外商企业技术创新能力的区域差异分析，本文主要内容关键词为：外商论文,差异论文,区域论文,能力论文,企业技术创新论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
进入20世纪90年代中期以来，随着外商直接投资的规模不断增大，外商企业在中国的投资领域开始由生产加工环节向设计研发环节扩展。① 尤其是近年来，众多跨国公司在华纷纷设立研发机构，外商企业的技术创新活动日益增多，技术创新投入逐年提高，技术创新能力也随之提升。2003年，外商企业数占中国大中型工业企业总数的27％，外商企业研发经费占中国大中型工业企业总研发经费的23％，外商企业专利申请量占中国大中型工业企业专利申请总量的29％，发明专利申请量比重更是高达39％。截止到2004年，外商企业在中国设立的研发中心已近700余家， 其中大多数都集中在北京、上海、深圳、广州、天津等中心城市。可以说，外商企业技术创新活动已经成为所在区域技术创新活动的重要组成部分。
目前，对于中国区域技术创新能力的综合评价问题和外商企业技术创新活动的效应问题已有较多研究，但对外商企业区域技术创新能力及其差异问题的专题研究仍然不多。殷醒民（2003）较早地注意到了外商企业技术创新中的区位问题。[1] 他认为，上海、广东和江苏是中国外商企业技术创新活动最为集中的区域，并从企业技术投入与产出效果的角度分析了3个区域外商企业的技术创新能力。同时， 他指出，外商企业技术创新能力的区域集中性将形成我国工业技术创新体系的新特点，并且有着长期影响。本文借鉴区域技术创新能力的有关评价方法，对中国各省份外商企业的技术创新能力进行全面系统的评价分析，并探讨导致外商企业技术创新能力区域差异的主要原因。
二、外商企业区域技术创新能力评价指标体系设定
目前，区域总体技术创新能力评价指标体系已有不少设计方案和相应运用（吴显英，2004；谷国锋，滕福星，2003等），但外商企业区域技术创新能力尚未有评价指标体系设计及运用研究。[2][3] 纪宝成，杨瑞龙（2004）依据企业技术创新效果的逻辑顺序，认为企业技术创新能力可以从技术创新投入指标（如工程技术人员占企业从业人员比例、企业科技活动经费占工业总产值比例和微电子控制占生产经营设备原价比例），技术创新潜在产出指标（如当年专利申请数占工业企业专利申请总数比例和当年专利授权数占工业企业专利授权数比例）以及技术创新实际产出指标（如新产品销售收入占总销售收入比例和新产品销售利润占总销售利润比例）3个层次进行测度。[4] 殷醒民（2003）则从技术投入指标（如技术开发人员、技术开发经费、技术改造经费和技术引进经费），改善技术开发支出结构指标（如内部支出经费、开发新产品费和开发机构费），技术引进贡献度指标（如技术引进经费和消化吸收经费）和技术开发产出效果指标（如销售收入、新产品数和专利授权数）来分析比较外商企业区域技术创新能力。[1]
表1 外商企业区域技术创新能力评价指标体系
一级指标 二级指标
三级指标 代码
有科技机构的企业数 A1
有科技活动的企业数 A2
企业科技机构数 A3
投入量 工程技术为员数 A4
指标 科技活动人员数 A5
技术创新 科学家与工程师数A6
微电子控制设备原价 A7
投入指标 科技活动经费内部支出总额A8
有科技活动的企业数占企业数的比重A9
投入效率工程技术人员占年末从业人员的比重A10
指标 科学家与工程师占科技活动人员的比重 A11
微电子控制原价占生产经营用设备原价的比重A12
新产品产值 A13
新产品销售收入 A14
产出量 新产品销售利润 A15
指标 科技活动项目数 A16
技术创新 专利申请数 A17
拥有发明专利数 A18
产出指标 新产品产值占工业总产值的比重A19
产出效率新产品销售收入占产品销售收入的比重 A20
指标 新产品销售利润占产品销售利润的比重 A21
新产品开发项目数占科技活动项目数的比重 A22
发明专利权数占专利申请数的比重 A23
借鉴已有研究，遵循评价指标的科学性和可行性相结合、可比性和客观性相结合、重点性和准确性相结合的原则，本文认为外商企业区域技术创新能力评价体系可以由技术创新投入和技术创新产出2个一级指标构成。技术创新投入指标又分为投入量和投入效率2个二级指标；技术创新产出指标也相应分为产出量和产出效率2个二级指标。与4个二级指标对应，累计共有23个三级指标，这是评价体系的基础指标。这一评价指标体系的特点是层次相对简洁，重点比较突出，指标分布比较均匀，采用了绝对指标和相对指标相结合的设定方式，力求较为全面的反映外商企业区域技术创新水平。
本文以《中国科技统计年鉴2004》（2003年数据）中各地区大中型三资工业企业技术创新活动统计为分析数据来源。鉴于海南、青海、西藏3个地区有数据缺失，因此加以剔除，最终选择了28个地区的数据。本文将采用SPSS13.0软件对28个地区的23个指标变量数据进行因子分析和聚类分析。
三、外商企业区域技术创新能力的因子分析和聚类分析
1. 因子分析
由于影响外商企业区域技术创新能力的因素之间存在一定的相关性，如以此分析会导致统计信息的重叠，增加分析问题的复杂性。利用因子分析方法，在所有（基础）指标变量中归纳出几个综合指标变量，这些综合指标变量不仅能够反映原来指标变量的主要信息，而且彼此独立，使问题分析得以简化。
首先进行因子分析的适用性检验，以此确定所选择的指标变量是否适合因子分析。从表2中可以看出：KMO统计量为0.691，接近0.7，说明因子分析效果可以接受；Bartlett值为1339.898，P〈0.0001，即变量的相关系数矩阵不是一个单位矩阵，可以考虑因子分析。综合以上检验结果，因子分析的适用性可通过。
表2 KMO和Bartlett's检验结果
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .691
Approx.Chi-Square
1339.898
Bartlett's Test of Sphericity Df 253
Sig. .000
表3 因子特征值及贡献率
ComponentInitial Eigenvalues Rotaion Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative% Total %of Variance
Cumulative%
1 12.355 53.71853.71811.577 50.333
50.333
2 3.166
13.76367.4183.525 15.325
65.658
3 1.815
7.892 75.3732.062 8.96374.621
4 1.501
6.527 81.8991.485 6.45681.077
5 1.266
5.330 87.2291.415 6.15287.229
注：因子提取方法为主成分分析法
表4 变量共同度
变量
A1A2 A3A4 A5
A6A7 A8 A9 A10 A11A12
共同度0.9680.9710.9760.9480.9840.9830.933 0.9630.743 0.8270.626
0.721
变量
A13
A14 A15
A16 A17 A18
A19A20 A21 A22 A23
共同度0.9720.9650.8690.9110.7930.9230.899
0.913
0.869
0.486
0.820
其次，根据特征值大于等于1的原则，可以选取5个初始主因子。由表2可知，前5个主因子的累积方差贡献率已达87.229％，保留了原始数据绝大部分的信息。同时，从表4中变量共同度数值看，除了A11和A22的变量共同度较低以外，其他变量的共同度均在0.721～0.984之间。可见，5个主因子对大部分数据给出了比较充分的概括。因此，我们确定保留5个主因子。在此基础上，可以提取5个主因子建立原始因子载荷矩阵。为了便于对主因子载荷作合理解释，这里选择方差最大的正交旋转法将矩阵旋转，经过6次迭代后收敛。旋转后的因子载荷矩阵如表5所示。
表5 旋转后的因子载荷矩阵
ComponentComponent
1
2 3
4
5 1 2
3 4 5
A1
.953
-.086
.039-.019
-.225
A13.789.440.220 .092.316
A2
.975
.035.087.038-.107
A14.787.444.213 .085.310
A3
.959
-.078
.039-.016
-.219
A15.761.402.125 .174.286
A4
.953
-.083
.068-.056
-.158
A16.932-.057
.056 -.011
-.193
A5
.978
.131.095.0278.72E-005
A17.737.288.316 -.122
.227
A6
.973
.147.098.061.030A18.954.034.081 -.072
.013
A7
.920
.134.147.214.016A19.025.943.011 -.087
-.013
A8
.923
.240.123.105.164A20.031.946-.019-.121
-.055
A9
-.122 .020-.846
.106.010A21.225.882-.057-.014
-.193
A10 -.240 -.088
-.841
.041.232A22.068-.149
.532 .419-.002
A11 .016
-.305
-.070
.680.258A23-.118
-.242
-.240-.034
.830
A12 .055
.065-.004
.823-.189
从表5中可知，主因子1在A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A13、A14、A15、A16、A17、A18，即有科技机构的企业数、有科技活动的企业数、企业科技机构数、工程技术人员数、科技活动人员数、科学家与工程师数、微电子控制设备原价、科技活动经费内部支出总额、新产品产值、新产品销售收入、新产品销售利润、科技活动项目数、专利申请数、拥有发明专利数上的载荷较大，因子1主要反映这些指标变量的信息。因此，主因子1可命名为技术创新总量因子，它解释了原指标变量50.33％的信息。
主因子2在A19、A20、A21，即新产品产值占工业总产值的比重、新产品销售收入占产品销售收入比重和新产品销售利润占产品销售利润比重上的载荷较大，因子2主要反映这些指标变量的信息。因此，主因子2可命名为技术创新现实产出效率因子，它解释了原指标变量15.33％的信息。
主因子3在A9、A10、A22，即有科技活动的企业数占企业数比重、工程技术人员占年末从业人员比重和新产品开发项目数占科技活动项目数比重上的载荷较大，因子3主要反映这些指标变量的信息。主因子4在A11、A12，即科学家与工程师占科技活动人员比重和微电子控制设备原价占生产经营用设备原价比重上的载荷较大，主因子4主要反映这些指标变量的信息。因此，我们把因子3、因子4合并一起为新的主因子，并命名为技术创新投入效率因子，它解释了原指标变量15.42％的信息。主因子5在A23，即发明专利数占专利申请数比重上的载荷较大，因此可以命名为技术创新潜在产出效率因子，它解释了原指标变量6.15％的信息。
最后为对各区域外商企业技术创新能力进行专项和综合评价。先计算各区域外商企业技术创新能力主因子得分，各主因子得分见表5中的列F1、F2、F3、F4、F5。根据表6，从技术创新总量因子看，广东、上海和江苏位居前列，说明以上区域外商企业无论在技术创新投入总量和产出总量方面都占有相当的优势。从技术创新现实产出效率因子上看，上海、重庆和天津位居前列，说明这些区域外商企业的新产品开发生产对企业经营绩效的贡献程度较大。从技术创新投入效率因子看，河北、云南、上海位居前列，这反映出上述地区外商企业技术创新投入指标的相对值较高，技术创新投入的力度较大。从技术创新潜在产出效率因子看，上海、天津和甘肃位居前列，说明以上地区外商企业从事发明性研究和专利申请的积极性较高。在此基础上，用主因子的贡献率对相应的主因子得分进行加权，加总后得到全国28个主要地区外商企业技术创新能力的因子综合得分，因子综合得分及相应排序结果参见表5的最后两列。从外商企业区域技术创新能力的综合排名情况看，上海、广东两地外商企业的技术创新能力明显领先，江苏、福建、天津、浙江、北京则依次位居其后，而新疆、黑龙江、山西、吉林、广西等地区外商企业技术创新能力则明显比较薄弱。
表6 因子得分情况
F1F2
F3 F4
F5
E 综合排名 F1F2
F3 F4
F5
E综合排名
北京-0.172
0.1150.5530.5350.5780.051
7 山东0.064-0.897
0.671-0.531
-0.662
-0.120
9
天津-0.224
1.5261.825-1.475
1.8000.300
5 河南-0.351
0.804-0.473
-0.903
-0.775
-0.202
16
河北-0.393
-0.578
1.3340.989-1.035
-0.167 13湖北-0.406
0.575-0.068
-0.126
-0.194
-0.142
11
山西-0.417
-0.683
0.233-1.194
-0.141
-0.379 26湖南-0.381
-0.274
-0.357
0.121-0.369
-0.281
22
内蒙古 -0.720
1.2710.6270.179-1.110
-0.168 14广东3.833-0.923
-0.159
-0.597
-0.883
1.6812
辽宁-0.377
-0.440
1.1430.3270.239-0.119 8 广西-0.496
-1.046
1.030-0.924
0.717-0.333
24
吉林-0.545
-1.096
1.1940.000-0.112
-0.342 25重庆-0.513
1.689-0.530
-0.611
-0.999
-0.148
12
黑龙江 -0.365
-0.760
-0.033
-1.212
0.030-0.380 27四川-0.383
-0.820
0.261-0.023
0.366-0.274
21
上海2.0962.3370.5891.3002.2941.691
1 贵州-0.520
1.260-1.353
-0.665
-0.992
-0.294
23
江苏1.812-0.837
-0.361
-0.262
-0.674
0.693
3 云南-0.422
-0.670
-1.148
3.1810.317-0.193
15
浙江0.506-0.334
0.3180.395-1.255
0.181
6 陕西-0.178
-0.056
-2.437
-0.144
0.888-0.271
20
安徽-0.385
0.224-0.202
1.807-1.034
-0.124 10甘肃-0.522
-1.335
0.5940.8651.736-0.252
18
福建0.5991.0640.2390.214-0.413
0.474
4 宁夏-0.455
0.228-1.268
-0.175
0.983-0.259
19
江西-0.540
0.710-0.118
0.037-0827-0.222 17新疆-0.146
-1.054
-2.104
-1.107
1.524-0.402
28
2. 聚类分析
聚类分析就是用某种准则将多维空间上靠近的点归集为一类，而不同类间的距离尽可能大。在综合因子得分基础上，我们采用快速样本聚类（K-Means Cluster）方法对不同外商企业技术创新能力的区域进行分类。根据相关检验，将全国28个区域分为7类较为适宜（参见表7）。此时，方差分析表明，23个变量中的大部分变量造成的类间均方差（Cluster Mean Square）都大于类内均方差（Error Mean Square）；从概率值看，23个变量是无差异假设成立的概率小于5％的占了绝大多数（检验结果从略）。
综合以上的因子分析和聚类分析结果，按外商企业技术创新能力的特征和强弱可以把28个省区分为4组（即4个层次，参见表8），第一组是外商企业技术创新能力最强的区域，即上海和广东；第二组是次强区域，包括江苏、福建、天津、浙江和北京5个地区；第三组为中强区域，包括辽宁、山东、湖北、重庆等5个地区；最后一组是较弱的区域，包括河北、河南、内蒙古、云南、新疆等16个地区。可见，外商企业技术创新能力强的区域几乎大部分都位于京、津以及长三角和珠三角之间的沿海发达省份，区位分布较为集中。应该指出的是，本文采用2003年各地区的截面数据进行因子分析和聚类分析，可能会由于异常值因素影响各地区外商企业技术创新能力的排名及分类结果（如某些中西部省区的技术创新产出效率指标变量由于基数较小，因此数值往往较高）。但从已有分析结果判断，本文的综合排名及分类基本上符合客观实际情况。
表7 类别关系表
地区
Cluster Distance
地区
Cluster
Distance
北京1
0 山东
6388442.3
天津2
682932.5
河南
6441729
河北7
1010359湖北
6328707.3
山西7
126720.4
湖南
758869.23
内蒙古 7
476657.2
广东
30
辽宁6
613363.5
广西
7170499.9
吉林7
166958.5
重庆
6308870.3
黑龙江 7
136568.9
四川
730598.26
上海4
0 贵州
7125115
江苏5
0 云南
7169784.4
浙江6
656952 陕西
7112537.2
安徽6
571753.9
甘肃
7196831.8
福建2
682932.5
宁夏
7119326.7
江西7
277992.4
新疆
7196404.6
表8 外商企业技术创新能力分区方阵
技术创新能力最强区域技术创新能力次强区域 技术创新能力中强区域技术创新能力较弱区域
江苏、福建、天津、辽宁、山东、湖北、河北、河南、陕西、内蒙古、云南、江西、甘肃、宁夏、
上海、广东 浙江、北京重庆、安徽四川、湖南、贵州、广西、吉林、山西、黑龙江、新疆
四、外商企业技术创新能力区域差异的原因和效应分析
外商企业在中国的技术创新能力之所以形成比较明显的区域差异，首先与外商投资分布的区域差异直接相关。外商企业投资行为的层次是要随投资总量和投资经验在某一区域的累积而不断提升的。随着外商投资在某一区域的不断集中，相关外商企业的投资很可能会从初期的生产加工领域逐步向研发、设计、营销、总部管理等中高端领域拓展。改革开放以来，东部省份相对于中西部省份吸收并累计了更多的外资份额。截止2003年底，中国累计实际使用外资金额已达5014.71亿美元，累计实际使用外资金额最多的5个省市，即广东（1292.81亿美元）、江苏（713.99亿美元）、福建（438.66亿美元）、上海（423.72亿美元）和山东（353.80亿美元），占全国实际吸收外资总量的64.27％。而实际使用外资金额最少的5个省区，即西藏（3万美元）、青海（1.29亿美元）、宁夏（1.85亿美元）、新疆（4.24亿美元）、贵州（5.34亿美元）仅占全国实际吸收外资总量的0.25％。进入20世纪90年代末期，许多外商企业在东部沿海省份继续增加生产加工领域投资的同时，出于增强在中国乃至世界市场竞争力的需要，也纷纷开始进行技术创新活动的投资，由此引起这些区域外商企业整体技术创新实力的提升，这是外商投资不断深化的重要表现。而中西部省份由于吸收外商投资总量较低，外商投资的层次仍然以生产加工领域为主，技术创新活动及投资相对较少。
外商企业技术创新能力的区域差距还取决于外商企业技术创新活动的区位选择。近年来，研究与开发全球化已经成为继贸易全球化、生产全球化、金融资本全球化之后经济全球化的重要趋势。外商企业，尤其是跨国公司研发机构的区位决策往往分为两个步骤，第一步是目标国家的选择，第二步是目标国家内部区域（或城市）的选择。在目标国家确定的基础上，以下几种区位条件将影响跨国公司在东道国选择适宜研发的区域；如专业人才环境（如获取人才的可能性、生活环境、通勤环境等），专业信息集聚环境（如学术研究机构、相关企业研究所、研究人员交流环境等），研究辅助环境（如实验分析、研究器材设备维修、废弃物处理等）以及产品化环境（如试制品生产与检测环境）等（郑京淑，2000）。[5] 一般而言，一国经济发达、开放程度较高、外资集聚发展地区往往就是外商企业倾向于加强技术创新投资的区域。截止到2004年，著名跨国公司以各种形式在华设立的研究开发中心约有700多家。这些研发机构涉及电子通信、生物制药、精细化工、运输设备制造等行业，主要集中在北京、上海、广东、江苏、天津等区域。由于上述区域吸引外资较多、加工配套能力较强、产业集群发展较快、中高级专业技术人才较为集中，基本上具备了外商企业研发区位选择的各种条件，因此也是外商企业技术创新活动集中、技术创新能力较强的区域。此外，从外商企业投资的产业领域看，许多外商企业都在东部沿海地区加大了对资本和技术密集型行业的投资力度，这也是刺激其增加技术创新活动的重要原因。而大部分中部区域和几乎所有的西部区域，由于不具备相应条件，暂时仍不是外商企业研发活动选择的主要区域。
外商企业在中国东部省份进行的技术创新活动及其不断强化既给当地产业发展带来了机遇，也带来了前所未有的挑战。目前，外商企业设立研发机构以及开展的研发活动已经成为当地创新体系的重要组成部分，外商企业增强技术创新能力客观上已经成为提升当地创新能力的重要动力。外商企业技术创新成果在相应地区的应用及产业化，有助于提升中国产品的档次和国际市场竞争力，进而提升中国产业在全球价值链中的位置。外商企业从事技术创新活动也有利于推动相应地区由全球制造基地向全球研发基地转变，由“中国制造”向“中国创造”转变。当然，外商企业从事的技术创新活动还能够通过示范效应、竞争效应、人员流动效应，刺激和带动本土企业技术创新能力的提升。
外商企业技术创新活动区域集中性的正面效应虽然不可否认，但其负面效应也日益显现。总体而言，外商企业技术创新活动的区域集中性进一步扩大了中国东部地区与中西部地区技术创新水平的差距。事实上，外商企业在中国进行研发活动，其最终目的就是通过产业技术垄断，加速抢占中国市场和国际市场的步伐。在一些重要产业领域，越来越多的外商企业通过控股或独资的方式把技术创新活动内部化，逐步降低技术外溢程度。在一些合资企业中，外资方虽然表面上不具有股份上的绝对控制权，但却都控制着新产品的生产许可和核心技术，合资企业难以对引进的产品技术进行有效的修改和创新，合资外方也不希望在合资企业中存在活跃的研发组织和活动。外商企业设立研发组织、开展技术创新活动也造成了当地科研机构和本土企业科研人员的大量流失。此外，外商企业在中国的技术创新活动层次虽然在不断提升，但研究开发领域仍然以针对中国市场以及世界市场的应用性研发为主，基础性研发仍不占主要部分。
五、结论
从本文的研究中可以发现，外商工业企业技术创新活动呈现出明显的区域集中性，外商企业技术创新活动的集中对当地产业技术创新体系将带来持久性影响，外商企业技术创新能力的区域非均衡性也将是中国技术创新区域分布的重要特征。值得强调的是，一定的外商投资总量累积是外商企业增加技术创新活动的基础，但外商企业区域技术创新能力并不完全与外商投资的总量成正比。如广东、江苏、福建吸引的外商直接投资都高于上海，但外商企业技术创新能力却位居上海之后。这种不匹配主要与相关地区的投资区位环境、制度条件以及由此决定的外商投资质量和层次有很大关系。但这种格局也会随着江苏、广东、福建、天津、北京等地投资区位重要性的日益提升而发生改变。
当前，中国应该正视外商企业技术创新活动不断增加、区域集中程度较强所带来的影响。一方面要积极推动本土企业、科研院所与外商企业以及外商研发机构展开有效的技术合作；一方面还要加强中国企业的自主研发和自主技术创新能力，努力掌握产业的核心技术，参与国际技术标准的制定，维护产业发展的权益，提升产业的国际竞争力。
基金项目：国家自然科学基金项目（70273009）
注释：
① 这里的外商企业包括外国及港、澳、台公司在华设立的三资企业。