產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力自適應(yīng)遺傳算法組合評(píng)價(jià)

徐建中, 王純旭

(哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 黑龍江 哈爾濱 150001)

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產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力自適應(yīng)遺傳算法組合評(píng)價(jià)

徐建中, 王純旭

(哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 黑龍江 哈爾濱 150001)

為更加科學(xué)有效的測(cè)度產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力，構(gòu)建了基于自適應(yīng)遺傳算法的組合評(píng)價(jià)模型，選擇制造業(yè)29個(gè)產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象進(jìn)行了實(shí)證研究。實(shí)證研究表明：評(píng)價(jià)模型具有更好的穩(wěn)定性，同時(shí)制造業(yè)各產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新能力分配很不均衡。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力低下的原因，提出促進(jìn)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力發(fā)展的建議，對(duì)于政府和企業(yè)具有一定的參考價(jià)值。

自適應(yīng)遺傳算法；自主創(chuàng)新；組合評(píng)價(jià)；產(chǎn)業(yè)；創(chuàng)新能力

在信息化時(shí)代，信息化、知識(shí)化、現(xiàn)代化、城鎮(zhèn)化、全球化發(fā)展勢(shì)不可擋，制造業(yè)是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)。經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)格局的新發(fā)展、新變化將對(duì)未來的制造技術(shù)和產(chǎn)業(yè)提出新要求。然而我國制造業(yè)目前處于發(fā)展模式仍比較粗放，自主創(chuàng)新能力比較薄弱，產(chǎn)品附加值和人均生產(chǎn)率較低的階段。提升自主創(chuàng)新能力，發(fā)展先進(jìn)制造產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)由制造大國向創(chuàng)造強(qiáng)國的歷史跨越，為發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供先進(jìn)裝備，為提升國際競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力，保障國家安全提供有力支撐，其戰(zhàn)略意義毋庸置疑。如何科學(xué)的評(píng)價(jià)我國產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力是尋找自主創(chuàng)新能力提升途徑的基礎(chǔ)，構(gòu)建科學(xué)的自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)模型，并提出提高我國產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力的思路和建議，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

中國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)高速發(fā)展引發(fā)了全世界的普遍關(guān)注，增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力無疑是保持經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的關(guān)鍵途徑，因此如何科學(xué)的評(píng)價(jià)我國各產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新能力就顯得格外重要[1-3]。隨著自主創(chuàng)新重要性的不斷凸顯，理論文獻(xiàn)和政府報(bào)告都對(duì)這一問題予以了適當(dāng)?shù)年P(guān)注，相關(guān)的調(diào)研工作也隨之開展[4]。所謂產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新即是相關(guān)產(chǎn)業(yè)主要依靠自身的力量，在一定的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)條件下，以集成創(chuàng)新和引進(jìn)消化吸收基礎(chǔ)上的再創(chuàng)新為主要實(shí)現(xiàn)形式，獲得獨(dú)立自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)核心競爭力的不斷增強(qiáng)的過程[5]。雖然自主創(chuàng)新主要依靠自身，然而在危機(jī)時(shí)期，研發(fā)外包行為卻對(duì)自主創(chuàng)新能力的提升具有重要的促進(jìn)作用[6]。在學(xué)者們對(duì)自主創(chuàng)新能力測(cè)度理論與評(píng)估指標(biāo)體系進(jìn)行了研究[7]，對(duì)采用多種評(píng)價(jià)方法構(gòu)建產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)模型，重要包括[8-14]：集對(duì)分析法、采用聚類分析、模糊綜合評(píng)價(jià)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、AHP法和多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模型、因子分析和主成分分析法、突變級(jí)數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、熵權(quán)法、負(fù)二項(xiàng)分布模型，同時(shí)也有學(xué)者關(guān)注產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力的動(dòng)態(tài)效應(yīng)研究——采用時(shí)間序列法[15]和TOPSIS法等[16]，并較多的采用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究[17-18]。隨著研究的深入，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的研究集中在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研究[19]，與此同時(shí)，大量相關(guān)產(chǎn)業(yè)也被廣泛研究[20]，如陶瓷產(chǎn)業(yè)、茶葉產(chǎn)業(yè)、汽車產(chǎn)業(yè)、房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)、軟件產(chǎn)業(yè)、航天產(chǎn)業(yè)、風(fēng)電行業(yè)、鋼鐵行業(yè)等[21-29]。

通過對(duì)同類文獻(xiàn)進(jìn)行比較研究發(fā)現(xiàn)，不同的評(píng)估方法所得到的評(píng)估結(jié)果之間往往存在著一定的差異，而各種不同方法又各有所長，因此無法界定優(yōu)劣。為克服單一方法存在的片面性，部分學(xué)者提出將幾種綜合評(píng)價(jià)方法通過某種方式進(jìn)行組合。按組合后的評(píng)價(jià)值得到排序結(jié)果，這可以彌補(bǔ)單一方法的不足，在一定程度上克服了單一方法的局限性，提高了評(píng)價(jià)的全面性、科學(xué)性和合理性[30-31]。目前文獻(xiàn)中常用的組合評(píng)價(jià)方法主要有：二次加權(quán)法、理想矩陣法、速度特征法、多元網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)、粗糙集法、灰色激勵(lì)控制、漂移度法、Copeland法、Borda法、模糊Borda法等[32-35]。

關(guān)于如何選擇組合方法以提高評(píng)估精度及科學(xué)性方面，學(xué)術(shù)界的研究成果較少。據(jù)此，本文構(gòu)建了基于自適應(yīng)遺傳算法的產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力組合評(píng)價(jià)模型，通過自適應(yīng)遺傳算法可以更加準(zhǔn)確的對(duì)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而找出提升增強(qiáng)我國產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力的有效途徑和方法。

1 產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)

產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系涉及面廣、蘊(yùn)涵信息量大，受到諸多因素的影響，這些影響因素之間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，所構(gòu)建的指標(biāo)體系應(yīng)該從多個(gè)角度和多個(gè)層面反映產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新狀況。為了實(shí)現(xiàn)不同產(chǎn)業(yè)之間的可比較性，必須選擇所要研究產(chǎn)業(yè)都有的指標(biāo)，同時(shí)兼顧計(jì)算指標(biāo)的可靠性、代表性，全面、客觀地反映產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力的全貌。

1)科學(xué)性原則。產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的科學(xué)性主要體現(xiàn)在評(píng)價(jià)創(chuàng)新活動(dòng)的指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)、程序等方面，在構(gòu)建產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，要充分考慮相關(guān)因素的科學(xué)性，具體的指標(biāo)必須與產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)問題密切相關(guān)。

2)可操作性原則。對(duì)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，由于涉及的面很廣，需要有大量的不同方面的數(shù)據(jù)作為支持，要千萬注意僅僅考慮理論上的可行性，而忽略了可度量性。

3)系統(tǒng)性原則。在構(gòu)建產(chǎn)業(yè)自主新創(chuàng)新能力的指標(biāo)體系的過程中，指標(biāo)的選擇要充分考慮到系統(tǒng)性特征，服從系統(tǒng)性的特點(diǎn)，相互協(xié)調(diào)，力求能夠真實(shí)客觀的反映產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的整體創(chuàng)新能力。從系統(tǒng)的角度來看，產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力可以從資源投入能力、創(chuàng)新活動(dòng)開展能力、創(chuàng)新產(chǎn)出能力和獲得技術(shù)能力等四個(gè)方面進(jìn)行描述。

因此，根據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的一般規(guī)律和特征，從資源投入能力、創(chuàng)新活動(dòng)開展能力、創(chuàng)新產(chǎn)出能力和獲得技術(shù)能力等四個(gè)方面入手構(gòu)建產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。同時(shí)為了確保指標(biāo)體系滿足科學(xué)性和可操作性，在資源投入能力方面下設(shè)R&D經(jīng)費(fèi)占工業(yè)增加值比例、R&D經(jīng)費(fèi)占產(chǎn)品銷售收入比率、R&D經(jīng)費(fèi)、R&D人員等四項(xiàng)指標(biāo)。在創(chuàng)新活動(dòng)開展能力方面下設(shè)自主創(chuàng)新活動(dòng)企業(yè)數(shù)、R&D項(xiàng)目數(shù)、R&D項(xiàng)目人員數(shù)、自主創(chuàng)新企業(yè)占總數(shù)比重、自主創(chuàng)新企業(yè)比重、R&D經(jīng)費(fèi)等五項(xiàng)指標(biāo)。在創(chuàng)新產(chǎn)出能力方面下設(shè)新產(chǎn)品產(chǎn)值、新產(chǎn)品銷售收入、新產(chǎn)品出口、專利申請(qǐng)量、發(fā)明專利申請(qǐng)書等五項(xiàng)指標(biāo)。在獲取技術(shù)能力方面下設(shè)發(fā)明專利擁有量、購買國外技術(shù)支出、引進(jìn)國外技術(shù)支出、消化吸引經(jīng)費(fèi)支出四項(xiàng)指標(biāo)，具體如表1所示。

表1 產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 自適應(yīng)遺傳算法的模型構(gòu)建

遺傳算法(genentic algorithm，GA)基于自然選擇的生物進(jìn)化，是一種全局概率搜索優(yōu)化算法，其思想是通過選擇、交叉和變異等遺傳算子共同作用使種群不斷優(yōu)化，最終收斂到最優(yōu)解。GA的參數(shù)中交叉概率和變異概率的選擇是影響該算法性能的關(guān)鍵所在，針對(duì)不同的優(yōu)化問題，需要反復(fù)實(shí)驗(yàn)來確定交叉概率和變異概率。為此，Srinivas等提出了自適應(yīng)遺傳算法(adaptive GA，AGA)，此方法中交叉概率和變異概率能夠隨適應(yīng)度自動(dòng)調(diào)整，極大的提高了GA法的收斂速度和魯棒性[36]，本文將其應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)中，具體評(píng)價(jià)實(shí)施流程如圖1所示，模型計(jì)算步驟的說明如下。

圖1 組合評(píng)價(jià)法實(shí)施流程圖Fig.1 The implementation flow chart for combination evaluation method

1)構(gòu)造產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新組合評(píng)價(jià)得分函數(shù)

確定產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新評(píng)價(jià)矩陣。設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象(29個(gè)產(chǎn)業(yè))，p個(gè)綜合評(píng)價(jià)法(3種評(píng)價(jià)方法)，分別用p個(gè)方法對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果使用肯達(dá)爾一致性系數(shù)進(jìn)行事前檢驗(yàn)[37]，如果檢驗(yàn)結(jié)果不理想，則對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果做模糊聚類分析，通過適當(dāng)?shù)拈撝祵⒌趉種方法分離出來；對(duì)剩余方法反復(fù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)及模糊聚類分析，直到檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到理想水平。設(shè)剩余方法為n個(gè)，則評(píng)價(jià)矩陣為B={bij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}，其中bij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j種評(píng)價(jià)方法下的排序位置。

2)構(gòu)造產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新AGA目標(biāo)函數(shù)

據(jù)此，可構(gòu)造產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新目標(biāo)函數(shù)為

s.t.

(1)

式(1)是非線性優(yōu)化問題，其中wk為待優(yōu)化變量，以下通過自適應(yīng)遺傳算法實(shí)現(xiàn)其全局優(yōu)化過程。

3)初始化變量

在各優(yōu)化變量的取值范圍內(nèi)生成一組滿足約束條件的隨機(jī)變量，變量個(gè)體數(shù)目為N，這組變量即為初始種群，每個(gè)個(gè)體表示染色體的基因編碼。

4)計(jì)算適應(yīng)度

將上一步的初始種群代入目標(biāo)函數(shù)式(1)中，并記錄計(jì)算結(jié)果，其中目標(biāo)函數(shù)值小的個(gè)體適應(yīng)度高，目標(biāo)函數(shù)值大的個(gè)體適應(yīng)度小。

5)選擇、交叉和變異

(2)

(3)

式中：fmax為群體中的最大適應(yīng)值，favg為群體中的平均適應(yīng)值，f為要交叉的兩個(gè)個(gè)體中較大的適應(yīng)度值，f′為要變異的個(gè)體的適應(yīng)度值，ki∈[0,1](i=1,2,3,4)為常數(shù)，對(duì)于適應(yīng)值低于平均適應(yīng)值的個(gè)體對(duì)其賦予較大的交叉率k2和變異率k4，使得該個(gè)體被淘汰；而高于種群平均適應(yīng)值的個(gè)體，其交叉和變異概率較低，因此得以保護(hù)進(jìn)入下一代，如果適應(yīng)值等于最高適應(yīng)值時(shí)，則交叉率和變異率為零，結(jié)束計(jì)算。

6 )進(jìn)化迭代

由選擇、交叉和變異產(chǎn)生新一代的子種群，再代入式(1)中，計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值，并判斷是否滿足停止條件，若符合，輸出最佳個(gè)體及最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值，結(jié)束計(jì)算；若不符合，則重復(fù)選擇、交叉和變異的過程，直至找到最優(yōu)解。其中停止條件可根據(jù)實(shí)際問題設(shè)置，比如：設(shè)置最大迭代次數(shù)、計(jì)算時(shí)間、停滯代數(shù)和停滯時(shí)限等[36]。

3 產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)研究

3.1 基于自適應(yīng)遺傳算法的組合評(píng)價(jià)

從表2中可知，采用基于自適應(yīng)遺傳算法的組合評(píng)價(jià)的計(jì)算結(jié)果具有更好的可比較性，自主創(chuàng)新能力處于20以上的產(chǎn)業(yè)只有8種(占總數(shù)的27.59%)：通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)，交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，電氣機(jī)械及器材制造業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)。處于平均值(15.00)以上的產(chǎn)業(yè)只有13家，占總數(shù)44.83%。超過一半產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力較差，需要重點(diǎn)提升。

3.2 實(shí)證結(jié)果分析

由于存在不同的評(píng)價(jià)機(jī)理，因此評(píng)價(jià)方法對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象是有偏好的，即待評(píng)價(jià)問題和評(píng)價(jià)方法需要進(jìn)行一定的匹配，并不是問題和方法可以隨意選用?；谙嗤臄?shù)據(jù)基礎(chǔ)，采用不同的評(píng)價(jià)方法往往會(huì)得到不同的評(píng)價(jià)結(jié)果，甚至可能出現(xiàn)比較大的差異。每一種評(píng)價(jià)方法都有自身的優(yōu)缺點(diǎn)，很難區(qū)分哪種評(píng)價(jià)方法更加科學(xué)，僅僅采用一種評(píng)價(jià)方法無疑是具有極大的片面性。組合評(píng)價(jià)法可以通過對(duì)不同評(píng)價(jià)方法進(jìn)行有效的整合，達(dá)到取長補(bǔ)短的目的，彌補(bǔ)各種評(píng)價(jià)方法的缺點(diǎn)，整合各評(píng)價(jià)方法的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，組合評(píng)價(jià)法可以利用更多的信息，不同評(píng)價(jià)方法從不同的角度描述評(píng)價(jià)對(duì)象的屬性和不同側(cè)面，這樣可以獲得待評(píng)價(jià)問題的全貌。組合評(píng)價(jià)方法可以有效消除各種評(píng)價(jià)方法結(jié)論的非一致性問題。通過表2分析可知，組合評(píng)價(jià)法具有較好的穩(wěn)定性。在組合評(píng)價(jià)法結(jié)果的排序一般與兩種評(píng)價(jià)方法的結(jié)果相同，而其他方法具有極強(qiáng)的不穩(wěn)定性。這說明組合評(píng)價(jià)法能夠更科學(xué)評(píng)價(jià)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力，為制定相關(guān)政策奠定基礎(chǔ)。

實(shí)證研究結(jié)果顯示，制造業(yè)的29個(gè)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力分布很不均衡。我國制造業(yè)自主創(chuàng)新能力排名前三位的產(chǎn)業(yè)是：通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)，交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，電氣機(jī)械及器材制造業(yè)等均為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，排名前列的通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)等產(chǎn)業(yè)均為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，但為數(shù)較少，大多數(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力較弱；排名后三位的產(chǎn)業(yè)是：印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制，家具制造業(yè)，皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè)等均屬于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，技術(shù)水平低。各產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力的分布如圖2所示。

從圖2中可以發(fā)現(xiàn)制造業(yè)中各產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新能力差異較大，發(fā)展的很不平均，其中自主創(chuàng)新能力最好的通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)和最差的皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè)之間差距十分之大(相差近30倍)。

圖2 各產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力Fig.2 Each of industrial independent innovation capacity

表 2 單一評(píng)價(jià)模型和組合評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)得分及排序

4 結(jié)論

本文在分析產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建組合評(píng)價(jià)模型，組合評(píng)價(jià)模型能夠?qū)Χ鄠€(gè)單一模型進(jìn)行科學(xué)組合，整合多個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)論所包含的共性信息，并利用自適應(yīng)遺傳算法的智能背景，實(shí)現(xiàn)了非線性優(yōu)化問題評(píng)價(jià)模型全局尋優(yōu)的過程。實(shí)證研究表明：

1)本文所建立的模型具有可操作性和實(shí)用性，能夠更加科學(xué)、精確的確定產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力優(yōu)劣，且易于在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)。這種組合評(píng)價(jià)方法可以有效的實(shí)現(xiàn)對(duì)各種評(píng)價(jià)方法優(yōu)勢(shì)的綜合，避免了單一評(píng)價(jià)方法帶來的片面性問題。

2)我國產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力的分布很不均衡(各行業(yè)之間的差異較大)，并大部分的產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力處于比較低下的區(qū)域。為增強(qiáng)制造業(yè)自主創(chuàng)新資源投入能力，應(yīng)注重發(fā)揮行業(yè)優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)對(duì)一些重要產(chǎn)業(yè)的總體部署和有效安排，營造有利于產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新的政策環(huán)境，尤其對(duì)通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)機(jī)構(gòu)實(shí)行包括預(yù)告研究、升級(jí)改造、運(yùn)行經(jīng)費(fèi)在內(nèi)的全周期預(yù)算制度，確保穩(wěn)定的研發(fā)資金來源，以此加大對(duì)自主創(chuàng)新的投入。

基于自適應(yīng)遺傳算法的組合評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建對(duì)于政府和企業(yè)測(cè)度和增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力具有一定實(shí)用性和參考價(jià)值，為制定相關(guān)政策奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。當(dāng)然，本文的研究也存在一定的不足之處，主要體現(xiàn)在僅僅選擇了制造業(yè)進(jìn)行了實(shí)證研究。在今后的研究過程中，作者將進(jìn)一步擴(kuò)展研究對(duì)象，推廣基于自適應(yīng)遺傳算法的組合評(píng)價(jià)模型的應(yīng)用范圍，為相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策。

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Research on the genetic algorithm method of the industrial independent innovation capacity based on the combination evaluation

XU Jianzhong，WANG Chunxu

(School of Economics and Management, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

In order to measure industrial independent innovation scientifically and effectively, a combined evaluation model was established based on an adaptive genetic algorithm. Empirical research was carried out on 29 manufacturing industries. The empirical study shows that this model has better stability, and the independent innovation capacity of the manufacturing industries has an uneven distribution. This paper analyzed the causes of low independent innovation capacity, and provided recommendations for promoting industrial innovation capacity, which can add value to government and enterprise decision making.

adaptive genetic algorithm; independent innovation; combination evaluation; manufacturing industry; innovation capacity

2015-12-23.

日期：2016-08-29.

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71273072).

徐建中(1959-), 男, 教授, 博士生導(dǎo)師;

王純旭(1987-), 男, 博士研究生.

王純旭, E-mail: seven_doctor@sina.com.

10.11990/jheu.201512078

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20160829.1421.052.html

F27

A

1006-7043(2016)10-1460-07

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