企業技術創新能力的綜合評價方法研究

企業技術創新能力的綜合評價方法研究

[摘要]隨著世界經濟一體化的不斷發展和各國經濟開放程度的不斷進步，企業技術創新能力的強弱已經成為決定企業生存和發展的關鍵要素。應從規范與實證結合的角度來研究企業技術創新能力的確定題目，探求構建企業技術創新能力的一般途徑。
　　[關鍵詞]技術創新能力；企業；神經網絡
　　　　
　　一、企業技術創新能力評價指標體系的構建
　　
　　目前，企業技術創新能力評價已引起了國內外有關學者的廣泛關注。然而，由于技術創新能力涉及的因素眾多，其評價理論和方法尚處在探索之中。國內外有不少學者提出用層次分析法、密切值法、灰色系統理論等方法進行多指標評價，但這些方法還存在計算量大、評價指標的確定正確度較低且無法進行大規模評價的缺陷。為此，筆者將神經網絡模型引進到企業技術創新能力評價中。
　　根據系統論的思想與企業技術創新的內涵，將其逐級分解，形成各有側重，又相互聯系，能系統、綜合反映企業技術創新活動的評價指標體系^[4-6]，作為評價和優化企業技術創新活動的依據，根據企業技術創新活動所包括的主要內容，遵循指標體系設計原則，提出包括企業技術創新治理能力、投進能力、研發能力、創新能力和實施能力5個方面，共20個評價指標的評價指標體系(詳見表1)。
　　
　　二、基于神經網絡的企業技術創新能力評價方法
　　
　　綜合評價的方法有很多種，每種方法都基于一定的模型假設和數據結構，都有其適用范圍和優缺點。鑒于上述企業技術創新能力評價指標體系是一個多層次多目標的復雜系統，同時也為了進步綜合評價結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，筆者選用人工神經網絡方法對企業的科技創新能力進行綜合評價和分析。由于這種方法適用于多層次的數據結構，同時能客觀地確定各個指標的權重且信息損失較少^[7-10]。
　　
　　(一)人工神經網絡方法
　　人工神經網絡是對人腦功能作某種簡化、抽象和模擬，是—個高度復雜、非線性動力學系統，它具有學習、記憶、聯想、回納、概括和抽取、容錯以及自學自適應的能力。BP網絡是—種單向傳播的多層前項網絡，具有三層或三層以上的神經網絡，包括輸進層、中間層(隱層)和輸出層。上下層之間實現全連接，而每層神經元之間無連接。BP網絡的學習過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：設置初始參數ψ和θ，(ψ為初始權重，θ為臨界值，均隨機設為較小的數)。
　　第二步：將練習樣本集和相應的目標樣本集進行預處理，然后隨機選取一組輸進和目標樣本加到網絡上。
　　第三步：根據輸進樣本，利用下式算出它們的輸出值。Y_yj
　　
　　第五步：隨機選取下一個學習樣本提供給網絡，返回第三步，直到m個練習樣本練習完畢；
　　第六步：重新從m個學習樣本中隨機選取一組輸進和目標樣本，返回第三步，直到網絡全局誤差小于預先設定的一個極小值，即網絡收斂。
　　
　　(二)評價指標的回一化
　　由于評價指標體系中，既有定性指標，，又有定量指標，為了使各指標在整個系統中具有可比性，必須對各指標進行回一化處理，處理后的指標值才能作為神經網絡的學習樣本。因此，對于評價指標體系中的定量指標，在綜合評價前必須把指標的實測值按某種隸屬度函數將其回一化到某一無量綱區間。對于定性指標，可采用評價等級隸屬度的方法確定，如1，0．75，0．5，0．25，0，分別對應很好，好，一般，較差，差。
　　
　　從上述轉換可以看出，對于效益型指標來說．當實測值X_ij大于均勻值時，轉換后其隸屬度函數值大于0，實測值越大，隸屬度函數值越大，當原始值達到一定數值時，隸屬度函數值接近“飽和”。這樣處理是為了防止某一指標隸屬度函數值過大，從而影響整個綜合指標。對于本錢型指標，當X_ii，越大，隸屬度函數值反而越小，取負值；X_ii越小，其隸屬度函數值越大，取正值。 　
　　(三)BP神經網絡模型評價程序
　　1．企業技術創新能力評價模型網絡構建�；�于BP神經網絡的評價模型由數據預處理器和BP網組成。數據預處理器將評價指標體系中各個指標的實測值，按—定規則進行回一化。BP網的輸進層單元數目由數據預處理器產生的向量維數決定，這里就是指標的個數；輸出層單元一個，即評價結果；隱含層的神經元數目選擇是一個十分復雜的題目，往往需要根據設計者的經驗和多次實驗來確定，因而不存在一個理想的解析式來表示。隱單元的數目與題目的要求、輸進／輸出單元的數目都有著直接關系。隱單元數目太多會導致學習時間過長、誤差不一定最佳，也會導致容錯性差、不能識別以前沒有看到的樣本，因此一定存在一個最佳的隱單元數，可以用下列公式作為選擇最佳的隱單元數的參考公式：
　　n₁=log₂n　(11)
　　式11中，n為輸進單元個數；n₁隱含層單元個數。
　　2．對企業技術創新能力進行評價的步驟。(1)根據以上構建的BP網絡模型進行網絡學習。即選取—定數目的樣本(不同企業的指標值)，進行回一化處理，輸進網絡，選用適當的學習算法，對網絡進行練習、驗證，確定出各指標隱含在網絡中的權重。(2)對需要評價企業指標值進行回—化處理。(3)將處理過的指標值輸進練習好的網絡，網絡會給出—個公道的輸出。
　　(4)根據輸出對企業技術創新能力作出客觀的評價。
　　
　　三、實例驗證
　　
　　筆者以洛陽市的8家國有大型企業進行實例驗證(過程略)。用檢驗樣本仿真評價結果與專家對企業技術創新能力評價結果相比，結果基本相同。該應用實例表明，該網絡具有較強的泛化能力，能夠通過樣本學習把握專家知識，可用于對其他待評價的企業進行技術創新能力的評價。
　　
　　四、結論
　　
　　企業技術創新能力是企業發展的根本動力，能有效地評價企業的技術創新能力，可以為企業的發展提供依據。由于企業技術創新能力涉及的因素較多，評價中存在較多的主觀性和模糊性。筆者在建立企業技術創新能力評價指標體系的基礎上，提出基于神經網絡的綜合評價方法，并通過仿真試驗，取得了較為滿足的結果。神經網絡不僅可以模擬專家對技術創新能力進行定量評價，而且避免了評價過程中的人為失誤。
　　
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