基于证据理论的中小科技企业成长能力研究

杨丽丽，朱卫东

（合肥工业大学 经济学院，合肥 230009）

科技型中小企业是以创新为使命和生存手段的企业。有研究表明，我国中小企业每年有近百万家倒闭，平均寿命不足3岁［1］。因此，对科技型中小企业的成长能力进行评价，充分了解中小企业的成长性具有现实意义。本文在系统分析的基础上构建中小科技企业成长能力评价体系，运用证据理论选取新材料应用、现代农业和新能源高效节能三家企业进行比较，结果表明基于证据理论的中小型科技企业成长能力评价方法具有有效性和实用性。

一、科技型中小企业成长能力评价指标体系

企业成长能力是指企业未来发展趋势与发展速度，包括企业规模的扩张、利润和所有者权益的增加。企业成长能力是随着市场环境的变化，企业资产规模、盈利能力、市场占有率持续增长的能力，反映了企业未来的发展前景。本文在总结前人研究的基础上，结合科技型中小企业成长的实际，从外部成长能力和内部成长能力两个方面出发，构建评价指标体系［2－3］。

1．外部成长能力（V1）

（1）政策法律环境（v11） 政策法律环境是影响企业成长的重要宏观环境因素，合理的财政、税收政策和扶持政策有利于中小科技企业的发展，完善的法律制度保护小企业的利益。

（2）产业及行业环境（v12） 中小科技企业的成长总是处于一定的产业及行业环境中，需根据产业及行业成长性和行业市场结构来调整策略，实现规模扩张，促进企业进一步成长。

（3）金融环境（v13） 资金缺乏一直是我国中小企业发展的瓶颈，中小企业单体小，对银行消耗的人力、物力、财力相对比较大，回报较小，同时中小企业缺乏抵押物，这影响银行对中小企业贷款的积极性。深化金融改革，为中小企业提供好的融资环境和融资政策支持有利于提升其成长能力。

（4）社会服务（v14） 社会服务主要包括政府机构服务、各类中介平台的搭建、基础设施建设等方面，中小企业充分利用社会服务，有助于降低创业门槛和相关的费用，降低企业之间的信息不对称，促进自身的成长。

（5）企业集群环境（v15） 企业集群多以中小企业为主，企业通过进入集群的方式来获得其成长过程中必须的资源，来促进企业自身的成长。企业集群可以带来丰富的外部经济，体现在集群企业创新合作程度、知识扩散程度、集群生产协作能力、集群企业依存度等方面。

2．内部成长能力（V2）

（1）企业家能力（v21） 在中小企业中企业家是承载一切功能的主体，企业家对机会的把握以及对企业未来发展的战略思考，形成了企业的学习和判断能力，以及其对企业的有意识控制；企业家能力主要从关系协调能力和企业家素质来考虑。

（2）技术创新能力（v22） 从产品生产和经营的角度，对中小企业进行以技术为核心的改造，从而提升企业自身活力和营力能力，它是一个不断探索发现开发利用新产品、新工艺等的过程，包括创新体制建设、专利专有技术拥有数、R＆D 投入占销售收入比、新产品开发率，是企业生存与发展的必要条件。

（3）人力资源（v23） 中小企业基于社会人才供需结构和业务需求合理配置人才结构，建立合理有效的激励机制，减少人才流失，调动人的积极性和创造性，把人力资源转化成具有增值性的人力资本，中小科技企业保持专职研发人员比率，这是中小企业增强竞争能力和提升竞争优势，实现企业持续成长和发展的根本保障。

（4）产品与市场（v24） 对中小科技企业来说，一个新产品足以成就一个企业，正确的营销战略是以市场为导向，新产品营销的成功与否已经成为衡量企业能否良性应对市场变化的重要指标，本文主要从产品认证情况、产品所处生命周期、市场预期状况等方面来评价。

（5）治理结构（v25） 有效的治理结构将为科技型中小企业的发展创造广阔的发展空间，支持其它系统功能作用的发挥，公司的治理水平对企业绩效有显著的作用，经营决策能力和组织柔性是治理结构有效性的体现。

（6）企业文化（v26） 企业文化的主要载体是人，所以企业的最终活力是企业的员工。因此，要使企业文化充满活力，必须要在组织学习和创新文化建设中培养价值观的认同，从而调动和激发员工的积极性和主动性，使其充分施展其才能，促进中小企业的长远发展。

（7）融资能力（v27） 由于偿债能力弱、融资规模较小、财务规范性差等问题，中小企业抵御风险的能力一般较弱，大型金融机构一般缺乏相关的金融服务方案，中小科技企业需根据融资需求来拓宽融资渠道，提高贷款效率和融资潜力，维持企业运转。

二、基于证据理论的中小科技企业成长能力的评价方法

1．证据理论

证据理论源于1967年Dempster在利用上、下限概率来解决多值映射问题方面的研究工作，1976年，Shafer出版了《证据的数学理论》，标志着证据理论正式成为一套完整的理论。证据理论是一种不确定性的推理方法，其特点是满足比贝叶斯概率更弱的条件，具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力。证据理论的核心是证据合成法则，能够很好的处理具有模糊和不确定信息的合成问题，已在诸如多分类器融合、模式识别、目标识别、综合判断、不确定性推理等领域得到不同程度的应用，特别是已经成为人工智能专家系统中的一类重要的不确定性推理方法。证据理论适用于存在人为和不确定性因素的决策问题，可应用于具有“证据信息”多属性群决策评价方法的研究上。

证据理论定义1：设识别框架为Θ，若集函数m 满足：m（φ）＝0且，则称m 为Θ 上的基本可信度分配；称∀A⊂Θ，m（A）为基本可信数。

定义2：若子集A⊆且A≠0，有m（A）Φ0，则称A 为m 的一个焦元。

定义3：设m1，m2，Λ，mn为识别框架Θ 上的n个基本可信度分配函数，则其正交和m＝m1⊕m2⊕Λmn定义为：

其中K 为证据冲突因子，合成结果m（A）反映了m1，m2，Λ，mn对应的n个证据对命题A 的联合支持程度。

2．问题的描述

设目标（V）：科技型中小企业成长能力评价；设一级指标集合，V＝｛Vi｜i＝1，2，Λ，m｝，Vi⌒Vj＝Φ（i≠j），一级指标有两个，指标之间的相对权重设为wi（i＝1，2，Λ，m），采用AHP 方法计算可得：w1＝0．1653，w2＝0．8347；一级指标Vi有ji个二级指标，记作Vi＝（vi1，vi2，viji，其中viji表示Vi的第ji个二级指标。二级指标相对权重设为，同样由AHP方法可得：

wij1＝（w11，w12，w13，w14，w15）＝｛0．2317，0．2335，0．1476，0．0889，0．2982｝

wij2＝（w21，w22，w23，w24，w25）＝｛0．2113，0．1755，0．1424，0．1793，0．0926，0．0686，0．1303｝

设待评价的企业集合为E＝｛E1，E2，Λ，En｝，专家的评语等级为Q＝｛Qk｜k＝1，2，Λ，5｝＝｛很差，差，一般，良好，优秀｝，Q 作为识别框架，评语的评价值用比率标尺法确定，这里取p（Q）＝｛p（Q1），p（Q2），p（Q3），p（Q4），p（Q5）｝＝｛0．1，0．3，0．5，0．7，0．9｝。专家根据自己的知识、经验和个人偏好，对企业成长能力评价指标体系的二级指标在评语集Q 上分别给出置信度αijiK（I＝1，2，Λ，5）满足的含义为二级指标Viji，关于评语Qk的置信度为表示对指标评价的未知程度为。

3．企业成长能力评价的证据组合算法

首先根据专家提供的二级指标的置信度，建立二级指标的Mass函数，然后由D－S证据合成规则公式对各二级指标的Mass函数进行合成运算，得到一级指标的Mass函数。在此基础上，再次运用证据合成公式，计算得到对目标的评价值。具体算法步骤如下：

步骤1：确定各二级指标的Mass函数。根据专家给出的二级指标在评语集Q 上的置信度和各二级指标的相对权重wij，计算出各指标的Mass函数，。设指标中权重最大为关键指标，如一级指标（v11，v12，v13，v14，v15）中v15为关键指标，其他为非关键指标。设关键指标为vix，构造Mass函数：，式中，λ为折扣系数，反映了作为证据的关键指标在多大的程度上以置信度αijiK支持上一级指标，λ取值范围为（0，1），这里取λ＝0．8。表示该关键指标对上一级指标支持度的未知程度。设非关键指标为viy，计算其Mass函数：，式中，wiy为关键指标的权重，viy为非关键指标的权重。

步骤2：利用D－S证据合成公式（1），对二级指标的Mass函数进行合成，得到各位专家关于上一级指标Vi的Mass函数，mT（Qk｜Vi），mT（QΘ｜vi），T＝1，2，3。利用公式（1）对各专家关于Vi的Mass函数进行第二次证据合成，即对专家的意见经行集结，得到关于Vi新的Mass函数m（QK｜Vi），m（QΘ｜V）；

步骤3：再次运用证据合成公式，对关于 的Mass函数进行合成运算，得到关于目标V 的Mass函数，m（QK｜Vi），m（QΘ｜V）；

步骤4：计算出关于企业Ei在目标V 上的综合评价值。

4．实证研究

以E1、E2、E3三家企业为评价对象，依次属于新材料应用、现代农业、新能源高些节能企业，来说明算法的有效性和实用性。请3位专家搜集这三家企业的信息，对这三家企业进行评价，专家的权重相等。首先专家们根据对这三家企业相关资料的调查、分析，并结合自己的知识、经验以及个人偏好，给出各二级指标在评价等级上的置信度，由证据理论合成规则得到专家GM1、GM2、GM3关于一级指标的Vi＝（i＝1，2）的Mass函数，表1表示经过第一次证据合成后关于一级指标Vi的新的Mass函数。

表1 关于企业E1、E2、E3第一次证据合成结果

对各专家关于各一级指标的合成结果再一次合成，这一过程是对专家的意见进行集结的过程，得到关于一级指标Vi的新Mass函数，如表2所示。

表2 关于指标Vi的第二次证据合成结果

续表

根据评语等级的权重信息以及表2所确定的评价值，对关于 的Mass函数进行合成运算，得到关于一级指标的综合评价值，如表3所示。

表3 关于一级指标的综合评价值

根据评论结果可知，这三家科技型中小企业的成长能力由小到大为E3＜E2＜E1。新材料应用企业的综合成长能力最强为0．799 4，达到良好，外部和内部成长能力均处于良好，其次是现代农业企业，外部成长能力一般，内部成长能力一般以上，综合成长能力一般以上为0．663 4。成长能力最弱的是新能源节能企业，外部成长能力较差，内部成长能力一般，综合成长能力为0．516 7，介于一般与良好之间。实证结果与这三家企业目前的情况相符合，这三家企业成立时间都只有两三年，共同的问题有：融资渠道单一、技术创新难、人才缺乏等，除这些问题外，新材料应用企业外部环境中政策法律环境不完善，融资能力较弱；新能源高效节能企业外部企业集群程度低，所在的城市社会基础设施建设不足，公司内部人力资源结构、公司治理结构不合理，建立的企业文化出现形式大于内容的现象，员工缺乏共同的价值观；现代农业企业外部企业集群程度低，集群企业创新合作程度不够，公司内部企业家能力差，专业性人才匮乏且人才流动性高。实证结果说明证据理论在评价科技型中小企业成长能力方面是有效的，能够很好的处理在企业成长能力过程中的不确定性。但是证据理论也存在证据冲突处理、证据组合后引起焦元“爆炸”等问题，值得今后进一步研究和探讨。

［1］王 勇，程 源，雷家骗．IT 企业技术创新能力与企业成长的相关性实证研究［J］．科学学研究，2010，28（2）：316－321．

［2］张玉明，段升森．不同行业中小型科技企业成长能力评价比较研究［J］．统计与信息论坛，2009，（10）：79－85．

［3］张玉明，段升森．中小企业成长能力评价体系研究［J］．科研管理，2012，（7）：98－106．