王鳴濤， 葉春明， 趙靈瑋

（1. 安陽(yáng)師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，安陽(yáng) 455000；2. 上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

黨的十八大提出的建設(shè)“創(chuàng)新型國(guó)家”，就是要推動(dòng)以科技創(chuàng)新為核心的全面創(chuàng)新。“創(chuàng)新型區(qū)域”是“創(chuàng)新型國(guó)家”的基本單元，工業(yè)科技創(chuàng)新是“創(chuàng)新型區(qū)域”建設(shè)的中堅(jiān)力量，固然也是“創(chuàng)新型國(guó)家”建設(shè)的強(qiáng)力支撐。因此，科學(xué)地評(píng)價(jià)區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新能力，識(shí)別現(xiàn)狀，分析影響因素，有助于引導(dǎo)區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新向著高質(zhì)量、卓越邁進(jìn)。

當(dāng)前對(duì)區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新的相關(guān)研究主要集中在對(duì)創(chuàng)新“效率”而非創(chuàng)新“能力”的評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[1-3]分別以海洋業(yè)、煤炭業(yè)和裝備制造業(yè)為研究對(duì)象對(duì)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[4-9]均以工業(yè)為評(píng)價(jià)對(duì)象，文獻(xiàn)[10-11]以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為評(píng)價(jià)對(duì)象，從兩階段（科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)出）或三階段（科技創(chuàng)新投入、中間投入、產(chǎn)出）著手篩選指標(biāo)，對(duì)全國(guó)28～31個(gè)地區(qū)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

綜合來(lái)看，目前以“區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新”為視角進(jìn)行研究的學(xué)者，主要評(píng)價(jià)的是“投入與產(chǎn)出之間”的“轉(zhuǎn)化效率”，并非“投入、活動(dòng)、產(chǎn)出、效益”多方面融合的“整體能力”，本文嘗試彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足。通過(guò)研讀《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，本文構(gòu)建了區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，融合絕對(duì)值指標(biāo)和平均值指標(biāo)，使用基于指標(biāo)相關(guān)性的權(quán)重確定法（CRITIC）確定權(quán)重，運(yùn)用逼近理想解排序法（TOPSIS）進(jìn)行實(shí)證研究?？紤]到數(shù)據(jù)來(lái)源的完整性，對(duì)中國(guó)28個(gè)地區(qū)（不含西藏、青海、海南）工業(yè)科技創(chuàng)新能力進(jìn)行“靜態(tài)”和“動(dòng)態(tài)”兩個(gè)視角的綜合評(píng)價(jià)，并詳細(xì)分析了評(píng)價(jià)結(jié)果，給出了提升科技創(chuàng)新能力的建議。

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

1.1 工業(yè)科技創(chuàng)新能力的界定

關(guān)于科技創(chuàng)新能力的具體內(nèi)涵，并沒(méi)有權(quán)威的統(tǒng)一界定。借鑒文獻(xiàn)[12-13]，本文認(rèn)為可以從科技創(chuàng)新內(nèi)在運(yùn)作機(jī)制角度界定工業(yè)科技創(chuàng)新能力，即在科技創(chuàng)新投入（如人力、財(cái)力）的基礎(chǔ)上，積極開展科技創(chuàng)新活動(dòng)（如各種研發(fā)項(xiàng)目），產(chǎn)出科技創(chuàng)新成果（如各種知識(shí)產(chǎn)權(quán)等），并成功實(shí)施轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新效益（如成果轉(zhuǎn)化收入）。因此，本文從科技創(chuàng)新投入、科技創(chuàng)新活動(dòng)、科技創(chuàng)新產(chǎn)出、科技創(chuàng)新效益4個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)工業(yè)科技創(chuàng)新能力。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)

按照科技創(chuàng)新投入、科技創(chuàng)新活動(dòng)、科技創(chuàng)新產(chǎn)出、科技創(chuàng)新效益4個(gè)方面，優(yōu)中選優(yōu)地甄選指標(biāo)，借鑒文獻(xiàn)[4-9]，同時(shí)重點(diǎn)關(guān)注《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中關(guān)于工業(yè)部分的統(tǒng)計(jì)，將絕對(duì)值指標(biāo)和平均值指標(biāo)相結(jié)合，構(gòu)建了“可行可靠”的區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所 示 。 其 中 ， A1， A3， A5， B1， B3， C1， C3，D1為 絕 對(duì) 值 指 標(biāo) ， A2， A4， A6， B2， B4， C2，C4，D2為平均值指標(biāo)。

2 研究方法

2.1 CRITIC法

CRITIC法將指標(biāo)內(nèi)變異性和指標(biāo)間沖突性相結(jié)合來(lái)綜合確定指標(biāo)的權(quán)重。指標(biāo)內(nèi)變異性是指同一指標(biāo)各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)據(jù)之間的差異程度，用標(biāo)準(zhǔn)差衡量。指標(biāo)間沖突性是指不同指標(biāo)之間的差異程度，以指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)為基礎(chǔ)來(lái)延伸衡量[14]。

CRITIC法的步驟是[14]：

設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)指標(biāo)。

a. 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

本文的指標(biāo)均為正向指標(biāo)，采用極差法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

式中：yij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)指標(biāo)的原數(shù)據(jù)；xij為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)；i=1，2，···，m；j=1，2，···，n。

b. 計(jì)算每個(gè)指標(biāo)內(nèi)的變異性。

式中，σj表示標(biāo)準(zhǔn)差。

c. 計(jì)算指標(biāo)間的沖突性。

式中，rtj表示指標(biāo)t和指標(biāo)j之間的相關(guān)系數(shù)。

本文的指標(biāo)均為定距變量，因此采用Pearson相關(guān)系數(shù)，表示為

2.2 TOPSIS法

TOPSIS法通過(guò)檢測(cè)評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解、負(fù)理想解的距離來(lái)進(jìn)行排序。若評(píng)價(jià)對(duì)象最靠近正理想解同時(shí)又遠(yuǎn)離負(fù)理想解，則為最好方案，否則為最差方案[15]。

TOPSIS法的步驟是[15]：

設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)指標(biāo)。

a. 用向量規(guī)范化求得規(guī)范矩陣p。

d. 分別計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解和負(fù)理想解的距離。

e. 計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解的貼近度。

3 實(shí)證研究

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的指標(biāo)數(shù)據(jù)需要從《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》獲取。截至2019年5月，最新的是2018年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。根據(jù)表1的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，考慮各指標(biāo)數(shù)據(jù)的完整性，選取28個(gè)地區(qū)（不含西藏、青海、海南）為研究對(duì)象，從2015—2018年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》獲取2014—2017年的數(shù)據(jù)，由于篇幅限制，這里不再列出。

3.2 指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算和重要因素分析

基于2014—2017年的數(shù)據(jù)，使用CRITIC法計(jì)算出指標(biāo)的權(quán)重，見表2，對(duì)2017年權(quán)重排名前5位的指標(biāo)進(jìn)行分析。

a. 企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)（A2）。

引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)成熟的技術(shù)，是推動(dòng)科技進(jìn)步的一個(gè)重要途徑。引進(jìn)的技術(shù)主要包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝流程、配方、專利等。因此，企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)能夠反映某區(qū)域工業(yè)引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)的強(qiáng)度。表2顯示：該指標(biāo)的權(quán)重除了在2016年位居第2位之外，其余3年都是第1位。這說(shuō)明近4年里，技術(shù)引進(jìn)的強(qiáng)度是影響各地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力的第一要素。

b. R&D 項(xiàng)目數(shù)量（B1）。

R&D項(xiàng)目的實(shí)施能夠產(chǎn)生大量科技成果，R&D項(xiàng)目數(shù)量是反映某區(qū)域工業(yè)R&D活躍度的重要指標(biāo)。表2顯示：其權(quán)重排名從2014年的第4位上升到2017年的第2位，在2016年曾位居第1位；此外，其權(quán)重值逐年增加。無(wú)論排名還是權(quán)重值的變化，都說(shuō)明R&D項(xiàng)目活躍度對(duì)各地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力的影響力逐年增加。

c. R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（A5）。

R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出用于基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展，如用于對(duì)引進(jìn)技術(shù)的消化吸收和改造，以及自主研發(fā)的經(jīng)費(fèi)支出。該指標(biāo)能夠反映某區(qū)域工業(yè)對(duì)提升自主創(chuàng)新能力的重視度。表2顯示：其權(quán)重排名在2014—2017年始終在前4位，波動(dòng)較??；權(quán)重值波動(dòng)也很小。這說(shuō)明近4年里，R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出是影響各地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力的重要穩(wěn)定因素。

表 2 2014—2017年區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值Tab.2 Weight values of evaluation indexes for the regional industrial S&T innovation capability in 2014—2017

d. R&D人員全時(shí)當(dāng)量（A3）。

R&D人員全時(shí)當(dāng)量是國(guó)際上衡量科技創(chuàng)新人力投入的通用指標(biāo)。表2顯示：其權(quán)重排名在2014—2017年始終在前5位，波動(dòng)較?。粰?quán)重值波動(dòng)也很小。這說(shuō)明近4年里，R&D人員全時(shí)當(dāng)量是影響各地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力的重要穩(wěn)定因素。

e. 新產(chǎn)品銷售收入占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入比重（D3）。

該指標(biāo)評(píng)價(jià)新產(chǎn)品銷售收入對(duì)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的貢獻(xiàn)度，能夠反映某區(qū)域工業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益的能力。表2顯示：雖然排名和權(quán)重值在2015年和2016年有所下降，但2017年權(quán)重值再次回升，排名第5位。這說(shuō)明近4年里，該指標(biāo)依然是影響各地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力的重要因素。

綜上，影響各地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力的重要因素是技術(shù)引進(jìn)、自主創(chuàng)新、R&D人員和經(jīng)費(fèi)的投入、R&D項(xiàng)目活躍度、科技成果轉(zhuǎn)化。

3.3 區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新能力的“靜態(tài)”評(píng)價(jià)

基于2017年的指標(biāo)數(shù)據(jù)和權(quán)重，采用TOPSIS法對(duì)28個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)并排名，結(jié)果見表3。

將科技創(chuàng)新能力分為“很強(qiáng)”、“較強(qiáng)”、“一般”、“較弱”、“很弱”5個(gè)等級(jí)。借鑒文獻(xiàn)[16]的等級(jí)劃分方法，以28個(gè)地區(qū)工業(yè)綜合科技創(chuàng)新能力Ti的平均值0.200為基準(zhǔn)，取其200%， 150%， 100%， 50%， 即 0.400， 0.300，0.200，0.100為分界值進(jìn)行等級(jí)劃分。Ti≥0.400為“很強(qiáng)”，0.400＞Ti≥0.300 為“較強(qiáng)”，0.300＞Ti≥0.200為“一般”，0.200＞Ti≥0.100 為“較弱”，0.100＞Ti≥0為“很弱”。據(jù)此，將28個(gè)地區(qū)歸為5個(gè)等級(jí)，見表4。

a. 工業(yè)科技創(chuàng)新能力“很強(qiáng)”的地區(qū)。

這類地區(qū)是廣東、江蘇、上海、北京和浙江。5個(gè)地區(qū)大多位于東部沿海，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，擁有大量的優(yōu)秀科研人才，以及實(shí)力雄厚的工業(yè)企業(yè)。多數(shù)國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)坐落于此，廣東有深圳和珠三角共2個(gè)國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)，江蘇有蘇南，上海有張江，北京有中關(guān)村，浙江有杭州、溫州和寧波共3個(gè)國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)。

5個(gè)地區(qū)之所以“很強(qiáng)”，是因?yàn)槠湓?項(xiàng)重要指標(biāo)上的強(qiáng)勢(shì)表現(xiàn)。2017年5個(gè)地區(qū)“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”合計(jì)229.55億元，占28個(gè)地區(qū)總額的57.7%；“R&D項(xiàng)目數(shù)量”合計(jì)23.03萬(wàn)項(xiàng)，占總數(shù)的51.9%；“R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”合計(jì)5 538.14億元，占總額的46.2%；“R&D人員全時(shí)當(dāng)量”合計(jì)138.81萬(wàn)人年，占總數(shù)的50.8%；“新產(chǎn)品銷售收入占比”排名均領(lǐng)先。

b. 工業(yè)科技創(chuàng)新能力“較強(qiáng)”的地區(qū)。

這類地區(qū)是山東，位于東部沿海，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)。山東擁有眾多科研實(shí)力強(qiáng)勁的企業(yè)，最具代表性的如海爾和海信。此外，山東半島國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)是山東工業(yè)科技創(chuàng)新的中堅(jiān)力量之一。

全局來(lái)看，山東工業(yè)科技創(chuàng)新能力4個(gè)方面排名中（見表3），產(chǎn)出和效益排名相對(duì)落后（第7位和第6位），說(shuō)明投入產(chǎn)出率需要提高，科技成果轉(zhuǎn)化需要加強(qiáng)。

重點(diǎn)來(lái)看，從5項(xiàng)重要指標(biāo)數(shù)據(jù)排名監(jiān)測(cè)，最大短板是“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”，為3.43億元，遠(yuǎn)低于平均值14.20億元，排名第18位；“新產(chǎn)品銷售收入占比”是另一短板因素，為12.87%，與最高值32.16%差距較大，排名第13位。因此，山東工業(yè)需要重視技術(shù)引進(jìn)對(duì)科技進(jìn)步的重要作用，加大國(guó)際先進(jìn)技術(shù)引進(jìn)力度。同時(shí)，促進(jìn)更多高質(zhì)量科技成果轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品，提升銷售收入。

c. 工業(yè)科技創(chuàng)新能力“一般”的地區(qū)。

這類地區(qū)是天津、重慶和安徽，位于中部，經(jīng)濟(jì)一般。

全局來(lái)看，3個(gè)地區(qū)在工業(yè)科技創(chuàng)新能力4個(gè)方面都不均衡（見表3），天津和安徽的科技創(chuàng)新投入（排名第8位、第14位）、重慶的科技創(chuàng)新產(chǎn)出（排名第14位）相對(duì)落后，說(shuō)明天津和安徽需要加大技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)、R&D人員和經(jīng)費(fèi)的投入，重慶需要在人力財(cái)力投入的基礎(chǔ)上，提高科技成果產(chǎn)量，尤其是專利的數(shù)量。

重點(diǎn)來(lái)看，從3個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新的5項(xiàng)重要指標(biāo)數(shù)據(jù)排名監(jiān)測(cè)：天津的短板因素是“R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”和“R&D人員全時(shí)當(dāng)量”；重慶的短板因素是“R&D項(xiàng)目數(shù)量”、“R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”和“R&D人員全時(shí)當(dāng)量”；安徽的短板因素是“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”。3個(gè)地區(qū)需要從各自關(guān)鍵短板因素著手改善，逐步提升。

表 3 2017年中國(guó)28個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力排名Tab.3 Ranking of industrial S&T innovation capability of 28 regions of China in 2017

表 4 2017年中國(guó)28個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力等級(jí)劃分Tab.4 Grade division of the industrial S&T innovation capability of 28 regions of China in 2017

d. 工業(yè)科技創(chuàng)新能力“較弱”的地區(qū)。

這類地區(qū)是湖北、湖南、遼寧、福建、河南、四川、河北、內(nèi)蒙古、山西和陜西，大多都是中部?jī)?nèi)陸地區(qū)，經(jīng)濟(jì)一般。

全局來(lái)看，多數(shù)地區(qū)在工業(yè)科技創(chuàng)新能力4個(gè)方面不均衡（見表3），如湖北和湖南的科技創(chuàng)新活動(dòng)（排名第13位、第19位）、福建的科技創(chuàng)新效益（排名第18位）、河南和河北的科技創(chuàng)新產(chǎn)出（排名第18位、第24位）、四川的科技創(chuàng)新投入和效益（分別排名第19位、第21位）、內(nèi)蒙古和陜西的科技創(chuàng)新活動(dòng)和效益（第24/20位、第22/23位），山西的科技創(chuàng)新活動(dòng)和產(chǎn)出（排名第21位、第20位），都是這些地區(qū)4個(gè)方面中相對(duì)的短板之處，需要加強(qiáng)。

重點(diǎn)來(lái)看，從10個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新的5項(xiàng)重要指標(biāo)數(shù)據(jù)排名監(jiān)測(cè)，湖北和河北比較均衡，沒(méi)有明顯短板因素；湖南的相對(duì)短板因素是“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”和“R&D項(xiàng)目數(shù)量”；河南和四川的相對(duì)短板因素是“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”和“新產(chǎn)品銷售收入占比”；福建和陜西的相對(duì)短板因素是“新產(chǎn)品銷售收入占比”；遼寧、內(nèi)蒙古和山西的相對(duì)短板因素較多，是“R&D項(xiàng)目數(shù)量”、“R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”、“R&D人員全時(shí)當(dāng)量”和“新產(chǎn)品銷售收入占比”，8個(gè)地區(qū)需要從各自短板因素著手改善，逐步提升。

e. 工業(yè)科技創(chuàng)新能力“很弱”的地區(qū)。

這類地區(qū)是江西、寧夏、吉林、黑龍江、云南、甘肅、廣西、貴州和新疆。其中，寧夏、云南、甘肅、貴州、新疆是西部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)比較落后；吉林和黑龍江是東北老工業(yè)基地，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化轉(zhuǎn)型需要較長(zhǎng)時(shí)間；江西的工業(yè)企業(yè)科技實(shí)力不具優(yōu)勢(shì)。這些地區(qū)無(wú)論在工業(yè)科技創(chuàng)新能力4個(gè)方面，還是在5個(gè)重要指標(biāo)數(shù)據(jù)上，都全面落后，具體不再分析。

綜上，中國(guó)工業(yè)科技創(chuàng)新能力整體一般，而且地區(qū)間差異化較大，大體呈現(xiàn)從東部到中部、再到西部的由強(qiáng)到弱。

3.4 區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新能力的“動(dòng)態(tài)”評(píng)價(jià)

為了把握區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新能力的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，進(jìn)一步選取2014—2016年數(shù)據(jù)，和2017年數(shù)據(jù)一起，基于表2中2014—2017年的指標(biāo)權(quán)重，使用TOPSIS法計(jì)算，比較2014—2017年28個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力的動(dòng)態(tài)變化情況，評(píng)價(jià)結(jié)果見表5。

將28個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力的動(dòng)態(tài)變化分為7類，見表6。

a. 排名“始終領(lǐng)先”的地區(qū)。

這類地區(qū)是廣東、江蘇、上海、北京和浙江，如圖1所示，在2014—2017年一直都是全國(guó)前5名，尤其是廣東和江蘇，始終占據(jù)第1位和第2位。

b. 排名“始終靠前”的地區(qū)。

這類地區(qū)是山東、天津、重慶和安徽，如圖2所示，2014—2017年始終穩(wěn)居全國(guó)6～10名。

c. 排名“始終落后”的地區(qū)。

這類地區(qū)是黑龍江、云南、廣西、貴州、新疆。如圖3所示，黑龍江位居第21～23位，云南在第24～26位，廣西在第23～26位，貴州和新疆始終是第27—28位。

d. 排名“有所上升”的地區(qū)。

這類地區(qū)是遼寧、河北、江西。如圖4所示，遼寧在2014—2017年的排名分別是18，21，14，12，河北的排名分別是20，20，16，16，江西的排名分別是25，25，22，20。

對(duì)比分析2014—2017年指標(biāo)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，3個(gè)地區(qū)強(qiáng)勢(shì)增長(zhǎng)點(diǎn)中就有5個(gè)重要指標(biāo)不同的影子，印證了它們就是工業(yè)科技創(chuàng)新能力提升的重要因素。

遼寧增幅最大的指標(biāo)是“企均有效發(fā)明專利數(shù)量”，2017年較2014年增幅高達(dá)398%；其次是“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”，增幅為143%。河北增幅最大的是“有效發(fā)明專利數(shù)量”，為195%；其次是“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”，為112%。江西增幅最大的是“有效發(fā)明專利數(shù)量”，為219%；其次是“R&D項(xiàng)目數(shù)量”，增幅為127%。

e. 排名“持續(xù)下降”的地區(qū)。

這類地區(qū)是陜西、寧夏、甘肅。如圖5所示，陜西2014—2017年的排名分別是13，16，15，19，寧夏的排名分別是16，17，19，21，甘肅的排名分別是21，22，26，25。

對(duì)比分析2014—2017年指標(biāo)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，3個(gè)地區(qū)降幅較大的指標(biāo)中有5個(gè)重要指標(biāo)不同的影子，印證了它們就是工業(yè)科技創(chuàng)新能力下降的重要因素。

陜西體現(xiàn)在科技創(chuàng)新“投入”和“活動(dòng)”兩個(gè)方面。降幅最大的指標(biāo)是“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”，為35%；其次是“R&D項(xiàng)目數(shù)量”和“新產(chǎn)品開發(fā)數(shù)量”，均為23%。

表 5 2014—2017年中國(guó)28個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力排名Tab.5 Ranking of industrial S&T innovation capability of 28 regions of China in 2014—2017

寧夏負(fù)增長(zhǎng)主要是在技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)方面出現(xiàn)大幅下降，導(dǎo)致“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”降幅為94%。

甘肅負(fù)增長(zhǎng)體現(xiàn)在科技創(chuàng)新“投入”、“活動(dòng)”和“效益”3個(gè)方面。降幅最大指標(biāo)是“企均有效發(fā)明專利數(shù)量”，為140%；其次是“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”，為96%。

f. 排名“波動(dòng)較小”的地區(qū)。

這類地區(qū)是湖北、湖南、福建、河南、山西，4年中排名波動(dòng)幅度僅為1～2個(gè)名次。如圖6所示，湖北在第10～12位、湖南在第10～11位，福建在第12～13位，河南在第13～14位，山西在第18～19位。

表 6 2014—2017年中國(guó)28個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力動(dòng)態(tài)變化Tab.6 Dynamic change of industrial S&T innovation capability of 28 regions of China in 2014—2017

圖1 2014—2017年工業(yè)科技創(chuàng)新能力排名“始終領(lǐng)先”地區(qū)名次Fig. 1 Ranking of regions with 'always leading' in the rank of industrial S&T innovation capability in 2014—2017

圖2 2014—2017年工業(yè)科技創(chuàng)新能力排名“始終靠前”地區(qū)名次Fig. 2 Ranking of regions with 'always forward' in the rank of industrial S&T innovation capability in 2014—2017

g. 排名“波動(dòng)較大”的地區(qū)。

這類地區(qū)是吉林、內(nèi)蒙古、四川，如圖7所示，吉林在2014—2017年的排名分別是24，9，23，22，內(nèi)蒙古的排名分別是15，15，20，17，四川的排名分別是17，19，17，15。

圖3 2014—2017年工業(yè)科技創(chuàng)新能力排名“始終落后”地區(qū)名次Fig. 3 Ranking of regions with 'always backward' in the rank of industrial S&T innovation capability in 2014—2017

圖4 2014—2017年工業(yè)科技創(chuàng)新能力排名“有所上升”地區(qū)名次Fig. 4 Ranking of regions with 'rising' in the rank of industrial S&T innovation capability in 2014—2017

圖5 2014—2017年工業(yè)科技創(chuàng)新能力排名“持續(xù)下降”地區(qū)名次Fig. 5 Ranking of regions with 'continuous decline' in the rank of industrial S&T innovation capability in 2014—2017

重點(diǎn)分析波動(dòng)最大的吉林。對(duì)比2014—2017年指標(biāo)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，波動(dòng)較大是因?yàn)?015年吉林加大了技術(shù)引進(jìn)，經(jīng)費(fèi)遠(yuǎn)超其他3年。權(quán)重最大的指標(biāo)“企均技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”，在2015年為47.24萬(wàn)元，不僅遠(yuǎn)超2014年的1.67萬(wàn)元、2016年的8.56萬(wàn)元、2017年的8.76萬(wàn)元，而且當(dāng)年僅次于北京的84.86萬(wàn)元、上海的56.08萬(wàn)元、重慶的54.52萬(wàn)元，排名第4位。因此，吉林在2015年的排名較高。

圖6 2014—2017年工業(yè)科技創(chuàng)新能力排名“波動(dòng)較小”地區(qū)名次Fig. 6 Ranking of regions with 'less volatile' in the rank of industrial S&T innovation capability in 2014—2017

綜上，工業(yè)科技創(chuàng)新能力的變化較大程度上受到重要因素的影響。大多數(shù)地區(qū)排名變化不大，說(shuō)明工業(yè)科技創(chuàng)新能力動(dòng)態(tài)發(fā)展存在明顯的區(qū)域依存，而且這種排名格局穩(wěn)定性較高，短期內(nèi)很難改變。

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

以區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)為視角，構(gòu)建了涵蓋科技創(chuàng)新投入、活動(dòng)、產(chǎn)出和效益4個(gè)方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用CRITIC法和TOPSIS法從“靜態(tài)”和“動(dòng)態(tài)”兩個(gè)視角對(duì)28個(gè)地區(qū)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，得到以下結(jié)論：

a. 影響工業(yè)科技創(chuàng)新能力提升的重要因素為技術(shù)引進(jìn)、自主創(chuàng)新、R&D人員和經(jīng)費(fèi)、R&D項(xiàng)目活躍度、科技成果轉(zhuǎn)化。

b. “靜態(tài)評(píng)價(jià)”結(jié)論：

第一，中國(guó)工業(yè)科技創(chuàng)新能力整體一般，28個(gè)地區(qū)中只有5個(gè)地區(qū)為“很強(qiáng)”，1個(gè)地區(qū)為“較強(qiáng)”，6個(gè)地區(qū)占比僅為21.4%；

第二，地區(qū)間工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新能力差異化較大；

第三，地區(qū)分布呈現(xiàn)從東部到中部、再到西部的由強(qiáng)到弱格局。

c. “動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)”結(jié)論：

第一，28個(gè)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力呈現(xiàn)7類不同的動(dòng)態(tài)發(fā)展；

第二，大多數(shù)地區(qū)排名變化較小，顯示工業(yè)科技創(chuàng)新能力動(dòng)態(tài)發(fā)展存在穩(wěn)定的區(qū)域依存。

d. 指標(biāo)體系和模型能夠有效評(píng)價(jià)區(qū)域工業(yè)科技創(chuàng)新能力。

從評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看，構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系具備合理性和實(shí)用性，評(píng)價(jià)模型具備有效性。

4.2 政策建議

大多數(shù)地區(qū)工業(yè)科技創(chuàng)新能力需要提升，結(jié)合重要影響因素，提出如下建議：

a. 加強(qiáng)先進(jìn)成熟技術(shù)引進(jìn)。

企業(yè)應(yīng)該立足自身發(fā)展戰(zhàn)略，精心選擇相匹配的先進(jìn)成熟技術(shù)。引進(jìn)之前，必須對(duì)技術(shù)進(jìn)行技術(shù)生命周期和技術(shù)復(fù)雜度論證，避免引入即將淘汰的技術(shù)和自身技術(shù)團(tuán)隊(duì)難以有效消化吸收利用的技術(shù)。

b. 積極推進(jìn)自主創(chuàng)新。

加強(qiáng)引進(jìn)技術(shù)的消化吸收和再創(chuàng)新。如積極建設(shè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟，聯(lián)合實(shí)施消化吸收再創(chuàng)新；同時(shí)聚焦重點(diǎn)，在戰(zhàn)略性高技術(shù)行業(yè)，每年發(fā)布消化吸收再創(chuàng)新重點(diǎn)技術(shù)名單，引領(lǐng)技術(shù)發(fā)展方向。此外，積極開展國(guó)內(nèi)外科技交流合作，充分利用科技資源，在更高起點(diǎn)上推進(jìn)自主創(chuàng)新。

c. 提升R&D項(xiàng)目活躍度，產(chǎn)出優(yōu)秀科技成果。

大力建設(shè)企業(yè)科技創(chuàng)新平臺(tái)。以國(guó)家戰(zhàn)略需求為導(dǎo)向，瞄準(zhǔn)前沿科技領(lǐng)域，創(chuàng)建更多國(guó)家級(jí)別重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，培育規(guī)模較大、研發(fā)能力較強(qiáng)的企業(yè)研究院。以市場(chǎng)為導(dǎo)向，大力開展R&D項(xiàng)目的申報(bào)和研究，產(chǎn)出市場(chǎng)需求的高價(jià)值科技成果。

d. 促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化。

加大各類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)建設(shè)，如生產(chǎn)力促進(jìn)中心、孵化器及創(chuàng)業(yè)服務(wù)中心、技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)機(jī)構(gòu)等。進(jìn)一步深化產(chǎn)學(xué)研合作，組織大型產(chǎn)學(xué)研科技成果對(duì)接交流簽約專項(xiàng)活動(dòng)，為企業(yè)自身研發(fā)的科技成果添磚加瓦。

e. 加大科研人員和經(jīng)費(fèi)投入。

加快引進(jìn)頂級(jí)的科技人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，同時(shí)培養(yǎng)一流的領(lǐng)軍人才，提升技術(shù)研發(fā)水平。加大投入科研經(jīng)費(fèi)，可以采取政府支持、企業(yè)聯(lián)盟等多種形式。