馬銀戌,賈亞美

(河北經(jīng)貿(mào)大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)學(xué)院，河北 石家莊 050061)

高技術(shù)制造業(yè)是制造業(yè)中技術(shù)創(chuàng)新最活躍、附加值最高的部分，是驅(qū)動國民經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要動力。國家統(tǒng)計局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在2020年疫情防控的特殊形勢下，我國高技術(shù)制造業(yè)逆勢成長，同比增長了7.1%，高技術(shù)制造業(yè)的投資額也保持較快增長，對國民經(jīng)濟的恢復(fù)起到了重要的帶動作用。但高技術(shù)制造業(yè)作為國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，疫情防控下顯現(xiàn)出的產(chǎn)業(yè)鏈及供應(yīng)鏈的不完整性、弱安全性缺陷，不利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)快速成長。在“雙循環(huán)”戰(zhàn)略背景下，打造開放、安全的高技術(shù)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈，提升我國高技術(shù)制造業(yè)的競爭力顯得尤為重要。

一、文獻綜述及研究切入點

多年來國內(nèi)外學(xué)者對我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力的研究主要集中于四方面：一是對區(qū)域高技術(shù)制造業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r進行研究；二是對高技術(shù)制造業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力進行評估；三是基于全球產(chǎn)業(yè)鏈對我國高技術(shù)制造業(yè)的國際對比研究；四是對我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力與服務(wù)業(yè)、物流行業(yè)的協(xié)同發(fā)展研究。

在對高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展?fàn)顩r進行研究時，學(xué)者主要采用描述統(tǒng)計分析、投入產(chǎn)出分析和隨機模型等方法。如郭夢迪等利用2000—2014年省級面板數(shù)據(jù)應(yīng)用隨機效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn)技術(shù)上的自主創(chuàng)新是提高高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出口競爭力的重要因素；[1]劉鶄等采用投入產(chǎn)出方法分析京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀，利用隨機前沿法測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率，得出京津冀地區(qū)高技術(shù)創(chuàng)新水平波動上升的結(jié)論。[2]

在對高技術(shù)制造業(yè)競爭力及創(chuàng)新能力進行的研究中，學(xué)者較多關(guān)注競爭力評價指標(biāo)體系的構(gòu)建以及各種分析方法的應(yīng)用創(chuàng)新。如陳新輝基于國際競爭力比較理論，將2003—2006年上海、廣東等5個省市在產(chǎn)業(yè)市場占有率、銷售利潤率、增加值率等5個指標(biāo)進行面板數(shù)據(jù)因子分析，得出北京高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展優(yōu)勢主要在于高價值創(chuàng)造水平員工；[3]何師元運用因子分析方法從高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展規(guī)模、投入力度以及技術(shù)創(chuàng)新能力三方面構(gòu)建了競爭力評價指標(biāo)體系，并對長江經(jīng)濟帶11個省份在全國及長江經(jīng)濟帶區(qū)域內(nèi)部的競爭力水平進行排名，得出該經(jīng)濟帶發(fā)展態(tài)勢較好，但在發(fā)展規(guī)模上差距較大的結(jié)論；[4]陳芮選取合肥市2003—2006年數(shù)據(jù)，從綜合規(guī)模、經(jīng)濟效益、創(chuàng)新能力、可持續(xù)發(fā)展及開放性五個方面，選用16個二級指標(biāo)構(gòu)建溫州市高技術(shù)制造業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系，利用熵值法對長三角中的五個城市進行橫向?qū)Ρ确治?；[5]張沖亞基于BP-DEMATEL模型將黑龍江高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新能力影響因素分為原因型和結(jié)果型因素進行深入分析，提出要發(fā)展黑龍江高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，應(yīng)重點從R&D人員占比、單位研發(fā)機構(gòu)專利產(chǎn)出等五個原因型因素進行改進；[6]明星等從投入產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出效益、產(chǎn)業(yè)市場績效以及產(chǎn)業(yè)市場潛力這四個一級指標(biāo)以及14個二級指標(biāo)構(gòu)建裝備制造業(yè)的綜合競爭力指標(biāo)體系，根據(jù)聚類算法發(fā)現(xiàn)東部沿海地區(qū)明顯強于西部，并對影響裝備制造業(yè)的因素進行回歸分析，得出固定資產(chǎn)、從業(yè)人員以及對外開放程度顯著影響裝備制造業(yè)競爭力的結(jié)論。[7]

在研究高技術(shù)制造業(yè)的國際競爭力時，學(xué)者的視角及方法較為豐富。如董潔等構(gòu)建我國航空航天制造業(yè)國際競爭力的評價指標(biāo)體系，發(fā)現(xiàn)我國航空航天制造業(yè)在R&D人員投入經(jīng)費以及全員勞動率方面與歐美發(fā)達國家存在很大差距；[8]尹偉華分析了顯示性比較優(yōu)勢指數(shù)與當(dāng)今形勢背景的不適應(yīng)性，利用世界投入產(chǎn)出表，基于全球價值鏈分解構(gòu)建新的顯示性比較優(yōu)勢指數(shù)NRCA，對中日制造業(yè)國際競爭力進行新的測算，結(jié)果表明，我國的顯示性優(yōu)勢主要集中于技術(shù)水平較低的制造業(yè)，而日本的顯示性優(yōu)勢主要體現(xiàn)在高技術(shù)制造業(yè)；[9]龔嚴(yán)依據(jù)產(chǎn)業(yè)生命周期理論、動態(tài)比較優(yōu)勢理論以及國家競爭力理論，以波特的鉆石模型為基礎(chǔ)從四個方面構(gòu)建了面板回歸模型來分析中國高技術(shù)制造業(yè)國際競爭力的內(nèi)在影響因素。[10]

研究高技術(shù)制造業(yè)與其他行業(yè)協(xié)同關(guān)系主要集中于高級計量方法。如高舒銳等基于2009—2016年高技術(shù)制造業(yè)及科技服務(wù)業(yè)各行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建行業(yè)間復(fù)合協(xié)同系統(tǒng)，得出我國當(dāng)前高技術(shù)制造業(yè)及科技服務(wù)業(yè)創(chuàng)新子系統(tǒng)正在“初步協(xié)調(diào)階段”，整體協(xié)調(diào)度較差。[11]萬科等使用里昂惕夫投入產(chǎn)出模型，結(jié)合里昂惕夫逆矩陣測度鄂湘贛三省新一代產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)聯(lián)程度;[12]李健等基于我國省級面板數(shù)據(jù)，利用空間面板模型和面板門檻模型，結(jié)合區(qū)位熵方法，發(fā)現(xiàn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群特征差異并且協(xié)同集聚的增長效應(yīng)存在雙重門檻。[13]

從高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、衡量競爭力水平的方法、高技術(shù)制造業(yè)競爭力指標(biāo)體系構(gòu)建、高技術(shù)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展等方面進行詳細歸納，發(fā)現(xiàn)學(xué)者們對高技術(shù)制造業(yè)競爭力水平的研究大多集中在某個區(qū)域或國際之間，對全國各省份綜合對比研究較少；對高技術(shù)制造業(yè)的競爭力水平評價研究較多，對其影響因素分析相對較少。因此，本文首先從四大區(qū)域和各省份兩個角度，對我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力水平進行研究，在競爭力水平的衡量方面，采用因子分析的結(jié)果，將具有多重共線性的變量轉(zhuǎn)化為獨立變量，對數(shù)據(jù)進行更為客觀科學(xué)的描述，得出重要的因子變量。其次，對高技術(shù)制造業(yè)競爭力的影響因素進行深入探析，采用DEMATEL模型，通過變量之間的因果關(guān)系，確定變量之間關(guān)聯(lián)的具體特性。最后，為避免DEMATEL模型常用專家打分方法主觀性帶來的誤差，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，得出較為客觀的變量間權(quán)重矩陣，從而提取出原因型和結(jié)果型變量，對高技術(shù)制造業(yè)競爭力的影響因素進行深入挖掘，為我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力水平的提升提出針對性建議。

二、理論基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)分析方法

(一)理論基礎(chǔ)

在對我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系的建立方面，已經(jīng)有了較為堅實的理論基礎(chǔ)，如波特鉆石模型、李嘉圖的比較優(yōu)勢貿(mào)易理論以及佩魯?shù)脑鲩L極理論，本文基于上述相關(guān)理論并結(jié)合當(dāng)前的發(fā)展形勢，構(gòu)建了合理的競爭力評價指標(biāo)體系，遴選了科學(xué)的分析方法。

鉆石理論也稱國際競爭優(yōu)勢理論，由美國哈佛商學(xué)院的邁克爾·波特提出，從生產(chǎn)因素、本國市場的需求條件、相關(guān)及支持產(chǎn)業(yè)和企業(yè)戰(zhàn)略這四方面對國際競爭力進行描述，生產(chǎn)要素從人力資源、資本資源、基礎(chǔ)設(shè)施以及知識資源等方面來體現(xiàn)，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動力主要在于國內(nèi)市場需求量的大小，消費者對產(chǎn)品較高的要求標(biāo)準(zhǔn)有利于產(chǎn)品本身的優(yōu)化升級，相關(guān)產(chǎn)業(yè)與支持產(chǎn)業(yè)主要涉及與所研究產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展產(chǎn)業(yè)的帶動能力，企業(yè)戰(zhàn)略涉及企業(yè)在產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)及銷售等方面的戰(zhàn)略安排。通過因素之間的雙向影響作用分析某一產(chǎn)業(yè)國際競爭力的形成與水平，除此之外，政府和機會是不可忽視的兩大變數(shù)。

比較優(yōu)勢貿(mào)易理論是大衛(wèi)·李嘉圖在其代表作《政治經(jīng)濟學(xué)及賦稅原理》中提出的，該理論認(rèn)為，國際貿(mào)易形成的基礎(chǔ)是各國或各地區(qū)之間生產(chǎn)技術(shù)方面的相對差異，每個貿(mào)易主體都依據(jù)比較優(yōu)勢原理，在本國內(nèi)更傾向于生產(chǎn)并出口具有“比較優(yōu)勢”特征的產(chǎn)品，引進或進口“比較劣勢”的產(chǎn)品，從而使貿(mào)易主體雙方在產(chǎn)品市場上均能獲利共贏。

法國經(jīng)濟學(xué)家佩魯于1950年首次提出增長極理論，是不平衡發(fā)展理論的依據(jù)之一。該理論認(rèn)為經(jīng)濟增長常常是從一個或幾個增長中心(也叫增長極)通過乘數(shù)效應(yīng)逐漸向其他的部門或地區(qū)進行經(jīng)濟效益的傳導(dǎo)，給予區(qū)域經(jīng)濟增長很重要的研究地位；其次，在對這些增長極的具體特征描述中，佩魯提出了經(jīng)濟空間的概念，認(rèn)為技術(shù)進步與技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的主要動力來源，在關(guān)聯(lián)效應(yīng)強、規(guī)模較大的產(chǎn)業(yè)中生產(chǎn)較為集中，這些推動型產(chǎn)業(yè)會充當(dāng)增長極的作用，對發(fā)展動力不強的被推動型產(chǎn)業(yè)發(fā)揮支配效應(yīng)，通過后向、前向等各種形式的連鎖效應(yīng)帶動區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，最終實現(xiàn)區(qū)域均衡發(fā)展。

增長極理論中對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展以及科技創(chuàng)新能力的重視，側(cè)面說明了區(qū)域競爭力研究的重要意義，并且高技術(shù)制造業(yè)作為知識密集型和技術(shù)密集型的產(chǎn)業(yè)，科技創(chuàng)新能力是其發(fā)展的核心動力；基于鉆石模型理論的四個方面和兩個重要系數(shù)，結(jié)合高技術(shù)制造業(yè)的行業(yè)特征可構(gòu)建較為完善科學(xué)的競爭力評價指標(biāo)體系；借鑒比較優(yōu)勢理論中的比較優(yōu)勢思想，在對指標(biāo)體系進行設(shè)計時，注重對相對指標(biāo)的補充完善，反映高技術(shù)制造業(yè)競爭力的真實水平。

(二)數(shù)據(jù)分析方法概述

1.因子分析

設(shè)某數(shù)據(jù)集X共有p個變量，m個樣本(m≥p)，則：

用矩陣形式表示有X=(X1,X2…Xp)，用Y表示對X進行線性變換得到的主成分，則：

2.BP-DEMATEL方法

DEMATEL方法由美國巴特爾研究所科學(xué)與人類事物項目組首次提出，用來研究影響因素的常用方法，DEMATEL對自變量與因變量之間相關(guān)性沒有任何要求，通過分析變量之間因果關(guān)系，能夠在多個變量中區(qū)分原因型和結(jié)果型因素，此方法可從根本上為解決經(jīng)濟問題提供科學(xué)依據(jù)。但該模型所用到變量之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣往往通過專家評分形式確定，具有較強主觀性，對于多變量來說，確定合理的權(quán)重系數(shù)較為困難，因此本文結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立BP-DEMATEL模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過隱藏層建立輸入函數(shù)與輸出函數(shù)之間的非線性擬合關(guān)系，不斷利用樣本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)、修正，得出擬合效果較好的權(quán)重系數(shù)，據(jù)此確立DEMATEL方法的關(guān)聯(lián)矩陣進行深入分析。

(1)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定權(quán)重矩陣

本文最終確立11個影響因素，1個因變量衡量高技術(shù)制造業(yè)整體水平，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為輸入矩陣x=(xij)m×n,目標(biāo)(輸出)矩陣y=(yij)m×l,m為樣本數(shù)目，n為輸入層變量(神經(jīng)元)個數(shù)，l為輸出層神經(jīng)元個數(shù)。

通過Matlab軟件對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，確定合適的隱藏層神經(jīng)元個數(shù)k，得出輸入層和隱藏層的權(quán)重系數(shù)Wnk以及隱藏層和輸出層的權(quán)重系數(shù)wkl，并通過激活函數(shù)得出隱藏層以及輸出層結(jié)果。

(2)應(yīng)用DEMATEL模型分析影響因素

基于整體的權(quán)重矩陣計算影響各因素的直接關(guān)聯(lián)矩陣B：

并計算綜合影響矩陣：

T=X(I-X)-1

I是單位矩陣，(I-X)-1是I-X的逆矩陣。

定義矩陣T的行和D與列和M：

T=(tij)n×n

D=(ti·)n×n

M=(t·j)n×n

D表示該變量對其他變量的綜合影響程度，M表示該變量受到其他變量的綜合影響程度。Di+Mi為第i個指標(biāo)的中心度，表示指標(biāo)i在評價指標(biāo)體系中的位置及其作用，反映該指標(biāo)重要性程度；Di-Mi是第i個指標(biāo)的原因度，表示變量之間因果邏輯關(guān)系程度，差為正值時，說明第i個指標(biāo)對其他指標(biāo)影響較大，屬于原因因素；差為負(fù)值時，說明該指標(biāo)受其他指標(biāo)影響較大，屬于結(jié)果因素。

三、我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力及影響因素的實證分析

在實證分析中，本文使用2009—2018年各省份多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為《2010—2019年中國高技術(shù)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒2010—2019》及各省份2010—2019年的統(tǒng)計年鑒。

(一)構(gòu)架競爭力評價指標(biāo)體系

基于前述理論基礎(chǔ)，本文對我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力水平進行研究時，將主營業(yè)務(wù)收入指標(biāo)作為競爭力指標(biāo)的衡量因素(本文的因變量)，影響因素將從高技術(shù)行業(yè)發(fā)展規(guī)模、創(chuàng)新投入、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的擴張能力以及產(chǎn)出效益四方面進行綜合評價。在指標(biāo)的選取上既考慮了影響因素的完整性，也充分兼顧了數(shù)據(jù)來源的可靠性和支持程度。高技術(shù)制造業(yè)的發(fā)展規(guī)?？捎脙蓚€指標(biāo)來表示，分別是有R&D活動的企業(yè)數(shù)占比和有研發(fā)機構(gòu)的企業(yè)數(shù)占比；創(chuàng)新投入的二級指標(biāo)為R&D經(jīng)費的內(nèi)部支出、政府資金支持、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、技術(shù)引進經(jīng)費支出以及技術(shù)改造經(jīng)費支出；產(chǎn)業(yè)擴張能力可用三個指標(biāo)來表示，分別是知識密集系數(shù)、投資回報率和新增固定資產(chǎn)投資；產(chǎn)出效益從價值以及專利數(shù)兩方面進行闡述，分別是新產(chǎn)品銷售收入中出口的占比以及有效發(fā)明專利數(shù)(見表1)。

表1 影響因素變量的選取

基于數(shù)據(jù)指標(biāo)完整性，因較多省份的技術(shù)引進經(jīng)費支出數(shù)據(jù)缺失，因此刪去該指標(biāo)；在對省份數(shù)據(jù)完整性進行處理時，部分省份如新疆、西藏、內(nèi)蒙古、青海多個指標(biāo)且部分年份數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，因此將這四個省份數(shù)據(jù)剔除，對所剩的27個省份2009—2018年11個因變量指標(biāo)的多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)進行分析。在所用指標(biāo)數(shù)據(jù)中，有部分指標(biāo)并非是直接數(shù)據(jù)，而是通過計算得到的相對指標(biāo)(見表2)。

表2 間接指標(biāo)計算方法說明

(二)因子分析

研究發(fā)展規(guī)模、創(chuàng)新投入、產(chǎn)業(yè)擴張能力以及產(chǎn)出效益在提高高技術(shù)制造業(yè)競爭力水平上分別發(fā)揮了多少貢獻，需要對11個原始變量進行因子分析，去除變量之間的內(nèi)部相關(guān)性。

1.因子分析過程

對數(shù)據(jù)進行KMO及球形檢驗，結(jié)果如表3所示，KMO值為0.714，大于0.5，Bartlett球形度檢驗P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設(shè)(H0：數(shù)據(jù)為球形分布)，有充足理由認(rèn)為數(shù)據(jù)不是球形分布，適合做因子分析。

表3 KMO和Bartlett檢驗

從變量的解釋總方差表4來看，前五個公因子可以提取全部變量84.659%的信息量，因此將11個原始自變量用五維數(shù)據(jù)表示，分別是F1、F2、F3、F4、F5。所提取的五個因子中，每個因子對不同的變量信息代表程度不同，根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣中公因子對原始自變量代表程度進行歸類，原始變量應(yīng)被歸屬到系數(shù)最高的公因子中，如X5新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出在公因子1上的系數(shù)最大，為0.969，第一個公因子經(jīng)旋轉(zhuǎn)后可以包含該變量96.9%信息量，則變量X5應(yīng)被歸屬到第一個公因子中，將所有變量按此標(biāo)準(zhǔn)進行歸類。

表4 因子分析解釋的總方差

由表5中旋轉(zhuǎn)成分矩陣可知，公因子F1包含X5新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、X3 R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、X11有效發(fā)明專利數(shù)、X6技術(shù)改造經(jīng)費支出、X4政府資金支持和X9新增固定資產(chǎn)投資六個變量，反映了創(chuàng)新技術(shù)投入能力，所以將該因子命名為技術(shù)創(chuàng)新因子；公因子F2包含X7知識密集系數(shù)和X1有R&D活動的企業(yè)數(shù)占比兩個變量，表示高技術(shù)制造業(yè)本身R&D人員研究投入力度，反映高技術(shù)制造業(yè)技術(shù)密集性，將該因子命名為技術(shù)密集性因子；公因子F3包含X10新產(chǎn)品銷售收入中出口占比，反映高技術(shù)制造業(yè)企業(yè)在制造業(yè)產(chǎn)出的國際競爭力水平，將公因子F3命名為國際競爭力因子；公因子F4包含變量X8投資回報率，反映高技術(shù)制造業(yè)擴張能力和創(chuàng)造附加值情況，所以將公因子F4命名為投資回報因子；公因子F5包含X2有研發(fā)機構(gòu)的企業(yè)數(shù)占比，將該因子命名為研發(fā)企業(yè)數(shù)目因子，見表6。

表5 因子分析旋轉(zhuǎn)成份矩陣

表6 公因子命名

2.數(shù)據(jù)結(jié)果分析

由于近年來各省之間的密切聯(lián)系，產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)、空間效應(yīng)明顯，從全國四個區(qū)域之間分析差異情況相較于各省高技術(shù)制造業(yè)競爭力水平的單獨分析更為系統(tǒng)，有助于從整體上把握我國高技術(shù)制造業(yè)總體發(fā)展水平及競爭力總體分布情況。因此將因子總分按照東北部、中部、東部以及西部四大區(qū)域分類匯總，進而從各區(qū)域內(nèi)部以及全國范圍兩個角度研究各省市高技術(shù)制造業(yè)競爭力發(fā)展的排名情況。(1)全國四大區(qū)域總體情況分析。從全國四大區(qū)域來看，東部地區(qū)高技術(shù)制造業(yè)競爭力的綜合水平排在首位，高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展較快，在各個因子上都表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢；東北部地區(qū)在五個因子上均低于全國的一般性水平，國際競爭力弱以及研發(fā)企業(yè)數(shù)目較低，值得引起高度重視；中部地區(qū)研發(fā)企業(yè)數(shù)目在全國平均水平之上，屬于中部地區(qū)發(fā)展的優(yōu)勢，投資回報因子明顯動力不足，低于全國其他的三個區(qū)域；西部地區(qū)技術(shù)密集性因子是發(fā)展中的亮點，高于東北部和中部地區(qū)，相比于中部地區(qū)，西部地區(qū)技術(shù)密集因子有效地彌補了企業(yè)數(shù)目少的劣勢，說明技術(shù)的先進性對于企業(yè)數(shù)目有一定的可替代性，但是技術(shù)創(chuàng)新投入以及國際出口貿(mào)易方面沒有發(fā)揮應(yīng)有的效果(見表7)。(2)四大區(qū)域內(nèi)部情況具體分析。相關(guān)數(shù)據(jù)通過《2019—2020年遼寧統(tǒng)計年鑒》《2019—2020黑龍江統(tǒng)計年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)測算：從東北部地區(qū)來看，三省的高技術(shù)競爭力普遍低于全國的平均水平，經(jīng)濟發(fā)展水平亟需提升，原因在于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展嚴(yán)重不均衡，大連在遼寧省地級市的GDP總量位居首位，大連市以及沈陽市2019年GDP超過6 000億元，剩余地級市卻不足2 000億元，14個城市中一半以上城市地區(qū)生產(chǎn)總值增長量為負(fù)值，最為嚴(yán)重的是撫順，相較2018年GDP下降19.23%。黑龍江技術(shù)密集因子額外突出，但從全國總排名來看，技術(shù)引進還沒有發(fā)揮出強大作用力，從各地級市來看，地區(qū)生產(chǎn)總值均在穩(wěn)步增長，但生產(chǎn)總值差異顯著，哈爾濱市2019年生產(chǎn)總值超出5 000億元，但大興安嶺地區(qū)，生產(chǎn)總值還不足200億元。因此東北三省省內(nèi)區(qū)域發(fā)展極不平衡的問題嚴(yán)重制約了經(jīng)濟的整體發(fā)展，高技術(shù)制造業(yè)水平更是在全國范圍內(nèi)排名靠后，反映了東北三省這些老牌工業(yè)大省在創(chuàng)新方面還沒有完全跟上步伐，傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)的振興還需要注入高技術(shù)活力，促進東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，重振東北經(jīng)濟(見表8)。

表7 全國各區(qū)域因子水平

表8 東北部地區(qū)各省份排名情況

東部地區(qū)整體的高技術(shù)競爭力水平排名較為靠前，東部地區(qū)10個省份中有8個省份在全國范圍內(nèi)排名前十，除河北以外各省份至少在一個因子變量方面優(yōu)勢突出，廣東、江蘇、北京和浙江在全國范圍內(nèi)名列前茅，粵蘇浙是近年來經(jīng)濟最為活躍的地區(qū)，高技術(shù)競爭力因子總分遠高于平均水平，是名副其實的企業(yè)大省，廣東和江蘇最為亮眼，因子得分F值分別是為1.779 2和0.904 3，兩省并駕齊驅(qū)；而浙江的高技術(shù)競爭力水平稍弱于廣東和江蘇，該省的規(guī)模以上企業(yè)數(shù)量雖與粵蘇相差不大，但浙江規(guī)模以上企業(yè)以中小企業(yè)居多，與大中型企業(yè)巨頭的粵蘇兩省相比，企業(yè)規(guī)模效益明顯不足。

天津和河北是我國東部地區(qū)僅有的兩個因子綜合得分為負(fù)值的省份，天津和河北的高技術(shù)制造業(yè)競爭力水平低于全國的一般性水平，并且河北在全國范圍內(nèi)屬于較為落后的省份，北京的高技術(shù)制造業(yè)競爭力僅次于廣東和江蘇，在京津冀協(xié)同發(fā)展中起到明顯的帶動作用，河北和天津在促進京津冀協(xié)同發(fā)展的高技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)出動力不足，見表9。

表9 東部地區(qū)各省份排名情況

從西部地區(qū)來看，各省份之間的競爭力水平差異明顯，但技術(shù)創(chuàng)新因子普遍較低，陜西和寧夏處于我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力平均水平，全國排名前10，在西部地區(qū)起到良好的引領(lǐng)作用。近年來，西部地區(qū)發(fā)布利好政策積極引進先進技術(shù)和各類人才，雖然目前西部地區(qū)的平均排名為17.6，在全國27個省份中處于較低水平，但發(fā)展速度較快。以甘肅省為例，在鋼鐵、石化、煙草、酒業(yè)、鋁業(yè)及芯片等多全面發(fā)展，發(fā)展勢頭穩(wěn)步提升，見表10。

表10 西部地區(qū)各省份排名情況

從中部地區(qū)來看，6個省份高技術(shù)制造業(yè)競爭力水平均略低于全國一般水平，競爭力因子總得分均為負(fù)值，但中部各省份研發(fā)企業(yè)數(shù)更為充分，湖北、安徽和湖南高技術(shù)競爭力水平相近，在全國范圍內(nèi)處于中等水平，三省的協(xié)同發(fā)展，空間集聚效應(yīng)明顯。中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚，在利用好地理優(yōu)勢發(fā)揮交通樞紐作用的同時更要注重利用相關(guān)制造業(yè)的資源優(yōu)勢，這對中部地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要，見表11。

表11 中部地區(qū)各省份排名情況

(三)建立BP-DEMATEL模型

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隱藏層是由輸入層通過輸入層與隱藏層之間的權(quán)重矩陣運算，再代入到激活函數(shù)中得到，輸出層中因變量的模型擬合值是隱藏層通過隱藏層與輸出層之間的權(quán)重矩陣代入到激活函數(shù)中得到，考慮到激活函數(shù)的存在，若激活函數(shù)為線性函數(shù)，理論上來說則直接引用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的兩個權(quán)重矩陣作為DEMATEL模型的影響系數(shù)矩陣最為合適；若激活函數(shù)為非線性函數(shù)，則得出的矩陣需要進行非線性變換來獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層之間較為合適的權(quán)重矩陣。因此，本文通過線性和非線性激活函數(shù)分別進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，考慮到激活函數(shù)的影響，對非線性激活函數(shù)得到的權(quán)重矩陣又分別進行兩種形式的權(quán)重變換。

1.模型一：線性激活函數(shù)

擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從理論上來看，線性激活函數(shù)擬合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)重矩陣對輸入層、隱藏層以及輸出層關(guān)系的描述最為真實，因此首先用線性的激活函數(shù)來擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)重矩陣。

從線性激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的權(quán)重矩陣所構(gòu)造的中心度以及原因度來看(見圖1)，對主營業(yè)務(wù)收入綜合影響程度最顯著的是技術(shù)改造經(jīng)費支出X6以及新產(chǎn)品銷售收入中出口占比X10這兩個結(jié)果型變量，說明技術(shù)引進以及出口是目前我國高技術(shù)制造業(yè)擴大的關(guān)鍵要素；有研發(fā)機構(gòu)的企業(yè)數(shù)占比X2、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出X3、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出X5以及政府資金支持X4這四個變量是明顯的原因型變量，其中研發(fā)機構(gòu)的企業(yè)數(shù)影響效益最為突出。從目前我國高技術(shù)制造業(yè)的發(fā)展來看，我國創(chuàng)新能力明顯提升，企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新重視程度提升，逐漸減弱了對政府資金支持的高度依賴；有效發(fā)明的專利數(shù)X11也屬于原因型變量，但其發(fā)揮的效果明顯不如政府和企業(yè)投入，所以高技術(shù)專利知識成果轉(zhuǎn)化資本的能力還需要進一步拓展。

圖1 高技術(shù)之制造業(yè)競爭力原因—結(jié)果(模型一)

該模型在理論上合適，與當(dāng)下發(fā)展形勢相契合，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果誤差較大，絕對誤差為20.867 22?？紤]到經(jīng)濟變量之間的實際關(guān)系往往是非線性的，尤其是存在于多變量的指標(biāo)體系中，因此使用非線性的激活函數(shù)嘗試進行擬合。

2.模型二：非線性的激活函數(shù)

非線性激活函數(shù)的模型如下：

非線性激活函數(shù)模式下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，誤差為13.302 35，擬合效果較好，有效降低了線性模式下的誤差。從非線性激活函數(shù)(隱藏層的激活函數(shù)為tansig，輸出層的激活函數(shù)為purelin)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的權(quán)重矩陣所構(gòu)造的中心度以及原因度來看(見圖2)，知識密集系數(shù)X7、有效發(fā)明專利數(shù)X11、新產(chǎn)品銷售收入中出口占比X10以及技術(shù)改造經(jīng)費支出X6屬于原因型變量，在高技術(shù)制造業(yè)中出口以及專利的開發(fā)顯現(xiàn)出明顯優(yōu)勢；政府資金支持X4是對主營業(yè)務(wù)收入影響最為明顯的結(jié)果型變量，但政府資金支持在經(jīng)濟學(xué)家看來，往往屬于外生性變量，不受其他指標(biāo)的影響，只會對其他變量產(chǎn)生影響，理論上應(yīng)屬于原因變量，所以該模型擬合度還需改進。并且，將非線性激活函數(shù)構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得出的權(quán)重矩陣直接作為DEMATEL模型的權(quán)重矩陣忽略了非線性激活過程的影響，缺乏現(xiàn)實的理論支撐，因此，在確定DEMATEL模型的權(quán)重矩陣時將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的兩個矩陣進行非線性變換。

圖2 我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力原因—結(jié)果(模型二)

3.模型三：非線性激活函數(shù)情況下權(quán)重變換新形式1

將非線性激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所得的權(quán)重矩陣進行第一種形式的權(quán)重變換：

從中心度來看(見圖3)，政府資金支持X4是對高技術(shù)制造業(yè)主營業(yè)務(wù)收入綜合影響最為顯著的結(jié)果型變量，并不滿足政府資金投入是外生性變量的經(jīng)濟假設(shè)，說明模型構(gòu)造效果并不好，但該模型仍然顯示出了有效發(fā)明專利數(shù)X11、R&D經(jīng)費的內(nèi)部支出X3以及知識密集系數(shù)X7這三個變量對競爭力水平發(fā)揮的決定性作用，因此對該模型的權(quán)重矩陣進行另一種非線性變換。

圖3 我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力原因—結(jié)果(模型三)

4.模型四：非線性激活函數(shù)情況下權(quán)重變換新形式2

將非線性激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所得的權(quán)重矩陣進行第二種形式的權(quán)重變換：

圖4 我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力原因—結(jié)果(模型四)

由圖4可以看出，有效發(fā)明專利數(shù)X11是對我國高技術(shù)制造業(yè)主營業(yè)務(wù)收入綜合影響程度最大的一個，有效發(fā)明專利數(shù)在高技術(shù)制造業(yè)競爭力提升方面顯示出強大活力，當(dāng)下有效發(fā)明專利是反映創(chuàng)新能力的重要成果，專利發(fā)明和有效應(yīng)用是高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展著重關(guān)注的方面；政府資金支持X4在該模型中是發(fā)揮效果不明顯的原因型變量，符合當(dāng)前我國高技術(shù)制造業(yè)正逐漸從資金依賴型向創(chuàng)新依賴型轉(zhuǎn)化的現(xiàn)狀；新增固定資產(chǎn)投資X9和新產(chǎn)品銷售收入中出口占比X10是顯著的原因型變量，說明投資能有效拉動高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展規(guī)模以及產(chǎn)出規(guī)模的擴大，出口大大提升了高技術(shù)制造業(yè)的創(chuàng)造能力及創(chuàng)造效益。X1有R&D活動的企業(yè)數(shù)占比、X2有研發(fā)機構(gòu)的企業(yè)數(shù)占比和X7知識密集系數(shù)是綜合影響程度較高的結(jié)果型變量，提升高技術(shù)制造業(yè)競爭力需注重企業(yè)規(guī)模以及知識、技術(shù)密集程度，在技術(shù)引進時要注重對企業(yè)的培育，為高端技術(shù)發(fā)揮作用打下良好基礎(chǔ)。

四、主要研究結(jié)論及建議

(一)主要研究結(jié)論

1.各區(qū)域之間以及區(qū)域內(nèi)部發(fā)展不均衡，差異明顯

我國高技術(shù)制造業(yè)競爭力在全國范圍內(nèi)以及區(qū)域內(nèi)部存在明顯差異，東北部地區(qū)作為老牌工業(yè)基地，還未跟上全國高技術(shù)制造業(yè)快速發(fā)展的步伐，出口以及研發(fā)機構(gòu)數(shù)目少是主要的問題；東部地區(qū)引領(lǐng)全國高技術(shù)制造業(yè)的快速發(fā)展，但是河北省發(fā)展動力不足，明顯低于全國一般性水平，其與東部地區(qū)其他省份之間形成發(fā)展梯度差異，在一定程度上阻礙了京津冀的協(xié)同發(fā)展進程；中部地區(qū)發(fā)展較為緩慢，但是有研發(fā)機構(gòu)的企業(yè)數(shù)目優(yōu)勢突出，創(chuàng)新投入以及投資方面還需加強；西部地區(qū)人才的引進工作更為顯著，技術(shù)密集性因子高于全國一般性水平，憑借技術(shù)密集型因子帶動總體綜合競爭力的提升，但在技術(shù)創(chuàng)新投入以及出口方面并沒有顯示出充足動力。

2.我國高技術(shù)制造業(yè)企業(yè)規(guī)模效益整體偏低

模型顯示，我國高技術(shù)制造業(yè)中有R&D活動的企業(yè)數(shù)占比以及有研發(fā)機構(gòu)的企業(yè)數(shù)占比是影響高技術(shù)制造業(yè)的最為重要的結(jié)果型變量，東部地區(qū)高技術(shù)制造企業(yè)規(guī)模最大，產(chǎn)業(yè)集群發(fā)揮了較強的正向溢出效益；但西部以及東北部省份的有研發(fā)機構(gòu)或R&D活動的企業(yè)數(shù)量和規(guī)模遠不如東部地區(qū)，中部省份的企業(yè)效益處于全國一般水平，除東部地區(qū)以外，其余省份在高技術(shù)制造業(yè)中的大中型技術(shù)密集型企業(yè)屈指可數(shù)，企業(yè)規(guī)模效益在全國范圍內(nèi)嚴(yán)重不協(xié)調(diào)，導(dǎo)致企業(yè)規(guī)模效益整體偏低。

3.我國高技術(shù)制造業(yè)“走出去”還未跟上“引進來”的步伐

西部地區(qū)雖然經(jīng)濟發(fā)展相對落后，但憑借其技術(shù)以及人才的引進，技術(shù)密集因子表現(xiàn)出強大的動力，帶動了綜合競爭力的整體提升；模型顯示，企業(yè)銷售收入中出口占比是影響高技術(shù)制造業(yè)競爭力的重要原因型變量，并且高技術(shù)制造業(yè)具有技術(shù)密集型為導(dǎo)向的特性，加強與國外先進技術(shù)的交流勢在必行；除東部地區(qū)以外，東北部、中部和西部三個地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的國際競爭力水平均低于全國平均水平，說明我國高技術(shù)制造業(yè)在引進先進技術(shù)以及投資方面力度較大，但出口效益并沒有發(fā)揮應(yīng)有的效果，出口競爭力亟需提升。

4.高技術(shù)專利成果轉(zhuǎn)化在高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展中的作用凸顯

利用BP-DEMATEL模型對我國高技術(shù)制造業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的影響因素進行原因及結(jié)果型分類后發(fā)現(xiàn)，有效發(fā)明專利數(shù)對主營業(yè)務(wù)收入的提升最為顯著，是非常重要的原因型變量，高技術(shù)專利知識成果轉(zhuǎn)化是擁有較大潛力的活力因素；政府資金投入逐漸演化成為非主導(dǎo)因素，說明我國高技術(shù)制造業(yè)正逐步從資金依賴型向創(chuàng)新依賴型轉(zhuǎn)化，逐步從制造業(yè)大國向制造業(yè)強國轉(zhuǎn)化。

(二)建議

1.科學(xué)規(guī)劃全國高技術(shù)制造業(yè)布局，創(chuàng)新是核心

我國高技術(shù)制造業(yè)在區(qū)域間發(fā)展不均衡、區(qū)域內(nèi)部發(fā)展不均衡都不利于我國高技術(shù)制造業(yè)的整體提升，西部、中部和東北部地區(qū)應(yīng)制定差異化戰(zhàn)略，西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力、中部地區(qū)的技術(shù)密集程度和東北部地區(qū)研發(fā)企業(yè)數(shù)量以及規(guī)模是區(qū)域各自的短板，須重點改善；要不斷掌握創(chuàng)新的核心技術(shù)，除了引進國外先進技術(shù)進行消化、吸收、學(xué)習(xí)之外，還應(yīng)主動培養(yǎng)創(chuàng)新型人才，近年來國家成立的高新技術(shù)開發(fā)區(qū)以及自貿(mào)區(qū)為人才培養(yǎng)提供了較為集中的環(huán)境。此外，逐漸加大對基礎(chǔ)創(chuàng)新課程以及創(chuàng)新能力的專業(yè)性培訓(xùn)，加大人財物的投入，在人才這個源頭上下功夫，在能夠落實的創(chuàng)新項目上下功夫，建立自主創(chuàng)新的社會風(fēng)險共擔(dān)機制，為創(chuàng)新產(chǎn)出創(chuàng)造更便利的條件，同時在高校投入更多的科研項目資金，為創(chuàng)新培養(yǎng)更多的后備軍。

2.各省應(yīng)注重企業(yè)規(guī)模和技術(shù)密集特性的共同發(fā)展

以廣東省高技術(shù)制造業(yè)的高速發(fā)展為指引，借鑒西部地區(qū)大力引進高技術(shù)制造業(yè)先進技術(shù)經(jīng)驗，各省應(yīng)主動挖掘高技術(shù)制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?，主動扶持具有發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)，加大資金投入，結(jié)合省份特點協(xié)調(diào)好企業(yè)規(guī)模和企業(yè)技術(shù)引進質(zhì)量，在擴大企業(yè)規(guī)模的同時，增大高技術(shù)研發(fā)企業(yè)數(shù)量，帶動中小企業(yè)共同發(fā)展，逐步在省內(nèi)或周圍省市形成規(guī)模效益，形成連帶效應(yīng)，擴大高技術(shù)制造業(yè)產(chǎn)出的出口比例；逐步使生產(chǎn)流程先進化、智能化，提高勞動生產(chǎn)率，提升供給側(cè)的產(chǎn)品質(zhì)量，發(fā)揮出帶動國內(nèi)大循環(huán)的效能。

3.提升高技術(shù)制造業(yè)出口效益，培養(yǎng)出口型企業(yè)

出口是拉動經(jīng)濟增長的“三駕馬車”之一，出口能力弱說明我國高技術(shù)制造業(yè)核心競爭力對國家其他中間要素投入的依賴性較強，還未形成強大的技術(shù)獨立性，這對我國高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展不利，因此各地區(qū)除了加強龍頭企業(yè)的出口規(guī)模，還要注重新型出口型企業(yè)的培育，以出口目標(biāo)為導(dǎo)向完善我國企業(yè)類型，發(fā)揮產(chǎn)品出口效益，用出口帶動我國高技術(shù)制造業(yè)綜合競爭力的提升，不斷向國際產(chǎn)業(yè)鏈的高附加值部分邁進。

4.落實專利產(chǎn)品相關(guān)政策，促進高技術(shù)專利成果轉(zhuǎn)化

各省份高技術(shù)制造業(yè)企業(yè)應(yīng)逐漸加強知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)新意識，從企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略出發(fā)，將知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)新擺在企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵位置，為高技術(shù)知識專利建立完善的保護體系，充足的知識產(chǎn)權(quán)和專利儲備才能為創(chuàng)新注入源源不斷的動力；國家應(yīng)完善高技術(shù)知識產(chǎn)權(quán)和知識專利的價值評價體系，使知識產(chǎn)權(quán)資源能夠有效與資本市場對接，促使高價值專利向高技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，充分發(fā)揮高技術(shù)知識產(chǎn)權(quán)對高技術(shù)制造業(yè)競爭力提升的關(guān)鍵作用。