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山东省区域创新能力实证研究
山东省区域创新能力实证研究
丛培森
（德州学院经济管理系，山东德州253023）
摘要：
在山东省由经济大省转变为经济强省的发展过程中，区域创新能力起到了非常重要的作用。
本文选取能够较全面地反映山东省区域创新能力的34个指标，采用因子分析的方法，测评山东省17个地级市的区域创新能力综合得分并排序，并将山东省同区域创新能力更强的省市进行横向比较，针对山东省内各市区域创新能力发展不平衡、山东省整体区域创新能力不足，提出了提高山东省区域创造能力的对策建议。
关键词：
山东省；评价体系；区域创新；因子分析
引言
自20世纪70年代，科技创新迅猛发展，科学技术成为第一生产力，提高创新能力成为经济增长的主要驱动力。
以资金、人才、资源为支撑的传统发展模式，正在向以知识、人才、信息为依托的创新发展模式转变。
随着区域经济的不断发展和竞争的日益加剧，区域创新能力已日渐成为一个地区经济是否拥有国际竞争优势的决定性因素，也日益成为衡量区域经济参与者竞争力的重要标志。
山东省作为经济大省，研究其区域创新能力强弱直接关系到山东在区域创新能力方面未来的发展方向，这在一定程度上，决定着山东是否有潜力成为经济强省。
走进21世纪，山东加快提升区域创新能力将是适应国际形势、赶超兄弟省份、提高综合竞争力、实现山东跨越式发展的一项关键任务。
一区域创新能力及其评价
（一）区域创新能力的构成要素
区域创新能力（regionalinnovationcapability）是指一个地区创造新知识以及将知识转化为新产品、新工艺、新服务的能力。
区域创新能力主要由以下五个要素构成；知识创新能力，即不断地创造新知识的能力：
知识流动能力，即知识在各创新组织之间流动的能力；企业创新能力，即企业应用新知识推出新产品、新工艺的能力；创新环境，即为知识的生产、流动和应用所提供的环境；创新绩效，即创新的产能和效果。
[1]
（二）区域创新能力评价指标体系及评价方法
既已了解区域创新能力的概念，下面就要探讨我研究山东省区域创新能力所使用的指标的依据来源。
其根本依据是中国科技发展战略研究小组建立了区域创新能力指标体系。
中国科技发展战略研究小组建立的区域创新能力指标体系具有一定的权威性，因此本文在研究山东区域创新能力时采用了这一指标体系。
中国科技发展战略研究小组建立了区域创新能力指标体系[2]，其构成如表1-1所示:
表1-1区域创新能力指标体系
构成
指标名称
区域创新能力
知识创造
研究开发投入
专利
科研论文
投入产出效率
知识流动
技术合作
技术转移
外国直接投资
企业创造能力
规模以上企业研究与开发投入
设计能力
制造和生产能力
新产品产值
创新环境
创新技术设施
市场需求
劳动者素质
金融环境
创业水平
创新绩效
宏观经济
产业结构
产业国际竞争力
居民收入水平
就业
1.知识创造能力指标
知识能力水平由研究开发投入、产出（科研论文、专利）和衡量过程的效率指标构成。
研究开发投入的指标构成：
研究开发人员增长率、研究开发人员、每万人中研究开发人员数、政府科技投入增长率、政府科技投入、科技投入占GDP的比例。
发明专利指标构成：
发明专利申请增长率、每万人发明专利申请数、发明专利申请数、发明专利授权增长率、每万人发明专利授权数、发明专利授权数。
科研论文指标主要由国内论文增长率、国内论文数、每万人国内论文数、国际论文增长率、国际论文数、每万人国际论文数构成。
投入产出率指标由每万人科学家工程师发表的国际论文、国内论文；每百万元科技投入产生的发明专利、新产品产值；每万名科技人员产生的发明专利、新产品产值构成。
2.知识流动能力指标
知识流动能力由科技合作、技术转移和外国直接投资三个指标反映。
科技合作由三个指标构成：
科技论文的合作水平、高校和科研院所来自企业的资金在总科技经费中比例、专利合作水平。
第一指标是科技研究合作的指标，第二指标是产学研合作的指标，第三项指标是直接面向创新的合作指标。
技术转移指标由技术市场交易状况、规模以上企业从国内其他企业中购买国内技术和国外技术（技术引进）三项构成。
其中国外技术购买包括国外技术购买金额增长率、国外技术购买成交金额、国外技术购买企业均成交额。
3.企业创新能力指标
区域创新能力最核心的是企业创新能力。
规模以上企业研究开发投入包括企业研究开发人员数、规模以上企业研究开发人员增长数、人均规模以上企业研究开发人员、规模以上企业研究开发资金投入增长率、规模以上企业研究开发资金投入占销售收入的比例、规模以上企业研究开发资金投入、拥有技术中心或研究所的企业占规模以上企业总数的例。
设计能力包括实用新型专利申请增长率、实用新型专利申请、每万人实用新型专利申请、外观设计专利申请增长率、外观设计专利申请、每万人外观设计专利申请。
制造和生产能力由生产经营用设备原价增长率、生产经营用设备原价、生产经营用设备设备均原价、技术改造的投入增长率、技术改造投入额、技术改造企业均投入组成。
用新产品产值来反映创新产出，比较客观，能反映新技术的市场价值。
4.创新环境指标
创新环境可以从创新基础设施的发达程度、市场需求水平、劳动者素质、金融环境和创业水平五个方面来描述。
基础设施，例如有线和移动电话、互联网。
计算机的发展水平，公路的人均拥有量，多种运输方式形成的客流量和货流量，包括公路、铁路、民航和水运。
一般从居民消费水平、国内固定资产投资增长率、政府财政支出和商品进出口差额四个方面来衡量市场需求。
市场需求的详细内容包括：
政府财政支出增长率、政府财政支出、商品进出口差额、商品进出口差额增长率、国内投资增长率、国内投资额、人均国内投资、居民消费水平、居民消费水平增长率。
劳动者素质水平可以由教育投资者增长率、教育投资占GDP的比例、地区人口中大专以上学历所占比重、人均受教育年限、人均图书消费量。
技术和资金是决定创新成败的重要因素。
金融环境指标包括5项，其分别为获国家创新基金占全国的份额、地方政府创新基金匹配数、企业技术开发获得银行贷款增长额、技术开发银行贷款额、企业技术开发均获得银行贷款额。
创业水平指标可分为民营科技型企业增长率、民营科技型企业数、高新技术企业增长率、高新技术企业数、新注册企业增加数、人均新注册企业增加数共计六项。
5.创新绩效
创新绩效可以从以下五个方面来考察：
宏观经济、产业结构、产业国际竞争力、居民收入水平、就业。
宏观经济指标构成采用人均GDP水平增长率、人均GDP增长率、劳动生产率增长率、劳动生产率等指标来描述其发展水平。
产业结构优化度用三个指标来反映：
前三位制造业部门在当地产业总值中的比重、信息产业占GDP比例、高新技术产业产值占GDP比例。
就业指标包括非农业人口占总人口的比例、城镇登记失业率、高技术产业就业人数占城镇总就业人数比例。
[3]
二山东省区域创新能力评价体系与评价方法
（一）山东省区域创新能力的评价指标体系
表1-2本文采用的衡量山东各市区域创新能力的指标构成
构成
指标
知识创造能力
科技活动机构数
机构从事科技活动人员
科技支出占地方财政一般预算内支出比例
发明专利申请授权数
每万人发明专利申请数
专利授权数
每万人专利授权数
知识流动能力
技术改造经费支出额
技术改造经费支出额增长率
国外技术购买支出额
国外技术购买支出额增长率
实际利用外资额
人均利用外资额
企业技术创新能力
规模以上企业开发新产品经费
规模以上企业开发新产品经费增长率
规模以上工业企业研究与开发项目支出
规模以上工业企业研究与开发项目支出增长率
规模以上企业新产品销售收入
规模以上企业新产品收入占全部主营业务收入比重
创新环境
平均每百人电话数
铁路旅客运量
公路旅客运量
教育支出占地方财政一般预算支出
每万人拥有高等院校在校人数
每百人公共图书馆藏书
进出口差额增长率
地区固定资产投资额增长率
创新绩效
人均GDP
第二产业占地区生产总值比例
全社会劳动生产率
进出口额占全省进出口额的比重
进出口额增长率
城镇居民人均可支配收入
城镇居民人均可支配收入增长率
1.评价指标体系的建立
考虑到中国科技发展战略研究小组提到的5个大的评价指标中的所有的详细的小指标，又结合山东的实际情况以及数据的可获得性，决定研究2011年底山东省区域创新能力的发展状况。
而我选取的评价指标有34项，详细指标构成请参考表1-2。
2.数据的收集与整理
为保证数据的真实性，我从《山东科技统计年鉴2011》、《山东科技统计年鉴2012》、《山东统计年鉴2011》、《山东统计年鉴2012》、《中国城市统计年鉴2011》、《中国城市统计年鉴2012》中，搜集了山东省17个地级市的有关统计数据，并计算出探究山东省区域创新能力的指标所需要的所有数据。
（二）山东省区域创新能力的评价方法
1.因子分析定义
在对实际问题的研究中，往往涉及众多变量。
变量太多不但会增加计算的复杂性，而且也给合理地分析问题和解释问题带来困难。
虽然每个变量都提供了一定的信息，但其重要性有所不同。
在很多情况下，变量间有一定的相关性，从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠。
因子分析正是这样种能够有效降低变量维数并已得到广泛应用的分析方法，它的核心是用较少的互相独立的因子反映原有变量的绝大部分信息，同时形成反映因子和指标包含信息量的权数，以计算综合评价值，这就在指标权重的选择上克服了主观因素的影响，使得研究结果显得更加客观准确。
2.因子模型
因子模型为：
………………………………
其中，
是可观测的随机向量，
是因子载荷；
称为
的公共因子，即每个
一般至少对二个随机变量有作用，否则它将归入特殊因子。
称为
的特殊因子，每个特殊因子
仅仅出现在与之相应的第i个随机变量
的表达式中，它只对这个随机变量有作用。
如果
，即上式可表达成
称为因子载荷矩阵。
通常我们假定
，
，
，
，由上述假定可以看出公共因子彼此不相关且具有单位方差，特殊因子也彼此不相关且和公共因子也不相关。
这一因子模型，在spss16软件中，虽没有直接的显示出，但在每一次因子分析的输出结果中，都会发现
的i其实就是提取的公共因子个数，也就是因子按其特征值大小排序的前
个因子，因子载荷矩阵在本论文的第二大部分-山东省区域创新能力的单项评价中会体现出巨大的作用。
[4]
3.使用因子分析的条件
（1）所选取的变量存在一定的线性关系
（2）在某些统计软件包中就有一个选项成为KMO检验。
若这个检验显著（即变量间的相关性被接受）则认为可以使用因子分析。
国外有些统计学家还提出，综合相关指标KMO应当大于某值（如0.7），才能对所有变量使用因子分析。
[5]综合相关指标KMO若大于0.7，说明对其进行因子分析的效果越好。
若小于0.7则说明变量间的不相关性被接受，则认为不可以对其进行因子分析。
（3）P（Sig的值）<0.05。
若此值大于0.05，则相关系数矩阵等同于单位阵，也就是说变量之间代表的信息无差异性，因此不能对其进行因子分析。
4.因子分析步骤
对于符合上述条件的样本数据，进行因子分析。
步骤如下：
（1）因子提取
提取因子的关键是通过样本数据求解因子载荷矩阵，主要有基于主成分模型的主成分分析法、基于因子模型的主轴因子法、极大似然法、最小二乘法、
因子提取法和映像分析法。
其中，在因子分析占有主要地位且使用最为广泛的是主成分分析法。
（2）使因子具有命名可解释性
将原有变量综合为少数因子后，如果因子的实际含义不清，则极不利于进一步的分析。
本步正式通过各种方法使提取出的因子的实际含义变得清晰，使因子具有命名可解释性。
（3）因子得分的算法
本文采用因子回归分析系数作得分系数，因子得分的方程表示如下：
[5],
为第
个因子的得分,
为第
个公因子对应的因子回归分析系数,
为第
个变量。
（4）综合得分的算法及棑序
利用公式
，某研究对象第
个方面的综合得分为
，第
个公因子的权重为
，第
个公因子的得分值为
，主成分的个数为
（也为上面所说的
）。
三山东省区域创新能力的单项评价
利用SPSS16软件，所收集到的数据，分别对知识创造能力、知识流动力、企业技术创新能力、创新环境、创新绩效5个方面进行因子分析并计算综合得分。
（一）知识创造能力评价分析
1.判断是否符合使用因子分析的条件
对于各市的区域知识创造能力的7个指标数据，所有的7个变量存在一定的线性关系。
表2-1KMO检验和巴特利特球度检验
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
Bartlett'sTestofSphericityApprox.Chi-Square
df
Sig.
.852
149.629
21
.000
可以根据表2-1得出结论，此组数据符合使用因子分析的条件。
因此，可以对此组数据用spss16，对其进行因子分析。
2.因子提取
本文提取因子的方法采用是主成分分析法，主成分分析的结果如表2-2所示。
如表2-2所示，第一个因子的方差占样本方差的84.441%，可提取一个主因子。
表2-2知识创造能力特征值及方差贡献率
Component
1
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
5.911
%ofVariance
84.441
Cumulative%
84.441
Total
5.911
%ofVariance
84.441
Cumulative%
84.441
3.计算因子载荷矩阵即
先计算
其他陆续计算出来。
经分析得到旋转后的因子载荷矩阵如表2-3所示：
表2-3为方差极大化旋转后的因子载荷矩阵。
表中的数据显示：
因子1对机构从事科技活动人员、发明专利申请受理数，每万人发明专利申请数，专利授权数等指标有较大影响，反映的是知识创造投入和产出的情况，可以把因子命名为“知识投入产出”。
表2-3知识创造能力因子载荷矩阵
Component
变量
1
.941
.979
.918
.865
.936
.946
4.因子得分
根据上部分的公式，我计算出来山东省各市知识创造能力综合得分，并且对17各省的数据进行排名如表2-4。
表2-4山东省各市知识创造能力综合得分及排名（2011年底）
城市
F
排名
城市
F
排名
济南市
2.413641
1
威海市
0.036774
7
青岛市
1.6997382
2
日照市
-0.7402351
15
淄博市
0.174168
6
莱芜市
-0.3763873
10
枣庄市
-0.79669
16
临沂市
-0.5127933
12
东营市
-0.0574114
9
德州市
-0.7390614
14
烟台市
0.6380699
3
聊城市
-0.4707839
11
潍坊市
0.4689431
4
滨州市
-0.6595922
13
济宁市
0.2068382
5
菏泽市
-0.932617
17
泰安市
0.0230692
8
从表2-4可以看出，排在前8位的济南市、青岛市、烟台市、潍坊市、济宁市、淄博市、威海市、泰安市知识创造能力为正，表示知识创造能力较强，菏泽市、枣庄市、日照市、德州市、滨州市等市知识创造能力排名靠后，这些城市创新资源投入较少而导致知识创造能力最弱。
（2）知识流动能力评价分析
下面来分析知识流动能力的6个指标。
表2-5知识流动能力特征值及方差贡献率
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
2.936
48.928
48.928
2.936
48.928
48.928
2
1.322
22.029
70.957
1.322
22.029
70.957
3
1.029
17.126
88.083
1.028
17.126
88.083
通过因子分析，分析知识创造能力的6个指标，选取最前面三个指标，2.936、1.322和1.028分别为其特征值，贡献率分别为48.928%、70.957%和88.083%，能代表总信息的88.083%。
表2-5为提取的三个主因子因子载荷矩阵，它通过旋转得到的载荷矩阵如表2-6所示。
表2-6知识流动能力因子载荷矩阵
Component
变量
1
.501
.281
.585
.901
.848
.856
2
.406
.869
-.588
-.216
.095
.011
3
.648
.103
.491
.075
-.459
-.373
由表2-6可以看出，第一主因子在实际利用外资额，人均利用外资额有较大载荷，故称为外商直接投资因子；第二主因子在技术改造经费支出额，技术改造经费支出额增长率，故称为技术转移因子；第三主因子国外技术购买支出额，国外技术购买支出额增长率有较大载荷，故称为国外技术购买支出效率因子。
经计算，山东省17个地级市知识流动能力的总得分及排序见表2-7。
表2-7山东省各市知识流动能力综合得分及排名（2011年底）
城市
综合得分
排名
城市
综合得分
排名
济南市
0.4577011
3
威海市
0.45593085
4
青岛市
1.547797532
1
日照市
-0.08842871
7
淄博市
0.00508051474
6
莱芜市
0.077637446
5
枣庄市
-0.5016368
13
临沂市
-0.47809378
12
东营市
-0.194699
9
德州市
-0.53396749
14
烟台市
0.9206147797
2
聊城市
-0.5408045
15
潍坊市
-0.1649082
8
滨州市
-1.32417776
17
济宁市
-0.2069258656
10
菏泽市
-1.31755863
16
泰安市
-0.3152563055
11
由表2-7可知，在知识流动能力方面，青岛、烟台、威海、日照的知识流动能力较强，可能原因是青岛、烟台、威海、日照地处沿海地区，所吸引的外商直接投资较多，济南的知识流动能力也较强，原因可能是济南作为省会，是山东的经济文化等中心，这种优越的条件可以吸引较多的外商直接投资。
从排名来看，各城市明显出现了梯度分布，离沿海越远则排名相对的靠后，淄博市、莱芜市、潍坊市、淄博市、莱芜市、东营市、泰安市等市处于中间梯度，他们的知识流动能力略低于沿海地区；枣庄市、济宁市、德州市、聊城市、滨州市、菏泽市等市处于落后梯度，这些内陆地区知识流动能力较弱，，吸引的外商投资也较少。
（三）企业技术创新能力评价分析
通过因子分析，分析企业技术创新能力的6个指标，选取最前面二个指标，4.101、0.962为其特征值，贡献率分别为68.343、16.037%，能代表总信息的84.379%。
表2-8企业技术创新能力特征值及方差贡献率
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
4.101
68.343
68.343
4.101
68.343
68.343
2
.962
16.037
84.379
.962
16.037
84.379
表2-8为提取的二个主因子因子载荷矩阵，它通过旋转得到的载荷矩阵如表2-9所示。
由表2-9可以看出，第一主因子在规模以上企业开发新产品经费、大型工业企业研究开发经费、规模以上企业新产品销售收入有较大载荷，所以称其为企业投入与产出因子；第二主因子在规模以上企业开发新产品经费增长率、大型工业企业研究开发新产品经费增长率有较大载荷，故称其为企业研究开发效率因子。
表2-9企业技术创新能力因子载荷矩阵
Component
变量
1
.958
-.597
.936
-.506
.936
.904
2
.227
.548
.193
.721
.198
.120
经过计算，山东省17个地级市企业技术创新能力的总得分及排序，见表2-10。
由表2-10可以看出，在企业技术创新能力方面，青岛市、烟台市、济南市的企业技术创新能力较强，这得益于这几个地区的优越的教育资源，同时这些地区也都很重视重工业和轻工业的平衡发展。
企业和大学之间的互动条件更加便利，青岛市有中国海洋大学、青岛大学等大学，烟台有烟台大学、鲁东大学等大学，济南有山东大学、山东师范大学、济南大学等大学，这些资源与各市的企业能在一定程度上结出产学研的果实；淄博市、潍坊市、东营市很重视重工业的发展：
淄博市在20世纪90年代就成为重工业生产基地之一，在那时淄博全市氧化铝、解痛镇痛药产量均居全国的1/3[7]，原油加工量居全国第二，电机为全国四大生产生产基地之一，建筑卫生陶瓷为全国三大生产基地之一，这充分体现出淄博拥有较强的企业技术创新能力。
潍坊市在海洋化工、动力机械、电子通讯及信息处理、化学纤维等产业上具有优势地位，东营的胜利油田到90年代就已经成为全国第二大油田，油田的年产油量已经为东营化工企业技术创新的提高提供了强大的动力。
而济宁、临沂、德州、菏泽等市的企业技术创新能力较差，这些地区与青岛、烟台、潍坊等东部城市的企业技术创新能力形成明显的反差，根本原因在于在于西部地区乡镇工业企业起步晚[8]。
表2-10山东省各市企业技术创新能力综合得分及排名（2011年底）
城市
综合得分
排名
城市
综合得分
排名
济南市
0.7113228684
4
威海市
0.0065899867
8
青岛市
1.6739509351
1
日照市
0.0556314397
6
淄博市
0.04035223716
7
莱芜市
-0.0769512511
9
枣庄市
-1.1332686223
17
临沂市
-0.9510596962
16
东营市
-0.3250364266
12
德州市
-0.725457537
15
烟台市
0.756055519
3
聊城市
-0.2751485025
11
潍坊市
0.8976614782
2
滨州市
0.3835696425
5
济宁市
-0.6455471033
14
菏泽市
-0.4995891105
13
泰安市
-0.
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