評估方法論文范文10篇

科技政策；政策評估；方法論體系；相關性

G322A1671—6639（2024）02—0001—06

一、引言

科技政策評估一般具有三種評估框架（“目標—執(zhí)行—效果”框架、經濟框架、利益相關者框架），以體現出科技政策的三種不同的價值取向（行政價值、經濟價值、社會價值）。科技政策的評估方法是評估環(huán)節(jié)中操作層面的問題，往往對評估結果的精確?????性和有效性產生實質性的影響。所以，評估主體應用不同的評估方法就會產生不同的評估效果，從而影響到科技政策的價值。目前，由于我國的科技政策評估方法多是參考一般公共政策的評估方法，而沒有形成有針對性的、系統(tǒng)性的方法論體系，因而導致科技政策評估不規(guī)范，評估結果的差異性很大，無法起到政策評估應有的對科技政策的完善、監(jiān)督、反饋等作用。完善而科學的方法論體系的建立是實現科技政策評估的民主化和科學化的關鍵環(huán)節(jié)，目前我國的科技政策評估還處于起步階段，因此對科技政策評估方法論的討論就具有理論與現實的雙重意義。

二、科技政策評估的方法論體系討論

我們知道，社會科學討論的方法主要有定性與定量方法。20世紀末以來，社會科學討論的定量與定性分析引入了“信度”、“效度”等概念，并運用計算機來幫助定性信息的分析，使得定性與定量分析呈融合趨勢，越來越數字化和計算機化。社會科學中的定性方法常常遵循非線性的討論路徑，定性資料意義豐富，定性分析并不將社會生活轉換成變量和數字，而是借用討論對象的想法，將它們置于一個自然的情景之中，強調對消失在社會生活的原始自然狀態(tài)下的個案進行細致考察，通常采納“扎根理論”和“田野調查”，因此是一種“建構主義”的范式。而定量討論則遵循線性路徑，強調客觀性，更傾向于使用清楚的、標準化的程序，以及一種擬因果的解釋，同時使用“變量和假設”語言進行表述，強調精確地測量變量和檢驗假設，使其與普遍的因果解釋相聯(lián)系，因此是一種“實證主義”的范式。

科技政策評估屬于“應用社會學”的范疇，因此科技政策的評估方法也需要遵循上述社會科學討論的一般方法，即依據評估標準與框架所設計的評估目標，用定量或定性方式對評估數據進行收集、統(tǒng)計、匯總、分析。由于任何科技政策的評估實踐，都需要在專業(yè)的評估方法指導下開展，否則評估數據的設計、收集、統(tǒng)計、分析就會陷入某種“失序”狀態(tài)。社會討論有多種形式，能被用來探究廣泛的社會問題。被社會討論者們用來驗證他們假設的方法有試驗法、調查法、內容分析法、參加觀看法和二手資料分析法等。除需要遵循社會科學的方法外，科技政策評估還要遵循公共政策評估的方法。而適應公共政策的評估方法眾多，猶如行評議法、德爾菲法（蘭德公司首先應用）、層次分析法（AHP法）、經濟計量法、文本分析方法、政策前后對比分析法、回歸分析法、情境分析法、SWOT分析法等。但是由于科技政策評估的特別性，一些傳統(tǒng)的公共政策評估方法并不能適應簡單的科技政策評估項目?？萍颊哂捎谏婕暗娇萍寂c經濟、科技與政治等國家進展的短期與長期利益，具有更大的簡單性與不確定性，因此對其評估的方法也具有多元和綜合的特征。一種評估方法并不能完全反映出科技政策的多元價值，需要綜合使用、有效組合多種評估方法。

對于科技政策的行政價值評估，一般是通過文本分析法（內容分析）和問卷調查法來進行。由于科技政策價值的反饋信息大量是文本信息，因此科技政策評估離不開各地政策文本的分析，以及自評估報告的解讀。這些自評估報告一般是設計好的問答題，可以反饋評估者需要的評估信息與評估數據，通過對這些問卷的文本分析，可以發(fā)覺各地在政策執(zhí)行效率上的差異性。這些文本信息是科技政策行政價值的主要表現方式，并且文本信息中既包含定性信息，也包含定量信息，信息反饋數據大，所以文本分析法成為科技政策評估中最常用的方法之一，這也是與其他科技評估類型（科技項目評估、科研機構評估等）最大的區(qū)分。

對于科技政策的社會價值評估，一般是采納對不同利益主體的社會調查法和座談法來進行?？萍颊呱鐣r值的評估離不開政策受益者的反饋，通過社會學意義上的訪談和問卷調查（包括田野調查）方式，可發(fā)覺政策的實施效果對各方面的影響，可通過不同利益主體的回應性反映得到第一手的評估數據，因此基于政策受益者參加的實地調查法與問卷調查法是收集定性分析數據的主要渠道。問卷設計中應涉及多種評估數據，包括定性數據和定量數據。詳細如表1：

對于科技政策的經濟價值評估，一般需要經濟數據，因此需要定量方法，主要彌補定性討論中所缺少的經濟數據、統(tǒng)計數據、科技統(tǒng)計指標等定量數據。在一般的定量數據分析方法中，政策指標法、經濟計量法、對比分析法、回歸分析法這四種方法是最常用的定量評估方法，其中，對比分析法為最基本的政策評估法。在政策實施前后對某項影響的效果進行對比，以發(fā)覺政策影響的前后相關性，這種“相關性”呈現出正相關，說明政策的效果較好，而“非相關性”或“負相關性”則說明政策效果較差。但是對比分析法需要很長時間的跨度，適合實施政策后評估，否則不簡單發(fā)覺這種相關性。經濟計量法是以經濟理論和事實為依據的定性分析為基礎，利用數理統(tǒng)計方法建立一組聯(lián)立方程式，來描述政策目標與相關變量之間經濟行為結構的動態(tài)變化關系。政策指標法是把政策目標分解為評估指標，通過量化與權重打分，對各地政策落實與執(zhí)行效果狀況進行定量評估，一般需要設立達標指標，并進行定量推斷和計分。詳見表2：

目前，我國的科技政策評估中還沒有大量引入如經濟分析法、政策指標法、回歸分析法、對比分析法等定量評估方法，而一些定性分析法，如國際上OECD普遍應用的SWOT分析法、情境分析法、PEST分析法等，也未在實踐中大量應用，這主要是由于這些方法對于評估實踐比較簡單。其中SWOT分析（見表3），也稱為潛力分析法，可為科技政策的制定作出全面而系統(tǒng)的指導。按此方法，優(yōu)勢和弱勢是可以影響的內因，而機會和風險為外因，只能在特定狀況下產生影響。這種方法適用于國家或企業(yè)在制定戰(zhàn)略規(guī)劃時，針對前期和中期不同政策的制定進行分析，特殊是相關利益各方在政策中的職能和利益的確定。

經濟分析法常需要運用數學模型，同時需要大量的基礎數據作為前提條件，而一般不簡單獲得這些評估方法所需要的基礎數據。SWOT分析法適合單項科技政策評估，對于集群科技政策評估并不適合，而大部分的科技政策都是集群政策。

從評估實踐看，比較合理的科技政策評估方法為：文本分析法、問卷調查法、多元回歸分析、政策指標加權法、經濟分析法、情景分析法、對比分析法等。這些方法融合在一起，構成了一個不行分割的評估方法體系，評估主體可依據不同的科技政策評估框架，針對不同的評估目的，應用不同的評估方法，通過定性和定量相結合的方式進行綜合的科技政策評估。詳細如下圖1：

三、科技政策評估的相關性討論

在上述定量方法中引申出的最為關鍵的問題是政策指標的“相關性”，即為什么政策與被測指標是相關的。在社會現象的分析中，“相關性”是一個比較核心的概念，它是社會事實之間的一種狀態(tài)，這種狀態(tài)表明社會事實之間可能并不具有必定的關聯(lián)，而是存在著簡單性（非線性、混沌、分形等現象）。同時一種社會事實的轉變可能影響另一種社會事實的變化，但這種影響并非必定。與“相關性”關系親密的概念為“因果性”和“相關度”。自然科學的大部分學科范式都是因果論證，由于某一結果必定有其緣由，有因必有果，有果必有因，蘋果落地必定有一個因——萬有引力或引力場，“因果性”一般表示為一個或一組數學假設。而在社會科學中一般多適用“相關性”論證，比如事實1由（a，b，c，d）構成，而事實2由（a，e，f，g）構成，因素a共同影響了事實1和事實2，導致a的變化影響了事實1和事實2，因此事實1與事實2就具有相關性，但不具有因果性。通常狀況下，由于社會現象的簡單性，很難確定事實之間的因果性，即一種社會事實與另一種社會事實并不構成因果關系，而是具有顯在或隱在的相關性。同時，即使社會現象之間存在著明顯的關聯(lián)，也不能完全用因果性論證，因此，社會科學中的因果分析也就降低為一種相關關系的分析。比如政策與效果的關系，學歷與財寶的關系，通貨膨脹率與失業(yè)率的關系，收入與消費關系，CPI指數與通貨膨脹等。一般要考察的社會事實之間有四種相關性的關聯(lián)，分別為：正相關性、負相關性、自相關性、非（零）相關性。這里以經濟學為例，詳細說明見表4：

在政策評估中對這些社會現象進行相關性分析，主要有兩個作用：一方面是制定新政策和規(guī)避潛在風險，比如一些宏觀經濟調控中的相關性分析，如菲普斯曲線（通貨膨脹與失業(yè)的負相關性）等①；另一方面是做出政策評價和決策，比如公共政策的分析、評估、完善等，如丁伯1根法則（政策工具之間必需具有非相關性，才可達到最大效果）等。而相關性的度量就是“相關度”。目前，社會科學的相關度主要有兩種方式：一種是常用的參數相關性系數（參數相關度），主要有皮爾遜相關系數、偏相關系數；另一種為定序測量的非參數系數（非參數相關度），主要有：斯皮爾曼等級相關系數、古德曼和克魯斯凱的δ系數、ψ系數、列聯(lián)系數、克雷默的ν系數以及λ系數等。這種社會學的相關度測量不僅可以引用到公共政策評估中，也可以應用到其他社會科學領域，如經濟分析領域和政治治理等相關性分析中。其中最常用的皮爾遜相關系數的計算公式如下式（1），而定序的斯皮爾曼等級相關系數的計算公式為下式（2）：

皮爾遜相關系數

r■=■式（1）

其中：r■=等級相關系數（相關度）

X，Y=兩種社會現象的數值

■，■=兩種社會現象的均值

斯皮爾曼等級相關系數

r■=1—■式（2）

其中：=等級相關系數（相關度）

D=變量X和Y的秩的差異

N=樣本含量

社會科學中對相關性討論主要有三種路徑：建?！炞C、統(tǒng)計—驗證、閱歷—分析。其中，經濟學理論較為規(guī)范，數學廣泛應用，所以經濟學最常用的是建?！炞C，是一種相關性的先驗分析法。而社會學、公共政策中現象較為簡單，最常用的是統(tǒng)計—驗證和閱歷—分析，主要有回歸分析法?；貧w分析法屬于相關性的后驗分析，由于沒有詳細的模型，所以主要是把一些測量的離散數據做成趨勢圖，以便作出猜測和評價，如在科技政策評估的“目標—執(zhí)行—效果”相關性分析中就是回答執(zhí)行與效果的關系。詳細地說，科技政策績效的回歸分析法就是衡量某項科技政策目標或效果（因變量）時，需要考察各種因素（自變量）的關系，就要進行回歸分析，找出與效果最親密的因素，分析政策執(zhí)行與落實的差異性，抱負的線性回歸模型見下面公式（3）：

Y=a1+b1X1+b2X2+b3X3+……+式（3）

其中：Y=政策目標或效果

X1、X2、X3、X4、……為政策工具或因素

a1=基準值

b=回歸系數

=殘差值

為什么回歸分析在科技政策評估的相關性分析中特別重要呢？這是由于科技政策評估的相關性分析不是為了得到抱負的線性或非線性回歸模型，而是要分析政策目標（效果）和政策工具（因素）之間的相關度，即什么主要因素影響了科技政策的效果。社會科學中的因果關系是很難確定的，而“相關性”卻未必是因果關系，“相關性”與“非相關性”分析是確立社會事實之間關聯(lián)的的主要方式之一。比如，可以通過建構式（3）中左式（Y）的模型和右式（a1+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+……）的模型，以便發(fā)覺這個兩個模型的相關度。假如兩個模型相關度越高，那么說明政策工具（因素）符合政策目標（效果），這就為政策干預供應理論依據；而假如相關度不高，那么就認為政策工具（因素）缺失。同時，也可以以個案形式分析那些偏差較大的數據，分析其緣由，而這些正是政策工具需要改進和完善的地方?？萍颊咴u估中的相關性分析主要驗證下表5的假設：

表5科技政策評估的相關度（r■）

由此可知，回歸分析法是分析多因素的交互作用對科技政策影響的相關性，目的是發(fā)覺政策與各種因素的相關度，為政策干預作出精確?????的定位。一般狀況下，回歸分析法與政策指標法經常結合在一起使用。

四、科技政策評估方法的局限性

社會科學的“科學性”目前仍舊是學術界爭辯的焦點之一，即使作為社會科學最發(fā)達的經濟學，仍舊會對一些經濟現象猜測和解釋失敗。社會科學要處理的事實不僅包括“社會事實”，還包括個體、組織，甚至社會層面的“心理事實”，這種心理事實在經濟學中稱為“預期”，即做出何種轉變以達到將來的狀態(tài)。這在哲學層面上是對多元的“可能世界”的干預，反過來又反身于“現實世界”的運行。因此，社會科學是不同于自然科學范式的學科，它具有“自我指涉”，是一種統(tǒng)計學意義上的科學，它的解釋模式一般遵循歸納統(tǒng)計模型（D—S模型），而不是建構在純粹理性思維的基礎上。假如傳統(tǒng)的理性思維過多地于應用到社會科學中時，就會消失哈耶克所稱的“理性的濫用”，即：

對于自然科學家來說，客觀事實與主觀意見之間的區(qū)分非常簡潔，然而對于社會科學的對象就不易做這種區(qū)分。這是由于“意見”也是社會科學的對象或“事實”。

如一些金融學中的數學模型：CAMP（資本資產定價模型）、MPT（投資組合理論）、布萊克—斯科爾斯模型（期權定價模型）等，在最初的經濟猜測可能是精確?????的，但隨著時間和空間的轉移，這些模型往往無法精確?????反映變化中的“預期”調整{1}。由于各種預期的“自我指涉”，“完善”的金融模型需要修正，否則有可能消失潛在風險，就像1997年的亞洲金融危機和2024年的美國金融危機這樣嚴峻的全球金融的失序。正如社會經濟的簡單性，不行簡化為可計算的數學模型，究竟社會現象并不是一種純粹客觀的對象，而包含著更多的“預期”行為。在社會科學的分析中，心理事實是一種客觀性事實，而在科學理性中，心理事實一般排解在客觀性之外。因此，社會科學為簡化這種解釋的簡單性，就需要構造出各種抽象的“術語”，以回避這種解釋逆境，比如經濟學中“通脹預期”，“資產泡沫”，“流淌性過?！钡雀拍顏怼敖嫛蹦承┙洕F象和狀態(tài)，對于是否存在這種可以眼見為實的社會現象，也無法從純粹客觀的角度去證明（試驗），我們只能相信這種方法論上的“建構性”。這種現象對于社會科學中的任何一類學科都是普遍的，從而回避了社會科學中的解釋逆境。

而在科技政策評估中是否也存在這些方法論上的逆境呢？答案是確定的。屬于“應用社會學”范疇的科技政策評估，無法回避這種社會科學的“建構性”問題，即不行能通過純粹客體的分析得出結論，因此必定帶來“失真”。目前對于公共政策評估實踐來說，評估方法存在著“兩多兩少”問題，即閱歷推理多，實證討論少；定性分析多，定量評估少。從實踐看，科技政策評估需要大量的評估數據，這些數據有些是文本信息，因此需要定性分析；有些是問卷形式的數據或數字信息，如經濟數據、科技指標等，需要繁瑣的定量分析。同時對于特定的數據，還可能需要把定性轉化為定量分析，而這些政策評估的方法往往結合在一起，構成了簡單而多變的科技政策評估方法體系。在評估實踐中，評估主體需要對文本信息進行發(fā)放、回收、解讀和分析，但很可能發(fā)生“問卷可以發(fā)出去，但收到的答復不是事實，而可能是謊話或混亂不堪的東西”。對于統(tǒng)計中經常遇到的問卷信息失真狀況，這“基本上無法由討論者解決，能做的是如何避開被資料‘哄騙’”。由于科技政策評估的文本信息大量是自評估報告、訪談記錄、問卷反饋等主觀性比較強的文本資料，所以對評估信息的解讀和分析就存在著評估者的主體建構過程，而不行能是單純的客觀反映。對評估主體而言，科技政策從制定、落實到反饋，要經過一系列的社會互動過程，呈現出簡單的模式，并沒有一個清楚而完整的圖景。

五、結語

由于我國行政的特點，在某種程度上，中國的經濟是一種條塊分割的經濟結構，因而科技政策在地方的落實呈現出極大的差異性，如沿海與內地，東部與西部等?？萍颊呤芤嬲吆驼邎?zhí)行者對科技政策的理解存在著不同的驅動模式，必定帶有主觀因素和行政干預因素，因此科技政策評估的過程其實也是建構“意義”的過程?？萍颊咴u估之前，并沒有一個可供評估主體可以參考的純粹客觀的數據，而是評估主體與評估客體不斷“互動”的過程，不同的主體可能建構出不同的科技政策效果，所以，科技政策評估的定性方法具有極大的主觀性和建構性。

為了避開評估主體的主觀性，科技政策評估中應引入定量評估法，如政策指標評估法、經濟分析法、對比分析法、回歸分析法等。通過定量化政策指標，為考核政策執(zhí)行供應了一個全新的視角，一些比較模糊的政策目標、執(zhí)行、效果，在定量化后有了一個清楚的可測度標準。但是政策指標如何定量化是合理的，仍是一個比較簡單的學術問題。為了量化政策的目標、執(zhí)行、效果等目標，需要把簡單的現象進行簡潔化處理，從而避開了政策目標的現實簡單性。由于任何社會現象產生的緣由本身就是特別簡單的，如僅考慮其中的一個或某個因素時，剩下的未被討論的因素可能會在將來起到打算性的作用?？萍颊咴u估不像其他類型的科技評估可以精確?????定量化一些數據指標，比如人才評估中的論文數、創(chuàng)造量等，政策指標是一種間接指標，需要進行“相關性”分析，因此指標的設計和考核本身就具有極大的不確定性和主觀性，即使設計出了比較合理的政策評估指標，在考核這些指標的過程中，也避開不了沒有統(tǒng)計口徑或者統(tǒng)計成本過高，從而不具備可操作性。所以，政策指標的量化失真是系統(tǒng)性誤差，而并非可以完全避開，定量評估并不能深化到政策執(zhí)行、影響的內在本質，而只能是得出大致的事實推斷。同時，科技政策評估中的定量分析中普遍用到的“相關性”解釋，是一種統(tǒng)計學意義上的“因果律”，而不是科學意義上的“因果性”。因此，定量分析并不是純粹的客觀性，而是包含著某種“建構性”。

一、論文名稱、課題來源、選題依據

課題來源：單位自擬課題或省政府下達的討論課題

技術創(chuàng)新猜測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據。通過技術創(chuàng)新猜測和評估,可以使企業(yè)對將來的技術進展水平及其變化趨勢有正確的把握,從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策供應科學的依據,以削減技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新進展方向的前提下,企業(yè)的技術創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展,企業(yè)產品的市場競爭力才能得到不斷加強。在市場競爭日趨激烈的現代商業(yè)中,企業(yè)的技術創(chuàng)新打算著企業(yè)生存和進展、前途與命運,為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(chuàng)新的猜測和評估提出了更高的要求。

二、本課題國內外討論現狀及進展趨勢

現有的技術創(chuàng)新猜測方法可分為趨勢外推法、相關分析法和專家猜測法三大類。

(1)趨勢外推法。指利用過去和現在的技術、經濟信息,分析技術進展趨勢和規(guī)律,在分析推斷這些趨勢和規(guī)律將連續(xù)的前提下,將過去和現在的趨勢向將來推演。生長曲線法是趨勢外推法中的一種應用較為廣泛的技術創(chuàng)新猜測方法,美國生物學家和人口統(tǒng)計學家raymondpearl提出的pearl曲線(數學模型為:y=l?)及英國數學家和統(tǒng)計學家gompertz提出的gompertz曲線(數學模型為:y=lexp(-bt))皆屬于生長曲線,其猜測值y為技術性能指標,t為時間自變量,l、a、b皆為常數。ridenour模型也屬于生長曲線猜測法,但它假定新技術的成長速度與熟識該項技術的人數成正比,主要適用于新技術、新產品的集中猜測。

(2)相關分析法。利用一系列條件、參數、因果關系數據和其他信息,建立猜測對象與影響因素的因果關系模型,猜測技術的進展變化。相關分析法認為,一種技術性能的改進或其應用的擴展是和其他一些已知因素高度相關的,這樣,通過已知因素的分析就可以對該項技術進行猜測。相關分析法主要有以下幾種:導前-滯后相關分析、技術進步與閱歷積累的相關分析、技術信息與人員數等因素的相關分析及目標與手段的相關分析等方法。

(3)專家猜測法。以專家意見作為信息來源,通過系統(tǒng)的調查、征詢專家的意見,分析和整理出猜測結果。專家猜測法主要有:專家個人推斷法、專家會議法、頭腦風暴法及德爾菲法等,其中,德爾菲法汲取了前幾種專家猜測法的特長,避開了其缺點,被認為是技術猜測中最有效的專家猜測法。

趨勢外推法的猜測數據只能為縱向數據,在進行產品技術創(chuàng)新猜測時,只能利用過去的產品技術性能這一個指標來猜測它的隨時間的進展趨勢,并不涉及影響產品技術創(chuàng)新的科技、經濟、產業(yè)、市場、社會及政策等多方面因素。在現代商業(yè)經濟中,對于產品技術進展的猜測不能簡潔地歸結為產品過去技術性能指標按時間的進展來類推,而應系統(tǒng)綜合地考慮現代商業(yè)中其他因素對企業(yè)產品技術創(chuàng)新的深刻影響。相關分析法盡管可同時按橫向數據和縱向數據來進行猜測,但由于它是利用過去的歷史數據中的某些影響產品技術創(chuàng)新的因素求出的詳細的回歸猜測式,而所得到的回歸猜測模型往往只能考慮少數幾種主要影響因素,略去了很多未考慮的因素,所以,所建模型對實際問題的表達力量也不夠精確?????,猜測結果與實際的符合程度也有較大偏差。專家猜測法是一種定性猜測方法,依靠的是猜測者的學問和閱歷,往往帶有主觀性,難以滿意企業(yè)對技術創(chuàng)新猜測精確?????度的要求。以上這些技術創(chuàng)新猜測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻,為企業(yè)技術創(chuàng)新的猜測供應了科學的方法論,但在新的經濟和市場環(huán)境下,技術創(chuàng)新猜測的方法和技術應有新的豐富和進展,以克服自身的不足,更進一步適應時展的需要,為企業(yè)的技術創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與進展供應先進的基礎理論和技術方法。

目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中,一般只考慮如下四個方面的因素:(1)技術的先進性、可行性、連續(xù)性;(2)經濟效果;(3)社會效果;(4)風險性,在對此四方面內容逐個分析后,再作綜合評估。在綜合評估中所用的方法主要有:delphi法(專家法)、ahp法(層次分析法)、模糊評估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等,但技術創(chuàng)新的評估是一個特別簡單的系統(tǒng),其中存在著廣泛的非線性、時變性和不確定性,同時,還涉及技術、經濟、管理、社會等諸多簡單因素,目前所使用的原理和方法,難以滿意企業(yè)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(chuàng)新評估的討論,在我國的歷史還不長,無論是指標體系還是評估方法,均處于討論

之中,我們認為目前在企業(yè)技術創(chuàng)新評估方面應做的工作是:(1)建立一套符合我國實際狀況的技術創(chuàng)新評估指標體系;(2)建立一種適應于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法。

這種狀況下,神經網絡技術就有其特有的優(yōu)勢,以其并行分布、自組織、自適應、自學習和容錯性等優(yōu)良性能,可以較好地適應技術創(chuàng)新猜測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題,它能克服上述各方法的不足。本項目以bp神經網絡作為基于多因素的技術創(chuàng)新猜測和評估模型構建的基礎,bp神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層構成,各層的神經元數目不同,由正向傳播和反向傳播組成,在進行產品技術創(chuàng)新猜測和評估時,從輸入層輸入影響產品技術創(chuàng)新猜測值和評估值的n個因素信息,經隱含層處理后傳入輸出層,其輸出值y即為產品技術創(chuàng)新技術性能指標的猜測值或產品技術創(chuàng)新的評估值。這種n個因素指標的設置,考慮了概括性和動態(tài)性,力求全面、客觀地反映影響產品技術創(chuàng)新進展的主要因素和導致產品個體差異的主要因素,盡管是黑匣子式的猜測和評估,但事實證明它自身的強高校習力量可將需考慮的多種因素的數據進行融合,輸出一個經非線性變換后較為精確的猜測值和評估值。

據文獻查閱,雖然在技術創(chuàng)新猜測和評估的現有原理和方法的改進和完善方面有肯定的討論,如文獻、、等,但尚未發(fā)覺將神經網絡應用于技術創(chuàng)新猜測與評估方面的討論,在當前產品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產品的經濟條件下,以神經網絡為基礎來建立產品技術創(chuàng)新猜測與評估模型,是對技術創(chuàng)新定量猜測和評估方法的有益補充和完善。

三、論文預期成果的理論意義和應用價值

本項目討論的理論意義表現在:(1)探究新的技術創(chuàng)新猜測和評估技術,豐富和完善技術創(chuàng)新猜測和評估方法體系;(2)將神經網絡技術引入技術創(chuàng)新的猜測和評估,有利于推動技術創(chuàng)新猜測和評估方法的進展。

本項目討論的應用價值體現在:(1)供應一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量猜測技術,有利于提高猜測的正確性;（2）供應一種基于bp神經網絡的綜合評估方法,有利于提高評估的科學性;(3)為企業(yè)的技術創(chuàng)新猜測和評估工作供應新的方法論和有用技術。

四、課題討論的主要內容

以bp神經網絡模型為基礎討論基于多因素的技術創(chuàng)新猜測和評估模型,并建立科學的猜測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法,結合企業(yè)的詳細實際,對指標和模型體系進行實證分析,使討論具有肯定的理論水平和有用價值。

1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新猜測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手,親密結合電子商務和學問經濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響,系統(tǒng)綜合地分析影響產品技術創(chuàng)新的各相關因素,建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新猜測和評估指標體系,并討論其量化和規(guī)范化的原則及方法。

2、影響技術創(chuàng)新猜測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(chuàng)新進展和變化各相關因素在輸入猜測和評估模型時,需要一組打算其相對重要性的初始權重,權重的確定需要基本的原則作支持。

3、基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型討論。依據技術創(chuàng)新猜測的特點,以bp神經網絡為基礎,構建基于多因素的技術創(chuàng)新猜測和評估模型。

4、基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型計算方法設計。依據基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型的基本特點,設計其相應的計算方法。

5、基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型學習樣本設計。依據相關的歷史資料,構建基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型的學習樣本,對猜測和評估模型進行自學習和訓練,使模型適合實際狀況。

6、基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估技術的實證討論。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新猜測與評估工作為背景,對基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估技術進行實證討論。

1、建立一套基于電子商務和學問經濟的技術創(chuàng)新猜測和評估指標體系。目前,在技術創(chuàng)新的猜測和評估指標體系方面,一種是采納傳統(tǒng)的指標體系,另一種是采納國外先進國家的指標體系,如何結合我國實際當前經濟形勢,參考國外先進發(fā)達國家的討論工作,建立一套適合于我國企業(yè)技術創(chuàng)新猜測和評估指標體系,此為本討論要做的首要工作,這是一項創(chuàng)新。

2、討論基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型及其計算方法。神經網絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能,能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性猜測和評估的現實問題,本項目首次將神經網絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新猜測和評估,這也是一項創(chuàng)新。

五、課題討論的基本方法、技術路線的

可行性論證

1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術創(chuàng)新進展和變化的宏觀因素和微觀因素,并討論影響因素間的內在聯(lián)系,確定其相互之間的重要度,探討其量化和規(guī)范化的方法,將國外先進國家的討論成果與我國詳細實際相結合,建立我國企業(yè)技術創(chuàng)新猜測和評估的指標體系。

2、重視案例討論。從國內外技術創(chuàng)新猜測與決策勝利和失敗的案例中,發(fā)覺問題、分析問題,歸納和總結出具有共性的東西,探究技術創(chuàng)新猜測與宏觀因素與微觀因素之間的內在關系。

3、采納先簡潔后簡單的討論方法。對基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型的討論,先從某一行業(yè)動身,定義模型的基本輸入因素,然后,逐步擴展,逐步增加模型的簡單度。

4、理論和實踐相結合。將討論工作與詳細企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結合,進行實證討論,在實踐中豐富和完善,討論出具有科學性和有用性的成果。

六、開展討論已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施

本人長期從事市場營銷和技術創(chuàng)新方面的討論工作,編寫出版了《現代市場營銷學》和《現代企業(yè)管理學》等有關著作,發(fā)表了"企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新'、"企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新'及"企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新'等與技術創(chuàng)新相關的學術討論論文,對企業(yè)技術創(chuàng)新的猜測和評估有肯定的理論基礎,也從事過企業(yè)產品技術創(chuàng)新方面的策劃和討論工作,具有肯定的實踐閱歷,與很多企業(yè)有親密的合作關系,同時,對神經網絡技術也進行過特地的學習和討論,所以,本項目討論的理論基礎、技術基礎及試驗場所已基本具備,能順當完成本課題的討論,取得預期的討論成果。

七、論文討論的進展方案

2024.07-2024.09：完成論文開題。

2024.09-2024.11：影響企業(yè)技術創(chuàng)新進展的指標體系討論及其量化和規(guī)范化。

2024.11-2024.01：基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型的構建。

2024.01-2024.03：基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型計算方法討論。

2024.03-2024.04：基于bp神經網絡的技術創(chuàng)新猜測和評估模型體系的實證討論。

2024.04-2024.06：完成論文寫作、修改定稿，預備答辯。

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論文名稱：基于BP神經網絡的技術創(chuàng)新猜測與評估模型及其應用討論

課題來源：單位自擬課題或省政府下達的討論課題

選題依據：

技術創(chuàng)新猜測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據。通過技術創(chuàng)新猜測和評估,可以使企業(yè)對將來的技術進展水平及其變化趨勢有正確的把握,從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策供應科學的依據,以削減技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新進展方向的前提下,企業(yè)的技術創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展,企業(yè)產品的市場競爭力才能得到不斷加強。在市場競爭日趨激烈的現代商業(yè)中,企業(yè)的技術創(chuàng)新打算著企業(yè)生存和進展、前途與命運,為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(chuàng)新的猜測和評估提出了更高的要求。

二、本課題國內外討論現狀及進展趨勢

現有的技術創(chuàng)新猜測方法可分為趨勢外推法、相關分析法和專家猜測法三大類。

(1)趨勢外推法。指利用過去和現在的技術、經濟信息,分析技術進展趨勢和規(guī)律,在分析推斷這些趨勢和規(guī)律將連續(xù)的前提下,將過去和現在的趨勢向將來推演。生長曲線法是趨勢外推法中的一種應用較為廣泛的技術創(chuàng)新猜測方法,美國生物學家和人口統(tǒng)計學家RaymondPearl提出的Pearl曲線(數學模型為:Y=L∕)及英國數學家和統(tǒng)計學家Gompertz提出的Gompertz曲線(數學模型為:Y=L·exp(-B·t))皆屬于生長曲線,其猜測值Y為技術性能指標,t為時間自變量,L、A、B皆為常數。Ridenour模型也屬于生長曲線猜測法,但它假定新技術的成長速度與熟識該項技術的人數成正比,主要適用于新技術、新產品的集中猜測。

(2)相關分析法。利用一系列條件、參數、因果關系數據和其他信息,建立猜測對象與影響因素的因果關系模型,猜測技術的進展變化。相關分析法認為,一種技術性能的改進或其應用的擴展是和其他一些已知因素高度相關的,這樣,通過已知因素的分析就可以對該項技術進行猜測。相關分析法主要有以下幾種:導前-滯后相關分析、技術進步與閱歷積累的相關分析、技術信息與人員數等因素的相關分析及目標與手段的相關分析等方法。

(3)專家猜測法。以專家意見作為信息來源,通過系統(tǒng)的調查、征詢專家的意見,分析和整理出猜測結果。專家猜測法主要有:專家個人推斷法、專家會議法、頭腦風暴法及德爾菲法等,其中,德爾菲法汲取了前幾種專家猜測法的特長,避開了其缺點,被認為是技術猜測中最有效的專家猜測法。

趨勢外推法的猜測數據只能為縱向數據,在進行產品技術創(chuàng)新猜測時,只能利用過去的產品技術性能這一個指標來猜測它的隨時間的進展趨勢,并不涉及影響產品技術創(chuàng)新的科技、經濟、產業(yè)、市場、社會及政策等多方面因素。在現代商業(yè)經濟中,對于產品技術進展的猜測不能簡潔地歸結為產品過去技術性能指標按時間的進展來類推,而應系統(tǒng)綜合地考慮現代商業(yè)中其他因素對企業(yè)產品技術創(chuàng)新的深刻影響。相關分析法盡管可同時按橫向數據和縱向數據來進行猜測,但由于它是利用過去的歷史數據中的某些影響產品技術創(chuàng)新的因素求出的詳細的回歸猜測式,而所得到的回歸猜測模型往往只能考慮少數幾種主要影響因素,略去了很多未考慮的因素,所以,所建模型對實際問題的表達力量也不夠精確?????,猜測結果與實際的符合程度也有較大偏差。專家猜測法是一種定性猜測方法,依靠的是猜測者的學問和閱歷,往往帶有主觀性,難以滿意企業(yè)對技術創(chuàng)新猜測精確?????度的要求。以上這些技術創(chuàng)新猜測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻,為企業(yè)技術創(chuàng)新的猜測供應了科學的方法論,但在新的經濟和市場環(huán)境下,技術創(chuàng)新猜測的方法和技術應有新的豐富和進展,以克服自身的不足,更進一步適應時展的需要,為企業(yè)的技術創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與進展供應先進的基礎理論和技術方法。

目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中,一般只考慮如下四個方面的因素:(1)技術的先進性、可行性、連續(xù)性;(2)經濟效果;(3)社會效果;(4)風險性,在對此四方面內容逐個分析后,再作綜合評估。在綜合評估中所用的方法主要有:Delphi法(專家法)、AHP法(層次分析法)、模糊評估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等,但技術創(chuàng)新的評估是一個特別簡單的系統(tǒng),其中存在著廣泛的非線性、時變性和不確定性,同時,還涉及技術、經濟、管理、社會等諸多簡單因素,目前所使用的原理和方法,難以滿意企業(yè)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(chuàng)新評估的討論,在我國的歷史還不長,無論是指標體系還是評估方法,均處于討論之中,我們認為目前在企業(yè)技術創(chuàng)新評估方面應做的工作是:(1)建立一套符合我國實際狀況的技術創(chuàng)新評估指標體系;(2)建立一種適應于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法。

這種狀況下,神經網絡技術就有其特有的優(yōu)勢,以其并行分布、自組織、自適應、自學習和容錯性等優(yōu)良性能,可以較好地適應技術創(chuàng)新猜測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題,它能克服上述各方法的不足。本項目以BP神經網絡作為基于多因素的技術創(chuàng)新猜測和評估模型構建的基礎,BP神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層構成,各層的神經元數目不同,由正向傳播和反向傳播組成,在進行產品技術創(chuàng)新猜測和評估時,從輸入層輸入影響產品技術創(chuàng)新猜測值和評估值的n個因素信息,經隱含層處理后傳入輸出層,其輸出值Y即為產品技術創(chuàng)新技術性能指標的猜測值或產品技術創(chuàng)新的評估值。這種n個因素指標的設置,考慮了概括性和動態(tài)性,力求全面、客觀地反映影響產品技術創(chuàng)新進展的主要因素和導致產品個體差異的主要因素,盡管是黑匣子式的猜測和評估,但事實證明它自身的強高校習力量可將需考慮的多種因素的數據進行融合,輸出一個經非線性變換后較為精確的猜測值和評估值。

據文獻查閱,雖然在技術創(chuàng)新猜測和評估的現有原理和方法的改進和完善方面有肯定的討論,如文獻、、等,但尚未發(fā)覺將神經網絡應用于技術創(chuàng)新猜測與評估方面的討論,在當前產品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產品的經濟條件下,以神經網絡為基礎來建立產品技術創(chuàng)新猜測與評估模型,是對技術創(chuàng)新定量猜測和評估方法的有益補充和完善。

三、論文預期成果的理論意義和應用價值

本項目討論的理論意義表現在:(1)探究新的技術創(chuàng)新猜測和評估技術,豐富和完善技術創(chuàng)新猜測和評估方法體系;(2)將神經網絡技術引入技術創(chuàng)新的猜測和評估,有利于推動技術創(chuàng)新猜測和評估方法的進展。

本項目討論的應用價值體現在:(1)供應一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量猜測技術,有利于提高猜測的正確性;(2)供應一種基于BP神經網絡的綜合評估方法,有利于提高評估的科學性;(3)為企業(yè)的技術創(chuàng)新猜測和評估工作供應新的方法論和有用技術。

四、課題討論的主要內容

討論目標：

以BP神經網絡模型為基礎討論基于多因素的技術創(chuàng)新猜測和評估模型,并建立科學的猜測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法,結合企業(yè)的詳細實際,對指