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基于AHP-DEA方法的区域科技创业人才生态系统评(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：2.1 评价方法选取 1)数据包络分析法(DEA) 数据包络分析(DEA)是研究多种投入情况下多种产出综合效率的典型方法。DEA方法中最基本的 C2R模型，假设有m种投入
2.1 评价方法选取
1)数据包络分析法(DEA)
数据包络分析(DEA)是研究多种投入情况下多种产出综合效率的典型方法。DEA方法中最基本的 C2R模型，假设有m种投入、s种产出、n个评价决策单元(DMU)。其中，第j个评价决策单元DMUj的投入、产出数值向量分别为xj=，则根据以上假设，可以建立具有非阿基米德无穷小量的C2R模型，改进为线性规划对偶问题，即:
式(1)、(2)、(3)中，x0，y0为任意假定的第 j0个决策单元的投入、产出指标，θ为决策单元DMUj0的相对效率值(0≤θ≤1)，它反映了DMUj0资源配置的合理程度。在约束条件中，s－为剩余变量，s+为松弛变量。通常取 ε =10－6，若 θ=1，且 s－=0，s+=0，则称 DMU 为非 DEA 有效。
2)层次分析法(AHP)
层次分析法(AHP)是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法。传统的层次分析法可以成功的处理决策评价问题[9]，但比较矩阵数据很难反映由于主观评价中的不确定性与模糊性。由此，研究开始在传统的层次分析法中引入模糊数据从而将主观、不确定性的信息更好的反映在数据评价过程之中[10]。比如，已有的研究涉及医院组织绩效评价[11]、客户质量管理需求评价[12]、软件质量评价[13]、政府研发项目选择评价[14]等等。其方法的运算流程如下:
①确定指标的相对重要程度。传统的层次分析法需要建立一个指标两两比较矩阵，从而反映评价者对于指标相对重要程度的偏好。具体应用时，两两比较矩阵需要通过一致性检验。
②建立三角模糊数据。三角函数是最容易解释的凸函数，可以将比较矩阵的单一数值拓展到一个模糊区间公式如下所示:
Eijk为第k个专家对于指标i与指标j的重要程度比较评价。
③建立模糊两两比较矩阵。引入置信区间α，利用公式(10)建立三角形两两比较矩阵① 当α=0，不确定程度最高，当α=1，不确定性程度最低。。
④去模糊化(Defuzzification)。引入乐观系数对模糊凸函数作线性化处理，从而得到最终的指标重要性比较矩阵，如公式(11)所示② μ为乐观系数，反映评价者的风险容忍程度，其值越大，评价者的乐观偏好越高。。
⑤计算特征根与特征矩阵。根据去模糊化之后的特征矩阵，计算特征根与特征矩阵，如公式(12)，对特征向量进行标准化已得到指标权重。
2.2 运用科技创业人才生态系统AHP-DEA评价模型进行评价的基本步骤
AHP法是将半定性、半定量问题转化为定量计算的一种有效方法，能充分反映决策者偏好，将决策者经验给予量化，为决策者提供定量形式的决策依据，充分反映评价的主观因素。而DEA法不需要预先估计参数及对输出量、输入量的信息结构进行深入了解。将AHP法与DEA法集成，充分发挥各自优势，兼顾考虑主观因素和客观因素，缩小主观认识和客观实际差距，将使评价方法更完善，评价结果更科学。已有的研究涉及大学研发效率测评[15]、信息化水平测评、港口物流效率测评等。其基本方法:
1)建立科技创业人才生态系统评价系统递阶层次结构。分析科技创业人才生态系统中各因素之间关系，建立递阶层次结构体系。
2)用AHP法计算各个种类因素相对于总目标的权重向量
3)按照各类指标分别 DMUi(i=1，2，…，n)建立集合，用DEA法求出各个DMU的绩效值。
4)利用第2).计算出的权重，计算总体优先级向量qj=并比较qj，即可得到各方案的优劣顺序。
3 实证分析
3.1 用AHP评价科技创业人才生态系统
1)构建层次结构模型
如图1所示。
2)计算组合权向量并做组合一致性检验
依据模糊层次分析法的计算步骤，选取置信系数0.5(中等模糊程度)，乐观系数0.5(风险偏好中性)，综合专家的评判数据，得到最终判断矩阵，并计算权重及一致性检验如表1。
图1 模糊层次分析结构模型
表1 组合权向量计算表区域科技创业人才系统(A)主体要素(P1)服务与支持要素(P2)环境要素(P3) (t)A主体要素(P1)15.722 6.976 0.738服务与支持要素(P2) 0.206 1 2.943 0.181环境要素(P3)0.145 0.383 1 0.081
最大特征值 λmax=3.168，特征向量[0.9659，0.2362，0.1064]。
通过此算法依次算成对比矩阵，计算结果显示全部通过一致性检验。
3)计算合成权重
如表2所示。
4)影响程度排序
为了弄清制约区域科技创业人才生态系统的关键要素及其影响程度，利用层次分析法定性定量计算出各个指标对目标层的影响程度，由表2可以看出综合权重排在前10的指标对科技人才创业生态系统的影响程度从大到小依次为:生产要素组织能力＞市场竞争意识＞创业精神 ＞对创业地区知识环境评估＞创业机会识别能力＞科技孵化器建设＞R＆D经费比重＞人均GDP＞容忍失败的氛围＞投资风险担保体系完善程度。
文章来源：《科技创业月刊》 网址: http://www.kjcyyk.cn/qikandaodu/2020/0731/387.html
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