借助聚类和方差分析法分析十八例小规模高新区的差异

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  0 引言

  高新技术指处于当代科技前沿,具有知识密集型特性的新兴技术.所谓高新区是指在一些有利于技术和知识聚集的区域建立的,以发展高新技术为目的的产业园区,它是高新技术的承载体.由于我国高新区建设起步晚、起点低,园区的发展参差不一.大部分高新区经济发展后劲不足导致园区发展规模偏小,人才匮乏导致园区科研事业缺乏创新性.本文将把研究的目标放在小规模高新区上,通过对小规模园区的聚类分析找出先进园区与落后园区的差距所在,为落后园区相关政策的制定提供理论依据.

  1、 小规模高新区的界定、数据选取、样本确定和分析方法

  1.1 小规模高新区的界定
  对于高新区规模的界定,可以从规划用地、投入资金、进驻企业数量和各项经济科研指标来加以论述,从数据的可获得性和科学性的角度出发,本文采用高新区进驻企业数量这一项指标对我国81个国家级高新区进行初步分类,找出本文关注的高新区群体.
  通过对文献资料以及相关年鉴数据的查阅,根据进驻企业的数量把高新区的规模分为四个等级.进驻企业数量在100个以下的园区划为微型园区,进驻企业数量在101~500区间的园区划为小规模园区,进驻企业数量在500~1000区间的园区划为中等规模园区,进驻企业数量达到1000家以上的划为大规模园区.由此可得表1.

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  根据表1,小规模的园区在我国高新区中占据了主流地位.进一步,把小规模园区划分为4个区间:101~200区间,201~300区间,301~400区间,401~500区间..由此可得表2.

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  由表1和表2所示,现今我国高新区的发展水平主要以小规模园区为主,而在小规模园区中,进驻企业数量在101~200区间的园区超过了三分之一,因此运用统计方法对这部分园区进行分析具有重要的理论和现实意义.

  1.2 指标选取
  结合我国高新区的特点和实际情况,本文将选取下列各项组成指标体系:工业总产值(X1)、工业增加值(X2)、净利润(X3)、出口创汇(X4)、年末资产(X5)、产品销售收入(X6).技术收入(X7)、园区大专以上学历人数(X8)、园区拥有中高级职称人员(X9)、参与科技活动人员(X10)、科技活动经费内部支出(X11)、R&D经费内部支出(X12).

  1.3 样本确定
  从数据的获得性和科学性出发,本文样本主要采用2011年18个进驻企业在101~200区间的国家级高新区的数据,而数据来源于相关年份的《中国火炬统计年鉴》和《中国统计年鉴》.

  1.4 分析方法
  1.4.1 聚类分析
  聚类分析(Clustering)是一个过程,他把某个对象集划分为若干组聚类(Cluster),使同一组内的数据对象具有较高的相似度,不同组内的数据对象时不相似的.一个聚类(Cluster)是由相互间相似的一组对象所构成的集合.聚类分析的方法有很多种,本文采用的是分层聚类法.
  1.4.2 方差分析
  由R.A.Fisher提出的方差分析(ANOVA),是一种利用试验获取数据并进行分析的统计方法,主要用于研究不同效应对试验的影响是否显着.常用的方差分析的方法有好几种,本文采用的是多元方差分析.

  2、 实证结果和分析

  2.1 聚类分析
  2.1.1 Hierarchical Cluster分析
  根据图 1,把纳入分析的 18 个国家级高新区分为 3类.
  第一类是青岛地区的高新区,占统计样本的5.6%.
  第二类是江阴、绵阳、柳州、保定、惠州、福州等6地的高新区,占统计样本的33.3%.
  第三类是绍兴、江门、杨凌、延吉、南阳、安阳、燕郊、益阳、海南、东莞、芜湖等 11 地的高新区,占统计样本的61.1%.

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  2.1.2 第一类园区
  如表3所示,第一类园区除了出口创汇一项指标低于第二类园区,占第二类园区均值的78.2%,其余各项指标均领先于其余两类园区.这一类园区的主要特点是:(1)拥有中等的国际化水平;(2)园区经济规模大,工业化水平高;(3)企业经济效益较高;(4)科研人才和必要的科研投入充足.第一类园区是第二类和第三类园区现阶段学习和发展的方向.
  2.1.3 第二类园区
  如表4所示,除了出口创汇一项指标,无论是经济指标还是科研指标,第二类园区与第一类园区相比较仍存在一定差距.这一类园区的主要特点是:(1)拥有较高的国际化水平.出口创汇一项指标,优于第一类园区28%;(2)园区经济规模中等,工业化水平不足.工业总产值和工业增加值两项指标不足第一类园区的三分之二;(3)企业经济效益中等.净利润一项指标只有第一类园区的36.2%,不足第一类园区相同指标的一半,其他三项指标:年末资产、产品销售收入和技术收入与第一类园区比较均达到50%以上;(4)科研人才和必要的科研投入有待提高.大专以上学历和科技活动人员两项指标分别达到了第一类园区的61.9%和72.2%,其余三项指标:中高级职称人员、科技活动经费内部支出、R&D经费内部支出均不超过第一类园区相同指标的一半.

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  2.1.4 第三类园区
  如表5所示,第三类地区占据了样本的过半数量,其无论是经济指标还是科研指标均落后于其余两类地区,这一类园区的主要特点是:(1)国家化水平不足.出口创汇均值为3.6亿,占第一类园区均值的14.6%,占第二类园区均值的11.4%;(2)园区经济规模小,工业化水平低下.工业总产值均值为241亿,占第一类园区均值的16.7%,占第二类园区均值的27.1%;工业增加值均值为57.4亿,占第一类园区均值的18.9%,占第二类园区均值的30.3%;(3)企业经济效益较差.净利润均值为11.3亿,占第一类园区均值的12.0%,占第二类园区均值的33.1%;年末资产均值为211.2亿,占第一类园区均值的19.5%,占第二类园区均值的24.1%;产品销售收入均值239.8亿,占第一类园区均值的15.9%,占第二类园区均值的28.4%;技术收入均值为0.6亿,占第一类园区均值的18.8%,占第二类园区均值的24.0%;(4)科研人才和必要的科研投入严重不足.大专以上学历人数均值为 8859.4 人,占第一类园区均值的19.5%,占第二类园区均值的31.4%;中高级职称人数均值为1919.9人,占第一类园区均值的14.6%,占第二类园区均值的36.1%;科技活动人员均值为2319.0人,占第一类园区均值的13.7%,占第二类园区均值的19.0%;科技活动经费内部支出均值为5.3亿,占第一类园区均值的7.4%,占第二类园区均值的20.9%;R&D经费内部支出均值为2.8亿,占第一类园区均值的5.8%,占第二类园区均值的21.2%.

  2.2 对聚类分析的检验
  为检验聚类分析所产生的各类别间的差异在统计学上是否显着,因此进行方差分析,得到表6.

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  首先由于显着性检验的Sig值均小于0.01,由此可知分类效应对模型的影响是显着的,即本次聚类分析所产生的各类别间的差异是显着的;进一步,分类效应的Pillai追踪值和Hotelling追踪值分别为1.908和171.830,两者数值上差异较大,说明了分类效应对模型的影响作用是比较大的,同样证明本次聚类分析具备统计学意义上的合理性.

  3、 结论

  本文应用聚类分析方法,对2011年18地高新区进行了综合比较分析,结果表明,大部分高新区在国际化水平、园区经济规模、工业化水平、企业经济效益、科研人才和必要的科研投入等六方面均存在不同程度的问题.要使这部分高新区摆脱发展困境,必须制定相应的政策措施.

  3.1 相应政策措施
  3.1.1 第二类园区
  针对第二类园区,这部分园区向第一类园区的方向进一步发展要做到以下几点:(1)进一步加强与国际的交流与学习,保持国际化水平的优势;(2)制定激励和优惠政策吸引外地资本投资本地产业,提升园区的经济规模.加快产业结构转变的步伐,使工业化方向向技术密集型发展;(3)降低园区企业财税负担,积极为园区企业的产品寻找出路,提高企业经济效益;(4)通过财政投入和优惠政策促进园区科研机构和企业对人才的引进,加强企业自主知识产权产品的研发,强化园区的科技力量.
  3.1.2 第三类园区
  针对第三类园区,要使这部分园区摆脱发展滞后的困境要做到以下几点:(1)加强与国际的交流与学习,提升出口产品的质量和数量;(2)加快园区经济建设,提升园区总体经济规模.加速园区内产业工业化的进程,提升工业化水平;(3)拓展企业的融资渠道,制定优惠的财税政策,提高园区企业的经济效益;(4)加大财政对园区科研事业的投入,制定优惠的政策加强对国内外优秀人才的引进速度,用科技的力量实现高新区的新发展.

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