模糊综合评判法

模糊综合评判法在企业技术创新能力中的应用目 录中文摘要I英文摘要 II1.绪论11.1 选题背景11.2 多指标综合评价方法21.2.1 主观赋权评价法 21.2.2 客观赋权评价法分析 31.3 模糊综合评判法321.3.1 模糊综合评法31.3.2 模糊综合评判的特点52.企业技术创新能力内涵及其评价指标体系62.1 企业技术创新能力内涵 62.2 建立企业技术创新能力评价指标体系的基本原则 72.3 建立的企业技术创新能力评价指标体系 83.模糊综合评价法的原理及评判模型的构建93.1 模糊内涵93.2 模糊综合评价法的原理10 3.3 高新技术企业技术创新能力多级模糊综合评判模型的构建113.3.1 指标体系的设置原则 113.3.2 指标体系设置 113.3.3 高新企业技术创新能力多级模糊综合评判模型的构建 134.实例研究144.1AN 公司背景 144.2AN 公司技术创新能力评价与分析 144.3 小结 16总结 17参考文献18致谢词19III摘 要技术创新是企业发展之源，企业持续、有效的开展技术创新活动依赖于技术创新能力的提高。因此，建立一个科学、系统的技术创新能力评价体系是十分必要的。它可以帮助企业了解自身在实施技术创新活动中的潜力或不足，从而总结经验，弥补缺陷，提升企业技术创新能力。本课题在大量查阅资料和学习综合评价方法等基本知识结合高新技术企业的创新能力进行研究。一方面可以更好地促进投资者进行理性投资和其它企业选择合适的供应商或战略合作伙伴；另一方面，有助于高新企业管理者分析自身技术创新能力状况和确定技术能力发展目标；关键词：高新技术企业 技术创新能力 技术评价 模糊数学 模糊综合评判 IIAbstractTechnological innovation is the source of enterprise development, business continuity and effective implementation of technical innovation depends on technological innovation capability. Therefore, the establishment of a scientific and systematic evaluation of technological innovation system is very necessary. It can help businesses understand their activities in the implementation of the potential of technological innovation or inadequate to sum up experience, to make up deficiencies, to enhance technological innovation. The subject of a large number of accesses to information and learning basic knowledge of evaluation methods, innovation capability of enterprises with high-tech research. The one hand, investors can better promote rational investment and other companies choose the right suppliers or strategic partners; the other hand, will help high-tech business managers analyze their own situation and determine the ability of technological innovation technological capacity development objectives; final, for regulatory authorities to strengthen management of reference. Keywords: high-tech enterprise ，technical evaluation ，Technology Assessment ，fuzzy Math ，Fuzzy Comprehensive Evaluation2II111 绪论1.1 选题背景在高技术层出不穷的知识经济社会里，智力资源正发挥着越来越大的作用。企业竞争成败的关键在于它的竞争优势，即其拥有智力资源的数量和质量，而不在于它掌握自然资源的数量。一个企业的整体智力水平越高，创造性思维能力越强，就越容易在更广的范围内优化配置各种稀缺资源，为企业赢得更大的竞争优势。谁能在技术开发、产品制造以及市场流通中领先对手，谁就能抢占更多的制胜先机。而技术创新正是企业竞争优势的根本支撑或决定因素。加强企业的技术创新能力，已充分显现出其日益重要和紧迫，尤其是高新技术企业，因为高新技术企业是由处在时代前沿的先导性技术发展起来的企业，具有高投入、高产出、高附加值和高渗透性的特点，它对经济发展、贸易增长及国家安全都起着积极作用，它的发展成为各国获取竞争优势的重要途径。纵观国内外高新技术企业走过的历程，企业发展的基础是技术创新，只有持续不断地推进技术创新，企业才能在剧烈的市场竞争中立于不败之地。技术创新能力是高新技术企业竞争力的核心，而高新技术企业是否具有竞争力主要取决于其技术创新能力的大小。科学技术发展的过程是一个不断创新的过程，以科学技术密集为特征的高新技术企业的成长过程也就是一个技术创新能力不断提高的过程。一个高新技术企业的技术创新能力越高，企业利用内外部资源的效率越高，竞争实力就越强。因此，这时如何客观有效地对高新技术企业技术创新能力进行科学评价和考核， 就显得尤为重要。因此，正是基于上面的考虑，以及推动我国高新技术上市企业技术创新能力的发展和提高高新技术企业的竞争力，本文选择了“我国高新技术企业技术创新能力评价”进行研究。1.2 多指标综合评价方法在现实生活、工作中，我们经常会遇到综合评价问题，而我们知道，评价的依据就是指标。但由于影响各评价事物的因素往往是众多而复杂的，如果仅从单一指标上对被评价事物进行综合评价不尽合理，因此往往需要将反映被评价事物的多项指标的信息加以集，得到一个综合指标，以此来才从整体上反映被 j 平价事物的整体情况。这就是多指标综合评价方法。近年来，围绕着多指标综合评价，其他领域的相关知识不断渗入，使得多指标综合评价方法不断丰富，有关这方面的研究也不断深入。目前国内外提出的2综合评价方法已有几十种之多，但总体上可归为两大类：即主观赋权评价法和客观赋权评价法。前者多是采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到权数，如层次分析法、模糊综合评判法等；后者根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数，如灰色关联度法、TOPSIS 法、主成分分析法等。以下是对几种常见综合评价方法的概述：1.2.1 主观赋权评价法：层次分析法：简称 AHP，它是美国匹兹堡大学数学系教授，著名运筹学家萨迪(TLSatyr)于 70 年代中期提出来的一种定性、定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。这种方法将决策者的经验给予量化，特别适用于目标结构复杂且缺乏数据的情况。它是一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。自层次分析法提出以来，在各行各业的决策问题上都有所应用。模糊综合评判法：1965 年，美国加利福尼亚大学的控制论专家查德(LASade)根据科学技术发展的客观需要，经过多年的潜心研究，发表了一篇题为模糊集合(Fuzzy Sets)的重要论文，第一次成功地运用精确的数学方法描述了模糊概念，在精确的经典数学与充满了模糊性的现实世界之间架起了一座桥梁，从而宣告了模糊数学的诞生。从此，模糊现象进入了人类科学研究的领域。模糊综合评判，即 Fuzzy Comprehensive Evaluation(简称 FCE)就是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化，进行综合评价的一种方法。它是模糊数学在自然科学领域和社会科学领域中应用的一个重要方面。1.2.2 客观赋权评价法TOPSIS 评价法：TOPSIS(即 Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution 的缩写)是由 Hwang 和 Yoon 与 1981 年首次提出的，后来 Lai et a1于 1994 年将 TOPSIS 的观念转为应用于规划面之多目标决策(Multiple Objective Decision-Making，MODM)问题上。TOPSIS 评价法是有限方案多目标决策分析中常用的一种科学方法。灰色关联度分析法：1982 年，华中理工大学邓聚龙教授首先提出了灰色系统的概念，并建立了灰色系统理论。之后，灰色系统理论得到了较深入的研究，并在许多方面获得了广泛的应用。灰色关联度分析(Recreational Analysis 简称 GRA)便是灰色系统理论应用的主要方面之一。它是针对少数据且不明确的情况下，利用既有数据所潜在之讯息来白化处理，并进行预测或决策的方法。3主成分分析法：主成分分析即 Principal Component Analysis(简称 PCA)是由卡尔(Karl)和皮尔逊(Pearson)最早在 1901 年提出，只不过当时是应用于非随机变量。1933年霍蒂林(Hostelling)将这个概念推广到随机向量。该方法是利用降维的思想，把多指标转化为几个综合指标的多元统计分析方法。1.3 模糊综合评判法1.3.1 模糊综合评判法模糊综合评判法是利用模糊集理论进行评价的一种方法。具体地说，该方法是应用模糊关系合成的原理，从多个因素对被评判事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法。模糊评价法不仅可对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序，而且还可根据模糊评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象所属的等级。这就客服了传统数学方法结果单一性的缺陷，结果包含的信息量丰富。这种方法简易可行，在一些传统观点看来无法进行数量分析的问题上，显示了它的应用前景，它很好地解决了判断的模糊性和不确定性问题。由于模糊的方法更接近于东方人的思维习惯和描述方法，因此它更适应与对社会经济系统问题进行评价。综 合 评 判 是 对 多 种 属 性 的 事 物 ， 或 者 说 其 总 体 优 劣 受 多 种 因 素 影 响 的 事 物 ， 做 出一 个 能 合 理 地 综 合 这 些 属 性 或 因 素 的 总 体 评 判 。 例 如 ， 教 学 质 量 的 评 估 就 是 一 个 多 因素 、 多 指 标 的 复 杂 的 评 估 过 程 ， 不 能 单 纯 地 用 好 与 坏 来 区 分 。 而 模 糊 逻 辑 是 通 过 使 用模 糊 集 合 来 工 作 的 ， 是 一 种 精 确 解 决 不 精 确 不 完 全 信 息 的 方 法 ， 其 最 大 特 点 就 是 用 它可 以 比 较 自 然 地 处 理 人 类 思 维 的 主 动 性 和 模 糊 性 。 因 此 对 这 些 诸 多 因 素 进 行 综 合 ， 才能 做 出 合 理 的 评 价 ， 在 多 数 情 况 下 ， 评 判 涉 及 模 糊 因 素 ， 用 模 糊 数 学 的 方 法 进 行 评 判是 一 条 可 行 的 也 是 一 条 较 好 的 途 径 。 20 世 纪 80 年 代 初 ， 汪 培 庄 提 出 了 综 合 评 判 模 型 ， 此 模 型 以 它 简 单 实 用 的 特 点 迅速 波 及 到 国 民 经 济 和 工 农 业 生 产 的 方 方 面 面 ， 广 大 实 际 工 作 者 运 用 此 模 型 取 得 了 一 个又 一 个 的 成 果 。 与 此 同 时 ， 还 吸 引 了 一 些 理 论 工 作 者 对 此 模 型 进 行 深 化 和 扩 展 研 究 ，出 现 了 一 批 诱 人 的 成 果 ， 诸 如 ： 多 级 模 型 、 算 子 调 整 、 范 畴 统 观 等 等 。 而 且 ， 针 对 实际 应 用 中 综 合 评 判 模 型 常 遇 到 的 一 些 问 题 ， 对 其 进 行 了 改 进 ， 采 用 多 层 次 模 糊 综 合 评判 模 型 和 广 义 合 成 运 算 的 模 糊 综 合 评 判 模 型 。 下 面 将 对 模 糊 综 合 评 判 进 行 理 论 分 析 ， 并 在 计 算 机 上 设 计 了 一 个 将 其 应 用 于 课 堂教 学 质 量 评 估 的 模 型 ， 此 方 法 很 好 地 提 高 了 课 堂 教 学 质 量 评 估 的 有 效 性 和 公 平 性 ， 加快 了 评 估 的 速 度 。41.3.2 模糊综合评判的特点可对涉及模糊因素的对象系统进行综合评价。作为较常用的一种模糊数学方法，它广泛地应用于经济、社会等领域。然而，随着综合评价在经济、社会等大系统中的不断应用，由于问题层次结构的复杂性、多因素性、不确定性、信息的不充分以及人类思维的模糊性等矛盾的涌现，使得人们很难客观地做出评价和决策。它并不能解决评价指标间相关造成的评价信息重复问题，隶属函数的确定还没有系统的方法，而且合成的算法也有待进一步探讨。其评价过程大量运用了人的主观判断，由于各因素权重的确定带有一定的主观性，因此，总的来说，模糊综合评判是一种基于主观信息的综合评价方法。实践证明，综合评价的合成算子等。所以，无论如何，都必须根据具体综合评价问题的目的、要求及其特点，从中选取合适的评价模型和算法，使所做的评价更加客观、科学和有针对性。对于一些复杂系统，需要考虑的因素很多，这时会出现两方面的问题：一方面是因素过多，对它们的权数分配难于确定；另一方面，即使确定了权数分配，由于需要归一化条件，每个因素的权值都很小，再经过 Sade 算子综合评判，常会出现没有价值的结果。针对这种情况，我们需要采用多级（层次）模糊综合评判的方法。按照因素或指标的情况，将它们分为若干层次，先进行低层次各因素的综合评价，其评价结果再进行高一层次的综合评价。每一层次的单因素评价都是低一层次的多因素综合平假名，因此从底层向高层逐层进行。另外，为了从不同的角度考虑问题，我们还可以先把参加评判的人员分类。按模糊综合评判法的步骤，给出每类评判人员对被评价对象的模糊统计矩阵，计算每类评判人员对被评价者得评判结果，通过“二次加权”来考虑不同角度评委的影响。综 合 评 判 是 对 多 种 属 性 的 事 物 ， 或 者 说 其 总 体 优 劣 受 多 种 因 素 影 响 的 事 物 ， 做 出一 个 能 合 理 地 综 合 这 些 属 性 或 因 素 的 总 体 评 判 。 例 如 ， 教 学 质 量 的 评 估 就 是 一 个 多 因素 、 多 指 标 的 复 杂 的 评 估 过 程 ， 不 能 单 纯 地 用 好 与 坏 来 区 分 。 而 模 糊 逻 辑 是 通 过 使 用模 糊 集 合 来 工 作 的 ， 是 一 种 精 确 解 决 不 精 确 不 完 全 信 息 的 方 法 ， 其 最 大 特 点 就 是 用 它可 以 比 较 自 然 地 处 理 人 类 思 维 的 主 动 性 和 模 糊 性 。 因 此 对 这 些 诸 多 因 素 进 行 综 合 ， 才能 做 出 合 理 的 评 价 ， 在 多 数 情 况 下 ， 评 判 涉 及 模 糊 因 素 ， 用 模 糊 数 学 的 方 法 进 行 评 判是 一 条 可 行 的 也 是 一 条 较 好 的 途 径 。 20 世 纪 80 年 代 初 ， 汪 培 庄 提 出 了 综 合 评 判 模 型 ， 此 模 型 以 它 简 单 实 用 的 特 点迅 速 波 及 到 国 民 经 济 和 工 农 业 生 产 的 方 方 面 面 ， 广 大 实 际 工 作 者 运 用 此 模 型 取 得 了 一5个 又 一 个 的 成 果 。 与 此 同 时 ， 还 吸 引 了 一 些 理 论 工 作 者 对 此 模 型 进 行 深 化 和 扩 展 研 究 ，出 现 了 一 批 诱 人 的 成 果 ， 诸 如 ： 多 级 模 型 、 算 子 调 整 、 范 畴 统 观 等 等 。 而 且 ， 针 对 实际 应 用 中 综 合 评 判 模 型 常 遇 到 的 一 些 问 题 ， 对 其 进 行 了 改 进 ， 采 用 多 层 次 模 糊 综 合 评判 模 型 和 广 义 合 成 运 算 的 模 糊 综 合 评 判 模 型 。 下 面 将 对 模 糊 综 合 评 判 进 行 理 论 分 析 ， 并 在 计 算 机 上 设 计 了 一 个 将 其 应 用 于 课 堂教 学 质 量 评 估 的 模 型 ， 此 方 法 很 好 地 提 高 了 课 堂 教 学 质 量 评 估 的 有 效 性 和 公 平 性 ， 加快 了 评 估 的 速 度 。62.企业技术创新能力内涵及其评价指标体系2.1 企业技术创新能力内涵企业技术创新能力是企业竞争力的核心要素。目前，国内很多学者探讨了企业技术创新能力评价。并取得了丰富的成果。但大多数创新能力评价研究没有将企业创新能力评价与产业创新集群和创新网络，以及国家或地的创新环境结合起来，在创新能力评价中没有全面考虑人力资本因素等。对企业创新能力评价或测度的方法和模型依赖于对企业技术创新能力的科学界定。对于企业创新能力的界定，众多学者从不同的角度进行了描述。国内关于企业技术创新研究的主要代表人物有许庆瑞、傅家骥、魏江、刘铁兵、项保华、李廉水和关士续等”，如魏江(1998)等认为技术创新能力包括研究开发能力、制造能力、市场营销能力、资金投入能力和组织能力 5 个方面。许庆瑞(2000)、温瑞瑁(2005)等持有相近的观点。各个学者各自分析问题的视角不同对企业创新能力的看法也各有差异，但都倾向于从企业内部，以企业的生产和销售能力结构特征来加以描述。这些生产能力结构特征有些本身是难以衡量的，这就给企业技术创新能力的衡量和评价造成很大的困惑。另外，上述概念的界定没有考虑企业技术创新能力的外部影响因素，比如国家或地区的技术创新政策、企业所处的技术创新集群网络等外部环境因素的影响。这一局限性，使得对企业创新能力的研究，主要体现在对其创新能力不足的成因及对策的分析，及由此表层现象得到的具体对策建议，而难以获得深层次的能够解释经济现象本质和规律的分析和结论。2.2 建立企业技术创新能力评价指标体系的基本原则科学性原则指标体系的设置是否科学合理直接关系到评价的质量. 为使体系能反映出技术创新的内涵与规律, 设置的指标要有代表性、完整性和系统性. 应以现代科技统计理论为基础,结合必要的专项调查和考证,定性、定量分析结合,通过综合考核评价,得出科学合理、真实客观的评价结果.导向性原则建立企业技术创新评价指标体系的目的就是对企业技术创新工作进行规范化,从而对企业技术创新工作起到导向和监控作用. 从人力、财力和物力投入开始,重在研究开发和市场化,以获取最佳商业利润为目标,实现企业持续发展之目的.7可比性原则评价指标体系各项指标要量化,指标值采用相对值,以利于不同时期企业间的对比,促进企业创新工作的进展.操作性原则评价指标体系建立的目的主要是在企业技术创新工作中得到应用. 这就要求所建立的指标体系及其评价方法具有可行性和可操作性. 因此,指标体系的设置尽量避免形成庞大的指标群或层次复杂的指标树. 指标的数据易采集,计算公式科学合理,评价过程简单,利于掌握和操作.2.3 建立的企业技术创新能力评价指标体系指标体系基本结构及内容评价指标体系基本结构设为两个层次,第一层次为指标类,可设多个指标类,第二层次为指标项,每个指标类可下设若干个指标项. 建立的指标体系如图 1 所示:技术创新投入(资源) A 类指标为企业主要考核企业创新投入程度,重点考核企业创新人力、物力、财力和信息资源投入及科技开发机构建设情况.企业技术创新决策和能否正常运转的一个重要因素在于企业资源的投入与配置,这是技术创新成功的物质基础,它决定创新的规模、速度、能力和效果. 其中,人力投入是技术创新的主体力量,是推动技术创新运行的主观源泉;财力支持是支撑技术创新的物质条件,是推动创新运行的客观源泉;信息资源是诱发技术创新的外部因素,是推动技术创新的知识源泉. 它们之间的有机协调和相互配合决定了企业技术创新运行的质量.图 1 中 B 类指标为企业技术创新产出. 主要考核企业利用创新资源,利用先进技术和科技成果开发新产品的能力,是实现创新能力与目标的匹配、提高企业技术进步水平的关键. 考核重点是企业开发研究的科技成果水平及其转为现实生产力,提高企业技术进步速度的能力.图 1 中 C 类指标为企业实现技术创新的效益.技术创新的实现,不仅是开发出若干新产品,更重要的是生产的创新产品进入市场并占有市场,获得最佳的经济效益. 该类指标主要从创新产品的产值率、销售率、利税率、劳动生产率和科技进步贡献率等方面进行测度和考核。8A技术创新投入（资源）企业技术人员比重、从事研究与开发工作技术人员比重、企业技术开发机构和技术依托单位数量、企业生产设备新度、科技开发经费占年销售额之比、科技开发经费年增长率、企业信息联网情况B技术创新产出（效率）企业主导产品平均更新周期、企业科技成果（含专利技术实际水平）、企业科技成果转化率、企业技术人员新产品开发贡献率、企业年科技进步速度高技术企业技术创新评价指标体系C技术创新实现（效益）企业新产品产值率、企业新产品销售率、企业新产品利税率、企业全员劳动生产率、科技进步对企业效益贡献率图 1 企业技术创新评价指标93. 模糊综合评价法的原理及评判模型的构建3.1 模糊内涵隶属度函数：若对论域（研究的范围）U 中的任一元素 x，都有一个数 A(x)0，1与之对应，则称 A 为 U 上的模糊集，A(x)称为 x 对 A 的隶属度。当 x 在 U 中变动时，A(x)就是一个函数，称为 A 的隶属函数。隶属度 A(x)越接近于 1，表示 x 属于 A 的程度越高，A(x)越接近于 0 表示 x 属于 A 的程度越低。用取值于区间 0，1 的隶属函数 A(x)表征 x 属于 A 的程度高低。隶属度属于模糊评价函数里的概念：模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。我们知道，一个事物往往需要用多个指标刻画其本质与特征，并且人们对一个事物的评价又往往不是简单的好与不好，而是采用模糊语言分为不同程度的评语。由于评价等级之间的关系是模糊的，没有绝对明确的界限，因此具有模糊性。显而易见，对于这列模糊评价问题，利用经典的评价方法存在着不合理性。那么用什么办法解决这列问题呢？应用模糊数学的方法进行综合评判将会取得更好的实际效果。3.2 模糊综合评价法的原理模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念，对实际的综合评价问题提供一些评价的方法。具体地说，模糊综合评价就是以模糊数学位基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。应用模糊集合理论方法对决策活动所涉及的人、物、事、方案等进行多因素、多目标的评价和判断，就是模糊综合评判。模糊综合评判作为模糊数学的一种具体应用该方法，最早是由我国学者汪培庄提出的。其基本原理是：首先确定被评判对象的因素（指标）集合评价（等级）集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊评价综合结果。可见，评判过程是由着眼因素和评语构成的二要素系统。着眼因素和评语一般都有模糊性，不宜用精确的数学语言描述。模糊综合评判方法是在模糊环境下，考虑多种因素的影响，为了某种目的对以实物做出综合决策的方法。它的特点在于，评判逐对象进行，对被评价对象有唯一的评价值，不受被评价对象所处对象集合的影响。综合评价的目的是药从对象集中选出优胜对象，10所以还需要将所有对象的综合评价结果进行排序。所以，模糊综合评判法也将针对评判对象的全体，根据所给的条件，给每个对象赋予一个非负实数评判指标，再据此排序择优。3.3 高新技术企业技术创新能力多级模糊综合评判模型的构建以技术进步推动的现代经济的发展过程, 实际是一种依托高新技术指数发展的财富积累过程。这种高新技术企业使人类的发现和发明成果能够畅通地转移到生产领域, 实现其经济和社会效益, 深刻影响全球经济和社会发展。我国高新区从上世纪 80 年代的创建到今天的区内产业蓬勃发展也表明了高新技术企业对经济增长的作用。在这个过程中高新技术企业的技术创新能力起着重要作用。本文在现有的数据基础上, 根据高新技术企业的特点, 建立了一套衡量高新技术企业技术创新能力的评价指标体系, 并运用层次分析法和多级模糊综合评判方法对山东省的某个高新技术企业的技术创新能力进行评价。3.3.1 指标体系的设置原则由于高新技术企业具有高科技性、高投入性、高收益性、高风险性以及寿命周期短等特点, 因此高新技术企业技术创新评价体系的设置应当从实际出发, 遵循以下原则:1.科学性和有效性原则。选择评价指标要尽可能与高新技术企业认定的国际标准和评价条件一致, 指标要求能客观揭示高新技术企业的本质特征。2.实用性和可操作性原则(1) 选择指标全面完整, 评价指标体系能全面、完整地反映被评价高新技术企业的状况, 这样得出的评价结果才能从本质上反映系统的特征。(2) 保证指标具有独特性, 防止不同指标之间出现相关性和相近性。(3) 指标体系所需资料应易于调查和收集, 尽可能从现有资料中获取, 或简单加工资料获得。3.可比性和灵活性原则 评价指标体系所选指标的分类、计量方法、口径应相互统一, 相互可比, 包括不同时期同一公司的纵向对比和同一时期不同公司的横向对比。在具有可比性的原则下, 尽可能照顾不同科研开发环境、不同生产经营规模和方式的企业科技创新特点, 灵活设计评价指标, 以使该评价指标体系具有最大的可行性。4.动态与静态相结合的原则11评价指标既要反映现实的结果, 也要反映活动的过程, 结果是检验高新技术企业技术创新能力的主要标准。5.定性指标和定量指标相结合由于高新技术企业的特点和目前对其统计工作的现状, 通过专家评议等方法对定性指标定量化更能科学反映高新技术企业技术创新能力。3.3.2 指标体系设置因为技术创新几乎涉及高新技术企业经营活动的各个方面和活动过程的各个环节, 因此, 技术创新能力是一种综合能力。本文从技术创新的过程角度, 从创新投入能力、研究开发能力、产品制造能力、市场营销能力、创新管理能力、创新产出能力六个方面构建高新技术企业技术创新能力指标体系, 如表 1 所示。 表 1 高新技术企业技术创新能力评价指标表中 S、E 分别表示评价指标为定量指标、定性指标创新投入能力 U1（1） RAD 投入强度（S）u 1（2） 技术购买额（S）u 2（3） 引进技术的改进性程度（E）u 13研究开发能力 U2（1） 每千人专利拥有数（S）u 2（2） 自主创新产品率（S）u（3） 引进技术的改进性程度（E）u 23产品制造能力 U3（1） 设备装备水平（E）u 31（2） 工人平均技术等级（S）u 2（3） 现代制造技术采用率（S）u 3市场营销能力 U4（1） 营销体制的合适度（E）u 41（2） 营销强度（E）u 42创新管理能力 U5（1） 创新战略的可行性（E）u 51（2） 创新机制的效率（E）u 2高新技术企业技术创新能力创新产出能力 U6（1） 新产品销售额（S）u 61（2） 产品市场占有率（S）u 62123.3.3 高新企业技术创新能力多级模糊综合评判模型的构建1.确定评价因素集 U。根据本文中设置的综合指标体系,建立评价因素集 U: U=U1, U2, ., U6=创新投人能力, 研究开发能力, 产品制造能力, 市场营销能力, 创新管理能力, 创新产出能力。二级评价指标 Ui=Ui1, Ui2, , Uini(I=1, 26),ni 为一级指标 Ui 含有的指标数。2.确定评语集: V=Vl, V2, ., Vn。评语集反映了评价指标及企业技术创新能力的不同状态, 可通过专家进行评估定级。我们根据技术创新能力评价的目的, 建立技术创新能力评语集 V: V=VI(强), v2(较强), V3( 一般) , V4( 较弱) , V5( 弱) ,根据调查统计数据运用 AHP 方法, 可分别得出 Ui 中各指标的权重分配为 Ai=ai1, ai2, , aini, (I=1, 26), 其中, aini 为一级指标 Ui 所对应的第 in 个指标相对于 Ui 的权重, 且 aini=1。由于高新技术企业的特点, 通过实证检验, 我们发现: 与传统企业相关指标比较, 高新技术企业的 R A2 =( 0.63, 0.26, 0.11) ; A3 =( 0.56,0.32, 0.12);A4= (0.64, 0.36); A5= (0.75, 0.25); A6= (0.8, 0.2)其次, 构建单因素评价矩阵。采用专家评议法就影响企业技术创新能力的每一个因素在 V 中的 5 个等级上打分, 最后经算术平均得到数据。如 U1 的评价矩阵 R1 形成: 20 位专家分别对影响 U1 的这三个指标在 AN 公司中的表现进行评定。评定结果如表 2:表 2 影响指标 U1 各子指标得分表评价等级评价指标 V （强）1V （较强）2V （一般）3V （较弱）4V （弱）5RAD 投入强度（u ）1i10 5 5 0 0技术购买额（u ）2i14 4 1 1 0RAD 人员比重 8 5 3 3 115（u ）3i则对于 U1, 有R = R =1 05.1.0254.7 4 052.01.6153对于 U2, 有R = R =2 015.0.523. 5 05.13.025.类似地，可得到 R = R =3 05.1.05.26 6 015.03.5. 1.2.24最后, 求出从 Ui 到 V 的一级评判向量Bi=AioRi= (bi1, bi2, bi5) ( I=1, 26)B1=A1.R1=A1= (0.55, 0.10, 0.35) 05.1.054.= (0.485, 0.245, 0.148, 0.056, and 0.018)同样的方法, 可得到B2= (0.259, 0.339, 0.27, 0.10, 0.026)B3= (0.61, 0.228, 0.128, 0.034, 0)B4= (0.472, 0.228, 0.168, 0.05, 0.082)B5= (0.288, 0.213, 0.313, 0.10, 0.088)B6= (0.43, 0.22, 0.11, 0.16, 0.08)2.进行二级模糊综合评判。以 Ui(I=1, 26)为元素, 用 B1B6 构造它们的单因素评判矩阵16R= (B , B , B ) =12 08.1.3.021.8.026474.86. 6.7950185.1.02.8.0根据统计数据, 用 AHP 法得到 Ui(I=1, 26)的权重分配应为 A=( 0.465, 0.215, 0.10, 0.06, 0.05, 0.11) 并通过一致性检验。这样, 二级综合评判为B=AoR= (0.562, 0.354, 0.172, 0.104, 0.032)对 B 归一化处理, 得 BT=( 0.46, 0.289, 0.14, 0.085, 0.026)根据最大隶属原则, 该高新技术企业 AN 公司技术创新能力属于“强”。企业的创新投入能力、研究开发能力、产品制造能力较同行业其他企业强, 产品市场营销形势稳中有升。而这些评价结果与该企业的发展状况及其在同行业的地位相吻合。但我们也应看到, 该企业的创新管理能力综合评价仅为“中”, 这说明企业在管理制度中仍存在缺陷, 从而在一定程度上影响了该企业技术创新能力的进一步发挥。因此为进一步加强企业的技术创新能力, 该企业应注重在管理制度上再进行改革, 为企业技术创新提供更好的制度环境, 保持总体优势, 以适应该企业高速发展和竞争的需要。4.3.小结若要找出某类多个企业的最优者或对其进行排序, 则需用模糊综合评判方法分别得到这多个待测事物的归一化值 BT, 根据评语集 V 确定分数集在0, 100之间或给评语集一个权重分配在0, 1之间, 则 C=( 100, 80, 60, 40, 20) T 或( 0.9, 0.7,0.5, 0.3, 0.1) T, 计算综合决策值 N=BT*C, 根据综合分值大小,判断企业之间技术创新能力水平的高低。因此模糊综合评判不仅能对单个企业的优劣等级做出综合评定, 找出所评估企业在技术创新中的不足, 而且能对多个企业进行排序。本文运用定性与定量相结合、专家评议与精确计算互为补充的多级模糊综合评判方法, 并通过实例检验, 为高新技术企业技术创新能力的综合评价提供了一种更加系统、全面、精确、实用的方法。在本文中因素评判矩阵的建立, 采用的是专家评议法。如能对每个评价指标对应于每一个评语构造出一个隶属函数,再根据企业的各种统计资料, 计算出评判矩阵 Ri, 则这种方法的定量化水平将更上一步。17总结总的来说，这些研究从创新能力的界定、评价指标体系构建原则、评价模型及求解方法等方面提出了不同的见解。不同的学者从不同的角度构建企业技术创新能力评价模型，但在具体评价指标上并没有太大差异，这说明企业技术创新能力评价研究有待取得更大进展。在企业技术能力评价实践中，尚存在如下值得改进的问题： 。一是大多数创新能力评价研究没有将企业创新能力评价与产业创新集群和创新网络，以及国家或地区的创新环境结合起来。创新环境论最先是由欧洲创新环境研究小组(GREMI)的学者们在研究欧洲高新产业区的过程中提出来的。他们先后提出了“创新环境”、“创新网络”、“集群学习”等概念，较为系统地阐明了产业集群内创新的条件和机制。二是在创新能力评价中没有全面考虑人力资本因素。最近，普遍认为新技术是生产率长期增长的驱动力。由于新技术本身难以量化，众多学者将研究与发展作为新技术的代表指标，认为国家或地区可以从研究与发展中获得很高的外部效应。如 Englander and Gamey(1994)认为目前美国与其它 OECD 国家的生产率差距的缩小，部分直接来自这些国家对美国的技术需求和吸收。而新经济增长理论(如 Roomer，1986；Lucy 舳，1988 等)强调知识、技术和人力资本等的核心作用，这里的技术进步作为内生变量对经济增长所发挥的决定性作用。这一理论强调技术进步是长期经济增长的唯一决定因素，而知识和技术进步等创新产出均需以人力资本为依托，所以