基于熵权TOPSIS法的东部地区创新型城市创新能力评价*

李文梅 陈 舒

(福建省科技发展研究中心，福建 福州 350003)

党的十九大报告提出要把建设创新型国家作为现代化建设全局的战略举措[1]，而创新型城市作为当前创新型国家建设的重要支撑，可以加快经济结构优化升级，提升科技创新能力，增创区域发展的新优势，实现高质量发展。建设创新型城市，既是贯彻习近平总书记“建设若干具有强大带动力的创新型城市和区域创新中心”的要求，也是落实《国家创新驱动发展战略纲要》中“建设创新型省份和创新型城市，打造区域创新示范引领高地”的任务[2]。2010年以来，全国共有78个城市获批成为国家创新型城市，基本形成创新型城市发展创新网络，为我国区域创新驱动发展提供强有力支撑。我国东部地区的国家创新型城市作为改革开放的前沿区域，经济基础整体向好，科技创新贡献较大。当然，由于自身科技基础、区域资源禀赋差异，各城市科技创新能力水平强弱不均。在此背景下，针对国家创新型城市是否提升了创新的数量和质量，创新型城市试点政策在不同区域、不同等级城市和空间维度上有何不同等问题，本文以我国东部地区35个国家创新型城市为例，对其创新能力进行合理测度，对建设未来创新型城市、合理配置城市创新资源、提升城市创新水平和促进经济高质量发展具有重要的现实意义。

目前，相关学者对城市创新能力的研究大多是以某个创新型城市、城市带或全国范围内的创新型城市为研究对象，通过构建不同的评价指标体系来测算创新型城市创新能力。张旺等[3]借鉴系统论与协同论观点建立技术成就指数模型，对北京市创新能力进行系统分析。王默等[4]通过构建多环节的创新型城市评价指标体系，对长三角地区创新型城市的创新效率进行评价。张协奎等[5]运用“要素-结构-功能-环境”系统分析范式，并由此构建城市创新力评价指标体系对我国东、中、西部地区17个国家创新型城市进行评价。崔新蕾等[6]运用多时期双重差分模型和中介效应机制，基于全国地级及以上城市数据，对创新型城市设立和区域创新能力进行研究。本研究借鉴已有的方法，运用熵权TOPSIS法，探讨创新型城市创新能力评价指标体系构建，就中国东部地区35个国家创新型城市的创新能力水平和趋势进行实证研究，并从国家和城市两个层面对未来国家创新型城市建设提出建议。

城市创新能力测度的准确性与权重选择密切相关，熵权法能够真实客观反映评价指标信息。逼近理想解排序法(TOPSIS)可以通过测算评价目标与最优、最劣目标的距离进行排序，较全面地反映指标间的对比度，综合、系统地反映指标信息的效用性[7]。因此，本文选用熵权法与逼近理想解排序法相结合的评价方法。根据研究实际情况，假设对n个评价对象的m个指标进行创新型城市创新能力评价，第i个城市第j项指标的值记为xij。

关于各评价指标熵权的确定，首先将原始数据进行无量纲化处理，得到变化后的标准化矩阵，处理后的第i个城市第j项指标的特征比例Pij计算如下：

(1)

其次，计算城市创新能力评价指标体系第j项指标的熵值ej：

(2)

最后，利用差异系数确定权重，权重系数Wj的计算公式为：

(3)

(4)

最后，计算各评价指标与最优解的接近程度Ci，Ci越大，表明城市创新能力越强。根据Ci的大小排序，得出最终的评价结果。

(5)

2.1 评价指标体系和权重

本文考虑评价指标体系的可行性与科学性，参考赵志耘等[8]的研究，建立城市创新能力评价指标体系，其中单位地区生产总值能耗、PM2.5年平均浓度为负向指标。选取2019年中国东部地区35个国家创新型城市面板数据，数据从《中国统计年鉴2020》《中国科技统计年鉴2020》《国家创新型城市创新能力评价报告(2021)》和中国科技部获得。利用式(1)～式(3)，采用熵权法计算得到各二级指标的熵值和权重值，见表1。

表1 城市创新能力评价指标体系及权重

续表

2.2 国家创新型城市创新能力评价值计算

表2 TOPSIS法计算结果和城市创新能力等级划分

3.1 不同指标对国家创新型城市创新能力影响程度不同

从表1指标权重结果看，科创板上市企业数(0.103)、国家级科技成果奖数(0.099)、基础研究经费占研发经费比例(0.096)、科技型中小企业数(0.083)这4个二级指标权重值排名靠前，贡献较大。原始创新能力、成果转化能力两个一级指标下的二级指标最多，说明创新驱动能力、成果转化能力对城市创新能力影响显著，且科创板上市企业数是影响各个国家创新型城市创新能力的首要因素。因此，提升各国家创新型城市创新能力需要加强创新驱动能力、成果转化能力这两个方面政策引导和推动。

3.2 东部地区国家创新型城市创新能力“南强北弱”

创新能力越强的城市贴近度越高，创新能力越弱的城市贴近度越低。从表2可知，深圳、广州、杭州、南京、苏州创新能力强，其贴近度位居前列，各项指标综合表现好。这类城市高水平高校和院所多，高端科技人才、资金、技术等创新资源集聚，原始创新能力强，对周边城市和全国创新发展具有良好的示范带动作用。青岛、厦门、无锡、海口、宁波、济南、东莞、佛山创新能力较强，这类城市科技创新指标总体靠前，拥有一定的创新资源，创新创业生态较好，创新成果相对丰富，技术创新能力较强，企业创新主体地位相对突出，但与创新能力强的城市有一定差距。东营、嘉兴、常州、湖州、福州、南通、秦皇岛、镇江、绍兴、扬州、石家庄、金华、泰州、烟台、徐州创新能力中等，这类城市创新资源一般，需要进一步提升城市创新能力。盐城、唐山、泉州、潍坊、济宁、连云港、龙岩创新能力较弱，这类城市创新资源相对匮乏，城市创新能力较差，创新驱动能力不足、成果转化能力较差是制约创新能力水平的因素。

从整体来看,35个城市综合评价中，5个城市为“强”，8个城市为“较强”，15个城市为“中等”，7个城市为“较弱”。评价等级“中等”以上的城市占总体的80%。从地区分布来看，等级为“强”的城市均为南方城市，等级为“强”和“较强”的13个国家创新型城市中有11个城市位于南方，呈“南强北弱”特点，具有明显的地域差异。

3.3 科技创新是城市经济高质量发展的核心动力

通过对我国东部地区35个国家创新型城市人均地区生产总值与创新能力指数相关程度进行分析可知，城市创新能力指数和城市经济发展水平呈正相关关系，即城市创新能力越强，城市经济发展水平越高。由图1可知，绝大部分国家创新型城市都分布在趋势线附近，无锡、广州等城市经济发展水平高于同等创新能力水平的城市，这是因为这些城市创新资源丰富，创新创业生态良好，科技创新成为城市经济社会发展的核心动力。

图1 国家创新型城市人均地区生产总值与创新能力指数

本文从创新治理能力、原始创新能力、技术创新能力、成果转化能力、创新驱动能力5个维度进行考量，构建了24个二级指标的评价体系。运用熵权TOPSIS法对我国东部地区35个国家创新型城市创新能力进行研究分析。研究结果表明，从指标体系研究成果看，不同指标对国家创新型城市创新能力影响程度不同。科创板上市企业数、国家级科技成果奖数、基础研究经费占研发经费比例、科技型中小企业数这4个指标对提升城市创新能力水平具有显著的正向促进作用。从区域分布特点来看，东部地区国家创新型城市创新能力总体呈“南强北弱”的特点，具有明显的地域差异。从评价结果来看，东部地区国家创新型城市创新能力分为“强”“较强”“中等”“较差”4个等级，且“中等”以上的城市占总体的80%。城市创新能力指数和城市经济发展水平呈正相关，科技创新是城市经济社会发展的核心动力。

就各城市自身情况而言，对于创新能力强的城市(如深圳、广州、杭州等)，建议立足国家创新型城市建设新要求，结合区域科技基础、资源禀赋和创新功能定位，分类引导创新型城市发挥优势特色，力争将城市打造成创新体系健全、创新绩效高、经济社会效益好、创新辐射作用强的区域创新中心，建设区域科技创新高地。同时，发挥国家创新型城市的引领带动和“溢出效应”作用，打造区域创新共同体，推进区域一体化发展。对于创新能力较强的城市(如青岛、厦门、无锡等)，建议与创新能力强的城市相互学习、加强合作，做好产业结构调整的顶层设计，优先布局具有发展潜力和高附加值的战略性新兴产业，助推各市产业向创新链和价值链高端移动，提升城市产业创新动能。统筹重点实验室、工程技术研究中心、龙头企业、高校院所等平台资源，全力推进高水平创新平台建设。对于创新能力一般的城市(如福州、南通、秦皇岛等)，则要优化整合创新资源，优化多样创新要素，进一步拓宽创新资源供给渠道，为城市创新能力提升提供持续源动力。对于创新能力较弱的城市(如泉州、济宁、连云港等)，创新治理能力、原始创新能力、技术创新能力、成果转化能力、创新驱动能力五个方面都需要重点关注。应根据自身条件引导，通过项目支持，落实分段补助、加计扣除等普惠政策，激励企业持续加大科技研发投入，加快推进产学研合作和科技成果转化。同时，构建完善的创新人才体制机制，加大高层次科技创新人才引进培育，完善和优化创新型城市的人才政策和服务，营造良好的创新发展环境。

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