摘要：为全面了解区域科技人力资源对高技术产业竞争力的影响，基于2006-2016年我国区域科技人力资源和高技术产业发展的数据，综合应用统计分析、内容分析和因子分析等方法，构建区域科技人力资源对高技术产业竞争力影响的模型和指标体系，以期为高技术产业竞争力的提升提供相关的理论依据。
近年来，我国高技术产业发展迅猛。2016年，我国高技术产业增加值占GDP比为5.08%，首次突破5%，位居世界第一。高技术产业作为考量国家或地区的经济水平实力与对外竞争的重要因素，其发展已然成为我国实施创新驱动发展战略的重要任务之一。高技术产业是人才、知识、技术高度密集的产业，科技人力资源作为发展高技术产业的核心要素，已经超越物质资本成为最具价值、最为稀缺的资源，是提升高技术产业竞争力的根本所在。我国是世界第一科技人力资源大国，但是由于我国经济发展水平和科技实力地区差异显著，我国的科技人力资源区域分布差异较大。部分省市虽然科技人力资源禀赋水平较高，但其高技术产业竞争力在全国排名却并不靠前。这类省市高技术产业要素市场发展滞后，产业内主体自主创新能力不足，缺乏有效的管理体制，直接造成了高技术产业发展中的资源浪费。如何根据区域现有的科技人力资源禀赋情况来推进高技术产业的发展，提升自主创新能力成为了企业乃至政府部门着力解决的问题。因此，研究区域科技人力资源对区域高技术产业竞争力的影响，使科技人力资源优势转化为创新优势、产业优势和经济优势，增强区域高技术产业竞争力显得尤为重要和迫切。
目前，关于科技人力资源研究的内容主要集中在科技人力资源与经济发展的关系、科技人才集聚与产业集聚的关系和科技人力资源的效应等方面；关于高技术产业研究的内容主要集中在创新绩效研究、区域产业竞争力评价研究等方面。而且已有的研究在分析问题的模型或指标体系里通常将产业资源打包降维，难以明确纯粹的区域因素对于产业的影响，并且指标存在主观性较强等问题。因此，本文在已有研究的基础上，综合应用统计分析、内容分析和因子分析等方法，分析我国区域科技人力资源与高技术产业的发展现状，构建了区域科技人力资源对区域高技术产业竞争力影响的模型和指标体系。
一、我国区域科技人力资源与高技术产业发展现状
（一）区域科技人力资源发展现状
1. 区域科技人力资源的总量稳定增加
“科技人力资源（HRST）”是由“科学技术（S&T）”和“人力资源（HR）”两个词合成，是指实际从事或有潜力从事系统科学和技术知识的产生、发展、传播和应用活动的人力资源。作为国家创新体系最重要的资源投入，科技人力资源是一个既有统计学意义又具备政策含义的概念，它首先是作为科学技术指标中的一项指标提出来，是科技资源的重要组成部分，同时也是人力资源的一部分。在实际应用中，出于研究目的的不同与数据获取的原因，使用较多的与科技人力资源相关的概念或指标有“科技人才”“科技工作者”“研究开发人员”等。因涉及与高技术产业相关的科技人力资源，本文中的科技人力资源指的是实际从事科技活动（或科技职业）的劳动力群体，主要有三个统计指标来表示：科技活动人员、专业技术人员和研究与试验发展（R&D）人员。考虑到不同统计年鉴的数据差异性和可得性，本文采用R&D人员的总量与结构以及区域分布对科技人力资源进行分析。
近年，我国R&D人员总数呈稳步增长的态势，从2006年的150.25万人增长到2016年的583.07万人，总量增长了两倍多。按区域来看，以国际上通用的、用于比较科技人力投入的指标——R&D人员全时当量，分析各区域投入到生产活动中的科技人力资源总量，除了东北部，东部、中部、西部地区的R&D人员全时当量都在逐年增长，如图1所示。
从高技术产业的科技人力资源情况看，根据《中国高技术产业统计年鉴》（2007－2017年）的数据显示，我国高技术产业R&D人员总数大幅提升，从2006年的18.90万人到2016年的98.81万人，总量是原来的5倍之多。按区域来看，以指标高技术产业R&D人员折合全时当量分析各区域科技人力资源总量，除了东北部，其余地区都在逐年增长，如图2所示。
2. 区域科技人力资源的绩效产出稳步提升
科技论文作为科研产品的雏形体现出科技发展的可能性，反映了科技人力资源在科学创新方面的绩效产出；专利作为科技成果的存量体现出自主创新的能力，反映了科技人力资源在技术创新方面的绩效产出。
根据《中国科技论文统计结果》（2007－2017年）的数据显示，2006年至2016年我国科技人员发表科技论文数200万篇以上，被引用19335万次以上，论文数量总体呈增长趋势。从区域分布来看，东部的科技人员对2006-2016年间论文的贡献较为显著，其年均贡献量是东北部的6倍之多，如图3所示。
根据国家知识产权局发布的相关数据显示，2006年至2016年我国新增有效专利共计491.2175万件，专利有效数量总体呈增长趋势。从区域分布来看，东部的科技人员对2006-2016年间专利的贡献较为显著，其年均贡献量是其它三个区域的6〜17倍之多，如图4所示。
3. 区域科技人力资源的分布密度与地区经济发展水平相关
关于科技人力资源密度，有些学者是以每万人中从事科技活动人员数来界定的。本文对科技人力资源密度的界定采用类似于衡量人口密度的方法，即科技人力资源密度=科技人力资源总数/区域总面积。地区经济总量能够为区域科技活动的展开、科技成果的转化提供物质基础，因此，地区经济总量水平对于区域科技人力资源流动影响较为明显。经济发达地区在科技人员总量、科研经费内部支出等投入指标上具有优势，这些地区的科技人力资源密度也都较大。例如，经济总量最高的东部的科技人力资源密度明显高于中部、西部、东北部，如图5所示。
（二）高技术产业发展现状
1. 高技术产业发展规模扩大
面对全球高技术产业发展的热潮，我国以推动高技术产业的发展和占领国际市场作为基本目标，力争在21世纪取得最有利的国际竞争地位。根据《中国高技术产业统计年鉴》（2002－2017年）统计数据显示，我国高技术产业工业总产值由2000年的14757.90亿到2016年的212268.80亿，增长了13.4倍，表明我国近20年来高技术产业蓬勃发展的态势。就区域分布而言，在绝对值上，近10年东部大幅领先，且比其余三个区域加总起来的总和还要多，但是，与上一年相比，2016年各区域在高技术产业工业总产值涨幅上，中部、西部、东北部的涨幅相近，均在10%涨幅左右，表明三个区域正在大力追赶，如图6所示。
随着高技术产业规模的扩张，我国各区域的高技术产业竞争力逐渐加强，如图7所示。从时间轴维度看，近10年，我国各区域高技术产业的主营业务收入稳定增长，出口交货值增速总体趋于平缓。从地区分布角度看，东部的高技术产业竞争力最强，中部、西部、东北部逐次降低。
2. 高技术产业地理聚集度高
高技术产业具有非常高的地理区域集中度，如图8所示。2016年，我国东部高技术产业产值在我国高技术产业总产值中的占比达70.33％，是中、西部的4倍以上，甚至是东北部的27倍左右。其中，处于东部的长三角（上海、江苏、浙江）、珠三角（广东）、部分环渤海地区（北京、山东）是主要集中区域，三个地区产值占全国总产值的比重之和高达63.68%。
3. 高技术产业科技创新投入增加
党的十八大提出实施创新驱动发展战略，强调科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置。科技创新为高技术产业的发展提供了支撑要素，因此，各级政府和企业都在加大创新资源的投入。
创新资源的投入以创新人力投入和创新物力投入为主。创新人力投入体现了创新人才的参与和衡量研发人员的投入的力度，可用高技术产业R&D人员折合全时当量、高技术产业R&D人员投入强度（即R&D人员数占从业人员数的比重）等统计指标来表示；创新物力投入展现的是国家或地区在发展产业时期的资金投入力度，能够表明政府或者企业对技术创新重视的态度，可用高技术产业R&D经费投入强度（即R&D投入经费占工业总产值的比重）、高技术产业新产品开发经费支出等统计指标来表示。近十年来，我国各区域在创新人力投入和创新物力投入的情况如表1所示。总体来看，我国高技术产业的创新投入增大、投入强度有所提高，但地区之间差距明显。东部的高技术产业创新投入最多，远高于其它三个区域，呈现出非常强的发展势头，而中部、西部和东北部在人才方面的投入量少，研发投入程度也较低，这是这三个区域高技术产业发展比较落后的主要原因。
（三）区域科技人力资源与高技术产业的协调互动发展
1. 高技术产业R&D人员和R&D经费投入是区域科技活动的组成部分
区域科技人力资源要转化为创新优势、产业优势和经济优势离不开区域经济活动主体，而高技术产业作为区域经济活动主体的构成部件，其竞争力的提升也离不开区域科技人力资源的支持。
通过计算2006－2016年我国各区域高技术产业R&D人员在各自区域R&D人员中的占比，发现高技术产业R&D人员占区域R&D人员的比重总体呈逐年上升态势并趋于稳定（如表2所示），可见各区域一直重视通过科技人员的投入来提升产业竞争力和区域经济实力。
通过计算2006－2016年我国各区域高技术产业R&D经费内部支出在各自区域R&D经费内部支出中的占比，发现高技术产业R&D经费不仅是区域科技活动R&D经费的重要构成，而且各区域高技术产业R&D经费在区域R&D经费的比重逐年提高（如表3所示），表明各区域在重视研发人员投入的同时也十分重视研发经费的跟进。
2. 区域科技人力资源对高技术产业竞争力的贡献表现增强
科技人力资源对区域或行业的贡献主要体现在区域建设或行业发展上获得的显著经济或社会效果，一般表现为行业内产生的新产品和对区域或行业带来的经济增长，即高技术产业的新产品及经济增长更多是由科技人力资源的应用创新驱动的。因此，区域科技人力资源越丰富，区域科技人力资源对于高技术产业竞争力的贡献越大，区域高技术产业竞争力也越强。根据《中国科技人力资源发展研究报告（2018）》中对2001－2014年间全国R&D人员对高技术产业贡献率的测算数据显示，全国R&D人员对高技术产业的平均贡献率在30%以上。然而，观察不同地区，东、中、西、东北部高技术产业的R&D人员贡献率仍然存在差异。东部的优势依然明显，经济发达地区高技术产业的R&D人员贡献率也高。不过，由于我国实行西部大开发、中部崛起等地区经济发展协调战略，地区之间的技术转移和人才流动日趋活跃，使得中西部部分省份的R&D人员发挥了很好的作用，中西部高技术产业的R&D人员贡献率不断提高。因此，随着经济的不断增长，区域科技人力资源对区域高技术产业发展的促进作用将进一步提升。
二、我国区域科技人力资源对高技术产业竞争力影响的模型
本文借鉴国内外学者在高技术产业竞争力评价指标方面的现有研究成果，紧紧围绕区域科技人力资源服务于高技术产业发展这一主题，在注重提升区域高技术产业经济效益竞争力的同时，关注区域科技人力资源对高技术产业竞争力的作用机理。为了改进现有高技术产业竞争力分析模型，本文提出了高技术产业发展的初级模型，如图9所示。
初级模型将用于衡量区域高技术产业发展的传统要素分为三类：①区域科技人力资源，即区域内可调动的与高技术产业发展密切相关的科技人力资源；②支持高技术产业发展的，来自于高技术产业内的投入性各类资源；③高技术产业产出类指标。该模型的特点是将区域高技术产业与区域科技人力资源划分开，高技术产业竞争力依旧由投入、产出、绩效三个指标决定。
三、我国区域科技人力资源对高技术产业竞争力影响的指标体系
（一）指标体系构建
1. 指标选取
本文分别提取区域科技人力资源禀赋水平体现要素以及区域高技术产业竞争力的体现要素。为避免因素提取过程中的主观因素较强问题，本文基于内容分析法选取所需的指标。本文以期刊网（知网、万方、Web of Science等）中的期刊文献数据库、论文数据库、会议数据库作为文献选取来源进行跨库检索，选取文献的标准为与本文研究相关性高、文章具有一定的代表性和文章思想较为新颖，并依据三个标准确定关键词“科技人力资源”“高技术产业竞争力”“高技术产业发展”，词间关系为“或者”。然后分别通过跨库高级检索，按索引次数排名选取前100的搜索结果，并按年份排序选取下载次数高于5次的文章，共选取文献200篇。接着通过阅读文献摘要排除重复或无关文献58篇。最后以年鉴中指标名称作为关键词进行指标提取，通过词频分析最终从142篇文献中选取频数为20以上的关键词作为指标。
2. 指标分类
指标选取后，还需结合指标内涵，按照高技术产业竞争力和科技人力资源对指标进行拆分、整理和分类，最终分别得到分析区域高技术产业竞争力指标6个，区域科技人力资源指标11个，如表4所示。
（二）指标体系修正
1. 数据来源与处理
本文选取的数据来源于2007-2017年的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国专利统计年报》《中国科技论文统计结果》等资料，保证数据真实可靠。
鉴于数据的可得性，本文在样本选取过程中使用全国31个省级行政单元（直辖市、自治区，不包括港澳台地区）的相关数据，并将这31个省级行政单元根据国家地域标准划分成四个区域作为样本进行分析。其中，考虑到科技人力资源投入到经济产出存在一定的时滞，故当区域科技人力资源衡量指标、高技术产业科技资源投入指标（R&D经费内部支出金额、R&D人员全时当量、产业内有效发明专利数）为第t年数据时，高技术产业的产出指标（当年价总产值、新产品产值、出口交货值）采用第t+1年数据。针对年鉴数据存在量纲不一致问题，本文采用z-score标准化（zero-mean normalization）模式对所有数据进行了处理。
其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。经过处理后的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。
2. 数据分析过程
（1）信度分析
本文通过SPSS19.0中的Cronbach's Alpha系数对用于描述区域科技人力资源与高技术产业竞争力的指标进行信度分析，判断指标间是否具有较高的内部一致性。检验结果如表5所示。信度测量结果分别为0.898、0.979，符合进一步研究的信度要求，适用于效度分析。
（2）效度分析
本文是在文献基础上由数据出发提取研究问题的潜变量，故采用因子分析法对选取的指标进行效度分析。检验结果如表6和表7所示。区域科技人力资源指标和高技术产业竞争力指标的KMO取值都大于0.6，近似卡方也都很大，相应的显著性概率（Sig.）都小于0.001，为高度显著，因此数据适合因子分析。
3. 数据分析结果
本文首先按照配置方式的不同把区域科技人力资源划分为由市场配置的科技要素和由政府配置的资源要素，体现为科技发展的财政引导力。接着，将由市场配置的区域科技人力资源按照其对科技活动的影响方式，分为潜在影响因素和显性影响因素，并将其命名为科技发展直接动力和外围支撑力。本文还将影响高技术产业竞争力的指标按照该指标对提高高技术产业收益的途径分成：产业规模因子，该指标反映产业规模，即通过规模经济实现产业竞争力提升的因素，通常这类因素能够与产业利润呈线性正相关关系；知识能力因子，反映产业知识储备能力、创造能力，该类指标在产业发展过程中，与产业利润的增加呈非线性正相关关系。具体内容如表8所示。
根据表8内容，修正后的区域科技人力资源及高技术产业竞争力的测度指标要素如表9所示。
区域科技人力资源包含了科技发展外围支撑力、科技发展直接动力和科技发展财政引导力三个公因子。科技发展外围支撑力体现了区域科技人力资源对于科技活动的支撑与贡献水平；科技发展直接动力展现了区域科技人力资源的创新氛围和水平；科技发展财政引导力将政府对区域高技术产业的支持力度直接以资本的形式体现，对区域科技人力资源的发展起到指导与促进作用。这三个因子所含指标内容涵盖了区域科技人力资源中的多个方面，具备了描述区域科技人力资源完备性的要求。由表8和表9分析可知，在区域科技人力资源中，市场配置部分的影响最为凸显。在衡量科技发展外围支撑力观测变量中，知识人才（每十万人在校数）的因子载荷的绝对值最大，即该指标与外部支撑力的关系更为密切，对整体影响的作用最明显；在衡量科技发展直接动力时，区域有效发明专利数更能代表该变量；在衡量科技发展财政引导力时，政府对科教的财政支出更能代表该变量，说明政府对科教的财政支出是促进区域科技人力资源发展的重要措施。
高技术产业竞争力包含了产业规模和知识能力两个公因子。产业规模因子从静态角度描述了产业规模和行业概况，是高技术产业的现行竞争力；从静态角度看，知识能力因子代表了产业知识储备水平，从动态角度看，说明了产业高质量创新的可能性，是高技术产业的可持续竞争力。由表8和表9分析可知，知识能力中的有效发明专利数的因子载荷的绝对值最大，对高技术产业竞争力的影响最为明显，而产业规模中的出口交货值更能代表该变量。
四、结论
本文通过分析高技术产业竞争力与区域科技人力资源的相关性，构建了区域科技人力资源对高技术产业竞争力影响的理论模型，基于内容分析法从相关文献中提取研究科技人力资源和高技术产业竞争力的关键指标，并通过因子分析法对模型的效度进行验证，分别得到影响区域科技人力资源的三个公因子，科技发展外围支撑力、科技发展直接动力和科技发展财政引导力；描述高技术产业竞争力的两个公因子，产业规模和知识能力。由此，构建了区域科技人力资源对高技术产业竞争力影响的指标体系。结合本文分析结果和我国的发展国情，本文认为，国内在统筹区域科技人力资源提升高技术产业竞争力的工作上应以知识人才为核心，按照“政府引导为辅、市场配置为主”的总体思路，以区域内高等院校、科研院所、骨干企业为主体，按照“技术市场搭台、创新联盟引领、重大项目支撑、产业园区承载”的基本方式来展开。在下一步的研究中，还需进行区域科技人力资源对高技术产业竞争力影响的实证分析，并根据分析结果提出具体的措施与建议，为利用区域科技人力资源提升高技术产业竞争力，推动高技术产业发展提供相关理论依据。
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