基于灰色关联度法的合芜蚌县域经济创新能力评价研究

李 祥，武保贇，蒋武林

（阜阳师范学院 商学院，安徽 阜阳 236037)

随着安徽省逐步融入长三角地区，安徽省与其他长三角省份无论是经济、教育还是科技都有很大差距。鉴于经济的长远发展主要依托科技创新水平，而县域经济又是整个宏观经济科技创新的微观的载体，因此对县域经济科技创新能力的研究就显得尤为重要。对当前的安徽省而言，提升县域经济创新能力显得尤为迫切。合芜蚌三市作为安徽省的区域中心城市，其成立的自主综合试验区集中了安徽省大部分的科技创新资源，下属县域的科技资源与省内其他县域相比更加密集。而且，合芜蚌地区分别地处安徽省的中部、南部和北部，具有一定的地域代表性。因此，本研究分析了合芜蚌及其下辖县域经济的创新能力。

目前，国内外学者们关于县域经济创新的研究成果主要集中在创新能力评价体系和方法上。在创新能力评价体系上，薛飞以基层科技建立创新能力评价指标体系，并对苏南地区14个县市的科技创新能力进行了评价分析[1]。李旭洋通过科技创新环境、科技创新投入和科技创新绩效三个维度对内蒙古县域科技创新能力进行了综合评价[2]。但是，在县域经济科技评价体系的研究成果上，对安徽省县域经济创新能力的评价体系的研究较少。在创新能力评价方法上，现有学者对区域创新能力采用的评价模型大体可以分为主观评价法和客观评价法两类。其中，主观评价法主要依据评价者对各指标的重视程度进行评价，例如赵炎使用的模糊综合评价法[3]、Wang[4]和魏阙使用的层次分析法[5]等。客观赋权法则是根据客观原始数据信息的联系强度或各指标所提供的信息量来进行评价的方法，采用的模型主要有Wei[6]、武保贇[7]等使用的因子分析法，昝姣红[8]、Pan[9]、吴优[10]和武保贇[11]使用的熵值法，宋谦[12]使用的突变级数法以及李刚[13]等使用的基尼系数客观赋权法等。但是，主观赋权法主要依据人为因素对指标的重要性给出权重，而忽视了评价指标数据所提供的信息量，导致指标权重的确定缺乏客观的科学依据，使得评价结果有可能失真。客观赋权法对于县域经济创新能力评价能够有效避免主观性较强的缺陷。但客观赋权法中的因子分析法和突变级数法仅能给出最后评价目标的综合得分，不适合于权重计算和指数构建。熵值法和基尼系数法对指标的客观赋权相对客观，但不适用于综合评价研究。鉴于此，本研究构建了创新基础、创新投入、创新产出和创新绩效4个一级指标，12个二级指标，24个三级指标的科技创新能力评价体系，采用基尼系数法对指标进行客观赋权，使用灰色关联度法进行综合评价。相对于其他县域经济评价体系，本研究选取的指标更加符合安徽省县域经济的真实情况。

1 评价指标的选取和模型的建立

1.1 评价指标的选取

在选取创新能力评价指标时应当遵循可比性和可操作性的原则。一方面可以保证不同县域之间的指标可以横向比较，另一方面还可以保证使用的数据易于收集。另外，创新能力评价指标的选择必须客观合理，这样才能保证创新能力指标体系的科学性和评价结果的合理性。进一步通过严格的数学处理以体现评价结果的严谨性，以更好地反映县域经济创新评价结果的意义。

1.1.1 创新能力评价指标的选取

本研究结合合芜蚌县域科技创新能力的实际情况，更侧重于县域科技创新能力的整体，所以在指标的选取上以绝对数为主，相对数为辅，以更好反映县域经济创新能力的实际情况。

1.1.2 创新能力评价体系的建立

本研究一共构建了创新基础、创新投入、创新产出和创新绩效4个一级指标，12个二级指标，24个三级指标的创新能力评价体系。具体的指标体系如表1所示。

本研究选取了公共设施、经济和教育等三个基础条件。创新投入是县域经济创新能力的原始投入，反映着县域经济创新能力的投入力度，目前学者一般都选取人员投入和经费投入等，本研究在此基础上增加了创新载体，从而更好的突出县域经济创新能力的特征，因为创新载体是人才和经费的支撑。创新产出的新产品销售收入可以很好的反映出市场对新产品的接受程度，专利可以反映出一个地区的知识创造能力，所以本研究选取了产品创造和知识创造两个二级指标。创新绩效是创新产出的最终反映，可以体现出创新对一个地区的贡献程度。故本研究结合着县域经济的特征，选取了民生、环境、宏观和产品等四个二级指标。

1.2 基尼系数法的加权赋值

基尼系数最早由意大利经济学家基尼提出，其是衡量居民收入分配差异的指标。李刚[13]等根据基尼系数的特点提出了基尼系数客观赋权法。基尼系数客观赋权法基本原理是将n个评价对象的不同数据看做不同人们的收入情况，从而计算出各自的基尼系数，进而来反映评价指标的数据差异程度。最后将基尼系数进行归一处理，得到各个指标的基尼权重。与其他赋权方法相比，基尼系数客观赋权法不需要对数据进行标准化，更具实用性和保序性，能够反映各个评价对象指标之间的差异性，并且基尼系数法具有累加性，上级指标的权重确定可以由下级指标的权重加总得到。因此，本研究采用基尼系数客观赋权法确定指标权重。具体的赋权步骤如下：

1.2.1 标准化过程

表1 合芜蚌县域经济创新能力评价体系

Xi(k)和分别为第k个县域的第i个指标和第k个县域的第i个指标的标准化值。并对其中的逆向指标取倒数。

1.2.2 基尼系数的计算

采用下面公式计算基尼系数。

其中Hi为第i个指标的基尼系数值，m是县域的总个数。Lik，Lij是第i个指标的第k和j个数据。Ei是第i个指标总数据的数学期望。Hi是第i个指标的基尼系数值。当均值不为0时，使（2），当指标数值均值为0的情况下时，使用(3)。

1.2.3 确定基尼系数的权重

其中hi为第i个指标的基尼系数权重，n是指标个数。

1.3 灰色关联度评价模型

GRA灰色关联度法是可以对多指标评价的一种方法，可以分析和确定不同指标之间的相互作用程度以及各指标对评价对象的贡献情况。在样本统计量小和信息决策不足的情况下，该方法有较强的客观性。由于县域创新能力评价的影响因素较多，相关指标中，有些并不能够很好的量化，在对主体进行评价的过程中只能选择有限的指标去评价县域创新能力。而对这种多级次、多原因的评价系统中，又无法对无穷多的间接影响因素进行客观、直接的计量。故选用灰色关联法度进行客观评价。具体的处理步骤如下：

1)规格化处理

2)确定关联系数

可求出关联系数δi(k)，其中最优值为1,ρ是分辨系数，一般在0到1之间取值。其目的是为了减少最大绝对差数值所引起的信息失真，通常取0.5。可计算出关联系数。

3)确定灰色关联度

其中Di表示第j个县域创新能力的灰色关联度。

2 实证研究

本研究收集了合肥市、芜湖市和蚌埠市下辖县域相关科技创新能力体系的数据。其中，数据分别来源于2016年《合肥市统计年鉴》、2016年《芜湖市统计年鉴》和2016年《蚌埠市统计年鉴》。另外专利申请数由国家知识安全局认定的佰腾网查询得到。具体的数据特征如表2所示。

2.1 对合芜蚌县域经济创新能力的评价过程

2.1.1 权重的确定

以长丰县为例，对长丰县的C1数据进行标准化处理。C1数据的最大值为4 050，最小值为723，可以得出长丰县C1的标准化值为0.351。

合芜蚌的县域个数为12个，C1指标12个县域的数学期望为0.452，可计算出长丰县C1的基尼系数值为0.019 2。长丰县C1到C24基尼系数值之和为0.826。由C1的基尼系数值0.019可计算出C1指标权重为0.023。同理可以计算出其他指标的权重，具体权重结果见表3。

表2 原始数据数据特征

2.1.2 灰色关联度的计算

以长丰县为例，对长丰县的C1指标进行规格化处理，其中C1数据的最大值为4 050，得到长丰县C1的规格化值为0.467。

经过公式可计算出长丰县C1的关联系数为0.479。这时将基尼系数计算得到的权重与灰色关联系数相乘后，乘以100，可以得出灰色关联度，计算出长丰县C1指标的灰色关联度为1.113。

按照上述步骤可以计算得出其余11个县域的灰色关联度。对每个县域所属的二级指标内的各个指标的加总求和，可以得出创新基础、创新产出、创新投入和创新绩效的灰色关联，进而可以将每个县域的4个二级指标进行加总求和，得出总灰色关联度，并作出相应的排序。具体结果如表4所示。

2.2 评价结果

本研究对合芜蚌县域经济创新能力的评价结果进行了相关处理，具体结果如表5所示。其中合芜蚌县域科技创新能力最大值为88.78，最小值为44.69，平均值为57.256，最大值超出平均值30多分，最小值离平均值的距离只有12分多一点，说明总灰色关联度第一名科技创新能力表现非常突出。分别用四个一级指标的平均值除以标准差可以得出，创新绩效的偏离程度最低为0.118，离散程度并不大，说明创新绩效表现比较平均。而创新产出的偏离程度最高为0.289，离散程度比较大，说明创新产出的表现差异明显。从总灰色关联度来看，总灰色关联度方差较大，说明不同县域科技创新能力的差异明显。而且同属合肥市的肥西县和肥东县排名靠前，而巢湖市与庐江县排名靠后，两组县域总灰色关联度差异明显，说明同一市区的县域创新能力突出。芜湖市下属县域的总灰色关联度方差较小，说明其下属县域科技创新能力相对平均。蚌埠市和合肥市下属县域总灰色关联度方差相似，同样反映出蚌埠市下属县域科技创新能力差异明显。其中怀远排名靠前，但是其他县域均垫底。本研究通过对合芜蚌下属县域对比分析发现，合芜蚌下属县域呈现出合肥市下属县域科技创新能力整体靠前，芜湖市下属县域科技创新能力整体居中，蚌埠市下属县域科技创新能力整体靠后的局面。并且合肥市位于安徽的中部又是安徽省省会，芜湖市是皖南地区区域性中心城市，蚌埠又是皖北地区区域性中心城市，具有一定的地域代表性，所以在地域上呈现安徽省县域创新能力中部强，皖南地区其次，皖北地区靠后的局面。

表3 合芜蚌县域各指标的灰色关联度计算结果

表4 合芜蚌县域经济创新能力评价结果

在创新基础方面，合肥市下辖的肥西县虽然整体上创新基础优势较大，但仍需加强部分薄弱分指标。特别是教育支出方面，肥西县仍需加大投入力度。芜湖市的芜湖县和繁昌县在教育方面都比较靠后。主要因为地处安徽省南部地区，而安徽省南部地区人口较少，人口又是科技创新的基础，所以芜湖市下属县域要突出人才的基础作用，加大对人力资源的投入力度。蚌埠市下属县域在创新基础方面排名均不靠前。

在创新投入和创新产出方面，肥西县表现最佳，故肥西县应当继续加大科技投入，提高科技产出效率，保持自身的优势要素。而长丰县的科技投入并不多，需要加大对经费的投入力度，以提高知识创造和产品创造的产出能力。肥东县和庐江县的经费投入效率不高，应当提高科技经费使用效率以及加强人才的引进力度。芜湖市下辖县域中，无为县的创新产出效率较高，科技创新能力整体表现良好。因此,无为县如要提高创新的产出，就需要加大R＆D经费的投入和科技的财政支出。芜湖县虽拥有较高的知识创造转化效率，但是其在产品创造方面排名仍比较靠后。说明其在知识理论走向市场表现并不出色。芜湖县需要增强科研经费的使用效率，在保证知识创造的基础上提高创新的产出。蚌埠市下属县域在创新投入和创新产出方面表现平庸。所以蚌埠市各县域都要加强科技资金的使用效率，加强科技经费的投入，提高R＆D经费的使用效率。

表5 合芜蚌评价结果数据特征

在创新绩效方面，合肥市的肥西县同其他三个指标一样，优势明显。这也是科技创新能力作用的体现。在创新基础、创新投入以及创新产出较好的情况下，创新绩效方面自然就能提高。对于合肥市的其他县域，如长丰县在产品竞争力和出口能力相对较薄弱，主要原因是科技创新能力不强，产品市场占有率不高，所以保证产品的质量以及降低产品的成本是长丰县要解决的主要问题。肥东县虽然创新投入很高，但是创新产出并不高。因为其产品推向市场能力较差，导致人均可支配和人均GDP较低。芜湖市的下属县域在创新绩效方面整体表现居中，这主要是因为人口较少，消费较少，导致社会销售零售额较少。

3 结论和建议

3.1 结论

从评价结果中，可以发现目前合芜蚌下属县域经济创新能力主要存在以下几种问题。第一，县科技财政投入整体较低。由于安徽省整体经济并不发达，并且安徽省大部分县域不仅科技资源贫乏而且创新能力薄弱，财政收入本就不高，与沿海发达县域相比，安徽省县域科技支出根本不占优势，导致安徽省县域科技投入整体较低。第二，县域创新能力差距明显。如肥西县科技创新能力是固镇县和五河县科技创新能力的两倍多，远超第二名肥东县24分。另外在同一市区内，下属县域的科技创新能力差异也十分明显。如合肥市下辖县域中，肥西县远超庐江县；蚌埠市下辖县域中，固镇县和怀远县差距明显。第三，县域经济的基础设施有待完善。安徽省部分县域基础设施和交通条件还相对落后，部分科研机构仅能有限地满足科研人员的研究条件。在研究条件无法满足的情况下，交通不便又耗费了大量时间，导致科研效率的低下。第四，科研人才的缺乏。由于县域城市没有很好的科研条件、物质和精神生活以及科研人才发展的平台，科研人员流失严重。第五，科研经费使用效率较低。县域的科研经费往往被用到其他与科研无关的用途，并不能发挥原本的意图，导致科研经费的无效率。

3.2 建议

从以下几个方面着手改善。第一，强化科技资源和科技工作在县域层面的整合和集成。政府需要挖掘自身县域的优势环境，重点培育有竞争力的科技产业，大力招商引资，提高科技投资。第二，有效的配置科技资源。对于部分表现突出的企业要提高资金，在政策上大力支持，采取差异化的财政和政策手段。同时给予激励，以提高企业创新的积极性。第三，建立一个多元化、信息化的科技服务体系。县域群众可以更好的了解科技知识，保持创新氛围。通过政府、高校和企业三个层次，提高理论转化实践的能力。

4 小结

本研究通过选取创新基础、创新投入、创新产出和创新绩效4个方面共计24个子指标，构建了一套符合安徽省县域科技创新能力的评价指标体系。并以2016年合芜蚌下属县域数据运用了基尼系数法和灰色关联度法对合芜蚌县域经济创新能力进行比较分析，验证了指标的适用性以及有效性。结果表明：肥西县经济创新能力综合排名第一。其中，创新基础、创新投入、创新产出以及创新绩效都是其优势要素。另外同一城市的各县域经济创新能力差异明显，其中创新产出差异最大，创新绩效差异相对较小。最后，为了安徽省县域经济创新能力的提高，提出了加强科技资源配置，突出人才科技创新的基础作用以及建立科学的监督复核机制等建议。