基于BP神經網絡法的內蒙古中小企業創新能力評價模型構建

摘要：長期以來，內蒙古中小企業為加快實現和諧內蒙古做出了突出貢獻。然而，自治區的中小企業的發展仍然在發展戰略、金融環境、人才資源、科研項目等方面存在問題，直接導致了內蒙古中小企業創新能力不強，制約著中小企業的進一步發展。本文針對內蒙古各類中小企業創新發展面臨的共性問題，建立針對此類企業的創新能力評價指標模型，合理評價企業創新能力，從而為企業發展指明道路。

關鍵詞：創新能力 評價指標模型 人工神經網絡測評方法

一、引言

如果從不同的角度或者不同的目的出發，創新的概念有著很多不同的定義。作為經濟學家和創新理論的先驅，熊彼特認為創新就是對生產要素進行重新組合，就是要把一種從來沒有的關于生產要素和生產條件的“新組合”引進生產體系中去，包括新產品、新的生產方法、新的市場、新的材料和新的組織形式。創新對某個具體企業一定是新的，但對整個市場不一定是新的，企業也不一定是第一個引入某個過程的。創新是由本企業還是由其他企業完成，并不重要。并且，創新絕不僅僅是技術層面的科學發現、技術發明，而是科學發現應用、技術發明的生產實現和市場實現；而在非技術性層面，創新包括了理念、管理、商業化方法等多元化的內容。

內蒙古自治區位于我國的西部地區，中小企業單位數量多，經濟總量大，是內蒙古工業經濟的重要支撐。據調查，2010年，全區中小企業50.12萬戶（含個體工商戶）。其中，中小工業達到12.1萬戶，占全部工業戶數的99.96％，完成現價工業總產值3791.86億元，占全部工業的66.21％。規模以上中小工業企業2974戶，占全部規模以上工業企業的92.36％；實現銷售收入2682.66億元，占全部規模以上工業企業的65.74％；實現利潤255.92億元，占全部規模以上工業企業的76.96％。全區中小工業吸納的就業人數為130.5萬人，占全部工業從業人數的80.21％。 “十一五”期間，中小企業在拉動經濟增長、擴大就業、建立和諧社會等方面發揮了重要作用，為加快實現和諧內蒙古做出了突出貢獻。然而，自治區的中小企業的發展仍然在發展戰略、金融環境、人才資源、科研項目等方面存在問題，直接導致了內蒙古中小企業創新能力不強，進而滯延了很多中小企業的成長過程，制約著中小企業的進一步發展。針對內蒙古各類中小企業創新發展面臨的共性問題，建立針對此類企業的創新能力評價指標模型，合理評價企業創新能力，從而為企業發展指明道路。

二、內蒙古中小企業創新能力評價指標設計

為了建立一個可行的基于過程模型的中小企業創新能力評價指標體系，首先要明確指標設計原則。中小企業創新能力評價指標體系不是一些指標的簡單堆積和隨意組合，而是根據某些原則而建立起來并能反映企業創新能力狀況的指標集合。具體應遵循以下基本原則：

1.設計原則

（1）相關性。即選取的指標要能夠直接反映中小企業創新能力，而不是將中小企業所有的經濟指標和技術指標都予以羅列。

（2）系統性。多指標綜合評價是一種全面性的評價，應當以能夠增強中小企業創新能力作為考核對象，全面系統地選擇反映中小企業創新能力的重要性指標，以保證評價的科學真實。

（3）可操作性。即選取的指標要求有代表性，而且應該具有可操作性。

2.指標內容

根據內蒙古中小企業創新能力評價的影響因素和指標的設計原則，結合相關文獻中的研究成果，并且對內蒙古中小企業進行實地調研，本文擬出內蒙古中小企業創新能力評價體系，指標體系由六大類、23項相應的子指標構成，具體構成見表1。

表1 內蒙古中小企業創新能力評價指標體系

[總目標＼一級目標＼二級目標＼內蒙古中小企業創新能力評價＼管理能力創新＼創新預測與評估能力＼創新激勵與協作能力＼信息采集能力＼企業創新效果實現效率＼企業與外部力量合作能力＼投入能力創新＼研發資金投入強度＼非研發資金投入強度＼創新基礎＼研發人員素質＼研發機構水平＼技術應用水平＼研究設備水平＼生產制造能力創新＼生產設備裝備水平＼生產設備新度＼生產技術工人熟練程度＼勞動生產率＼市場營銷能力創新＼市場營銷人員比重＼市場研究水平＼對客戶的了解程度＼產品的市場占有率＼創新環境影響＼內蒙古信息化程度＼政府政策強度＼市場競爭程度＼金融環境＼]3.評價指標的標準化

由于評價指標中既有定性指標又有定量指標，為使各指標在整個系統中具有可比性，必須對各指標進行標準化處理。

（1）定量指標

對于定量指標，因其衡量單位不同，級差有大有小，趨向也不一定一致，必須對其進行規范化和同趨化處理，處理方法如下：

當目標越大評價越好時，

其中，[Fj]是目標值xj的標準化值，xjmin是預先確定的第j個指標的最小值；xjmax是預先確定的第j個指標的最大值；j是評價指標的數目。

（2）定性指標

對于定性指標，應將其量化處理，其中量化處理的方法很多，較常用的是專家打分法。為了能與定量指標之間有可比性，必須將其再進行標準化處理。處理方法與上面的處理方法類似。

三、基于BP神經網絡的內蒙古中小企業創新能力評價模型

1.人工神經網絡方法

人工神經網絡（簡稱神經網絡）是一種通過模擬人腦神經細胞的結構和功能來進行信息處理的技術，由大量簡單的神經元廣泛互聯而形成，具有學習、記憶、聯想、歸納、概括和抽取、容錯以及自學自適應的能力。

神經網絡有多種類型，在各類神經網絡模型中，誤差反向傳播前饋網絡（BP）是應用最廣泛的代表性網絡，中小企業創新能力評價可以采用這種方法。該網絡含有一個或多個隱含層，采用誤差反向傳播算法訓練網絡的權值和偏差，通過對若干樣本的自學習，建立網絡輸入變量與輸出變量之間的全局非線性映射關系。

BP網絡一般包括三個層次，即網絡的輸入層、輸出層，以及隱含層。輸入層和輸出層分別有與網絡輸入Ip（p=1，2，…P）及輸出變量On（n=1，2，…N）相對應的P和N個神經元，隱含層為M個神經元。輸入變量Ip將按式（1）分配到隱含層的第m個神經元，作為其輸入dm ：

得到滿足時，網絡自學習終止。經學習后的BP網絡，將可用于內蒙古中小企業創新能力的評價。

2.評價模型結構設計

根據上述的人工神經網絡方法，可以將評價模型結構設計分成三部分進行：

（1）輸入層。根據中小企業創新能力評價指標體系，可以將最低層指標數作為輸入層神經元數，在這里為23，然后，按上述方法將指標標準化處理。將標準化處理后的指標值作為BP網絡的學習樣本。

（2）隱含層。隱含層神經元數的選取關系到整個BP網絡的精確度和學習效率，因此，應結合理論分析和經驗來選取隱含層神經元數，一般地，隱含層神經元數為10—15。

（3）輸出層。對中小企業創新能力的評價是一個從定性到定量再到定性的過程，通過BP網絡模型將定性轉化為定量輸出，然后綜合評價集和輸出結果，對中小企業創新能力作出定性評價。因此，將輸出層神經元數設置一個；評價集是整個評價過程的關鍵，其設置的好壞將影響評價的客觀性，一般地，將評價集設為好、較好、一般、較差、差等5個等級。根據專家的意見設定最高分和最低分，可用如下原則評價（O表示評分）：O≥4.5，好；3.5≤O<4.5，較好；1.5≤O<2.5，較差；O<1.5，差。

3.BP神經網絡模型評價程序

依據模型結構設計，形成一個BP神經網絡模型，對內蒙古中小企業創新能力進行評價的步驟如下：

（1）BP網絡學習。按照前述的指標體系，搜集學習樣本即不同企業的指標值，進行標準化處理，輸入BP神經網絡，按照BP算法，確定各層神經元之間的權重。

（2）收集評價企業的指標值{xi}。

（3）對{xi}進行規范化處理。

（4）將處理過的{xi}輸入BP神經網絡，按照前面確定的權重，計算輸出。

（5）根據輸出按評價標準對中小企業創新能力下評價結論。

四、結論

在以往的企業創新能力評價體系構建過程中，各個專家和學者更偏向于對東部沿海地區工業企業的創新能力進行評價，指標設計方面有經濟發達地區的工業企業的特色，因此以往的評價體系不適合于對西部經濟不發達地區中小類型企業的評價研究。本文旨在前人研究方法的基礎上，建立適合內蒙古中小企業的創新能力評價指標體系，為內蒙古中小企業創新能力的評價打好堅實的基礎，不斷解決在創新中遇到的新問題，提高企業的發展水平，進而促進和推動內蒙古經濟的騰飛。

參考文獻：

[1] 伍藝，何玉梅.企業自主創新能力評測體系構建[J].企業管理，2008，（36）

[2] 杜棟，龐慶華.現代綜合評價方法與案例精選[M].北京：清華大學出版社，2005：86-108

[3] 紅艷，張樹德，魏樹琪. 蓄勢待發競風流——內蒙古中小企業發展綜述[J].北方經濟，2007 （6

[4] 溫瑞 ，龔建立，王黎娜.企業自主創新能力評價研究[J].集團經濟研究，2005，（8）

作者簡介：

王一強，內蒙古財經大學，副教授，武漢理工大學在讀博士，研究方向為企業信息化建設與管理。