宮誠舉，周暮格，韓 岳，郭 鉭

（1.哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150001；2.中國船舶集團(tuán)有限公司工程管理中心，北京 100097）

0 引言

為了監(jiān)測各省份科技發(fā)展的具體情況，需要對省域科技發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行綜合評價[1]。目前關(guān)于科技評價的研究已取得一定的成果，主要集中在建立評價指標(biāo)體系和研究評價方法兩個方面。有學(xué)者對科技評價中指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化方法、非線性評價方法的篩選以及科技評價權(quán)重的本質(zhì)等問題進(jìn)行了系統(tǒng)研究[2—4]。遲國泰等（2008，2010）[5,6]以科學(xué)發(fā)展觀為指導(dǎo)思想對科技評價指標(biāo)體系的構(gòu)建進(jìn)行了研究，并分別研究了基于超質(zhì)量DEA、熵值-G1 法等的科技評價方法。顧雪松等（2010）[7]利用聚類和因子分析法對科技評價指標(biāo)的選取和指標(biāo)體系的構(gòu)建進(jìn)行了研究。程硯秋等（2013）[8]同樣從科學(xué)發(fā)展觀的角度構(gòu)建省域科技評價指標(biāo)體系，并研究了基于指標(biāo)數(shù)值變化的科技評價方法。宮誠舉等（2019）[9]從“功能驅(qū)動”和“差異驅(qū)動”兩個角度對省域科技發(fā)展水平的評價指標(biāo)體系和評價方法進(jìn)行了研究。李玲玉等（2018，2020）[10,11]構(gòu)建了生態(tài)文明背景下的省域科技評價指標(biāo)體系，并分別研究了基于可修正特征和基于時序信息迭代變權(quán)法的科技評價方法。部分學(xué)者分別研究了基于理想排序群組G2 賦權(quán)和熵值修正G1組合賦權(quán)的科技評價方法[12,13]。

但已有研究仍存在兩個問題：（1）科技評價通常以衡量科技發(fā)展水平為目標(biāo)，鮮有研究以衡量科技發(fā)展質(zhì)量為目標(biāo)，而對科技發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行評價能夠更加明確地分析科技發(fā)展勢頭，并能夠進(jìn)一步用于預(yù)測短時期內(nèi)科技發(fā)展水平的變化趨勢。（2）現(xiàn)有科技評價方法研究較少考慮評價指標(biāo)數(shù)值的修正問題，在評價過程中應(yīng)該對指標(biāo)值修正以更加真實地反映科技評價指標(biāo)的水平，之后再用于評價。為此，本文以中國31個省份為被評價對象，以評價中國省域科技發(fā)展質(zhì)量為目標(biāo)，分別構(gòu)建省域科技發(fā)展質(zhì)量的評價指標(biāo)體系和評價方法，并融入激勵思想構(gòu)建融合激勵特征的省域科技發(fā)展質(zhì)量評價方法，以期解決上述兩個問題。

1 中國省域科技發(fā)展質(zhì)量的評價指標(biāo)體系構(gòu)建

本文認(rèn)為省域科技發(fā)展質(zhì)量的評價指標(biāo)體系構(gòu)建應(yīng)遵循完整性原則、相關(guān)性原則、無歧義原則、考慮背景差異原則和數(shù)據(jù)可收集原則?；谏鲜?項原則，參考已有研究成果和統(tǒng)計年鑒，以評價省域科技發(fā)展的質(zhì)量為目的，確定“科技投入強(qiáng)度”“科技產(chǎn)出強(qiáng)度”和“科技服務(wù)強(qiáng)度”3個準(zhǔn)則對省域科技發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行評價，具體的省域科技發(fā)展質(zhì)量評價指標(biāo)體系如下頁表1所示。

表1 省域科技發(fā)展質(zhì)量評價指標(biāo)體系

2 中國省域科技發(fā)展質(zhì)量的評價方法

2.1 指標(biāo)層權(quán)重系數(shù)的確定

指標(biāo)層權(quán)重確定的主要依據(jù)是國家科技發(fā)展戰(zhàn)略的方向和科技相關(guān)的政策，其目的是通過權(quán)重系數(shù)的大小引導(dǎo)各省域有側(cè)重點地提升自身的科技發(fā)展質(zhì)量，并為實現(xiàn)國家整體的科技發(fā)展戰(zhàn)略服務(wù)。本文主要根據(jù)專家基于國家科技發(fā)展戰(zhàn)略和相關(guān)科技政策依據(jù)序關(guān)系分析（G1）法[14]做出的有關(guān)判斷來確定指標(biāo)層權(quán)重系數(shù)。

（1）專家確定各準(zhǔn)則對應(yīng)指標(biāo)間的重要性排序

假設(shè)專家確定的準(zhǔn)則Xk（k=1，2，3）對應(yīng)的所有評價指標(biāo)間的重要性排序為：

其中，表示專家認(rèn)為的在準(zhǔn)則Xk下的第j（j=1，2，…，6）項重要的評價指標(biāo)。

（2）專家給出排序后相鄰評價指標(biāo)的重要性比值

設(shè)專家按式（1）排序給出的指標(biāo)和（l=1，2，…，5）的重要性比值為：

其中，rl+1，k表示評價指標(biāo)和的重要性比值，和分別表示指標(biāo)和的權(quán)重系數(shù)。rl+1，k的值可參考文獻(xiàn)[14]選取。

（3）計算各準(zhǔn)則對應(yīng)評價指標(biāo)的權(quán)重

最終準(zhǔn)則Xk對應(yīng)的各評價指標(biāo)的權(quán)重為：

其中，m為各準(zhǔn)則對應(yīng)指標(biāo)層的指標(biāo)個數(shù)。

2.2 準(zhǔn)則層權(quán)重系數(shù)的確定

根據(jù)專家對國家科技發(fā)展戰(zhàn)略和相關(guān)科技政策的理解和判斷，3 個準(zhǔn)則的權(quán)重大小差異很小，而實際中權(quán)重的大小具有一定的應(yīng)用意義，因此，不宜采用專家主觀判斷的方法確定準(zhǔn)則層的權(quán)重系數(shù)。本文準(zhǔn)則權(quán)重的確定是根據(jù)31 個省份在各準(zhǔn)則下的局部差異確定，使國家和各省份可以通過準(zhǔn)則層的權(quán)重判斷省份間科技發(fā)展質(zhì)量的差異，從而制定有關(guān)政策。

（1）計算各省份在各準(zhǔn)則下的評價結(jié)果

假設(shè)表示被評價省份oi（i=1，2，…，n）在準(zhǔn)則Xk下關(guān)于評價指標(biāo)（j=1，2，…，m）的觀測值，被評價省份oi在準(zhǔn)則Xk下的評價結(jié)果為：

其中，yi，k表示被評價省份oi在準(zhǔn)則Xk下的評價結(jié)果。

（2）計算各準(zhǔn)則的局部差異

各準(zhǔn)則的局部差異可由各準(zhǔn)則下所有被評價對象評價結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差確定：

其中，sk表示準(zhǔn)則Xk的局部差異。

（3）計算準(zhǔn)則層的權(quán)重系數(shù)

最終各準(zhǔn)則的權(quán)重系數(shù)為：

其中，?k表示準(zhǔn)則Xk的權(quán)重系數(shù)，p=3 表示準(zhǔn)則層準(zhǔn)則的數(shù)量。在實際應(yīng)用中，?k的值越大，說明被評價省份間的科技發(fā)展質(zhì)量在準(zhǔn)則Xk下的差異越大。

2.3 激勵系數(shù)及激勵量的確定

在科技發(fā)展過程中，各評價指標(biāo)發(fā)展難度并不同，即同一評價指標(biāo)的起點不同，獲得相同增量需付出的努力和難度也不同，起點越高，難度越大，付出的努力也越大。因此，各評價指標(biāo)真實發(fā)展情況需要結(jié)合這一背景進(jìn)行調(diào)整?；诖?，本文通過對被評價省份各評價指標(biāo)融入激勵系數(shù)的方式解決這一問題，并通過激勵這一管理方式引導(dǎo)各省份科技發(fā)展質(zhì)量的提升。

被評價省份各評價指標(biāo)激勵系數(shù)確定原則：（1）被評價省份在該評價指標(biāo)下的觀測值越大，該觀測值的激勵系數(shù)越大。（2）對同一評價指標(biāo)下高于激勵標(biāo)準(zhǔn)點的被評價對象進(jìn)行獎勵，即激勵系數(shù)大于0；對低于激勵標(biāo)準(zhǔn)點的被評價對象進(jìn)行懲罰，即激勵系數(shù)小于0。（3）各被評價省份在同一評價指標(biāo)下的激勵系數(shù)隨指標(biāo)觀測值的增加呈非線性增加趨勢，且變化趨勢如圖1所示。

圖1 激勵系數(shù)變化趨勢圖

假設(shè)xi，j，k表示被評價省份oi在準(zhǔn)則Xk下關(guān)于評價指標(biāo)xj，k的觀測值，則不同準(zhǔn)則下各評價指標(biāo)的激勵系數(shù)為：

對于激勵系數(shù)αi，j，k滿足：（1）對于?xi，j，k，xi，l，k，且xi，j，k≥xi，l，k，j，l=1，2，…，6 ，j≠l，有αi，j，k≥αi，l，k；（2）對于?xi，j，k，xi，l，k，xi，s，k，j，l，s=1，2，…，6，j≠l≠s，且滿足xi，j，k≥xi，l，k≥xi，s，k，xi，j，k-xi，l，k=xi，l，k-xi，s，k，有αi，j，kαi，l，k≥αi，l，k-αi，s，k。αi，j，k＞0 表示對指標(biāo)值高于標(biāo)準(zhǔn)點的被評價省份進(jìn)行獎勵，αi，j，k＜0 表示對指標(biāo)值低于標(biāo)準(zhǔn)點的被評價省份進(jìn)行懲罰。

準(zhǔn)則層下各被評價省份對應(yīng)的評價指標(biāo)的激勵量為：

2.4 各省份科技發(fā)展質(zhì)量評價值的確定

最終各省份科技發(fā)展質(zhì)量的評價結(jié)果包括兩個部分，分別為不考慮激勵量時被評價省份的科技發(fā)展質(zhì)量評價值和被評價省份加權(quán)激勵總量的值。

（1）不考慮激勵量時被評價省份的科技發(fā)展質(zhì)量

其中，表示被評價省份oi不考慮激勵量時的科技發(fā)展質(zhì)量評價值，ωj，k表示按照序關(guān)系分析法計算的準(zhǔn)則Xk下指標(biāo)xj，k的權(quán)重系數(shù)。

（2）考慮激勵量時準(zhǔn)則層的評價值

其中，yi，k表示在考慮激勵量后被評價省份oi在準(zhǔn)則Xk下的評價值。

（3）被評價省份的加權(quán)激勵總量

其中，表示被評價省份oi的加權(quán)激勵總量。

（4）各省份最終的科技發(fā)展質(zhì)量評價值

其中，yi表示被評價省份oi最終的科技發(fā)展質(zhì)量評價結(jié)果，yi值越高，說明被評價省份oi的科技發(fā)展質(zhì)量越高；yi值越低，說明被評價省份oi的科技發(fā)展質(zhì)量越低。

3 中國省域科技發(fā)展質(zhì)量評價的實證

3.1 數(shù)據(jù)來源

受限于某些指標(biāo)統(tǒng)計數(shù)據(jù)公布的滯后性影響，本文根據(jù)構(gòu)建的3 個準(zhǔn)則共計18 個評價指標(biāo)和提出的省域科技發(fā)展質(zhì)量的激勵評價方法對中國31個省份（不含港澳臺）2021年的科技發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行評價。數(shù)據(jù)均來源于2022年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》、中國科技統(tǒng)計網(wǎng)站和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

3.2 原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理

本文提出的省域科技發(fā)展質(zhì)量的激勵評價方法均是在原始指標(biāo)數(shù)據(jù)已經(jīng)完成預(yù)處理的情況下構(gòu)建的，因而在開展省域科技發(fā)展質(zhì)量的評價活動前需要對收集的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，由于表1中的18個指標(biāo)均為正向指標(biāo)，因而無需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)類型一致化處理，只需對其進(jìn)行無量綱化處理。本文選擇的無量綱化方法為特殊點為最大值的線性比例法。

3.3 省域科技發(fā)展質(zhì)量的評價結(jié)果

（1）確定指標(biāo)層對應(yīng)評價指標(biāo)的權(quán)重

根據(jù)調(diào)查問卷征集來自高校、政府、科技部門等相關(guān)15 名專家的意見，專家判別的各準(zhǔn)則對應(yīng)評價指標(biāo)的序關(guān)系和排序后相鄰指標(biāo)間的比值信息如表2所示。

表2 專家的判斷信息

根據(jù)表2信息，依據(jù)序關(guān)系分析法，即式（3）和式（4），得到各準(zhǔn)則對應(yīng)評價指標(biāo)的權(quán)重大小如下頁表3所示。

表3 相關(guān)計算數(shù)據(jù)匯總

（2）確定準(zhǔn)則層的權(quán)重大小

根據(jù)計算的指標(biāo)層的權(quán)重大小，依據(jù)式（5）計算31個省份在各準(zhǔn)則下的評價結(jié)果，根據(jù)式（6）計算31個省份在各準(zhǔn)則下的局部差異，并按照式（7）求解準(zhǔn)則層的權(quán)重系數(shù)，計算結(jié)果如表3所示。

（3）確定激勵系數(shù)和激勵量

取a=0.5，根據(jù)式（8）和式（9）分別求解指標(biāo)層31 個省份各評價指標(biāo)的激勵系數(shù)，然后按式（10）求解31 個省份各評價指標(biāo)的激勵量，結(jié)果如表4所示。

表4 相關(guān)評價結(jié)果匯總

（4）計算各省份的科技發(fā)展質(zhì)量評價結(jié)果

根據(jù)式（11）計算不考慮激勵量時31個省份科技發(fā)展質(zhì)量的評價結(jié)果和排序值，根據(jù)式（12）計算考慮激勵量時31個省份在3個準(zhǔn)則下的評價值，根據(jù)式（13）求解各省份的加權(quán)激勵總量，并按式（14）計算31 個省份最終的科技發(fā)展質(zhì)量的評價結(jié)果和排序值，如表4所示。

（5）省域科技發(fā)展質(zhì)量評價結(jié)果分析

第一，各省份間的科技發(fā)展質(zhì)量差距較大，其中科技發(fā)展質(zhì)量評價值最高的北京為118.8，而最低的青海僅有21.6，青海的科技發(fā)展質(zhì)量評價值僅占北京評價值的18.18%。從省域來看，僅有北京的評價值超過110，僅有北京、上海和天津的評價值超過了60。從四大地區(qū)來看，東部地區(qū)評價值最高的北京比最低的福建高91.0，說明東部地區(qū)科技發(fā)展質(zhì)量的差異較大；中部地區(qū)評價值最高的湖北比最低的河南高13.9，東北地區(qū)評價值最高的吉林比最低的黑龍江僅高11.6，說明中部地區(qū)和東北地區(qū)的區(qū)域內(nèi)科技發(fā)展質(zhì)量相對較為平衡，差距不大；西部地區(qū)評價值最高的陜西比最低的青海高30.6，說明西部地區(qū)的科技發(fā)展質(zhì)量相對不平衡，區(qū)域內(nèi)有一定的差距。從各地區(qū)科技發(fā)展質(zhì)量評價值的平均值來看，東部地區(qū)的平均水平最高，其次分別是東北、中部和西部地區(qū)。

第二，31 個省份中廣東、山西、吉林、寧夏、重慶、云南、甘肅、新疆和廣西這9 個省份在考慮激勵量時其科技發(fā)展質(zhì)量的評價結(jié)果受到了較大的懲罰，說明這9個省份的科技發(fā)展質(zhì)量表現(xiàn)相對較差；福建、山東、河北、天津、浙江、江西、湖南、湖北、四川和貴州這10個省份科技發(fā)展質(zhì)量評價值受到的激勵很小，說明這10 個省份表現(xiàn)中規(guī)中矩；北京、海南、上海、江蘇、河南、安徽、遼寧、黑龍江、青海、西藏、山西和內(nèi)蒙古這12個省份科技發(fā)展質(zhì)量評價值受到相對較大的激勵，說明這12 個省份的科技發(fā)展質(zhì)量表現(xiàn)相對較好。從四大地區(qū)來看，東部地區(qū)需要著重提升廣東、浙江和天津的科技發(fā)展質(zhì)量，中部地區(qū)需要著重提升山西、湖北和湖南的科技發(fā)展質(zhì)量，東北地區(qū)需要著重提升吉林的科技發(fā)展質(zhì)量，西部地區(qū)需要重點提升廣西、新疆、甘肅、云南、重慶和寧夏的科技發(fā)展質(zhì)量。

第三，北京、上海、天津、海南、遼寧、陜西、重慶和西藏8個省份準(zhǔn)則層的3個指標(biāo)均受到了獎勵。東部地區(qū)最需要提升的是科技產(chǎn)出強(qiáng)度和科技服務(wù)強(qiáng)度，因為東部地區(qū)的省份主要在這兩個準(zhǔn)則上受到了懲罰；中部地區(qū)同樣需要提升科技產(chǎn)出強(qiáng)度和科技服務(wù)強(qiáng)度；東北地區(qū)需要提升科技投入強(qiáng)度和科技服務(wù)強(qiáng)度；而西部地區(qū)科技投入強(qiáng)度、科技產(chǎn)出強(qiáng)度和科技服務(wù)強(qiáng)度均需要提升。從具體的省份來看，山東、安徽和吉林3 個省份的科技服務(wù)強(qiáng)度需要重點提升；浙江、江蘇、江西、四川4 個省份需要重點提升科技產(chǎn)出強(qiáng)度；山西需要重點提升科技投入強(qiáng)度；廣東、福建、河北、湖南、河南、甘肅和新疆7 個省份需要重點提升科技產(chǎn)出強(qiáng)度和科技服務(wù)強(qiáng)度；山西、黑龍江和廣西3個省份需要重點提升科技投入強(qiáng)度和科技服務(wù)強(qiáng)度；而內(nèi)蒙古、青海、寧夏、云南和貴州5個省份3個方面均需要重點提升。

4 結(jié)束語

科技發(fā)展水平和科技發(fā)展質(zhì)量是兩個不同的概念，只有保持較高的科技發(fā)展質(zhì)量才能推動或維持較高的科技發(fā)展水平。針對鮮有研究對省域科技發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行評價的問題，本文結(jié)合綜合評價理論，在分析省域科技發(fā)展質(zhì)量評價指標(biāo)體系構(gòu)建原則的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一套由3個準(zhǔn)則共18 個指標(biāo)組成的省域科技發(fā)展質(zhì)量評價指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上，通過激勵的方式對指標(biāo)值進(jìn)行修正，提出了省域科技發(fā)展質(zhì)量的綜合評價方法。本文還對2021年31個省份的科技發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行了實證分析。結(jié)果表明，無論是31 個省份間的對比還是四大地區(qū)間的對比，均表明我國各省份間的科技發(fā)展質(zhì)量差距較大。