企業創新能力評價問題

王文行 羅小鈴 王建偉

內容摘要： 截止目前，國內外關于創新能力評價的研究比較多，且集中在對區域或企業創新能力的具體評價方面，但缺少對創新能力評價的原理的探討，也缺乏對各類算法的綜合評價。本文嘗試將風險理論和期望理論納入評價創新能力的理論，以彌補此類研究缺乏理論根基的不足;同時，也對當前學界常用的算法及指標體系進行了梳理和評價，最后，對評價創新能力需要注意的一些問題進行了探討。

關鍵詞：創新能力評價、理論、算法、指標體系

中圖分類號：F273.1? ? 文獻標志碼：A

自美籍奧地利經濟學家熊彼特（J.A. Schumpeter）1912年在其劃時代巨著《經濟發展理論》（The Theory of Economic Development）中提出創新理論以來，經過一百多年的發展，形成了經濟學領域的一個著名流派“熊彼特學派”（有的學者將二十世紀60年代以后的稱為“新熊彼特學派”），其代表人物有Mensch（1976）、Freeman（1974）、，Nelson和Winter（1982）、Arthur（1994）、Poter（1990），Edquist（1997）、Breschi &Malerba（1997）、Antonelli（2009）、Durlauf（2005）和Fagerberg（2009）等，該學派研究的重點集中在創新的條件、創新發生內外環境、創新發生的路徑和機理等方面，形成了一些重要的理論，如“長波理論”（Mensch，1976，Von Tunzelmann，1995）、“創新經濟理論”（Freeman，1974，Pavitt，1982）、“演化理論”（Nelson和Winter，1982，Malerba，2005，Arthur，1994，Silverberg &Lehnert，1994，Verspagen，1993，Nelson，1993，Castellacci，2007）、、“多層次創新理論”（Poter，1990，Freeman，1987，Lundvall，1992，.Antonelli，2009）和“復雜經濟學理論”（Arthur，1994，Durlauf，2005）等四種影響較大的理論。

二十世紀80年代，一些東亞發展中國家的“趕超型”發展戰略顯露出驕人成績，形成了“亞洲四小龍”、“四小虎”等經濟高速增長的典范，甚至被稱為“亞洲奇跡”;這一似乎與主流經濟學理論不符的現象引起了經濟學界的極大興趣，一時成為主流經濟學各派的研究熱點。熊彼特學派對“東亞奇跡”的研究視角“是技術引進方如何獲得自主創新能力”問題，從而首開了創新能力研究的先河，形成了一些創新能力的概念，如Burgelman和Maidigue的“企業創新能力是便于組織支持企業技術創新戰略的組織特性全集”[魏江等，企業技術能力與技術創新能力的評價指標體系[ J] .中國高新技術企業雜志， 1995 ，（5），P33 -38]，Barton的“企業技術創新能力的核心是掌握專業知識的人、技術系統、管理系統的能力及企業的價值”[孫偉，等.技術創新能力及評價指標的研究[J]，黑龍江八一農墾大學學報， 2002，（4）p110-113]等。但國外關于技術創新能力的研究尚未形成成熟的理論體系（王海威等，2005）。

熊彼特的創新理論是二十世紀80年代開始引入國內的，最初僅是介紹性的，如許滌新的《政治經濟學辭典》（1980）、唐岳駒的論文“熊彼特和他的創新理論”（1981）國內對創新能力較為深入的研究大體上始于二十一世紀初期，主要集中在創新發生涉及的體制、機制、內外條件、路徑等方面，得出了一些有一定價值的結論，主要的研究者有許慶瑞（2002）、項保華（2006）、傅家驥（2010）、李廉水（2005，2006）、魏江（2008）、王偉強（2007）、關士續（2011）、余明桂（2016）、董曉芳（2014）和呂拉昌（2010，2016）等。近些年，隨著現代數學方法被引入經濟學研究，通過構建指標體系，運用計量模型或其他數學方法評價企業或區域創新能力成為國內外該領域研究的一個新熱點，并形成了多種各具特色的創新能力評價體系，這其中，王海山（1993）、趙曉康等（2002）、鄧蕾等（2005）王海威等（2005）、唐煒等（2007）和易平濤（2016）等學者所構建的指標體系和評價方法影響較大。

科學有效的企業創新能力評價既是衡量企業當期及未來成長態勢的重要判據，也是發現企業存在問題的關鍵維度，因此，總結各種創新能力評價方法的優缺點，并提出改進思路和方案具有重要的理論和現實意義。

一、評價創新能力的理論基礎

如前所述，截止目前有關創新能力的理論研究主要集中在創新“發生”的內外條件及其機理方面，而對“評價”企業創新能力的理論基礎方面的研究非常少，即使是探討評價創新能力的眾多論文中，絕大多數的研究都是直接提出一些指標，再通過測算相關指標來比較不同企業（或區域）的創新能力，也就是說僅解決了評價企業創新能力“如何做”的問題，而對與此密切相關的“為什么這樣做”，也即“評價”本身的理論依據何在的研究尚沒有見之于重要學術刊物，這不能不說是一個重要的缺陷。為完善該領域的研究，形成規范的研究體系，我們認為有必要對其進行較為系統全面的分析。而欲對其分析，必須從熊彼特的原著中尋找線索。在其《經濟發展理論》中，熊彼特所說的創新（innovation）是指由企業家“創造”的包括了新產品、新生產方式、新市場、新材料及其來源和新組織形式等五種新的模式，由此看來，創新的本質是將知識、能力、技能和資源重新組合的走向市場的“商業化”過程，商業化的目的是為了獲得新的超過本行業平均收益的收益，同時，商業化過程中也充滿了風險和不確定性，這就是說，評價一個企業的創新能力，就是對該企業決策者（企業家）的風險偏好、人財物技術（發明或專利）等各類資源調動能力及對本次創新的期望收益等相關的因子的綜合評價。因此，評價企業創新能力的理論至少應該涉及到“風險理論”和投入產出的“期望理論”。

（一）風險理論

一般意義上的“風險”的解釋指某中條件下，某種損失發生的可能性，在金融學中，Harry Markowitz是用資產收益率在一定時間區間內的波動率來描述風險，在他看來當資產收益率低于某期望值，則風險發生，他的這個定義反映的實質是資產收益率在一定區間內的標準差（standard deviation）。創新就是一種投資，并且是一種風險較大的投資。根據經典的風險理論，創新過程具有短期風險和長期風險兩類。

1、短期風險

“短期”是指某個具體創新期間可能發生的風險，如開發一種新產品、尋找一種新的替代工藝、開發某個新的市場等等，具有階段性的特征，屬于靜態分析風險。在這個階段性過程中，假定可能的風險有X1，X2，…，Xn種，且為獨立的隨機變量，并且具有如下性質：

（1）

（2）

總損失量為：? ? （3）

其中，Xi為第i種損失，n為全部的風險種類。根據性質（1）和（2），可以將Xi分解為

Xi=IiBi? ? ? ? （4）

其中，Ii為貝努里（Bernoulli）變量，滿足Pr（Ii=1）=1-Pr（Ii=0）;Bi為第i個。風險發生時的損失，其滿足Pr（Bi=0）=0條件;在此情形下，Xi的概率分布Fxi（x）可以表示為混合函數：

（x）=（1-）+，x? ? ?（5）

其中，是Bi的分布函數，其方差及標準差分別為：=E（），，當Ii與Bi獨立，則：

，? ?（6）

2、長期風險

所謂“長期”是指企業創新的持續時間內可能發生的風險，是指考慮了時間因素的風險模型。

定義：對于任意的連續時間的總損失為：

（7）

其中：N（t）表示內發生風險的類型，且，對于固定的，為取值于非負整數的隨機變量，表示內第i種風險的損失，對于固定的，S（t）表示內總的風險帶來的損失，S（0）=0。

對于隨機過程，其計數隨機過程滿足（1）取值為非負整數，且，（2）當s

（二）投入產出的期望理論

經濟學中的“期望”是指對某經濟行為將能獲得收益的一種預先判斷，其最初來源于“數學期望”（mathematical expectation）。創新是需要各類資金、時間、設備、人力、技術等要素的，企業家是否決定從事創新活動，取決于對該活動所能獲得收益的預先判斷，如果預期創新活動的收益大于投入的成本，則從事創新，反之，則不創新。因此，將是否從事創新活動可以看成是求解全部預期投入和預期收入數學期望的過程：

假設全部預期投入為n元的隨機變量（ξ1，ξ2，…，ξn），全部預期收益為m元的隨機變量（φ1，φ2，…，φm）;再假設F（x1，x2，…xn）為（ξ1，ξ2，…，ξn）的分布函數，Fi（x）為ξi的分布函數，F（y1，y2，…，ym）為（φ1，φ2，…，φm）的分布函數，則其數學期望分別為（Mξ1，Mξ2，…，Mξn）和（Mφ1，Mφ2，…，Mφm），其中：

Mξi=? ? ?（8）

Mφj=? ? （9）

進一步的，我們再將創新過程的諸多預期投入（隨機變量ξ1，ξ2，…，ξn）看成是“投入元”，將全部可能的預期收入類型（隨機變量φ1，φ2，…，φm）看成是“收入元”，這樣，即可將以上復雜的兩個多元隨機變量簡化成二元隨機變量（ξ，φ）。假定該二元隨機變量服從狀態分布：

P（x，y）=? （10）

其中，。根據概率密度函數的基本知識可知，ξ和φ的密度函數分別為：

（11）

（12）

則，隨機變量（ξ，φ）的數學期望分別為：

（13）

（14）

因此，發生創新的動機是m1和m2在一定區間內，其充要條件是m1，m2，其中a為預期投入的各類資源價值（數量），b為預期收益的價值。

二、評價創新能力的算法

從以上理論分析可知，創新能力是一個較長時間的動態過程，但在某一個具體時點上、某個（類）企業的創新狀況的評價，還要根據上述理論，借助一些可操作的方法進行計算。截止目前，國內外借助已有的數學工具來計算企業創新能力的方法有近十種，這其中，成熟度比較高、應用相對廣泛的主要有以下五種。

（一）數據包絡分析法（DEA）

數據包絡分析（data envelopment analysis）簡稱DEA，是由美國運籌學家、得克薩斯大學的A.Charnes和W.W.Cooper等人1978年開始創建的一種對具有多個輸入、多個輸出的部門間相對有效性評價的方法，是一種非參數的統計各級方法。經過幾十年的發展，該方法已經成為具有數十個模型，能夠對經濟和管理系統多種信息進行有效評價的方法，受到學界普遍認可。國內的杜棟（2001）等曾研究過用該法評價企業創新能力問題。

DEA的基本思想是：對于n個具有可比性的部門（同類企業或同類決策單元，簡稱DMU），每個部門都有m種類型的“輸入”和s種“輸出”。

令：xij為DMUj的第i種投入量，xij;

Yrj為DMUj的第r種產出量，yrj;

vi為第i種投入的權;

ur為第r種產出的權，i=1，2，…，m;j=1，2，…，n;r=1，2，…，s.

為方便期間，將其記為如下向量形式：

，j=1，2，…，n? ? ? （15）

，j=1，2，…，n? ? ? ?（16）

，

.

對于權系數為和，DMUj（）的效率評價指數

，j=1，2，…，n

總可以適當選取權系數v和u，使得

，j=1，2，…，n

當以評價指數為目標，以所有的部門（j=1，2，…，n）的效率指數（包括）的為約束條件，則對所有部門效率的評價可以歸結為如下分式規劃問題（模型）：

（17）

為便于計算，可以將該分式規劃轉化為如下線性規劃問題：

（18）

DEA法的核心是要首先在眾多的部門中樹立一個效率“標桿”，再以此標桿測算其他部門的效率。就本研究所關注的“創新能力評價”來說，必須要首先將不同性質、不同規模企業、不同行業的企業分成不同的“組”或者“群”，只能在組內或者群內比較其創新能力;即便是屬于同行業、同性質的企業，也不能放在同一組或者群進行比較。因此，該方法屬于一種后置的靜態評價法，不足之處是缺乏對企業未來創新能力的前置判斷。

（二）層次分析法（AHP）

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是美國運籌學家Thomas L. Saaty二十世紀70年代提出的一種量化的判斷多投入多產出優化選擇問題的方法。其基本思想是將復雜的投入和產出分解成不同層次的“類”，在比較其權重的基礎上，最終得出選擇最佳方案。國內的趙曉康和王維紅（2002）、常玉和劉顯東（2002）等曾嘗試用該法進行企業創新能力的分析。AHP法一般包括以下步驟：一是層次化。根據各投入和產出因素間的相互關系或隸屬關系，將其分成不同層次的聚集組合，形成一個結構模型。二是確定各層次因素的判斷標度。各層次的重要性采用專家打分法，目前應用較多的是“九分位比例標度”，即按照其極重、很重要、重要、略重要、同等重要、略不重要、不重要、很不重要、極不重要等九個級別，確定各因子之間的重要性數值。三是判斷矩陣及其一致性檢驗。根據第一步層次分析模型圖和第二步九分位比例標度，列出判斷矩陣（略），比較矩陣中各關聯因子的重要程度，并進行一致性檢驗。當該矩陣通過一致性檢驗后，再運用幾何平方法將專家的意見綜合平均，得出最終指標評估判斷矩陣。五是判斷矩陣的權重計算。判斷矩陣的權重計算法有二種，一種是幾何平均法，另一種是規范列平均法，具體計算公式不再贅述。五是組合權重的計算。按照步驟2、3和4，即可得到各個層級各因子的重要性（權重），在加權平均后即可得到組合權重（方法略）。

該方法顯然也屬于一種前置性的決策方法，其對屬于后置性的企業創新能力的評價尚嫌不充分。

（三）多級模糊加權評價法

模糊評價法是一種利用模糊數學的隸屬度原理對一些歸類邊界不清晰、難以定量是因子如企業創新投入中的企業家的風險偏好、創新人員投入時間的機會成本、創新收益中的潛在市場影響能力等難以用準確的數值直接量化，也難以精確歸類因子用模糊集合定量化來進行綜合評價的評價方法。多級模糊加權評價法是指將擬評價的因子先分成若干子集（歸類），并對其賦權，然后依被評價因素的隸屬度和權重為基礎進行模糊矩陣運算，結合評語集向量構建模糊綜合評判模型，最終得出量化結論。該方法一般包括五個基本步驟：一是依據指標的性質對其分級;二是構建各級（Ai，i=1，2，…，n）對應的評價指標集合;三給出各評價等級的集合的評價等級;四是對各評價等級賦權，五是根據隸屬度向量和確定的權重計算得到評價矩陣R，由權重矩陣和評價矩陣的模糊變換可計算模糊評價集合S，通過對模糊評判向量S的定量分析可得出最終結論。

該方法最大的特點是方法簡便，計算結果較為可靠。但其在企業創新能力評價領域的不足也較為突出：一是對于不同性質的企業，典型的如國企與非國企、大企業與小企業的創新能力，難以找到較為準確的分級及賦權方案，從而影響到其最終結果;二是模糊算子的確定具有強烈的個人色彩，導致不同的方案之間的結果有較大的偏差。盡管如此，學界應用該方法評價企業創新能力的研究案例比較多，也取得了一些有影響的成果，如常玉和劉顯東（2002）、陳曉慧（2002）、韓超群等（2003）、孫細明等（2003）及姜柄麟和謝廷宇（2004）等。

（四）E—V模型法

E-V模型是一種二維評價模型，是將創新過程看成是一組隨機變量，測算眾多隨機變量指標的期望值與方差，將均值大且方差小作為一種理想狀態。朱利民（2004）提出的思路是：

對于一組隨機變量（創新過程各因子）：，其均值為，其方差為

其方差最小化就可以歸結為如下可用拉格朗日函數法解的方程：

（19）

根據他的推導，最優方差組合在（）空間為以雙曲線，該組合是所有可行組合中方差最小的。

該方法的優點是能夠對企業（區域）創新各因子的最優組合進行客觀的分析評價，但對于具有企業之間“比較”性質的“能力”評價，似不充分。

（五）BP神經網絡法

BP（Back Propagation）神經網絡算法最初是美國心理學家McCulloch和數學家Pitts二十世紀40年代模擬人大腦處理信息過程而提出的一種計算方法。自該方法誕生以來，發展的很快，已經廣泛應用于力學、工程、生物、軍事、計算機等眾多的學科和應用領域。該方法本身的發展也非常快，已經由最初的MP模型發展演變出ART網絡、LVQ網絡、Kohonen網絡和Hopfield網絡等多種網絡構架和算法。

BP算法的拓撲結構一般包括輸入層、隱層和輸出層等三層組成。該算法的基本思想是：信息由輸入層傳入，在設定權值、閾值和激活函數的作用下在各隱層處理.結果傳到輸出層，若輸出層值與期望的輸出不符、則轉入誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層逆傳，并將其分攤給各層的所有單元，以此誤差信號作為修正各單元權值的依據。這種信號正向傳播、誤差逆傳及在各層權值調整過程周而復始地進行（學習過程），直到輸出的誤差減少到可接受的程度，或預設的學習次數為止。

BP網絡算法的優點是自學習過程，即能夠學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示和描述這種映射關系的數學方程，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小但其不足也較多，如網絡權值收斂到的最終解并不能保證所求為誤差超平面的全局最優解，也可能是一個局部極小值。就本研究所涉及的對企業創新能力評價來說，盡管李文博和鄭文哲（2005）、王一強（2006）曾用該方法對一些區域的企業創新能力進行了評價，我們認為，該方法評價用于某單一企業的創新能力是有意義的，但對眾多企業進行比較性評價似嫌不充分。

三、評價創新能力的指標體系

截止目前，國外對評價創新能力指標體系的研究比較少，且沒有形成一套獲得公認的指標體系，在國外的研究者中，影響較大的主要有兩個，一是美國的Clark （1990）從產品和工藝兩個方面選擇了6個指標作為創新能力的評價體系;二是加拿大的Debresson（2003）提出的以企業投入或產出與相關人員比值為核心的指標體系，其主要因子包括包括創新資本投入/職工人數、創新資本投入/銷售收入、非專門的創新資本投入/職工人數、專門的創新資本投入/職工人數、專門的創新資本投入/銷售人數、出口銷售收入/銷售收入及企業的創新傾向等7個;其他還有一些較為粗線條的評價指標體系。國內的大多數指標體系都是在國家統計局制定的包括技術開發經費投入、科研人員、科研成果、技術轉讓、新產品銷售和新產品出口等六項指標基礎上，通過內容調整或延伸形成的。綜合國內外各主要研究成果，企業創新能力應該由以下三個層面的三十項指標位參數進行評價。

（一）創新的外部環境指標

如前所述，企業是創新的主體，它作為社會的一分子，其行為必然要受到所在國家（區域）的一系列制度的影響。根據古典經濟學理論和制度經濟學原理，如果沒有保護知識產權的相關法規，企業（個人）無法獲取創新的超額收益卻要負擔創新的全部成本，則就沒有創新的激勵，同樣，如果僅有形同虛設的法律法規，卻沒有嚴格執行法律法規的機構和執法者的意識，同樣不會產生創新的激勵。對我國企業來說，除要受到上述一般意義上的外部環境約束外，還要受到一些特殊具有中國特色的外部環境的影響，如“產業政策”的影響。我國是一個脫胎于計劃體制的國家，長期推行產業政策，余明桂（2016）實證發現，產業政策能顯著提高被鼓勵行業中企業發明專利數量，他認為，產業政策通過信貸、稅收、政府補貼和市場競爭機制促進企業的技術創新，尤其是民營企業的技術創新。我們認為，這些機制最終是通過減少企業創新成本，特別是降低創新的風險來激勵創新的。由此看來，創新的外部環境應該至少知識產權和產業政策這兩個二級指標及其相應的8個三級指標（見表1）。

（二）創新的內部環境指標

創新的內部環境指標是指企業所能進行創新的潛能。應該包括三個方面，其一是企業的性質。根據產業經濟學理論，壟斷型自身的企業創新的動機要低于非壟斷性企業，我國的大型壟斷企業決策者普遍實施的是“任期制”，作為風險回避者的企業決策者盡量要減少創新帶來的風險，其創新的動機可能更弱，余明桂（2016）的研究結果“國家產業政策對民營企業創新的激勵效果更加明顯”就充分說明了這一點。其二是企業主要決策者的年齡。一般來說，年輕人對風險的承受能力要強于年齡大的人，所以年富力強的青年企業家更愿意創新。第三是企業所能夠調動的用于創新的資源數量和質量， 包括人、財、物三個方面。這其中，“人”主要是指能夠從事技術、市場和管理等環節創新的人才;“財”主要是指能夠用于創新的資金;“物”主要是指能夠用于創新環節的裝備，如機床、試驗臺、各類測試儀器、試驗田等的數量和先進程度。具體見表2。

（三）創新的投入指標

創新的投入指標是指創新過程中企業實際動用的各類資源，一般用實際投入的人財物來衡量，具體指標及解釋見表3。

（四）創新的產出指標

創新的產出就是所能為企業和社會帶來的各種收益，主要有經濟收益、社會收益和環境收益三類。其中，經濟收益的直接體現是指企業總產值的增加或成本的下降，間接體現是專利的增加（專利的二次開發和應用既可以產生當期的收益，也可以產生的長期的滯后收益）;社會收益是指創新的外溢帶來的行業性的成本下降、性能提高或收益增加;環境收益是指排放及各類資源消耗的減少。這三類效益收益可以用一些具體指標衡量，詳見表4。

四、評價創新能力需要注意的幾個問題

盡管截止目前對創新能力評價研究的已經比較多，具體評價的范例也不少，涉及區域之間的、城市之間的乃至企業之間的等。有些評價的所得的結論與實際觀察較為一致，可信度較高，但也有個別的結論有待商榷，此類評價之所以出現一些難以令人信服的結論，可能在對象類別可比性、指標的篩選乃至算法等方面尚有不足。為了提高創新能力評價結果的可靠性，我們認為，要特別注意把握好四個方面的問題。

（一）評價對象要有類型相似性

創新能力的評價應該是同類屬性創新主體之間的比較，并且在創新的諸要素之間具有相似性方可。在現實中，既不能將不同屬性的主體作為同類進行比較，如區域之間的大城市與中小城市之間、沿海與西部內陸縣域之間、國企與外資企業之間、央企與一般省屬企業之間、化工企業與農業企業之間，等等。也不能忽略一些不被注重，但的確很重要的具體因子，如制度環境、企業性質、企業規模、創新動機、競爭環境等。如同樣屬于小微型無機化工企業，有些是民營的，有些是國營壟斷企業的二級獨立法人企業，顯然這兩類之間本身在前述的具體因子之間差異很大，歸為一類比較其創新能力，就很難得出真實的結論。所以，評價對象既要有屬性之間的一致性，也要有此類具體因子的一致性，唯有類型相似的創新主體之間的比較，所得結論才有價值。

（二）指標的設計要恰當

如前所述，創新是一個涉及眾多因子的動態過程，這些處于變化的因子既有關鍵與一般之分，也有容易量化和難以量化之分，既有相對獨立的因子，也有相互影響、既有顯著協同效應的因子。一個理想的指標體系應該是包含所有因子、并且能夠考慮各因子權重變化的指標體系，但也要考慮數據的易得性。因此，指標體系的設計至少要滿足三個條件：一是指標體系要有典型性。在眾多的指標中有些屬于關鍵因子，有些屬于輔助因子，要盡量選擇具有典型意義的關鍵因子;二是指標要易于量化。創新能力涉及的有些因子可以直接從統計報表中取得，而另一些則屬于定性描述性質的，如制度環境、創新意愿等，對于此類指標可以考慮通過一些可替代的間接因子量化處理。三是指標體系的涵蓋面要盡可能的大。在滿足前述兩個條件的前提下，指標體系的范圍盡可能的要照顧到創新活動所涉及的各個層面。

（三）算法要匹配

每種算法都有特點，也有其最適宜應用范圍和匹配的指標體系。一般而言，衡量算法是否匹配的考慮因素至少有三：一是調查獲得的樣本數據量的大小要能夠滿足擬用算法的最小數量;從前面的分析可知，有的算法要求的樣本數量較大，如層次法（AHP），要求的是面板數據，需要對各調查樣本（企業、區域）的各個層面的數據，而數據包絡分析（DEA）對樣本數據的相對較少，原則上只要調查樣本的截面數據就基本上能夠進行數據分析。二是算法要與欲評價的角度一致。不同的算法對評價對象創新能力測度的角度不同。有些算法屬于對過去創新成效的評價，屬于“存量”性質的，如DEA法;有的側重對未來創新能力的判斷，如BP神經網絡算法等;三是算法要與評價對象數據的可得性兼容。有些評價對象的指標容易量化、且容易獲得;而另一些則易于用定性或者模糊指標，如區域創新能力中的管理類因子、創新文化因子等;對前者來說，可用的算法較多，如DEA、E-V模型等，而對后者來說，模糊加權評價算法就更為適宜。

（四）評價過程要反復試錯

任何一項評價活動，都不可能一次性的獲得最真實的創新能力狀態，即便是長期從事此類研究的學者也不可能設計一套完美的指標體系、采用最適宜的算法，因為，創新是一種復雜的、涉及的因子眾多的長期過程，是動態的;同時，任何一種評價方法都有其局限性和適應性。鑒于此，對同一評價對象要用設計不同指標體系、采用不同的算法進行測算，原則上至少應該在三次以上，最后按照一組最接近的結論作為最終的評價結果。

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