张玉雯, 王 利
（1.兰州财经大学国际经济与贸易学院, 甘肃 兰州 730000；
2.兰州财经大学统计学院, 甘肃 兰州 730000）
科教产城是一体, 创新驱动为首位。创新系科技进步与经济发展核心力量, 其既是保持竞争力的原动力, 也是推动区域竞争优势的决定性因素。美国竞争战略学家迈克尔·波特在《国家竞争优势》中首次提出创新驱动这一概念；
经过近20年发展, 辜胜阻等（2018）[1］提出要以更加开放的姿态主动融入全球科技创新网络, 构建产学研用一体化技术创新体系, 以说明创新之关键地位。
当今世界正经历百年未有之大变革, 各地区要想弯道超车, 创新是保障地区经济持续增长不可或缺的要素, 而有效提升区域创新能力的首要环节是对区域创新能力现状水平进行科学评价。因此, 区域创新体系理论及实践研究成为当前学术界和各国政府共同关注的热点和焦点问题。就目前国内针对区域创新体系的构建来看, 各学者研究主要体现在指标选取和评价方法两方面。
在指标选取方面, 吴蜜（2019）[2］从技术创新投入、技术创新产出、环境创新和制度创新四个方面构建经济特区区域创新能力评价指标体系, 有助于分析经济特区创新能力发展不平衡的阻碍因素, 从而解决经济特区提升创新能力的瓶颈；
张爱华（2017）[3］从创新环境、创新投入和创新产出三个维度构建出区域创新能力的理论评价指标体系, 对湖北省的创新能力进行评价, 清晰且真实地反映出湖北创新能力；
朱梦菲等（2020）[4］构建了以学术新思想、科学新发现、技术新发明、产业新方向为一级指标的区域创新评价指标体系, 为国内最早对区域创新策源能力进行评价的尝试之一；
孙枭坤（2012）[5］提出以科技创新基础能力、投入能力、产出能力、科技自主创新能力和科技创新效益能力为一级指标度量区域科技创新指标体系, 基于评价结果探寻提升合肥市区域科技创新能力的有效路径。
在评价方法方面, 张佳宁（2022）[6］构建甘肃省科研院所创新能力的评价指标体系, 并采用变异系数确定指标权重, 综合分析甘肃省科研院所的创新能力；
陶小龙（2021）[7］运用层次分析法, 对区域高质量创新评价指标体系进行赋权, 以测度评价区域高质量创新, 为企业和区域高质量创新提供了评价依据；
李姣（2019）[8］结合聚类分析、因子分析和主成分分析方法来计算影响区域创新能力的7 个主要指标, 得出我国31 个省市在2017年的区域创新能力综合得分, 并进行排序；
汪欢欢（2019）[9］运用K-均值聚类分析和贝叶斯判别方法对区域创新极培育能力进行定量分析, 对区域创新极培育的研究具有一定指导意义。
综上所述, 目前学术界关于区域创新能力评价指标体系研究已经取得了一定成果和基础, 但针对不同区域, 指标选取没有统一性, 且采用方法不够具有普适性。因此本论述结合甘肃省自身特色, 具体选用与甘肃省区域创新能力密切相关的18个指标, 并结合熵权法和变异系数法, 以避免研究的片面性, 聚焦构建一套适用于甘肃省创新能力评价指标体系。
1.1 指标体系的构建
基于创新驱动塑造发展新优势战略大背景下, 研究甘肃省区域创新能力, 依据相关文件精神, 遵循指标选取原则, 借鉴相关学者研究, 从创新实力、创新效率以及创新潜力三个方面构建了包括R&D人员、R&D经费、R&D 课题、专利技术成果、科学研究成果等7 个方案层, 并对应建立18个指标层的区域创新能力评价指标体系。
1.2 评价方法
本论述在借鉴诸多学者研究的评价指标基础上, 尝试用熵权法进行分析, 并以此来确定权重, 最后并对指标水平进行打分, 针对近10年的数据进行排序得出结论。与此同时, 本论述也综合使用变异系数法来进行考量, 避免评价方法的片面性。
1.2.1 熵权法计算权重
熵权法的计算思路大致相同, 但不同的计算步骤, 得出的结果也各有差异, 结合不同学者的计算方法, 并考虑本论述指标的应用, 具体计算权重方法步骤如下：
（1）构造初始矩阵。其中n=18, m=10, 基于二者构造的初始矩阵为：
其中,xij为第i个时间段的第j个指标的数值。
（2）数据标准化。本论述采用极大极小标准化方法, 计算公式如下：
（3）计算指标层熵值：
（4）计算差异性系数：
（5）计算指标层权重：
1.2.2 变异系数法计算权重
变异系数法是一种客观赋权的方法, 其通过计算各评价指标中收集到的数据而得到, 通过计算得到指标的权重。
（1）各评价指标采用变异系数法获取赋权的计算公式：
其中,σj是第j个指标的标准差是第j个指标的均值。
（2）计算指标层权重：
1.2.3 排序计算得分
在利用熵权法和变异系数法计算得到指标层权重之后, 通过加权平均法得到新的指标层权重后, 即得到方案层权重, 对应计算得到准则层权重, 并根据权重得分对不同年份的指标体系进行打分, 为进一步分析做准备。
2.1 数据来源
为验证上述指标选取与权重评价方法对建立区域创新能力评价指标的可行性, 结合国内多位作者的研究, 以甘肃省不同年份的数据构建评价指标体系进行验证。为确保分析的有效性, 本研究选取样本时间为2011～2020年。文中相关数据主要来源于2012～2021年《甘肃省统计年鉴》或《甘肃发展年鉴》, 具体分析如下。
2.2 评价指标建立
本论述基于甘肃省不同年份数据进行实证分析, 在指标选取过程中充分考虑了数据来源的一致性以及指标的非多重共线性和解释性, 并以大多数学者的指标为参考, 选取区域创新能力评价指标体系作为目标层, 以创新实力、创新效率以及创新潜力3个层次作为准则层, 并将准则层进一步细分为7个方案层, 其下对应建立18个指标层, 建立指标体系见表1所列。
表1 评价指标体系
2.3 指标权重结果与分析
2.3.1 熵权法计算指标权重
根据上述指标体系建立的思路进行求解, 结果整理见表2所列。
表2 甘肃省区域创新能力评价指标体系权重表
表2显示, 准则层对应的三个维度得到的权重分别为0.5430、0.2080、0.2490；
其中, 熵权法赋予创新效率、创新潜力的权重较小, 其原因可能是由于各指标间差异较小；
创新实力得到的权重最大；
从指标层可以看出, 奖励项目数相比其他17个指标得到的权重最大, 追根溯源我们从原始数据得到数据之间差异很小, 从2011～2020 年10 年间发表科技论文篇数和出版科技著作种类基本没有较大变动, 也符合实际情况。
2.3.2 变异系数法计算指标权重
通过变异系数法计算公式, 得到数据见表3所列。
表3 采用变异系数法得到各指标的权重
从表3中可以看出3个准则层通过变异系数法赋予权重, 根据权重系数的不同, 显而易见, 创新实力是驱动甘肃省区域创新发展的核心要素, 其对甘肃省区域创新能力的贡献最高, 高达0.4496；
其次是创新效率, 最后是创新潜力, 这后两项权重系数相当, 且都低于创新实力, 这并不是说明这两项不重要, 而是客观反映甘肃省创新能力的难点和堵点, 需要成为突破短板的主要方面。
2.3.3 加权法计算指标权重
通过观察熵权法和变异系数法得到各指标的权重, 发现3个维度的贡献度不同。在熵权法和变异系数法中, 创新实力都是主要贡献者。但在熵权法中, 创新潜力的贡献力度大于创新效率, 而在变异系数法中, 创新效率的贡献力度则大于创新潜力。因此, 为权衡两种方法, 将两种方法得到各指标的权重进行平均得到新的指标权重, 从而得到数据见表4所列。
表4即为权衡两种方法得到新的权重。显而易见, 创新实力仍然是甘肃省创新驱动发展的核心要义, 其次是创新潜力, 最后是创新效率, 这与熵权法得到的结果一致。但是不管怎样, 甘肃省政府都应该更加关注创新效率和创新潜力, 以期打破创新短板, 实现更大飞跃。
表4 加权法计算指标权重
2.4 甘肃省区域创新能力指标体系结果分析
在上述对不同维度的指标赋权之后, 综合两种方法, 针对甘肃省2011～2020 年区域创新能力进行综合分析, 对结果进行处理得到表5数据：
2.4.1 综合水平分析
根据上述公式得到区域创新能力综合评价得分见表5所列。
表5 2011～2020年甘肃省区域创新能力综合评价得分
从纵向来看, 2011～2020 年甘肃省区域创新能力总体水平呈波动增加, 增长幅度也较为明显。从2011年0.0964 增长到2020 年0.5088, 增长了约5.28 倍。具体分析来看, 2011～2016 年持续上升, 到2017 年略有下降, 之后增长幅度逐渐变大；
其中2012～2013年增长幅度最大, 2017～2018 年增长幅度最小。2018 年作为甘肃省全省深入实施创新驱动发展战略, 各项指标含义也发生一些微调, 对于有些数据在规划中或多或少发生了增加或者减小, 导致2018年数据微小下降, 之后逐渐增加。综合评价得分整体上呈现由快速增长到平稳增长的过程, 2020 年综合得分达到最大。由此可见区域创新能力总体发展趋势良好, 效果显著, 但渐入瓶颈期。上述取得的显著成果主要得益于甘肃省政府的“真落实”。近年来, 甘肃省深入实施创新驱动发展战略, 大力推进创新型甘肃建设, 科技创新能力逐步增强。另一方面, 从区域创新能力体系的三个方面来看, 截至2020年底, 综合评分最高的是创新实力（0.1814）, 其次为创新潜力, 为0.1726, 最后为创新效率（0.1548）, 综合评分最低。综上分析, 甘肃省区域创新能力驱动发展虽然取得了显著成效, 但三个维度的发展水平仍有一定差异, 耦合性不高。
从横向来看, 区域创新能力的五个维度发展水平也各不相同。2011年三个维度发展水平得分为0.0407、0.0027、0.053, 发展水平最低为创新效率；
之后各维度水平逐年增加, 2014～2015年发生变化, 创新效率这个维度水平得分出现大幅上升, 成为三个维度中发展水平最高的。创新能力从2016～2017 年得分有所下降, 到2018 年随着甘肃省政府深入实施创新驱动发展战略, 创新实力逐渐增加, 于2020年成为三个维度中水平最高的；
同样, 创新潜力有效指标在2015～2017 年得分有所减少, 但2018年大幅增加, 总体来说三个维度的发展水平呈波动增加。
2.4.2 结构特征分析
通过表5分析得到2011～2020年甘肃省创新能力发展水平趋势图, 如图1所示。
图1 2011～2020年甘肃省创新能力发展水平趋势图
由图1 也可以得到, 创新实力评分整体较高, 但该维度指标得分呈现多次起伏波动的情况, 一方面源于数据指标的选取问题, 但另一方面也与政府对区域创新能力的重视程度有关, 表明甘肃省在创新实力方面需要进一步稳固在R&D人员、R&D经费以及R&D课题上的投入。其余两维指标更为波动, 但总体呈现利好趋势, 证明政府一开始对创新效率和创新潜力的重视程度受到外部影响, 但随着深入创新发展驱动, 渐渐加强对这两个维度的关注。下面从区域创新能力的三个方面一一分析, 得出相应结论。
从创新实力维度看, 甘肃省的创新实力发展水平趋势线起伏不定, 指标得分由2011年0.0407到2012年0.0813, 之后下降至2013 年0.0696, 随后从2014 年的0.0840 增加到2016 年的0.1009, 之后又降低到2017 年的0.0899, 最后直线增加到2020 年的0.1814。分析下降年份原始数据可知, 2013年应用研究支出、登记成果数、奖励项目数以及已应用项目数指数降低, 2017 年R&D 人员折合全时当量、基础研究支出、试验发展支出、R&D项目（课题）人员折合全时当量、登记成果数、已应用项目数均有所降低, 从而导致综合评分在2017 年下降。但之后数据逐渐提升, 说明甘肃省深入创新驱动发展起到了重要的作用。到2020 年, 各项指标都有所提高, 特别是试验发展支出达到695 877.9 万元, R&D项目（课题）人员折合全时当量达到24 031.9人·年, 登记成果数达到2 140项, 已应用项目数达到1 286项, 创新实力稳步提升。
从创新效率维度看, 创新效率整体起伏较大, 在2016年和2019年出现转折点, 趋势线呈先增后减再增趋势。从2011年的0.0027平稳上升至2016年的0.1554；
随后从2017 年开始下降, 直至2019 年, 最后上升到2020年的0.1548。具体而言, 2017 年出版科技著作大幅下降, 导致创新效率综合评分随之降低；
2020年由于专利申请授权数、有效发明专利数和出版科技著作指标均有所上升, 从而带动创新效率整体上升。单从此项来说, 甘肃省的专利技术成果和科学研究成果总体利好, 但波动较大, 说明创新效率方面虽然取得了长足进步, 但发展之间仍存在短板, 有待进一步加强。
最后从创新潜力来看, 呈现波动减增趋势, 且其波动幅度最大。具体来说, 创新潜力在2012 年有些许下降, 之后从2013 年的0.0723 增长到2015 年的0.1491, 增幅接近一倍, 随后2017年、2018年大幅下降, 最后增加到2020年的0.1726。追踪溯源, 2012年和2017年发展水平的下降源于FDI 和对外承包工程金额指标的降低, 这从侧面说明对外开放程度一定程度限制了甘肃省创新潜力的发展水平。但随着“一带一路”倡议的深入实施, 甘肃省开放程度加大, 2020 年的FDI 高达8875万美元, 对外承包工程金额高达4.9亿美元。
本论述通过构建甘肃省区域创新能力指标体系, 以2011～2020 年数据为研究对象, 利用熵权法与变异系数法相结合对指标体系水平进行客观评价, 同时也对指标体系的三个维度进行了得分计算, 主要得出以下基本结论。
3.1 加强政府的引导作用
深入区域创新驱动发展的主力军是政府, 政府应发挥集成各方面的创新资源、引导各创新主体技术的创新与突破、提升区域创新能力的作用。一方面, 政府应该支持将创新成果向企事业单位转化, 加快技术转移与成果转化, 加大创新投入产出比, 以提高甘肃省创新效率低的现状；
另一方面, 政府应该鼓励并引导与各高校以及科研机构之间的合作, 实现资源共享, 集聚创新元素, 推动各高校以及科研机构之间的协同创新, 从而提高创新潜力发展水平。
3.2 加大科研投入
科研投入是区域创新驱动发展的前提。首先从经费方面, 要引入多元化的科研经费投入, 加速甘肃省科技进步、社会发展以及经济增长, 从各个方面突破以刺激甘肃省创新发展；
其次从课题方面, 各级政府可以与高校以及科研院所建立技术联动, 引导各个科研机构间进行积极有效沟通, 通过公平透明、互惠互利的分配机制, 加之现阶段较为流行的“产学研”一体化模式, 来提升甘肃省创新驱动发展能力；
最后从人才方面, 要加强创新型人才培养, 培养逻辑思维能力的同时, 要注重科学与人文的双重培养, 通过科学合理的人才吸引制度来稳固高质量的创新型人才的保有率。
3.3 扩大对外开放程度
对外开放大大提高了区域的可创新性, 其程度决定区域创新能力的高度。具体而言, 对外开放程度的高低将体现在创新成果的多元化程度, 区域越开放, 创新成果越多元化, 因此, 对外开放程度将大大提升创新潜力的发展水平。当然在扩大对外开放程度时, 要注意创新主体之间的密切交流, 建立科学合理的创新驱动发展机制, 实现创新资源的高效配置。因此, 在西部大开发与“一带一路”倡议的大背景下, 甘肃省可以借鉴陕西, 抓住“向西看”的机遇, 可持续扩大对外开放进程。
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