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      城市知識創(chuàng)新能力研究
      ——以內(nèi)江市為例

      2022-10-21 09:01:36楊豐悅
      中國管理信息化 2022年16期
      關(guān)鍵詞:內(nèi)江市創(chuàng)新能力變量

      楊豐悅

      (內(nèi)江師范學(xué)院 a.經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;b.沱江流域高質(zhì)量發(fā)展研究中心,四川 內(nèi)江 641100)

      0 引言

      我國一直把創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的動力源泉,重視完善相關(guān)政策,始終把自主創(chuàng)新能力的提升作為經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的中心工作,以增強國際競爭力,并把建設(shè)創(chuàng)新型國家作為今后的重大戰(zhàn)略目標(biāo)。黨的十九大報告指出,從2020 年到2035 年,在全面建成小康社會的基礎(chǔ)上,再奮斗15 年,基本實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化。到那時,我國經(jīng)濟(jì)實力、科技實力將大幅躍升,躋身創(chuàng)新型國家前列。在新時期,知識作為一項戰(zhàn)略性與關(guān)鍵性的資源,是知識經(jīng)濟(jì)時代背景下最根本的生產(chǎn)要素,而知識創(chuàng)新能力也成為影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展后勁及整體競爭力的關(guān)鍵性要素。基于此,本文分析相關(guān)文獻(xiàn),梳理了城市知識創(chuàng)新能力指標(biāo),通過改進(jìn)的生產(chǎn)函數(shù)模型構(gòu)建了城市知識創(chuàng)新能力模型,并結(jié)合統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究,提出城市知識創(chuàng)新能力提升路徑。

      1 城市知識創(chuàng)新能力指標(biāo)設(shè)計及模型構(gòu)建

      1.1 指標(biāo)設(shè)計

      知識創(chuàng)新能力屬于創(chuàng)新能力的一種。技術(shù)創(chuàng)新能否實現(xiàn),取決于知識創(chuàng)新能力的高低,同時技術(shù)創(chuàng)新又反作用于知識創(chuàng)新。城市在發(fā)展過程中,若知識創(chuàng)新能力不高,其創(chuàng)新水平就很難得到提升。因此,筆者在文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,基于城市新知識的創(chuàng)造和應(yīng)用實現(xiàn)創(chuàng)新能力提升的視角,將城市知識創(chuàng)新能力界定為:一個地區(qū)在其構(gòu)建的知識創(chuàng)新系統(tǒng)里,能高效配置知識資源,以及進(jìn)行知識創(chuàng)造、知識擴(kuò)散和知識共享,這個過程中展現(xiàn)出來的知識獲取、知識創(chuàng)造及知識應(yīng)用的能力。

      筆者參考國內(nèi)學(xué)者的研究成果,把知識創(chuàng)新能力以“知識創(chuàng)造、知識獲取、知識應(yīng)用、知識創(chuàng)新環(huán)境”4 個維度進(jìn)行歸類,選取大多數(shù)學(xué)者都認(rèn)同的指標(biāo),并通過樣本測試,以變異系數(shù)大于0.3 作為指標(biāo)有效性評價標(biāo)準(zhǔn),得到鑒別能力較強的、影響城市知識創(chuàng)新能力的6 個指標(biāo),如表1 所示。

      表1 城市知識創(chuàng)新能力維度及指標(biāo)

      1.2 模型構(gòu)建

      筆者結(jié)合不同學(xué)者的研究成果,將格里利克斯(Griliches)提出的知識生產(chǎn)函數(shù)模型進(jìn)行改進(jìn),城市知識創(chuàng)新能力作為被解釋變量,引入知識獲取、知識創(chuàng)造、知識應(yīng)用、知識創(chuàng)新環(huán)境作為解釋變量,構(gòu)建模型如下:

      式(1)(2)中,k為城市知識創(chuàng)新能力,、、、分別代表知識創(chuàng)造、知識獲取、知識應(yīng)用、知識創(chuàng)新環(huán)境對城市知識創(chuàng)新能力影響的估計彈性,μ為誤差,為年份。

      2 對內(nèi)江市的實證分析

      筆者將SPSS 22.0 作為統(tǒng)計分析工具,選用2011—2020 年的四川省內(nèi)江市面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)主要來源于《內(nèi)江統(tǒng)計年鑒》,采用KMO 和巴特利特檢驗分析標(biāo)準(zhǔn)化樣本數(shù)據(jù),對各變量間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗,結(jié)果如表2 所示。

      表2 內(nèi)江市面板數(shù)據(jù)的KMO 和巴特利特檢驗結(jié)果

      筆者采用主成分分析法,分析內(nèi)江市知識創(chuàng)新能力,得到的總方差解釋結(jié)果如表3 所示,提取的成分1 的初始特征值為5.350 且累計方差貢獻(xiàn)率為89.172%,能夠解釋絕大部分原始數(shù)據(jù)主成分分析效果比較理想。

      表3 總方差解釋結(jié)果

      成分矩陣(見表4)的數(shù)據(jù)表示各個原始變量的表達(dá)式的系數(shù),說明了提取的主成分對原始變量的影響程度,用此數(shù)據(jù)去除以根號下的主成分1的初始特征值5.350就可以求得相關(guān)指標(biāo)各自的系數(shù),見式(3)。用式(3)乘以標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù),就能測算出內(nèi)江市知識創(chuàng)新能力。

      表4 內(nèi)江知識創(chuàng)新能力各變量的成分矩陣

      在通過單位根、協(xié)整檢驗后,發(fā)現(xiàn)所有變量在一階差分后都是平穩(wěn)的,且通過了協(xié)整檢驗,說明存在至少一個協(xié)整關(guān)系;筆者通過異方差、自相關(guān)檢驗發(fā)現(xiàn)不存在異方差、不存在自相關(guān),表明能夠滿足構(gòu)建回歸模型的條件,可以進(jìn)行多元回歸分析,得到回歸結(jié)果,即調(diào)整后=0.99,方程擬合較好,=2.09,=242.1(=0.000 19),且每個變量系數(shù)的值小于0.05,回歸方程成立,可得內(nèi)江市知識創(chuàng)新能力模型,具體見式(4):

      式(4)中各指標(biāo)的系數(shù)(見表5)代表其對知識創(chuàng)新能力的影響強度。首先,研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出(X)對內(nèi)江市知識創(chuàng)新正向影響最強,每增加1%研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出,內(nèi)江市知識創(chuàng)新能力相應(yīng)增長0.659%。研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出途徑主要包括技術(shù)研發(fā)、工藝升級等,說明加強科學(xué)技術(shù)研發(fā),引導(dǎo)企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)、材料、工藝、設(shè)備,升級現(xiàn)有生產(chǎn)服務(wù),可以增強企業(yè)自身的知識創(chuàng)新能力。

      表5 回歸結(jié)果

      其次,研發(fā)人員折合全時人員(X),X每增加1%,Y 相應(yīng)增加0.438%,說明研發(fā)人員的數(shù)量增長對知識創(chuàng)新起正向促進(jìn)作用,其原因可能是研發(fā)人員扮演了知識源角色,通過為政府提供決策支持,以及向企業(yè)提供咨詢服務(wù)、解決方案等方式,為知識創(chuàng)新發(fā)展提供了新知識和技術(shù),因此對知識創(chuàng)新產(chǎn)生了較大的正向影響。

      而人均GDP、專利申請量、第三產(chǎn)業(yè)增加值、技術(shù)合同成交額的系數(shù)差距較小,說明它們對內(nèi)江市知識創(chuàng)新能力的正向影響差距不大,且與研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出和研發(fā)人員折合全時人員相比影響強度較小。

      3 內(nèi)江市知識創(chuàng)新能力提升路徑

      3.1 知識獲取層面

      推動技術(shù)市場交易。首先,成立技術(shù)交易征信機構(gòu)、啟用技術(shù)交易征信系統(tǒng),以便更好地規(guī)范技術(shù)交易市場,依法統(tǒng)一開展收集、加工、評估相關(guān)信息的工作,為技術(shù)合同交易提供保障,推動技術(shù)交易市場持續(xù)發(fā)展。其次,推動網(wǎng)絡(luò)平臺建設(shè)、共享資源。通過建立區(qū)域技術(shù)交易平臺,可達(dá)到共享技術(shù)市場之間的信息資源的目的,技術(shù)市場信息資源共享又可以增強技術(shù)交易的有效性。

      3.2 知識創(chuàng)造層面

      3.2.1 引進(jìn)、培育研發(fā)人才

      研發(fā)人員不僅是知識創(chuàng)造的載體,更是提升知識創(chuàng)新能力的核心要素。內(nèi)江市要重視對科研人才與尖端人才的培養(yǎng),通過高層次研發(fā)人員建設(shè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺,打造一支能研發(fā)與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的人才隊伍,充分發(fā)揮研發(fā)人才的創(chuàng)造性。

      3.2.2 增加研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出

      發(fā)達(dá)國家的企業(yè)普遍具有較強的創(chuàng)新能力,這是因為其重視研發(fā)投入。因此,內(nèi)江市可以為研發(fā)部門設(shè)立專項資金,對擁有核心技術(shù)的機構(gòu)或企業(yè),政府可進(jìn)行一定的項目資助或貸款補貼。

      3.2.3 激勵專利發(fā)明

      設(shè)立專項資金能有效解決企業(yè)與市民的專利費用支出問題,以鼓勵更多個人和組織進(jìn)行專利申請。內(nèi)江市政府可從當(dāng)年應(yīng)用專利獲利的納稅金額中抽取一定比例的資金來鼓勵專利發(fā)明人,企業(yè)也可從專利產(chǎn)品取得的利潤中拿出相應(yīng)比例的金額來獎勵設(shè)計者,使政策具有更強的針對性。

      3.3 知識應(yīng)用層面

      提高專利使用率,加強制定專利技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。鼓勵各企業(yè)建設(shè)專利池,形成產(chǎn)業(yè)間技術(shù)聯(lián)盟專利群,以產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng),更能有效地降低企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)造成本,避免造成資源浪費。此外,完善專利服務(wù)。政府可以派專員幫助企業(yè)解決創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中可能會遇到的相關(guān)專利問題,鼓勵企業(yè)完成專利技術(shù)孵化,提高市場競爭力。

      3.4 知識創(chuàng)新環(huán)境層面

      3.4.1 加強基礎(chǔ)環(huán)境建設(shè)

      基礎(chǔ)環(huán)境是城市知識創(chuàng)新的基本條件。因此,政府不僅需要在通訊、交通等涉及知識創(chuàng)新的硬環(huán)境上下功夫,還需加強文化、金融服務(wù)等軟環(huán)境的建設(shè)。

      3.4.2 加大力度引進(jìn)和管理人才

      黨的十九大報告提出,堅定實施人才強國戰(zhàn)略,人才是知識創(chuàng)新中最活躍的要素,是首要資源。政府可以聯(lián)合企業(yè)制定高層次專業(yè)技術(shù)人才津貼制度,探索建立長期激勵、低職高聘等制度,形成促進(jìn)人才發(fā)展的政策優(yōu)勢。

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