青岛市科技资源配置效率的关键影响因素分析

（一）科技资源配置效率的关键影响因素分析模型

青岛市科技资源配置效率研究的目的不仅限于探讨青岛相对于其余副省级城市的科技资源配置效率的有效性及其确定提高科技资源配置有效性的改进方案，更重要的目的是确定改进哪些指标能够最有效地提高科技资源配置的投入产出效率。在实际决策中，不可能对所有的指标都进行调整，因此，寻求科技资源配置投入产出效率的关键影响因素具有重要的现实意义。为此，将科技资源配置投入产出效率分析的每一个评价指标看作对其效率的影响因素，利用灰色关联度分析方法计算各个影响因素对其效率指标的灰色关联度，以期找出主要影响因素，具体步骤如下。

（1）记各副省级城市的效率指标为F0，取2011 ～ 2013年的各副省级城市的效率构成的向量为G0 ＝（θ1，θ2， …，θn＋1)，这里n ＝ 45。

（2）为了消除各变量的量纲的影响，将各指标值的取向统一为越大越好，分别对每一指标建立隶属度函数，将各指标值转换为0到1之间的数，记n ＋ 1个副省级城市的每一指标Fi对应的向量分别为

Gi ＝ (gi1，gi2，…，gi，n，gi，n＋1）， i ＝ 1，2， …，m ＋ s

这里

m ＝ 8， s ＝ 4

（3）求各序列初值像：

G′i ＝ Gi/gi1 ＝ [G′i（1），G′i（2），…，G′i（n ＋ 1）]， i ＝ 0，1，2，…，m，m ＋ 1，…，m ＋ s

其中

G′i（k）＝ gik/gi1， k ＝ 1，2， …，n ＋ 1

（4）求逆序差：

Δ（i k）＝ |G（′i k）- G′（0 k）|， i ＝ 1，2，…，m，m ＋ 1，…，m ＋ s

Δi ＝ [Δ（i 1），Δ（i 2），…，Δ（i n），Δ（i n ＋ 1) ]

k ＝ 1，2，…，n ＋ 1

（5）求两级最大差与两级最小差：

（6）求关联系数：

其中

ζ ＝ 0.5

（7）计算关联度：

ri为因素Fi对F0的关联度，它反映了科技资源配置投入产出效率与其评价指标体系之间关系的密切程度。将关联度按照从大到小排列就可以看出各评价指标对科技资源配置投入产出效率的影响程度，关联度大的那些指标即为关键影响因素。这样可以根据实际情况管理和控制这些主要影响因素，达到有效提高科技资源配置投入产出效率的目的。

（二）科技资源配置效率的关键影响因素分析

根据我国15个副省级城市2011 ～ 2013年科技资源配置效率的评价指标数据，计算得到各年度各副省级城市各指标的隶属度如表21所示。

表21　2011 ～ 2013年我国15个副省级城市各指标的隶属度

续表

续表

利用灰色关联分析方法，测算得到各指标与效率之间的关联度，如表22所示。

表22　各指标与效率之间关联度

（三）青岛市科技资源配置效率的关键影响因素的验证

选取“孵化面积”作为关键影响因素，选择“财政科技经费投入占财政支出比重”为非关键影响因素，以2013年青岛市科技资源配置为例，验证青岛市科技资源配置效率的变化情况。

2013年青岛市孵化面积和财政科技经费投入占财政支出比重的原指标值和隶属度以及两个指标隶属度分别加上0.05后，再计算各指标值，如表23所示。当调整关键影响因素“孵化面积”时，青岛市科技资源配置效率的效率由0.315提升到0.451，而当调整非关键影响因素“财政科技经费投入占财政支出比重”时，青岛市科技资源配置效率的效率还是0.315，没有变化。因此，控制关键影响因素能够有效地提升科技资源配置效率。

表23　青岛市2013年专利申请总数和R&D人员数据