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信息经济背景下江苏生态创新系统评价研究

来源:职称驿站所属分类:金融论文发布时间:2020-02-09 22:17:37浏览:

   摘要:面对企业严重的环境问题和全球经济竞争压力挑战,实现生态创新是解决这类问题的关键,因此产生了生态创新系统。本文以江苏省为例,将生态创新系统划分为四个子系统。根据四个子系统建立模糊综合评价模型,对江苏省生态创新系统健康程度进行评价,得出江苏省在2007至2017十年期间生态创新系统健康程度显著上升,进而分析和预测未来江苏省生态创新政策的发展方向。

  关键词:生态创新系统;数据预处理;熵权法;模糊综合评价

  中图分类号:X322;F592 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2020)03-0205-02

  《中国流通经济》杂志(原名《中国物资》)创刊于1987年2月,是由北京物资学院主办的财经类理论刊物,现为中国市场学会会刊,其办刊宗旨是:坚持党的基本路线,遵守国家有关新闻出版方针、政策和法规,贯彻“双百”方针,注重理论联系实际。

  0 引言

  随着大数据技术的飞速发展,大数据已经成为全球发展的主流,但在生态环境领域的应用仍缺乏足够的重视。因而,将大数据技术引入生态创新领域,把分散在不同行业领域多来源、多维度的生态环境数据进行有效集成,借助大数据技术对集成数据进行清洗及信息挖掘,以便更加高效地分析和解决生态创新问题,进而有效的分析和预测生态创新政策,促进地区可持续发展。

  1 江苏生态创新系统评价指标体系的建立

  1.1 评价方法及指标体系的选取

  模糊评价利用精确的数据来评价模糊的指标,可以作出比较科学、合理的量化评价,因而选择模糊综合评价进行分析。该模型准则层为社会进步、产业经济、环境承载力和可持续发展,利用层次分析法对准则层进行权重赋值,用熵权法对指标层这类纯数据指标进行赋值,最后根据隶属度进行综合评价。

  1.2 评价指标体系的构建

  生态创新系统的四个准则层分别为社会进步、产业经济、环境承载力和可持续发展。该系统以产业经济为核心,社会进步为目的,环境承载力则是产业经济和社会进步带来的生态影响[5],而可持续发展是指为了实现其可持续发展而加强文化教育和科学技术的工作。因此构建了以下指标体系:

  2 生态创新系统隶属度分析

  根据本文建立模糊综合评价模型的步骤,结合隶属度函数对江苏省2007-2017年间相关数据进行整理和计算,求出社会进步、产业经济、环境承载力和可持续发展的生态健康的隶属度,进而分析其对应的健康情况。本文以社会进步为例进行隸属度分析。

  2.1 对象集的确立

  本文认为社会进步与产业经济相比,社会进步稍重要,环境承载力较为重要,可持续发展为评价的最终目的,其次,产业经济发展放在第二位[6]。所以结合江苏省发展现状,通过层次分析法,构造出判断矩阵如表1。

  根据表1,利用MATLAB计算可得准则层的权重分别为:0.2054、0.2398、0.1052、0.4496。同时,得出CI=0.0718,CR=0.0797<0.1,表明该判断矩阵通过一致性检验。

  ②指标层权重的确定。

  由于指标层数据单位层次不齐,数据存在量纲差异,因而层次分析法不再适用。而熵权法内部自带归一化,能够消除数据之间的量纲差异,因此,指标层权重的确定采用熵权法。其中,由于数据量纲不同且有些年份数据有缺失或者异常,因而需要对数据进行预处理,对数据进行预处理,其中一部分是指对不能采用或者采用后与实际可能产生较大偏差的数据进行替换和剔除,从而使采用数据更为合理。而归一化也有两种方法,分别是0-1归一和Z-score归一,本文采用0-1归一化对数据进行处理。

  数据处理完成后,利用MATLAB计算得出指标层权重为:

  从矩阵R中可知,指标权重值分布在0.1左右,最大值为0.2019,最小值为0.0879,最大值对应的指标为:万人拥有科技人员;最小值对应的指标为:万元工业产值固废排放量。从以上结果分析可知,科技创新人员对于生态创新系统具有重要的作用,因为生态创新需要大量科技人员的投入与协助,而其他指标均维持在0.1左右,符合评价标准。

  2.3 评价区间的确定

  本文根据相关文献和数据,把20个指标划分为五个等级。分别是健康状态优(V)、健康状态良(IV)、基本健康(III)、不太健康(II)、健康状态差(I)。健康状态优则表明:生态创新系统实现了可持续发展;而如果该生态创新系统未实现可持续发展,但资源利用率较高,说明健康状态良或基本健康;当健康状态差或不健康时,说明该生态创新系统无法实现可持续发展[5]。从上述定义可以看出,生态创新系统等级越高越健康。

  各指标评价等级标杆值根据国家各专项计划和江苏省十三市各类规划中有关环境的指标标准以及发达国家指标值和相关专家意见建立。

  2.4 实例分析

  结合本文建立的模糊综合评价模型和查找到的相关数据,建立准则层指标集和指标层指标集。选用半梯形隶属度函数计算得出隶属度,与所求权重相乘,得表2评价结果。

  江苏省社会进步隶属度如表2所示。从表2中可以发现,2017年各指标的隶属度结果为:健康状态优的隶属度是0.5431,归为健康状态良好的隶属度是0.5037,基本健康隶属度是0.4843,不太健康隶属度是0.4532,生态健康状态差的隶属度为0.0000。依照最大隶属度原则,0.5431最大,即健康状态为优,表示2017年江苏生态创新系统社会进步子系统健康状态为优。同理可分析其他各年份不同子系统的健康状态。

  通过分析所有的子系统,可以得出结论:从2007年到2017年10年期间,江苏省生态创新系统健康程度显著上升,这与政府和企业的努力密不可分。

  3 政策与建议

  3.1 建立和完善数字化平台

  建立数字化信息平台,利用大数据将企业各个部分连接起来,及时监测企业内部生态问题,从而提高经济效益,促进企业和社會进步。

  3.2 加强政府支持

  政府应当对有关生态创新技术活动制定相关税收奖励制度,鼓励企业进行生态创新和环境保护。另外,政府可以根据企业生态创新所产生的的环境效益高低,给予研发企业降税和免税等政策优惠。

  3.3 加强员工绿色消费教育

  提高员工绿色消费意识,积极开展节约能源、保护环境的培训和宣传活动。提倡垃圾分类,必要时可以采取一定的奖励制度激励员工保护环境。

  参考文献:

  [1]周泉锡.常见数据预处理技术分析[J].通讯世界,2019,26(01):17-18.

  [2]戴晨希.常州科技园区生态创新能力与绩效评价研究[D].安徽:安徽财经大学,2019.

  [3]李慧芳.我国企业生态创新空间相关性及绩效评价研究[D].安徽:安徽财经大学,2018.

  [4]宋超,刘芳,孟俊岐.大数据驱动大众生态创新机制及对策[J].科技管理研究,2016,36(21):47-52,67.

  [5]许小苍,刘俊丽.基于模糊综合评价法的重庆产业生态创新系统健康状态与趋势实证研究[J].海南金融,2016(06):32-38.

  

《信息经济背景下江苏生态创新系统评价研究》

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文章名称: 信息经济背景下江苏生态创新系统评价研究

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