关键词：科技评估；评估方法；方法论
1考察国际科技评估方法的必要性
科学决策一直把评估当作重要工具来评价研究项目、计划或者整个研究机构。中国从上世纪90年代以来，不断地加强科技评估管理和研究。从“谋断合一”走向“谋断分离”，为提高政府决策的科学化水平、降低决策风险，始终致力于高质量的评估需求。在具体的评估活动中，评估标准与规范是重要依据。科技越来越趋于复杂化，也给科技评估的规范和标准带来全球性挑战，突显了制定评估方法和考量方法的紧迫性。如今科技评估已越来越成为“战略智能”的来源，即评估活动不仅着眼于过去、现在，而且更关注对于未来科技战略的制定和启示。在国际间形成基本一致的概念框架模式、标准与规范，对于推进国际间科技的交流与合作无疑有着深远的价值。中国的科技评估是为适应对公共科技投入进行监督和科学决策的需求应运而生。因而，早期主要关注为国家科技计划的管理服务的评估，开创了适应国情的评估理论方法和体系。纵观中国20余年的发展历程，“专业化”、“规范化”是每一项评估工作追求的标准，并且在每一项评估活动中，都把“客观、公正、科学”的信誉看作是自身赖以生存的生命线。中国第一个行为规范和技术规范是在2001年出版的《评估规范》。该规范作为中国评估理论和实践经验的浓缩，标志着中国科技评估开始步入专业化阶段。不过，由于实践时间相对较短，加之国情和国内科技发展阶段的特点，尽管中国已经形成自身的评估特色，但是在全球化的背景下，能够与国际接轨的评估行业标准，尤其是科技评估的标准尚有待于进一步完善和修订。因为国际评估组织每一部的标准与规范的都明确要在实践中不断的更新、修订与完善。比如JCSEE在2010年已经更新到第三版、UNEG也分别在2005、2008、2011年分别制定、补充各项标准与规范，而我国科技评估规范和方法尚未及时更新。因此，中国迫切需要结合目前的科技发展状况要加强更新和完善，以制定符合中国国情特色、适应我国科技发展和能够与国际接轨的评估标准与规范。研究分析最新的国际有代表性的评估标准与规范将成为新形势下必要而迫切的工作。在国际科技评估领域，近年来对原有既成的方法有了较多革新进展。
2科技评估方法的进展动态
近年来，评估方法进展的一个新趋势是结合具体特定领域来制定。对传统的定量分析有新的突破，逐渐重视定性分析。对原有评估方法的集成运用也有新的探索，特别是参数相关性的建模。总体来说，都极为注重具体项目的特定条件，都试图从特定条件出发来设计。
2.1定性比较分析研究
相对于传统的定量分析，定性比较分析方式善于处理复杂性因果关系问题。其中定性对比分析方法是一种有效的手段，用来提供在干预手段与背景产生交互情况下的证据，可以从特定条件如何与预期结果相结合的考察中获得因果途径的端倪。FritzSager和Ce′lineAndereggen（AJE，2012（1）：60-78）认为，定性比较分析方法可以用来处理政策决策中各因素之间现实主义复杂的因果关系，并通过在17例瑞士交通政策的例子中应用两步定性比较分析方法证明了其观点。KeithZvoch（AJE，2014（9）：430-440）指出，因果关系是伴随着适合多层级和潜变量模型的估计算法的发展。他的研究提供了以定性为导向的评估者越来越相关的五个方法内容的概要，包括因果推断/实验设计、多层级模型、结构方程及潜变量模型、纵向数据分析、缺失数据以及便于理解和使用的教材资源。总的来说，定性研究方法变得越来越概念集成化和技术成熟化。对支撑因果推论的框架设计与分析的基本看法已经转变了传统的方法实践并迎来对现代数据建模技术之间潜在关系的新认识。
2.2结合案例对原有评估方法的集成与混合
AntónioFirminodaCosta（EPP，2013（4），1-9）以评价葡萄牙全国阅读计划为例重点介绍评价复杂计划的基于多元化并建立于混合方法的集成方法，其在评价第一阶段使用的评价模型使持续且系统的监控、以及分析项目计划等的开发和实施成为可能，并指出了混合方法在评价计划的潜力。CarterBloch和MadsP.Sensen（EPP，2014（3）：105-117）指出，由于人们对科学基金如何分配才能提升社会经济发展的问题更加重视，这些需求涉及到了一系列复杂问题。借鉴评估基金影响的案例，说明了混合方法为政策影响分析带来了强大而完整的价值。YurikoSato（EIJ，2012（2）：230-245）运用了对照组和实验组结果的标准化平均差的方法解释了日本对国外留学生的评估政策。ZaheerKhan，DavidLudlow（EPP，2013（5）：27-41）在评估大规模的综合研究项目中定义了参与式评价方法并使用了基于用户的评价结果，并强调参与式评价方法可以有效应用于其他领域的合作研究项目。StaffanBjurulf，EvertVedungandC.G.Larsson（EIJ，2013（1）：56-73）用三角测量集群效应结合方法来克服影响评估结果可靠性的挑战，三角测量集群效应结合方法是用阴影控制、通用控制和过程追踪结合起来一起揭示因果关系。AlyssaW.Goldman和MaryKane（EPP，2014（12）：9-17）对概念图与网络分析进行了研究并指出，测量结构关系的分析方法，）群组概念图是通过一系列相关的图标形象展示观点的混合性方法，这些图标和附加的图形对规划、评估和理论发展都有帮助。群组概念图通过点、集群和距离描述解释设计构念的潜在特性。重点是把网络分析应用到群组概念图上以量化集群关系之间的强度和方向。
2.3结合案例研究新方法的应用
LeonHermans、ScottCunningham和JillSlinger（EIJ，2014（1）：10-25）基于对评估和博弈论方面文献的综述，阐述了博弈论作为评估方法有用性问题，通过对荷兰沿海政策评估中使用博弈论，表明博弈论有助于开启实施过程依赖于部分利益相关者行为的政策暗箱。博弈论的潜力很大程度上在于其作为正规模型方法的应用。ZaheerKhan和DavidLudlow（EPP，2013（5）：27-41）在评估大规模的综合研究项目中定义了参与式评价方法并使用了基于用户的评价结果，并强调参与式评价方法可以有效应用于其他领域的合作研究项目。JessicaShawandRebeccaCampbell（AJE，2014（6）：250-260）指出了“过程运用”的流程在多点评价中的纵向评估方法。过程运用（ProcessUse）指利益相关者和评估者改变成为参与评估活动的一种功能的途径。虽然过程运用的讨论屡见不鲜，但是探索为过程运用的测量和评估而制定的方法论战略不多，特别是关于过程运用的实证研究一直局限在单点评估项目的跨部门研究上。研究者对多点评估项目的过程运用进行了纵向研究，在三个时间点上对利益相关者在学习、态度和行为方面的变化进行了评估：评估咨询之前；接近长达一年的参与式咨询项目的总结点；项目终止6-8周后。结果表明不同区域的流程使用会随着时间推移出现差异性的发展。
2.4对评估体系和模型建构的研究
WesMartz（AJE，2013（3）：385-401）探讨了由组织理论和管理领域的学者建立的用以评价组织绩效的五个现存模型，包括目标模型、系统模型、过程模型、战略选择模型以及竞争价值模型，作者根据现有模型的分析建立了一个用来评估组织绩效的检查方法，将评估逻辑细致地纳入其框架，并且在保存现有模型优势的基础上减轻比较突出的局限性。Hung-YiWu（EPP，2012（3）：303-320）研究了在银行绩效中把关键绩效指标（KPI）引入到银行机构的平衡记分卡（BSC—）战略布局中。关键绩效指标，是由专家组成的委员会从相关的文献中筛选并组合出对于银行业绩最重要的评估指标，并使用决策测试和评估实验室（DEMATEL）这种多标准分析工具确定关键绩效指标之间的因果关系，找出关键的核心和影响因素，从而在逻辑角度上建立了提高银行绩效的可视化的战略布局。JenniferBrownUrban、MonicaHargraves和WilliamM.Trochim（EPP，2014（8）：127-139）研究了进化理论、发展系统理论和进化认识论，为了解评估、评估发展历史以及评估的作用提供了理论基础。进化评估是在项目和评估演化阶段实施的，进化评估的模型融入了自下而上和自上而下的评估发展的概念，由此产生的框架对许多项目管理和评估问题有重要的意义。研究者说明了进化评估视角如何能够用随机控制实验在评估中阐述重要的辩论，这样的辩论能激起人们对“证据为基础评估”的反思。从进化评估视角看，对证据为基础评估的一般性解释是评估进化的重大挑战，说明了评估阶段的不一致而导致的后果，支持以研究者为导向的评估和以实践者为导向的评估的重要性。
3中国与国际科技评估方法的比较和借鉴
评估标准与规范基本的精神中国已经具备，但是国际科技评估标准的结构在长期的实践中已经基本趋于统一，而我国的标准尚未精准投放到每一个评估者和评估活动中。国际的标准一直随着实践和情况的进行动态调整，不断修正与更新，我国的规范制定于2001年，在此之后一直没有及时更新。国际科技评估标准和规范已基本形成了系统的管理制度的一个重要指标，并且实施动态管理，从面上看，辐射到涉及评估的各个环节，从点上看，精准地针对评估中的不同职能定位有不同的标准，包括评估组织、评估者和参与组织与个人的标准与规范。在一项评估活动中，有些原则是必须遵循的。如果不遵循其中某些原则，需要有充分的理由（如法律方面的限制）。当然，这些原则是在西方文化特别是美国文化背景中产生的，未必与其他国家特别是中国相适应。但是，国际科技评估原则中，要求评估者所秉持的价值导向、道德规范和理念方法，对于任何文化背景下的评估活动，仍不失为一个普遍适用的职业规范。这对于结合我国的国情、科技发展阶段和评估实践的特点来综合衡量与比较，制定出符合中国特点的评估标准与规范，有启发和借鉴的意义。总而言之，充分考察当今国际科技评估方法研究的新动态，是中国科技评估发展的重要方法论。国际科技评估组织和评估层次较为多元，评估标准与规范在实践中运用的时间也较长，经历了不断的修正的过程，有重要的参考价值。在全球化背景下，为科技决策的制定与有效实施，制定出符合中国国情，同时又能够与国际进行交流、对话和合作的科技评估标准与规范的任务迫在眉睫。
参考文献：
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（一）特色化建设原则在普通高校本科专业中，资产评估是典型的跨学科专业；在实务中，资产评估的服务更是涉及价值鉴证、财务绩效评价、企事业单位资产管理等诸多领域，其有包括资产评估师、房地产估价师、土地估价师和珠宝鉴定师等许多的专业分工。受制于教学资源的局限性，各高校所培养的资产评估人才只能是某一或某几个专业领域的人才，而不能是资产评估行业的通才。因此，各高校的资产评估实践教学体系也应根据自身所培养人才专业领域的不同，设置不同的实践环节。
（二）资源整合原则资产评估实践教学体系构建的资源整合原则是基于实践教学的特点和资产评估跨学科特性。实践教学资源整合包括两个层次：一是校内、校外资源整合。实践教学的场所包括课堂、实验室和企业生产经营场所，实践教学参与人员包括学生、教师和相关工程技术人员等，实践教学项目是教学、科研和工程项目的结合。综上，实践教学体系构建应当整合校内、外资源。二是校内资源整合。主要是基于资产评估的跨学科特性，从有效利用已有资源的方面考虑，要综合使用学校的实验室和师资资源。比如，房地产评估和机器设备评估实践环节可能利用建筑和机械制造专业的实验室和师资。
（三）“渐进式”原则实践教学各环节的时间和顺序安排不当，均会影响实教学的效果。资产评估实践教学体系的各环节根据其教学目标的不同，应在整个本科教育时间段内渐次展开。通常情况下，实践教学各环节的安排应与理论教学进度相匹配，并与学生实践能力“递进式”提升规律相适应。
二、资产评估实践教学内容体系
资产评估实践教学内容体系是指根据实践教学目标，设置具有不同教学内容的实践环节，并将这些实践环节按照学生由浅入深、由简单到复杂、由单一到综合的认知规律进行合理配置，由此而显示出的实践教学内容结构体系。它是资产评估实践教学体系的核心。根据资产评估实践教学目标，构建的实践教学内容体系由三个层次五个环节构成，其中第一层次是专业认知，第二层次是技能素养，第三层次是创新能力。其基本构造如图1所示。
（一）专业认知专业认知是资产评估实践教学体系的第一个环节，在大学新生入学的第一学期开设。该环节主要教学目标是解决大学新生对所学专业的认知不足，增强其专业自豪感和荣誉感，激发其学习兴趣，引导其建立适合自身的大学学习和将来的职业规划。该环节的要教学手段包括：（1）通过参观工作场所和听取工作人员的工作内容及流程介绍，了解日常工作内容，建立对所学专业的感性认识；（2）听取行业精英的讲座，了解专业发展现状和趋势以及职业对求职人员的素质和能力要求；（3）通过与优秀校友座谈，了解其学习和工作经历，从中吸取经验，从而有效利用大学的学习时光，增强就业竞争力。该环节可通过学生提交专业认知实践报告来检验实践效果。
中图分类号：G311 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0243-01
科技计划是贯彻科技发展规划，配置科技资源的重要手段，是引导、支持全社会加强技术创新和推动科技进步的一项重要的科技管理工作。科技计划项目立项评估，是在科技项目申请立项的阶段介入，主要是对科技计划项目立项前的必要性和可行性进行事先的评估。选择科学的评估方法对合理配置科技资源，进行有效的科技决策至关重要。
1 国内外科技评估方法研究现状
1.1 国外科技评估方法研究现状
目前，已被世界各国应用的科技评估方法种类较多，其中主要包括文献计量分析法、案例分析法、同行评议法、回顾分析法、数据包络分析法、层次分析法、投入产出法等等。
同行评议是目前在科技评估中使用最广泛的方法，对科技决策具有重要的调控功能，它主要用于5个方面：评审科研项目的申请；评审科学出版物；评定科研成果；评定学位与职称；评议研究机构的运作。虽然同行评议法使用范围广，但具有一定局限性，其结论具有很强的主观性，且代表性不强。
文献计量分析法是目前常用的方法之一，其主要手段是通过对已经公开出版的论文、引用频次及专利计数来进行科技评估。发达国家早在70年代就开始对专利文献做大量统计分析，进行评估与预测的工作。这种方法的缺点是如果过分强调数次，就可能产生不良影响，人为地改变文献被引频次或者是增加其作品被引用和发表的机会。
层次分析法是目前较为科学合理、便于实施的一种确定指标权重的方法，这种方法应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出一种层次权重决策分析方法。它能有效地将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题，体现了人们决策思维的基本特征：分解、判断、综合、并以它的简洁性、实用性、适用性和系统性赢得世界各国普遍采用。但由于建立层次结构和构建判断矩阵的主观影响较大，使得这种方法的主观成分增大。
1.2 国内科技评估方法研究现状
科技评估在发展过程中形成了一些经典的评估方法，据对收集到的文献材料统计分析显示，国内科技评估方法主要有：
同行评议。同行评议指由从事某领域或接近该领域的专家来评定一项工作的价值或重要性的机制。方法主要有通信评议、小组会议评议两种，都可用于评估科技成果、科技项目等。
指标体系评估法。指标体系评估法一般都采用量化的方法，通过科学的量化手段减少评估的主观性，增加评估的客观性。同时要设计一个计算评分的数学模型，用于处理各指标间的关系。
层次分析法。层次分析法是一种定性定量分析相结合的决策方法，对主观判断作定量描述，是决策科学中非常实用、具有很大发展前途的一种方法，尤其适用于以多目标定性为主的决策。
其他评估方法。科技评估在研究发展的过程中还形成了人工神经网络分析法、统计分析法、主成分分析法、动态聚类法、模糊数学法、因子分析法、多维标度法等重要方法。
2 辽宁省科技计划项目立项评估方法研究分析
2.1 辽宁省科技计划项目立项评估方法发展概述
在综合对比当前我科技评估主要研究使用的评价方法的准确性、合理性、适应性以及评价方法使用时的工作量的基础上，我省科技计划项目立项评估一般采用同行评议和指标体系相结合的方法。
这种方法是指由从事某领域或接近该领域的专家通过一组能显示立项项目与当年科技计划项目申报指南的相符程度、项目的必要性、技术路线的可行性和创新程度、社会发展的可持续性、市场的前瞻性、科研条件的允许性以及是否有完整齐全的附件佐证材料（如科技查新报告）等一系列指标来评定科技计划项目立项的价值或重要性的评价方法，属非个人性决策，是一种由科技共同体来做出有关科学真理性评价的制度，遵循了以科学界内部的承认为依据和前提的原则。这种立项评估方法通过权威专家根据科学的量化指标来判断项目的可行性，这样的评审方法可以有效的减少评估的主观性。
2.2 存在的问题
现有的评估方法存在诸多缺陷，主要表现在： 评估专家数量有限，具有典型的“小样本”特征，其结论具有很强的主观性，且代表性不强，当增加评估专家数量时又由于研究方向和观点的不一致导致评估结论难以收敛。科技项目一般具有隐含性、超前性、探索性和不可预知性，再加上评审专家对评价标准掌握、理解不可能完全一致，难以给出确切的判断，导致最终结论中的等级评定含有不完全信息，而目前的评估方法对不完全信息难以描述，对多位专家评审意见的综合过于简单，量化信息过于粗糙。
3 科技计划项目立项评估方法的改进
科技评估是科技管理工作的重要组成部分。随着科技计划管理体制改革的不断深入，科技评估工作的重要性越发凸显，因此，建立符合我省各地市科技发展实情的评估方法尤为重要。这就要求加强对评估指标体系设定及评审专家库进行更加深入的研究。通过严格的、科学的科技评估方法，监督、保证科技评估活动健康有序地发展，真正做到客观、公平、公正、科学。结合我省的省情，并借鉴国内外科技项目的评估方法，得到以下启示：
（1）结合我省各地市科技发展实际情况，对不同计划类别的科技项目进行分析，建立合理的立项评估指标体系，能够合理并且客观的反映评估对象和目的。
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。
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[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]Kim B. Clark Takahiro Fujimoto. Product Development Performance Strategy、Organization and Management in Industry. Harvard Business School Press. Boson 1993
[22] Gobeli D H, Brown D J. Improving the process of product innovation. Research, Technology Management, 1993. 36(2)：46-49
[23]Simon J.Towner. Four ways to accelerate new product development. Long Rang Planning 1994. 27(2)：57-65
[24]Abdul Ali,et al. Product innovation and entry strategy. Journal of Product Innovation Management 1995. 12(12)：54-69
[25]Eric Vin Hippel. The sources of Innovation. Oxford University Press. 1988
[26] Shtub A, Zimerman Y. A neural-network-based approach for estimating the cost of assembly. International Journal of Production Economics, 1993. 32: 189-207
[27] Wee-Liang Tan, Dattarreya G. Allampalli, Investment Criteria of Singapore Capitalists, 1997 International Council for Small Business, San Francisco, California, June 1997
[28]Michael Henos, The Road to Venture Financing: Guidelines for Entrepreneuts, RD Straregist Magazine,Summer 1991
[29]Chow GC, The Largrange Method of optimization with applications to portfoli and investment decisions. J of Economic Dymamics and Control 1996
[30]Jensen, R Information Cost and Innovation Adoption Policies, Management Science. Vol.34, No.2, Feb, 1988
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
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(-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：
[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
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
07-.09：完成论文开题。
09-.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。
11-.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
01-.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。
03-.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。
04-.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
[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./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./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./6
[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究./5
[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学./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./1
[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究./4
中图分类号：D630 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）16-0272-03
独立性观念与评估之间存在密切的联系。在诸多领域，独立性需求被视为优良评估实践的关键性因素。政府和国际组织以及政府部门的政策评估越来越寻求评估程序的独立性。本研究结合与京津地区部分第三方评估机构负责人员所进行的访谈，探究影响第三方科技评估独立性的因素。研究发现，组织文化是影响独立性的关键因素，本文将阐述组织文化与独立性之间的内在关联。独立性的意义是什么？由谁来追求独立性，谁又拥有权威和权力获得独立性？结构独立性是否能够获得？承担评估任务的组织和测量活动的相关结果存在多种形式以及不同程度的评估文化，即规范、价值、态度和支持组织测量行为和管理与审计数据运用的一般实践。乍一看，如果存在一个强大的组织文化，那么一个组织中的评估独立性似乎不那么关键。是这样吗？相反的情况又如何？如果存在一个较弱的评估文化，那么独立性更关键？这些问题是本文需要探讨的。
一、 “第三方”与“第三方科技评估”
近十年来，由于受到国外各领域评估革新的影响，第三方评估开始成为研究热点。关于“第三方评估”的界定，目前学界并没有统一的观点。程样国、李志等人认为第三方评估“是指由政策制定者与执行者以外的人员进行的正式评估，包括受行政机构委托的研究机构、专业评估组织（包括大专院校和研究机构）、中介组织、舆论界、社会组织和公众特别是利益相关者等多种评估主体。”随着人们对第三方的认识加深，也有人将舆论界、一般社会组织和公众都涵盖在内，在更广泛的意义上拓展了第三方。1魏淑艳赞成程样国所提出的“独立第三方评估主体是政策制定者与执行者以外的人员”的观点，但对独立第三方评估的主体范围界定为“受委托的研究机构及专家进行评估，由投资或立法机构、中介机构组织进行的评估”2，这里实际上涉及到对第三方范围的理解上的差异。湘潭大学彭国甫教授认为：“第三方评估又称社会评估，主要包括公民个人、社会团体、社会舆论机构、中介评估机构等通过一定程序和途径，采取各种方式，直接或间接，正式或非正式地评估政府绩效。”3兰州大学地方政府绩效评估中心包国宪教授认为：“所谓第三方评估是指由与政府无隶属关系和利益关系的第三部门和民间机构所组织实施的评估政府及其部门绩效的活动。”4并且进一步说明，由于第三方具有的独立性、专业性特征，其评估结果易于得到各方面的认可。一些独立的调查机构、高校的研究机构、公共性的社会评估中介组织等都属于这类主体，进一步明确了第三方的范围。
2013年9月，国务院首次引入了“第三方评估”。2014年8月26日，总理主持国务院常务会议听取了国家行政学院、中国科学院、国务院发展研究中心、全国工商联四家的评估汇报，对开展第三方评估给予积极肯定的评价。他在回应问题时指出，过去评价政府工作做得好不好、是否落实到位，往往通过主管部门自我检查、自我评价。这就造成了“自拉自唱”，自己给自己“唱赞歌”，和群众的实际感受往往有较大差距。“第三方评估对政府工作既是监督，也是推动，要形成制度。”会议充分肯定了第三方评估的作用。总理要求国务院办公厅认真总结经验，使第三方评估今后成为政府工作的常规机制，并要求有关部门逐步尝试，将更多社会化专业力量引入第三方评估，进一步加强对政策落实的监督、推动，不断提高政府的公信力。
科技评估是科技管理工作的重要组成部分，是推动国家科技事业持续健康发展、促进科技资源优化配置、提高科技管理水平的重要手段和保障。因此，科技评估工作必须坚持公平、公正、公开的原则，保证评估活动依据客观事实做出科学的评估。然而，对于评估的客观、公正和独立，国内各个科技评估机构始终很难真正做到，因而越来越多的学者研究和探索变革的路径，而“第三方评估”逐步成为近几年来科技界的关注热点，并取得了初步成果。马斌对科技项目管理中引入第三方监理制进行了思考。5方勇等人从政府职能转变角度分析第三方评估制度的重要意义并提出了第三方评估咨询的发展建议。6九三学社中央2012年上交提案，明确提出建立独立的第三方评估机制。自2003年以来，国家了一系列与科技评估相关的文件：2003年《关于改进科学技术评价工作的决定》明确实行“目标导向、分类实施、客观公正、注重实效”的原则，旨在克服一定程度上暴露的评价制度不健全、评价体系不完善、评价方法不规范等弊端。2012年，中共中央、国务院印发《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》，指出要深化科技评价和奖励制度改革，建立健全科技项目决策、执行、评价相对分开、互相监督的运行机制，以及对科技项目和科研基础设施建设的第三方评估机制，从而明确提出了加强“第三方评估”建设的理念。2015年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《中国科协所属学会有序承接政府转移职能扩大试点工作实施方案》，同样指出要充分发挥科技社团在科技评价中独立第三方作用，并开展国家科研和创新基地评估、科技计划实施情况的整体评估、科研项目完成情况评估三个方面的试点探索。在实践层面，科技行政主管部门近些年来做出了第三方评估的尝试。国家三大主体计划（重点基础研究发展计划、科技支撑计划、高技术研究发展计划）科技经费管理早在2006年就已经采用了第三方评估机构进行财务审计的办法，在开展第三方评估机构对科研项目进行评估的活动中做出了有益尝试和表率。2013年前后，受中国国家自然科学基金委和财政部的邀请，一个独立的国际小组评估了基金委的资助体系。评估小组赞扬了基金委的资助机制，同时建议基金委增强评审过程的保密性，以避免利益冲突。7与此同时，颇为值得注意的是，中国科学院北京国家技术转移中心和中关村兰德科教评价研究院自2013年起开始进行第三方科技评估的探索与实践，日前两家机构于2015年首次公布了其第三方科技评估的理论与实践成果，了第三方科技评估在线平台和以机动车尾气治理“尾革”技术为代表的第三方科技评估成果。
三、谁的独立，为了什么？
要探究第三方评估的独立性，首先必须要了解什么是评估的独立性，独
立的主体是什么，独立的目的又是什么。评估的独立性具体是指：“执行评估的评估者是独立的；组织中的评估团队的独立；在评估过程扮演回顾或挑战性角色的“独立人”。”8在不同的情况下，每一种形式的“独立”可以发挥重要的作用。和每一种形式独立的具有其长处和短处。独立性通常被视为有效评估的关键因素。然而，独立性的意义和独立性所达到目的并不总是明晰。理解评估独立的关键是理解独立的必要性，基于不同学者的研究，笔者试图将独立性的原因做了四方面的归纳：对抗对有偏差的评估结果的有意努力、对抗评估结果的无意识偏差、带来旁观性视角、确保形式独立性。而每一个目的又都是不同的议题，所以对待每一个目的需要不同的方式，包括不同类型的“独立”。这四个方面又对应着有意偏差的危险、无意偏差的危险、旁观者视角的需要、没有形式独立性四种不同的议题。需要记住的关键一点是，独立不是目的本身；这是一种实现某些目的或全部目的的手段，表一能够充分表现出提高评估质量的视角。
进一步探究，不得不考虑到评估中的误差问题。在评估过程中，误差会以不同的形式出现。在执行评估时，需要做出一系列的决定，正如表二所示，对于每一个而言，都存在潜在的偏差。这会涉及到评估什么样的项目、需要怎样的评估过程、由谁参与评估、项目行为呈现怎样的议题、证据的可行度如何、评估需要花费多少时间和资源、在方法使用上如何做出决定、如何使评估结果和建议获得一致同意、如何记录评估全程的人、事与地点、如何建立评估的参考术语等关键性的评估决定，同时会伴随着所可能产生的项目选择、项目过程、议题、方法论、结果与建议、记录和报道、参考术语等偏差。上述的任何一种可能的偏差都可能会有意地或无意地出现在评估过程中。其结果最可能是评估质量的降低。
四、第三方评估过程中的情境性因素及独立性实现
既然第三方科技评估独立性的意义在于对抗对有偏差的评估结果的有意努力、对抗评估结果的无意识偏差、带来旁观性视角、确保形式独立性，那么在评估过程中，到底存在哪些重要的影响因素呢？笔者结合实地访谈与调查，并基于国内外的现有研究，将其归纳为四种情境性因素：第一，评估的重要目的――为问责或为学习；第二，评估结果的本质――积极或消极――尤其是如果结果质疑项目或政策的基本信念；第三，评估经验的扩展；第四，组织中的评估文化的扩展。其中，组织文化颇为关键，也是众多机构负责人在访谈中一再强调的。组织文化支撑着评估规范、态度和基本实践，例如对经验证据的考证、反省和学习。拥有强大评估文化的组织应满足如下条件：一是致力于自我反省和自我审视；二是致力于证据基础的学习；三是鼓励实验和变化。在这样的组织中，一方面，对有意地评估偏差的努力将会大量减少，一旦组织积极地寻求如何运行得更好。另一方面，因为它想学习，像这样的组织将会有关于无意偏差，同时积极寻求旁观独立视角。分析这些议题的方式――增强不同类型独立性的方式――将被寻求。
在一个组织中，如何加强第三方科技评估实践的独立性？两个方面：透明度和挑战。透明度是呈现评估和它是如何进行的。挑战允许各种不同的人批判地质疑，并要求解释为什么评估为何以现在的方式进行。当评估在关起门之后进行，远离批判性视野，那么偏差和有限视角将会出现，这不仅威胁着形式的独立性，而且威胁着独立性本身。笔者认为，独立实践的四种基本类型是可能的：
1、使用独立评估者
（1）外部评估者。当独立性和外观的独立被看作是关键的，加强独立性的一个显而易见的方式，是利用外部评估者执行评估。然而，外部评估者是由组织所聘请的，并从组织中获得更进一步的工作。他们显然是受到该组织的影响，因此并非完全独立。有人仍然需要决定在表二中所列出的问题，而且罕见的是，所有这样的决定将留给外部顾问。
（2）结构性分离。当组织使用内部评估团体时，让其从被评估的项目中进行组织性分离是一种通常性获得独立程度的结构形式。然而，内部评估者将会独立于项目，但是确实项目的组织的一部分，因此从属于管理者的影响，尤其是组织中的高层管理者。在其他案例中，例如在很多欧盟机构中，评估运行需要向外部理事会汇报，从而提供强大的组织分离和增强形式独立性。
（3）评估权威性。如果在一个组织中评估运行的领导者拥有权威以合适的方式执行评估，或是在评估议题上拥有强大的话语权并有权威批准评估报告，那么独立性便会得到增强，但是，外部评估者面对相同的情况。他们所能给予的权威必须的得以限制。
2、使用外部评论者
这个实践涉及使用外部事务评论者和质量评论者以评价评估过程，抑或是获得评估报告上某些形式的审计评价。
3、在评估过程中涉及广泛的利益相关者
如果那些在评估中拥有合法性利益的在评估的涉及和执行中起到实质的作用，那么将会给质疑带来独立的视角并挑战评估决定的采纳。或许最好的方式是运用咨询委员会。
4、评估运行的治理和监督
一个组织的评估运行从其政策，或是高层管理，抑或是更正式的治理中获得策略性方向。监督将会对于组织的评估起到重大作用，包括评估者如何选择，以及控制评估的基本条件。
从表面上看，自我评估和结果管理中的独立性表现出矛盾和冲突。那么自
我评估如何保证独立呢？有各种各样的实践可以引入到加强评估质量的活动中。但是要维持自我评估，许多关键的决定，像提出评估议题和花费资源等需要掌握在管理者们的手中。当自我评估和结果管理的下行，就会带来有意偏差的危险。如果评估文化十分缺乏并且未能积极地支持，那么自我评估和结果管理将很可能只有微小的回报。只有优秀的管理者将会真正地想要寻求项目的“真理”。
一个有效的自我评估和结果管理模式的基本的和首要的需求就是拥有强大的评估文化，在这里，寻求项目的真谛被视为最为关键的事情。在这些案例中，管理者们想要引入积极的独立性到评估过程以及支持这样方法的实践中去。在结果管理的案例之中，一些先前讨论的相同的方式会被运用到独立性中：第一，借助外部顾问以发展监督系统；第二，运用额外的评论者以获得进一步的独立检验；第三，涉及监督信息的利用；第四，承担定期的系统独立评价；可见，将独立性引入发展和结果监督的运用将会产生更坚实的结果管理模式。
正如前面所谈到的，专业标准寻求评估者的不偏不倚、中立和客观，对于评估过程，同样如此。然而，那些对评估有很大兴趣的人将会确保结果、结论和建议是基本积极的，不会糟糕地反映那些设计者和那些发起项目的人的情况。那么，要保证评估者的足够的独立程度，需要做些什么呢？基于现实情况，在一个评估研究中：第一，评估者可以在评估的设计和报告上被赋予更大的权威；第二，使用外部的评论者第三，运用基础广泛的咨询委员会。最后，还需要做一些平衡。赋予评估者过多的权威正如基于评估太多权威一样会带来很大的麻烦。关键的是，在评估开始时，签订一些独立协议，以说明日后如何处理所产生的问题――例如建立争议调解机制。
注释：
1.程样国，李志：《刍议第三方政策评估对我国的启示》，《吉林行政学院学报》。2006年第3期，第31页。
2.魏淑艳，刘振军：《我国公共政策评估方式分析》，《东北大学学报》，2003年第6期，第427页。
3.彭国甫：《对政府绩效评估的几个基本问题的反思》，《湘潭大学学报》，2004年第3期，第75页。
4.包国宪：《我国第三方政府绩效评估组织的自律实现问题探析》，《中国行政管理》，2008年第1期，第50页。
5.参见马斌：《科技项目管理中引入第三方监理制的思考》，《山西大学学报》，2010年第10期，第25页。
6.参见方勇、王明明、刘牧：《政府职能转变与科技计划项目管理的第三方评估咨询》，《中国科技论坛》，2010年第8期，第5-9页。
7.曹聪、李宁、李侠、刘立：《中国科技体制改革新论》，《自然辩证法通讯》，2015年第1期，第30页。
8. Abigail B. Brown1， Jacob Alex Klerman， Independent Evaluation： Insights from Public Accounting， Evaluation Review， 2012， 36（3）， p.188.
参考文献：
[1] 徐双敏：《政府绩效管理中的“第三方评估”模式及其完善》，《中国行政管理》，2011年第1期。
[3] 陈乐生：《德国科学评估经验及其对中国科技评估实践的启示》，《科研管理》，2008年第4期。
[4] 马斌：《科技项目管理中引入第三方监理制的思考》，《山西大学学报》，2010年第10期。
[5] 黄建国：《日本科技评估制度的特征及其对中国的启示》，《中国科技论坛》，2007年第4期。
[6] 陈国权，李志伟：《从利益相关者的视角看政府绩效内涵与评估主体选择》，《理论与改革》，2005年第3期。
[7] 张平：《日本科技评估及其对我国的借鉴》，《中国科技论坛》，2005年第2期。
[8] Abigail B. Brown1， Jacob Alex Klerman， Independent Evaluation： Insights from Public Accounting， Evaluation Review， Vol.36， No.3， 2012.
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
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
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。
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。
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。
中图分类号:F72文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)21-0182-03
加强对高新区科技创新软环境的评估指标体系建设,制订出一套以高新区科技创新软环境建设为主要内容,全面评估高新区科技创新软环境的综合评估指标体系,有利于调动高新区科技创新软环境建设的积极性、创造性,有利于提高高新区科技创新软环境建设的质量和水平,有利于促进高新区内部管理制度改革的顺利进行和高新区的健康发展。
一、构建高新区科技创新软环境评估指标体系
的原则
高技术企业导向原则:高新区的主要职能是发展高技术产业,而高技术企业就是高技术产业化的载体。高新区对于高技术企业的吸引力就建立在高技术企业对软环境满意的基础上,因此软环境的评估应该采取以高技术企业为评估主体的评估方式。
企业满意度原则:高新区科技创新软环境的比较优势就是基于企业对高新区科技创新软环境的认同,这是本文提出评估体系的基本出发点。高新区要取得发展就必须在进行软环境建设过程中取得高技术企业的认同。而不同高技术企业对软环境构成要素的需求可能不同,就会导致对高新区科技创新软环境感知不同,所以作为高新区来讲,就要了解高技术企业对软环境的期望,从而有针对性的进行软环境建设。
科学性原则:高新区科技创新软环境评估体系中的每个指标都应该有确定的科学内涵。应该依据软环境评估理论,根据软环境本身及高新区发展的内在关系,选择含义明确、便于理解、可靠和实用的指标构建评估体系,科学客观的反映软环境的实际状况。
系统性原则:高新区科技创新软环境是一个动态复杂系统。选择和确定具体指标构建指标系统时,要综合考虑其整体性,动态性和系统性,选择的指标要考虑到信息的全面性与指标评估简便性的结合,避免多重共线性与序列相关的干扰。
发展性原则:高新区软环境的评估指标设置应尽可能综合考虑到高新区的经济效益、社会效益和生态效益,以体现社会、经济、科技、环境与资源相互促进发展的协调性,体现开发区发展的持续性[1]。
二、构建高新区科技创新软环境评估指标体系
的依据
构建高新区科技创新软环境评估指标体系主要依据顾客满意理论。这一理论1965年由Cardoz首次提出,但对顾客需求以及顾客满意的研究却是近二三十年的事情。菲利普科特勒(1999)认为,顾客满意是指一个人通过对产品的可感知效果(或结果)与他的期望值相比较后,所形成的愉悦或失望的感觉状态。亨利・阿塞尔(2002)也认为,当产品的实际消费效果达到消费者的预期时,就导致了顾客满意,否则就会导致顾客不满意。根据顾客满意理论,我们借鉴了相关理论的有关模型和理念,提出了高新区科技创新软环境的企业满意模型(如下页图所示)。
模型的核心概念就是对软环境的企业满意,我们认为企业满意是企业对高新区科技创新软环境建设状况以及经历的整体评估,它是一种累积的满意。模型中企业满意有两个基本的前置因素:企业对软环境期望和企业对软环境的感知绩效。当企业的期望比较高,而高新区不能满足时,那么就影响了企业对软环境需求的满足,从而就影响了企业满意度。而企业对软环境的感知则是这些企业对高新区科技创新软环境实际建设情况的总体认识,这个前置因素就构成了企业对软环境需求满足程度的直接影响因素,最终影响了企业对软环境的满意水平。模型中的后置因素就是企业行为。因为如果这些企业对高新区科技创新软环境满意的话,那么说明软环境会对企业绩效产生积极的影响作用,这些企业也就会继续留在高新区内而不会发生迁徙。但如果不能满足企业的需要,那么这些企业就会去寻找能满足他们对软环境需求的高新区,从而发生迁移。因此作为高新区来说,就应该探求高技术企业对软环境建设的需求,搞清楚他们的期望,从而有针对性的建设软环境,使企业满意,最终实现高新区绩效的增长[2]。
三、构建高新区科技创新软环境评估指标体系
及说明
从上述论述的原则出发,运用顾客满意度理论,构建高新区科技创新软环境的评估体系(见下表)。
高新区科技创新软环境评估指标体系由二级指标构成。一级指标由四个部分组成,即政策环境、制度环境、人文环境和服务环境,这四个方面与高新区科技创新软环境的构成要素一一对应的,体现了内容与形式的一致性。对应一级指标,形成了16项具体的软环境评估的二级指标。对应二级指标列出了16项二级指标的具体说明,明确了评估内容。
评估指标权重的确定:本文以软环境指标的重要度作为权重。软环境评估指标的重要度是指企业对各指标满意的敏感性。企业对某个软环境评估指标的敏感性越大,该指标的重要度就越高,一旦在该指标上的满意度发生较小的变化,企业对高新区科技创新软环境的整体满意度就会产生较大的同向变化,因此这类指标对企业产生的影响相对就比较大。由于指标的重要度比较好的体现了该指标与整体满意度的相关程度,因此选择重要度作为各指标的权重是可行的。指标重要度的数值,将采用测量法来确定,即根据企业满意指标体系设计问卷,调查企业对各评估指标的重视程度。每个指标的权重可以通过以下公式计算:
Q=CC
其中,Q:t时刻i指标的权重;Cit:t时刻i指标的重要度;Cjt:t时刻j指标的重要度;k:指标的数量。
四、高新区科技创新软环境评估的具体操作
1.制定评估程序。一般程序是先由被评估者――高新区填写总结材料,并向主管部门进行述职、自评,再由主管部门、相关职能部门及服务对象综合评分,领导小组综合评定,信息反馈等。配置高新区科技创新软环境评估主体的评分比例是高新区科技创新软环境评估的关键。应采取最直接相关利益者最有发言权评估主体设定原则,选择与高新区利益最为直接的评估主体、设置评分比例。企业作为高新区管理和服务的对象,对高新区有直接的感受,也就最有发言权;职能部门领导作为高新区的直接领导,对高新区的工作表现有较为全面的了解;高新区对外有着千丝万缕的联系,其服务态度和质量也是衡量高新区工作的有效手段;高新区对自己工作情况有最为全面的了解。要合理的划分评分比例。原则上是服务对象即企业评估的评分比例最大,机关职能部门次之,自身评估比例最小。
2.确定评估周期。高新区科技创新软环境的评估可以与全市的评估同步。但考虑到高新区的特点,特别是软环境的建设周期相对较长的特点,对其评估时间可以延长,如三年、五年,也可以根据需要随时评估。对高新区的评估,周期太长则不利于对高新区的日常管理和监督,评估结果有秋后算账的嫌疑;周期太短则不利于体现高新区工作的完整性,不利于突出重点。理想的评估周期应该以年度为单位,最好能够与全市的评估同步。
3.确定评估结果。评估结果可以分两种类型:一种是各个具体评估指标的评估结果,另一种是整个评估体系的评估结果。但如何将其明确表示出来,比如,是用百分制表示还是用定性的评语优良中差表示,这是需要研究探讨的问题。根据模糊评估的近似准确理论,高新区的工作特点决定了很难用百分制表示方法,比如,同样的事件打分多少是很难区别的,但都用优良中差表示,也存在定性评估过多的困境,会影响到评估的信度和效度。可以把每个具体评估指标结果用优良中差表示,再根据优良中差的多少形成最终的评估结果。当获得“优”的评估指标数量达到一定数值或比例,就可以评为优良,“差”达到一定数值或比例就要评为不合格等。
4.评估的信息反馈。评估的目的是以评估促进步、以评估促发展、以评估促完善。目前,对高新区的评估普遍存在的一个误区是只注重评估的直接应用价值,而忽视评估以评促进的潜在价值,也就是往往忽视了评估的反馈。评估结果的反馈,关键要强调评估反馈的明确性,即通过评估反馈明确指出高新区工作存在的问题、需要努力的方向和可以采用的改进措施等,让高新区通过评估了解工作中存在的问题,并加以改进,实现自身的提高和完善,进而提高工作效率和实效。评估的反馈方式可以采用谈话的方式,同时辅之以具体的工作数据。
综上所述,构建高新区科技创新软环境的评估体系是一项较为复杂的工作,要完全做到科学、规范、有效是非常困难的,每一种评估方案都各有利弊,需要在实践中不断加以改进和完善。要在整体评估中突出重点,要在宏观把握中注意微观,在求实创新中形成特色,在勤于思考中总结经验,创造性的完成评估任务。
参考文献:
中图分类号:F272 文献标识码:B 文章编号:1009-9166(2010)020(C)-0241-01
高新技术企业不同于一般企业,它具有高投入、高收益、高风险、阶段性明显等特点,高新技术企业的特殊性使得很多学者从不同的角度提出了不同于传统价值评估的方法。目前,国内外学者对高新技术企业价值评估研究主要集中在传统现金流量折现法、新兴实物期权法以及根据企业不同阶段将现金流量折现法与实物期权法相结合的研究。
一、传统现金流量折现法
企业估价理论的思想源于20世纪初耶鲁教授Fishery的资本价值论。Fishery在《资本与收入的性质》一书中完整论述了资本与收入的关系以及价值的源泉问题,提出了资本的价值实质上就是未来收入的折现值,即未来收入的资本化,为现代企业估价理论奠定了基石[1]。
20世纪50年代,Miller和Modigliani第一次系统地把不确定性引入企业价值评估理论中,创立了现代企业价值评估理论。他们推导出在完全资本市场下,人们的行为完全理性时企业价值评估模型,即现金流量折现法。该模型的建立使企业价值评估进入了科学的定量化阶段。到目前为止,该方法仍然广泛应用于价值评估领域。
Dev Strichek通过实证分析,指出现金流折现模型适合一般上市公司的价值评估,但无法对随机不确定性做出一定的衡量,针对现金流量评估法的不足,Myers(1977)首先提出了衡量企业价值的调整现值方法(APV)并得到许多人的推崇,被称为DCF的替代方法。该方法隐含了可加性原则,运用这一方法可以通过对企业资产的分解来理解各部分资产对企业整体价值的贡献,但此方法过于琐碎复杂,实际运用效果远不如预期的那么乐观,也无法对随机不确定性做出准确的衡量。
传统的现金流折现法采用现金流量而非利润指标,排除了会计利润易受会计方法、会计政策等人为因素干扰的不利影响,最符合经济学原理,但是DCF模型没有考虑企业隐含于资本项目中的潜在期权价值和企业的成长性,难以全面评估高新技术企业的价值,因此主要适用于具有稳定现金流资产的价值评估。
二、实物期权定价法
自NASDAQ成立以来越来越多的人关注高新技术企业,也开始关注高新技术企业的价值评估,特别是在B―S模型提出之后人们开始把当前的热点理论―实物期权理论应用到企业价值评估中去,为解决高新技术企业的成长性和潜在获利能力评估提供了有效的解决方案。
Myers和Turnbull(l977)认为公司的投资机会本质上等同于增长期权,公司的市场价值包括两个部分:一是公司所有有形资产的现值;二是公司所拥有增长期权的价值之和。Myers认为企业价值更需要考虑未来增长机会的贴现值,将金融期权运用于实物投资决策中,从而开创了实物期权(Real Option)定价法在企业价值评估中的应用先河。
从Myers将金融期权定价理论引入实物投资领域开始,实物期权的研究得到蓬勃发展。由于企业研发(R&D)及技术创新推动高新技术企业的价值在于创造一个未来可能获得巨大现金流的机会,即高成长机会价值,对高新技术企业的实物期权方法的研究主要于高新技术企业研发(R&D)及技术创新活动中。
在R&D决策上,Perlitz(1999)以评价R&D投资方案为例,认为当投资期间较长时,期权定价模式能因经济情况的改变而修正其投资决策,但传统折现现金流模式则无法衡量其管理弹性;Kester(1984)认为,R&D计划如同买权的成长,其潜在价值会受到不确定性、投资递延时间与利率的影响,Kester进而认为,实物期权评价法比现金流折现法更适用于评价R&D计划。
三、现金流量折现法和实物期权法结合
近几年来,国内外关于高新技术企业价值评估方法的一种创新思维就是根据企业生命周期不同阶段的特点,运用传统的现金流量折现法和实物期权法相结合的方法。
王小荣、张俊瑞(2003)在综述了企业价值评估理论和基本方法之后,提出要针对我国企业具体情况,建立一套企业价值评估的基本理论体系,要重点研究高新技术企业的价值驱动因素及其类型、形成机理、定量识别方法等。文中还建议对高新技术企业的价值评估要分持续经营条件下高新技术企业的三个不同阶段与非持续经营条件下的高新技术企业展开研究。
四、总结
在我国,虽然高新技术产业发展比较晚,对高新技术企业的价值评估研究尚处于初步阶段,实物期权法刚引入国门不久,但针对企业不同阶段的传统方法与实物期权法结合评估方法已成为国内近几年的研究热点,对评估方法也进行了不同的修正和改进,对高新企业生命周期不同阶段的价值形成因素及应采用的评估方法有了较为广泛的理论研究和实践应用,为企业的科学合理估值提供了帮助。
作者单位:同济大学经济与管理学院
