创新方法试点企业遴选标准的合理性探究与综合评价

文/杨大鹏 张燕 马丽琼

引言

技术创新方法培训是创新方法工作面向国民经济和社会发展主战场的重要方面。新疆于2008年8月被科学技术部列为创新方法试点省区之一。2010年9月，在科技部的大力支持下，“新疆高新技术企业技术创新方法推广应用”项目正式批准立项。为保证项目的顺利实施，提高项目执行的针对性和实效性，计划通过遴选几家在全区具有代表性的高新技术企业作为创新方法试点企业，通过试点积累经验，树立典范，从而以点带面，在全区高新技术企业中全面推广技术创新方法。

新疆科技干部培训中心按照项目的要求，制定了新疆创新方法试点企业遴选的八项指标条件，从而对企业的实力和创新能力进行评估，而遴选标准是否合理将对企业能否参加试点产生重要影响。因此，对试点企业遴选标准的合理性进行探究就显得十分重要和必要。

1 试点企业遴选标准的合理性探究

1.1 遴选标准合理性的定性研究

参加首批遴选创新方法试点企业，是否入选很重要的一个环节就是根据调研情况，比照“遴选标准表”进行评估，最终确定试点企业。由于是关于科技创新方面的内容，所以在选择企业的时候除本身的规模和运转情况外，还应看企业的创新技术能力和创新潜力，故在建立“遴选标准表”里面的指标时应重点考察上述几项。

在实际调研中：一方面需要考察企业的基本情况和科研开发情况，另一方面也需要了解企业对技术创新的具体需求。企业的基本情况一般由企业规模和主营业务所体现。而研发组织机构、研发团队人数、已有成果数量、已参加创新方法培训人次和企业创新能力建设负责人则体现了企业的科研开发情况。企业对技术创新的具体需求则可由企业的技术难题等体现。

故新疆科技干部培训中心和新疆维吾尔自治区“火炬”计划办公室所制定的试点企业的八项遴选条件，即所属领域、注册资本、研发组织机构、研发团队人数、基础条件、已有成果数量、已参加创新方法培训人次、企业创新能力建设负责人较全面地反映了企业的创新技术能力和创新潜力。因此可认为，试点企业遴选标准是合理的。

表1 初始指标体系

1.2 遴选标准合理性的定量研究

1.2.1 遴选指标体系的构建

遴选标准指标体系是评估机构和评估人员从事评估工作的依据，也是衡量评估结果是否客观公正的标尺，它直接关系到评估工作的严肃性、权威性和科学性，是整个评价制度的灵魂，因此遴选标准指标体系的建立，必须以正确的原则为指导，只有这样，才能保证评价结果的客观公正。

经过查阅相关资料，根据科学性、可比性、代表性、敏感性、易得性的原则，针对企业在科技创新中的特点，初选出20个反映企业创新技术能力和创新潜力的指标，如表1所示。

1.2.2 利用相关性分析第一次指标筛选

相关分析就是研究两个或两个以上变量之间相互关系的统计分析方法。相关分析法有多种，本文研究中采用最常用的是Pearson相关分析法，它所计算出Pearson相关系数取值于0～1之间。当Pearson相关系数为正，表示两变量为正相关，取值越大相关性越强；而当Pearson相关系数为负，表示两变量负相关，值越小相关性越强;当Pearson相关系数为0或接近0，表示这两个变量不相关或几乎不相关性。

选取相关性系数较小的指标。指标相关性越小，该指标与其他指标间相似度就越小，所建立的指标体系中所含的信息就越大，所以在选取过程中尽可能地选取相关性较小的指标。用 表示任意两个指标的相关系数，则有：

通过spss软件，可以直接得到:

表2 各指标间相关系数矩阵

我们以相关系数P=0.5作为分界点，进行第一次的指标筛选，大于0.5的指标进行合并，并从中选出一项作为代表，小于等于0.5的指标都留下。最后得到 指标留下做第二次指标筛选。

1.2.3 利用层次分析法第二次指标筛选

在相关性分析过后，剩下了15个指标，现在我们通过层次分析法继续对指标进行筛选，并且得到各指标的权重大小，可以分析各指标的重要性。

层次分析法是美国运筹学家、匹兹堡大学A.L.Saaty在上世纪70年代初提出的。它是一种定性分析与定量分析相结合的多目标决策分析方法。它是通过明确问题、建立层次结构、构造判定矩阵、层次单排序、层次总排序、一致性检验六个步骤来进行整个系统层次分析的。

根据查阅相关资料以及前面的定性分析，通过两两比较，建立15个指标的1—9标度成对比较阵：

表3 标度的含义

层次分析法中常见的计算权值方法有和法、根法、幂法和特征根法。在此，选取和法计算判断矩阵中的特征值和特征向量。和法的原理是将判断矩阵 列向量归一化后的算术平均值，近似作为权重向量。计算步骤如下：

第一步：将 的每一列向量归一化得：

表4 权重结果表

然后对判断矩阵的一致性进行检验：

一致性指标为：

根据表4的权重结果可知，指标x2（企业规模）、指标x3（主营业务）、指标x4（研发组织机构）、指标x5（研发团队人数）、指标x6（基础条件）、指标x7（已有成果数量）、指标x8（已参加创新方法培训人次）和指标x9（企业创新能力建设负责人）的权重值排前面，且权重和达到80.86%，而剩下7个指标最大的权重为0.0482，小于前面8个指标中最小的那个指标一半左右，根据遴选指标要精简的原则，选取这8个指标作为遴选指标，基本可以代表15个指标的信息。这与新疆科技干部培训中心所制定的遴选指标是完全吻合的，故试点企业遴选标准是合理的。

同时从这八个指标权重比可以换算成总分为100分的各项分值，见表5。

表5 遴选指标模型分值与实际分值

从表5中，发现用层次分析法算出的各指标的分值，与“遴选标准表”里面的分值相差非常小，故试点企业遴选标准指标的分值也是合理的。

2 试点企业遴选标准的综合评价

根据前面选定的指标8个指标，建立一个综合评价模型，对提出申请的18个企业，进行评判打分，按照得分高低排序。

2.1 评价指标的预处理

2.1.1 评价指标的一致化处理

因为评价指标可能有“极大型”、“极小型”、“中间型”和“区间型”四种情况，所以在处理的时候需要把各指标处理成方向一致。通过判断可知各指标均为极大型指标，即总是期望指标的取值越大越好。故在此不需要将进行指标类型一致化处理。

2.1.2 评价指标数据无量纲化处理

由于不同指标之间存在不同的单位，使得这些指标之间存在不可公度性。若不对这些指标作相应的无量纲处理，可能会出现“大数吃小数”的错误结果。一般来说，定量数据的无量纲化处理有标准差方法、极值差方法和功效系数方法等。

8个指标的定量数据有5个，分别为x2，x5，x6，x7，x8，在此，选取极值差方法并用MATLAB软件对指标进行无量纲化处理：

其中则 是无量纲的指标观测值，结果如表6所示。

2.1.3 定性指标的量化处理

由于指标体系中存在3个定性指标，故在进行综合评价时需将其进行量化处理。经分析，定性的指标是主营业务、研发组织机构和企业创新能力建设负责人(即x3，x4，x9)，于是引入0、1变量对这三个指标进行以下的量化（“0”表示企业不符合遴选标准，“1”表示企业符合遴选标准）：

（1）主营业务：若该企业的主营业务属于“石油化工、新能源、新材料、装备制造业、资源环境、农产品深加工领域”中的一种或者多种，则将该指标量化为1，否则为0。

（2）研发组织机构：若该企业有独立的研发机构或负责人，则指标量化为1，否则为0。

（3）企业创新能力建设负责人：若该公司创新能力建设负责人的职务在经理职务以上，则指标量化为1，否则为0。

总共有18个申请公司，表6中只选取了其中6个公司进行说明。

表6 评价指标预处理后的数据

2.2 确定8个指标的权重系数

由第一问可以得到各指标的权重系数为:

2.3 建立综合评价模型

为了给18家企业进行遴选排序，利用线性加权法建立综合评价模型：

2.4 综合评价模型的求解分析

运用MATLAB软件对各指标值进行加权求和，得到18家企业的得分后进行排序如表7。

表7 各公司综合得分排名

由上表可知18家参加遴选的企业的综合评价得分排序情况，故可根据此排序对企业进行遴选。同时排名前三的企业也恰恰是首批入选参与创新方法试点企业，也从数学方面说明了入选企业的合理性。

3 结论

本文分别对试点企业遴选标准的合理性进行了定性和定量的探究，结果表明新疆科技干部培训中心所制定的试点企业遴选标准是合理可行的。此外，由层次分析法确定权重，利用线性加权的方法建立了综合评价模型，对申请试点的18家企业进行综合打分排序。依据该排序可对试点企业进行遴选；同时也可以运用此模型对以后参与遴选的企业进行比较。