时间：2023-05-26 08:53:30
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇技术创新的主要方法，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
一、论文名称、课题来源、选题依据
论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l∕[1+a?exp(-b·t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为: y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点
, 以bp神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。
5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。
6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
一、论文名称、课题来源、选题依据
论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估， 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握， 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据， 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下， 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中， 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运， 为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1) 趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息， 分析技术发展趋势和规律， 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下， 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为： Y=L?[1+A?exp(-Bt)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为： Y=Lexp(-Bt))皆属于生长曲线， 其预测值Y为技术性能指标， t为时间自变量， L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法， 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比， 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息， 建立预测对象与影响因素的因果关系模型， 预测技术的发展变化。相关分析法认为， 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的， 这样， 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种： 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源， 通过系统的调查、征询专家的意见， 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有： 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等， 其中， 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处， 避免了其缺点， 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据， 在进行产品技术创新预测时， 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势， 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中， 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推， 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测， 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式， 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素， 略去了许多未考虑的因素， 所以， 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确， 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验， 往往带有主观性， 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献， 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论， 但在新的经济和市场环境下， 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展， 以克服自身的不足， 更进一步适应时展的需要， 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前，在我国企业技术创新评估中， 一般只考虑如下四个方面的因素： (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性， 在对此四方面内容逐个分析后， 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有： Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等， 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统， 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性， 同时， 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法， 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究， 在我国的历史还不长， 无论是指标体系还是评估方法， 均处于研究之中， 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是： (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下， 神经网络技术就有其特有的优势， 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能， 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题， 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础， BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成， 各层的神经元数目不同， 由正向传播和反向传播组成， 在进行产品技术创新预测和评估时， 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息， 经隐含层处理后传入输出层， 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置， 考虑了概括性和动态性， 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素， 尽管是黑匣子式的预测和评估， 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合， 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅， 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等， 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究， 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下， 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型， 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在： (1) 探索新的技术创新预测和评估技术， 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估， 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在： (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术， 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法， 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型， 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法， 结合企业的具体实际， 对指标和模型体系进行实证分析， 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手， 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响， 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素， 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系， 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时， 需要一组决定其相对重要性的初始权重， 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点， 以BP神经网络为基础， 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点， 设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料， 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本， 对预测和评估模型进行自学习和训练， 使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景， 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面， 一种是采用传统的指标体系， 另一种是采用国外先进国家的指标体系， 如何结合我国实际当前经济形势， 参考国外先进发达国家的研究工作， 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系， 此为本研究要做的首要工作， 这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能， 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题， 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估， 这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素， 并研究影响因素间的内在联系， 确定其相互之间的重要度， 探讨其量化和规范化的方法， 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合， 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中， 发现问题、分析问题， 归纳和总结出具有共性的东西， 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究， 先从某一行业出发， 定义模型的基本输入因素， 然后， 逐步扩展， 逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合， 进行实证研究， 在实践中丰富和完善， 研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作， 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作， 发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文， 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础， 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作， 具有一定的实践经验， 与许多企业有密切的合作关系， 同时， 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究， 所以， 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备， 能顺利完成本课题的研究， 取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
主要参考文献：
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论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究
之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;（2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的
可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
主要参考文献：
[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998
[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000
[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997
[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.
[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6
[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6
[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5
[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88
[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1
[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4
<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4
[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4
[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4
[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4
[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1
[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4
[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5
[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3
[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5
[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6
[21]KimB.Clark&TakahiroFuj
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[23]SimonJ.Towner.Fourwaystoacceleratenewproductdevelopment.LongRangPlanning1994.27（2）:57-65
[24]AbdulAli,etal.Productinnovationandentrystrategy.JournalofProductInnovationManagement1995.12（12）:54-69
[25]EricVinHippel.ThesourcesofInnovation.OxfordUniversityPress.1988
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[27]Wee-LiangTan,DattarreyaG.Allampalli,InvestmentCriteriaofSingaporeCapitalists,1997InternationalCouncilforSmallBusiness,SanFrancisco,California,June1997
[28]MichaelHenos,TheRoadtoVentureFinancing:GuidelinesforEntrepreneuts,R&DStraregistMagazine,Summer1991
[29]ChowGC,TheLargrangeMethodofoptimizationwithapplicationstoportfoliandinvestmentdecisions.JofEconomicDymamicsandControl1996
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[31]R.K.Zutshi,T.W.Liang,D.G.Allampulli,SingaporeVentureCapitalistsInvestmentEvaluationCriteria:AReexamination.SmallBusinessEconomics13:9-26(1999)
论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评
估方法,均处于研究之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;（2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。
五、课题研究的
基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
主要参考文献：
[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998
[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000
[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997
[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.
[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6
[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6
[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5
[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88
[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1
[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4
<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4
论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
主要参考文献：
[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998
[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000
[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997
[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.
[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6
[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6
[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5
[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88
[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1
[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4
<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4
[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4
[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4
[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4
[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1
[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4
[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5
[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3
[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5
[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6
[21]KimB.Clark&TakahiroFujimoto.ProductDevelopmentPerformance–Strategy、OrganizationandManagementinIndustry.HarvardBusinessSchoolPress.Boson1993
[22]GobeliDH,BrownDJ.Improvingtheprocessofproductinnovation.Research,TechnologyManagement,1993.36(2):46-49
[23]SimonJ.Towner.Fourwaystoacceleratenewproductdevelopment.LongRangPlanning1994.27(2):57-65
[24]AbdulAli,etal.Productinnovationandentrystrategy.JournalofProductInnovationManagement1995.12(12):54-69
[25]EricVinHippel.ThesourcesofInnovation.OxfordUniversityPress.1988
[26]ShtubA,ZimermanY.Aneural-network-basedapproachforestimatingthecostofassembly.InternationalJournalofProductionEconomics,1993.32:189-207
[27]Wee-LiangTan,DattarreyaG.Allampalli,InvestmentCriteriaofSingaporeCapitalists,1997InternationalCouncilforSmallBusiness,SanFrancisco,California,June1997
[28]MichaelHenos,TheRoadtoVentureFinancing:GuidelinesforEntrepreneuts,R&DStraregistMagazine,Summer1991
[29]ChowGC,TheLargrangeMethodofoptimizationwithapplicationstoportfoliandinvestmentdecisions.JofEconomicDymamicsandControl1996
[30]Jensen,R..InformationCostandInnovationAdoptionPolicies,ManagementScience.Vol.34,No.2,Feb,1988
[31]R.K.Zutshi,T.W.Liang,D.G.Allampulli,SingaporeVentureCapitalistsInvestmentEvaluationCriteria:AReexamination.SmallBusinessEconomics13:9-26(1999)
论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为:Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线,其预测值Y为技术性能指标,t为时间自变量,L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息,建立预测对象与影响因素的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关分析法认为,一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源,通过系统的调查、征询专家的意见,分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势,并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中,对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推,而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测,但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素,略去了许多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表达能力也不够准确,预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验,往往带有主观性,难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献,为企业技术创新的预测提供了科学的方法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展,以克服自身的不足,更进一步适应时展的需要,为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中,一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个非常复杂的系统,其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性,同时,还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究,在我国的历史还不长,无论是指标体系还是评估方法,均处于研究之中,我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术,丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;（2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法,有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以BP神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系,此为本研究要做的首要工作,这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能,能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题,本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估,这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素,并研究影响因素间的内在联系,确定其相互之间的重要度,探讨其量化和规范化的方法,将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合,建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中,发现问题、分析问题,归纳和总结出具有共性的东西,探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究,先从某一行业出发,定义模型的基本输入因素,然后,逐步扩展,逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合,进行实证研究,在实践中丰富和完善,研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作,编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作,发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文,对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础,也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作,具有一定的实践经验,与许多企业有密切的合作关系,同时,对神经网络技术也进行过专门的学习和研究,所以,本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备,能顺利完成本课题的研究,取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
主要参考文献：
[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998
[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000
[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997
[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.
[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6
[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6
[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5
[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88
[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1
[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4
<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4
[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4
[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4
[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4
[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1
[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4
[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5
[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3
[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5
[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6
[21]KimB.Clark&TakahiroFujimoto.ProductDevelopmentPerformance–Strategy、OrganizationandManagementinIndustry.HarvardBusinessSchoolPress.Boson1993
[22]GobeliDH,BrownDJ.Improvingtheprocessofproductinnovation.Research,TechnologyManagement,1993.36（2）:46-49
[23]SimonJ.Towner.Fourwaystoacceleratenewproductdevelopment.LongRangPlanning1994.27（2）:57-65
[24]AbdulAli,etal.Productinnovationandentrystrategy.JournalofProductInnovationManagement1995.12（12）:54-69
[25]EricVinHippel.ThesourcesofInnovation.OxfordUniversityPress.1988
[26]ShtubA,ZimermanY.Aneural-network-basedapproachforestimatingthecostofassembly.InternationalJournalofProductionEconomics,1993.32:189-207
[27]Wee-LiangTan,DattarreyaG.Allampalli,InvestmentCriteriaofSingaporeCapitalists,1997InternationalCouncilforSmallBusiness,SanFrancisco,California,June1997
[28]MichaelHenos,TheRoadtoVentureFinancing:GuidelinesforEntrepreneuts,R&DStraregistMagazine,Summer1991
[29]ChowGC,TheLargrangeMethodofoptimizationwithapplicationstoportfoliandinvestmentdecisions.JofEconomicDymamicsandControl1996
[30]Jensen,R..InformationCostandInnovationAdoptionPolicies,ManagementScience.Vol.34,No.2,Feb,1988
[31]R.K.Zutshi,T.W.Liang,D.G.Allampulli,SingaporeVentureCapitalistsInvestmentEvaluationCriteria:AReexamination.SmallBusinessEconomics13:9-26(1999)
[关键词] 绿色技术创新;理论;评价研究
[中图分类号] F204 [文献标识码] A 文章编号：1671-0037（2015）10-32-3
Research Review on the Green Technology Innovation
Li Jiezhong
（Department of Economics and Management，Ningde Normal University，Ningde Fujian 352100）
Abstract：This paper reviewed the evolution of green technology innovation research，combed the hot and main achievements of theoretical research，discussed the evaluation research of green technology innovation in terms of the evaluation model，evaluation index system and evaluation methods，assessed the research status and pointed out the problems，to explore the direction and focus of further research.
Keywords：Green technology innovation;Theory;Evaluation research
绿色技术创新是生态文明建设的有效途径。随着资源与环境约束的加剧，绿色技术创新成为创新领域研究的热点议题，学者们对此进行了诸多研究和探讨，取得了不少积极的研究成果。
1 国外绿色技术创新理论研究综述
国外对绿色技术创新研究随着绿色意识的增强和对环境保护的关注而逐渐展开。从时间维度看，绿色技术创新本身历经了几个明显的发展阶段，从末端技术到无废工艺（20世纪60年代至70年代），从废弃物最少化技术到清洁生产技术（1984年至1989年），直到对污染预防技术的关注（1990年），绿色技术不断演进，不断向前渗透，目标和关注重点历经了污染的去处与资源化、资源的合理利用、零排放、节能减排与源头消减，更加强调全过程的绿色技术创新，更加强调防患于未然，更加强调与经济社会发展的需求互动。
1.1 绿色化研发活动
Winn S.F.检索分析了1972年到1993年有关R&D管理文献，涉及环境问题的研究相当滞后，仅有的9篇文章大多也只是关注废物管理与能源使用，反映了当时环境R&D管理的理论和实践水平均不高，多概念上的泛泛而谈，对实践的指导远远不够，也缺少经验研究。而对环境R&D的研究很少提到战略高度，一般都从解决问题角度出发，获得工具性成果。Martin Charter对环境R&D原则进行了研究，比较分析传统设计与生态设计的主要区别和各自侧重点。Bert Bras论述了将环境因素纳入设计的重要性，重点剖析了为环境和生命周期设计的高层次绿色研发的功能和要求。Steele对如何改进研发界面功能和提高研发管理水平进行了研究[1]。Hans van Weenen 总结了绿色设计的层级水平，阐述了设计从末端治理向预防为主以至价值导向的演变。
环境问题的扩大化导致“先污染后治理”式的研究框架弊端的显现，在倒逼机制和内生动力共同作用下，将环境因子导入R&D也就成了必然，绿色化R&D取得了重要的突破，然而研究多集中与企业内部的微观层面，对战略的考量和创新的引导关注度不够。
1.2 绿色化技术创新过程
Kusz以传统技术创新线性模型为参考，提出了绿色技术创新过程模型。其最主要的特点是把环境原则整合进创新过程的每一个阶段，其主要特点是将环境因素纳入绿色经营链的全过程。P.Shrivastava的过程模型包括企业的远景目标、投入、生产、产出等主要环节[2]，试图阐释创新源与推动力。Agis将环境置于创新过程之中来观察，指出用全生命周期评价创新绩效的重要性。有关绿色化技术创新过程的研究成果，将原本黑箱似的过程透明化，提高了对创新过程调控的有效性和针对性，进一步体现了创新管理的科学性。需要指出的是，现有此类研究对创新过程与其他企业进程的互动或协同研究不够。
1.3 绿色化经营管理
Deb Chatterji企业绿色化市场营销和管理具有明显的阶段性特征，反应、参与、主动、创新和领先代表了逐级推进的程度，且需要相应的策略来支持。Rushton Brian M. 强调领导层面的重视，环境管理与其他管理的契合，基于环境绩效的组织结构与制度改进对于企业绿色化经营管理具有重要作用[3]。
2 国内绿色技术创新理论研究综述
我国对绿色技术创新的研究始于20世纪90年代，晚于国外研究，但随着环境保护思想深入人心，环境保护力度的加大和生态文明建设而发展起来，技术的绿色化受到研究者的广泛关注和探讨。
2.1 绿色技术创新的内涵
国内对绿色技术创新内涵的认识不尽相同，以下是几种代表性的观点：万伦来的绿色技术创新内涵包括经济、社会和生态效益的有机统一，致力于可持续发展，并且松散的多元创新主体之间存在博弈互动关系。焦长勇聚焦生产过程，认为绿色技术创新是从绿色创意到生产制造最终绿色成果推向市场的全过程。许庆瑞从成本削减角度表达绿色技术创新概念和积极作用[4]。从目前主流研究成果看，学者们普遍认为绿色技术创新不是单一的技术层面的创新，而是包括管理与制度等方面的综合创新。
2.2 绿色技术创新的动因
学者们对绿色技术创新动因进行了广泛研究，对动力来源的解读更加全面和科学。曾凡银重点关注绿色壁垒对创新的促动作用，并强调企业进行绿色技术创新利用提高其国际竞争力。万迈则将内部动因主要归结为对利润的追逐等，而科技环境、顾客诉求、政府监督被认为是外在的动力源。吕燕等指出绿色技术创新既有外部的动力源（政府管制、公众监督等），也有内部因素（如企业环境意识的提高和对企业形象的重视）。雷善玉、王焕冉等则认为企业绿色技术创新动力主要来自技术能力，而创新文化、市场导向和政府行为等情境因素对创新行为具有调节作用[5]。综合现有文献可知，学者普遍倾向于认为绿色技术创新的动因来自创新系统内外。
2.3 绿色技术创新模式
杨发明认为绿色技术创新的模式是多样的，产学研合作、职能合作、政府主导和二次创新是我国较多采用的模式[6]。张长元指出创新公共平台的搭建和信息过程管理能力的提升是我国推进绿色技术创新的有效途径。吴熊对我国科技型中小企业绿色技术创新可行模式进行了探讨，分析了基于官产学研合作体系的集群绿色技术创新模式在我国的可行性[7]。
3 国内外绿色技术创新评价研究综述
3.1 关于评价模型的研究
关于绿色技术创新评价模型的研究还处于摸索阶段。评价模型为绿色技术创新主体提供了操作工具，也为指标体系的构建奠定基础。企业技术创新审计模型的研究较为成熟，是绿色技术创新评价的有益参考，典型性的成就主要集中在国外。罗伯特（Robert）的评价模型侧重对技术创新过程阶段性事件和关键节点的解读。从新创意、新知识、新工艺与设备到创新绩效，创新过程的连贯性和平稳性成为保障创新有效性的应有之义。奇萨（Chiesa）将创意萌生、产品与工艺创新和技术吸收作为模型的主要支点，指出人力、财力和物力等辅助因素的不可或缺[8]，如下图1所示。
图1 奇萨技术创新过程审计模型
3.2 关于创新能力结构与评价指标体系的研究
评价指标体系的建立与创新能力的解构息息相关。绿色技术创新能力与其他技术创新能力在结构与联结方式上存在某种程度的相似，关于技术创新能力构成的研究已较为成熟，成果颇丰。拉里认为组织、适应、技术与信息的获取等方面的能力要素共同构成了创新能力;魏江等认为创新能力是在创新决策、研发、制造、营销、组织管理等维度上的体现。我国在指标体系方面代表性的研究成果主要有[9]：许庆瑞等在充分阐释技术创新能力与技术能力差别的基础上建构指标体系;高健的评价体系力图反映创新过程。综合来看，投入、产出与环境层面的指标在现有成果获得广泛认同。
3.3 关于创新能力评价方法的研究
关于创新能力评价方法的积极成果为后续绿色技术创新评价研究提供了参考。Setel的核对表是评估研发方面的定量工具;唐炎钊等的多层灰色评价的方法在评价与比较研究得到较好的应用。史晓燕用AHP法来评价创新能力，做到定量与定性相结合的评价[10]。曲国禹等利用“线性加权和法”评估多指标绩效。卢怀宝等融合AHP和DAE方法评价创新能力。上述方法在创新能力评价方面得到不同程度的运用，具有一系列有益的经验，有利于创新评价研究的完善和提高。
3.4 绿色技术创新评价的研究
专门的绿色技术创新评价研究目前还比较薄弱，代表性的成果不多。Madu的高标定位法（Benchmarking）开启了对绿色技术创新评价的进程，创造性地将环境纳入到技术创新评估之中[11]。陈劲等基于创新过程，借鉴Madu开发的审计方法的积极成果，对绿色技术创新评价指标体系和评价方法进行了研究，评价指标体系涵盖前期创新投入力度、创新具体的实施、创新的直接成果和环境改善效度等维度的评价内容[12]。王志平围绕绿色经济效益、创新资源利用与生态效益，应用效率参数模型，评价了区域绿色技术创新的维度效率[13]。朱永跃等关注绿色技术创新环境的评价，基于对创新环境的全面分析，把内部环境和外部环境综合起来，构建了创新环境评价指标体系，并利用模糊综合评价法，建立了企业绿色技术创新环境的多级模糊综合评价模型[14]。
4 研究现状评析
随着实践的推进和绿色技术创新本身的发展，研究成果越发体现出时效性、引导性和可操作性，开拓了绿色技术创新研究领域，为后续研究奠定了基础。
但是，我国对绿色技术创新的研究起步较晚，研究深度和广度上还远远不够，诸多方面仍然处于摸索阶段。研究内容的丰富性与主题的完善度仍需提升，多以传统的技术范式来研究绿色技术创新，绿色化特征体现不足，对企业的微观层面研究较多，地区和国家层面研究较少;研究方法不够成熟且单一，跨学科的综合研究少，侧重定性研究，定量研究欠缺，且定量研究对隐性层面或不易量化的内容关注太少;现有的关于绿色技术创新评价研究仍处于初级水平，亟待向纵深推进，特别是有关能力评价方面的研究依然薄弱。国内研究多聚焦于绿色技术创新过程，倾向于对技术层面的关注，对制度创新、产品创新与管理创新的研究需加强。
我国绿色技术创新未来研究大有可为，当然也需要准确把握研究方向与重点。一是与中国实际与实践紧密结合。研究应主动与现实需求衔接，以帮助解决问题为突破口，加强对重点产业和重要区域的研究，提升示范带动效能。二是注重跨学科综合研究。绿色创新是系统性创新，涉及技术、制度、管理等方面，融合多学科知识研究尤为必要。三是强化评价研究。评价指标选择既要关注显性层面的评价内容，也要进一步挖掘隐性层面的评价因子，努力做到显隐结合、定性与定量结合、内外综合的量化研究。
参考文献：
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【关键词】技术创新能力；评价指标
一、技术创新与技术创新能力的含义
（一）企业技术创新概念的提出
1912年，约瑟夫・阿洛伊斯・熊彼特在《经济发展理论》中指出，企业技术创新是指“企业家对生产要素所做的新的组合”。企业的生产要素大致可分为人力要素、财力要素和物力要素，它们可以以不同的方式进行组合，并不是所有的组合都是企业需要的创新，创新是在满足消费者需求的同时，或提高质量或加快速度，或兼而有之，要素的组合方式并不是一种随意的行为，而是一个系统的过程：首先，要根据市场的需求，结合企业自身的生产要素占有情况，明确的基础创新的目标；其次，人力要素运用科学理论、数学模型、真实数据等，进行测算分析，估计项目的可行性；最后，在人的指导下，将需要的物力要素及财力要素投入到具体的技术创新过程中，进行创新实验。创新是不断尝试的结果，每一次的尝试的失败都是为了创新的成功做铺垫。
（二）技术创新能力的提出
不同的学者对技术创新能力的界定是不同的，一些学者从能力本身来界定技术创新能力。这一观点认为，企业技术创新能力是由于企业的特性所决定的，是企业本身所具有的，不具有模仿性。由于不同企业拥有的要素资源、财力支持、企业文化、管理水平等硬件及软件不同，企业中的技术人员的专业知识水平、采用新工艺、新方法的决策不同，所以在改善质量或提高速度的效率和效果上也会有所不同，这用差异就是体现了不同企业在运用资源整合时的技术创新能力。
另一些学者从过程的层面来定义技术创新能力。这种观点强调技术创新是一个多人参与、集体协作、集思广益的思考与实践的过程，它强调过程的重要性，认为由组织生产某种新式的、能满足人们需求的产品的过程即为技术创新能力的体现，侧重对过程的把握与考核。有学者认为“组织通过不断学习，从而为企业革新带来新的思路与想法，为企业经营绩效产生催化作用”，这也是从过程这一角度阐述了技术创新能力。
有了从过程的角度定义技术创新能力，就会有从结果层面考量技术创新能力。顾名思义，从结果的角度则更注重产出效应，即在投入企业拥有的生产要素的同时，配以新思维、新想法创造出更先进的、不同于现有的产品或服务以体现时代的进步和社会的发展。
二、技术创新能力的评价指标
基于对上述技术创新能力的不同定义，其评价的指标也有所不同，下面将分别进行论述：
（一）基于从能力本身定义技术创新能力，技术创新能力是企业自身所具有的，从其根源方面看，它是企业中各种要素能力的组合，所以要评价技术创新能力，就要从企业所拥有的各种要素资源入手，前面说过企业的资源大致可分为三类：人力资源、物力资源、财力资源。人力资源能力不仅包括是指企业中参与创新人员的专业技术水平，而且包括管理人员的决策水平以及其他不直接参与创新的人员的间接支持；物力资源包投入的物质生产要素，如主要原材料、能源等；财力资源则主要是资金的支持。技术创新的能力，只有企业中各个要素相互配合、取长补短，才有可能实现创新。近年来，通过不断的实践研究，事实证明，除了企业内部，企业外部的环境要素对企业技术创新能力发挥着越来越重要的作用，外部环境也可以从上述三方面提供能力支持，以促进企业技术创新能力的增长，人力方面提供外部有专业知识的专家咨询，物力方面提供专利技术和专项设备，财力方面从国家和政府的角度提供专项资金，这些外部环境要素与内部能力要素本身的能力组合就是企业技术创新能力的体现。
（二）从过程角度定义技术创新能力。如前所述，这一说法本身强调技术创新是一个由多个环节组成的、有序联系的动态发展过程，每一个子环节都会对最后的技术创新结果做出不同程度的贡献。因此，从这一方面对技术创新能力进行评价，就要评价其各个运行过程，其评价指标可包涵要素投入过程、生产制造过程、改良更新过程、管理评价过程等，由于企业技术创新能力方面既存在共性，也存在个性，因此各个组成部分所占的权重比例也不同，同时赋予各个组成过程以相应的权重，让后进行加权，得到的数值也不能真实反映企业的技术创新能力，因为企业是一个开放的系统，各个要素并不是单纯的叠加，就能体现整体的效用，当然，这种方法对于粗略评价企业的技术创新能力还是有一定帮助的。
（三）从结果的角度定义技术创新能力。当技术创新实现成果转化时，其能力体现在具体的产品或服务上，我们就把能力这一无形的要素转变为有形的要素。那么对产品或服务的评价也就可以代替对企业技术创新能力的评价，对于评价产品和服务，这一领域的研究比较成熟，如对其质量、客户口碑、市场占有率、顾客满意程度等进行相应评价，然后运用层次分析法、综合指数法等将数据进行汇总，最后的出最产品或服务的综合评价，即刻粗略的出企业技术创新的能力水平。
三、对于现有技术创新能力评价方法的思考
上文从企业技术创新能力的含义入手，介绍了三种主要的评价方法，仔细观察，不难发现，其本是都是对不同要素进行评价，只是三种方法从不同的方面定义技术创新能力，因此，其选取的要素指标也不同。从中，我们可以发现其存在的两个主要问题：第一，要素的选取存在一定困难，不仅在选择本身，还在选择的数量上，要素的选取必须体现科学合理有针对性上，同时选择过多会增加评价的成本，而选择过少，不能准确评估技术创新能力；第二，选择评价要素后，运用哪种方法进行要素整合也是一个难题，这本身比要素的选择更重要，因为技术创新是一个由多方面因素共同配合的结果，因此选取的方法要考虑到各个因素之间的促进与抵消作用。
四、结论与展望
综上所述，虽然国内外学者在技术创新能力评价方面已经取得了长足的进步，但仍存在突出性问题，因此，在以今后的研究中，应重点关注上述所列举的问题，以期对企业技术创新能力进行更精确的评价，为企业的长远发展做贡献。
参考文献：
[1]熊彼特.经济发展理论.北京：商务印书馆，1990：80
[2]魏江，许庆瑞.企业新能力概念、结构、度量与评价.科学管理研究，1995（5）：5055
[3]王立新，高长春，任荣明.企业创新能力的评价体系和评价方法研究.东华大学学报，2006（3）：3437
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