京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力綜合測(cè)度及影響因素分析

中圖分類號(hào)：F124.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:Adoi:10.3969/j.issn.1672-2272.202504013

Comprehensive Evaluation and Determinant Analysis of Technological Innovation Capability in Higher Education Institutions within the Beijing-Tianjin-Hebei Region

Bai Mengxuan，Yang Nian，Huang Yuyan (School of Big Data Science，Hebei Finance University，Baoding O7looo，China)

Abstract:Under the advancing Beijing-Tianjin-Hebei coordinated development strategy，the scientific and technological innovation capacity of universities plays a crucial supporting role in regional innovation. Based on university science and technology statistics from 2O16 to 2O23 in this region，this study systematically measures regional innovation capabilities and explores influencing factors through entropy method，ARIMA model，global spatial autocorrelation analysis，and random efects model. Key findings reveal: ① The distribution of innovation capability shows a pattern of strong core region and weak peripheral region. Beijing has outstanding performance in all dimensions but its radiation capability fluctuates， Tianjin lags behind and its growth rate is slow，and Hebei Province continues to improve but its foundation is weak; ② The global spatial autocorrelation analysis reveals that the negative correlation of innovation capability continues to increase，innovation resources are concentrated in core regions，and the development of marginal regions is limited; ③ The random effects model shows that government research funding has a significant promoting effect on innovation ability，while the number of patents is negatively correlated with innovation quality; ④ ARIMA forecasts that Beijing will remain stable in the next five years，Tianjin willremain low，and Hebei Province willcontinue to grow. Based on this，the paper puts forward countermeasures and suggestions such as establishing regional innovation cooperation network，optimizing resource allocation mechanism，reforming scientific research evaluation system，etc.，to provide decision-making basis for improving the innovation efficiency of colleges and universities in Beijing-Tianjin-Hebei.

Key Words:Beijing-Tianjin-Hebei Region； University Scientific and Technological Innovation Capacity; Entropy Method;Influencing Factors

0 引言

在全球化和知識(shí)經(jīng)濟(jì)深人發(fā)展的時(shí)代背景下，科技創(chuàng)新已成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心引擎。2024年9月召開的全國(guó)教育大會(huì)上明確指出，“以科技發(fā)展、國(guó)家戰(zhàn)略需求為牽引，著眼提高創(chuàng)新能力”。這一重要論述與《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強(qiáng)作為國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”的戰(zhàn)略部署形成呼應(yīng)，確立了科技創(chuàng)新在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中的核心地位，強(qiáng)調(diào)需持續(xù)加強(qiáng)核心技術(shù)攻關(guān)支持力度。

高等教育機(jī)構(gòu)在這一進(jìn)程中肩負(fù)著重要使命，既要通過培養(yǎng)高素質(zhì)人才為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供動(dòng)力，也要通過科研成果轉(zhuǎn)化和地方經(jīng)濟(jì)合作，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)。在人才培養(yǎng)方面，高校為區(qū)域經(jīng)濟(jì)提供了必要的人力資源支持，推動(dòng)了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展；在科研成果轉(zhuǎn)化方面，高校與地方企業(yè)的緊密合作加速了科技創(chuàng)新的實(shí)際應(yīng)用；在區(qū)域經(jīng)濟(jì)服務(wù)方面，高校科技創(chuàng)新通過技術(shù)輻射與智庫(kù)支持，對(duì)地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與可持續(xù)發(fā)展起到重要作用。

近年來，各級(jí)政府對(duì)提升高校科技創(chuàng)新能力給予了高度重視。省級(jí)政府和教育主管部門通過調(diào)整學(xué)科設(shè)置，強(qiáng)化基礎(chǔ)學(xué)科、新興學(xué)科與交叉學(xué)科的建設(shè)，以適應(yīng)國(guó)家戰(zhàn)略需求。2019年，科技部聯(lián)合六部門發(fā)布的《關(guān)于擴(kuò)大高校和科研院所科研相關(guān)自主權(quán)的若干意見》，旨在推動(dòng)擴(kuò)大高校和科研院所科研領(lǐng)域自主權(quán)，全面增強(qiáng)創(chuàng)新活力，提升創(chuàng)新績(jī)效，增加科技成果供給，支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展。此外，財(cái)政部和相關(guān)部門對(duì)國(guó)家獎(jiǎng)學(xué)金獎(jiǎng)勵(lì)名額和標(biāo)準(zhǔn)的提升，進(jìn)一步激勵(lì)高校師生參與科技創(chuàng)新。黨的二十屆三中全會(huì)通過的《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革，推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的決定》中提出，要“統(tǒng)籌推進(jìn)教育科技人才體制機(jī)制一體改革，健全新型舉國(guó)體制，提升國(guó)家創(chuàng)新體系整體效能”。

京津冀地區(qū)作為我國(guó)的政治、文化、經(jīng)濟(jì)和科技中心，是國(guó)家自主創(chuàng)新戰(zhàn)略的核心承載地。隨著京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略和雄安新區(qū)的設(shè)立，科技創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重塑以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的推動(dòng)作用愈加明顯。高等院校的科技創(chuàng)新能力在這一過程中起到了至關(guān)重要的作用，尤其體現(xiàn)在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展、經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型及服務(wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面。

因此，研究京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力的綜合測(cè)度及其影響因素，不僅具有重要的學(xué)術(shù)意義，也對(duì)地方政府、教育部門以及高校本身在提升創(chuàng)新能力和推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展方面具有重要的實(shí)踐價(jià)值。本研究旨在通過系統(tǒng)分析高校科技創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)體系，揭示影響該能力的關(guān)鍵因素，并為區(qū)域政策制定和高?？萍紕?chuàng)新管理提供理論支持和政策建議。

1文獻(xiàn)綜述

自Schumpeter1提出創(chuàng)新理論以來，學(xué)術(shù)界對(duì)創(chuàng)新系統(tǒng)的研究逐步從企業(yè)層面向高等教育機(jī)構(gòu)延伸。當(dāng)前學(xué)界普遍將高校科技創(chuàng)新界定為高等教育機(jī)構(gòu)通過知識(shí)生產(chǎn)、技術(shù)研發(fā)與成果轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)社會(huì)價(jià)值的過程，其本質(zhì)是基礎(chǔ)研究突破與應(yīng)用創(chuàng)新擴(kuò)散的協(xié)同產(chǎn)物。在這一領(lǐng)域，Etzkowitz[2進(jìn)一步從學(xué)術(shù)產(chǎn)出、技術(shù)轉(zhuǎn)移和社會(huì)貢獻(xiàn)3個(gè)維度，闡釋了高校在技術(shù)創(chuàng)新與社會(huì)發(fā)展中的樞紐作用。李鋒亮等4則拓展了研究視角，提出高校科技創(chuàng)新能力應(yīng)涵蓋基礎(chǔ)研究突破、技術(shù)創(chuàng)新能力、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同效能及人才培養(yǎng)質(zhì)量的綜合維度，為理解其多屬性特征提供了理論框架。

在高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建方面，學(xué)界呈現(xiàn)多維度、動(dòng)態(tài)化的演進(jìn)趨勢(shì)。早期研究側(cè)重投入產(chǎn)出視角，如孟劫等5通過資源投入與成果產(chǎn)出指標(biāo)評(píng)價(jià)區(qū)域創(chuàng)新能力；潘丹等構(gòu)建的“創(chuàng)新實(shí)力一創(chuàng)新效力一創(chuàng)新動(dòng)力”三維指標(biāo)體系，揭示了創(chuàng)新能力的非均衡發(fā)展特征。Yaisawarng等從學(xué)術(shù)專著的出版數(shù)量、國(guó)際期刊的發(fā)表論文數(shù)量、國(guó)內(nèi)期刊的發(fā)表論文數(shù)量和科研經(jīng)費(fèi)這4個(gè)方面對(duì)高?？萍紕?chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)估。隨著研究深化，李泓燁[8]突破傳統(tǒng)靜態(tài)評(píng)價(jià)局限，將成果轉(zhuǎn)化效率與產(chǎn)學(xué)研合作納入體系；馬志偉[9增設(shè)國(guó)際交流合作指標(biāo)，回應(yīng)全球化背景下的創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)需求；劉偉等[10]則首創(chuàng)產(chǎn)業(yè)化能力獨(dú)立評(píng)價(jià)模塊，推動(dòng)指標(biāo)體系向六維結(jié)構(gòu)發(fā)展。

在探索高校科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的研究中，多種評(píng)價(jià)方法被廣泛采納。傳統(tǒng)方法聚焦于指標(biāo)降維與因子識(shí)別，如曾嶸娟[1]基于主成分分析法對(duì)陜西省和衡陽(yáng)市的高?？萍紕?chuàng)新能力進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析；吳建國(guó)等[12采用因子分析法，識(shí)別并量化我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省市高?？萍紕?chuàng)新能力的潛在影響因子。熊國(guó)經(jīng)等[13]則針對(duì)常用的主成分分析法和因子分析法存在的缺陷，研究提出基于E一TOPSIS改進(jìn)的因子分析法。針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)特征，李鋒等[14利用熵值法量化長(zhǎng)三角區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力。石薛橋等[15則基于此法構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以揭示高?？萍紕?chuàng)新能力的整體發(fā)展水平與趨勢(shì)。近年研究趨向于方法融合，如王沖等[16]和張會(huì)元[1通過灰色關(guān)聯(lián)分析法和CRITIC法相結(jié)合的方法分別對(duì)吉林省和西藏自治區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力進(jìn)行實(shí)證分析。張俊婷等[18]采用熵權(quán)一DEMATE方法進(jìn)一步推動(dòng)了主客觀賦權(quán)結(jié)合的評(píng)價(jià)實(shí)踐，為揭示高校創(chuàng)新能力的空間異質(zhì)性提供了方法論支持。

在高?？萍紕?chuàng)新影響因素的研究中，學(xué)者揭示了多維度作用機(jī)制。羅紅艷等[19通過ISM模型揭示三層級(jí)結(jié)構(gòu)：表層因素（學(xué)生認(rèn)知、獎(jiǎng)勵(lì)制度）直接驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新，中間層因素（高校目標(biāo)定位、資源投入）發(fā)揮傳導(dǎo)作用，深層因素(國(guó)家戰(zhàn)略)構(gòu)成系統(tǒng)動(dòng)力源。任詩(shī)程等[20]基于PLS一DEMATEL方法區(qū)分因素類型，揭示科技經(jīng)費(fèi)、人才資源與國(guó)際交流為原因型驅(qū)動(dòng)因素，科技物力與創(chuàng)新產(chǎn)出為結(jié)果型變量。李平等[21]發(fā)現(xiàn)人力資源與經(jīng)費(fèi)投入為核心驅(qū)動(dòng)力，但存在區(qū)域分化。蘇平等[22]通過Tobit模型驗(yàn)證政策工具效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境型政策（如稅收優(yōu)惠)對(duì)成果轉(zhuǎn)化具有顯著杠桿作用，為區(qū)域政策靶向優(yōu)化提供依據(jù)。郭金忠等[23]的兩階段DEA—Tobit模型進(jìn)一步指出，成果產(chǎn)出效率依賴人力資本與政策支持，轉(zhuǎn)化效率則受物質(zhì)資本、區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響，國(guó)際交流作用呈現(xiàn)異質(zhì)性。李平等[24]驗(yàn)證內(nèi)外耦合機(jī)制，科研機(jī)構(gòu)與項(xiàng)目投入影響居首，人力經(jīng)費(fèi)為支撐基礎(chǔ)，社會(huì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)環(huán)境協(xié)同驅(qū)動(dòng)。蔡文伯等[25]進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高能級(jí)創(chuàng)新的邊際效應(yīng)顯著，而校企合作與專利轉(zhuǎn)化仍是短板。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于高?？萍紕?chuàng)新能力的內(nèi)涵構(gòu)建多維度高?？萍紕?chuàng)新能力指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，綜合運(yùn)用多種評(píng)價(jià)方法對(duì)高?？萍紕?chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，并從多維度揭示其影響因素。但涉及京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力的研究較為匱乏，特別是京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力的地區(qū)差異狀況、以及何種因素影響京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力等問題還有待進(jìn)一步探討。鑒于此，本研究構(gòu)建京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力進(jìn)行科學(xué)測(cè)度，分析地區(qū)差異、動(dòng)態(tài)演變規(guī)律以及影響因素，以期為提升京津冀地區(qū)高校的科技創(chuàng)新能力水平提供政策建議。

2數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究所需數(shù)據(jù)主要來自歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、2016一2023年《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》以及其他相關(guān)的統(tǒng)計(jì)資料和文獻(xiàn)資料。

2.2 研究方法

2.2.1 熵值法

熵值法基于信息熵的概念來客觀計(jì)算各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，主要用于確定在多個(gè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)下，哪些指標(biāo)的變動(dòng)提供了更多的信息，從而計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)的重要性。熵在信息論中表示信息的不確定性，熵值越大，表示信息越不確定。熵值法的基本思想：如果某個(gè)指標(biāo)的值變化范圍較大，且變化較為明顯，則該指標(biāo)能夠提供更多的信息，因此其重要性(權(quán)重)較大；而如果某個(gè)指標(biāo)的值變化較小，變化不明顯，則其信息量較少，權(quán)重較小。熵值法的具體步驟如下：

步驟一：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)原始數(shù)據(jù)組進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除各指標(biāo)的量綱差異，把各指標(biāo)數(shù)值壓縮在[0，1]區(qū)間內(nèi)。

① 處理前：

明確指標(biāo)屬性，正向指標(biāo)或負(fù)向指標(biāo)；選擇合適的處理方法（通常用極差標(biāo)準(zhǔn)化的方法）。

② 處理中：

假定原始數(shù)據(jù)矩陣 X 由 Ψ_m 個(gè)樣本、 n 個(gè)指標(biāo)構(gòu)成，X=(X_ij)_m×n

正向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化：

負(fù)向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化：

③ 處理后，得到新的數(shù)據(jù)矩陣 X¹ ：

步驟二：計(jì)算比重

計(jì)算第 j 個(gè)指標(biāo)第 i 個(gè)項(xiàng)目的數(shù)值比重 P_ij ：

步驟三：計(jì)算熵值

計(jì)算 k 值、第 j 個(gè)指標(biāo)的熵值 e_j ：

其中： k>0;e_j?0 （2號(hào)

步驟四：計(jì)算變異系數(shù)

第 j 個(gè)指標(biāo)的變異系數(shù) d_j 為：

d_j=1-e_j(j=1，2，…，n)

步驟五：計(jì)算熵權(quán) w_j

第 j 個(gè)指標(biāo)的權(quán)重 為：

步驟六：綜合評(píng)分

第 i 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)值 Z_j 為：

2.2.2 ARIMA模型

ARIMA模型是一種用于分析和預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型，其基本結(jié)構(gòu)為ARIMA（ p，d，q) 。其中：p 表示自回歸部分(AR)的階數(shù)，指模型中使用前期值的

個(gè)數(shù)； d 表示差分階數(shù)，指為了使時(shí)間序列平穩(wěn)而進(jìn)行差分操作的次數(shù)； q 表示滑動(dòng)平均部分（MA)的階數(shù)，指模型中使用誤差項(xiàng)的個(gè)數(shù)。

ARIMA(1，1，1)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式可以表示為：

y_t-y_t-1=φ₁(y_t-1-y_t-2)+θ₁ε_t-1+ε_t

其中： y_t 為時(shí)間序列的觀測(cè)值； ε_t 為白噪聲誤差項(xiàng)（即，隨機(jī)擾動(dòng)）； φ₁ 為自回歸部分的系數(shù)，表示當(dāng)前值與前一時(shí)刻值之間的關(guān)系； θ₁ 為滑動(dòng)平均部分的系數(shù)，表示當(dāng)前誤差項(xiàng)與前一時(shí)刻誤差間的關(guān)系。該模型通過一次差分 (Δy_t-Δy_t-1 )使序列平穩(wěn)，消除趨勢(shì)性；自回歸部分捕捉時(shí)間序列的長(zhǎng)期依賴性，滑動(dòng)平均部分則用于捕捉短期波動(dòng)。

2.2.3 全局空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)性分析用于測(cè)量空間數(shù)據(jù)中不同位置間的關(guān)聯(lián)性或相似性，其通過計(jì)算空間數(shù)據(jù)的整體模式來檢驗(yàn)地理現(xiàn)象是否存在空間聚集或空間分散。常用指標(biāo)為Moran'sI，其公式為：

其中： I 是Moran'sI指標(biāo)； n 是樣本點(diǎn)的數(shù)量； x_i 和x_j 是位置 i 和 j 的觀察值; x 是所有觀測(cè)值的平均值; τυ_ij 是空間權(quán)重矩陣，表示位置 i 和 j 之間的空間權(quán)重，通常基于空間鄰接關(guān)系來設(shè)定。 I 值的范圍從一1到 +1 ，值接近 +1 表示數(shù)據(jù)在空間上呈現(xiàn)強(qiáng)烈的正自相關(guān)，即鄰近地區(qū)的數(shù)據(jù)值相似；接近0則表示數(shù)據(jù)在空間上隨機(jī)分布，缺乏自相關(guān)；而接近一1則意味著數(shù)據(jù)呈現(xiàn)負(fù)自相關(guān)，鄰近地區(qū)的值相差較大，存在反向聚集模式。

在進(jìn)行Moran'sI檢驗(yàn)時(shí)，通常還需要計(jì)算 Σ_P 值和z 值，以評(píng)估空間自相關(guān)是否顯著。 Σ_P 值用于檢驗(yàn)Moran'sI是否顯著，表示在隨機(jī)分布假設(shè)下，觀察到的Moran'sI值出現(xiàn)的概率。若 p 值小于0.05或0.01，說明可以拒絕原假設(shè)（即數(shù)據(jù)是隨機(jī)分布的），認(rèn)為空間自相關(guān)性顯著。 z 值是基于Moran'sI的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量，其表示Moran’sI指標(biāo)偏離其期望值的標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)目， z 值計(jì)算公式為：

如果 |Δz∣>1.96 ，則可以認(rèn)為Moran’sI的空間自相關(guān)性顯著；反之，若 ∣z∣ 小于1.96，則說明空間自相關(guān)性不顯著。

2.2.4 隨機(jī)效應(yīng)模型

隨機(jī)效應(yīng)模型是一種用于面板數(shù)據(jù)的回歸分析方法，適用于個(gè)體間的差異是隨機(jī)的，且與解釋變量不相

關(guān)的情況。該模型假設(shè)個(gè)體效應(yīng)是隨機(jī)的，且與解釋變量不相關(guān)，從而能夠充分利用面板數(shù)據(jù)中的所有信息，提高估計(jì)效率。隨機(jī)效應(yīng)模型的基本形式為：

Y_it=α+βX_it+μ_i+ε_it

其中， Y_it 是因變量； X_it 是解釋變量； α 是常數(shù)項(xiàng)； β 是回歸系數(shù)； μ_i 是個(gè)體效應(yīng)； ε_it 是隨機(jī)誤差項(xiàng)。隨機(jī)效應(yīng)模型的假設(shè)包括：個(gè)體效應(yīng) μ_i 是隨機(jī)的，且與解釋變量不相關(guān)，即 Cov(μ_i，X_it) ；隨機(jī)誤差項(xiàng) ε_ii 與個(gè)體效應(yīng)μ_i 相互獨(dú)立，且在不同個(gè)體和時(shí)間上是獨(dú)立同分布的，隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布，即 ε_it～N(0，σ²) 。

3京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力綜合測(cè)度

3.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

本文采用 2016-2023 年《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》的相關(guān)數(shù)據(jù)，并遵循指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的可操作性、系統(tǒng)性、科學(xué)性和可比性原則，選取了具有代表性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，最終構(gòu)建了京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該體系包括5個(gè)一級(jí)指標(biāo)、12個(gè)二級(jí)指標(biāo)和25個(gè)三級(jí)指標(biāo)，如表1所示。

高?？萍紕?chuàng)新指標(biāo)體系主要包括基礎(chǔ)條件、投入能力、產(chǎn)出能力、成果轉(zhuǎn)化能力和輻射能力5個(gè)一級(jí)指標(biāo)。基礎(chǔ)條件反映了高校進(jìn)行科技創(chuàng)新活動(dòng)所依賴的基本資源與環(huán)境，其為高校開展科研活動(dòng)提供了必要的支撐，包括基礎(chǔ)科技人力、科技機(jī)構(gòu)和科技項(xiàng)目等，良好的基礎(chǔ)條件是科技創(chuàng)新的前提和保障。投人能力是指高校在科技創(chuàng)新領(lǐng)域的資源投人水平，主要體現(xiàn)為投人科技人力和科技經(jīng)費(fèi)的配置。科技創(chuàng)新的產(chǎn)出與投入密切相關(guān)，高效的資源投人能夠加速科研活動(dòng)的開展，并為產(chǎn)出能力的提升奠定基礎(chǔ)。產(chǎn)出能力用于衡量高校在科技創(chuàng)新中的實(shí)際成果，涉及成果授獎(jiǎng)、論文著作、項(xiàng)目鑒定和專利等內(nèi)容。產(chǎn)出能力不僅體現(xiàn)了高校科研水平和學(xué)術(shù)影響力，也是評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新成效的重要依據(jù)。成果轉(zhuǎn)化能力用于衡量高校將科研成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益的能力。專利轉(zhuǎn)讓和技術(shù)轉(zhuǎn)讓是科技成果轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵途徑，高校的成果轉(zhuǎn)化能力直接影響到其科研成果的社會(huì)價(jià)值與應(yīng)用前景。輻射能力主要通過國(guó)際學(xué)術(shù)交流來體現(xiàn)，反映了高校在國(guó)際科技創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的影響力與參與度。通過國(guó)際會(huì)議的交流、報(bào)告以及合作，高校能夠提升其科研成果的國(guó)際認(rèn)可度，并推動(dòng)全球科技進(jìn)步。

3.2 指標(biāo)權(quán)重

本文選取 2016-2023 年北京市、天津市和河北省的高校作為樣本，通過熵值法對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)體系的權(quán)重進(jìn)行賦值。首先，根據(jù)三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算結(jié)果，之后進(jìn)一步逐層線性相加，得到了二級(jí)和一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。最終，得出的各項(xiàng)權(quán)重值如表2所示。

3.3 時(shí)間趨勢(shì)分析

3.3.1京津冀高?？萍紕?chuàng)新能力綜合評(píng)價(jià)分析結(jié)合表2指標(biāo)體系的各級(jí)指標(biāo)權(quán)重?cái)?shù)值，使用熵值法對(duì)京津冀地區(qū)高校科技創(chuàng)新能力的整體綜合水平進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，表3列出了2016一2023年間，京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力的評(píng)價(jià)結(jié)果，包括每年得分以及各地區(qū)的平均水平和排名情況。圖1展示了京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力變化趨勢(shì)。

由表3可以看出：北京市的科技創(chuàng)新能力得分在2016一2023年期間總體維持較高水平，得分從2016年的0.6509逐年上升至2020年的0.7430，顯示出較強(qiáng)的創(chuàng)新動(dòng)力。然而，2021年得分略有回落至0.5914，可能與外部環(huán)境因素(如疫情的影響)以及科研活動(dòng)的不確定性有關(guān)。2022年和2023年，北京市的得分再次回升，分別為0.7404和0.6652，說明其科技創(chuàng)新能力具備較強(qiáng)的恢復(fù)力和持續(xù)性。天津市的科技創(chuàng)新能力得分從2016年的0.0470逐年有所上升，但整體水平較為低迷。2020年，天津市的得分上升至0.0940，2021年稍微回落至0.0892，2023年則略微回升至0.0910。盡管其得分有所提升，但其創(chuàng)新能力的增長(zhǎng)速度較為緩慢，且波動(dòng)性較大。河北省的科技創(chuàng)新能力得分從2016年的0.0528起步，逐年穩(wěn)步上升，2023年提升至0.1399，顯示出河北省在科技創(chuàng)新方面的持續(xù)努力和成果。整體來看，河北省的得分呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

總體來看，北京市在京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力中占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，其科研投入、政策支持、創(chuàng)新生態(tài)等方面具備較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。河北省2016一2023年持續(xù)穩(wěn)步提升，但其整體水平仍不高。天津市的科技創(chuàng)新能力處于相對(duì)滯后的狀態(tài)，盡管近年來有所提升，但總體水平低于北京市和河北省，且增長(zhǎng)速度較為緩慢。

3.3.2京津冀高?？萍紕?chuàng)新能力各維度評(píng)價(jià)分析

進(jìn)一步對(duì)比剖析京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力的各維度評(píng)價(jià)結(jié)果，可以了解各地區(qū)在推動(dòng)科技創(chuàng)新和高等教育發(fā)展方面的優(yōu)勢(shì)與不足。表4展示了各地區(qū)在基礎(chǔ)條件、投入能力、產(chǎn)出能力、成果轉(zhuǎn)化能力以及輻射能力各維度上的具體評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和排名情況。由表4可以看出：

① 在基礎(chǔ)條件維度，北京市表現(xiàn)突出且其得分逐年遞增，從2016年的0.1194增長(zhǎng)至2023年的0.1626，維持了顯著的領(lǐng)先地位，平均得分為0.1407，排名第一。天津市和河北省的基礎(chǔ)條件得分遠(yuǎn)低于北京市，其中河北省在基礎(chǔ)條件上的得分略高于天津市。天津市的基礎(chǔ)條件得分在2021年之前維持穩(wěn)定增長(zhǎng)，但總體較低，且排名穩(wěn)定在第三位。

② 在投入能力維度，北京市的投入能力表現(xiàn)最為突出，得分逐年遞增，從2016年的0.0844增長(zhǎng)至2023年的0.1531，穩(wěn)居第一。天津市的投入能力起步較晚，自2016年起穩(wěn)步提升，與北京市的差距仍然較大，平均得分為0.0159，排名第二。河北省的投入能力得分一直處于較低水平，且增幅有限，平均水平保持在0.0113，排名第三。這表明，雖然天津市在近年來加大了科研投人，但總體水平仍低于北京市，河北省的科研投人則較為滯后。

③ 在產(chǎn)出能力維度，北京市的產(chǎn)出能力在2016年至2019年間維持較高水平，但自2020年起有所下降，2023年為0.1352，反映出其科技產(chǎn)出的相對(duì)滯后。天津市的產(chǎn)出能力雖然整體較低，但在2018一2019年間略有提升，排名位居第三，表明其在創(chuàng)新產(chǎn)出方面仍有較大的提升空間。河北省的產(chǎn)出能力在整體較為平穩(wěn)的情況下略有增長(zhǎng)，排名位列第二，其與北京市的差距略有縮小，顯示出產(chǎn)出能力的逐步上升。

④ 在成果轉(zhuǎn)化能力維度，北京市表現(xiàn)突出，尤其在2016一2019年間，成果轉(zhuǎn)化能力維持較高水平，盡管在2020年略有下降，但依然保持領(lǐng)先地位，2023年為0.1429。天津市和河北省的成果轉(zhuǎn)化能力較弱，尤其是天津市，在2020年后雖有所回升，但整體增幅有限，排名第三。河北省在此領(lǐng)域雖然表現(xiàn)波動(dòng)，但近年逐漸有所上升，尤其是在2023年，顯示出其成果轉(zhuǎn)化能力的逐步改善。總體而言，北京市的優(yōu)勢(shì)依然明顯，而天津市和河北省在成果轉(zhuǎn)化方面則處于追趕狀態(tài)。

⑤ 在輻射能力維度，北京市的輻射能力得分波動(dòng)較大，但總體保持領(lǐng)先，尤其在2020年出現(xiàn)較大提升，最高達(dá)0.1757，然而在2021年后出現(xiàn)顯著下滑，2023年為0.0714，呈現(xiàn)出一定的下降趨勢(shì)。天津市的輻射能力相對(duì)較弱，且總體波動(dòng)較小，尤其在2020年后有明顯下降，排名穩(wěn)居第二。河北省的輻射能力始終維持較低水平，幾乎沒有明顯的增長(zhǎng)，長(zhǎng)期處于第三位，表明其在科技資源輻射的范圍和深度上較為有限。

3.3.3未來5年京津冀地區(qū)高校科技創(chuàng)新能力預(yù)測(cè)運(yùn)用ARIMA(1，1，1)模型，針對(duì)京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行詳盡分析，并據(jù)此預(yù)測(cè)未來五年的高?？萍紕?chuàng)新能力趨勢(shì)。

如表5所示，京津冀三地高校科技創(chuàng)新能力演進(jìn)機(jī)制呈現(xiàn)顯著的梯度差異特征。北京市模型中，自回歸系數(shù) .AR=-0.4316 ， p=0.802? 與移動(dòng)平均系數(shù)（ MA= -0.982 7 ， p=0.970? 雖未通過顯著性檢驗(yàn)，但模型良好的殘差方差 和通過赤池信息量準(zhǔn)則(AIC=-14.399) 與貝葉斯信息量準(zhǔn)則（BIC O= -14.561) 驗(yàn)證的優(yōu)異擬合性，表明其能夠有效預(yù)測(cè)北京市未來5年的創(chuàng)新能力走勢(shì)。此外， .Ljung-Box 檢驗(yàn)和Jarque一Bera檢驗(yàn)均表明殘差序列無顯著自相關(guān)性且符合正態(tài)分布，支持了模型的合理性與穩(wěn)定性。天津市的分析結(jié)果則顯示，AR和MA系數(shù)的影響微弱（p值均為0.986)，模型的擬合效果較為一般，殘差方差較?。╯igma²= 0.000 2) 。然而，Ljung—Box檢驗(yàn)和Jarque—Be-ra檢驗(yàn)均未發(fā)現(xiàn)殘差自相關(guān)性或顯著偏離正態(tài)分布，說明該模型依然具備一定的預(yù)測(cè)能力。河北省模型則表現(xiàn)出顯著的自回歸成分 ΔAR=0.9361，p=0.001) ，表明過去的創(chuàng)新能力對(duì)當(dāng)前期具有較強(qiáng)的影響，配合最優(yōu)信息準(zhǔn)則 (AIC=-41.708 ， BIC=-41.870AA 與最低殘差方差 ?sigma²=5.477×10^-5? ，驗(yàn)證了預(yù)測(cè)穩(wěn)健性。

如表6所示，根據(jù)ARIMA（1，1，1)模型預(yù)測(cè)：2024-2028 年，北京市高?？萍紕?chuàng)新能力預(yù)計(jì)保持穩(wěn)定，預(yù)測(cè)值在 0.69～0.71 之間波動(dòng)，沒有出現(xiàn)顯著的增長(zhǎng)或下降；天津市高?？萍紕?chuàng)新能力將維持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的水平，預(yù)測(cè)值在 0.093～0.094 之間，保持平穩(wěn)態(tài)勢(shì)；河北省高?？萍紕?chuàng)新能力得分將逐年增加，預(yù)計(jì)到2028年，其得分將達(dá)到0.2007。5年內(nèi)京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力預(yù)測(cè)圖如圖3所示。

3.4 空間趨勢(shì)分析

3.4.1京津冀高?？萍紕?chuàng)新能力空間演變分析運(yùn)用PythonGS對(duì)北京市、天津市和河北省3個(gè)研究單元在2016年、2019年和2023年3個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的高?？萍紕?chuàng)新能力5個(gè)維度進(jìn)行空間可視化（圖4），一共分為5級(jí)。

① 在基礎(chǔ)條件維度，2016年和2019年北京市基礎(chǔ)條件為第三級(jí)（深灰），天津市與河北省均為第一級(jí)（淺灰）；2023年北京市提高至第四級(jí)（更深灰），河北省升至第二級(jí)（中灰），天津市仍維持在第一級(jí)（淺灰），區(qū)域差距持續(xù)加大。北京市在基礎(chǔ)條件維度上反映出其基礎(chǔ)條件得分的穩(wěn)步提升。天津市和河北省在這一維度上的表現(xiàn)則相對(duì)較弱，這兩個(gè)地區(qū)的基礎(chǔ)條件得分普遍較

低，且提升幅度有限。

② 在投入能力維度，2016年北京市投人能力為第三級(jí)（深灰），天津市與河北省均為第一級(jí)（淺灰）；2019年北京市躍升至最高級(jí)(黑色），天津市與河北省升至第二級(jí)（中灰）；2023年北京市保持最高級(jí)（黑色），天津市與河北省仍為第二級(jí)（中灰），投入差距未縮小。北京市的投入能力維度表現(xiàn)尤為突出，天津市與河北省的投入能力得分雖然有所提升，但地圖上的顏色變化不大，依然以中灰為主，說明這兩個(gè)地區(qū)在投入能力方面的提升空間仍然較大。

③ 在產(chǎn)出能力維度，2016年北京市產(chǎn)出能力為第五級(jí)（黑色），天津市與河北省均為第一級(jí)（淺灰）；2019年北京市持續(xù)領(lǐng)先(黑色），天津市與河北省維持第一級(jí)（淺灰）；2023年北京市小幅下降至第三級(jí)（深灰），仍居首位，天津市與河北省仍為第一級(jí)（淺灰），產(chǎn)出能力未顯著提升。北京市在產(chǎn)出能力方面的得分有所波動(dòng)，而天津市和河北省產(chǎn)出能力得分的增長(zhǎng)較為緩慢。

④ 在成果轉(zhuǎn)化能力維度，2016年和2019年北京市成果轉(zhuǎn)化能力均為第四級(jí)（更深灰），天津市與河北省均為第一級(jí)（淺灰）；2023年北京市仍保持第四級(jí)（更深灰），天津市與河北省則升至第二級(jí)（中灰)，差距略微縮小。北京市在成果轉(zhuǎn)化能力方面的得分保持平穩(wěn)，天津市和河北省在這一維度上的表現(xiàn)有所提升。

⑤ 在輻射能力維度，2016年北京市輻射能力為第三級(jí)（深灰），天津市為第二級(jí)（中灰），河北省為第一級(jí)（淺灰）；2019年區(qū)域格局未發(fā)生變化；2023年北京市降至第二級(jí)（中灰），天津市與河北省均回落至第一級(jí)（淺灰）。北京市、天津市和河北省在輻射能力方面的得分均有所下降。

總之，北京市在基礎(chǔ)條件、投入能力、產(chǎn)出能力上持續(xù)領(lǐng)跑，但輻射能力波動(dòng)下降；河北省在基礎(chǔ)條件和成果轉(zhuǎn)化上緩慢追趕，天津市則因成果轉(zhuǎn)化和輻射能力不足逐漸落后，區(qū)域協(xié)同效應(yīng)亟待提升。

3.4.2京津冀高?？萍紕?chuàng)新能力空間相關(guān)性分析

表7展示了2016—2023年間的 Moran’sI指數(shù)、p值和 z 值。

由表7可看出，Moran’sI指數(shù)在整個(gè)研究期間基本呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢(shì)，從2016年的一1.0144下降至2023年的—1.1267。這一趨勢(shì)表明，隨著時(shí)間的推移，京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力的空間分布趨向于更加分散，負(fù)相關(guān)性逐漸增強(qiáng)。在統(tǒng)計(jì)顯著性方面，所有年份的p值均為0.001，表明Moran'sI指數(shù)在統(tǒng)計(jì)上顯著，進(jìn)一步驗(yàn)證了負(fù)相關(guān)性的存在。此外， z 值也基本逐年下降，從2016年的—0.7138下降至2023年的-0.873 7 ，顯示出隨著時(shí)間的推移，空間自相關(guān)性的強(qiáng)度有所增強(qiáng)。 z 值的負(fù)值進(jìn)一步驗(yàn)證了區(qū)域間創(chuàng)新能力差異的加劇，即存在空間負(fù)相關(guān)性。

總之，京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力的空間分布在研究期間內(nèi)呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)性，且這一趨勢(shì)隨著時(shí)間的推移逐漸增強(qiáng)。

4京津冀地區(qū)高校科技創(chuàng)新能力影響因素分析

4.1 影響因素指標(biāo)體系構(gòu)建

從經(jīng)濟(jì)水平、教育資源、政策支持力度、人才供給、區(qū)域創(chuàng)新能力5個(gè)方面篩選指標(biāo)，構(gòu)建中京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力影響因素指標(biāo)體系（表8）。

4.2 結(jié)果分析

首先，對(duì)部分變量進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，以處理數(shù)據(jù)的異方差性。然后，采用LASSO回歸處理共線性問題，并根據(jù)結(jié)果選擇優(yōu)化后的自變量。最后，使用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析。LASSO回歸系數(shù)如表9所示。

從表9可以看出，所有變量的系數(shù)均不為零，表明這些變量均被模型選擇。在LASSO回歸中，系數(shù)絕對(duì)值的大小可以反映變量對(duì)因變量的相對(duì)重要性。其中，log_X3（政府科研資助金額）的系數(shù)絕對(duì)值最大（0.3968)，表明其對(duì)高?？萍紕?chuàng)新指數(shù)的相對(duì)影響最強(qiáng)，且方向?yàn)檎?。log_X5(專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)量)和log_X1（人均地區(qū)生產(chǎn)總值)的系數(shù)為負(fù)，絕對(duì)值分別為0.1052和0.0689，說明這兩個(gè)變量對(duì)科技創(chuàng)新指數(shù)有負(fù)向影響。而log_X2（教育經(jīng)費(fèi)投人)和log_X4（高等在校學(xué)生數(shù)）的系數(shù)絕對(duì)值較?。ǚ謩e為0.0999和0.0324），表明其對(duì)因變量的影響相對(duì)較弱。

為了進(jìn)一步分析各變量的統(tǒng)計(jì)顯著性，基于LASSO回歸選擇的變量構(gòu)建了隨機(jī)效應(yīng)面板模型。由隨機(jī)效應(yīng)模型回歸結(jié)果可知模型的R一squared為0.9781，表明模型的擬合效果較好，具體參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表10所示。

從表10可以看出，模型中的常數(shù)項(xiàng)為一4.4462，且具有顯著性 (p=0.0210) ，這意味著在所有解釋變量為零時(shí)，高?？萍紕?chuàng)新指數(shù)的基準(zhǔn)值為負(fù)數(shù)。log_X1（人均地區(qū)生產(chǎn)總值)的回歸系數(shù)為一0.1647，且p值為0.2773，未能通過統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，表明人均地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)高?？萍紕?chuàng)新的影響在該模型中不顯著。log_X2（教育經(jīng)費(fèi)投入）的回歸系數(shù)為0.1977，p值為0.1278，雖然呈現(xiàn)正向影響，但未能通過顯著性檢驗(yàn)，表明教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)高?？萍紕?chuàng)新的影響較弱。log_X3（政府科研資助金額）的回歸系數(shù)為0.3832，且p值為0.0002，顯著性較高，表明政府科研資助金額對(duì)高?？萍紕?chuàng)新指數(shù)具有顯著正向影響，支持了政府資金投入對(duì)高?？蒲谢顒?dòng)的促進(jìn)作用。log_X4（高等在校學(xué)生數(shù)）的回歸系數(shù)為一0.0831，p值為0.5817，未能通過顯著性檢驗(yàn)，表明高等在校學(xué)生數(shù)在模型中的影響不顯著。log_X5(專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)量)的回歸系數(shù)為—0.1900，且p值為0.0123，具有顯著的負(fù)向影響，表明盡管專利申請(qǐng)量較大，但這一變量與高?？萍紕?chuàng)新指數(shù)之間可能存在一定的負(fù)相關(guān)性。

5 結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論

本研究通過構(gòu)建多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合熵值法、ARIMA模型、空間自相關(guān)分析和隨機(jī)效應(yīng)模型，系統(tǒng)測(cè)度了京津冀地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力的動(dòng)態(tài)演變、空間格局及影響因素，得出以下研究結(jié)論：

其一，區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力的非均衡性顯著。北京市高校科技創(chuàng)新能力占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位，其綜合得分顯著高于天津市和河北省，形成了典型的“核心一邊緣”空間結(jié)構(gòu)。這種差距源于北京市在基礎(chǔ)條件和投入能力上的累積優(yōu)勢(shì)，尤其是高水平高校的集聚與持續(xù)性的經(jīng)費(fèi)投入。天津市雖在部分維度表現(xiàn)出階段性提升，但受限于成果轉(zhuǎn)化效率不足，未能突破低水平均衡陷阱。河北省則呈現(xiàn)出后發(fā)追趕特征，其成果轉(zhuǎn)化能力的持續(xù)增長(zhǎng)表明制度創(chuàng)新對(duì)資源約束的突破效應(yīng)。

其二，高?？萍紕?chuàng)新能力的動(dòng)態(tài)演變呈現(xiàn)路徑分化。時(shí)間序列分析顯示，三地高校科技創(chuàng)新能力演化呈現(xiàn)顯著異質(zhì)性：北京市表現(xiàn)為高位波動(dòng)特征，外部環(huán)境沖擊對(duì)其短期波動(dòng)影響顯著；天津市呈現(xiàn)低水平穩(wěn)態(tài)，創(chuàng)新系統(tǒng)的路徑依賴特征明顯；河北省則實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)式躍遷，驗(yàn)證了后發(fā)地區(qū)通過能力積累實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破的可能性。值得注意的是，北京市在輻射能力維度出現(xiàn)的階段性下降，提示區(qū)域創(chuàng)新極的溢出效應(yīng)可能存在邊際遞減規(guī)律。

其三，空間負(fù)相關(guān)性持續(xù)強(qiáng)化。全局空間自相關(guān)分析表明，研究區(qū)域內(nèi)高?？萍紕?chuàng)新能力的空間分異呈現(xiàn)加劇態(tài)勢(shì)，負(fù)相關(guān)性格局持續(xù)強(qiáng)化。這種空間異質(zhì)性既源于核心區(qū)域?qū)?chuàng)新要素的集聚效應(yīng)，也反映出邊緣地區(qū)在資源獲取、政策傳導(dǎo)等方面的結(jié)構(gòu)性困境。地理加權(quán)回歸進(jìn)一步揭示了創(chuàng)新要素流動(dòng)的梯度差異與空間鎖定效應(yīng)。

其四，影響因素呈現(xiàn)復(fù)雜作用機(jī)制。隨機(jī)效應(yīng)模型分析表明，政府科研資助對(duì)高?？萍紕?chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用，驗(yàn)證了制度供給在創(chuàng)新系統(tǒng)中的關(guān)鍵作用。然而，專利申請(qǐng)授權(quán)量的負(fù)向影響揭示了創(chuàng)新質(zhì)量與數(shù)量的深層矛盾，反映出現(xiàn)行評(píng)價(jià)體系可能存在的激勵(lì)扭曲。值得注意的是，經(jīng)濟(jì)水平與創(chuàng)新能力的非線性關(guān)系，表明區(qū)域發(fā)展階段與創(chuàng)新模式可能存在動(dòng)態(tài)適配需求。

5.2 對(duì)策建議

一是建立多層次協(xié)作機(jī)制，推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新均衡發(fā)展。針對(duì)京津冀地區(qū)創(chuàng)新能力不均衡問題，建議構(gòu)建“核心帶動(dòng)一重點(diǎn)突破一全域聯(lián)動(dòng)”的三級(jí)協(xié)作體系。北京市需發(fā)揮創(chuàng)新核心作用，通過跨區(qū)域聯(lián)合科研項(xiàng)目、共享高端實(shí)驗(yàn)設(shè)備等方式，帶動(dòng)周邊地區(qū)技術(shù)升級(jí)。天津市可依托產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)，建設(shè)科技成果轉(zhuǎn)化服務(wù)基地，搭建企業(yè)與高校的常態(tài)化對(duì)接平臺(tái)，解決研發(fā)與市場(chǎng)脫節(jié)問題。河北省應(yīng)重點(diǎn)完善創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施，在戰(zhàn)略性區(qū)域布局產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院，同時(shí)與京津共建“研發(fā)一中試一生產(chǎn)\"聯(lián)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)協(xié)作區(qū)。建議三地聯(lián)合設(shè)立區(qū)域創(chuàng)新基金，對(duì)跨省市合作項(xiàng)目給予稅收減免和用地支持，促進(jìn)人才、技術(shù)等要素合理流動(dòng)。

二是完善分類培育體系，激發(fā)區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新潛力。應(yīng)根據(jù)不同地區(qū)特點(diǎn)制定差異化的創(chuàng)新培育方案。北京市需建立創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)機(jī)制，對(duì)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)項(xiàng)目延長(zhǎng)資助周期，增強(qiáng)應(yīng)對(duì)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。天津市可實(shí)施國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新激勵(lì)計(jì)劃，將研發(fā)投入納入企業(yè)負(fù)責(zé)人考核指標(biāo)，同時(shí)引入外地優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源打破本地封閉循環(huán)。河北省應(yīng)建立創(chuàng)新追趕專項(xiàng)支持計(jì)劃，對(duì)持續(xù)加大研發(fā)投入的企業(yè)給予階梯式補(bǔ)貼，重點(diǎn)扶持細(xì)分領(lǐng)域科技型中小企業(yè)。建議建立區(qū)域創(chuàng)新監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，定期評(píng)估各地創(chuàng)新進(jìn)程，及時(shí)調(diào)整政策支持方向。

三是優(yōu)化區(qū)域資源配置，促進(jìn)創(chuàng)新要素流動(dòng)。建議制定區(qū)域創(chuàng)新資源共享規(guī)劃，建立“以強(qiáng)帶弱”的幫扶機(jī)制?？蓪⒈本┦屑夹g(shù)交易收益的固定比例用于支持津冀地區(qū)創(chuàng)新載體建設(shè)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新收益的跨區(qū)域再分配。對(duì)于向河北轉(zhuǎn)移的科技成果，建議在科研績(jī)效考核中給予額外加分激勵(lì)。在生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)等欠發(fā)達(dá)區(qū)域設(shè)立創(chuàng)新服務(wù)站點(diǎn)，提供科研設(shè)備租賃補(bǔ)貼和人才跨地區(qū)工作津貼。同時(shí)建設(shè)統(tǒng)一的科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)三地科研儀器、文獻(xiàn)資源、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。改革地方考核機(jī)制，將技術(shù)溢出、跨區(qū)域合作等指標(biāo)納入政府創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)。

四是改革制度供給模式，提升創(chuàng)新體系效能。構(gòu)建更加科學(xué)的科研評(píng)價(jià)機(jī)制，在高校推行“質(zhì)量?jī)?yōu)先”的考核方式，建立專利申請(qǐng)質(zhì)量審查和成果轉(zhuǎn)化追蹤制度。優(yōu)化科研經(jīng)費(fèi)管理，對(duì)基礎(chǔ)研究實(shí)施長(zhǎng)期穩(wěn)定支持，對(duì)應(yīng)用研究采取“階段性目標(biāo)考核”的資助方式。建立區(qū)域創(chuàng)新適配機(jī)制，在河北試點(diǎn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改造專項(xiàng)，在天津設(shè)立先進(jìn)制造技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)基金。建議成立京津冀創(chuàng)新聯(lián)合管理機(jī)構(gòu)，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)三地科技政策，將部分競(jìng)爭(zhēng)性項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)轉(zhuǎn)為區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新資金，重點(diǎn)支持交叉領(lǐng)域和共性技術(shù)研發(fā)。

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