論主導設計的研究現狀及對策

劉勝男，朱兆鈺

（山西大學經濟與管理學院，太原030006）

一、現有的研究方法

（一）文獻回顧與案例分析方法

由于主導設計的出現受多種因素的影響，且大多為定性指標，缺乏完備的歷史數據及資料，因此，文獻回顧與案例分析是主導設計研究的主流方法。但文獻分析法缺乏數據支持，甚至要依靠研究人員的分析能力及知識儲備，不同的研究人員可能得出不同的結果。

文獻分析法通過搜索國內外現有相關文獻，對已有的結論進行總結及分類，以前人研究為依據，在分析已有結論的弊端的同時提出自己新的理論。案例分析法主要包括單案例分析及多個案例的交叉分析，可以用于深度挖掘單個因素對主導設計的影響，也可通過案例的交叉對比，得到不同案例背景下的因素對主導設計產生的推動作用。如楊蕙馨等以Android和iOS的競爭為例，分析影響Android和iOS的因素。

（二）建模、統計學及實驗仿真試驗方法

為能使結果更令人信服，又有學者通過模型及進行仿真試驗初測主導設計的出現。如陳華等基于生物學中的種間競爭理論，建立基于Lotka-Volterra種間競爭模型，分析高科技企業技術競爭可能出現的情況及結果。該類方法與文獻回顧和案例分析相比，因其以模型及試驗為依據，可以排除人的主觀判斷對結果的干擾，得到的結果更為合理。另外，統計學的相關性分析等也可以有效地給出因素之間是否存在相互作用，并分析不同顯著性水平下因素對主導設計的產生是正的推動作用還是負的推動作用。但該類研究方法大多只介紹了具體模型或者分析步驟，也很少能引入數據。

（三）數量分析方法

進年來，由于模糊學的發展，越來越多的學者嘗試在主導設計研究中加入模糊數學的理論。通過DEA、AHP等數理方法預測主導設計的出現，如Kaa，Rezaei等；Heck等采用模糊AHP方法，通過專家打分的方式，研究影響主導設計產生的因素間的相對重要性。該類方法是定性與定量的結合，通過權威專家賦值得到各項指標的模糊數值，同時利用定量分析方法，通過數據說明問題，更具有說服力。

二、現有研究方法的不足之處與對策

目前對主導設計的研究仍存在不足之處：（1）非定量方法缺少數據的支持。（2）定量方法雖然通過數據證明了因素間存在相互關系，且對主導設計的產生有影響，但并未給出具體的數值，且把因素看成是相互獨立的，這不符合實際情況。（3）由于影響主導設計產生的指標大多為定性指標，定量方法的研究受到數據可獲得性限制，因此，對主導設計問題的研究仍需進一步完善。

針對上述不足之處，筆者提出把Choquet積分引入其中，在考慮因素之間相互作用的基礎上預測主導設計的出現，并通過因素間的模糊測度分析因素之間的關聯作用。步驟如下：

1.通過文獻回顧法選取某一具體案例為研究對象，并選擇對研究對象影響較大的指標作為主要評價標準。

2.邀請領域內的權威專家或行業內的人員對研究對象進行分析，評價各個對象在各指標下的發展水平，并用模糊數進行賦值。這樣就得到了一個由模糊數組成的決策矩陣，實現了定性指標定量化的目標。

3.首先給出單個元素的模糊測度。當單個元素為指標或因素時，單因素的模糊測度可以認為是該因素單獨對評價結果的影響，即因素的權重，權重的獲取可以人為給定，或通過定量方法得到，如熵權法或離差最大化模型。

4.計算因素間的模糊測度，用以判斷因素間的相互作用。

5.計算各個方案的Choquet積分算子，并根據結果進行排序，判斷潛在優勝者。

其中，X為因素的集合，μ（xj）為單因素的模糊測度，λ由等式（2）唯一確定。若λ=0，則因素間相互獨立，即不存在相互作用；若λ＜0，則因素間有冗余關系；若λ＞0，則因素間有互補關系。于是，通過等式（1）就得到各因素間的相互作用，通過等式（3）就得到不同方案的Choquet記分算子。接下來就可以根據因素間的模糊測度分析因素間的相互作用，根據Choquet記分算子的結果預測主導設計的出現。

結語

主導設計是技術創新管理中的重要領域，是企業建立核心競爭優勢的重要途徑，也是投資者收獲財富的重要商機。擁有主導設計的企業就能占據產業龍頭，失敗者則面臨技術出局。技術創新對于提升國家經濟發展水平、國際影響力等有重要意義。

參考文獻：

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