县域创新系统动力学分析:一个案例对比实证

柴天姿

(唐山师范学院 海洋学院,河北 唐山 063000)

2016年7月,河北省委省政府出台《关于加快科技创新建设创新型河北的决定》,致力于建设具有河北特色的区域创新体系,定期进行县域科技创新能力监测评价,推动县域科技创新能力跃升。《河北省县域科技创新能力监测评价报告(2019)》和《全省县域科技创新能力监测评价结果(2020)》显示,全省168个县域体中,A类创新县由2019年的13个跃升为2020年的19个,B类创新县由2019年的42个跃升为2020年的64个,县域科技创新综合能力显著提升。对县域创新驱动因素与动态监测的研究,有利于更加科学合理、与时俱进评估县域科技创新能力。

1 县域创新驱动影响因素与评价指标研究

县域是我国最小的经济细胞单元,是推动地区城镇化经济发展、实现科技创新的关键增长点。重视县域创新能力的培育和发展,以点带面,是推动区域科技、经济全面发展的有效途径。同时,有利于形成新型县域体技术创新和制度创新体系,有利于形成新型城镇化经济增长模式新格局。

1.1 文献研究

经济学中的创新概念,最早由美籍经济学家熊彼特提出。他认为创新是生产要素重新组合下的新型生产函数,通过生产要素的不断创新组合实现社会的经济发展[1]。后人将熊彼特创新理论归纳为产品创新、技术创新、市场创新、资源配置创新和组织创新五方面。

随后,国外学者弗里曼、纳尔逊、伦德瓦尔、波特等人,先后提出了国家创新系统的概念。1997年,中国学者柳卸林提出不同国家有着不同的国家创新系统,首次结合我国当时实际情况指出,中国国家创新系统的建立应该如何加强制度创新、组织创新和技术创新建设[2]。区域创新系统理论是继国家创新系统理论之后出现的针对创新、创新系统的又一理论。国内学者对区域创新系统的研究,主要从概念界定、范围边际、系统功能、制度环境、体系结构上展开研究。县域创新系统是国家创新系统、区域创新系统链条中的最基础单元,王智新、梁翠认为,创新驱动的研究样本,县域层面是一个趋势[3]。郭淑芬等认为,实现创新驱动发展的基础在县域,并以山西省县域体为研究对象,揭示县域创新时空动态规律[4]。

1.2 县域创新驱动复杂系统要素分析

创新对经济社会发展的驱动作用在于改变原有增长模式,通过提高资源要素投入产出比例,实现经济、社会的可持续发展。创新系统小到县域,大到区域、乃至国家,都是复杂系统,受到多因素影响。《河北省县域科技创新能力监测评价指标体系》(下文简称《指标体系》)将县域创新能力监测从创新投入、创新主体、创新条件、创新产出和创新管理五个方面进行。王智新等认为,县域创新驱动的发展是一过程性行为,主要围绕创新要素、创新活动和创新产出行为发生[3]。连建新等人通过对县域特色产业创新绩效的研究,指出县域农业产业创新绩效影响五因素,即资源、政策、市场、技术和组织因素[5]。管婧婧等在对浙江省县域科技创新活动进行评估研究中,从创新投入、创新组织、创新产出三个准则层展开评价[6]。Janine Fleith de Medeiros等人认为,卓有成效的绿色创新市场的驱动要素在于市场与政策知识、多功能团队合作、以创新为导向的不断学习、研发投入[7]。Sri Sarjana等人通过对工业城市创新驱动因素的研究,发现知识资源、动态能力、环境动态性对创新战略具有积极的影响,并进而积极地影响城市竞争优势[8]。

综合学者们对创新驱动影响因素及评价标准的观点和县域创新实践,本文认为,一切围绕创新要素、创新活动、创新组织管理、创新产出的相关因素,构成了县域创新驱动复杂系统要素。其中,创新要素包括创新技术、创新人才和创新资本[9]。创新活动可概括为技术研发和经济产出两个阶段[10],具体说来,有研究开发活动、技术合作、技术转移和区域外直接投资。创新组织管理包括创新资源支持与奖励、科技创新机构设置情况、创新组织模式和创新激励机制影响要素。关于创新产出,很多学者都有不同的观点见解,鉴于本文以河北省县域创新驱动为研究对象,因此参照《指标体系》意见,以专利数量、高新技术产业总产值和农业产业化经营率作为创新产出要素。

图1 县域创新驱动复杂系统要素

模型的构建以图1所示复杂系统要素为基础,认为技术、人才、资本创新要素,经过创新活动加工,以专利、高新技术产业产值、农业产业化经营创新形式产出。创新产出会在一定程度上促进经济社会的可持续发展。创新活动决定创新要素在时间与空间上的排列组合,从而影响创新产出效率。因此,政府和创新主体对创新活动会有所干预,通过政策杠杆等措施激励创新活动,促进创新资源合理配置,达到鼓励创新行为和提高创新效率的目的。所有的创新投入与产出、创新活动与管理,都是在一定的社会、经济创新环境中进行的,创新环境会对创新资源的投入、创新活动形式和创新产出起到影响作用。而由于创新产出所推动的区域社会经济的发展,会反作用于创新环境,如此循环。这也是本文中创新驱动复杂系统的边界。

2 县域创新驱动系统动力学模型构建

2.1 研究方法

系统动力学可以帮助理解复杂系统的结构和动态行为特性,处理复杂系统中非线性关系变量,可作为社会、经济等复杂大系统的仿真实验室。县域创新受到诸多因素的影响,具有多创新主体、众多影响因素、变量间关系复杂等非线性系统特征,特别是不同县域体具有各自的县域县情,系统特征不一,复杂性特征显著。因此,用系统动力学的观点和视角,研究与分析县域驱动创新具有适用性。

2.2 模型构建

模型是现实的缩影,用来描述某些事物的一组法则与关系(Forrester)。建立模型不需要完全重构原现实系统,只需要基于问题出发选择合适变量,明确它们之间量化关系,在不影响模型对所需研究的系统行为模仿的前提下,以简化为原则[11]。因此,模型中系统边界的确定对模型规模大小起重要影响作用。

本文所构建的河北省县域创新驱动系统因果关系(图2所示),以图1所确定的系统要素和系统边界为基础,探究县域创新驱动系统中各个要素相互作用与影响的敏感性。

模型中所有因果回路关系都是围绕“创新要素投入-创新活动与组织管理-创新产出-创新成果转化-经济发展-创新需求激励-创新政策支持-新的创新要素投入”这样的因果规律建立。

(1)科技创新人员、资本和技术上的研发投入,会提高专利的产出,促进科技成果转化水平,进而提升高新技术产业产值和农业产业化经营程度,带动县域经济发展。由此会产生新的县域创新需求,刺激更有利于科技创新政策的出台与倾斜。

(2)科技创新政策支持力度的提升,会鼓励社会更多企业从事高新技术产业及科学技术的研发,提高专利产出数量,专利成果的转化直接带来高新技术产业产值和农业产业化水平的提升,县域经济得到发展会刺激创新需求的产生。

(3)创新需求能够刺激政府不断加大与完善科技创新政策和科技成果转化政策的支持力度,直接作用于高新技术产业产值和农业产业化经营,带动县域经济的发展。经济的发展很大程度上得益于科技创新带来的成果转化,进一步的创新需求也由此而生。

2.3 系统流图与变量关系确定

模型系统流图如图3所示。模型选取专利数量、高新技术产业总产值、农业产业化经营率作为模型的状态变量,专利数量对数增长量、高新技术产业总产值年增速和农业产业化经营增长率分别作为速率变量。选取玉田县、迁安市和迁西县三个县域体作为本文的仿真对象。原始数据来源于唐山市统计年鉴、河北省科技厅2017年到2020年各县域科技创新评估报告、各县国民经济和社会发展统计公报、各县当年政府工作报告、唐山劳动日报及专家调研。以玉田县为例,变量关系主要方程如下:

(1)专利数量=INTEG(专利数量对数增长量,125)

其中,125为仿真初始时间2016年玉田县发明专利数量。

(2)专利数量对数增长量=0.47×ln(高新技术企业数量)+0.57×ln(科技企业数量)+0.62×ln(研发人员数量)+0.73×ln(研发投入)

(3)高新技术产业总产值=INTEG(高新技术产业总产值年增速,121)

仿真初始年2016年玉田县高新技术产业总产值为121亿元。

(4)高新技术产业总产值年增速=1.41×科技成果转化政策支持+1.07×市场吸引力+1.16×ln(研发投入)+1.09×ln(研发人员数量)

图3 县域创新驱动系统流图

(5)农业产业化经营率=INTEG(农业产业化经营增长率,73.7)

2016年玉田县农业产业化经营率为73.7%。

(6)农业产业化经营增长率=(2.35×农业研发人员占研发人员数量比例指数增长+3.58×农业研发投入比例指数增长+1.26×农业科技专利占专利数量比例指数增长+2.38×农业科技技术引进数量指数增长+1.56×农业科学技术推广面积指数增长)×科技成果转化政策支持×农业科技成果转化水平。

模型中变量关系的确定及数据参数的设定,主要依据如下方法:

(1)文献与数据年鉴查阅方法。模型中涉及各县域体科技创新发展能力与发展水平的数据,主要通过查找各类文献、各种年鉴与报告、各年度各县科技创新评估报告获得。各种变量关系的确定,也是对原始数据通过数据处理方法而得。

(2)相关分析与回归分析。对于专利数量对数增长量、高新技术产业总产值年增速、农业产业化经营增长率速率变量函数公式的确定,对原始数据做统计学相关分析和回归分析,得到自变量影响因素与因变量函数关系。

(3)Vensim工具自带函数。专利数量、高新技术产业总产值、农业产业化经营率水平变量,应用Vensim工具自带函数定义。企业科技研发投入、研发人员数量、高新技术企业数量等原始数据可获得变量,通过趋势分析方法,利用表函数工具加以处理。对农业研发投入比例指数增长、农业科技专利占专利数量比例指数增长等趋势发展不稳定变量,通过历史数据比对分析,利用Vensim中RANDOM函数加以处理。

(4)专家意见调查法。模型中科技创新环境需求、市场吸引力等个别变量的函数定义,由于不具有数据统计口径一致性特点,采用了专家意见调查法进行趋势分析和函数定义。

分别对玉田县、迁西县、迁安市系统模型做趋势检验,比对模拟值与原始数据,发现各主要变量模拟值与真实值发展趋势具有一致性,拟合度较好,可以用此模型展开进一步研究。

3 系统仿真与政策性试验

模型模拟与系统仿真的意义在于,通过提炼系统主要影响因素,建立影响关系,模拟研究者关注的系统变量未来走势,呈现事物发展趋势。同时,通过调节影响因素变量数值,进行敏感性测试,找到模型关键变量的敏感性要素,为提出科学合理的政策与对策,提供有力依据。

模型模拟的系统边界,分别为玉田县、迁西县、迁安市三县(市)创新驱动系统,模拟2016年到2036年系统变量走向,模拟时间间隔期1年。

3.1 玉田县、迁西县、迁安市创新驱动模拟对比分析

专利数量、高新技术产业总产值、农业产业化经营率是评估县域体科技创新能力重要的创新产出指标。图4为三县(市)在2016年到2036年期间模型模拟该三项指标发展趋势对比图。

图4 玉田、迁西、迁安三县(市)创新产出指标发展趋势

可以看出,三个县(市)在专利授权数量上均呈现上升趋势。由于系统要素相互作用与影响程度不同,迁安市专利授权数量上升趋势优于玉田县。在高新技术产业总产值上,玉田县和迁安市远远高于迁西县。迁安市高新技术产业总产值于2018年超过玉田县,模型模拟结果与历史数据及走势基本相符。三县(市)的农业产业化经营率在模型模拟初期增速平缓。迁安市农业产业化经营率在2017年陡坡下降,缘于迁安市政府的适度农业政策。“12336”战略框架下,2017年开始,迁安市政府以传统产业转型升级、产业结构不断优化、新型产业加速壮大为重点,农业产业化投入相对不足。

3.2 仿真实验

仿真实验高度关注影响各县域体创新产出的关键变量,通过改变各变量的投入水平,仿真创新产出变量发生变化。关键变量的选取,以市政府或创新主体可调控的指标变量为原则。

针对系统构成,分别改变创新投入驱动系统投入要素、创新政策驱动系统政策变量、创新主体驱动系统主体变量,进行不同实验,模拟该系统创新产出,具体投入-产出变化模拟数值,见表1。

表1 三县(市)创新驱动要素变化较拟合值提升情况对比

4 仿真结论与对策建议

4.1 仿真结论

本文结合河北省县域体县情,以系统的思维,分析县域创新进程中各要素的驱动因果关系,应用系统动力学研究方法,构建创新驱动模型,并借助Vensim工具,对玉田县、迁西县、迁安市创新驱动系统进行仿真。表1为分别改变创新投入、创新政策、创新主体驱动要素环境下,各县域创新产出较不做任何政策调节下系统自然仿真拟合值的提升情况。

(1)同一创新驱动要素,对不同县域体创新产出的驱动作用具有强度差异。研究结果显示,玉田县和迁安市无论是在专利数量、高新技术产业总产值,还是农业产业化经营率,提高研发人员数量所带来的创新产出指标的提升,优于提高研发投入的结果产出。说明,在此二县(市)创新驱动系统复杂要素相互作用中,创新产出更敏感于研发人员数量的变化。迁西县与此相反。创新主体发生同样程度的改变,三个县域体呈现的创新产出改变程度也有所不同。创新主体数量的提升对迁安市专利数量的改变作用最大,迁西县次之,玉田县第三。

(2)个别创新产出要素,对成果转化政策具有高度敏感性。实验结果显示,玉田县、迁西县和迁安市高新技术产业总产值,对科技成果转化政策支持具有高度敏感性。这种现象是基于每个实验周期(本项研究中设定为一年)持续加强科技成果转化政策支持强度的仿真结果。尽管现实世界基于多种复杂要素制约和影响,不一定能实现或保持这种成果转化政策的加强力,但研究结果至少提示,科技成果转化政策支持对高新技术产业产值具有杠杆调节作用。

(3)政策组合策略驱动优于单一要素投入改变。模型应用同时提升研发投入、研发人员数量来比较单纯改变某一要素投入的创新驱动效果。结果显示,系统中同时改变创新投入驱动要素,驱动作用会得到加强而不是抵消。因此,提示决策者启用“政策+措施”,多管齐下,实现创新驱动产出加强效果。

(4)农业产业化经营推进进程缓慢。实验结果表明,创新投入驱动要素和创新政策驱动要素的提升,都能够带来农业产业化经营率的增长,但是这个过程较为缓慢。在同时提升研发投入和研发人员数量的政策组合环境下,农业产业化经营率较拟合值发生0.5个百分点的提升改变,玉田县是在2028年,迁西县在2029年,迁安市在2034年。如果提升政府科技创新政策支持强度,农业产业化经营率发生同样程度的改变,玉田县和迁西县分别在2033年和2035年;如果提升科技成果转化政策支持,玉田县和迁西县农产率较拟合值提升0.5个百分点始于2025年,迁安市始于2033年。这一结果说明,县域体农业产业化经营率的提高,需要持续不断的努力和创新驱动要素的投入。同时,实验结果数据也显示,农业产业化经营率对科技成果转化政策支持要素敏感度较高。

4.2 对策建议

(1)结合自身县域县情,发挥特长优势,发展特色产业,优化要素资源在县域创新进程中的配置。玉田县、迁西县、迁安市三县(市)在地理位置、资源优势和历史发展中各有差异,长期以来形成的主导优势、产业格局不尽相同。各县域在创新投入资源配置上,应结合本土域情,重点优化研发资金和科技创新人才投入配比。

(2)重视科技人才的引进、培养和可持续发展。科技创新人才在创新活动中具有主观能动作用。县域培养科技创新人才,要做好人才需求目录,优化人才专业结构,采取引进加本土培养策略。建立健全柔性化人才引进机制,加大人才引进力度;关注本土科技人才成长,以引进带动本地化培养,形成成熟机制;摒弃“外来的和尚会念经”观念,坚持组织科技创新人才定期学习、对外交流活动,形成人才可持续发展的循环机制。

(3)充分利用政策组合策略,发挥杠杆效应。研究结果证明,政策组合下的创新产出优于单一要素驱动。各县域应结合资源特点和重点发展项目,科学规划政策组合,实现创新驱动1+1>2效果。鼓励科技企业和高新技术企业加大研发投入,不断深化科技金融创新,形成企业为主体、市场为导向的集团型科技创新主体,鼓励企业将研究成果进行内部转化。

(4)持续加强科技成果转化政策支持强度,形成政府、高校和研发机构、企业三方同时发力、三方联动机制。要尊重市场规律,打破科技与县域经济通路,完善科技金融政策,扶持县域创业创新平台搭建;建立健全科技成果转让机制与法律保护体系,鼓励不同主体间科技创新成果的转让与转化;持续加强县域科技创新成果扶持项目投入,创新扶持方式。

(5)重视创新主体规模的培养与扶持,编制创新主体培育与发展战略规划。要不断完善高新技术企业和科技企业管理办法,提供创新主体充分发挥自主创新能力的条件和平台;创新科技企业孵化器模式,紧密联系地方产业特色,吸引区域协同发展进程中京津产业外溢优质资源,搭建“外联内升+科技金融支撑”孵化生态平台。

(6)大力推进农业科技成果转化与推广,发展农业现代化。农业是县域经济发展的基础,农业稳定发展的根本途径在于依靠科技创新。发展农业现代化,对有效利用农业资源、提升农业投入产出要素比具有重要意义。要持续加强农业科技成果转化政策扶持,重视农业科技进步对农业发展的贡献;加强农业科技成果引进交流,创造条件提升农业科技技术推广面积;发展以“农业园区+农业龙头企业”引领带动下的农业现代化发展,发挥其农业科技创新的示范及辐射作用;保护县域体特色农业资源,保护农业生态友好持续发展。