基于熵值法的我国区域创新能力评价研究

２０１３年第２３期
科技管理研究ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔＲｅｓｅａｒｃｈ
２０１３Ｎｏ ２３
收稿日期：２０１２－１１－２７，修回日期：２０１３－０３－１１基金项目：２０１２年辽宁省科技厅计划项目“辽宁装备制造业技术升级与科技创新纽合机制及对策研究”（２０１２４０１０２８）项目来源：沈阳市科学研究计划项目“基于科技创新的沈阳装备制造业结构调整及优化升级对策研究”（Ｆ１２－２７６－５－０９）
ｄｏｉ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １０００－７６９５ ２０１３ ２３ ０１２
基于熵值法的我国区域创新能力评价研究
邹　华１，徐玢玢１，杨　朔２
（１ 沈阳工业大学管理学院，辽宁沈阳　１１０８７０；
２ 东北财经大学国际商学院，辽宁大连　１１６０２５）
摘要：在研究熵值法的应用范围、优点及局限性的基础上，确立熵值法在区域创新能力评价领域的应用价值，并选取我国东、中、西和东北部四个板块的１０个典型地区作为研究样本，提取这些地区２００８—２０１０年３年的统计数据，运用熵值法对数据进行处理，得出我国区域创新能力的评价结果，并提出我国区域创新能力提升的相关政策建议。

关键词：区域创新；区域评价；熵值法；创新能力中图分类号：Ｆ１２７ 文献标识码：Ａ文章编号：１０００－７６９５（２０１３）２３－００５６－０６
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＥｎｔｒｏｐｙ－ｂａｓｅｄＲｅｇｉｏｎａｌＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣａｐａｂｉｌｉｔｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａ
ＺＯＵＨｕａ１，ＸＵＢｉｎｂｉｎ１，ＹＡＮＧＳｈｕｏ２
（１ ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０８７０，Ｃｈｉｎａ；
２ ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＢｕｓｉｎｅｓｓ，ＤｏｎｇｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｄａｌｉａｎ１１６０２５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈｅａｐｐｌｉｅｄｖａｌｕｅｏｆｅｎｔｒｏｐｙｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａ ｔｉｏｎｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｎｉｔｓｅｌｅｃｔｅｄ１０ｔｙｐｉｃａｌａｒｅａｓｏｆｔｈｅｆｏｕｒｓｅｃｔｉｏｎｓ（ｅａｓｔｅｒｎｃｉｔｉｅｓ，ｃｅｎｔｒａｌｃｉｔｉｅｓ，ｗｅｓｔｅｒｎｃｉｔｉｅｓａｎｄｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎｃｉｔｉｅｓ）ａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓａｍｐｌｅｓ，ａｎｄｅｘｔｒａｃ ｔｅｄｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄａｔａｏｆ２００８－２０１０ｉｎｔｈｅｓｅａｒｅａｓ．Ｕｓｉｎｇｅｎｔｒｏｐｙｖａｌｕｅｍｅｔｈｏｄｔｏｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｄａｔａ，ｔｈｅｐａｐｅｒｏｂ ｔａｉｎｅｄｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｃａｐａｃｉｔｙｉｎＣｈｉｎａ，ａｎｄｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｐｏｌｉｃｙｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｆｏｒＣｈｉ ｎａ’ｓｒｅｇｉｏｎａｌｃａｐａｂｉｌｉｔｙ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｇｉｏｎａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ；ｒｅｇｉｏｎａｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ｅｎｔｒｏｐｙｍｅｔｈｏｄ；ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｙ
熵（Ｅｎｔｒｏｐｙ）的概念起源于经典热力学理论，１９２３年，我国物理学家胡刚教授将“Ｅｎｔｒｏｐｙ”首次
命名为“熵”［１］。

１９４８年，熵的概念被香农（Ｓｈａｎ ｎｏｎ）引入到了信息论当中，香农将信息源信号的不确定性称为信息熵，把消除不确定性的程度称为信息。

熵值越小，信息量越大，不确定性就越小，不可用程度越低；熵值越大，则信息量越小，不确定性也越大，不可用程度越高。

１　熵值法在区域创新能力评价中的应用价值１ １　熵值法的应用范围与局限性１ １ １　熵值法的应用范围
熵值法的核心是确定各指标数据的差异性，这对客观数据的准确性与完整性要求很高，因此在用熵值法进行评价时必须要有完整的样本数据，否则就无法根据各指标数据所反映的信息差异确定其熵值。

熵值法是通过突出局部差异来确定指标权重，进而计算各样本综合得分，它是一个相对的数值，因此，熵值法适用于多指标的相对评价。

熵值法的权重确定是完全根据各指标数据的实际情况确定的，避免了主观因素的掺杂，因此可以较客观地确定各指标的权重，使评价的基础较为科学。

１ １ ２　熵值法应用的局限性
在运用熵值法进行评价时需要对原始数据进行无量纲化处理。

由于熵值法要保留原始数据之间的差异性，经过验证得出不可以采用譬如极值化Ｘｉｊ＝ｘｉｊｍａｘ－ｍｉｎ或者标准化Ｘｉｊ＝ｘｉｊ－Ｘ
—
σ
等方法进行处理，
这样会出现熵值法不成立或者消灭数据差异性的后果，因此，本文拟采取公式Ｘｉｊ＝ｘｉｊｘ槡
ｉｊ进行无量纲化处理，这种方法在消除量纲和数量级影响的同时有
邹　华等：基于熵值法的我国区域创新能力评价研究效保留与各指标数值取值差异程度上的信息，并且
差异程度越大的指标对综合分析的影响也越大。

１ ２　熵值法在区域创新能力评价中的应用
“区域”是一个代表空间的词汇，大到整个国
家，小至一个区县，因此在对区域创新能力进行评
价时，首先要找准评价对象。

本文是对我国的区域
创新能力进行评价，必然会考虑到国内各典型省、
直辖市及自治区的区域创新情况。

首先，根据《国
家统计年鉴》、《中国区域创新报告》［２］、《中国科技
统计年鉴》以及各省、直辖市及自治区的统计年鉴
较容易获得需要的统计数据；其次，为对我国区域
创新能力进行全面评价，既要纵向研究近３～５年各
地区的区域创新情况，同时又要横向分析各地区间
区域创新能力的差异，因此，对于区域创新能力的
评价属于多指标相对评价，符合熵值法应用范围。

同时，熵值法在客观权重赋值方面具有较大的
优势，科学性与客观性在国家性与区域性的研究领
域是必不可少的前提。

２　基于熵值法的我国区域创新能力评价
２ １　基于熵值法的我国区域创新能力评价指标体系
我国学者对区域创新能力评价指标体系建立的
过程大致分为两个角度：一是从投入和产出的角度
进行指标建立；二是从主体和客体的角度进行指标
建立。

本文采用第二个角度进行指标体系的建立［３］。

笔者在任胜钢、彭建华前辈建立的区域创新能
力指标体系的基础上［４］，结合２００９—２０１１共３年的
年鉴，选取没有数据缺失的、可获取的指标进行修
正，建立了如表１所示的评价指标体系。

区域创新
能力评价指标分为区域创新主体与区域创新环境两
个一级指标。

区域创新的主体是区域创新的内部条
件，强调高校与科研机构、企业的创新能力以及三
个主体之间的联系能力；区域创新的环境是区域创
新的外部条件，主要包括基础设施、需求状况、金
融环境、劳动力素质以及开放与集聚性。

表１　我国区域创新能力评价指标体系
一级指标二级指标三级指标
创新主体大学与科研机构
创新能力Ａ１
Ａ１１研发人员全时当量（人／年）
Ａ１２内部研发经费支出（万元）
Ａ１３内部研发经费占ＧＤＰ比重（％）
Ａ１４被ＳＣＩ、ＥＩ和ＩＳＴＰ收录的论文篇数（篇）
Ａ１５高校与科研机构申请专利数受理数（件）
企业创新能力Ａ２
Ａ２１大中型工业企业研发人员数（人）
Ａ２２每万人平均大中型工业企业研发人员数（人／万人）
Ａ２３大中型工业企业工业总产值（万元）
Ａ２４大中型工业企业内部研发经费（万元）
Ａ２５大中型工业企业技改支出（万元）
Ａ２６大中型工业企业申请专利受理数（件）
Ａ２７大中型工业企业新产品产值（万元）
主体间联系Ａ３
Ａ３１高校、科研机构研发经费来自企业资金的比例（％）
Ａ３２技术市场交易额（万元）
　续上表
一级指标二级指标三级指标
创新
环境
基础设施Ｂ１
Ｂ１１每百人平均电话、手机拥有量（部／百人）
Ｂ１２每百人平均互联网拥有量（户／百人）
Ｂ１３每万人拥有公路量（公里／万人）
需求状况Ｂ２
Ｂ２１年度城镇新增固定资产（亿元）
Ｂ２２社会消费品零售额（亿元）
Ｂ２３年度出口额（按经营单位所在地分）（亿美元）
金融环境Ｂ３
Ｂ３１科技经费支出占地方财政一般预算的比例（％）
Ｂ３２金融贷款余额（亿元）
劳动力素质Ｂ４
Ｂ４１大专及以上学历的人口比重（％）
Ｂ４２公有经济企事业单位专业技术人员数（人）
开放、集聚性Ｂ５
Ｂ５１外商投资企业数（户）
Ｂ５２出口占全国比重（％）
Ｂ５３第三产业占地区生产总值的比重（％）
Ｂ５４城市人口密度（人／平方公里）
２ ２　评价过程
本文选取我国１０个省级行政区域作为评价样
本，并按照东部、中部、西部、东北部四大板块进
行分析。

其中，选取东部典型板块３个区域（包括
北京、上海、广东）；中部典型板块３个区域（包括
安徽、湖北、内蒙古）；西部典型板块２个区域（包
括四川、青海）；东北典型板块２个区域（包括辽
宁、黑龙江）。

设有ｍ个评价对象，ｎ个评价指标，指标值为
Ｘ
ｉｊ
（ｉ＝１，２，３，……，ｍ；ｊ＝１，２，３，……，
ｎ）。

本文中，ｍ＝３０，ｎ＝２７。

２ ２ １　数据的无量纲化处理
因为本文评价指标都是越大越好型的指标，因
此无需对指标数据进行正向化处理，利用公式（１）
对指标进行无量纲化处理：
Ｙ
ｉｊ
＝Ｘ
ｉｊ
Ｘ
槡ｊ　（ｉ＝１，２，３，…，ｍ；ｊ＝１，２，３
…，ｎ）（１）
本公式中，Ｙ
ｉｊ
为ｉ样本第ｊ项指标的无量纲化
值，Ｘ—
ｊ
为第ｊ项指标的均值。

通过ｅｘｃｅｌ的运算，得
到了标准化后的指标值。

２ ２ ２　计算ｉ样本第ｊ个指标的比重
ｐ
ｉｊ
＝
Ｙ
ｉｊ
∑
ｍ
ｉ＝１
ｉｊ
　（ｉ＝１，２，３，…，ｍ，；ｊ＝１，２，３，
…，ｎ）（２）
２ ２ ３　计算指标熵值［５］
ｅ
ｊ
＝－Ｋ∑ｍ
ｉ＝１
ｐ
ｉｊ
ｌｎｐ
ｉｊ
（０≤ｅ
ｊ
≤１）（ｉ＝１，２，３，
…，ｍ，；ｊ＝１，２，３，…，ｎ）（３）
其中：Ｋ＝
１
ｌｎｍ
，ｍ为样本数量，本文共３０个样
本，Ｋ＝０ ２９４。

各指标的熵值如表２所示。

２ ２ ４　计算指标的差异性系数
ｈ
ｊ
＝１－ｅ
ｊ
（４）
具体如表３所示。

７５
邹　华等：基于熵值法的我国区域创新能力评价研究２ ２ ５　确定评价指标权重
计算第ｊ项指标的权重为：ｗ
ｊ＝
ｈ
ｊ
∑
ｎ
ｊ＝１
ｈ
ｊ
（５）
具体如表４所示。

２ ２ ６　计算评价指数
Ｆｋ
ｉ
＝∑ｗｋ
ｊ
ｘｋ
ｉｊ
（６）其中，ｉ为样本数量，ｋ为二级指标，ｊ为三级指标。

二级指标的综合评价值如表５所示。

表２　各指标的熵值
一级指标Ａ１大学与科研机构创新能力Ａ２企业创新能力Ａ３主体间联系二级指标Ａ１１Ａ１２Ａ１３Ａ１４Ａ１５Ａ２１Ａ２２Ａ２３Ａ２４Ａ２５Ａ２６Ａ２７Ａ３１Ａ３２熵值０ ９０７０ ８９３０ ９３１０ ８７５０ ８６６０ ８６５０ ９８５０ ９０１０ ８７１０ ９４００ ７７１０ ８６３０ ９６１０ ７３５
表２　各指标的熵值（续）
一级指标Ｂ１基础设施Ｂ２需求状况Ｂ３金融环境Ｂ４劳动力素质Ｂ５开放、集聚性
二级指标Ｂ１１Ｂ１２Ｂ１３Ｂ２１Ｂ２２Ｂ２３Ｂ３１Ｂ３２Ｂ４１Ｂ４２Ｂ５１Ｂ５２Ｂ５３熵值０ ９７９０ ９６４０ ９２２０ ９５８０ ９３４０ ７１３０ ９１８０ ９１３０ ９４１０ ９６００ ８２００ ７１５０ ９８９
表３　各指标的差异性系数
一级指标Ａ１大学与科研机构创新能力Ａ２企业创新能力Ａ３主体间联系二级指标Ａ１１Ａ１２Ａ１３Ａ１４Ａ１５Ａ２１Ａ２２Ａ２３Ａ２４Ａ２５Ａ２６Ａ２７Ａ３１Ａ３２差异性系数０ ０９３０ １０７０ ０６９０ １２５０ １３４０ １３５０ ０１５０ ０９９０ １２９０ ０６００ ２２９０ １３７０ ０３９０ ２６５
表３　各指标的差异性系数（续）
一级指标Ｂ１基础设施Ｂ２需求状况Ｂ３金融环境Ｂ４劳动力素质Ｂ５开放、集聚性
二级指标Ｂ１１Ｂ１２Ｂ１３Ｂ２１Ｂ２２Ｂ２３Ｂ３１Ｂ３２Ｂ４１Ｂ４２Ｂ５１Ｂ５２Ｂ５３差异性系数０ ０２１０ ０３６０ ０７８０ ０４２０ ０６６０ ２８７０ ０８２０ ０８７０ ０５９０ ０４００ １８００ ２８５０ ０１１
表４　各指标的权重
一级指标Ａ１大学与科研机构创新能力Ａ２企业创新能力Ａ３主体间联系二级指标Ａ１１Ａ１２Ａ１３Ａ１４Ａ１５Ａ２１Ａ２２Ａ２３Ａ２４Ａ２５Ａ２６Ａ２７Ａ３１Ａ３２权重０ ０３２０ ０３７０ ０２４０ ０４３０ ０４６０ ０４６０ ００５０ ０３４０ ０４４０ ０２１０ ０７９０ ０４７０ ０１４０ ０９１排名１３１１１７１０８７２６１２９１９４６２３３
表４　各指标的权重（续）
一级指标Ｂ１基础设施Ｂ２需求状况Ｂ３金融环境Ｂ４劳动力素质Ｂ５开放、集聚性
二级指标Ｂ１１Ｂ１２Ｂ１３Ｂ２１Ｂ２２Ｂ２３Ｂ３１Ｂ３２Ｂ４１Ｂ４２Ｂ５１Ｂ５２Ｂ５３权重０ ００７０ ０１２０ ０２７０ ０１４０ ０２３０ ０９９０ ０２８０ ０３００ ０２００ ０１４０ ０６２０ ０９８０ ００４排名２５２４１６２１１８１１５１４２０２２５２２７
表５　各地区区域创新指标的评价值
地区年份
创新主体创新环境
大学与
科研机构
创新能力
企业创
新能力
主体间
联系
基础
设施
需求
状况
金融
环境
劳动力
素质
开放、
集聚性
东部地区北京
２００８０ ４８２０ １８２０ ４２３０ ０４００ １０９０ １０６０ ０５６０ １４６
２００９０ ５２１０ １８６０ ５０６０ ０４３０ ０９６０ １１７０ ０６００ １４９
２０１００ ５８３０ ２２７０ ６４４０ ０４５０ １０９０ １３９０ ０６４０ １４４上海
２００８０ ３０１０ ３１７０ １６８０ ０３６０ ２６５０ ０９６０ ０４７０ ３７５
２００９０ ３０５０ ３８２０ １８９０ ０３７０ ２２４０ １３４０ ０４９０ ３７７
２０１００ ３３１０ ４２９０ １８９０ ０３９０ ２８３０ １３００ ０４７０ ３８０广东
２００８０ ２３１０ ９３１０ ０９７０ ０４００ ６４００ １０００ ０３９０ ７９７
２００９０ ２７６１ １３４０ ０８５０ ０４１０ ５７５０ １２３０ ０４００ ８２７
２０１００ ３３０１ ３１４０ １１１０ ０４３０ ７２１０ １３７０ ０４２０ ８１５
８５
邹　华等：基于熵值法的我国区域创新能力评价研究　续上表
地区年份
创新主体创新环境
大学与
科研机构
创新能力
企业创
新能力
主体间
联系
基础
设施
需求
状况
金融
环境
劳动力
素质
开放、
集聚性
中部地区安徽
２００８０ ０７２０ １５２０ ０２４０ ０２６０ ０４６０ ０２９０ ０２３０ ０３４
２００９０ ０８９０ １７８０ ０２６０ ０２８０ ０４１０ ０３６０ ０２４０ ０３３
２０１００ １０００ ２３９０ ０３００ ０３２０ ０５１０ ０４６０ ０２８０ ０３４湖北
２００８０ １４３０ ２０２０ ０４３０ ０３５０ ０５３０ ０３１０ ０３１０ ０４１
２００９０ １６４０ ２３２０ ０４９０ ０４００ ０５３０ ０３５０ ０３００ ０４０
２０１００ １８６０ ２６７０ ０５５０ ０４５０ ０６７０ ０３９０ ０３４０ ０４２
西部地区内蒙古
２００８０ ０１９０ ０６１０ ００９０ ０５６０ ０３１０ ０２００ ０２３０ ０１４
２００９０ ０２５０ ０７６０ ０１３０ ０６１０ ０２９０ ０２２０ ０２４０ ０１７
２０１００ ０２８０ ０９００ ０２１０ ０６７０ ０３６０ ０２５０ ０２９０ ０１８四川
２００８０ １１７０ １６７０ ０３１０ ０２９０ ０５８０ ０３００ ０２９０ ０４７
２００９０ １３１０ １９６０ ０３７０ ０３４０ ０６１０ ０３７０ ０３１０ ０５８
２０１００ １４７０ ２１９０ ０３５０ ０３９０ ０７５０ ０４３０ ０３３０ ０６０青海
２００８０ ００８０ ００８０ ００７０ ０８９０ ００３０ ０１４０ ０１５０ ００５
２００９０ ０１３０ ０１００ ００８０ ０９６０ ００２０ ０１４０ ０１７０ ００５
２０１００ ０１４０ ０１２０ ００８０ １０２０ ００３０ ００９０ ０１８０ ００５
东北地区
辽宁
２００８０ １５９０ ２３００ ０８００ ０３３０ １０６０ ０４７０ ０３５０ １２２
２００９０ １７２０ ２５９０ ０７７０ ０３７０ ０９１０ ０５２０ ０３４０ １１２
２０１００ １９００ ２８１０ ０７５０ ０４１０ １１３０ ０５８０ ０３５０ １０７黑龙江
２００８０ １０００ ０８５０ ０３２０ ０４００ ０４６０ ０２３０ ０２５０ ０４２
２００９０ １０９０ ０９５０ ０３４０ ０４３０ ０３９０ ０２３０ ０２６０ ０３６
２０１００ １１６０ １１９０ ０４６０ ０４６０ ０５３０ ０２７０ ０３１０ ０３９
２ ３　评价结果分析
２ ３ １基于熵值法确定的指标权重的分析
（１）区域创新能力的主要影响因素
区域创新指标的熵值越大，它能反映的信息量越小，同时权重也就越小。

由表４的排名可知，权重前５名的指标（权重高于０ ０６）分别为：年度出口额（第一）、出口占全国比重（第二）、技术市场交易额（第三）、大中型工业企业申请专利数（第五）和外商投资企业数（第五）。

在区域创新环境的影响因素中，出口环境与外商投资情况是主要因素；在区域创新主体能力的影响因素中，技术市场交易额和大中型企业申请专利数是影响区域创新主体能力的主要因素。

因此在提升区域创新能力时，区域创新主体能力的提升应重点放在提升区域创新主体间联系以及加快企业创新产出上，区域创新环境的提升重点应放在营造良好的出口环境和积极做好招商引资上。

（２）区域创新能力其他影响因素
排在第６—１３位的均为体现区域创新主体能力的指标，这也体现了企业、大学和科研机构作为创新主体在区域创新能力提升当中的重要地位。

排在最后三位的是平均电话和手机拥有量、平均大中型工业企业研究开发人员数和第三产业占地区生产总值的比重，这三项指标虽然权重较低，但是不可缺少，同时可能是由于笔者选取指标的偏差造成的。

２ ３ ２　基于各典型地区综合得分的分析
通过表５笔者得出了区域创新主体、区域创新环境、区域创新能力的总体排名及各典型地区的区域创新能力变化趋势，如表６、图１、图２所示（因东部与其他地区的得分差距较大，为了图形清晰，将东部地区的综合得分与其他地区分开绘制）。

表６　各典型地区区域创新能力得分
地区年份
区域
创新
主体
区域
创新
主体
排名
区域
创新
环境
区域
创新
环境
排名
区域
创新
能力
区域
创新
能力
排名
东部
典型
地区
北京
２００８１ ０９２０ ４６３１ ５４３
２００９１ ２１２０ ４６３１ ６８３
２０１０１ ４５２０ ５０３１ ９５２上海
２００８０ ７９３０ ８２２１ ６１２
２００９０ ８８３０ ８２２１ ７０２
２０１００ ９５３０ ８８２１ ８３３广东
２００８１ ２６１１ ６２１２ ８８１
２００９１ ５０１１ ６１１３ １０１
２０１０１ ７５１１ ７６１３ ５１１
９５
邹　华等：基于熵值法的我国区域创新能力评价研究
　续上表
地区
年份
区域
创新主体
区域创新主体排名区域创新环境区域创新环境排名区域创新能力区域创新能力排名中部典型地区
安徽
２００８
０ ２５７０ １６８０ ４１７２００９０ ２９７０ １６８０ ４５７２０１００ ３７７０ １９８０ ５６７湖北２００８０ ３９５０ １９６０ ５８５２００９０ ４４５０ ２０６０ ６４５２０１００ ５１５０ ２３６０ ７３５西部
典型地区内蒙古
２００８０ ０９９０ １５９０ ２３９２００９
０ １１
９
０ １５
９
０ ２７
９
２０１００ １４９０ １７９０ ３１９四川
２００８０ ３２６０ １９５０ ５１６２００９０ ３６６０ ２２５０ ５８６２０１００ ４０６０ ２５５０ ６５６
青海２００８０ ０２１００ １３１００ １５１０
２００９０ ０３１００ １３１００ １７１０２０１００ ０３１００ １４１００ １７１０
东北典型
地区
辽宁２００８０ ４７４０ ３４４０ ８１４
２００９０ ５１４０ ３３４０ ８３４
２０１００ ５５４０ ３５４０ ９０４黑龙江２００８０ ２２８０ １８７０ ３９８２００９
０ ２４８０ １７７０ ４０８２０１００ ２８８０ ２０７０ ４８
８
图１　
我国东部地区区域创新能力图２　我国中、西、东北部地区区域创新能力我国各典型地区的区域创新能力排名在２００８—２０１０年基本保持相对位置不变的水平，依次为广东、上海（１０年变为第三名）、北京（１０年变为第二名）、辽宁、湖北、四川、安徽、黑龙江、内蒙古、
青海。

通过图１和图２的趋势图，以各区域３年的平均
值为标准，将１０个典型地区的区域创新能力分为５
类，即极高（得分２ ５以上）、较高（得分１ ５～
２ ５）、一般（得分０ ５～１ ５）、较低（得分０ ３～０ ５）、极低（得分０ ３以下），具体如表７所示。

表７　我国区域创新能力等级划分
区域创新能力等级极高较高一般较低极低综合得分２ ５以上１ ５－２ ５０ ５－１ ５０ ３－０ ５０ ３以下地区
广东
北京、上海
辽宁、湖北、四川
安徽、黑龙江
内蒙古、青海
（１）东部地区。

在近３年里，东部地区的区域
创新能力始终遥遥领先，尤其是广东的区域创新能力在２００９—２０１０年始终是第一名，平均区域创新能力
得分在２ ５以上，并且平均高出排名第二的地区１ ７～１ ８倍，同时高出创新能力低的地区（如青海）２００倍以上，归为区域创新能力“极高”的地区。

无论是区域创新主体的方面、还是区域创新环境方面，
广东都处于优势地位。

北京和上海稳居前三名，区域创新能力平均得分在１ ５～２ ５，归入区域创新能力“较高”的地区。

在２０１０年，北京和上海的位置有细微的变动，北京
由第三变为第二，上海由第二变为第三。

北京名次的上升主要是由于区域创新主体能力方面的显著提高；同时，上海在２００９—２０１０年创新主体间的联系能力处于不变的水平，并没有提高，这也是造成上海区域创新能力名次降低的原因。

（２）其他地区。

中部、西部、东北部地区的区域创新能力与东部地区有显著的差距，但排名很稳定且稳中有升。

由图１和图２看出，我国各典型地区２００９年的区域创新能力增长速率普遍高于２０１０年。

其中，辽宁、湖北和四川等地区归入区域创新能力
“一般”的地区，平均得分在０ ５～１ ５。

辽宁的区域
创新能力（０ ８～１ ５）要相对高于湖北和四川（０ ５～０ ８），而湖北与四川的区域创新能力较为接近。

安徽和黑龙江归入区域创新能力“较低”的地区，平均得分在０ ３～０ ５，安徽的区域创新能力稍高于黑龙江，并且近两年的增长速率也略高于黑龙江。

辽宁和黑龙江均处于东北地区，但是区域创新能力却存在很大差异，主要原因在于辽宁老工业基地的振兴与装备制造业的稳步发展。

内蒙古和青海归入区域创新能力“极低”的地区，平均得分在０ ３以下。

青海
省是区域创新能力最低的省份，同区域创新发达地区有很大差异，主要原因在于其区域创新主体能力较
低，相比同级别的内蒙古低３～
４倍，因此，青海省应重点提升区域创新主体能力。

３　提升我国区域创新能力的相关政策建议
（１）协调各地区区域创新能力我国区域创新能力的分布不均衡，东高西低，因０
６
邹　华等：基于熵值法的我国区域创新能力评价研究
此应在保证高区域创新能力地区稳步提升的前提下更大力度地鼓励区域创新能力低下地区，因为这些地区（如内蒙古、青海等）是遏制我国区域创新发展的短板，只有解决短板问题才能有效提升我国整体区域创新能力。

（２）提升区域创新主体能力与区域创新环境
第一，提升区域创新主体能力，重点应放在提升区域创新主体间联系以及加快企业创新产出上。

一方面，企业应高度重视创新资源的产出，尤其是新技术与新产品的产出；另一方面，应积极鼓励企业与科研机构、大学间的联系，特别要注重技术市场交易额的提升。

第二，积极为区域创新营造良好的环境，重点应放在出口环境营造和招商引资上，这需要政府为区域创新能力较低地区提出相关的税收减免政策与招商引资优惠政策。

４　结语
本文深入研究了熵值法的应用与区域创新能力的评价，并在以下几方面取得一定的突破：其一，对熵值法的应用范围、在评价过程中的优势、在评价过程中的局限性与解决办法以及熵值法在区域创新能力评价中的应用价值进行了研究；其二，选取我国１０个典型地区２００８—２０１０年３年间的区域创新统计数据，运用熵值法对我国区域创新能力进行评价，得到评价指标的熵值与权重以及各地区区域创新能力的分项得分与综合得分。

然而，本文的不足是对于熵值法在区域创新能力评价中的应用价值缺少定性分析，在今后的研究中应进一步改进和完善。

参考文献：
［１］徐尚荣 基于熵值法的青海省科技创新能力评价研究［Ｊ］ 青海大学学报：自然科学版，２０１１，２９（１）：９６－１０２
［２］中国科技发展战略研究小组．中国区域创新能力报告２０１０［Ｒ］．北京：知识产权出版社，２０１０
［３］朱海就．区域创新能力评估的指标体系研究［Ｊ］．科研管理，２００４，２５（３）：３２－３４
［４］任胜钢，彭建华．基于因子分析法的中国区域创新能力的评价及比较［Ｊ］．系统工程，２００７，２５（２）：８７－８９
［５］张青山，徐伟，乔芳丽，等．基于熵权法的制造业绿色产品达标条件下的综合选优［Ｊ］．管理评论，２００８，２０（１０）：４５－５０
作者简介：邹华（１９６８—），女，辽宁沈阳人，教授，博士，主要研究方向为科技评价与技术创新。

徐玢玢（１９８８—），女，辽宁盘锦人，硕士研究生，主要研究方向为科技评价与技术创新。

杨朔（１９９３—），女，辽宁沈阳人，本科生，主要研究方向为金融科技
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地区的成功经验，加大技术创新方面的投入，引进技术人才，拉近与发达地区的距离，进而促进Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产率指数的增长。

参考文献：
［１］ＲＤＢＡＮＫＥＲ，ＡＣＨＡＲＮＥＳ，ＷＷＣＯＯＰＥＲ，ｅｔａｌ Ａｎｉｎｔｒｏｄｕｃ ｔｉｏｎｔｏｄａｔｅｅｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｗｉｔｈｓｏｍｅｏｆｉｔｓｍｏｄｅｌｓａｎｄｔｈｅｉｒｕｓｅｒｓ［Ｊ］．ＲｅｓｅａｒｃｈｉｎＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｎｄＮｏｎｐｒｏｆｉｔＡｃｃｏｕｎｔｉｎｇ，１９８９（５）：１２５－１６３
［２］ＰＳＭＩＴＨ．Ｍｏｄｅｌｍｉｓｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｄａｔａｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＡｎｎａｌｓｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎｓＲｅｓｅａｒｃｈ，１９９７，７３（１１）：２３３－２５２
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作者简介：唐善玲（１９８８—），女，湖北荆州人，在读硕士，主要研究方向为风险管理。

白宪生（１９５５—），女，山西太原人，副教授，硕士生导师，主要研究方向为工业企业管理。

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