广东省创新型城市评价及实证测度——基于世界银行知识评价法

◎ 陈 俊 代 明 殷仪金

广东省创新型城市评价及实证测度
——基于世界银行知识评价法

◎ 陈 俊 代 明 殷仪金

评价创新型城市需要一个规范、统一、可行的工具或尺度。世界银行开发的知识评价法（KAM）可被适当修正后用作此途。导入波特的钻石模型，结合国内现行的统计指标，从创新绩效、创新系统、创新环境、创新投入、创新基础五个维度构建起城市版的知识评价法（KAMC），或即为我国目前实操所需的创新型城市评价体系。

创新型城市 知识评价法 创新单元 评价体系

在经济新常态下，强化创新驱动是国家、区域和城市加快转变经济发展方式，推动产业结构优化升级，实现经济和社会持续健康发展的核心战略。从2008年深圳被批准为首个国家创新型城市试点以来，全国各地兴起争创创新型城市热潮。迄今，科技部批准的国家创新型城市试点达57个，超过200个城市提出建设创新型城市的目标。由此，创新型城市的资质条件和认定标准被提上议事日程。探索一种普适的、可行的、科学的评价方法，对规范创新型城市的识别与定位，加快其建设与发展具有重要的理论和实践意义。

一、创新型城市及其评价指标体系

创新型城市是基于新的城市发展观，具有良好的创新环境与创新文化，并以此支撑各创新主体充分利用现有创新资源实现高绩效创新的复杂创新系统。按出现先后及创新活动所侧重的产业性质、功能环节、战略取向与决策者偏好等，可以把创新型城市分为创造性城市、创意城市、学习型城市、技术枢纽城市、知识（智慧）城市、高科技城市等［1］。“创新”概念源于奥地利经济学家熊彼特1912年出版的《经济发展理论》一书，其认为创新是“生产要素的重新组合”，是一个“创造性破坏”（creative destruction）的过程。原本针对企业的“创新”理论此后逐渐向“区域”层面延伸。弗里曼提出“国家创新系统”的概念，认为公共部门和私有部门的各种经济单元组成创新网络，经济单元之间紧密联系、相互作用，促进区域新技术的产生、集聚和扩散［2］。企业、大学、科研机构等创新主体成为了区域创新系统的核心，也是区域竞争优势所在［3］。同样，区域为创新主体提供相应的创新资源（技术、人才、资金等）、创新环境（基础设施、制度、市场等）诸条件。波特指出：“国家是企业最基本的竞争优势，因为它能创造并保持企业的竞争条件”，并通过生产要素、需求条件、相关与支持性产业，以及企业战略、企业结构和同业竞争，形成钻石体系打造国家竞争优势［4］。在国家、区域、城市等域体内部，各创新主体通过信息、产品和要素等流动紧密联系，与创新环境、创新资源等形成具备创新功能的多个创新单元（Innovation-Unit/IU），共同构成地域创新系统（Geo-Innovation-System/ GIS， 参见图1）。

图1　地域创新系统结构图

关于创新型城市评价指标体系的研究也随之兴起。从国外的研究与应用看，创新型城市评价指标体系主要分为硬件指标和软件指标。硬件指标是激发城市创新能力的前提。城市中硬件设施的数量、质量、多样性和可获得性对支持创新十分重要。创新型城市的软件指标表现在城市历史、城市危机感、城市的内在创新能力以及城市的组织能力、市民的价值体系或生活方式以及市民对城市的归属感等方面［1］。美国竞争力委员会研究报告《创新美国：在竞争与变化的世界中繁荣》指出，创新评价指标体系已从1950-1960年代的第一代发展到了如今的第四代，在完善创新投入指标选取的基础上，逐渐加入了创新环境、创新条件、创新过程等方面元素［5］。从国内的研究与实践看，一方面，在指标选取上存在明显的差异，如宋河发等从创新体系建设、创新基础条件、创新要素集聚、创新效率、创新效益、创新支撑引领功能、创新辐射示范作用七个方面选取了41个基础指标［6］；张协奎等认为应该从“要素-结构-功能-环境”四方面入手，并选取了44个指标来衡量城市的创新能力［7］。另一方面，研究者所采用的测量技术存在较大的差异，主要有因子分析法、遗传算法-支持向量机（GA-SVM）法、熵值法、计分法等［6，8-10］，所得结论大都能与主观感知一致。

国内外现有相关研究成果为创新型城市评价的深入研究提供了基础和借鉴，也显露了其中某些不足和改进空间：一是通用性不够，表现为各自所用方法不同、选用指标各异、评价结果之间缺乏可比性，需要基于某一权威来源整合各派意见，形成相对统一的标准；二是系统性不足，以致选取的某些指标显得重复、牵强或缺乏关联，需要在辨明城市创新系统微观机理、亦即创新单元内部结构的基础上再造并优化评价体系；三是实操性不强，尤其与中国现行统计与考核制度对接不够，需要结合实践和最新科技进行必要的改造或升级。这进一步彰显了构建一种兼具普适性、可行性、科学性的创新型城市评价指标体系的必要性。

二、KAM及其适用性修正

为此，本文依据目前比较权威的世界银行“知识评价法”（Knowledge Assessment Methodology，简称KAM），并在运用波特钻石理论模型对城市创新单元进行解构的基础上，尝试修正提出城市版的知识评价法（KAMC），以期弥补这一领域理论研究的不足并迎合当前创新型城市定量分析、认证、测评和排序等实践的需要。

（一）KAM的来源

世界银行知识发展项目（Knowledge for Development Program，简称K4D）为帮助各个国家在知识经济转型过程中能够准确识别自身面临的机会与挑战，开发了KAM这一方法。事实上，KAM本身也在不断发展和完善中。2005年版的KAM （KAM2005）从经济激励与法律制度、教育与技术工人、有效创新系统、现代化信息设施四个方面设立了80个指标对128个国家（地区）的知识经济准备度（readiness for the knowledge economy）进行评价［11］。新版的KAM（KAM2012）在指标设计、地区范围上选择更加广泛，包括了146个国家（地区）在内的148个指标，指标分布上也做了细微的调整，但仍从经济激励与法律制度、创新系统、教育与人力资源、通信技术（ICT）设施四个方面测度［12］。目前，KAM在世界银行内部和外界均有广泛运用，成为各国政策制定者、政府官员、企业领导、社会领袖、科研及媒体代表等人士提出建议，制定和实施国家战略、政策等的重要参考依据。

KAM采用计分板（scorecards）的方式对观测指标进行量化，根据指标排序（正指标正排序，负指标逆排序）情况，给每个样本国家/地区记单项得分，排名前10%得分在9-10之间，排名后10%得分在0-1之间，依此类推。可用如下公式（式1）简化程序。其中，Normalized（u）代表样本国家/地区u的得分，Nw代表排名低于自己的样本数，Nc代表总样本数。最后所得知识经济指数（KEI）和四个分项得分通过求算术平均即可。

（二）KAM的缺陷

这套方法从运用的角度来看，的确有很多优点。首先，相比前文提及的其他方法更容易操作，涵盖的基础指标也更加广泛，因而测算结果的综合性较强。其次，除了可自定义选用的148个指标，K4D还专门设计了12个通用的核心指标。这样做的好处是，国家或地区之间不仅可以横向对比，在进行跨年度分析时还可以纵向比较。但是，理论上也至少存在三点不足。一是得分的高低受样本数量的影响，亦即样本数量越大，单项指标得分越高，并且相同排名出现越多，平均得分越低。二是四个分项的指标设计不均衡，比如评价创新系统的指标远多于其他三个分项，并且创新投入和创新产出指标混合在一起，这样不利于创新投入-产出分析。三是该评价方法主要依托于世界银行现行的统计体系，移植到区域或城市层次存在数据不匹配等问题。这样就有必要对KAM进行适当修正，以更好发挥其在区域、城市等域体创新评价上的作用。

（三）KAM的修正

针对上述不足，我们将从指标体系设计、单项指标计分方式两方面做出适用性修正。在标准化过程中，本文仍然采用按指标统计值排序的方法，排名越靠前，得分越高。稍有不同的是，参照系设置从排名最后者改成排名第一者，即单项指标排名第一位得10分，排名第k位的得分是相对于第一位而言的。标准化公式参见式2，Nh代表排名高于自己的样本数，其他符号意义与式1一致。可称之为“积极评价法”，这样更符合创新型城市的识别与定位要求。在指标体系设计上，本文力求主观与客观相结合，从创新单元内部结构出发，逐步抽离出创新型城市评价的五个维度。

创新单元一般具有双层结构。内层以企业为核心，由其提供必要的开发、试验、运用等场所，可独立存在，亦可与创新源、资金提供者、支持组织和中介机构、教育和研究机构等组件合作共同完成创新。各组件之间通过信息流动建立联系，信息网络越发达创新合作的实现度越高。外层主要由创新框架条件（如精神文化、法律法规、基础设施和资源）、创新投入供给（如人才、资金）、创新产出需求（如专利、品牌、技术）等构成。一般来说，创新核心要素与创新框架条件已基本构成创新单元的“生产车间”，投入资金、技术、知识等创新要素即可获得创新产出并提供给需求方（参见图2）。

图2　创新单元内部结构图

城市内部的创新核心要素可归于创新系统，在统计上是个“黑匣子”，适宜利用创新产出间接反映其生产能力。创新框架条件包含软、硬件两方面水平——文化、制度、政策等方面的创新环境和通信、公共服务等方面的创新设施。创新产出产生的价值将通过经济社会状况间接体现，创新投入主要包括科技人才教育、研发人员及资金等，相关指标在现行统计体系中较容易获得。由此便呈现出创新型城市评价的五个维度：创新系统、创新环境、创新设施、创新绩效、创新投入。这基本与K4D提出的知识经济框架相吻合（参见表1）。

（四）KAMC的构建

只有结合我国统计工作实际，城市版知识评价法（KAMC）才能真正适用于我国创新型城市评价实操。在构建创新型城市评价指标体系时，首先尽量选取数据来源统一、代表性强的基础指标，再综合考虑地方特色适当扩大指标选取范围，这样才能保证评价体系的可操作性和评价结果的客观性，真实反映特定城市的综合创新能力。初拟的KAMC指标体系包含五个维度24项基础指标。

1. 创新绩效

创新绩效反映的是创新型城市整体经济表现，具体可以从经济增长速度、居民生活水平、工业发展水平和资源利用效率等方面考评。因此，选择近3年GDP平均增长率、人均GDP、单位GDP能耗、规模以上工业企业增加值率4项指标表征。

2.创新环境

创新环境是城市创新系统的外部支持，表现为经济开放度、金融管制、企业R&D活跃度、政府支持等。选择进出口贸易总额占GDP比重、金融机构本外币存贷比、有R&D活动的大中型企业比例、财政科技支出比重4项指标表征。

表1　创新单元与创新型城市及知识经济框架的联系

3.创新投入

教育和科技是创新的主要投入。以15岁及以上人口文盲率、教育支出总额、高校（及中职）在校学生专任教师比3项指标表征教育投入力度，以R&D经费支出总额、R&D人员全时当量及R&D支出占GDP比重3项指标表征科技投入力度。

4.创新系统

创新系统主要表现为城市创新成果产出、转化能力。产出主要包括发明专利、科技论文、著作、商标等知识产权，以及通过融入产品或工艺、直接或间接交易等方式取得的商业价值。以工业企业新产品产值、国内专利授权数、PCT专利申请数、研发机构发表论文数、高校发表论文数、驰名商标数6项指标表征。

5.创新基础

创新活动依赖于复杂的知识、信息流通网络，通信基础设施构成了城市创新系统的基础条件。以邮电业务总量、人均移动电话用户数、人均固定电话用户数、人均快递数4项指标表征（参见表2）。

三、KAMC的应用与实证

（一）实证数据来源

本文以广东省21个地级以上城市为评测样本，评测年份为2012年。数据主要来源于2013年出版的《广东统计年鉴》和《广东科技统计年鉴》，个别指标还从相应年份的《广东知识产权统计年鉴》和2010年的《广东省人口普查资料》获得。数据来源总体上较为统一，具有可比性。

（二）创新型城市指数测算结果

除表2列出的24项基础指标外，我们还结合可得数据的特点将评价指标进一步扩大至70项（参见表3）。

各城市的创新型城市指数测算结果如表4所示。

表2　创新型城市评价指标体系

从2012年广东省创新型城市指数排名情况看（表4），排名前5位的分别是深圳、广州、佛山、东莞、中山，排名后5位的分别是阳江、清远、汕尾、河源、云浮。采用几何平均法计算结果基本一致，稍有不同的是，惠州排在第5位，茂名排在第17位。从四大区域看，创新型城市主要分布在珠三角地区，9个城市均排在前10名之内，粤东5个城市以汕头领先，粤西4个城市以湛江领先，粤北3个城市以韶关领先。从五个评价维度的得分情况来看，创新绩效、创新环境、创新投入、创新系统、创新基础及格以上①城市分别有6个、9个、8个、9个、8个，创新绩效单项最高得分仅7.749分，处于中等水平，远低于创新投入（9.778）、创新系统（9.732）的单项最高得分。综合来看，广东省创新型城市建设差异较大，综合创新能力以珠三角为核心向粤东、粤西、粤北三个方向逐渐减弱，创新绩效整体表现较差，创新投入相对较优。

（三）广东省典型创新型城市对比分析

深圳、广州两市存在许多共同点：同处于珠三角地区，经济发展水平相当，都是中国市场化改革的前沿阵地，先后被批准为国家创新型城市试点等。作为传统城市和新兴城市的代表，广州、深圳建设创新型城市过程中形成了不同的发展模式、发展路径、动力机制和要素组合方式［13］。对比发现，2012年深圳前3年GDP平均增长速度、规模以上工业企业增加值率相对偏低，这可能与深圳率先转型发展、主动“腾笼换鸟”的战略有关。据相关介绍，“十二五”期间深圳累计淘汰转型低端落后企业1.6万余家②，新的产业体系正在逐步形成。在创新环境方面，深圳4项指标均超过广州，保持了绝对优势。教育、科技投入方面不仅超过广州，6项指标均保持全省第一③。但是，在论文发表数、邮电业务总量、人均快递数指标上，广州优势更加突出。总体而言，两市在创新型城市建设中差距不大，创新绩效和创新环境有待进一步强化（参见图3）。

表3　创新型城市评价指标体系扩展表

表4　广东省地级及以上城市创新指数排名（2012）

四、总结

图3　广州、深圳创新型城市诸指标比较雷达图

——基于世界银行知识评价法（KAM）之“修正”提出的城市版知识评价法（KAMC），在来源上具有足够的权威性，在理论上导入了波特钻石模型，在实用上对接了国内现行统计指标，因而是目前我国可考虑统一采用的创新型城市评价体系。

——运用KAMC实测广东省21个地（及副省）级市的创新型城市指数，显示以珠三角地区为高地并呈向粤东、粤西、粤北逐渐降低趋势，其中广州、深圳两大标杆高居榜首、势均力敌且各有优劣势。

——KAMC的实用价值在于帮助人们从度量上解决何谓创新型城市、按什么标准建设创新型城市、如何认定创新型城市、如何比较创新型城市竞争力等现实问题。

注释：

①9分及以上为优秀，8分及以上9分以下为良好，7分及以上8分以下为中等，6分及以上7分以下为及格，6分以下为不及格。

②2015年5月30日，人民网报道，深圳市市长许勤在深圳市六届人大一次会议作政府工作报告时指出，深圳即使在增速短期下滑的压力下，始终坚持区域转型和产业升级并举，五年累计淘汰转型低端落后企业超过1.6万家。

③教育支出总额指标仅指财政教育支出，2012年广州、深圳教育支出分别为223.5亿元、246.1亿元。

［1］代明，王颖贤.创新型城市研究综述［J］.城市问题，2009 （1）：94-98.

［2］（英）克里斯托夫·弗里曼.技术政策与经济绩效——日本国家创新系统的经验［M］.南京：东南大学出版社，2008：22-62.

［3］Marceau， J. Introduction： Innovation in the City and Innovative Cities［J］. Innovation Management Policy & Practice， 2008（10）：136-145.

［4］（美）迈克尔·波特.国家竞争优势［M］.中信出版社，2007：63-100.

［5］李琬，张玉利，胡望斌.创新型城市第四代创新评价指标体系构建与实证研究［J］.科技管理研究，2010（01）： 54-57.

［6］宋河发，穆荣平，任中保.国家创新型城市评价指标体系研究［J］.中国科技论坛，2010（3）：20-25.

［7］张协奎，邬思怡.基于“要素-结构-功能-环境”的城市创新力评价研究——以17个国家创新型试点城市为例［J］.科技进步与对策，2015（2）：138-144.

［8］闫凌州，杨冬梅.基于因子分析的创新型城市评价体系的构建与实证分析［J］.科技进步与对策，2008（5）：117-120.

［9］陈莉，李运超.基于遗传算法-支持向量机的我国创新型城市评价［J］.中国科技论坛，2014（11）：126-131.

［10］吴尤可，钟坚.基于熵值法的创新型城市评价体系构建研究［J］.科技管理研究，2011（18）：13-16+31.

［11］Chen， D.H.C.，C.J. Dahlman. The Knowledge Economy， the KAM Methodology and World Bank Operations［J］. Social Science Electronic Publishing，2005：1-35.

［12］The Word Bank. Knowledge Economy Index （KEI） 2012 Rankings［R］. World Bank，2012：1-9.

［13］蒋玉涛，郑海涛.创新型城市建设路径及模式比较研究——以广深为例［J］.科技管理研究，2013 （14）：24-30.

（责任编辑：卢小文）

The Evaluation and Magnitude of Innovating City in Guangdong： By Knowledge Assessment Methodology

Chen Jun， Dai Ming， Yin Yijin

The evaluation of innovating cities needs a normative， universal and feasible tool or measure. Knowledge Assessment Methodology （KAM） initially developed by World Bank can be appropriately amended for this purpose. Introducing Poter's diamond model into， combining domestic current statistical indicators with， based on five dimensions of innovation performance，innovation system， innovation environment， innovation input and innovation infrastructure， this paper tries to formulate a city-version KAM， i.e.， KAMC. Probably it will be the ideal evaluation system of innovating cities needed in domestic practice.

innovating city； Knowledge Assessment Methodology/KAM； innovation unit；evaluation system

F299.27

10.3969/j.issn.1674-7178.2016.04.011

国家社会科学基金项目“基于三元边际框架的我国对外贸易与投资一体化路径拓展研究”（13CJL034）、广东产业发展与粤港澳台合作研究中心（经纬粤港澳经济研究中心）项目“创新型区域/城市评价体系研究”（B070300066）成果。

陈俊，暨南大学经济学院博士研究生，研究方向为城市经济与创新管理。代明，暨南大学经济学院教授、博士生导师，研究方向为城市经济与创新管理。殷仪金，硕士，研究方向为城市经济与创新管理。