开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
This paper extends the connotation of the overall performance of NIS from both domestic development and international contribution perspectives by synthesizing well-known domestic and international reports and existing literature on national innovation systems. It proposes that the overall performance of NIS encompasses the functional realization of a country's innovation system and its role in achieving national strategic goals, which are manifested through two key aspects: "efficiency" and "enablement". "Efficiency" refers to the relationship between inputs and outputs in the NIS, reflecting operational efficiency and resource allocation optimization. "Enablement" pertains to the NIS's role in fostering the operation and synergy of its functional units, indicating the system's support capacity for domestic high-quality development and global problem-solving.
Furthermore, this paper develops a comprehensive model following systems theory and self-organization theory, exploring the generation mechanism, key features, and evaluation dimensions of NIS overall performance. It argues that the generation of NIS overall performance results from the synergistic operation of domestic science, technology, industry, education, and finance systems, characterized by high efficiency, synergy, and openness. The generation process involves multi-system synergy, multi-chain integration, and continuous coupling and interaction with the international innovation system. Enhancing performance involves interactions and synergies among various stakeholders, the flow and combination of diverse elements, the complementarity and integration of multiple functions, and the coordination of strategies, plans, and policies between central and local governments.This study expands the connotation of NIS overall performance from a domestic-international perspective and constructs an evaluation index system, addressing the gaps in existing research. The evaluation index system helps assess China's current NIS performance, identify key performance constraints, and guide reforms to overcome these barriers. Additionally, it serves as an important reference for future evaluations of NIS overall performance.
The findings suggest that the evaluation of NIS overall performance should encompass both domestic development and contributions to global problem-solving (e.g., climate change, poverty). Based on these two dimensions, this study evaluates NIS performance through "efficiency" and "enablement"."Efficiency" focuses on input-output relationships,while "enablement" assesses support for domestic high-quality development and global problem-solving. It selects indicators from renowned national innovation evaluation reports and identified key indicators using the group eigenvalue method and Pearson correlation analysis. The final indicator system comprises two dimensions which are further subdivided into seven indicators. Specifically, the "efficiency" dimension includes "institutional environment", "infrastructure", "R&D investment", "economic output" and "technological output". The "enablement" dimension consists of "supporting high-quality domestic development" and "promoting global problem solving".
As with all studies, the current study has limitations that provide avenues for future research. It constructs the indicator system for evaluating the overall performance of the NIS, but does not put the system into practical evaluation. Future research can focus on empirical evaluations of major countries, positioning China's NIS performance within the global context.
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
国家创新体系是由政府、企业、大学、研究机构、金融机构等组织及嵌入制度、文化、政策等要素构成的网络,各主体通过多种形式进行交互协作,推动新知识和新技术的产生、扩散与应用[1-5]。中国现代化创新体系是由科技创新各主体、各方面、各环节通过内在联系构成的一个有机整体,是在更高层次、更大范围发挥创新引领作用的组织基础。近年来,中国创新体系建设取得显著成就,但在新一轮科技革命和建设世界科技强国目标下,其整体效能发挥存在一些问题。如科技创新与经济发展深度协同不到位,产学研合作不够紧密,阻碍国家创新体系的高效运行,从而影响创新效率和创新能力,难以对高质量发展形成有力支撑。因此,在全球科技竞争新形势和国内经济社会发展新需求下,如何提升国家创新体系整体效能成为我国在新时期亟待解决的关键问题。
当前,学术界对国家创新体系整体效能的研究较少,现有研究主要关注国家创新体系效能内涵及提升路径[6-7]。这些研究虽对我国创新体系整体效能进行初步探索,但对其内涵的界定不够清晰,评价研究更是处于空白状态。构建国家创新体系整体效能评价指标体系有利于把握国家创新体系整体效能现状,找出束缚效能生成的关键因素,通过改革打破限制效能迸发的壁垒。因此,本文在梳理国内外权威评价指标体系的基础上,基于国内发展实际与国际贡献两大视角,对国家创新体系整体效能内涵进行延伸,探讨其生成机制和关键特征,并从“效率”和“使能作用”两个角度构建评价框架,运用群组决策方程根法和皮尔逊相关性法识别关键指标,构建国家创新体系整体效能评价指标体系。
国家创新体系最早由Freeman在《技术政策与经济绩效》一书中提出,后经过Lundvall、Nelson、Patel &Pavitt、Metcalfe、Niosi等的研究不断发展(见表1)。概括来看,国家创新体系是一种多元化协同创新网络,由政府、企业、高校、科研院所、金融机构、中介机构等多种创新主体及各种制度要素构成,创新主体之间通过多种形式的互动学习,实现知识共享、转移和应用,促进创新资源优化配置和利用。同时,国家创新体系也是一种开放、复杂的适应系统,具有自组织、自学习、自演化特征,能够根据外部环境变化和内部需求变动不断调整和优化自身结构及功能,促进创新效率和创新效力提升。
表1 国家创新体系定义
Table 1 Definitions of national innovation system
文献定义Freeman(1987)[1]由国家创新体系公私部门中各种组织构成的网络,这些组织之间通过相互作用推动新技术开发、引进、改进和扩散Lundvall(1992)[2]创新系统由对经济有用的作用要素和关系构成,而国家系统则包含位于或植根于国内的要素和关系Nelson(1993)[8]国家创新体系是一组制度体系,它们通过相互作用影响企业创新绩效Patel & Pavitt(1994)[4]国家创新体系由影响一国技术学习速度及方向的制度、激励结构和能力构成Metcalfe(1995)[9]国家创新体系是一套独特机构,它们共同或单独推进新技术发展和扩散,并为政府制定和执行提供框架,由创造、储存、转移知识、技能和新技术产品的机构组成Niosi(2002)[10]国家创新体系是一组相互关联的机构,其核心由那些生产、传播和适应新技术知识的机构组成,无论是工业企业、大学还是政府机构,它们之间由知识流动、资金流动、人力资源流动(人员是隐性知识和技能的承载者)、监管流动和商业流动构成
国家创新体系强调各部门、各子系统间的协同作用以及技术和制度的动态协调,某一部门的技术优势并非必然带来国家创新能力提升(封凯栋,2022)。国家创新体系是对传统线性创新模式的修正,表明国家创新能力存在国际差异,有助于解释全球生产和创新绩效不平衡的原因[11]。在此背景下,评估国家创新体系效能成为学术界研究重点。
1.2.1 国家创新体系评价目标
国家创新体系评价目标多样,涉及创新能力[12-13]、创新效率[14-15]、创新力[16]等多个方面。国家创新能力是创新能力在国家层面的延伸,是一国持续创新的制度潜力[12]。对创新能力进行测度时,关于创新成果应该强调世界新颖性还是国家新颖性的讨论存在争议(Villa,1990; Mathews &Hu,2007)。国家创新体系的创新效率涉及投入和产出之比,主要关注创新过程。创新驱动力是国内学者基于中国情景提出的测度目标,即科技创新和制度创新“双轮驱动”(刘思明等,2019)。陈凯华等[16]从“科学—技术—产业”创新价值链横向和“实力—效力”创新价值链纵向构建了“三横二纵” 的“国家创新力测度框架”。尽管国家创新测度研究日益丰富,但存在一些不足:第一,关于国家层面创新活动的测度未形成统一概念,不同测度目标概念界定不清晰,存在概念重叠与模糊的现象。例如,有学者认为对国家创新体系效率进行评价本质上是对国家创新能力的测度(蔡跃洲,2012);也有学者发现技术创新效率是衡量国家创新能力的直接指标,故以技术创新效率刻画金砖国家的创新能力[13]。第二,已有研究中有大量对比不同国家或地区创新能力、创新绩效的文献,而基于中国情景测度中国创新活动绩效的文献较少,这与新时期中国提高国家创新体系整体效能的现实要求不符。
1.2.2 国家创新体系评价方法
国家创新体系评价方法以建模分析法、综合指数法、数据包络分析法(DEA)为主,辅之以描述分析法、因子分析法等。其中,建模分析法主要在早期研究中被采用,它能够较好地分析影响国家创新能力的因素,但不便于对比不同国家间创新能力(蔡跃洲,2012)。综合指数法能弥补建模分析法的不足,可对比不同国家创新体系的创新表现,如经济与合作开发组织(OECD)发布的《科学、技术和产业记分牌》、瑞士洛桑国际管理学院(IMD)发布的《世界竞争力报告》、欧盟(EU)发布的《欧洲创新记分牌》、世界经济论坛(WEF)发布的《全球竞争力报告》、国家统计局社科文司发布的《中国创新指数》、穆荣平和陈凯华发布的《2019国家科技竞争力报告》均采用综合指数法。然而,综合指数法也存在一些不足,如原始数据信息损失严重、指标赋权缺乏科学性。DEA法主要用于测度创新效率,不仅能够对比不同对象的创新效率,还能避免主观因素的影响。例如,Guan &Chen[14]、Ratner等[17]采用DEA法对比OECD成员国、欧洲国家的创新效率,但仅用创新效率衡量国家创新体系存在一定片面性。除上述方法外,也有少数研究采用描述性分析法(Eggink,2012)、因子分析法[13]等。多元评价方法为学者衡量国家创新体系绩效提供了基础,每类方法各有利弊,需要结合实际研究问题,同时也需要不断挖掘和发展新评价方法。
Schot &Steinmueller[11]将国家创新政策演变整合为3个框架:第一个框架始于第二次世界大战后政府对科学和研发的制度支持,有助于解决私人提供新知识的市场失灵问题;第二个框架始于20世纪80年代全球化竞争,这种竞争力由国家知识创造和商业化创新体系塑造,科技创新政策支持构建链接、集群和网络,注重激发系统内部要素之间的学习,这是国家创新体系目前所在阶段;第三个框架与当代社会和环境挑战有关,如可持续发展目标与变革,与前两个框架有明显区别。该框架将国家创新政策提升至解决全球性问题高度(消除贫困、改变不平等、改善气候变化等),并得到OECD的认可。3个框架互补而非对立[11,18],虽然第三个框架缺乏成熟的理论体系,但其主张的思想值得学者深入思考。
2.2.1 国家创新体系“效”与“能”
国家创新体系自诞生起便蕴含着功能的内涵,即系统内各主体在相互学习中促进新知识、新技术、新产品的产生、引进、吸收、改进和扩散。早期学者对国家创新体系的研究主要围绕结构要素展开,对其功能的关注不多。直到21世纪初,部分学者揭示传统创新体系研究过于关注静态结构的不足,强调国家创新体系是一个动态过程,其总体功能旨在促进创新的产生、扩散和应用,进而创造价值(Liu &White,2001;Hekkert等,2007;Bergek等,2011;刘立 2011)。相关学者对国家创新体系功能的审视催生了对国家创新体系效能的关注。Mahroum &Al-Saleh[19]认为创新体系效能是获取、锚定、扩散、创造、利用创新的效率和效益;冯泽等[6]、赵彬彬等(2023)认为国家创新体系效能是一个综合性概念,是国家创新体系能力和国家创新体系效率的集成,“能”与“效”两个维度之间相互影响、协同发展。其中,“能”反映的是国家创新体系的结果绩效,表现为系统功能实现水平及对外竞争力;“效”反映的是国家创新体系的过程绩效,体现国家创新体系运行过程的有效性。
2.2.2 国家创新体系整体效能内涵
在对国家创新体系进行评价时,有学者指出未来应更关注创新质量,同时也应考虑不同国家的创新特点和发展阶段,以及创新与社会、环境与经济目标之间的协调性,关注转型创新和联合国可持续发展目标(Edquist等,2018;薛晓宇,2022)。可见,国家创新体系评价不应仅局限在国内,也需要关注一国创新对全球带来的贡献,这是新时代国家创新体系整体效能内涵的延伸。
因此,综合上述对国家创新体系内涵、评价及前沿议题的梳理,本文将国家创新体系整体效能定义为:一国创新系统功能实现水平及推动国家各领域战略目标实现的总体作用,表现为“效率”和“使能”两个方面。其中,“效率”是国家创新体系在利用创新资源和实施创新过程中投入与产出之比,反映国家创新体系运行效率和资源配置优化程度;“使能”是指国家创新体系促进系统内各功能单位运转与协同的作用,反映国家创新体系的支撑能力。该支撑能力包含对国内高质量发展和推动全球问题解决的能力。
国家创新体系是一国为促进创新而部署的一系列制度安排,本质上是一个复杂的动态系统,整体效能生成机制同样是一个复杂的系统工程。具体而言,国家创新体系整体效能是国内科学、技术、产业、教育、金融等多系统协同运作的结果,涉及国家科技体制架构、创新资源配置、创新主体网络、多链条协同融合以及与全球创新的耦合交互等关键过程,因此可用系统论和自组织理论解释国家创新体系运行状态及效能生成过程。
系统论的核心思想在于整体性,任何系统都是一个有机整体,它不是各个部分的机械组合或简单相加,系统整体功能是各要素在孤立状态下所没有的特性[20]。自组织理论诞生于20世纪60年代末期,是以比利时布鲁塞尔学派领导人普利高津[21]和德国科学家哈肯[22]为代表建立的一种复杂科学理论。该理论强调系统内部与外界进行物质、能量和信息交换从而达到有序平衡的稳定状态,主要揭示系统从无序到有序的进化过程,系统开放性、非线性、突变和涨落是形成自组织的重要条件。
本文基于系统论和自组织理论构建国家创新体系整体效能生成与评价模型,如图1所示。从中可见,模型底层呈现国家创新体系效能生成机制,核心内容包括4个方面:①国家创新体系整体效能来源于科学、技术、产业、教育和金融5个功能单位运转过程;②创新链、产业链、人才链、资金链和政策链能提升功能单位协同性,同时实现多链融合,使得整体系统运转更加高效,并产生超出多个功能单位相加的效能总量;③各功能单位协同运转、多链融合过程在特定科技体制下进行,科技体制体现国家创新体系的功能性结构,合理的系统结构能够提升系统整体效能;④国家创新体系不断与全球创新领先的国家和地区进行交互,国际化程度不断提高,全球科技合作和由此产生的创新网络进一步激发国家创新体系整体效能。
图1 国家创新体系整体效能生成机制与评价模型
Fig.1 Generation mechanism and evaluation model of overall performance of the NIS
3.2.1 整体效能生成过程
从系统论看,国家创新体系具有开放性、自组织性、整体性、关联性、结构性、动态平衡性等特点,效能生成存在“整体大于部分之和”的现象,多系统协同和多链条融合使得国家创新体系整体效能超出各子系统和链条单独运转创造的效能总量。国家创新体系各组成部分之间相互依赖,以非线性方式相互作用,这些相互作用产生效能涌现的动力[6],因此国家创新体系整体效能生成是一个多系统耦合的非线性过程。
国家创新体系各功能单位与要素运转在一国特定创新制度下进行,国家科技体制对国家创新体系整体效能生成至关重要。一国科技体制体现国家创新体系的系统架构,各功能单位和创新要素在特定结构中运转、流通、协同,合理的系统结构和关键要素的主体地位能提高国家创新体系运转效率,进而提升其整体效能。这就要求国家科技体制能充分、及时反映科学技术领域的内在联系和新变化,使各类科技创新主体相互协同,进而提升国家科技创新能力和创新体系整体效能。目前,我国正在积极推进科技体制改革,陆续发布了《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》《党和国家机构改革方案》等重要文件,旨在破除体制机制障碍,打破创新子系统间的壁垒,畅通创新要素流动,推动科技成果转化为现实生产力。
国家创新体系具有开放性和动态性特征,其始终与国际创新体系进行动态交互。在构建国内国际双循环新发展格局背景下,我国在开放、共享的国际大环境中学习和利用世界上一切优秀的基础科学研究成果,同时融入全球科技创新整体格局。以国内循环为基础和主体,深度对接国际创新体系,通过融入国际循环促进国内循环、以畅通国内循环支撑国际循环,利用国际国内两个市场、两种资源提升国家创新体系整体效能。
综上所述,国家创新体系整体效能生成是在一定的科技创新体制下,通过多系统协同、多链条融合,不断与国际创新体系进行耦合交互的过程。这一过程涉及多元主体互动和协同、各类要素流转和组合、多种功能互补和集成、各种机制联动和耦合,以及央地之间、各地方各部门之间战略、规划、政策的接续和配合。因此,国家创新体系整体效能提升是一个系统工程,需要多领域改革打造高效、协同、开放的国家创新体系。
3.2.2 整体效能的关键特征
中国创新体系建设随着时代发展不断完善,通过政策文件可发现国家创新体系关键特征的演变历程。2012年,《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》提出“加强统筹部署和协同创新,提高创新体系整体效能”;2016年,《“十三五”国家科技创新规划》提出“建设高效协同国家创新体系”;2021年,《中华人民共和国科技进步法》总则指出“完善高效、协同、开放的国家创新体系,增强创新体系整体效能”。可见,我国对国家创新体系的建设要求由“高效”逐步演变为“高效、协同、开放”,这是我国在新时代和全球科技创新格局下对国家创新体系的必然选择。“高效、协同、开放”的国家创新体系表现在以下几个方面:
(1)高效。一是,结构合理的科技体制。高效的科技体制要求国家创新体系机构设置科学、职能配置优化、运行管理得当、主体功能定位清晰。科技体制需要不断改革才能满足全球创新发展格局对国家创新体系的新要求,因此我国近几年对科技创新体制进行一系列变革,坚持创新驱动、市场导向、以人为本、管理创新和全球视野,不断完善创新政策法规体系,健全科技评价和奖励机制,扩大科技开放合作,营造良好创新生态,并融入全球创新网络。科技体制改革旨在破除体制机制障碍,从而打造高效的国家创新体系,进而提升其整体效能。二是,系统内要素流动畅通。创新要素是国家创新体系的“血液”,各种创新要素通过流通不断为各子系统提供营养,保持其运转效率,进而提升国家创新体系整体效能。因此,保持要素流通顺畅是提升国家创新体系整体效能的前提,这就要求国家科技体制改革突破旧体制障碍,畅通创新要素流动途径,从而保证子系统高效运转。三是,创新资源配置效率提升。《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》指出“发挥市场对技术研发方向、路线选择、要素价格、各类创新要素配置的导向作用,充分激发企业技术创新的活力”,旨在“让市场真正成为配置创新资源的决定性力量”。然而,对于制约国家发展的“卡脖子”技术难题和关键核心技术攻关难题,应以新型举国体制为支撑,推动创新资源向优势主体集聚,这一过程应由政府主导创新资源配置。因此,平衡好市场导向下创新资源配置与举国体制下关键核心技术攻关的资源供给既是时代命题,也是提高国家创新体系效率的关键举措。
(2)协同。协同是自组织理论的基础,对耗散结构理论作出突破和发展。协同学理论强调子系统之间的协同与竞争,这一过程能够促进系统内部要素从无序走向有序,使系统整体功能大于各子系统功能之和。因此,国家创新体系整体效能增值的关键在于系统协同,主要包括4个方面:创新主体协同、多链条协同、子系统协同和创新网络协同。其中,创新主体协同是指高校、科研院所和企业间的产学研协同,即构建以科技领军企业为主导、大学和科研院所有效参与的产业创新联合体,系统布局产业创新链,支持行业骨干企业联合科研院所、高等学校和中小企业组建产业技术创新战略联盟。系统协同指一国科学、技术、产业、教育和金融等子系统间的协同,是整体效能提升的关键。目前,我国创新体系子系统协同程度不高、整体效能增值量较低、科学知识创新与技术创新存在脱节、金融体系资金供给和教育体系人才输送效率较低、高端产业集群数量少且规模小,亟需加强多系统协同。因此,多链条协同与融合成为带动子系统协同运转的关键。多链融合是将科技、产业、金融、人才多元主体有效结合成科技创新共同体,进而推进产学研融通创新的关键。创新链、产业链、资金链、人才链和政策链作为国家创新体系子系统的“联动装置”,链条间深度融合带动科学、技术、产业、教育和金融系统协同运转。网络协同是指不同主体、不同区域创新合作网络协同,当前我国创新呈现较强的空间集聚特征,长三角、京津冀和粤港澳等创新中心在各自区域内拥有复杂的创新网络结构。依靠网络带动周边区域创新发展,并与其它地区创新网络产生交互与协同是推动区域协调发展、提升区域创新整体效能的关键。
(3)开放。国家创新体系具有开放性特征,表现为国家创新体系国际化、本土网络与全球创新网络耦合交互以及国内国际创新双循环。国家创新体系国际化体现在创新制度和组织网络国际化、创新资源流动和配置国际化以及创新主体互动和创新活动国际化等方面(刘云等,2010)。从系统论角度讲,国家创新体系作为一个开放系统,不断与国际创新体系进行信息、要素交互,通过调整系统结构适应全球创新形势,推动自身国际化发展。在国家创新体系国际化进程中,本土创新网络与全球创新网络交互不可避免。创新是区域网络与全球网络扩张与深入、双向发展的结果(曹贤忠等,2016)。在坚持对外开放,深度融入全球创新网络政策背景下,把握本土创新与全球创新网络交互的“度”、保持网络动态“平衡”、促进本土与全球创新网络协调发展是提升国家创新体系整体效能的关键。
在打造以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局背景下,国家创新体系内部循环与外部循环畅通能够保证源源不断的新鲜“血液”注入,由此获取异质性、多样化创新资源和国际经验,进而助力国家创新体系整体效能提升。
创新体系的复杂性特征使绩效评价具有挑战性。有学者指出创新效能是衡量创新绩效的重要指标,包括创效率和效益[23]。Niosi[10]较早提出衡量国家创新体系效率和效益的评价指标,指出国家创新体系受资源缺乏、管理不善、技术落后等因素的影响,导致效率较低、效益不佳。Bartels等[24]、Bakhtiar等[25]从效率和效益两大维度对比不同国家创新体系的创新表现。也有学者认为整体效能应从效率、效果、效益3个维度衡量,但效果和效益存在包含与被包含的关系,即效益评价本身就包括对效果(目标实现程度)的衡量。本文中国家创新体系整体效能内涵包含“效率”与“使能作用”两个方面,其中,效率是指单位时间或单位成本创造的产出,这与国家创新体系效率衡量方法一致。“使能作用”体现为国家创新体系的有效性,不仅强调国家创新体系对国内经济高质量发展的支撑作用,还关注国家创新体系对于解决全球性问题的作用,涵盖“效益”层面。因此,本文将整体效能划分为“效率”和“使能作用”两个维度进行评价。在效率层面,基于投入—产出视角选取指标。参考已有研究,投入指标从研发投入、基础设施和制度环境3个维度选取;产出指标从科技产出和经济产出两个维度选取。关于“使能作用”,则从支撑国内经济高质量发展和推动全球性问题解决两个维度选取。
国家创新体系是一个复杂的动态系统,对其整体效能展开评价需要从多维度、多层面入手。国内外学者基于不同视角提出不同考察维度,并形成丰富的指标体系。在早期研究中,R&D数据和专利数据因具有“可获得、易测度”的特点而被学者广泛认可,这一阶段评价指标体系强调以R&D投入、专利数量为核心[26]。虽然国家创新体系这一范式自诞生起便强调制度环境的重要性,但其在诞生初期关于制度环境的数据可获得性较低,因此早期鲜有研究将其纳入评价指标体系。后来,随着数据开放和计量模型在国家创新体系中的运用,使得制度维度衡量成为可能,因此多数学者将制度环境作为国家创新评价的核心要素之一[26]。除文献研究外,诸多国内外组织或机构构建国家创新体系评价指标体系,见表2。从中可见,国家创新活动评价指标体系大多涵盖创新投入、创新环境、创新产出和创新成效等方面。已有研究为评价国家创新体系整体效能奠定了基础,但存在明显不足。现有指标体系中投入指标较为丰富,但产出指标较少,且投入指标与产出指标之间存在重叠。此外,已有产出指标对国家创新质量的测度不足,成效指标忽视了国家创新体系在应对全球挑战中所发挥的作用。
表2 国内外组织或机构关于国家创新活动的评价指标体系
Table 2 Indicator systems for the evaluation of national innovation activities by domestic and international organizations
机构报告名称评价指标经济与合作开发组织(OECD)2017科学、技术和产业记分牌5个维度:知识、人才和技能,卓越研究和合作,企业创新,领导力和竞争力,社会与数字化转型,每个维度下再细分为7个子类,共有35个子类,约有200个细分指标世界经济论坛(WEF)2019全球竞争力报告12个维度:制度、基础设施、信息通信技术(ICT)的采用、宏观经济稳定、健康、技能、产品市场、劳动力市场、金融体系、市场规模、商业活力和创新能力,共有103个细分指标瑞士洛桑国际管理学院(IMD)2022世界竞争力年鉴4个维度:经济表现、政府效能、商业效率和基础设施,每一类别下包含5个子类,共计20个子类,每个子类中又包含若干个具体的指标,共有335个细分指标欧盟(EU)2022欧洲创新记分牌4个维度:框架条件、投资、创新活动和影响,每类活动下再划分不同子类,共有12个子类,包含32个细分指标世界知识产权组织(WIPO)2022全球创新指数2个维度:创新投入和创新产出,创新投入包括政策环境、人力资本与研究、基础设施、市场成熟度、商业成熟度5个子类,创新产出包括知识与技术产出创意产出2个子类,共有81个细分指标中国科学技术发展战略研究院《国家创新指数报告2020》5个维度:创新资源、知识创造、企业创新、创新绩效和创新环境,每一维度下细分不同的指标,共有30个细分指标国家统计局《中国创新指数研究》课题组《2021中国创新指数研究》4个维度:创新环境、创新投入、创新产出、创新成效,每一维度下细分不同的指标,共有20个细分指标
4.2.1 创新投入
从广义上看,创新投入不仅包括开展创新活动所需的创新资源——“硬”条件,还包括起支撑作用的创新制度与环境——“软”条件。“硬”条件涉及人财物,“人”是指人力资本投入,“财”是指经费投入,“物”是指基础设施。其中,人力资本投入和经费投入常用R&D指标衡量,本文将其统称为研发投入;“软”条件是指有利于创新的制度环境,包括市场机制、法律监管、知识产权保护、创新政策支持等多个方面。因此,本研究将创新投入划分为研发投入、基础设施、制度环境3个方面。具体而言,制度环境指标包括政治稳定性、政府效力指数、政府监管质量指数、法治指数、科技体制结构、创新创业政策与文化、知识产权保护力度、产学研协作程度、科技服务业从业人员数量、风险资本可获得性、科技创新服务平台数量;研发投入指标包括教育经费支出占GDP的比例、研究与试验发展全时人员当量、全国研发总支出占GDP的比例、政府研发投入、企业研发经费内部支出占GDP的比例、高校与科研机构研发经费内部支出占GDP的比例、基础研究经费占全社会研发经费的比例;基础设施指标包括信息与通讯技术(ICTs)发展指数、年度发电总量、科学基础设施数量、国家实验室与重点实验室数量、交通网络总长度、物流性能、互联网用户总量。
4.2.2 创新产出
创新产出指标包括经济产出和科技产出两个方面。其中,经济产出指标包括第三产业增加值占GDP的比例、高新技术产业主营业务收入占GDP的比例、高技术产品出口总额占地区出口总额的比例、新产品销售收入占GDP的比例、GDP总量、对外直接投资总额、外商投资总额;科技产出包括发明专利申请总量、科技论文总量、技术市场新技术成交合同数、关键核心技术攻关难度、高技术产业集群数量与规模。
4.2.3 使能作用维度
基于国家创新驱动发展战略目标,从国内—国际两个视角选取指标,国内视角关注经济高质量发展,国际视角强调对全球性问题的应对。其中,支撑高质量发展的指标包括全要素生产率、就业率、居民消费水平、单位能源消耗经济产出、单位CO2排放的经济产出、质量管理体系证书颁发数量、环境绩效指数、工业污水排放总量、国际地位提升;推动全球性问题解决的指标包括气候变化和环境保护、国际援助与人道主义行动、科技创新与发展合作3个方面。具体指标包括绿色低碳技术发展指数、新能源推广力度、双碳政策效力、国际援助资金及人员数量、世界贫困地区科学家派遣数量、全球科技合作网络中心度、国际科技合作和交流、有效国际倡议数量、签订国际协议数量。
基于上述分析,最终构建涵盖55个细分指标的初步评价指标体系,见表3。
表3 国家创新体系整体效能评价初筛指标
Table 3 Initial indicators for evaluating the overall performance of the NIS
评价维度一级指标二级指标效率 制度环境(A)政治稳定性A1政府效力指数A2政府监管质量指数A3法治指数A4科技体制结构A5创新创业政策与文化A6知识产权保护力度A7产学研协作程度A8科技服务业从业人员数量A9风险资本可获得性A10科技创新服务平台数量A11研发投入(B)教育经费支出占GDP的比例B1研究与试验发展全时人员当量B2全国研发总支出占GDP的比例B3政府研发投入B4企业研发经费内部支出占GDP的比例B5高校、科研机构研发经费内部支出占GDP的比例B6基础研究经费占社会研发经费的比例B7基础设施(C)信息与通讯技术(ICTs)发展指数C1年度发电总量C2科学基础设施数量C3国家实验室与重点实验室数量C4交通网络总长度C5物流性能C6互联网用户总量C7GDP总量D1经济产出(D)第三产业增加值占GDP的比例D2新产品销售收入占GDP的比例D3高新技术产业主营业务收入占GDP的比例D4高技术产品出口总额占地区出口总额的比例D5对外直接投资总额D6外商投资总额D7科技产出(E)发明专利申请总量E1科技论文总量E2技术市场新技术成交合同数E3关键核心技术攻关程度E4高技术产业集群数量及规模E5使能作用支撑高质量发展(F)全要素生产率F1就业率F2居民消费水平F3单位能源消耗经济产出F4单位CO2排放经济产出F5ISO 9001质量管理体系证书颁发数量F6环境绩效指数F7工业污水排放总量F8国际地位提升F9推动全球性问题解决(G)绿色低碳技术发展指数G1新能源推广力度G2双碳政策效力G3国际科技合作和交流G4全球科技合作网络中的中心度G5国际援助资金、人员数量G6世界贫困地区的科学家派遣数量G7有效国际倡议数量G8签订国际协议数量G9
4.3.1 基于GEM法的关键指标识别
本文采用群组决策特征根法(GEM)和皮尔逊相关性分析识别关键指标。GEM法能克服层次分析法经常出现判断矩阵不一致的问题,且数据处理较为简捷,适用于解决量化与非量化问题,可为多目标专家决策分析提供新思路[27]。GEM法的基本原理是基于理想专家模型,即寻找评分向量与群体中各专家夹角之和最小的专家。根据Frobenius定理及理想专家模型推导,假设一个决策系统G中有m个专家(S1, S2, S3,…,Sm)和n个评价对象(B1, B2, B3,…,Bn),需要每位专家对识别指标进行打分,之后将打分结果转置自乘记为矩阵F,F最大特征根对应的特征向量即为最优决策结论。
针对本文研究问题,以创新管理领域学者作为专家对初筛指标进行打分。这些专家长期关注国家创新体系,主要来自中国科学院大学、中国科学院科技战略咨询研究院、同济大学等高校院所。专家咨询过程分为两轮:第一轮向专家发放问卷,对初筛指标进行打分,获取基础数据;第二轮对数据进行处理,通过调研问卷咨询专家对每个子指标体系阈值的设置标准,并给出保留、剔除或合并建议。由于初筛指标体系包括7个维度,受篇幅所限,仅选取“制度环境”这一维度对关键指标进行识别,各位专家原始打分分值如表4所示。
表4 制度环境维度专家打分分数
Table 4 Expert scores for the institutional environment dimension
资料来源:根据专家打分分值整理
变量A1A2A3A4A5A6A7A8A9 A10A11S176666566465S276657777556S375677776667S444445545465S577755576676S666666666355S777676676666S846666666444S977666676555S1066565665445S1166666666566S1256666655555S1365677564456
将制度环境这一维度各指标得分看作矩阵X,求得F=XTX矩阵如下:
通过Matlab计算,得到F的最大特征根为ρmax=44 750.8,相应特征向量为:
BT=[0.320 9 0.310 9 0.306 9 0.310 5 0.314 2 0.306 1 0.324 3 0.298 5 0.247 5 0.282 0 0.286 9]
对特征向量进行单位化分析,获得:
根据相关定理:
向量中的元素值即为立项阶段每个指标的关键权重,重复上述步骤,分别得到研发投入、基础设施、经济产出、科技产出、支撑高质量发展、推动全球性问题解决维度指标权重,如表5～表10所示。
表5 研发投入指标关键性权重
Table 5 Indicator weights of R&D investment
指标代码B1B2B3B4B5B6B7权重0.142 70.138 80.140.144 40.145 80.140 40.147 8
表6 基础设施指标关键性权重
Table 6 Indicator weights of infrastructure
指标代码C1C2C3C4C5C6C7权重0.158 40.121 90.160.166 60.126 30.130 30.136 6
表7 经济产出指标关键性权重
Table 7 Indicator weights of economic output
指标代码D1D2D3D4D5D6D7权重0.142 20.141 70.144 60.159 70.157 90.126 90.127 1
表8 科技产出指标关键性权重
Table 8 Indicator weights of scientific and technical output
指标代码E1E2E3E4E5权重0.195 10.186 50.203 30.211 80.203 3
表9 支撑高质量发展指标关键性权重
Table 9 Indicator weights of supporting high-quality development
指标代码F1F2F3F4F5F6F7F8F9权重0.122 70.111 70.114 20.112 50.107 60.1090.113 50.098 80.110 0
表10 推动全球性问题解决指标关键性权重
Table 10 Indicator weights of contribution to global problem solving
指标代码G1G2G3G4G5G6G7G8G9权重0.119 90.117 50.118 40.118 10.119 30.104 40.096 90.103 50.102 0
根据计算结果、数据来源获取及有效性再次发放问卷,向专家进行咨询,针对不同维度指标设置对应阈值,并剔除权重值小于阈值的评价指标,如表11所示。
表11 各指标维度阈值及剔除指标
Table 11 Threshold settings and excluded indicators
ABCDEFG阈值 0.90.140.130.130.10.10.1剔除指标A9、A10、A11B2C2、C5D6、D7—F8G7
4.3.2 指标相关性分析
采用GEM对关键指标进行筛选,发现各指标之间仍具有一定关联性。为保证关键指标的合理性与科学性,指标间相关性应控制在一定数值范围内,以满足评价指标选取的差异性原则。采用Matlab对各维度指标分值矩阵进行皮尔逊相关性分析,从而得到各指标间的关联程度,剔除或合并相关性较高的指标。借鉴景锐[28]的研究,本文设定临界值为0.75,得出制度环境维度各指标相关性,如表12所示。
表12 制度环境维度指标相关性分析结果
Table 12 Indicator corelation results of institutional environment
注:*表示在0.05(双尾)级别相关性显著、**表示在0.01级别(双尾)相关性显著
指标A1A2A3A4A5A6A7A8A1 1 A20.527 1 A30.5590.680 1 A40.3530.2160.399 1 A50.3170.1370.3420.547 1 A60.2340.1190.1220.2590.513 1 A70.819**0.6620.7150.4470.3930.445 1 A80.4290.4750.384 -0.1680.1570.5450.570 1
对于相关性较高的两个指标,剔除一个与其它指标相关性较大的指标,或者对两个指标进行合并。由表12可知,政治稳定性(A1)与知识产权保护力度(A7)相关性为0.819,超出临界值。经讨论,剔除政治稳定性(A1)指标,从而得到制度环境关键指标。利用相同方法对剩余6个维度指标进行剔除或者合并。关于研发投入,将企业研发经费内部支出占GDP的比例(B5)与高校、科研机构研发经费内部支出占GDP的比例(B6)合并为全国研发经费内部支出占GDP的比例;关于基础设施,将科学基础设施数量(C3)与国家实验室和重点实验室数量(C4)合并为重大科研基础设施与重点实验室数量,并剔除互联网用户总量(C7)指标;关于经济产出,将高新技术产业主营业务收入占GDP的比例(D4)与高技术产品出口总额占地区出口总额的比例(D5)合并为高新技术产业总产值,并剔除第三产业增加值占GDP的比例(D2);关于科技产出,将发明专利申请总量(E1)与科技论文总量(E2)合并为科技成果总量,同时剔除高技术产业集群数量与规模(E5);关于支撑高质量发展,将单位能源消耗经济产出(F4)与单位CO2排放经济产出(F5)合并为单位清洁能源消耗的经济产出,并剔除环境绩效指数(F7)指标;关于推动全球性问题解决,将绿色低碳技术发展指数(G1)、新能源推广力度(G2)和双碳政策效力(G3)合并为双碳战略实施效果,将国际科技合作和交流(G4)与全球科技合作网络中心度(G5)合并为国际科技合作程度,并剔除有效国际倡议数量(G8)指标。最终得到国家创新体系整体效能评价指标体系,如表13所示。通过上述分析可知,相较于初筛指标,经过识别后的指标更具有针对性,关键性不足和相关性较高的指标予以删除与优化。至此,国家创新体系整体效能评价指标体系得以构建。
表13 国家创新体系整体效能评价指标体系
Table 13 Indicator system for evaluating the overall performance of the NIS
评价维度一级指标 二级指标 效率制度环境政府效力指数政府监管质量指数法治指数科技体制结构创新创业政策与文化知识产权保护力度产学研协作程度研发投入教育经费支出占GDP的比例全国研发总支出占GDP的比例政府研发投入全国研发经费内部支出占GDP的比例基础研究经费占社会研发经费的比例国家创新体系整体效能基础设施信息与通讯技术(ICTs)发展指数重大科研基础设施与重点实验室数量物流性能经济产出GDP总量新产品销售收入占GDP的比例高新技术产业的总产值科技产出科技成果总量(论文与专利)技术市场新技术成交合同数关键核心技术攻关程度使能作用支撑高质量发展全要素生产率就业率单位清洁能源消耗的经济产出质量管理体系证书颁发数量国际地位提升推动全球性问题解决双碳战略实施效果国际科技合作和交流程度国际援助资金、人员数量签订国际协议数量
本文结合现有研究对国家创新体系整体效能内涵的界定,分析其生成机制和关键特征,并建立一个概念模型。结合相关研究和国内外知名国家创新评价指标体系,从制度环境、研发投入、基础设施、科技产出、经济产出、支撑高质量发展、推动全球性问题解决7个维度筛选国家创新体系整体效能评价指标,通过群组决策方程根法与Pearson相关性检验识别关键指标,最终构建国家创新体系整体效能评价指标体系。本文丰富了国家创新体系整体效能内涵,弥补了国家创新体系整体效能评价研究的不足。
本文认为国家创新体系整体效能是一国创新系统功能的实现水平及其在促进国家各领域战略目标实现过程中发挥的整体作用,表现为效率和使能作用两个方面。其中,效率反映国家创新体系资源配置优化程度;使能作用反映国家创新体系的支持能力,体现国家创新体系的有效性。本文强调国家创新体系整体效能的产生是一个复杂过程,需要多个系统持续协同和整合以及不同链条之间的融合。此外,本文深入分析表征高性能国家创新体系的3个核心特征:高效、协同和开放。其中,高效体现为科技体系结构合理、要素流动路径畅通、资源配置效率高;协同体现为创新主体协同、创新子系统协同、多链协同和创新网络协同;开放体现为国家创新体系国际化、本土创新网络与全球创新网络互动以及国内创新与国际创新双循环。国家创新体系整体效能内涵在效益维度得到拓展,我国更注重创新对经济高质量发展的支撑作用,而国际上更注重利用创新解决气候变化、不平等和贫困等全球性问题。
本文存在如下不足:未对研究对象进行综合评价,仅通过客观数据或专家打分衡量评价对象的综合水平,存在一定不足。未来将根据评价指标体系,对主要国家创新体系效能进行评价,刻画我国创新体系整体效能在世界大国中的位置。
[1] DORE R.Technology policy and economic performance; lessons from Japan:Christopher Freeman[J]. Research Policy, 1988, 17(5): 309-310.
[2] LUNDVALL B A. National systems of innovation: towards a theory of innovation and interactive learning[M]. London:,1992.
[3] METCALFE J S. Evolutionary economics and technology policy[J]. The Economic Journal, 1994, 104(425): 931-944.
[4] PATEL P, PAVITT K. National innovation systems: why they are important, and how they might be measured and compared[J]. Economics of Innovation and New Technology, 1994, 3(1): 77-95.
[5] EDQUIST C. Systems of innovation: technologies, institutions and organizations[M]. London:Routledge, 2013.
[6] 冯泽, 陈凯华, 冯卓. 国家创新体系效能的系统性分析:生成机制与影响因素 [J]. 科研管理, 2023, 44(3): 1-9.
[7] 郝政,褚泽泰,刘艳峰,等.中国式现代化国家创新体系的效能提升与优化路径研究——基于创新生态系统的组态分析[J].科学管理研究,2023,41(2):18-26.
[8] NELSON RICHARD R.National innovation systems: a comparative analysis[M].New York:Oxford University Press, USA, 1993.
[9] METCALFE J S. Technology systems and technology policy in an evolutionary framework[J]. Cambridge Journal of Economics, 1995, 19(1): 25-46.
[10] NIOSI J. National systems of innovations are "x-efficient"(and x-effective):why some are slow learners[J]. Research Policy, 2002, 31(2): 291-302.
[11] SCHOT J, STEINMUELLER W E. Three frames for innovation policy: R&D, systems of innovation and transformative change[J]. Research Policy, 2018, 47(9): 1554-1567.
[12] 陈劲, 陈钰芬, 王鹏飞. 国家创新能力的测度与比较研究 [J]. 技术经济, 2009, 28(8): 1-5,40.
[13] 张杨, 汤凌冰, 金培振. 金砖国家创新能力测度与影响因素研究 [J]. 中国软科学, 2015, 30(6): 148-157.
[14] GUAN J, CHEN K. Modeling the relative efficiency of national innovation systems[J]. Research Policy, 2012, 41(1): 102-115.
[15] LIU J S, LU W M, HO M H C. National characteristics: innovation systems from the process efficiency perspective[J]. R&D Management, 2015, 45(4): 317-338.
[16] 陈凯华, 张超, 薛晓宇. 国家创新力测度与国际比较:2006—2020年 [J]. 中国科学院院刊, 2022, 37(5): 685-697.
[17] RATNER S V, BALASHOVA S A, LYCHEV A V. The efficiency of national innovation systems in post-Soviet countries: DEA-based approach[J]. Mathematics, 2022, 10(19): 3615.
[18] LUNDVALL B A. Transformative innovation policy——lessons from the innovation system literature[J]. Innovation and Development, 2022,14(2): 1-18.
[19] MAHROUM S,AL-SALEH Y.Towards a functional framework for measuring national innovation efficacy[J]. Technovation, 2013, 33(10-11): 320-332.
[20] BERTALANFFY L. General system theory: foundations, development, applications[M].New York:G Braziller, 1968.
[21] PRIGOGINE I, VAN RYSSELBERGHE P. Introduction to thermodynamics of irreversible processes[J]. Journal of The Electrochemical Society, 1963, 110(4): 97.
[22] HAKEN H. Information and self-organization: a macroscopic approach to complex systems[M].Berlin:Springer Science &Business Media, 2006.
[23] CHUNG D, JUNG H, LEE Y. Investigating the relationship of high-tech entrepreneurship and innovation efficacy:the moderating role of absorptive capacity[J]. Technovation, 2022, 111: 102393.
[24] BARTELS F L, KORIA R, ANDRIANO L. Effectiveness and efficiency of national systems of innovation: a comparative analysis of Ghana and Kenya[J]. African Journal of Science, Technology, Innovation and Development, 2016, 8(4): 343-356.
[25] BAKHTIAR A, GHAZINOORY S S, ASLANI A, et al. Efficiency-effectiveness assessment of national innovation systems: comparative analysis[J]. Journal of Science and Technology Policy Management, 2022, 13(3): 625-651.
[26] 刘思明, 张世瑾, 朱惠东. 国家创新驱动力测度及其经济高质量发展效应研究 [J]. 数量经济技术经济研究, 2019, 36(4): 3-23.
[27] 陈伟,康鑫,冯志军,等.基于群组决策特征根法的高技术企业知识产权开发评价指标识别[J].科技进步与对策,2011,28(11):116-119.
[28] 景锐. 航空航天制造业知识产权管理系统研究 [D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2018.