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?；趯?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]。《2003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?，區(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?、第三主成分的得分低于上海、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。

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[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