基于FA—AHP法高新集聚區(qū)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

包晨晨++許路

摘要：高新集聚創(chuàng)新區(qū)已成為我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要?jiǎng)?chuàng)新地和輻射源，特別是中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)已成為拉動(dòng)首都經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的引擎。因此，建立一套科學(xué)的、有效的創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系必不可少。文章在因子分析和層次分析賦權(quán)方法的基礎(chǔ)上，提出了一種真正意義上的績(jī)效評(píng)價(jià)方法：FA-AHP組合賦權(quán)法，并對(duì)中關(guān)村高新區(qū)2001年-2015年的創(chuàng)新數(shù)據(jù)進(jìn)行了縱向綜合評(píng)價(jià)，并認(rèn)為高新集聚區(qū)應(yīng)在7個(gè)主要方面著力發(fā)展其創(chuàng)新能力。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新能力;指標(biāo)評(píng)價(jià)體系;FA-AHP組合賦權(quán)法

一、 引言

中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)儼然已成為中國(guó)“硅谷”的代名詞，其所形成的具有巨大科技創(chuàng)新能力的關(guān)聯(lián)效應(yīng)及擴(kuò)散效應(yīng)，對(duì)全國(guó)其他高科技園區(qū)具有顯著的示范效應(yīng)。但是同西方發(fā)達(dá)國(guó)家的高新集聚區(qū)相比，仍具有明顯的差距。我們認(rèn)為應(yīng)該建立一套具有有效性、科學(xué)性的創(chuàng)新能力績(jī)效評(píng)估體系，這不僅可以為中關(guān)村示范區(qū)的發(fā)展提供決策信息，同時(shí)還能引導(dǎo)和激勵(lì)其他高新集聚區(qū)加強(qiáng)創(chuàng)新能力建設(shè)。

最早的政府主導(dǎo)的高科技園區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的制定由科技部下屬的火炬中心進(jìn)行，并于1992年匯集多位相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者研究和制定國(guó)家高新區(qū)的評(píng)級(jí)指標(biāo)。該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系在隨后的幾年內(nèi)進(jìn)行了三次大的評(píng)估與考量，其中2003年所確定的指標(biāo)體系能更準(zhǔn)確的反應(yīng)各高科技園區(qū)實(shí)際運(yùn)營(yíng)狀況。此外，夏海鈞（2001）通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外高科技園區(qū)歷年發(fā)展?fàn)顩r及相關(guān)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)出發(fā)，綜合運(yùn)用AHP、System Cluster Analysis等方法，解釋不同高科技園區(qū)發(fā)展階段及狀況的異同;范柏乃（2003）認(rèn)為基于技術(shù)創(chuàng)新有三個(gè)不同的環(huán)節(jié)，構(gòu)建出有關(guān)高科技園區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，其所采用的方法包括DelphiMethod、Discrimination Analysis及Principal Component Analysis;甘小文等（2016）以基于AHP及灰色關(guān)聯(lián)的方法，測(cè)度江西14個(gè)國(guó)家級(jí)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的產(chǎn)城融合度。劉滿鳳等（2016）以三階段DEA方法對(duì)我國(guó)2012年高新區(qū)的創(chuàng)新效率進(jìn)行了分析研究。

有別于前人的研究，本文的邊際貢獻(xiàn)可能在于：（1）本文首次將FA-AHP組合分析法應(yīng)用到高新技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)的創(chuàng)新能力評(píng)估方面，并且是一種數(shù)據(jù)上的完全替代。（2）本文所用的基于FA-AHP分析法的雙流結(jié)構(gòu)，不僅僅使二者在理論層面進(jìn)行互補(bǔ)的融合，并且在權(quán)重上有一次完全的替代，并且能做到一致性及傳遞性檢驗(yàn)。（3）層次分析過(guò)程中判斷矩陣是由因子分析中的因子得分矩陣和因子方差貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)構(gòu)建，并且矩陣中的元素允許有負(fù)值的存在。

二、 理論模型構(gòu)建

1. 創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立。本文對(duì)中關(guān)村園區(qū)的創(chuàng)新能力構(gòu)建了一套評(píng)估體系，它包含一級(jí)、二級(jí)和三級(jí)指標(biāo)，其中：一級(jí)指標(biāo)是中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)創(chuàng)新能力;三級(jí)指標(biāo)是表征中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)創(chuàng)新能力的各個(gè)指標(biāo)，其存在多重共線性和較強(qiáng)的相關(guān)性;二級(jí)指標(biāo)是通過(guò)因子分析法從三級(jí)指標(biāo)中提取出來(lái)的公共因子。

2. 高新集聚區(qū)創(chuàng)新能力指標(biāo)體系評(píng)價(jià)方法。

（1）FA過(guò)程。假設(shè)需解決的問(wèn)題中有X1，X2，…，Xp等p個(gè)或許具有一定相關(guān)關(guān)系的變量，并且擁有F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)q等q個(gè)獨(dú)立的公共因子，且要求（q≤p），每個(gè)變量Xi。不可解釋的因子可用ei表示，并且解釋各個(gè)不可解釋因子之間不具有相關(guān)關(guān)系。

矩陣關(guān)系表述為：X=AF+e

因子分析的上述模型滿足以下條件：

①q≤p：原始變量的個(gè)數(shù)不小于公共因子的個(gè)數(shù);

②公共因子F和特殊因子e是不相關(guān)的，即：Cov（F，e）=0;

③公共因子F1，F(xiàn)2，…，不相關(guān)，并且方差為1;

④各個(gè)特殊因子e1，e2，…，不相關(guān)，但方差方面并不要求相等。

（2）AHP過(guò)程。如圖1所示，其中a21代表因素a2相對(duì)于a1對(duì)上一層因素A的貢獻(xiàn)，b65代表因素b6相對(duì)于b5對(duì)上一層因素B的貢獻(xiàn)，c79代表因素c7相對(duì)于c9對(duì)上一層因素C的貢獻(xiàn)。層次分析法的關(guān)鍵是通過(guò)定量度量任意兩個(gè)方案或者指標(biāo)對(duì)上層目標(biāo)的相對(duì)重要程度，使判斷定量化，要計(jì)算某層n個(gè)因素，…Xn對(duì)上一層因素的影響，從Xn中取Xi與Xj，比較他們對(duì)上一層因素的貢獻(xiàn)大小，通常采用1～9標(biāo)度分析法。

（3）一致性檢驗(yàn)。

（5）一致性指標(biāo)。當(dāng)CI=0，有完全的一致性;當(dāng)CI接近于0，有滿意的一致性;當(dāng)CI越大，不一致越嚴(yán)重

（6）進(jìn)行一致性檢驗(yàn)：為了衡量CI的大小，給出一個(gè)R.I.，C.R=C.I./R.I.，即隨機(jī)一致性指標(biāo)，C.R.<0.1，該判斷矩陣可以滿足一致性檢驗(yàn)要求，C.R.>0.1時(shí)，則不能滿足一致性檢驗(yàn)要求。

3. FA-AHP組合賦權(quán)法。在因子分析結(jié)果的基礎(chǔ)上構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，將因子分析得出的公共因子作為層次分析的準(zhǔn)則層，將因子分析所用的創(chuàng)新指標(biāo)作為層次分析的指標(biāo)層來(lái)。然后對(duì)該模型進(jìn)行層次分析，從因子分析的旋轉(zhuǎn)載荷矩陣中提取出指標(biāo)層（方案層）單排判斷矩陣，由因子的方差貢獻(xiàn)率構(gòu)建目標(biāo)層單排的判斷矩陣，并對(duì)單排判斷矩陣，一致性檢驗(yàn)，然后再對(duì)總排層進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

本文提出的FA-AHP組合法中進(jìn)行層次分析所需的數(shù)據(jù)及層次模型的構(gòu)建均來(lái)自因子分析的結(jié)果，這克服了層次分析法中主觀賦予權(quán)重的問(wèn)題，對(duì)單排層、總排判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)又克服了因子分析法中無(wú)法解釋某些指標(biāo)的賦權(quán)信度問(wèn)題，因此FA-AHP組合法有效的利用了兩種方法優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)克服了兩種方法的缺點(diǎn)，使研究更具有可行性，合理性及客觀性。

4. FA-AHP組合賦權(quán)法的方法結(jié)構(gòu)。

（1）FA-AHP組合賦權(quán)法的理論反向性。因子分析從因子載荷起，不斷抽取原始變量的公共部分得到因子，是一個(gè)從底層到高層的過(guò)程。而層次分析是從確定總體研究目標(biāo)入手，依據(jù)判斷矩陣及系數(shù)，不斷分解，得到各個(gè)指標(biāo)層，是從高層到底層的過(guò)程。其中對(duì)等關(guān)系是一個(gè)問(wèn)題的兩個(gè)方面，層次分析較因子分析表現(xiàn)的更為直觀，解釋性更強(qiáng)，并且能進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

（2）FA-AHP組合賦權(quán)法數(shù)據(jù)的替代性。這種互補(bǔ)的方法，首先用因子分析得出的公共因子和因子分析中采用的創(chuàng)新指標(biāo)構(gòu)建了層次分析模型，使模型更具有客觀性，其次摒棄了層次分析中判斷矩陣得分的主觀性，用因子分析得出的旋轉(zhuǎn)因子矩陣構(gòu)建了準(zhǔn)則層的單排判斷矩陣，用因子方差貢獻(xiàn)率構(gòu)建目標(biāo)層的總排判斷矩陣，這樣就完全以因子分析的數(shù)學(xué)結(jié)果去替代層次分析的主觀判斷;其次，這種替代是完全替代，以至于一致性檢驗(yàn)中仍然使用因子分析數(shù)據(jù)，具有分析的連貫性。

（3）FA-AHP組合賦權(quán)法雙流結(jié)構(gòu)。FA-AHP組合賦權(quán)法先進(jìn)行因子分析，在因子分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建了層次分析模型，因子分析的公共因子對(duì)應(yīng)的是層次分析的準(zhǔn)則層，因子分析的創(chuàng)新指標(biāo)對(duì)應(yīng)的是層次分析的指標(biāo)層，兩者的目標(biāo)是一致的，該模型是一個(gè)雙流結(jié)構(gòu)模型。

三、 實(shí)證分析

1. 創(chuàng)新指標(biāo)數(shù)據(jù)的選取。為了能夠準(zhǔn)確客觀的評(píng)估中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)術(shù)創(chuàng)新能力，本文從中選用了17個(gè)創(chuàng)新指標(biāo)：上市企業(yè)數(shù)、科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出、專利授權(quán)量、高新技術(shù)產(chǎn)品數(shù)、科技人員數(shù)、R&D人員、R&D經(jīng)費(fèi)、利潤(rùn)增長(zhǎng)率、總收入增長(zhǎng)率、創(chuàng)匯增長(zhǎng)率、留學(xué)歸國(guó)增加比例、博士以上學(xué)歷增加例、本科以上學(xué)歷增加例、人均產(chǎn)出、技術(shù)收入、實(shí)交稅費(fèi)增加率，人均總收入增加比例。同時(shí)，采用中關(guān)村國(guó)家創(chuàng)新示范區(qū)2001年～2015年的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用FA-AHP組合法對(duì)園區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行縱向的動(dòng)態(tài)分析。

2. 基于FA-AHP組合賦權(quán)法指標(biāo)權(quán)重的確定。

（1）因子分析FA過(guò)程。從旋轉(zhuǎn)因子載荷陣中找出對(duì)三個(gè)公因子的貢獻(xiàn)較大的對(duì)應(yīng)指標(biāo)，根據(jù)指標(biāo)的性子對(duì)該因子進(jìn)行解釋命名，我們得出：上市企業(yè)數(shù)，科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出，專利授權(quán)量，高新技術(shù)產(chǎn)品數(shù)、科技人員數(shù)、研發(fā)人員、研發(fā)經(jīng)費(fèi)、技術(shù)收入，人均產(chǎn)出在第一個(gè)公因子上有較大的載荷，說(shuō)明這幾個(gè)指標(biāo)具有較強(qiáng)的相關(guān)性，歸為第一類因子，這幾個(gè)指標(biāo)是園區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力提升的基礎(chǔ)因素，因此將該因子命名為“創(chuàng)新技術(shù)因子”。第二類因子在指標(biāo)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、總收入增長(zhǎng)率、創(chuàng)匯增長(zhǎng)率、實(shí)交稅費(fèi)增長(zhǎng)率，人均總收入增長(zhǎng)率上有較大的載荷，這幾個(gè)指標(biāo)體現(xiàn)了園區(qū)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，因此將該因子命名為“創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)因子”，第三個(gè)因子在指標(biāo)留學(xué)歸國(guó)增加比例、博士以上學(xué)歷增加比例、本科以上學(xué)歷增加比例這三個(gè)指標(biāo)上的載荷較大，并且該指標(biāo)體現(xiàn)了園區(qū)的人才因素對(duì)創(chuàng)新能力的影響，因?qū)⒃撘蜃用麨椤皠?chuàng)新人才因子”。

（2）層次單排序判斷矩陣的構(gòu)建。準(zhǔn)則層判斷矩陣有因子分析模型中三大因子的方差貢獻(xiàn)率構(gòu)建，有因子分析可以得到園區(qū)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的綜合表達(dá)式：F=a1F1+a2F2+a3F3，其中系數(shù)ai可以理解為創(chuàng)新因子i對(duì)創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)，也可以理解為創(chuàng)新因i對(duì)創(chuàng)新能力的重要程度，有因子分析的結(jié)果可得F=0.511F1+0.185F2+0.143F3，構(gòu)造層次總排序判斷矩陣：

準(zhǔn)則層的判斷矩陣根據(jù)上文中層次分析法對(duì)判斷矩陣的定義，利用因子分析的旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣構(gòu)造。Aij代表對(duì)于指標(biāo)i和指標(biāo)j對(duì)于創(chuàng)新技術(shù)因子的重要性之比，Aij=ai/aj，兩個(gè)創(chuàng)新指標(biāo)貢獻(xiàn)之比作為兩者對(duì)創(chuàng)新技術(shù)因子的重要性之比。其中ai，aj分別代表的是該指標(biāo)i，指標(biāo)j在因子1（創(chuàng)新技術(shù)因子）下旋轉(zhuǎn)矩陣對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)（指標(biāo)對(duì)該因子的貢獻(xiàn)）。例如上市企業(yè)數(shù)和利潤(rùn)增長(zhǎng)率這兩個(gè)創(chuàng)新指標(biāo)對(duì)公共因子1創(chuàng)新技術(shù)因子的重要性為兩個(gè)指標(biāo)在旋轉(zhuǎn)載荷矩陣中對(duì)創(chuàng)新技術(shù)因子的貢獻(xiàn)大小之比，即0.974/0.016=60.875，這說(shuō)明上市企業(yè)數(shù)對(duì)園區(qū)創(chuàng)新技術(shù)的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于利潤(rùn)增長(zhǎng)率對(duì)其的貢獻(xiàn)。

（3）各指標(biāo)比例情況?？梢?jiàn)準(zhǔn)則層創(chuàng)新因素的排序分別為：創(chuàng)新技術(shù)因素，創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)因素、創(chuàng)新人力因素，其中創(chuàng)新技術(shù)因素所占權(quán)重最大（60.91%），重要性最強(qiáng)。而各創(chuàng)新指標(biāo)的權(quán)重排序分別為：留學(xué)人員歸國(guó)增加比例、R&D人員、高新技術(shù)產(chǎn)品數(shù)、科技人員數(shù)、R&D經(jīng)費(fèi)、科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出、上市企業(yè)數(shù)、技術(shù)收入、本科以上學(xué)歷增加比例、專利授權(quán)量、人均產(chǎn)出、利潤(rùn)增長(zhǎng)率、實(shí)交稅費(fèi)增加率、總收入增長(zhǎng)率、創(chuàng)匯增長(zhǎng)率、博士以上學(xué)歷增加比例、人均總收入增加比例。其中創(chuàng)新人才因素下的留學(xué)人員歸國(guó)增加比例（0.096 8）、創(chuàng)新技術(shù)因素下的R&D人員（0.088 9）、高新技術(shù)產(chǎn)品數(shù)（0.079 9）、技人員數(shù)（0.078 6）、R&D經(jīng)費(fèi)（0.076 1）、科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出（0.075 2）、上市企業(yè)數(shù)（0.072 6）這7個(gè)創(chuàng)新指標(biāo)對(duì)園區(qū)的創(chuàng)新能力貢獻(xiàn)較大，這也說(shuō)明創(chuàng)新技術(shù)因子和創(chuàng)新人力因子對(duì)園區(qū)的創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)大，因此為提高園區(qū)的創(chuàng)新能力可以從上述幾個(gè)指標(biāo)著手，加大對(duì)創(chuàng)新的投入以及對(duì)人才的培養(yǎng)和引進(jìn)。

從上面的數(shù)據(jù)可以看出FA-AHP組合法得出的各個(gè)指標(biāo)對(duì)準(zhǔn)則層（公共因子）的權(quán)向量與因子分析（FA）得出的因子得分具有很強(qiáng)的一致性，因子得分較高的創(chuàng)新指標(biāo)，對(duì)應(yīng)在層次分析中對(duì)準(zhǔn)則層的權(quán)重也相對(duì)比較大，這說(shuō)明用FA-AHP組合法的出的各個(gè)創(chuàng)新指標(biāo)對(duì)準(zhǔn)則層（公共因子）的權(quán)重和有因子分析（FA）得出的各個(gè)指標(biāo)對(duì)公共因子的得分?jǐn)M和度較高，這兩種方法的擬合性比較好，也進(jìn)一步說(shuō)明了本文提出的FA-AHP組合法的有效性和合理性。

四、 結(jié)論與政策含義

本文運(yùn)用FA-AHP組合賦權(quán)法，構(gòu)建了中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系和模型，并對(duì)園區(qū)的自身創(chuàng)新能力進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)2001年～2015年園區(qū)的創(chuàng)新能力逐步提升。在創(chuàng)新能力的指標(biāo)權(quán)重中，創(chuàng)新人才因素下的留學(xué)人員歸國(guó)增加比例、創(chuàng)新技術(shù)因素下的R&D人員、高新技術(shù)產(chǎn)品數(shù)、技人員數(shù)、R&D經(jīng)費(fèi)、科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出、上市企業(yè)數(shù)這7個(gè)創(chuàng)新指標(biāo)對(duì)園區(qū)的創(chuàng)新能力貢獻(xiàn)較大。

據(jù)此，我們認(rèn)為可以從三個(gè)方面進(jìn)一步提升高新集聚區(qū)創(chuàng)新能力。第一，完善促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的政策體系，包括完善促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的政府政策體系，完善創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才發(fā)展的政策體系，完善促進(jìn)科技金融創(chuàng)新的政策體系，以及完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、轉(zhuǎn)讓和交易的政策體系。第二，對(duì)園區(qū)核心的創(chuàng)新因子調(diào)整匯聚。創(chuàng)新能力的形成，人才是關(guān)鍵。從實(shí)證分析的結(jié)果可以看出，留學(xué)歸國(guó)人員和R&D研發(fā)人員權(quán)重居前兩位，對(duì)園區(qū)的創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)最大，因此加強(qiáng)、完善、落實(shí)創(chuàng)新人才發(fā)展戰(zhàn)略，是形成園區(qū)持續(xù)的創(chuàng)新能力的重要支撐。園區(qū)要確立人才優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略布局，完善對(duì)人才的管理體系，完善激勵(lì)機(jī)制，樹立“任人唯賢”的用人觀，建立健全人盡其才、才盡其用的體制機(jī)制，充分調(diào)動(dòng)人才創(chuàng)新積極性，為人才的發(fā)展提供平臺(tái)和空間。第三，推進(jìn)創(chuàng)新的開(kāi)放性和加強(qiáng)國(guó)際合作。應(yīng)進(jìn)一步把示范區(qū)建設(shè)為國(guó)家實(shí)施對(duì)外開(kāi)放戰(zhàn)略的重要基地和，積極主動(dòng)的開(kāi)展國(guó)內(nèi)和國(guó)際的交流與合作，不斷引進(jìn)并吸收消化國(guó)際上的先進(jìn)技術(shù)，拓展市場(chǎng)發(fā)展的渠道。

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基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“我國(guó)信息資源產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策及管理研究”（項(xiàng)目號(hào)：71133006）。

作者簡(jiǎn)介：包晨晨（1989-），男，漢族，河南省周口市人，中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院博士生，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì);許路（1989-），男，漢族，貴州省六盤水市人，中國(guó)政法大學(xué)商學(xué)院碩士生，研究方向?yàn)槠髽I(yè)組織。

收稿日期：2017-04-25。