安景文

北京市科技创新系统演化协同度研究——基于复合系统协同

度模型

许强;丁帅;安景文

【摘要】科技创新是提升社会生产力争综合国力的战略支撑.文章在构建科技创新

复合系统的理论模型基础上,利用北京市2001年至2015年的相关数据采用复合系

统协同度模型,实证研究了北京市科技创新系统的协同发展程度,并通过方差分解动

态检测了系统协同度与子系统有序度之间的响应关系以及影响程度.研究结果表明:

北京市科技创新系统的协同度总体一直处于协同有序的发展状态,协同度的变动依

次历经低度协同、一般协同和高度协同三个阶段;北京市科技创新各子系统的有序

度整体呈现震荡式上升趋势,且各子系统有序度对系统协同度的贡献力度各有差异.

最后,文章从研发人员、财政支持、人文环境、金融发展、产业结构方面对北京市

科技创新系统的协同发展提出了针对性的政策建议.

【期刊名称】《企业经济》

【年(卷),期】2017(000)010

【总页数】7页(P134-140)

【关键词】科技创新;创新系统;协同度;北京市

【作者】许强;丁帅;安景文

【作者单位】北京市科学技术委员会党组北京100195;中国矿业大学(北京)管理学

院北京100083;中国矿业大学(北京)管理学院北京100083

【正文语种】中文

【中图分类】F062.3;F204

科技创新是时代发展的主旋律，是社会生产力和综合国力提升的重要战略支撑。

2016年，国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》显示，至2015年，我

国科技创新能力及经济增长的科技含量不断提升，全社会R&D经费支出达1.42

万亿元；全国技术合同成交金额达到9835亿元；国家综合创新能力跻身世界第

18位。科技创新正成为各国实现经济再平衡、打造国家竞争新优势的核心。

从现有文献看，国外学者对于创新系统的研究大致可以分为宏观和微观两个学派。

朗德沃尔（Lundvall，1985）率先将“创新”带入系统研究领域，提出了“创新

系统”（SystemofInnovation）概念[1]。弗里曼（Freeman，1987）首次使

用“国家创新系统”（NationalInnovationSystem）的宏观概念来研究日本成

功追赶的经验[2]。随后，朗德沃尔（Lundvall，1992）从创新与交互学习的微观

视角[3]，尼尔森（Nelson，1993）从国家（区域）创新系统比较的宏观角度[4]，

对创新系统进行了研究。在创新系统的研究过程中，库克（Cooke，1992）最先

强调“区域创新系统”的重要性[5]。随着经济全球化的发展，跨国家、跨区域的

创新合作日益凸显，卡尔森等（Carlssonetc.，2002）认为创新合作不应该受到

空间因素的局限[6]，马莱巴（Malerba，2002）则提出“产业（集群）创新系统”

理念[7]。

到目前为止，国内学者对于创新系统的研究，也取得了丰硕的成果。黄鲁成

（2000）首先提出了区域创新系统的概念，探讨了区域创新系统研究的主要内容

[8]；刘顺忠和官建成（2002）[9]、白俊红等（2009）[10]分别就区域创新系统

的创新绩效、创新效率进行了评价分析；苏屹等（2016）对我国区域创新系统的

协同演进做了研究，提出促进区域创新系统的协同发展对策[11]；倪鹏飞等

（2011）则采用结构化方程构建城市的创新系统结构模型，研究了城市创新系统

的关键因素及其影响机制[12]。而对于科技创新系统的研究，多集中于国家和区域

层面，如严剑峰和包斐（2014）构建了军民融合型国家科技创新系统[13]；陈套

和尤超良（2015）分析了我国科技创新系统建设中存在的问题和不足，并提出创

新治理体系的政策建议和路径选择[14]。崔永华和王冬杰（2011）[15]、冯锋和

汪良兵（2012）[16]、李响等（2013）[17]分别从协同创新网络、技术创新链、

多层次治理的不同视角，对各区域科技创新系统进行了相应程度的研究。

安索夫（Ansoff，1965）最先提出协同（Synergy）的概念，他认为协同是各自

独立的系统由某种机制联系在一起并进行资源共享和协调运作，从而实现总体目标

的过程[18]。国内学者孟庆松和韩文秀（2000）从系统学的角度将复合系统内子

系统的协调度称为有序度，而复合系统整体的协调度称之为协同度，并构建了可以

实际计算的复合系统协调度模型[19]。目前，复合系统协同度模型已被用于技术创

新、协同发展等方向的实证研究。

刘志迎和谭敏（2012）基于2000-2009年相关数据，运用复合系统协同度模型对

我国技术转移系统演变的协同度进行了实证分析，结果表明我国技术转移系统的协

调发展程度不高，且呈现波动演变态势[20]。王宏起和徐玉莲（2012）构建了科

技创新与科技金融子系统有序度模型与复合系统协同度模型，并基于2000-2010

年我国科技创新与科技金融发展数据进行实证分析[21]。刘英基（2015）运用

2000-2012年数据，对我国高技术产业技术创新、制度创新与产业高端化各子系

统有序度、子系统协同度和复合系统协同度进行了测量[22]。董豪等（2016）基

于信息通信产业2003-2013年的面板数据，运用复合系统协同度模型，对信息通

信产业创新复合系统进行实证分析，研究表明信息通信产业创新复合系统总体协同

度不高[23]。张品一等（2016）采用协同论和灰色关联理论，对金融产业系统的

运营状况进行了协同评价，结果显示金融产业系统的运营状态处于较低水平，协同

度在零上下波动。要实现金融产业高效协同发展，就需要金融产业所有子系统的运

营状态都提高[24]。

本文以北京市为研究对象，通过文献研究构建北京市科技创新复合系统的理论模型，

并且利用2001年至2015年的相关数据采用复合系统协同度模型进行实证分析，

动态监测北京市科技创新系统的协同发展程度，以便把握北京市科技创新系统发展

演化趋势，为北京市提升科技创新能力，贯彻落实国家创新驱动发展战略，建设具

有全球影响力的科技创新中心以及推动京津冀协同发展，提供理论参考与方法支持。

协同学（Synergetics）是在1969年由德国斯图加特大学理论物理学家哈肯

（Haken）提出的，研究有序结构形成和演化的机制，描述各类非平衡相变的条

件和规律的一门科学[25]。本文将科技创新系统视为复合系统，它由不同属性的创

新资源子系统、创新环境子系统、创新服务子系统和创养生十三法 新绩效子系统复合而成，四

者之间存在着复杂的非线性相互作用，如图1所示。

我国建设创新型国家的本质，是要使经济社会发展从主要依赖资本投入和资源消耗

驱动，转到主要依靠创新驱动上来，实现经济发展方式的根本转变。科技创新能力

的提升主要通过创新资源的不断投入，创新服务的持续跟进来实现，其创新绩效体

现在经济社会和人民生活的改善上。政府营造的创新环境是必要保障。

将北京市科技创新系统视为复合系统S=｛S1，S2，S3，S4｝，其中S1-S4分别

为创新资源子系统、创新环境子系统、创新服务子系统和创新绩效子系统。考虑子

系统Si，i∈［1，4］，设其发展过程中的序参量为eij=（ei1，ei2，…，ein），

其中n≥2，ik≤eij≤ik，k∈［1，n］，ik和ik分别为序参量的上限值和下

限值。这里假定ei1，ei2，…，eim为正向指标，即其取值越大，系统的有序程度

就越高；eim+1，eim+2，…，ein为负向指标，即其取值越大，系统的有序程

度就越低，则子系统Si各序参量的有序度ui(eij)可表示为：

对于子系统Si有序度的测量可以利用线性加权法与几何平均法，本文通过几何平

均法来测量子系统的有序度，则某一子系统Si的有序度ui(ei)动漫女 可表示为：

其中，ui(ei)∈［0，1］，ui(ei)数值越大，表明系统有序的程度越高；反之则越低。

假设初始时刻为t0，北京市科技创新系统中某一子系统Si的系统有序度为在科技

创新系统发展演化进程中的t1时刻，子系统Si的有序度为则科技创新复合系统的

协同度C可表示为：

科技创新复合系统的协同度C∈［-1，1］越大，表明各子系统的协同发展程度越

高；反之则越低。参数可以判断各子系统的协调方向，当=1时，协同度C为

正值，说明各子系统的有序度上升，科技创新系统处于协调有序发展状态；而当

=-1时，协同度C为负值，说明至少有一个子系统的有序度下降，此时，科技创

新系统没有实现协调有序发展。其协同关系如表1所示。

综合国内外研究文献，基于指标选取的科学性和数据计算的可得性等原则，本文参

照首都科技创新发展指数和国家创新能力评价指标体系，构建了北京市科技创新系

统协同度测度指标体系。具体如表2所示。

根据北京市科技创新系统协同度测度指标体系，本文采用的数据样本为北京市科技

创新2001-2015年的相关年度数据，基础数据来源于各年份的《北京市统计年

鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国统计资料汇编》和《中国科技统计年鉴》，

部分科技创新指标数据需进行相应计算或替代。

为消除原始数据不同量纲的影响，需对序参量的原始数据采取均值—标准差法进

行标准化处理，如下所示：

其中，e′ij为序参量标准化数据，ej表示序参量eij的均值，sj表示序参量eij的

标准差。为了方便计算，标准化后序参量的上限值和下限值分别取2001-2015年

最大值和最小值的110%。

将处理过的指标数据代入公式（1），计算北京市科技创新系统各序参量的有序度，

并将结果代入公式（2），得到北京市科技创新系统子系统的有序度结果，然后将

各子系统有序度结果代入公式（3）和（4），最终得到北京市2001-2015年科技

创新复合系统的协同度计算结果，如表3和图2所示。

1.复合系统协同度分析

分析表3和图2的数据可知，整体上看，北京市科技创新系统各子系统的有序度

和系统协同度处于“震荡上升”的趋势。

（1）北京市科技创新系统四个子系统的有序度变动各有特色：

首先，创新资源的有序度在2001-2015年总体上呈现“坡度式”提升的趋势，表

明北京市的科技创新资源一直向着有序的方向发展。创新资源主要围绕R&D人员、

R&D经费投入和财政科技支出比重等指标统计，有序度的提升与北京市在科技创

新建设中对创新人才、创新资金等创新要素的重视程度不断提高有关。值得注意的

是2015年（图2所示），创新资源的有序度有所下降，究其原因是财政科技支出

比重这一指标值下降，导致序参量的有序度下降，从而降低了创新资源的有序度。

上述表明，北京市在科技创新建设中除了传统的研发人员、研发经费的投入外，更

要提高科技支出在地方财政支出的比重，加大科技创新的财政支持力度。

其次，创新环境的有序度在2001-2015年提升幅度最大，其2015年的有序度在

四个子系统中位列最高（表3所示）。从图2可以看出，创新环境有序度的变动

大致经历了三个阶段：2001-2012年，有序度大体呈上升趋势，期间2007-2008

年有小幅下降，原因是公共预算支出和人均图书拥有量指标值的降低；2012-

2014年，有序度大幅降低，呈现出一段无序的状态，对应序参量的指标值发现，

还是公共预算支出和人均图书拥有量的下降而严重影响了创新环境的有序状态；

2014-2015年，有序度大幅攀升至峰值0.95，接近协同一致的状态，这得益于公

共预算支出和人均图书拥有量的大幅提高。以上说明，北京市在科技创新环境的保

障上，除了基本的生活环境，更要重视政策环境和人文环境，要积极推行支持创新

的财政政策，塑造有利的政策环境；同时要努力丰富市民的精神需求，营造良好的

人文环境。

最后，创新服务的有序度在2001-2015年呈上升趋势，且整体波动较大。如图2

所示，期间在2010和2011年出现了较为明显的两个拐点。2010年之前，有序

度小幅波动上升；2010-2011年，有序度却急剧直下，究其原因发现邮电业务量

和金融服务各项指标值大幅下降，系统内产生严重的不协调发展；2011-2015年，

得益于邮电业务量和金融服务各项指标值的提高，有序度迅速提升。上述说明，北

京市的创新服务子系统存在无序发展状态，信息条件和金融服务对于科技创新有明

显的不协调作用。北京市要做好科技创新的配套服务，提升信息条件水平，提高金

融发展程度，例如扩大银行业金融机构的发展规模、降低证券业市场的波动程度和

加深保险业发展的保险深度。

（2）如表3和图2所示，北京市科技创新系统的协同度在2002-2015年总体一

直处于协同有序的发展状态，期间2010-2011年受创新服务有序度降低的影响，

协同度小幅下降。结合复合系统的协同度关系看，北京市科技创新系统的协同度变

动历经三个阶段：2002-2007年，处于低度协同状态；2007-2014年，处于一般

协同状态；2015年，则达到了高度协同状态，原因是创新环境和创新服务有序度

大幅提升，提高了科技创新系统的协同度。

2.协同度的方差分解

脉冲响应函数能解释科技创新系统协同度对各子系统有序度冲击的响应方向和响应

幅度，但是不能比较各子系统有序度冲击对科技创新系统协同度的影响强度。因此，

本文还利用VAR模型，将科技创新系统协同度的均方误差分解成各子系统有序度

冲击所赤壁之战 作的贡献[26]，结果如表4所示。

由表4可以看出，随着预测期的延长，各子系统有序度对系统协同度的解释力度

有逐年增加的趋势，预测12期后，各子系统有序度的贡献度趋于稳定，并且创新

环境有序度的贡献度最大，创新绩效次之，创新资源第三，创新服务最小。预测

14期时，创新资源、创新环境、创新服务和创新绩效有序度分别能解释科技创新

系统协同度波动的5.70%、23.46%、4.60%和15.44%。这一结果提示，北京市

应当合理规划科技创新系统的协同化进程，推进科技创新系统的多元化有序发展，

提高科技创新系统的协同发展能力，促进北京市科技创新能力的稳步提升。

本文在对创新系统、复合系统协同度的理论和成果梳理的基础上，以北京市为研究

对象，通过文献研究构建北京市科技创新复合系统的理论模型，并且利用2001年

至2015年的相关数据采用复合系统协同度模型进行实证分析，得出以下主要结论：

（1）北京市科技创新系统的协同度总体一直处于协同有序的发展状态，协同度的

变动依次历经低度协同、一般协同和高度协同三个阶段。（2）北京市科技腊肉炖土豆 创新各

子系统的有序度整体呈震荡式上升趋势，创新资源和创新绩效有序度的波动较为平

缓，而创新环境和创新服务的有序度震荡较为明显。（3）北京市科技创新各子系

统有序度对系统协同度的贡献力度各有差异，创新环境的贡献度最大，创新绩效次

之，创新资源和创新服务靠后。

综上所述，根据理论与实证分析对北京市科技创新系统的协同发展提出如下建议：

1.夯实科技创新的资源基础，继续加大研发人员、研发经费的投入力度。科技部日

前印发的《“十三五”国家科技人才发展规划》明确指出，我国科技人才发展仍然

存在诸如结构性矛盾突出、选人用人自主权不够、整体投入不足且配置不均衡、流

通渠道不够通畅等问题；且提出到2020年，R&D人员年人均研发经费提升至50

万元/年。北京市在贯彻实施创新驱动发展战略的同时，要努力形成具有合理结构、

优良素质且富有活力的研发队伍，完善研发人员的管理制度，加大科研经费的投入

力度，为建设具有全球影响力的科技创新中心目标提供有力支撑。

2.提高科技创新的财政支持比重，塑造有利的经济政策环刘景斓 境。科技创新活动具有很

高的风险性和不确定性，其科技产品具有公共产品的特性且同样会产生“市场失

灵”，因而需要政府采取激励与引导的财政政策来支持科技创新。一是实施支持科

技创新的财税政策，加强企事业单位科研项目资金管理；二是落实税收政策，鼓励

高技术中小企业、大学科技园、科技企业孵化器等开展多方位、多元化的科技创新；

三是推行中关村国家自主创新示范区先行先试政策，增强示范区的辐射引领效应，

带动经济政策环境转变。

3.丰富市民的精神文化需求，营造良好的创新人文环境。一方面，北京市要扩大公

共服务投入，例如建立更加便捷的全市图书共享系统，共享图书资源，提高人均图

书拥有量；另一方面，可以参照国外的经验，在人流较多的地点如地铁站、火车站、

机场等设立流动图书馆，逐步培养市民的阅读习惯，提升市民的人均阅读量，营造

创新环境，激发创新活力。

4.完善科技创新的配套服务，提升信息化条件和金融发展程度。随着大数据、云计

算、人工智能、区块链等技术不断涌现，信息化正步入新的发展阶段。北京市应抓

住机遇，进一步推动信息化建设，更好地支撑科技创新发展。金融通过资源调配满

足企业在不同成长期及科技创新中的资金需求，推动科技创新要素的合理化配置。

北京市要提升科技创新的金融支持力度，在银行业、证券业及保险业等方面形成科

技创新的金融支持体系。

5.优化调整产业结构，实现创新、协调、绿色发展。2014年，北京市政府正式提

出打造“高精尖”产业结构的发展构想，希望以此来统领北京的产业转型。北京市

在产业结构调整的同时，一要解决科技与产业的“脱节”问题，处理好科技创新与

产业结构调整的关系；二要注意科技创新以及产业结构调整领域的“路径依赖”问

题，处理好政府与市场之间的关系。

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