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      電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估

      2021-03-17 00:44:16周冬旭皮一晨胡年超
      黑龍江電力 2021年1期
      關(guān)鍵詞:定性雙創(chuàng)權(quán)重

      周冬旭,皮一晨,董 佳,胡年超

      (1.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司南京供電分公司,南京 210019;2.華北電力大學 經(jīng)濟與管理學院,北京 102206)

      0 引 言

      為了促進“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”,國家電網(wǎng)公司做出建設電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的戰(zhàn)略規(guī)劃。2019年10月23日,國家雙創(chuàng)示范基地電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)中心正式揭牌[1],通過匯集和協(xié)同政、產(chǎn)、學、研各方創(chuàng)新要素,以攻克電力物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)為重點[2],推動大中小企業(yè)融通發(fā)展,打造開放協(xié)同、共創(chuàng)共贏的電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)生態(tài)。隨著電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的建設和發(fā)展,管理者需要真實、客觀地掌握電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的建設狀況[3],從而做出科學的管理決策和規(guī)劃。

      大多文獻只是從電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的自身建設情況入手,或者單獨從政府、企業(yè)、高校的某一角度對電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的建設進行分析和研究。張晶[4]和石建瑩等[5]分別從電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的功能構(gòu)成、空間組織和構(gòu)建要素、軟硬件環(huán)境的角度對園區(qū)建設進行分析和研究,結(jié)合現(xiàn)有案例,探索可承載雙創(chuàng)活動園區(qū)的功能布局方式和環(huán)境構(gòu)建策略;鄭翔等[6]對電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設中地方政府的行為進行優(yōu)化,歸納出目前存在政府職能偏離等問題,提出一系列提升地方政府創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效益的建議;王平等[7]探析了高校在電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設中的發(fā)展定位,提出發(fā)展校地融合、打造“大學+”發(fā)展模式,并以西安建筑科技大學為例,探索其在雙創(chuàng)園區(qū)建設中的發(fā)展路徑;梁進[8]對電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設中高校的人才培養(yǎng)模式進行探究,分析了雙創(chuàng)園區(qū)建設在高校人才培養(yǎng)方面的成效,探索了在依托雙創(chuàng)園區(qū)建設的背景下培養(yǎng)專業(yè)人才的發(fā)展思路;黃琳琳[9]對企業(yè)在電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設中的發(fā)展戰(zhàn)略和路徑選擇進行研究和探析,從而構(gòu)建企業(yè)良好的生態(tài)環(huán)境,確保戰(zhàn)略規(guī)劃的順利實施。綜合以上文獻可知,大多學者從單一的角度對電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設的管理模式、發(fā)展戰(zhàn)略等方面進行分析,沒有相關(guān)文獻綜合多個角度對電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的建設成效進行分析和評價。

      因此,提出構(gòu)建電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估指標體系,并從“政企?!眳f(xié)同創(chuàng)新的視角對電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的建設成效進行科學、全面、系統(tǒng)的評估,從而掌握電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的真實、客觀建設情況,對雙創(chuàng)園區(qū)的進一步管理和發(fā)展做出理性的決策,促進電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)高質(zhì)量、高效率的發(fā)展。

      1 電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估指標體系構(gòu)建

      電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的建設,帶動了大量產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的發(fā)展,促進了人口就業(yè),同時推動了區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展[10]。從政府的角度來看,雙創(chuàng)園區(qū)的建設推動了大批企業(yè)發(fā)展,解決了龐大數(shù)目的人口就業(yè)問題,促進了地區(qū)經(jīng)濟的飛速運轉(zhuǎn)[11];從企業(yè)的角度來看,雙創(chuàng)園區(qū)的技術(shù)、資金等支持能夠大大促進企業(yè)產(chǎn)業(yè)培育和技術(shù)成果的孵化,促進企業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和產(chǎn)品的研發(fā),企業(yè)利潤大幅提升的同時,企業(yè)競爭力也不斷增強,此外,也提高了企業(yè)之間的合作創(chuàng)新氛圍;從高校的角度來看,雙創(chuàng)園區(qū)的建設為高校中大量萌芽時期的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目提供了孵化環(huán)境和支持,通過資金、政策、技術(shù)等方面的支持,促進科研成果的孵化,提高了高校的創(chuàng)新氛圍。

      為了科學、全面地對電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效進行評估,通過查閱大量電力物聯(lián)網(wǎng)和園區(qū)建設的相關(guān)文獻和資料,從“政企校”協(xié)同創(chuàng)新的角度,構(gòu)建了電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估指標體系,包含拉動投資、社會創(chuàng)業(yè)氛圍、帶動就業(yè)人數(shù)等24個指標。

      圖1 電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)內(nèi)政企校協(xié)同創(chuàng)新機制Fig.1 Collaborative innovation mechanism of government, enterprise and college in power internet of things innovation and entrepreneurship park

      基于互信息理論,將電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估值R0作為解釋變量,其余24個指標作為條件變量Y0可以求得每個指標與其余指標之間的互信息值,記為I,便可得到互信息矩陣。然后,每個指標與R0的關(guān)聯(lián)度,即可由兩者之間的平均互信息值表示。平均互信息值越大,說明指標與電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估值R0的關(guān)聯(lián)度越高,因此該指標也越值得關(guān)注。綜合互信息矩陣以及各指標與評估值R0的平均互信息值,即可篩選出電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估的關(guān)鍵指標(如表1所示),降低后續(xù)評估過程的復雜性。

      表1 電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估指標體系Table 1 Evaluation index system for construction effectiveness of power Internet of things innovation and entrepreneurship park

      2 電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估

      2.1 基于云模型的建設成效定性評估指標賦值

      由于指標體系中存在社會創(chuàng)業(yè)氛圍B2、企業(yè)產(chǎn)業(yè)培育B6等定性指標,需要將定性指標定量化,采用云模型對電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估指標體系中的定性指標進行賦值。

      邀請20位電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設相關(guān)領(lǐng)域的專家,對定性指標進行評價。設專家對各評價對象的語言標度為n,有效數(shù)值論域U=[Xmin,Xmax],則可利用黃金分割法在論域U上生成n朵云與定性概念一一對應。其中,中間云C0(Ex0,En0,He0)表示一般或中等的定性概念,左右相鄰的云分別為

      左邊的云表示較差或差等定性概念,右邊的云表示較好或好等定性概念。5朵云的生成方法的具體內(nèi)容如表2所示。

      表2 5朵云模型生成的方法Table 2 Method for generating 5 cloud models

      2.2 基于AHP-熵權(quán)法組合的建設成效評估指標賦權(quán)

      2.2.1基于AHP的主觀權(quán)重計算

      根據(jù)電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估指標體系中的目標層、準則層和指標層,用cij來表示指標i和指標j相比較,對于準則層的重要值,且cij>0。結(jié)合Saaty的1~9級標度法構(gòu)建兩兩比較的判斷矩陣:

      (1)

      將矩陣C的每一列進行歸一化處理:

      (2)

      再將歸一化后的矩陣按行相加,求得各指標的主觀權(quán)重wi,計算式如下:

      (3)

      (4)

      通過測算,可以綜合判斷不同產(chǎn)品的盈利能力水平,并作為業(yè)務審批的必要判斷依據(jù),低于目標值的業(yè)務及客戶,可以與客戶進行談判,通過改善定價、增加派生業(yè)務收益等來提升綜合收益貢獻,或者通過增加緩釋等方式降低風險及資本成本。

      2.2.2 基于熵權(quán)法的客觀權(quán)重計算

      熵權(quán)法是一種基于信息論的理論,利用指標變異性大小確定權(quán)重的方法。采用熵權(quán)法確定電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估指標的客觀權(quán)重,以減少主觀賦權(quán)引起的偏差。信息熵是對系統(tǒng)的無序性度量,熵值與指標變異程度呈負相關(guān)。

      對m個園區(qū),n個評價指標,構(gòu)建判斷矩陣:

      (5)

      對矩陣進行規(guī)范化處理得到alj,得到標準化矩陣A,計算第j項指標下第l園區(qū)提供信息的特征比重,計算式如下:

      (6)

      基于特征比重,計算指標j的熵值ej,計算式如下:

      (7)

      最后,可以求得各指標的客觀權(quán)重,計算式如下:

      (8)

      2.2.3 綜合權(quán)重計算

      結(jié)合AHP和熵權(quán)法,綜合考慮專家的傾向和經(jīng)驗與園區(qū)自身的客觀情況,綜合權(quán)重的計算式為

      (9)

      式中:q為賦權(quán)方法的種類數(shù);θ為決策者偏好度的相對重要性;λk為決策者對第k類賦權(quán)方法的偏好度;βk為賦權(quán)方法的一致性系數(shù)。

      3 算例分析

      選取北京、上海、浙江、安徽地區(qū)的電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)進行算例分析。針對電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估指標體系中的社會創(chuàng)業(yè)氛圍B2、企業(yè)產(chǎn)業(yè)培育B6、企業(yè)合作創(chuàng)新氛圍B8、金融機構(gòu)服務水平B9、科技創(chuàng)新氛圍B12等定性指標,結(jié)合云模型理論,采用5個等級的評價標度,分為很好、較好、一般、較差、很差,依據(jù)表2中云模型生成的方法,在論域上生成5朵云模型(如圖2所示),依據(jù)“評價值越大,云模型越大”的原則,將5朵云模型與5個評價標度相對應,每個評價等級對應的云模型的數(shù)字特征如表3所示。

      表3 定性指標評價等級對應云模型的數(shù)字特征Table 3 Digital characteristics of cloud model corresponding to qualitative index evaluation grades

      圖2 正態(tài)云隸屬度模型Fig.2 Membership model of normal cloud

      由20位專家對各指標的重要程度做出判斷,分別建立準則層和指標層的判斷矩陣,根據(jù)式(1)~(4)求解準則層和指標層的主觀權(quán)重,結(jié)果如表4所示。

      表4 各個指標的主觀權(quán)重Table 4 Subjective weight of each index

      對準則層和指標層矩陣進行一致性檢驗,各判斷矩陣CR值均小于0.1,得出判斷矩陣具有較高的一致性。

      依據(jù)公式(5)~(8),將各指標的評分結(jié)果建立指標層的初始矩陣,根據(jù)準則層中包含的指標的算術(shù)平均值建立準則層初始矩陣,經(jīng)過計算可求得各指標的客觀權(quán)重,結(jié)果如表5所示。

      表5 各個指標的客觀權(quán)重Table 5 Objective weight of each index

      結(jié)合各個指標的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重結(jié)果,根據(jù)公式(9)進行綜合權(quán)重的計算,結(jié)果如表6所示。

      表6 各個指標的綜合權(quán)重Table 6 Comprehensive weight of each index

      將4個電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的建設成效評估數(shù)據(jù)與表6中各指標的綜合權(quán)重進行相乘計算,求得各地區(qū)的建設成效評價結(jié)果,如表7所示。

      表7 4個電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估結(jié)果Table 7 Evaluation results of construction effectiveness of four power internet of things innovation and entrepreneurship parks

      由表7可知,北京電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效的評估值最大,上海、浙江電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)次之,安徽電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的評估值最小。因此,相比于其他3個園區(qū),北京的電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的建設最為完備,在綜合政府、企業(yè)和學校協(xié)同創(chuàng)新的評估角度下,建設成效最為顯著。

      4 結(jié) 語

      首先,基于互信息理論識別電力物聯(lián)網(wǎng)建設成效評估關(guān)鍵指標,構(gòu)建電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效評估指標體系;接著,基于云模型對建設成效評估指標體系中的定性指標進行定量化處理;最后,結(jié)合AHP和熵權(quán)法分別求得建設成效評估指標的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重,進行指標的綜合權(quán)重的計算,從而進行電力物聯(lián)網(wǎng)建設成效評估。通過對北京、上海、浙江、安徽地區(qū)電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)的案例進行算例分析,得出4個電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設成效的評估結(jié)果。

      電力物聯(lián)網(wǎng)雙創(chuàng)園區(qū)建設的管理者,應當根據(jù)園區(qū)建設的實際情況和成效,制定適應的建設安排和建議,促進政、企、校協(xié)同合作創(chuàng)新,推動電力物聯(lián)網(wǎng)建設園區(qū)未來的高質(zhì)量和高效率發(fā)展,從而促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè),推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展,助推電力物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建。

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