大數據背景下的中小科技型企業科技創新績效評價指標體系構建研究

管 軍 付函瑜（通訊作者） 李太行

（河北工程大學管理工程與商學院，河北 邯鄲 056038）

一、引言

近年來，國家大力倡導社會經濟的創新驅動發展。其中科技創新成為創新發展的首要引擎。在國家的“十四五”科學技術發展規劃中，對科技創新的進一步發展作出了制度層面的安排，這體現了國家對加快科技創新步伐的巨大決心。在這一洪流中，中小科技型企業扮演了十分重要的角色，其科技創新的績效直接影響到國家科技創新的成效，因此對其創新績效進行合理的評價具有重大的理論意義與現實意義。此外在社會主義市場經濟體制不斷強化發展的今天，企業越來越注重其核心競爭能力的培養和塑造，科技創新能力便是一個科技型企業的核心競爭力，對科技創新績效的評價，是使得企業第一時間了解到其創新產出能力的重要一環。隨著大數據技術的興起，科技創新績效評價的內容與方式不斷的優化升級。但目前，對于創新績效評價的研究尚未能夠建立一個規模完整、結構嚴謹的指標體系。在大數據背景下，也沒有一個適合中小科技型企業進行創新績效評價的指標體系。具體而言，本文對大數據背景下的中小科技型企業科技創新績效評價的指標體系，進行研究和構建，在分析內涵、發現影響、找出問題的基礎上，提出構建策略和分析策略，并對策略的實施，以及未來中小科技型企業的科技創新績效評價前景，進行展望。

二、基于大數據背景的中小科技型企業科技創新績效評價的內涵

1.科技創新績效及其評價的內涵

科技創新績效所探討的是企業在從事創新活動——高新科技研究與開發的過程中，是否能夠最大程度增加企業利潤，實現企業經營目標，是否能夠提高效率、節約時間成本以及機會成本。對以上活動的結果所進行的評價即為科技創新績效評價。具體來說，企業進行科技創新績效評價，首先應該明確評價主體、評價客體以及評價對象。其次，應該建立合法合規的科技創新績效評價體系，并對該績效評價體系的使用過程進行控制，以及對該績效評價體系的使用效果進行監督?？萍紕撔驴冃гu價不同于企業其他部門的績效評價，主要是緣于科技創新活動的特殊性質。企業的科技創新活動一般會存在前期資金投入與后期產出結果不相匹配、資本化與費用化歸集混亂等問題。因此，對科技型企業的科技創新績效進行評價則至關重要。績效評價的最終目的是，發現創新投入層面存在的問題，以問題為導向，調整投入計劃，使投入與產出相互匹配協調。

2.大數據背景下的中小科技型企業科技創新績效評價的內涵

中小科技型企業科技創新績效評價是指中小科技型企業在實行科技創新活動的過程中，對創新活動以及創新活動的產出結果進行的以量化形式開展的評價。具體包括多個方面的內容，如績效評價的標準、應用的方法、制度的安排等。但傳統意義上的科技創新績效評價存在大量的人為主觀因素，使得該評價不夠科學，甚至績效評價完成之后的作用效果也值得懷疑。而大數據背景下的中小科技型企業科技創新績效評價是指，在大數據背景下，借助大數據的影響，利用大數據分析的技術優勢，以適應大數據技術滲透的內容、方式評價科技創新績效的評價活動。

三、大數據對于科技型企業創新績效評價的影響

科技創新績效一直以來是衡量科技型企業創新能力的重要指標。大數據以及大數據分析技術的興起，對科技創新績效的評價產生了諸多影響。

1.拓展了研究方法的多樣性

具體而言，學術界在分析大數據與創新績效評價的融合問題時，提出了形形色色的方法。諸如BSC與AHP相結合的方法（單成俊，2013）、采用問卷調查法構建評價指標體系（李林，2015）、灰色模糊聚類法（李曉梅，2015）；運用專家咨詢法構建評價指標體系（王仁元，2016）、ANP網絡層次分析法（李露，2016）、CRR、BCC與SE-DEA模型（譚瑾，2017）、DEAMalmquist法（盛明科等，2018）等。以上方法的應用，不斷擴大了績效評價體系研究方法的適用范圍，通過定性與定量相結合的方法進行分析，使分析結果更具可研究性。其中，以SE-DEA模型為代表的大數據分析方法與評價指標體系的結合，近年來在與評價指標體系構建以及績效評價的結合應用上，使用甚廣。這使得研究方法不斷拓寬，為將來不同領域不同學科的應用，提供了新的思路和空間。

2.增強了研究結果的精確度

一直以來，對企業進行績效評價所涉及的平衡記分卡法、績效棱柱模型法、KPI關鍵績效考核指標法等。這些方法的興起，以及與公司實務的結合應用，無不揭示了績效評價由定性分析向定性與定量相結合的方式發展的趨勢。量化分析是學術界的長期追求，通過將定性的問題進行量化分析，可以最大程度地降低人為的主觀感受對結果的影響，使得研究結果更加科學，對于實踐更加具有指導意義?；谶@一背景，以及大數據分析的產生，企業的科技創新績效，可以借助量化的指標、真實準確的數據來分析評價，這在更大程度上增強了研究結果的精確度，使得評價結果更能反映企業所關注的問題。

3.提高了研究對象的可比性

大數據的記憶功能、云儲存功能有利于企業分析長期數據并進行不同期間數據的對比，進而從整體性層面掌控企業動向。就企業科技創新績效評價而言，評價單個年度的績效總體而言意義不大。由于科技型企業的科技創新行為受到多方面因素制約，如政策調整、市場環境、社會環境等，因此對多個期間的數據進行對比、分析，從而實現一個整體的把控便顯得極為重要。科技型企業根據其所在地區環境不同，彼此之間亦有較大差異。大數據分析，有利于將不同地域科技型企業的投入與產出的結果進行比較，從而實現相應的管理目標。

四、大數據背景下中小科技型企業科技創新績效評價指標體系存在的問題

1.現存評價指標體系不完備

利用大數據進行科技創新績效分析有賴于指標體系的建立。雖然指標體系的建立有多種方法，然而卻沒有一個相對完備的，適用于大多數科技型企業的科技創新績效評價指標體系?，F存指標體系基本來說存在兩個問題。其一，指標體系未能涵蓋與科技創新績效評價密切相關的指標，研究重點不突出，造成所得結果無法真正體現其創新能力的問題。其二，指標體系涵蓋重要指標，但層次多級，紛繁復雜，執行起來相對困難，這樣一來，會造成得出的分析結果盡管本身合理，但由于成本較高，無法與中小企業的實際情況相適應，因此實踐效果較差。此外，由于現存指標體系的多樣性、不固定性、復雜性等問題，不同地區的中小科技型企業無法進行比較，同一地區的企業相互之間亦不能夠形成對比，無法進行行業內的橫向分析。

2.未能很好地利用大數據分析工具

由于中小型企業的數據較難全面收集，因此對于中小型企業的科技創新績效的研究相對較少。上市公司信息整體披露機制仍然不夠完善，例如：根據調查，科創板上市公司所披露的數據中，2018年的數據更為全面，此外的其他年份，所披露信息均不夠系統。但與中小科技型企業相比，上市公司的數據相對公開，更容易收集，并且，數據的公布依舊存在一套標準，可以使得不同公司之間進行對比，更有利于分析，因此目前大多數類似研究均集中在上市公司?？萍夹推髽I的發展亟需更加規范的制度設置，而中小企業在數據披露方面存在著標準不統一的問題，所以在數據收集的過程中，更有賴于各地區的相關年鑒，或是走訪調查，這將影響評價結果的精確性。這些情況導致現有的指標體系無法利用企業披露的真實公開的數據信息并結合大數據技術進行評價的弊病。這將造成評價過程不專業以及評價結果不準確的問題。

3.中小科技型企業管理者對績效評價的認知不足

中小科技型企業進行科技創新績效評價的目的不僅僅是考核企業研發部門技術人員以及管理人員的工作績效，更是將績效作為企業科技創新管理的重要支撐，因此將績效考核貫穿全局，著眼于科研投入、創新投入、科研產出的全部過程，有利于企業從根本上掌控企業目前的真實科研能力，也有利于對企業在行業中所處的競爭優勢和競爭劣勢有一個更為全面的把控。而目前不少中小科技型企業管理者對其的認識僅僅停留在單個部門職責的層面上，另外就是對大數據技術支撐作用的認知仍然不足。

五、大數據背景下中小科技型企業科技創新績效評價指標體系改進的思路

1.進一步強化評價指標體系的可比性

評價指標體系的建立，并不僅僅是為了滿足單個企業的績效評價，而應該將眼光放長遠，使得不同地區的同類型企業之間，都能夠通過該指標體系進行分析。這要求指標體系涵蓋的內容，能夠準確衡量企業創新部門績效，并且數據真實可靠。因此，目前探求的重點應當在于，構建一個數據可獲得、相關性強、具有普遍適用性的指標體系。該指標體系應包括某些權重相對較高的、與科技創新能力相關性較強的指標。在該體系下，企業與企業之間，以及不同區域的中小型企業之間其科技創新績效能夠進行對比，得出的結果才更有整體的意義。

2.進一步夯實評價指標體系構建的制度基礎與技術基礎

基于目前大數據下科技創新績效評價指標體系存在的問題，要求中小科技型企業所在地政府，進一步加大規范化的管理，引導中小型企業的數據披露不斷朝著統一與完備的方向發展；除此之外，應該在現有的可查找數據的基礎上更進一步，與大數據技術形成結合，在深化指標體系與大數據模型的匹配程度的基礎上，盡量避免復雜、繁瑣、操作性不強的指標體系的設立，進而不斷探索大數據背景下的中小科技型企業科技創新績效指標體系的合理構建。

3.管理層進一步強化隊大數據科技創新績效評價的認知水平

中小科技型企業因其特殊地位，同時面臨機遇優勢和發展挑戰。大數據分析所需成本不高，分析結果更加精確，且容易操作，是中小企業可以利用的資源。因此，中小企業的管理者更應當轉變思維，強化對企業科技創新績效評價的認知，特別是要增強大數據意識，真正關注大數據背景下的科技創新績效評價的重要性，采取有效措施推進大數據背景下的科技創新績效評價管理。

六、大數據背景下中小科技型企業科技創新績效評價指標體系的具體構建

1.構建的原則

創新績效本質上反映了新事物、新發明或新組合成功商業化所取得的可觀的經濟效益和社會效益。其測量一般采用將科技創新投入與產出進行對比的方式，因此需在創新投入和創新產出兩方面選取相關指標。在相關數據收集方面，科技統計年鑒、當地政府網站披露的數據，以及所研究區域的中小科技型企業網站公布的數據等均為主要的數據來源；同時通過走訪調查或問卷訪談形式收集的數據也可作為數據來源。數據收集結束后，通過引入大數據模型進行數據分析。

2.指標的選擇

通過選擇人力資源投入和資金投入兩方面因素，來衡量企業的創新投入。人力資源投入以研發人員數量作為具體指標，資金投入則由R&D經費和技術改造經費來體現。此外，可采用企業項目的研發效益和項目的經濟效益兩方面對創新產出進行評價。根據研究，選取專利申請授權數可作為測量企業項目研發效益的最佳指標，同時可選取企業的技術轉讓收入、新產品銷售收入等指標衡量企業項目的經濟效益。由于中小科技型企業數據往往難以獲得，因此，在指標的選取過程中，應當選取數據真實，容易獲取，并且在投入和產出方面具有代表意義的指標。

表1 基于大數據的中小科技型企業科技創新績效評價指標選擇

研發機構人員數指的是，該中小型企業的科技創新部門，從事相關科技研究活動的人員的數量。

R&D經費內部支出反映的是R&D資金投入總量水平，是指中小科技型企業實際用于基礎研究、應用研究和試驗發展的經費支出，如原材料費、管理費、人工費等。

新產品開發經費支出是指，該中小科技型企業用于開發新產品過程的，符合資本化條件的支出。

技術改造經費支出時企業進行技術改造時發生的費用支出。其中，技術改造指改進技術，更新新工藝、新設備，等等。

專利申請授權數是衡量創新活動中知識產出水平的指標，該授權數的衡量，要以專利授予部門實際發放的專利證書為計數依據。

新產品銷售收入是指該企業在主營業務收入或是其他業務收入中，銷售新產品實現的收入，主要指的是采用了新技術，或是構思了新設計，從而進行后續的研發生產。

3.分析原則

首先，在數據選擇階段，要秉持謹慎性原則，應當在所研究區域的中小科技型企業中，根據上述指標，選取數據披露相對全面的企業，應當剔除掉數據殘缺的公司，以及不符合指標原則的公司。數據來源于所研究地區的科技統計年鑒、地方政府網站、企業官方網站以及實地調研、問卷調查、訪談等方式，在進行分析時應該對數據的真實性進行確認。其次，在大數據模型的使用過程中，不僅要選取符合規則的不同企業，進行橫向分析，同時還可以參考所分析地區的年鑒，選取歷年指標數據進行縱向分析。最后，對于分析過程中存在的問題及時反饋，對于分析結果應該進行實時的監督，不斷地調整優化企業的科技創新行為。

七、總結與展望

在大數據背景下，如若想真正解決中小科技型企業科技創新績效評價指標體系的問題，則在具體操作過程中，需要結合目前中小科技型企業科技創新績效評價的現狀，繼續探索適用的考核指標。同時，需要注意的是對于績效考核指標，并不完全在于指標數量的多寡，而是要注意是否與所研究對象的實際情況相符。另外，中小科技型企業在進一步規范數據披露制度以及學術界進一步完善指標體系的同時，社會以及政府部門應當引導中小科技型企業進一步完善數據的披露。對于中小型企業而言，若要利用大數據的技術，享受大數據分析所帶來的成果，就需要通過單個企業的數據披露行為帶動整個行業進一步主動披露真實數據；還有就是進一步提升管理層對于科技創新績效評價的重視程度，切實關注科技創新部門以及部門成員在執行過程中的狀況，及時對考核標準進行靈活的調整，以增強科技創新部門的內部控制質量。

當然，大數據背景下的科技創新績效評價指標體系除上述內容之外，還包括與之相關的一切制度設計、績效評價流程以及績效評價的標準等內容。指標體系的設計是其中一項重要但不是唯一的一項內容，對于其他相關問題的探索應當成為今后研究的一個方向。

中小科技型企業是科技興國之路上一股重要的力量。其對科技創新活動的管理將在推動其快速發展的過程中發揮至關重要的作用，而對其科技創新績效進行科學的評價將是實現有效管理目標的必由之路。