1、引 用 格 式：，（）：王保忠，赵倚林，史官清 基于熵权 法的国家中心城市创新能力测度与对策 甘肃科学学报，（）：基于熵权 法的国家中心城市创新能力测度与对策王保忠，赵倚林，史官清（西安工程大学管理学院，陕西 西安 ；百色学院马克思主义学院，广西 百色 ）摘要创新驱动发展战略背景下，测度并比较国家中心城市的创新能力，对于提升创新示范效应、促进区域创新协调发展具有重要的现实意义。以九大国家中心城市为研究对象，选取创新载体、创新基础、创新投入、创新绩效、市场活跃程度个维度构建异质性城市创新能力指标体系，运用熵权 法对城市创新能力进行定量实证评价，并给出了各国家中心城市单项、综合创新能力排序分析。结
2、果表明：虽然九大国家中心城市的综合创新能力呈现波动上升趋势，但各城市单项创新能力之中创新投入存在明显差距，且在创新绩效、市场活跃度方面仍有较大的提升空间。最后，提出推进国家中心城市创新发展的政策建议。关键词熵权 法；国家中心城市；创新能力测度中图分类号：文献标志码：文章编号：（）创新是引领高质量发展的第一动力。国家“十三五”规划已明确指出，把创新摆在国家发展全局的核心位置。近年来，伴随我国经济进入新发展阶段，通过创新促进产业升级、提升经济发展效率已然成为重要手段。创新是评价城市能否持续、快速、健康发展的重要标准，是城市创新驱动与转型发展的内生动力源泉。国家中心城市是依托于区域率先发展起来的核心
3、城市，拥有丰富的创新资源，具有推进高端产业集聚、辐射带动区域创新协调发展的作用。构建以国家中心城市为核心的区域经济发展新格局，能够为国家整体创新注入新动能与活力。截至目前，我国前后确立了北京、天津、上海、广州、郑州、武汉、重庆、成都、西安九座国家中心城市。在新发展阶段，国家中心城市的发展也面临着许多挑战，涉及到区域发展不平衡、供需结构不匹配、产业关键技术环节和核心技术不足，集成性、原始性创新不够成熟等问题。九大国家中心城市如何取长补短、联动发展，集中解决创新发展过程中存在的问题成为当务之急。因此，在国家“十四五”规划的开局之年，深入探讨国家中心城市创新发展实际，剖析国家中心城市创新体系的优势与
4、劣势，对于提升国家中心城市综合创新能力，加速创新型国家建设具有重要的现实意义。文献综述我国有关城市创新能力的评价研究一般是基于区域创新能力评价研究展开的。早在 年，中国科技发展战略研究小组构建了具有知识创造、知识流动、企业技术、创新能力、科技投入个维度的区域创新能力指标体系，为后期的城市创新能力指标体系构建提供了借鉴与参考。柳卸林从政府对创新的投入、企业研究开发投入、区域内企业的角色、产学研联系、创新基础设施个维度构建区域创新能力评价体系，进一步充实并深化了区域第 卷第期 年月 甘 肃 科 学 学 报 收稿日期：；修回日期：基金项目：陕西省社科基金项目“金融支持陕西省能源型产业转型升级的路径与
5、机制研究”（）；陕西省教育厅 年度重点科学研究计划（哲学社会科学重点研究基地项目）“金融支持陕西纺织服装产业创新发展的路径与对策研究”（）作者简介：王保忠（），男，山西左权人，博士，教授，研究方向为区域经济、发展经济、创新管理。：创新能力指标体系研究。而已有学者指出，对于城市而言，城市的创新能力指标体系中应包括所有影响该城市创新发展的制度、经济、社会各类要素，且它们的有序协调发展是促进城市创新的基础与前提。李兵等构建了基于创新资源、创新载体、创新环境、创新产出个方面的城市创新能力评价指标体系，采用了灰色关联法对十座具有代表性的城市进行了分析与评价。张丹丹等构建了城市创新投入产出评价指标体系，采
6、用超效率 方法对包括青岛市在内的 个副省级及以上城市展开技术创新效率评价。隋艳颖构建了包含创新基础、教育基础、经济投入、创新投入、创新绩效的五维城市创新能力指标体系，对我国四座一线城市创新能力展开对比分析。中国科学技术信息研究所发布的 国家创新型城市创新能力评价报告 构建了基于创新治理力、原始创新力、技术创新力、成果转化能力和创新驱动力个维度的城市创新能力监测评价体系。近年来，国家中心城市评价与实践研究也逐渐成为热点。郑国洪构建了国家中心城市创新能力投入产出指标体系，采用超效率 指数模型对国家中心城市创新效率进行评价与分类，最后提出了相应政策建议。张占仓对推进国家中心城市建设提出了若干建议，强
7、调突出改革创新引领发展。胡凡等 从国家中心城市与新型城镇化建设、城市转型发展以及城市创新效率等方面展开讨论，对一线、中部、西部国家中心城市城镇化发展特征进行归纳并提出相应的政策建议。穆广杰 基于 模型测量了九大国家中心城市科技投入产出创新效率，并从政府职能及角色的优化、创新资源的有效融合、人才与科技信息共享平台的建设、基础研究的支持力度等方面探索提升城市科技创新效率的有效途径。综上可知，目前城市创新能力评价研究较为丰富，其研究成果为城市开展创新建设提供了宝贵的理论依据与实践指导。但现有的城市创新能力指标体系之中过于强调科技创新要素的影响，忽视了部分非科技创新要素的作用，如基础经济指标对创新的重
8、要支撑作用、制度与市场环境因素对创新的影响 等。因创新实现最终可视为是市场经济的产物，市场活力与发展潜力是推动技术创新发展的重要因素，完善的市场机制不仅有助于为市场主体创造良好的竞争环境，还可以通过竞争机制激励各创新主体加大创新力度，进而提升创新能力。本次研究与既有研究的区别是：首先，考虑到市场活跃程度对经济长足发展以及提升城市创新潜力的重要支撑作用，特选用非公有制经济增加占比等个二级指标对市场活跃程度进行刻画；其次，因九大国家中心城市在我国东、中、西部皆有所分布，其发展基础不同，在参考前人研究的基础上，从创新载体、创新基础、创新投入、创新绩效、市场活跃程度个维度构建国家中心城市创新能力评价指
9、标体系，采用熵权 法对国家中心城市综合、单项创新能力展开纵向、横向对比分析；最后，结合实证结果与各大城市发展实际提出了具有针对性的政策建议。研究对象与方法研究对象目前，我国共有九座城市入选国家中心城市，分别是北京、天津、上海、广州、武汉、重庆、成都、郑州、西安，选取 年九大国家中心城市相关指标数据展开综合创新能力测度。样本的原始数据来自各城市 的 统计年鉴及国 家统计局网站。研究方法熵权 法是熵权法与 模型相结合的综合评价方法，其采用信息熵对评价指标进行赋权，保证了结果的客观性和准确性。法于 年首次提出，是一种逼近于理想解的排序法，根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，贴近度取值在
10、之间，越接近表明评价越高。熵权 法是基于数据变异程度客 观 赋 权 之 后 再 进 行 计 算 的，克 服 了 传 统 的 方法之中赋权主观性较强的缺点，使得运算结果更准确可信。采用熵权 法对国家中心城市创新能力进行综合评价有以下优势：一是该方法能充分利用原始数据的信息，使得创新能力评价结果与实际情况更为贴切；二是对样本的数量以及数据的分布规律没有严格的限制；三是该方法对空间、时间意义上的对象可以进行综合评价，应用范围较广，有较为直观的几何意义。首先采用熵权法来计算指标的信息熵权重，表示第个城市在第项指标下的数值，其中，；，。具体计算步骤如下：步骤规范指标评价矩阵的数值：；甘 肃 科 学 学
11、报 年第期步骤平移处理标准化后可能出现的负值或较小值情况：；步骤对数据进行无量纲化处理：；步骤计算第个指标的熵值：；步骤计算第个指标的差异系数：；步骤计算第个指标的权重：。信息熵确定后，套入 模型进行优劣分析，据此可以计算出各个城市的创新能力单项得分以及综合贴近度得分，步骤如下：步骤统一量纲：。步骤计算规范化矩阵与加权规范化矩阵：，。步骤确定正理想解和负理想解：设正理想解的第个属性值为，负理想解的第个属性值为，分别表示为 ，。步骤计算欧氏距离：（），（）。步骤对各评价对象，计算综合评价指数（贴近度）值：，其中：，。最终依据相对贴近度大小对各城市的综合创新能力进行排序，值越大，得分越高。评价体系
12、城市创新能力评价是不同层次、多类指标所构成的评价系统。因研究对象分布在不同的经济区域，其发展转型的不同步使得区域创新体系存在差异性。因此，选用合理的指标对评价结果有着至关重要的影响。本次研究依照综合性、科学性、可量化、可操作性准则，从创新载体、创新基础、创新投入、创新绩效、市场活跃程度个维度来建立城市创新能力评价指标体系，共 项评价指标，如表所列。评价结果及分析评价结果首先，选取 年各城市的原始数据进行归一化处理，量纲统一之后分层计算二级指标的信息熵权重。再选用各二级指标数据进行综合熵权 分析，分析原理同上所述，测度出各一级指标的信息熵权重，具体的计算结果见表。其次，对各城市进行综合评价，选用
13、创新载体、创新基础、创新投入、创新绩效、市场活跃程度个分类指标层单独对 年、年、年年相关数值进行熵权 法分析，测量年度内各城市贴近度值与单排序分别见表表。最后，依据各年份九大国家中心城市总体指标数据情况，综合贴近度排名。为了直观比较九大国家中心城市的综合创新能力，测算出了各国家中心城市的年度贴近度得分均值及排名情况，具体结果见表。结果分析（）创新载体。总体来看，九大国家中心城市创新载体排名情况相对稳定，按贴近度可以分为个梯队：第一梯队包括北京、广州、上海三座城市，其贴近度均大于，表明其创新载体较为丰富，全国大部分的高等教育资源、研究与实验单位、高新技术企业都集中于此，是重要的创新发展龙头城市；
14、第二梯队包括重庆、武汉、天津三座城市，其贴近度范围为（天津 年除外），其创新载体情况处于中间水平，是提升区域创新能力的中坚力量；第三梯队包括成都、郑州、西安三座城市，其贴近度均小于，此梯队城市的创新载体较为匮乏，且经济发展水平较为缓慢，但具有较强的创新发展潜力。由表可知，九座城市的创新载体得分差距显著，极差为 ，尤其是高等教育资源、研发机构、高新技术企业呈现出区域分化的特征。（）创新基础。总体来看，排在前三位的城市分别是上海、广州、重庆，其贴近度均大于。其中第 卷王保忠等：基于熵权 法的国家中心城市创新能力测度与对策上海、广州创新基础排名呈现下降趋势，分别由最初第一、第二下降为第二、第三；而重
15、庆则奋起直追，由第三名（年）上升为第一名（年）。北京的创新基础得分位列第四，与成都、武汉同处第二梯队，表明科学教育水平高、知识人才丰富、人力资源较为密集的城市其创新基础扎实，优势显著。郑州、天津、西安排名靠后，其创新基础较为薄弱，尤其基础设施建设力度仍有待加强。由表可知，得分最高和最低的城市贴近度相差 ，差距相对较大，区域创新基础仍存在不平衡的情况。表国家中心城市创新能力评价指标体系 一级指标一级指标权重二级指标指标意义二级指标权重创新载体.高等教育学校数反映高等教育资源水平 有活动单位数反映研发活动单位数量.高新技术企业反映创新企业规模数量 创新基础.普通高等学校在校生数反映人才储备量.互联
16、网宽带接入用户数反映网络化水平.公共图书馆藏书量反映文化资源环境.货运量反映对外经济联系程度.常住人口反映人力资本总体规模 创新投入 全市 经费投入强度反映科技财力投入强度 地方财政科技经费支出占比反映政府支持力度 人员折合全时当量反映人力投入工作量 创新绩效 专利申请数反映创新成果产出能力 专利授权量反映创新成果产出效果 技术合同成交额反映创新的经济效益转化能力 人均 反映经济实力 第三产业增加值占比反映产业结构发展 市场活跃度 非公有制经济增加值占 比重反映市场化水平.全社会固定资产投资反映投资力度.金融机构人民币各项贷款余额反映金融支持力度.金融机构人民币各项存款余额反映资金吸附能力.上市公司个数反映龙头企业的带动能力 注：二级指标权重是将各项指标数值分层归一化之后分别计算所得；一级指标权重是将 年各二级指标数值归一化后相加其权重计算所得。表 年九大国家中心城市分类创新能力单排序 城市创新载体单排序创新基础单排序创新投入单排序创新绩效单排序市场活跃度单排序北京 天津 上海 广州 重庆 成都 郑州 西安 武汉 甘 肃 科 学 学 报 年第期表 年九大国家中心城市分类创新能力单排序