南亚东南亚区域创新能力测度与国际比较研究

南亚东南亚地区约占全球总人口的三分之一，经济增长活跃，与中国的经贸科技交往日益紧密，在全球供应链调整和科技博弈的背景下，战略枢纽地位日益凸显。科技创新能力是影响各国经济社会发展、产业竞争力与国际格局塑造的关键变量。对南亚东南亚区域开展创新能力评价，有助于研判各国科技发展潜力、找准合作切入点，进而拓展经济合作深度，增强供应链安全，为国家对外科技合作战略与政策制定提供支撑，对提升中国在该区域的科技竞争力与影响力尤为重要。

国际上已有多个国家创新能力评价体系。例如：世界知识产权组织（World Intellectual Property Organization，WIPO）发布的《全球创新指数》（Global Innovation Index，GII），采用“创新投入—产出”框架，从制度、商业成熟度、基础设施等方面评估综合创新能力，覆盖国家范围较广；欧盟发布的《创新联盟记分牌》（Innovation Union Scoreboard，IUS），主要面向欧盟成员国，涵盖科技基础条件、投资、创新活动及其影响等方面；世界经济论坛发布的《全球竞争力报告》（Global Competitiveness Report，GCR）主要评价国家综合竞争力，其中创新是重要维度之一；经济合作与发展组织（Organisation for Economic Co-operation and Development，OECD）发布的《科学、技术与工业记分牌》主要覆盖OECD成员国，侧重科技与工业领域的指标比较；中国科学技术发展战略研究院发布的《国家创新指数报告》基于“投入—产出”框架，重点对全球40多个研发领先的国家和地区的创新全过程进行评价。

现有评价体系在指标设计和分析框架上各具特色，但整体上主要面向发达经济体或特定区域，难以全面覆盖南亚东南亚国家。部分评价体系未兼顾总量指标与强度指标，对不同经济规模国家的比较解释力有限。而针对区域国别研究多集中于单一国家或特定产业领域，缺乏把南亚东南亚作为整体的横向比较分析，对时序变化成因的实证分析相对不足。因此，构建适用于南亚东南亚区域特征的创新能力评价体系十分必要。

一

评价体系构建

在借鉴现有研究成果的基础上，本研究基于创新价值链和“国家创新力”评价理论与概念，提出了面向南亚东南亚国家创新能力测度的框架和方法。该框架将区域创新能力界定为：各创新主体、创新环境及相关功能要素通过协同联动，推动从研发到市场应用的创新价值链高效运行的综合能力。

本研究中的评价体系将国家创新能力这一宏观概念，分解为推动经济发展的能力、促进产业进步的能力、投入于科技创新的能力和科技创新产出的能力四个维度，体现创新对国家经济社会发展的驱动作用。考虑现有创新评价体系和数据可得性，本文选取若干代表性指标对各维度予以测度。其中，推动经济发展的能力维度：反映市场潜力与资本投入能力，是创新能力的基础和前提，采用当前价格计算的人均国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）、外国直接投资净流入占GDP比重两个指标。促进产业进步能力维度：衡量科技创新与产业竞争力之间的互动与促进效果，采用制造业增加值占GDP比重、高技术产品出口占制成品出口比重两个指标。创新投入维度：反映创新资源投入强度，采用研发支出占GDP比重、每百万人口研究与试验发展人员（Research and Experimental Development，R&D）数量两个指标。创新产出维度：反映创新活动成果，采用每千亿美元GDP（2017年购买力评价）的居民专利申请量、每百万人口的居民专利申请量两个指标。

本评价体系力图全面客观反映科技创新能力，通过以上四个维度的“合力”，构成了从创新基础、产业载体到投入与产出的完整分析框架和价值链条，刻画国家创新能力转化为“科学价值”、“技术价值”和“经济价值”的过程。指标体系构建遵循公开性、权威性与简洁性原则，以有效揭示创新能力的变化趋势与总体特征。各指标数据主要来源于世界银行集团（World Bank）、WIPO及联合国教科文组织（United Nations Educational， Scientific and Cultural Organization，UNESCO）等国际权威机构，涵盖2013年至2023年南亚东南亚19个国家数据。

首先，确定各指标权重。各维度和指标的权重通过层次分析法确定。该方法通过构建判断矩阵、计算权重向量及一致性检验等步骤，综合主观判断和定量分析，已广泛应用于应急管理能力评价、商务信用评价等领域。

指标权重计算具体步骤如下：

第一，建立层次结构模型。将“科技创新能力评价”作为目标层，8个具体指标作为准则层（分别为C1～C8），构建层次分析结构（如表1所示）。

第二，构造判断矩阵，计算权重向量。邀请多名具备国际科技合作和技术转移领域背景的研究人员，采用标度对指标两两比较，经综合得到判断矩阵（如表2所示）。采用方根法计算判断矩阵每行元素的几何平均值，并归一化得到各指标权重。

计算每行元素的几何平均数。对于n×n的矩阵A=[aij]，第i行元素的几何平均数Mi为：

其中，A为判断矩阵，aij为矩阵中第i行第j列的元素，n为矩阵阶数，n=8。

然后，对几何平均数向量Mi进行归一化，得到权重向量W=（w1,w2,w3,…,w8）。

其中，wi为第i个指标的权重。

最后进行一致性检验。将判断矩阵和权重向量代入计算最大特征根λmax：

其中，

W为公式（2）的权重向量。

计算可得λmax=8.1875。

计算一致性指标：

查表可知，阶数为8时随机一致性指标RI=1.41，计算一致性比率CR=0.0190。

其中，CR为一致性比率，CI为一致性指标，RI为随机一致性指标。

λmax为8.1875，CI=0.0268，故CR=0.0190，CR<0.1，判断矩阵通过一致性检验。

经层次分析法确定的评价体系各级指标权重如表3所示。其次，进行指数计算。本研究侧重于南亚东南亚区域内各国的横向比较与相对变动分析，因此选用功效系数法，以各年度样本中指标的最大值与最小值分别作为满意值与不允许值，对各国创新能力进行测算，各国创新指数如表4所示。

第一，计算各指标的功效系数：

其中，di为某国相应指标的功效系数；Xi为某国第i个指标的值；Xi min和 Xi max为同年份样本中第i个指标的最小值与最大值。

第二，按各指标的权重加权综合得出各国创新指数：

其中，D为各国创新指数，wi为第i个指标的权重；di为该指标的功效系数；n为指标总数。

二

南亚东南亚区域国家创新能力分析

2.1 创新能力演进特征

2.1.1 创新能力呈明显梯次分布，相对实力持续变动

南亚东南亚国家创新能力呈明显梯次分布。为客观揭示各国指标水平的差异特征，本文结合人工判断和自然断点法（Jenks Natural Breaks）对19个国家10年间指标平均得分进行划分（如表5所示）。自然断点法通过最小化类内方差并最大化类间差异，能够较为客观地反映数据的自然分布特征。基于该方法将研究对象划分为4个类别，分类结果的组内平方和为283.50，总体平方和为6739.66，拟合优度为0.96，大于0.90，分类结果较好。分类结果显示，新加坡长期居于首位，得分为86.69，为一类；第一梯队得分区间为28.86～41.26，包含马来西亚、泰国、越南；第二梯队得分区间为13.06～24.93，包含菲律宾、印度、柬埔寨、印度尼西亚、缅甸、斯里兰卡、老挝、文莱、巴基斯坦、孟加拉国；第三梯队得分区间为1.67～8.29，包含马尔代夫、不丹、阿富汗、尼泊尔、东帝汶。

综合考虑同一梯队国家创新基础的相似性及其在经济、产业发展等方面的共性特征，本研究结合实际发展情况对分类结果进行局部调整，将菲律宾和印度划入第一梯队。据此，最终确定的梯队划分为：新加坡居于首位，第一梯队包括马来西亚、泰国、越南、菲律宾、印度；第二梯队包括柬埔寨、印度尼西亚、缅甸、斯里兰卡、老挝、文莱、巴基斯坦、孟加拉国；第三梯队包括马尔代夫、不丹、阿富汗、尼泊尔、东帝汶。

各国创新能力相对实力持续变动。新加坡始终保持第一，其综合创新能力最强；菲律宾、缅甸、孟加拉国指数上升趋势显著；马来西亚、泰国、越南、印度、斯里兰卡、巴基斯坦、老挝、柬埔寨、马尔代夫指数保持基本稳定；印度尼西亚、文莱的创新指数略有缓降；尼泊尔、东帝汶、不丹、阿富汗指数处于末位（如图1所示）。

2.1.2 创新实力差距变动分析

南亚与东南亚各区域内创新能力差异呈现不同特点。通过计算各年度创新指数的标准差，可以衡量区域内各国创新实力的离散程度及相对变化趋势（如图2所示）。数据显示，2013—2023年间，南亚地区各国创新指数标准差的平均值为7.20，而东南亚地区高达23.21，表明东南亚各国间的创新能力差异显著高于南亚地区。南亚地区的标准差维持在6～8区间内，反映出该区域内部差距较小且保持稳定。东南亚地区标准差在2014年达到21.88的峰值后趋于平稳，自2020年起呈现明显收敛态势，至2023年已降至14.62。这表明东南亚国家间的创新能力差距虽大，但近年来正在逐步缩小。这一趋势与2020年前后全球产业链调整的背景相符。在此期间，制造业与技术活动加速向东南亚地区转移，从而推动了该区域创新能力的整体提升，其提升幅度大于南亚地区。

2.2 各梯次国家创新能力实证分析

2.2.1 新加坡与第一梯队国家的优势

新加坡创新能力大幅领先其他南亚东南亚国家，各维度得分均衡且均处于高位。其稳固的经济发展基础与开放的金融环境，为高技术产业发展提供了有力支撑。制造业以高技术产品为主，占制造业出口总额比重超过50%，是经济发展的支柱之一。然而，近年来受全球产业链转移影响，其产业优势正面临区域内其他国家的追赶压力。新加坡高度重视科技创新投入，基于2013—2021年数据，研发支出占GDP比重维持在2.0%左右。新加坡自2010年起实施“研究、创新与企业计划”，实施周期为五年，该计划长期对新加坡的科研活动进行拨款支持，进一步强化对研究密集型与创新创业型经济的支持。该计划2021—2025年投资约280亿美元（折合人民币约1900亿元），2026—2030年预计投资将增至370亿美元（折合人民币约2500亿元），较前一阶段支持力度提升了32%左右，反映出政府对科技创新的重视与稳定支持。

马来西亚、泰国、越南、印度、菲律宾的创新能力属于第一梯队，这些国家的产业维度对总指数贡献显著，普遍具备较好的制造业基础与出口竞争力。然而，其产业整体仍存在产品附加值较低的短板，尚未形成涵盖“研发、设计、品牌”的成熟产业生态。如越南产业维度得分占创新指数总分近六成，制造业增加值10年持续稳定增长，分项指数也从2013年的约11分增长到2022年的近14分，其电子信息产业依托集群发展，相关出口约占总出口额的三分之一。马来西亚的制造业增长率维持在6%左右，总指数中高技术出口分项占比较高且波动小。菲律宾的产业维度分项占总分近80%，是创新指数的主要驱动力。自2017年起，其高科技出口指标增长显著，位居区域各国前列，拉动了整体指数上行。电子与半导体产品占出口额的六成，形成了以加工组装和零部件制造为主的高技术产业链。2022年，菲律宾进一步提出战略投资重点计划，将人工智能和高技术制造业列入重点行业，对此后拉动高技术产业发展提供了支撑。

为提升产业附加值并推动新兴产业发展，各国积极制定相关政策与战略规划，持续强化产业创新能力，体现了推动产业升级的战略导向。具体而言，印度通过“生产关联激励计划（Production Linked Incentive Scheme，PLI）”推动电子制造等高附加值产业。菲律宾相继实施《企业复苏与税收优惠法案》与《菲律宾创新法》等支持措施，旨在吸引制造业与电子行业外资，并设立专门机构统筹科研政策与资金配置。马来西亚则推出《新工业计划2030》，力促高附加值制造业转型，并布局先进材料、电动汽车及可再生能源等前沿领域。越南已发布面向2030年的科技创新发展战略，为研发人力投入、高新技术企业占比等方面制定了具体目标，明确了科技创新推动高新技术和制造业发展的重要作用，将有助于其未来创新能力的进一步提升。

然而，第一梯队国家的创新投入强度整体有待提高，投入结构也需优化。该梯队研发支出占GDP比重普遍较低，例如马来西亚为1.0%左右，印度约0.6%，越南约0.4%，且存在政府研发投入占比过高、企业投入相对不足的结构性问题。泰国情况较好，其研发支出占GDP比重约1.2%，且以私营部门投入为主，近年来公共研发投入亦有显著增长。

2.2.2 第二梯队国家的特点

柬埔寨、印度尼西亚、缅甸、斯里兰卡、老挝、文莱、巴基斯坦、孟加拉国构成创新能力的第二梯队。该梯队国家经济维度对创新指数的贡献度较高，然而其产业发展与创新活动对外部依赖显著，抗风险能力不足，创新指数易受全球资本流动、地缘政治变动及大宗商品价格波动等外部因素的冲击。例如，老挝创新指数在2017年和2021年两个时间点出现显著下滑，主要体现为国外投资净流入和高科技出口指标分项出现了明显下降。水电是老挝重要的能源构成，由于气候变化导致降雨量减少，加之用电需求增加，电力供应难以满足制造业的能源需求，叠加高通胀和债务压力，制约了制造业及高技术产品出口的可持续性。缅甸创新指数的波动与其经济维度的变化密切相关。其外国投资净流入得分在2020年达到阶段高点，但在2021年因政局动荡与国际制裁，导致资本外撤、项目停滞，加之服装订单减少与电力短缺削弱了出口能力，致使经济与产业维度的贡献度下降。

这些国家虽具备一定的制造业基础，但产业大多位于全球价值链的中低端环节，以劳动密集型和资源加工型为主，产业升级进程缓慢。同时，部分国家具备促进产业发展的意图和势头。以孟加拉国为例，其制造业高度依赖成衣出口，占出口总额的80%以上，尽管在2010年开启了经济特区建设，并提出了数字孟加拉等战略愿景，但高技术产业发展有限。印度尼西亚则通过颁布镍矿出口禁令，吸引了外资向矿业及下游冶炼，并推出了《印尼制造4.0》制造业战略，在提升相关产能与产品附加值、推动高技术发展方面意图明显，然而，受限于管理效率、产业配套与人才储备，其产业结构仍以资源型加工与低技术制造业为主导，高附加值环节尚未健全。巴基斯坦创新能力部分指标近年来有所提升，制造业增加值和高技术服务出口两项指标波动上升，并在2019—2022年增长明显，其信息通信技术相关产品出口增多，产业结构向高技术服务端延伸，出口导向的增长态势强化了其高技术产业水平，推动了创新指数上行。

第二梯队国家整体创新体系较为薄弱，对创新资金、人力投入和政策保障等措施难以有效执行，具体表现为研发支出占GDP比重普遍仅为0.1%至0.2%，显著低于第一梯队国家，同时科研人员密度与专利产出也处于较低水平。这些国家侧重于对现有重点产业和基本经济社会发展的支持，对研发投入的重视程度与积极性普遍不高。例如，孟加拉国的研发投入偏重于实验性、短周期的农产品开发项目，在应用研究与基础研究方面的投入较少。文莱虽属高收入国家，其《经济蓝图》及国际组织的报告均将“多元化与能力建设”列为核心方向，显示出发展油气下游及非石油产业的意愿，但长期对油气产业的依赖，制约了其研发投入的规模与持续性。

2.2.3 第三梯队国家面临的困境

阿富汗、不丹、马尔代夫、尼泊尔、东帝汶的创新基础最为薄弱。这些国家的经济高度依赖外部投资、国际援助或侨汇，导致其创新能力极易受外部环境变动冲击。同时，其自身发展科技创新的内在意愿与能力不足，使得经济发展模式转型与产业动能提升面临较大困难。例如，马尔代夫的经济维度是其创新指数构成的主要部分，占指数总分近80%。该国经济高度依赖旅游业，外资也集中在旅游和建筑领域，因此该维度指标波动主要源于外国直接投资净流入的变化。阿富汗高度依赖国际援助，2021年政治动荡导致援助冻结与外资撤离，使其GDP大幅下滑约20%。尼泊尔外国投资净流入在2020年达到阶段性高点，带动创新指数短暂上升，但随后的投资减少导致指数回落。该国国内生产力薄弱，经济发展依赖侨汇，私营与外来投资比例较低，2025年发生的内部动荡，对其本已脆弱的创新经济基础构成新的挑战。

这些国家的产业基础极为薄弱，制造业水平低下，经济活动主要以初级产品加工、资源开采或手工艺品生产为主，几乎不存在高技术出口。因此，产业维度对创新贡献较弱，也缺乏升级的内在动能。例如，阿富汗的制造业产出占GDP比重不足10%，结构单一且缺乏产业集群，近年的经济复苏主要依赖农业、采矿业和建筑业等传统部门。不丹产业主要为采矿业和水电为主，其衍生产业包括数字货币、电力出口等，容易受水电外销和新项目建设进度制约。

该梯队国家尚处于前工业化阶段，国家创新体系缺位。其研发活动有限，且多依附于外来投资与具体产业项目，普遍面临人才短缺、政策框架缺失、成果转化困难等障碍，缺乏可持续的人力资源与制度性支撑。例如，阿富汗科研体系长期受困于资金投入不足，2021年后的政局动荡又引发高技能人才外逃和流失，技术人才资源短缺情况加剧。不丹的创新活动组织能力弱，专利活跃度低，国际组织评估亦指出，其缺乏系统的科技创新政策与研发投入，制约了长期发展。东帝汶教育科研支出长期占GDP不足0.1%，科技项目重点支持教育与社会科学、农业等领域，但存在支持领域集中、分布不均，以及研究成果转化效率低等问题。

三

结论与建议

3.1 分析结论

东南亚各国间的创新能力差异整体大于南亚地区。然而，近年来在全球供应链调整的背景下，产业与技术向东南亚地区加速转移与扩散，使得其内部差距呈现收敛态势，而南亚地区内部的创新能力差距则始终较小且保持相对稳定。

区域内各国创新能力呈现较清晰的梯次分布格局。新加坡各维度发展较为均衡，在区域处领先地位。第一梯队国家制造业基础较好，产业维度对创新指数贡献突出，尤其在电子、半导体等全球产业链中占据重要位置，但在研发投入的强度和组成方面有较大提升空间。第二梯队国家具备一定产业基础，但其创新能力易受国际经济环境波动等外部因素冲击，影响金融稳定与投资持续性，加之国内不稳定的能源供给也削弱了制造业基础。同时，其产业多处于价值链中低端，且研发人力资源匮乏，导致创新基础整体薄弱。第三梯队国家经济结构单一，高度依赖旅游业、侨汇、资源出口或国际援助，科技创新组织体系缺位，缺乏发展科技创新的内生动力。

从创新指数的构成维度分析，其分化反映了各国在经济规模、产业结构与科技投入能力上的结构性差异。经济发展水平是影响多数国家创新能力的重要因素，稳定的外资流入有助于强化制造业水平，为企业创新提供基础条件；反之，经济震荡与金融不稳的内外部原因则会对创新基础造成重要影响。产业水平是推动创新能力提升的关键，第一梯队国家得益于全球供应链转移与投资流入，而产业基础薄弱的国家则难以实现技术与产业的持续积累。除少数国家外，区域各国普遍存在研发投入强度低、企业创新主体地位不突出，成果转化效率不高等共性挑战，限制了创新能力提升。

3.2 开展国际科技合作的启示与对策建议

分析表明，南亚东南亚区域各国家间的创新能力差异显著，且各梯队所处发展阶段与特点不同。因此，在制定面向该区域的科技合作战略时，需超越单纯以地理空间划分的科技合作传统范式，应基于各国经济发展基础、产业发展阶段与需求、创新能力短板等维度，通过全面的数据分析、国别研究等综合评估形式，为不同类型国家分类制定相应的合作策略。通过实施差异化、定制化的合作模式，不仅能更有效地助力合作国的经济社会发展，也能避免“本国优先”的倾向，提升对方对中国科技合作的接受度，从而扩大中国在周边区域的影响力。

新加坡创新基础较好，创新链条完善，与其合作应聚焦前沿领域，深化在产业技术联合研发、共建实验室及参与标准制定等领域的合作。

第一梯队国家普遍具备较好的制造业基础与高技术产品出口竞争力，存在向高附加值产业链升级的迫切需求，但其创新链条尚不完整。应重点对接其产业规划，以中国行业龙头企业为主要载体，通过产业项目技术合作与投资，在境外合作建设集研发、转化、产业化多功能为一体的研发中心、孵化器和科技产业园区等市场化平台，促进企业“走出去”，推动双方企业在新能源、汽车制造、人工智能等新兴产业的合作，以产业项目合作带动技术输出与产业链协同升级。

第二梯队国家虽具备一定的制造业基础，但产业多位于全球价值链中低端，且结构较为单一，加之产业基础设施与金融稳定性不足，导致其抗风险能力较弱。合作可从其支柱产业切入，联合双方高校与科研机构共建联合实验室或技术转移中心，开展适用技术研发与转化，并通过学术交流、奖学金及职业技能培训等项目培养产业人才，综合提升产业技术和技能人才水平，合作可进一步拓展至农业技术、绿色能源与数字化等区域共性需求方面。鉴于其抗风险能力不足，应提升科技合作项目投融资主体多元性，并加强项目经济可行性评估与风险防控。

第三梯队国家，经济基础较为薄弱，其所处发展阶段对科技创新投入意愿和能力有限。合作应紧密结合其资源禀赋与发展阶段，优先开展规模小、见效快、带有援助性质的技术培训或民生科技示范项目，分步骤、分阶段推动中国适用产品、技术与标准向该区域推广应用。因该梯度国家政局与合作环境稳定性较差，中方合作主体需建立专项风险防范与应急机制，以有效应对政治、经济、社会等各类潜在风险。

从创新能力指数的构成来看，多数国家创新指数总分中产业和经济维度分值占比较高，研发投入产出维度占比普遍较低，“重经济，轻科研”的特点较为突出。目前，中国与该区域的科技合作项目主要涵盖共建联合研究平台、派出科技特派员、开展科技人文交流及联合研究等类型，合作主要集中于创新链上游的科研环节，参与主体以高校和科研院所为主，企业作用未能充分发挥。合作项目与其重点产业及发展需求衔接不够紧密，且各类项目间缺乏统筹联动，使得合作成效难以显现。

因此，中国开展国际科技合作应加强合作的顶层设计与统筹协调，优化项目遴选机制，并拓展合作领域与手段，以提升合作的针对性与实效性。同时，丰富拓展对外科技合作的形式，推动科技创新合作与产业发展相融合，实现从上游研发到下游成果转化与产业化的贯通衔接。中国应基于对国内外经济动向及各国科技发展战略的研判，动员智库、高校等多方力量深入开展区域国别研究；建立决策部门与研究机构的常态化研讨规划机制，统筹确定未来合作的重点方向与关键领域；构建“自上而下引导”与“自下而上申报”相结合的项目遴选机制，以实现有组织、有重点的科技合作，从而提升面向该区域合作的整体效率与质量。

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作者丨王骏，陈歌，司雨冉，王芮，黄洁，杨晶媛

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