龐美燕，桑金琰，趙 好，張立濤

(山東理工大學(xué) 管理學(xué)院，山東 淄博 255012)

2013年9月7日，習(xí)近平在出訪中亞國(guó)家期間，首次提出共建“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”，10月，他又提出共同建設(shè)21世紀(jì)“海上絲綢之路”，這二者共同構(gòu)成了“一帶一路”重大倡議.“一帶一路”倡議實(shí)施中科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展具有重要意義，是持續(xù)深入推進(jìn)“一帶一路”倡議不可或缺的驅(qū)動(dòng)力.2017 年 5 月，“一帶一路”國(guó)際合作高峰論壇在北京召開，習(xí)近平主席提出要將“一帶一路”建成創(chuàng)新之路.

自2000年開始，新一輪的科技創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)變革在孕育發(fā)展中，全球科技創(chuàng)新蓬勃興起，具有新的特征和態(tài)勢(shì).科技創(chuàng)新活動(dòng)不斷突破技術(shù)、組織和地區(qū)等方面的限制，逐漸成為一種競(jìng)爭(zhēng)手段[1].創(chuàng)新戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)在綜合國(guó)力競(jìng)爭(zhēng)中扮演著越來越重要的角色.我國(guó)政府制定了建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的重大戰(zhàn)略決策，近年來大幅度提高了科技創(chuàng)新的投入.

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展，科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力.國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)科技創(chuàng)新做了比較詳細(xì)的研究.Griliches[2]研究發(fā)現(xiàn)知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)是研究科技創(chuàng)新的一個(gè)很好的統(tǒng)計(jì)模型，把R&D視為最重要的投入變量，把專利數(shù)視為產(chǎn)出變量，其中的知識(shí)創(chuàng)造和流動(dòng)過程為內(nèi)生變量.趙樹寬等[3]從人力投入、經(jīng)費(fèi)投入、新產(chǎn)品產(chǎn)出和專利產(chǎn)出4個(gè)方面構(gòu)建了科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)體系.張換兆等[4]根據(jù)研究對(duì)象的特點(diǎn)，建立了創(chuàng)新能力分析評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基本框架，將其分為科技創(chuàng)新資源、科技創(chuàng)新投入能力等8個(gè)一級(jí)指標(biāo)，將其各級(jí)指標(biāo)細(xì)化，劃分成包括科技組織資源、科技人力資源和科技財(cái)力資源等在內(nèi)的16個(gè)二級(jí)指標(biāo)和56個(gè)三級(jí)指標(biāo).本文主要是通過構(gòu)建科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)我國(guó)目前的科技創(chuàng)新現(xiàn)狀進(jìn)行分析.

1 科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上[5]，本文構(gòu)建的科技創(chuàng)新指標(biāo)體系包含科技資源投入和科技成果產(chǎn)出2個(gè)一級(jí)指標(biāo)，見表1.綜合考慮地理位置、貿(mào)易額等多種因素，本文選取了我國(guó)“一帶一路”重點(diǎn)推進(jìn)實(shí)施的18個(gè)省份2011-2015年2項(xiàng)投入指標(biāo)和2項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)，見表2.

表1 科技創(chuàng)新指標(biāo)體系
Tab.1 Scientific and technological innovation index system

變量指標(biāo)指標(biāo)說明投入指標(biāo)X1R&D人員全時(shí)當(dāng)量(人年)指全時(shí)人員數(shù)加非全時(shí)人員按工作量折算為全時(shí)人員數(shù)的總和X2R&D經(jīng)費(fèi)(萬元)指調(diào)查單位用于內(nèi)部開展R&D活動(dòng)(基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展)的實(shí)際支出。產(chǎn)出指標(biāo)Y1技術(shù)成果成交額(萬元)技術(shù)市場(chǎng)合同成交額Y2專利申請(qǐng)授權(quán)量(件)各地專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)量

注：R&D人員全時(shí)當(dāng)量指全時(shí)人員數(shù)加非全時(shí)人員按工作量折算為全時(shí)人員數(shù)的總和.例如：有2個(gè)全時(shí)人員和3個(gè)非全時(shí)人員(工作時(shí)間分別為20%、30%和70%)，則全時(shí)當(dāng)量為2+0.2+0.3+0.7=3.2人年.此為國(guó)際上比較科技人力投入而制定的可比指標(biāo).

表2 2011-2015年18省份科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)
Tab.2 Evaluation data on scientific and technological innovation capability of 18 provinces in 2011-2015 years

省份黑龍江吉林遼寧上海浙江福建廣東內(nèi)蒙古陜西2011X139 66117 88447 51379 147203 90475 503346 26017 64530 829X2838 042488 7232 747 0633 437 6274 799 0691 943 9938 994 412701 635966 768Y1620 682262 6141 596 6334 807 491718 968345 7122 750 647226 7192 153 664Y212 2364 92019 17647 960130 19021 857128 4132 26211 6622012X136 25624 36552 06482 355228 61890 280424 56321 50936 728X2906 170604 3262 894 5693 715 0755 886 0712 381 65610 778 634858 4771 192 770Y11 004 473251 1802 306 6485 187 473813 079500 9203 649 3841 060 9623 348 153Y220 2685 93021 22351 508188 46330 497153 5983 08414 9082013X137 29623 70959 09092 136263 507100 200426 33026 99045 809X2950 335698 1363 331 3034 047 8006 843 5622 791 96612 374 7911 004 4061 401 480Y11 017 747347 1671 733 7755 316 804814 958446 8855 293 936387 3905 332 787Y219 8196 21921 65648 680202 35037 511170 4303 83620 8362014X137 50924 39563 37493 868290 339110 892424 87227 06850 753X2955 820789 4313 242 3034 492 1927 681 4733 153 83113 752 8691 080 2871 606 946Y11 202 776285 7562 174 6485 924 481872 527391 9134 132 478139 3936 400 198Y215 4126 69619 52550 488188 54437 857179 9534 03122 8202015X131 76223 20249 09794 981316 67299 180411 05929 19045 052X2880 392861 5412 418 8034 742 4438 535 6893 469 81015 205 4971 186 26117 258 29Y11 272 637264 6972 674 9276 637 838980 966521 4486 625 775153 8727 218 211Y218 9438 87825 18260 623234 98361 621241 1765 52233 350

(續(xù)表)

數(shù)據(jù)來源：《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》.

2 基于RBF的18省份科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

利用徑向基函數(shù)構(gòu)建前反饋反向傳播的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Neural Network，簡(jiǎn)稱RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由許多簡(jiǎn)單的并行工作的處理單元組成的系統(tǒng)，其功能取決于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、連接強(qiáng)度以及各單元的處理方式.構(gòu)造3層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來描述“一帶一路”沿線18個(gè)主要省份的創(chuàng)新能力情況[6].輸入層是科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)，節(jié)點(diǎn)數(shù)為4(m=4)，輸出層是創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)值，即節(jié)點(diǎn)數(shù)為1，隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的擬合速度選取.隱含層和輸出層節(jié)點(diǎn)的輸入輸出關(guān)系采用非線性網(wǎng)絡(luò)的S型激勵(lì)函數(shù)(一般為高斯函數(shù))[7]，即

F(x)=1/(1+e-x)

(1)

運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最優(yōu)，由于各省在科技創(chuàng)新方面都有追求價(jià)值最大化的趨勢(shì)，但是其實(shí)際值往往達(dá)不到預(yù)期或理想值，因此引入科技創(chuàng)新能力的理想評(píng)價(jià)值U*，即通過選擇18個(gè)省份科技創(chuàng)新各類評(píng)價(jià)指標(biāo)的最佳值計(jì)算得到，將18個(gè)沿線省份的創(chuàng)新能力實(shí)際值Ui(i=1,2,3，…，18，N=18)與理想值U*之間的均方差M趨向最小則為最優(yōu)[8].即

(2)

當(dāng)M<ε時(shí)，結(jié)束學(xué)習(xí).這時(shí)就可計(jì)算出18個(gè)省的創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)值.再運(yùn)用逐對(duì)比較法將其數(shù)據(jù)整理，結(jié)果見表3.

表3 “一帶一路”沿線18個(gè)省份科技創(chuàng)新能力的RBF-ANN評(píng)價(jià)結(jié)果
Tab.3 RBF-ANN evaluation results of scientific and technological innovation capacity in 18 provinces along the One Belt and One Road

序號(hào)省份評(píng)價(jià)值201120122013201420151黑龍江0.670.710.700.700.822吉林0.430.410.410.460.493遼寧0.790.820.840.840.874上海0.870.890.890.890.905浙江0.750.790.790.780.826福建0.620.630.640.650.697廣東0.930.970.980.990.998內(nèi)蒙古0.470.470.460.470.519陜西0.850.820.810.810.8210重慶0.670.660.730.810.8611廣西0.400.410.410.410.4312海南0.210.220.220.240.2413寧夏0.230.240.240.240.2514甘肅0.530.490.590.620.6215云南0.410.470.460.490.4316青海0.240.250.270.280.3617新疆0.260.330.300.300.3218西藏0.150.160.160.160.38

由表3可知，2011—2015年“一帶一路”沿線18個(gè)省份科技創(chuàng)新能力總體呈上升趨勢(shì).這說明了我國(guó)踐行創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，在科技創(chuàng)新改革、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家方面取得了可喜的成就.東部地區(qū)科技創(chuàng)新能力明顯高于西部地區(qū)，與我國(guó)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)、人才更為集聚，科研體制機(jī)制更加完善的現(xiàn)狀有密切的聯(lián)系.

我國(guó)科技創(chuàng)新發(fā)展雖然取得了一定的成就，但科技發(fā)展水平還是存在明顯的分布不均，西部存在一定的差距.主要體現(xiàn)在：首先是高層次科技創(chuàng)新人才匱乏.對(duì)于科技創(chuàng)新來說，人才的能力和素質(zhì)是科技創(chuàng)新的主要?jiǎng)恿?，?duì)科技創(chuàng)新發(fā)展起到關(guān)鍵性的作用.目前，我國(guó)各地科研人員的質(zhì)量差距較大，科技人才的整體素質(zhì)有待提高，并且我國(guó)現(xiàn)有的傳統(tǒng)教育體制在一定程度上也限制了創(chuàng)新人才的培養(yǎng).然后是科研成果轉(zhuǎn)化率低.促進(jìn)科技創(chuàng)新，不僅要增加研發(fā)的投入，更要強(qiáng)調(diào)科技創(chuàng)新的產(chǎn)出，目前我國(guó)各地區(qū)的科研評(píng)價(jià)系統(tǒng)還不成熟，片面追求發(fā)表論文數(shù)量和期刊等級(jí)，科研成果沒有實(shí)質(zhì)性地轉(zhuǎn)化成促進(jìn)社會(huì)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效益.最后是科技創(chuàng)新政策的政府扶持力度不夠.在科技創(chuàng)新的相關(guān)配套措施和規(guī)定方面，政府政策還不到位，沒有對(duì)科技創(chuàng)新給予相應(yīng)的重視，像資金不到位，科研力量投入不夠，技術(shù)產(chǎn)權(quán)和相關(guān)獎(jiǎng)勵(lì)政策明顯存在缺陷，沒有激發(fā)科技創(chuàng)新人才最大的工作激情，所以政府部門要加大對(duì)科技創(chuàng)新的重視，為科技創(chuàng)新打造廣闊的平臺(tái).

3 基于SOM的18省份科技創(chuàng)新能力聚類分析

SOM(Self-Organizing Feature Map)是一種自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是芬蘭Helsink大學(xué)的T.Kohonen教授于1982年提出的一種無指導(dǎo)學(xué)習(xí)的競(jìng)爭(zhēng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7].

使用IBM SPSS Statistics 20對(duì)收集的“一帶一路”沿線18個(gè)省5年的科技創(chuàng)新指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理.研究各省在科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出兩方面的貢獻(xiàn)，比較分析各省的科技創(chuàng)新能力，運(yùn)行Matlab 7.1的工具NNTool(Neural Network Toolbox)，建立SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)“一帶一路”沿線的18個(gè)省份的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行聚類分析,18個(gè)省份作為輸入量.經(jīng)多次操作分析發(fā)現(xiàn)，輸入量約是神經(jīng)元數(shù)量的1/5，迭代次數(shù)與階躍相位的輸入值之比為1∶10時(shí)，得到的聚類效果比較明顯，所以用1111的二維結(jié)構(gòu)，選用Gridtop函數(shù)，迭代次數(shù)與階躍相位的輸入值分別為200和2 000，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖1所示的映射圖.

圖1 二維平面陣訓(xùn)練結(jié)果映射圖Fig.1 A map of two-dimensional planar array training results

由圖1可知，“一帶一路”沿線18個(gè)省份的科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)在二維平面圖上分布比較分散.為得到較為明顯的聚類結(jié)果和更清晰地對(duì)18個(gè)省份的科技創(chuàng)新能力分類，采用了將一維訓(xùn)練結(jié)果[9]與二維結(jié)果相結(jié)合，按照一維訓(xùn)練結(jié)果的順序，把二維平面陣訓(xùn)練結(jié)果映射圖中的18個(gè)省份連接，形成3個(gè)簇的散列結(jié)構(gòu)，如圖2所示.根據(jù)聚類結(jié)果按照科技創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出將18個(gè)省份分為3大類，見表4.

圖2 一維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射圖Fig.2 One-dimensional neural network map

表4 “一帶一路”沿線省份科技創(chuàng)新能力分類
Tab.4 The classification of scientific and technological innovation ability of the provinces along the One Belt and One Road

地區(qū)科技創(chuàng)新特點(diǎn)省份第一類地區(qū)投入多,產(chǎn)出少福建,重慶,黑龍江,廣西,云南,內(nèi)蒙古第二類地區(qū)投入多,產(chǎn)出多浙江,廣東,上海,陜西,甘肅,遼寧第三類地區(qū)投入少,產(chǎn)出少吉林,新疆,海南,寧夏,青海,西藏

表4的聚類分析體現(xiàn)了我國(guó)“一帶一路”沿線省份科技創(chuàng)新能力的分布及特點(diǎn).第一類地區(qū)[10],福建、重慶、黑龍江、廣西、云南和內(nèi)蒙古6個(gè)省，無論是科技創(chuàng)新投入還是產(chǎn)出方面都呈現(xiàn)出比較領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì).福建被定位為“21世紀(jì)海上絲綢之路核心區(qū)”，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，無論科技創(chuàng)新投入還是產(chǎn)出都受到廣泛的關(guān)注，但受研發(fā)技術(shù)人員的限制較大.重慶傳統(tǒng)上是以汽摩、能源、化工等為主要產(chǎn)業(yè)的重工業(yè)城市，黑龍江是老工業(yè)基地，科技創(chuàng)新還沒得到足夠重視.內(nèi)蒙古是我國(guó)北方的邊陲省份，無論是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平還是科技創(chuàng)新水平都落后于其他北方省份.云南存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一,且不合理,生產(chǎn)效率低下,不適應(yīng)市場(chǎng)需求變化等特點(diǎn)，受資源的限制較大.第二類地區(qū)，浙江、廣東、上海和陜西4個(gè)省的經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)，為科技投入提供有力的物質(zhì)支撐，政府相關(guān)部門科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略落實(shí)較好，促進(jìn)科技創(chuàng)新.甘肅省積極推進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)的融合發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)[11]，提升了科技創(chuàng)新的產(chǎn)出效率.第三類地區(qū)，吉林、新疆、海南、寧夏、青海和西藏6個(gè)省位于我國(guó)的邊陲地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較緩慢，科技創(chuàng)新能力沒有得到充分的發(fā)展，需要得到國(guó)家政府的重視和扶持.在“一帶一路”倡議實(shí)施后，科技創(chuàng)新活動(dòng)明顯進(jìn)步，西藏地區(qū)的科技創(chuàng)新的投入與產(chǎn)業(yè)都有較大的提升空間.

4 提升科技創(chuàng)新能力對(duì)策

科技驅(qū)動(dòng)未來，創(chuàng)新引領(lǐng)增長(zhǎng).落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，不僅能使我國(guó)在一些核心技術(shù)領(lǐng)域取得重大進(jìn)展和打破受制于人的局面，還能拓展新的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，促進(jìn)國(guó)際交流，培育新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn).

(1)加強(qiáng)科技創(chuàng)新人才培養(yǎng).在“一帶一路”沿線科技創(chuàng)新建設(shè)實(shí)施中，最關(guān)鍵的要素是發(fā)揮人的創(chuàng)造性.科技創(chuàng)新能力，經(jīng)濟(jì)水平的高低都受人的作用的影響，人才質(zhì)量好，受教育程度高，教育發(fā)達(dá)的地區(qū)，人們的文化素養(yǎng)和科技創(chuàng)新能力相對(duì)較高.各省政府部門積極響應(yīng)國(guó)家政策，搭建“一帶一路”沿線信息化建設(shè)橋梁，與沿線各地的科研院所和高校開展科學(xué)技術(shù)信息交流研討會(huì)，互相溝通信息化技術(shù)，提高創(chuàng)新能力和水平.

(2)提高科技創(chuàng)新產(chǎn)出轉(zhuǎn)化能力.進(jìn)行科技活動(dòng)必須創(chuàng)造出科技成果，并轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力，才能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)步與發(fā)展.建立科學(xué)的激勵(lì)制度，打造科技創(chuàng)新平臺(tái)，為科技創(chuàng)新提供有力支撐.

(3)完善科技創(chuàng)新體系.良好的環(huán)境是科技創(chuàng)新的保證，各地區(qū)積極完善相關(guān)配套政策，為科技創(chuàng)新研發(fā)工作創(chuàng)造良好的條件.加強(qiáng)科技創(chuàng)新法制建設(shè)，完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保障機(jī)制.

(4)增強(qiáng)經(jīng)費(fèi)投入能力.科技經(jīng)費(fèi)投入是進(jìn)行科技創(chuàng)新活動(dòng)的重要力量源泉，各省份增加資金投入力度，調(diào)整資金投入比例和結(jié)構(gòu)，為科技創(chuàng)新發(fā)展提供源源不竭的動(dòng)力.提高科技創(chuàng)新能力，發(fā)揮科技創(chuàng)新的引領(lǐng)作用，推進(jìn)“一帶一路”沿線建設(shè)，以滿足人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要.

5 結(jié)束語

本文從投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面設(shè)計(jì)了科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并建立了科技創(chuàng)新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型，探索了我國(guó)“一帶一路”沿線省份的科技創(chuàng)新能力情況.雖然各省的科技創(chuàng)新能力不均衡，但總體上呈上升趨勢(shì).完善科技創(chuàng)新體系，打造科技創(chuàng)新平臺(tái)，提高科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力，與沿線科研院所和高校開展技術(shù)合作，以提高科技創(chuàng)新能力，推進(jìn)“一帶一路”沿線建設(shè)，滿足人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要.