基于模糊神經網絡的中小企業家精神測度

毛良虎 劉然 李煥煥

摘 要：根據公司企業家精神理論和長三角中小企業的特性，構建包含創新精神、創業精神和企業家才能三個維度的企業家精神的測量指標體系，并提出基于模糊神經網絡的長三角企業家精神測量模型。結果表明，該模型利用模糊處理和自主學習等能力解決了已有測量研究中出現的不確定性、非線性、多重性等復雜問題，實現了對長三角企業家精神的科學測量和有效分析，相較于BP神經網絡模型具有更高的精準性和穩定性，為企業家精神的測量研究提供了理論支持，并具有借鑒意義。

關鍵詞：企業家精神；模糊神經網絡；中小企業

中圖分類號：F276.3 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2022）33-0014-03

引言

近年來，隨著國內外學者對企業家精神內涵的深入探究，認為企業家精神是以創新、創業為核心，在企業創立、經營和管理的過程中，表現出的一種技術才能和精神素養，是一種特殊的不可或缺的無形資產，在企業或組織里發揮著重要的作用。其中，長三角地區作為各類企業最為活躍的集中地，涌現出具有各種特質的企業家精神[1]，如“創新”“冒險”“進取”等。而長三角地區企業家精神的多樣性導致了其測量研究的復雜性和困難性，缺乏對該地區企業家精神發展情況的全面了解和科學認識。因此，本研究旨在選擇合理的測量方法，通過構建科學的測量體系和模型實現對長三角企業家精神的科學測量和精準分析，為長三角地區營造健康的企業家成長環境、激發和保護企業家精神具有借鑒意義。

在現有企業家精神的評價方法上，多數學者主要采用主觀評測法，即通過問卷調查的方法直接對企業家精神進行結構化分析。Covin & Slevin等最早提出了關于企業家精神的測量量表，該量表的設計原理和內容為之后的研究者提供了理論基礎[2]。李巍等在此基礎上對量表進行改進，采用Likert量表法對企業家精神進行評價[3]。其次是間接代理法，即選擇與評價對象相關的指標，通過數理模型計算進行實證分析，如謝眾利用計量模型，評估了企業家精神和企業績效的發展情況[4]。毛良虎選用熵值法和三次差異驅動，直接對企業家精神進行定量分析[5]。上述方法雖然實現了對企業家精神的測量分析，但簡單的計量分析和模型檢驗不能全面表現出企業家精神的內在特質和邏輯結構。企業家精神概念的模糊性，使其評價是一個多為定性因素的多目標評價問題，需要在對各因素定性分析的基礎上定義出其綜合的量化指標，因此在企業家精神評價方法的選擇上應考慮到上述測量方法的不足和研究目標的特性。

通過文獻檢索發現，肖會敏利用模糊神經網絡解決了評價體系的多層次、多維度和評價過程中出現的模糊性和盲目性問題[6]。祝玉婷等運用模糊數學的概念，解決了測量研究中出現的不確定性、多重性和復雜性問題[7]。模糊神經網絡具有較強的自主學習性、適應性和容錯性，是研究非線性關系的重要方法，能夠模糊處理企業家精神測量研究中的關系不明確復雜問題。因此，本文以長三角中小企業為研究對象，根據公司企業家精神理論和企業發展特性，構建一套全面系統的企業家精神測量指標體系，利用模糊神經網絡模型對長三角企業家精神進行全面科學的測量研究，并通過對比BP神經網絡結果，驗證模糊神經網絡模型的有效性，從而豐富模糊神經網絡的應用領域，為發展和培育企業家精神提供科學的理論依據與方法支撐。

一、指標與樣本來源

（一）指標選擇

遵循科學性、客觀性以及可實現性等原則，結合中小企業發展動力強、開創能力強的特點，從微觀角度上選取能夠代表中小企業特點的指標。在公司層面的理論研究中，葉勤強調企業家精神最重要的組成成分是創業、創新和企業家，三者分別是基礎、核心和人格化主題[8]。龐長偉等從資源和企業家才能的角度，解釋企業家精神是企業家發揮自身才能進行新資源創造、現有資源創新性整合與利用的過程[9]。因此，公司企業家精神中，創新與創業是其中的核心內容，企業家是實現創新創業活動的主體，企業家才能是公司利用企業家精神實現價值創造的重要內容。因此在測量維度的選擇上，借鑒參考邢小強等[10]提出的創新精神和創業精神，謝眾等[4]從創新、創業和經營能力對企業家精神進行評價研究，歐雪銀[11]在研究中提出的制度創新概念、張玉利等[12]提出的有關企業家創業精神的市場識別和開創能力、Zhen H.&Man L[13]提出的物質財富最大化是企業家生產經營活動的首要動力，并結合中小企業具有以自主創新為發展核心、R&D費用資本化率高、銷售收入比重大、成長速度快、經濟效益好的特點，構建了綜合評價指標體系，見表1。

（二）樣本來源

中小企業對企業家精神的貢獻明顯，因此選取2018年長三角地區所有非ST的中小板和創業板上市公司的財報，確定以355家上市公司數據作為實證樣本，以上數據來源于國泰安數據庫。

二、實證研究

（一）企業家精神模型構建

本文采用毛良虎等對企業家精神測度中使用的熵值法對變量進行求權，并利用求和的結果作為模糊神經網絡的輸出，促進神經網絡模型的構建。再利用模糊神經網絡模型作為中小企業企業家精神測量評價方法，既提升模型分析復雜信息、數據的能力，更利于處理模糊數據和計算量大的內容。

（二）描述性統計

由于指標變量的數量級、性質都不同，首先對11個指標進行標準化處理，再進行描述性統計。總體而言，波動最大的前三名分別是研發人力資本、制度創新能力、市場研究能力，標準差分別為0.1923、0.1564、0.1541，說明這三方面對企業家精神測量的影響最大。其他指標的標準差落在區間[0.05，0.10]之間，說明其余8個指標對企業的企業家精神影響程度近似。

（三）模型訓練

模型的建立和測試選擇Matlab R2018a進行實操建模。為了觀察模型自身能夠達到的極限，容許誤差設為0，訓練步數設為1 000步。利用Python的Random模塊對數據進行劃分。訓練集占70%，包含249組數據，測試集占30%，包含106組數據，以下對建模仿真過程進行闡述。

首先，利用熵值法求出各變量的權重并加權求和，并作為輸出。其次，建立初始模型。選用Sub.clustering（子聚類）作為模型的隸屬度函數，在生成FIS時，將Reject ratio設置為0.0001。最后，在運行中發現在訓練超過10步左右時，模型顯著收斂，確定該網絡作為基于模糊神經網絡的企業家精神測量模型。

（四）模型檢測

1.FNN的結果。訓練后再對測試集檢測，并利用evalfis函數導出仿真輸出。對比仿真輸出和熵值結果，發現FNN誤差在10%以內的準確率是100%，說明模糊神經網絡模型在中小企業企業家精神測量時具有較強的穩定性和有效性。

2.與BP神經網絡對比。在BP神經網絡模型中，環境參數和關鍵設置與FNN訓練時的保持一致。訓練過程不同于FNN，BP在前50步訓練時波動很大。100步之后才趨于穩定，約550步之后誤差再次縮小。訓練完成后的過程同FNN。

檢測完成后可以發現：一是FNN相對于BP，訓練和檢測誤差都更小；二是利用FNN訓練和BP訓練模型的過程擬合檢驗結果使用RMSE（均方根誤差）反映，分別為0.000089和0.001479，FNN的RMSE比BP的更小，說明利用FNN模型結果更優，波動性也更小，穩定性更好。原因在于，BP算法只進行局部優化，在訓練的初始階段隨機權值不固定，利用神經網絡加快運算速度，容易在算法過程中導致局部極值，在訓練和檢測中很大概率上出現不確定性。經過多次論證檢驗，結果保持一致。

最后，公司的企業家精神評價值分布在[0.02-0.08]的發展水平內，其中有29家企業在[0.02-0.04]內、34家企業在[0.04-0.06]內、30家企業在[0.06-0.08]內，少數企業家精神的發展水平較高，起到帶頭作用。綜上所述，長三角地區2018年創業板和中小板各上市公司的企業家精神的發展水平差異性較低，整體處于一種穩健的發展狀態。

結語

基于長三角地區2018年創業板和中小板上市公司數據，構建包含創新精神、創業精神和企業家才能共計11個評價指標的中小企業企業家精神測量指標體系，運用熵值法對企業家精神進行初步計算，并運用模糊神經網絡模型對上述數據開展企業家精神測量。對比BP模型的訓練和檢測結果后發現，一是FNN在中小企業企業家精神的測量評價方面的正確率高，波動小；二是建模過程更加合理，理論推理更加清晰。因此，通過模糊理論改進形成的模糊神經網絡推理系統，能夠有效運用于中小企業的企業家精神測量模型構建。模型能夠實現財務指標與非財務指標的結合，主觀性與客觀性結合，有利于批量處理數據，并對定性內容定量化。明確的計算過程和決策規則，適用于企業家精神測量研究并具有穩定性。

本研究也存在一些不足之處，首先，數據來源的區域限制，由于長三角地區已經實現對江浙滬皖全境覆蓋。因此，缺少安徽中小企業上市公司的樣本。其次，樣本選取2018年，缺乏多年數據的驗證，沒有反映出企業家精神的動態變化。在未來研究中，擴展企業家精神的研究區域，提高研究的適用性和應用價值，同時研究動態規律和潛在發展趨勢。通過對長三角中小企業家精神的測量，加強企業間的交流合作，了解各企業的發展情況，選擇與自身發展相匹配的企業，在合作過程中相互促進，實現長三角中小企業家精神的協同發展。

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Measurement of Small and Medium Sized Entrepreneurship Based on Fuzzy Neural Network

MAO Liang-hu，LIU Ran，LI Huan-huan

（Business School，Changzhou University，Changzhou 213159，China）

Abstract：According to the theory of corporate entrepreneurship and the characteristics of small and medium-sized enterprises in the Yangtze River Delta，this paper constructs a measurement index system of entrepreneurship，which includes three dimensions of innovation，entrepreneurship and entrepreneurial talent，and puts forward a measurement model of entrepreneurship in the Yangtze River Delta Based on fuzzy neural network.The results show that the model uses the ability of fuzzy processing and autonomous learning to solve the uncertainty，nonlinearity，multiplicity and other complex problems in the existing measurement research，realizes the scientific measurement and effective analysis of the entrepreneurship in the Yangtze River Delta，and has higher accuracy and stability than the BP neural network model，It provides theoretical support and reference for the measurement of entrepreneurship.

Key words：entrepreneurship；fuzzy neural network；small and medium-sized enterprises