安徽省创新驱动发展绩效多维度评估

文/汪晓梦（合肥市委党校现代科技与文化教研部）

一、问题提出与相关研究

1.问题提出

创新是引领发展的第一动力，科技创新已成为推动经济社会发展的新动能。近年来，安徽省全面落实以科技创新为主的创新驱动发展战略，创新实力不断加强，取得了许多令人瞩目的重要成就。安徽省在长三角创新一体化建设和中部崛起进程中发挥着重要作用，创新引领辐射效应逐渐扩大。随着全社会高度关注，创新驱动发展战略的实施绩效也逐渐成为理论界、学术界关注的研究热点和方向。开展创新驱动发展绩效评估，能为安徽省政策调整、修正、延续和终止提供重要的决策参考依据。同时，也为安徽省的其他领域绩效评估工作提供示范性、先导性及基础性参考方案。目前国内关于创新驱动绩效评估的主体多是政府研究部门，属于体制内自我评估行为，观点和结论有时先入为主，影响评估工作的客观性和公正性。同时，也缺乏第三方或民间独立的去行政化的机构介入评估。因此，基于创新现状取得的成就，开展对安徽省创新驱动发展绩效评估与比较分析研究具有一定的现实意义。

2.研究现状

随着我国全面贯彻落实创新驱动发展战略，经济社会高质量发展，学者对创新驱动发展的关注度日益提高。近几年来，具有代表性的文献主要有：吴旭晓[1]构建了包含创新投入、创新产出、外显效应、内涵质量、社会环境、人文环境和经济环境等七个准则层的创新驱动发展绩效评估指标体系，并采用序关系分析法和变异系数法确定综合权重，运用线性加权和法对河南省创新驱动发展绩效进行评估分析；马卫华等[2]基于高新技术企业认定的视角，分析其落实创新驱动发展战略的基本路径及其实施效果；任莉萍等[3]搭建了更具综合性的创新驱动发展评估指标体系，同时借助熵值法，选用兰州市2010—2017 年样本数据，进行了创新驱动发展总体评估；张爱华等[4]构建了全面、系统、可操作的创新驱动发展绩效评估指标体系，运用熵权法和德尔菲法分两阶段确定指标权重，再用综合指数法对湖北省16 个国家级开发区创新驱动发展绩效水平进行评估；周海燕[5]梳理温州有关创新驱动发展战略实施情况，构建创新驱动发展战略实施绩效评估体系，并结合基本理论模型，为温州创新驱动发展战略的实施及基本路径与策略选择提供理论依据与数据支持；宋文月等[6]基于创新对经济增长质量的影响，构建了创新驱动发展水平指标体系，采用熵权法进行客观赋权，分别对中国省域的创新驱动能力以及创新驱动发展水平进行聚类分析和综合评估。王肖曼等[7]对江苏省创新驱动发展战略的实施情况进行梳理，并在此基础上运用主成分分析法和向量自回归模型分析创新驱动发展的绩效。

从以上文献可以看出：目前，关于创新驱动发展绩效评估内容均是构建指标，并采用计量经济学方法进行定量分析。存在的主要问题表现为，一是缺乏统一评估标准，没有较为统一的评估指标体系和评估方法，限制了对创新绩效评估的进一步研究；二是对策适用性不太强，目前的研究多将对创新驱动发展现状的研究作为重点，提出的对策建议过于宏观和抽象，难以落到实处；三是现有文献的绩效实证研究中涉及安徽省创新驱动发展绩效评估的鲜见。本文拟在借鉴相关研究文献的基础上，开展“十三五”期间安徽省创新驱动发展绩效评估。

二、评估指标与研究方法

1.评估指标

根据创新驱动发展内涵，结合评估相关理论，参考已有研究文献，基于重要性、可比性和便利性原则，本次选取创新驱动发展绩效评估指标10 项，可分为两类，具体如下：

（1）科技创新。研发人员（万人）、研发经费（亿元）、专利申请量（件）、专利授权量（件）和技术市场成交额（亿元）。

（2）经济发展。国内生产总值（亿元）、地方财政收入（亿元）、社会零售品总额（亿元）、出口额（亿美元）和全省常住居民人均可支配收入（元）。

2.数据来源

所有指标的原始数据来源于安徽省与比较对象省份的2019 年国民经济和社会发展统计公报（各省官网发布）、2020 年统计年鉴（中国统计出版社出版），数据权威、真实，其统计口径、度量单位、统计时间相同，因而信度和效度较高。

3.研究方法

由于本次创新驱动发展战略绩效评估指标仅使用了2019 年度数据，属于截面数据范畴，且无显著的数理概率分布特征，样本信息量较少，研究方法适合采用灰色关联度法和主成分分析法。

（1）灰色关联度法。灰色关联度法是灰色系统方法中一种常用的数据分析思路，其基本思路是通过变量数据之间的数学曲线模拟，计算出研究对象的子序列数据与母序列数据的接近程度，从而来判断因素之间的影响程度大小。首先需要确定子、母数据序列，由于各指标数据计量单位不同，一般需要进行标准化处理。

（2）主成分分析法。因为反映研究对象的信息比较多，又相对错综复杂，部分指标可能彼此相关。主成分分析法正是经过代数中的正交变换计算方法，进行降维处理，把大量信息变换成能代表全部信息的一个或少数几个且相互线性无关的综合指标，用以代替原来的指标。同时，主成分分析法能保留原来绝大部分信息且损失量较小[8]。

三、数据处理与评估分析

1.数据处理

运用DPS 软件中的灰色系统方法程序，第一步对原始数据进行标准化处理，第二步将母序列个数定义为1，分辨率系数取值为0.5，得出表1 所列的结果。

表1 科技创新与经济发展的灰色关联度

使用SPSS23.0 软件中的因子分析程序，对数据首先进行无量纲化处理，再根据因子贡献率、特征根和成分矩阵，计算出因子F1、F2 和综合得分因子F，得到表2 所列的主成分分析最终结果。

表2 科技创新与经济发展发展的主成分

2.综合分析

（1）灰色关联度分析。安徽省、湖南省科技创新与经济发展之间的灰色关联度均为0.473，属于低度相关，排序第四位，安徽省科技创新对经济发展发挥的推动作用居于中游水平，绩效不太显著。河南省、江苏省科技创新与经济发展之间的灰色关联度分别为0.547、0.545，创新驱动效益显著性相当，位居第一、二。上海市和山西省的灰色关联度均为0.525，创新绩效一致，湖北省、浙江省、江西省创新驱动效用性依次递减。在长三角区域中，安徽省创新驱动发展绩效位居第三，领先于浙江省。在中部地区，安徽省和湖南省创新驱动绩效水平相当，同处于中游水平，低于河南省和山西省，但高于湖北省和江西省。

（2）主成分分析。F1 因子在总量指标上载荷较大，故将F1 因子命名为规模因子。F2 因子在质量指标上负载较大，故将F2 因子命名为效益因子。

规模因子F1 分析。安徽省F1 得分为-1.443，为负值，低于平均水平，排名第七位。在长三角地区中，安徽省F1 因子的得分最低，江浙沪F1 因子的得分均为正值，依次排列前三位。安徽省F1 因子的得分与排名第一的江苏省相差7.231，差距明显。在中部地区中，安徽省F1 因子的得分仅高于江西省、山西省1.245、1.406，同属于后三名。安徽省F1 得分与湖南省相近，创新效益接近。

效益因子F2 分析。安徽省F2 因子的得分为-0.548，仍小于零，低于均值水平，但相对于F1 因子，排序则上升一位，位居第六。安徽省F2 因子的得分与湖南省、江西省相差不大，说明创新作用性相当。安徽省F2 得分与排名第一的上海市相差3.365，差距明显。湖北省、山西省F2 因子的得分进入前三强，江西省、江苏省、河南省F2 因子的得分位列后三位。

综合得分因子F 分析。F 因子总体得分排序与F1因子的得分排序基本一致。安徽省综合得分因子F 的值仍是负数，排名第七位，低于整体评估对象绩效的平均水平，创新驱动发展效益不太理想，绩效仅领先江西省、山西省。江浙沪综合得分因子F 的值都是大于零，高于平均值。而中部地区综合得分因子F 的值全部小于零，低于平均值。长三角创新驱动发展绩效优于中部地区。

四、对策建议与研究展望

1.对策建议

（1）推进长三角科技创新共同体建设。做好安徽省创新驱动发展战略的顶层设计，东向发展，对标对表江浙沪，全面融入长三角创新共同体建设。充分发挥合肥综合性国家科学中心、合芜蚌国家自主创新示范区和合肥都市圈的引领带动辐射效应，提升创新能力和水平。理顺人才链、资金链、创新链、产业链和生态链，整合科技创新要素，做实基础科学研究和原始创新，加强创新制度建设，优化创新体制机制建设。在长三角科技创新共同体建设进程中，始终坚持创新自信，发挥安徽首创精神、创新自觉和创新力量。

（2）在中部崛起中闯出一条新路。安徽省创新资源禀赋优越，创新自觉性强，有勇于创新的传统。安徽省区位优势明显，承东启西，也是长江经济带和长三角一体化建设等国家战略的重要地区。近年来，安徽省全面落实以科技创新为核心的创新驱动发展战略，挖掘创新潜力，不断释放社会经济发展新动能，创新能力和水平不断提升，取得了举世瞩目的成就，在长三角一体化发展进程中，逐渐成为优等生。安徽省又是我国中部重要省份之一，在中部崛起中发挥的作用越来越明显，特别是科技创新的引领示范效应逐渐加强，不断提高安徽省创新带动能力，促进中部地区创新协同性发展，加速中部崛起。

（3）加强创新成果产业化的力度。科技创新的根本目的是为提高社会生产能力、促进经济发展服务。要把科研成果写在安徽大地上，写在新产品上。扩大安徽创新馆功能，做好科技创新成果路演、推介和交流交易。坚持科技创新的“四个面向”，优化创新供给，理顺技术“研发-成果转化转移-中试-产业化-市场”渠道，赋能经济社会高质量发展。积极参加长三角技术服务中心活动，推广展示安徽最新创新成果。恢复合肥项目资本对接会等会议品牌，定期发布安徽省最新创新专利技术，通过研发机构与企业技术转移，转化成产品，转化为现实生产力，提升创新价值，凸显科技创新贡献。

（4）探索创新驱动发展绩效评估。继续实施创新驱动发展战略，为安徽省经济社会更高质量发展赋能。营造全社会创新文化，尊重创新，鼓励创新，宽容创新，深入推动安徽省“双创”活动。高度重视创新驱动发展的现状、取得的成就和存在的主要问题，更要关注创新绩效评价工作，以评估促进创新发展。建立创新项目数据库和创新服务信息平台系统，做好安徽省创新驱动发展监测监督，落实科研项目计划的事前、事中、事后全程评估。在创新实践中，探索出具有安徽特色的创新驱动发展绩效评估方式方法。避免体制内自我评估，建立定性与定量相结合的评估模式，委托第三方机构评估。同时，做好评估信息反馈工作，促进创新质量提升。

2.研究展望

本文采用灰色关联度法与主成分分析法两种计量模型，对安徽省创新驱动发展绩效进行了多维测度，并与长三角和中部地区进行了比较，研究结论和提出的对策建议具有一定的参考价值。但是本研究仅从省域角度进行创新驱动绩效测度，并没有对安徽省内绩效进行评估。绩效评估指标、数量方法和研究结果有待进一步论证优化，这是做好持续性研究的努力方向。[本文系2021 年安徽全省党校（行政学院）系统重点课题“‘十三五’期间安徽省创新驱动发展绩效评估研究”（项目编号：QS202110）研究成果。 ]