区域创新评价指标体系的构建

作为社会科学研究中初步发展的新兴领域,区域创新至今尚未形成思想一致、逻辑严密的理论体系,相关学术研究也处于广泛探索的初级阶段,亟需构建完善的评价指标体系。文章运用德尔菲法和层次分析法构建区域创新评价指标体系,并对指标体系中各因素的权重进行了测算和分析,验证了其可行性和科学性。

安国市中药产业区域创新评价与对策研究

以区域创新投入、创新环境、创新产出为主要模块构建了安国中药产业区域创新指标体系,用加权综合评价法对安国区域创新能力进行评价。结果显示,安国区域创新能力综合指数为0.688,总体创新能力中等,区域创新产出能力不足。基于此,提出政府加强服务,成为区域创新的设计者和引导者;企业自练内功,成为区域创新的自强主体践行者,注重加强创新投入和人才的引进,注重创新绩效,加快创新成果转化等建议。

国内外区域创新评价指标体系研究进展

对国内外有关区域创新评价的指标体系进行梳理与简要分析。首先,介绍国外六组较典型的指标体系,并对国内目前较成熟的研究报告和部分相关研究进行梳理。其次,指出目前区域创新评价研究领域中存在的三点不足:区域创新评价相关概念有待完善统一;国内区域创新评价指标体系缺乏国际间横向对比,且部分研究的延续性不足;区域创新评价研究方法过于保守。最后,对区域创新评价领域的未来研究重点进行展望。

山东省区域创新能力评价研究

研究以山东省17地市为研究对象,利用因子分析法,能对山东省17地市区域创新能力进行综合评价排名,得出青岛、济南、烟台排名前三,莱芜、菏泽排名靠后;利用DEA法,能对山东省17地市区域创新能力进行效率测算,得出青岛、济南等8城市达到了DEA有效.通过对山东省区域创新能力的定性定量分析,以期为提升山东省区域创新能力提供政策和措施参考.

基于偏好多阶段DEA模型的高技术产业区域创新绩效评价研究

高技术产业已成为区域创新的重要载体,并通过高新技术企业从事的诸多科技活动及创新行为,凝结成为推动区域创新的助推力。鉴于高技术产业在科技创新中蕴含的结构特征,将该产业创新过程划分为具有紧密逻辑关联的两个阶段。诚然,为了获得更加科学、准确的评价结果需要将决策者的主观偏好体现在管理决策过程中。本文提出了体现两阶段特征的偏好DEA模型,对我国高技术产业的区域绩效进行了测算,进一步探究出决策者在不同阶段偏好下对高技术产业创新效率的影响,并针对各区域的分布特征分别提出了对策与措施。

基于OWA的TOPSIS区域科技创新能力综合评价方法

区域科技创新能力是区域竞争力的决定性因素。首先分析了区域科技创新能力评价指标的研究现状,然后根据指标权重确定方法,基于OWA算子给出了区域科技创新能力评价指标组合赋权方法,最后,给出了加权的TOPSIS方法,对区域科技创新能力进行了评价和对比分析,完善了区域科技创新能力综合评价的理论方法体系。

我国区域创新环境评价的实证研究——基于省级面板数据

区域创新环境是区域创新系统的参与要素,是区域创新行为主体在互动过程中所形成的静态与动态相结合的社会环境,在区域经济的发展和企业创新绩效的提高过程中扮演着越来越重要的角色。为衡量不同区域的创新环境,首先,本文从基础设施、人文环境、经济环境、投融资环境及政府环境等方面构建了区域创新环境的评价指标体系,运用层次分析法和熵值法对中国30个省域在2011-2015年间的区域创新环境进行了评价。其次,为进一步分析不同省域创新环境的差异性原因,本文分别测度了各省域在五个二级指标层下的评价值。结果表明不同省域创新环境存在显著差异,且随着时间的推移,区域创新环境呈现不同层次的提升。另外,研究发现经济环境因素对区域创新环境的影响最大,其次是政府环境、人文环境和投融资环境,基础设施环境影响最小。最后,根据研究结果,提出了相关建议。

甘肃省区域创新能力评价研究

创新是区域经济保持持续增长的源泉和动力,也是推动区域经济发展的决定性因素和获得市场竞争优势的主要来源。有效提升区域创新能力的首要环节是对区域创新能力现状水平进行科学评价。以西部欠发达省份甘肃省为实证研究对象,构建合理的区域创新能力评价指标体系,对其区域创新能力进行测度和评价,相关结论及对策建议将为甘肃省提升区域创新能力提供参考依据。

贵州区域技术创新绩效评价指标体系的构建与研究

在分析贵州区域技术创新发展的基础上,提出贵州省区域技术创新绩效评价指标体系的评价原则、分析框架和评价方法等,并提出对策建议。

基于因子分析法的区域创新能力评价及应用研究

区域创新能力是由知识创新能力、知识流动能力、企业创新能力、技术创新环境和创新的经济绩效组成．重点以区域创新能力的评价及评价模型的应用为研究对象，建立了区域创新能力的评价指标体系，通过数理计算，得出区域创新能力评价结果，并针对结果进行相关的分析和建议．

区域创新实力:四川在全国排位略有下降

《中国区域创新能力评价报告2022》[1]显示,四川综合科技创新水平指数为69.19%,居全国第12位,比上年(第9位)下降3位、比2016-2020年(第11位)下降1位;创新能力综合效用值为28.06,与排名前三位的广东(64.04)、北京(54.89)、江苏(50.78)差距分别扩大1.72、0.07和2.32(见图1)。

区域创新环境评价指标体系构建及测评

区域创新环境是区域创新系统的关键要素,是在一定的区域内各创新相联系的主体通过共同作用、学习而建立起的非正式的、复杂的社会关系,区域创新环境对区域经济的发展和创新绩效的影响越来越明显。为了便于衡量不同区域的创新环境,本文分别从经济环境、政治环境、社会环境、文化环境、生态环境和科技环境六个方面去构建了区域创新环境的评价指标体系,运用因子分析法对中国31个省(市、区)2016年的区域创新环境进行了评价。其次将31个省(市、区)划分为东部、中部、西部进行区域比较,结果发现区域创新环境由东─中─西呈阶梯形态,最后对其提出了相关建议。

《山东省区域科技创新能力评价报告2020》发布

2021年2月22日,山东省科技统计分析研究中心在济南举行通报会,向媒体通报2020年山东省区域科技创新能力评价情况,并发布《山东省区域科技创新能力评价报告2020》。《山东省区域科技创新能力评价报告2020》共设置5个一级指标,分别是创新资源、创新产出、企业创新、创新绩效、创新环境。同时选取24个二级指标组成指标体系,对全省及十六市科技创新能力进行分析评价。

中原城市群区域创新能力提高策略研究——基于与长株潭城市群的对比研究

笔者构建了区域创新能力指标评价体系,对中原城市群与长株潭城市群的区域创新能力进行了多角度对比。根据分析结果,建议从改善区域创新环境以及优化区域创新激励机制两方面提高中原城市群区域创新能力。

全国前十!科技大省地位稳定

根据最新发布的《中国区域创新能力评价报告2023》[1],四川创新能力综合排位较上年上升2位,重回全国前10位和西部首位。该评价报告现行评价指标体系包括5个一级指标、20个二级指标、46组138个基础指标,形成实力、效率、潜力三个维度,通过逐级加权合计形成各地创新能力综合效用值。

河南省科技创新综合实力显著提升

近期,《中国区域科技创新评价报告2020》和《中国区域创新能力评价报告2020》相继发布。前者显示,河南省综合指标在全国的排名达到历史最高位次,综合科技创新水平指数继2019年首次进入全国前20位后,由第19位上升至第17位;后者显示,河南省创新能力综合效用值由持续多年的第15位上升至第13位。

基于指标特征分析的区域创新能力评价及实证

区域创新是知识经济时代提升区域竞争力的一项核心内容。为衡量不同区域的综合创新能力,兼顾多类创新主体从创新投入、创新产出和创新环境三个方面构建了区域创新能力的指标体系。针对序关系分析法中指标重要性比较由专家通过主观判断给出从而影响了评价结果客观性的问题,提出了一种客观序关系分析法。运用该客观序关系分析法对中国东部地带11个省市在2009-2013年间的区域创新能力进行了评价,得出不同省市区域创新能力存在明显差异且有着较大发展空间的结论,并据此给出了相关的政策建议。

简约指标体系下的区域创新能力评价——基于主基底变量筛选和主成分分析方法

在设计区域创新能力评价初始指标体系的基础上,采用基于主基底分析的变量筛选方法对初始指标体系进行变量筛选,构建了区域创新能力评价体系的简约变量集合,在保证原始变量信息损失尽可能小的前提下,排除所有的冗余信息,避免了变量之间的多重相关性;再利用主成分分析对简约变量集合进行二次降维,构建综合评价模型,对我国30个地区的创新能力进行排序及分析评价,得到了较好的评价结果。

基于智库双螺旋法的区域创新环境评价研究

基于智库双螺旋法研究新时期我国区域创新环境评价。以DIIS过程融合法归纳国内外经验,逐层分析评价对象层次性、理论演进动态性和指标框架结构性特征,揭示区域创新环境评价作为政策工具的本质属性。以MIPS逻辑层次法研究区域创新环境评价指标体系,以过去案例阐释评价机理,以当前案例分析影响机制,并提出面向未来发展的评价要突出政策作用机制,科学地处理创新阶段性与评价工具性之间的关系。以DIIS与MIPS矩阵式交叉融合方法,研究提出完善区域创新环境评价方案的系统化路径,创造性提出评价指标的“四维分析方法”,从而展示出一个思路清晰、逻辑严谨、导向明确的智库研究新范式。

Measurement and Evaluation of Efficiency of Regional Technical Innovation Jiangsu Province

The target system was built to evaluate the efficiency of technical innovation for 13 cities and three regions in Jiangsu province based on the data envelopment analysis. This paper comparatively analyzed the efficiency of innovation and scaling return for each region in Jiangsu province. The projection analysis on production frontier face for inefficient regions was also performed. Evolving rules and regional difference of technical innovation system of Jiangsu province were explored. Some important results and suggestion were obtained.