基于耦合模型的区域创新政策绩效评价研究

刘兰剑，牛嘉嘉，李洄旭

(1.长安大学人文学院，陕西 西安 710064；2.陕西省公众科学素质与公共政策研究中心，陕西 西安 710064；3.长安大学马克思主义学院，陕西 西安 710064)

0 引言

近年来，在国家政策引导下，各省纷纷出台相关扶持政策，以促进各地区的创新能力不断适应区域经济高质量发展。各类复杂创新政策的出台，一方面增加了创新主体的多样性，另一方面提高了区域创新的复杂性和开放性。例如，2016年国家发布的 《国家创新驱动发展战略纲要》是对正在孕育发生的新科技革命与新产业变革的积极应对[1]；湖南省出台 《关于贯彻落实创新引领开放崛起战略 促进经济增效财政增收的若干意见》，引导企业加大研发投入，建立企业研发投入后补助机制，同时引导企业普遍建立研发准备金制度，推动以企业为主体的研发投入快速增长；广东省出台 《关于加快科技创新的若干政策意见》，推出一系列在全国先行先试的重大创新政策，从普惠性激励引导企业普遍建立研发准备金制度、引导支持科技企业孵化器和新型研发机构建设发展，松绑性赋予高等学校、科研机构科技成果自主处置权；天津市从人才驱动、企业主体等五方面提出实施创新驱动发展战略意见；河南省制定了 《河南省扶持新型研发机构发展若干政策》鼓励创新；北京市赋予高等学校、科研机构科技成果自主处置权，除了涉及国家安全、国家利益和重大社会公共利益外，高等学校、科研机构可自主决定科技成果的实施、转让、对外投资和实施许可等转化事项。

经过国家和地方创新政策的长期充分引导，各区域创新政策运行实际效果如何？是否达到了政策预期目标？是否存在区域间效果差异？如何根据评估结果进一步调整优化下一个阶段的创新政策，以更好地推动区域创新系统按照预定的目标演化？这些问题亟待研究解决。

政策评估研究最早始于欧美等发达国家，从最初对相关概念和理论的探讨，到政策评估框架和模型的构建，再到评估方法和评估指标的选择，经过了从定性研究到定量研究的发展过程[2]。创新政策已成为各地区提升创新能力的第一动力，很多学者从不同角度对创新政策评估进行研究。例如，采用 “效果模式”框架，提出创新政策评估流程，即 “明确评估范围、构建评估框架、政策内容评估、政策效果评估、政策综合评估”的创新政策评估方法对区域创新改革政策进行评估[3]；采用个案分析法，从政策内容评估、政策执行评估和政策效果评估三个方面对南京 “紫金科创特别社区”开展政策全过程评估研究[4]；从创新政策强度、政策协同度、政策完善度三个维度对供给导向、需求导向和环境支持导向创新政策文本进行量化评估[5]，等等。

综上可见，学者们对政策评估的研究主要以定性研究为主，缺少具体的创新政策绩效评估指标与数据结合评价的有效性验证；对区域创新政策的评估一般以政策文本量化为主，研究对象局限于经济发展排在前列的省市区或者企业，缺少整体省域创新政策实施效果的实证分析。

在现有研究的基础上，本文从知识创新和技术创新政策的投入和产出两个方面构建区域创新政策绩效评估指标体系，在熵值法综合测度各区域创新政策绩效的基础上，运用耦合模型对30个省份和四大区域的创新政策耦合协调运行效果进行定量分析，利用变异系数考察两者耦合协调实施效果的区域差异性，并提出创新政策的优化建议，以期为实现经济高质量发展和区域协调创新发展奠定基础。

四大区域包括东部、中部、西部及东北四大地区：东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南10个省份；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6个省份；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆11个省份；东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江3个省份。

1 区域创新政策绩效评估模型构建

1.1 区域创新政策绩效评估指标体系构建

区域创新发展与创新政策的引导和支持密不可分，构建具体区域创新政策绩效评估指标体系，进一步分析创新政策实施效果是检验区域创新发展的有效办法。区域创新政策绩效的测度是一个复杂的开放性问题，本文依据各地区创新政策引导的不同创新主体，并借鉴赵炎等[6]的研究，秉持 “三性原则”，即全面性 (是指构建的指标体系要尽可能全面覆盖所研究的对象，不缺失不遗漏数据)、可获得性 (是指所建指标对应的数据可以量化，具有实际意义)及可对比性 (是指相对于其他指标，所构建的指标体系能更好地评估区域创新政策绩效)，从创新主体的角度将区域创新分为知识创新和技术创新 (其中，以高等学校、科研院所等为创新主体的知识创新是技术创新的基础，而以企业为主导的技术创新是进行知识创新的根本，两者相互作用、相互影响并共同决定区域创新政策总体实施效果)，结合区域创新多投入和多产出相结合原则，从知识创新和技术创新两者的投入和产出两方面构建区域创新政策绩效评估指标体系，该指标体系包含两个维度的投入和产出，具体见表1。

表1 区域创新政策绩效评估指标体系

1.2 研究方法

(1)熵值法。为了更好地避免在权重确定过程中人为主观因素带来的影响，本文参照已有的数学模型和比较其他确定权重方法的优缺点，选择具有客观赋权和较强操作性的熵值法，综合测度各省份及各区域的创新政策绩效得分。面板数据的熵值法[7]具体计算步骤如下：①设m个年份、k个地区、j项指标，对其进行综合评价；②将各个指标的数据进行标准化处理。

(1)

(2)

由于标准化后有可能出现0，为了使数据处理后对数取值有意义，再对其进行如下处理：

(3)

指标同度量化为：

(4)

计算第j项指标的熵值为：

(5)

计算信息熵冗余度为：

Dj=1-Ej

(6)

计算各项指标的权重为：

(7)

计算各地区的最终得分为：

Iai=Zaij×Wj

(8)

由上可以得到各指标的权重Wj和各个地区的最终得分Iai，进而得到知识创新政策绩效得分f(x)和技术创新政策绩效得分g(y)，以此反映区域创新政策实施效果情况，也为耦合模型所需数据做了铺垫。

(2)耦合模型。耦合协调[8]是指各系统或要素之间相互配合与协调而形成的一种良好互动机制。为了更好地测算出知识创新和技术创新即各创新主体之间耦合协调的实施效果，本文参考已有研究[9]，构建两者之间的耦合协调模型，同时以2006—2019年的相应数据作为原始数据，建立区域创新政策协调发展评价指标体系 (见表1)。

两者的协调度计算如下：

(9)

其中，f(x)和g(y)分别是知识创新与技术创新政策绩效得分；k为调节系数，且k≥2，本文仅涉及两个维度，因此k=2；C∈ (0,1)，C越接近1表示两个维度的耦合协调实施效果越好，C越接近0表示两个维度的耦合度越小，各序参量处于无关且无须发展的状态，表明知识创新政策和技术创新政策耦合协调实施效果较差。

两者的综合耦合协调度计算如下：

(g(y)-1)

(10)

其中，T为耦合协调发展水平的综合评价指数；α、β分别为两个维度的权重。本文认为知识创新和技术创新政策对于各地区来说同等重要，故选取α=β=0.5。

在上述分析的基础上，根据D的计算结果，从整体上可以反映知识创新和技术创新的耦合协调实施程度，并参考相关研究，结合我国的实际情况，将其分类标准[10]进行划分，如表2所示。

表2 耦合协调实施效果等级分类标准

(3)变异系数。变异系数[11]用来测量研究区域创新政策实施效果的差异度，从而为该地区的创新发展提供科学引导，若Cv值越大，说明各地区的知识创新政策和技术创新政策实施效果的差异越显著。计算公式如下：

(11)

1.3 数据说明

考虑到数据的完整性、准确性和可获得性，故将样本选取的初始期定为2006年。本文选取2006—2019年30个省份的面板数据为研究样本，测算区域创新政策实施效果得分，分析知识创新和技术创新政策的耦合协调关系及各区域之间的具体差异。数据主要来源于2006—2019年 《中国统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》 《中国工业企业科技活动统计年鉴》 《中国律师统计年鉴》以及各地方统计年鉴等，并将缺失数据进行平滑处理，对相关经济数据用以2006年为基期的固定资产价格指数进行平减处理。

2 区域创新政策绩效评估结果分析

2.1 区域创新政策绩效得分测算结果分析

根据公式 (1)～ (8)可以测算出2006—2019年全国和东、中、西、东北四大地区的区域创新政策绩效得分，见表3，以及30个省份的区域创新政策绩效评估排名及得分，见表4。

表3 2006—2019年全国及四大区域创新政策绩效评估

表4 2006—2019年30个省份政策绩效评估均值排序

通过分析表3和图1可以看出，全国及四大区域的政策绩效得分均呈现逐年上升趋势，虽然东北地区在2015—2018年的得分略有下降，但可以肯定区域创新政策整体实施效果有明显提高，这不仅与近年来国家逐渐重视创新并将区域创新一体化战略布局有着密不可分的联系，还与国家及地方政府给予逐年增加的科研经费有关，在人力、资金的大力支持下，各地区的创新主体自身保持创新活力，不断改革创新,增强自主创新能力。

从全国及四大区域政策绩效得分及其变化趋势来看，①区域方面：四大区域创新政策实施效果具有明显差异，东部地区高于全国平均水平，远远领先于中、西和东北三大地区；中部地区接近于全国平均水平，并高于东北和西部地区；东北和西部地区落后。②增速方面：全国和东、中、西、东北四大地区创新政策绩效得分的年均增速分别是0.89%、1.54%、0.85%、0.38%和0.36%，东部地区进步最大，中部地区次之，西部地区第三，东北地区最小。③区域实施效果差距变化方面：创新政策实施效果最好的东部地区创新政策绩效得分与中、西、东北地区的差值从0.041、0.085和0.045扩大到0.162、0.280和0.240，说明区域间创新政策实施效果的差距在不断拉大。四大区域创新政策效果存在较大的差距，可能是因为四大区域对区域创新发展和重视程度不尽相同，导致政府出台的相关政策及实施力度也各有区别，所以四大区域应结合自身发展优势找好定位，走出一条符合自身的创新道路。

通过分析表4可以看出，2006—2019年30个省份的知识创新、技术创新和区域创新政策绩效的得分均值中，排在全国30个省级行政单位政策绩效前6位的始终为东部地区的江苏、广东、北京、山东、浙江、上海，而青海、海南、宁夏和新疆在各个创新政策绩效得分中均位于后四位，值得一提的是经济发达的海南的创新政策实施效果不理想。位于后10位的省份大多来自西部，除了四川、重庆和陕西外，其他省份各个创新政策的实施效果都显示出较差的变化趋势。这也证明了经济发达、高校林立和科研机构较多的东部强省非常重视创新并在积极做 “领头羊”，其各个创新政策实施效果优于其他区域且一直保持良好。此外，江苏和广东的创新政策实施效果最好，其排名总体平稳，其次是山东、浙江。这也说明各省份的经济基础、资源条件等实际情况不同导致创新政策实施存在省份之间的差异， “后进者”可以学习借鉴 “先进者”的相关经验，彼此交流合作，以提升自身的创新能力。

2.2 区域创新政策的知识创新和技术创新政策绩效耦合协调结果分析

为了更好地分析各区域知识创新和技术创新政策耦合协调实施情况和不同创新政策引导不同创新主体的耦合运行效果，本文通过公式 (9)和 (10)计算知识创新和技术创新政策绩效的耦合协调度，进一步考察各省份区域创新政策中两类子政策间的耦合协调实施关系，结果见表5，并得到4个区域创新政策绩效的耦合协调度均值，见表6。

表5 2006—2019年省级区域创新政策知识创新与技术创新耦合协调运行效果值

表6 2006—2019年四大区域知识创新与技术创新政策绩效耦合协调度

从全国30个省份区域创新政策的知识创新和技术创新耦合协调运行效果来看，2006—2019年两者耦合运行效果稳步上升，从全国均值来看，从0.288上升至0.463，较2006年增长60.76%，表明知识创新与技术创新政策耦合协调运行趋势良好，但与实现两者良好协调运行尚有一定差距。具体而言，广东2019年两者耦合协调运行效果最好，已达到优质协调运行水平，在2006—2019年知识创新和技术创新政策的耦合协调实施效果由濒临失调逐渐转为勉强协调，随后直至达优质协调运行；北京、江苏、浙江、山东经济基础优越，高校众多，其耦合协调实施效果仅次于广东，从之前的濒临失调状态，随后协调趋势渐好，相继达到初级运行状态甚至更好，证明这几个省份的两类政策耦合协调实施效果优于其他区域且能保持提升搭配运行效率，同时这些区域多位于我国的发达地区，能够更好地实施区域创新政策；河北、上海、安徽、河南、湖北、湖南、四川、陕西、辽宁从2006年轻度失调逐渐向勉强协调范围过渡，呈现积极向好态势；天津、福建、山西、江西、广西、重庆、云南、吉林、黑龙江耦合协调运行程度变化相似，除了福建和江西在2019年波动为濒临失调外，都处于中度失调向轻度失调迈进阶段；内蒙古、贵州、甘肃、宁夏、新疆一直处于失调阶段，开始几年协调状态为严重失调，除了宁夏一直处于严重失调以外，其他省份之后在中度失调范围内波动；海南、青海区域创新政策中两者的耦合协调运行效果不太理想，但也在逐渐变好。值得注意的是，天津、山西的创新政策耦合协调程度不稳定，其中天津在2006—2015年已由中度失调转为濒临失调状态，但从2017年又转为轻度失调状态，而山西一直在中度失调到轻度失调这个状态循环波动。

从四大区域创新政策的知识创新和技术创新耦合协调运行效果来看，除了东北地区2015—2018年耦合协调运行程度略有下降之外，其他三大区域在2006—2019年均稳步上升，但也存在明显差距。因东部地区有良好的经济基础，有着丰富的人才储备和技术资源，其知识创新与技术创新绩效得分较高，两者耦合协调运行程度由轻度失调转为勉强协调，并且其在四大区域中实施效果提高最快，提高了4.07%，这也在很大程度上反映了投入和产出指标的强度能代表其区域创新程度；中部地区次之，两者的协调程度由中度失调转为濒临失调，在2016年与东部地区的耦合实施效果差距最大；东北地区耦合协调运行效果第三，其变化趋势起初与中部地区大致趋同，但到2014年慢于中部地区提升速度；知识创新和技术创新政策耦合协调运行效果最差的是西部地区，只有2006年处于严重失调状态，在2007—2019年一直处于中度失调范围。东北地区2015—2018年耦合协调状态出现轻微下降，与其他三大区域创新政策耦合协调效果的差距均有所增加，需要引起重视。东北地区整体的耦合协调运行程度始终高于西部地区，仅次于中部，这可能得益于东北振兴战略促使其更好地协调实施效果。东部地区的创新政策耦合协调运行效果稳居第一，但需注意的是个别省份的创新政策整体运行呈现下降趋势。同时东部和中部地区的很多省份也在根据自身优势不断更新创新成果，东北和西部地区创新政策的运行效果整体上落后于东部和西部地区，但个别省份的创新政策实施效果逐渐变好，在创新发展方面存在上升空间。

2.3 区域创新政策绩效耦合协调总体态势分析

为了探讨2006—2019年30个省份创新政策耦合协调的总体差异，利用变异系数测度30个省份之间和东、中、西、东北四大地区之间的差异变化，根据公式 (11)计算的结果见表7，其耦合实施效果变化趋势如图1所示。其中，Cv表示30个省份间创新政策实施效果的差异变化，Cvb表示东、中、西、东北四大地区间创新政策实施效果的差异变化。通过观察分析可以看出，Cvb明显低于Cv，意味着四大区域创新政策的耦合协调运行效果总体差异远远小于30个省份之间的差异。具体来看，Cv和Cvb的变动大致趋同，始终保持上升趋势，表明30个省份间的创新政策耦合实施效果差异一直在增加，各地区和各区域对知识和技术的重视程度严重不足；Cvb从2018年之后开始呈下降趋势，说明东、中、西、东北四大区域间创新政策耦合运行效果总体差异正在逐渐缩小，这也得益于国家宏观调控政策和区域协调发展战略的引导，目前来看还有很大的进步空间，但与此同时仍需采取一定措施进一步缩小区域差异。

表7 2006—2019年30个省份创新政策耦合协调的总体差异

图1 2006—2019年省份间和区域间创新政策耦合实施效果总体差异变化趋势

3 研究结论及政策建议

3.1 研究结论

第一，我国区域创新政策绩效不断增长，各地区的创新政策实施效果明显提高。从整体均值的变化情况来看，全国和东、中、西、东北四大地区的区域创新政策绩效得分均呈逐年上升态势，虽然东北地区在2015—2018年的得分略有下降，但整体的区域创新政策实施效果有明显提高。

第二，四大区域及各省份之间创新政策实施效果差异显著。从全国及四大区域创新政策绩效及其变化趋势来看，不论是区域差距还是增速，四大区域创新政策实施效果排名始终为东部>中部>西部>东北，说明省份间及四大区域间创新政策实施效果差距在不断拉大。从省级发展角度来说，各省市经济基础、资源条件等实际情况的不同导致创新政策实施效果存在省际差异，如江苏、广东、北京、山东、浙江、上海等发达地区创新政策实施效果突出，青海、海南、宁夏和新疆等省份落后于前者，其创新政策实施效果不太理想。

第三，东部地区的区域创新政策耦合协调运行效果稳居第一，省份间政策的耦合协调运行效果远远不及四大区域。在时间上，东部地区的知识创新和技术创新政策耦合协调运行效果最好；在空间上，四大区域创新政策的耦合协调运行效果总体差异远远小于30个省份之间的差异。虽然30个省份间的创新政策耦合实施效果差异一直在增加，但四大区域间创新政策耦合运行效果总体差异出现缩小趋势，目前来看还有很大的进步空间，这也得益于国家宏观调控政策和区域协调发展战略的引导。

第四，未来的创新政策应注重促进各类创新主体的协同创新发展，避免出现创新政策对某类创新主体的过度倾斜，导致区域创新政策实施效果畸形发展，同时也应该关注四大区域及各省份之间的互动协同，推动各区域之间的协同性和互动性，从而缩小各地区及各区域之间创新政策实施效果的差距。

3.2 政策建议

第一，加强政府政策引导，实现区域间创新政策实施经验互享。以北京、江苏、广东、山东等为代表的东部地区应继续深化改革，提高创新能力，并将自身政策运行的经验分享给其他地区；中部地区作为东部和西部沟通的桥梁，一方面要开放市场，积极吸收东部地区的创新成果，另一方面要加强与西部地区的产业合作，成为承接技术转移的新平台；西部地区要加强同东中西部的合作交流，加快建立和健全人才和资金引进的配套政策和激励机制，树立知识经济新观念，积极建立与东部和中部的资源对接新模式。

第二，挖掘协调发展本质，促进政策耦合运行态势。虽然东部地区有着良好的经济基础，拥有高校人才支持和众多企业技术支持，其大多数发达地区创新政策耦合协调运行趋势较好，但福建和海南的耦合协调还是与全国均值尚有一定的差距。因此，应精准定位各省份及四大区域间创新政策耦合协调实施背后存在的原因，同时加强政府宏观调控，建立高校、科研院所和企业等资源的联合创新平台，完善人才、科技的激励制度，进一步促进区域创新政策耦合协调实施效果。

第三，搭建主体对接平台，缩小省区间空间总体差异。通过搭建各地区之间的联系平台，充分发挥各类主体的自身优势，相互协作，优势带动劣势，共同提高知识创新和技术创新绩效水平，减小两者之间的协调总体差异。各地区的高校、科研院所可以实现资源、经验共享，提高落后地区创新政策的运行效率。政府可以加大对落后地区创新人才的激励力度和增加研发投入，完善人才引进政策，带动东部地区的牵头作用。可以将地区交流与监察协调状况加入各地区绩效考核制度中，及时对各省份及四大区域间政策耦合协调运行效果进行评估。