我国地方创新策源能力的模糊综合评价研究

张金福，刘 雪

（上海应用技术大学经济与管理学院，上海 201499）

1 研究背景

进入中国特色社会主义新时代，开拓创新成为引领我国经济高质量发展、推动社会不断进步的动力源泉。为加快国家创新体系建设，提升国家自主创新能力，激发全社会创造活力，真正实现创新驱动发展，我国迫切需要积极提升要素与实力雄厚、治理与服务高效、成果与应用范围广阔、并在全球创新网络体系中处于枢纽地位并发挥引擎作用的创新策源能力。在这种背景下，基础条件好、具备较好科技创新能力的地区更是把创新策源能力作为地方未来发展的主攻方向和重点任务，如上海市在2018 年6 月中共上海十一届市委四次全会上就提出，将“推进国际科技创新中心策源能力取得新突破”作为上海建设具有全球影响力的科创中心的未来主攻方向和重点任务。创新策源能力理论建设就成为学术界研究的重大课题。

创新策源能力是一个国家或区域所拥有的能推动科技创新的一种综合能力，包括制度改革与创新、人才培养与建设、创新生态环境优化与科技布局建设等四个要素，能催生创新主体产生卓有成效的学术、技术和产业创新成就，由此颠覆旧理念，开辟新路径，引领新风尚，影响其他创新主体调整需求导向，改变战略定位，激发创新潜力和经济社会活力。它是一个国家或区域所具备的科技创新核心竞争力，是创新辐射力与影响力之源。

党和国家领导人十分重视创新策源能力建设。2018 年11 月，习近平总书记对上海明确提出“在增强创新策源能力上下功夫”的工作要求。作为“排头兵”和“先行者”，上海在提升创新策源能力方面必须有新作为，为全国做出表率。总书记的要求受到上海和其他各省市的贯彻实施，并引起了学术界的研究响应。不过，目前关于科技创新能力的研究，大多数文献还停留于从创新策源能力的内涵和路径上进行解读，例如申言［1］认为基础研究决定科技实力，增强创新策源能力的关键是成果转化效率的提高；陈超［2］指出创新策源能力建设包括学术创新、技术创新和产业创新，尽管主体不同，但本质都是高端创新型人才的集聚与培育；杜德斌［3］认为上海本土化的创新引擎企业突破性的高端创新成果较为缺乏，创新创业环境仍需优化。但从分析创新策源能力的构成要素，构建创新策源能力评价指标体系，正确评价创新策源能力现状和发展水平的研究尚且没有。在建设具有全球影响力的科创中心的背景下，围绕城市核心功能，聚焦关键重点，集聚科技创新资源，协同优质创新要素，集中创新活动，强化科技创新策源功能，努力成为科学规律发现、技术发明创造、创新产业开拓、创新理念实践的重要策源地，对我国各个省市来说，具有深远的现实意义和决策咨询价值。因此，建立一套完善、科学、具有实操价值的评价指标体系，构建创新策源能力评价模型，是十分必要和有意义的。

本研究从创新策源能力的概念内涵出发，并以创新策源能力的概念内涵为切入点，将创新策源能力分解为层次清晰、逻辑联系紧密、可测度的四个要素：制度改革与创新、人才培养与建设、创新生态环境优化和科技创新布局，然后基于层次分析法与粒子群优化算法，构建创新策源能力评价指标体系，并利用模糊综合评价法实证研究测度了我国31个省市的创新策源能力，最后分析创新策源能力的发展影响因素和提升策略。

2 研究方法

2.1 层次分析法

构建指标体系的方法有很多，学者们经常运用的主要包括主成分分析法［4］、熵值法［5］、层次分析法以及德尔菲法等，层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)在系统工程学的应用理论中是一种多目标、多准则的系统分析决策方法［6］，在变量较多、结构复杂且不确定性因素作用较强的复杂系统中，它能够将其中的各因素划分成为相互关联且具有条理化的多层次的分析结构模型，是一种将定量分析与定性分析进行结合的有效方法［7］。层次分析法(AHP)确定权重的主要步骤如下：

2.1.1 标度的选取及其含义

通常选取1～9 作为分数标度，通过对因素进行两两对比，得到打分矩阵A=(aij）。当i=j时，aij=1。当i≠j时，不同标度具有不同的含义：1 表示i因素与j因素同等重要，3、5、7、9 分别代表了i因素比j因素略重要、比较重要、非常重要、绝对重要。2、4、6、8 为以上两个判断之间的中间状态对应的标度值。若j因素与i因素比较，则aji=1/aij。

2.1.2 判断矩阵的建立

用A表示决策目标，ui和uj(i，j=1，2，…，n)分别表示判断依据因素。将ui和uj进行两两比较，其中，uij表示ui相对于uj的重要性程度，那么，由uij组成的判断矩阵P即可表示为：

2.1.3 单排序权向量的计算与一致性检验

根据公式

为排除其他干扰因素，利用AHP 层次分析法对权重进行确定时，还需对判断矩阵进行一致性检验以验证上述计算所得的权重分配合理性，即进行随机一致性比率CR 值的计算。其中，，CI 是一般一致性指标，用于衡量判断矩阵的不一致程度，可由下式计算得出：

表1 RI 值查询表

通常来说，CR 值越大，表明判断矩阵的不一致程度就越高。当判断矩阵的CR<0.10 时，认为判断矩阵不一致程度在允许范围之内，具有满意的一致性；当时，就认为判断矩阵具有完全的一致性；否则就需要重新构造判断矩阵或调整矩阵中的元素以令其满足满意的一致性条件。

2.1.4 总排序权向量的计算与一致性检验

层次分析法总排序是在层次单排序的基础上，计算得出某一层元素相对于总体目标A 的全局权重及其与上层元素的相互关联度，即该层元素的组合权重的过程。层次总排序一致性比率

当层次总排序的一致性比率CR<0.1 时，认为该判断矩阵的层次总排序具有满意的一致性，即通过一致性检验，否则，就要重新构建评价模型，或者对那些一致性比率CR 值较大的判断矩阵元素进行调整［9］。最后，根据各专家修正后的各判断矩阵的几何平均，构造出群决策综合判断矩阵，计算得到最终群决策的结论。

2.2 粒子群优化算法

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种群智能算法，是由Kennedy 等［10］在鸟类群体觅食的行为中得到启示后于1995 年共同提出的一种优化模型，它的基本理念是利用个体对信息的共享性，将原本无序的群体运动逐渐有序化后求得问题最优解的过程。

有关PSO 的经典描述就是一群想要到远处一片玉米地进行觅食的小鸟，不明确玉米地准确位置，但是它们知道自己当前所在位置距离玉米地有多远，并且能够不断向群体共享自身位置，那么，最终到达玉米地的最佳方案就是通过搜寻当前距离玉米地最近的鸟群四周。将处于搜索空间内的每只小鸟都看作问题的优化解，而鸟群所要搜寻的目的地即“玉米地”就是问题的最优解。将在解空间内的小鸟称作粒子，则每个的粒子都具有位置向量和速度向量的属性，因此，通过目标函数［11］可以计算出每个粒子当前距离“玉米地”的剩余距离，把这段距离称为适应值（fitness value）。在每次的迭代中，种群中的粒子都可以依据自身的位置和粒子群中全局最优粒子的位置来判断学习［12］，以此判断下一次飞行时需要调整和改变的方向和速度，在一次次的飞行移动后，整个种群的粒子最终会逐步趋向于目的地，即找到问题的最优解［13］。

相应地，当小鸟被抽象为N 维空间内没有质量与体积的微粒子时，粒子I 在N 维空间中的位置可用矢量Xi＝(x1，x2，…，xN)表示，飞行速度用矢量Vi＝(v1，v2，…，vN)来表示.则每个粒子都存在一个由其目标函数所决定的适应值(fitness value)，并已知自己当前所处位置Xi、飞行历史中自己所发现的最优位置(Pbest)以及粒子群的当前全局最优位置(Gbest)(Gbest 是Pbest 中的最优值)。

因此，PSO 最初状态可看作一群随机的粒子，所有粒子在每一次的飞行中，通过分析两个“极值”(Pbest，Gbest)来判定调整自己下一次飞行的速度与位置，最终到达目的地，找到最优解。粒子速度和位置更新公式可表示如下：

2.3 模糊综合评价模型的构建

根据本研究构建的评价指标体系，制作专家打分调查表，通过层次分析法测算专家打分矩阵中各指标的权重值。因专家打分法存在一定程度的主观性，可能会导致专家打分矩阵出现不一致性，或者出现由于其他不确定因素导致的缺填、错填等特殊情况，采用粒子群优化算法对原有专家打分矩阵进行修正完善［14］,最后获得相对合理的权重分配。权重集Wi表示为

设ui为影响评判对象P 的各种因素，因素集，评判等级集即备择集，将因素集U 的每个因素依据备择集V 中的对应元素进行模糊评判时，则rij就表示ui关于vj的隶属程度，按照第i个因素ui进行评判的结果用模糊集合表示即为单因素的评判集，亦可简单用表示。

在确定权重集W和模糊关系矩阵R后，创新策源能力可通过模糊运算来进行综合评判，得到创新策源能力的模糊综合评价模型为：

式中B为模糊综合评判集；bj(j=1，2，…，m)为考虑所有因素时评价对象对于备择集V的隶属程度即模糊综合评判指标，其中，以bj为权数，采用合成算子，对备择集中的各个元素vj进行加权平均，计算获取模糊综合评判结果V，公式如下。

3 评价指标体系设计与权重

3.1 指标体系设计

通过梳理分析相关政策文件与文献，并结合专家访谈结果，在严格遵循全面性、客观性与可行性指标选取原则的基础上，本研究建立了包括4 个一级指标、13 个二级指标和22 个三级指标的创新策源能力评价指标体系（表2）。其中一级指标分别为制度改革与创新、人才培养与建设、创新生态环境优化和科技创新布局。

表2 创新策源能力评价指标体系

第一，制度改革与创新指标。制度改革与创新是创新策源能力的关键，西方舒适物理论认为，城市舒适物包括制度舒适物能为科技园及高新技术企业吸引人才，促进高新技术行业的发展［15］。同样，地方创新策源能力的提升也离不开地方制度舒适物的支撑。增强创新策源能力的需要政府的制度支持与章程规范，通过创新体制机制，推动科研、教研体制改革，借助无形之手、有形之手与勤劳之手协同打造“市场有效、政府有为、企业有利”的制度环境［16］。“造成创新资源丰富但创新动力不足、创新人才聚集但创新活力匮乏等问题的原因主要在于创新链的碎片化，根本原因在于促进科技创新的体制机制未能理顺”［17］。因此，只有制度改革和创新，通过优化一个地方的体制机制，打破创新链瓶颈、疏通堵点，清除各种障碍，让创新要素自由流动、互联互通、开放共享，才能形成推进科技创新与产业发展的强大合力。衡量一个地方的制度改革，一般主要从地方财政行政事业性收费收入、科学技术支出和形成国家或行业标准数等三个方面进行测度。

第二，人才培养与建设指标。人才培养与建设是创新策源能力的核心，人才是创新策源能力的主体，离开了人才支持，增强地方创新策源能力就是一句空话［18］。各类创新人才的积聚培育，高水平科研院所云集汇聚是增强创新策源能力的基石。作为创新的智慧主体，人才在提升科技创新效率、促进我国经济社会发展中起着不可替代地支撑引领作用。地方增强创新策源能力，要通过实施积极的人才引进政策，建立灵活的人才管理制度，改革优化人才培养和激励评价机制，激发各类人才的创新创造活力，增强基础研究的厚度，实现关键核心技术突破。考量一个地方的人才培养与建设，主要从人才集中度（每十万中高级专业技术职称人才数量）、人才培养力（每十万人才中普通高等学校数量）、人才输送能力（每十万人在校大学生数、每十万在校生中的研究生人数）、人才创新力（R&D 人员全时当量）以及人才保障力（参加失业保险人数、城镇基本医疗保险年末参保人数、年末城镇职工参加基本养老保险人数）等五个方面进行考察。

第三，创新生态环境指标。创新生态环境是创新策源能力的基础，是增强创新策源能力的沃土。一个好的创新生态环境，应该是一个地方的科技普及好，科技研发活跃，科技产出效率高。因此一个地方要形成良好的创新生态环境，需要吸引各类创新要素的集聚融合，统筹要素资源配置，协调组织开展科技创新活动，培育一批世界级水平的科研机构、创新平台和创新企业，建成富有活力的区域创新体系［19］。依托大众创业、万众创新平台，促进政产学研在多维度、高层次的协同合作。同时，完善的科技创新服务和创业孵化体系，统一开放的技术交易市场，对于有效推进技术转移和创新商业化［20］，提升具有全球影响力的原创成果的产出水平，营造公平公正、企业家精神活跃、风险投资充裕、创新中介服务网络健全、创新企业集群发展的创新生态环境也至关重要［21］。主要可以从科普图书出版总册数、科技馆数量、高新技术企业数、研究与开发机构数、技术合同成交金额和国内专利申请受理量等六个方面进行考察。

第四，科技创新布局指标。科技创新布局是增强创新策源能力的要诀。为适应当前全球环境新变化和新时代科技创新发展新要求，增强创新策源能力需要统筹好对外开放和产业创新的战略布局，只有坚持全球视野，对标国际最高标准、最好水平，才能抓住每一次重大机遇，下好战略先行棋。通过在基础研究领域、关键核心技术领域和各项科技资源上大力布局，系统推进，重点突破，有利于发挥重大创新功能平台的溢出功能，完善重大产业创新战略项目与基础工程建设。深化城市功能、产业与空间布局，扩大国际科技交流合作，推动全球创新资源流动，聚焦于比较优势，因地制宜，打造科创中心重要承载区［22］。主要可以从外商投资企业进出口总额、外商投资企业数、国家级项目资助金额、省部级项目资助金额、规模以上工业企业新产品项目数和高技术产业投资等六个方面进行考察。

3.2 指标权重评价结果

本次研究共发放调查问卷100 份，回收有效问卷91 份，有效率为91%，符合样本处理的基本要求，调查问卷中，首先要求专家对由4 个一级指标、各个二级指标层和其下属的三级指标之间构成的判断矩阵表进行两两相对重要性打分，然后对91 份有效问卷进行整理汇总，获得各指标权重的基础数据，进而通过数据处理对创新策源能力评价指标体系的权重进行计算和确定。最后得到各指标权重如表3 所示。

表3 评价指标体系权重评价结果

表3 （续）

4 实证分析

本文选取了2018 年的我国31 个省市区(除港澳台)的数据，数据均来源于国家统计局、中国科技统计年鉴、中国火炬统计年鉴、中国统计年鉴、中国标准服务网和国家自然科学基金资助项目统计报告。研究采用的是定量的分值来表示,为此,将评判的等级进行量化并对我国31 个省市的创新策源能力分别进行评估分析。等级与相应的分数如表4 所示。

表4 评判等级

根据量化数据和创新策源能力评估值的计算公式，可以得出地方创新策源能力的指标隶属度和综合得分情况，如表5 所示。创新策源能力的模糊综合评价是一个复杂的决策问题,为避免造成评价结果的严重失真，评价集的划定需要科学合理,切合实际情况。本文基于实际统计数据，构建地方创新策源能力的模糊综合评价模型,并通过科学的数据处理软件对我国31 个省市的创新策源能力进行综合评价,在最大程度上降低主观因素的成分,因此评价结果更具有科学性和客观性。

表5 各省市创新策源能力综合得分情况

表5 （续）

由此结果可知我国地方的创新策源能力未呈现出均衡分布特征，创新集聚趋势明显。其中，广东、北京、江苏和上海策源能力较高，引领带动其他省市创新发展的地位愈加凸显，这与其科研院所与人才等优厚的创新资源要素集聚和地域优势有着密切的关系；浙江、山东、湖北、四川、湖南、安徽、陕西等省份创新策源能力发展良好，主要依托东部沿海地区的辐射带动作用和中部地区地方财政的支持，个体和企业研发投资增长，小规模创业活动频繁，制度环境较为优化；天津、福建、河南、辽宁、河北、内蒙古、江西、重庆、吉林、广西、山西、黑龙江、云南、贵州的创新策源能力一般，原因在于，尽管这些省市也在一定程度上重视创新发展，鼓励创新人才引入，积极融入一带一路建设，如重庆为西部地区的区域科创中心，但存在原有创新布局落后，基础研究薄弱，科技创新成果转化率低，产业效率缺乏，企业研发水平和技术升级改造能力仍需进一步推进等问题；而甘肃、新疆、宁夏、海南、青海、西藏等省的创新策源能力表现较差，主要考虑其科学技术支出少，创新活动较少，原始创新能力差，高新技术产业发展明显落后等原因。

5 结论与建议

增强创新策源能力，是在全球知识经济迸发、创新驱动发展的战略背景下，顺应科技和产业变革的重大战略选择，也是在新时期落实经济高质量发展要求，不断加快推进具有全球影响力的科技创新中心建设的动力引擎。本文通过梳理相关文献，初步界定了创新策源能力的概念内涵，基于层次分析法与粒子群优化算法，构建了创新策源能力评价指标体系，并利用模糊综合评价法对我国31 个省市的创新策源能力水平进行测度分析。主要结论如下：

（1）创新策源能力是一种聚焦创新又兼具集聚辐射功能的能力，归属于一种影响力。制度舒适物的建设与提升是增强创新策源能力的根本，高端创新型人才的集聚与培育是增强创新策源能力的主体，创新生态环境优化是增强创新策源能力的沃土，把握大势、前瞻科技创新布局是增强创新策源能力的要诀。

（2）从制度改革与创新、人才培养与建设、创新生态环境优化和科技创新布局四个维度来构建创新策源能力评价指标体系，能全面概括创新策源能力的内涵因素，符合评价指标体系构建的原则，指标数据可获得性高，评价方式采用主客观结合的方式，尽可能地降低了主观因素，因此该评价指标体系具有一定的科学性与适用性。

（3）创新策源能力的模糊综合评价结果显示出，地方的创新策源能力未呈现均衡分布特征，创新集聚趋势明显，广东的创新策源能力最强，北京、江苏和上海也名列前茅，但海南、青海、西藏等地区的创新策源能力仍处于落后地位，按照综合得分排名情况，可将我国所有省市的创新策源能力大体上分为四个等级水平。

基于该研究结论，本文提出以下几点增强创新策源能力的建议：

5.1 搭建科创服务平台，推进“放、管、服”行政管理体制改革

在经济新常态背景下，为增强创新策源能力，政府应协同相关部门，推进“放、管、服”行政管理体制改革，搭建科技创新综合服务平台，创新服务机制，优化服务水平，提升服务效能。通过构建统一高效的区域公共数据资源体系，实现数据共享、数据治理管理和数据安全等功能。借鉴慕尼黑、伦敦、硅谷等城市积极打造新技术应用产业测试平台的做法［23］，我国各省市也可鼓励产业翘楚企业带头示范，以重点产业领域为中心，推动政产学研的紧密融合发展，积极引进和建设一批孵化能力强的科技成果转移转化机构，不断延伸和完善产业创新生态链条，使科技成果有效转化为现实生产力。努力提升地方的产业承载力，合理规划推进科技创新创业孵化链，促进产城融合，发挥大型国有企业和龙头企业在城市创新建设中的领头羊作用，带动科技引擎企业发展，重视知识产权保护，解决中小企业专利碎片化问题［24］。

5.2 积极引进高端人才，加大城市舒适物供给力度

人才培养与建设是创新策源能力的重要构成要素，如何引进并留住人才是亟待关注的问题。尤其是当前各地区对高端科技人才的竞争越来越激烈，因此，科技创新中心在积极引进优秀科技创新人才的同时，还要注重人才结构的合理配置，创新人才管理制度，改革优化人才服务体系，使人才效用发挥最大化［25］。与此同时，政府还要进一步为人才的工资待遇、保险、户口等保障性舒适物问题给予适当政策倾斜［26］，完善配套公共设施，健全公共服务功能，为其发展提供良好的社会大环境和科研软环境，以更好地保障人才的发展创新。

5.3 谋划创新企业集群，加强规模以上企业研发机构建设

相关研究发现，伦敦在2008 年到2018 年之间，有48%的新创企业进入金融科技领域。因此，为提升地方创新策源能力，我国产业发展也应紧紧围绕重点产业和战略性新兴产业，聚焦“卡脖子”领域，着力建设新一代信息技术、高端装备制造、新能源车等战略性新兴产业集群，整合产业链上的优势资源，加强关键技术攻关能力，加快推动各种产业技术取得新突破。提高规模以上企业研发投入，积极引导企业建立研发组织架构,完善研发管理团队建设和组织管理制度，购置并妥善保管研发设备，积极与高校院所和科研机构开展产学研合作［27］。增强企业的专利保护意识，加大自主知识产权保护和运用，引导鼓励科技型企业积极申请可转化为现实生产力的专利。以税减优惠政策和合理的税务筹划，激励企业申报高新技术企业，增加高新技术企业比重，增加创新浓度与集聚度。

5.4 加强科技开放合作，促进创新资源的全球流动

加强科技开放合作，遵循“政府引导、市场主导”原则，创新优化资本运作模式，促进创投资本与小微创业的有效结合，加快形成基础制度扎实、市场监管有效、融资功能完备、投资者权益充分保障的多层次资本市场。积极融入到全球创新网络中，围绕国家战略需求，综合利用国际优势科技资源，主动主导发起国际大科学计划和大科学工程。坚持“引进来、走出去”战略，搭建大学和科研机构海外合作研究平台，加强技术引进和合作，鼓励支持我国企业和科研机构建立海外研发机构，欢迎国际学术机构、跨国公司等在国内设立研发机构，形成开放创新联盟［28］，定期进行技术经验交流探讨，促进知识技术资源的全球流动。坚持区域创新一体化发展，推动跨区域城市群间在基础设施、产业分工、环境治理等方面的协调联动，建成富有活力的区域创新体系，吸引更高产值、更符合产业导向的高技术企业注册投资。