基于密切值法的安徽省区域技术创新能力评价

张 敏,李 燃

安徽建筑大学经济与管理学院，安徽合肥,230031

1 相关研究与问题提出

自战略性新兴产业“十三五”发展规划实施以来，安徽省逐步形成以创新为主要动力的发展特色[1]。安徽地处华东腹地，身兼长江经济带占略规划的交通枢纽重任，亟需在此次科技产业变革中抢抓机遇，促进省内产业跨越式发展。

技术创新往往能够通过引进或开发新的技术，促使自身满足或创造市场需求，成为区域经济发展和竞争力提升的关键因素。研究如何评价及提升企业的创新能力意义重大。早在20世纪80年代，Westphal就从组织行为的角度研究技术创新，他认为技术创新能力应由组织、适应、创新及信息获取能力等多方面组成[2]。Hola研究提出，在企业的经营活动中，技术创新贯穿始终，除了涵盖企业内部的技术能力，还与行业发展紧密联系[3]。欧盟于2015年开始用创新计分片(European Innovation Scoreboard EIS)和创新综合指数(SummaryInnovation Index)结合的方法来衡量企业技术创新能力[4]。20世纪末，傅家骥在更广泛的层次上界定了技术创新的含义，提出技术创新需要自身与外界的相结合，且通过技术研究和产品转化将其推入市场[5]34-47。吴伟伟等采用问卷调查的方法，指出科技人员及高级技工数量、员工的年龄结构和学历等特征影响企业技术创新能力[6]。中国科学技术发展战略研究院就如何衡量企业技术创新能力制定了国家创新能力评价指标体系[7]，技术创新始于开发研究而作用于市场，是一个技术与经济相结合的过程。

张杰等人运用因子分析法、Ward聚类、ArcGis技术、线性加权综合法等对安徽省的区域经济发展环境进行研究评价，研究结果中将安徽省16个地级市的经济发展环境划分为五个等级[8]。合肥作为省会城市排名第一，铜陵、马鞍山、芜湖位列其次，黄山、滁州、淮南、蚌埠排名第三，宿州、阜阳和安庆位列第四，宣城、亳州、淮北、池州、六安排名第五。本文借用其研究结果，对安徽省16个地级市的区域经济环境排序作后续研究，采用《安徽统计年鉴—2018》数据并经《中国城市统计年鉴—2018》加以校准，用以探讨省内区域技术创新能力是否与经济发展环境相关的问题。由于安徽省现存科技统计年鉴以年报形式呈现，部分缺失的研究数据用了相关数据替代并已做相关说明。

2 构建区域技术创新能力评价指标体系

2.1 指标体系的构建

技术创新能力涉及的因素繁多，多种因素共同影响技术创新能力。基于《中国区域创新能力报告(2011)》中的创新能力指标体系，综合众多专家学者关于区域技术创新能力的评价模型及安徽省省情，在严格遵循指标体系构建的特定性、可测量性、可实现性、相关性及可跟踪性五大原则下，本文从技术创新经费投入、技术创新人才资源投入、R&D能力、产出与效益等四个方面遴选出13个细化指标评价安徽省区域技术创新能力见表1。

表1 安徽省区域技术创新评价指标体系

2.2 主要指标及其说明

2.2.1 技术创新经费投入

一般情况下，创新经费的投入与技术创新成正比。本文对技术创新经费投入的评估主要囊括了3个指标：

(1)科技活动经费投入强度：科技活动经费投入的多少能够体现地区科研实力的差距。在量化科技活动经费投入强度方面本文采用科技活动经费除以产品销售收入的方法。

(2)R&D投入强度：相比于地区科技活动经费投入强度，R&D投入强度更能直观聚焦于区域创新活动的偏重程度，本文采用R&D经费内部支出对于产品销售收入的占比来表现R&D投入强度。

(3)企业引进经费投入强度：通过技术引进可以使引进方迅速取得成熟的技术成果，企业对引进的技术进行消化吸收同时对其适当优化改造，能够高效率获取贴合自身特点的先进技术。由于技术引进经费数据的不完整，在遵循数据的可实现性及相关性的前提下，本文采用技术改造经费支出替代技术引进经费，用技术改造经费占产品销售收入的比重表示企业引进经费投入强度。

2.2.2 技术创新人力投入

研发创新活动中企业所拥有的员工素质直接影响技术创新的成效。技术创新活动中人力资源投入主要包括3个指标：

(1)科技活动人员比重：测度出研发人员的工作效率是衡量技术创新效率的重要指标。因此，科技活动人员的占比也是体现区域技术创新能力的重要因素。本文用科技活动人员占从业人员年平均数的比重表示。

(2)科技活动人员中R&D人员比重：用参与R&D活动的人员数占科技活动人员数的比重进一步说明创新活动中人才资源的集中投入强度。

(3)科技活动人员整体素质：科技活动人员的学历从某种程度上可以用来体现研发活动所具有的深度和价值，评估创新活动中人员的整体素质。

2.2.3 R&D能力

本文对R&D能力的评估选用了3个主要指标：

(1)发明专利申请比重：专利的申请能够初步反映企业对于研发创新的保护程度，其中属发明专利最具有含金量[9]。在测度企业技术研发含金量时，发明专利所占比例与技术创新能力成正比。

(2)非发明专利申请数：除了发明专利能够体现新产品的创造和新工艺的革新外，实用新型专利、外观设计专利也能一定程度上反映企业的创新力度。

(3)有效发明专利数：企业为了保证自身利益，通过缴纳专利年费来保证专利的有效性，对于技术含量较高的发明专利企业会乐于保持其有效性，而技术含量较低盈利能力较差的发明专利企业因考虑止损而放弃其所有权。因此，通过有效发明专利的数量可以体现地区技术创新状况。

2.2.4 产出与效益

企业的技术创新成果最终需要通过产出效益来评估其价值，产出与效益选用4个主要指标来评价：

(1)新产品产出率：从业人员年平均新产品销售收入值，单位万元。

(2)新产品销售率：产品销售收入中新产品销售收入所占比重。

(3)R&D费用专利产出效率：单位专利所用R&D费用，单位万元。单位费用越低，R&D产出效率越高。

(4)每千人科技项目数量：本文的每千人科技项目数量用全部科技项目数除以从业人员年平均数乘以10%表示，计算人均产出。每千人单位项目生产力越高，表明区域技术创新能力越强。

3 密切值法及其选用原由

构建评价指标体系是目前研究区域技术创新的主要方法，并且以数据包络、聚类分析及回归分析法居多。在研究方法的选用上，国内外很多学者都用过诸如层次分析法、模糊决策、灰色评价法等方法来测算技术创新能力，目标优选的问题虽然能通过这类数学方法解决，却也存在指标权重缺少理论依据支撑的弊端。而密切值法普遍运用在纺织、钢铁、通信等领域的评价工作，理论基础完备,是系统工程中一种不需加权的多目标决策方法，能够将多个目标处理成能从总体上衡量优劣的单目标，有效进行多目标优选[10]。本文选用密切值法，在构建技术评价指标体系后，来衡量评价区域创新能，从数量分析的角度量化研究安徽省的区域技术创新，具体操作步骤如下：

(1)指标矩阵的初始化与规范化。

设Ai(i=1,2,3,…,m)个区域城市，Sj(j=1,2,3,…,n)项指标。假设Ai在Sj下的取值为aij，得到指标矩阵A=(aij)mxn。由于数据的数值、计算方法以及单位等均存在较大差异，因此对矩阵A进行规范化，即

(3)最优方案、最劣方案的欧式距离计算。

计算公式如下:

(3)

(4)

(4)密切值的计算及方案的排序。

令d+与d-分别为m个di+的最小值和m个di-的最大值，则方案Ai的密切值Ci的计算公式为：

(5)

当Ci=0时，取得方案最优决策，该点称为最优决策点。其他各点距离该点越近，所对应的技术创新能力就越强。

4 安徽省区域技术创新能力评价结果

提取《安徽统计年鉴-2018》中省内16个地级市的相关数据，按照张杰等人的研究方法[8]对安徽省区域经济发展环境的分类进行统计，用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ分别表示合肥、铜陵马鞍山芜湖、黄山滁州淮南蚌埠、宿州阜阳安庆、宣城亳州淮北池州六安五个类别城市区域划分。利用Matlab 2016b与Excel 2016计算处理。初始指标矩阵见表2。

表2 安徽省区域技术创新能力评价指标值

资料来源：根据《安徽省统计年鉴—2018》《中国城市统计年鉴—2018》整理得到。

为了使5个区域技术创新能力数据得以比较，进行矩阵的规范化处理，结果见表3。

表3 安徽省区域技术创新能力评价指标规范化

从规范化后的每一项评价指标中找到其最大值与最小值，即为各项的最优点与最劣点见表4。

表4 安徽省区域技术创新能力评价指标最优点与最劣点

求取各区域最优点与最劣点的欧式距离d+、d-，见表5。

表5 样本区域最优点与最劣点的欧氏距离

如表6所示，计算样本区域密切值并加以排序。

表6 样本区域技术创新能力密切值及排序

5 结论与建议

基于密切值法计算所得的安徽16个地级市区域技术创新能力排序，由高到低第一档为省会合肥；第二档为铜陵、马鞍山、芜湖；第三档为黄山、滁州、淮南、蚌埠；第四档为宣城、亳州、淮北、池州、六安；第五档为宿州、阜阳、安庆。总体观之，皖南地区的技术创新能力要优于皖北地区，沿江和皖东地区技术创新能力较好。

通过以上对安徽省区域技术创新的评价分析，提出以下几点结论和建议。

(1)安徽省内区域技术创新能力分布不均，差距较大，尤其是科技活动人员。科技活动人员比重及整体素质在不同地区出现明显断层，规范化后最高与最低值相差0.72和0.92；2018年芜湖市的研发人员85 153人，池州市仅2 784人，合肥市硕博人数25 012，宣城307人，相差悬殊。R&D经费也出现类似情况。基于此，政府应该认识到高端人才是区域技术创新的主要动力，人才引进及培养的重要性不可小觑。同时，政府也需制定相应的技术创新扶持政策，引导企业加强技术创新的投入，调动企业技术创新的自觉性和积极性。

(2)在排名上，区域经济环境的排序与技术创新能力大致相同。合肥、铜陵、马鞍山、芜湖位于前列，他们都是省内公认地工业发达城市，高新技术开发区建立较早，工业化程度高。合肥作为省会城市，积极响应 “大湖名城、创新高地”的城市发展理念。铜陵在“十二五”后已有创新实力大幅提升的成绩，是国内重要的铜冶炼、化工产业基地的工业城市。芜湖作为安徽的副中心城市，不仅有地处沿江城市的优势，人口也有一定的基础，揽拥微电子、智能汽车等新兴产业。马鞍山的R&D发展经费、研究人员数量、发明专利等均位居省内三强，偏重技术创新可见一斑。安徽省的区域技术创新能力相差较大，创新能力较强的地区应加大技术创新的辐射功能，积极传授丰富经验及先进技术，带动周边城市的技术创新能力的提高。尤其是省会合肥，更应做好技术创新省内输出，帮扶技术创新相对薄弱的地区。排名稍落后的地区，结合自身实际情况，着重于先引进、消化吸收成熟技术，再进行技术创新。

(3)由于安徽地域特殊，不同区域经济社会发展能力差异较大，对技术创新的重视度也不同。因此，建立统一的省内技术创新监测体系变得尤为重要。建议政府主持开展技术创新监测及科学的评估工作，对各个区域的技术创新进行监督和评估，基于不同城市的实际情况针对性地进行绩效考察，既要有定量的投入产出要求，同时在效益上进行客观规定，有效调动区域技术创新的积极性。

本文研究仍存有待完善之处，由于部分数据的缺失，研究所选指标无法做到特别全面地兼顾地区技术创新的多元性，后续研究可以从优化区域样本数据、合理的地区划分标准等方面展开更细致和深入的探讨，精准且及时的区域技术创新评价对未来发展的规划尤为重要。