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[摘 要] 随着我国城镇化的深入，以城市群为中心的经济发展模式开始出现，文章利用层次分析法构建区域创新环境评价指标体系，并利用城市群的客观数据对我国6个典型城市群进行了实证分析。从得分来看，京津冀、长三角和珠三角位列三甲，代表了我国最优质的创新环境；成渝城市群和武汉城市群则代表了大多二三线城市群的创新环境特点；哈长城市群的创新环境较差与其功能定位息息相关。
[关键词] 创新环境；城市群；指标体系
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 19. 078
[中图分类号] F291.1 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）19- 0136- 05
0 引 言
我国城镇化率从2000年的36.22%增长至2015年的56.1%。到2015年，我国23个主要城市群占全国29.06%的国土面积，聚集了全国62.11%的人口，创造了86.87%的地区生产总值，各城市群的经济总量在相应省份的占比大多高达60%以上，部分城市群突破了80%，可以说伴随着以城市群为核心的发展模式日趋成熟，我国传统的省域经济逐步向城市群经济过渡。创新长期以来作为经济发展的动力之源，学者们对其追逐的热情从未冷却，历史与文化沉淀造成我国城市发展地域性极强，不同区域的创新环境有何异同，同样是本文关注的问题。
1 文献综述
城市群的崛起是近年来中国区域发展呈现出的新特征，中国区域经济正在由省域经济与行政区经济向城市群经济转变，城市群已成为中国区域发展的主要空间形态，在促进经济增长和推动城市化进程中的作用日益凸显[1]。以城市群为研究对象的区域经济研究已经成为热点。刘安长通过甄选我国四个最具竞争力的城市群（长江中游城市群、哈大经济带、成渝经济区、中原经济区）进行比较，分析其发展的优劣势和最具竞争“第四极”的城市群，总结出长江中游城市群的主要竞争优势：经济总量突出、生态优势和人才优势明显[2]。颜烨和卢芳华通过分析比较我国东部“三极”城市群发展水平，结果表明中国东部“三极”在基本要素、经济发展水平、社会发展水平、文化心理底蕴、区内协同程度等方面各有不同。发展模式发面，“三极”之间各有差异，如长三角是一主多副模式、珠三角是多元中心模式、京津冀是梯度布局模式等[3]。
区域创新环境（Regional Innovation Milieus）的概念，是由 1985 年成立的欧洲创新研究小组（GREMI）率先提出的。他们将创新环境定义为：在有限的区域内，主要的行为主体（结点）通过相互之间的协同作用和集体学习过程，而建立非正式的复杂社会关系。这种关系提高了本地的创新能力。创新和创新企业是在这种创造促进协同联系的区域中，由众多主体集体的、有活力的作用的结果。因此，从企业、政府决策机构和通过联合与合作学习降低技术变化不确定性的机构与人员的相互作用中，创新环境得以发展[4-5]。国外学者Aydalot认为，本地环境（主要是指社会人文环境），作为创新的“温床”或孵化器，对于创新的产生具有决定性作用[6]。
本文选择我国典型城市创新环境作为研究对象，期望通过对区域创新环境分析和评价体系的建立，把握我国城市群的创新环境，为我国典型区域的创新环境优化提供建议，同时也从城市群的角度探讨了创新环境，丰富了相应理论。
2 构建城市群创新环境评价体系
2.1 建立创新环境评价指标体系
创新环境是一个多层次的复杂的动态系统，鉴于各个城市群的规模不同，为了保证评价的真实有效性，本文尽量选取能够搜集到的客观数据进行整理计算，并使用相对数据进行体系的构建。根据指标体系的构建原则和指标选择的原则，并结合我国6个主要城市群特点的分析，本文采用逐层细分的方法，重点依据《中国区域创新能力评价报告》中对于创新环境的界定，构建出城市群创新环境评价指标体系，整个指标体系由3个层次、4个方面和12项具体指标构成，见表1。
评价体系结构如表1所示，目标层为城市群创新环境评估，准则层为基础设施、市场环境、人力环境和政策环境4个方面，指标层在各个准则层之下，分为12个小项。其中，每百人平均电话用户、每百人平均国际互联网用户数和科技馆数量是衡量地区的通信、信息和科普基础设施条件的指标；科技馆参观人数和年度科普经费筹集额则是衡量地区科普水平的两项指标；这5个指标共同构成了对于区域基础设施的考察。在市场环境方面，为了考察地区的对外开放程度，本文选取进出口总额占GDP比重作为指标，居民消费水平体现了当地的市场经济环境，高新企业数占规模以上工业企业数比重反映了地区的创业水平。人力环境中以教育投资所占GDP的比例和大专以上学历人口所占比衡量地区的劳动者结构及素质。政策环境本身难以用客观数据进行衡量，本文选取了平均每项国家创新基金获得资金以及企业研发经费中获得金融机构的贷款额作为指标，试图衡量地方政府对于创新活动的支持情况。
2.2 确定指标的权重
各级指标权重的确定是评价体系建立过程中的一项重要环节，权重的合理性将直接决定评价结果的可靠性。本文采用层次分析法确定各指标的权重，评分规则见表2。
本文利用调查问卷进行数据的收集，通过对区域创新相关研究人员进行问卷调研，共发放50份问卷，回收45份，回收的都是有效问卷，具体权重确定的过程如下：
首先我们将问卷结果录入，对每两两元素的比较得分求平均值，再将其输入判断矩阵的对应位置，即可得到了准则层的判断矩阵。
说明判断矩阵U满足一致性检验，这样就可以得到准则层的权重。
同理可得到指标层的各指标权重，经过计算，得到城市群创新环境评价指标体系及其权重，见表3。
3 典型城市群创新环境评价 3.1 指标数据的整理
目前，大多统计数据的统计口径是以省际数据为主，特别是与创新活动相关的数据，因此我们在收集和整理数据的过程中需要以省际数据为主要来源，通过进一步的计算和整理得到本文所研究的城市群的相关创新活动数据。前文的城市群分析中已经有所提及，目前我国的城市群在对应省份的各项指标均一定程度上体现出明显的聚集效应，城市群的经济数据占据全省的60%到80%，而且创新活动大多以城市为依托进行，我们在进行计算的过程中部分累加数据将按照80%的份额进行计算，这样就可以从省际数据中得到相应城市群的创新活动数据，可以为接下来的创新环境评价奠定基础，数据主要来源自《中国科技统计年鉴》。
首先需要计算每个城市群各个指标的总量，从数据的量纲来看，大致可分为以下几种。
（1）平均值，包括每百人平均电话用户、每百人平均国际互联网用户数、居民消费水平、平均每项国家创新基金获得资金和研发经费中平均获得金融机构贷款额，在计算城市群总量时选取几何平均数进行计算。
（2）绝对值，包括科技馆数量、参观人数和年度科普费筹集额，在计算城市群总量时首先省际数据先乘以系数80%求得城市群数据，再利用求和进行计算。
（3）百分比值，包括进出口总额占GDP比重、高新企业数占规模以上工业企业数比重以及对教育的投资占GDP的比例，同样利用几何平均数计算城市群的总量。
利用以上方法可以求得6大城市群的创新环境评价的具体指标数据，如表4所示。
为了利用指标体系进行城市群创新环境的评价，需要将不同量纲的指标进行无量纲化，为了更好的评价得分，我们将按照前文计算出的权重对每个指标进行赋分，满分100分。各项排名第一的得满分，其余按照比例获得相应得分，然后将每个城市群的得分别求和即可得到城市群创新环境的最终得分。
3.2 典型城市群创新环境评价
利用上一节中的数据和得分规则进行计算，各城市群得分如下，见表5。
从评价得分结果看到，排名从高到低依次是京津冀城市群、长三角城市群、珠三角城市群、成渝城市群、武汉城市群和哈长城市群。从准则层的得分来看，京津冀在基础设施、人才环境和政策环境上均独占鳌头，特别是政策环境项得分优势明显，但市场环境得分仅为19.4分，落后于珠三角城市群和长三角城市群，以首都北京为中心城市的经济城市群占据了政策导向的优势，同时北京的高校众多，每年可以为当地输送大量的高素质人才，这使得当地的人才环境十分优越，再加上本身优良的基础设施建设，京津冀的创新环境处于领先地位。资源集聚给北京市带来优势的同时，也带来了人口聚集、交通拥堵、水资源短缺、雾霾等诸多社会性问题，也缺乏转化、消化创新成果的制造型企业，制约了本地创新能力的提升。因此，北京市应更加明确发展重心，鼓励并大力发展高端装备制造业、现代服务业等符合北京市区位发展特色的产业，将部分功能向天津市与河北省地区逐步转移，形成有机、共生的京津冀地区协同发展局面。总体看来天津市创新能力较强，稳居全国前列。依靠雄厚的基础实力，创新环境有较好的改善，创业势头保持较好，高新技术产业也发展良好，这些为天津市保持较强的创新能力和潜力奠定了基础。在京津冀一体化的大背景下，天津市作为重要的一方，需要做到和北京市联动发展，实现科技、人才、金融、政策、品牌的深度融合，推动区域创新力和竞争力的进步。
第二名是长三角城市群，并没有单独的准则层得分第一，但每一项都在前三名，均衡的发展使得长三角城市群的创新环境仅稍逊于京津冀城市群。中国经济中心上海，本就富庶的江浙两省不但名牌高校众多，人才环境优越，对外开放让这片地区充满活力，长三角城市群作为长三角地区的经济重镇的集聚，需要充分挖掘其在国际市场上的地位和优势，进一步利用好外资和技术交易带来的知识溢出效应，加强与长三角、长江经济带等地区的交流合作，尤其是实现与苏、浙两个领先地区的协同发展。同时应牢牢抓住我国发展“海洋经济”与“海上丝绸之路”两大战略下的发展机会，从国家战略的高度谋划建设江海联运的战略支点，加快创新驱动发展。
珠三角城市群作为第三名，其市场环境的得分达到了35.2，远超其他城市群，这与区域的经济发展和开放程度息息相关。但是高校和研究所资源相对于前两名相对匮乏，对于高素质人才的吸引力有限，使得其人才环境得分不高，基础设施也稍逊于京津冀和长三角城市群，珠三角城市群可以说是市场环境带动了整个创新环境的活跃。总体来说，珠三角城市群是我国创新能力最强的地区之一，但高速发展中所面临的经济转型仍是其经济发展中的尖锐问题。
第四名和第五名是成渝城市群和武汉城市群，两个城市群均为内陆的发展中心，前者在基础设施、市场环境和人才环境上稍占上风，武汉得益于政策的扶持能够保证其创新活动的稳步发展。总体来说，这两个城市群代表了我国二线城市的创新环境的总体态势，均衡发展，但缺乏特色。
哈长城市群作为东北老工业基地的代表排名最后，这也是多种原因导致的。首先是地区功能的定位，哈长城市群的定位更倾向于资源输出型，属于经济发展的“大后方”，一方面政策的落实有限，同时对于创新人才的吸引力较低，缺乏对外交流的通道使得市场多以自给自足为主，缺乏创新的原动力。
4 结 论
我国城镇化建设进入了新时期，以城市群为发展主体的模式更为科学，本文通过整理各个城市群的经济和人文数据，利用层次分析法建立区域创新环境评价指标体系，对我国6个典型城市群的创新环境进行了实证分析，并做了分析与讨论，建立了城市创新环境评价体系，并对我国6个典型城市群进行评价。结果发现京津冀、长三角和珠三角的创新环境优异，前者体现在政策导向和人才培养，后两者体现在对外开放和市场体系；成渝城市群和武汉城市群位列四、五，代表了我国主要二三线城市的创新环境均衡发展的模式；哈长城市群尽管排名最后，但功能定位于资源供给是我国大多城市的现实。
主要参考文献
[1]张学良.2014中国区域经济发展报告——中国城市群资源环境承载力[M]. 北京：人民出版社，2004.
[2]刘安长.四大城市群竞争中国经济“第四极”的比较研究[J].理论月刊，2013（10）：118-122.
[3]颜烨，卢芳华.长三角、珠三角与京津冀的发展比较与思考[J].北京行政学院学报，2014（5）：73-78.
[4]Breschi S.The Geography of Innovation：Across-sector Analysis[J]. Regional Studies，2000，34（3）：213-229.
[5]Sternbrg R.Innovation Networks and Regional Development[J].European Planning Studies，2008，8（4）：389-407.
[6]P Aydalot，and D Keeble.High Technology Industry and Innovative Environments：The European Experience[M].London：Routledge，1988.
[关键词] 创新环境；城市群；指标体系
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 19. 078
[中图分类号] F291.1 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）19- 0136- 05
0 引 言
我国城镇化率从2000年的36.22%增长至2015年的56.1%。到2015年，我国23个主要城市群占全国29.06%的国土面积，聚集了全国62.11%的人口，创造了86.87%的地区生产总值，各城市群的经济总量在相应省份的占比大多高达60%以上，部分城市群突破了80%，可以说伴随着以城市群为核心的发展模式日趋成熟，我国传统的省域经济逐步向城市群经济过渡。创新长期以来作为经济发展的动力之源，学者们对其追逐的热情从未冷却，历史与文化沉淀造成我国城市发展地域性极强，不同区域的创新环境有何异同，同样是本文关注的问题。
1 文献综述
城市群的崛起是近年来中国区域发展呈现出的新特征，中国区域经济正在由省域经济与行政区经济向城市群经济转变，城市群已成为中国区域发展的主要空间形态，在促进经济增长和推动城市化进程中的作用日益凸显[1]。以城市群为研究对象的区域经济研究已经成为热点。刘安长通过甄选我国四个最具竞争力的城市群（长江中游城市群、哈大经济带、成渝经济区、中原经济区）进行比较，分析其发展的优劣势和最具竞争“第四极”的城市群，总结出长江中游城市群的主要竞争优势：经济总量突出、生态优势和人才优势明显[2]。颜烨和卢芳华通过分析比较我国东部“三极”城市群发展水平，结果表明中国东部“三极”在基本要素、经济发展水平、社会发展水平、文化心理底蕴、区内协同程度等方面各有不同。发展模式发面，“三极”之间各有差异，如长三角是一主多副模式、珠三角是多元中心模式、京津冀是梯度布局模式等[3]。
区域创新环境（Regional Innovation Milieus）的概念，是由 1985 年成立的欧洲创新研究小组（GREMI）率先提出的。他们将创新环境定义为：在有限的区域内，主要的行为主体（结点）通过相互之间的协同作用和集体学习过程，而建立非正式的复杂社会关系。这种关系提高了本地的创新能力。创新和创新企业是在这种创造促进协同联系的区域中，由众多主体集体的、有活力的作用的结果。因此，从企业、政府决策机构和通过联合与合作学习降低技术变化不确定性的机构与人员的相互作用中，创新环境得以发展[4-5]。国外学者Aydalot认为，本地环境（主要是指社会人文环境），作为创新的“温床”或孵化器，对于创新的产生具有决定性作用[6]。
本文选择我国典型城市创新环境作为研究对象，期望通过对区域创新环境分析和评价体系的建立，把握我国城市群的创新环境，为我国典型区域的创新环境优化提供建议，同时也从城市群的角度探讨了创新环境，丰富了相应理论。
2 构建城市群创新环境评价体系
2.1 建立创新环境评价指标体系
创新环境是一个多层次的复杂的动态系统，鉴于各个城市群的规模不同，为了保证评价的真实有效性，本文尽量选取能够搜集到的客观数据进行整理计算，并使用相对数据进行体系的构建。根据指标体系的构建原则和指标选择的原则，并结合我国6个主要城市群特点的分析，本文采用逐层细分的方法，重点依据《中国区域创新能力评价报告》中对于创新环境的界定，构建出城市群创新环境评价指标体系，整个指标体系由3个层次、4个方面和12项具体指标构成，见表1。
评价体系结构如表1所示，目标层为城市群创新环境评估，准则层为基础设施、市场环境、人力环境和政策环境4个方面，指标层在各个准则层之下，分为12个小项。其中，每百人平均电话用户、每百人平均国际互联网用户数和科技馆数量是衡量地区的通信、信息和科普基础设施条件的指标；科技馆参观人数和年度科普经费筹集额则是衡量地区科普水平的两项指标；这5个指标共同构成了对于区域基础设施的考察。在市场环境方面，为了考察地区的对外开放程度，本文选取进出口总额占GDP比重作为指标，居民消费水平体现了当地的市场经济环境，高新企业数占规模以上工业企业数比重反映了地区的创业水平。人力环境中以教育投资所占GDP的比例和大专以上学历人口所占比衡量地区的劳动者结构及素质。政策环境本身难以用客观数据进行衡量，本文选取了平均每项国家创新基金获得资金以及企业研发经费中获得金融机构的贷款额作为指标，试图衡量地方政府对于创新活动的支持情况。
2.2 确定指标的权重
各级指标权重的确定是评价体系建立过程中的一项重要环节，权重的合理性将直接决定评价结果的可靠性。本文采用层次分析法确定各指标的权重，评分规则见表2。
本文利用调查问卷进行数据的收集，通过对区域创新相关研究人员进行问卷调研，共发放50份问卷，回收45份，回收的都是有效问卷，具体权重确定的过程如下：
首先我们将问卷结果录入，对每两两元素的比较得分求平均值，再将其输入判断矩阵的对应位置，即可得到了准则层的判断矩阵。
说明判断矩阵U满足一致性检验，这样就可以得到准则层的权重。
同理可得到指标层的各指标权重，经过计算，得到城市群创新环境评价指标体系及其权重，见表3。
3 典型城市群创新环境评价 3.1 指标数据的整理
目前，大多统计数据的统计口径是以省际数据为主，特别是与创新活动相关的数据，因此我们在收集和整理数据的过程中需要以省际数据为主要来源，通过进一步的计算和整理得到本文所研究的城市群的相关创新活动数据。前文的城市群分析中已经有所提及，目前我国的城市群在对应省份的各项指标均一定程度上体现出明显的聚集效应，城市群的经济数据占据全省的60%到80%，而且创新活动大多以城市为依托进行，我们在进行计算的过程中部分累加数据将按照80%的份额进行计算，这样就可以从省际数据中得到相应城市群的创新活动数据，可以为接下来的创新环境评价奠定基础，数据主要来源自《中国科技统计年鉴》。
首先需要计算每个城市群各个指标的总量，从数据的量纲来看，大致可分为以下几种。
（1）平均值，包括每百人平均电话用户、每百人平均国际互联网用户数、居民消费水平、平均每项国家创新基金获得资金和研发经费中平均获得金融机构贷款额，在计算城市群总量时选取几何平均数进行计算。
（2）绝对值，包括科技馆数量、参观人数和年度科普费筹集额，在计算城市群总量时首先省际数据先乘以系数80%求得城市群数据，再利用求和进行计算。
（3）百分比值，包括进出口总额占GDP比重、高新企业数占规模以上工业企业数比重以及对教育的投资占GDP的比例，同样利用几何平均数计算城市群的总量。
利用以上方法可以求得6大城市群的创新环境评价的具体指标数据，如表4所示。
为了利用指标体系进行城市群创新环境的评价，需要将不同量纲的指标进行无量纲化，为了更好的评价得分，我们将按照前文计算出的权重对每个指标进行赋分，满分100分。各项排名第一的得满分，其余按照比例获得相应得分，然后将每个城市群的得分别求和即可得到城市群创新环境的最终得分。
3.2 典型城市群创新环境评价
利用上一节中的数据和得分规则进行计算，各城市群得分如下，见表5。
从评价得分结果看到，排名从高到低依次是京津冀城市群、长三角城市群、珠三角城市群、成渝城市群、武汉城市群和哈长城市群。从准则层的得分来看，京津冀在基础设施、人才环境和政策环境上均独占鳌头，特别是政策环境项得分优势明显，但市场环境得分仅为19.4分，落后于珠三角城市群和长三角城市群，以首都北京为中心城市的经济城市群占据了政策导向的优势，同时北京的高校众多，每年可以为当地输送大量的高素质人才，这使得当地的人才环境十分优越，再加上本身优良的基础设施建设，京津冀的创新环境处于领先地位。资源集聚给北京市带来优势的同时，也带来了人口聚集、交通拥堵、水资源短缺、雾霾等诸多社会性问题，也缺乏转化、消化创新成果的制造型企业，制约了本地创新能力的提升。因此，北京市应更加明确发展重心，鼓励并大力发展高端装备制造业、现代服务业等符合北京市区位发展特色的产业，将部分功能向天津市与河北省地区逐步转移，形成有机、共生的京津冀地区协同发展局面。总体看来天津市创新能力较强，稳居全国前列。依靠雄厚的基础实力，创新环境有较好的改善，创业势头保持较好，高新技术产业也发展良好，这些为天津市保持较强的创新能力和潜力奠定了基础。在京津冀一体化的大背景下，天津市作为重要的一方，需要做到和北京市联动发展，实现科技、人才、金融、政策、品牌的深度融合，推动区域创新力和竞争力的进步。
第二名是长三角城市群，并没有单独的准则层得分第一，但每一项都在前三名，均衡的发展使得长三角城市群的创新环境仅稍逊于京津冀城市群。中国经济中心上海，本就富庶的江浙两省不但名牌高校众多，人才环境优越，对外开放让这片地区充满活力，长三角城市群作为长三角地区的经济重镇的集聚，需要充分挖掘其在国际市场上的地位和优势，进一步利用好外资和技术交易带来的知识溢出效应，加强与长三角、长江经济带等地区的交流合作，尤其是实现与苏、浙两个领先地区的协同发展。同时应牢牢抓住我国发展“海洋经济”与“海上丝绸之路”两大战略下的发展机会，从国家战略的高度谋划建设江海联运的战略支点，加快创新驱动发展。
珠三角城市群作为第三名，其市场环境的得分达到了35.2，远超其他城市群，这与区域的经济发展和开放程度息息相关。但是高校和研究所资源相对于前两名相对匮乏，对于高素质人才的吸引力有限，使得其人才环境得分不高，基础设施也稍逊于京津冀和长三角城市群，珠三角城市群可以说是市场环境带动了整个创新环境的活跃。总体来说，珠三角城市群是我国创新能力最强的地区之一，但高速发展中所面临的经济转型仍是其经济发展中的尖锐问题。
第四名和第五名是成渝城市群和武汉城市群，两个城市群均为内陆的发展中心，前者在基础设施、市场环境和人才环境上稍占上风，武汉得益于政策的扶持能够保证其创新活动的稳步发展。总体来说，这两个城市群代表了我国二线城市的创新环境的总体态势，均衡发展，但缺乏特色。
哈长城市群作为东北老工业基地的代表排名最后，这也是多种原因导致的。首先是地区功能的定位，哈长城市群的定位更倾向于资源输出型，属于经济发展的“大后方”，一方面政策的落实有限，同时对于创新人才的吸引力较低，缺乏对外交流的通道使得市场多以自给自足为主，缺乏创新的原动力。
4 结 论
我国城镇化建设进入了新时期，以城市群为发展主体的模式更为科学，本文通过整理各个城市群的经济和人文数据，利用层次分析法建立区域创新环境评价指标体系，对我国6个典型城市群的创新环境进行了实证分析，并做了分析与讨论，建立了城市创新环境评价体系，并对我国6个典型城市群进行评价。结果发现京津冀、长三角和珠三角的创新环境优异，前者体现在政策导向和人才培养，后两者体现在对外开放和市场体系；成渝城市群和武汉城市群位列四、五，代表了我国主要二三线城市的创新环境均衡发展的模式；哈长城市群尽管排名最后，但功能定位于资源供给是我国大多城市的现实。
主要参考文献
[1]张学良.2014中国区域经济发展报告——中国城市群资源环境承载力[M]. 北京：人民出版社，2004.
[2]刘安长.四大城市群竞争中国经济“第四极”的比较研究[J].理论月刊，2013（10）：118-122.
[3]颜烨，卢芳华.长三角、珠三角与京津冀的发展比较与思考[J].北京行政学院学报，2014（5）：73-78.
[4]Breschi S.The Geography of Innovation：Across-sector Analysis[J]. Regional Studies，2000，34（3）：213-229.
[5]Sternbrg R.Innovation Networks and Regional Development[J].European Planning Studies，2008，8（4）：389-407.
[6]P Aydalot，and D Keeble.High Technology Industry and Innovative Environments：The European Experience[M].London：Routledge，1988.