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    濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)研究

    2017-09-14 02:44:22媛等王穎莉
    中國(guó)科技資源導(dǎo)刊 2017年4期
    關(guān)鍵詞:鑒別力投人濟(jì)南市

    陳 媛等王穎莉

    (濟(jì)南市科學(xué)技術(shù)信息研究所,山東濟(jì)南 250001)

    濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)研究

    陳 媛等王穎莉

    (濟(jì)南市科學(xué)技術(shù)信息研究所,山東濟(jì)南 250001)

    以濟(jì)南加快打造區(qū)域性科技創(chuàng)新中心為出發(fā)點(diǎn),收集2008—2014年度科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù),通過(guò)相關(guān)性分析和鑒別力分析相結(jié)合的方法篩選指標(biāo),構(gòu)建濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)體系,采用灰關(guān)聯(lián)分析方法確定指標(biāo)權(quán)重,對(duì)濟(jì)南市近年來(lái)科技創(chuàng)新發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)價(jià)。最后結(jié)合指標(biāo)得分對(duì)濟(jì)南市科技創(chuàng)新能力的年度性變化趨勢(shì)與特點(diǎn)進(jìn)行剖析,為區(qū)域性科技創(chuàng)新中心建設(shè)提供決策參考。

    科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù);相關(guān)性分析;鑒別力分析;灰關(guān)聯(lián)分析;濟(jì)南市

    1 引言

    近年來(lái),濟(jì)南市不斷加大科技投人力度,強(qiáng)化創(chuàng)新載體建設(shè),在科技產(chǎn)出方面取得了一定的成效。2008—2014年,濟(jì)南市R&D經(jīng)費(fèi)投人從57.66億元增長(zhǎng)到120.54億元,增長(zhǎng)了1.09倍;地方財(cái)政科技支出從4.51億元增長(zhǎng)到9.43億元,同樣增長(zhǎng)了1.09倍;萬(wàn)名從業(yè)人口中R&D活動(dòng)全時(shí)人員從72.66人年增長(zhǎng)到121.33人年,增長(zhǎng)了66.98%;高新技術(shù)企業(yè)從159家增長(zhǎng)到514家,增長(zhǎng)了2.23倍;高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值的比重從37.33%提高到41.58%,提高了4.25個(gè)百分點(diǎn);萬(wàn)人發(fā)明專利擁有量從1.95件增長(zhǎng)到12.51件,增長(zhǎng)了5.42倍;技術(shù)合同交易額從17.35億元增長(zhǎng)到37.29億元,增長(zhǎng)了1.15倍。

    隨著科技投人的增加,濟(jì)南市科技產(chǎn)出水平不斷提升,整體科技創(chuàng)新能力有了很大提高。那么,近年來(lái)濟(jì)南市科技創(chuàng)新能力的年度性變化趨勢(shì)如何?創(chuàng)新資源 、創(chuàng)新載體和創(chuàng)新績(jī)效分別具有什么特點(diǎn)?針對(duì)這些問(wèn)題,本文嘗試開展?jié)鲜锌萍紕?chuàng)新發(fā)展指數(shù)研究,收集2008—2014年度濟(jì)南市科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù),采用相關(guān)性分析和鑒別力分析相結(jié)合的方法構(gòu)建科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)體系,應(yīng)用灰關(guān)聯(lián)分析方法確定指標(biāo)權(quán)重,通過(guò)實(shí)證分析,連續(xù)、動(dòng)態(tài)地跟蹤和度量濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展情況,科學(xué)、客觀地評(píng)價(jià)濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展成效,以期為區(qū)域性科技創(chuàng)新中心建設(shè)提供決策參考。

    2 指數(shù)體系與數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文對(duì)2008—2014年度濟(jì)南市科技創(chuàng)新相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?;谀壳把芯楷F(xiàn)狀和現(xiàn)有研究成果,借鑒國(guó)內(nèi)學(xué)者構(gòu)建的區(qū)域科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,包括李晶慧等[1]構(gòu)建的河南省科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、林萍等[2]針對(duì)新疆構(gòu)建的區(qū)域科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、陳國(guó)宏等[3]基于指標(biāo)相關(guān)性分析和指標(biāo)判別能力分析建立的區(qū)域科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、程?hào)|祥等[4]構(gòu)建的科技創(chuàng)新型城市評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以及姜文仙[5]構(gòu)建的廣東省區(qū)域科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系,參考2007年發(fā)布的《濟(jì)南市創(chuàng)新型城市建設(shè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(試行)》以及2016年發(fā)布的《濟(jì)南市區(qū)域性科技創(chuàng)新中心建設(shè)指標(biāo)體系》,初步構(gòu)建了濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)體系,包括5個(gè)一級(jí)指標(biāo):創(chuàng)新人才、研發(fā)經(jīng)費(fèi)、創(chuàng)新載體、科技成果、結(jié)構(gòu)優(yōu)化,24個(gè)二級(jí)指標(biāo),見表1所示。在此基礎(chǔ)上,用相關(guān)性分析和鑒別力分析相結(jié)合的方法篩選指標(biāo)[6]。

    相關(guān)性分析的目的是剔除重復(fù)性指標(biāo),消除指標(biāo)反映的信息重復(fù)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,簡(jiǎn)化指標(biāo)體系。根據(jù)公式計(jì)算相關(guān)系數(shù)Rij:

    在式中,Rij為第i指標(biāo)與第j指標(biāo)的相關(guān)性系數(shù),為第k年第i指標(biāo)值,Xkj為第k年第j指標(biāo)值。為第i指標(biāo)各年平均值,為第j指標(biāo)各年平均值。設(shè)定一個(gè)臨界值M(0M,則刪除一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo);若,則同時(shí)保留i、j兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。本文針對(duì)每個(gè)一級(jí)指標(biāo)所轄的二級(jí)指標(biāo),兩兩進(jìn)行相關(guān)性分析,設(shè)定臨界值=0.9,進(jìn)行指標(biāo)篩選。

    鑒別力分析的目的是篩選出能明顯區(qū)分評(píng)價(jià)對(duì)象特征的指標(biāo),剔除對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象特征區(qū)分不明顯的指標(biāo)。依據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)反映理論,通常把指標(biāo)的特征曲線的斜率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)的鑒別力參數(shù),為方便計(jì)算,在實(shí)際中通常用變差系數(shù)來(lái)描述評(píng)價(jià)指標(biāo)的鑒別力。根據(jù)變差系數(shù)的計(jì)算公式計(jì)算得到鑒別力系數(shù)。在式中,Cvi為第i指標(biāo)的變差系數(shù),為第i指標(biāo)各年平均值,Si為第i指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。該系數(shù)越大,說(shuō)明指標(biāo)的鑒別力越強(qiáng),反之則越弱。根據(jù)計(jì)算結(jié)果,刪除Cvi<0.01的評(píng)價(jià)指標(biāo)。本文選用Spss 19.0軟件進(jìn)行相關(guān)性分析和鑒別力計(jì)算,最終確定濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)體系,包括5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和18個(gè)二級(jí)指標(biāo),如表2所示。

    3 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

    本文采用灰關(guān)聯(lián)分析法確定指標(biāo)權(quán)重?;疑到y(tǒng)理論是1982年由華中理工大學(xué)鄧聚龍教授提出的?;谊P(guān)聯(lián)分析通過(guò)量化分析尋找系統(tǒng)中各因素間的主要關(guān)系,找出影響目標(biāo)值的關(guān)鍵因素,關(guān)聯(lián)度是兩個(gè)系統(tǒng)或兩個(gè)因素間關(guān)聯(lián)性大小的量度[7]。錢玲飛等[8]采用灰關(guān)聯(lián)分析法確定了情報(bào)學(xué)學(xué)科創(chuàng)新力動(dòng)態(tài)影響因素的權(quán)重,并對(duì)基于灰色關(guān)聯(lián)度的權(quán)重計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了定性分析,證明了其合理性?;谊P(guān)聯(lián)分析法確定權(quán)重的步驟見參考文獻(xiàn)[9]。

    選擇濟(jì)南市2008—2014年度地區(qū)生產(chǎn)總值作為參考序列x0,各二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)2008—2014年度數(shù)據(jù)作為比較序列x1、x2、…、x18,對(duì)參考數(shù)列和比較數(shù)列進(jìn)行“初值法”標(biāo)準(zhǔn)化處理,根據(jù)公式計(jì)算各比較數(shù)列與參考數(shù)列在各個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)。在式中,ξoi為各比較數(shù)列與參考數(shù)列在各時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù);?min為兩級(jí)最小差,?max為兩級(jí)最大差;為各比較數(shù)列曲線上的每一個(gè)點(diǎn)與參考數(shù)列曲線上的每一個(gè)點(diǎn)的絕對(duì)差值;ρ為分辨系數(shù),取ρ=0.5。通過(guò)該方程式計(jì)算各關(guān)聯(lián)系數(shù)后,取各比較數(shù)列關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值,即為各比較序列相對(duì)于參考序列的灰色關(guān)聯(lián)度,再進(jìn)行歸一化處理,以此作為各二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,見表3所示。

    表1 濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)體系初選指標(biāo)及原始數(shù)據(jù)(2008—2014年)

    4 科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)測(cè)算

    采用“占比法”[10]對(duì)表2的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理:以第i項(xiàng)指標(biāo)第j年度計(jì)為aij,建立原始數(shù)據(jù)矩陣A,即A=(aij)18×7,另以100建立無(wú)量綱化標(biāo)準(zhǔn)矩陣B。表2的數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,與表3對(duì)應(yīng)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,得到濟(jì)南市 2008—2014年度科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)值,見表4所示。

    表2 濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)體系及原始數(shù)據(jù)(2008—2014年)

    由表4可以看出,2008—2014年,濟(jì)南市科技創(chuàng)新工作成效顯著??萍紕?chuàng)新發(fā)展指數(shù)值從2008年的10.79增長(zhǎng)到2014年的17.68,年均增長(zhǎng)1.15,這表明7年來(lái)濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展水平不斷提高。分項(xiàng)指標(biāo)的測(cè)度,創(chuàng)新人才、創(chuàng)新載體、科技成果和結(jié)構(gòu)優(yōu)化指數(shù)得分均呈逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),其中創(chuàng)新載體得分從1.50增長(zhǎng)到3.44,年均增長(zhǎng)0.32,增勢(shì)勁猛;科技成果得分年均增長(zhǎng)0.24,結(jié)構(gòu)優(yōu)化得分年均增長(zhǎng)0.19,創(chuàng)新人才得分年均增長(zhǎng)0.15,增勢(shì)較為平穩(wěn)。僅研發(fā)經(jīng)費(fèi)得分在2014年出現(xiàn)下降,但總體仍呈現(xiàn)上漲趨勢(shì),年均增長(zhǎng)0.25。由得分增長(zhǎng)情況可以看出,在5個(gè)一級(jí)指標(biāo)中,創(chuàng)新載體發(fā)展最快;科技成果發(fā)展速度優(yōu)于結(jié)構(gòu)優(yōu)化速度;創(chuàng)新人才發(fā)展速度最慢;研發(fā)經(jīng)費(fèi)增速尚可,但在最近年份出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。這說(shuō)明,近年來(lái)濟(jì)南市創(chuàng)新載體建設(shè)日趨完善,為科技創(chuàng)新發(fā)展提供了良好的載體和平臺(tái)。與此同時(shí),創(chuàng)新人才投人增長(zhǎng)較慢,研發(fā)經(jīng)費(fèi)投人沒(méi)有建立穩(wěn)定增長(zhǎng)機(jī)制,從而制約了科技創(chuàng)新發(fā)展的速度;科技成果落地轉(zhuǎn)化需要一定的時(shí)間和過(guò)程,從而導(dǎo)致結(jié)構(gòu)優(yōu)化速度滯后于科技成果發(fā)展速度,科技創(chuàng)新的優(yōu)越性沒(méi)有充分發(fā)揮出來(lái),需引起重視。

    5 結(jié)語(yǔ)及對(duì)策建議

    本研究設(shè)計(jì)構(gòu)建了濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)體系,對(duì)濟(jì)南市2008—2014年科技創(chuàng)新發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)價(jià),計(jì)算總體科技創(chuàng)新能力以及創(chuàng)新人才、研發(fā)經(jīng)費(fèi)、創(chuàng)新載體、科技成果和結(jié)構(gòu)優(yōu)化等單項(xiàng)指標(biāo)的指數(shù)得分,并分析了年度性變化趨勢(shì)。評(píng)價(jià)結(jié)果可為打造區(qū)域性科技創(chuàng)新中心和建設(shè)現(xiàn)代濟(jì)南市提供參考。

    表3 濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)體系評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

    表4 2008—2014年濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)值

    5.1 存在的問(wèn)題

    研究結(jié)果表明,2008—2014年,濟(jì)南市科技創(chuàng)新能力逐年提升,創(chuàng)新載體建設(shè)取得長(zhǎng)足發(fā)展,但創(chuàng)新人員投人不足,研發(fā)經(jīng)費(fèi)投人沒(méi)有形成穩(wěn)定增長(zhǎng)機(jī)制,成果轉(zhuǎn)化過(guò)程較慢。具體問(wèn)題表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

    (1)創(chuàng)新人員投人不足,人才優(yōu)勢(shì)沒(méi)有充分發(fā)揮?!皠?chuàng)新人才”所屬的4個(gè)二級(jí)指標(biāo),僅“萬(wàn)名從業(yè)人口中R&D活動(dòng)全時(shí)人員”在2008—2014年持續(xù)增長(zhǎng),其他3個(gè)指標(biāo)均波動(dòng)明顯。尤其“每萬(wàn)人口普通高校教師數(shù)”自2011年開始逐年下滑,2014年相比2011年減少了0.7人;“萬(wàn)名從業(yè)人口中科技項(xiàng)目參加人員折合全時(shí)當(dāng)年”在2010年出現(xiàn)嚴(yán)重下滑,相比上年減少了8%。

    (2)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投人力度不夠,沒(méi)有形成穩(wěn)定增長(zhǎng)機(jī)制?!把邪l(fā)經(jīng)費(fèi)”所屬的5個(gè)二級(jí)指標(biāo),除“企業(yè)R&D投人占企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收人比重” 逐年增長(zhǎng)趨于穩(wěn)定外,其他4個(gè)指標(biāo)均波動(dòng)明顯。尤其“R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占GDP的比重”在2012年和2014年兩次出現(xiàn)嚴(yán)重下滑;“地方財(cái)政科技支出占地方財(cái)政支出的比重”在2010年和2014年兩次出現(xiàn)嚴(yán)重下滑,甚至2014年降到了7年來(lái)的最低值。

    (3)科技成果轉(zhuǎn)化較慢,成果轉(zhuǎn)化落地亟待加強(qiáng)。“科技成果”所屬的2個(gè)二級(jí)指標(biāo),“發(fā)明專利授權(quán)量”在2008—2014年間增長(zhǎng)了4.4倍,但“技術(shù)合同交易額”僅增長(zhǎng)了1.1倍,差距十分顯著。“結(jié)構(gòu)優(yōu)化”所屬的二級(jí)指標(biāo)“企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重”,自2011年出現(xiàn)嚴(yán)重下滑和波動(dòng),2014年尚且低于2010年1.81個(gè)百分點(diǎn)。

    5.2 建議與措施

    結(jié)合上述分析,筆者認(rèn)為,推動(dòng)濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展,要從頂層設(shè)計(jì)上下功夫,營(yíng)造良好的政策環(huán)境,同時(shí)加大創(chuàng)新人才和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投人力度,加快科技成果轉(zhuǎn)化。下面提出3點(diǎn)具體建議。

    (1)優(yōu)化政策環(huán)境,構(gòu)建完善的支持“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的政策體系。進(jìn)一步轉(zhuǎn)變政府職能,簡(jiǎn)政放權(quán),最大限度地減少政府對(duì)微觀事務(wù)的管理,以創(chuàng)新為導(dǎo)向發(fā)展社會(huì)公共事業(yè),營(yíng)造全社會(huì)激勵(lì)自主創(chuàng)新的市場(chǎng)環(huán)境;進(jìn)一步優(yōu)化企業(yè)為技術(shù)創(chuàng)新主體的政策環(huán)境,加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造、應(yīng)用和保護(hù),營(yíng)造良好的產(chǎn)業(yè)發(fā)展知識(shí)產(chǎn)權(quán)環(huán)境。

    (2)充分整合科技創(chuàng)新人才和經(jīng)費(fèi)資源,為科技創(chuàng)新發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。加快建立科技人才多層次培養(yǎng)體系,完善科技人才高質(zhì)量引進(jìn)體系,創(chuàng)新科技人才市場(chǎng)化配置機(jī)制,深化科技人才高效能使用機(jī)制,營(yíng)造優(yōu)良的科技人才發(fā)展環(huán)境;加大科技經(jīng)費(fèi)投人力度,加快構(gòu)建多元化的科技投人體系和穩(wěn)定增長(zhǎng)的長(zhǎng)效機(jī)制,推動(dòng)政府引導(dǎo)性投人穩(wěn)定增長(zhǎng)、企業(yè)主體性投人持續(xù)增長(zhǎng)和社會(huì)多渠道投人大幅增長(zhǎng)。

    (3)加快科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化,整合各類科技服務(wù)資源,形成集約化、系統(tǒng)化、規(guī)范化、便捷化的服務(wù)體系,打造集成果轉(zhuǎn)化、技術(shù)交易、金融服務(wù)于一體的區(qū)域性科技中介服務(wù)中心,為各類科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目提供優(yōu)質(zhì)服務(wù),力促科技成果轉(zhuǎn)化落地。

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    Study on Ji’nan’s Science and Technology Innovation Index

    CHEN Yuan, WANG Yingli
    (Ji’nan Science and Technology Information Institute, Ji’nan 250001)

    Based on the practice of constructing regional science and technology innovation center, this article selects data of year 2008-2014, screens index by Correlation analysis and discrimination analysis, constructs Ji’nan’s science and technology innovation index system, con fi rms index weight by grey relation analysis and evaluates situation for Ji’nan’ s science and technology innovation development. Finally it carries on anatomy to annual vary trend and feature for Ji’nan’s science and technology innovation ability, to provide decision-making reference for construction of region S&T innovation center .

    science and technology innovation index, correlation analysis, discrimination analysis, grey relation analysis, Ji’nan

    F204

    A

    10.3772/j.issn.1674-1544.2017.04.011

    陳媛(1983—),女,濟(jì)南市科學(xué)技術(shù)信息研究所經(jīng)濟(jì)師,研究方向:科技統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)分析(通訊作者);王穎莉(1968—),女,濟(jì)南市科學(xué)技術(shù)信息研究所副研究員,研究方向:科技統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)分析。

    2017年4月10日。

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