基于灰色关联分析－TOPSIS 模型的高技术产业发展水平评价

张竞爽

(南京财经大学经济学院，江苏 南京 210023)

一、 引言

高技术产业是知识、技术、资金密集型的高端产业，它以高技术为前提，运用高技术去生产产品，并应用到市场中，进而转化为生产力，促进社会经济的发展。 高技术产业需要投入很大的人力和经费，其核心是知识密集与技术密集，并且技术开发的难度较大。 随着经济全球化的发展，高技术产业的发展情况对经济增长的影响逐渐增大，习近平总书记在党的十九大报告中提出“加强国家创新体系建设，强化战略科技力量”。 加快科技产业园区及科技产业集群建设，培养高新技术人才，加大投资力度及实施科技产业项目带动战略等，以增强我国综合实力及竞争力是大势所趋。 截至2019 年10 月，我国各类高技术产业开发区有15000 多个，对我国经济的贡献达到30%以上。 当今新冠肺炎疫情在全球流行，对经济的打击非常大，全球产业链、供给链都面临了冲击，在此形势下，我们更应该重视我国高技术产业的发展，深入把握高技术产业的发展机遇和挑战，提升产业链的运作效率及创新能力，从而帮助我国更快地实现高质量发展目标。 因此，对高技术产业发展的研究对整个国民经济的发展有重要的理论和现实意义。

本文通过梳理相关文献，对已有研究进行了综述。 对高技术产业发展的研究有很多，唐中赋等学者对高技术产业的竞争力构建评价指标体系，并运用层次分析法、模糊层次分析法等方法对竞争力进行评价，刘舒林和欧光军采用时序全局主成分分析法，对其在省域间的高质量发展综合能力进行评价并聚类；王中昭将我国的高技术产业与国际进行对比判断我国高技术产业的发展状况；还有许多学者对影响高技术产业竞争力的因素进行了研究，Ratliff深入研究了美国和日本高新技术产业的创新模式，发现创新模式对高技术产业的竞争力也起决定作用；Bieri通过分析理查德·佛罗里达关于创意阶层的研究数据发现，高技术人才对提高高技术产业竞争力有很大的作用。 陈柳钦研究发现高技术产业与金融之间存在互促共进的关系，高技术产业的发展需要金融业的支持。 官建成和陈凯华运用数据包络分析的松弛测度模型和临界效率测度模型，测度了中国高技术产业技术创新活动的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模状态，并指出了一些不足之处。 雷鹏分析了高技术产业对区域技术进步、区域人力资源的开发、区域经济制度创新的影响，并提出了相应的建议。 Han运用SFA 方法分析了我国高技术产业的创新效率，并提出了关于创新的建议。 徐玲和武凤钗则研究了省域间高技术产业的创新能力，并进行综合评价与排序，揭示了地区间高技术产业创新能力的发展水平及优势和劣势，并找出了影响创新的关键因素。

上述学者们大多是研究高技术产业在各省域之间的发展能力及其影响高技术产业发展的因素等，而关于高技术产业行业间的分析和发展研究较少，本文利用«中国高技术产业统计年鉴»中的相关数据，使用基于熵值法的灰色关联分析——TOPSIS评价方法研究高技术产业中各行业间的发展差异及原因，从而更好地发挥高技术产业中发展好的行业优势，补足发展劣势行业的短板。

二、 基于熵值法的灰色关联分析－TOPSIS 评价模型设计

TOPSIS 法是多目标决策分析中一种常用的有效方法，但其涉及的距离在反映曲线之间的趋势变化上有一定的不足之处，而灰色关联度分析法正好是用来描述曲线间变化趋势的相似性。 所以，本文将它们结合起来进行评价和分析。 步骤如下:

1. 对原始数据进行无量纲化处理，标准化后记为

Z

。2. 利用熵权法确定指标权重

W

。

3. 确定加权标准化矩阵:

A

＝

Z

×

W

＝(

a

)

4. 确定最优解及最劣解:

5. 计算各方案到最优解及最劣解的距离:

最优解与第

i

个待评价方案之间的距离公式:

最劣解与第

i

个待评价方案之间的距离公式:

6. 计算各方案与最优解及最劣解之间的灰色关联系数矩阵:

7. 求各方案与最优解、最劣解的灰色关联度:

8. 对各方案到最优解及最劣解的距离及灰色关联度进行标准化。 公式为:

9. 将标准化后的距离与灰色关联度进行合并:

10. 根据新定义的相对接近度对各方案从小到大进行排序。 相对接近度越大，方案越优；相对接近度越小，方案越差。

三、 数据来源与指标选取

(一)数据来源

本文数据均源于国家统计局的«中国高技术产业统计年鉴»和«中国科技统计年鉴»。

(二)评价指标的选取

在选取指标时要本着科学性、系统性和可实施性原则去选取，本文的指标选取如表1 所示:

表1 指标情况

1. 生产经营情况评价指标

高技术产业的生产经营情况可以反映出该行业的经济活力，是对经济评价的一个重要指标。 本文选取了高技术产业的企业数、主营收入、利润总额作为衡量生产经营情况的指标。

2. R＆D 活动情况评价指标

R＆D 活动情况是行业研发能力的相关指标，可以反映行业的科技实力，能够作为创新驱动方面的研究指标。 本文选取了高技术产业研发机构数、R＆D 人员折合全时当量、R＆D 经费内部支出、R＆D项目数、R＆D 项目经费作为衡量R＆D 活动情况的指标。

3. 新产品开发及销售评价指标

行业的新产品开发和销售能够综合反映出行业的技术、管理、经营等方面情况，所以本文选取了高技术产业新产品开发项目数、新产品开发经费支出、新产品销售收入作为衡量新产品开发及销售的指标。

4. 专利情况评价指标

一个行业的专利情况可以反映该行业在这一技术领域活动的水平，专利数量反映了该行业技术活动发生、发展的过程和发展趋势；有效专利数是发明专利技术在开发过程中成功的情况，能够反映专利与技术发展的情况。 因此选取了医药制造业专利申请数和有效发明专利数作为反映专利情况的指标。

5. 技术引进及技术改造评价指标

技术引进及技术改造能够反映出行业的技术创新能力和行业竞争力，本文选取了高技术产业技术的改造经费支出、购买境内技术经费支出、技术引进经费支出和消化吸收经费支出作为反映技术引进及技术改造的指标。

四、 高技术产业综合发展水平的分析与评估

本文根据2002 年7 月国家统计局印发的«高技术产业统计分类目录的通知»(以下简称«通知»)中的统计范围，来研究高技术产业的发展情况，«通知»中高技术产业包括:医药制造业，航空、航天器及设备制造业，电子及通信设备制造业，计算机及办公设备制造业，医疗仪器设备及仪器仪表制造业，信息化学品制造业。 但由于航空、航天器及设备制造业在«中国高技术产业统计年鉴»中并未列出，所以剔除了航空、航天器及设备制造业，只留下5 个行业。 本文以这5 个行业2019 年的统计数据为基础，计算得出横向分析的标准化数据矩阵，再通过熵值法获得一级指标和二级指标权重，如表2、表3 所示；根据灰色关联度分析和TOPSIS 法得到各行业分别与理想方案和负理想方案的欧氏距离以及关联系数矩阵(这里取分辨系数

ρ

＝0.5)。 最后再对欧氏距离与灰色关联度进行无量纲化处理，并根据公式合并(这里取

α

＝0

.

4，

β

＝0

.

6)，得到各个行业的得分情况，如表4 所示。

表2 横向分析各二级指标权重

表3 横向分析各一级指标权重

表4 三个行业的综合得分

根据表2 可以发现二级指标中购买境内技术经费支出(

X

)的权重最高，由表3 知，一级指标中技术引进及技术改造的权重值最大，R＆D 活动情况的权重次之，这两个指标的累计权重达到了0.5878，是构成高技术产业发展的主要方面，而技术引进与技术改造以及R＆D 活动情况两项指标都与行业的创新能力息息相关，因此创新对高技术行业的发展至关重要。 生产经营情况、新产品开发及销售、专利情况的权重相对较小，其对高技术产业的发展影响较小。

根据表4 可以看出，不同行业得分的高低反映了高技术产业行业间发展情况的差异。 除电子及通信设备制造业，其他行业的得分都较低，说明相比于其他四个行业来说，电子及通信设备制造业的发展最好，可能是由于投入的资金等较大，这方面的人才也较多；医药制造业的综合得分位居第二，说明该行业发展状况较其他行业良好，近年来，随着经济的高速发展，人们的生活水平不断提高，对健康的重视程度也不断提高，这都促进了医药制造业的发展，但其与电子及通信设备制造业相比分数相差仍然较大，所以还需要继续发展。 计算机及办公设备制造业和医疗仪器设备及仪器仪表制造业的综合得分相近，处于中间水平，说明这两个行业发展相对薄弱，但有继续发展的空间，可能是由于目前我国关于这两个行业的人才较少，及资金政策等方面的支持力度较小。 信息化学品行业主要分为感光材料、光磁记录材料、电子化学品，属于精细化工行业，其专业性强、功能性强、技术密集、附加价值高的特点使它成为国家重点支持的高科技行业，应该加大发展力度，而信息化学品制造业的得分最低，说明对该行业的投入最少，相比其他高技术产业来说，行业较为薄弱，发展力度不够。

五、 结论及政策建议

(一)结论

本文从生产经营情况、R＆D 活动情况、新产品开发及销售、专利情况、技术引进及技术改造这5 个方面出发，构建了高技术产业综合发展情况的评价指标体系，首先用熵值法确定指标权重，减少了主观上的影响，再采用改进后的TOPSIS 模型即灰色关联分析与TOPSIS 相结合的方法进行实证研究，对高技术产业5 个行业的差异性进行测度，主要得出以下结论:

第一，在行业的横向比较上，2019 年高技术产业中综合发展水平排名最高的是电子及通信设备制造业，医药制造业次之，医疗仪器设备及仪器仪表制造业第三，计算机及办公设备制造业第四，排名最后的是信息化学品制造业。

第二，影响高技术产业的综合发展水平的因素是多元的，不同指标的重要程度也不一样，其中R＆D 活动情况、技术引进及技术改造这两个方面构成了影响高技术产业发展的主要方面，生产经营情况、新产品开发及销售和专利情况对高技术产业发展的影响相对较小。 众多指标维度在不同的行业中的相互作用是造成高技术产业行业间发展水平差异的主要原因。

(二)政策建议

本文选取的指标主要和高技术产业的经营情况和创新能力有关，因为创新对高技术产业的发展至关重要。 行业发展的均衡性也会影响高技术产业的总体发展水平，因此在发展中要注意统筹兼顾，但也要注意行业的个性发展，抓住主要矛盾，不断发展行业中的特色产业，同时关注高权重的指标发展，解决好高技术产业发展过程中的突出问题，支持高新技术企业的发展壮大。 引导国家高新区内的企业进一步加大研发及投入，建立健全研发知识产权管理体系，增强创新意识并提高创新能力。 持续扩大高技术企业数量，培育一批具有国际竞争力的创新型企业。

对高技术产业发展不均衡问题，可以适当加大对其他行业，尤其是薄弱行业，如信息化学品制造业的人才投入，增加相关专业的培养人数，同时加大资金投入。 支持创新，保护专利，大力引进先进技术促进行业的发展。