经济职称论文刊发浅析区域创新系统创新绩效

来源：职称论文发表咨询网作者：tt7129时间：2022-11-16 15:10

　　本篇文章是由《合作经济与科技》发表的一篇经济论文，它以党政机关、企事业单位的理论工作者、实际工作者以及大专院校的教学工作者为主要服务对象。其基本宗旨是：宣传国家政策、普及经济理论、传播经营理念、交流改革经验、开展学术争鸣、推进科技进步、塑造企业形象。

　　摘要：文章根据灰色系统理论中的灰色关联分析，建立了我国区域创新系统创新绩效评价的灰色关联投影模型。另外，评价指标的权重对最终的创新绩效评价影响很大，为了尽量消除主观因素的影响，充分考虑评价矩阵的固有信息，利用逼近理想点法确定各评价指标的权重。

　　关键词：区域创新;绩效;灰色关联投影;理想点

　　一、引言

　　我国在《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020)》指出，必须把提高自主创新能力作为调整经济结构、转变增长方式、提高国家竞争力的中心环节，把建设创新型国家作为面向未来的重大战略选择，到2020年全社会研究开发投入占国内生产总值的比例达到2.5%以上，力争科技进步贡献率达到60%以上，对外技术依存度降低到30%以下，本国发明专利年度授权量和国际科学论文被引用数均进入世界前5位。要实现上述目标，更多地取决于知识创新成果向现实生产力的转化的效率，尤其是在相比发达国家我国社会资源相对匮乏的情况下，更应该对科技创新资源的利用效率进行客观地评价，以便国家以及各地政府部门正确地认识自身的创新情况，有效地识别影响区域创新绩效的关键因素，从而制定相关的区域发展政策，进一步提高区域科技投入转化为科技成果的效率。目前，区域创新绩效的评价问题已引起了国内外学者的关注，学者们提出的评价模型大部分是以数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)以及其拓展模型为主，但区域创新绩效评价问题更具备灰色系统的特征，因为区域创新绩效评价系统中既有已被了解的白色信息，又有尚未被发现的黑色信息，而更多的是一般性了解的灰色信息。因此，本文将灰色系统理论的灰色关联与矢量投影原理相结合，提供一种基于灰色关联投影的区域创新绩效评价模型，同时对评价指标采用客观赋权方法，尽量避免人为因素对评价结果的影响。

　　二、区域创新系统创新绩效评价的灰色关联投影模型

　　1. 灰色关联投影法原理。灰色关联投影法是从矢量投影的角度探讨多目标评价的方法，该方法以各方案在理想方案上的投影值大小，作为评判决策方案优劣的标准，并通过特定的算法，使重要指标的加权系数得到进一步加强，从而全面准确地反映了各决策方案和理想方案之间的接近程度，使得区域创新绩效评价更接近客观实际。考虑到区域创新绩效的评价对象集合A：A={A1，A2，…，Am}，各评价对象的因素指标集合V：V={V1，V2，…，Vn}。记评价对象Ai对评价指标Vj的属性值为Rij(i=1，2，…，m;j=1，2，…，n)。一般来说，为了消除原始数据指标单位及其数量级的影响，需要对原始数据进行规范化处理，处理方法如下：

　　3. 区域创新系统创新绩效评价的灰色关联投影评价步骤。

　　第一：收集数据，确定评价对象集A和属性指标集V;

　　第二：对原始数据R按照式(1)进行规范化处理得到 R′，同时确定最佳评价对象A0;

　　第三：利用式(9)计算各指标的权重向量W=(W1，W2，…，Wn);

　　第四：用式(3)计算子因素R′ij与母因素R′0j的关联系数?酌ij，得到由?酌ij组成的多目标灰色关联度矩阵F;

　　第五：利用式(6)计算各待评价对象在理想最佳评价对象上的投影值Di。

　　三、我国区域创新系统创新绩效评价实证分析

　　1. 评价指标体系设计及计算结果。设计一个系统的、科学的、具有可操作性和可拓展性的评价指标体系，是正确评价区域创新系统创新绩效的前提和基础。从本质上讲，对区域创新系统创新绩效评价指标体系的选择是建立在对创新绩效概念内涵理解的基础之上。因此，由于研究者对区域创新绩效含义的理解不同，所给的评价指标体系也不尽相同。笔者根据区域创新绩效评价指标体系设计的科学性、可比性、实用性、可操作性以及系统性原则，在创新投入方面主要选取R&D研发人数(V1)和R&D研发投入资金额(V2)两项指标，在创新产出方面主要选取专利申请授权数(V3)、发表科技论文数(V4)、国内外技术市场合同成交额(V5)、大中型以上企业新产品销售额(V6)以及当地GDP水平(V7)五项指标。根据上述评价指标查询国家统计局网站以及《中国区域创新能力报告2010》的相关数据，并按照公式(1)进行数据规范化处理，数据处理结果见表1所示。按照公式(2)选取比较序列，再按照灰色关联投影评价步骤的第三、第四和第五分别带入表1数据进行计算，便可得出表1第9列和第10列的评价结果。

　　2. 区域创新系统创新绩效评价结果分析与建议。由表1可以看出，区域创新绩效排名前十的地区既有处于东部的省市，如北京市(排名第二)、上海市(排名第三)、辽宁省(排名第四)、天津市(排名第五)、河北省(排名第六)，也有处于中部的省份内蒙古(排名第八)，同时还有地处西部的新疆(排名第一)、青海(排名第七)、甘肃(排名第九)以及贵州(排名第十);区域创新绩效排名后十名的省、市、自治区中，东部地区(江苏、福建、山东、浙江和海南)占到了50%、中部有江西、黑龙江和安徽，西部有西藏和宁夏;同时还可以发现，创新绩效排名在第11到第21的地区中，只有一个东部省份广东，其余均为中西部地区。通过上述分析可以得出如下结论，区域创新绩效和地方的经济强弱并无直接的联系，而是分布在不同的经济区域内。

　　为了分析区域创新能力与创新绩效的关系，这里引用《中国区域创新能力报告2010》中的区域创新能力排名次序，重点分析创新能力排名前十的地区，他们分别是：江苏、广东、北京、上海、浙江、山东、天津、湖北、四川和重庆。从表1的结果中可以看出，创新能力排名前十的地区其相应的创新绩效未必高，其中北京、上海和天津的创新绩效水平与其创新能力有所呼应，而江苏、浙江和山东的创新绩效水平却处于后十名，广东、湖北、四川和重庆的创新绩效水平则处于中等水平。针对上述区域创新绩效评价分析结果，笔者提出如下几点建议：(1)要妥善安排区域创新资源的投入力度。由于我国区域创新绩效水平参差不齐，政府在安排创新资源投入时应充分考虑区域创新绩效，对于那些创新绩效高但创新投入低的地区，尤其是新疆、青海、内蒙古、甘肃等，在人才、资金、技术等资源相对匮乏的情况下，取得如此好的创新绩效，国家更应该对这些地区增加科技投入，加强基础设施建设，深化与沿海和内地的科技合作，在人才引进与培养上给予政策扶持，并根据地方特有的资源禀赋，建立特色产业链，加强区域创新的智力支持和保障体系建设;而对那些创新投入相对较高但创新效率较低的省份，如江苏、山东、浙江、广东等地应重点放在深化科研体制和市场机制的改革，加快产业结构升级、提高资源投入产出效率，使得各种资源能够更有效地利用。(2)强化官、产、学合作力度。从评价结果来看，我国区域创新能力高的地区其创新绩效未必高，这说明这些地区高的创新能力是依靠高的投入获得的，从可持续发展和资源配置角度考虑，必须在加大创新资源投入的同时，注重资源的利用效率，增强科技成果的转化效果。目前，我国企业还缺乏一定的技术创新能力，尤其要在成果转化方面需要加强，而高校具有很强的基础研究和应用研究的实力，但缺乏科研成果转化的机制，而企业直接面对社会市场，有较为完善的生产经营运作机制和巨大的创新需求，因此二者的合作是互补共赢的行为，政府则是二者合作的桥梁和纽带。因此，我国企业必须树立正确的技术创新态度，主动与政府、高校合作，探索技术创新模式，加快科技成果转化的速度，从而进一步提高创新能力与创新绩效;(3)加强政府部门的政策适配性。区域创新系统创新绩效主要取决于系统要素的运行方式和要素间的相互作用，而要素互动的效率和程度又与区域政策法规等因素息息相关。然而，由于政策本身所具有的不确定性和主观性，不可避免地导致一些区域创新政策难以发挥其既定的功能，无法对地区的创新绩效起到有效地推动作用。因此，在市场经济环境下，应该根据市场主导的原则，确立政府在支持创新方面的宏观调控职能，对区域创新系统的税收政策、金融政策、财政政策、人才政策以及产业发展等加以分析，考察各项政策与区域创新系统的现实基础与资源禀赋等是否协调，是否对区域创新系统环境有改善作用，能否促进企业与科研机构、高等学校等部门间联系与合作。

　　四、结论

　　运用灰色系统理论中灰色关联度的概念，建立了我国区域创新系统创新绩效评价的灰色关联投影模型，并运用该模型对我国31个省、市、自治区进行实证分析，得出两点结论：一是区域创新绩效和地方的经济强弱并无直接的联系;二是区域创新绩效并不一定与当地创新能力相一致。根据上述结论本文还给出了几点建议，希望能为政府相关部门制定有关区域创新系统的政策提供参考依据，从而进一步提高我国各地区的创新绩效与创新能力。

　　参考文献：

　　1. 张晶晶，赵忠等.基于灰色关联投影法的森林生态系统健康评价.西北农林科技大学学报,2010，(8):97-100.

　　2. Lian-Yin Zhai, Li-Pheng Khoo, etc. Design concept evaluation in product development using rough sets and grey relation analysis. Expert Systems with Applications,2009,36(3):7072- 7079.