在以知识为资本的竞争时代,技术进步和知识积累成为推动国家或地区经济增长的重要因素,知识是推动社会发展的强大引擎,服务于创新的科技知识可以转化为生产力。在全球经济一体化的时代背景下,社会发展对知识的依赖程度日益加深,如何高效率地生产和积累知识,并将知识转化为生产力成为热点问题。中国传统的经济发展模式主要依赖于资源禀赋和成本优势,对资源和环境的破坏性较强,转变经济增长方式、调整产业结构、实施创新发展成为必然趋势。知识生产是创新的基础,重视知识生产,促进知识成果向生产力转化,有助于实现经济社会的跨越式发展和可持续发展,同时也有助于增强国家的综合实力和国际竞争力,因此提升知识生产能力是推动创新型国家建设的有效途径。为整体把握知识生产状况,衡量各省市区的知识生产能力水平,本研究借鉴相关理论成果,结合知识生产过程的周期性、系统性等特点,建立知识生产分析模型,并以此为基础,依据系统性、相关性、独立性、数据可得性等原则进行指标筛选,构建知识生产能力评价指标体系。获取相关指标数据后运用主成分分析法对中国31个省市区2014-2017年的知识生产能力进行评价,同时结合知识生产能力评价的综合结果和分项结果,分析整体的知识生产能力水平以及各省市区知识生产子能力的发展状况,以探究中国知识生产能力的发展现状和区域差异,以期帮助各省市区找到自身的短板所在,从而为全面提升中国知识生产能力、推动创新型国家建设提供决策依据。本文最主要的创新点在于知识生产分析模型的构建和知识生产能力评价指标的设计。知识生产的实质是通过科学发现、技术发明等形式创造新知识并将其引入生产体系从而促进经济增长。知识生产的过程涉及到基础支撑、资本投入、制度保障、知识传播等多个环节,知识生产能力是知识生产各环节能力体现的整合,据此本研究建立“支撑-投入-产出-效率-传播-保障”分析模型,以便于对知识生产能力进行全面的研究和分析,同时为设计评价指标体系提供依据。本研究构建的评价指标体系包含6个准则层指标和30个评价层指标,准则层分为支撑能力、投入能力、产出能力、效率能力、传播能力和保障能力。在设计评价层指标时,兼顾知识生产的“量”和知识生产的“质”的评价,因此在选取高频指标的基础上,又纳入了国家科技奖励、高被引科学家等指标,以更加全面、客观地反映知识生产能力的高低。本研究通过对知识生产能力评价结果进行分析得出以下结论:从综合评价结果看,中国知识生产能力的发展存在明显的不均衡性:(1)31个省市区中知识生产能力处于中等及以下水平的区域所占比重很大;(2)领先省份和落后省份之间知识生产能力差距悬殊;(3)中国知识生产能力的区域分布表现为东高西低,不同区域的知识生产能力差距较大;(4)知识生产能力与地区经济增长状况不相一致。从分项评价结果看,区域知识生产能力发展不全面,子能力各有高低:(1)各省市区子能力评价排名与知识生产能力评价排名吻合度不高;(2)同一省(市区)知识生产的子能力评价排名存在较大差距,知识生产子能力的发展水平差异较大。