创新生态位适宜度：评价指标体系设计及测算

刘 静， 解茹玉

（1.西安交通大学城市学院，西安 710018； 2.西北大学经济管理学院，西安 710075）

生态位理论已逐渐运用于分析资源、产业和技术等领域［1］.Grinnell认为一个生态位就是指在生态系统中恰好被一个物种所占据的最终生存单位［2］；李自珍基于此基础提出了生态位适宜度的概念，即物种的现实生境条件与最适生境条件之间的贴近程度［3］；甄美荣等［4］提出可通过评价生态位适宜度来反映对经济绩效产生显著影响的生态因子现状.关于创新生态位适宜度的评价成果较丰富，但评价指标体系差异较大.

周青认为可从创新群体、创新资源、经济环境和技术环境四个测度和15个实测指标构建创新生态位适宜度评价指标体系［5］；覃荔荔等［6］从四个测度目标“创新潜力、创新效率、创新活力、创新资源”和18个生态因子出发构建了综合生态位适宜度评价体系及模型评价；在此基础上，刘洪久和胡彦蓉［7］从创新群落、创新资源和创新环境三个测度目标和23个生态因子出发构建指标体系对苏州区域创新生态系统适宜度进行评价；而孙丽文和李跃［8］从创新效率、创新活力、创新资源、创新群体、创新环境和创新潜力六个测度目标和22个生态因子出发构建评价指标；郭燕青等［9］直接筛选出8个大型生态因子构建湖南区域创新系统构建评价指标体系；雷雨嫣等［10］则从生态嵌入、网络属性和共生依附出发构建高技术产业创新生态适宜度评价指标体系；而刘钒等［11］从生长性、持续性、协同性和开放性出发选择生态因素构建指标体系.通过总结上述评价指标发现，正如刘钒等［11］所说，较早的指标体系忽略了系统的“生态”特征，指标之间呈现孤立状态，无法反映创新要素间的信息交换、物质流动以及协同合作的状态.另外有的指标体系缺少“创新环境”以及“创新成果流通和应用”等指标，存在测量范围不全的现象，而指标体系作为一个系统，应成为全面衡量创新生态位适宜度的特征和状况的工具［12］.可见，目前创新生态位适宜度评价指标体系存在两大差异：创新要素间静态与动态的均衡度不同；测量范围还需再完善.循此思路，在总结各指标体系差异的基础上，剖析其产生的根源，并提出新的生态位适宜度评价指标体系，最终以西部12地区的测算结果来验证该指标体系的正确性.

1 已有创新生态位适宜度评价指标体系的差异

目前，多数学者的评价指标体系在参考周青［5］、覃荔荔等［6］的基础上进行了不同方面的调整，主要从创新资源、创新群体、经济和技术环境、创新活力与潜力中选择和调整评估指标［7，9，13］，文化教育环境、市场容量测度的测度主要参考《中国城市创新创业研究报告》［6］，同时从2008年的经济和技术环境到近两年的经济环境、技术环境、文化环境、市场容量也可以看到创新环境的衡量指标更加完善.

1.1 各创新生态位适宜度评价指标体系存在的特点与差异

创新生态系统是由多方主体与外部环境相互作用和共同进化的创新网络［14］，并强调“创新主体间的动态演化”［15］，因此评价指标的设置应能反映创新要素间的动态关系，而目前较多的指标仍然侧重体现要素的孤立状态［11］，另外，创新环境的测量范围也存在差异.因此，各评价指标体系存在两点差异：创新要素间静态与动态的均衡度不同，以及测量范围不一.

1.1.1 差异点之一：要素间静态与动态的均衡度不同 目前代表性的评价指标体系的特点详见表1.不难看出，一部分指标机械地通过孤立指标来评估创新要素状况［11］，如忽略了环境与主体间的互动演进，然而创新生态系统是通过各种创新群落与环境之间的物质流、信息流、能量流的联结转换来实现可持续性创新［16］.因此，创新生态系统需要在配置静态资源的同时也其间的动态作用，并使其保持平衡.

表1 主要评价指标体系的属性特点Tab.1 Attribute characteristics of main evaluation index system

1.1.2 差异点之二：测量范围不同 早期学者们主要从经济与技术两方面测量“环境”，之后其测量范围不断扩大，如刘洪久和胡彦蓉［7］将“教育环境”纳入进来，孙丽文和李跃［8］通过“市场容量”指标来反映总市场环境状况.同时，环境的实测因子更加细致，如早期的“经济环境”主要通过“城乡居民的收支、交通运输状况、财政收支”来体现，近几年则增加了“铁路密度、城镇/农村人均消费支出”［13］等因子.创新生态系统是需要通过物种、种群、群落以及环境之间实现物质和信息的交换来维持系统的高效性和稳定性［11］，因此，“创新环境”不仅需要被测量，而且需要更加完善.另外，“创新效果”的衡量也存在差异，有的指标体系忽略了对“成果的流通和应用”的测量［7］.而Wang［17］提出创新过程包含了“创新的产生和应用”两部分，可见“创新应用”的测量是有必要的.

评价结果的正确有效性与指标的科学合理性直接相关，因此指标体系的构建至少包括全面性原则［12］、静态性与动态性原则［18］，那么指标的选择不仅需要平衡创新要素间的动静态关系，还需要完善测量范围，本文正是因为这两点重新构建了生态位适宜度评价指标体系.

1.2 差异的根源

1.2.1 对创新生态系统内涵的理解角度不同 创新生态系统的评价指标选择是建立在对其概念内涵和典型特征的理解基础之上［11］，因此不同的理解会使得测度指标不同.主要体现为三种类型：①“组成要素”观.部分学者从创新生态系统的组成要素出发，将全部要素划分成创新群落、创新资源与创新环境三大部分.如有的学者认为区域技术创新生态系统是创新群体与环境之间相互影响的有机整体［5］，因此其指标涵盖创新主体、创新资源、经济和技术环境四个方面；②“投入产出”观.有的学者［19］构建了包含创新主体、创新投入和创新产出的创新生态位适宜度评价指标体系；吴士健等［20］认为创新生态系统的核心是研发子系统和转化应用子系统，前者主要从事新知识的生产以及技术的创新与扩散，后者主要通过对前者产出的应用并与环境中其他要素进行互动产生创新绩效，因此将评估目标分为创新投入和创新产出；③“创新相关”观.有的学者将与创新相关的因素“创新资源、创新潜力、创新效率和创新活力”均作为评价因子［6］.

1.2.2 研究内容及目标不同 评价指标体系需要能够准确和有针对性地反映评估对象的特征［12］，因此评估内容和目标会直接影响评估指标的选择.如刘钒等［11］为了研究创新生态系统的有机性和演进性，从四个维度“系统协同性、持续性、开放性和生长性”来选择评价因子.

1.2.3 数据获得难易度不同 部分学者因数据的难获得性会选取一些替代指标来代替测度指标，然而这些替代指标只能在部分程度上反映创新生态系统适宜度状况［5］.综上可见，学者们对创新生态系统评价指标的选择受到了多种因素影响.

2 创新生态系统适宜度评价指标体系的设计

Adner［21］认为良好的外部创新环境能够赋予创新生态系统更高的可靠性，Etzkowitz［22］则强调各创新要素之间通过相互作用来创造新优势要素.因此创新生态位适宜度的评价指标既要能够反映组织与环境的静态资源配置，又能够反映主体间、主体与环境间共生共荣的协同作用.

2.1 创新生态系统生态位适宜度评价指标的选择

创新生态系统从结构上可笼统地分为创新主体和创新环境，而主体与环境之间的协同效果可以通过创新资源和创新环境中的人/企业、成果（产出、流通及应用）、教育等生态因子来体现，结合评价指标的选取原则“科学性［12］、针对性、动态与静态相结合性［18］以及全面性”，可将一级评价指标设置为：创新资源（包含创新主体）和创新环境.

创新主体包括各种不同的创新组织，这些组织以企业作为关键创新主体［23］，形成各种物质、信息、技术等的交流共享协作，而四螺旋动力机制“产学研用”中作为技术和知识的主要生产者的是研发机构和高校［11］，所以其二级指标包含企业、研发机构、高校.为了更精确地衡量具有研发能力的企业，只选取有研发活动的企业，研发机构通过研发机构数和科研仪器的投入费用来衡量，而高校的科研能力主要通过高校专任教师的研究能力来体现.从这三个方面来衡量创新组织更加全面.创新资源中除了创新组织之外，还有三类重要资源：人、财、物.“人”主要通过科技活动人员的数量和研发人员折合全时当量来衡量；“财”主要指经费投入，为了避免重复衡量，从社会研发经费支出和地方财政科技费用方面衡量；“物”主要指固定设备的投资.以上通过组织、人、财、物四个方面来衡量创新资源更加全面并且避免重复.

创新环境主要从经济、文化教育、信息技术环境进行测量：1）经济环境包括宏观和微观经济环境，宏观环境采用地区经济总状况，微观环境从居民收支水平以及交通状况进行测量.2）信息技术环境也从宏观（信息化程度方面）和微观方面（成果产出、成果流通和成果应用三个流动过程）入手，其中信息化程度从总的方面来衡量地区的信息技术水平，本文采用通信资产投资来反映，包括硬件和软件投资；创新成果数中增加了新产品开发指标，只用专利来衡量不够全面，新产品的开发项目数也是创新成果的重要体现；成果流通可以通过技术市场交易额体现，即包含了技术转让给别人的额度，也包含了从外购买技术的费用，既有国内技术转让，又包含国外技术转让，测量更全面，成果应用主要通过新产品的产值和增加值来反映.3）文化教育环境一方面通过地区在公共图书馆的投入来体现文化状况，另一方面通过教育经费和在校学生来反映教育状况.“文化教育”指标也能反映创新活力和潜力，新产品产值所占比重能够反映创新效率，创新成果产出能够反映出更新能力.

2.2 创新生态系统生态位适宜度评价指标体系的设计

由于创新生态系统内各组成要素间存在着关联度和隶属关系，因此可以借助层次分析法构建指标评价体系，这源于它能够将决策的准则、目标和对象按照它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层［24］，从而绘制出层次结构图并构建出创新生态位适宜度评价的层次结构，见表2.

表2 创新生态位适宜度评价指标体系Tab.2 Evaluation index system of innovation niche suitability

2.2.1 要素间的静态与动态 该指标体系中，创新组织、创新人才、创新经费、创新设备四个二级指标可以更多地反映该区域的静态资源配置，而通过信息技术环境中的创新成果数量可以反映创新效率及更新能力，通过创新成果的流通现状可以反映系统的开放性和创新活力，通过创新成果的应用情况可以反映创新效率的增长程度，通过文化教育程度反映系统的创新潜力，这些均从动态的角度来体现系统中创新要素互动协同的作用.可见，该指标体系在静态与动态指标分布上相对较均衡，既能体现系统的静态资源，又能体现创新要素的动态协同作用.

2.2.2 测量范围 该指标体系从两大维度上进行评价：创新资源与创新环境.一方面，从“组织、人才、经费、设备”四个方面对创新资源进行考量.其中对组织的考量从企业、研发机构与高校出发，基本涵盖了所有从事创新活动的组织形式，创新人才和创新设备主要从研发人员和科技设备投资出发衡量，创新经费则将社会研发经费和地方科技经费全部纳入考量范围.另一方面，从“技术、文化教育、经济”三方面共同考量环境与主体之间的协同关系，更加全面.不同环境现状能够反映创新生态系统的不同层面状态，如通过信息技术环境来反映创新要素间动态协同的成果情况，通过文化教育环境来反映创新要素的活力及潜力，经济环境能够反映创新与经济之间的动态关系.

3 创新生态系统适宜度评价指标体系的效果检验及评价

那么上述的新创新生态位评价指标体系是否具有正确性和有效性？对此，选取西部12地区的相关数据（企业设置为规模以上工业企业），运用生态位适宜度模型进行该指标体系的有效性验证.

3.1 生态位适宜度模型

生态位适宜度即某区域技术对现实资源利用的适宜程度，其值越大，说明该区域技术创新资源越能满足其创新发展的需要［25］.设X=｛x1，x2，…，xn｝为本文研究选取的创新生态因子.假定有m个区域，则不同区域的创新生态因子构成了m维创新生态因子矩阵：

创新生态因子矩阵中，xij表示第i个区域中第j个生态因子值，其中i=1，2，…，m；j=1，2，…，n.创新生态位适宜度模型为：

其中：

且有：

Si代表第i个区域创新生态系统的生态位适宜度；wj代表第j个创新生态因子的权重；x′ij为xij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)无量纲化后的结果，且x′ij∈［0，1］；xaj(j=1,2,…,m)为第j个创新生态因子的最佳生态位，即xaj=max{ }x′ij；ε为模型的参数，且ε∈［0，1］.通常假定Si=0.5，可求出：

计算出权重后，带入到创新生态适宜度模型中可得到创新生态位适宜度结果.

从进化角度看，生态位适宜度是进化惯量的一种测度.生态位适宜度越大，表明投资方案对生存环境条件的适宜程度越高，二者结合进化惯量越大；反之则越低.设x′ij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)为第j个生态因子的实际生态位，xaj(j=1,2,…,m)为第j个生态因子的最佳生态位，xaj=max{ }x′ij，则进化动量公式为：

3.2 基于适宜度模型的指标体系测算及检验

首先对原始数据进行无量纲化处理得到标准化数据，其次通过计算得到贡献度Kij，然后通过信息熵和权重的公式得到权重wj及其排序，再结合公式（2）可得rij及rmax和rmin，结合公式（3）可得rij的平均值为0.643，再由公式（4）获得ε=0.643.通过以上计算获得wj、ε、rij等值，再结合公式（1）可得创新生态为适宜度Si和进化动量EMi（表3）.

表3 适宜度Si 和进化动量EMi 表Tab.3 Suitability degree Si and evolutionary momentum EMi

3.3 检验结果解释

本文通过对西部12 个地区的创新生态系统生态位适宜度及进化动量进行测量，并进行结果解释，以验证该指标体系的正确性.

1）生态因子权重结果分析.技术市场交易额体现了技术在系统内主体间以及系统内外主体间的流动，代表着技术机会的潜在价值，这也意味着企业间的协同创新尤为重要［26］.通过权重柱状图可了解到“技术市场交易额”的权重最大，说明创新成果的流通对创新生态系统最重要，当然这都离不开创新生态系统的开放性，只有开放才能获取外部技术和市场信息，并向外部输送产品和服务以交换经济资源［27］.重要性次之的指标主要集中在外部研发经费以及新产品项目开发及销售收入、专利申请和授权数指标上，很显然，这类指标属于创新资源的投入以及创新成果产出；而权重排名靠后的为经济环境中的城乡居民收支状况和公共文化服务，意味着这两者对系统的创新能力影响最小.

2）生态位适宜度及进化动量结果分析.生态位适宜度能反映现实生态位与最适生态位之间的差异［28］，进化动量能进一步评价创新生态系统生态位适宜度的进化空间［8］.创新生态位适宜度越大，表明该区域的创新资源越丰富，对创新发展越有利［25］.从图1可见，总体而言，西南地区较西部地区的创新生态位适宜度数值偏高，说明西南地区创新生态系统可持续利用的现实资源生态位与最适宜生态位间的几何贴近度较高，定量分析创新资源对创新主体和系统发展的适宜程度，为实现创新资源可持续利用、系统结构不断演化提供了分析基础［8］.

图1 西部12地区创新生态位适宜度Fig.1 Innovation niche suitability of 12 western regions

具体来看，四川的生态位适宜度排名第一（Si=0.883），这与杨素志的实测结果相同，也符合近几年来四川省通过一系列的产业结构调整，重视高新技术产业，并吸引力大量技术人才的行为结果［25］.而其与处于排名最后的西藏呈现两极化发展，一方面是由于创新资源投入差异较大，尤其是在人、财、物以及研发机构等方面；另一方面在于创新产出尤其是在专利申请、专利授权、新产品开发项目数和销售收入方面也存在较大差距，表明创新投入存在不合理现象，创新产出效率低，造成西部地区创新资源程度的高低悬殊现象.

生态位适宜度值次之的是陕西（Si=0.655）与重庆（Si=0.612），这两个地区在适宜度数值上相差较小.通过总结发现，陕西在创新潜力、创新环境、创新成果产出上比重庆较多，但是重庆在创新组织、创新成果应用上效果明显，说明虽然陕西有较多高校、研究机构，本科生等创新潜力资源，但将创新潜力转化为创新成果并应用到产品中产生收益的能力较弱，因此需要加强陕西的科技成果转化和应用能力.内蒙古与广西、云南在创新生态位适宜度数值上相近，处于0.50～0.52；贵州、新疆、甘肃、宁夏、青海、西藏六个地区的创新生态位适宜度数值较低，处于0.5以下.可见，西部地区（除陕西外）的生态位适宜度较弱，说明该区域的创新资源贫乏，不利于创新的发展，未来需要在创新资源（创新组织、创新环境）上加强投入，使其转化成科技成果并应用于实践中，产生收益.进化动量的排名与生态位适宜度恰好相反，最需要在创新资源上加强投入转化成产出的为西藏.

4 结语

通过对已有的创新生态位适宜度评价指标的对比分析发现，其存在两类差异：一是评价指标的动静态属性的均衡度不同，二是评价范围存在差异.基于这两点，本文从“对创新生态系统内涵的理解角度不同，研究目标和内容的不同，数据的可获得性”这三个方面进行了差异根源剖析，并为了弥补这两点，构建了新的创新生态适宜度评估指标，其中创新环境中的部分实测指标能够从静态和动态双视角体现创新要素的状态，并使其相对较平衡，该指标体系还完善了测量范围.然而该研究也存在局限性：一是评价指标体系样本较少.目前所选取的评价指标体系研究样本是从中国知网上选取的近十年有关“创新生态位适宜度评价”的CSSCI期刊文献，因此数量较少，后续的评价指标体系研究还需不断纳入新的研究样本.二是部分反映创新要素协同效果的指标是从间接的角度进行衡量，不能直接反映其间的创新协同程度.因此后续研究可增设直接反映要素间协同程度的定性指标，并通过社会调查与访谈的手段获取数据.正如甄美荣等［4］所说：绿色环境就是“绿水青山”，以创新驱动提升经济效益便是“金山银山”.未来还需不断完善创新生态位宜度的评价范围，增设反映“自然环境”发展潜力的指标，探讨自然环境与创新之间的影响.