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    中國(guó)東部省份科技創(chuàng)新能力綜合評(píng)價(jià)

    2021-12-28 16:43:39楊力徐悅朱俊奇
    現(xiàn)代管理科學(xué) 2021年8期
    關(guān)鍵詞:科技創(chuàng)新

    楊力 徐悅 朱俊奇

    [摘要]創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略是中國(guó)改革開放以來提出的重要議題,科技創(chuàng)新能力是衡量地區(qū)發(fā)展能力的關(guān)鍵指標(biāo)。以我國(guó)東部12個(gè)省份為研究對(duì)象,運(yùn)用逼近理想解排序法(TOPSIS)識(shí)別高權(quán)重指標(biāo)、對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的貼近度進(jìn)行測(cè)算,并以此為參照,進(jìn)一步通過對(duì)抗解釋結(jié)構(gòu)模型(AISM)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行優(yōu)劣層級(jí)劃分。結(jié)果表明:工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)、地方財(cái)政預(yù)算、R&D經(jīng)費(fèi)投入是影響區(qū)域科技創(chuàng)新能力的重要因素,且各省份之間表現(xiàn)差異較大。廣東省科技創(chuàng)新水平較高;江蘇、北京、浙江、上海、山東、天津、福建、河北8省份科技創(chuàng)新水平依次遞減;遼寧、廣西、海南3省份排名靠后,地區(qū)科技水平還有待加強(qiáng)。因此,未來應(yīng)側(cè)重于短板因素提升,并加強(qiáng)資金監(jiān)管、人才管理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改革等方面綜合發(fā)展。

    [關(guān)鍵詞]科技創(chuàng)新;創(chuàng)新能力評(píng)價(jià);逼近理想解排序法;對(duì)抗解釋結(jié)構(gòu)模型

    一、引言

    2016年,中共中央國(guó)務(wù)院印發(fā)《國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》,強(qiáng)調(diào)科技創(chuàng)新是提升社會(huì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略支撐1。關(guān)注區(qū)域科技高質(zhì)量發(fā)展,探討科技創(chuàng)新發(fā)展水平的影響和驅(qū)動(dòng)機(jī)制已逐漸成為國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究熱點(diǎn)。東部省份作為我國(guó)改革開放的前沿區(qū)域,整體具有較好的貿(mào)易基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),且東部地區(qū)對(duì)中國(guó)整體科技創(chuàng)新貢獻(xiàn)較大。然而,由于自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)實(shí)力等方面的差異,各省份科技創(chuàng)新能力狀態(tài)強(qiáng)弱不均。如何利用區(qū)域優(yōu)勢(shì),提高科技發(fā)展水平,協(xié)調(diào)區(qū)域創(chuàng)新資源配置,對(duì)各省份科技創(chuàng)新能力進(jìn)行合理測(cè)度,是當(dāng)下研究的重要課題。

    目前學(xué)術(shù)界對(duì)科技創(chuàng)新能力的研究集中于科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建、科技產(chǎn)出分析、科技就業(yè)與人才培養(yǎng)機(jī)制研究等。熊彼得創(chuàng)新理論闡述了科技投入對(duì)科技創(chuàng)新能力有正向激勵(lì)作用,投入主要來源于FDI、政府投入和企業(yè)投入[1]。蔣兵等通過構(gòu)建門檻效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn)企業(yè)自主研發(fā)投入、FDI流入和政府補(bǔ)貼這3個(gè)門檻變量對(duì)科技創(chuàng)新均有促進(jìn)作用[2],證實(shí)了前人理論。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)組成不斷豐富,徐丹等使用空間計(jì)量模型說明了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和外商直接投資對(duì)科技創(chuàng)新能力的調(diào)節(jié)發(fā)揮顯著作用[3]。進(jìn)一步地,Shantia等闡述了科技投入可降低生產(chǎn)成本,對(duì)工業(yè)創(chuàng)新具有積極推動(dòng)作用,促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。隨著國(guó)內(nèi)社會(huì)創(chuàng)新要素的深度融合,就業(yè)質(zhì)量成為科技創(chuàng)新成果的重要體現(xiàn)[4]。Huang等采用壟斷競(jìng)爭(zhēng)模型和傾向分?jǐn)?shù)匹配(Propensity Score Matching,PSM)方法證實(shí)了工資的提高會(huì)促使企業(yè)增加研發(fā)投入,促進(jìn)創(chuàng)新能力提升,證實(shí)了科技就業(yè)質(zhì)量與科技創(chuàng)新間具有正向關(guān)系[5]。立足于國(guó)內(nèi)結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾,龔艷證實(shí)了創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)就業(yè)具有雙重影響[6]。徐示波提出培育扶持科技企業(yè)發(fā)展,有利于解決失業(yè)人口再就業(yè)問題[7]。另外,人才培養(yǎng)對(duì)科技創(chuàng)新能力提升具有重要意義,李華軍基于向量自回歸模型(Vector Auto Regression,VAR)得出,深化發(fā)展高等教育能力,促進(jìn)人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化可以提升區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)同效應(yīng)[8]。Browers等學(xué)者的研究強(qiáng)調(diào)了“產(chǎn)學(xué)研”融合機(jī)制下的人才培養(yǎng)路徑,鼓勵(lì)讓高等教育從業(yè)者成為科技創(chuàng)新主體[9]。

    綜上所述,現(xiàn)有研究對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)、科技創(chuàng)新內(nèi)涵、評(píng)價(jià)模型等方面進(jìn)行了有益探索,為本文的研究提供了一定的理論支撐。然而,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要對(duì)科技創(chuàng)新、科技人才、社會(huì)就業(yè)等方面進(jìn)行了單項(xiàng)研究,或?qū)蓛煞矫娴年P(guān)系進(jìn)行了探討,對(duì)多個(gè)相關(guān)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系研判較少,鮮有對(duì)東部地區(qū)科技創(chuàng)新能力的優(yōu)劣評(píng)價(jià)?;诖?,本文從區(qū)域創(chuàng)新能力要素入手,對(duì)東部省份科技創(chuàng)新能力進(jìn)行優(yōu)劣測(cè)評(píng),以填補(bǔ)區(qū)域創(chuàng)新理論空白,力圖探究東部省份創(chuàng)新能力需求及發(fā)展制約因素,為區(qū)域科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展提供對(duì)策。

    二、 研究方法及指標(biāo)選取

    1. 研究方法

    逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)是基于多目標(biāo)決策的一種有效評(píng)價(jià)方法。其基本流程是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化運(yùn)算,通過賦權(quán)對(duì)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行權(quán)重計(jì)算,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)劣評(píng)價(jià)。以帶權(quán)重值的距離公式,得到各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分別距正、負(fù)理想點(diǎn)之間的距離的二維解,再結(jié)合客觀標(biāo)準(zhǔn)獲得評(píng)價(jià)決策矩陣,從而實(shí)現(xiàn)方案的綜合評(píng)價(jià)[10]。其克服了傳統(tǒng)方法下的單一性研究,增加了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性,可進(jìn)行多指標(biāo)綜合考量。

    對(duì)抗解釋結(jié)構(gòu)模型(Adversarial Interpretative Structural Model,AISM)是基于解釋結(jié)構(gòu)模型(Interpretative Structural Model,ISM)提出的,可用來分析復(fù)雜系統(tǒng)中各因素的關(guān)系。在傳統(tǒng)的解釋結(jié)構(gòu)模型中加入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks,GAN)中的對(duì)抗思想,以根據(jù)關(guān)系矩陣獲得的可達(dá)矩陣為基礎(chǔ),采用對(duì)立層級(jí)抽取原則,建立對(duì)抗的層次化拓?fù)鋱D,最終得到AISM[11]。采用TOPSIS與拓?fù)鋵蛹?jí)圖相結(jié)合的方法,基于偏序集抽取原則,運(yùn)用AISM實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣程度分級(jí)。

    本文采用TOPSIS—AISM聯(lián)用模型,引入AISM方法,對(duì)TOPSIS排序結(jié)果進(jìn)行可視化呈現(xiàn),充實(shí)了TOPSIS法的研究?jī)?nèi)涵。對(duì)于TOPSIS來說,其評(píng)價(jià)對(duì)象的正負(fù)理想解,從具有明確直鏈形式的排序結(jié)果拓延到具有躍遷性質(zhì)的不可比的排序結(jié)果;對(duì)于AISM來說,與TOPSIS的結(jié)合,是從一個(gè)靜態(tài)模型拓延到分析整體夾逼過程的指示排序模型。兩者聯(lián)用,使AISM中對(duì)系統(tǒng)要素的排序關(guān)系可以根據(jù)研究進(jìn)展相關(guān)資料的補(bǔ)充不斷得到驗(yàn)證,進(jìn)而增加結(jié)果的可信度。

    2. 指標(biāo)選取

    本文考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的可行性與科學(xué)性,參照現(xiàn)有研究[12-13],并結(jié)合《國(guó)家中長(zhǎng)期人才發(fā)展規(guī)劃綱要》1,將科技創(chuàng)新能力影響要素劃分為科技資金投入、人才培養(yǎng)和科技就業(yè)質(zhì)量3個(gè)方面,其關(guān)系如圖1所示。

    在構(gòu)建一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,以國(guó)家權(quán)威發(fā)布的《區(qū)域創(chuàng)新能力報(bào)告》為參考,借鑒蔡曉琳等學(xué)者在城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方面的研究成果[14],將技術(shù)市場(chǎng)成交額、地方工資水平等更具有衡量區(qū)域發(fā)展價(jià)值的指標(biāo)納入本評(píng)價(jià)體系。為了體現(xiàn)政府支持、市場(chǎng)響應(yīng)、創(chuàng)新基礎(chǔ)等多個(gè)方面對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響,最終形成12個(gè)二級(jí)指標(biāo)。如表1所示。

    科技投入方面,主要從省份經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政府投入和市場(chǎng)能力角度選取評(píng)價(jià)指標(biāo)[15-16]。地區(qū)GDP可以反映地區(qū)發(fā)展基本水平,選取R&D經(jīng)費(fèi)指標(biāo)可以衡量科技經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度,地方財(cái)政投入為科技創(chuàng)新活動(dòng)提供基礎(chǔ)保障,突出其對(duì)地區(qū)科技創(chuàng)新能力的影響。企業(yè)作為科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化載體,將工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)、技術(shù)市場(chǎng)成交額作為主要指標(biāo),能夠評(píng)價(jià)科技企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效;就業(yè)質(zhì)量方面,選取失業(yè)人口數(shù)量反映地區(qū)就業(yè)整體情況,并利用科技行業(yè)就業(yè)人數(shù)和地方工資水平來反映科技創(chuàng)新帶來的間接經(jīng)濟(jì)效益,體現(xiàn)其對(duì)高質(zhì)量就業(yè)的促進(jìn)作用[17];人才培養(yǎng)方面,高級(jí)技術(shù)人才作為科技創(chuàng)新人員的主要組成部分,選用高等學(xué)校招生人數(shù)、未受過高等教育人數(shù)、地方教育經(jīng)費(fèi)等指標(biāo)可以衡量不同區(qū)域培養(yǎng)和輸送科技人才的能力[18]。

    三、 模型建立

    1. TOPSIS模型

    根據(jù)研究實(shí)際情況,對(duì)n個(gè)省份樣本,m個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成的原始矩陣[O],進(jìn)行極差法處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣[N=nijn×m]。采用熵權(quán)法求出東部省份總體科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系內(nèi)各指標(biāo)權(quán)重值[ω=ω1,ω2,…ωm],再結(jié)合歐式距離法求得每個(gè)省份樣本到正負(fù)理想點(diǎn)的距離。

    到正理想點(diǎn)的距離公式:

    到負(fù)理想點(diǎn)的距離公式:

    2. AISM模型

    B為相乘矩陣,I為對(duì)角線為1的m階布爾方陣,對(duì)B進(jìn)行連乘可得公式(5),R為可達(dá)矩陣,易證可達(dá)矩陣R=A。

    將比較關(guān)系矩陣R進(jìn)行布爾運(yùn)算得到骨架矩陣S,過程如公式(6):

    層級(jí)圖的劃分由先行集合Q,共同集合T和可達(dá)集合R判定,以關(guān)系矩陣A為例,其要素滿足:[ei]的先行集合為[Q(ei)],為對(duì)應(yīng)列為1的所有要素。[ei]的可達(dá)集合為[R(ei)],為對(duì)應(yīng)行為1的所有要素。[ei]的共同集合為[T(ei)],為[Q(ei)]和[R(ei)]的交集部分。其中:

    (1)UP型層級(jí)圖,按照結(jié)果優(yōu)先劃分層級(jí),規(guī)則為[R(ei)=T(ei)],按照由上至下的順序放置抽取的省份樣本。(2)DOWN型層級(jí)圖,按照原因優(yōu)先劃分層級(jí),規(guī)則為[Q(ei)=T(ei)],按照由下往上的順序放置抽取的省份樣本0。UP型和DOWN型是一組對(duì)立的抽取結(jié)果,帕累托最優(yōu)的樣本處在最上級(jí),最劣的樣本處在最下級(jí)。由此得到被評(píng)價(jià)樣本的優(yōu)劣分級(jí)結(jié)果,確定最終的省份樣本優(yōu)劣排序。

    四、 實(shí)證結(jié)果與分析

    選取2010—2019年中國(guó)東部12個(gè)省份面板數(shù)據(jù),綜合考慮省份科創(chuàng)能力變化趨勢(shì)及指標(biāo)的權(quán)威性,數(shù)據(jù)從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲得,采用加權(quán)平均法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到數(shù)據(jù)原始矩陣,再進(jìn)行歸一化處理得到規(guī)范化矩陣N,結(jié)果如表2所示。

    1. TOPSIS求解

    將規(guī)范化矩陣N結(jié)合熵權(quán)法得出各二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值(表3),確定影響科技創(chuàng)新能力的高權(quán)重指標(biāo)。

    利用表2構(gòu)建以權(quán)重確定的正負(fù)理想解[d+]、[d-],以此確定決策矩陣[D=dij12×2]。再結(jié)合公式(3)求得樣本貼近度Ti。正負(fù)理想解與貼近度值如表4所示。

    借鑒王鳴濤等[19]提出的等級(jí)劃分方法,將科技創(chuàng)新能力分為“較強(qiáng)”“中等”“較弱”3個(gè)等級(jí),以貼近度Ti的平均值0.36為基準(zhǔn),取其150%、100%,即0.54、0.36為臨界值為依據(jù),劃分評(píng)價(jià)等級(jí)。Ti≥0.54為“較強(qiáng)”,0.36

    從TOPSIS評(píng)價(jià)結(jié)果來看,存在以下幾個(gè)特點(diǎn):(1)科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重不同,作用程度不一。由表2權(quán)重結(jié)果可知,工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)(B4)、地方工資水平(B7)、地區(qū)受高等教育程度(B10)3個(gè)指標(biāo)權(quán)重值排名靠前,分別為0.1848,0.1811,0.1465。遠(yuǎn)高于其他指標(biāo),說明科技成果轉(zhuǎn)化效率、科技創(chuàng)新投入及人才培養(yǎng)能力對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新能力影響顯著,且工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)量是影響各個(gè)地區(qū)科技創(chuàng)新能力的首要因素。(2)東部區(qū)域內(nèi)部科技創(chuàng)新能力發(fā)展不均衡??萍紕?chuàng)新能力越強(qiáng)的省份貼近度越高,科技發(fā)展相對(duì)落后的省份貼近度越低。由表5可知,廣東、江蘇等地區(qū)貼近度排名靠前,科技創(chuàng)新能力較強(qiáng),結(jié)合表1指標(biāo)數(shù)據(jù)可知,高權(quán)重指標(biāo)下,如B7、B2、B10等,廣東均位居前列,說明對(duì)技術(shù)創(chuàng)新資源利用率較強(qiáng),技術(shù)管理水平先進(jìn)。相比之下,遼寧、廣西等地區(qū)貼近度排名靠后,缺少高科技制造業(yè)和高端人才,因此科技創(chuàng)新發(fā)展相對(duì)落后。(3)東部省份整體科技創(chuàng)新能力中等,具有明顯地域差異。由表5貼近度分級(jí)結(jié)果可知,12個(gè)省份綜合評(píng)價(jià)中只有3個(gè)地區(qū)為“較強(qiáng)”,3個(gè)地區(qū)為“中等”,剩余地區(qū)為“較弱”。評(píng)價(jià)為中等以上的地區(qū)占總體比例的50%。具體分級(jí)結(jié)果如下:

    科技創(chuàng)新能力較強(qiáng)的區(qū)域?yàn)楸本⒔K、廣東,其貼近度值位居前列,均大于0.54,處于領(lǐng)先地位,各項(xiàng)指標(biāo)綜合表現(xiàn)較好。這些地區(qū)依靠自身區(qū)位優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng),正在釋放科技創(chuàng)新活力。其中,北京作為京津冀區(qū)域中心,發(fā)揮首都優(yōu)勢(shì),吸引科技創(chuàng)新資源;江蘇和廣東處于沿海地區(qū),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置合理,國(guó)家經(jīng)濟(jì)特區(qū)、創(chuàng)新示范區(qū)等坐落于此。

    科技創(chuàng)新能力中等的區(qū)域?yàn)樯虾?、浙江、山東,貼近度處于0.36~0.54,這些地區(qū)位于沿海區(qū)域,科技創(chuàng)新指標(biāo)總體排名靠前,但與較強(qiáng)省份仍有一定差距。浙江、山東的科技轉(zhuǎn)化能力較強(qiáng),工業(yè)企業(yè)項(xiàng)目數(shù)多,但兩省科技行業(yè)從業(yè)人數(shù)較少,社會(huì)就業(yè)質(zhì)量有待提高;上海的科技創(chuàng)新投入較多,但成果轉(zhuǎn)化能力較弱,工業(yè)企業(yè)項(xiàng)目數(shù)量較少,投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不平衡,是造成科技創(chuàng)新發(fā)展動(dòng)能不足的主要因素。

    科技創(chuàng)新能力“較弱”的區(qū)域?yàn)樘旖?、河北、遼寧、福建、廣西、海南,其貼近度均小于平均值0.36。對(duì)高權(quán)重度指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè),多省份表現(xiàn)不佳,說明區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡,生產(chǎn)要素未能得到合理配置。福建、河北、天津主要的短板因素為“R&D經(jīng)費(fèi)投入”和“R&D項(xiàng)目數(shù)量”,反映出地區(qū)缺乏科技投入及創(chuàng)新產(chǎn)出。遼寧地處東北地區(qū),經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠傳統(tǒng)重工業(yè),短時(shí)間內(nèi)難以進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,因此科技創(chuàng)新總體表現(xiàn)較為落后。廣西、海南地處東南區(qū)域,地理位置偏遠(yuǎn),經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較弱,R&D經(jīng)費(fèi)投入較少,社會(huì)就業(yè)工資水平較低,失業(yè)人口較多等因素限制了地區(qū)科技發(fā)展。因此,未來要提高區(qū)域科技創(chuàng)新水平還需多種途徑的推動(dòng)拉升。

    2. AISM求解

    為更好把握評(píng)價(jià)對(duì)象間的優(yōu)劣層級(jí),選取表4中正負(fù)理想解d+、d-組成的決策矩陣進(jìn)行計(jì)算,進(jìn)而得到表6關(guān)系矩陣A=[(a)12×12]。再由公式(4)和公式(5)經(jīng)布爾運(yùn)算連乘獲得可達(dá)矩陣R=A=[(a)12×12]。

    根據(jù)前文所提到的方法,對(duì)可達(dá)矩陣R分別進(jìn)行原因優(yōu)先,結(jié)果優(yōu)先的方式抽取。其中,原因優(yōu)先前提下,對(duì)象所在的可達(dá)矩陣行為1;結(jié)果優(yōu)先前提下,對(duì)象所在的可達(dá)矩陣列為1[20]。抽取后的拓?fù)鋱D結(jié)果如圖2所示。

    從AISM評(píng)價(jià)結(jié)果來看,存在以下幾個(gè)特點(diǎn):

    第一,AISM模型運(yùn)算將靜態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果降維,省份樣本優(yōu)劣程度更為清晰。由UP型和DOWN型有向拓?fù)鋵蛹?jí)圖比較后可知,主線對(duì)象和箭頭指向基本一致,層級(jí)劃分也基本相同,以可視化形式展示了9個(gè)等級(jí)的遞階結(jié)構(gòu)。根據(jù)越上層表現(xiàn)越優(yōu)、越下層表現(xiàn)越劣的原理可知,各省份的科技創(chuàng)新能力強(qiáng)弱程度由上至下依次遞減,最上層的集合分別為{江蘇、廣東},{廣東},兩者取交集得到有向拓?fù)渥顑?yōu)集{江蘇、廣東}∩{廣東}={廣東};海南、江蘇橫跨一個(gè)層級(jí),屬于評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)中的活動(dòng)要素。即L0層級(jí)的廣東為科技創(chuàng)新水平較強(qiáng)省份,{江蘇、北京、浙江、上海、山東、天津、福建、河北}8個(gè)省份科技創(chuàng)新水平依次減弱,L8層級(jí)的{遼寧、廣西、海南}3個(gè)省份科技創(chuàng)新水平最弱。

    第二,科技投入程度與區(qū)位因素對(duì)東部省份科技創(chuàng)新發(fā)展具有較強(qiáng)支撐作用。結(jié)合對(duì)抗層級(jí)拓?fù)鋱D與指標(biāo)權(quán)重來看,科技投入越高,省份樣本科技創(chuàng)新能力越強(qiáng)??v觀拓?fù)鋵蛹?jí)圖,排名靠前的省份有廣東、江蘇、北京、浙江等。大部分省份社會(huì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好,科技投入大,工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新項(xiàng)目多,均位于科技創(chuàng)新核心區(qū)域,體現(xiàn)出政策傾斜、資金支持、社會(huì)參與的良好發(fā)展態(tài)勢(shì)。遼寧、廣西、海南3個(gè)省排名靠后,其地理位置相對(duì)偏遠(yuǎn),經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相較于東南部省份表現(xiàn)較弱,科技投入表現(xiàn)不強(qiáng),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多以傳統(tǒng)行業(yè)為主,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)未能形成區(qū)域發(fā)展優(yōu)勢(shì)。

    第三,東部省份科技創(chuàng)新能力的優(yōu)劣劃分由各個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)共同決定。廣東在各個(gè)指標(biāo)中的表現(xiàn)占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì),成為科技創(chuàng)新發(fā)展標(biāo)桿區(qū)域。江蘇、北京位次分別為第二、第三,總體排名靠前,從指標(biāo)來看,兩個(gè)省份的就業(yè)質(zhì)量與高等教育均表現(xiàn)較好,但R&D經(jīng)費(fèi)投入及地方財(cái)政投入略弱于廣東,說明政府對(duì)科技創(chuàng)新投入力度不夠,應(yīng)積極拓寬投資渠道,繼續(xù)保持人才教育優(yōu)勢(shì),提升科技發(fā)展質(zhì)量。

    此外,科技就業(yè)質(zhì)量、人才培養(yǎng)等指標(biāo)對(duì)省份排名也具有一定影響。浙江、上海排名分別為第四、第五,其科技投入較多,技術(shù)市場(chǎng)成交額與高等學(xué)校招生數(shù)表現(xiàn)較弱,表明現(xiàn)階段對(duì)高科技成果吸納融合程度不夠,在保障科技經(jīng)費(fèi)投入的同時(shí),仍需改善人才培養(yǎng)模式;山東、天津、福建、河北分別位列第六至第九,這些地區(qū)科技投入能力總體相近,內(nèi)部的排位差異多是由于科技就業(yè)質(zhì)量和科技人才培養(yǎng)能力不同。例如,河北、福建兩地雖有較好的科技投入基礎(chǔ),但工資水平較低、高等教育人數(shù)較少限制了科技創(chuàng)新發(fā)展,說明存在科技投入冗余、科技創(chuàng)新機(jī)制扭曲等問題。地區(qū)應(yīng)進(jìn)行創(chuàng)新體制改革,促進(jìn)技術(shù)型企業(yè)落地,提升社會(huì)就業(yè)質(zhì)量,以實(shí)現(xiàn)總體均衡發(fā)展。

    多指標(biāo)綜合表現(xiàn)不佳導(dǎo)致遼寧、廣西、海南3省排名靠后??萍纪度搿⒖萍季蜆I(yè)質(zhì)量、人才培養(yǎng)三方面指標(biāo)均存在短板,與高層級(jí)省份相比差距較大。其中,海南的層級(jí)躍遷體現(xiàn)在就業(yè)率提升和增加教育經(jīng)費(fèi)方面。說明近年來海南改善就業(yè)市場(chǎng)、側(cè)重教育建設(shè)等措施初現(xiàn)成效,但科技軟實(shí)力仍不具有競(jìng)爭(zhēng)力。排位靠后省份的指標(biāo)表現(xiàn)說明依靠傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)粗放式投入無法激發(fā)科技創(chuàng)新活力,應(yīng)盡快補(bǔ)足發(fā)展短板,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)更新;優(yōu)先實(shí)施人才戰(zhàn)略,吸引人才聚集,逐漸形成勞動(dòng)、資源密集型轉(zhuǎn)向資本和技術(shù)密集型的現(xiàn)代科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)。

    五、 結(jié)論與建議

    1. 結(jié)論

    貫徹區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展理念是實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求。本文基于區(qū)域創(chuàng)新視角,從科技投入、科技人才培養(yǎng)、科技就業(yè)質(zhì)量三個(gè)維度進(jìn)行考量,構(gòu)建了含有12個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系。運(yùn)用TOPSIS模型對(duì)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià),確定主要影響因素;結(jié)合AISM動(dòng)態(tài)模型,細(xì)化東部省份科技創(chuàng)新能力優(yōu)劣排名,較為全面地展示了東部省份的科技創(chuàng)新水平,且符合各地區(qū)的實(shí)際發(fā)展情況。研究結(jié)果顯示:

    (1)從地理格局來看,東部省份科技創(chuàng)新能力水平總體呈現(xiàn)南高北低的發(fā)展特點(diǎn),且地區(qū)間差異較大。

    (2)從指標(biāo)體系來看,不同因素對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新能力影響程度不同。高權(quán)重因素,如地方政府投入、工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)、R&D經(jīng)費(fèi)投入等對(duì)促進(jìn)地區(qū)科技創(chuàng)新發(fā)展具有顯著正向作用。

    (3)從整體評(píng)價(jià)來看,東部省份科技創(chuàng)新能力中等,科技創(chuàng)新投入不足、資源利用率不高導(dǎo)致了多數(shù)地區(qū)仍處于科技創(chuàng)新效能不足的狀態(tài)??萍紕?chuàng)新發(fā)展顯示出更多的政策支持效應(yīng),但其目標(biāo)靶向仍有區(qū)域差異。

    2. 建議

    基于以上研究結(jié)論,本文提出如下建議:

    (1)規(guī)劃引領(lǐng),頂層設(shè)計(jì)

    在國(guó)家科技創(chuàng)新戰(zhàn)略部署的發(fā)展背景下,既需要在宏觀層面進(jìn)行政策規(guī)劃,也需要在微觀層面扶持科技創(chuàng)新企業(yè)。政府應(yīng)發(fā)揮好科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的政策導(dǎo)向作用,進(jìn)行政策創(chuàng)新,構(gòu)建統(tǒng)籌全域的組織領(lǐng)導(dǎo)機(jī)制,把握未來發(fā)展方向,促進(jìn)地區(qū)資源合理配置,注重推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化效率的提升,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)模效益。另外,加強(qiáng)省域間、國(guó)家間的合作交流,建立科技創(chuàng)新公共服務(wù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)成果共享,以逐步形成國(guó)內(nèi)科技創(chuàng)新行業(yè)穩(wěn)中向好的均衡發(fā)展格局。

    (2)推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研體系構(gòu)建,促進(jìn)科技人才培育與引進(jìn)

    科技創(chuàng)新仍是產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,在推動(dòng)供給側(cè)改革和區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的過程中,應(yīng)明確科技創(chuàng)新的重要地位。借助“長(zhǎng)三角”“京津冀”“珠三角”等經(jīng)濟(jì)圈的區(qū)位優(yōu)勢(shì),整合優(yōu)化地區(qū)現(xiàn)有高??蒲匈Y源,深化產(chǎn)學(xué)研合作,促進(jìn)科技成果實(shí)體化。鼓勵(lì)校企合作,以市場(chǎng)為導(dǎo)向,定向培養(yǎng)技術(shù)人才,積極完善現(xiàn)有人才管理制度,健全科技人才引進(jìn)機(jī)制,堅(jiān)持內(nèi)部培養(yǎng)與外部引進(jìn)相結(jié)合,打造科技人才良性競(jìng)爭(zhēng)氛圍,實(shí)現(xiàn)社會(huì)高質(zhì)量就業(yè)。

    (3)降低科技創(chuàng)新企業(yè)風(fēng)險(xiǎn),完善政策健全機(jī)制

    科技創(chuàng)新成果的實(shí)現(xiàn)具有時(shí)間久、風(fēng)險(xiǎn)高的特點(diǎn)。高新技術(shù)型企業(yè)難以應(yīng)對(duì)潛在的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)從而抑制了企業(yè)創(chuàng)新的積極性,制約了地區(qū)科技創(chuàng)新發(fā)展。政府應(yīng)出臺(tái)適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)傉撸{(diào)整相關(guān)稅收結(jié)構(gòu),提供財(cái)稅優(yōu)惠政策。進(jìn)一步加大資金保障力度,發(fā)展新融資模式,健全投融資體系,使未來的投資多元化,激發(fā)民間資本在科技產(chǎn)業(yè)中的新動(dòng)能。同時(shí),充分發(fā)揮政府服務(wù)職能,激發(fā)市場(chǎng)創(chuàng)新活力,為科技創(chuàng)新企業(yè)營(yíng)造寬松的發(fā)展環(huán)境。

    (4)聚焦國(guó)際科技創(chuàng)新發(fā)展前沿,強(qiáng)化區(qū)域協(xié)同發(fā)展

    科技創(chuàng)新研究具有較強(qiáng)的時(shí)效性,需關(guān)注全球前沿發(fā)展動(dòng)態(tài),完善新興技術(shù)引進(jìn)制度,保證對(duì)引進(jìn)技術(shù)的消化及再創(chuàng)新。在區(qū)域科技合作共建的背景下,發(fā)揮中心地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用,促進(jìn)區(qū)域耦合,建立創(chuàng)新資源集聚,技術(shù)交流綜合平臺(tái)。聚焦發(fā)展短板,并積極開展國(guó)內(nèi)外交流合作。推動(dòng)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),縮小區(qū)域發(fā)展差距,努力實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展目標(biāo)。

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    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“深部煤礦多災(zāi)種安全評(píng)價(jià)方法與應(yīng)用研究”(項(xiàng)目編號(hào):71971003);國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目“全面建立資源高效利用制度研究”(項(xiàng)目編號(hào):20ZDA084);安徽省高等學(xué)校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“基于GA-BP的深部煤礦災(zāi)害評(píng)價(jià)研究”(項(xiàng)目編號(hào):SK2019ZD09)。

    作者簡(jiǎn)介:楊力(1972-),男,博士,安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院院長(zhǎng),教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)榈V業(yè)安全管理、能源經(jīng)濟(jì)、管理決策分析;徐悅(1997-),女,安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)槲锪鞴こ?、區(qū)域發(fā)展、安全評(píng)價(jià);朱俊奇(1984-),男,博士,安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)闆Q策分析、管理科學(xué)與工程、環(huán)境評(píng)價(jià)。

    (收稿日期:2021-07-28? 責(zé)任編輯:殷 ?。?/p>

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