副省級城市科技創新能力評價研究

朱國棟 陳媛

摘要：借鑒國內學者對創新型城市建設評價、城市科技創新評價的方法，參照現有的創新型城市建設評價指標體系，構建了副省級城市科技創新能力評價指標體系，采取灰關聯分析方法確定指標權重，選取副省級城市2014年度數據進行實證分析，評價各城市科技創新能力，并針對濟南提出了對策建議。

Abstract： Referring to the evaluation methods of innovative city construction and urban science and technology innovation， and referring to the existing evaluation index system of innovative city construction， this paper constructs the evaluation index system of scientific and technological innovation ability of sub-provincial cities. It adopts the method of grey correlation analysis to determine the index weight， selects the 2014 annual data of sub-provincial cities for empirical analysis， evaluates the scientific and technological innovation ability of each city， and puts forward some countermeasures and suggestions for Ji'nan.

關鍵詞：副省級城市；科技創新能力；灰關聯分析

Key words： sub-provincial cities；science and technology innovation capability；grey correlation analysis

中圖分類號：F299.2 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）12-0039-03

0 引言

國內學者對創新型城市建設評價、城市科技創新評價進行了大量而深入的研究，構建了適用于各自城市的科技創新評價指標體系，探討指標權重的確定方法，并進行了實證研究。例如，趙希男等[1]構建評價指標體系，采用面向層次結構的競優分析方法，對12個副省級城市的科技創新能力進行了分析；倪芝青等[2]構建了中國副省級城市科技競爭力評價指標體系，對我國15個副省級城市2006-2010年科技競爭力的動態變化進行評價研究；彭順昌[3]評價了2013年廈門市科技創新能力在15個副省級城市中的排名情況；李晶慧等[4]采用因子分析法構建了科技創新能力動態及靜態評價模型，對河南省科技創新動態方向及在中部地區所處地位進行了評價；姜文仙[5]構建了廣東省區域科技創新能力評價指標體系，應用灰關聯分析方法評價了2000-2013年廣東省區域科技創新能力。

本文研究對象為除深圳外的14個副省級城市，借鑒國內學者對創新型城市建設評價、城市科技創新評價的方法，參照現有的創新型城市建設評價指標體系，構建副省級城市科技創新能力評價指標體系，采取灰關聯分析方法確定指標權重，選取副省級城市2014年度數據進行實證分析，評價各城市科技創新能力，并針對濟南提出對策建議。

1 評價指標體系構建

本文參考國內外科技創新評價的理論和方法，借鑒其他省市科技創新評價指標體系，考慮指標數據的可得性，本著科學性、系統性的原則，構建了副省級城市科技創新能力評價指標體系，包括3個一級指標，研發經費、創新人員、創新產出，14個二級指標，見表1。

2 數據收集和處理

本文數據均來源于副省級城市統計年鑒以及副省級城市科技局（委），數據年度為2014，見表1。采用“占比法”對原始數據進行標準化處理：以第i項指標第j城市計為aij，建立原始數據矩陣A，即A=（aij）14*14，另以bij=（aij/∑aij）*100建立無量綱化標準矩陣B。表1的數據經標準化處理后作為下文實證分析的基礎。

3 指標權重的確定

本文采用鄧聚龍教授的灰關聯分析法[6]確定指標權重。灰色關聯分析是灰色系統理論中的一種分析方法，通過量化分析尋找系統中各因素間的主要關系，從而找出影響目標值的重要因素。關聯度是指兩個系統或兩個因素間關聯性大小的量度。鄭立峰等[7]介紹了基于灰關聯分析法確定權重的步驟，將其與常見權重確定方法進行了比較。具體地，本文選擇2014年度副省級城市生產總值作為參考序列x0，各二級評價指標2014年度數據作為比較序列x1、x2…x14，將參考數列和比較數列都進行初值法標準化處理，根據公式ξoi=（式中，ξoi為各比較數列與參考數列在各時刻的關聯系數；Δmax為兩級最大差，Δmin為兩級最小差；為各比較數列曲線上的每一個點與參考數列曲線上的每一個點的絕對差值；ρ為分辨系數，取ρ=0.5），計算各比較數列與參考數列在各個時刻的關聯系數，取各比較數列關聯系數的平均值，即為各比較序列相對于參考序列的灰色關聯度，再進行歸一化處理，以此作為各二級評價指標的權重，見表2。

4 副省級城市科技創新能力評價

將副省級城市標準化數據與指標權重進行加權計算，得到各城市的科技創新評價值和一級指標評價值，見表3。由表3可知，杭州市科技創新綜合評價值在14個副省級城市中居首位，評價值為10.86；長春排名最末，評價值為3.15；濟南位列12，評價值為4.47。14個副省級城市根據科技創新綜合評價值排名可以分為四個梯隊，第一梯隊包括杭州、廣州、南京、西安，綜合評價值大于10；第二梯隊包括武漢、成都、寧波，綜合評價值在7-10之間；第三梯隊包括青島、大連、廈門、沈陽，評價值在5-7之間；第四梯隊包括濟南、哈爾濱、長春，評價值小于5。一級指標評價，研發經費投入最多的是杭州，其次是廣州、南京，武漢，哈爾濱、長春明顯處于劣勢；創新人員投入也是杭州居首位，其次是南京、廣州、西安，廈門、寧波、濟南創新人員投入明顯不足；創新產出排名第一的是西安，其次是廣州、武漢、南京，長春排名最末。總體來看，3個一級指標，研發經費投入濟南排名12，創新人員排名14，創新產出排名第10。由此可見，濟南市科技創新能力在副省級城市中處于下游位置，整體科技創新能力較弱，加大科技投入力度、加快自主創新和成果轉化任重道遠。

5 結語和對策建議

針對濟南市科技經費和人員投入不足，整體科技創新能力偏低的情況，借鑒副省級城市的先進經驗，提出對策如下：一是加大地方財政科技投入力度，確保財政科技投入的增幅高于財政經常性收入增幅，同時不斷優化投入結構，加強科技經費管理，提高財政科技資金的使用效率；二是進一步修訂完善創新型城市建設、科技獎勵若干政策，抓好科技稅收優惠政策落實，引導企業加大科技投入，提升企業創新主體地位；三是加強科技金融工作，進一步加大市科技金融風險補償金投入，擴大風險補償金規模，同時加強對資金計劃的審批和使用監督，推動科技與金融多元結合，支持科技型中小企業發展。

參考文獻：

[1]趙希男，褚德海，賈建鋒.我國副省級城市科技創新能力的競優分析[J].中國軟科學，2010（11）：93-102.

[2]倪芝青，林曄，樓菁華.中國副省級城市科技競爭力比較研究[J].中國科技論壇，2012（07）：110-116.

[3]彭順昌.2013年廈門在15個副省級城市中的科技創新力評價[J].廈門科技，2014（02）：12-16.

[4]李晶慧，馮套柱，劉潔.河南省科技創新能力評價研究[J].技術與創新管理，2013（3）：13-17.

[5]姜文仙.廣東省區域科技創新能力評價研究[J].科技管理研究，2016（8）：75-79.

[6]鄧聚龍.灰色系統基本方法[M].華中科技大學出版社，2005：23-35.

[7]鄭立峰，唐見兵.基于灰色關聯分析的系統仿真因素權重確定[J].計算機仿真，2007（9）：76-78.