王曉晶 盧章平

（江蘇大學科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013）

戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化綜合評價方案的優(yōu)化選擇*

王曉晶 盧章平

（江蘇大學科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013）

在文獻調研分析的基礎上，確定4種戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化綜合評價方案，并采用專家問卷調查法和密切值法對評價方案進行排序，依次是主成分分析法、AHP+ DEA、層次分析法和AHP+FCE。最后對結果進行分析討論，對各方案做出整體評價。

戰(zhàn)略性新興產業(yè) 科技成果轉化 評價方法 問卷調查法 密切值法

自黨的十八大提出將戰(zhàn)略性新興產業(yè)的發(fā)展作為引領我國經濟產業(yè)結構調整的方向以來，各級政府行政機構、地方政府部門都積極響應號召，大力發(fā)展相關產業(yè)，急切地將科學技術優(yōu)勢轉化為經濟效益優(yōu)勢[1]。在取得成績的同時，各地出現盲目攀比發(fā)展速度、效益總量，對戰(zhàn)略性新興產業(yè)相關成果的轉化并沒有做好相應評價，評價方法的選擇也沒有經過驗證，這就導致評價結果的可信度降低，從而影響政府部門的決策。本文從整個戰(zhàn)略性新興產業(yè)出發(fā)，梳理分析其科技成果轉化綜合評價方法，結合專家問卷調查法及密切值法對其進行優(yōu)化選擇，確定出最適合的評價方法，從而解決現實中評價方法選擇的混亂狀態(tài)，確保戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果的順利轉化。

1 理論基礎與研究設計

1.1 理論基礎

任何一種評價方法的優(yōu)化選擇都必須放在具體的系統中進行，單純的討論其優(yōu)缺點及應用范圍不具有實踐操作意義。美籍奧地利理論生物學家馮·貝塔朗菲[2]認為所謂系統，是指由若干相互聯系、相互作用的部分組成的，在一定的環(huán)境下具有特定功能的有機整體，具有不可分割性、集合性、相關性、目的性和適應性[3]。具體到戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化評價方案的優(yōu)化選擇時，評價者不能僅僅只從方法的角度評價，而應該把評價方法放在整個評價系統方案中進行綜合評判。評價方法的優(yōu)劣、適合度影響著整個評價系統方案的結果，相應的整個評價系統方案的評價結果也能證明評價方法選擇的準確合適程度。

密切值法運用空間向量概念，所以評價指標分為正向指標評價分值和負向指標評價分值。為了方便計算，通過對指標數據進行同向化處理，就可以把正向指標和負向指標結合在一起考慮。經過標準化處理各項數據后，對于每項評價指標，確定其“最優(yōu)點”和“最劣點”[4]，計算它們與各評價單元的距離，即密切程度，也就是分別計算最優(yōu)方案和最劣方案與待評估的評價方案的距離，再計算待評估方案的密切值Cj，通過比較Cj值的大小來確定不同評價方案的優(yōu)劣。

1.2 調查問卷的設計與評價專家的遴選

理想系統只是一個理論上的、理想化的概念，是系統進化的極限狀態(tài)，是一個在現實世界中永遠無法達到的理想狀態(tài)。在整個評價系統中，評價方法一方面性能的改善，勢必會影響到其他方面性能的發(fā)揮。為了得到最為理想平衡的評價方案，筆者將備選評價方案指標調查表分為兩個方面：趨利方面和趨弊方面。趨利方面的指標包括評價對象明確、評價方案有用、評價方法易用、評價方案可靠、評價系統改善，趨弊方面的指標包括評價范圍縮小、評價功能無效、效率降低、不確定因素增加、影響其他系統。對于趨利方面的指標，該指標優(yōu)化越多，等級越高，對于趨弊方面的指標，該指標弊端越少，等級越高。小組專家給出定性等級，每一個等級有相應的等級值。

在專家的遴選上，每個專家擅長的領域不同，而且每一種評價方案所涉及的評價成果對象及評價操作主體都是不盡相同的。所以不同領域的專家對不同領域的方案擁有不同的權重，專業(yè)相關性越直接權重越大[5]。具體實施步驟為：

Ft表示指標t的影響度，Vte表示專家E對指標t的取值評估結果，則指標t的影響度為：

其中be為專家E的權重，滿足為專家數量。

1.3 戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化備選評價方案的確定

為了更清楚精確地了解我國學術界在評價戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化時所采用的具體方法，本文采用文獻調研、文獻計量、可視化數據分析的方法來研究。選擇CNKI全文數據庫、萬方數據庫為數據源，以“戰(zhàn)略性”“新興產業(yè)”“科技成果”“評價方法”為關鍵詞進行組合檢索，時間分布為2004～2013年，在CNKI數據庫中檢索出99條記錄，在萬方數據庫中檢索出12條記錄，一共得到111篇文獻。在調研中發(fā)現，很多文獻主題為“戰(zhàn)略性新興產業(yè)評價研究”，但其內容實質也是對戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果的評價，所以為了保證檢索文獻的全面性，作者以“戰(zhàn)略性”、“新興產業(yè)”“評價方法”為關鍵字，檢索時間段不變，重新進行檢索，檢索到CNKI數據庫有204條，萬方數據庫1條。通過對兩次檢索數據的查重整理，最終自動得出204條記錄。另外作者在長期閱讀中，整理出另外23篇與戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化評價方法相關文獻，手動加入樣本數據，這樣共得到227篇相關文獻。

文獻的關鍵詞是對文章主題的集中描述和高度概括，利用CiteSpace構建關鍵詞術語共被引知識圖譜，可以確定一個研究領域的研究熱點。其中術語類型為Noun Phrases，節(jié)點類型為Keyword（關鍵詞），閥值默認[6]。由于CiteSpace不能智能識別同義名詞的不同表述形式，所以對關鍵詞進行手工合并整理，將“層次分析”統一為“層次分析法”、“灰色關聯分析”統一為“灰色關聯度分析”，把諸如“AHP-FEC”、“AHP-DEA”等多種方法合并使用的關鍵詞統稱為“綜合評價”。經過關鍵詞的規(guī)范清洗，最終得到戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化評價方法關鍵詞共現知識圖譜（圖1）。其中圓形節(jié)點代表關鍵詞，方形節(jié)點代表術語，從中可以明顯看出，在進行戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化時，國內學者最常用的評價方法依次為層次分析法、數據包絡分析法、灰色關聯度分析、綜合評價、模糊綜合評價及主成分分析法。

圖1 戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化評價方法關鍵詞共現知識圖譜

綜合對比戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果的特點以及上述評價方法的優(yōu)缺點，評價人員在進一步分析研究中，根據系統理論的拆分組合以及局部改變的思路，確定了4種戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化備選評價方案：

A：評價方法為單一的層次分析法的評價方案

B：評價方法為AHP-FCE組合評價方案

C：評價方法為AHP-DEA組合評價方案

D：評價方法為主成分分析法的評價方案

2 應用密切值法評估評價備選方案

2.1 戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化備選評價方案的指標評估

按照戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果評價所涉及的知識領域，本文作者通過問卷的形式邀請相關專家對以上提出的評價備選方案的每項指標進行打分，再將其結果整理匯總，最終完成對評價方案的評估。

第一步，根據上文設計的科技成果轉化評價備選方案的指標處理方法，該評價小組共需要6名成員，分別對每個評價方案各項指標進行打分。

第二步，對評價備選方案的指標進行評估，并根據公式1進行計算，得到表1、表2、表3、表4。

表1 戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果評價方法優(yōu)化選擇評估表（方案A）

?

表2 戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果評價方法優(yōu)化選擇評估表（方案B）

表3 戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果評價方法優(yōu)化選擇評估表（方案C）

評價功能無效 0.18421 0.11500 0.03900 0.38921趨弊效率降低 0.25000 0.20000 0.14000 0.59000不確定因素增加 0.19800 0.06500 0.15000 0.41300影響其他系統 0.25000 0.14200 0.12000 0.51200備注權重分配：根據40法提示中的相關專業(yè)性人員類別分配權重直接相關人員：0.5；相關專業(yè)人員：0.3，非相關專業(yè)人員：0.2

表4 戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果評價方法優(yōu)化選擇評估表（方案D）

2.2 計算過程

首先，將表1、表2、表3、表4的各項指標評估值匯總，得到表5。

表5 指標評估匯總表

將表5中的數據標準化處理，結果詳見表6。

表6 備選方案指標化表

從表6中找出最優(yōu)評價方案和最差方案。其中最優(yōu)方案為：

最差方案為：

按照密切值的計算公式，要計算出密切值Ci，必須先計算出di+，di-，d+，d-，公式如下：Ci=di+/ d+-di-/d-（i=1，2，···，m）

上面公式中：di+，di-分別表示某方案與最優(yōu)方案之間的距離，d+，d-分別表示m個最優(yōu)點距的最小值和n個最劣點距的最大值。Cj的大小反映了方案偏離最優(yōu)點的程度，當Cj＞0時，方案偏離最優(yōu)點，其值越大，偏離越遠；當Cj=0時，方案最接近最優(yōu)點。以Cj的大小作為決策準則，Cj最小的方案就是滿意方案[7]。

表7詳細列出了（rij-ri+）2的計算結果，表8詳細列出了（rij-ri-）2的計算結果，表9詳細列出了di+、di-、d+、d-、Ci的計算結果。最終，得出戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化評價備選方案結果排序表10。

表7 （rij-ri+）2的結果表

表8 （rij-ri-）2結果表

表9 密切值法各參數結果表

表10 戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化評價備選方案結果排序表

3 結果分析討論

在面對同一個評價對象，用不同的評價方法評價時，一定要考慮在更換方法的同時，對整個評價方案其他方面的影響。如果一個評價方案中某項或者某幾項的性能得到很突出的改善，而其他性能卻沒有改善或者改善的程度很小，那么，這個改進后的評價系統就有可能出現不均衡，最終影響評價結果。以方案D為例，從表7中，方案D的一些指標值為零，說明方案D在其指標數值為零的這些性能方面得到了突出的改善；同時在表8中，方案D沒有指標數值為零，這說明方案D對整個科技成果的評價各個環(huán)節(jié)都沒有明顯的負作用。而方案B，在表7中，只有極少數的指標值為零，說明該方案對于整個評價系統的改善不明顯，而在表8中，有4個指標值為零，說明方案B在這些指標性能方面有趨弊現象。為了更好的對比各個評價方案，筆者將依次詳細分析比較各項指標，并對優(yōu)勢劣勢指標進行排序說明。

3.1 指標比較說明

對于戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化評價方法的確定，筆者在調研的過程中，希望了解到對于每一種不同的評價方法在評價時，方案的哪些功能得到了突出的改善，而哪些評價功能又相應的有趨弊的表現，同時，筆者也希望了解到作為一個整體的評價方案，哪個方案在各方面的評價中表現的比較均衡。指標（rij-ri＋）2的值表示該指標距離最優(yōu)指標的向量絕對值。如果該指標的值為零，就表示該指標是最優(yōu)指標[8]。以方案D為例，在表7中，(rij-ri+）2指標為零的共有5個，分別是：評價對象明確、評價方法有用、評價范圍縮小、評價功能無效、不確定因素增加。其中前2個指標是改善方面的指標，說明在方案D中，這2個指標代表的評價功能與其他3個方案的同一功能相比改善效果最令人滿意；對于趨弊方面的指標，在方案D中，這些指標相對于其他3個方案的同一指標惡化程度是最小的。在此基礎上，對這些指標進行排序，可以得出在方案D中，哪個指標得到最好的改善，或者說哪個指標趨弊程度最小。在表8中，這5個指標相對應的（rij-ri-）2的值越大，說明該指標距離最差指標距離越遠，則這個指標對于評價方案D在最后的評估值中貢獻越多；在表8中，方案D的各項指標值（rijri-）2如果越大，則表明該指標對應的評價功能越少，或者說弊端越多，在方案的最終排序中貢獻越小[9]。

3.1.1 趨利指標的分析與排序 繼續(xù)以方案D為例，將上一節(jié)中在表7中數值為0的5項指標抽出來，按照他們在表8中（rij-ri-）2值從大到小排列。結果如表11所示。

表11 方案D（rij-ri-）2排序表

從上表可以看出，在方案D中，排序在前兩位的指標是趨弊方面的指標，進一步對方案D中所有的（rij-ri-）2值排序，發(fā)現所有的趨弊指標都比較靠前，這在一定程度上說明了評價方案D是個比較穩(wěn)定的方案，其最突出的優(yōu)點不是對整個評價方案有多大的改善，而在于它對整個方案沒有過多的負面作用。對表8中的（rij-ri-）2值進行橫向比較，可以得出對于某個指標哪個方案相較于其他方案更具優(yōu)勢。

評價人員可依據優(yōu)勢指標的對比分析結果，來確定哪個評價方法在使用時整體評價方案更穩(wěn)定，通過分析，可以看出方案D最為理想。

3.1.2 趨弊指標的分析與排序 對方案D的各個指標數值進行分析，從表8中可以看到，方案D沒有任何一個數值為零，說明方案D中沒有劣勢指標。但是，我們可以從表7中，把方案D中所有不為零的（rij-ri+）2指標值從小到大排序，值越大，則說明該指標在對應的方案D中改善空間越小，評價人員可以在評價中有針對性的對該指標進行調整。本案例中，筆者把（rij-ri+）2最大的那個指標值當做方案D的劣勢指標，在戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化實際評價操作過程中，時刻注意這項指標的影響，并不斷調整，最大限度的避免這項指標的負作用。詳見表12。

表12 方案D（rij-ri+）2排序表

3.2 方案的整體評價

經過專家問卷調查及密切值法的排序，可以看出，對戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果轉化評價來說，方案D即評價方法為主成分分析法是評價效果良好的方案，而方案B評價方法為AHP-FCE組合的評價方案的評價效果比較欠缺。每個評價方案之間的評價效果差距比較大。

方案D評價方法為主成分分析法，比較明顯的優(yōu)勢指標是“不確定因素增加”、“評價功能無效”以及“評價對象明確”。通過評價筆者發(fā)現，作為近幾年國家提出的產業(yè)成果類型，戰(zhàn)略性新興產業(yè)科技成果的不確定性要比其他成果多，而主成分分析法通過線性變化對多個變量進行降維，以選出重要變量進行分析，同時得到綜合變量的特征變量，這種“以點代面”的數據處理評價方法，一定程度上緩解了成果本身的不確定性，清楚地顯示每個指標在結果中的作用，使評價對象更明確。評價人員在考慮方案D的基礎上，也可以結合其他評價方案的優(yōu)點，從而揚長避短。

對于其他幾種方案，在分析其指標優(yōu)劣的基礎上，并不完全放棄，而是可以考慮對其進行改善。例如對于方案C，AHP-DEA組合，其劣勢指標是“評價范圍縮小”，DEA評價法本身就是以評價決策的有效性為基礎，直接以決策單元的輸入輸出為變量的，這就決定了它不可能有龐大的評價范圍。而方案B，AHP-FCE，其優(yōu)勢指標恰好是“評價范圍縮小”，模糊綜合評價法，評價結果是評價對象各模糊子集的隸屬度，向來以強大的評價范圍而著稱，評價人員可以結合各個方案的優(yōu)勢指標和劣勢指標綜合考慮，不斷地修正方案，尋求最為理想的評價方案系統。

［1］龔思維.戰(zhàn)略性新興產業(yè)企業(yè)成長性評價研究［D］.北京：清華大學，2011：5-6.

［2］馮·貝塔朗菲.一般系統論基礎發(fā)展和應用［M］.北京：清華大學出版社，1987：30-31.

［3］戚汝慶.區(qū)域創(chuàng)新系統理論研究綜述及展望［J］.經濟師，2007（3）：39-41.

［4］唐琳琳，王偉臻.TRIZ理論研究及應用綜述［J］.產業(yè)與科技論壇，2011（16）：108-109.

［5］劉 蕾，胡 宏，劉 芳.基于密切值法的企業(yè)技術創(chuàng)新能力評價——以云南A公司為例［J］.經濟問題探索，2011（2）：101-105.

［6］劉 竟，王 慧，徐桂芬.基于共詞網絡的我國搜索引擎研究熱點可視化［J］.情報科學，2012（4）：604-608.

［7］王登瀛.多目標決策方案優(yōu)選的密切值法［J］.系統工程，1989（1）：33-35.

［8］梁 翌.基于TRIZ理論和密切值法的企業(yè)技術創(chuàng)新方案優(yōu)化研究［D］.昆明：昆明理工大學，2010：25-31.

［9］楊慧民.我國八大區(qū)域科技力量的綜合評價［J］.科技進步與對策，2008，（9）：40-43.

（責任編校 駱雪松）

Optimal Selection of the Programs for Evaluating the Commercialization of Research Findings in Strategically Emerging Industries

Wang Xiaojing,Lu Zhangping
Institute of Science and Technology Information of Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China

Based on the examination of relevant literature,the present article identifies four programs for evaluating the commercialization of research findings in strategically emerging industries and it reveals,with a questionnaire survey of experts and the osculating method, that principal component analysis was the most frequently used method,followed by AHP+ DEA,analytic hierarchy process and AHP+FCE.Finally,discussion is made over the results and each program is evaluated holistically.

strategically emerging industry;commercialization of research findings;method of evaluation;questionnaire survey;osculating interpolation

G322

盧章平，男，1958年生，館長，教授，博士生導師，研究方向為科技項目評價、專利信息、計算機圖形學、計算機輔助設計、逆向工程等，發(fā)表論文100余篇；王曉晶，女，1987年生，2010級情報學碩士研究生，研究方向為科技成果轉化評價，發(fā)表論文2篇。

*本文系鎮(zhèn)江市軟科學研究計劃“科技成果轉化對新興產業(yè)推動力的研究”（項目編號：RK2010014）研究成果之一