图1 改进的DSIR模型
改革开放初期，我国经济的高速发展得益于低廉的要素成本，该阶段发展呈现出粗放式、低附加值特点。随着市场经济的蓬勃发展，激烈的竞争，尤其是全球化的市场竞争使传统低成本优势不复存在，取而代之的是日趋攀升的要素成本。同时，粗放式发展使得生态环境越来越脆弱，人与自然的矛盾越发突出。尤其是在我国中西部地区，丰富的能源矿藏和低廉的劳动力成本导致该地区形成以传统要素驱动为主的粗放式经济发展方式，这不仅使生态环境背负沉重的压力，而且造成这些地区的产业结构呈现出显著的“荷兰病”特征。因此，中西部地区更迫切需要依靠创新驱动转变经济发展方式。要测度地区创新驱动发展水平，必须构建科学的评价体系，从而精准地确定地区实施创新驱动发展的发力点。
国际上关于创新驱动导向的代表性评价方法主要有：一是欧盟委员会提出的《创新联盟记分牌(EIS)》。该评价体系涵盖创新动力、企业行为和创新产出3个一级指标，并包含8个二级指标和25个三级指标。其优点在于将创新活动视为一个动态系统，考虑了投入、产出和创新链中间运行过程，指标体系选择兼顾了相对指标和效率指标，可以较为清晰地反映成员国创新活动的动态性和相对独立性，但缺点在于指标选择忽略了成员国创新活动对于全球整体创新活动的贡献率，仅适合欧盟内部成员国之间的创新活动比较；另一个是世界知识产权组织等提出的《全球创新指数(GII)》。该评价体系主要包含创新投入和创新产出2个一级指标，前者下设体制机制、人力资本、市场成熟度、企业成熟度和基础设施完善度5个二级指标，后者下设知识和技术产出、创新产出2个二级指标，共计21个三级指标。其最大优点在于拓宽了创新活动概念和内涵，数据选择大多采用定量形式，得出的测算结果更具客观性，缺点是缺少创新环境描绘，数据测量带有明显的西方价值观念，不具有普适性。国内比较有代表性的创新驱动评价研究有刘凤朝的《国家创新能力测度方法及其应用》、中国科学技术发展战略研究院的《国家创新指数报告》和福建师范大学的《世界创新竞争力发展报告》等，这些创新活动评价体系大多采用定性与定量指标相结合的评价方法，其优点是指标体系较为全面，涵盖范围广，但不足之处是对于诸如“企业家精神”、“知识产权保护程度”、“契约执行力度”等与创新驱动紧密相关的指标，大多采取专家学者问卷打分的办法进行测度，这使得指标表现出显著的定性特征，而定性指标过多可能使评价结果的主观性较强，进而导致结果有失客观性。
另一方面，国内创新驱动评价研究大多集中于创新驱动影响因素、战略绩效、生态建设、能力提升等方面。如魏江，李拓宇，赵雨涵[1]通过深入分析我国当前创新驱动发展总体格局，分别从国家政策、区域创新、开放创新、产业创新和企业创新层面得出了五大结构性矛盾，同时，从需求激励、政府采购、市场调节、创新环境4个方面提出对策建议；李燕萍等[2]利用“投入-产出”模型构建长江经济带创新驱动发展评价体系，得出长江中游地区在创新驱动发展上处于劣势的结论，但由于指标选取过于宏观，存在存量指标与增量指标混同计算等问题，导致结果有失客观性；陈宥蓁[3]通过借鉴WEF、INSEAD等国际评价机构的创新驱动能力指标体系，构建了更加科学的评价体系，同时，对周边邻国的创新驱动能力进行了定量研究，其评价指标选取具有较高前沿性和科学性，具有一定借鉴意义；韩秋明、袁立科[4]基于国内外创新驱动战略下技术评价体系经验和不足，重新界定了创新驱动导向的技术评价内涵，分析了市场主体的外部效用，对创新驱动导向下的技术评价指标选取具有一定指导意义；崔有祥等[5]从多学科角度出发，为创新驱动评价体系提出了更为宽泛的理论分析框架，对于构建创新驱动评价指标间的逻辑关系具有一定理论价值。
总的来看，国际研究中的创新驱动评价指标选取更多适用于国际间比较，如创新制度、创新环境支撑等指标在国家层面上的差距较大，但在国家不同地区间的差距可能较小。国内的创新驱动战略评价体系研究已经进入理论丛林阶段，不同评价体系的指标构建也存在较大差异，没有形成统一的认可模式，且指标选取随意性较大，造成评价结果缺乏说服力。因此，构建科学的区域创新驱动战略评价体系显得尤为重要。
创新内涵不断丰富和系统化，不同学者对其概念和内涵把握不同，且没有形成动态、系统的研究思维[6-9]。参考贺德方[10]关于创新的系统化内涵，提出创新的4个重要属性。
(1)属性一——创新是一个经济学范畴概念，涉及从新概念或新理论产生到新产品出现的整个过程，因此对创新驱动的概念理解不应只局限于科技投入和产出。
(2)属性二——创新是一个持续性过程。Kline[11]认为，创新不是一蹴而就的，是经历多次技术和设备改进并伴随大量关联创新产出的结果，同时，创新环境的制度建设和创新氛围对于创新活动具有重要意义。
(3)属性三——创新的本质在于减少要素投入并提高要素生产率来驱动经济增长。因此，在评价地区创新驱动发展状况时，要兼顾创新活动对地区经济的推动作用。
(4)属性四——创新具有很强的系统属性，其内部要素之间具有很强的关联性，任何要素的变化都可能导致整个创新系统的改变。
基于上述认识，采用改进的DSIR模型重新表述创新的各个属性，将创新驱动评价体系视作主系统，创新的各个属性作为二级子系统。受Coase关于制度环境变量构建思想的启发，引入创新驱动制度环境作为外生性子系统，同时，借鉴系统动力学原理，构建基于制度环境-驱动力-状态-影响-响应5个立体层面的子系统作为创新驱动评价体系的二级指标，采用主观+客观组合权重分配法，并结合混合型中心点三角白化权函数进行灰色评估分析，以中西部6个工业强省(市)作为研究对象，构建区域创新驱动战略评价体系。其中，制度环境是指政府部门制定的不同决策致使市场经济主体表现出不同的应对策略，并对其它4个子系统产生影响，其对应上述创新属性二；驱动力是指可以推动系统发展的潜在因素，对应上述创新属性一；状态是指在驱动力作用下系统的现实反映，对应上述创新属性一；影响是指系统呈现出的状态对社会经济和生态环境造成的实际冲击，对应上述创新属性三；响应是指系统行为主体为推动系统健康发展采取的改善措施,对应上述创新属性二。系统间的逻辑关系如图1所示。
根据Scott对制度环境的解释——能给社会带来稳定且具有认知性、规范性和规则性的结构与活动。由此，他认为规则、规范和认知构成了市场经济主体的外部制度环境。可以看出，制度环境的改变会使市场经济主体作出不同决策，同时，制度环境必须满足外生性要求，即市场经济主体无法改变现存制度环境，只能被动接受并作出相应的理性决策。如Hall & Jones[12]提出将各国家到赤道的距离作为制度工具变量，因为他们认为到赤道的距离可以反映各个国家受西方文化的影响程度。尽管该工具变量遭到了学术界质疑，但毫无疑问的是各国家到赤道的距离是任何经济主体不能改变的，因此满足制度环境的外生性条件，这是构建制度环境变量的基本假设条件。另一方面，有学者就国内正式制度的距离测度持保留态度，他们认为我国属于高度中央集权制国家，全体国民拥有统一的法律制度体系及制度执行体系，因此我国内部并不存在真正意义上的正式制度差距。但North认为，制度不仅包含法律法规等类似正式制度，而且包括由正式制度演化的诸如风俗习惯等非正式制度。因此，方颖、赵扬[13]认为除我国拥有统一的制度设计部门之外，各地方具有特色的规章和法规同样也是制度环境的重要组成部分。
鉴于此，根据North关于创新制度环境的表述，即创新制度环境通过激励市场经济主体的创新活动而作用于区域经济增长，因此市场经济主体加入创新活动的参与程度可以作为测度创新制度环境的工具变量。而市场经济主体——企业和个人受到政府决策的影响，由此建立政府-企业-个人3个层面的制度环境指标，并假设市场内任何企业或个人都不能改变现存制度环境，即满足制度环境的外生性要求。
图1 改进的DSIR模型
国内具有代表性的科技创新评价体系主要有中国科学技术发展战略研究院的《国家创新指数报告》、国家统计局社科文司的《中国创新指数研究》、中科协的《国家创新能力测度方法及其应用》等。对比上述评价指标体系可以发现：几乎所有评价体系都含有科技创新投入和产出部分，这充分说明创新是一个经济学范畴概念；创新环境指标选取的差异性较大，且大多是从政府角度出发建立创新环境评价指标体系，没有形成完善的制度环境层面系统；在创新驱动分指标体系方面，没有考虑市场创新主体对技术和设备改进的支出，而这应该纳入创新驱动发展状况评价范畴。鉴于此，参考贺德方关于国家创新环境、经济发展和科技创新指标的选取办法，同时考虑到上述原因，设计出16个指标作为中西部地区创新驱动战略发展评价依据与标准，以河南、湖北、湖南、四川、陕西、重庆作为研究对象，2016年为研究期，数据均来自《中国统计年鉴》和《高技术产业统计年鉴》，如图2所示。
图2 创新驱动战略系统评价指标体系
其中：新产品销售对GDP贡献率=新产品销售收入/地区GDP，用来衡量地区GDP中新产品销售收入占比情况；新产品出口对GDP贡献率=新产品出口额/地区GDP,用来衡量地区GDP中新产品对外出口占比情况；地方政府对创新活动的支持力度=地方政府对科技创新活动的投资额/地方政府财政收入，反映地方政府财政收入中用于科技创新活动的支出比例，用于衡量地方政府对当地科技创新的支持力度，该指标作为政府层面的创新制度环境指标；企业参与创新活动积极性=企业用于创新产品的R&D经费支出/主营业务收入，反映企业主营业务收入中用于创新产品研发的支出比例，用于衡量当地企业参与创新产品研发的积极性，该指标作为企业层面的创新制度环境指标；劳动群体参与创新活动的积极性=参与R&D活动人员数/劳动总人数，作为个体层面的创新制度环境指标。评价指标类型、属性及单位如表1所示。
表1 创新驱动战略系统评价体系说明
指标代号指标类型属性单位指标代号指标类型属性单位X1定量+%X9定量+亿元X2定量+%X10定量+件X3定量+%X11定量+%X4定量+万人/年X12定量+%X5定量+亿元X13定量+亿元X6定量+个X14定量+亿元X7定量+亿元X15定量+亿元X8定量+个X16定量+亿元
为保证评价结果的客观性和可靠性，所用数据均采用定量类型，且全部属于2016年当年增量指标，综合5个立体层面的指标体系基本涵盖创新的重要属性。
目前理论界关于灰色聚类分析中的权重确定主要分为主观权重和客观权重，主观权重确定主要有层次分析法、Delphi法、菲尔德法等，此类方法参考了专家意见，具有一定现实意义，但受人为因素影响太大，同指标权重可能出现高度差异化结果；客观权重确定主要有熵值法、主成分分析法等，此类方法基于数据事实，符合客观规律，但容易忽略评价目的，现实意义较差。因此，借鉴组合思想，将主观权重和客观权重结合起来重新确定，将在一定程度上更具合理性，组合公式如式(1)所示。
(1)
其中，α为主观权重系数，取值范围为[0,1]；(1-α)为客观权重系数，取值范围为[0,1];wij1表示方案i的指标j的主观权重；wij2表示方案i的指标j的客观权重；Wij表示组合权重。组合权重公式涵盖了主观权重和客观权重的优点，比单纯采用某种权重方法所得到的结果更加全面、客观。
刘思峰提出的基于中心点三角白化权函数的灰色评估方法近年来得到大量应用，相较于传统的端点型三角白化权函数，其对多重灰类交叉和各灰类聚类系数和不为1的问题进行了改进，但仍不能完美地解决各灰类聚类系数和严格为1的问题[14-17]。因此，王化中[18]提出了以中心点白化权函数为主、以下限和上限测度白化权函数为辅的混合型中心点三角白化权函数模型。该模型可以使各灰类聚类系数和严格为1，相较于传统的中心点三角白化权函数更具规范性。设有i=1，2，…，n个评估对象；j=1，2，…，m个评估指标；s个不同灰类；wij为指标j的组合权重，且
对象i关于指标j的观测值为xij，建模步骤如下：
将各指标按其取值范围划分为s个灰类，令λk作为k灰类的中心点，且属于第k个灰类的白化权函数值为1。
设λ1，λ2，λ3…，λk，…，λs分别为s个灰类的中心点，连接点(λk，1)与第k-1个小区间的中心点(λk+1，0)以及(λk，1)与第k+1个小区间的中心点(λk+1，0)，从而得到j指标关于k灰类的三角白化权函数集
与端点型三角白化权函数不同的是，
适用于下限测度白化权函数，
适用于上限测度白化权函数，并将横轴域向左延拓至λ0，同时向右延拓至λs+1，如图3所示。
图3 混合型中心点三角白化权函数
同时计算xij对应的白化权函数：
(2)
k=[2,s-1]
(3)
s≥2
(4)
根据得出的
计算对象i关于灰类k的综合聚类系数
计算公式如下：
(5)
根据计算得出的由式(6)判断对象i所属灰类k*，若多个对象同属灰类k*，则根据灰类系数进行判断：
(6)
通过咨询专家意见，将主观权重系数和客观权重系数均赋予0.5的权重，其中，客观权重由熵值法确定，结果为(0.01 0.01 0.02 0.03 0.07 0.05 0.05 0.05 0.07 0.07 0.15 0.07 0.10 0.09 0.06 0.10)；主观权重通过综合20位专家意见得出，结果为(0.10 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.07 0.02 0.05 0.15 0.10 0.10 0.08 0.03 0.10)，根据式(1)得出组合权重结果：wij=(0.03 0.02 0.03 0.04 0.06 0.05 0.05 0.06 0.04 0.06 0.15 0.08 0.10 0.08 0.04 0.10)。
结合地区创新驱动发展程度，划分为低度、中度、中高度和高度4个层次，分别对应于低、中、中高和高灰类。其中，低灰类表示地区创新驱动发展处于相对滞后地位，中灰类和中高灰类表示地区创新驱动发展处于相对均势地位，高灰类表示地区创新驱动发展处于相对领先地位。
各灰类中心点及转折点由专家共同确定，由此得到白化权函数：
结合以上白化权函数生成聚类系数矩阵，令Di分别代表河南、湖北、湖南、四川、陕西、重庆的聚类系数矩阵,再由式(7)分别计算综合聚类系数。
(7)
由此得出6个省市的综合聚类系数，计算结果如表2所示。
表2 中西部地区创新驱动战略评价结果
地区聚类系数最大系数灰类排序河南[0.395 0.224 0.088 0.108]0.395低6湖北[0.115 0.375 0.271 0.229]0.375中2湖南[0.212 0.357 0.299 0.164]0.357中3四川[0.202 0.108 0.313 0.367]0.367高1陕西[0.472 0.253 0.175 0.090]0.472低4重庆[0.444 0.210 0.018 0.173]0.444低5
由表2可以看出，四川在创新驱动发展方面居于中西部地区领先地位，湖南和湖北处于中等均势程度，而陕西、重庆和河南则处于劣势地位，这表明中西部地区创新驱动发展状况存在较大差异。从灰评估聚类系数矩阵可以看出：河南、陕西、重庆的聚类系数多集中于低类和中类，四川多集中于中高类和高类，湖北和湖南多集中于中类与中高类，这从直观上解释了造成这种差异的表面原因。为进一步分析内在原因，找出地区创新驱动发展短板，将地区制度环境-驱动力-状态-影响-响应5个立体层面作为单独子系统，进行聚类评估与比较，计算结果如表3所示。
表3 制度环境-驱动力-状态-影响-响应层面聚类结果
地区制度环境最大值灰类驱动力最大值灰类状态最大值灰类影响最大值灰类响应最大值灰类河南0.152中0.088中高0.100高0.250高0.242低湖北0.199高0.113中高0.040高0.168低0.140高湖南0.095中高0.111中高0.084中0.136中高0.150低四川0.168高0.115高0.120高0.160中0.168中高陕西0.212低0.110低0.100低0.160低0.118中重庆0.163中0.121中0.096中0.250高0.250低
由表3可以看出：在制度环境方面，四川和湖北处于领先地位，这意味着两地在创新制度环境建设方面具有更多优势，河南、湖南、重庆处于均势地位，而陕西则处于较为劣势地位。从统计数据上也可以看出：四川和湖北在地方政府对创新活动的支持力度、企业和劳动群体参与创新活动的积极性方面全面领先于同类地区，河南、湖南、重庆在这三方面处于均势地位，而陕西则全面落后于其它地区，这可能与地方政府的财政收入及规划有关，同时，也说明陕西在创新激励制度建设方面处于滞后地位，企业和劳动群体参与创新活动的热情不如其它地区。
在驱动力方面，四川处于领先地位，这表明四川在创新驱动发展方面具有更多潜力优势，河南、湖北、湖南处于均势地位，而陕西和重庆略显滞后，同时也说明陕西和重庆在创新驱动投入方面处于劣势地位。从统计数据也可以看出：四川在R&D经费内部支出、具有R&D活动的企业数方面处于同类地区高位，而湖南、湖北、湖南虽然在新增高新技术产业投资额方面高于四川，但由于R&D经费内部支出赋予的组合权重系数高于新增高新技术产业投资额，所以四川在驱动力方面位列同类地区第一；陕西虽然在R&D经费内部支出方面位列同类地区高位，但其它指标均处于劣势，重庆在新增高新技术产业投资额方面位列同类地区中高位，但其它指标处于劣势，说明重庆在自主创新人力投入规模和强度方面与其它地区差距较大，而陕西在企业创新活动和创新投资方面较为滞后。
在状态方面，河南、湖北、四川处于领先地位，其它省市处于劣势地位，这表明河南、湖北、四川在创新驱动发展成果方面具有更多优势，如创新成果转化率较高，而其它省市表现较为落后。从统计数据也可以看出：河南、湖北、四川在新产品开发项目数、新产品销售收入、有效发明专利数等方面均位列同类地区高位；湖南和重庆虽然在新产品开发项目数、新产品销售收入方面位列同列地区高位，但有效发明专利数处于劣势；陕西虽然在有效发明专利数位列同类地区高位，但在新产品开发项目数、新产品销售收入方面与其它地区差距较大，说明湖南和重庆的专利利用率高于陕西，由于新增专利转化为创新产品存在时滞效应，所以陕西虽然拥有较多有效专利，但在创新产品开发经营方面处于劣势。
在影响方面，河南、重庆处于领先地位，其它省市处于劣势地位，表明河南、重庆的创新产品销售对经济发展贡献较大，且在同类地区的创新产品出口方面处于优势地位。从统计数据也可以看出：河南创新产品出口额和销售额占地区GDP的比例处于同类地区绝对优势地位，其中，创新产品出口额占GDP的比例为6.35%，销售额占GDP的比例为7.04%，表明河南地区的创新产品主要销往海外地区，而湖南和四川的创新产品出口额占GDP的比例与销售额占GDP的比例分别为0.57%、4.19%以及0.13%、3.22%，表明两地创新产品主要销往内地，而湖北、陕西创新产品销售额占GDP的比例均低于3%，表明两地在创新产品驱动经济发展方面还处于劣势地位。
在响应方面，湖北和四川处于领先地位，其它地区处于均势劣势地位，表明在同类地区中，湖北和四川两地创新主体对技术获取和技术改造的投入处于领先地位。从统计数据也可以看出：河南和重庆的各项指标与其它地区存在较大差距，造成两地同处于低灰类且最大灰数系数值较大；而湖南虽然在引进技术经费支出、消化吸收经费支出、购买境内技术经费支出方面处于劣势，但在技术改造经费支出方面位列第一，导致河南、湖南虽同处于灰类但最大灰类系数值不同；湖北与四川在引进技术经费支出方面均大幅领先同类地区，因此被分别划为高灰类和中高灰类，说明湖北和四川相较于其它地区更偏好引进外来新技术，而湖南更注重存量技术的更新改造。
另外，对比制度环境与其它4个子系统的灰类结果可以大致看出：制度环境的所属灰类与其它4个子系统的所属灰类基本呈正相关关系，这也佐证了North、Thomas强调的“制度对经济增长起决定性作用”，说明良好的创新制度对市场经济主体的创新活动具有显著正向激励作用。对比驱动力-状态可以看出，河南和湖北处于中高驱动力-高状态，而湖南处于中高驱动力-中状态，表明湖南在创新成果转化率方面处于相对劣势；对比状态-影响可以看出，湖北处于高状态-低影响，表明虽然湖北的创新成果转化率在同类地区中较高，但在创新产品驱动地区经济发展方面处于劣势；对比影响-状态可以看出，河南和重庆属于高影响-低响应，表明两地虽然在创新产品驱动地区经济发展方面处于领先地位，但创新主体对技术获取和技术改造的投入处于劣势。
创新驱动发展战略对于改变依靠传统经济发展模式，实现中西部地区转型发展具有重要战略意义。针对上文实证分析结果，提出以下对策建议：
(1)在制度环境方面，陕西处于同类地区劣势地位，而河南、重庆与其它地区差异较大，因此要加强创新制度环境建设、加快完善创新激励制度，同时，加大科技创新投入力度，提高企业和劳动群体的创新活动参与热情。
(2)在驱动力方面，陕西和重庆在同类地区处于劣势地位，因此要加大创新技术投入与创新人才引进力度、完善高新技术创新企业扶持政策、鼓励高新技术企业开展R&D活动，而湖南和四川则应侧重于加大高新技术产业投入、激发企业创造活力等方面。
(3)在发展状态方面，湖南、陕西、重庆在同类地区中处于劣势地位，因此要加强驱动力投入、完善创新驱动发展战略的基础生态环境建设、积极吸取国内外创新驱动发展的先进经验，在加大创新基础建设投入的同时，注重提高创新成果转化率，而河南应侧重于提高有效发明专利数，湖北和四川应侧重于优化创新企业经营模式，提高创新产品销售收入。
(4)在影响方面，湖北、四川、陕西处于劣势地位，因此在提升创新成果转化率的同时，也要注重提升创新产品对地区经济的拉动作用，鼓励企业通过产品创新提升自身实力，针对企业创新产品销售建立合理的优惠税率，提高企业创新积极性。
⑸在响应方面，河南、湖南、陕西、重庆处于劣势地位，因此要加大创新主体的技术获取和技术改造投入、扩大技术交易市场规模、完善技术交易制度，而四川和湖北则应加大技术改造支出，注重存量技术的更新再利用。
[1] 魏江，李拓宇，赵雨涵.创新驱动发展的总体格局、现实困境与政策走向[J].中国软科学，2015(5)：21-30.
[2] 李燕萍，毛雁滨，史瑶.创新驱动发展评价研究[J].科技进步与对策，2016(22)：103-108.
[3] 陈宥蓁.国际创新驱动能力评价指标体系及其对我国的借鉴[J].南京理工大学学报：社会科学版，2014(4)：27-33.
[4] 韩秋明，袁立科.创新驱动导向的技术评价概念体系研究[J].科技进步与对策，2015(24)：101-105.
[5] 崔有祥，胡兴华，廖娟，等.实施创新驱动发展战略的测量评估体系研究[J].科研管理，2013(12)：309-314.
[6] MANSFIELD E,Patents and innovation:an empirical stduy[J].Management Science,1986(1):2-10.
[7] MORTON I K, SCHWARTZ N I.Some economic consequences of anticipating technical advance[J].Economic Inquiry,1972,10(2):123-138.
[8] AHUJA G.Duality of collaboration:inducements and opportunities in the formationof interfirm linkages[J].Strategic Management Journal,2000,21(3):317-150.
[9] FREEMAN C.Innovation, changes of techno-economic paradigm and biological in economics[J].Revue Economique,1991,42(2):211-232.
[10] 贺德方.创新型国家评价方法体系构建研究[J].中国软科学，2014(6)：117-127.
[11] KLINE S J,ROSENBERG N.An overview innovation[M].Washington D.C.:National Academy Press,2000：151-178.
[12] HALL R，JONES C.Why do some countries produce so Much more output per worker than others[J].Quarterly Journal of Economics,1999(114):83-116.
[13] 方颖，赵扬.寻找制度的工具变量：估计产权保护对中国经济增长的贡献[J].经济研究，2011(5)：138-147.
[14] 刘思峰，郭本海，方志耕，等.系统评价：方法、模型、应用[M].北京：科学出版社，2015：30-40.
[15] 王育红，党耀国.基于D-S证据理论的灰色定权聚类综合后评价方法[J].系统工程理论与实践，2009(5)：124-128.
[16] 王宗军.复杂对象系统多目标综合评价神经网络方法[J].管理工程学报，1995(1)：25-33.
[17] 党耀国，刘思峰.聚类系数无显著性差异下的灰色综合聚类方法研究[J].中国管理科学，2005(4)：69-73.
[18] 王化中，强凤娇，贺宝成.基于改进的中心点三角白化权函数灰评估新方法[J].统计与决策，2014(8)：69-72.
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：