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1、2011年海南省高技术产业发展报告进入21 世纪以来，伴随着新技术革命的兴起和国际产业结构的不断转型升级，作为国民经济和社会发展中具有战略性和先导性的高技术产业，逐步成为一个国家和地区实现高技术产业化、促进经济增长以及社会持续发展的有效方式和重要手段,日益成为提升国际竞争力和区域竞争力的制高点。“十二五”时期，是海南省贯彻落实科学发展观、加快海南国际旅游岛建设的关键时期，也是进一步优化产业结构、转变经济发展方式的重要战略机遇期，大力发展高技术产业对我省发展和培育战略性新兴产业，实现经济社会可持续发展具有重要意义。本文在对海南省高技术产业发展现状、存在的问题和运用回归分析法、因子分析法进行科学、
2、深入分析的基础上，提出促进我省高技术产业发展的对策建议，以期为政府实施高技术产业政策提供理论基础和决策依据。一、海南省高技术产业发展现状2010年，海南省在深入贯彻落实科学发展观的基础上，紧紧围绕国际旅游岛建设，以项目建设为抓手，以深化产学研结合为主线，加快推进新型工业化，培育和壮大战略性新兴产业，全力推进高技术产业发展，高技术产业总体呈上升态势。（一）产业总体规模不断扩大近年来，海南省高技术产业规模迅速扩大，对国民经济的拉动作用进一步增强。截止2010年，海南在生物医药工程、信息技术、新能源等领域共有高技术企业123家，其中，通过国家新标准认定的高技术企业47家。全年实现总产值85.7 亿元
3、，总收入76.7亿元，工业增加值354.8亿元，利税19.5亿元，出口创汇2.3亿元。表1 20082010年海南高技术企业主要指标情况指标2008年2009年2010年工业总产值（亿元）1189.541140.401470.35工业增加值（亿元）283.79277.16354.80总收入（亿元）44.350.476.7利润（亿元）8.41014.5出口创汇（亿元）3.52.92.3从业人数（人）100541072312634 数据来源：中国高技术产业统计年鉴2011，中国统计出版社，2011年（二）产业集群效应初显目前，海南省已初步形成了以生物技术与新医药、现代农业、电子信息、新材料为主的高
4、技术产业群，产业布局日趋完善，产业集群效应初显。2010年，海南省已认定的61家高技术企业主要集中在现代农业、生物技术与新医药、电子信息、新材料、现代交通与先进制造等五大领域。表2 海南高技术企业技术领域分布情况产业领域企业数量指标产值指标企业（家）百分比（%）产值（亿元）百分比（%）现代农业58.2生物技术与新医药3455.74电子信息1016.40新材料46.56现代交通与先进制造813.1 数据来源：中国高技术产业统计年鉴2011，中国统计出版社，2011年（三）产业项目建设步伐加速2010年，海南省加快高技术引进和重大项目建设步伐，7个省重大项目全部竣工投产，完成投资超过43.8 亿元
5、，占计划增长121.0%；6个续建项目累计完成投资17.7亿元，占年度计划的96.0%；惠普科技、光伏玻璃、塑料光纤等18个高技术项目引进和开工，超计划完成固定资产投资7亿元。截至2010年，海南省共有高技术项目63项，高技术产品25项。（四）产业发展后劲逐步增强2010年，依托国际旅游岛建设的软环境优势，在国家和省政府重点发展新兴产业政策扶植下，海南省节能环保、生物医药、电子信息以及新能源与新材料在高技术产业结构中的份额不断加，产业发展后劲逐步增强。节能环保产业地位日益显著。在“生态立省”战略的指导下，海南省始终把生态环境保护放在经济社会发展的优先地位，通过大力发展节能环保产业，淘汰落后生产
6、能力，实现经济发展和环境保护的双赢。2010年，海南省在节能减排技术改造、节能新技术新产品推广应用、发展新能源产业以及循环经济等方面取得了新的进展。电子信息产业发展迅猛。2010年，海南信息技术与信息化产业保持快速发展，在基础网络建设、产业发展、电子政务建设、农村信息化建设、电子农务、信息化应用等方面均取得了显著成绩。2010年全省信息产业实现主营业务收入98.6亿元，同比增长10.24%。其中，电子信息产品制造业实现销售产值19亿元，同比增长53.84%；规模以上软件服务业实现收入7.6亿元，同比增长38.43%；通信业实现主营业务收入72亿元，同比增长18.81%。新能源与新材料产业投资火
7、热。随着能源结构调整和经济转型的加速，未来海南吸引业内巨头在新能源领域的投资规模和比例还将逐步提升，海南国际旅游岛正成为新能源投资热土，海南能源结构调整正在提速。2010年，海南在太阳能光伏、风电装备、地热能开发利用和生物质能发电及相关配套产业方面发展较快。新材料产业方面，海南在电子玻璃、天然橡胶深加工、锆钛钼有色金属及石英砂高附加值加工等领域发展迅速。生物医药产业发展潜力巨大。2010年，海南省充分发挥资源和政策优势，加快国家中药现代化科技产业(海南)基地和海口药谷建设，引导和扶持南药、黎族等现代中药研究开发和生产制造技术创新，加大力度研究与开发基因工程药物及新型疫苗、诊断试剂、新型抗病毒、
8、氨基酸合成药及海洋药用生物新制剂等具有海南优势资源的中药产业和海洋药物。（五）产业科技研发活动持续活跃近几年，海南省不断加强科技人才队伍和科研机构建设，科技服务体系日益完善，科技成果逐年增多，科技进步对经济增长的贡献率不断提高。2008 年2010 年，海南省研发费用占GDP 比例由0.04%提高到0.21%， 年均仅提高0.057个百分点。从2008年2010 年， 全省发明专利由122件增加到320 件，增长率达到162，全省共有独立科研机构由3所增加至16所， 工作人员63人增加到657人。（六）产业发展引导机制初步建成为进一步增加高技术产业发展创造市场需求，海南省政府积极开展市场引导活
9、动，不断健全市场引导、科技风险资金支持、科技服务等高技术产业发展引导机制。2010年，为促进海南高技术产业和优势产业发展，加强对产业发展引导资金的管理，海南省出台海南省产业发展引导资金管理暂行办法，每年从一般预算中安排专项资金，重点投向高技术产业等9大方向。二、海南省高技术产业经济效应分析高技术产业已成为海南省发展迅速的产业部门, 其在国民经济中的地位也越来越突出, 对本省的经济增长，特别是国际旅游岛建设也起着举足轻重的作用（见表13）。表3 2000-2010年海南省高技术产业增对GDP的贡献年份GDP（万元）高技术产业年价总产值（万元）固定资产投资（万元）社会劳动者（人）200052682
10、002230002064328338390020059187500351000379428437955002007125417003890005092568397460020081503060048300070901444083600200916542100547000100233334245600201020645000857000133145574396500 数据来源：海南统计年鉴2011、中国高技术产业统计年鉴20111.模型建立为了进一步说明高技术产业对海南省经济增长的巨大推动作用, 本文将采用多元线性回归的方法考察海南省高技术产业发展与经济增长的相关关系。假设变量之间的关系服从多元
11、回归模型，构建如下数量经济模型：Y=A0+rt+ AD+ K+L+ 1其中Y为国内生产总值(GDP)，AD为高技术产业增加值，K为资本投入，L 为劳动力投入，A0 为基期年的全要素生产率，r 为全要素生产率的平均增长率，A0ert为第t 年的全要素生产率。根据以上理论模型，构建如下计量经济学模型：Y=A0+rt+ AD+ K+L+ 1由于A0 与rt 均为常数,故可将其归入残差项中,令1= lA0+rt+ ,则可得:Y= AD+ K+ L+12.模型估计相关数据采用2010年海南省GDP、高技术产业增加值、固定资产投资和年末社会劳动者合计数。然后采用Eviews软件对所采集的数据进行多元回归分
12、析, 回归结果为:图1 Eviews软件参数估计结果图 GDP=4.707699AD+0.262488K+9.557294L-288814473.模型的检验通过上述线性回归得到模型，现在就其具体形式进行检验：1、经济意义检验通过估计所得到参数，可进行经济意义检验：(1)=4.707699，表示当固定资产投资和社会劳动者数量不变的情况，高技术产业每增加一个百分点，全省GDP仍能增加4.707699个百分点。这种结果符合经济发展规律，合理。(2) =0.262488,表示在其他条件不变的情况下，固定资产投资每增长1个百分点，GDP增加0.262488个百分点；反之，降低0.262488，符合经济现
13、实。(3)=9.557294,表示在其他条件不变的情况下，社会劳动者数量每增长1个百分点，GDP增加9.557294个百分点；反之，降低9.557294，符合现实。 综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。 2、统计检验(1) 拟合优度检验 样本决定系数R2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。由图1参数估计结果可得，样本决定系数R2=0.9896970.8，可见其拟合优度不错。 调整后的样本决定系数因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。调整后的R2=0.9742440.8，所以，其
14、拟合程度不错。（2）参数显著性检验H0: i =0 H1: i0在H0成立的条件下，统计量Ti=(i-i)/S(i)当i =0时，T1=3.970619、T2=15.04468、T3=6.837076；在=0.05,n=6时,查表得T0.025(5)=2.571,得TiT0.025(5)=2.571,则拒绝原假设，接受备选假设，即认为i显著不为0 。通过模型检验方程的拟合优度很高0.989697, 这表明,整个方程有意义并且有着很高的解释度。因此,从模型的估计结果中可以看出，在现阶段，社会劳动投入是带动经济增长最重要的因素，其弹性达到了9.557294，即社会劳动每增长1 个百分点，经济将相应
15、地增长9.557294个百分点。其次是高技术产业，其弹性达到了4.707699，即高技术产业每增长1 个百分点，经济将相应地增长4.707699 个百分点。而资本投入对经济的带动作用相对于前两者则要小许多，其弹性为0.262488，即资本投入每增长1 个百分点，经济将相应地增长0.262488 个百分，可见, 海南省高技术产业的发展对经济增长有着十分明显的拉动作用，从目前海南省产业结构来看，农业占比仍然较大，高技术产业对经济增长的拉动作用还有较大的提升空间。三、海南省高技术产业竞争力测度分析国内外的产业发展经验证明,培育和发展战略性新兴产业尤其是高技术产业是调整产业结构，提高区域产业竞争力的有
16、效途径。因此，科学合理的评价区域高技术产业竞争力，对区域高技术产业和战略性新兴产业的发展,具有重要的理论与实践意义。本部分将根据我国高技术产业发展现状，构建了高技术产业竞争力评价指标体系，并运用因子分析法进行综合评价和比较分析。（一）海南省高技术产业竞争力评价指标体系的构建结合高技术产业竞争力影响因素，按照完整性、代表性和可行性的指标选取原则，现选取了生产经营情况、科技活动情况、固定资产投资情况3大类共20个原始指标，组成我国高技术产业竞争力评价指标体系。表1 我国高技术产业竞争力评价指标体系一级指标二级指标生产经营情况企业数(X1)从业人员平均人数(X2)当年价总产值(X3)资产总计(X4)
17、主营业务收入(X5)利润总额(X6)利税(X7)出口交货值(X8)科技活动情况R&D人员全时当量(X9)R&D经费内部支出(X10)R&D经费外部支出(X11)R&D人员(X12)新产品开发经费(X13)新产品产值(X14)新产品销售收入(X15)专利申请数(X16)拥有发明专利(X17)固定资产投资情况固定资产交付使用率(X18)固定资产投资额(X19)新增固定资产(X20)（二）海南省高技术产业竞争力测评的实证分析1、原始数据的搜集按照评价指标体系中所确立的20个二级指标，采集到全国31省市的原始数据，利用SPSS统计软件，对原始数据进行标准化处理后的数据如表2所示。表2 海南高技术产业竞
18、争力指标数据标准化结果指标地区X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X15X16X17X18X19X20北京0.142-0.1420.1250.3530.2010.0930.1290.008-0.1520.6962.868-0.108-0.2730.7030.7120.1800.093-1.030-0.337-0.564天津-0.068-0.156-0.036-0.015-0.024-0.157-0.083-0.026-0.209-0.0903.193-0.2070.5210.2710.274-0.007-0.1340.969-0.0310.260河北-0.346-
19、0.251-0.336-0.285-0.327-0.255-0.259-0.347-0.214-0.226-0.113-0.2300.431-0.391-0.391-0.324-0.2390.119-0.038-0.049山西-0.553-0.321-0.464-0.438-0.467-0.542-0.540-0.382-0.403-0.400-0.648-0.410-0.334-0.408-0.410-0.375-0.276-0.749-0.680-0.666内蒙古-0.590-0.450-0.467-0.503-0.469-0.474-0.486-0.398-0.433-0.467-0.6
20、56-0.448-0.345-0.443-0.444-0.393-0.288-0.519-0.657-0.635辽宁0.057-0.185-0.150-0.132-0.149-0.062-0.096-0.227-0.302-0.475-0.333-0.226-0.346-0.253-0.264-0.262-0.241-0.6150.8360.163吉林-0.348-0.349-0.361-0.358-0.379-0.375-0.378-0.398-0.384-0.385-0.619-0.397-0.333-0.421-0.424-0.372-0.2710.5300.1990.340黑龙江-0.
21、522-0.388-0.442-0.388-0.431-0.412-0.404-0.395-0.272-0.4660.033-0.284-0.345-0.420-0.426-0.340-0.2570.348-0.464-0.374上海0.3780.2490.9640.6450.9940.3520.2471.2720.2191.6690.7300.193-0.2230.4600.5540.3140.159-0.7130.032-0.308江苏2.9102.6582.9772.5452.9652.9442.9232.8611.7660.3371.0381.7830.1921.7161.7381.1
22、500.3550.4604.2514.358浙江1.7860.4080.2150.4760.1980.5210.5110.0320.3970.6360.2280.3901.2120.1760.1430.2940.1040.314-0.276-0.203安徽-0.121-0.286-0.371-0.288-0.375-0.329-0.336-0.385-0.2110.235-0.348-0.217-0.324-0.391-0.379-0.203-0.228-0.7510.7390.018福建-0.087-0.0430.045-0.1160.0370.1510.0660.1010.040-0.39
23、60.2140.050-0.3320.3170.239-0.012-0.178-0.131-0.243-0.290江西-0.260-0.186-0.295-0.317-0.294-0.350-0.318-0.351-0.255-0.111-0.052-0.2490.223-0.342-0.351-0.324-0.2530.6280.8851.120山东0.6890.2680.5940.3020.5910.8490.9220.1250.094-0.4030.4900.149-0.2470.3960.5000.239-0.063-0.2841.1470.617河南-0.133-0.149-0.25
24、4-0.266-0.262-0.104-0.133-0.380-0.192-0.162-0.435-0.1750.076-0.357-0.338-0.191-0.231-0.0460.3940.230湖北-0.082-0.191-0.236-0.174-0.247-0.023-0.070-0.274-0.083-0.390-0.466-0.071-0.328-0.199-0.213-0.213-0.0750.0480.1630.091湖南-0.166-0.270-0.318-0.349-0.322-0.255-0.209-0.389-0.271-0.231-0.512-0.276-0.247-
25、0.319-0.324-0.238-0.202-0.1340.012-0.101广东3.5754.4344.0024.3453.9954.0074.0144.1204.904-0.3931.9184.888-0.3394.7464.7165.0955.3230.0671.0500.838广西-0.420-0.336-0.425-0.462-0.435-0.381-0.407-0.368-0.4024.750-0.600-0.4155.047-0.430-0.434-0.376-0.255-0.038-0.505-0.472海南-0.626-0.471-0.499-0.519-0.501-0.5
26、36-0.543-0.400-0.427-0.466-0.513-0.445-0.344-0.448-0.450-0.384-0.284-1.410-0.835-0.750重庆-0.430-0.366-0.403-0.404-0.408-0.495-0.471-0.381-0.304-0.273-0.436-0.317-0.337-0.311-0.326-0.309-0.232-1.123-0.111-0.512四川-0.058-0.037-0.0550.082-0.064-0.0110.110-0.248-0.042-0.417-0.256-0.047-0.338-0.311-0.333-0
27、.097-0.2151.7310.4271.238贵州-0.558-0.396-0.448-0.435-0.460-0.488-0.491-0.397-0.272-0.305-0.602-0.289-0.330-0.391-0.401-0.289-0.218-0.916-0.790-0.724云南-0.562-0.452-0.481-0.485-0.483-0.510-0.505-0.398-0.406-0.432-0.620-0.421-0.341-0.426-0.429-0.373-0.250-0.875-0.746-0.704西藏-0.660-0.487-0.516-0.552-0.51
28、6-0.583-0.589-0.400-0.440-0.466-0.657-0.457-0.346-0.449-0.451-0.395-0.2900.436-0.859-0.749陕西-0.388-0.213-0.333-0.126-0.331-0.299-0.298-0.377-0.0300.357-0.2620.011-0.299-0.313-0.316-0.245-0.2063.704-0.2330.752甘肃-0.609-0.451-0.500-0.509-0.501-0.547-0.555-0.399-0.416-0.335-0.629-0.422-0.332-0.434-0.437
29、-0.372-0.284-0.313-0.779-0.698青海-0.648-0.482-0.512-0.548-0.513-0.586-0.590-0.400-0.440-0.465-0.656-0.457-0.342-0.449-0.451-0.395-0.2901.077-0.848-0.734宁夏-0.657-0.480-0.510-0.541-0.511-0.568-0.577-0.397-0.426-0.454-0.646-0.442-0.346-0.432-0.436-0.392-0.288-1.150-0.851-0.751新疆-0.643-0.479-0.511-0.540-
30、0.512-0.575-0.582-0.399-0.437-0.471-0.655-0.454-0.333-0.447-0.449-0.392-0.2880.366-0.852-0.742数据来源：中国高技术产业统计年鉴20112、数据的处理分析（1）因子分析的适用性检验为了检测数据是否合适进行因子分析，首先进行了KMO和Bartletts检验，检验结果如表3。从分析结果可以看出， KMO检验数值为0.741，球形假设检验结果显示，原零假设被拒绝，可见因子分析对这20个指标变量有意义，适合做因子分析。另外，按主成分分析法提取相关数量主成分后，多数变量信息提取量达到89.849%，可见变量的信息
31、提取总体而言比较充分，评价指标变量与被提出的主因子之间有着较密切的内部结构关系，可满足因子分析的要求。表3 KMO 和球形假设检验的结果KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.741Bartlett 的球形度检验近似卡方2013.646df190Sig.000.733近似卡方2100.752df351Sig.000（2）因子个数的确定及命名利用所选数据做出公共因子碎石图（见图1）,由图可见，当提取1、2个公共因子时,特征值变化非常明显,当提取3个以后的公共因子时,特征值的变化基本趋于平缓。因此,按照特征根大于1 的原则,选入了2个公共因子
32、,其累计方差贡献率达89.849% ,包含了大部分信息，具有显著代表性，可以充分反映各省市高技术产业的竞争力，因此可以提取作为主成分因子。各主因子的对应特征根及方差贡献率见表4。图1 公共因子碎石图表4 总方差解释表解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %114.37971.89771.89714.37971.89771.89713.49867.49067.49021.9349.66881.5661.9349.66881.5662.57012.85280.34231.6578.28389.8491.6578.283
33、89.8491.9019.50789.8494.9114.55394.4025.7313.65598.0576.163.81798.8747.109.54499.4178.057.28599.7029.027.13599.83710.017.08499.92111.006.03199.95212.005.02499.97613.002.01199.98714.001.00699.99415.001.00399.99716.000.00299.99917.000.00199.999185.695E-5.000100.000193.088E-5.000100.000201.623E-58.115E
34、-5100.000提取方法：主成份分析。由于原始数据间相关系数较大，为了便于对主因子解释，这里采用正交旋转对因子载荷矩阵进行旋转，经过旋转后的因子载荷矩阵如表6所示。由表可知，第一个主因子上具有较高负荷的评价指标有：高技术企业数、从业人员平均人数、当年总产值、资产总计、主营业务收入、利润总额、利税、出口交货值、科研人员全时当量、科研经费外部支出、科研人员数、新产品产值、新产品销售收入、专利申请数、拥有发明专利，因此可把第一主因子定义为高技术产业投入产出因子F1；第二个主因子上具有较高负荷的评价指标有：固定资产交付使用率、固定资产投资额、新增固定资产，因此可把第二主因子定义为高技术产业固定资产规
35、模状况因子F2；第三个主因子上具有较高负荷的评价指标有：科研经费内部支出、新产品开发经费，因此可把第三主因子定义为高技术产业经费支出因子F3。表6 旋转后的因子载荷矩阵旋转成份矩阵a成份123Zscore(企业数).887.356.063Zscore(从业人员平均人数).959.257-.005Zscore(当年价总产值).941.307.010Zscore(资产总计).966.249.003Zscore(主营业务收入).942.303.010Zscore(利润总额).935.333.006Zscore(利税).932.341.000Zscore(出口交货值).947.236.014Zscor
36、e(科研人员全时当量).977.112-.036Zscore(科研经费内部支出).031.012.972Zscore(科研经费外部支出).562.117.094Zscore(科研人员).977.122-.038Zscore(新产品开发经费)-.028.023.967Zscore(新产品产值).991.068-.018Zscore(新产品销售收入).991.074-.015Zscore(专利申请数).986-.003-.036Zscore(拥有发明专利).951-.142-.049Zscore(固定资产交付使用率)-.062.552.028Zscore(固定资产投资额).466.807-.008
37、Zscore(新增固定资产).394.904-.005提取方法 :主成份。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。a. 旋转在 5 次迭代后收敛。（3）评价模型的构建对3个主因子进行正交旋转后由回归法计算出因子得分，根据各主因子的特征根得出各主因子的权重wi ( wi =i/ i ) ,其中i 为第i 个主因子对应的特征根( i = 1 ,2,3) ,可以构造旅游产业竞争力的综合评价模型:Z = W1 F1 + W2 F2 + W3 F3=0.7511F1+0.143F2 + 0.1058F3其中Fi 是各个因子得分矩阵,其值如表7 中的Fi 所示。利用该模型，可计算出各省市高技术
38、产业竞争力得分及排名，详见下表。表7 各地区因子分析的综合评价得分地区F1排名F2排名F3排名综合评分综合排名2007年2010年广东4.83231-1.181331-1.598313.291511江苏1.581623.920410.041291.752922上海0.62813-0.4193180.754230.491643浙江0.39515-0.0318140.964320.394234山东0.294660.75135-0.3411250.292655北京0.47754-0.8722270.359050.271966广西-0.316518-0.4684215.062310.2309227天津
39、0.013580.349090.398440.102288福建0.09967-0.266617-0.3267170.002179四川-0.4008251.40323-0.397330-0.1424910湖北-0.211190.188410-0.366528-0.17041111辽宁-0.2450100.36337-0.388429-0.17311012河南-0.3084150.35488-0.030711-0.18421213江西-0.5090291.142040.07427-0.21121614安徽-0.3089160.137611-0.027810-0.21531515河北-0.3293210.0966120.15976-0.21661716陕西-0.6017311.442820.04418-0.24101317湖南-0.3059140.016913-0.216612-0.25021418重庆-0.260512-0.569922-0.263613-0.30512019黑龙江-0.371123-0.158815-0.335119-0.33691820吉林-0.5097300.52996-0.336822-0.34271921贵州-0.252211-0.872828-0.274315-0.34322122山西-0.320720-0
