【第1篇】技术创新的成功之路——重庆市战略机遇期“军民结合”的调查报告
技术创新的成功之路——重庆市战略机遇期“军民结合”的调查报告
光明日报编者按：如何因地制宜地探索自主创新的节约型发展道路？重庆市牢牢把握中央部署“军转民”和“军民结合”的战略机遇，近年来始终以技术创新和自主研发为核心，“军民结合促创新”。他们的经验，特别值得财力相对有限又急需通过科技进步和自主创新推动经济增长的省市借鉴。
重庆市级财政收入近几年持续大幅增长，2004年一举突破300亿元，是直辖之初的3倍多。如此强劲的增长，出乎很多人的预料。财政收入的增长源于经济活力明显提高，尤其是工业经济的强劲增长。而作为“三线”建设的主要基地、全国最大的军工城市、计划经济时期的老工业基地，重庆工业脱胎换骨，最主要的动力源来自于“军民结合”。
“溢出效应”打造支柱产业
20世纪70年代，中央按照“寓军于民、军民结合、大力协作、自主创新”的方针部署“军转民”。重庆迅速作出反应，将重点军工企业军民结合的决策，作为本市经济结构调整和产业重组的风向标，探索形成了以“产业牵引、平台支撑、开放驱动、民为军用、政府促进”为主要特点的军民结合创新途径。
长安公司是特大型军工骨干企业，曾生产出我国第一辆军用吉普车。1979年军转民时，长安集团针对国内汽车工业“缺重少轻”的局面，决定强势进军微型汽车和发动机开发生产。与长安一样享有盛名并同属军工企业的中国嘉陵集团和建设工业集团，则选择摩托车作为军转民的突破口。
在此基础上，重庆结合在机械制造、仪器仪表、电子产品、金属材料加工等方面的雄厚产业基础，把做大做强汽车、摩托车产业作为产业结构调整的战略任务，提出了建设“西部汽车城”和“中国摩托车之都”的发展目标，实施了加快建设北部新区“十里汽车城”的规划。围绕汽车摩托车产业的开发，以民营企业为主的地方企业，主动承接军工的“溢出”和“扩散”。通过政策引导和高强度投入的示范带动，培育和发展了宗申、隆鑫、力帆等一批承接军口三大“溢出”效应的著名民营摩托车企业，形成了由建设、嘉陵两大军民结合企业和隆鑫、宗申、力帆三大民营企业共同支撑的重庆摩托车“2+3”格局，以及2000多家相关配套企业的庞大的汽车摩托车产业集群。2004年中国摩托车行业产销排行榜上，隆鑫、嘉陵、建设、力帆、宗申等5大企业均位居前10名，总产销量占到全国市场的35%，世界市场的15%。2004年，长安汽车产销量列全国微车第一、发动机第二、汽车行业第三、轿车行业第四，其中微车产量占全国1/3，利润占全行业85%，成为名符其实的中国“微车之王”。为其配套的上下游产业的年工业增加值，也达到了250亿元。汽车摩托车产业逐步发展成为占据重庆工业“半壁河山”的支柱产业。
优化配置科技资源 走节约型创新之路
第三军医大学每年来自重庆市的科研经费，比来自本系统的还多70%。不仅如此，包括第三军医大学在内，军工单位还经常被邀请参与地方科技政策的制定。
重庆市科委主任周旭认为，“不分彼此”的科技政策，是基于重庆实际的必然选择。军工系统有全市1／3的科技人员，全市1／3的工业总产值在军民结合企业，1／3的工业总产值在军民结合相关企业。而重庆又是一个大城市带大农村，财力较为紧张的新直辖市。需要探索一条效率更高的科技创新道路。“要在投资受限的情况下实现跨越式发展，就要通过军民结合盘活一切资源。”周旭说。
重庆如何将军工企业“视同己出”，从两件“小事”中可以看出来。2002年6月，全市召开企业新产品开发工作会，决定对新产品开发给予财政补贴、市级产业技术研究与开发资金、信息化带动工业化专项资金。在分享2100万元财政补贴的55家企业中，一半以上为军民结合企业。为推动军民结合技改项目的实施，“十五”期间重庆市对三线企业的退税累计达到了12亿元。
不求所有，但求所在；为你服务，为我所用。开明的政策结出了丰硕的成果：2000-2004年间，重庆军工系统共获得部级以上科技成果奖50余项，其中国家级成果30余项，成果转化率达20%。直辖以来全市认定的高新技术产品中，近1／3在军民结合相关企业。“军民结合促创新”，很大程度上改变了重庆工业高消耗、高污染的生产方式。2004年，全市高新技术产品产值占工业总产值的比重上升到20%，接近直辖之初的7倍。重庆由此走上了“科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥”的新型工业化道路。
联合攻关、整体创新，区域协作、对外开放。更高层次的“军民结合促创新”，快速提升了重庆整体的科技创新能力。全市综合科技进步水平指数在全国的排位从2000年的第20位跃升为2004年的第11位，在西部排名第2位。借助军工的先进设备和配套能力，重庆医科大学的科研人员成功研制出了我国第一台具有自主知识产权的大型医疗设备超声聚焦刀，还有“严重创伤救治与损伤组织修复”、“预防煤矿瓦斯动力灾害”、“家蚕主要经济性状功能基因组与分子改良”3个项目被列入国家“973”计划。全市每100万元R&D经费支出产生的专利和论文数之和居全国第一位，企业新产品销售收入占产品销售收入的比重在全国列第二位，高新技术产业化指数居第四位。
军民结合的成功，也催生了以军民结合为特色的中国重庆高新技术交易会和“国际军民两用技术博览会”。高交会及军博会不仅已成为国内规模最大、最具影响力的军民两用技术交易平台，还吸引了俄罗斯、白俄罗斯、乌克兰、德国、日本、加拿大等国政府组团参展。
【第2篇】优秀范文：技术创新的成功之路——重庆市战略机遇期“军民结合”的调查报告
技术创新的成功之路——重庆市战略机遇期“军民结合”的调查报告
光明日报如何因地制宜地探索自主创新的节约型发展道路？重庆市牢牢把握中央部署“军转民”和“军民结合”的战略机遇，近年来始终以技术创新和自主研发为核心，“军民结合促创新”。他们的经验，特别值得财力相对有限又急需通过科技进步和自主创新推动经济增长的省市借鉴。
重庆市级财政收入近几年持续大幅增长，2022年一举突破300亿元，是直辖之初的3倍多。如此强劲的增长，出乎很多人的预料。财政收入的增长源于经济活力明显提高，尤其是工业经济的强劲增长。而作为“三线”建设的主要基地、全国最大的军工城市、计划经济时期的老工业基地，重庆工业脱胎换骨，最主要的动力源来自于“军民结合”。
“溢出效应”打造支柱产业
20世纪70年代，中央按照“寓军于民、军民结合、大力协作、自主创新”的方针部署“军转民”。重庆迅速作出反应，将重点军工企业军民结合的决策，作为本市经济结构调整和产业重组的风向标，范文写作探索形成了以“产业牵引、平台支撑、开放驱动、民为军用、政府促进”为主要特点的军民结合创新途径。
长安公司是特大型军工骨干企业，曾生产出我国第一辆军用吉普车。1979年军转民时，长安集团针对国内汽车工业“缺重少轻”的局面，决定强势进军微型汽车和发动机开发生产。与长安一样享有盛名并同属军工企业的中国嘉陵集团和建设工业集团，则选择摩托车作为军转民的突破口。
在此基础上，重庆结合在机械制造、仪器仪表、电子产品、金属材料加工等方面的雄厚产业基础，把做大做强汽车、摩托车产业作为产业结构调整的战略任务，提出了建设“西部汽车城”和“中国摩托车之都”的发展目标，实施了加快建设北部新区“十里汽车城”的规划。围绕汽车摩托车产业的开发，以民营企业为主的地方企业，主动承接军工的“溢出”和“扩散”。通过政策引导和高强度投入的示范带动，培育和发展了宗申、隆鑫、力帆等一批承接军口三大“溢出”效应的著名民营摩托车企业，形成了由建设、嘉陵两大军民结合企业和隆鑫、宗申、力帆三大民营企业共同支撑的重庆摩托车“2+3”格局，以及2000多家相关配套企业的庞大的汽车摩托车产业集群。2022年中国摩托车行业产销排行榜上，隆鑫、嘉陵、酷猫写作范文网建设、力帆、宗申等5大企业均位居前10名，总产销量占到全国市场的35%，世界市场的15%。2022年，长安汽车产销量列全国微车第一、发动机第二、汽车行业第三、轿车行业第四，其中微车产量占全国1/3，利润占全行业85%，成为名符其实的中国“微车之王”。为其配套的上下游产业的年工业增加值，也达到了250亿元。汽车摩托车产业逐步发展成为占据重庆工业“半壁河山”的支柱产业。
优化配置科技资源 走节约型创新之路
第三军医大学每年来自重庆市的科研经费，比来自本系统的还多70%。不仅如此，包括第三军医大学在内，军工单位还经常被邀请参与地方科技政策的制定。
重庆市科委主任周旭认为，“不分彼此”的科技政策，是基于重庆实际的必然选择。军工系统有全市1／3的科技人员，全市1／3的工业总产值在军民结合企业，1／3的工业总产值在军民结合相关企业。而重庆又是一个大城市带大农村，财力较为紧张的新直辖市。需要探索一条效率更高的科技创新道路。“要在投资受限的情况下实现跨越式发展，就要通过军民结合盘活一切资源。”周旭说。
重庆如何将军工企业“视同己出”，从两件“小事”中可以看出来。2002年6月，全市召开企业新产品开发工作会，决定对新产品开发给予财政补贴、市级产业技术研究与开发资金、信息化带动工业化专项资金。在分享2100万元财政补贴的55家企业中，一半以上为军民结合企业。为推动军民结合技改项目的实施，“十五”期间重庆市对三线企业的退税累计达到了12亿元。
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【第3篇】技术创新课题研究开题报告
论文题目：技术创新预测与评估模型及其应用研究
一、课题来源、选题依据
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l∕[1+a?exp(-b?t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为: y=l?exp(-b?t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以bp神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。
5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。
6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。
2、研究基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。
五、课题研究的
基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。
【第4篇】技术创新预测与评估模型及其应用研究开题报告
一、课题来源、选题依据
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l∕[1+a?exp(-b·t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为: y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以bp神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、
基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。
5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。
6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。
2、研究基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。
五、课题研究的
基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
