我國城市創新與產業協同指數構建及分析

丁立江 王鵬 魏必

〔摘要〕 ?文章從城市和行政大區兩個角度出發，使用熵權法建立評估城市創新指數、產業發展指數以及二者協調程度的指標體系，并以此為依據給出具體的政策建議。研究表明：在城市創新指數方面，深圳、北京、廣州最高，華東地區最高;在產業發展指數方面，上海、北京、深圳最高，東部地區最高;在兩者協調性方面，太原、寧波最好，東部地區最好。以上三個指標按照4∶4∶2的比例加總得出的城市創新與產業協同指數，前三甲的城市為深圳、北京、上海。城市創新與產業協同指數評估結果表明，我國城市創新與產業協調水平總體較高，但城市與城市、區域與區域之間的差距較大，未來提升空間仍較大，并可以通過因地制宜選擇區域創新發展新模式、增強區域協同發展能力、加強科技成果轉化等達到。

〔關鍵詞〕 ?熵權法;城市創新;協同指數;產業轉型

〔中圖分類號〕F299.2 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕 1008-0694（2020）01-0011-10

〔作者〕 ??丁立江 助理研究員 中國鄉村文明研究中心 北京 100089

王 鵬 助理研究員 北京市社會科學院管理學研究所 北京 100101

魏 必 中國人民大學高禮研究院客座研究員 北京 100872

一、問題提出

創新已經成為現階段驅動中國經濟發展的重要力量。中國高度重視科技進步和創新，始終把創新擺在國家發展全局的核心位置，從“向科學進軍”到“科學技術是第一生產力”再到“

科技興國”戰略，努力探索具有中國特色的創新發展道路。當前，中國已經進入到建設創新

型國家的攻堅階段，但創新城市建設還處在初級階段，尚未完成從要素驅動向創新驅動的戰

略質變，與真正意義上的創新型城市還有很大的差距。〔1〕因此，研究城市創新具有重大意義。本文分為以下幾個部分：第二部分通過回顧相關文獻，構建出指標體系;第三部分回顧熵權法的相關內容，構建模型;第四部分分別從創新系統、產業系統、協調性和城市創新與產業協同指數四個方面進行結果分析;最后一部分得出結論，并給出政策建議。

二、指標構建

城市創新與產業協同指數是反映城市創新水平、產業發展水平及其協調性狀況的一個相對數。其中，城市創新指數是反映城市創新水平進步程度的一個相對數，產業發展指數是衡量和評價城市產業發展情況的一個相對數。通過梳理國內外相關文獻，我們把城市創新與產業協

同指數分為創新系統、產業系統及兩者協調性總指數三個部分，指標體系構造如表1所示。

本文的研究對象是全國35個副省級城市，數據年份為2015年，數據來源為《中國城市統計鑒（2016）》《中國統計年鑒（2016）》以及各個城市的統計年鑒等。

1.創新系統

（1）創新基礎。從政府的角度來講，科技方面財政支出和教育方面財政支出可以作為一個反映創新投入的指標;〔2〕從企業角度來看，規模以上工業企業R&D經費可以看作一個反映企業創新投入的指標;〔3〕從教育培訓的角度來說，圖書和中學教師數量是創新的基礎;〔4〕從創新主體的角度來看，普通高校的學生和老師，以及科技人員是創新的主體。〔5〕綜上所述，本文將萬人圖書數量、萬人中學教師數量、科技人員數量、普通高校數量作為反映人才資源的指標。

（2）創新環境。本文把影響一個地區的創新環境分為經濟社會環境和科研環境，其中，經濟社會環境又可以分為創新經濟基礎和創新基礎設施，同時我們把財政收入和人均GDP收入

為反映創新經濟基礎的指標。創新基礎設施是企業創新的載體，對技術創新的整個過程產生直接影響。能源、交通和其他基礎設施是經濟發展的重要保障，〔6〕因此將移動電話萬人數量和萬人寬帶數量作為反映創新基礎設施的指標。在科研環境中，企業是技術創新的主體和基礎單位，政府為企業技術創新提供支撐作用。在創新過程中，從研發開始到最終轉化為各種科技成果，都可以體現為企業的創新能力，進而成為反映某一地區科研環境的指標。在此處，R&D項目數和創新基礎中R&D經費衡量的維度有所差異，前者主要為了體現創新投入的具體數額，而后者更強調科研人員能夠參與的相關研發項目機會的豐富程度。因此，我們利用規模以上工業企業R&D項目數、技術市場成交額、發明專利申請受理量和實用新型專利申請受理量這四項指標從企業角度來反映科研環境。

（3）創新效益。從企業角度來講，技術創新可以帶來發明專利申請量的增長。綜合以往的研究，我們把規模以上工業企業專利申請數作為衡量企業創新產出的一個指標。〔7〕作為直接效益，規模以上工業企業產品質量優等品率、合格品率也是一個合理的指標。根據索洛模型，內生技術進步對經濟增長具有十分重要的作用，由此，我們可以把人均GDP增速看作反映技術創新帶來經濟增長的結果。

2.產業系統

（1）產業抗風險能力。“產業”是國民經濟的組成部分，也是同類或相關企業的集合。〔13〕由此，產業抗風險能力可以由企業競爭力來反映，企業競爭力越強，企業抗風險能力也越強，產業抗風險能力也就越強。企業流動資產比例是流動資產與流動負債的比率。一般來說，該比率越高，企業可變現能力越強，企業抗風險能力也越強。〔8〕根據相關文獻，〔9〕我們把指標進行合理修改，將三級指標設定為工業企業利潤、工業企業增值稅和工業企業產值三個部分，用來反映地區工業企業競爭力。與此同時，企業職工作為企業進行生產的最小單位，其穩定程度對于產業的抗風險能力也十分重要。

（2）產業經濟社會效益。人力資本、技術創新、外商直接投資等諸多因素帶來了經濟增長，而經濟增長帶來了商業經濟效益，也會帶來居民收入水平的提高，市場容量的擴大，并有利

于改善外部條件，產生集聚經濟效益，從而進一步擴大外商資金的進入。〔10〕因此，外商投資企業數、港澳臺商投資企業數可以用來反映產業經濟社會效益。同理，限額以上批發零售貿易業商品銷售總額也可以作為一個合理指標。經濟發展同樣帶來了社會效益，我們據此設定了城市建成區面積占市區面積的比例、公路運貨量、郵政收入、電信收入、萬人公共汽車數量和人均道路面積這些經濟發展帶來的社會效益指標。

（3）產業資源環境效能。葉亞平（2000）建立了一個省級生態環境評價指標體系，其中三個一級指標分別是生態環境質量背景、人類影響程度和人類適宜度需求，而在人類適宜度需求中，植被資源指數是一個二級指標。〔11〕我們使用綠地面積和建成區綠化覆蓋率來反映植被資源指數。向敬偉（2015）構建了生態經濟協調發展評價指標體系，將污水處理廠集中處理率作為生態環境的一個指標。〔12〕為了更加全面地反映環境質量，我們另外加入生活垃圾無害化處理率這一指標。

三、模型構建

在系統測評指標體系中，權重反映了各個指標在“指標集”中的重要性程度。權重賦值方法有主觀賦值法和客觀賦值法兩大類。〔13〕為了減少指標生成過程中的主觀臆斷，加強指標的客觀性，我們采取客觀賦值法中的熵權法來生成指標權重。為計算我國城市創新與產業協同性，本文采用熵權法計算各評價指標的信息熵，由信息熵計算各指標的熵權，然后按照熵權的大小檢驗各評價指標，結合指標的重要性和提供的信息量來確定最終的指標權重。

1.實證模型構建

四、實證結果及分析

1.創新系統

從表2我們可以看到，城市創新指數深圳最高，為0.64，位于全國35個副省級城市首位;京和廣州緊隨其后，分別以0.60、0.56位列第2位和第3位，南京和上海分別以0.54、0.47位列第4位和第5位。從總體上看，城市創新水平與我們平時的認知是相同的：東部地區的創新能力遠遠強于中西部地區。〔14〕

在全國的七個大區中，華東地區城市創新指數最高，其次是華南，西北和東北較低。在大區內部，華東、華南、華北組內差距較大。在華東地區，創新指數比較高的是南京市和上海市，南昌市和福州市創新指數比較低，合肥市創新指數為0.21，處于一個相對較高的水平。

3.協調性

我們從表5可以看到，大多數城市創新與產業的協調性都較好，太原市和寧波市表現最好，并列全國35個副省級城市第一位;而濟南市最差，南京其次，位于全國35個副省級城市末兩位。太原和寧波的城市創新水平和產業發展水平都不是很高，而其協調性卻極高，這是它們創新水平和產業發展相互適應的結果。濟南市的科技成果轉化能力有待加強。〔15〕

南京市創新水平和產業發展水平在全國都位于較好水平，但是其產業發展中仍存在著一些結構性矛盾，如高新技術產業發展相對較弱、服務業發展相對滯后等，這導致其創新發展水平與產業發展的協調性較低。〔16〕

根據結構熵權法的基本原理，本文將城市的評估結果分為3組，分別對應良好（0.9～1）、中等（0.8～0.9）和較差（0.7～0.8）。有83%的副省級以上城市處于協調發展階段（協調指數在0.9到1之間），有11%的副省級以上城市處于較為協調發展的階段（0.8～0.9），有6%的城市協調發展能力較差（濟南和南京，0.7～0.8）。

4.城市創新與產業協同指數

我們按照4∶4∶2的比例，分別為以上三個指標賦予權重，得到城市創新與產業協同指數（詳見表6）。三個分項的比例之所以是4∶4∶2，是因為我們兼顧了所有指標的結果以及它們之間的協調性情況。深圳、北京、上海分別位列前三位，廣州和寧波緊隨其后，后五位分別是呼和浩特市、海口市、銀川市、烏魯木齊市和西寧市。東部地區的城市創新協同發展程度高于中部和西部。華南地區城市創新與產業協同的平均水平最高，但也存在著區域內差距太大的問題。東北地區和西北地區有待于繼續提高發展。廣州的城市創新與產業協同發展水平遠遠高于其他省會城市，究其原因，廣州是國家自主創新示范區，經濟發展水平位于全國領先地位。其他城市創新與產業協同發展水平的差異可能是資本驅動、區位優勢或政策傾斜的結果。

五、結論與政策建議

經過上述的分析與討論，我們可以得出以下結論：我國城市創新與產業協調水平較高，但有些區域協調性較低，并且城市與城市、區域與區域之間的差距較大，總體來說未來提升空間仍較大。同時，本文由于缺乏充足的理論支持，指標設計存在較大的主觀性;只測算了2015年這一年的水平，缺少縱向的比較等。通過發現的一些問題，本文提出以下解決對策：一是因地制宜選擇區域創新發展新模式，對于已有知名高校或者科研機構的區域，應優先選擇市場主導的發展模式，強化區域創新中心的輻射作用，打造產學研一體化的產業鏈。東北等老工業區以及擁有良好自然條件的非傳統創新區域，則可以選擇政府與市場并重的轉型發展模式，形成新的區域創新中心，推動產業轉型升級。首都周邊的環渤海地區等非傳統創新區域，則需要選擇政府主導的新建發展模式，建設新的科技創新中心，疏解首都等大都市的

人口與功能。

二是增強區域協同發展能力，重點發展區域內表現不佳的城市。加大對落后地區的投資規模，更加重視與區域經濟發展相匹配的結構調整，提高公共資源的布局效率。三是加強科技成果轉化能力，制定企業科技成果轉化制度，依法保障成果所有者和使用者的合法權益。加強學習型組織建設，加強員工的學習能力，構建優質人才體系。完善企業激勵制度，提高員工積極性，提升員工企業歸屬感。

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（責任編輯 王 娟）

Construction and Analysis of China's Urban?Innovation and Industry Synergy Index

——An Empirical Study Based on Entropy Weight Method

Ding Lijiang Wang Peng Wei Bi

Abstract：From the perspectives of city and administrative region，and using entropy weight method，this paper establishes an index system to evaluate urban innovation index，industrial development index and the synergy degree between them，and gives specific policy suggestion.It is found that：in terms of the result of urban innovation index，Shenzhen，Beijing and Guangzhou are the highest，and east China is the highest;in terms of the result of industrial development index，Shanghai，Beijing and Shenzhen are the highest，and the eastern region is the highest;in terms of the synergy degree，Taiyuan and Ningbo are the best，and the eastern region is the best.For the comprehensive innovation and industry synergy index that the above three indcators add up to according to the ratio of 4∶4∶2，Shenzhen，Beijing and Shanghai are the top three cities.The evaluation results of the innovation and industry synergy index show that，the coordination level of urban innovation and industry in China is relatively high，and the gap between city and city，region and region are large.On the whole，there is still a lot of room for improvement in the future.It can be further improved by ways such as choose new model of regional innovation development according to local conditions，enhance the capacity of regional coordinated development，strengthen the ability to transform scientific and technological achievements.

Key words：entropy weight method;urban innovation;synergy index;industrial transformation