[摘要] 基于遺傳算法，將創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群成員評價(jià)指標(biāo)體系與產(chǎn)業(yè)集群競爭力GEM模型結(jié)合，從集群整體競爭力提升角度對創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群新成員選擇方法進(jìn)行研究。

[關(guān)鍵詞] 創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群 遺傳算法 成員選擇 GEM模型

隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，很多根植于地方的產(chǎn)業(yè)集群開始面臨技術(shù)能力不足、地方優(yōu)勢喪失等問題。于是升級作為競爭力提升的方式被引入集群的研究中，創(chuàng)新被認(rèn)為是升級的關(guān)鍵，而如何為集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)選擇合適的目標(biāo)成員成為亟待解決的問題。

一、目標(biāo)模型確定

創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群成員引入的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)集群整體競爭力的提升。對產(chǎn)業(yè)集群競爭力的評價(jià)加拿大學(xué)者Padmore和Gibson提出了GEM模型。本文以GEM模型為基礎(chǔ)構(gòu)造創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群成員選擇的目標(biāo)函數(shù)。

GEM模型涉及到三對六個(gè)決定因素：因素對I－基礎(chǔ)，包括資源與設(shè)施；因素對II－企業(yè)，包括供應(yīng)商和相關(guān)輔助產(chǎn)業(yè)以及企業(yè)結(jié)構(gòu)、戰(zhàn)略和競爭；因素對III－市場，包括當(dāng)?shù)厥袌龊屯獠渴袌?。GEM模型的產(chǎn)業(yè)集群競爭力總得分表達(dá)式為：

(1)

其中i取值為1、2、3，和為因素對中兩個(gè)可以相互替代或基本上可以相互替代的因素。GEM滿分為1000分，分?jǐn)?shù)越高說明集群額競爭力越強(qiáng)。

二、指標(biāo)體系確定及量化

集群成員選擇一般需要考慮的標(biāo)準(zhǔn)兼容性、能力和承諾。W. M， Cohen 和D.A.Levinthal(1990)認(rèn)為創(chuàng)新還要考慮知識(shí)吸收能力這個(gè)因素。我國盧燕等提出應(yīng)將知識(shí)產(chǎn)權(quán)單獨(dú)考慮。本文在此基礎(chǔ)上將集群成員選擇影響因素劃分為兼容性、互補(bǔ)性、信任、知識(shí)吸收能力和知識(shí)創(chuàng)新能力五類變量，在變量之下設(shè)立詳細(xì)指標(biāo)如下：

1.兼容性：戰(zhàn)略目標(biāo)、集群目標(biāo)、企業(yè)文化、管理團(tuán)隊(duì)、經(jīng)營實(shí)力相當(dāng)、長期合作的可能性

2.互補(bǔ)性：管理水平、管理人員經(jīng)驗(yàn)技能、技術(shù)開發(fā)的識(shí)和技能、技術(shù)人員平均從業(yè)時(shí)間、產(chǎn)品生產(chǎn)知識(shí)和技能、市場營銷知識(shí)和技能、市場競爭地位財(cái)務(wù)狀況。

3.可信度：合作意愿、集群業(yè)務(wù)是否屬于成員核心業(yè)務(wù)范圍、集群活動(dòng)是否能夠積極參加、集群記錄、成員企業(yè)聲譽(yù)、合作雙方了解程度、穩(wěn)定的管理層結(jié)構(gòu)、高層領(lǐng)導(dǎo)之間的互信關(guān)系。

4.知識(shí)吸收能力：知識(shí)基礎(chǔ)類似程度、成員知識(shí)吸收能力、信息管理系統(tǒng)、主要決策者對知識(shí)吸收的態(tài)度。

5.知識(shí)創(chuàng)新能力：成員擁有知識(shí)的質(zhì)與量、合作技術(shù)是否是成員核心技術(shù)、成員RD投入、成員RD轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的比率。

采用參照對比法得到成員選擇詳細(xì)指標(biāo)初始值，再通過層次分析法確定各詳細(xì)指標(biāo)權(quán)重，進(jìn)行集成可得到各類選擇變量的權(quán)重：

三、基于遺傳算法的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群成員選擇方法

利用遺傳算法進(jìn)行集群成員選擇是以集群整體最優(yōu)化為成員選擇的衡量標(biāo)準(zhǔn)，而不是盲目選擇指標(biāo)值最高的企業(yè)作為集群成員對象。

1.目標(biāo)函數(shù)確定

采用GEM公式為目標(biāo)函數(shù)?；诋a(chǎn)業(yè)集群發(fā)展路徑和產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展戰(zhàn)略及由此產(chǎn)生的具體目標(biāo)建立成員選擇變量和GEM模型因素變量之間的函數(shù)關(guān)系將候選成員選擇變量值映射到GEM模型因素變量，得到值，再由目標(biāo)函數(shù)即GEM公式（1）得到引入新成員后集群將達(dá)到的競爭力水平，作為篩選新成員的標(biāo)準(zhǔn)。

2.算法過程

(1)編碼方式

選擇實(shí)數(shù)編碼方式，每一個(gè)候選成員可以用 所示代碼串表示。每一字段表示第j類選擇變量中第i個(gè)詳細(xì)指標(biāo)，表示各詳細(xì)指標(biāo)的值，即。這樣每一個(gè)代碼串就表示一個(gè)候選企業(yè)。

(2)適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)造

由于本文通過GEM模型將產(chǎn)業(yè)集群成員選擇目標(biāo)轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)函數(shù)，所以可以直接采用目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。

(3)選擇算子

采用輪盤賭選擇法假設(shè)每一個(gè)個(gè)體（代碼串）的適應(yīng)度為，群體總的適應(yīng)度為，將比例作為第k個(gè)個(gè)體的選擇概率。

(4)重組和變異算子

采用中間重組算子來產(chǎn)生新一代個(gè)體，每一個(gè)經(jīng)過重組的個(gè)體進(jìn)行實(shí)值變異。一般重組概率Pc取值范圍為0.8～1.0之間。

(5)選擇策略

從重組變異后產(chǎn)生的新種群和原種群中選取前n個(gè)適應(yīng)度大的個(gè)體組成下一代種群。

(6)算法終止條件

利用固定代數(shù)作為終止條件，并輸出群體中多個(gè)較優(yōu)個(gè)體作為最終結(jié)果以供選擇。

四、結(jié)束語

本文基于遺傳算法，將創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群成員的評價(jià)指標(biāo)體系與產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價(jià)的GEM模型結(jié)合，從集群整體競爭力提升角度對創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群新成員選擇的方法進(jìn)行研究，與傳統(tǒng)方法相比更符合產(chǎn)業(yè)集群整體競爭力提升的要求。

參考文獻(xiàn)：

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