□ 文/鐘書(shū)麗 楊洋 高慶欣 余曉鐘

改革開(kāi)放以來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到飛速發(fā)展，油氣需求量不斷攀升，國(guó)內(nèi)產(chǎn)能無(wú)法滿足消費(fèi)需求。截至2018年，我國(guó)石油對(duì)外依存度已逼近70%，天然氣對(duì)外依存度超過(guò)40%，超過(guò)美國(guó)成為世界第一大石油進(jìn)口國(guó)。隨著“一帶一路”戰(zhàn)略推進(jìn)，我國(guó)石油企業(yè)要實(shí)現(xiàn)與富油國(guó)經(jīng)貿(mào)合作，勢(shì)必與跨國(guó)石油公司展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)，沒(méi)有強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力是難以取勝的。石油屬于技術(shù)和資金密集型行業(yè)，技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新對(duì)減少油氣勘探開(kāi)發(fā)與生產(chǎn)建設(shè)成本、安全成本、環(huán)境成本，以及提升開(kāi)采效率和油品質(zhì)量都是至關(guān)重要的。

本文以我國(guó)三大石油公司為研究對(duì)象，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從投入和產(chǎn)出兩個(gè)角度選取指標(biāo)體系，采用專家意見(jiàn)法和層次分析法確定指標(biāo)及其權(quán)重，評(píng)價(jià)了三大石油公司技術(shù)創(chuàng)新效率高低。研究表明，我國(guó)三大石油公司技術(shù)創(chuàng)新效率處于中等略偏上水平并呈上升趨勢(shì)，仍有極大提升空間。

一、效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系理論來(lái)源

經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特首次提出技術(shù)創(chuàng)新理論，創(chuàng)新過(guò)程就是新生產(chǎn)函數(shù)確立過(guò)程，這包括5項(xiàng)內(nèi)容：引進(jìn)新產(chǎn)品、引入新技術(shù)、開(kāi)辟新市場(chǎng)、獲取新材料、采取新的企業(yè)組織形式。布朗（W.B.Brown）等提出創(chuàng)新目標(biāo)、創(chuàng)新階段和決策輸入變量對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)。英國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家法瑞爾（Farrell）1957年在《生產(chǎn)效率度量》一文中從“投入”和“產(chǎn)出”角度，指出技術(shù)效率是在規(guī)模報(bào)酬不變條件下生產(chǎn)單位產(chǎn)品最小可能投入與實(shí)際投入的比率最理想狀況。國(guó)內(nèi)專家學(xué)者認(rèn)為，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資源投入與產(chǎn)出的比率，反映了技術(shù)創(chuàng)新資源對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻(xiàn)。傅家驥教授基于中國(guó)國(guó)情創(chuàng)造性提出技術(shù)創(chuàng)新理論；馬寧、官建成等學(xué)者通過(guò)調(diào)查研究，確立了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率指標(biāo)影響因素。而對(duì)我國(guó)石油公司技術(shù)創(chuàng)新的研究還處于成長(zhǎng)階段。其中，丁浩、張星臣將石油企業(yè)特點(diǎn)融入技術(shù)進(jìn)步模型中，建立了能夠用于測(cè)算油田技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的模型和方法；羅東坤、閆娜根據(jù)石油行業(yè)科技創(chuàng)新效率特點(diǎn)，采用非參數(shù)估計(jì)方法將石油企業(yè)研發(fā)投入的經(jīng)濟(jì)效益，作為企業(yè)科研投入資金規(guī)模的決策條件。技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)確立因評(píng)價(jià)主體、評(píng)價(jià)角度、評(píng)價(jià)對(duì)象差異而不同，所以沒(méi)有形成一個(gè)學(xué)界公認(rèn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)準(zhǔn)則，且在測(cè)量過(guò)程中存在人為因素影響過(guò)大情況?？偟膩?lái)說(shuō)，石油企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率，還存在很大研究空間。20世紀(jì)40年代，心理學(xué)家Mc Culloch和數(shù)學(xué)家Pitts合作首次提出神經(jīng)計(jì)算數(shù)學(xué)模型即M-P模型，1986年Rumelhart提出BP算法，極大地推進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。1986年錢學(xué)森主編的論文集《關(guān)于思維科學(xué)》，介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究成果，在國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界引起極大反響，之后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于各學(xué)科研究。

為此，石油企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建，要考慮石油企業(yè)的特殊性，需將其特點(diǎn)融入評(píng)價(jià)體系。指標(biāo)選擇過(guò)程中要兼顧數(shù)量恰當(dāng)、分層明確，指標(biāo)設(shè)計(jì)時(shí)要考慮數(shù)據(jù)收集的難易程度及完整性。因而本文將設(shè)計(jì)好的指標(biāo)體系做成調(diào)查問(wèn)卷，以網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問(wèn)卷形式發(fā)給行業(yè)專家、從業(yè)人員及研究機(jī)構(gòu)，征詢意見(jiàn)并對(duì)各指標(biāo)重要性進(jìn)行排序，并在綜合各專家意見(jiàn)后選擇10個(gè)定量數(shù)據(jù)指標(biāo)。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型基本原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks 簡(jiǎn)稱 ANN）是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。它依靠系統(tǒng)復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系處理信息。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back-Propagation Network）是一種誤差反向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一般分為輸入層、隱含層和輸出層3個(gè)層次，它能夠?qū)W習(xí)和儲(chǔ)存大量輸入—輸出模式，而不需要確定描述這種關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。其工作原理是訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到實(shí)際輸出值與期望輸出值之間的誤差值，識(shí)別誤差并通過(guò)反向傳播反饋到輸入層，以此不斷調(diào)整和修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，最后得到誤差在可接受范圍的輸出值。

圖1 石油企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)定量指標(biāo)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力和非線性映射能力、對(duì)任意函數(shù)的逼近能力、并行計(jì)算能力和容錯(cuò)能力，為本文非線性指標(biāo)數(shù)據(jù)模擬提供了有力保障。

三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在石油企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

第一，確立訓(xùn)練組和仿真組。將中國(guó)石油、中國(guó)石化和中國(guó)海油2007—2013年數(shù)據(jù)訓(xùn)練組輸入向量p，由層次分析法（AHP）確立的權(quán)重得到各年指標(biāo)期望值作為導(dǎo)師向量t。然后對(duì)所有數(shù)據(jù)歸一化處理備用，圖1為已經(jīng)確定好的訓(xùn)練組輸入向量p、仿真數(shù)據(jù)組p_test和期望輸出向量t。第二，確定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。通過(guò)訓(xùn)練時(shí)間和識(shí)別率來(lái)判斷節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇是否合適，在實(shí)際操作過(guò)程中采取經(jīng)驗(yàn)公式或者與作為參考，其中m為輸出神經(jīng)元數(shù)，n為輸入神經(jīng)元數(shù)，為[1,10]之間的常數(shù)。本文10個(gè)指標(biāo)作為輸入層向量，輸出層為1個(gè)，經(jīng)過(guò)反復(fù)多次訓(xùn)練來(lái)比較隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)結(jié)果影響的誤差值，選擇使最終整體誤差值最小的N作為隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。第三，確定網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法和具體代碼。調(diào)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)newff，設(shè)置輸入層輸入向量p，期望輸出向量t，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4個(gè)，采用10-4-1結(jié)構(gòu)。中間隱含層采用tansig函數(shù)，輸出層采用purelin函數(shù)，采用標(biāo)準(zhǔn)的梯度下降算法trainlm,目標(biāo)誤差為0.00001，誤差顯示步長(zhǎng)25，最大訓(xùn)練步長(zhǎng)數(shù)6000步。訓(xùn)練結(jié)果gradient是誤差曲面的梯度，當(dāng)梯度達(dá)到0.0000942時(shí)，訓(xùn)練結(jié)束。Mu是算法里面的一個(gè)參數(shù)，Performance是Mean Squared Error（均方誤差），0.0145是初始值，訓(xùn)練過(guò)程迭代得到0.000000123，小于目標(biāo)值0.00001，訓(xùn)練過(guò)程結(jié)束。第四，測(cè)試數(shù)據(jù)。比較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的實(shí)際輸出值與導(dǎo)師向量，誤差在可接受范圍之內(nèi)，該網(wǎng)絡(luò)可以用于仿真測(cè)試。對(duì)三大石油企業(yè)2014—2015年數(shù)據(jù)p_test進(jìn)行逐一仿真，得到如表1結(jié)果。

表1 p_test仿真結(jié)果

四、評(píng)價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)等級(jí)劃分，可分為高（0.8-1）、較高（0.6-0.8）、中等（0.4-0.6）、較低（0.2-0.4）、低（0-0.2）幾檔。將測(cè)試結(jié)果結(jié)合評(píng)價(jià)等級(jí)，可以得出三大石油公司技術(shù)創(chuàng)新效率處于中上水平，并且2007—2015年技術(shù)創(chuàng)新效率呈持續(xù)上升趨勢(shì)。三大公司成立時(shí)間相近，從企業(yè)規(guī)模和綜合實(shí)力來(lái)看，中國(guó)石油排名第一，中國(guó)石化緊隨其后，中國(guó)海油排名第三。三大石油公司之間的技術(shù)創(chuàng)新效率差距源于企業(yè)規(guī)模、研發(fā)資金投入及企業(yè)擁有的高素質(zhì)人才數(shù)量，印證了著名的“熊彼特創(chuàng)新”假說(shuō)?；趧?dòng)態(tài)視角，認(rèn)為企業(yè)規(guī)模與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效呈正相關(guān)。

國(guó)外石油企業(yè)將贏得國(guó)際市場(chǎng)的突破點(diǎn)放在核心技術(shù)、首創(chuàng)技術(shù)應(yīng)用和推廣上。我國(guó)石油企業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化率約為35%，國(guó)外大型跨國(guó)石油企業(yè)如BP、殼牌、雪佛龍、康菲、?？松梨诘葹?0%-80%；我國(guó)石油企業(yè)科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率為35%-50%，國(guó)外公司為80%?？梢?jiàn)，我國(guó)石油公司技術(shù)創(chuàng)新效率仍有較大提升空間。

從研究結(jié)果來(lái)看，我國(guó)石油公司技術(shù)創(chuàng)新效率雖然有所提升，但還需要?jiǎng)?chuàng)造性地學(xué)習(xí)和借鑒國(guó)外先進(jìn)管理方式方法，加大技術(shù)研發(fā)投入，引進(jìn)高素質(zhì)人才，創(chuàng)建高水平的技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，并與國(guó)內(nèi)外科技公司、科研機(jī)構(gòu)及高校達(dá)成合作協(xié)議，聯(lián)合攻克技術(shù)難關(guān)；企業(yè)內(nèi)部要加強(qiáng)自身建設(shè)，重視科技人才，完善人才招聘培訓(xùn)機(jī)制，建立科學(xué)的崗位管理制度和激勵(lì)制度；企業(yè)員工要樹(shù)立創(chuàng)新意識(shí)，將創(chuàng)新融入企業(yè)文化；企業(yè)要充分了解市場(chǎng)需求，促進(jìn)研發(fā)成果轉(zhuǎn)化、推廣和應(yīng)用，努力提高技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)盈利的貢獻(xiàn)率。