基于熵权TOPSIS法的安徽省各地市区域创新能力评价及空间分布研究

伍文生，范 敏

（合肥师范学院经济与管理学院，安徽合肥，230601）

党的十八大以来，作为中部地区的安徽省大力贯彻并有效实施创新驱动发展战略，不断加快打造创新型省份建设，在科技创新、产业创新、制度创新等方面取得实质性进展，相关研究报告指出安徽省区域创新能力连续五年居全国第一方阵、中部地区前列［1］。区域创新能力作为区域经济发展和区域竞争力的重要因子，其能力的强弱是衡量地区创新水平和区域竞争力高低的重要尺度。因此，通过对安徽省内16个地市区域创新能力的评价，有利于客观衡量安徽省各地市的区域创新水平，同时归纳出安徽省内地区创新能力空间分布特征，为差异化的制定创新政策提供重要依据。

一、区域创新能力评价研究现状

有关区域创新能力内涵一般认为是指一个地区将知识转化成新工艺、新产品、新服务的能力。而对于区域创新能力评价来说，首先其层面是多维空间，既有国家层面、区域层面、产业层面，也有微观企业层面。其次针对区域创新能力评价指标体系，不同学者从特定研究角度构建的指标体系存在一定差异性。中国区域创新能力报告从知识创造能力、知识流动能力、企业的技术创新能力、创新环境和创新的经济绩效五个方面构建区域创新能力评价体系。最后区域创新能力评价的方法多样，主要有AHP、主成分分析法、因子分析法、DEA、TOPSIS等方法。

有关省域范围内的创新能力评价主要观点有王秀义采用主成分分析法对山西省技术创新能力进行评价［2］；付智采用DEA对江西省区域创新能力进行研究［3］；李庆军采用因子分析法对山东区域创新能力进行评价［4］；李晓飞采用多层次因子分析法及K—means聚类分析法对河南省区域创新能力评价与分析［5］；郭梦萦采用多指标综合评价法对山东省17市创新能力评价研究［6］。李颖利用TOPSIS法和聚类分析法对安徽省区域创新能力进行评价及空间分布研究［7］；武保贇基于熵值法对安徽省县域经济科技创新能力进行评价［8］；杨凤基于变异系数法对安徽省区域创新能力进行研究［9］。通过对区域创新能力评价现状研究可以看出，有关省域层面区域创新能力评价指标体系、方法等方面研究成果较多，但综合评价应用研究的较少。

二、安徽省各地市区域创新能力评价指标体系构建

根据省级层面区域创新能力特征，遵循指标体系设计的科学性、系统性、可操作性和适用性以及数据的可得性，构建了评价安徽省内各地市区域创新能力的指标体系，主要包括区域创新基础、区域创新投入、区域创新产出3个一级指标，20个二级指标，如表1所示。

（一）区域创新基础指标

区域创新基础指标反映各地区创新基础情况，为区域创新能力提供重要的基础作用，主要包括各类人才储备、信息化程度等。二级指标包括高等教育在校学生数（X1）、科技活动人员数（X2）、公路里程（X3）、邮电业务量（X4）。

（二）区域创新投入指标

区域创新投入指标反映各地区创新投入情况，为区域创新能力提供重要的动力，主要包括各类人才、经费、各类创新主体投入等。二级指标包括R&D人员折合全时当量（X5）、R&D经费支出（X6）、固定资产投资总额（X7）、高新技术企业数（X8）、R&D研究机构数（X9）、高等院校数（X10）。

（三）区域创新产出指标

区域创新产出指标反映各地区创新结果情况，是区域创新能力的重要表现，主要包括各类创新成果、经济效益等。二级指标包括工业企业R&D项目数（X11）、专利申请量（X12）、专利授权量（X13）、有效发明专利量（X14）、技术市场成交合同金额（X15）、高新技术产业总产值（X16）、高新技术产业增加值（X17）、人均国民生产总值（X18）、商品出口总额（X19）、工业企业新产品销售收入（X20）。

表1 安徽省各地市区域创新能力评价指标体系

三、安徽省各地市区域创新能力评价模型构建

采用熵权TOPSIS法对安徽省区域创新能力进行评价，并利用聚类分析法对安徽省区域创新能力进行空间分布分析。首先利用熵权法对指标体系中各指标的权重情况进行客观赋值；然后利用TOPSIS法进行优劣排序并获得评价排名；最后使用聚类分析法对区域创新能力进行空间分布分析。

（一）利用熵权法进行安徽省各地市区域创新能力指标权重客观赋值

熵权法作为一种客观赋权法，能有效避免权重设置的主观性，客观描述区域创新能力各项指标的权重大小。该方法主要根据研究对象中各指标的变异程度，利用信息熵计算出研究对象各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。如果指标的熵值越小，说明其变异程度越大，权重越大。反之如果指标的熵值越大，说明其变异程度越小，权重越小。其计算步骤如图1所示：

图1 熵权法计算流程图

1.构建初始矩阵

在安徽省各地市区域创新能力评价指标体系中，Xij表示第i个地市第j个指标的实际值，其中m=1，2，…，16，n=1，2，…，20，则构建的初始矩阵如下：

2.得到规范化矩阵

在安徽省各地市区域创新能力评价指标体系中，各项指标之间存在不同量纲影响，为便于计算，对各项指标进行归一化处理，得到规范化矩阵。规范化公式为：

原始矩阵转化的规范化矩阵为：

3.计算各项指标的熵值。根据熵值计算公式：

其中：

表2 安徽省各地市区域创新能力评价指标权重

4.计算各项指标差异系数，并定义各项指标权重。

根据差异系数公式：

并定义各项指标权重：

为动态评价安徽省内16个地市区域创新能力情况，利用2015～2017年安徽省统计年鉴数和安徽省科技统计公报数据，根据熵权法计算公式，计算出2014～2016年各年的指标权重。为保证纵向的可比性，采用算术平均数方式，计算整理得出安徽省各地市区域创新能力评价指标权重如表2所示。

（二）利用TOPSIS法进行安徽省各地市区域创新能力水平分析

TOPSIS法的全称是“逼近于理想值的排序方法”，是一种多目标属性决策分析方法。该方法的核心思想是通过计算得出评价对象与正、负理想解的相对接近程度。相对贴近程度值越大，表明该决策方案越接近正理想解。相对贴近程度值大小顺序即是评价对象区域创新能力优劣的排序［10］。其计算步骤如图2所示：

图2 TOPSIS法计算流程图

1.构造加权规范化矩阵

依据熵值法对各项指标客观赋值以后，再将各项指标权重与规范化矩阵相乘，得到加权规范化矩阵：

2.计算正负理想解

根据TOPSIS基本思想，设定正理想解是该项指标在各评价对象中最大值B+，

负理想解是该项指标在各评价对象中最小值B-。

3.计算评价对象与正负理想解的欧式距离

设定D+为某城市的某项指标与其正理想解的欧式距离，设定D-为某城市的某项指标与其负理想解的欧式距离。具体公式如下：

4.计算相对贴近程度

设定Ci为某城市综合指标与理想解的相对接近程度，其公式为：

根据2015～2017年安徽省科技统计公报、安徽省统计年鉴的数据，计算整理得出2014～2016年安徽省区域创新能力评价结果。为保证纵向的可比性，采用算术平均数方式，计算整理得出安徽省各地市区域创新能力评价指标权重如表3所示。

表3 安徽省各地市区域创新能力评价贴近程度得分及排名

（三）利用聚类分析法进行安徽省各地市区域创新能力空间分布分析

聚类分析是一种多元统计方法，主要用于对多个研究样本或多个指标进行分类。该方法的基本思想是多个指标之间存在程度不同的相似性，其依据是同类中个体数据有较大的相似性，非同类的数据有较大的差异性。利用SPSS软件，根据2015～2017年安徽省科技统计公报、安徽省统计年鉴数据，进行聚类分析，得到如图3-5所示的聚类树状图。

图3 2014年安徽省各地市区域创新能力空间分布聚类树状图

图4 2015年安徽省各地市区域创新能力空间分布聚类树状图

图5 2016年安徽省各地市区域创新能力空间分布聚类树状图

四、结论及建议

通过安徽省各地市区域创新能力的评价过程得出以下结论：

第一，区域创新产出指标对安徽省各地市区域创新能力影响程度较大。从表2可以看出，区域创新产出指标占55.96%，其中排在前三位的是技术市场成交合同金额（X15）占12.94%、商品出口总额（X19）占6.98%、工业企业新产品销售收入（X20）占6.33%，说明区域创新能力水平评价受到产出指标影响较大，而技术市场成交合同金额所占比重最高，能够直接影响区域创新产出能力；区域创新投入指标占29.26%，其中排在前三位的重要指标是R&D经费支出（X6）占6.86%、高等院校数（X10）占6.65%、R&D人员折合全时当量（X5）占5.76%，说明区域创新投入中人力资源、经费占比较大，提升区域创新水平要不断加大人员、经费投入力度；区域创新基础指标占14.78%，其中重要指标是高等教育在校学生数（X1）占6.49%、科技活动人员数（X2）占5.03%，说明区域创新基础与区域科技人才密不可分，而高等教育在校学生为科技创新人才提供重要后备力量。

第二，安徽省各地市区域创新能力发展存在不均衡性。从表3可以看出，经济发展水平排名靠前城市，区域创新能力也较强。排名第一位的省会合肥市相对贴近度均值达到0.9937，排名第二位的芜湖市相对贴近度均值为0.3605，蚌埠市、马鞍山市、滁州市相对贴近度均值在0.1～0.15之间，其他10个地市相对贴近度均值均未超过0.1。最高合肥市与铜陵、安庆等11个城市差距较大，说明安徽省16个地市区域创新能力存在不均衡性，且差距较大。根据安徽省各地市区域创新能力评价贴近程度得分，可以归纳出安徽省区域创新能力分类表，如表4所示。

第三，安徽省各地市区域创新能力空间分布呈现一个核多点状态。从图3-5可以看出，2014～2016年安徽省16个地市区域创新能力主要分为三类，第一类合肥市，省会合肥市作为综合性国家科学中心、长三角世界级城市群副中心，在创新驱动发展战略引领下，不断壮大战略性新兴产业，培育了一批重要的战略性新兴产业基地，涌现出一批国内外知名的创新型企业，开展了创新发展新高地。第二类芜湖市，芜湖市作为全国首批5个创新驱动助力示范市之一，建立产学研联合创新平台，不断提升创新发展水平。第三类其他14个地市。除合肥市，芜湖市以外，其他省内14个地市区域创新能力空间分布具有一定相似性，整体区域创新水平不够高。区域创新能力一般的14个地市区域经济发展水平、区域战略新兴产业集聚水平都与第一类合肥市和第二类的芜湖市有一定的差距。

表4 安徽省各地市区域创新能力分类表

基于上述结论提出以下对策：

首先，坚定实施创新驱动发展战略，加快建设现代化五大发展美好安徽。要认真贯彻党的十九大精神，坚定不移地实施创新驱动发展战略，推进创新型省份建设，构建省域创新网络体系。紧密结合安徽区域创新能力发展水平现状，有效制定符合安徽省情的创新驱动发展具体实施策略，规划好创新驱动发展实施路线图。

其次，提升安徽各地市区域创新活动产出效益与质量。区域创新产出对于区域创新能力影响程度较大，区域创新产出的表现形式包括企业、高校、科研院所等各类创新主体的创新结果。因此，要积极建设合芜蚌国家自主创新示范区，利用区域协同创新机制，着力培育战略性新兴产业和各类新型创新主体。同时围绕省会合肥市国家科学中心建设，打造创新体系基础平台，强化源头创新能力。

再次，因地制宜，精准施策。安徽省各地市区域创新能力水平总体上具有一定不均衡性。根据安徽省各地市区域创新能力分类表情况，可知区域创新能力一般的地市主要有11个地市，占安徽省地级市68.75%。而区域创新能力一般地市在空间分布上具有一定相似性。因此，要精准施策，结合各地市区域经济社会发展水平现状，因地制宜确定本地区创新驱动发展的目标和任务，紧密结合创新驱动发展与区域经济协调发展，优化产业结构升级转型，找准区域发展定位，明确在全面创新改革试验省建设活动中的功能分工，积极融入合芜蚌国家自主创新示范区建设和合肥国家科学中心建设，形成创新优势产业、创新主导产业，切实提高区域创新能力。