实证研究论文

-98-

中国科技论坛（2011年1月）第1期

中国区域科技竞争力实证研究

———基于灰色关联投影模型

周小柯1，吉生保2

（1. 南开大学经济研究所，天津

300071；2. 南开大学国际经济研究所，天津300071）

摘要：在构建科技竞争力评价指标体系并建立灰色关联投影模型基础上，用分地区统计数据，对我国

区域科技竞争力进行了实证研究。分析发现，我国区域科技竞争力整体上呈现“东强、中平、西弱”的格局；东部地区内部“过度聚集”和“协调发展”并存；产业主导科技发展的模式更易于促进区域科技竞争力的协调发展。

关键词：科技竞争力；评价指标体系；灰色关联投影模型中图分类号：F061.5

文献标识码：A

Regional Competitiveness of Science and Technology in China

———based on Grey Relation Projection Model

Zhou Xiaoke 1，Ji Shengbao 2

（1. Institute of Economics ，Nankai University ，Tianjin 300071, China ；

2. Institute of International Economics ，Nankai University ，Tianjin 300071, China ）

Abstract:Based on the evaluation indicator system of CST and the grey relation projection model, this paper conducts an empirical research to assess the CST degree about 31regions of China by using regional statistical data. The empirical result shows that the regional CST presents “East strong, Middle common, West weak ”in the whole China; the “excessive accumulation ”and “coordinated development ”co-exist within the eastern region; Industry -led technology development mode is easier to promote coordinated development of regional CST.

Key words:competitiveness of science and technology （CST ）; the evaluation indicator system; grey relation projection model

1

引言

当今世界，科技进步对经济增长和社会发展的

世界经济论坛（WEF ）。不论是IMD 还是WEF ，其用于评估一国或地区竞争力的指标体系中，科技方面的因素都十分重要。2001年以前，在IMD 发布的世界竞争力评价指标体系中，科技要素是八大构成要素之一；从2001年起，IMD 把指标体系从八大要素归类为四项环境要素，作为四项一级指标的“基础设

贡献日趋显著，科技竞争力已成为一个国家或地区综合竞争力的重要组成部分。对一个国家或地区综合竞争力的评价，目前在国际上最有影响的是瑞士洛桑国际管理发展学院（IMD ）和总部设在日内瓦的

收稿日期：2010-07-18

作者简介：周小柯（1982-），男，河南许昌人，南开大学经济研究所博士生；研究方向：市场经济运行与市场治理、中国经济。

第1期（2011年1月）中国科技论坛

-99-

施”中包括了“科学基础设施”和“技术基础设施”。而在WEF 的全球竞争力评价指标体系中，“技术准备度（Technological readiness ）”是12个要素之一。

根据WEF 公布的《全球竞争力报告（2009－

（2004）从科技影响方面发展了Nelson 的研究［5］。对我国区域科技竞争力的研究，在确定反映各省、市、自治区科技竞争力的指标时，显然不能照搬国际评价指标体系。遵循客观性、多角度、有效性和可行性等原则，本文在Nelson （2002）、Furman and Hayes （2004）、IMD “科学基础设施”与“技术基础实施”以及WEF 技术相关指标基础上，结合相关研究（魏后凯，2004；黎雪林，孙东川，2006；中华人民共和国科技部，2008；仵凤清等，2008；万勇，2009）［6-10］，确定从科技投入、科技支撑以及科技产出和影响三大方面来衡量和评价我国区域科技竞争力，构建了包括31个细分小类在内的指标体系，如表1所示。

2010）》，中国全球竞争力名列第29位，已经从要素

驱动阶段进入效率驱动阶段［1］；但从该报告和IMD 每年发布的《世界竞争力年鉴》中也不难发现，中国科技竞争力在整体上与发达国家和地区仍有不小的差距［1-2］。未来几年，中国要真正实现效率驱动经济增长和社会发展，大幅度提升科技竞争力尤为关键。有鉴于此，本文拟在相关研究基础上，运用新近发展起来的灰色关联投影方法，对我国区域科技竞争力进行研究，旨在通过提升区域科技竞争力来促进我国整体科技竞争力的更快提高。

2.2灰色关联投影评价模型建立

科技竞争力的评价系统涉及科技、经济和社会

2

2.1

评价体系与评价模型的构建

科技竞争力评价指标体系

指标体系是一种综合性的评价，是当前学术界

等诸多因素，由于因素信息的不确知性或不完全性，使得该评价系统成为一个灰色系统。鉴于此，本文将在刘思峰等建立的灰色关联系统理论基础上

［11-12］

，

比较通行的一种创新评估［3］。科技竞争力评价指标体系最初用来评估国家层面上的创新能力，比如，

结合相关研究从矢量投影的角度对灰色关联系统理论的发展［13-14］，构建了区域科技竞争力的灰色关联投影评价模型。

（1）样本矩阵建立和矩阵元素标准化。定义X 对应于m 个评价指标和n

个区域的科技竞争力评

Nelson （2002）曾设计了一套综合指标，指标主要包

括R&D经费来源、R&D经费配置、大学的作用、支持和影响创新的政府政策等［4］；随后，Furman and Hayes

-100-

中国科技论坛（2011年1月）第1期

价样本矩阵，记为：X=（x ij ）m ×n ，（i=1，2，…，m ；j=1，2，…，n ）。文中涉及的评价指标只有正效指标，用极差变换法对样本矩阵进行标准化处理，以消除评价指标量纲不同带来的影响。令标准化后的样本矩阵记为：

夹角θj 为灰色关联投影角，且满足:

cos θj =λj =

A ·j A 0

=

||A j ||*||A 0||

w i r ij w i

姨

（w i r ij ）2

姨

w 2i

Y=（y ij ）m ×n ，（i=1，2，…，m ；j=1，2，…，n ）

（2）指标权重确定。确定权重的方法很多，有主观、客观和组合赋权方法。以层次分析法（Analytic

（i=1，2，…，m ；j=0，1，2，…，n ）

很明显，夹角余弦0

越大，表示A j 与A 0之间的变化方向越一致。夹角余弦的大小与模的大小结合考虑才能全面准确反映各评价样本与理想样本之间的接近程度。

令A j 的模d j =

Hierarchy Process ，AHP ）为代表的主观定权法发展

较早而且较为简单，故而在较多文献中使用；但是针对其定权的主观性，伴随计算技术的发展，近些年又发展了很多其他的定权方法，其中熵值法应用较多，它依据指标所包含信息量的大小确定权重，反映了指标间的相互比较关系，因而相对其他定权方法比较客观［15］。本文采用熵值法来确定各指标的初始权

姨

（w i r ij ）2，P j 为A j 在A 0上的

灰色关联投影值，P j =d·j λj =軍i r ij ，（j=1，2，…，n ），w

軍i =w 2其中w i /

姨

軍=（w 軍1，w 軍2，…w 2i ，（i=1，2，…，m ），称w

軍m ）T 为评价指标灰色关联投影权值矢量。依据灰色w

关联投影值的大小进行排序。投影值越大，表明评价样本与理想样本越接近；投影值越小，表明评价样本越远离理想样本。

軒）。重（w

（3）构造灰色关联系数矩阵。标准化处理后的样本矩阵Y=（y ij ）m ×n ，显然y ij 总是越大越好，定义理想样本为：

3

区域科技竞争力实证研究

本部分根据前文构建的科技竞争力指标体系和

y i0=max（y ij |j=1，2，…，n ）=1，其中i=1，2，…，m

（1）

以y i0为母因素，以y ij 为子因素，就可以得到评价样本与理想样本的关联度，令其为r ij ，具体地：

评价模型，借助Mathematica5.0应用软件，计算中国

31个省级地区的科技竞争力并进行排序，并在此基

础上对区域科技竞争力进行分类和评价分析。

r ij =

min min y i 0－y ij +ξmax max y i 0－y ij

n

m

n

m

3.1

（2）

数据及标准化处理

评价指标原始数据来自《中国科技统计年鉴

y i 0－y ij +ξmax max y i 0－y ij

n

m

2009》、《中国统计年鉴2009》、《中国高新技术产业

统计年鉴2009》。其中，R&D经费占GDP 比重、人均

其中ξ∈（0，1）称为分辨系数，一般取ξ=0.5。令灰色关联系数矩阵为Z=（r ij ）m ×（n+1）（i=1，2，…，m ；j=

GDP 两个指标计算得出，其余指标均为直接获取。

根据有关指标2008年度原始数据建立评价样本矩阵X 31×31；并按照极差变换法进行标准化处理，得到标准化后样本矩阵Y 31×31（限于篇幅略去，备索）。

0，1，2，…，n ），显然有r i0=1，（i=1，2，…，m ）。

（4）计算样本灰色关联投影值。设评价指标间的加权向量W=（w 1，w 2，…，w m ）T ，按下式进行处理，满足如下单位化约束条件，即

3.2

（3）

表2

确定指标初始权重，构造加权向量

按确定指标权重熵值法的要求，计算得到31个

熵权法确定的各指标权重（w 軍i ）

軒i /w i =w

姨

軒2w i

軒i 为评其中i=1，2，…，m ，式中w

价指标i 初始权重。

令Z *为加权灰色关联系数矩阵，Z *=（w i r ij ）m ×（n+1）（i=1，2，…，m; j=0，1，2，…，n ），每个样本为一个m 维向量，记理想样本为A 0=（w 1r 10，w 2r 20，…，w m r m0），评价样本为A j =（w 1r 1j ，w 1r 2j ，T

…，w m r mj ）T ，则A j 与A 0之间的

第1期（2011年1月）中国科技论坛

表3

-101-

评价指标的初始权重（见表2）。

对初始权重进行单位化处理，得到加权向量W ，即W =（0.1865，

31个地区投影值（科技竞争力）排序情况

0.2267，0.1760，0.1704，0.1835，0.1755，0.1738，0.1824，0.1745，0. 1654，0.1740，0.1747，0.1848，0.1739，0.1711，0.1847，0.1688，0.1847，0.2028，0.1869，0.2069，0.1637，0.1611，0.1787，0.1731，0.1734，0. 1879，0.1774，0.1579，0.1753，0.1756）T 3.3

计算灰色关联系数矩阵和按公式（1）确定理想样本，然后按公式（2）得到灰色关联系数矩阵（限于篇幅略去，备索）。根据加权向量，计算灰色关联投影权灰色关联投影值

軘=（0.0348，值矢量，即W

0.0514，0.0310，0.0290，0.0337，0.0308，0.0302，0.0333，0.0305，0.0274，0.0303，0.0305，0.0342，0.0302，0.0293，0.0341，0.0285，0.0341，0.0411，0.0349，0.0428，0.0268，0.0259，0.0319，0.0300，0.0301，0.0353，0. 0315，0.0249，0.0307，0.0309）T 。

由公式（3）分别计算得到31个区域的灰色关联投影值，即为各地的科技竞争力数值。据此大小进行排序，可得31个地区的排名结果（见表3）。

要的影响因素。广东、江苏、北京等地科技竞争力较好，主要原因是科技投入、科技产出以及以产学研为代表的科技支撑水平发展较为协调，都处在较高水平；山西、内蒙古、江西等地科技竞争力较差，关键原因是指标内部之间发展不协调，除了从事科技活动人员数、研发机构数以及与研发相关的课题数等少数总量指标勉强与B 类区域持平外，人均指标、百分比指标以及科技成果和影响指标表现都明显较差，从而使得整体排名受到影响；而新疆、贵州、西藏等地基础薄弱，在各项指标的排名中都处于不利位置，导致这些区域科技竞争力排名靠后。

（2）科技竞争力分类分析。在表3的基础上，对区域科技竞争力排名按照以下标准进行分类———投影值Pj ≥0.6，代表竞争力强，记为AA 类；0.4≤P j ≤

3.4综合分析

（1）评价指标的权重分析。从评价指标权重的总体情况来看，权重分配比较均等。其中，IE1、IE2、

IT1、ID1、ID3、AC1、AC2、RE1、OT2和OT3指标权重

相对较大，这10个指标权重之和为0.375，可见科技人员投入、科技时间投入、科技支撑水平（尤其是与研发密切联系的产业、学术水平）以及科技成果对区域科技竞争力相对较大。系统状态指标中的科技经费投入（IM1和IM4）以及科技影响（IF2）的权重也较大，反映出其对区域科技竞争力影响也较大。以上

0.6代表竞争力较强，记为A 类；0.36≤P j ≤0.4，代表

竞争力中等，记为B 类；0.34≤P j ≤0.36，代表竞争力较弱，记为C 类；P j ≤0.34，代表竞争力差，记为D 类。采用这一分类标准，可将31个省区按其所属东、中、西部分别进行归类（这里对东中西部的划分参考了国家西部大开发政策的相关规定），结果见表4。结果显示，我国区域科技竞争力整体上呈现“东强、中平、西弱”格局，这与三大地区经济发展整体水平大致是一致的。

就东部地区看，科技竞争力整体较强，除河北、

13个指标权重之和为0.454，它们对区域科技竞争

力的评价起着相对较为重要的作用。

基于评价结果的分析，可以看出，影响中国区域科技竞争力的因素除了以往文献关注较多的科技投入与科技产出因素以外，科技支撑水平也是一个重

-102-

中国科技论坛（2011年1月）第1期

海南的科技综合竞争力处于中等以下外，其余12个地区的科技竞争力至少属中等之列。此外，科技竞争力“过度聚集”和“协调发展”两种现象同时存在：一方面，科技竞争力高端与洼地并存，北京与河北、广东与海南强弱对比明显，凸显了由于“聚集效应”过强，从而不利于省际之间经济社会协调发展的情况；另一方面，长三角经济区的江苏、浙江两省和上海市之间科技竞争力则表现为“协调发展”。笔者认为，东部地区内部表现出来的“两种情形并存”局面与科技主导发展模式不同有关。以科技投入为例，江苏和广东两地规模以上工业企业投入的科技资源在全部投入资源中占绝对优势（见表5），而R&D机构的科技投入所占比重较低（见表6），是产业主导科技发展的典型案例；相反，北京规模以上工业企业投入的科技资源在全部科技资源投入中所占比重较低，最高的指标才占22.8%（见表5），而R&D机构的科技投入所占比重则较高（见表6），是明显的R&D机构主导科技发展的模式。此外，通过比较可以发现，江苏周边的浙江和上海科技竞争力同处于A 类；而北京周边和河北科技竞争力则处于C 类，意味着“产业

主导科技发展”模式可能更利于省际之间科技竞争力的协调发展。值得注意的是，同样是产业主导科技发展的广东，临近的海南省科技竞争力却处于倒数第一的位置，这与海南岛相对独立的地理位置有关；广东科技竞争力与周边的协同主要体现在包括中国香港、中国澳门在内的“大珠三角洲”区域，而中国香港和中国澳门未被列入本文的研究范围。

就中、西部地区而言，科技竞争力整体上相对落后，呈现出“低水平协调”的特征。中部地区的科技竞争力整体上属于全国中下游水平，河南、湖北的科技竞争力属中等，湖南、黑龙江、安徽、山西、吉林和江西的科技竞争力较弱；而西部地区科技竞争力整体上属于全国末游水平，只有四川和陕西的科技竞争力属于中等，重庆、甘肃、云南、青海的科技竞争力较弱，宁夏、新疆、贵州、西藏的科技竞争力很弱。

（3）科技竞争力与经济发展的关系分析。鉴于科技竞争力在很大程度上影响着区域在未来一段时间内的经济发展势头，下面专门就经济发展现状（以人均GDP 来衡量）和科技竞争力的关系进行分析（见图1）。

图1中两条水平线分别表示人均GDP 排名和灰色关联投影值排名的中间值（16.5），两者将平面按逆时针方向划分为Ⅰ、

表5区域规模以上工业企业科技投入占总投入的比重（单位：%）

Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ四个象限，

资料来源：根据《中国科技统计年鉴2009》相关指标计算得出。

分别表示{经济发展现状良好，科技竞争力较强}、{经济发展现状欠佳，科技竞争力较强}、

表6区域R&D机构科技投入占总投入的比重（单位：%

）

{经济发展现状欠佳，

科技竞争力欠佳}以及

资料来源：根据《中国科技统计年鉴2009》相关指标计算得出。

{经济发展现状良好，

同，区域之间“过度聚集”效应和“协同发展”效应并存，而中西部地区区域科技竞争力则呈现出“低水平协调”的特征。针对以上分析结果，为改善各地科技竞争力状况，促进区域科技竞争力的提升，提出以下对策建议：

（1）区域科技竞争力的建设是一项系统工程，不仅要加大科技投入和科技产出、影响力度，还应该注意提高科技支撑水平，三者不可偏废。尤其值得关注的是，在以产业主导科技发展模式下，区域内产业协调发展会带来区域科技竞争力的协调发展；而R&D机构主导科技发展的模式则会导致科技资源过分集中

图1各区域人均GDP 和科技竞争力的灰色关联投影值排名（逆指标）

注：该图系用Stata10.0软件绘制。

科技竞争力欠佳}。此外，为了突出经济发展现状与科技竞争力的关系，图1还标出了令人均GDP 与科技竞争力相等的45°线———显然，这是一种理想状况。

从图1中可以发现，表4中科技竞争力属于

在R&D机构，从而对周边地区科技竞争力发展具有负向影响。就提升我国总体科技竞争力水平而言，

R&D机构主导科技发展模式在全国不具有推广意

义，应该更多地支持企业（尤其是高新技术企业）成为科技投入和科技活动的载体。

（2）针对区域科技竞争力表现出来的“东强西弱、强弱分明”的格局，对于“双强型”区域，如广东、江苏、北京等地下一步发展的主要方向是继续维持科技投入、科技产出和力度以及科技支撑协调发展的模式，与经济发展状况形成良性互动。对于广西、云南、青海、西藏等“双欠佳型”区域，由于经济基础差、科技发展起点低，典型的特点是“问题多、难度大”，短时间内难以扭转科技竞争力排名落后的局面，但是，在面临的诸多问题当中，应该首先在充分利用各地资源优势（比如各种能源与旅游资源等）的基础上逐步提升产学研整体水平和科技影响力，等到有一定的经济能力之后，再加大科技投入。

（3）在科技支撑水平建设上，促进产业结构的调整和优化，着力扶持和发展高新技术产业，并以此为契机推动技术市场的繁荣，同时还要加大对区域高校科研项目和经费的支持。尤其是对于规模以上工业企业发展尚可、而高新技术产业发展滞后的区域，如图1中处于Ⅳ象限的山西、内蒙古等地，应该积极学习四川、陕西等地成功经验，逐步改变经济增长对

（下转第111页）

AA 类和A 类的区域不仅都位于Ⅰ象限内，而且还

占据了其中较为有利的位置（集中于靠近右上角的地方），从而容易在未来的发展和竞争中继续保持其优势地位；属于D 类的区域和一部分属于C 类的区域位于Ⅲ象限，尤其是属于D 类的区域距离原点的距离较近，从而在未来的发展中难以改变落后的境地。相比之下，可以预期属于Ⅱ象限的区域在未来的发展中会走“上坡路”，从而可以给我们某些方面积极的启示———比如民营经济的壮大、高等教育的大力发展会在加大科技投入的同时，带动科技支撑水平的改善等。此外，还应当注意尽量避免落入Ⅳ象限———处于该象限的区域目前经济发展势头良好，但是区域科技竞争力相比经济发展现状是落后的，换言之，如果不能及时提升区域科技竞争力，一旦区域内外经济环境发生变化，尤其是发生对该区域非利好的变化时，该区域经济的“下坡路”命运势必难以避免。

4

总结与对策建议

对区域科技竞争力的实证研究和相关分析发

现，我国区域科技竞争力整体呈现“东强、中平、西弱”的格局；东部地区内部因科技主导发展模式的不

opportunities ［J ］. Research Policy ，1995，24（2）：185-205.

［16］Patrick Rond ，Caroline Hussler. Innovation in regions:What does really matter? ［J ］. Research Policy ，2005，34：1150-1172. ［17］关士续. 区域创新网络在高技术产业发展中的作用：产于硅谷创新的一种诠释［J ］. 自然辩证法通讯，2002，（2）：51-54. ［18］Lundvall B. Innovation as an interactive process:From user-producer interaction to the national system of innovation ，in Dosi ，

G. ，Freeman G. ，Nelson R. ，Silverberg ，G. and Soete ，L. Publishers. London ，UK /New York ，USA.1988：349-369.

（editors ）Technical Change and Economic Theory ［M ］，Pinter

［19］David Doloreux ，Saeed Partob ，Regional innovation systems:Current discourse and unresolved issues. Technology in Society ，

2005，27：133-153.

［20］Franz Todtling ，Alexander Kaufmann ，SMEs in Regional Innovation Systems and the Role of Innovation Support —the Case of

Upper Austria ［J ］. Journal of Technology Transfer ，2002，7：15-26.

［21］Chiung -Wen Hsu. Formation of industrial innovation mechanisms through the research institute. Technovation ，2005，（25）：

1317-1329.

［22］Rothwell R ，Successful industrial innovation:critical factors for the 1990s ［J ］. R&DManagement ，1990，22（3）：221-239. ［23］Malecki E.J .Technology &economic development ［M ］. Longman ，Essex ，2nd Ed.1997.

（责任编辑胡琼静）

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

（上接第103页）

资源高度依赖的传统模式，把发展高新技术产业放到突出地位，提高其在国民经济中的比重；同时积极鼓励以高校为代表的区域高等教育的发展，争取更

多的科研项目和科研经费并予以及时到位；此外，降低技术市场的进入门槛，对于促进技术成果的产业化转化也有重要意义。

参考文献:

［1］IMD ．World Competitiveness Yearbook （2009）［R ］．Lausanne ，Switzerland ：IMD ，2009．［2］The Global Competitiveness Report 2009-2010［R ］．Geneva ，Switzerland ：WEF ，2009．

［3］万勇，文豪．中国区域创新能力的评价指标体系研究［J ］．中南大学学报（社会科学版），2009，（10）：643-646．［4］Nelson R R （ed. ）．National Innovation Systems ：A ComparativeAnalysis ［M ］．New York ：Oxford University Press ，1993．

［5］Furman J ，R.Hayes. ，Catching up or Standing Still? National Innovative Productivity among Follower Countries ［J ］．Research

Policy ，2004（33）：1329-1354．

［6］魏后凯．我国地区工业技术创新力评价［J ］．中国工业经济，2004，（5）：15-22．

［7］黎雪林，孙东川．我国区域科技竞争力评价体系研究［J ］．科技管理研究，2006，（2）：48-51．［8］中华人民共和国科技部．中国科学技术发展报告（2008）［R ］．北京：科学技术文献出版社，2009．

［9］仵凤清，尹凡，张玺才．我国地方科技竞争力测度及提升路径模型的构建与分析［J ］．河北大学学报（哲学社会科学版），

2008，（6）：52-57．

［10］万勇．现阶段中国区域技术创新能力及其分布研究———基于中国30个省级区域数据的因子分析［J ］．东北大学学报（社会

科学版），2009，（5）：210-215．

［11］刘思峰，党耀国，方志耕．灰色系统理论及其应用［M ］．北京：科学出版社，2004．［12］刘思峰，谢乃明等．灰色系统理论及其应用［M ］．北京：科学出版社，2008．

［13］王应明．一种多指标决策与评价的新方法———投影法［J ］．统计研究，1998，（4）：66-70．

［14］张文红，陈森发．农业生态环境灰色综合评价及其支持系统［J ］．系统工程理论与实践，2003，（11）：119-124．［15］Olsom. D L. ，Comparison of Weight in Topsis Models ［J ］．Mathematical and Computer Modeling ，2004，（40）：721-727．

（责任编辑刘传忠）