基于ANP的文化产业创新评价模型优化

2023-07-18 理论教育版权反馈

【摘要】：应用ANP的计算过程较为复杂，但是利用Super Decision软件求解却可以有效地解决这个问题。利用上述步骤，采用网络层次分析法将表3-7所示的文化产业的创新评价指标体系中的元素划分为两大类:第一类为控制元素层，是由问题目标即文化产业创新指标体系和决策准则即4个模块创新层组成的。

网络层次分析法(The Analytic Network Process，简称ANP)是美国学者萨迪于1996年提出的，它是在层次分析法(AHP)基础上发展而形成的一种新的实用决策方法，特别适用于存在内部依存和反馈效应的复杂系统决策。针对复杂的系统决策问题，可运用ANP构造出网络结构，网络中的每个元素集都可能相互影响、相互支配，利用“极限超矩阵”对各种相互作用的因素进行综合分析从而得出其混合权重。应用ANP的计算过程较为复杂，但是利用Super Decision软件求解却可以有效地解决这个问题。

利用Super Decision软件进行决策的基本步骤如下:

第一，对决策问题进行分析，将一个复杂问题分解成各个元素组(cluster)和元素(element)，同时在程序中选择相应按键，逐个输入元素组和元素，在每个准则之下，可分别构造子网络、子子网络，网络内部有元素组，元素组内有元素。

第二，按支配关系将各个元素组和元素聚类形成网状结构，确定元素组之间和元素之间的关系，主要判断元素层次是否内部独立，是否有依存和反馈关系存在。针对某一目标，对元素组之间和元素之间进行逐一比较，构成两两对比矩阵。

利用上述步骤，采用网络层次分析法(ANP)将表3-7所示的文化产业的创新评价指标体系中的元素划分为两大类:第一类为控制元素层，是由问题目标即文化产业创新指标体系(Goal:CII(Culture Industry Innovation))和决策准则即4个模块创新层(Criteria-P:B1产业创新基础、B2产业创新能力、B3产业创新环境和B4产业创新关联)组成的。所有的决策准则均被认为是彼此独立的，而且只受目标元素支配。第二类为网络层，是由所有受控制层支配的元素集指标即15个创新面(Criteria-Network-K:Cl人力资本、C2文化资源、C3基础设施、C4资本条件、C5经济贡献、C6产业规模、C7科研实力、C8制度环境、C9创意氛围、C10区域吸引力、C11创新发散、Cl2市场需求、C13教育支撑、C14产业结构和、C15创新成果)和31个指标数据构成。

基于ANP的文化产业创新评价模型优化

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