基于灰色關聯分析的戰略性新興產業評價

摘 要 以灰色理論分析為基礎，建立了符合我國生物醫藥這一戰略性新興產業特點的評價指標體系和評價模型，并以吉林通化醫藥城、上海張江“藥谷”、湖南瀏陽生物醫藥園產業群為研究對象，作了實證分析.

關鍵詞 戰略性新興產業;灰色關聯度;模糊多屬性決策;評價

中圖分類號 F830 文獻標識碼:A

1 引 言

在全球金融危機的背景下，我國產業的發展面臨著新的調整和機遇.隨著工業發展速度的加快，發達國家早已邁入了以知識和技術為主導的后工業時代，美國是第一個進入后工業化的國家，后工業社會是人類的未來^[1-2].因為金融危機的蔓延以及能源和環境問題的日益突出，以美國為首的西方國家開始重新審視如何在后工業化時代發展實體經濟的問題.美國在此次金融危機中思考的問題主要有:一是實體經濟與虛擬經濟、制造業與服務業的關系;二是重新認識到以制造業為核心的實體經濟才是保持經濟健康發展和國家競爭力的基礎^[3].為此，以美國為首的西方國家提出了回歸實體經濟這一戰略計劃，即重振制造業或“再工業化”^[4]，以抓住日益突出的全球能源、環境與氣候變化問題，重點支持能源、環保、信息、生命科學等新興技術和新興制造業，著力打造低碳經濟發展模式，并力圖在制造業領域重新建立對新興經濟大國的競爭優勢，以保持在未來全球產業發展中“領導者”的地位，搶占新一輪產業革命的制高點，繼續掌控全球經濟的主導權.

西方國家出現的“再工業化”傾向，其出發點是在擠出虛擬經濟泡沫的同時，強化實體經濟特別是制造部門的基礎地位^[5].為此，中國必須從適應未來全球產業競爭的戰略高度來認識加快轉變經濟發展方式.戰略性新興產業是一個國家或地區實現未來經濟持續增長的先導產業，對國民經濟的發展與產業結構升級具有關鍵性的促進和導向作用，同時具有廣闊的市場前景和引領科技發展的潛力^[6].為此，我國學術界和政府部門紛紛對于戰略性新興產業展開研究，試圖從總體上把握這一新興產業的發展趨勢，搶占科技創新與產業發展的制高點^[7].根據比較優勢，經過調研、論證，我國已將新能源、新材料、節能環保、生物醫藥、信息網絡和高端制造產業等確立為我國戰略性新興產業^[8].本文以灰色理論研究為基礎，根據生物醫藥這一低能耗、低排放等產業特征，選擇適合生物醫藥產業的指標評價體系并建立評價模型，以此作為評價一個省或部分地區的某個產業在各個區域發展態勢的工具.

2 評價指標體系與評價模型

2.1 評價指標體系的建立

2.1.1 評價指標體系選擇的原則

全局性、長遠性、導向性和動態性是戰略性新興產業所應具備的特征，因而，根據上述特征，依據如下原則，選擇評價指標體系.

1)科學性原則.評價指標體系的建立必須要有科學依據，戰略性新興產業指標的選擇要能客觀的反應出產業的發展現狀、未來趨勢及戰略性、新穎等特點.

2)完備性原則.評價指標體系作為一個完整的有機整體，必須有較廣的覆蓋面，能夠全面的評價戰略性新興產業的發展現狀及未來趨勢.

3)主因素原則.戰略性新興產業指標的選擇并非越多越好，而是充分依據其產業特點來選擇最能評價其產業特點的指標，這樣指標評價體系才能更加的完整、客觀和合理.

2.1.2 我國生物醫藥產業評價指標體系的建立

根據戰略性新興產業的特點^[6]，選擇以下評價屬性作為生物醫藥產業的評價指標^[9-10]:

1)政策導向.“政策導向”著眼于戰略性新興產業的全局性，是從整體和全面的角度來支撐產業的，它體現了國家的政策目標，符合時下的國情.本文從政府經費投入增長率和能源節約兩方面來評價生物醫藥產業，經費投入增長率考慮的是我國宏觀經濟主線中的“保增長”因素，而能源節約則符合時下風靡全球的低碳經濟觀念.

2)經濟效益.“經濟效益”體現了戰略性新興產業的經濟收益特征，不管是傳統產業還是新興產業，經濟效益是衡量一個國家經濟發展態勢的重要指標.金融危機的侵襲令全球經濟增速減慢，甚至陷入停滯階段，我國則提出了“保增長、擴內需、調結構”的政策方針，所以，經濟效益一方面體現了產業的戰略性特征，另一方面也反映了生物醫藥產業的效益特征.本文選擇經濟增長率和總資產貢獻率作為經濟效益的二級指標.

3)創新能力.“創新能力”體現了一個國家相關產業的創新和科技能力.戰略性新興產業強調產業的先導性和掌握核心技術的能力，即能夠引領產業的發展方向的能力，搶占科技與創新的制高點，生物醫藥產業的發展離不開科技與人才資源的支撐，只有掌握了尖端的科研技術，才能在生物醫藥這一高科技含量戰場上與世界發達國家相抗衡.科技性的產業在研究、開發和人力資本投入方面對于創新系統這一塊總是會投入大量的精力^[11].本文將從科技成果轉化率、研發經費增長率、新產品總值增長率、人均RD經費增長率4個方面來考慮.

4)創新能力.“發展潛力”反映了產業的帶動性和發展趨勢.戰略性新興產業強調產業鏈的延續與完整，產業關聯度大并能調整與傳統產業之間的關系.市場占有率可以反映出產品對市場的重要程度，從一定程度上反映了生物醫藥產業對于國民的重要性;就業增長率則反映了產業對于就業的拉動性;產業關聯度則反映了生物醫藥產業與其他產業之間的關系.生物醫藥產業評價指標體系，見表1.

效益型

2.2 基于灰色關聯度的模糊多屬性決策模型評價

生物醫藥產業的評價模型包括模型生成、模型評價和模型決策3個階段，決策者運用其對決策變量和方案屬性的偏好信息對方案進行選擇、排序、決斷.顯然，生物醫藥產業的評價模型屬于典型的多屬性決策問題.由于受主觀因素影響，方案的屬性信息往往是不完全的，或者說是未知的.對于不完全性信息，目前有很多種處理方法，我國學者鄧聚龍創立的灰色系統理論因其可以有效的處理“部分信息已知，部分信息未知”的不確定性系統而受到各國學者關注^[12].迄今為止，學術界關于戰略性新興產業的研究還有待進一步發展，由于部分信息尚不完全或者不確定，對于這一產業的評價屬性選擇或多或少受主觀因素影響，具有一定的模糊性，因此，本文采用模糊多屬性決策模型方法對方案進行評價，在此基礎上引入了灰色關聯分析，提出了基于灰色關聯度模糊多屬性決策模型的方法，并將其應用于生物醫藥產業群的實證分析中.

2.2.1 模糊多屬性決策模型的建立^[13]

多屬性決策模型通常可以表示為^[14]

(M1)max k∈KF(k)， (1)

式中，K={k1，k2，…，kn}為離散的候選方案集，kj(j=1，2，…，n)為候選方案即決策變量.方案K的屬性向量函數為F(k)，通常由m個單屬性函數fi(k)(i=1，2，…，m)組成，用向量可以表示為

F(k)=f1(k)，f2(k)，…，fi(k)，…，fm(k)Τ.(2)

屬性類型分為效益型和成本型，其中效益型F1是指屬性值越大越好的屬性，成本型屬性F2是指屬性值越小越好的屬性.假定:F1，F2∈F，F1∪F2=F，且F1∩F2=.

sij為方案kj關于屬性fi的屬性值fi(kj)，即sij=fi(kj)，rij為決策者對方案kj關于屬性fi的滿意度，vi(k)為決策者對方案k關于屬性fi并考慮權重wi的加權滿意度向量，對于效益型屬性

rij=Rfi(kj)=sij-min i sijmax i sij-min i sij.(3)

對于成本型屬性，則是

rij=Rfi(kj)=max i sij-sijmax i sij-min i sij.(4)

vij=wi#8226;rij.(5)

則模糊多屬性決策模型可以表示為^[15]

(M2)max k∈KF(k)=v1(k)，v2(k)，…，vi(k)，…，vm(k)Τ.(6)

2.2.2 基于灰色關聯度的模糊多屬性決策評價模型

灰色關聯度是用來進行態勢變化分析的，它是根據因素之間發展態勢的相似或相異程度來衡量因素間接近的程度.設K0={k01，k02，…，k0m}為灰色關聯分析中的參考序列，Kj={kj1，kj2，…，kjm}(j=1，2，…，n)為比較序列，Kj對K0的灰色關聯度為γ(Kj，K0)=1m∑mi=1γ(kj(i)，k0(i)).γ(kj(i)，k0(i))為Kj對K0在第i點的關聯系數.關聯系數一般為

γ(kj(i)，k0(i))=min i，jkj(i)-k0(i)+ζmax i，jkj(i)-k0(i)kj(i)-k0(i)+ζmax i，jkj(i)-k0(i)，(7)

式中min i，jkj(i)-k0(i)是兩級最小差，max i，jkj(i)-k0(i)是兩級最小差，ζ為調整系數，本文取ζ=0.5.

對于模糊多屬性決策模型(M2)，優選方案是設想一最優解，其各屬性值均達到各備選方案中的最優值，可記作k，相應的理想點F.vi為屬性fi的最大加權模糊滿意度，可根據式(8)確定:

v*i=maxjvij=max{vi1，vi2，…，vij，…，vin}，(8)

則理想點

F=v1，v2，…，vi，…，vmΤ.(9)

對于模糊多屬性決策模型(M2)，將方案kj的屬性向量F(kj)和理想解k的屬性向量F分別視為灰色關聯分析中的比較序列和參考序列，則根據灰色關聯度的定義式(7)，可得方案kj至理想解k的灰色關聯度為

γj=γ(F(kj)，F)=1m∑mi=1min i，jvij-vi+0.5max i，jvij-vivij-vi+0.5max i，jvij-vi (j=1，2，…，n).(10)

根據擇近原則，若

γj=max {γ1，γ2，…，γn}，(11)

則稱kj與k在灰色關聯度意義下最接近，由此，得到決策者對于方案偏好最優解kp=kj.

3 以生物醫藥產業集群為例的實證分析

吉林通化市醫藥產業以當地豐富的中藥材資源為基礎，漸漸發展成為以中藥產業為主導的特色產業集群.國家上海生物醫藥科技產業基地——張江生物醫藥基地(張江藥谷)作為上海國家生物產業基地、國家科技興貿創新基地、國家醫藥出口基地的核心區，形成了完善的生物醫藥創新體系和產業集群，是國內生物醫藥領域研發機構最集中、創新實力最強、新藥創制成果最突出的基地之一.湖南瀏陽生物醫藥園是長沙市人民政府和聯合國工業發展組織(UNIDO) 共建的醫藥國際合作項目，是湖南省唯一的醫藥專業開發區、省重點工程和國家火炬計劃生物醫藥產業基地.本文基于灰色理論研究，以這3個產業基地為例，對生物醫藥產業這一戰略性新興產業作出實證分析.

已知待選方案集合為K=(k1，k2k3)，其中k1為吉林通化醫藥城，k2為上海“張江藥谷”，k3為湖南瀏陽生物醫藥園.影響方案集的屬性集合即一級評價指標為F=(f1，f2，f3，f4)Τ，二級指標體系為F1=(f11，f12)Τ，F2=(f21，f22)Τ，F3=(f31，f32，f33，f34)Τ，F4=(f41，f42，f43)Τ，指標體系的權重可由專家小組確定，本案例中與指標體系對應的權重向量為:

(w1，w2，w3，w4)Τ=(0.2，0.3，0.3，0.2)Τ;(w11，w12)Τ=(0.6，0.4)Τ;

[w21，w22]Τ=(0.4，0.6)Τ;(w31，w32，w33，w34)Τ=(0.4，0.3，0.2，0.1)〗Τ.

根據2009年的統計數據可得出方案集關于屬性集合(二級評價指標)的初始評價矩陣為

S=0.250.200.750.650.100.350.280.150.180.250.420.380.250.920.820.250.480.420.380.520.350.580.300.350.850.740.160.500.350.200.380.200.50Τ.

考慮屬性類型，屬性均為效益型，可見表1，則可由式(3)和式(4)得出評價矩陣為

R=0000000000.33010.331110.87111110.3910.590.530.4010.500.220.5910.50Τ，

與評價矩陣對應的指標權重為W=(ω1，ω2，ω3，ω4，ω5，ω6，ω7，ω8，ω9，ω10，ω11);

(ω1，ω2)=(w1)(w11，w12)=(0.12，0.08);

(ω3，ω4)=(w2)(w21，w22)=(0.18，0.12);

(ω5，ω6，ω7，ω8)=(w3)(w31，w32，w33，w34)=(0.12，0.09，0.06，0.03);

(ω9，ω10，ω11)=(w4)(w41，w42，w43，w44)=(0.04，0.06，0.10).

據式(5)和(6)可以得出模糊多屬性決策模型為

Fij=0000000000.0200.120.030.180.120.120.080.060.030.040.060.100.050.080.110.060.050.090.030.010.020.060.05Τ，

理想點為F=(0.12，0.08，0.18，0.12，0.12，0.09，0.06，0.03，0.04，0.06，0.10)Τ，

極差矩陣為

V=0.120.080.180.120.120.090.060.030.040.040.1000.050000.01000000.0700.070.060.0700.030.020.0200.05Τ，

則最小極差為min i，jvij-vi=0，max i，jvij-vi=0.18.由式(10)可得出每個方案kj至理想解k的灰色關聯度γj，其灰色關聯度向量為Σ=(0.532，0.958，0.756).據方案kj至理想解k的灰色關聯度γj，按式(11)所示的擇近原則，可得到3種方案的排序為:k2>k3>k1，則本案例中偏好最優解為kp=k2，即上海張江藥谷的醫藥產業發展最好，綜合能力最強.可以看出，上海“張江藥谷”醫藥產業群的綜合實力要高于瀏陽生物醫藥園和吉林通化醫藥城，而瀏陽生物醫藥園的綜合實力則強于吉林通化醫藥城.

4 結 語

我國藥材資源豐富，國家對于發展生物醫藥產業給予良好的政策支持，我國巨大的市場需求和低成本優勢也為生物醫藥的發展提供了很好的契機.本文以“吉林通化醫藥城”、上海“張江藥谷”、“瀏陽生物醫藥園”三個產業集群為例，運用灰色理論相關知識對生物醫藥產業進行了指標選擇和科學分析，這對于生物醫藥這一戰略性新興產業的發展有著重要的參考意義.基于灰色理論本文將定性的指標體系量化，并對量化的指標體系建立了評價模型，使得評價指標體系更加的客觀、合理.

參考文獻

[1] DANIEL Bell.The coming of post-industrial society: a venture in social forecasting[M].New York:Basic Books，2009.

[2] Feldman，Maryann，Lendel，Iryna. The geographic context of emerging industries [R]. North Carolina :Georgia Institute of Technology.2009.

[3] 高糧，周浩，顧乃華.產業轉型與產業發展研究的新進展——中國工業經濟學會，2009年年會學術觀點綜述[J].2009(12):140-141.

[4] 金碚，劉戒驕.美國“再工業化”觀察[J].決策，2010(2):78-79.

[5] 田原.“再工業化”傾向[J].中國經濟和信息化，2010(4):89.

[6] 課題組.戰略性新興產業:推動中國經濟增長的下一組支柱產業[R].北京:中國經濟熱點分析報告，2010.

[7] 朱瑞博.中國戰略性新興產業培育及其政策取向[J].改革，2010，26(3):19-28.

[8] 本刊編輯部，戰略性新興產業之新共識[J].宏觀經濟管理，2010(4):1-2.

[9] 劉思峰，李炳軍，楊嶺，等.區域主導產業評價指標與數學模型[J].管理科學學報，1998，8(6):8-13.

[10]任偉宏，黃魯成.研發產業評價指標與方法的探討[J].經濟論壇，2008(6):74-76.

[11]Beckstead， Desmond， Gellatly， Guy.The growth and development of new economy industries[J]. The Canadian Economy in Transition，2003，5(15):35-40.

[12]DENG Ju-long. Introduction to grey system theory[J].The Journal of Grey System.1989，1(1):1-24.

[13]蔣輝，王志忠.基于灰色系統的支持向量回歸預測方法[J].經濟數學，2009，26(2):98-105.

[14]魏世孝，周獻中.多屬性決策理論方法及其在C3I系統中的應用[M].北京:國防工業出版社，1998.

[15]CHEN S J，HW ANG C L.Fuzzy multiple attribute decision making methods and applications[M].New York:Springer，1992.

Evaluation of Strategic Emerging Industries Based

on Grey Relational Analysis:Empirical Analysis

on Biology and Medicine Industry

ZHANG Liang-qiao1，2，HE Zheng-chu3，WU Yan 3

(1.Lingnan college; Zhongshan University; Guangzhou，Guangdong 510275，China;

2.Economic Department Shunde Polytechnic College; Shunde，Guangdong 528333，China;

3. Changsha University of Science Technology; Changsha，Hunan 410114，China)

Abstract According to grey system， we built an evaluation index system and the corresponding evaluation model for biomedical industry， which belongs to strategic emerging industries. Meanwhile，we made some empirical analysis on Jilin Tonghua Medicine City，Shanghai Zhangjiang Medicine Valley and Liuyang Biomedical Park .

Keywordsstrategic emerging industries;grey relation degree;fuzzy multiple attribute decision;evaluation