中国省域科技发展质量综合评价.pdf

统计与决策2023年第16期总第628期0引言为了监测各省份科技发展的具体情况，需要对省域科技发展质量进行综合评价1。目前关于科技评价的研究已取得一定的成果，主要集中在建立评价指标体系和研究评价方法两个方面。有学者对科技评价中指标数据的标准化方法、非线性评价方法的筛选以及科技评价权重的本质等问题进行了系统研究24。迟国泰等（2008，2010）5,6以科学发展观为指导思想对科技评价指标体系的构建进行了研究，并分别研究了基于超质量DEA、熵值-G1法等的科技评价方法。顾雪松等（2010）7利用聚类和因子分析法对科技评价指标的选取和指标体系的构建进行了研究。程砚秋等（2013）8同样从科学发展观的角度构建省域科技评价指标体系，并研究了基于指标数值变化的科技评价方法。宫诚举等（2019）9从“功能驱动”和“差异驱动”两个角度对省域科技发展水平的评价指标体系和评价方法进行了研究。李玲玉等（2018，2020）10,11构建了生态文明背景下的省域科技评价指标体系，并分别研究了基于可修正特征和基于时序信息迭代变权法的科技评价方法。部分学者分别研究了基于理想排序群组G2赋权和熵值修正G1组合赋权的科技评价方法12,13。但已有研究仍存在两个问题：（1）科技评价通常以衡量科技发展水平为目标，鲜有研究以衡量科技发展质量为目标，而对科技发展质量进行评价能够更加明确地分析科技发展势头，并能够进一步用于预测短时期内科技发展水平的变化趋势。（2）现有科技评价方法研究较少考虑评价指标数值的修正问题，在评价过程中应该对指标值修正以更加真实地反映科技评价指标的水平，之后再用于评价。为此，本文以中国31个省份为被评价对象，以评价中国省域科技发展质量为目标，分别构建省域科技发展质量的评价指标体系和评价方法，并融入激励思想构建融合激励特征的省域科技发展质量评价方法，以期解决上述两个问题。1中国省域科技发展质量的评价指标体系构建本文认为省域科技发展质量的评价指标体系构建应遵循完整性原则、相关性原则、无歧义原则、考虑背景差异原则和数据可收集原则。基于上述5项原则，参考已有研究成果和统计年鉴，以评价省域科技发展的质量为目的，确定“科技投入强度”“科技产出强度”和“科技服务强度”3个准则对省域科技发展质量进行评价，具体的省域科技发展质量评价指标体系如下页表1所示。2中国省域科技发展质量的评价方法2.1指标层权重系数的确定指标层权重确定的主要依据是国家科技发展战略的方向和科技相关的政策，其目的是通过权重系数的大小引导各省域有侧重点地提升自身的科技发展质量，并为实现国家整体的科技发展战略服务。本文主要根据专家基于国家科技发展战略和相关科技政策依据序关系分析（G1）中国省域科技发展质量综合评价宫诚举1，周暮格1，韩岳1，郭钽2（1.哈尔滨工程大学 经济管理学院，哈尔滨 150001；2.中国船舶集团有限公司工程管理中心，北京 100097）摘要：文章以中国31个省份为被评价对象研究省域科技发展质量的综合评价方法。首先，根据评价指标体系构建原则，从科技投入强度、科技产出强度和科技服务强度3个准则层构建一套省域科技发展质量评价指标体系；其次，根据专家主观判断，应用序关系分析法确定指标层权重系数，根据准则层下各准则局部差异确定准则层权重系数；再次，通过设置激励参照点确定指标层下被评价省份各评价指标的激励策略和激励量，并根据考虑激励量后的指标值计算各省份科技发展质量评价结果；最后，对中国31个省份2021年科技发展质量进行了实证研究，结果表明31个省份间科技发展质量的评价结果及四大地区间科技发展质量的评价结果差距均较大。关键词：科技评价；科技发展质量；综合评价；评价指标体系；激励中图分类号：N945.16；F124.3文献标识码：A文章编号：1002-6487（2023）16-0043-05基金项目：黑龙江省哲学社会科学研究规划资助项目（19GLC166）作者简介：宫诚举（1991），男，黑龙江牡丹江人，博士，副教授，研究方向：综合评价理论与方法、科技评价。周暮格（1998），女，河北沧州人，硕士研究生，研究方向：科技评价。韩岳（1997），男，山东青岛人，硕士研究生，研究方向：综合评价理论与方法。郭钽（1985），男，北京人，硕士，工程师，研究方向：管理系统工程。统 计 观 察DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.16.00843统计与决策2023年第16期总第628期法14做出的有关判断来确定指标层权重系数。（1）专家确定各准则对应指标间的重要性排序假设专家确定的准则Xk（k=123）对应的所有评价指标间的重要性排序为：x*1kx*2kx*3kx*4kx*5kx*6k（1）其中，x*jk表示专家认为的在准则Xk下的第j（j=126）项重要的评价指标。（2）专家给出排序后相邻评价指标的重要性比值设 专 家 按 式（1）排 序 给 出 的 指 标x*lk和x*l+1k（l=125）的重要性比值为：rl+1k=*lk*l+1k（2）其中，rl+1k表示评价指标x*lk和x*l+1k的重要性比值，*lk和*l+1k分别表示指标x*lk和x*l+1k的权重系数。rl+1k的值可参考文献14选取。（3）计算各准则对应评价指标的权重最终准则Xk对应的各评价指标的权重为：*mk=1+l=1md=lmrd+1k-1（3）*jk=rj+1k*j+1kj=125（4）其中，m为各准则对应指标层的指标个数。2.2准则层权重系数的确定根据专家对国家科技发展战略和相关科技政策的理解和判断，3个准则的权重大小差异很小，而实际中权重的大小具有一定的应用意义，因此，不宜采用专家主观判断的方法确定准则层的权重系数。本文准则权重的确定是根据31个省份在各准则下的局部差异确定，使国家和各省份可以通过准则层的权重判断省份间科技发展质量的差异，从而制定有关政策。（1）计算各省份在各准则下的评价结果假设x*ijk表示被评价省份oi（i=12n）在准则Xk下 关 于 评 价 指 标x*jk（j=12m）的 观 测值，被评价省份oi在准则Xk下的评价结果为：yik=j=1m*jkx*ijk（5）其中，yik表示被评价省份oi在准则Xk下的评价结果。（2）计算各准则的局部差异各准则的局部差异可由各准则下所有被评价对象评价结果的标准差确定：sk=i=1nyik-1ni=1nyik212（6）其中，sk表示准则Xk的局部差异。（3）计算准则层的权重系数最终各准则的权重系数为：k=skk=1psk（7）其中，k表示准则Xk的权重系数，p=3表示准则层准则的数量。在实际应用中，k的值越大，说明被评价省份间的科技发展质量在准则Xk下的差异越大。2.3激励系数及激励量的确定在科技发展过程中，各评价指标发展难度并不同，即同一评价指标的起点不同，获得相同增量需付出的努力和难度也不同，起点越高，难度越大，付出的努力也越大。因此，各评价指标真实发展情况需要结合这一背景进行调整。基于此，本文通过对被评价省份各评价指标融入激励系数的方式解决这一问题，并通过激励这一管理方式引导各省份科技发展质量的提升。被评价省份各评价指标激励系数确定原则：（1）被评价省份在该评价指标下的观测值越大，该观测值的激励系数越大。（2）对同一评价指标下高于激励标准点的被评价对象进行奖励，即激励系数大于0；对低于激励标准点的被评价对象进行惩罚，即激励系数小于0。（3）各被评价省份在同一评价指标下的激励系数随指标观测值的增加呈非线性增加趋势，且变化趋势如图1所示。激励系数指标值0.50-0.5minmax图1 激励系数变化趋势图表1省域科技发展质量评价指标体系准则层科技投入强度X1科技产出强度X2科技服务强度X3指标名称R&D经费投入强度x11R&D人员投入强度x12R&D全时人员投入强度x13新产品开发投入强度x14R&D人员项目批准强度x15R&D项目资助强度x16国内发明专利申请强度x21国内发明专利批准强度x22技术市场产出强度x23新产品开发强度x24新产品收益强度x25国外检索期刊发表论文强度x26产品质量合格率x31单位众创空间服务强度x32众创空间吸纳就业强度x33高等院校师生服务强度x34每千人科普人员投入强度x35单位企业孵化器孵化企业强度x36单位%项/人年万元/项%项/个%篇/人%个人/个%类型正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向正向计算公式R&D 经费投入/地区GDPR&D人员数/常住人口数R&D人员全时当量/R&D人员数新产品开发经费支出/地区GDPR&D项目数/R&D人员全时当量R&D项目投入经费/R&D项目数国内发明专利申请受理量/国内专利申请受理量国内发明专利申请授权量/国内专利申请授权量技术市场成交额/地区GDP规上企业新产品开发项目数/规上有R&D活动企业数（新产品销售收入-新产品开发支出）/新产品销售收入SCI、EI、CPCI-S发表论文总数/R&D人员数抽检合格产品数量/总抽检产品数量众创空间当年服务的企业及团队数/众创空间数量创业团队和企业吸纳就业人数/众创空间数量普通高等学校在校学生数/普通高等学校教职工总数科普人员总数/年末地区常住人口*1000孵化器内企业总数/在统孵化器数量统 计 观 察44统计与决策2023年第16期总第628期假设xijk表示被评价省份oi在准则Xk下关于评价指标xjk的观测值，则不同准则下各评价指标的激励系数为：ijk=1-ax#jk-xijk2(ax#jk-mjk-1)xijkmjkx#jk()1+axijk-x#jk-12(1+a)Mjk-x#jk-1xijkx#jkMjk（8）其中，ijk-0.50.5和x#jk分别表示被评价省份oi在评价指标xjk下的激励系数和激励标准点，0a0表示对指标值高于标准点的被评价省份进行奖励，ijk0时，表示被评价省份oi在该指标下受到了奖励；当xijk0时，表示被评价省份oi在该指标下受到了惩罚。2.4各省份科技发展质量评价值的确定最终各省份科技发展质量的评价结果包括两个部分，分别为不考虑激励量时被评价省份的科技发展质量评价值和被评价省份加权激励总量的值。（1）不考虑激励量时被评价省份的科技发展质量y(1)i=100k=1pkj=1mjkxijk（11）其中，y(1)i表示被评价省份oi不考虑激励量时的科技发展质量评价值，jk表示按照序关系分析法计算的准则Xk下指标xjk的权重系数。（2）考虑激励量时准则层的评价值yik=100j=1mjk()1+ijkxijk（12）其中，yik表示在考虑激励量后被评价省份oi在准则Xk下的评价值。（3）被评价省份的加权激励总量y(2)i=100k=1pkj=1mjkijkxijk（13）其中，y(2)i表示被评价省份oi的加权激励总量。（4）各省份最终的科技发展质量评价值yi=y(1)i+y(2)i（14）其中，yi表示被评价省份oi最终的科技发展质量评价结果，yi值越高，说明被评价省份oi的科技发展质量越高；yi值越低，说明被评价省份oi的科技发展质量越低。3中国省域科技发展质量评价的实证3.1数据来源受限于某些指标统计数据公布的滞后性影响，本文根据构建的3个准则共计18个评价指标和提出的省域科技发展质量的激励评价方法对中国31个省份（不含港澳台）2021年的科技发展质量进行评价。数据均来源于2022年中国统计年鉴 中国科技统计年鉴、中国科技统计网站和国家统计局网站。3.2原始数据的预处理本文提出的省域科技发展质量的激励评价方法均是在原始指标数据已经完成预处理的情况下构建的，因而在开展省域科技发展质量的评价活动前需要对收集的指标数据进行预处理，由于表1中的18个指标均为正向指标，因而无需对原始数据进行指标类型一致化处理，只需对其进行无量纲化处理。本文选择的无量纲化方法为特殊点为最大值的线性比例法。3.3省域科技发展质量的评价结果（1）确定指标层对应评价指标的权重根据调查问卷征集来自高校、政府、科技部门等相关15名专家的意见，专家判别的各准则对应评价指标的序关系和排序后相邻指标间的比值信息如表2所示。表2专家的判断信息准则层科技投入强度X1科技产出强度X2科技服务强度X3指标序关系x11x13x14x12x15x16x23x24x22x25x21x26x34x33x32x31x36x35重要性比值x11/x13=1.3，x13/x14=1.1，x14/x12=1.3，x12/x15=1.2，x15/x16=1.1x23/x24=1.2，x24/x22=1.2，x22/x25=1.3，x25/x21=1.2，x21/x26=1.1x34/x33=1.1，x33/x32=1.1，x32/x31=1.2，x31/x36=1.3，x36/x35=1.3根据表2信息，依据序关系分析法，即式（3）和式（4），得到各准则对应评价指标的权重大小如下页表3所示。（2）确定准则层的权重大小根据计算的指标层的权重大小，依据式（5）计算31个省份在各准则下的评价结果，根据式（6）计算31个省份在各准则下的局部差异，并按照式（7）求解准则层的权重系数，计算结果如表3所示。统 计 观 察45统计与决策2023年第16期总第628期表3相关计算数据汇总准则科技投入强度X1科技产出强度X2科技服务强度X3权重0.3670.3570.276指标x11x12x13x14x15x16x21x22x23x24x25x26x31x32x33x34x35x36权重0.2590.1390.1990.1810.1160.1060.1140.1780.2560.2130.1370.1030.1580.1890.2080.2290.0930.121指标激励量北京0.0870.0600.4740.040-0.0440.047-0.039-0.0540.0640.3270.0590.0780.1810.013-0.0140.0030.1050.002天津0.003-0.0230.0230.034-0.1120.181-0.109-0.0530.0000.0300.002-0.061-0.219-0.106-0.059-0.079-0.045-0.035河北-0.028-0.025-0.015-0.015-0.0360.009-0.0210.007-0.0070.2400.0130.003-0.1710.001-0.007-0.086-0.106-0.021青海-0.036-0.026-0.017-0.031-0.0710.004-0.056-0.046-0.007-0.1180.007-0.047-0.459-0.060-0.0280.0110.264-0.025宁夏-0.004-0.012-0.018-0.0140.105-0.040-0.008-0.032-0.008-0.1050.015-0.060-0.4140.007-0.0350.0010.151-0.015新疆-0.031-0.022-0.005-0.0290.457-0.082-0.065-0.043-0.0020.0470.0150.024-0.062-0.002-0.046-0.0760.0110.013（3）确定激励系数和激励量取a=0.5，根据式（8）和式（9）分别求解指标层31个省份各评价指标的激励系数，然后按式（10）求解31个省份各评价指标的激励量，结果如表4所示。（4）计算各省份的科技发展质量评价结果根据式（11）计算不考虑激励量时31个省份科技发展质量的评价结果和排序值，根据式（12）计算考虑激励量时31个省份在3个准则下的评价值，根据式（13）求解各省份的加权激励总量，并按式（14）计算31个省份最终的科技发展质量的评价结果和排序值，如表4所示。（5）省域科技发展质量评价结果分析第一，各省份间的科技发展质量差距较大，其中科技发展质量评价值最高的北京为118.8，而最低的青海仅有21.6，青海的科技发展质量评价值仅占北京评价值的18.18%。从省域来看，仅有北京的评价值超过110，仅有北京、上海和天津的评价值超过了60。从四大地区来看，东部地区评价值最高的北京比最低的福建高91.0，说明东部地区科技发展质量的差异较大；中部地区评价值最高的湖北比最低的河南高13.9，东北地区评价值最高的吉林比最低的黑龙江仅高11.6，说明中部地区和东北地区的区域内科技发展质量相对较为平衡，差距不大；西部地区评价值最高的陕西比最低的青海高30.6，说明西部地区的科技发展质量相对不平衡，区域内有一定的差距。从各地区科技发展质量评价值的平均值来看，东部地区的平均水平最高，其次分别是东北、中部和西部地区。第二，31个省份中广东、山西、吉林、宁夏、重庆、云南、甘肃、新疆和广西这9个省份在考虑激励量时其科技发展质量的评价结果受到了较大的惩罚，说明这9个省份的科技发展质量表现相对较差；福建、山东、河北、天津、浙江、江西、湖南、湖北、四川和贵州这10个省份科技发展质量评价值受到的激励很小，说明这10个省份表现中规中矩；北京、海南、上海、江苏、河南、安徽、辽宁、黑龙江、青海、西藏、山西和内蒙古这12个省份科技发展质量评价值受到相对较大的激励，说明这12个省份的科技发展质量表现相对较好。从四大地区来看，东部地区需要着重提升广东、浙江和天津的科技发展质量，中部地区需要着重提升山西、湖北和湖南的科技发展质量，东北地区需要着重提升吉林的科技发展质量，西部地区需要重点提升广西、新疆、甘肃、云南、重庆和宁夏的科技发展质量。第三，北京、上海、天津、海南、辽宁、陕西、重庆和西藏8个省份准则层的3个指标均受到了奖励。东部地区最需要提升的是科技产出强度和科技服务强度，因为东部地区的省份主要在这两个准则上受到了惩罚；中部地区同样需要提升科技产出强度和科技服务强度；东北地区需要提升科技投入强度和科技服务强度；而西部地区科技投入强度、科技产出强度和科技服务强度均需要提升。从具体的省份来看，山东、安徽和吉林3个省份的科技服务强度需要重点提升；浙江、江苏、江西、四川4个省份需要重点提升科技产出强度；山西需要重点提升科技投入强度；广东、福建、河北、湖南、河南、甘肃和新疆7个省份需要重点提升科技产出强度和科技服务强度；山西、黑龙江和广西3统 计 观 察表4相关评价结果汇总省份北京上海天津吉林陕西广东辽宁浙江黑龙江江苏湖北海南山东四川重庆湖南安徽江西山西西藏甘肃河北新疆内蒙古广西福建宁夏河南云南贵州青海准则层科技发展质量评价结果不考虑激励量科技投入强度71.158.934.423.821.933.347.624.459.552.047.636.432.230.139.026.440.535.057.422.017.132.332.724.120.314.745.829.817.626.318.6科技产出强度88.950.528.538.428.243.356.354.052.227.431.334.922.022.133.423.637.130.132.335.336.732.234.423.023.730.650.729.122.125.331.6科技服务强度92.344.334.037.842.153.234.738.255.238.744.134.737.152.735.543.043.942.235.733.553.541.142.135.942.143.043.238.742.742.440.1考虑激励量科技投入强度95.272.135.821.821.434.860.423.073.461.553.438.332.730.642.226.643.637.272.021.317.333.733.523.017.818.952.830.614.626.221.3科技产出强度129.359.326.343.426.748.071.371.262.124.530.135.216.117.333.618.737.228.931.937.844.932.333.617.518.932.557.925.917.521.831.5科技服务强度136.648.224.631.841.457.424.232.167.138.948.429.136.257.232.739.743.641.933.724.158.942.742.626.639.243.243.934.436.136.536.6省域科技发展质量评价结果不考虑激励量评价值83.355.751.847.246.842.542.440.838.839.540.234.136.135.934.735.235.433.532.928.232.032.229.229.729.929.930.430.027.526.926.1排序12634578131011912151416172018192722212326282425293031考虑激励量评价值118.867.660.954.352.247.145.743.742.742.141.338.736.536.135.735.534.633.232.330.530.029.329.228.928.027.827.527.424.122.121.6排序1234567891011121314151617181920212223242526272829303146统计与决策2023年第16期总第628期个省份需要重点提升科技投入强度和科技服务强度；而内蒙古、青海、宁夏、云南和贵州5个省份3个方面均需要重点提升。4结束语科技发展水平和科技发展质量是两个不同的概念，只有保持较高的科技发展质量才能推动或维持较高的科技发展水平。针对鲜有研究对省域科技发展质量进行评价的问题，本文结合综合评价理论，在分析省域科技发展质量评价指标体系构建原则的基础上，构建了一套由3个准则共18个指标组成的省域科技发展质量评价指标体系。在此基础上，通过激励的方式对指标值进行修正，提出了省域科技发展质量的综合评价方法。本文还对2021年31个省份的科技发展质量进行了实证分析。结果表明，无论是31个省份间的对比还是四大地区间的对比，均表明我国各省份间的科技发展质量差距较大。参考文献：1易平涛,李伟伟,郭亚军.综合评价理论与方法M.北京:经济管理出版社,2019.2俞立平,周娟美.科技评价中兼顾均值与区分度的标准化方法研究动态最小均值逼近标准化方法J.情报杂志,2020,39(8).3俞立平,伍蓓,袁永仪,等.科技评价中非线性评价方法筛选的检验研究因子回归检验法J.情报杂志,2018,37(9).4俞立平,宋夏云,邹文璨,等.科技评价权重的本质研究J.情报杂志,2018,37(2).5迟国泰,祝志川,张玉玲.基于熵权-G1法的科技评价模型及实证研究J.科学学研究,2008,26(6).6迟国泰,隋聪,齐菲.基于超效率DEA的科学技术评价模型及其实证J.科研管理,2010,31(2).7顾雪松,迟国泰,程鹤.基于聚类-因子分析的科技评价指标体系构建J.科学学研究,2010,28(4).8程砚秋,迟国泰,李刚.基于指标数值变化的科技评价模型及省份实证J.科研管理,2013,34(10).9宫诚举,易平涛,李伟伟.双重驱动的省域科技发展水平评价方法研究J.科学学研究,2019,37(9).10李玲玉,郭亚军,黄诗童.基于可修正特征的省域科技评价研究J.科研管理,2018,39(S1).11李玲玉,张发明,易平涛.基于时序信息迭代的变权方法及应用J.统计与决策,2020,(14).12李刚,周立斌,曹宏举.基于理想排序群组G2赋权的科技评价模型与实证J.科技与管理,2010,12(3).13李刚.基于熵值修正G1组合赋权的科技评价模型及实证J.软科学,2010,24(5).14郭亚军,张发明,易平涛.标度选择对综合评价结果的影响及合理性分析J.系统工程与电子技术,2008,(7).（责任编辑/邓玫）统 计 观 察Comprehensive Evaluation of China s Provincial Science and TechnologyDevelopment QualityGong Chengju1,Zhou Muge1,Han Yue1,Guo Tan2(1.School of Economics and Management,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;2.China Shipbuilding Corporation Engineering Management Center,Beijing 100097,China)Abstract:This paper takes 31 provinces of China as the evaluation object to study the comprehensive evaluation method ofprovincial science and technology(S&T)development quality.Firstly,based on the principle of index system construction,an in-dex system from three aspects,including S&T input intensity,S&T output intensity,and S&T service intensity,for evaluating thedevelopment quality of provincial S&T is constructed.Secondly,the order correlation analysis method is used to determine theweights of the index layer based on the judgment of experts,and the weights of three criteria under the criterion layer are deter-mined based on the local difference of every criterion.Thirdly,the incentive strategy and incentive quantity of each evaluation in-dex in the evaluated province under the index layer are determined by setting incentive reference points,and the evaluation resultof S&T development quality in each province is calculated according to the index value after considering the incentive quantity.Finally,an empirical study on the S&T development quality of 31 provinces in China in 2021 shows that there is a large gap be-tween the evaluation results of S&T development quality of 31 provinces and those of S&T development quality of four regions.Key words:S&T evaluation;S&T development quality;comprehensive evaluation;evaluation index system;incentive47