单位文秘网 2021-07-21 08:13:11 点击: 次
摘 要 如何制定科学、系统、全面的评价指标体系,是技术创新评价体系首先要解决的问题,而仅采用一个单项指标或某几个指标对企业技术创新能力进行评价具有一定的片面性和主观性。本文总结了目前常用的企业技术创新评价体系评价方法。
关键词 技术创新 评价体系 浅析
中图分类号:F273.1 文献标识码:A
企业技术创新评价指标是指能反映某一个体、某一群体或国家的技术能力与技术创新水平的指标,它是对技术创新活动特征的定量或定性的描述。
如何制定科学、系统、全面的评价指标体系,是技术创新评价体系首先要解决的问题,而仅采用一个单项指标或某几个指标对企业技术创新能力进行评价具有一定的片面性和主观性。因此在选择技术创新能力评价指标时应遵循一定的原则,根据技术创新活动的自身特点和指标体系设置的基本原则来选择指标,构成企业技术创新评价指标体系。
1企业技术创新目前评价指标体系分类
(1)以技术创新全部投入产出量及过程特征量为基础建立的技术创新评价指标体系。其二级指标主要有:创新资源投入能力、创新管理能力、创新倾向、研究开发能力、制造能力、营销能力;三级指标分别对应为:R&D投入强度、R&D人员素质、非R&D投入强度,创新战略、创新机制,创新频率、每千人创新数量,专利拥有数、自主创新产品率、对外引进技术的改进,设备装备水平、引进技术成功率、工人技术等级,市场研究水平、分销网络、对用户的了解程度。
(2)以技术创新的过程为依据建立创新评价指标体系。以对技术创新运行机制的深入分析为基础,把技术创新能力认定为由技术创新决策能力、R&D能力、实施能力、实现能力、组织管理能力、营销能力的综合。
(3)以技术创新的绩效为评价基础建立创新评价指标体系。这类体系认为完整的技术创新评价应该包括创新产出绩效评价和创新过程绩效评价两部分。
其内容主要包括:创新产出绩效(经济效益、直接技术效益、技术积累效益)和创新过程绩效(竞争情报分析报告数、研发部门与客户交流频率、研发人员比重、企业技术人员培训费用、研发投入占销售收入的比重等)。
除此之外,国内外不少学者和实际工作者还从组织行为学、技术创新资源要素、企业技术创新行为主体等角度进行分析并建立了相应的评价指标体系。这些评价指标体系都具有一定的科学性和合理性,但也存在一定的缺陷和不足。
2评价方法
(1)层次分析法。层次分析法(Analytic Hierarchy Process)是美国运筹学家T·L·Saaty在20世纪70年代末提出的一种定性与定量相结合的、系统的、层次化的分析方法,它通过分析复杂系统包含的各种因素及其相互关系,将问题分解为若干层次和指标,并将不同指标赋予相应的权重,建立一个多层次的分析结构模型。
它主要用于决策、评价、分析和预测,其优点是需要数据较少,可靠性较高,误差较小,具有实用性、系统性和简洁性特点,适用于结构复杂,决策层较多且不易量化系统的测评,擅长于求权重。但是,要求评价指标之间要相互独立;在确定权重时,仍然存在一些主观成分,容易受人为因素的干扰;而且求解方法繁杂,计算量大。
(2)模糊综合评价法。模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation)以自然语言表达了信息的本质并以数值计算方式处理了评价信息,从而为定性信息和定量信息提供了一种统一的表达方式与处理模式。1997年许志晋、林奕杰、宋凤珍在《企业技术创新能力的模糊综合评判》一文中首次根据模糊综合评判的数学模型,初步评价了企业技术创新能力。
其优点是简单易行,能够揭示出问题的本质。它的不足是只考虑主要因素,忽略了次要因素,使得评判不够全面,并且对准则层中的每个因素等级判断时,难以建立一个客观的度量标准,权重确定具有一定主观性;不能解决评价指标间的信息重复难题,隶属函数、模糊相关矩阵的确定方法有待进一步改进。
(3)多元统计法。多元统计法(Multivariate Statistical Analysis)起源于20世纪初,1982年Wishart开辟了多元统计分析时代。MSA是处理多维数据的重要工具,企业技术创新也是一个多维数据系统。1998年杨宏进在《企业技术创新能力评价指标的实证分析》中运用相关分析,筛选企业技术创新能力的评价指标。
MSA的优点是基于大量样本,海量数据,排除了人为因素的影响,适合评价指标之间相关度比较大的系统,客观性较强。但它仅仅能够对评价对象进行排序,并不能真实反映评价对象,并且对数据有具体的要求。
(4)数据包络方法。1978年美国运筹学家A·Charnes、W·W·Cooper和E·Rhodes提出了第一个数据包络方法(Data Envelopment Analysis)模型。DEA是一种根据同一类决策单元的输入输出数据来评价各决策单元相对有效性的多指标评价方法,在前期决策数据分析的基础上进行评价,强调评价对象的整体最优,为未来决策提供大量的经验信息。
DEA的长处是它既能够判断决策单元的相对有效性,也能够给出决策单元的改进信息;求解的最终变量为权重,避免了设定权重时的人为因素,测评更加客观。但是DEA只反映评价单元的相对发展指标,无法表示实际水平。
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