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        區(qū)域科技進(jìn)步綜合評(píng)價(jià)方法和實(shí)證研究

        2006-12-31 00:00:00任樹峰梅姝娥
        現(xiàn)代管理科學(xué) 2006年7期

        摘要:文章基于科技部組織開展全國(guó)市、縣、區(qū)科技進(jìn)步考核的指標(biāo)體系,研究科技進(jìn)步綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的計(jì)算方法,并進(jìn)而利用第三次(2003年~2004年)全國(guó)市、縣、區(qū)科技進(jìn)步考核所收集的數(shù)據(jù),對(duì)江蘇城市的科技進(jìn)步水平進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià),對(duì)各個(gè)市的科技進(jìn)步特點(diǎn)進(jìn)行了全面分析。

        關(guān)鍵詞:科技進(jìn)步;指標(biāo)體系;評(píng)價(jià)方法

        一、 引言

        近年來,科技進(jìn)步在推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展方面起著十分重要的作用,為了準(zhǔn)確的把握區(qū)域科技進(jìn)步狀況,更加有效地促進(jìn)區(qū)域利用科技促進(jìn)區(qū)域發(fā)展,需要對(duì)區(qū)域的科技進(jìn)步狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。目前,科技進(jìn)步的評(píng)價(jià)方法主要分為兩大類:一是經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型法。該方法主要應(yīng)用于科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的研究,通過建立數(shù)學(xué)模型,把科技進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中所起的作用分離出來,從宏觀上反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中科技進(jìn)步的作用。二是指標(biāo)體系法。該方法通過建立與科技進(jìn)步相關(guān)的指標(biāo)體系,采用多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行綜合,進(jìn)而得出評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合指數(shù)以反映系統(tǒng)的全面狀況。為了準(zhǔn)確把握區(qū)域科技進(jìn)步的狀況,必然既需要從整體上對(duì)區(qū)域的科技進(jìn)步水平做出綜合評(píng)價(jià),又要從選取指標(biāo)的不同側(cè)面反映相對(duì)水平,也就是采用指標(biāo)體系評(píng)價(jià)方法。在區(qū)域科技進(jìn)步評(píng)價(jià)指標(biāo)體系方面國(guó)內(nèi)已有了不少相關(guān)的研究,取得了一些有意義的研究成果。本文將基于全國(guó)市、縣、區(qū)科技進(jìn)步考核的指標(biāo)體系,研究設(shè)計(jì)區(qū)域科技進(jìn)步評(píng)價(jià)綜合指數(shù),并進(jìn)而利用第三次全國(guó)市、縣、區(qū)科技進(jìn)步考核中所收集到的數(shù)據(jù),對(duì)江蘇省的城市的科技進(jìn)步狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。

        二、 區(qū)域科技進(jìn)步綜合評(píng)價(jià)方法設(shè)計(jì)

        本文采用科技部2003年~2004年市、縣、區(qū)科技進(jìn)步考核指標(biāo)體系中的定量指標(biāo)作為評(píng)價(jià)區(qū)域科技進(jìn)步綜合水平的基本指標(biāo)。該指標(biāo)體系由四個(gè)一級(jí)指標(biāo)和21個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成(表1),分別從科技投入、科技產(chǎn)出、科技促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技促進(jìn)社會(huì)發(fā)展四個(gè)方面來考核一個(gè)地區(qū)的科技進(jìn)步綜合水平。

        基于考核指標(biāo)體系,本文采用綜合指數(shù)加權(quán)的方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的眾多指標(biāo)進(jìn)行綜合計(jì)算,該方法的計(jì)算模型為:

        式中:n—評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)量;Zi—第i項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)處理值;Wi—第i項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

        由于評(píng)價(jià)指標(biāo)中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)量綱不同,而且指標(biāo)數(shù)據(jù)在數(shù)量級(jí)別上存在差距,因此需要對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。本文采用相對(duì)化處理方法,它是一種比較簡(jiǎn)單和實(shí)用的方法。計(jì)算公式如下:

        在相對(duì)化處理過程中要將“正指標(biāo)”和“逆指標(biāo)”區(qū)別對(duì)待?!罢笜?biāo)”是指指標(biāo)值越大,在評(píng)價(jià)中所起的作用也越大的指標(biāo),可以直接用公式(2)進(jìn)行處理?!澳嬷笜?biāo)”是指指標(biāo)值越大,在評(píng)價(jià)中所起的作用越小的指標(biāo)。對(duì)于“逆指標(biāo)”可以先將它化成“正指標(biāo)”后再用公式(2)進(jìn)行相對(duì)化處理,由于在本評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中只有“萬元工業(yè)產(chǎn)值能耗”一項(xiàng)為“逆指標(biāo)”,所以可以先對(duì)它取倒數(shù)轉(zhuǎn)化成“正指標(biāo)”后再進(jìn)行相對(duì)化處理。

        在消除了各個(gè)指標(biāo)的量綱影響和確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)以后,就可以利用線性加權(quán)和法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的計(jì)算。

        三、 江蘇城市科技進(jìn)步水平縱向比較分析

        運(yùn)用前述綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和具體測(cè)算方法,我們對(duì)參加科技部2003年~2004年度全國(guó)科技進(jìn)步考核的江蘇省12個(gè)城市的科技進(jìn)步水平進(jìn)行了縱向比較分析,即分析各個(gè)城市2003年~2004年間科技進(jìn)步變化趨勢(shì)。

        在進(jìn)行縱向評(píng)價(jià)時(shí),選取各地區(qū)指標(biāo)的2003年數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)值,以2004年相應(yīng)指標(biāo)的數(shù)值作為報(bào)告期的實(shí)際值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。在計(jì)算權(quán)重系數(shù)時(shí),我們用各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)分除以它所屬的一級(jí)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)分得到每個(gè)二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),然后用公式(1)計(jì)算出各個(gè)一級(jí)指標(biāo)的科技進(jìn)步指數(shù),最后用各個(gè)一級(jí)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)分除以總標(biāo)準(zhǔn)分得出各個(gè)一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),再用公式(1)得出地區(qū)科技進(jìn)步綜合指數(shù)。最終評(píng)價(jià)結(jié)果見表2。

        從縱向比較來看(表1),2004年全省各城市科技進(jìn)步態(tài)勢(shì)總體呈上升趨勢(shì),相比2003年,12個(gè)城市科技進(jìn)步綜合指數(shù)平均增長(zhǎng)14.32%。從構(gòu)成科技進(jìn)步的四個(gè)主要方面來看,也都呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),但增長(zhǎng)的幅度差異比較大。2004年和2003年相比,科技產(chǎn)出和科技促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長(zhǎng)速度較快,平均分別增長(zhǎng)18.58%和20.99%,但科技投入和科技促進(jìn)社會(huì)發(fā)展方面增長(zhǎng)速度相對(duì)較慢,平均分別只增長(zhǎng)6.42%和8.85%。這表明從2003到2004年科技產(chǎn)出和科技促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)12個(gè)城市的科技進(jìn)步水平的促進(jìn)作用最大。

        從全省各城市橫向比較來看,12個(gè)城市中有11個(gè)城市的科技進(jìn)步呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),但增長(zhǎng)幅度差異相當(dāng)大。其中,南通市的增幅最大,比2003年增長(zhǎng)29.72%,主要是由于該市的科技產(chǎn)出水平大幅提高,增長(zhǎng)了62.03%。連云港市的增長(zhǎng)速度最慢,只增長(zhǎng)了4.35%,主要是由于該市的科技投入水平相對(duì)于2003年大幅下降。值得注意的是,宿遷是12個(gè)城市中科技進(jìn)步唯一呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)的城市,2004年相比2003年,它的科技進(jìn)步綜合指數(shù)下降了0.27%,究其原因主要是科技投入水平降幅較大,達(dá)到30.67%,另外該城市的科技產(chǎn)出水平和科技促進(jìn)社會(huì)發(fā)展水平都增長(zhǎng)緩慢,分別只增長(zhǎng)了3.42%和4.72%,在所有城市中增幅都是最小。

        四、 江蘇城市科技進(jìn)步水平橫向比較分析

        利用考核數(shù)據(jù)對(duì)江蘇城市的科技進(jìn)步水平進(jìn)行橫向比較分析,也就是比較各城市的科技進(jìn)步水平。在進(jìn)行地區(qū)間橫向評(píng)價(jià)比較時(shí),選取各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的地區(qū)平均值作為標(biāo)準(zhǔn)值,用各個(gè)地區(qū)相應(yīng)指標(biāo)的實(shí)際值除以標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行數(shù)據(jù)無量綱化處理。計(jì)算權(quán)重系數(shù)時(shí),利用各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)分直接除以指標(biāo)體系的總標(biāo)準(zhǔn)分得到各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),然后再用公式(1)得出各個(gè)地區(qū)的科技進(jìn)步得分。評(píng)價(jià)結(jié)果見表3。

        從表2中可以看出,2004年各個(gè)城市的科技進(jìn)步水平差距很大,得分最高的無錫為177.15分,最低的宿遷只有49.20分,二者相差127.95分。如果我們以35分為一個(gè)層次,則可以按照12個(gè)城市的科技進(jìn)步水平把它們分為四個(gè)層次:第一層次是無錫市和蘇州市,它們的總體科技進(jìn)步得分高于140分;第二層次的是常州市、鎮(zhèn)江市、泰州市、揚(yáng)州市和南通市,它們的得分在90分到125分之間;第三層次的是徐州市、連云港市、鹽城市和淮安市,它們的得分在55分到90分之間;第四層次的是宿遷市,它的得分最低,只有49.20分。

        無錫和蘇州是江蘇兩個(gè)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市,它們也是科技進(jìn)步水平最高的兩個(gè)城市。2004年它們的科技進(jìn)步綜合得分分別達(dá)到177.15分和147.52分,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于省內(nèi)其它城市。其中無錫在科技投入、科技產(chǎn)出、科技促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展上得分都處于第一位,在科技促進(jìn)社會(huì)發(fā)展上它處于第二位,反映了無錫在科技進(jìn)步各個(gè)方面的水平都比較平衡。無錫之所以在科技促進(jìn)社會(huì)發(fā)展上沒有能排到第一位的一個(gè)重要原因是它的環(huán)境治理工作做得不是很好,2004年它的“三廢”處理率在12個(gè)城市中排在比較靠后的位置,尤其是在工業(yè)廢水處理率這一指標(biāo)上更是處于最后一名的位置,說明了無錫在依靠科技進(jìn)步治理好當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境上還有許多工作要做。從縱向上來看,無錫的科技投入指數(shù)在12個(gè)有增長(zhǎng)的城市中增長(zhǎng)最慢,反映了它在科技投入的增長(zhǎng)速度上要慢于其它城市。蘇州在科技產(chǎn)出和科技促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展上排名第二,在科技促進(jìn)社會(huì)發(fā)展上排名第一,在科技投入水平上排名第四。本級(jí)科技三項(xiàng)費(fèi)用決算增長(zhǎng)比例和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)技術(shù)開發(fā)經(jīng)費(fèi)占產(chǎn)品銷售收入比例不高是蘇州科技投入水平不高的主要原因。從縱向上來看,蘇州的科技投入指數(shù)和產(chǎn)出指數(shù)要遠(yuǎn)大于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展指數(shù),說明了蘇州在如何利用好科技進(jìn)步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展上還有很大的提升空間。

        第二層次城市中,其在科技投入、科技產(chǎn)出、科技促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技促進(jìn)社會(huì)發(fā)展上的排名分別是:常州7、3、3、3;鎮(zhèn)江5、5、4、6;泰州2、8、5、4;揚(yáng)州3、9、6、7;南通9、6、7、5。常州在科技投入水平上排名比較靠后是由于其2004年本級(jí)科技三項(xiàng)費(fèi)決算增長(zhǎng)比例出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)所致,在另外三個(gè)方面得分常州均排名第三,它在這三個(gè)方面的各項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)上排名也都比較靠前。值得注意的是常州不僅在橫向比較上它的科技投入水平不高,在縱向比較上,2004年它的科技投入指數(shù)也只有71.70,僅高于淮安市,說明常州今后要進(jìn)一步重視和保證科技投入,科技進(jìn)步水平才能得到持續(xù)提高。鎮(zhèn)江市無論從橫向上還是從縱向上來看,它在各個(gè)方面的進(jìn)步水平都比較平衡,也都保持著較快的增長(zhǎng)速度,科技進(jìn)步呈現(xiàn)穩(wěn)步提升的態(tài)勢(shì)。泰州和揚(yáng)州的科技投入水平分別排名第二位和第三位,顯示它們對(duì)科技投入非常重視,但是這兩個(gè)城市的科技產(chǎn)出水平分別只排名第八位和第九位,和其科技投入水平不相稱,說明這兩個(gè)城市科技投入成果化和科技成果產(chǎn)業(yè)化的水平不是很高,科技投入和科技產(chǎn)出無法很好地轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力。南通市的科技進(jìn)步水平排名第7,要低于蘇南各市和蘇中各市,表明其科技進(jìn)步水平只處于中游偏下的位置,但是要注意到2004年該市的科技進(jìn)步綜合指數(shù)相比2003年增長(zhǎng)29.72%,在12個(gè)城市中排名第一,說明該市的后發(fā)優(yōu)勢(shì)突出,科技進(jìn)步水平正在迎頭趕上先進(jìn)城市。

        在第三層次城市中,其排名分別是:徐州8、7、8、8;連云港10、4、9、11;鹽城6、10、10、9;淮安12、11、11、10。徐州的得分排名情況顯示其在科技進(jìn)步的各個(gè)方面發(fā)展水平比較平衡,但是徐州在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值占工業(yè)增加值的比例和全員勞動(dòng)生產(chǎn)率這兩項(xiàng)指標(biāo)上在所有城市中處于最后一名的位置,表明它的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不發(fā)達(dá),人員勞動(dòng)效率和資源利用效率還有很大的提升空間。連云港盡管在其余的科技產(chǎn)出各項(xiàng)指標(biāo)上都比較低,但其2004年獲得上級(jí)政府獎(jiǎng)勵(lì)項(xiàng)目數(shù)排名第2,由此顯著的提高了它的科技產(chǎn)出得分,使其科技產(chǎn)出排名第4,比較靠前。另外連云港的科技投入水平本就不是很高,2004年它的科技投入指數(shù)相比2003年又下降了27.84%,表明連云港只有不斷加大科技投入,才能為其科技水平的不斷提高,為其科技更好地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供持續(xù)的動(dòng)力。鹽城的科技投入水平得分較高得益于政府對(duì)科技投入的財(cái)政支持力度不斷加大,2004年它的本級(jí)科技三項(xiàng)費(fèi)決算增長(zhǎng)比例達(dá)到45.04%,遠(yuǎn)高于其它城市?;窗彩撬谐鞘兄形ㄒ灰粋€(gè)科技進(jìn)步綜合指數(shù)有所下降的城市,政府只有保證持續(xù)的科技投入,科技進(jìn)步水平才能得到提高?;窗策€和第四層次的宿遷一樣同處江蘇經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū),經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后??萍假Y源缺乏、科技力量不足,嚴(yán)重影響了兩市的科技進(jìn)步,也阻礙了兩市的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展,只有重視科技的作用,加大科技投入,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,才能縮小與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的差距。

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        作者簡(jiǎn)介:梅姝娥,東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院管理科學(xué)與工程專業(yè)教授、博士生導(dǎo)師;任樹峰,東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院管理科學(xué)與工程專業(yè)碩士生。

        收稿日期:2006-06-13。

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