基于产业知识基础的北京科技创新中心建设研究-李美桂.pdf

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1、第34卷第12期2016年12月科学学研究Studies in Science of ScienceV0134 No12Dec2016文章编号：10032053(2016)12189708基于产业知识基础的北京科技创新中心建设研究李美桂12，赵兰香1，张大蒙12(1中国科学院科技战略咨询研究院，北京100190；2中国科学院大学公共政策与管理学院，北京100190)摘要：北京科技创新中心建设的路径和着力点等问题成为学界、政界亟待破解的难题。从产业知识基础视角研究北京科技创新中心建设，提出两类产业知识基础解析型知识基础和综合型知识基础影响科技创新中心建设的框架，并用熵值法确定权重计算了2013年

2、全国各省(市、自治区)两类产业知识基础存量值以及20002013年北京地区两类产业知识基础存量值，将2013年北京两类产业知识基础进行横向、纵向对比。实证结果显示：北京的产业知识基础存量值与资源基础和制度环境极不相称，不能对北京科技创新建设起到支撑作用，因此，应提高产业知识基础水平，尤其是关注以激进型创新为主的解析型知识基础。本研究为北京科技创新中心建设提供决策依据。关键词：科技创新中心；科技创新；知识基础；产业知识基础；综合型知识基础；解析型知识基础；熵值法中图分类号：F0629；F127 文献标识码：A21世纪，伴随着新一轮科技革命和产业变革的兴起，创新越来越成为当今世界发展和竞争的制高点

3、。作为人类新知识、新技术和新产业的策源高地，全球科技创新中心伴随着科技创新的不断突破而逐步发展起来。科技创新中心成为一个国家综合科技实力的集中体现和核心依托，谁拥有世界级的科技创新中心，谁就能最大程度地吸引全球创新要素，从而在国际竞争中获得战略主动权。因此，积极筹划建设全球科技创新中心，成为许多国家和地区应对新一轮科技革命和增强国家竞争力的重要举措。纽约、伦敦、新加坡、东京、首尔等先后提出了建设全球或区域创新中心的目标，并出台了相应的战略规划。2014年2月25 13，习近平总书记考察北京工作时强调，要坚持和强化首都全国政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心的核心功能。“全国科技创新中

4、心”是中央赋予北京的新定位，也为新时期科技北京建设和发展指明了方向。关于科技创新中心如何建设，国内外学者一般从国家创新体系构建q1、基于“生产结构”和“制度结构”的区域创新体系构建H J、三螺旋理论1等进行研究，但很少会从更为本质的知识的角度进行研究，知识基础是知识的重要属性，是影响创新的重要因素旧1。这种知识基础就是产业知识基础。产业知识基础分为综合型知识基础和解析型知识基础7。相比于其他的研究角度，基于产业知识基础的视角的北京科技创新中心建设研究更有意义，原因：第一，科技创新中心建设有赖于产业创新的提升，而产业创新不能脱离与它息息相关的产业知识基础。因为知识产业基础因为产业的不同而不同，从

5、而导致创新的过程和本质也会不同。第二，产业创新不能脱离更为广泛的区域，区域为产业创新提供了必要的条件，包括企业、产业等生产组织，大学、科研机构等知识生产组织，行业机构、金融机构等中介组织，还包括政府部门等。因此，产业创新应考虑北京这个区域，而且是在科技创新中心建设的大环境中。第三，产业知识基础对北京科技创新中心建设的影响。北京科技创新中心建设会由于产业知识基础类型的不同，可能表现出不同的知识生产方式、参与者合作范围，以及不同的创新程度和类型等，并最终对收藕日期：20151127；修回日期：2016一OI04基金项目：中国科协“高端科技创新智库青年项目”(DXB一2KQN2016042)；北京市

6、科技计划项目(Z161100002816020)；国家自然科学基金青年项目(71503247)作者简介：李美桂(1984一)，女，河北廊坊人，博士研究生，研究方向为创新政策。Email：lmg一0625163com。赵兰香(1966一)，女，北京人，研究员、博士生导炳，研究方向为创新政策、战略规划。张大蒙(1984一)，男，海南驻马店人，博士研究生，研究方向为创新政策。万方数据1898 科学学研究 第34卷科技创新中心建设产生影响。因此，创新科技中心建设，需要考虑具体的产业知识基础的现状。然而，虽然产业知识基础的概念被一些专家认可和接受，但是国内还没有学者将产业知识基础与科技创新中心建设结合起

7、来进行研究。基于以上背景，本文以“基于产业知识基础的北京科技创新中心建设研究”为题，以两类产业知识基础的特点和两类产业知识基础在北京发展现状为基础，结合科技创新中心的内涵，明确北京科技创新中心建设的方向和问题，为北京科技创新中心建设提供决策依据。本文将产业知识基础与北京科技创新中心建设联系起来，在理论上丰富了产业知识基础和北京科技创新中心建设的研究，为后续的研究者和相关研究者提供借鉴。在实践上，既可以为国家和各级政府产业优化、自主创新和科技创新中心建设提供借鉴，又可以为具体企业的技术创新、管理决策提供依据。1文献综述11科技创新中心的内涵关于科技创新中心相关概念，最早贝尔纳提出“世界科学活动中

8、心”，并描绘了科学活动中心在世界范围内随时间流动的概貌3。此后，世界科学中心、世界科技中心等概念相继被提出。从关注的内涵看，这-It期学者们侧重科学研究层面，包括社会科学能力、新思潮、新理念等，强调学科的发展对国家科技地位形成的作用一J。20世纪80年代，随着硅谷等一批有影响力的科技创新中心或新兴产业中心的兴起，学者们对科技活动的空间一致性问题的关注开始逐步转移到区域或城市层面，因此提出创新中心城市、创新枢纽区域等相关概念。2000年，连线杂志率先提出了全球技术创新中心的概念，从四个方面评选出46个全球科技创新中心。这一研究得到认可，(2001年人类发展报告对该项成果进行了评价，并进一步提出“

9、技术成长中心”的概念。2011年澳大利亚智库2thinknow评选出全球最具影响的100个创新城市。国内学者也提出国际产业研发中心，国际研发中心o，创新枢纽城市2i，国际研发城市j，科技创新城市4一等概念。杜德斌最先给出全球科技创新中心的定义：全球科技创新资源密集、科技创新活动集中、科技创新实力雄厚、科技成果辐射范围广大，从而在全球价值网络中发挥显著增值功能并占据领导和支配地位的城市或地区。并将全球科技创新中心简单概括为：当城市集聚和辐射力超越国界并影响全球时，便成为全球科技创新中心。通过这些关于科技创新中心内涵的研究可以发现科技创新中心建设其核心是创新和中心，而创新是成为中心的必要条件，因此

10、，创新是科技创新中心建设的重中之重。表1 创新中心相关概念的来源、核心要素与评估指标资料来源：杜德斌全球科技创新中心动力与模式M上海：上海人民出版社，201512产业知识基础与创新创新的实质是知识和技术的产生、扩散与利用5I。现代社会的创新已经从单因素创新变成多因素集成创新，从简单创新变成复杂创新，从封闭创新变成开放创新，这种创新就是现在普遍所说的创新体系。创新体系从实质上看，是关于知识或技术的产生、扩散和利用的过程，即知识或技术的配置过程。这种在创新体系不同参与者之间(包括不同的组织和不同的产业等)流动的知识基础，被称为配置的知识基础。随着对配置的知识基础的研究深入，逐渐演化为对公司知识基础

11、。、产业知识基础与经济知识基础8。三类研究。在这三类知识万方数据第12期 李美桂赵兰香张大蒙：基于产业知识基础的北京科技创新中心建设研究 1899基础当中，产业知识基础是从创新角度提出的，与创新的联系最为紧密。Asheim和CoenenH。把产业知识基础进一步分为综合型知识基础与解析型知识基础。综合型知识基础指的是创新主要通过现存知识或知识的新组合来产生，如造船、机械等，这种知识基础多产生渐进性创新o。解析型知识基础指的是创新主要通过科学研究创造新知识来产生，如生物技术、遗传技术等，这种知识基础多产生激进性创新引。在已有研究基础之上，牛盼强、谢富纪钊引给出产业知识基础的定义：为联系产业与知识创

12、造的，在产业中相同类型的知识创造组织之间可以共享、共用基础性信息或知识；并分析和总结了综合型知识基础与解析型知识基础的区别(如表2所示)。表2综合型知识基础和解析型知识基础的区别资料来源：根据文献资料整理。13产业知识基础影响科技创新中心建设模型的提出综上所述，国内外学者关于产业知识基础与创新的关系，以及科技创新中心建设方面分别进行了大量的研究。关于产业知识基础与创新体系的关系方面，Asheim和Coenen0。指出区域创新体系的构建也应该视产业知识基础而定，然而科技创新中心建设又不仅仅是简单的区域创新体系构建问题，更要考虑科技创新中心的内涵，目前还没有学者注意到产业知识基础与科技创新中心建设

13、之间的联系，并没有从更为本质的产业知识基础的角度考虑科技创新中心的建设问题。因此，本文在已有关于产业知识基础与创新的关系，以及科技创新中心内涵研究的基础之上，提出产业知识基础是产业创新的内生动力，通过促进产业创新从而促进科技创新中心建设。其中综合型知识基础主要通过对既有知识的应用或重新组合促进产业创新，这一过程中知识存量和对现有知识的创新应用是关键，这是知识的不断积累、吸收、整合、创新的过程。解析型知识基础是通过研发产生新知识影响科技创新中心的建设，这是一个连续的知识创造、获取和消化吸收的过程旧1。制度环境通过创新资源和要素有效汇聚，而与产业知识基础实现深度合作，突破创新主体间的壁垒，充分释放

14、彼此间人才、资本、信息、技术等创新要素，产生系统叠加的效应，能够有效促进产业发展和创新，从而促进科技创新中心的建设，并且综合知识基础与解析性知识基础相互促进。因此，提出产业知识基础影响科技创新中心建设的模型(如图1所示)。图1 产业知识基础影响科技创新中心建设的模型2实证研究 翥言霎誓嚣兰塞雯竺萎淼冀萋霾冀凳票北京之所以能够担当建设国家科技创新中心的 科技创新中心建设的重要依托和保障。此外，北京重任，首先其拥有得天独厚的科技资源优势。北京 在科技体制改革方面做出了积极的探索：积极推动万方数据科学学研究 第34卷科技资源、重大科技项目、科技资金、科技政策的整合，科技改革优势为北京建设国家科技创新

15、中心提供重要的制度环境保障。因此，实现北京科技创新能力持续提升以及科技创新中心建设的目标，创新的内生动力即产业知识水平成为关键因素。需要对北京的产业知识基础现状进行深入研究。对于科技创新中心建设中产业知识基础的测度，尤其是解析型知识基础和综合型知识基础的分别测量是深入分析产业知识基础的起点和基础，也是北京科技创新中心建设发展方向的决策依据。因此，本章将对北京产业知识基础进行实证研究，主要从两方面进行，(1)计算出全国各省(市、自治区)的产业知识基础值，并将北京的两类产业知识基础值与全国其他省(市、自治区)进行横向对比，以了解北京解析型知识基础和综合型知识基础在全国的发展现状。(2)计算出北京2

16、0002013年的产业知识基础值，并将2013年的产业知识基础值与20002012年的情况进行纵向对比，以了解解析型知识基础和综合型知识基础近些年的发展趋势。21产业知识基础测量的模型熵值法是一种根据各项观测值所提供的信息量的大小来确定指标权重的方法，熵值法避免了主观赋值法的弊病3|。可以用于产业知识基础权重的测度“。产业知识基础的测量模型主要是一个多指标的线性规划模型，采用的确定权重的方法是熵值法。(1)产业知识基础测量的总模型产业知识基础的测量指标包含多个指标，问题就是需要把多指标转化为总的单指标进行评价，本文对于产业知识基础的测量只是一个大致的测量和比较，因此，本文选择简单的线性规划模型

17、：F=乏：埘Z(戈。) (1)置其中，为各指标所占的权重，i0，J=1，2，3，m，W=1J=1(2)反映产业知识基础的基本指标在测算产业知识基础时主要采用的基于区域内支柱产业和主导产业的知识基础测算法。选择区域内主导产业和支柱产业进行测算的原因：(1)选择区域内支柱产业和主导产业仅仅需要选择少数产业，而这少数产业由于对于区域的发展起着十分重要的作用，所以在国外的研究中较为重视，其知识基础属性较为清晰；(2)区域主导产业和支柱产业(虽然不能反映出区域产业的全部的产业知识基础)能在一定程度上反映区域产业的质与量。但由于区域之间的支柱产业和主导产业存在差异，横向对比的效果较差。鉴于本文对于产业知识

18、基础的测量只是一个大致的测量和比较，因此，在测算产业知识基础时主要测算区域内支柱产业和主导产业。反映产业知识基础主要包括以下几个指标：综合型知识基础产业的区域支柱、主导产业产值SEOVI；解析型知识基础产业的区域支柱、主导产业产值AEOVI；综合型知识基础产业的区域支柱、主导产业资产总计SECG；解析型知识基础产业的区域支柱、主导产业资产总计AECG；综合型知识基础产业的区域支柱、主导产业年均从业人员数SENEP；解析型知识基础产业的区域支柱、主导产业年均从业人员数AENEP2“。(3)权重的确定方法对于权重的确定，本文选择熵值法。熵值法的公式如下：第一，先计算第j项指标下，第i个系统的特征比

19、重，即原始指标的归一化处理，计算公式为：Y口=戈“z (2)2l其中戈ii为原始指标值第二，计算第J项指标下的熵值e，ej=一矗Yiyln(y) (3)其中k0，In为自然对数，ej0。如果zii对于给定的J全部相等，那么：Pu=戈i戈“=1m，I=I此时ej取极大值，即：ej=一k(1m)In(1m)=后ln(1m) (4)置若设k=1In(1m) ，于是有0ei1第三，计算指标石i的差异性系数对于给定的J，zii的差异性越小，则ej越大，当茗ii全部相等时，ej=e=1k=lIn(m)，此时对于系统间的比较，指标戈，毫无作用；当菇。差异性越大，ej作用越小，指标对于系统的比较作用越大。因此

20、定义差异系数gi=1一e。所以，当g。越大时，指标就越重要。第四，定义权重万方数据第12期 李美桂赵兰香张大蒙：基于产业知识基础的北京科技创新中心建设研究 1901利用熵值法估算各指标的权重，其本质是利用该指标信息的价值系数来计算的，其价值系数越高，对评价的重要性就越大(或称对评价结果的贡献越大)。最后可以得到第j项指标的权重为：m训，=gi乏2 gi(，=1，2，m) (5)置其中似，为归一化了的权重系数。22 2013年北京产业知识基础的横向对比研究北京与全国其他省(市、自治区)综合型知识基础和解析型知识基础的横向对比，能够反映出北京两类知识基础在全国的相对发展水平。依据上述的模型和测量方

21、法，对2013年我国各省(市、自治区)产业知识基础进行实证研究。(1)数据的搜集通过上述的模型可知，数据主要包含三个指标：工业总产值、资产总计、年均从业人数。工业总产值和资产总计反映的是区域内该产业知识基础的财力状况。其中工业总产值代表着该地区的生产能力，而资产总计表示多年来的累积值。年均从业人数在一定程度上反映了该地区产业知识基础的人力资源状况。以上指标均来自2014年各省市、自治区的统计年鉴。在31个省市、自治区的统计年鉴中，部分(海南、贵州、山西、福建、青海)不能全部收集到这三个指标，而部分年鉴(河北、黑龙江、吉林、内蒙古、宁夏、甘肃)虽然已经出版，但是仍没能找到2014年的年鉴，但已经

22、包含全国大多数的省(市、自治区)，可以看出北京在全国的大致的发展现状，因此，并不影响本文的研究。(2)各省(市、自治区)支柱产业和重点产业的确定对于各省(市、自治区)支柱产业和重点产业的确定，本文选择了工业总产值最大的前10个产业。(借鉴牛盼强(2014)，综合型知识基础产业和解析型知识基础产业的划分标准。)根据全国都比较重视信息经济和知识经济的发展，将通信设备、计算机及其它电子设备制造业和医药产业纳入各省支柱和主导产业的范畴。(3)各省(市、自治区)产业知识基础的测度收集到的各省(市、自治区)的数据，归一化处理之后，得到计算各省(市、自治区)产业知识基础的基本指标(如表3)。把表中的数据带人

23、公式，可以分别求出综合型知识基础和解析型知识基础的基本指标的权重(如表4)。表3各省(市、自治区)归一化后的数据w省份 SEOVI SECG SENEP AEOVI AECG AENEP安徽0044276 0036976 0039885 0017788 0023481 0018616北京广东广西河南湖北湖南江苏江西辽宁山东陕西上海四川天津西藏新疆云南重庆002358l01040280026199001622200525560039259016037900333760073005015908100265130039746O04055200323550000158O0145690015725002

24、0280049062009047l002255600644005005600322890134637O02159l005589010432900381510050998O051963003130700011860028686002971l00218840014489O181007002602l009087800548780047418006951700315960032027O129794002259700349390052620019857000036700124880017868002514200312470300226001189l000803500257700241130222928O

25、01873800188260084633O0079830067023005162l0039015OOool230000269O0031450027199005148802897970008450040047O0316760014627017602500131900202070065929001185200673930064271002998l00004160O0067200063470022026O021574O361458001215100567750025555002711601712950023379O0106940059886000972900528200458480024937000

26、0153O00042100032270019997浙江0078141 0083857 009661 1 0039427 0062125 005437资料来源：2014年各省的统计年鉴。万方数据1902 科学学研究 第34卷分别求出各省(市、自治区)综合型知识基础和 析型知识基础的比值(如表5)。解析型知识基础存量值，以及综合型知识基础与解表4综合型知识基础和解析型知识基础的基本指标的权重通过上表可以看出，北京的综合型知识基础在选取的全国20个省(市、自治区)，北京排名第15位，在解析型知识基础中排名第9位。因此，相对于其他省份而言，北京的解析型知识基础产业相对比较强，而综合型知识基础则相对处于

27、劣势。通过计算解析型知识基础存量与综合型知识基础存量的比值，可以看出在我国的各省(市、自治区)中，广东、江苏、上海、北京、天津五省综合型知识产业知识基础与解析型产业知识基础比值较小，说明解析型知识基础在其产业知识基础中所占的比重较高，相对来说广东、江苏、上海三省比北京的解析型知识产业在其产业知识基础中的比例更高。因此，北京相对于全国其他大多数省(市、自治区)而言，解析型知识基础要强于综合型知识基础。北京的解析型知识基础和综合型知识基础相对于北京全国首都的地位，相对于科技资源、制度改革等方面的绝对优势，解析型知识基础和综合型知识基础还处于相对的劣势，这两类产业知识基础水平目前尚不能有效激发科技资

28、源、制度改革等方面的绝对优势，不能很好地对科技创新中心建设起到支撑作用，也就是说现在的解析型知识基础和综合型知识基础水平远不能满足北京科技创新中心建设的需求。23 20002013年北京产业知识基础的纵向变化趋势研究为了对北京产业知识基础的现状进行更为深人分万方数据第12期 李美桂赵兰香张大蒙：基于产业知识基础的北京科技创新中心建设研究 1903析，根据上述方法，本文选择20012014年的北京统计年鉴数据，对其20002013年的产业知识基础存量值进行测算以及纵向对比，以了解近年来北京产业知识基础的发展趋势。得出结果(如表6、图3所示)。表6北京20002013年的综合型知识基础和解析型知识

29、基础存量值以及二者的比值2000 200I 2002 2003 2004 2()()5 2006 20()7 2008 2009 2010 20ll 2012 2013图2 北京2000201 3年的综合型知识基础和解析型知识基础存量值对比图通过对北京20002013年的产业知识基础存量的测算发现，综合型知识基础存量和解析型知识基础存量，在20002013这13年期间均呈现上升的趋势。相比较来说综合型知识基础上升的更快。通过SA也可以发现，2000年以后，综合型知识基础存量增长的速度明显大于解析型知识基础存量。然而综合型知识基础有一个弱点就是它一般在区域内，在根本性知识创造方面能力很弱。从长期

30、看，这种创新难以为继，因为不论这种知识基础多么有效率，它都不能代替内生的知识创造。对于北京科创中心的建设，要应以解析型知识基础、激进性创新为主。因此，应保持解析型知识基础更快的增长速度。通过北京地区的横向对比数据和纵向对比数据可以发现，在2013年全国数据计算的北京的解析型知识基础的存量值大于综合型知识基础的存量值，而用北京20002013年的数据计算出的解析型知识基础存量值小于综合型知识基础的存量值。通过熵值法计算过程可知，由于所选取的数据不同，导致权重不同，最终使得计算结果有差异。但是因为横向对比时，2013年各省、市、自治区权重相同，纵向对比时，20002013年的数据的权重相同，所以分

31、别看其横向和纵向对比的结果仍有效。3结论与政策启示通过本文基于产业知识基础的北京科技创新中万方数据1904 科学学研究 第34卷心建设研究，得出以下结论：(1)相对于全国其他的各省、市、自治区而言，相对于北京的资源、制度环境，北京的产业知识基础值极不相称，不能对于北京科技创新中心建设起到支撑作用。因此，北京的产业知识基础存量值有待进一步提升。(2)北京科技创新中心建设应以重大的原始创新为主，而解析型知识基础多产生激进性创新。因此，北京科技创新中心建设更应关注解析型知识基础水平的提高。本文将产业知识基础与北京科技创新中心建设相联系起来，从更为本质的产业知识基础的角度，为北京科技创新中心建设提供参

32、考。但由于基于产业知识基础的北京科技创新中心建设相关的资料较少，以及时间、数据可得性以及自身研究能力的限制，导致本文存在一些不足：关于实证部分，指标的选取、模型的选取、两类产业知识基础产业设置等方面方法不同，导致的结果会有差异。数据的可得性限制，决定本文只能进行初步的测算，看出北京产业知识基础的大概水平，不能得出精确的结果。参考文献：1234567Freeman CTechnology policy and economic performance：Lesson from JapanJResearch Policy，1988，17(5)：309310Nelson R R，Nelson KTec

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43、 high and new technology enterprises to show that strategic HRM affect product，process and management innovation by way ofOEC，and crosssector psychological safety would play a moderating role in the path，so to form a moderated mediation modelThestudy will help deepen our understanding on OECs format

44、ion factors concern with HRM and its effect on organizational innovationKey words：strategic HRM；organizational emotional capability；crosssector psychological safety；organizational learning(上接第1904页)Research on the development of Beijing science and technology innovationcenter based on the industrial

45、 knowledge basesLI Meiguil一，ZHAO Lanxian91，ZHANG Damen91，2(1Institute of Policy and Management，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China；2University of Chinese Academy of Scienlce，Beijing 100049，China)Abstract：The path and focus of the development of Beijing science and technology innovation

46、center have become crack problems toacademic circles and politiciansResearch on the development of Beijing science and technology innovation center from the perspectiveof industrial knowledge bases，Put forward the frame of the two kinds of industrial knowledge basessynthetic knowledge bases andanaly

47、tical knowledge bases，impact the development of Beijing science and technology innovation centerAnd the entropy method isused to calculate the stock values of the two kinds industry knowledge bases of the provinces(municipalities and autonomous regions)in our country in 2013 and the stock values in

48、the Beijing area from 20002013The two categories of industrial knowledge bases of2013 in Beijing are made horizontal contrast and vertical contrastResults display that：contrast to most provinces(municipalities andautonomous regions)in our country，the analytical industrial knowledge base in Beijing is stronger，while the comprehensive knowledgebases