高 霞，陳凱華，官建成

(1.內(nèi)蒙古大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，內(nèi)蒙古呼和浩特010021;2.中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所，北京100190;3.中國科學(xué)院創(chuàng)新發(fā)展研究中心，北京100190;4.中國科學(xué)院研究生院管理學(xué)院，北京100080)

一、引言

區(qū)域創(chuàng)新體系作為國家創(chuàng)新體系的子系統(tǒng)，是國家創(chuàng)新體系的基礎(chǔ)和重要支撐。區(qū)域科技創(chuàng)新能力是構(gòu)筑國家創(chuàng)新能力的重要支柱，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生動力和重要驅(qū)動力［1］。隨著資本、信息、技術(shù)和人才等要素在區(qū)域內(nèi)外的流動和配置更加普遍，區(qū)域在國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要性更加突出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的地域化特征［2］。區(qū)域競爭模式已經(jīng)從資源、資本要素導(dǎo)向型轉(zhuǎn)變?yōu)榭萍紕?chuàng)新導(dǎo)向型。科技競爭日益成為區(qū)域間競爭的焦點，科技創(chuàng)新能力成為區(qū)域競爭力的決定因素［3］。如何科學(xué)有效地評價區(qū)域科技創(chuàng)新績效不但是政府部門、科研管理機(jī)構(gòu)以及學(xué)術(shù)界倍受關(guān)注的問題，而且對于一個區(qū)域在一定范圍內(nèi)科學(xué)地定位自身的科技創(chuàng)新能力、優(yōu)化地區(qū)創(chuàng)新資源配置、采取合理的科技創(chuàng)新戰(zhàn)略具有重要意義。

目前，國內(nèi)學(xué)者對于區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價的實證研究主要集中在以下三個方面:第一，關(guān)于區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價體系和指標(biāo)構(gòu)建的探討。如:張序萍等［4］從區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力的內(nèi)涵和構(gòu)成要素出發(fā)，對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)篩選及評價研究;李柏洲等［5］針對區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價中存在主觀性強(qiáng)、信息重疊量大等問題，對區(qū)域科技創(chuàng)新能力的評價指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化研究;第二，關(guān)于區(qū)域科技創(chuàng)新能力不同評價方法的研究。王茶香等［6］、唐炎釗［7］、楊大楷等［8］分別基于層次分析法、模糊數(shù)學(xué)法、因子分析法對我國區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行了實證研究。此外，還有部分學(xué)者分別采用:數(shù)據(jù)包絡(luò)法、可拓綜合評價法、主成分分析等方法來對區(qū)域科技創(chuàng)新能力進(jìn)行評價研究［9－11］;第三，關(guān)于我國各省份或某省份區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價的綜合研究。如:中國科技發(fā)展戰(zhàn)略小組發(fā)布的《2010年中國區(qū)域創(chuàng)新能力報告》［12］，該報告從知識創(chuàng)造、知識獲取、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境與管理、創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益5個方面對我國各省份區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行分析與評價。方秀文、鄭雨蘋等、萬君康等分別對廣東省、福建省和武漢市的區(qū)域科技創(chuàng)新能力實證評價與分析［13－15］。

從已有區(qū)域科技創(chuàng)新能力或績效定量評價的研究看，評價指標(biāo)的設(shè)定與選取大多都偏重于考慮科技投入和產(chǎn)出的絕對數(shù)量，如，國內(nèi)論文發(fā)表論文數(shù)、SCIEI收錄論文數(shù)、R＆D經(jīng)費數(shù)、每年培養(yǎng)博士生數(shù)、專利申請量授權(quán)量、科技中介服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)、每萬人中擁有科學(xué)家和工程師等等［7，11，15］，而對科技產(chǎn)出的質(zhì)量重視不夠。已有研究中測度科技活動質(zhì)量的指標(biāo)大多基于簡單的占有率，如SCI論文占所有論文的比重、新產(chǎn)品銷售收入占產(chǎn)品銷售收入的比重、科技撥款占財政支出的比重、專利授權(quán)量占申請量的比重等等［6，8，14］，這些質(zhì)量指標(biāo)顯得過于單一，甚至有些指標(biāo)間相關(guān)度較高。還有，一些生成比率指標(biāo)的基本指標(biāo)間往往存在規(guī)模效應(yīng)(或非線性效應(yīng))［16－17］，如:研發(fā)經(jīng)費投入與 GDP、論文數(shù)與被引次數(shù)、GDP與人口等，這種規(guī)模效應(yīng)會對比率指標(biāo)產(chǎn)生影響。如果不消除這種影響，而直接用比率指標(biāo)在不同規(guī)模的研究對象間進(jìn)行比較，將使評價結(jié)果產(chǎn)生誤差，從而誤導(dǎo)決策者?；谶@種指標(biāo)間的非線性效應(yīng)，加拿大學(xué)者 Katz［16－17］提出了一類新指標(biāo)，即標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)。標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)的建立消除了非線性的規(guī)模效應(yīng)對評價結(jié)果的影響。它能更準(zhǔn)確地告知決策者，不同規(guī)模的創(chuàng)新主體對創(chuàng)新系統(tǒng)貢獻(xiàn)的多少，使得評價結(jié)果更加客觀合理。利用這種標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)，學(xué)者們分別對國家創(chuàng)新系統(tǒng)以及科學(xué)創(chuàng)新系統(tǒng)中的相對科技創(chuàng)新績效進(jìn)行了國際比較研究［16－19］，并得到有意義的政策建議。

基于以上我國區(qū)域科技創(chuàng)新績效評價的現(xiàn)狀和不足，本文試圖將標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)引入到對我國區(qū)域科技創(chuàng)新績效的評價中，在非線性視角下從科技創(chuàng)新投入(R＆D經(jīng)費)、產(chǎn)出(論文、專利)與經(jīng)濟(jì)規(guī)模(GDP)之間關(guān)聯(lián)的角度構(gòu)造標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)，進(jìn)而對我國區(qū)域科技創(chuàng)新的相對績效進(jìn)行比較研究。本研究不但擴(kuò)充了我國區(qū)域科技創(chuàng)新績效的評估指標(biāo)體系，而且也為決策者提供了重新審視我國區(qū)域科技創(chuàng)新績效以及預(yù)測未來創(chuàng)新表現(xiàn)的全新視角，為決策者制定更加切合實際的創(chuàng)新政策提供科學(xué)依據(jù)。

本文其余部分結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分著重介紹標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)及其構(gòu)建;第三部分是數(shù)據(jù)來源及具體研究方法介紹;第四部分是在標(biāo)度無關(guān)性視角下對我國區(qū)域科技創(chuàng)新績效的比較研究;最后是結(jié)論與討論。

二、標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)

冪律分布廣泛存在于物理學(xué)、地球與行星科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、生態(tài)學(xué)、人口統(tǒng)計學(xué)與社會科學(xué)、經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)等眾多領(lǐng)域中，且表現(xiàn)形式多種多樣。在雙對數(shù)坐標(biāo)下，冪律分布表現(xiàn)為一條斜率為冪指數(shù)的直線，這一線性關(guān)系是判斷給定的實例中隨機(jī)變量是否滿足冪律分布的依據(jù)?；谶@種冪律關(guān)系，可以定義不同類型的標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)。

定義:如果X，Y滿足冪律關(guān)系(Power－law Relation):

其中k是常數(shù)，則稱X和Y之間存在標(biāo)度關(guān)系(Scaling Relation)。此時，稱冪指數(shù)α為標(biāo)度因子(Scaling Factor，SF)。

由標(biāo)度關(guān)系得到的指標(biāo)就稱為標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)［16－17］(Scale－independent Indicator)。之所以稱作“標(biāo)度無關(guān)性”，是因為這種由冪律分布得到的指標(biāo)已被標(biāo)度關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)化了，故它們可以在規(guī)模相差懸殊的實體間進(jìn)行比較［16］。這種標(biāo)度無關(guān)性是復(fù)雜系統(tǒng)涌現(xiàn)性和自組織性的具體表現(xiàn)，就創(chuàng)新系統(tǒng)而言，標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)可以用來反映創(chuàng)新系統(tǒng)規(guī)模要素之間的變化關(guān)系以及創(chuàng)新系統(tǒng)規(guī)模效應(yīng)對創(chuàng)新系統(tǒng)績效測度的影響，進(jìn)而評價創(chuàng)新系統(tǒng)的相對績效。

根據(jù)標(biāo)度關(guān)系，加拿大學(xué)者Katz提出了兩類標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)。前面提到的Y與X的標(biāo)度關(guān)系中的冪指數(shù)α就是第一類標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)，即標(biāo)度因子，記作:Y-X標(biāo)度因子。它可以用來測度變量Y相對于X的增長率，當(dāng)α=1表示X和Y的相對α＜1增長率是相同的;α＞1表示Y的增長快于X;則表示Y的增長慢于X。標(biāo)度因子還可以比較系統(tǒng)內(nèi)部或系統(tǒng)之間變量的相對增長率。

另外，由冪律關(guān)系Y=kXα可以看出，變量X和Y不是獨立的，Y的大小要受到X規(guī)模的影響。傳統(tǒng)評價時，人們習(xí)慣性地認(rèn)為二者之間是線性關(guān)系，卻忽視了實際存在于它們之間的這種非線性累積效應(yīng)，這樣會高估或低估評價結(jié)果，從而可能誤導(dǎo)決策者。為了消除這種非線性規(guī)模影響，使得不同規(guī)模的研究對象可以在同一平臺下比較，Katz［16］提出了第二類標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)，即相對數(shù)量指標(biāo)(Relative Magnitude Indicator，RMI)。這一標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)可以由下式得到:

其中，yo表示觀測得到的實際數(shù)值;ye表示由冪律關(guān)系計算得到的期望值。

標(biāo)度因子和相對數(shù)量指標(biāo)是本研究主要用到的兩類標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)。由于標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)的建立考慮了非線性的規(guī)模效應(yīng)對評價結(jié)果的影響，故它能更準(zhǔn)確地告知決策者，不同規(guī)模的創(chuàng)新主體對創(chuàng)新系統(tǒng)貢獻(xiàn)的多少，從而有利于制定更加切合實際的公共政策。

三、數(shù)據(jù)和方法

(一)數(shù)據(jù)來源

本文選取我國除西藏①西藏之所以沒有被納入研究對象之列，是因為有關(guān)西藏的數(shù)據(jù)缺失過多，從而影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。、香港、臺灣、澳門之外的30個省(市、自治區(qū))為比較研究對象。表1列出了建立標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)的基礎(chǔ)指標(biāo)，它們分別是國民生產(chǎn)總值(GDP)、總研發(fā)經(jīng)費投入(GERD)、論文數(shù)(Papers)、專利數(shù)(Patents)。考慮到統(tǒng)計口徑的一致性，這些數(shù)據(jù)均來自國家權(quán)威部門所發(fā)布的統(tǒng)計年鑒。主要數(shù)據(jù)來源為:國家統(tǒng)計局發(fā)布的1996－2010年《中國統(tǒng)計年鑒》，國家統(tǒng)計局及科學(xué)技術(shù)部發(fā)布的1996－2010年《中國科技統(tǒng)計年鑒》，覆蓋了1995－2009②由于1997年重慶成為我國又一直轄市，所以重慶的數(shù)據(jù)時間段為1997－2009年。年共計15年的時間窗。所有省份的GDP及R＆D經(jīng)費的單位均為人民幣(億元)。對于個別缺失的數(shù)據(jù)以指數(shù)增長的趨勢函數(shù)進(jìn)行插值［16］。

表1 建立標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)的基礎(chǔ)指標(biāo)說明

科學(xué)論文是科學(xué)研究的主要產(chǎn)出形式，它經(jīng)常被用作科學(xué)創(chuàng)新產(chǎn)出的代理指標(biāo)。目前評價科學(xué)產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量的最主要的數(shù)據(jù)來源為美國科學(xué)情報研究所(ISI)出版發(fā)行的《科學(xué)引文索引》(SCI)數(shù)據(jù)庫。它由于能夠提供獨特的文獻(xiàn)引證關(guān)系、涉及學(xué)科范圍齊全和涵蓋國家地區(qū)廣泛，而備受科研管理者的重視。在科學(xué)創(chuàng)新績效評價中，SCI數(shù)據(jù)庫的權(quán)威性得到了世界上許多科學(xué)家和政府、研究機(jī)構(gòu)的充分肯定，它已經(jīng)成為科學(xué)創(chuàng)新績效評價的重要數(shù)據(jù)來源。另外，由于SCI數(shù)據(jù)庫收錄的期刊是經(jīng)過層層嚴(yán)格篩選的，因此SCI論文通常被認(rèn)為具有較高的學(xué)術(shù)水平?；谏鲜龇治觯疚倪x取各省份每年被SCI收錄的論文數(shù)作為其科學(xué)創(chuàng)新產(chǎn)出的測度指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和科學(xué)指標(biāo)(論文數(shù)量)之間有時滯。這里，我們假設(shè)它們的時滯為兩年。

專利是技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)物，專利產(chǎn)出在不少國家和地區(qū)都被作為技術(shù)創(chuàng)新活動的晴雨表，在不同層面上反映著技術(shù)創(chuàng)新活動的狀況與水平。專利申請活動是反映新技術(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)活動的一個極為重要的方面。專利申請和授權(quán)的多少表明一個國家(區(qū)域)技術(shù)創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱，經(jīng)常被作為測度技術(shù)創(chuàng)新能力的代理指標(biāo)。我國自1985年頒布實施《專利法》以來，專利的申請量和授權(quán)量一直不斷攀升，尤其是20世紀(jì)90年代以來，我國在本土和國際的專利活動明顯加強(qiáng)。比較我國國內(nèi)和國外專利活動發(fā)現(xiàn)，我國國內(nèi)專利申請(授權(quán))量都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于國外專利申請(授權(quán))量，占據(jù)了專利申請(授權(quán))總量的絕大份額。這表明，目前我國專利活動還主要集中在國內(nèi)，即我國絕大多數(shù)專利在中國知識產(chǎn)權(quán)局(SIPO)申請和授權(quán)?；谝陨峡紤]，本文選取各省份每年SIPO專利申請量作為其技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的測度指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與技術(shù)指標(biāo)(專利數(shù)量)之間的時滯也假設(shè)為兩年。

(二)研究方法

區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)是一個有眾多創(chuàng)新主體和其他相關(guān)要素構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，并不斷與外界進(jìn)行物質(zhì)、人員、信息的交換。就大多數(shù)復(fù)雜系統(tǒng)而言，它們的某些屬性間都具有表現(xiàn)出標(biāo)度關(guān)系的共同傾向［16－17］。由于區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)是復(fù)雜的，測度創(chuàng)新活動的基本指標(biāo)間，如GDP、R＆D經(jīng)費投入、論文數(shù)量、專利申請數(shù)等也都不同程度地呈現(xiàn)各種標(biāo)度關(guān)系?；谝陨辖?jīng)濟(jì)指標(biāo)和科學(xué)技術(shù)指標(biāo)以及它們之間所表現(xiàn)出的標(biāo)度關(guān)系，我們可以構(gòu)造諸如:GERD －GDP、Paper－GDP、GDP －Patent等標(biāo)度因子，它們是本文主要用到的第一類標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)。

另外，R＆D經(jīng)費投入強(qiáng)度(GERD/GDP)是一個經(jīng)常被用來評價一個國家或區(qū)域科技投入水平的指標(biāo)。通常，人們在使用這一指標(biāo)時都基于如下假設(shè):R＆D經(jīng)費(GERD)和經(jīng)濟(jì)規(guī)模(GDP)之間是相互獨立的或二者之間存在某種線性關(guān)系。但事實上，研發(fā)經(jīng)費(GERD)與經(jīng)濟(jì)規(guī)模(GDP)之間存在冪律關(guān)系［18］:GERD=kGDPβ，即研發(fā)投入會受到經(jīng)濟(jì)規(guī)模的非線性影響。如果不考慮經(jīng)濟(jì)規(guī)模，只是單純地比較R＆D投入強(qiáng)度，則會高估或低估一些國家(區(qū)域)的R＆D投入水平。為使比較更加客觀，需對R＆D投入強(qiáng)度指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，即利用GERD和GDP間的標(biāo)度關(guān)系進(jìn)行調(diào)整。按照前面提到的第二類標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)，我們構(gòu)造消除了規(guī)模影響的標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)，即調(diào)整后的相對GERD指標(biāo)(Relative GERD Indicator，RGERD)，具體方法如下:

若研發(fā)經(jīng)費(GERD)與經(jīng)濟(jì)規(guī)模(GDP)之間存在冪律關(guān)系:GERD=kGDPβ，則

圖1 我國GERD－GDP標(biāo)度無關(guān)性因子(1995－2009)

其中，GERDo表示實際的研發(fā)經(jīng)費;GERDe表示由GERD=kGDPβ計算得到的期望值，即GERDe，GDP0為實際國民生產(chǎn)總值。

四、標(biāo)度無關(guān)性視角下的我國區(qū)域科技創(chuàng)新績效

(一)GERD和GDP之間的標(biāo)度關(guān)系

通過擬合可知，我國的GERD和GDP之間存在標(biāo)度關(guān)系(見圖1)。我國GERD－GDP標(biāo)度因子大于1.0，值為1.660。這一指標(biāo)有兩層含義:第一層含義是說，在這15年間我國的GERD增長快于GDP的增長;第二層含義是說，在這段時間里，我國的GDP每番一翻(21.0)，則其GERD將是原來的3.16倍，即(21.660)。換言之，我國的GERD隨著GDP的增長呈非線性趨勢增長。這一點也可以由《中國科學(xué)技術(shù)統(tǒng)計報告》①參見http://www.sts.org.cn。中得到證實。報告指出:在1995－2009年間，我國的GERD的平均增長率超過16%，快于GDP的平均增長率。

表2是我國30個省份以及東、中、西部的GERD－GDP標(biāo)度因子。標(biāo)準(zhǔn)差和R2表明這些區(qū)域的GDP和GERD所表現(xiàn)出的冪律關(guān)系具有顯著性。除北京、陜西、甘肅之外，其它省份的GERDGDP標(biāo)度因子均大于1。這表明:除北京、陜西、甘肅的GERD的增長慢于它們各自的GDP的增長外，其它省份的GERD的增長均不同程度地快于其GDP的增長。尤其是福建，其GERD隨GDP的增加呈較強(qiáng)的非線性增長，且這種非線性效應(yīng)在所有被比較的省份中是最強(qiáng)的。具體來說，福建的GDP每翻一番 (21.0)，則其GERD將是原來的5.33倍，即(22.414)。出乎我們意料的是北京，其GERD－GDP標(biāo)度因子為 0.948，這說明:它的GERD的增長和其GDP的增長相當(dāng)，即GDP每翻一番(21.0)，其 GERD將是原來的 1.93倍，即(20.948)。另外，由表2可以看到，我國東、中、西部地區(qū)的GERD－GDP標(biāo)度因子都大于1，且中部地區(qū)的GERD－GDP標(biāo)度因子值最大，西部地區(qū)的標(biāo)度因子值最小。換句話說，我國東、中、西部地區(qū)的GERD增長都快于GDP的增長，且中部地區(qū)的GERD隨GDP增長的非線性效應(yīng)強(qiáng)于東、西部地區(qū)。以上分析結(jié)果表明:隨著地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，財力的增強(qiáng)，各地方重視科技創(chuàng)新、支持科技創(chuàng)新力度不斷加大。據(jù)初步統(tǒng)計，2006年有14個省份的財政科技投入增長超過50%，有些省份甚至比上年翻了一番［1］。

表2 我國各省份GERD－GDP標(biāo)度無關(guān)性因子(1995－2009)

本文選擇2000年和2005年作為被比較的年份，表3中分別列出了相應(yīng)的R＆D經(jīng)費投入強(qiáng)度和相對GERD指標(biāo)值。各省份按照其R＆D經(jīng)費投入強(qiáng)度降序排列，小括號中的數(shù)字表示在相對GERD指標(biāo)下的排序。從2000年和2005年R＆D經(jīng)費投入強(qiáng)度由高到低的排序上看，北京、上海、天津、廣東等東部發(fā)達(dá)地區(qū)排名靠前，中部的湖北、湖南等省區(qū)處于中等排名，西部的云南、新疆、廣西等省區(qū)排名靠后，總體上與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平大致相對應(yīng)，只有陜西、四川等少數(shù)省份例外(是因為區(qū)域科技發(fā)展還與區(qū)域科技基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、歷史與社會條件等其他因素相關(guān))［1］。

對比2000年和2005年R＆D經(jīng)費投入強(qiáng)度與相對GERD排序可以清楚地看到:在這兩個指標(biāo)下，排名前四位的還是北京、陜西、上海、天津，后三位的仍是內(nèi)蒙古、新疆、海南，但其它省份的相對GERD排序較R＆D投入強(qiáng)度排序變化較大。如:西部省份寧夏和青海，2000年按照R＆D投入強(qiáng)度排名，寧夏和青海分別排在第14和第21位，但它們的相對GERD排序分別是第6和第9名;2005年按照R＆D投入強(qiáng)度排名，寧夏和青海分別排在第26和第24位，但它們的相對GERD排序分別是第11和第9名;這說明R＆D投入強(qiáng)度指標(biāo)有些低估了寧夏和青海的R＆D投入水平。此外，2005年，東部發(fā)達(dá)省份廣東、山東的R＆D投入強(qiáng)度分別位于第10和第12名，但他們的相對GERD卻分別被排在第21和第20位，說明R＆D投入強(qiáng)度指標(biāo)有些高估了廣東和山東的R＆D投入水平。造成這一現(xiàn)象的主要原因是，R＆D經(jīng)費投入強(qiáng)度指標(biāo)沒有消除經(jīng)濟(jì)規(guī)模對研發(fā)投入的非線性影響，而相對GERD指標(biāo)則消除了這種影響，使得評價結(jié)果更加客觀。

表3 2000年、2005年各省份R＆D經(jīng)費投入強(qiáng)度和相對GERD指標(biāo)的比較

(二)Paper－GDP、Patent－GDP標(biāo)度因子

通過擬合可知，我國 Paper－GDP、Patent－GDP標(biāo)度因子分別為1.287和1.529(見圖2)。這表明:15年間我國的科學(xué)論文和國內(nèi)專利申請量的增長都快于GDP的增長，且我國的GDP每翻一番(21.0)，則其科學(xué)論文和專利申請量將分別是原來的2.44倍和2.89倍。實際上，近些年來，我國學(xué)者發(fā)表SCI論文數(shù)量呈逐年快速增長的勢態(tài)。據(jù)2008年度中國科技論文統(tǒng)計結(jié)果顯示，我國2008年SCI論文數(shù)量占世界份額的9.8%，位列世界第二位。與此同時，隨著我國由計劃經(jīng)濟(jì)體制向市場經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟(jì)全球化的深入，技術(shù)創(chuàng)新日益成為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的重要手段，企業(yè)專利申請量也呈現(xiàn)出高速增長的態(tài)勢。

表4 我國各省份Paper－GDP標(biāo)度無關(guān)性因子(1995－2009)

由表4可以看到，除了甘肅外，其它省份的Paper－GDP標(biāo)度因子值均大于1，說明這些省份科學(xué)論文數(shù)量的增長快于GDP的增加。尤其是黑龍江，當(dāng) GDP翻一番時，其論文數(shù)將是原來的6.57倍(22.715)。論文數(shù)隨GDP的增加呈很強(qiáng)的非線性增長態(tài)勢。雖然海南省的經(jīng)濟(jì)規(guī)模在30個省份中排名靠后，但其Paper－GDP標(biāo)度因子位居第二，即論文數(shù)量隨GDP的增加顯示出較強(qiáng)的非線性增長趨勢。這意味著隨著經(jīng)濟(jì)的增長，黑龍江、海南的科學(xué)論文數(shù)量將顯著提高，并且與發(fā)達(dá)省份間的差距將進(jìn)一步被縮小。形成鮮明對比的是北京，它的Patent－GDP標(biāo)度因子為1.001，接近于1，這表明北京的科學(xué)論文數(shù)隨著GDP的增長幾乎呈線性增加趨勢。

由表5可知，我國30個省份中只有一半的省份其Patent－GDP標(biāo)度因子大于1.0，而前面提到，我國絕大多數(shù)省份的 Paper－GDP標(biāo)度因子都大于1.0。這一現(xiàn)象說明:第一，我國有一半的省份的專利申請量的增加快于GDP的增長，而另一半省份專利申請量的增加不同程度慢于GDP的增長;第二，我國各省份論文數(shù)隨GDP增長的“馬太效應(yīng)”搶眼于專利隨GDP增長的“馬太效應(yīng)”。這表明:在我國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)，大學(xué)和科研院所仍然占有重要的位置，企業(yè)作為創(chuàng)新的主體有待進(jìn)一步加強(qiáng)。另外，值得一提的是江蘇省，當(dāng)GDP翻一番時，其專利申請量約是原來的4倍(22.004)，專利申請量和GDP之間都呈現(xiàn)出較強(qiáng)的“馬太效應(yīng)”。這與近幾年江蘇省著力推進(jìn)創(chuàng)新型城市建設(shè)，全面提升科技持續(xù)創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)競爭力，實現(xiàn)由“科技大省”向“科技強(qiáng)省”的跨越的科技政策是分不開的。形成鮮明對比的是內(nèi)蒙古，雖然近幾年內(nèi)蒙古的GDP增速在全國遙遙領(lǐng)先，但是其Patent－GDP標(biāo)度因子僅為0.475，專利申請量與其經(jīng)濟(jì)規(guī)模極不相稱。

表5 我國各省份Patent－GDP標(biāo)度無關(guān)性因子(1995－2009)

五、結(jié)論與討論

本文將標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)引入到中國區(qū)域科技創(chuàng)新績效的評價中，并基于1995－2009年連續(xù)15年統(tǒng)計數(shù)據(jù)對我國30個省市、自治區(qū)的科技創(chuàng)新的相對績效進(jìn)行了比較研究，得到如下主要結(jié)論:

首先，與歐共體和加拿大創(chuàng)新系統(tǒng)一樣，我國創(chuàng)新系統(tǒng)中GDP與GERD之間也存在標(biāo)度關(guān)系。由其GERD－GDP標(biāo)度因子可知:我國R＆D經(jīng)費投入隨GDP的增加呈較強(qiáng)的非線性增加趨勢。這意味著:如果我國GDP繼續(xù)保持較高的增長速度，《國家中長科技發(fā)展綱要》(2006－2020)中制定的到2020年我國R＆D經(jīng)費投入強(qiáng)度為2.5%的目標(biāo)是可以實現(xiàn)的。另外，由30個省份的GERD－GDP標(biāo)度因子可以看到:除個別省份外，大多數(shù)省份的R＆D經(jīng)費投入與GDP之間也存在不同程度的“馬太效應(yīng)”。這表明:隨著地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，財力的增強(qiáng)，各地方重視科技創(chuàng)新、支持科技創(chuàng)新力度不斷加大。

其次，由于測度研發(fā)投入水平的常用指標(biāo)R＆D經(jīng)費投入強(qiáng)度(GERD/GDP)沒有消除經(jīng)濟(jì)規(guī)模對R＆D經(jīng)費投入的非線性影響，因此，使用這一指標(biāo)時，易出現(xiàn)某些省份的研發(fā)投入水平被高估或低估的現(xiàn)象，如寧夏、甘肅、廣東、山東等。然而，經(jīng)過標(biāo)度關(guān)系修正后的新指標(biāo):相對GERD，則消除了這種影響，使得評價結(jié)果更加客觀。

最后，我國SCI論文與GDP、國內(nèi)專利申請量與GDP之間均顯示出較強(qiáng)的“馬太效應(yīng)”，這意味著隨著經(jīng)濟(jì)的增長，我國的科學(xué)論文和專利數(shù)量將顯著提高，與發(fā)達(dá)國家間的差距將進(jìn)一步被縮小。此外，我國各省份論文數(shù)隨GDP增長的“馬太效應(yīng)”比起專利隨GDP增長的“馬太效應(yīng)”表現(xiàn)得更加搶眼，這表明:在我國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)，大學(xué)和科研院所仍然占有重要的位置，企業(yè)正逐步成為技術(shù)創(chuàng)新的主體。

以往人們總是利用基于線性假設(shè)的指標(biāo)來測度創(chuàng)新系統(tǒng)的績效，標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)的建立則充分考慮了非線性因素對創(chuàng)新績效的影響，從某種程度上改變這種對創(chuàng)新系統(tǒng)的傳統(tǒng)認(rèn)識，使得評價結(jié)果更加客觀合理［19］。因此，充分考慮評價指標(biāo)間的標(biāo)度關(guān)系，對于科學(xué)地定位自身的科技創(chuàng)新能力、優(yōu)化地區(qū)創(chuàng)新資源配置、采取合理的科技創(chuàng)新戰(zhàn)略，保持和提高競爭優(yōu)勢，具有特別重要的意義。此外，標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)不但為決策者提供了一個重新審視創(chuàng)新系統(tǒng)績效的全新視角，也為我們預(yù)測未來創(chuàng)新表現(xiàn)提供了有效工具。今后在評價區(qū)域科技創(chuàng)新能力時，不僅應(yīng)關(guān)注科技創(chuàng)新的產(chǎn)出規(guī)模，也要對經(jīng)濟(jì)和科技活動之間的非線性作用給予高度重視。因為這種非線性作用的強(qiáng)弱從某種程度上揭示出某些被掩蓋的“重大進(jìn)步”，預(yù)示著各省份未來科技發(fā)展的潛力。

本文試圖基于主要創(chuàng)新變量(研發(fā)投入、論文、專利)與GDP之間各自的標(biāo)度關(guān)系來構(gòu)建標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)。這一選擇主要受限于目前估計模型的能力。由于標(biāo)度關(guān)系的定義是基于兩個變量，因此目前構(gòu)建的標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)均面向雙變量。多個變量之間同時的標(biāo)度關(guān)系，如:GDP與研發(fā)投入、論文、專利之間，應(yīng)該是存在的，如何尋求它們之間的標(biāo)度關(guān)系，從而構(gòu)建基于多變量的標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)，是值得今后探討的問題之一。另外，本文以測度科技創(chuàng)新的典型指標(biāo):GDP、R＆D經(jīng)費、論文、專利為基礎(chǔ)，構(gòu)造標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)。需要指出的是，文中選取的這些指標(biāo)只是測度科技創(chuàng)新能力的部分指標(biāo)，其他指標(biāo)間也可能存在標(biāo)度關(guān)系，如:工業(yè)增加值與GDP、教育經(jīng)費與GDP、新產(chǎn)品產(chǎn)值與內(nèi)部研發(fā)經(jīng)費等。基于它們之間的這種標(biāo)度關(guān)系也可構(gòu)造標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)，進(jìn)而對區(qū)域科技創(chuàng)新績效進(jìn)行更全面的評價。因此，本文的工作只是起到拋磚引玉的作用，以后的研究中需進(jìn)一步擴(kuò)充與完善。

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