知识整合视角下企业技术创新能力评价

李玥1，张雨婷1，郭航1,徐玉莲2
(1.哈尔滨理工大学管理学院；2.哈尔滨理工大学经济学院，黑龙江哈尔滨 150080)

摘要：随着科技的发展，知识作为一种关键资源在企业技术创新过程中发挥着越来越重要的作用。系统分析企业技术创新能力影响因素，从创新投入、主体协同、创新产出、创新环境4个方面构建基于知识整合的企业技术创新能力评价指标体系，并综合运用熵值法和TOPSIS法构建企业技术创新能力评价模型，进而选取智能装备制造行业的5家企业进行实证研究，提出相关对策建议。

0 引言

由于当前技术创新的复杂性、不确定性、高投入、高风险等特征，以及竞争加剧、产品生命周期缩短等趋势，使得单个企业的技术创新能力受到威胁，仅仅依靠技术引进等方式进行模仿创新，或者依靠自有资源进行简单的自主创新已经越来越不能适应新的市场需求。因此，企业通过与其它主体建立合作关系，获取企业外部相关创新主体的优势资源成为必然选择。知识作为一种重要资源，在企业技术创新过程中发挥着越来越重要的作用，然而，技术研发、成果转化及产业化等不同创新阶段的知识需求存在差异，多数企业的知识体系已无法满足其技术创新需求。因此，亟需通过知识整合来提升企业技术创新能力，促进知识积累和技术水平提升，进而形成新的竞争优势。

知识整合既包括内部知识与外部知识的整合、个人知识与组织知识的整合，也包括新知识与旧知识的整合、隐性知识与显性知识的整合，简而言之，就是对不同来源、不同形式、不同内容、不同状态的知识进行获取、筛选、组合、加工、创新，乃至重构整个知识体系的动态过程。国外学者Henderson等[1]从架构创新角度，认为知识整合实质上是将企业的组分知识转化为结构知识的过程，是对企业知识资源的重新配置。Farrell[2]等认为知识整合是将原有旧知识通过整合，创造出新知识的过程。魏江等[3]从知识形态、知识主体、知识平台等方面提出知识整合实现路径。Iansiti等[4]认为企业可通过外部与内部两条路径整合客户知识和技术知识，以提升企业技术创新能力。单伟[5]提出知识整合实质上是各种知识相互作用与协调的过程，对企业自主创新能力形成和提升至关重要。魏江等[6]认为知识整合对促进企业创新能力跃迁具有中介作用。

智能装备制造业作为典型的知识密集型产业，其技术创新呈现出复杂、交叉、高端、前沿等特征，对前沿技术知识、市场竞争知识、客户知识、政策知识等需求紧迫，亟需与政府、高校、科研院所、其它相关企业及科技中介机构等主体进行协同合作，建立持续、稳定的合作关系，获取外部优势知识资源，并通过消化吸收转化为企业内部知识，进一步丰富乃至重构企业知识体系，使之真正服务于企业技术创新活动，最终提升技术创新能力。综上可见，知识整合对企业技术创新能力培育与提升具有不可替代的作用。因此，本文从知识整合视角构建企业技术创新能力评价指标体系，并选择智能装备制造行业5家企业进行实证研究，为提高我国高端装备制造企业技术水平和竞争优势提供决策参考。

1 知识整合视角下企业技术创新能力评价指标体系

1.1 企业技术创新能力影响因素

企业在研发、成果转化及产业化等不同创新环节受到多种因素影响。因此，应首先对企业技术创新能力影响因素进行识别，为指标体系设计提供科学依据。本文在国内外研究的基础上[7-9]，从创新投入、主体协同、创新环境等方面对企业技术创新能力影响因素进行分析。

(1)创新投入。创新投入是企业进行技术创新活动的根本前提，主要包括人力、财力、仪器设备等资源投入。其中，研发人员及创新团队作为隐性知识转移转化的关键载体，是企业进行技术创新的重要攻坚力量；资金、设备等创新资源在企业技术创新过程中同样起到重要作用，源源不断的创新人才引进与培育、充足的资金支持、先进的仪器设备可为企业技术创新活动的持续开展提供保障，能够有效促进企业创新成果产出。另外，科技成果转化一旦产生经济效益，又将增加企业R&D经费投入，进一步推动技术创新。

(2)主体协同。企业在技术创新过程中，不仅需要利用内部的知识、技术等创新资源，而且需要获取或共享外部创新资源。企业与高校、科研机构及相关合作企业进行协同创新，有利于实现人才、技术、信息、设备等创新资源共享。高校、科研机构作为知识创造的源头，拥有高水平的创新团队以及先进的科技成果，企业可通过产学研联盟等合作方式与其进行优势资源或知识共享，促进企业内部知识与外部知识有效整合，推动企业技术创新。同时，通过与其它相关企业建立联盟或形成集群等合作方式，能够打破主体边界并建立多维联系，促进技术、信息等知识资源溢出，加速主体间知识流动与共享，不断进行知识积累与创造，进而提高企业技术创新能力。

(3)创新环境。创新环境为企业技术创新能力培育和提升提供有效保障。企业既可以从外部获取政策支持和科技服务支持，也可以在企业内部培育和谐、创新、共享的文化与氛围。一方面，政府可通过科技金融、科技计划、税收优惠等一系列政策工具引导企业技术创新；或者通过提供科技服务，如引导和鼓励金融机构、科技中介、科技服务平台、行业协会等组织机构提供贷款优惠、科技评估、创新券激励等措施支持企业技术创新。完善的科技服务体系将为企业技术创新提供有效支持。另一方面，加强企业内部各部门之间沟通互动和资源共享，促进协同合作，有利于提高企业技术创新效率和效果；同时，浓厚的创新文化和共享氛围也能为企业技术创新提供孵化土壤，各种创新激励机制等也将有利于激发员工创造性，进而促进企业技术创新。

综上所述，知识整合视角下企业技术创新过程及结构模型如图1所示。从图1可以看出，创新投入是企业开展技术创新活动的前提，同时，在技术创新过程中要整合创新人才、知识、技术、信息，企业各部门之间、企业与外部相关主体间都需要协同合作。各主体间加速知识流动，促进知识共享，有助于提升企业技术创新知识整合效率，促进企业技术创新，提升企业创新绩效。与此同时，政府的政策法规、科技服务支持，以及企业文化氛围、部门间协调程度等环境因素对企业技术创新起到一定推动作用。企业技术创新在各因素协同作用下有序进行，最终形成创新绩效，创新产出是企业技术创新的最终表现。

1.2 企业技术创新能力评价指标

根据企业技术创新能力的影响因素及评价特点，按照科学性、全面性、系统性及可操作性等指标体系设计原则，从创新投入能力、主体协同能力、环境保障能力、创新产出能力4个维度，建立由4个一级指标、14个二级指标构成的企业技术创新能力评价指标体系，具体如表1所示。其中，定量指标数据主要来源于公司年报以及企业官方网站的公开信息；定性指标则通过专家打分法获取数据，可采取单指标20分制，分为“强、较强、一般、较弱”4个等级，即强(16-20)、较强(11-15)、一般(6-10)、较弱(1-5)，聘请该领域的权威专家根据企业技术创新实际状况，结合自身实践经验对其打分，最终取专家评分的平均数作为定性指标的原始数据。

2 基于熵值法和TOPSIS法的企业技术创新能力评价模型

TOPSIS法是根据被评价对象与理想化方案的接近程度进行排序，对现有对象进行相对优劣度评价的方法[10]。与其它评价方法相比，具有计算量小、可操作性强等特点。而熵值法是相对于主观赋权法的一种客观赋权法，它根据客观体系的信息，通过分析指标的信息量及各指标间的联系程度，确定指标权重，能够有效避免因主观赋权造成赋权结果不够准确清晰的弊端[11-12]。基于此，本文采用熵值法和TOPSIS法评价企业技术创新能力，以更客观、准确地对企业技术创新能力进行综合评价和排序，且具有原理清晰、计算简便等优点。具体步骤如下：

(1)原始数据标准化。设xij为第i个评价对象的第j个指标的原始数据，则初始样本为X=(xij)m×n(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;)，运用极差标准化法对指标原始数据进行标准化处理，去除量纲，得到标准化矩阵Y=(yij)m×n。由于本文所选评价指标均为正指标，标准化过程如式(1)所示。

(2)计算第j项指标的熵值，如式(2)。

(3)计算第j项指标的权重，如式(3)。

其中：gj为差异系数

指标熵值越大，所能提供的信息量越小，指标变异程度就越小，其权重也越小。

(4)构造加权规范化矩阵Z=(zij)m×n。

(5)确定正理想解

和负理想解

如式(5)和(6)所示。

(6)计算被评价对象到正负理想解的欧式距离，设

是到正理想解的欧式距离

是到负理想解的欧式距离[13-14]，具体如式(7)和式(8)所示。

(7)计算被评价对象的相对贴近度ci。

根据各评价对象相对贴近度ci的大小，对样本企业技术创新能力进行强弱排序，相对贴近度越大，表明被评价对象的技术创新能力越强；反之，则越弱。

3 实证研究

本文选取智能装备制造行业的5家企业，即新松、上海机电、埃斯顿、新时达、三丰智能进行技术创新能力评价实证研究，其指标数据来源于2015年公司年报统计数据以及企业官方网站的公开信息。

(1) 指标原始数据获取及标准化。查询公司年报及企业官方网站收集定量指标的原始数据；同时，聘请高端装备制造企业、产业联盟、高新区等具有丰富实践经验的管理人员或研发人员、政府科技管理人员以及高校创新管理领域的20位资深专家学者，针对每个定性指标，分别按照“强、较强、一般、较弱”4个等级进行打分，取专家打分均值作为定性指标原始数据，以保证数据的合理性和有效性。

根据式(1)对原始数据xij进行标准化处理。考虑到既要避免标准化后出现指标值为0的现象，又要尽量保证标准化后指标数据区间距离和差异度不变，因此C和D均取值1，得到各评价指标的标准化数据yij。

(2)基于熵值法确定指标权重。根据式(2)和(3)计算各评价指标的熵值、差异系数及权重，如表2所示。

(3)运用TOPSIS法对样本进行综合评价。首先根据式(4)构造加权规范化矩阵。

然后，根据式(5)和(6)确定正理想解

负理想解

的值；再根据式(7)-(9)，计算各样本企业到正负理想解的欧式距离及相对贴近度，并对其进行排序，如表3所示。

(4) 评价结果分析。由表3可知，5家样本企业的技术创新能力排序为：新松>上海机电>埃斯顿>新时达>三丰智能。从得分绝对值来看，新松公司技术创新能力评价值最高，为0.671 7，其在研发人员比重、硕士及以上人员比重、产学研合作及企业合作、创新环境等方面表现突出；其次是上海机电，其技术创新能力评价值为0.499 6，产品销售收入远超其它4家企业，但呈现负增长趋势；埃斯顿和新时达技术创新能力再次之；三丰智能技术创新能力相对较弱，仅为0.134 5，其各项指标均有待大幅提高。

从评价指标权重来看，在创新投入能力上，研发经费支出比重的权重相对较大，为0.076 5，其次为研发人员比重，作为企业技术创新的基础，资金和人才投入不容忽视，故应重视创新资源的投入总量、时机以及配置结构；在主体协同能力上，与其它企业合作程度的权重为0.096 1，与高校、科研院所的合作程度次之，客户参与程度影响最弱，其权重仅为0.052 0，说明在开放式创新环境下，企业应重视加强产学研合作及企业联盟创新，关注客户需求和体验，引导客户参与产品设计和研发过程；在创新产出能力上，产品销售收入的权重最高，达到0.097 4，这也说明产品销售收入作为企业技术创新能力的直接体现，影响最为显著；在环境保障能力上，部门间协调程度影响最大，权重为0.074 5，表明企业技术创新能力提升不仅需要对外协同创新，而且需要研发、生产、销售等部门的集成管理。

4 结论与建议

本文在国内外相关文献研究基础上，系统分析了企业技术创新能力的影响因素，从创新投入、主体协同、创新产出、创新环境4个维度设计了基于知识整合的企业技术创新能力评价指标体系，创新性地运用熵值法和TOPSIS法进行企业技术创新能力评价，得到企业技术创新能力评价指标影响程度由强到弱依次为：创新产出、创新环境、主体协同、创新投入。基于智能装备制造业5家样本企业技术创新能力的综合评价，提出企业技术创新能力提升的对策建议：

(1)加大企业创新投入力度。科技成果、创新人才或团队、资金、仪器设备等是企业开展技术创新的必备条件，企业应结合自身状况、创新战略及发展方向，进一步提高研发经费支出比重和研发人员比重，促进企业内外创新资源的集聚整合，优化企业内部创新资源配置，为企业研发、成果转化及产业化等不同创新环节及时提供创新资源支持，提高创新资源利用率和增值性，加快提升企业技术创新能力。

(2)加强产学研合作及企业联盟创新。加强企业与高校或科研院所合作，通过产学研联盟等形式实现技术优势互补，提高企业技术研发能力；加强企业间联合创新，提高工艺创新和产品开发能力，有效降低创新风险，促进新兴技术产业化；注重客户需求与体验，引导客户参与企业创新。通过多环节、多主体、多要素互动融合，有效整合各主体的优势资源，促进创新流、技术流、资金流、信息流、人才流、知识流的碰撞与交汇，形成企业创新网络，为企业技术创新能力的培育提供平台。

(3)充分利用政策工具及科技服务平台。企业应密切关注国家及地方政府出台的创新政策或产业政策，合理利用科技金融、税收优惠等政策工具，降低创新成本，提高创新效率，加快培育自主创新能力。依托区域科技资源共享服务平台或技术平台，获取企业创新所需的信息、大型仪器设备、检验检测等标准服务，专家咨询或创新团队支持服务，以及创新问题的系统解决方案等，保障企业技术创新活动的持续开展，不断提升企业技术创新能力。

在《中国制造2025》战略规划指引下，为应对全球严峻的经济形势以及新一轮科技革命，各企业围绕智能制造与数字工厂的发展方向，重新布局，积极与高校、科研院所及其它相关企业进行协同创新，全面推进装备制造业转型升级，加快发展高端装备制造业，为我国智能装备制造业带来了新的发展机遇。本文以智能装备制造行业5家企业为样本，进行企业技术创新能力实证研究，所得结论对我国高端装备制造企业具有一定借鉴意义，同时，对提升我国高端装备制造业国际竞争力具有重要现实意义。

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Evaluation on the Enterprise's Technology Innovation Capability from the Perspective of Knowledge Integration

Yue1,Zhang Yuting1,Guo Hang1,Xu Yulian2
(1.School of Management, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080,China;2.School of Economics, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080,China)

Abstract：With the development of science and technology, knowledge has played a more and more important role in the enterprise technology innovation process as a key resource. The influencing factors of enterprise technology innovation capability are analyzed systematically, and then based on the perspective of knowledge integration, the evaluation index system of enterprise technology innovation capability is constructed from four aspects including innovation input, subjects cooperation, innovation output and innovation environment. Afterwards, the evaluation model of enterprise technology innovation capability is established based on entropy method and TOPSIS method. Eventually, five samples companies which belong to the intelligent equipment manufacturing industry are selected for empirical study, and then the countermeasures and suggestions are put forward. The research provides method guidance for cultivating and improving the enterprise technology innovation ability from the perspective of knowledge integration, which has an important practical significance to promote the implementation of innovation driven strategy and the sustainable development of high-end equipment manufacturing industry.

Key Words：Technology Innovation Capacity; Knowledge Integration; Entropy Method; TOPSIS Method

基金项目：国家自然科学基金项目(71173062)；教育部人文社会科学研究规划青年基金项目(16YJC630061)；黑龙江省重点科技攻关软科学项目(GB14D201)；黑龙江省哲学社科项目(15GLC02,15JYE03,13C024)

作者简介：李玥(1980-)，女，吉林长春人，博士，哈尔滨理工大学管理学院副教授，硕士生导师，研究方向为高新技术发展与战略管理；张雨婷(1992-)，女，辽宁营口人，哈尔滨理工大学管理学院硕士研究生，研究方向为技术创新与知识管理；郭航(1993-)，男，陕西忻州人，哈尔滨理工大学管理学院硕士研究生，研究方向为协同创新；徐玉莲(1980-)，女，黑龙江哈尔滨人，博士，哈尔滨理工大学经济学院副教授，研究方向为区域科技金融发展战略。