资源型城市绿色创新能力评价指标体系的构建
程 鹤
(中国大连高级经理学院，辽宁大连 116086)
摘要： 绿色创新是实现资源型城市经济增长、环境保护、社会和谐的有效途径之一。以国内外具有代表性的机构和文献中的绿色创新能力高频指标为基础，根据绿色创新能力的内涵，结合资源型城市发展特点，海选70个数据可观测的指标，通过数据的正态分布检验选取非参数统计方法的灰关联系数与Spearman相关分析方法定量筛选指标，既保证指标之间信息不重复，又能显著影响评价结果，同时避免现有研究忽略筛选方法使用条件就加以应用的弊端。以10个典型资源型城市2016年指标数据为样本，筛选并构建包含27个指标的资源型城市绿色创新能力评价指标体系，验证筛选方法的可行性和有效性。最后提出相应的政策建议。
关键词： 资源型城市；绿色创新能力；指标体系；筛选
党的十八大报告提出了“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念；党的十九大明确提出建立健全绿色低碳循环发展的经济体系、支持资源型地区经济转型发展。从资源型城市特有生命周期看,资源型城市的发展受当地资源日益枯竭制约,同时还存在生态环境严重破坏的问题，其根源集中在对资源的开发利用上。对资源型城市来说，传统的粗放式经济将难以为继，选择社会、经济、生态、环境和谐发展之路迫在眉睫。创新驱动作为发展的第一动力，被视为解决资源和环境危机、实现社会经济可持续、解决不平衡不充分发展、推动高质量发展的重要手段。由于资源型城市具有受资源与环境双重约束的特点，不仅要实现从生产要素驱动、资源驱动、投资驱动向创新驱动的转变，更要在开展创新驱动过程中强调生态文明、绿色发展，以绿色创新发展模式为主的经济发展和资源利用模式，实现资源型城市经济、社会、环境的“三赢”。有效的绿色创新政策和适宜的绿色创新活动，都要依赖于对现有绿色创新水平的客观评价，建立资源型城市绿色创新能力评价指标体系是开展客观评价的首要任务和必要条件。
1 相关研究综述
绿色创新自提出以来，国内外大量的机构和学者从不同视角对绿色创新进行了研究，根据绿色创新能力评价对象不同，主要包括宏观的国家层面，中观的省份、城市及行业层面，微观的企业层面。
宏观层面，有世界经济论坛(WEF)［1］提出的创新指数；联合国贸易和发展会议［2］在世界投资报告中提出的创新能力指数；中国科学技术发展战略研究院提出的《国家创新能力评价指标体系》［3］。中观层面，有中国科技部［4］《中国区域创新能力监测报告》中的指标体系；曹慧等［5］运用共线性-变异系数方法筛选并构建了包含创新投入、创新产出、绿色发展的我国省份绿色创新能力指标体系；付帼等［6］通过创新投入、创新产出、创新环境三方面诠释省域绿色创新度，运用探索性空间分析揭示我国省域绿色创新空间格局的演化状况；杨朝均等［7］认为外商直接投资（FDI）、境外直接投资(ODI)、内部市场需求、外部市场需求、市场制度、环境制度、滞后期的环境制度对区域绿色创新具有积极影响。微观层面，程艳［8］构建了包含节能减排、清洁生产、循环经济等数种发展能力的煤炭企业绿色创新能力评价指标体系。
从这些研究成果中不难发现：一是以资源型城市为评价对象的绿色创新能力评价指标体系较少。国内外机构及流行文献中相关指标体系具有很强的权威性，但未体现绿色创新能力内涵以及资源型城市创新发展的特点，并不适用于直接用作资源型城市绿色创新能力评价。二是指标筛选方法缺乏方法选择的合理性分析。筛选方法分为主观及客观方法，主观筛选方法取决于指标含义、个人经验与偏好，随意性较大，易出现指标信息重复的问题；客观筛选方法有其适用条件，若指标数据为正态分布，则可应用参数统计方法筛选指标，否则要利用非参数统计模型筛选指标。现有研究大多未考虑筛选方法使用条件，未进行指标数据分布检验就直接利用参数统计方法筛选指标，这将导致构建的评价指标体系可靠性差，直接影响后续评价结果的准确性。三是建立的指标体系存在信息冗余。
因此，本文依据绿色创新能力内涵，结合资源型城市特点，以权威机构和学术文献中频度出现高的指标为基础，海选数据可观测指标，在对指标数据分布检验后，用灰色关联分析选择显著影响评价结果的指标，用Spearman相关分析删除反映信息重复的指标，构建资源型城市绿色创新能力评价指标体系。
2 资源型城市绿色创新能力内涵分析
2.1 绿色创新与传统创新的差别
首先有必要界定绿色创新的内涵。由于研究角度和主观偏好、所处历史环境的不同，不同学科与学者对绿色创新概念的定义略有差异［9］，但大体有以下4种界定：第一种是减少环境不利影响的创新。Braun 等［10］指出绿色创新是减少环境污染、原材料和能源消耗的技术和工艺，以及生产出绿色产品；Beise等［11］认为绿色创新是用于避免或降低环境破坏的，新的或改进的工艺流程、技术、操作、系统和产品；刘章生等［12］认为绿色创新是能够减少环境不利影响和降低能耗的创新。第二种是将环境绩效的引入称为绿色创新。Yang 等［13］认为绿色创新为追求环境收益和绩效的创新。第三种是把绿色创新等同于环境创新或环境绩效的改进。OECD［14］界定绿色创新为无论是否有意识，涉及更广泛的社会创新和制度创新所带来的环境改善；聂爱云等［15］将环境绩效得到显著改善的创新界定为绿色创新，认为绿色创新具有双重外部性的核心特征，不仅具有正的溢出效应，还能使负的环境效应内部化，减少对环境的负面影响。第四种为创新主体间或产出的协调发展。曹慧等［5］定义环境、经济、社会协调发展得以实现的创造性活动为绿色创新；程艳［8］界定各类主体在协同作用下的创新为绿色创新；Marchi［16］认为环境创新是强调创新主体之间的合作、互动和协调发展。可见，虽然不同研究对绿色创新定义和表述有差异，却都将资源环境作为主要考量因素。
由此可见，同传统创新相比，绿色创新不只局限于在经济生产领域的科技创新和变革，而是将绿色、协调、动态、可持续发展为导向，以经济效益、环境效益、社会效益的共同发展作为创新发展的主要目标。这也是绿色创新与传统创新的本质区别。绿色创新强调有效地降低环境资源风险，减少资源的消耗和环境污染，实现经济、环境、社会的综合效益最优，实现协调发展、动态发展和可持续发展。绿色创新特别强调创新驱动发展过程中的可持续发展，注重循环经济技术的使用及生态环境的保护，是比一般意义上的创新更加切合实际的健康、先进的发展模式。
2.2 资源型城市绿色创新能力的内涵界定
资源型城市绿色创新发展的特点：（1）转变资源环境依赖增长方式。资源型城市绿色创新发展既需要资源、环境、资金、人力等的支持，又不能过分依赖于环境资源，要通过创新驱动实现资源的高效利用。（2）降低环境不利影响。通过产品创新、技术创新、观念创新和制度创新等方式增加正面环境影响，减少负面环境影响，产出绿色产品和服务，在生产过程中即对环境保护，而非在生产过后对污染的治理。（3）协调可持续发展。促进科技投入转化为科技产出的同时，实现社会、经济、环境的全面协调可持续发展，最终实现资源型城市经济、社会、环境的“三赢”。
资源型城市是绿色创新能力所依托的载体，绿色是方式和路径，创新是动力和关键，能力是最终体现。协调发展强调的是不仅要实现经济效益，要将促进经济效益、环境效益和社会效益的增长作为发展目标，注重人与自然的和谐性，体现全面性原则；动态发展体现的是要克服传统资源优势所形成的刚性能力，依据国内外环境变化，以绿色创新为手段，创造资源型城市发展新的竞争优势，体现系统性原则；可持续发展把环境保护作为发展过程的一个重要组成部分，作为衡量发展质量、发展水平和发展程度的客观标准之一，反映了人类的现实利益和长远利益相统一，体现的是可持续性原则。
绿色创新能力是指特定资源环境背景下，以实现经济、社会、环境的协调，以及动态和可持续发展为目标，将创新资源转化为创新产出的能力。资源型城市绿色创新能力是指立足于资源型城市特定的资源和环境，强调经济、社会、环境的协调、动态和可持续发展，开展投入产出创新活动，产出经济价值、社会价值、生态价值的能力。
因此，资源型城市绿色创新探讨的是资源型城市如何有效利用创新实现资源可持续发展的问题，它突出了资源型城市经济发展增长的目标及方向，比通常的创新发展提出了更高层面的追求，符合我国资源型城市发展的实际。
3 指标体系的构建方法
3.1 指标体系构建的原理
通过将灰色关联分析与Spearman相关分析相结合的双重关联分析方法，定量筛选指标，构建资源型城市绿色创新能力评价指标体系，既保证了筛选出的指标显著影响评价结果，又能保证指标反映的信息不重复。基于双重关联分析的资源型城市绿色创新能力指标体系的构建原理，如图1所示。
(2) 在结构设计中，对2号线车站既有结构侧墙开洞会造成原结构的应力重分布，需做好对既有车站的监控量测工作。根据监测结果及时调整施工参数，以确保既有线安全。
3.2 海选指标与定性初筛
（1）指标的海选。本文根据资源型城市绿色创新能力的内涵，即在实现资源型城市科技资源转化为科技产出的创新过程中，实现社会、经济、环境的协调以及动态、可持续发展。设置创新资源、创新产出、绿色社会、绿色环境、绿色经济5个一级准则层。通过设置绿色社会、绿色环境、绿色经济3个准则层，体现协调、动态和可持续发展原则；通过设置创新资源、创新产出准则层，体现创新特征。
对国内外权威机构报告和流行文献中关于绿色创新能力的指标进行频度统计，从中选取频度出现高的指标作为构建基础，根据资源型城市绿色创新能力的内涵，结合资源型城市社会、经济和环境发展特点，根据数据可观测性原则，选取数据可观测和可得的指标作为构建资源型城市绿色创新能力的海选指标集，这是对评价指标定量筛选的基础。
3.3 筛选指标
3.3.1 指标数据的分布检验
定量指标筛选方法都有一定适用条件。若指标数据具体分布为正态的，那么就应用参数统计方法筛选指标，否则就要利用非参数统计模型对指标进行筛选。本文以资源型城市为研究对象，在根据指标数据类型进行标准化后［17］27-28，根据正态性检验使用条件，属于样本容量较小的小样本检验，采用Shapiro-Wilk法对指标数据正态检验［18］57-59。检验结果揭示，70个初选指标绝大多数不服从正态分布，因此本文选择非参数统计筛选方法。
由rjk得到指标对之间的相关性，体现2个指标间的信息交叉冗余度。
图1 资源型城市绿色创新能力评价指标体系的构建原理
3.3.2 指标的定量筛选
（1）指标的海选。本研究以国内外权威机构和流行文献中关于绿色创新能力的高频度指标为基础［1-16］，根据绿色创新能力内涵，结合资源型城市社会、经济和环境发展特点，海选包含R&D人员全时当量等70个数据可观测和可得的指标，列入表1第（3）列。具体海选指标与相关数据如表1所示。
步骤1：数据标准化后，分别建立因变量参考数列X0及自变量比较数列Xi。公式如下：
式（1）（2） 中
为观测地点或时间点；n为观测点总数；i为待筛指标；m为指标总数。
（2）指标独立性的Spearman相关分析筛选。Spearman相关分析筛选方法的原理：通过Spearman相关分析方法筛选指标，体现评价指标之间相互独立、信息不重复的定量筛选思路。同一准则层内2个指标的Spearman相关系数绝对值越小，这两个指标间信息重复性就越小。因此，将Spearman相关系数与给定临界值相比较，若Spearman相关系数小于临界值，则2个指标全部保留；若大于临界值，则2个指标具有高度相关性，这时要去掉2个指标中灰色关联系数小的指标。
步骤2：对参考序列与比较序列值之差取绝对值。公式如下：
步骤1：指标间Spearman相关系数的获取。设：rjk为第i个与第k个指标间Spearman相关系数值，i，j=1, 2,…, g；Pjl为第i个指标第l个评价对象的数据在该指标所有评价对象数据排序后对应的秩；s=1,2,…, n；Pkl为第k个指标第l个评价对象的数据在该指标全部样本数据排序后对应的秩；n为评价对象总数；g为待分析指标个数。则rjk的计算公式为［18］33：
对于任何一项企业来说，资本成本是其周转运行得以正常的重要基础。而工作人员在进行工作时，很大程度上也需要依靠资本成本来进行，造价师会根据资本成本的决策，对企业的数量及项目进行统计及估价，进而进行预算分析、企业管理等工作。可以说，企业资本成本的精准度不仅仅是决定企业质量的最重要因素之一，也是决定成本管理质量的重要因素。但是，根据笔者的调查发现，我国部分企业的资本成本决策工作中，存在着资本成本精准度不高的问题。部分工作人员在制定资本成本决策计划时，对部分企业或项目表述不清楚，导致造价人员在进行统计时，对企业或项目数量判断错误，进而进行了错误的估价。这严重了影响企业建设过程中资本成本决策的效率。
根据以上分析，本文根据旅游者故意无视、默认补偿与价格因素、信息对称情况、搭便车之间的关系做出了旅游者故意无视与默认补偿的概念模型(如图1所示)。
步骤2：指标的删除。Spearman相关系数筛选指标的判定标准：按照相关文献惯例［18］57-59，若rjk＜0.9，表明第j个与第k个指标间较独立，信息重复小，2个指标同时保留；若rjk＞0.9，表明第j个与第k个指标间信息冗余度高，要去除其中1个。比较2个指标的灰色关联度值，保留其中灰色关联系数大的指标。这样既去除了冗余指标，又确保剩余指标能够显著影响评价结果，改变了现有Spearman相关系数筛选指标时利用主观方法删除指标的弊端。
两个修路队一起修筑一条2100米的路段，分别从两端开始.已知甲队每天修80米，乙队60米；需要多少天可以完成？
4 实证研究
4.1 评价指标的海选与数据来源
（1）指标重要度的灰色关联筛选。灰色关联度筛选方法的原理：利用灰色关联度方法筛选指标，体现指标能显著影响评价结果的筛选思路。指标灰色关联度数值越大，对评价结果的影响越大，该指标将被保留。因此，将指标的灰色关联度与给定临界值相比较，保留灰色关联系数值大于临界值的指标，小于临界值则删除。
（2）样本的选取。按照资源城市所处的地理位置以及指标数据的可获得性，本文选取了洛阳市、鄂尔多斯市、邯郸市、牡丹江市、广元市、鞍山市、大同市、唐山市、景德镇市、吉林市10个典型资源型城市为评价样本，这些城市虽同属于地级行政区，却位于我国不同的省份，涵盖了资源型城市按照资源开采阶段进行分类的4类城市。
煤炭企业是我国很长时间以来经济发展的重要支柱产业，为我国的经济平稳快速增长做出了非常重要的贡献。但是，随着近年来我国的税务改革不断深入，传统的煤炭企业往往需要承受沉重的税务负担。而随着近年来我国进行了能源转型，传统煤炭企业面临的巨大的压力，再加之税务改革的深入进行，煤炭产业面临的税务负担也不断加大，这对企业的发展产生了非常不利的影响。
（3）数据的来源。为保证不同统计资料统计口径一致性、数据可信性，本文所涉及指标的数据绝大部分来源于2017年国家统计局等机构最新正式出版刊发的省份统计年鉴和城市专业性统计年鉴2017［19-20］，以及当地政府和相关管理部门网站。各指标原始数据列入表1第（5）至第（14）列。
4.2 指标数据标准化与正态分布检验
将指标数据按照指标数据类型代入相应的公式中［17］27-28，得到资源型城市绿色创新能力评价指标的标准化数据，列入表1第（15）至第（24）列。将指标标准化数据代入正态分布检验公式［18］57-59，得到指标的SHAPIRO-WILK 检验统计量WX值及对应检验概率P 值。如R&D人员全时当量指标的WX 值为0.927，P 值为0.036，小于0.05，认为该指标数据不服从正态分布。同理，将所有指标数据进行正态分布检验，分别以“正”或“非正”在表1第（26）列标示，分别代表指标的正态分布和非正态分布，结果可知：资源型城市绿色创新能力的70个海选指标数据中有16个指标显示的是正态分布，其余77%(54/70=0.771)的指标数据均属于非正态分布。因此，本文选择非参数统计方法筛选指标。
传统的教学模式是老师教、学生学，但老师教的如何、学生掌握的如何，以及学生对各项运动项目的掌握已经达到什么等级，没有一个客观的评价标准。《标准》的出台，有效解决了如何评价体育运动技能掌握情况，一是让政策落地实施，找到了可靠的抓手，进而使政策发挥出效力；二是打破了理论与实际之间的界限，以政策为指导，使实践焕发无限活力！
采用电抗子模块分段投切的模块化多电平换流器降电容方法//李钰,李帅,赵成勇,许建中,曹均正//(19):90
表1 样本资源型城市绿色创新能力评价海选指标与数据
表1 （续）
4.3 评价指标的筛选
（1）基于指标重要度的灰色关联筛选。科技人员作为传统科技创新中最主要因素，是开展科技创新活动的保证［10］。本文选取R&D人员全时当量作为灰色关联分析的因变量参考数列，将表1第（15）至第（24）列的指标标准化数据代入式（1）至式（4）中，得到指标的灰色关联系数值，列入表1第（26）列。选取灰色关联系数临界值0.6［17］57，将灰色关联系数小于0.6的31个指标删除，保留39个灰色关联系数大于0.6且对评价结果影响显著的指标。通过灰色关联筛选保留的指标，其灰色关联系数在表1中加粗表示。
（2）基于指标独立性的Spearman相关分析筛选。将表1第（15）至第（24）列中灰色关联系数筛选后剩余指标标准化数据代入式（5）中，得到同一准则层内任意2个指标的Spearman相关系值，列入表1的第（27）至第（31）列中。若Spearman相关系数绝对值小于0.9，则2个指标均保留；若2个指标的Spearman相关系数绝对值大于0.9，结合表1中第（26）列的值，保留灰色关联系数大的指标。共删除12个指标，剩余27个指标。
（3）评价指标体系的构建（见表2）。综上，最终建立了包含27个指标的资源型城市绿色创新能力评价指标体系，列入表2第（4）列。(4)指标名称(2)一级 (3)
表2 样本资源型城市绿色创新能力评价指标体系
表2 （续）
4.4 结果分析
4.4.1 指标分析
近代中国是一个深受帝国主义列强侵略和封建主义专制压迫的国家，人民特别渴望平等、自由和尊严。正是由于共产主义理想与中国传统大同理想的契合，当代表劳动人民的利益和要求的共产主义思想传入中国以后，中国人那种要求自由平等、反对两极分化的愿望立刻与之产生了共鸣，在观念上更容易去接受这种西方的新思想，并最终成为中国的主流意识形态和革命指导思想。
通过灰关联分析与Spearman相关分析相结合的双重关联分析定量组合筛选方法，最终建立包含5个一级准则层、12个二级准则层共27个指标的资源型城市绿色创新能力评价指标体系，列入表2第（4）列。其中：创新资源是资源型城市实现绿色创新的前提和基础，任何投入产出行为均需人力、物力和财力支撑，因此该准则层包括人力基础、物力支撑、财力投入3个二级准则层；创新产出是资源型城市开展绿色创新活动的直接产物，包含知识生产、技术生产和技术转化3个二级准则层；绿色经济是绿色创新能力的直接体现，其一级准则层包括经济活力、经济质量两个二级准则层，体现了绿色创新给资源型城市经济带来的又快又好的发展；绿色环境体现了绿色创新活动实施过程中及后续的环境和资源影响。设置了资源环境和生态自然两个准则层，资源消耗侧重于资源型城市在绿色创新活动实施过程中对能源的消耗、处置，生态环境侧重于考察资源型城市开展和实施绿色创新活动对资源型城市生态及环境带来的影响，及生态自然所呈现的状态；绿色社会体现了人类社会与绿色创新之间的交互式发展状况，社会和谐体现了科技创新对国民生活和社会文明的影响结果，政府支持体现了政府对绿色科技发展的支撑以及对环境保护的政策支持力度。
4.4.2 代表性指标体系对比分析
本次会议由中国腐植酸工业协会和山东省土壤肥料工作总站联合主办、山东农大肥业科技有限公司协办。国务院国资委行业办宋光兰处长、山东省土壤肥料工作总站高瑞杰站长等嘉宾应邀出席，会议吸引了来自全国各地腐植酸同仁以及腐植酸肥料基层推广代表500余人参加。
目前对城市层面绿色创新能力的度量还不成熟，所以本文借鉴传统创新中国内外权威机构和代表性学术文献中相关评价指标体系，进行比较分析。指标体系中一级准则层能够反映指标的主要分布范围，一个完整的指标体系结构和特征都可以通过一级准则层来体现，因此，从一级准则层的层次进行探讨，把传统创新中相关权威机构或代表性文献中的一级准则层内涵相似的归为一类，将本研究构建的资源型城市绿色创新能力评价指标体系中的指标与之相比较，如表3所示。本研究构建的资源型城市绿色创新能力评价指标体系与现有权威机构和流行文献中有关指标体系的主要区别与联系如下：
一是高频指标基础。本研究构建的资源型城市创新能力评价指标体系是在综合分析和比较国内外权威机构和代表性学术文献指标体系基础上进行海选，吸取了国内外成熟的科技创新能力评价指标体系的优点，涵盖了大部分权威评价指标体系准则层的主要方面。
二是切合资源型城市绿色创新发展的特点。相关评价指标体系或用于国家层面、省域层面、企业层面，并未针对我国资源型城市绿色创新发展特点去建立适用于资源型城市的创新能力评价指标体系，本研究构建的指标体系注重添加体现绿色发展的相关指标，这切合了资源型城市强调协调发展、动态发展和可持续发展的特点，不仅对资源型城市绿色创新发展具有实际意义，而且对我国其他城市的绿色创新发展具有一定的参考价值。
目前在关于人脑的研究中，研究人员使用正电子发射断层扫描(PET)配体[11C] PK11195(PK)证实TBI经过17年后人脑中仍存在MG的持续活化[34]。 TBI后人脑样本的另一项研究发现，创伤后反应性MG存在可长达18年[35]。虽然这些小神经胶质细胞的表型尚未明确，但这些活化的小神经胶质细胞提示颅脑损伤后的慢性炎症反应可持续长期存在。
三是数据的可获得性原则。本研究仅选取数据具有可观测性和可得性的客观指标，未将权威报告或典型文献中如管理能力等一些主观和定性指标考虑在内，这也是本指标体系主要不足之处。
本教研室在开展医学统计学教学时采用板书教学方式，调查中有182名（50.42%）学生认为板书教学对于理解统计学知识效果很好，154名（42.66%）学生认为板书教学效果一般，25名（6.93%）学生认为板书教学不适合或不清楚是否适合。
表3 样本相关评价指标的对比分析
5 结论与政策建议
本研究在界定资源型城市绿色创新能力内涵的基础上，基于相关高频率指标，结合指标数据可得性，海选资源型城市绿色创新能力评价指标体系，对指标数据做正态分布检验后，利用灰关联-Spearman相关分析的双重关联分析筛选方法构建了包含R&D人员全时当量、人均绿色地区生产总值等27个指标的资源型城市绿色创新能力评价指标体系。
本文的主要工作是：一是通过资源型城市绿色创新能力评价指标数据Shapiro-Wilk检验可知，资源型城市绿色创新能力的70个海选指标中有77%的指标数据均属于非正态分布，因此选择非参数统计方法定量筛选指标。二是建立了双重关联分析的指标定量筛选方法。根据指标数据的正态分布检验结果,选择灰关联-Spearman相关分析的非参数统计方法进行定量组合筛选指标，避免了现有指标体系构建方法忽略方法使用条件的弊端。三是总结资源型城市绿色创新发展的特点：转变资源环境依赖增长方式、降低环境压力、协调可持续发展。
本文的主要特色是：一是构建了资源型城市绿色创新能力评价指标体系。在梳理国际权威机构和流行文献中有关绿色创新的内涵、指标基础上，基于高频率指标，结合资源型城市绿色创新的内涵和资源型城市绿色创新发展的特点，通过设置创新资源、创新产出、绿色社会、绿色环境、绿色经济5个一级准则层，R&D人员全时当量等27个指标，体现在促进科技投入转化为科技产出的同时，反映社会、经济、环境的协调发展、动态发展和可持续发展的绿色创新能力内涵，聚焦于绿色发展，强调绿色创新带来的经济、社会、环境价值。二是通过灰关联分析筛选方法，从指标重要度角度删除对评价结果影响小的指标，保证保留的指标能够显著影响评价结果；通过Spearman相关筛选方法从指标独立性角度删除指标信息之间相关性大的指标，保证最终建立的指标之间信息不重复。
结合资源型城市绿色创新能力评价的指标体系和资源型城市绿色创新发展的特点，得出以下政策建议：一是转变产业与行业发展方式，把资源型城市发展的基点放到绿色创新上来，改变过多依赖增加物质资源消耗、规模粗放扩张、高能耗高排放产业的发展模式，塑造更多依靠创新驱动、发挥先发优势的引领型产业和行业发展。二是由资源依赖逐步转向依靠人才资源，注重人才专业素质的深度培养和人力资本潜力的深度开发，适应先进的绿色生产，通过人力资本提升成本向生产系统的内化，为资源型城市绿色发展与升级提供人才基础。三是政府充分协调各方面利益。进一步行使政府职能，建立具有可持续性科学观念和多元化绿色创新政策工具，如通过产业、财政、税收、投融资政策，保证资源型城市绿色创新的顺利开展，组织开发对促进资源型城市社会进步有重要意义的科研项目，对企业绿色转型及产业重构进行扶持、监管、奖惩等，激励企业向绿色发展方式转变，实现绿色创新驱动城市经济可持续发展。
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Establishment of Index System for Green Innovation Capability About Resource-Based City
Cheng He
(China Business Executives Academy, Dalian 116086, China)
Abstract: Green innovation is an effective approach to solve the problem of the economic development,environmental protection and social harmony. Based on the typical high-frequency indicators from the foreign and domestic literature, this paper selects 70 indicators and the observed data under the connotation of green innovation capability, screens the indicators with the gray relational analysis method and spearman rank relational coefficient method after normal distribution test about date. It not only ensures that the information between the indicators is not duplicated, but also significantly affects the evaluation results, at the same time, it avoids the disadvantage that the existing research ignores the use conditions of screening methods. The index system contains 27 indicators with 10 typical resource-based cities in 2016, which confirms the feasibility and effectiveness of this method. Finally, the paper puts forward some policy recommendations.
Key words: resource-based city; green innovation capability; index system; screening
中图分类号： N945.16/C91-0；F224；G301
文献标志码： A
文章编号： 1000-7695（2019）19-0090-08
doi: 10.3969/j.issn.1000-7695.2019.19.012
收稿日期： 2018-11-27，修回日期：2019-03-15
作者简介： 程鹤 (1983—)，女，吉林松原人，博士，博士后，主要研究方向为创新与创业管理。
标签：资源型城市论文; 绿色创新能力论文; 指标体系论文; 筛选论文; 中国大连高级经理学院论文;