企业创新能力评价模型构建
——以天津市科技企业为例

陈蒙来

（天津大学，天津 300100）

引言

随着科技的进步和社会的发展，“大众创业，万众创新”随之跃上历史的舞台，现阶段的科技型企业，在承担其应有的社会责任的同时，最重要的任务之一就是尽可能多地获取经济效益来维持自身的生存发展并且回馈社会。科技创新在这个过程中发挥着重要的作用，通过创新一方面引入先进设备和工艺，降低了成本，另一方面又提高了物质生产要素的利用率，减少了投入。企业的创新能力是企业的核心竞争力，企业不断发展并葆有旺盛生命力的核心是努力提高企业的创新能力。

双创时代，机遇与挑战并存。企业的创新能力几乎决定了一个企业的发展甚至是生存，而在企业的生存与发展进程中，创新项目的取得和完成是其十分关键的一环。创新项目的立项和资金投入对企业的发展有着巨大的推动作用，尤其是科技型中小企业，有时一个项目的好坏即决定了其兴衰存亡。

自2005年以来，天津市科技成果转化中心一直负责受理天津市科技计划项目以及高新技术成果转化项目认定等工作，积累了大量的企业及项目数据，这些数据不仅记录了天津市科技企业的创新发展历程，也将指引天津市企业未来的创新与发展方向。本文根据这些创新项目的历史累积数据构建了企业创新能力评价模型，以求尽可能全面而客观地对企业的创新能力做出评价，评价结果对政府立项、企业或私人投资以及企业自诊断都将有极高的参考价值。

一、现行的企业创新能力评价模型的缺陷和不足

企业的创新能力是其生存发展的核心竞争力，企业创新包括技术、管理、市场和产品的创新，技术创新是企业创新的核心，产品创新确保了企业创新的基本保障，市场创新不断拉动技术创新，技术创新、产品创新和市场创新的基石是管理创新[1]。学者从不同的角度出发构建企业的创新能力评价模型，其中可以概括为以下三类：一是创新的构成，企业发展的外部环境和内部要素[2～4]；二是创新的动力，从内部研发动力、技术合作动力、创新环境动力三方面构建企业技术创新动力测度模型[5]，以及知识产权的角度，认为只有通过知识动力系统作用才能实现科技的创新[6]；三是价值链的角度，从科技活动的投入和产出[7]，从企业的投入能力、管理能力、研发能力、产出能力和营销能力五个方面定义并构建企业的创新能力评价模型[8]。

但是，这些评价模型并不适合中国现状下的企业，尤其是科技型中小企业。科技型中小企业是指无形资产比重较大、研发费用投入比率较高、产品更新快的、处于初创期和成长期的企业[9]。中国的科技型中小企业尚处在并且将长期处在发展期，其生存能力较差、存活率不高。企业文化、经营团队、人力资源及其相互关系都是影响科技型中小企业绩效的重要因素[10]，这些因素正是企业不断提高创新能力、实现可持续发展的重要基石。若只是单纯强调企业创新绩效所带来的经济和社会效益，而不是从根本上找到其实现高绩效的强大驱动力，长远眼光来看，忽略基础过程只能加速弱小企业的灭亡，这并不利于我国整个国情的发展。因此，中国企业更应当看到企业在升级转型过程中的努力，给予更多的引导、鼓励和督促，对于企业的创新能力评价中应适当考虑企业的创新过程，而不仅仅是对创新绩效的评价。全面认识并客观评价企业的创新能力必须包括企业的创新过程和创新绩效，二者缺一不可。因此，应从企业的创新过程和创新绩效两个维度出发，构建符合中国国情的企业创新能力评价体系。

二、企业创新能力评价模型的构建

（一）企业创新能力评价体系的构建思路

企业的创新能力包括创新过程和创新绩效。创新过程无成功失败之分，它是企业探索创新、实现创新的必由之路，它涵盖企业为实现创新所付出的所有人力、物力、资金等资源和企业所做出的各种建设性实践。创新绩效则是指新事物的出现，新发明或新组合是否成功商业化并取得可观的经济效益和社会效益。当今世界创新已经成为企业发展的最重要的驱动力之一，但是随着市场竞争的愈演愈烈，压力越来越大，企业不得不加大创新的投入，这使得许多资本较小的企业面临着巨大的资金压力，濒临破产。然而，一个好的项目不仅可以缓解企业的资金问题，更会给企业带来良好的经济效益，从而提高企业的核心竞争力。因此，以天津市科技成果转化中心的企业数据为支撑，采用企业项目的研发绩效和项目的财务收益绩效两方面对创新绩效进行评价。根据课题组的先期研究[11]，选取了已授权专利数、已转让企业数、发表文章数等题项来测量企业项目的研发绩效。值得一提的是，本文在项目研发绩效中加入了“未应用或停用技术数”这个负向指标，从另一个侧面反映企业项目研发的真实绩效，尽量避免企业不顾质量而盲目追求研发数量的情况，选择项目研发中企业的技术转让收入、转化效益、销售收入、净利润、出口创汇、实交税金6个题项来衡量企业项目的经济绩效。

考虑到企业承担项目的数量不一、项目大小不一等问题，在创新绩效评价中加入项目数量、项目资金量以及项目在验收过程中的鉴定意见和成果鉴定信息。不同项目的生命周期不同，若从项目时间方面对企业项目进行分类，显得不合情理。因此，通过项目资金量将项目进行分类，然后针对每个不同的项目进行评价，最后再进行综合评定。具体的操作如下：首先，根据企业项目的资金额将项目按照一定的标准分为大项目、中项目和小项目，然后根据评价指标体系分别对每一个项目进行测评，从而可以得到一个这样的结果：X企业大项目a个，其中b个优秀，c个良好，d个中，e个差；同理中项目和小项目。当得到这样的结果后，根据标杆企业的情况，对企业进行对比、打分、评级，从而完成对企业项目（即创新绩效）的测评。

另外，在评价指标体系中，只考虑企业近三年内承接、参与的项目。一方面是因为企业过去的辉煌历史并不能完全说明一个企业现在的创新能力，另一方面也可以给那些不断创新、不断发展、不断提升自己的企业留下崭露头角的机会，使其不会因为历史业绩而影响其创新能力的综合测评。

创新过程强调企业对资源的投入以及管理运作水平，对企业创新投入的测度从传统的人、财、物资源视角，将其放大为财务资本、人力资本两大范畴。财务资本主要表现在企业进行创新投入的实力和实际经营中企业的研发投入强度，人力资本则主要表现在企业家的经营业绩、企业研发人员数量、企业治理结构等方面。

（二）企业创新能力评价体系的具体设计

采用综合评价法从创新过程和创新绩效两个方面建立企业创新能力综合评价指标体系，它是以单项评价为基础，再整体把控进行系统科学的全面评价，力求既能抓住关键因素又不遗漏任何细节，最终使决策全面又合理。关于评价体系的确定，其本身就是一个管理决策问题，需要综合考虑尽可能多的专家意见，并将其高度集成。Delphi调查法、专家调查法和判断矩阵分析法是常用的三种方法，使用Delphi调查法进行团队沟通可以有效避免权威者（包括声音最大或者地位最高的人）控制群体意志。每个人的观点都会被收集，管理者可以保证在征集意见以及做出决策时，没有忽视任何重要观点。因此，采用德尔斐法（Delphi）建立、修改和完善指标体系。

本文从天津市的企业管理专家、企业研发专家、科技企业家和统计专家中选择具有代表性意见的专家并组成专家组，从2016年12月至2017年3月，共实施了两轮调查。首先，对指标体系的各项内容是否合理、是否有较好的涵盖性等问题进行问卷调查，并让专家们给出修改意见。然后，对第一轮问卷进行回收、统计，在第二轮问卷调查中将专家们的意见集成并做出客观的解释说明，最终专家组达成了一致意见。最终得到企业的创新能力指标体系结构（见表1）。

表1 企业创新能力评价指标

续表

（三）企业创新能力评价模型

层次分析法是一种常用的多目标决策方法，采用定量与定性分析相结合的方法将多个因素相互比较的问题转变为因素间的两两比较问题，并对群决策判断矩阵进行一致性检验，从而更加精准地确定各个指标的权重。但是，任何专家的知识储备都是有限的，认知也存在一定的局限性，因此在进行某些复杂决策时，就算是该领域的权威专家有时候也会给出一些片面甚至是错误的决策信息。因此，在问卷处理过程中，本文首先对专家初始判断信息做预处理[12]。

定义1

如果A=（aij）n×n，对任意i，j，k=1，2，...，n，都有aij=aik·akj成立，则判断矩阵A满足一致性要求，称A为一致性矩阵。

定理1

如果判断矩阵A的秩为1，且存在唯一的非零特征值为 n，则其权重向量即为其规范化特征向量 W=（W1，W2，W3，…，Wn）。（1）aij=aik·akj（其中i，j，k=1，2，...，n）；（2）对A的列向量之和进行规范化处理就是其权重向量；（3）对A的任一列向量进行规范化处理也是其权重向量；（4）对A的全部列向量的每一分量的几何平均进行规范处理后的向量是其权重向量。

综上所述，当A为一致性矩阵时，有aij=aik·akj（其中i，j，k=1，2，...，n），因此，通过 aij和 aik·akj的偏差对专家信息进行预处理，其结果会是准确而有效的。

矩阵的最大偏差值S：

矩阵的均方差σ：

但是，即使是针对同一指标因素同一组专家同时给出其判断属性，我们最终得到的判断矩阵也往往是各不相同的。为了尽可能多地使结果准确且包含更多的专家意见，因此需要构造出综合的群决策判断矩阵[13]。

于是，设有m个专家对同一指标给出判断矩阵：

设 A*=（）为一理想判断矩阵，完全满足一致性要求，是完全满足一致性要求的理想判断矩阵。不可避免地因为各种主观因素和客观因素的存在，理想判断矩阵与专家给出的判断矩阵之间会存在一定的偏差。设第K个专家给出的判断矩阵为 Ak，设=（） ，显然，当趋近于 A*=（）时，判断矩阵 Ak与理想判断矩阵A*=（）之间的偏差越小。这样，综合判断矩阵=（）不仅能反映群组的意愿，而且与实际相一致。

因此，虽然每个专家各自独立，但任何人给出的判断矩阵的估计都是以为均值的。但是，σk的值是不同的，这是因为专家们的个人素质和判断能力各不相同，它反映了专家判断能力的强弱，专家的判断能力越强σk值越小，可信赖程度越大。因此，引入权的概念来表现专家判断能力的强弱。

定义2

专家判断力的权与其判断随机变量的方差成反比，即P∝1/σ2。设K为比例常数，则有：

记单位权即为数值等于1的权，则当P=1时，K2=σ2。

定义3

定义任意专家组中的单位权专家为某判断力权值为1的专家。

于是，在（2）式中的比例常数K即为“单位权专家”判断随机变量的均方根差。

那么，

即为非“单位权专家”的判断力权值。

定理2

第k个专家的判断力权值由（3）式表达，但通常σk和σ未知，因而P不易求出，而亦无法求出。因此，在实际生活k中用如下方法可以非常有效地求取专家判断力的权值。

不妨设 Pk=P（μ）k，取 P（x）=e-10（m-1）x，则可以得到 Pk的表达式为：

将其权值规范化为：

上式确定的判断力权值表明，如果专家给出了一致性较差的判断矩阵，则可以说明该专家的判断逻辑存在一定的问题，因此赋予较小的权值，以减轻对总决策的不利影响；反之，对于逻辑较强、水平较高的专家则使其在决策中占据教重要的位置。

于是，本文从中选出判断力权值较大的、一致性较好的问卷进行群决策，最终得到综合判断矩阵。考虑到所请专家的局限性，在构造群决策综合判断矩阵的过程中，本文并没有给各位专家赋权，而是将权重较大的问卷挑出，对它们采用几何平均的方法，尽可能更加广泛、准确地采纳各位专家的意见。而对于自身已经一致的二阶判断矩阵，本文根据高阶判断矩阵的一致性好坏进行筛选，并在筛选结果中剔除两个上下极端的数据。如此，可以得到如下群决策判断矩阵：

矩阵F-1.1——企业的创新能力中创新过程与创新绩效的综合判断矩阵。

矩阵G-1.2——创新过程中企业的智力资本与企业的财务资本的综合判断矩阵。

矩阵A-1.3——企业的智力资本中企业家学历、企业家经营业绩、科研人员数量、研发人员数量和企业治理结构构成的综合判断矩阵。

矩阵B-1.4——企业的财务资本中主营业务收入、研发投入强度和总资产构成的综合判断矩阵。

矩阵C-1.5——创新绩效中项目的基本情况、项目财务收益和项目技术成果构成的综合判断矩阵。

矩阵H-1.6——项目基本情况中项目资金情况和项目验收情况的综合判断矩阵。

矩阵D-1.7——项目财务收益中技术转让收入、自行转化效益、净利润、销售收入、出口创汇和实交税金构成的综合判断矩阵。

矩阵E-1.8——项目成果水平中已授权专利数、已转让企业数、发表文章数、培养人才数、未用或停用技术数构成的综合判断矩阵。

以上群决策综合判断矩阵经过一致性检验均满足一致性要求。根据层次分析法，通过计算则可以得到如下的层次单排序和层次总排序（见下图和表2）。

天津市科技企业创新与发展能力综合评价层次分析结构图（层次单排序图）

表2 层次总排序

续表

结语

本文在已有文献资料和专家调研的基础上，从创新过程和创新绩效两个方面采用Delphi和AHP方法并通过问卷调查和数据处理，系统解构专家群决策下的指标体系取舍与权重计算，最终得到了完整的企业创新能力评价模型。在样本中采用标杆管理的方法，运用大数据思维，将创新能力可视化表达，无论是对投资人外部投资还是企业内部治理，都是一个可行的咨询方案，也更适于推广。

本文的研究也存在一定的不足之处：首先，以天津市科技型中小企业为对象，对企业所在行业未加区分，对它们中可能存在的差异也没有做出更加仔细的分类并进行研究；其次，受限于现有数据条件，没有考虑一些虽然比较重要但是暂时不具备的数据项。因此，未来的研究，一方面可以考虑进一步细化研究，针对某一行业做特定的有针对性的研究；另一方面可以在积累数据的同时丰富数据，将指标体系做进一步调整，以使得对投资者、政府和企业的服务有更大的空间和靶向性。