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科技创新指标调研方案研究背景随着全球科技创新的快速发展和普及，各国政府和企业都越来越重视科技创新，因此建立一套科技创新指标评估体系对于促进科技创新、提高国家竞争力显得尤为重要。
科技创新指标通过科技创新相关的数据和指标，反映出科技创新的发展水平和状况，是衡量一个国家、地区或组织的科技创新水平和能力的核心指标。
据此，该调查旨在研究和分析国内外科技创新相关的指标，以探究科技创新的发展趋势及其对各行业的影响。
调查目的本调研的目的是：1.分析不同国家、地区或组织科技创新指标评估体系的构成、方法、数据来源等不同之处，总结出影响指标科技创新的要素；2.列举国内外科技创新指标评估体系常用指标，对比其长处、短处等特点，总结出可供参考的科技创新指标；3.探究科技创新创造的社会价值，尤其是对不同行业、产业、企业和人才的影响；4.最终，形成一套科技创新指标广泛适用的评估体系。
调查方法1.网络调查。
利用搜索引擎和数据库搜集国内外科技创新指标评估体系相关信息，以获取第一手资料；2.文献调阅。
阅读国内外学术期刊、论文、议论文等文献，从学术角度探究科技创新指标；3.专家访谈。
联系业内外的专家、学者、研究人员和企业代表，就科技创新指标评估体系进行访谈和讨论，收集他们对科技创新发展的观点和建议。
调查指标调查指标包括但不限于以下几个方面：科技创新指标体系对科技创新指标体系有关的指标进行调研，如创新投入、创新产出、创新环境等。
创新投入指标创新投入指标包括研发投入、人才投入、企业投入等。
创新产出指标创新产出指标包括标准制定、科技成果转化、商业化机会等。
创新环境指标创新环境指标包括法规环境、政策调控、金融支持等。
社会价值指标除上述指标外，本调研还包括科技创新对各个行业的影响，例如教育、医疗、金融等行业，以及创新对社会的价值和作用等。
调查报告本调研报告将包括以下几个部分：1.科技创新指标体系构成分析。
总结国内外科技创新指标体系的评估标准、构成、方法和数据来源等；2.科技创新指标比较研究。
区域创新能力评价研究一、研究背景区域创新能力评价是指通过一定的方法，对特定区域的创新能力进行量化评估的过程。
随着经济全球化和科技进步的推动，区域创新已成为推动经济增长和社会发展的重要动力。
对区域创新能力进行科学评价，对于发挥区域创新的优势，提高区域创新能力，具有重要的理论和实践意义。
二、研究意义1. 促进区域创新发展通过对区域创新能力的评价，可以发现各个区域的创新优势和短板，有针对性地制定政策和措施，促进区域创新发展。
2. 提高经济竞争力区域创新能力的评价，有助于提高各个区域的经济竞争力，培育具有核心竞争力的产业和企业。
3. 促进科技进步科技创新是区域创新的重要组成部分，通过区域创新能力的评价，可发现科技创新的不足之处，推动科技进步。
4. 促进产业结构升级通过对区域创新能力的评价，可以促进产业结构的升级和转型，培育新的增长点，实现经济的可持续发展。
三、评价内容1. 技术创新能力技术创新是推动区域创新的核心动力，该项评价内容主要包括科技研发投入、高新技术产出、专利申请数量和质量等指标。
2. 产业创新能力产业创新是区域经济发展的重要保障，包括产业结构调整、新兴产业增长速度、产业技术水平等指标。
3. 人才创新能力人才是创新的重要支撑，包括高端人才数量、科研人员比例、人才集聚效应等指标。
4. 制度创新能力制度创新是保障创新发展的重要环境，包括政府政策支持、创新体系建设、知识产权保护等指标。
5. 企业创新能力企业是创新的重要主体，包括企业研发投入、企业技术创新能力、企业创新成果转化率等指标。
四、评价方法1. 层次分析法层次分析法是一种权重确定的层次分析方法，可以用于对多个指标进行定量评价，为每个指标赋予不同的权重。
2. 主成分分析法主成分分析法是一种综合指标评价方法，通过将多个指标合成为少数几个综合指标，降低了指标之间的相关性，更有利于评价和比较。
3. 回归分析法回归分析法可以用来探究影响创新能力的主要因素，通过建立回归模型，可以找出影响创新能力的关键因素和其影响程度。
科技创新报告的编制和评价标准随着科技的迅猛发展，科技创新成为推动社会进步的重要力量。
为了评估一个国家或一家企业的科技创新水平和能力，编制和评价科技创新报告具有非常重要的意义。
本文将从六个方面展开详细论述科技创新报告的编制和评价标准。
一、报告的整体结构与内容科技创新报告应具有清晰的结构和内容，以提供全面的信息。
报告的内容可以包括创新指数、科技研发经费投入、科技人才培养等方面的数据和分析。
对于不同层级的报告，可以结合国家、地区以及行业的特点，进行综合评估。
二、创新指标的设计与选择创新指标是评价科技创新水平的重要工具。
编制科技创新报告时，选择适当的创新指标是关键。
创新指标可以包括专利申请数量、科技获奖数量、高新技术企业数量等。
这些指标应该能够全面、客观地反映创新成果和创新能力。
三、数据的收集与分析科技创新报告的编制离不开科学准确的数据支撑。
数据的来源可以包括政府统计数据、企业年报、学术研究报告等。
数据收集工作要注意数据的真实性和时效性，并进行合理的数据分析和比较，以提高报告的可信度和说服力。
四、创新生态系统评价创新生态系统是科技创新的基础和支撑。
编制科技创新报告时，需要评估创新生态系统的健康状况。
可以考虑创新政策的制定与执行、科研机构与企业的合作、高校科技成果转化等方面的因素，以全面了解创新生态系统的发展情况。
五、国际比较与合作评价科技创新的竞争已经超越了国界，国际比较和合作评价成为不可或缺的环节。
在编制科技创新报告时，要对比不同国家和地区的创新能力和水平，分析其优劣和差距，并探讨国际科技合作的机会和挑战。
六、报告的发布与运用科技创新报告的发布和运用是评价标准的重要环节。
报告的发布可以通过会议、研讨会、论坛等形式进行，以吸引关注和提供信息参考。
与此同时，报告的运用需要考虑如何促进科技创新政策的制定和实施，以及科技创新能力的提升，为科技创新提供有力支持。
科技创新报告的编制和评价标准应该综合考虑各个环节和因素，并参考国际先进经验。
２００９年第４期科技管理研究ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔＲｅｓｅａｒｃｈ２００９Ｎｏ．４
文章编号：１０００—７６９５（２００９）０４－０００１－０３企业科技创新能力评价方法比较研究尹志军，郎飞燕，陈立文（河北工业大学管理学院，天津３００４０１）
摘要：在文献研究的基础上，总结了企业科技创新能力评价的常用方法，并基于可比较的角度，从定性。定量两方面对常用科技创新能力的评价方法进行了比较研究。分析了各种方法的特点、适用范围以及评价方法应用的进展情况，得到具有利用价值的分析结果，可为企业科技创新管理工作提供借鉴。关键词：科技创新能力；评价方法；比较研究中图分类号：Ｃ９３１．１文献标识码：Ａ
企业科技创新能力是指企业在一定的技术经济条件下，以提高企业素质、增强企业竞争力为出发点及归宿，对其所拥有的科技创新各种资源的有效利用能力。在企业日益成为创新主体的情况下，如何运用科学的评价方法，准确地评价企业自身的科技创新能力，找到一个适合企业发展的科技创新模式，已成为科技创新活动中企业最为关心的问题。企业科技创新能力评价是一种多目标综合评价，本文按照定性、定量、定性与定量相结合的分类比较分析常用的企业科技创新能力评价方法，以期为企业科技创新管理工作提供借鉴和指导。ｌ企业科技创新能力评价方法的比较分析１９５１年索罗在《在资本化过程中的创新：对熊彼特理论的评论》中首次提到科技创新能力的评价问题。总的来说，企业科技创新能力评价方法的研究，经历了以主观分析与经验学派为主导的简单定性评价、客观定量评价、定性评价与定量评估相结合的过程。简单定性评价一般采用德尔菲法进行。德尔菲法在２０世纪４０年代由赫尔默（Ｈｅｌｍｅｒ）和戈登（Ｇｏｒｄｏｎ）首创，兰德公司进一步发展而成。依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，通过多轮次调查专家对所提问题的看法，经过反复征询、归纳、整理，最后汇总成专家基本一致的看法。王炼等…从科技支出要素、科技投入要素、科技产出要素、技术创新要素等四个方面刻画了企业科技竞争力，构建了综合评价指标体系，运用德尔菲法转换定性指标、确定权重，评价企业科技竞争力。１．１定量评价方法（１）密切值法。密切值法是一种多目标决策、不需加权的评价方法。基本思想是先从众多的评价对象中找出最优值和最差值，然后求出各评价对象与最优值、最差值之差，据此对各企业的科技创新能力进行排优或排序。罗亚非，李敦响旧１介绍了密切值法在不同类型企业科技创新能力评价中的应用，并选取了５种不同注册类型的企业，根据密切值的大小对各类企业的科技创新能力进行排序。（２）主成分分析法。也称主分量分析法，是利用降维思想把多指标转化为少数几个综合指标的多元统计方法。通过对原始变量相关矩阵内部结构关系进行研究，找出影响某一经济过程的几个综合指标，使综合指标为原来变量的线性组收稿日期：２００８—０６—１９．修回日期：２００８一０９—０６基金项目：河北省软科学项目（０７４５７２１０１）。合。柏昊等人基于主成分分析法，建立了一种制造业产业科技创新评价模型，并对我国２９个制造业产业进行了实证分析＂ｊ，验证ｊ，该评价模型能科学、合理地反映我国制造业产业科技创新的实际情况。（３）因子分析法。因子分析法的基本思想是根据相关大小把变量分组，使得同组变量相关性较高，不同组变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。范德成，周豪卜１采用因子分析法对上海、北京等９个省市的科技创新能力进行了定量评价和分析，验证了由因子分析法建立的评价模型基本符合评价要求。（４）熵值法。１９４８年申农把信息熵的概念引入信息论中，作为随机事件不确定的量度。熵值反映了指标信息的效用价值，在计算指标权重时，若某个指标中各数值间变化不大，则该指标在综合分析中起的作用小，即权小，相反则权大”Ｊ。岳峰详细阐述了熵值法在企业技术创新绩效评价中的应用，通过分析各指标Ｉ．日】的联系程度、各指标所提供的信息量来客观地决定指标的权重。（５）数据包络分析法（ＤＥＡ）。数据包络分析是由Ｃｈａｒ－ｎｅｓ和Ｃｏｏｐｅｒ等学者于１９７８年以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法。ＤＥＡ是使用数学规划模型评价具有多个输入和多个输出的“部门”或“单位”问的相对有效性（称为ＤＥＡ有效）妯１。衡量每个决策单元与其他可比较单元的相对绩效，如果产出权重和投入权重的比率大于或等于其他单元样本的比率，这个决策单元就被认为有效。赵林峰等选择数据包络分析建立企业技术创新能力ＤＥＡ评价模型，确定了相对有效的企业并对非有效企业提出了调整方案。实证研究结果表明ＤＥＡ评价法可为企业与政府制定科技发展策略提供有效参考据。（６）二次相对评价法。二次相对评价法的基本步骤：采用ＡＨＰ对企业以往状况进行测算，得到的指数称为参考指数；用同样的方法对企业当前的状况进行测算，得到的指数称为当前指数；将参考指数、当前指数代入ＤＥＡ中的ＢＣＣ模型，测算出反映其有效主观努力程度的二次相对评价值。曲世友＂ｏ利用二次相对评价法对大庆石油管理局１５家企业２００１—２００３年的科技创新能力进行了二次相对评价，真正反映了人的有效主观努力在加强企业技术创新能力的作用。１．２定性与定量相结合的评价方法（１）弱势指标倍数法。弱势指标倍数法的基本步骤是：
万方数据２尹志军等：企业科技创新能力评价方法比较研究
先参照相关或同类企业的数据资料，由专家评价法取得各要素的平均值，并进行标准化处理；确定弱势指标，求出副偏差率；确定弱势指标的权重数；弱势指标能力的确定；企业创新能力的确定。梅小安，彭俊武¨１用弱势指标倍数法来计算企业科技创新能力，并且与传统的计算方法进行了比较。（２）ＢＰ神经网络法。ＢＰ神经网络法始于２０世纪４０年代，是一种交互式的评价方法。根据输入的信息建立神经元，通过神经网络的自学习、自适应能力和强容错性，建立更加接近人类思维模式的综合评价模型。王慧，李印海旧。使用ＢＰ神经网络法对河南安彩集团科技创新能力进行评价，把对安彩集团的１９个评价指标数据输人优化后的神经网络，得到安彩集团的科技创新能力综合评价得分，得出的结果为安彩集团的科技创新能力处于一般与较高之间，符合实际情况。（３）层次分析法（ＡＨＰ）。层次分析法（ＡＨＰ）ｏｌｏｊ是２０世纪７０年代由Ｓａａｔｙ提出，建立在同层指标之间相互独立、不同层指标无反馈的假设基础上。评价者将复杂的被评价问题分解为若干层次和若干要素，并在同一层次的各要素之间进行比较、判断和计算，从而为方案的选择提供决策依据。陈玉和等根据煤炭企业的特点建立了煤炭企业创新能力评价体系，利用层次分析法对指标体系各项指标进行排序并计算权重，不仅帮助煤炭企业从整体上评估其科技创新能力，而且有利于企业发现影响其科技创新能力的各项主次因素。（４）模糊综合评判法。１９６５年，美国控制论专家杏德（Ｌ．Ａ．Ｌａｚａｄｅｈ）创立了模糊数学方法。模糊综合评判法利用模糊数学原理，建立相对标准和切实可行的数学模型，对多种因素所影响的事物或现象进行综合评价…Ｊ。通过对等级模糊子集的隶属函数求得隶属度，隶属度越大说明被评价指标越强，求出各项评价值后，通过分析指标数值，提出改进问题的方法。宋杰鲲等应用模糊综合评判法对我国油田企业科技创新能力进行评价，有效地实现了科技创新能力的排序，为企业进一步提高科技创新水平提供了方向和依据。１．３各种评价方法的比较分析各种评价方法的出发点各异，解决问题侧重点不同，适用范围不同，各有优缺点，只有在准确认识各种方法使用特性的基础上，才能更好的应用这些方法。表１列出了各种评价方法的比较分析。
表ｌ企业科技创新能力及风险评价方法比较
因子的性质比主成份更易饵因子释：因子和总因子得分都是适用于有数据的定量分析法估计值，不如主成份的综合样本分析评价精确；
从表１可以看出，目前企业科技创新能力已有多种评价方法，这些方法的提出或者为了解决权重求解时的主观性问题，如“ＤＥＡ法”、和“人工神经网络法”等；或者为了解决指标本身可能存在的缺陷，如“模糊综合评判法”，和“弱势指标倍数法”。总的来说，每种方法都有其各自的优缺点，应该根据具体情况，包括指标体系状况、权系数要求及问题本身的已知条件等进行选用，也可考虑几种方法的联合使用。
２企业科技创新能力评价方法的进展企业科技创新能力评价对于正确制定科技创新政策、提高企业科技创新水平具有重要的意义。国内很多学者针对企业科技创新能力评价的具体问题，对这些基本的方法又作了改进，并取得了一定的成效，改进情况大致可以分为两类。第一类方法是组合评价方法。祝爱民、于丽娟利用熵值法的客观性和模糊评价法的模糊性，将二者结合起来，建立
万方数据尹志军等：企业科技创新能力评价方法比较研究３了熵值一模糊综合评价模型，使权重的确定结合主客观进行评判；李晓峰将ＡＨＰ与模糊技术相结合，运用定性与定量相结合、专家评估与科学计算互为补充的系统分析方法，构造企业科技创新能力综合评估模型；张杰利用灰色聚类理论得到的指标灰色统计量，建立了一种灰色评价与模糊评价相结合的综合评价方法，对企业的科技创新能力进行了客观龟化的实证研究；白彦壮等充分利用专家评判信息的模糊性与灰性，将德尔菲法、层次分析法、灰色关联和模糊综合评价法集成为灰色综合评价模型，利用该模型对企业科技创新能力进行评价研究。第二类方法是对评价资料的分布无特殊要求，甚至小样本也可以进行综合评价研究。康凯、邢静等采用模糊聚类分析方法建立了企业科技创新能力多层次分解评价模型；朱利民¨引运用均值一方差模型（Ｅ—Ｖ模型）提出了对企业科技创新能力进行评价的方法。应用拉格朗日乘数法求解各指标的权重系数，为科学评价、及时调整企业科技创新策略提供了依据；Ｓａａｔｙ【Ｊ到于２０世纪９０年代提出了网络层次分析法（ＡＮＰ）。魏末梅、陈义华在此基础上提出基于ＡＮＰ的企业科技创新能力评价体系，有效解决了层次分析法（ＡＨＰ）所不能表示的复杂系统中指标之间的非独立关系问题，以关系图和关系表的形式详细描述了评价系统中指标之间同层的依赖性、上下层的反馈影响关系；薛风平，徐世欣给出了测算区域创新能力的二次相对评价法，首先利用层次分析（ＡＨＰ）测算区域创新能力的综合指数，其次运用数据包络分析（ＤＥＡ）方法中的Ｃ２Ｒ模型测算二次相对评价值。该方法消除了客观基础条件优劣的影响，从而更加准确地反映区域政府、企业、科研院所等创新主体的主观努力在提高区域创新能力中所起的作用；曹亚克、和金生利用集合、权重和模糊数学的思想，在构建企业自主创新能力评价指标体系的基础上，运用模糊综合评价法建立数学模型，对企业的自主创新能力进行了客观评价；王慧、李印海¨刮运用ＢＰ神经网络模型对企业科技创新能力进行评价，克服了感知神经网络和线性神经网络的局限性，可以实现任意线性和非线性的函数映射；克服了以往缺乏自学习能力的缺点，减少了评价过程中的随机性和评价人员主观上的不确定性及其识上的模糊性，提高了评价的可靠性。３结论综上可知，现有的科技创新能力评价方法已经很多，但其中一些方法有着严格的假设条件，其度量指标和因素难以实际测度，无法衡量专家评判的一致性问题．要应用到现实的具体实践中难度较大。例如，在指标可靠前提下。人工神经网络方法计算精度较高但实际可操作性不强。因此，如何选择或者在现有理论基础上提出科学且简便实用的评价方法，客观准确地评价企业科技创新能力，仍是我们目前所要解决的问题。参考文献：［１］王炼．庞景安．曹燕．企业科技竞争力综合评价指标体系研究［Ｊ］．科技管理研究．２００７（１１）：８５—８７．［２］罗亚非，李敦响．基于密切值法的不同类型企业技术创新能力评价研究［Ｊ］．科技进步与对策，２００５（１１）：８３—８４．ｆ３１ＦＡＧＥＲＢＥＲＧＪ。ＭＯＷＥＲＹＤＣ．ＮＥＬＳＯＮＲ．ＴｈｅＯｘｆｏｒｄｈａｎｄ－ｂｏｏｋｏｆｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ［Ｍ１．Ｂｏｓｔｏｎ：Ｏｘｆｏｒｄ
