摘要：黑龙江省担当着林业资源大省的角色，林业又是我国国民经济的基础产业，本文将借鉴已有的成熟经验并结合黑龙江林业产业实际情况，通过对各统计量定性描述以及从定量角度运用区位熵系数法得出黑龙江省林业产业集聚程度测算结果，进而为黑龙江省林业产业健康有序发展献计献策。

　　关键词：黑龙江林业产业；专业化水平；区位熵系数

　　一、黑龙江省林业产业集聚程度的测算方法

　　区位熵系数法（LQ），通常也叫做专业化率，反映某地区某行业的专业化程度及生产要素的分布情况。其测算公式为：LQ=（Eij/Ei）/（Ekj/Ek）

　　LQ是区位熵系数，Eij是某地区某行业产值，Ei是某地区总产值，Ekj是k国家j行业产值，Ek是k国家总产值。LQ>1，表示i地区j行业相对专业化水平较高，超过全国水平；当LQ>1.12时，意味着i地区j行业具有高水平的专业化；LQ=1，表示i地区j行业其专业化程度与全国水平相当，恰能满足当地需求；LQ<1，意味着i地区j产业专业化水平低于全国水平，行业产出能力不足以满足消费需求，还需通过进口为主要导向应对当地消费需求。

　　二、黑龙江省林业产业集聚程度测算结果及分析

　　本文除了测算黑龙江省林业产值区位熵以外，还尝试从细化林业三次产业的角度分别测算其集聚程度，并对比分析三组测算结果为更加全面找出有效拉动黑龙江省林业产业经济增长的关键因素，进而可以为政策制定提供一定的智力支持。

　　LQ数值介于0.934至1.540之间，其平均值为1.188，方差为0.0274。在这四条曲线中，LQ曲线的震荡幅度最小，其摘要：影响企业创新能力的各项内部因素间既有联系又有区别。采用灰色关联聚类法，对长三角地区制造型企业的创新能力进行分析。结果表明，影响企业创新能力的内部影响因素间存在高度相关性，对这些指标进行聚类分析，减少不必要数据采集，减少人力、物力、财力的投入是十分必要的。通过指标体系的优化，可以使企业创新能力评价指标体系的建立更加科学、合理和高效，达到用较少的指标，最大限度地反映长三角地区制造型企业创新能力的目的。

　　关键词：企业创新能力；灰色关联聚类；制造型企业；内部影响因素

　　一、引言

　　创新是国家经济增长的重要动力，有助于提高国家和企业的核心竞争力。随着世界经济的发展和科学技术的进步，新产品创造、产品质量改进和以新的方式进入特定市场的能力变得越来越重要，这种变化已使企业创新能力成为全球竞争的关键。企业创新能力受到多种复杂因素的影响，因此，对企业创新能力的评价是一项复杂的系统工程。本文采用灰色关联聚类法，对影响长三角地区制造型企业创新能力的26个内部影响因素进行了聚类分析。通过对五个行业的调研数据进行分析，减少不了必要变量的收集，以及人力、物力、财力的投入。通过指标体系的优化，使企业创新能力评价指标体系的建立更加科学、合理和高效，达到了用较少的指标，最大限度地反映长三角地区制造型企业创新能力的目的。

　　二、灰色关联聚类分析

　　（一）灰色系统理论

　　灰色系统理论研究的是“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统，它通过对“部分”已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界，实现对系统运行规律的正确描述和有效控制。灰色系统模型对试验数据及其分布没有特殊要求和限制，在社会、经济、科技、金融等众多领域有着广泛应用。灰色关联聚类是灰色系统理论的一部分，主要用于同类因素的归并，通过检验各个因素中是否有若干个因素关系十分密切，使我们既能够用这些因素的综合平均指标或其中的某一个因素来代表这几个因素，又使信息不受严重损失，以使复杂系统简化。

　　（二）聚类分析

　　本文所采用的影响企业创新能力的各项内部因素的指标数据来自于上海理工大学企业创新能力研究中心。2012年，上海理工大学企业创新能力研究中心针对长三角地区五个行业（A—汽车零部件行业，B—LED照明行业，C—制冷行业，D-计算机行业，E—医疗器械行业）的500多家制造型企业进行了调研，共回收有效问卷400多份，所得数据具有一定可靠性。各个指标的得分采用5分制，由相关单位负责人根据指标与相关企业情况的符合程度进行打分（1=不符合、2=较不符合、3=基本符合、4=较符合、5=完全符合）。本人对相关数据进行了整理，采用各行业指标的平均值作为聚类分析的依据（详细数据见表1）。

　　本文共选取5个观测对象，每个观测对象有26个特征数据，得到序列如下。

　　X1=（x1（1），x1（2），…，x1（5））

　　X2=（x2（1），x2（2），…，x2（5））

　　…………

　　X26=（x26（1），x26（2），…，x26（5））

　　对所有i≤j，i，j=1，2，…26，根据公式：

　　ωij=（1+|Si|+|Sj|）/（1+|Si|+|Sj|+|Si-Sj|）（1）

　　计算出Xi与Xj的灰色绝对关联度ωij。其中：

　　|Si|=|xi0（k）+xi0（5）|；i=1，2，…26（2）

　　|Si-Sj|=|（xi0（k）-xj0（k））+（xi0（5）-xj0（5））|；i，j=1，2，…26（3）

　　xi0（k）=xi（k）-xi（1）；i=1，2，…26；i，k=1，2，…5（4）

　　计算得到特征变量关联矩阵如表2所示。

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