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高新技术产业创新对区域优势形成影响分析 　　内容摘要：基于我国高新技术产业科技创新的现状，本文展开对高新技术产业科技创新能力的研究，通过建立评价高新技术产业科技进步的经济学模型，实证分析我国高新技术产业科技创新的创新能力。 　　关键词：科技创新能力 高新技术产业 科技创新能力评价 　　高新技术产业科技创新能力评价指标体系构建 　　（一）指标体系构建原则 　　1.全面性原则。是指所构建的高新技术产业科技创新指标体系必须要完全表达出其数量化的概念和现象，即被数量化的高新技术产业科技创新评价对象需要得到比较完整的划分并且可以被完全涵盖，使得被数量化对象的信息不至于发生遗漏。 　　2.多重结合原则。要想完全表现地方科技进步情况，仅使用定量指标作为评价指标是很难实现的，还应该同时结合定性指标，同时结合绝对指标和相对指标，将社会发展指标和科技经济指标有机联系起来，故高新技术产业科技创新评价指标体系中需要有定性指标和定量指标。 　　3.可操作原则。是指通过较为公平的测算方式和综合评价手段，选择口径一致的评价指标，并在各地区间按照得分排序跟单项指标实施对比，认真考虑个体之间的差异情况，同时结合各市的具体实践，凸显操作的可行性和可比性。 　　（二）指标体系构成 　　本文采用投入产出的分析方法，从科技创新投入和支持强度、科技创新产出能力大小、高新技术产业竞争力大小三个层面，构建起系统的高新技术产业科技创新评价指标体系，如表1所示。 　　（三）评价模型与方法 　　由于主观赋权的评价方法存在着较大的缺陷，同时因为高新技术产业科技创新评价需要采集较多数据、涉及变量较多、各变量之间往往有着某种程度的关联特征，因此主观赋权的评价方法容易阻碍高新技术产业科技创新评价的发挥。而主成分分析法恰恰属于能够解决上述问题的多元统计方法。这种方法可以重新组合之前选择的若干指标，从而形成尽可能少的几个没有关联的综合性指标，同时让这些提取出来的指标尽可能表述原指标所包含的信息，进而缓解变量过多的赋权矛盾。因此本文采用主成分分析法来计算??新技术产业科技创新的能力，其详细计算步骤为： 　　第一，标准化采集初始指标数据的P维随机向量w=（w1，w2，…，wp）Tn个样品，wi=（wi1，wi2，…，wip）T，i=1，2，…，n，n＞p，构建样本矩阵，对样本元进行标准化变换从而形成标准化集Z；第二，按照标准化阵Z得到相关系数矩阵；第三，解样本相关矩阵R的特征方程，获得p个特征根，确立主成分，按照确定的m值，保证信息的利用率超出85%，对每个人j=1，2，…，m，解方程组Rb=λjb形成单位特征向量；第四，转化标准化后的各个指标变量，得出主成分U作为第一主成分，将 U2称作第二主成分，…，则Up就是第p主成分；第五，综合评价m个主成分并实施加权求和，得出最终评价值，权数也就是每个主成分的方差贡献率。 　　我国高新技术产业科技创新能力评价 　　（一）评价指标权重的确定 　　对我国高新技术产业科技创新能力的整体评价，主要是以省、直辖市、自治区作为对象，通过主成分分析方法同时结合SPSS 13.0统计软件来进行，其结果分别如表2、表3和表4所示。基于上述分析，我国高新技术产业科技创新能力评价指标的权重分布如表5所示。把高新技术产业科技创新能力的各个主成分上的载荷系数当做权重，选取三个主成分建立各省市高新技术产业科技创新能力的综合评价模型。列出方程如下： 　　（1） 　　其中wi体现的是我国高新技术产业科技创新在各评价指标上的得分值，I=1，2，…，8。再根据各主成分上的评价得分，构建我国高新技术产业科技创新能力的综合评价模型，即： 　　（2） 　　其中I1体现的是科技创新的资金投入多少和支持力度；I2体现的是科技创新的产出能力大小；I3体现的是高新技术产业的竞争力大小。 　　（二）综合评价结果 　　由于收集到统计资料不够充分，本次科技创新能力评价不含香港、澳门、台湾、西藏和新疆。 　　1.我国各省市高新技术产业科技创新投入与支持程度的评价。我国各省市高新技术产业科技创新的资金投入和支撑能力比较分析和评价结果如表6所示。本文把我国省份大体上分成六类：北京是第一类；广东、上海以及江苏是第二类；四川、山东、湖北、辽宁、浙江、天津以及陕西是第三类；河北、黑龙江、安徽、福建、重庆、吉林、湖南以及河南是第四类；广西、山西、江西、云南以及甘肃是第五类；海南、贵州、青海、内蒙以及宁夏是第六类。 　　2.我国各省市高新技术产业科技创新产出能力的评价。我国各省市高新技术产业科技创新产出能力评价结果如表7所示。按照29个省市在技术创新产出方面的能力大小，大体上将这些省市分成六类。广东和上海为第一类；北京、天津、浙江、江苏为第二类；山东、辽宁、福建、贵州为第三类