國家自主創新示范區創新體系效能的評價與比較

齊晶晶

（中南林業科技大學 經濟學院，長沙 410073）

0 引言

當前，我國經濟發展步入新常態，這個階段是我國邁向高效率、低成本的新一輪穩態過程，經濟發展的關鍵詞從“高速增長”轉變為“創新驅動”和“結構調整”，而“結構調整”的主要途徑也是自主創新，因此，經濟新常態下，研究創新具有重要的現實意義。2009年以來，我國陸續成立了七個國家自主創新示范區，北京中關村、武漢東湖和上海張江是最早成立的三個自主創新示范區，示范區內自主創新推動產業結構優化，帶動經濟的快速增長，成為地區經濟的增長極，推動了當地及周邊地區經濟的發展，因此，這三個地區構建創新體系的經驗具有典型借鑒意義。2014年12月，國務院批復成立長株潭國家自主創新示范區，力爭用十年時間建成創新驅動的引領區、體制機制創新的先行區、軍民融合的示范區、城市群協同創新的示范區和中西部創新發展的增長極，為中西部地區實施創新驅動發展戰略探索模式，創造經驗。本文以發展較為成熟的中關村、東湖、張江三個國家自主創新示范區為經驗借鑒對象，探索推動長株潭國家自主創新示范區創新體系建設的政策舉措。

1 創新體系效能及其評價

1.1 創新體系效能的內涵

效能的基本定義為辦事的效率和工作的能力。創新體系效能強調創新體系內部創新主體的協同互動，創新資源的合理利用，創新機制的有效發揮，創新環境的友好營造。它與創新體系的創新能力和創新體系效率有明顯的區別。

第一，創新體系效能與創新體系的創新能力。創新體系的創新能力強調創新成果和創新成果產業化轉化的能力，關注創新所能帶來的直接經濟績效。創新體系效能強調系統內各個影響因素協同互動，共同發展，促進創新和成果的產業化，因此創新體系效能注重體系建設的良性運作以及由此帶來的直接和間接經濟績效。創新體系效能比創新體系的創新能力內涵更廣，能更好的衡量創新體系建設的成效。

第二，創新體系效能與創新體系效率。創新體系效率強調創新投入和創新產出比例的改進，低投入和高產出代表較高的創新體系效率。創新體系效能強調創新過程協同互動，良性循環，而創新產出是衡量效能的標準之一，因此，與創新體系效率相比，創新體系效能包含的內容更多，能全面反映創新體系的發展現狀。

1.2 區域創新體系效能的影響因素

創新體系效能注重創新過程分析，創新產出是衡量效能的標準之一，因此創新體系效能的影響因素主要包括以下三點。

第一，知識創造。知識是創新的來源和基本要素，知識創造是新知識產生的過程，是創新體系構建的基礎。區域內知識創造的能力一定程度上代表了創新體系知識資源的擁有程度，高校和科研機構是知識創造的主體，因此，主體數量，資金支持力度和知識創新成果等均能衡量地區知識創造的實力。

第二，技術創新。技術創新，指生產技術的創新，包括開發新技術，或者將已有的技術進行應用創新。知識是技術之源，技術是產業之源，因此技術創新是區域創新體系發展的關鍵環節。由于技術創新的主體是企業，因此研發企業的數量、技術創新成果和成果產業化程度是衡量它的主要因素。

第三，技術擴散。技術擴散是一項技術從首次得到商業化應用，經推廣被采用的程度，技術擴散是區域創新體系發展的驅動力，決定了創新體系的成熟程度。這個過程中中介機構是推動技術擴散的重要主體，政策環境、經濟環境和產業發展狀況等都是影響技術擴散的主要因素。

第四，產學研協同創新。以上三個因素是創新體系效能發揮的必要過程和主要因素，產學研協同創新是則是對以上三個過程的高度整合，它強調不同創新主體的協調互動，合作發展，它是創新成功的關鍵，因此，產學研協同創新是影響創新體系效能的主要因素。

1.3 區域創新體系效能的評價指標體系

區域創新體系效能評價指標體系的建立需要以主要影響因素為基礎，并充分考慮區域創新體系發展的現實條件。圖1是區域創新體系效能的評價指標體系，知識創造、技術創新、技術擴散和產學研協同創新是評價區域創新體系效能的一級級指標，如表1、2、3、4所示，相應的一級指標評價由二級指標和三級指標組成。

圖1 城市群創新競爭力系統結構圖

表1 一級指標知識創造能力的評價指標體系

表2 一級指標技術創新能力的評價指標體系

2 國家自主創新示范區創新體系效能評價

2.1 數據來源

本文選取國家自主創新示范區北京中關村、武漢東湖、上海張江和長株潭為實證研究的對象，為保證研究結果的及時有效性，用2013年度數據進行評價和對比分析。需要說明的是，由于四個地區包括地域范圍不同，為了研究和比較分析的精確性，本文搜集的數據除了單位為百分比和定性數據以外，其它數據以人口為基礎，進行了平均化處理。數據來源為三個方面：第一，基于直接獲取數據進行處理后的數據，直接獲取的數據來源于2014年度《國家統計年鑒》、《北京統計年鑒》、《湖北統計年鑒》、《武漢統計年鑒》和《上海統計年鑒》、《科技統計年鑒》、城市《國民經濟與社會發展公報》、《中國知識產權統計年報》、各省市《第二次R＆D資源清查公報》，中關村國家自主創新示范區官方網站統計信息、東湖新技術開發區政務網統計信息、張江高技術園區管理委員會統計信息等；第二，少量定性數據需要進行調查研究和發放調查問卷搜集。筆者參與湖南省某高校相關課題研究，參與了對中關村、東湖、張江、長株潭國家自主創新示范區調查研究，向企業、高校和科研機構的有關人員進行問卷調查，問卷調查分為紙質、郵件和電話三種形式，四個示范區累計問卷調查723份，收到回復的問卷調查557份，其中有效問卷調查結果為438份，根據有效問卷調查結果總結分析，得到三個定性指標的數據，包括合作創新成果的市場適應度、合作創新成果對企業的適應性和合作對學研發展的促進程度；第三，部分數據采用研究對象所在行政區劃市的數據。這種數據針對中關村、東湖和張江國家自主創新示范區，原因在于數據搜集的局限性、基礎設施正的外部性以及制度環境的區域性特征，對應的指標是創新環境所對應的四級指標；第四，缺省的數據。由于數據涉及內容較廣，極少量2013年的數據未能查到，本文根據前5年的趨勢預測得到相應數據。

表3 一級指標技術擴散能力的評價指標體系

表4 一級指標產學研協同創新能力的評價指標體系

由于評價指標體系各個指標的數據量綱不同，為保證數據在使用時不受量綱的影響，首先對數據進行無量綱化處理，無量綱化公式為，

式中，Xi為處理后標準化的數據，xi為原始數據，xˉ為原始數據的均值，S*為原始數據的修正標準差。

2.2 評價方法

選取徑向基神經網絡為評價區域創新體系效能的方法，為改進神經網絡算法評價精度，采用粒子群優化算法對關鍵參數進行優化。

人工神經網絡是由大量簡單元件連接而成具有高度非線性的復雜網絡，可進行復雜的邏輯操作和非線性關系的實現。徑向基函數(RBF)神經網絡屬前饋局部逼近型神經網絡，能以任意精度逼近給定的任意非線性映射，且具有較快收斂速度。

RBF神經網絡結構包括三層，輸入層、隱含層和輸出層，數學模型表示如下，

式中，x為輸入向量，P為隱含層神經元個數（即基函數個數），θ為未知閾值，φp(x)和λp分別為第 p個基函數及其權系數。基函數選用高斯函數時，有，

基于PSO的RBF神經網絡參數優化主要流程如下，

第一，粒子群體初始化。隨機生成一定規模的粒子群體，并設定粒子初始位置和速度，此處種群規模設定為50。

第二，計算適應度函數。適應度函數基于優化目標構造，

式中，ω為慣性權重，選取為0.5，c1和c2是學習因子，取 c1、c2∈[0，4]；r1和 r2是介于[0,1]之間的均勻隨機數，用于保證群體多樣性。

2.3 評價結果

利用基于粒子群算法改進的徑向基神經網絡對四個國家自主創新示范區2013年區域創新體系效能進行計算評價，其中，輸入層為表1～4中對應的三級指標，輸出層分別為區域創新體系效能，一級指標知識創造、技術創新、技術擴散和產學研協同創新能力，以及二級指標知識創造主體、創新資源、知識創造成果、技術創新主體、技術創新成果、技術擴散主體、技術轉移程度、創新環境、合作創新投入和合作創新產出，根據四個自主創新示范區各指標上下限劃定分級標準，采用線性等距插值獲取樣本點，訓練得到神經網絡模型。四個國家自主創新示范區各指標具體得分值如表5所示。

表5 區域創新體系效能評價結果

3 結論

從以上實證分析可知，長株潭地區創新體系效能較低，并且與其他三個地區相比，知識創造、技術創新、技術擴散和產學研協同創新能力的評價值均比較低。長株潭示范區可以借鑒中關村、張江示范區的人才和資金吸引聚集政策，調動創新主體積極性和推動中小型創新型企業發展的政策，學習東湖示范區規范和激勵創新活動的體制機制改革和改善創新環境，營造創新氛圍的相關政策。

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