改進模糊綜合評判法評價河南省區域創新能力

宋瑞麗

（中原工學院 信息商務學院，河南 鄭州 450007）

隨著世界經濟的發展和全球化趨勢的不斷加快，創新能力已經成為國家或地區提升競爭力的關注焦點，也被視為國家或地區經濟發展和社會進步的潛在核心競爭力。客觀地評價一個地區的創新能力，不僅可以很好地了解區域的創新狀況，對該地區的發展狀況有綜合的認識，加強區域對自身狀況的了解；同時也能避免對區域的發展方向做出不切實際的規劃，明確同類區域之間的差距，從而為創新型區域的可持續發展提供參考和借鑒。因此，加強對區域創新能力的研究既是制定區域發展戰略的重要前提，又是進一步的宏觀調控與管理的有力依據。

一、評價區域創新能力的指標

區域創新的基礎是知識創新，其任務是為區域整體創新的提升儲備知識；區域創新的核心是技術創新，創新主體主要是高校和企業，尤其是科研院校和規模以上工業企業；制度創新的主體是政府，它主要是為區域整體創新提供保障，政府對創新的重視程度、政策完善程度和管理水平的高低是制度創新能力高低的主要體現；服務創新能力包括通訊能力、教育培訓能力以及交通能力等[1]。區域創新能力評價指標體系[2]見表1：

二、改進模糊綜合評判法評判區域創新能力

（一）模糊綜合評判的一般模型

模糊綜合評判是根據模糊數學的隸屬度理論，以模糊推理為主，對受到多種因素制約的事物（或對象）做出總體的評價。它是模糊決策中最常用的一種有效方法[2]，一般步驟為：（1）建立因素集 U =(u1,u2,…,un)，抓住能從各方面描述對象特征的主要因素；（2）建立評判集V=(v1,v2,…,vm)；（3）建立評判矩陣，模糊關系表示為 R =(rij)n×m；（4）綜合評判：采用模型 M (∧,∨)取合成運算，從而求出權重集 A =(a1,a2,…,am)，就可以得到綜合評判B=A*R(或,j=1,2,…,m)。

（二）模糊綜合評判的改進模型

事實上，在具體計算時，可能會出現ai∧rij=ai的情況，這樣可能使得評判矩陣中的許多信息丟失，從而導致綜合評判結果不真。為此，在實際中對模型M(∧,∨)進行改進，改進的模型有：

模型 M(?,∨)法：B=A?R ，即

表1 評價區域創新能力的指標

模型 M(∧,+)法：B=A?R ，即

模型 M(?,+)法：B=A?R ，即

在實際應用時，如果綜合評判中起主導作用的是主因素（即權重最大的因素），則可首選“主因素決定型”模型 M(∧,∨)；當“主因素決定模型”M(∧,∨)失效 時 ，可 采 用“ 主 因 素 突 出 型 ”模 型 M(?,∨)和M(∧,+)；當所有因素的權重均衡起作用時，可選用加權平均模型 M(?,+)。

對區域創新能力進行綜合評判時，需要對所有因素的權重均衡考慮，因此，采用加權平均模型。下面給出具體算法步驟：

1.確定指標特征值矩陣。設系統有n個待評價對象，有m個評估元素，則系統有n×m階指標特征值矩陣X=(xij)n×m，其中，xij為第i個備選對象在第 j個評估元素下的指標特征值；

2.評價指標的無量綱化處理。本文采用功效系數法將指標無量綱化。功效系數法也即功效函數法，它是根據多目標規劃原理，遵循數據的可獲取性原則，對各項評價指標確定一個上限值（即滿意值）和下限值（即不允許值），然后計算每個指標實現滿意值的程度，并由此轉化為相應的評價分數[3]。本文將指標的最大值定為上限值，將最小值定為下限值。由于所選指標全部為正向、定量指標，無量綱化公式為：

依據（1）式將指標特征值轉化為指標隸屬度矩陣

3.確定指標權重。利用最大隸屬度加權平均偏差法確定權重。權重集A=(a1,a2,…,am)

其中

式中 gi=ri1∨ri2∨…∨rim,i=1,2,…,n，∨為模糊并算子[4]。

4.綜合評判。利用上述權重集和單因素評判矩陣，進行單層模糊綜合評判：

對于多層綜合評判，可先按上面單層綜合評判法求出下一層各個子目標的評判結果，再由該評判結果Bij（i表示第i層，j表示同一層中第 j個子目標）構成新的模糊矩陣Ri，

然后用上述方法求出對應權重，并求出該層的綜合評判結果[5]。

三、綜合評價河南省區域創新能力

采用上述模糊評判模型對河南省區域創新能力進行綜合評價。我們選取河南和其經濟能力相當的周邊六省，以及經濟比較發達的北京、廣東進行比較，以此來深入分析河南省區域創新能力。原始數據見表2：

（一）一級綜合評價

依據上述評價模型，先分別建立評判矩陣，再計算相應指標的權重，最后得出評判結果。如通過（1）式，由（2）式建立知識創新能力（U1）的評判矩陣

根據（3）式，可求出一級指標U1下四個二級指標的權重

A(U1)=(0.198,0.229,0.315,0.258)

同理依次求出一級指標U2、U3、U4下各個指標的權重

A(U2)=(0.116,0.101,0.102,0.106,0.106,0.114,0.120,0.125,0.111)

A(U3)=(0.248,0.271,0.237,0.245)

A(U4)=(0.366,0.341,0.293)

根據（4）式，求出知識創新能力的模糊綜合評判

B(U1)=(0.370,0.135,0.310,0.575,0.548,0.393,

0.530 ,0.311,0.709)

按上述方法求出技術創新能力、制度創新能力及服務創新能力的模糊綜合評判分別為

B(U2)=(0.169,0.0006,0.172,0.127,0.129,0.141,

0.504 ,0.031,1.001)

B(U3)=(0.776,0.134,0.139,0.096,0.158,0.119,

0.298 ,0.093,0.523)

B(U4)=(0.715,0.085,0.022,0.074,0.155,0.051,

0.204 ,0.125,0.617)

（二）二級綜合評價

根據評價結果，由（5）式得到區域創新能力的模糊評判矩陣

由（3）式，可得各指標相應的權重為

A=(0.137,0.369,0.254,0.240)

根據（4）式，得9個區域的創新能力綜合評判結果為

（三）評價結果分析

上述評價結果顯示河南省區域創新能力綜合得分為 0.168，位于廣東（0.747）、北京（0.482）、山東（0.383）、湖北（0.200）之后，在9個省中排名第5位，說明河南省的區域創新能力位于中流層次，與前幾年相比，區域創新能力有所提高。但技術創新和制度創新能力卻非常弱，這成為阻礙河南區域創新發展的瓶頸。

在知識創新能力方面，河南（0.575）排在廣東（0.708）后面，位居第2，說明河南在知識創新方面，位居上流；尤其是在普通高等學校本科在校學生數、中等職業學校在校學生數方面數據較好，但高層次人才匱乏，人才分布不盡合理。

表2 區域創新能力評價數據

在技術創新能力方面，河南排在陜西（0.031）和山西（0.0006）前面，位居第六位，說明河南在技術創新方面與發達地區有較大差距。河南省應要加強核心技術攻關，并實施知識產權戰略。鼓勵科研院所、高校及企業積極申報專利、版權等知識產權，重點支持發明專利和研發高新產品產業化，提高擁有自主知識產權的高新技術產品比重。

在制度創新能力方面，河南（0.096）排名為倒數第2，尤其是地方財政科學技術支出占地方財政教育支出比例和每人擁有圖書館藏書量數據較差，這說明政府對科技財力投入不足，科技投融資機制不健全。因此，河南省應加大對科技活動的財力投入，鼓勵支持高校、企業申報科技項目，并引導規模以上工業企業加大對R﹠D活動及經費的投入。

在服務創新能力方面，河南（0.074）排名為倒數第3，這說明河南在服務創新方面力度遠遠不夠，尤其在技術市場成交額和互聯網普及率等方面比較落后。這與河南省人口眾多，產業結構落后的客觀情況有一定的關系。河南省應加大產業結構調整力度，建立與本省經濟發展相適應的通訊、交通等基礎設施條件，以科技促進經濟又快又好發展。

四、結 論

本文采用最小隸屬度加權平均偏差法，利用改進后的模糊綜合評判模型，選取9個省作為樣本進行實證分析，對河南省的區域創新能力進行綜合評判，還從不同側面反映河南區域創新能力的優勢和劣勢，該模型為綜合評價區域創新能力提供了更為簡潔、實用、可操作性的新方法。

[1]段利忠，劉思峰.灰色聚類分析法評價城市創新能力[J].北京工業大學學報，2003，29（4）：508-512.

[2]趙黎明，冷曉明，段利忠，等.區域創新系統[M].天津：天津大學出版社，2002.

[3]梁保松，曹殿立.模糊數學及其應用[M].北京：科學出版社，2002.

[4]李陽旭，鄧輝文.模糊綜合評判的一種改進方法[J].重慶工商大學學報，2005，22（4）：453-456.

[5]唐炎釗.區域科技創新能力的模糊綜合評估模型及應用研究：2001年廣東省科技創新能力的綜合分析[J].系統工程理論與實踐，2004，24（2）：38-43.