论文部分内容阅读
摘 要: 如何科学有效的评价高新技术企业自主创新能力,对进一步促进高新技术企业成为自 主创新主体具有重要意义。文章建立高新技术企业自主创新能力评价指标体系,提出了一种 均值变换法对定量指标进行无量纲化,应用灰色白化权函数对混合属性的一致性转化,采用 证据推理算法对评价信息进行综合。以安徽省某一高新技术企业为例,对其自主创新能力进 行评价,证明该方法的有效可行。
关键词:高新技术企业;自主创新能力;证据理论
中图分类号:F279.2文献标识码:A文章编号:1672-1101(2010)01-0017-05
On the evaluation of independent innovation capabilities
of hi-tech enterprises based on the theory of evidence
WANG Hui, ZHANG Hong-tao, LI Yong
(School of Science, Anhui University of Science and Technology, Huain an, Anhui 232001, China)
Abstract:How to evaluate the independent innovation capabilitiesof high-tech e nterprises scientifically and effectively is of great significance to make high - tech enterprises become the main body of independent innovation activities. By s etting up an index evaluation system of independent innovation ability for high - tech enterprises, this paper proposes a even transformation dimensionless methodfor quantitative indicators and the evidential reasoning algorithm to integrategray whitenization with the application of weight function to transform the mix ed-attributes to uniform ones. Such method is proved to be feasible and effecti v e after the capability of independent innovation of a high-tech enterprise in A nhui province is evaluated by the index system.
Key words:hi-tech enterprises; independent innovation capab ility; the theory of evidence
高新技术企业是从事一种或多种高新技术及其产品的研究开发、生产和技术服务的企业 ,具有创新性强、竞争激烈、风险高等特点,而创新是其生存与发展的前提和基础。为了考 查高新技术企业自主创新能力,洞察自主创新的过程,掌握各种创新能力的状况,有效的对 高新技术企业自主创新能力进行科学合理的评价具有重要的意义。
由于自主创新能力的内涵十分丰富,需要从多方面多层次去考查,因而高新技术企业自 主创新能力评价是个多属性评价问题。已有评价方法包括模糊综合评判法[1]、灰 色综合评 估法[2]、粗集-未知测度法[3]等对丰富企业自主创新能力评价方法起到 重要的作用。然而 ,在对自主创新能力的多个属性进行度量时,由于属性的复杂性,评价信息大多数具有模糊 不确定、不完全或是部分属性值缺损等特征,再加上专家的由于知识、能力的局限性等原因 ,要求评价者从不同侧面对问题做出精确的判断比较困难,在这种情况下评价者往往只愿意 或只能够提供不完全的评价信息。而上述评价方法无法区分人们认知中的不确定和不知道, 也无法对不完全信息下的高新技术企业自主创新能力进行评价。为此,本文首先建立高新技 术企业自主创新能力评价指标体系,然后通过引入证据理论方法,构建基于不完全信息下基 于证据理论的高新技术企业自主创新能力评价模型,以期在一定程度上改善上述方法中存在 的问题。
一、高新技术企业自主创新能力评价指标体系
自主创新能力是高新技术企业的一个综合能力,其包含的内容十分丰富,不同的学者对 其有不同的认识。杨东奇等[4]从政策法律环境、市场环境、资源环境、科技服务 环境和技 术文化环境五个方面对高新技术企业自主创新环境进行了测量和分析;江文奇、杨水[5] 从研发组织管理能力、技术转化能力、技术经营成果和业绩财务指标四个方面构建了高新技 术企业自主创新评价指标体系;国家统计局国家经济景气监测中心2005年末发布的《中国企 业自主创新能力分析报告》,从技术创新能力的角度提出了一个企业自主创新能力的评价指 标体系。上述指标体系从不同侧面反映了高新技术企业自主创新能力的内涵,对构建高新技 术企业自主创新能力评价指标体系有一定的借鉴意义,但也存在较少考虑高新技术企业特点 和数据获取的问题。
在借鉴前人研究成果的基础上,通过对自主创新内涵和高新技术企业特点的分析,结合 对部分高新技术企业高管人员发放调研问卷,构建了定量指标和定性指标相结合的高新技术 企业自主创新能力评价体系,该体系中的定量指标均可在高新技术企业统计报表中找到相应 的数据(允许有缺损值),定性指标可通过对企业相关部门调研(如归口管理部门 、高层管 理人员和研发人员)获取评价信息,从而较好的解决了评价中数据获取难的问题,详见表1 。
二、基于D-S证据理论的自主创新能力评价模型
(1) 证据理论与证据推理(ER)算子
证据理论是Dempster首先提出后经Shafer[6]系统化完善的一种不确定性推理 方法,故 又称为Dempster-Shafer理论。它用信度函数表示证据,能够区分人们认识中的“不确定” 和“不知道”,其核心D-S合成法则能够很好地处理具有模糊和不确定信息的合成问题。然 而,由于证据理论存在将各证据一视同仁,不能区分不同证据之间的重要性,不能处理冲突 证据等问题,Yang[7]在D-S证据理论的基础上提出一种改进的证据合成方法— —证据推理(ER)方法,较好的克服了证据理论中的上述缺点。
献[7]中给出了ER算子的递归算法,本文在递归算法的基础上给出 一个较为简便的方
其中βn是方案被评定Hn的置信度,βH是方案不知被评为哪个等级的置信度。
(二) 基于证据理论的高新技术企业自主创新能力评价模型
1.定量属性的无量纲化
对定量属性的无量纲化,由于传统的线性变换法和极差变换法受极值影响较大,而各高 新技术企业类型不同,发展规模和方式相差较大,应用线性变换法或极差变换法可能会导致 因极值企业的值异常高而导致其他绝大部分企业无量纲化后的值异常,从而不利于科学衡量 高新技术企业的自主创新能力。为此,本文提出一种均值变换法,该方法首先求出所有高新 技术企业各指标值的平均值,然后用各指标值比上其平均值得到无量纲化后的指标值,见式 (5):
yj′=yj/yj=yj/1M∑Mi=1yj,j=1,2,…,d(5)
其中yj为企业的第j个属性的属性值,yj′为无量纲化后的属性值,d和M分别为定量属 性和所有高新技术企业的个数。
2.混合属性的一致化性转化
假设将属性值按一定的标准划分为N个评价等级,将每个评价等级看成一个灰类[ 8],则有N个评价灰类:H1,H2,…,HN。
对于定量指标,将无量纲化的属性值看成灰数,由决策者给出企业Ai的属性Ci属于 第n个灰类的白化权函数[8]gn(n=1,2,…,N);由白化权函数的性质有0≤gn≤ 1,但由于各灰类的定义不具有排他性,因而可 能有∑Nn=1gn≠1,将其作归一化处理为:
βj,n=gn∑Nn=1gn,n=1,2,…,N(6)
其中βj,n为信度,表示企业Ai的属性Cj(j=1,2,…,d)被决策者评估为级别Hn的可信程度。这样定量指标经过上述方法处理,已经被转化为各评 价等级的信度形式,可表示为:fs(ai,cj)={(Hn,βj,n),n=1,2,…,N;j=1,2,…,d}。
对于定性指标,可直接把它评定为一个评语,然而由于问题的复杂性、评价信息的不完 全以及评价者自身知识水平的限制,评价者往往很难给出精确的评价,而经常会给出不完全 或是不确定的多级评价的情况,而此种不确定评价可用信度表示:fs(ai,cj)={(Hn,βj,n),n=1,2,…,N;j=d+1,d+2,…,R}。这样,决策 者Ds对定量和 定性属性的评价均可用信度来表示,本文称这样的评价矩阵(或决策矩阵)为 信度评价矩阵(或信度决策矩阵):Fs=[fs(Ai,cj)]M×R=[(Hn,βj,n)1×N]M×R 。
3.不同属性评价信息的集结
将R个属性看成信息源,属性的权重为wj(j=1,2,…,R),满足∑R j=1wj=1。由3.1节的(1)-(3)式求出各信息源支持目 标被认定为Hn的程度mj,n和未被分配的信度mj,H,由(4)式求出R个信息源综 合后的信度,得M个企业在各 评价级别上的信度值:[Ai,(Hn,βn)],(i=1,2,…,M,n=1,2,…,N),由信度值最大(Max(B el))原则确定Ai所属灰类(评价等级)原则。三、实例分析
截止2006年底,安徽省共认定高新企业704家,为了简单起见,本文以一家高新技术企 业(A)为例,对该家的高新技术企业自主创新能力进行评价,以检验上述方法的可行性。
本文取N=5,定义评语集为H={优(H1),良(H2),中(H3),较差(H4),差(H5)}, 即将高新技术企业自主 创新能力的评价等级分为这五个等级。通过向安徽省的主要高新技术企业的研发人员和高层 管理人员实地发放调查问卷,得到各级指标的权重;对于定量指标,首先求出704家高新技 术企业在各指标上的平均值,由式(5)将各定量指标进行无量纲化,专家给出的白化权函 数分别为:g1[4,10,-,-]、g2[1.2,2.5,5,10]、g3[0.5,0.8,1.5,3]、g4[0 .1,0.3,0.5,1.0]和g5[-,-,0.1,0.4];对于定性指标,由专家给出各评价等级Hn(n=1,2,…,5)的信度。A企业的自主创新能力指标值、无量纲化值、权重和专家 对定性指标的评价(见表2)。
表2 各级指标权重及A企业自主创新情况表
一级指标权重二级指标权重指标值无量纲化值C10.124C110.33212人0.2 824C120.3535 258万元3.4 276C130.146195 479万元37.26C140.1698.0%0.2 263C20.138C210.315H2(0.2),H3(0.7)C220.288H2(0.4),H3(0.6)C230.217H2(0.3),H3(0.7)C240.1803000.6 745C30.111C310.179H3(0.8),H4(0.2)C320.185**C330.304H2(0.1),H3(0.6),H4(0.2)C340.3322000C40.305C410.2690.71%0.3 762C420.1286.88%1.9 357C430.16132.16%0.7 927C440.20810.58%0.5 855C450.11128.68%0.4 505C460.1231个1.6 923C50.322C510.21311.17%0.3 775C520.2781个0.5 188C530.1682个2.089C540.2053.79%0.5 952C550.136H2(0.2),H3(0.8)数据来源:安徽省科技厅《高新技术产业统计报表》(2006),安徽省统计年鉴 2007。注:表中“*”表示此指标数据缺损。
将属性看作不同层次上的信息源,先将各一级指标下的二级指标进行合成,再对各一级 指标进行合成,利用上节中的方法将多个属性值集结可得各对各企业一级指标的评价;根据 一级指标的权重,再次利用证据推理的方法将上述一级指标评价结果进行集结,得到A企业 自主创新能力的总体评价,评价结果如表3所示:
表3 A企业自主创新能力评价结果
评价结果评 语优(H1)良(H2)中(H3)较差(H4)差(H5)H潜在创新资源C10.1 1640.3 71600.3 3400.1 7800组织管理能力C20 0.2 209 0.6 8330.0 694 00.0 263创新环境能力C30.0 0710.3 985 0.3 4040.0 95000.1 589创新投入能力C4 0 0.0 745 0.2 955 0.6 1170.0 183 0创新产出能力C5 0 0 .0 924 0.2 3040.6 648 0.0 123 0综合评价结果0.0 112 0.1 499 0.2 893 0.5 0890.0 2550.0 152由表3可以看出,A企业的自主创新能力属于较差的可能性较大,信度为50.89%,而创新 投入和创新产出水平较差(属于较差的信度分别为61.17%和66.48%)是导致其自主创新能力 较为薄弱的主要原因。这与A企业的实际情况是相符的,A企业的R&D经费投入强度、新产品 开发经费占比和创新人才的投入均低于平均水平,而创新产出中的新产品销售收入比重、销 售利税率和专利申请数均低于平均水平。
结合上述评价结果分析和企业的发展现状可以看出,A企业自主创新能力中还存在较为 薄弱的环节,其主要原因是企业投入能力薄弱,自主创新的动力不足。动力不足主要归结于 自主创新投入大、风险高,短时期内也难以看到成效。为此,A企业可以从以下几个方面提 升自主创新能力:第一,转变经营理念,大力培育企业家的创新精神和开拓意识。企业是自 主创新的主体,而企业家则是企业创新的核心和灵魂。企业要想获得持续的竞争优势,企业 家必须转变经营理念,不仅要注重短期绩效,更要注重企业的持续发展,而创新是企业获取 长期持续发展的必要手段。第二,在选择切实可行的自主创新方式的基础上进一步加大创新 投入。根据企业的特点和市场经营环境,选择适当的创新方式不但可以降低风险,而且可以 抓住市场机遇,从而为企业获得长久的竞争优势。第三,加强知识产权保护的法律意识。企 业要提高知识产权综合运用能力,自主创新要以知识产权为起点,以知识产权申请成功为终 点。企业在开发新技术和产品之前应对相关技术领域的知识产权态势做细致分析, 准确把握 该技术领域中的知识产权壁垒及自由操作领域,同时要研究开发,利用过期专利和即将过期 专利。
四、结语
在对高新技术企业自主创新能力评价时,由于客观环境的复杂性和主观认识的局限性, 人们很难对各评价指标给出精确的判断,本文将证据理论引入到自主创新能力评价中,有效 解决了不完全信息下的高新技术企业自主创新能力评价问题。在应用该方法时,信度的获取 是评价的关键,这要求专家给出灰色白化权函数时,应该充分的考虑高新技术企业整体的情 况。应用上述评价模型对一高新技术企业自主创新能力进行了评价,评价结果表明,本文构 建的评价指标体系合理,评价方法有效可行。
参考文献:
[1] 李晓峰, 徐玖平. 基于AHP-Fuzzy方法的企业技术创新能力评估模型的建立 及其应用[J]. 数学的实践与认识, 2004,34(4):52-58.
[2] 唐炎钊,方旋,邹珊刚. 区域科技创新能力的灰色综合评估[J]. 科学学与 科学技术管理, 2001(2):69-74.
[3] 曹庆奎.基于粗集——未确知测度模型的企业技术创新能力评价研究[J] .系统工程理论与实践,2006(4):67-72.
[4] 杨东奇,陈娟,邢芳卉. 我国高新技术企业自主创新环境建设的实证研究—— 以黑龙江省高新技术企业为例[J].中国科技论坛,2008(2):83-87.
[5] 江文奇,杨水. 基于自主创 新的高新技术企业评价指标体系的构建[J].中国高新技术企业, 2007(15):30-31.
[6] G.Shafer,A Mathematical Theory of Evidence[M].Princeton Univ ersity Press,Princeton,New Jersey,1976:35-56.
[7] Jian-Bo Yang,Dong-Ling Xu.On the Evident-ial Reasoning Al gorithm for Mul tiple Attribute Decision Analysis Under Uncertainty[C]//IEEE Transactionson Systems,Man and Cybernetics-Part A,2002,32(3):289-304.
[8] 刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用(第三版)[M].北京:科 学出版社,2004:78-112.
[责任编辑:范 君]
关键词:高新技术企业;自主创新能力;证据理论
中图分类号:F279.2文献标识码:A文章编号:1672-1101(2010)01-0017-05
On the evaluation of independent innovation capabilities
of hi-tech enterprises based on the theory of evidence
WANG Hui, ZHANG Hong-tao, LI Yong
(School of Science, Anhui University of Science and Technology, Huain an, Anhui 232001, China)
Abstract:How to evaluate the independent innovation capabilitiesof high-tech e nterprises scientifically and effectively is of great significance to make high - tech enterprises become the main body of independent innovation activities. By s etting up an index evaluation system of independent innovation ability for high - tech enterprises, this paper proposes a even transformation dimensionless methodfor quantitative indicators and the evidential reasoning algorithm to integrategray whitenization with the application of weight function to transform the mix ed-attributes to uniform ones. Such method is proved to be feasible and effecti v e after the capability of independent innovation of a high-tech enterprise in A nhui province is evaluated by the index system.
Key words:hi-tech enterprises; independent innovation capab ility; the theory of evidence
高新技术企业是从事一种或多种高新技术及其产品的研究开发、生产和技术服务的企业 ,具有创新性强、竞争激烈、风险高等特点,而创新是其生存与发展的前提和基础。为了考 查高新技术企业自主创新能力,洞察自主创新的过程,掌握各种创新能力的状况,有效的对 高新技术企业自主创新能力进行科学合理的评价具有重要的意义。
由于自主创新能力的内涵十分丰富,需要从多方面多层次去考查,因而高新技术企业自 主创新能力评价是个多属性评价问题。已有评价方法包括模糊综合评判法[1]、灰 色综合评 估法[2]、粗集-未知测度法[3]等对丰富企业自主创新能力评价方法起到 重要的作用。然而 ,在对自主创新能力的多个属性进行度量时,由于属性的复杂性,评价信息大多数具有模糊 不确定、不完全或是部分属性值缺损等特征,再加上专家的由于知识、能力的局限性等原因 ,要求评价者从不同侧面对问题做出精确的判断比较困难,在这种情况下评价者往往只愿意 或只能够提供不完全的评价信息。而上述评价方法无法区分人们认知中的不确定和不知道, 也无法对不完全信息下的高新技术企业自主创新能力进行评价。为此,本文首先建立高新技 术企业自主创新能力评价指标体系,然后通过引入证据理论方法,构建基于不完全信息下基 于证据理论的高新技术企业自主创新能力评价模型,以期在一定程度上改善上述方法中存在 的问题。
一、高新技术企业自主创新能力评价指标体系
自主创新能力是高新技术企业的一个综合能力,其包含的内容十分丰富,不同的学者对 其有不同的认识。杨东奇等[4]从政策法律环境、市场环境、资源环境、科技服务 环境和技 术文化环境五个方面对高新技术企业自主创新环境进行了测量和分析;江文奇、杨水[5] 从研发组织管理能力、技术转化能力、技术经营成果和业绩财务指标四个方面构建了高新技 术企业自主创新评价指标体系;国家统计局国家经济景气监测中心2005年末发布的《中国企 业自主创新能力分析报告》,从技术创新能力的角度提出了一个企业自主创新能力的评价指 标体系。上述指标体系从不同侧面反映了高新技术企业自主创新能力的内涵,对构建高新技 术企业自主创新能力评价指标体系有一定的借鉴意义,但也存在较少考虑高新技术企业特点 和数据获取的问题。
在借鉴前人研究成果的基础上,通过对自主创新内涵和高新技术企业特点的分析,结合 对部分高新技术企业高管人员发放调研问卷,构建了定量指标和定性指标相结合的高新技术 企业自主创新能力评价体系,该体系中的定量指标均可在高新技术企业统计报表中找到相应 的数据(允许有缺损值),定性指标可通过对企业相关部门调研(如归口管理部门 、高层管 理人员和研发人员)获取评价信息,从而较好的解决了评价中数据获取难的问题,详见表1 。
二、基于D-S证据理论的自主创新能力评价模型
(1) 证据理论与证据推理(ER)算子
证据理论是Dempster首先提出后经Shafer[6]系统化完善的一种不确定性推理 方法,故 又称为Dempster-Shafer理论。它用信度函数表示证据,能够区分人们认识中的“不确定” 和“不知道”,其核心D-S合成法则能够很好地处理具有模糊和不确定信息的合成问题。然 而,由于证据理论存在将各证据一视同仁,不能区分不同证据之间的重要性,不能处理冲突 证据等问题,Yang[7]在D-S证据理论的基础上提出一种改进的证据合成方法— —证据推理(ER)方法,较好的克服了证据理论中的上述缺点。
献[7]中给出了ER算子的递归算法,本文在递归算法的基础上给出 一个较为简便的方
其中βn是方案被评定Hn的置信度,βH是方案不知被评为哪个等级的置信度。
(二) 基于证据理论的高新技术企业自主创新能力评价模型
1.定量属性的无量纲化
对定量属性的无量纲化,由于传统的线性变换法和极差变换法受极值影响较大,而各高 新技术企业类型不同,发展规模和方式相差较大,应用线性变换法或极差变换法可能会导致 因极值企业的值异常高而导致其他绝大部分企业无量纲化后的值异常,从而不利于科学衡量 高新技术企业的自主创新能力。为此,本文提出一种均值变换法,该方法首先求出所有高新 技术企业各指标值的平均值,然后用各指标值比上其平均值得到无量纲化后的指标值,见式 (5):
yj′=yj/yj=yj/1M∑Mi=1yj,j=1,2,…,d(5)
其中yj为企业的第j个属性的属性值,yj′为无量纲化后的属性值,d和M分别为定量属 性和所有高新技术企业的个数。
2.混合属性的一致化性转化
假设将属性值按一定的标准划分为N个评价等级,将每个评价等级看成一个灰类[ 8],则有N个评价灰类:H1,H2,…,HN。
对于定量指标,将无量纲化的属性值看成灰数,由决策者给出企业Ai的属性Ci属于 第n个灰类的白化权函数[8]gn(n=1,2,…,N);由白化权函数的性质有0≤gn≤ 1,但由于各灰类的定义不具有排他性,因而可 能有∑Nn=1gn≠1,将其作归一化处理为:
βj,n=gn∑Nn=1gn,n=1,2,…,N(6)
其中βj,n为信度,表示企业Ai的属性Cj(j=1,2,…,d)被决策者评估为级别Hn的可信程度。这样定量指标经过上述方法处理,已经被转化为各评 价等级的信度形式,可表示为:fs(ai,cj)={(Hn,βj,n),n=1,2,…,N;j=1,2,…,d}。
对于定性指标,可直接把它评定为一个评语,然而由于问题的复杂性、评价信息的不完 全以及评价者自身知识水平的限制,评价者往往很难给出精确的评价,而经常会给出不完全 或是不确定的多级评价的情况,而此种不确定评价可用信度表示:fs(ai,cj)={(Hn,βj,n),n=1,2,…,N;j=d+1,d+2,…,R}。这样,决策 者Ds对定量和 定性属性的评价均可用信度来表示,本文称这样的评价矩阵(或决策矩阵)为 信度评价矩阵(或信度决策矩阵):Fs=[fs(Ai,cj)]M×R=[(Hn,βj,n)1×N]M×R 。
3.不同属性评价信息的集结
将R个属性看成信息源,属性的权重为wj(j=1,2,…,R),满足∑R j=1wj=1。由3.1节的(1)-(3)式求出各信息源支持目 标被认定为Hn的程度mj,n和未被分配的信度mj,H,由(4)式求出R个信息源综 合后的信度,得M个企业在各 评价级别上的信度值:[Ai,(Hn,βn)],(i=1,2,…,M,n=1,2,…,N),由信度值最大(Max(B el))原则确定Ai所属灰类(评价等级)原则。三、实例分析
截止2006年底,安徽省共认定高新企业704家,为了简单起见,本文以一家高新技术企 业(A)为例,对该家的高新技术企业自主创新能力进行评价,以检验上述方法的可行性。
本文取N=5,定义评语集为H={优(H1),良(H2),中(H3),较差(H4),差(H5)}, 即将高新技术企业自主 创新能力的评价等级分为这五个等级。通过向安徽省的主要高新技术企业的研发人员和高层 管理人员实地发放调查问卷,得到各级指标的权重;对于定量指标,首先求出704家高新技 术企业在各指标上的平均值,由式(5)将各定量指标进行无量纲化,专家给出的白化权函 数分别为:g1[4,10,-,-]、g2[1.2,2.5,5,10]、g3[0.5,0.8,1.5,3]、g4[0 .1,0.3,0.5,1.0]和g5[-,-,0.1,0.4];对于定性指标,由专家给出各评价等级Hn(n=1,2,…,5)的信度。A企业的自主创新能力指标值、无量纲化值、权重和专家 对定性指标的评价(见表2)。
表2 各级指标权重及A企业自主创新情况表
一级指标权重二级指标权重指标值无量纲化值C10.124C110.33212人0.2 824C120.3535 258万元3.4 276C130.146195 479万元37.26C140.1698.0%0.2 263C20.138C210.315H2(0.2),H3(0.7)C220.288H2(0.4),H3(0.6)C230.217H2(0.3),H3(0.7)C240.1803000.6 745C30.111C310.179H3(0.8),H4(0.2)C320.185**C330.304H2(0.1),H3(0.6),H4(0.2)C340.3322000C40.305C410.2690.71%0.3 762C420.1286.88%1.9 357C430.16132.16%0.7 927C440.20810.58%0.5 855C450.11128.68%0.4 505C460.1231个1.6 923C50.322C510.21311.17%0.3 775C520.2781个0.5 188C530.1682个2.089C540.2053.79%0.5 952C550.136H2(0.2),H3(0.8)数据来源:安徽省科技厅《高新技术产业统计报表》(2006),安徽省统计年鉴 2007。注:表中“*”表示此指标数据缺损。
将属性看作不同层次上的信息源,先将各一级指标下的二级指标进行合成,再对各一级 指标进行合成,利用上节中的方法将多个属性值集结可得各对各企业一级指标的评价;根据 一级指标的权重,再次利用证据推理的方法将上述一级指标评价结果进行集结,得到A企业 自主创新能力的总体评价,评价结果如表3所示:
表3 A企业自主创新能力评价结果
评价结果评 语优(H1)良(H2)中(H3)较差(H4)差(H5)H潜在创新资源C10.1 1640.3 71600.3 3400.1 7800组织管理能力C20 0.2 209 0.6 8330.0 694 00.0 263创新环境能力C30.0 0710.3 985 0.3 4040.0 95000.1 589创新投入能力C4 0 0.0 745 0.2 955 0.6 1170.0 183 0创新产出能力C5 0 0 .0 924 0.2 3040.6 648 0.0 123 0综合评价结果0.0 112 0.1 499 0.2 893 0.5 0890.0 2550.0 152由表3可以看出,A企业的自主创新能力属于较差的可能性较大,信度为50.89%,而创新 投入和创新产出水平较差(属于较差的信度分别为61.17%和66.48%)是导致其自主创新能力 较为薄弱的主要原因。这与A企业的实际情况是相符的,A企业的R&D经费投入强度、新产品 开发经费占比和创新人才的投入均低于平均水平,而创新产出中的新产品销售收入比重、销 售利税率和专利申请数均低于平均水平。
结合上述评价结果分析和企业的发展现状可以看出,A企业自主创新能力中还存在较为 薄弱的环节,其主要原因是企业投入能力薄弱,自主创新的动力不足。动力不足主要归结于 自主创新投入大、风险高,短时期内也难以看到成效。为此,A企业可以从以下几个方面提 升自主创新能力:第一,转变经营理念,大力培育企业家的创新精神和开拓意识。企业是自 主创新的主体,而企业家则是企业创新的核心和灵魂。企业要想获得持续的竞争优势,企业 家必须转变经营理念,不仅要注重短期绩效,更要注重企业的持续发展,而创新是企业获取 长期持续发展的必要手段。第二,在选择切实可行的自主创新方式的基础上进一步加大创新 投入。根据企业的特点和市场经营环境,选择适当的创新方式不但可以降低风险,而且可以 抓住市场机遇,从而为企业获得长久的竞争优势。第三,加强知识产权保护的法律意识。企 业要提高知识产权综合运用能力,自主创新要以知识产权为起点,以知识产权申请成功为终 点。企业在开发新技术和产品之前应对相关技术领域的知识产权态势做细致分析, 准确把握 该技术领域中的知识产权壁垒及自由操作领域,同时要研究开发,利用过期专利和即将过期 专利。
四、结语
在对高新技术企业自主创新能力评价时,由于客观环境的复杂性和主观认识的局限性, 人们很难对各评价指标给出精确的判断,本文将证据理论引入到自主创新能力评价中,有效 解决了不完全信息下的高新技术企业自主创新能力评价问题。在应用该方法时,信度的获取 是评价的关键,这要求专家给出灰色白化权函数时,应该充分的考虑高新技术企业整体的情 况。应用上述评价模型对一高新技术企业自主创新能力进行了评价,评价结果表明,本文构 建的评价指标体系合理,评价方法有效可行。
参考文献:
[1] 李晓峰, 徐玖平. 基于AHP-Fuzzy方法的企业技术创新能力评估模型的建立 及其应用[J]. 数学的实践与认识, 2004,34(4):52-58.
[2] 唐炎钊,方旋,邹珊刚. 区域科技创新能力的灰色综合评估[J]. 科学学与 科学技术管理, 2001(2):69-74.
[3] 曹庆奎.基于粗集——未确知测度模型的企业技术创新能力评价研究[J] .系统工程理论与实践,2006(4):67-72.
[4] 杨东奇,陈娟,邢芳卉. 我国高新技术企业自主创新环境建设的实证研究—— 以黑龙江省高新技术企业为例[J].中国科技论坛,2008(2):83-87.
[5] 江文奇,杨水. 基于自主创 新的高新技术企业评价指标体系的构建[J].中国高新技术企业, 2007(15):30-31.
[6] G.Shafer,A Mathematical Theory of Evidence[M].Princeton Univ ersity Press,Princeton,New Jersey,1976:35-56.
[7] Jian-Bo Yang,Dong-Ling Xu.On the Evident-ial Reasoning Al gorithm for Mul tiple Attribute Decision Analysis Under Uncertainty[C]//IEEE Transactionson Systems,Man and Cybernetics-Part A,2002,32(3):289-304.
[8] 刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用(第三版)[M].北京:科 学出版社,2004:78-112.
[责任编辑:范 君]