上海应用技术学院 周正柱 朱可超
知识产权价值评估应用研究*
——基于AHP-模糊综合评价法
上海应用技术学院周正柱朱可超
摘要:知识产权价值评估是提高企业创新能力,促进科技成果转化的重要环节。文章以AHP-模糊综合评价法为研究工具,对机械制造型企业的知识产权价值进行了着重分析,通过分析机械制造型企业知识产权价值的影响因素,建立了模糊综合评价的指标体系与评估模型,并应用该模型得出机械制造型企业知识产权价值。
关键词:知识产权价值评估AHP模糊评价
在经济与科技全球化的背景之下,中国要实现从“制造大国”向“创造强国”的转变,其关键在于能否提高我国机械制造型企业的科技创新能力,以科技创新为企业发展的最新驱动力,采用最新的技术与发明成果,最终通过运用知识产权的价值形成企业的核心竞争力。目前我国正在实施知识产权战略,而知识产权的价值评估作为其中的一环,在知识产权价值管理以及管理信息的获取起着重要的作用,其直接影响着双方实施产权交易的积极性与经济利益。然而,我国在无形资产评估领域的研究起步较晚,没有成熟的评估体系,尤其是以知识产权为主的无形资产价值评估领域更是远落后于欧美等发达国家。目前对知识产权价值评估的方法主要是成本法、市场法、收益法等传统的评估方法。但是这些方法均有不成程度的缺陷,很多评估的参数无法准确的获取,或者受到评估师的个人知识水平及其心理因素等影响,很难对知识产权的价值进行客观公正的评估。目前刚兴起的AHP—模糊综合评价法则很好的解决了这些缺点,该方法在评估时考虑更多可能影响知识产权价值的因素,其评估结果比较合理。所以,运用AHP—模糊综合评价法对我国机械制造型企业的知识产权价值进行评估分析更为合理
美国自控专家查德比于1965年提出了模糊数学,此后经过不断的发展与完善,人们将模糊数学与层次分析法(AHP)相结合,提出了模糊层次分析法用来解决现实中一些具有模糊性质的经济现象。该方法通常是先用AHP确定层次分明的因素层,然后用模糊数学对其进行模糊分析与评判,由于结合了这两种方法,因此对评估分析结果有着很好的可靠性。模糊层次分析法在评估时,专家通过对评估因素的两两相互比较,以最优的因素为评估基准,将其值确定为1,而欠优的因素,则根据其欠优程度对其进行相应的打分。这种方法关键是依据各层指标中评估因素特征,将评估值与评估因素值之间通过“隶属函数”这种函数关系表现出来。
(一)层次分析法(AHP)层次分析法多用于具有分层评判指标的目标系统,并且其目标值通常难以用定量来描述的决策问题,其方法的主要步骤为:
(1)构造两判断矩阵。运用1-9比例标度法对判断矩阵中的元素Pij赋值,如表1所示:
表1 判断矩阵赋值表
通过表1,赋值得到判断矩阵A:
(2)计算权重。通过计算,得出矩阵P的最大特征根λmax,计算出其相应的特征向量Q,根据公式PQ=λmaxQ得出q,并对其进行归一化处理计算公式如下:
第三,一致性检验。由于人们对失误的认识了解具有一定的主观性,同时客观事物复杂多变,有一定的主观性和模糊性,所以,以上得出的判断矩阵完全保持一致也是不可能的,这就非常有必要对这些判断矩阵进行一致性检验。通常用以下两个指标进行一致性检验:
表2 平均随机一致性指标
(二)模糊数学简介设U={u1,u2,…,um},V={v1,v2,…,vn}是两个论域,U为综合评判的各种因素评价对象组成的因素集,V为对评价对象可能得出的评价结果分为若干个等级的评语集。然而,各个因素对事物评判的影响程度是不一样的,因此确定一个模糊向量A=(α1,α2,…αm)∈F(U)作为权重的分配。其中αi满足:0<αi<1,,这里运用AHP法确定向量A=(α1,α2,…αm)的值。
此外,n个评语也不是绝对的肯定与否定,所以确定一个向量B=(b1,b2,…bn)∈F(V)表示综合评判后V的模糊集,其中bi为第j种评语在总评判中的地位。
若存在一种模糊关系R=(rij)m×n表示从论域U到V,则可以利用R得到一个模糊变换Tr,因此可以构建如下的模糊综合评判模型:
因素集U={u1,u2,…,um};评判集V={v1,v2,…,vn};模糊变换Tr:F(U)→F(V),A→A|gR
其中:R为U到V的模糊关系矩阵,R=(rij)m×n,这样得出一个(U,V,R)的模糊综合评判模型,然后用AHP法确定出权重A=(α1,α2,…αm)∈F(U),则得出综合分析评判B=(b1,b2,…bn)∈F(V),即:
其中bj是综合评价的重要参数,表示对n个评语的拟合程度。
为将AHP-模糊综合评价法应用于机械制造业的知识产权价值评估,需要按照知识产权价值评估的原则构建出评估模型。首先通过向专家询问打分,综合专家的意见,如评估初值偏高、很高、合适、偏低、很低,确定因素集为U和评语集V,然后运用AHP法对影响知识产权价值评估的各种可能因素进行分层,确定出评估指标体系,同时确定出影响因素的权重。最后经过计算与整理得出评估矩阵,在用评估矩阵与评语矩阵相乘可得出知识产权的模糊综合权重。基于此再给出m个评语权重,也就是m个评语对整个评估价值重要性,W=(w1,w2,…wm)。纠偏系数可用如下公式获得:
模型具体构建过程如下:
(1)确定评估因素集U。U={u1,u2,…,un},评估因素的选择必须充分考虑到影响知识产权价值评估的各种因素,由于知识产权的种类很多,不同知识产权的价值影响因素也不尽相同,所以必须按照所评知识产权的类型确定出评估因素集。
(2)确定评语集V。V={v1,v2,…,vn},评语集是相关领域的专家对评价对象U可能做出的评价结论的等级。当然评语集不能过多,也不能太少,通常专家们为了把握标准将评语集分为五个等级,即:
V=(太高,偏高,合理,偏低,太低)
(3)确定评语权重集W。评语权重集W=(w1,w2,…wm)主要作用是让专家对评语赋予一定的权重值,确保纠偏系数的方向。通常评语等级越低,则其评语权重越大,越能保证纠偏系数的纠偏方向。所以在专家调查表中为了便于填写,专家们可以只填偏低、低、太低等字样。调整后可以确定其评语权重集,另外,“合理”的权重值应为1。
(4)确定单因素评价矩阵R。单因素评价矩阵R通常由专家打分法获得。首先确定相关领域的专家,并将专家按照评估因素分为n组,对每一位专家发放相应的因素调查表,让专家对在知识产权价值评估过程中对某一因素的评估太高、偏高、合理、偏低、太低利用算数平均法,求出专家对某一结论的比例,得出单因素评估矩阵R=(rij)m×n,依次类推,得出其他因素的评估矩阵。如:对于第i个因素,通过征求100个专家的意见,若是有50人认为合理、30人认为偏高,20人认为偏低,则可认为第i个因素的评估结果为Ri=(0 0.3 0.5 0.2 0),此为评估矩阵的第i行。经过整理,并征求专家意见可得出单因素评价矩阵R=(rij)m×n。
(5)确定因素权重集A。A=(α1,α2,…αm)是因素重要程度的权数所组成的集合,表示因素的重要程度,这里运用AHP法确定各层因素的权重。
(6)模糊综合评判B。由以上几个步骤可得出模糊综合评判:B=A×R=(b1,b2,…bn)。
(7)对初值进行纠偏。对评价的结果进行处理,以bj为权重,对评语权重wj进行加权,可得纠偏系数C。
为使评估的客观公正,评估指标的确定必须遵循科学性、实用性、系统性、相关性的构建原则。本研究主要是按照以下几个原则确定评估指标体系:分项评估与综合评估相结合原则、定性分析与定量分析相结合原则、趋势评估与状态评估相结合原则以及能力建设对策设计与能力评估相结合的原则。
机械制造业的知识产权价值综合评估U可以从其自主知识产权的技术价值、自主知识产权的市场价值、自主知识产权的管理绩效三个方面进行评估,进而确定出企业的知识产权价值评估指标体系如表3所示,即U={知识产权的技术价值U1,知识产权的市场价值U2,知识产权的管理绩效U3}。一级指标知识产权的技术价值U1又可以分为四个二级指标,即:U1={技术的创新性U11,技术的实用性U12,技术的替代性U13,技术的垄断性U14};知识产权的市场价值U2又可分为三个二级指标,即:U2={市场需求U21,市场竞争U22,经济价值U23};知识产权的管理绩效又可分为四个二级指标,即:U3={知识产权的制度U31,知识产权的研发U32,知识产权的保护U33,知识产权的战略U34}。
表3 知识产权价值评估指标
通过聘请10位相关知识产权专家组成专家组,按照以下步骤对机械制造型企业的知识产权价值进行评估。
(1)确定出评估对象因素集。
U={U1,U2,U3},U1={U11,U12,U13,U14},U2={U21,U22,U23},U3={U31,U32,U33,U34}
(2)确定评估等级V及其标准。将评语分为五个等级,即:V={V1,V2,V3,V4,V5},评语等级及标准如表4所示。
表4 评语等级及标准
(3)确定评语权重集W。通过对专家评分处理得出W= (1.786 1.274 1 0.794 0.580)
(4)对单因素评估,得出评判矩阵R=(rij)m×n。利用算数平均法通过专家打分得出Uij隶属于评语Vj的程度,以此为依据构造出判断矩阵,这里隶属度rij用10为相关专家对其评判,用专家赞同的个数确定其等级的方法确定隶属度。对用数学的方法对专家组的评语进行处理,得到模糊判断矩阵Ri(i=1,2,3,4,5),评判结果如下所示:
(5)确定各因素的权重。通过1-9比例标度法对知识产权的技术价值U1进行两两比较得出其两两判断矩阵:
由公式(1)~(4)并对其归一化得出其权重向量:A1= (0.191 0.076 0.076 0.657)。用同样的方法可以得出权重向量A2=(0.325 0.200 0.475),A3=(0.337 0.300 0.263 0.100)
则可以得到模糊综合评价及其评判值:
B1=A1×R1=(0.058 0.162 0.253 0.312 0.215)
B2=A2×R2=(0.180 0.385 0.267 0.100 0.068)
B3=A3×R3=(0.213 0.343 0.274 0.130 0.040)
该算法为普通矩阵加乘运算,在数学上已经证明,若权重向量与单因素评判矩阵均满足归一化时,其综合评判的也满足归一化。则可得出制造型企业知识产权价值U的评判矩阵R:
(6)得出其二级模糊综合评判B。
则B=A×R
(7)综上可得出纠偏系数C。又因为W=(1.786 1.274 1 0.794 0.580),则:
(8)经纠偏得出最终的评估值E。由于已知E0=5062万元,所以E=E0=5062×1.113606=5637.07(万元)。经过分析可知机械制造企业的知识产权价值为5637.07万元,比评估初值多出575.07万元。
利用AHP-模糊综合评价法得出机械制造企业知识产权价值的纠偏系数,对其评估初值进行纠偏,结果比评估初值多出了575.07万元,主要原因是有50%的专家认为对技术的垄断性的评价太高,大多数专家对知识产权的管理绩效评价太高,可以看出技术的垄断性对该知识产权价值的有着决定性因素。所以将模糊数学与AHP相结合可以将许多在观念性方面难以精确量化,突出重要影响因素,克服评估个人主观与客观因素的影响。该方法将定性与定量分析相结合,同时又结合专家的综合意见,增加了评估的权威性。而知识产权的价值本身就具有一定的模糊性与不确定性,模糊数学为人们提供了一种更加简便灵活的工具,因此用AHP-模糊综合评价法对知识产权价值进行评估是切实可行的。
参考文献:
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[4]姜秋、王宁:《基于模糊综合评价的知识产权价值评估》,《知识产权保护技术与创新管理》2005年第6期。
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[6]Yu-Jing Chiu,Yuh-Wen Chen.Using AHP in patent valuation.Mathematical andComputer Modelling,2007,46(7-8).
(编辑 刘 姗)
*本文系国家社科基金课题(项目编号:15BSH067)阶段性研究成果。