采用层次结构对欧洲创新绩效进行稳健衡量

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英文标题：
《Robust measurement of innovation performances in Europe with a hierarchy
  of interacting composite indicators》
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作者：
Salvatore Corrente and Ana Garcia-Bernabeu and Salvatore Greco and
  Teemu Makkonen
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  For long time the measurement of innovation has been in the forefront of policy makers\' and researchers\' agenda worldwide. Therefore, there is an ongoing debate about which indicators should be used to measure innovation. Recent approaches have favoured the use of composite innovation indicators. However, there is no consensus about the appropriate methodology to aggregate the varying dimensions of innovation into a single summary indicator. One of the best known examples of composite innovation indicators is the European Innovation Scoreboard (EIS). It is a relevant tool for benchmarking innovation in Europe. Still, the EIS lacks a proper scheme for weighting the included indicators according to their relative importance. In this context, we propose an appraisal methodology permitting to take into consideration the interaction of criteria and robustness concerns related to the elicitation of the weights assigned to the elementary indicators. With this aim, we apply the hierarchical-SMAA-Choquet integral approach. This integrated multicriteria decision making (MCDM) method helps the users to rank and benchmark countries\' innovation performance taking into account the importance and interaction of criteria assigned by themselves, rather than equal weights or weights exogenously fixed by external experts.
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中文摘要：
长期以来，创新的衡量一直处于全球决策者和研究者议程的最前沿。因此，关于应该使用哪些指标来衡量创新，目前仍存在争议。最近的方法倾向于使用综合创新指标。然而，对于将创新的不同维度聚合为一个单一的汇总指标的适当方法，还没有达成共识。综合创新指标最著名的例子之一是欧洲创新记分牌（EIS）。它是欧洲创新基准的相关工具。尽管如此，《环境影响报告书》仍然缺乏一个适当的方案，根据指标的相对重要性对所包括的指标进行加权。在此背景下，我们提出了一种评估方法，该方法允许考虑与提取分配给基本指标的权重相关的标准和稳健性问题之间的相互作用。为此，我们采用了分层SMAA-Choquet积分方法。这种综合多标准决策（MCDM）方法有助于用户根据自身指定标准的重要性和相互作用，而不是等重或外部专家固定的权重，对国家的创新绩效进行排名和基准测试。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> Robust_measurement_of_innovation_performances_in_Europe_with_a_hierarchy_of_inte.pdf (1.18 MB)

2022-6-24 01:11:58 上传

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关键词：层次结构 创新绩效 Quantitative Applications Benchmarking

Noname手稿编号（将由编辑插入）欧洲创新绩效的稳健测量，具有交互复合指标的层次结构。Corrente，A.Garcia Bernabeu，S.Greco，T.MakkonenReceived:date/Accepted:dateAbstract长期以来，创新的衡量一直处于全球决策者和研究者议程的前沿。因此，关于应该使用哪些指标来衡量创新，目前仍存在争议。最近的方法倾向于使用复合创新指标。然而，对于将创新的不同维度聚合为单一汇总指标的适当方法，还没有达成共识。综合创新指标最著名的例子之一是欧洲创新记分牌（EIS）。这是一个相关的工具，用于在欧洲进行创新。尽管如此，《环境影响报告书》仍然缺乏一个适当的方案，根据指标的相对重要性对所包括的指标进行加权。在此背景下，我们提出了一种评估方法，该方法允许考虑与基本指标权重缺失相关的标准和稳健性问题之间的相互作用。为此，我们采用了分层SMAA-Choquet积分方法。

这种综合多标准决策（MCDM）方法有助于用户根据自身指定标准的重要性和相互作用，而不是等重或外部专家确定的权重，对国家的创新绩效进行排名和基准测试。Salvatore CorrenteUniversity of Catania，Italy电子邮件：Salvatore。corrente@unict.itAnaGarcia Bernabeuuuniversitat Polit\'ecnica de Val\'encia，西班牙邮政：angarber@upv.esSalvatore意大利卡塔尼亚希腊大学、英国朴茨茅斯大学，电子邮件：salgreco@unict.itTeemu芬兰东部MakkonenUniversity，Finland电子邮件：teemu。makkonen@uef.Fi2 S.Corrente，A.Garcia Bernabeu，S.Greco，T.MakkonenKeywords复合创新指标·创新绩效·多标准层次过程·随机多标准可接受性分析·三螺旋1简介根据最近的学术辩论，创新即使不是可持续经济增长的主要驱动力，也是其中之一[9]。这也得到了政策制定者的认可，例如倡导创新驱动增长政策的欧盟委员会（EC）。创新的突出重要性促使各国有必要监测创新绩效，以了解和衡量政策措施在促进创新和进一步经济增长方面的成功。这些监测效果的一些主要例子是全球创新指数（GII），该指数提供了从全球创新跟踪中收集的数据和见解[20]，以及欧洲创新记分牌（EIS）[39]，后者在此用作实证案例。每年，欧盟委员会发布年度《环境影响报告书》，对欧盟成员国的研究和创新绩效及其研究和创新体系的相对优势和劣势进行比较评估。

该指标有助于政策和决策者监控、衡量和基准化欧盟、各成员国、联系国和选定的全球竞争对手的创新绩效。它是一个强大的工具，可以确定国家需要集中力量提高创新绩效的领域【25】。由于创新活动非常复杂，因此很难对其进行衡量[38]。对于应该使用哪些指标来衡量创新，还没有达成共识。最初，使用国家统计数据中的个别指标，如专利数量【62】或研发支出【34】是最常用的衡量标准。然而，从20世纪90年代开始，在【42】引入复合创新指标（CII’s）后，学者们开始支持并制定企业和地区层面的综合创新措施。因此，《环境影响报告书》还提供了一个综合指标，即综合创新指数（SII），在该指数中，通过将每个国家的指标汇总为一个单一指数来获得创新绩效。SIII由27个指标组成，涵盖四个主要区块/支柱（框架条件、投资、创新活动和影响）中的十个维度。然而，这类CII在衡量（国家）创新绩效及其在指导创新政策中的效用方面的应用也受到了质疑（[35,61,36,2,21,47,37]），主要是因为在将指标汇总到CII中时，用于确定权重的不同统计和数学方法相关的问题[9]。

此外，最新的《环境影响报告书》方法论报告[40]声称，在构建环境影响报告书时需要一种新的方法：“环境影响报告书的未来成员可能建议使用对欧洲创新绩效的可靠衡量3a层次结构，在该结构中，指标首先在维度组合中聚合，然后再聚合为组或总体平均值”。在构建复合指标时，应特别考虑几个关键问题：权重、指标聚合、稳健性以及专家参与构建复合指标【3】。因此，对于多标准决策（MCDM）方法是否适合构建复合指标，人们达成了广泛共识【60,44,52】，因为它们非常适合多维框架。我们的方法基于将最近提出的称为多准则层次分析（MCHP）[16]的方法与多准则可接受性分析（SMAA）[48]相结合。这种方法以前曾应用于有关大学排名和农村可持续发展评估的评估问题。本文的目的是提出一种基于MCHP Ch SMAmethodology的CII，以满足EIS层次结构的需要，并克服关于构建复合指标的权重、聚合和稳健性的批评。关于权重问题和指标聚合，拟议的MCHP Ch SMAA方法采用了基于Choquet积分偏好模型的加权和扩展[13,28]，该模型考虑了指标之间的潜在相互作用。CII基于专家的判断（或偏好）呈现三螺旋模型的三个螺旋，即大学、ZF和工业[49,23]。

为了便于决策者做出回应，并确保结果的“可读性”，大学、行业和政府在创新维度方面的偏好是从指标的成对比较中得出的。最后，在稳健性方面，概率排名以每个国家的排名可接受指数（RAI）和每个成对国家的成对获胜指数（PWI）表示。作为本研究的一个主要贡献，我们提出应用CMHP Ch SMAA来构建CII，以克服标准交互的局限性和与权重获取及其聚合方法相关的稳健性问题。通过EIS应用程序，我们还克服了基于维度和标准的层次结构的适当加权方案的需要，从而提供了一个测量框架，在该框架中，在层次结构的所有层次上都不需要参考信息，从而减少了决策者的认知影响。对于评估利益相关者创新偏好的挑战，该方法提供了对国家综合层面创新绩效的深入分析，以及结合三螺旋框架视角的具体宏观标准。这种方法是设计和部署面向特定三螺旋代理的政策和实践的有用工具，因为它允许识别国家创新体系的优势和劣势。论文的其余部分组织如下。第2节回顾了构建CII时有关权重、聚合和稳健性问题的方法学基础。第3节讨论了pro4 S.Corrente、A.Garcia Bernabeu、S.Greco、T.Makkonen提出的结合MCHP和SMAA的方法。

在第4节中，介绍了一个案例研究，该案例研究与根据EIS标准并结合三螺旋代理的观点对欧盟国家的创新绩效进行排名有关。第5.2节综合创新指标（CII）的权重、聚合和稳健性给出了结论和未来的研究方向。在过去二十年中，研究界对构建综合指标的方法框架越来越感兴趣，作为衡量国家在社会经济、治理和环境问题等各个领域表现的基准工具，它们越来越受欢迎。然而，andregardless尽管在这一主题上做了几十年的工作，但由于每种方法都有其自身的优势和局限性，对于最佳权重和聚合系统仍然没有明确的共识[32]。因此，特别有问题的是为构建CII分配适当的权重。基本上，在解决权重问题时，有两组主要的方法可以获得权重：1。客观上，基于统计方法。大多数综合指标都采用等权（EW）方法，即所有变量的权重相同。因此，应用等权重是使用统计工具指导权重计算的一种简单但方法上不太可靠的方法。因此，另一种方法是利用多元统计方法，如主成分分析（PCA）[1]，其中权重反映每个指标对总体综合指标的贡献。2、主观上，通过参与式方法收集利益相关者偏好，确定权重方案。

在这一群体中，预算分配法（BAP）是最常用的确定权重的方法之一，在该方法中，一个专家小组得到一个要分布在多个维度上的已执行预算，以及多属性决策方法，如层次分析法（AHP）[59]和联合分析法（CA）。在AHP中，一个复杂的决策问题被分解为目标、标准和备选方案的层次结构，根据决策者对标准的成对比较生成权重。相反，在联合分析中，标准权重来自于从用户提供的偏好信息中归纳出的总体效用函数的边际替代率。另一个主要关注点是聚合方法。虽然线性或相加加总占主导地位，而且它是最广泛使用的方法，与之前的所有加权方法兼容，但有时欧洲创新绩效的几何宏观衡量5加总更适合构建复合指标。然而，在这两种情况下，都会出现“可补偿性”[55]，也就是说，在某个维度上的不足可能会在另一个维度上表现优异。在多维框架中，当高度不同的维度应该聚合时，多标准决策方法被认为是构建复合指标的非常合适的替代方法【22】。例如，[26]和[6]利用简单加性加权（SAW）等基本多准则方法构建综合环境指数。

此外，基于价值和效用的方法【46】，包括多属性效用理论（MAUT）和多属性价值理论，已经被用来构建一个综合指标，例如，由【18】在评估旅游目的地的吸引力时，[19]为了衡量农业植物的可持续性，[10]世卫组织提议基于[11]开发的数据包络分析（DEA）评估国家和区域创新系统的效率。植根于DEA的DOUBT（BOD）方法的优势已被用于构建技术创新综合指标【12】。[17]引入的MACBETH（通过基于分类的评估技术测量吸引力）方法也被广泛用于聚合绩效测量（参见例[14]）。关于基于期权价格之间比较的排名方法，最常用的方法包括ELECTRE（消除和选择表达现实）[24]和PROMETHEE（浓缩评估的优先排序优化方法）[8]。例如，通过使用ELECTRE III，[7]开发一个综合指标，用于评估城市和区域规划政策的环境和社会绩效。[56]使用相同的方法来衡量欧盟成员国在实现欧盟数字议程关键目标方面的绩效，而[5]使用PROMETHEE II评估欧洲国家的可持续性绩效。此外，BOD方法已被用于构建技术创造综合指标【12】。如上所示，近年来，在构建综合指标时使用MCDM方法越来越受欢迎。

然而，只有少数几个MCDM应用专注于创新，其中大多数与创新规划和技术路线图有关，除了[54]的论文，他们应用交互式和多标准决策（TODIM）（由[27]引入）对伊比利亚半岛和拉丁美洲的国家创新系统的绩效进行排名，最近又由[9]引入，他们将设定优先级的AHP框架与构建CII的理想解相似性排序法（TOPSIS）相结合。6 S.Corrente，A.Garcia Bernabeu，S.Greco，T.Makkonen3多标准层次分析法（MCHP），Choquet积分偏好模型和随机多准则可接受性分析（SMAA）多准则层次过程（MCHP）[16]是最近在多准则决策辅助（MCDA）[29]中引入的一种方法，用于处理评估标准不在同一水平但以层次方式构建的决策问题。这意味着可以定义根节点g，作为问题的目标，宏观标准g，GN从它开始下降，依此类推，直到基本标准gt，GTN根据层次结构底部的标准，评估手头的备选方案。有关标准层次结构的示例，请参见图1。图1具有3个级别（lev=3）和10个元素标准的标准层次结构示例考虑MCHP的好处有两个：（i）它允许决策者（DM）不仅在综合级别（即在glevel）提供关于备选方案的信息，而且还考虑层次结构中的特定标准grin；（ii）它通过在层次结构的每个节点以及综合层面定义偏好关系，为THDM提供了更深入的信息。