我國地方創新策源能力的模糊綜合評價研究

張金福，劉 雪

（上海應用技術大學經濟與管理學院，上海 201499）

1 研究背景

進入中國特色社會主義新時代，開拓創新成為引領我國經濟高質量發展、推動社會不斷進步的動力源泉。為加快國家創新體系建設，提升國家自主創新能力，激發全社會創造活力，真正實現創新驅動發展，我國迫切需要積極提升要素與實力雄厚、治理與服務高效、成果與應用范圍廣闊、并在全球創新網絡體系中處于樞紐地位并發揮引擎作用的創新策源能力。在這種背景下，基礎條件好、具備較好科技創新能力的地區更是把創新策源能力作為地方未來發展的主攻方向和重點任務，如上海市在2018 年6 月中共上海十一屆市委四次全會上就提出，將“推進國際科技創新中心策源能力取得新突破”作為上海建設具有全球影響力的科創中心的未來主攻方向和重點任務。創新策源能力理論建設就成為學術界研究的重大課題。

創新策源能力是一個國家或區域所擁有的能推動科技創新的一種綜合能力，包括制度改革與創新、人才培養與建設、創新生態環境優化與科技布局建設等四個要素，能催生創新主體產生卓有成效的學術、技術和產業創新成就，由此顛覆舊理念，開辟新路徑，引領新風尚，影響其他創新主體調整需求導向，改變戰略定位，激發創新潛力和經濟社會活力。它是一個國家或區域所具備的科技創新核心競爭力，是創新輻射力與影響力之源。

黨和國家領導人十分重視創新策源能力建設。2018 年11 月，習近平總書記對上海明確提出“在增強創新策源能力上下功夫”的工作要求。作為“排頭兵”和“先行者”，上海在提升創新策源能力方面必須有新作為，為全國做出表率。總書記的要求受到上海和其他各省市的貫徹實施，并引起了學術界的研究響應。不過，目前關于科技創新能力的研究，大多數文獻還停留于從創新策源能力的內涵和路徑上進行解讀，例如申言［1］認為基礎研究決定科技實力，增強創新策源能力的關鍵是成果轉化效率的提高；陳超［2］指出創新策源能力建設包括學術創新、技術創新和產業創新，盡管主體不同，但本質都是高端創新型人才的集聚與培育；杜德斌［3］認為上海本土化的創新引擎企業突破性的高端創新成果較為缺乏，創新創業環境仍需優化。但從分析創新策源能力的構成要素，構建創新策源能力評價指標體系，正確評價創新策源能力現狀和發展水平的研究尚且沒有。在建設具有全球影響力的科創中心的背景下，圍繞城市核心功能，聚焦關鍵重點，集聚科技創新資源，協同優質創新要素，集中創新活動，強化科技創新策源功能，努力成為科學規律發現、技術發明創造、創新產業開拓、創新理念實踐的重要策源地，對我國各個省市來說，具有深遠的現實意義和決策咨詢價值。因此，建立一套完善、科學、具有實操價值的評價指標體系，構建創新策源能力評價模型，是十分必要和有意義的。

本研究從創新策源能力的概念內涵出發，并以創新策源能力的概念內涵為切入點，將創新策源能力分解為層次清晰、邏輯聯系緊密、可測度的四個要素：制度改革與創新、人才培養與建設、創新生態環境優化和科技創新布局，然后基于層次分析法與粒子群優化算法，構建創新策源能力評價指標體系，并利用模糊綜合評價法實證研究測度了我國31個省市的創新策源能力，最后分析創新策源能力的發展影響因素和提升策略。

2 研究方法

2.1 層次分析法

構建指標體系的方法有很多，學者們經常運用的主要包括主成分分析法［4］、熵值法［5］、層次分析法以及德爾菲法等，層次分析法(Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP)在系統工程學的應用理論中是一種多目標、多準則的系統分析決策方法［6］，在變量較多、結構復雜且不確定性因素作用較強的復雜系統中，它能夠將其中的各因素劃分成為相互關聯且具有條理化的多層次的分析結構模型，是一種將定量分析與定性分析進行結合的有效方法［7］。層次分析法(AHP)確定權重的主要步驟如下：

2.1.1 標度的選取及其含義

通常選取1～9 作為分數標度，通過對因素進行兩兩對比，得到打分矩陣A=(aij）。當i=j時，aij=1。當i≠j時，不同標度具有不同的含義：1 表示i因素與j因素同等重要，3、5、7、9 分別代表了i因素比j因素略重要、比較重要、非常重要、絕對重要。2、4、6、8 為以上兩個判斷之間的中間狀態對應的標度值。若j因素與i因素比較，則aji=1/aij。

2.1.2 判斷矩陣的建立

用A表示決策目標，ui和uj(i，j=1，2，…，n)分別表示判斷依據因素。將ui和uj進行兩兩比較，其中，uij表示ui相對于uj的重要性程度，那么，由uij組成的判斷矩陣P即可表示為：

2.1.3 單排序權向量的計算與一致性檢驗

根據公式

為排除其他干擾因素，利用AHP 層次分析法對權重進行確定時，還需對判斷矩陣進行一致性檢驗以驗證上述計算所得的權重分配合理性，即進行隨機一致性比率CR 值的計算。其中，，CI 是一般一致性指標，用于衡量判斷矩陣的不一致程度，可由下式計算得出：

表1 RI 值查詢表

通常來說，CR 值越大，表明判斷矩陣的不一致程度就越高。當判斷矩陣的CR<0.10 時，認為判斷矩陣不一致程度在允許范圍之內，具有滿意的一致性；當時，就認為判斷矩陣具有完全的一致性；否則就需要重新構造判斷矩陣或調整矩陣中的元素以令其滿足滿意的一致性條件。

2.1.4 總排序權向量的計算與一致性檢驗

層次分析法總排序是在層次單排序的基礎上，計算得出某一層元素相對于總體目標A 的全局權重及其與上層元素的相互關聯度，即該層元素的組合權重的過程。層次總排序一致性比率

當層次總排序的一致性比率CR<0.1 時，認為該判斷矩陣的層次總排序具有滿意的一致性，即通過一致性檢驗，否則，就要重新構建評價模型，或者對那些一致性比率CR 值較大的判斷矩陣元素進行調整［9］。最后，根據各專家修正后的各判斷矩陣的幾何平均，構造出群決策綜合判斷矩陣，計算得到最終群決策的結論。

2.2 粒子群優化算法

粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization，簡稱PSO）是一種群智能算法，是由Kennedy 等［10］在鳥類群體覓食的行為中得到啟示后于1995 年共同提出的一種優化模型，它的基本理念是利用個體對信息的共享性，將原本無序的群體運動逐漸有序化后求得問題最優解的過程。

有關PSO 的經典描述就是一群想要到遠處一片玉米地進行覓食的小鳥，不明確玉米地準確位置，但是它們知道自己當前所在位置距離玉米地有多遠，并且能夠不斷向群體共享自身位置，那么，最終到達玉米地的最佳方案就是通過搜尋當前距離玉米地最近的鳥群四周。將處于搜索空間內的每只小鳥都看作問題的優化解，而鳥群所要搜尋的目的地即“玉米地”就是問題的最優解。將在解空間內的小鳥稱作粒子，則每個的粒子都具有位置向量和速度向量的屬性，因此，通過目標函數［11］可以計算出每個粒子當前距離“玉米地”的剩余距離，把這段距離稱為適應值（fitness value）。在每次的迭代中，種群中的粒子都可以依據自身的位置和粒子群中全局最優粒子的位置來判斷學習［12］，以此判斷下一次飛行時需要調整和改變的方向和速度，在一次次的飛行移動后，整個種群的粒子最終會逐步趨向于目的地，即找到問題的最優解［13］。

相應地，當小鳥被抽象為N 維空間內沒有質量與體積的微粒子時，粒子I 在N 維空間中的位置可用矢量Xi＝(x1，x2，…，xN)表示，飛行速度用矢量Vi＝(v1，v2，…，vN)來表示.則每個粒子都存在一個由其目標函數所決定的適應值(fitness value)，并已知自己當前所處位置Xi、飛行歷史中自己所發現的最優位置(Pbest)以及粒子群的當前全局最優位置(Gbest)(Gbest 是Pbest 中的最優值)。

因此，PSO 最初狀態可看作一群隨機的粒子，所有粒子在每一次的飛行中，通過分析兩個“極值”(Pbest，Gbest)來判定調整自己下一次飛行的速度與位置，最終到達目的地，找到最優解。粒子速度和位置更新公式可表示如下：

2.3 模糊綜合評價模型的構建

根據本研究構建的評價指標體系，制作專家打分調查表，通過層次分析法測算專家打分矩陣中各指標的權重值。因專家打分法存在一定程度的主觀性，可能會導致專家打分矩陣出現不一致性，或者出現由于其他不確定因素導致的缺填、錯填等特殊情況，采用粒子群優化算法對原有專家打分矩陣進行修正完善［14］,最后獲得相對合理的權重分配。權重集Wi表示為

設ui為影響評判對象P 的各種因素，因素集，評判等級集即備擇集，將因素集U 的每個因素依據備擇集V 中的對應元素進行模糊評判時，則rij就表示ui關于vj的隸屬程度，按照第i個因素ui進行評判的結果用模糊集合表示即為單因素的評判集，亦可簡單用表示。

在確定權重集W和模糊關系矩陣R后，創新策源能力可通過模糊運算來進行綜合評判，得到創新策源能力的模糊綜合評價模型為：

式中B為模糊綜合評判集；bj(j=1，2，…，m)為考慮所有因素時評價對象對于備擇集V的隸屬程度即模糊綜合評判指標，其中，以bj為權數，采用合成算子，對備擇集中的各個元素vj進行加權平均，計算獲取模糊綜合評判結果V，公式如下。

3 評價指標體系設計與權重

3.1 指標體系設計

通過梳理分析相關政策文件與文獻，并結合專家訪談結果，在嚴格遵循全面性、客觀性與可行性指標選取原則的基礎上，本研究建立了包括4 個一級指標、13 個二級指標和22 個三級指標的創新策源能力評價指標體系（表2）。其中一級指標分別為制度改革與創新、人才培養與建設、創新生態環境優化和科技創新布局。

表2 創新策源能力評價指標體系

第一，制度改革與創新指標。制度改革與創新是創新策源能力的關鍵，西方舒適物理論認為，城市舒適物包括制度舒適物能為科技園及高新技術企業吸引人才，促進高新技術行業的發展［15］。同樣，地方創新策源能力的提升也離不開地方制度舒適物的支撐。增強創新策源能力的需要政府的制度支持與章程規范，通過創新體制機制，推動科研、教研體制改革，借助無形之手、有形之手與勤勞之手協同打造“市場有效、政府有為、企業有利”的制度環境［16］。“造成創新資源豐富但創新動力不足、創新人才聚集但創新活力匱乏等問題的原因主要在于創新鏈的碎片化，根本原因在于促進科技創新的體制機制未能理順”［17］。因此，只有制度改革和創新，通過優化一個地方的體制機制，打破創新鏈瓶頸、疏通堵點，清除各種障礙，讓創新要素自由流動、互聯互通、開放共享，才能形成推進科技創新與產業發展的強大合力。衡量一個地方的制度改革，一般主要從地方財政行政事業性收費收入、科學技術支出和形成國家或行業標準數等三個方面進行測度。

第二，人才培養與建設指標。人才培養與建設是創新策源能力的核心，人才是創新策源能力的主體，離開了人才支持，增強地方創新策源能力就是一句空話［18］。各類創新人才的積聚培育，高水平科研院所云集匯聚是增強創新策源能力的基石。作為創新的智慧主體，人才在提升科技創新效率、促進我國經濟社會發展中起著不可替代地支撐引領作用。地方增強創新策源能力，要通過實施積極的人才引進政策，建立靈活的人才管理制度，改革優化人才培養和激勵評價機制，激發各類人才的創新創造活力，增強基礎研究的厚度，實現關鍵核心技術突破。考量一個地方的人才培養與建設，主要從人才集中度（每十萬中高級專業技術職稱人才數量）、人才培養力（每十萬人才中普通高等學校數量）、人才輸送能力（每十萬人在校大學生數、每十萬在校生中的研究生人數）、人才創新力（R&D 人員全時當量）以及人才保障力（參加失業保險人數、城鎮基本醫療保險年末參保人數、年末城鎮職工參加基本養老保險人數）等五個方面進行考察。

第三，創新生態環境指標。創新生態環境是創新策源能力的基礎，是增強創新策源能力的沃土。一個好的創新生態環境，應該是一個地方的科技普及好，科技研發活躍，科技產出效率高。因此一個地方要形成良好的創新生態環境，需要吸引各類創新要素的集聚融合，統籌要素資源配置，協調組織開展科技創新活動，培育一批世界級水平的科研機構、創新平臺和創新企業，建成富有活力的區域創新體系［19］。依托大眾創業、萬眾創新平臺，促進政產學研在多維度、高層次的協同合作。同時，完善的科技創新服務和創業孵化體系，統一開放的技術交易市場，對于有效推進技術轉移和創新商業化［20］，提升具有全球影響力的原創成果的產出水平，營造公平公正、企業家精神活躍、風險投資充裕、創新中介服務網絡健全、創新企業集群發展的創新生態環境也至關重要［21］。主要可以從科普圖書出版總冊數、科技館數量、高新技術企業數、研究與開發機構數、技術合同成交金額和國內專利申請受理量等六個方面進行考察。

第四，科技創新布局指標。科技創新布局是增強創新策源能力的要訣。為適應當前全球環境新變化和新時代科技創新發展新要求，增強創新策源能力需要統籌好對外開放和產業創新的戰略布局，只有堅持全球視野，對標國際最高標準、最好水平，才能抓住每一次重大機遇，下好戰略先行棋。通過在基礎研究領域、關鍵核心技術領域和各項科技資源上大力布局，系統推進，重點突破，有利于發揮重大創新功能平臺的溢出功能，完善重大產業創新戰略項目與基礎工程建設。深化城市功能、產業與空間布局，擴大國際科技交流合作，推動全球創新資源流動，聚焦于比較優勢，因地制宜，打造科創中心重要承載區［22］。主要可以從外商投資企業進出口總額、外商投資企業數、國家級項目資助金額、省部級項目資助金額、規模以上工業企業新產品項目數和高技術產業投資等六個方面進行考察。

3.2 指標權重評價結果

本次研究共發放調查問卷100 份，回收有效問卷91 份，有效率為91%，符合樣本處理的基本要求，調查問卷中，首先要求專家對由4 個一級指標、各個二級指標層和其下屬的三級指標之間構成的判斷矩陣表進行兩兩相對重要性打分，然后對91 份有效問卷進行整理匯總，獲得各指標權重的基礎數據，進而通過數據處理對創新策源能力評價指標體系的權重進行計算和確定。最后得到各指標權重如表3 所示。

表3 評價指標體系權重評價結果

表3 （續）

4 實證分析

本文選取了2018 年的我國31 個省市區(除港澳臺)的數據，數據均來源于國家統計局、中國科技統計年鑒、中國火炬統計年鑒、中國統計年鑒、中國標準服務網和國家自然科學基金資助項目統計報告。研究采用的是定量的分值來表示,為此,將評判的等級進行量化并對我國31 個省市的創新策源能力分別進行評估分析。等級與相應的分數如表4 所示。

表4 評判等級

根據量化數據和創新策源能力評估值的計算公式，可以得出地方創新策源能力的指標隸屬度和綜合得分情況，如表5 所示。創新策源能力的模糊綜合評價是一個復雜的決策問題,為避免造成評價結果的嚴重失真，評價集的劃定需要科學合理,切合實際情況。本文基于實際統計數據，構建地方創新策源能力的模糊綜合評價模型,并通過科學的數據處理軟件對我國31 個省市的創新策源能力進行綜合評價,在最大程度上降低主觀因素的成分,因此評價結果更具有科學性和客觀性。

表5 各省市創新策源能力綜合得分情況

表5 （續）

由此結果可知我國地方的創新策源能力未呈現出均衡分布特征，創新集聚趨勢明顯。其中，廣東、北京、江蘇和上海策源能力較高，引領帶動其他省市創新發展的地位愈加凸顯，這與其科研院所與人才等優厚的創新資源要素集聚和地域優勢有著密切的關系；浙江、山東、湖北、四川、湖南、安徽、陜西等省份創新策源能力發展良好，主要依托東部沿海地區的輻射帶動作用和中部地區地方財政的支持，個體和企業研發投資增長，小規模創業活動頻繁，制度環境較為優化；天津、福建、河南、遼寧、河北、內蒙古、江西、重慶、吉林、廣西、山西、黑龍江、云南、貴州的創新策源能力一般，原因在于，盡管這些省市也在一定程度上重視創新發展，鼓勵創新人才引入，積極融入一帶一路建設，如重慶為西部地區的區域科創中心，但存在原有創新布局落后，基礎研究薄弱，科技創新成果轉化率低，產業效率缺乏，企業研發水平和技術升級改造能力仍需進一步推進等問題；而甘肅、新疆、寧夏、海南、青海、西藏等省的創新策源能力表現較差，主要考慮其科學技術支出少，創新活動較少，原始創新能力差，高新技術產業發展明顯落后等原因。

5 結論與建議

增強創新策源能力，是在全球知識經濟迸發、創新驅動發展的戰略背景下，順應科技和產業變革的重大戰略選擇，也是在新時期落實經濟高質量發展要求，不斷加快推進具有全球影響力的科技創新中心建設的動力引擎。本文通過梳理相關文獻，初步界定了創新策源能力的概念內涵，基于層次分析法與粒子群優化算法，構建了創新策源能力評價指標體系，并利用模糊綜合評價法對我國31 個省市的創新策源能力水平進行測度分析。主要結論如下：

（1）創新策源能力是一種聚焦創新又兼具集聚輻射功能的能力，歸屬于一種影響力。制度舒適物的建設與提升是增強創新策源能力的根本，高端創新型人才的集聚與培育是增強創新策源能力的主體，創新生態環境優化是增強創新策源能力的沃土，把握大勢、前瞻科技創新布局是增強創新策源能力的要訣。

（2）從制度改革與創新、人才培養與建設、創新生態環境優化和科技創新布局四個維度來構建創新策源能力評價指標體系，能全面概括創新策源能力的內涵因素，符合評價指標體系構建的原則，指標數據可獲得性高，評價方式采用主客觀結合的方式，盡可能地降低了主觀因素，因此該評價指標體系具有一定的科學性與適用性。

（3）創新策源能力的模糊綜合評價結果顯示出，地方的創新策源能力未呈現均衡分布特征，創新集聚趨勢明顯，廣東的創新策源能力最強，北京、江蘇和上海也名列前茅，但海南、青海、西藏等地區的創新策源能力仍處于落后地位，按照綜合得分排名情況，可將我國所有省市的創新策源能力大體上分為四個等級水平。

基于該研究結論，本文提出以下幾點增強創新策源能力的建議：

5.1 搭建科創服務平臺，推進“放、管、服”行政管理體制改革

在經濟新常態背景下，為增強創新策源能力，政府應協同相關部門，推進“放、管、服”行政管理體制改革，搭建科技創新綜合服務平臺，創新服務機制，優化服務水平，提升服務效能。通過構建統一高效的區域公共數據資源體系，實現數據共享、數據治理管理和數據安全等功能。借鑒慕尼黑、倫敦、硅谷等城市積極打造新技術應用產業測試平臺的做法［23］，我國各省市也可鼓勵產業翹楚企業帶頭示范，以重點產業領域為中心，推動政產學研的緊密融合發展，積極引進和建設一批孵化能力強的科技成果轉移轉化機構，不斷延伸和完善產業創新生態鏈條，使科技成果有效轉化為現實生產力。努力提升地方的產業承載力，合理規劃推進科技創新創業孵化鏈，促進產城融合，發揮大型國有企業和龍頭企業在城市創新建設中的領頭羊作用，帶動科技引擎企業發展，重視知識產權保護，解決中小企業專利碎片化問題［24］。

5.2 積極引進高端人才，加大城市舒適物供給力度

人才培養與建設是創新策源能力的重要構成要素，如何引進并留住人才是亟待關注的問題。尤其是當前各地區對高端科技人才的競爭越來越激烈，因此，科技創新中心在積極引進優秀科技創新人才的同時，還要注重人才結構的合理配置，創新人才管理制度，改革優化人才服務體系，使人才效用發揮最大化［25］。與此同時，政府還要進一步為人才的工資待遇、保險、戶口等保障性舒適物問題給予適當政策傾斜［26］，完善配套公共設施，健全公共服務功能，為其發展提供良好的社會大環境和科研軟環境，以更好地保障人才的發展創新。

5.3 謀劃創新企業集群，加強規模以上企業研發機構建設

相關研究發現，倫敦在2008 年到2018 年之間，有48%的新創企業進入金融科技領域。因此，為提升地方創新策源能力，我國產業發展也應緊緊圍繞重點產業和戰略性新興產業，聚焦“卡脖子”領域，著力建設新一代信息技術、高端裝備制造、新能源車等戰略性新興產業集群，整合產業鏈上的優勢資源，加強關鍵技術攻關能力，加快推動各種產業技術取得新突破。提高規模以上企業研發投入，積極引導企業建立研發組織架構,完善研發管理團隊建設和組織管理制度，購置并妥善保管研發設備，積極與高校院所和科研機構開展產學研合作［27］。增強企業的專利保護意識，加大自主知識產權保護和運用，引導鼓勵科技型企業積極申請可轉化為現實生產力的專利。以稅減優惠政策和合理的稅務籌劃，激勵企業申報高新技術企業，增加高新技術企業比重，增加創新濃度與集聚度。

5.4 加強科技開放合作，促進創新資源的全球流動

加強科技開放合作，遵循“政府引導、市場主導”原則，創新優化資本運作模式，促進創投資本與小微創業的有效結合，加快形成基礎制度扎實、市場監管有效、融資功能完備、投資者權益充分保障的多層次資本市場。積極融入到全球創新網絡中，圍繞國家戰略需求，綜合利用國際優勢科技資源，主動主導發起國際大科學計劃和大科學工程。堅持“引進來、走出去”戰略，搭建大學和科研機構海外合作研究平臺，加強技術引進和合作，鼓勵支持我國企業和科研機構建立海外研發機構，歡迎國際學術機構、跨國公司等在國內設立研發機構，形成開放創新聯盟［28］，定期進行技術經驗交流探討，促進知識技術資源的全球流動。堅持區域創新一體化發展，推動跨區域城市群間在基礎設施、產業分工、環境治理等方面的協調聯動，建成富有活力的區域創新體系，吸引更高產值、更符合產業導向的高技術企業注冊投資。