科技创新人才的创新能力评价及区域比较——基于全国31个省级行政区的实证研究

汪　菁，沈佳文，刘孝斌



科技创新人才的创新能力评价及区域比较——基于全国31个省级行政区的实证研究

汪菁，沈佳文，刘孝斌

（中共湖州市委党校，浙江湖州313000）

科技创新人才的创新能力日益成为评价国家或地区综合竞争力的第一要素，我国地区经济社会发展不平衡，区域之间的科技创新能力也存在较大差异。构建一个科技创新人才创新能力评价指标体系，利用层次分析法，对全国31个省级行政区的科技创新人才创新能力进行实证研究，其结果表明：区域之间科技创新人才创新能力发展呈现分化态势，区域之间发展极不平衡。区域创新实力对科技创新人才创新综合能力的影响最大，其次是创新持续能力、科技成果效益、科技成果转化，而人才创新环境的影响相对最小。

科技创新人才；创新能力；评价指标体系；区域比较

创新是推动体制变革、经济增长和地区竞争力不断提升的关键所在。早在20世纪90年，“新经济增长理论”代表保罗·罗默（Paul Romer）提出了技术进步内生增长模型，他将经济增长建立在内生技术进步上，认为技术进步是经济增长的核心。无论是美国经济的复苏，亚洲四小龙经济的腾飞还是中国经济的崛起都证明了这一理论，即技术进步是经济增长的核心，而创新人才则是推动技术进步的不竭动力。在科技日新月异和经济全球化加速发展的今天，创新人才已日益成为推动区域经济发展，提升国际竞争力和获得国际话语权的核心资源。

目前，随着中国区域竞争日趋激烈，各地区不断转变发展方式，努力调整经济结构，加快探索创新型城市建设步伐。科技创新人才已日益演化为区域竞争的第一要素。与此同时，当前区域经济发展不平衡和人力资源定向流动问题也相当突出，一方面东部地区高素质人才不断集聚，地区科技创新人才创新能力日益增强，另一方面中、西部地区高素质人才相对短缺，并且流失严重，区域之间科技创新人才创新水平日益呈现不平衡发展。为进一步研究我国各地区的科技创新人才创新能力差距日益扩大的问题，本文通过构建科学合理的科技创新人才创新能力评价指标体系，利用层次分析法进行指标权重分配，运用全国31个省级行政区数据进行实证分析，为各区域合理引导创新科技人才流动，加快创新型人才队伍建设，以及出台相关政策措施提供理论和实证支持。

一、研究综述

“创新”概念最早由美籍奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特在《经济发展理论》一书中提出，他指出，创新是“当我们把所能支配的原材料和力量结合起来，生产其他的东西，或者用不同的方法生产相同的东西”，即将从未有过的生产要素和生产条件结合起来构造“新的生产函数”的过程就是创新。基于熊彼特的创新理论，20世纪70年代以来，技术创新理论和技术进步理论逐步兴起，特别是在当今国际竞争中，创新是一国立于世界的根本所在，是提高一国综合竞争力的不竭动力。而“科技创新，人才为本，人才资源是最可宝贵的战略资源”，Shults早在1960年就指出，人力资源内含知识和技能，这是一种可以增值的资本，这种资本对促进经济社会发展具有积极作用。科技创新人才则是一种特殊的人力资源，他们具有良好的科技创新能力，直接参与到科技创新活动，对科学技术创造、传播、应用和发展起到决定性作用。[1][2]党和政府一直以来十分重视科技创新工作，不断加强科技人才的开发力度，例如《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2020年）》明确指出，当前首要任务就是“突出培养造就创新型科技人才”。

现阶段关于科技创新型人才的研究主要集中于科技创新人才对区域经济发展的影响。Alfred Greiner等（2000）通过对比研究美国和德国，得出两国人力资本在经济增长的产出弹性分别为48%和10%，进一步证明只有当用于研发的人力资本即科技创新人才的增长率高于一般劳动时，才能推动经济的持续增长（Jones，1995）。蒋正明等通过构建科技人才对经济增长贡献率的C-D模型研究中国经济增长过程中科技人才所作出的贡献。[3]孙洁、姜兴坤选取东、中、西部1991-2010年相关省份数据，在构建多元线性回归模型及其修正模型基础上，分析科技创新人才对我国东、中、西部区域经济影响。[2]

随着近年来创新型城市的建设，城市创新能力评估研究的深入，越来越多学者开始研究科技创新人才的创新能力，构造科技创新人才创新能力评价指标体系，以作为地区以及国家创新能力评估的重要组成部分。总体看来，大部分学者从科技人才创新投入、科技人才创新产出和科技人才创新环境3大层次构建指标体系。[4][5]

张体勤等利用文献聚合法再次证明了该指标体系的合理性，他们通过分析研究人才竞争力、区域创新能力等12个方面的文献，最终形成一套科学、操作性强的创新人才评价指标体系，即人才资源、人才效能和人才环境。[6]本文关于创新科技人才能力评价指标体系的构建也主要是基于这种分类。此外，部分学者从其他视角对科技人才创新能力评价指标体系进行研究。王顺等人从人才竞争力和人才环境竞争力两方面对人才竞争力做了评价体系研究。[7]窦新华、崔颖的研究则是在频次分析的基础上将科技人才创新能力评价分为7个准则层，分别是创新思维能力、知识能力、创造性提出问题能力、创造性分析问题能力、其他个性特征和外部环境。[8]林喜庆、许放则从现实竞争力和潜在竞争力两个方面研究城市科技人才竞争力。[9]

与此同时，不同学者运用不同研究方法对区域科技创新人才创新能力进行了研究。沈春光等基于灰色评价理论探讨区域科技人才创新能力综合动态评价方法。[4]马亚莉运用功效系数法对中部六省创新人才竞争力进行分指标对比。[5]林喜庆、许放运用层次分析法（AHP）对我国四个直辖市的科技人才竞争力进行实证分析，[9]崔颖、窦新华、潘慧玲等人的研究也都是基于这种方法。

纵观已有研究，关于科技创新人才对区域经济影响的研究十分广泛，而关于科技创新人才创新能力评价的研究相对有限，并且尚未形成统一的指标体系。同时，现有研究主要是局限于个别省市研究，而我国地区差异较大，关于区域之间的对比研究十分鲜见。

二、指标说明和研究方法

（一）评价指标体系构建

上文分析指出，不同学者根据自身研究需要从不同层面构建了科技创新人才创新能力评价指标体系。本文在分析《中国科技统计资料汇编》的基础上，综合相关学者的研究尤其是张体勤等学者的分析，结合本文研究重点进一步优化评价指标体系，主要从人才创新实力、人才创新效益和人才创新环境三个角度构建评价体系。在此基础上以全国31个省级行政区为研究对象，选取2013年省级数据进行科技创新人才创新能力测度，通过比较研究综合评价各地区的创新人才科技创新能力。根据科学性、系统性、可操作性和可比性等原则，本文构建了一套全面、综合的科技创新人才创新能力评价指标体系，包括6个一级指标、17个二级指标，如表1所示。

1.人才创新实力。创新实力包括现实创新能力和潜在创新能力，是区域未来创新能力得以提高的保障。现实创新能力体现地区创新人才的现有创新能力，而潜在竞争力体现地区释放持续创新实力的能力。本文运用创新现实实力和创新持续能力测量人才创新实力。创新实力利用“R&D人员全时当量”、“就业人员中R&D人员数”和“研究开发机构数”进行测量；创新持续能力利用“R&D人员增长率”、“万人研究与发展（R&D）人员数”和“研究与试验发展(R&D)经费投入强度”进行测量。

2.人才创新效益。科技创新人才的创新能力还必须转化为实际经济效益，才能最终代表地区或国家的科技创新能力。因此，本文的科技创新效益一方面表现为直接的科技创新成果，另一方面表现为科技成果转化为实际的经济利润。科技成果效益用“R&D人员有效专利数”、“R&D人员人均申请受理发明专利数”和“R&D人员人均R&D项目数”进行测度；科技成果转化运用“高技术产品进出口总额”和“技术市场成交额”进行测度。

表1 科技创新人才创新能力评价指标体系

注：指标中，标有符号“★”的指标来源于《中国科技统计年鉴》；标有符号“☆”的指标根据《中国科技统计年鉴》或各省市统计年鉴计算而来；标有符号“◆”的指标来源于《中国科技统计资料汇编》；标有符号“▲”的指标来源于《中国统计年鉴》。正指标类，指标值越大代表创新人才创新能力越强；逆指标类，指标值越小代表创新人才创新能力越强。

3.人才创新环境。开放、包容和鼓励创新的环境是科技创新人才释放创新活力，推动创新活动快速发展的基础。人才创新环境涉及的因素很多，本文主要从创新意识和创新物质条件角度来设置人才创新环境评价体系。创新意识包括全民创新积极性、政府和企业的创新意识，本文运用“万名就业人员专利申请数”、“科学研究和技术服务业平均工资比较系数”和“有R&D活动的企业占比重（%）”三个指标进行测评。创新物质条件包括经济条件、科研设施条件等，本文运用“人均GDP”、“每名R&D人员仪器和设备支出”和“科学研究和技术服务业新增固定资产占比重”进行测评。

（二）方法说明

层次分析法（AHP）是美国运筹学家、匹兹堡大学T.L.Satty教授等人在20世纪70年代提出的多准则决策方法，这种方法将定性分析方法和定量分析方法进行了有机结合。[10]使用层次分析法分析复杂问题时需要经过五个步骤：1. 构造层次分析结构模型。通过该步骤可以将复杂问题条理化、层次化，好的层次分析结构模型直接决定了分析结果的有效程度。2. 构造判断矩阵。判断矩阵的作用是对各层次因素进行两两比较，它是层次分析法的基本信息，也是计算各因素之间相对重要性的重要依据。3. 判断矩阵的一致性检验。进行一致性检验主要是为了确保各判断之间协调一致，排除相互矛盾的情况。4. 层次单排列。这是指对于上一层次某一因素而言，本层次与其有关联性的因素之间重要性次序的权重。5. 层次总排列。上文已指出，层次分析法构建的是递阶的、有序的层次结构模型，依次由最底层向最高层逐层计算，可以计算出最底层因素相对于最高层因素的权重值，这就是层次总排序。这里需要特别说明的是，层次分析法的关键步骤是构建判断矩阵，判断矩阵的科学性和合理性直接影响层次分析法的效果，同时，最后三个步骤在运用时需要逐层进行。

三、实证研究的过程和结果讨论

（一）构造层次结构模型

科技创新人才创新能力评价是一个多层次的复杂问题，涉及较多因素，并且各因素之间相互影响，因此，必须对每一影响因素进行分析归类，构造出各因素之间相互联结的科技创新人才创新能力评价的层次结构模型，从而为接下来的分析奠定基础。本文构造出一个包含3个层次的层次结构模型，如图1所示。第一层次是目标层，即科技创新人才创新能力，记为C；第二层是准则层，包括“创新实力”、“创新持续能力”、“创新成果效益”、“创新成果转化”、“创新物质条件和创新条件”，分别记为B1、B2、B3、B4、B5、B6；第三层是指标层，包括“R&D人员全时当量”、“就业人员中R&D人员数”和“研究开发机构数”，“R&D人员增长率”、“万人研究与发展（R&D）人员数”和“研究与试验发展（R&D）经费投入强度”，“R&D人员有效专利数”、“R&D人员人均申请受理发明专利数”和“R&D人员人均R&D项目数”，“高技术产品进出口总额”和“技术市场成交额”，“万名就业人员专利申请数”、“科学研究和技术服务业平均工资比较系数”和“有R&D活动的企业占比重（%）”，“人均GDP”、“每名R&D人员仪器和设备支出”和“科学研究和技术服务业新增固定资产占比重”，分别记为C11、C12、C13、C21、C22、C23、C31、C32、C33、C41、C42、C51、C52、C53、C61、C62、C63。

图1 科技创新人才创新能力评价层次结构模型

（二）确定指标权重

根据层次分析法的原理，本文对指标的相对重要性等级进行量化，按照Satty等人提出的用1~9尺度，见表2，从而得出了“正互反矩阵”。[10]

表2 9尺度的含义

表3 随机一致性指标的数值

表3 随机一致性指标的数值

N1234567891011 RI000.580.891.121.261.361.411.461.491.52

根据专家测评汇总和统计数据整理，构造判断矩阵，如表4~9所示。

表4 判断矩阵C-B

表5 判断矩阵B1-C

表6 判断矩阵B2-C

表7 判断矩阵B3-C

表8 判断矩阵B5-C

表9 判断矩阵B6-C

（三）地区科技创新人才创新能力的评价分析

本文根据2013年和2014年《中国科技统计年鉴》，2014年《中国科技统计资料汇编》，2014年《中国统计年鉴》以及2014年各地区统计年鉴等权威统计资料的数据，采用综合评价法对2013年31个省级行政区的科技创新人才创新能力进行综合测度和分析。

地区科技创新人才创新综合能力分析（如图2所示）。首先，我国地区之间科技创新人才创新综合能力存在较大差距，前两位的广东省和江苏省同最后两位的西藏和青海的科技创新人才创新综合能力指标数值相差悬殊，甚至可以说，西藏和青海几乎没有科技创新能力。这与当地的区位交通条件、市场体系和法律制度完善程度、社会事业发展情况、经济社会发展环境都有着密切关系。其次，从区域来看，科技创新人才创新综合能力最强的省份主要位于东部沿海地区，其次是中部地区和东北地区，西部地区的科技创新人才创新能力最弱，地区间科技创新人才创新能力同地区开放程度一样，呈现分化趋势。再次，汇聚较多高等院校、科研机构和人口的地区，科技创新人才的创新能力也相对较强，例如山东、河南、湖北、四川、重庆等。同时，通过大量文献阅读我们还发现，在同一地区，科技创新人才创新能力以中心城市最强，比如武汉、长沙、杭州、南京、广州等。

表10 科技人才创新能力评价指标体系及评价权重系数

人才创新实力分析（如表11所示）。人才创新实力包括现实的创新实力和创新持续能力，在创新实力方面，广东、江苏、浙江、山东、北京、上海排在前6位，这主要得益于东部沿海地区的区位优势和政策优惠，大量科技创新人才和科研机构在东部沿海地区聚集。在创新持续能力方面，北京、天津、江苏、贵州、上海、浙江居于前6位。北京、天津、江苏、上海和浙江等5地区在保证科技人力投入稳步增长的同时，不断加大科技活动经济投入，区域创新能力的持续提升具有强大的推动力。而近年来，贵州地区加大人才引进力度，加强基层专业队伍建设，R&D人员得到快速增长，使创新持续能力进一步提升。

图2 各地区科技创新人才创新综合能力指数排序图

人才创新效益分析（如表11所示）。人才创新效益表现在科技成果效益和科技成果转化两方面。在科技成果效益方面，浙江、江苏、重庆、上海、四川和广东排名前六。在科技成果转化方面，上海、广东、重庆、天津、江苏和北京位列前六。其中，北京、天津、上海、浙江、江苏和广东地处东部沿海地区，拥有良好的创新基础，包括较强的创新实力、丰富和高质量的创新人才、开放的经济环境、鼓励创新的政策支持等，对创新产出和科技成果转化具有巨大的影响。重庆、四川地区能跻于人才创新效益前六名主要得益于这些地区集聚了较多一流高校和科研机构，再加上当地舒适的气候条件，有利于科技创新人才开展创新活动。

人才创新环境分析（如表11所示）。本文主要从创新物质条件和创新意识的角度来分析人才创新环境。上海、天津、北京、江苏、广东、浙江的创新物质条件和创新意识领先于全国其他地区，而西藏、广西、内蒙古、山西、江西、贵州的创新环境最差，这与这些地区的开放水平、人口受教育程度、政府和企业的支持力度密不可分。

表11 地区科技创新人员创新能力评价结果及其比较

五、结语

通过构建评价指标体系和利用层次分析法进行权重设计，我们发现创新实力对科技创新人才创新能力影响最大，权重值达到0.44，其次是创新持续能力，权重值为0.25，依次分别是科技成果效益0.13、科技成果转化0.1、创新物质条件0.05、创新意识0.03。因此，若要提高某地科技创新人员创新能力，首要任务是增强创新实力，包括增加R&D项目的直接管理人员和服务人员在R&D项目的工作时间，增加R&D工作人员以及研究开发机构数。其次关注本地区科技创新的发展潜力，不断加大科研经费投入，形成引进和培育科研人员的长效机制等。

实证分析表明，我国区域之间科技创新人员创新能力分化趋势日益明显，东部地区科技创新人才创新能力最强，中部地区和华东地区次之，而西部地区创新实力最弱，且缺乏创新环境和创新动力。东部地区优越的区位、交通条件，开放、活泼的市场和文化氛围，发达的经济物质条件等对培育区域科技创新实力和推动科技产出及成果转化都有着巨大的作用。中部地区和东北地区抓住中部崛起战略与东北老工业基地振兴战略的契机，利用原有科技人才资源优势和大型国有企业发展基础，加快推动科技创新工作。而西部地区因受到历史和现实条件的制约，虽然国家在这些地区实施了西部大开发战略，但效果甚微，使得西部地区高层次科技创新人才稀缺，无论是现有创新实力还是潜在创新能力都严重不足。中国要在全球化的今天实现伟大的中国梦必须实施科技兴国战略，而科技兴国的关键是科技创新人才能量的发挥。同时，中国梦的实现必须依靠全中国的平衡发展，在新的历史机遇下，我们必须对内改革，对外打造开放新格局，在夯实东部地区的科技创新实力的同时，快速提升中西部和东北地区的科技创新能力。

需要说明的是，本文研究中还有一些缺陷和不足。例如，指标体系的设计是根据现有文献资料和科技统计资料汇编整理而来的，可能其代表性还不够强。因此，在后续的研究中关于指标体系的设计可以在调研方式的多元化、实地访谈对象构成的多样化等方面加以改进。

参考文献：

[1] 许爱萍. 区域科技创新人才聚集驱动要素分析[J]. 科技与经济, 2014(6): 81-85.

[2] 孙洁, 姜兴坤. 科技人才对区域经济发展影响差异研究——基于东、中、西区域数据的对比分析[J]. 广东社会科学, 2014(2): 15-21.

[3] 蒋正明, 张书凤, 李国昊, 等. 我国科技人才对经济增长贡献率的实证研究[J]. 统计与决策, 2011(12): 78-80.

[4] 沈春光, 陈万明, 裴玲玲. 区域科技人才创新能力评价指标体系与方法研究[J]. 科学学与科学技术管理, 2010(2): 196-199.

[5] 马亚莉. 我国中部地区自主创新人才竞争力评价与分析[J].科技管理研究, 2012(14): 17-20.

[6] 张体勤, 姜道奎. 高层次区域创新人才竞争力评价体系研究[J]. 华东经济管理, 2012(7): 150-154.

[7] 王顺. 我国城市人才环境综合评价指标体系研究[J]. 中国软科学, 2004(3): 148-151.

[8] 窦新华, 潘慧玲. 基于网络层次分析法（ANP）的高校创新人才综合评价研究[J]. 科学经济社会, 2012(3): 71-76.

[9] 林喜庆, 许放. 基于AHP的城市科技人才竞争力评价研究——以中国4个直辖市2008年数据分析为例[J]. 北京科技大学学报: 社会科学版, 2015(1): 109-118.

[10] 张炳江. 层次分析法及其应用案例[M]. 北京: 电子工业出版社, 2014: 30-157.

（责任编校：贺常颖）

Innovation Ability Evaluation and Regional Comparison:Based on the Empirical Study of the 31 Provincial Administrative Regions

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（Party School of CPC Huzhou of Municipal Committee, Huzhou, Zhejiang 313000, China）

Theinnovation is the center of the economic growth, the driving force of science and technology innovation talents is to promote innovation. The innovative talents of science and technology innovation ability have become a national or regional comprehensive competitiveness evaluation, the first thing to do is that at the same time the unbalanced regional economic and social development in China, the region had different between science and technology innovation ability. By building the innovative talents of science and technology innovation ability evaluation index system, using the analytic hierarchy process (ahp), it is to analyze 31 provincial level administrative regions of the country's innovative talents of science and technology innovation ability for empirical research. Results show that the development of innovative talents of science and technology innovation ability that shows differentiation between regional situation,. The regional development is not balanced. The regional innovative capability of innovative talents of science and technology innovation of comprehensive ability is followed by continuous innovation ability, efficiency, science and technology achievements transformation, technological achievements, and the influence of the talent innovation environment that is relatively minimal.

science and technology innovation talents; innovation ability; evaluation index system; regional comparison

F 291.1

A

10.3969/j. issn. 2096-059X.2016.05.004

2096-059X(2016)05-0022-07

2016-06-12

浙江省社会科学界联合会研究课题阶段性成果（2017B25）

汪菁（1988-），女，浙江湖州人，硕士，主要从事产业经济、福利经济学研究；沈佳文（1979-），女，浙江湖州人，副教授，硕士，主要从事公共管理研究；刘孝斌（1986-），男，湖南常宁人，讲师，硕士，主要从事产业经济、金融学研究。