苏州城市科技创新竞争力比较研究*

叶爱山，夏海力

(苏州科技大学 商学院，江苏 苏州 215009)

科技创新竞争力是城市可持续发展的根本动力源，也是我国城市实施创新驱动发展战略的载体。科技创新竞争力可以更加全面地反映国家或地区的核心竞争力水平，已然成为影响各国或各地区竞争地位的关键要素。近年来，苏州市以国家创新型城市和苏南国家自主创新示范区核心区建设为抓手，大力推进科技创新能力的提升。2015年，苏州市高新技术产业产值超过1.4万亿元，科技进步贡献率突破60%，全社会研发经费投入占地区生产总值的比重达到2.68%，专利申请量和授权量均位居全国城市前列。[1]目前，苏州拥有省级以上创新平台10个，其中国家级创新平台4个，通过认定的高新技术企业达到3478家[1]，城市整体科技实力连续多年名列江苏省前列。虽然取得了较好的成绩，但与国内的先进城市相比，苏州的城市科技创新竞争力仍然存在一些“短板”，如全社会研发投入占GDP的比重偏低；虽然外资企业较多，但缺少内生创新性引擎标杆型企业。因此，将苏州与北京、上海、深圳、杭州的科技创新竞争力进行评价与比较分析具有重要的现实意义。

一、科技创新竞争力指标体系

国外学者对于科技创新竞争力评价进行了诸多研究，如世界经济论坛(WEF)将参评的区域按参照指标进行分类，然后应用不同的加权方式并选择不同分指数进行综合，以获得最佳评价结果，其中包括科技竞争力评价[2]；洛桑国际管理发展学院(IMD)从研发财力、研发人力、技术管理、科学环境、知识产权保护五个方面对各国科技竞争力进行综合评价[3]。国内具有代表性的研究成果有中国科技发展战略研究小组发布的《中国区域创新能力评价报告》、中国社科院发布的《中国城市竞争力报告》等，形成了一套科技创新竞争力评价指标体系。李梅志采用功效系数法对河南省科技创新竞争力进行实证研究，分析其优劣势。[4]陈黎等通过构建城市科技创新竞争力指标，并利用主成分因子分析法对我国19个城市进行分析。[5]胡翠萍提出了一套以科技投入、科技产出、科技服务、科技环境等为一级指标的城市科技创新竞争力评价模型。[6]张凯等从科技创新环境、科技创新投入、科技创新产出三个方面对影响湖南科技创新竞争力发展的要素进行分析。[7]姜文仙构建了广东省科技创新能力评价指标体系，并运用灰色关联分析方法分析广东省2000—2013年的科技创新能力。[8]汪桥红从科技创新人才、科技创新投入、科技创新能力三个要素出发，构建了我国科技创新能力分析模型。[9]

制定科学合理的指标体系是定量化研究城市科技创新竞争力的前提。本研究根据指标体系设计的科学性原则、可比性原则、可行性原则和系统性原则，参考《全球竞争力报告》《中国城市竞争力报告》的相关评价指标体系，构建了包含3个一级指标、6个二级指标及15个三级指标的综合评价体系(见表1)。

表1　科技创新竞争力评价指标体系

二、科技创新竞争力综合评价模型

1.数据来源

为客观评价城市科技创新竞争力的状态，笔者收集了苏州、北京、上海、深圳、杭州5个城市2011—2015年的统计数据进行评价和比较分析。数据主要来源于这5个城市2011—2015年的统计年鉴、统计公报、科技部门的工作报告以及《中国科技统计年鉴》等文献资料。

2.AHP-灰色关联分析评价模型构建

科技创新竞争力的影响因素之间关系错综复杂，且部分因素相互作用不明确，因此，评价时只能选取主要指标进行分析，具有“灰色”信息的特点，运用灰色关联分析进行评价比较适合。由于评价指标多且同级指标存在重要程度差异，需以各指标权重乘以关联系数得到加权关联度。指标权重衡量方法中，AHP分析法能够综合考虑专家对同级指标的重要性判断，同时能将判断定量转化。基于此，笔者综合AHP与灰色关联分析建立科技创新竞争力评价模型进行研究。

基于灰色关联分析与层次分析法的综合评价模型从两个阶段着手。第一阶段，首先，构建判断矩阵。判断矩阵是以上一层的某一要素作为判断准则对下一层要素进行两两比较来确定矩阵元素值。其次，运用乘积方根法计算各判断矩阵最大特征值和特征向量，然后对其特征向量归一化处理，得到权重排序，并依据各个层次的权重排序，得出权重总排序。最后，对权重向量进行一致性检验。由于客观事物的复杂性或对事物认识的片面性，需要对判断矩阵进行一致性和随机性检验，即计算一致性指标CI和一致性比率CR，当CR<0.1，判断矩阵具有较好的一致性。第二阶段，首先，由原始数据确定最优指标集P后，对指标进行无量纲化得到矩阵S。其次，运用灰色系统理论计算灰色关联系数。最后，以层次分析法计算的总的优先向量为权重，计算灰色关联度R=E·W。

三、科技创新竞争力的比较研究

根据科技创新竞争力的评价指标体系，运用AHP-灰色关联分析评价模型，可以得出苏州与北京、上海、深圳、杭州等城市的比较数据和结论。

1.科技创新竞争力综合评价

从图1可以发现，这5个城市科技创新竞争力的发展状态可以分为三个方阵：北京、上海、深圳处于第一方阵，苏州属于第二方阵，杭州属于第三方阵。苏州市科技创新竞争力排名第四，优于杭州，落后于北京、上海、深圳。从科技创新竞争力横向比较来看，苏州市在2012—2014年出现了下降趋势，虽然在2015年有所提高，但整体呈现下降趋势。这些数据从一个侧面反映了苏州经济发展目前遇到的困境，以前的发展模式已无法适应当前形势，苏州市必须打造以创新驱动为核心的发展模式。从科技创新竞争力的动态发展来看，2012年5个城市科技创新竞争力开始出现分化，苏州呈现下降趋势，其他城市都呈上升趋势。

图1　2011—2015年城市创新竞争力综合评价

2.苏州城市科技创新投入分析

科技创新投入一级指标包含人力和基础投入、财力投入两个二级指标。科技创新投入强度能在一定程度上反映一个城市对科技创新的重视程度。图2显示，从科技创新投入横向比较来看，苏州仅优于杭州，落后于其他城市，且与北京和上海差距较大；从科技创新投入的动态发展来看，虽然整体投入力度都呈上升趋势，但苏州城市科技创新投入发展较为缓慢，2012—2014年呈下降趋势，2015年有所提升。

图2　2011—2015年城市科技创新投入评价

以2015年为例，对科技创新投入所属指标进行分析。从图3中各城市间在不同指标上的关联度可以发现，苏州在国家级创新平台(D3)方面显著高于其他城市，而在全市科技活动人员数(D1)、高层次创新人才(D2)、R&D经费总额(D4)以及地方财政科技拨款(D6)的关联度仅优于杭州，且R&D占GDP比重(D5)关联度最低。由此可见，苏州在创新平台搭建方面取得不错成果，但在人才引进、科研经费等方面还有待加强。

图3　2015年城市科技创新投入所属指标的关联度

3.苏州城市科技创新产出分析

科技创新产出分别从直接产出和间接产出两方面进行衡量。图4显示的是2011—2015年城市科技创新产出评价。从科技创新产出横向比较来看，2011年苏州的科技创新产出显著高于其他地区，但在2015年下降到中等水平；从科技创新产出的动态发展来看，北京、上海、深圳及杭州的科技创新产出水平都呈现一定上升趋势，而苏州市2011—2014年科技创新产出水平呈现骤降态势，2015年稍有提升。

图4　2011—2015年城市科技创新产出评价

以2015年为例，对科技创新产出所属指标进行分析。从图5中各城市间在不同指标上的关联度比较可以发现，苏州市在三类专利申请量(D7)关联度上相对较低，但三类专利授权量(D8)关联度处于中等水平，说明苏州在专利授权方面处理得较为出色；北京在D7、D8的关联度高于其他城市，说明其研究与试验发展能力相对较强；深圳在高新技术产业出口额(D9)关联度上领先于其他城市，说明其科技成果推广与转化能力占优势。

图5　2015年城市科技创新产出所属指标的关联度

4.苏州城市科技创新环境分析

科技创新环境分别从经济发展水平、生活水平和环境保护两方面进行衡量。图6显示的是城市科技创新环境发展情况的评价值。从科技创新环境横向比较来看，苏州和杭州发展水平较低，且与其他城市有一定差距；从科技创新环境的动态发展来看，各城市科技创新环境发展情况较为稳定。苏州市2013—2014年科技创新环境发展情况呈现下降趋势，2014—2015年稍有上升；杭州市2014—2015年在科技创新促进经济社会发展方面显现活力，并在2015年优于苏州，位居第四。

图6　2011—2015年城市科技创新环境评价

以2015年为例，对科技创新环境所属指标进行分析。从图7中可以发现，苏州在城镇居民人均可支配收入(D14)方面稍领先于其他城市，第三产业占比(D11)与财政收入(D12)关联度均落后于其他城市，在工业固体废物综合利用率(D15)方面，与其他城市基本持平。由此可见，苏州在产业结构调整、提高财政收入等方面还需制定相应措施进行完善。

图7　2015年城市科技创新环境所属指标的关联度

四、苏州市科技创新竞争力的“短板”分析

通过上面的数据分析可以看出，与北京、上海、深圳等国内先进城市相比，苏州科技创新竞争力的一些指标还存在“短板”。

第一，苏州市科技创新整体竞争力与北京、上海、深圳等国内一流城市相比有比较明显的差距。研究结果显示，2015年苏州科技创新整体竞争力的评价值为0.6539，而北京、上海、深圳的评价值分别为0.8846、0.7525和0.7340，差距较大。

第二，科技创新的资源有待进一步丰富。近年来，苏州积极推进科技创新载体建设，已经建成了如独墅湖科教创新区、苏州科技城等一批高层次的创新创业区，集聚了大量的人才、项目、技术和资金等科技创新资源。但与国内先进城市相比，苏州的科技创新资源不论质量还是数量都有较大差距，有待进一步丰富。

第三，科技创新的投入有待进一步加强。苏州科技创新的财力投入与北京、上海、深圳比较有相当大的差距，这在科技创新财力投入的两个关键性指标——全年用于研究与试验发展经费总额和全社会研发投入占GDP的比重上表现得尤其明显。2015年深圳研究与试验发展经费总额大约710亿元，全社会研发投入占GDP的比重为4.05%，苏州对应的数据是388.6亿元和2.68%。究其原因，虽然苏州企业数量较多，但很多企业大而不强，许多是代工厂，缺乏如深圳华为公司那样的创新型领军企业，导致全社会科技创新投入指标偏低。

第四，科技创新环境有待优化。2015年苏州科技创新环境指标在5个城市中排名最后，且与北京、上海有一定的差距，主要表现在苏州科技创新与经济社会发展融合的体制和机制不够健全，创新创业环境仍需优化。因此，苏州需要进一步推进改革政府科技创新工作的评价机制，提高以科技创新成果解决经济社会发展实际问题的能力，实现科技创新环境的内生动力和活力的根本性变革。

五、提升苏州市科技创新竞争力的思路和对策

第一，进一步完善科技创新的体制和机制。科技创新体制和机制的合理性将直接影响区域科技创新的投入产出效率，进而影响科技创新竞争力的发展进程。首先，苏州企业应聚焦科技创新前沿领域，开展新技术产业前景评估研究。其次，进一步深化改革，完善苏州科技创新工作的考核评价机制。在考核评价体系中要重点突出创新要素、创新能力、科技投入等内容的权重，使科技创新评价机制更加科学合理。最后，完善苏州创新生态系统，促进政产学研用协同合作，促进科技、金融、产业等要素更加有效整合，加快苏州协同创新平台建设，实现技术与应用、产品与市场紧密结合。

第二，进一步拓宽利用国内外科技创新资源的渠道，激发科技创新活力。科技创新资源是科技创新竞争力发展的源泉，苏州应该以更加开放的心态集聚国内外高层次科技创新资源；建立以市场机制为核心的科技创新资源布局，进一步强化苏州区域性公共科技服务平台建设和共享；大力发展苏州高端产业，以产业促进科技创新人才集聚，形成有利于创新的社会氛围，为高层次人才创造良好的发展空间，激励人才创新活力，继续为高层次人才引进开辟特殊路径，完善苏州引进人才的“绿色通道”。

第三，进一步加大全社会科技创新投入，强化企业在苏州科技创新中的主体地位。苏州应继续加大科技创新投入力度，提高科技资金使用效率，建立更为完善的科技投入体系；鼓励苏州企业进一步参与到科技创新的各个环节中，使苏州企业成为科技创新活动的投入主体、实施主体、受益主体。一方面，苏州应建立以企业为主体的科技创新投入机制，让企业成为科技创新活动组织者，提升依据市场需求对内外部科研资源进行整合的能力，更好地获取市场发展趋向及技术方向的信息，使其融入科技创新之中；另一方面，苏州应加大对中小企业科技创新引导资金的扶持力度，推动中小企业的产品向价值链高端跃进，培育在产业关键环节和重点领域的“隐形冠军”。

第四，充分利用地缘优势，加强与苏南国家自主创新示范区创新链和上海创新链衔接，推进协同创新，建设苏南协同创新共同体的核心区；充分利用苏南地区的科教和人才资源，使苏州成为苏南地区的创新资源和要素交易中心。苏州应充分利用与上海在文化和经济方面的紧密联系，增强科技创新竞争力，承接上海的功能溢出效应，努力建设成为上海全球科技创新中心的副中心。

参考文献：

[1]苏州统计局，国家统计局苏州调查队.苏州统计年鉴[Z].北京:中国统计出版社，2016.

[2]康纳利斯，等.世界经济论坛2002—2003全球竞争力报告[R].北京：机械工业出版社，2003.

[3]IMD.World competitiveness yearbook (2002) [R]. Switzerland: IMD Lausanne,2002.

[4]李梅志.河南省科技创新竞争力评价与分析[J].科技管理研究，2012(17):68-71.

[5]陈黎，曾惠芬，黄智华.科技创新竞争力评价研究：以广州为例[J].科技管理研究,2012(12):12-15.

[6]胡翠萍.基于AHP-变异系数法的我国副省级城市科技竞争力评价研究[J].科技管理研究，2012(20):77-80.

[7]张凯，曲婷.区域科技创新竞争力评价与经验借鉴研究：以湖南为例[J].湖南社会科学，2016(3):140-143.

[8]姜文仙.广东省区域科技创新能力评价研究[J].科技管理研究，2016(8):75-79.

[9]汪桥红.科技创新能力提升路径研究[J].南京社会科学,2015(10):26-34.