长三角副中心创新型城市建设的比较研究——基于合肥的视角

唐 磊，胡 艳

(安徽大学 经济学院，合肥 230601)

长三角副中心创新型城市建设的比较研究
——基于合肥的视角

唐 磊，胡 艳

(安徽大学 经济学院，合肥 230601)

基于创新概念的提出与发展过程，对创新在国家和区域建设发展方面的重要性进行阐述，并从国外创新型城市的出现和国内创新型城市建设的兴起两个角度论述了长三角城市群副中心创新型城市建设的背景。在此基础上构建创新型城市的多维评价指标体系，运用主成分分析法对合肥、南京、杭州3个城市的创新水平进行评价，研究结果表明：在至少2个一级指标水平和总水平上，南京多年领先于其他2个城市但三者之间的差距呈现逐步缩小的趋势。通过对合肥市创新指数的逐年比较，分析相关指标变化的原因并提出相应的政策建议。

创新；长三角副中心；创新型城市；主成分分析

“创新”概念最早是由美籍奥地利经济学家熊彼特在《经济发展理论》一书中提出的，他认为经济之所以能不断发展，是因为在经济体系中不断地引入创新，经济本身存在着某种破坏平衡而又恢复均衡的力量。熊彼特尽管最先提出了创新的理论，但他本人并没有对“创新”下过直接的定义。后来的经济学家罗伯特·索洛、兰斯·戴维斯和道格拉斯·诺斯，管理学家彼得·德鲁克等，分别从经济学、管理学等不同角度和层面对创新理论进行了分析和研究。[1]随着学者对区域创新体系研究的更多关注，人们开始认识到创新实际上是一个系统的过程，系统中各要素之间的非但不是简单的线性关系而且还存在着较强的交互作用，于是“创新圈”“创新链”“国家、区域、城市创新理论”等应运而生。

随着当代世界经济发展和全球化趋势的不断加快，创新已日益成为一国提升综合竞争力的决定性因素。自党的十六大部署实施《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》和2006年全国科学技术大会提出建设“创新型国家”的战略决策以来，国内近200个城市提出了“创新型城市”的建设目标。创新型城市建设关系到一个城市的可持续发展和内生动力。建设创新型城市，是增强区域自主创新能力、建设创新型国家的必然选择。[2]

1 长三角城市群副中心创新型城市建设的背景

1.1 国外创新型城市的出现 从国际上看，在经济全球化背景下，科技和创新已经成为国家竞争力的核心体现。自20世纪90年代开始，城市的衰退和城市面临的各种危机使得西方学者开始认真思考城市发展的出路和未来，西方发达国家开始引入创新型城市建设的发展战略，形成了诸如美国波士顿、英国伦敦、日本东京等一系列创新型城市，这些城市在支持区域经济发展和产业结构转型上做出了突出贡献。[3]如波士顿的发展优势在于集聚一流高等学府以培养技艺高端、熟练且多样化的劳动大军，采取激励政策和加强基础设施建设，并积极利用全球化大力发展高新技术产业，参与最高层次的全球科技竞争与共享协作。[4]波士顿政府结合城市创新战略研究出特有的“波士顿创新体系”，对现阶段建设国际创新型都市具有很强的参考价值。而作为老牌霸主城市的伦敦，其创新型城市的建设形态特点主要体现在产业结构的分布上，金融、会计、文化、科研等第三产业所对应的行业在伦敦城区明显占据了更高比例。早在2003年，伦敦市就出台了《伦敦创新战略与行动纲要 (2003—2006 )》，作为其一段时期内建设创新型城市的行动纲领。伦敦拥有世界一流的教育和设计机构，是享誉全球的设计之都和广告产业中心，名闻遐迩的创意特色产业也逐步成为其带动周边城市和区域创新发展的引擎动力。[5]由于各国在经济社会文化、资源禀赋等方面各不相同，逐渐形成了类型多样的创新型城市发展模式。

1.2 国内创新型城市建设的兴起 改革开放30多年来，依靠自身努力和引进国外资金技术，我国工业取得迅速发展。与此同时，经济发展也开始遭遇能源短缺和资源匮乏的限制。2006年，我国提出建设“创新型国家”战略后，各地相继提出建设“创新型省份”“创新型城市”的构想和目标。2008年，深圳市被国家发改委列为首个创新型城市试点后，2010年又推出包括南京、杭州、合肥等10余个城市开展创新型城市建设试点。我国的创新型城市建设相比于其他国家而言有着自身的地域特色，北京中关村、深圳华强北、杭州文三街等是我国创新型城市建设进程中的突出成就。[6]如曾是历史上一个自然村落的中关村，改革开放后凭借其对知识、科技和人才资源的吸引集聚，从最开始由市场行为自发产生的民营科技企业集群到政府扶持下的园区建设，逐步走出了一条“贸—工—技”的特色发展道路。[7]“1 + 6” 政策体系保障、国家级人才特区建设带动效应、高效对接的科技金融服务体系和市场化运作的产学研合作格局使得中关村已经不再是一个特定的空间结构概念而是成为首都乃至全国高新技术产业发展的名片。[8]随着中关村不断发展，它还将在更广阔的城市群范围内推动区域创新体系和产业结构的不断优化。

1.3 长三角城市群副中心创新型城市建设的提出 2004年，合肥市被国家科技部批准为全国首个也是目前唯一一个科技创新型试点城市。此外，合肥也是全国首批“智慧城市”试点城市、国家科技和金融结合试点、国家小微企业创业创新基地城市示范等，连续8次蝉联全国科技进步先进市。根据国务院批复的《长江三角洲城市群发展规划》(以下简称“《规划》”)，江浙沪皖共26个城市被纳入长江三角洲城市群。本文以皖苏浙三省的省会城市——合肥、南京、杭州，即《规划》中所定义的长三角世界级城市群3个副中心城市为研究对象，分别对3个城市进行创新能力的评价。

2 指标体系的确立

国内学者对创新型城市评价指标体系的研究尚处在理论探索阶段，至今还未有一个公认的具有普遍推广性的评价指标体系或模型。如邹燕将分类评测和结构分析相结合，以创新型城市的内涵为基础构建的创新型城市评价指标体系[9]；周纳提出创新型城市必须具备的五大要素：创新主体、创新资源、创新机制、创新环境、创新绩效，构建了创新型城市建设评价指标体系[10]；中国城市发展研究会在“中国城市创新能力科学评价”课题研究成果中提出的城市创新能力评价指标体系[11]。官方层面提出的创新型城市创新能力评价指标体系是由科学技术部在2010年主管全国创新型城市建设试点工作后，会同国家有关部门研究制定了《建立国家创新调查制度工作方案》，并在此基础上开展了有关国家创新能力评价、创新型城市创新能力评价等综合评价指标体系的系统研究。

参考了学术界现有的研究成果和官方倡导的评价标准等多方面，本文所确立的创新型城市评价指标体系，一共包括创新环境、创新投入、创新绩效3个一级指标和14个二级指标，如下表1所示。

表1 创新型城市评价指标体系框架

注：城市环境=[生活垃圾无害化处理率(%)+城市污水处理率(%)+空气质量达到二级以上天数占全年比重(%)]/3。

3 评价方法与模型

3.1 数据来源 评价年份为2010—2014年，数据来源包括《中国统计年鉴》和相关城市2011—2015年的统计年鉴、各城市科技信息网站和电话咨询各城市科技厅(局)等，部分数据要进行简单的计算整理。

3.2 构建模型 本文采用SPSS22.0软件中的主成分分析法，对相关数据进行分析操作。在实际研究中，为了尽可能地刻画出被研究对象的真实情况，经常会遇到选取指标多样化的问题，由于不同的指标间难免存在一定的相关重叠性，使得从原有综合指标体系中给出评价得分更加困难。[10]因此，需要将具有一定相关性的多个指标压缩到少数几个互不相关的综合指标中去，这些综合指标也就构成了实际的主成分指标。主成分的个数大大少于原有指标的个数，且在相互独立的基础上包含了原有指标的大部分信息，然后给出主成分指标的权重分配，计算得出创新环境、创新投入、创新绩效3个一级指标评价模块上的单项得分和排名以及综合得分和排名。

上式中，Fi即为上面提到过的第i个主成分，ai=(a1i,a2i,…api)′，因此要求出F1,F2,…,Fp，实际则是求上述方程组的系数矩阵ai的解。

3.3 方法与步骤

第1步：由于指标的单位量纲不一，所以在计算前应先对原始数据做标准化处理，得到标准化矩阵。根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵R，R为实对称矩阵(即Rij=Rji)，其计算公式为：

其中rFixj表示因子载荷，即第i个变量与第j个主成分之间的相关系数。

由此可得，主成分变量取值的表达式为：

4 实证分析

将创新型城市评价指标进行标准化处理，得到标准化后的矩阵。用SPSS 22.0软件对创新型城市评价指标体系中的各一级指标分别进行主成分分析，以创新环境一级指标为例，首先进行KMO 和Batrlett(巴特利特检)球度检验，检验结果表明较为适合做主成分分析。

根据SPSS软件运算得到的方差贡献率、初始特征值等结果，有2个成分的特征值大于1，如表2可知，第一个主成分特征值为2.130，方差贡献率为53.255%；第二个主成分特征值为1.096，方差贡献率为27.405%，前两个主成分累计可解释80.660%的原始变量信息，能够较好反应出二级指标所包含的信息，因此提取此2个成分为主成分。

表2 解释的总方差

由表2的特征矩阵和特征根和表3的成分矩阵可计算出相应于两个特征值得特征向量。

表3 成分矩阵

由此可得到两个主成分的得分表达式，再利用方差贡献率为权数将这两个主成分的得分进行综合加权，即为创新环境一级指标的综合得分公式。计算整理后的评价模型表达式为：

Y1=0.585×X1+0.445×X2-0.554×X3-0.392×X4

Y2=0.353×X1-0.496×X2-0.474×X3+0.636×X4

Y=Y1×0.66+Y2×0.34

经过计算，可得出创新环境一级指标的得分，同理，对其他两个一级指标分别进行主成分分析并求出得分，即可得到各一级指标的得分汇总。数据处理过程和上述列举方法一致，故不逐一列举。

由此，计算得出的各一级指标得分数据有正有负，这是因为计算使用的原始数据进行了标准化处理，将各指标的平均水平当作零来处理的缘故。由于得分有正有负不便于比较样本间的相对差距和变化情况，故选取标准化的T-分数公式对得分数据进行处理：

使用该方法进行数据处理后消除了负数，最终的得分结果见表4。每一年份还分别列出了3个城市各一级指标的均值。

表4 创新型城市各一级评价指标得分情况

进行上述类似的计算过程，同样会得出正负均存在的综合得分数据值，所以继续使用T-分数公式对数据进行处理，得到各年份南京、杭州、合肥创新型城市评价综合得分，如下图1所示。

图1 南京、杭州、合肥创新型城市评价指标综合得分

在建设创新型城市的整个评价指标体系中，创新环境是创新的基础，创新投入是创新的动力，创新绩效是创新的结果。由表4、图1，得分的结果即体现出各城市的创新型城市建设发展水平。可分析出：在至少2个一级指标水平和总水平上，南京是领先于其他2个城市的。而杭州在创新环境水平和创新投入水平上较领先于合肥，创新绩效水平上合肥又有相应年份好于杭州。但随着时间的推移可以得出，无论是综合得分还是各一级指标得分，3个城市之间的差距呈现出逐步缩小的趋势。这也体现出后来居上的合肥，其城市创新型建设水平正处于稳步上升中，未来的发展空间也将越来越大。

由图2，结合图1可得出合肥市在2010—2012年创新型城市评价指标综合得分略微下降的原因在于创新绩效指数的连续下降，且创新环境和创新投入两个指标呈现出方向相反的交替上升和下降。2012—2014年创新型城市评价指标综合得分连续上升，原因在于创新环境、创新投入、创新绩效3个一级指标都均处于较快的上升阶段，其中创新环境的上升速度最快，且通过图形的走势可以推断出总体上升趋势还将在未来有进一步持续的可能性，创新投入和创新绩效2个一级指标还拥有更大的上升空间。结合表4，可得出五年间合肥市创新型城市评价体系的各级指标呈现明显的上升趋势，甚至在一些关键指标上实现了由劣势向优势的转变，这说明合肥在2010年被国家列为创新型试点建设城市后，有效地抓住了政策机遇，树立的“科教兴城””创新高地”战略得到了很好的推动落实。

图2 合肥市创新型城市各一级指标得分

5 政策建议

合肥拥有越来越快的创新发展能力，究其原因首先从创新环境方面看，合肥拥有三所国家实验室和五座重大科学装置，是仅次于北京的国家重大科学工程布局重点城市，唯一的国家科技创新型试点城市，继上海之后国家正式批复建设的第二个综合性国家科学中心，截止2015年底合肥市拥有教育部公布的具有招生资格的54所高等教育学校，在高等教育的人员产出上具有得天独厚的优势。其次是从创新投入方面，随着近些年由国务院先后批准实施的“皖江城市带承接产业转移示范区规划”、“长江三角洲城市群发展规划”和“合芜蚌国家高新区建设国家自主创新示范区规划”等各项重大政策的先后落地，将进一步加大国家在资金和资源方面的配套倾斜。但在创新的实际投入和产出关系上，合肥接下来要进一步思考如何在加大投入的基础上继续保持甚至提高产出的绩效水平。针对上文3个长三角副中心创新型城市的对比分析，重点从以下几方面对创新型城市的建设提出相应政策建议。

首先，应通过体制机制的改革来培育创新环境。自党的十八届三中全会国家提出全面深化改革的战略蓝图，“改革”已成为深入到各个领域和环节的关键词。此外，国家创新驱动战略的提出也为创新体制机制的改革奠定了宏观基础。因此，一方面政府应充分发挥其组织和协调作用，加大对教育和人力资源的支持力度，像美国波士顿市一样通过集聚更多的一流高等院校以培育更多的创新人才；另一方面立法机构要继续出台有关城市环境保护的相关法律法规，执法和环保部门要加大力度查处造成城市污染的根源，进一步断绝以牺牲环境为代价的经济发展模式。

然后，应通过实际规模的扩大来提高创新投入。政府要加大在科技活动和R&D活动方面的经费投入力度，这一点可从本文创新型城市评价指标体系中的二级指标“科学技术财政支出占财政支出的比重”和“全社会R&D经费支出占GDP的比重”得到直观的体现。此外，对科技和R&D支出规模大的企业要采取一定的激励和照顾政策，如配套给予财政补贴或税收减免等方法来提高企业对科技和研发加大投入的热情，以及通过完善人才市场服务体系、培育孵化创新人才团队和重点扶持研发试验平台等方式，来吸引更多的研发人才和企业入驻。

最后，应通过产出产能的提高来扩大创新绩效。文章构建评价指标体系过程中，发现评价创新绩效要素有多个不同的指标，且合肥尤其在“百万人口发明专利授权数”这一指标上显著落后于南京和杭州，因此一方面政府要加强对专利申报的引导和配套鼓励政策，培养全民创新意识和保护意识；另一方面高校是科技成果产生的重要源头，企业的科技成果转化的实际载体，所以校企两方要加强产学研合作，进一步将高校的研发成果应用到企业的实际生产中去，从而促进现实生产力的持续提高。

[1] 厉无畏, 王振. 创新型城市建设与管理研究[M]. 上海：上海社会科学院出版社, 2007:20-21.

[2] 李仲飞. 创新型城市建设的理论与实践[M]. 北京：科学出版社, 2014:4-5.

[3] 刘硕, 李治堂. 创新型城市建设国际比较及启示[J]. 科研管理, 2013(s1):58-64.

[4] Mayer H. Capital city dynamics: Linking regional innovation systems, locational policies and policy regimes[J]. Cities, 2016, 50:11-20.

[5] Lee N, Drever E. The Creative Industries, Creative Occupations and Innovation in London[J]. European Planning Studies, 2013, 21(12):1977-1997.

[6] 马海涛, 方创琳, 王少剑. 全球创新型城市的基本特征及其对中国的启示[J]. 城市规划学刊, 2013(1):69-77.

[7] 鞠鹏艳. 引领区域创新发展之路的中关村[J]. 北京规划建设, 2008(5):76-79.

[8] 李治堂, 高海涛. 北京市海淀区创新型城区建设模式分析[J]. 科研管理, 2013(s1):265-270.

[9] 邹燕. 创新型城市评价指标体系与国内重点城市创新能力结构研究[J]. 管理评论, 2012, 24(6):50-57.

[10] 周纳. 创新型城市建设评价体系与评价方法探讨[J]. 统计与决策, 2010(9):21-23.

[11] 周天勇, 旷建伟. 中国城市创新报告.2013[M]. 北京：社会科学文献出版社, 2013:70-78.

[12] 朱红兵.应用统计与SPSS应用[M].北京：电子工业出版社，2011:665-668.

[13] 朱星宇, 陈勇强. SPSS多元统计分析方法及应用[M]. 北京：清华大学出版社, 2011:241-242.

[责任编辑：刘跃平]

A Comparative Study of the Yangtze River Delta Sub-center’s Innovation-oriented City Construction

TANG Lei，HU Yan

(School of Economics, Anhui University, Hefei 230601, China)

Based on the concept of innovation and its development, this paper expounds the importance of innovation in the construction of national and regional development. Further more, from the perspective of the emergence of foreign innovation-oriented cities and the rise of domestic innovation-oriented city construction, it discusses the background of the Yangtze River Delta sub-center innovative city construction. On the basis of the discussion above, this paper builds a multi-dimensional evaluation index system and evaluates the level of innovation of Hefei, Nanjing and Hangzhou by using the principal component analysis method. The calculation result indicates that for at least two primary indexes level and the total level, Nanjing is ahead of the other two cities but the gap between the three cities is gradually narrowing. Through the comparison of Hefei innovation indexes for years, this paper analyzes the causes of changes in the relevant indexes and puts forward the corresponding policy recommendations.

innovation; the Yangtze River Delta sub-center; innovation-oriented city; principal component analysis

2017-02-21

2017-04-13

合肥市人民政府委托课题。

唐 磊(1993— )，男，安徽池州人，安徽大学经济学院2016级硕士研究生，研究方向：区域经济学；胡 艳(1964—)，女，安徽寿县人，安徽大学经济学院教授，博士生导师，经济学博士，研究方向：区域和城市经济学。

F290

A

2096-2371(2017)03-0082-06