第二节 青海大众创业万众创新评价模型构建
依据模糊数学原理，基于广义模糊综合评价模型，构建青海省大众创业万众创新评价指标体系，进行评价分析。
一 评价方法
大众创业万众创新工作涉及的指标十分庞大，量化难度较大，不同指标之间不但计量单位有异，而且不能简单地用“好”或“不好”进行评价。要突破传统评价思维和方法，创新工作评价模式，选择模糊综合评价方法较为适宜。
模糊数学的模糊综合评价方法，是一种对受多种因素影响的事物做出全面评价的有效决策方法，对处理大众创业万众创新绩效评价具有适应性。模糊综合评价方法不是对评价对象简单地做出肯定或否定评价，而是以一个模糊集合来表示，使评价结论更科学、合理和客观。一方面，它能使不同创业创新群体定性评价得出量化结论，并且，对各项指标评价之后能够进行清晰的对比，判断各项指标得分高低和强弱程度。另一方面，模糊综合评价法比较充分地考虑了重要指标对综合评价对象的影响程度，较全面地反映被评价对象优劣程度，使评价结果具有较强的客观性。
模糊综合评价的基本原理是：第一，将评价对象看成由多种因素组成的模糊集合（称为因素集U），再确定这些因素所能选取的评价等级，组成评语的模糊集合（称为评判集V）；第二，分别求出各单一因素对各个评价等级的归属程度（称为隶属度R），并构造评价矩阵；第三，根据各个因素在评价目标中的权重分配（称为权重W），通过模糊矩阵合成，求出评价的定量解值（称为评价B）；第四，根据赋值法原理，求得评价对象具体评分（称为评分P）。
二 评价指标构建原则
科学性原则。指标体系总体结构设计是否合理，直接关系到统计检测和评价的数据质量。指标的选取必须以科学理论为依据，要有合理性，努力做到科学性、规律性和创新性的有机统一。构建海青海省大众创业万众创新改革评价指标体系，既要体现对创业创新工作规律的正确把握，又要体现对当前工作和未来发展的统筹考虑，发挥指标体系引导、检测、评价作用，推动创业创新工作科学发展。
时代性原则。大众创业万众创新是一个长期的系统工程。在改革开放以来的创业史上，不同时期有不同的侧重点。构建青海省大众创业万众创新工作评价指标体系，必须立足十八大特别是十八届三中全会以来关于全面深化改革的理论与实践，在评价指标体系设计上突出时间节点，彰显时代性。
简易型原则。大众创业万众创新工作内容多、涉及面广，要求高，难度大。构建大众创业万众创新工作评价指标体系，应删繁就简、去粗取精，需要选取通俗易懂、便于理解、公认性强的标志性指标反映其基本情况和主要成效。
创新性原则。大众创业万众创新改革涉及政治学、经济学、社会学、管理学等多种学科，坚持主观性评价与客观性评价相结合，尝试建立符合青海实际、具有青海特点的评价指标体系，实现评价结论科学真实有效。
三 评价步骤
（一）确定大众创业万众创新评价因素集
根据国务院《关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》，结合青海创业创新工作实际，从创业创新协同机制建设、体制机制创新改革、财税金融政策、创业服务改革、创业创新平台建设、城乡创业改革、不同社会群体创业、创业投资改革八个方面对全省大众创业万众创新工作进行考察，构建评价指标体系（见表2-1）。
青海省大众创业万众创新评价指标体系如下所示。
1.一级指标
主要有8个指标，分别是：创业创新协同机制建设（U1）、体制机制创新改革（U2）、财税金融政策（U3）、创业服务改革（U4）、创业创新平台建设（U5）、城乡创业改革（U6）、不同社会群体创业（U7）、创业投资改革（U8）。
2.二级指标
主要有24个指标，分别是：
（1）组织领导（U11）、政策协调联动（U12）、政策督查（U13）；
（2）创业创新工作重视程度（U21）、创业创新政策落实情况（U22）；
（3）财政政策（U31）、税收政策（U32）、金融政策（U33）；
（4）创业孵化服务（U41）、第三方专业服务（U42）、“互联网+”创业服务（U43）；
（5）创业创新公共平台（U51）、创业创新技术平台（U52）、创业创新区域平台（U53）；
（6）农村电子商务（U61）、农牧区创业（U62）、基层创业支撑服务（U63）；
（7）大学生创业（U71）、科研人员创业（U72）、残疾人创业（U73）、妇女创业（U74）；
（8）创业投资引导基金（U81）、直接融资平台（U82）、创业投资“引进来”与“走出去”政策（U83）。
3.三级指标
主要有35个指标，分别是：
（1）创业创新联席会议制度建立情况（U111）、政策协调机制建立情况（U121）、政策协调审查制度建立情况（U122）、政策督查机制建立情况（U131）；
（2）创业创新工作重视程度（U211）、创业创新政策落实情况（U221）；
（3）财政政策支持力度（U311）、财政政策受益率（U312）、财政政策实施效果（U313）、税收政策支持力度（U321）、税收政策受益率（U322）、税收政策实施效果（U323）、金融政策支持力度（U331）、金融政策受益率（U332）、金融政策实施效果（U333）；
（4）创业孵化服务政策落实效果（U411）、第三方专业化服务水平（U421）、创业信息获取难易度（U431）、“互联网+”创业服务收益率（U432）；
（5）公共平台建设效果（U511）、社会化服务状况（U521）、区域平台建设效果（U531）；
（6）农村电商创业难易度（U611）、农村电商政策满意度（U612）、农牧区创业政策落实效果（U621）、基层创业支撑服务满意度（U631）；
（7）大学生创业保障机制满意度（U711）、大学生自主创业政策满意度（U712）、大学生创业服务体系满意度（U713）、科研人员创业政策满意度（U721）、残疾人创业政策满意度（U731）、妇女创业政策满意度（U741）；
（8）创业投资引导基金受益率（U811）、直接融资平台受益率（U821）、创业投资“引进来”与“走出去”政策受益率（U831）。
表2-1 青海省大众创业万众创新评价指标体系
表2-1 青海省大众创业万众创新评价指标体系-续表
（二）确定大众创业万众创新评语集
评语集是评价者对评价对象可能做出的各种评价结果的集合。我们将青海省大众创业万众创新评语等级划分为4个，分别记为V1、V2、V3、V4，则这4个评语等级构成一个评价集V，即V={V1，V2，V3，V4}。其中，V1表示“优”，V2表示“良”，V3表示“中”，V4表示“差”。在具体操作过程中，为便于归纳计算，对不同指标进行评价时划分的评价等级定为优、良、中、差4级。
（三）确定大众创业万众创新评价指标权重集
采用专家打分法，确定各项指标的权重（见表2-2），从而构建权重矩阵。权重集各元素满足条件：ai≥0且Σai=1。如果不满足条件Σai=1，则可根据
的方法进行归一化操作。
1.关于一级指标权重
设W为指标集U={U1，U2，U3，U4，U5，U6，U7，U8}的权重，W={W1，W2，W3，W4，W5，W6，W7，W8}。其中：W1为U1的权重系数，W2为U2的权重系数，W3为U3的权重系数，W4为U4的权重系数，W5为U5的权重系数，W6为U6的权重系数，W7为U7的权重系数，W8为U8的权重系数。
通过专家打分，我们得到：
W=（1/8 1/8 1/8 1/8 1/8 1/8 1/8 1/8）
2.关于二级指标权重
W1=（W11 W12 W13），W1为指标集U1={U11，U12，U13}的权重。其中：W11为U11的权重系数，W12为U12的权重系数，W13为U13的权重系数。
W2=（W21 W22），W2为指标集U1={U21，U22}的权重。其中：W21为U21的权重系数，W22为U22的权重系数。
W3=（W31 W32 W33），W3为指标集U1={U31，U32，U33}的权重。其中：W31为U31的权重系数，W32为U32的权重系数，W33为U33的权重系数。
W4=（W41 W42 W43），W4为指标集U4={U41，U42，U43}的权重。其中：W41为U41的权重系数，W42为U42的权重系数，W43为U43的权重系数。
W5=（W51 W52 W53），W5为指标集U5={U51，U52，U53}的权重。其中：W51为U51的权重系数，W52为U52的权重系数，W53为U53的权重系数。
W6=（W61 W62 W63），W6为指标集U6={U61，U62，U63}的权重。其中：W61为U61的权重系数，W62为U62的权重系数，W63为U63的权重系数。
W7=（W71 W72 W73 W74），W7为指标集U7={U71，U72，U73，U74}的权重。其中：W71为U71的权重系数，W72为U72的权重系数，W73为U73的权重系数，W74为U74的权重系数。
W8=（W81 W82 W83），W8为指标集U8={U81，U82，U83}的权重。其中：W81为U81的权重系数，W82为U82的权重系数，W83为U83的权重系数。
通过专家打分，我们得到：
W1=（0.4 0.3 0.3）
W2=（0.5 0.5）
W3=（0.3 0.3 0.4）
W4=（0.4 0.3 0.3）
W5=（0.4 0.3 0.3）
W6=（0.3 0.4 0.3）
W7=（0.25 0.25 0.25 0.25）
W8=（0.3 0.4 0.3）
3.关于三级指标的权重
W11=（W111），W11为指标集U11={U111}的权重。其中：W111为U111的权重系数。W12=（W121 W122），W12为指标集U12={U121，U122}的权重。其中：W121为U121的权重系数，W122为U122的权重系数。W13=（W131），W13为指标集U13={U131}的权重。其中：W131为U131的权重系数。
W21=（W211），W21为指标集U21={U211}的权重。其中：W211为U211的权重系数。W22=（W222），W22为指标集U22={U222}的权重。其中：W222为U222的权重系数。
W31=（W311 W312 W313），W31为指标集U1={U311，U312，U313}的权重。其中：W311为U311的权重系数，W312为U312的权重系数，W313为U313的权重系数。W32=（W321 W322 W323），W32为指标集U32={U321，U322，U323}的权重。其中：W321为U321的权重系数，W322为U322的权重系数，W323为U323的权重系数。W33=（W331 W332 W333），W33为指标集U33={U331，U332，U333}的权重。其中：W331为U331的权重系数，W332为U332的权重系数，W333为U333的权重系数。
W41=（W411），W41为指标集U41={U411}的权重。其中：W411为U411的权重系数。W42=（W421），W42为指标集U42={U421}的权重。其中：W421为U421的权重系数。W43=（W431 W432），W43为指标集U43={U431，U432}的权重。其中：W431为U431的权重系数，W432为U432的权重系数。
W51=（W511），W51为指标集U51={U511}的权重。其中：W511为U511的权重系数。W52=（W521），W52为指标集U52={U521}的权重。其中：W521为U521的权重系数。W53=（W531），W53为指标集U53={U531}的权重。其中：W531为U531的权重系数。
W61=（W611 W612），W61为指标集U61={U611，U612}的权重。其中：W611为U611的权重系数，W612为U612的权重系数。W62=（W621），W62为指标集U62={U621}的权重。其中：W621为U621的权重系数。W63=（W631），W63为指标集U63={U631}的权重。其中：W631为U631的权重系数。
W71=（W711 W712 W713），W71为指标集U71={U711，U712，U713}的权重。其中：W711为U711的权重系数，W712为U712的权重，W713为U713的权重。W72=（W721），W72为指标集U72={U721}的权重。其中：W721为U721的权重系数。W73=（W731），W73为指标集U73={U731}的权重。其中：W731为U731的权重系数。W74=（W741），W74为指标集U74=｛U741｝的权重。其中：W741为U741的权重系数。
W81=（W811），W81为指标集U81={U811}的权重。其中：W811为U811的权重系数。W82=（W821），W82为指标集U82={U821}的权重。其中：W821为U821的权重系数。W83=（W831），W83为指标集U83={U831}的权重。其中：W831为U831的权重系数。
通过专家打分，我们得到：
W11=（1）；W12=（0.5 0.5）；W13=（1）。
W21=（1）；W22=（1）。
W31=（0.3 0.35 0.35）；W32=（0.3 0.35 0.35）；W33=（0.3 0.35 0.35）。
W41=（1）；W42=（1）；W43=（0.5 0.5）。
W51=（1）；W52=（1）；W53=（1）。
W61=（0.5 0.5）；W62=（1）；W63=（1）。
W71=（0.33 0.33 0.34）；W72=（1）；W73=（1）；W74=（1）。
W81=（1）；W82=（1）；W83=（1）。
表2-2 青海省大众创业万众创新绩效评价指标权重
表2-2 青海省大众创业万众创新绩效评价指标权重-续表1
表2-2 青海省大众创业万众创新绩效评价指标权重-续表2
（四）设立大众创业万众创新评价指标的隶属度
设计《青海省大众创业万众创新评价问卷》，通过对创业创新群体开展问卷调查，得到青海省大众创业万众创新评价的各个指标对于评价等级的隶属度（见表2-3）。
表2-3 青海省大众创业万众创新评价各项指标隶属度
表2-3 青海省大众创业万众创新评价各项指标隶属度-续表
（五）进行模糊合成
在三级指标及其隶属度的基础上，构造二级指标的模糊综合评价，在得到二级指标的隶属度的基础上，构造一级指标模糊综合评价，最终得到青海省大众创业万众创新综合评价结果。
利用评价矩阵R和权重向量W，进行普通矩阵乘法运算，可以得到每个评价对象的综合评价B，即B=W·R。使用同样的方法，分别做一级模糊综合评价、二级模糊综合评价和三级模糊综合评价。
为充分利用模糊评价结果B的信息，可为每个评价等级进行赋值。假设对应于各评价等级V的分值向量为C，则
C=（C1，C2，C3，C4）T
我们设定C1=100，C2=80，C3=60，C4=40。
利用模糊评价结果B和分值向量C可得到评判得分P：
P=B·C=B·（100 80 60 40）T