区域智力资本与区域创新能力关系研究.docx
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区域智力资本与区域创新能力关系研究
区域智力资本与区域创新能力关系研究
──基于重庆市的实证分析
ResearchofTheRelationBetweenRegionalIntellectualCapitalandRegionalInnovationCompetence
──EmpiricalAnalysisBasedonChongqingCity
Pan-yiLi[1]Jun-feiLi[2]
CollegeofEconomicsandTrades,ChongqingUniversityofTechnology,Chongqing,China
摘要:
区域创新能力作为区域创新体系的核心内容,在很大程度上决定着区域的竞争能力和区域经济的增长速度,而区域智力资本则是决定区域创新能力的决定性因素。
本文从理论上阐述分析区域智力资本与区域创新能力之间的关系,以重庆为研究对象,从实证分析证明其相关性,并提出提升重庆市提高区域创新能力的区域智力资本开发策略。
关键词:
区域创新;智力资本;重庆市
Abstract:
Regionalinnovationabilityasthecorecontentoftheregionalinnovationsystem,decidestheareacompetitionabilityandregioneconomygrowthtoagreatextent,andtheregionalintellectualcapitalisthedeterminingfactorofregionalinnovationability.Thispapertheoreticallyanalysestherelationshipbetweentheregionalintellectualcapitalandregionalinnovationcapability.WithChongqingastheresearchobject,fromtheempiricalanalysisshowsthatitscorrelation,putforwardtopromoteChongqingcitytoenhanceregionalinnovationcapabilityofregionalintellectualcapitaldevelopmentstrategy.
Keywords:
regionalinnovation;intellectualcapital;ChongqingCity
作者简介:
1.李攀艺(1980-),女,重庆北碚人,重庆理工大学经济与贸易学院副教授,研究方向:
人力资源管理
2.李俊飞(1987-),男,重庆沙坪坝人,重庆理工大学经济与贸易学院研究生,研究方向:
劳动经济学
基金项目:
重庆市教委科学技术研究项目(KJ090621),
国家及地区之间的区域竞争越来越激烈。
提升区域经济实力是每个国家和地区的当务之急。
在社会文明高度发展的今天,知识经济已经已经占据主导角色。
传统第一产业在经济中比重越来越小,第二产业和第三产业正逐渐发展壮大起来。
对无形资产的需求日益高涨,对于企业而言,赖以生存的资源逐步从物质化转向无形化。
对于地区而言,对物质资源的需求逐渐转化为对创新能力的需求。
区域创新能力(RegionalInnovation)已经成为地区经济获取竞争优势的决定性因素,区域智力资本(RegionalIntellectualCapital)为代表的无形资产对区域创新能力起到的重要作用,需在充分考虑区内资源、地理、经济社会等条件和区外发展环境、机会的基础上,重点从区域智力资本来考察区域创新能力的提升。
1区域智力资本与区域创新能力的指标体系构建
在美国经济学家Calbraith(1969)首次提出智力资本的概念后,智力资本受到学术界的广泛关注。
研究层面也从企业智力资本逐步发展到社会层面的区域智力资本。
对于区域智力资本的内涵,理论界普遍认为,区域智力资本是指符合某一地区社会经济发展所需要的,个人、组织和区域等行为主体所拥有的、能够在区域网络范围内存在和流动的具有价值创造功能的知识,它能够为区域发展带来直接或间接的经济和社会效益[]-[]。
根据西方学者广泛接受的“H-S-C”范式,区域智力资本包括区域人力资本、区域关系资本(或社会、客户资本)和区域结构资本三要素[2][3]。
其中,人力资本是指与区域内的与人力资源有关的无形资产,是个体知识、技术和教育的总和;关系资本在区域层面则表示同区域外经济贸易交流的无形资源;结构资本指地区为创造知识提供的政策制度和基础物质资产。
随着学术界对区域智力资本的关注,越来越多的经济学家开始将智力资本的相关理论运用到区域经济研究中。
国内的一些学者,如李平(2007)、王学军和陈武(2008)等针对区域智力资本的测度问题,构建了适用于我国的衡量区域智力资本水平的指标体系。
蒲惠荧和陈和(2010)则通过构建区域智力指标体系,对广东省区域智力资本和区域经济发展的关系进行了实证分析。
陈武,王学军(2008)通过对湖北省区域智力资本水平和区域创新能力的测度定量研究了二者的关系,并分析了区域智力资本的各要素对区域创新能力的贡献度。
研究结果表明,对区域创新能力影响程度由大到小依次为区域结构资本、区域关系资本和区域人力资本。
陈武,王学军(2010)从理论上分析了区域智力资本与区域创新能力之间的关系,他们认为区域人力资本、区域关系资本和区域结构资本三要素与区域创新能力之间是相互促进、相辅相成的依赖关系。
综合国内学者对区域智力资本的相关研究来看,其较早期的研究主要停留在对区域智力资本的内涵界定、指标体系构建等定性研究方面,而近期少部分学者逐渐开始关注区域智力资本与区域创新能力之间相关关系。
因此,本文在综合前人关于区域智力资本内涵及其构成的基础上,设计出一套衡量区域智力资本的指标体系,并对重庆市区域智力资本和区域创新能力的关系进行实证分析。
根据对区域智力资本和区域创新能力的理解,参考国内外学者的研究成果[5-7],并考虑到实证分析时指标的可获取性及有效性,构建区域智力资本及区域创新能力的指标体系,如表1所示。
表1区域智力资本指标体系和区域创新能力的指标体系
Table1theindexsystemofregionalintellectualcapitalandregionalinnovationcapabilityindexsystem
一级指标
二级指标
三级指标
区域人力资本(HC)
教育水平
教育经费占GDP比重X1
生均普通高校专任教师数X2
大专以上学历占人口比X3
社会保障
社会保障、社会福利从业人员数量比X4
每万人口参与基本社会保障人数X5
每千人拥有卫生技术人员数X6
区域关系资本(RC)
国际贸易
外商直接投资额占GDP比重X7
出口额占GDP比重X8
进口额占GDP比重X9
国内贸易
社会消费品零售总额占GDP比重X10
国内批发零售贸易总额占GDP比重X11
人员往来
旅游消费创汇占GDP比重X12
接待入境旅游人数万人次占总人口比例X13
平均每天旅游人数X14
区域结构资本(SC)
产业能效
二三产业比重X15
金融业贷款金额占GDP比重X16
信息技术
每百人拥有移动电话数X17
互联网上网人数占人口比例X18
平均每百人邮电业务量X19
邮电业务总量占GDP比值X20
基础设施
平均每天客运量X21
平均每天货运量X22
人均期刊册数X23
区域创新能力(RS)
创新投入
企业技术改造经费占GDP比重X24
实验与研究经费支出占GDP比重X25
R&D人员及科学家全时当量X26
创新产出
专利授权量X27
技术成交额占GDP比重X28
人均GDPX29
新产品工业总产值占GDP比重X30
2重庆市区域智力资本与区域创新能力的评估
本文选用重庆市2000-2010年的时间序列数据作为样本。
首先从相关年鉴中搜集出表1所列指标所需的原始数据,然后运用SPSS16.0对这些数据进行标准化。
为了分析重庆市的区域智力资本与区域创新能力之间的关系,分别对区域人力资本、区域关系资本、区域结构资本和区域创新能力进行评估。
三者相加得到重庆市区域智力资本的评估得分。
用同样的方法计算重庆市区域创新能力的评估得分。
对4种资本的评估是采用软件SPSS16.0的因子分析方法,提取公因子的方法是主成分方法(PrincipalComponentAnalysis),因子旋转的方法是方差最大旋转法(Varimax),通过上述步骤提取出各种资本的主成分公因子,并得出主成分公因子的因子得分矩阵,对因子得分进行加权平均加总作为相应资本的评估得分。
在做因子分析之前,先对4种资本的样本数据进行了KMO以及Bartlett’s球体检验。
结果表明:
HC的KMO值为0.681,Bartlett’S球体检验统计值的显著性概率是0.001;RC的KMO值为0.746,Bartlett’s球体检验统计值的显著性概率是0.000;RS的KMO值为0.726,Bartlett’s球体检验统计值的显著性概率是0.002。
表明这4种资本的数据都适合做因子分析。
①重庆市区域人力资本(HC)的评估
对人力资本(HC)的原始指标标准值运用用主成分分析法,提取到2个成分因子,可以解释86.16%的总变差。
经过3次旋转后得到因子得分系数矩阵,从而得出重庆市区域人力资本的2个公因子得分的计算公式为:
(1)
(2)
根据重庆市区域人力资本的公共因子荷载矩阵,我们发现对H1影响比较大的几个指标分别为:
教育经费占GDP比重、每千人拥有卫生技术人员数,这些指标反映的是一个地区的人力资本投入和人口素质,因此可将公共因子HC1定义为“人力资本投入”;用同样的“重要指标”分析方法进行分析,将公共因子HC2定义为“人口素质与社会保障水平”。
根据总方差分解表我们发现,公共因子HC1“人力资本投入”和“人口素质与社会保障水平”对区域人力资本的贡献分别达到52.334%和33.826%。
因此,可以得出结论,一个地区要提高人力资本水平,应该主要通过加大对人力资本的投入水平,如教育和社会保障;以及提高人口素质来实现。
对得到的2个因子进行加权计算,最后得到人力资本HC的总得分公式。
加权计算方法如下:
(3)
根据
(1)、
(2)、(3)式,得到重庆市区域人力资本总得分公式为:
(5)
从而得出重庆市的区域人力资本评估得分的计算公式:
经过具有Kaiser标准化的正交旋转法,得到2个主成分因子的得分系数矩阵,并根据得分系数推出2个主成分因子的公式,如下:
2个因子总共可以解释86.16%的总变差,其中。
将人力资本指标体系中标准化后的三级指标数据代入公式(5)中,得到历年来人力资本的得分情况,如下表:
年份
HC1
HC2
人力资本总得分
2000年
0.264789
-2.1826
-0.64551
2001年
-0.39421
-1.21078
-0.65768
2002年
-0.99205
-0.3826
-0.78671
2003年
-0.81777
0.165383
-0.40306
2004年
-0.88502
0.452281
-0.33948
2005年
-0.72059
0.588844
-0.16833
2006年
0.123652
0.030673
0.146767
2007年
-0.35355
0.686609
-0.10443
2008年
0.823927
0.749431
0.717552
2009年
2.034426
0.964698
1.596012
2010年
2.387017
1.749454
1.971887
关系资本数据用KMO方法检验的值为0.746,Bartlett’s球体检验显著性概率是0.000,具有相关性,可以做因子分析。
标准化统计数据用主成分分析法得到了3个成分因子。
成分矩阵经过5次旋转后迭代收敛,得到旋转成分矩阵,如图所示。
经过具有Kaiser标准化的正交旋转法,得到3个主成分因子的得分系数矩阵,并根据得分系数推出3个主成分因子的公式,如下:
(6)
(7)
(8)
3个因子总共可以解释89.88%的总变差,其中RC
(1)可以解释38.092%的变差,而RC
(2)可以解释33.826%的变差,RC(3)可以解释20.70%的变差。
对得到的3个因子进行加权计算,最后得到关系资本RC的总得分公式。
根据计算得出RC
(1)权重为0.424,RC
(2)的权重为0.346,RC(3)的权重为0.230,关系资本总得分公式为:
(10)
代入公式
(1)和
(2)得到关系资本RC的总得分公式,如下:
(11)
将关系资本指标体系中标准化后的三级指标数据代入公式(11)中,得到历年来关系资本的得分情况,如下表:
RC1
RC2
RC3
关系资本总得分
2000年
-0.95823
-0.74782
-0.21286
-0.71399
2001年
-1.23754
-0.68289
-0.13492
-0.79203
2002年
-1.62527
-0.42748
0.720134
-0.67139
2003年
-0.49191
-0.04424
-1.99026
-0.68163
2004年
0.483747
-0.52217
-0.67191
-0.1301
2005年
0.277532
-0.34329
-0.45427
-0.10559
2006年
0.645456
-0.42298
-0.19558
0.082337
2007年
1.228871
-0.35151
0.111273
0.425013
2008年
0.871904
1.173949
-0.23699
0.721366
2009年
-0.69539
2.411099
0.189911
0.583073
2010年
0.416708
2.470336
0.93745
1.247034
标准化后的结构资本数据KMO方法检验的值为0.704,而用Bartlett’s球体检验法检验的显著性概率是0.000,具有相关性,通过检验。
主成分分析得到了2个成分因子。
成分矩阵经过3次旋转后迭代收敛,得到旋转成分矩阵,如图所示。
经过具有Kaiser标准化的正交旋转法,得到2个主成分因子的得分系数矩阵,并根据得分系数推出2个主成分因子的公式,如下:
(12)
(13)
2个因子总共可以解释85.79%的总变差,其中SC
(1)可以解释45.414%的变差,而SC
(2)可以解释40.38%的变差。
对得到的2个因子进行加权计算,最后得到结构资本SC的总得分公式。
根据计算得出SC
(1)权重为0.529,SC
(2)的权重为0.471,结构资本总得分公式为:
(14)
代入公式
(1)和
(2)得到结构资本SC的总得分公式,如下:
(15)
将结构资本指标体系中标准化后的三级指标数据代入公式(5)中,得到历年来结构资本的得分情况,如下表:
SC1
SC2
结构资本总得分
2000年
-1.40715
-0.37165
-0.91943
2001年
-1.4186
-0.52543
-0.99792
2002年
-1.13088
-0.38076
-0.77757
2003年
-0.6764
-0.24009
-0.47089
2004年
-0.19107
-0.48892
-0.33136
2005年
0.206467
-1.06622
-0.39297
2006年
0.930843
-1.05287
-0.00348
2007年
1.350575
-0.71629
0.377081
2008年
0.919499
0.260259
0.608997
2009年
0.677484
1.324972
0.982451
2010年
0.559686
1.825533
1.1559
对标准化后的创新绩效各个指标的数据进行KMO和Bartlett’s球体检验,以验证数据是否适合做因子分析。
用KMO方法检验的值为0.726,而用Bartlett’s球体检验法检验的显著性概率是0.002,具有相关性,说明能够做因子分析。
标准化统计数据用主成分分析法得到了2个成分因子。
成分矩阵经过3次旋转后迭代收敛,得到旋转成分矩阵,如图所示。
经过具有Kaiser标准化的正交旋转法,得到2个主成分因子的得分系数矩阵,并根据得分系数推出2个主成分因子的公式,如下:
(16)
(17)
2个因子总共可以解释89.62%的总变差,其中IC
(1)可以解释61.903%的变差,而IC
(2)可以解释27.724%的变差。
对得到的2个因子进行加权计算,最后得到创新绩效IC的总得分公式。
根据计算得出IC
(1)权重为0.691,IC
(2)的权重为0.309,创新绩效总得分公式为:
(18)
代入公式
(1)和
(2)得到创新绩效IC的总得分公式,如下:
(19)
将创新绩效指标体系中标准化后的三级指标数据代入公式(5)中,得到历年来创新绩效的得分情况,如下表:
IC1
IC2
创新绩效总得分
2000年
-1.39708
-0.32887
-1.31074
2001年
-1.18598
-0.16219
-0.9026
2002年
-1.00765
-0.07323
-0.6508
2003年
-0.63782
0.117399
-0.16445
2004年
-0.00383
0.52854
0.643252
2005年
-0.41956
0.005625
-0.30324
2006年
-0.1588
0.04036
-0.06174
2007年
0.306039
-0.13969
-0.00057
2008年
0.632894
-0.05467
0.309388
2009年
1.074365
-0.18666
0.45994
2010年
1.908699
-0.06472
1.206608
从实证数据证明重庆市区域智力资本对区域创新能力具有很大影响,这里根据区域智力资本三要素及创新绩效得到的综合分数进行相关性分析,结果如下表所示:
相关性
人力资本总得分
关系资本总得分
结构资本总得分
创新绩效总得分
智力资本综合总得分
人力资本总得分
Pearson相关性
1
.902**
.939**
.788**
.974**
显著性(双侧)
.000
.000
.004
.000
关系资本总得分
Pearson相关性
.902**
1
.966**
.838**
.972**
显著性(双侧)
.000
.000
.001
.000
结构资本总得分
Pearson相关性
.939**
.966**
1
.841**
.988**
显著性(双侧)
.000
.000
.001
.000
创新绩效总得分
Pearson相关性
.788**
.838**
.841**
1
.838**
显著性(双侧)
.004
.001
.001
.001
智力资本综合总得分
Pearson相关性
.974**
.972**
.988**
.838**
1
显著性(双侧)
.000
.000
.000
.001
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
通过双侧检验,人力资本与关系资本的Pearson相关系数达0.902,说明两者之间具有极高的正向相关性。
关系资本与结构资本的Pearson相关系数为0.966,结构资本与人力资本相关系数为0.939,同样具有显著的正向相关性,从一定程度上证明智力资本内部三要素相互影响这个理论的正确性。
从区域智力资本整体来看,其与区域创新能力同样具有高度相关性。
在双侧检验情况下,Pearson相关系数值为0.838。
说明区域智力资本与区域创新能力之间存在明显的正向关系,初步证明了两者相互影响促进的结论。
从区域智力资本三个方面与区域创新能力做检验。
人力资本与创新绩效相关系数为0.788,关系资本与创新绩效相关系数为0.838,结构资本与创新绩效相关系数值为0.841。
三者对创新能力的影响显著,而结构资本对其影响最为明显,最后是人力资本。
进一步对区域创新资本三要素与区域创新能力做回归分析。
通过数据得到人力资本与区域创新能力的回归模型,方程如下:
(20)
可绝系数R2为0.869,在显著水平为0.05的情况下F检验值为26.562,D.W.检验值为2.863,说明模型成立。
从回归方程可以看出,HC2的权重大于HC1,HC2对IC的影响程度较大,从主成分分析得到的因子HC1中,“大专以上学历人口比”和“卫生系统人员数量占总人口比重”权重最大,而HC2中,“社会保障水平及社保”、“福利机构从业人员比重”的权重最大,说明在人力资本结构中,社会保障福利水平对区域创新能力影响较大,社会文化水平及社会医疗水平次之。
关系资本与区域创新能力的回归模型如下:
(21)
方程可绝系数R2为0.763,F检验为7.527,显著水平为0.05,D.W.检验值为1.624,模型通过检验。
从回归方程来看,RC1和RC2对IC的影响较大,RC3对IC略微产生负影响。
从主成分分析中,因子RC1中“进口占GDP比重”和“出口占GDP比重”的权重最大,因子RC2中“外商直接投资占GDP比重”和“国内贸易总额占GDP比重”的权重较大,而RC3中“旅游消费创汇占GDP比重”及“每日旅游人口数量”的权重最大。
可以看出,外商对重庆直接投资、重庆进出口贸易及重庆市与其他省市贸易对区域创新能力拉动较强,旅游影响力较弱。
结构资本与区域创新能力的回归方程如下:
(22)
回归方程R为0.757,在0.06的显著水平下F检验值为9.669,D.W.检验值为1.338,通过检验。
结构资本因子SC1和SC2对IC都有较大影响,其中SC1里权重较大的依次是邮电业务量、通信设施数量、三个产业产业情况和人均期刊杂志册数,SC2中权重较大的是互联网使用量、金融贷款相对量、每日客运量和货运量。
说明结构资本中对区域智力资本的影响因素较多。
4.重庆市区域智力资本与区域创新能力的现状分析
从实证分析中可以得出重庆市区域智力资本对重庆市区域创新能力的影响至关重要,要提升重庆市区域创新能力,主要从人力资本、关系资本和结构资本三个方面进行改进。
根据《中国区域创新能力报告2010》的统计数据,重庆区域创新能力由2009年的第13位上升到2010年的第10位。
重庆经过几年的发展,创新能
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