基于指數(shù)型功效函數(shù)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價研究
——以京津冀為例

卜洪運(yùn)　陶玲玲

(燕山大學(xué)，秦皇島　066004)

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基于指數(shù)型功效函數(shù)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價研究
——以京津冀為例

卜洪運(yùn)陶玲玲

(燕山大學(xué)，秦皇島066004)

〔摘要〕本文從內(nèi)生競爭力和外生競爭力兩方面影響因素構(gòu)建了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價三級指標(biāo)體系，用AHP-熵值法綜合確定指標(biāo)的權(quán)重?；诰S度和閾值改進(jìn)的指數(shù)型功效函數(shù)構(gòu)建了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價模型，再由組合賦權(quán)法得到綜合評價值，由此反映集群競爭力的強(qiáng)弱。對2004～2013年京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群進(jìn)行實證檢驗，發(fā)現(xiàn)京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力整體呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，2004～2011年競爭力增長率較低，增長速度較慢；2011～2013年增長率提高，增長速度明顯加快。

〔關(guān)鍵詞〕高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力AHP-熵值法指數(shù)型功效函數(shù)

引言

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是勞動要素和資本要素之外，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的新源泉，也是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要力量。當(dāng)今，產(chǎn)業(yè)集群已成為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方式。產(chǎn)業(yè)集群的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、社會效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)等特性是提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)競爭力的重要因素。

關(guān)于產(chǎn)業(yè)集群的研究，阿爾弗雷德·馬歇爾(1920)認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集群是因為企業(yè)追求外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)而產(chǎn)生。王緝慈(2001)認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集群能夠提高區(qū)域競爭力，增強(qiáng)國家實力。此后，學(xué)者們開始了對集群競爭力的研究。Meyer-Stamer(2002)對企業(yè)集群競爭力進(jìn)行分析，得出企業(yè)之間的合作能夠提高產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新力，利于內(nèi)部企業(yè)提高競爭力，進(jìn)而對產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展產(chǎn)生推動作用[1]。A Barge-Gil，A Modrego(2011)分析技術(shù)研究組織對企業(yè)競爭力的影響，從創(chuàng)新、投資、效益、成長、規(guī)模及空間集聚角度分析競爭力[2]。麻敏、李勇(2014)基于文化產(chǎn)業(yè)集群

角度設(shè)計了集群競爭力評價模型，通過分析模糊三角數(shù)的相關(guān)理論，構(gòu)建了適用專家評價法的文化產(chǎn)業(yè)集群競爭力模型[3]。

在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力影響機(jī)制方面，XM Xie、SX Zeng等(2011)經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群不同的發(fā)展階段形成競爭力的動力機(jī)制不同：發(fā)展初始階段，規(guī)模效應(yīng)對競爭力的影響最大；發(fā)展中期影響因素為企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、擴(kuò)散效應(yīng)及持續(xù)的創(chuàng)新能力；發(fā)展成熟階段，主要受網(wǎng)絡(luò)機(jī)制的影響，擴(kuò)散效應(yīng)及持續(xù)創(chuàng)新能力的影響程度逐漸減弱[4]。周必、周禮(2014)通過研究浙江產(chǎn)業(yè)集群提高競爭力的對策，發(fā)現(xiàn)在集群發(fā)展初期，政府的政策制度實行過早；而在發(fā)展中后期，政策實行過晚[5]。章潔、尹同飛(2014)用逐步回歸法分析出影響江蘇省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力的因素，主要為固定資產(chǎn)投資、R&D人員全時當(dāng)量及集聚程度[6]。

在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系選取方面。

Y Wang、Y Liu等(2011)構(gòu)建了包括研發(fā)能力、創(chuàng)業(yè)能力、融資能力、市場營銷能力、盈利能力和成長能力6類競爭力評價指標(biāo)[7]。盧杰、黃新建等(2008)基于協(xié)同發(fā)展理論，從顯性和隱性兩方面構(gòu)建產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價指標(biāo)體系。顯性方面主要是集群企業(yè)競爭力，隱性方面主要是集群環(huán)境競爭力和集聚競爭力[8]。沈忱、李桂華等(2015)基于內(nèi)生隱性競爭力和外生顯性競爭力兩個方面分析產(chǎn)業(yè)集群品牌競爭力[9]。

在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價方法方面。主要有模糊綜合評價法、灰色綜合評價法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法等。YY Zhang、FZ Luo(2014)以陜西省有色金屬產(chǎn)業(yè)集群為例，用熵權(quán)TOPSIS法構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價模型[10]。代碧波(2013)建立了基于因子分析法的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價模型[11]。謝黎(2015)基于CWAA算子，通過OWA算子對多種方法計算的權(quán)重綜合加權(quán)，構(gòu)建戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價模型[13]。以上評價方法中，TOPSIS分析法確定權(quán)重得到結(jié)果主觀性較大，具有隨意性；因子分析法得到的結(jié)果反映競爭力不夠全面；CWAA算子方法及模糊綜合評價法等得到的結(jié)果為排名或等級形式。

通過以上分析，為了使運(yùn)算結(jié)果盡量全面、客觀，本文根據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的特點(diǎn)構(gòu)建了三級競爭力評價指標(biāo)體系，利用客觀確權(quán)的熵值法和主觀確權(quán)的AHP法綜合確定指標(biāo)權(quán)重。并基于改進(jìn)的指數(shù)型功效函數(shù)構(gòu)建了適用于時序數(shù)據(jù)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價模型，進(jìn)而對京津冀區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力進(jìn)行了實證檢驗。

1指標(biāo)體系設(shè)計

1.1指標(biāo)體系構(gòu)建原則

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群主要有以知識和創(chuàng)新為依托，產(chǎn)品附加值高，研究開發(fā)投資比重大等特點(diǎn)。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力強(qiáng)弱不僅在于自身的競爭優(yōu)勢，還受外部環(huán)境利益機(jī)制的影響。因此本文從外生競爭力和內(nèi)生競爭力兩大方面構(gòu)建指標(biāo)體系。

1.2高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價指標(biāo)構(gòu)建

本文本著系統(tǒng)性、科學(xué)性、客觀性以及可操作性等原則，構(gòu)建了如表1較全面、準(zhǔn)確的評價指標(biāo)體系，包括2個一級指標(biāo)、7個二級指標(biāo)、20個三級指標(biāo)。

一級指標(biāo)Xi分別為內(nèi)生競爭力(X1)和外生競爭力(X2)，即影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力的因素。

二級指標(biāo)Yi選取7個指標(biāo)。

(1)內(nèi)生競爭力(X1)主要分為資源轉(zhuǎn)化能力(Y1)、規(guī)模競爭力(Y2)、技術(shù)創(chuàng)新能力(Y3)和產(chǎn)業(yè)開放程度(Y4)4個指標(biāo)。資源轉(zhuǎn)化能力(Y1) 反映高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群利用該區(qū)域的資產(chǎn)存量所達(dá)到的高技術(shù)產(chǎn)值和高技術(shù)產(chǎn)品或服務(wù)的收益能力；規(guī)模競爭力(Y2)是直接反應(yīng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的指標(biāo)，集群規(guī)模越大，競爭力越強(qiáng)；技術(shù)創(chuàng)新能力(Y3)是指高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群中所產(chǎn)生的具有社會價值、生態(tài)價值和經(jīng)濟(jì)價值的新理論、新發(fā)明及新思想等能力。它是反映高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力大小的重要指標(biāo)。技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng)，競爭力越大；產(chǎn)業(yè)開放程度(Y4)是指高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對外交易的各方面情況，產(chǎn)業(yè)開放程度越高，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力越大。

(2)外生競爭力(X2)主要分為集群政策環(huán)境(Y5)、集群生活環(huán)境(Y6)、集群技術(shù)支持環(huán)境(Y7)3個指標(biāo)。集群政策環(huán)境(Y5)反映對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)的約束。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群是投入、風(fēng)險及收益都較高的發(fā)展模式，政策環(huán)境越完善，對集群競爭力越有利；集群生活環(huán)境(Y6)反映高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群能夠吸引并且留住具有創(chuàng)新性人才的能力，集群內(nèi)擁有大量這類人才，集群競爭力也會增強(qiáng)。集群技術(shù)支持環(huán)境(Y7)是集群競爭力持續(xù)的重要支撐。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群知識密集度及技術(shù)密集度極高，大量的科研機(jī)構(gòu)及人才等支撐力量對保持集群競爭力極其重要。

三級指標(biāo)Zi分為20個指標(biāo)。如表1所示。

表1　高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價指標(biāo)體系

2基于指數(shù)型功效函數(shù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力模型構(gòu)建

2.1高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價指標(biāo)的測評

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價是多指標(biāo)體系的綜合評價，綜合不同指標(biāo)的信息量得到反映高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力強(qiáng)弱的評價值。本文通過改進(jìn)的指數(shù)型功效函數(shù)對評價指標(biāo)進(jìn)行無量綱化計算，得到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價指標(biāo)的量化分值。

2.1.1指數(shù)型功效函數(shù)法

王學(xué)全(1993)的指數(shù)功效函數(shù)(正向指標(biāo))：

fi=Ae(xi-xi0)/(xmax-xi0)B

(1)

其中，fi是第i項指標(biāo)的評價值；xi是第i項指標(biāo)的值；xi0是所有指標(biāo)的平均值；xmax是所有指標(biāo)中的最大值。因為本文所選指標(biāo)均為正向指標(biāo)，所以負(fù)向指標(biāo)不做考慮。

彭非(2007)的指數(shù)功效函數(shù)：

d=Ae(x-xs)/(xh-xs)B

(2)

其中，d為單項指標(biāo)的評價值；x是第i項指標(biāo)的值；xs是不允許值；xh是剛?cè)菰S值；A和B是待定參數(shù)，均為正值。和王學(xué)全的指數(shù)函數(shù)模型比較，該模型不考慮指標(biāo)均值，這會使得出的評價結(jié)果更穩(wěn)定[14]。

2.1.2改進(jìn)的指數(shù)型功效函數(shù)

本文根據(jù)所選的指標(biāo)體系和所得數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對指數(shù)型功效模型做了以下改進(jìn)：

(3)

改進(jìn)的模型具有以下優(yōu)點(diǎn)：

(1)適用于正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)的計算；

(2)該模型的指數(shù)函數(shù)具有下凸性，改善了當(dāng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的值越接近最大值(剛?cè)菰S值)，最終的量化值增加的越快的問題；

(3)該函數(shù)符合經(jīng)濟(jì)學(xué)中的邊際收益遞減的規(guī)律[15]。

改進(jìn)的指數(shù)型功效函數(shù)模型中的待定參數(shù)A和B，通過閾值來確定：

(1)本文用最小值來代替原函數(shù)中的不容許值，參考直線型功效函數(shù)中求待定參數(shù)的方法，指標(biāo)數(shù)據(jù)中的最小值的最終量化值設(shè)定為60，即A=60；

(2)本文用最大值來代替原函數(shù)中的剛?cè)菰S值，參考直線型功效函數(shù)中求待定參數(shù)的方法，指標(biāo)數(shù)據(jù)中的最大值的最終量化值設(shè)定為100，即B=100，則可得到：100=AeB，解此方程得到B=-ln0.6。

將A和B的值帶入公式(3)得到改進(jìn)的指數(shù)型功效函數(shù)為：

(4)

2.2評價指標(biāo)權(quán)重的確定

2.2.1AHP

AHP(層次分析法)是結(jié)合定性和定量的、系統(tǒng)化的分析方法。通過專家經(jīng)驗判斷，對指標(biāo)進(jìn)行兩兩的對比，基于重要性的不同程度給出判斷評分；根據(jù)專家的打分，構(gòu)造判斷矩陣，再根據(jù)判斷矩陣得出比較因子的權(quán)重；最后，由方根法求出判斷矩陣的特征根和特征向量，并且對結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗。

2.2.2Entropy Method

Entropy Method(熵值法)是一種直接根據(jù)數(shù)據(jù)計算權(quán)重的客觀賦權(quán)法。指標(biāo)數(shù)據(jù)變化越大，所擁有的信息量越多，在綜合評價的結(jié)果中影響程度越大，給予該指標(biāo)的權(quán)重越大。

設(shè)有m個評價指標(biāo)，n組數(shù)據(jù)，形成原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣：

xij，(i=1，2，…，n；j=1，2，…，m)，Xij=(xij)n×m

Entropy Method步驟如下：

(1)指標(biāo)無量綱化

對于正向指標(biāo)，無量綱化處理：

(2)計算處理后的數(shù)據(jù)的比重

(3)計算第j項指標(biāo)的熵值

(4)計算第j項指標(biāo)的差異性系數(shù)gj

定義差異性系數(shù)為：gj=1-ej，當(dāng)gj越大時，指標(biāo)越重要。

(5)計算第j項指標(biāo)權(quán)重

第j項指標(biāo)權(quán)重公式為：

2.2.3綜合權(quán)重的計算

本文基于AHP得到的權(quán)重具有主觀性和EntropyMethod得到的權(quán)重具有客觀性特點(diǎn)，結(jié)合兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，得到綜合權(quán)重。公式如下：

(5)

本文選取α=β進(jìn)行運(yùn)算，式(5)帶入?yún)?shù)后公式如下：

(6)

2.3基于組合賦權(quán)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價模型

設(shè)：Fj是第j年m個指標(biāo)對應(yīng)上一級評價指標(biāo)的綜合得分，由線性組合賦權(quán)公式，可知Fj為：

(7)

其中，m>1；fij是指數(shù)型功效函數(shù)測評值；wi為第i項指標(biāo)的綜合權(quán)重。

本文指標(biāo)體系共有三級，對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價時，先由三級指標(biāo)的各項評價值和權(quán)重帶入公式，得到二級指標(biāo)分值；再由二級指標(biāo)分值和權(quán)重帶入公式，得到一級指標(biāo)分值；最后，由一級指標(biāo)分值和權(quán)重帶入公式得到最終高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力綜合分值。

3京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力實證分析

3.1評價樣本選取及來源

3.1.1樣本選取

在京津冀一體化背景下，基于產(chǎn)業(yè)集群具有跨區(qū)域性質(zhì)，本文選取了近十年的數(shù)據(jù)來分析北京、天津和河北3省的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力，并用EntropyMethod確定北京、天津及河北相應(yīng)的權(quán)重，得到京津冀區(qū)域2004～2013年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價值。

3.1.2數(shù)據(jù)來源

本文所有數(shù)據(jù)由《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2004～2014年)、《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2004～2014年)及中華人民共和國國家統(tǒng)計局、中國經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、中國科學(xué)技術(shù)部網(wǎng)站歸納整理得出。

3.2高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價指標(biāo)測評

分別把北京、天津、河北3省的三級指標(biāo)數(shù)據(jù)帶入到公式(4)中得到結(jié)果?；贛ATLAB具有高效的數(shù)值計算能力，本文將所有數(shù)據(jù)看做矩陣通過MATLAB編程運(yùn)算。由于篇幅限制，這里僅列出北京測評結(jié)果如表2所示。

表2　北京高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力指標(biāo)評價值

3.3指標(biāo)權(quán)重的計算

3.3.1三級指標(biāo)權(quán)重

(1)AHP計算權(quán)重

本文通過實地調(diào)研及發(fā)放問卷形式獲取專家的意見，對7個二級指標(biāo)分別對應(yīng)的三級指標(biāo)進(jìn)行評分匯總，得到兩兩比較矩陣，進(jìn)而通過計算得出三級指標(biāo)的權(quán)重值。本文通過MATLAB軟件用AHP計算權(quán)重得到的一致性檢驗結(jié)果如表3所示。

表3　MATLAB軟件AHP計算權(quán)重一致性檢驗結(jié)果

由表3可以看出，所有CR<0.1，每個判斷矩陣的一致性都是可以接受的。其中產(chǎn)業(yè)開放程度(Y4)和集群政策環(huán)境(Y5)權(quán)重值根據(jù)專家結(jié)果直接得出。AHP得到的指標(biāo)權(quán)重計算結(jié)果如表4所示。

(2)Entropy Method計算權(quán)重

本文基于MATLAB軟件對北京、天津、河北3省的三級指標(biāo)用Entropy Method計算權(quán)重，得出結(jié)果如表4所示。

(3)綜合權(quán)重

對北京、天津、河北3省的三級指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行綜合計算，將Entropy Method所得權(quán)重值和AHP所得的權(quán)重值帶入公式(6)計算，得到綜合權(quán)重，如表4所示。

表4　京津冀3省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力三級指標(biāo)權(quán)重

注：EM代表Entropy Method

3.3.2二級指標(biāo)權(quán)重

本文二級指標(biāo)權(quán)重基于MATLAB用AHP得出。根據(jù)專家的評判分值，歸納整理出兩個對稱矩陣，求出相應(yīng)權(quán)重，并且進(jìn)行了一致性檢驗。結(jié)果如表5所示。

表5　京津冀3省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力二級指標(biāo)權(quán)重及AHP檢驗結(jié)果

由表5可以看出，所有CR<0.1，判斷矩陣的一致性都是可以接受的。

3.3.3一級指標(biāo)權(quán)重

基于內(nèi)生競爭力和外生競爭力具有相同的重要性及現(xiàn)有的研究成果，本文一級兩個指標(biāo)權(quán)重為0.5和0.5。

3.4京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力綜合得分

首先，對北京、天津、河北3省的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力分別計算，將指標(biāo)評價值和綜合權(quán)重帶入公式(7)，得到3省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力的綜合評價值。然后，基于北京、天津、河北3省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力近十年波動最大的對京津冀區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力影響最大，選取Entropy Method對得到的數(shù)據(jù)用MATLAB軟件處理，得到3省相應(yīng)的權(quán)重。最后，由組合賦權(quán)法得到2004～2013年京津冀區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力的綜合評價值。如表6所示。

表6　2004～2013年京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力綜合評價值

3.5京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力分析

基于MATLAB數(shù)據(jù)可視化特點(diǎn)，對表6結(jié)果由MATLAB作出圖形，便于分析對比。如圖1和圖2所示。

由圖1可發(fā)現(xiàn)，在2004～2013年近十年間，北京高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力逐漸減弱，從2004年競爭力明顯強(qiáng)于天津和河北，到2013年競爭力弱于天津和河北；天津在2004～2008年間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力逐漸增強(qiáng)，并且速度較快至超過北京競爭力，但是從2009年競爭力突然減弱，后又較慢的速度增強(qiáng)，近兩年增長速度增快，并且超過北京；河北在2004～2013年間競爭力增長較為穩(wěn)定，除了2011年有所減弱，一直保持穩(wěn)定增長趨勢，并且在2013年競爭力在京津冀3省中處于最強(qiáng)。

圖1　京津冀3省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力

圖2　2004～2013年京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力發(fā)展趨勢圖

由圖2可以看出，近十年京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力呈逐漸增長的趨勢，2004～2011年間競爭力增長較為緩慢，但是從2011年起增長速度明顯加快，至2013年底競爭力比2004年提高了1.42倍。

4結(jié)論

本文從高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的外生競爭力和內(nèi)生競爭力兩方面構(gòu)建了7個二級指標(biāo)和20個三級指標(biāo)。用AHP-熵值法綜合確定權(quán)重，基于改進(jìn)的指數(shù)型功效函數(shù)構(gòu)建競爭力評價模型，得到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力指標(biāo)評價值。再由組合賦權(quán)法得到最終的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力分值。

通過對2004～2013年京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力實證分析，發(fā)現(xiàn)京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力呈現(xiàn)逐年增強(qiáng)的趨勢，2004～2011年競爭力增長的速度較慢，從2011年起競爭力增長速度明顯加快。對3省的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群競爭力觀察發(fā)現(xiàn)北京相對于天津和河北競爭力變化不大，天津競爭力增強(qiáng)的節(jié)奏比北京快，而河北競爭力增長節(jié)奏最快、幅度最大，至2013年超過北京和天津。

由以上實證檢驗可知，本文模型是可行的?；跁r序數(shù)據(jù)的各產(chǎn)業(yè)競爭力評價均可以參考本文模型，進(jìn)而分析產(chǎn)業(yè)集群競爭力發(fā)展軌跡及規(guī)律，為制定提高產(chǎn)業(yè)集群競爭力政策提供參考依據(jù)。

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(責(zé)任編輯：史琳)

收稿日期：2016—03—02

基金項目：河北省自然科學(xué)基金面上項目“區(qū)域經(jīng)濟(jì)視角的產(chǎn)業(yè)集群識別，測度和評價研究”(項目編號：2013203327)。

作者簡介：卜洪運(yùn)，燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，碩士。研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、金融工程。陶玲玲，燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生。研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．07．003

〔中圖分類號〕F062.9

〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A

The Competitiveness Evaluation of High-tech Industry Cluster Based on the Exponential Function——A Case Study of Beijing-Tianjin-Hebei

Bu HongyunTao Lingling

(Yanshan University，Qinhuangdao 066004，China)

〔Abstract〕We construct three-level evaluation index system of high-tech industry cluster in terms of endogenous competitiveness and external competitiveness,and determine the weight of every index by AHP-entropy method.Based on the exponential function with improved dimension and threshold,this article develops the competitiveness evaluation model of high-tech industry cluster.Then we can obtain the comprehensive value which can reflect the cluster competitiveness by a combination weighting method.Finally,we carry out an empirical test of high-tech industry cluster from 2004 to 2013.And we find that: the competitiveness of high-tech industry cluster presents a trend of increasing in Beijing,Tianjin and Hebei;from 2004 to 2011,the competitiveness increases slowly,but achieves a rapid growth from 2011 to 2013.

〔Key words〕high-tech industry;competitiveness of cluster;AHP-entropy method;the exponential function