基于TRIZ和DEA的企業技術創新項目效率指數評價與決策方法

□陳光宇 王惟賢 鄭舒揚 邵云飛

[電子科技大學 成都 611731]

引言

技術創新指以市場為導向，不斷創新產品，創新工藝，創新市場以及獲得新的原材料供給來源，建立新的企業組織，包括科技、組織、商業等一系列流程[1]。通過建立評價體系，對技術創新流程效率進行測度，可反映企業創新管理現狀與能力，從而制定相應決策。

在評價指標體系方面，Dweiri等基于項目時間、成本與質量，運用模糊決策體系分析項目的內部效率，以表示項目的管理與執行情況[2]；Müller等的研究表明用單一的要素不可能對所有項目的效率進行評價，不同項目的要素是在變化的，這些要素取決于項目的大小、獨特性以及復雜性等[3]。技術創新項目是多輸入和多輸出的，對項目效率的評價包含多個維度的指標，這說明技術創新項目具有多因素的特點。Bititci等從流程管理的視角進行分析，從而考慮到企業的多因素特性，進而衡量績效[4]。Alfaro等提出了一個業務流程評估系統，在企業管理層面的基礎上，結合戰略等管理要素對流程績效進行評價，建立了多因素的評價體系，但并未進一步給出具體的評價指標與方法[5]。

在評價模型與指標權重的優化方面，可分為主觀賦權法與客觀賦權法兩類評價方法。主觀賦權法，包括德爾菲法、層次分析法、模糊綜合分析等，其中的德爾菲法依靠對同一分析對象的反復評價達到共同解，但過于依靠專家根據主觀經驗與判斷分析；層次分析法通過將難以量化的因素兩兩比較，從而進行評價，適用于多因素、多層次的評價對象，但在指標權重的選取上強調主觀因素；模糊綜合分析可以將定性的指標定量化，但同樣帶有較大的主觀性[6～8]。客觀賦值法，比如變異系數法、熵值法、數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）等則是依靠量化指標，分析評價對象的數值特征。其中，DEA是最為常用的方法，用來評價一個決策單元集的相對效率。自從DEA于1978年被提出后，它已經被許多研究者所改編、修正與擴展，形成了多種模型，并能分階段對串并聯系統進行評價[9～10]。DEA的優點是可以基于實際數據，評價多輸入多輸出系統的相對效率，且不需要預先知道輸入與輸出的關系形式。但僅僅依靠數據進行評價，只能反映技術創新活動的“量”，不能反映企業技術創新的“質”，會出現評價結果與實際情況不和的情形[11]。

綜上，在技術創新評價指標上，大多研究僅從投入與產出的角度評價效率，并不足以反映技術創新多因素的特點；在評價方法上，主觀賦權主觀性太強，客觀賦權則太過重視評價的數值特征，忽略了不確定性。因此，為改善技術創新項目的評價與分析質量，本文基于系統化創新理論TRIZ，建立一套綜合性的評價指標，并配合指標體系，集成主觀賦權與客觀賦權，從管理流程視角上系統地評價企業技術創新項目效率，以契合技術創新項目管理的特點與要求。

一、基于TRIZ理論的企業技術創新項目分析

基于TRIZ技術進化理論，先后發展出技術進化理論、技術進化引導理論、定向進化理論、技術進化定律等新興TRIZ技術進化理論[12～13]。TRIZ理論中的通用工程參數則能夠描述技術系統所發生問題的屬性，幫助實現問題的一般化表達，可將TRIZ理論在技術創新上的方法應用在管理系統中[14～15]，考慮到管理系統多層次、多因素的特性，從而尋找管理系統的發展規律。

將技術創新項目看做一個管理系統，將流程視為系統，企業視為超系統，流程技術視為子系統，在這三個層面上分別考慮其過去、現在以及未來的發展趨勢。運用TRIZ理論中的“九屏幕法”從管理流程的視角分析管理系統，見圖1所示。

圖1 技術創新項目流程管理“九屏幕”

從“系統要求”與“輸入輸出”兩個分析維度構造技術創新項目流程管理評價準則，如表1所示。

表1 技術創新項目流程管理評價準則

（續表）

二、企業技術創新項目綜合性評價與決策方法

（一）構建管理流程視角評價指標

對企業技術創新項目評估需要綜合流程質量、流程效益、投入與產出，這四個因素之間是相互關聯的，包含了微觀以及宏觀的影響因素，基于這四個評價準則構建評價準則，如圖2所示。

圖2 評價準則間關系

企業管理系統要實現其某一固有功能，必須從外界獲得物質、能量和信息的輸入，經過系統的處理，向環境輸出新的物質、能量和信息[19]。結合管理通用參數與前文中“九屏幕法”的分析結果，技術創新項目的研發與維持的能力、成本、時間、風險反映在流程質量中，用流程的可靠性來描述；項目的反饋、信息與溝通用信息傳遞來描述；系統的控制、穩定等用組織架構來描述，如表2所示。

表2 技術創新項目評價指標

（續表）

（二）評價模型

考慮評價體系中四個準則對技術創新項目效率的影響，對于技術創新項目單一評價方法不能全面反映技術創新多因素特性，需結合主觀賦權和客觀賦權。基于技術創新項目評價指標的多層次特性，選擇層次分析作為主觀賦權的方法。考慮到指標體系多投入與多產出的特征，由于數據包絡分析不需要預先知道投入與產出之間的關系形式，同時能夠評價多輸入、多輸出決策單元的相對效率指數，適合作為本文的客觀賦權的方法。因此綜合AHP分析與DEA算法以集成主觀賦權與客觀賦權，首先對技術創新項目的準則層與指標層進行計算，獲得輸入輸出在整個系統中的相對權重；進而基于輸入、輸出這兩個維度運用數據包絡分析，計算其效率指數與規模收益，具體模型見圖3。

圖3 主觀賦權與客觀賦權結合的評價模型

在模型中，AHP準則層的投入（B1）與產出（B4）的6個指標就是DEA的輸入與輸出，同時準則層流程質量、流程效益、投入與產出都影響著DEA模型中輸入與輸出的權重，圖中的箭頭表示單（雙）向的影響關系。一個項目流程可看做一個單元在一定約束下，通過一定輸入獲得輸出的過程，目的是使這一過程獲得最大收益，這樣的單元被稱為決策單元（decision making unit，DMU）。將企業的各個部門設定為決策單元，從而得出的評價結果就是企業技術創新流程的效率。為了分析在投入與產出中最重要的指標，通過引入最優與最差決策單元[20]，并使最優DMU效率最大、最差DMU效率最小為目標，建立模型。

1．計算權重向量

Bi（i=1,2,3,4,）表示準則層的4個一級指標，假設其對應的權重為β（β1,β2,β3,β4）；Cij表示Bi準則層對應的第j個二級指標，共有13個二級指標，層次分析歸一化處理得到4項一級指標與4組二級指標的權重向量：β（β1,β2,β3,β4）；α1（α11,α12,α13），α2（α21,α22,α23），α3α31,α32,α33,α34），α4（α41,α42,α43），其中準則層流程投入（B1）與企業滿意度（B4）下各指標層相對于整個流程的權重向量則為：

2．構造DMU

假設有m個決策單元DMUk（k=1,2,...,m），6個評價指標，其中每個DMUk都有3個輸入指標：C11、C12、C13；3個輸出指標：C41、C42、C43。根據企業統計的數據，構造輸入向量XK=（xk1,xk2,xk3）T，輸出向量YK=（yk1,yk2,yk3）T。對其進行歸一化并分別乘上各個指標對應整個流程的相對權重，得到相對與整個系統的輸入向量與輸出向量

引入虛擬最優決策單元DMUm+1與虛擬最差決策單元DMUm+2。DMUm+1取m個決策單元各個輸入指標的最小值與輸出指標的最大值，記相對輸入向量為相對輸出向量Ym'+1=DMUm+2則相反，取m個決策單元各個輸入指標的最大值與輸出指標的最小值，記其相對輸入向量為相對輸出向量

3．確定DEA權重

該模型以最差決策單元DMUm+2效率最小為目標，同時最優決策單元DMUm+1效率最大。

4．計算效率指數h

5．根據DEA算法計算規模收益

最終計算的效率指數在0與1之間，0～0.5表明效率指數較低，0.5～1表示效率指數較高，越靠近1表示企業技術創新項目流程管理水平越高，通過分析不同類型企業的流程效率指數可對比不同行業技術創新項目流程的效率。而規模收益指提升相應的投入水平而獲得的相應產出水平提升狀況，分為遞增、遞減以及不變三種情況，表現了評價對象在所處行業中的技術創新投入的規模收益情況。

（三）建立效率指數——規模收益四象限決策圖

在對企業的技術創新項目進行評價時，技術創新流程效率表示企業對技術創新的管理與獲取產出的能力，規模收益表示技術創新的投資機會與行業特征。得到數據后，根據上述兩個標準，將效率指數與規模收益結合，建立效率指數——規模收益四象限圖，橫坐標為規模收益，縱坐標為技術創新流程效率指數。通過效率指數判斷流程效率與相應評價指標的管理水平，根據規模收益確定投入與產出的效益，分為四個象限對企業的技術創新項目流程加以歸類：

（1）第一象限，最佳區；

（2）第二象限，保持區；

（3）第三象限，改進區；

（4）第四象限，機會區。

處于保持區的企業可保持現有的流程投入水平，通過尋找新的投資機會向最佳區改進。處于機會區的企業則需提高技術創新效率。對于處于改進區的企業，首先需控制投入水平，將投入集中于規模收益遞增的部門，向機會區過渡，獲得投資機會后再向最佳區改進。

三、案例分析

（一）問卷數據

選取三家不同技術領域的主導型企業作為案例分析對象設計調查問卷，為分析四個準則層對技術創新項目綜合性的影響，分別設計《企業技術創新流程管理評價問卷》與《企業技術創新項目效率指數評價問卷》進行層次分析和數據包絡數據的收集。

（二）評價過程及結果

問卷發放對象包括光電業的科研型企業A、大型裝備制造業的企業B以及紡織業的集團企業C。首先對A企業的某技術創新項目進行分析，通過AHP計算各指標相對權重，見表3所示。

表3 指標相對權重

即α1'=(0.2920，0.5305,0.1775)，α4'=(0.5396,0.1634,0.2970)。

A企業統計了8個決策單元對其企業技術創新項目的評價。依照上述技術創新項目評價方法，建立模型，模型如（3）式所示。

通過LINDO求解DEA模型中的綜合權重：v1=0.4892，v2=0，v3=0，u1=0，u2=0.3747，u3=0。歸一化后得到W=（0.5663,0,0,0,4337,0），算得效率指數：h=0.6808。

同理得B企業與C企業的效率指數評價結果。為進一步分析數據，根據DEA模型，計算各個企業各個決策單元的規模收益，最后以三種規模收益的占比判斷各企業規模收益，如表4所示。

表4 案例分析評價結果

結合三家企業的效率指數與規模收益，建立效率指數——規模收益四象限決策圖見圖4。

圖4 流程效率指數——規模收益四象限決策圖

三家不同行業的主導型企業的效率指數反映不同的技術創新項目流程管理質量，規模收益反映企業在各個行業的特征與效益。結合表4看到，A企業處于保持區，表明其技術創新項目流程效率較高，可保持現有管理水平與投入情況并尋找新機會達到最佳區；B企業處于機會區，效率指數低說明了技術創新研發周期過長，依靠資本的持續投入，需要縮短創新周期，積極開展技術的跟蹤與研發；C企業處于改進區，表明其在傳統制造業的投資收益機會少，技術研發的周期短、投入高，需提高流程管理質量，將投入集中在效益高的產品或部門，向機會區過渡。

四、結束語

本文對企業技術創新的研究可以概括為兩個方面：

1.針對企業技術創新項目多因素的特性，建立系統化的評價指標。從流程管理的視角應用TRIZ理論方法構建評價指標，這樣契合技術創新的特性。同時，基于TRIZ 創新理論構建評價指標體系可系統化的反映技術創新流程投入、產出、質量以及成本等多個維度的指標。

2.采用主觀賦權與客觀賦權的結合，精簡評價信息的提煉，提高評價結果的準確性。基于到AHP與DEA 方法的特點與適用范圍，將二者集成以結合實際數據與專家判斷，既考慮到技術創新的投入與產出，又將無法量化的指標納入評價體系。

案例分析說明了該方法可應用于不同類型企業的技術創新項目評價，并通過四象限決策圖，綜合分析流程效率指數與規模收益。分析結果顯示三家不同領域主導型企業分別位于保持區、機會區域改進區，提出關于縮短研發周期與控制技術創新投入的決策建議，有助于政府或企業針對不同行業的特點制定相關的產業政策和創新激勵機制。

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