基于活跃度的重庆区县科技创新水平差异分析

摘要：活跃度是灵敏感知科技创新活动频率、特征、质量、效率等即时情况和细微变化的有效监测手段，是宏观经济数据的重要补充。本文构建了重庆市科技创新活跃度月度监测评价指标体系，整理全市39个行政区县及16个开发区2021年12期数据，分析发现：全市及开发区存在“一区”活跃、“两群”不活跃，高能级平台活跃、低能级平台不活跃的极化效应；设立开发区的区县科技创新活跃度优势突出，且设立时间越长、能级越高，优势越明显；地方政府在引导调动当地科技创新活跃度的过程中发挥了重要作用，且越是不活跃的区域，政府引导作用表现得越强；全市标志性科技活动及时间节点规律已初步显现。

关键词：科技创新；活跃度；区域差异；重庆

中图分类号：C934" "文献标识码：A" " 文章编号：1674-3652（2024）05-0055-12

DOI：10.19933/j.cnki.ISSN1674-3652.2024.05.007

一、引言

当今世界正处于百年未有之大变局，各种传统安全和非传统安全问题不断带来新的考验，党中央作出推动成渝地区双城经济圈建设的重大决策，是增强经略西部战略腹地能力、形成东西南北四极牵引、长江上下游首尾呼应新发展格局的重要部署，是成渝地区未来发展的关键历史机遇，而建设“具有全国影响力的科技创新中心”是成渝地区双城经济圈的战略定位之一。重庆自直辖以来，经济社会快速发展，但存在过度依赖大规模固定资产投资[ 1 ]、地方财政科技投入不足[ 2 ]、企业主动创新意识不强[ 3 ]、科技成果评价机制不够完善[4]等问题。面对一系列重大战略机遇，重庆对科技创新的需求比以往任何时候都更加迫切。区域科技创新是省域创新体系的基本组成部分[ 5 ]，重庆区县量大面广，组团式发展、空间布局不均衡的现象十分突出，“一区两群”①区域经济发展基础较为悬殊，对创新的要求更为综合复杂，因此，客观、全面、及时地呈现各区县及开发区的科技创新发展情况，有针对性地差异化施策布局，对优化重庆市创新资源配置、提升区域整体协调发展水平，以及推动成渝科创中心建设具有重要的理论价值和现实意义。

目前，重庆已建立相对丰富的科技创新监测评价体系，形成一系列权威报告，如重庆生产力促进中心主研出版的《重庆科技创新指数报告》《重庆科技统计年鉴》等，重庆科技发展战略研究院推出的《重庆区县科技竞争力评价报告》《重庆区县双创指数报告》《成渝地区双城经济圈协同创新指数报告》等。这些指标体系从不同维度反映了全市科技创新发展水平和区县科技资源优劣势，但评价周期以年度居多、季度较少，且尚无月度评价指标体系，无法及时反馈区县科技创新工作动态。本文编制了重庆首套月度科技创新评价指标体系，按照“凸显活跃性、凸显密切度、凸显工作成效”原则，逐月反馈39个区县及16个开发区的科技创新活跃度情况。“活跃度”是灵敏感知区域活动频率、质量、绩效等即时情况和细微变化的有效监测手段，已成熟应用于产业、经济、软件交互平台等多个领域，用来刻画各领域实时发展活力，如京东数科通过多源大数据融合和AI分析推出的企业生产活跃度指数[ 6 ]，覆盖汽车、机械设备、建筑材料、家用电器、钢铁、电子等多个行业，大幅度提升行业观测和宏观经济预测的时效性；中国社科院联合滴滴发展研究院以全国297个城市各类生产生活场景的网约车出行数据为基础，构建了用数字出行反映中国经济活跃度的指数[ 7 ]；浙江大学整合来自国网浙江省电力有限公司、美团点评等单位的消费大数据，发布了国内首个省级夜间经济活跃度指数[ 8 ]；杭州市临平区镇街人大将“活跃度指数”与工作考核体系直接挂钩，实现了镇街人大工作“可感知、可执行、可监测、可量化、可评估”[ 9 ]。以上基础为本次活跃度在科技创新领域的应用提供了启发。

本文将活跃度概念首次应用于构建重庆市月度科技创新评价指标体系，从活跃度角度剖析全市科技创新发展的区域差异，通过分析各区县及开发区活跃度在时间、空间维度上的变化趋势，获取分梯度、有层次、靶向性强的研究成果，并提出对策建议，为科技形势研判及政府决策提供量化依据和科学参考，有助于科技管理部门提升现代化科技治理水平。

二、活跃度指标体系搭建与数据来源

（一）指标体系搭建

科技创新体系是由政府、企业、科研机构等组成的创新主体和创新环境交叉作用的网络系统。综合国家及各省域科技创新评价研究理论基础[10]1，可以发现创新主体、创新投入、创新产出、创新环境是构建创新评价体系的共性维度。基于此，结合数据按月度可获取性原则，本文从4个维度构建包含7个一级指标、16个二级指标的重庆市科技创新活跃度（以下简称活跃度）评价指标体系（表1），每月面向39个区县及16个开发区（两江新区、4个国家级高新区和11个市级高新区）统计测算一次。

（二）指标说明及数据来源

科技创新投入是衡量一个地区科技创新经济实力与投入意愿的重要维度，鉴于研发投入强度无法按月获取，本文从科技金融投入的角度切入，设置金融机构对科技创新支持力度的两个重要指标，分别是知识价值信用贷款和创业投资，对应代表各区域债券融资和股权投资方面的情况。指标数据来源于重庆市科学技术局。

科技创新产出是衡量一个地区科技创新实力与成效的重要维度，本文设置了三大类，分别是专利授权量、科技成果登记数和技术合同成交额，对应代表各区域的原创性成果产出及成果落地转化交易情况。指标数据来源于重庆市知识产权局、重庆市科学技术局。

科技创新主体是衡量一个地区创新主体综合实力的重要维度，本文设置了三大类，分别是科技型企业、孵化载体中在孵企业、市级以上创新资源，对应代表各区域产品技术含量较高且具有科技核心竞争力的科技企业、正在成长和有潜力的科技企业、创新要素基础（各类创新基地、创新平台、创新人才等）。指标数据来源于重庆市科学技术局、各区县相关数据。

科技创新环境是衡量一个地区创新氛围营造和创新生态成熟度的重要维度，本文设置了三大类，分别是科技活动、科技宣传和创新词频，对应代表各区域科技活动举办、媒体报道宣传及网络大数据创新词汇搜索量等相关情况。数据来源于各区县、重庆大数据研究院。

表1 重庆市科技创新活跃度评价指标体系

[评价维度 一级指标 二级指标 科技创新投入 科技金融 知识价值信用贷款在贷余额/到位基金 创业投资项目数/个 科技创新产出 科技成果数量 新增专利授权量/件 新增发明专利授权量/件 新增科技成果登记数/项 新增技术合同成交额/万元 科技创新主体 科技型企业 科技型企业总数/个 新增科技型企业数/个 科技企业孵化器 在孵企业（团队）数/个 新增孵化企业（团队）数/个 创新资源 新增市级以上创新资源/个 科技创新环境 科技活动 当月开展市级及以上科技活动/场 当月开展区县级科技活动/场 科技宣传 当月进行市级及以上科技宣传/条 当月进行区县级科技宣传/条 当月创新类词汇搜索量/次 ]

资料来源：作者自制

（三）研究方法

专家咨询法（德尔菲法）。考虑到活跃度指标数据更新频次高，来源多为开源数据，本文采取专家咨询打分的方式，分数据区间对每项指标计分。该方法既能充分吸收本领域专家的实践经验，体现专家对指标重要性的判断，又能促使指标权重突出、具有导向性。依据德尔菲法要求[ 11 ]，选取的专家应具有一定的代表性、权威性，每位专家采用匿名的方式做出独立判断，经过几轮反馈直至专家意见逐渐趋同。参照这一标准，遴选来自重庆市科学技术局、重庆生产力促进中心、重庆市知识产权局、重庆大数据研究院等单位常年从事科技创新评价工作的11名业内专家，以电子邮件的形式发送问卷并回收。问卷收回后，对专家组意见进行归纳整理，逐步明确指标计分区间，经过三轮专家咨询后，11位专家对活跃度各项指标权重计分方式的认同程度大致相同，指标体系基本确立。

1. 聚类分析法（层次聚类法）

聚类分析能有效解决多因素、多指标的分类问题，本文采用层次聚类法对样本进行分类，基本思路为[ 12 ]：将n个样本（区县、开发区）各自看成一类，规定样本与样本之间的距离、类与类之间的距离。在所有的类中，选择距离最小的两个类合并成一个新类，并计算出所得新类和其他各类的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次合并两类，直至将所有的样本都合并成一类为止。

2. 关联分析法（四象限矩阵分析法）

四象限矩阵是指将样本的两个关键指标（属性）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出问题和解决问题的方法[ 13-14 ]。本文借助四象限矩阵分析法，对39个区县进行分类关联，根据所选指标强弱，画出四象限矩阵，辅助决策。

三、重庆市区域科技创新活跃度分析

（一）全市活跃度总体情况

2021年，全市及开发区科技创新活跃程度整体表现较为平稳（图1），后期均呈现小幅度上升趋势，除12月份外，开发区每个月的活跃度得分都高于全市平均水平。

图1 2021年全市及开发区活跃度得分随月度变化趋势

资料来源：根据重庆市各市级部门统计数据、各区县及开发区上报数据测算得来

本文用聚类分析法将监测对象年均活跃度由高到低划分为5个梯队（表2），可以发现，区县和开发区均呈正态分布，无开发区落在低度活跃区域。全市活跃度平均水平为55分，主城都市区、渝东北三峡库区城镇群、渝东南武陵山区城镇群平均水平分别为70分、40分、29分（图2a）。全市开发区活跃度平均水平为56分，国家级开发区、市级高新区平均水平分别为71分、49分（图2b）。

表2 2021年全市及开发区年均活跃水平分布情况

[ 第一梯队gt;80分

高度活跃 第二梯队65～80分

中高度活跃 第三梯队45～65分

中度活跃 第四梯队25～45分

中低度活跃 第五梯队lt;25分

低度活跃 区县分布 6个：渝北区、北碚区、九龙坡区、沙坪坝区、綦江区、璧山区 8个：铜梁区、南岸区、巴南区、江津区、万州区、江北区、大足区、永川区 13个：大渡口区、合川区、潼南区、荣昌区、渝中区、长寿区、奉节区、梁平区、涪陵区、开州区、南川区、万盛经开区、黔江区 8个：云阳县、忠县、垫江县、秀山土家族苗族自治县、丰都县、酉阳土家族苗族自治县、武隆区、石柱土家族自治县 4个：巫山县、巫溪县、彭水苗族土家族自治县、城口县 开发区分布 2个：两江新区、重庆高新区 3个：璧山高新区、綦江高新区、铜梁高新区 6个：大足高新区、永川高新区、黔江高新区、合川高新区、荣昌高新区、梁平高新区 5个：潼南高新区、垫江高新区、涪陵高新区、长寿高新区、秀山高新区 无 ]

资料来源：根据重庆市各市级部门统计数据、各区县及开发区上报数据测算得来

图2 2021年区域年均活跃度排名情况

注：a指39个区县（分一区两群；b指16个开发区（分国家级和市级）

资料来源：根据重庆市各市级部门统计数据、各区县及开发区上报数据测算得来

（二）全市活跃度一级指标得分情况

将活跃度7项一级指标月度得分作趋势图，如图3所示。从月度趋势来看，全市及开发区整体表现较为相似：整体得分较高的前3项指标均为科技企业孵化器、科技宣传、科技活动；得分显著落后的2项指标都是科技成果、创新资源；科技型企业、科技宣传、科技活动3项指标得分在第一、二季度增势明显，在第三、四季度趋于平稳。从全年平均值来看，开发区除了科技金融1项指标得分低于全市平均值，其他6项指标得分均领先全市平均水平；在开发区6项领先指标中，又以创新资源指标领先幅度最大，是拉开开发区与全市活跃指数总水平的关键核心指标，充分体现了开发区的创新资源集聚优势。

用聚类分析法将39个区县一级指标年均得分由高到低划分为五个梯队（表3）。其中，孵化器、科技金融、科技活动、科技宣传4项指标发展势态良好，区县基本分布在前三梯队，位于第四梯队、第五梯队的区县占总数比例不超过20%；科技型企业、创新资源、科技成果3项指标下的区县间发展差异较大，位于第四梯队、第五梯队的区县数量较多，占区县总数比例高达50%～65%，是拉开总指数差距的核心关键指标，尤其是科技成果指标，排在第一梯队的只有渝北区和九龙坡区。

图3 2021年活跃度一级指标整体得分随月度变化趋势

注：数字代表该项指标全年平均值；a指全市；b指开发区

资料来源：根据重庆市各市级部门统计数据、各区县及开发区上报数据测算得来。

表3 2021年各区县活跃度一级指标年均活跃水平分布情况

[ 第一梯队

（高度活跃） 第二梯队

（中高度活跃） 第三梯队

（中度活跃） 第四梯队

（中低度活跃） 第五梯队

（低度活跃） 科技型

企业 巴南、北碚、九龙坡、南岸、沙坪坝、渝北 璧山、大足、涪陵、江北、江津、綦江 合川、荣昌、铜梁、潼南、万州、永川、渝中、长寿 大渡口、垫江、丰都、奉节、开州、梁平、南川、彭水、黔江、石柱、

万盛经开、武隆、秀山、酉阳、云阳、忠县 城口、巫山、巫溪 孵化器 渝北、北碚、九龙坡、沙坪坝、綦江、璧山、铜梁、南岸、巴南、江北、大渡口、合川、潼南、荣昌、渝中、南川、万州、梁平、黔江 江津、大足、永川、万盛经开、奉节、开州、秀山、酉阳 涪陵、云阳、忠县、丰都 垫江、巫山、巫溪、石柱 城口、巫山、巫溪

城口、巫山、巫溪 创新

资源 北碚、綦江、璧山、铜梁、合川、梁平 江北、大足 渝北、九龙坡、沙坪坝、南岸、潼南、开州、云阳 巴南、江津、大渡口、荣昌、涪陵、奉节 永川、渝中、长寿、南川、万盛经开、万州、忠县、垫江、丰都、巫山、巫溪、城口、黔江、秀山、酉阳、武隆、石柱、彭水 第一梯队

（高度活跃） 第二梯队

（中高度活跃） 第三梯队

（中度活跃） 第四梯队

（中低度活跃） 第五梯队

（低度活跃） 科技

金融 渝北、北碚、九龙坡、沙坪坝、綦江、璧山、江津、永川、大渡口、荣昌、长寿、垫江 铜梁、南岸、巴南、江北、大足、合川、潼南、涪陵、南川、奉节、开州、忠县、黔江、酉阳 渝中、万盛经开、万州、云阳、石柱 梁平、丰都、城口、秀山、武隆 巫山、巫溪、彭水 科技

成果 渝北、九龙坡 北碚、沙坪坝、铜梁、巴南、万州 綦江、璧山、南岸、江津、江北、长寿 大足、永川、大渡口、合川、潼南、荣昌、渝中、涪陵、奉节、梁平、开州、忠县、垫江 南川、万盛经开、云阳、丰都、巫山、巫溪、城口、黔江、秀山、酉阳、武隆、石柱、彭水 科技活动 渝北、北碚、璧山、大渡口、大足、江津、开州、梁平、綦江、沙坪坝、铜梁、潼南、万州、永川 巴南、奉节、合川、九龙坡、南岸、万盛经开、武隆、渝中、云阳 丰都、江北、南川、黔江、荣昌、巫山、巫溪、秀山、长寿 涪陵、石柱、忠县 城口、垫江、彭水、酉阳 科技宣传 渝北、北碚、九龙坡、沙坪坝、璧山、铜梁、南岸、巴南、大足、永川、长寿、万盛经开、万州、奉节 綦江、江津、江北、大渡口、合川、潼南、渝中、涪陵、南川、梁平、开州 荣昌、云阳、忠县、丰都、巫山、黔江、武隆、石柱 垫江、巫溪、秀山 城口、酉阳、彭水 ]

资料来源：根据重庆市各市级部门统计数据、各区县上报数据测算得来。

（三）各开发区活跃度趋势及优劣势分析

将数据齐全的开发区1活跃度月度变化趋势合并作图（图4），按开发区批复时间顺序进行排序。从总体趋势可以看出，开发区活跃度与其批复时间及平台能级（国家级、市级）有关：开发区批复时间越早，活跃度整体表现越好（綦江高新区例外，呈现后来居上的趋势）；开发区能级越高，活跃度整体表现越好（永川高新区、荣昌高新区例外，表现落后于部分市级高新区）。

图4 2021年各开发区科技创新活跃指数随月度变化趋势

资料来源：根据重庆市各市级部门统计数据、各开发区上报数据测算得来。

根据各开发区的活跃频率特征，可分为两类：第一类开发区每月活跃度变化幅度不大，基本无跨梯队浮动现象，包含全年维持高度活跃的2家（重庆高新区、两江新区）、全年维持中高度活跃的2家（璧山高新区、铜梁高新区）、全年维持中度活跃3家（永川高新区、荣昌高新区、合川高新区），以及全年维持中低度活跃的1家（长寿高新区）。其中，两江新区在12期排名中累计9次排在第一名，长寿高新区在12期排名中累计8次排在最后一名。第二类开发区每月活跃度变化幅度较大，出现明显的跨梯队浮动现象，包含第三、四季度实现跨梯队提升的2家（涪陵高新区、綦江高新区），以及第一、二季度实现跨梯队提升但第三、四季度又出现大幅度下降的2家（大足高新区、潼南高新区）。此外，除了荣昌高新区外，其他开发区的趋势图存在一个共性特征：第一季度科技创新活跃度基本处于该开发区全年的最低谷，推测与春节假期落在该季度有关，而荣昌高新区第一季度活跃度为该高新区全年的峰值，推测与其支柱产业“农牧高新”的特殊性有关。作为国家级生猪交易市场，荣昌已经形成覆盖生猪育种、养殖、加工、冷链物流、终端销售等全产业链的特色产业集群，是春节期间成渝地区重要的“中央厨房”，所以表现出与其他以工业为主的开发区截然不同的活跃趋势。这一案例充分体现了荣昌高新区与全市主导产业分工错位互补发展，形成了“一区一特色”的差异化比较优势。

将开发区一级指标得分归一化后作雷达图，按总指数年均得分梯队顺序进行分类1（图5），可以看出，除了第一梯队的两家开发区外，其他高新区活跃指数各项指标均存在不够均衡的问题，即科技创新工作不够系统，存在明显弱势。此外，总指数得分越靠后（第三、四梯队）的开发区，孵化器和科技金融两项指标的优势则更加突出。

图5 不同梯队开发区活跃指数一级指标年均得分雷达图

注：a为第一梯队；b为第二梯队；c为第三梯队

资料来源：根据重庆市各市级部门统计数据、各开发区上报数据测算得来。

四、关联性分析

（一）区县活跃度与辖区内设立开发区关联性分析

将已设立开发区的区县标记为1组，未设立开发区的区县标记为0组。方差同质性检验结果显著性为0.299，大于0.05，表明在0.05的显著性水平下应接受原假设认为方差齐性，适合进行方差分析。提出假设：1组样本和0组样本的活跃度之间无显著性差异，进行方差检验，结果显著性小于0.05，表明在0.05的显著性水平下应当拒绝两组之间无显著差异的原假设，即认为两组之间差异显著。基于方差分析结果，可初步得出结论：区县是否设立开发区对全区（县）的科技创新活跃度得分存在显著影响。

以各区县辖区内开发区设立时长1为横坐标、全市各区县活跃度年均得分为纵坐标作散点图（图6），横纵两条虚线分别代表“中高度活跃分界线（65分）”和“开发区平均创建时长（3.1年）”，其将散点图分为4个象限：第I象限区县共11个，其开发区创建时间较长，活跃度也处于中高度活跃以上，包含9个涉及国家级开发区的区县、2个建有市级高新区的区县，这11家开发区对所在区县的科技创新活跃水平有着较好的促进作用；第II象限区县共3个，其开发区创建时间较短，但活跃度处于中高度活跃以上，包含创建市级高新区仅两年但发展势头强劲的綦江区，以及尚未创建高新区但已建有其他国家级功能园区的南岸区（1993年设立重庆经开区、2021年创建广阳湾智创生态城）、万州区（2010年设立万州经开区）；第III象限区县共19个，其开发区创建时间较短，活跃度处于中高度活跃以下，包含15个尚未创建高新区的区县以及4个创建市级高新区不足1年的区县，在这19个区县中，两群区县共16个，占总数比例达84.2%；第IV象限区县共6个，其开发区创建时间较长，但活跃度处于中高度活跃以下，包含2个涉及国家级高新区的区县，以及4个建有市级高新区的区县，说明这6家高新区科技创新活力不足，引领示范作用没有得到充分体现。

图6 区县活跃度得分与辖区内开发区获批时长关联性分析

资料来源：根据重庆市各市级部门统计数据、各区县及开发区上报数据测算得来。

散点象限图进一步验证了方差检验结果，已设立开发区的区县与未设立开发区的区县活跃指数之间差异显著，除个别区县外，区县科技创新活跃程度与辖区内开发区设立时间和级别整体呈正相关。

（二）区县科技成果产出与该区县创新活跃度关联性分析

以全市各区县活跃度年均得分为横坐标，各区县“科技成果”分项指标得分为纵坐标作散点图，如图7所示：“科技成果”得分与活跃指数整体呈现指数正相关性，即随着活跃指数逐渐增大，“科技成果”得分表现出先慢后快的上升趋势，主城都市区领先优势显著。这表明科技创新活跃度能有效促进该区域科技成果的产出，且活跃度越高，其促进作用越明显。值得注意的是，“两群”区县中，万州区“科技成果”指标得分遥遥领先于其他“两群”区县，甚至超过了86%的主城都市区内区县；活跃度得分相对落后的长寿区，散点却高出趋势线很多，说明相比科技创新活跃度处于同等水平的地区，长寿区表现出更高的科技成果产出效率，推测与当地高研发投入强度有关。

图7 区县科技成果指标得分与活跃度得分关联性分析

资料来源：根据重庆市各市级部门统计数据、各区县及开发区上报数据测算得来。

五、结论及对策建议

（一）研究结论

第一，全市及开发区科技创新发展极化效应显著。就全市层面而言，存在“一区”活跃、“两群”不活跃的极化效应，主城都市区86%的区县活跃度高于全市平均水平，“两群”地区82%的区县活跃度均低于全市平均水平，这一空间分布特征与全市经济发展水平的空间分布特征基本吻合。就开发区层面而言，存在高能级平台活跃、低能级平台不活跃的极化效应，80%的国家级开发区活跃度高于全市开发区平均水平，73%的市级高新区活跃度低于全市开发区平均水平。

第二，开发区科技创新示范引领作用已得到充分体现。设立开发区的区县科技创新活跃度优势突出，且设立时间越长、能级越高，优势越明显。55%已创建开发区的区县、65%建有4年以上开发区的区县、82%建有国家级开发区的区县活跃指数得分处于中高度活跃梯队以上，充分体现了开发区对所在区县科技创新工作的示范引领作用，活跃度领跑全市的渝北区（93.9分）、北碚区（90.1分）、九龙坡区（87分），均设有建设时间达10年以上的国家级开发区。

第三，政府在引导科技创新工作的过程中发挥了重要作用。全市及开发区最为活跃的3个一级指标均为“科技企业孵化器”“科技宣传”“科技活动”，这3个指标政府属性较强，有助于创新主力——科技型中小企业的培育，以及创新创业氛围的营造。在全市活跃度5个梯队中，这3项指标得分对总指数贡献率分别为43%、48%、57%、56%、78%，活跃度越靠后的梯队，这3项指标的贡献率越高。这说明地方政府在引导调动当地科技创新活跃度的过程中发挥了重要作用，且越是不活跃的区域，政府引导作用体现得越明显。

第四，标志性科技活动及时间节点规律已初步显现。全市“科技型企业”“科技宣传”“科技活动”3项指标得分在第一、二季度增势明显，这一时间段为全市科技型企业入库活跃时间，同时每年的5月份也是全市大范围科技活动周的集中举办时间，与相关指标增长态势基本吻合；全市“创新资源集聚”指标得分增长主要集中在第三、四季度，主要是因为在这一时间段里，中国国际智能产业博览会（每年8月或9月）、重庆英才大会（每年11月）等科技盛事在重庆常态化举行，为创新资源集聚提供了有利条件。

（二）政策启示

一是实施市区科技协作计划，提升全域创新能力。深入实施支持区县科技创新发展的指导意见，优化全市创新版图，结合区县科技创新发展需求，凝练提出市区科技协作的重点，打造“一区一平台”，引导主城都市区聚焦主导产业打造科技平台，推进“两群”地区特色产业发展，形成“一区一特色”。

二是强化高新区示范引领，推进成果转化和产业化。高水平建设国家自主创新示范区，支持有条件的市级高新区创建国家高新区，深化高新区体制机制改革，推动创新型产业集群的打造，让高新区成为全市产业发展的新引擎。以西部（重庆）科学城、两江协同创新区等为重点打造科技服务业集聚区，形成覆盖科技创新全链条的服务体系，提升科技成果转化和产业化水平。

三是发挥政府引导带动作用，增强高水平科技供给。充分发挥政府的引导带动作用，激发汇聚全社会创新力量和资源，积极推进关键核心技术攻关，提升组织创新能力水平。深入实施科技型企业、高新技术企业“双倍增”行动计划，促使市场力量与政府力量协同发力，大力提升“创新资源”和“科技成果”两项关键指标对全市科技创新活跃指数的贡献率，着力增强高水平科技供给。

四是完善评价工作机制，营造浓厚的科技创新氛围。根据新阶段发展需求不断迭代更新评价规则和指标体系，建立“月度测算、季度梳理、年度分析”的评价工作机制，及时将数据加工转变为可视化强的趋势规律图，以及可读性强的情报信息和工作报告，定期以榜单形式展示各区县重点工作成效，营造你追我赶的科技创新氛围，助力全市科技创新工作有序、有效、高质量发展。

参考文献：

[1] 韩伟亚，谭建伟，陶传彪. 重庆市科技创新与区域发展的耦合关系评价研究[J]. 重庆科技学院学报（社会科学版），2020（4）：57-61.

[2] 曾琼. 成渝科技资源及协同创新策略思考[J]. 中国科技资源导刊，2020（4）：87-93.

[3] 贺昊勋. 重庆民营企业自主创新：现状、问题及政策——对重庆154家民营企业自主创新的调查[J]. 重庆工商大学学报（西部论坛），2007（2）：39-43.

[4] 张亦筑. 重庆不断完善科技成果评价机制[N]. 重庆日报，2023-01-08（3）.

[5] 王超超. 重庆市县域科技创新体系差异化布局研究[J]. 特区经济，2019（12）：69-71.

[6] 京东科技五大另类指数齐亮相，最靠谱的研究助力投资[EB/OL]. （2021-02-04） [2023-05-09]. http：//finance. sina. com. cn/stock/stockzmt/2021-02-04/doc-ikftpnny4477274. shtml.

[7] 中国数字出行经济活跃度指数（DEVI）报告2021[R/OL]. （2021-03-08）[2023-05-09]. https：//baijiahao. baidu. com/s？id =1693631876796349059amp;wfr =spideramp;for=pc.

[8] 浙江“大手笔”点亮夜经济！全国首个省级夜间经济活跃度指数发布[EB/OL]. （2020-09-08）[2023-05-09]. https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1677268650493816822amp;wfr =spideramp;for=pc.

[9] 数字赋能，镇街人大工作有了“活跃度指数”[EB/OL]. （2021-11-24） [2023-05-09]. https：//zj. zjol. com. cn/red_boat. html？id=101224431.

[10] 张琦. 重庆市区域技术创新能力评价研究及对策建议[D]. 重庆：重庆大学，2017.

[11] 刘伟涛，顾鸿，李春洪. 基于德尔菲法的专家评估方法[J]. 计算机工程，2011（S1）：189-191，204.

[12] 胡雷芳. 五种常用系统聚类分析方法及其比较[J]. 浙江统计，2007（4）：11-13.

[13] 杨永德，李玲，廖文辉. 基于四象限分析的区域旅游政策的差异性[J]. 经济研究导刊，2015（9）：246-248.

[14] 邱冠华，张金隆. “木桶原理”与企业资源配置的四象限分析方法[J]. 武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2003（5）：81-85.

作者贡献声明：彭娟负责研究设计、论文撰写；王润负责协调数据来源渠道；肖亚成负责文章润色修改。

Regional Differences of Scientific and Technological Innovation Levels in Chongqing Based on Activity Degree

PENG Juan1， WANG Run1， XIAO Ya-Cheng2

（1. Chongqing Science and Technology Information Center， Chongqing 400013， China; 2. College of Economics and Management， Southwest University， Chongqing 400715， China）

Abstract： Activity degree is an effective monitoring method to sensitively perceive the frequency， characteristics， quality， efficiency and other immediate conditions and subtle changes of scientific and technological innovation events， and it is an important supplementary to macroeconomic data. This paper constructs a monthly monitoring and evaluation indicator system for the activity degree of scientific and technological innovation in Chongqing， and systematically sorts out the data of 39 administrative districts and counties and 16 development zones of 12 months in 2021. The analysis reveals that （1） in the whole city and the development zone， there is a polarization effect of “one district” being active while “two groups” being inactive， and high energy level platforms being active while low energy level platforms being inactive; （2） districts and counties with development zones show prominent advantages in innovation activity， and the longer the establishment time and the higher the energy level， the more obvious the advantages could be observed; （3） local governments played an important role in the process of guiding and mobilizing the local innovation activity， and the stronger of the government’s guiding function was observed in the less active of the region; and （4） the city’s landmark science and technology activities and the rule of the time node have initially appeared.

Key words： scientific and technological innovation; activity degree; regional difference; Chongqing

（责任编辑：赵庆来）

引用格式：彭娟，王润，肖亚成. 基于活跃度的重庆区县科技创新水平差异分析[J]. 长江师范学院学报，2024，40（5）：55-66.

收稿日期：2023-05-09 修回日期：2023-07-10

基金项目：重庆市技术预见与制度创新项目“重庆市科技创新活跃度分析研究”（CSTB2022TFII-OIX0078）。

作者简介：彭娟（1988—），女，湖北武汉人，博士，副研究员，主要从事产业经济、科技服务业、区域创新评价等研究。通信作者，Email：pj88care@yeah.net。

王润（1976—），男，甘肃武威人，硕士，副研究员，主要从事科技创新管理领域的研究。

肖亚成（1961—），男，重庆开县人，博士，教授，主要从事区域经济、农村经济管理等研究。

①“一区两群”：由都市功能核心区、都市功能拓展区和城市发展新区构成的主城都市区；由渝东北生态涵养发展区11个区县的城镇，构成以万州为中心城市的渝东北城镇群；由渝东南生态保护发展区6个区县的城镇，构成以黔江为中心城市的渝东南城镇群。