考慮二次優(yōu)勢判別的動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法及應(yīng)用

楊 鍇， 趙希男， 周 巖

(東北大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 沈陽 110167)

0 引言

現(xiàn)實(shí)中，面對同樣的一個(gè)被評價(jià)客體，各項(xiàng)平面數(shù)據(jù)伴隨時(shí)間的推延，逐步形成“時(shí)序三維數(shù)據(jù)表”，這些要素構(gòu)成了被評價(jià)客體的個(gè)性化特征[1]。然而，由于客體之間存在各種特殊性和差異性特點(diǎn)，動態(tài)綜合評價(jià)中客體優(yōu)勢特征難以有效判別。盡管當(dāng)前研究取得豐富的成果，可是針對其中的個(gè)性化優(yōu)勢識別和權(quán)重確定的研究依然不足。具體而言，一方面，在指標(biāo)不同時(shí)間點(diǎn)權(quán)重參數(shù)上，已有成果側(cè)重從區(qū)分被評價(jià)客體及其多重信息特征視角確定指標(biāo)權(quán)重，如文獻(xiàn)[2]針對函數(shù)型數(shù)據(jù)采用全局拉開檔次法構(gòu)建了自適應(yīng)權(quán)重，文獻(xiàn)[3]根據(jù)信息階段差異提出了權(quán)重測算模型；而以上研究將被評價(jià)客體看作同質(zhì)化個(gè)體，采用“一刀切”方式求解權(quán)重參數(shù)，難以突出個(gè)性優(yōu)勢特點(diǎn)。另一方面，在各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的自身權(quán)重參數(shù)上，現(xiàn)有結(jié)論關(guān)注近期表現(xiàn)，通常近期權(quán)重值大于遠(yuǎn)期權(quán)重值，如文獻(xiàn)[4]運(yùn)用指標(biāo)的基尼系數(shù)賦權(quán)法確定權(quán)重，賦予當(dāng)期靜態(tài)指標(biāo)較大權(quán)重；而較少從長遠(yuǎn)的視角解決權(quán)重確定“厚今薄古”的問題，忽視可持續(xù)優(yōu)勢的發(fā)展。為了能夠獲得更多和持久優(yōu)勢，同時(shí)有效識別被評價(jià)客體個(gè)性化優(yōu)勢特征，在尊重事物差異及發(fā)展規(guī)律基礎(chǔ)上，趙希男教授提出了競優(yōu)思想，即行為客體競相探索、認(rèn)知并運(yùn)用事物發(fā)展的規(guī)律，展現(xiàn)其優(yōu)良的行為[5]，并逐步形成以競優(yōu)思想為核心的競優(yōu)理論。不難看出，競優(yōu)思想中突出個(gè)體差異的觀點(diǎn)是解決以上問題的重要基礎(chǔ)。

回顧已有研究成果，時(shí)序三維數(shù)據(jù)表構(gòu)成的評價(jià)問題屬于多階段綜合評價(jià)問題，國外主要集中在對客體的權(quán)重確定上[6～8]，針對動態(tài)綜合評價(jià)方法的研究較少涉及，而國內(nèi)的成果相對豐富[9]。如文獻(xiàn)[10]提出二次加權(quán)法、“縱橫向”拉開檔次法確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。文獻(xiàn)[11]構(gòu)建針對評價(jià)結(jié)果的漂移度，其中針對漂移度較小的評價(jià)方法給予較大權(quán)重。文獻(xiàn)[12]從動態(tài)評價(jià)中的速度特征視角構(gòu)建物元法分類動態(tài)綜合評價(jià)方法。文獻(xiàn)[13]考量指標(biāo)發(fā)展趨勢、指標(biāo)權(quán)重以及時(shí)間權(quán)重3個(gè)要素，構(gòu)建了體現(xiàn)發(fā)展?fàn)顟B(tài)的動態(tài)綜合評價(jià)方法，其中根據(jù)“厚今薄古”思想和構(gòu)建時(shí)間函數(shù)來計(jì)算時(shí)間權(quán)重。文獻(xiàn)[14]從最大熵原理及方差最小視角，構(gòu)建多目標(biāo)非線性規(guī)劃方法得到時(shí)間權(quán)重值。文獻(xiàn)[15]從動態(tài)激勵評價(jià)問題入手，構(gòu)建了基于“激勵型分層”的動態(tài)趨同的評價(jià)方法。此外，其他方法還有粗糙集算法[16]、灰色激勵控制線方法[17]等。很顯然，以上評價(jià)方法從不同的角度確定指標(biāo)權(quán)重，但忽視了被評價(jià)客體之間的個(gè)性化差異，評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)以及權(quán)重確定上存在“大一統(tǒng)”和人為主觀性問題，同時(shí)在評價(jià)思路上未擺脫“重近輕遠(yuǎn)”的邏輯，即未能平衡考慮各個(gè)時(shí)序階段上評價(jià)結(jié)果，造成的后果是近期表現(xiàn)好的客體能夠被評優(yōu)，而遠(yuǎn)期表現(xiàn)好的客體難以被甄別。針對權(quán)重確定的問題，文獻(xiàn)[18,19]將權(quán)重看作是評價(jià)者的一種價(jià)值主張，以此來表示被評價(jià)客體的個(gè)性化優(yōu)勢特點(diǎn)，從最有利于被評價(jià)客體的視角，通過指標(biāo)觀測值客觀確定個(gè)性化權(quán)重系數(shù)，并已經(jīng)應(yīng)用到人力資本競優(yōu)結(jié)構(gòu)判斷[20]、大學(xué)生創(chuàng)新行為主旋律優(yōu)勢識別[21]、區(qū)域中心城市科技人力評價(jià)[22]、研究型大學(xué)教師個(gè)體優(yōu)勢識別[23]、高層次科技人才評價(jià)等[24]。進(jìn)一步而言，競優(yōu)理論是一種以客體探索規(guī)律為出發(fā)點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)在認(rèn)識和發(fā)現(xiàn)規(guī)律的同時(shí)合理利用資源，那么對客體行為進(jìn)行合理評價(jià)，是進(jìn)一步利用規(guī)律的先決條件。面對過度競爭帶來的不良后果，從歸納事物發(fā)展規(guī)律、反思進(jìn)化理論的角度，競爭活動是雙方之間的爭奪，而競優(yōu)是客體對于目標(biāo)的追求。在此基礎(chǔ)上，競優(yōu)是對規(guī)律的認(rèn)識與掌握，不僅僅是爭奪，更是實(shí)現(xiàn)個(gè)性優(yōu)勢展現(xiàn)的過程。雖然競優(yōu)評價(jià)方法能夠挖掘個(gè)體優(yōu)勢特征，承認(rèn)和理解個(gè)體之間的差異化和不同的價(jià)值主張，但是其只是針對單個(gè)時(shí)點(diǎn)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，屬于靜態(tài)評價(jià)方法，難以解決連續(xù)的時(shí)序三維數(shù)據(jù)表指標(biāo)評價(jià)的問題。

鑒于此，本文以競優(yōu)理論為基礎(chǔ)，從突出客體個(gè)性化優(yōu)勢特征、兼顧優(yōu)勢發(fā)展的視角，提出了一種考慮二次優(yōu)勢判別的動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法。該方法中的動態(tài)性體現(xiàn)在兩點(diǎn)：第一是原有的競優(yōu)評價(jià)方法只能判別出單次的優(yōu)勢，而采用二次優(yōu)勢判別，增加對不同時(shí)間點(diǎn)優(yōu)勢的處理，突出優(yōu)勢發(fā)展變化趨勢；第二是突出優(yōu)勢判別的方向性，分別為動態(tài)的自下而上的比較優(yōu)勢判別和自上而下的民主優(yōu)勢判別。本文的貢獻(xiàn)在于首先明確提出動態(tài)競優(yōu)評價(jià)模型的構(gòu)建原理，解決了后續(xù)評價(jià)模型設(shè)計(jì)的問題；其次針對個(gè)性化優(yōu)勢判別和權(quán)重確定“重近輕遠(yuǎn)”的問題，以競優(yōu)理論為指導(dǎo)，構(gòu)建動態(tài)評價(jià)模型，平衡考慮遠(yuǎn)期和近期的優(yōu)勢特征；再次運(yùn)用算例驗(yàn)證的方式，進(jìn)一步說明了該方法的適用性和有效性；最后指出該方法的適用范圍，彌補(bǔ)已有競優(yōu)評價(jià)方法的不足。

1 動態(tài)競優(yōu)評價(jià)模型

1.1 評價(jià)原理

競優(yōu)理論中認(rèn)為行為客體具有多種多樣的行為特點(diǎn)，由于受到環(huán)境影響，以及行為客體為了充分運(yùn)用客觀規(guī)律達(dá)成目標(biāo)，從而在展示過程中每個(gè)客體的優(yōu)勢也各不相同[25]，如“八仙過海，各顯神通”，而其中的個(gè)性化優(yōu)勢就是行為客體對以上影響因素的具體表現(xiàn)。從量化判別的角度來說，個(gè)性化優(yōu)勢特點(diǎn)就是指從展現(xiàn)客體優(yōu)勢最有利的視角，在一定的指標(biāo)范圍內(nèi)，根據(jù)確定的價(jià)值導(dǎo)向，行為客體根據(jù)指標(biāo)要求所具有的個(gè)體價(jià)值結(jié)構(gòu)[26]，換言之，如在能力考核體系下，教師的個(gè)性化優(yōu)勢在于傳授知識、創(chuàng)新科學(xué)研究等。進(jìn)一步而言，當(dāng)前在眾多評價(jià)函數(shù)當(dāng)中，針對客體價(jià)值評價(jià)的問題，尤其是具有目標(biāo)導(dǎo)向性的公式當(dāng)中，距離函數(shù)是最合適的判別手段，其相應(yīng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(1)

此外，盡管個(gè)性化優(yōu)勢能夠給被評價(jià)對象帶來綜合分析，然而存在重優(yōu)點(diǎn)輕缺點(diǎn)的不足，因此需要進(jìn)行全面評價(jià)。那么比較優(yōu)勢評價(jià)是指以個(gè)性化優(yōu)勢特點(diǎn)為基礎(chǔ)，站在最有利于某個(gè)客體的立場，以其個(gè)性化優(yōu)勢特點(diǎn)即權(quán)重值作為價(jià)值向量，對所有其他的考評對象進(jìn)行的評價(jià)，評價(jià)的結(jié)果能夠使被評價(jià)的客體明確在群體中的排名位置，體現(xiàn)客體在群體中的受認(rèn)可的程度。據(jù)此，民主優(yōu)勢評價(jià)是指綜合衡量所有被評價(jià)客體的比較優(yōu)勢，從“人人平等”的思想出發(fā)，計(jì)算每個(gè)比較優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果的算術(shù)平均值，即為民主優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果，即均衡考慮被評價(jià)客體評價(jià)指標(biāo)的觀測值，允許所有的被評價(jià)對象發(fā)表評價(jià)意見。

根據(jù)以上分析，本文從個(gè)性化優(yōu)勢特點(diǎn)角度出發(fā)，采用二次求解個(gè)性化優(yōu)勢的方法，提出了一種動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法，該方法不僅突出被評價(jià)客體個(gè)性化優(yōu)勢特點(diǎn)、充分利用評價(jià)信息，而且給出綜合權(quán)衡時(shí)間節(jié)點(diǎn)的計(jì)算方法，解決權(quán)重確定近期和遠(yuǎn)期結(jié)合的問題。之所以采用二次求解的方式，主要基于以下考慮：首先，不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)個(gè)性化權(quán)重值的大小，代表了被評價(jià)客體在指標(biāo)上優(yōu)勢的大和小，依據(jù)所有時(shí)間點(diǎn)上的權(quán)重值最大值高低和變化情況，體現(xiàn)出這段時(shí)間客體在評價(jià)指標(biāo)上優(yōu)勢數(shù)量的變化，如個(gè)性化權(quán)重值存在單個(gè)或多個(gè)，表明客體在不同時(shí)點(diǎn)上的優(yōu)勢指標(biāo)存在單個(gè)或多個(gè)；其次，分析比較優(yōu)勢評價(jià)值的大小和變化情況，表明客體是否充分發(fā)揮出已有優(yōu)勢，如比較優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果為0，那么該客體在這個(gè)時(shí)點(diǎn)這個(gè)指標(biāo)上達(dá)到了理想狀態(tài)，優(yōu)勢已經(jīng)充分發(fā)揮；最后，分析民主優(yōu)勢評價(jià)值的大小和變化情況，可以判別出該客體在各個(gè)時(shí)間段的綜合表現(xiàn)情況和從開始到結(jié)束的變化趨勢。因此，根據(jù)以上思路，第一，以競優(yōu)理論為指導(dǎo)，在尊重客體個(gè)性化優(yōu)勢特點(diǎn)基礎(chǔ)上，判別出比較優(yōu)勢和民主優(yōu)勢，分別獲得靜態(tài)的客體自下而上的比較排名和自上而下的團(tuán)體共識排名；第二，在第一次優(yōu)勢判別之后，以時(shí)間序列中的民主優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果為基礎(chǔ)，作為個(gè)性化優(yōu)勢判別的觀測值，進(jìn)行二次個(gè)性化優(yōu)勢判別，依次獲得比較優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果和民主優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果，獲得動態(tài)的對應(yīng)評價(jià)排名；最后，運(yùn)用聚類的方法對最終評價(jià)結(jié)果進(jìn)行模式劃分，確定模式優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果。

1.2 靜態(tài)的競優(yōu)評價(jià)方法

1.2.1 個(gè)性化優(yōu)勢判別模型

為了判別出被評價(jià)客體的個(gè)性化優(yōu)勢特點(diǎn)，根據(jù)式(1)，運(yùn)用2-范數(shù)意義下的加權(quán)距離來測量客體j(j=1,2,…,n)在指標(biāo)上的優(yōu)勢特點(diǎn)，其表達(dá)式為：

(2)

(4)

i=1,2,…,n;j=1,2,…,m

1.2.2 比較優(yōu)勢和民主優(yōu)勢評價(jià)模型

根據(jù)以上的計(jì)算結(jié)果，被評價(jià)客體i在評價(jià)指標(biāo)的個(gè)性化優(yōu)勢特點(diǎn)求解公式為：

j=1,2,…,m;k=1,2,…,m;i=1,2,…,n

(5)

j=1,2,…,m;k=1,2,…,m;i=1,2,…,n

(6)

1.3 考慮二次優(yōu)勢判別的動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法

1.3.1 動態(tài)個(gè)性化優(yōu)勢判別模型

根據(jù)競優(yōu)理論和2-范數(shù)意義下的距離函數(shù)，被評價(jià)客體i的動態(tài)個(gè)性化優(yōu)勢判別模型的一般數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(7)

wij≥0,i=t,…,n;j=t…,T

(8)

根據(jù)式(4)的計(jì)算思路，由Lagrange乘子法對式(8)計(jì)算可得：

i=1,2,…,n;j=t,…,T

(9)

1.3.2 動態(tài)比較優(yōu)勢和民主優(yōu)勢評價(jià)模型

按照以上的評價(jià)邏輯，根據(jù)式(5)和式(7)，被評價(jià)客體i的動態(tài)個(gè)性化優(yōu)勢判別模型為

j=t,…,T;k=1,2,…,m;i=1,2,…,n

(10)

j=t,…,T;k=1,2,…,m;i=1,2,…,n

(11)

1.3.3 動態(tài)優(yōu)勢聚類分析

根據(jù)動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法的計(jì)算模型，可以得到被評價(jià)客體動態(tài)的權(quán)重系數(shù)，如果其在某個(gè)指標(biāo)上權(quán)重系數(shù)大，則表明相應(yīng)的優(yōu)勢越明顯。針對動態(tài)綜合評價(jià)中難以判別個(gè)性化優(yōu)勢和權(quán)重確定“重近輕遠(yuǎn)”的問題，本文不僅確定客體的優(yōu)勢結(jié)構(gòu)，而且也考慮其團(tuán)體是否存在近似的權(quán)重系數(shù)，提煉出共性的模式。所以，采用聚類的方法對所有的個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

具體內(nèi)容如下：第一，根據(jù)被評價(jià)客體的個(gè)性化優(yōu)勢，將每個(gè)客體樣本看作是一類，如共有c類；第二，按照規(guī)則測量樣本之間的距離，如果距離最小，即兩個(gè)樣本最接近，則可以合并為一類，則成為c-1類；第三，按照第二步不斷進(jìn)行合并距離最近的樣本，一直到成為一類為止；第四，根據(jù)分類的結(jié)果內(nèi)容，對其討論與分析。因此，通過距離的方式判別分類，被評價(jià)客體的優(yōu)勢聚類分析兼顧了個(gè)體個(gè)性化優(yōu)勢和團(tuán)體優(yōu)勢特征。

1.4 計(jì)算步驟

根據(jù)以上內(nèi)容，以下為考慮二次優(yōu)勢判別的動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法的詳細(xì)計(jì)算步驟。

步驟1收集原始的評價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)，對不同量綱的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

步驟2將規(guī)范化之后的數(shù)據(jù)代入模型(3)和式(4)，計(jì)算個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重值，隨后代入模型(5)和模型(6)，分別獲得靜態(tài)比較優(yōu)勢評價(jià)值和民主優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果。

步驟3運(yùn)用模型(8)和式(9)，對民主優(yōu)勢評價(jià)值求解動態(tài)個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重值，據(jù)此代入模型(10)和模型(11)，分別獲得動態(tài)比較優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果和民主優(yōu)勢評價(jià)值。

步驟4對以上計(jì)算結(jié)果采用聚類方法，提煉出模式優(yōu)勢特征。

需要指出的是，以上的動態(tài)競優(yōu)評價(jià)模型均適用于具有層次結(jié)構(gòu)的評價(jià)指標(biāo)，可以通過逐層求解的方式計(jì)算出個(gè)性化優(yōu)勢、比較優(yōu)勢、民主優(yōu)勢和模式優(yōu)勢。

2 應(yīng)用案例

根據(jù)文獻(xiàn)[29]中關(guān)于北京、上海、深圳和廣州的科技創(chuàng)新能力評價(jià)的指標(biāo)和數(shù)據(jù)，隨機(jī)抽取6個(gè)極大值型指標(biāo)，分別為每萬名就業(yè)人員中R&D人員(人年)、R&D經(jīng)費(fèi)投入/GDP比重(%)、專利申請量(件)、專利授權(quán)量(件)、新產(chǎn)品產(chǎn)值占主營業(yè)務(wù)收入比重(%)和R&D經(jīng)費(fèi)支出(億元)，數(shù)據(jù)的時(shí)間為2009年～2014年，滿足動態(tài)競優(yōu)評價(jià)的需要，其中2009年的原始數(shù)據(jù)如表1所示。之所以采用此評價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)，主要基于以下考慮：第一，4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)屬于時(shí)序三維數(shù)據(jù)表，符合數(shù)據(jù)評價(jià)的要求；第二，以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，更有利于證明方法的有效性和優(yōu)越性；第三，現(xiàn)有研究較少研究以城市個(gè)性化優(yōu)勢為中心的評價(jià)，在已有研究基礎(chǔ)上增加評價(jià)內(nèi)容。

表1 評價(jià)原始數(shù)據(jù)(2009年)

根據(jù)計(jì)算步驟，采用線性比例法，即每一列中的數(shù)值除以每一列中的最大值，對2009年北、上、深、廣四個(gè)城市的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 規(guī)范化之后的評價(jià)數(shù)據(jù)

根據(jù)步驟2，運(yùn)用模型(3)和式(4)，計(jì)算得到4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力的個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重，計(jì)算結(jié)果如表3所示。

表3 4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重

運(yùn)用模型(5)和模型(6)，分別計(jì)算比較優(yōu)勢評價(jià)值和民主優(yōu)勢評價(jià)值，計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4 4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力比較優(yōu)勢結(jié)果和民主優(yōu)勢結(jié)果

根據(jù)以上計(jì)算的結(jié)果，在個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重方面，根據(jù)表3可知，在4個(gè)城市當(dāng)中北京的優(yōu)勢指標(biāo)為每萬名就業(yè)人員中R&D人員和R&D經(jīng)費(fèi)投入/GDP比重，相應(yīng)的個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重均是0.500。上海的優(yōu)勢指標(biāo)為專利申請量(件)、專利授權(quán)量(件)和新產(chǎn)品產(chǎn)值(億元)，其個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重均為0.333。深圳的優(yōu)勢指標(biāo)為R&D經(jīng)費(fèi)支出(億元)，其個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重為1.000。廣州的優(yōu)勢指標(biāo)為新產(chǎn)品產(chǎn)值(億元)，其個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重為0.228。可以看出，4個(gè)城市的科技創(chuàng)新能力的優(yōu)勢指標(biāo)不完全相同，各有差異。

在比較優(yōu)勢評價(jià)方面，根據(jù)表4可知，站在北京最有利視角排列城市科技創(chuàng)新能力，按照比較優(yōu)勢評價(jià)值越小越好的原則，排序?yàn)楸本?廣州>上海>深圳；同理，從上海最有利的角度，排序?yàn)樯虾?深圳>廣州>北京；從深圳最有利的角度，排序?yàn)樯钲?廣州>上海>北京；從廣州最有利的角度，排序?yàn)閺V州>上海>北京>深圳。

在民主優(yōu)勢評價(jià)方面，根據(jù)表4可知，按照民主優(yōu)勢結(jié)果越小越好的規(guī)則，城市科技創(chuàng)新能力相應(yīng)的排序?yàn)樯虾?深圳>北京>廣州。

同理，對剩余的2010年～2014年的4個(gè)城市6項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)采用同樣的處理方式，根據(jù)步驟3，對4個(gè)城市數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如表5所示，為2009～2014年4個(gè)城市的民主優(yōu)勢評價(jià)結(jié)果。

表5 2009～2014年4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力民主優(yōu)勢評價(jià)值

對表5的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化，采用該年中最小值除以其他值的方式，處理結(jié)果如表6所示。

表6 2009～2014年4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力規(guī)范化之后數(shù)據(jù)

運(yùn)用模型(8)和式(9)，計(jì)算4個(gè)城市2009年～2014年科技創(chuàng)新能力動態(tài)個(gè)性化優(yōu)勢特征，計(jì)算結(jié)果如表7所示。

表7 4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力動態(tài)個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重(2009年～2014年)

運(yùn)用模型(10)和模型(11)，分別計(jì)算動態(tài)自下而上的比較優(yōu)勢和自上而下的民主優(yōu)勢結(jié)果，如表8所示。

表8 4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力動態(tài)比較優(yōu)勢結(jié)果和民主優(yōu)勢結(jié)果

根據(jù)表7和表8的計(jì)算結(jié)果，在動態(tài)個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重方面，根據(jù)權(quán)重越大、優(yōu)勢越明顯的原則，北京在2009年優(yōu)勢最好(權(quán)重值為0.225)，其次是2011年(權(quán)重值為0.224)；上海在2009年優(yōu)勢最明顯(權(quán)重值為1)；深圳在2010年～2014年權(quán)重均為0.200，優(yōu)勢均衡發(fā)展；廣州在2010年優(yōu)勢最明顯(權(quán)重值為0.187)，其次是2011年(權(quán)重值為0.182)。

在動態(tài)比較優(yōu)勢評價(jià)方面，從最有利于北京的視角，根據(jù)動態(tài)比較優(yōu)勢評價(jià)值越小越好的原則，排序?yàn)楸本?廣州>深圳>上海；同理，從最有利于上海的視角，排序?yàn)樯虾?北京>廣州>深圳；從最有利于深圳的視角，排序?yàn)樯钲?廣州>北京>上海；從最有利于廣州的視角，排序?yàn)閺V州>北京>深圳>上海。不難看出，北京位居前2名出現(xiàn)了3次，廣州位居前2名也出現(xiàn)了3次。

在動態(tài)民主優(yōu)勢評價(jià)方面，根據(jù)動態(tài)民主優(yōu)勢結(jié)果越小越好的規(guī)則，2009年～2014年4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力相應(yīng)的排序?yàn)樯虾?深圳>北京>廣州。

最后根據(jù)步驟4，對2009年～2014年4個(gè)城市科技創(chuàng)新能力動態(tài)個(gè)性化優(yōu)勢權(quán)重進(jìn)行聚類分析。具體而言，采用K-MEANS聚類的方法，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方式(使用SPSS21.0)，提煉出3類不同的城市科技創(chuàng)新能力發(fā)展模式，如表9所示。

表9 三種典型模式及動態(tài)競優(yōu)水平

根據(jù)表9可知，模式A以城市北京和廣州為代表，其動態(tài)競優(yōu)水平為w*=(0.203，0.209，0.203，0.128，0.123，0.134)，根據(jù)值越大優(yōu)勢越明顯原則，該模式下2010年優(yōu)勢最為明顯，其次是2009年和2011年，2012年～2014年優(yōu)勢平穩(wěn)發(fā)展，波動較小。模式B以上海為代表，其動態(tài)競優(yōu)水平為w*=(1.000，0.000，0.000，0.000，0.000，0.000)，該模式下2009年優(yōu)勢最為明顯，之后與其他城市相比缺乏優(yōu)勢。模式C以深圳為代表，其動態(tài)競優(yōu)水平為w*=(0.000，0.200，0.200，0.200，0.200，0.200)，該模式下2010年～2014年優(yōu)勢均衡發(fā)展，各年之間平穩(wěn)推進(jìn)。

3 結(jié)語

本文針對難以判別被評價(jià)客體個(gè)性化優(yōu)勢及權(quán)重確定“重近期，輕遠(yuǎn)期”的問題，提出了考慮二次優(yōu)勢判別的動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法。對比以往的“他主式”評價(jià)方法，具有以下優(yōu)勢特征：(1)以往評價(jià)方法中權(quán)重確定較為主觀、易受個(gè)人經(jīng)驗(yàn)影響，動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用目標(biāo)界定的方式客觀確定權(quán)重，降低人為因素對評價(jià)客觀性的影響。(2)以往評價(jià)權(quán)重為“統(tǒng)一值”，忽視客體之間的個(gè)性化差異，如對各具特色的事物難以甄別優(yōu)秀特點(diǎn)，動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法在認(rèn)可客體個(gè)性化特質(zhì)和差異基礎(chǔ)上，運(yùn)用個(gè)性化權(quán)重展現(xiàn)優(yōu)勢特點(diǎn)。(3)自下而上的動態(tài)比較優(yōu)勢和自上而下的動態(tài)民主優(yōu)勢，兼顧個(gè)性和民主，評價(jià)結(jié)果更具有說服力，體現(xiàn)評價(jià)的動態(tài)性，規(guī)避了結(jié)果難以共識風(fēng)險(xiǎn)。(4)充分挖掘客體評價(jià)信息，均衡考慮優(yōu)勢發(fā)展?fàn)顩r，將遠(yuǎn)期和近期的優(yōu)勢結(jié)合起來，彌補(bǔ)評價(jià)重近輕遠(yuǎn)的不足。該方法不僅突出個(gè)性化優(yōu)勢特征在發(fā)展過程中的重要作用，而且利于每個(gè)客體發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)的標(biāo)桿并確定發(fā)展路徑，與已有的競優(yōu)評價(jià)方法相比，突出了優(yōu)勢發(fā)展過程中的動態(tài)性，能夠把靜態(tài)優(yōu)勢和動態(tài)發(fā)展結(jié)合起來。

此外，需要指出的是，在其客體優(yōu)勢特征判別過程中，其優(yōu)勢評價(jià)會因?yàn)樵u價(jià)指標(biāo)以及組織價(jià)值主張不同而設(shè)定與上文不同的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。以上結(jié)果討論內(nèi)容是依托本研究中基于城市科技創(chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系而得來的。如果被評價(jià)對象、判別目標(biāo)、評價(jià)指標(biāo)體系發(fā)生改變，那么得到的結(jié)果也會發(fā)生改變，但是本研究所提供的動態(tài)競優(yōu)評價(jià)方法同樣適用。