主导性高技术创新型企业创新能力评价

【摘要】 主导性高技术创新型企业的迅猛发展可突破性带动经济增长和升级。经相关专家进行比较判断后发现，对创新能力最有突破带动作用的是激励制度，其次是产权制度及企业家创新理念。

【关键词】 主导性高技术创新型企业 AHP层级分析法

创新能力评价指标体系

一、引言

目前，国内外关于企业评价的指标体系已有许多系统性的研究，并建立了许多评价指标体系。但对于主导性高技术创新型企业持续创新能力的评价指标体系，国内较少有系统的研究。

主导性高技术创新型企业是在持续技术创新、制度创新、管理创新、品牌创新、文化创新等方面有突出成效的企业。因此，评估一个企业是不是主导性高技术创新型企业，是否持续创新，不应该只看其在技术创新的层面，企业的技术创新仅仅是维持企业创新的一个方面，而企业持续创新需要有一套完整的持续创新发展机制来保障。

二、计算方法

主导性高技术创新型企业创新能力评价指标权重的计算主要有4个步骤：建立问题的递阶层次结构；构建两两比较判断矩阵；权重的计算与一致性检验；计算综合排序向量。

1、建立问题的递阶层次结构

层次分析法（AHP）的关键步骤是将问题条理化、层次化，构造出一个多层次的分析结构模型。这个模型一般包含目标层、准则层和指标层三个层次。目标层是对问题目标的描述。准则层是对目标层的具体描述与扩展，它包括了实现目标所涉及的中间环节。指标层是对准则的细化。

应用AHP作系统分析时，首先要把问题层次化。根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。为了确定层次中各个因素的相对重要性，层次分析法（AHP）对各个因素采取了两两比较判断的方法，将比较判断定量化。层次分析法引入了1~9标度法，并写成判断矩阵形式。形成判断矩阵后，即可通过计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量，计算出某一层对于上一层次某一个元素的相对重要性权值。AHP把与决策有关的元素分解成目标层（最高层）、准则层（中间层）和指标层（措施层）等来进行定性与定量分析，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供了简便而有效的方法。

主导性高技术创新型企业创新能力评价指标体系如表1所示，建立的主导性高技术创新型企业创新能力层次结构如图1所示。

图1中，D1为研发投入，D2为非研发投入，D3为技术改造投入，D4为研发团队投入，D5为其他技术人员比重，D6为研发成果转化能力，D7为自主创新产品率，D8为申请专利成功率，D9为生产设备水平，D10为生产工人技术水平，D11为生产工艺标准化水平，D12为资源利用率，D13为营销人员比重，D14为市场占有率，D15为品牌强度，D16为营销网络，D17为销售水平，D18为利润水平，D19为出口创税水平，D20为员工创新理念，D21为企业家创新理念，D22为创新战略管理能力，D23为知识产权管理能力，D24为信息管理能力，D25为财务管理能力，D26为协调能力，D27为产权制度，D28为激励制度。

2、构建两两比较判断矩阵

在建立递阶层次结构，确定了上下层次之间元素的隶属关系后，就必须确定各个指标的相对权重。AHP采用的是专家咨询法，即请专家对各个指标两两之间的相对重要性进行比较判断，确定隶属于同一个指标的两个子指标相对于父指标，哪个更重要，重要多少。为了对重要性判断进行定量化，采用1~9比例标度对重要性赋值，如表1所示。

根据主导性高技术创新型企业创新能力评价指标体系的层次结构（如图1所示），按照从上到下的顺序，设计专家咨询表。专家只需要按1―9比例标度的含义给各个评价指标两两之间的相对重性赋值，便可形成一系列的判断矩阵。

3、权重的计算和一致性检验

根据A-B判断矩阵，计算出判断矩阵的特征向量W，然后进行归一化处理，使其满足即可得到判断矩阵各元素的相对重要程度（即权重）。所求单位特征向量各分量即为各评价因素重要性排序。

A-B判断矩阵的最大特征值对应的单位特征向量的计算方法如下：

（1）计算判断矩阵的每一行元素的积

（2）计算Mi的n次方根i=1，2，3，

（3）对wi进行归一化

其中W=[W1，W2，…..…Wn]为所求的特征向量。

一致性检验：在判断矩阵的构造中，不一定要求其具有传递性与一致性。即不要求满足公式Dij•Djk=Dik，但要求判断矩阵具有大体上的一致性。在计算出最大特征根后应该对判断矩阵进行一致性检验，具体计算步骤和方法是：计算一致性指标C.I.，C.I.=（λmax-n）/（n-1）；根据平均随机一致性指标R.I数值表查找相应的R.I.值（见表2）；计算一致性比例C.R.。C.R.=C.I./R.I.。当C.R.?芨0.1时，认为判断矩阵满足一致性。当C.R.>0.1时，认为判断矩阵的一致性偏差太大，应该对判断矩阵作适当修正。直到判断矩阵通过一致性检验为止。

4、权重综合排序向量的计算方法

由于不同的专家对创新能力的理解存在差异，因而给出的判断矩阵也不同。为此，根据每一位专家给出的判断矩阵，依次计算出每一个目标指标的权重向量后，对其进行综合处理，并计算出综合排序向量。笔者运用几何平均综合排序向量的方法，计算出权重的综合排序向量。其计算方法和步骤如下。

（1）计算群组综合权向量的几何平均值

设专家总数为Z，根据Z位专家给出的判断矩阵R4=（Dijk）， k=1，2，3，…z，利用特征根法计算权向量，并进行一致性检验。得：

在这里，k=1，2，3，…，z （k为某位专家）。j=1，2，3，…，n（j为某个目标层的某个指标，n为某个目标层指标的总数）。

（2）计算Z位专家对某个目标层的第，1个指标赋予的权重值的几何平均值

（3）对向量WJ进行归一化处理

所得到的Wj，即为权重的综合排序向量。

（4）计算群组判断的标准差

在得到专家对目标层每个指标的群组判断后，必须对其进行一致性检验，即计算j指标优先级权重的总体标准差。

如果σj

三、主导性高技术创新型企业创新能力指标权重的确定

1、专家咨询表设计

按照主导性高技术创新型企业创新能力评价指标体系的层次结构，从上到下分层次设计咨询表格，专家按照1―9比例标度的含义，并根据自己的判断为各评价指标两两之间的相对重性进行赋值，形成评价指标的两两比较判断矩阵。部份专家咨询如表3所示。

2、主导性高技术创新型企业创新能力评价指标权重的确定

为了使确定的主导性高技术创新型企业创新能力指标权重更具有科学性，笔者请5位相关专家对咨询表（判断矩阵）进行比较判断。通过计算5位专家给出的判断矩阵，得出了各层指标的权重和权重的综合排序向量，并通过了一致性检验。通过上述步骤最终确立了主导性高技术创新型企业创新能力评价指标的权重（见表4）。

四 评价结果分析

根据5位专家给出的判断矩阵，一级指标以管理制度创新能力（B4）0.447最高，二级指标以研发能力0.775最高，三级指标以激励制度（D28）0.132、产权制度（D27）0.088，及企业家创新理念（D21）0.077最高。因此，对主导性高技术创新型企业创新能力最有突破带动作用的是激励制度、产权制度及企业家创新理念。

此外，虽然笔者在对主导性高技术创新型企业创新能力的影响因素进行分析的基础上，利用层次分析法构建出主导性高技术创新型企业创新能力评价指标体系。但AHP本身是一种定量与定性相结合，是将人的主观判断用数量形式表达和处理的方法，因此难免存在一定的误差。同时，随着环境的变化和企业的发展，评价指标体系也必须进一步改进和完善。但从目前情况来看，该评价指标体系基本上能够反映出主导性高技术创新型企业的创新水平。

【参考文献】

[1] 王琦：实用模糊数学[M].科学技术文献出版社，1992.

[2] 常玉、刘显东：层次分析、模糊评价在企业技术创新能力评估中的应用[J].科技进步与对策，2002（9）.

[3] 刘耀：创新型企业发展模式及其实现持续创新机制研究[D].南昌大学，2009.

[4] 赵玉林等：高技术产业发展与经济增长[M].中国经济出版社，2010.

注：“本文中所涉及到的图表、公式、注解等请以PDF格式阅读”