方 曦，劉 平，何 華

（上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)中歐知識產(chǎn)權(quán)管理研究中心，上海 201400）

技術(shù)變革的推進(jìn)與發(fā)展，帶動新興技術(shù)行業(yè)競爭規(guī)則的改變。與傳統(tǒng)技術(shù)相比，新興技術(shù)項(xiàng)目具有投資金額大、技術(shù)要求高、高難度和高風(fēng)險的特點(diǎn)。在眾多的技術(shù)項(xiàng)目投資中，降低風(fēng)險已經(jīng)日益成為企業(yè)投資的核心，是企業(yè)瞄準(zhǔn)市場提高市場競爭力的關(guān)鍵。新技術(shù)環(huán)境下的企業(yè)必須將競爭策略定位于對新興技術(shù)發(fā)展規(guī)律的研究上，并強(qiáng)烈關(guān)注對新興技術(shù)項(xiàng)目投資的意義。而新興技術(shù)項(xiàng)目投資中最為關(guān)鍵的是模型選擇，為解決企業(yè)新興技術(shù)項(xiàng)目投資選擇問題，諸多學(xué)者較早的開始了對新興項(xiàng)目選擇投資的研究，主要是從新興項(xiàng)目投資的選擇方法、影響因素和實(shí)證研究等角度，并且已經(jīng)取得較多的研究成果。首先，是對新興項(xiàng)目投資的選擇方法的研究。吳鳳平等［1］基于熵權(quán)區(qū)間的直覺模糊多屬性方法，克服了決策的不確定性與復(fù)雜性。張喬木［2］利用德爾菲調(diào)查和聚類分析法對新興技術(shù)項(xiàng)目的選擇投資影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明，技術(shù)預(yù)見性和市場潛力在項(xiàng)目投資選擇中影響較大。肖嘉奕等［3］發(fā)現(xiàn)，利用三階段DEA 模型可以解決高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資效率問題，減少主觀判斷影響。同樣，劉華棟［4］梳理文獻(xiàn)時分析了傳統(tǒng)評價體系和決策方法的不足，借助層次分析法對A 項(xiàng)目進(jìn)行投資分析。利用模糊選擇法，胡劉芬等［5］發(fā)現(xiàn)社會效應(yīng)的重要性占據(jù)重要地位。向誠等［6］利用多元回歸分析，發(fā)現(xiàn)技術(shù)指標(biāo)在市場層面的有效性。以AHP-灰色關(guān)聯(lián)度模型，蔡玨芳等［7］對新技術(shù)應(yīng)用與開發(fā)項(xiàng)目進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)市場潛力與技術(shù)指標(biāo)對選擇投資具有顯著影響。其次，學(xué)者們研究了新興項(xiàng)目投資選擇的影響因素。Bildosola 等［8］通過文獻(xiàn)計量和文本挖掘方法指出技術(shù)預(yù)見一致性比技術(shù)可行性更為重要，是企業(yè)選擇投資的標(biāo)志。而Bumpus 等［9］持相反意見，通過因果分析法發(fā)現(xiàn)市場潛力比技術(shù)預(yù)見性更為重要，技術(shù)市場潛力對投資選擇判斷具有重要影響。楊亞等［10］在評述供應(yīng)鏈RFID 技術(shù)投資選擇時，驗(yàn)證了技術(shù)市場前景的關(guān)鍵性作用。通過專利價值評議金玉成等［11］認(rèn)為獲得知識產(chǎn)權(quán)的技術(shù)指標(biāo)具有有效性。周進(jìn)等［12］從中國對美國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資分析，發(fā)現(xiàn)市場規(guī)模、人才、科創(chuàng)能力以及基礎(chǔ)設(shè)施的集聚效應(yīng)的影響顯著。李金生等［13］側(cè)重分析產(chǎn)業(yè)人力資源，從知識創(chuàng)造角度，通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)人力資源的不同會形成不同的投資選擇，造成不同的收益水平。最后，在新興項(xiàng)目選擇投資的實(shí)證研究方面。聶飛等［14］對樣本進(jìn)行統(tǒng)計分析和實(shí)證檢驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施越是齊全，對于該技術(shù)項(xiàng)目的投資越多，且呈現(xiàn)倒U 形。王京等［15］得出的重要結(jié)論是，滬深兩市A 股上市企業(yè)項(xiàng)目投資的成功離不開行業(yè)環(huán)境與技術(shù)的先進(jìn)性。王昀等［16］以中國制造業(yè)行業(yè)為例也進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明市場集中度與項(xiàng)目投資呈正相關(guān)。以新醫(yī)療產(chǎn)品為例，Ijzerman 等［17］認(rèn)為項(xiàng)目績效來源于為社會科技進(jìn)步帶來的價值。可見，投資項(xiàng)目時，環(huán)境效益也是考慮的關(guān)鍵。

從上述多角度來看，單一項(xiàng)指標(biāo)能快速決策新興技術(shù)項(xiàng)目投資選擇，操作簡單，但是現(xiàn)有文獻(xiàn)均是對其進(jìn)行主觀上的經(jīng)驗(yàn)分析，很少進(jìn)行定量分析，無法有效分析決策選擇，如何簡化指標(biāo)體系，減少主觀選取，將是未來研究方法關(guān)鍵之處。

綜上所述，本文采用指標(biāo)體系識別方法作為新興技術(shù)項(xiàng)目投資選擇的研究基礎(chǔ)，在指標(biāo)選取與權(quán)重賦值上減少人為主觀程度，優(yōu)化新興技術(shù)項(xiàng)目選擇的指標(biāo)體系。

1 新興技術(shù)項(xiàng)目投資選擇指標(biāo)體系

1.1 構(gòu)建指標(biāo)模型

本文從技術(shù)指標(biāo)、市場指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)指標(biāo)、一致性指標(biāo)和社會效應(yīng)5 個維度出發(fā)，構(gòu)建新的指標(biāo)體系，并依據(jù)指標(biāo)的查全率、準(zhǔn)確性與可操作性3 個方面考慮，確定項(xiàng)目投資選擇的指標(biāo)依次為：技術(shù)先進(jìn)性、知識產(chǎn)權(quán)獲取的可能性、市場、競爭數(shù)量、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、人力資源、技術(shù)預(yù)見一致性、促進(jìn)科技發(fā)展程度。

通過前人研究，本文還發(fā)現(xiàn)資源節(jié)約度與知識產(chǎn)權(quán)對項(xiàng)目投資選擇有一定的影響，但國內(nèi)外學(xué)者對這些研究使用較少。例如Zheng 等［18］研究得出資源有限性在一定程度上影響技術(shù)發(fā)展。之后張靜［19］提出資源節(jié)約度在項(xiàng)目投資決策過程中起到了非常重要的作用，并實(shí)證分析驗(yàn)證了這種影響。孔德婧等［20］提出了以專利數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，并通過項(xiàng)目投資選擇案例驗(yàn)證了知識產(chǎn)權(quán)信息在選擇投資方面具有可行性。上述學(xué)者證實(shí)了資源節(jié)約度與知識產(chǎn)權(quán)在項(xiàng)目投資選擇中具有重要的作用，因此本文的指標(biāo)加入資源節(jié)約度和知識產(chǎn)權(quán)這兩項(xiàng)信息。在項(xiàng)目投資選擇方法的理論研究基礎(chǔ)上，本文確定了相應(yīng)的指標(biāo)，且具有可行性和理論依據(jù)。

然而現(xiàn)有文獻(xiàn)大多是從主觀角度研究，分析指標(biāo)評價值無法量化，缺少對新興技術(shù)項(xiàng)目選擇評估的研究。在項(xiàng)目投資選擇中，不可避免會出現(xiàn)主觀因素和客觀信息不對稱等因素，項(xiàng)目投資選擇評估指標(biāo)需要全面衡量，量化評價指標(biāo)值，科學(xué)地評估新興技術(shù)項(xiàng)目投資。對此，本文分析了新興技術(shù)項(xiàng)目投資選擇影響因素，設(shè)計了項(xiàng)目投資選擇評價指標(biāo)并量化評價指標(biāo)，提出了一種模糊層次分析法模型，為新興技術(shù)項(xiàng)目選擇投資評估提高有效值。具體如表1 所示。

表1 新興技術(shù)項(xiàng)目投資選擇因素指標(biāo)體系

1.2 理論模型

1.2.1 層次分析法

AHP（層次分析法）是將與決策有關(guān)的元素分解成目標(biāo)或準(zhǔn)則，進(jìn)而分解為多指標(biāo)的若干層次，在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。這種方法多用于具有分層評判指標(biāo)的多目標(biāo)系統(tǒng)，并且其目標(biāo)值通常難以用定量來描述的決策問題。層析分析法的步驟如下。

（1）確定新興技術(shù)項(xiàng)目投資風(fēng)險評估的目標(biāo)，明確方案評價的一級指標(biāo)和二級指標(biāo)。

（2）根據(jù)對目標(biāo)問題的分析，構(gòu)建判斷矩陣；一級判斷矩陣表示針對目標(biāo)新興技術(shù)，本層次有關(guān)因子之間相對重要性的狀況，假定層次中影響因子于下一層有聯(lián)系，構(gòu)造二級判斷矩陣，將隸屬于同一指標(biāo)的二級指標(biāo)的相對重要性相互進(jìn)行比較；判斷矩陣中相對重要性通常使用1～9 數(shù)值標(biāo)度的表現(xiàn)形式，各標(biāo)度值含義如表2 所示。

表2 判斷矩陣相對重要程度和含義

（3）計算各層級指標(biāo)權(quán)重值；采用特征向量法，先求出兩兩比較判斷矩陣的單排序向量，然后計算出矩陣的最大特征值，再算出最大特征值對應(yīng)的特征向量Wi，就是一級指標(biāo)中各風(fēng)險因素相對于新興技術(shù)項(xiàng)目投資評價的權(quán)重值。步驟如下：

第一步：計算判斷矩陣每一行排序向量的乘積Xi

第二步：計算Xi的n次方根xi

則特征向量Wi為：

（4）判斷矩陣一致性檢驗(yàn)；為避免判斷矩陣和一致性矩陣的差異程度過大造成結(jié)果失真，在計算出權(quán)重向量之后，繼續(xù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，如果構(gòu)建的判斷矩陣不能滿足其一致性，即無法保證決策的邏輯性和科學(xué)有效性。判斷矩陣的平均隨機(jī)一致性程度需要引入另一個指標(biāo)RI，即平均隨機(jī)一致指標(biāo)。如表3 所示。

表3 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI 值參照表

定義檢驗(yàn)系數(shù)：

1.2.2 模糊綜合評價法

表4 項(xiàng)目風(fēng)險投資等級評價標(biāo)準(zhǔn)

（2）建立隸屬度矩陣通過專家根據(jù)評價尺度對各具體指標(biāo)評價集進(jìn)行評定，各指標(biāo)評價等級即為該評價集專家打分人數(shù)k 占總?cè)藬?shù)n 的比重，最后可得隸屬度矩陣Rij=k/n。一般表達(dá)式如下：

由此得出綜合隸屬度：

（3）評價等級確定。評價等級通過運(yùn)用最大隸屬度函數(shù)確定，將綜合隸屬度函數(shù)先進(jìn)行歸一化處理，公式如下：

其次將預(yù)設(shè)的評價等級賦值通過以下公式計算各指標(biāo)評價等級，公式如下：

2 3D 打印項(xiàng)目投資選擇的應(yīng)用

近年來3D 打印技術(shù)具有快速成型的特點(diǎn)，被認(rèn)為是當(dāng)前打印技術(shù)的全新發(fā)展，突破原始打印速度的重要手段。作為新興技術(shù)的一種，3D 打印技術(shù)在全球勢必得到關(guān)注與快速發(fā)展。故為了驗(yàn)證本文提出的關(guān)于新興技術(shù)項(xiàng)目投資選擇指標(biāo)體系的實(shí)用性與可行性。本文選取3D 打印技術(shù)進(jìn)行研究，并邀請專家對該新興技術(shù)進(jìn)行評估，并整理出各評分的平均值整數(shù)，然后通過模糊層次分析法驗(yàn)證本文新興技術(shù)項(xiàng)目選擇投資指標(biāo)體系的科學(xué)性與可行性。

2.1 基于模糊層次分析法的3D 打印技術(shù)項(xiàng)目選擇評估研究

下面根據(jù)項(xiàng)目投資評估選擇特點(diǎn)進(jìn)行指標(biāo)的具體分解，如表5 所示。

表5 3D 打印技術(shù)項(xiàng)目投資選擇指標(biāo)構(gòu)成

2.2 計算一級指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)上述指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)建立判斷矩陣，計算各個層次的權(quán)重并對總權(quán)重進(jìn)行排序，得出一級指標(biāo)和二級指標(biāo)的判斷矩陣。運(yùn)用MATLAB 軟件來計算一級指標(biāo)的特征向量、權(quán)重和一致性檢驗(yàn)。一級指標(biāo)判斷舉證具體情況參照表6，其中一致性比率CR=0.096 462＜0.1，說明該判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)，權(quán)重系數(shù)較為合理，技術(shù)指標(biāo)、市場指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)指標(biāo)、一致性指標(biāo)和社會效應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重分別為0.151 99、0.409 43、0.281 02、0.097 449、0.060 119。

表6 影響因素一級指標(biāo)判斷矩陣

同樣方法再次來計算各二級指標(biāo)的特征向量、權(quán)重和一致性檢驗(yàn)。表7 主要是技術(shù)性指標(biāo)的運(yùn)算，其中一致性比率CR=0.033 199＜0.1，說明該判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)，權(quán)重系數(shù)較為合理，對應(yīng)的權(quán)重為=(0.636 99，0.104 73，0.258 28)。

表7 技術(shù)指標(biāo)的判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表8 的評分結(jié)果，計算得到市場潛力和市場競爭者數(shù)量的權(quán)重系數(shù)分別為0.634 0、0.366 0，一致性比例因子CR ＝0 ＜0.1。因此，2 項(xiàng)指標(biāo)優(yōu)先比較矩陣滿足一致性要求。求得的權(quán)重有效，即市場潛力和市場競爭者數(shù)量的權(quán)重系數(shù)確定為0.634 0、0.366 0。

表8 市場指標(biāo)的判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表9 的評分結(jié)果，計算出產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)化人力資源的權(quán)重系數(shù)分別為0.634 0、0.366 0，一致性比率CR=0＜0.1，說明該判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)，權(quán)重系數(shù)較為合理，對應(yīng)的權(quán)重為=(0.634 0，0.366 0)。

表9 產(chǎn)業(yè)指標(biāo)的判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表10 的評分結(jié)果，計算得到科技政策一致性、產(chǎn)業(yè)政策一致性和技術(shù)預(yù)見一致性的權(quán)重系數(shù)分別為0.270 56、0.644 22、0.085 22，一致性比例因子CR ＝0.046 225 ＜0.1。因此，3 項(xiàng)指標(biāo)優(yōu)先比較矩陣滿足一致性要求。求得的權(quán)重有效，即科技政策一致性、產(chǎn)業(yè)政策一致性和技術(shù)預(yù)見一致性的權(quán)重系數(shù)確定為0.270 56、0.644 22、0.085 22。

表10 一致性指標(biāo)的判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表11 的評分結(jié)果，計算得到資源節(jié)約度和促進(jìn)科技發(fā)展程度的權(quán)重系數(shù)分別為0.634 0、0.366 0，一致性比例因子CR=0＜0.1，說明該判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)，權(quán)重系數(shù)較為合理。

表11 社會效應(yīng)指標(biāo)的判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)結(jié)果

2.3 基于模糊綜合評價

查閱相關(guān)新興技術(shù)項(xiàng)目投資選擇評估的文獻(xiàn)，根據(jù)所列指標(biāo)對投資新興技術(shù)項(xiàng)目的影響程度，用模糊語言劃分為5 個等級，即分 別 表 示(見表12)。統(tǒng)計文獻(xiàn)中專家評價投資新興技術(shù)項(xiàng)目選擇過程中各種指標(biāo)因素發(fā)生的概率，分析每一個二級指標(biāo)因素在模糊語言評價中的比率。

表12 新興項(xiàng)目投資評價體系完善水平綜合評價

結(jié)合本文中公式計算出一級指標(biāo)B1的合理性評價，具體計算結(jié)果如下：

歸一化處理后得到：

同理可以計算出其他指標(biāo)如B2、B3、B4 及B5的體合理性評價結(jié)果如表13 所示。

表13 合理性風(fēng)險評價

根據(jù)上述表格得出3D 打印技術(shù)投資的風(fēng)險排列為：技術(shù)指標(biāo)＞一致性指標(biāo)＞市場指標(biāo)=產(chǎn)業(yè)指標(biāo)＝社會效應(yīng)指標(biāo)。通過上述例子，以模糊層次分析法驗(yàn)證了新興技術(shù)項(xiàng)目投資選擇指標(biāo)的可行性，同時也為項(xiàng)目選擇投資的風(fēng)險降低在可接受范圍，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

3 結(jié)束語

本研究在前人大量文獻(xiàn)研究和實(shí)踐基礎(chǔ)上，選擇了市場、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、一致性與社會效應(yīng)反映項(xiàng)目投資影響因素作為評價指標(biāo)。目前確定權(quán)重的方法眾多，而本文采取AHP 確定評價指標(biāo)系數(shù)，既考慮主觀上對各項(xiàng)指標(biāo)重要性的判斷，又系統(tǒng)地賦予各指標(biāo)權(quán)重值，避免了片面性，讓結(jié)果更加合情合理。采用模糊層次分析法驗(yàn)證了新興技術(shù)項(xiàng)目投資評價指標(biāo)的可行性與實(shí)用性，實(shí)現(xiàn)企業(yè)降低投資風(fēng)險，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可行性。最后以3D 打印技術(shù)為例，驗(yàn)證了該指標(biāo)的合理性與有效性。雖然當(dāng)前實(shí)現(xiàn)了新興技術(shù)項(xiàng)目投資指標(biāo)的構(gòu)建，但是研究方法還有待進(jìn)一步的研究，以進(jìn)一步的分析項(xiàng)目投資的風(fēng)險，獲取利益最大化。