基于熵值TOPSIS模型的创新型企业综合评价研究*

福州大学经济与管理学院 袁 博



基于熵值TOPSIS模型的创新型企业综合评价研究*

福州大学经济与管理学院 袁 博

该文建立福建省创新型企业综合评价指标体系，采用熵值法赋权的TOPSIS模型及多元分析对福建省9个地区2013年的189家创新型企业进行综合评价和实证分析。结果表明，各地区创新型企业的创新绩效受研发经费投入强度、授权发明专利数、产学研比例三个因素影响较大，多元线性回归分析表明，各地区创新型企业绩效排名能代表各地区GDP排名水平，二者之间存在极强的关联性。最后，针对各地区创新型企业间发展不均问题，提出了促进福建省创新型企业平衡发展的策略和建议。

创新型企业 创新绩效 熵值TOPSIS模型 多元回归分析

1 概述

党的十八届三中全会指出，要加快转变经济发展方式，加快建设创新型国家，推动经济更有效率、更加公平、更加可持续发展。企业是社会创新的主体，需要明确影响企业创新绩效的重要因素，以合理改善创新投入，提高企业创新产出及其转化能力。重视创新，着力构建以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系，促进创新资源高效配置和综合集成，提高整个社会的发展水平显得尤为重要。探讨区域性创新型企业发展策略是解决创新型企业发展瓶颈、同时也能大力提升区域发展水平。

姚晓芳、常晓娜［1］选取了能够反映创新型企业投入和产出的五个指标，采用 DEA方法对合肥市创新型企业创新效率进行评价。王茂祥、李东［2］对创新型企业评价方法做出改进，并提出通过增加创新资源投入，提高创新资源整合能力等路径来提高企业创新能力。马永红［3］从创新型企业创新的构成要素即技术创新、市场创新、产品创新、管理创新四方面构建了体系，进行评价。祝爱民［4］从创新投入能力、创新效益能力、研究发展能力等方面构建创新型企业的评价指标体系，并提出发展意见。察志敏［5］将企业创新能力划分为四大要素： 企业潜在的技术创新资源 （人力资源和经济资源）、企业技术创新投入（人员投入和经费投入）、企业技术创新组织、企业技术创新产出，并从这四个方面设计了完整的指标体系，对创新型企业的绩效进行评价。

由于各种指标体系和研究方法都有所侧重，并且研究的角度会有不同，本文根据实际获得数据和福建省创新型企业研究的现状，提出了采用熵值法确定权重的TOPSIS模型来评价福建省 2013年创新型企业创新绩效。该方法相对于AHP、模糊AHP、专家打分法、属性评价方法等具有更强的客观性和可操作性，极大地避免人为因素对结果的影响。

2 评价指标体系

2.1 评价指标设置的原则

创新绩效的高低体现了企业创新资源是否得到了合理配置，企业运营水平是否存在提高空间。鉴于此，本文遵循指标的科学性、系统性、可操作性和针对性原则，选取了评价福建省创新型企业创新绩效的五大指标。

2.2 评价指标的选取

本文在遵循创新绩效指标选取原则和已有理论体系的基础上，结合福建省企业自身特点，吸收国内外相关研究要点［6-9］，力求全面概括和重点体现福建创新型企业绩效要素。文中的福建省创新型企业绩效评估指标体系是在现有的福建省创新型（试点）企业评价指标体系基础上，经过福建省科技厅相关科技管理人员和课题组成员多次讨论研究进一步浓缩提取出来的，并最终确定如下5个指标：

X1：研发投入强度，即企业研究与实验发展经费支出占企业年度主营业务收入比重。它是进行研发活动的财力保障，也体现了企业对研发的重视程度。

X2：产学研投入比例，即外部科技活动支出占科技活动总支出的比重。外部支出指科技活动经费支出总额中对国内独立研究所、 高等学校和其他企业的支出以及对国外机构的支出，是维持企业持续创新的新鲜血液，反映了以企业为主体的产学研合作情况。

X3：研发人员占职工总数的比重。科研人员是企业得以持续领先的主心骨，一支专业技能高、创新能力强、运营转化技术素质高的队伍也是影响创新型企业绩效的核心要素。

X4：新产品销售收入占主营业务收入比重，这代表创新活动的直接经济产出，新技术开发和实现往往伴随着高风险，只有能够将技术转化成经济产出，才能反映企业创新绩效的高低。

X5：授予发明专利的个数。发明专利是企业创新能力强大与否的最直接表现，是衡量创新绩效的关键性因素。

3 研究设计

3.1 研究方法

3.1.1 熵值法简介

熵值法确定权重系数的原理就是根据同一个指标观测值之间的差异程度确定该指标的重要程度，从而确定其权重。熵值法能够反映出指标信息熵的效用价值，其计算结果比德尔菲法和层次分析法有更高的可信度。但它缺少各指标之间的横向比较，并需要完整的样本数据，在应用上受到限制。在对福建省创新型企业进行综合评价的问题上，其采集的数据样本满足该方法的需求，因此本文就采用熵值法来确定影响企业创新绩效的各个因素权重。

设xij（i = 1， 2 ， ···，n，j=1， 2， ···，m ）为第i个被评价地区第j个指标的观测数值。熵值法的具体步骤如下：

（1）计算第i个被评价对象在第j个评价指标上的指标比值。

其中， 0 ≤ ej≤1。

（3）计算评价指标 xj的差异性系数。查阅文献，本文引用常见的差异系数定义方法，差异系数 gj=1- ej， gj值越大，表明该指标在综合评价指标体系中的作用越显著。

3.1.2 TOPSIS评价模型

TOPSIS为接近理想方案的排序方法。方法的中心思想是假想一个理想方案和负理想方案，然后分别确定各方案与理想方案、负理想方案的距离。与理想方案最近且与负理想方案的距离最远的方案为最优方案。通过熵值法确定每个评价指标的权重之后，代入原始数据进行计算，TOPSIS方法的计算步骤如下：

（1）评价指标的无量纲化处理，此处采用处理法公式如下：

（3）确定理想方案和负理想方案。当属性值为效率型时，理想方案为每列中的最大值，负理想方案为每列中的最小值；当属性值为成本型时，理想方案为每列中的最小值，负理想方案为每列中的最大值。

（4）计算每个被评价方案到正、负理想点的欧氏距离，说明被选方案与被比较方案的距离。计算的距离包括被评价方案到理想方案的距离 S

（5）计算相对接近度iC并按顺序排名。在计算好每个被评价方案到正、负理想点的欧氏距离之后，通过构成接近度的变量来表示第i个被评价对象指标值与理想点的相对贴近度。

（6）根据计算的贴进度iC的大小顺序来说明福建省 9个地区创新型企业创新绩效的好坏情况。

3.2 实证研究

福建省自 2007 年起共开展了六批创新型企业的试点工作，评估命名了两批省级创新型企业，目前正在进行第三批省级创新型企业和第五批试点企业的评定工作。本文研究数据主要来源于2013年福建省第一、二、三、四批创新型（试点）企业上报给省科技厅的年度信息采集表，在扣除信息数据不全的企业后，以189家数据较为完整的企业为实证研究对象，利用科学方法说明影响创新型企业创新绩效的相关因素重要程度，并通过实际样本数据判断各地区企业创新能力的强弱，针对不同地区的现状给出有针对性的发展建议。

根据熵值法和TOPSIS模型的计算原理，代入样本数据计算出的影响福建省创新型企业绩效的影响因素的权重如表1所示。

表1 指标体系各指标权重计算

从计算的结果来看，对创新型企业创新绩效影响程度最大的是研发经费强度，其次是授权发明专利数，再次是产学研投入比例。该计算结果和众多相关研究得出的结果都很类似，可见计算结果有较强的说服力。

利用熵值法计算出权重之后，再采用TOPSIS模型计算出福建省9个地区的创新绩效，并找出代表9个地区绩效最高和最低的正、负理想点。然后计算出9个地区各自绩效得分与正、负理想点间的欧氏距离即可，得出最终的福建省 9个地区创新绩效的相对排名，其计算结果如下表2。

表2 地区创新型企业综合评价

从表2可以看出，泉州、福州、厦门等经济发达地区的创新型企业创新绩效较高主要是由于该类地区企业无论是从地区优势、工业基础、人才引进、政策倾向等方面都优于其他地区；宁德地区创新型企业绩效增长较快是由于该地区后补性政策发挥着极大的作用。同时，创新绩效的排名与区域GDP排名具有极强的一致性。为此，本文提出假设：地区创新型企业的创新绩效排名能够代表该地区GDP排名水平。利用福建省2013年各地区GDP总量和本文研究影响创新型企业指标的数据，建立如下多元线性回归模型：

代入GDP数据和原始指标数据，运用EVIEWS6.0计算出的回归模型如下：

图1 多元回归分析软件截图

上图是软件计算的截图，首先从多元分析的表达式来看，每个变量前的因素的正负符号都符合其实际经济含义。例如，扩大新产品销售收入和在合理范围内减少研发投入提高技术转化水平，能够直接促进城市GDP的增长，同时还能看出增大新产品销售收入对城市GDP增长的贡献最大。其次，修正后的模型拟合优度 R2=0.89，说明模型总体的拟合情况较好；并且在 5%的置信水平下，统计量F大于临界水平（F（5，3）= 9.01），说明整个模型能够通过显著性检验；最后对模型当中的每一个系数进行显著性检验，在10%的置信水平下只有 X1前面的系数的t统计值的绝对值小于（t（3）= 2.3），其他的变量前系数都通过了显著性检验，说明模型总体的拟合情况较好。模型的拟合结果显示，地区的创新型绩效水平能够反映地区的GDP排名情况，二者之间具有极强的关联性。

4 结论与建议

4.1 结论

本研究的主要结论有：（1）影响福建省创新型企业创新绩效的主要因素是研发经费投入强度和授予发明专利的个数。（2）福建省2013年的创新绩效排名当中，泉州、福州、厦门地区的创新绩效较高，其中宁德地区的创新型绩效相比2012年有了较大的提升幅度，这和该地区的创新型企业政策和科研投入力度存在很大关系。（3）地区内创新型企业创新绩效水平能够反映地区的GDP排名水平，二者之间存在极强的关联性，这主要是由于发达地区的创新型企业在整个地区内所贡献的GDP水平较高，而且模型通过显著性检验验证。（4）福建省创新型企业创新发展水平严重失衡，产业集群效应不明显。

4.2 建议及发展思路

4.2.1 引入社会资本参与企业创新，大力提高企业科研投入

创新绩效受研发投入强度影响最大，创新绩效较高的福州、厦门、泉州地区的研发投入经费强度都在 7.09%以上，高于全省 6.76%的平均水平。而绩效较低的南平、龙岩、漳州地区的企业研发经费投入严重不足，均值在4.5%左右，都低于全省平均水平［10］。没有足够的研发投入就很难保证企业新产品的研发和高新技术的开发，最终会导致企业利润的不足。低利润率也势必影响研发投入，就会陷入恶性循环。对于该类绩效较低的地区，可以充分利用平面媒体、电视媒体和网络媒体，多渠道发布科技成果。鼓励社会资本参与高新技术产业发展，丰富企业融资渠道。由于高新技术产业具有发展迅速、资金投入庞大、回报丰厚等特点，政府应出台相应政策努力提高创新绩效相对较低地区社会资本参与的积极性，降低投资人风险、健全社会资本退出机制，切实为高新技术企业科研投入提供资金保障。

4.2.2 以标杆创新型企业为主导的企业联合发展战略，促进企业平衡发展

泉州、福州、厦门经济发达地区的标杆创新型企业在扩大自身实力的同时，还应不断扩大自身外部效应。定点对接创新绩效较弱地区的相关企业，实行横向联合，依托自身较强的技术创新能力，构建一个创新型大产业集群，提高彼此企业的研发能力。三明、漳州、南平等创新实力较弱地区的企业，应加强企业间横向交流、积极学习标杆企业的项目申请、知识产权保护、项目实施等方面经验。其中，对于创新绩效提高较快的宁德地区的实质化研究也是其他创新绩效较低地区的学习范本，从创新型企业政策、人才激励、资金支持等方面再结合自身优势实现可持续的创新效果，逐步缩小由自然禀赋等方面导致的创新绩效差异，使福建省整体的创新型企业发展水平能够走在全国的前列。另外，要协同具有较强研发能力的科研部门、高校、中小企业，围绕集群产业发展和转型的关键技术进行联合攻关，缩短研发产业化时间，推动集群的主导产业实现裂变式增长和跨越式发展。

4.2.3 推进科技成果转化，加强企业创新文化建设

福州、厦门、泉州地区具有相对更好的创新人力资源，这些地区的高校和科研机构相对较多，在专利申请及技术转化方面具有更多的对接平台。对于创新绩效较低的地区，建议省级主管部门在资金支持、人才引进、技术对接方面积极引进高校或企业创新人才或创新团队，并以专项政府债券的方式支撑其迅猛发展，待实现巨大经济效益或较强的创新基础之后，再考虑逐步减少投入。制定比较完善的重要自主创新产品认证制度，以政府采购的方式积极推进创新型企业重要自主创新成果的产业化，大力扶持创新型企业发展及产品的应用推广。降低企业重要科技成果的市场开拓成本，为其品牌塑造提供有力支撑。 同时在企业内部推行和倡导“创新文化”，努力营造支持创新、鼓励创新、宽容失败的创新氛围，形成企业所特有的创新人才培养机制与创新文化，不断提高员工的创新激情为企业的持续创新提供智力保障。

［1］ 姚晓芳，常晓娜.基于 DEA的合肥市创新型企业创新效率评价研究［J］.情报科学， 2011（9）：1388-1391.

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福建省软科学项目（2013R0115）。