我国各地区高技术产业竞争力的比较研究.docx

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我国各地区高技术产业竞争力的比较研究

——基于因子分析与聚类分析

学生姓名：

马雨菡

学号：

22012010037

学院（系）：

城市经济与公共管理学院

专业（方向）：

行政管理

指导教师张玉春

摘要

高技术产业的发展，将成为未来经济增长中的决定性因素，它们是经济生活中最具活力的产业。

通过选取高技术产业生产经营情况、科技活动情况、工程技术人员、高技术产业固定资产投资情况和出口情况等11个指标集，运用因子分析法对全国31个省、自治区和直辖市高技术产业的竞争力进行比较研究。

正文

随着高技术产业的迅速兴起，高技术产业的发展已经成为影响区域产业竞争力的重要因素之一。

高技术产业通常是指那些知识密集型产业，按联合国组织的分类，它包括信息科学技术、生命科学技术、新能源与可再生能源科学技术、新材料科学技术、空间科学技术、海洋科学技术、有益于环境的高新技术和管理科学（软科学）技术等八大产业。

这八大高技术产业的发展，将成为未来经济增长中的决定性因素，它们是经济生活中最具活力的产业。

为了解我国高技术产业发展状况和国际竞争能力,满足国家宏观管理部门制订调整产业政策和产业发展规划的需要，我们有必要对我国各地区高技术产业竞争力的进行定量的比较研究。

具体而言，通过指标的提取和分析，我们可以进一步的对高科技（高技术）产业进行指标定位，并进而分析城市的产业结构与升级。

一、高技术产业竞争力构成分析

高长远等针对我国高新技术产业管理的实际,运用系统工程的思想方法建立了高新技术产品评价方法体系,他们从系统综合评价的角度,运用AKP法建立了评价高新技术产品的指标体系。

高技术产业国际竞争力评价课题组对高技术产业国际竞争力评价理论和方法作了深入的研究,从竞争实力、竞争潜力、竞争环境与竞争态势四类包括30个指标评价中国高技术产业国际竞争力。

谢章澍等从协同理论处出发,将评价高科技产业竞争力从内生变量与外生变量两个方面进行系统分析,并在此基础上,构建了一套评价高科技产业竞争力的量化指标体系。

特别要说明的是，由于笔者的能力有限，本文的研究方法和指标集的选择受益于前言的研究。

在学界已有的研究基础上，本文通过选取高技术产业生产经营情况、科技活动情况、工程技术人员、高技术产业固定资产投资情况和出口情况这5个指标集，运用因子分析法对全国31个省、自治区和直辖市高技术产业的竞争力进行评价。

（一）高技术产业生产经营情况

高技术产业的生产经营情况直接影响了地区的高技术产业竞争力。

一个地区高技术产业的生产经营状况不仅能反映该地区高技术投入的效果，还为产业向更高层次的发展提供资金和动力，从而进一步提高其竞争力。

（二）科技活动情况

以科学技术密集为特征的高技术产业成长必须以科技活动为核心。

在科学技术不断发展的今天，技术投入和创新能力对高技术产业尤为重要。

它们是企业投入产出的中间枢纽。

企业技术创新能力的提高必须要有企业内外部资金、设备的投入、人才的培训和引进、科技与市场信息的利用作为基础和动力。

（三）工程技术人员情况

高技术产业是知识密集、技术密集、高智力群的产业。

工程技术人员是高技术产业发展的直接动力之一，是高技术产业发展中最积极最活跃的因素，产业的创新能力、发展水平一定程度上一定程度上取决于技术人员的数量、质量和分配使用情况。

（四）高技术产业固定资产投资情况

高技术产业是一种高风险、高投入的产业。

固定资产的投资是其最重要的投资之一。

另外，它也在一定程度上反映了一个地区高技术产业发展的硬件环境，并进一步影响其再发展的能力。

（五）产品出口情况

衡量一个产业是否具有高的竞争力,最终是体现在其产出在量上质上是否具有很强的市场竞争实力,而最能体现高质量产品的市场竞争力的就是产品的出口情况。

其中，新产品的出口销售收入是反映该产业市场前景的一个重要指标。

二、高技术产业竞争力的基本模型的评价指标建立

（一）基本模型构建——因子模型

设有p个原有变量x1,x2,x3,,,xp,且每个变量（或经标准化处理后）的均值为0,标准差均为1。

现将每个原有变量用k（k

设有p个x1，x2，xp为可观测的随机变量，每个变量可作如下分解：

X1=a11F1+a12F2+…..a1mFm+ε1

X2=a21F1+a22F2+…..a2mFm+ε2

....

Xp=apF1+ap2F2+…apmFm+εp

（二）指标体系与数据选择

高技术产业竞争力不仅是产业的研究开发量和科技含量的问题，还关系到产业的投资情况，生产经营和产品销售状况。

高技术产业竞争力指标的建立应综合考虑各方面的因素。

1、指标体系建立的原则

首先指标能全面反映地区的高技术产业竞争力。

要综合考虑生产经营情况、科技活动情况、工程技术人员情况、固定资产投资情况和产品出口情况。

其次要选取评价指标应尽量简洁，相互独立。

选取指标简洁、独立，能够更好的反映问题的主要因素，同时减少工作量及评价次数。

最后要有时间上的延伸性。

不仅要有能反映当前竞争力的指标，还要有能反映其发展潜力的指标。

2、综合评价指标体系的构成

为了综合评价地区高技术产业竞争力，综合评价指标体系分为三个层次：

目标层、项目层和指标层（表1）。

①高技术产业生产经营情况。

主要选取企业数、当年价总产值和增加值。

②科技活动情况。

主要选取R&D人员、利润、拥有发明专利数、和企业办研发机构数。

③工程技术人员。

主要选取了大中型企业的工程技术人员。

④高技术产业固定资产投资情况。

主要包括投资额和新增固定资产。

⑤出口情况。

主要包括出口交货值和新产品出口销售收入。

表1地区高技术产业竞争力评价指标体系

一级指标（Z）

二级指标（X）

单位

高技术产业生产经营情况Z1

企业数X1

个

当年价总产值X2

亿元

利润X3

亿元

科技活动情况Z2

R&D人员X4

人

新产品销售收入X5

万元

企业办研发机构数X6

个

拥有发明专利数X7

项

高技术产业固定资产投资情况Z3

固定资产投资额X8

亿元

新增固定资产X9

亿元

出口情况Z4

出口交货值X10

亿元

新产品出口销售收入X11

万元

3、指标解释

利润总额指企业生产经营活动的最终成果,是企业在一定时期内实现的盈亏相抵后的利润总额（亏损以“一”号表示）,它等于营业利润加上补贴收入加上投资收益加上营业外净收入再加上以前年度损益调整。

R&D即研究与试验发展的简称,指在科学技术领域,为增加知识总量、以及运用这些知识去创造新的应用而进行的系统的、创造性的活动,包括基础研究、应用研究、试验发展三类活动。

企业办研发机构数指企业自办（或与外单位合办）,管理上同生产系统相对独立（或者单独核算）的专门研发机构,如企业办的技术中心、研究院所、开发中心、开发部、实验室、中试车间、试验基地等。

企业办科技活动机构经过资源整合,被国家或省级有关部门认定为国家级或省级技术中心的,应按一个机构填报。

与外单位合办的科技活动机构若主要由本企业出资兴办,则由本企业统计,否则应由合办方统计。

企业科技管理职能处（科）室（如科研处、技术科等）一般不统计在内;若科研处、技术科等同时挂有科技活动机构的牌子,视其报告年度内主要工作任务而定,主要任务是从事科技活动的可以统计,否则不予统计。

本指标不含企业在中国境外设立的科技活动机构数。

新增固定资产指报告期内已经完成建造和购置过程,并已交付生产或使用单位的固定资产价值。

该指标是表示固定资产投资成果的价值指标,也是反映建设进度,计算固定资产投资效果的重要指标。

三、各地区高技术产业竞争力评价方法及实证研究

通过上述指标体系综合评价地区高技术产业竞争力，评价计算方法如下：

①在建立评价指标集矩阵和数据标准化的基础上，计算相关系数矩阵（R）；②对相关系数矩阵（R）进行向量内积求出特征值和特征向量；③按照特征值的累积百分率确定主因子数，并计算主因子与各评价因子的R分析因子载荷量；④求出地区高技术产业竞争力评价指数。

（一）数据获取

本文构建分析指标所用的原始数据来源于《2012中国高技术产业统计年鉴》中的相关数据，如表2所示

表2：

各地区高科技产业的相关指标及数据

地区

企业数

当年价总产值

利润

科技活动人员

新产品销售收入

企业办研发机构数

固定资产投资额

新增固定资产

出口交货值

新产品出口销售收入

拥有发明专利

北京

737

2897.6

228.9

22814

14895753

256

266.55

49.69

1055.8

5341788

4112

天津

497

2672.3

165.1

13228

7950951

113

350.27

102.78

1185.3

3969225

1773

河北

370

973.3

83.6

8532

813807

288.36

186.46

157.4

103888

485

山西

118

318.1

28.4

2143

294792

77.4

39.81

78.5

33179

150

内蒙古

326.2

33.8

389

65230

120.31

54.39

6.5

14109

辽宁

701

1884.5

153.5

10351

3583401

350.63

284.64

415.8

840164

959

吉林

368

1020.6

4828

732061

311.33

258.05

10.6

15731

265

黑龙江

138

395.3

7495

462673

115.29

51.49

3226

494

上海

962

7021.4

222

23567

9957527

206

278.54

183.94

4918.8

3957500

3596

江苏

4061

19487.8

1065.1

94015

48961827

1229

2104.9

1701.5

10936.9

28292023

6850

浙江

1923

3722.4

350.2

48486

11409257

935

306.88

203.25

1305

3271083

4672

安徽

574

1118.6

85.9

14251

2586786

201

500.85

328.62

119.5

248575

686

福建

596

3068

182.8

25103

11015207

190

212.65

140.93

1771.1

4573688

1155

江西

499

1418.6

85.8

9026

1434234

428.57

329.79

213.4

266664

420

山东

1514

6201.1

463.7

36988

15364345

362

695.27

383.86

1463.7

4778544

2375

河南

723

2127.4

167.1

12327

1363879

190

562.92

302.04

436.6

130998

589

湖北

544

1721

130.1

22019

3220194

140

361.43

229.47

382.7

292580

1988

湖南

683

1544.9

142.5

9337

3146183

133

274.41

153.06

104.1

156302

819

广东

4601

23576.3

1006.5

198187

73603509

1111

703.53

599.76

14265.7

42830898

45172

广西

275

615.8

83.7

3487

453743

142.09

97.93

147.8

32910

240

海南

98.3

12.8

996

67690

15.1

3.29

1.9

重庆

252

1160.3

36.2

5809

3834280

232.26

150.44

489.4

2078245

359

四川

727

3221.4

212.3

17690

5915429

459.9

365.08

987.8

234049

2958

贵州

119

369.9

29.1

4894

600096

62.21

20.59

17.4

42664

423

云南

104

201.4

28.9

2657

398973

34.26

21.28

6.2

15544

312

陕西

325

1060.4

73.4

17245

2118593

114

143.48

85.11

85.4

108978

1108

甘肃

95.6

12.1

1334

206422

35.2

14.99

5.7

30338

青海

30.7

2.4

3298

6.74

3.25

0.1

197

宁夏

45.1

7.7

584

161546

7.39

6.72

12.9

3787

新疆

33.6

4.4

496

94443

17.06

1.01

5.4

（二）主成分分析——建立相关性矩阵R

我们在研究各地区的高技术产业的竞争力问题时，涉及到了8个变量，而这些变量间通常具有相关性。

直接分析可能会由于变量间存在的多重共线性而引起较大误差，为了全面分析和减少误差，我们可以通过主成分分析方法来实现。

首先要对各地区的上述指标进行统计，为消除量纲对评价的影响，首先对原指标集矩阵标准化，在标准化的基础上，计算各数据的相关系数矩阵R:

（如表3所示）

表3：