劉暉

【摘要】? 創(chuàng)新能力是決定一個國家國際影響力的重要因素之一。文章從生態(tài)的視角定義創(chuàng)新資金控制模式，開展對創(chuàng)新資金管控模式的探討，將研究重點落到控制流程中的各個步驟，并運用于高新技術企業(yè)。為了更好地對各個環(huán)節(jié)實施評價，文章還制定了相應的評價指標，將PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡評價方法運用到評價環(huán)節(jié)中，從而更好地反映創(chuàng)新資金控制的狀態(tài)。

【關鍵詞】? ?生態(tài);創(chuàng)新資金控制;創(chuàng)新能力

【中圖分類號】? F233? 【文獻標識碼】? A? 【文章編號】? 1002-5812（2019）24-0036-03

一、創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)及控制分析

（一）創(chuàng)新資金及創(chuàng)新資金生態(tài)化控制的界定

1.創(chuàng)新資金的界定。對于如何界定發(fā)明創(chuàng)造以及技術創(chuàng)新，約瑟夫·阿洛伊斯·熊彼特認為技術創(chuàng)新為企業(yè)的生產(chǎn)奠定了基礎，在此基礎上，逐漸形成了狹義與廣義兩種創(chuàng)新理論：從有創(chuàng)新理念一直到落實到技術層面的過程就是狹義的技術創(chuàng)新理論;而廣義的技術創(chuàng)新理論則是指從技術測試一直到市場化生產(chǎn)階段。本文主要以廣義的技術創(chuàng)新理論為基礎進行探究。從整體性出發(fā)，將一切用于創(chuàng)新活動的資金都定義為創(chuàng)新資金，對企業(yè)用于創(chuàng)新的那部分資金的控制模式進行探討。

2.創(chuàng)新資金生態(tài)化控制的界定。研究模式因探究階段的不同而不同，開放式的控制模式是由因果導向所形成的，將此控制模式加入創(chuàng)新資金的概念，可以歸納出創(chuàng)新資金控制的概念，即高新技術企業(yè)對創(chuàng)新資金進行的戰(zhàn)略控制。近年來，學術界提出了很多種不同的生態(tài)研究理論，而只有生態(tài)系統(tǒng)與生態(tài)特性被運用在經(jīng)濟學研究中。因此本文對加入生態(tài)系統(tǒng)及生態(tài)特性研究理論的資金控制進行了新的定義，概念為高新技術企業(yè)在收集與運用資金時，將與生態(tài)特性相統(tǒng)一、資金處于平衡狀態(tài)作為控制的基礎，再加入戰(zhàn)略分析，進行協(xié)同的、動態(tài)的、循環(huán)的、系統(tǒng)的生態(tài)化資金控制。

（二）創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)及特性分析

1.創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)分析。生態(tài)特性在創(chuàng)新資金控制中十分重要，而生態(tài)系統(tǒng)是生態(tài)特性的研究基礎。加入創(chuàng)新資金的生態(tài)系統(tǒng)是創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的一個分支，通過將其與自然生態(tài)系統(tǒng)相比較可以發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)者、消費者、分解者及生態(tài)環(huán)境四者構(gòu)成了自然生態(tài)系統(tǒng)，這四者間的相互關系在創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)中也有著近乎一樣的體現(xiàn)，例如企業(yè)從籌集創(chuàng)新資金到技術創(chuàng)新一直到消費者購買創(chuàng)新產(chǎn)品，都是創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)間各參與者的相互作用。在高新技術企業(yè)中也存在著和自然生態(tài)系統(tǒng)一樣的協(xié)同性、進化性和動態(tài)性，因此系統(tǒng)中的各個角色需要好好配合，實現(xiàn)“1+1>2”的效果。

2.創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)的特性分析。

（1）協(xié)同進化性在創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)中是指各部門及生態(tài)位之間的協(xié)同進化。前者體現(xiàn)為研發(fā)、生產(chǎn)、銷售三部門間的協(xié)同性，后者是指各企業(yè)之間的互動進化。這也是企業(yè)高層管理好企業(yè)的一個重要手段?？梢姡瑓f(xié)同進化性不僅可以加強企業(yè)對生態(tài)系統(tǒng)的控制，也可以改善控制環(huán)境。

（2）動態(tài)平衡特性是在動態(tài)調(diào)節(jié)中形成的一種平衡狀態(tài)，生態(tài)系統(tǒng)自身處于動態(tài)平衡中。企業(yè)的風險抗壓能力與穩(wěn)定性具有正相關關系，在具有創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)中同樣適用。企業(yè)可以利用內(nèi)部調(diào)節(jié)規(guī)避外部風險所造成的改變。圖1體現(xiàn)的是動態(tài)穩(wěn)定，作用主要由投融資的平衡來體現(xiàn)。

（3）資金循環(huán)特性體現(xiàn)為資金循環(huán)，在創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)中相互作用，使資金也能夠在其中得以循環(huán)。創(chuàng)新資金經(jīng)過創(chuàng)新活動投入市場，將獲取的收益繼續(xù)投入到下一個創(chuàng)新活動中，持續(xù)循環(huán)。

（三）創(chuàng)新資金生態(tài)化控制的作用機理

預算是對創(chuàng)新資金實現(xiàn)生態(tài)化控制的基礎，控制能力因資金的動態(tài)平衡而提高，所以創(chuàng)新資金生態(tài)化控制是重要前提。各控制要素在創(chuàng)新資金生態(tài)化系統(tǒng)中相互作用，實現(xiàn)動態(tài)平衡狀態(tài)，可以使企業(yè)的控制能力迅速得到提高。對于高新技術企業(yè)而言，建立由政策環(huán)境、金融環(huán)境以及科技環(huán)境有機結(jié)合的創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)十分必要。

二、高新技術企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化控制模式的設計

（一）創(chuàng)新資金生態(tài)化控制模式

創(chuàng)新資金生態(tài)化控制模式包含了生態(tài)特性、協(xié)同進化性、動態(tài)平衡性及資金循環(huán)性。在該生態(tài)系統(tǒng)中，首先要明確企業(yè)的生態(tài)位，從而制定出相應的戰(zhàn)略，將動態(tài)平衡的理念運用到創(chuàng)新活動中，尤其是在編制預算時，需要隨著時間的推移不斷調(diào)節(jié)。通過運用循環(huán)理念，使創(chuàng)新資金實現(xiàn)良性循環(huán)，并加入評價機制，以逐漸改善進步。

（二）創(chuàng)新資金生態(tài)化控制模式的關鍵環(huán)節(jié)

1.編制創(chuàng)新資金預算是控制模式中的重要環(huán)節(jié)，創(chuàng)新活動的順利進行可以反映出預算的作用，能夠由此提升資金使用效率。在編制預算時，資金的供需情況也需納入考慮，以提高資金利用率，避免資金浪費。

在編制投入創(chuàng)新的資金預算時，需要一并考慮時間與數(shù)量，本文還加入了空間維度，從三方面出發(fā)制定預算。在時間上做到各環(huán)節(jié)資金及時到位;在數(shù)量上做到避免浪費;在空間上做到創(chuàng)新活動中涉及到的各個主題都能夠?qū)崿F(xiàn)有機結(jié)合，成為相互協(xié)作的關系。這三者在具體的創(chuàng)新活動中的體現(xiàn)如圖2所示。

2.如何投放創(chuàng)新資金對控制模式來說十分重要，三個階段中的投放方向分為市場調(diào)研、R&D人員薪酬、設備投資、市場開發(fā)以及流動資金五個方面。圖3反映了創(chuàng)新資金的循環(huán)效果。

三、創(chuàng)新資金生態(tài)化控制效果評價指標體系的構(gòu)建

（一）指標體系的設計

將構(gòu)建評價體系的原則與創(chuàng)新資金的生態(tài)化控制效果相結(jié)合，研究收益性、流動性、安全性、成長性四者的影響因素，選取重要指標，如下表所示。

（二）指標的測算

在對評價指標進行測算時，首先對沒有出現(xiàn)在財務報表中的指標進行介紹，定義與公式如下：

1.知識與智力資產(chǎn)收益率。是指研發(fā)階段的人員成本。企業(yè)對研發(fā)人員投入得越多，越能體現(xiàn)出企業(yè)對于技術創(chuàng)新研發(fā)的重視程度，這一指標數(shù)值較高，說明企業(yè)通過研發(fā)環(huán)節(jié)最終能夠獲得的收益也比較多。公式為：知識與智力收益率=知識與智力貢獻價值/知識與智力產(chǎn)值×100%。

2.EVA。等于稅后凈利潤與資本成本之間的差額，體現(xiàn)了企業(yè)能否對資金實現(xiàn)有效控制。公式為：EVA=稅后凈營業(yè)利潤-資產(chǎn)總額×加權平均資本成本。

3.新產(chǎn)品銷售利潤率。是指投入市場化銷售后，企業(yè)獲得的營業(yè)收入與利潤之間的比值。這一指標數(shù)值越高，體現(xiàn)出企業(yè)獲得的利潤越多，而高利潤又反映出企業(yè)對創(chuàng)新資金的控制十分有效。公式為：新產(chǎn)品銷售利潤=（利潤總額÷新產(chǎn)品銷售收入）×100%。

4.R&D經(jīng)費投入強度。體現(xiàn)的是企業(yè)對于研究開發(fā)的投入，體現(xiàn)了企業(yè)對于研發(fā)的重視程度，該指標數(shù)值越高，說明企業(yè)越重視研發(fā)能力，能夠得到發(fā)展。公式為：R&D投入強度=本期研究開發(fā)經(jīng)費/本期銷售收入總額×100%。

5.科技人員占比。是指研發(fā)人員與企業(yè)總員工人數(shù)之間的比值，企業(yè)對研發(fā)能力越關注、越重視，投入越高，那么企業(yè)的成長速度也就越快，該指標數(shù)值越高。公式為：科技人員占比=研發(fā)人員數(shù)/企業(yè)員工總數(shù)。

6.新產(chǎn)品廣告支出強度。是指企業(yè)對投入市場的創(chuàng)新產(chǎn)品投放的宣傳成本。公式為：新產(chǎn)品廣告支出強度=新產(chǎn)品廣告費用支出/銷售收入總額×100%。

四、基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的控制效果評價模型

（一）基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的控制效果評價的優(yōu)勢

Rumelhart和McCelland提出反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡法，在模仿人腦機能的基礎上進行簡化和抽象，使用頻率較高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)崿F(xiàn)輸入到輸出的非線性映射，不斷循環(huán)，一直到能夠明確每一個神經(jīng)元的相應權重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡的適應性較高，規(guī)避了很多人為過錯。同時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡的容錯機制能夠盡可能避免專家打分形成的人為誤差，更具有客觀性。為了更好地研究創(chuàng)新資金生態(tài)化系統(tǒng)的控制效果，本文將經(jīng)過改善的BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論運用到對創(chuàng)新資金控制效果的評價機制中。

（二）基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的控制效果評價模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是現(xiàn)如今使用頻率最高、運用范圍最廣的一項神經(jīng)網(wǎng)絡研究，但存在低收斂速度等局限性。為了更好地對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行改善優(yōu)化，本文結(jié)合PSO學習算法，構(gòu)建一種新的評價模型。Kolmogorv法指出，三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)在合理設置隱含層節(jié)點的基礎上，能夠?qū)崿F(xiàn)相應的研究目的。從這一角度出發(fā)，本文將高新技術企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化控制效果評價的基礎結(jié)構(gòu)設定為同時具有輸入層、單隱含層、輸出層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡。

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的設計。

（1）就輸入層來說，明確輸入層與輸出層的節(jié)點，相應評價機制中評價指標的數(shù)量決定了該神經(jīng)元節(jié)點的數(shù)量，就本文而言，有13個創(chuàng)新資金生態(tài)化控制效果評價指標，由此可知，也就有13個神經(jīng)元節(jié)點。就輸出層來說，本文在評價高新技術企業(yè)的創(chuàng)新資金生態(tài)化控制效果時運用的是專家綜合評價法，最終評價的結(jié)果分數(shù)就是神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出。由此可知，輸出層神經(jīng)元節(jié)點是1。

（2）以現(xiàn)有研究成果來說，仍然有一些關于如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層的相關理論沒有得到落實。如果隱含層的節(jié)點數(shù)很大的話，就神經(jīng)網(wǎng)絡來說，很可能會發(fā)生過度擬合，但如果節(jié)點數(shù)過小的話，則會加大學習誤差。因此，隱含層節(jié)點數(shù)在本文中是通過網(wǎng)絡結(jié)果的誤差對比選優(yōu)確定的。

（3）線性函數(shù)和非線性函數(shù)是比較常見的兩種激活函數(shù)。為了凸顯研究效果，本文選取非線性激活函數(shù)來進行研究。在非線性函數(shù)中，分為對數(shù)函數(shù)和正切函數(shù)兩種激活函數(shù)。對于正切函數(shù)而言，輸出數(shù)據(jù)映射在（-1，1）的區(qū)間內(nèi)。本文的激活函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)，該函數(shù)的表達式如下：

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的優(yōu)化。一種比較新穎的進化算法叫做粒子群優(yōu)化（PSO）算法，從這一算法被提出至今，一直深受好評，應用范圍非常廣泛。將粒子群（PSO）算法與遺傳算法相比較，粒子群（PSO）算法具有簡便運算的優(yōu)勢，而遺傳算法則需要浪費很多時間在交叉和變異上，因此粒子群（PSO）算法在時間和效率上都占優(yōu)勢，能夠找到最合適的解法。同時易操作和易理解也是粒子群（PSO）算法的一大優(yōu)勢。在面臨優(yōu)化非線性以及網(wǎng)絡泛化能力的增強時，粒子群（PSO）算法都具有十分明顯的積極影響，因此利用它來對網(wǎng)絡實現(xiàn)優(yōu)化學習算法，網(wǎng)絡的泛化能力也能得到十分顯著的提高。

粒子群（PSO）算法是將初始化設置先應用于一群粒子上，這些粒子在不斷更新交替后找到最優(yōu)解。這些粒子在實現(xiàn)更新交替時，主要是通過追蹤個體極值Pbest和群體極值Gbest來做到自身位置的迭代。在確定了兩者最優(yōu)值之后，粒子用以下公式來更新自己的速度與位置。

式中，w為慣性權重，v為粒子的速度，k為當前粒子的迭代次數(shù)，c1和c2為加速因子，通常c1=c2=2，r1和r2是介于0和1之間的隨機數(shù)，Pp和Pg分別表示個體極值和全局極值，X為當前粒子的位置。

本文在BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法中引入粒子群（PSO）算法，并具體應用于創(chuàng)新資金控制效果評價中。首先依據(jù)模型選取樣本，然后對樣本進行標準化處理，借助matlab軟件進行PSO-PB模型的訓練，結(jié)合節(jié)點漸減法求出隱層節(jié)點數(shù)量，按照7：3的比例將樣本分為訓練數(shù)據(jù)與仿真測試數(shù)據(jù)。通過對比實際輸出值和仿真測試輸出值可以發(fā)現(xiàn)，基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的創(chuàng)新資金控制效果評價結(jié)果是比較準確的。

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