区域创新系统协同演化机制与优化设计研究
发布时间：2021-03-28 05:14
为揭示区域创新系统协同演化机制的本质与规律,在对区域创新系统自组织特征予以描述的基础上,构建区域创新系统协同演化的哈肯模型,选用基础共性技术创新数据与制度创新数据进行实证研究,运用Minitab软件设计系统演化方案并提出优化对策。研究结果表明:基础共性技术创新代表量是区域创新系统动态演化的序参量;基础共性技术创新与制度创新在区域创新系统演化过程中具有协同效应,但协同度欠佳;制度创新递增的正反馈机制在区域创新系统演化过程中的信噪比最大,基础共性技术创新对制度创新推动作用的反映最灵敏;当信噪比最大的参数λ2<0,形成制度创新递增的正反馈机制,同时调控参数使得a、b、λ1均小于0且尽量保持a的绝对值最大,区域创新系统将会实现最优演化水平。
【文章来源】：运筹与管理. 2018,27(12)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
区域创新系统演化机制特性要因图
案进行分析，结果如图2所示，优化方案试算结果如表5所示:图2均值主效应图与信噪比主效应图表5区域创新系统优化方案运算结果方案水平123456789系统演进效果2．2130．174－0．6130．244－1．1620．613－1．84731．7123－1．4034．2结果分析结合方案设计、均值与信噪比分析，对区域创新系统演化的优化结果进行讨论:通过区域创新系统演化的优化方案设计与方案分析可以得知，λ2是区域创新系统演化时需要考虑的最重要的参数。如果在区域创新系统演化的过程中，系统并未形成制度递减的正反馈机制(λ2＜0)，系统对外力的响应就会较为迟缓，造成q2无法实现迅速减弱成为快变量，进一步会影响区域创新系统的演化进程，λ2主要表现区域创新系统的制度创新效果，决定了制度创新对基础共性技术创新的推动作用。a、b、λ1同样是区域创新系统演进中需要衡量的首要参数。a值为负并保持绝对值较大时，制度创新效果对基础共性技术创新产生了较优的推动作用，使系统内基础共性技术创新发展快速趋于稳定，向更高层次演化。当b是正值时，在区域创新系统内会实现基础共性技术创新与制度创新相互促进，使系统演进向良性发展，但制度创新的过度改革必然会使基础共性技术创新效果下降，因此在优化方案设计过程中排除这一不符合实际的情况。根据优化方案的运算结果可以看出，方案1具有最高的演化水平，说明当参数全体为负值时，制度创新在某一阈值内得到有效控制，区域创新系统的演化效果最佳。由均值主效应图与信噪比主效应图可知，λ2对均值与信噪比的影响最大，对于信噪比a的影响次之，然后是λ1和b，对于均值b的影响次之，其次是a
7917GI(k)+0．067082GI(k)II(k)，由此可以看出我国区域创新系统建立促进基础共性技术创新提升的正反馈机制并不完善，虽然基础共性技术创新可促进区域创新系统演化，但演化的有序度偏低;④控制参量λ2=0．124700＞0，将其代入公式(11)得到II(k+1)=－0．124700II(k)+0．017167G2I(k)，说明目前我国的区域制度创新程度与区域创新系统演进并不匹配，在一定程度上阻碍了系统的演进。由此可以得出区域创新系统协同演化机制的特性要因图，如图1所示:图1区域创新系统演化机制特性要因图4优化方案设计根据上一部分实证分析可知，通过对系统参数(λ1、λ2、a、b)调节，可以实现优化区域创新系统演化进程的目标，为区域创新系统优化发展创造条件。由此，文章针对系统调节参数建立3水平4因素的正交表，设计系统优化方案。从81个优化方案中初步筛选9个较优方案，并采用Minitab数据分析软件分析优化方案、预测优化结果。4．1设计方案按照影响区域创新系统演化进程的参数与水平(如表3所示)建立正交表，形成9个优化方案，如表4所示:表3参数与水平参数水平abλ1λ2A－0．011239－0．017167－0．017917－0．124700B0000C0．0112390．0171670．0179170．124700表4区域创新系统演化的优化方案设计参数方案abλ1λ21－0．011239－0．017167－0．017917－0．1247002－0．0112390003－0．0112390．0171670．0179170．12470040－0．01716700．1247005000．017917－0．124700600．017167－0．017917070．011239－0．0171670．017917080．0112390－0
【参考文献】：
期刊论文
[1]创新型国家基础研究经费配置模式及其启示[J]. 朱迎春. 中国科技论坛. 2018(02)
[2]开放式创新视角下政用产学研联动机制研究[J]. 邹华,何得雨. 沈阳工业大学学报(社会科学版). 2017(06)
[3]区域低碳创新系统的架构及协同机制[J]. 高鹤,杜兴翠. 中国人口·资源与环境. 2016(S2)
[4]基础研究投入:政策缺陷与认识误区[J]. 张炜,吴建南,徐萌萌,阎波. 科研管理. 2016(05)
[5]中国省域对外开放度时空格局演化与驱动机制[J]. 陈威,潘润秋,王心怡. 地理与地理信息科学. 2016(03)
[6]区域创新系统协同演进研究[J]. 苏屹,姜雪松,雷家骕,林周周. 中国软科学. 2016(03)
[7]创新驱动视角下中国省域研发创新效率研究——基于投影寻踪和随机前沿的实证分析[J]. 曹霞,于娟. 科学学与科学技术管理. 2015(04)
[8]区域协同创新效率的多维溢出效应[J]. 赵增耀,章小波,沈能. 中国工业经济. 2015(01)
[9]高技术产业技术创新、制度创新与产业高端化协同发展研究——基于复合系统协同度模型的实证分析[J]. 刘英基. 科技进步与对策. 2015(02)
[10]货币政策传导系统协同演化机制研究——基于哈肯模型的理论与实证分析[J]. 王祥兵,张学立. 管理评论. 2014(11)
本文编号：3104951
【文章来源】：运筹与管理. 2018,27(12)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
区域创新系统演化机制特性要因图
案进行分析，结果如图2所示，优化方案试算结果如表5所示:图2均值主效应图与信噪比主效应图表5区域创新系统优化方案运算结果方案水平123456789系统演进效果2．2130．174－0．6130．244－1．1620．613－1．84731．7123－1．4034．2结果分析结合方案设计、均值与信噪比分析，对区域创新系统演化的优化结果进行讨论:通过区域创新系统演化的优化方案设计与方案分析可以得知，λ2是区域创新系统演化时需要考虑的最重要的参数。如果在区域创新系统演化的过程中，系统并未形成制度递减的正反馈机制(λ2＜0)，系统对外力的响应就会较为迟缓，造成q2无法实现迅速减弱成为快变量，进一步会影响区域创新系统的演化进程，λ2主要表现区域创新系统的制度创新效果，决定了制度创新对基础共性技术创新的推动作用。a、b、λ1同样是区域创新系统演进中需要衡量的首要参数。a值为负并保持绝对值较大时，制度创新效果对基础共性技术创新产生了较优的推动作用，使系统内基础共性技术创新发展快速趋于稳定，向更高层次演化。当b是正值时，在区域创新系统内会实现基础共性技术创新与制度创新相互促进，使系统演进向良性发展，但制度创新的过度改革必然会使基础共性技术创新效果下降，因此在优化方案设计过程中排除这一不符合实际的情况。根据优化方案的运算结果可以看出，方案1具有最高的演化水平，说明当参数全体为负值时，制度创新在某一阈值内得到有效控制，区域创新系统的演化效果最佳。由均值主效应图与信噪比主效应图可知，λ2对均值与信噪比的影响最大，对于信噪比a的影响次之，然后是λ1和b，对于均值b的影响次之，其次是a
7917GI(k)+0．067082GI(k)II(k)，由此可以看出我国区域创新系统建立促进基础共性技术创新提升的正反馈机制并不完善，虽然基础共性技术创新可促进区域创新系统演化，但演化的有序度偏低;④控制参量λ2=0．124700＞0，将其代入公式(11)得到II(k+1)=－0．124700II(k)+0．017167G2I(k)，说明目前我国的区域制度创新程度与区域创新系统演进并不匹配，在一定程度上阻碍了系统的演进。由此可以得出区域创新系统协同演化机制的特性要因图，如图1所示:图1区域创新系统演化机制特性要因图4优化方案设计根据上一部分实证分析可知，通过对系统参数(λ1、λ2、a、b)调节，可以实现优化区域创新系统演化进程的目标，为区域创新系统优化发展创造条件。由此，文章针对系统调节参数建立3水平4因素的正交表，设计系统优化方案。从81个优化方案中初步筛选9个较优方案，并采用Minitab数据分析软件分析优化方案、预测优化结果。4．1设计方案按照影响区域创新系统演化进程的参数与水平(如表3所示)建立正交表，形成9个优化方案，如表4所示:表3参数与水平参数水平abλ1λ2A－0．011239－0．017167－0．017917－0．124700B0000C0．0112390．0171670．0179170．124700表4区域创新系统演化的优化方案设计参数方案abλ1λ21－0．011239－0．017167－0．017917－0．1247002－0．0112390003－0．0112390．0171670．0179170．12470040－0．01716700．1247005000．017917－0．124700600．017167－0．017917070．011239－0．0171670．017917080．0112390－0
【参考文献】：
期刊论文
[1]创新型国家基础研究经费配置模式及其启示[J]. 朱迎春. 中国科技论坛. 2018(02)
[2]开放式创新视角下政用产学研联动机制研究[J]. 邹华,何得雨. 沈阳工业大学学报(社会科学版). 2017(06)
[3]区域低碳创新系统的架构及协同机制[J]. 高鹤,杜兴翠. 中国人口·资源与环境. 2016(S2)
[4]基础研究投入:政策缺陷与认识误区[J]. 张炜,吴建南,徐萌萌,阎波. 科研管理. 2016(05)
[5]中国省域对外开放度时空格局演化与驱动机制[J]. 陈威,潘润秋,王心怡. 地理与地理信息科学. 2016(03)
[6]区域创新系统协同演进研究[J]. 苏屹,姜雪松,雷家骕,林周周. 中国软科学. 2016(03)
[7]创新驱动视角下中国省域研发创新效率研究——基于投影寻踪和随机前沿的实证分析[J]. 曹霞,于娟. 科学学与科学技术管理. 2015(04)
[8]区域协同创新效率的多维溢出效应[J]. 赵增耀,章小波,沈能. 中国工业经济. 2015(01)
[9]高技术产业技术创新、制度创新与产业高端化协同发展研究——基于复合系统协同度模型的实证分析[J]. 刘英基. 科技进步与对策. 2015(02)
[10]货币政策传导系统协同演化机制研究——基于哈肯模型的理论与实证分析[J]. 王祥兵,张学立. 管理评论. 2014(11)
本文编号：3104951
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jingjililun/3104951.html
