基于熵权-TOPSIS的技术市场发展绩效评价及障碍因子诊断——以安徽省为例

基于熵权-TOPSIS的技术市场发展绩效评价及障碍因子诊断——以安徽省为例

王虹

（安徽省社会科学院经济研究所，安徽省合肥市，233000）

摘要：以安徽省为研究区域，以技术市场投入、技术市场创新和技术市场产出等3个方面构建绩效评价指标体系，运用改进的多属性群体决策理想点法 TOPSIS 模型和障碍度模型，根据安徽省2001—2020年的科技统计数据和技术市场交易统计资料，对其技术市场发展绩效进行分析评价并进行障碍因子诊断， 根据安徽省技术市场发展现状提出促进技术市场发展的主要路径。研究结果表明，研究期内，技术市场发展水平有所提高，发展水平也从低级阶段达到了较高水平阶段，但是准则层的单项发展贴近度和上升幅度有所差别；从准则层指标的障碍度看，研究期内投入层、创新层、产出层年均值分别为为18.8%、41.6%、39.6%。从指标层因子的障碍度来看，科技成果数、买方技术合同成交额、卖方技术合同成交额，是多年来影响安徽省技术市场发展的主要障碍因子。

关键词：熵权-TOPSIS；技术市场；绩效；障碍因子

技术市场是专门为技术的产生交易扩散而产生的交易市场，作为创新交易的场所，是链接经济与科技的桥梁，具有明显的正外部性特点，是中国现代市场体系和国家创新体系的重要组成部分。1985年3月，中共中央发布《关于科学技术体制改革的决定》，提出“加速科研成果的商业化进程，技术市场变革，成为科技进步和经济发展的主要推动力”，将开放技术市场作为科技体制改革的突破口，自此拉开了我国技术市场发展的序幕。之后，1993 年我国成立第一家技术市场——上海技术市场。历经30多年的发展，我国技术市场从无到有，从小到大，获得了高于中国经济的增长速度，逐步构建起了包括制度、管理、服务在内的完整的市场体系。据科技部公告显示，2020年，全国技术市场共签订技术合同54.9万项，成交额2.8万亿元，全国已建有全国性或区域性技术交易市场40余家，400多家专业性和区域性国家技术转移示范机构，36家国家技术转移人才培养基地，基本形成覆盖全国县级及以上地区的技术转移服务网络。基于此，如何有效评价技术市场发展的绩效水平，以期有效利用和提高技术市场对于实现高质量发展具有重要意义。安徽是较早提出科技兴省的省份，作为长三角一体化发展、长江经济带发展、中部地区高质量发展三大国家战略叠加的唯一省份，安徽省既是“科教大省”，又是重要的“科技创新策源地”，安徽省在全国创新大格局中占据重要地位。尤其是2018年在国家层面的统一谋划下，安徽携手沪苏浙共建长三角科技创新共同体、长三角国家技术创新中心，区域创新能力飞快提升，根据每年发布的《中国区域创新能力评价报告2021》，安徽区域创新能力由十年前的第15位上升至2021年的第8位，逐渐位列全国第一方阵，研究安徽省技术市场对于研究腰部省份及全国技术市场发展规律具有重要的典型意义。

目前国内对于技术市场的研究主要集中在以下3个方面：

首先，关于技术市场发展历程、交易特征、服务体系、发展趋势等的研究。20世纪90年代末，国内学者开始关注技术市场，着眼于研究农村技术市场和环境技术市场。有学者研究分析了技术市场运行机制，并分析比较了国内外技术市场的机制和特点。有些学者研究了技术市场中的市场失灵，研究了技术交易中的逆向选择和中介效率问题。还有学者研究了我国网上技术市场现状及发展模式。

其次，关于技术市场影响的研究。近年来，越来越多的学者研究技术市场的影响问题。研究发现技术市场与经济增长二者之间具有长期均衡关系；研究发现技术市场通过技术内生增长、技术扩散以及市场对资源配置的基础性作用等可以促进区域创新能力的提升；采用莫兰指数（Moran’s I）分析我国技术市场发展的时空分布特征,利用空间误差模型探究技术市场发展对经济增长的促进作用；发现技术市场是助推经济高质量发展的重要因素,并可以通过创新驱动和绿色经济两条中介路径间接支持经济高质量发展；研究发现技术市场发展可以推动工业转型升级,并且这一推动作用主要通过技术进步和技术效率实现；则基于市场设计理论研究了技术市场厚度和流畅度对创新速度的影响。

最后，关于技术市场效率的研究。国内研究关于技术市场效率评价的研究主要处于实证分析阶段上，罗亚非[1]（2006）采用了密切值法技术市场成果转化绩效进行评价，隋立祖[2]（2011）利用技术交易合同的相关数据对技术市场进行绩效评估，朱舜楠[3]（2013）按照目标、过程、条件与结果相结合的思路构建了技术转移动态绩效评价系统，毕娟[4]（2014）从交易费用的视角对技术市场运行效率进行评价，张墨[5]（2015）等基于省级面板数据的实证分析研究了研发投入、研发产出对技术市场活跃度的影响，杜传忠[6]等（2017）构建技术纯输出指标测算跨区域技术转移绩效，易明[7（2017）运用主成分分析法发现影响湖北省技术市场发展贡献率的主成分是基础投入指标，张座铭

[8]（2018）基于Malmquist指数法测算2006-2015年中国技术市场运行效率,并利用GeoDa软件对内地30省（市、自治区）的技术市场运行效率值进行空间聚类分析，张林[9]（2021）考虑环境因素建立评价指标体系,运用三阶段DEA模型,测算分析中国技术市场效率。

本文在借鉴现有文献研究思想和分析方法的基础上，从技术市场投入层面、技术市场创新层面和技术市场产出层面3个子系统，建立区域技术市场建设绩效评价指标体系，结合熵权 TOPSIS 方法和障碍度模型，对安徽省技术市场建设情况进行绩效评价及障碍因子诊断，以期为促进安徽省实现高质量发展提供现实依据。

坚持科技创新和产业布局联动发展，协同创新。探索构建包括创新资源共享、创新平台共建、创新要素流动和创新成果有效转化的一整套体制机制。特别是对于市场化程度相对较低的地区，应加快完善市场机制，消除要素、技术流动壁垒，提升技术市场交易活跃度，促进区域创新协作及成果有效转化。

参考文献：

[1]罗亚非、崔龙.我国城市技术成果转化模型评价对比[J]. 商业时代. 2006,(01)：89+93.

[2]隋立祖、寇宗来.中国技术市场发展:理论逻辑和绩效评价[J]. 研究与发展管理. 2011,23(03)：118-124.

[3]朱舜楠.技术转移动态绩效评价系统与计量模型[J]. 科学管理研究. 2013,31(06)：118-120.

[4]毕娟. 交易费用视角下的技术市场效率研究:北京案例[J]. 经济体制改革. 2014,(01)：148-151.

[5]张墨. 研发投入、研发产出对技术市场活跃度的影响——基于省级面板数据的实证分析[J]. 科技进步与对策. 2015,32(20)：27-31.

[6]杜传忠、冯晶、张咪.中国三大经济圈技术转移绩效评价研究[J]. 财经问题研究. 2017,(07)：95-101.

[7]易明、彭甲超、付书科.技术市场发展绩效评价研究——以湖北省为例[J]. 科技管理研究. 2017,37(04)：70-75+81.

[8]张座铭、彭甲超、易明. 中国技术市场运行效率:动态演进规律及空间差异特征[J]. 科技进步与对策. 2018,35(20)：55-63.

[9]张林、饶健.中国省域技术市场效率研究——基于三阶段DEA模型[J]. 广西财经学院学报. 2021,34(06)：55-69

作者简介：王虹（1989年10月），女，汉族，籍贯：安徽省宿州市，硕士研究生，中级经济师，研究方向：区域经济