基于熵值法-灰色關聯分析法的技術競爭力評價模型構建與應用

技術是推動產業結構升級的主要動力，也是實現國家經濟持續增長的必要條件[1]。技術競爭力是企業競爭力的物質基礎，也是國家競爭力的重要組成部分[2]。因此，有效地評價技術競爭力有助于了解自身及競爭對手的技術發展水平及趨勢，對獲取并維持長期的競爭優勢有著至關重要的作用。專利是最重要的技術競爭情報來源，是情報學中技術分析的重要手段和依據[3]。據世界知識產權組織(World Intellectual Property Organization，WIPO)統計，全世界每年新誕生的技術中，有90%～95%可以在專利文獻中獲取，且有70%的技術信息只能從專利文獻中得到[4]。通過對某一技術領域的專利進行分析，有助于了解該技術的整體概況和發展態勢。目前學術界尚未對“技術競爭力”的概念形成統一定論。

本文認為，技術競爭力是指在某一特定技術領域，一個主體相對于其他主體，從不同層面或維度表現出的差異或不對稱性，這種差異或不對稱性能夠反映出不同主體在該領域的技術競爭力強弱。

目前國內外針對技術競爭力的研究雖然不少，但構建的評價體系較為單薄，選取的指標也不夠全面。如有些學者利用授權的發明專利數量、專利活動、被引比率等指標來衡量技術競爭力[5-6]，有些學者從專利申請趨勢、專利被引頻次、授權專利數量、同族專利分布、國際專利分類(International Patent Classification，IPC)構成、專利申請人等方面對技術競爭力進行研究[7-9]，但都未對相同維度的指標進行歸類，缺乏一定的系統性和層次性。在賦權方法的選取上，一些學者多采用德爾菲法[10-11]、層次分析法[12-13]等主觀賦權法對指標權重進行賦值。與熵值法[14]等客觀賦權法相比，這些方法具有較強的主觀性，易受人為因素的干擾。在綜合評價方法的選取上，TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法[15-16]、密切值法[17-18]等方法較為常見，很少有學者采用灰色關聯分析法對技術競爭力進行評價。灰色關聯分析法是一種定性與定量相結合的方法，通常不需要龐大的統計樣本數據，對指標的數據要求也較為寬松。因此，本文嘗試將熵值法與灰色關聯分析法相結合，對技術競爭力進行綜合評價。

1 模型構建

1.1 指標體系

技術競爭力是一種綜合能力，既包含了某段時間內所積累的技術研發成果，又體現為在更長時間段內這些成果所能發揮的潛力，它們共同決定了在某項技術領域的發展水平和競爭地位[19]。因此，評價技術競爭力不僅要考慮當前已經顯現出的現實技術競爭力，還要考慮未來一段時間的潛在技術競爭力。

本文結合現實技術競爭力(Realistic Technology Competitiveness，R-TC)和潛在技術競爭力(Potential Technical Competitiveness，P-TC)，構建了一套技術競爭力評價指標體系，為了便于敘述，根據現實技術競爭力和潛在技術競爭力的英文首字母縮寫將其簡稱為RP-TC評價指標體系(表1)。需要說明的是，表1中各項指標的縮寫僅為了便于本文公式的表達，并不能作為專業概念的規范縮寫。

表1 技術競爭力(RP-TC)評價指標體系

現實技術競爭力是指在當前競爭中表現出的技術競爭力，可分為專利數量、專利質量和專利價值3個維度。其中專利數量維度包括技術集中度、技術研發效率、相對技術份額3個指標，技術集中度通常選取專利數量排名前6%(即前n名)的IPC進行測度[20]，專利質量維度包括專利授權率、發明專利比率、技術活動規模、技術覆蓋范圍4個指標，專利價值維度包括專利有效率、技術影響力、專利合作條約(Patent Cooperation Treaty，PCT)申請率、核心技術強度4個指標。本文將專利強度≥80的專利定義為核心專利[21]。

潛在技術競爭力是指未來提升技術競爭力的潛力，與評價現實技術競爭力類似，也可分為專利數量、專利質量和專利價值3個維度。許多學者利用近5年的相關指標衡量潛在技術競爭力[19,22-23]，本文也將潛在技術競爭力各項指標的時間跨度設為5年。其中專利數量維度包括近5年專利量增長率、近5年發明人增長率2個指標，前期專利數量和前期發明人數量分別指5年前對應的專利數量和發明人數量；專利質量維度包括近5年年均專利授權率、近5年年均發明專利比率2個指標；專利價值維度包括近5年平均被引次數、近5年核心專利比率2個指標。

1.2 評價方法

1.2.1 熵值法賦權

指標權重表示指標在整個評價體系中的相對重要程度。本文采用熵值法對各項指標進行賦權。熵值法是一種常用的客觀賦權法，目前在綜合評價研究中有著較為廣泛的應用。在測算過程中，如果某個指標的信息熵越小，表明指標的樣本值之間差異越大，提供的信息量越多，在綜合評價中起的作用越大，相應的指標權重就越大；反之，如果某個指標的信息熵越大，則表明指標的樣本值之間差異越小，提供的信息量越少，在綜合評價中起的作用越小，相應的指標權重就越小[24]。其計算過程如下。

首先，進行數據標準化處理。根據評價指標體系得到原始矩陣。假設有m個待評價對象，n個評價指標，構成數據矩陣X=(xij)m×n：

(公式1)

公式1中，xij表示第i個對象的第j項評價指標值(其中i= 1,2,…,m，j= 1,2,…,n)。

由于信息熵是一個無量綱值，因此在計算權重之前應該對各指標進行標準化處理[25]。本文采用極差標準化方法，從指標體系可以看出，本文選取的指標均為正向指標(即指標值越大，評價結果越高)，因此運用以下公式進行轉換：

(公式2)

公式2中，yij是xij標準化處理后的結果，min(xij)是變量x的最小值，max(xij)是變量x的最大值。將經過極差標準化處理后的矩陣記作：

Y=(yij)m×n

然后進行極端值平移變換。在數據預處理過程中，不可避免地會遇到極端值。由于熵值法具有非負性，要求數據全部滿足大于零，否則將無法進行計算，但為了保證數據的完整性和評價的準確性，等于零的數值又不能直接刪去[26]。因此，本文對出現極端值的指標數據進行平移變換，變換公式如下：

zij=cj+yij×dj

(公式3)

(公式4)

(公式5)

將經過極端值平移變換后的矩陣記作：

Z=(zij)m×n

計算第i個對象的第j項評價指標值的比重pij：

(公式6)

將比重pij構成的矩陣記作：

P=(pij)m×n

計算第j項評價指標的信息熵值Hj：

(公式7)

計算第j項評價指標的信息熵冗余度ej，得到最終權重wj：

ej=(1-Hj)

(公式8)

(公式9)

將所得到的權重列向量記作：

W=(w1,w2,…wn)T

將上面步驟得到的權重向量W與標準化矩陣Y相乘，構造加權矩陣：

V=(vij)m×n=(wj×yij)m×n

1.2.2 灰色關聯分析

在得到各項指標權重的基礎上，本文采用灰色關聯分析法進行綜合評價。灰色關聯分析法的基本原理是通過對數據序列中存在的幾何關系或曲線幾何形狀的相似程度進行分析和比較，根據序列或曲線的相似程度衡量關聯的程度[27]。灰色關聯分析法是一種定性與定量相結合的方法，分析結果以關聯度排序為主。也就是說，關聯度的大小并不重要，重要的是關聯度排序[28]。具體步驟如下。

確定參考序列與比較序列。在加權矩陣V中，設由n個評價指標最優值組成的數據序列為參考序列，記作v0(j)：

v0(j) =(v0(1),v0(2),…,v0(n))

設第i個評價對象的指標值組成的數據序列為比較序列，記作vi(j)：

vi(j)=(vi(1),vi(2),…,vi(n))

計算比較序列vj與參考序列v0之間的差值Δv：

v=|vi(j)-v0(j)|

(公式10)

計算兩級最小差和兩級最大差。

兩級最小差為：

(公式11)

兩級最大差為：

(公式12)

計算每個比較序列與參考序列之間對應指標的灰色關聯系數：

(公式13)

公式13中，ρ為分辨系數，取值范圍為[0,1]，一般取ρ=0.5。

計算第i個評價對象的灰色關聯度。灰色關聯度越大，表明越接近最優解，評價結果越高；反之，灰色關聯度越小，表明越遠離最優解，評價結果越低。以此對各個評價對象進行綜合排名。計算公式為：

(公式14)

2 應用研究

2.1 數據來源

體外診斷是目前市場規模最大的生物醫藥產業，具有投資小、利潤大、回報快的優勢，已發展成為擁有數百億美元國際市場的朝陽產業，世界各國對體外診斷領域給予了高度重視，但不同國家在體外診斷領域的技術研發各有側重。與其他體外診斷技術相比，分子診斷能更本質、更特異、更早期地反映出機體的生理變化，因此成為了各國在體外診斷領域的重點發展方向[29]。考慮到研究的必要性以及數據的可獲取性，本文針對分子診斷領域，利用前面所構建的模型，分別在北美洲、歐洲、亞洲、大洋洲選取具有代表性的國家進行應用研究，對美國、德國、中國、日本、澳大利亞5個國家在分子診斷領域的技術競爭力進行評價，從而揭示出各國在該領域的技術競爭力的強弱。

數據來源于英國思保環球(CPA Global)公司旗下的Innography專利信息檢索和分析平臺。該平臺收集了1億多件來自全球104個司法管轄區的各國專利數據和兩千萬發明人信息，被許多世界一流企業及事務所廣泛使用[30]。通過閱讀相關文獻，構造分子診斷專利檢索式如下：((((@(abstract,pclaims,title) ("polymerase chain reaction") or ("PCR")) or (@meta (CPC_C12Q0001686000) or (CPC_C12Q2531113000) or (CPC_C12Q2531107000))) or ((@(abstract,pclaims,title) ("in situ hybridization") or ("in situ hybridisation")) or (@meta (CPC_C12Q0001684100))) or ((@(abstract,pclaims,title) ("gene chip*") or ("genechip*") or ("gene array*") or ("genearray*") or ("DNA chip*") or ("DNAchip*") or ("DNA array*") or ("DNAarray*") or ("oligonucleotide* chip*") or ("oligonucleotide*array*") or ("oligonucleotide* array*") or ("genome* chip*") or ("genome*chip*") or ("genome* array*")) or (@meta (CPC_C12Q0001683700)) or (@(abstract,pclaims,title) ("Microarray*") and (@meta (CPC_C12Q000168*)))) or (@(abstract,pclaims,title) ("pyrophosphat* sequenc*") or ("pyrosequenc*") or ("Sanger sequenc*") or ("nano* and sequenc*") or ("Maxam Gilbert sequenc*") or "sequenc* DNA" or "sequenc* cDNA" or "sequenc* gene*" or ("DNA sequenc*") or ("cDNA sequenc*") or ("gene* sequenc*"))) and ((@(abstract,pclaims,title) ("detect*" or "diagnos*")))) or (@(abstract,pclaims,title) ("molecul* diagnos*"))。檢索時間為2019年5月16日，檢索后共獲得222 819件專利，其中美國83 744件、德國11 016件、中國55 435件、日本14 694件、澳大利亞3 743件。通過對Innography平臺的相關字段進行統計，將Patent Strength限定為≥80，將Filling Date限定為2014年5月16日-2019年5月16日，從而得到各國的核心專利數據以及潛在技術競爭力的各項數據，并利用表1的測算方式對各項指標進行測算。

2.2 綜合評價過程

2.2.1 權重確定

通過對美國、德國、中國、日本和澳大利亞5個國家的17項專利指標進行測算，得到各國各項指標的測算結果(表2)。

表2 美德中日澳5國RP-TC指標測算結果

將各國各項指標的測算結果代入熵值法賦權的步驟中，構成5×17的X矩陣，根據公式1至公式8依次對數據進行標準化處理，針對出現極端值的指標數據進行平移變換，計算各項指標的信息熵和信息熵冗余度，從而得出各項指標的具體權重。如表3所示，權重由高到低的17項指標依次為：近5年專利量增長率(PQ1G)、近5年發明人增長率(PQ1I)、近5年核心專利比率(PVC)、相對技術份額(RQ1S)、技術影響力(RVI)、近5年平均被引次數(PVA)、PCT申請率(RVP)、技術覆蓋范圍(RQ2C)、技術活動規模(RQ2S)、技術研發效率(RQ1R)、近5年年均專利授權率(PQ2A)、專利有效率(RVE)、專利授權率(RQ2A)、發明專利比率(RQ2I)、近5年年均發明專利比率(PQ2I)、技術集中度(RQ1C)、核心技術強度(RVC)，其中權重最高值與最低值之間差值為0.23832。將權重向量W與標準化矩陣Y相乘，構造加權矩陣V。

表3 RP-TC評價體系各項指標權重

2.2.2 灰色關聯度結果分析

在構造加權矩陣V的基礎上，根據灰色關聯分析的步驟依次進行計算，確定出其中的參考序列與比較序列，根據公式9至公式13，分別算出各比較序列與參考序列之間的差值，以及兩級最小差和兩級最大差，從而得出各比較序列與參考序列之間對應指標的灰色關聯系數，最終得到各國的灰色關聯度(表4)。表4中各國的灰色關聯度均在[0，1]區間。其中美國的灰色關聯度最大，為0.957387；澳大利亞的灰色關聯度最小，為0.905513。

表4 美德中日澳5國灰色關聯度計算結果

通常認為，一個國家的灰色關聯度越大，其與最優值組成的參考序列之間的關聯越大，越接近最優值，在排名中越靠前；反之，灰色關聯度越小，其與最優值組成的參考序列之間的關聯越小，越遠離最優值，在排名中越靠后。由上文可知，各國的灰色關聯度即最終的綜合評價值。5個國家的分子診斷技術競爭力排名結果由高到低依次為美國、中國、德國、日本和澳大利亞。其中美國和中國的綜合評價值明顯高于其他國家，德國、日本和澳大利亞3個國家的綜合評價值較為接近，彼此差距不大(表5)。

表5 美德中日澳5國技術競爭力最終排名

結合各國在分子診斷領域的政策、市場、企業等實際情況可知，美國不僅在政策方面得到了政府的大力扶持，出臺了一系列完善的法律法規，而且還擁有規模龐大、高度集中的企業集群，許多全球頂尖的分子診斷企業均在美國。因此，美國在分子診斷領域擁有絕對的權威地位，這與本文最終得到的技術競爭力排名結果相符。中國雖然在分子診斷市場的起步較晚，但技術起點較高，是近些年來增長速度最快的國家，再加上申請專利的力度較大，從2011年起至今，中國的專利申請總量一直保持世界第一的地位[31]，因此最終得到的綜合評價結果較高。但中國在分子診斷領域的專利數量與美國相比較少，頂尖的分子診斷企業數量也較少。與美國和中國相比，德國在專利數量和企業數量方面均處于一定的弱勢；但與日本和澳大利亞相比，德國仍擁有如默克、拜耳等全球頂尖的分子診斷企業，而且近些年來德國政府在政策和經濟上都對分子診斷技術的發展給予了一定支持。因此在本文得到的綜合評價結果中，德國的技術競爭力強于日本和澳大利亞，但弱于美國和中國。日本在分子診斷領域也有一些代表性企業，但與前3個國家相比數量較少，而且日本的高校和科研機構的成果轉化一直較為落后。澳大利亞在分子診斷領域的專利數量最少，與其他4個國家差距懸殊；此外，相關企業的數量也較少，全球頂尖企業的數量更少，因此在分子診斷領域的技術競爭力最弱。綜上所述，最終得到的5個國家的綜合評價結果與各國在分子診斷領域的發展現狀相一致。

3 討論

本文基于專利視角，不僅考慮了當前已經顯現出的現實技術競爭力，還考慮了未來一段時間的潛在技術競爭力，從現實技術競爭力和潛在技術競爭力兩個層面出發，分別在專利數量、專利質量、專利價值3個維度選取17項專利指標構建了一套較為全面的技術競爭力評價指標體系，與以往的指標體系相比，具有一定的整體性和層次性。此外，本文采用熵值法對各項指標賦予權重，利用灰色關聯分析法對研究對象的技術競爭力進行綜合評價，并通過將熵值法與灰色關聯分析法結合起來使用，不僅克服了經典灰色關聯分析法對所有因素進行平權處理的弊端，還更好地了解了評價體系中各指標局部之間的關聯性，具有一定的研究意義與創新性。在應用研究方面，本文以分子診斷領域為例，選取了該領域5個具有代表性的國家進行分析，最終得到的綜合評價結果與各國在分子診斷領域的發展現狀相一致，符合各國實際的技術競爭力水平，具有一定的科學性和準確性。

本文為技術競爭力的評價研究提供了一種新思路，但可拓展提升的空間還有很大。首先是評價指標的選取方面，由于受限于某些指標數據的可獲取性，在專利指標的多樣性上仍然存在一定的局限，一些同樣可以量化為指標的影響因素未被納入考量；其次是評價方法的選取方面，熵值法是一種客觀賦權法，主要根據各項指標的觀測值確定權重而忽略了指標本身的重要程度，得到的結果可能與真實情況存在一定的偏差，最后是應用對象的選取方面，考慮到分子診斷是體外診斷技術最重要的發展方向，因此本文選取分子診斷領域進行分析，后續研究可以根據需求針對其他技術領域或國家展開，也可以將研究范圍縮小到企業或機構，對微觀層面的技術競爭力進行評價研究。

4 結語

評價技術競爭力不僅要考慮現實技術競爭力，還要考慮潛在技術競爭力的影響；不僅要考慮專利數量，還要考慮專利質量和專利價值等維度。如果單看某一方面，得到的結果都將有失偏頗。本文基于專利視角，從現實技術競爭力和潛在技術競爭力兩個層面，選取專利數量、專利質量、專利價值3個維度設計了一系列技術競爭力評價指標，并采用熵值法和灰色關聯分析法相結合的方式對研究主體進行綜合評價，研究方案具有一定的創新性。

體外診斷技術是疾病預防、診斷與治療的重要支撐，是生物醫藥產業增長最為迅速的領域之一。分子診斷作為疾病精準防診治的關鍵技術，是現代醫學的重要發展方向。本文對5個主要國家分子診斷領域的技術競爭力進行評價，對增強我國生物醫藥競爭力，實現健康中國的目標具有一定的現實意義。