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| 滨州纺织产业区域创新能力动态评价 |
| 第738期 作者：□文/刘维华 时间：2024/10/1 13:08:26 浏览：138次 |
［提要］ 为实现纺织产业区域创新能力有效评价，提出一种纵横向拉开档次法的动态评价算法，综合考虑指标客观权重和主观权重的影响，选取济南、滨州和潍坊三地纺织产业2018～2020年三年的数据，体现评价对象在一段时期内的总体水平。在研究中，首先利用纵横向拉开档次法确定区域创新活跃度二级指标的客观权重，利用其他算法确定反映专家经验的主观权重，最后确定经归一化处理的综合权重。并且比较客观权重赋权后的三地纺织产业区域创新活跃度结果，可以看出滨州纺织产业属于技术创新主导-活跃度高（TH型）区域。
关键词：纵横向拉开档次法；区域创新活跃度；纺织产业；技术创新主导-活跃度高；评价指标
基金项目：滨州市社会科学规划课题研究项目：“基于区域创新理念的滨州市现代纺织产业体系建设研究”（编号：23-SkGH-046）
中图分类号：F407.81 文献标识码：A
收录日期：2024年2月28日
引言
当今，数字经济的发展对世界经济的增长和结构变化产生深刻的影响。数据成为生产要素，数字化成为产业变革和商业模式创新的主要方向，经济活动从内容到形式都发生了深刻变化。而纺织行业作为经济产业中传统而又重要的一部分，肩负着建设纺织现代化产业体系的重要使命。在科技革命和数字经济推动下，针对“双碳”目标下纺织产业低碳绿色发展的迫切要求，借助数字技术推动纺织产业升级，成为实现纺织产业高质量发展，建设纺织现代化产业体系的最佳选择。因此，滨州纺织行业如何借力数字科技，突破地域限制，构建基于数字网络的滨州市现代纺织产业区域创新体系是非常值得探讨的。
区域创新能力的评价是随时间而变化的，是一种动态指标。动态指标的评价，其权重有客观权重和主观权重两种，其中客观权重又可分为两类：一类是同一指标在不同时刻的权重并不相同；另一类是指标权重在任意时刻均保持一致。纵横向拉开档次法属于第二类，是以时序立体数据表为依据、以突出评价对象的整体差异为目的的权重确定方法。本文采用纵横向拉开档次法，充分考虑多指标、多周期，尽可能体现被评价对象之间的整体差异，对2018～2020年滨州纺织产业的发展状况和与潍坊、济南两地的纺织产业差异情况进行动态综合评价，为滨州纺织产业区域创新体系的构建、改进和完善提供参考，并且为产业区域创新能力的动态评价提供可量化的操作方法。
一、滨州区域创新能力评价指标体系构建
在查阅大量文献和相关政策并且进行专家咨询的基础上，构建评价指标体系模型，如表1所示。评价模型将区域创新能力划分为二维度七要素，二维度即区域创新活跃度和区域创新结构，七要素为经济/知识投入、经济/知识产出、高等教育、企业研发、创新平台、科技中介机构以及政府支持，限于篇幅和数据，本文只研究了区域创新活跃度。二维度七要素之间相互关联、互为补充，体现了区域创新能力评价的层次性和科学性。同时，将评价体系指标细化，最终构建成金字塔式评价指标体系，包括目标层、准则层、第一层一级指标以及第二层二级指标，从而形成区域创新能力评价模型。（表1）
二、纵横向拉开档次法
设有n个被评价对象S1，S2，…，Sn，有m个评价指标D1，D2，…，Dm，且按时间顺序t1，t2，…，tT获取原始数据｛xij（t1）｝，则｛xij（tk）｝构成了时序立体数据表，表2为区域创新活跃度时序立体数据表，则综合评价函数为：
yi（tk）=∑ωjxij（tk） （1）
式中，k=1，2，…，T；i=1，2，…，n。
确定权重系数ωj（j=1，2，…，m）的原则是在时序立体数据表上最大可能地体现出各被评价对象之间的差异。而评价对象S1，S2，…，Sn在时序立体数据表｛xij（tk）｝上的这种整体差异，可用yi（tk）的总离差平方和σ2=■■（yi（tk）－■）■来描述。由于对原始数据的标准化处理，有■=■■［■■■ωjxij（tk）］=0，从而有：
σ2=∑∑（yi（tk））2=■［WTHkW］=WT■HkW （2）
式中，W=（ω1，ω2，…，ωm）T，H=∑Hk为m×m阶对称矩阵，而Hk=XTkXk（k=1，2，…，T），且：
Xk=■
式中，k=1，2，…，T。
取W为矩阵H=∑Hk的最大特征值所对应的特征向量时，σ2取最大值。当Hk>0（k=1，2，…，T），必有H>0，且有正（经归一化处理）的权重系数W向量。
三、算法设计
（一）时序立体数据表的构建。由于数据来源受限，本文选取了2018～2020年济南、潍坊和滨州三地的数据，并对表1的评价模型进行了微调。按照表2的格式，经查询得到2018～2020年山东省三地市纺织产业区域活跃度时序立体原始数据，如表3所示，其中政府资金和R&D人员合计/试验发展人员两个指标仅作为参考，不计入数据处理。由表1可知，区域创新活跃度包含经济/知识投入和经济/知识产出两部分。由表3可以看出，经济/知识投入包括6个指标，经济/知识产出包括5个指标。区域创新结构的计算、分析过程同区域创新活跃度，在此不再赘述。（表2、表3）
（二）无量纲化处理。评价指标之间由于各自量纲及量级的不同而存在着不可公度性的问题，这为综合评价问题的解决带来了诸多不便。因而，在进行评价之前，需对指标进行无量纲化处理。参考众多文献后，文采用全序列法进行数据处理，全序列的思想是将同一指标在各个时间点的数据集中到一起进行无量纲化处理。
x*ij（tk）=c+■×d （3）
式中，k=1，2，…，N；x*ij（tk）为第i个对象在第j项指标在tk时刻的无量纲化数据；■｛xij（tk）｝、■｛xij（tk）｝分别为第j个指标在N个时序数据中的最大值和最小值；取c=0，d=1。
（三）指标赋权
1、指标客观权重计算。采用纵横向拉开档次法计算客观权重，根据式（3）对表3原始数据进行无量纲化处理，根据式（2）计算二级指标的客观权重ω′=（ω′1，ω′2，…，ω′m）T。
2、一级指标评价值的确定。根据纵横向拉开档次法计算得到二级指标的客观权重值，线性加权后得出一级指标的评价值。第一层指标的评价函数为：
yi（T，k）=■ωtj′xij* （4）
式中，T=1，2，…，m；j=1，2，…，n；ωtj′为与CT对应的相关二级指标Dj的客观权重值；yi（T，k）为Si的一级指标CT在tk时的评价值。
3、指标主观权重计算。本文采用序关系分析法确定指标主观权重，序关系用于描述集合元素之间的某种顺序关系。这种方法需要邀请企业、行业专家和权威学者对于各级指标的重要程度进行打分，但是无需构建判断矩阵、无需进行一致性检验，相对比模糊层次法操作简单，计算量大大减少。
（1）确定序关系。为评价区域创新能力，邀请专家对一级指标和二级指标的重要程度进行打分，从而确定指标重要程度排序，则称评价指标之间按照从大到小的重要程度确定了序关系。
（2）权重系数ωk的计算。收集专家关于评价指标Dk-1与Dk的重要程度之比ωk-1/ωk的理性判断，分别为：
ωk-1/ωk=rk，k=m，m-1，…，3，2 （5）
计算专家评分得出的rk理性赋值，则：
ωk=（1+■■r1）■ （6）
由ωk得出其他指标的权重：
ωk-1=rkωk，k=m，m-1，…，3，2 （7）
最终确定指标主观权重为ω″=（ω″1，ω″2，…，ω″m）T 。
4、指标综合权重。定义某层指标的综合权重为主观权重×客观权重，即ω=（ω1，ω2，…，ωm）T，经归一化处理后：
ωk=■，k=1，2，…，m （8）
（四）纺织产业区域创新活跃度各时期评价值的计算
yi（k）=■ωT（1）yi（T，k） （9）
式中，T=1，2，…，m；k=1，2，…，N；yi（k）为Si在tk的评价值；ωT（1）为CT的综合权重。
四、结果与讨论
经过计算，2018～2020年山东三地市客观权重赋权的11项指标最终评价值如图1所示。由图1可以看出，滨州在纺织单位个数、有R&D活动单位数两项指标中落后，其余指标均为第一。区域创新活跃度指标综合权重、客观权重和主观权重计算结果如表4所示。由表4可以看出，在一级指标经济/知识投入中，新产品开发经费支出在区域创新活跃度中最重要，其次是R&D内部经费支出合计、试验发展支出以及有研发机构单位数、有R&D活动单位数；在经济/知识产出中，形成国家标准最重要，其次是发明专利和新产品销售收入。（图1、表4）
可以看出，产品创新在区域创新能力中占据重要地位。产品创新能够带动工艺创新、原料创新等纺织产业上游的各个方面，同时，产品创新离不开科技创新，2023年中央经济工作会议指出，要以科技创新推动产业创新。在2023年8月中国纺织工业联合会发布的《建设纺织现代化产业体系行动纲要（2022-2035年）》中，“推动行业进步的纺织科技创新行动”为七项重点行动之首。未来，行业数字化工作要推动产业向新质生产力发展，加快建设具有完整性、先进性、安全性的现代化纺织产业体系。
通过分析国家科学技术奖纺织类获奖情况可以发现，奖项主要集中在纺织纤维新材料、纺织绿色加工、先进纺织品和纺织智能制造与装备四个新兴方向，分别代表新材料、新产品、低碳环保和智能制造新科技，其中纺织纤维新材料的技术突破是未来我国纺织工业重点发展方向。随着多学科的深度融合，纤维材料在智能化和高功能化方面有巨大的发展潜力，纤维产业进入新赛道，被赋予“科技” “环保” “智能”等新概念。我国纺织行业能够由“大”到“强”，再到强国前列，离不开纺织科技创新四大方向的引领。
借助数字化技术进行纺织科技创新，要从生产端到消费端进行布局。生产端要强化数字创新，推进数字纺织新布局，加快数字知识产权认证和技术标准建设，推动生产方式、组织方式的数字化转型和智能化升级；产品端，加速智能温控纺织品、形状记忆纺织品、变色纺织品、功能性纺织品、可穿戴柔性纺织品的培育与推广；消费端，捕捉体验型、交互型、品质型消费升级的需求，依托短视频、直播社媒、线上图文等形成流量矩阵，与消费者精准触达，提供个性化、趣味化、交互体验式的服务。
五、结论
将创新活跃度高用英文字母“H”（High）表示，创新活跃度低用英文字母“L”（Low）表示，技术创新主导型用英文字母“T”（Technological Innovation）表示，非技术创新主导用英文字母“N”（Non-technological Innovation）表示，那么可以用字母对某个区域的综合创新能力做出概括，如TH型区域即技术创新主导型-创新活跃度高区域，说明该区域内企业创新活跃度高，技术创新偏向度远高于平均水平，占据优势地位，创新能力非常强，故将此类区域命名为TH型区域。
通过评价模型及计算结果可以看出，滨州属于纺织行业技术创新主导型-创新活跃度高（TH型）区域，而济南属于纺织行业非技术创新主导型-创新活跃度低（NL型）区域。纺织行业属于劳动密集型行业，近年来，随着人工成本的增高，纺织行业转移明显，我国纺织行业已部分转移到东南亚国家。济南作为省会城市，纺织行业不是其支撑行业，因而呈现了活跃度低、非技术创新主导的特点。而滨州工业企业类型相对单一，是传统纺织行业强市，纺织作为支柱产业，近年来在技术创新上显著提升，纺织设备的自动化、智能化以及科研人员的研发和投入为滨州纺织行业的发展注入新的生机。例如，山东华纺股份有限公司通过智能排产、化学品智能精准配送、生产过程数据纠错与优化调整等多项智能化改造，实现设备关键参数100%在线采集调控，染色一次成功率稳定在95%以上，平均能耗降低20%，水耗降低30%以上，对企业提质降本增效作用显著。
数字时代背景下，滨州纺织产业应继续围绕规模化、多元化产业应用端需求，深耕与物联网技术、人工智能、区块链、云计算、大数据等新一代信息技术的融合创新，加快推动行业实现数字化、智能化转型升级，初步建立基于数字经济的现代化纺织产业体系。当前，提升区域内中小企业数字化能力是产业集群数字化面临的重要任务，同时应依托行业共同体，整合地方政府、大中企业、行业协会等各界资源，进一步加强集群数字化共建合作机制。
（作者单位：滨州职业学院）
主要参考文献：
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