安徽创新驱动发展战略实施成效评估与比较研究

汪晓梦

安徽创新驱动发展战略实施成效评估与比较研究

汪晓梦

结合相关文献，构建了安徽创新驱动发展战略实施成效评估指标，并运用灰色关联和主成分分析了安徽省创新驱动战略实施情况。安徽创新驱动战略实施取得了一定的成效，部分指标优于江、浙、沪。安徽还需在科技创新人才、资金、体制和制度上进行优化，进一步推动创新驱动战略实施，加快经济社会发展。

创新驱动；发展战略；绩效评估

党的十八大明确提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置。”［1］实施创新驱动发展战略，就是要推动以科技创新为核心的全面创新，坚持需求导向和产业化方向，坚持企业在创新中的主体地位，发挥市场在资源配置中的决定性作用和社会主义制度优势，增强科技进步对经济增长的贡献度，形成新的增长动力源泉，推动经济持续健康发展［2］。

创新驱动发展战略有2层含义：一是中国未来的发展要靠科技创新驱动，而不是传统的劳动力以及资源能源驱动；创新目的是为了驱动发展，促进国民经济和社会发展。

一、创新驱动战略实施成效评估的研究现状

关于创新驱动发展战略研究的文献很多，大都集中于创新驱动发展战略的内涵、存在问题、影响因素、过程模型、实施路径、国际比较等方面，为本课题研究提供了理论基础和研究参考。针对创新驱动发展战略实施成效评估研究的文献相对较少。刘红玉等人构建了国家创新战略实施成效的评价指标体系，并建立模糊综合评价模型反映创新战略实施成效［3］。崔有祥通过学科融合，运用综合评价方法，旨在建立一个系统、规范、完整和可操作性强的理论和实践分析框架，为促进国家自主创新战略实施和经济结构转型提供制度保障［4］。王珍珍在综合探讨创新驱动发展战略内涵及体系的基础上，分别从投入和产出视角重点分析了我国省域创新驱动发展战略的实施成效、存在的主要问题［5］。吴优在总结前人研究成果的基础上，搭建了城市创新驱动发展评估分析框架，构建了创新驱动发展评价指标体系，并借助熵值法，对北京、上海、广州和深圳进行了实证研究［7］。刘焕基于创新投入、创新活动和创新产出的逻辑模型，构建了省级政府实施创新驱动发展战略的监测评估指标体系［8］。

关于创新驱动发展战略实施成效评估研究，目前存在以下不足：第一，此项研究工作处于起步、不成熟阶段，没有引起党委政府、学界的高度重视。第二，从理论定性分析角度构建评估指标，实证研究少。第三，评估对象多属于国家层面，而针对省级以及省级之间的比较研究相对较少。第四，部分文献使用了数量经济学分析工具，但方法单一，研究结论缺乏相互印证，说服力不强。

开展安徽省创新驱动战略实施成效评价具有一定的现实意义。建立相对完善的创新驱动发展战略成效的评估体系，通过评估的科学研究，得出有较高应用价值的研究成果，能引起党委政府对其评估工作的高度重视，促进其评估工作经常化、科学化、制度化。通过评估，为实施政策的调整、修正、延续和终止提供重要决策参考依据。同时，也能提高学术界对此项研究的关注度，推动此项评估研究力量的集聚，促进研究水平的快速提升，使此项研究更加成熟完善。

二、创新驱动战略实施成效评估的指标

（一）构建原则

1.全面性

选取的成效评价指标要能全面反映出创新驱动发展战略实施的实际情况，为了简化评估步骤，便于操作，选取能反映创新驱动实施情况的主要相关指标。

2.可比性

评估对象的指标一定要统计口径一致，相互可比，且在时间和空间上动态可比。

3.一致性

指标的计算方法、范围和统计口径要完全一致，定义明确无歧义，反之失去评估的价值。

4.便利性

所设置的评估指标，既要符合评估研究的实际需要，又要使数据在具体操作过程中容易获取。

（二）指标体系

设定包括科技创新（投入、产出）与经济社会发展的2大类指标。

科技创新投入指标主要包括R&D人员、R&D经费。科技创新产出指标主要包括专利授权量、技术市场成交额。

经济社会发展指标主要包括GDP、人均GDP、地方财政收入、全社会固定资产投资、规模以上工业增加值、社会消费品零售总额、出口总额、城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入。

（三）数据来源

评估所使用的原始数据均来自安徽省、江苏省、浙江省、上海市2010—2015年国民经济和社会发展公报、统计年鉴、科技统计年鉴。其中，部分数据经过整理计算分析得出。

（四）评估方法

1.灰色关联度分析

灰色关联原理即是通过计算出研究对象的子因素与母因素之间接近程度的关联度，比较各关联度的大小来判断待识别因素之间的影响程度，尤其适合“小样本，贫信息”的对象研究。

2.主成分分析

所谓的主成分就是通过线性变化，把多个指标转化为少数几个综合指标，即主成分。其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复，使问题简单化，同时得到的数据信息更加科学有效。

三、安徽省创新驱动战略实施成效评估的数据处理

（一）灰色关联分析

灰色关联分析主要处理科技创新活动中的投入与产出关系。根据创新原始数据，使用灰色关联度计算公式，得出灰色关联如表1所示。

表1　科技创新投入与产出灰色关联度

（二）主成分分析

主成分分析处理科技创新投入产出、经济社会发展的总体情况。根据原始数据，使用SPSS20.0软件处理结果如表2所示。

表2　主成分因子得分与综合得分排序

四、评估结论与对策建议

（一）结论

1.灰色关联分析结论

（1）从安徽省内部看，安徽省的R&D经费与技术市场成交额关联度最大，效用显著。R&D经费与专利授权量关联度最小，说明两者之间紧密度弱。R&D人员与专利授权量关联度略高于R&D经费与专利授权量的关联度，效果次于R&D经费与技术市场成交额之间的作用。

（2）与江浙沪比较，安徽省的R&D人员与专利授权量关联度只有0.57，最弱，说明安徽省的R&D对专利的贡献率最低。安徽省的R&D经费与专利授权量关联度为0.54，也是最弱；R&D对专利授权量的效率也是最低的。安徽省的R&D人员与技术市场成交额灰色关联度为0.71，最大，说明二者之间的效用在长三角地区中发挥得最好。安徽省的R&D经费与技术市场成交额的关联度为0.77，也是长三角地区效益最好的省份。

2.主成分析结论

安徽主成分F1、F2因子的得分排序为第3名，优于上海。F3因子的得分排序为第2名，优于浙江、上海。安徽省的F综合得分排序为第3名，落后江、浙，优于上海。

（二）建议

1.继续探索发挥创新驱动，推动经济社会发展

安徽创新驱动战略实施虽然取得了一定的成效，但在某些方面与江、浙、沪还是存在差距。安徽科技创新资源丰富，创新文化氛围浓厚，创新自觉性强，具有创新的优良传统。在创新驱动发展战略中，充分发挥科技创新优势，挖掘潜力，优化科技创新绩效，探索出具有安徽特色的科技创新路径。

2．制定合理的科技创新制度，激励科技创新

人才是创新驱动战略实施的宝贵资源，也是重要的科技创新资源性要素。安徽是科技创新人才大省，科技人力资源在长三角区域相对较为强势。要制定科技人才和科技创新利益分配制度，激励科技人才投身创新活动中去，激发科技人才的创新热情和冲动。进一步推动安徽科技创新进程，加快安徽“双创”活动深入开展。

3．加快科技创新成果市场建设，推动科技产业化

创新驱动战略实施的核心是科技创新，科技创新的最终目的是促进经济社会又好又快的发展。加快安徽科技成果转化市场建设，扶持科技中介组织发展，优化科技服务平台。加快科技成果省内转化，加速科研成果产业化，使之转化为现实生产力；可立足于产品进行科研，推动创新驱动发展战略的实施。同时，加强科技成果中试基地建设，引进技术成果，进行二次创新。

4．加大科技创新资金投入力度，激励企业自主创新

科技创新重要的投入要素还有科技创新资金。安徽还是传统的农业大省，经济发展水平目前还低于江、浙、沪。政府的财政收入有限，因而投入科技活动中的政府资金有一定的限度。在做好财政科技资金预算同时，需要企业加大资金投入。企业是科技创新的主力军，是创新驱动发展的主角。要大力发展新兴产业，促进企业传统产业转型升级。可采取多种措施，激励企业自筹科技资金，鼓励民间资金注入科技创新，设立创新基金。需做好科技创新的监测监管工作，提高科技创新资金的使用效率。

［1］十八大报告解读：必须把科技创新摆在核心位置［EB/OL］. （2012-12-28）.http：//www.gov.cn/jrzg/2012-12/28/content_ 2300813.htm.

［2］习近平：加快实施创新驱动发展战略［EB/OL］.（2014-08-20）. http：//finance.ifeng.com/a/20140820/12957954_0.shtml.

［3］刘红玉，彭福扬，刘梦超.国家创新战略实施效果的生态化评价体系研究［J］.科技进步与对策，2009（24）.

［4］崔有祥.实施创新驱动发展战略测量评估体系研究［J］.科研管理，2013（S1）.

［5］王珍珍.“十二五”以来我国省域创新驱动发展战略实施成效分析［J］.经济研究参考，2014（58）.

［6］吴优.创新驱动发展评价指标体系构建［J］.开放导报，2014（4）.

［7］刘焕.省级政府实施创新驱动发展战略监测评估：一个分析框架［J］.科技进步与对策，2015（8）.

（编辑：唐龙）

F014.7

A

1673-1999（2016）08-0065-03

汪晓梦（1970-），男，合肥市委党校（安徽合肥230031）理论研究室教授，研究方向为经济管理。

2016-06-21

安徽全省党校系统2016年重点课题“安徽创新驱动发展战略实施成效评估与比较研究”（QS2016013）。