煤炭企業技術創新績效評價

張昕,馬紫微

摘要：通過分析煤炭企業技術創新的各個影響因素，結合煤炭企業技術創新績效現狀，本文利用結構化演算的方法確定評價指標及權重；運用BP神經網絡的評價方法構建了適用于煤炭企業的技術創新績效評價體系，并以龍煤集團雙鴨山分公司為例進行實證分析，旨在探求增強煤炭企業技術創新能力和效果的有效途徑，為企業創造更大的財富，提高企業的核心競爭力，為我國經濟的持續、健康、協調發展提供參考。

關鍵詞：技術創新；煤炭企業；績效評價

中圖分類號：F124.3文獻標識碼：A

隨著經濟全球化的不斷深入，國外知名企業紛紛進軍我國市場，在國內市場競爭日趨激烈下，企業要在這樣的市場環境下生存、發展，技術創新成為必然的選擇。作為我國生產的重要能源材料，煤炭資源所占比重達70%。但是，由于煤炭資源的形成和生產具有特殊性與不可逆性，煤炭企業更需要通過技術創新，有效解決經濟發展與資源可持續利用、生態環境保護之間的矛盾問題，實現資源的優化配置。

煤炭企業技術創新的績效反映了煤炭企業創新能力、速度與規模，同時也關系到企業市場競爭力的提高，企業和區域經濟的穩定與健康發展。本文以煤炭企業技術創新績效為研究對象，剖析影響煤炭企業技術創新績效的諸多因素，通過建立煤炭企業技術創新績效評價指標體系及綜合評價模型，利用BP神經網絡的基本算法與網絡訓練，并以龍煤集團雙鴨山分公司為例進行技術創新績效評價，旨在提出提高煤炭企業技術創新績效的策略和建議。

一、選取指標因素分析

本文將煤炭企業技術創新績效界定為經濟績效，在選取評價體系的指標時以能夠代表煤炭企業技術創新效果、能力、水平以及相應技術的指標。由于每一個指標的獲得都需要煤炭企業大量的信息進行提煉與總結，根據Henrik Gudmundsson的研究，指標體系包括了概念結構和使用結構兩個部分，因此在煤炭企業技術創新績效評價體系中，指標選取需遵循相應原則、內在邏輯性、不交叉性等，并且需要考慮選取指標的各項因素。具體來講，分為以下幾個方面：

（一）直接經濟效益

要對煤炭企業技術創新的績效進行評價，特別是經濟效益的評價，直接經濟效益指標不可或缺。煤炭企業實行技術創新，所帶來的經濟效益、銷售收入都必定成為技術創新績效的重要指標。因此，可以選取能夠代表煤炭企業技術創新所得收入、利稅率的經濟指標進行評價。此外，還可以選擇能夠代表生產效率、成本控制等方面的指標來進行多角度的績效評價。

（二）企業經濟實力與技術創新投入

技術創新投入的大小、企業是否有足夠的經濟實力和經濟基礎，是直接影響煤炭企業的技術創新績效的最重要因素。換句話說技術創新投入包括了資金、物資、技術、人力資源、設備、信息投入等多個方面，經濟投入直接影響了新設備、新技術、新人才的引進。特別對于煤炭企業來講，技術設備機械化、生產工藝與水平、人力資源結構等因素都能夠代表煤炭企業技術創新投入情況，進而反映煤炭企業技術創新的績效水平。

（三）企業科研與自主創新能力

煤炭企業在不斷發展壯大的同時，其科研意識和自主創新能力也在不斷擴大。隨著科技的進步和知識的積累，根據企業自身的發展需求，挖掘更多的新技術、新工藝、新產品，逐步加強科研和自主創新能力。在煤炭企業中，許多指標都能夠反映企業的科研與自主創新能力，如技術創新項目數、自主創新產品率、企業擁有項目數、科技轉化率等；同時開采部門、研發部門、營銷部門、財務部門等職能部門也應積極探索，力求提高企業的綜合創新能力，從而進一步健全和完善煤炭企業技術創新體系，增強其核心競爭力，逐步形成以創新型企業為主體的科研開發體制。由此可見，企業的科研、自主創新能力是企業技術創新績效的重要影響因素之一。

（四）企業制度與企業文化

企業制度主要是指管理制度、組織制度和產權制度，在企業技術創新績效評價的過程中，企業相關的組織創新、管理模式創新等制度創新都是評價的重要指標，因此也是影響企業技術創新績效的重要因素。科學、完善、清晰的組織結構和管理模式，能夠為權利決策層、經營管理層、技術生產層等煤炭企業內部各層組織結構的企業技術創新提供重要的物質保障。現階段的創新是煤炭企業文化培育的核心，這不僅有利于企業自主創新的實現，還能夠鼓勵企業走出去，與社會科研機構、高校形成產學研聯盟，不斷探索新技術、新工藝，從而促進新好產品投入市場或是增強煤炭企業的工作效率，增強企業的核心競爭力，使企業利潤最大化。

（五）煤炭企業特色指標

由于煤炭能源和煤炭行業的特殊性，存在以下煤炭企業特有的、用來衡量企業經濟效益、成本控制、生產技術、安全水平的指標，如噸煤成本、百萬噸死亡率等。在選取煤炭企業技術創新績效評價指標時，也必須對此類指標篩選，達到最能反映煤炭企業技術創新績效水平的目的。

二、煤炭企業技術創新績效評價模型的構建

分析了煤炭企業技術創新與績效評價體系各影響因素，針對煤炭企業技術創新現狀，對選取的各層級指標進行了整合與分類，初步構建了其技術創新評價的指標體系。根據企業的調研數據和結構化演算，得出所有評價指標的權重（見表1）。

（一）BP神經網絡的基本算法

BP神經網絡的實質是依據所提供的樣本數據，通過學習和訓練，抽取樣本所隱含的特征關系，以神經元之間連接權值的形式存儲專家的知識，如圖1所示。具體的說，BP算法的基本思想是將每次迭代的誤差信號由輸出層經隱蔽層至輸入層反向傳播，調整各個神經元之間的連接權值，如此反復迭代，直到誤差達到容許水平，這種調節過程具有自組織自學習的特點。

選擇S函數為激勵函數，選取樣本集為M個樣本模式對（Xk，Yk）。對第P個訓練樣本（P=1，2，…，M）單元J的輸入總和記為αpj，輸出記為Opj，則有：

αpj=∑Nj=1WpjOpj，Opj=f（αPj）=11+e—αpj

對于每個輸入模式，期望輸出與實際輸出一般存在誤差，則誤差定義為：

Ep=12∑（dpj—Opj）2

其中dpj表示對第P個輸入模式輸出單元j的期望輸出。

圖1BP神經網絡原理圖

（二）BP神經網絡的訓練

為了訓練一個BP神經網絡，需要計算網絡加權輸入矢量以及網絡輸出和誤差量，并求得誤差平方和。當所訓練矢量的誤差平方和小于誤差目標時訓練停止，否則在輸出層計算誤差變化，且采用反向傳播學習規律來調整權值，并重復此過程。

BP神經網絡的訓練步驟為：（1）根據樣本數據的具體特點，建立相應的網路模型，并對網絡進行初始化、設置學習參數；（2）選取實例作為學習訓練樣本，提供訓練模式；訓練網絡，直到達到學習要求；（3）前向傳播，對已完成學習的模式進行輸入，計算網絡的輸出模式，并與期望模式進行比較，測算誤差。若誤差不能滿足精度要求，則誤差反向傳播，修改各神經元的權值和閾值；（4）針對不滿足精度的誤差進行反向傳播，重新調整各單元的權值和閾值。

（三）評價體系的構建

根據上文中對評價體系中各指標的選擇及權重的確定，可以得知煤炭企業技術創新績效的輸出為：O=Cαp+e。

其中O為績效輸出向量，αp為原始變量，e為殘差向量（可以忽略不計）；矩陣C是個21個矩陣的乘積，分別對應原始變量的尺度因子，化簡公式可得：

O2=CTαpC

對于每一個要素指標，可依據指標等級參照標準，通過深入企業調研的途徑，由結構化演算得到該項指標的評價值。針對煤炭企業，一般選取最能代表企業技術創新水平的樣本數據對網絡進行訓練，將搜集適合本企業的評價樣本及樣本目標集進行BP神經網絡的輸入和輸出。針對一些定量的指標在運用BP神經網絡進行數據處理時，一般先將輸入的指標進行歸一化處理，使得輸入量的值在[0，1]之間，對于定量指標處理方法如下：

當目標值最大取最優時，取：

Fj=x—xjminxjmax—xjmin

當目標值最小取最優時，取：

Fj=1—x—xjminxjmax—xjmin

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

在進行網絡輸入和輸出時，可以利用量化方法處理一些定性的指標，如專家打分法對其進行量化，而后也要對其進行標準化的處理，從而保證與定量指標之間的可比性。在完成BP神經網絡的最終輸出后，為了說明其經濟意義或評價效果等，以后將其輸出的定量值轉化為定性值。如用指標區間來劃分定性指標，假設定量輸出值得最高分和最低分分別為1和0，則O0.9，優秀；0.7

三、實驗結果分析

為了驗證基于Matlab的BP神經網絡，在處理煤炭企業績效評價方面的一致性和穩定性，本文在樣本中選取21個指標來進行網絡訓練。該系統通過算法對以往典型數據的學習和訓練，以得到無限逼近理想的評估函數，使用BP算法用于煤炭企業績效的評估，并對輸入系統的評價企業的技術創新績效進行綜合能力的智能評估。利用Matlab的GUI工具箱，可以將BP神經網絡算法集成在GUI操作界面之中，通過仿真實例結果可以觀察到煤炭企業綜合績效評價的得分，以及其績效的等級。

本文基于BP神經網絡的訓練方法，對龍煤集團雙鴨山分公司的技術創新各項指標進行了訓練和預測，預測值與真實值的誤差均不超過3%，屬于合理型的評價指標體系。本文利用Matlab7.0的GUI工具箱的運算環境，對所評價公司的技術創新績效進行評價與打分，得到了龍煤集團雙鴨山分公司的技術創新績效評價總體得分和分指標得分。評價結果顯示龍煤集團雙鴨山分公司的技術創新績效綜合得分為0.83分，效果總體保持在良好水平。直接經濟效益指標、技術創新投入指標、技術創新管理指標、生產技術水平指標的得分分別為：0.88，0.80，0.76，0.84。

（一）技術創新績效綜合評價結果分析

龍煤集團雙鴨山分公司的技術創新總績效效果良好，深入企業調研得知，該公司對企業技術創新重視程度高、企業經濟收益較為樂觀、資金投入充足、創新管理機制較為完善、生產技術水平較高。企業自成立以來，始終堅持走技術創新之路，在黑龍江省同類煤炭企業中的各項經濟指標、自主研發、技術引進、創新管理績效均較為突出。

（二）各技術創新績效分指標評價結果分析

1.直接經濟效益指標：龍煤集團雙鴨山分公司技術創新所得的直接經濟效益較為樂觀。自企業實行技術創新以來，共創造技術創新收入393 579萬元，增加納稅金額58 618.7萬元，單位時間生產煤產品數增加100萬噸、噸煤成本增加率降低，這些數據指標表明：該分公司的技術創新為企業帶來較大收益，為企業的壯大與發展起到了積極的作用。

2.技術創新投入指標：龍煤集團雙鴨山分公司技術創新投入較為充足。調查資料表明，該公司現有技術創新項目數256項，取得成功項目數167項；企業研發經費累積達到74 597.65萬元；企業從事科技與研發的專兼職人員達1 093名；人員培訓支出達企業銷售收入的2.5%；現階段擁有3項專利技術，可見該公司為企業實現技術創新投入了必要的資金、物資與人力資本，這些措施為該企業技術創新提供了有力保證。但是，通過對龍煤集團雙鴨山分公司技術創新投入指標的分析與評價，得知該企業技術創新投入仍有提升的空間，如增加企業創新項目的研發經費，利用高薪與高福利待遇等手段，多吸引科研人員和技術人才，為企業技術創新創造更多的條件和機會。

3.技術創新管理指標：在對龍煤集團雙鴨山分公司技術創新績效評價體系中，該項指標的得分較低，證明該公司在企業技術創新過程中，管理創新處在較低水平。該公司與北京大學、哈爾濱工程大學、黑龍江科技學院等10余所高校和科研機構共完成合作創新項目20余項；生產的技術產品營銷費用達2 171.4萬元；在企業各項規章制度中，鼓勵創新的獎勵機制達10條以上。

通過調研對龍煤集團雙鴨山分公司的創新管理指標進行分析，暴露出明顯的不足。如與高等學校、科研機構的聯系不夠緊密，進行合作的創新項目較少，不足企業自身創新項目的20%；企業營銷體制不完善，創新產品營銷力度小，使企業技術創新生產產品市場認知率與需求較低，不能良好的帶動企業銷售收入的增長；企業鼓勵研發創新機制不完備，不能夠有效地調動起企業科研人員、管理人員搞技術創新、研究開發的積極性。

4.生產技術水平指標：經過實證分析，龍煤集團雙鴨山分公司生產技術水平較高。據調查研究顯示，該企業煤炭開采、運輸與提升、綜合設備等設備機械化程度達95%以上，其中處于國際先進水平的生產設備29臺，國內先進水平設備1 500余臺；企業已投產的技術創新項目達150余項，技術轉化率較高；百萬噸死亡率由1.28降至0.29，基本實現了安全生產標準。然而，自企業實行技術創新以來，其新工藝產值才能達到整體銷售收入的6%左右，說明技術創新的新技術、新工藝大部分都是為企業技術創新的相關技術服務的，而真正用于新產品品種開發的很少。這就為煤炭企業今后的技術創新提出了新要求，指明了新方向。

（三）評價結果與評價體系

經過對評價結果的分析，結合對龍煤集團雙鴨山分公司深入的調研資料，不難看出本文所建立的技術創新績效評價體系能夠對煤炭企業技術創新的大致水平、能力和效率，進行一個相對客觀、系統、正確的評價。這不僅直觀地反映了煤炭企業技術創新現狀，還為提高煤炭企業技術創新績效途徑和策略的提出提供了依據。

四、提高煤炭企業技術創新績效對策分析

（一）樹立技術創新理念

樹立技術創新理念是煤炭企業技術創新成功的首要條件，它關系到煤炭企業對技術創新活動的重視程度，直接影響到技術創新投入程度、管理完善度、技術水平高低等技術創新指標。因此，煤炭企業首先要形成以煤炭企業為主的技術創新體系，以市場為導向、以產品為龍頭、以管理為技術、以效益為中心，樹立一種“求創新、謀發展”的創新理念，將技術創新作為整個企業最為重要的任務；其次，創新觀念要開放，積極利用企業內外部的相關創新資源，實行煤炭企業技術創新活動；再次，要樹立系統的創新觀念，將煤炭企業的煤炭開采、生產銷售、技術研發、銷售與營銷等運營過程都納入企業全面的創新體系；最后，要提高企業領導人的創新意識，轉變經營思想，實現以煤炭企業可持續發展為目的的技術創新。

（二）加大技術創新投入

從上文的分析與評價結果來看，龍煤集團雙鴨山分公司對于技術創新的投入逐年增加，取得的效果也較為顯著。然而，就煤炭企業現階段的技術創新投入情況，仍有加強和提升的空間。比如要合理使用煤炭企業資金，加大技術創新投入所占份額；要合理調配現有的煤炭開采、洗選等技術資源，加強產學研合作，挖掘企業技術創新潛力；要合理配置企業的人力資源，加大培訓、人才引進力度，提高整個煤炭企業內部的科研和開發能力。

（三）加強組織創新與管理創新

在上文的評價結果中，龍煤集團雙鴨山分公司的技術創新管理指標得分相對較低，對煤炭企業技術創新管理創新具有普遍意義。現階段的煤炭企業的組織創新與管理創新仍很薄弱，需進一步加強，這對于提高煤炭企業技術創創新績效具有較為深遠的意義。

參考文獻：

[1]張繼磊，張鳳武.黑龍江省煤炭企業技術創新現狀分析與對策研究[J].現代經濟信息（學術版），2008（4）：148—149.

[2]Henrik Gudmundsson.The Policy Use of Environmental Indicators—Learning from Evaluation Research[J].The Journal of Transdisciplinary EnvironmentalStudies，2003（2）：1—12.

[3]叢爽.面向MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用（第3版）[M].北京：中國科學技術大學出版社，2009.

[4]彭蓬.基于神經網絡的煤炭企業技術創新能力評價及經濟學分析[J].煤礦現代化，2008，87（6）：4—5.

Performance Evaluation of Technological Innovation of Coal Enterprises

ZHANG Xin， MA Zi—wei

（School of Economics and Management， Heilongjiang Institute of Science and Technology，Harbin 150027， China）

Abstract：Through analyzing various influence factors of technological innovation of coal enterprises， and combined with performance status quo of technological innovation of coal enterprise，the paper determines evaluation indicators and weight with structured calculus； uses the evaluation method of BP neural network to build a performance evaluation system for technological innovation of coal enterprises；and takes Long Coal Shuangyashan branch as an example for empirical analysis， aiming at exploring effective ways to enhance the capacity and effectiveness of technological innovation of coal enterprises，to create greater wealth for the enterprise，improve the enterprise′s core competitiveness，and to provide reference for the sustained， health and coordinated development of economy.

Key words：technological innovation；coal enterprises；performance evaluation

（責任編輯：關立新）