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标题 我国沿海城市科技驱动力评价研究
范文 沈丽雯



摘要：城市科技驱动力是城市科技进步的动力因素综合，是区域科技差异的原因所在。本文从科技人力支持、科技物质支持、城市创新偏好、城市需求拉动和城市科技服务五个方面，选取17个评价指标，采用时序全局因子分析的方法，对2007- 2012年浙我国沿海16个城市的科技驱动力进行评价，对城市科技驱动力的动态变化规律进行分析。运用系统聚类方法将城市划分为3个层次，运用梯度分析将城市划分为由低至高的3个梯度，分析发现城市科技驱动力的空间分异原因在于城市创新偏好和城市科技服务。
关键词：城市 科技驱动力 时序 全局因子分析 空间分异
中图分类号：F224 文献标识码：A
The Evaluation Research of Driving Force of Science and Technology of Coastal Cities in China
Shen Liwen（Zhoushan middle school，Zhoushan 316000，China）
Abstract：The driving force of urban science and technology is the driving factor of urban scientific and technological progress， which is the reason of the difference of regional science and technology. In this paper，17 indicators are selected from the five aspects of science and technology manpower support， science and technology material support， city innovation preference， city demand driving and city science and technology service. By using the time series global factor analysis method， This paper analyzes the driving forces of science and technology in 16 cities along the coast of China from 2007 to 2012，and analyzes the dynamic changes of urban science and technology driving force.By using the method of system clustering， the city is divided into three levels. The gradient analysis is used to classify the city into three gradient from low to high. The analysis shows that the spatial differentiation of urban science and technology driving force lies in urban innovation preference and urban science and technology service.
Key words： Urban The driving force of science and technology Timing Global factor analysis Spacial differentiation
科技进步和创新是推动经济社会发展的首要力量，只有正确把握科技进步的驱动因素，才能找到促进科技创新的有效途径。
当前，尽管我国沿海开放城市经济实力和区域创新能力居全国前列，科技对经济社会发展的支撑引领作用比较明显，但各城市都呈现出“标兵越来越远、追兵越来越近”的紧迫态势，亟需实施创新驱动战略促进经济进一步发展。
本文研究城市科技發展的驱动因素，应用时序全局因子分析法对沿海开放城市科技驱动力进行动态评价，并研究其空间分异规律，为城市创新驱动战略实施、经济转型发展提供借鉴，具有很强的现实意义。
一、城市科技驱动力评价指标体系构建
（一）城市科技驱动力研究现状及概念内涵
目前研究企业创新动力的评价指标和评价方法的文献较多[1]-[5]，关于区域科技驱动力方面的研究较少。
关于区域创新系统的动力机制方面，王焕祥、孙斐（2009）认为区域创新系统的动力机制是竞争合作、网络效应和知识外溢[6]。
赵黎明、李振华（2003）、张省、顾新（2012）等应用系统动力学的方法研究了城市创新系统的动力机制[7]-[8]。
对创新驱动力的评价有一定研究的是李柏洲、朱晓霞（2007）、朱晓霞（2008），从政府的政策支持力度、中小企业的角色、中小企业研发投入和产学研联系四个方面衡量创新驱动力[9][10]。
腾向丽、王义娜（2014）从科技进步、创新投入和创新突破三个方面建立了创新驱动力的评价指标体系，采用多层次模糊综合评价模型对华东六省一市创新驱动力进行评价[11]。
创新驱动力的评价指标选取欠缺科学性，部分反映了科技驱动力的评价指标。因此，有必要对区域科技驱动力研究进行进一步展开，补充现有的研究。
科技驱动力迄今并没有明确的概念界定，从字面意义理解，驱动力是动力的来源，是一种作用效果的合力，科技驱动力是区域科技表现存在差异的原因。城市科技驱动力应包括城市科技投入支持（人力支持、物质支持）、城市创新偏好、城市需求拉动、城市科技服务等四个方面。城市科技投入反映了政府、企业、高校和科研机构等相关组织对科技进行的人力和物质投入支持，城市创新偏好反映了政府及企业等主体对创新的偏好程度，城市需求拉动反映了城市经济及产业发展对科技进步的需求，城市科技服务反映了金融、科技中介组织等对科技进步的促进性。
（二）评价指标体系构建
根据上述城市科技驱动力的概念与内涵，并确保评价的可比性、可操作性和科学性等原则，构建城市科技驱动力的评价指标体系（见下表1），包括5个一级指标和17个二级指标。
二、数据来源与评价模型
（一） 数据来源
数据来源于各地市统计年鉴2008-2013年、各省科技统计年鉴2008-2013年以及国研网数据库2008-2013年数据。
（二）时序全局因子分析模型
因子分析中主成分分析方法作为一种广泛使用的综合评价方法，主要用于即时性多维平面数据做降维处理及分析，但是多维动态数据的综合简化，需要采用时序全局因子分析来进行分析[11]。对于时序立体数据表，不能简单进行主成分分析，会形成完全不同的主成分，无法保证时序区间内系统分析的统一性、可比性和整体性。城市科技驱动力是具有显著动态特性的复杂多维系统，随着时间的推移，表现出不同的特征，这样一种按时间顺序排放的数据表序列就像一个数据匣，即为时序立体数据表。针对城市科技驱动力的动态性特征，运用时序全局因子分析方法，得到各年份统一的主成分公因子，便于对各年份的科技驱动力进行分析，把握各城市科技驱动力演变的规律。
三、沿海开放城市科技驱动力时空分异规律
（一）城市科技驱动力时序变化规律
应用上述的时序全局因子分析模型，计算得到我国沿海开放城市科技驱动力2003年至2012年各一级指标得分和综合得分，其中综合得分值（见表2）两表表明，11个城市的科技驱动力综合得分均在增加，城市科技进步的驱动作用明显增强。
（1）16个沿海开放城市的科技驱动力均有所提升
16个地级城市的科技驱动力的综合水平均有所提升，其中大连增加幅度最大，从2007年的0.329增加至2012年的0.533，驱动力得分增加0.204，表明大连的科技发展潜力巨大；增加值排在第二位的是宁波，驱动力得分增加0.181；随后是烟台，增加值为0.152。驱动力得分增加最小的城市为福州，增加0.005，表明福州科技发展动力不足。
（2）16个沿海开放城市科技驱动力呈现明显的分级特征
从2007年到2012年，上海一直处于第一层次，占据第一位，广州与上海的差距在逐渐缩小，显现出广州较强劲的科技动力；北海、温州、湛江处于较低水平，其中湛江六年间始终处于末位。梯度水平上，16个沿海城市在2007-2012年间科技驱动力改善明显，高梯度城市增多，低梯度城市减少，中间城市增多。
（3）城市创新偏好是科技驱动力的短板
从2007年到2012年，城市创新偏好占科技驱动力的比重平均值为18.9%，城市科技服务占科技驱动力的比重平均值为6.6%，而科技人力支持占的比重平均值为24.4%，科技物质支持的比重平均值为19.8%，城市需求拉动占的比重平均值为30.3%。
（二）城市科技驱动力的系统聚类分析
为了更好地研究沿海城市科技驱动力的分级特征，将16城市各个一级指标和综合得分进行系统聚类分析，运用组间平均数联结法生成聚类树状族谱（见图1、图2）。2007年，将16城市划分为四个层次，第一层次为上海，第二层次为福州、广州、大连、天津，第三层次为威海、青岛、宁波、南通，第四层次为其他7个沿海城市。舟山处于第四层次，与秦皇岛、北海、连云港的驱动力水平最接近。2012年，16个城市划分为三个层次，第一层次为天津、上海，第二层次为大连、广州，第三层次为宁波、青岛、南通、威海、烟台，第四层次为其余7个城市。舟山处于第四层次与福州相当。
（三）城市科技驱动力的空间梯度分析
根据系统聚类结果，将0-0.3表示为科技驱动力低梯度，0.3-0.5为中梯度，0.5以上为高梯度。
2007年，上海、廣州、天津、福州、青岛、大连竞争力为中梯度，其他十个城市均为低梯度。2012年，上海、广州、大连为高梯度，天津、宁波、青岛、威海、南通、福州、连云港、烟台、舟山为中梯度，秦皇岛、北海、温州和湛江为低梯度。16个沿海城市在2007-2012年间科技驱动力改善明显，高梯度城市增多，低梯度城市减少，中间城市增多。
四、结论与建议
（一）沿海开放城市科技驱动力稳步提升
城市科技驱动力是城市科技进步的综合驱动因素，城市科技驱动力的水平越高，则城市科技未来的表现会越好。动态评价的结果表明2003-2012年沿海开放城市科技驱动力每年都在提升，这与沿海城市稳步提升的科技水平相符合，城市科技人力支持、物质支持、创新偏好、需求拉动和科技服务等一级指标的得分均在增加，表明沿海城市科技驱动力的提升是五项因素综合改善的结果。
（二）沿海开放城市科技驱动力呈现出空间分异
系统聚类和梯度分析的结果表明，沿海城市科技驱动力呈现出空间分异，科技发展不均衡，其中杭州、宁波科技发展潜力最大，绍兴、嘉兴、舟山、湖州、台州、金华次之，衢州、丽水、温州最差，科技驱动力较差的城市应注重借鉴杭州、宁波等先进城市的经验。
杭州在科技人力支持、科技物质支持、城市需求拉动、城市科技服务等均处于极高水平，2012年其R&D人员全时当量占总人口的比例为每万人88.96人年，R&D投入占GDP的比例为2.92%，人均技术合同成交金额为663.6元，均为浙江城市最高水平。宁波市突出表现在创新偏好高，2012年科研与综合技术服务业平均工资与全社会平均工资比例系数为1.61，为浙江城市最高水平，这与该市实施强化创新驱动战略，出台大量政策促进高层次人才引进，给予人才物质激励有极大关系。
（三）沿海开放城市科技驱动力空间分异的主要原因是城市科技服务、创新偏好
变异分析的结果表明，城市科技驱动力空间分异的主要原因在于城市科技服务和创新偏好的差异较大，这说明沿海城市当前的科技驱动突出表现为投入驱动和需求驱动，各城市必须针对自身的产业和科技基础，建立相应的科技扶持政策，激励区域内的企业和个人创新，促进科研机构和企业合作，加快科技成果转化，夯实特色产业的科技基础。
由于数据搜集的限制，科技驱动力的指标选取还有待深入。对科技驱动力的评价仅采用了时序全局因子分析方法，可采用更多其他评价方法确保评价结果的可靠性。
參考文献：
[1] 项保华.我国企业技术创新动力机制研究[J].科研管理，1994（01）：44- 49.
[2] 徐维祥.企业技术创新动力系统研究[J].数量经济技术经济研究，2002（01）：70- 73.
[3] 欧阳新年.企业技术创新动力与利益激励机制[J].科学管理研究，2004（03）：21- 25.
[4] 孙冰，李柏洲.企业技术创新动力的评价指标体系[J].改革，2005（08）：83- 87.
[5] 葛红岩，刘晨书洋.企业技术创新动力的评价指标体系研究[J].未来与发展，2010（06）：59- 62.
[6] 王焕祥，孙斐.区域创新系统的动力机制分析[J].中国科技论坛，2009（01）：36- 40.
[7] 赵黎明，李振华.城市创新系统的动力学机制研究[J].科学学研究，200（01）：97- 100.
[8] 张省，顾新.城市创新系统动力机制研究[J].科技进步与对策，2012（05）：35- 39.
[9] 李柏洲，朱晓霞.区域创新系统（R IS）创新驱动力研究[J].中国软科学，2007（08）：93- 99.
[10] 朱晓霞.基于SD模型的R IS创新驱动力研究[J].科学学研究，2008（06）：1300- 1309.
[11] 任若恩，王惠文.多元统计数据分析——理论、方法、实例[M].北京：国防工业出版社，164.
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更新时间：2025/3/22 15:50:55