绿色能源效率的空间动态与溢出效应：来自中国各省的证据

《Journal of Cleaner Production》：Spatial dynamics and spillover effects in green energy efficiency: Evidence from Chinese provinces

可持续竞争力评估中提出时空BWM-WASPAS方法，通过整合时间分析与经典决策框架，基于GSCI STI指标对15国2016-2020年创新数据进行动态评估，发现研发投入对创新能力影响显著，美国总体领先，韩国进步显著，瑞士和爱沙尼亚能力下降，为政策制定提供依据。

　　本研究提出了一种新颖的时序多准则决策方法（Temporal MCDM），用于评估国家的可持续竞争力。该方法基于全球可持续竞争力指数（GSCI）的指标，引入了时间维度的分析，以更系统地建模和评估经济、社会和环境因素在不同时间段内的动态变化。这项研究的主要创新在于将时间分析技术融入到备受认可的BWM-WASPAS框架中，使得在多时间点上对国家可持续竞争力进行评估成为可能。通过这种方法，可以更准确地反映国家在特定领域内的竞争优势与劣势，并为政策制定者和战略规划者提供更具针对性的建议，以实现长期的成功和可持续发展。

当前，科学与技术（S&T）的全球化发展速度加快，这主要得益于开放创新合作的扩展以及新兴技术所带来的信息快速流通。发达国家已经利用研究与开发（R&D）投入，通过竞争性策略改变传统的工业流程，从而推动他们在科技和创新方面的进步。与此同时，评估一个国家的可持续竞争力对于全球的政策制定者、商业领袖和专家而言变得尤为重要。研究表明，创新能力和竞争力之间存在显著的正向关联。对可持续竞争力的评估不仅能够揭示一个国家的长期经济发展前景，还能整合社会和环境因素，从而提供一个更为全面的视角，超越传统的经济指标。

在国家层面，Marti和Puertas（2023）采用多准则决策方法（MCDM）技术，分析了全球创新指数（GII）的指标，研究了27个欧盟国家在2017至2021年期间的技术创新和数字化发展情况，从而确定了这些国家的创新能力和数字化转型程度。Jeon等人（2022）则应用了基于Dempster-Shafer理论的CaRBS方法，评估了韩国的国家创新竞争力，并进一步扩展到20个OECD国家，利用来自多种来源的调查数据进行分析。此外，Zheng和Zhang（2023）探讨了中国制造业企业的绿色技术创新能力，指出数字化转型对组织创新有显著的促进作用。Lyulev等人（2023）则研究了利益相关者参与对可持续发展的影响，强调了其对管理能力和绿色竞争力的积极促进作用。

文献回顾显示，已有大量研究利用多种指标来评估可持续竞争力。其中，全球可持续竞争力指数（GSCI）因其使用来自世界银行、国际货币基金组织（IMF）和联合国机构等权威组织的核心指标，而被认为具有较高的客观性和数据可靠性。GSCI被广泛用于实证研究，作为衡量国家可持续竞争力的基准，特别是在与经济增长和社会福祉相关方面。然而，现有的文献在针对GSCI框架中的特定子指标进行深入分析方面仍存在不足，特别是那些与科技和创新相关的子指标。因此，本研究采用GSCI中的科技、创新和科学（STI）子指标，构建了一个基于时间维度的MCDM模型，以评估选定国家的创新能力。

可持续竞争力是一个复杂且多维的概念，需要通过多种指标进行综合评估。因此，许多研究采用了数据驱动的MCDM方法，以对国家的竞争力水平进行排序。尽管这些方法在评估国家竞争力方面取得了一定进展，但仍然缺乏针对时间维度下性能变化的研究。为了填补这一空白，本研究提出了一种新的混合决策方法，能够在数据不确定性和时间性能变化的条件下，同时评估经济、社会和环境三个维度。这种方法不仅提高了评估的准确性，还能够更全面地反映国家在不同时间段内的竞争力变化趋势。

本研究的主要目标是评估2016至2020年间全球创新指数（GII）中列出的15个高收入国家的科技创新能力。这些国家通常拥有较为完善的创新生态系统，包括强大的研究机构、有效的知识产权体系以及大量的研发投资。因此，本研究通过GSCI指标构建了一个决策模型，并应用了所提出的混合MCDM方法，以评估这些国家的科技创新能力。研究的独特贡献包括以下几个方面：

首先，本研究提出了一种新的MCDM技术，称为时序BWM-WASPAS方法。该方法通过将时间分析技术融入到传统的BWM-WASPAS框架中，使得在多个时间点上对国家绩效进行系统建模和评估成为可能。这种方法能够生成反映决策环境变化的动态排名，从而更好地揭示国家在不同时间段内的竞争力变化。

其次，在时序BWM-WASPAS框架中，“时序”指的是对备选方案在多个时间段内的性能变化进行明确建模。这通过构建时间索引的决策矩阵来实现，该矩阵结合了一致的指标权重，这些权重是通过BWM方法确定的。在每个时间点上，这些权重被应用于WASPAS方法，以生成相应的排名结果，最终通过整合这些结果来分析国家在不同时间段内的趋势和绩效差异。

第三，本研究是首个将GSCI中的科技、创新和科学（STI）子指标应用于时序MCDM框架中，以评估国家的创新能力。这一研究方向在现有文献中尚未得到充分关注，因此具有重要的理论和实践意义。

第四，本研究通过对2016至2020年间GII排名中的15个高收入国家进行分析，提供了关于这些国家长期竞争力的重要见解。这些国家的创新生态系统较为发达，因此它们的科技和创新表现对于理解全球可持续竞争力具有重要意义。

最后，基于研究结果，本研究还为利益相关者和政策制定者提供了实用的建议，以改善国家的创新体系并推动可持续发展。这些建议不仅有助于提高国家的科技和创新能力，还能够促进社会和环境方面的可持续发展。

本研究的其余部分将按照以下结构进行组织：第二部分将对相关文献进行全面回顾；第三部分将详细介绍研究的方法和所使用的数据；第四部分将展示实证研究的结果；第五部分将对研究发现进行深入讨论，并探讨其在实际中的应用价值；第六部分将总结研究的成果，并指出研究的局限性以及未来可能的研究方向。

可持续竞争力的概念在学术界和政策制定领域都受到了广泛关注。Balkyte和Tvaronavi?iene（2010）在对以往关于竞争力的研究进行批判性评估后，认为需要对可持续竞争力的概念进行更深入的研究。他们指出，可持续竞争力具有生成和维持包容性财富的能力，同时不会削弱未来维持或增加当前财富水平的能力。这一观点强调了可持续竞争力不仅关注当前的经济表现，还关注长期的社会和环境影响。

为了验证这一概念，研究者们利用了全球竞争力指数（GCI）作为评估工具。GCI不仅衡量了国家的经济竞争力，还涵盖了社会和环境因素，从而提供了一个更为全面的竞争力评估框架。然而，尽管GCI在竞争力评估方面具有一定的应用价值，但其在可持续竞争力方面的研究仍显不足。因此，本研究在GSCI的框架下，结合了时间分析技术，以更系统地评估国家的可持续竞争力。

本研究的方法论部分详细描述了如何识别和评估那些在GII指数中表现优异的高收入国家。这些国家的科技创新能力被认为与其整体竞争力密切相关。研究采用了GSCI中的九个STI指标，并通过时间维度的分析，评估了这些国家在2016至2020年间的科技创新能力。为了实现这一目标，研究构建了一个三维决策矩阵，并通过BWM方法确定了各个指标的权重。这些权重随后被应用于WASPAS方法，以生成国家在不同时间段内的排名结果。

在实证研究部分，本研究展示了通过应用时序BWM-WASPAS方法所获得的结果。研究首先描述了数据的收集和处理过程，然后详细解释了如何构建和应用三维决策矩阵。通过对这些矩阵的分析，研究揭示了不同国家在科技创新方面的表现差异，并指出了某些国家在特定时间段内的显著提升或下降趋势。此外，研究还探讨了这些结果在不同时间段内的稳定性，以及它们如何受到数据不确定性和时间变化的影响。

研究结果部分进一步分析了这些结果的敏感性和可靠性。通过对不同时间段内的排名结果进行比较，研究评估了这些结果在时间维度上的变化趋势。同时，研究还探讨了不同指标权重对最终排名的影响，以确定哪些指标在评估国家科技创新能力方面具有更高的重要性。这些分析不仅有助于理解国家在科技创新方面的表现，还能够为政策制定者提供更具针对性的建议。

讨论部分对研究结果进行了深入分析，并探讨了其在实际中的应用价值。研究指出，高收入国家在科技创新方面的表现与其整体竞争力密切相关。通过对这些国家的分析，研究揭示了科技创新能力在不同时间段内的变化趋势，并指出了某些国家在特定时期内的显著提升或下降。这些发现对于政策制定者和利益相关者而言具有重要的参考价值，可以帮助他们更好地理解国家在科技创新方面的表现，并制定相应的政策以促进可持续发展。

结论部分总结了本研究的主要发现和贡献。研究提出了一种新的时序BWM-WASPAS方法，该方法能够有效降低计算复杂度、不确定性和不准确性，从而提高竞争力评估的准确性。通过选择GSCI框架中的单一指标，本研究提供了一个更加集中和深入的评估视角，以更好地理解可持续竞争力的某一特定方面。此外，研究还展示了如何构建和应用这种决策模型，并通过混合MCDM方法评估国家的可持续竞争力水平。

本研究的作者包括Thangaraj Manirathinam、David Ricardo Blas Lactayo和Jeonghwan Jeon。其中，Thangaraj Manirathinam主要负责数据可视化、数据整理、形式分析、验证、概念设计、撰写和编辑，以及方法论的构建。David Ricardo Blas Lactayo则参与了研究的初始撰写、数据整理和概念设计。Jeonghwan Jeon负责研究的监督、资金获取、数据整理、验证和概念设计。所有作者均声明不存在与本研究相关的利益冲突。

本研究得到了韩国国家研究基金会（NRF）的资助，资金由韩国政府（MSIT）提供，项目编号为2019R1A2C1090655。这项研究的成果不仅为学术界提供了新的方法论，也为政策制定者和利益相关者提供了实用的建议，以促进国家的科技创新和可持续发展。通过将时间分析技术融入到传统的MCDM方法中，本研究为理解国家在不同时间段内的竞争力变化提供了新的视角，有助于制定更具前瞻性的政策和战略。