北京“高精尖”产业生态系统发展评价
时间：2023-06-21 19:30:04 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
贾品荣
（北京市科学技术研究院，北京 100006）
产业生态系统是在产业生态理论基础上发展而来，是借鉴自然生态系统而建立的人造系统［1］，同时也是目前国内外学者研究的热点内容。国外学者主要从微观层面对产业生态系统进行了研究，包括绿色供应链管理、清洁生产、循环经济、绿色技术等，如Walker 等［2］、Yoon 等［3］、Baldassarre 等［4］和Bonilla-Alicea 等［5］的研究；
也有少部分学者从宏观层面进行研究，如Morales 等［6］研究了墨西哥20 年的宏观政策变化给其产业生态系统带来的影响和变化。国内学者主要从生态位和生态系统发展两个方面对产业生态系统进行研究，如在生态位方面，田家林等［7］运用区位商分析法对长三角服务性产业进行分析；
赵长铁等［8］运用生态位强度、宽度和综合值对高技术产业进行评价分析；
丁敬达等［9］运用生态位宽度对学术期刊进行评价分析；
张光宇等［10］运用熵值-突变级数法对新型研发机构的核心能力进行分析。此外，周璞等［11］、蔡海生等［12］、解学梅等［13］、温科等［14］和李博等［15］分别对国土空间、富硒土壤资源、创新系统和海洋产业等进行研究。通过文献分析可知，国内学者主要聚焦宏观层面，研究目的都是为了使经济、环境和社会的发展能够促进产业生态系统持续协调发展，但产业系统所具有的整体性、复杂性、层次性等为深入研究带来了一定的困难，而已有研究如董长根等［16］、李旭雅［17］和汤铃等［18］分别采用的降维、组合赋权和协调度等方法，对产业生态系统研究提供了重要的方法理论基础。
“高精尖”产业是指具有“高精尖”属性、能够满足新时代区域战略功能定位和现代化经济体系建设要求的产业。“高精尖”这一概念最早是技术经济学术语，指具有高级、精密、尖端特征的科技发明或产品工艺。后来，北京市政府将这一概念创造性地应用于产业领域。2017 年，北京市统计局、北京市经济和信息化委员会制定了《北京“高精尖”产业活动类别》，明确提出北京“高精尖”产业是以技术密集型产业为引领，以效率效益领先型产业为重要支撑的产业集合。其中，技术密集型“高精尖”产业指，具有高研发投入强度或自主知识产权、低资源消耗特征，对地区科技进步发挥重要引领作用的活动集合；
效率效益领先型“高精尖”产业指，具有高产出效益、高产出效率和低资源消耗特征，对地区经济发展质量提升和区域经济结构转型升级具有重要带动作用的活动集合。《中共北京市委、北京市人民政府关于印发加快科技创新构建“高精尖”经济结构系列文件的通知》提出，“高精尖”产业包括新一代信息技术、集成电路、医药健康、智能装备、节能环保、新能源汽车、新材料、人工智能、软件和信息服务业以及科技服务业。
笔者认为，“高精尖”的定义要放在一个坐标体系里思考：“高”最重要的指标是研发强度；
“精”是具有自主知识产权的原始创新；
“尖”是能够引领技术发展方向国际技术前沿。“高精尖”产业的本质，是一种创新驱动的产业［19］。创新驱动的产业对产业生态要求很高。迄今，我国对“高精尖”产业的支持主要侧重于“高精尖”技术的突破与产业化。实际上，“高精尖”产业的发展不仅依赖于科学技术的突破，包括营商环境、配套投入和互补性产品等在内的整个配套与支撑体系也至关重要。只有健康的产业生态系统才能支撑新兴技术、新兴商业模式、新兴企业的成长与变革，进而推动“高精尖”产业的繁荣。因此，本研究从产业生态系统视角研究“高精尖”产业，建构“高精尖”产业生态系统发展的关键要素指标体系，评价分析北京“高精尖”产业生态系统发展状况。
2.1 指标体系建构的原则
“高精尖”产业生态系统发展的指标体系构建应该遵循系统性、科学性以及可操作性3 个原则。
（1）系统性原则。产业生态系统是参照自然生态系统而形成的人造的产业系统，是一个完整的系统工程，不只要考虑某一个创新主体，而且要考虑整个“高精尖”产业的运行环境、未来成长等因素。
（2）科学性原则。在构建指标体系时要符合管理学等科学辩证方法，尽量使得指标体系逻辑严谨，满足“高精尖”产业生态系统日常运行的基本规则，并且能做到以数据为基础的客观分析和以经验能力为基础的主观分析相结合，满足实际发展需要。
（3）操作性原则。所构建的评价指标体系是基于现实基础并充分考虑信息和数据的来源可靠性和可获取性。
2.2 从六维度建构“高精尖”产业生态系统发展指标体系
基于产业生态系统发展理论建构“高精尖”产业生态系统发展评价指标体系，包括多样性包容性、营养物质、新陈代谢、能量转换、主体要素间的关联、环境支撑六大关键要素（见表1），前四大要素描述“高精尖”产业生态系统所具有的基础条件。其中，多样性包容性指“高精尖”产业生态系统发展的创新主体多元化；
营养物质指维持“高精尖”产业生态系统发展的必备条件；
新陈代谢用来表征“高精尖”产业生态系统的生命周期特性；
能量转换指“高精尖”企业的投入产出效率及区域技术创新能力等，表征“高精尖”产业生态系统能量的输入与输出；
主体要素间的关联指基于需求导向的“高精尖”产业生态系统内部各主体之间的共生关系，用于描述主要物种结构、种群内协作能力、调节与平衡能力。
表1 “高精尖”产业生态系统发展评价指标体系
2.2.1 多样性包容性指标
（1）科研院所比重：通过北京科研院所数量在全国科研院所数量中的占比情况来衡量。科研院所作为“高精尖”产业的创新主体之一，在我国产学研的创新体系中发挥着不可替代的作用，因此通过科研院所比重可以直观地反映出北京多样性包容性的创新主体情况。
（2）高新技术企业比重：通过北京的高新技术企业数量在全国高新技术企业数量中的占比情况来衡量。在我国，高新技术企业是指在国家重点支持的高新技术领域内，持续进行研究开发与技术成果转化，形成企业核心自主知识产权，并以此为基础开展经营活动，在我国境内注册1 年以上的居民企业，是知识密集、技术密集的经济实体。
（3）新型研发机构比重：通过北京的新型研发机构数量在全国新型研发机构数量中的占比情况来衡量。近年来，伴随着政府的一系列支持政策出台，新型研发机构加速在全国落地，规模效应初显，成为一股不可忽视的战略科技力量。与传统的研发机构相比，新型研发机构有许多新特点：投资主体相对多元，研发经费既有政府的，也有企业的；
在管理体制上，实行理事会决策制或院所长负责制，拥有相对独立的财权、人事权；
在研发活动中，可根据实际需求自主确定选题，动态设立调整研发单元，灵活配置科研人员、组织研发团队、调配仪器设备等，学术自主权相对较大。这些新特点使其在开展周期较长的基础研究、交叉学科研究、工程化与中试、产业化推广等方面独具优势。
2.2.2 营养物质
（1）高新产业园区比重：通过北京高新产业园区面积在全国高新产业园区面积中的占比来衡量。高新产业园区是以高新技术为基础，从事一种或多种高新技术及其产品的研究、开发、生产和技术服务的企业集合。高新产业园区是知识密集、技术密集的发展高新技术的产业开发区，是我国经济和科技体制改革的重要成果，是符合中国国情的发展高新技术产业的有效途径。
（2）研发经费投入强度：以北京“高精尖”产业研发经费投入在北京市生产总值（GDP）中所占的比重来衡量。研发经费指统计年度内全社会实际用于基础研究、应用研究和试验发展的经费支出，包括实际用于研究与试验发展活动的人员劳务费、原材料费、固定资产购建费、管理费及其他费用支出。
（3）R&D 人员全时当量：指R&D 全时人员工作量与非全时人员按实际工作时间折算的工作量之和。该指标比较直观地反映出从事“高精尖”产业的人才聚集程度。
2.2.3 新陈代谢
（1）“高精尖”新产品数量：指北京“高精尖”产业每年的新产品开发数量，可以直观地反映出“高精尖”产业生态系统的规模以及新陈代谢情况。
（2）“高精尖”新产品比重：通过北京的“高精尖”新产品数量在全国“高精尖”新产品数量中的占比情况来衡量，反映出“高精尖”新产品数量与全国“高精尖”新产品数量的内部关系。
（3）创业投资额比重：反映了北京一年的创业投资情况，通过北京的“高精尖”产业创业投资额在全国“高精尖”产业的创业投资额中的占比情况来衡量。创业投资是指向创业企业进行股权投资，以期所投资创业企业发育成熟或相对成熟后，主要通过转让股权获得资本增值收益的投资方式。与传统企业相比，创业企业具备高成长性，回报率较高，因而能够获得更多的投资。
（4）科技型企业数量：通过北京每年新成立的科技型企业数量来衡量。科技型企业是指产品的技术含量比较高，具有核心竞争力，能不断推出适销对路的新产品、开拓市场。企业营运期限和运营状况是我国科技型企业认定的必需条件之一，因此，科技型企业数量反映了“高精尖”产业生态系统的生命周期情况。
（5）区域产业升级水平：反映创新对工业经济发展的促进作用。参考纪玉俊等［20］研究，以产业升级指标测度方法来计算区域产业升级水平，数据口径为规模以上工业企业，具体计算公式如下：
式（1）中：IND 表示区域产业升级水平；
Hi代表第一二三产业的产值在地区生产总值中的占比；
Li代表劳动生产率，指一定时期内工业总产值与年平均从业人员之比。
2.2.4 能量转换
投入产出效率：反映北京“高精尖”产业的投入所带来的产出情况。投入产出效率的提高和经济结构的改善能够转变我国经济增长方式，提高经济增长质量，科学配置科技创新资源，提升科技创新资源产出效率，增强科技资源与其他经济发展要素组合以更好促进经济发展，是国家以及各级政府推动高质量经济发展的首要目标，由此，建立投入产出效率评价指标体系（见表2），并采用数据包络分析（DEA）方法计算“高精尖”产业的投入产出效率。
表2 “高精尖”产业投入产出效率评价指标体系
（2）技术创新指数：反映北京科技创新发展水平和动态。在国外创新指数的研究中，国家创新能力指数是从体制与政策评价的角度研究创新能力；
欧盟创新指数是对欧盟成员国的创新绩效进行定量比较；
全球知识竞争力指数测评的是知识创新能力；
硅谷指数是评价硅谷的综合发展状况。在国内创新指数的研究中，赵彦云等［21］建立了中国31 个省区市创新指数 ；
中国城市发展研究会发布了《中国城市创新能力科学评价》［22］；
王兆华等［23］建立了中关村指数；
吴林海［24］建立了张江指数；
杭州市科技局［25］发布了杭州创新指数。以上各种指数都有自己的评价侧重点，本研究借鉴李芹等［26］建立的创新综合指数来测算“高精尖”产业技术创新指数，计算公式如下：
2.2.5 主体间要素的关联
（1）产业技术创新战略联盟数量。产业技术创新战略联盟指由企业、大学、科研机构或其他组织机构，以企业的发展需求和各方的共同利益为基础，以提升产业技术创新能力为目标，以具有法律约束力的契约为保障形成的联合开发、优势互补、利益共享、风险共担的技术创新合作组织［27］。推动产业技术创新战略联盟的构建是加强产学研用结合，促进技术创新体系建设的重要举措。
（2）众创空间数量。众创空间是顺应“创新2.0”时代用户创新、开放创新、协同创新、大众创新趋势，把握全球创客浪潮兴起的机遇，根据互联网及其应用深入发展、知识社会“创新2.0”环境下的创新创业特点和需求，通过市场化机制、专业化服务和资本化途径构建的低成本、便利化、全要素、开放式的新型创业公共服务平台的统称［28］。
（3）产学研结合水平。产学研结合是科研、教育与生产等不同社会分工在功能和资源优势上的协同与集成，是实现技术创新在创新链上、中、下游有机衔接的科技创新体系，通过产学研结合能真正建立起以市场资源优化配置为主体的、统一的科技成果转化机制。产学研结合水平能够反映“高精尖”产业生态系统内部各主体之间的协作能力，用产学研合作绩效来衡量。构建北京“高精尖”产业产学研合作绩效评价指标体系，如表3 所示。
表3 “高精尖”产业产学研合作绩效评价指标体系
（4）科技中介发展水平：反映“高精尖”产业生态系统内部各主体之间的共生关系。科技中介机构是产业界与科技界的一座“桥梁”，可以优化创新环境，提高技术创新主体的创新能力，发挥市场调节功能，实现生产要素的优化配置，规范市场主体行为，实施对市场的监督和调节。科技中介机构是国家技术创新体系的重要组成部分，规范和发展科技中介机构、促进科技成果转化为现实生产力已成为全国各省份的共识。在我国，北京、上海、深圳等地的科技中介机构发展较好，经常被作为评价其他地区的科技中介发展水平的标杆或者参照物，因此，本研究对于北京科技中介发展水平的取值为100 分。
2.2.6 环境支撑
（1）“互联网+政务服务”。该指标以“不见面”审批数与“只跑一次”的审批数来衡量。随着国家政策“放管服”改革持续推进，“互联网+政务服务”全面推行，服务质量和效率大幅提升，营商环境改善取得积极成效 。“互联网+政务服务”针对支撑经济高质量发展的政府服务的质量、效率及透明度，是市场营商环境建设的重要抓手，反映最新改革创新政策的服务效率。
（2）科技创新平台数量。随着国家新型工业化产业示范基地的创建，促进产业发展和园区发展的公共服务载体的平台也应运而生，它是产业园区公共服务的重要载体和首选方式，对促进园区运营、产业集聚、改善环境以及招商引资等具有举足轻重的作用，因此，本研究将科技创新平台数量纳入到“高精尖”产业生态系统发展评价指标体系中。本研究中的科技创新平台包含3 种类型：一是共性技术研究开发平台，如重点实验室等；
二是共性技术产业化子平台，包括中关村国家自主创新示范区、国家工程技术研究中心、国家工程研究中心等；
三是共性技术服务平台，如生产力促进中心等。科技创新平台作为推进国家科技创新能力建设的重要抓手，对促进我国科学源头创新、支撑社会经济发展有着重要作用，已成为我国提高国家综合竞争力的重要力量。构建科技创新平台是区域科技创新能力建设的新任务，北京具备构建科技创新平台的领先优势。
（3）减税降费比重：通过北京的当年减税降费金额在全国减税降费总额中的占比情况衡量。减税降费是深化供给侧结构性改革的重要举措，能够减轻企业负担，激发微观主体活力，促进经济增长和创业创新，有效推动经济社会发展［29］。资金是很多企业特别是科技创新型企业的头等问题，减税降费政策就如同实体经济循环的“开关”一样，它能吸引越来越多的新登记企业涌入，也让小微企业的成长之路变得更加顺畅，同时让科技企业拥有更多研发资金，推动“高精尖”逐渐成长为经济增长新动能。
3.1 数据来源
考虑到部分指标提法较新，如众创空间数量指标在2015 年才提出，所以研究数据采集年份从2015年开始。由于统计年鉴数据通常有1 年的滞后性，因此研究数据来源于2016—2020 年的《中国高技术统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《中国统计年鉴》《北京统计年鉴》以及北京市科学技术委员会和北京市政府相关部门网站发布的数据，同时采用均值插补法补全少量缺失值。
3.2 评价方法
结合有关文献以及北京“高精尖”产业生态系统发展情况，采用熵值法对上述20 个评价指标进行赋权，而后运用限制因子和TOPSIS 方法构建评价模型来评价分析北京“高精尖”产业生态系统发展水平。具体步骤如下：
（1）设有n年、m个指标，则xhj为第h年的第j个指标的指标值（h=1,2,…,n；
j=1,2,…,m）。
（2）通过如下公式标准化原始数据：
（3）计算第j项指标下第h年的指标值在此指标中所占的比重。公式如下：
（4）计算第j项指标的熵值。公式如下：
（5）计算第j项指标熵值的绝对值与1 的差异系数。公式如下：
（6）计算第j项指标的熵权数。公式如下：
之后，用TOPSIS法进行综合评价。具体步骤如下：
（1）设由n年、m个指标的评价对象构成矩阵X：
（2）对原始矩阵数据进行标准化。公式如下：
（3）计算得到加权标准化矩阵数据。公式如下：
（5）计算样本距正理想解和负理想解的欧氏距离。公式如下：
（6）计算正理想解和负理想解的相对距离。公式如下：
同时，采用学者林道辉等［30］提出的主成分相关系数的判断方法，对北京“高精尖”产业生态系统限制因子进行评价分析。具体步骤如下：（1）对数据进行标准化处理；
（2）对标准化后的数据进行主成分分析，得到主成分系数矩阵；
（3）根据得到的主成分1 中各指标的系数分析北京“高精尖”产业生态系统的限制因子。
4.1 发展综合评价
从图1 可以看出，北京“高精尖”产业生态系统综合得分逐渐提升，说明北京“高精尖”产业生态系统整体向上向好的方向发展。从图2 来看，北京“高精尖”产业生态系统综合得分增加值存在一定的波动，2016 到2017 年的发展增速较快，综合得分增加了0.034 2 分，2017 至2019 年的发展速度相对较缓，增加值下降到0.015 2 分，至2020 年增加值有所回升，上升到0.031 1 分。由图3 可以看出，各年度中6 个一级指标对总得分的贡献程度不尽相同。其中，营养物质对于2016 年整体分数起着较大作用；
而到了2019 年，营养物质得分只有0.183 1 分，比2018 年下降了0.592 3 分，这也是2019 年总体得分增加值下降的主要原因。总体而言，2020 年各个指标的得分都比较高，表明2020 年北京“高精尖”产业生态系统的各关键要素都得到了比较全面的发展。
图1 北京“高精尖”产业生态系统发展评价综合得分
图2 北京“高精尖”产业生态系统发展评价综合得分的增加值
图3 北京“高精尖”产业生态系统评价一级指标得分分布
4.2 发展限制因子
采用SPSS 23 软件对标准化后的指标数据进行处理，得到二级评价指标在成分1 中的系数。各二级指标均为正向指标，也就是属于发展类指标。由限制因子的判定原则可知，第一主成分的系数为负数的，表示其为产业生态系统的限制因子。由表4可以看出，R&D 人员全时当量、投入产出效率、产业技术创新战略联盟数量以及产学研结合水平在成分1 中的系数为负，因此这4 个指标为北京“高精尖”产业生态系统的限制因子。
表4 2016—2020 年北京“高精尖”产业生态系统发展二级评价指标在成分1 中的系数
5.1 研究结论
本研究基于产业生态系统的视角建构“高精尖”产业生态系统发展的关键要素指标体系，包含多样性包容性、营养物质、新陈代谢、能量转换、主体要素间的关联、环境支撑六大关键要素，并采用熵值法对评价指标进行赋权，运用限制因子和TOPSIS方法构建评价模型，对2016—2020 年北京“高精尖”产业生态系统发展水平进行评价。结果表明：北京“高精尖”产业生态系统综合得分逐渐提升，从2016 年的0.886 8 分上升到2020 年的0.997 0 分，整体向好发展；
R&D 人员全时当量、投入产出效率、产业技术创新战略联盟数量及产学研结合水平为北京“高精尖”产业的限制因子，应重点突破。
5.2 政策建议
基于上述研究结论，提出如下政策建议：一要鼓励“高精尖”企业进一步加大对原始创新和自主攻关的投入，通过组建创新联合体等方式强化产学研合作，同时健全全社会多元化投入机制，尤其大力发展新型研发机构，营造多元化的产业生态。二要加大科技成果的转化利用力度，进一步梳理产品开发计划，实现重点开发项目的再聚焦，提高研发的投入产出效率。三要加快推进信息技术和制造产业融合，加大新一代信息技术产业、集成电路产业、人工智能产业等数字经济创新联盟数量，赋能制造业高质量发展；
四是完善促进技术进步产业政策，建立科技创新激励机制，推进“高精尖”企业与大学、科研院所、企业协同联动，共建国家实验室，加快产学研深度融合，建立以市场为导向、以企业为主体、产学研紧密结合的“高精尖”产业技术创新体系。
