我国区域科技R-M-C系统的主成分投影评价，本文主要内容关键词为：成分论文,区域论文,评价论文,我国论文,系统论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F062.3:F127 文献标识码：A 文章编号：1002-0241(2004)12-0018-03
区域的可持续发展具有一定范围和边界，它是由人类社会与资源环境相互联系、相互影响、相互作用而形成的系统，它具有高度复杂性、不确定性、多层次性和开放性等特点，难以量化。区域科技经济发展的核心是科技、资源和市场问题。
本文从主成分投影角度出发，通过R-M-C系统模型的建立，将各个子系统在可持续发展思想下聚合，综合度量R-M-C系统，并对我国各区域的科技现状进行了评价，通过计算得到了区域R-M-C系统的排序结果，并与现实情况结合分析，说明R-M-C系统模型具有一定的实用价值。
主成分投影法是一种多指标决策与综合评价的方法，是在对评价值进行无量纲化和适当加权处理的基础上，通过正交变换将原有的指标转换为彼此正交的综合指标，消除了指标间的信息重叠问题，并利用各主成分设计一个理想决策向量，以各评价对象的相应决策向量在理想决策向量方向上的投影作为一维的综合评价指标，它具有比一般线性加权法(SAW)更高的可信度和客观性，能够更好地应用于R-M-C系统的评价。
一、R-M-C系统及指标体系的建立
R-M-C系统是一个复杂系统，其复杂性体现在组成要素丰富性，相互关联多样性等方面。系统协调度指标能够准确地反映出系统特点及其规律。
R-M-C系统包括了资源、市场和能力三个子系统，三个子系统在时间和空间上相互作用，构成了R-M-C系统的架构。其中资源是基础，市场是主体，能力是体现。而资源子系统可以分解成科技、经济和社会资源；市场子系统分为市场需求和市场化程度；能力子系统又包括了技术能力和科技经济协调发展能力。整个指标体系共包括52个子指标。
图1 R-M-C系统指标体系
二、熵权法确定指标权重
用
表示第j个指标下的评价值向量，
表示第i个决策方案所对应的评价值向量。则m个评价对象，n个评价指标的决策矩阵如下：
权重的确定：第j个指标的权重为
，根据R-M-C系统的指标体系，可计算出各三级指标的权重如表1：
表1 三级指标权重分配表
指标
科技
经济
社会
市场
市场化
技术
科技经济协调
资源
资源
资源
需求
程度
能力
发展能力
权重
0.126 0.108 0.066 0.165
0.135
0.180
0.220
熵权法是依据各评价对象的指标值来确定各指标权重的一种方法，它反映了指标间的相互比较关系，具有较高的客观性。从表1的权重分配情况来看，指标“科技能力”和“科技经济协调度发展能力”所占的权重最大，说明这两个指标对最终综合评价所起的作用较大。
三、R-M-C系统的主成分投影法综合评价
区域科技R-M-C系统是一个由多种因素组成的复杂系统，由于评价区域的复杂性和因素信息的多样性，使得评价问题变得复杂化。
主成分投影模型原理是在对指标值进行无量纲化和适当加权处理的基础上，通过正交变换将原有的指标转换为彼此正交的综合指标，从而消除指标间的信息重叠问题，再利用各主成分设计一个理想决策向量，以各个被评价对象相应的决策向量在该理想决策向量方向上的投影，作为一维的综合评价指标。
1.数据的无量纲化
为了消除不同量纲数据分析的影响，需要把数据无量纲化。这里采用极差正规法，变换为无量纲指标。考虑系统的52个指标有效益型和成本型两种。假定样本矩阵X归一化后记作Y，则对于效益型指标有
经过无量纲化处理后，决策矩阵x变为矩阵
2.指标的赋权
采用上述方法对每一个指标赋权，对样本矩阵Y进行加权处理，所得矩阵
3.指标的正交变换
由于R-M-C系统指标较多，指标间的相互联系会造成评价信息的重叠和干扰，从而难以客观地分析各评价向量的相对地位。我们可以通过正交变换过滤指标间的重叠信息。
我们可以按照各评价样本矩阵的投影值
的大小，根据越大越好的原则进行排序，结果如表2所示。
表2 我国区域R-M-C系统评价结果
四、小结
本文利用熵权法对各个指标的权重进行了确定，并用主成分投影法对区域R-M-C系统的资源、市场和能力三个类型共52个指标进行了评价，对我国各区域的科技发展情况作了量化分析并作了排序。这使我们对各个区域的发展有一定的了解，从而对进一步的发展提供了参考性建议。
主成分投影综合评价法不仅消除了指标的量纲，考虑了指标的权重，而且剔除了指标间信息重叠的影响。这种方法客观性强，且用各决策向量在理想向量上的投影作为评价值的算法既可行又简便适用，是综合评价和多指标决策的一种较好的方法。分析证明，用主成分投影综合评价法对区域R-M-C系统的评价具有一定的实践意义和参考价值。
(1)主成分投影评价模型可以较好地解决区域科技R-M-C系统评价中各指标间的信息重叠问题，考虑了指标的权重问题，配合客观赋权的方法，使得评价结果更加切合实际。
(2)主成分投影模型在评价R-M-C系统时，将各评价样本视作多维向量，并向理想样本进行投影，求出各样本的投影值，可以全面准确地反映出评价样本与理想样本间的接近程度。
(3)分析表明，主成分分析模型用于评价区域科技R-M-C系统，方法明确，可操作性强，评价结果可为区域科技管理提供决策依据，具有实用价值。
(4)主成分投影评价模型可以用来研究其他相类似的问题，具有一定的潜在利用价值。
收稿日期：2004-06-29