科技自立自强视域下国家创新体系效能建设与提升

赵菁奇 金露露 张文君

[摘 要：国家创新体系效能建设与提升对实现高水平科技自立自强至关重要。文章以长三角区域为例，运用VIKOR方法评价长三角区域创新体系的整体效能，以实现高水平科技自立自强为目标构建了区域创新体系效能评价模型。研究表明：长三角区域创新体系效能自2016年以来呈逐年递增趋势；影响各省市创新体系效能建设与提升的因素不同，R&D经费支出对上海市有影响，创新平台对江苏省影响最大，研发机构—企业协同创新影响浙江省创新体系效能，对安徽省而言则是高校—企业协同创新。文章为提升长三角区域创新体系效能找到了着力点，并对创新体系效能建设与提升提出政策建议。

关键词：国家创新体系；长三角区域；效能建设与提升

中图分类号：F124.3；G322.7     文献标识码：A文章编号：1007-5097（2024）01-0026-11 ]

Efficiency Construction and Improvement of National Innovation System

from the Perspective of Self-reliance and Strength in Science and Technology：

Taking the Yangtze River Delta as an Example

ZHAO Jingqi1a，JIN Lulu1b，ZHANG Wenjun2

（1. a. Teaching and Research Department of Science & Culture；b. Teaching and Research Department of Economics，

Party School of Anhui Provincial Committee of CPC （Anhui Academy of Governance），Hefei 230022，China；

2. Research Management Center，Anhui Science and Technology Information Institute，Hefei 230091，China）

Abstract：The efficiency construction and improvement of the national innovation system（NIS）is crucial for achieving a high level of self-reliance and strength in science and technology. With the goal of achieving a high level of self-reliance and strength in science and technology，we take the Yangtze River Delta region（YRD）as an example，use the VIKOR method to evaluate the overall efficiency of the YRD innovation system，and conduct the regional innovation system efficiency evaluation model. The conclusion shows that the efficiency of the innovation system in the YRD has shown an increasing trend year by year since 2016. The factors affecting the innovation system efficiency construction in each province and city are different. R&D expenditure has an impact on Shanghai；the innovation platform factor has the greatest impact on Jiangsu province；R&D institution-enterprise collaborative innovation affects the innovation system efficiency in Zhejiang province，and for Anhui province it is university-enterprise collaborative innovation. Based on this，this paper finds the key points for improving the efficiency of the innovation system in the YRD，and puts forward policy suggestions on the efficiency construction and improvement of the innovation system.

Key words：national innovation system；the Yangtze River Delta；efficiency construction and improvement

一、引 言

黨的十九届五中全会及国家“十四五”规划都明确将科技自立自强作为国家发展的战略支撑。党的二十大报告强调要坚持“四个面向”，加快实现高水平科技自立自强，特别强调要完善科技创新体系，提升国家创新体系整体效能。科技自立自强是全面建设社会主义现代化国家的关键着力点，也是统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局而部署的目标任务。自2005年提出建设创新型国家以来，在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》及《国家创新驱动发展战略纲要》中，都提到我国存在各地科技力量自成体系、分散重复、整体运行效率不高等问题，适应创新驱动的体制机制亟待建立健全，企业创新动力不足，创新体系整体效能不高，经济发展尚未真正步入创新轨道。在多次两院院士大会和中央经济工作会议上，习近平总书记强调要立足科技创新，在新的发展水平上实现协调发展，要围绕高水平科技自立自强深化改革，抓紧出台一系列重大改革举措以提升国家创新体系效能。近些年来，党和国家的政策文件也多次强调我国创新体系整体效能不高，这一现实已成为我国实现高水平科技自立自强的掣肘因素。长三角区域作为我国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，秉持科技和产业创新开路先锋的使命定位，聚集活力较强的创新主体和流动性较高的资源要素，在国家和区域创新体系建设中发挥着举足轻重的作用。基于此，探索区域创新体系效能的理论发源、本质特征、评价指标及影响因素等，具有重要的理论意义和实践价值。

二、文献综述

我国学者从20世纪90年代开始研究国家创新体系（NIS），随着不同时期科技创新战略的发展演进，李强和余吉安（2017）［1］、王溯等（2021）［2］、严锦梅和刘戒骄（2022）［3］对中国语境下如何建设国家创新体系与科技强国进行了国际比较研究，并关注国家创新体系建设下科技创新战略的制定与实施，形成了较为完善的国家创新体系规范化研究范式。随着对国家创新体系研究的深入，学者们将创新体系从国家角度演绎至区域层面，其实质是国家创新体系的区域化应用，带有明显的区域性特征。

从党的二十大报告来看，关于“效能”的提法分布在国家治理、国家创新体系、科技投入、国际传播、社会治理、军事系统运行等多方面，可见“效能”有着广泛的经济、政治和文化意义。Afshari-Mofrad等（2021）［4］从绩效指标的有效性和可变性角度，用八重类型学（eightfold typology）分析了伊朗国家创新体系效能，从“增长”“操作效率”“转变”“漂移”等八个方面提出提升国家创新体系效能的策略；Choi和Zo（2019）［5］从知识生产和知识应用两个方面，采用聚类分析法确定发展中国家NIS运行类型，对发展中国家的创新体系建设提出政策建议，但案例选取的32个国家并不包括中国。国内学者关于创新体系效能的研究大致集中在学理阐释、区域评价和主体作用发挥三个层面。在学理阐释方面，刘传明等（2023）［6］从效能提升主体、基本特征及实践逻辑等方面对国家创新体系整体效能进行理论阐释；李文强（2023）［7］从全面创新、全方位立体化创新及协同创新角度提出国家创新体系效能的提升路径；赵彬彬和陈凯华（2023）［8］认为，需求导向科技创新治理能解决国家创新体系效能的系统失灵和转型失灵问题。在区域评价方面，齐晶晶（2015）［9］从知识创新、技术创新、技术扩散及产学研协同创新四种能力层面评价了北京中关村、武汉东湖、上海张江、长株潭四个国家自主创新示范区的创新体系效能；田红娜（2009）［10］、田红娜（2010）［11］以资源型城市创新体系为研究目标，构建了效能测度指标体系；李子彪等（2005）［12］从创新发展能力评价、区域经济贡献、自身发展演化测度及区域工业技术创新系统四个方面构建了区域创新体系效能综合测度体系。在主体作用发挥方面，李江（2011）［13］探讨了地方政府在提高区域创新体系效能中的作用；张海滨和陈笃彬（2012）［14］设置了高校支撑区域创新体系的评价指标体系；林芬芬等（2013）［15］构建了大学—政府—企业区域创新生态网健康指标体系。

综上所述，目前学术界对NIS、区域创新体系及能力评价研究相对比较成熟，这为本文提供了坚实的理论支撑。但对国家（区域）创新体系整体效能的理论发源、概念界定、评价指标等缺乏系统研究和整体把握，对创新体系效能不高的原因认识不够全面客观，进而影响提升创新体系效能的政府决策和实践举措，难以形成提升国家创新体系效能的战略合力。总体上看，已有研究存在几方面不足：①对国家创新体系整体效能的认识不够全面，对能力、效率及效能概念未能系统厘清与阐释；②有部分文献认为效能体现在效率和能力两方面，并据此构建效能指标体系，但对于指标设定是否为效率指标与能力指标的综合，观点也不一致；③在长三角区域创新体系的评价方面，学者围绕区域创新体系的知识流动、技术创新体系建设等方面进行了探索性研究，这些研究基本上是从长三角整体或者两省一市（江苏省、浙江省、上海市）的角度探讨区域创新体系建设，尚未涉及具体指标。2012年以来，学者对长三角区域创新体系建设研究成果较少，尤其是对2018年后安徽省正式成为长三角“正式生”后的三省一市区域创新体系及其效能建设鲜有研究。

党的二十大報告提出，2035年我国发展的总体目标之一是实现高水平科技自立自强，进入创新型国家前列，建成科技强国。区域创新体系作为国家创新体系的重要组成部分，其效能提升事关高水平科技自立自强和创新型国家建设，相关问题备受产业界和学术界关注。本研究的边际贡献在于：①研究视角上，以往研究主要从国家创新体系角度或国家自主创新示范区层面研究效能建设及评价，而本文以长三角区域为研究对象，一定程度上弥补了从区域创新体系效能角度研究长三角区域一体化发展的不足；②研究内容上，已有研究多关注区域创新体系的能力评价，而本文对国家（区域）创新体系效能的发源和内涵进行理论探源、对本质特征进行阐释，并以实现高水平科技自立自强为目标，构建区域创新体系效能评价模型；③研究方法上，考虑数据的统一性和可获取性，本文采用VIKOR法评价长三角区域的整体效能，进一步研究影响长三角区域创新体系效能的因素，并就如何提升长三角区域创新体系效能提出针对性政策建议。

三、理论分析

（一）理论基础

区域创新体系（本文所讨论的区域创新体系等同于区域创新系统）效能不高一定程度上可以从系统失灵论角度加以解释。钱学森（1993）［16］认为，系统有三个基本属性，即“边界”“相互作用”和“动态”。区域创新体系的价值功能体现在不同创新主体和创新促进单元与外部环境相互作用的过程中，是不同单元之间以及单元与外部环境之间动态复杂关系的结果。Lundvall和Borrás（2006）［17］认为，区域创新体系效能不高需要借鉴系统失灵的分析范式，即系统内的制度、结构等缺陷导致系统机构之间的知识流动、企业学习、技术创新等受到阻碍。Woolthuis等（2005）［18］认为，区域创新体系的失灵一方面发生在行动者维度，如政府、研究机构、中介等，另一方面发生在制度维度上，如政策、合作文化等，进而说明区域系统失灵的四种类型，即基础失灵、制度失灵、互动失灵和能力失灵等，反映在我国科技创新活动层面主要体现在两个方面：一是区域创新体系内部创新主体间脱节，导致知识、技术流动不通畅；二是政策指导下的制度安排与创新主体间脱节。目前，世界经济复苏进展迟缓，面对新一轮科技革命和产业变革迫切需要通过科技创新探索解决全球问题的途径，区域创新体系也出现了不同程度的转型失灵问题，需要面向转型发展中出现的挑战和需求，改善区域创新体系中的治理模式，从而激发创新主体的创新活力。

（二）效率、能力与效能

效率是一个物理学概念，指有用功在总功中所占的百分比，不同学科可以引申出多种含义。从管理学意义上讲，效率是在特定时间内，组织的各种投入与产出之间的比率关系。效率与投入成反比，与产出成正比。创新体系效率强调创新投入与创新产出的比例关系，低投入和高产出表示较高的创新体系效率。周晓艳等（2009）［19］从知识生产函数、黄寰等（2015）［20］从全要素生产率角度评价了区域创新体系效率，区域内各创新主体作用、人力资源水平、外商直接投资比重以及与区域外相关组织能否协同发展等因素，决定着区域创新体系效率。能力是完成目标任务所体现出来的综合素质，与具体实践活动相联系。蔡跃洲（2012）［21］认为，国家创新体系视角下的创新能力测度主要有建模计量法、综合指标法和DEA效率评价法等。区域创新能力与区域创新体系能力基本等同，只是体系能力更强调其作为一个系统存在。评价区域创新体系能力更看重区域内的经济和科技基础、教育资源、市场经济、对外开放程度、企业创新动力、研发投入、创新机制及创新基础设施等因素，更加关注创新体系本身所能带来的直接经济绩效。效能是事物所蕴藏的有利作用，创新体系效能强调创新体系内部创新主体的协同互动、创新资源的合理利用、创新机制的有效发挥及创新环境的友好营造。区域创新体系效能，从过程角度讲，强调体系内各影响因素协同互动、共同发展和良性循环，以促进科技成果的产业化；从结果层面讲，更加注重体系建设的良性运作以及由此带来的直接和间接经济绩效，而创新产出是衡量效能高低與否的标准之一；从指标层面讲，效能覆盖效率和能力的评价范畴而又不是两者的简单叠加。

效率、能力和效能三者本质含义不同，对区域创新体系效率、能力和效能的理解自然也有很大差异。管理大师彼得·德鲁克曾指出，效率是“以正确的方式做事”，而效能则是“做正确的事”。在效率和效能无法兼得时，首先应着眼于效能，然后再设法提高效率。可见，效能是首先需要关注的问题，其内涵和外延比能力和效率都大。一个国家的创新能否成功取决于该国的创新体系能否有效协同工作，一个区域亦是如此。所谓好的区域创新体系效能应该体现在创新能力强、效率高等方面，同时还能有效驱动经济社会全面协调可持续发展。

综上所述，科技自立自强视域下区域创新体系效能是以区域为一个系统，以科学发现、技术发明、创新驱动为核心，贯穿于系统内各创新主体、创新促进单元以及与外部环境相互促进的复杂过程中，是从创新投入—过程—产出三个维度衡量组织目标的实现程度。科技自立自强视域下区域创新体系的效能指标既包括能力指标，如科技创新研发投入、重大引领性成果产出、高端科技领军人才集聚、创新政策供给、经济社会支撑及创新环境营造等，亦包括效率指标，如创新投入要素与创新产出要素的结合关系等。

四、研究设计

（一）效能指标体系构建

区域创新体系关乎一个区域科学发现、技术发明、产业发展、社会进步及环境营造等各方面的发展水平。区域创新体系建设是区域创新驱动发展的一个观察向度，既体现了创新促进经济、社会、生态发展的结果，也体现了区域创新体系本身的过程演进。对于区域创新体系的整体评价，学者们从能力、效率等方面给出了指标参考。对于区域创新体系能力指标，《中国区域创新能力评价报告》主要以综合、实力、效率和潜力四种指标对我国31个省份（不包括港澳台地区）进行比较排名。陈劲（2021）［22］从创新环境、创新资源、创新成果和创新绩效四个方面构建区域创新能力测度指标体系；穆荣平和蔺洁（2020）［23］认为，区域创新能力可以从区域创新活动的规模、效率和创新环境加以测度，规模和效率包括区域创新投入、创新条件、创新产出和创新影响四个方面，创新环境包括区域资金环境、人才环境和制度环境三个方面；顾伟男和申玉铭（2018）［24］认为，中心城市科技创新能力评价指标由科技创新投入、科技创新产出、科技创新环境构成。可见，学者们在测度能力指标的同时，无形中已经包含了效率指标。

一些学者曾用数据包络分析法（DEA）、随机前沿函数法（SFA）及共同前沿函数法（MFA）评价区域创新体系效率，也有学者运用耦合协调度模型研究城市科技创新能力。对于效能指标，齐晶晶（2015）［9］研究国家自主创新示范区创新体系效能使用的指标是知识创造、技术创新、技术扩散和产学研协同创新等，主要侧重于科学技术的线性演进和产学研过程；田红娜（2010）［11］认为，资源型城市创新体系效能包括城市的创新能力、创新效率及对城市经济发展和社会进步的贡献，效能测度一级指标是知识创造、创新资源流动、创新环境及创新体系的经济社会绩效，更加强调的是创新资源流动和对经济社会的贡献。

综上所述，无论是能力、效率还是效能指标，学者大多从创新、流动、环境及绩效等方面进行探讨。本文沿用这一观点，认为效能指标来源于效率指标和能力指标，效能的意义更为广泛，涉及区域创新体系过程的起点、过程和终点，能全面反映区域创新体系发展运行现状。本文基于系统学理论和统计学的比较分析方法，在厘清区域创新体系效能的概念、内涵和特征基础上，效能指标依然借鉴效率指标和能力指标，并在两类指标充分结合基础上，更加注重创新主体的地位和作用、引领性成果的出现、关键技术的突破、科技创新高地的战略布局，更加强调区域创新体系内各主体之间的联系与合作，如高校、研发机构R&D经费内部支出来自企业或政府资金等都可以作为效能评价的指标。

本文指标选取遵循代表性、科学性、统一性及可获取性原则，相关数据来源于《中国科技统计年鉴》《中国区域创新能力监测报告》《中国区域创新能力评价报告》等。本文构建四个一级指标，即通过知识创造获取、技术创新扩散、创新环境营造、促进经济社会发展等评价区域创新体系效能。知识创造获取需要人力、物力、财力的投入，故选择人力、资金及平台作为二级指标；技术创新扩散着重突出企业的创新主体地位，重在技术攻关和产学研协同创新，选择规上工业企业技术创新和协同合作创新作为二级指标，重在突出高校—企业、高校—政府、研发机构—企业和研发机构—政府间的协同创新；创新环境营造选取人才环境、资金环境和开放程度作为二级指标；促进经济社会发展选择科技成果、促进经济发展、促进社会发展作为二级指标。每个二级指标下又选择若干个三级指标。

具体指标体系见表1所列。

（二）研究方法

1.熵值法

熵值法是一种数学方法，是信息论的重要组成部分。熵值是对不确定性的一种度量，用熵值可以判断某个指标的离散程度，离散程度越大，表明该指标对综合评价的影响就越大。信息量越大，不确定性就越小，熵也越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大。因而，利用熵值携带的信息进行权重计算，结合各项指标的变异程度，利用信息熵工具，计算出各项指标的权重。计算步骤如下：

第一步，对各项指标进行归一化处理。

i = 1，2，3，…，n；  j=1，2，3，…，m

第二步，计算评价指标的熵值。

第三步，将熵值转换为反映差异大小的权数。

2. VIKOR法

关于多属性多指标的评估有多种数学模型，其中，VIKOR法是一种多准则妥协解排序法，属于综合排序法。

步骤1，确定每一准则下的正理想值和负理想值，找出创新体系效能各指标的最大值和最小值。

[f*i=（maxjfij|i∈l1），minjfij|i∈l2?i]

[f-i=（minjfij|i∈l1），maxjfij|i∈l2?i]

其中：[fij]为第j个对象创新体系效能指标经过标准化后第[i]个指标的评估值；[f*i]为考察对象创新体系效能第[i]个指标的最大值；[ f-i]为考察对象创新体系效能第[i]个指标的最小值；l1为效益指标集合；l2为成本指标集合。

步骤2，计算各属性的组合权重值。

[wi=wi1×wi2×wi3]

其中：[wi]为考察对象第[i]个指标的组合权重值；[wi1]为考察对象第[i]个指标的一级权重值；[wi2]为考察对象第[i]个指标的二级权重值；[wi3]为考察对象第[i]个指标的三级权重值。

步骤3，计算群体效应值[Sj]和个体遗憾值[Rj]。

其中：[Sj]为第j个考察对象创新体系效能的评价值到正理想解的加权距离；[Rj]为第j个考察对象创新体系效能的评价值到负理想解的加权距离。

步骤4，计算综合评价值[Qj]。

[Qj=V（Sj-S*）/S--S*+（1-V）（Rj-R*）/R--R*]

其中：[Qj]为第j个考察对象创新体系效能的VIKOR值；[ S*]为创新体系效能群体最大效用值，[ S*=minSj]，[S-=maxSj]；[R*]为创新体系效能群体最小效用值[，R*=minRj]，[R-=maxRj]；V为最大群体效用权重，由决策者的偏好确定，一般情况下将V设为0.5。

五、长三角区域创新体系效能计算结果及分析

（一）2016—2020年长三角区域创新体系效能评价指标权重分析

考虑四个一级指标对区域创新体系效能建设的同等重要性，故四个一级指标的权重均确定为0.25，二级指标权重和三级指标权重采用熵值法，通过SPSSAU软件计算得到。2016—2020年长三角区域创新体系效能评价指标权重计算结果见表2所列。

从熵值法得到的指标维度权重看，对一级指标知识创造获取影响最大的是创新资金投入。其中，R&D经费支出对创新资金投入影响最大，人均R&D经费支出额次之，说明R&D经费投入依然是创新资金投入的重要组成部分，R&D人员全时当量对创新人力投入的影响最大。对一级指标技术创新扩散影响最大的是协同合作创新，说明协同合作创新对技术创新扩散的影响远大于企业技术创新，对企业技术创新影响较大的是规上工业企业R&D项目数，对协同合作创新影响最大的是高校R&D经费内部支出来自企业资金，其次是高校R&D经费内部支出来自政府资金和研发机构R&D经费内部支出来自政府资金，说明政府给予高校、研发机构的资金支持对区域效能体系建设的作用至关重要。从人才、资金及开放程度三方面评价区域创新环境营造，其中，资金环境对创新环境营造的影响最大，人才环境与开放程度的影响相当，决定人才环境的主要是财政性教育经费支出，对开放程度影响较大的是国外技术引进合同数，影响资金环境的主要是企业研发费用加计扣除减免税额，创新环境营造中企业研发费用加计扣除减免税额对区域创新体系效能建设的影响最大。对促进经济社会发展作用最大的是科技成果指标，其次是促进经济发展，最后是促进社会发展。其中，对科技成果影响最大的是技术市场吸纳技术成交额，技术市场输出技术成交额次之，对促进经济发展影响最大的是高新技术企业数，充分说明高新技术企业能带来高经济效益，发挥高增值作用。

（二）2016—2020年长三角区域创新体系效能综合评价结果分析

本文应用SPSSAU软件和VIKOR法计算2016—2020年长三角区域创新体系效能综合得分，计算结果见3表所列。

综合得分Q值表示评价对象与合理方案的接近程度，该值越小说明评价对象越优，排名越好。由表3可知，2016—2020年长三角区域创新体系效能综合得分Q值逐年递减，2016年得分最高、效能最低，2020年得分最低、效能最高，说明长三角区域创新体系效能逐年递增。这种趋勢与国家推动长三角一体化发展国家战略、各省市积极推动科技创新战略及毗邻地区市场导向的科技创新合作密切相关。从归一化权重来看，对长三角区域创新体系效能影响较大的指标是企业研发费用加计扣除减免税额；其次是规上工业企业R&D人员；再次是高校R&D经费内部支出来自企业资金、技术市场吸纳技术成交额和R&D项目数三个指标数值相当。说明创新环境营造、知识创造获取、协同合作创新是影响创新体系效能的重要因素，其中，创新环境营造中的资金环境、知识创造获取中的规上工业企业R&D人员、创新平台投入及高校—企业间的协同创新与创新体系效能提升密切相关。

（三）2016—2020年长三角区域同一年度不同省份区域创新体系效能评价

通过计算得出2016—2020年长三角区域同一年度不同省份区域创新体系效能评价结果，具体见表4所列。

由表4可知，2016—2020年长三角三省一市中江苏省综合得分Q值最小，上海市、浙江省居中，安徽省最大，综合得分Q值越小代表效能综合评价结果越好，因此，五年间综合排序依次为江苏省、上海市、浙江省和安徽省。表明区域创新体系效能江苏省最好、上海市第二、浙江省第三、安徽省第四，也反映出效能体系建设与经济发展水平存在较强的相关性，即效能建设较好的省市也是经济发展水平偏高的区域，而效能建设水平偏低的区域，其经济发展水平也相对比较滞后。虽然长三角三省一市在2016—2020年效能建设中排序稳定，但在不同年份效能建设影响因素不尽相同。2016年影响长三角效能提升的主要因素是R&D项目数和高技术产品出口额，其次是两院院士数和技术市场输出技术成交额，说明创新人力投入尤其是科技领军人才、开放程度及原创成果产出对2016年长三角的效能建设影响较大；2017年长三角效能提升影响因素中最大的是高技术产品出口额，其次是国外技术引进合同数，紧随其后的是研发机构—企业协同合作创新、规上工业企业研发机构数和高技术产业利润总额；2018年长三角效能提升的影响因素与2017年类似，只是研发机构—企业协同合作创新不如2017年影响大；2019年影响长三角效能提升的因素与2018年类似，但单位建成区面积GDP产出开始呈现影响效应；影响2020年长三角效能提升的因素与2017年类似，但规上工业企业研发机构数影响较小，研发机构—企业协同合作创新影响扩大，说明产学研合作对效能建设与提升有重要作用。整体上看，五年间长三角区域创新体系效能影响因素集中在企业技术创新、协同合作创新和开放程度等方面，规上工业企业研发人员一直是效能建设与提升的重要影响因素。

（四）2016—2020年长三角同一省份不同年度区域创新体系效能评价

本文通过计算得出2016—2020年长三角区域同一省市不同年度区域创新体系效能评价结果，见表5所列。

由表5可知，2016—2020年长三角三省一市区域创新体系效能水平均呈提升趋势。2019—2020年安徽省效能提升最好，其次是浙江省，上海市2017—2018年效能提升较好。虽然三省一市效能建设都在持续提升，但影响效能提升的因素不尽相同。企业研发费用加计扣除减免税额是影响三省一市五年间效能建设最重要的指标，说明创新环境营造尤其是资金环境依然是影响效能提升的关键因素。除此之外，对安徽省效能建设影响较大的因素是高校—企业协同合作创新，说明产学研合作比较重要；对江苏省效能提升影响较大的因素是R&D项目数，说明创新平台在效能建设中起关键作用；对浙江省效能提升影响较大的因素是技术市场输出技术成交额，说明成果产出意义较大；对上海市效能建设影响较大的是R&D经费相关指标，高新技术企业数和技术市场吸纳技术成交额的作用也不容小觑。整体而言，创新环境营造对长三角区域创新体系效能提升有重要作用，而高校—企业—研究机构之间的产学研协同合作创新也不容忽视。

六、结论与建议

本文以2016—2020年长三角三省一市科技创新数据构建区域创新体系效能建设的指标体系，运用VIKOR法评价了2016—2020年长三角区域创新体系效能和五年间各省市效能得分Q值，得出以下结论：①2016—2020年长三角区域创新体系效能水平呈逐年递增状态，其中，创新环境营造、知识创造获取、协同合作创新是影响区域创新体系效能的重要因素。②2016—2020年长三角三省一市的创新体系效能水平基本呈稳定状态，按照江苏省、浙江省、上海市、安徽省的顺序由高到低排名，与地区生产总值呈正向关联性。每年影响长三角三省一市创新体系效能的因素不尽相同，主要聚焦在产学研协同合作创新、企业技术创新和开放程度方面。③2016—2020年长三角同一省市的创新体系效能均呈提升状态，创新环境营造是影响创新体系效能提升的关键因素，其中，资金环境最为重要，其次是高校—企业或研发机构—企业协同合作创新。影响上海市创新体系效能水平的主要因素是R&D经费支出，创新平台投入对江苏省影响最大，研发机构—企业协同合作创新影响浙江省创新体系效能，安徽省效能提升影响因素侧重于高校—企业协同合作创新。

以上结论对把握长三角区域整体创新体系效能水平有一定帮助，为科技自立自强视域下如何进一步提升长三角区域创新体系效能找到了着力点，对进一步研究全国其他省份创新体系整体效能有一定的参考价值。基于上述研究结论，本文对长三角区域创新体系效能建设与提升提出以下政策建议：

第一，积极营造创新生态环境。创新环境营造是影响区域创新体系效能建设的重要因素，人才环境、资金环境和开放程度是衡量创新环境的重要指标。坚持人才强国战略，在“引培留用”人才上下功夫，在评价人才上坚持“破四唯”和“立新标”并举。上海市要结合国际人才枢纽港的高端定位，在“人才20条”“人才30条”和针对各年龄阶段科技人员各项计划的基础上，为长三角提供人才服务并辐射全国；江苏省在运用资金奖补、购房租赁补贴等形式吸引并资助一批双创人才、团队、博士的基础上，要利用建设南京都市圈和南京科技创新中心建设的契机，扩大对南京毗邻地区的人才溢出效应；浙江省在到2025年实现一定数量顶尖人才和科技领军人才目标的基础上，需注重克服人才在地域分布上的空间不均衡性；安徽省要利用大科学装置集群优势，吸引世界科技领军人才从事科学研究和技术研发。同时，要注重人才在长三角区域的自由流动，在资金环境上发挥多元主体作用，继续扩大科技创新投入；鼓励长三角高校和科研院所与国际接轨，积极参与国际科技合作，形成具有一定競争力的开放创新生态。

第二，大力推动协同合作创新。坚持系统观念，国家创新体系效能既要强调新发展格局下的整体性，又要注重在国际科技竞争中提升综合效能。为进一步发挥新型举国体制优势，不同类型的创新主体因其在不同环境下面对的目标差异巨大，在体系效能建设过程中应采取不同策略。政府应在研发人员、研发经费方面提供有效的制度供给，为创新主体间的合作建立公平公正的契约环境，力求建立功能定位清晰、主次分明、协同互动的体系化科技布局，同时，也不能忽视平行、垂直等多层级创新政策的整体性、互补性和兼容性。依托“一带一路”国际合作，加强境外经贸合作园区建设，深化长三角与其他经济体创新链、产业链融合发展[25]。

第三，积极促进企业成为创新主体。进一步促进企业尤其是大中型企业作为创新主体，瞄准产业重大需求和科技发展前沿态势，从源头上解决企业创新动力不足问题，建立健全有效激励企业创新的制度，改善创新环境，营造创新生态，推动人才向企业聚集。加快推动企业成为技术决策、科研组织、研发投入的主体，构建以企业为主体的创新资源配置机制，推动研发费用加计扣除政策落实到位。充分發挥产业研究院的作用，进一步完善以国家战略科技力量为核心模式或以企业为主导创新融通模式的“揭榜挂帅”机制［26］。

第四，多措并举促进长三角区域创新体系效能提升。紧扣长三角区域科技和产业创新开路先锋的使命定位，充分发挥区域内国家实验室、国家科研机构、研究型大学、科技领军企业的引领作用，在重大技术攻关和基础研究中更应发挥协同作用，并通过政策工具给予全方位、全链条支持，使不同创新主体活力更强、资源要素流动性更高、科技投入更加科学高效，进而推动长三角区域创新体系效能提升。上海市应进一步强化科技创新策源功能，建好国际科技创新中心，继续发挥较大R&D强度优势，在重点实验室重组和基础研究方面发力；江苏省需进一步完善实验室等平台体系建设方案，实施战略科技力量培育工程，同时，落实好企业研发费用加计扣除等优惠政策；浙江省应继续强化亩均税收、亩均研发的“双亩均”投入，丰富资金环境，深化完善全域创新体系；安徽省则应落实科技成果转化应用体系建设方案，推动高校—企业协同创新，促使企业成为创新主体，推动科技创新要素资源向企业集聚，健全合芜蚌国家自主创新示范区成果转移转化机制，提升成果转化效率，更加注重成果量质提升[27]。

注 释：

（1）本文具体数据来源如下：《中国科技统计年鉴》（2017—2021年）、《中国区域创新能力监测报告》（2018—2022年）、《中国火炬统计年鉴》（2017—2021年）、《中国统计年鉴》（2017—2021年）、《安徽统计公报》（2017—2021年）、《中国城市统计年鉴》（2017—2021年）、《中国环境统计年鉴》（2017—2021年）、《上海统计年鉴》（2017—2021年）、《江苏统计年鉴》（2017—2021年）、《浙江统计年鉴》（2017—2021年）、《安徽统计年鉴》（2017—2021年）、《上海科技统计年鉴2018》。

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