评价指标体系的构建

第五章　外资主导下产业集群创新模式的绩效评价

近年来，长三角区域由外资主导的产业集群在全球化竞争中表现出强大的竞争优势，引起了国内外学者的广泛关注。但外资的进入是否提升了本地集群的创新能力？是否改善了本地集群的创新绩效？理论界却一直存在争议。如Edmund（2002）的研究表明，集群中跨国公司知识外溢效应较分散的MNE更明显。Paulo、Octavil Figueiredo和Douglas（2004）的研究表明，硅谷IT集群、伦敦金融业集群的繁荣就主要得益于世界各大MNE在该区域的集聚。我国学者Yu Zhou和Tong Xin（2003）、王雷（2008）的研究也证明，外资企业在我国沿海区域产业集群技术升级进程中起到了重要的推动作用。但也有些学者持相反意见。比如，Granovette（1985）将跨国公司视为“移动型”投资，认为跨国公司的进入难以促进本地的技术升级，Branstetter（2001）的研究表明集群中的跨国公司子公司往往增值活动较少，技术含量较低，知识外溢效应有限。于明超、刘志彪、江静（2006）的实证分析表明苏州笔记本集群中台资企业知识外溢效应主要在台资企业商圈内有效，对本地企业带动作用不显著。

外资企业的进入是否有助于改善本地集群的创新绩效呢？归根结底，与外资企业的类型及其与本地集群的关系密切相关。在长三角地区大量外资主导的产业集群中，由于外资企业的类型不同、战略目标各异，对本地集群的成长及创新绩效的影响也是各不相同的。本研究选取上海微电子集群、苏州IT业集群、杭州软件业集群等三种最具代表性的产业集群，利用上述三个地区高新区的统计数据进行实证研究，对比分析三种创新模式的绩效差异，分析其中的原因，为进一步提升本地集群的创新能力和创新绩效提供政策建议。

第一节　研究方法的选择

进行创新绩效的研究，目前广泛使用的评价方法有两大类：主观评价方法和客观评价方法，其中客观评价方法包括参数方法和非参数方法。主观评价方法主要包括层次分析法、德尔菲法（也称专家评判法）、灰色关联分析法和模糊综合评价方法等，它们共同的特点是需要主观地为各个指标打分或者赋值，但主要是作为绩效评价的一个步骤，如果要得到更客观的评价结果，还需要结合客观评价方法。客观评价法主要有两种不同的角度：参数法与非参数法。其中参数法主要适用于单产出和多投入的相对效率测算，它的最大优点是通过估计产出函数对投入产出的过程进行描述，从而使对投入产出的效率估计得到控制。非参数法主要指数学规划法，该方法利用一系列的线性规划构造生产前沿面（转换前沿面），计算生产单位的效率指数。它最早由Farrell提出，后由Charnes、Cooper等人进一步发展，即“数据包络分析”方法，是线性区域创新系统绩效评价的主流方法。由于非参数法无法对研究结果的差别进行定量的分析和解释，因此，它的应用受到一定的局限。

计量方法在研究区域创新系统的绩效时是一种比较常用的方法，OECD国家在评价系统对经济增长的作用时主要是通过计量方法评价科技对经济增长的作用。OECD侧重R& D投入的各方面分析，比如公共R& D投入对企业R& D投入的促进作用，R& D投入对促进生产率增长、R& D投入对经济增长的贡献率等。由于计量方法没有考虑到区域之间存在的差异，所以在不同技术运营环境下，比较区域之间的技术效率是有失客观的。

一、柯布—道格拉斯生产函数法

生产函数法把总产出看作是资本、劳动和技术三个投入要素的函数，从总产出增长中扣除资本、劳动带来的总产出增长余值作为技术进步的作用。但是应用此方法必须满足其前提假设，事实上这两个假设并不总是成立的，正是由于这两个假设的存在，限制了索洛余值法的使用范围。

二、因子分析方法

Carlsson（2002）等认为测量技术系统的绩效不是件简单的事，应该仔细考虑所分析的层次以及所研究技术系统的成熟度。他们认为多个指标比单一指标更为有效，特别是在评价一个新兴技术系统绩效的时候。由于区域创新系统的观测变量和衡量指标非常多，而因子分析可以将大量的观测变量减少为较少的非观测假设变量，所以，许多学者从这个角度建立了评价体系。Baumert和Pellitero（2005）就通过该方法建立了一个新的区域创新系统绩效体系，该体系的特点在于包括了4个对创新系统理论来讲明显可辨别的非观测变量，即创新区域生产环境、高等教育系统与研究、政府服务与风险资本，以及创新型企业的作用。杨华峰和邱丹（2007）在分析区域创新系统绩效测度方法问题的基础上，首先运用因子分析方法对多元数据进行因子分析，然后解释各个因子的含义，最后计算各区域因子得分并得出结论。

本书旨在研究不同产业集群之间不同创新驱动方式下创新绩效的差异，因此，运用因子分析方法比较适合，通过该方法能提取出隐藏在表面以下的主导因子，从而比较三地不同驱动模式下绩效的差异。

第二节　评价指标体系的构建

如何对技术创新产出或绩效进行衡量，一直是理论界、政策制定者和企业共同关注的问题。技术创新过程的性质特点，决定着我们无法直接衡量技术创新绩效的质量和数量，采用某些替代指标来反映产业技术创新活动，可以说是一种可行的办法。一些学者对创新能力变量测量指标的确定进行了讨论。但是，如何选择替代指标，学界尚无统一认识。

Keum和Chaisung（2001）认为产业的技术能力是由其可用的R& D资源和研发努力多少之间的相互作用的结果，而影响产业的研发努力程度的一个重要因素就是行业的创新能力。Hagedoon和Cloodt（2003）构建了由R& D、申请的专利数、引用的专利数和新产品发布数4项指标组成的综合指标体系，然后利用因子分析法对创新绩效进行评估。

Gracia（2005）等学者选取地区人均生产总值作为区域创新活动产出指标，选取R& D人员、科技活动人员、R& D经费以及专利申请量作为区域创新活动投入指标，并且认为技术创新投入与产出之间无滞后期。

世界银行也对产业创新能力进行了评价。按世界银行《工业技术发展项目案例研究报告（1993）》对创新能力的解释，创新水平的另一个评价指标是创新产出能力，而创新产出能力通常选择的指标是新产品的销售收入及其在全部销售收入中的比重和技术贸易指数等。它不仅突出地反映了技术创新过程中各相关因素组合配置的水平，而且可间接反映出企业技术创新的内在潜力。

在国内，夏海钧（2007）首先在理论上构建了区域创新系统评价指标体系，从创新能力、经济实力、社会贡献、区位条件和国际化这五个方面综合进行考虑，这为后来学者构建科技园区创新能力评价指标体系提供了依据。

官建成和何颖（2008）把区域创新系统的创新过程分为了两个阶段——技术产出阶段和经济产出阶段，这样在每个阶段选取角度不同的输入变量和输出变量，然后综合评价整个系统的创新绩效。其中第二阶段的输出指标则选取人均GDP、新产品销售额等指标来衡量技术转化经济效益的能力。

沈春光、陈万明和裴玲玲（2010）在分析区域科技人才创新能力多种影响因素的基础上，建立了多层次评价指标体系，运用灰色系统理论探讨了区域科技人才创新能力的灰色综合动态评价方法。赵金铎、王树恩（2010）构建了技术创新推进区域循环经济发展的评价指标体系。

通过之前相关研究结果的分析，本研究认为沪苏杭三地的产业集群虽然都是由外资驱动的，但其发展特点却各不相同。结合三地集群发展的特点，我们分别从生产能力、市场能力和技术创新能力三个方面设计指标体系进行评价。

高霞、陈凯华、官建成（2012）选取科技活动人员、科技经费内部支出、R& D人员当量和R& D经费这四个指标作为投入指标，选用国外三系（SCI、EI和IETP）收录科技论文数量、专利授权量、地区技术市场成交合同金额和新产品销售收入这四个指标为产出指标，采用DEA方法对我国区域创系统新绩效进行了分析。

一、创新产品技术创新能力指标

区域产业研发竞争力指标代表产业在报告期某时间点上的研发水平大小，以及各地区对研发能力的培养和重视程度的大小。在实际应用中，采用以下五个指标来评价技术创新能力的大小：

1.科技活动经费支出

指企业在报告年度实际支出的全部科技活动费用，包括列入技术开发的经费支出等资金实际用于科技活动的支出。不包括生产性支出和归还贷款支出。科技活动经费支出总额分为企业内部开展科技活动的经费支出和委托外单位开展科技活动的经费支出。

2.科技活动人员

指工业企业在报告年度直接从事或参与科技活动的人员，包括参加科技项目人员、从事科技活动管理和为科技活动提供直接服务的人员。科技活动人员不包括全年累计从事科技活动时间不足制度工作时间10%的人员。

3. R& D经费支出

指统计年度内各执行单位实际用于基础研究、应用研究和试验发展的经费支出。包括实际用于科学研究与试验发展活动的人员劳务费、原材料费、固定资产购建费、管理费及其他费用支出。

4.副高级以上职称人数

高级职称是职称中最高级别，分正高级和副高级。高级职称需经评审委员会评审通过，由政府相关部门发放证书。

5.高新区从业人员占比

高新区从业人员占比=高新区从业总人数/全市从业总人口，该指标说明该区域内科技从业人员在就业结构中的比重，以此反映当地科技研究能力的大小。

以上五个指标都旨在说明该区域科技投入和研发能力的大小，指标值越大表明该地区重视科技程度越高和科技创新能力越强，反之越低或越弱。

二、创新产品生产制造能力指标

区域创新产品生产制造能力代表一个时间点上区域高新产业在生产制造环节能力的强弱，生产能力强的地区说明拥有较高的人力资源，较好的生产设施，企业及工人人均的效率很高。由于该地区生产制造类企业多为海外企业的零部件供应商，因此出口份额在企业产值中占有很大的比例，所以我们选取以下指标作为本地生产制造能力的评价体系：

1.总资产周转率

总资产周转率表示一年内区域内工业企业总资产周转次数。总资产周转率反映了企业总资产的周转速度，是从企业的总资产角度对企业资产的利用效率进行分析，以进一步揭示影响企业资产质量的主要因素。一般情况下，该指标越高，表明企业流动资产周转速度越快，利用越好。在较快的周转速度下，流动资产会相对节约，在一定程度上增强了企业的盈利能力；而周转速度慢，会形成资金浪费，降低企业盈利能力。

2.人均出口创汇

人均出口创汇=高新区出口创汇额/高新区年末从业总人口。根据上述分析，在多为代工企业的集群区域运用产品出口创汇指标来评价该地区的生产能力比较恰当。一般来说，企业职工人均出口创汇值越高，说明该企业人力资源和生产设施的生产效率越高，生产能力越强。反之，生产能力越低。

3.产品外销比

产品外销比=高新区出口总值/高新区总收入。同理，作为以订单式生产为主的企业，订单数量的多少直接反映一个企业生产能力的大小，能完成大量的出口订单，说明该企业有足够的产能可以快速投入生产，说明企业的生产能力很强，反之很弱。

4.人均工业增加值

人均工业增加值=高新区工业增加值/高新区年末从业总人口。该指标说明人均创造工业增加值的能力，能力越强则该地区企业的生产能力越强，反之越弱。

三、创新产品市场渗透能力指标

在全球价值链体系中，市场、营销能力也占据了整个价值链40%的利润，因此市场竞争力也是区域产业竞争力中重要的组成部分，但作为高新区产业集群的市场渗透能力评价不能像单个企业的评价一样，不可能去调查单个企业在市场上的占有率或者门店的数量来分析该企业的市场占有率。因此，我们从整体的产业集群产品出发，来研究高新区主要产品在整个市场的占有率。对市场竞争力的评价可以采用以下三个指标：

1.技术产品市场结构比

技术产品市场结构比=技术产品收入/高新区商品收入。作为高新区代表性商品的技术产品收入在整个高新区商品收入中的占比较能表明高新区产品的市场结构，技术产品占的比例越高，说明高新区新技术的市场认可度和占有率越高，反之越低。

2.技术收入贡献率

技术产品市场能力=技术收入/高新区产品收入。此指标说明技术收入在整个高新区总收入的比重，用以表明高新区产品在价值的实现过程中技术收入占有多大比例，在价值实现过程中贡献有多大。

以上两个指标虽然相似，但一个说明结构问题，另一个说明总量贡献问题，作用不同，因此都作为市场能力的评价指标。

3.高新区收入占比

高新区收入占比=高新区商品总收入/城市商品总收入。此指标旨在得出高新区产品销售总收入占整个城市商品总收入的比重，该值越高，说明高新区商品在该地区的市场占有率越高，市场认可度较高，反之则较差。

表5-1　基于产业集群创新驱动模式的区域创新绩效评价指标体系

第三节　数据来源和实证分析

我们采用的数据主要来源于《2009年中国火炬统计年鉴》，该年鉴是由中国科技部火炬高技术产业开发中心编纂，中国统计出版社出版。《2009年中国火炬统计年鉴》反映了中国火炬计划、技术市场、全国生产力促进中心相关内容的统计资料。全书收录了全国45个省、市科技部门和54个国家高新区以及苏州工业园区2007年度的相关统计数据。统计年鉴内容分为十个部分。主要涉及国家高新技术产业开发区内企业的发展情况、全国高新技术企业的发展情况、国家级火炬计划项目的执行情况等，最后附有主要统计指标解释。

此外，还采用了部分《2009年中国城市统计年鉴》数据，由于统计口径不同造成的数据偏差在所难免，但在调整之后尽量减少对分析结果的影响。

我们以环渤海经济区，长三角经济区以及珠三角经济区为比较基础，从三大经济区中找出年鉴中统计的22个城市来建模，然后对上海、苏州以及杭州三地在各个指标上的得分来分析三地各自的创新绩效的优势。

一、数据检验

对数据利用SPSS统计软件进行因子分析，从13种指标的相关性矩阵（图略）中可以看出，不同类型的因子间有些存在较强正相关关系，表明13个指标并非独立，取值是有关系的。但是在模型的识别过程中，其中几个因子的存在导致难以提取有效主成分，因此，我们逐步剔除中间相关性较弱的几个指标，最终选取9个指标进行主成分的提取，从而得出各地区在不同主成分上的得分。

首先对数据进行标准化处理，消除数据的纲量，然后进行巴特莱特球度检验。

巴特莱特球度检验进一步证明了9个指标间的非独立关系。如表5- 2所示：检验结果的显著性水平为0.000，拒绝零假设，同时证明各项指标间适合进行因子分析。

表5-2　KMO与巴特莱特检验

二、提取公共因子

使用SPSS18.0软件对9个指标进行因子分析，通过方差分析表的结果显示，累积提取的平方和达到80%以上时共有3个公共因子，并且这3个公共因子能够解释全部指标总方差的83.97%，表示原有变量的信息丢失较少，因此提取3个公共因子效果比较理想。通过旋转后的成份矩阵可以发现，第一个公共因子在科技活动经费支出、科技活动人员、R& D经费支出几个指标上有较高权重，这些因子都与技术研发能力有关，因此称为区域创新产品技术创新能力因子（Z1）；第二个公共因子在技术产品市场能力、技术收入占总产品比、高新区产品占比指标上的权重较高，称为创新产品市场渗透能力因子（Z2）；第三个公共因子在产品外销比、人均出口创汇、总资产周转率指标上权重较高，称为创新产品生产制造能力因子（Z3）。

表5-4　旋转后因子矩阵（RotatedComponentMat r ix）

三、计算公共因子得分

采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数，根据表5- 4写出因子得分函数，利用产业评价模型，可以计算不同创新模式绩效得分并按照由高到低的顺序进行排序。

表5-5　因子得分系数矩阵

续　表

从表5-5中的因子得分系数矩阵中的系数，可以计算三个共同因子得分为：

Z1= 0.361X1+ 0.367X2+ 0.346X3- 0.04X4+ 0.023X5- 0.12X6+ 0.009X7- 0.10X8- 0.11X9

Z2=- 0.09X1- 0.10X2- 0.07X3- 0.14X4+ 0.012X5+ 0.188X6-0.25X7+ 0.437X8+ 0.469X9

Z3=- 0.09X1- 0.07X2- 0.03X3+ 0.228X4+ 0.423X5+ 0.510X6-0.20X7+ 0.045X8+ 0.09X9

其中X1，X2，……X9分别表示表中9个指标，经过计算各个城市三大因子得分如表5-6。

表5-6　三大经济区高新区产业集群创新绩效三大因子得分表

续　表

第四节　结论与讨论

表5-7为江浙沪三地高新区产业集群创新绩效三个公共因子得分表，从表中可以明确看出三地在三个公共因子上的得分情况，从而验证之前的理论假设。

表5-7　江浙沪三地高新区产业集群创新绩效三个公共因子得分表

由以上得分表可以得出，上海在创新产品技术创新能力因子（2.730 65）、杭州在创新产品市场渗透能力因子（2.508 17）、苏州在创新产品生产制造能力因子上（2.423 94）分别表现出不同的优势。我们验证之前已经获得的理论假设。苏州、杭州与上海三地区分别在评价生产、市场与研发能力的公共因子上得分高于其他地区。而且，这三个地区与全国三大经济区内的其他高新产业集群比较也分别处于领先的位置。

以上实证分析表明，长三角地区是我国高新技术产业集群创新绩效比较高的地区，但是，在长三角区域内部，各地区创新绩效呈现出不同的特点。

苏州高科技集群主要是利用本地的成本及区位优势，吸引台资笔记本系统厂商而形成的地方集群。从集群创新绩效来看，尽管部分本地企业拥有自主知识产权，但模仿创新仍是本地集群实现产品更新与技术进步的主要途径。苏州笔记本集群的竞争优势主要体现在其庞大的生产能力和完善的生产配套体系，因此，其创新模式的选择与演进主要是为当地集群的生产制造服务，创新产品生产制造能力是决定苏州高科技集群竞争优势的主要因素。

上海高科技集群主要由跨国公司研发中心和国内龙头企业构成，在技术创新方面表现出较高的优势，无论从创新的环境还是从创新的结果来看，这一地区的优势都是高于其他两个经济地区。就集群创新模式来看，上海高科技集群仍然以跨国公司研发中心为创新的源泉，近年来国内龙头企业的进驻形成了相对完整的集群创新体系，主要通过自主创新实现技术进步。

杭州软件业集群主要由本地企业构成，虽有大量外资企业，但多是利用杭州的人才和环境优势，将杭州作为其全球研发体系的一个环节，与杭州本土企业的关联并不密切。从创新活动来看，杭州软件企业主要是在购买国外基础软件和数据库的基础上开发适应本地市场需求的应用类软件产品。其产品本身对技术要求并不高，但由于此类应用型软件需根据客户需求进行定制生产，是否了解客户需求，以及能否根据客户需求进行及时调整与修改，就成为决定企业优势的关键因素。因此，在这个意义来说，杭州软件业的竞争优势更多地体现在对本地市场的了解和把握上，市场开拓能力是决定杭州软件业集群的主要因素。