我国城市创新与产业协同指数构建及分析
2020-06-04丁立江王鹏魏必
丁立江 王鹏 魏必
〔摘要〕 文章从城市和行政大区两个角度出发,使用熵权法建立评估城市创新指数、产业发展指数以及二者协调程度的指标体系,并以此为依据给出具体的政策建议。研究表明:在城市创新指数方面,深圳、北京、广州最高,华东地区最高;在产业发展指数方面,上海、北京、深圳最高,东部地区最高;在两者协调性方面,太原、宁波最好,东部地区最好。以上三个指标按照4∶4∶2的比例加总得出的城市创新与产业协同指数,前三甲的城市为深圳、北京、上海。城市创新与产业协同指数评估结果表明,我国城市创新与产业协调水平总体较高,但城市与城市、区域与区域之间的差距较大,未来提升空间仍较大,并可以通过因地制宜选择区域创新发展新模式、增强区域协同发展能力、加强科技成果转化等达到。
〔关键词〕 熵权法;城市创新;协同指数;产业转型
〔中图分类号〕F299.2 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕 1008-0694(2020)01-0011-10
〔作者〕 丁立江 助理研究员 中国乡村文明研究中心 北京 100089
王 鹏 助理研究员 北京市社会科学院管理学研究所 北京 100101
魏 必 中国人民大学高礼研究院客座研究员 北京 100872
一、问题提出
创新已经成为现阶段驱动中国经济发展的重要力量。中国高度重视科技进步和创新,始终把创新摆在国家发展全局的核心位置,从“向科学进军”到“科学技术是第一生产力”再到“
科技兴国”战略,努力探索具有中国特色的创新发展道路。当前,中国已经进入到建设创新
型国家的攻坚阶段,但创新城市建设还处在初级阶段,尚未完成从要素驱动向创新驱动的战
略质变,与真正意义上的创新型城市还有很大的差距。〔1〕因此,研究城市创新具有重大意义。本文分为以下几个部分:第二部分通过回顾相关文献,构建出指标体系;第三部分回顾熵权法的相关内容,构建模型;第四部分分别从创新系统、产业系统、协调性和城市创新与产业协同指数四个方面进行结果分析;最后一部分得出结论,并给出政策建议。
二、指标构建
城市创新与产业协同指数是反映城市创新水平、产业发展水平及其协调性状况的一个相对数。其中,城市创新指数是反映城市创新水平进步程度的一个相对数,产业发展指数是衡量和评价城市产业发展情况的一个相对数。通过梳理国内外相关文献,我们把城市创新与产业协
同指数分为创新系统、产业系统及两者协调性总指数三个部分,指标体系构造如表1所示。
本文的研究对象是全国35个副省级城市,数据年份为2015年,数据来源为《中国城市统计鉴(2016)》《中国统计年鉴(2016)》以及各个城市的统计年鉴等。
1.创新系统
(1)创新基础。从政府的角度来讲,科技方面财政支出和教育方面财政支出可以作为一个反映创新投入的指标;〔2〕从企业角度来看,规模以上工业企业R&D经费可以看作一个反映企业创新投入的指标;〔3〕从教育培训的角度来说,图书和中学教师数量是创新的基础;〔4〕从创新主体的角度来看,普通高校的学生和老师,以及科技人员是创新的主体。〔5〕综上所述,本文将万人图书数量、万人中学教师数量、科技人员数量、普通高校数量作为反映人才资源的指标。
(2)创新环境。本文把影响一个地区的创新环境分为经济社会环境和科研环境,其中,经济社会环境又可以分为创新经济基础和创新基础设施,同时我们把财政收入和人均GDP收入
为反映创新经济基础的指标。创新基础设施是企业创新的载体,对技术创新的整个过程产生直接影响。能源、交通和其他基础设施是经济发展的重要保障,〔6〕因此将移动电话万人数量和万人宽带数量作为反映创新基础设施的指标。在科研环境中,企业是技术创新的主体和基础单位,政府为企业技术创新提供支撑作用。在创新过程中,从研发开始到最终转化为各种科技成果,都可以体现为企业的创新能力,进而成为反映某一地区科研环境的指标。在此处,R&D项目数和创新基础中R&D经费衡量的维度有所差异,前者主要为了体现创新投入的具体数额,而后者更强调科研人员能够参与的相关研发项目机会的丰富程度。因此,我们利用规模以上工业企业R&D项目数、技术市场成交额、发明专利申请受理量和实用新型专利申请受理量这四项指标从企业角度来反映科研环境。
(3)创新效益。从企业角度来讲,技术创新可以带来发明专利申请量的增长。综合以往的研究,我们把规模以上工业企业专利申请数作为衡量企业创新产出的一个指标。〔7〕作为直接效益,规模以上工业企业产品质量优等品率、合格品率也是一个合理的指标。根据索洛模型,内生技术进步对经济增长具有十分重要的作用,由此,我们可以把人均GDP增速看作反映技术创新带来经济增长的结果。
2.产业系统
(1)产业抗风险能力。“产业”是国民经济的组成部分,也是同类或相关企业的集合。〔13〕由此,产业抗风险能力可以由企业竞争力来反映,企业竞争力越强,企业抗风险能力也越强,产业抗风险能力也就越强。企业流动资产比例是流动资产与流动负债的比率。一般来说,该比率越高,企业可变现能力越强,企业抗风险能力也越强。〔8〕根据相关文献,〔9〕我们把指标进行合理修改,将三级指标设定为工业企业利润、工业企业增值税和工业企业产值三个部分,用来反映地区工业企业竞争力。与此同时,企业职工作为企業进行生产的最小单位,其稳定程度对于产业的抗风险能力也十分重要。
(2)产业经济社会效益。人力资本、技术创新、外商直接投资等诸多因素带来了经济增长,而经济增长带来了商业经济效益,也会带来居民收入水平的提高,市场容量的扩大,并有利
于改善外部条件,产生集聚经济效益,从而进一步扩大外商资金的进入。〔10〕因此,外商投资企业数、港澳台商投资企业数可以用来反映产业经济社会效益。同理,限额以上批发零售贸易业商品销售总额也可以作为一个合理指标。经济发展同样带来了社会效益,我们据此设定了城市建成区面积占市区面积的比例、公路运货量、邮政收入、电信收入、万人公共汽车数量和人均道路面积这些经济发展带来的社会效益指标。
(3)产业资源环境效能。叶亚平(2000)建立了一个省级生态环境评价指标体系,其中三个一级指标分别是生态环境质量背景、人类影响程度和人类适宜度需求,而在人类适宜度需求中,植被资源指数是一个二级指标。〔11〕我们使用绿地面积和建成区绿化覆盖率来反映植被资源指数。向敬伟(2015)构建了生态经济协调发展评价指标体系,将污水处理厂集中处理率作为生态环境的一个指标。〔12〕为了更加全面地反映环境质量,我们另外加入生活垃圾无害化处理率这一指标。
三、模型构建
在系统测评指标体系中,权重反映了各个指标在“指标集”中的重要性程度。权重赋值方法有主观赋值法和客观赋值法两大类。〔13〕为了减少指标生成过程中的主观臆断,加强指标的客观性,我们采取客观赋值法中的熵权法来生成指标权重。为计算我国城市创新与产业协同性,本文采用熵权法计算各评价指标的信息熵,由信息熵计算各指标的熵权,然后按照熵权的大小检验各评价指标,结合指标的重要性和提供的信息量来确定最终的指标权重。
1.实证模型构建
四、实证结果及分析
1.创新系统
从表2我们可以看到,城市创新指数深圳最高,为0.64,位于全国35个副省级城市首位;京和广州紧随其后,分别以0.60、0.56位列第2位和第3位,南京和上海分别以0.54、0.47位列第4位和第5位。从总体上看,城市创新水平与我们平时的认知是相同的:东部地区的创新能力远远强于中西部地区。〔14〕
在全国的七个大区中,华东地区城市创新指数最高,其次是华南,西北和东北较低。在大区内部,华东、华南、华北组内差距较大。在华东地区,创新指数比较高的是南京市和上海市,南昌市和福州市创新指数比较低,合肥市创新指数为0.21,处于一个相对较高的水平。
3.协调性
我们从表5可以看到,大多数城市创新与产业的协调性都较好,太原市和宁波市表现最好,并列全国35个副省级城市第一位;而济南市最差,南京其次,位于全国35个副省级城市末两位。太原和宁波的城市创新水平和产业发展水平都不是很高,而其协调性却极高,这是它们创新水平和产业发展相互适应的结果。济南市的科技成果转化能力有待加强。〔15〕
南京市创新水平和产业发展水平在全国都位于较好水平,但是其产业发展中仍存在着一些结构性矛盾,如高新技术产业发展相对较弱、服务业发展相对滞后等,这导致其创新发展水平与产业发展的协调性较低。〔16〕
根据结构熵权法的基本原理,本文将城市的评估结果分为3组,分别对应良好(0.9~1)、中等(0.8~0.9)和较差(0.7~0.8)。有83%的副省级以上城市处于协调发展阶段(协调指数在0.9到1之间),有11%的副省级以上城市处于较为协调发展的阶段(0.8~0.9),有6%的城市协调发展能力较差(济南和南京,0.7~0.8)。
4.城市创新与产业协同指数
我们按照4∶4∶2的比例,分别为以上三个指标赋予权重,得到城市创新与产业协同指数(详見表6)。三个分项的比例之所以是4∶4∶2,是因为我们兼顾了所有指标的结果以及它们之间的协调性情况。深圳、北京、上海分别位列前三位,广州和宁波紧随其后,后五位分别是呼和浩特市、海口市、银川市、乌鲁木齐市和西宁市。东部地区的城市创新协同发展程度高于中部和西部。华南地区城市创新与产业协同的平均水平最高,但也存在着区域内差距太大的问题。东北地区和西北地区有待于继续提高发展。广州的城市创新与产业协同发展水平远远高于其他省会城市,究其原因,广州是国家自主创新示范区,经济发展水平位于全国领先地位。其他城市创新与产业协同发展水平的差异可能是资本驱动、区位优势或政策倾斜的结果。
五、结论与政策建议
经过上述的分析与讨论,我们可以得出以下结论:我国城市创新与产业协调水平较高,但有些区域协调性较低,并且城市与城市、区域与区域之间的差距较大,总体来说未来提升空间仍较大。同时,本文由于缺乏充足的理论支持,指标设计存在较大的主观性;只测算了2015年这一年的水平,缺少纵向的比较等。通过发现的一些问题,本文提出以下解决对策:一是因地制宜选择区域创新发展新模式,对于已有知名高校或者科研机构的区域,应优先选择市场主导的发展模式,强化区域创新中心的辐射作用,打造产学研一体化的产业链。东北等老工业区以及拥有良好自然条件的非传统创新区域,则可以选择政府与市场并重的转型发展模式,形成新的区域创新中心,推动产业转型升级。首都周边的环渤海地区等非传统创新区域,则需要选择政府主导的新建发展模式,建设新的科技创新中心,疏解首都等大都市的
人口与功能。
二是增强区域协同发展能力,重点发展区域内表现不佳的城市。加大对落后地区的投资规模,更加重视与区域经济发展相匹配的结构调整,提高公共资源的布局效率。三是加强科技成果转化能力,制定企业科技成果转化制度,依法保障成果所有者和使用者的合法权益。加强学习型组织建设,加强员工的学习能力,构建优质人才体系。完善企业激励制度,提高员工积极性,提升员工企业归属感。
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(责任编辑 王 娟)
Construction and Analysis of China's Urban Innovation and Industry Synergy Index
——An Empirical Study Based on Entropy Weight Method
Ding Lijiang Wang Peng Wei Bi
Abstract:From the perspectives of city and administrative region,and using entropy weight method,this paper establishes an index system to evaluate urban innovation index,industrial development index and the synergy degree between them,and gives specific policy suggestion.It is found that:in terms of the result of urban innovation index,Shenzhen,Beijing and Guangzhou are the highest,and east China is the highest;in terms of the result of industrial development index,Shanghai,Beijing and Shenzhen are the highest,and the eastern region is the highest;in terms of the synergy degree,Taiyuan and Ningbo are the best,and the eastern region is the best.For the comprehensive innovation and industry synergy index that the above three indcators add up to according to the ratio of 4∶4∶2,Shenzhen,Beijing and Shanghai are the top three cities.The evaluation results of the innovation and industry synergy index show that,the coordination level of urban innovation and industry in China is relatively high,and the gap between city and city,region and region are large.On the whole,there is still a lot of room for improvement in the future.It can be further improved by ways such as choose new model of regional innovation development according to local conditions,enhance the capacity of regional coordinated development,strengthen the ability to transform scientific and technological achievements.
Key words:entropy weight method;urban innovation;synergy index;industrial transformation