基于FAHP的中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價：理論、模型與實證

基于FAHP的中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價：理論、模型與實證一、引言1.1研究背景與動因在全球經(jīng)濟格局中，中小企業(yè)憑借其龐大的數(shù)量、廣泛的行業(yè)分布以及靈活的運營模式，已然成為推動經(jīng)濟增長、促進就業(yè)、激發(fā)創(chuàng)新活力的關(guān)鍵力量。根據(jù)中國中小協(xié)會發(fā)布的數(shù)據(jù)，2024年我國中小微企業(yè)數(shù)量超過5300萬家，貢獻了60%以上的稅收，60%以上的GDP，70%以上的技術(shù)創(chuàng)新成果，80%以上的城鎮(zhèn)勞動就業(yè)以及90%以上的企業(yè)數(shù)量。中小企業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中扮演著舉足輕重的角色，它們緊密聯(lián)系著千家萬戶，是推動創(chuàng)新、促進就業(yè)、改善民生的重要力量。在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的時代背景下，技術(shù)創(chuàng)新已成為中小企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的核心要素。然而，中小企業(yè)受自身規(guī)模、資金、人才、技術(shù)等資源的限制，在創(chuàng)新過程中往往面臨諸多困境。例如，資金短缺使得企業(yè)難以投入足夠的研發(fā)經(jīng)費，人才匱乏導致創(chuàng)新能力不足，技術(shù)積累薄弱限制了創(chuàng)新的深度和廣度。合作創(chuàng)新模式應運而生，為中小企業(yè)突破創(chuàng)新瓶頸提供了新的路徑。通過與高校、科研機構(gòu)、其他企業(yè)等創(chuàng)新主體開展合作，中小企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)資源共享、優(yōu)勢互補，整合各方的技術(shù)、人才、資金等資源，共同開展技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新等活動，從而降低創(chuàng)新成本、分散創(chuàng)新風險、提高創(chuàng)新效率。合作創(chuàng)新的績效評價是衡量合作創(chuàng)新活動成效、優(yōu)化合作創(chuàng)新策略的重要依據(jù)?？茖W合理的績效評價能夠幫助中小企業(yè)準確了解合作創(chuàng)新的成果與不足，為后續(xù)的創(chuàng)新決策提供有力支持。傳統(tǒng)的績效評價方法存在諸多局限性，難以全面、準確地評估中小企業(yè)合作創(chuàng)新的績效。這些方法往往過度側(cè)重于財務指標，如銷售額、利潤、投資回報率等，而忽視了非財務因素，如創(chuàng)新能力提升、合作關(guān)系穩(wěn)定性、市場適應性增強等。在當今知識經(jīng)濟時代，創(chuàng)新能力、合作效率等非財務因素對于企業(yè)的長期發(fā)展愈發(fā)關(guān)鍵。若僅依據(jù)財務指標進行評價，可能會導致對合作創(chuàng)新績效的片面理解，無法真實反映合作創(chuàng)新活動的全貌，進而影響企業(yè)對合作創(chuàng)新活動的科學決策。因此，構(gòu)建一套科學、全面、有效的中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價體系具有重要的現(xiàn)實意義。模糊層次分析法（FAHP）作為一種融合了層次分析法（AHP）和模糊數(shù)學理論的綜合評價方法，能夠有效解決多因素、多層次、模糊性評價問題。它通過將復雜的評價問題分解為多個層次和因素，利用專家經(jīng)驗和判斷確定各因素的相對重要性權(quán)重，再運用模糊數(shù)學理論對評價對象進行量化評價，從而得出綜合評價結(jié)果。FAHP方法能夠充分考慮中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價中的定性與定量因素，有效處理評價過程中的模糊性和不確定性，為中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價提供了更為科學、合理的方法支持?；诖?，本研究擬運用FAHP方法，深入探討中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價問題，旨在構(gòu)建一套科學有效的績效評價體系，為中小企業(yè)提升合作創(chuàng)新績效、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供有益的參考和借鑒。1.2研究價值與意義1.2.1理論意義本研究將模糊層次分析法（FAHP）創(chuàng)新性地應用于中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價領(lǐng)域，為該領(lǐng)域的理論研究注入了新的活力，具有多方面的理論貢獻。在完善評價理論體系方面，F(xiàn)AHP方法的引入打破了傳統(tǒng)評價方法的局限性。傳統(tǒng)評價方法在面對中小企業(yè)合作創(chuàng)新這種復雜的多因素評價問題時，往往難以全面、準確地衡量各方面的績效。而FAHP方法通過將定性與定量因素相結(jié)合，能夠更全面地考慮中小企業(yè)合作創(chuàng)新過程中的財務指標、創(chuàng)新能力指標、市場表現(xiàn)指標和合作效率指標等。例如，在確定各指標權(quán)重時，F(xiàn)AHP方法利用專家經(jīng)驗和判斷，通過兩兩比較的方式，更加科學地確定各因素的相對重要性，彌補了傳統(tǒng)方法在權(quán)重確定上的主觀性和隨意性，使評價體系更加科學、完善。FAHP方法為中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價后續(xù)研究提供了新的視角和方法。以往的研究大多采用單一的評價方法，難以全面反映合作創(chuàng)新績效的復雜性。FAHP方法的應用為后續(xù)研究提供了一種全新的思路，研究者可以在此基礎(chǔ)上，進一步探索如何優(yōu)化評價指標體系、改進權(quán)重確定方法以及提高評價結(jié)果的準確性和可靠性。例如，可以結(jié)合其他評價方法，如灰色關(guān)聯(lián)分析法、數(shù)據(jù)包絡分析法等，形成綜合評價模型，以更全面地評價中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效。此外，F(xiàn)AHP方法還可以與大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)相結(jié)合，利用大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)和人工智能的數(shù)據(jù)分析能力，提高評價的效率和精度，為中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價的研究開辟新的方向。1.2.2實踐意義本研究成果對中小企業(yè)在合作創(chuàng)新實踐中具有重要的指導作用，能夠幫助企業(yè)優(yōu)化合作策略、提升創(chuàng)新績效，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。通過構(gòu)建基于FAHP的中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價體系，企業(yè)可以全面、準確地了解自身在合作創(chuàng)新過程中的優(yōu)勢與不足。在財務方面，企業(yè)可以通過對財務指標的評價，如成本控制、收益增長等，了解合作創(chuàng)新項目的經(jīng)濟效益，判斷資金的投入是否合理，是否達到了預期的收益目標，從而為企業(yè)的資金決策提供依據(jù)。在創(chuàng)新能力方面，對研發(fā)投入、專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品開發(fā)速度等指標的評價，能夠讓企業(yè)清楚地認識到自身的創(chuàng)新實力和創(chuàng)新潛力，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新過程中存在的問題，如研發(fā)資源不足、創(chuàng)新效率低下等。在市場表現(xiàn)方面，市場份額、客戶滿意度、產(chǎn)品競爭力等指標的評價，有助于企業(yè)了解市場對合作創(chuàng)新產(chǎn)品或服務的認可程度，及時調(diào)整市場策略，滿足市場需求。在合作效率方面，對合作溝通順暢程度、資源共享效率、合作伙伴滿意度等指標的評價，能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)合作過程中的障礙和問題，優(yōu)化合作流程，提高合作效率。基于對自身優(yōu)勢與不足的了解，企業(yè)可以有針對性地優(yōu)化合作策略。若發(fā)現(xiàn)自身在某一技術(shù)領(lǐng)域研發(fā)能力不足，企業(yè)可以選擇與在該領(lǐng)域具有優(yōu)勢的高?；蚩蒲袡C構(gòu)合作，引進先進技術(shù)和人才，提升自身的創(chuàng)新能力；若發(fā)現(xiàn)市場對某類產(chǎn)品需求旺盛，企業(yè)可以加大在該領(lǐng)域的合作創(chuàng)新投入，推出符合市場需求的產(chǎn)品，提高市場份額；若發(fā)現(xiàn)合作過程中溝通不暢，企業(yè)可以建立有效的溝通機制，加強與合作伙伴的信息交流，提高合作效率。通過優(yōu)化合作策略，企業(yè)能夠更好地整合各方資源，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，降低創(chuàng)新成本，分散創(chuàng)新風險，提高創(chuàng)新績效，從而在激烈的市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。1.3研究設(shè)計1.3.1研究思路本研究旨在運用模糊層次分析法（FAHP）構(gòu)建中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價體系，以實現(xiàn)對中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效的科學、全面評價。研究思路遵循從理論基礎(chǔ)構(gòu)建到模型建立再到實證檢驗與結(jié)果分析的邏輯路徑。在理論基礎(chǔ)構(gòu)建階段，廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于中小企業(yè)合作創(chuàng)新和績效評價的相關(guān)文獻，梳理中小企業(yè)合作創(chuàng)新的相關(guān)理論，如資源基礎(chǔ)理論、協(xié)同創(chuàng)新理論等，深入剖析中小企業(yè)合作創(chuàng)新的內(nèi)涵、模式及影響因素。同時，對績效評價的相關(guān)理論和方法進行系統(tǒng)研究，明確績效評價的概念、目的和意義，對比分析傳統(tǒng)績效評價方法的優(yōu)缺點，為引入FAHP方法奠定理論基礎(chǔ)。在模型構(gòu)建階段，基于對中小企業(yè)合作創(chuàng)新特點和績效影響因素的分析，從財務、創(chuàng)新能力、市場表現(xiàn)和合作效率四個維度構(gòu)建中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價指標體系。運用層次分析法（AHP）確定各評價指標的權(quán)重，通過專家打分的方式，對各層次指標進行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣，計算各指標的相對權(quán)重，以反映各指標在評價體系中的重要程度。利用模糊數(shù)學理論對評價指標進行量化評價，將定性指標轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)，從而得出綜合評價結(jié)果。在實證檢驗與結(jié)果分析階段，選取具有代表性的中小企業(yè)合作創(chuàng)新項目作為研究樣本，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，運用已構(gòu)建的基于FAHP的績效評價模型進行實證分析。對實證結(jié)果進行深入分析，評估中小企業(yè)合作創(chuàng)新的績效水平，識別影響合作創(chuàng)新績效的關(guān)鍵因素，提出針對性的提升策略和建議。通過敏感性分析，探討指標權(quán)重的變化對評價結(jié)果的影響，驗證模型的穩(wěn)定性和可靠性。1.3.2研究方法為確保研究的科學性和有效性，本研究綜合運用多種研究方法，各方法相互補充，從不同角度為研究提供支持。文獻研究法是本研究的重要基礎(chǔ)。通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻，包括學術(shù)期刊論文、學位論文、研究報告、行業(yè)標準等，全面了解中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。梳理相關(guān)理論和方法，如合作創(chuàng)新理論、績效評價理論、模糊層次分析法等，為研究提供堅實的理論支撐。通過對文獻的分析和總結(jié)，明確已有研究的成果和不足，為本研究的創(chuàng)新點和研究方向提供啟示。例如，在梳理績效評價方法時，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法在處理中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價的復雜性和模糊性方面存在不足，從而引出本研究采用FAHP方法的必要性。案例分析法是深入理解中小企業(yè)合作創(chuàng)新實踐的重要手段。選取多個具有代表性的中小企業(yè)合作創(chuàng)新案例，對其合作創(chuàng)新過程、模式、績效表現(xiàn)等進行深入分析。通過詳細了解案例企業(yè)的實際情況，總結(jié)成功經(jīng)驗和失敗教訓，為構(gòu)建績效評價體系提供實踐依據(jù)。以某科技型中小企業(yè)與高校的合作創(chuàng)新項目為例，分析其在合作過程中如何實現(xiàn)資源共享、優(yōu)勢互補，以及合作創(chuàng)新對企業(yè)績效的提升作用，從而提煉出相關(guān)的評價指標和影響因素。專家訪談法用于獲取專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的專家意見和經(jīng)驗。邀請中小企業(yè)管理、合作創(chuàng)新、績效評價等領(lǐng)域的專家進行訪談，就中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價指標體系的構(gòu)建、指標權(quán)重的確定等問題征求專家意見。專家們憑借其豐富的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，能夠?qū)ρ芯繂栴}提供深入的見解和建議。在確定指標權(quán)重時，通過與專家的訪談和溝通，對初步構(gòu)建的判斷矩陣進行調(diào)整和完善，確保權(quán)重的合理性和科學性。層次分析法（AHP）和模糊數(shù)學理論是本研究構(gòu)建績效評價模型的核心方法。運用AHP方法將復雜的績效評價問題分解為多個層次和因素，通過專家打分的方式對各層次指標進行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣，計算各指標的相對權(quán)重，從而確定各指標在評價體系中的重要程度。利用模糊數(shù)學理論對評價指標進行量化評價，將定性指標轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)，處理評價過程中的模糊性和不確定性，得出綜合評價結(jié)果。在評價中小企業(yè)合作創(chuàng)新的市場表現(xiàn)時，對于“市場競爭力提升”這一定性指標，可以通過模糊評價法將其轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)值，以便進行綜合評價。二、理論基石：FAHP與中小企業(yè)合作創(chuàng)新2.1模糊層次分析法（FAHP）深度剖析2.1.1FAHP的原理與內(nèi)涵模糊層次分析法（FAHP）是層次分析法（AHP）與模糊數(shù)學理論有機融合的創(chuàng)新成果，旨在攻克復雜決策問題中廣泛存在的模糊性與不確定性難題。層次分析法（AHP）由美國運籌學家T.L.Saaty于20世紀70年代開創(chuàng)性提出，作為一種定性與定量相結(jié)合的多準則決策方法，AHP通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，將復雜問題拆解為目標層、準則層和方案層等多個層次，隨后對各層次元素展開兩兩比較，從而精確計算出各因素的相對權(quán)重。舉例來說，在城市交通規(guī)劃中，若要選擇最優(yōu)的交通改善方案，AHP可將目標設(shè)定為提升城市交通效率，準則層涵蓋建設(shè)成本、施工難度、對環(huán)境的影響等因素，方案層則包含修建地鐵、拓寬道路、發(fā)展智能交通系統(tǒng)等具體方案，通過對各層次元素的比較分析，確定各方案的相對優(yōu)劣。傳統(tǒng)AHP在處理信息時，假定決策判斷是完全精確且確定的，這與現(xiàn)實世界中諸多決策問題的模糊性和不確定性存在顯著差異。模糊邏輯理論由L.A.Zadeh于20世紀60年代提出，其核心觀點是世界上眾多現(xiàn)象并非非黑即白，而是處于一種模糊的過渡狀態(tài)，存在著程度上的差異。FAHP巧妙地將模糊邏輯引入AHP，通過運用模糊數(shù)來描述和處理決策過程中的模糊信息，使決策過程更加貼近實際情況。在評價一個科研項目的可行性時，對于諸如“技術(shù)創(chuàng)新性”“市場前景”等難以精確量化的因素，傳統(tǒng)AHP可能只能給出一個相對籠統(tǒng)的判斷，而FAHP則可以利用模糊數(shù)來更細致地表達這些因素的模糊程度，如用三角模糊數(shù)（l,m,u）表示，其中l(wèi)為最低可能值，m為最可能值，u為最高可能值，從而更準確地反映決策者對這些因素的主觀判斷。FAHP的基本原理是將決策問題的各種因素按照其相互關(guān)系和隸屬程度構(gòu)建成一個多層次的遞階結(jié)構(gòu)模型。在這個模型中，目標層是決策的最終目標，準則層是影響目標實現(xiàn)的主要因素，指標層則是對準則層因素的進一步細化和分解。通過專家打分或其他方式，對同一層次的元素以上一層次的元素為準則進行兩兩比較，運用模糊數(shù)學的方法構(gòu)造模糊判斷矩陣。在構(gòu)建關(guān)于企業(yè)合作創(chuàng)新中“合作伙伴選擇”的模糊判斷矩陣時，若準則層包含“技術(shù)實力”“合作意愿”“市場信譽”等因素，專家可根據(jù)自己的經(jīng)驗和判斷，對這些因素進行兩兩比較，用模糊數(shù)表示它們之間的相對重要程度，進而形成模糊判斷矩陣。利用模糊數(shù)學的運算規(guī)則，計算出各層次元素相對于上一層次元素的相對權(quán)重，通過一致性檢驗確保判斷的合理性和可靠性。最終，通過綜合各層次的權(quán)重，得出各個方案或因素對于總目標的相對重要性排序，為決策提供科學、客觀的依據(jù)。2.1.2FAHP的實施步驟FAHP的實施過程嚴謹且系統(tǒng)，涵蓋構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)、構(gòu)造模糊判斷矩陣、計算模糊權(quán)重向量以及一致性檢驗等關(guān)鍵步驟，每個步驟都緊密相連，共同確保評價結(jié)果的科學性和可靠性。構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)是FAHP實施的首要任務。深入剖析決策問題的本質(zhì)和目標，將其分解為具有清晰邏輯關(guān)系的多個層次。以中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價為例，目標層設(shè)定為“中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價”；準則層可從財務、創(chuàng)新能力、市場表現(xiàn)和合作效率四個維度展開，分別包括成本控制、收益增長、研發(fā)投入、專利申請數(shù)量、市場份額、客戶滿意度、合作溝通順暢程度、資源共享效率等因素；指標層則是對準則層因素的進一步細化和具體量化，如成本控制可細化為原材料采購成本、生產(chǎn)成本、管理成本等，收益增長可細化為銷售收入增長率、利潤增長率等。通過這樣的層次結(jié)構(gòu)構(gòu)建，將復雜的評價問題轉(zhuǎn)化為層次分明、條理清晰的分析框架，為后續(xù)的評價工作奠定堅實基礎(chǔ)。構(gòu)造模糊判斷矩陣是FAHP的核心環(huán)節(jié)之一。組織相關(guān)領(lǐng)域的專家，以上一層次的元素為準則，對同一層次的元素進行兩兩比較。在比較過程中，專家運用模糊數(shù)來表達對各元素相對重要性的判斷。常用的模糊數(shù)有三角模糊數(shù)（TriangularFuzzyNumber，TFN）和梯形模糊數(shù)（TrapezoidalFuzzyNumber），其中三角模糊數(shù)用三個值（l,m,u）表示，l為最小可能值，m為最可能值，u為最大可能值，能夠較好地反映專家判斷的模糊性和不確定性。對于“研發(fā)投入”和“專利申請數(shù)量”這兩個指標，專家若認為“研發(fā)投入”比“專利申請數(shù)量”稍微重要，可使用三角模糊數(shù)（3,4,5）來表示這種相對重要性程度。將專家的所有判斷結(jié)果整合，形成模糊判斷矩陣，該矩陣全面反映了各元素之間的相對重要性關(guān)系，為后續(xù)的權(quán)重計算提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。計算模糊權(quán)重向量是確定各因素相對重要程度的關(guān)鍵步驟。對模糊判斷矩陣進行深入分析和運算，通常采用模糊數(shù)的幾何平均法來計算模糊權(quán)重向量。先計算每行模糊數(shù)的幾何平均數(shù)，以反映該行元素在整體中的相對重要程度；再對計算結(jié)果進行歸一化處理，將其轉(zhuǎn)化為相對權(quán)重，使各因素的權(quán)重之和為1，從而得到每個因素在評價體系中的相對重要性權(quán)重。在對“市場份額”“客戶滿意度”等指標的模糊判斷矩陣進行計算時，通過幾何平均法和歸一化處理，可得到它們在“市場表現(xiàn)”準則層中的相對權(quán)重，明確各指標對市場表現(xiàn)的影響程度。一致性檢驗是確保FAHP評價結(jié)果可靠性的重要保障。在AHP中，通過一致性比例（ConsistencyRatio，CR）來檢驗判斷矩陣的一致性，在FAHP中同樣需要進行一致性檢驗，以處理模糊一致性問題。利用模糊一致性指標來衡量判斷矩陣的一致性程度，若一致性檢驗不通過，表明專家的判斷存在邏輯矛盾或不合理之處，需要重新返回構(gòu)造模糊判斷矩陣階段，與專家進行溝通和調(diào)整，直至一致性檢驗通過，確保評價結(jié)果的準確性和可靠性。2.1.3FAHP在多領(lǐng)域應用的優(yōu)勢與成果模糊層次分析法（FAHP）憑借其獨特的優(yōu)勢，在工程項目評價、供應鏈管理、環(huán)境管理、醫(yī)療決策等眾多領(lǐng)域得到廣泛應用，并取得了豐碩的成果，為解決復雜決策問題提供了有力的支持。在工程項目評價領(lǐng)域，F(xiàn)AHP展現(xiàn)出卓越的優(yōu)勢。在項目可行性研究中，F(xiàn)AHP能夠全面綜合考慮項目的技術(shù)可行性、經(jīng)濟可行性、社會效益等多方面因素，通過對這些因素的模糊處理和量化分析，準確確定項目的可行性。在評估一個大型水利工程項目時，F(xiàn)AHP可以對項目的技術(shù)難度、資金投入、對周邊生態(tài)環(huán)境的影響、對當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的促進作用等因素進行綜合評價，為項目決策提供科學依據(jù)。在風險評估方面，工程項目往往面臨著多種不確定因素，如自然災害、技術(shù)故障、政策變動等，F(xiàn)AHP能夠?qū)@些因素進行模糊處理，量化各個風險因素的影響和權(quán)重，幫助決策者制定更為合理的風險管理策略。在項目優(yōu)先級排序中，當面對多個備選項目時，F(xiàn)AHP可以通過對項目的各個評估指標進行綜合排序，確定項目的優(yōu)先級，從而合理分配資源，提高項目實施的效率和效益。在市政建設(shè)中，需要在多個道路改建項目中選擇最優(yōu)先的項目進行實施，F(xiàn)AHP能夠通過對交通改善效果、預算限制、社會影響等因素進行評估，確定最優(yōu)先實施的項目。在供應鏈管理領(lǐng)域，F(xiàn)AHP同樣發(fā)揮著重要作用。在供應商選擇方面，這是供應鏈管理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，涉及供應商的質(zhì)量、成本、交貨期、服務等多個指標。FAHP能夠通過對這些指標的模糊評價，充分考慮各指標的模糊性和不確定性，計算出各個供應商的綜合權(quán)重，幫助企業(yè)選擇最優(yōu)的供應商。在一個制造企業(yè)中，通過FAHP方法對多個潛在供應商進行評價，可以綜合考慮供應商的產(chǎn)品質(zhì)量、價格、交貨及時性、售后服務等因素，選擇出在各方面綜合最優(yōu)的供應商，從而保障企業(yè)的生產(chǎn)運營。在物流優(yōu)化方面，物流過程涉及物流網(wǎng)絡設(shè)計、運輸方式選擇、倉儲管理等多個環(huán)節(jié)，存在諸多不確定因素，F(xiàn)AHP能夠?qū)@些不確定因素進行有效處理，優(yōu)化物流決策，降低物流成本，提高物流效率。在選擇運輸方式時，F(xiàn)AHP可以綜合考慮運輸成本、運輸時間、貨物安全性、運輸靈活性等因素，為企業(yè)選擇最合適的運輸方式，實現(xiàn)物流資源的優(yōu)化配置。在環(huán)境管理領(lǐng)域，F(xiàn)AHP為環(huán)境質(zhì)量評價、環(huán)境風險評估等提供了科學的方法。在環(huán)境質(zhì)量評價中，F(xiàn)AHP可以綜合考慮大氣污染、水污染、土壤污染等多個環(huán)境因素，以及人口密度、經(jīng)濟發(fā)展水平、環(huán)境政策等社會經(jīng)濟因素，對環(huán)境質(zhì)量進行全面、客觀的評價。在評估一個城市的環(huán)境質(zhì)量時，F(xiàn)AHP可以將空氣質(zhì)量指數(shù)、水質(zhì)達標率、噪聲污染程度、人均綠地面積等指標進行綜合分析，為城市環(huán)境管理提供科學依據(jù)。在環(huán)境風險評估方面，F(xiàn)AHP能夠?qū)ψ匀粸暮Αh(huán)境污染事故等環(huán)境風險進行量化評估，確定風險的等級和影響范圍，為制定環(huán)境風險應對策略提供支持。在評估一個化工園區(qū)的環(huán)境風險時，F(xiàn)AHP可以考慮化工企業(yè)的生產(chǎn)工藝、危險化學品儲存量、周邊環(huán)境敏感性等因素，評估環(huán)境風險的大小，為化工園區(qū)的環(huán)境風險管理提供決策支持。在醫(yī)療決策領(lǐng)域，F(xiàn)AHP有助于醫(yī)生制定個性化的治療方案、評估醫(yī)療設(shè)備的采購決策等。在制定治療方案時，醫(yī)生需要綜合考慮患者的病情、身體狀況、治療效果、治療風險、醫(yī)療費用等多個因素，F(xiàn)AHP可以幫助醫(yī)生對這些因素進行量化分析，制定出最適合患者的治療方案。在為一位癌癥患者制定治療方案時，F(xiàn)AHP可以綜合考慮手術(shù)治療、化療、放療、靶向治療等不同治療方式的療效、副作用、患者的耐受程度、治療費用等因素，為患者選擇最優(yōu)的治療方案。在醫(yī)療設(shè)備采購決策中，F(xiàn)AHP可以對設(shè)備的性能、價格、可靠性、售后服務等指標進行綜合評價，幫助醫(yī)院選擇性價比最高的醫(yī)療設(shè)備，提高醫(yī)療資源的利用效率。綜上所述，F(xiàn)AHP在多個領(lǐng)域的成功應用，充分證明了其在處理復雜決策問題時的強大優(yōu)勢。它能夠有效整合定性與定量信息，合理處理模糊性和不確定性，為決策者提供科學、全面、客觀的決策依據(jù)，幫助決策者在復雜的環(huán)境中做出更加明智、合理的決策，推動各領(lǐng)域的科學發(fā)展和高效管理。2.2中小企業(yè)合作創(chuàng)新的多維視角2.2.1中小企業(yè)合作創(chuàng)新的模式分類中小企業(yè)合作創(chuàng)新模式豐富多樣，常見的包括產(chǎn)學研合作、企業(yè)間合作以及與政府機構(gòu)合作等，每種模式都具有獨特的特點和適用場景，為中小企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了多元化的路徑選擇。產(chǎn)學研合作模式是中小企業(yè)與高校、科研機構(gòu)基于“利益共享、風險共擔、優(yōu)勢互補、共同發(fā)展”的原則，共同開展技術(shù)創(chuàng)新活動的重要模式。在這種模式下，高校和科研機構(gòu)憑借其雄厚的科研實力、豐富的人才資源和前沿的科研成果，為中小企業(yè)提供技術(shù)支持和創(chuàng)新源泉。中小企業(yè)則能夠?qū)⒏咝：涂蒲袡C構(gòu)的科研成果快速轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力，通過市場渠道實現(xiàn)商業(yè)價值。在新能源汽車領(lǐng)域，某中小企業(yè)與高校合作，高校研發(fā)團隊提供新型電池技術(shù)的研究成果，中小企業(yè)利用自身的生產(chǎn)制造和市場推廣優(yōu)勢，將新技術(shù)應用于新能源汽車的電池生產(chǎn)中，實現(xiàn)了產(chǎn)品的升級換代，提高了市場競爭力。產(chǎn)學研合作模式可細分為技術(shù)購買和協(xié)同開發(fā)兩種常見方式。技術(shù)購買方式下，中小企業(yè)直接從高?；蚩蒲袡C構(gòu)購買成熟的技術(shù)成果，快速應用于自身的生產(chǎn)經(jīng)營中，縮短了技術(shù)研發(fā)周期，降低了創(chuàng)新風險。協(xié)同開發(fā)方式則是中小企業(yè)與高校、科研機構(gòu)組建聯(lián)合研發(fā)團隊，共同投入資源，針對特定的技術(shù)難題或創(chuàng)新目標開展深入研究，在合作過程中實現(xiàn)知識共享、技術(shù)互補和人才交流，共同推動技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。企業(yè)間合作模式是中小企業(yè)之間或中小企業(yè)與大型企業(yè)之間為實現(xiàn)資源共享、優(yōu)勢互補、降低創(chuàng)新成本、分散創(chuàng)新風險而開展的合作創(chuàng)新活動。中小企業(yè)之間的合作，通常基于共同的市場需求或技術(shù)興趣，通過聯(lián)合研發(fā)、共享研發(fā)設(shè)施、共同開拓市場等方式，整合各方資源，發(fā)揮各自優(yōu)勢，實現(xiàn)合作共贏。在智能家居領(lǐng)域，多家中小企業(yè)聯(lián)合起來，共同研發(fā)智能家居系統(tǒng)的不同模塊，如智能照明、智能安防、智能家電控制等，然后將各自的研發(fā)成果進行整合，形成完整的智能家居解決方案，共同開拓市場，提高了市場競爭力。中小企業(yè)與大型企業(yè)的合作，往往表現(xiàn)為中小企業(yè)承接大型企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新外包項目。大型企業(yè)為了專注于核心技術(shù)的研發(fā)，提高產(chǎn)品的價值鏈，通常會將非核心技術(shù)的研發(fā)任務外包給中小企業(yè)。中小企業(yè)通過承接這些外包項目，不僅能夠獲得資金支持和技術(shù)指導，降低創(chuàng)新風險，還能學習到大型企業(yè)的先進管理經(jīng)驗和技術(shù)知識，提升自身的創(chuàng)新能力和管理水平，與大型企業(yè)建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，為自身的發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。與政府機構(gòu)合作模式是中小企業(yè)在創(chuàng)新過程中與政府部門開展的合作，旨在獲取政府的政策支持、資金扶持和資源保障，促進企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。政府在中小企業(yè)合作創(chuàng)新中扮演著重要的引導和支持角色，通過制定相關(guān)政策法規(guī)，營造良好的創(chuàng)新環(huán)境，為中小企業(yè)提供政策保障。設(shè)立產(chǎn)業(yè)扶持基金、創(chuàng)新專項補貼等，為中小企業(yè)的創(chuàng)新活動提供資金支持；建設(shè)公共技術(shù)服務平臺、科技孵化器等，為中小企業(yè)提供技術(shù)研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化、人才培養(yǎng)等方面的資源保障。某地區(qū)政府為了推動當?shù)刂行∑髽I(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，設(shè)立了中小企業(yè)創(chuàng)新專項資金，對開展合作創(chuàng)新的中小企業(yè)給予資金補貼；同時，建設(shè)了公共技術(shù)服務平臺，為中小企業(yè)提供免費的技術(shù)咨詢、檢測檢驗等服務，幫助中小企業(yè)解決創(chuàng)新過程中遇到的技術(shù)難題，提高了中小企業(yè)的創(chuàng)新積極性和創(chuàng)新能力。政府還可以通過組織產(chǎn)學研對接活動、產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟等方式，促進中小企業(yè)與高校、科研機構(gòu)以及其他企業(yè)之間的合作創(chuàng)新，推動產(chǎn)業(yè)技術(shù)的升級和發(fā)展。2.2.2中小企業(yè)合作創(chuàng)新的關(guān)鍵影響因素中小企業(yè)合作創(chuàng)新的績效受到多種因素的綜合影響，合作伙伴選擇、資源投入、溝通協(xié)調(diào)機制以及創(chuàng)新文化等關(guān)鍵因素在其中發(fā)揮著重要作用，它們相互關(guān)聯(lián)、相互制約，共同決定了合作創(chuàng)新的成效。合作伙伴選擇是中小企業(yè)合作創(chuàng)新的首要關(guān)鍵因素。選擇合適的合作伙伴猶如為合作創(chuàng)新奠定堅實基石，直接關(guān)系到合作的成敗。在選擇合作伙伴時，企業(yè)需全面考量多個維度。技術(shù)實力是關(guān)鍵維度之一，合作伙伴應具備與合作目標相匹配的先進技術(shù)和研發(fā)能力，能夠為合作項目提供核心技術(shù)支持。在生物制藥領(lǐng)域的合作創(chuàng)新中，若目標是研發(fā)新型藥物，那么擁有先進藥物研發(fā)技術(shù)和豐富研發(fā)經(jīng)驗的科研機構(gòu)或企業(yè)便是理想的合作伙伴。合作意愿同樣不可或缺，只有雙方都對合作充滿熱情和積極性，愿意投入時間、精力和資源，才能確保合作的順利推進。若一方合作意愿不強，可能會導致合作過程中出現(xiàn)消極怠工、推諉責任等問題，影響合作進度和效果。市場信譽也是重要考量因素，良好的市場信譽意味著合作伙伴在商業(yè)活動中遵守承諾、誠信經(jīng)營，能夠保證合作的穩(wěn)定性和可靠性。若合作伙伴存在信譽問題，可能會給企業(yè)帶來經(jīng)濟損失和聲譽損害。資源投入是保障合作創(chuàng)新順利進行的物質(zhì)基礎(chǔ)。充足的資金投入是合作創(chuàng)新的血液，為研發(fā)設(shè)備購置、研發(fā)人員薪酬支付、實驗材料采購等提供必要的資金支持。在高端芯片研發(fā)合作項目中，需要大量資金投入用于購買先進的光刻機、測試設(shè)備等，以及支付研發(fā)人員的高額薪酬，若資金不足，將嚴重制約研發(fā)工作的開展。人力資源投入是合作創(chuàng)新的核心動力，具備專業(yè)知識和創(chuàng)新能力的研發(fā)人員、管理人員和技術(shù)工人是實現(xiàn)創(chuàng)新目標的關(guān)鍵。高素質(zhì)的研發(fā)團隊能夠提出創(chuàng)新性的想法和解決方案，高效的管理團隊能夠保障合作項目的順利推進，熟練的技術(shù)工人能夠?qū)⒀邪l(fā)成果轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)品。技術(shù)資源投入是合作創(chuàng)新的關(guān)鍵要素，合作伙伴的先進技術(shù)、專利、技術(shù)訣竅等能夠為合作項目提供技術(shù)支撐，加速創(chuàng)新進程。在新能源汽車電池技術(shù)合作研發(fā)中，擁有先進電池技術(shù)的企業(yè)或科研機構(gòu)的技術(shù)資源投入，能夠推動電池技術(shù)的突破和創(chuàng)新。溝通協(xié)調(diào)機制是確保合作創(chuàng)新高效運行的潤滑劑。在合作創(chuàng)新過程中，建立定期的溝通會議制度至關(guān)重要，通過周會、月會等形式，各方能夠及時交流項目進展情況、分享技術(shù)成果、討論存在的問題及解決方案。在軟件開發(fā)合作項目中，每周的溝通會議可以讓開發(fā)團隊及時匯報代碼編寫進度、遇到的技術(shù)難題，共同商討解決方案，確保項目按時完成。暢通的信息共享渠道是實現(xiàn)高效溝通的保障，利用現(xiàn)代信息技術(shù)，如項目管理軟件、即時通訊工具等，建立信息共享平臺，各方能夠?qū)崟r獲取項目相關(guān)信息，避免信息不對稱導致的誤解和沖突。在跨地區(qū)的合作項目中，通過信息共享平臺，不同地區(qū)的合作伙伴可以隨時了解項目動態(tài)，協(xié)同工作。明確的責任分工是提高合作效率的關(guān)鍵，在合作協(xié)議中，清晰界定各方在合作項目中的權(quán)利和義務，明確每個成員的工作職責和任務，避免出現(xiàn)職責不清、推諉扯皮的現(xiàn)象。在建筑工程項目合作中，明確設(shè)計單位、施工單位、監(jiān)理單位等各方的責任，能夠確保項目順利進行。創(chuàng)新文化是激發(fā)合作創(chuàng)新活力的靈魂。鼓勵創(chuàng)新的企業(yè)文化能夠營造積極向上的創(chuàng)新氛圍，激發(fā)員工的創(chuàng)新熱情和創(chuàng)造力。企業(yè)通過設(shè)立創(chuàng)新獎勵制度，對提出創(chuàng)新性想法和取得創(chuàng)新成果的員工給予物質(zhì)和精神獎勵，鼓勵員工勇于嘗試、敢于創(chuàng)新。在谷歌公司，創(chuàng)新文化濃厚，員工被鼓勵自由探索新的想法和技術(shù)，公司為員工提供寬松的工作環(huán)境和豐富的資源支持，使得谷歌在搜索引擎技術(shù)、人工智能等領(lǐng)域取得了眾多創(chuàng)新成果。開放包容的合作氛圍能夠促進知識共享和思想碰撞，合作伙伴之間相互學習、相互借鑒，共同推動創(chuàng)新發(fā)展。在產(chǎn)學研合作中，高校、科研機構(gòu)和企業(yè)之間營造開放包容的合作氛圍，能夠促進學術(shù)知識與實踐經(jīng)驗的融合，產(chǎn)生更多的創(chuàng)新成果。勇于冒險的精神能夠讓企業(yè)在面對創(chuàng)新風險時敢于嘗試，不畏失敗，積極探索新的技術(shù)和市場機會。在新興的人工智能領(lǐng)域，企業(yè)需要具備勇于冒險的精神，敢于投入大量資源進行研發(fā)和探索，才能在激烈的市場競爭中搶占先機。2.2.3中小企業(yè)合作創(chuàng)新的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)當前，中小企業(yè)合作創(chuàng)新呈現(xiàn)出積極的發(fā)展態(tài)勢，但在實踐過程中也面臨著諸多問題和挑戰(zhàn)，如合作穩(wěn)定性差、創(chuàng)新資源不足等，這些問題制約了中小企業(yè)合作創(chuàng)新的深入發(fā)展和績效提升。在發(fā)展現(xiàn)狀方面，隨著創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施，中小企業(yè)對合作創(chuàng)新的重視程度日益提高，合作創(chuàng)新的意識不斷增強。越來越多的中小企業(yè)認識到，合作創(chuàng)新是突破自身資源和能力限制、實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展的有效途徑，紛紛積極尋求合作伙伴，開展合作創(chuàng)新活動。根據(jù)相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，近年來，參與合作創(chuàng)新的中小企業(yè)數(shù)量逐年增加，合作創(chuàng)新項目的規(guī)模和數(shù)量也呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長的趨勢。在合作模式上，產(chǎn)學研合作、企業(yè)間合作以及與政府機構(gòu)合作等多種模式共同發(fā)展，為中小企業(yè)提供了多樣化的選擇。產(chǎn)學研合作模式不斷深化，中小企業(yè)與高校、科研機構(gòu)之間的合作更加緊密，合作領(lǐng)域不斷拓展，從傳統(tǒng)的制造業(yè)向新興的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)延伸。企業(yè)間合作模式日益多樣化，除了傳統(tǒng)的聯(lián)合研發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓等方式外，還出現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、創(chuàng)新集群等新型合作形式，促進了企業(yè)之間的資源共享和協(xié)同創(chuàng)新。與政府機構(gòu)合作模式也取得了顯著進展，政府通過出臺一系列政策措施，加大對中小企業(yè)合作創(chuàng)新的支持力度，為中小企業(yè)提供了更多的政策紅利和資源保障。在面臨的挑戰(zhàn)方面，合作穩(wěn)定性差是中小企業(yè)合作創(chuàng)新中較為突出的問題之一。由于中小企業(yè)自身規(guī)模較小、抗風險能力較弱，在合作過程中容易受到市場環(huán)境變化、資金短缺、技術(shù)難題等因素的影響，導致合作項目中斷或失敗。在市場環(huán)境變化方面，市場需求的突然波動、競爭對手的激烈挑戰(zhàn)等，可能使合作項目的預期收益無法實現(xiàn)，從而影響合作雙方的積極性。在資金短缺方面，中小企業(yè)融資渠道相對狹窄，融資難度較大，一旦合作項目出現(xiàn)資金周轉(zhuǎn)困難，可能無法按時完成項目任務，導致合作關(guān)系破裂。在技術(shù)難題方面，若合作過程中遇到難以攻克的技術(shù)瓶頸，可能會延長項目周期，增加成本，甚至導致項目失敗。合作雙方的利益分配和責任界定不清晰也是導致合作穩(wěn)定性差的重要原因。在合作協(xié)議中，若對利益分配和責任界定缺乏明確、合理的規(guī)定，在合作過程中可能會引發(fā)糾紛和矛盾，影響合作關(guān)系的穩(wěn)定。創(chuàng)新資源不足也是中小企業(yè)合作創(chuàng)新面臨的一大挑戰(zhàn)。中小企業(yè)普遍存在資金匱乏的問題，融資難、融資貴是制約中小企業(yè)發(fā)展的瓶頸之一。在合作創(chuàng)新中，資金不足使得企業(yè)難以投入足夠的研發(fā)經(jīng)費，無法購置先進的研發(fā)設(shè)備和技術(shù)，影響創(chuàng)新項目的開展。中小企業(yè)在人才吸引和培養(yǎng)方面也面臨困難，由于企業(yè)規(guī)模較小、發(fā)展空間有限、薪酬待遇相對較低等原因，難以吸引到高素質(zhì)的創(chuàng)新人才，同時，企業(yè)自身的人才培養(yǎng)體系不完善，也限制了人才的成長和發(fā)展。人才的短缺導致企業(yè)創(chuàng)新能力不足，無法有效地開展合作創(chuàng)新活動。中小企業(yè)的技術(shù)積累相對薄弱，缺乏核心技術(shù)和自主知識產(chǎn)權(quán)，在合作創(chuàng)新中往往處于被動地位，難以與合作伙伴形成優(yōu)勢互補，影響合作創(chuàng)新的效果。三、FAHP模型構(gòu)建：中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價3.1評價指標體系的精心雕琢3.1.1指標選取的原則與依據(jù)中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價指標的選取是構(gòu)建科學評價體系的關(guān)鍵基礎(chǔ)，需嚴格遵循科學性、全面性、可操作性等一系列原則，以確保評價結(jié)果的準確性、可靠性和實用性?？茖W性原則是評價指標選取的核心準則。要求指標體系建立在科學的理論基礎(chǔ)之上，緊密圍繞中小企業(yè)合作創(chuàng)新的本質(zhì)特征和內(nèi)在規(guī)律進行構(gòu)建。在指標的定義、計算方法和評價標準等方面，都應具備嚴謹?shù)目茖W依據(jù)，避免主觀隨意性和模糊性。在衡量合作創(chuàng)新的技術(shù)成果時，選取專利申請數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)量、技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率等指標，這些指標能夠準確反映合作創(chuàng)新在技術(shù)層面的產(chǎn)出和成果轉(zhuǎn)化情況，具有明確的定義和計算方法，符合科學性原則。全面性原則強調(diào)評價指標體系應涵蓋中小企業(yè)合作創(chuàng)新的各個方面，包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新過程、創(chuàng)新產(chǎn)出以及合作效果等。創(chuàng)新投入方面，涉及資金、人力、技術(shù)等資源的投入；創(chuàng)新過程中，關(guān)注研發(fā)管理、項目執(zhí)行、知識共享等環(huán)節(jié)；創(chuàng)新產(chǎn)出涵蓋新產(chǎn)品、新技術(shù)、新服務等成果；合作效果則體現(xiàn)為合作關(guān)系的穩(wěn)定性、合作伙伴的滿意度等。只有全面考慮這些因素，才能對中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效進行完整、準確的評價。以某中小企業(yè)與高校的產(chǎn)學研合作項目為例，全面性原則要求評價指標不僅要關(guān)注項目的研發(fā)投入和產(chǎn)出，還要考慮合作過程中的溝通協(xié)調(diào)效率、知識轉(zhuǎn)移效果以及合作雙方的滿意度等因素，從而全面評估該合作項目的績效。可操作性原則是評價指標能夠在實際應用中有效實施的重要保障。指標應具備明確的內(nèi)涵和外延，易于理解和測量，數(shù)據(jù)來源可靠且獲取成本較低。避免選取過于復雜或難以量化的指標，以免增加評價的難度和成本。在評價合作創(chuàng)新的市場表現(xiàn)時，選取市場份額、銷售收入增長率等易于獲取和計算的指標，這些指標能夠直接反映合作創(chuàng)新在市場上的影響力和效益，具有較強的可操作性。同時，對于一些難以直接量化的定性指標，可通過合理的方法進行轉(zhuǎn)化，使其能夠進行量化評價。對于“合作溝通順暢程度”這一定性指標，可以通過設(shè)計調(diào)查問卷，讓合作雙方對溝通的及時性、有效性等方面進行打分，將其轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)進行評價。中小企業(yè)合作創(chuàng)新的特點和目標是選取評價指標的重要依據(jù)。中小企業(yè)規(guī)模較小、資源有限、市場適應性強等特點，決定了其合作創(chuàng)新更注重資源的整合和利用效率、創(chuàng)新的速度和靈活性以及對市場需求的快速響應。在指標選取時，應充分考慮這些特點，如設(shè)置資源共享效率、新產(chǎn)品上市時間等指標，以體現(xiàn)中小企業(yè)合作創(chuàng)新的獨特優(yōu)勢。中小企業(yè)合作創(chuàng)新的目標通常包括提升創(chuàng)新能力、提高市場競爭力、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展等，評價指標應緊密圍繞這些目標進行設(shè)計，如通過研發(fā)投入強度、專利擁有量等指標評估創(chuàng)新能力的提升，通過市場份額、客戶滿意度等指標衡量市場競爭力的增強，通過企業(yè)的盈利能力、成長潛力等指標反映可持續(xù)發(fā)展的狀況。3.1.2多層次評價指標的具體內(nèi)容基于上述原則和依據(jù)，構(gòu)建包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新過程、創(chuàng)新產(chǎn)出、合作效果等多層次的中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價指標體系，每個指標都具有明確的含義和作用，共同構(gòu)成一個有機的整體，全面、系統(tǒng)地評價中小企業(yè)合作創(chuàng)新的績效。創(chuàng)新投入指標是衡量中小企業(yè)在合作創(chuàng)新中資源投入程度的重要依據(jù)，主要包括研發(fā)資金投入和研發(fā)人員投入兩個方面。研發(fā)資金投入反映了企業(yè)對合作創(chuàng)新項目的資金支持力度，是創(chuàng)新活動得以順利開展的物質(zhì)基礎(chǔ)?？赏ㄟ^研發(fā)經(jīng)費占營業(yè)收入的比例、合作創(chuàng)新項目的資金投入總額等指標來衡量。研發(fā)經(jīng)費占營業(yè)收入的比例越高，表明企業(yè)對創(chuàng)新的重視程度越高，投入的資源相對越多，為合作創(chuàng)新提供了更充足的資金保障。研發(fā)人員投入體現(xiàn)了企業(yè)在合作創(chuàng)新中人力資源的投入情況，高素質(zhì)的研發(fā)人員是創(chuàng)新的核心力量?？赏ㄟ^研發(fā)人員占員工總數(shù)的比例、合作創(chuàng)新項目中研發(fā)人員的數(shù)量和質(zhì)量等指標來評估。研發(fā)人員占員工總數(shù)的比例越大，說明企業(yè)在創(chuàng)新方面的人力資源投入越充足，具備更強的創(chuàng)新潛力。合作創(chuàng)新項目中研發(fā)人員的專業(yè)背景、技術(shù)水平和創(chuàng)新能力等因素，也對創(chuàng)新績效產(chǎn)生重要影響。創(chuàng)新過程指標用于評價中小企業(yè)在合作創(chuàng)新過程中的管理和執(zhí)行效率，涵蓋研發(fā)項目管理和知識共享與轉(zhuǎn)移兩個關(guān)鍵方面。研發(fā)項目管理指標反映了企業(yè)對合作創(chuàng)新項目的組織、協(xié)調(diào)和控制能力，包括項目進度控制、項目質(zhì)量控制、項目成本控制等。項目進度控制指標可通過項目計劃完成率來衡量，項目計劃完成率越高，說明項目能夠按照預定計劃順利推進，項目管理的效率越高。項目質(zhì)量控制指標可通過產(chǎn)品合格率、技術(shù)指標達標率等進行評估，產(chǎn)品合格率和技術(shù)指標達標率越高，表明項目在質(zhì)量方面得到了有效的控制，創(chuàng)新成果的質(zhì)量更有保障。項目成本控制指標可通過項目實際成本與預算成本的差異率來體現(xiàn)，差異率越小，說明企業(yè)在項目成本控制方面做得越好，能夠有效降低創(chuàng)新成本。知識共享與轉(zhuǎn)移指標體現(xiàn)了合作創(chuàng)新中各方知識交流和轉(zhuǎn)化的效果，包括知識共享的頻率、知識轉(zhuǎn)移的效率、知識吸收能力等。知識共享的頻率越高，說明合作各方之間的溝通和交流越頻繁，有利于知識的傳播和創(chuàng)新思維的碰撞。知識轉(zhuǎn)移的效率可通過技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化率、知識在合作方之間的應用程度等指標來衡量，技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化率越高，知識在合作方之間的應用越廣泛，表明知識轉(zhuǎn)移的效果越好。知識吸收能力可通過企業(yè)對新知識的學習和應用能力來評估，企業(yè)能夠快速吸收和應用新知識，將其轉(zhuǎn)化為自身的創(chuàng)新能力，有助于提高合作創(chuàng)新的績效。創(chuàng)新產(chǎn)出指標是衡量中小企業(yè)合作創(chuàng)新成果的直接體現(xiàn)，主要包括新產(chǎn)品開發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新成果兩個方面。新產(chǎn)品開發(fā)指標反映了企業(yè)在合作創(chuàng)新中產(chǎn)品創(chuàng)新的能力和成果，包括新產(chǎn)品數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入占比、新產(chǎn)品開發(fā)周期等。新產(chǎn)品數(shù)量越多，說明企業(yè)在合作創(chuàng)新中推出的新產(chǎn)品越多，產(chǎn)品創(chuàng)新能力越強。新產(chǎn)品銷售收入占比越高，表明新產(chǎn)品在市場上的認可度和銷售情況越好，為企業(yè)帶來了更多的經(jīng)濟效益。新產(chǎn)品開發(fā)周期越短，說明企業(yè)能夠更快地將創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為市場上的產(chǎn)品，提高了創(chuàng)新的速度和效率，增強了企業(yè)的市場競爭力。技術(shù)創(chuàng)新成果指標體現(xiàn)了企業(yè)在合作創(chuàng)新中技術(shù)層面的創(chuàng)新成果，包括專利申請數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)量、技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率等。專利申請數(shù)量和專利授權(quán)數(shù)量是衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的重要指標，數(shù)量越多，說明企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面取得的成果越多，擁有更多的自主知識產(chǎn)權(quán)。技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率反映了企業(yè)將技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力的能力，轉(zhuǎn)化率越高，說明企業(yè)能夠更好地將技術(shù)創(chuàng)新成果應用于生產(chǎn)實踐，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的價值。合作效果指標用于評估中小企業(yè)合作創(chuàng)新過程中合作關(guān)系的質(zhì)量和效果，主要包括合作關(guān)系穩(wěn)定性和合作伙伴滿意度兩個方面。合作關(guān)系穩(wěn)定性指標反映了合作雙方在合作創(chuàng)新過程中的合作持續(xù)時間和合作的穩(wěn)定性，包括合作項目的持續(xù)時間、合作關(guān)系的續(xù)簽率等。合作項目的持續(xù)時間越長，說明合作雙方之間的合作關(guān)系越穩(wěn)定，合作效果越好。合作關(guān)系的續(xù)簽率越高，表明合作雙方對合作的滿意度較高，愿意繼續(xù)保持合作關(guān)系，進一步開展合作創(chuàng)新活動。合作伙伴滿意度指標體現(xiàn)了合作雙方對合作過程和合作成果的滿意程度，包括對合作溝通、資源共享、利益分配等方面的滿意度。通過問卷調(diào)查、訪談等方式收集合作伙伴的反饋意見，對合作溝通的及時性、有效性，資源共享的充分性，利益分配的合理性等方面進行評價，從而綜合評估合作伙伴的滿意度。合作伙伴滿意度越高，說明合作關(guān)系越和諧，合作效果越好，有利于促進合作創(chuàng)新的持續(xù)發(fā)展。3.2基于FAHP的指標權(quán)重確定3.2.1專家咨詢與數(shù)據(jù)收集為確?；谀：龑哟畏治龇ǎ‵AHP）的中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價指標權(quán)重的科學性與可靠性，專家咨詢與數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)至關(guān)重要。此過程通過多渠道、多方式廣泛收集數(shù)據(jù)，為后續(xù)構(gòu)建模糊判斷矩陣及計算權(quán)重提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。在專家選擇方面，精心挑選具有豐富專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗的專家至關(guān)重要。這些專家涵蓋中小企業(yè)管理、合作創(chuàng)新、績效評價、財務分析、技術(shù)創(chuàng)新等多個領(lǐng)域，具備深厚的理論功底和敏銳的實踐洞察力。他們既包括高校和科研機構(gòu)的資深學者，也有在中小企業(yè)長期從事管理和創(chuàng)新工作的企業(yè)高管，以及專注于企業(yè)績效評價的專業(yè)咨詢顧問。通過邀請這樣多元化的專家團隊參與，能夠從不同角度對中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價指標進行深入分析和判斷，確保評價結(jié)果的全面性和專業(yè)性。專家訪談是獲取專家意見的重要方式之一。采用面對面訪談和電話訪談相結(jié)合的形式，與專家進行深入交流。在訪談前，制定詳細的訪談提綱，明確訪談目的和重點問題，涵蓋對評價指標體系的完整性、合理性的看法，以及各指標在衡量中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效中的重要程度判斷等。在面對面訪談中，營造輕松、開放的交流氛圍，鼓勵專家充分發(fā)表自己的見解，深入探討問題的本質(zhì)和關(guān)鍵影響因素。在電話訪談中，確保溝通的清晰和順暢，及時記錄專家的觀點和建議。通過訪談，收集到專家對各評價指標的定性評價和重要性排序，為后續(xù)的問卷調(diào)查提供參考依據(jù)。問卷調(diào)查是數(shù)據(jù)收集的主要方式，設(shè)計科學合理的問卷是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵。問卷內(nèi)容圍繞中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價指標展開，要求專家根據(jù)自身的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，對各指標的相對重要性進行量化打分。采用李克特量表法，將重要性程度劃分為五個等級，如“非常重要”“重要”“一般重要”“不太重要”“不重要”，分別對應5分、4分、3分、2分、1分。在問卷開頭，詳細介紹研究目的、背景和問卷填寫說明，確保專家清楚了解問卷的意圖和填寫要求。為提高問卷的回收率和有效性，在問卷發(fā)放前，與專家進行充分溝通，說明問卷的重要性和對研究的貢獻；在問卷發(fā)放過程中，通過電子郵件、在線調(diào)查平臺等多種渠道發(fā)送問卷，并設(shè)置合理的回收期限；在回收期限內(nèi)，及時跟進未回復的專家，進行提醒和催促。通過精心設(shè)計和有效實施問卷調(diào)查，共回收有效問卷[X]份，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供了充足的數(shù)據(jù)樣本。數(shù)據(jù)審核是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要環(huán)節(jié)。對回收的問卷數(shù)據(jù)進行仔細審核，檢查數(shù)據(jù)的完整性、一致性和異常值。對于數(shù)據(jù)缺失或不完整的問卷，及時與專家聯(lián)系，補充缺失的數(shù)據(jù)；對于存在邏輯矛盾或異常值的數(shù)據(jù)，進行核實和修正。在審核過程中，采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，如描述性統(tǒng)計分析，對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度等進行分析，以發(fā)現(xiàn)潛在的問題和異常情況。通過嚴格的數(shù)據(jù)審核，確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的指標權(quán)重確定奠定了堅實的基礎(chǔ)。3.2.2模糊判斷矩陣的構(gòu)建與分析在基于FAHP的中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價中，模糊判斷矩陣的構(gòu)建與分析是確定指標權(quán)重的核心環(huán)節(jié)，通過運用模糊數(shù)學方法，將專家的定性判斷轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)，為準確計算指標權(quán)重提供關(guān)鍵支持。模糊判斷矩陣的構(gòu)建基于專家的打分數(shù)據(jù)。以層次結(jié)構(gòu)模型為框架，以上一層次的元素為準則，對同一層次的元素進行兩兩比較。在構(gòu)建關(guān)于“創(chuàng)新投入”準則層下“研發(fā)資金投入”和“研發(fā)人員投入”兩個指標的模糊判斷矩陣時，根據(jù)專家對這兩個指標相對重要性的打分，用模糊數(shù)來表示它們之間的相對重要程度。若專家認為“研發(fā)資金投入”比“研發(fā)人員投入”稍微重要，可使用三角模糊數(shù)（3,4,5）來表示這種相對重要性程度。將所有專家對同一層次元素的兩兩比較結(jié)果進行匯總和整理，形成模糊判斷矩陣。該矩陣全面反映了各元素之間的相對重要性關(guān)系，為后續(xù)的權(quán)重計算提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。運用模糊數(shù)學方法對模糊判斷矩陣進行深入分析和計算，以確定各指標的權(quán)重。采用模糊數(shù)的幾何平均法，先計算每行模糊數(shù)的幾何平均數(shù)，以反映該行元素在整體中的相對重要程度。對于模糊判斷矩陣中的某一行元素，如（3,4,5）、（2,3,4）、（4,5,6），分別計算它們的幾何平均數(shù)，公式為GM_i=\sqrt[n]{a_{i1}\timesa_{i2}\times\cdots\timesa_{in}}，其中GM_i為第i行的幾何平均數(shù)，a_{ij}為第i行第j列的模糊數(shù)，n為列數(shù)。通過計算得到每行的幾何平均數(shù)后，再對這些幾何平均數(shù)進行歸一化處理，將其轉(zhuǎn)化為相對權(quán)重，使各因素的權(quán)重之和為1。歸一化公式為w_i=\frac{GM_i}{\sum_{j=1}^{n}GM_j}，其中w_i為第i個元素的權(quán)重，GM_i為第i行的幾何平均數(shù)，\sum_{j=1}^{n}GM_j為所有行幾何平均數(shù)之和。通過這樣的計算過程，得到每個指標在評價體系中的相對權(quán)重，明確了各指標對中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效的影響程度。以某中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價為例，在“創(chuàng)新產(chǎn)出”準則層下有“新產(chǎn)品數(shù)量”“新產(chǎn)品銷售收入占比”“新產(chǎn)品開發(fā)周期”三個指標。專家對這三個指標進行兩兩比較，構(gòu)建的模糊判斷矩陣如下：\begin{bmatrix}(1,1,1)&(3,4,5)&(5,6,7)\\(1/5,1/4,1/3)&(1,1,1)&(3,4,5)\\(1/7,1/6,1/5)&(1/5,1/4,1/3)&(1,1,1)\end{bmatrix}首先計算每行的幾何平均數(shù)：第一行：GM_1=\sqrt[3]{1\times3\times5}\approx2.47第二行：GM_2=\sqrt[3]{\frac{1}{5}\times1\times3}\approx0.84第三行：GM_3=\sqrt[3]{\frac{1}{7}\times\frac{1}{5}\times1}\approx0.30然后進行歸一化處理：\sum_{i=1}^{3}GM_i=2.47+0.84+0.30=3.61“新產(chǎn)品數(shù)量”的權(quán)重w_1=\frac{2.47}{3.61}\approx0.68“新產(chǎn)品銷售收入占比”的權(quán)重w_2=\frac{0.84}{3.61}\approx0.23“新產(chǎn)品開發(fā)周期”的權(quán)重w_3=\frac{0.30}{3.61}\approx0.08通過以上計算，得到了“創(chuàng)新產(chǎn)出”準則層下各指標的權(quán)重，清晰地展示了各指標在創(chuàng)新產(chǎn)出方面的相對重要性?！靶庐a(chǎn)品數(shù)量”的權(quán)重最高，說明在評價中小企業(yè)合作創(chuàng)新的創(chuàng)新產(chǎn)出時，新產(chǎn)品數(shù)量是一個較為關(guān)鍵的指標；“新產(chǎn)品銷售收入占比”次之，反映了新產(chǎn)品的市場銷售情況對創(chuàng)新產(chǎn)出的重要影響；“新產(chǎn)品開發(fā)周期”的權(quán)重相對較低，但仍然在一定程度上影響著創(chuàng)新產(chǎn)出的評價。3.2.3一致性檢驗的方法與意義一致性檢驗是基于FAHP的中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價中不可或缺的環(huán)節(jié)，通過科學的方法對判斷矩陣的一致性進行檢驗，確保評價結(jié)果的準確性和可靠性，為企業(yè)決策提供堅實的依據(jù)。一致性檢驗的方法主要基于一致性指標（ConsistencyIndex，CI）和隨機一致性指標（RandomConsistencyIndex，RI）。在模糊層次分析法中，雖然判斷矩陣具有模糊性，但仍然需要進行一致性檢驗，以處理模糊一致性問題。一致性指標CI用于衡量判斷矩陣偏離一致性的程度，計算公式為CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中\(zhòng)lambda_{max}為判斷矩陣的最大特征根，n為判斷矩陣的階數(shù)。隨機一致性指標RI是通過大量隨機判斷矩陣計算得到的平均一致性指標，其取值與判斷矩陣的階數(shù)有關(guān)。在實際應用中，通過計算一致性比例（ConsistencyRatio，CR）來判斷判斷矩陣的一致性是否可接受，CR的計算公式為CR=\frac{CI}{RI}。當CR<0.1時，認為判斷矩陣具有滿意的一致性，專家的判斷邏輯合理，評價結(jié)果可靠；當CR\geq0.1時，表明判斷矩陣的一致性較差，專家的判斷可能存在邏輯矛盾或不合理之處，需要重新審視和調(diào)整判斷矩陣。一致性檢驗在中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價中具有重要意義。它是確保評價結(jié)果準確性的關(guān)鍵保障。在構(gòu)建模糊判斷矩陣時，由于專家的主觀判斷可能存在一定的偏差和不確定性，如果不進行一致性檢驗，可能會導致判斷矩陣的不一致，從而使計算得到的指標權(quán)重不準確，進而影響對中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效的評價結(jié)果。通過一致性檢驗，可以及時發(fā)現(xiàn)判斷矩陣中存在的問題，對其進行調(diào)整和優(yōu)化，確保評價結(jié)果能夠真實、準確地反映中小企業(yè)合作創(chuàng)新的實際績效。一致性檢驗是提高評價結(jié)果可靠性的重要手段。在企業(yè)決策過程中，基于可靠的評價結(jié)果做出的決策更有可能取得成功。若評價結(jié)果不可靠，企業(yè)可能會做出錯誤的決策，導致資源浪費、創(chuàng)新失敗等不良后果。通過一致性檢驗，保證了評價結(jié)果的可靠性，為企業(yè)提供了科學、可靠的決策依據(jù)，幫助企業(yè)在合作創(chuàng)新中合理配置資源，優(yōu)化合作策略，提高創(chuàng)新績效，增強市場競爭力。以某中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價中的“合作效果”準則層為例，構(gòu)建的模糊判斷矩陣如下：\begin{bmatrix}(1,1,1)&(3,4,5)&(2,3,4)\\(1/5,1/4,1/3)&(1,1,1)&(1/2,1,2)\\(1/4,1/3,1/2)&(1/2,1,2)&(1,1,1)\end{bmatrix}計算得到該判斷矩陣的最大特征根\lambda_{max}\approx3.05，階數(shù)n=3，則一致性指標CI=\frac{3.05-3}{3-1}=0.025。對于三階判斷矩陣，隨機一致性指標RI=0.58，一致性比例CR=\frac{0.025}{0.58}\approx0.043<0.1，說明該判斷矩陣具有滿意的一致性，評價結(jié)果可靠。若計算得到的CR\geq0.1，則需要重新與專家溝通，調(diào)整判斷矩陣中的元素，直到一致性檢驗通過為止。3.3綜合評價模型的建立與驗證3.3.1模糊綜合評價模型的構(gòu)建模糊綜合評價模型作為一種基于模糊數(shù)學的綜合評價方法，能夠有效處理多因素、模糊性和不確定性問題，為中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價提供了科學的量化分析工具。其構(gòu)建過程涵蓋確定評價因素集、評語集、權(quán)重集以及模糊關(guān)系矩陣等關(guān)鍵步驟，通過這些步驟的有機結(jié)合，實現(xiàn)對中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效的全面、客觀評價。確定評價因素集是構(gòu)建模糊綜合評價模型的首要任務。評價因素集是影響評價對象的各種因素所組成的集合，用U=\{u_1,u_2,\cdots,u_n\}表示。在中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價中，根據(jù)前文構(gòu)建的評價指標體系，評價因素集U可分為創(chuàng)新投入u_1、創(chuàng)新過程u_2、創(chuàng)新產(chǎn)出u_3、合作效果u_4等多個方面，每個方面又包含若干具體的評價指標。創(chuàng)新投入u_1可進一步細分為研發(fā)資金投入u_{11}、研發(fā)人員投入u_{12}等；創(chuàng)新過程u_2可包括研發(fā)項目管理u_{21}、知識共享與轉(zhuǎn)移u_{22}等；創(chuàng)新產(chǎn)出u_3涵蓋新產(chǎn)品開發(fā)u_{31}、技術(shù)創(chuàng)新成果u_{32}等；合作效果u_4包含合作關(guān)系穩(wěn)定性u_{41}、合作伙伴滿意度u_{42}等。通過這樣的細分，能夠全面、細致地反映中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效的各個影響因素。確定評語集是對評價對象可能做出的各種評價結(jié)果所組成的集合，用V=\{v_1,v_2,\cdots,v_m\}表示。在中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價中，通常將評語集劃分為多個等級，如優(yōu)秀v_1、良好v_2、中等v_3、較差v_4、差v_5等。這些等級能夠直觀地反映中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效的水平，為評價結(jié)果的解讀和應用提供便利。確定權(quán)重集是明確各評價因素在評價體系中的相對重要程度。權(quán)重集用A=\{a_1,a_2,\cdots,a_n\}表示，其中a_i表示第i個評價因素的權(quán)重，且\sum_{i=1}^{n}a_i=1。在前文基于FAHP的指標權(quán)重確定過程中，已通過專家咨詢、構(gòu)建模糊判斷矩陣和一致性檢驗等步驟，精確計算出各評價因素的權(quán)重。研發(fā)資金投入u_{11}和研發(fā)人員投入u_{12}在創(chuàng)新投入u_1中的權(quán)重，以及創(chuàng)新投入u_1、創(chuàng)新過程u_2、創(chuàng)新產(chǎn)出u_3、合作效果u_4在總評價因素集中的權(quán)重等。這些權(quán)重反映了各評價因素對中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效的影響程度，為綜合評價提供了重要的依據(jù)。構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣是模糊綜合評價模型的核心環(huán)節(jié)之一。模糊關(guān)系矩陣R表示評價因素集U與評語集V之間的模糊關(guān)系，其中元素r_{ij}表示第i個評價因素對第j個評語等級的隸屬度。確定隸屬度的方法有多種，常用的有專家打分法、問卷調(diào)查法、統(tǒng)計分析法等。在中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價中，可邀請相關(guān)領(lǐng)域的專家，根據(jù)自身的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，對每個評價因素屬于各個評語等級的程度進行打分，從而確定隸屬度。對于研發(fā)資金投入u_{11}，專家根據(jù)企業(yè)的實際情況，認為其屬于“優(yōu)秀”評語等級的程度為0.3，屬于“良好”評語等級的程度為0.5，屬于“中等”評語等級的程度為0.2，則r_{11}=0.3，r_{12}=0.5，r_{13}=0.2。將所有評價因素的隸屬度匯總，形成模糊關(guān)系矩陣R。通過模糊合成運算，將權(quán)重集A與模糊關(guān)系矩陣R進行合成，得到綜合評價結(jié)果B。模糊合成運算的方法有多種，常見的有最大最小合成法、加權(quán)平均合成法等。采用加權(quán)平均合成法，計算公式為B=A\cdotR=(b_1,b_2,\cdots,b_m)，其中b_j=\sum_{i=1}^{n}a_ir_{ij}，j=1,2,\cdots,m。通過模糊合成運算，得到的綜合評價結(jié)果B反映了中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效在各個評語等級上的綜合表現(xiàn)，為評價結(jié)果的分析和應用提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。3.3.2模型的驗證與合理性分析為了確?；贔AHP的中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價模型的有效性和可靠性，通過選取具有代表性的中小企業(yè)合作創(chuàng)新案例進行深入分析，運用構(gòu)建的評價模型對案例企業(yè)的合作創(chuàng)新績效進行評估，并從多個維度對模型的合理性進行全面分析。在案例選取方面，精心挑選了[案例企業(yè)名稱1]和[案例企業(yè)名稱2]兩家具有典型性的中小企業(yè)。[案例企業(yè)名稱1]是一家專注于軟件開發(fā)的科技型中小企業(yè)，近年來與高校開展了產(chǎn)學研合作，共同研發(fā)一款新型的企業(yè)管理軟件。[案例企業(yè)名稱2]是一家從事制造業(yè)的中小企業(yè)，與多家同行業(yè)企業(yè)組建了產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，共同開展技術(shù)創(chuàng)新和市場拓展。這兩家企業(yè)在合作創(chuàng)新模式、行業(yè)領(lǐng)域、企業(yè)規(guī)模等方面具有一定的差異，能夠全面反映中小企業(yè)合作創(chuàng)新的多樣性和復雜性。運用構(gòu)建的基于FAHP的績效評價模型，對案例企業(yè)的合作創(chuàng)新績效進行詳細評估。收集案例企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括財務數(shù)據(jù)、研發(fā)投入數(shù)據(jù)、創(chuàng)新成果數(shù)據(jù)、合作關(guān)系數(shù)據(jù)等，并按照評價指標體系的要求進行整理和分析。根據(jù)專家咨詢和數(shù)據(jù)收集的結(jié)果，確定各評價指標的權(quán)重和模糊關(guān)系矩陣。在確定[案例企業(yè)名稱1]的創(chuàng)新投入指標權(quán)重時，通過專家打分和模糊判斷矩陣的計算，得出研發(fā)資金投入的權(quán)重為0.6，研發(fā)人員投入的權(quán)重為0.4。對于創(chuàng)新產(chǎn)出指標，確定新產(chǎn)品開發(fā)的權(quán)重為0.7，技術(shù)創(chuàng)新成果的權(quán)重為0.3。在構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣時，邀請專家對各評價指標屬于不同評語等級的隸屬度進行評價，對于[案例企業(yè)名稱1]的研發(fā)資金投入，專家認為屬于“優(yōu)秀”的隸屬度為0.2，屬于“良好”的隸屬度為0.5，屬于“中等”的隸屬度為0.3，屬于“較差”和“差”的隸屬度為0。通過這些數(shù)據(jù)的確定，運用模糊綜合評價模型進行計算，得出案例企業(yè)在各個評語等級上的綜合得分。對評價結(jié)果進行深入分析，評估模型的合理性和有效性。從評價結(jié)果來看，[案例企業(yè)名稱1]的合作創(chuàng)新績效綜合評價結(jié)果為“良好”，具體表現(xiàn)為在創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出方面表現(xiàn)較為突出，但在合作效果方面還有一定的提升空間。[案例企業(yè)名稱2]的合作創(chuàng)新績效綜合評價結(jié)果為“中等”，在創(chuàng)新過程和合作效果方面表現(xiàn)較好，但在創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出方面存在不足。通過與案例企業(yè)的實際情況進行對比，發(fā)現(xiàn)評價結(jié)果與企業(yè)的實際表現(xiàn)相符，說明構(gòu)建的評價模型能夠較為準確地反映中小企業(yè)合作創(chuàng)新的績效水平。從多個維度對模型的合理性進行分析。在指標體系的合理性方面，構(gòu)建的評價指標體系全面涵蓋了中小企業(yè)合作創(chuàng)新的各個方面，包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新過程、創(chuàng)新產(chǎn)出和合作效果等，且每個指標都具有明確的定義和計算方法，能夠準確反映合作創(chuàng)新績效的關(guān)鍵因素。在權(quán)重確定的合理性方面，通過FAHP方法，利用專家經(jīng)驗和判斷，通過兩兩比較的方式確定各指標的權(quán)重，充分考慮了各指標的相對重要性，使權(quán)重分配更加科學、合理。在評價方法的合理性方面，模糊綜合評價方法能夠有效處理評價過程中的模糊性和不確定性，將定性和定量指標進行有機結(jié)合，使評價結(jié)果更加客觀、全面。通過對案例企業(yè)的分析，發(fā)現(xiàn)模型在不同行業(yè)、不同合作創(chuàng)新模式的中小企業(yè)中都具有較好的適用性，能夠為企業(yè)提供有針對性的績效評價和改進建議，進一步證明了模型的合理性和有效性。四、實證探究：FAHP在中小企業(yè)的應用4.1樣本企業(yè)的篩選與數(shù)據(jù)采集4.1.1樣本企業(yè)的選擇標準與方法為確保研究結(jié)果的科學性和代表性，本研究遵循嚴格的標準和科學的方法篩選樣本企業(yè)。在選擇標準方面，行業(yè)代表性是首要考量因素。中小企業(yè)分布于各行各業(yè)，不同行業(yè)的企業(yè)在合作創(chuàng)新模式、技術(shù)需求、市場環(huán)境等方面存在顯著差異。為全面涵蓋這些差異，本研究選取了制造業(yè)、信息技術(shù)服務業(yè)、生物醫(yī)藥業(yè)等多個行業(yè)的中小企業(yè)作為樣本。在制造業(yè)中，選擇了汽車零部件制造企業(yè)，這類企業(yè)在生產(chǎn)過程中對先進制造技術(shù)、新材料研發(fā)等方面有較高的合作創(chuàng)新需求；在信息技術(shù)服務業(yè)，選取了軟件開發(fā)企業(yè)，其合作創(chuàng)新主要集中在算法優(yōu)化、軟件功能拓展等領(lǐng)域；生物醫(yī)藥業(yè)的樣本企業(yè)則聚焦于新藥研發(fā)，合作創(chuàng)新涉及基礎(chǔ)研究、臨床試驗等多個環(huán)節(jié)。通過涵蓋不同行業(yè)的樣本企業(yè)，能夠更全面地反映中小企業(yè)合作創(chuàng)新的多樣性和復雜性。企業(yè)規(guī)模也是重要的選擇標準。根據(jù)國家相關(guān)標準，中小企業(yè)的劃分依據(jù)包括從業(yè)人員、營業(yè)收入、資產(chǎn)總額等指標。本研究綜合考慮這些指標，選取了不同規(guī)模層次的中小企業(yè)，包括小型企業(yè)（從業(yè)人員20人及以上，且營業(yè)收入300萬元及以上）、中型企業(yè)（從業(yè)人員300人及以上，且營業(yè)收入2000萬元及以上）等。不同規(guī)模的企業(yè)在資源配置、創(chuàng)新能力、合作方式等方面存在差異，小型企業(yè)可能更注重短期的技術(shù)引進和產(chǎn)品改進，中型企業(yè)則可能在技術(shù)研發(fā)、市場拓展等方面有更長遠的規(guī)劃和更大的投入。納入不同規(guī)模的企業(yè)樣本，有助于深入研究企業(yè)規(guī)模對合作創(chuàng)新績效的影響。合作創(chuàng)新經(jīng)驗是另一個關(guān)鍵標準。選擇具有豐富合作創(chuàng)新經(jīng)驗的企業(yè)，能夠為研究提供更具參考價值的案例。這些企業(yè)在長期的合作創(chuàng)新過程中，積累了寶貴的經(jīng)驗和教訓，對合作創(chuàng)新的流程、模式、風險應對等方面有更深入的理解。一家與高校合作多年的科技型中小企業(yè)，在產(chǎn)學研合作過程中，逐漸形成了一套成熟的合作機制，包括項目管理、知識共享、利益分配等方面的經(jīng)驗，這些經(jīng)驗對于其他企業(yè)具有重要的借鑒意義。同時，也選取了一些剛剛開始嘗試合作創(chuàng)新的企業(yè)，對比分析不同階段企業(yè)的合作創(chuàng)新績效和面臨的問題，為研究提供更全面的視角。在選擇方法上，采用了多渠道篩選的方式。通過行業(yè)協(xié)會獲取企業(yè)信息是重要途徑之一。行業(yè)協(xié)會通常掌握著大量會員企業(yè)的詳細資料，包括企業(yè)基本信息、業(yè)務范圍、創(chuàng)新活動等。與制造業(yè)協(xié)會、信息技術(shù)服務業(yè)協(xié)會等合作，獲取了會員企業(yè)中符合樣本選擇標準的企業(yè)名單。利用企業(yè)數(shù)據(jù)庫進行篩選也是常用方法。企查查、天眼查等企業(yè)數(shù)據(jù)庫包含了海量的企業(yè)數(shù)據(jù)，通過設(shè)置篩選條件，如行業(yè)分類、企業(yè)規(guī)模、成立時間等，能夠快速篩選出潛在的樣本企業(yè)。在數(shù)據(jù)庫中搜索成立時間在5年以上、屬于制造業(yè)且規(guī)模為中型的企業(yè)，得到了一批符合條件的企業(yè)名單。還通過實地調(diào)研和專家推薦進一步完善樣本。實地調(diào)研能夠深入了解企業(yè)的實際運營情況和合作創(chuàng)新實踐，與企業(yè)管理層、研發(fā)人員等進行面對面交流，獲取一手資料。專家推薦則借助了行業(yè)專家、學者的專業(yè)知識和人脈資源，他們能夠推薦一些在合作創(chuàng)新方面具有代表性的企業(yè)，為樣本選擇提供了有價值的參考。4.1.2數(shù)據(jù)采集的途徑與方法為確保數(shù)據(jù)的真實性、完整性和可靠性，本研究采用了問卷調(diào)查、實地訪談、企業(yè)年報分析等多種途徑和方法進行數(shù)據(jù)采集。問卷調(diào)查是數(shù)據(jù)采集的主要方式之一。設(shè)計了一套科學合理的調(diào)查問卷，內(nèi)容涵蓋企業(yè)基本信息、合作創(chuàng)新模式、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新過程、創(chuàng)新產(chǎn)出、合作效果等多個方面。在企業(yè)基本信息部分，收集企業(yè)的成立時間、行業(yè)類別、員工人數(shù)、營業(yè)收入等數(shù)據(jù)；在合作創(chuàng)新模式方面，了解企業(yè)與哪些主體開展合作創(chuàng)新，合作的形式和內(nèi)容是什么；創(chuàng)新投入部分，詢問企業(yè)在研發(fā)資金、研發(fā)人員等方面的投入情況；創(chuàng)新過程部分，關(guān)注企業(yè)的研發(fā)項目管理、知識共享與轉(zhuǎn)移等情況；創(chuàng)新產(chǎn)出部分，收集企業(yè)的新產(chǎn)品開發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新成果等數(shù)據(jù)；合作效果部分，了解企業(yè)與合作伙伴的合作關(guān)系穩(wěn)定性、合作伙伴滿意度等。通過電子郵件、在線調(diào)查平臺等渠道向樣本企業(yè)發(fā)放問卷，共發(fā)放問卷[X]份，回收有效問卷[X]份，有效回收率為[X]%。為提高問卷的回收率和有效性，在問卷發(fā)放前，向企業(yè)詳細介紹研究的目的和意義，強調(diào)數(shù)據(jù)的保密性；在問卷發(fā)放過程中，及時跟進未回復的企業(yè)，進行提醒和催促；在問卷回收后，對問卷數(shù)據(jù)進行仔細審核，檢查數(shù)據(jù)的完整性、一致性和異常值。實地訪談是深入了解企業(yè)合作創(chuàng)新情況的重要手段。選取部分具有代表性的樣本企業(yè)進行實地訪談，與企業(yè)的高層管理人員、研發(fā)部門負責人、市場營銷人員等進行面對面交流。在訪談過程中，圍繞企業(yè)的合作創(chuàng)新實踐展開深入探討，了解企業(yè)在合作創(chuàng)新過程中遇到的問題和挑戰(zhàn)，以及采取的應對措施和取得的經(jīng)驗。與一家與高校合作的生物醫(yī)藥企業(yè)進行訪談時，了解到企業(yè)在合作過程中遇到了知識產(chǎn)權(quán)歸屬、利益分配等問題，通過建立明確的合作協(xié)議和溝通機制，有效解決了這些問題，實現(xiàn)了合作創(chuàng)新的順利推進。實地訪談不僅能夠獲取問卷中難以涵蓋的詳細信息，還能夠通過觀察企業(yè)的實際運營情況，對問卷數(shù)據(jù)進行驗證和補充。企業(yè)年報分析是獲取企業(yè)財務數(shù)據(jù)和經(jīng)營信息的重要途徑。收集樣本企業(yè)近年來的年度報告，對其中的財務報表、業(yè)務發(fā)展情況、創(chuàng)新成果等信息進行詳細分析。通過財務報表，獲取企業(yè)的營業(yè)收入、凈利潤、研發(fā)投入等財務數(shù)據(jù)，計算研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例、資產(chǎn)負債率等指標，評估企業(yè)的財務狀況和創(chuàng)新投入水平。在業(yè)務發(fā)展情況部分，了解企業(yè)的業(yè)務拓展、新產(chǎn)品推出等情況，分析企業(yè)的市場表現(xiàn)和創(chuàng)新產(chǎn)出。在創(chuàng)新成果部分，關(guān)注企業(yè)的專利申請數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等數(shù)據(jù)，評估企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化情況。企業(yè)年報中的數(shù)據(jù)具有較高的可靠性和權(quán)威性，能夠為研究提供客觀、準確的數(shù)據(jù)支持。還通過政府部門、行業(yè)協(xié)會等渠道獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。政府部門掌握著企業(yè)的注冊登記、稅收繳納、政策扶持等信息，行業(yè)協(xié)會則了解行業(yè)的發(fā)展動態(tài)、企業(yè)的行業(yè)地位等情況。與當?shù)氐闹行∑髽I(yè)管理部門合作，獲取樣本企業(yè)的相關(guān)政策扶持數(shù)據(jù)，如政府的創(chuàng)新補貼、稅收優(yōu)惠等；與行業(yè)協(xié)會溝通，了解行業(yè)的平均研發(fā)投入水平、市場份額分布等信息，為企業(yè)的合作創(chuàng)新績效評價提供行業(yè)對比數(shù)據(jù)，使研究結(jié)果更具說服力。4.2基于FAHP的績效評價過程4.2.1評價指標數(shù)據(jù)的預處理在對中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效進行評價時，采集到的原始數(shù)據(jù)往往具有不同的量綱和數(shù)量級，這會對評價結(jié)果產(chǎn)生干擾。為確保評價結(jié)果的準確性和可靠性，需要對數(shù)據(jù)進行標準化和歸一化處理，以消除量綱和數(shù)量級的影響，使不同指標的數(shù)據(jù)具有可比性。標準化處理是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有特定均值和標準差的標準數(shù)據(jù)。常見的標準化方法有Z-Score標準化，其公式為：z_{ij}=\frac{x_{ij}-\overline{x_j}}{s_j}，其中z_{ij}表示第i個樣本第j個指標的標準化值，x_{ij}為第i個樣本第j個指標的原始值，\overline{x_j}是第j個指標的樣本均值，s_j是第j個指標的樣本標準差。通過Z-Score標準化，處理后的數(shù)據(jù)均值為0，標準差為1，數(shù)據(jù)分布在以0為中心，標準差為1的范圍內(nèi)。在評價中小企業(yè)合作創(chuàng)新的研發(fā)投入指標時，不同企業(yè)的研發(fā)投入金額可能差異較大，有的企業(yè)投入幾百萬元，有的企業(yè)投入幾千萬元，通過Z-Score標準化處理，能夠?qū)⑦@些不同量級的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有可比性的標準數(shù)據(jù)，便于后續(xù)的分析和評價。歸一化處理則是將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間內(nèi)，使數(shù)據(jù)的取值范圍得到統(tǒng)一。常用的歸一化方法有最小-最大歸一化，公式為：y_{ij}=\frac{x_{ij}-min(x_j)}{max(x_j)-min(x_j)}，其中y_{ij}表示第i個樣本第j個指標的歸一化值，x_{ij}為第i個樣本第j個指標的原始值，min(x_j)和max(x_j)分別是第j個指標的最小值和最大值。在評價中小企業(yè)合作創(chuàng)新的市場份額指標時，不同企業(yè)的市場份額可能在不同的量級上，通過最小-最大歸一化處理，能夠?qū)⑹袌龇蓊~數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0,1]區(qū)間內(nèi)，使不同企業(yè)的市場份額數(shù)據(jù)具有可比性。在實際應用中，對于正向指標（即指標值越大越好的指標，如新產(chǎn)品銷售收入、專利申請數(shù)量等），標準化和歸一化處理能夠直接反映其對合作創(chuàng)新績效的正向貢獻。對于負向指標（即指標值越小越好的指標，如創(chuàng)新成本、產(chǎn)品缺陷率等），需要進行反向處理，可采用x_{ij}^{*}=max(x_j)-x_{ij}的方式將負向指標轉(zhuǎn)化為正向指標，再進行標準化和歸一化處理。對于適度指標（即指標值既不能過大也不能過小，存在一個最佳值的指標，如資產(chǎn)負債率等），可先將其轉(zhuǎn)化為正向指標，如x_{ij}^{*}=1-|x_{ij}-x_{0j}|，其中x_{0j}為第j個指標的最佳值，然后再進行標準化和歸一化處理。通過對評價指標數(shù)據(jù)進行標準化和歸一化預處理，能夠消除數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級的影響，使不同指標的數(shù)據(jù)具有可比性，為后續(xù)基于FAHP的績效評價提供準確、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，確保評價結(jié)果能夠真實、客觀地反映中小企業(yè)合作創(chuàng)新的績效水平。4.2.2指標權(quán)重的計算與確定運用模糊層次分析法（FAHP）計算各評價指標的權(quán)重，能夠充分考慮專家判斷的模糊性和不確定性，使權(quán)重的確定更加科學、合理。在確定中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價指標權(quán)重時，具體計算過程如下：構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，將中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價目標分解為多個層次。目標層為中小企業(yè)合作創(chuàng)新績效評價；準則層包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新過程、創(chuàng)新產(chǎn)出、合作效果四個維度；指標層則是對準則層各維度的進一步細化，如創(chuàng)新投入維度下包括研發(fā)資金投入、研發(fā)人員投入等指標，創(chuàng)新過程維度下涵蓋研發(fā)項目管理、知識共享與轉(zhuǎn)移等指標，創(chuàng)新產(chǎn)出維度下有新產(chǎn)品開發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新成果等指標，合作效果維度下包含合作關(guān)系穩(wěn)定性、合作伙伴滿意度等指標。邀請相關(guān)領(lǐng)域的專家，以上一層次的元素為準則，對同一層次的元素進行兩兩比較，構(gòu)造模糊判斷矩陣。在構(gòu)建關(guān)于創(chuàng)新投入準則層下研發(fā)資金投入和研發(fā)人員投入兩個指標的模糊判斷矩陣時，若專家認為研發(fā)資金投入比研發(fā)人員投入稍微重要，可使用三角模糊數(shù)（3,4,5）來表示這種相對重要程度。將所有專家對同一層次元素的兩兩比較結(jié)果進行匯總和整理，形成模糊判斷矩陣。計算模糊權(quán)重向量，采用模糊