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基于区域创新集群的多因素经济效率评估方法

埃琳娜A.罗迪奥瓦,娜塔莉亚V.特里芬诺娃,迈克尔Z.爱泼斯坦,奥尔加A.希维佐娃

(圣彼得堡国立理工大学;圣彼得堡国立经济大学;韩国技术与教育大学)

摘要：本文结合区域创新集群的特征，描述了影响其绩效的因素。本文考察了风险情境下区域创新型产业集群投资项目多标准选择的问题。该研究在考虑区间偏好关系的同时，提出区域创新集群绩效评估指标体系，并找到帕累托集的算法。管理者可以使用建议的算法做出最佳决策。

关键词：创新型区域产业集群；投资环境；风险管理；多标准选择；帕累托集

1绪论

在世界市场上，具有竞争力的企业的创立是由全球竞争决定的。这项任务的解决既以公司内部资源为代价，也依靠于外部因素。在区域层面，最成功的方法是集群支持创新发展^[1]。

在有限的地理区域内，由于某个区域开展业务创造了有利条件，因此形成了集群。基于互补公司和公共机构的密切互动，集群和区域内的公司可以获得额外的可持续竞争优势。作为集群的组成部分，其供应商、相关行业的企业、专业基础设施的元素、消费者以及间接相关行业的企业可以与所选行业（子行业）的企业一起设计。通常情况下，他们使用通用技术和原材料，或需要类似技能^[2]。

对于创新型产业集群，附属研究和教育机构特别重要^[3,4]。

2评估创新集群的有效性方法

2.1创新性集群活动

集群中表现出的创新性活动是决定区域社会经济发展的最重要因素。在该区域发展战略的框架内，机制为创新集群复合体的形成奠定基础。在大多数国家，几十年来已经实现了向创新经济过渡形成集群的想法^[5]。例如，格勒诺布尔提供的纳米技术“Minalogic”领域创新集群，在法国地区拥有第二高的产品总量；就研发人员数量而言，它在法国排名第一，在欧洲排名第四。这为该地区成为世界上最具竞争力的地区之一提供了强有力的保障^[6]。

2.2支持区域集群创新环境的机制

创新型产业集群的形成需要为创业创造有利条件。建立和加强组织支持机制、筹集和促进投资活动、引进和传播创新、制定监管和法律框架以及提高行政管理水平（特别是在知识产权的保护领域）可以被列为最重要的方面。

建立一个支持区域集群创新环境的特殊工具，可以提高其质量，减少妨碍区域加速发展因素的影响。竞争性网络结构可以被视为一种定性创新环境，其中对创新项目的实施进行创新刺激和控制，保证创新的税收激励，并且建立了通信和互连的发达系统。

应在研究-生产周期的每个阶段进行创新支持：创新、实施、创新扩散和大规模生产。要做到这一点，必须克服制约该地区创新发展的不利因素。这些因素可能包括实现创新潜力的投资数量不足、缺乏对科技发展的需求、创新过程参与者的弱互动（政府、企业、科学和教育机构、金融组织、社会代表）和信息基础设施效率低下。信息基础设施效率低下很大程度是因为创新活动参与者之间信息联系发展不良，以及统计数据和评估创新有效性标准不一致。

该地区可以同时发展几个集群，通过加强银行系统、风险基金、营销机构、保险公司、行业协会、大学等共同要素，使其提高竞争地位。从这个角度来看，区域中心投资极具吸引力。

2.3创新集群经济评估的多标准方法

从科学和实践的角度来看，创建监测区域创新集群投资吸引力的工具的任务是相关的。由于目标的多样性和创新的高风险性，对区域创新集群投资有效性的评估受到阻碍。多标准选择和风险管理的问题并未解决现有评估经济效益方法的复杂性。

面对问题的多重性，需要考虑该区域在经济增长中的作用，对创新发展的贡献以及各种社会群体的利益平衡。活跃主体的利益应被列入考虑范围，其利益为政府、该地区的人口、商业结构、研究和教育机构。在参考文献[7]中，俄罗斯联邦国家统计机构确定的9个指标被用于评价区域创新集群的发展。指标包括创新产品、工程、服务的数量，所使用先进技术的数量和评价经济活动的结果，其余指标是劳动力和其他资源的成本。

我们认为，关于按区域划分投资吸引力的任务，建议使用以下四个指标体系：1）创新产品或服务的数量（百万美元），直接投资的数量（百万美元）；2）该地区的平均工资水平（该地区的平均工资与该国的平均工资）（％）；3）企业开放的容易程度（根据^[8]中提出的方法开启案件的速度和行政费用）；4）失业率（健全人口的百分比）。根据指标1和2，最佳选择是指标的最大值；根据指标3和4，最佳选择是最小值。

每单位直接投资的创新产品数量和展开案件的容易度的指标代表了投资者的利益，第一表征经济条件，第二代表行政系统的质量。该地区的工资水平反映了劳动力的资格和集约使用的程度。失业率也是一个常规的变量，它反映该区域社会经济状况的特征。

应该注意的是，对所选指标的实际值进行测量时会有一些误差。当我们使用具有波动性的预测指标时，它已经因为外部环境的不稳定性而得到了增强。因此，向区间的过渡和数据处理的模糊方法是自然而然的^[9]。

让我们通过区间形式（公式1.2）中的指数值来表示考虑范围内的区域聚类集（公式1.1）。

Q = { Q_i , i = 1...n} , （1.1）

Kr _j ( Q_i ) = [C _j (Q_i ); D _j (Q_i )],j=1..4, （1.2）

C _j (Q_i ), D_j (Q_i ) — (底部和最高估计)

基于对前一时期统计数据的处理，构建指标可能波动的间隔。例如，指标3的值可以使用T. Saati ^[10]的成对比较方法获得。我们注意到，对于指数3标量值，我们应该使用具有末端重合值的简并区间形式的表示（公式2）。

C₃ (Q_i ) = D₃ (Q_i ) （2）

为了增强对不确定因素的反映，可以在模型中引入一个广义风险指标，它将各种类型的风险反映为专家预测的组成部分。我们引入了一组帕累托最优区域（公式3.1），其中支配条件是有效的（公式3.2）。

（3.1）

. （3.2）

现在问题被简化为构建所考虑区域的Pareto元组，其满足指数的最小值或最大值的条件。

当根据标准（是估计区间的宽度）得出变量由显性变体支配时，我们将区间隶属函数的值视为增益程度（损失）的特征。（公式4）。

（4）

我们通过[11]中提出的算法构造了Pareto最优区域匹配程度的特征，定义了区间非支配比率的隶属函数。这使我们能够从投资吸引力的角度对所讨论的对象进行排名。

3结论

目前，俄罗斯关于形成稳定集群机制的问题仍然非常尖锐。大多数集群具有潜在的结构，或者它们只是潜在的集群，其特征在于没有单独的结构元素和稳定的纽带。信息基础设施建设是确保集群可持续发展的不完全的因素之一。评估区域创新型产业集群投资的经济效益，有效多资源方法是使用区间和模糊数据处理。

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