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[摘要]文章采用以灰色关联度评价理论为基础建立的区域科技创新能力评价模型，对2012—2016年扬州市科技创新能力进行了实证研究。同时，实证评价并深入分析了扬州市在知识创新、知识流动、企业技术创新、科技创新环境以及创新的经济绩效五方面所具备的能力。研究发现，五年间扬州市总体区域科技创新能力大幅提升，但是科技创新的经济绩效却逐年回落，科技创新转化为生产力的能力亟待提升。
[关键词]区域科技创新能力;灰色关联度;评价模型;扬州市;经济绩效
[DOI]1013939/jcnkizgsc201832012
1引言
近年来，国内外宏观环境持续趋紧，各类要素资源制约严重，传统发展难以为继，科技创新已成为推动中国经济转型升级的核心支撑要素。在中国经济发展进入新常态的背景下，为推进经济供给侧结构性改革、建设现代产业体系，立足科技创新十分关键，科技创新能帮助打造经济发展新引擎，从而更好地引领经济发展。
国内关于区域科技创新的研究，主要集中在三个视角：一是重点探索区域科技创新能力评价体系构建的理论与模型，如杨大楷（2008），陶四海等（2009），蒋兴华（2012），李柏洲、苏屹（2012）;二是以区域创新政策为研究对象展开研究，袭著燕（2014）构建了区域科技创新政策设计理论框架，张永安（2015）研究了区域科技创新政策分类与政策工具挖掘，而张发亮等（2016）探讨了如何建设相关信息服务平台;三是研究某区域提升科技创新能力的途径、影响因素等，如马述忠（2016）等。目前国内关于区域科技创新的研究大多集中在理论探讨以及模型构建领域，而对实践中地方科技创新能力系统分析的实例并不多见。
因此，文章以扬州市为研究对象，对扬州市科技创新能力进行实证综合评价，根据评价结果对扬州市科技创新能力现状进行深入分析、发现问题探讨原因，并提出相关建议。现实意义在于，一是有助于清晰认识目前扬州市科技创新能力水平;二是有助于保持和提高扬州市区域竞争优势、实现新常态下区域经济产业转型升级以及供给侧结构改革，从而为国家科技创新能力提升贡献区域力量。
2区域科技创新能力评价体系选择
关于区域科技创新能力评价体系构建方法，学界并无统一定论。近年来，不少学者从方法论视角探讨了区域科技创新能力评价体系的构建，如陶四海等（2009）通过对指标客观筛选和专家主观专业判断相结合，构建了一套区域科技创新评价指标体系;白仲航等（2010）将区域技术创新服务体系看作一个投入产出系统，利用DEA方法的思想，建立了模型及其对偶模型以评价区域技术创新体系的有效性;李柏洲、苏屹（2012）在对已有评价模型进行分析的基础上，应用结构方程、粗糙集理论和数值转换方法构建了基于改进突变级数的相关评价模型;蒋兴华（2012）以佛山市为样本，通过采用层次分析的方法构建出了区域科技创新能力评价体系，利用灰色关联度评價理论建立起区域科技创新能力评价模型。
通过研究相关文献，结合文章以扬州市为研究对象这一客观情况，文章选用蒋兴华（2012）提出的基于灰色关联度评价理论建立的区域科技创新能力评价模型。旨在通过对扬州市的知识创新能力、知识流动能力、企业技术创新能力、科技创新环境能力以及创新的经济绩效五大能力（五个一级指标，各一级指标下含有若干二级指标，各二级指标下又纳入若干三级指标）考察，来评价2012—2016年扬州市的总体科技创新能力。
具体而言，文章对原模型中5个一级指标、15个二级指标不作改变，但鉴于扬州市科技创新的地域特点，以及数据可得性，对原模型中 46个三级指标调整为43个三级指标（如下表所示）。调整理由如下：一是知识创新能力方面：由于名牌商标统计数据获得困难，以及参考《中国科学技术指标》内容，其认为科技论文和专利是技术创新成果的主要表现形式，专利基本能反映一个地区知识产权状态，故将原模型中的国家、省名牌产品数和知名商标数2个三级指标删去。二是知识流动能力方面：国内合作指标——国内专利联合申请年增长率，数据获取困难，用企业购买国内技术支出替代;国际合作指标增加企业技术引进经费支出1个三级指标。三是企业技术创新能力方面：企业研究开发投入指标——建立技术开发机构数，用新增高新技术企业数量替代。四是科技创新环境能力方面：考虑到扬州市创新服务建设方式的专有特征，剔除原专业镇数（个）等7个指标，用科技企业孵化器在孵企业数量等5个指标替代。各指标原始数据来源于2013—2017年历年《扬州统计年鉴》以及《扬州市国民经济和社会发展统计公报》，部分指标由笔者计算处理间接得到。
3扬州市区域科技创新能力实证研究过程
文章以灰色评价理论为基础，对三个层次指标的关联度逐步计算，步骤如下。
31二级指标综合评估
根据43条三级指标的对应关系，分别计算出15条二级指标的关联度。首先，构建指标的特征向量矩阵。以研究与发展投入为例，根据4个三级指标，可以得到指标研究与发展投入的特征向量矩阵为：
X={xi（k）|k=2012，2013，2014，2015，2016}=474674498521546278634130660298
98110569767113031131883122814
210%1064%307%298%256%
336346400462470
其中，k表示年份，i表示指标项，xi（k）表示第i个指标在第k个年份的特征值。
然后，规格化处理并选择参考数列。由于各指标单位不同，在进行关联分析前，采用规格化处理使指标特征矩阵无量纲化、归一化。处理方式为x-k=x（k）/max （x（k）），然后选择参考数列。
进一步，根据灰色关联度理论关联系数计算公式计算关联系数： ξik=miniminkxi︿-xik+ρmaximaxk|xi︿-xik|xi︿-xik+ρmaximaxk|xi︿-xik|（1）
记Δik=|xi︿-xi（k）|，则该关联系数即为各指标相关于最优参考数列的关联度。计算可知，maximaxkΔik=08278，miniminkΔi（k）=0。
其中，ρ为分辨系数，取值越小，分辨力越大，一般视数据情况而定。当ρ≤05463时，分辨力最好，这里笔者取ρ=04。根据式（1），得到关联度系数矩阵。
由于二级指标研究与发展投入由4项三级指标组成，要确定该二级指标的关联度，即要确定4项三级指标的权重分配。文章采取均分权重法，各级子指标权重相同。由关联度公式：
Dk=∑4i=1（ωi×ξi（k））（2）
式（2）中，ωi为权重系数，可得到二级指标研究与发展投入的各年度关联度为：
Dik=04140783048906150650
同理可得，其他二级指标的各年度关联度为：
4扬州市区域科技创新能力评价结果及分析
文章计算过程中选取的参考数列为最优数列，即结论的关联度是各年度数据与最优数据的比较值，所以各年度数据体现着本年度对应指标相应着该指标最优值的关联。
知识创新能力方面，根据一级指标综合评估结果可知，2012—2016年扬州市知识创新能力关联度值分别为0507，0610，0631，0681，0744。这表明扬州市知识创新能力逐年稳步提升，得益于扬州市研究与发展投入力度的加大，更重要的是知识产权和科技论文方面的数量提升，尤其是科技论文，2015年与2016年相较于之前数量上有大的飞跃。因此，更大力度的研究与发展投入，企事业单位自主知识产权及成果转化能力的提升对于扬州市知识创新能力的发展有着积极的推动作用。
知识流动能力方面，2012—2016年扬州市知识流动能力关联度值分别为0627，0454，0836，0360，0797。由此判斷，扬州市知识流动能力呈现波动变化态势。2013年、2015年，知识流动能力有大幅度回落，这主要是由于企业对于国内外技术购买减少，以及高技术产品出口下降导致。这表明，在今后的科技能力建设中，扬州市应加大本土企业与国内外技术交流的力度，积极吸引外资与外方优秀技术，并鼓励企业加强高技术产品的创新与研发以及提升产品出口能力，以推动扬州市的科技创新能力。
企业技术创新能力方面， 2012—2016年扬州市企业技术创新能力关联度值分别为0325，0386，0613，0527，0842。可以看出，扬州市企业创新能力虽在2015年有小幅回落，但大体上呈上升态势，尤其2016年增幅较大。这归因于企业研究开发投入加大，设计与制造能力加强。提高企业的产品创新意识，加强企业的产品创新能力，由“企业制造”逐步转型为“企业智造”是扬州市企业技术创新能力提升的关键。
技术创新环境能力方面， 2012—2016年扬州市技术创新环境能力关联度值分别为0390，0715，0421，0572，0795。分析可知，2013年与2016年，扬州市技术创新环境能力为最强，2013年主要是由于政府在科技创新方面财政支出的力度加大，而2016年则得益于创新服务环境的改善与创业水平的提高。这表明，对于技术创新环境能力的提升，除开适当的财政支出外，建立健全良好的创新服务环境，开放政策，鼓励高新技术企业及民营科技企业的创立和发展，也是行之有效且十分必要的方式。
创新的经济绩效方面，2012—2016年扬州市创新的经济绩效关联度值分别为0780，0349，0443，0353，0565。2012年扬州创新的经济绩效呈现出最高峰，此后逐年回升，但仍未恢复至2012年水平，通过深入分析发现，出口额占GDP比重下降，并且高新技术产品增加值占GDP比重逐年降低是导致这一结果的重要原因。这揭示扬州市高新技术产品增加值的增速低于全市GDP的增速，高新技术产业增速仍有上升空间，同时也反映出扬州市科技创新转化为生产力的能力确有不足。此外，扬州市2015年出口增速038%、2016年甚至出现负增长，面临外部需求不足、出口形势严峻这一现实问题，也影响了其科技创新的经济绩效。
根据总评估指标，2012—2016年扬州市科技创新能力总体关联度分别为052，046，057，045，087。总体而言，前四年扬州市科技创新能力起伏不大，而2016年却提升明显。一方面，主要是因为2016年扬州市研发人员数量、工程技术研发中心、科技成果、专利申请量、企业研发投入达五年来最高有关;另一方面，也与前期投入转化为产出相关。
5结论与启示
扬州市区域科技创新能力在2012—2016年五年间大幅提升。特别是知识创新能力逐年稳步提升，同时企业创新能力虽在2015年有小幅回落，但大体上呈上升态势;而知识流动能力呈现波动变化态势，其中2013年、2015年有着大幅度回落，并且相较于其他年份扬州市技术创新
环境能力在2013年、2016年较强;但是，科技创新的经济绩效却逐年回落，科技创新转化为生产力的能力亟待提升。
参考文献：
[1]蒋兴华区域科技创新能力评价体系构建及综合评价实证研究[J].科技管理研究，2012（14）：64-68
[2]李柏洲，苏屹基于改进突变级数的区域科技创新能力评价研究[J].中国软科学，2012（6）：90-101
[3]陶四海，赵国杰，韩彩欣，等区域科技创新评价体系的建构[J].科技与管理，2009，11（4）：136-139
[4]白仲航，刘伟，何艳技术创新服务体系的有效性评价分析[J].科技管理研究，2010（24）：52-55
[5]李雨晨，陈凯华，张艺科技创新能力测度结果的指标选取差异性研究[J].科学学与科学技术管理，2017（4）：3-15
[关键词]区域科技创新能力;灰色关联度;评价模型;扬州市;经济绩效
[DOI]1013939/jcnkizgsc201832012
1引言
近年来，国内外宏观环境持续趋紧，各类要素资源制约严重，传统发展难以为继，科技创新已成为推动中国经济转型升级的核心支撑要素。在中国经济发展进入新常态的背景下，为推进经济供给侧结构性改革、建设现代产业体系，立足科技创新十分关键，科技创新能帮助打造经济发展新引擎，从而更好地引领经济发展。
国内关于区域科技创新的研究，主要集中在三个视角：一是重点探索区域科技创新能力评价体系构建的理论与模型，如杨大楷（2008），陶四海等（2009），蒋兴华（2012），李柏洲、苏屹（2012）;二是以区域创新政策为研究对象展开研究，袭著燕（2014）构建了区域科技创新政策设计理论框架，张永安（2015）研究了区域科技创新政策分类与政策工具挖掘，而张发亮等（2016）探讨了如何建设相关信息服务平台;三是研究某区域提升科技创新能力的途径、影响因素等，如马述忠（2016）等。目前国内关于区域科技创新的研究大多集中在理论探讨以及模型构建领域，而对实践中地方科技创新能力系统分析的实例并不多见。
因此，文章以扬州市为研究对象，对扬州市科技创新能力进行实证综合评价，根据评价结果对扬州市科技创新能力现状进行深入分析、发现问题探讨原因，并提出相关建议。现实意义在于，一是有助于清晰认识目前扬州市科技创新能力水平;二是有助于保持和提高扬州市区域竞争优势、实现新常态下区域经济产业转型升级以及供给侧结构改革，从而为国家科技创新能力提升贡献区域力量。
2区域科技创新能力评价体系选择
关于区域科技创新能力评价体系构建方法，学界并无统一定论。近年来，不少学者从方法论视角探讨了区域科技创新能力评价体系的构建，如陶四海等（2009）通过对指标客观筛选和专家主观专业判断相结合，构建了一套区域科技创新评价指标体系;白仲航等（2010）将区域技术创新服务体系看作一个投入产出系统，利用DEA方法的思想，建立了模型及其对偶模型以评价区域技术创新体系的有效性;李柏洲、苏屹（2012）在对已有评价模型进行分析的基础上，应用结构方程、粗糙集理论和数值转换方法构建了基于改进突变级数的相关评价模型;蒋兴华（2012）以佛山市为样本，通过采用层次分析的方法构建出了区域科技创新能力评价体系，利用灰色关联度评價理论建立起区域科技创新能力评价模型。
通过研究相关文献，结合文章以扬州市为研究对象这一客观情况，文章选用蒋兴华（2012）提出的基于灰色关联度评价理论建立的区域科技创新能力评价模型。旨在通过对扬州市的知识创新能力、知识流动能力、企业技术创新能力、科技创新环境能力以及创新的经济绩效五大能力（五个一级指标，各一级指标下含有若干二级指标，各二级指标下又纳入若干三级指标）考察，来评价2012—2016年扬州市的总体科技创新能力。
具体而言，文章对原模型中5个一级指标、15个二级指标不作改变，但鉴于扬州市科技创新的地域特点，以及数据可得性，对原模型中 46个三级指标调整为43个三级指标（如下表所示）。调整理由如下：一是知识创新能力方面：由于名牌商标统计数据获得困难，以及参考《中国科学技术指标》内容，其认为科技论文和专利是技术创新成果的主要表现形式，专利基本能反映一个地区知识产权状态，故将原模型中的国家、省名牌产品数和知名商标数2个三级指标删去。二是知识流动能力方面：国内合作指标——国内专利联合申请年增长率，数据获取困难，用企业购买国内技术支出替代;国际合作指标增加企业技术引进经费支出1个三级指标。三是企业技术创新能力方面：企业研究开发投入指标——建立技术开发机构数，用新增高新技术企业数量替代。四是科技创新环境能力方面：考虑到扬州市创新服务建设方式的专有特征，剔除原专业镇数（个）等7个指标，用科技企业孵化器在孵企业数量等5个指标替代。各指标原始数据来源于2013—2017年历年《扬州统计年鉴》以及《扬州市国民经济和社会发展统计公报》，部分指标由笔者计算处理间接得到。
3扬州市区域科技创新能力实证研究过程
文章以灰色评价理论为基础，对三个层次指标的关联度逐步计算，步骤如下。
31二级指标综合评估
根据43条三级指标的对应关系，分别计算出15条二级指标的关联度。首先，构建指标的特征向量矩阵。以研究与发展投入为例，根据4个三级指标，可以得到指标研究与发展投入的特征向量矩阵为：
X={xi（k）|k=2012，2013，2014，2015，2016}=474674498521546278634130660298
98110569767113031131883122814
210%1064%307%298%256%
336346400462470
其中，k表示年份，i表示指标项，xi（k）表示第i个指标在第k个年份的特征值。
然后，规格化处理并选择参考数列。由于各指标单位不同，在进行关联分析前，采用规格化处理使指标特征矩阵无量纲化、归一化。处理方式为x-k=x（k）/max （x（k）），然后选择参考数列。
进一步，根据灰色关联度理论关联系数计算公式计算关联系数： ξik=miniminkxi︿-xik+ρmaximaxk|xi︿-xik|xi︿-xik+ρmaximaxk|xi︿-xik|（1）
记Δik=|xi︿-xi（k）|，则该关联系数即为各指标相关于最优参考数列的关联度。计算可知，maximaxkΔik=08278，miniminkΔi（k）=0。
其中，ρ为分辨系数，取值越小，分辨力越大，一般视数据情况而定。当ρ≤05463时，分辨力最好，这里笔者取ρ=04。根据式（1），得到关联度系数矩阵。
由于二级指标研究与发展投入由4项三级指标组成，要确定该二级指标的关联度，即要确定4项三级指标的权重分配。文章采取均分权重法，各级子指标权重相同。由关联度公式：
Dk=∑4i=1（ωi×ξi（k））（2）
式（2）中，ωi为权重系数，可得到二级指标研究与发展投入的各年度关联度为：
Dik=04140783048906150650
同理可得，其他二级指标的各年度关联度为：
4扬州市区域科技创新能力评价结果及分析
文章计算过程中选取的参考数列为最优数列，即结论的关联度是各年度数据与最优数据的比较值，所以各年度数据体现着本年度对应指标相应着该指标最优值的关联。
知识创新能力方面，根据一级指标综合评估结果可知，2012—2016年扬州市知识创新能力关联度值分别为0507，0610，0631，0681，0744。这表明扬州市知识创新能力逐年稳步提升，得益于扬州市研究与发展投入力度的加大，更重要的是知识产权和科技论文方面的数量提升，尤其是科技论文，2015年与2016年相较于之前数量上有大的飞跃。因此，更大力度的研究与发展投入，企事业单位自主知识产权及成果转化能力的提升对于扬州市知识创新能力的发展有着积极的推动作用。
知识流动能力方面，2012—2016年扬州市知识流动能力关联度值分别为0627，0454，0836，0360，0797。由此判斷，扬州市知识流动能力呈现波动变化态势。2013年、2015年，知识流动能力有大幅度回落，这主要是由于企业对于国内外技术购买减少，以及高技术产品出口下降导致。这表明，在今后的科技能力建设中，扬州市应加大本土企业与国内外技术交流的力度，积极吸引外资与外方优秀技术，并鼓励企业加强高技术产品的创新与研发以及提升产品出口能力，以推动扬州市的科技创新能力。
企业技术创新能力方面， 2012—2016年扬州市企业技术创新能力关联度值分别为0325，0386，0613，0527，0842。可以看出，扬州市企业创新能力虽在2015年有小幅回落，但大体上呈上升态势，尤其2016年增幅较大。这归因于企业研究开发投入加大，设计与制造能力加强。提高企业的产品创新意识，加强企业的产品创新能力，由“企业制造”逐步转型为“企业智造”是扬州市企业技术创新能力提升的关键。
技术创新环境能力方面， 2012—2016年扬州市技术创新环境能力关联度值分别为0390，0715，0421，0572，0795。分析可知，2013年与2016年，扬州市技术创新环境能力为最强，2013年主要是由于政府在科技创新方面财政支出的力度加大，而2016年则得益于创新服务环境的改善与创业水平的提高。这表明，对于技术创新环境能力的提升，除开适当的财政支出外，建立健全良好的创新服务环境，开放政策，鼓励高新技术企业及民营科技企业的创立和发展，也是行之有效且十分必要的方式。
创新的经济绩效方面，2012—2016年扬州市创新的经济绩效关联度值分别为0780，0349，0443，0353，0565。2012年扬州创新的经济绩效呈现出最高峰，此后逐年回升，但仍未恢复至2012年水平，通过深入分析发现，出口额占GDP比重下降，并且高新技术产品增加值占GDP比重逐年降低是导致这一结果的重要原因。这揭示扬州市高新技术产品增加值的增速低于全市GDP的增速，高新技术产业增速仍有上升空间，同时也反映出扬州市科技创新转化为生产力的能力确有不足。此外，扬州市2015年出口增速038%、2016年甚至出现负增长，面临外部需求不足、出口形势严峻这一现实问题，也影响了其科技创新的经济绩效。
根据总评估指标，2012—2016年扬州市科技创新能力总体关联度分别为052，046，057，045，087。总体而言，前四年扬州市科技创新能力起伏不大，而2016年却提升明显。一方面，主要是因为2016年扬州市研发人员数量、工程技术研发中心、科技成果、专利申请量、企业研发投入达五年来最高有关;另一方面，也与前期投入转化为产出相关。
5结论与启示
扬州市区域科技创新能力在2012—2016年五年间大幅提升。特别是知识创新能力逐年稳步提升，同时企业创新能力虽在2015年有小幅回落，但大体上呈上升态势;而知识流动能力呈现波动变化态势，其中2013年、2015年有着大幅度回落，并且相较于其他年份扬州市技术创新
环境能力在2013年、2016年较强;但是，科技创新的经济绩效却逐年回落，科技创新转化为生产力的能力亟待提升。
参考文献：
[1]蒋兴华区域科技创新能力评价体系构建及综合评价实证研究[J].科技管理研究，2012（14）：64-68
[2]李柏洲，苏屹基于改进突变级数的区域科技创新能力评价研究[J].中国软科学，2012（6）：90-101
[3]陶四海，赵国杰，韩彩欣，等区域科技创新评价体系的建构[J].科技与管理，2009，11（4）：136-139
[4]白仲航，刘伟，何艳技术创新服务体系的有效性评价分析[J].科技管理研究，2010（24）：52-55
[5]李雨晨，陈凯华，张艺科技创新能力测度结果的指标选取差异性研究[J].科学学与科学技术管理，2017（4）：3-15