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        中國(guó)東部各省市區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

        2017-08-09 06:36:28徐永智衣保中
        黑龍江社會(huì)科學(xué) 2017年1期
        關(guān)鍵詞:對(duì)數(shù)貢獻(xiàn)率指標(biāo)體系

        徐永智,衣保中

        (1.吉林大學(xué) 東北亞研究院,長(zhǎng)春 130012;2.黑龍江科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,哈爾濱 150028)

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        ·經(jīng)濟(jì)理論與實(shí)踐探索·

        中國(guó)東部各省市區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

        徐永智1,2,衣保中1

        (1.吉林大學(xué) 東北亞研究院,長(zhǎng)春 130012;2.黑龍江科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,哈爾濱 150028)

        區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)體系的建立是綜合評(píng)價(jià)區(qū)域創(chuàng)新能力的基礎(chǔ),區(qū)域創(chuàng)新能力指標(biāo)體系不僅包括知識(shí)能力,也包括區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境。基于對(duì)主成分分析的不足,通過(guò)均值化和對(duì)數(shù)中心化處理改進(jìn)主成分分析的特征提取,并用熵值法對(duì)主成分的綜合值計(jì)算進(jìn)行改進(jìn),再用改進(jìn)后的主成分方法對(duì)中國(guó)東部各省市區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),可以看出,知識(shí)能力的特征向量都為負(fù)值,而創(chuàng)新環(huán)境都為正值,這意味著作為區(qū)域創(chuàng)新潛力的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對(duì)一個(gè)區(qū)域的創(chuàng)新能力有正向作用,而知識(shí)能力只表現(xiàn)為當(dāng)前的知識(shí)投入與產(chǎn)出。

        區(qū)域創(chuàng)新能力;均值化;對(duì)數(shù)中心化;熵值法

        1992年,Cooke首次提出區(qū)域創(chuàng)新體系概對(duì)應(yīng)念,該概念與1987年Freeman等人提出的國(guó)家創(chuàng)新體系概念相對(duì)應(yīng)[1]。自區(qū)域創(chuàng)新概念提出后,學(xué)者們對(duì)區(qū)域創(chuàng)新模式、區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)等理論進(jìn)行了深入研究,與此同時(shí)定量研究也受到了廣泛關(guān)注,其中對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的實(shí)證研究是一個(gè)熱點(diǎn)與重點(diǎn),而區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)體系的建立是對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力做出評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。

        用單一指標(biāo),比如專利數(shù)、發(fā)表論文數(shù)等衡量區(qū)域創(chuàng)新能力,顯然有失偏頗,因此對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)更多的是建立在多元指標(biāo)體系上。王稼瓊、繩麗惠、陳鵬飛(1999)認(rèn)為,區(qū)域創(chuàng)新體系以技術(shù)創(chuàng)新為主,企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主體[2]。甄峰、黃朝永、羅守貴(2000)從知識(shí)創(chuàng)新能力、技術(shù)創(chuàng)新能力、管理與制度創(chuàng)新、宏觀經(jīng)濟(jì)與社會(huì)環(huán)境四個(gè)方面建立了指標(biāo)體系[3]?!?003中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力報(bào)告》認(rèn)為,區(qū)域創(chuàng)新能力是指一個(gè)地區(qū)將知識(shí)轉(zhuǎn)化成新產(chǎn)品、新工藝、新服務(wù)的能力,該報(bào)告中的指標(biāo)體系由以下五個(gè)要素構(gòu)成:知識(shí)創(chuàng)造能力、知識(shí)獲取能力、企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)績(jī)效[4]。丁美霞、周民良(2008)在對(duì)中國(guó)各省區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新能力的分析中,將區(qū)域創(chuàng)新能力分為四個(gè)方面:創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新配置和創(chuàng)新環(huán)境[5]。侯風(fēng)華、趙國(guó)杰(2008)在建立中國(guó)東部省市區(qū)域創(chuàng)新能力指標(biāo)時(shí),將區(qū)域創(chuàng)新能力分成當(dāng)前與長(zhǎng)遠(yuǎn)創(chuàng)新能力,其中,當(dāng)前或短期的創(chuàng)新能力用短期的區(qū)域創(chuàng)新技術(shù)能力代表,而長(zhǎng)遠(yuǎn)或潛在的創(chuàng)新能力則用區(qū)域創(chuàng)新因素反映[6]??梢?jiàn),區(qū)域創(chuàng)新不是科技能力,也不是地區(qū)科技競(jìng)爭(zhēng)力[7]。結(jié)合前面的文獻(xiàn),我們認(rèn)為,區(qū)域創(chuàng)新能力不僅僅是知識(shí)能力[8],也包括了區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境,這與侯風(fēng)華、趙國(guó)杰(2008)給出的兩個(gè)階段較為一致。

        對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的多元指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),文獻(xiàn)中出現(xiàn)了如下方法:主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)、層次分析法(AHP)、聚類分析、因子分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)、集對(duì)分析法(SPA)。在這些評(píng)價(jià)方法中,雖然主成分分析被應(yīng)用最多,但傳統(tǒng)的主成分分析局限于指標(biāo)間具有很強(qiáng)的線性關(guān)系,而且傳統(tǒng)的正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化沒(méi)有包含原數(shù)據(jù)的所有信息。盡管KPCA是建立在指標(biāo)間非線性關(guān)系上的,相較于主成分分析有更強(qiáng)的特征提取能力,但缺點(diǎn)是對(duì)提取的特征不能做出很好的現(xiàn)實(shí)解釋。另外,PCA在最后綜合評(píng)價(jià)值的計(jì)算上,通常取各主成分的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重,這帶有很強(qiáng)的主觀性。針對(duì)上述不足,我們借鑒了侯風(fēng)華、趙國(guó)杰(2008)的指標(biāo)體系,一方面通過(guò)均值化和非線性主成分分析改進(jìn)了主成分分析的特征提取,另一方面用熵值法對(duì)主成分的綜合得分進(jìn)行了改進(jìn)。

        一、區(qū)域創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)方法

        1.主成分特征提取的兩點(diǎn)改進(jìn)

        其次,我們改進(jìn)了PCA僅適于線性分析的不足。主成分分析適用于指標(biāo)間線性相關(guān)性很強(qiáng)的情形,但有時(shí)通過(guò)主成分分析后發(fā)現(xiàn)主成分特征值相差不大,累積貢獻(xiàn)率比較小,這時(shí)就可以嘗試用非線性主成分分析。另外,非線性主成分也可以作為PCA的一個(gè)補(bǔ)充,即在進(jìn)行PCA時(shí),不妨同時(shí)進(jìn)行對(duì)數(shù)中心化主成分分析。設(shè)有一個(gè)n行p列的矩陣,其中n為樣本總個(gè)數(shù),p為指標(biāo)項(xiàng)數(shù),則對(duì)數(shù)中心化步驟如下[10]:

        先對(duì)原始數(shù)據(jù)xij進(jìn)行對(duì)數(shù)變換,以及行向量中心化:

        (1)

        然后從協(xié)方差矩陣出發(fā),計(jì)算Z的協(xié)方差矩陣及其特征值與特征向量,根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%選擇m個(gè)(m

        (2)

        2.主成分綜合值計(jì)算的改進(jìn)

        第一,計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)樣本的比重:

        (3)

        第二,計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值:

        (4)

        第三,計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重:

        (5)

        第四,計(jì)算第i個(gè)樣本的綜合值

        (6)

        在第一步中,為防止矩陣中有數(shù)據(jù)為負(fù),可以將所有數(shù)據(jù)加上一個(gè)最小負(fù)數(shù)的絕對(duì)值,這種平移處理不會(huì)改變結(jié)果。然后按照平移后的矩陣進(jìn)行第二到第六步的計(jì)算。

        二、區(qū)域創(chuàng)新能力綜合評(píng)價(jià)

        我們?cè)诘谝徊糠值贸觯瑓^(qū)域創(chuàng)新能力包括知識(shí)能力,也包括區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境,其指標(biāo)數(shù)據(jù)見(jiàn)參考文獻(xiàn)[6]。我們依照第一部分的三點(diǎn)改進(jìn),分別計(jì)算了均值化后的主成分、對(duì)數(shù)中心化的主成分,以及在最后用熵值法對(duì)前面求的主成分矩陣進(jìn)行綜合計(jì)算。

        表1 三種主成分的前三個(gè)特征值、貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

        表2 對(duì)數(shù)中心化主成分的特征向量

        表3 平移后的主成分得分以及權(quán)重

        首先,我們對(duì)比了三種主成分的特征提取能力,如下表1所示,三者特征提取能力相差很少,前三個(gè)特征值的累計(jì)貢獻(xiàn)率都達(dá)到了90%以上。在表2中,我們給出了三個(gè)主成分的特征向量,由此可以確定三個(gè)主成分方程。相比而言,對(duì)數(shù)中心化具有較好的累計(jì)貢獻(xiàn)率,所以我們選擇對(duì)數(shù)中心化的主成分進(jìn)行下一步的綜合計(jì)算。通過(guò)計(jì)算,提取的三個(gè)主成分最小值為-12.23,因此為使矩陣沒(méi)有負(fù)值,可以平移13個(gè)單位。我們?cè)诒?中給出了平移后的主成分以及用熵值法計(jì)算后的三個(gè)主成分的權(quán)重(在括號(hào)中)。我們?cè)诒?中給出了用表3的權(quán)重計(jì)算的綜合得分,并對(duì)比了用表1的貢獻(xiàn)率作為主成分權(quán)重所計(jì)算出的結(jié)果,以及對(duì)比了文獻(xiàn)[6]給出的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。

        表4 三種綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的對(duì)比

        由表3可以看出,第一主成分的權(quán)重達(dá)到了84.16%,而第二主成分與第三主成分分別為10.27%、5.57%,這與表1中的三個(gè)貢獻(xiàn)率作為權(quán)重有很大不同。但本文中的權(quán)重是基于熵值法算出的,因此具有客觀性。由于權(quán)重的不同,表4中的排序也出現(xiàn)很大的不同,如第一、第二名,廣東與江蘇分別代替了上海、北京,特別是廣東排序變化最大。從表3中可以看出,由于第一主成分中廣東與江蘇主成分得分居前,而權(quán)重又占了84.16%,因此盡管它們?cè)诘诙⒌谌鞒煞值牡梅值陀谏虾?、北京,但在綜合評(píng)價(jià)中還是占有優(yōu)勢(shì)。我們從表2中的知識(shí)能力與創(chuàng)新環(huán)境的特征向量可以看出,知識(shí)能力的特征向量都為負(fù)值,而創(chuàng)新環(huán)境都為正值,可以看出作為區(qū)域創(chuàng)新潛力的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對(duì)一個(gè)區(qū)域的創(chuàng)新能力有正向作用,而知識(shí)能力只表現(xiàn)為當(dāng)前的知識(shí)投入與產(chǎn)出,因此第一主成分很好地綜合了兩個(gè)階段的區(qū)域創(chuàng)新能力,在權(quán)重上也占據(jù)主導(dǎo)。文獻(xiàn)[6]的因子分析結(jié)果,與非線性PCA-熵值法的差別較大,與非線性PCA差別較小,反映了因子分析在綜合計(jì)算中的主觀性,另外值得一提的是,通常在因子分析中,樣本個(gè)數(shù)是指標(biāo)個(gè)數(shù)的5倍,文獻(xiàn)[6]用因子分析是值得商榷的。

        首先,本文在前人的研究基礎(chǔ)上,總結(jié)出區(qū)域創(chuàng)新能力指標(biāo)體系不僅包括知識(shí)能力,也包括區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境;其次,我們針對(duì)目前主成分分析的不足,一方面通過(guò)均值化和非線性主成分分析改進(jìn)了主成分分析的特征提取,另一方面用熵值法對(duì)主成分的綜合值計(jì)算進(jìn)行了改進(jìn);最后,我們借鑒文獻(xiàn)[6]的指標(biāo)體系進(jìn)行了對(duì)比實(shí)證研究,得出對(duì)數(shù)中心化主成分與熵值法的結(jié)合能更客觀更準(zhǔn)確地應(yīng)用于區(qū)域創(chuàng)新能力的綜合評(píng)價(jià)中。

        [1] Freeman C.Technology Policy and Economic Performance:Lessons from Japan[M].London: Pinte,1987.

        [2] 王稼瓊,繩麗惠,陳鵬飛. 區(qū)域創(chuàng)新體系的功能與特征分析[J].中國(guó)軟科學(xué),1999,(2):53-55.

        [3] 甄峰,黃朝永,羅守貴.區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J].科學(xué)管理研究,2000,(6):5-8.

        [4] 中國(guó)科技發(fā)展戰(zhàn)略小組.2003中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力報(bào)告[M].北京:經(jīng)濟(jì)管理出版社,2004:20-22.

        [5] 丁美霞,周民良.中國(guó)各省區(qū)創(chuàng)新能力的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)與影響因素分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2008,(1):63-65.

        [6] 侯風(fēng)華,趙國(guó)杰.我國(guó)東部省市的區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)研究[J].科學(xué)管理研究, 2008,(2):21-23.

        [7] 柳卸林,胡志堅(jiān).中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力的分布與成因[J].科學(xué)學(xué)研究,2002,(5):550-555.

        [8] 胡鞍鋼,熊義志.我國(guó)知識(shí)發(fā)展的地區(qū)差距分析:特點(diǎn)、成因及對(duì)策[J].管理世界,2000,(3):5-10.

        [9] 葉雙峰. 關(guān)于主成分分析做綜合評(píng)價(jià)的改進(jìn)[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)與管理,2001,(2):52-55.

        [10] 陳述云,張崇甫.對(duì)多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的主成分分析方法的改進(jìn)[J].統(tǒng)計(jì)研究,1995,(1):35-39.

        [11] 郭顯光.改進(jìn)的熵值法及其在經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,1998,(12):98-102.

        [責(zé)任編輯:陳淑華]

        2016-10-12

        黑龍江省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“黑龍江省資源型城市轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新模式研究”(14B079)

        徐永智(1965—),女,教授,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究;衣保中(1963—),男,吉林長(zhǎng)春人,教授,博士生導(dǎo)師,從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究。

        F121

        A

        1007-4937(2017)01-0082-04

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