【S市创新能力实证探析探究12000字（论文）】

IS市创新能力实证分析研究目录一、前言 1（一）问题的提出 1（二）国内外研究现状 2（三）研究内容与目标 4二、因子分析法 4（一）因子分析的基本概念 4（二）因子分析的特点 5（三）因子分析的主要方式 5三、城市创新能力评价指标体系的构建 7（一）评价指标体系建立的原则 71.整体性原则 72.科学性原则 83.可比性原则 84.可操作性原则 85.动态连续性原则 8（二）评价指标体系的内容 81.创新投入指标 82.创新产出指标 93.企业创新指标 104.创新环境指标 10（三）评价指标体系建立的过程 11四、合肥市创新能力分析 12（一）合肥市创新能力现状 12（二）数据来源 13（三）构建过程 131.基础数据处理 132.指标权重的确定 133.合肥市创新能力指标效用值计算 14（四）结果分析 141.创新投入效用值分析 152.创新产出效用值分析 153.企业创新效用值分析 164.创新环境效用值分析 16五、合肥市创新能力与杭州、南京创新能力对比 17（一）背景 17（二）杭州市创新能力 17（三）南京市创新能力 17（三）对比分析 17六、提升合肥市创新能力的建议 18（一）加大创新投入力度，完善投融资机制 18（二）加强产学研合作，提升科技成果转化能力 18（三）推进体制机制建设，营造良好的创新环境 181.提高政府服务水平 182.加强创新人才队伍建设 193.加强知识产权保护 194.优化财政税收政策 20（四）发挥产业优势，加快创新产业载体建设 20参考文献 21

一、前言（一）问题的提出世界经济发展到今天，结合地理环境、经济发展模式、行政地区划分等因素，将经济划区发展化已经是必然趋势。经济区域的划分由起初的一个或几个洲，到现在的一个行政区甚至是一个城市。所以，经济竞争也就由起初的各大洲之间，逐步演变到现在国家间，各个国家各个区域间，甚至是两个相邻城市之间的竞争。地区之间由于在经济发展水平、地理环境、文化信仰等众多方面存在很大的差异，各自具备专属的特性，所以它们的经济发展模式是不尽相同的。以往发展经济区域的经济主要是依托本区域内的特色产业、天然资源、地貌特征等，可是，随着世界经济发展的不断深入，区域经济也在不断的革新，与当前经济发展的大环境相适应。因此，必须对传统经济发展模式进行研究与变革，消除传统经济中的消极因素，将依赖重心向创新经济和科技经济方向发展。另外，要高度重视劳动资源的综合素养，通过推进个体素养的提升，最终达到促进生产效率提高的良好效果。最终达到在不牺牲环境的前提下，节约开销成本，提升经济效益。上述变革能否成功必须深入分析本地区的政策规定、公民的文化素养、交通是否便利等综合因素的影响，拓展视野，把主要精力放在怎样提高经济发展的效率上。从经济长远发展的角度上说，就是全面提升公民的科学知识水平，增强劳动力的综合素质，推动区域经济整体发展。简而言之，就是要通过区域创新能力的快速提升，促进科学技术的进步，达到维持经济稳定快速发展的目的。创新是经济快速发展的前提，而在做到这一点前，还需认真的分析研究自己的现状，明确自己的优势和不足。一个区域一般传统角度的考虑和度量自身的创新能力往往是从产业创新的能力，科技创新的能力，以及文化、制度、战略等方面来分析。可是，伴随着科技经济登上了历史舞台，区域创新又出现了新的变化。智力资本这种始终处于动态变化中的资源，现已经成为了区域经济发展的主导资本，区域经济的持续发展靠的是创新，而当前本区域内的智力资本是创新成功与否的主要因素，所以说评价一个区域创新力是强还是弱，要看该区域智力资本的发达度，而智力资本容量是创新的优势所在。因此，必须要把创新能力作为经济发展的战略要素来培养，通过提高创新能力来加快经济的发展。（二）国内外研究现状上世纪90年代初，Cooke第一次正式提出了区域创新系统的定义，他指出，区域创新能力就是公司及其他组织经过以根植性为特点的制度条件，科学系统地进行相互学习的地方。这一定义的出现，为从事创新理论研究的学术领域提供了又一新的平台，这一理论体系成长的速度十分惊人，目前己经作为一个全新的研究课题存在于地理经济学术领域。形成一整套能完美呈现区域内所有因素之间相互联系的模板是上述理论体系研究的主要目标，将诸如自然环境、研发的程序、提高经济发展速度的方法等这些因素揉合在一起形成一个整体的研究脉络，用其分析研究区域创新力和经济发展之间相互作用的规律。英国的库克推出的《区域创新系统:经济发展全球化环境下区域所展现出的功效》就开启了区域创新能力研究的先河。他认为该体系是由经济、地理、管理领域相互作用而衍生出一个全新的学术领域，其经过分析区域范围内的产业群体、经历区域经济不均衡发展等实验、相关经济理论的拓展来不断完善本身的理论系统。区域创新能力实际上就是，随着社会经济的不断发展，国家创新能力逐渐滞后于经济发展的需求，为跟上经济发展的步伐而进行再次深入细致发展后的产物。当前世界经济发展已经跨入区域经济发展阶段，针对国家创新能力的研究显然己经过时，有必要摒弃，应该把主要的精力放在怎样更快完善区域创新能力的研究上，以促进区域经济的快速发展。库克在自己发表文献里比较详尽的描述了区域创新能力的概念，他指出，创新能力在一定的区域范围内由相关的机构组织构成，包含了区域内部的公司、技术研发部门、高等院校等各类组织机构，虽然它们在区域内发挥的作用不尽相同，但相互之间又存在着必然的联系，将他们有机的统一起来，就构成了此区域的创新能力。学者莫干与库克的见解是相同的，他认为区域内的公司、技术研发部门、高等院校等组织机构都是区域创新能力的组成部分，它们在完成自己相应工作任务的同时还彼此间进行合作，凝聚成一个有机整体推动创新能力的提升，例如高等院校与公司相互合作研制新产品，开发新技术等。奥地利的Schumpeter在其《发展经济理论》一文中阐述了创新理论在经济学中的概念，他指出创新不能从字面意思将其理解成发明、创造，它其实就是生产中各个要素的综合体。当然这只是创新理论在经济学中的阐述，实际操作中，一些和经济不相关的因素也对创新起到了积极的推动作用，本论文觉得那些虽然和经济没有直接关联但却间接对其产生影响的因素都包含在创新体系中。Schumpeter在他文献中认为创新过程由三个环节构成，即研发、完善和推广过程，其本质内涵是通过先进科学技术研究开发，推出全新的技术和产品等，一旦新技术和产品在竞争中抢得先机，就会不断被用来借鉴和效仿，促使更多新产品和技术的诞生。在研发、完善、推广过程的作用下，加之区域内全新技术和产品的不断流通，可以有效的推动区域创新经济质量的提高。Frank等学者依据以往文献的研究成果，推出了新观点，并与2003年将此观点纳入到他们自己的文献中，研究的方向几乎全部来源于区域本身经济发展的相关理论，但同时也提出了网络化发展区域经济的全新观点。上世纪初，针对区域创新能力相关的理论研究己在学术领域和许多国家政府部门中悄然起步，至今己过百年。由于该理论对促进区域经济发展意义重大，1978年后，我国逐步引进了国外这方面的研究成果，并逐渐意识到该理论体系对国家经济建设的重要作用。1996年，我国第一次将区域发展体系的定义写入了国家发展计划，预示着中央政府开始将创新能力作为评价各行政地区经济发展潜力的标准，以国家为主体的创新理论开始成为领域分析和研究的重要基础。陈昌曙研究认为，科学技术取得的创新成果是社会转化过程的集中表现，也就是科学技术向社会产力延伸，从理论向实践发展的过程，他指出科技创新的实质就是构建较为完善的技术体系，特点是社会化，而他所提到的科学技术系统化实际上指的是技术创新和科研的成果，还需与其它相关的技术相互融合，最终形成具备生产能力的技术，而后才可产出成型的产品，提高企业的经济效益。学者宁熙和王核成用网来形容区域创新系统，并为其起了一个形象的称谓，创新网络。它的概念是区域距离较近、联系较密切、互有利益往来的不同经济主体相互作用形成的开放体系，此体系以科学技术革新、流程革新和体制革新为主导，虽然隶属于不同的创新范畴，但横向上又相互作用和影响。横向影响指的是相互之间距离较近的经济创新主体通过某种特定的方法进行长期沟通交流，这种沟通交流是存在抑或不存在利益往来的。各创新主体之间以诸如协作等形式进行交流，这种交流主要是存在于创新体系中的不同经济主体之间把人才储备、特色产品、科研水平等作为具体的交流对象，这种较为具体的交流关系通常在区域中是最基本和最常见的。他们的文献最后提到技术社会化想要实现，科技创新的目标和过程必须要与社会经济建设的大背景相适应。（三）研究内容与目标本文主要研究合肥市创新能力实证分析，首先对因子分析法进行概述，构建城市创新能力评价指标体系，通过实证研究分析合肥市创新能力，对合肥市和杭州、南京的创新能力进行对比，最后针对性地提出提升合肥市创新能力的建议。二、因子分析法（一）因子分析的基本概念我们在建立评价指标体系对实际问题进行评价的时候，总是希望尽可能多的设立指标，从而能够全面、具体的反映问题的本质。但是在整体指标体系中，每一个子指标对所研究的问题的具体影响是不同的，而且各个指标之间往往存在着信息重合、高度相关等问题，这就会对我们的评价结果造成一定程度的影响。而因子分析法作为一种常用的多元统计分析方法，可以从众多可观测的变量中，概括和推断出少数几个不可观测的“潜变量”(即:因子)，进而寻找到少量的能够起到决定性作用的公因子。这些公共因子能够反映原始变量的绝大部分信息，而且由于它们和原始变量相比数量有所减少，因此能够更加明确和真实的反映问题的本质特征。从而使我们的评价工作变得更加准确，也更有针对性。因子分析法认为每个变量既有特殊性又有公共性，变量的公共性是指每个变量都受一些共同的因子的作用，因此变量之间存在相关性。变量的特殊性是指每个变量除受一些共同的因子的作用外，还存在一些本身独有的、其他变量不能反映出来的信息。因子分析是由样本的资料将一组变量分解为一组潜在起支配作用的公共因子与特殊因子的线性组合。一般使公共因子尽可能少，且在专业上有意义，公共因子共同作用于各个变量，特殊因子仅仅作用于对应的那个变量。因此，因子分析法的基本思想就是揭示观测变量之间的内在关联性，在尽可能保存原有资料信息的前提下，用较少的维度去表示原来的数据结构，简化数据(降维)，便于发现规律或本质。（二）因子分析的特点因子分析法具有以下几个主要特点:第一，因子分析可以不考虑原始评价指标间的相关影响，因此选择指标的工作量相对少。同时较少的指标变量也能够减少分析中的计算工作量。第二，因子变量是根据原始变量的信息进行重新组合，因此能够反映原有变量大部分主要信息。第三，因子分析法所选用的权数是根据指标所含区分样本的信息量多少所确定的，是通过数学变换客观生成的，因此有助于反应变量之间的现实关系。第四，因子变量是对某些原始变量信息的综合反映。因此因子变量具有命名解释性。（三）因子分析的主要方式1.检验原有变量是否适合进行因子分析由于因子分析的主要任务之一就是对原有变量进行浓缩，即将原有变量中的信息重叠部分提取和综合成因子，进而最终实现减少变量个数的目的。对此它要求原有变量之间应该存在较强的相关关系。否则，如果原有变量相互独立，不存在信息重叠，那么也就无法将其综合和浓缩，也就无需进行因子分析。这一步骤正是希望通过各种方法分析原有变量是否存在相关关系，是否适合进行因子分析。SPSS提供了几种帮助检验变量是否适合进行因子分析的方法:(1)巴特利特球度检验该种方法将变量的相关系数矩阵作为出发点。它的零假设为Ho:相关系数矩阵是一个单位阵。统计量根据相关系数矩阵的行列式进行计算。如果统计量值较大，而且概率值小于显著性水平，则应该拒绝Ho，认为相关系数矩阵不是单位阵，因此适合做因子分析。反之，则接受Ho，认为相关系数矩阵是单位阵，因此不适合做因子分析。(2)KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验KMO统计量用来对比变量间的简单相关系数和偏相关系数，它的计算公式为:其中:rij为变量i和变量j之间的简单相关系数，Pij是变量i和变量j之间的偏相关系数。从公式总容易看到KMO的取值在0和1之间。KMO越大，越接近1，则越适合做因子分析。相反，KMO越小，则越不适合做因子分析。kaiser给出的关于KMO的度量标准是:0.9——极好；0.8——可奖励的；0.7——还好；0.6——中等；0.5——糟糕；<0.5——不可接受；（3）反映像相关矩阵检验这种方法以变量的偏相关系数矩阵为出发点，将偏相关系数矩阵的每个元素取反，由此得到反映像相关矩阵。如果反映像相关矩阵中有些因素的绝对值较大，则说明这些变量不适合做因子分析。反之，则适合做因子分析。2.对指标进行无量纲化处理评价指标通常都是有度量单位的，因此这些指标的观测数据的协方差矩阵或相关矩阵必然要受到指标量纲的影响。因此，为了避免计算结果受指标量纲和数量级的影响，必须对原始数据进行无量纲化处理。其计算公式为:其中：xij为无量纲化处理后的数据；Xij为原始数据；Xj为第j个指标的平均值；Sij3.求解标准化变量的相关系数矩阵R及其特征根和特征向量4.提取公因子求解相关矩阵R的方差贡献率和累计方差贡献率。求解公式可以参见薛薇的SPSS统计分析方法及应用。5.因子命名与因子旋转因子分析的目的之一就是要对所抽取的抽象因子的实际含义进行合理的命名解释。因子命名是根据各个原始指标的客观情况及其所反映的事实，结合各原始指标作用在每一个主因子上的载荷对各个公因子进行命名解释的。为了在实际操作中保证一个因子变量能够成为某个变量的典型代表，能解释该变量的绝大部分信息，则需要通过因子旋转来实现。因子旋转的方法有正交旋转法，斜交旋转法等。正交旋转方式通常有四次方最大法、方差极大法和等量最大法等。比较常用的方法是方差极大法。6.计算因子得分构造因子变量的目的就是为了最终实现因子得分。有了因子得分，就可以将针对原有变量的分析工作简化为仅仅针对因子得分变量的研究。因子得分的函数表达式为:其中，β为原变量的相关系数矩阵。估计因子得分的方法有回归法、Bartlette法、Anderson-Rubin法等。7.计算综合评价值综合评价值的计算公式为:其中:F代表综合评价值。三、城市创新能力评价指标体系的构建（一）评价指标体系建立的原则1.整体性原则城市创新能力是一个区域技术创新各要素的有机组合，构建城市创新能力评价指标要从总体目标出发，从宏观到微观层层深入，形成一个完善的评价系统，全面、系统、客观地反映不同地区从综合到分类的技术创新状况的全貌。2.科学性原则指标体系的设计必须建立在科学的基础上，客观真实地反映各地区技术创新的现状存量、扩散与转化能力及运行效率，反映区域技术创新的目标构成、目标和指标之间的真实关系。同时，指标体系的建立也要兼顾到我国科技统计的资料状况，尽可能充分利用现行统计报表所提供的数据。3.可比性原则城市创新能力评价指标体系是对多个地区的技术创新能力状况进行综合评价，因此必须充分考虑到各区域的统计指标的差异。选取评价指标时应注意指标的涵义、口径范围和核算方法的纵向可比和横向可比的原则。4.可操作性原则选取的评价指标不仅应符合综合评价的目的，更应有数据的支持。各个地区的经济、社会、科技教育等条件与水平的不同，对区域间技术创新能力进行比较，要求评价指标要符合评价客体的实际，尽量选取具有共性的综合性指标，力求数据的可操作性。5.动态连续性原则城市创新能力是一个动态发展、不断提高的过程。动态联系性原则体现在两个方面，一是利用各模块的独立评价和综合评价反映城市创新能力的现状，把各模块相互结合对比反映区域前期技术创新能力的效果及未来技术创新能力的发展潜力；二是在指标选取时兼顾静态指标与动态指标的相互结合，利用静态指标反映区域技术创新的现状水平，利用动态指标预测城市创新能力的发展前景。（二）评价指标体系的内容一个城市的综合创新能力就是由城市创新系统的各子系统的创新能力综合而来。评价城市综合创新能力的指标体系是由以下几个子系统构成。1.创新投入指标创新投入是指参与创新活动的人力资源、资金资源、信息资源、自然资源。人力资源是创新活动的主体，发挥着主观能动作用；资金和信息资源则可以将自然和人力资源进行传递和放大，使之更加充分发挥作用。建设创新型城市，很重要的一个问题便是如何将现有资源进行有效利用，提升创新发展的质量和效率。表1列出了创新投入的主要指标。表1创新投入指标体系2.创新产出指标创新产出是指创新活动带来的社会及经济方而的效益，是创新型城市评价体系中的重要部分。一方面，有效的创新活动促进了经济的繁荣，促进了人民生活水平的提高；另一方面，经济的增长又为创新型城市建设的进一步深化奠定了基础。从经济增长、产业结构优化、产业竞争力、知识产权4个方面列出了创新型城市创新产出的主要指标(见表2)。表2创新产出指标体系3.企业创新指标在创新型城市建设中，企业是实施创新的主体，这就要求企业增加创新投入。政府要制定政策鼓励和引导企业创新，还要定期评价和监测企业的创新状况，找出其在创新中存在的薄弱环节，进行宏观资源配置。企业创新状况主要通过企业创新投入和创新产出两个方面来反映(见表3)。表3企业创新指标体系4.创新环境指标创新环境是创新活动得以开展的基本保障，直接决定了创新型城市建设的整体效率，包括基础设施、服务创新、金融创新和公民素质。表4列出了创新环境的指标。表4创新环境指标体系（三）评价指标体系建立的过程影响城市创新的因素是多层次的，只有从多个角度设计评价指标，采用适当的评价方法，才能准确地对其进行反映。在指标选择上，应贯彻客观性、可行性、动态性及简明性的原则，注重现实创新能力与未来潜力相结合、总量指标和人均指标相兼顾，以求较为科学、客观地反映被评价城市的创新能力。基于指标选取原则，笔者从创新投入、创新产出、企业创新、创新环境4个维度构建创新型城市评价指标体系。该指标体系力求在时间上反映创新型城市建设的发展速度和趋势，在空间上反映创新型城市建设的整体布局和结构，在数量上反映创新型城市的规模和效益，在层次上反映创新型城市的功能和水平。合肥市创新能力评价指标体系的总体框架为4层(见图1)。第一层分为创新投入、创新产出、企业创新、创新环境4个维度；第二层共设置14个指标；第三层设置53个指标。按照层次分析法建立层次模型，分别为目标层(城市创新能力评价)、因素层(4个维度)、指标层(选取的样本指标)。指标体系的设计将在实践中被检验并不断完善。图1合肥市创新能力评价指标体系框架四、合肥市创新能力分析（一）合肥市创新能力现状2014-2016年合肥市的GDP和人均GDP情况如图2所示，总体来看，合肥市经济呈平稳增长状态，2016年人均GDP高达5.4万元，超出全省平均水平1.8万元。由此可见，合肥市的创新环境支撑能力中GDP指标在稳步提升，从而也就能从侧面保证合肥市对创新投入的支出可以有所提升，而且稳居安徽省榜首，但和北京上海等一线城市相比还有一定距离。图2合肥市GDP及人均GDP状况（二）数据来源本文数据主要来源于国家统计局正式出版的统计年鉴、国家科技局出版的科技统计年鉴、安徽省的统计年鉴、安徽省的科技年鉴、合肥统计年鉴以及国民经济与社会发展公报；少量来源于国家科技局和地方科技局的网站；还有一部分来源于合肥市科学技术局出版的“合肥科技纵览”。合肥市2013-2016年创新能力指标数据表由于篇幅限制略。（三）构建过程1.基础数据处理对指标数据进行标准化处理，在无量纲化处理时采用效用值法。效用值规定的值域是[0,100]，即该指标的最优值是100，最差值为。对于正效指标与负效指标分别处理如下:（1）正效指标是指该指标值越大，效用值越高的指标。假设Xi为原值，Xmax为最大值，Xmin为最小值，其效用值yi=100*（Xi-Xmin）/（Xmax-Xmin）（2）负效指标是指该指标值越大，效用值越低的指标。假设Xi为原值，Xmax为最大值，Xmin为最小值，其效用值yi=100*（Xmax-Xi）/（Xmax-Xmin）2.指标权重的确定权重的确定采用层次分析法，并通过应用软件ExpertChoice计算完成。计算结果如图3所示。图3合肥市创新能力指标体系权重3.合肥市创新能力指标效用值计算合肥市创新能力指标体系是分层的，设f(a),f(b),f(c)分别表示各层权重；X(a,i),X(b,i),X(c,i)分别表示各分层次指标的效用值：X（b1,i）=X(c1,i)f(c)+X（c2,i）f(c2)+X(c3,i)f(c3)+……，以此类推计算出X（b2,i），X（b3,i），……；X（a1,i）=X(b1,i)f(b1)+X(b2,i)f(b2)+X(b3,i)f(b3)+……；以此类推计算出X（a2,i），X（a3,i），……；进一步求出总效用值：当i=1,2,3,4,分别求出合肥市2013年-2016年各层次指标体系的效用值和综合效用值。（四）结果分析从综合效用值来看，2013-2016年合肥综合创新能力指标大约翻了两番，创新能力得到大幅提升(见表5)。但是从创新投入与创新产出的效率来看，创新产出的增长速度小于创新投入的增长速度，这可能与创新产出的滞后性、周期性有关。表5合肥市创新能力综合效用值年份2013201420152016创新投入1.537.259.7912.85创新产出17.1410.6221.8228.07企业创新0.815.9410.1030.10创新环境1.273.606.3611.11合计20.7527.4148.0682.131.创新投入效用值分析从创新投入效用值来看，2013-2016年是大幅上升的，其中资金资源投入增长最快，其次是信息资源和人力资源(见表6）。但值得注意的是，自然资源的使用效益值反而呈现下降的趋势，原因是自然资源的利用效率低，这可能与粗放式的发展模式有关。表6创新投入效用值年份2013201420152016人力资源效用值3.4529.2134.0437.14资金资源效用值0.006.7514.5026.20信息资源效用值0.003.657.0911.80自然资源效用值5.502.811.600.002.创新产出效用值分析从创新产出的效用值看，其在2013-2016年得到一定程度的提升，但总体的效用值不高，提升速度比较慢。其中知识产权的效用值提高较快，经济增长的效用值也得到一定提升，但是产业结构的效用值变化不大，大致在3-4之间，而产业竞争力的效用值反而出现了小幅的回落(见表7)。这一现象值得注意，它对合肥市总体竞争能力的提高是不利的。表7创新产出效用值年份2013201420152016经济增长效用值16.338.4127.6036.64产业结构效用值3.801.222.534.78产业竞争效用值16.6012.4616.6311.85知识产权效用值5.073.816.4515.203.企业创新效用值分析2013-2016年的企业创新的效用值来看，企业总体的创新效用值不高，但企业创新产出的效用值比企业创新投入效用值的增长幅度要大得多(见表8）。这说明近年来合肥创新企业虽然创新规模不大，但整体创新效率提高很快。表8企业创新效用值年份2013201420152016企业创新投入效用值2.698.939.3025.00企业创新产出效用值0.0010.8124.2575.004.创新环境效用值分析从2013-2016年创新环境的效用值来看，合肥市的创新环境明显优化。其中以基础环境、服务创新的效用值提高较快，但市场与金融环境、劳动者素质方而的提高并不明显(见表9)。表9创新环境效用值年份2013201420152016基础环境效用值6.538.5420.2138.30服务创新效用值0.0010.6319.5032.80市场与金融环境效用值4.204.627.8213.88劳动者素质效用值0.006.706.379.21总之，合肥市的创新能力2013-2016年间得到大幅提升。从创新投入与创新产出来看，政府提供了良好的创新基础和服务环境，加大了人力资源、资金资源以及信息资源的投入，促使合肥的整体创新能力得到一定的提高；但其创新的效率并不高，产业结构有待优化，产业竞争力不强，对自然资源的使用效率不高。从企业创新来看，近年来依托政府政策的支持，企业创新投入逐年增加，企业创新效率显著提高，但创新企业总体规模小，数量少。从创新环境来看，创新基础环境和创新服务环境得到明显改善，但市场与金融环境有待改善，劳动者素质有待提高。五、合肥市创新能力与杭州、南京创新能力对比（一）背景根据前文指标体系构建数据库，为了更全面、客观体现城市的创新能力水平，本文选取杭州、南京2014-2016年的平均数据进行分析。经SPSS19.0软件计算所得特征值及贡献率，前六个主成分的特征值大于1和累计贡献率为91.843%，可以用于评价创新型城市创新能力。（二）杭州市创新能力2014-2016年，杭州创新环境不断改善，创新投入逐年加大，创新产出显著提高，创新能力持续提升。创新产出直接影响创新能力，创新环境和创新投入通过创新产出间接影响创新能力。创新能力是创新环境、创新投入、创新产出综合作用的结果。改善创新环境、加大创新投入、提高创新产出可以提升杭州创新能力，但提高创新产出是提升杭州创新能力最有效的途径。需要指出的是，本文仅选取了部分具有代表性的指标，存在一定的局限性。但随着创新能力研究的不断深入，创新能力指标体系的建立和完善也将更加科学、合理。（三）南京市创新能力南京市创新型城市创新能力得分最低，其中，环境支撑能力、创新投入能力得分均低于其他城市，说明南京市整体创新能力较弱。环境支撑能力的缺乏，加之创新投入能力的不足，影响了南京市整体的创新能力。（三）对比分析根据分析结果，我们可以看到，合肥市由于中小企业快、速发展以及地理位置的优势，其创新优势明显，杭州市与南京市的创新水平大体相似，相比较而言，杭州市和南京市是创新能力较为薄弱的地区。六、提升合肥市创新能力的建议（一）加大创新投入力度，完善投融资机制为了加强试验区的创新能力，需要加大对其的创新投入力度。安徽省政府每年可在财政支出中设置用于创新发展专项基金，加大对创新活动的投入，推进科技创新的活动，促进创新支撑能力的发展；同时，政府也可通过相应的财政优惠政策，引导、鼓励企业、高校、科研机构等增加对(R&D)的投入，落实政策性贷款创新专项，加强研发单位与商业银行、农村信用社、小额信贷公司等金融机构的合作，加大对创新活动的贷款力度，为试验区企业融资开辟更多的“绿色金融通道”；大力支持金融机构、风险机构与担保机构联合开展知识产权质押和股权质押等新型质押方式，对中小型企业创新活动进行贷款融资；吸引风险资本家、风险投资公司以直接投资、提供贷款或贷款担保等方式进行投资，为创新活动提供资金。（二）加强产学研合作，提升科技成果转化能力政府要加大对产学研合作的支持力度，加强整合现有的科技资源，遵循“市场导向、集聚带动、工作推进”原则，建设和完善科技孵化器、生产力促进中心、科技创业服务中心和科技创新服务中心等公共服务平台；以重点企业为核心，突出技术创新；吸引国内外大型企业在试验区建立研发中心；鼓励建立技术创新实验基地，鼓励重点企业与高等学校、科研院所的高层次产学研合作联盟，提高产业关键技术和共性技术的供给能力，加快技术成果的商业化和产业化，促进城市整体技术创新水平的提升。（三）推进体制机制建设，营造良好的创新环境1.提高政府服务水平合肥市近几年经济的迅猛崛起促使了行政管理体制的改革，但是政府职能的转变尚未完全到位，仍然存在阻碍经济发展的壁垒。因此，必须继续加速行政体制改革，促进政府职能转变，尽快转变成为城市服务型政府。首先，要进一步转变政府职能，解决政府行政权力越位、错位和缺位问题，政府应主要发挥制定政策、组织协调等宏观职能，从健全服务机制和管理机制入手；其次，要准确把握服务型政府的理念，坚持以人为本，以服务为宗旨，正确处理管理与服务的关系。管理与服务是相辅相成的，管理多服务少是传统的行政管理思想，如今，应淡化政府的管理意识，强化政府的服务意识，在管理上做减法，在服务上做加法，不断提高行政能力和办事效率。2.加强创新人才队伍建设创新人才的引进、培养和保留对创新发展起着至关重要的作用。重视引进战略科学家、出国留学精英和华人科学家等高端人才，合肥市可以筹备建立试验区海外人才创新创业基地和海外留学人员创业园来吸引领军型创业人才、高级管理人才等落户合肥；坚持以合肥市重点产业为载体，培养造就本市的大量科技创新人才，围绕合肥市汽车、生物医药、电子信息等战略性支柱产业，培养造就掌握核心技术的高级工程技术人才；依托重大科研项目及建设工程，聚集具有国际国内领先水平的产业专家和技术带头人；建立完善的再教育和培训体系，加强人才的系统培训，全方位、不同层次、多渠道培养和造就创新人才。构建科学规范开放的人才流动机制，树立公平公正的人才工作理念，发挥市场机制在人才资源配置中的内力和杠杆作用，促使专业研究人员、高校教师和企业科技人员最大程度的适应市场经济的需要，引导人才在产业、企业间的合理流动与分布；建立严格的绩效考核机制、健全人才奖励制度，鼓励高级技术、管理人才参与企业的利益分配和股权分配。3.加强知识产