產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價方法的多維探究與實踐應用一、引言1.1研究背景與意義在全球經(jīng)濟一體化與科技迅猛發(fā)展的時代背景下，產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力已成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展和提升國家競爭力的核心要素。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展視角來看，技術創(chuàng)新是推動產(chǎn)業(yè)升級與轉型的關鍵驅動力。以傳統(tǒng)制造業(yè)為例，通過引入數(shù)字化、智能化技術，實現(xiàn)生產(chǎn)流程的自動化和智能化改造，不僅能大幅提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本，還能提升產(chǎn)品質量與附加值，使產(chǎn)業(yè)在市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位。在新興產(chǎn)業(yè)領域，如新能源汽車產(chǎn)業(yè)，持續(xù)的技術創(chuàng)新推動電池技術、自動駕駛技術等關鍵技術不斷突破，促使產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展并形成新的經(jīng)濟增長點。產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的提升對國家競爭力的增強有著深遠影響。在國際競爭中，技術創(chuàng)新能力強的國家能夠在全球產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈中占據(jù)高端位置，掌控關鍵技術與核心環(huán)節(jié)，獲取更多的經(jīng)濟利益與戰(zhàn)略資源。美國憑借在信息技術、生物醫(yī)藥等領域的強大技術創(chuàng)新能力，主導全球相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在國際經(jīng)濟與政治舞臺上擁有重要話語權；德國在制造業(yè)領域注重技術創(chuàng)新與工藝改進，其高端裝備制造、汽車產(chǎn)業(yè)等在全球具有極強競爭力，塑造了德國高品質制造的國家形象，有力地提升了國家綜合實力。鑒于產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的重要性，對其評價方法的研究具有重要的理論與實踐意義。在理論層面，目前關于產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價的研究雖取得一定成果，但在評價指標選取、評價方法應用以及評價模型構建等方面仍存在不足。部分研究的評價指標未能全面涵蓋影響產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的因素，評價方法的科學性和合理性有待提高，評價模型的普適性和準確性也需進一步驗證。深入研究產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價方法，有助于完善技術創(chuàng)新理論體系，豐富和發(fā)展產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、創(chuàng)新管理學等相關學科理論，為后續(xù)研究提供更堅實的理論基礎。從實踐意義來講，準確評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力能夠為政府部門制定產(chǎn)業(yè)政策提供科學依據(jù)。政府通過對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的評估，可明確產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢與短板，有針對性地制定扶持政策，如加大對關鍵技術研發(fā)的資金投入、給予稅收優(yōu)惠、加強創(chuàng)新人才培養(yǎng)等，引導資源合理配置，促進產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力提升，推動產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。對于企業(yè)而言，產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價結果能幫助企業(yè)了解自身在行業(yè)中的技術創(chuàng)新地位，發(fā)現(xiàn)自身技術創(chuàng)新存在的問題與不足，從而有目的地加強技術研發(fā)、優(yōu)化創(chuàng)新管理、加強人才隊伍建設等，提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力與市場競爭力。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國外對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價方法的研究起步較早。20世紀80年代，美國學者就開始關注技術創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)競爭力的影響，并運用實證研究方法探討技術創(chuàng)新投入與產(chǎn)出之間的關系。在評價指標選取上，國外研究注重從多維度進行考量。如美國學者Romer在其研究中指出，技術創(chuàng)新投入指標應涵蓋研發(fā)經(jīng)費投入、研發(fā)人員數(shù)量等，這些指標反映了產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新活動中的資源投入規(guī)模。研發(fā)經(jīng)費投入是推動技術創(chuàng)新的物質基礎，充足的資金能夠支持企業(yè)開展各類研發(fā)項目，購置先進的研發(fā)設備，吸引高素質的科研人才；研發(fā)人員數(shù)量則體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新人力資源儲備，專業(yè)的研發(fā)人員是技術創(chuàng)新的核心力量，他們能夠運用專業(yè)知識和創(chuàng)新思維，推動技術的突破與創(chuàng)新。在技術創(chuàng)新產(chǎn)出方面，國外研究常選用專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等指標。專利申請數(shù)量是技術創(chuàng)新成果的直接體現(xiàn)，它反映了產(chǎn)業(yè)在技術研發(fā)過程中所取得的創(chuàng)新性成果的數(shù)量，一定程度上代表了產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新能力和創(chuàng)新活躍度；新產(chǎn)品銷售收入則衡量了技術創(chuàng)新成果在市場上的商業(yè)化轉化程度，表明產(chǎn)業(yè)通過技術創(chuàng)新所獲得的經(jīng)濟效益，體現(xiàn)了技術創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)市場競爭力的提升作用。在評價方法應用上，國外學者廣泛運用多種方法。如數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法，被用于評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的效率。DEA方法以相對效率概念為基礎，通過構建生產(chǎn)前沿面，對多個決策單元（如不同產(chǎn)業(yè)或企業(yè)）在相同投入產(chǎn)出環(huán)境下的相對有效性進行評估。它能夠處理多投入多產(chǎn)出的復雜系統(tǒng)，有效分析各決策單元在技術創(chuàng)新過程中的資源利用效率，找出相對有效的產(chǎn)業(yè)或企業(yè)，為其他產(chǎn)業(yè)或企業(yè)提供改進的參考標桿。主成分分析（PCA）方法也常被用于對多個相關變量進行降維處理，提取主要成分，從而簡化數(shù)據(jù)結構，更清晰地分析產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的關鍵影響因素。國內(nèi)對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價方法的研究在近年來取得了豐碩成果。學者們結合我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實際情況，在評價指標體系構建和評價方法應用方面進行了深入探索。在評價指標體系構建上，國內(nèi)研究不僅借鑒國外經(jīng)驗，納入研發(fā)投入、產(chǎn)出等常見指標，還注重考慮我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特色因素。有學者提出，應將產(chǎn)業(yè)政策支持力度納入評價指標體系。在我國，產(chǎn)業(yè)政策對產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要引導作用，政府通過制定稅收優(yōu)惠政策、財政補貼政策、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃等，為產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新提供政策支持和資源保障。如政府對新能源汽車產(chǎn)業(yè)的政策扶持，包括購車補貼、稅收減免、研發(fā)項目資助等，極大地推動了該產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新和發(fā)展。產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展水平也是國內(nèi)研究關注的一個特色指標。產(chǎn)業(yè)集群能夠促進企業(yè)間的知識交流與技術合作，形成創(chuàng)新協(xié)同效應，提升產(chǎn)業(yè)整體的技術創(chuàng)新能力。以浙江的塊狀經(jīng)濟為例，眾多相關企業(yè)在特定區(qū)域集聚，通過共享資源、技術交流和合作創(chuàng)新，推動了產(chǎn)業(yè)技術的不斷進步和創(chuàng)新能力的提升。在評價方法上，國內(nèi)學者在運用傳統(tǒng)方法的基礎上，不斷探索新的方法和模型。層次分析法（AHP）在國內(nèi)產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中應用廣泛，該方法通過將復雜問題分解為多個層次，構建判斷矩陣，計算各指標的相對權重，從而確定不同指標在評價體系中的重要程度。模糊綜合評價法也常被用于處理評價過程中的模糊性和不確定性問題。它將模糊數(shù)學理論與評價方法相結合，通過建立模糊關系矩陣，對多個因素進行綜合評價，能夠更全面、客觀地反映產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的實際情況?，F(xiàn)有研究雖取得一定成果，但仍存在不足。在評價指標選取上，部分研究的指標體系不夠完善，未能充分考慮產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的動態(tài)性和系統(tǒng)性。如一些研究較少涉及技術創(chuàng)新過程中的知識管理、創(chuàng)新文化等軟因素，而這些因素對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的長期發(fā)展具有重要影響。知識管理能夠促進知識的積累、共享和應用，提高技術創(chuàng)新的效率和質量；創(chuàng)新文化則能夠激發(fā)員工的創(chuàng)新積極性和創(chuàng)造力，營造良好的創(chuàng)新氛圍。在評價方法應用方面，單一評價方法存在局限性，不同評價方法的組合應用缺乏系統(tǒng)性和科學性。部分研究在選擇評價方法時，未充分考慮產(chǎn)業(yè)特點和數(shù)據(jù)特征，導致評價結果的準確性和可靠性受到影響。不同評價方法有其各自的優(yōu)缺點和適用范圍，在實際應用中，應根據(jù)具體情況選擇合適的評價方法或進行方法組合，以提高評價結果的科學性和有效性。評價模型的普適性和針對性有待提高。現(xiàn)有評價模型大多是基于一般性產(chǎn)業(yè)特征構建的，對于特定產(chǎn)業(yè)或區(qū)域的適用性不足。不同產(chǎn)業(yè)具有不同的技術創(chuàng)新特點和發(fā)展規(guī)律，同一產(chǎn)業(yè)在不同區(qū)域的發(fā)展環(huán)境和條件也存在差異，因此需要構建更具針對性的評價模型，以準確評價特定產(chǎn)業(yè)或區(qū)域的技術創(chuàng)新能力。1.3研究方法與創(chuàng)新點本文主要運用了文獻研究法、案例分析法、層次分析法、模糊綜合評價法以及實證研究法。通過全面收集國內(nèi)外關于產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價的文獻資料，梳理相關理論與研究成果，明確產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的內(nèi)涵、構成要素以及現(xiàn)有評價方法的特點與不足，為本文研究奠定堅實的理論基礎。以特定產(chǎn)業(yè)或企業(yè)為案例，深入剖析其技術創(chuàng)新能力的實際情況，如分析某高技術產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)企業(yè)的技術創(chuàng)新投入、創(chuàng)新成果轉化以及創(chuàng)新管理模式等，詳細了解產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的實踐過程，總結成功經(jīng)驗與存在的問題，驗證和完善評價指標體系與評價方法，為研究提供實際案例支撐。在評價指標體系構建過程中，運用層次分析法確定各指標的相對權重。將產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價指標分解為目標層、準則層和指標層，通過專家打分構建判斷矩陣，計算各指標權重，明確不同指標在評價體系中的重要程度，為綜合評價提供量化依據(jù)。鑒于產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中存在諸多模糊因素，采用模糊綜合評價法對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力進行綜合評價。建立模糊關系矩陣，確定評價等級，對多個因素進行綜合考量，得出客觀、全面的評價結果，提高評價的準確性和可靠性。利用實際數(shù)據(jù)對構建的評價指標體系和評價方法進行實證檢驗，收集不同產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新相關數(shù)據(jù)，運用所提出的評價方法進行計算和分析，驗證評價體系的科學性和有效性，根據(jù)實證結果對評價體系進行優(yōu)化和改進。本研究在評價指標選取上具有創(chuàng)新性，充分考慮產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的動態(tài)性和系統(tǒng)性，不僅納入研發(fā)投入、產(chǎn)出等傳統(tǒng)指標，還創(chuàng)新性地引入知識管理能力、創(chuàng)新文化氛圍等軟因素指標。知識管理能力指標通過知識獲取、知識共享、知識應用等維度進行衡量，反映產(chǎn)業(yè)對知識資源的管理和利用效率；創(chuàng)新文化氛圍指標從創(chuàng)新價值觀、創(chuàng)新激勵機制、員工創(chuàng)新參與度等方面進行評估，體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新文化環(huán)境，使評價指標體系更加全面、科學。在評價方法應用上，本研究突破傳統(tǒng)單一評價方法的局限，將層次分析法與模糊綜合評價法有機結合，發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢，實現(xiàn)定性與定量分析的有效融合，提高評價結果的準確性和可信度。同時，針對不同產(chǎn)業(yè)特點和數(shù)據(jù)特征，對評價方法進行優(yōu)化和調(diào)整，增強評價方法的適用性和針對性，為產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價提供更科學、有效的方法。二、產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的理論基礎2.1產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的內(nèi)涵與特點產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新是以市場為導向，以企業(yè)技術創(chuàng)新為基礎，以提升產(chǎn)業(yè)競爭力為目標的一系列活動。它涵蓋了從新產(chǎn)品或新工藝設想的產(chǎn)生，經(jīng)過技術開發(fā)、生產(chǎn)、商業(yè)化到產(chǎn)業(yè)化的整個過程，是推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展和升級的核心動力。從技術層面來看，產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新包括對現(xiàn)有技術的改進和全新技術的創(chuàng)造。在電子信息產(chǎn)業(yè)，芯片制造技術從傳統(tǒng)的硅基芯片向更先進的氮化鎵、碳化硅等寬禁帶半導體芯片發(fā)展，這不僅是對現(xiàn)有技術的突破，更是創(chuàng)造全新技術的過程。通過不斷改進芯片制造工藝，提高芯片的性能、降低功耗，滿足了電子設備對小型化、高性能的需求，推動了整個電子信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。這種技術創(chuàng)新不僅提升了產(chǎn)品性能，還開拓了新的應用領域，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造了新的機遇。在產(chǎn)品層面，產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新表現(xiàn)為新產(chǎn)品的開發(fā)和現(xiàn)有產(chǎn)品的升級換代。新能源汽車產(chǎn)業(yè)通過技術創(chuàng)新，開發(fā)出續(xù)航里程更長、充電速度更快、安全性更高的電動汽車。從最初續(xù)航里程較短、性能不穩(wěn)定的電動汽車，到如今續(xù)航里程可達數(shù)百公里、具備智能駕駛輔助功能的新能源汽車，產(chǎn)品的不斷升級換代滿足了消費者對環(huán)保、高效出行的需求，也推動了新能源汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，使其逐漸在汽車市場中占據(jù)重要地位。從市場層面而言，產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新強調(diào)創(chuàng)新成果的商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化。企業(yè)通過技術創(chuàng)新開發(fā)出新產(chǎn)品或新工藝后，需要將其推向市場，實現(xiàn)商業(yè)價值。共享單車的出現(xiàn)是基于物聯(lián)網(wǎng)、移動支付等技術的創(chuàng)新應用，通過將這些技術與傳統(tǒng)自行車租賃業(yè)務相結合，創(chuàng)造了一種全新的出行服務模式。共享單車企業(yè)通過市場推廣和運營，將這一創(chuàng)新成果商業(yè)化，滿足了人們短距離出行的需求，在市場上獲得了成功，也帶動了相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如智能鎖制造、移動支付服務等。產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新具有諸多顯著特點。首先是創(chuàng)新性，這是產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的核心特征。產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新要求突破傳統(tǒng)思維和技術局限，創(chuàng)造新的技術、產(chǎn)品或服務。在生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)，基因編輯技術的出現(xiàn)就是一種創(chuàng)新性突破。傳統(tǒng)的藥物研發(fā)主要基于對疾病機理的認識和化學合成技術，而基因編輯技術則從基因層面入手，通過對生物體基因進行精確編輯，實現(xiàn)對疾病的治療和預防。這種全新的技術理念和方法，為生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的變化，開辟了新的研究領域和治療途徑，體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的創(chuàng)新性特點。風險性也是產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的重要特點之一。由于技術創(chuàng)新活動涉及到許多不確定因素，包括技術本身的不確定性、市場需求的不確定性以及政策環(huán)境的不確定性等，使得產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新面臨較高的風險。在人工智能領域，雖然人工智能技術具有巨大的發(fā)展?jié)摿?，但在技術研發(fā)過程中，存在技術瓶頸難以突破、算法的可靠性和安全性問題等。即使技術研發(fā)成功，市場對人工智能產(chǎn)品的接受程度、競爭態(tài)勢以及相關政策法規(guī)的變化等，都可能導致創(chuàng)新成果無法實現(xiàn)預期的商業(yè)價值，甚至使企業(yè)面臨巨大的經(jīng)濟損失。產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新還具有系統(tǒng)性。它不是單個企業(yè)或單個環(huán)節(jié)的孤立行為，而是涉及到產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)、科研機構、高校等多個主體，以及技術研發(fā)、生產(chǎn)制造、市場推廣等多個環(huán)節(jié)的協(xié)同活動。以半導體產(chǎn)業(yè)為例，從芯片設計、制造到封裝測試，涉及到眾多企業(yè)和科研機構。芯片設計企業(yè)需要與半導體設備制造商、材料供應商密切合作，共同研發(fā)新的設計工具和制造工藝；科研機構和高校則為產(chǎn)業(yè)提供基礎研究成果和創(chuàng)新人才支持。只有各個主體之間緊密協(xié)同，各個環(huán)節(jié)相互配合，才能實現(xiàn)半導體產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新和發(fā)展，體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的系統(tǒng)性特點。產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新具有動態(tài)性。隨著科技的不斷進步和市場需求的變化，產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新是一個持續(xù)演進的動態(tài)過程。在通信產(chǎn)業(yè)，從最初的模擬通信到數(shù)字通信，再到如今的5G通信，通信技術不斷升級換代。每一次技術的升級都帶來了通信速度、容量和可靠性的提升，滿足了人們對高速數(shù)據(jù)傳輸、高清視頻通話、物聯(lián)網(wǎng)等不斷增長的需求。同時，5G通信技術的發(fā)展又催生了新的應用場景，如智能交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等，推動了相關產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。這種技術的持續(xù)進步和應用領域的不斷拓展，體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的動態(tài)性特點。2.2產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的構成要素產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力由多個要素構成，這些要素相互關聯(lián)、相互作用，共同影響著產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的水平和成效。創(chuàng)新投入要素是產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的基礎，包括人力、物力和財力等方面的投入。人力投入是創(chuàng)新的核心動力，高素質的研發(fā)人員和創(chuàng)新人才是推動技術創(chuàng)新的關鍵。他們具備專業(yè)的知識和技能，能夠運用創(chuàng)新思維和方法，開展前沿技術研究和新產(chǎn)品開發(fā)。在人工智能產(chǎn)業(yè)，大量的算法工程師、數(shù)據(jù)科學家等專業(yè)人才，通過對機器學習、深度學習等技術的研究和應用，推動了人工智能技術在圖像識別、自然語言處理、智能駕駛等領域的快速發(fā)展。物力投入主要指研發(fā)設備、實驗室設施等硬件資源。先進的研發(fā)設備能夠為創(chuàng)新活動提供良好的物質條件，提高研發(fā)效率和質量。在半導體芯片制造領域，高精度的光刻機、刻蝕機等先進設備是生產(chǎn)高性能芯片的關鍵，這些設備的先進程度直接影響著芯片的制程工藝和性能。財力投入是創(chuàng)新活動的物質保障，充足的研發(fā)資金能夠支持企業(yè)開展各類研發(fā)項目，吸引優(yōu)秀人才，購置先進設備，進行技術合作與交流等。以華為公司為例，其每年投入大量資金用于5G通信技術的研發(fā)，通過持續(xù)的資金投入，在5G技術標準制定、核心專利申請、基站設備研發(fā)等方面取得了領先地位，推動了全球5G產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。創(chuàng)新產(chǎn)出要素是產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的直接體現(xiàn)，包括專利、新產(chǎn)品、新工藝等。專利是技術創(chuàng)新成果的重要法律形式，反映了產(chǎn)業(yè)在技術研發(fā)過程中所取得的創(chuàng)新性成果。專利數(shù)量和質量是衡量產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的重要指標之一，高價值專利的擁有量體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)在關鍵技術領域的創(chuàng)新實力和競爭力。在新能源汽車產(chǎn)業(yè)，特斯拉公司擁有大量關于電池技術、自動駕駛技術等方面的專利，這些專利不僅保護了公司的技術創(chuàng)新成果，還為其在市場競爭中贏得了優(yōu)勢。新產(chǎn)品是技術創(chuàng)新的重要成果之一，新產(chǎn)品的推出能夠滿足市場新的需求，開拓新的市場空間，提升產(chǎn)業(yè)的市場競爭力。蘋果公司通過持續(xù)的技術創(chuàng)新，不斷推出具有創(chuàng)新性的新產(chǎn)品，如iPhone、iPad等，引領了全球智能手機和平板電腦市場的發(fā)展潮流，改變了人們的生活和工作方式，也為公司帶來了巨大的經(jīng)濟效益。新工藝的出現(xiàn)能夠提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、提升產(chǎn)品質量，增強產(chǎn)業(yè)的市場競爭力。在鋼鐵生產(chǎn)領域，新工藝的應用能夠實現(xiàn)更高效的鐵礦石冶煉、更精準的鋼材軋制，提高鋼材的質量和性能，降低能源消耗和環(huán)境污染，推動鋼鐵產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。成果轉化要素是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新價值的關鍵環(huán)節(jié)，它將創(chuàng)新產(chǎn)出轉化為實際的經(jīng)濟效益和社會效益。成果轉化能力包括技術轉移、產(chǎn)業(yè)化應用等方面。技術轉移是指將科研機構、高校等研發(fā)主體的技術成果向企業(yè)轉移，實現(xiàn)技術與生產(chǎn)的有效結合。許多高校和科研機構擁有豐富的科研成果，但由于缺乏有效的技術轉移機制，這些成果難以轉化為實際生產(chǎn)力。加強技術轉移服務機構建設，完善技術轉移政策法規(guī)，能夠促進技術成果的快速轉移和應用。產(chǎn)業(yè)化應用是將創(chuàng)新成果大規(guī)模應用于生產(chǎn)實踐，實現(xiàn)商業(yè)化生產(chǎn)和市場推廣。產(chǎn)業(yè)化應用需要企業(yè)具備相應的生產(chǎn)能力、市場開拓能力和資金實力。在太陽能光伏產(chǎn)業(yè)，隨著光伏技術的不斷創(chuàng)新，高效太陽能電池的研發(fā)取得了重要進展，但要實現(xiàn)這些技術的產(chǎn)業(yè)化應用，還需要企業(yè)加大生產(chǎn)設備投入，拓展市場渠道，降低生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品質量，以滿足市場對太陽能光伏發(fā)電的需求。2.3產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價的重要性與目的產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價在產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程中具有舉足輕重的地位，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略制定和資源配置優(yōu)化起著關鍵作用。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略制定角度來看，準確評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力能夠為產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的制定提供科學依據(jù)。通過對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的全面評估，包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、成果轉化等要素的分析，可以清晰地了解產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新方面的優(yōu)勢與劣勢。對于一些在新能源領域具有較強研發(fā)投入和技術積累的產(chǎn)業(yè)，在制定發(fā)展戰(zhàn)略時，可以進一步強化在新能源技術創(chuàng)新方面的投入，推動產(chǎn)業(yè)向高端化、綠色化方向發(fā)展，打造具有國際競爭力的新能源產(chǎn)業(yè)集群。通過評價發(fā)現(xiàn)某些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新產(chǎn)出方面相對較弱，在制定發(fā)展戰(zhàn)略時，就可以將重點放在提升技術創(chuàng)新產(chǎn)出能力上，加強產(chǎn)學研合作，促進技術創(chuàng)新成果的轉化和應用，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉型升級。產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價對于資源配置優(yōu)化也具有重要意義。在資源有限的情況下，合理配置資源是提高產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新效率和效益的關鍵。通過評價，可以明確產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新過程中不同環(huán)節(jié)和領域對資源的需求程度，從而實現(xiàn)資源的精準配置。對于技術創(chuàng)新投入要素，評價結果可以幫助決策者確定在研發(fā)資金、人力和物力等方面的合理投入比例。如果評價發(fā)現(xiàn)某產(chǎn)業(yè)在研發(fā)人員數(shù)量和質量上存在不足，影響了技術創(chuàng)新能力的提升，就可以加大對研發(fā)人才培養(yǎng)和引進的資源投入，提高研發(fā)人員的待遇和工作環(huán)境，吸引更多優(yōu)秀人才投身于該產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新活動。對于創(chuàng)新產(chǎn)出環(huán)節(jié)，評價結果可以引導資源向具有高附加值和市場潛力的創(chuàng)新成果傾斜。對于那些能夠產(chǎn)生大量高價值專利和具有廣闊市場前景的新產(chǎn)品的領域，加大資源支持力度，促進這些創(chuàng)新成果的產(chǎn)業(yè)化應用，提高產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效益和市場競爭力。產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價的目的主要在于衡量產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力水平，發(fā)現(xiàn)其中存在的問題。通過構建科學合理的評價指標體系，運用合適的評價方法，對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力進行量化評估，能夠準確衡量產(chǎn)業(yè)在一定時期內(nèi)的技術創(chuàng)新能力水平。將某產(chǎn)業(yè)的研發(fā)投入強度、專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等指標與行業(yè)平均水平或國際先進水平進行對比，就可以判斷該產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新能力方面的相對位置，了解其在技術創(chuàng)新投入、產(chǎn)出和成果轉化等方面的表現(xiàn)。評價還能夠幫助發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新過程中存在的問題。在評價過程中，通過對各個評價指標的分析，可以找出影響產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力提升的關鍵因素和薄弱環(huán)節(jié)。如果發(fā)現(xiàn)某產(chǎn)業(yè)的研發(fā)資金投入雖然較高，但專利申請數(shù)量和新產(chǎn)品銷售收入?yún)s不理想，就需要深入分析原因，可能是研發(fā)方向與市場需求脫節(jié)，或者是技術創(chuàng)新成果轉化機制不完善等問題。針對這些問題，產(chǎn)業(yè)可以采取相應的改進措施，如調(diào)整研發(fā)方向，加強市場調(diào)研，提高技術創(chuàng)新成果轉化效率等，從而提升產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力，推動產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。三、產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價指標體系構建3.1評價指標選取原則評價指標的選取是構建科學合理的產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價指標體系的基礎，需遵循一系列原則，以確保所選指標能全面、準確、客觀地反映產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力?？茖W性是首要原則，要求指標的選取基于科學的理論和方法，能夠準確反映產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的內(nèi)涵和特征。在選取創(chuàng)新投入指標時，研發(fā)經(jīng)費投入強度是一個重要指標，它是研發(fā)經(jīng)費與銷售收入的比值，能夠科學地衡量產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新方面的資金投入力度。從理論上來說，研發(fā)經(jīng)費投入強度越高，表明產(chǎn)業(yè)對技術創(chuàng)新的重視程度越高，投入的資源越多，為技術創(chuàng)新提供了更堅實的物質基礎。在實際應用中，通過對不同產(chǎn)業(yè)的研發(fā)經(jīng)費投入強度進行比較，可以清晰地了解各產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新投入方面的差異，為評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力提供科學依據(jù)。系統(tǒng)性原則強調(diào)指標體系應全面涵蓋產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的各個方面，包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、成果轉化等要素，以及影響這些要素的內(nèi)外部因素。在創(chuàng)新投入方面，不僅要考慮研發(fā)經(jīng)費投入，還要涵蓋研發(fā)人員數(shù)量與素質、研發(fā)設備等硬件資源投入等指標；在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，要包括專利數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入、新工藝應用情況等指標；在成果轉化方面，要涉及技術轉移效率、產(chǎn)業(yè)化應用程度等指標。只有全面考慮這些要素，才能構建一個完整的產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價指標體系，準確評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力?？刹僮餍栽瓌t要求選取的指標數(shù)據(jù)易于獲取、計算簡便，且評價方法切實可行。在實際評價過程中，如果指標數(shù)據(jù)難以獲取或計算過于復雜，將導致評價工作無法順利開展，影響評價結果的準確性和可靠性。在選取創(chuàng)新產(chǎn)出指標時，專利申請數(shù)量這一指標就具有很強的可操作性。專利申請數(shù)量可以通過國家知識產(chǎn)權局等相關機構的官方數(shù)據(jù)庫直接獲取，數(shù)據(jù)來源可靠，計算方法簡單明了。與之相比，一些衡量技術創(chuàng)新質量的指標，如專利的價值評估，雖然對于評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力具有重要意義，但由于其評估方法復雜，涉及到技術、市場、法律等多個方面的因素，數(shù)據(jù)獲取難度較大，在實際應用中可操作性相對較低。相關性原則要求所選指標與產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力具有密切的關聯(lián)，能夠直接或間接地反映產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的變化。在選取反映產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新環(huán)境的指標時，產(chǎn)業(yè)政策支持力度就是一個相關性很強的指標。政府出臺的稅收優(yōu)惠政策、財政補貼政策、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃等，都能夠直接影響產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新投入和產(chǎn)出。如政府對新能源汽車產(chǎn)業(yè)給予購車補貼、稅收減免、研發(fā)項目資助等政策支持，能夠鼓勵企業(yè)加大在新能源汽車技術研發(fā)方面的投入，推動產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的提升。因此，產(chǎn)業(yè)政策支持力度這一指標能夠很好地反映產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力與外部政策環(huán)境之間的關系，是評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的重要指標之一。動態(tài)性原則考慮到產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力是一個動態(tài)發(fā)展的過程，隨著科技進步、市場需求變化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段的不同而不斷變化，評價指標也應具有動態(tài)性，能夠及時反映產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的變化趨勢。在信息技術產(chǎn)業(yè)，隨著5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術的快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的重點和方向也在不斷變化。在評價信息技術產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力時，就需要及時引入反映這些新興技術發(fā)展和應用的指標，如5G基站建設數(shù)量、人工智能專利申請數(shù)量、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模等，以準確評價產(chǎn)業(yè)在不同發(fā)展階段的技術創(chuàng)新能力。3.2常見評價指標分類與解析常見的產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價指標可分為創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新績效等類別，這些指標從不同維度反映了產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的狀況。創(chuàng)新投入指標是衡量產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新活動中資源投入規(guī)模和強度的重要指標，包括R&D投入強度、研發(fā)人員數(shù)量等。R&D投入強度是指R&D經(jīng)費支出與營業(yè)收入的比值，它體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)對技術創(chuàng)新的重視程度和投入力度。較高的R&D投入強度意味著產(chǎn)業(yè)能夠投入更多的資金用于技術研發(fā)，為技術創(chuàng)新提供堅實的物質基礎。華為公司在通信技術領域持續(xù)保持高R&D投入強度，每年將大量資金投入到5G、6G等通信技術的研發(fā)中，使其在通信技術領域取得了眾多關鍵技術突破和大量核心專利，成為全球通信技術的領軍企業(yè)，引領了行業(yè)的發(fā)展方向。研發(fā)人員數(shù)量是創(chuàng)新投入的重要人力指標，反映了產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新人力資源儲備。研發(fā)人員是技術創(chuàng)新的核心力量，他們運用專業(yè)知識和創(chuàng)新思維，推動技術創(chuàng)新活動的開展。在人工智能產(chǎn)業(yè)，谷歌、百度等企業(yè)擁有大量的人工智能研發(fā)人員，這些專業(yè)人才在算法研究、模型開發(fā)等方面的創(chuàng)新工作，推動了人工智能技術在搜索算法、圖像識別、智能語音交互等領域的廣泛應用和快速發(fā)展。創(chuàng)新產(chǎn)出指標直觀地反映了產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新活動所取得的成果，主要包括專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等。專利申請數(shù)量是技術創(chuàng)新成果的重要體現(xiàn)，它反映了產(chǎn)業(yè)在技術研發(fā)過程中所取得的創(chuàng)新性成果的數(shù)量。專利數(shù)量的多少在一定程度上代表了產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新能力和創(chuàng)新活躍度。在半導體芯片領域，臺積電、英特爾等企業(yè)擁有大量的芯片制造技術專利，這些專利不僅保護了企業(yè)的技術創(chuàng)新成果，還使其在芯片制造技術上保持領先地位，在市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢。新產(chǎn)品銷售收入衡量了技術創(chuàng)新成果在市場上的商業(yè)化轉化程度，體現(xiàn)了技術創(chuàng)新為產(chǎn)業(yè)帶來的經(jīng)濟效益。蘋果公司推出的iPhone系列產(chǎn)品，憑借其創(chuàng)新的設計、先進的技術和良好的用戶體驗，在全球市場取得了巨大的商業(yè)成功，新產(chǎn)品銷售收入持續(xù)增長，不僅為蘋果公司帶來了豐厚的利潤，也推動了智能手機產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新和發(fā)展。創(chuàng)新環(huán)境指標反映了影響產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的外部條件和因素，包括產(chǎn)業(yè)政策支持力度、創(chuàng)新基礎設施完善程度等。產(chǎn)業(yè)政策支持力度對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新具有重要引導和推動作用。政府通過制定稅收優(yōu)惠政策、財政補貼政策、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃等，為產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新提供政策支持和資源保障。我國政府對新能源汽車產(chǎn)業(yè)給予購車補貼、稅收減免、研發(fā)項目資助等政策支持，吸引了大量企業(yè)和資本進入該領域，促進了新能源汽車產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新和快速發(fā)展，使我國在新能源汽車技術和產(chǎn)業(yè)規(guī)模上處于世界領先地位。創(chuàng)新基礎設施完善程度是產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的重要支撐。完善的創(chuàng)新基礎設施，如科研機構、實驗室、科技服務平臺等，能夠為產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新提供良好的硬件條件和服務保障。中關村作為我國科技創(chuàng)新的高地，擁有眾多高校、科研機構和科技服務平臺，為企業(yè)提供了豐富的科研資源、技術支持和人才培養(yǎng)服務，營造了良好的創(chuàng)新環(huán)境，促進了區(qū)域內(nèi)高新技術產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新和發(fā)展。創(chuàng)新績效指標用于評估產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新活動所帶來的綜合效益，涵蓋勞動生產(chǎn)率提高幅度、市場份額提升情況等。勞動生產(chǎn)率提高幅度反映了產(chǎn)業(yè)通過技術創(chuàng)新實現(xiàn)生產(chǎn)效率提升的程度。在制造業(yè)中，引入自動化生產(chǎn)線、智能制造技術等創(chuàng)新成果，能夠大幅提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，提升產(chǎn)品質量。如富士康通過引入工業(yè)機器人和自動化生產(chǎn)設備，實現(xiàn)了生產(chǎn)流程的自動化和智能化，勞動生產(chǎn)率大幅提高，在電子制造領域保持了較強的競爭力。市場份額提升情況體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新對市場競爭力的增強作用。企業(yè)通過技術創(chuàng)新推出具有競爭力的新產(chǎn)品或服務，能夠吸引更多的消費者，從而擴大市場份額。特斯拉憑借其在電動汽車技術和自動駕駛技術方面的創(chuàng)新，在全球電動汽車市場占據(jù)了較大的市場份額，推動了新能源汽車市場的發(fā)展，也促使傳統(tǒng)汽車企業(yè)加大在新能源汽車技術研發(fā)方面的投入，提升自身的市場競爭力。3.3指標篩選與確定方法為確保評價指標體系的科學性與有效性，需運用科學合理的方法對初步選取的指標進行篩選和確定。相關性分析是一種常用的指標篩選方法，它通過計算指標之間的相關系數(shù)，分析指標之間的線性相關程度，從而判斷指標之間的信息重疊情況。在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價指標篩選中，若兩個指標之間的相關系數(shù)過高，如研發(fā)人員數(shù)量與研發(fā)投入強度之間的相關系數(shù)高達0.8以上，說明這兩個指標在一定程度上反映了相似的信息，可能存在信息重疊問題。在這種情況下，可以根據(jù)實際情況保留其中一個更具代表性的指標，以避免重復評價，提高評價效率。相關性分析能夠幫助我們?nèi)コ哂嘀笜?，使評價指標體系更加精簡、高效。專家咨詢法也是指標篩選與確定過程中不可或缺的方法。邀請產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新領域的專家、學者以及企業(yè)界的資深人士組成專家團隊，他們憑借豐富的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，對指標的合理性、重要性進行評估和判斷。專家們可以從不同角度審視指標，如產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、技術創(chuàng)新實踐、市場需求等，確保指標能夠準確反映產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的實際情況。在確定創(chuàng)新環(huán)境指標時，專家們可以根據(jù)對產(chǎn)業(yè)政策、創(chuàng)新基礎設施等方面的深入了解，對相關指標進行評價和篩選，提出針對性的意見和建議，使指標體系更加符合產(chǎn)業(yè)實際需求。層次分析法（AHP）在指標權重確定方面發(fā)揮著重要作用。它將復雜的問題分解為多個層次，構建判斷矩陣，通過兩兩比較的方式確定各指標相對于上一層指標的相對重要性權重。在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，首先將評價指標分為目標層（產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力）、準則層（創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新績效等）和指標層（具體的評價指標）。然后，邀請專家對準則層和指標層的指標進行兩兩比較，構建判斷矩陣。通過計算判斷矩陣的特征向量和最大特征值，得到各指標的權重。對于創(chuàng)新投入準則層下的R&D投入強度和研發(fā)人員數(shù)量兩個指標，專家通過比較認為在當前產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段，R&D投入強度對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的影響更為重要，在判斷矩陣中給予相應的賦值，從而計算出它們各自的權重，明確它們在評價體系中的相對重要程度。變異系數(shù)分析法是一種客觀賦權法，它根據(jù)指標數(shù)據(jù)的變異程度來確定指標權重。變異系數(shù)越大，說明該指標數(shù)據(jù)的離散程度越大，在評價中所起的作用也越大，相應的權重也就越高。在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，收集不同產(chǎn)業(yè)或企業(yè)的各項評價指標數(shù)據(jù)，計算各指標的變異系數(shù)。如果某一產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入指標的變異系數(shù)較大，說明該產(chǎn)業(yè)在新產(chǎn)品銷售收入方面的差異較為明顯，該指標能夠更好地區(qū)分不同產(chǎn)業(yè)或企業(yè)在技術創(chuàng)新成果商業(yè)化方面的能力，因此在評價中應給予較高的權重。變異系數(shù)分析法能夠充分利用指標數(shù)據(jù)的客觀信息，避免主觀因素的干擾，使權重確定更加科學合理。在實際應用中，為了綜合考慮主觀和客觀因素，提高權重確定的準確性和可靠性，常采用組合賦權法。將層次分析法確定的主觀權重和變異系數(shù)分析法確定的客觀權重進行組合，得到綜合權重。可以根據(jù)實際情況確定主觀權重和客觀權重的組合比例，如采用等權組合或根據(jù)評價目的和數(shù)據(jù)特點確定不同的組合比例。通過組合賦權法，可以充分發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢，使評價結果更加客觀、準確地反映產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的實際情況。四、主要評價方法分析4.1主觀賦權法4.1.1層次分析法（AHP）層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，簡稱AHP）由美國運籌學家A.L.Saaty在20世紀70年代提出，是一種將定性與定量分析相結合的多準則決策分析方法，在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中具有廣泛應用。其基本原理是將復雜的決策問題分解為多個層次和因素，通過兩兩比較判斷各因素的相對重要性，進而確定指標權重。在構建層次結構模型時，首先需明確評價的總目標，即準確評估產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力。將其作為目標層，處于最高層級。接著，確定準則層，準則層涵蓋創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新績效等方面。在創(chuàng)新投入準則下，進一步細分研發(fā)經(jīng)費投入強度、研發(fā)人員數(shù)量等指標作為子準則層；創(chuàng)新產(chǎn)出準則下，包含專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等子準則層指標；創(chuàng)新環(huán)境準則下，涉及產(chǎn)業(yè)政策支持力度、創(chuàng)新基礎設施完善程度等；創(chuàng)新績效準則下，則有勞動生產(chǎn)率提高幅度、市場份額提升情況等指標。這樣從目標層到準則層、子準則層的層層分解，構建出清晰的層次結構模型，使復雜的評價問題得以條理化。兩兩比較判斷是確定指標權重的關鍵步驟。在同一層次的因素之間進行兩兩配對比較，評估它們相對于上一層目標的重要性。邀請產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新領域的專家，采用1-9標度法對各因素進行打分，構建判斷矩陣。若比較研發(fā)經(jīng)費投入強度和研發(fā)人員數(shù)量對創(chuàng)新投入的重要性，專家根據(jù)經(jīng)驗和專業(yè)知識判斷，若認為研發(fā)經(jīng)費投入強度相對研發(fā)人員數(shù)量稍微重要，可在判斷矩陣中對應位置賦值3；反之，若認為研發(fā)人員數(shù)量更重要，則賦值1/3。以此類推，對準則層和子準則層的所有因素進行兩兩比較，構建完整的判斷矩陣。完成判斷矩陣構建后，需進行一致性檢驗。計算判斷矩陣的最大特征根和一致性比率(CR)，以確保決策者的比較是邏輯一致的。若CR小于0.1，則認為比較結果具有良好的一致性，可繼續(xù)進行下一步；若CR大于0.1，則需重新審視判斷矩陣，檢查是否存在邏輯矛盾或不合理的判斷，調(diào)整后再次進行一致性檢驗，直至滿足要求。通過一致性檢驗后，對每個層次的元素計算權重。先計算判斷矩陣每一行元素的幾何平均數(shù)，再進行歸一化處理，得到各因素相對于上一層目標的相對權重。將下一層的元素權重乘以其上一層的權重，得到整個層次的綜合權重。對于創(chuàng)新投入準則層下的研發(fā)經(jīng)費投入強度和研發(fā)人員數(shù)量，分別計算它們相對于創(chuàng)新投入準則層的權重，再乘以創(chuàng)新投入準則層相對于目標層（產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力）的權重，得到它們在整個評價體系中的綜合權重，明確它們在評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力中的相對重要程度。AHP法具有結構清晰、系統(tǒng)性強的特點，能夠將決策者的思考過程系統(tǒng)化、數(shù)學化，方便理解和操作。它對定量數(shù)據(jù)的需求相對較少，主要依賴于決策者的主觀判斷，適用于多準則、多目標的復雜問題，在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，能充分考慮各種因素的相互關系，為評價提供較為科學的權重分配。該方法也存在一定局限性，其結果受專家主觀判斷影響較大，不同專家的知識背景、經(jīng)驗和認知差異可能導致判斷結果的不一致性；在構建判斷矩陣時，若因素較多，判斷過程可能較為繁瑣，且一致性檢驗有時難以通過，需要反復調(diào)整判斷矩陣。4.1.2專家打分法專家打分法是一種依靠專家經(jīng)驗對指標重要性進行打分，從而確定權重的主觀賦權方法。在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，邀請相關領域的專家，這些專家應具備深厚的產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新專業(yè)知識、豐富的實踐經(jīng)驗以及對產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢的敏銳洞察力，包括高校和科研機構的專家學者、產(chǎn)業(yè)界的資深技術人員和管理人員、政府相關部門的政策制定者等。專家們根據(jù)自身對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力各構成要素的理解和認識，對每個評價指標的重要程度進行打分。通常采用百分制或十分制，如對于創(chuàng)新投入指標中的研發(fā)經(jīng)費投入強度，專家認為其對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力非常重要，可能給予90分（百分制）或9分（十分制）；對于創(chuàng)新產(chǎn)出指標中的專利申請數(shù)量，若專家覺得其重要性稍次，可能給予80分（百分制）或8分（十分制）。專家們在打分過程中，會綜合考慮產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、技術創(chuàng)新趨勢、市場競爭態(tài)勢等多種因素。專家打分法的優(yōu)點在于能夠充分利用專家的專業(yè)知識和豐富經(jīng)驗，考慮到一些難以量化但對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力有重要影響的因素，如創(chuàng)新文化氛圍、產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)間的合作關系等軟因素，這些因素雖然難以通過具體的數(shù)據(jù)進行衡量，但專家憑借其對產(chǎn)業(yè)的深入了解，能夠在打分時予以考慮，使評價結果更具全面性和綜合性。該方法操作相對簡便，不需要復雜的數(shù)學計算和專業(yè)的統(tǒng)計知識，易于實施。該方法也存在明顯的缺點。由于打分過程主要依賴專家的主觀判斷，不同專家的知識結構、經(jīng)驗背景、個人偏好等存在差異，可能導致打分結果存在較大的主觀性和離散性，缺乏客觀性和一致性。在評價過程中，可能會出現(xiàn)個別專家的意見對最終結果產(chǎn)生較大影響的情況，從而影響評價結果的準確性和可靠性。若專家對某些指標的理解不夠準確或全面，也會導致打分偏差，進而影響權重的確定和評價結果的科學性。4.2客觀賦權法4.2.1變異系數(shù)法變異系數(shù)法是一種依據(jù)指標數(shù)據(jù)變異程度來確定權重的客觀賦權方法。在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，該方法通過量化指標數(shù)據(jù)的離散程度，客觀反映各指標在評價中的相對重要性。其基本原理基于這樣的認識：如果某項指標的數(shù)值差異較小，說明該指標在不同評價對象之間的區(qū)分度較弱，對評價結果的貢獻相對較小，應賦予較小的權重；反之，若某項指標的數(shù)值差異較大，意味著該指標能更明顯地區(qū)分不同評價對象，包含的有效信息更多，在評價中應賦予較高的權重。以產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中的研發(fā)投入強度和新產(chǎn)品銷售收入兩個指標為例，若在對多個產(chǎn)業(yè)或企業(yè)的評價中發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入強度的數(shù)據(jù)相對集中，變異系數(shù)較小，說明各產(chǎn)業(yè)或企業(yè)在研發(fā)投入強度上的差異不大，該指標對區(qū)分不同產(chǎn)業(yè)或企業(yè)的技術創(chuàng)新能力的作用相對有限；而新產(chǎn)品銷售收入的數(shù)據(jù)離散程度較大，變異系數(shù)較大，表明各產(chǎn)業(yè)或企業(yè)在新產(chǎn)品銷售收入方面存在顯著差異，該指標能更有效地反映不同產(chǎn)業(yè)或企業(yè)在技術創(chuàng)新成果商業(yè)化方面的能力差異，因此在評價中應給予新產(chǎn)品銷售收入指標較高的權重。變異系數(shù)的計算步驟較為清晰。首先，對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，由于評價指標體系中的各項指標量綱不同，直接比較其差別程度會產(chǎn)生誤差，標準化處理能夠消除量綱的影響，使不同指標具有可比性。對于正向指標（指標數(shù)值越大，評價越好，如新產(chǎn)品銷售收入），可采用公式Y_{ij}=\frac{X_{ij}-min(X_{j})}{max(X_{j})-min(X_{j})}進行標準化，其中X_{ij}表示第i個評價對象的第j項指標原始值，Y_{ij}表示標準化后的指標值；對于逆向指標（指標數(shù)值越大，評價越差，如單位產(chǎn)品能耗），則采用公式Y_{ij}=\frac{max(X_{j})-X_{ij}}{max(X_{j})-min(X_{j})}。完成標準化處理后，分別計算每個指標的均值\overline{X_j}和標準差\sigma_j。均值反映了指標數(shù)據(jù)的平均水平，標準差則衡量了數(shù)據(jù)相對于均值的離散程度。根據(jù)公式CV_j=\frac{\sigma_j}{\overline{X_j}}計算每個指標的變異系數(shù)CV_j，變異系數(shù)越大，表明該指標數(shù)據(jù)的離散程度越大。將每個指標的變異系數(shù)進行歸一化處理，得到各指標的權重W_j=\frac{CV_j}{\sum_{j=1}^{n}CV_j}，其中n為指標總數(shù)。變異系數(shù)法具有原理簡單、客觀性強的顯著優(yōu)點。其計算過程基于指標的均值和標準差，原理直觀易懂，計算方法相對簡便，易于實現(xiàn)。該方法完全依據(jù)數(shù)據(jù)的變異程度來確定權重，避免了人為因素的主觀干擾，使評價結果具有較高的客觀性。該方法也存在一定局限性，它僅僅考慮了指標的變異程度，未考慮指標之間的相關性以及指標本身的重要性含義，可能導致權重的確定不夠全面。若數(shù)據(jù)分布不均勻，會使變異系數(shù)的計算結果出現(xiàn)偏差，影響權重的合理性。4.2.2主成分分析法（PCA）主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，簡稱PCA）是一種廣泛應用的多元統(tǒng)計分析方法，在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，它通過將多個相關指標轉化為少數(shù)幾個互不相關的主成分，有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，同時保留原始數(shù)據(jù)的主要信息，利用主成分的方差貢獻率來確定權重，為評價提供客觀依據(jù)。PCA的基本原理基于數(shù)據(jù)的線性變換和方差最大化理論。在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，原始數(shù)據(jù)包含多個評價指標，這些指標之間往往存在一定的相關性，導致信息冗余。PCA通過線性變換，將原始的n個指標X_1,X_2,\cdots,X_n轉換為一組新的綜合指標F_1,F_2,\cdots,F_m（m\leqn），這些新指標即為主成分。主成分是原始指標的線性組合，且彼此線性無關，它們能夠最大程度地反映原始數(shù)據(jù)的信息。第一主成分F_1是在所有線性組合中方差最大的，即Var(F_1)最大，它包含了原始數(shù)據(jù)中最多的信息；第二主成分F_2與第一主成分線性無關，且在剩余的線性組合中方差最大，以此類推。在確定主成分時，需要計算原始數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，協(xié)方差矩陣能夠衡量各個指標之間的相關性。對協(xié)方差矩陣進行特征值分解，得到特征值和特征向量。特征值表示對應主成分的方差大小，特征值越大，說明該主成分包含的信息量越多；特征向量則表示主成分的方向。按照特征值從大到小的順序對特征向量進行排序，選擇前k個特征向量作為主成分，其中k是根據(jù)實際需求確定的降維后的維度。一般而言，k值的選取可以預先設立一個閾值，例如0.95，選取使\sum_{i=1}^{k}\lambda_i/\sum_{i=1}^{n}\lambda_i\geq0.95成立的最小k值，其中\(zhòng)lambda_i為特征值；也可以通過交叉驗證的方式選擇較好的k值，使降維后機器學習模型的性能達到較好狀態(tài)。在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價的實際應用中，假設有研發(fā)經(jīng)費投入強度、研發(fā)人員數(shù)量、專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等多個評價指標。首先對這些指標的數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱的影響，使不同指標具有可比性。計算標準化后數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，對協(xié)方差矩陣進行特征值分解，得到特征值和特征向量。假設得到的前兩個主成分的方差貢獻率分別為40\%和30\%，則這兩個主成分累計方差貢獻率為70\%，表明它們能夠解釋原始數(shù)據(jù)中70\%的信息。將原始數(shù)據(jù)投影到這兩個主成分所張成的子空間上，得到降維后的數(shù)據(jù)。根據(jù)主成分的方差貢獻率確定各主成分的權重，如第一主成分的權重為40\%/(40\%+30\%)\approx0.57，第二主成分的權重為30\%/(40\%+30\%)\approx0.43。通過這種方式，利用主成分分析法能夠有效降低數(shù)據(jù)維度，提取關鍵信息，客觀確定各指標的權重，為產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價提供科學依據(jù)。PCA法在數(shù)據(jù)降維、去除噪聲和冗余以及數(shù)據(jù)可視化方面具有顯著優(yōu)勢。它能夠將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，在保留大部分關鍵信息的同時，大大減少數(shù)據(jù)的維度，提高計算效率和模型性能，尤其適用于處理多指標的復雜評價問題。該方法通過提取主成分，去除了一些與其他特征高度相關的冗余信息以及對數(shù)據(jù)整體結構影響較小的噪聲，使數(shù)據(jù)更加干凈和易于處理。將數(shù)據(jù)降維到二維或三維空間后，方便進行數(shù)據(jù)可視化，幫助人們直觀地理解數(shù)據(jù)的分布和結構，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和異常點。PCA法也存在一些局限性，它是一種線性降維方法，對于非線性數(shù)據(jù)的處理效果可能不佳；在計算協(xié)方差矩陣和特征值分解時，計算量較大，對數(shù)據(jù)量和計算資源有一定要求；主成分的含義通常不如原始指標直觀，解釋性相對較弱。4.3綜合評價法4.3.1模糊綜合評價法模糊綜合評價法基于模糊數(shù)學原理，在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，它能夠有效處理評價過程中存在的模糊性和不確定性問題，為評價提供全面、客觀的結果。該方法依據(jù)模糊數(shù)學的隸屬度理論，將定性評價巧妙轉化為定量評價，對受多種因素影響的事物進行綜合評價。在構建評價指標體系時，需全面涵蓋影響產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的各類因素。從創(chuàng)新投入維度來看，包含研發(fā)經(jīng)費投入強度、研發(fā)人員數(shù)量等；創(chuàng)新產(chǎn)出方面，涉及專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等；創(chuàng)新環(huán)境涵蓋產(chǎn)業(yè)政策支持力度、創(chuàng)新基礎設施完善程度等；創(chuàng)新績效則包括勞動生產(chǎn)率提高幅度、市場份額提升情況等。這些指標從不同角度反映了產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的狀況，為后續(xù)評價提供了全面的數(shù)據(jù)基礎。確定評語等級論域是模糊綜合評價法的關鍵步驟之一。通常將評語等級劃分為多個級別，如優(yōu)秀、良好、中等、較差、差五個等級，每個等級對應一個模糊子集，形成等級集合。這些評語等級為評價結果提供了直觀的描述，便于對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力進行分類和評估。建立模糊關系矩陣是該方法的核心環(huán)節(jié)。通過對被評產(chǎn)業(yè)從每個因素上進行量化，確定從單因素來看被評產(chǎn)業(yè)對等級模糊子集的隸屬度，進而得到模糊關系矩陣。在評估某產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新能力時，對于研發(fā)經(jīng)費投入強度這一因素，經(jīng)過專家評估和數(shù)據(jù)分析，確定其對“優(yōu)秀”等級的隸屬度為0.2，對“良好”等級的隸屬度為0.5，對“中等”等級的隸屬度為0.2，對“較差”等級的隸屬度為0.1，對“差”等級的隸屬度為0，以此類推，對其他評價指標也進行類似的量化，最終構建出完整的模糊關系矩陣。確定評價因素的權向量是確保評價結果準確性的重要步驟。一般采用層次分析法等方法確定評價指標間的相對重要性次序，從而確定權系數(shù)，并在合成之前進行歸一化處理。運用層次分析法，邀請專家對各評價指標進行兩兩比較，構建判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征向量和最大特征值，得到各評價指標的權重。對于創(chuàng)新投入指標中的研發(fā)經(jīng)費投入強度和研發(fā)人員數(shù)量，若專家認為研發(fā)經(jīng)費投入強度對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的影響更為重要，通過層次分析法計算得到其權重可能為0.6，研發(fā)人員數(shù)量的權重為0.4，以此類推，確定所有評價指標的權重。合成模糊綜合評價結果向量是模糊綜合評價法的最后一步。利用合適的算子將權向量與各被評產(chǎn)業(yè)的模糊關系矩陣進行合成，得到各被評產(chǎn)業(yè)的模糊綜合評價結果向量。將確定好的權向量與之前構建的模糊關系矩陣進行合成運算，得到該產(chǎn)業(yè)在各個評語等級上的綜合隸屬度。若得到該產(chǎn)業(yè)在“優(yōu)秀”等級上的綜合隸屬度為0.3，“良好”等級上的綜合隸屬度為0.4，“中等”等級上的綜合隸屬度為0.2，“較差”等級上的綜合隸屬度為0.1，“差”等級上的綜合隸屬度為0，根據(jù)最大隸屬度原則，可判斷該產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新能力處于“良好”水平。模糊綜合評價法具有結果清晰、系統(tǒng)性強的顯著優(yōu)點，能夠較好地解決模糊的、難以量化的問題，尤其適合產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價這類涉及眾多復雜因素的非確定性問題。該方法也存在一定局限性，其評價結果在一定程度上依賴于專家的主觀判斷，不同專家對同一問題的判斷可能存在差異，從而影響評價結果的準確性；隸屬度函數(shù)的確定也具有一定主觀性，缺乏統(tǒng)一的標準，可能導致評價結果的不一致性。4.3.2數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）數(shù)據(jù)包絡分析（DataEnvelopmentAnalysis，簡稱DEA）是一種基于線性規(guī)劃的多投入多產(chǎn)出效率評價方法，在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，它通過構建生產(chǎn)前沿面，對決策單元（如產(chǎn)業(yè)、企業(yè)等）的相對有效性進行評估，為產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的評價提供了一種客觀、有效的途徑。DEA方法的基本原理基于相對效率概念，它假設每個決策單元都有多個輸入和輸出指標，通過構建生產(chǎn)前沿面，將所有決策單元的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行綜合分析，判斷各決策單元是否位于生產(chǎn)前沿面上，從而確定其相對有效性。在產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價中，投入指標可包括研發(fā)經(jīng)費投入、研發(fā)人員數(shù)量、研發(fā)設備等；產(chǎn)出指標可涵蓋專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入、新工藝應用成果等。以CCR模型（Charnes-Cooper-Rhodes模型）為例，該模型是DEA方法中最基本的模型之一。假設有n個決策單元，每個決策單元有m種輸入和s種輸出。對于第j個決策單元，其輸入向量為X_j=(x_{1j},x_{2j},\cdots,x_{mj})^T，輸出向量為Y_j=(y_{1j},y_{2j},\cdots,y_{sj})^T。構建線性規(guī)劃模型：\begin{align*}&\max\\theta\\&\text{s.t.}\-\thetaX_{0}+\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}X_{j}\geq0\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}Y_{j}\geqY_{0}\\&\lambda_{j}\geq0,j=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\theta為決策單元的效率值，\lambda_j為權重系數(shù)，X_0和Y_0分別為被評價決策單元的輸入和輸出向量。通過求解該線性規(guī)劃模型，得到的\theta值即為決策單元的相對效率值。若\theta=1，則表示該決策單元位于生產(chǎn)前沿面上，是技術有效和規(guī)模有效的；若\theta\lt1，則說明該決策單元存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況，是相對無效的。在實際應用中，運用DEA方法評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力時，收集多個產(chǎn)業(yè)的研發(fā)經(jīng)費投入、研發(fā)人員數(shù)量、專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)代入CCR模型中進行計算，得到每個產(chǎn)業(yè)的效率值。若某產(chǎn)業(yè)的效率值為1，說明該產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新方面實現(xiàn)了資源的有效配置，投入產(chǎn)出達到了最佳狀態(tài)；若某產(chǎn)業(yè)的效率值小于1，如為0.8，則表明該產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新過程中存在一定的問題，可能是研發(fā)經(jīng)費投入過多但產(chǎn)出不足，或者是研發(fā)人員的利用效率不高，需要進一步分析原因，采取相應措施提高技術創(chuàng)新能力。DEA方法具有無需預先設定生產(chǎn)函數(shù)形式、能夠處理多投入多產(chǎn)出問題、評價結果不受量綱影響等優(yōu)點，能夠客觀地評價產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的相對有效性，為產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的資源配置和效率提升提供有價值的參考。該方法也存在一些局限性，它對數(shù)據(jù)的質量和準確性要求較高，數(shù)據(jù)的誤差可能會導致評價結果的偏差；DEA方法只能判斷決策單元的相對有效性，無法對決策單元的絕對績效進行評價；它假設所有決策單元面臨相同的生產(chǎn)技術和市場環(huán)境，在實際應用中可能與現(xiàn)實情況存在一定差異。五、案例分析5.1案例選取與數(shù)據(jù)收集本研究選取新能源汽車產(chǎn)業(yè)作為案例，旨在深入剖析產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價方法在具體產(chǎn)業(yè)中的應用。新能源汽車產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，是全球汽車產(chǎn)業(yè)轉型升級的重要方向，在各國政策支持和市場需求推動下，近年來發(fā)展迅猛。它具有技術密集、創(chuàng)新活躍的特點，涉及電池技術、驅動電機技術、電控技術、智能網(wǎng)聯(lián)技術等多個關鍵技術領域，技術創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著決定性作用，因此非常適合作為研究產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價的案例。在數(shù)據(jù)收集方面，本研究綜合運用多種渠道與方法，以確保數(shù)據(jù)的全面性、準確性和可靠性。從企業(yè)年報獲取新能源汽車企業(yè)的財務數(shù)據(jù)和運營數(shù)據(jù)，包括研發(fā)經(jīng)費投入、營業(yè)收入、新產(chǎn)品銷售收入等。這些數(shù)據(jù)能夠直觀反映企業(yè)在技術創(chuàng)新方面的資金投入以及創(chuàng)新成果所帶來的經(jīng)濟效益。比亞迪2023年年報顯示，其研發(fā)經(jīng)費投入達到[X]億元，同比增長[X]%，新產(chǎn)品銷售收入占總營業(yè)收入的[X]%，通過這些數(shù)據(jù)可以了解比亞迪在新能源汽車技術創(chuàng)新方面的資金投入規(guī)模以及創(chuàng)新成果的商業(yè)化程度。從專利數(shù)據(jù)庫獲取新能源汽車企業(yè)的專利申請數(shù)量、專利授權數(shù)量、專利類型等專利數(shù)據(jù)。專利是技術創(chuàng)新成果的重要體現(xiàn)，通過分析專利數(shù)據(jù)可以了解企業(yè)在技術研發(fā)方面的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新活躍度。在國家知識產(chǎn)權局專利數(shù)據(jù)庫中查詢到，特斯拉截至2023年底，在新能源汽車電池技術、自動駕駛技術等領域擁有專利申請數(shù)量超過[X]件，專利授權數(shù)量達到[X]件，其中發(fā)明專利占比[X]%，這些數(shù)據(jù)充分展示了特斯拉在新能源汽車技術創(chuàng)新方面的強大實力和創(chuàng)新成果。為獲取企業(yè)在技術創(chuàng)新活動中的詳細情況，本研究對新能源汽車企業(yè)的研發(fā)人員、管理人員進行訪談。通過面對面交流或電話訪談的方式，了解企業(yè)的研發(fā)項目進展、技術創(chuàng)新戰(zhàn)略、創(chuàng)新團隊建設、創(chuàng)新過程中面臨的問題和挑戰(zhàn)等信息。在對蔚來汽車的訪談中，研發(fā)人員介紹了其在電池換電技術研發(fā)項目的進展情況，包括技術難點的攻克、研發(fā)團隊的協(xié)作方式以及未來的發(fā)展規(guī)劃；管理人員則分享了企業(yè)的技術創(chuàng)新戰(zhàn)略，如聚焦智能電動汽車領域，注重用戶體驗和品牌建設，通過持續(xù)的技術創(chuàng)新提升企業(yè)的市場競爭力。向新能源汽車企業(yè)發(fā)放調(diào)查問卷，收集企業(yè)在技術創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、成果轉化、創(chuàng)新環(huán)境等方面的詳細信息。問卷內(nèi)容涵蓋研發(fā)人員數(shù)量與結構、研發(fā)設備投入、技術創(chuàng)新合作情況、新產(chǎn)品開發(fā)周期、技術成果轉化效率、產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響等多個方面。通過對多家新能源汽車企業(yè)的問卷調(diào)查，分析數(shù)據(jù)可以了解整個產(chǎn)業(yè)在技術創(chuàng)新方面的整體情況和存在的問題。調(diào)查結果顯示，部分新能源汽車企業(yè)在技術創(chuàng)新合作方面存在不足，與高校、科研機構的合作不夠緊密，影響了技術創(chuàng)新的效率和成果轉化。從政府部門網(wǎng)站獲取新能源汽車產(chǎn)業(yè)的相關政策文件、產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)、發(fā)展規(guī)劃等信息。政府部門發(fā)布的政策文件和發(fā)展規(guī)劃能夠反映國家和地方對新能源汽車產(chǎn)業(yè)的政策支持方向和力度，產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)則可以提供產(chǎn)業(yè)整體的發(fā)展規(guī)模、市場份額、產(chǎn)銷量等信息。從國家發(fā)展和改革委員會網(wǎng)站上獲取到，國家出臺的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》明確提出，到2025年，我國新能源汽車新車銷售量達到汽車新車銷售總量的20%左右，這一政策目標為新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展指明了方向；同時，根據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2023年我國新能源汽車產(chǎn)量為[X]萬輛，銷量為[X]萬輛，市場份額達到[X]%，這些數(shù)據(jù)直觀展示了我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模和市場地位。從行業(yè)協(xié)會和研究機構獲取新能源汽車產(chǎn)業(yè)的研究報告、行業(yè)分析數(shù)據(jù)、市場調(diào)研數(shù)據(jù)等。行業(yè)協(xié)會和研究機構對新能源汽車產(chǎn)業(yè)進行深入研究和分析，其發(fā)布的研究報告和數(shù)據(jù)具有較高的專業(yè)性和權威性，能夠為研究提供有價值的參考。中國汽車技術研究中心發(fā)布的研究報告對新能源汽車產(chǎn)業(yè)的技術發(fā)展趨勢、市場競爭格局、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新等方面進行了詳細分析，為了解新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和未來趨勢提供了重要依據(jù)；國際能源署（IEA）發(fā)布的全球新能源汽車市場分析數(shù)據(jù)，從全球視角展示了新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展態(tài)勢和國際競爭格局，有助于進行國際比較研究。5.2運用不同方法進行評價本部分將運用層次分析法、數(shù)據(jù)包絡分析等方法對新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力進行評價，展示計算過程與結果。在運用層次分析法（AHP）時，首先構建新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價的層次結構模型。將產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力作為目標層；創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新績效作為準則層；在創(chuàng)新投入準則下，細分研發(fā)經(jīng)費投入強度、研發(fā)人員數(shù)量、研發(fā)設備投入等指標為指標層；創(chuàng)新產(chǎn)出準則下，包含專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入、新工藝應用成果等指標層指標；創(chuàng)新環(huán)境準則下，有產(chǎn)業(yè)政策支持力度、創(chuàng)新基礎設施完善程度、創(chuàng)新人才培養(yǎng)與引進政策等指標；創(chuàng)新績效準則下，則涵蓋勞動生產(chǎn)率提高幅度、市場份額提升情況、產(chǎn)業(yè)利潤率增長情況等指標。邀請新能源汽車產(chǎn)業(yè)領域的專家，包括高校相關專業(yè)教授、科研機構研究人員、企業(yè)技術高管等，采用1-9標度法對各層次指標進行兩兩比較打分，構建判斷矩陣。對于準則層的創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新績效，專家根據(jù)對新能源汽車產(chǎn)業(yè)的深入理解和經(jīng)驗判斷，若認為創(chuàng)新投入相對創(chuàng)新產(chǎn)出稍微重要，在判斷矩陣中對應位置賦值3；若認為兩者同等重要，則賦值1。以此類推，完成準則層判斷矩陣構建。對于指標層指標，同樣按照此方法進行兩兩比較打分。構建完判斷矩陣后，計算判斷矩陣的最大特征根和一致性比率(CR)。以創(chuàng)新投入準則層下的研發(fā)經(jīng)費投入強度和研發(fā)人員數(shù)量的判斷矩陣為例，計算得到最大特征根\lambda_{max}，再根據(jù)公式CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}（其中n為判斷矩陣階數(shù)）計算一致性指標CI，查找平均隨機一致性指標RI，計算一致性比率CR=\frac{CI}{RI}。若CR\lt0.1，則判斷矩陣通過一致性檢驗，認為專家判斷具有邏輯一致性；若CR\geq0.1，則需重新調(diào)整判斷矩陣，直至通過一致性檢驗。通過一致性檢驗后，計算各指標權重。先計算判斷矩陣每一行元素的幾何平均數(shù)，如對于判斷矩陣A=\begin{pmatrix}1&3\\1/3&1\end{pmatrix}，第一行元素幾何平均數(shù)為\sqrt{1\times3}\approx1.732，第二行元素幾何平均數(shù)為\sqrt{\frac{1}{3}\times1}\approx0.577。再將這些幾何平均數(shù)進行歸一化處理，得到各指標相對于上一層目標的相對權重。對于研發(fā)經(jīng)費投入強度和研發(fā)人員數(shù)量，若計算得到它們的相對權重分別為0.75和0.25，表明在創(chuàng)新投入方面，研發(fā)經(jīng)費投入強度相對更為重要。按照同樣方法，計算出準則層各指標相對于目標層的權重，以及指標層各指標相對于準則層的權重，進而得到各指標在整個評價體系中的綜合權重。運用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法時，以CCR模型為例。收集新能源汽車產(chǎn)業(yè)內(nèi)多家企業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，投入指標選取研發(fā)經(jīng)費投入、研發(fā)人員數(shù)量、研發(fā)設備價值等，產(chǎn)出指標選取專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入、新能源汽車產(chǎn)量等。假設選取了10家新能源汽車企業(yè)作為決策單元，對于第i個決策單元，其研發(fā)經(jīng)費投入為x_{1i}，研發(fā)人員數(shù)量為x_{2i}，研發(fā)設備價值為x_{3i}；專利申請數(shù)量為y_{1i}，新產(chǎn)品銷售收入為y_{2i}，新能源汽車產(chǎn)量為y_{3i}。構建線性規(guī)劃模型：\begin{align*}&\max\\theta\\&\text{s.t.}\-\thetaX_{0}+\sum_{i=1}^{10}\lambda_{i}X_{i}\geq0\\&\sum_{i=1}^{10}\lambda_{i}Y_{i}\geqY_{0}\\&\lambda_{i}\geq0,i=1,2,\cdots,10\end{align*}其中，\theta為決策單元的效率值，\lambda_i為權重系數(shù)，X_0=(x_{10},x_{20},x_{30})^T和Y_0=(y_{10},y_{20},y_{30})^T分別為被評價決策單元的輸入和輸出向量。通過求解該線性規(guī)劃模型，得到每個決策單元（企業(yè)）的效率值\theta。若某企業(yè)的效率值\theta=1，表明該企業(yè)在技術創(chuàng)新方面實現(xiàn)了資源的有效配置，投入產(chǎn)出達到最佳狀態(tài)，在產(chǎn)業(yè)內(nèi)處于技術有效和規(guī)模有效的前沿位置；若某企業(yè)的效率值\theta\lt1，如為0.8，則說明該企業(yè)在技術創(chuàng)新過程中存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況，可能是研發(fā)經(jīng)費投入過多但專利申請數(shù)量和新產(chǎn)品銷售收入較少，或者研發(fā)人員利用效率不高，需要進一步分析原因并改進。5.3評價結果對比與分析運用層次分析法和數(shù)據(jù)包絡分析等方法對新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力進行評價后，得到了不同的評價結果。層次分析法通過構建層次結構模型和判斷矩陣，確定各評價指標的權重，進而得出綜合評價結果，其結果體現(xiàn)了專家對各指標重要性的主觀判斷以及指標間的相對重要程度；數(shù)據(jù)包絡分析則基于線性規(guī)劃，通過構建生產(chǎn)前沿面，衡量決策單元（企業(yè)）的相對效率，反映了企業(yè)在技術創(chuàng)新過程中的資源利用效率和投入產(chǎn)出的有效性。對比兩種方法的評價結果，發(fā)現(xiàn)存在一定差異。在對新能源汽車企業(yè)技術創(chuàng)新能力的評價中，層次分析法可能會因為專家的主觀判斷不同，導致對某些企業(yè)的評價結果存在偏差。若專家更看重企業(yè)的研發(fā)投入規(guī)模，給予研發(fā)經(jīng)費投入強度等指標較高權重，那么研發(fā)投入大的企業(yè)在評價中可能會獲得較高分數(shù)；而數(shù)據(jù)包絡分析則更注重企業(yè)的實際投入產(chǎn)出效率，即使某企業(yè)研發(fā)投入規(guī)模較大，但如果產(chǎn)出成果不理想，其效率值也可能較低。某新能源汽車企業(yè)A，層次分析法評價結果顯示其技術創(chuàng)新能力較強，處于行業(yè)領先水平，因為該企業(yè)在研發(fā)經(jīng)費投入、研發(fā)人員數(shù)量等方面表現(xiàn)突出，專家給予這些指標較高權重，從而拉高了綜合評價得分；但數(shù)據(jù)包絡分析結果卻表明該企業(yè)技術創(chuàng)新效率較低，處于行業(yè)平均水平以下，原因是其雖然投入了大量資源，但專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等產(chǎn)出指標表現(xiàn)不佳，資源利用效率不高，投入產(chǎn)出未達到最佳狀態(tài)。造成這些差異的原因主要包括以下幾個方面。評價原理和側重點不同是導致差異的關鍵因素。層次分析法側重于主觀判斷，通過專家對各指標重要性的比較來確定權重，注重指標的相對重要性和整體的綜合評價；而數(shù)據(jù)包絡分析是基于客觀數(shù)據(jù)的相對效率評價，關注的是決策單元（企業(yè)）在生產(chǎn)前沿面上的位置，即投入產(chǎn)出的有效性，更強調(diào)資源的利用效率。數(shù)據(jù)來源和處理方式也會對評價結果產(chǎn)生影響。層次分析法的數(shù)據(jù)主要來源于專家打分，存在一定主觀性；數(shù)據(jù)包絡分析的數(shù)據(jù)則主要來自企業(yè)的實際運營數(shù)據(jù)，相對客觀，但數(shù)據(jù)的準確性和完整性對評價結果影響較大。若企業(yè)提供的研發(fā)投入數(shù)據(jù)存在虛報或統(tǒng)計誤差，會導致數(shù)據(jù)包絡分析結果出現(xiàn)偏差。評價方法本身的局限性也不容忽視。層次分析法受專家主觀因素影響較大，不同專家的知識背景、經(jīng)驗和認知差異可能導致判斷結果不一致；數(shù)據(jù)包絡分析對數(shù)據(jù)要求較高，且假設所有決策單元面臨相同的生產(chǎn)技術和市場環(huán)境，這在實際中往往難以滿足，可能會使評價結果與實際情況存在一定偏差。在實際應用中，不同評價方法具有不同的適用性。層次分析法適用于需要綜合考慮多種因素，且對評價結果的解釋性要求較高的情況，如政府部門制定產(chǎn)業(yè)政策時，需要全面考慮產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的各個方面，包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境等，通過層次分析法可以明確各因素的重要程度，為政策制定提供參考。數(shù)據(jù)包絡分析則更適合用于評價決策單元的相對效率，找出效率低下的企業(yè)或環(huán)節(jié)，為企業(yè)改進技術創(chuàng)新過程、提高資源利用效率提供指導。對于新能源汽車企業(yè)來說，若要分析自身在行業(yè)中的技術創(chuàng)新效率水平，找出與行業(yè)領先企業(yè)的差距，數(shù)據(jù)包絡分析是一種較為合適的方法。兩種評價方法也都存在局限性。層次分析法的主觀性可能導致評價結果不夠客觀，數(shù)據(jù)包絡分析對數(shù)據(jù)質量的高要求以及假設條件與實際的差異，可能使評價結果不夠準確。在實際應用中，應根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點，合理選擇評價方法，或結合多種方法進行綜合評價，以提高評價結果的科學性和可靠性。六、評價方法的應用與實踐建議6.1在產(chǎn)業(yè)政策制定中的應用產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價結果在產(chǎn)業(yè)政策制定中發(fā)揮著至關重要的作用，為政策制定提供了關鍵依據(jù)，有助于政府精準施策，推動產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展。評價結果能夠明確產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的優(yōu)勢與短板，為政策制定指明方向。通過對新能源汽車產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的評價，發(fā)現(xiàn)該產(chǎn)業(yè)在電池技術研發(fā)方面投入較大，研發(fā)人員數(shù)量眾多，專利申請數(shù)量也較為可觀，顯示出在電池技術創(chuàng)新上具有一定優(yōu)勢。然而，在智能網(wǎng)聯(lián)技術的成果轉化方面，存在轉化效率較低、產(chǎn)業(yè)化應用速度較慢的問題，這成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的短板?；诖嗽u價結果，政府在制定產(chǎn)業(yè)政策時，對于優(yōu)勢領域，可以繼續(xù)加大政策支持力度，鼓勵企業(yè)進一步深化研發(fā)，提高技術創(chuàng)新水平，打造國際領先的技術優(yōu)勢。對于存在短板的智能網(wǎng)聯(lián)技術成果轉化領域，政府可出臺針對性政策，如設立專項扶持資金，支持智能網(wǎng)聯(lián)技術的產(chǎn)業(yè)化應用項目；建立技術轉移服務平臺，加強高校、科研機構與企業(yè)之間的合作，促進智能網(wǎng)聯(lián)技術成果的快速轉化；制定相關稅收優(yōu)惠政策，降低企業(yè)在成果轉化過程中的成本，提高企業(yè)的積極性。評價結果有助于政府合理分配資源，提高政策扶持的精準性和有效性。在評價過程中，通過對各評價指標的分析，能夠了解不同技術領域和創(chuàng)新環(huán)節(jié)對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的貢獻程度。對于那些對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力提升貢獻較大的領域和環(huán)節(jié)，政府可以優(yōu)先配置資源，給予重點扶持。在對生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的評價中發(fā)現(xiàn)，臨床研究環(huán)節(jié)對于新藥研發(fā)的成功與否起著關鍵作用，而目前該產(chǎn)業(yè)在臨床研究資源配置上存在不足。政府在制定產(chǎn)業(yè)政策時，可加大對臨床研究機構的建設投入，鼓勵社會資本參與臨床研究基礎設施建設；優(yōu)化臨床研究審批流程，提高審批效率，縮短新藥研發(fā)周期；培養(yǎng)和引進臨床研究專業(yè)人才，提高臨床研究的質量和水平。通過這些政策措施，將有限的資源集中投入到關鍵領域和環(huán)節(jié)，提高資源利用效率，增強政策扶持的效果。評價結果還可以為產(chǎn)業(yè)政策的動態(tài)調(diào)整提供依據(jù)。產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新是一個動態(tài)發(fā)展的過程，隨著科技進步、市場需求變化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段的不同，產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力也會發(fā)生變化。定期對產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力進行評價，根據(jù)評價結果及時調(diào)整產(chǎn)業(yè)政策，能夠使政策更好地適應產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求。在對電子信息產(chǎn)業(yè)的評價中，隨著5G技術的快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)對5G應用場景開發(fā)的需求日益迫切。政府根據(jù)評價結果，及時調(diào)整產(chǎn)業(yè)政策，加大對5G應用場景開發(fā)的政策支持力度，鼓勵企業(yè)開展5G在智能交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等領域的應用創(chuàng)新，推動5G技術與各行業(yè)的深度融合，促進電子信息產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。6.2對企業(yè)提升技術創(chuàng)新能力的指導作用產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力評價方法對企業(yè)提升技術創(chuàng)新能力具有重要的指導作用，能夠幫助企業(yè)全面了解自身在技術創(chuàng)新方面的優(yōu)勢與不足，為企業(yè)制定科學合理的技術創(chuàng)新策略提供有力支持。評價方法有助于企業(yè)精準識別自身技術創(chuàng)新的優(yōu)勢領域。通過對創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、成果轉化等多個維度的評價，企業(yè)可以清晰地了解到在哪些方面具有突出表現(xiàn)。在創(chuàng)新投入方面，若企業(yè)的研發(fā)經(jīng)費投入強度高于行業(yè)平均水平，且研發(fā)人員數(shù)量充足、素質較高，說明企業(yè)在技術創(chuàng)新的資源投入上具有優(yōu)勢，能夠為技術研發(fā)提供堅實的物質和人力基礎。在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，若企業(yè)的專利申請數(shù)量較多，且專利的質量較高，如發(fā)明專利占比較大，同時新產(chǎn)品銷售收入持續(xù)增長，表明企業(yè)在技術研發(fā)和創(chuàng)新成果商業(yè)化方面具有較強的能力。在成果轉化方面，若企業(yè)的技術轉移效率較高，能夠快速將高校、科研機構的技術成果轉化為實際生產(chǎn)力，且產(chǎn)業(yè)化應用程度高，產(chǎn)品在市場上具有較高的占有率，說明企業(yè)在成果轉化方面具有優(yōu)勢。評價方法也能幫助企業(yè)明確技術創(chuàng)新存在的不足。在創(chuàng)新投入上，若企業(yè)的研發(fā)設備陳舊落后，無法滿足先進技術研發(fā)的需求，就會限制企業(yè)的技術創(chuàng)新能力。研發(fā)設備是技術創(chuàng)新的重要硬件基礎，先進的研發(fā)設備能夠提高研發(fā)效率和質量，幫助企業(yè)開展前沿技術研究。若企業(yè)在研發(fā)設備上投入不足，導致設備老化、性能落后，就會影響企業(yè)對新技術的研發(fā)和應用，使企業(yè)在技術創(chuàng)新方面處于劣勢。在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，企業(yè)雖然投入了大量資源進行研發(fā)，但專利申請數(shù)量較少，或者新產(chǎn)品開發(fā)周期較長，無法及時滿足市場需求，這就暴露出企業(yè)在技術創(chuàng)新效率和市場響應能力方面存在問題。專利是技術創(chuàng)新成果的重要體現(xiàn)，專利申請數(shù)量少可能意味著企業(yè)的研發(fā)成果不夠突出，或者企業(yè)對專利保護的重視程度不夠。新產(chǎn)品開發(fā)周期長則會使企業(yè)錯過市場機遇，降低企業(yè)的市場競爭力。在成果轉化方面，企業(yè)若與高校、科研機構的合作不夠緊密，技術成果轉化渠道不暢，就會導致創(chuàng)新成果難以實現(xiàn)商業(yè)化應用，無法為企業(yè)帶來經(jīng)濟效益。高校和科研機構擁有豐富的科研資源和前沿的研究成果，企業(yè)與它們緊密合作，能夠獲取更多的技術支持和創(chuàng)新資源，加快技術成果轉化的速度。若企業(yè)與高校、科研機構之間缺乏有效的溝通與合作機制，就會阻礙技術成果的轉化，影響企業(yè)的技術創(chuàng)新發(fā)展?；谠u價結果，企業(yè)能夠制定針對性的技術創(chuàng)新策略。對于優(yōu)勢領域，企業(yè)可以進一步加大投入，鞏固和提升競爭優(yōu)勢。企業(yè)在新能源汽車電池技術研發(fā)方面具有優(yōu)勢，就可以繼續(xù)增加研發(fā)經(jīng)費投入，吸引更多優(yōu)秀的電池技術研發(fā)人才，加強與國內(nèi)外相關科研機構的合作，開展前沿技術研究，不斷提升電池技術的性能和安全性，推出更具競爭力的電池產(chǎn)品