基于层次分析法的我国各地区创新能力评价研究

来源:商场现代化 ·2018年10月09日 12:45

基于层次分析法的新能源产业发展能力研究.doc

摘 要:创新能力是衡量高科技产业发展的一个重要指标,使用层次分析法对我国高新区的创新能力进行综合评价是一种有效的方法。在评价过程中主要从创新投入、孵化能力和创新产出三方面来设立创新能力评价指标体系。为了使评价更为科学,在计算各层因素对系统目标的综合权重时使用了层次分析法权重和变异系数加权法权重两种方式,并利用2014 年数据对31个省份进行评价,得到省份最终综合得分。

关键词:高科技产业;创新能力;层次分析

创新是一个国家经济和社会进步最重要的动力之一。为了推动创新,一个国家需要创造一种鼓励创造性活动的环境,创新能力评价也是优化这种环境的关键一步。

高新区发展的动力就是创新能力,创新能力带动了高新区的持续发展,也为各地经济的增长做出了不可估量的贡献。因此,运用模型评价各地区的技术创新能力,并找出优势和劣势,对构建各地区区域技术创新系统,并制定创新政策都具有重要的影响。

一、构建创新能力评价指标体系

对创新能力进行评价的模型主要有三种:变异系数加权法、层次分析法(AHP)、因子分析法。

在理论上,创新能力是测度高新区发展的质和量。所以一些定性指标会包含在高新区创新能力评价指标体系中,而层次分析法是解决定量与定性指标综合评价的科学方法。在实践中,层次分析法理论上成熟,操作简明和易于分析; 缺点在于此方法带有一定的主观性。因此我们在建模过程中采用层次分析法,同时再利用变异系数加权法加以比较和补充。

二、高新区创新能力评价过程

本文对地区创新能力评价运用层次分析法。

1.利用系统中各因素的关系,建立层次逻辑,构造层次分析的结构模型。为了结论的全面和准确,本文从创新投入、企业活力和创新产出三方面作为一级指标,建立创新能力评价指标体系,见图。

2.同一层次中各因素与上一层某一准则的重要程度进行两两比较,构造本层的判断矩阵。依据判断矩阵各元素的判断原则,利用德尔菲法设定各层的判断矩阵如下:

经计算可得特征向量,见表1。

各特征向量对应的最大特征根、一致性指标和检验系数见表1。

从表2可以看出各检验系数均小于0.1,因此通过一致性检验。

4.计算指标的综合权重。本文中将采取两种方法对各层因素对系统目标的综合权重在来进行计算: 一是利用各层相乘计算出层次分析法的权重; 二是利用变异系数加权法来进行计算。对31个省的各指标数据计算平均值、标准差和变异系数,并依据各指标变异系数的相对大小确定指标权重。通过计算得到各创新能力评价指标权重(见表3)。

5.计算个地区的综合排名。层次分析法是一种主观判断和客观计算结合的模型,为尽量减少主观判断给结果带来的不确定性,本文利用客观赋权的变异系数加权法进行微调,即对两种结果进行算术平均,得到本文最终的综合得分,如表4所示。

三、结语

通过上述数据可以得出以下结论:

第一,创新能力是经济发展的助推器。北京,上海,广州,江苏远远超过其他省市。西部得分普遍偏低,东部得分较高。而就全国经济而论,也恰恰符合。这说明东西部之间的发展不均衡,西部如想后发赶超,必须加大创新的力度。

第二,在创新能力中最重要的是创新投入。创新投入对创新能力的贡献达到0. 72,远大于创新产出和企业活力。因此,对于决定创新能力高低的是创新投入,若要提高创新能力必须加大创新投入,这也是根本。

第三,前几名的高新区高于其他园区也表现在人才和科研的投入方面。如何能吸引人才,留住人才是各地方急需解决的问题。同时,各园区可因地制宜,根据现实情况,对有创新的企业进行宣扬奖励,形成榜样带动作用。

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作者简介:段妍珺(1990.03- ),女,天津,贵州大学,学生,2013级统计学硕士,研究方向:应用统计学

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