北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因子分析

馮秀珍，劉俊婉，劉通凡

(北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，北京 100124)

1 北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素甄別

本文的研究數(shù)據(jù)來源于《北京市統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。利用重慶維普數(shù)據(jù)庫和中國期刊全文數(shù)據(jù)庫(CNKI)，選取“高新技術(shù)”、 “技術(shù)轉(zhuǎn)移”、 “技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素”、“因子分析”4個關(guān)鍵詞進行文獻檢索，使用文獻研究法獲得假設(shè)因素。并通過KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和球形檢驗，剔除其中的不合適因素，獲得可用因素。

1.1 研究數(shù)據(jù)

為了分析北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素，論文分別以2003—2011年的《北京市統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》為數(shù)據(jù)來源進行分析。通過北京市統(tǒng)計局網(wǎng)站獲得2003—2011年《北京市統(tǒng)計年鑒》，從中得到了2002—2010年高新技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素的具體數(shù)據(jù)。同時，本文還選取《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》中2002—2010年北京市的相關(guān)數(shù)據(jù)進行了分析。

通過《北京市統(tǒng)計年鑒》，獲得影響高新技術(shù)轉(zhuǎn)移的因素有:科技活動人員(人)、研究與試驗發(fā)展(R＆D)人員折合全時當(dāng)量(人年)、研究與試驗發(fā)展(R＆D)內(nèi)部支出(萬元)、專利申請量(件)、專利授權(quán)量(件)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)(項)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額(萬元)、科學(xué)研究機構(gòu)(個)、科學(xué)研究機構(gòu)從事科技活動的人員(人)、科技經(jīng)費籌集(萬元)、科技經(jīng)費支出(萬元)、有研究與試驗發(fā)展(R＆D)活動的單位個數(shù)。通過《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》獲得的影響因素有:技術(shù)引進經(jīng)費支出(萬元)、購買國內(nèi)技術(shù)經(jīng)費支出(萬元)、企業(yè)數(shù)(個)、總產(chǎn)值(億元)、增加值(億元)、主營業(yè)務(wù)收入(億元)、實現(xiàn)利潤(億元)、實現(xiàn)利稅(億元)［1］。

1.2 北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素假設(shè)

本文對技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素的研究文獻進行了詳細(xì)的分析和對比，從中抽取出每篇文獻提出的影響技術(shù)轉(zhuǎn)移的因素，并對核心內(nèi)容進行了歸納，具體內(nèi)容見表1。從表1中可以看出，不同學(xué)者共同認(rèn)為技術(shù)供方和技術(shù)受方在技術(shù)轉(zhuǎn)移中起到了關(guān)鍵作用。在市場環(huán)境中，供給和需求是主導(dǎo)角色，技術(shù)供方和受方的合作意愿和技術(shù)能力也就成了核心的影響因素。根據(jù)文獻研究和數(shù)據(jù)檢索結(jié)果，總結(jié)得到了3個一級因素，20個二級因素作為假設(shè)因素，見表2。

表1 研究文獻技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素抽取

表2 技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素假設(shè)

1.3 高新技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素篩選

得到假設(shè)因素以及2002—2010年的樣本數(shù)據(jù)后，需要對假設(shè)因素進行篩選，篩選出適合進行因子分析的可用因素，因素篩選采用KOM(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗和球形檢驗，具體步驟見圖1。

KMO檢驗統(tǒng)計是用于比較因素間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的方法。KMO值越接近于1，因素間的相關(guān)性越強，原有因素越適合作因子分析;KMO值越接近于0，因素間的相關(guān)性越弱，原有因素越不適合做因子分析。巴特利特球形檢驗是一種檢驗各個因素之間相關(guān)性程度的檢驗方法，用于判斷因素是否適合用于做因子分析。

在將所有因素和數(shù)據(jù)輸入SPSS中進行檢驗時，SPSS提示相關(guān)系數(shù)矩陣為“非正定矩陣”，無法給出KMO值，但是SPSS仍然給出了后續(xù)因子分析結(jié)果。為了達到正定矩陣，同時必須滿足“因素數(shù)小于樣本數(shù)”。基于以上分析和總結(jié)，本文將假設(shè)因素進行分組，將相關(guān)性很強的因素分到不同的組里面，并且保證每組的因素數(shù)小于等于8。

圖1KMO和球形檢驗步驟

具有顯著相關(guān)性的因素包括:(1)專利申請量、專利授權(quán)量;(2)技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額;(3)科學(xué)研究機構(gòu)、有R＆D活動的單位個數(shù);(4)科技經(jīng)費籌集、科技經(jīng)費支出、R＆D內(nèi)部支出;(5)科技活動人員、科學(xué)研究機構(gòu)從事科技活動的人員;(6)實現(xiàn)利潤、實現(xiàn)利稅;(7)技術(shù)引進經(jīng)費支出、購買國內(nèi)技術(shù)經(jīng)費支出;(8)主營業(yè)務(wù)收入、總產(chǎn)值。

為了讓得到的因素更具說服力，在具有顯著相關(guān)性的因素中，選取更可靠、更具說服力的因素，并且為了保證因素來源的統(tǒng)一性，因而剔除“專利申請量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)、實現(xiàn)利稅、有R＆D活動的單位個數(shù)、購買國內(nèi)技術(shù)經(jīng)費支出、總產(chǎn)值”這幾個因素。

在數(shù)據(jù)采集中，某些因素來源相同，在因子分析中，應(yīng)該將同一來源的因素盡量分為一組，以保證結(jié)果的科學(xué)性。首先將因素分成兩小組:第一組:科技活動人員、研究與試驗發(fā)展(R＆D)人員折合全時當(dāng)量、研究與試驗發(fā)展(R＆D)內(nèi)部支出;第二組:科學(xué)研究機構(gòu)、科學(xué)研究機構(gòu)從事科技活動的人員、科技經(jīng)費支出。每組都必須帶上的因素有:專利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額、實現(xiàn)利潤、技術(shù)引進經(jīng)費支出。因此生成兩個7因素組:第一組:科技活動人員、研究與試驗發(fā)展(R＆D)人員折合全時當(dāng)量、研究與試驗發(fā)展(R＆D)內(nèi)部支出、專利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額、實現(xiàn)利潤、技術(shù)引進經(jīng)費支出。第二組:科學(xué)研究機構(gòu)、科學(xué)研究機構(gòu)從事科技活動的人員、科技經(jīng)費支出、專利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額、實現(xiàn)利潤、技術(shù)引進經(jīng)費支出。

首先對這兩個7因素組進行KMO和球形檢驗，實驗結(jié)果顯示雖然兩組都通過了巴特利特球形檢驗，Sig值均小于0.05，但KMO的數(shù)據(jù)結(jié)果表明，第二組明顯優(yōu)于第一組，說明第二組比第一組更適合進行因子分析。因此決定采用第二組因素作進一步分析，對于未處理的因素，依次帶入第二組進行檢驗。未處理的因素有“企業(yè)數(shù)、主營業(yè)務(wù)收入、增加值”。

進一步將因素分為三個8因素組:第一組:科學(xué)研究機構(gòu)、科學(xué)研究機構(gòu)從事科技活動的人員、科技經(jīng)費支出、專利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額、實現(xiàn)利潤、技術(shù)引進經(jīng)費支出、企業(yè)數(shù)。第二組:科學(xué)研究機構(gòu)、科學(xué)研究機構(gòu)從事科技活動的人員、科技經(jīng)費支出、專利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額、實現(xiàn)利潤、技術(shù)引進經(jīng)費支出、主營業(yè)務(wù)收入。第三組:科學(xué)研究機構(gòu)、科學(xué)研究機構(gòu)從事科技活動的人員、科技經(jīng)費支出、專利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額、實現(xiàn)利潤、技術(shù)引進經(jīng)費支出、增加值。

對上述三個8因素組進行檢驗，實驗結(jié)果表明三組因素都通過了巴特利特球形檢驗，Sig值均小于0.05，從第三組到第一組的 KMO值依次為:0.73＞0.61＞0.28，第三組明顯優(yōu)于第一組和第二組，0.73表示本組比較適合因子分析，于是決定對于第三組的因素進行因子分析。

為了進一步對因素之間的相關(guān)性進行分析，本文還對因素之間的相關(guān)系數(shù)進行了計算。通過相關(guān)系數(shù)矩陣可以看到， “科技經(jīng)費支出、增加值、專利授權(quán)量、實現(xiàn)利潤、從事科技活動的人員、科學(xué)研究機構(gòu)”6個因素有較高的相關(guān)性，“技術(shù)引進經(jīng)費支出、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額”之間有較高的相關(guān)性，因素之間的相關(guān)性說明適合進行分析。

因此，通過檢驗確定了8個可用因素:科學(xué)研究機構(gòu)、科學(xué)研究機構(gòu)從事科技活動的人員、科技經(jīng)費支出、專利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額、實現(xiàn)利潤、技術(shù)引進經(jīng)費支出、增加值。

2 高新技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因子分析

2.1 因子提取和因子旋轉(zhuǎn)

利用主成分分析法進一步對第二部分確定的8個可用因素進行分析，表3是8個因素的公因子方差數(shù)據(jù)。公因子方差表示變量中能夠被公因子所解釋的部分，公因子方差越大，變量能夠被因子解釋的程度越高。從表3中可以看到，8個因素提取的公因子方差均大于0.75，變量能被因子解釋的程度都很高。表4顯示的是因素的特征值和方差貢獻率。分析結(jié)果表明，成分1和成分2的特征值均大于1，成分1的方差貢獻率為64.91%，成分2的方差貢獻率為21.99%，成分1和成分2對數(shù)據(jù)的解釋能力很高，可以提取因子。進一步畫出因子貢獻率的碎石圖(見圖2)，可以看出成分1和成分2的特征值均大于1，從成分3開始，成分的特征值均小于1，并且不斷減小，不適合提取因子。

表3 因素的公因子方差

表4 因素的特征值和方差貢獻率

運用主成分分析法，提取出成分1和成分2，見表5。成分1包括8個因素:科技經(jīng)費支出、增加值、專利授權(quán)量、實現(xiàn)利潤、從事科技活動的人員。成分2包括2個因素:技術(shù)引進經(jīng)費支出、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額?？茖W(xué)研究機構(gòu)數(shù)這個因素屬于哪個成分不明顯，需要通過因子旋轉(zhuǎn)，更清楚地表現(xiàn)出來，分析結(jié)果見表6。

圖2 因子貢獻率的碎石圖

表5 影響因素成分矩陣分析

通過因子旋轉(zhuǎn)分析，可以看出“科學(xué)研究機構(gòu)數(shù)”屬于成分1，因此成分1包括:科技經(jīng)費支出、增加值、專利授權(quán)量、實現(xiàn)利潤、從事科技活動的人員、科學(xué)研究機構(gòu);成分2包括:技術(shù)引進經(jīng)費支出、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額。通過因素的相關(guān)系數(shù)矩陣，可以看出成分1中6個因素的相關(guān)性很高，成分2中2個因素相關(guān)性很高，但是成分1和成分2之間的因素相關(guān)性很低，說明成分1和成分2之間不具備線性相關(guān)性，符合因子分析的成分提取原則。

表6 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

通過主成分分析法提取因子，進一步通過因子旋轉(zhuǎn)分析，最終得到了兩個因子:

因子1=0.97科技經(jīng)費支出+0.96增加值+0.94專利授權(quán)量+0.93實現(xiàn)利潤+0.87從事科技活動的人員+0.66科學(xué)研究機構(gòu)數(shù)

因子2=0.85技術(shù)引進經(jīng)費支出+0.75技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額

我們?yōu)樯鲜鰞蓚€因子分別進行命名:因子1主要概括了技術(shù)供方和技術(shù)受方的技術(shù)轉(zhuǎn)移意愿和能力，所以將之命名為“供方-受方因子”，簡稱為因子GS;因子2主要概括了技術(shù)轉(zhuǎn)移的過程，所以將之命名為“技術(shù)轉(zhuǎn)移過程因子”，簡稱為因子ZG。

2.2 供方－受方因子分析

因子GS中的供方因素包括“科技經(jīng)費支出、從事科技活動的人員、科學(xué)研究機構(gòu)數(shù)、專利授權(quán)量”。受方因素包括“增加值(北京高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值)、實現(xiàn)利潤(北京高技術(shù)產(chǎn)業(yè))”。供方因素中，科技經(jīng)費支出、從事科技活動的人員、科學(xué)研究機構(gòu)數(shù)表現(xiàn)了供方技術(shù)轉(zhuǎn)移的合作意愿，專利授權(quán)量表現(xiàn)了供方技術(shù)轉(zhuǎn)移的技術(shù)能力。受方因素中，增加值(北京高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值)、實現(xiàn)利潤(北京高技術(shù)產(chǎn)業(yè))表現(xiàn)了受方技術(shù)轉(zhuǎn)移的技術(shù)能力。

從表4中可以看出，因子GS的方差貢獻率為64.91%，說明北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響核心是“供方-受方”，具體的講是供方和受方的合作意愿和技術(shù)能力。因子GS與文獻《國際技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素分析——上海大眾汽車公司案例研究》中提出的4大關(guān)鍵因素“技術(shù)供方的合作意愿、技術(shù)供方的技術(shù)能力、技術(shù)受方的合作意愿、技術(shù)受方的接受能力”［5］中的3項吻合。說明北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移基本符合國際技術(shù)轉(zhuǎn)移的情況，技術(shù)轉(zhuǎn)移影響的主要影響因素是一致的:受方和供方作為市場供需雙方，在技術(shù)轉(zhuǎn)移的過程中占據(jù)核心地位。

圖3 技術(shù)供方因素變動趨勢

數(shù)據(jù)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，技術(shù)供方的科技經(jīng)費支出、從事科技活動的人員、科學(xué)研究機構(gòu)數(shù)、專利授權(quán)量4項因素，與技術(shù)受方的增加值(北京高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值)、實現(xiàn)利潤(北京高技術(shù)產(chǎn)業(yè))2項因素，隨年份的變化趨勢是基本持平的，這也是為何這6項因素同在因子GS中的原因。堆積折線圖用于顯示每一數(shù)值所占大小隨時間或有序類別而變化的趨勢，如果有很多類別或者數(shù)值是近似的，使用無數(shù)據(jù)點堆積折線圖。結(jié)合本文獲取的數(shù)據(jù)特征，因素有很強的近似性，并且為了將不同單位的數(shù)據(jù)變動趨勢表現(xiàn)在一張圖中，決定采用無數(shù)據(jù)點堆積折線圖表現(xiàn)因素數(shù)據(jù)的變動趨勢。圖3是技術(shù)供方四項因素隨年份的變動趨勢。

圖3中可以看出，供方4項因素隨時間的變化趨勢高度重合:2003年有一個小高峰，2003—2004年回落到一個低谷，2004年后穩(wěn)步攀升，從2006年開始高速上升，2008—2009年上升速度略有下降，2009—2010年又恢復(fù)上升，并且上升速度加劇，曲線的波動表現(xiàn)出供方的合作意愿和技術(shù)能力的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

圖4是技術(shù)受方因素變動趨勢圖，從圖中可以看出，受方兩項因素隨時間的變化趨勢幾乎同步:從2002年開始不斷上升，2003—2004年增長速度放緩，2004年之后開始高速增長，2008年達到一個高峰，2008—2009年又回落到一個低谷，并且基本回落到2007年的狀態(tài)，2009—2010年恢復(fù)上升，并且2010年超過2008年的狀態(tài)。

圖4 技術(shù)受方因素變動趨勢

綜合供方和受方因素的變動趨勢可以看出，北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移的發(fā)展態(tài)勢符合市場規(guī)律，供需平衡時市場交易效率最高，為了達到供需平衡，供需雙方的變化趨勢長期保持同步，短期中存在波動。2003—2004年，供方供給下降，受方增速雖然放緩但仍舊保持上漲，為了達到平衡，供方隨后恢復(fù)上漲。2008—2009年，受方需求大幅回落，供方增速放緩，隨著受方在2009—2010年恢復(fù)高速增長，供方也在同期表現(xiàn)出高速增長。

2.3 技術(shù)轉(zhuǎn)移過程因子分析

因子ZG中技術(shù)引進經(jīng)費支出因素表現(xiàn)出技術(shù)受方的技術(shù)轉(zhuǎn)移合作意愿，技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額因素綜合表現(xiàn)了技術(shù)供方和技術(shù)受方的合作意愿以及市場環(huán)境和中介機構(gòu)的綜合影響。在因子ZG中，部分表現(xiàn)技術(shù)受方的合作意愿因素與綜合影響因素共同出現(xiàn)，可見技術(shù)受方的合作意愿在技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中的關(guān)鍵作用。

表5中可以看出因子ZG的方差貢獻率為21.99%，旋轉(zhuǎn)后為27.53%，雖然因子ZG的方差貢獻率低于因子GS，但因子ZG的貢獻率仍舊十分顯著。并且在因子ZG中，補充了文獻《國際技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素分析——上海大眾汽車公司案例研究》提出的4大關(guān)鍵因素中的“技術(shù)供方的合作意愿”因素［5］。充分表明因子GS與因子ZG的可靠性與不可或缺性。

綜合“技術(shù)引進經(jīng)費支出”和“技術(shù)轉(zhuǎn)讓成交額”兩項因素，共同反映了技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中的各項影響因素的共同影響結(jié)果。使用這兩項因素，同樣采用無數(shù)據(jù)點堆積折線圖表現(xiàn)因素數(shù)據(jù)的變動趨勢，見圖5。

圖5 技術(shù)轉(zhuǎn)移過程因素變動趨勢

從圖5中可以看到從2002年開始，北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移不斷攀升，2003—2004年更是出現(xiàn)了劇烈的躍進，從2004年開始快速回落，到2006年下降速度減緩，2009—2010年略有上升。

結(jié)合因子GS的分析結(jié)果，2003—2004年我國經(jīng)濟發(fā)展存在很多制約因素，2004年開始，技術(shù)供方和技術(shù)受方合作意愿十分強烈，出現(xiàn)突出的高峰是可以理解的。技術(shù)引進經(jīng)費支出在2004年后下降并趨于平緩，不能說明技術(shù)受方的合作意愿下降，因為技術(shù)引進經(jīng)費支出只能部分表現(xiàn)技術(shù)受方的合作意愿，技術(shù)引進只是技術(shù)轉(zhuǎn)移的一種表現(xiàn)形式，技術(shù)轉(zhuǎn)移同時存在其他很多表現(xiàn)形式。2003—2004年之所以技術(shù)引進經(jīng)費支出增長迅速，很有可能是北京市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展出現(xiàn)瓶頸，急需技術(shù)引進提高產(chǎn)業(yè)效率，增強競爭力所致。技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同成交額因素，比技術(shù)引進經(jīng)費支出的變化趨勢略小，是因為技術(shù)轉(zhuǎn)讓受到技術(shù)轉(zhuǎn)移供方受方的合作意愿和外部市場環(huán)境以及政策的影響。

3 結(jié)論

本文以《北京市統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》為數(shù)據(jù)源，對2002—2010年的數(shù)據(jù)樣本進行技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因子分析。通過文獻研究法，確定3個一級因素和20個二級因素為假設(shè)因素。進一步對假設(shè)因素進行KOM檢驗和球形檢驗，篩選出8個可用因素。針對這8個因素，運用主成分提取法和因子旋轉(zhuǎn)法，提取出“供方-受方”和“技術(shù)轉(zhuǎn)移過程”兩個因子。通過對兩個因子的分析，結(jié)合市場發(fā)展規(guī)律，本文總結(jié)出以下兩條結(jié)論:(1)北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響核心是供方-受方，具體的講是供方和受方的合作意愿和技術(shù)能力;(2)北京市高新技術(shù)轉(zhuǎn)移因子、因素的變動很符合供需理論，為了達到供需平衡，供方和受方在長期中保持一致，短期中交替升降。

從這兩個方面的結(jié)論可以看出，北京市高新技術(shù)發(fā)展與國際技術(shù)轉(zhuǎn)移的發(fā)展情況是一致的，并且符合經(jīng)濟學(xué)規(guī)律以及實際的經(jīng)濟環(huán)境，發(fā)展過程雖然有起伏，但是總體上穩(wěn)步上升，并且趨于成熟。

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