国家中心城市科技创新能力的监测评价

于瑜

摘 要：本文以國家中心城市为研究对象，构建涵盖科技创新环境、科技创新投入、科技创新产出、科技促进经济社会发展等方面的科技创新能力评价指标体系，搜集九个国家中心城市2019年的横截面数据和郑州市2011—2019年的时间序列数据，运用熵权-灰色关联度模型对其科技创新能力进行横纵向的综合监测评价，旨在探讨郑州市科技创新能力在九个国家中心城市中的水平和排名，以便找出与其他国家中心城市的差距，同时探究郑州市9年来科技创新能力的动态演变和发展趋势。研究结果表明，权重方面，运用熵权法分别计算横纵向对比分析的评价指标权重，计算结果稍有不同;得分方面，2011—2019年，郑州市在科技创新投入这一分项指标上的得分呈波动走势，其他分项指标和综合指标的得分均呈稳步上升趋势。但与其他国家中心城市相比，郑州市在分项指标和综合指标上的得分排名均靠后。基于以上实证研究结果，从科技创新环境、科技创新投入、科技创新产出、科技促进经济社会发展四个方面提出提升郑州市科技创新能力的路径和策略。

关键词：国家中心城市;科技创新能力;熵权-灰色关联模型;监测评价

中图分类号：F224文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）03-0152-07

Monitoring and Evaluation of Scientific and Technological

Innovation Capacity in National Central Cities

——Taking Zhengzhou as an Example

YU Yu

（Zhengzhou Vocational College of Finance and Taxation，Zhengzhou Henan 450048）

Abstract： Taking national central cities as the research object， this paper constructed an evaluation index system of scientific and technological innovation capability which covered scientific and technological innovation environment， scientific and technological innovation input， scientific and technological innovation output， and scientific and technological promotion of economic and social development， collected the cross-sectional data of nine national central cities in 2019 and the time series data of Zhengzhou City from 2011 to 2019， and used the entropy weight-grey correlation model to conduct a horizontal and vertical comprehensive monitoring and evaluation of its scientific and technological innovation capabilities， so as to explore the level and ranking of Zhengzhou's scientific and technological innovation capabilities among the nine national central cities， find the gap with other national central cities， and explore the dynamic evolution and development trend of Zhengzhou's scientific and technological innovation capabilities in the past nine years. The research results show that， in terms of weights， the entropy method is used to calculate the evaluation index weights of the horizontal and vertical comparative analysis， and the calculation results are slightly different; in terms of scores， from 2011 to 2019， Zhengzhou's scores on the sub-indicator of investment in technological innovation fluctuated， while the scores of other sub-indices and comprehensive indicators showed a steady upward trend. However， compared with other national central cities， Zhengzhou ranks lower in scores on sub-indices and comprehensive indicators. Based on the above empirical research results， the path and strategy to improve Zhengzhou's scientific and technological innovation capabilities are proposed from four aspects： technological innovation environment， technological innovation input， technological innovation output， and scientific and technological promotion of economic and social development.

Keywords： national central city;scientific and technological innovation ability;entropy weight-grey relational model;monitoring and evaluation

党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》指出，坚持创新驱动发展，全面塑造发展新优势。科技创新作为“十四五”期间的核心政策主线，被提到了前所未有的高度。科技创新是一个国家经济发展的根本推动力，对经济社会发展的重要性日益显著。在经济新常态背景下，如何提高科技创新能力是各地区高度重视的热点问题。纵观国内学者的相关研究成果发现，关于科技创新能力的研究方法涉及定性和定量分析，研究对象多是省际间、省域内或是城市群，针对国家中心城市的相关研究较少，实证研究更甚，评价指標体系仍需要进一步完善，需要将更多的质量指标和生态指标吸收进来，进一步加强空间对比和趋势分析。

因此，本文以九个国家中心城市（即北京、天津、上海、广州、成都、重庆、郑州、西安）为研究对象，重新构建科技创新能力评价指标体系进行实证分析，剖析科技创新能力的影响因素，探讨国家中心城市科技创新能力的发展演变规律，并基于关键因素分析郑州市科技创新能力，进行横向和纵向分析，找出与其他城市的差距以及自身的动态变化趋势，科学定位发展短板和优势，提出郑州市科技创新能力提升的关键策略。

1 实证分析前准备工作——指标体系构建、数据来源和评价方法

1.1 指标体系构建

指标体系的选取应遵循以下原则。一是科学性和可比性，要求指标的设计必须遵循科技发展的基本理论和科技创新活动的自身特点，各指标的设置和含义符合权威机构的相关标准，以确保评价结果的横向和纵向比较合理;二是全面性和系统性，在建立指标体系时应全面地、系统地体现评价对象的信息，绝对量指标与相对指标、总量指标与人均指标相互兼顾;三是可行性和可操作性，在指标选择上，指标不宜过分复杂，应具有现实性，确保数据资料可获得性、可操作性。

考虑上述提到的指标选取原则，在借鉴已有相关文献研究成果的基础上[1-2]，参照《中国区域创新能力报告2019》的创新能力评价指标体系[3]，根据科技创新的内涵和研究对象的特点，构建以科技创新环境、科技创新投入、科技创新产出和科技促进经济社会发展4个指标为一级指标，科技人力资源、科研物质条件、科技意识、科技创新人力投入、科技创新财力投入、科技活动产出水平、技术成果市场化、高新技术产业、经济发展、环境改善和社会生活11个指标为二级指标和42个三级指标构成的科技创新能力评价体系（见表1），与以往的指标体系相比，该指标体系增添了生态指标，使评价体系更具先进性和实用性。

1.2 数据来源及指标正向化

本研究选取九个国家中心城市2019年的横截面数据和郑州市2011—2019年的时间序列数据作为样本数据，搜集表1所建立的评价指标体系数据，数据来源于相关年度的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》以及各省市的统计年鉴和国民经济与社会发展统计公报。缺失数据采用均值法、线性插值或二次平滑的方法进行填补。由于评价指标体系存在反向指标，即指标值越大，越不有利于城市科技创新能力的发展，与其余指标的作用方向相反。因此，要对指标进行正向化处理。基于数据的特点和模型的需要，采用倒数法将其正向化[4]，其计算公式如下：

[xij=1yij]                                      （1）

式中，[xij]为正向处理后的指标;[yij]为反向指标。

1.3 评价方法选取

科技创新能力评价的方法主要有因子分析法、层次分析法、聚类分析法等，这些都是评价科技创新能力较为有效的量化方法，但也存在一些缺陷。比如，因子分析法对数据的要求比较高，需要满足一定量的要求;层次分析法在确定权重时带有主观性;聚类分析法在增加或减少一些变量时会对聚类结果产生影响。而灰色关联度分析法对数据量没有太高的要求，无论数据量多或少，都可以分析，而且它的数学方法是非统计方法，在系统数据资料较少和条件不满足统计要求的情况下更具有适用性[5]。

灰色关联模型可以计算各因素之间的相关程度，但在赋予权重时常采取平权处理或是人为主观赋权，带有极强的主观性，也不能很好反映出各指标在系统的地位，以致得出的结论缺乏说服力[6]。鉴于此，采用改进的灰色关联模型，即熵权-灰色关联模型，克服传统的灰色关联模型中权重的主观性，科学分配指标权重，进而使得评价客观合理。下面分析具体操作步骤。

1.3.1 原始数据矩阵及标准化处理。假设原始数据包括[m]个指标、[n]个评价对象，构成一个[n×m]阶矩阵，由于获取的指标数据存在计量单位的差异和指标值在数量级上的差别，为保证各个具有不同量纲的指标能够进行有效合成，本文对各指标数据在该指标整体中的相对值（[zij=xiji=1nxij]）进行无量纲化处理，原始数据矩阵的标准化数据矩阵记为[zijn×m]。

1.3.2 计算关联系数。其计算公式如下：

[εij=miniminj|z0j-zij|+ρmaximaxj|z0j-zij||z0j-zij|+ρmaximaxj|x0j-zij|]          （2）

式中，[ρ]为分辨系数，[ρ∈[0，1]]，一般取[ρ=0.5];参考序列[z0j=maxi{zij}]。

1.3.3 计算第[j]项指标的信息熵。信息熵度量的是数据信息的不确定性，也可以说是有序性，熵值越大，数据的不确定性越强，有序性越弱。当指标的数据信息处于完全有序状态时，熵值为0;反之，熵值为1。若用[ej]表示第[j]项科技创新能力评价指标的熵值，则[ej∈[0，1]]。其计算公式为：

[ej=-1lnni=1n（zijlnzij）]                         （3）

1.3.4 计算第[j]项指标的信息效用值，即差异系数[gj]。差异系数[gj]用来描述数据的离散程度。[gj]越大，该指标的影响力就越大，信息效用越高。差异系数[gj]的计算公式为：

[gj=1-ej]                                     （4）

1.3.5 确定权重。经计算，各项评价指标的权重为：

[wj=gjj=1mgjwj∈[0，1]]                       （5）

1.3.6 计算各评价指标得分。各项指标的权重与关联系数矩阵的乘积即为各项评价指标在不同地区的得分。得分的高低和变化趋势能客观反映某一地区科技创新能力各构成因素的影响水平（或某一地区在一个时间段内的历史走势）以及区域间科技创新能力的强弱。其计算公式如下：

[Fij=wjεij]                             （6）

式中，[Fij]为各项评价指标的得分;[εij]为关联系数。

1.3.7 计算综合得分。在得到各项指标得分的基础上，对得分进行横向相加，得到综合得分，以对综合情况进行客观评价;将三级指标得分加总，得到二级指标得分;二级指标得分加总，得到一级指标得分;加总所有一级指标得分，得到各地区科技创新能力的综合得分。其计算公式如下：

[Fi=j=1mFij]                                       （7）

式中，[Fi]为某地区科技创新能力的综合得分。

2 基于熵权-灰色关联模型的实证分析

2.1 郑州市科技创新能力横向比较分析

2.1.1 评价指标权重计算。对经过预处理的数据进行计算，得到三级指标的熵权，据此通过加和得出二级指标和一级指标的权重，具体计算结果如表2所示。

从表2可以看出，各级指标、各项指标的权重大小不一，相应地，其对地区科技创新能力的影响程度也有所不同。不难发现，四个一级指标所占权重由大到小依次是科技创新产出（0.472 63）、科技创新环境（0.291 48）、科技创新投入（0.157 77）、科技促进经济社会发展（0.078 13），意味着科技活动产出对科技创新能力的影响程度最大，而科技促进经济社会发展对科技创新能力的影响程度最小。

具体而言，在科技创新产出中，科技成果的权重最大，为0.472 63，意味着科技成果对评判区域科技创新能力的影响最为重要。在三级指标中，技术合同成交额的权重最大，为0.095 74，意味着技术合同成交额已然成为影响科技成果的重要因素;在科技创新环境下属的二级指标中，科研物质条件的权重最大，为0.088 20，说明科研物质条件在很大程度上影响着科技创新环境的质量。在三级指标中，科学研究和技术服务人员数的权重最大，为0.092 71，说明科学研究和技术服务人员数是科技人力资源的中坚力量;在科技创新投入指标中，R&D经费投入的权重最大，其次是R&D研究人员全时当量、R&D人员数、地方财政科技支出占地方财政支出的比重，说明这些指标是制约区域科技创新能力的重要因子。在科技促进经济社会发展指标中，GDP、软件和信息技术服务业增加值占生产总值的比重较大，说明其在评价科技创新能力、促进经济社会发展中有着较大的影响力。

2.1.2 评价指标得分。下面对2019年九个国家中心城市的科技创新能力各分项指标以及综合指标的得分和排名进行对比分析，深入了解九地市之间科技创新能力的差异所在和差异大小。由于篇幅所限，这里仅列出一级、二级指标的得分，三级指标得分不再列出。2019年国家中心城市科技创新能力指标得分结果如表3所示。

从综合指标来看，根据得分的高低，人们可以直观判断各区域科技创新能力的强弱。2019年九个国家中心城市的科技创新能力综合得分从高到底依次是北京、上海、广州、武汉、天津、重庆、成都、西安和郑州，科技创新综合能力在地域间存在着显著差异。其中，北京市的得分最高，为0.837 72，郑州的得分最低，为0.533 62，可见郑州的科技创新能力最弱，与其他城市差距较大，劣势明显。下面从各分项指标入手来进行具体分析。

科技创新环境方面，北京市的得分最高，为0.244 78，遥遥领先于其他城市，郑州的得分为0.156 77，明显逊色于北京、上海等城市，表明北京、上海的科技创新环境较为完善，而郑州的科技创新环境还有待优化。在科技创新基础的下属指标中，科学研究和技术服务人员数的权重最大，说明郑州在这个指标上与其他城市存在着较大的差距。以所占权重最大的科学研究和技术服务人员数为例，数据显示，2019年北京、上海、郑州的数值分别是118.1万人、53.24万人、13.9万人，北京和上海分別是郑州的8.49倍和3.83倍，可见，郑州与北京、上海的差距悬殊。因此，郑州应积极主动提高市场开放程度，吸收引进优秀的创新主体，以夯实创新基础，优化创新环境。

科技活动投入方面，得分越高，说明科技创新资源的投入力度越大。2019年，国家中心城市科技投入指标得分最高的是北京，其次是上海、广州等，最低的是郑州，北京得分是郑州的1.85倍，说明郑州对科技创新资源的投入力度最小，与北上广城市差距较大。在科技活动投入的下属指标中，R&D经费投入、R&D研究人员全时当量、地方财政科技支出占地方财政支出的比重、R&D人员数分别占有较大的权重，这些因素可能是导致科技创新资源投入力度相差较大的主要原因。因此，郑州应注重加大科技投入力度，包括科技经费和人力资源的投入，以保障科技创新活动顺利进行。

科技活动产出方面，该指标是区域科技创新活动产出成果质与量的直观反映，在一定程度上映射出科技创新能力的强弱。从表3数据看出，北京在这一指标上的得分远远高于其他城市，处于领先地位，郑州得分最低，北京得分是郑州的1.53倍，结合科技活动投入指标得分来看，北京、郑州两地在科技创新活动投入方面的差距大于科技创新活动产出的差距，这说明郑州对科技创新资源的利用度较高。

科技促进经济社会发展方面，郑州的这一指标得分最低，但与其他国家中心城市的差距不是很大。统计数据资料显示，2019年，北京的软件和信息技术服务业增加值占GDP的比重为13.5%，而郑州仅为3.64%。在科技促进经济社会发展的下属指标中，软件和信息技术服务业增加值占GDP比重的权重最大。因此，可以断定软件和信息技术服务业增加值占GDP的比重是导致两市在科技促进经济社会发展方面产生差距的重要原因。

2.2 郑州市科技创新能力纵向比较分析

考虑各指标在截面数据和时间序列以及区域间和区域内的影响程度可能不同，本文在处理权重时采用郑州市2011—2019年的统计数据，根据小节1.3中的熵权计算方法重新计算权重（篇幅所限，不再一一列出），科技创新环境、科技创新投入、科技创新产出、科技促进经济社会发展四个指标的权重分别为0.317 83、0.085 53、0.379 34、0.217 31，该权重与前文结果稍有不同。下面运用式（6）即可得到各指标的得分，在此基础上将分项指标得分加和，计算出二级指标和一级指标的得分（见表4），并将指标得分绘制成折线图，如图1所示。

图1展示的是2011—2019年郑州市科技创新指标分项得分和综合得分的变化趋势，人们从图中能直观地看出9年来郑州在科技创新能力评价指标上的得分变化趋势。综合来看，2011-2019年，郑州市科技创新能力分项得分整体上呈上升趋势，9年来综合得分增长率高达73.46%，年均增长率为7.13%，说明郑州在四个分项指标和综合指标上的发展趋势均向好。

从分项指标来看，科技创新环境指标得分呈逐年上升趋势，增幅为82.5%，年均增长率为7.8%，趋势向好，说明2011-2019年郑州科技创新环境逐渐优化，有利于科技创新能力的培养和提升;科技创新投入指标得分整体上呈波动上升走势，2011—2013年平稳上升，但自2014年开始有所下降，2014—2015年郑州市的科技创新投入力度逐渐下降，对科技创新能力产生短暂的负面影响，由于负面影响小于其他三个指标的正面效应，在四个分项指标的综合作用下，科技创新能力综合得分仍呈现上升趋势。之后又缓慢上升，但9年来的增幅为17.6%，年均增长率为2.1%，在四个分项指标中的得分最低，增幅和年均增长率均最小;科技创新产出指标得分最高且逐年上升，增幅为64.32%，年均增长率为6.4%，意味着科技创新成果数量不断增多，质量不断优化，同时在一定程度上也反映出鄭州对科技创新资源的利用程度较高;科技促进经济社会发展指标得分的增幅最大，为112.2%，年均增长率为9.86%，该指标在很大程度上拉高综合得分，科技促进经济社会发展的得分越来越高，说明科技与经济社会发展的关联性日益增强，也意味着科技在实践中的应用不断加强，对经济社会发展的推动作用越来越显著。

3 提升科技创新能力的路径和策略

3.1 进一步优化科技创新环境

科技创新环境在一定程度上支撑着科技创新的发展，是提高科技创新能力的基础因素。2011—2019年，郑州的科技创新环境有所改善，但跟其他国家中心城市相比还存在较大差距，居于末位，因此优化科技创新环境势在必行。

首先，优化科技创新市场环境，构建物尽其用、公平竞争的创新市场环境，维护创新方面的知识产权，重视对科技成果、专利技术、知识产权的保护，对自主创新企业给予更多的税收减免、补贴资助等政策，保护其创新的积极性。其次，营造良好的创新人文环境，充分利用互联网，将实体创新平台与虚拟创新平台结合，重视科技人才之间的相互协同和共同研究。尊重科技人才，保证科技人才不外流，激发其创新的潜能。再次，完善科技创新的基础条件，充分利用自身的区位优势，不断推进科技创新载体的建设，努力打造有特色的科技资源集聚区，完善并延伸科技创新链条。

3.2 加大科技创新投入力度

科技创新投入是产出科技创新成果的前提，直接影响着科技创新产出的量与质。2011—2019年，郑州科技创新投入呈波动趋势，略有增幅，但这一指标在国家中心城市的排名靠后，投入力度最小，亟待加强，这应引起政府和企业的重视。

一方面，构建和完善多元化多渠道的科技投入渠道。要发挥财政科技投入的引导作用，通过运用政府的财政实力加大对科技创新的财力投入，注意投入的适量和结构的合理，既要防止财力不足又要避免财力投入冗余，还要协调好研究与开发机构、高校和企业等创新主体间的科技经费投入比例，平衡不同层次的科技创新研究[7-8]。企业作为创新的一大主体，应充分能利用国家给予的各种优惠政策，注重内部科技创新投入，以提升自身的科技创新能力。除此之外，发动民间资本进入科技创新领域，营造全民创新的良好氛围，增强大众对科技创新的重视度。

另一方面，发展壮大区域科技创新主体。科技人才的数量和质量是提升区域科技创新能力的核心要素，高校教育是培养人才的关键环节，要建立完整的高校科技创新人才培养体系，探索科技人才培养模式。研究与开发机构是使用科技创新人才，也是培养科技创新人才的集聚地，同高校一起联合培养科研人才。同时，加大对各类人才的引进力度，确保科技创新人才队伍建设顺利推进。企业不仅要加大内部科技创新人才的培训力度，也要从外部引进，此外，还要充分利用资源的集聚效应，通过整合资源要素带动人才集聚。

3.3 提升科技产出的有效供给

科技创新产出能直接反映出科技创新水平的高低，2011—2019年，郑州市的科技创新产出水平逐年增加，但与其他国家中心城市相比差距悬殊。提高郑州科技创新产出水平不仅是增强科技创新能力的表现，更是提升区域综合实力的重要举措。

在未来很长一段时间内，郑州仍需要集中力量提升科技成果的产出数量，尤其是基础研究、原始创新性研究核心技术等方面的创新供给能力较弱。在现有的科技创新成果中，其中有一部分是已经过时的科技成果，业已被市场淘汰，还有很大一部分可以进行市场化，但因为科技创新环境、激励机制设置等多种因素而被束之高阁。当前，应充分调动各方的积极性，激活已有科技成果存量市场化，增加科技创新能力的有效供给。同时，在保证产出数量的基础上，要提高科技创新产出成果的供给质量，通过构建大数据与信息技术支撑机制、加强创新主体创新区域间的协同合作等途径，有效提升科技创新产出质量[9]。

3.4 促进区域科技与经济社会全面与协调发展

科技促进经济社会发展直观反映科技在经济社会实践中的应用性，2011—2019年，郑州的这一指标得分较低，但增幅最大，与其他国家中心城市相比，排名靠后。提高科技创新能力，促进科技与经济社会的全面与协调发展，既是科技发展的必然途径和社会发展的内在需求，也是郑州科技创新能力研究的目标和归宿。

基于科技创新与经济社会的关联，人们需要将区域科技与经济社会结合起来进行思考。一是区域科技创新能力的提高需要区域科技创新对经济社会促进和经济社会对科技创新支持的良性循环。在制定经济社会发展政策时，不能忽略科技的发展;而制定科技发展政策亦不能只局限于对科技发展的考虑。人们应将科技发展政策纳入区域经济社会发展中，而科技发展亦要结合考虑经济的发展并置身于社会发展的整体格局之中。人们要合理利用科技这把双刃剑，在追求科技发展与GDP增加的同时，考虑环境和生态系统的承受力，实现社会可持续发展。

二是培育和发展区域科技增长极，促进区域科技圈和创新带的形成，加强区域科技与社会的关联，进而提升区域科技创新能力。要以地区原有的科技能力为基础，通过区域科技创新能力的重組与二次开发，形成具有最强创新能力的科技领域[10]，用科技植根于经济的属性，通过发展区域经济圈或经济带，构建科技圈或科技带。未来，要以郑州为中心，依托郑州经济圈，构建科技创新能力由郑州向洛阳、开封辐射的科技圈。

参考文献：

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[3]关成华，赵峥.中国城市科技创新发展报告2019[M].北京：科学技术文献出版社，2020：23.

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[5]杜栋，庞庆华，吴炎.现代综合评价方法与案例精选[M].北京：清华大学出版社，2008：27-28.

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[7]高原.河北省科技创新能力情况分析：基于中国区域科技创新评价报告2019分析[J].中国科技信息，2020（17）：109-110.

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[9]曾繁华，吴阳芬.科技创新供给高质量发展路径与政策研究[M].北京：知识产权出版社，2020：48-49.

[10]杨建仁，刘卫东.区域科技竞争力理论与实证研究[M].北京：中国社会科学出版社，2018：26-27.