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科技创新评价模型的构建

2018-07-28赵绍娟孙自愿

科技视界 2018年12期
关键词:评价指标体系

赵绍娟 孙自愿

【摘 要】区域科技创新能力作为衡量一个区域科技实力的重要尺度,是一个复杂的系统,对其测度需要建立一个多变量的综合评价体系。本文从科技创新投入能力、科技创新产出能力、科技创新环境支撑能力和科技促进可持续发展能力等4个方面,选取26个二级指标,建立科技创新评价模型,下一步将收集相关数据,对淮海经济区核心区城市和江苏省十三市的科技创新能力予以定量评价,并进行横向比较分析,以期为提高徐州科技创新能力提供借鉴。

【关键词】区域科技创新;科技创新评价;评价指标体系

中图分类号: F124.3 文献标识码: A 文章编号: 2095-2457(2018)12-0044-002

DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.12.019

Construction of Evaluation Model of Science and Technology Innovation

ZHAO Shao-juan SUN Zi-yuan

(Xuzhou City High&New; Technology Innovation Center, China University of Mining and Technology. Xuzhou Jiangsu, 221018, China)

【Abstract】As an important measure of regional scientific and technological strength, regional scientific and technological innovation ability is a complex system. To measure it, a multi-variable comprehensive evaluation system is needed. In this paper, 26 secondary indexes are selected from the four aspects of input ability, output ability, environment support ability and sustainable development ability, and the evaluation model of scientific and technological innovation is established. The next step will be to collect relevant data to quantitatively evaluate the scientific and technological innovation ability of cities in the core area of Huaihai Economic Zone and 13 cities in Jiangsu Province and to carry out horizontal comparative analysis in order to provide reference for improving the scientific and technological innovation ability of Xuzhou.

【Key words】Regional science and technology innovation; Science and technology innovation evaluation; Evaluation index system

0 引言

隨着知识经济和经济全球化发展,科技创新成为一个地区转型升级和经济社会可持续发展的新动力,对加速地区经济增长方式的转变,优化产业结构,提升企业、区域竞争力,提高人力资源等都起着极为重要的作用。

习近平在党的十九大报告中指出,创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。从二〇二〇年到二〇三五年,我国经济实力、科技实力将大幅跃升,跻身创新型国家前列。

徐州正积极创建创新型城市和国家知识产权示范市,围绕淮海经济区中心城市目标定位,抓住机遇加快转型升级。在这一历史进程中,科技在徐州经济中的作用正在逐步显现。因此,对徐州市科技创新能力的综合评价及发展战略的研究,分析其在科技基础、科技资源、科技产出和科技支撑服务体系等方面的问题所在凸显出重要意义。

区域科技创新理论起源于技术创新理论和国家创新系统理论,是一个相对新兴的研究领域。20世纪六七十年代,一些国家和国际组织开始编撰各类科技指标报告,对本国和本地区科技发展情况进行统计与评价。我国对区域科技创新评价的研究起步较晚,从20世纪八十年代中期开始较为系统地提出相关的科技指标。中国科技促进发展研究中心率先提出从知识创造、知识流动、企业技术创新能力、创新环境和创新的经济绩效五个方面构建评价指标体系,随后众多学者分别从不同角度构建区域创新能力评价指标体系。

虽然创新研究本身始终没有形成一个主导性理论,创新能力评价研究也没有统一的理论框架,但国内外学者对区域科技创新能力评价的研究逐渐深入,研究视角和方法也不断扩展。目前来看,英文文献的研究重点放在对创新能力决定性因素的分析上,非常重视创新理论对建立评价体系的作用,而中文文献则比较重视对数值分析方法的改进,研究重点放在了数值分析方法的应用研究上[1]。

从已有文献来看,学者主要选取技术创新基础资源实力、技术创新投入能力、区域政策和管理水平、技术创新产出能力、管理与制度创新、宏观经济和社会环境、知识创造与获取、创新效益等一级指标,利用钻石模型、模糊数学、主成分分析、RBF神经网络、突变级数、因子分析、灰色关联度、DEA、结构方程建模(SEM)等方法,对区域科技创新能力进行评价。

1 科技创新指标体系的构建

区域科技创新能力是一个较为复杂的系统,科技创新能力状态是由众多因素共同作用的结果,其测度应需建立一个多指标的综合评价体系。在指标建立上,遵循科学性、系统性、动态性和可操作性等原则。

本文在大量文献研究的基础上,参照中国科技发展战略研究小组和其他学者在对我国各大城市科技创新能力进行评价时选用的指标体系[2],以科技创新投入能力、科技创新产出能力、科技创新环境支撑能力和科技促进可持续发展能力等4个一级评价指标、26个二级指标,如表1所示。

2 科技创新评价主成分评价模型

近年来,国内外学者对区域科技创新评价方面采取的方法很多,包括钻石模型、模糊数学、主成分分析、RBF神经网络、结构方程建模(SEM)等。主成分分析法通过对原始数据的加工处理,简化问题处理的难度并提高数据信息的信噪比,以改善抗干扰能力,被广泛应用到各领域,如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。

在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。当这些变量很相关时,则有可能用综合变量来大大简化,一些可以被其它变量代表的变量甚至能省略掉。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),就是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。它首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差来衡量。

用公式表示:

如果有变量x1,...,xp,数学上可以把它们变换成一组新的变量(称为成分)y1,...,yp,使得:

(1)每一个y是那些x的线性组合,即yi=ai1x1+…+aipxp;(Y=aX)

(2)系数aij的平方和为1,即ai=(ai1,...,aip)T是单位向量;

(3)y1是这样的线性组合中方差最大的,y2为和y1不相关的线性组合中使方差最大的,如此下去,yj为与y1,y2,…,yj-1都不相关的方差最大的线性组合。

前几个变量(主成分)由于其方差最大,往往包含了绝大部分信息,人们就可以用它们来描述原来用p个变量所代表的现象。

利用采集到的数据库,对原始数据进行标准化,运用SPSS软件对标准化后的数据矩阵求协方差及特征根和特征向量。根据KMO检验和Bartlett球形检验结果来看是否适合做因子分析。计算各主成分的方差贡献率,并按累积方差贡献率提取主成分,以累积方差贡献率达到85%为准则,提取前K个主成分。

3 下一步研究计划

接下来,将大量研究相关统计年鉴、国民经济和社会发展规划等资料库,收集上述26个二级指标数据,利用SPSS20.0(Statistical Package for the Social Sciences)统计分析软件,采用主成分分析法,以淮海经济区核心区的8个地级市(徐州市、商丘市、济宁市、连云港、枣庄市、宿迁市、淮北市、宿州市)和江苏省13个地级市为评价对象,对其科技创新能力予以定量评价,并进行横向比较分析,判断各市在科技创新能力方面的优势和劣势。同时,对徐州市的科技创新提出一些对策性建议。

【参考文献】

[1]尤丹君.区域科技创新能力评价指标体系研究[J].合作经济与科技,2013,1(上):15-16.

[2]中国科技发展战略研究小组,中国科学院大学中国创新创业管理研究中心.中国区域创新能力评价报告2017[N].北京:科学技术文献出版社,2017.

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