我国区域创新系统创新绩效评价研究

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1、我国区域创新系统创新绩效评价研究摘要：文章根据灰色系统理论中的灰色关联分析，建立了我国区域创新系统创新绩效评价的灰色关联投影模型。另外，评价指标的权重对最终的创新绩效评价影响很大，为了尽量消除主观因素的影响，充分考虑评价矩阵的固有信息，利用逼近理想点法确定各评价指标的权重。　　关键词：区域创新；绩效；灰色关联投影；理想点　　　　一、引言　　　　我国区域创新系统创新绩效评价研究摘要：文章根据灰色系统理论中的灰色关联分析，建立了我国区域创新系统创新绩效评价的灰色关联投影模型。另外，评价指标的权重对最终的创新绩效评价影响很大，为了尽量消除主观因素的影响，充分考虑评价矩阵的固有信

2、息，利用逼近理想点法确定各评价指标的权重。　　关键词：区域创新；绩效；灰色关联投影；理想点　　　　一、引言　　　　我国在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》指出，必须把提高自主创新能力作为调整经济结构、转变增长方式、提高国家竞争力的中心环节，把建设创新型国家作为面向未来的重大战略选择，到2020年全社会研究开发投入占国内生产总值的比例达到2.5%以上，力争科技进步贡献率达到60%以上，对外技术依存度降低到30%以下，本国发明专利年度授权量和国际科学论文被引用数均进入世界前5位。要实现上述目标，更多地取决于知识创新成果向现实生产力的转化的效率，尤其是在

3、相比发达国家我国社会资源相对匮乏的情况下，更应该对科技创新资源的利用效率进行客观地评价，以便国家以及各地政府部门正确地认识自身的创新情况，有效地识别影响区域创新绩效的关键因素，从而制定相关的区域发展政策，进一步提高区域科技投入转化为科技成果的效率。目前，区域创新绩效的评价问题已引起了国内外学者的关注，学者们提出的评价模型大部分是以数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）以及其拓展模型为主，但区域创新绩效评价问题更具备灰色系统的特征，因为区域创新绩效评价系统中既有已被了解的白色信息，又有尚未被发现的黑色信息，而更多的是一般性了解的灰色信息。因此

4、，本文将灰色系统理论的灰色关联与矢量投影原理相结合，提供一种基于灰色关联投影的区域创新绩效评价模型，同时对评价指标采用客观赋权方法，尽量避免人为因素对评价结果的影响。　　　　二、区域创新系统创新绩效评价的灰色关联投影模型　　　　1.灰色关联投影法原理。灰色关联投影法是从矢量投影的角度探讨多目标评价的方法，该方法以各方案在理想方案上的投影值大小，作为评判决策方案优劣的标准，并通过特定的算法，使重要指标的加权系数得到进一步加强，从而全面准确地反映了各决策方案和理想方案之间的接近程度，使得区域创新绩效评价更接近客观实际。考虑到区域创新绩效的评价对象集合A：A={A1，A2，…，

5、Am}，各评价对象的因素指标集合V：V={V1，V2，…，Vn}。记评价对象Ai对评价指标Vj的属性值为Rij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）。一般来说，为了消除原始数据指标单位及其数量级的影响，需要对原始数据进行规范化处理，处理方法如下：　　3.区域创新系统创新绩效评价的灰色关联投影评价步骤。　　第一：收集数据，确定评价对象集A和属性指标集V；　　第二：对原始数据R按照式（1）进行规范化处理得到R＇，同时确定最佳评价对象A0；　　第三：利用式（9）计算各指标的权重向量p;D研发人数（V1）和RD研发投入资金额（V2）两项指标，在创新产出方面主要选取专利申请授权

6、数（V3）、发表科技论文数（V4）、国内外技术市场合同成交额（V5）、大中型以上企业新产品销售额（V6）以及当地GDP水平（V7）五项指标。根据上述评价指标查询国家统计局网站以及《中国区域创新能力报告2010》的相关数据，并按照公式（1）进行数据规范化处理，数据处理结果见表1所示。按照公式（2）选取比较序列，再按照灰色关联投影评价步骤的第三、第四和第五分别带入表1数据进行计算，便可得出表1第9列和第10列的评价结果。　　2.区域创新系统创新绩效评价结果分析与建议。由表1可以看出，区域创新绩效排名前十的地区既有处于东部的省市，如北京市（排名第二）、上海市（排名第三）、辽宁省

7、（排名第四）、天津市（排名第五）、河北省（排名第六），也有处于中部的省份内蒙古（排名第八），同时还有地处西部的新疆（排名第一）、青海（排名第七）、甘肃（排名第九）以及贵州（排名第十）；区域创新绩效排名后十名的省、市、自治区中，东部地区（江苏、福建、山东、浙江和海南）占到了50％、中部有江西、黑龙江和安徽，西部有西藏和宁夏；同时还可以发现，创新绩效排名在第11到第21的地区中，只有一个东部省份广东，其余均为中西部地区。通过上述分析可以得出如下结论，区域创新绩效和地方的经济强弱并无直接的联系，而是分布在不同的经济区域内。　　为了分