投人產出視角下區域創新能力的多維評價研究

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.037

[中圖分類號]F273.1；F224 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）16-0113-03

0 引言

高質量發展的新階段，經濟增長從要素驅動、投資驅動向創新驅動轉變。區域創新能力成為經濟增長的新引擎。在全球化和知識經濟的背景下，區域創新能力的高低影響著一個地區乃至一個國家在全球產業鏈、價值鏈中的地位和話語權。因此，提升區域創新能力不僅是推動經濟轉型發展的重要途徑，更是增強國際競爭力的必然要求。

在區域創新能力的測度方面，魯志國等人構建了包含技術創新資源、區域政策與管理、技術創新產出、技術創新投人等多維度的創新能力指數。易平濤等人2從創新投入、創新產出與創新環境3個維度對東北地區進行測度，并引入了序關系分析法，以提高評價的客觀性。陳艷華3構建了涵蓋科技創新基礎、創新投人、創新產出的指標體系，認為科技創新基礎是支撐創新活動持續進行的關鍵。姜文仙等人[4從知識流動、知識創造、科技創新能力與科技環境創新4個維度，對珠三角地區2010—2015年的創新能力進行評價，發現總體呈上升趨勢，但存在城市間創新能力不平衡等問題。宋帥邦構建了產品、工業、知識、制度創新4個一級指標，這一研究體現了對制度創新在區域創新能力提升中的作用。盡管上述文獻從多個維度對區域創新能力進行了深人分析，但區域發展的不平衡問題依然存在，并有擴大趨勢。因此，對地區在創新過程中投人的資源及其轉化為實際的經濟和社會效益的程度進行測度顯得尤為重要，投入產出理論是探討這一問題的新視角。

1 區域創新能力評價指標體系

本研究基于區域創新能力的理論，結合現有文獻，以投入產出為視角，提出從創新基礎環境、創新投入、創新成果、創新績效4個維度選取指標構建評價指標體系（見表1）。

表1區域創新能力評價指標體系

2 區域創新能力測度

本研究選取2023年我國31個省級行政區（不包括香港特別行政區、澳門特別行政區及臺灣省）的數據，數據來源于《中國統計年鑒》《中國區域創新能力發展報告》《中國科技統計年鑒》等。

根據上述指標體系，對所選取的數據進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗。然后通過特征提取，發現前兩個因子的特征值均大于1，第一個因子的貢獻率為 44.725% ，第二個因子的貢獻率為 44.142% ，二者累加貢獻率為 88.867% ，對總體反映較好，故提取出兩個公因子。第一公因子在X₁ 、 X₂ ！ X₄ 、 X₇ 、 ΔX₈ 、 X₉ 、 X₁₁ 、 X₁₂ 、 X₁₃ 等指標上具有較大的載荷，由于以上指標反映了我國各區域創新能力的產出效率，因此將第一個公因子稱作創新的產出效率因子。第二公因子在 X₃ 、 X₅ 、 X₆ 、 X₁₀ 等指標上的載荷較大，稱作創新的投人力度因子。最終計算出我國區域創新能力得分并排序，詳情如表2所示。

由表2可以看出，廣東省在創新能力方面處于領軍地位，其綜合得分達1.660，明顯超過其他省份。江蘇省位居第2，綜合得分為1.390，具有卓越的創新能力。這兩個省份的 F₁ 值遠超 F₂ 值，且遠遠領先于其他省份，可視為全國創新能力的標桿省份。北京市在創新能力綜合得分上排名第3位，但其在創新的產出效率因子（ F₁ ）上得分較低（-0.790），表明其創新成果轉化效率尚需提升，而其在創新投人力度因子（ F₂ ）上具有顯著優勢（3.450），彰顯了北京市在創新資源投入上的雄厚實力。從全國創新版圖看，創新資源與成果具有明顯的集聚現象，主要集中于廣東、江蘇、北京、浙江、上海及山東等，這些地區構成了我國創新發展的核心引擎。相比之下，西北、西南及東北地區的13個省級行政區，其創新能力明顯滯后于全國平均水平，凸顯了區域不均衡問題。

從創新的產出效率（ F₁ 來看，廣東、江蘇、山東、浙江等地科技創新成果豐富，創新成果的經濟效益顯著，形成了高效的技術創新產出轉化機制，其產出效率遠超全國平均水平。然而仍有超過半數的省（區、市）（19個）在此項指標上未能達到全國均值，這些地區須加大對創新成果轉化效率提升策略的研究與實施力度。

在創新的投入力度（ F₂ 方面，北京、上海、天津、浙江等地由于具有良好的經濟基礎和大量的教育經費支持，成為創新投入的高地，為這些地區的創新發展提供了堅實的物質保障。然而，全國范圍內仍有超過2/3的省（區、市）（23個）在創新投入力度上未能達到全國平均水平，這反映了我國創新投入整體不足以及區域間差異顯著的現狀。

表2區域創新能力綜合得分與排序

通過對比各地區的創新效率與投入力度可以發現，廣東、江蘇與山東在相對有限的創新投入下實現了高效的創新產出，可作為創新投入產出比優化的典范。相反，北京、上海與天津雖然在創新投入上處于領先地位，但其產出效率相對較低，表明這些地區需要進一步探索優化資源配置、提升創新效率的有效途徑。而河南則以最小的投入力度（-1.040），實現了高效的產出（1.010），可以為其他基礎薄弱地區的創新發展提供參考與借鑒。

根據計算出的綜合得分進行聚類分析，得到聚類結果（見表3）。

從表3可見，我國區域創新能力的版圖可分為三大鮮明梯隊：

表3各地區聚類結果

第一梯隊為創新引領高地，包括浙江、廣東、山東與江蘇， F 均值為1.1900，這些地區在科技創新、產業升級及成果轉化方面處于領先地位。浙江作為全國科技創新中心，其科技資源富集、創新生態活躍；山東、江蘇與廣東則依托強大的制造業基礎和開放型經濟體系，將創新成果應用于推動產業升級與創新發展。它們共同構成了我國創新發展的核心引擎。

第二梯隊為創新成長中堅力量，包括北京和上海， F 均值為0.9900，表明這些地區在科技創新投入、創新環境營造及創新成果產出等方面均取得了顯著成效，具有堅實的創新基礎。北京具有明顯的人才優勢，上海具有國際化視野與金融優勢，兩市具有良好的發展基礎，處于厚積薄發的階段，這一梯隊具有較大的創新潛力。

第三梯隊創新潛力待挖掘，涵蓋黑龍江、貴州等共計25個省級行政區，其 F 均值為-0.2696，說明這些區域在創新能力提高上面臨不小的挑戰。盡管當前整體創新能力相對較弱，但這也意味著巨大的提升空間和發展潛力。

3建議

3.1強化創新引領高地的極核效應

將浙江、江蘇、廣東和山東等創新高地定位為國家級創新策源地，集中優勢資源支持其在尖端科技、關鍵核心技術領域的原創性突破與引領性創新。構建高效的創新資源跨區域流動與共享機制，促進這些區域在技術創新、人才培育、資本融通等方面的外溢效應，形成對珠三角、長三角和環渤海地區創新網絡的輻射帶動能力，加速全國創新生態的整體優化與升級。

3.2構建并優化創新成長中堅區域的創新生態體系

針對創新成長中堅區域，需要精準施策。強化企業、高等院校及科研機構間的深度合作，搭建產學研深度融合的協同創新網絡，加速科技成果向現實生產力的有效轉化。同時，依托區域產業基礎與特色優勢，培育并壯大一批具備自主創新能力與核心競爭力的創新型企業集群，形成特色鮮明、優勢互補的產業創新生態鏈。

3.3加大對創新潛力待挖掘地區創新環境改善的扶持力度

針對創新潛力待挖掘區域，應加大基礎設施建設投入力度，特別是聚焦于交通網絡、信息通信、教育普及等關鍵領域，為創新活動提供堅實的基礎支撐。布局科技園區、孵化器、眾創空間等創新平臺，打造良好的創新創業生態環境。加強本土創新人才的培育與引進，形成人才集聚與知識溢出的良性循環。

3.4借助人工智能技術構建智能化創新環境

立足人工智能（ArtificialIntelligence，AI）在數據挖掘和算法優化等領域的優勢，推動創新能力升級。對創新引領高地可依托AI技術構建“智能研發中臺”，加速前沿領域的研發進程，鞏固技術引領地位。針對創新成長中堅區域，可借助AI技術破解“投入高-產出效率待提升”的矛盾，構建產學研協同創新知識圖譜，縮短科技成果轉化周期。對于創新潛力待挖掘地區，可通過AI賦能彌補創新資源短板，搭建AI驅動的技術轉移平臺，自動匹配區域產業需求與外部先進技術，降低創新協作成本。還可以建立跨區域AI創新聯盟，推動算力資源、數據樣本及算法模型的共享，形成“AI技術賦能 + 區域特色發展的創新新格局，助力全國創新能力均衡提升。

主要參考文獻

[1]魯志國，劉志雄.區域創新能力的多層次模糊綜合評價[J]中國西部科技，2004（8）：3-4.

[2」易平濤，李偉偉，郭亞軍.基于指標特征分析的區域創新能力評價及實證［J].科研管理，2016（4）：371-378.

[3]陳艷華.基于熵權TOPSIS的區域科技創新能力實證研究［J].工業技術經濟，2017（5）：46-51.

[4]姜文仙，張慧晴.珠三角區域創新能力評價研究［J」.科技管理研究，2019（8）：39-47.

[5]宋帥邦.中國區域創新能力評價研究［J].技術經濟與管理研究，2020（12）：118-123.