创新产出与创新环境要素灰色关联度评价研究——以北京中关村为例

刘冰，冯华，王海腾，张晓伟

创新产出与创新环境要素灰色关联度评价研究
——以北京中关村为例

刘冰，冯华，王海腾，张晓伟

创新环境的人力、资本、服务三个子要素对创新产出具有重要作用，而同时创新产出各指标变量与创新环境要素的各指标变量所组成的指标对之间的关联度又有明显差异。因此，制定政策时应更加关注那些对创新产出贡献较大的创新环境要素及指标。文章首先分析了创新产出与创新环境要素的组成，随后通过构建数学模型提出了分析两者下属各指标变量之间关联程度的方法，并以中关村为例进行了实证研究。

创新产出；创新环境；人力；资本；服务

创新是现代企业发展的重要推动力，也是促进经济持续增长的基本动力，是实现经济发展方式转变的核心［1］。就其机理来说，创新能显著提高劳动生产率和劳动要素使用效率，带动产业结构优化升级，为了实现经济的可持续发展，必须依靠技术创新［2］。而区域尤其是高新技术产业区经济的发展中最需要营造的是创新环境，这已成为了广泛的共识［3］。当前，我国的创新环境仍有诸多不足，存在着系统性发展规划滞后、政策重点不明等问题。为了解决这些问题，并为优化创新环境相关政策的出台提供依据，应当分析创新环境要素对创新产出，即最直接反映创新能力的指标的贡献程度。这正是本文所要研究的核心问题。

创新环境最重要的三个子要素分别是人力、资本、服务要素。杨俊等人［4］认为，对先进技术的引进和吸收需要有一定程度的人力要素作为基础才能够完成，而在此基础上的自主技术创新对人力要素的要求更高。人力要素是一种稀缺理性资源，其最直接的表现形式是知识，对其进行有效地组织利用能够提高企业的核心能力。钱晓烨等人［5］在内生增长理论的基础上，使用空间回归方法，评估了人对技术创新水平的影响，发现区域从业人员的素质与技术创新活动有显著的正相关关系。王学军［6］同样发现区域创新能力与人力要素正相关，说明人是影响创新的核心因素。人力要素的重要性体现在创新活动的主体是人，技术和知识不能凭空存在，以人为载体才能发挥作用进行创新。由此可以认为，人力要素是创新环境的首要组成要素。连燕华等人［7］将技术创新的投入形式按类型分为人、财、物三方面，其中物的投入由于可以以费用来表达也可以归入创新过程的资金投入之中，就区域而言资金投入是衡量要素投入能力的重要因素。曹志来［8］通过对东北地区科技创新投入产出绩效分析得出结论：资金投入的增加能够显著地增加专利成果产出，证明了资本要素同样是影响技术创新的核心要素。服务要素是通过构建科技创新服务体系来促进创新的，作用形式更加间接。潘晓燕［9］认为规范、高效、便捷的技术创新服务体系是提升区域创新能力的重要环节。程红莉等人［10］在对湖北省进行实地调研后发现，企业对创新服务平台有很强的需求，证明服务要素是创新活动中不可或缺的一环。

以上研究从不同角度分析了创新环境要素和创新产出的关系。但是，将创新环境要素中的子要素全部纳入分析并横向比较它们下属各指标变量对创新产出贡献程度的差别，进而根据结果有针对性地为优化创新环境要素提出政策建议工作还未见研究。本文将以此为研究对象，定量分析各要素的组成及其与产出的关联程度，以尝试解决培育创新环境应该侧重方向等问题，这具有重要的理论和现实意义。

一、理论方法介绍

（一）灰色关联度概念

灰度系统理论是一种广泛使用的研究方法，其原理是通过比较数据几何关系得到关联程度［11］（P204-206）。这种方法要求的数据点少，而且数据分布无需具备线性或者正态特征，在实际问题的研究中倍受欢迎［12］［13］。灰色关联分析的实质是比较不同数组中数据演进趋势和程度的相似度，其取值范围在0到1之间，数值越接近于1表示相似度高，反之表示差异越大。

（二）灰色关联系数

灰色关联系数计算步骤如下：

设有数组X0（k）、X1（k）、L、Xn（k）如下所示：

其中X0（k）为参考数组，其余为比较数组。将各数组做无量纲化及均值化处理，得出以下式（2）

求各数组与参考数组的绝对值差序列△i=，其中进一步，求各个维度中绝对差值的上限M=maximaxk△i（k），和下限m=minimink△i（k），然后可得关联系数：

其中ξ为分辨系数，通常取为0.5。

（三）灰色关联度

灰色关联评价的实质是对数组间几何关系的比较，两个数组之间的灰色关联程度可以通过比较各个维度的灰色关联系数反映出来。为反映总体的灰色关联程度，可以把不同维度的灰色关联系数求平均。对式（3）中的序列求平均得以下式（4）：

所得即为数组X0（k）和Xi（k）之间的灰色关联度。显而易见，针对创新产出和创新环境要素应用上述方法得出的灰色关联系数数组和灰色关联度包含了丰富的信息，对数据的分析评价能使我们掌握不同子要素中各项指标与创新产出的耦合关联程度，也即不同子要素中各项指标对创新产出的贡献程度。

二、创新产出与创新环境要素评测指标及变量

本文的研究核心是创新产出与创新环境要素之间的耦合程度，属于定量分析。因此，需要描述创新产出与创新环境要素的构成，并明确其可以分解的具体指标变量。在变量选择上，为了更充分合理地反映创新产出和创新环境要素的性质，应本着全面性、可行性、易统计性的原则进行。

（一）创新产出

创新产出是评价一个组织或一个区域创新能力的重要指标，反映着组织或区域在一定时间内实现创新的量。本文选取发明专利授权数、主导创新的国际标准数、技术合同成交额三个指标变量共同表征创新产出。发明专利授权数和主导创新的国际标准数反映企业所创造的创新成果被国家和国际上认可的程度，是表征创新产出最直接的变量。技术合同成交额代表的是企业因为技术创新所带来的技术能力被社会认可，进而为企业带来经济效益的量度，它通过反映技术实力间接地反映着创新产出，同样可以表征创新产出。

（二）创新环境

创新环境中的人力要素或者说人力资本并不简单的是人口数量的计量，还涉及到人群受教育程度、文化背景、能力水平等各种因素的影响。为尽可能全面地量化统计人力要素，选取大学本科及以上学历人员数、留学归国人员数、人均劳动报酬三个指标变量表征人力要素。大学本科及以上学历人员数和留学归国人员数能够较好地衡量拥有知识、并有能力从事创新活动的人群情况。人均劳动报酬代表着从业人员创新能力被认可的程度，因而它能提供给我们另外一个视角去衡量人力要素。

创新活动是由人来开展的，但是在过程中还需要财和物的供应支持，财和物共同构成了资本要素，是外来力量对创新活动扶持的程度的表征。本研究中，当年获得风险投资额、当年新增融资额、当年企业使用信用产品数三个指标被选取表征资本要素对创新活动的支持，其中，当年新增融资额包括两个部分：当年新增银行贷款额和当年新增债券融资额。

服务要素是企业或者产业集群所处区域的创新创业软环境，其构成主要有两个方面：一是孵化器的规模；二是有利于创新的公共资源的数量。前者可以用国家级孵化器在孵企业数来表示，后者可以用开放实验室数量表示。

（三）计量结果

为了量化研究创新产出与创新环境要素各变量之间的关联程度，笔者选取北京中关村国家自主创新示范区的数据列入表1。

表12008-2012年创新产出与创新环境要素各指标变量年度统计值

将表1数据代入公式（1）到公式（4）计算，其中不可考的数据可直接剔除，利用其余年份数据继续进行计算，所得结果同样有效可信。这反映了灰色系统理论中的灰色关联度计算方法有极高的灵活性和适应性，尤其适用于在数据稀疏及数据不全等情况下分析。计算结果如表2所示。

表22008-2012年创新产出与创新环境要素各变量灰色关联度

三、关联度分析

（一）创新产出与创新环境要素灰色关联度

由表2可知，北京中关村创新产出与创新环境要素各指标变量的灰色关联度的平均值为0.692。一般来说，灰色关联度在0至0.35之间属于弱关联，0.35至0.65属于中度关联，0.65至1属于强关联［14］，因此北京中关村创新产出与创新环境要素有着强关联。

在表2数据的基础上，深入分析创新环境要素各子要素，对下属的各指标变量与创新产出各指标变量之间的灰色关联度求平均值，可以进一步得出人力、资本、服务三项子要素与创新产出之间的灰色关联度。按此方法计算，人力要素与创新产出的灰色关联度为0.717，属于强关联。如前所述，人是创新活动的实施主体，所以人力要素与创新产出之间的强关联是合乎预期的。资本要素与创新产出之间的灰色关联度是0.675，同样属于强关联范畴，说明创新活动是一项需要金钱和实物等资本给予充分支持的活动。服务要素与创新产出之间的灰色关联度是0.68，也是在强关联范畴内，可见服务要素对创新活动有着很大的影响。横向比较人力要素、资本要素、服务要素与创新产出的灰色关联程度，能够发现三个灰色关联度相差并不悬殊，都处在0.696±0.021范围内，说明三者对创新产出都有重要的贡献，且贡献程度彼此相当。三者中人力要素与创新产出的关联程度略大于另外两个要素，也即意味着其对创新成功所起的作用略大于资本要素和服务要素，相对而言是最为重要的创新环境子要素。

（二）政策含义

将表2中各个灰色关联度按照从大到小的顺序依次排序，所组成序列可以展示出不同的创新环境要素指标变量与创新产出指标变量所组成的指标对之间的关联程度。灰色关联度最大的指标对是大学本科及以上学历人员数与技术合同成交额，这反映了高素质人群是创新的核心动力，直接左右着创新成效，尤其是当考虑到技术合同成交额代表着由创新力量为企业带来的直接经济效益时，就更加突出地展现了高素质人群在创新过程中的重要性。灰色关联度第二大指标对同样和技术合同成交额有关，是技术合同成交额与人均劳动报酬之间的关联程度。技术合同成交额是代表企业由于创新能力而获利的指标，人均劳动报酬是企业中从事创新工作的个人藉由自己为企业创新贡献力量而获得的利益的指标，该项关联程度较高有着两方面的含义：一是较高的劳动报酬激发了从业人员创新的活力和动力，由此导致企业获得更多的创新成果；二是企业由创新而获利，会更加愿意提高员工的劳动报酬以期更好地创造价值，两者构成了良性互动。留学归国人员数对创新产出也有着很高的带动作用，其与北京中关村主导创新的国际标准数和技术合同成交额之间的灰色关联度分别高达0.792和0.793，显示了这个群体极高的创新力量。留学归国人员往往有宽广的视野和文化兼容的优势，其中很大一部分掌握着或接触过国际上最先进的技术，已成为我国人才队伍的重要组成部分。主导创新的国际标准数与留学归国人员数两个指标如此高的关联度，证明了留学归国人员的国际视野与掌握尖端知识对创新的巨大作用。分析资本要素对创新产出的作用效果，可以看出新增融资额和使用信用产品数与创新产出各指标变量之间大部分属于强关联，而获得风险投资额与创新产出各指标变量之间均属于中度关联。造成这一差异的主要原因是风险投资更加关注种子期的初创企业，此时的企业具有强的创新潜力却不一定已经形成创新产出，也即风险投资额与创新产出之间存在时滞，但变化趋势应一致，恰如表1中所示。而能够获得银行贷款或者发行债券的企业通常已经具有一定的规模和产出。服务要素中最值得关注的指标是开放实验室数量对专利授权数的贡献，两者灰色关联度高达0.733。开放实验室以其开放性和公共服务性助力于企业创新，使用者仅需少量资金就能完成创新所必需的实验，大大提高了创新的效率。

综上所述，创新环境要素对创新产出有着明确的推动作用，例如高素质人员从业数和人均劳动报酬能直接提高企业效益进而带动经济。因此，制定经济促进相关的政策时应优先考虑提供优惠政策进行人才引进，并尽可能对专业人士和高素质人才给予额外补贴。同时我们也注意到，企业获得外部资金支持可以明显提高创新产出，因此，为了发展经济，各地在制定政策时要尽量为企业获得融资提供便利。最后，我们还应特别关注服务要素。与人力要素和资本要素直接作用于创新过程不同，服务要素是间接地推动创新过程的，其作用的方法是为创新活动营造良好有利的外部环境和提供第三方服务，其重要程度完全不亚于人力和资本要素。构建良好的有利于创业的环境一直是各级各地政府和各个创业服务机构努力的目标，其原因有如下四条：一是服务要素可以通过第三方服务的形式将优秀人才与大量资金引入创新过程集聚区，通过人力要素及资本要素发挥作用；二是好的创新过程往往需要企业间的大量合作，这就需要有有效的沟通交流平台；三是初创型企业是市场上创新活力最强的主体，但是限于资金和规模，其抗风险能力一般较弱，需要外部机构给与足够的扶持；四是在市场经济条件下，相对于人力要素和资本要素，服务要素可以更方便以政策法令的形式予以构建或者加强。

四、结语

研究发现：一是创新产出与创新环境要素总体处于强相关范畴；二是人力、资本、服务三者与创新产出相关度差别不大，同属于强相关，其中人力要素与创新产出的相关度略大于另外两者；三是相关程度最高的几个指标对是由技术合同成交额与人力要素、留学归国人员数与主导创新的国际标准数、开放实验室数量与专利授权数等所组成。以上结论在肯定良好的创新环境有利于增加创新产出的同时，还揭示了创新环境要素的各个组成部分对创新产出的贡献程度存在差异，这种差异提示我们在制定政策措施时要在同等重视人力、资本、服务各要素对创新活动促进作用的基础上，把资源向那些更能提升创新产出的创新环境要素及指标倾斜。

［1］赵贵哲，徐继开.技术创新与经济发展的思考与对策［J］.生产力研究，2002，（5）.

［2］宋宗宏，叶初升.技术创新与经济发展关系研究新进展［J］.经济学动态，2009，（4）.

［3］盖文启.论区域经济发展与区域创新环境［J］.学术研究，2002，（1）.

［4］杨俊，李晓羽，杨尘.技术模仿、人力资本积累与技术创新［J］.财经研究，2007，（33）.

［5］钱晓烨，迟巍，黎波.人力资本对我国区域创新及经济增长的影响［J］.数量经济技术经济研究，2010，（4）.

［6］王学军，陈武.区域智力资本与区域创新能力的关系［J］.中国工业经济，2008，（9）.

［7］连燕华，徐颖，郑奕荣.国家技术创新投入产出的宏观计量方法研究［J］.研究与发展管理，2005，（17）.

［8］曹志来.科技创新投入产出绩效的评价与解析［J］.东北亚论坛，2008，（17）.

［9］潘晓燕.论完善创新服务体系提升区域创新能力［J］.当代经济，2014，（9）.

［10］程红莉，朱艳阳，李晓翠.湖北传统产业集群对创新服务平台的需求研究——基于实地调研数据的分析［J］.科技管理研究，2013，（20）.

［11］邓聚龙.灰预测与灰决策［M］.武汉：华中科技大学出版社，2002.

［12］王玉梅.科技成果转化的知识管理与人才管理耦合成效测评及对策研究［J］.科技进步与对策，2010，（27）.

［13］徐盛华.企业科技创新的投入与产出关联度实证分析［J］.科技管理研究，2005，（11）.

［14］林勇.我国教育与经济增长协调发展关系实证研究［J］.教育发展研究，2003，（6）.

［责任编辑：刘烜显］

刘冰，北京交通大学中国产业安全研究中心博士后科研工作站博士后，北京协同创新研究院高级专员，博士；冯华，北京交通大学经济管理学院经济系主任、服务经济与新兴产业研究所所长，教授，博士生导师，博士；王海腾，北京交通大学中国产业安全研究中心博士后科研工作站博士后，博士；张晓伟，北京协同创新研究院，北京工道信息技术有限公司总经理，硕士，北京100044

F011

A

1004-4434（2016）01-0049-05

国家软科学研究计划重大项目“科技服务业发展研究”（2014GXS1B001）