區域科研競爭力評價研究
——基于我國五大國家級城市群2010—2019 年的數據

肖燕珠，張 洋，呂俊霖

（1.中國水產科學研究院南海水產研究所，廣東廣州 510300；2.中山大學信息管理學院，廣東廣州 510006）

“城市群”又被稱為“城市帶”和“都市圈”，是指以中心城市為核心，向周圍輻射構成城市的集合，其特點為經濟上緊密聯系，在產業分工與合作、交通與社會生活、城市規劃和基礎設施建設等方面相互影響。其中，國家級城市群是城市群發展到成熟階段的最高空間組織形式。中共中央、國務院發布的《關于建立更加有效的區域協調發展新機制的意見》明確指出，以京津冀城市群、長三角城市群、粵港澳大灣區等城市群推動國家重大區域戰略融合發展。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》（以下簡稱《規劃和建議》）強調，要發展壯大城市群和都市圈，推動城市群一體化發展，全面形成“兩橫三縱”的城鎮化戰略格局。根據《規劃和建議》，我國布局了優化提升、發展壯大和培育發展等3 級共19 個的國家級城市群。各城市群由于經濟發展水平不一，定位也大相徑庭。其中，京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游五大城市群發展較為成熟，被列為第一梯隊，屬于優化提升的范疇。2015 年，中共中央政治局審議通過的《京津冀協同發展規劃綱要》將科技支撐城市群發展放在了突出位置。城市群作為國家經濟增長的主要區域，關于其競爭力的研究一直受到國內外學者的廣泛關注。本研究以我國發展最為成熟、位列優化提升梯隊的京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游五大國家級城市群為研究對象，開展城市群之間的科研競爭力評價研究。基于城市群的科研競爭力評價研究可用以對城市群內部各省份進行評價，這在政府加強區域宏觀管理、為有關政策制定和投資決策提供依據方面具有一定現實意義；同時，相關研究結論也有利于各區域發揮比較優勢，并找出發展中的問題，實施有針對性的舉措提高科研效率和管理水平，促進區域科學研究的發展。

1 文獻回顧

隨著科研發展對經濟進步和國家創新發展的重要作用日益顯現，科研人員和科研機構之間的競爭日益激烈，世界各國紛紛加大科技投入，更加關注科技創新的質量和效果。如何更加合理有效地配置有限的科研資源，最大程度地提高科研產出效率，促進科研管理的合理化、規范化和科學化，成為學者普遍關心的問題。由于學界對“科研”“科技”和“創新”三詞的混用存在一定爭議，因此有必要對其加以區分。科研是將金錢轉換為知識的過程，而創新是將知識轉換為金錢的過程［1］，而科技被視為“科學技術”的簡稱。其中，科學解決理論問題，技術解決實際問題。城市群是國家經濟增長和區域經濟一體化的重要體現，本研究將對城市群的科研產出的相關量化評價內容界定為“科研競爭力”。關于科研競爭力的定義，國內外尚未形成共識。Lambright［2］認為，科研競爭力是為獲得一定比例競爭性研究基金的能力；Ma 等［3］認為，科研競爭力分析是指對不同評價對象（機構、人員和地區）在不同研究領域研究狀況（優勢或劣勢）的衡量、比較和分析。對科研競爭力分析的已有研究成果主要體現為宏觀層面的科研創新系列研究報告和微觀層面的基于機構和學科等的評價實踐，如世界知識產權組織［4］2007 年創立的全球創新指數（Global Innovation Index,GII）根據80 項指標對131 個國家和經濟體的創新績效進行排名；中國科學技術發展戰略研究院［5］發布的《國家創新指數報告》通過選擇40 個科研活動活躍的國家為研究對象，采用標桿分析法來測算各國的創新指數；《區域創新能力評價報告》則利用大量統計數據，綜合客觀地對我國各省份的科研創新能力進行排名與分析［6］。除此之外，基于機構和學科的科研競爭力評價研究也十分典型。如武漢大學中國科學評價中心（RCCSE）從科研生產力、科研影響力、科研創新力和網絡影響力4 個維度衡量世界一流大學的科研競爭力［7］；李春英等［8］通過構建評價指標體系對我國藥學二級學科的競爭力展開評價。

綜上所述，盡管與科研競爭力評價相關的研究成果較為豐富，但以區域作為研究對象，尤其是基于城市群的科研競爭力評價研究報道仍較為少見。而城市群在國家戰略融合發展方面具有重要意義，理應擁有一套系統的科研競爭力評價體系。因此，本研究以我國京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游五大國家級城市群為研究對象，通過構建一套適用于區域科研競爭力評價的指標體系，對區域整體及區域內各省份個體開展科研競爭力評價的實證研究，以期得出客觀的結論并提出有針對性的建議。

2 研究準備

2.1 評價樣本選擇

表1 科研競爭力評價對象及編碼

表1（續）

2.2 評價指標體系構建

科研競爭力作為區域核心競爭力的重要組成部分，是一個國家和地區科技整體實力的綜合反映，其所涉及的內容較廣，需要創建可衡量的綜合指標參數，并根據評價過程反映其優劣情況［9］。基于研究目標，區域科研競爭力評價指標體系的設計應從系統性角度出發，兼顧科學性、可比性、可操作性和動態優化的原則，從理論依據和現實依據兩方面予以考慮。在理論依據方面，通過文獻綜述總結前人研究中權威性和認可度較高的研究成果，為構建區域科研競爭力評價體系提供思路和參考。在現實依據方面，評價指標需要綜合反映區域科研競爭力在時間和空間維度的整體變動情況和程度，同時洞察以城市群整體作為研究對象的區域科研競爭力的發展潛力，以實現對區域科研競爭力發展進程的總體監測與分析；同時，Web2.0 時代的來臨使得傳統評價方法和評價指標無法全面有效地評價網絡環境下科研成果的影響力。基于此，本研究將傳統文獻計量指標和用以衡量社會影響力的新型網絡計量指標相結合，同時將衡量區域科研發展潛力的科研發展力這一評價維度納入其中，并結合區域科研競爭力的特點、內涵要義和理論基礎，構建出由科研生產力、科研影響力、科研創新力、科研發展力和社會影響力5 個評價維度和17 個評價指標共同組成的區域科研競爭力量化評價體系，將評價體系的一級指標和二級指標分別用準則層和指標層來描述，如表2 所示。

表2 區域科研競爭力評價指標體系

表2（續）

2.3 評價指標數據來源

本研究主要數據來源如下：（1）基于WoS 和InCites 數據庫獲取指標數據。在WoS 中選擇Web of Science 核心合集，通過設置“CU=CHINA AND PS=省份名”或者“CU=CHINA AND CI=直轄市名”、時間跨度為“2010—2019 年”、文獻類型為“Article”的高級檢索式，獲取我國各省份發文數據集；在此基礎上，將各省份數據集導入InCites 數據庫，設置相關指標并獲取數據。（2）利用各省份統計年鑒獲取專利數據。（3）借助國家自然科學基金委員會官方網站和國家社科基金科研創新服務管理平臺查詢2010—2019 年國家基金資助項目情況。（4）使用搜索引擎獲取網站鏈接數據。如表1 所示，本研究以城市群內各省份科技門戶網站的特征數據來衡量該城市群的社會影響力，涉及網頁總數和網站的總鏈接數兩項基礎數據。其中，用網頁總數來衡量網站的規模大小；用網站總鏈接數與網頁總數的比值來衡量網絡影響因子。本研究選取數據獲取程度較高、更新與收錄速度較快的谷歌（Google）搜索引擎來獲取相關數據。數據收集時間截至2021 年8 月10 日，并于2021 年8 月26 日完成數據整理工作。

2.4 研究方法

為保證評價的客觀性，主要采用定量分析方法進行區域科研競爭力評價。在評價指標的權重確定方面，以往科技評價的相關研究表明，指標權重的確定方法存在諸多爭議，不同評價方法有其優勢的同時也存在一定的局限性，使用單一的方法存在或多或少的不足。基于此，本研究采用熵權法確定區域科研競爭力評價指標的權重，該方法的客觀賦權可以有效避免主觀因素的影響。在此基礎上，借助TOPSIS 模型計算評價對象的綜合績效得分。

3 城市群科研競爭力評價

3.1 評價過程

由于各城市群內所涵蓋省份的數量具有一定差異，將城市群內各省份的指標數據之和作為城市群科研競爭力評價的原始數據顯然失之偏頗。因此，為客觀、合理地展開評價，研究以五大國家級城市群內各省份評價指標數據的均值作為城市群的原始數據，如表3 所示。

表3 五大國家級城市群科研競爭力評價原始數據

在特征比重值fij的基礎上，計算各指標的熵值Hj如下：

式（4）中：k是一個大于0 的常數，與評價的樣本數量有關；通常令k=1/lnm，則有0 ≤Hj≤1。

根據各指標熵值，計算第j個評價指標的熵權wj。

2017年5月，廣西就已經對臺灣居民在廣西就業做出了努力，5月份經國家人力資源保障部確定，廣西成為臺灣居民在桂事業單位就業的試點地區，這標志著著臺灣居民可以在廣西通過公開招聘考試等方式進入事業單位就業，享有和大陸居民同樣的福利保障。為了進一步落實該項惠臺政策的實施，自治區還出臺了《關于做好臺灣居民在桂事業單位就業工作的通知》，該項通知的頒布，讓在廣西求學的臺灣學生充滿了信心。

式（5）中：n為評價指標總數。

則有各指標的熵權wj={0.062，0.077，0.059，0.070，0.070，0.059，0.063，0.044，0.046，0.093，0.032，0.045，0.041，0.041，0.054，0.105，0.032}。

（3）權重分布合理性測度。為考察我國區域科研競爭力評價體系中各指標的權重分布合理性，借助權重分布合理性測度公式進行計算與驗證，如下所示：

式（6）中：0 ≤P≤1，當P值為1 時，代表各指標權重一致，即指標之間無區分度；當P值為0 時，說明指標中有一個指標權重為1，其余指標權重皆為0，此時也無意義；只有當0＜P＜1，且指標權重既不過分傾向于1 也不過分傾向于0 時，才是較為合理的情況。根據指標數量的不同，P值有更細分的合理性區間。當指標數量較少且權重區分度較小時，P值應處于0.5～1 之間且趨于1，此時權重分布較優；當指標數量較多時，P值相應較小，此時接近于0.5 代表權重分布較優［11］。

根據各指標的熵權wj，計算區域科研競爭力評價體系中各準則層指標的權重分布合理性測度值PX1、PX2、PX3、PX4和PX5分別為0.522、0.480、0.442、0.382 和0.500。由于該評價體系共有17 個評價指標，數量較多，各準則層的指標權重分布合理性測度值P應較小且接近于0.5 才能認為權重分布較為理想。計算結果表明，該評價體系的指標權重分布總體較為理想，尤其是準則層X1、X2和X5的指標權重與0.5都十分接近。

（4）TOPSIS 模型計算各省科研競爭力綜合得分。基于較合理的區域科研競爭力評價指標權重，研究使用TOPSIS 模型計算各城市群科研競爭力的綜合績效得分Z如下：

式（7）中：i∈m；j∈n；yijwj二者相乘得到城市群科研競爭力評價的加權決策矩陣Z，如下所示：

在加權決策矩陣基礎上，分別借助最優、最劣解的計算公式計算得出五大國家級城市群科競爭力評價指標的最優解Mj+和最劣解Mj-如下：

在此基礎上，計算各指標標準化向量與最優解和最劣解的距離Si+、Si-如下：

最后，分別計算各種方案與最優解的接近程度Di如下：

式（13）中：D代表各種方案的優劣情況，反映我國五大國家級城市群科研競爭力評價的綜合結果，如表4 所示。D值越接近100，說明該對象的評價結果越佳。

表4 我國五大國家級城市群科研競爭力評價得分及排名

3.2 評價結果分析

由表4 可知，我國五大國家級城市群科研競爭力評價的排名先后順序依次為珠三角城市群、京津冀城市群、長三角城市群、長江中游城市群和成渝城市群。具體得分情況顯示，前3 名城市群之間的差距并不顯著，尤其是京津冀和長三角二者間的整體科研競爭力十分接近，而珠三角之于京津冀、長三角城市群有小幅度的領先，說明我國區域科研競爭力“三跑”并存的態勢依舊。長江中游和成渝城市群則排列在后，評價結果不甚理想。分析原因，本研究以城市群內各省份為單位對評價對象進行界定，此二者城市群所涵蓋省份的科研實力較弱，使得城市群整體科研競爭力表現較為遜色。

從各子系統得分（表4）看，居前3 位的珠三角、京津冀和長三角城市群分別在科研創新力、科研生產力和科研影響力方面領先；同時，珠三角城市群的社會影響力也居五大城市群之首，說明該區域擁有較強的網絡影響力和公眾關注度。京津冀和長三角城市群均在科研發展力表現不佳，說明二者雖然擁有較強的科研產出能力和較高的科研成果影響力，但其在科研發展潛力方面還有待提升。另外，盡管珠三角城市群在本次科研競爭力評價中表現亮眼，但也應該看到其在科研生產力和科研影響力方面的不足，在這兩方面都僅居五大城市群的第3 位，說明其科研成果產出量及其影響力仍有上升的空間。與此同時，長江中游城市群雖然在科研競爭力各子系統的平均實力較為薄弱，但其在科研發展力這一評價維度上表現得最為出色，說明其擁有較強的科研發展潛力。而成渝城市群除了社會影響力的評分居五大城市群中游外，在其余方面的表現均與其他城市群存在較大差距。

4 各省份科研競爭力評價

4.1 評價過程

本研究在對五大國家級城市群展開科研競爭力評價的基礎上，運用類似的運算步驟和方法對城市群內的各省份科研競爭力也進行了評價（見表5、表6），以進一步了解城市群內各省份的科研競爭力水平和差異。

表5 我國五大城市群13 個省份科研競爭力評價項目的原始數據

表6 我國五大國家級城市群13 個省份科研競爭力評價得分及排名

4.2 評價結果分析

城市群內科研競爭力的比較分析主要借助差異系數（coefficient of variation,CV）衡量區域內各省份的差異情況。用差異系數測算數據離散程度，差異系數越大代表數據之間的差異越大，計算公式如下：

由于珠三角城市群僅包括廣東一省，因此不對其進行區域內差異系數計算。根據其余各省份科研競爭力評價的得分情況，可計算出京津冀、長三角、成渝和長江中游城市群內科研競爭力評價結果的差異系數分別為0.635、0.245、0.167 和0.132。可以看出，京津冀城市群的科研競爭力綜合實力雖然在五大城市群中位列第二，但其區域內3 個省份的科研競爭力差異最為顯著，其中，北京的科研競爭力位居13個省份之首，但天津和河北居于末尾，使得京津冀城市群的整體科研競爭力被削弱。長三角城市群的科研競爭力差異系數較小，即長三角城市群不僅擁有較強的科研競爭力，區域內各省份的科研競爭力也相對均衡，尤其是上海、江蘇和浙江3 個省份的評價結果都十分強勢，分別位列13 個省份中的第2位、第4 位與第5 位。此外，成渝和長江中游城市群內科研競爭力的差異系數值在各城市群中排在最后兩位，說明二者區域內各省份科研競爭力水平較為均衡。其中，成渝城市群中的四川、重慶在13 個省份科研競爭力評價中分別排列第10 名和第13 名；而長江中游城市群中的湖北、湖南和江西分別排在第6 名、第8 名和第9 名；同時，盡管成渝城市群和長江中游城市群的科研競爭力在五大城市群中處于劣勢，但這兩個區域內不乏科研競爭力評價表現較佳的省份，如長江中游城市群中的湖北省，未來應以局部地區發展帶動區域進步。

5 結論與討論

5.1 研究結論

（1）東中西部城市群科研競爭力差距顯著。由研究結果來看，位于我國東部地區的珠三角、京津冀和長三角城市群的科研競爭力表現更佳，而位于中部地區的長江中游和位于西部地區的成渝城市群分列最后2 名，可見我國東中西部的科研競爭力差距較為顯著，東部地區科研競爭力優勢凸顯。長久以來，科研能力領先的地區普遍具有相對于落后地區所不具備的創新要素。各區域科研人員、科技資源等要素的集聚程度皆由東部向中、西部依次遞減，中部和西部地區或多或少存在中心城市輻射能力弱、城市集聚效應難以發揮等問題，區域核心科技能力的提升有所受限；同時，所收集的原始指標數據（表3、表5）表明，過去10 年來領先的東部區域與稍顯落后的中西部區域的科研競爭力差距沒有顯著縮小，說明城市群之間的差距程度已接近固化，區域之間的協調發展機制有待進一步探索。

（2）中心城市成為區域創新增長極。作為我國經濟增長的重要區域，京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游五大國家級城市群分別形成了以“北京-天津”“上海-南京-杭州”“廣州-深圳”“成都-重慶”和“武漢-長沙-南昌”為中心城市的區域創新增長極，尤其是北京、上海和廣東三大科技中心逐漸發展成為我國建設創新型國家的重要支柱。京津冀城市群中，北京作為我國的科技創新中心，以我國“硅谷”的角色定位推動科技發展，使得其科研競爭力遙遙領先于其他各個省市。長三角城市群中，以上海為中心城市的輻射帶動作用明顯，推動了南京和杭州等都市圈的同向發展，區域內逐漸形成了網絡化的發展格局。珠三角城市群中，廣東獨擁廣州、深圳兩座一線城市，在全球新一輪科技革命和對外開放中充分發揮輻射作用，區域綜合實力和科研競爭力較強。

（3）區域內協調發展問題仍然突出。各城市群內的協調發展問題仍然突出，以京津冀城市群最為明顯，具體體現為天津與河北在科研競爭力評價得分上與北京差距較大。近年來的一系列數據表明，天津在知識創造和科技創新等方面的發展遇到了瓶頸，在推動區域協調發展方面的作用體現尚不明顯［12］；同時，由于當前京津冀一體化的進程較為緩慢，尚未完整形成區域之間的協同創新共同體，處于城市群邊緣的河北仍然較難享受到中心城市的輻射作用和發展成果。另外，縱觀整個珠三角，除廣州、深圳外，其余各市的優質科技資源較為短缺，且自主創新能力也有待提高。

5.2 對策建議與展望

科技創新要素的整合力是科技創新核心競爭力的前提［13］。京津冀、長三角、珠三角、成渝和長江中游城市群同屬于我國國家級城市群的第一方陣，對我國科研實力的提升發揮著重要作用。各城市群應根據發展的實際情況及時整合社會創新要素資源，以推動區域內科研競爭力的持續健康發展。未來，京津冀城市群應加快區域內的布局和規劃，持續推動產業借助科技創新向高端制造轉型，實現區域內各省市功能互補。長三角城市群作為一個本就攢足科研發展能量的城市群，應進一步整合優質創新資源并不斷向外輸出，實現多個都市圈的同城化和整個區域的協調發展。珠三角城市群應在粵港澳大灣區發展的重大機遇中不斷汲取新的創新要素，探索新型的創新模式。長江中游城市群作為促進中部地區崛起戰略的重點區域，應逐步發揮政策優勢，聚合優勢產業，帶動區域核心科技能力的提升。成渝城市群應在核心城市的帶動下整合創新資源，逐步推動科研競爭力的提升。

此外，在當前多種創新要素集聚成為帶動區域迅速發展重要引擎的時代背景下，不斷涌現的新型創新模式將對科研創新評價體系提出更高要求，未來關于科研創新評價應持續關注國家關于區域發展的新棋局和相關科技政策的指引。