Literature Review on the Evaluation Index System of Science and Technology Innovation
王惠颖 WANG Hui-ying；王源昌 WANG Yuan-chang
（云南师范大学数学学院，昆明 650500）
（School of Mathematics，Yunnan Normal University，Kunming 650500，China）
摘要：当今时代科技创新能力在经济发展中起到决定性作用，因此科技创新指标体系的准确评价对国家的发展起着至关重要的作用。本文对国内外科技创新评价指标相关文献以及重要研究成果展开了综述，同时对科技创新评价指标体系的主要作用、构建指标所需遵循的基本原则与方法、存在的问题和需要突破的难点展开了研究。
Abstract: The ability of scientific and technological innovation in the current era plays a decisive role in economic development. Therefore, the accurate evaluation of the scientific and technological innovation indicator system plays a vital role in the development of the country. This paper reviews the related literatures and important research results of scientific and technological innovation evaluation indicators at home and abroad, and at the same time, the main functions of the scientific and technological innovation evaluation index system, the basic principles and methods to be followed in constructing indicators, the existing problems and the difficulties that need to be broken are studied.
关键词：科技创新；评价；指标体系；综述
Key words: technological innovation；evaluation；indicator system；review
中图分类号：F273.1 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）31-0284-03
0 引言
随着各国科技的迅速发展，科技创新逐渐成为提升国际竞争力的重要因素。面对这一形式，各国都在努力提高科技创新能力，由此构建一套完善的科技创新能力评价指标体系尤为重要[1]。
如何制定一套科学、系统、全面的评价指标体系是学者们历来关注的重点问题。目前国内外指标体系的构建还不够完善，构建的各指标之间存在相似点和差异点，构建方法多样化但不够系统化。因此需要学者们深入剖析科技创新的影响因素，同时对科技创新指标体系提出新的建议，最终为政府提高科技创新能力在政策制定和经济发展中起到了指导作用和重要意义[2]。
1 国内外科技创新评价指标体系研究现状
科技创新指标构建的完善程度从侧面反映了某个国家、区域对科技创新的重视程度。习总书记在党的十九大报告中指出：创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。各国政府对科技创新都非常重视，也制定了一些基本完善的指标体系，其中比较有权威性是世界银行发布的全球创新指数（GII）、知识经济指数（KEI）;欧盟发布的综合创新指数（SII）；日本发布的科技统计结果；以及我国发布的国家创新指数、中国创新指数（CII）、《战略性新兴产业分类（2018）》等，这对构建完善的科技创新指标体系有着重要的参考意义。
科技创新评价指标体系的萌芽最早起源于美国的科技情报分析，从19世纪50年代开始，美国对自己的科技竞争力进行系统评价，直至1972年《科学指标》的出版，科技创新能力评价指标体系由此诞生。在这之后也有一些学者对科技创新指标进行了研究，2001年美国首先应用科技指标体系对部分城市进行了创新性评价；其次，意大利从专利、技术、出口这三个方面构建了指标体系，客观上相对比较严谨，主要是对专利指标的构建相比以前更加完整；最后，日本科学技术厅发布了相对权威的指标体系，指出应将制造品的附加值、专利、技术作为重要指标[3]。
我国对科技创新评价体系的研究是从八十年代开始的，近年来有关创新政策及评估的研究方兴未艾。1995年杨云提出技术创新的概念，同时指出了我国在国家创新能力评价的难点所在，这对后人研究我国科技创新奠定了基础[1]。2001年在国际竞争力报告的基础上王海燕从人力资源、知识和资金三方面构建了国家创新能力指标体系，从而对国家创新能力指标体系的研究起到了一定的作用[1]。在2000年至2012年期间以彭纪生为代表的学者们对科技创新政策及评估进行了跟踪研究。《中国科技发展研究报告》中有5个一级指标，主要是针对国家层面的指标体系，但是应用于区域，高校，企业中意义不大，实用起来就显得有针对性。2006年石忆邵等从创新投入与产出的角度对上海市科技绩效进行了评价研究，2009年吕明节采用EDA方法（DEA全称：Data envelopment analysis，中文：数据包络分析）研究了上海市政府对高校自主创新政策效率及影响因素，提出政府需要加大对创新体系的投入、加强对专业化服务人才培养，并完善相关创新服务政策法规。
从文献来看，国外学者更注重科技创新的选取，而中国学者则注重创建的指标体系的方法，尤其是对数值的方法研究。近年来国际上对科技创新评价指标体系构建的研究越来越完善，例如世界银行发表的《Global Innovation Index 2018》的指标体系与中国构建的指标体系略有差异，但是总体来看主要从科技创新环境、科技创新投入、科技创新产出、科技创新效益四个相同的方面构建，不同的是在选取二级、三级指标时往往存在一定的交叉关系，以及所要研究的对象特色存在差异，所以在指标体系构建的方法原则上还须有待改善，甚至在处理指标的各项数据时方法的选取是否可实施数据是否简单易获取，这样就使得我们建立的指标体系还须有待完善，面对当今飞速发展的中国来说，科技创新指标的评价体系还需有待完善，这有利于我国的进一步发展。
2 科技创新评价指标体系的构建原则
在国内外的有关科技创新评价指标构建的文献中，我们发现指标之间有些是相互独立的，而有些又是相互联系的，犹如一个社会关系群体，所以我们要想建立一个既科学又合理的科技创新评价指标体系，就必须在指标进行选取的时候遵循以下几个的原则[4]：第一、客观性原则。我们需要从客观实际出发选取科技创新评价指标体系的指标，尽量避免主观因素的影响，这样才可以充分、准确地反映科技创新能力的发展情况。第二、科学性原则。依据创新系统、科技创新、政策评估、科技创新政策等理论研究原则，构建科学的评估体系与科学的科技创新指标评估流程。第三、可比性原则。为了有利于各部门对指标之间的纵向与横向比较，在选取指标时要能够反映评价指标的一致特性，又可反映其个体的特征性[4]。第四、系统性原则。科技创新指标评价体系的各指标间既是相互独立又是相互关联的，共同构成了一个有机整体，所以，这就要求我们在指标选取时，应遵循系统性原则从整体出发[4]。第五、可操作性原则。所构建的指标数据要低成本且易于收集，因此在选取指标时要求，不要过于复杂，要实用简明，尽可能用少的指标来反映更多的实质性研究内容[4]。
3 科技创新指标体系的构建方法综述
国内外有很多关于创新能力的综合评价，其中影响较大的有综合创新指数（SII）依托欧盟的创新联盟记分板（IUS，前身是欧洲创新记分板（EIS）），分驱动力（人力资源、研发体系、金融支持）、机构活力（机构投资、联动和创业、知识产权资产）、产出（创新主体、经济效益）3个维度8个方面25项指标。知识经济指数（KEI），由世界银行发布，分经济和体制机制、教育和技能培训、创新和技术应用（企业、科研机构、大专院校、智库、咨询机构、其他中介组织或行业组织）、信息与通信技术基础建设4个维度12个指标。其次还有全球创新指数（GII）、国家创新指数、中国创新指数（CII）等等。科技评价指标体系，对每个指标的权重赋值是及其重要的，评价体系的有效性是否合理直接取决于指标权重赋值。然而关于确定指标权重的方法有很多，所选取的原始数据不同那么方法也就不同，总结这些方法可分成三类：主观赋权法、客观赋权法、综合赋权法[5]。
最早使用的就是主观赋权法、当然它也是最成熟的方法，它是依照专家主观经验各指标的重要程度来确定指标权重。主观赋权法有德尔菲法（Delphi Method）、层次分析法（AHP )、环比评分法、二项系数法等[5]。层次分析法是在复杂决策过程中引入定量分析，利用决策者在两两比较中给出的偏好信息进行分析与决策支持，使评估过程具有很强的条理性[1]。在20世纪40年代 0.赫尔姆和N.达尔克首创德尔菲法（Delphi Method），它是采用专家填选权数表的形式，对权数进行赋值研究，最后确定指标的权重。主观赋权法易受专家主观意识的影响，所赋权重具有随意性，客观性不强，应用起来局限性比较强[5]。
鉴于主观赋权法的局限性，学者专家们又提出了客观赋权法，所谓客观赋值法就是各指标的权重的大小由原始数据属性值差异的大小而决定，常用的方法有：熵值法、主成分分析法、多目标规划法、离差及均方差法等[5]。如主成分分析法，在选取的各指标间可能存在一定的相关性，为了消除这些相关性，消除重叠部分，最终得到较少的指标，但依然能够通过这些简化后的指标表达原始数据的相关内容，这样就达到了“降维”的作用，进而解决了实际问题，得到了我们想要的结果。而熵值法是采用决策矩阵，根据指标差异性的大小来确定客观权重，其权重反映了属性值的离散程度[5]。客观赋权法主要是根据原始数据之间的关系来确定权重，是应用比较完善的数学理论与方法，客观性较强，并且决策者所占的主观因素较少，具有较强的数学理论依据[5]。当然客观赋值法也有不可避免的缺点，由于客观性较强，导致在确定权重时与实际权重相矛盾的情况。
4 科技创新指标体系构建存在的问题及可能有效的建议
通过主、客观赋权法的对比，为了既能达到指标的主观要求，又能够减少主观赋权的随意性，实现主客观的统一，使研究成果更可靠，所以建议采用主客观综合赋权法[5]。它包括乐观系数综合权重法、线性加权单目标最优化法、基于灰色关联度求解指标权重、组合赋权法、Frank- Wolfe法等[5]。当然也有层次分析法（AHP），它是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法，还有数据包络分析（DEA）是以相对效率概念为基础的一种方法[5]。主客观综合赋权法具有比较完善的数学理论基础，阅读文献会发现这种方法的应用也有一些研究成果，但不足在于算法的复杂度普遍比较高[5]。最后为了检验指标选取的是否合理可实施，通常要对指标体系进行冗余度分析，通常采用的方法是相关系数检验，当然要确定指标体系是否具有普试性，评价的结果是否会因为各项指标数值微小的变动而敏感，最后将进行敏感性分析，这些在学者们的有关文献当中体现的不够充分，还需我们继续深入探索、研究，最终制定一套科学的评价指标体系。
选取统一、科学、合理的指标为各国科技创新能力和科技合作提供参考依据。找出指标体系与社会发展阶段、经济类型、产业结构、能源依赖程度等的关系，进而为将来的科技创新合作交流提供依据和启示。促进科技创新，从而促进国家和社会的经济发展。
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