吴正平 李秀

【摘要】为探究产业创新系统演化过程的周期性和规律性，从产业创新系统生命周期构成及演化特征入手，采用TOPSIS评价方法构建产业创新系统生命周期判定模型。研究发现，为防止产业创新系统从孕育阶段向衰退阶段演变，有必要采取相应政策措施进行干预，激发新的诱导因素和生命周期演化特征的转变，从而改变产业创新系统的发展轨迹。以西北地区风电产业创新系统为例对模型进行检验，发现西北地区风电产业创新系统处于生命周期的高速发展期，与现实情况相吻合。

【关键词】产业创新系统;生命周期;模型应用;TOPSIS评价方法

【中图分类号】F062.9      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2020）08-0123-7

自20世纪80年代中期国家创新系统概念提出后，国家创新系统的相关研究逐渐形成了较完备的理论体系，对国家创新体系建设意义重大。然而，针对产业层面的创新系统研究因为起步较晚，尚未形成成熟的成果。作为一个动态的复杂系统，产业创新系统的发展演化具有一定的规律性，生命周期理论较好地概括了产业创新系统发展的演化规律。在生命周期的不同发展阶段，产业创新系统需要完成的任务不同，这就需要制定相应的战略和措施，以实现系统的可持续发展。

一、文献综述

目前，从生命周期视角对产业创新系统开展的研究大致经历了三个阶段：①刘志阳、孔令丞、梁玲[1] 以及于喜展、隋映辉[2] 将生命周期理论与产业创新紧密结合，重点分析了影响产业创新的关键因素;范群林[3] 、殷勤[4] 将生命周期理论应用于产业技术创新中，研究不同时期技术创新随产业生命周期的变化而发生改变的情况。不难看出，学者们在此阶段运用生命周期理论对产业创新进行研究，没有涉及创新系统，且大部分研究都是对生命周期理论的简单分析和应用，定性研究居多。②张利华、王桔[5] 对创新系统进行了生命周期研究;范洁[6] 将生态融入创新系统，研究创新生态系统在生命周期不同阶段的发展变化过程;有学者进一步扩大了研究范围，基于生命周期理论对区域创新系统进行分析，构建生命周期模型，根据不同阶段的发展特征提出相关政策建议[7-10] 。对产业创新系统的研究在此阶段侧重于对生命周期阶段特征的具体分析，对模型的构建和应用很少涉及，定量研究较少。③为了对创新系统的发展进行量化，学者们从具体指标构建入手，提出创新系统生命周期判定模型，并对模型进行了应用，将定性与定量分析方法相结合[11-19] 。但是大部分研究都是对产业集群和企业生命周期进行模型判定和应用，几乎没有涉及对产业创新系统生命周期判定模型的应用。

基于以上研究，笔者针对不同阶段产业创新系统的不同特征和诱因，利用TOPSIS评价方法，对产业创新系统变迁诱因及演化特征进行实证分析，得出产业创新系统生命周期判定模型。以西北地区风电产业创新系统为例研究发现，西北地区风电产业创新系统正处于生命周期的快速发展时期。针对具体阶段采取相应措施，有利于西北地区风电产业创新系统的逐步完善，从而实现可持续发展。

二、产业创新系统构成及生命周期特征

本文以产业创新系统的构成要素为主，辅之研究系统各要素之间的创新合作关系，根据特征因子和各要素的发展，应用生命周期理论将产业创新系统生命周期阶段依次划分为孕育、初生、高速发展、成熟以及衰退阶段。

（一）产业创新系统的构成要素

产业创新系统作为复杂的动态网络系统，由创新主体、创新环境和创新网络三要素构成：创新主体包括产业链中各个环节上的企业、政府和有影响力的利益相关者;创新环境主要包括技术、规范、法律、规章和惯例等;创新网络指创新主体、创新资源与环境之间的互动。具体见图1。

（二）产业创新系统生命周期特征

只有各构成要素之间形成良好的创新与合作关系，产业创新系统的创新活动才能促进新产品和新技术的产生，充分发挥资源优势，从而实现创新绩效最大化。根据产业创新系统内部各要素的特征，并结合专家打分法，笔者总结出产业创新系统在生命周期不同阶段的主要特征，见表1。

1. 孕育阶段的诱因及演化特征。这一阶段，产业创新系统的演化过程主要是科研机构对产业技术、设备发展进行自发的、小规模的探索，产业发展处于萌芽期。从产业创新系统的构成来看，产业创新系统尚未形成，产业行为主体包括部分高校、科研院所、中小型地方企业。这一时期，由于没有形成相互配套的产业链体系，在一个产业内只产生了少量的相关企业。主要表现为企业、高校等创新主体的合作程度较低、产业基础知识和关键技术匮乏、产业政策体系尚未建立、基础设施和配套服务机构不健全。但主体创新氛围较浓厚，社会对创新的接受有利于产业创新体系的发展。从价值创造角度看，产业创新系统创造了一定的文化价值。

2. 初生阶段的诱因及演化特征。在此期间，产业创新系统初具规模。政府、企业和研究机构的交流促進了创新主体互动。地方政府和企业通过一系列促进产业创新系统的活动，强化了政府和企业对产业创新系统的认识，并积累了大量的经验。但这一时期，政府因缺乏应对措施，产业创新系统的发展在短时期内遇到了一定的困难，主要包括支持性创新政策匮乏、长期发展战略和规划不完善、财政支持不足、技术依赖严重等。尽管存在障碍，但不断完善的知识基础和浓厚的创新氛围，使产业创新系统逐渐进入了快速发展时期。从价值创造的角度看，产业创新系统开始创造经济与文化价值。

3. 高速发展阶段的诱因及演化特征。随着硬件和软件条件的逐步完善以及产业创新体系的不断发展，创新系统进入了快速发展时期，创新主体之间的关系日益密切。这一时期，产业创新系统的行为主体主要包括政府、各大企业等。在政府政策的引导下，通过技术引进、合资建厂的方式使产业创新系统中的相关企业多元化发展。与此同时，资金和人力资源的大量投入，促进了创新主体之间的良性循环。这时，产业创新系统创造了一定的技术价值和较高的经济价值。高速发展时期产业创新系统的不足也充分显示，如企业的市场占有率较低、人力资源匮乏、知识和技术缺乏等，使产业创新系统的发展陷入了困境。

4. 成熟階段的诱因及演化特征。经历了高速发展期的发展，产业创新系统进入了成熟期，该阶段产业创新系统的参与主体包括中央和地方政府、企业、大学和科研机构等。随着系统中参与主体的合作日益频繁，逐渐形成了具有区域特色的产业创新体系。面对能源需求和节能减排等一系列社会问题，政府开始逐步完善产业政策体系，通过颁布法律、制定发展规划等方式促进产业成长。各大企业纷纷进入产业，不断向上下游扩张，产业链一体化趋势加强。产业创新系统的发展不仅提供了大量就业机会，缓解了污染问题，而且初步形成了正向的外部性溢出效应。在这一阶段，产业创新系统的价值在于经济价值、技术价值和社会价值的统一。

5. 衰退阶段的诱因及演化特征。在产业创新系统的衰退阶段，系统创新能力大大下降，系统间的约束力不断增强，创新活力逐渐下降。面对产业发展过程中出现的问题，政府开始对部分产业法律法规做出适当调整，产业的发展进入了战略反思与调整阶段。从产业发展面临的障碍来看，最突出的表现是创新氛围的丧失以及创新资金和核心人员的缺乏，严重影响了产业创新系统的持续发展。当然，衰退阶段并不是产业创新系统生命周期的终点，也可能是下一个生命周期的起点。产业创新系统只有升级原有的演化路径，才能朝着更高层次的演化路径发展。其中，政策引导和新兴技术引导是产业创新系统突破衰退期的源动力[20，21] 。在这一阶段，如果能够及时采取应对措施，产业创新系统就可以重新获得竞争优势。

三、各阶段特征模糊集合描述

因为“非常高”“比较高”“一般”“比较低”“非常低”等都是模糊概念，用普通集合难以准确描述，本文采用模糊集合的概念对其进行描述。具体步骤包括：让专家对各个阶段的特征值进行打分，用10分制来刻画系统特征的完备程度。然后通过隶属度的概念将语言描述的5个不同程度与10分制分值联系起来。

本文选用柯西隶属函数A（X）=[11+a（x-a）β]，表示分值x对语言描述 “比较低”“一般”“比较高”的隶属程度;选用半柯西隶属函数A（X）=[        1               （x≥a）11+a（x-a）β   （x0，β为偶数，a为实数）。

根据实际情况，模糊的具体定义为：

通过上述（1） ～ （5）的定义式，将专家对产业创新系统特征因素的评分用隶属度概念与语言描述相联系[22] 。

四、基于模糊贴近度的阶段判定模型

（一）确定模糊集合

设11个特征指标集合为U，U={U1，U2，U3，U4，U5，U6，U7，U8，U9，U10，U11};设产业创新系统生命周期阶段的语言变量集合为V，记为V={V1，V2，V3，V4，V5}，即：V={非常低，比较低，一般，比较高，非常高};设产业创新系统生命周期为W={孕育期，初生期，高速发展期，成熟期，衰退期}。

（二）确定模糊关系矩阵

为判定产业创新系统所处阶段，必须找到U→W的关系。首先，可以通过式（1） ～ （5），获得U→V的关系，由决策对象的单个目标U1∈U，评价为集合V上的一个模糊子集=  （S1i，S2i，S3i，S4i，S5i）T，得到一个U×V上的模糊关系矩阵  。

然后，通过V→W的关系，即Ui∈U决策对象的单个目标，评价集合W上的一个模糊子集ri=（r1i，r2i，r3i，r4i，r5i）T，从而确定一个U×W上的模糊关系矩阵   。

（三）确定判定模型

在获得模糊关系矩阵R后，基于TOPSIS评估方法确定产业创新系统的生命周期。首先，引入一个特征模糊子集：

=（0，0，…0，1，…，0）（第i个分量为1，其余分量为0） （6）

并引入非对称贴近度的定义：

N（[A]，[B]）=1-[2n（n+1）k=1nμA（Vk）-μB（Vk）]·k

（7）

然后计算决策对象的单目标评价   =（1，2，…，5）与特征模糊子集    =（1，2，3，4，5）之间的非对称贴近度N（   ，    ）：

则在多目标U={U1，U2，U3，U4，U5，U6，U7，U8，U9，U10，U11}下的决策矩阵为：

作参考等级W+和W-，使得：

式（10）定义的参考等级W+是一种虚拟评估等级，指在每个目标下，确定为虚拟级别的决策对象W+是最接近的（即理想等级）。类似的，由式（11）定义的参考等级W-指在每个目标下，确定为虚拟级别的决策对象W-都是最接近的。

为了确定多个目标，有必要将生命周期中每一个评价集合W的接近程度与理想等级和负理想等级进行比较，记为：

（12）

在式（12）中，所确定的向量将决策对象的贴近程度判定为属于第i个等级。这里使用对称贴近度来度量    与    、    的差别以及是否接近，均采用对称贴近度测量，因此必须分别计算：

计算                        ：

然后判定决策对象在多目标下的等级Wp。

根据表1对产业创新系统各阶段特征因素分析，本文最终构建出产业创新系统生命周期演化路径，如图2所示。

图2中，虚线表示线性关系。每个生命阶段的柱状图从左至右依次为：基础知识的完善程度、主体创新氛围的浓厚程度、政策的完善程度、创新主体的合作程度、财税政策的激励程度、关键技术的完善程度、法律法规的完善程度、创新资金的充足程度、创新型人才的完备程度、产品市场占有程度、创新成果的产业化程度。

西北地区风电产业的发展遵循一定的演化规律，根据西北地区风电产业发展的诱导因素和生命周期演化特征，可以推测产业何时面临衰退和解体的风险，从而制定相应的策略规避风险，确保西北地区风电产业的可持续发展。接下来，本文将探讨西北地区风电产业发展，从而判断西北地区风电产业所处生命周期发展阶段。

五、产业创新系统生命周期判定模型应用——以西北地区风电产业为例

（一）西北地区风电产业发展现状

当前，在西北地区发展过程中仍然存在着创新发展模式的路径依赖。风电产业作为西北地区最重要的支柱产业之一，如何发挥资源优势，摆脱创新发展模式的路径依赖，成为政府关注的焦点问题。为了更深入地研究西北地区风电产业发展现状和发展前景，我们针对当前构建的评价指标体系，选取产业创新能力、创新主体活力以及产业创新环境三个一级指标以及11个二级指标对西北地区风电产业创新系统发展现状进行综合评价，旨在反映西北地区风电产业创新系统当前发展状态，从而为判断西北地区风电产业所处生命周期发展阶段提供参考。

1. 产业创新能力。产业创新能力指产业内各创新主体依靠新技术的引进与开发，使产业创新系统中的产品和服务能够满足市场需求，提升产业竞争力。风电产业主要以技术创新为基础，其技术创新能力可以在多方面得到体现。本文选取关键技术的完善程度（X11）、创新资金的投入程度（X12）作为创新投入要素，选取产品市场占有程度（X13）、创新成果的产业化程度（X14）作为创新产出要素，对西北地区风电产业创新能力进行评价。利用层次分析法得到上述各指标的权重（W1，W2，W3，W4）分别为0.3156、0.5491、0.0659、0.0694，判断矩阵通过一致性检验，比例为0.0508，λmax为3.0952，以此判断西北地区风电产业创新能力。

2. 创新主体活力。创新主体活力指创新主体之间的合作程度以及主体创新氛围的浓厚程度。创新主体在不同阶段的参与程度、创新氛围的浓厚程度不同，所实现的创新功能也不同。本文选取主体创新氛围的浓厚程度（X21）、创新主体的合作程度（X22）、创新型人才的完备程度（X23），对西北地区风电产业系统创新主体活力进行评价，采用层次分析法得到指标权重（W1，W2，W3）分别为0.1033、0.1742、0.7225，判断矩阵通过一致性检验，比例为0.0816，λmax为 4.2179，以此评价创新主体活力。

3. 产业创新环境。创新环境是创新的基础和背景，主要作用是促进创新系统中各创新主体充分发挥其功能并与其他创新机构相协调。本文将创新环境的指标分为基础知识的完善程度（X31）、政策的完善程度（X32）、财税政策的激励程度（X33）、法律法规的完善程度（X34），对西北地区风电产业创新环境进行评价，采用层次分析法得到指标权重（W1，W2，W3，W4）分别为0.0750、0.4853、0.2530、0.1867，判斷矩阵通过一致性检验，比例为0.0816，λmax为4.2197，以此评价产业创新环境。

本文首先采取模拟专家打分法，得出各个指标之间的判断矩阵，据此计算权重、一致性比例和λmax。因为表格较多，在这里对各个层级的判断矩阵不一一列举，重点分析指标权重，如表2所示。

表2统计结果显示，在产业创新系统现状分析当中，决策层中产业创新能力权重较大，说明西北地区风电产业创新能力在近几年得到了不断提升。相比之下，创新主体之间由于还没有形成良好的创新网络关系，主体之间缺乏交流与合作，从而大大降低了创新主体的活力。同时，西北地区风电产业在近几年发展过程中遇到“弃风弃电”现象，以及市场处于供大于求的局面，导致产业创新环境中政府的政策支持力度大大下降。

表3统计结果显示，政府对风电产业创新资金的投入力度在近几年虽然有所下降，但相比其他因素，其资金投入仍然处于最高水平。而且西北地区风电产业属于新兴产业，创新型人才在西北地区风电产业发展中发挥着至关重要的作用。随着产业与高校和研究机构之间的合作日益频繁，高校设立了风电相关专业，培养了大批专业型人才;国家在政策制定方面，提出了顺应西北地区经济发展的人才引进计划，如“西部大开发”计划，吸引了大批优秀人才进驻西北，大大强化了西北地区创新型人才的培养。西北地区风电产业的发展是一个不断引进、消化和再吸收的过程，但目前西北地区“弃风弃电”现象严重影响了风电机组市场的形成，使得创新成果的产品转化率不高，产业化程度和市场占有率也不高，从而进一步弱化了创新主体的创新氛围。另外，由于西北地区风电产业出现高成本和低效率特点，目前政府政策支持力度不大，特别是财政和税收政策的支持不足，政策激励措施之间没有形成长效机制，缺乏相对统一的协调机制，使得财税政策的激励程度、法律法规的完善程度都处于较低水平。

（二）西北地区风电产业创新系统生命周期判定

为了研究西北地区风电产业创新系统所处的生命周期，将表1项目特点以及表2和表3的分析结果作为研究的基础和依据。课题组的问卷调查对象为高校专家、西北地区风电产业研究员及西北地区风电产业上级管理者。通过向上述人员发放问卷，邀请专家对11个特征指标进行评分。

在判定西北地区风电产业创新体系生命周期的过程中，各位研究人员根据11个特征指标对其评分，评分结果依次为U={7，9，8，7，7，7，7，9，5，4，8}。最终得到U→V的模糊关系矩阵[S]为：

通过语言变量与生命周期的关系，最终获得U→W的模糊关系矩阵[R]为：

根据式（7） ～ （9），最终计算决策矩阵为：

[Z]=

根据式（12），得到决策对象的各评价等级的贴近度向量为：

=（0.2414 0.3610 0.4060 0.3994 0.3038 0.1379 0.2317 0.5797 0.2605 0.1847 0.6097）

=（0.2220 0.4277 0.3994 0.4333 0.2844 0.1538 0.2317 0.5342 0.3234 0.1847 0.5650）

=（0.9412 1.0000 0.6400 0.9412 0.9412 0.9412 0.9412 1.0000 0.6400 0.9412 0.6400）

=（0.4897 0.0389 0.3225 0.2640 0.3521 0.5000 0.4317 0.3809 0.3794 0.4788 0.5261）

=（0.8000 0.5610 0.7174 0.5933 0.5933 0.5873 0.3917 0.5778 0.5528 0.3447 0.5518）

根据式（10）（11），计算得到正负理想点为：

=（0.4897 0.5611 0.7174 0.6098 0.6098 0.5873 0.4317 0.8364 0.5528 0.4788 0.7103）

=（0.2220 0.0389 0.3225 0.2640 0.2640 0.2844 0.2317 0.3809 0.2605 0.1847 0.5261）

根据式（13）和（14）计算得到：

由于                                  最大，因此根据公式计算结果可以判断出西北地区风电产业目前处于生命周期的第三阶段，即高速发展期，从而可以采取相应措施对西北地区风电产业具体阶段进行有针对性的管理。

六、结论与政策建议

（一）结论

本文首先分析了产业创新系统生命周期演化特征，并提取产业创新系统各阶段演化特征构建了评价指标体系。然后基于TOPSIS评估方法，获得了产业创新系统的生命周期判定模型。最后以西北地区风电产业为例对模型进行检验，发现西北地区风电产业创新系统处于生命周期的高速发展期，与现实情况相吻合。本文给出的只是应用示例，在实践中应结合具体情况对特征指标进行合理修订。对于如何选择特征指标、评分方法和模糊化方法，应根据实际情况进行决策。

（二）政策建议

1. 激发创新活力，加强科技人才培养。政府要给予适当的政策支持，为产业创新营造良好的创新氛围;同时还要依托大学和科研机构等主体，加强对创新人才的培养，尤其重视对本地高素质、高水平人才的培养。在西北地区风电产业发展过程中，政府要制定完善的人才引进政策，吸引科研人才流入产业内部。同时也要激发西北地区本地人才的创新活力，促进创新氛围的形成。

2. 加强关键技术开发，促进创新主体形成。在产业开发利用过程中，必须建立以政府为核心、以企业为主体、以市场为导向的产业创新体系。加大对产业创新的投入力度，使产业内投融资体系得到进一步完善。在西北地区风电产业发展中，必须引进和发展核心技术，增强自主研发能力，充分运用产业技术创新体系中的有利因素，从而形成公平、合理、有效的产业技术创新机制。

3. 关注产业发展优势，提高产品市场占有率。选择具有代表性的高新技术产业进行合作，大力开发国内资源。在西北地区风电产业的开发利用中，应努力使产业关键环节的技术和设备得到最大限度的应用，形成新的产业链，不断推进西北地区风电产业发展。同时实施积极的补贴政策，完善电力价格的补偿机制，从而实现市场对资源的优化配置，提高产品市场占有率。

4. 制定合理规划，加强政策支持。政府应制定合理的发展规划指导产业的发展，按照科学合理的比例分配资金，加大财政投入力度，拓宽融资渠道，使投资主体多元化。在西北地区风电产业发展过程中，政府必须不断提高环保意识，引导和鼓励新能源企业加大研发投入，促进技术创新和成果转化。通过政府主导和市场运作两种方式，有效促进产业的技术投资和再创新。

【 主 要 参 考 文 献 】

[ 1 ]   刘志阳，孔令丞，梁玲.基于产业生命周期的战略性新兴产业创新获利影响因素分析[ J].研究与发展管理，2017（1）：95 ～ 105.

[ 2 ]   于喜展，隋映辉.基于生命周期的资源型产业创新过程分析[ J].科技管理研究，2010（6）：132 ～ 135.

[ 3 ]   范群林.基于产业生命周期理论的文化产业创新绩效技术影响研究[ J].财会月刊，2017（29）：23 ～ 28.

[ 4 ]   殷勤.延伸传统优势产业生命周期的路径探讨——兼谈泉州传统优势产业创新的实践[ J].科技管理研究，2012（18）：123 ～ 127.

[ 5 ]   张利华，王桔.基于产业生命周期理论的创新服务平台研究——以紡织业创新服务平台为例[ J].科学管理研究，2008（3）：8 ～ 11.

[ 6 ]   范洁.创新生态系统的理论逻辑与治理机制——基于生命周期演化的视角[ J].技术经济与管理研究，2017（9）：32 ～ 36.

[ 7 ]   高雅群.知识溢出对区域创新系统的影响机制研究——基于生命周期的视角[ J].工业技术经济，2014（8）：45 ～ 50.

[ 8 ]   何山，陈玲，Geert Duysters.基于模糊贴近度的城市创新系统生命周期评价研究[ J].开发研究，2013（2）：14 ～ 17.

[ 9 ]   苏屹，李柏洲.区域创新系统生命周期演化的动力要素研究[ J].科学学与科学技术管理，2009（6）：104 ～ 109.

[10]   楊剑，梁樑，张斌.基于模糊评价的区域创新系统生命周期的判定模型[ J].科学学与科学技术管理，2007（2）：75 ～ 79.

[11]   史励柯，方永恒.产业集群生命周期判定及发展政策探讨[ J].商业时代，2013（19）：119 ～ 120.

[12]   于杰，丛建辉，刘呈庆.基于TOPSIS法的电子信息产业集群生命周期研究——以济南市为例[ J].山东社会科学，2012（6）：113 ～ 116.

[13]   金辉.基于模糊识别的团队生命周期判定研究[ J].江苏科技大学学报（自然科学版），2011（4）：381 ～ 386.

[14]   高菲，江山，李亚宁.基于模糊贴近度的产业集群生命周期判定方法[ J].计算机集成制造系统，2014（12）：3097 ～ 3103.

[15]   衣长军，谢月婷.基于熵视角的企业生命周期阶段判定研究[ J].科技管理研究，2013（14）：224 ～ 229.

[16]   张海锋，张卓.技术生命周期阶段特征指标构建及判定[ J].技术经济，2018（2）：108 ～ 112.

[17]   冯变英，赵芸.企业生命周期判定方法的实证比较[ J].统计与决策，2014（17）：174 ～ 176.

[18]   王震勤，杨孟秋.基于统计检验的企业生命周期判定方法比较[ J].统计与决策，2017（18）：174 ～ 177.

[19]   万君，顾新.知识网络的生命周期及其阶段判定模型研究[ J].管理学报，2012（6）：880 ～ 883.

[20]   Porter M. E.. Location， Competition， and Economic Development： Local Clusters in a Global Economy[ J].Economic Development Quar-terly，2000（1）：15 ～ 34.

[21]   Mahroum S.， Alsaleh Y.. The Surrogate Model of Cluster Creation： The Case of Mubadala in Abu Dhabi[ J].Science & Public Policy， 2016（1）：15 ～ 20.

[22]   徐晓燕，张斌.基于模糊贴近度的企业生命周期判定方法[ J].系统工程与电子技术，2004（10）：1406 ～ 1409.