论文部分内容阅读
摘要：影响企业创新能力的各项内部因素间既有联系又有区别。采用灰色关联聚类法，对长三角地区制造型企业的创新能力进行分析。结果表明，影响企业创新能力的内部影响因素间存在高度相关性，对这些指标进行聚类分析，减少不必要数据采集，减少人力、物力、财力的投入是十分必要的。通过指标体系的优化，可以使企业创新能力评价指标体系的建立更加科学、合理和高效，达到用较少的指标，最大限度地反映长三角地区制造型企业创新能力的目的。
关键词：企业创新能力；灰色关联聚类；制造型企业；内部影响因素
一、引言
创新是国家经济增长的重要动力，有助于提高国家和企业的核心竞争力。随着世界经济的发展和科学技术的进步，新产品创造、产品质量改进和以新的方式进入特定市场的能力变得越来越重要，这种变化已使企业创新能力成为全球竞争的关键。企业创新能力受到多种复杂因素的影响，因此，对企业创新能力的评价是一项复杂的系统工程。本文采用灰色关联聚类法，对影响长三角地区制造型企业创新能力的26个内部影响因素进行了聚类分析。通过对五个行业的调研数据进行分析，减少不了必要变量的收集，以及人力、物力、财力的投入。通过指标体系的优化，使企业创新能力评价指标体系的建立更加科学、合理和高效，达到了用较少的指标，最大限度地反映长三角地区制造型企业创新能力的目的。
二、灰色关联聚类分析
（一）灰色系统理论
灰色系统理论研究的是“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统，它通过对“部分”已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界，实现对系统运行规律的正确描述和有效控制。灰色系統模型对试验数据及其分布没有特殊要求和限制，在社会、经济、科技、金融等众多领域有着广泛应用。灰色关联聚类是灰色系统理论的一部分，主要用于同类因素的归并，通过检验各个因素中是否有若干个因素关系十分密切，使我们既能够用这些因素的综合平均指标或其中的某一个因素来代表这几个因素，又使信息不受严重损失，以使复杂系统简化。
（二）聚类分析
本文所采用的影响企业创新能力的各项内部因素的指标数据来自于上海理工大学企业创新能力研究中心。2012年，上海理工大学企业创新能力研究中心针对长三角地区五个行业（A—汽车零部件行业，B—LED照明行业，C—制冷行业，D-计算机行业，E—医疗器械行业）的500多家制造型企业进行了调研，共回收有效问卷400多份，所得数据具有一定可靠性。各个指标的得分采用5分制，由相关单位负责人根据指标与相关企业情况的符合程度进行打分（1=不符合、2=较不符合、3=基本符合、4=较符合、5=完全符合）。本人对相关数据进行了整理，采用各行业指标的平均值作为聚类分析的依据（详细数据见表1）。
本文共选取5个观测对象，每个观测对象有26个特征数据，得到序列如下。
X1=（x1（1），x1（2），…，x1（5））
X2=（x2（1），x2（2），…，x2（5））
… … … …
X26=（x26（1），x26（2），…，x26（5））
对所有i≤j，i，j=1，2，…26，根据公式：
ωij=（1+|Si|+|Sj|）/（1+|Si|+|Sj|+|Si-Sj|）（1）
计算出Xi与Xj的灰色绝对关联度ωij。其中：
|Si|=|xi0（k）+xi0（5）|；i=1，2，…26（2）
|Si-Sj|=|（xi0（k）-xj0（k））+（xi0（5）-xj0（5））|；i，j=1，2，…26（3）
xi0（k）=xi（k）-xi（1）；i=1，2，…26；i，k=1，2，…5（4）
计算得到特征变量关联矩阵如表2所示。
取临界值r∈[0，1]，r可根据实际问题的需要确定，一般要求r>0.5，当ωij≥r（i≠j）时，视Xi与Xj为同类特征。r值越大，分类越细；反之则越粗。根据实际问题的需要，本文取临界值，r=0.95，则ωij≥0.95的有：ω（1，7），ω（1，9），ω（1，12），ω（1，14），ω（1，17）；ω（2，4），ω（2，10），ω（2，11），ω（2，15），ω（2，18），ω（2，20）；ω（3，6），ω（3，13），ω（3，121）；ω（4，10），ω（4，15），ω（4，16），ω（4，18），ω（2，26）；ω（5，22），ω（5，24）；ω（6，21）；ω（7，9），ω（7，12），ω（7，14），ω（7，17）；ω（9，12），ω（9，17）；ω（10，11），ω（10，15），ω（10，20）；ω（11，15），ω（11，20）；ω（12，17）；ω（13，21）；ω（15，16），ω（15，18），ω（15，20）；ω（16，18），ω（16，24），ω（16，26）；ω（18，26）；ω（22，24）；ω（24，26）。由此可将这26个企业创新能力内部影响因素指标聚为七类。
第一类：（X1、X7、X9、X12、X14、X17），即公司企业家对创新的支持程度高、企业自主品牌市场影响力高、企业获取外部 （技术/市场等） 信息能力强、鼓励员工全员参与产品或服务质量的改进、公司对员工会定期进行不同岗位的工作轮换、员工受到的教育和培训会影响薪酬水平；
第二类：（X2、X4、X5、X10、X11、X15、X16、X18、X20、X22、X24、X26），即激励政策对创新支持程度高、具有鼓励创新的企业文化、企业拥有稳定的研发团队、企业对客户需求的挖掘能力强、鼓励跨部门交叉团队合作、公司在某些重要决策时允许员工代表参加、员工绩效与薪酬水平密切相关、公司对员工有定期的内部培训、招聘员工时有公正合理的甄选方法、为员工建立了职业生涯发展规划、按国家或地区的规定提供福利、员工创新能力会影响到奖金和晋升；
第三类：（X3、X6、X13、X21），即企业部门间的创新协调性强、企业新产品的市场营销能力强、公司有收集员工信息的专门渠道、公司在招聘员工时关注员工解决问题的能力；
第四类：X8，即企业核心技术的易模仿度低；
第五类：X19，即公司员工每年有一次以上的外部培训机会；
第六类：X23，即以员工工作结果为导向的绩效管理系统；
第七类：X25，即超过国家和地区的规定提供福利。
三、结论
本文对影响企业创新能力的26个内部影响因素进行了聚类，临界值r取值为0.95，与最高值1非常接近，说明分类较细。优化后的企业创新能力的内部影响因素指标体系共包括七类指标。其中，第一类包括6个指标，第二类包括12个指标，第三类包括4个指标，第四、五、六、七类各包括1个指标。由此可以看出，第四、五、六、七类指标，即企业核心技术的易模仿度低、公司员工每年有一次以上的外部培训机会、以员工工作结果为导向的绩效管理系统、超过国家和地区的规定提供福利，指标间关联程度相对较低，因此，在构建企业创新能力评价体系时，应重点考虑。而第一类指标中，包含多个指标，指标之间的关联程度相对较高，因此，在构建企业创新能力评价体系时，可根据具体问题的需要，选取1个或几个指标来评价即可。第二、三类指标与第一类同理。
通过以上分类可以看出，影响企业创新能力的众多内部影响因素间存在高度的相关性。因此，对这些指标进行聚类分析，以减少不必要的数据采集，减少人力、物力、财力的投入是十分必要的。同时，结合灰色关联聚类的特点，在信息不受严重损失的情况下，通过对指标体系的优化，可以使企业创新能力评价指标体系建立得更加科学、合理和高效，达到用较少的指标，最大限度的反映长三角地区制造型企业创新能力的目的。
参考文献：
[1]罗鄂湘，吴睿智.基于系统理论的企业创新能力实证研究[J].工业技术经济，2012（07）.
[2]邹颖，胡鹏.企业创新能力的重塑与解放[J].管理现代化，2004（02）.
[3]刘思峰，郭天榜，党耀国.灰色系统理论及应用[M].科学出版社，1999.
（作者单位：上海理工大学管理学院企业创新能力研究中心）
关键词：企业创新能力；灰色关联聚类；制造型企业；内部影响因素
一、引言
创新是国家经济增长的重要动力，有助于提高国家和企业的核心竞争力。随着世界经济的发展和科学技术的进步，新产品创造、产品质量改进和以新的方式进入特定市场的能力变得越来越重要，这种变化已使企业创新能力成为全球竞争的关键。企业创新能力受到多种复杂因素的影响，因此，对企业创新能力的评价是一项复杂的系统工程。本文采用灰色关联聚类法，对影响长三角地区制造型企业创新能力的26个内部影响因素进行了聚类分析。通过对五个行业的调研数据进行分析，减少不了必要变量的收集，以及人力、物力、财力的投入。通过指标体系的优化，使企业创新能力评价指标体系的建立更加科学、合理和高效，达到了用较少的指标，最大限度地反映长三角地区制造型企业创新能力的目的。
二、灰色关联聚类分析
（一）灰色系统理论
灰色系统理论研究的是“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统，它通过对“部分”已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界，实现对系统运行规律的正确描述和有效控制。灰色系統模型对试验数据及其分布没有特殊要求和限制，在社会、经济、科技、金融等众多领域有着广泛应用。灰色关联聚类是灰色系统理论的一部分，主要用于同类因素的归并，通过检验各个因素中是否有若干个因素关系十分密切，使我们既能够用这些因素的综合平均指标或其中的某一个因素来代表这几个因素，又使信息不受严重损失，以使复杂系统简化。
（二）聚类分析
本文所采用的影响企业创新能力的各项内部因素的指标数据来自于上海理工大学企业创新能力研究中心。2012年，上海理工大学企业创新能力研究中心针对长三角地区五个行业（A—汽车零部件行业，B—LED照明行业，C—制冷行业，D-计算机行业，E—医疗器械行业）的500多家制造型企业进行了调研，共回收有效问卷400多份，所得数据具有一定可靠性。各个指标的得分采用5分制，由相关单位负责人根据指标与相关企业情况的符合程度进行打分（1=不符合、2=较不符合、3=基本符合、4=较符合、5=完全符合）。本人对相关数据进行了整理，采用各行业指标的平均值作为聚类分析的依据（详细数据见表1）。
本文共选取5个观测对象，每个观测对象有26个特征数据，得到序列如下。
X1=（x1（1），x1（2），…，x1（5））
X2=（x2（1），x2（2），…，x2（5））
… … … …
X26=（x26（1），x26（2），…，x26（5））
对所有i≤j，i，j=1，2，…26，根据公式：
ωij=（1+|Si|+|Sj|）/（1+|Si|+|Sj|+|Si-Sj|）（1）
计算出Xi与Xj的灰色绝对关联度ωij。其中：
|Si|=|xi0（k）+xi0（5）|；i=1，2，…26（2）
|Si-Sj|=|（xi0（k）-xj0（k））+（xi0（5）-xj0（5））|；i，j=1，2，…26（3）
xi0（k）=xi（k）-xi（1）；i=1，2，…26；i，k=1，2，…5（4）
计算得到特征变量关联矩阵如表2所示。
取临界值r∈[0，1]，r可根据实际问题的需要确定，一般要求r>0.5，当ωij≥r（i≠j）时，视Xi与Xj为同类特征。r值越大，分类越细；反之则越粗。根据实际问题的需要，本文取临界值，r=0.95，则ωij≥0.95的有：ω（1，7），ω（1，9），ω（1，12），ω（1，14），ω（1，17）；ω（2，4），ω（2，10），ω（2，11），ω（2，15），ω（2，18），ω（2，20）；ω（3，6），ω（3，13），ω（3，121）；ω（4，10），ω（4，15），ω（4，16），ω（4，18），ω（2，26）；ω（5，22），ω（5，24）；ω（6，21）；ω（7，9），ω（7，12），ω（7，14），ω（7，17）；ω（9，12），ω（9，17）；ω（10，11），ω（10，15），ω（10，20）；ω（11，15），ω（11，20）；ω（12，17）；ω（13，21）；ω（15，16），ω（15，18），ω（15，20）；ω（16，18），ω（16，24），ω（16，26）；ω（18，26）；ω（22，24）；ω（24，26）。由此可将这26个企业创新能力内部影响因素指标聚为七类。
第一类：（X1、X7、X9、X12、X14、X17），即公司企业家对创新的支持程度高、企业自主品牌市场影响力高、企业获取外部 （技术/市场等） 信息能力强、鼓励员工全员参与产品或服务质量的改进、公司对员工会定期进行不同岗位的工作轮换、员工受到的教育和培训会影响薪酬水平；
第二类：（X2、X4、X5、X10、X11、X15、X16、X18、X20、X22、X24、X26），即激励政策对创新支持程度高、具有鼓励创新的企业文化、企业拥有稳定的研发团队、企业对客户需求的挖掘能力强、鼓励跨部门交叉团队合作、公司在某些重要决策时允许员工代表参加、员工绩效与薪酬水平密切相关、公司对员工有定期的内部培训、招聘员工时有公正合理的甄选方法、为员工建立了职业生涯发展规划、按国家或地区的规定提供福利、员工创新能力会影响到奖金和晋升；
第三类：（X3、X6、X13、X21），即企业部门间的创新协调性强、企业新产品的市场营销能力强、公司有收集员工信息的专门渠道、公司在招聘员工时关注员工解决问题的能力；
第四类：X8，即企业核心技术的易模仿度低；
第五类：X19，即公司员工每年有一次以上的外部培训机会；
第六类：X23，即以员工工作结果为导向的绩效管理系统；
第七类：X25，即超过国家和地区的规定提供福利。
三、结论
本文对影响企业创新能力的26个内部影响因素进行了聚类，临界值r取值为0.95，与最高值1非常接近，说明分类较细。优化后的企业创新能力的内部影响因素指标体系共包括七类指标。其中，第一类包括6个指标，第二类包括12个指标，第三类包括4个指标，第四、五、六、七类各包括1个指标。由此可以看出，第四、五、六、七类指标，即企业核心技术的易模仿度低、公司员工每年有一次以上的外部培训机会、以员工工作结果为导向的绩效管理系统、超过国家和地区的规定提供福利，指标间关联程度相对较低，因此，在构建企业创新能力评价体系时，应重点考虑。而第一类指标中，包含多个指标，指标之间的关联程度相对较高，因此，在构建企业创新能力评价体系时，可根据具体问题的需要，选取1个或几个指标来评价即可。第二、三类指标与第一类同理。
通过以上分类可以看出，影响企业创新能力的众多内部影响因素间存在高度的相关性。因此，对这些指标进行聚类分析，以减少不必要的数据采集，减少人力、物力、财力的投入是十分必要的。同时，结合灰色关联聚类的特点，在信息不受严重损失的情况下，通过对指标体系的优化，可以使企业创新能力评价指标体系建立得更加科学、合理和高效，达到用较少的指标，最大限度的反映长三角地区制造型企业创新能力的目的。
参考文献：
[1]罗鄂湘，吴睿智.基于系统理论的企业创新能力实证研究[J].工业技术经济，2012（07）.
[2]邹颖，胡鹏.企业创新能力的重塑与解放[J].管理现代化，2004（02）.
[3]刘思峰，郭天榜，党耀国.灰色系统理论及应用[M].科学出版社，1999.
（作者单位：上海理工大学管理学院企业创新能力研究中心）