基于EWM-DEMATEL的安徽省区域科技创新环境评价研究

金长宏，王 康

（安徽建筑大学 经济与管理学院，安徽 合肥 230022）

迈进国家发展建设的“十四五”以来，我国仍然处于由高速发展向高质量发展过渡的阶段，而科技创新作为推动区域经济高质量发展的第一动力，我们要继续聚焦科技创新这个“关键变量”，《中国区域创能力评价报告2020》（以下简称《报告》）发布全国31 个省市自治区区域创新能力排名细分，其中安徽排名第8 位，较前一年提升了2 位，说明安徽省的创新能力在稳步提高。然而在由知识创造、知识获取、企业创新、科技创新环境和创新绩效所构成的一级指标体系中，安徽省的科技创新环境排名为第12位，低于其综合实力排名，同时科技创新环境的潜力排名第19 位，效率更是仅排名第31位。科技创新环境作为科技创新体系的重要组成部分，当其处于较好状态，会对科技创新体系起到正向促进作用，相反则会限制、阻碍科技创新体系发展[1]，因此对科技创新环境的研究就显得尤为重要。

基于区域创新环境提出与定义，国内学者们把科技创新环境作为前因变量，研究其对科技创新能力和科技创新绩效的影响。李习保[2]基于区域创新系统的理论，使用随机前沿函数模型分析科技创新环境因素对创新产出效率的影响，结果表明存在两个显著促进要素：对教育的投入程度与政府对科技的支持力度。党文娟和张宗益[3]采用负二项分布方法分析区域科技创新环境对区域创新能力的影响。张莹、张宗益[4]运用回归分析法从基础设施、市场需求、劳动者素质的投入、金融环境和创业水平区域科技创新环境的五个分量分析了其对创新绩效的影响。

随着国家不断推进与实施创新驱动发展战略，科技创新环境的评价开始受到越来越多的关注，更多的学者采用不同方法去构建区域科技创新环境评价模型，对区域科技创新环境进行评价分析并给予政策建议。李萌[5]基于政策法律环境、创新基础环境、人文环境和创新服务环境四个方面构建评价指标，进而使用层次分析法对常州市科技创新环境评价分析；许婷婷，吴和成[6]采用因子分析法选取出3个综合指标，进而对江苏省各地级市的科技创新环境水平进行了评价分析；杨明海[7]运用AHP 和EWM 进行综合赋权，对我国30个省域进行区域科技创新环境评价。李淑萍[8]构建西藏的区域科技创新环境评价指标体系，运用相关性分析计算各指标对西藏科技创新产出的相关性系数，进而找出影响西藏区域创新能力的关键创新环境指标。针对目前现有的科技创新环境研究，赵彦飞、陈凯华、李雨晨[9]发现对于创新环境评价主要存在以综合指标体系的直接评价和以计量模型分析的间接评价两种范式，同时提出了不仅要多维度、多视角构建评价指标系统，还要选择系统、科学的评价方法，主要取决于评价对象和方法自身的优势和适应性。

综上所述，现有研究中关于区域科技创新环境评价的研究数量不足，在评价方法的选择上，大多数以计量实证进行间接评价，而针对整个创新环境情况的直接评价方法仍然匮乏。故本文采用主客观结合的方法进行综合评价，较间接评价法而言，综合评价法同时考虑多种因素，可以更加全面地分析科技创新环境情况。其中，客观评价法选择熵权法，熵权法可以利用信息的变异性进行赋权，不依赖于人的主观判断，但其过分依赖于样本数据，容易忽视决策者主观意图。对于客观赋权存在的问题，通过主观赋权法来修正，增强评价结果的科学性、严谨性[10]。由于大部分主观赋权方法要求评价指标间具有独立性，而区域科技创新环境评价指标体系较为复杂，评价指标间具有弱关联性。因此，研究充分考虑到指标间的关联，主观赋权法选择德尔菲法，通过确定评价体系中各指标间之间的弱关联性，计算出每个指标对其他指标及其评价目的的影响程度和被影响程度，进而得到指标的配比权重[11]。最后，在已有科技创新环境相关文献的基础上，构建科技创新环境的评价指标体系，运用EWM-DEMATEL 法综合评价确定综合权重，以安徽省16 个地级市为研究对象，对其科技创新环境进行评价，并根据实证结果，提出相关建议。

1 评价指标体系的构建与权重确定

1.1 评价指标体系构建

研究立足于服务地方政府对其科技创新环境建设精准施策为目标，结合已有指标体系，根据科学性、系统性和全面性，对安徽省科技创新环境评价的指标体系重新进行设计，选取了4个一级指标和18个二级指标对安徽省科技创新环境进行评价与分析。评价指标体系如表1所示。

表1 安徽省科技创新环境评价指标体系

1.2 权重确定

1.2.1 熵值法计算指标权重

（1）现有m个城市，n个评价指标，形成如下原始数据矩阵，xij为第j个指标下第i个城市的评价值。

（2）指标一致化与无量纲处理。在进行熵值法之前，如果数据方向不一致时，需要进行提前数据处理，通常为正向化或者逆向化两种处理，本文首先将所选取的指标统一转化为正向指标。逆向指标数值xij，对其去对数进行正向化处理。同时将所有指标进行无量纲化处理，消除单位不同带来的影响，使数据具有可比性。本文无量纲处理使用极值法，即，其中，Max为xij最大值，Min为xij最小值，将指标层数据全部转化为0-1的区间内。如果某列（某指标）数据出现小于等于0，则让该列数据同时加上一个平移值，该值为某列数据最小值的绝对值加0.01，让数据全部都大于0，因而满足算法要求。

（4）计算第j 个指标的信息熵值。熵值ℎj越大，所含信息越少，越无序，指标的效用值越小，即权重越小；反之，熵值ℎj越小所含信息越多，越有效，指标的效用值越大，即权重越大。

（5）计算指标的信息效用值。指标的信息效用价值ej取决于该指标的信息熵值ℎj与1 之间的差值，它的值直接影响权重的大小，信息效用值越大，对评价的重要性就越大，权重也就越大。

（6）计算指标的权重。利用熵值法估算各指标的权重，其本质是利用该指标信息的价值系数来计算，其价值系数越高，对评价的重要性就越大。第j项指标的权重为指标层权重：

1.2.2 DEMATEL计算综合影响关系

（1）建立直接影响矩阵A。邀请与问题评价相关的专家，专家组集体讨论与决策的原始资料，共同分析指标之间及其对评价目标的影响，分析各因素之间直接关系及其强弱，每一个打分者都会得到一个直接影响矩阵，计算均值得到一个nxn阶的初始直接影响矩阵。假设0，1，2，4 分别代表“无影响”，“影响一般”，“有影响”，“有很大影响”。由检验专家对各影响因素两两比较，判断要素的直接影响程度，确定各因素间的作用关系，建立直接影响矩阵X。

（2）求标准化矩阵X。依据公式（4），规范化直接矩阵A获得初始的直接影响矩阵。式中aij为矩阵A第i个城市第j个指标的数值，n为评价指标的个数。

（3）求综合影响矩阵T。求得标准化矩阵X 后，计算可得综合影响矩阵T。式中，I为单位矩阵。

（4）求中心度和原因度。计算第i 个科技创新环境指标的影响度fi和第i 个科技创新环境指标的被影响度ei。

由fi+ei可得因素i在系统评价中的重要性排序。fi－ei为系统评价中该因素与其他因素的因果关系，若为正，则为原因因素，对其他因素产生影响; 若为负，则为结果因素。mi=(fi+ei)和ni=(fi-ei)分别称为中心度和原因度。

（5）计算元素权重ws。

1.2.3 综合信息熵和DEMATEL求组合权重

本文通过最小化误差的平方和求得主客观权重的最佳组合方式。假设w*是组合权重，ws是主观权重设，wt是客观权重，建立三者之间的线性组合关系，设主观权重的权重比例为β，则客观权重的权重比例为1-β，线性组合为：

建立以主观权重与组合权重、客观权重与组合权重的偏差平方和最小为目的的函数：

综合解得β=0.5，该值不失一般性。因此，各指标的组合权重为

2 安徽省区域科技创新环境水平的综合评价

2.1 数据收集

本文选取安徽的16 个地级市作为样本，其中参数数据主要来源于安徽省公开出版的《安徽统计年鉴—2019》、《2019年安徽省科技统计公报》、安徽省科技厅和安徽省统计局等政府门户网站公开的数据以及地方《政府工作报告》。对于未能直接采集的部分指标数据，则采用人工计算合成。

2.2 主客观权重的确定

2.2.1 熵值法确定

首先，对二级指标数据进行一致化和无量纲处理，结果如表2所示。

表2 安徽省各地级市科技创新环境指标统计

表2 安徽省各地级市科技创新环境指标统计（续）

根据表2数据，计算出安徽省区域科技创新环境指标的权重，如表3所示。

表3 安徽省区域科技创新环境指标权重的计算结果（EWM法）

由表3 所示，在安徽省各市科技创新环境评价指标的权重结果中，金融机构人民币各项贷款余额的配比权重最大为8.66%，而在同级评价指标中教育支出的配比权重为2.97%，人均生产总值的配比权重仅为2.78%。市场经济环境无论从市场开放程度还是居民生活水平，均对高校科技创新很重要，其指标权重配比与实际情况不符。同样地，科学技术支出占财政支付比重的配比权重仅为3.80%，是同级评价指标中最低，各市在金融机构人民币各项贷款余额和科学技术支出占财政支付两项指标配比权重差距较大，这是由于熵权法是根据数据的混乱程度来赋权的，所以需要运用德尔菲法对熵值法进行修正。

2.2.2 DEMATEL方法的权重确定

（1）计算安徽省科技创新环境各评价指标的直接影响矩阵X。

（2）通过规范化直接影响矩阵X，利用式（7），求得综合影响矩阵T，如下:

（3）计算出各因素的影响度D、被影响度R 以及中心度D＋R与原因度D－R。从中心度来说，中心度越大，说明该指标对区域科技创新环境的影响越大。

表4 安徽省区域科技创新环境各指标之间的原因度和中心

2.2.3 指标综合权重确定

根据公式（9）计算综合权重

由表5可知：

表5 安徽省区域科技创新环境各指标的权重计算结果（EWM-DEMATEL法）

综合来看，创新资源环境和政策法制环境下的二级指标相较于基础设施和经济市场环境的权重普遍较高，因此在区域科技创新环境评价体系中，这两个方面占了很大的比重。

（1）从基础设施环境来看，通信、信息基础设施对科技创新环境的贡献都占着一定的比重，特别高等学校在校生数权重占比5.85%，不仅说明了大学是科技创新活动的重要场所，更加证明了地区教育水平和地区对教育重视程度在科技创新环境指标中发挥着重要作用。

（2）从经济市场环境来看，安徽省各地区经济市场环境权重最大的衡量指标是金融机构人民币各项贷款余额（6.18%），说明市场的金融环境对安徽省各地区科技创新环境有着较大的贡献度，另一方面来说，经济发展水平的不断提高同样能吸引高技术人才，所以创造良好的市场金融环境，大力发展经济更有利于科技创新环境水平的提升。

（3）从创新资源环境来看，该一级指标下的所有二级指标的配比权重很均衡并且权重较大，包括了所有二级指标中权重最高的科研综合技术服务业从业人员（7.98%）一项，说明高素质的人力资源是科技创新的知识源泉，是知识创新的根本动力，但无论是人才、资金或者物质资源都发挥着关键作用。关键在于科技创新的资金投入和科技创新的人才积累。

（4）从政府政策环境来看，不论是政府对科学技术的直接支出，还是在政策对高新企业和研究发展机构的减免税，在科技创新环境指标里都有着很大的权重。所以政府支持能够激励、引导、促进科技创新活动的进行，政府可以通过颁布科技创新相关政策以及加大投入科技创新活动资金来营造一种良好的科技创新环境。

2.3 评价结果与差异性分析

表6 安徽省区域科技创新环境水平的综合得分、细分得分及排名

由表6可知：

安徽省区域科技创新环境水平存在巨大差异性。省会合肥综合得分排名第一，其他各地区的综合得分均未达到合肥地区的50%，排名第二芜湖仅得分43.10。六安、宿州、淮北、亳州、淮南、黄山、池州等地区的综合得分甚至未达到10 分，综合得分最高的合肥周边地区如铜陵淮南、和六安的科技创新环境仍处于较低水平，说明安徽省区域科技创新环境水平严重不平衡，同时安徽省重点打造的合肥科技创新城由于其科技创新辐射能力尚未充分发挥出来。另一方面，从细分得分来看，在所有一级指标的得分合肥都遥遥领先其他城市，其中差距最大的一项是创新资源环境，其他城市在这方面的投入建设远远落后于合肥，说明安徽的科技服务业相关人才较为短缺，科技服务业从业人员专业化程度并不高，进而导致总体创新资源环境水平不高。

为了更为直观反映安徽省区域科技创新环境水平的差异性、相似性和整体性发展状况，结合各地区资源禀赋和综合得分，利用arcgis10.8 绘制出安徽省区域科技创新环境水平空间分布图，如图2所示。

图2 安徽省区域科技创新环境水平空间分布

由图2可知，安徽省资源禀赋相似的地区在科技创新环境水平上呈现一定的相似性。

综合得分最低的黄山和池州属于第一档，两市地处皖南山区，旅游业发达，历史上客观存在交通不便、相对闭塞的地理弱势，国家和省对该地区的高校和科研单位布局不够，高校和科研机构相对较少，同时经济实力相较省内沿江和江淮城市，体量规模都偏小，尽管近年来财政科技创新投入有大幅增长，但与省内特别是合芜蚌等市相比仍显不足。第二档的四个皖北城市：亳州以商贸、旅游、食品工业为主的皖西北区域中心城市之一，宿州作为中国中部地区新兴的制鞋业和纺织服装业基地，煤炭资源丰富的淮南、淮北属于国家重要能源基地，中部地区新材料产业基地，基础设施环境普遍需要加强，通信、信息网络设施仍为落后，导致科技创新环境综合得分相对偏低且差距不大。主要存在的问题科技创新投入力度不足、支持不够，创新平台基础薄弱，缺乏理工类高校，也没有中央、省属科研机构，科教资源相对匮乏，科技创新人才缺少，因此科技创新资源和政治法制环境水平较低。其他城市中，滁州市承接了很多的南京市产业转移，也搭上了国家鼓励南京大力发展南京江北新区的顺风车，马鞍山拥有着同样的地理位置利好，是华东地区的综合交通枢纽和先进制造业基地，而蚌埠作为合芜蚌国家自主创新区，协同合肥、芜湖推动区域创新一体化发展，马鞍山、滁州、蚌埠都是探索出一条可复制、可推广的发展模式，依靠自身地理位置利好和把握政策，成为安徽区域经济发展的前沿阵地、创新高地。

3 对策建议

3.1 完善基础设施建设，铺垫高质量发展

安徽省各市应把握长三角一体化带来的发展新机遇，完善基础设施建设如加强信息网络基础设施建设，有利于区域知识信息的加快流动和人才、资金等创新要素的大量涌入。因此，全面提高各市县的网络覆盖率，加快铁路、公路的联运联通，提升基础设施支撑和服务能力，才能推动区域实现高质量发展。

3.2 发展高等教育规模，拓展科技创新平台

实施环境吸引和本土培育双管齐下策略：一方面对于本地区高校发展，要不断夯实科技人才培养的土壤，千万避免摊大饼的发展模式，赋予高校特别是高职院校更多的招生自主权，支持高校创新学历教育渠道和手段，进一步降低学历教育的经济成本，另一方面积极走出去，通过在土地、税收、服务等政策上给予大力支持来吸引沪苏浙一流大学、科研院来本地区设立分支机构，推动区域间高校科技创新协同合作，同时鼓励积极参与重大科技项目和建设重大科技基础条件平台。

3.3 构建科技创新资源共享平台，高质量协同创新

着力打破资源禀赋相似地区的行政区域划分，进一步提高对外开放水平，共建科技创新资源共享平台；应结合各地区的资源禀赋和产业特色共建科技创新合作交流平台，面向各地区的科技创新主题邀约相关产学研合作项目，实行联合技术攻关和科技创新成果开发。对于部分地区科技创新环境水平出现断层，科技创新能力“低洼”区应深入科技创新实力较高地区实地考察产学研用融合和技术研发的情况，学习先进经验做法，助力特色产业高质量发展，同时合肥、芜湖等科技创新能力较强地区建立向科技创新“洼地”地区开放资源新机制，引导地区科技创新高水平高新技术企业、高等院校或研究机构所组建产学研用一体化的科技创新联合体，形成良好的区域间科技创新活动的集聚效应和规模效应。

3.4 政府保证科技创新，建全政策法规体系

出台科技政策旨在激发创新能力和营造良好创新氛围，根据不同产业、不同发展阶段制定和调整科技政策，各地区应出台相关政策来保护企业整合内部研发资源和引进外部创新资源；对规模以上企业所拥有的研发机构政策性补贴加大力度，让高新技术企业享受更大程度扣除减免税；制定和实施一系列科技创新专项计划、政策，着力推动科技创新势能转化为经济发展动能，原创性重大科技创新成果和关键核心技术不断涌现。