江蘇省國家級高新區產業生態系統健康評估

田秀華

[摘要]文章選擇活力、組織結構和恢復力三個評價要素來評估江蘇省國家級高新區產業生態系統健康。基于SOM神經網絡仿真，首先計算10個具體指標權重以及江蘇省8個高新區和2個參照對象健康指數，其次設計產業生態系統健康5個等級的判定標準，最后評價對象健康狀況。

[關鍵詞]中國高新技術產業開發區；產業生態系統健康；SOM神經網絡

[DOI]1013939/jcnkizgsc201621202

1問題提出

自1988年國務院批復中國第一家國家級高新技術開發區中關村科技園，作為中國創新驅動的重要載體，截至2012年，已發展到105家，其中，江蘇省國家級高新區先后獲批9家：南京高新技術產業開發區、蘇州高新技術產業開發區、無錫高新技術產業開發區、常州高新技術產業開發區、泰州醫藥高新技術產業開發區、昆山高新技術產業開發區、江陰高新技術產業開發區、徐州高新技術產業開發區和武進高新技術產業開發區，占全部國家高新區總數的86%。園區產業生態系統的健康水平，對于能否承擔起這一歷史使命關系密切。因而，對江蘇省國家高新區產業生態系統健康的評估不僅對江蘇省高新區園區發展，產業生態系統發展謀劃有啟發，同樣對于中國高新區也有借鑒價值。本文將基于最大流原理和自組織特征映射神經網絡（som網絡）的數值實現，設計產業生態系統健康評估的指標體系和計算健康指數，評價對象是江蘇省獲批的8個高新區（泰州醫藥高新技術產業開發區，因有特定的生物醫藥產業指向，未作評估對象），考慮到蘇州工業園區綜合實力位列江蘇省第一，因此將其作為一個參照對象納入評估范圍（簡稱參照1），以及國家級高新區考察指標的均值作為一個虛擬對象（簡稱參照2）也納入評估范圍。

2指標體系與數據來源

21指標體系

不管是自然生態系統，還是自然—經濟—社會復合生態系統，生態系統健康（Ecosystem Health）都是一個重要的研究領域。Mageau et al（1995）提供一種可操作性的測量生態系統健康的方法，即VOR范式：V（Vigor）表示活力指數，反映系統新陳代謝和生產力狀況；O（Orgnization）表示組織結構指數，反映系統的多樣性和連接性；R（Resilience）表示恢復力指數，反映系統的彈性。學界還沒有對“產業生態系統健康”概念作一個規范的描述，原因在于產業生態系統健康是一個復雜的、難以刻畫的、與特定個體自身特性相關的模糊概念。我們認為，產業生態系統健康包含兩個方面內容：①產業生態系統成長的可持續性，表現在產品和產業的梯隊發展，信息流、物流、資金流和人群的流動順暢不停歇；②產業生態系統成長的穩定性，表現在風險壓力下園區產業系統結構的完善以及功能未受損和可恢復。因此，依據VOR范式，我們設計活力、組織結構和恢復力3個評價要素和8個具體指標來評價產業生態系統的健康，參見表1，其中，X1：業務總收入（億元）；X2：出口總額（萬美元）；X3：地區生產總值（億元）；X4：高新技術企業總數（家）；X5：高新技術產業產值（億元）；X6：高新技術產業產值與規模以上工業產值比值（%）；X7：R&D經費投入占GDP（%）；X8：“千人計劃”人數（人）。

22數據來源

江蘇省9個開發區業務總收入、出口總額、地區生產總值原始數據來自于江蘇省2012年《統計年鑒》，其他指標主要來自各開發區官方網站；虛擬對象參照2，即國家級高新區指標均值，除了“千人計劃”人數來自江蘇省8個高新區“千人計劃”人數的均值，其他指標數值來自于科技部火炬高技術產業開發中心《2011國家高新技術產業開發區綜合發展與數據分析報告》中的原始數據。整個指標體系原始數據見表1。

3評估過程

31數據的標準化處理

一般而言，具體指標可區分正向指標和負向指標：①正向指標，也稱效益型指標，表示指標原始數值越大，對產業生態系統健康越有益；指標原始數值越小，對產業生態系統健康越不利。②負向指標，也稱成本型指標，表示指標原始數值越小，對產業生態系統健康越有益，指標原始數值越大，對產業生態系統健康越不利。本文的具體指標都是正向型的，因此只考慮正向型指標的標準化。令原始數據矩陣為X=xijm×n，標準化后的矩陣為Y=yijm×n，其中yij=xijmaxixij，0≤yij≤1，所有指標都無量綱，i=1，…，8表示第i個具體指標，j=1，…，10表示第j個評估對象。

32產業生態系統健康評估方法

趙帥、柴立和等（2013）采用了基于最大流原理和SOM數值分析結合的動態演化模型，描述一個復雜開放系統n個組元間相互競合的復雜的非線性相互作用過程，并以此來評價生態系統健康和其演化特性。最大流原理表明是這樣的一個規律，一個遠離平衡的開放復雜系統總是尋找一種優化過程，使得系統在給定的約束或代價下獲得載于節點之間相互作用功能的某種聯系（廣義流）最大。廣義最大流理論模型本質上為系統健康評估提供了一種健康等級指數ξj的識別方法，但是數值實現需要依賴于自組織特征映射神經網絡（SOM）理論。SOM網絡共有兩層：①輸入層Input layer，輸入節點（具體指標）的權值及其輸入值共同稱為輸入層，②輸出層，輸出層的狀態模式為ξj=ni=1ajixi，aji為連接權。SOM網絡一種組織形式，輸出層的每個神經元（健康狀態等級）同它周圍的其他神經元（其他健康狀態等級）側向連接，排列成棋盤狀平面，相互競爭對輸入模式的相應機會，最后僅一個神經元成為競爭的勝者，并促使那些與獲勝神經元有關的各連接權aji朝著更有利于它競爭的方向調整，這樣獲勝神經元（健康狀態等級）表征了輸入模式的分類。aji開始會不斷的波動，相應ξj值發生波動，隨著訓練步數增多，神經元學習和相互作用，aji會趨于穩定值ωji，此時輸出層的狀態模式為ξj=ni=1ωjixi，ξj是高新區產業生態系統第j種健康狀態模式，ξj值越大表示高新區產業生態系統越健康，越小表示高新區產業生態系統越不健康；ωji表示第j種健康狀態模式中第i個具體指標/評價要素經過訓練后的網絡權重，xi為具體指標/評價要素的變量值。

33計算過程與結果

利用Matlab軟件編程，設定系統控制參數：5種輸出神經元結構模式，即健康等級；訓練步數為50；輸出神經元寬帶參數為02；學習率為001；距離誤差為0001。參數設定后，高新區產業生態系統內部組元根據內外環境的約束不斷地進行競爭、協助和自組織，aji在不斷進行調整，參見圖1，初始階段，ξj（j=1，…，10）值波動明顯，隨后趨于穩定值，此時獲得相應的指標權重ωji和ξj值。經過SOM神經網絡仿真，獲得8個具體權重并排序：高新技術產業產值與規模以上工業產值比值（02023）、R&D經費投入占GDP（01716）、業務總收入（01249）、地區生產總值（01114）、高新技術產業產值（01113）、高新技術企業總數（01107）、“千人計劃”人數（00964）和出口總額（00713）。說明產業生態系統健康指數首要看重的是高新技術產業產值與規模以上工業產值比值，其次是研發強度，而出口程度對于產業生態系統健康的判斷影響力不大，見下圖。

經過som網絡仿真，獲得10個評估對象健康指數ξj，參見表2。并且，同樣的方法，計算出評價要素指數值。蘇州工業園（參照1）總體健康指數最高達到0914，徐州總體健康指數最低，只有0507。三個評價要素指數最高的均為蘇州工業園，活力指數最差是南京高新區（0173）、組織結構指數最差是徐州高新區（0406），恢復力指數最差也是徐州高新區（0293）。

4結論

雖然都認可，ξj值都和高新區產業生態系統的健康狀況是同向關系，值越大健康狀況就越好，值越小健康狀況越差，但是對每種健康狀態的臨界值當前仍沒有統一和規范，因為健康狀態和具體個體特性有很大關系，統一規范的劃分或許不能也不可行。由于本文中利用標準化后的數據yij和標準化的各個指標的權重，因而表示高新區產業生態系統健康ξj值都屬于[0，1]。考慮到五個健康狀態等級，因此，可以簡單地將取值區域劃分成五等分，即[0，02）：病態；[02，04）：不健康；[04，06）：亞健康；[06，08）：健康；[08，1]：很健康。

參見表2，從產業生態系統總體健康指數來看：蘇州工業園很健康；無錫高新區處在健康狀態；參照2以及蘇州、武進、南京、常州、昆山5個高新區處在亞健康狀態；而徐州和江陰兩個高新區不健康。從產業生態系統的評價要素來看：蘇州工業園3個評價要素都處于很健康狀態；無錫高新區3個評價要素都處于健康狀態；南京和徐州2個高新區的活力指數處在病態狀態，昆山、江陰和武進3個高新區活力指數處于不健康狀態；南京、常州和徐州3個高新區的恢復力指數處在不健康的狀態，表明在自主創新成為國家戰略的時候，提升自主創新能力，加大研發強度，激勵人才集聚，正是高新區二次創業成功的關鍵要素。

參考文獻：

[1]Mageau M T，Costanza R，Ulanowicz R EThe Development and Initial Testing of a Quantitative[J].Health，1995，1（4）： 201-213

[2]趙帥，柴立和，李鵬飛，等城市生態系統健康評價新模型及應用[J].環境科學學報，2013，33（4）：1173-1179