2．评价方法模型
根据文献来看，使用频率最高的方法是层次分析法。但这种评价方法计算过于简单，不能够完全体现出区域创新系统能力的内涵，加之能力本身也不是线性的，因此该类方法具有较大主观性和结构缺陷。因此，在近几年的研究中，学者在研究方法上不断创新，开始选择更好的评价方法。谷国锋、张秀英在区域创新系统和区域创新能力研究中开创性的使用系统动力学方法。吴淑娥等学者为了研究西安高新区的创新能力，选择结构方程模型进行分析，最终得出创新能力与科技投入对企业产出绩效起着积极的作用，人员结构、工资水平等因素影响较小。朱斌、王渝采用AHP和模糊算法对5个地区的高新区创新能力做了实证评价研究。胡蓓、古家军采用BP神经网络对所建立的区域创新能力评价体系进行了实证分析。欧光军等还选择因子分析、聚类分析和DEA分析对湖北高新区进行能力评价，深入剖析了湖北高新区的创新能力，并通过排序提出针对性建议。
为了评价的便捷性，同时尽可能的消除主观因素的影响，本书采用两步评价模式。首先用变异系数法确定各指标权重，再利用加权综合评价法计算出每个省的综合效用值，按照最终的效用值来进行排序。
（1）权重确定——变异系数法
本书选择的变异系数法（Coefficient of variation method）是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重。该方法是一种客观赋权的方法。此方法的基本原理是：在评价指标体系中，由于评价指标体系中的各项指标的量纲不同，不宜直接比较其差别程度。为了消除各项评价指标的量纲不同的影响，需要用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度。
各项指标的变异系数公式如下：
式中：Vi是第i项指标的变异系数、也称为标准差系数；σi是第i项指标的标准差，计算公式
是第i项指标的平均数。
对Vi进行归一化处理，即可得出各项指标的权重：
（2）指标评价——加权综合法
加权计算是分层逐级计算的，具体做法是：将各项指标的评分乘以相应的权数，然后进行综合最后得出总分，即多项信息化指标的综合评价值。计算公式为：
其中，F代表多项综合指标的最终得分，Pi代表第i项指标的评分，Wi代表第i指标的权重，n为指标的项数。