产业自主创新能力自适应遗传算法组合评价

徐建中, 王纯旭

(哈尔滨工程大学 经济管理学院, 黑龙江 哈尔滨 150001)



产业自主创新能力自适应遗传算法组合评价

徐建中, 王纯旭

(哈尔滨工程大学 经济管理学院, 黑龙江 哈尔滨 150001)

为更加科学有效的测度产业自主创新能力，构建了基于自适应遗传算法的组合评价模型，选择制造业29个产业为研究对象进行了实证研究。实证研究表明：评价模型具有更好的稳定性，同时制造业各产业的自主创新能力分配很不均衡。在此基础上，结合产业自主创新能力低下的原因，提出促进产业自主创新能力发展的建议，对于政府和企业具有一定的参考价值。

自适应遗传算法；自主创新；组合评价；产业；创新能力

在信息化时代，信息化、知识化、现代化、城镇化、全球化发展势不可挡，制造业是经济社会发展的基础性、战略性支柱产业。经济社会发展与产业格局的新发展、新变化将对未来的制造技术和产业提出新要求。然而我国制造业目前处于发展模式仍比较粗放，自主创新能力比较薄弱，产品附加值和人均生产率较低的阶段。提升自主创新能力，发展先进制造产业，实现由制造大国向创造强国的历史跨越，为发展方式转变、产业结构调整、战略性新兴产业发展提供先进装备，为提升国际竞争力和可持续发展能力，保障国家安全提供有力支撑，其战略意义毋庸置疑。如何科学的评价我国产业自主创新能力是寻找自主创新能力提升途径的基础，构建科学的自主创新能力评价模型，并提出提高我国产业自主创新能力的思路和建议，具有重要的理论和现实意义。

中国经济的持续高速发展引发了全世界的普遍关注，增强自主创新能力无疑是保持经济高速发展的关键途径，因此如何科学的评价我国各产业的自主创新能力就显得格外重要[1-3]。随着自主创新重要性的不断凸显，理论文献和政府报告都对这一问题予以了适当的关注，相关的调研工作也随之开展[4]。所谓产业自主创新即是相关产业主要依靠自身的力量，在一定的经济和技术条件下，以集成创新和引进消化吸收基础上的再创新为主要实现形式，获得独立自主知识产权，实现产业核心竞争力的不断增强的过程[5]。虽然自主创新主要依靠自身，然而在危机时期，研发外包行为却对自主创新能力的提升具有重要的促进作用[6]。在学者们对自主创新能力测度理论与评估指标体系进行了研究[7]，对采用多种评价方法构建产业自主创新能力的评价模型，重要包括[8-14]：集对分析法、采用聚类分析、模糊综合评价法、灰色关联分析法、AHP法和多指标综合评价模型、因子分析和主成分分析法、突变级数法、数据包络分析、熵权法、负二项分布模型，同时也有学者关注产业自主创新能力的动态效应研究——采用时间序列法[15]和TOPSIS法等[16]，并较多的采用面板数据进行研究[17-18]。随着研究的深入，产业创新能力的研究集中在高技术产业的研究[19]，与此同时，大量相关产业也被广泛研究[20]，如陶瓷产业、茶叶产业、汽车产业、房地产产业、软件产业、航天产业、风电行业、钢铁行业等[21-29]。

通过对同类文献进行比较研究发现，不同的评估方法所得到的评估结果之间往往存在着一定的差异，而各种不同方法又各有所长，因此无法界定优劣。为克服单一方法存在的片面性，部分学者提出将几种综合评价方法通过某种方式进行组合。按组合后的评价值得到排序结果，这可以弥补单一方法的不足，在一定程度上克服了单一方法的局限性，提高了评价的全面性、科学性和合理性[30-31]。目前文献中常用的组合评价方法主要有：二次加权法、理想矩阵法、速度特征法、多元网络连接数、粗糙集法、灰色激励控制、漂移度法、Copeland法、Borda法、模糊Borda法等[32-35]。

关于如何选择组合方法以提高评估精度及科学性方面，学术界的研究成果较少。据此，本文构建了基于自适应遗传算法的产业自主创新能力组合评价模型，通过自适应遗传算法可以更加准确的对产业自主创新能力进行评价，从而找出提升增强我国产业自主创新能力的有效途径和方法。

1 产业自主创新能力评价指标体系的设计

产业自主创新能力评价指标体系涉及面广、蕴涵信息量大，受到诸多因素的影响，这些影响因素之间的内部结构复杂，所构建的指标体系应该从多个角度和多个层面反映产业自主创新状况。为了实现不同产业之间的可比较性，必须选择所要研究产业都有的指标，同时兼顾计算指标的可靠性、代表性，全面、客观地反映产业自主创新能力的全貌。

1)科学性原则。产业自主创新能力评价指标体系的科学性主要体现在评价创新活动的指标、标准、程序等方面，在构建产业自主创新能力评价指标体系时，要充分考虑相关因素的科学性，具体的指标必须与产业自主创新能力评价问题密切相关。

2)可操作性原则。对产业自主创新能力进行评价时，由于涉及的面很广，需要有大量的不同方面的数据作为支持，要千万注意仅仅考虑理论上的可行性，而忽略了可度量性。

3)系统性原则。在构建产业自主新创新能力的指标体系的过程中，指标的选择要充分考虑到系统性特征，服从系统性的特点，相互协调，力求能够真实客观的反映产业创新系统的整体创新能力。从系统的角度来看，产业自主创新能力可以从资源投入能力、创新活动开展能力、创新产出能力和获得技术能力等四个方面进行描述。

因此，根据产业创新活动的一般规律和特征，从资源投入能力、创新活动开展能力、创新产出能力和获得技术能力等四个方面入手构建产业自主创新能力评价指标体系。同时为了确保指标体系满足科学性和可操作性，在资源投入能力方面下设R&D经费占工业增加值比例、R&D经费占产品销售收入比率、R&D经费、R&D人员等四项指标。在创新活动开展能力方面下设自主创新活动企业数、R&D项目数、R&D项目人员数、自主创新企业占总数比重、自主创新企业比重、R&D经费等五项指标。在创新产出能力方面下设新产品产值、新产品销售收入、新产品出口、专利申请量、发明专利申请书等五项指标。在获取技术能力方面下设发明专利拥有量、购买国外技术支出、引进国外技术支出、消化吸引经费支出四项指标，具体如表1所示。

表1 产业自主创新能力评价指标体系

2 自适应遗传算法的模型构建

遗传算法(genentic algorithm，GA)基于自然选择的生物进化，是一种全局概率搜索优化算法，其思想是通过选择、交叉和变异等遗传算子共同作用使种群不断优化，最终收敛到最优解。GA的参数中交叉概率和变异概率的选择是影响该算法性能的关键所在，针对不同的优化问题，需要反复实验来确定交叉概率和变异概率。为此，Srinivas等提出了自适应遗传算法(adaptive GA，AGA)，此方法中交叉概率和变异概率能够随适应度自动调整，极大的提高了GA法的收敛速度和鲁棒性[36]，本文将其应用于产业自主创新能力评价中，具体评价实施流程如图1所示，模型计算步骤的说明如下。

图1 组合评价法实施流程图Fig.1 The implementation flow chart for combination evaluation method

1)构造产业自主创新组合评价得分函数

确定产业自主创新评价矩阵。设有m个评价对象(29个产业)，p个综合评价法(3种评价方法)，分别用p个方法对评价对象进行评价，并对评价结果使用肯达尔一致性系数进行事前检验[37]，如果检验结果不理想，则对评价结果做模糊聚类分析，通过适当的阈值将第k种方法分离出来；对剩余方法反复进行一致性检验及模糊聚类分析，直到检验结果达到理想水平。设剩余方法为n个，则评价矩阵为B={bij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}，其中bij为第i个评价对象在第j种评价方法下的排序位置。

2)构造产业自主创新AGA目标函数

据此，可构造产业自主创新目标函数为

s.t.

(1)

式(1)是非线性优化问题，其中wk为待优化变量，以下通过自适应遗传算法实现其全局优化过程。

3)初始化变量

在各优化变量的取值范围内生成一组满足约束条件的随机变量，变量个体数目为N，这组变量即为初始种群，每个个体表示染色体的基因编码。

4)计算适应度

将上一步的初始种群代入目标函数式(1)中，并记录计算结果，其中目标函数值小的个体适应度高，目标函数值大的个体适应度小。

5)选择、交叉和变异

(2)

(3)

式中：fmax为群体中的最大适应值，favg为群体中的平均适应值，f为要交叉的两个个体中较大的适应度值，f′为要变异的个体的适应度值，ki∈[0,1](i=1,2,3,4)为常数，对于适应值低于平均适应值的个体对其赋予较大的交叉率k2和变异率k4，使得该个体被淘汰；而高于种群平均适应值的个体，其交叉和变异概率较低，因此得以保护进入下一代，如果适应值等于最高适应值时，则交叉率和变异率为零，结束计算。

6 )进化迭代

由选择、交叉和变异产生新一代的子种群，再代入式(1)中，计算目标函数值，并判断是否满足停止条件，若符合，输出最佳个体及最优目标函数值，结束计算；若不符合，则重复选择、交叉和变异的过程，直至找到最优解。其中停止条件可根据实际问题设置，比如：设置最大迭代次数、计算时间、停滞代数和停滞时限等[36]。

3 产业自主创新能力评价研究

3.1 基于自适应遗传算法的组合评价

从表2中可知，采用基于自适应遗传算法的组合评价的计算结果具有更好的可比较性，自主创新能力处于20以上的产业只有8种(占总数的27.59%)：通信设备、计算机及其他电子设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械及器材制造业，通用设备制造业，医药制造业，化学原料及化学制品制造业，专用设备制造业，黑色金属冶炼及压延加工业。处于平均值(15.00)以上的产业只有13家，占总数44.83%。超过一半产业自主创新能力较差，需要重点提升。

3.2 实证结果分析

由于存在不同的评价机理，因此评价方法对评价对象是有偏好的，即待评价问题和评价方法需要进行一定的匹配，并不是问题和方法可以随意选用。基于相同的数据基础，采用不同的评价方法往往会得到不同的评价结果，甚至可能出现比较大的差异。每一种评价方法都有自身的优缺点，很难区分哪种评价方法更加科学，仅仅采用一种评价方法无疑是具有极大的片面性。组合评价法可以通过对不同评价方法进行有效的整合，达到取长补短的目的，弥补各种评价方法的缺点，整合各评价方法的优势。同时，组合评价法可以利用更多的信息，不同评价方法从不同的角度描述评价对象的属性和不同侧面，这样可以获得待评价问题的全貌。组合评价方法可以有效消除各种评价方法结论的非一致性问题。通过表2分析可知，组合评价法具有较好的稳定性。在组合评价法结果的排序一般与两种评价方法的结果相同，而其他方法具有极强的不稳定性。这说明组合评价法能够更科学评价产业自主创新能力，为制定相关政策奠定基础。

实证研究结果显示，制造业的29个产业自主创新能力分布很不均衡。我国制造业自主创新能力排名前三位的产业是：通信设备、计算机及其他电子设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械及器材制造业等均为技术密集型产业，排名前列的通信设备、计算机及其他电子设备制造业等产业均为技术密集型产业，但为数较少，大多数产业创新能力较弱；排名后三位的产业是：印刷业和记录媒介的复制，家具制造业，皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业等均属于传统产业，技术水平低。各产业自主创新能力的分布如图2所示。

从图2中可以发现制造业中各产业的自主创新能力差异较大，发展的很不平均，其中自主创新能力最好的通信设备、计算机及其他电子设备制造业和最差的皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业之间差距十分之大(相差近30倍)。

图2 各产业自主创新能力Fig.2 Each of industrial independent innovation capacity

表 2 单一评价模型和组合评价模型评价得分及排序

4 结论

本文在分析产业自主创新文献的基础上，构建组合评价模型，组合评价模型能够对多个单一模型进行科学组合，整合多个评价结论所包含的共性信息，并利用自适应遗传算法的智能背景，实现了非线性优化问题评价模型全局寻优的过程。实证研究表明：

1)本文所建立的模型具有可操作性和实用性，能够更加科学、精确的确定产业自主创新能力优劣，且易于在计算机上实现。这种组合评价方法可以有效的实现对各种评价方法优势的综合，避免了单一评价方法带来的片面性问题。

2)我国产业自主创新能力的分布很不均衡(各行业之间的差异较大)，并大部分的产业自主创新能力处于比较低下的区域。为增强制造业自主创新资源投入能力，应注重发挥行业优势，加强对一些重要产业的总体部署和有效安排，营造有利于产业自主创新的政策环境，尤其对通信设备、计算机及其他电子设备制造业、交通运输设备制造业等高新技术产业的研发机构实行包括预告研究、升级改造、运行经费在内的全周期预算制度，确保稳定的研发资金来源，以此加大对自主创新的投入。

基于自适应遗传算法的组合评价模型的构建对于政府和企业测度和增强产业创新能力具有一定实用性和参考价值，为制定相关政策奠定坚实的基础。当然，本文的研究也存在一定的不足之处，主要体现在仅仅选择了制造业进行了实证研究。在今后的研究过程中，作者将进一步扩展研究对象，推广基于自适应遗传算法的组合评价模型的应用范围，为相关产业发展献计献策。

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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.

国家自然科学基金项目(71273072).

徐建中(1959-), 男, 教授, 博士生导师;

王纯旭(1987-), 男, 博士研究生.

王纯旭, E-mail: seven_doctor@sina.com.

10.11990/jheu.201512078

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20160829.1421.052.html

F27

A

1006-7043(2016)10-1460-07

徐建中, 王纯旭. 产业自主创新能力自适应遗传算法组合评价[J]. 哈尔滨工程大学学报， 2016, 37(10): 1460-1466.

XU Jianzhong，WANG Chunxu. Research on the genetic algorithm method of the industrial independent innovation capacity based on the combination evaluation[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2016, 37(10): 1460-1466.