基于复合系统协同度模型的河南省区域创新协同度评价

黄桂林, 许如意, 王新政, 李明宝

(1.东北林业大学土木工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150040;2.东北林业大学研究生院, 黑龙江 哈尔滨 150040)

区域创新能力日渐成为一个地区提升多方面竞争优势与经济发展效率，推动区域产业结构优化与转型升级的重要因素，同时也是支撑一个国家构建创新体系重要的参考指标。区域创新能力的大小与创新要素的配置格局有着十分重要的关系，当创新投入资源的比重和结构配置越合理时，整个区域的创新能力就越高，反之亦然。由于区域的差异性，不同地区之间在资源禀赋、区域经济发展水平以及知识技术基础等方面表现出了差异性，导致不同地区对于新技术、新产品的吸收和研发转化能力有所差异，必须建立多层次、多角度的评价体系来分析区域创新能力。邵云飞等[1]认为，创新潜力、投入产出以及创新环境构成了区域创新系统，这些组成要素通过智力资本的互联互动作用在创新主体间通过产学研协同创新发展与互动学习的方式推动新的技术、产品和服务的扩散以及创新成果的转化。FRITSCH等[2]、FERRARY 等[3]认为，区域创新是一个由不同创新个体组成的复杂网络系统，并且各个组成要素具有差异性、相互依赖性等特征，对于创新系统所受的内外冲击和干扰要做到足够的重视。陈武等[4]在其研究中认为创新绩效与创新投入以及创新环境的建设对区域创新能力有非常重要的影响，提升这些创新要素可以推动创新能力的提高。魏守华等[5]认为，可以通过提高国际(区域) 技术创新溢出效应、区域创新基础、产学研协同联系以及产业集群环境等4个创新要素的创新效率和扩大产学研协同互动活动的规模提升区域创新能力。BUESA等[6]从技术创新、经济发展结构、人力资源以及劳动力市场4个层面入手构建区域创新能力评价指标体系，并运用PCA(因子分析)法对该指标体系进行评价。金凤花等[7]从经济、教育环境、创新资源投入与产出以及创新环境(邮电通信和网络规模)4个层面入手构建上海都市圈创新能力评价指标体系，并运用PCA法与聚类分析法对其进行分析与研究。张军涛等[8]认为，区域创新能力评价体系应该包括实施创新主体(高新技术企业、高等院校和科研机构)的自主创新能力，创新载体的支撑能力，综合运用加权综合评价法、聚类分析法以及PCA(因子分析)法对其进行了分析。中国科技发展战略研究小组[9]认为，在区域创新能力评价体系中知识的创造与获取、企业创新、创新环境与绩效是十分重要的，并运用综合评价法分析了区域创新能力。

通过对上述学者关于区域创新能力研究成果的分析，本研究根据协同理论构建区域创新投入与创新产出序参量指标体系，引入复合系统协同度模型对区域创新投入与创新产出有序度与复合系统协同度进行定量测算与评价，并用计量经济方法进一步分析区域创新投入与创新产出动态关系，依据分析结果提出相应的建议。

1 区域创新能力概念内涵及特征

本研究借鉴中国科技发展战略研究小组[9]在“中国区域创新能力报告”中提出的区域创新能力概念，即指一个地区将知识转化为新产品、新工艺、新服务的能力。通过对区域创新能力概念内涵的认识，结合上述文献综述的分析，可以归纳出区域创新能力的4个重要特征：

(1)复杂性。区域创新能力的形成受到多个复杂的网络系统的共同作用，作为系统形成的基础和催化剂，创新要素之间自由交流作用。

(2)开放性。虽然区域创新能力的形成对于内生的创新性活动依赖性比较大，但是其创新环境并非是封闭的，而是相对开放的，通过与外界环境进行创新资源的互通，促进知识的外溢。同时也使得各种新产品、新技术和新服务快速流动。

(3)差异性。由于各个区域资源禀赋，经济发展水平不同，导致区域创新能力的形成过程很难在不同区域间进行复制，使得地区间的区域创新能力存在明显的差异。

(4)动态性。区域创新能力实际上是一个动态发展过程，这个动态转化过程涉及到产学研协同互动发展，知识外溢和创新资源的不断更新发展。

2 区域创新协同发展模型构建

2.1 序参量评价指标体系建立

通过对上述文献综述分析可以看出，区域创新是一个复杂的系统网络，由众多的子系统构成，这些子系统之间相互作用，互相影响，子系统间是否协同发展，对区域创新系统具有重要的影响。协同度是用以表征复合系统中各创新要素在系统发展过程中协同一致的程度,协同度的大小可以反映出复合系统中各要素协同发展的好坏[10]。协同理论认为，序参量是表征系统有序化程度的参数变量，对于系统的最终状态和结构具有决定性作用，并且主导系统演化过程[11-12]。因此，正确选择序参量至关重要。依据科学性、数据的可得性和可比性原则，根据协同理论与方法，参考相关学者[13-16]的研究，设置区域创新投入与创新产出序参量指标，构建区域创新投入与创新产出序参量指标体系(表1)。

表1 区域创新投入与创新产出序参量指标体系

2.2 计算方法的确定

2.2.1 反熵法确定权重 纵观学者们的研究成果，当涉及评价指标众多，并且评价系统指标间的关系比较复杂时，通常采用的权重确定方法有熵权法[17-18]、层次分析法[19](AHP)等。熵权法常用来计算客观权重，当指标数据为0 和 1，熵值均为 0，不符合实际。反熵法[19]所计算出的指标之间的权重对比差异程度较弱，一方面能克服在极端情况下所造成的指标失效的缺点，另一方面也能够更好地体现出不同指标间的差别，并且反熵法在样本容量有限的情况下，充分利用原始数据，减少人为因素对指标所造成的干扰，因而真实、可靠。具体计算步骤如下：

(1)

式中：Wj为第j个指标的重要程度，即权重。

2.2.2 子系统有序度 本研究将区域创新复合系统分为创新投入(X)和创新产出(Y)2个子系统，通过2个子系统相互作用的有序程度大小表示系统的有序度[10,20-24]。设定eij为区域创新子系统有序度序参量，i代表区域创新第i子系统，j代表区域创新第i个子系统中的第j个要素。区域创新子系统中eij序参量的有序程度计算公式如下：

(2)

式中：ui(eij) ∈[0，1]；eij∈[aij，bij]，aij、bij分别代表的是区域协同创新子系统i的第j个创新要素的。本研究采用线性加权法计算子系统i的有序度，公式如下：

(3)

(4)

2.2.3 复合系统协同度 系统协同度[10,17-24]大小是多个因素共同作用的结果，与系统整体的有序度与离差率有关，二者共同作用影响系统协同度。系统协同计算公式如下：

Cd=C(1-D)=

(5)

式中：Cd表示系统整体的协同度；C表示系统的有序度；D指的是系统有序度的离差率；(1-D) 表示有效匹配度。

3 河南省区域创新协同度测算与评价

3.1 数据来源及序参量指标数据的描述性统计

本研究以河南省作为评价对象，序参量指标相关数据来源于《2004—2018河南省统计年鉴》《2004—2018中国科技统计年鉴》《2004—2018中国高技术产业统计年鉴》《2004—2018河南省国民经济与社会发展统计公报》，数据的描述性统计见表2。

表2 序参量指标数据的描述性统计

3.2 序参量指标赋权

运用反熵法测算各个序参量指标权重，计算结果见表3。

表3 河南省区域创新投入与创新产出序参量指标权重

3.3 河南省区域创新投入与创新产出子系统有序度测算与分析

根据表1中区域创新投入与创新产出序参量指标，选取河南省 2004—2018年相关统计样本数据。由于各个序参量指标原始数据量纲不统一，不具备可比性，故采用max-min方法对序参量指标原始数据进行标准化处理，使其无量纲化，达到可比性要求。结合表3中计算出的河南省区域创新投入产出序参量指标权重，利用公式(2)和(3)分别计算得出河南省创新投入和创新产出子系统的有序度，相关计算结果见表4。

(1)创新投入子系统有序度持续增长。由表4可以看出，河南省区域创新投入有序度不断提升，呈现出了快速增长的趋势，创新投入系统的序参量均朝着有序的方向发展。河南省教育水平较高，文化软实力比较强，结合创新投入序参量指标原始数据，截至2018年底，河南省共有普通高等学校140所，并且普通高等学校在校生突破200万人；科研投入比例不断提高，R&D经费内部支出670多亿元，占GDP比重为1.3%，并且逐年增加；R&D人员全时当量达到了186 807人·a-1，国家级企业技术中心和国家工程研究中心到了140个，R&D机构数和有R&D活动的单位数接近500个，文化及相关产业从业人员将近50万人，互联网与移动电话用户数增长了约15倍。为了响应国家创新驱动发展战略号召，河南省政府于2018年初发布了关于具体落实创新发展的实施意见，愈发重视区域创新发展，提升区域创新能力。

表4 子系统有序度及复合系统协同度

(2)创新产出子系统有序度总体上升。由表4可以看出，创新产出系统有序度总体呈现出上升趋势，2006—2009年有序度增长趋势比较缓慢，2009—2010年增长进一步放缓。结合创新产出序参量指标原始数据，2008年金融危机对各行业的发展造成了不同程度的冲击，2008—2010年间R&D经费支出、R&D人员全时当量、规模以上工业企业新产品开发经费支出、国家级企业技术中心和工程研究中心数量以及移动互联网用户数等创新投入序参量指标数据增长速度明显放缓，并且出版专著等创新产出序参量指标呈现出了先增后减的波动状态。

3.4 河南省区域创新系统协同度测算与分析

以2004年作为基准期，创新投入与创新产出有序度作为中间变量，结合公式(4)和(5)计算得到河南省2005—2018年的区域创新系统协同度，变化趋势如图1。结合表4及图1可以看出，2005—2018年区域创新协同度在[-0.225 9,0.721 4]之间由负到正变化，总体上表现出了上升趋势。但2005—2010年协同度数值为负，说明创新投入与创新产出之间尚未形成协同发展机制或者二者之间的相互作用力微弱，不能互相促进对方发展，使得系统协同度数值小于0；2011—2018年系统协同度均为正值，并且持续增长，说明创新投入与创新产出之间的相互作用力正在逐渐增强，协同发展机制逐步形成。其中，2005—2010年协同增长趋势缓慢，随着创新投入的不断增加，创新成果转化未能与创新投入同步发展，创新成果转化能力滞后于创新投入能力，造成了创新产出下降或者增长缓慢，进一步影响到系统协同度的变化。河南省应结合自身区域发展特征以及具备的资源禀赋，积极响应国家创新驱动发展战略要求，大力加强创新成果转化平台建设和高端创新人才引进，推动区域创新发展，使得区域创新投入与创新产出同步发展，进一步提升区域创新系统协同度和区域创新能力。

图1 河南省区域创新协同度变化趋势

3.5 区域创新投入与创新产出动态互动关系分析

运用复合系统协同度模型测量分析了区域创新投入与创新产出子系统有序度以及复合系统协同度的变化趋势，区域创新系统协同度变动原因还需要通过计量经济方法[30]对创新投入与创新产出有序度之间的关系作进一步分析。因此，运用Eviews10对区域创新投入与创新产出有序度进行协整分析，并通过格兰杰因果检验以及脉冲响应分析来探究区域创新投入与创新产出子系统有序度、协同度变动的内在原因。

3.5.1 单位根检验及协整检验 为有效进行协整分析[25-26]，先对区域创新投入(X)与创新产出(Y)子系统 2004—2018年有序度数据进行ADF单位根检验，通过单位根检验以判断各子系统有序度序列是否为平稳性序列。ADF单位根检验表明原始序列X和Y以及一阶差分序列△X和△Y均是具有单位根的非平稳序列，而二阶差分序列△2X和△2Y是平稳序列，满足协整检验，因此，用Johansen协整检验分析二者之间的动态关系，检验结果如表5所示。

表5 创新投入与创新产出系统Johansen协整检验结果

由表5协整检验结果可以看出，区域创新投入与创新产出在T统计量为10%显著水平下至少有一个协整关系，因此，区域创新投入与创新产出之间存在长期稳定的互动关系。以区域创新投入为被解释变量的协整方程可描述为：X=-0.686 118Y+62.477 38，创新产出有序度系数为负值，这表明了河南省区域创新复合系统协同度增长较慢的原因。

3.5.2 Granger因果检验与脉冲响应分析 对区域创新投入与创新产出子系统有序度进行Granger检验[25-26]，根据 AIC和SC 准则来确定滞后期，Granger检验结果如表6所示。在10%的显著性水平下可认为创新投入是创新产出的格兰杰成因，然而创新产出不是创新投入的格兰杰成因。于是可以阐述河南省区域创新投入与创新产出二者之间的因果关系为：创新投入能够影响创新产出，创新产出对于创新投入影响较弱。

表6 区域创新投入与创新产出子系统有序度Granger检验结果

为了深入探究区域创新投入与创新产出子系统的动态关系，采用广义脉冲响应分析[25]方法对子系统的累积脉冲响应关系进行分析，设定冲击响应期为10 ，脉冲响应关系见图2。由图2可知给创新投入正向的标准差冲击，会对创新产出产生长期且较为显著的正向影响，且影响程度逐渐增大；然而反之给予创新产出正向的标准差冲击，几乎不会对创新投入产生影响。与上文格兰杰因果关系检验呈现出一致性，这说明提高区域创新投入会对创新产出产生积极的影响，而创新产出的增长却不会进一步吸引、增加创新的投入。区域创新投入促进创新产出，愈多的创新成果转化为地区切实的经济、社会效益，继而吸引更多的创新投入形成循环体系。

4 结论与建议

本研究依据协同理论构建区域创新投入与创新投入序参量指标体系，应用复合系统协同度模型定量测度并分析了河南省2004—2018年区域创新投入与创新产出子系统有序度与复合系统协同度。结果表明，河南省区域创新子系统有序度与复合系统协同度总体呈现上升趋势，协同度在[-0.225 9,0.721 4]之间由负到正变化，协同发展机制逐步形成，协同效应逐渐明显。计量经济进一步分析可以看出，虽然区域创新投入与创新产出之间具有长期稳定的动态关系，但以区域创新投入为被解释变量的协整方程中解释变量创新产出系数小于0，结合Granger因果检验与脉冲响应分析结果认为创新投入与创新产出协同，创新成果转化能力较弱，需要构建更多成果转化平台。据此，提出以下对策与建议：

(1)高校层面。高校是高端人才培养的源泉，河南省高校数量较多，但一流高校数量较少。首先，省内各大高校应以国家 “双一流”高校建设为契机，增强学校优势学科实力，力争进入一流学科建设高校行列，争取能够进入一流高校建设行列；其次，省内各大高校之间应加强区域内合作，建立优势学科群，资源共享，构建高校人才培养联盟，为科研院所和企业输送人才，服务地方创新发展。

(2)科研院所层面。科研院所重在“研”，是创新知识、智力资本储备的重要平台，但成果转化能力较弱。省内科研院所应加强与高校和高技术企业的合作，通过与高校联合培养人才，提升科研院所人力资本储备；与企业签署合作协议，借助企业先进的转化平台将创新知识、智力资本等转化为新工艺、新产品、新服务，促进产学研协同发展。

(3)企业层面。高新技术企业是创新成果最直接的转化平台，河南省内高新技术企业应立足于相关产业链发展要求，依据国家发展政策，结合最新5G技术以及云计算，大数据分析，大力支持和建设在线创新协同研发平台和产业链协同研发体系，各高新技术企业可以在线发布研发需求、共享研发资源，激发企业内部创新活力，形成合作共赢、创新活跃且高效协同的产业创新集群，增强创新成果转化能力。

(4)政府层面。首先，人才是创新的基础，政府应积极响应国家创新驱动发展战略号召，启动高端创新人才引进项目扶持计划，通过引才引智大力支持和创建具有高水平、专业化程度高的产学研协同创新服务组织，开展科技创新成果转化与引进高端创新人才和重大科技项目等科技服务工作；其次，政府应积极鼓励、支持、引导拥有高技术水平的企业联合高校与科研院所共同创建创新研发机构与创新服务平台，通过一定的考评机制，对其研发经费投入、专利申请授权量、出版的科技著作量、拥有的R&D项目数以及发表的科技论文数等指标进行综合考核，对于考核等级为优秀或者合格的创新研发机构和创新服务平台给予一定量的研发经费补助和持续稳定的政策支持。