区域创新活力指数：政府绩效评估新指标
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
现状分析
当前，我国区域创新体系建设取得显著成效，但在科技成果转化与科技创新服务领域
仍存在诸多挑战。科技成果转化服务效率与可持续性有待提高，各创新要素融合度不足，
科技创新要素（供需、产学研、区域）割裂严重、难以融合，环节服务难点、堵点多，行
业服务门槛高，需求挖掘难、评估评价高不便捷、比对快筛无从下手。同时，从业人员专
业水平与综合能力要求高，曲高和寡现象严重。这些问题制约了区域创新活力提升，亟需
建立科学的评估机制以引导政府绩效评估方向。
问题分析
区域创新活力不足的主要原因在于创新资源配置不均衡、创新服务链条断裂、评估体
系不完善。当前政府绩效评估多以经济指标为主，缺乏对科技创新全链条的系统性考量。
传统评估模式存在以下问题：
1. 评估维度单一：过度关注经济产出，忽视创新过程、要素流动与生态建设等关键维
度
2. 数据采集滞后：评估数据多为静态历史数据，难以反映创新动态变化
3. 评估主体局限：多以政府自评为主，缺乏多元主体参与
4. 评估方法固化：依赖定性判断，缺乏智能化、数据化分析手段
这些问题导致政府难以准确把握区域创新真实状态，政策制定缺乏科学依据，资源配
置效率低下，创新服务效能无法有效提升。
模式创新
构建区域创新活力指数作为政府绩效评估新指标，需要以数据驱动为核心，采用智能
化分析手段，建立多维度、动态化、参与式的评估体系。基于 AI+科技创新/成果转化综合
服务平台的实践经验，我们提出以下创新路径：
1. 构建多维度评估指标体系
整合产业、成果、专利、论文、需求、项目、人才、政策、资金、园区、企业、高
校院所等 17 类创新要素数据，构建涵盖创新投入、创新产出、创新服务、创新环境等多
维度的评估指标体系。通过科创知识图谱平台，实现各要素之间的关联分析，全面反映区
域创新活力状态。
2. 建立动态监测与智能分析机制
依托 AI+科创底座，运用超大规模语言模型、RAG 检索增强生成技术、Langchain
自然语言处理框架等技术，实现对区域创新活动的实时监测与智能分析。通过语义检索、
文档解析、图片解读、上下文理解等技术，构建智能搜索引擎，实现对创新全链条数据的
深度挖掘与动态评估。
3. 开发数智化评估工具
研发系列数智应用工具，如区域创新活力评估工具、创新要素配置优化工具、创新
生态分析工具等，将复杂评估任务极简化，通过文字或语音指令即可调取工具完成评估分
析。工具设计遵循"弥补空白、更便捷、更低成本"原则，降低评估工作难度与成本。
4. 构建多元参与评估机制
依托科创智能体平台，构建政府、企业、高校、科研院所、技术经纪机构等多方参
与的评估机制。通过智能体动态组合与灵活调用，实现各主体对区域创新活力的共同评价
，确保评估结果客观全面。
5. 建立创新服务闭环
基于评估结果，构建"评估-诊断-优化-再评估"的创新服务闭环。针对评估发现的问
题，运用数智应用平台提供的分析报告、图谱与配置等功能，提出精准化改进措施，引导
资源配置优化，提升区域创新服务效能。
实施路径
1. 数据基础建设：整合区域内各类创新要素数据，建立统一数据标准与共享机制
2. 评估指标体系构建：结合区域特点，设计差异化评估指标体系
3. 平台工具开发：基于已有技术基础，开发区域创新活力评估专用工具
4. 评估机制设计：建立多元主体参与的评估机制，确保评估科学公正
5. 结果应用推广：将评估结果应用于政府绩效考核与资源配置，形成良性循环
预期成效
构建区域创新活力指数作为政府绩效评估新指标，将带来以下成效：
1. 提升评估科学性：通过多维度、数据化评估，全面反映区域创新真实状态
2. 优化资源配置：基于评估结果，引导创新资源精准配置，提高资源利用效率
3. 促进创新生态建设：推动创新要素深度融合，构建区域协同创新生态
4. 降低服务门槛：通过智能化工具，降低专业评估难度，提高评估效率
5. 形成示范效应：创新评估模式，为其他区域提供可复制、可推广的经验
区域创新活力指数的构建，将重塑政府绩效评估内容、流程与模式，提升科技创新与
成果转化效率，形成可复制、可推广的评估服务新范式，为区域创新体系建设提供有力支
撑。通过 AI+科技创新/成果转化综合服务平台的建设，实现数据驱动、智能协同的区域创
新活力评估，为政府决策提供科学依据，推动区域创新高质量发展。
