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基于熵权―模糊综合评判的产业集群自主创新能力评价方法研究

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  [摘 要]在对产业集群自主创新能力的内涵及其构成进行分析的基础上,得到了产业集群自主创新能力的评价指标体系。将模糊综合评判中的主因素突出型、加权平均型和全面制约型三类隶属度结合起来,构造了符合客观实际的隶属函数,从而得到了产业集群自主创新能力综合评价模型。同时,在确定权重过程中,利用反映指标真实情况的指标熵,结合专家调查,得到兼顾主客观状况的评价指标权重,通过实证检验证明了此评价方法在产业集群自主创新能力评价中的有效性。
  [关键词]产业集群;自主创新能力;熵权;模糊综合评判
  [中图分类号] F062.9 [文献标识码] A [文章编号] 1673-0461(2011)12-0071-06
  一、引 言
  产业集群(industrial cluster)是一种世界性的经济现象。波特(1998)[1]认为产业集群的竞争优势的核心在于其低成本和创新能力。随着微利时代的到来,产业集群所处的环境发生了巨大变化,由机会驱动而创造财富的可能性越来越小,机会竞争正在朝着实力竞争转变。要保持产业集群的持续竞争优势,避免产业集群走向没落,关键在于提升产业集群自主创新能力,促进产业集群的不断升级,而产业集群自主创新能力的评价正是其中关键的一环。首先,弄清产业集群自主创新能力的影响因素不仅有利于从理论上加深对产业集群自主创新能力的概念和特点的认识,并且有利于在实践中更好的掌握调控产业集群自主创新能力的关键因素,同时,科学、客观地评价产业集群的自主创新能力,从中寻找提高,增强和培育集群自主创新能力的途径和方法,是一项具有重要理论价值和现实指导意义的工作。
  现在有关产业集群创新方面的研究成果很
  多[2][3][4][5][6][7][8],同时,区域创新能力评价也有诸多研究[9][10][11][12][13][14][15];但是针对产业集群自主创新能力评价方面的研究成果还比不多。古家军(2008)和徐道宣(2007)分别应用传统的层次分析法(AHP)与灰色系统理论,结合具体实例,实现了对产业集群创新能力的评价[16][17],而赵强(2006)则结合AHP和灰色系统理论,建立了产业集群创新环境的灰色层次综合评判模型[18]。但是其研究中主要存在的问题在于对指标权重的处理过于主观,完全依赖基于主观的专家打分。胡蓓(2009)应用BP神经网络理论,以实例验证了其在产业集群创新能力评价中的有效性[19],但是此评价模型是“黑箱”系统,评价的结果难以解释。刘凤朝(2005)运用集对分析法评价了我国八大经济区的自主创新能力[10]。虽然此文中提到了权值应该反映主观和客观两方面的情况,但是其仍然采取了聘请专家来构造权重。支军(2007)重点围绕企业创新能力,结合网络创新能力和创新环境构建了自主创新能力测度指标体系,提出了企业创新能力是自主创新能力的核心内容的观点,并体现在自主创新能力测度理论和评价指标体系中[20]。
  纵观已有研究,我们发现在产业集群自主创新能力评价中,目前主要存在两类问题,一类是对于评价体系中的各个指标之间的权重的确定过于主观,不够科学合理,直接影响了评价的准确性,如文献[16]、[17]、[18]等;一类是评价方法过于复杂,解释性较差,难以推广和扩展,如文献[19]等。在实绩评价过程中,应该力图兼顾上述两类问题。本文所要研究的基于熵权―模糊综合评判的产业集群自主创新能力评价方法,就是立足于产业集群自主创新能力这个评价对象中的某些因素是模糊的这一实际情况,在确定模糊隶属度的时候,考虑到了多种不同的情况,将主因素突出型、加权平均型和全面制约型三种隶属度类型结合起来,构造了符合客观实际的隶属函数。同时,在评价指标权重的确定中,将专家调查与指标熵结合起来,使得其权重同时具有一定的主观性和客观性,能够很好地反映不同产业集群的特点,进而使得评价的结果更加准确。
  二、产业集群自主创新能力的内涵及指标体系构成
  1. 产业集群自主创新能力的内涵
  一般而言,自主创新是创新主体依靠自身力量实现科技突破,支撑和引领经济社会发展,保障国家安全的活动,它是一个综合性的概念,对应着不同实现主体,又有不同的内涵。针对产业集群这个层面,可将产业集群自主创新能力定义为:产业集群的主体―企业依赖自身的创造性力量,在充分利用产业集群网络资源的基础上,提高产业集群整体的科技原始性创新能力、集成创新能力和引进消化吸收能力的总和。这种能力致使产业集群拥有一批自主知识产权的科技成果,并最终完成科技成果的商品化等成就[21][22][23]。
  从某种角度而言,产业集群自主创新能力可以视为产业集群技术能力的一个方面,产业集群自主创新能力的提升将有助于产业集群技术能力整体的提升。一方面,产业集群自主创新能力的微观基础是以产业集群中企业为主体的成员的自主创新能力;另一方面,考察产业集群自主创新能力必须结合产业集群作为一个有机系统和网络的特征,在此系统中,对产业集群自主创新能力增长有影响的要素包含很多,总结起来主要有:技术创新、知识流动、创新环境、经济绩效、文化环境[16][19]。其中,技术创新是主要推动力,是自主创新能力增长的基础,它决定了产业集群的技术发展轨道和水平。技术创新主要包括知识积累和合作关系;知识流动对于产业集群产业结构的优化与升级有着重要的推动作用;创新环境主要包括基础设施、融资环境、政策环境等创新硬环境;经济绩效主要是产业集群自主创新与经济增长之间的关系;文化环境是和创新环境相对应的,侧重指产业集群所处地区的社会文化等软环境,文化环境对于产业集群内企业获取知识非常重要,是保持产业集群内企业持久创新优势的根本。正是此五大要素综合起来就构成了产业集群网络资源。正是这些产业集群网络资源的作用与限制,使得产业集群自主创新能力的增长表现出了一些显著特征。
  2. 产业集群自主创新能力的指标体系构成
  本文在文献[23]的基础上,从三个层次来构建产业集群创新能力的评价指标体系,通过前面的分析可知,产业集群自主创新能力主要由其影响要素决定,具体而言,就是由技术创新能力、知识流动能力、创新环境、经济绩效、文化环境等要素构成,本文将其称为一级指标。同时,这些一级指标又可以分为二级指标和三级指标。具体分解如表1。
  (1)技术创新能力。在产业集群自主创新过程中,技术是主要推动力,技术能力对产业集群成员自主创新过程具有重大影响,是自主创新能力增长的基础。在产业集群创新体系中,企业是真正的创新主体,是决定产业集群创新能力的主要因素。技术创新能力可以通过创新能力、R&D能力、科研机构和人员素质等二级指标来衡量。
  (2)知识流动能力。知识流动水平反映了一个地区的企业对知识需求的程度、对创新的冲动水平和知识流动基础设施的水平。技术能力的承载主体是大专院校、科研院所和中介机构。大专院校、科研院所是主要的知识生产机构。行业协会等中介机构作为产业集群组织协调部门,为成员创新传送行业发展信息,指明发展方向。知识流动的水平可以通过技术合作、技术转移和外国直接投资3个二级指标来衡量。
  (3)创新环境。在一个给定的科技投入和制度体系下,环境是决定一个地区创新能力的关键。基础设施环境、服务环境、政策支持环境、金融环境是一个地区进行创新活动的基础。基础设施和服务环境在产业集群成员中的共享,可以方便与其他成员的交流;政策支持环境为集群的创新行为提供法律依据和政策支持;良好的金融环境为产业集群成员自主创新带来了资金保障。

  (4)创新经济绩效。产业集群自主创新能力最终表现在于对经济增长贡献,同时,区域经济的发展也有助于当地企业的二次创新,二者间存在明显的正相关关系。对此,可以从宏观经济、产业市场竞争力和企业发展等方面来考察创新经济绩效。
  (5)文化环境。文化代表一个群体中的共同思想。任何一个产业集群总是处于某个区域的,不可避免地会受到地方传统文化和价值观的影响。在一定区域,众多产业集群企业在共同价值观念基础上连接起来,增强网络内的信任,容易形成“集体规范和标准”。这不仅降低了交易费用,还有利于提高企业模仿和学习能力。创新文化是一种有利于展开自主创新活动的观念和行为道德规范。对此可以从消费观念、行为规范、道德准则、信任程度、风险偏好等方面来考察创新文化环境。
  三、产业集群自主创新能力的熵权―模糊综合评价模型的构建
  本文在构建产业集群自主创新能力的熵权―模糊综合评价模型的时候,通过将专家评判即主观权值与熵权即客观权值综合起来,引入到模糊隶属度函数中,构造出了熵权―模糊综合评价模型。
  1. 基于熵的评价指标权值的确定
  权重的确定方法比较多,目前主要有主观赋权法和客观赋权法两大类,常见的有专家调查法、层次分析法、因子分析法等。这些方法一般都是仅从专家经验或客观数据得到指标权重,存在一定的缺陷,本文在此将主观赋权法和客观赋权法结合起来,通过利用指标熵来确定指标的综合权重,即熵权法。
  熵(Entropy)是系统无规律程度的一个度量。申农定义了当系统处于几种不同状态,每种状态出现的概率独立时,该系统的熵的度量公式为:
  E=-kpilog2(pi) (1)
  其中,E表示概率集p1,p2,…,pn的熵,且
  pi=1。E值是用二进制表示的系统信息与状态的不确定程度。如果系统仅有一种状态且其概率p=1,则系统的熵E=0,系统没有不确定性。当pi,即各状态等概率时,熵E取得最大值,且Emax=log2(n)。这样,状态就与熵产生了联系。通过熵值、熵权的确定并将之映射到距离空间上,就可以对系统的不同状态或者不同的子系统状态进行排序。因而,在集群自主创新能力评价指标体系中,熵E能够反映出评价指标体系中指标数据所蕴含的信息量,如果各个pi的值越接近相等,则表示专家对该指标的评价越接近实际情况,进而通过指标判断出该集群自主创新的状态。因此利用熵权法可以衡量专家对各指标所给评价的客观程度。其具体操作步骤如下:
  (1)构造评价矩阵。设由n个专家对产业集群自主创新能力的m个指标进行评估,第i个专家对第j个指标的评价属性值为xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),于是得到评价矩阵X如下:
  X=x11,x12,…,x1nx21,x22,…,x2n… … … …xm1,xm2,…,xmn (2)
  (2)对属性值规范化处理。在熵的计算公式中,pi为某个状态的概率,满足0≤pi≤1,故须对式(2)的矩阵(xij)m×n做归一化处理,处理后的矩阵(pij)m×n为第j位专家对第i项指标所给评价在各位专家对该项指标所给评价中的概率。
  通过权重大小反映出了不同指标影响程度的大小差异。
  2. 模糊综合评价模型的构建
  模糊综合评价的基本思想是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成原理,根据被评价对象本身的性态,将一些边界不清,不易定量的因素定量化,从数量上对其所属成分给予刻画和描述,从而进行综合评价的方法。产业集群自主创新能力评价中运用模糊综合评判法,是以自主创新能力的各项指标性能作为其基本创新能力信息。同时,还考虑产业集群自主创新能力中的不足对自主创新能力的影响。所以考虑的情况更全面,利用的信息更充分,得出的结果更为客观和公正。
  模型综合评价模型有多种,其中,加权平均型M(・,+)是依权重的大小对所有因素均衡兼顾,主因素突出型M(・,∨)是突出主因素的同时兼顾其他因素,全面制约性M(乘幂,∨)是次因素突出型的综合评判。本文将运用这三种模型相结合的方法构建产业集群自主创新能力综合评价模型。其具体步骤如下:
  (1)评价指标集
  U={U1,U2,…,Um},U1,(i=1,2,…,m)表示被评价的产业集群自主创新能力的属性指标。
  (2)建立评价等级集为V={V1,V2,…,Vs},Vk表示评价标准,k=1,2,…,s。
  (3)构造产业集群自主创新能力等级评价矩阵,此矩阵可通过大量调查产业集群得到。
  R=r11,r12,…,r1sr21,r22,…,r2s… … … …rm1,rm2,…,rms
  rik表示第i指标被评价为等级k的实际票数。{i=1,2,…,m;k=1,2,…,s}
  (4)构造隶属度函数及模糊评价矩阵
  其中,α,β,γ为三种评价结果的权重,这三者分别是针对具体的产业集群和评价目的来确定的。本文可令其值依次为1/2,1/3,1/6。按最大隶属度原则,当y=max{c1,c2,…,cs}时,该产业集群自主创新能力就被评为Vk等级。
  四、产业集群自主创新能力评价实例分析
  为了验证本文所研究评价模型的有效性,现在古家军[16]、胡蓓[19]等人研究基础上,以温州皮革产业集群、上海张江高科技产业集群和景德镇陶瓷产业集群为研究对象,应用上述综合评价模型,结合数学软件Matlab7编程计算,对其自主创新能力进行评价分析,验证评价模型。如前所述,对产业集群自主创新能力评价主要通过以下六个因素评价:知识流动、技术创新、创新支持系统、创新经济绩效、核心企业创新和创新文化。此外,还将此产业集群自主创新能力分为五级:很强(V1)、较强(V2)、一般(V3)、较弱(V4)、很弱(V5),即:V={V1,V2,V3,V4,V5}。模型分析检验过程如下:
  第一步:由10位专家对某产业集群自主创新能力的五个指标进行评价得到表2。
  归一化之后的指标权重系数如表3:
  根据表2与表3,由式(1)至(6),计算得到各评价指标权重为W=(0.1761,0.1755,
  0.1651,0.1448,0.1746,0.1640)。
  第二步:参考文献[3]和[5],得到三个产业集群的自主创新能力综合评价如表4。
  根据表4,由式(7)至(9),计算得到:
  C=0.67040.85050.3495+0.12880.15800.0790+.06370.11290.0361=0.38870.49670.2071
  模型计算结果表明,基于熵权―模糊综合评价法的产业集群自主创新能力评价能够获得满意的结果。不仅可以避免指标权重的过于主观,而且还可以很好的反映评价对象的具体情况。从实证的三个产业集群自主创新能力的评价结果来看,三者之间存在差别,其中,上海张江高科技产业集群的自主创新能力最佳(0.4967),温州皮革产业集群次之(0.3887),而景德镇陶瓷产业集群的自主创新能力三者中最弱(0.2071)。这一结果与文献[16]和[19]中所做的行业创新的实际调查结果是相一致的,从而可知本文所建的综合评价模型具有良好的有效性,可以应用于各类产业集群自主创新能力的评价。
  五、结 论
  本文在分析产业集群的自主创新能力的含义和指标体系进行基础上,利用熵权―模糊综合评判法,对产业集群的自主创新能力提出了实用可行的评价模型。熵权―模糊综合评判法可以将不同量纲,代表不同类型和含义的指标进行标准化处理,计算出的指标熵在最大程度上反映了指标的真实情况,结合专家调查,充分发挥了客观赋权评价和主观赋权评价的优势。由于产业集群的自主创新中,各个指标之间是相互联系、相互作用的,因此对其能力进行评价是非常复杂的,熵权―模糊综合评判法为处理此问题提供了有力的工具。通过实例分析,所得结果与实际情况比较符合,证明了熵权―模糊综合评判法用于产业集群自主创新能力的评价是可行的,在很大程度上保证了评价结果的正确性,具有较强的实际意义。此外,针对具体的运用环境,应根据评价目的和评价对象的实际情况,对相关的指标进行调整,同时,通过对式(9)中的权重α,β,γ分别赋不同的值,可以尽量反映出产业集群自主创新能力的真实状况,满足评价目的,从而提高评价结果的可利用价值。如对于高新技术产业集群,我们会格外看重其自主创新能力中的技术创新指标,则我们就可以给β赋较大的值,从而显著地将技术创新指标这一自主创新能力中的主因素突现出来。


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