中國(guó)東部省份科技創(chuàng)新能力綜合評(píng)價(jià)

楊力 徐悅 朱俊奇

[摘要]創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略是中國(guó)改革開放以來提出的重要議題，科技創(chuàng)新能力是衡量地區(qū)發(fā)展能力的關(guān)鍵指標(biāo)。以我國(guó)東部12個(gè)省份為研究對(duì)象，運(yùn)用逼近理想解排序法（TOPSIS）識(shí)別高權(quán)重指標(biāo)、對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的貼近度進(jìn)行測(cè)算，并以此為參照，進(jìn)一步通過對(duì)抗解釋結(jié)構(gòu)模型（AISM）對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行優(yōu)劣層級(jí)劃分。結(jié)果表明：工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)、地方財(cái)政預(yù)算、R&D經(jīng)費(fèi)投入是影響區(qū)域科技創(chuàng)新能力的重要因素，且各省份之間表現(xiàn)差異較大。廣東省科技創(chuàng)新水平較高;江蘇、北京、浙江、上海、山東、天津、福建、河北8省份科技創(chuàng)新水平依次遞減;遼寧、廣西、海南3省份排名靠后，地區(qū)科技水平還有待加強(qiáng)。因此，未來應(yīng)側(cè)重于短板因素提升，并加強(qiáng)資金監(jiān)管、人才管理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改革等方面綜合發(fā)展。

[關(guān)鍵詞]科技創(chuàng)新;創(chuàng)新能力評(píng)價(jià);逼近理想解排序法;對(duì)抗解釋結(jié)構(gòu)模型

一、引言

2016年，中共中央國(guó)務(wù)院印發(fā)《國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，強(qiáng)調(diào)科技創(chuàng)新是提升社會(huì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略支撐1。關(guān)注區(qū)域科技高質(zhì)量發(fā)展，探討科技創(chuàng)新發(fā)展水平的影響和驅(qū)動(dòng)機(jī)制已逐漸成為國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究熱點(diǎn)。東部省份作為我國(guó)改革開放的前沿區(qū)域，整體具有較好的貿(mào)易基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，且東部地區(qū)對(duì)中國(guó)整體科技創(chuàng)新貢獻(xiàn)較大。然而，由于自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)實(shí)力等方面的差異，各省份科技創(chuàng)新能力狀態(tài)強(qiáng)弱不均。如何利用區(qū)域優(yōu)勢(shì)，提高科技發(fā)展水平，協(xié)調(diào)區(qū)域創(chuàng)新資源配置，對(duì)各省份科技創(chuàng)新能力進(jìn)行合理測(cè)度，是當(dāng)下研究的重要課題。

目前學(xué)術(shù)界對(duì)科技創(chuàng)新能力的研究集中于科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建、科技產(chǎn)出分析、科技就業(yè)與人才培養(yǎng)機(jī)制研究等。熊彼得創(chuàng)新理論闡述了科技投入對(duì)科技創(chuàng)新能力有正向激勵(lì)作用，投入主要來源于FDI、政府投入和企業(yè)投入[1]。蔣兵等通過構(gòu)建門檻效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn)企業(yè)自主研發(fā)投入、FDI流入和政府補(bǔ)貼這3個(gè)門檻變量對(duì)科技創(chuàng)新均有促進(jìn)作用[2]，證實(shí)了前人理論。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)組成不斷豐富，徐丹等使用空間計(jì)量模型說明了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和外商直接投資對(duì)科技創(chuàng)新能力的調(diào)節(jié)發(fā)揮顯著作用[3]。進(jìn)一步地，Shantia等闡述了科技投入可降低生產(chǎn)成本，對(duì)工業(yè)創(chuàng)新具有積極推動(dòng)作用，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。隨著國(guó)內(nèi)社會(huì)創(chuàng)新要素的深度融合，就業(yè)質(zhì)量成為科技創(chuàng)新成果的重要體現(xiàn)[4]。Huang等采用壟斷競(jìng)爭(zhēng)模型和傾向分?jǐn)?shù)匹配（Propensity Score Matching，PSM）方法證實(shí)了工資的提高會(huì)促使企業(yè)增加研發(fā)投入，促進(jìn)創(chuàng)新能力提升，證實(shí)了科技就業(yè)質(zhì)量與科技創(chuàng)新間具有正向關(guān)系[5]。立足于國(guó)內(nèi)結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾，龔艷證實(shí)了創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)就業(yè)具有雙重影響[6]。徐示波提出培育扶持科技企業(yè)發(fā)展，有利于解決失業(yè)人口再就業(yè)問題[7]。另外，人才培養(yǎng)對(duì)科技創(chuàng)新能力提升具有重要意義，李華軍基于向量自回歸模型（Vector Auto Regression，VAR）得出，深化發(fā)展高等教育能力，促進(jìn)人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化可以提升區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)[8]。Browers等學(xué)者的研究強(qiáng)調(diào)了“產(chǎn)學(xué)研”融合機(jī)制下的人才培養(yǎng)路徑，鼓勵(lì)讓高等教育從業(yè)者成為科技創(chuàng)新主體[9]。

綜上所述，現(xiàn)有研究對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)、科技創(chuàng)新內(nèi)涵、評(píng)價(jià)模型等方面進(jìn)行了有益探索，為本文的研究提供了一定的理論支撐。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要對(duì)科技創(chuàng)新、科技人才、社會(huì)就業(yè)等方面進(jìn)行了單項(xiàng)研究，或?qū)蓛煞矫娴年P(guān)系進(jìn)行了探討，對(duì)多個(gè)相關(guān)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系研判較少，鮮有對(duì)東部地區(qū)科技創(chuàng)新能力的優(yōu)劣評(píng)價(jià)?；诖?，本文從區(qū)域創(chuàng)新能力要素入手，對(duì)東部省份科技創(chuàng)新能力進(jìn)行優(yōu)劣測(cè)評(píng)，以填補(bǔ)區(qū)域創(chuàng)新理論空白，力圖探究東部省份創(chuàng)新能力需求及發(fā)展制約因素，為區(qū)域科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展提供對(duì)策。

二、 研究方法及指標(biāo)選取

1. 研究方法

逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）是基于多目標(biāo)決策的一種有效評(píng)價(jià)方法。其基本流程是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化運(yùn)算，通過賦權(quán)對(duì)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)劣評(píng)價(jià)。以帶權(quán)重值的距離公式，得到各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分別距正、負(fù)理想點(diǎn)之間的距離的二維解，再結(jié)合客觀標(biāo)準(zhǔn)獲得評(píng)價(jià)決策矩陣，從而實(shí)現(xiàn)方案的綜合評(píng)價(jià)[10]。其克服了傳統(tǒng)方法下的單一性研究，增加了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，可進(jìn)行多指標(biāo)綜合考量。

對(duì)抗解釋結(jié)構(gòu)模型（Adversarial Interpretative Structural Model，AISM）是基于解釋結(jié)構(gòu)模型（Interpretative Structural Model，ISM）提出的，可用來分析復(fù)雜系統(tǒng)中各因素的關(guān)系。在傳統(tǒng)的解釋結(jié)構(gòu)模型中加入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）中的對(duì)抗思想，以根據(jù)關(guān)系矩陣獲得的可達(dá)矩陣為基礎(chǔ)，采用對(duì)立層級(jí)抽取原則，建立對(duì)抗的層次化拓?fù)鋱D，最終得到AISM[11]。采用TOPSIS與拓?fù)鋵蛹?jí)圖相結(jié)合的方法，基于偏序集抽取原則，運(yùn)用AISM實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣程度分級(jí)。

本文采用TOPSIS—AISM聯(lián)用模型，引入AISM方法，對(duì)TOPSIS排序結(jié)果進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，充實(shí)了TOPSIS法的研究?jī)?nèi)涵。對(duì)于TOPSIS來說，其評(píng)價(jià)對(duì)象的正負(fù)理想解，從具有明確直鏈形式的排序結(jié)果拓延到具有躍遷性質(zhì)的不可比的排序結(jié)果;對(duì)于AISM來說，與TOPSIS的結(jié)合，是從一個(gè)靜態(tài)模型拓延到分析整體夾逼過程的指示排序模型。兩者聯(lián)用，使AISM中對(duì)系統(tǒng)要素的排序關(guān)系可以根據(jù)研究進(jìn)展相關(guān)資料的補(bǔ)充不斷得到驗(yàn)證，進(jìn)而增加結(jié)果的可信度。

2. 指標(biāo)選取

本文考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的可行性與科學(xué)性，參照現(xiàn)有研究[12-13]，并結(jié)合《國(guó)家中長(zhǎng)期人才發(fā)展規(guī)劃綱要》1，將科技創(chuàng)新能力影響要素劃分為科技資金投入、人才培養(yǎng)和科技就業(yè)質(zhì)量3個(gè)方面，其關(guān)系如圖1所示。

在構(gòu)建一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，以國(guó)家權(quán)威發(fā)布的《區(qū)域創(chuàng)新能力報(bào)告》為參考，借鑒蔡曉琳等學(xué)者在城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方面的研究成果[14]，將技術(shù)市場(chǎng)成交額、地方工資水平等更具有衡量區(qū)域發(fā)展價(jià)值的指標(biāo)納入本評(píng)價(jià)體系。為了體現(xiàn)政府支持、市場(chǎng)響應(yīng)、創(chuàng)新基礎(chǔ)等多個(gè)方面對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響，最終形成12個(gè)二級(jí)指標(biāo)。如表1所示。

科技投入方面，主要從省份經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政府投入和市場(chǎng)能力角度選取評(píng)價(jià)指標(biāo)[15-16]。地區(qū)GDP可以反映地區(qū)發(fā)展基本水平，選取R&D經(jīng)費(fèi)指標(biāo)可以衡量科技經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度，地方財(cái)政投入為科技創(chuàng)新活動(dòng)提供基礎(chǔ)保障，突出其對(duì)地區(qū)科技創(chuàng)新能力的影響。企業(yè)作為科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化載體，將工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)、技術(shù)市場(chǎng)成交額作為主要指標(biāo)，能夠評(píng)價(jià)科技企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效;就業(yè)質(zhì)量方面，選取失業(yè)人口數(shù)量反映地區(qū)就業(yè)整體情況，并利用科技行業(yè)就業(yè)人數(shù)和地方工資水平來反映科技創(chuàng)新帶來的間接經(jīng)濟(jì)效益，體現(xiàn)其對(duì)高質(zhì)量就業(yè)的促進(jìn)作用[17];人才培養(yǎng)方面，高級(jí)技術(shù)人才作為科技創(chuàng)新人員的主要組成部分，選用高等學(xué)校招生人數(shù)、未受過高等教育人數(shù)、地方教育經(jīng)費(fèi)等指標(biāo)可以衡量不同區(qū)域培養(yǎng)和輸送科技人才的能力[18]。

三、 模型建立

1. TOPSIS模型

根據(jù)研究實(shí)際情況，對(duì)n個(gè)省份樣本，m個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成的原始矩陣[O]，進(jìn)行極差法處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣[N=nijn×m]。采用熵權(quán)法求出東部省份總體科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系內(nèi)各指標(biāo)權(quán)重值[ω=ω1，ω2，…ωm]，再結(jié)合歐式距離法求得每個(gè)省份樣本到正負(fù)理想點(diǎn)的距離。

到正理想點(diǎn)的距離公式：

到負(fù)理想點(diǎn)的距離公式：

2. AISM模型

B為相乘矩陣，I為對(duì)角線為1的m階布爾方陣，對(duì)B進(jìn)行連乘可得公式（5），R為可達(dá)矩陣，易證可達(dá)矩陣R=A。

將比較關(guān)系矩陣R進(jìn)行布爾運(yùn)算得到骨架矩陣S，過程如公式（6）：

層級(jí)圖的劃分由先行集合Q，共同集合T和可達(dá)集合R判定，以關(guān)系矩陣A為例，其要素滿足：[ei]的先行集合為[Q（ei）]，為對(duì)應(yīng)列為1的所有要素。[ei]的可達(dá)集合為[R（ei）]，為對(duì)應(yīng)行為1的所有要素。[ei]的共同集合為[T（ei）]，為[Q（ei）]和[R（ei）]的交集部分。其中：

（1）UP型層級(jí)圖，按照結(jié)果優(yōu)先劃分層級(jí)，規(guī)則為[R（ei）=T（ei）]，按照由上至下的順序放置抽取的省份樣本。（2）DOWN型層級(jí)圖，按照原因優(yōu)先劃分層級(jí)，規(guī)則為[Q（ei）=T（ei）]，按照由下往上的順序放置抽取的省份樣本0。UP型和DOWN型是一組對(duì)立的抽取結(jié)果，帕累托最優(yōu)的樣本處在最上級(jí)，最劣的樣本處在最下級(jí)。由此得到被評(píng)價(jià)樣本的優(yōu)劣分級(jí)結(jié)果，確定最終的省份樣本優(yōu)劣排序。

四、 實(shí)證結(jié)果與分析

選取2010—2019年中國(guó)東部12個(gè)省份面板數(shù)據(jù)，綜合考慮省份科創(chuàng)能力變化趨勢(shì)及指標(biāo)的權(quán)威性，數(shù)據(jù)從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲得，采用加權(quán)平均法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到數(shù)據(jù)原始矩陣，再進(jìn)行歸一化處理得到規(guī)范化矩陣N，結(jié)果如表2所示。

1. TOPSIS求解

將規(guī)范化矩陣N結(jié)合熵權(quán)法得出各二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值（表3），確定影響科技創(chuàng)新能力的高權(quán)重指標(biāo)。

利用表2構(gòu)建以權(quán)重確定的正負(fù)理想解[d+]、[d-]，以此確定決策矩陣[D=dij12×2]。再結(jié)合公式（3）求得樣本貼近度Ti。正負(fù)理想解與貼近度值如表4所示。

借鑒王鳴濤等[19]提出的等級(jí)劃分方法，將科技創(chuàng)新能力分為“較強(qiáng)”“中等”“較弱”3個(gè)等級(jí)，以貼近度Ti的平均值0.36為基準(zhǔn)，取其150%、100%，即0.54、0.36為臨界值為依據(jù)，劃分評(píng)價(jià)等級(jí)。Ti≥0.54為“較強(qiáng)”，0.36

從TOPSIS評(píng)價(jià)結(jié)果來看，存在以下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重不同，作用程度不一。由表2權(quán)重結(jié)果可知，工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)（B4）、地方工資水平（B7）、地區(qū)受高等教育程度（B10）3個(gè)指標(biāo)權(quán)重值排名靠前，分別為0.1848，0.1811，0.1465。遠(yuǎn)高于其他指標(biāo)，說明科技成果轉(zhuǎn)化效率、科技創(chuàng)新投入及人才培養(yǎng)能力對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新能力影響顯著，且工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)量是影響各個(gè)地區(qū)科技創(chuàng)新能力的首要因素。（2）東部區(qū)域內(nèi)部科技創(chuàng)新能力發(fā)展不均衡?？萍紕?chuàng)新能力越強(qiáng)的省份貼近度越高，科技發(fā)展相對(duì)落后的省份貼近度越低。由表5可知，廣東、江蘇等地區(qū)貼近度排名靠前，科技創(chuàng)新能力較強(qiáng)，結(jié)合表1指標(biāo)數(shù)據(jù)可知，高權(quán)重指標(biāo)下，如B7、B2、B10等，廣東均位居前列，說明對(duì)技術(shù)創(chuàng)新資源利用率較強(qiáng)，技術(shù)管理水平先進(jìn)。相比之下，遼寧、廣西等地區(qū)貼近度排名靠后，缺少高科技制造業(yè)和高端人才，因此科技創(chuàng)新發(fā)展相對(duì)落后。（3）東部省份整體科技創(chuàng)新能力中等，具有明顯地域差異。由表5貼近度分級(jí)結(jié)果可知，12個(gè)省份綜合評(píng)價(jià)中只有3個(gè)地區(qū)為“較強(qiáng)”，3個(gè)地區(qū)為“中等”，剩余地區(qū)為“較弱”。評(píng)價(jià)為中等以上的地區(qū)占總體比例的50%。具體分級(jí)結(jié)果如下：

科技創(chuàng)新能力較強(qiáng)的區(qū)域?yàn)楸本⒔K、廣東，其貼近度值位居前列，均大于0.54，處于領(lǐng)先地位，各項(xiàng)指標(biāo)綜合表現(xiàn)較好。這些地區(qū)依靠自身區(qū)位優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)，正在釋放科技創(chuàng)新活力。其中，北京作為京津冀區(qū)域中心，發(fā)揮首都優(yōu)勢(shì)，吸引科技創(chuàng)新資源;江蘇和廣東處于沿海地區(qū)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置合理，國(guó)家經(jīng)濟(jì)特區(qū)、創(chuàng)新示范區(qū)等坐落于此。

科技創(chuàng)新能力中等的區(qū)域?yàn)樯虾?、浙江、山東，貼近度處于0.36～0.54，這些地區(qū)位于沿海區(qū)域，科技創(chuàng)新指標(biāo)總體排名靠前，但與較強(qiáng)省份仍有一定差距。浙江、山東的科技轉(zhuǎn)化能力較強(qiáng)，工業(yè)企業(yè)項(xiàng)目數(shù)多，但兩省科技行業(yè)從業(yè)人數(shù)較少，社會(huì)就業(yè)質(zhì)量有待提高;上海的科技創(chuàng)新投入較多，但成果轉(zhuǎn)化能力較弱，工業(yè)企業(yè)項(xiàng)目數(shù)量較少，投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不平衡，是造成科技創(chuàng)新發(fā)展動(dòng)能不足的主要因素。

科技創(chuàng)新能力“較弱”的區(qū)域?yàn)樘旖?、河北、遼寧、福建、廣西、海南，其貼近度均小于平均值0.36。對(duì)高權(quán)重度指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，多省份表現(xiàn)不佳，說明區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡，生產(chǎn)要素未能得到合理配置。福建、河北、天津主要的短板因素為“R&D經(jīng)費(fèi)投入”和“R&D項(xiàng)目數(shù)量”，反映出地區(qū)缺乏科技投入及創(chuàng)新產(chǎn)出。遼寧地處東北地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠傳統(tǒng)重工業(yè)，短時(shí)間內(nèi)難以進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，因此科技創(chuàng)新總體表現(xiàn)較為落后。廣西、海南地處東南區(qū)域，地理位置偏遠(yuǎn)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較弱，R&D經(jīng)費(fèi)投入較少，社會(huì)就業(yè)工資水平較低，失業(yè)人口較多等因素限制了地區(qū)科技發(fā)展。因此，未來要提高區(qū)域科技創(chuàng)新水平還需多種途徑的推動(dòng)拉升。

2. AISM求解

為更好把握評(píng)價(jià)對(duì)象間的優(yōu)劣層級(jí)，選取表4中正負(fù)理想解d+、d-組成的決策矩陣進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而得到表6關(guān)系矩陣A=[（a）12×12]。再由公式（4）和公式（5）經(jīng)布爾運(yùn)算連乘獲得可達(dá)矩陣R=A=[（a）12×12]。

根據(jù)前文所提到的方法，對(duì)可達(dá)矩陣R分別進(jìn)行原因優(yōu)先，結(jié)果優(yōu)先的方式抽取。其中，原因優(yōu)先前提下，對(duì)象所在的可達(dá)矩陣行為1;結(jié)果優(yōu)先前提下，對(duì)象所在的可達(dá)矩陣列為1[20]。抽取后的拓?fù)鋱D結(jié)果如圖2所示。

從AISM評(píng)價(jià)結(jié)果來看，存在以下幾個(gè)特點(diǎn)：

第一，AISM模型運(yùn)算將靜態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果降維，省份樣本優(yōu)劣程度更為清晰。由UP型和DOWN型有向拓?fù)鋵蛹?jí)圖比較后可知，主線對(duì)象和箭頭指向基本一致，層級(jí)劃分也基本相同，以可視化形式展示了9個(gè)等級(jí)的遞階結(jié)構(gòu)。根據(jù)越上層表現(xiàn)越優(yōu)、越下層表現(xiàn)越劣的原理可知，各省份的科技創(chuàng)新能力強(qiáng)弱程度由上至下依次遞減，最上層的集合分別為{江蘇、廣東}，{廣東}，兩者取交集得到有向拓?fù)渥顑?yōu)集{江蘇、廣東}∩{廣東}={廣東};海南、江蘇橫跨一個(gè)層級(jí)，屬于評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)中的活動(dòng)要素。即L0層級(jí)的廣東為科技創(chuàng)新水平較強(qiáng)省份，{江蘇、北京、浙江、上海、山東、天津、福建、河北}8個(gè)省份科技創(chuàng)新水平依次減弱，L8層級(jí)的{遼寧、廣西、海南}3個(gè)省份科技創(chuàng)新水平最弱。

第二，科技投入程度與區(qū)位因素對(duì)東部省份科技創(chuàng)新發(fā)展具有較強(qiáng)支撐作用。結(jié)合對(duì)抗層級(jí)拓?fù)鋱D與指標(biāo)權(quán)重來看，科技投入越高，省份樣本科技創(chuàng)新能力越強(qiáng)?？v觀拓?fù)鋵蛹?jí)圖，排名靠前的省份有廣東、江蘇、北京、浙江等。大部分省份社會(huì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好，科技投入大，工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新項(xiàng)目多，均位于科技創(chuàng)新核心區(qū)域，體現(xiàn)出政策傾斜、資金支持、社會(huì)參與的良好發(fā)展態(tài)勢(shì)。遼寧、廣西、海南3個(gè)省排名靠后，其地理位置相對(duì)偏遠(yuǎn)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相較于東南部省份表現(xiàn)較弱，科技投入表現(xiàn)不強(qiáng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多以傳統(tǒng)行業(yè)為主，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)未能形成區(qū)域發(fā)展優(yōu)勢(shì)。

第三，東部省份科技創(chuàng)新能力的優(yōu)劣劃分由各個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)共同決定。廣東在各個(gè)指標(biāo)中的表現(xiàn)占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，成為科技創(chuàng)新發(fā)展標(biāo)桿區(qū)域。江蘇、北京位次分別為第二、第三，總體排名靠前，從指標(biāo)來看，兩個(gè)省份的就業(yè)質(zhì)量與高等教育均表現(xiàn)較好，但R&D經(jīng)費(fèi)投入及地方財(cái)政投入略弱于廣東，說明政府對(duì)科技創(chuàng)新投入力度不夠，應(yīng)積極拓寬投資渠道，繼續(xù)保持人才教育優(yōu)勢(shì)，提升科技發(fā)展質(zhì)量。

此外，科技就業(yè)質(zhì)量、人才培養(yǎng)等指標(biāo)對(duì)省份排名也具有一定影響。浙江、上海排名分別為第四、第五，其科技投入較多，技術(shù)市場(chǎng)成交額與高等學(xué)校招生數(shù)表現(xiàn)較弱，表明現(xiàn)階段對(duì)高科技成果吸納融合程度不夠，在保障科技經(jīng)費(fèi)投入的同時(shí)，仍需改善人才培養(yǎng)模式;山東、天津、福建、河北分別位列第六至第九，這些地區(qū)科技投入能力總體相近，內(nèi)部的排位差異多是由于科技就業(yè)質(zhì)量和科技人才培養(yǎng)能力不同。例如，河北、福建兩地雖有較好的科技投入基礎(chǔ)，但工資水平較低、高等教育人數(shù)較少限制了科技創(chuàng)新發(fā)展，說明存在科技投入冗余、科技創(chuàng)新機(jī)制扭曲等問題。地區(qū)應(yīng)進(jìn)行創(chuàng)新體制改革，促進(jìn)技術(shù)型企業(yè)落地，提升社會(huì)就業(yè)質(zhì)量，以實(shí)現(xiàn)總體均衡發(fā)展。

多指標(biāo)綜合表現(xiàn)不佳導(dǎo)致遼寧、廣西、海南3省排名靠后?？萍纪度搿⒖萍季蜆I(yè)質(zhì)量、人才培養(yǎng)三方面指標(biāo)均存在短板，與高層級(jí)省份相比差距較大。其中，海南的層級(jí)躍遷體現(xiàn)在就業(yè)率提升和增加教育經(jīng)費(fèi)方面。說明近年來海南改善就業(yè)市場(chǎng)、側(cè)重教育建設(shè)等措施初現(xiàn)成效，但科技軟實(shí)力仍不具有競(jìng)爭(zhēng)力。排位靠后省份的指標(biāo)表現(xiàn)說明依靠傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)粗放式投入無法激發(fā)科技創(chuàng)新活力，應(yīng)盡快補(bǔ)足發(fā)展短板，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)更新;優(yōu)先實(shí)施人才戰(zhàn)略，吸引人才聚集，逐漸形成勞動(dòng)、資源密集型轉(zhuǎn)向資本和技術(shù)密集型的現(xiàn)代科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)。

五、 結(jié)論與建議

1. 結(jié)論

貫徹區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展理念是實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求。本文基于區(qū)域創(chuàng)新視角，從科技投入、科技人才培養(yǎng)、科技就業(yè)質(zhì)量三個(gè)維度進(jìn)行考量，構(gòu)建了含有12個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系。運(yùn)用TOPSIS模型對(duì)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)，確定主要影響因素;結(jié)合AISM動(dòng)態(tài)模型，細(xì)化東部省份科技創(chuàng)新能力優(yōu)劣排名，較為全面地展示了東部省份的科技創(chuàng)新水平，且符合各地區(qū)的實(shí)際發(fā)展情況。研究結(jié)果顯示：

（1）從地理格局來看，東部省份科技創(chuàng)新能力水平總體呈現(xiàn)南高北低的發(fā)展特點(diǎn)，且地區(qū)間差異較大。

（2）從指標(biāo)體系來看，不同因素對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新能力影響程度不同。高權(quán)重因素，如地方政府投入、工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)、R&D經(jīng)費(fèi)投入等對(duì)促進(jìn)地區(qū)科技創(chuàng)新發(fā)展具有顯著正向作用。

（3）從整體評(píng)價(jià)來看，東部省份科技創(chuàng)新能力中等，科技創(chuàng)新投入不足、資源利用率不高導(dǎo)致了多數(shù)地區(qū)仍處于科技創(chuàng)新效能不足的狀態(tài)?？萍紕?chuàng)新發(fā)展顯示出更多的政策支持效應(yīng)，但其目標(biāo)靶向仍有區(qū)域差異。

2. 建議

基于以上研究結(jié)論，本文提出如下建議：

（1）規(guī)劃引領(lǐng)，頂層設(shè)計(jì)

在國(guó)家科技創(chuàng)新戰(zhàn)略部署的發(fā)展背景下，既需要在宏觀層面進(jìn)行政策規(guī)劃，也需要在微觀層面扶持科技創(chuàng)新企業(yè)。政府應(yīng)發(fā)揮好科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的政策導(dǎo)向作用，進(jìn)行政策創(chuàng)新，構(gòu)建統(tǒng)籌全域的組織領(lǐng)導(dǎo)機(jī)制，把握未來發(fā)展方向，促進(jìn)地區(qū)資源合理配置，注重推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化效率的提升，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)模效益。另外，加強(qiáng)省域間、國(guó)家間的合作交流，建立科技創(chuàng)新公共服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)成果共享，以逐步形成國(guó)內(nèi)科技創(chuàng)新行業(yè)穩(wěn)中向好的均衡發(fā)展格局。

（2）推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研體系構(gòu)建，促進(jìn)科技人才培育與引進(jìn)

科技創(chuàng)新仍是產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，在推動(dòng)供給側(cè)改革和區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的過程中，應(yīng)明確科技創(chuàng)新的重要地位。借助“長(zhǎng)三角”“京津冀”“珠三角”等經(jīng)濟(jì)圈的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，整合優(yōu)化地區(qū)現(xiàn)有高?？蒲匈Y源，深化產(chǎn)學(xué)研合作，促進(jìn)科技成果實(shí)體化。鼓勵(lì)校企合作，以市場(chǎng)為導(dǎo)向，定向培養(yǎng)技術(shù)人才，積極完善現(xiàn)有人才管理制度，健全科技人才引進(jìn)機(jī)制，堅(jiān)持內(nèi)部培養(yǎng)與外部引進(jìn)相結(jié)合，打造科技人才良性競(jìng)爭(zhēng)氛圍，實(shí)現(xiàn)社會(huì)高質(zhì)量就業(yè)。

（3）降低科技創(chuàng)新企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，完善政策健全機(jī)制

科技創(chuàng)新成果的實(shí)現(xiàn)具有時(shí)間久、風(fēng)險(xiǎn)高的特點(diǎn)。高新技術(shù)型企業(yè)難以應(yīng)對(duì)潛在的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)從而抑制了企業(yè)創(chuàng)新的積極性，制約了地區(qū)科技創(chuàng)新發(fā)展。政府應(yīng)出臺(tái)適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)傉撸{(diào)整相關(guān)稅收結(jié)構(gòu)，提供財(cái)稅優(yōu)惠政策。進(jìn)一步加大資金保障力度，發(fā)展新融資模式，健全投融資體系，使未來的投資多元化，激發(fā)民間資本在科技產(chǎn)業(yè)中的新動(dòng)能。同時(shí)，充分發(fā)揮政府服務(wù)職能，激發(fā)市場(chǎng)創(chuàng)新活力，為科技創(chuàng)新企業(yè)營(yíng)造寬松的發(fā)展環(huán)境。

（4）聚焦國(guó)際科技創(chuàng)新發(fā)展前沿，強(qiáng)化區(qū)域協(xié)同發(fā)展

科技創(chuàng)新研究具有較強(qiáng)的時(shí)效性，需關(guān)注全球前沿發(fā)展動(dòng)態(tài)，完善新興技術(shù)引進(jìn)制度，保證對(duì)引進(jìn)技術(shù)的消化及再創(chuàng)新。在區(qū)域科技合作共建的背景下，發(fā)揮中心地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用，促進(jìn)區(qū)域耦合，建立創(chuàng)新資源集聚，技術(shù)交流綜合平臺(tái)。聚焦發(fā)展短板，并積極開展國(guó)內(nèi)外交流合作。推動(dòng)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，縮小區(qū)域發(fā)展差距，努力實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展目標(biāo)。

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基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“深部煤礦多災(zāi)種安全評(píng)價(jià)方法與應(yīng)用研究”（項(xiàng)目編號(hào)：71971003）;國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目“全面建立資源高效利用制度研究”（項(xiàng)目編號(hào)：20ZDA084）;安徽省高等學(xué)校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“基于GA-BP的深部煤礦災(zāi)害評(píng)價(jià)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：SK2019ZD09）。

作者簡(jiǎn)介：楊力（1972-），男，博士，安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院院長(zhǎng)，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榈V業(yè)安全管理、能源經(jīng)濟(jì)、管理決策分析;徐悅（1997-），女，安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)槲锪鞴こ?、區(qū)域發(fā)展、安全評(píng)價(jià);朱俊奇（1984-），男，博士，安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)闆Q策分析、管理科學(xué)與工程、環(huán)境評(píng)價(jià)。

（收稿日期：2021-07-28? 責(zé)任編輯：殷 ?。?/p>