创新生态系统指标体系的构建与评价研究——基于中国30个省区市的面板数据分析.pdf

2023年6 月第3 6 卷第3 期广西财经学院学报Journal of Guangxi University of Finance and EconomicsJun.2023Vol.36No.3创新生态系统指标体系的构建与评价研究基于中国3 0 个省区市的面板数据分析沈映春，张书豪（北京航空航天大学公共管理学院，北京摘要 当前学界对于建设创新生态系统的重要性早已达成共识。使用主成分分析法，尝试构建指标选择更综合、普适性更强、覆盖面更广的创新生态系统评价体系。在对创新生态系统建设情况进行评价时，基于中国3 0 个省区市的面板数据，采用摘权一CRITIC方法对比测算结果，借助蒙特卡洛法检验权重发生变化时排名的变动情况，验证了测算结果的稳健性。通过计算指标得分发现,2 0 1 6 一2 0 2 0 年中国各省区市创新生态系统建设水平总体上得到提升，其中环境层维度下的指标发展趋势具有差异，实践层维度下的指标发展趋势相似度较高，综合得分和一级指标得分呈现显著的区域异质性，集中表现为华北、华东、华中、华南地区发展水平相对较高，而东北、西南、西北地区相对较低。结合创新实践需求,从一级指标测算结果给出建设更高水平创新生态系统的对策建议。关键词 创新生态系统；指标体系；主成分分析法；摘权一CRITIC方法；蒙特卡洛法中图分类号 F124.3京1 0 0 0 9 1)文献标识码 A文章编号1 1 6 7 3-5 6 0 9(2 0 2 3)0 3-0 0 9 0-2 2一、引言自1 9 1 2 年经济学家JosephA.Schumpeter提出创新理论概念以来，围绕创新路径、创新合作和创新效能的研究层出不穷。其中，“创新生态系统”相关研究结合生态学理论与研究方法，强调创新过程中政府、企业、科研机构、高校、金融机构等多主体的协同作用，彼此加强良性互动，犹如生态系统中的各个主体一样充分发挥自身优势，广泛加强功能协同,共同构建起创新的支持机制。创新生态系统的完善能够在极大意义上促进创新事业的发展，引领创新事业的进步。2 0 2 0 年习近平在科学家座谈会上的讲话中强调，中国科技事业发展“关键是要改善科技创新生态，激发创新创造活力，给广大科学家和科技工作者搭建施展才华的舞台”，由此可见应充分把握良好创新生态在促进科技进步中的关键作用。党的二十大报告指出“强化国家战略科技力量，提升国家创新体系整体效能,形成具有全球竞争力的开放创新生态”再次强调了创新生态系统建设对于科技创新收稿日期 2 0 2 2-1 0-1 6;修回日期 2 0 2 3-6-1 2基金项目 北京市社会科学基金重点项目（2 0 GLA075）。【作者简介 沈映春，女，湖南湘潭人，北京航空航天大学公共管理学院教授、经济系主任、博士，研究方向：发展经济学、技术创新与管理；张书豪，男，河南信阳人，北京航空航天大学公共管理学院本科生，研究方向：发展经济学、技术创新与管理。90第3 期发展的重要性。在党和国家的坚强领导和具体切实的政策指引下，中国持续发力创新生态系统建设。世界知识产权组织发布的2 0 2 2 年全球创新指数报告显示，中国位列第1 1 位，较2 0 2 1 年再上升1 位，连续1 0 年稳步提升。8 1 项细分指标中，中国9 项指标排名全球第一，世界五大科技集群独占两席。这表明中国创新实力和创新动力不断增强，在世界范围内的创新竞争力不断提高。然而，虽然中国创新生态环境不断改善，在世界范围内整体竞争力不断提高，但由于创新生态系统组成部分较多,影响因素复杂，各地区创新生态发展现状不一。目前，各地区创新生态系统量化研究在其指标体系的覆盖度、普适性、测算方法及效果方面均有待进一步探索。鉴于此,本文构建了具有一定综合性的创新生态系统评价模型，基于指标体系针对中国不同地区进行测算分析。根据测算结果，被测地可以清楚地审视自身的优势与短板，有利于根据自身所处的行政级别、慕赋条件、毗邻情况等进行综合施策，明确自身创新生态系统建设的方向。进一步地，各地根据指标测算结果因地制宜、因果施策，有利于加强区域间创新生态系统建设的沟通和交流，从而进一步改善国家创新生态系统。二、文献综述创新生态系统的概念起源于国外学者关于创新系统的研究，概念的演化有其宏观和微观基础。宏观层面，1 9 8 7 年Freeman1 在著作中提出“国家创新系统”的概念，认为国家创新系统是涵盖公共部门、私人部门和各种机构的一个网络，新技术的发起、引进、改良和传播都通过网络中机构的职能发挥和互动得以实现;Lundvall2研究了国家创新生态系统的构成与运作,提出国家创新系统有广义和狭义之分,最基础的资源是知识,最重要的过程是学习;Nelson3通过对1 5 个经济体的创新系统比较分析，展现了其差异性、相似性,同时对其创新发展模式做出阐释。微观层面,Moore4研究了创新生态理论在企业发展中的应用，指出企业在生态系统中进行广泛竞争与合作，通过满足客户需求达到创新。2004年，美国政府首次在总统科技顾问委员会报告中提出了创新生态系统的概念，强调美国技术创新、经济发展的地位得益于创新生态系统的建立与完善 5 。此后诸多学者对创新生态系统的内涵进行探讨,Iansiti&Levien6 认为创新生态系统是一个较为松散的网络，单个企业的战略影响整个网络的健康程度,最终作用于组织绩效；Adner7-8将创新生态系统定义为企业整合创新成果，提供面向客户解决方案的机制，指出进入创新生态系统的同时也面临着新的机遇和风险，提出“创新生态战略”,认为创新生态系统的参与者需要关注外部环境的变化;Carayannis&Campbell9在研究中提出“三螺旋”“四螺旋”和“五螺旋”结构，探讨创新和环境的关联，认为创新生态系统需要考虑大学、工业、政府、社会和其背后的自然环境;Zahra&Nambsian1 0 1 从要素视角阐释创新生态系统，提出成员在体系中通过要素流动实现价值共创;Holgersson etal.1 从角色的角度进行界定，研究表明创新生态系统需要合作者、竞争者、补充者和替代者四种角色共同参与。中国学者也对创新生态系统的概念与内涵进行了广泛探讨,形成了对于创新生态及其主体间沈映春，张书豪：创新生态系统指标体系的构建与评价研究6月数据来源：中国新闻网，http：/w w w.c h i n a n e w s.c o m.c n/g n/2 0 2 2/0 9-2 9/9 8 6 4 0 0 3.s h t ml。91第3 6 卷相互作用的多元化认知。张运生【1 2】、张利飞【1 3 将创新生态系统定义为高科技企业以技术标准为创新耦合纽带，在全球范围内形成基于构件/模块的知识异化、协同配套、共存共生、共同进化的技术创新体系，主要从企业和产业的微观、中观角度审视；李万等 1 4 1 认为创新生态系统是创新3.0 的核心要义，是指创新群落与创新环境间通过物质、能量和信息流的传递形成复杂系统，强调系统中的能量与要素流动;柳卸林等1 5 在考察创新要素流动的同时，指出创新生态中创新主体有着共同愿景与目标，利用所长实现互惠互利、合作共赢；张贵和刘雪芹 1 6 认为，创新生态系统具有动态性、开放性，类似于自然生态，同时强调创新要素间的协同作用；张省1 7 将创新资源吸引作为创新生态系统主体集聚的原因，并指出其通过价值共塑、利益共享和风险共担形成联合，且具有相对稳定性、自我进化性。中外学者对于创新生态系统的定义阐释虽然十分多元,但同时也强调了创新生态系统主体较广泛、要素流动多、协同作用强的基本特征。随着对创新生态系统定义的逐步明晰，该领域的研究重点逐渐从厘清概念、阐释内涵的质性研究转向评估发展现状、指明未来方向的定量研究，采用多样的评价方法，将目光聚集于国家、地区及其具体产业的创新生态系统综合评价。Heller18着眼于2 0 1 3 年俄罗斯的创新生态系统建设，通过市场、资本、人员、文化、基础设施和法律6 个类别指标指出其优劣势和建设情况；Suseno&Standingl19选用基于政策的人力资本、基础设施、公私部门合作、资金投入和商业化以及创新文化5个维度,对比了澳大利亚和新加坡的创新生态系统,并在对比中融入了对两国创新要素交流的分析；Viktor et al.2 0 1 将经济合作与发展组织的成员国作为研究对象，使用DEA和模糊集定性分析混合模型用于测度创新生态系统的运行效率，并结合测算结果指出公共支出、知识教育、研发支出的形式多样性对于创新生态系统效率改善的促进作用。针对较为微观的产业视角，Weil etal.21以美国生物燃料市场为例，基于使用网络映射软件可视化发展现状，分析了市场动态对于技术选择的影响，将创新生态系统发展与市场动态联结；Stadler&Chauvef221聚焦法国生物经济发展，指出工农业资源集群的建立促进了生物经济创新生态系统的建设，生物经济发展需要基于系统与协作的战略支持和公私合作;Radicic etal.2 3 使用欧盟国家的数据，以欧洲传统制造业中小企业为研究对象，指出创新支持可以促进公私合作，帮助传统制造业企业巩固和扩大创新生态系统。在国内，学者们使用多样化的分析方法对创新生态系统发展状况进行量化评估。主观研究方法方面，姜庆国【2 4 使用模糊层次分析法构建指标体系并进行赋权，评估中国的创新生态系统发展现状;姚艳红等 2 5 通过专家咨询法构建创新生态系统“健康度”评价体系，以湖南省为例进行分析并从专利产出、风险防范、研发投人等方面提出政策建议。客观研究方法上，生态位适宜度模型、权法和主成分分析法是学者们重点使用的方法。生态位适宜度评价模型被广泛应用于省际、城市群以及具体省份的创新生态系统评估中，如周青和陈畴镛【2 6 、武翠和谭清美【2 7 】、解学梅和刘晓杰 2 8 等均从生态位角度把握创新生态系统发展，选取省区市数据进行定量评估,并结合地区情况作对比分析；孙丽文和李跃2 9 则利用生态位适宜度模型研究京津冀区域创新发展，并与东部地区进行对比,以期提升整体创新能力；刘洪久等【3 0 、郭燕青等3 1 着眼于微观的区域创新生态系统进行研究，分析了苏州市、湖南省的情况。学者们对于熵权法、主成分分析法的应用丰富了对于产业创新生态系统的量化评估，刘兰剑等3 2 、王宏起等 3 3 、范德成和谷晓梅3 4 的研究采用熵权法（或结合其原理的改进方法)分别对高新技术产业、战略性新兴产业、高技术产业的创新生态系统进行92广西财经学院学报2023年第3 期评估;陈向东和刘志春【3 5】、欧光军等【3 6 、马宗国和丁晨辉3 7 在研究中以主成分分析法为基础,研究科技园区、国家高新区、自主创新示范区等创新集群、集聚区的创新生态建设。以上学者对于创新生态系统的概念与内涵的研究有助于从主体分类、要素流动、协同机制等角度广泛了解创新生态系统的内涵，对于创新生态系统建设的量化测度与评估为本文的测算方法的选择、指标体系的构建奠定了基础。然而,综合研究现状表明，学者们在评估创新生态系统建设时主要使用2 0 1 8 年及以前数据，指标体系的重合度较高，且较少在测算后检验结果的稳健性。基于此，本文选择2 0 1 6 一2 0 2 0 年中国3 0 个省区市的面板数据，将科技企业孵化器、众创空间及其资金使用等涉及创新载体合作、科技金融融合发展的新概念指标纳入考量，通过赋权方法的替换来检验结论的稳健性,致力于打通创新生态系统量化评估的“最后一公里”。三、创新生态系统指标体系的构建（一）指标选取与数据采集国家自主创新示范区是国务院为推进自主创新进行先行先试、探索经验、做出示范的区域，对于本地区、临近区域乃至全国各地的创新事业发挥着重要的引领、辐射和带动作用。示范区创新生态系统建设过程中产生的经验，可以为全国各省区市的创新生态系统发展提供有益指导。考虑到示范区建设的重大意义和指导作用，以及创新生态系统中政府、企业、高校、金融机构等多部门、多主体发挥作用的现实机制，本文参考龙海波和杨超3 8 1 关于国家自主创新示范区构建良好创新生态系统经验与做法的具体论述，转换重点经验为评价指标维度，从环境层、实践层解读创新生态系统建设，并划分出体制机制顺畅度、主体地位明晰度、创新资源整合能力、创新载体协作能力、科技金融融合度五个维度，分别作为一级指标予以测算，构建创新生态系统指标体系。结合创新生态系统建设的实际需要，本文选择的维度和一级指标与建设过程存在较为密切的联系，广泛应用于创新生态系统的建设过程，如图1 所示。环境层的一级指标包括体制机制顺畅度、科技金融融合度两个方面，分别反映了从事创新活动的行政环境和融资环境。政府划清职能边界、着力公开透明，有利于授顺体制机制，减少部分穴杂的行政手续，提高创新实践的效率；同时，政府、金融机构等通过加大资金支持力度，充分突出企业创新主体地位，帮助创新主体广泛利用创新资源，为创新成果的产出与转化提供融资保障。从属于创新实践层的三个一级指标，通过各自的完善，发挥共建创新生态系统的效能。企业主体地位较为明晰，则创新支持针对性强，有利于企业树立创新目标,增强创新资源利用的广泛性和积极性；在调动资源进行创新实践的过程中，各个创新参与者随要素资源流动形成协作机制，各履其能，集合为成熟的创新生态系统。在一级指标下,本文进一步选取了3 至4 个二级指标进行测算，以反映相应一级指标的发展状况，详见表1。沈映春，张书豪：创新生态系统指标体系的构建与评价研究6月包括北京市、天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、黑龙江省、上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广东省、广西壮族自治区、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。考虑到数据可得性，排除了西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省。93第3 6 卷广西财经学院学报2023年环境层体制机制顺畅度科技金融融合度一促进一促进一实践层主体地位明晰度创新资源整合能力创新载体协作能力共建目标层创新生态系统图1 维度与一级指标分类及其作用过程表1 创新生态系统指标体系维度层面环境层实践层注：市场分配资源的比重=1-财政支出/GDP；知识产权保护指数=专利授权量/GDP;科学技术支出占财政支出比重=科学技术支出/财政支出总额；规上工业企业平均R&D项目=规上工业企业项目总数/规上工业企业数，体制机制顺畅度内其他二级指标计算形式与之相同。资料均来自公开的统计年鉴、报告以及权威数据库，且统计口径保持相对一致，以保证测算结果的准确性、可用性。94一级指标体制机制顺畅度科技金融融合度主体地位明晰度创新资源整合能力创新载体协作能力二级指标市场分配资源的比重x1政府透明度指数x12知识产权保护指数x13科学技术支出占财政支出比重x21科技企业孵化器当年获得的风险投资额x2众创空间团队及企业当年获得的投资总额x23规上企业平均R&D项目x31规上企业平均R&D经费x32规上企业平均R&D人员x33当年外商投资总额x41研究生毕业人数x42区域内普通高等学校数x43科学研究与开发机构数x4技术市场技术输出地域(合同数）x51技术市场成交额x52在统孵化器数量x53孵化器内企业数量x54单位/万元万元个万元人万美元人个个个亿元个个第3 期体制机制顺畅度指标中,政府透明度指数二级指标来源于中国社会科学院法学研究所发布的中国政府透明度指数报告，由于2 0 1 6 年并未测算省级行政区政府透明度，该年指标采用2 0 1 5、2017两年的算术平均值加以代替,其余两个二级指标借鉴王小鲁等 3 9 的中国分省份市场化指数测算中关于政府与市场关系的相关指标；创新资源整合能力中的当年外商投资总额二级指标数据来源于国泰安数据库，研究生毕业人数二级指标数据来源于各省区市统计年鉴和中国教育统计年鉴,科学研究与开发机构数二级指标数据因为2 0 2 0 年存在缺失，考虑到其数据绝对量随时间变动较小的特点，利用2 0 1 7 一2 0 1 9 年的数据经移动平均得到替代值；其余二级指标数据均来自中国统计年鉴中国科技统计年鉴和中国火炬统计年鉴。（二）方法选取与测算结合国内外研究状况，考虑到创新生态系统评估指标多元化，本文选取的二级指标对一级指标的解释程度存在内部差异，故选用主成分分析法进行分析，将各指标综合为具有较强解释力的主成分。运用SPSS26.0软件对原始数据进行标准化，并进行初始值检验，得到各个一级指标下的KM0值，分别为0.6 6 7、0.6 9 2、0.7 2 2、0.7 1 3 和0.5 9 5，符合使用主成分分析法的基础标准，测算过程如下：(1)建立原始数据矩阵Xij。设有n个样本,每个样本有p个衡量指标：X11X1p1Xij=：=(X1,X2.Xp)xn1XnplX,=(x1j,X2j,.Xnj)(2)考虑到指标之间的量纲差异,采用Z-score 将原始数据进行标准化处理,从而使原始数据矩阵X，变换为标准化矩阵z。x 是中心标准化数据，x,是变量;的样本均值，s;为变量x,的样本标准差。sjs,2=-Zr-1(xij-x,)(3)计算相关系数矩阵及其特征值：R=Jp=ZiZuZuppIR-U|=0根据特征值的分布情况，采用最大方差法旋转，以方便对因子进行解释；对各一级指标提取2个主成分，使每个一级指标的累积方差贡献率都超过7 5%，能够较好地表达原始变量的主要信息。（4）计算成分得分系数矩阵：通过标准化样本矩阵Z，和主成分的特征向量构成的矩阵U相乘，可以求出样本主成分得分值矩阵：沈映春，张书豪：创新生态系统指标体系的构建与评价研究T6月(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)95第3 6 卷F=ZU将成分得分系数矩阵中各个二级指标的得分作为该主成分下对应二级指标的权重,再将一级指标下每个主成分的方差解释率占比作为提取的主成分的权重，以构建出5 个一级指标的评分方程，如下所示。体制机制顺畅度：Y1=0.527F1+0.473F12Fi1=0.88011-0.33212+0.37513Fi2=-0.360a11+0.978C12+0.235a13科技金融融合度：Y,=0.584F21+0.416F12F21=0.796c21+0.51022-0.46723F22=0.406a21 0.013c22+1.18223主体地位明晰度：Y:=0.523F31+0.468F32F31=-0.793a31+1.14932+0.405a33F32=1.367C31-0.72332+0.09833创新资源整合能力：Y4=0.605F41+0.464F42F41=-0.28341+0.494c42+0.176c43+0.569a44F42=0.93241-0.095c42+0.319a43-0.24244创新载体协作能力：Ys=0.503F51+0.497F52Fs1=-0.116a51-0.19152+0.59253+0.52454F52=0.539a51+0.59052 0.189C53-0.089C54经上述计算过程，得到2 0 1 6 一2 0 2 0 年3 0 个省区市各年各一级指标得分。为充分考虑5 年内地区创新生态系统建设的综合水平，参考范德成和谷晓梅 3 4 的做法,对5 年数据取算术平均值作为时间段内各省级行政区各一级指标的时间序列综合得分。创新生态系统环境层维度为系统建设提供了最基本的环境支持，并直接作用于创新实践；同样，主体地位明晰度、创新资源整合能力和创新载体协作能力三方面发力，在环境层维度建设完善的基础上将创新落到实处。基于环境层、实践层维度下的一级指标及其对应的二级指标共同作用机制,参考王小鲁等3 9 的做法,将各省区市各一级指标的时间序列综合得分进行算术平均，得到5年内创新生态系统最终得分评价结果。为了不占用过多篇幅，本文在此仅列示上述过程得到的各省区市一级指标最终得分评价结果及其排名，如表2 所示。广西财经学院学报2023年(8)(9)(10)(11)(12)(13)96第3 期地区北京市天津市河北省山西省内蒙古自治区辽宁省吉林省黑龙江省上海市江苏省浙江省安徽省福建省江西省山东省河南省湖北省湖南省广东省广西壮族自治区海南省重庆市四川省贵州省云南省陕西省甘肃省青海省宁夏回族自治区新疆维吾尔自治区沈映春，张书豪：创新生态系统指标体系的构建与评价研究表2 各省区市一级指标最终得分及其排名体制机制科技金融顺畅度配合度1.0412.3550.6620.036-0.005-0.427-0.491-0.458-0.520-0.464-0.199-0.423-0.709-0.457-0.510-0.4550.7011.2950.8331.0740.9380.6910.7410.2840.500-0.0620.026-0.1240.536-0.0610.245-0.2350.1290.170-0.008-0.2181.2361.571-0.418-0.455-0.587-0.4720.019-0.3150.361-0.198-0.074-0.286-0.266-0.448-0.197-0.203-0.768-0.439-1.488-0.476-0.529-0.328-1.200-0.4716月主体地位创新资源明晰度整合能力2.1052.0331.321-0.439-0.306-0.109-0.143-0.134-0.077-0.5840.2200.236-0.789-0.326-0.461-0.0811.0370.4690.6731.2410.4090.109-0.1510.003-0.104-0.171-0.329-0.1510.2470.818-0.2440.135-0.0440.380-0.1070.7190.7471.407-0.827-0.305-0.066-0.8350.621-0.582-0.3350.399-0.679-0.558-0.233-0.296-0.0920.049-0.410-0.541-0.861-1.172-0.072-1.133-1.046-0.581创新载体协作能力1.760-0.133-0.126-0.488-0.512-0.173-0.318-0.2310.3031.6950.436-0.036-0.287-0.4100.719-0.1140.393-0.2431.807-0.423-0.579-0.3960.083-0.496-0.4840.304-0.368-0.580-0.575-0.527综合得分1.8590.289-0.195-0.343-0.431-0.068-0.520-0.3480.7611.1030.5170.168-0.025-0.1980.452-0.0430.2060.0291.353-0.486-0.508-0.1300.062-0.419-0.345-0.028-0.505-0.916-0.527-0.76597第3 6 卷广西财经学院学报2023年四、稳健性检验(一)熵权一CRITIC方法本文首先采取熵权CRITIC法组合权重模型进行各个指标的再赋权，对比两次赋权结果进行稳健性检验。CRITIC法通过评价指标的对比强度和冲突性来衡量指标的客观权重。对比强度用标准差表示，冲突性用相关系数表示。熵权法根据指标间的离散程度来确定指标权重，弥补了CRITIC法不能反映指标离散程度的不足,综合使用CRITIC法和熵权法能够更加客观反映指标的权重。其中每个指标的权重是CRITIC法和熵权法计算出来的结果，各取5 0%的赋权。设有个评价对象、6 个评价指标，参照傅为忠和储刘平【4 0 的做法，得到如下测算公式：1.使用熵权法：(1)计算第i个评价对象第项指标出现的概率：(14)Pij=2t=1xijxij(2)计算第j项指标的信息熵：ej=maZi-Pujl n Puj(3)得到第j项指标的权重：Wi=2-(1-e)1-ej2.使用CRITIC方法：设SD为指标的标准差,为其平均值，r为两指标间的相关系数：(1)计算指标的信息量：c=Z=1(1-r)(2)计算其权重：W2=2-1C(3)取平均值得到组合权重：W=(Wi+W2)2使用主成分分析法和熵权一CRITIC法测算得到的创新生态系统最终得分排名对比结果见表3，可以较为直观地发现两次测算结果差距不超过3 位。将各省区市的主成分分析法测算的最终得分排名作为横坐标，熵权-CRITIC法测算的最终得分排名作为纵坐标落在二维平面图上（图2),结果发现，排名相对靠前的省区市两次测算结果拟合程度较高，中间偏后的省份两次测算结果有较小偏差，整体偏差较小。基于以上数据，,继续计算出各省区市排名的均值、标准差分别为1 5.5 0 与8.6 6。以此为分类标准划分排名区间分别为（0,6.8 4），（6.8 4,2 4.1 6），（2 4.1 6,3 0）,并分别计为-1,0,1 区间。表4 展示了各个省区市在两次赋权方法中所在区间的对比，发现仅有广西壮族自治区、海南省出现了区间不(15)(16)(17)(18)(19)98第3 期一致的情况，整体一致率为9 3.3 3%，说明本文构建的指标体系较为完善。主成分分析法北京市1天津市7河北省17山西省19内蒙古自治区23辽宁省15吉林省27黑龙江省21上海市4江苏省3浙江省5安徽省9福建省12江西省18山东省6河南省14湖北省8湖南省11广东省2广西壮族自治区24海南省26重庆市16四川省10贵州省22云南省20陕西省13甘肃省25青海省30宁夏回族自治区28新疆维吾尔自治区29沈映春，张书豪：创新生态系统指标体系的构建与评价研究表3 主成分分析和熵权-CRITIC法测算得到的最终得分排名对比地区6月权-CRITIC法17182124142820435911176158122272316102219132630252999第3 6 卷广西财经学院学报35302023年2015105013 57911131517192123252729主成分分析法计算结果排名图2 主成分分析法与炳权-CRITIC法测算各省区市综合得分排名对比表4 主成分分析法与焰权-CRITIC方法测算各省区市综合得分排名区间分布对比地区北京市天津市河北省山西省内蒙古自治区辽宁省吉林省黑龙江省上海市江苏省浙江省安徽省福建省江西省山东省河南省湖北省湖南省广东省广西壮族自治区海南省重庆市四川省贵州省云南省陕西省甘肃省青海省宁夏回族自治区新疆维吾尔自治区100主成分分析法区间-10000010-1-1-1000-1000-101000001111熵权-CRITIC法区间-10000010-1-1-1000-1000-110000001111是否一致是是是是是是是是是是是是是是是是是是是否否是是是是是是是是是第3 期沈映春，张书豪：创新生态系统指标体系的构建与评价研究6月(二）蒙特卡洛检验上述检验结果在一定程度上证明结论的可靠性。为进一步检验测算结果的稳健性,本文继续采用蒙特卡洛法进行检验，参照李军军 4 1 的做法，以主成分分析的赋权作为基础权重，对每个权重设置固定的调整范围,并进行随机实验，考察权重变化引起的排名变化。1.各一级指标检验结果对于各一级指标,将权重偏离范围设置为-0.1,0.1 ,并以0.0 1 作为权重变动的最小单位。例如，对于“体制机制顺畅度”下辖的3 个二级指标，每个二级指标都有2 1 种可能的权重变动（计人无偏离的情况）。由于最后一个二级指标的权重取决于前面若干个，因此共有2 1 2 1=4 4 1 种实验结果,其余一级指标对应的计算方法以此类推。图3 至图7 展示了各一级指标的实验结果。30权重变化可能山现的最高排名、权重变化可能出现的最低排名权重变化可能出现的排名2520151030权重变化可能出现的最高排名、权重变化可能出现的最低排名权重变化可能出现的排名252015105500图3 体制机制顺畅度实验结果30权重变化可能出现的最高排名、权重变化可能出现的最低排名+权重变化可能出现的排名25201510505101520权重调整前排名2530030权重变化可能出现的最高排名、权重变化可能出现的最低排名*权重变化可能出现的排名2520151055图4 科技金融融合度实验结果X*101520权重调整前排名253000图5 主体地位明晰度实验结果05101520权重调整前排名253005图6 创新资源整合能力实验结果101520权重调整前排名2530101第3 6 卷广西财经学院学报30权重变化可能出现的最高排名、权重变化可能出现的最低排名*权重变化可能出现的排名2520151052023年00图7 创新载体协作能力实验结果综合上述实验结果，可得到以下结论：(1)权重的设置结构对于测算结果具有一定的影响,其波动会导致一级指标最终得分在一定范围内进行波动。(2)虽然权重变动导致了实验结果的变化,但各一级指标得分变动大致呈现对称分布，仅存在较小程度的偏移。由此，可以认为本文的测算结果在权重变动的情况下整体波动较小,证明了测算结果的稳健性。(3环境层维度中，体制机制顺畅度一级指标得分变动相对较大；实践层维度中，创新资源整合能力一级指标得分变动相对较大；其余一级指标变动较小。(4)在所有一级指标的变动中,得分排名居前、居后的省区市因各一级指标的得分均偏高或偏低,使得权重变动对结果影响较小;排名居中稍后的省区市则存在较为明显的突出(或偏弱)指标，受到权重随机变动的影响较大。2.最终得分检验结果30权重变化可能出现的最高排名，权重变化可能出现的最低排名*权重变化可能出现的排名252015105510152025权重调整前排名3000图8 各省区市创新生态系统最终得分实验结果102510152025权重调整前排名30第3 期对于综合得分，沿用以上的权重偏移方式，共计算出2 1 2 1 2 1 2 1=1 9 4 4 8 1 次结果，如图8所示。由于二级指标得分的差异，居中稍后各省区市受到权重变化影响依然较大，整体综合得分呈现较为明显的对称性。五、测算结果分析沈映春，张书豪：创新生态系统指标体系的构建与评价研究6月（一）创新生态系统建设现状分析结合各省区市创新生态系统综合得分的测算结果，北京市、广东省、江苏省、上海市、浙江省分列3 0 个省区市综合得分的前五名，海南省、吉林省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、青海省分列3 0 个省区市综合得分的后五名。本文得出的综合测算结果与以往学者的研究具有较高的耦合度：叶爱山等4 2 学者基于创新生态系统生态位适宜度的测算结果中,前五名省区市与本文得到了相同的结果，仅在五个省区市内部排名有所差异；武翠和谭清美2 7 、周青和陈畴镛【2 6 等的研究中,前五名省区市的结果与本文也有高度重合。上述学者的研究中,后五名省和自治区与本文有较高重合度，但在个别排名上存在一些差异，可能与测算时间跨度的选择和具体指标的选择有关。上述研究的时间选择主要集中在2 0 1 8 年以前，未能反映各省区市创新生态系统相关要素的最新发展状况；在指标选择上，本文选取的创新载体协作、科技金融融合下属二级指标在上述研究中体现不多,这些研究角度的差异也可以在一定程度上解释结果的差异。总体来说,本文与以往研究结果的契合度较高，结论可以得到较高程度的佐证。考虑到将省区市作为单个数据点进行分析，规律难寻且无法体现区域协同意义，为进一步分析测算结果,本文基于各省区市的测算结果，参照曹小曙等4 3 中国地学通鉴城市卷使用的中国七大地理区域划分作为下一步的分析单位继续进行创新生态系统发展的现状分析。1.华北地区华北地区创新生态系统发展水平整体处于全国中段，存在综合发展极点北京市，区域内有较大的省际差异。其中,北京市作为全国科技创新中心，较早建立科技创新协同机制，多方面发展创新生态系统相关要素，培养了诸多创新“独角兽”企业，建成了高等教育集群，积累了较为广泛的发展优势。在京津冀协同发展战略的支持下，天津市、河北省积极承接首都转移职能，学习借鉴科技创新事业发展经验，一定程度上享受了北京市的发展红利。2.东北地区东北地区创新生态系统发展水平整体处于全国中后段，辽宁省具有区域优势。在体制机制方面,东北地区作为老工业基地，由于历史原因，国有工业企业（或具有相关背景的企业)较多，在处理政府与市场的关系、创新主体积极性发挥上存在提升空间；主体地位、创新资源上，辽宁省的企注：华北地区包括北京市、天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区；东北地区包括黑龙江省、吉林省、辽宁省；华东地区包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省、江西省、山东省、福建省、台湾省（本文未纳入测算)；华中地区包括河南省、湖北省、湖南省；华南地区：广东省、广西壮族自治区、海南省、香港特别行政区（本文未纳入测算）、澳门特别行政区（本文未纳入测算)；西南地区包括重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区（本文未纳入测算)；西北地区包括陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。103第3 6 卷业研发投人强度大，黑龙江省凭借高素质人才培养的发展也进人全国中段；创新载体、科技金融方面，区域内差距较小,分别位于全国中段和后段，可能与该方面整体起步较晚有关。3.华东地区华东地区创新生态系统发展水平整体位于全国前列,区域内创新生态系统建设呈现较为明显的集群效应，但也出现了安徽省、福建省、江西省在多数指标发展上与其余省份存在明显差距的情况,其中江西省发展水平居于区域末位。究其原因，可能这三省的产业结构更加偏向第一、第二产业，多生产初级加工农产品、服装等轻工业品，偏向产业链的延伸与再生产，在创新研发投人方面强度不足。在创新资源集聚上，三省也具有一些共同劣势，如常见的丘陵或山区地势为外资企业选址造成不便,减弱了对外资的吸引力。值得一提的是,科技金融指标是该区域内协同发展程度最高的，一定程度上缩小了由于时间因素积累起来的区域内部差距,帮助安徽、福建、江西三省弥补了一定差距。4.华中地区华中地区创新生态系统发展水平整体位于全国前中位，区域内差距不大，湖北省略有优势。体制机制上，该地区市场化水平相对较高，但知识产权保护情况呕待改善；主体地位上，河南省由于创新主体较多但投入总量不足，稍微落后于其他省区市；创新资源方面，湖南省依靠高等教育人才培养效率取得了优势；创新载体、科技金融方面，湖北省政府对于科技创新事业资金支持力度大，充分利用区域内科技企业孵化器、众创空间等创新助推机构培育创新主体，省内多所“双一流”高校促进人才培养的同时，也在促进科技成果转化方面起到了积极推动作用。5.华南地区华南地区创新生态系统发展水平具有较大区域差异，广东省位居全国第二，广西壮族自治区和海南省处于全国后段。广东省作为中国东南沿海地区的开放高地，拥有深圳、珠海、汕头等走在改革开放前列的城市，省份本身也凭借区位优势实现了经济的大发展、大跨越。经过改革开放四十余年的发展，广东省充分加强政府与市场的协作，在与港澳台地区的贸易往来中学习借鉴了培养企业作为创新主体的广泛经验。在长期经济交流、文化往来的过程中，建立了诸如粤港澳大湾区等兼具创新资源集聚与文化交融发展的创新高地，积淀了解放思想、敢为人先的创新精神,因此在创新载体建设、科技金融融合等方面能够先行一步。相比而言，广西壮族自治区虽然也存在沿海、沿边、沿江的区位优势，但区域整体开放较晚，经济发展水平相对较低，导致创新资源集聚能力较弱、载体协作不足。海南省具有特殊的地理位置,与其他省区市的交通联系相对不便,经济活动和创新事业受到区位的较强制约。6.西南地区西南地区区域内创新生态系统发展呈现较为明显的分层分布,其中重庆市、四川省处于全国中段，贵州省、云南省处于全国后段。重庆市的优势主要体现在创新主体培育上，作为直辖市之一较早地获得了政策支持，在企业发展历史、发展程度上优势明显，与北京市、上海市的广泛交流帮助其积累了信息优势，与全国企业发展的前沿模式对接程度较高。创新资源、创新载体方面，四川省在区域内具有较明显优势。重庆市虽然握有作为直辖市的政策红利,但在高等教育上与四川省存在较大差距。此外，四川省悠久的工业发展历史、工业与教育的长期联动,对应了本地“产学研”104广西财经学院学报2023年