基于Fuzzy综合评判模型的企业创新有效性研究

基于Fuzzy综合评判模型的企业创新有效性研究黄建宝，赵冬梅成都理工大学信息管理学院，成都（610059）E-mail: hjb219@摘要：知识经济时代，创新成为企业赖以生存的法宝，基于企业创新过程中的多目标决策优化问题的模糊性，本文结合Fuzzy综合评判方法和多目标决策理论来解决创新过程中的决策问题，该方法克服了层次分析法等常用方法计算量大且实现较为繁琐的缺陷，更加符合决策者难以完全掌握目标权重和目标值所有信息这一实际情况。

为企业科学认识自身持续创新状况、客观评价创新有效性提供了可操作性的依据，对企业创新能力的培育与提升具有重要意义。

关键词：创新，Fuzzy综合评判，模型，创新有效性中图分类号：C931 文献标识码：A1. 引言新经济时代的到来，信息网络化和经济全球化使企业面对一个全新的竞争环境和经营形式，创新是企业获得核心竞争力的重要途径，这迫使企业进行一系列的创新活动。

对企业创新有效性评价本质上就是指创新对企业绩效贡献程度的大小，绩效评价效果既与企业评价本身的复杂性有关，也与现有评价方法是否科学有关。

不同的学者分别采用线性加权和法（曲国禹、刘学铭，1999）、层次分析法（史晓燕，1999）、模糊综合评价法（胡恩华, 2001）、灰色关联度评价法（唐炎钊、邹珊刚，1999）、综合指数法（郑春东、和金生， 2000）等方法对企业的创新能力进行评价，并提出了加强企业创新能力的有效途径和建议。

在企业创新能力的界定中，理论界对于所揭示的企业创新能力的实质具有一致性的看法，然而影响企业发展和决策的因素很多，它是一个多目标决策问题，企业在进行多目标决策时，各决策方案之间可能会产生相互矛盾的情形。

为帮助企业全面了解和评价自身的创新能力，提高决策效率，优化企业资源配置，本文研究了一种基于模糊数学（Fuzzy）综合评判方法来解决创新过程中的决策问题，提高创新有效性。

同时避免了过去常用的层次分析法、线性加权和法、灰色关联度评价法等方法普遍存在计算量过大、程序实现较为繁琐、决策者通常对目标的权重信息和目标值都有所了解但又难以完全确定的弊端。

2. 项目综合评判体系分析2.1 企业创新能力评价指标体系的设计原则第一、客观性原则：从创新的实际过程和企业绩效的客观性出发，企业创新能力评价指标的设计应能有效地反映创新能力的本质与特征，正确地表达企业创新能力影响因素。

第二、目的性原则：了解企业创新活动状况，分析企业创新能力主要影响因素；客观、科学地评价企业创新能力，促进企业创新能力的提升。

第三、可操作性原则：评价体系的设计尽量简明扼要，含义明确，要有科学合理的来源，明确的等级评分标准，并且能由合适的人员评价，确保统计数据来源的顺畅。

第四、平衡性原则：企业创新能力的培育与增强，与企业活动特别是战略性活动密切相关，是企业自身特色的概念、技能、观念等形成的一个综合体，既包含企业财务等定量因素，更包括企业态度、技能等软性因素，即包括长期能力等战略性因素，还包括盈利能力等短期因素。

2.2 创新项目综合评价体系分析对企业创新项目进行评价决策时，本着上述四个原则，根据企业创新活动的一般规律和特征，在对创新所涉及的规划、设计、制造、协调、市场响应等多种因素进行高度抽象和概括的基础上，考虑近年来企业管理理论上的创新和突破，提炼出系统决策的总目标，当系统的总目标给定后，便可确定达到总指标的指标体系，根据这一体系确定出适合系统的和各分系统的目标属性，进而确定综合评价创新项目指标。

如图1所示，形象的阐释了创新的过程：在日趋激烈的竞争环境中，企业为了掌握市场竞争的主动权，在企业产品衰退期到来之前，企业必须通过主体整合和优化企业创新资源配置来实施创新运行活动，通过创新市场化过程，将创新转化为新技术和新产品，以取得预期的市场投资收益率。

只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中始终立于不败之地。

因此，新产品开发是企业创新的重要内容，对于提高企业技术水平、产品的科技含量、产品的市场竞争能力、保证企业生存和发展、增加企业经济效益、社会效益和转变经济增长方式都具有重要意义。

评价项目应选择与创新密切相关的指标，可以从三方面考虑：一类是按创新的要求选择；一类是按新产品的目标投资收益率的能力选择；还有一类是按新产品的主要技术参数选择。

由于同一种新产品在不同任务要求条件下其评价指标也不一样，所以评价项目的选择应多参考企业自身情况和专家的意见，以提高创新项目的有效性。

3. 基于Fuzzy 的综合评价模型的建立3.1模型各要素的描述3.1.1 确定因素集与评判集设有n 个待决策的创新方案组成的对象集：B=}{n B B B B ,,,321L ，每个决策优化对象有m 个评价指标组成的因素集：U={}n u u u ,,,21L ，诸因素的m 种评价所构成的评价集：V={}m v v v ,,21L 。

3.1.2权重系数的确定由于对U 中各因素有不同的侧重，因此需要对每个因素赋予不同的权重。

权重集W 中权重分量具体如何分配可以采用Saaty 等人提出的层次分析方法计算得出特征向量作为权向量，也可采用一般的专家意见法对各级子因素的权重进行分配。

若根据后者，则对几个因素进行权重分配时，根据实际需要，确定当前评估权重，最终确定综合评判依赖于各因素的权重集形式为W=()n w w w L ,,21∈Ｆ(V)，且11=∑=n i i w，其中i w 表示第i 种因素的权重，最后从创新方案中选择模糊综合评判相对较高的方案。

3.2模型的建立及其算法在对象集B 中，可以建立对象集B 中的相对优决策作为相对优比较的标准，以()j i ij v u f r ,=表示因素i u 到评判j v 的模糊映射，于是得到模糊评价矩阵为R=()n m ij r ×=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡mn m m n n r r r r r r r r r L M MM L L 212222111211【1】 ，称(U ，V ，R)为模糊综合评价模型。

利用隶属度概念一般情况下它具有两种类型：1、 “越大越优”型（如创新预期收益最大等绩效指标），其隶属度计算式为：ij ϕ=max r r ij①，①式中max r 为ij r 中的最大值。

2、“越小越优”型（如投入创新的成本最小等成本指标），其隶属度计算式为：ij ϕ=ijr r min ②，②式中min r 为ij r 中的最小值。

于是得到指标隶属度矩阵为()⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==×mn m m n n n m ij ϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕL M M M L L 212222111211【2】 。

上述提到的最优决策的相对性，可由矩阵【2】建立标准优等方案的模糊集，作为优选比较的相对标准,根据最大隶属度原理，可按下式建立优等方案G 的模糊集：G =()T m g g g ,,,21L =()T mn m m n n r r r r r r r r r ∨∨∨∨∨∨∨∨∨L L L L 212222111211,,③,S =()T m s s s ,,,21L =()T mn m m n n r r r r r r r r r ∧∧∧∧∧∧∧∧∧L L L L 212222111211,,④，式中∨为取大运算，∧为取小运算。

通过最小二乘法准则构造目标函数，并且令其导数等于零，求得系统的模糊优化理论模型为：j Υ=()()p m i p i ij i mi p i ij i s r w g r w 21111⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡−×−×+∑∑==，j =1,2,…,n ⑤，式中i w 为评价指标的权重；p 为距离系数，若当p =1时，为海明距离；当p =2时，为欧氏距离。

两种距离计算所得的结论通常是一致的。

根据模糊优化理论模型⑤计算出n 个备选对象的隶属度，根据最大隶属度原理，把计算得到的隶属度由大到小排序，即得到对应创新方案B=}{n B B B B ,,,321L 的综合优劣排序。

隶属度最大者对应的创新方案即为综合评价相对较高的决策方案。

以上的讨论是取优方案B 作为相对标准，在具体的运用过程中也可根据实际需要选取最劣方案作为相对标准，隶属度最小者对应的创新方案即为综合评价相对较高的方案。

4. 实例研究某企业在日趋激励的竞争市场上决定创新新产品来保持市场占有率，拟根据各方案的Fuzzy 综合评价来做出创新决策。

根据专家意见法选择与创新密切相关的指标：成本、创新成功率、可靠性和预期市场占有率作为最终评估指标。

现有5个创新决策方案,各方案评估指标值见表1。

表1 评价指标体系及指标值成本 创新成功率 可靠性 预期市场占有率 指标 方案 (万元) (百分比%) (使用时限)（百分比%）A 8500 90 20000 13B 7500 85 15000 14C 7000 87 11000 13D 6500 72 8000 11E 4500 70 75000 12易知，创新成功率、可靠性和预期市场占有率三项是“越高越优” 指标,成本是“越低越优” 指标，且各方案应遵循费用不超过9 000万元。

由表1中的指标及指标值得到模糊评价矩阵为：R=()n m ij r ×=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡1211131413750008000110001500020000707287859045006500700075008500，利用专家意见法，讨论建议各评估指标的权重为：()T W 2.0,3.0,2.0,3.0=。

以下利用上述建立的模糊综合评价决策模型方法来确定最优选择方案。

首先由式①、②得到隶属度矩阵：()⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==×857.0786.0929.01929.0375.0400.0550.0750.01778.0800.0967.0944.011692.0643.0600.0529.0n m ij ϕϕ，利用公式③、④，可以计算优向量和次向量分别为：G =()T 1,1,1,1,S =()T 786.0,375.0,778.0,529.0,把ϕ、G 、S 、W 代入到⑤式中，此时令p =2，计算求得综合评价=Υ()347.0,053.0,171.0,443.0,653.0，相对于选择最优创新方案这个总目标而言，根据最大隶属度原则，所考虑的5种方案的相对优劣顺序为：A>B>E>C>D ，故应该选择创新方案A 作为最后决策方案，同时得知此排序与实际情况相符，该模型具有可操作性。

5. 结论通过文献阅读，本文的计算结果与文献[1]、[2]所介绍的评价方法的计算结果是一致的，但本文提出的方法其计算量远小于上述方法，并且克服了层次分析法由于通过两两比较得出的理性推理结论并非满足理性的一致性和传递性原则的局限性和偏差性，本文所介绍的方法可以进行一定程度上的修正或补充，在处理企业创新的多目标决策优化问题上是有效可行的。