基于协调度模型的安徽省创新驱动能力评价

何　刚，杨　黎

基于协调度模型的安徽省创新驱动能力评价

何刚，杨黎

（安徽理工大学经济与管理学院，安徽淮南232001）

利用安徽省2005～2014年的年鉴数据，通过构建协调度模型，从基础、投入、产出、辐射四大子系统对安徽省创新驱动能力进行了定量评价．首先运用改进熵值法确定各评价指标权重；然后利用功效函数构建创新驱动能力评价的协调度模型，对安徽省创新驱动能力协调度进行分析；最后结合评价结果进行探讨．结果表明：安徽省创新驱动能力总体基本协调，基础和辐射子系统失衡，其协调指数仅为0．433和0．403，而投入和产出子系统相对协调，协调指数为0．553和0．633．

安徽省；创新驱动能力；协调度模型

创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达不竭的动力．据统计，在2015年3月政府工作报告中，“创新”一词出现频率达到37次，为历年之最，而“创客”“草根创新”等新词也成为全社会关注的焦点［1］．创新驱动能力的优劣直接影响社会经济的发展．作为长三角经济圈重要组成部分，安徽自2012年进入中国区域创新能力的前10名后，已经连续3年获得第9名的殊荣［2］．2013年底，继江苏之后，安徽成为全国第二个开展创新型省份建设试点工作的省份［3］．然而，安徽如何通过改变要素成本实现增长极的转移，使创新驱动能力进一步提升，真正做到变“投资驱动”为“创新驱动”，是新经济环境下亟待解决的问题．利用安徽省2004～2013年的统计数据，对影响创新驱动能力的相关因素进行深入分析与探讨，以期获得有价值的分析结论，为相关部门决策提供参考．

创新驱动的概念最早是由Michael E．Porter在经济发展4个阶段（生产要素驱动、投资驱动、创新驱动和财富驱动）中提出的．研究发展至今，创新驱动是指利用科学、技术、知识、管理手段、组织制度、企业模式等创新要素对资源投入、资本、劳动力等要素进行重组，并以创新的技术、管理和制度提高要素的使用效率和投资回报率，加强对企业的科学管理和对人才的合理利用．因此，要衡量一个企业、地区乃至国家的经济发展潜力，客观全面地分析评价其创新驱动能力是必不可少的．目前，国际上主流的创新驱动能力评价体系主要有信息技术与创新基金会和考夫曼基金会（ITIF&Kauffman）联合提出的创新政策指数、世界经济论坛（WEF）的经济体竞争力——创新成熟度因子以及欧洲工商管理学院（INSEAD）的创新指数．虽然这3个评价指标体系侧重点有所不同，但都围绕着企业与市场、人才与教育、智财权与专利、政府体制与基础建设4个模块来评析各国的创新驱动能力［4］．21世纪以来，我国学者在创新驱动能力评价方面也有一定的建树．但是，对于区域创新驱动能力的研究多集中在横向比较，对区域的纵向发展研究并不深入．因此，基于前人研究，利用协调度模型对安徽2004～2013年的创新驱动能力进行研究．

1　安徽创新驱动能力评价

创新驱动能力评价指标的基础数据来源于2005～2014年的《安徽省统计年鉴》，选择协调度模型对收集的数据进行处理．协调度是指系统之间或系统要素之间在发展过程中彼此和谐一致的程度，体现系统由无序走向有序的趋势，其理论基础为协同论．协同论认为，系统走向有序的机理不在于系统现状的平衡与否，也不在于系统与平衡态的距离，关键在于系统内各子系统间相互关联的协同作用．而协调度正是这种协同作用的量度，故协调度模型就是由一个或一组函数构成的对系统协调程度进行测算的数量模型［5］．

1．1评价指标构建

创新驱动能力是安徽经济发展的关键因素，它以人、财、物的水平为基础，投入相应资源以获得一定的创新产出，并最终影响到人民的生活水平，带动社会整体的发展．因此，依据科学性、完整性、可操作性和通用性等原则，选取创新驱动能力评价指标．在已有研究的基础上，鉴于创新驱动能力影响因素的多元性和复杂性，通过问卷调查和专家访谈，并结合创新驱动能力的内涵，建立包括创新驱动基础、投入、产出和辐射在内的4个一级指标和16个二级指标的评价体系如表1所示．

1．2指标权重的确定

在协调度模型中，客观科学地给各项指标赋予权重是评价的关键．为避免忽视关键指标的作用，且最大限度减少主观因素的影响，选用改进熵值法［6］计算指标权重．与主观赋权法相比，熵值法是一种完全的客观赋权方式，它能够尽可能对指标进行权重计算，消除主观因素对权重的影响．由于在熵值法的计算过程中运用了对数和熵的概念，因此，负值和极值不能直接参与运算，需对熵值法进行改进．目前较为常用的改进方法有两种：功效系数法和标准化变换法．采用标准变换法，因为其无需依靠主观信息，是完全客观的赋权法，有助于减少极端值对结果的影响，更符合本次研究要求．改进熵值法分为以下6个步骤：

（1）数据的净化处理．由于16种指标数据的测度方式不同，因此，在统计处理之前需要进行无量纲的净化处理，即标准化和正向化．通过SPSS 20．0软件，采用Z-score标准化方法，令数据符合标准正态分布．

（2）指标的改进．为了消除标准化后的负值指标，需要将指标进行改进，即将指标值平移k值之后得到新指标．

（4）计算指标j的熵值ej（ej∈［0，1］）．

（5）计算指标j的差异性系数yj．

其中，当yj值越大，则指标j在综合评价里越重要．

（6）计算指标j的权重．

从2005～2014年的《安徽省统计年鉴》中找到相关数据，再根据改进熵值法，计算得到安徽创新驱动能力评价系统的指标权重如表1所示．其中，权重Wj表示整个创新驱动能力系统为1的基础上，每一个二级指标的权重；权重wj指以每个一级指标为整体，其下二级指标的权重．例如，WA1=0．063为指标“人均GDP”的权重占整个系统的0．063；wA1=0．2494为指标“人均GDP”的权重占一级指标创新驱动基础（A）系统的0．249 4．

1．3功效函数的测算

（1）确定各指标的上下限．协调度模型的评价结果是否准确，关键在于功效函数上下限值的确定，其值必须根据安徽省创新驱动能力发展的实际情况来定．通过相关文献及专家意见，以安徽省2013年的数据作为现值Xi，再结合上限值的内涵，采用计量经济分析的方法，用SPSS软件对相关数据进行回归分析，以估测目标值．由于收集的是2004～2013年的数据，若估测年份较远则不够准确，若太近则与现值差距太小，不符合目标值的要求．因此，选取现值年后第5年的估测值作为上限值Ti比较合理．下限值的实质是系统稳定临界点．由于安徽省近10年发展速度迅猛，5年前的数据会影响下限值的判断，且与上限值对应，则以指标现值的前5年（2008～2012年）的算术平均值作为系统功效函数的下限值Pi．

（2）计算功效函数．基于协同论可知，当系统处于稳定状态时，状态方程为线性；函数的极值点是系统稳定区域的临界点；慢弛豫变量在系统稳定状态时也有量的变化．

设创新驱动能力系统中有n个目标．其中，n1个目标要求越大越好，n2个目标要求越小越好，而余下的n-n1-n2个目标要求接近某一个值最好．分别赋予这些目标一定的功效函数VAi，当目标最满意时取VAi=1，当最差时取VAi=0．计算结果如表2所示．其计算公式为：

表1　安徽创新驱动能力评价指标及权重

表2　安徽省创新驱动能力评价指标上下限值

1．4协调度的计算

根据改进熵值法所得到的指标权重值Wi、wi以及评价指标功效函数值VAi，代入协调度模型公式中，计算得到各项指标的协调度值．对各功效值利用线性加权法做加权加总，得到协调度函数：

式中，H为协调度；Wi为权重；VAi为功效系数．计算结果如表3所示．

表3　安徽创新驱动能力各子系统协调度

因此，所得协调度H介于0到1之间．协调理论认为，当H＞0．8时，协调度极大；当0．6＜H＜0．8时，系统比较协调；当0．5＜H＜0．6时，系统基本协调；当0．4＜H＜0．5时，系统不太协调；当0．2＜H＜0．4时，系统处于不协调状态；当H＜0．2时，系统处于极不协调状态．由表3可知，安徽省创新驱动能力的总协调度得分为0．502，处于基本协调状态，但其已处于不协调与协调的临界点．

2　安徽创新驱动能力评价结果及分析

2．1创新驱动能力基础的协调度评价

根据表3显示，安徽创新驱动能力基础的协调度得分为0．433，处于不太协调的阶段．近10年来，虽然安徽省的综合实力不断提高，但与全国平均水平仍有一定的差距．从经济角度来看，2014年安徽省GDP为2．08万亿，排在全国第14名，处于中游位置．但由于人口基数大，人均GDP仅为34 115元，位居26位［7］．可见作为创新基础的关键，安徽省经济实力还是比较薄弱的．从人口的文化素质上看，2013年全国的文盲率为4．60%［8］，但安徽省却达到6．12%．人口素质关系到创新能力的提升和创新成果的普及，因此，只有加大安徽省的扫盲力度，才能夯实创新驱动能力发展的基础．

2．2创新驱动能力投入的协调度评价

根据表3显示，投入部分的协调度为0．553，达到基本协调状态．人力方面而言，2004～2013年中，折合的R&D人员全时当量从27 234人年增长至119 340人年，增长了快4倍，这说明安徽省十分注重在创新发展方面的人才投入．从财力的角度来看，这10年里关于科技创新的各种经费投入都有大幅度的增长，使得在中部省份中，安徽省的R&D经费支出占GDP比重名列前茅［9］．但如果想进一步提升投入方面的协调度，需要更合理地规划资源配置，找到基础研究、应用研究和试验发展三大活动的平衡点，提高资源利用率，保障创新驱动能力长期可持续发展．

2．3创新驱动能力产出的协调度评价

根据表3显示，安徽省创新驱动能力产出方面的协调度为0．633，处于比较协调阶段．2004～2013年，安徽省无论是知识产出还是技术产出都有很大提升．仅技术市场成交额就从2004年的90 675万元增至2013年的1 307 716万元，增长了44%．由此可见，安徽省的科技创新成果的转化率还是比较高的，政府相应的科技政策也发挥出一定的作用．在以科技论文为主的知识产出方面，安徽省位于中部省份的前列，这充分反映出科研机构、高等院校等研究人员对科技创新的热情．因此，需要把高校、科研机构学术人员的创新热情，政府颁布的各项创新政策和资金投入以及企业对创新产品的重视三者有效结合起来，使安徽省创新驱动能力的产出更加协调、高效地发展．

2．4创新驱动能力辐射的协调度评价

根据表3显示，安徽创新驱动能力辐射的协调度为0．403，处于不太协调阶段．提升创新驱动能力，旨在优化经济发展方式，从根本上提高人民的物质文化水平，从而促进社会全面协调可持续发展．因此，辐射系统表示创新驱动能力的提升是否惠及人民的生活水平和文化程度．从恩格尔系数看，安徽省近10年的整体水平虽然有下降的趋势，但仍有小幅波动，这与经济的高速发展不成比例．2013年，安徽省城镇居民恩格尔系数为39．1%，比全国城镇平均水平高出4．1%，甚至比全国农村平均水平还高出1．4%［10］．可见，安徽省与全国平均水平还有不小差距．从教育质量看，截至2014年，安徽省共有107所高校，其中本科33所，专科74所，211院校3所，985院校1所．虽然总数处于全国前列，但名校数却较少．与此同时，安徽省2014年高考一本批次的录取率只有11．38%，不到录取率最高的北京市（24．81%）的一半［11］．可见，安徽省的高等教育水平还很落后，因此，需要增加高等院校的投入，培养建设一批省属本科名校，同时提升专科院校的应用实力，为创新驱动能力的可持续发展提供保障．

3　结论

安徽省作为全国第二个创新试点省，创新驱动能力总体上属于临界协调状态，协调度为0．502．具体来说，在投入和产出方面表现良好，协调度分别达到0．553和0．633；但基础和辐射子系统比较薄弱，协调度只有0．433和0．403．这说明安徽省出台的创新政策已有初步成效，但由于经济实力仍比较落后，创新驱动基础薄弱，特别是人口素养还亟待提升．

因此，可从以下方面采取措施．首先，脚踏实地发展实体经济，为创新发展提供物质基础．安徽有奇瑞、江淮、海螺等全国著名企业，应努力发挥各自优势，在发展自身的同时带动地方经济的发展；其次，学习和引进新型产业和人才，提升创新产业的实力．在国家转型升级的背景下，要抢占先机，抓住转型机会，淘汰生产效率低、技术含量不高的产业，加大力量发展未来急需的朝阳创新产业；再次，重视乡村教育，加强高等教育．安徽省有众多的外出务工人口，农村地区留守儿童现象比较普遍．重视乡村教育事业，完善乡村学校的校园设施建设，采取适当方式向乡村输送优秀教师，并完善乡村教育体制，从基础上提高人口素质．另外，加强高等院校、特别是重点院校的建设，提升高校办学质量，在增加高知人才数量的同时提升其质量，为提高创新驱动能力打好人才基础．总之，要想创新驱动能力得到长期可持续地发展，不仅在经济、政策上要有所投入，更应从根本上提高本土人口素质，引进高质量人才，为创新驱动能力的发展提供长久有序的人力资本保障．

［1］搜狐网．政府工作报告“创业”“创新”词频创10年新高［EB/OL］．http：//news．sohu．com/20150306/n409391764．shtml，2015-03-06．

［2］光明网．2014中国区域创新能力报告出炉［EB/OL］．http：//tech．gmw．cn/newspaper/2014-12/26/content_103239276．htm，2014-12-26．

［3］中安在线．安徽试点建设创新型省份，为全国第二个试点省［EB/OL］．http：//ah．anhuinews．com/system/2013/12/04/ 006225492．shtml，2013-12-04．

［4］陈宵纂．国际创新驱动能力评价指标体系及其对我国的借鉴［J］．南京理工大学学报：社会科学版，2014，27（4）：27-33．

［5］欧雄，冯长春，沈青云．协调度模型在城市土地利用潜力评价中的应用［J］．地理与地理信息科学，2007（1）：42-45．

［6］孙利娟，邢小军，周德群．熵值赋权法的改进［J］．统计与决策，2010（21）：153-154．

［7］百度．2014年中国各省GDP、人均GDP排名［EB/OL］．http：//tieba．baidu．com/p/3453172700，2014-12-07．

［8］国家统计局．2013年《中国妇女发展纲要（2011～2020年）》实施情况统计报告［EB/OL］．http：//www．stats．gov．cn/ tjsj/zxfb/201501/t20150122_672472．html，2015-02-03．

［9］李晶慧．河南省科技创新能力评价及对策研究［D］．西安：西安科技大学，2012．

［10］国家统计局．《2013年统计公报》评读［EB/OL］．http：//www．stats．gov．cn/tjsj/sjjd/201402/t20140224_514990．html，2014-02-24．

［11］齐鲁晚报网．2014年全国各省市高考一本录取率统计，录取率最差的省份统计［EB/OL］．http：//edu．qlwb．com．cn/ 0310/332961．shtml，2015-03-10．

Research on the Dynamic Evaluation of Innovation-driven Ability in Anhui Province Based on Coordination Degree Model

HE Gang，YANG Li
（Department of Economic and Management，Anhui University of Science and Technology，Huainan，232001，China）

Innovation-driven ability of Anhui Province will be evaluated by coordination degree model from four aspects，namely，base，input，output and influence．This paper also makes an empirical analysis of the data from 2004 to 2013．First，the index weights is determined by using improved entropy method．Second，the coordination degree model of complex systems based on innovation-driven ability in Anhui Province is established．Finally，the calculation and analysis indicate that the innovation-driven ability degree is satisfied．The base and influence subsystem are slightly imbalanced，for the coordination indexes are 0．433 and 0．403 respectively．But the input and output subsystems are relatively balanced because the coordination indexes are 0．533 and 0．633 respectively．

Anhui Province；innovation-driven ability；coordination degree model

C915

A

1672-2477（2016）03-0012-05

2015-08-10

教育部人文社会科学规划基金资助项目（14YJAZH029）

何刚（1966-），男，安徽合肥人，研究员，博士．