区域科技创业生态群落生态位适宜度测度方法研究

2017-04-10边伟军贾盛斐

青岛科技大学学报(社会科学版) 2017年1期

边伟军++贾盛斐

[摘要]针对科技创业生态系统发展及其促进区域经济发展和科技进步的重要性，从生态学的视角引入生态位理论研究科技创业生态系统。借鉴广义关联度的思想，构建科技创业生态群落综合生态位适宜度测度模型。根据科技创业生态群落的特征，建立科技创业生态群落综合生态位适宜度指标体系，并对青岛市科技创业生态群落的综合生态适宜度进行评价。结果表明，2008—2013年，青岛市科技创业生态群落综合生态位适宜度值总体上呈现出递增趋势，科技创业生态群落综合生态位适宜度模型既能测度现实生态值与最适值之间的贴近程度，也能测度现实生态值与最适值相对于测度始点变化速度的接近程度。

[关键词]科技创业生态群落；生态位；适宜度；测度方法

[中图分类号]F062.4 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2017）01-0030-06

一、引言

在发达国家和地区的经济活动中，科技创业活动不仅在促进科技成果转化、推动区域科技创新等方面均发挥着重要作用，而且在促进区域经济结构转型升级和区域经济发展中具有不可替代的助推作用。作為组织生态学的一个分支，科技创业生态系统研究本质上是运用生态学的概念、模型、理论和方法对科技创业组织及其所受环境的影响进行研究。然而，区域科技创业生态系统发展滞后导致了科技创业活动积极性受挫、科技创业风险加剧和科技创业资源浪费。为进一步发挥科技创业生态系统在创业服务中的作用，提高科技创业成功率，有关科技创业生态群落生态位适宜度的基础理论和技术研究已成为科技创业领域研究中的热点和焦点问题。将生态位思想及生态位适宜度概念引入科技创业研究领域，有利于对区域科技创业生态群落的主体行为现象及其发展规律进行定性及定量的描述，对解释科技创业活动的区域适应性以及科技创业生态群落的适宜性等理论问题具有重要价值，同时对于完善区域科技创业环境具有现实意义。

在生态位理论基础上，生态位适宜度理论通过对生态位概念的数学抽象和适宜性测量表征现实生态环境条件与最适生态环境条件贴近程度。自李白珍等在1993年提出生态位适宜度（Niche fitness）概念后[1]，生态位适宜度理论逐渐成了生态学的研究热点。生态位适宜度概念被广泛应用于土地[2]、林地[3]、产业环境[4]、城市系统[5]、创新系统[6]等领域。总体来看，在现有文献中，生态位适宜度测度方法多采用Ft模型和Fmin-t模型，尽管其能够反映现实生态值与最适值之间的贴近程度，但不能体现出二者相对于初始状态变化速度的接近程度，无法反映系统的相对变化性。此外，科技创业生态群落生态位适宜度数量指标测度方法的研究还有待开展。本文借鉴生态学原理与方法，在科技创业生态系统的概念框架基础上，绝对生态位适宜度与相对生态位适宜度相结合，构建科技创业生态群落生态位适宜度的测度方法。试图为回答区域科技创业生态群落适宜性问题提供分析方法，以克服现有适宜度评价模型的局限性，进一步拓展生态位理论的应用领域，补充和完善区域科技创业系统评价的理论体系。

二、理论基础

与一般生物体一样，科技创业企业的生存与发展离不开一个适宜的生态系统。区域科技创业生态系统（Regional Entrepreneurship Eco-System， REES）是指在一个区域空间范围内形成的具有区域特色的、与科技创业相关联的诸元素相互联系相互作用的综合体。

（一）科技创业生态系统结构

科技创业活动与科技创业生态系统二者之间存在相互依存关系。科技创业系统决定着创业企业的生存条件、运行状况和发展质量。同时，科技创业者对科技创业生态系统拥有选择权，也直接或间接地影响和塑造科技创业生态系统。在原理上和自然生态系统中所存在的生物与生态环境之间的交互作用相似。因此，科技创业生态系统可视为由科技创业企业及其赖以生存和发展的科技创业生态群落、支撑环境所构成的，相互依存、彼此影响、共同进化的动态平衡系统。

科技创业生态群落由科技创业企业种群、产业链上下游企业种群、政府组织种群、科技中介服务机构种群、高校科研机构种群构成。相应地，构成主体包括科技创业企业、高等院校、科研机构、上下游企业（供应商和客户）、政府及相关支撑机构、金融机构（资本市场）、人才市场以及中介机构等[7]。科技创新生态系统结构如图1所示。

（二）科技创业企业生态位

生态位是生物种群长期进化所形成的对环境资源与条件的选择范围。由于生物种群生存与发展需要多种类型的资源与条件（亦称为生态位因子），因此生物种群生态位是一个多维的环境资源与条件选择范围的集合。这种生物种群的超体积生态位表征了生物种群与群落中其他种群之间的依存关系。科技创业企业种群生态位是指科技创业企业种群的生存与发展对资源及环境变量的选择范围所构成的集合。它既反映了科技创业企业种群与群落中其他种群之间的依存关系，也明确了种群生存与发展对环境资源与条件的要求。在科技创业生态群落中，人才、资金、技术以及服务等生态位因子对科技创业企业种群的生存与发展不可或缺。相应地，科技创业企业种群存在着人才生态位、资本生态位、技术生态位以及服务生态位[8-9]。人才生态位取决于科技创业生态群落能为科技创业企业种群提供的人才数量与人才质量以及满足其人才资源需求的程度。资金生态位反映了科技创业生态群落满足科技创业企业种群资金资源需求的能力，这与科技创业资金渠道多元化程度和金融机构、上下游企业以及政府等种群提供融资服务意愿和能力紧密相关。科技创业企业种群的技术生态位主要与科研机构、高等院校种群有关，科技创业所依托的技术成果的先进性与适应性以及科技创业过程中的人才支撑服务是科技创业成败的关键。技术生态位取决于人才数量与质量、科技成果的适用性和后续技术创新能力。服务生态位是指科技创业可利用的相关服务的空间，取决于中介机构种群的发展水平和政府提供的科技创业服务。科技创业企业种群的生态位容量取决于人才生态位、资本生态位、技术生态位以及服务生态位的容量。

三、模型构建

（一）传统生态位适宜度模型

考虑科技创业生态群落中与科技创业有关的资金、技术、人才、服务等生态因子，定义个生态因子在时刻的量化指标分别为是第个生态因子的取值区间，该科技创业生态群落中的生态因子域值为是维生态因子的一个子集，其生态位可表示成函数。又定义集合，则集合表示科技创业企业种群的生态位[10]。

适宜度指标是用以度量系统中因子之间相互适应程度的常用变量，它为定量评价系统中因子之间的耦合性与协同性提供了新的思路[11]。在生物种群与生态群落环境的协同进化过程中，种群生态位的空间范围取决于群落环境资源（生态因子）的变化及其对变化的适应。科技创业群落生态位适宜度是表征生态因子实际值与最适值之间的贴近程度的维超体积生态位，其取值在[0，1]区间上，数值越小，表明各生态因子满足科技创业种群生态需求的程度越低。记科技创业群落的生态因子最适值为，，生态因子实际值为，，则生态位适宜度为：

生态位适宜度函数取决于的含义。一般地，传统的生态位适宜度模型主要有生态位适宜度模型和限制因子模型。

1.生态位适宜度模型

表示第时段区域科技创业生态群落的适宜度，其中，为和之间的绝对差，为的最大值，为的最小值，为模型参数，。

2.限制因子模型

限制因子模型常用来评价现实生态位因子中最显著限制因子与其最适宜值之间的关系，其中，和分别为第个生态因子的实测值和最适宜值；为最适宜值[12]。

（二）科技创业生态群落综合生态位适宜度模型

本文在传统生态位适宜度模型的基础上，引入广义灰色关联度，利用绝对关联度、相对关联度和综合关联度构建区域科技创业生态群落综合生态位适宜度模型。相应地，该模型包含绝对生态位适宜度和相对生态位适宜度两部分。绝对生态位适宜度判断生态因子现实值与最适值间的贴近程度，值越大，说明生态因子现实值与最适值间的贴近程度越高；相对生态位适宜度表征生态因子的现实值与最适值相对于初始状态的变化速度，值越大，反映出二者的变化速度越接近。综合生态位适宜度模型弥补了传统生态位适宜度模型仅能表征生态因子现实值与最适值贴近程度的局限。

1.计算缓冲序列

科技创业生态群落的现实数据常受到外界冲突因素的干扰而失真，从而影响建模精度。为排除扰动因素对系统行为数据序列的影响，这里引入缓冲算子来提高建模精度。

对于某一生态因子测度指标数据序列为，，。设为平均弱化缓冲算子，则该指标实际值的一阶缓冲序列[13]：

令为二阶弱化缓冲算子，则该指标实际值的二阶缓冲序列为：

2.无量纲化和零像化处理

无量纲化公式为：

式（6）（7）中，表示第年第个生态因子无量纲化值，表示第个生态因子最适宜值无量纲化值；为第个生态因子最大值。。

根据无量纲化处理结果进行零像化，公式为：

3.计算综合生态位适宜度

绝对生态位适宜度：

一般取，。若侧重生态因子实际值与最适值间的贴近程度，则可取大些；若侧重实际值与最适值相对于初始状态的变化速度的接近程度，则可取小些。，值越大，显示实际值与最适值之间的关系越紧密[6]。

四、模型应用

（一）指标构建与数據来源

物种的生态位适宜度表示拥有一定资源谱系的生物物种对其生态环境条件的适宜性。同理，科技创业企业种群的生态位适宜度是科技创业生态群落资源条件对特定需求的满足程度。作物生长离不开温度、湿度和营养等多维超体积生态位因子供给，科技创业企业种群也需要资金、技术、人才、服务等生态位因子。因此，根据区域科技创业生态群落的特点，按照主导性、系统性和可操作性原则，从科技创业资源和科技创业潜力两个方面构建指标，运用德尔菲法从中筛选出12个可获得客观数据的指标构成区域科技创业生态群落生态位适宜度测度指标体系（见表1）。

青岛市科技创业生态群落在2008—2013年6个时段的12个生态因子实际值数据见表2。

（二）二阶缓冲序列生成与无量纲化

二阶缓冲序列生成。根据公式（4）和公式（5）对表2中的数据进行弱化缓冲算子构造，生成二阶缓冲数据序列，结果见表3。

数据无量纲化处理。利用公式（6）和公式（7）对表3数据进行无量纲化处理（见表4）。

（三）计算综合生态位适宜度

根据表4数据，利用公式（8）—（12），取，计算青岛市科技创业生态群落的综合生态位适宜度（见表5）。

在无量纲化数据基础上，根据公式（2）和（3）计算生态位适宜度模型和限制因子模型（见表6）。

（四）结果分析

运用科技创业生态群落综合生态位适宜度评价模型对青岛市科技创业生态群落进行评价，结果表明，2008—2013年，综合生态位适宜度值总体上呈现出递增的趋势，从2008年的0.638增长到2013年的1，数据显示青岛市科技创业生态群落实际生态位趋于最适生态位。2008—2013年青岛市新增科技公司数量和科技公司总量变化趋势也印证了科技创业生态群落在不断完善的事实。青岛市新增科技公司数量由2008年610家增加到2013年948家，科技公司总量也由2008年3460家增加到2013年8052家。青岛市科技创业生态群落各个生态位因子趋于最适值，尤其是表征科技创业资金的财政科技专项资金、科技型中小企业担保贷款，表征科技创业技术的发明专利授权数、科研成果数量、技术交易金额，表征科技创业服务的孵化场地面积等因子观测值均趋于最适值，反映出青岛市科技创新创业意识不断加强、创新创业投入不断加大、创新成果不断涌现。

由表6可见，2008—2013年、和生态位适宜度值总体变化趋势一致。与相比，的测度结果更为全面综合。它既反映了科技创业生态群落生态因子实际值与最适值之间的贴近程度，也反映了二者相对于测度初始状态变化速度之间的关系。与相比，模型设有一个参数，可视情况进行选择，增强了模型实用性。而重点反映了科技创业生态群落生态因子中最主要限制因子与最适值之间的关系，测度结果反映出的信息不全面。

五、结论

借鉴生态学理论，在传统生态位模型基础上，引入广义灰色关联度，提出科技创业群落系统生态位适宜度测度改进模型，并对青岛市科技创业生态群落综合生态位适宜度进行测度。

现有文献中，生态位适宜度测度方法多采用模型和模型，缺乏对科技创业生态群落生态位适宜度数量指标测度的研究。本文构建的区域科技创业生态群落综合生态位适宜度模型，能更好地对科技创业生态群落的科技创业活动适宜程度进行定量分析，为促进科技创业资源合理使用，实现资源的有效利用提供定量分析方法，既拓宽了生态位理论的应用领域，也丰富了科技创业系统的评价方法。同时，选择青岛市作为试验地进行方法实例应用，既验证了该方法的可行性，也为在其他地区的具体应用提供了实践参考。依据本文提出的科技创业系统生态群落生态位适宜度测度方法所计算出来的适宜度数值指标，对于科技创业企业选择适宜的科技创业区域以及政府出台有效的科技创业企业培育政策具有理论指导意义。

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