基于模糊物元法的区域技术创新力研究

耿心怡 孙莹 吴娜

［摘要］ 世界经济正步入以技术创新和利用为主要特征的新经济时代。技术创新是区域经济持续发展的主要动力，已成为提高区域竞争力的关键因素。本文选取2009年的人均GDP，R&D经费投入强度，专利申请授权数，技术市场成交额，科技机构科技活动人员数，开发区高新技术企业总产值6项指标，利用模糊物元的方法对环渤海地区五省市的技术创新水平进行评价和分析，为制定地区经济发展政策提供科学的依据。

［关键词］ 模糊物元；区域；技术创新；环渤海

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 13. 051

［中图分类号］F127；F224［文献标识码］A［文章编号］1673 - 0194（2014）13- 0082- 03

1引言

技术创新是经济社会发展的引擎，是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置，特别是对于经济结构不合理，能源资源和生态环境约束加剧的中国来说，要掌握发展主动权，必须依赖于科技创新。

技术创新一般可以分为3个层次：企业技术创新、区域技术创新和国家系统的技术创新。其中区域技术创新作为一个中观概念，是承接企业技术创新和国家技术创新体系的桥梁，它是在一定地域内，一定社会经济文化背景下，由经济、科技、教育和地方政府等部门共同组成的一个有机活动整体［１］。对区域技术创新能力进行评价，是整体把握技术创新活动、科学制定创新政策的前提，能够为制定地区经济发展政策提供科学依据。

国内外有众多学者对区域创新能力开展研究，主要内容包括：①研究区域创新的评价指标体系，并进行实证分析。②对区域创新能力的影响因素进行探索。刘丙泉 等选取科技活动人员等１３项指标，测度了２００３ －２００７年我国２９个省市技术创新能力的发展水平，分析了区域技术创新能力发展差距的变化趋势［２］；王剑峰 等从技术创新的要素潜力、投入、产出、环境四个角度入手，创造了一套评价体系，对四川省的技术创新能力进行实证研究［３］；张家峰和赵顺龙经过研究发现，大中型企业对区域的创新产出具有显著的促进作用，科研机构与高等院校对区域创新产出贡献不明显，人力资本在创新产出中具有最大的贡献作用。［４］在评价方法上，Ｘｉｂａｏ Ｌｉ利用随机前沿模型，解释了我国区域技术创新能力的差距［５］；邵晓飞和唐小我先后用聚类分析法［６］和主成分分析法［７］对中国区域创新能力进行分析。除此之外，改进的模糊评价方法及線性综合法、因子分析法等方法都曾应用到创新能力的研究中。

但是，技术创新能力是一个多元复杂体系，影响因素很多，目前尚未形成统一的评价指标体系，且一些指标本身难以量化，这给技术创新能力的评价带来了很多不确定性和模糊性。物元分析理论适用于多指标评价问题，它试图把人们解决问题的过程形式化，从而建立起相应的物元模型，避免了常用的多指标综合评价体系中权重确定的难题。本文将立足于此，以环渤海地区为例，采用模糊物元方法对北京、天津、河北、山东和辽宁五省市的高新技术创新能力进行评估，为其他创新能力的评估提供一定的借鉴参考。

１模糊物元模型的建立

１．１ 模糊物元及复合模糊物元

给定事物的名称Ｍ，它关于特征Ｃ的量值为ｖ， 以有序三元组Ｒ＝（Ｍ，Ｃ，ｖ）作为描述事物的基本元，简称物元，同时把事物的名称、特征和量值称为物元三要素。如果其中量值ｖ具有模糊性，便称之为模糊物元。

R= ＭＣ μ（ｘ）

式中，Ｒ表示模糊物元，Ｍ表示事物，Ｃ表示事物所具有的特征，μ（ｘ）表示与事物特征Ｃ 相应量值ｘ的隶属度，即模糊量值。

若有ｍ个事物用其共同的ｎ个特征及其相同的模糊量值来描述，则称为ｍ个事物ｎ维复合模糊物元，记作Ｒｍｎ。再以Ｍｊ（ｊ＝１，２，…，m）表示第ｊ个事物，Ci表示第ｊ个事物第ｉ项特征，μ（ｘｊｉ）表示第ｊ个事物第ｉ项特征相应的量值ｘｊｉ（ｊ＝１，２，…，ｍ；ｉ＝１，２，…，ｎ）的隶属度，于是有：

Rmn=Ｍ1Ｍ2…ＭmＣ1 μ（ｘ11） μ（ｘ21） … μ（ｘm1）C2 μ（ｘ12） μ（ｘ22） … μ（ｘm2）…Cn μ（ｘ1n） μ（ｘ2n） … μ（ｘmn）

１．２ 根据优化原则确定隶属度

为了建立优化比较标准，需制定一个优化原则。这个原则是以单项特征的从优隶属度作为标准来衡量的，可称为单项特征从优隶属度原则，简称为优化原则。所谓从优隶属度， 就是各单项特征相应的模糊量值，从属于标准事物所对应的各特征相应的模糊量值。由此建立的原则，就是优化原则。

由于各指标特征值对于量化结果来说，有的是越大越优，有的是越小越优，因此，对于不同的隶属度μ（ｘji）分别采用不同的计算公式来计算。

（１）越大越优型：μji=■，ｊ＝１，２，…，ｍ；ｉ＝１，２，…，ｎ

（２）越小越优型：μji=■，ｊ＝１，２，…，ｍ；ｉ＝１，２，…，ｎ

其中，μ（ｘji）表示第ｊ 个事物第ｉ 项特征的从优隶属度；Xji表示与第ｊ 个事物第ｉ 项特征相应的量值；max Xji，min Xji分别表示Xji中的最大值和最小值。本文中采用越大越优型。

１．３ 将复合物元矩阵变换为隶属度矩阵

根据越大越优的原则，将复合物元矩阵变换为隶属度矩阵，表示为：

■mn=Ｍ1 Ｍ2 … ＭmＣ1 μ11 μ21 … μm1C2 μ12 μ22 … μm2…Cn μ1n μ2n … μmn

１．４ 构造关联系数矩阵

ξji=μji（j=１，２，…，ｍ；ｉ＝１，２，…，ｎ），通过关联变换，把诸方案各项指标的从优隶属度转换为其对应的关联系数， 据此构造关联系数矩阵：

■ξ =Ｍ1 Ｍ2 … ＭmＣ1 ξ11 ξ21 … ξm1C2 ξ12 ξ22 … ξm1…Cn ξ1n ξ2n … ξmn

１．５ 确定权重

从上式中明显看出每一事物各项特征的关联系数较为分散，不利于事物在整体上的对比，有必要集中为一个值，一般采用加权平均集中处理。但在处理前还需知道各项特征的权重大小，这可由咨询专家或用其他方法加以确定。本文运用一种确定权重的新方法，即先求出各事物每项特征的关联系数之和，然后对各项特征的关联系数作归一化处理，便得出各个事物各项特征的权重，故称为求和归一法。推证如下：

首先求出各关联系数的算术平均值，即：

Ｃ１：■（ξ１１＋ξ２１＋ξｍ１）＝■■ξｊ１

Ｃ２：■（ξ１2＋ξ２2＋ξｍ2）＝■■ξｊ2

…………

Ｃｎ：■（ξ１n＋ξ２n＋ξｍn）＝■■ξｊn

其次，求出各项特征关联系数的算术平均值之和：

■■ξｊ1+■■ξｊ2+…+■■ξｊn=■■■ξｊi

再对各项特征的关联系数算术平均值作归一化处理得：

Ｃ１：■■ξｊ1 /■■■ξｊi =■ξｊ1 /■■ξｊi

Ｃ２：■■ξｊ2 /■■■ξｊi =■ξｊ2 /■■ξｊi

…………

Ｃｎ：■■ξｊn /■■■ξｊi =■ξｊn /■■ξｊi

最后組成权重复合物元Rw，得：

Rw=C1C2 …CnWiW1=■W2=■…Wn=■

其中，Wi表示每一事物第ｉ项特征的权重。

１．６ 求关联度向量

某个事物的所有关联系数的集中值就是关联度，第ｊ个事物的关联度以Ｋｊ表示。关联度的实质是某个事物与标准事物关联性大小的量度。以Rw表示每一个方案各评价指标的权重复合物元，以■k表示由ｍ个关联度所组成的关联度复合模糊物元（关联度向量），采用加权平均集中处理，则有：

■k=Rw*■ξ=Ｍ1 Ｍ2… ＭmKj K1K2…Km

１．７ 关联度处理

求出关联度之后，需要对关联度进行比较，从而获得最符合要求的解。最常用的比较原则是最大关联度原则，从各个事物的关联度中找出最大值，即：

Ｋ*＝max（Ｋ１，Ｋ２，…，Ｋｍ）

Ｋ*所对应的事物就是最符合要求的事物。

２环渤海区域技术创新能力比较

２．１ 指标选取

根据前文中对技术创新指标的综述，结合数据的可获得性，选取２００９年的以下指标对环渤海地区五省市的区域技术创新能力进行分析评价：①人均ＧＤＰ；②Ｒ＆Ｄ经费投入强度；③专利申请授权数；④技术市场成交额；⑤科技机构科技活动人员数；⑥开发区高新技术企业总产值（万元）。

２．２ 实证过程

本文选取环渤海地区具有代表性的5个省市（北京、天津、河北、山东、辽宁）作为评价样本，即ｍ＝５。选取２００９年的人均ＧＤＰ、Ｒ＆Ｄ经费投入强度、专利申请授权数、技术市场成交额、科技机构科技活动人员数、开发区高新技术企业总产值６项数据作为评价指标，根据表１，可得出环渤海地区五省市的区域创新能力评价的模糊物元：

R65= Ｍ1 Ｍ2M3Ｍ4 Ｍ5Ｃ1 70 45262 574 24 58135 89435 239C2 5.502.37 0.781.531.53C3 22 9217 4046 839 34 51312 198C4 12 362 4501 054 611172 112 719 391 1 197 095C57 345 6 1144 650 12 9814 258C6 41 930 219 15 684 620 12 848 343 45 930 058 29 651 245

根据越大越优的优化原则，可得关联系数复合模糊物元：

■65Ｍ1Ｍ2M3 Ｍ4Ｍ5Ｃ1 10.8300.25 0.23C2 10.3400.14 0.14C30.580.02010.19C4 10.0700.04 0.08C50.350.210.04 1 0C60.880.090 10.51

采用加权平均集中处理，计算权重复合物元：

RW=C1 C2 C3C4 C5 C6Wi 0.210 2 0.147 4 0.162 9 0.108 3 0.145 6 0.225 7

最后得出区域创新力关联度复合模糊物元：

■k= M1M2 M3M4 M5Kj 0.810 0 0.286 4 0.005 8 0.611 7 0.223 7

K1>K4>K2>K5>K3，由此可见，环渤海地区五省市的区域创新能力按照北京、山东、天津、辽宁、河北的顺序依次递减。

２．３ 结果分析

（１）北京区域创新能力在环渤海的五省市中首屈一指，这既肯定了其在环渤海经济圈中的核心地位，也反映出北京的创新能力得到了社会的认可。北京作为我国的文化中心，汇聚了全国的优势科教资源，在专利数和科技园区方面有明显优势，这种不可比拟的“特殊地位”，使其在环渤海经济圈中遥遥领先。

（２）山东省的区域创新能力在环渤海经济圈中位列第二，与北京差距较小，却几乎是天津的两倍多。根据表１，山东省的专利申请授权数、科技机构科技活动人员数都位列第一。以人为本，重视人的发展，积极投入科技人员，拥有强大的科技人才支持，是山东省在环渤海经济圈中竞争力名列前茅的关键。且山东的创新研发费用投入最多，极大地支持了其在技术创新方面的研究活动。

（３）相比之下，天津的竞争力排名第三。作为距离北京最近的直辖市，天津与北京共享资源优势。但是，天津市的经费投入和科研人员投入不相匹配，其对财力过多投入，对人力投入不足，这种不平衡的研发投入比例，导致天津开发区高新技术企业总产值仅仅强于河北。对于天津来说，目前迫切需要解决这种人力财力投入不均的状况，积极吸引人才，重视人才，在发展中优化人才，壮大科研力量。

（４）辽宁省的Ｋ值为０．２２３ ７，其创新能力仅强于河北，但其与天津差距较小。根据表１，虽然辽宁省的人均ＧＤＰ、Ｒ＆Ｄ经费投入强度、科技活动人员数均不突出，但是其专利申请授权数和开发区高新技术企业总产值却仅少于山东和北京，技术市场成交额甚至一度位列第二，仅次于北京。辽宁省用并不突出的人力和财力投入取得了突出的市场成交额，充分证明辽宁省能够有效整合资源，高效利用自身发展的优势。

（５）河北省的Ｋ值仅为０．００５ ８，其技术创新力远远落后。本文选取的６个指标中，除了在科技机构科技活动人员数方面，其余５个指标均远远落后于其他4个省市，尤其是Ｒ＆Ｄ经费投入强度，仅为０．７８％，低于全国水平１个百分点。这充分说明了河北省在增强其区域创新能力的过程中，没有给予足够的重视，投入力度远远不够，财力、人力投入都有待加强。

３ 结论

本文选取环渤海地区五省市的相关指标，通过建立模糊物元模型，进行实证检验，得出五省市区域创新能力按照北京、山东、天津、辽宁、河北顺序依次递减的结果。相比前人对区域经济创新能力所作的研究，本文从模糊物元的角度出发进行分析，开辟了区域创新能力比较的新角度、新方法，这种方法能够综合有关区域创新能力的代表性指标，通过一系列模糊矩阵的转换，使结论更全面，更具有代表性和可操作性。

主要参考文献

［１］池仁勇，唐根年．基于投入与绩效评价的区域技术创新效率研究［Ｊ］．科研管理，２００４（４）：２３－２７．

［２］刘丙泉，潘鹏杰，李雷鸣．我国区域技术创新能力发展评价与差距测度［Ｊ］．科技进步与对策，２０１１（８）：１２４－１２８．

［３］王剑峰，邵云飞，唐小我．四川省区域技术创新能力现状分析［Ｊ］．软科学，２００６（４）：１０３－１０７．

［４］张家峰，赵顺龙．区域技术创新能力的影响因素分析——以江浙沪两省一市为例［Ｊ］．国际贸易问题，２００９（７）：５６－６０．

［５］Ｌｉ Ｘ． Ｃｈｉｎａ＇ｓ Rｅｇｉｏｎａｌ Iｎｎｏｖａｔｉｏｎ Cａｐａｃｉｔｙ ｉｎ Tｒａｎｓｉｔｉｏｎ： Ａｎ Eｍｐｉｒｉｃａｌ Aｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］． Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐｏｌｉｃｙ， ２００９，３８（２）：３３８－３５７．

［６］邵云飞，唐小我，陈光．中国区域技术创新能力的聚类实证分析［Ｊ］．中国软科学，２００３（５）：１１３－１１８．

［７］邵云飞，唐小我．中国区域技术创新能力的主成份实证研究［Ｊ］．管理工程学报，２００５（３）：７１－７６．