一种产业链集聚度评价方法、装置、设备及存储介质

摘要

本申请公开了一种产业链集聚度评价方法、装置、设备及存储介质，涉及产业链集聚度评价领域，旨在解决现有评价方法对产业链的集聚度评价不准确的技术问题。所述产业链集聚度的评价方法，包括以下步骤：获取产业链关联企业的规模信息；基于所述产业链关联企业的规模信息，获得所述关联企业的规模差异系数；基于所述关联企业中龙头企业与其他企业的经济活动联系信息，获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值；基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价。

说明书

技术领域

本申请涉及产业链集聚度评价领域，尤其涉及一种产业链集聚度评价方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

产业集聚对于发挥产业规模效应、促进产业发展具有重要意义。现代经济中，以规模经济和外部经济效益为特征的产业集群化发展趋势日益凸显。合理的产业集聚是促进资源合理分布的重要因素，集聚所形成的良好外部性便于企业间的生产协作、降低企业生产经营成本，同时也会激发企业间的竞争活力、提升企业创新能力。因此，对于产业的发展而言，必须强化相关生产要素的集聚，提升产业链的集聚力，加速形成“产业集群”，这样才能充分发挥相关企业的规模效益和引领作用，提升产业链的整体经济效能。

产业链集聚度正是用来衡量产业区域集聚程度的指标。对于产业链集聚度的评价，可以分析一个区域中特定产业集中度和专业化水平，为区域经济发展提供决策参考依据，但现有评价方法对产业链的集聚度评价不准确。

发明内容

本申请的主要目的是提供一种产业链集聚度评价方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有评价方法对产业链的集聚度评价不准确的技术问题。

为解决上述技术问题，本申请提出了：一种产业链集聚度的评价方法，包括以下步骤：

获取产业链关联企业的规模信息；

基于所述产业链关联企业的规模信息，获得所述关联企业的规模差异系数；

基于所述关联企业中龙头企业与其他企业的经济活动联系信息，获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值；

基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价。

产业链关联企业的集聚度，不仅要考虑企业在空间上、经济上的集聚，还要考虑形成集聚的企业之间的差异性，包括企业产品、技术、规模上的差异性，从而在集聚过程中，形成规模效益的同时，避免同质化。其中，在产业发展中最重要的就是形成集聚的企业在规模上的差异性，比较理想的情况是每一个集聚的“产业组团”中，都能有龙头企业的牵引，从而依托龙头企业对产业链的整合力、对供应链的掌控力、对创新链的溢出力，有效提升集聚的“产业组团”的整体水平。因此，必须有效度量产业链关联企业之间的规模差异化水平。

作为本申请的一些可实施方式，所述基于所述产业链关联企业的规模信息，获得所述关联企业的规模差异系数的步骤，包括：

基于所述产业链关联企业的规模信息，将所述产业链关联企业按规模大小进行排序，并等量分组，获得关联企业组；

基于所述关联企业组，获得所述关联企业的规模差异系数。

作为本申请的一些可实施方式，所述关联企业的规模差异系数通过如下关系式获得：

G＝∑P

其中，G为同一产业链上所有关联企业规模的基尼系数，用于表征所述关联企业的规模差异系数；Y

当所述同一产业链上所有关联企业规模的基尼系数较大时，意味着不同企业之间的规模差异非常大；反之则说明不同企业之间的发展水平相当。

作为本申请的一些可实施方式，所述基于所述关联企业中龙头企业与其他企业的经济活动联系信息，获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值的步骤，包括：

基于所述关联企业中龙头企业与其他企业的经济活动联系信息，构建所述产业链中关联企业的经济活动交互网络模型；

基于所述产业链中关联企业的经济活动交互网络模型，获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值。

构建产业链关联企业之间的经济活动交互网络的方法，包括但不限于：采用复杂网络理论，将企业视作节点，并且同种产业链的关联企业视作同一类节点，将企业之间的经济活动视作边，构建异质无向网络。考虑到不同企业之间的经济活动在供应链和价值链上重要性的差异，因此节点之间的边具有权重，权重即为两家企业之间的某次经济活动的重要性。

作为本申请的一些可实施方式，所述经济活动交互网络模型包括：节点和边；

所述节点为所述目标产业链关联企业；

所述边为所述目标产业链关联企业间的经济交互活动。

作为本申请的一些可实施方式，所述经济活动交互网络模型的边带有权重，用于表示关联企业之间不同经济交互活动重要性的差异。

作为本申请的一些可实施方式，所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值通过如下关系式获得：

W

其中，W

节点的加权度数，是指和该节点相关联的边的条数。显然节点的加权度数可以用来表征某企业与其他企业之间发生经济活动的频次，考虑到不同经济活动之间的重要性差异，因此选取加权的度数。

作为本申请的一些可实施方式，所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值通过如下关系式获得：

其中，C

集聚系数，是图论中点倾向于集聚在一起的程度，可以表征经济交互网络中企业之间经济交互联系的紧密程度。例如图18中顶点A、B、C、D构成的闭合三元组包括：{ABC}，共1个，网络中的三元组还包括非闭合的{ABD}、{CBD}，因此该示例网络的集聚系数为0.6。基于该方法，即可通过网络的集聚系数刻画企业间的整体交互强度。需要指出，产业链关联企业之间的交互强度，既包括同种产业链企业之间的交互强度，也包括不同类型产业链企业之间的交互强度，用户可以根据需求灵活选择，计算方法上没有区别。显然，龙头企业节点的局部集聚系数越大，说明以龙头企业为核心的企业“群体”内部的交互强度越大，整个企业“群体”的整体集聚度越强。

作为本申请的一些可实施方式，所述基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价的步骤，包括：

基于所述关联企业的规模差异系数，对产业链关联企业的规模差异进行评价；

基于所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对产业链中龙头企业的集聚力进行评价；

基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行综合评价。

可以看出，上述评价方法中，采用所述关联企业的规模差异系数对产业链关联企业的规模差异进行评价、采用所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值对产业链中龙头企业的集聚力进行评价，两个评价指标是分别独立的，在分别评价后，获得一个多维度的评价结果，更具全面性。

作为本申请的一些可实施方式，所述基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价的步骤，包括：

基于所述关联企业的规模差异系数，对所述关联企业进行分组，获得关联企业组集合；所述关联企业组集合至少包括两组关联企业组；

基于所述关联企业组，获得所述关联企业组中的龙头企业在目标产业链中的集聚程度值；

基于所述关联企业组中的龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价。

可以看出，上述评价方法中，先是采用所述关联企业的规模差异系数，对所述关联企业进行分组，并对分组后的企业组进行所述关联企业组中的龙头企业在目标产业链中的集聚程度值的计算，并基于计算结果对所述产业链集聚度进行评价。该评价方法较多的适用于以龙头企业节点i的局部集聚系数作为表征所述龙头企业A在目标产业链中的集聚程度值时。

为解决上述技术问题，本申请还提出了：一种产业链集聚度的评价方法，包括以下步骤：

获取目标产业链中关联企业信息；

基于所述关联企业信息，获得所述目标地域中目标产业链的评价指标；

基于所述目标地域中目标产业链的评价指标，对所述目标地域中目标产业链的集聚度进行评价；

其中，所述目标地域中目标产业链的评价指标包括：关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度中的至少一种。作为本申请一些可选实施方式，所述关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度三个评价指标可以分别独立用于评价目标产业链的空间集聚度、经济集聚度和龙头企业集聚作用程度。作为本申请一些可选实施方式，所述关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度三个评价指标可以在分别评价目标产业链的空间集聚度、经济集聚度和龙头企业集聚作用程度后进行汇总，建立产业链集聚度的多维评价模型，从而使得评价结果更加全面和客观，以使得用户在获得目标产业链集聚度评价结果后，能够定制出更为全面的发展计划，促进目标产业链更好地发展。

为解决上述技术问题，本申请还提出了：一种产业链集聚度评价装置，包括：

第一获取模块，获取产业链关联企业的规模信息；

第二获取模块，基于所述产业链关联企业的规模信息，获得所述关联企业的规模差异系数；

第三获取模块，基于所述关联企业中龙头企业与其他企业的经济活动联系信息，获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值；

评价模块，基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价。

为解决上述技术问题，本申请还提出了：一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现如上所述的方法。

为解决上述技术问题，本申请还提出了：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现如上所述的方法。

为解决上述技术问题，本申请还提出了：一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在被处理器时，实现如上所述的评价方法。

与现有技术相比，本申请的有益效果在于：

本申请基于政府希望龙头企业能尽可能多地发挥对其他企业(尤其是中小企业)的集聚吸引作用，从而带动整个“企业集聚群体”的经济发展水平，因此有必要度量在产业链集聚中，龙头企业的集聚力。在基于构建的企业经济活动交互网络中，重点关注龙头企业节点的连接(即龙头企业与其他企业之间的经济交互活动)，通过龙头企业的加权度数和龙头企业的局部集聚系数，从龙头企业对外的交互强度和与龙头企业相关联的企业之间的交互强度两个角度，度量龙头企业对于其他企业的集聚吸引力，刻画龙头企业对整个“企业集聚群体”的带动作用。

附图说明

图1为本申请的实施例涉及的硬件运行环境的电子设备结构示意图；

图2为本申请实施例所述一种产业链集聚度的评价方法的流程示意图；

图3为本申请实施例所述一种产业链空间集聚度评价方法的流程示意图；

图4为本申请实施例所述关联企业的地理位置分布热力图；

图5为本申请实施例所述关联企业的地理位置分布热力图放大图；

图6为本申请实施例所述产业链关联企业的空间集聚状态示意图；

图7为本申请实施例所述一种获得空间组团的空间集聚混杂程度值的具体方法流程示意图；

图8为本申请实施例所述一种获得空间组团的空间紧凑度值的具体方法流程示意图；

图9为本申请实施例所述一种对所述目标产业链的空间集聚度进行评价的具体方法流程示意图；

图10为本申请实施例所述一种对所述目标产业链的空间集聚度进行评价的具体方法流程示意图；

图11为本申请实施例所述一种对所述产业链集聚度进行二次评价的具体方法流程示意图；

图12为本申请实施例所述获得不同空间组团间的集聚差异系数的具体方法流程示意图；

图13为本申请实施例所述一种产业链经济集聚度评价方法的流程示意图；

图14为本申请实施例所述经济活动交互网络模型示意图；

图15为本申请实施例所述一种对所述产业链集聚度进行评价的具体方法流程示意图；

图16为本申请实施例所述某企业集群中企业间的经济交互关系的示意图；

图17为本申请实施例所述某企业集群中企业间的经济交互关系的示意图；

图18为本申请实施例所述经济活动交互网络模型的集聚系数计算方式示意图；

图19为本申请实施例所述一种目标产业链中龙头企业的集聚度评价方法的流程示意图；

图20为本申请实施例所述获得关联企业的规模差异系数的方法流程示意图；

图21为本申请实施例所述获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值的方法流程示意图；

图22为本申请实施例所述对产业链中龙头企业的集聚力进行评价的方法流程示意图；

图23为本申请实施例所述对产业链中龙头企业的集聚力进行评价的方法流程示意图；

图24为本申请实施例所述一种产业链空间集聚度评价装置的功能模块示意图；

图25为本申请实施例所述一种产业链经济集聚度评价装置的功能模块示意图；

图26为本申请实施例所述一种产业链中龙头企业的集聚度评价装置的功能模块示意图；

图27为本申请实施例所述一种产业链集聚度评价装置的功能模块示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

产业集聚，是指在产业的发展过程中，处在一个特定领域内相关的企业或机构，由于相互之间的共性和互补性等特征而紧密联系在一起，形成一组在地理上集中的相互联系、相互支撑的产业集聚的现象。

产业集聚对于发挥产业规模效应、促进产业发展具有重要意义。现代经济中，以规模经济和外部经济效益为特征的产业集群化发展趋势日益凸显。合理的产业集聚是促进资源合理分布的重要因素，集聚所形成的良好外部性便于企业间的生产协作、降低企业生产经营成本，同时也会激发企业间的竞争活力、提升企业创新能力。因此，对于产业的发展而言，必须强化相关生产要素的集聚，提升产业链的集聚力，加速形成“产业集群”，这样才能充分发挥关联企业的规模效益和引领作用，提升产业链的整体经济效能。

产业链集聚度正是用来衡量产业区域集聚程度的指标。对于产业链集聚度的评价，可以分析一个区域中特定产业集中度和专业化水平，为区域经济发展提供决策参考依据，但现有评价方法对产业链的集聚度评价不准确。

参照图1，图1为本申请的实施例涉及的硬件运行环境的电子设备结构示意图。

如图1所示，该电子设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及电子程序。

在图1所示的电子设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本申请电子设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在电子设备中，所述电子设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的电网目标节点识别装置，并执行本申请实施例提供的产业链集聚度的评价方法。

如图2所示，本申请实施例提供一种产业链集聚度的评价方法，包括以下步骤：

S1、获取目标产业链中关联企业信息。

下面将对目标产业链进行举例说明，如某城市待分析的产业链共有22种，所述待分析的产业链可按照行业进行分类，如表1所示：

表1：

本申请所述评价方法适用地域包括但不限于：地级市、区县等行政区划范围，或者如粤港澳大湾区、长三角经济区等跨行政区的经济功能区范围，或者任意地域范围等。

所述目标产业链中关联企业包括但不限于：与目标产业相关的上游企业(如原材料供应、研发设计等)、中游企业(如生产制造)、下游企业(如销售等)。

随着工业规模经济的发展以及政府的政策性推动，产业链相同或相近的企业往往倾向于集中规划布局到相同的区域，例如产业功能园区。但实际的招商引资以及企业选址、土地使用过程中，受多种因素影响，产业链相关的企业往往并不是完全布局在相同的一个集中区域，从而形成了“大聚居，小杂居”的格局。例如某市某区的产业园区，主要是和医养健康相关的企业，但是也同时布局了诸如建筑设计等一些其他的企业。

因此，有必要分析相关产业链在的真实集聚状态，促进生产要素的有效集聚。

S2、基于所述关联企业信息，获得所述目标地域中目标产业链的评价指标。

其中，所述目标地域中目标产业链的评价指标包括：关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度中的至少一种。

如：当所述目标地域中目标产业链的评价指标为关联企业的空间集聚度时，则所述关联企业信息是指关联企业的空间地理信息；当所述目标地域中目标产业链的评价指标为关联企业的经济活动集聚度时，则所述关联企业信息是指关联企业的经济活动联系信息；当所述目标地域中目标产业链的评价指标为目标产业链中龙头企业的集聚度时，则所述关联企业信息是指关联企业的规模信息和关联企业的经济活动联系信息。

S3、基于所述目标地域中目标产业链的评价指标，对所述目标地域中目标产业链的集聚度进行评价。

作为本申请一些可选实施方式，所述关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度三个评价指标可以分别独立用于评价目标产业链的空间集聚度、经济集聚度和龙头企业集聚作用程度。

作为本申请一些可选实施方式，所述关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度三个评价指标可以在分别评价目标产业链的空间集聚度、经济集聚度和龙头企业集聚作用程度后进行汇总，建立产业链集聚度的多维评价模型，从而使得评价结果更加全面和客观，以使得用户在获得目标产业链集聚度评价结果后，能够定制出更为全面的发展计划，促进目标产业链更好地发展。

作为本申请一些可选实施方式，所述关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度三个评价指标也可以以层层递进的方式对目标产业链进行评价，如在获得关联企业的空间集聚度的评价结果后，获得在空间上集聚的关联企业园区；但是现实生活中，在同一园区内的企业不一定就存在经济交互，存在经济交互的企业也不一定就在一个园区，因此为了判断目标产业链的关联企业是否存在实际经济交互情况，本申请在对目标产业链关联企业进行空间集聚度评价后，再利用经济集聚度这一评价指标对目标产业链关联企业的经济交互情况进行判断；但并不是说同时具有较好的空间集聚度和经济集聚度，就一定意味着所述目标产业链关联企业的集聚度就好，还需进一步对空间层面和经济层面都集聚在一起的关联企业的规模进行度量，以判断其规模差异化，从而避免同质化和恶意竞争，最好的情况就是能有规模差异较大的龙头企业进行牵引，才能使得所述目标产业链关联企业进行更好的发展，因此本申请在对目标产业链关联企业进行空间集聚度和经济集聚度评价后，进一步提出了龙头企业的集聚度这一概念对所述目标产业链中龙头企业的牵引作用进行评价。由此可见，在该实施例中，本申请将所述关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度三个评价指标以层层递进的方式对目标产业链进行评价，从而使得评价结果更为全面、客观。

综上所述，本申请基于关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度三个评价指标，对产业链的集聚度分别从空间、经济和龙头企业三个维度进行了相对较全面的剖析，从而辅助用户更为准确的分析研判产业链集聚状况。

下面，本申请将分别阐述以关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度中任意一种进行评价产业链集聚度时的方法步骤。

如图3所示，为本申请实施例所述一种产业链空间集聚度评价方法，包括以下步骤：

SA1、获取目标产业链中关联企业的空间地理信息。

所述关联企业的空间地理信息包括但不限于：企业营业执照上的住所地址，企业的实际办公地址等。需要特别指出，企业的住所和企业的实际办公地址往往并不相同。本申请并不限制相关信息的选取，用户(包括但不限于相关政府部门或投资机构等，下同)可以根据需要以及实际的数据情况灵活选取。优选地，企业的实际办公地址往往更能反映企业的实际生产经营活动所在地，因此，本申请选取企业的实际生产办公地址。

SA2、基于所述目标产业链中关联企业的空间地理信息，进行空间位置的聚类，获得所述目标产业链的空间组团。

空间位置的聚类方法，包括但不限于：利用ArcGIS等地理信息系统自动完成，或者直接在地图上导入企业的地理坐标形成地理位置分布热力图，如图4所示，从而根据分析的需要，通过地理位置分布图直观地得到企业分布位置的聚类。

空间组团，是指对企业空间位置信息进行聚类后，在目标地域的地理空间中形成的“聚集性企业群体”。需要特别指出，本申请中的“空间组团”是所有目标企业的地理信息进行聚类后形成的组团。由于企业在选址以及后续经营活动过程中的变化，形成的企业“空间组团”，与政府政策主导的产业功能区可能存在差异，这些空间组团与产业功能区可能相同，也可能不同。

从图4可以看出，该地域中目标产业链的关联企业在地理空间上形成了非常明显的空间集聚，如郫都区、温江区、龙泉驿区以及主城区等，从而可以将关联企业分为“主城区域企业群”、“郫都区企业群”、“温江区企业群”、“龙泉驿区企业群”、“青白江区域企业群”等多个空间组团。需要指出，用户可以通过缩放或者灵活设置坐标精度等方式，得到更加精细的空间集聚状态，如图5所示。显然，地图精度提升后，得到的“空间组团”将会更多。用户也可以专门针对某一块区域进一步研究。此外，该实施例选取了热力图的方式，从中还可以非常形象地看出企业的空间密度，例如颜色越红，表示单位面积内企业数量越多。

需要指出，本申请的方法可以同时分析多种产业链，也可以针对某个特定的产业链进行空间分布位置的聚类，例如：选取装备制造行业的“智能汽车”产业链进行分析。该市“智能汽车”产业链相关的企业约6000家左右，该产业链关联企业的空间集聚状态如图6所示，显然可以将其主要分为6个“空间组团”。

SA3、基于所述目标产业链的空间组团，获得空间组团的空间集聚混杂程度值和空间组团的空间紧凑度值。

由于在步骤SA2获得的空间组团中，很可能包含多种产业链相关的企业。如果一个空间组团中的企业，大多数都同属于一种产业链，则说明该产业链关联企业的空间集聚度较好。反之，如果一个空间组团中，大量企业分属于不同的产业链类型，没有明显突出的“主导产业链类型”，则说明该组团中产业链分布相对而言比较混杂，产业链集聚度不好。因此，可以通过分析组团中不同企业的产业链类型“混杂程度”，分析产业链关联企业的空间集聚度。

作为本申请的一些可实施方式，参照图7，图7为一种获得空间组团的空间集聚混杂程度值的具体方法，即步骤SA3的具体实施方法；因此所述基于所述目标产业链的空间组团，获得空间组团的空间集聚混杂程度值的步骤包括：

SA311、基于所述目标产业链的空间组团，获得所述空间组团内的产业链种类和数量；

SA312、基于所述空间组团内的产业链类型和数量，获得所述空间组团的空间集聚混杂程度值；

其中，所述空间组团的空间集聚混杂程度值通过如下关系式获得：

其中，H为第一空间组团内关联企业的空间集聚混杂程度值，P(X

在上述公式中，如果计算获得的空间集聚混杂程度值越大，则表明该空间组团内的企业类别越混乱；反之值越小，说明该空间组团内的企业同属于一种产业链的“倾向”越强，产业链关联企业的空间集聚度越好。

在一些实施例中，本申请实施例对如图6所示某市中的龙泉驿区空间组团中的关联企业的空间集聚混杂度进行计算：

在该空间组团中，各产业链的关联企业数量分布，如表2所示：

表2：

通过上述空间组团的空间集聚混杂程度值关系式计算求得该空间组团的空间集聚混杂程度值为1.06，说明该空间组团内产业链的倾向非常明显，有非常突出的主导产业。显然该空间组团的主导产业是“智能汽车”，即“智能汽车”产业链在该空间组团中集聚度较好。

作为本申请另一个实施例，本申请实施例对如图6所示某市中的青羊区区空间组团中的关联企业的空间集聚混杂度进行计算：

在该空间组团中，各产业链的关联企业数量分布，如表3所示：

表3：

通过上述空间组团的空间集聚混杂程度值关系式计算求得该空间组团的空间集聚混杂程度值为2.27，说明该空间组团内产业链的“集聚倾向”不明显，整体上没有主导的产业链类型。同时，作为与“龙泉驿区空间组团”的对照，很显然，“智能汽车”产业链在该空间组团中集聚度较差。

作为本申请的一些可实施方式，参照图8，图8为一种获得空间组团的空间紧凑度值的具体方法，即步骤SA3的具体实施方法；因此所述基于所述目标产业链的空间组团，获得空间组团的空间紧凑度值的步骤包括：

SA321、基于所述目标产业链的空间组团，获得所述空间组团的面积；

SA322、基于所述目标产业链的空间组团，获得所述空间组团内关联企业的数量；

SA323、基于所述空间组团的面积和所述空间组团内关联企业的数量，获得所述空间组团的空间紧凑度值。

其中，所述空间组团的空间紧凑度值通过如下关系式获得：

其中，f

例如，如图6所示，该市的“智能汽车”产业链主要分为6个空间组团，以“6号空间组团”(图中龙泉驿区聚集的“智能汽车”产业链关联企业集群)为例，该“空间组团”区域面积约为30平方公里，分布的“智能汽车”关联企业约600家，则在该“空间组团”中“智能汽车”企业的空间紧凑度约为“20家企业/平方公里”。类似的，在该组团范围内一共有约740家各类工业企业，则该“空间组团”内工业企业的整体空间紧凑度约为“24.7家企业/平方公里”。

所述空间组团的空间紧凑度，包括但不限于：同种产业链的企业的空间紧凑度、在该组团范围内的所有企业的空间紧凑度。本实施例提出了空间紧凑度的评价指标旨在对所述空间组团内的关联企业密度进行评价。

SA4、基于所述空间组团的空间集聚混杂程度值和所述空间组团的空间紧凑度值，对所述产业链集聚度进行评价。

参照图9，图9为本申请实施例所述对所述目标产业链的空间集聚度进行评价的具体方法，即步骤SA4的具体步骤；作为本申请的一些可实施方式，所述基于所述空间组团的空间集聚混杂程度值和所述空间组团的空间紧凑度值，对所述目标产业链的空间集聚度进行评价的步骤，包括：

SA411、基于所述空间组团的空间集聚混杂程度值，对所述空间组团内的关联企业类别混杂度进行评价；

SA412、基于所述空间组团的空间紧凑度值，对所述空间组团内的关联企业密度进行评价；

SA413、基于所述空间组团内的关联企业类别混杂度和所述空间组团内的关联企业密度，对所述产业链集聚度进行综合评价。

在上述评价方法中，本申请将所述空间组团内的关联企业类别混杂度和所述空间组团内的关联企业密度作为两个独立的指标分别对所述空间组团内的关联企业类别混杂度和所述空间组团内的关联企业密度进行评价，从而实现多维度对产业链的空间集聚度进行综合评价。

参照图10，图10为本申请实施例所述对所述目标产业链的空间集聚度进行评价的具体方法，即步骤SA4的具体步骤；作为本申请的一些可实施方式，所述基于所述空间组团的空间集聚混杂程度值和所述空间组团的空间紧凑度值，对所述产业链集聚度进行评价的步骤，包括：

SA421、基于所述空间组团的空间集聚混杂程度值，获得A组空间组团和B组空间组团；

SA421、对所述A组空间组团和B组空间组团中关联企业的空间紧凑度值进行计算，获得所述空间组团的空间紧凑度值；

SA431、基于所述空间组团的空间紧凑度值，对所述产业链集聚度进行评价。

在上述评价方法中，本申请将所述空间组团内的关联企业类别混杂度和所述空间组团内的关联企业密度两个评价指标进行关联，对产业链的空间集聚度进行评价；即通过空间组团的空间集聚混杂程度值对目标产业链中的关联企业进行分类，并分别对分类后的空间组团进行空间紧凑度值计算，从而更针对性地对不同空间集聚混杂程度值的空间组团进行关联企业密度评价，使得评价结果更具公平性。

同种产业链相关的企业，可能分布在多个组团中。同时，每个组团中又可能会有多种产业链类型的企业。因此，不同组团间不同产业链类别的企业的分布可能会存在差异，比如不同组团间的产业链类型分布可能差异很大，不同空间组团间形成了各自鲜明的“产业特色”；或不同组团间的产业链类型分布可能差异很小，不同空间组团间产业集聚方面差异性不明显。基于此，本申请通过计算不同组团间产业链类型分布的差异性，可以分析不同空间组团在产业链空间集聚模式上的特点，辅助用户分析研判相关产业在空间布局上的特点和问题。参照图11，图11为本申请实施例所述对所述产业链集聚度进行二次评价的具体方法；作为本申请的一些可实施方式，在所述基于所述空间组团的空间集聚混杂程度值和所述空间组团的空间紧凑度值，对所述目标产业链的空间集聚度进行评价之后，还包括：

SA5、基于所述目标产业链的空间组团，获得不同空间组团间的集聚差异系数；

在一些实施例中，参照图12，图12为本申请实施例所述获得不同空间组团间的集聚差异系数的具体方法，即步骤SA5的具体实现步骤；所述基于所述目标产业链的空间组团，获得不同空间组团间的集聚差异系数的步骤，包括：

SA51、基于所述目标产业链的空间组团，获得所述空间组团中产业链种类和数量；

SA52、基于所述空间组团中产业链种类和数量，获得所述不同空间组团间的集聚差异系数。

计算所述不同空间组团间的集聚差异系数的方式包括但不限于：基于相对熵或者重合度：

作为本申请一些可实施方式，所述不同空间组团间的集聚差异系数通过如下关系式获得：

其中，D

作为本申请另一些可实施方式，所述不同空间组团间的集聚差异系数通过如下关系式获得：

其中，P为不同空间组团中关联企业集聚模式的重合度值，用于表征所述不同空间组团中关联企业集聚模式的差异性值；A为第一空间组团内所有产业链的关联企业的集合；B为第二空间组团内所有产业链的关联企业的集合。

SA6、基于所述不同空间组团间的集聚差异系数，对所述产业链集聚度进行二次评价。

例如，上述实施例中“龙泉驿区企业空间组团”和“青羊区企业空间组团”中各种产业链类型的企业数量比例分别为“0.03,0.81,0.08,0.04,0.04”和“0.15,0.27,0.23,0.19,0.15”，则“龙泉驿区企业空间组团”的企业产业链类型分布相对于“青羊区企业空间组团”中企业的产业链类型分布的相对熵为0.93。两个组团中企业产业链类型的交集大小为210，并集大小为790，则两个组团的产业链类型重合度为0.27。以上两个指标，说明两个组团中产业链集聚模式之间存在较大差异。

可以看出，当所述集聚度评价指标为空间集聚度时，本申请通过获取目标产业链中关联企业的空间地理信息，并对目标产业链中关联企业进行空间位置的聚类，获得所述目标产业链的空间组团；并对所述目标产业链的空间组团的空间集聚混杂程度值和空间组团的空间紧凑度值进行计算，获得对所述产业链集聚度的评价指标。由此可见，本申请为了判断处于同一空间组团内的且是否大都属于同一产业链，本申请提出了空间集聚混杂程度值这一评价指标；同时还提出了空间紧凑度值这一评价指标，对产业链的集聚度进行补充评价，从而对产业链集聚度进行了定量刻画，辅助用户更为准确的分析研判产业链的集聚状况。

在实际中，产业链的集聚，不仅是关联企业的空间集聚(例如在招商引资或者项目规划时将其配置到同一个产业功能区等)，更重要的是相关生产经营活动的“集聚”，因此有必要通过分析产业链关联企业经济活动上的紧密联系，度量产业链关联企业在经济活动上的集聚度。因此，本申请还提出了一种产业链经济集聚度评价方法，如图13所示，包括以下步骤：

SB1、获取产业链关联企业的经济活动联系信息。

在本申请一些可选实施方式中，所述产业链关联企业的经济活动联系信息，是指产业链上关联企业由于生产制造等经济关系而发生的一切经济活动，包括但不限于：处于产业链不同环节的企业之间由于供应链而发生的经济活动、处于产业链相同环节的企业之间的经济活动，以及不同产业链的企业之间发生的经济活动。

SB2、基于所述产业链关联企业的经济活动联系信息，构建所述产业链中关联企业的经济活动交互网络模型。

作为本申请一些可选实施方式，所述经济活动交互网络模型包括：节点和边；

所述节点为所述目标产业链关联企业；

所述边为所述目标产业链关联企业间的经济交互活动。

作为本申请一些可选实施方式，经济活动交互网络模型的边带有权重，用于表示关联企业之间不同经济交互活动重要性的差异。

构建产业链关联企业之间的经济活动交互网络的方法，包括但不限于：采用复杂网络理论，将企业视作节点，并且同种产业链的关联企业视作同一类节点，将企业之间的经济活动视作边，构建异质无向网络。考虑到不同企业之间的经济活动在供应链和价值链上重要性的差异，因此节点之间的边具有权重，权重即为两家企业之间的某次经济活动的重要性。需要特别指出，在构建网络时，与产业链关联企业的选取，用户可以不限定范围，也可以根据需求将其限定在特定的地域范围内(如某个城市、某个“空间组团”)，或者某个特定的企业名单中，从而可以根据需求，度量特定范围内关联企业之间的交互强度。需要特别指出，在构建经济活动交互网络时，边是否带权是灵活可选的，如果不考虑企业之间不同经济交互重要性的差异，则边可以不带权。优选地，本申请选择带权的交互网络。需要特别强调，构建经济活动交互网络的方法，可以依托相关软件或者代码自动化实现，包括但不限于：使用networkx、igraph、BGL、SNAP等专门处理复杂网络的工具，或者利用matlab、python的相关包或者库等。

例如，针对上述某市五大行业中15万家本土企业，基于企业之间的供应链关系和销售服务关系、分支机构关系等经济关联关系的数据，可以构建起该市目标产业链关联企业之间的经济交互网络，所述经济活动交互网络模型如图14所示，图中每个节点代表不同的企业(包括该市的本地企业以及外地企业)，不同的边代表不同企业节点之间的经济交互关系(如分支机构、供应销售关系、资金流关系等)。

SB3、基于所述经济活动交互网络模型，获得关联企业间的经济活动交互强度值。

产业链关联企业间的经济交互越频繁、经济交互的重要性越高，说明产业链中关联企业之间的经济联系越紧密，在经济活动上的“集聚度”越强。因此，可以通过计算企业经济交互网络中企业间的交互强度，度量产业链关联企业在经济活动上的集聚度。

所述关联企业间的经济活动交互强度值包括但不限于：基于加权的度数、集聚系数等。

SB4、基于所述关联企业间的经济活动交互强度值，对所述产业链集聚度进行评价。

参照图15，为一种对所述产业链集聚度进行评价的具体方法，即所述基于所述关联企业间的经济活动交互强度值，对所述产业链集聚度进行评价的步骤，包括：

SB41、基于所述关联企业间的经济活动交互强度值，获得所述关联企业间的经济活动平均交互强度值；

SB42、基于所述关联企业间的经济活动平均交互强度值和所述关联企业间的经济活动交互强度值，对所述产业链集聚度进行评价。

如上所述，所述关联企业间的经济活动交互强度值包括但不限于：节点的加权度数、集聚系数等。节点的加权度数，是指和该节点相关联的边的条数。显然节点的加权度数可以用来表征某企业与其他企业之间发生经济活动的频次，考虑到不同经济活动之间的重要性差异，因此选取加权的度数。

当通过计算所述加权的度数获得关联企业间的经济活动交互强度值时，所述关联企业间的经济活动交互强度值通过如下关系式获得：

W＝∑λ

其中，W为所述经济活动交互网络模型中企业节点i的加权度数，用于表征关联企业间的经济活动交互强度值；λ

如图16所示，为本申请实施例所述某企业集群中企业间的经济交互关系的示意图。可以看出，企业节点A公司与5家公司之间存在经济交互，而且边的权重分别为“1，2，2，3，1”，则可根据上式计算得到A企业与其他企业的经济交互强度为9。作为对照，B企业与其他企业间的经济交互强度仅为3。

在上述计算公式中，当某个节点的加权度数越大，即说明该企业与其他企业之间进行的重要的经济交互越多。

进一步地，对于整个产业链而言，可以用网络中所有企业节点的平均度，来刻画产业链上所有关联企业之间的整体经济交互紧密程度(“集聚度”)，即所述关联企业间的经济活动平均交互强度值通过如下关系式获得：

其中，

进一步地，图16所示的示意图中所有企业之间的经济交互强度为各企业交互强度的平均值，即为2.33。类似的，在图17中，企业节点保持不变，但是企业间经济交互减少，用同样的方法可以求得该网络中所有企业的经济交互强度仅为1.58。显然通过加权度数的计算，可以非常方便直观地定量评估不同企业(企业群)对外经济交互强度的差异。

其中，当通过计算集聚系数获得关联企业间的经济活动交互强度值时，所述关联企业间的经济活动交互强度值通过如下关系式获得：

其中，C为所述经济活动交互网络模型中企业节点之间的集聚系数，用于表征所述关联企业的经济活动交互强度值；N

集聚系数，是图论中点倾向于集聚在一起的程度，可以表征经济交互网络中企业之间经济交互联系的紧密程度。例如图18中顶点A、B、C、D构成的闭合三元组包括：{ABC}，共1个，网络中的三元组还包括非闭合的{ABD}、{CBD}，因此该示例网络的集聚系数为0.6。基于该方法，即可通过网络的集聚系数刻画企业间的整体交互强度。需要指出，产业链关联企业之间的交互强度，既包括同种产业链企业之间的交互强度，也包括不同类型产业链企业之间的交互强度，用户可以根据需求灵活选择，计算方法上没有区别。

如图16所示的示意图中，企业节点中共形成了31个三元组，其中有3个闭合三元组，图16所示的示意图中三元组数量分布具体如表4所示：

表4：

则通过计算，得知图16中所有节点构成网络的全局集聚系数为0.24，此即为该网络中所有企业之间的集聚系数，也即该经济交互网络中所有企业之间的集聚程度。

类似的，在图17中，企业节点保持不变，但是企业间经济交互明显减少，用同样的方法，可得图17中的三元组如表5所示：

表5：

则通过计算，可以求得该网络中所有企业经济交互网络的集聚系数为0.16。该网络中企业间经济交互明显变少，所有企业间集聚系数也明显小于上一个网络，可见基于集聚系数的该方法可以较好地反应企业间的集聚程度。

可以看出，当所述集聚度评价指标为经济集聚度时，本申请通过获取并基于产业链关联企业的经济活动联系信息，构建所述产业链中关联企业的经济活动交互网络模型；并基于所述经济活动交互网络模型，获得关联企业间的经济活动交互强度值；再基于所述关联企业间的经济活动交互强度值，对所述产业链集聚度进行评价。由此可见，本申请将复杂网络的相关方法迁移应用到产业链分析中，通过构建企业间经济交互网络，从网络的角度更加充分、有力地刻画了产业链中不同企业间的经济交互关系以及集聚水平；从而使得评价结论更加客观、准确。

产业链关联企业的集聚度，不仅要考虑企业在空间上、经济上的集聚，还要考虑形成集聚的企业之间的差异性，包括企业产品、技术、规模上的差异性，从而在集聚过程中，形成规模效益的同时，避免同质化。

其中，在产业发展中最重要的就是形成集聚的企业在规模上的差异性，比较理想的情况是每一个集聚的“产业组团”中，都能有龙头企业的牵引，从而依托龙头企业对产业链的整合力、对供应链的掌控力、对创新链的溢出力，有效提升集聚的“产业组团”的整体水平。因此，必须有效度量产业链关联企业之间的规模差异化水平。

如图19所示，为本申请实施例所述一种目标产业链中龙头企业的集聚度评价方法，包括以下步骤：

SC1、获取产业链关联企业的规模信息。

所述产业链关联企业的规模信息包括但不限于：企业的纳税额、生产总值、营业收入、员工数量、固定资产额等。

SC2、基于所述产业链关联企业的规模信息，获得所述关联企业的规模差异系数。

参照图20，在本申请一些可选实施方式中，所述基于所述产业链关联企业的规模信息，获得所述关联企业的规模差异系数的步骤，包括：

SC21、基于所述产业链关联企业的规模信息，将所述产业链关联企业按规模大小进行排序，并等量分组，获得关联企业组；

SC22、基于所述关联企业组，获得所述关联企业的规模差异系数。

其中，所述关联企业的规模差异系数通过如下关系式获得：

G＝∑P

其中，G为同一产业链上所有关联企业规模的基尼系数，用于表征所述关联企业的规模差异系数；Y

当所述同一产业链上所有关联企业规模的基尼系数较大时，意味着不同企业之间的规模差异非常大；反之则说明不同企业之间的发展水平相当。

如：任选15家企业的营业收入作为企业的规模数据，分析企业之间的规模差异。将15家企业均分为5组，每组3家企业，企业数据如表6所示：

表6：

根据上述关联企业的规模差异系数关系式，计算获得表6中企业的规模数据的基尼系数为0.34，此即为不同企业规模的差异化水平。从中可以看出，这些企业间规模差异较大，有的企业营业收入很高，而大量的企业营业收入较低，这些企业的基尼系数也较大。

表7：

作为对照，选取另外15家企业的规模数据(如表7所示)进行计算，其营业总收入与表6中的企业相同(均为3.1亿)，但是这些企业规模之间的差距较小，其基尼系数仅为0.17。

SC3、基于所述关联企业中龙头企业与其他企业的经济活动联系信息，获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值。

参照图21，本申请实施例所述基于所述关联企业中龙头企业与其他企业的经济活动联系信息，获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值的步骤，包括：

SC31、基于所述关联企业中龙头企业与其他企业的经济活动联系信息，构建所述产业链中关联企业的经济活动交互网络模型；

其中，所述经济活动交互网络模型包括：节点和边；所述节点为所述目标产业链关联企业；所述边为所述目标产业链关联企业间的经济交互活动。所述经济活动交互网络模型的边带有权重，用于表示关联企业之间不同经济交互活动重要性的差异。

SC32、基于所述产业链中关联企业的经济活动交互网络模型，获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值。

作为本申请一些可选实施方式，所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值可以通过龙头企业的加权度数或局部集聚系数的方法进行计算获得。

其中，所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值通过如下关系式获得：

W

其中，W

以图16中企业A为例，该企业是一家龙头企业。从图16可以看出，该企业节点与5家企业均存在经济交互，该龙头企业节点的加权度数为9，此即为该龙头企业的集聚力，反映了龙头企业与其他企业经济交互的强度。

其中，所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值通过如下关系式获得：

其中，C

显然，龙头企业节点的局部集聚系数越大，说明以龙头企业为核心的企业“群体”内部的交互强度越大，整个企业“群体”的整体集聚度越强。

如：图16中龙头企业(企业A)节点共有5个邻居节点(相交互的企业)，这些邻居节点之间形成了3条边。

根据上述龙头企业节点i的局部集聚系数关系式，计算得该龙头企业的局部集聚系数为0.3，该指标即反映了龙头企业“对中小企业凝聚促团的集聚力”。

类似地，作为对照，在图17中，龙头企业A的邻居节点数量尽管仍然是5个，但是其邻居之间只形成了1条边，在该网络中龙头企业的局部集聚系数仅为0.1，说明了在该网络中，虽然龙头企业和其他企业之间也有较充分的交互，但是还没有发挥充分的“集聚作用”，没有形成以龙头企业为核心的“非常紧凑”的“企业集团”。

可见局部聚集系数反映了邻居节点之间的“紧凑程度”，用该方法很好地刻画了龙头企业“促聚成团”的集聚力。

SC4、基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价。

作为本申请一些可选实施方式，参照图22，所述基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价的步骤，包括：

SC411、基于所述关联企业的规模差异系数，对产业链关联企业的规模差异进行评价；

SC412、基于所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对产业链中龙头企业的集聚力进行评价；

SC413、基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行综合评价。

可以看出，上述评价方法中，采用所述关联企业的规模差异系数对产业链关联企业的规模差异进行评价、采用所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值对产业链中龙头企业的集聚力进行评价，两个评价指标是分别独立的，在分别评价后，获得一个多维度的评价结果，更具全面性。

作为本申请另一些可选实施方式，参照图23，所述基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价的步骤，包括：

SC421、基于所述关联企业的规模差异系数，对所述关联企业进行分组，获得关联企业组集合；所述关联企业组集合至少包括两组关联企业组；

SC422、基于所述关联企业组，获得所述关联企业组中的龙头企业在目标产业链中的集聚程度值；

SC423、基于所述关联企业组中的龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价。

可以看出，上述评价方法中，先是采用所述关联企业的规模差异系数，对所述关联企业进行分组，并对分组后的企业组进行所述关联企业组中的龙头企业在目标产业链中的集聚程度值的计算，并基于计算结果对所述产业链集聚度进行评价。该评价方法较多的适用于以龙头企业节点i的局部集聚系数作为表征所述龙头企业A在目标产业链中的集聚程度值时。

本申请基于政府希望龙头企业能尽可能多地发挥对其他企业(尤其是中小企业)的集聚吸引作用，从而带动整个“企业集聚群体”的经济发展水平，因此有必要度量在产业链集聚中，龙头企业的集聚力。在基于构建的企业经济活动交互网络中，重点关注龙头企业节点的连接(即龙头企业与其他企业之间的经济交互活动)，通过龙头企业的加权度数和龙头企业的局部集聚系数，从龙头企业对外的交互强度和与龙头企业相关联的企业之间的交互强度两个角度，度量龙头企业对于其他企业的集聚吸引力，刻画龙头企业对整个“企业集聚群体”的带动作用。

综上所述，本申请所述评价方法区别于对单个企业的评估，本申请着眼于政府“建圈强链”的重大需求，针对产业链整体发展水平的评估问题进行研究。本申请着眼于当下相对较少研究的“对产业链的集聚度进行评估”这一重要问题，通过多角度的详细剖析和丰富多样的评价指标设计，对产业链“集聚度水平”这一抽象概念进行了相对比较全面的刻画，辅助政府定量分析产业链集聚程度，提升产业要素集聚水平、带动产业发展。本申请创新性地将复杂网络的相关方法迁移应用到产业链分析中，通过构建企业间经济交互网络，从网络的角度更加充分、有力地刻画了产业链中不同企业间的经济交互关系以及集聚水平。设计的评估指标，均可以定量计算，计算方式非常简便，指标的数学特征与实际意义相一致，能较好地体现产业链的集聚度水平。

参照图24，基于同样的发明思路，本申请实施例还提出了：一种产业链空间集聚度评价装置，包括：

第一获取模块，获取目标产业链中关联企业的空间地理信息，基于所述目标产业链中关联企业的空间地理信息，进行空间位置的聚类，获得所述目标产业链的空间组团；

第二获取模块，基于所述目标产业链的空间组团，获得空间组团的空间集聚混杂程度值；

第三获取模块，基于所述目标产业链的空间组团，获得空间组团的空间紧凑度值；

评价模块，基于所述空间组团的空间集聚混杂程度值和所述空间组团的空间紧凑度值，对所述目标产业链的空间集聚度进行评价。

参照图25，基于同样的发明思路，本申请实施例还提出了：一种产业链经济集聚度评价装置，包括：

第一获取模块，获取产业链关联企业的经济活动联系信息；

第二获取模块，基于所述产业链关联企业的经济活动联系信息，构建所述产业链中关联企业的经济活动交互网络模型；

第三获取模块，基于所述经济活动交互网络模型，获得关联企业间的经济活动交互强度值；

评价模块，基于所述关联企业间的经济活动交互强度值，对所述产业链集聚度进行评价。

参照图26，基于同样的发明思路，本申请实施例还提出了：一种产业链中龙头企业的集聚度评价装置，包括：

第一获取模块，获取产业链关联企业的规模信息；

第二获取模块，基于所述产业链关联企业的规模信息，获得所述关联企业的规模差异系数；

第三获取模块，基于所述关联企业中龙头企业与其他企业的经济活动联系信息，获得所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值；

评价模块，基于所述关联企业的规模差异系数和所述龙头企业在目标产业链中的集聚程度值，对所述产业链集聚度进行评价。

参照图27，基于同样的发明思路，本申请实施例还提出了：一种产业链集聚度评价装置，包括：

第一获取模块，获取目标产业链中关联企业信息；

第二获取模块，基于所述关联企业信息，获得所述目标地域中目标产业链的评价指标；其中，所述目标地域中目标产业链的评价指标包括：关联企业的空间集聚度、关联企业的经济活动集聚度和目标产业链中龙头企业的集聚度中的至少一种；

评价模块，基于所述目标地域中目标产业链的评价指标，对所述目标地域中目标产业链的集聚度进行评价。

需要说明的是，本实施例产业链空间集聚度评价装置中各模块是与前述实施例中产业链空间集聚度评价方法、产业链经济集聚度评价方法、产业链中龙头企业的集聚度评价方法和产业链集聚度评价方法中的各步骤一一对应，因此，本实施例的具体实施方式和达到的技术效果可参照前述评价方法的实施方式，这里不再赘述。

此外，在一种实施例中，本申请的实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，实现如上所述的方法。

此外，在一种实施例中，本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现如上所述的方法。

在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、闪存、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。计算机可以是包括智能终端和服务器在内的各种计算设备。

在一些实施例中，可执行指令可以采用程序、软件、软件模块、脚本或代码的形式，按任意形式的编程语言(包括编译或解释语言，或者声明性或过程性语言)来编写，并且其可按任意形式部署，包括被部署为独立的程序或者被部署为模块、组件、子例程或者适合在计算环境中使用的其它单元。

作为示例，可执行指令可以但不一定对应于文件系统中的文件，可以可被存储在保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言(HTML，Hyper TextMarkup Language)文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者，存储在多个协同文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。

作为示例，可执行指令可被部署为在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其他任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台多媒体终端设备(可以是手机，计算机，电视接收机，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。