副省级城市科技创新能力评价研究

朱国栋 陈媛

摘要：借鉴国内学者对创新型城市建设评价、城市科技创新评价的方法，参照现有的创新型城市建设评价指标体系，构建了副省级城市科技创新能力评价指标体系，采取灰关联分析方法确定指标权重，选取副省级城市2014年度数据进行实证分析，评价各城市科技创新能力，并针对济南提出了对策建议。

Abstract： Referring to the evaluation methods of innovative city construction and urban science and technology innovation， and referring to the existing evaluation index system of innovative city construction， this paper constructs the evaluation index system of scientific and technological innovation ability of sub-provincial cities. It adopts the method of grey correlation analysis to determine the index weight， selects the 2014 annual data of sub-provincial cities for empirical analysis， evaluates the scientific and technological innovation ability of each city， and puts forward some countermeasures and suggestions for Ji'nan.

关键词：副省级城市；科技创新能力；灰关联分析

Key words： sub-provincial cities；science and technology innovation capability；grey correlation analysis

中图分类号：F299.2 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）12-0039-03

0 引言

国内学者对创新型城市建设评价、城市科技创新评价进行了大量而深入的研究，构建了适用于各自城市的科技创新评价指标体系，探讨指标权重的确定方法，并进行了实证研究。例如，赵希男等[1]构建评价指标体系，采用面向层次结构的竞优分析方法，对12个副省级城市的科技创新能力进行了分析；倪芝青等[2]构建了中国副省级城市科技竞争力评价指标体系，对我国15个副省级城市2006-2010年科技竞争力的动态变化进行评价研究；彭顺昌[3]评价了2013年厦门市科技创新能力在15个副省级城市中的排名情况；李晶慧等[4]采用因子分析法构建了科技创新能力动态及静态评价模型，对河南省科技创新动态方向及在中部地区所处地位进行了评价；姜文仙[5]构建了广东省区域科技创新能力评价指标体系，应用灰关联分析方法评价了2000-2013年广东省区域科技创新能力。

本文研究对象为除深圳外的14个副省级城市，借鉴国内学者对创新型城市建设评价、城市科技创新评价的方法，参照现有的创新型城市建设评价指标体系，构建副省级城市科技创新能力评价指标体系，采取灰关联分析方法确定指标权重，选取副省级城市2014年度数据进行实证分析，评价各城市科技创新能力，并针对济南提出对策建议。

1 评价指标体系构建

本文参考国内外科技创新评价的理论和方法，借鉴其他省市科技创新评价指标体系，考虑指标数据的可得性，本着科学性、系统性的原则，构建了副省级城市科技创新能力评价指标体系，包括3个一级指标，研发经费、创新人员、创新产出，14个二级指标，见表1。

2 数据收集和处理

本文数据均来源于副省级城市统计年鉴以及副省级城市科技局（委），数据年度为2014，见表1。采用“占比法”对原始数据进行标准化处理：以第i项指标第j城市计为aij，建立原始数据矩阵A，即A=（aij）14*14，另以bij=（aij/∑aij）*100建立无量纲化标准矩阵B。表1的数据经标准化处理后作为下文实证分析的基础。

3 指标权重的确定

本文采用邓聚龙教授的灰关联分析法[6]确定指标权重。灰色关联分析是灰色系统理论中的一种分析方法，通过量化分析寻找系统中各因素间的主要关系，从而找出影响目标值的重要因素。关联度是指两个系统或两个因素间关联性大小的量度。郑立峰等[7]介绍了基于灰关联分析法确定权重的步骤，将其与常见权重确定方法进行了比较。具体地，本文选择2014年度副省级城市生产总值作为参考序列x0，各二级评价指标2014年度数据作为比较序列x1、x2…x14，将参考数列和比较数列都进行初值法标准化处理，根据公式ξoi=（式中，ξoi为各比较数列与参考数列在各时刻的关联系数；Δmax为两级最大差，Δmin为两级最小差；为各比较数列曲线上的每一个点与参考数列曲线上的每一个点的绝对差值；ρ为分辨系数，取ρ=0.5），计算各比较数列与参考数列在各个时刻的关联系数，取各比较数列关联系数的平均值，即为各比较序列相对于参考序列的灰色关联度，再进行归一化处理，以此作为各二级评价指标的权重，见表2。

4 副省级城市科技创新能力评价

将副省级城市标准化数据与指标权重进行加权计算，得到各城市的科技创新评价值和一级指标评价值，见表3。由表3可知，杭州市科技创新综合评价值在14个副省级城市中居首位，评价值为10.86；长春排名最末，评价值为3.15；济南位列12，评价值为4.47。14个副省级城市根据科技创新综合評价值排名可以分为四个梯队，第一梯队包括杭州、广州、南京、西安，综合评价值大于10；第二梯队包括武汉、成都、宁波，综合评价值在7-10之间；第三梯队包括青岛、大连、厦门、沈阳，评价值在5-7之间；第四梯队包括济南、哈尔滨、长春，评价值小于5。一级指标评价，研发经费投入最多的是杭州，其次是广州、南京，武汉，哈尔滨、长春明显处于劣势；创新人员投入也是杭州居首位，其次是南京、广州、西安，厦门、宁波、济南创新人员投入明显不足；创新产出排名第一的是西安，其次是广州、武汉、南京，长春排名最末。总体来看，3个一级指标，研发经费投入济南排名12，创新人员排名14，创新产出排名第10。由此可见，济南市科技创新能力在副省级城市中处于下游位置，整体科技创新能力较弱，加大科技投入力度、加快自主创新和成果转化任重道远。

5 结语和对策建议

针对济南市科技经费和人员投入不足，整体科技创新能力偏低的情况，借鉴副省级城市的先进经验，提出对策如下：一是加大地方财政科技投入力度，确保财政科技投入的增幅高于财政经常性收入增幅，同时不断优化投入结构，加强科技经费管理，提高财政科技资金的使用效率；二是进一步修订完善创新型城市建设、科技奖励若干政策，抓好科技税收优惠政策落实，引导企业加大科技投入，提升企业创新主体地位；三是加强科技金融工作，进一步加大市科技金融风险补偿金投入，扩大风险补偿金规模，同时加强对资金计划的审批和使用监督，推动科技与金融多元结合，支持科技型中小企业发展。

参考文献：

[1]赵希男，褚德海，贾建锋.我国副省级城市科技创新能力的竞优分析[J].中国软科学，2010（11）：93-102.

[2]倪芝青，林晔，楼菁华.中国副省级城市科技竞争力比较研究[J].中国科技论坛，2012（07）：110-116.

[3]彭顺昌.2013年厦门在15个副省级城市中的科技创新力评价[J].厦门科技，2014（02）：12-16.

[4]李晶慧，冯套柱，刘洁.河南省科技创新能力评价研究[J].技术与创新管理，2013（3）：13-17.

[5]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.

[6]邓聚龙.灰色系统基本方法[M].华中科技大学出版社，2005：23-35.

[7]郑立峰，唐见兵.基于灰色关联分析的系统仿真因素权重确定[J].计算机仿真，2007（9）：76-78.