基于偏好排序的江蘇省創新指數評價方法研究

朱衛未 朱亞琴 淦貴生

摘要：隨著社會的不斷發展，創新成為第一生產力。傳統的創新指數評價指標體系和方法難以適應新環境下創新發展能力的評價。因此，文章結合江蘇省“十二五”規劃階段發展狀況，以江蘇省創新型城市建設評價考核指標體系為理論基礎，構建了江蘇省創新指數評價指標體系。運用偏好排序的DEA模型，從時間和空間的層面探討了江蘇省創新發展現狀。結果表明江蘇省創新能力在國內處于領先水平，但是“十二五”規劃期間江蘇省創新能力并未實現穩定增長，創新指數仍然存在不穩定變化，其中，創新產出指數偏低是影響創新能力的關鍵。

關鍵詞：創新指數；偏好排序；DEA

隨著經濟社會的不斷發展，創新逐步成為經濟增長的新動力。黨的十七大提出“提高自主創新能力，建設創新型國家”是國家發展戰略的核心，強調創新發展的重要性。創新一詞最早是由美籍經濟學家熊彼特提出的，他認為創新的本質是對生產要素或者生產條件進行創新，并將二者有機結合在一起引入生產體系之中。在實際經濟活動過程中，這種創新活動可以是技術性的，也可以是非技術性的。

創新指數作為有效衡量創新發展狀況的標準，逐漸受到國內外廣大學者關注。目前，國外立足不同層面，針對不同對象研究發布了《歐盟創新指數報告》、《國家創新能力的決定因素》、《全球知識競爭力指數》（WKCI）、《硅谷指數》等諸多方法。研究發現，硅谷指數只能夠進行縱向比較，也就是說它只能夠利用自身各年數據進行比較，而其他創新指數既可以進行自身的縱向比較，也可以與其他測評對象進行比較。

近年來，國內創新指數研究也在蓬勃發展。眾多學者針對全國范圍和區域范圍的創新研究陸續發布了《中國省區市創新能力動態趨勢及決定因素》、《中國城市創新能力科學評價指標體系》、《中關村指數》、《杭州創新指數》等。其中，《中國省區市創新能力動態趨勢及決定因素》和《中國城市創新能力科學評價指標體系》可以進行橫向和縱向的雙重比較，而中關村指數和杭州創新指數只能進行縱向比較。

江蘇省作為中國最發達的地區之一，其創新發展方法對其他省份有借鑒意義。本文重點關注江蘇省創新指數評價指標體系的構建，在分析了國內外眾多評價指標體系的基礎之上，結合江蘇省“十二五”規劃階段發展狀況，以江蘇省創新型城市建設評價考核指標體系為理論基礎，構建江蘇省創新指數評價指標體系。選用偏好排序的PR DEA方法，從時間和空間的層面探討江蘇省創新發展的現狀。

一、江蘇省創新指數評價指標體系構建

創新指數評價一個復雜的多種影響因素相互作用的過程，本文在設計江蘇省創新指數評價指標體系時遵循以下原則：首先是實用性原則，創新指數評價指標體系是為了對江蘇省創新發展狀況進行測算提出的，指標的選取應該做到能夠準確反映一段時間創新發展狀況。其次是獨立性原則，選取的指標應該具有較低的相關性，避免指標之間的交叉性。最后是可得性原則，在對創新指數進行定量研究前，數據是否可得是必須考慮的重要因素，數據資料應該盡可能通過相關統計年鑒、年度統計公報。

本文在構建江蘇省創新指數評價指標體系時，結合江蘇省創新型城市考核標準，從創新投入、創新產出和創新環境三個子系統，選擇15個具體指標建立指標體系。

（一）創新投入子系統評價指標的選取

基于已有的創新指數評價指標體系，結合江蘇省創新經濟發展現狀選擇代表創新投入的指標。研究發現R&D;投入和人力資源是創新活動的起點和基礎，因此，本文從政府和企業兩個角度，具體選取了全社會R&D;占GDP的比重、政府研發機構科技經費占總經費的比重、每萬人中R&D; 人員數、大中型企業研發投入占銷售收入的比重和高新技術企業占總企業的比重五個指標作為創新投入的三級指標。

（二）創新產出子系統評價指標的選取

創新產出是創新活動的最終成果，筆者從知識產出和創新績效兩個方面對創新成果進行了歸納，將有形產出歸于知識產出，無形產出歸于創新績效，具體選取高技術產業產值占工業總產值的比重、每億元GDP專利授權數、每萬人口專利授權數、R&D;課題立項數量、萬元GDP綜合能耗和全員勞動生產率六個三級指標。值得注意的是萬元GDP綜合能耗是逆指標，其值越大，對創新能力造成的負面影響越大。

（三）創新環境子系統評價指標的選取

良好的創新環境是創新的重要保障，對促進人才的聚集和激發企業的創新活力影響巨大。本文基于創新載體和創新環境兩個層面，選取企業辦科技機構數、從事科技的人員數、政府投資R&D;總額和每萬人口中受高等教育人數四個三級指標。

綜合前文所述，將本文構建的江蘇省創新指數評價指標進行匯總，如表1所示。

二、PR DEA模型

近年來，主成分分析、聚類分析、AHP方法、模糊綜合評價法等方法被越來越多的應用于測算創新指數上。但這些方法都存在一定的缺陷，主要表現在這些方法在確定評價指標權重時存在主觀性。為了克服這一問題，文章選用基于偏好排序的PR DEA模型，該模型是通過指標數據的自我評價來確定權重，其指標權重的大小不受人為因素的影響，相對傳統的評價方法更具有客觀性。

按照該偏好排序模型對各DMU的創新能力進行評估，會有多個DMU的綜合得分值相同，無法對評價對象進行準確的排序。因此，為了更好的基于不同偏好進行排序，Cook和Kress對原始的模型進行改進，改進后的偏好排序模型為：

Cook和Kress指出，當偏好強度函數d（j，ε）=ε/j！時，模型（2）中的目標函數值最大。本文將使用改進后的偏好排序模型對江蘇省創新能力進行綜合評價。

三、評價與分析

本文在測算江蘇省創新指數時，數據來自于《中國統計年鑒》、《江蘇統計年鑒》以及統計公報。由于統計口徑和統計范圍的變化，部分原始數據存在量綱不同的情況，本文在選取這部分數據時進行了簡單的預處理，確保數據的準確性。

（一）基于時間序列的江蘇省創新指數測算

本部分將萬元GDP綜合能耗按照從小到大排序，其他指標按照從大到小的順序排序，然后運用PR DEA模型對排序結果進行處理，計算“十二五”規劃期間（2011-2015）江蘇省創新指數，使用lingo計算時偏好因子ε=0.01，偏好函數d（j，ε）=ε/j！，計算結果如表2所示。

通過對2011～2015年創新指數的分析發現，近五年來江蘇省創新能力并未真正實現逐年增長，創新指數仍然存在不穩定的變化，產出指數總體水平偏低。

2013年是“十二五”規劃期間創新能力最低的年份，分別從投入指數、產出指數和環境指數來看，2013年投入指數、產出指數和環境指數都明顯低于大多數年份，因此可以認為2013年的創新能力弱于其他年份。2011年江蘇省創新能力整體排名不高，說明“十二五”前原有的投入多、產出少以及環境問題無法在短時間內解決，2011年江蘇省創新發展仍存在投入指數高、產出指數低和環境指數低的問題。2014年和2015年江蘇省創新能力處在上升階段，其中2014年創新能力增長最快，增幅達到6.4%，說明隨著江蘇省創新驅動發展戰略的進一步實施，創新能力得到了大幅提升，并且創新指數有望穩步增長。

總體來看，創新投入、創新產出和創新環境是創新指數三個主要衡量標準。當前階段，江蘇省創新產出水平較低，如何提高創新產出指數是未來創新發展的關鍵。

（二）基于空間分布的創新指數測算

本部分依據建立的創新指標體系，針對2015年中國31個省市進行創新指數的計算。由于統計口徑的變化，構建的指標體系中部分指標數據無法獲取，本文選擇使用相似指標對這部分指標進行替代，使用科學技術支出占總支出的比重代替政府部門R&D;經費占總經費的比重，企業新產品開發項目數替代高新技術企業占總企業的比重，企業R&D;項目數替代R&D;課題立項數量，技術成交額替代高技術產業產值占工業總產值的比重，普通高等院校數替代企業辦科技機構數，新產品開發總額替代政府投資R&D;總額，各省的創新指數如表3所示。

通過對我國31個省市創新指數的分析發現，區域之間創新能力存在較大差距。北京、上海、江蘇、遼寧、安徽和廣東作為創新指數的前六名，其創新能力明顯高于其他省市，在基于偏好排序的效率評估過程中這六個地區創新能力很強，效率值均在0.94以上；廣西、陜西、吉林、云南、黑龍江、重慶、河北、新疆、內蒙古、寧夏和西藏地區創新效率值相對較低，說明這些地區較國內其他省市創新能力相對較差，在創新能力競爭中處于弱勢地位。這與國內創新發展現狀相符合，因此偏好排序的方法是合理的。

四、結論

信息化時代，創新能力逐步成為社會發展的關鍵所在。本文將DEA方法和偏好排序的思想結合起來，研究分析了“十二五”規劃期間江蘇省創新發展現狀。該方法能夠基于偏好強度的思想實現對各區域創新能力的測算。研究發現，江蘇省創新能力在全國31個省市中名列前茅，但是“十二五”規劃期間創新產出指數偏低，影響了創新指數總體水平，因此進一步擴大創新產出成果是未來一段時間的工作重點。

需要進一步研究的一個問題是，偏好排序的DEA方法無法實現對無效決策單元的完全排序，仍存在部分決策單元效率得分相同，可以對該問題進行進一步研究。

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（作者單位：朱衛未、朱亞琴，南京郵電大學管理學院；淦貴生，江蘇永鼎股份有限公司）