王洋 張全

摘要：本文將高科技企業(yè)的創(chuàng)新性評(píng)價(jià)歸結(jié)為多屬性決策問題，其中包含了定性與定量兩種類型的屬性值信息。而定量屬性值可以是單點(diǎn)值或區(qū)間數(shù)。定性屬性值通常采用模糊語言和偏好序形式。針對(duì)該類問題的不同類型的不確定評(píng)價(jià)信息，采用模糊集的方法進(jìn)行規(guī)范化，并在此基礎(chǔ)上建立了優(yōu)化模型求解屬性權(quán)重和專家權(quán)重。最后得到各高科技企業(yè)的創(chuàng)新性評(píng)價(jià)的綜合評(píng)價(jià)值與排序結(jié)果。

關(guān)鍵詞：高科技企業(yè);模糊集;規(guī)范化;排序

中圖分類號(hào)：TP311? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）27-0164-02

Abstract： In this paper， the innovation evaluation of high-tech enterprises is summed up as a multiple attribute decision-making problem， which contains two types of attribute value information： qualitative and quantitative. The quantitative attribute values can be single point values or interval numbers. Qualitative attribute values are usually in the form of fuzzy language or sorting. Aiming at different types of uncertain evaluation information of this kind of problem， the fuzzy set method is used to normalize them， and optimization models are established to solve the attribute weight and expert weight. Finally， the overall values and ranking results of innovation evaluation of high-tech enterprises are obtained.

Key words： high tech enterprise; fuzzy set; normalization; rankings

1 引言

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要力量，其高質(zhì)量發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在良好的互動(dòng)關(guān)系[1]對(duì)于高科技企業(yè)創(chuàng)新性的評(píng)價(jià)，主要采取定性、定量或是定性定量相結(jié)合的方法。范曉莉等人[2]運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法、核密度估計(jì)法，分析得出創(chuàng)新服務(wù)環(huán)境、科技政策支持、高素質(zhì)創(chuàng)新人才都是影響創(chuàng)新性的關(guān)鍵因素。Sercan O等人[3]探究了不同類型、領(lǐng)域和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)間的知識(shí)互動(dòng)對(duì)創(chuàng)新性的影響，提出企業(yè)、學(xué)校協(xié)調(diào)共建研發(fā)中心等方式可提升科技企業(yè)創(chuàng)新能力。針對(duì)指標(biāo)難以量化的特性，趙程偉等人[4]在德爾菲法基本理論研究的基礎(chǔ)上，提出專家知識(shí)的相關(guān)定義和專家群體知識(shí)集成方法，通過建立專家知識(shí)的可靠度分布函數(shù)，給出了專家知識(shí)集成方法。劉偉濤等人[5]基于德爾菲法提出了一種新的專家評(píng)估方法，通過建立模型判斷決策者知識(shí)的可靠性，降低了主觀模糊性對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響。

2 問題描述

現(xiàn)有文獻(xiàn)中大多采用模糊語言變量進(jìn)行評(píng)價(jià)。這種評(píng)價(jià)針對(duì)創(chuàng)新性的定性屬性難以用精確地?cái)?shù)學(xué)形式表達(dá)，評(píng)價(jià)往往包含不精確、不完整的信息，具有模糊性和不確定性特點(diǎn)。尤其參與評(píng)價(jià)的專家都是來自不同的行業(yè)，具有不同文化水平和教育背景，他們對(duì)問題的看法具有不同的表達(dá)方式，采用不同的表達(dá)方法，如模糊語言、排序、區(qū)間數(shù)等，這類方式更適合這種問題的表達(dá)。

本文關(guān)于高科技企業(yè)創(chuàng)新性評(píng)價(jià)問題的研究可簡述為：針對(duì)多個(gè)高新技術(shù)企業(yè)，即企業(yè)[S1，S2，...，Smm≥2]，參考[n]個(gè)屬性[c1，c2，...，cnn≥2]進(jìn)行評(píng)價(jià)。決策者[e=（e1，e2，...，eq）]對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)以單點(diǎn)值、區(qū)間數(shù)、偏好序或模糊語言的形式進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中，每個(gè)屬性下元素的表達(dá)形式必須保持一致。記[Ak=[akij]m×n]為定性評(píng)價(jià)信息決策矩陣。

3 決策步驟

3.1評(píng)價(jià)信息的預(yù)處理

分別將不同類型的評(píng)價(jià)信息規(guī)范化處理，并轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)語言集合的模糊集形式。基于基準(zhǔn)語言集合計(jì)算各屬性的期望與方差，轉(zhuǎn)換成（期望，方差）兩個(gè)參數(shù)的形式的決策矩陣。

3.2確定屬性權(quán)重

（1）運(yùn)用距離測度公式結(jié)合目標(biāo)規(guī)劃方法。利用公式對(duì)決策矩陣進(jìn)行加權(quán)平均求和，使得[R]取得最小值，此時(shí)得到的[ω]即屬性權(quán)重。

（2）根據(jù)上式求得的屬性權(quán)重，利用主觀賦權(quán)的思想求屬性綜合權(quán)重。其中，專家權(quán)重可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)直接給出。此時(shí)得到的[ω]即屬性權(quán)重

4 算例分析

假設(shè)現(xiàn)有待評(píng)比的高科技企業(yè)共有4家（S1， S2 ，…， S4），共有3位專家參與此次評(píng)價(jià)。選擇的創(chuàng)新性評(píng)價(jià)的指標(biāo)及其評(píng)價(jià)形式為：技術(shù)能力（[c1]）、促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（[c2]）采用語言評(píng)價(jià);投資利潤率（[c3]）、期望凈現(xiàn)值（[c4]）采用精確數(shù)評(píng)價(jià);產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合程度（[c5]）、知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)量（[c6]）采用區(qū)間數(shù)評(píng)價(jià);創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制（[c7]）采用偏好序評(píng)價(jià)。將不同類型的評(píng)價(jià)信息根據(jù)公式（1）-（3）預(yù)處理：

5 結(jié)論

本文為了更精確地描述方案的屬性值，采用不同類型評(píng)價(jià)信息。將各種類型的評(píng)價(jià)值信息轉(zhuǎn)化成期望和方差組合的形式，用期望來描述不確定評(píng)價(jià)信息的平均值，用方差來描述不確定評(píng)價(jià)信息的變化程度。這兩個(gè)參數(shù)相結(jié)合能夠更加精確的體現(xiàn)信息的模糊性和不確定性。通過投影法得到新的決策矩陣，并建模確定屬性權(quán)重，以得到方案的綜合評(píng)價(jià)值。本文給出的基于模糊集理論的高科技企業(yè)創(chuàng)新性評(píng)價(jià)方法具有廣泛的適用性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳曉雪，時(shí)大紅.中國區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的綜合評(píng)價(jià)分析[J].南京財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2019（5）：34-44.

[2] 范曉莉，蔣寧.我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)水平評(píng)價(jià)及其影響因素分析[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究，2020（17）：1-8.

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[5] 劉偉濤，顧鴻，李春洪.基于德爾菲法的專家評(píng)估方法[J].計(jì)算機(jī)工程，2011，37（S1）：189-191，204.

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