企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的綜合評(píng)價(jià)方法研究

[摘要]隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化的不斷發(fā)展和各國(guó)經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度的不斷進(jìn)步，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱已經(jīng)成為決定企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵要素。應(yīng)從規(guī)范與實(shí)證結(jié)合的角度來(lái)研究企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的確定題目，探求構(gòu)建企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的一般途徑。
　　[關(guān)鍵詞]技術(shù)創(chuàng)新能力；企業(yè)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　　　
　　一、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建
　　
　　目前，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)已引起了國(guó)內(nèi)外有關(guān)學(xué)者的廣泛關(guān)注。然而，由于技術(shù)創(chuàng)新能力涉及的因素眾多，其評(píng)價(jià)理論和方法尚處在探索之中。國(guó)內(nèi)外有不少學(xué)者提出用層次分析法、密切值法、灰色系統(tǒng)理論等方法進(jìn)行多指標(biāo)評(píng)價(jià)，但這些方法還存在計(jì)算量大、評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定正確度較低且無(wú)法進(jìn)行大規(guī)模評(píng)價(jià)的缺陷。為此，筆者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引進(jìn)到企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)中。
　　根據(jù)系統(tǒng)論的思想與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)涵，將其逐級(jí)分解，形成各有側(cè)重，又相互聯(lián)系，能系統(tǒng)、綜合反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系^[4-6]，作為評(píng)價(jià)和優(yōu)化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的依據(jù)，根據(jù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)所包括的主要內(nèi)容，遵循指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則，提出包括企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新治理能力、投進(jìn)能力、研發(fā)能力、創(chuàng)新能力和實(shí)施能力5個(gè)方面，共20個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(詳見(jiàn)表1)。
　　
　　二、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法
　　
　　綜合評(píng)價(jià)的方法有很多種，每種方法都基于一定的模型假設(shè)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，都有其適用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)。鑒于上述企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是一個(gè)多層次多目標(biāo)的復(fù)雜系統(tǒng)，同時(shí)也為了進(jìn)步綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性和可靠性，減少單一方法可能造成的偏差，避免主觀隨意性，筆者選用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)企業(yè)的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和分析。由于這種方法適用于多層次的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，同時(shí)能客觀地確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重且信息損失較少^[7-10]。
　　
　　(一)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)人腦功能作某種簡(jiǎn)化、抽象和模擬，是—個(gè)高度復(fù)雜、非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，它具有學(xué)習(xí)、記憶、聯(lián)想、回納、概括和抽取、容錯(cuò)以及自學(xué)自適應(yīng)的能力。BP網(wǎng)絡(luò)是—種單向傳播的多層前項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)，具有三層或三層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸進(jìn)層、中間層(隱層)和輸出層。上下層之間實(shí)現(xiàn)全連接，而每層神經(jīng)元之間無(wú)連接。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程是由正向傳播和反向傳播兩部分組成的，其算法描述如下：
　　第一步：設(shè)置初始參數(shù)ψ和θ，(ψ為初始權(quán)重，θ為臨界值，均隨機(jī)設(shè)為較小的數(shù))。
　　第二步：將練習(xí)樣本集和相應(yīng)的目標(biāo)樣本集進(jìn)行預(yù)處理，然后隨機(jī)選取一組輸進(jìn)和目標(biāo)樣本加到網(wǎng)絡(luò)上。
　　第三步：根據(jù)輸進(jìn)樣本，利用下式算出它們的輸出值。Y_yj
　　
　　第五步：隨機(jī)選取下一個(gè)學(xué)習(xí)樣本提供給網(wǎng)絡(luò)，返回第三步，直到m個(gè)練習(xí)樣本練習(xí)完畢；
　　第六步：重新從m個(gè)學(xué)習(xí)樣本中隨機(jī)選取一組輸進(jìn)和目標(biāo)樣本，返回第三步，直到網(wǎng)絡(luò)全局誤差小于預(yù)先設(shè)定的一個(gè)極小值，即網(wǎng)絡(luò)收斂。
　　
　　(二)評(píng)價(jià)指標(biāo)的回一化
　　由于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，既有定性指標(biāo)，，又有定量指標(biāo)，為了使各指標(biāo)在整個(gè)系統(tǒng)中具有可比性，必須對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行回一化處理，處理后的指標(biāo)值才能作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本。因此，對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的定量指標(biāo)，在綜合評(píng)價(jià)前必須把指標(biāo)的實(shí)測(cè)值按某種隸屬度函數(shù)將其回一化到某一無(wú)量綱區(qū)間。對(duì)于定性指標(biāo)，可采用評(píng)價(jià)等級(jí)隸屬度的方法確定，如1，0．75，0．5，0．25，0，分別對(duì)應(yīng)很好，好，一般，較差，差。
　　
　　從上述轉(zhuǎn)換可以看出，對(duì)于效益型指標(biāo)來(lái)說(shuō)．當(dāng)實(shí)測(cè)值X_ij大于均勻值時(shí)，轉(zhuǎn)換后其隸屬度函數(shù)值大于0，實(shí)測(cè)值越大，隸屬度函數(shù)值越大，當(dāng)原始值達(dá)到一定數(shù)值時(shí)，隸屬度函數(shù)值接近“飽和”。這樣處理是為了防止某一指標(biāo)隸屬度函數(shù)值過(guò)大，從而影響整個(gè)綜合指標(biāo)。對(duì)于本錢型指標(biāo)，當(dāng)X_ii，越大，隸屬度函數(shù)值反而越小，取負(fù)值；X_ii越小，其隸屬度函數(shù)值越大，取正值。 　
　　(三)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)價(jià)程序
　　1．企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)模型網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型由數(shù)據(jù)預(yù)處理器和BP網(wǎng)組成。數(shù)據(jù)預(yù)處理器將評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各個(gè)指標(biāo)的實(shí)測(cè)值，按—定規(guī)則進(jìn)行回一化。BP網(wǎng)的輸進(jìn)層單元數(shù)目由數(shù)據(jù)預(yù)處理器產(chǎn)生的向量維數(shù)決定，這里就是指標(biāo)的個(gè)數(shù)；輸出層單元一個(gè)，即評(píng)價(jià)結(jié)果；隱含層的神經(jīng)元數(shù)目選擇是一個(gè)十分復(fù)雜的題目，往往需要根據(jù)設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)和多次實(shí)驗(yàn)來(lái)確定，因而不存在一個(gè)理想的解析式來(lái)表示。隱單元的數(shù)目與題目的要求、輸進(jìn)／輸出單元的數(shù)目都有著直接關(guān)系。隱單元數(shù)目太多會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、誤差不一定最佳，也會(huì)導(dǎo)致容錯(cuò)性差、不能識(shí)別以前沒(méi)有看到的樣本，因此一定存在一個(gè)最佳的隱單元數(shù)，可以用下列公式作為選擇最佳的隱單元數(shù)的參考公式：
　　n₁=log₂n　(11)
　　式11中，n為輸進(jìn)單元個(gè)數(shù)；n₁隱含層單元個(gè)數(shù)。
　　2．對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)的步驟。(1)根據(jù)以上構(gòu)建的BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。即選取—定數(shù)目的樣本(不同企業(yè)的指標(biāo)值)，進(jìn)行回一化處理，輸進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，選用適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)算法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行練習(xí)、驗(yàn)證，確定出各指標(biāo)隱含在網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重。(2)對(duì)需要評(píng)價(jià)企業(yè)指標(biāo)值進(jìn)行回—化處理。(3)將處理過(guò)的指標(biāo)值輸進(jìn)練習(xí)好的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)會(huì)給出—個(gè)公道的輸出。
　　(4)根據(jù)輸出對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力作出客觀的評(píng)價(jià)。
　　
　　三、實(shí)例驗(yàn)證
　　
　　筆者以洛陽(yáng)市的8家國(guó)有大型企業(yè)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證(過(guò)程略)。用檢驗(yàn)樣本仿真評(píng)價(jià)結(jié)果與專家對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)結(jié)果相比，結(jié)果基本相同。該應(yīng)用實(shí)例表明，該網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠通過(guò)樣本學(xué)習(xí)把握專家知識(shí)，可用于對(duì)其他待評(píng)價(jià)的企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)。
　　
　　四、結(jié)論
　　
　　企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力是企業(yè)發(fā)展的根本動(dòng)力，能有效地評(píng)價(jià)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，可以為企業(yè)的發(fā)展提供依據(jù)。由于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力涉及的因素較多，評(píng)價(jià)中存在較多的主觀性和模糊性。筆者在建立企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)價(jià)方法，并通過(guò)仿真試驗(yàn)，取得了較為滿足的結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可以模擬專家對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，而且避免了評(píng)價(jià)過(guò)程中的人為失誤。
　　
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　　[8]Han Min,Cheng lei

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