华东地区智力资本与区域创新能力的评估―基于2009年截面数据的实证研究

论文导读:：知识经济时代使得智力资本对区域核心竞争力的创造与提升正起着越来越重要的作用。本文旨在评估中国华东地区七个省（市）的智力资本与区域创新能力，运用主成分分析法和因子分析法进行考察和研究。结果表明：人才的保险、医疗和高等教育水平是构成区域人力资本的最首要因素；国内外经贸往来水平是区域关系资本的最重要内容；区域的流动水平和信息的流通性对区域结构资本的贡献最大；科技资源水平（包括人员、机构和经费）对区域创新能力有重要影响。最后对各区域进行综合得分的计算与排名，并给出相关建议。
论文关键词：区域智力资本，区域创新能力，主成分分析，评估，实证研究

 

一、引言

新世纪新阶段，中国的发展呈现出一系列新的阶段性特征，其突出表现在于——经济实力显著增强的同时，长期形成的结构性矛盾和粗放型增长方式尚未得到根本改变，生产力水平总体还不高，自主创新能力还不强。对此，党的十七大报告明确提出：“提高自主创新能力，建设创新型国家。这是国家发展战略的核心，是提高综合国力的关键。”

创新的基础，在于实践、学习和知识的积累；而创新能力的形成，则需有效地发挥一种特定的非财务资本——区别于传统的货币、劳动力、土地等财务性资本，由人力资本、关系资本和结构资本构成的智力资本，方能为主体带来持久竞争优势的战略性资源。

二、智力资本驱动区域创新能力有效性的研究设计

（一）指标体系

笔者以2009年华东地区的横断面数据为样本，选取上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西和山东七个地区的相关数据，结合中国创新发展的实际情况，设计了区域人力资本、结构资本、关系资本与创新能力水平的评价指标体系，结合我国背景探索智力资本与区域创新能力的水平与关系。各评价指标体系如表1所示。

表1：区域智力资本与创新能力评价指标

（二）区域智力资本与区域创新能力的评估

本文按照“H-S-C”范式分别研究区域智力资本水平得三个方面。

1、区域人力资本的评估：

首先，由于区域人力资本评价体系涉及变量较多，直接进行区域间的比较分析较繁琐，因此首先采用因子分析法减少变量数，之后再进行比较和综合分析。在SPSS13.0软件中，运用KMO和Bartlett球度检验进行分析，结果如表2所示：

KMO and Bartlett’s test of sphericity检验

表2：KMO and Bartlett球度检验结果

对华东地区人力资本的KMO检验值为0.782（大于0.6的临界值），Bartlett球度检验统计量的观测值Approx. Chi-Square为1182.913，统计值的显著性概率为0.000（小于1%），说明数据具有相关性，适合做因子分析。

其次，运用主成分分析法，提取因子并选取特征根植大于1的特征根，得出因子分析的初始解——除“每万人拥有的卫生机构数”和“社会保障和就业的政府财政支出占GDP比重”变量的信息丢失略多外（接近27%），其余变量的绝大部分信息丢失较少（>86%），所有变量的共同度均较高，可被因子解释。

ComponentScore Coefficient Matrix

表3：区域人力资本的总分差分解表
 

由表3可见，前3个因子的特征根植很高，对解释原有变量的贡献最大，之后的因子的解释度逐步下降，因此本案例提取前3个因子进行分析。

Rotated Component Matrix (a)

表4：区域人力资本旋转后的因子载荷矩阵表
 

变量1至7在第一个因子上的载荷较高（>93%）管理论文，第一个因子主要解释了这7个变量，因此可设公共因子H1定义为“区域综合的人力资本水准”（保险、医疗和高等教育水平）。变量11,12和14在第二个因子上有较高的载荷（>67%），第二个因子主要阐释了这3个变量，因此将公共因子H2定义为“政府对社会保障和医疗卫生的投入力度”。第三个因子对9,10,14和15变量的解释力相对较大，因此公共因子H3可定义为“居民享有的医疗及教育资源水平”。

由表3可见，H1对区域人力资本的贡献最大，高达58.915%。说明区域综合的人力资本水准（保险、医疗和高等教育水平）是构成一个区域人力资本的首要因素，其次，按重要性依次为：H2政府对社会保障和医疗卫生的投入力度（贡献率24.079%），H3居民享有的医疗及教育资源水平（贡献率8.392%）。

对应数据结果，可采取如下措施提高一个区域的人力资本水平：

首要的是提高当地的社会综合人力资本水准——出台相应政策和措施提升失业、养老和医疗保险对人才的保障度，提升医疗卫生资源对人才的维持和养护，提升高等教育水平，使大学及以上学历者占人口的比率保持增长。

其次，增加对医疗卫生的财政支出非常必要，当初医疗改革的失败可归咎于制度的不合理、利益方的难协调以及医疗卫生财政支出的薄弱（发达国家的医疗财政支出占GDP的比重是中国的20倍以上）。因此，有必要不断改进社会医疗卫生水平，使公民享有充足、质优、价格合理的医疗卫生资源论文参考文献格式。

同时，加大对教育的投入，尤其是高等教育和师资力量两方面。扩大大、中、小学的师资队伍，增强师资实力，提高教育水平；对于地区的高等教育，要重点抓，从政策和资金上加以支持，进而努力提高人口素质、人才水平和区域的人力资本软实力。

最后，政府应当加大力度保障居民的基本生活和就业，努力提高居民的生活水平，保持物价的稳定，扶持大中小企业，创造机会促进就业等。以上措施可以在一定程度上保证社会的稳定和人力资源的可持续发展。

由因子得分矩阵，可得区域人力资本原始变量的因子得分函数。根据各个因子权重的计算公式：Hn =(Extraction Sumsof Squared Loadings / Rotation Sums of Squared Loadings)*100% 和总方差分解表的数据，H1、H2和H3的权重分别为58.915%、24.079%和8.392% 。因此，区域人力资本的综合得分公式为 Xn = 0.58915H1 + 0.24079H2 + 0.08392H3。由此式得出华东七个地区的人力资本综合得分，并进行排名，如表5所示。

华东地区人力资本的因子得分、综合得分及排名

区 域

H1

H2

H3

加权综合得分

区域排名

上 海

1.91327

1.00798

-0.5389

1

江 苏

0.01557

0.9379

0.62055

0.2871

2

浙 江

0.56456

-0.90314

1.98621

0.2818

3

江 西

-0.67913

1.32216

0.40964

-0.0474

4

福 建

-0.4132

-0.29415

-0.47379

-0.1852

5

山 东

-0.24942

-0.94453

-0.97139

-0.4559

6

安 徽

-1.15165

0.74959

0.20878

-0.4805

7

表5：区域人力资本的因子综合得分排名表

加权综合得分最高的区域为上海——每年都有大量的各地人才涌向这个经济发达的国际化大都市，使得其人力资本水平保持优先；高校资源集中的江苏与商业发达的浙江也有不错的人资水准；山东和安徽则有必要吸引更多人才来发展区域经济。

此项人力资本排序与华东区域的经济实力排名相近，符合实际情况。这项结果同时也说明，对人力资本的投入和产出水平会对区域的经济发展产生正向影响。

3、区域关系资本与区域结构资本的评估：

区域关系资本与结构资本的KMO分别为0.648和0.739（大于0.6的临界值），Bartlett球度检验统计量的观测值Approx. Chi-Square分别为432.133和918.772，统计值的显著性概率均为0.000（小于1%），说明该数据具有相关性，适合做因子分析。

首先对区域关系资本进行分析，在主成分分析法下提取出一个可以解释79.151%的总分差的公共因子C1。根据旋转后的因子载荷矩阵，将C1定义为“国内外的经贸水平”。C1对区域关系资本的贡献率高达82.195%。在以往的关系资本对企业绩效驱动性的研究中，企业内外的关系、客户资源和成交情况是关系资本的主要构成因素。同样的研究放在区域性的背景下，即可理解为一个地区内部的经贸水平与对外的贸易往来水平为区域关系资本的重要构成内容，该结论也在该研究中得到证实。

ComponentScore Coefficient Matrix

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