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产业集群创新能力评价体系研究

时间:2012-03-23作者:尹猛基来源:中国论文库
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  摘要:本文构建了产业集群创新能力评价指标体系,并应用因子分析法对指标体系进行优化和确定指标权重。在此基础上,应用模糊综合评价法对产业集群创新能力进行评价。  关键词:产业集群创

  摘要:本文构建了产业集群创新能力评价指标体系,并应用因子分析法对指标体系进行优化和确定指标权重。在此基础上,应用模糊综合评价法对产业集群创新能力进行评价。

  关键词:产业集群创新能力

  评价体系模糊综合评价

  一、引言

  产业集群作为一种普遍的经济现象,早在20世纪初就引起了众多经济学家的关注。产业集群作为一种产业空间组织形式,是一种有利于创新和构建创新优势的制度安排,具有群体竞争优势和集聚发展的规模经济效益。产业集群是提升区域创新能力的有效途径,是区域创新体系的重要载体,在区域创新体系的构建和区域经济的发展中发挥着重要作用。在区域经济竞争日趋激烈的今天,市场竞争已从企业层面向产业集群层面演化,集群发展已成为世界性的经济发展潮流,产业集群已成为区域经济的重要组成部分。因此,各国、各地区都非常重视产业集群的发展,实施积极的集群创导,制定基于产业集群的区域经济发展政策。

  当前,我国许多经济区域,尤其

  是沿海一带涌现了大量产业集群,它们有力地推动了技术进步和扩散,促进了地区产业和经济的发展。但是,我国的产业集群发展非常不平衡,大多数产业集群以中小企业为主体,主要从事劳动密集型产业,技术水平较低、产品档次不高的特点非常明显,产业集群创新能力不足。

  因此,对产业集群创新能力进行

  分析和综合评价,有利于企业了解自己面临的发展环境,科学地认识自身的创新与发展状况,制定合理的创新战略,增强竞争优势;也有利于政府主管部门客观认识所辖区域产业集群发展的状况,制定合理的促进产业集群发展的政策。

  二、产业集群创新能力评价指标

  体系的构建产业集群创新能力是指在一个产业集群范围内,通过专业化分工与协作,充分发挥产业集群创新主体的积极性,高效配置产业集群创新资源,将创新构想转化为新产品、新工艺、新服务的综合能力。它是产业集群对知识积累、学习能力、竞争合作能力、创新能力、发展能力的有机整合。

  产业集群创新能力评价指标体

  系将以创新理论为指导,结合产业集群的特点,按照系统全www.lwkoo.com 面、科学实用、可操作性、灵活性、定性与定量相结合等原则来构建多层次评价指标体系。指标体系的构建思路为,首先通过查阅文献、深度访谈等方法,初步探究影响产业集群创新能力评价的因素及其条款;接着在较小范围内进行预测试,删除掉部分不必要或不重要的条款;最后进行大范围正式测试,开展问卷调查,并对数据进行相关系数分析和因子分析,对指标体系进行优化,并得到各指标的因子载荷。

  本文从四个层面构建了产业集

  群创新能力的评价指标体系。

  (一)技术水平

  技术水平反映了产业集群的整体技术实力,是决定产业集群创新能力的主要因素。它通过影响技术创新活动的层次和深度,制约产业集群创新活动的开展。技术水平主要体现在以下六个方面:新技术使用数量、技术创新扩散程度、技术人员比重、信息化程度、新产品开发数量和企业设备更新速度。

  (二)创新绩效

  创新绩效即创新的成果,产业集群的创新能力必须最终体现到创新绩效上。产业集群创新绩效用群内高新技术企业数量、专利申请及授予量、产业集群经济效益、集群对区域经济的贡献四个指标来衡量。

  (三)创新投入

  创新投入资金量,对产业集群的创新能力有很大影响。集群内各企业为保证具有持续的创新能力,研发资金的投入是必要的。这其中,既有绝对量的考查,也有相对量的考查。

  R&D经费投入、R&D经费占销售额

  比重、群内企业人均培训支出等三个指标体现了产业集群的创新投入力度。

  (四)创新环境

  创新环境是产业集群创新活动有效运作的外部力量。在硬件既定的前提下,环境对产业集群的创新能力有决定性的影响。只有具备了良好的创新环境和创新氛围,才能提升整个产业集群的创新能力。从创新的过程来看,企业、政府、中介服务机构、高校及科研机构、当地的文化和价值观所决定的技术实力,对产业集群的创新能力有重要影响。因此,中介服务机构数量、高校及科研机构数量、政府支持力度、群内创新文化等四项指标是产业集群进行创新活动的基础,决定着创新环境的好坏。

  三、用模糊综合评价法进行产业

  集群创新能力的评价假设现在要对某个产业集群的创新能力进行评价,以供投资人或政府有关部门制定政策参考。

  (一)建立评价指标集

  根据本文第二部分建立的产业集群创新能力评价指标体系,可得到因素集E={技术水平陨1,创新绩效I2,创新投入I3,创新环境I4}。

  (二)确定因素集的模糊权重向

  量:A=(a1,a2,a3...am),Ai=(ai1,ai2,ai3... a im)本文第二部分已指出,产业集群创新能力评价指标体系中指标的权重用因子分析的方法加以确定,这与传统使用的层次分析法确定指标权重相比,具有较大的客观性和优越性。

  在获得各指标因子载荷的基础

  上,二级指标的权重依据因子分析各主因子方差贡献率来确定,三级指标相对权重由其因子荷载大小确定,以“新技术使用数量”为例,其权重为0.8157(/0.8157+0.8233+0.7028+0.5943+0.7115+0.6627)。具体计算过程限于篇幅,不再列示,最终产业集群创新能力评价指标权重见表1。

  (三)确定评语集:V={v1,v2,v3...,vn}v(jj=1,2,...,n)表示由高到低的评语。模糊综合评价主要是给予所有对评价对象有影响的因素综合考虑,这样就能从评语集中获得一个最优的评价结果。要想得到较准确的评价结果,评语等级需划分得更细,而相应评价过程就会繁琐、难以把握,所以对评语等级要作出适当的选择。基于技术角度和可操作性的考虑,本文的评价集合采用五个等级,即V={v1,v2,v3,v4,v5}={很好,较好,一般,较差,差}。

  (四)建立模糊关系矩阵R

  由于产业集群创新能力评价指标的复杂性,定性、定量指标同时大量存在,因此采用调查、专家评估打分的方式确定。设专家人数为X,xij为把因素Ii评为vj的专家人数,则:rij=xij/X(1)而R=(ri)jm伊n,可以得到R。

  邀请政府相关部门人员、学者、企业相关工作人员对要考查的产业集群进行评价,共筛选出有效问卷10份,整理后见表1。

  根据模糊综合评价模型,B1=A1oR1=(0.07943,0.27392,0.46131,0.15087,0.03447)B2=A2oR2=(0.04294,0.16227,0.48913,0.21840,0.08726)B3=A3oR3=(0.12982,0.39726,0.3,0.13646,0.03646)B4=A4oR4=(0.17525,0.47817,0.22649,0.07242,0.04767)(五)二级模糊综合评价,进行复合运算,得到综合评价结果:B=AoR(2)将上面求得的向量B1,B2,B3,B4作为二级模糊评价的模糊关系矩阵,则B=AoR=(0.08749,0.28506,0.41982,0.15815,0.04948)。

  (六)模糊综合评价结果的分析

  对于各种不同的评价结果,相应有不同的处理方法。实践中常用的处理方法有简单平均法、最大隶属度法和加权平均法。评价结果为常数的情况适用简单平均法,需要量化模糊综合评价的结果则选择加权平均法。我们所要解决的问题是评价一个产业集群的创新能力,而不是在多个对象之间选择一个,故采用最大隶属度法,该方法在实际应用中比较简便,且合理性比较强。

  设模糊综合评价的结果为:B=(b1,b2,b3,...bn),bs=max{bj}。则该产业集群创新能力的模糊评价结果为bs,属于第s个评语等级。由上面的二级模糊综合评价结果可知,max{bj}=0.41982,s=3,因此可判断该产业集群的创新能力属于“一般”。

  进一步分析,由二级评价结果中

  第3个评语的隶属度0.41982最大,可知该产业集群的创新能力属于一般水平,且与评语2的隶属度0.28506最接近。这表明:该产业集群的创新能力早已达到一般水平,与较好的水平差距不算太大。故该产业集群需要继续努力以保持、巩固阶段性成果,使创新能力尽快达到较好的水平。从一级评价结果看,4个二级评价指标中技术水平、创新绩效这2个指标属于3级评语的隶属度明显大于其余4个级别的评语,因此这2个指标都属于中等水平;而创新投入、创新环境这2个指标属于2级评语的隶属度即处于较好的水平。创新投入、创新环境较好而技术水平、创新绩效一般,这反映出该产业集群存在经营管理问题,或者是存在其他影响创新能力的因素如制度不合理、创新机制不健全等。

  四、结语

  产业集群创新能力的评价有着非常重要的现实意义。本文结合产业集群创新能力的涵义、我国产业集群的发展现状,在查阅文献和访谈的基础上构建了产业集群创新能力评价指标体系,应用因子分析法对指标体系进行优化和确定指标权重。采用模糊综合评价法进行产业集群创新能力的评价,并介绍了评价的整个过程。该评价体系简单适用,具有较强的合理性和可操作性,在现实中具有一定的应用价值。■

  参考文献:

  ①我国低碳产业集群的发展文献综述

  ②赵忠华.创新型产业集群网络结构与绩效研究[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2009:1—72

  ③莆田木材产业集群的品牌战略研究

  ④基于新经济的产业集群发展研究

  ⑤胡蓓,古家军.基于BP神经网络的产业集群创新能力评价实证研究[J].《科技进步与对策》,2008(7):144—147

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