創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力比較及空間分布
——基于模糊綜合評(píng)價(jià)法

劉艷春，孫 凱

(遼寧大學(xué) 商學(xué)院，沈陽(yáng) 110036)

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力比較及空間分布
——基于模糊綜合評(píng)價(jià)法

劉艷春，孫 凱

(遼寧大學(xué) 商學(xué)院，沈陽(yáng) 110036)

首先，從行政力、市場(chǎng)力、外向力和內(nèi)源力四個(gè)維度構(gòu)建了創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系；其次，應(yīng)用多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型，對(duì)中國(guó)大陸31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市，不含港、澳、臺(tái)，下同)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行了橫向比較分析；最后，根據(jù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)進(jìn)行排名，并采用空間計(jì)量方法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行空間相關(guān)性分析。從總體看，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)在中國(guó)大陸各省(直轄市、自治區(qū))之間整體上具有顯著的空間正自相關(guān)性，均表現(xiàn)出空間依賴性和空間集聚現(xiàn)象。從局部看，大多數(shù)省份位于高—高象限、低—低象限，表現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)性；少數(shù)省份位于高—低象限、低—高象限，表現(xiàn)出顯著的空間負(fù)相關(guān)性。

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力；模糊綜合評(píng)價(jià)法；空間分布；四分位圖；空間集聚；空間相關(guān)性

1 研究背景

2012年11月8日，在北京召開的中國(guó)共產(chǎn)黨第十八次全國(guó)代表大會(huì)(簡(jiǎn)稱中共十八大)，會(huì)上明確提出，“科技創(chuàng)新是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國(guó)力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置”[1]，強(qiáng)調(diào)要堅(jiān)持走中國(guó)特色自主創(chuàng)新道路、實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略就是要將創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力，使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展更多依賴于勞動(dòng)者素質(zhì)的提高、科學(xué)技術(shù)的發(fā)展、科學(xué)管理能力的增強(qiáng)。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是一種集約增長(zhǎng)方式，主要是利用科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及效益提升，用技術(shù)變革的力量來(lái)增加生產(chǎn)要素的產(chǎn)出率，使得科技進(jìn)步對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率大幅提升。目前中國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期，加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式依賴于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的有效實(shí)施。加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、完善社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制需要適應(yīng)國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)新變化，著力增強(qiáng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展新動(dòng)力，實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。

自中共十八大提出創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略以來(lái)，關(guān)于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)方面的研究大多局限在理論或定性層面，運(yùn)用相關(guān)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行具體量化分析的實(shí)證研究較少。國(guó)家對(duì)于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的關(guān)注引起了學(xué)術(shù)界的廣泛思考。關(guān)于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的研究是其中一個(gè)重要方向。學(xué)者們對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的影響因素持有不同見解。王義娜和黃立新[2]從創(chuàng)新投入、科技進(jìn)步、創(chuàng)新突破三個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并對(duì)華東六省一市的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)分析。王海兵和楊蕙馨[3]認(rèn)為，對(duì)外開放水平、人力資本、政府干預(yù)傾向、非市場(chǎng)化程度是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的主要影響因素。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的作用因素有哪些？我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力具有怎樣的空間分布特征？不同省份之間的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力是否具有空間相關(guān)關(guān)系？考慮到創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的內(nèi)涵以及實(shí)施主體，本文從一個(gè)新的角度即行政力、市場(chǎng)力、外向力和內(nèi)源力四個(gè)維度構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系，建立多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)中國(guó)大陸各省創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析，并利用評(píng)價(jià)分析的結(jié)果，采用空間計(jì)量方法分析了不同省份之間創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的空間分布情況及空間相關(guān)關(guān)系。

2 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系構(gòu)建

創(chuàng)新的概念最早由Joseph Alois Schumpeter于1912年在其著作《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》中提出，而創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)這一概念最早是被Michael Porter作為一個(gè)發(fā)展階段提出的。他認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)依次經(jīng)歷要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)以及財(cái)富驅(qū)動(dòng)四個(gè)階段。所謂創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)階段是指推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主動(dòng)力是創(chuàng)新[4]。這并不是表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不需要要素和投資，而是說(shuō)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的要素和投資將通過(guò)創(chuàng)新來(lái)帶動(dòng)。過(guò)去我們處于要素驅(qū)動(dòng)階段，長(zhǎng)期依靠物質(zhì)要素投入來(lái)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。目前這種方式受到資源、環(huán)境等多方面的限制，逐漸表現(xiàn)出不再適應(yīng)當(dāng)前的發(fā)展形勢(shì)。要實(shí)現(xiàn)科學(xué)可持續(xù)發(fā)展，需要使物質(zhì)資本的改造更多依靠創(chuàng)新知識(shí)和技術(shù)變革的力量以及科學(xué)管理水平和勞動(dòng)者素質(zhì)的提高。因此，依靠創(chuàng)新帶動(dòng)的要素驅(qū)動(dòng)來(lái)代替過(guò)去的投資帶動(dòng)的要素驅(qū)動(dòng)非常具有必要性。

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是通過(guò)知識(shí)的溢出效應(yīng)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，僅僅依靠企業(yè)的創(chuàng)新遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要建立以國(guó)家創(chuàng)新體系為基礎(chǔ)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略[5]。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容包括科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、戰(zhàn)略創(chuàng)新、文化創(chuàng)新和管理創(chuàng)新等多個(gè)方面[6]。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力受經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治等諸多因素的影響，不同發(fā)展階段各個(gè)因素對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的推動(dòng)作用大小又各不一樣。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力是推動(dòng)創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)力，同時(shí)也是創(chuàng)新模式形成的基礎(chǔ)，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的組合構(gòu)成了系統(tǒng)創(chuàng)新環(huán)境[7]。根據(jù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力實(shí)施主體的不同，本文從行政力、市場(chǎng)力、外向力和內(nèi)源力四個(gè)維度構(gòu)建了創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系。

第一，行政力推動(dòng)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力主要是指政府在某個(gè)地區(qū)通過(guò)引導(dǎo)研發(fā)經(jīng)費(fèi)資金投入、工程項(xiàng)目配套設(shè)施建設(shè)以及由于機(jī)構(gòu)組織對(duì)創(chuàng)新重視程度而配備資源來(lái)推動(dòng)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力。它主要包括政府扶持、組織配置兩個(gè)方面。其中，政府扶持由R&D經(jīng)費(fèi)支出中政府資金數(shù)、工業(yè)污染治理完成投資額兩項(xiàng)指標(biāo)反映；組織配置由高技術(shù)產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)、規(guī)模以上企業(yè)有研發(fā)機(jī)構(gòu)比重兩項(xiàng)指標(biāo)反映。

第二，市場(chǎng)力對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的作用體現(xiàn)在通過(guò)市場(chǎng)需求來(lái)引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置，要求各生產(chǎn)要素按照市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)規(guī)律進(jìn)行有效配置。它主要包括技術(shù)進(jìn)步、運(yùn)營(yíng)能力兩個(gè)方面。其中，技術(shù)進(jìn)步由高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、技術(shù)市場(chǎng)成交額三項(xiàng)指標(biāo)反映；運(yùn)營(yíng)能力由規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入兩項(xiàng)指標(biāo)反映。

第三，外向力對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的作用體現(xiàn)在它通過(guò)利用外資研發(fā)經(jīng)費(fèi)、國(guó)外市場(chǎng)需求能力、外貿(mào)政策等條件來(lái)優(yōu)化資本形成條件，帶動(dòng)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，提高技術(shù)和管理水平推動(dòng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力。它主要包括創(chuàng)新活動(dòng)、開放水平兩個(gè)方面。其中，創(chuàng)新活動(dòng)由高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)出口貿(mào)易總額、R&D經(jīng)費(fèi)支出中國(guó)外資金數(shù)兩項(xiàng)指標(biāo)反映；開放水平由外商投資企業(yè)進(jìn)出口總額、外商直接投資兩項(xiàng)指標(biāo)反映。

第四，內(nèi)源力通過(guò)創(chuàng)新要素的投入來(lái)推動(dòng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力，運(yùn)用創(chuàng)新要素實(shí)現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)力、資本等有形要素新的組合。它通過(guò)利用創(chuàng)新知識(shí)、科學(xué)技術(shù)來(lái)改造物質(zhì)資本，利用新知識(shí)、新發(fā)明的介入以及物質(zhì)要素的組合來(lái)提升創(chuàng)新能力，提高科學(xué)管理水平以及勞動(dòng)者素質(zhì)。它主要包括人才投入、資金投入、知識(shí)資本三個(gè)方面。其中，人才投入由R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D人員占總?cè)丝诒戎?、企事業(yè)單位專業(yè)技術(shù)人員三項(xiàng)指標(biāo)反映；資金投入由R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占GDP比重、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出、R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度反映；知識(shí)資本由三種專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)、國(guó)外主要檢索工具收錄我國(guó)科技論文反映。構(gòu)建的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系見表1(附權(quán)重)，其中權(quán)重是通過(guò)專家評(píng)分法確定的。

表1 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系

續(xù)表

3 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

利用多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力綜合評(píng)價(jià)模型。詳細(xì)步驟如下:

(1) 構(gòu)建遞階指標(biāo)判斷矩陣

若評(píng)價(jià)體系中存在m個(gè)待評(píng)價(jià)的對(duì)象，有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，那么，每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象都有1個(gè)特征值，則評(píng)價(jià)體系能夠構(gòu)成n×m階判斷矩陣X=Xijn×m(i=1，2，…，n；j=1，2，…，m)，本文根據(jù)中國(guó)大陸各省各項(xiàng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)值構(gòu)建判斷矩陣。

(2) 求解遞階指標(biāo)隸屬度矩陣

對(duì)于一個(gè)模糊集來(lái)說(shuō)，由于各項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一，因此需要對(duì)其進(jìn)行隸屬度求解。通常，對(duì)于現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，研究對(duì)象的所有指標(biāo)可以劃分為成本型、效益型以及適中型等指標(biāo)[8]；其隸屬度函數(shù)如下:

成本型指標(biāo)隸屬度的計(jì)算公式: 趨低優(yōu)勢(shì)

(1)

效益型指標(biāo)隸屬度的計(jì)算公式: 趨高優(yōu)勢(shì)

(2)

適中型指標(biāo)隸屬度的計(jì)算公式: 趨中優(yōu)勢(shì)

(3)

按照上述方法可以將指標(biāo)值轉(zhuǎn)化為指標(biāo)隸屬度矩陣R:

(4)

顯然，0≤rij≤1。rij越大，表明第j個(gè)備選對(duì)象的第i個(gè)因素評(píng)估越優(yōu)；rij越小，表明第j個(gè)備選對(duì)象的第i個(gè)因素評(píng)估越次。

(3) 確定指標(biāo)權(quán)重

權(quán)重用來(lái)反映指標(biāo)總體中各個(gè)指標(biāo)的重要程度，需要滿足歸一性和非負(fù)性條件。它的合理與否將直接關(guān)系到評(píng)價(jià)結(jié)論的準(zhǔn)確性。因此在確定權(quán)重的過(guò)程中應(yīng)十分謹(jǐn)慎。人們通常依據(jù)實(shí)際問(wèn)題的需要主觀地確定權(quán)重。確定權(quán)重的方法有很多種，常用的方法主要有統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)法、專家評(píng)分法、分析推理法和兩兩對(duì)比法。

本文采用專家評(píng)分法來(lái)確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，綜合文獻(xiàn)的分析以及創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的內(nèi)涵構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系，向研究創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的專家們發(fā)送調(diào)查問(wèn)卷。依據(jù)問(wèn)卷的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，通過(guò)綜合考量為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力各項(xiàng)指標(biāo)賦予權(quán)重[9]。經(jīng)計(jì)算得到一級(jí)指標(biāo)Y的權(quán)重向量WY=(0.2,0.2,0.2,0.4)；二級(jí)指標(biāo)Ei(i=1,2,…,9)的權(quán)重向量WY1=(0.7,0.3)，WY2=(0.5,0.5)，WY3=(0.5,0.5)，WY4=(0.34,0.33,0.33)；三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)Xi(i=1,2…,21)的權(quán)重向量WE1=(0.5,0.5)，WE2=(0.5,0.5)，WE3=(0.34,0.33,0.33)，WE4=(0.5,0.5)，WE5=(0.5,0.5)，WE6=(0.5,0.5)，WE7=(0.34,0.33,0.33)，WE8=(0.34,0.33,0.33)，WE9=(0.5,0.5)。各級(jí)指標(biāo)權(quán)重見表1。

(4) 構(gòu)建評(píng)價(jià)模型并進(jìn)行選擇

利用前面確定的權(quán)重向量W和隸屬度矩陣R，構(gòu)建模糊綜合評(píng)價(jià)模型，可以表示為如下公式

(5)

式(5)中，bj表示模糊綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，其含義是考察所有因素的影響時(shí)，評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)備擇集中第j個(gè)元素的隸屬度?！啊恪北硎疽环N模糊算子組合，是一種合成W與R的方法。模糊算子可以分為M(∧,∨)、M(·,∨)、M(∧,⊕)、M(·,⊕)等多種組合，不同的組合會(huì)使得評(píng)價(jià)模型不相同。為了考察所有因素的影響并保留單因素評(píng)價(jià)的所有信息，本文采用M(·,⊕)評(píng)價(jià)模型[10]。

(5) 構(gòu)建多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型

對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系進(jìn)行層級(jí)劃分，可以將上述評(píng)價(jià)模型拓展為多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型，即初始模型應(yīng)用于多級(jí)因素上，每級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果又是上一級(jí)的評(píng)價(jià)輸入，直到目標(biāo)層為止。

對(duì)因素集S={S1,S2,…,Sn}，按屬性的類型可以分為k個(gè)子集，記作E1、E2、…、Ek。根據(jù)子集的需要可以進(jìn)一步進(jìn)行劃分。對(duì)每個(gè)子集Ei，按一級(jí)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。將每個(gè)Ei作為一個(gè)因素，可以得到二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型如下:

(6)

式(6)中：wi為S中n個(gè)因素Si的權(quán)數(shù)的分配；W為E中k個(gè)因素的權(quán)重分配；Ri和R分別為S和E的綜合評(píng)價(jià)的變換矩陣；B綜為S和E的綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果。同理，可以類推到更高級(jí)綜合評(píng)價(jià)模型。

由此，可以根據(jù)不同對(duì)象的最終綜合評(píng)估值大小排出其優(yōu)劣次序。

4 中國(guó)省域驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新力的模糊綜合評(píng)價(jià)

4.1 數(shù)據(jù)收集與處理

根據(jù)表1的指標(biāo)，本文查閱了2015年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本處理。

4.2 數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)與分析

考慮到數(shù)據(jù)分析的便利性，分析時(shí)稱三級(jí)指標(biāo)-二級(jí)指標(biāo)分析為一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)分析，二級(jí)指標(biāo)-一級(jí)指標(biāo)分析為二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)分析，一級(jí)指標(biāo)-創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力綜合評(píng)價(jià)為目標(biāo)層模糊綜合評(píng)價(jià)分析，這樣做有利于分析過(guò)程更加的清晰與完整。

(1) 一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)

首先，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，在進(jìn)行一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)前，結(jié)合隸屬度函數(shù)的求解公式，求出各指標(biāo)的隸屬度

根據(jù)所求的隸屬度可以構(gòu)建判斷矩陣，鑒于篇幅所限，文中不予列出。如有需要了解，可以聯(lián)系本文作者。。

然后，根據(jù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)得到的隸屬度處理結(jié)果，構(gòu)建判斷矩陣。根據(jù)判斷矩陣及對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量可求得行政力(Y1)在政府扶持(E1)方面的綜合評(píng)判結(jié)果BE1。如北京的行政力(Y1)在政府扶持(E1)方面的綜合評(píng)判結(jié)果為

同理，可以求得不同的二級(jí)指標(biāo)在下屬三級(jí)指標(biāo)方面，即一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果和排名，見表2。

(2) 二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)

根據(jù)一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，能夠計(jì)算中國(guó)大陸31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力(目標(biāo)層)在行政力(Y1)、市場(chǎng)力(Y2)、外向力(Y3)以及內(nèi)源力(Y4)方面，即二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果BY1、BY2、BY3以及BY4。例如，北京的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力在行政力方面的綜合評(píng)判結(jié)果為

同理，可以求得其他各省二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，其評(píng)價(jià)結(jié)果及排名見表3。

表3 中國(guó)大陸31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果及其排名(不包括港、澳、臺(tái))

續(xù)表

(3) 目標(biāo)層模糊綜合評(píng)價(jià)

利用一級(jí)指標(biāo)權(quán)重向量和二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，能夠計(jì)算中國(guó)大陸31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力綜合評(píng)判結(jié)果B。如北京的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力綜合評(píng)判結(jié)果為

同理，可以求得目標(biāo)層創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力在一級(jí)指標(biāo)動(dòng)力因子方面的綜合評(píng)判結(jié)果，評(píng)判結(jié)果及排名見表4，排名越靠前的說(shuō)明創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力越強(qiáng)。

表4 中國(guó)大陸31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力目標(biāo)層模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果及其排名(不包括港、澳、臺(tái))

5 中國(guó)省域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力比較分析

為了表述上的便利，將表中評(píng)判結(jié)果B稱為“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)”，BY1稱為“行政力指數(shù)”，BY2稱為“市場(chǎng)力指數(shù)”，BY3稱為“外向力指數(shù)”，BY4稱為“內(nèi)源力指數(shù)”。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)是由行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)加權(quán)和得到的。為了對(duì)中國(guó)不同地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行比較，需要對(duì)中國(guó)各省進(jìn)行合理劃分。按照《中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒》所用的方式對(duì)中國(guó)按東、中、西部進(jìn)行劃分: 東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省(直轄市)；中部地區(qū)包括黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)。將創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)在全國(guó)、東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)進(jìn)行比較，詳見表5(只列出前三名)。

表5 目標(biāo)層、一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比

6 中國(guó)省域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力空間分布分析

6.1 四分位圖

在上一節(jié)中，我們對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力、市場(chǎng)力、外向力、內(nèi)源力在全國(guó)層面、東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)進(jìn)行了對(duì)比分析，但是得到的結(jié)果不夠直觀，而且不能反映創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力及其動(dòng)力因子的空間分布情況。因此，可以考慮通過(guò)四分位圖以便直觀觀察其空間分布情況，如圖1～圖5所示。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)均大致呈東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)階梯狀分布。

從創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)四分位圖(圖1)可以看到，該圖中陰影越深，表示創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)越大。可以看到創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)比較高的區(qū)域大多集中在東部沿海省市，如江蘇、浙江、上海等以及西部的陜西；較低的主要集中在西南和西北部，如西藏、青海、新疆等。直觀地看，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)存在著很強(qiáng)的地理聚集效應(yīng)。

圖1 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)空間分布四分位圖注： 本圖僅顯示了本文研究樣本(中國(guó)大陸的31個(gè)省級(jí)行政單位)的相關(guān)分布情況，非全部中國(guó)地圖。

從行政力指數(shù)四分圖(圖2)可以看到，該圖中陰影越深，表示在行政力方面評(píng)價(jià)越高?？梢钥吹皆谛姓χ笖?shù)較高的省份大多也集中在東部沿海省份，如山東、江蘇、浙江等；較低的省份主要集中在西部，如新疆、西藏、青海。直觀地看，行政力指數(shù)同樣也存在著很強(qiáng)的地理聚集效應(yīng)。

圖2 行政力指數(shù)空間分布四分位圖注： 本圖僅顯示了本文研究樣本(中國(guó)大陸的31個(gè)省級(jí)行政單位)的相關(guān)分布情況，非全部中國(guó)地圖。

從市場(chǎng)力指數(shù)四分圖(圖3)可以看到，該圖中陰影越深，表示在市場(chǎng)力方面評(píng)價(jià)越高?？梢钥吹绞袌?chǎng)力指數(shù)較高的省份包括山東、江蘇、浙江、上海、廣東等東部沿海省份以及河南、湖北等中部地區(qū)省份；較低的省份包括西部的新疆、西藏、青海、云南、重慶等。

圖3 市場(chǎng)力指數(shù)空間分布四分位圖注： 本圖僅顯示了本文研究樣本(中國(guó)大陸的31個(gè)省級(jí)行政單位)的相關(guān)分布情況，非全部中國(guó)地圖。

從外向力指數(shù)四分圖(圖4)可以看到，該圖中陰影越深，表示在外向力方面評(píng)價(jià)越高。外向力指數(shù)較高的省份全部分布在東部地區(qū)；較低的省份主要集中在西北部和西南部省份。直觀地看，外向力指數(shù)存在很強(qiáng)的地理聚集效應(yīng)。

圖4 外向力指數(shù)空間分布四分位圖注： 本圖僅顯示了本文研究樣本(中國(guó)大陸的31個(gè)省級(jí)行政單位)的相關(guān)分布情況，非全部中國(guó)地圖。

從內(nèi)源力指數(shù)四分圖(圖5)可以看到，該圖中陰影越深，表示在內(nèi)源力方面評(píng)價(jià)越高。內(nèi)源力指數(shù)較高的省份主要集中在東部沿海以及陜西；指數(shù)較低的省份主要集中在西部的西藏、青海以及西南的云南、重慶。直觀地看，內(nèi)源力指數(shù)也存在著很強(qiáng)的地理聚集效應(yīng)。

圖5 內(nèi)源力指數(shù)空間分布四分位圖注： 本圖僅顯示了本文研究樣本(中國(guó)大陸的31個(gè)省級(jí)行政單位)的相關(guān)分布情況，非全部中國(guó)地圖。

6.2 空間相關(guān)性分析

通過(guò)多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)得到的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)可以大致對(duì)不同省份創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力情況進(jìn)行比較。同時(shí)，通過(guò)四分位圖，也能夠大致地、直觀地看到創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)的空間分布情況。我們不僅僅關(guān)心每個(gè)省份自身創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力、行政力、市場(chǎng)力、外向力、內(nèi)源力的情況，同時(shí)也會(huì)關(guān)心與它相鄰省份在這些方面存在怎樣的相關(guān)關(guān)系。所以，本文在通過(guò)模糊綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步探討不同省份之間空間相關(guān)性關(guān)系。

(1) 全局空間自相關(guān)

為了刻畫創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)在中國(guó)大陸31省(直轄市、自治區(qū))之間整體上的空間關(guān)聯(lián)程度和空間差異程度，需要進(jìn)行全局自相關(guān)分析。全局空間自相關(guān)常用的一種度量指標(biāo)是Global Moran’s I統(tǒng)計(jì)量。Moran’s I實(shí)際上就是標(biāo)準(zhǔn)化的空間自協(xié)方差。利用GeoDa軟件計(jì)算Moran’s I，其結(jié)果見表6。

注: 加“***”和“**”分別表示在1%和5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)而接受備擇假設(shè)。

通過(guò)表6分析創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力、行政力、市場(chǎng)力、外向力、內(nèi)源力(分別用創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)代表)的全局空間自相關(guān)。通過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，中國(guó)大陸各省創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)和內(nèi)源力指數(shù)的全局Moran’s I值都大于零，t統(tǒng)計(jì)量均為正，且都大于1.96，p值也都小于0.05，可以拒絕不存在自相關(guān)的原假設(shè)。由此可知，中國(guó)大陸地區(qū)各省的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力、行政力、市場(chǎng)力、外向力、內(nèi)源力存在顯著的空間自相關(guān)性，也就是說(shuō)，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力、行政力、市場(chǎng)力、外向力、內(nèi)源力相似的地區(qū)呈現(xiàn)著空間集聚的態(tài)勢(shì)。

(2) 局部空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)分析是為了研究整體上的空間關(guān)聯(lián)程度和空間差異程度。為了了解中國(guó)大陸31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))之間空間自相關(guān)關(guān)系的具體情況及其差異程度，需要對(duì)各省之間的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。采用局部Moran’s I散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)其與全局自相關(guān)散點(diǎn)圖是一致，因此也是正值。這是因?yàn)槿挚臻g自相關(guān)重點(diǎn)是在整體數(shù)值，而局部空間自相關(guān)主要是看高—高、高—低、低—低、低—高四個(gè)分類情況。如果將局部空間自相關(guān)的散點(diǎn)圖用直線擬合，直線斜率就是全局空間自相關(guān)擬合直線的斜率。其分類具體情況如表7所示。

從表7我們可以看到，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)中絕大多數(shù)省份都是位于高—高、低—低象限，即高值被高值包圍，低值被低值包圍，表現(xiàn)出空間正相關(guān)性，即空間集聚。高—高象限的省份主要集中在東部沿海，低—低象限的省份主要集中在西部地區(qū)。位于高—低象限的省份較少，它表示高值被低值包圍，比較明顯的是廣東、陜西。低—高象限的省份主要集中在中部，它表示低值被高值包圍。高—低、低—高象限的省份表現(xiàn)出顯著的空間負(fù)相關(guān)性。

表7 中國(guó)大陸31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))目標(biāo)層、一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果分布象限圖(不包括港、澳、臺(tái))

續(xù)表

7 結(jié)論

本文從行政力、市場(chǎng)力、外向力、內(nèi)源力四個(gè)維度構(gòu)造了創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系，運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)的方法得到了創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力指數(shù)、行政力指數(shù)、市場(chǎng)力指數(shù)、外向力指數(shù)、內(nèi)源力指數(shù)，分別用來(lái)反映中國(guó)大陸31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))目標(biāo)層的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力以及一級(jí)指標(biāo)層的行政力、市場(chǎng)力、外向力、內(nèi)源力，利用評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)各省進(jìn)行了排名。運(yùn)用空間計(jì)量方法對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行了進(jìn)一步研究。通過(guò)四分位圖，直觀地描繪了創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力、行政力、市場(chǎng)力、外向力、內(nèi)源力的空間分布情況。通過(guò)全局空間自相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)各省在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力、行政力、市場(chǎng)力、外向力、內(nèi)源力存在空間正自相關(guān)性；通過(guò)局部空間自相關(guān)分析明確了各個(gè)省份所處的象限，揭示了局部區(qū)域本省與相鄰省份之間的關(guān)系。

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Comparative Analysis and Spatial Distribution of Innovative Driving Force: Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation Method

Liu Yanchun，Sun Kai
(School of Business，Liaoning University，Shenyang 110036，China)

First building an index system of innovative driving force according to the administrative force，market force，exterior force and intrinsic force. Then applying fuzzy comprehensive evaluation model to make horizontal comparative analysis of 31 provinces in mainland China based on statistical data in 2014. At last，ranking according to the evaluation results such as innovative driving force index，administrative force index，exterior force index，intrinsic force index，and making spatial correlation analysis of the evaluation results based on the spatial econometric method. From the overall，existing significant special positive correlation according to the index system in China，performing both spatial dependence and spatial agglomeration. From the local，most provinces are located in the quadrant of high-high and low-low,which shows a kind of spacial positive correlation. A few provinces are in the quadrant of high-low，low-high,which shows a significant kind of spatial negative correlation.

innovative driving force;fuzzy comprehensive evaluation;spatial distribution; quartile graph;global spatial autocorrelation; local spatial autocorrelation

2016年度遼寧經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展立項(xiàng)課題“大數(shù)據(jù)時(shí)代中小企業(yè)融資創(chuàng)新模式研究”階段性成果(2016lslktziglx-11)。

劉艷春(1964— )，女，滿族，遼寧沈陽(yáng)人，遼寧大學(xué)商學(xué)院管理科學(xué)與工程系主任、教授，博士，研究方向: 風(fēng)險(xiǎn)度量與評(píng)價(jià)、技術(shù)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)理論與方法；孫凱(1988— )，男，湖南南縣人，遼寧大學(xué)商學(xué)院博士研究生，研究方向: 區(qū)域創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、金融管理。

F124.3

A