基于直觉模糊的群组DEMATEL决策方法的企业创新能力影响因素评价

包宇航,李宝君,于丽英

(上海大学管理学院,上海200444)

在经济全球化的21世纪,各个国家对创新行为的重视与日俱增.中国“十三五”规划提出:把发展基点放在创新上,以科技创新为核心,以人才发展为支撑[1].企业作为市场竞争中的重要主体,同时作为国家创新战略下最小的运行单位,其创新效率及成果都对改革创新战略的实施起着重要作用.企业自身持久的创新能力是区别于其他企业的核心竞争力.这种创新能力在日益复杂的环境中不仅会受到自身条件的制约,而且与其赖以生存的生态系统有密不可分的关系.

自熊彼特[2]在《经济发展理论》一书中首次提出“创新”这一概念以来,“创新”作为学术热点一直被持续研究.美国竞争力委员会在2004年首次提出“创新生态系统”的概念[3-4],指出这种在企业、政府、研究者和劳动者之间的新型关系可以带动系统内各个创新利益相关者的协调合作,进而提高自身的创新能力.Alex等[5]运用分位数回归方法研究了企业研发投入与企业创新之间的关系,指出研发投入在企业不同成长阶段的影响效果不同,成长阶段越低,影响效果越不明显.Casanueva等[6]认为在知识经济的背景下,创新过程中个人所获取的知识会传递给部门以及整个组织,而这种部门间的信息沟通促进了企业绩效的提升.Lin等[7]提出了将动态的客户需求和市场导向相结合,并转化为企业创新绩效的方法.Somech等[8]的研究发现,企业良好的创新氛围在很大程度上提高了团队的创造力,并加快了企业创新行为的实施.Hung等[9]则认为,外部市场环境和企业内部管理水平对企业的创新有着很大的影响.Huang等[10]的研究结果表明,竞争性的研发合作对于企业内部的研发活动和企业创新之间存在正向的调节作用.Gnyawali等[11]发现企业间的高密度关系可推动竞合的发展,提高企业创新能力.Nambisan等[12]研究了创新平台下各成员的职能及其相互之间的合作方式.

我国对企业创新的研究还处于初期阶段,存在很大的研究空间[13].国内学者不断从基于创新生态系统的视角,通过多种评价方法对创新能力进行研究.党国英等[14]运用Frontier软件,根据随机前沿分析(stochastic frontier analysis,SFA)模型,对中国高科技产业五大类23个分行业的5年(2008—2012)技术创新效率进行分析后发现,不同行业的技术创新效率有明显的差异,知识产权保护与创新效率呈明显的正向关系,而经济发展水平和行业内(间)的技术差距与创新效率有着不明显的负向影响.朱山丽等[15]运用灰关联分析方法和数据包络分析法对我国31个省市自治区的高技术产业创新影响因素进行了研究,发现R&D的人员数量以及新产品开发经费支出对创新绩效影响最大.李江雁等[16]通过对中国移动互联网上市公司10年(1999—2000)的专利数据进行实证研究发现,科技研发能力有助于公司价值和公司绩效的提高,创新资源的集中度对公司价值的正向作用显著,公司的创新组织结构合理性也对公司的价值有重要作用.

综上可知,已有的研究都着眼于创新资源投入、知识产权保护水平、创新环境等因素对创新能力的直接影响,并没有从系统的角度考虑影响因素之间的关系.本工作在创新生态系统的视角下构建评价指标体系,考虑了企业创新能力影响因素的关系,建立了基于直觉模糊偏好信息的群组DEMATAEL决策方法,用于测算各影响因素的原因度和中心度.本工作一方面确定了影响因素的重要性,另一方面确定了影响因素彼此之间的关系,能帮助企业更科学地确定影响企业创新能力的重要因素.最后以实证分析验证了本评价方法的可行性.

1 企业创新能力影响因素评价体系的设计

Chandler[17]在研究美国大型工业企业的演变过程后,对它们的生命周期进行了相同形式的整合.他认为企业的第一阶段是获取企业的初级资源,在战略上实行纵向一体化;第二阶段是企业充分利用资源,从内部开始进行生产能力的协调;第三阶段是企业以多样化形式新入市场,发展进入增长期;第四阶段是企业结构进行再次变革.Moore[18]在对比了创新生态系统与自然界的生态系统之后发现,不仅企业具有阶段性的变化,创新生态系统也会经历形成期、扩张期、成熟期及变革期这4个阶段.参考Hurst[19]的“生态循环”模型,本工作认为创新生态系统是一个动态系统,会随着时间以及环境发生变化.该“亚稳定”系统永远处于一种循环状态,如图1所示.

图1 创新生态系统的阶段性循环图Fig.1 Cyclic movement graph of the enterprise’s innovation ecosystem

由图1可见,创新生态系统呈现不间断的周期循环过程.虚线部分为创新资源管理部分.此阶段系统内的企业着重于进行战略制定,并充分利用自身所拥有的资源实施战略,企业通过竞争彼此结合,形成一个均衡的创新生态系统.实线部分为创新危机管理部分.此阶段系统内的焦点企业充分发挥自身的魅力,为跟随者展开新的愿景,鼓励联合变革进入新市场.

在创新生态系统的视角下,企业通过获取资源、集聚资源、转化资源,有效实现资源的优化配置,发挥资源的最优整体效用,提升企业的基础组织能力.在创新生态系统中,企业间的相互学习、知识的溢出、知识的流动整合转化能力促进了兼顾内外环境的协调控制能力.系统内的组织经过不断演化,逐步成为了具有主动适应和进化功能的主体,在竞争与合作的作用下提升了企业的协同进化能力.本工作根据企业创新过程的阶段性特征构建了创新生态系统影响因素的评价体系(见表1).该体系由基础组织能力、协调控制能力以及协同进化能力构成.

表1 企业创新能力影响因素评价指标体系Table 1 Influencing factor index system of the enterprise’s innovation capacity

在企业创新的初始阶段,人力资源以及资金资源是最为基础的要素.这二者在企业的所有创新环节中起着至关重要的作用.人力资源是指企业人才的数量、人员结构的配置和企业的管理水平等.合理的人力资源制度既可以吸引优秀的创新人才,也可以鼓励企业科研人员的创新积极性.资金资源包括企业在研发设备上的金钱投入.越完善的科研设备越可以保障科研成果的验证以及实施.当然企业在营销渠道上的拓宽和加深,以及与产业链中上下游良好关系的建立都可以提高企业自身的盈利能力,而企业的盈利又可以投入到新一轮的创新中,从而形成一个良性循环.这一阶段对企业自身行业内地位的巩固起着非常重要的作用.

随着第一阶段组织目标的完善,企业在所处行业的基础资源得以稳固,地位也逐渐增强.因此,企业管理者开始充分利用第一阶段稳固的基础资源着手进行行业内的扩张.优化内部生产力和完善组织结构可以使企业内部职能更加一体化,信息传递更加畅通化.这种组织形式下,部门间的知识流通可以在一个相对没有“噪声”的环境下进行.在此基础上,如果企业再配套健全的激励机制用于提高员工在全过程创新中的奖励,以及提升科研人员在创新过程中的权利都可以加速企业的创新.这些举措带动了企业内部创新文化的建立,提高了创新成果的产生以及实施,夯实了企业内部的软实力.此外,还应加强企业尖端科技水平的建设,形成以科研带动创新,管理促进创新的创新平台.这些举措有助于提升企业的硬实力,提高企业在行业内的竞争实力.企业在这个阶段是以硬实力与软实力为根基建设动态学习型组织,使组织根据市场竞争自发匹配,整合已有资源[20].

当企业渡过第二阶段的增长期,就开始在这个行业稳定发展并逐步迈入成熟状态.此时,企业的结构已经相对稳定,战略前景也渐渐明朗.但由于原行业市场开始饱和,企业应该试验性地进入新兴市场,或者进入与原有行业相关联的市场.在这个过程中,客户的意见反馈、政府的政策导向都会对新市场的定位起着重要的作用.

变革发生在企业遭受到市场突变或者宏观环境发生变化的时候.由于创新生态系统的环境选择性,系统内的企业在变革过程中成功与否,无法预测.柯林斯等[21]通过对18家经久不衰的企业调查后发现,将持续型创新融入到企业流程的每个环节,进行不间断演变式的变革可以提高企业转型的成功率.例如:惠普建立的由部门组成的分权结构,将创新从下而上发展;3M公司允许员工利用15%的工作时间进行创新.

创新生态系统下企业的发展阶段并不存在一个可量化的时间周期,在外界与内部多个因素的影响下,每个阶段下的企业都应该有与其匹配的能力,如图2所示.

图2 创新生态系统下企业的阶段能力匹配图Fig.2 Enterprise’s periodic capacity matching map within enterprise’s innovation ecosystem

因此,本工作认为基础组织能力在企业的形成期比较关键,协调控制能力在扩张期作用明显,而市场协调能力在成熟期以及变革期相对关键.当然这并不是说企业在每个阶段只需要这些单一能力就可以应付复杂多变的市场环境.例如,基础组织能力中的人力资源和资金资源都是一个企业实力的基础,就像建造大楼打下的地基,看似在大楼后期的扩建中没有起到明显作用,但实际却是立楼之本.在本工作中,变革期是一个很特殊的阶段.按照传统的企业发展阶段过程,当经过前3个阶段之后企业遭遇市场饱和然后开始变革,变革期是一个末端阶段.但由于现在创新范式已经进入创新生态系统3.0阶段[22],管理者应该将组织改革与战略改革融入到企业的日常运营中.可以将图2想象成一个中心圆固定的转盘,当外盘高速旋转时,影响企业创新的因素开始变得模糊,需要管理者拥有多变的管理手段且统筹安排所有资源,在混沌中产生新的秩序[23].

2 企业创新能力影响因素评价方法的建立

在外界环境变化过快的影响下,企业的创新面临着许多不确定因素.以局部角度去分析企业创新能力不仅无法做到见微知著,还有可能给企业管理决策带来错误的判断.因此,需要一种实用的、系统化的评判标准使得企业在创新管理中可以洞察主要矛盾,更加客观、科学地对创新行为进行评判,分析出劣势并加以改进.1971年,美国Battele协会为解决现实生活中的复杂问题,提出了一种运用图论与矩阵论原理对指标因素进行系统分析的DEMATEL决策方法[24].该方法通过专家打分等方式分析各因素之间的相互关系,建立所有指标因素间的直接影响矩阵(direct influence matrix,DIM),通过矩阵变换得到因素的影响度、被影响度、原因度与中心度,从而找到关键因素并揭示出系统的内在关系,给出相应的管理建议[25].传统的DEMATEL决策方法通常存在两方面缺陷.其一是描述专家偏好方面的不完备性.基于决策问题的复杂性、评价情境的不确定性及专家本身认知能力等限制,专家在决策时难以对因素之间的复杂关系及影响程度给予完全合理准确的判断.采用确定性的四级或以上的标度作为评价准则,无法反映专家对决策问题的犹豫程度与不确定性.其二是群组专家信息集成方面的不精确性.在各个专家对所决策问题做出判断后,需要通过综合群组专家的意见来提高判断结果的准确性,但没有考虑专家主观因素对判断的影响而取同等专家权重的做法是缺乏合理性的.本工作结合DEMATEL理论,提出了基于直觉模糊的群组DEMATEL决策方法.改进后的方法考虑了专家做出相关判断时的犹豫程度,引入了直觉模糊数以构建各专家的模糊判断矩阵.通过直觉模糊熵求得各专家权重,更合理地集成群组专家的意见,得到了综合直觉模糊决策矩阵.最后运用群组DEMATEL决策方法求得影响因素的原因度与中心度.

2.1 直觉模糊集的概念

Zadeh[26]提出的模糊集,将取值为0或1的特征函数扩展为在[0,1]之间取值的隶属函数,但其单一的数值并不能有效反映决策者在决策过程的详细信息.Atanassov[27]扩展了模糊集,增加非隶属度函数,充分考虑了肯定、否定和中立三方面信息,考虑了专家决策时的犹豫情况,在处理不确定性信息时具有较高的灵活性.他将模糊集定义如下:设x={x1,x2,···,xn}是一个有限非空集合,则称A={(x,uA(x),vA(x))|x∈X}为X上的一个直觉模糊集,其中uA:X→[0,1]是X中元素xi属于A的隶属度,vA:X→[0,1]是X中元素xi属于A的非隶属度,且∀xi∈X,有0 6 uA(xi)+vA(xi)6 1.而πA(xi)=1−uA(xi)−vA(xi)为直觉指数,表示判断X中元素属于A的犹豫度.

2.2 基于直觉模糊的群组DEMATEL决策方法

步骤1 收集、分析创新生态系统视角下企业创新能力的影响因素,确定影响因素的指标集合,也即表1中的15个二级指标,记为{a1,a2,···,an}(n=15).

步骤2 通过专家打分,确定创新生态系统视角下企业创新能力各影响因素之间的直接影响关系,构建各个专家的直觉模糊判断矩阵.

设有专家s位,那么所有决策专家的集合为G={gk|k=1,2,···,s}.邀请各专家以直觉模糊集的形式对任意两个影响因素(ai,aj)(i,j=1,2,···,n,且i 6=j)之间的影响关系打分,具体表示为其中表示专家gk在比较指标ai与aj时偏爱ai的程度,表示专家gk在比较指标ai与aj时偏爱aj的程度,表示专家在比较指标ai与aj时的犹豫情况,且满足直觉模糊集定义,则单个专家gk所判断出的直觉模糊判断矩阵如下:

步骤3 综合s位专家的直觉模糊判断矩阵,构建出综合直觉模糊决策矩阵.

首先,利用直觉模糊熵确定专家的权重.Burillo等[28]提出运用直觉模糊熵描述直觉模糊集所含信息的不确定性.直觉模糊熵的提出考虑到直觉模糊集不仅包含隶属度、非隶属度,也包括犹豫度,并将犹豫度也作为衡量专家权重的一个考虑因素.根据专家gk的直觉模糊判断矩阵,利用式(2)计算直觉模糊熵Ck,并根据式(3)得到专家gk的权重wk.

式中,0 6 wk6 1,k=1,2···,s,且直觉模糊熵能衡量信息的不确定性,直觉模糊熵越大,表明专家对此评价的不确定性程度越高,从而应该赋予该专家的权重越小.

然后,综合s位专家的直觉模糊决策矩阵,构建企业创新能力影响因素的综合直觉模糊决策矩阵H如下:

直觉模糊集中隶属度、非隶属度及犹豫度能真实反映专家在实际决策过程中的不确定性,也表明各个专家的风险偏好.通常,规避风险的人认为多数犹豫者会倾向于反对,偏好风险的人则认为会倾向于支持,而中立者则会认为同样多.本工作通过引入风险偏好系数γ∈[0,1],将犹豫度转化为确定的偏好度,其中γ代表犹豫者选择支持的比例,γ>0.5表示专家是风险偏好的,反之则表现为规避风险.借鉴谢晖等[29]的方法,将综合直觉模糊矩阵去模糊化,得到实数矩阵B=(bij)n×n,其中bij表示决策群体的确定偏好度,计算公式如下:

步骤5 计算综合影响矩阵.

根据式(6)对矩阵B=(bij)n×n进行标准化,得到标准化矩阵T=[tij]n×n,其中

利用式(7)可以得到综合影响矩阵R,即

式中,E为单位矩阵.

步骤6 确定各影响因素的重要性.

对实验教师教学质量评估，是对实验教师的全部实验教学过程的综合估量、评价和评判，是考察、评判实验教师教学能力、水平、效果的基本途径和方法。学校和教学部门应分别定期组织开展实验教学质量评估活动并形成制度化、常规化。

根据综合影响矩阵R,可计算得到企业创新能力各影响因素的影响度Pi、被影响度Qi、中心度Mi、原因度Xi,计算公式如式(8)所示.中心度Mi表示各因素在系统中的重要性,中心度越大表明该因素对企业创新能力的影响作用越强.原因度Xi表示各因素之间的相互作用关系,其中Xi>0表示影响因素对系统中其他因素的影响作用大,为原因因素;Xi<0表示影响因素受系统中其他因素的影响作用大,为结果因素.

根据中心度Mi可以对企业创新能力各影响因素的重要性进行排序,以确定关键影响因素,并根据原因度Xi的正负对企业创新提出相应的管理建议.

3 实证分析

本工作以F公司为评价对象进行实证分析.F公司是世界通信行业的领先者,其成功与优秀的创新能力紧密相关.根据本工作提出的基于直觉模糊的群组DEMATEL决策方法进行实证调查,具体步骤如下.

步骤1 通过收集F公司的信息,确定了包含基础组织能力、协调控制能力以及协同进化能力3个维度下7个有关创新能力影响因素的一级指标和15个二级指标,如表1所示.

步骤2 聘请了F公司内部4位熟悉企业文化,曾参与过公司创新成果、创新项目建设的专家进行问卷调查.根据专家的打分,确立了专家对每个创新能力影响因素的模糊评价得到第k个专家的直觉模糊判断矩阵H(k).

步骤3 基于直觉模糊判断矩阵H(k),运用式(2)和(3)得到专家权重.4位专家的权重分别为0.28,0.27,0.24与0.21.再根据4位专家自身的直觉模糊判断矩阵与权重,运用式(4)得到企业创新能力影响因素的综合直觉模糊决策矩阵.

步骤4 由于此次调查所选择的4位专家都是风险偏好型的,故设定风险偏好系数为0.75,运用式(5)将综合直觉模糊矩阵去模糊化,得到实数矩阵B.

步骤5 运用式(6)和(7)计算得到综合影响矩阵R.

步骤6 运用式(8)计算得到企业创新能力影响因素的影响度P、被影响度Q、中心度M以及原因度X,评价结果如表2所示,并得到如下几点结论.

表2 企业创新能力影响因素的评价结果及排序Table 2 Evaluation and sorting of the enterprise’s innovation capacity

(1)根据中心度的大小,可以确定哪些因素对企业创新能力的影响强度大.中心度大于2的有6项指标,分别是创新平台的完善度、市场定位准确度、部门间信息沟通能力、员工绩效管理水平、企业盈利能力、企业人员配置结构,其中创新平台的完善度、市场定位准确度及部门间信息沟通能力这3个影响因素的中心度值最大,表明这3个因素对企业创新能力的提升起到了关键的作用,在企业的创新过程中应给予重视.

(2)根据原因度的正负,可以确定哪些是影响企业创新能力的原因因素和结果因素.原因度大于0的有8项,即原因因素有创新平台的完善度、市场定位准确度、企业人员配置结构、研发设备与培训经费投入、技术研发领先水平、企业员工的授权程度、知识产权保护力度、创新激励制度建设.这说明这些因素对其他因素的影响比较大.原因度小于0的有7项,即结果因素有部门间信息沟通能力、员工绩效管理水平、企业盈利能力、市场竞争激烈度、客户参与程度、国家政策支持度、与利益相关者的协调度.这说明这些因素受其他因素的影响比较大.原因因素是企业创新能力的直接影响因素,不但能够对企业创新能力产生直接的推动作用,还能够通过影响其他因素来间接影响企业的创新能力.结果因素是企业创新能力的间接动力因素,受原因因素的影响后作用于企业创新能力.因此,在企业创新能力培育中应着重从原因因素入手,通过改善原因因素间接影响结果因素,从而促进企业创新能力的提升.

(3)综合中心度与原因度的计算结果,可以发现创新平台的完善度、市场定位准确度这两个因素的原因度、中心度值都很大.这一结果表明,这两个因素与其他因素之间的联系很紧密,是影响企业创新能力的重要因素,也是企业在创新过程中应该着重加强的方面.

4 结束语

本工作结合创新生态系统与企业创新能力理论,构建了创新生态系统视角下的企业创新能力影响因素评价指标体系.本指标体系从企业自身基础组织能力、协调控制能力以及市场协同能力这3个维度考虑,涵盖了15个二级指标.在企业创新能力评价方法的建立中,本工作将DEMATEL决策方法拓展到了直觉模糊领域,建立了基于直觉模糊的群组DEMATEL决策方法,计算了企业创新能力影响因素的各个指标中心度和原因度,从而确定了企业创新过程中需要重点关注的影响因素.本工作在研究内容以及研究方法上取得了一定的成果,然而由于创新生态系统的复杂性以及环境的动态波动等多方面因素,今后的研究中仍可以根据动态变化的环境来调整企业创新能力影响因素的指标,使其更符合实际情况.另外在本工作的实证分析中假定专家都是风险偏好型的,而实际中可能有多种类型,在方法上可以进一步拓展以适合多类型决策群体的情况.