产业集群创新能力评价研究

标结构整体的合理性，以求客观真实地反映集群创新能力的实际水平。

（二）系统性原则

产业集群创新能力评价研究

■

袁军晓 博士生 方永恒 副教授 付丽莎 梁 倩（西安建筑科技大学　　　　　　　　管理学院　　　西安　　　７１００５５）

▲基金项目：陕西省教育厅项目（１１ＪＫ００７１）；西安建筑科技大学校基◆

金项目（ＲＷ１１０１）；西安建筑科技大学校人才科技基金（ＤＢ０８０４５）

中图分类号：Ｆ４２４　　　文献标识码：Ａ

产业集群创新能力的评价是一项复杂的系统性工作，这就要求所建立的评价指标体系具有足够的涵盖面，能够系统地揭示产业集群创新能力的全貌。同时评价指标体系不是评级指标的简单堆积，而是按层次逐步递进的关系组合成结构合理、相互关联的整体。

（三）定量与定性指标相结合原则产业集群创新体系指标涉及社会、产业、政府政策等方面，有些指标难以量化，又比较重要，所以需要选用定性指标。但如果只重视产业集群创新能力的定性分析，而忽视定量分析，就无法准确地把握其量变特征。因此，在选取集群创新能力评价指标时应将定量与定性指标相结合。这样既保证了评价的客观性，又可避免忽略某些难以量化却重要的因素对集群创新能力的影响。

（四）可操作性原则

考虑到数据的可获得性以及计算的可行性，评价体系的设计应坚持可操作性原则。主要体现在以下方面：一是数据的可获得性，应通过查阅各类统计或专业年鉴获得数据资料，但集群毕竟不是一个独立

内容摘要：通过评价产业集群创新能力，可以总结其创新活动的经验，为集

群间发展水平的比较提供科学的判断标准和依据，同时也为政府部门制定规划和政策提供理论支持和参考。文章运用理论阐述与数理模型构建相结合的方式，以产业集群创新能力为研究对象，设计出产业集群创新能力评价指标体系，结合主成分分析法构建了产业集群创新能力的评价模型。并运用该理论模型，以陕西宝鸡市钛及钛合金产业集群为例进行了实证研究，以此验证评价模型的可行性和有效性。

关键词：产业集群　　　创新能力　　　评价对策

产业集群创新能力指标选择的原则

为了能够客观、准确地反映产业集群创新能力，使评价结果更逼近于现实状况，在选择评价集群创新能力的指标时，需遵循以下原则：

（一）科学性原则

产业集群创新能力评价指标体系的设计须建立在科学、合理的基础上，所选取的评价指标应能反映产业集群创新能力的内涵和特征，充分考虑集群创新要素及指

表1 产业集群创新能力评价指标体系

目标层

指标名称

企业与高校、科研机构合作研发产值技术转让收入Ｒ＆Ｄ的扩散能力科技人员的流动性Ｒ＆Ｄ经费占销售收入比重技术引进经费占销售收入比重科技人员数量

科技人员占总从业人员比重

产业集群创新能力评价

研究开发机构数量集群信息化水平交通便利性政府政策优惠政府财政支持中介服务机构数中介机构服务水平企业银行贷款总额风险资本总量教育培训机构数量工艺设计能力新产品个数

新产品销售收入比重当年专利申请数发明专利比例重大科技创新项目工业总产值产品出口率

提供的就业岗位新产品的环境友好性

序号Ｘ１Ｘ２Ｘ３Ｘ４Ｘ５Ｘ６Ｘ７Ｘ８Ｘ９Ｘ１０Ｘ１１Ｘ１２Ｘ１３Ｘ１４Ｘ１５Ｘ１６Ｘ１７Ｘ１８Ｘ１９Ｘ２０Ｘ２１Ｘ２２Ｘ２３Ｘ２４Ｘ２５Ｘ２６Ｘ２７Ｘ２８

单位万元万元等级等级％％人％个等级等级等级等级个等级万元万元个等级个％个％个万元％个等级

问题的提出

产业集群创新能力评价是对集群创新水平的综合判断，通过评价产业集群创新能力，可以总结其创新活动的经验，量化其优势和竞争力，为集群间发展水平的比较提供科学的判断标准和依据，同时也为政府部门制定产业集群规划和政策、引导和促进产业集群健康发展提供理论支持和参考。当前针对集群创新能力评价的研究刚刚起步，主要体现在从规范性角度剖析集群创新能力的形成和发展，或从宏观层面探索提升集群创新能力的途径。对于产业集群创新能力的定量评价研究仍不够深入，且缺乏系统性和统一性，大多从单一角度选取评价方法构建模型，对于模型有效性的探讨较少。为此，文章将反映产业集群创新能力的指标进行整合，构建产业集群创新能力评价的理论模型，并以陕西省宝鸡市钛及钛合金产业集群为例，利用构建的模型对该集群的创新能力进行评价，以验证评价模型的有效性。

１０９

产业观察

的行政区域，从统计口径获得数据较难，因此一些数据还需借助实地调研并通过简单加工整理获得；二是指标数据可量化，定量指标数据要保证其真实有效，并尽量选取能通过专家赋值而转化成定量数据的定性指标；三是评价指标不宜过多、过细，应注意指标的简明性。

（五）可比性原则

产业集群创新能力是一个相对的概念，创新能力的高低是通过比较得出的。比较分为横向比较和纵向比较，选择指标时应明确指标的涵义、统计口径以及使用的范围，以确保评价结果能够进行横向或者纵向比较。

Estate Observation

表2 解释的总方差

成份 初始特征值

合计方差的%１２３

４５６７８９１０…２８

１５．４８５６．１８２３．０６６１．６６８１．０５２．３１５．１６３．０５１．０１７７．９６２Ｅ－１６…

－６．５５３Ｅ－１６

５５．３０５２２．０７７１０．９５０５．９５７３．７５８１．１２７．５８１．１８４．０６０２．８４４Ｅ－１５…

－２．３４１Ｅ－１５

提取平方和载入

累积%合计方差的%累积%

５５．３０５７７．３８３８８．３３３９４．２９０９８．０４９９９．１７５９９．７５６９９．９４０１００．０００１００．０００…１００．０００

１５．４８５６．１８２３．０６６１．６６８１．０５２

５５．３０５２２．０７７１０．９５０５．９５７３．７５８

５５．３０５７７．３８３８８．３３３９４．２９０９８．０４９

表3 旋转载荷矩阵

成 份

1

ｖａｒ００１ｖａｒ００２ｖａｒ００３ｖａｒ００４ｖａｒ００５ｖａｒ００６ｖａｒ００７ｖａｒ００８ｖａｒ００９ｖａｒ０１０ｖａｒ０１１ｖａｒ０１２ｖａｒ０１３ｖａｒ０１４ｖａｒ０１５ｖａｒ０１６ｖａｒ０１７ｖａｒ０１８ｖａｒ０１９ｖａｒ０２０ｖａｒ０２１ｖａｒ０２２ｖａｒ０２３ｖａｒ０２４ｖａｒ０２５ｖａｒ０２６ｖａｒ０２７ｖａｒ０２８

－．１５５－．３００．１２５－．１０６．９５６．９４３．９０２．９６２．９２８．４１１．２４２．４０９．２３３．２３７．４５１－．２６９．５４３．３０３．９４８．９６７．９３８．９６２．９６３．８８７．５９３．０２３．５１９．０２３

2．５８６．２５２．６２７．４９４．１３７．２４８．３３８．２１７．２７８．８６８．９１４．２０９．３５１．９１５．８５２．０２０．０２０．８９８．１６４．１０２．２４７．１５０．１３６．２５１．６４９－．１０２．１６７－．１０２

3－．０７８．１０５．０２３．０３３．００６－．１１４－．１４３．０１６．０３９－．０５８－．０７７－．０７８－．１３５－．０７７－．０５３．９０４．０１４－．０７６－．１７８．００４－．１４４－．０９５－．０２７－．２７０－．４８０．９６１－．６６８．９６１

4．７５２．８８８．７６０．８５３－．１９６－．０９９．０３２－．００３．０９２．２１８．２７３－．０１０．２１８．２７４．２０３－．１８７－．２３１．２８９．１３５－．１１５－．０６５－．１４５－．０７０．００２．０４０．１６１．２６６．１６１

5．２０１－．１４８．０５１．０３５．１５４．１１８．１９４．０６４．２１２．１４１．１２３．８８４．８６１．１２３．１４５．０２６．７７６．０９２．０９１．２０３．１７２．１３６．２１７．２５３．３１４－．０４８．３３２－．０４８

产业集群创新能力评价指标体系构建与方法选择

为了能够客观、准确地反映产业集群创新能力，使评价结果更逼近于现实状况，在选择评价集群创新能力的指标时，应遵循科学性、系统性、定量与定性指标相结合、可比性以及可操作性原则。本文根据上述指标选取原则，构建产业集群创新能力评价指标体系。该体系选取２８个指标来综合评价产业集群创新能力，如表１所示。

文章构建的指标体系涉及２８个密切关联的指标，指标数量较多，且每个指标对产业集群的创新能力的影响存在一定的不确定性，结合本研究的实际情况，考虑到测量数据的可获得性以及方法操作的可行性，文章采用主成分分析法来评价产业集群的创新能力。

主成分分析法是一种定量和定性相结合的分析方法，它能够降低所研究数据空间的维数，构造回归模型，从原始变量构成的子集合中选择最佳变量，构成最佳变量子集合，这种分析方法的计算量小，易于操作（殷克东，２００９）。所以，文章采用主成分分析法，通过变量变换的方法将众多线性相关指标转换为少数线性无关的指标，从而切断相关干扰，找出主导因素，做出更准确的估量。

用主成分分析法对宝钛集群的创新能力进行评价。

（一）提取主成分

根据表１中的指标和统计数据，运用ＳＰＳＳ１７．０进行主成分分析，得到因子分析的总方差解释，相关系数矩阵的特征值、方差贡献率及累计方差贡献率的计算结果如表２所示，第一列是因子编号，以后三列为第二组，组中数据项的含义依次是特征根、方差贡献率和累计贡献率。

由表２可知，前五个公因子的累计贡献率达到９８．０４９％，即包括了原始变量９８．０４９％的信息，具有很强的代表性，表明提取五个主成分基本能够满足评价

的需求。因此，选取前五个主成分进行分析。

（二）主成分命名

由表３可知，第一主因子Ｙ１主要由指标５，６，７，８，９，１９，２０，２１，２２，２３，２４所决定，它们的主因子上的载荷分别为：０．９５６，０．９４３，０．９０２，０．９６２，０．９２８，０．９４８，０．９６７，０．９３８，０．９６２，０．９６３，０．８８７，而且这些指标与宝钛产业集群的投入与产出相关，因此将Ｙ１称为宝钛产业集群的投入产出因子。

第二主因子Ｙ２主要由指标１０，１１，１４，１５，１８所决定，它们的主因子上的载荷分别为：０．８６８，０．９１４，０．９１５，０．８５２，０．８９８，

基于主成分分析法的产业集群创新能力评价

陕西宝鸡是我国钛及其它稀有金属材料研发和生产的重要基地，目前已形成较为完备的以稀有金属加工为主体的产业链和产业群。本文依据产业集群创新能力评价模型设置的指标，收集了宝钛集群２００１－２０１０年１０年的相关指标数据，运

表4 宝钛产业集群创新能力综合评价得分表

宝钛集群２００１２００２２００３２００４２００５２００６２００７２００８２００９２０１０

投入产出Y 1得分－０．９２４－０．７７６－０．７２５－０．７５３－０．４４７－０．３１０－０．０９００．７９４１．２７１１．９７５

名次１０９７８６５４３２１

服务支撑环境

Y 2得分－１．１５９０．０８７０．２３８－０．６７１０．３１６－１．５５２－０．５８９０．５６５１．６２７１．１４５

名次９６５８４１０７３１２

创新绩效Y 3得分－０．５９０－１．８９４－０．６１０－０．５７９－０．４０９０．２１４０．５３９１．１５６０．８２１１．３６５

知识流动

Y 4得分０．８１００．０６－０．９５３－０．９８２０．９４００．８９２－０．９５４－１．５０２１．１３３０．５６７

名次４６７９２３８１０１５

８１０９７６５４２３１

政策支持环境

Y 5得分－０．９０２－０．５７４－１．４４８－０．３３９－０．２４９－０．０９６２．０９７０．０１００．９０１０．６０５

名次９８１０７６５１４２３

创新能力F 得分－０．８３３－０．６４８－０．５３７－０．７１３－０．１７９－０．４４９－０．１０１０．６１３１．２７８１．５８１

名次１０８７９５６４３２１

名次

而且这变量指标都与宝钛产业集群支撑环境相关，因此将Ｙ２称为宝钛产业集群服务支撑环境因子。

第三个主因子Ｙ３主要由指标１６，２５，２６，２７，２８所决定，它们的主因子上的载荷分别为：０．９０４，－０．４８０，０．９６１，－０．６６８，０．９６１，而且这些变量主要与宝钛产业集群创新绩效相关，因此将Ｙ３称为宝钛产业集群创新绩效因子。

第四个主因子Ｙ４主要由指标１，２，３，４所决定，它们的主因子载荷分别为：０．７５２，０．８８８，０．７６０，０．８５３，而且这变量指标都与宝钛产业集群知识流动能力相关，因此将Ｙ２称为宝钛产业集群知识流动能力因子。

第五个主因子Ｙ

５

实际情况来看，目前尽管其创新能力在不断增强，但集群整体的创新能力水平还是相对较低，无论是创新的投入产出、知识流动能力还是创新支撑环境方面都有待进一步加强。

十几年里受到越来越多的关注，从能力观视角探讨集群的创新活动，有利于当下复杂环境下从更深层次把握集群创新活动的规律，而集群创新能力评价则使得这种探索找到了具体和可行的思路。文章构建了产业集群创新能力评价指标体系，采用定性和定量相结合的主成分分析法，提取对集群创新能力影响较大的相关指标进行分析评价，为集群创新能力的评价提供了一种新的理论方法。但同时也应看到，不同类型的产业集群其创新能力特征和创新方面存在的问题也千差万别，今后的研究应以特定情境下的产业集群为研究对象，才能够具体和深入地剖析集群创新能力的要素构成，使研究成果更富实践指导意义。　　　　参考文献：

１．殷克东．经济管理系统分析技术方法论［Ｍ］．经济科学出版社，２００９

２．蒋东仁．产业集群创新的政府行为透视［Ｊ］．科学学与科学技术管理，２００６（１２）

３．魏江．科技产业管理创新：产业集群创新系统与技术学习［Ｍ］．科学出版社，２００３

产业集群创新能力提升策略

在创造一个有利于创新的良好外部环境，引导产业集群合理有序发展方面，政府政策的作用不可或缺，产业集群创新能力的发展离不开相应政策的支持。为提高我国产业集群的创新能力，推动地方经济、产业集群和企业的共同发展，本文提出以下增强产业集群创新能力的对策建议。

（一）完善产业集群创新公共服务政策加强集群创新服务支撑体系建设，加快中介组织的发展，加强集群创新公共服务平台建设，为产业集群创新提供强有力的支撑。

（二）完善科技创新政策

以政府为主导引入创新源，包括对技术设备的安装、操作、维修和利用新设备开发新产品所需的各类人才的引进（蒋东仁，２００６）。完善“产学研”合作机制，加强知识产权保护。颁布有关合作创新的法律法规，对合作创新中不同主体间的权利义务关系进行界定，对在知识产权和权益分配中的纠纷处理方式作明确规定，为产学研合作提供法律保障（魏江，２００３）。

（三）完善投融资政策

政府应不断完善投融资政策，加快建立满足产业集群创新所需的金融服务机制，构建有利于集群发展的信贷管理体制，为具备一定资质和信用等级的集群企业提供创新贷款。

主要由指标１２，

１３，１７所决定，它们的主因子载荷分别为：０．８８４，０．８６１，０．７７６，而且这变量指标都与宝钛产业集群政策环境相关，因此将Ｙ５称为宝钛产业集群政策支撑环境因子。

（三）计算各主成分得分以及综合得分利用主成分Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４、Ｙ５做线性组合，并以每个主成分的方差贡献率作为权数，可构造产业集群创新能力评价函数：

Ｆ＝０．５６４Ｙ１＋０．２２５Ｙ２＋０．１１２Ｙ３＋０．０６１Ｙ４＋０．０３８Ｙ５

根据表３中的数值，可得到主要成分表达式中每个指标的系数。依据这些系数，可得出五个主成分在每一年的得分和排序情况如表４所示。

从表４可以看出，２００１－２０１０年十年间，随着政府重视程度的加深、集群主体创新投入力度的加大，以及集群创新支撑环境不断改善等一系列因素的影响，宝钛集群总体创新能力呈现逐步增强的趋势，并于２００８年开始，创新能力得分由负转正，２０１０年创新能力分数是所有被统计年份中得分最高的一年。结合宝钛产业集群

作者简介：

袁军晓（１９６４－），男，陕西眉县人，西安建筑科技大学管理学院博

士生，研究方向：产业集群、公共政策。

方永恒（１９６８－），男，甘肃白银人，博士，西安建筑科技大学管理学院副教授，研究方向：产业集群、公共政策。

付丽莎（１９８６－），女，河南洛阳人，西安建筑科技大学管理学院硕士研究生，研究方向：产业集群。

梁倩（１９８６－），女，陕西西安人，西安建筑科技大学管理学院硕士研究生，研究方向：产业集群。

结论

产业集群创新理论的发展在过去的

１１１