产业集群作为产业经济发展到一定程度所呈现的高级组织形态,其绩效水平的释放程度直接在中观层面影响了经济综合实力。研究产业集群化所产生的经济外部效应,利用神经网络方法对集群绩效进行综合评价,丰富了产业集群绩效的研究方法,对产业集群的发展阶段实现界定,为产业政策的制定提供技术支撑。首先,综合分析了国内外产业集群相关资料,对产业集群及其绩效的内涵进行了界定,分析了产业集群绩效形成的内在机制,为集群绩效综合评价提供了理论依据。其次,结合高新技术产业的特点,从集群规模、集群效益、技术创新能力、支撑机构和项目建设五个维度,设计了集群绩效评价的指标体系,将指标数据进行无量纲化处理后,处理结果作为神经网络输入源。再次,采用BP网络方法与自组织竞争网络相结合的综合评价模型进行实证分析。通过主成分分析获得BP神经网络的网络目标值,利用25个省区的样本数据对BP网络进行训练与学习,使其仿真能力达到目标精度。将京津冀产业集群绩效指标数据作为输入源,得到评测样本的产业集群绩效评价结果;运用自组织竞争网络方法对样本数据的绩效水平进行分类评价,得到京津冀高新技术产业集群绩效程度分类结果。最后,综合分析自组织学习分类结果与BP网络的评测值,确定京津冀的集群绩效所处阶段的绩效水平。结果分析显示,北京市的高新技术产业集群绩效处于中等与中上等之间;河北省和天津市的绩效程度评价结果均为中下等。其BP网络的评测值也处于该类别的区间之内,故该综合评价结果有效。并从绩效显现角度提出了产业发展的政策建议。