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产业创新能力评价研究现状分析

2019-01-09王兴旺李婷董珏于夏薇

创新科技 2019年9期
关键词:产业指标创新能力

王兴旺 李婷 董珏 于夏薇

摘 要:产业创新能力是国际竞争力的核心之一,为揭示产业创新能力评价方面的研究现状,采用信息计量学方法,辅以人工解读,对相关的中英文文献进行定量和定性分析,从研究趋势、研究机构、研究群体、研究焦点、评价指标和方法五个方面,对产业创新能力评价研究的现状进行了深入揭示和总结。研究发现,我国在该领域研究较多,研究的机构主要为高等院校,研究群体较为分散、规模较小;研究焦点包括产业技术创新能力评价、自主创新能力评价、科技创新能力评价、产业集群和创新绩效等;评价指标较多涉及创新环境/创新支持、创新产出、创新投入、创新绩效和创新基础等方面;评价方法主要有因子分析法、主成分分析法、模糊综合评价、层次分析法、熵值分析等。

关键词:产业;创新能力;评价;指标;研究焦点

中图分类号:F273.16.44;F273.1    文献标识码:A    文章编号:1671-0037(2019)9-8-7

DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.09.002

当今世界科技革命迅猛发展,国际科技领域的竞争日趋激烈,世界各主要国家/地区纷纷采取规模和力度空前的刺激措施,加速发展以科技创新为引领的产业,特别是新兴产业。因此,产业创新能力已成为国际竞争力的核心之一。对于产业创新能力的评价,也变得迫切和重要,这对于引导产业创新能力提升、促进产业发展,具有较为显著的作用和意义。

随着我国在十一五期间(2006—2010年)对制造业提出升级转型的要求,以及自2010年我国各级政府出台一系列的战略性新兴产业发展规划、政策等文件以来,我国学术界对于产业创新能力评价的研究大量出现,针对战略性新兴产业的创新能力评价研究尤其多。如张治河等针对战略性新兴产业的创新能力评价、演化及规律进行了探索[1],曹兴等针对战略性新兴产业的自主技术创新能力测度与评价进行了研究[2]。

目前,产业创新能力评价方面的研究已有不少,但尚比较缺乏总结性研究,本文将采用信息计量学方法,辅以人工解读,对产业创新能力评价研究的现状进行揭示和总结。这将有利于进一步开展产业创新能力评价工作,更好地服务战略性新兴产业的发展。

1 产业创新能力评价概述

1.1 产业创新能力内涵

首位系统性提出产业创新理论的学者是英国经济学家克里斯·弗里曼(Chris Freeman),1972年他在《工业创新经济学》一书中,全面系统地分析了创新经济学中主要的现象和规律[5]。

按照创新主体类型可将创新分为企业创新、产业创新和国家创新三个层次。产业创新是中观层次。产业创新是指特定产业在成长过程中或在激烈的国际竞争环境中主动联手开展的产业内企业间的合作创新[3];是企业进行技术创新、管理创新和市场创新的系统集成,也是企业家创新精神的主要体现[4]。

按照创新形式创新可分为自主创新、集成创新和引进再创新三种形式。产业创新同样有这三种形式。实施产业创新的目的是提升产业竞争力,进而推动产业结构优化升级。因此,产业创新能力与产业内产品结构和企业组织结构、产业融合程度等密切相关。

产业创新能力是指特定产业通过技术创新等创新活动,实施创新成果转化、推动产业发展、提升产业竞争力的综合能力[6]。产业创新能力主要包括技术创新能力和成果转化能力两个方面,技术创新能力是产业创新能力的核心。同時,技术创新成果需要转化为生产力,转化的过程需要商业模式创新、生产流程创新、工艺创新、制度创新和组织结构创新等进行辅助。因此,产业创新能力是一种综合性的能力。

1.2 产业创新能力评价概述

对于产业创新能力的评价,主要基于以下两个视角。

1.2.1 基于创新构成要素的视角。认为产业创新能力是由若干相互影响的要素构成的系统能力,对产业创新能力的评价可以分解成对创新各项子能力的评价。这种评价方法已被较多学者认可和运用,如胡海波等提出用产业创新投入和产出来衡量产业技术创新能力、用产业创新环境与管理能力来衡量产业制度创新能力[7];段婕等从技术创新保障能力、创新资源投入能力、技术创新转化吸收能力和创新资源产出能力四个方面构建我国装备制造业的技术创新能力评价指标体系[8]。

1.2.2 基于创新过程的视角。认为产业创新是相互联系的一系列环节,通过评价各个环节的创新能力就可以综合评价整个产业的创新能力。早期研究较多从研发投入和产出的角度来评价产业创新能力,但是简单的研发投入产出指标不能全面反映产业创新能力。因此,后期的研究在此基础上从创新“投入-过程-产出”的视角不断进行完善。例如,吴友军等从创新资源投入能力、创新管理能力、研究开发能力、创新制造能力、创新产出能力和创新决策能力六个方面来评价产业技术创新能力[9]。

另外,对于产业创新能力评价指标体系也有一些具体研究,如战略性新兴产业创新能力评价指标体系和生物技术产业创新能力指标体系的研究等[10]。通过对主要创新评价指标体系的分析可发现,产业创新能力评价指标体系具有以下5个特点:一是对知识创新以及专利非常重视;二是更加突出国际化合作的重要性;三是政府对创新的干预占有重要比重;四是企业的创新主体性与日俱增;五是国内呈现出关注环保因素的趋势。

2 产业创新能力评价研究现状分析

通过中国知网和万方两个中文数据库,收集与产业创新能力评价研究相关的中文文献,整理后共计为327篇期刊论文、238篇学位论文以及11篇国内会议论文。通过Web of Science、Scopus、EBSCO和PQDT四个外文数据库,收集与产业创新能力评价研究相关的英文文献,整理后共计为113篇论文,以会议论文居多,约占90%。

对国内外有关产业创新能力评价的研究文献进一步整理,发现国内在产业创新能力评价方面研究较多,而国外有关产业创新能力评价的研究较少,有关英文文献主要是由国内相关研究人员发表。

因此,下文将产业创新能力评价研究相关的中文和英文文献结合在一起进行定量和定性分析,对这些相关文献采用信息计量学方法进行宏观分析,并对主要的文献逐篇人工解读进行微观分析;从研究趋势、研究机构、研究群体、研究热点、评价指标和方法五个角度,揭示产业创新能力评价研究现状。

2.1 研究趋势

统计分析产业创新能力评价研究相关论文的年度分布情况,如图1所示。其中,2018年数据由于论文公开时间滞后,所以不完整,较2017年下降较明显。

由图1可知,有关产业创新能力评价的相关研究大约始于1997年,是武汉大学余杭指导的硕士论文《中国轿车产业竞争力与技术创新能力分析》[11]。但之后若干年一直研究得比较少,直到2005年左右,相关研究数量开始逐步攀升,并经历2005—2010年和2011—2016年两个阶梯式增长阶段,近两年相关研究有所放缓。我国制造业在十一五期间(2006—2010年)提出了升级转型的要求,因而学界关于产业创新能力评价研究在此期间大量出现,研究的重点集中在高新技术和高精制造工业的产业集群效应和创新能力问题上,是受国家政策形势影响的体现。

2.2 研究机构

统计分析产业创新能力评价研究相关论文的作者单位情况,发现研究产业创新能力评价的机构主要为高等院校(占总数的80%以上),排名前十的研究机构如表1所示,均为高等院校。

排名前三的机构分别是武汉理工大学、哈尔滨工程大学和河北科技大学。武汉理工大学的相关研究主要以制造业和产业集群效应为主;哈尔滨工程大学的相关研究以国防科技、海洋工程装备为代表的高精制造业为主要对象;河北科技大学的相关研究集中在以河北和河南为代表的区域产业发展方面。

其他主要的研究机构还包括福州大学、吉林大学、安徽大学、电子科技大学、大连理工大学、辽宁大学、东南大学等高校。

2.3 研究群体

统计分析产业创新能力评价研究相关论文的作者情况,分别针对中文与英文论文的作者进行分析。

可发现研究群体较为分散,且规模也较小。主要研究群体包括:

①来自贵州财经学院信息学院的刘玉芬、金融学院的周宗放和张目,主要开展西部地区高技术产业自主创新能力评价;

②来自西北工业大学管理学院的常玉、卢尚丰和刘显东,主要开展西部13个国家级高新技术产业开发区技术创新能力的评价;

③来自哈尔滨工程大学经济管理学院的李海超、李志春、陈雪静,开展高技术产业原始创新能力评价的研究;

④其他:江苏大学、南京信息工程大学、青岛科技大学的研究群体等。

2.4 研究焦点

统计分析产业创新能力评价研究相关论文的关键词,分别针对中文与英文论文的高频关键词进行聚类。

结合中文论文词频分析结果,可将产业创新能力评价研究焦点归为七类,分别是:

第一类:专利信息、产业技术创新及能力、产业竞争力、制造业、层次分析法、电子信息产业、评价指标/体系、评价方法。

第二类:主成分分析、产业创新、产业自主创新能力、创新能力评价、协同创新、指标体系、科技创新、聚类分析、高新技术产业、高科技产业。

第三类:信息产业、因子分析法、对策、影响因素、模糊综合评价、自主创新、评价模型。

第四類:DEA、产业集聚、区域创新能力、区域经济、医药产业、因子分析、文化产业、科技创新能力。

第五类:战略性新兴产业、模糊综合评价、熵值法、熵权法、自主创新能力、高技术产业。

第六类:产业创新能力、创新绩效、创新能力、汽车产业、评价体系。

第七类:产业集群、创新网络、协同创新能力、生物医药产业、高新技术。

结合英文论文词频分析结果(表2),可发现相关研究的焦点集中在以下几类中:研究对象主要有高新技术和制造业、产业集群、自主创新、装备制造、服务业以及创新网络等的创新能力评价;研究方法则以因子分析、数据包络、层次分析、主成分分析、灰色评价、神经网络、TOPSIS和熵值加权。

从关键词之间的关联性来看(图2),词与词之间距离越近,表示两者联系越紧密,词与词之间的相对位置和分布主要取决于词与词之间的共现频次和关键词本身的出现频次。位于网络核心的是创新能力和评价两个关键词,围绕其外圈的第一层主要是产业集群、自主创新和高新技术;位于第二层的是以灰色评价、主成分分析、因子分析、层次分析、模糊评价和数据包络等各类研究方法;最外一层均为出现频次较少的关键词。

2.5 评价指标和方法

针对中文论文,选择被引频次较高(超过10次)以及2015—2018年相关性较高的88篇论文进行定性分析。通过全文阅读,从评价产业、评价地区、评价方法以及评价指标四个方面,分析国内的产业创新能力评价指标、方法及实践。

①在评价的产业类型方面,研究主要以高技术产业、产业集群、生物医药产业、制造业产业、战略性新兴产业、文化创意产业、信息产业、汽车产业、物流产业、油气产业这10类产业为主,另外还涉及产业协同、体育用品产业、县域特色产业、射频识别技术产业、应急产业、煤炭产业、纺织产业、钢铁产业以及风电产业这9类小领域的产业。与此同时,在产业创新能力的研究中,也出现了针对产业集群、创新产业园区的研究。

②在评价地区方面,一般以我国31个省(区市)为评价地区,进行不同地区间的比较;而对于一些地方特色产业,其对应的研究范围也较为局限,如对山东省的即墨、文登、诸城、海阳、昌邑5个地区进行纺织产业的评价,如对辽宁省阜新、铁岭、朝阳三市进行县域特色产业的评价。

③在评价方法方面,主要以因子分析、主成分分析、层次分析法、模糊综合评价、灰色关联度以及熵值法6种评价方法为主。

④在评价指标方面,使用最频繁的指标涉及创新环境、创新产出能力、创新投入能力、创新绩效、创新基础这5类。

针对英文论文,对论文的摘要和全文进行阅读后发现,在评价指标方面,主要从创新投入、创新产出/创新转化、创新支持/创新环境和合作网络四个方面来进行指标体系的构建。

①投入方面,主要考虑创新人员和资金的投入情况,一些研究将外资投入或国家的重点投入纳入细分指标中;

②创新产出和创新转化这两个概念从细分指标来看相似,因而归为一类,主要从产品的利润/收入在总利润/收入中的贡献度、毛利润、增加值增长率、发明专利数量、收入/产值、项目建成投产率和固定资产交付使用率等方面去考量,获国家自然科学、技术发明、科技进步奖数量也会作为衡量指标之一;

③创新支持/创新环境方面,主要是考虑创新战略和政策方针、创新人才培养和投入、创新文化和市场竞争力等方面;

④合作网络方面,主要考量创新个体在整个创新网络中的表现情况,包括网络的拓扑特征、网络资源的丰富程度、外部环境对集群创新的支持、网络中行为主体、各行为主体之间的关系等。

建立合适的指标体系后,较多会通过主成分分析法、模糊综合评价、层次分析法、熵值分析、灰色关联、TOPSIS法和问卷调查等方法来为不同的指标进行重要性和关联性分析,确定不同指标对创新能力的贡献度,区分不同指标之间的相似或差异程度,从而给各项指标赋予不同的权值。

最后通过回归分析、数据包络、神经网络算法以及三螺旋理论、粗糙集理论、三螺旋模型等理论或方法,将指标集合形成一个定量分析模型,为计算区域产业或细分产业的创新能力提供参考。

3 结论与展望

综合以上的中英文相关论文分析结果,可以对产业创新能力评价研究的现状有比较深入的认识,主要研究结论如下。

①在产业创新能力评价研究方面,主要是我国的科研人员在开展相关研究,自20世纪90年代末起,发文数量基本呈现增长趋势,经历了2005—2010年和2011—2016年两个快速增长阶段,近两年相关研究有所放缓。

②研究的机构主要为高等院校,包括武汉理工大学、哈尔滨工程大学和河北科技大学等;研究群体较为分散、规模较小。

③研究焦点包括产业技术创新能力评价、自主创新能力评价、科技创新能力评价、协同创新能力评价、产业集群和创新绩效等。

④评价指标较多涉及创新环境/创新支持、创新产出、创新投入、创新绩效和创新基础等方面。

⑤评价方法主要有因子分析法、主成分分析法、模糊综合评价、层次分析法、熵值分析、灰色关联、TOPSIS法和问卷调查等。

以上针对产业创新能力评价研究的多角度分析和归纳,较全面深入地揭示了产业创新能力评价研究的现状,包括研究趋势、主要研究机构和群体、研究焦点、主要评价指标和方法等。这将有助于研究人员开展产业创新能力评价及相关研究工作,进而对产业创新能力和水平进行科学、合理的评价,协助推动产业创新能力提升、促进产业发展。

与此同时,随着我国对以战略性新兴产业为代表的产业发展愈发重视,如何更好地引导产业良性发展也变得越来越重要。战略性新兴产业以创新为主要驱动力,代表新一轮科技革命和产业变革的方向,是培育发展新动能、获取未来竞争新优势的关键领域。因此,产业创新能力评价工作将变得愈加重要。目前,我国主要是学界开展产业创新能力评价方面的研究工作,但尚未形成比较具有影响力或权威性的业界成果,这显然与我国产业蓬勃发展的现状不符。从长远发展来看,有必要由政府部门组织或引导有关机构开展专项研究工作,制定出具有一定权威性的产业创新能力评价机制、体系或标准,以更好地引导我国的产业发展,尤其是战略性新兴产业的健康发展。

参考文献:

[1] 张治河,潘晶晶,李鹏.战略性新兴产业创新能力评价、演化及规律探索[J].科研管理,2015(3):1-12.

[2] 曹兴,张伟,张云.战略性新兴产业自主技术创新能力测度与评价[J].中南大学学报(社会科学版),2017(1):101-109.

[3] 严潮斌.产业创新:提升产业竞争力的战略选择[J].北京邮电大学学报(社会科学版),1999(3):6-10.

[4] 陆国庆.中国中小板上市公司产业创新的绩效研究[J].经济研究,2011(2):138-148.

[5] 克利斯·弗里曼,罗克·苏特.工业创新经济学[M].华宏慈,译.北京:北京大学出版社,2004.

[6] 包英群.中国平板显示产业创新能力研究[D].成都:电子科技大学,2016.

[7] 胡海波.产业自主创新能力评价指标体系构建及实证检验[J].财经问题研究,2010(9):28-32.

[8] 段婕,刘勇.基于因子分析的我国装备制造业技术创新能力评价研究[J].科技进步与对策,2011(20):122-126.

[9] 吴友军.产业技术创新能力评价指标体系研究[J].商业研究,2004(11):27-29.

[10] 左茜.國内外产业创新能力指标体系比较研究[J].江苏科技信息,2016(9):4-6.

[11] 王羽白.中国轿车产业竞争力与技术创新能力分析[D].武汉:武汉大学,1997.

Abstract: Industrial innovation capability is one of the core of international competitiveness. In order to reveal the research status of industrial innovation capability evaluation, the relevant Chinese and English literature was qualitatively and quantitatively analyzed by using informetrics method and manual interpretation. The research status of industrial innovation capability evaluation was deeply revealed and summarized from five aspects of research trends, research institutions, research groups, research focus, evaluation indicators and methods. The results show that the main study institutions and personnel of industrial innovation capability evaluation come from China, the research institutions are mainly universities and the research teams are scattered and small. The research focus includes industrial technology innovation capability evaluation, independent innovation capability evaluation, scientific and technological innovation ability. Evaluation, industrial clusters and innovation performance. The evaluation indicators mostly be used include innovation environment/innovation support, innovation output, innovation input, innovation performance and innovation foundation, etc. The evaluation methods mainly be used include factor analysis, principal component analysis, fuzzy synthesis evaluation, analytic hierarchy process, entropy analysis, etc.

Key words: industry; innovation capability; evaluation; indicators; research focus

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