李柏洲，徐廣玉，蘇 屹

(哈爾濱工程大學(xué)企業(yè)創(chuàng)新研究所，黑龍江哈爾濱 150001)

一、引言

知識經(jīng)濟時代，市場競爭規(guī)則正逐步轉(zhuǎn)變，以知識為主體的競爭形態(tài)逐漸成為市場競爭的主流，市場競爭日益轉(zhuǎn)化為知識和服務(wù)的競爭［1］。知識已經(jīng)成為區(qū)域創(chuàng)新最具重要性的戰(zhàn)略資源，是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展獲取持久競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。區(qū)域自身地理優(yōu)勢及經(jīng)濟發(fā)展的差異性決定其異質(zhì)知識資源的擁有程度，而體現(xiàn)區(qū)域競爭優(yōu)勢的專有知識資源往往難以自給自足［2］。因此，各省(直轄市、自治區(qū))應(yīng)通過科技合作、技術(shù)轉(zhuǎn)移、引進投資等多種方式從其他區(qū)域獲得市場、技術(shù)和管理方面的知識，實現(xiàn)知識獲取，實現(xiàn)新知識的研究、經(jīng)驗學(xué)習(xí)、吸收利用，最終推動區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。

在知識獲取基礎(chǔ)理論中，韋于莉主要研究了顯性知識和隱性知識的不同的獲取方法［3］;張若勇、江旭、高展君等對組織內(nèi)部和外部知識獲取途徑及影響因素展開討論，證實知識獲取對企業(yè)績效有顯著的推動作用，組織氛圍、企業(yè)家導(dǎo)向等因素影響知識獲取能力［4-6］;社會資本、經(jīng)濟實力、行業(yè)環(huán)境、政策導(dǎo)向及人才數(shù)量都會直接影響知識獲取進程［7-10］。但是現(xiàn)有國內(nèi)文獻中對知識獲取的評價大都采用了單一的評價方法［11-13］，而且大都是對不同情境下企業(yè)知識獲取能力的評價，鮮有學(xué)者對區(qū)域知識獲取能力進行評價。因此，本文集合其他學(xué)者的研究，以知識獲取為區(qū)域創(chuàng)新體系中的一個重要指標(biāo)為指導(dǎo)，以中國各省(直轄市、自治區(qū))為評價對象，對區(qū)域知識獲取能力進行評價。鑒于主觀評價法會過多依賴專家的主觀判斷，且客觀評價法偏重于依靠客觀數(shù)據(jù)，本文選用G1 法、G2 法、熵值法和離差法進行指標(biāo)賦權(quán)，將主觀評價和客觀評價相結(jié)合，合理分配各指標(biāo)對區(qū)域知識獲取能力的貢獻比重，得到更為科學(xué)合理的評價結(jié)果。本文綜合相關(guān)文獻構(gòu)建區(qū)域知識獲取能力測度指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上，運用最優(yōu)組合賦權(quán)法對2008－2012年我國區(qū)域知識獲取能力進行實證分析，以期為區(qū)域知識獲取能力提升及區(qū)域創(chuàng)新能力的促進提供理論指導(dǎo)。

二、區(qū)域知識獲取能力評價指標(biāo)體系構(gòu)建

(一)區(qū)域知識獲取能力評價指標(biāo)體系構(gòu)建原則

區(qū)域創(chuàng)新能力體系下的知識獲取能力是體現(xiàn)某一特定區(qū)域不斷地利用全球一切可用知識的能力。其指標(biāo)體系的設(shè)計主要是為了系統(tǒng)整合區(qū)域知識獲取能力的評價要素，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、先進性、數(shù)據(jù)可獲得性等原則。(1)科學(xué)性原則:構(gòu)建的指標(biāo)體系需從區(qū)域創(chuàng)新體系原則出發(fā)，強調(diào)知識在大學(xué)、研發(fā)機構(gòu)、企業(yè)、中介機構(gòu)和政府等創(chuàng)新要素中的獲取能力，同時注重衡量區(qū)域知識獲取環(huán)境的建設(shè)程度［14］。(2)系統(tǒng)性原則:選取的指標(biāo)既要體現(xiàn)區(qū)域知識獲取的資源投入、經(jīng)濟效益產(chǎn)出指標(biāo)及經(jīng)濟效果等方面，同時也要在區(qū)域知識獲取能力的可持續(xù)性和發(fā)展?jié)摿Φ确矫嬗兴w現(xiàn)，即兼顧一個地區(qū)發(fā)展的存量、相對水平和增長率三個維度，尤其是增長率這一維度的指標(biāo)，它體現(xiàn)了一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿ΑＲ虼?，以絕對指標(biāo)(實力指標(biāo))、相對指標(biāo)(效率指標(biāo))和增長率(潛力指標(biāo))指標(biāo)來評價區(qū)域知識獲取能力，使評價具有客觀性和合理性。(3)先進性原則:選取的指標(biāo)及時反映區(qū)域知識獲取能力的最新發(fā)展情況，不存在滯后性。(4)數(shù)據(jù)可獲得性原則:充分考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取的難度，保證數(shù)據(jù)的可獲得性。

(二)區(qū)域知識獲取能力評價指標(biāo)體系構(gòu)建

知識獲取能力不僅取決于各部門能否進行很好的知識合作、能否分享知識，如產(chǎn)、學(xué)、研合作是重要的分享方式，還取決于本地區(qū)是否能夠運用全球取得的成果，這對于發(fā)展中國家而言尤其重要。因此，本文主要參照遵循柳卸林等主編的《中國區(qū)域創(chuàng)新能力報告》，借鑒《全球創(chuàng)新指數(shù)》、《創(chuàng)新型聯(lián)盟指數(shù)》及《國家創(chuàng)新指數(shù)》在內(nèi)的諸多國內(nèi)外相關(guān)知名報告，根據(jù)實際情況進行動態(tài)調(diào)整后構(gòu)建知識獲取評價指標(biāo)體系。知識獲取能力包括科技合作、技術(shù)轉(zhuǎn)移和外國直接投資3 個準(zhǔn)則層。

科技合作反映企業(yè)、高校和研究開發(fā)機構(gòu)的合作程度及成果，是知識獲取的重要渠道，獲取的知識更符合市場需求?？萍己献髟谡褪袌龅墓餐龑?dǎo)下展開的，涉及到企業(yè)、政府、科研機構(gòu)和中介服務(wù)機構(gòu)等，其中企業(yè)是最重要的合作主體。因此，通過科技論文合作作者的合著關(guān)系(S1-S9)、高校和科研院所來自企業(yè)資金在總的科研活動經(jīng)費中的比重(S10-S12)和專利合作的水平(S13-S18)三部分反映科技合作水平。

技術(shù)轉(zhuǎn)移是技術(shù)或知識需求方按照市場需求的方式有意識地進行技術(shù)獲取的過程，是發(fā)展中國家進步的重要途徑。但機械式的技術(shù)轉(zhuǎn)移已經(jīng)難以滿足快速發(fā)展的知識經(jīng)濟，更加主動的跨地區(qū)、跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的技術(shù)轉(zhuǎn)移越來越受到關(guān)注。因此，技術(shù)轉(zhuǎn)移指標(biāo)由技術(shù)市場交易狀況(T1-T3)、大中型企業(yè)從國內(nèi)其他企業(yè)中購買國內(nèi)技術(shù)(T4-T6)和國外技術(shù)引進(T7-T9)三者構(gòu)成。

外國直接投資(Ⅰ1-Ⅰ3)是資金的一種跨國境流動，伴隨資金的注入，先進的技術(shù)及管理經(jīng)驗也逐步進入中國，對區(qū)域知識獲取及技術(shù)創(chuàng)新具有重要意義。而外國直接投資趨向于流入貿(mào)易壁壘低、投資環(huán)境優(yōu)越的國家或地區(qū)，其中政府扶持政策尤為關(guān)鍵。

基于上述分析，參考和借鑒相關(guān)文獻，構(gòu)建區(qū)域知識獲取能力評價指標(biāo)體系，如表1 所示。

三、基于最優(yōu)組合賦權(quán)法的區(qū)域知識獲取能力評價模型構(gòu)建

(一)評價模型建立的思路

本文采用最優(yōu)組合賦權(quán)法構(gòu)建我國區(qū)域知識獲取能力評價模型，主要包括以下幾個步驟:(1)對知識獲取指標(biāo)數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理;(2)選用不同的單一評價方法G1 法、G2 法、熵值法和離差法進行指標(biāo)賦權(quán);(3)計算不同評價方法的權(quán)重系數(shù)，進而求得組合權(quán)重;(4)計算各省(自治區(qū)、直轄市)知識獲取能力評價的得分，得分的大小順序即為各區(qū)域知識獲取能力強弱的排序［15］(如圖1所示)。

圖1 基于組合賦權(quán)的區(qū)域知識獲取能力評價模型

(二)正向指標(biāo)的規(guī)范化處理

xij表示第i 個對象第j 個指標(biāo)規(guī)范化處理后的值;vij表示第i 個對象第j 個指標(biāo)的值;n 表示被評價對象的個數(shù)。根據(jù)正向打分公式［16］:

(三)單一評價方法賦權(quán)

1.G1 法確定權(quán)重

G1 法通過主觀排序反映指標(biāo)的重要程度，重要指標(biāo)賦予較大權(quán)重。

(1)用G1 法確定評價指標(biāo)的序關(guān)系;

(2)專家給出相鄰評價指標(biāo)xj－1與xj重要性程度之比rj的理想賦值;

(3)若專家給出相鄰評價指標(biāo)xj－1與xj重要性程度之比rj的理想賦值，則第k 個指標(biāo)的G1 法權(quán)重wk為［17］:

(4)由權(quán)重wk得第k－1，…，3，2 個指標(biāo)的權(quán)重［17］:

其中，wj－1表示第j－1 個指標(biāo)的G1 法權(quán)重;rj表示專家給出的理性賦值;j=k，k－1，…，3，2。

2.G2 法確定權(quán)重

G2 法通過主觀排序反映指標(biāo)的重要程度，重要指標(biāo)賦予較大權(quán)重。

(1)用G2 法確定評價指標(biāo)的序關(guān)系;

(2)專家給出最不重要的一個指標(biāo)xk;

(3)專家給出其余評價指標(biāo)xj與xk重要性程度之比dj的理想賦值;

(4)若專家給出dj的理想賦值，則準(zhǔn)則層下第j 個指標(biāo)對該準(zhǔn)則層的G2 法權(quán)重［18］:

其中，wj表示第j 個評價指標(biāo)的G2 法權(quán)重;dj表示專家給出的理性賦值;k 表示知識獲取能力評價指標(biāo)個數(shù)。

3.熵值法確定權(quán)重

(1)設(shè)rij為指標(biāo)的比重，計算公式［19-20］:

其中，xij為第i 個對象第j 個指標(biāo)的原始值;i=1，2，…，n;j=1，2，…，m。

(2)設(shè)ej為第j 個評價指標(biāo)的熵值，根據(jù)熵值計算公式［19-20］:

(3)設(shè) wj為第 j 個指標(biāo)的權(quán)重，計算公式［19-20］:

4.離差最大化法確定權(quán)重

離差最大化法通過計算第j 個指標(biāo)的離差占所有指標(biāo)總離差的比重反映指標(biāo)的重要程度，比重越大指標(biāo)越重要，賦予的權(quán)重越大。

(1)設(shè)tij(i=1，2…，n;j =1，2，…m)為第i 個對象第j 個指標(biāo)規(guī)范化得到的值。設(shè)wj為第j 個指標(biāo)的權(quán)重，wj≥0。對于指標(biāo)j，用Hij(w)表示對象i 與其它所用對象指標(biāo)值的離差(k =1，2，…，n)，則［21］:

對于指標(biāo)j，所有對象與其他對象的總離差為［21］:

根據(jù)離差最大化原理，構(gòu)造最優(yōu)化模型［21］:

解此優(yōu)化模型并進行歸一化處理，得離差法權(quán)重［21］:

其中，分子表示n 個評價對象第j 個指標(biāo)規(guī)范化后的值兩兩相減取絕對值，再求和得到的離差，記為Hj;分母表示m 個指標(biāo)的離差Hj之和。

(四)基于兩種因素的組合賦權(quán)

1.兩種因素組合權(quán)重的計算

分別運用G1 法、G2 法、熵值法和離差最大化法求權(quán)重wc(c=1，2，3，4)，組合權(quán)重為:

其中，αc表示組合系數(shù)，=1。

2.組合權(quán)系數(shù)的確定

基于下面兩種因素確定組合權(quán)系數(shù)ac:

(1)保證各評價對象的加權(quán)得分與理想點廣義距離最小［16］:

其中，li為各評價對象加權(quán)得分與理想點的廣義距離;為第c 種賦權(quán)方法第j 個指標(biāo)的權(quán)重，xij為第i 個對象第j 個指標(biāo)規(guī)范化后的值。

(2)引入Jaynes 最大熵原理體現(xiàn)各賦權(quán)結(jié)果間的一致性程度，基于各賦權(quán)結(jié)果差異最小的原則，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)［15］:

式(14)引入Jaynes 最大熵原理充分體現(xiàn)了各賦權(quán)結(jié)果間的一致性程度，基于各賦權(quán)結(jié)果一致性最大的原則確定組合權(quán)系數(shù)，避免出現(xiàn)選取的賦權(quán)法對組合賦權(quán)結(jié)果貢獻太小的問題。

構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)［15］:

其中，參數(shù)θ 為兩個目標(biāo)之間的平衡系數(shù)，0≤θ≤1，給出θ=0.5。

構(gòu)建拉格朗日函數(shù)求解組合權(quán)系數(shù)得αc［15］:

將式(12)求得的2008-2012 各年的組合權(quán)重的轉(zhuǎn)置WT和公式(1)求得的各指標(biāo)規(guī)范化得分X相乘得2008－2012年區(qū)域知識獲取能力評價得分Q［15］:

得到被評價年份知識獲取能力的得分qi(i =1，2，…，n)，按照得分的大小排序，得到知識獲取能力強弱的排序。

四、實證分析

選取2008－2012年《中國區(qū)域創(chuàng)新能力報告》各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，將表1 中各指標(biāo)進行規(guī)范化處理得第i 個對象第j 個指標(biāo)的規(guī)范化值xij，其中(i =1，2，…，31;j=1，2，…，30)。由于篇幅有限，數(shù)據(jù)較多，故在此不一一贅述，以2012年數(shù)據(jù)為例進行計算。

(一)G1 法權(quán)重的計算

1.根據(jù)專家意見，得到3 個準(zhǔn)則層的主觀影響順序排列:S ＞T ＞Ⅰ。

2.專家關(guān)于相鄰影響因素Xj－1和Xj的重要性程度之比rj的理性賦值分別為，r2= X1/X2=1.2，r3=X2/X3=1.4。

3.將相鄰影響因素的重要性程度之比的理性賦值帶入式(3)和(4)中，得到科技合作、技術(shù)轉(zhuǎn)移和外商直接投資的G1 法權(quán)重分別為0.4118，0.3431，0.2451。

同理可得指標(biāo)層相鄰指標(biāo)的重要性程度之比的理想賦值，求得指標(biāo)層對目標(biāo)層的G1 法權(quán)重，如表2 第3 列所示。

表2 區(qū)域知識獲取能力評價指標(biāo)權(quán)重

(二)G2法權(quán)重的計算

1.專家給出最不重要的影響因素為外資企業(yè)投資Ⅰ;

2.根據(jù)專家意見，其余影響因素與Ⅰ的重要程度之比dj的理想賦值為d1=S/Ⅰ=1.4，d2=T/Ⅰ=1.2，d3=Ⅰ/Ⅰ=1.0;

3.將dj的理想賦值帶入式(4)中，得到科技合作、技術(shù)轉(zhuǎn)移和外商直接投資的G2 法權(quán)重分別為0.3889、0.3333、0.2778。

同理可得指標(biāo)層相鄰指標(biāo)的重要性程度之比dj的理想賦值，求得指標(biāo)層對目標(biāo)層的G2 法權(quán)重，如表2 第4 列所示。

(三)熵值法權(quán)重的計算

1.將規(guī)范化數(shù)值帶入式(5)中，得到指標(biāo)權(quán)重rij(i=1，2，…3;j=1，2，…30);

2.將指標(biāo)權(quán)重依次帶入式(6)和式(7)中，得到各指標(biāo)權(quán)重，如表2 第5 列所示。

(四)離差最大化法權(quán)重的計算

將規(guī)范化數(shù)值帶入式(11)得到各指標(biāo)的權(quán)重如表2 第6 列所示。

(五)組合權(quán)重的計算

將表2 中單一評價方法所得的各指標(biāo)的權(quán)重代入式(16)，得到組合系數(shù)αc= (0.2081，0.2698，0.0301，0.4920 )。

將表2 中各指標(biāo)權(quán)重與組合系數(shù)代入式(12)得組合權(quán)重，見表2 第7 列。根據(jù)上述方法，對2008－2011年各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進行計算，為節(jié)省篇幅，各單一評價方法對指標(biāo)的賦權(quán)結(jié)果不加以贅述，為節(jié)省篇幅，僅列出2008－2011 各指標(biāo)的組合權(quán)重(如表2 第8-11 列)。

(六)區(qū)域知識獲取能力綜合評價

將表2 中的組合權(quán)重和各指標(biāo)規(guī)范化得分帶入式(17)，得各評價對象總得分和各準(zhǔn)則層得分及其排序，如表3-表7 所示。

表3 2012年區(qū)域知識獲取能力準(zhǔn)則層和綜合評價得分及排名

表4 2011年區(qū)域知識獲取能力準(zhǔn)則層和綜合評價得分及排名

表5 2010年區(qū)域知識獲取能力準(zhǔn)則層和綜合評價得分及排名

表6 2009年區(qū)域知識獲取能力準(zhǔn)則層和綜合評價得分及排名

五、實證結(jié)論及啟示

本文首先對知識獲取的相關(guān)文獻進行整理，結(jié)合我國實際情況及區(qū)域創(chuàng)新現(xiàn)狀，從科技合作、技術(shù)轉(zhuǎn)移、外資企業(yè)投資三方面構(gòu)建測度我國區(qū)域知識獲取能力指標(biāo)體系，并結(jié)合具體統(tǒng)計數(shù)據(jù)，實證測度我國2008－2012年的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中的知識獲取能力。綜合運用G1 法、G2 法、熵值法和離差法進行指標(biāo)賦權(quán)，計算組合權(quán)重，對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的知識獲取能力進行測度。本文主要得出以下結(jié)論:

第一，從總體來看，區(qū)域知識獲取能力是區(qū)域科技合作、技術(shù)轉(zhuǎn)移及外資企業(yè)投資水平的綜合體現(xiàn)，與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、居民收入及教育水平有顯著的關(guān)聯(lián)。由表3-表7 所示，2008-2012年，北京、上海、天津、江蘇、廣東、福建、河北、遼寧、山東都曾在區(qū)域知識獲取能力綜合評價中排名前八。其中，北京和上海一直穩(wěn)居知識獲取能力排名前兩位;而西藏、廣西、吉林、甘肅、貴州、江西都曾排到后三名。由于區(qū)域的政策傾斜及地方投入的變化，部分區(qū)域的排名變化較大。上升幅度較大的地區(qū)包括四川、甘肅、貴州，分別從2008年的第20、29、30 名上升到2012年的第11、14、15 名;下降幅度較大的地區(qū)包括安徽、湖南、江西，分別從2008年的第14、17、16 名下降到2012年的第21、23、22 名;其中，部分區(qū)域在統(tǒng)計時間內(nèi)的排名會有非線性波動，如黑龍江2008-2012年的排名為15、22、26、21、19，內(nèi)蒙古2008-2012年的排名為21、18、24、16、17。

第二，從科技合作情況看，區(qū)域內(nèi)的高校水平、科研院所實力、產(chǎn)學(xué)研合作程度對知識獲取能力有重要影響。近五年來，北京、上海、江蘇基本一直保持在科技合作綜合評價排名前三位，究其原因，可以總結(jié)三方面經(jīng)驗。首先，高校和研究所是科技論文主要來源，較多的知名高校及眾多領(lǐng)域的高水平研究所為地區(qū)科技合作搭建交流平臺，有助于提高區(qū)域的研發(fā)投入，提高科研人員的積極性，形成區(qū)域內(nèi)部不斷探索、合作的知識獲取氛圍。其次，高校和科研院所科研經(jīng)費來自企業(yè)的比重是區(qū)域產(chǎn)學(xué)研合作程度的重要體現(xiàn)，產(chǎn)學(xué)研合作項目也從技術(shù)開發(fā)與成果轉(zhuǎn)讓發(fā)展到高級人才培養(yǎng)和科研基地建設(shè)［14］，科研成果進一步豐富，企業(yè)投入不斷增加，形成產(chǎn)學(xué)研合作的良性循環(huán)，成為知識獲取的重要路徑。高校、研究所和工業(yè)企業(yè)擁有互補性的資源和能力，通過合作使其互相獲取異質(zhì)性的知識源，促進知識獲取后的再利用。再者，專利是一個國家技術(shù)最前沿的表征，知識獲取能力領(lǐng)先的地區(qū)，專利申請和受理數(shù)量有明顯優(yōu)勢，以江浙沿海地區(qū)最為明顯。專利包括發(fā)明、實用新型和外觀設(shè)計三種，發(fā)明專利的技術(shù)含量較高［14］，三種專利聯(lián)合申請可體現(xiàn)地區(qū)的專利概況，因此選取這兩個指標(biāo)項不僅反映區(qū)域科技實力及區(qū)域的科技利用率較高，更為本區(qū)域提供接觸前沿技術(shù)的機會，有助于在專利產(chǎn)出及專利產(chǎn)業(yè)化上尋求突破，是提高區(qū)域創(chuàng)新能力的重要途徑之一［22］。

第三，從技術(shù)轉(zhuǎn)移情況看，不僅要關(guān)注技術(shù)市場交易指標(biāo)，更要對購買的技術(shù)尤其是國外技術(shù)給予重視。在技術(shù)轉(zhuǎn)移綜合指標(biāo)排名中，上海、河北、天津等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)排名靠前，而青海、廣西、西藏等地明顯落后。技術(shù)轉(zhuǎn)移具有雙重作用，技術(shù)生產(chǎn)與技術(shù)消費同時存在，技術(shù)進步推動和技術(shù)需求拉動的交互作用促成技術(shù)轉(zhuǎn)移的發(fā)生和發(fā)展［23］。地區(qū)經(jīng)濟實力是技術(shù)市場投入的重要保障，經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)新技術(shù)不斷取代原技術(shù)，原技術(shù)又不斷衍化出新技術(shù);經(jīng)濟落后的地區(qū)由于區(qū)位要素導(dǎo)致的技術(shù)轉(zhuǎn)移受限，科技水平落后使技術(shù)成果商品化周期變長，經(jīng)濟效益和社會效益反過來不足以匹配區(qū)域創(chuàng)新進程，新的技術(shù)需求滯后，導(dǎo)致知識獲取能力降低。對國外技術(shù)的重視體現(xiàn)了區(qū)域經(jīng)濟的開放程度以及對新技術(shù)的引進、消化、吸收、再創(chuàng)新能力，是地區(qū)發(fā)展逐步與國際化接軌的重要環(huán)節(jié)。因此，要實現(xiàn)經(jīng)濟落后地區(qū)技術(shù)轉(zhuǎn)移能力的提升，可以通過國家支持重點項目的地區(qū)植入來培養(yǎng)其對先進技術(shù)的需求意識，提高對技術(shù)市場的重視程度，刺激需求行為，引發(fā)技術(shù)轉(zhuǎn)移。

第四，吸引跨國公司的投資活動，適度引進外商企業(yè)投資，可以彌補區(qū)域經(jīng)濟建設(shè)中資金短缺問題;盡管外商企業(yè)投資的知識溢出效果有待驗證，但仍不能忽視知識溢出效應(yīng)的存在，所以外資引進的先進技術(shù)及管理經(jīng)驗為區(qū)域技術(shù)進步起到示范作用，從而實現(xiàn)知識的有效獲取。近五年，外資企業(yè)投資綜合評價指標(biāo)中，陜西、重慶、四川等地排名上升幅度較大，吉林、寧夏、山西等地排名落后。通過對這些地區(qū)的分析，不難發(fā)現(xiàn)，區(qū)位因素在對外開放中起到關(guān)鍵作用，具有良好的電力供應(yīng)、臨近海港、水路交通方便、通訊便捷以及擁有特殊優(yōu)惠政策的城市是外商進行投資的主要區(qū)域［24］，廉價勞動力、鄰近目標(biāo)市場、第三產(chǎn)業(yè)比重等因素同樣會影響外商投資選擇［25］。不同類型外資企業(yè)對區(qū)位因素的偏好以及區(qū)位因素對外資企業(yè)績效的影響不同，地方政府需慎重思考如何把握自身優(yōu)勢，完善基礎(chǔ)設(shè)施，兼顧行政手段和市場手段，為外商企業(yè)投資創(chuàng)建優(yōu)異的投資環(huán)境［25］。

在全球一體化經(jīng)濟的發(fā)展帶動下，知識獲取能力已不僅僅局限于某個領(lǐng)域，影響區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的各個指標(biāo)都有可能對知識獲取能力產(chǎn)生重大的影響。人均GDP、技術(shù)市場成交額等反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，是區(qū)域知識獲取能力的基本保障;論文數(shù)量和專利合作情況等反映地區(qū)的科技水平，是區(qū)域知識獲取能力的技術(shù)支撐;區(qū)域經(jīng)濟的對外開放程度，為區(qū)域內(nèi)其他領(lǐng)域的合作創(chuàng)造條件和先機，是知識獲取的重要手段之一。通過實證分析可以發(fā)現(xiàn)，各區(qū)域發(fā)展條件不同以及我國實行有傾斜性的發(fā)展戰(zhàn)略，共同造成了知識獲取能力的差距，也引發(fā)了區(qū)域創(chuàng)新能力的差異化，導(dǎo)致知識獲取能力強的地區(qū)繼續(xù)發(fā)揮優(yōu)勢，不斷拉大區(qū)域發(fā)展的距離［26］。因此，政府部門需要通過制定相關(guān)的政策、法規(guī)，實現(xiàn)知識獲取相對公平，打破區(qū)域知識獲取能力提升對既定軌跡的依賴，實現(xiàn)我國各區(qū)域知識獲取及區(qū)域創(chuàng)新的均衡發(fā)展。

本文查閱相關(guān)的文獻資料，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、先進性、數(shù)據(jù)可獲得性等原則，融合區(qū)域知識獲取的現(xiàn)狀以及區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的具體實踐，集合演繹法、現(xiàn)象探索法、文獻檢索和梳理法、歸納法等邏輯分析方法，選取權(quán)威和高效度的指標(biāo)構(gòu)建區(qū)域知識獲取能力測度指標(biāo)體系，依據(jù)現(xiàn)有成熟的測度指標(biāo)選取準(zhǔn)則，同時選擇絕對指標(biāo)和相對指標(biāo)，主要是因為絕對指標(biāo)反映特定時間、地點、條件下的地區(qū)總規(guī)模，是各種派生指標(biāo)的基礎(chǔ);而相對指標(biāo)主要反應(yīng)地區(qū)某方面發(fā)展程度的比例關(guān)系，是實現(xiàn)同一指標(biāo)不同地區(qū)比較的基礎(chǔ)。通常選取相對指標(biāo)替代絕對指標(biāo)進行測度，而加入絕對指標(biāo)后可以展現(xiàn)地區(qū)某方面發(fā)展的總規(guī)模，使測度更加全面。為了消除已建立的區(qū)域知識獲取能力測度指標(biāo)體系中測度指標(biāo)之間(主要消除相對指標(biāo)之間、相對指標(biāo)和絕對指標(biāo)之間以及絕對指標(biāo)和絕對指標(biāo)之間)的多重共線性的影響，在使用組合賦權(quán)方法對區(qū)域知識獲取能力進行測度之前，本文計算了各個構(gòu)念的測量項目之間的方差膨脹因子VIF，結(jié)果表明各個構(gòu)念的測量項目之間的方差膨脹因子VIF 均未超過10，各個構(gòu)念的測量項目之間的多重共線性不嚴重，不會對區(qū)域知識獲取能力的測度值造成影響而產(chǎn)生錯誤的研究結(jié)果和結(jié)論。但是，由于能力有限，研究仍存在不足之處，今后應(yīng)使用定量分析和定性分析相結(jié)合的方法，多使用扎根理論、案例分析、現(xiàn)象探索、理論建構(gòu)、縱向追蹤探索等質(zhì)化研究方法，選取更為權(quán)威和高效度的測度指標(biāo)完善區(qū)域知識獲取能力測度指標(biāo)體系，多使用異方差檢驗、自相關(guān)檢驗、多重共線性檢驗、面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)檢驗和面板數(shù)據(jù)隨機效應(yīng)檢驗等計量經(jīng)濟學(xué)模型驗證測度指標(biāo)和測度指標(biāo)之間的自相關(guān)和多重共線性關(guān)系、消除異方差現(xiàn)象，進一步估計測度指標(biāo)之間的邏輯關(guān)系。同時，為了保證研究的可檢驗性，本文數(shù)據(jù)均來源于公開出版的《中國區(qū)域創(chuàng)新能力報告》，但在2012年的報告中所用的基本是2010年的數(shù)據(jù)，即本文的研究雖采用2008-2012年的數(shù)據(jù)，但實際對2006-2010 的區(qū)域知識獲取能力進行評價，有一定的時滯性。而且，鑒于相關(guān)數(shù)據(jù)獲取的難度，目前缺乏對制度、體制、政策及政府效率的直接測度，這都是本文未來的提升空間。

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