长江经济带科技创新水平测度及其协同力提升政策建议

黄庆华，潘 婷

（西南大学经济管理学院，重庆 400715）

1 引言

世界百年未有之大变局加速演进，科技创新被提到了前所未有的高度。区域作为经济发展中最具活力的经济单元，其科技创新是经济发展的重要支撑力量。区域创新系统是基于创新投入要素，加快新的知识创造与创新链构建，进而实现创新驱动与技术扩散的复合体系，是一个包含诸多创新主体和关联要素的复杂系统，且不断与外界产生物质、人员和信息联系，对于提高区域资源配置效率、增强区域综合竞争力具有重要作用。在复杂多变的国际形势下，我国区域科技创新水平不均衡问题依然突出，如科教资源分布不均、高校和科研院所与经济社会发展的联系不够紧密等。因此，对区域科技创新水平进行合理测度，对于评估区域科技创新能力，进而制定区域科技创新政策具有重要意义。

随着科技创新在区域发展中的作用越来越大，有关区域科技创新的研究在学术界也受到了越来越多的关注。杜英和李睆玲（2021）从创新支持、创新转化和创新研发等3个方面，建立了甘肃省科技创新水平测度指标体系；田时中等（2020）利用极值熵值法对我国各省的科技创新能力进行了动态评价与比较分析；田逸飘等（2018）采用改进熵值法测度了区域科技创新水平；李向阳（2014）运用传统DEA方法和超效率DEA方法，研究了网络结构特征对区域科技创新的影响；杨武等（2015）基于创新周期理论，构建出区域科技创新景气指数，并运用季度数据进行了实证研究；张巍和高汝熹（2012）对区域科技创新实力进行了分类，用科学发现和技术创新两个指标衡量区域科技创新硬实力，以创新环境和创业文化两个指标体现区域科技创新软实力；张立恒（2019）基于可拓学原理，从创新投入、产出、合作和绩效等4个方面评价了区域科技创新水平；陈艳华（2017）综合运用熵权TOPSIS法对区域科技创新能力进行了评价；还有学者以国家自主创新示范区为研究对象，采用层次分析法对其创新能力进行了研究。

诚然，上述相关研究为本文提供了很好的理论与经验支撑。但不难发现，目前关于科技创新的文献主要侧重于从整体上评价我国的科技创新水平，忽略了基于区域特点的地方科技创新能力研究，有关长江经济带科技创新能力的研究更是亟待补充。此外，多数研究都是在考虑科技创新主体要素的基础上，构建出科技创新水平评价指标体系，尚未将科技创新合作与成效纳入考虑范围。有鉴于此，本文在把握长江经济带科技创新逻辑与内涵的基础上，按照逻辑框架法建立长江经济带科技创新水平测度指标体系，利用长江经济带沿线11个省（市）2011—2019年的数据，通过熵值法对其科技创新水平进行测度和比较分析，为制定有益于提升长江经济带科技协同创新能力的支持政策提供启示。

2 指标体系构建

2.1 长江经济带科技创新的逻辑与内涵

长江经济带科技创新水平评价指标体系是反映长江经济带科技创新活动目标和内容的载体。指标体系的构建必须根据长江经济带科技创新的特点，同时依据一定的流程方法，这样才能更具科学性和客观性。考虑到长江经济带科技创新活动过程中的前后逻辑关系，本文参考刘志华等（2014）的研究，基于逻辑框架法，将长江经济带科技创新的内涵分为以下几个方面。①科技创新资源投入是开展科技创新活动的基础，正是有了这些科技创新投入要素，才使得长江经济带科技创新系统运转起来。②在科技创新投入要素发挥作用的过程中，需要考虑科技创新过程的好坏。有鉴于此，需要引入科技创新的过程要素，而科技创新合作是科技创新过程的一个重要表现。③科技创新活动的结束会产生一定的结果，主要包含两个方面：科技创新产出要素和科技创新成效要素。其中，科技创新产出要素是科技创新所带来的直接结果，如专利申请数、发表科技论文数等；科技创新成效要素是科技创新所带来的间接影响，如经济社会发展、环境质量改善等。

综上，长江经济带科技创新系统应包含4个方面：科技创新投入、科技创新合作、科技创新产出和科技创新成效。由于科技创新系统涉及的范围广、因素多，结构也较为复杂，是一个多层次的动态系统，这就决定了科技创新水平评价指标体系的多阶段层次结构。因此，在设计指标体系时，既要考虑其与评价目标的相关性，也要对评价目标进行逐步分解、细化与完善，这是长江经济带科技创新水平测度指标体系构建的基本特点和要求。

2.2 长江经济带科技创新评价体系的构建

2.2.1 体系构建的基本原则。第一，全面性和逻辑递进原则。既要准确把握长江经济带科技创新的深刻内涵，基于不同维度和角度选取指标，尽可能全面、系统地衡量长江经济带11个省（市）的科技创新水平，又要通过层层递进、逐步细化的方式，构建多级指标体系，以展现本研究思路的严谨性和逻辑性。第二，科学性和数据可获得性原则。既要确保指标的科学性，也要确保指标具有代表性；既要确保指标具有严谨的科学依据，也要保证数据的可得性、可操性，尽可能准确地反映科技创新的核心内容。由于科技创新涉及较多难以量化的内容，为研究需要，本文根据数据收集、整理和计算的操作难易程度，选择权威数据，尽量避免复杂的指标定义。第三，综合性和针对性原则。所建立的指标体系应较为全面地反映长江经济带科技创新的总体情况，所选取的指标还应立足于长江经济带提升科技创新协同力的现实需求，注重关键性、决定性要素。第四，方向明确性和指标可比性原则。本文旨在对科技创新水平进行测度，从而得出目前长江经济带科技创新的基本情况，为加快实现长江经济带科技创新协同力提升提供理论基础与政策建议。因此，指标体系的构建也要尽量围绕这一目的。

2.2.2 评价指标体系的确定。①科技创新投入指标。区域科技创新系统的主体要素可划分为两大类，即直接主体和间接主体。前者主要是指企业、高校和科研机构，均为科技创新过程的直接参与者；后者主要包含政府和金融机构这两大公共组织，它们主要是通过政策供给、资金支持等方式间接参与科技创新活动。为了研究方便，同时考虑到投入和产出的对应关系，本文只考察长江经济带科技创新直接主体的投入情况。一般来说，区域科技创新主要受机构、人才和资本等因素的影响。因此，本文主要围绕机构数目、研发劳动投入、研发资金投入等3个角度建立指标体系。该部分共设12个指标。

②科技创新合作指标。科技创新合作体现在多个方面，如各创新主体之间资金、劳动力和知识等的流动。本文主要遵循数据可获得性原则，同时借鉴白俊红和蒋伏心（2015）的做法，以资金往来表示科技创新合作关系。首先是间接主体和直接主体之间的资金往来，主要指政府和金融机构的资助，本文分别运用R&D经费内部支出中的政府资金数量、R&D经费内部支出中的金融机构资金数量来表示。值得注意的是，《中国科技统计年鉴》不再公布2007年以后的金融机构资金相关数据，但仍按照资金来源将各级R&D经费内部支出划分为政府资金、企业资金、国外资金和其他资金。考虑到R&D经费主要来自政府、企业、国外和金融机构，因此，本文选取R&D经费内部支出中的其他资金，作为金融机构资金的代理变量。其次是直接主体之间的资金往来，主要包括企业、高校和科研机构之间的资金往来，本文分别使用某创新主体R&D经费外部支出中对另外两个创新主体的支出来表征。该部分共设12个指标。

③科技创新产出指标。科技创新主体之间的合作，能够将创新投入要素转化为科技创新成果。本文主要通过专利申请数、有效发明专利数、发表科技论文数、出版科技著作数等指标，来反映科技创新中间产出成果。该部分共设10个指标。

④科技创新成效指标。科技创新结果除了直接表现为科技创新产出外，还能推动区域经济发展、促进生态环境治理，这是科技创新结果的另一表现形式。本文主要从经济增长、产品结构调整、环境质量改善等方面，来反映科技创新对经济社会发展的影响。该部分共设9个指标。长江经济带科技创新水平评价指标体系的完整内容见表1。

表1 长江经济带科技创新水平评价指标体系

3 研究方法与数据来源

3.1 数据来源

依据上述构建的科技创新水平评价指标体系，本文对长江经济带科技创新水平进行实证分析。本文的研究对象为长江经济带沿线11个省（市），具体包括长江下游的上海市、江苏省、浙江省和安徽省，中游的江西省、湖北省和湖南省，上游的重庆市、四川省、贵州省和云南省。考虑到数据的完整性和研究的可靠性，本文以2011—2019年的《中国统计年鉴》《中国科技年鉴》《中国区域经济统计年鉴》以及各省（市）发布的统计公报等为原始数据来源。针对缺失数据，本文运用线性拟合法进行补齐。

3.2 研究方法

本文通过熵值法对长江经济带科技创新水平进行测度。熵值法是根据各评价指标数据变异程度来确定权重的客观赋权法。其中，“熵”表示对信息无序化程度的度量，能够克服所选指标差异性过小导致分析困难的问题，揭示出数据的隐含信息。该方法可以尽量避免权重确定时的人为干扰，进而确保结果更加科学、客观。具体运算步骤如下。

第一步，运用极差法对科技创新水平评价体系中的各评价指标X作无量纲化处理。对于正、负向指标，数据标准化处理的算法不尽相同。具体处理方式见式（1）和（2）：

正向指标：

负向指标：

第二步，考虑到后续采用熵值法将涉及对数运算，而数值为0的指标无法进行对数运算，本文借鉴张旭等（2021）的研究经验，对指标数据进行如下平移处理：

正向指标：

负向指标：

其中，为常数，的大小一般取样本个数。

第五步，计算长江经济带科技创新水平评价指标的综合得分S：

4 长江经济带科技创新水平测算

本文运用熵值法，对2011—2019年长江经济带11个省（市）科技创新的原始数据进行了处理，根据计算结果对长江经济带科技创新水平进行评价。

4.1 长江经济带科技创新总体水平分析

测算结果表明（见表2），长江经济带科技创新总体水平明显提升，年均值从2011年的0.140上升到了2019年的0.331，累计提高0.191，年均提高2.39%。其中，上海市、江苏省、浙江省、湖北省、湖南省和四川省等6个省（市）的年均增长率超过了长江经济带平均水平；江苏省科技创新水平从2011年的0.344上升到了2019年的0.768，累计提高0.424，年均提高5.3%，发展速度最快；云南省科技创新水平从2011年的0.044上升到了2019年的0.108，累计提高0.064，年均提高0.8%，发展速度最慢，远低于长江经济带平均水平。在未来一段时间内，云南省应着力弥补科技创新短板，大力增强科技创新能力。

表2 2011—2019年长江经济带各省（市）科技创新能力测评结果

此外，从科技创新总体水平来看，在2011—2019年，排名前三的省（市）始终是下游地区的江苏省、上海市和浙江省，这3个省（市）的科技创新总体水平大幅领先于长江经济带沿线其他省（市），在样本考察期内连续9年稳居长江经济带科技创新一线城市，说明江苏省、上海市和浙江省是长江经济带沿线地区中科技创新能力最强的3个区域。安徽省的科技创新总体水平与江苏省、上海市和浙江省相差甚远。在中游地区，湖北省、湖南省的科技创新总体水平排名稍有变动，但变化不大，近几年分别稳定在长江经济带的第4位和第6位；同样位于中游地区的江西省，其科技创新总体水平始终排名第9位。这说明湖北省的科技创新能力在中游地区各省份中略有优势，而江西省的科技创新总体水平低于湖北省和湖南省，其在发挥科技创新投入要素的作用、加强科技创新主体合作、提高科技创新产出成效等方面仍需努力。近几年来，长江经济带上游4个省（市）中，除了四川省和重庆市的科技创新总体水平分别处于第5和第8的位置外，云南省和贵州省都处在排位末端。这表明长江上游地区虽然具备较好的资源条件，但在国家多重战略叠加下，其科技创新潜力依然有待挖掘。

4.2 2019年长江经济带科技创新水平分析

4.2.1 长江经济带各省（市）科技创新水平综合得分。长江经济带11个省（市）科技创新水平综合得分如表3所示。其中，江苏省的综合得分最高，其次是上海市、浙江省；贵州省的综合得分最低，云南省和江西省的综合得分也较低；其他5个省（市）居中，分别是湖北省、四川省、湖南省、安徽省和重庆市。结合表2、表3可得出长江经济带科技创新发展的两个特点：一是长江经济带各省（市）间科技创新整体水平不均衡现象显著。在整个经济带11个（省）市中，排名第一的江苏省与排名最末位的贵州省之间存在着较大的差距。前者2019年的科技创新综合得分为0.768，而后者仅为0.094。江苏省作为长江经济带科技创新领域的领跑者，集聚了非常丰富的创新资源，在科技创新整体能力上表现得一枝独秀。二是科技创新整体水平的时序发展十分稳定。从长江经济带各省（市）科技创新能力的纵向时序发展来看，除了安徽省和湖南省在2012年相比上年分别上升1个位次、下降1个位次，在2017年相比上年分别下降1个位次、上升1个位次；湖北省和四川省在2013年相比上年分别下降1个位次、上升1个位次，在2016年相比上年分别上升1个位次、下降1个位次外，其余各省（市）的排位保持不变，并无大起大落现象。这也进一步说明，区域科技创新的发展是一个长期、持续的过程，短时间内无法一蹴而就。

表3 2019年长江经济带各省（市）科技创新水平一级指标分析

4.2.2 长江经济带各省（市）科技创新水平一级指标比较。本文主要从科技创新投入、科技创新合作、科技创新产出和科技创新成效等4个方面，进一步分析了影响2019年长江经济带沿线11个省（市）科技创新能力的具体情况。

科技创新投入方面。在长江下游地区中，江苏省的科技创新投入得分为0.902，上海市为0.582，浙江省和安徽省分别为0.545和0.270。其中，江苏省、上海市和浙江省的科技创新投入得分远高于长江经济带平均值0.331，但浙江省和安徽省与江苏省仍然存在一定差距。在长江经济带11个省（市）中，同时属于长三角的4个省（市）排名整体比较靠前。长三角城市群作为长江经济带和我国经济发展的重要增长极，在极化效应的作用下，不断积累科技创新发展的有利因素，加快了科技创新的速度，但也进一步拉大了与长江中上游地区的差距。在中游三省中，湖北省和湖南省的科技创新投入得分分别为0.340和0.266，江西省仅为0.101。除了湖北省外，其余两省的科技创新投入水平均在平均值以下。在上游地区中，四川省的科技创新投入得分最高，为0.417；其次是重庆市，得分为0.159；最后是云南省和贵州省，仅为0.049和0.014。成渝地区集聚了长江上游的优势资源，随着成渝地区双城经济圈建设的深入推进，未来国家政策的供给力度将会更强，该地区的科技创新较以前也会有更大的发展潜力；而云南省和贵州省的经济发展相对落后，严重制约了其科技创新投入。

科技创新合作方面。长江经济带排名前5的省（市）包括长江下游地区的江苏省、上海市和浙江省，以及中游地区的湖北省和湖南省，且只有这5个省（市）的科技创新合作得分超过长江经济带平均值。原因主要有以下两点。第一，长三角城市群是我国对外开放的前沿，也是经济增长的核心地区，其科技创新资源丰富，创新主体的创新热情和积极性较高。围绕长三角科技创新共同体建设的发展需求，长三角迫切需要加强区域科技创新主体之间的合作。此外，长三角各省（市）间的经济联系更为紧密，具备比较高的市场化水平，一定程度上缓解了地区创新信息不对称、沟通交流不畅等问题，长三角的科技创新合作具备较好的信息传递机制，有效地推动了区域科技创新合作水平的提升。第二，就长江中游地区而言，湖北省内聚集着数量众多的一流高校，且湖南省是我国著名的高教大省，两省的知识密集程度较高。知识溢出效应对区域科技创新的积极作用，也有利于提升区域科技创新的合作水平。

科技创新产出方面。仅江西省和云南省两个省份的科技创新产出排名与科技创新投入排名不一致。其中，江西省2019年的科技创新产出排名和科技创新投入排名分别为第10位和第9位，云南省的排名则分别为第9位和第10位，两指标的排名差距均不大。除此以外，长江经济带其余9个省（市）的科技创新产出排名与科技创新投入排名一致，说明长江经济带绝大多数省（市）的科技创新投入情况与科技创新产出情况基本相称。具体而言，江苏省、上海市、浙江省、四川省和湖北省的科技创新产出水平高于长江经济带平均水平，其余的安徽省、湖南省、重庆市、云南省、江西省和贵州省等6个省（市）的科技创新产出得分普遍较低且均在平均值以下。排名相对靠后的6个省（市）亟须增强区域科技创新产出能力，大力推动区域科技创新产出效率提升。需要注意的是，不能将科技创新产出不足简单归因于科技创新投入不够，因为这可能会导致科技资源更大的浪费。

科技创新成效方面。在长江下游地区中，江苏省、浙江省、上海市和安徽省的科技创新成效在长江经济带中分别排名第1位、第2位、第3位和第5位，科技创新成效水平均高于平均水平，科技创新成效尤为突出。由于长三角城市群的经济实力普遍较强，其为区域科技创新活动提供了更多的资金和更好的物质条件，长三角城市群的科技也就较为发达，自然更有利于产品结构调整、绿色经济发展、整体经济增长等。在长江中游地区中，湖北省的科技创新成效最为突出，其科技创新成效得分排名第4位，其次是江西省，最后是湖南省，而江西省和湖南省与湖北省的差距明显且均在平均水平以下。在长江上游4省（市）中，重庆市的科技创新成效最好，得分为0.225；其次是四川省，得分为0.215；最后是贵州省和云南省，分别为0.098和0.058。其中，重庆市和四川省的科技创新成效得分相近。整体来看，上游地区的科技创新成效得分较低，且均在平均值以下。围绕高质量发展要求，在未来一段时间内，长江上游地区应更加注重科技创新成效的提升，以科技创新引领区域经济高质量发展和环境质量改善。此外，各个省级区域还应瞄准自己的创新质量短板，制定出符合本区域创新质量实际的政策，通过实施具有阶段性、差异性的环境规制政策，全面推广绿色环保、性能高效的工艺技术，促使绿色技术进步，提升区域绿色发展水平。

5 结论与政策建议

本文构建了针对长江经济带沿线11个省（市）的科技创新水平评价指标体系，采用熵值法对其2011—2019年的科技创新水平进行了评价。本文的研究结论如下：①从空间角度来看，现阶段长江经济带下游地区的科技创新能力最为突出，下游地区为科技创新水平最高的区域，而长江上游地区则为滞后地区。整个长江经济带的科技创新水平存在明显的两极分化现象，从空间上呈现出由上向下逐渐提升的趋势。此外，从动态视角来看，整个长江经济带及其沿线的11个省（市）在科技创新综合能力上，均呈较好的增长态势，中上游地区部分省（市）的科技创新发展后劲十足。②科技创新发展具有长期性的特点，2011—2019年长江经济带沿线11个省（市）在科技创新综合水平排名上的表现整体比较稳定。尽管个别省市存在一定的波动，但波动幅度很小，大部分省（市）的位次保持不变。这说明科技创新发展不会一蹴而就，需要一个长期投入和持续积累的过程。③长江经济带沿线各省（市）科技创新能力的提升主要受科技创新投入、科技创新合作、科技创新产出和科技创新成效的影响，其中，长江中游地区的江西省、上游地区的贵州省和云南省等省份在科技创新的要素投入、机构合作、成果产出和成效提升等方面仍须加强。

为进一步提升长江经济带的科技创新能力，促进长江经济带科技协同创新，基于上述结论，本文提出以下3点政策建议。

第一，完善协同创新制度框架，提升区域协同创新能力。按照优势互补、合作共赢和共同发展的原则，积极推动长三角城市群与长江中游城市群和成渝地区的协同创新，鼓励各省（市）、各创新主体在科技创新平台建设、关键核心技术攻关、科技成果高质量转化、科技人才共育共享等方面开展深度合作，推动长江经济带上中下游地区的优势创新资源高效组合叠加；抓住数字经济、生物医药、人工智能等新兴产业的发展机遇，既要有效地发挥城市群的带动作用，又要充分利用长江黄金水道，强化区域分工与合作，加快构建长江经济带高质量协同发展产业体系。此外，聚焦新形势下长江经济带科技创新政策的功能类型、背后机理、作用范围等，研究制定一批突破性科技创新政策，逐步与国际接轨。

第二，应对资源聚合“磁场效应”，均衡区域科技创新发展。人才、资金、技术和信息等创新要素在流动的过程中往往存在一定的磁场效应，科技创新水平较低的地区可能会面临优质资源流向科技创新水平较高地区的现实问题，磁场效应的存在加剧了区域间的不均衡。对此，为留住优质创新资源，政府部门须在知识、资本、技术和管理等方面进一步挖掘制度红利。此外，还须强化区域科技创新的环境支撑，培育宣传创新文化，加大创新基础设施建设力度，增强科技创新滞后地区的“抗吸”能力，推动创新要素反向流动，提高区域科技创新水平。

第三，坚持发挥“强核”带动作用，促进周边地区创新发展。一般来说，科技创新资源往往向大中城市集中，从空间布局和科技创新水平来看，长三角城市群是整个长江经济带科技创新活动的“强核”，其余省（市）的科技创新资源相对欠缺，亟待借助外力提升自身的科技创新水平。因此，需要进一步破除长江经济带各地区的行政区划限制，借助产业对接、项目合作、资源共享、平台共建等多种途径，在长三角地区、长江中游城市群、成渝地区双城经济圈及其他地区之间，建立广泛的创新联系，通过相邻溢出效应带动“强核”周边地区的科技创新共同发展。