基于FAHP的中小企业合作创新绩效评价：理论、模型与实践

基于FAHP的中小企业合作创新绩效评价：理论、模型与实践一、引言1.1研究背景与动因在全球经济一体化和市场竞争日益激烈的当下，创新已成为企业生存与发展的核心要素，对于中小企业而言更是如此。中小企业作为经济发展的重要力量，在推动经济增长、促进就业、深化社会生产专业分工等方面发挥着不可替代的作用。然而，由于规模、资源、技术研发能力等方面相对大企业存在劣势，中小企业仅依靠自身力量进行创新往往面临诸多挑战。合作创新为中小企业突破这些困境提供了有效途径。通过与其他企业、高校、科研机构等合作，中小企业能够整合各方资源，实现优势互补，共同开展技术研发、产品创新等活动。这不仅有助于中小企业获取更多的创新资源，如资金、技术、人才等，还能分散创新风险，加速技术更新迭代，拓展市场份额。例如，一些中小企业与高校合作，借助高校的科研力量攻克技术难题，开发出具有创新性的产品，从而在市场中占据一席之地；还有些中小企业通过与上下游企业合作，共同开展供应链创新，提高了整个供应链的效率和竞争力。随着合作创新在中小企业中的广泛应用，如何科学、准确地评价合作创新绩效成为企业关注的焦点。绩效评价是企业管理的重要环节，对于中小企业合作创新活动具有重要意义。一方面，通过绩效评价，企业能够清晰了解合作创新活动的成效，判断创新投入是否得到了合理回报，进而为后续的创新决策提供依据。例如，通过对创新成果的评价，企业可以了解到哪些创新项目取得了良好的经济效益和社会效益，哪些项目需要进一步改进或调整，从而优化创新资源的配置，提高创新效率。另一方面，绩效评价有助于企业发现合作创新过程中存在的问题，如合作模式不合理、沟通协调不畅、资源分配不均等，进而针对性地采取措施加以解决，提升合作创新的质量和效果。传统的绩效评价方法往往侧重于财务指标，如销售额、利润、投资回报率等，这些指标虽然能够在一定程度上反映企业的经营状况，但对于合作创新绩效的评价存在局限性。合作创新活动涉及多个方面，包括创新能力、合作效率、市场反应、社会效益等，这些非财务因素对合作创新绩效的影响同样不容忽视。因此，需要一种更加全面、科学的绩效评价方法，能够综合考虑财务和非财务因素，对中小企业合作创新绩效进行准确评价。基于模糊层次分析法（FAHP）的绩效评价体系应运而生，它能够将定性和定量因素相结合，通过构建层次分析模型，对合作创新的各个方面进行系统评价，为中小企业合作创新绩效评价提供了新的思路和方法。1.2研究价值与实践意义本研究聚焦于基于FAHP的中小企业合作创新绩效评价，在理论与实践层面都具有重要意义，为中小企业发展以及相关领域研究提供了多方面的价值。从理论层面来看，本研究丰富了中小企业合作创新绩效评价的理论体系。以往研究在评价中小企业合作创新绩效时，存在评价指标体系不够完善、评价方法单一等问题。本研究通过引入FAHP，将定性与定量分析相结合，全面考虑合作创新中的财务、创新、市场、合作等多方面因素，构建了更为科学、全面的绩效评价指标体系。这不仅弥补了传统绩效评价方法仅侧重于财务指标的不足，还为后续学者深入研究中小企业合作创新绩效评价提供了新的思路和方法，推动了该领域理论研究的进一步发展。例如，通过FAHP确定各评价指标的权重，能够更准确地反映各因素对合作创新绩效的影响程度，为评价模型的构建提供了更坚实的理论基础。从实践意义上而言，对中小企业自身发展有着显著的推动作用。通过基于FAHP的绩效评价体系，中小企业能够精准评估合作创新的成效，从而提升竞争力。企业可以清晰了解到在合作创新过程中，哪些方面做得好，哪些方面存在不足。例如，若评价结果显示企业在创新成果转化方面得分较低，企业就可以针对性地加强这方面的工作，优化创新成果转化流程，提高创新成果的市场应用价值，进而提升企业在市场中的竞争力。合理配置资源也是企业实现高效发展的关键，基于FAHP的绩效评价可以帮助中小企业实现这一点。在合作创新中，资源的合理配置至关重要。通过绩效评价，企业能够明确各项创新活动的资源投入产出情况，判断哪些项目或环节资源投入过多或过少。比如，如果发现某个合作研发项目虽然投入了大量资金和人力，但产出的创新成果较少，企业就可以调整资源分配，将更多资源投入到更有潜力的项目中，避免资源浪费，提高资源利用效率，实现资源的优化配置。本研究成果还能够为中小企业的合作创新决策提供科学依据。在选择合作伙伴、确定合作模式、制定创新战略等方面，企业可以依据绩效评价结果做出更明智的决策。比如，在选择合作伙伴时，企业可以参考绩效评价中关于合作方技术实力、合作信誉等方面的指标，选择更契合自身发展需求的合作伙伴，降低合作风险，提高合作创新的成功率。从行业发展角度来看，众多中小企业通过科学的绩效评价提升合作创新绩效，能够在整体上推动行业的技术进步和创新发展。中小企业在各个行业中占据着重要地位，它们的创新发展能够带动行业内的技术升级和产品更新换代。例如，在某一行业中，多家中小企业通过合作创新推出了更具创新性的产品，满足了市场更高的需求，这将促使整个行业朝着更创新、更高效的方向发展，提升行业的整体竞争力。此外，中小企业合作创新绩效的提升还能够促进产业结构的优化升级。当企业通过合作创新取得更好的绩效时，会吸引更多资源向创新型企业和创新领域流动，推动产业结构向高端化、智能化、绿色化方向发展，实现产业的可持续发展。1.3研究设计与技术路线本研究综合运用多种研究方法，确保研究的科学性、全面性和深入性，具体研究方法如下：文献研究法：通过广泛查阅国内外关于中小企业合作创新、绩效评价、模糊层次分析法等相关文献，梳理已有研究成果和不足，为研究提供理论基础和研究思路。深入分析前人在合作创新模式、绩效评价指标体系构建、评价方法应用等方面的研究，明确本研究的切入点和创新点。例如，对现有中小企业合作创新绩效评价指标体系进行对比分析，发现其在指标选取的全面性、评价方法的科学性等方面存在的问题，从而为构建基于FAHP的更科学合理的评价体系提供依据。问卷调查法：设计针对中小企业合作创新绩效的调查问卷，选取一定数量的中小企业作为样本进行调查。问卷内容涵盖合作创新的各个方面，包括合作模式、创新投入、创新成果、合作效果等。通过问卷调查收集第一手数据，了解中小企业合作创新的实际情况，为后续的实证分析提供数据支持。例如，通过对问卷数据的统计分析，可以了解不同行业、不同规模中小企业在合作创新过程中的特点和存在的问题，以及各评价指标在实际中的表现情况。专家访谈法：邀请中小企业管理专家、学者以及企业高管等，就中小企业合作创新绩效评价指标的选取、权重的确定等问题进行访谈。专家凭借其丰富的经验和专业知识，能够对评价体系的构建提供有价值的意见和建议。通过专家访谈，进一步完善评价指标体系，确保指标的科学性、合理性和有效性。例如，在确定指标权重时，专家可以根据自身对中小企业合作创新的理解和实践经验，对不同指标的重要性进行判断，为FAHP分析提供更准确的判断矩阵。模糊层次分析法（FAHP）：这是本研究的核心方法。首先，构建中小企业合作创新绩效评价的层次结构模型，将评价目标分解为多个层次，包括目标层、准则层和指标层。准则层涵盖财务、创新、市场、合作等多个方面，每个准则层又包含若干具体的指标层。其次，通过专家打分等方式确定各层次指标之间的相对重要性，构建判断矩阵。运用模糊数学理论对判断矩阵进行处理，计算各指标的权重，从而确定各因素对合作创新绩效的影响程度。最后，结合问卷调查收集的数据，运用模糊综合评价法对中小企业合作创新绩效进行综合评价，得出评价结果。本研究的技术路线如下：首先，基于对中小企业合作创新绩效评价的研究背景和意义的阐述，明确研究问题和目标。通过文献研究，梳理相关理论和研究现状，为后续研究奠定理论基础。其次，运用文献研究、专家访谈等方法，构建基于FAHP的中小企业合作创新绩效评价指标体系，确定各层次指标及其内涵。接着，采用专家打分法构建判断矩阵，运用FAHP计算各指标的权重。然后，通过问卷调查收集样本企业的数据，运用模糊综合评价法对样本企业的合作创新绩效进行评价，并对评价结果进行分析和讨论。最后，根据评价结果和分析讨论，提出提升中小企业合作创新绩效的建议和对策，总结研究成果，指出研究的不足和未来研究方向。二、理论基石与文献综述2.1中小企业合作创新理论合作创新是指企业间或企业、科研机构、高等院校之间的联合创新行为。在经济全球化和技术创新加速的背景下，合作创新已成为企业获取竞争优势的重要途径。这种创新模式以共同利益为基础，以资源共享或优势互补为前提，有明确的合作目标、合作期限和合作规则。合作各方在技术创新的全过程或某些环节共同投入、共同参与、共享成果、共担风险。合作创新的形式丰富多样，涵盖多个层面。合作研发是常见形式之一，企业与科研机构、高校等合作，共同投入研发资源和资金，开展技术研究和开发。例如华为与多所高校合作开展5G技术的前沿研究，借助高校的科研力量突破技术瓶颈，加速5G技术的研发进程，使华为在5G领域取得了领先地位。产业联盟也是重要形式，企业之间组建产业联盟，共同制定行业标准、推广新技术和新产品，实现产业协同发展。如半导体领域的企业联盟，共同制定芯片制造标准，推动半导体技术的升级和产业的发展。共建实体创新平台同样发挥着关键作用，企业与政府、其他企业或个人共同出资建设创新平台或实体机构，开展技术创新和产业孵化，为创新提供良好的环境和资源支持。中小企业在市场中具有独特地位，合作创新为其带来诸多优势。从资源整合角度看，中小企业规模较小，资源相对匮乏，通过合作创新能够与合作伙伴实现资源共享，整合各方的技术、资金、人才等资源，突破自身资源瓶颈。一家专注于软件开发的中小企业，可能在技术研发上有优势，但缺乏资金和市场渠道，通过与拥有资金和市场资源的企业合作，能够获取资金支持，拓展市场，实现共同发展。中小企业机制灵活，在合作创新中能够快速响应市场变化，及时调整创新策略。当市场对某种软件功能有新需求时，中小企业可以迅速组织合作团队，投入研发，快速推出满足市场需求的产品。在合作创新中，中小企业也面临着不少挑战。利益分配问题是合作创新中常见的矛盾点，合作涉及多方利益分配，如何公平、合理地分配成果和收益是需要解决的难题。若合作各方对利益分配存在分歧，可能导致合作关系破裂，影响创新项目的推进。知识产权保护也是关键问题，合作创新过程中涉及知识产权的归属和保护问题，若没有明确的协议和规定，容易引发知识产权纠纷。不同合作伙伴来自不同背景，存在文化差异，这可能导致沟通障碍，影响合作效率。在跨文化合作中，企业的管理风格、工作习惯等差异可能会引发误解和冲突，需要花费时间和精力去协调和整合。2.2绩效评价理论与方法绩效评价理论与方法在企业管理中占据重要地位，随着企业管理理念的不断发展和实践需求的日益多样化，其理论和方法也在持续演进。传统绩效评价方法历史悠久，在企业管理实践中曾发挥重要作用。财务比率分析是传统方法中的经典代表，通过对企业资产负债表、利润表等财务报表中的数据进行分析，计算出一系列财务比率，如偿债能力比率（资产负债率、流动比率等）、盈利能力比率（净利润率、净资产收益率等）、营运能力比率（存货周转率、应收账款周转率等），以此来评估企业的经营绩效。这些比率能够直观地反映企业在财务方面的表现，帮助管理者了解企业的财务健康状况和经营效率。例如，资产负债率可以反映企业的负债水平和偿债风险，若该比率过高，可能意味着企业面临较大的债务压力；净利润率则能体现企业的盈利能力，较高的净利润率表明企业在获取利润方面表现出色。沃尔评分法也是传统绩效评价方法的一种，它选择了若干个财务比率，如流动比率、产权比率、固定资产比率等，通过设定每个比率的标准值和权重，计算综合得分来评价企业的信用水平和财务状况。这种方法将多个财务指标综合起来，为企业提供了一个相对全面的绩效评价视角。然而，传统绩效评价方法存在明显的局限性。过于依赖财务指标是其主要问题之一，这使得评价结果难以全面反映企业的实际运营情况。企业的运营涉及多个方面，除了财务因素外，还包括创新能力、客户满意度、员工素质等非财务因素，这些因素对企业的长期发展同样至关重要，但传统方法往往无法有效考量。在快速发展的科技行业，企业的创新能力是其核心竞争力的重要组成部分。若仅依据财务指标来评价企业绩效，可能会忽视企业在研发投入、新产品推出等方面的努力和成果，无法准确评估企业的未来发展潜力。随着企业管理理论的发展和实践的深入，现代绩效评价方法应运而生，以弥补传统方法的不足。平衡计分卡（BSC）是现代绩效评价方法的典型代表，它从财务、客户、内部流程、学习与成长四个维度来全面评价企业绩效。在财务维度，关注企业的盈利能力、偿债能力等财务指标；客户维度则注重客户满意度、市场份额等指标，以衡量企业在市场中的表现和客户对企业的认可程度；内部流程维度聚焦于企业内部的运营流程，如生产效率、产品质量等，旨在提高企业的运营效率和产品质量；学习与成长维度关注员工的培训与发展、员工满意度等，为企业的持续发展提供人才支持和动力源泉。通过这四个维度的相互关联和平衡，平衡计分卡能够为企业提供一个全面、系统的绩效评价框架，引导企业实现长期战略目标。例如，一家企业通过提高客户满意度，吸引了更多的客户，从而增加了销售额和利润，这体现了客户维度对财务维度的积极影响；而员工的学习与成长又为内部流程的优化和客户满意度的提升提供了保障。关键绩效指标法（KPI）同样是一种重要的现代绩效评价方法，它是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标。KPI能够将企业的战略目标分解为具体的、可衡量的关键指标，使企业的战略目标得以有效落实。在生产制造企业中，KPI可以包括产品合格率、生产效率、成本控制等指标，通过对这些关键指标的监控和考核，企业能够及时发现生产过程中存在的问题，并采取相应的措施加以改进，从而提高生产效率和产品质量，实现企业的战略目标。模糊层次分析法（FAHP）在绩效评价中具有独特的优势和适用性。它将模糊数学理论与层次分析法相结合，能够有效处理绩效评价中的模糊性和不确定性问题。在中小企业合作创新绩效评价中，许多因素难以用精确的数值来衡量，如合作的默契程度、创新氛围等，这些因素具有一定的模糊性。FAHP通过引入模糊数来表示专家对各因素相对重要性的判断，能够更准确地反映专家的意见和实际情况。FAHP还能够综合考虑多个层次的因素，通过构建层次结构模型，将复杂的绩效评价问题分解为多个层次，使评价过程更加清晰、有条理。在构建中小企业合作创新绩效评价指标体系时，可以将评价目标分为目标层、准则层和指标层，准则层包括财务、创新、市场、合作等方面，每个准则层又包含若干具体的指标层。通过FAHP确定各层次指标的权重，能够更科学地评估各因素对合作创新绩效的影响程度，为绩效评价提供更准确的结果。2.3国内外研究综述在中小企业合作创新绩效评价领域，国内外学者已展开了多方面研究，取得了一系列成果，同时也存在一些有待完善的地方。国外在该领域的研究起步较早，成果颇丰。在合作创新模式方面，学者们深入探讨了多种模式的特点和适用场景。如产学研合作模式，Chesbrough等学者通过对大量案例的研究，发现高校和科研机构的科研成果与企业的市场转化能力相结合，能够有效推动技术创新和产业升级。在合作创新对企业绩效的影响研究中，部分学者运用实证研究方法，建立了相关模型来分析两者之间的关系。如Ahuja通过对美国制造业企业的研究，发现合作创新能够显著提升企业的创新绩效，包括新产品开发速度、创新成功率等。在绩效评价指标体系构建方面，国外学者提出了多种观点。一些学者强调财务指标的重要性，认为企业的盈利能力、偿债能力等财务指标是衡量合作创新绩效的关键因素。如净利润、资产回报率等指标能够直观反映企业在合作创新后的经济效益。还有学者关注非财务指标，如创新能力、市场份额、客户满意度等，认为这些指标能够更全面地反映企业的合作创新绩效。如Teece提出，企业的创新能力是合作创新成功的关键因素之一，包括研发投入强度、专利数量等指标可以衡量企业的创新能力。在评价方法应用上，国外学者广泛应用了多种方法。层次分析法（AHP）被用于确定各评价指标的权重，通过构建判断矩阵，计算各指标的相对重要性。如Saaty提出的AHP方法，为绩效评价指标权重的确定提供了科学的方法。数据包络分析（DEA）则用于评价多投入多产出的决策单元的相对效率，在合作创新绩效评价中，能够分析企业在资源投入和创新产出方面的效率。如Charnes等学者提出的DEA方法，能够对企业的合作创新绩效进行相对效率评价。国内学者在该领域也进行了深入研究，结合我国中小企业的特点，提出了许多有价值的观点。在合作创新模式与绩效关系方面，国内学者进行了大量的实证研究。如魏江等学者通过对我国高新技术企业的研究，发现不同的合作创新模式对企业绩效的影响存在差异，企业应根据自身特点选择合适的合作创新模式。在绩效评价指标体系构建上，国内学者更加注重全面性和针对性。不仅考虑了财务指标和非财务指标，还结合我国中小企业的发展阶段和行业特点，增加了一些特色指标。如在一些新兴行业，考虑了企业的技术创新速度、知识产权保护等指标。在评价方法上，国内学者在借鉴国外方法的基础上，进行了创新和改进。模糊层次分析法（FAHP）在国内得到了广泛应用，将模糊数学理论与层次分析法相结合，能够更好地处理绩效评价中的模糊性和不确定性问题。如在评价中小企业合作创新的合作满意度时，由于满意度是一个模糊概念，FAHP可以通过模糊数来表示专家的判断，使评价结果更加准确。灰色关联分析法也被用于分析各评价指标与合作创新绩效之间的关联程度，找出影响绩效的关键因素。如邓聚龙提出的灰色关联分析法，能够对多因素的复杂系统进行分析，为中小企业合作创新绩效评价提供了新的思路。现有研究仍存在一些不足之处。在评价指标体系方面，虽然考虑了多个方面的因素，但部分指标的选取还不够全面和准确，缺乏对一些新兴因素的考虑。在数字化转型加速的背景下，中小企业在合作创新中对数字技术的应用能力、数据安全等因素对合作创新绩效的影响日益显著，但目前的评价指标体系中对此涉及较少。在评价方法上，虽然各种方法都有其优势，但也存在一定的局限性。传统的评价方法往往难以全面考虑绩效评价中的各种因素，而一些新兴方法在实际应用中还存在操作复杂、数据获取困难等问题。如DEA方法对数据的要求较高，在实际应用中，中小企业可能由于数据收集不完整或不准确，导致评价结果的可靠性受到影响。针对现有研究的不足，本文将进一步完善评价指标体系，充分考虑新兴因素对中小企业合作创新绩效的影响。在评价方法上，将深入研究和应用FAHP，结合其他方法的优势，构建更加科学、准确的绩效评价模型，以更全面、客观地评价中小企业合作创新绩效。三、FAHP基本原理与方法步骤3.1FAHP的基本概念与原理模糊层次分析法（FuzzyAnalyticHierarchyProcess，FAHP）是一种将模糊数学理论与层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）相结合的多准则决策方法。它在解决复杂决策问题时，充分考虑了决策过程中存在的模糊性和不确定性因素，相较于传统的AHP方法，具有更强的适应性和准确性。层次分析法（AHP）由美国运筹学家T.L.Saaty在20世纪70年代提出，是一种定性与定量相结合的多准则决策方法。其基本原理是将复杂的决策问题分解为多个层次，通过对各层次元素进行两两比较，构建判断矩阵，计算各元素的相对权重，从而为决策提供依据。在评价一个项目的投资价值时，AHP可以将影响投资价值的因素，如市场前景、技术可行性、财务状况等，按照层次结构进行分解，然后通过专家打分等方式构建判断矩阵，计算各因素的权重，进而评估项目的投资价值。然而，传统的AHP在面对含有模糊性和不确定性的信息时表现出一定的局限性。在实际决策中，人们对某些因素的评价往往难以用精确的数值来表达，而是具有一定的模糊性。例如，对于“市场前景”这一因素，很难用一个具体的数值来准确描述其好坏程度，可能只能用“较好”“一般”“较差”等模糊语言来表达。为了弥补传统AHP的这一缺陷，模糊层次分析法（FAHP）应运而生。FAHP引入了模糊逻辑的概念，模糊逻辑最早由L.A.Zadeh在20世纪60年代提出，旨在处理那些模糊和不确定的信息。模糊逻辑认为，世界上许多现象是模糊的，并不是完全的黑或白，而是有一个模糊的程度。在FAHP中，通过将传统AHP中的定量判断转化为模糊数，从而更好地反映现实中的不确定性。模糊数是用来描述模糊信息的数学工具，常用的模糊数有三角模糊数（TriangularFuzzyNumber，TFN）和梯形模糊数（TrapezoidalFuzzyNumber）。三角模糊数通常用三个值来表示，即最小可能值（lowerlimit）、最可能值（meanvalue）和最大可能值（upperlimit），记作(l,m,u)。梯形模糊数则多一个“右脚”，即四个值(l,m_1,m_2,u)。在评价一个产品的质量时，如果用三角模糊数来表示，可能会给出一个范围，如(7,8,9)，表示产品质量在7到9之间，最可能是8，这样就更能准确地反映出评价的模糊性。在FAHP中，模糊数的使用方法包括以下几个关键步骤。首先是模糊判断矩阵的构造，在AHP中，决策者对每对因素进行相对重要性的评价，形成判断矩阵。同样，在FAHP中，这些评价也可以转化为模糊数。对于两因素A_i和A_j的相对重要性，传统AHP用一个标度（如1-9标度）表示，而在FAHP中，可以用一个三角模糊数(l,m,u)来表示，反映从最不可能到最可能的范围。接着是模糊数的运算，FAHP定义了一系列模糊数的运算规则，这些运算规则允许在模糊环境下进行数学操作，从而在决策过程中保持模糊性的信息。然后是模糊权重向量的计算，在得到模糊判断矩阵后，接下来需要计算模糊权重向量，这一步通常通过模糊数的几何平均法来实现，具体步骤为计算每行模糊数的几何平均数，再进行归一化处理，以得到每个因素的相对权重。最后是一致性检验，在AHP中，需要通过一致性比例（ConsistencyRatio，CR）来检验判断矩阵的一致性。同样地，在FAHP中也需要进行一致性检验，只不过这里要处理的是模糊一致性，通常方法包括利用模糊一致性指标来衡量判断矩阵的一致性，如果一致性检验不通过，需要回到判断矩阵的构造阶段进行调整。通过上述步骤，FAHP能够将复杂、模糊的决策问题进行分解和量化，从而帮助决策者做出更加合理和科学的选择。它不仅保留了AHP的层次化结构和相对权重计算方法，还引入了模糊数这一工具，使其在处理不确定性和模糊性问题上更具优势。在中小企业合作创新绩效评价中，许多因素难以用精确的数值来衡量，如合作的默契程度、创新氛围等，这些因素具有一定的模糊性。FAHP通过引入模糊数来表示专家对各因素相对重要性的判断，能够更准确地反映专家的意见和实际情况，为中小企业合作创新绩效评价提供了更科学、准确的方法。3.2FAHP的方法步骤FAHP的应用需要遵循一定的步骤，以确保评价结果的准确性和可靠性。下面将详细介绍FAHP的具体方法步骤。构建层次结构模型是FAHP的首要步骤。在这一步骤中，需要将复杂的评价问题分解为多个层次，每个层次包含若干个元素，这些元素之间存在着一定的逻辑关系。对于中小企业合作创新绩效评价，通常可以将其分为目标层、准则层和指标层。目标层为中小企业合作创新绩效评价，这是整个评价的核心目标。准则层则涵盖了影响合作创新绩效的多个主要方面，如财务绩效、创新能力、市场表现、合作效果等。每个准则层又包含若干具体的指标层，财务绩效准则层下可能包括合作创新带来的销售收入增长、成本降低、利润提升等指标；创新能力准则层下可能包含专利申请数量、新产品开发数量、技术创新投入强度等指标；市场表现准则层下可能有市场份额增长、客户满意度提升、品牌知名度提高等指标；合作效果准则层下可能涉及合作的稳定性、合作方的满意度、知识共享程度等指标。通过这样的层次结构模型，能够将复杂的合作创新绩效评价问题分解为多个简单的子问题，便于后续的分析和处理。构造模糊判断矩阵是FAHP的关键步骤之一。在构建好层次结构模型后，需要对同一层次的元素进行两两比较，以确定它们相对于上一层元素的相对重要性。在FAHP中，这种比较是通过模糊数来表示的。通常采用三角模糊数或梯形模糊数来构建模糊判断矩阵。三角模糊数用(l,m,u)三个值来表示，l为最小可能值，m为最可能值，u为最大可能值。在比较两个指标A_i和A_j对准则层元素的相对重要性时，专家可以根据自己的经验和判断，给出一个三角模糊数来表示A_i相对于A_j的重要程度。若认为A_i比A_j稍微重要，可能给出的三角模糊数为(2,3,4)。假设在评价中小企业合作创新绩效时，对于财务绩效准则层下的销售收入增长和成本降低这两个指标，专家认为销售收入增长比成本降低稍微重要，给出的三角模糊数为(2,3,4)，表示销售收入增长相对于成本降低的重要程度在2到4之间，最可能是3。然后，将所有专家的评价结果进行整合，得到模糊判断矩阵。计算权重向量是确定各指标对目标层影响程度的重要环节。在得到模糊判断矩阵后，需要计算各指标的权重向量。通常采用模糊数的几何平均法来计算权重向量。先计算每行模糊数的几何平均数，对于模糊判断矩阵的第i行，其几何平均数为\overline{M}_i=\sqrt[n]{\prod_{j=1}^{n}M_{ij}}，M_{ij}为模糊判断矩阵中第i行第j列的模糊数，n为矩阵的阶数。然后对计算得到的几何平均数进行归一化处理，得到各指标的相对权重。假设经过计算，某一准则层下三个指标的几何平均数分别为\overline{M}_1、\overline{M}_2、\overline{M}_3，则它们的相对权重分别为w_1=\frac{\overline{M}_1}{\overline{M}_1+\overline{M}_2+\overline{M}_3}，w_2=\frac{\overline{M}_2}{\overline{M}_1+\overline{M}_2+\overline{M}_3}，w_3=\frac{\overline{M}_3}{\overline{M}_1+\overline{M}_2+\overline{M}_3}。通过这样的计算，能够得到各指标在该准则层下的相对权重，反映了各指标对准则层的重要程度。一致性检验是确保模糊判断矩阵合理性的重要步骤。在AHP中，需要通过一致性比例（ConsistencyRatio，CR）来检验判断矩阵的一致性。同样，在FAHP中也需要进行一致性检验，只不过这里要处理的是模糊一致性。通常利用模糊一致性指标来衡量判断矩阵的一致性。若一致性检验不通过，说明专家的判断存在较大的不一致性，需要回到判断矩阵的构造阶段，重新征求专家意见，对判断矩阵进行调整，直到一致性检验通过为止。一般认为，当一致性比例CR小于0.1时，判断矩阵的一致性是可以接受的。在对中小企业合作创新绩效评价指标的模糊判断矩阵进行一致性检验时，若计算得到的CR值大于0.1，就需要重新审视专家的评价意见，对模糊判断矩阵进行修正，以确保评价结果的可靠性。3.3FAHP在绩效评价中的优势FAHP在中小企业合作创新绩效评价中展现出独特优势，为企业提供了更全面、准确的评价视角。FAHP能够有效处理模糊信息，这是其在绩效评价中的显著优势之一。在中小企业合作创新绩效评价中，许多评价因素难以用精确的数值来衡量，具有一定的模糊性。合作的默契程度、创新氛围等因素，很难用具体的数值来准确描述。FAHP引入模糊数来表示这些模糊信息，能够更真实地反映专家的判断和实际情况。在评价合作的默契程度时，专家可以用三角模糊数(l,m,u)来表示，l表示最低的默契程度，m表示最可能的默契程度，u表示最高的默契程度。通过这种方式，能够将模糊的评价信息转化为数学模型可处理的形式，使评价结果更具科学性和准确性。综合考虑多因素也是FAHP的重要优势。中小企业合作创新绩效受到多个因素的综合影响，FAHP通过构建层次结构模型，能够将这些复杂的因素进行系统的分解和分析。将评价目标分为目标层、准则层和指标层，准则层涵盖财务、创新、市场、合作等多个方面，每个准则层又包含若干具体的指标层。通过对各层次指标的分析和权重计算，能够全面考虑各因素对合作创新绩效的影响，避免了传统评价方法只关注单一因素或少数因素的局限性。在评价中小企业合作创新绩效时，不仅考虑财务指标，如销售收入增长、利润提升等，还考虑创新能力指标，如专利申请数量、新产品开发数量等，以及市场表现指标和合作效果指标等。通过综合考虑这些因素，能够更全面地评估中小企业合作创新的绩效。与其他绩效评价方法相比，FAHP在处理模糊性和不确定性问题上具有明显优势。传统的绩效评价方法，如财务比率分析、沃尔评分法等，主要依赖财务指标，难以处理非财务因素的模糊性和不确定性。而FAHP能够将定性和定量因素相结合，通过模糊数学理论对模糊信息进行处理，使评价结果更符合实际情况。与层次分析法（AHP）相比，FAHP虽然基于AHP发展而来，但在面对模糊和不确定性信息时，AHP存在局限性，而FAHP通过引入模糊数，能够更好地处理这些信息，使评价结果更具可靠性。在评价中小企业合作创新的市场前景时，AHP可能难以准确描述市场前景的不确定性，而FAHP可以通过模糊数来表示市场前景的好坏程度，如用三角模糊数表示市场前景“较好”“一般”“较差”等不同程度，从而更准确地反映市场前景的不确定性。FAHP在中小企业合作创新绩效评价中具有处理模糊信息、综合考虑多因素等优势，能够为企业提供更科学、准确的绩效评价结果，帮助企业更好地了解合作创新的成效，发现存在的问题，从而为企业的决策提供有力支持，提升企业的合作创新绩效。四、基于FAHP的中小企业合作创新绩效评价体系构建4.1评价指标选取原则构建科学合理的中小企业合作创新绩效评价体系，关键在于选取恰当的评价指标，而这需遵循一系列原则，以确保评价结果的全面性、科学性和有效性。全面性原则是评价指标选取的重要基础。中小企业合作创新绩效受多方面因素影响，因此评价指标应全面涵盖各个维度。在财务层面，不仅要关注合作创新带来的短期经济效益，如合作项目的直接利润、成本降低幅度等，还要考虑长期财务影响，如资产增值、资金流动性改善等。在创新能力方面，需综合考量研发投入强度、研发人员占比、创新成果的数量与质量等。研发投入强度反映了企业对创新的重视程度和资源投入力度；研发人员占比体现了企业的创新人力资源储备；创新成果的数量与质量，如专利申请数量、新产品开发数量、技术创新的先进性等，则直接反映了企业的创新产出。市场表现维度要关注市场份额的变化、客户满意度的提升、品牌知名度的扩大等。市场份额的增长表明企业在市场中的竞争力增强；客户满意度的提高意味着产品或服务更符合市场需求；品牌知名度的扩大有助于企业在市场中获得更多的关注和认可。合作效果维度则应涵盖合作的稳定性、合作方的满意度、知识共享程度等。合作的稳定性影响着合作创新的持续性；合作方的满意度反映了合作关系的和谐程度；知识共享程度则体现了合作过程中各方资源和知识的交流与整合效果。通过全面选取这些指标，能够从多个角度反映中小企业合作创新的绩效，避免评价的片面性。科学性原则要求评价指标具备严谨的理论基础和科学的逻辑关系。指标的定义应明确、准确，避免模糊不清或产生歧义。在衡量创新成果时，专利申请数量是一个明确的量化指标，能够直观地反映企业在技术创新方面的成果。然而，对于一些难以直接量化的指标，如创新氛围，需要采用科学的方法进行衡量。可以通过问卷调查员工对企业创新氛围的感受，包括对创新的鼓励程度、团队协作的开放性等方面，然后运用统计方法进行量化分析。指标之间应具有内在的逻辑关联，能够形成一个有机的整体。在评价中小企业合作创新绩效时，财务指标与创新能力指标、市场表现指标之间存在着密切的联系。创新能力的提升往往会带来新产品的开发和技术的改进，从而有助于扩大市场份额，提高销售收入，进而影响企业的财务绩效。市场表现的良好也为企业提供了更多的资源和资金，支持企业进一步加大创新投入，形成良性循环。可操作性原则确保评价指标在实际应用中切实可行。这意味着指标的数据应易于获取和收集。在选取指标时，要充分考虑企业的实际情况和数据来源。一些大型企业可能拥有完善的信息管理系统，能够方便地获取各种数据，而中小企业可能由于资源有限，数据收集存在一定困难。因此，在为中小企业选取评价指标时，应优先选择那些企业能够通过内部统计、财务报表或简单调查即可获取数据的指标。销售数据可以从企业的销售记录中直接获取，员工满意度可以通过简单的问卷调查来收集。指标的计算方法应简单易懂，避免过于复杂的计算过程。对于一些复杂的指标，可以采用简化的计算方法或替代指标。在计算企业的创新效率时，可以用新产品销售收入占总销售收入的比例来替代复杂的创新投入产出比计算，这样既能够反映企业的创新效率，又便于计算和理解。相关性原则强调评价指标与合作创新绩效之间的紧密联系。选取的指标应能够直接或间接反映合作创新活动对企业绩效的影响。在评估合作创新对企业技术实力的提升时，技术创新投入强度、新技术应用数量等指标与合作创新绩效密切相关。技术创新投入强度的增加表明企业在合作创新中对技术研发的重视和投入加大，这有助于提升企业的技术实力；新技术应用数量的增多则直接体现了合作创新在技术应用方面的成果，对企业的绩效产生积极影响。而一些与合作创新绩效关系不大的指标，如企业的办公设施数量等，则不应纳入评价指标体系。动态性原则考虑到中小企业合作创新绩效会随着时间和市场环境的变化而改变。因此，评价指标应具有一定的动态性，能够及时反映企业合作创新的发展趋势和变化情况。在市场竞争日益激烈、技术更新换代迅速的今天，企业的合作创新活动也在不断调整和优化。评价指标应能够跟踪这些变化，如随着数字化技术在企业合作创新中的应用越来越广泛，相关的数字化创新指标，如数字化研发投入占比、数字化创新成果转化效率等，应适时纳入评价指标体系，以反映企业在数字化创新方面的发展情况。评价指标的权重也应根据市场环境和企业发展战略的变化进行动态调整。在企业发展初期，可能更注重市场份额的拓展，此时市场份额相关指标的权重可以适当提高；随着企业的发展，创新能力的重要性逐渐凸显，创新能力指标的权重则应相应增加。通过遵循全面性、科学性、可操作性、相关性和动态性等原则选取评价指标，能够构建出科学合理、切实可行的中小企业合作创新绩效评价体系，为准确评价中小企业合作创新绩效提供有力保障。4.2评价指标体系确定基于上述选取原则，本研究从创新投入、创新过程、创新产出和创新影响四个维度构建中小企业合作创新绩效评价指标体系，具体内容如下表所示：目标层准则层指标层指标含义中小企业合作创新绩效评价创新投入资金投入（X1）合作创新项目中投入的资金总量，包括研发资金、设备购置资金等，反映企业对合作创新的资金支持力度。人力投入（X2）参与合作创新项目的人员数量、人员素质及专业构成，体现企业在人力方面的投入情况。技术投入（X3）合作前企业自身的技术基础，如已有的专利数量、技术储备等，以及合作过程中引入的新技术、新方法，衡量企业在技术层面的投入。创新过程合作沟通效率（X4）合作各方在信息交流、问题解决等方面的效率，包括沟通频率、响应速度等，反映合作过程中的沟通效果。资源整合能力（X5）对合作各方资源进行有效整合和配置的能力，如资金、技术、人力等资源的协同利用程度，体现资源整合的效果。风险应对能力（X6）在合作创新过程中识别、评估和应对风险的能力，包括市场风险、技术风险、合作风险等，衡量企业应对风险的水平。创新产出新产品开发数量（X7）合作创新项目成功开发的新产品数量，反映创新的直接成果。专利申请数量（X8）合作创新过程中申请的专利数量，体现创新成果的知识产权保护情况。技术创新成果转化数量（X9）将技术创新成果转化为实际生产力或经济效益的数量，衡量创新成果的转化效果。创新影响经济效益（X10）合作创新带来的销售额增长、利润提升、成本降低等财务指标的变化，直接反映合作创新对企业经济状况的影响。市场竞争力（X11）合作创新后企业在市场中的地位变化，如市场份额的扩大、品牌知名度的提高、客户满意度的提升等，体现企业市场竞争力的增强。社会影响力（X12）合作创新对社会的贡献，如对行业技术进步的推动、对就业的促进、对环境保护的贡献等，反映合作创新的社会效益。在创新投入维度，资金投入是合作创新的物质基础，充足的资金能够保障研发活动的顺利进行，购置先进的设备和技术，为创新提供必要的条件。人力投入方面，高素质、多元化的人才团队是创新的核心力量，不同专业背景的人员能够带来不同的思维和技术，促进创新的产生。技术投入则是企业在合作创新中的技术储备和技术引进，已有的技术基础能够为合作创新提供支撑，而引入的新技术能够拓宽创新的思路和领域。创新过程维度的合作沟通效率直接影响合作的顺利进行，高效的沟通能够及时解决问题，避免误解和冲突，提高合作效率。资源整合能力是实现合作创新的关键，只有将各方资源合理配置，才能发挥资源的最大效益，促进创新的实现。风险应对能力能够保障合作创新项目的稳定进行，降低风险带来的损失，确保创新目标的达成。创新产出维度的新产品开发数量是合作创新的直接成果体现，新产品的推出能够满足市场需求，为企业带来新的利润增长点。专利申请数量反映了企业对创新成果的知识产权保护意识和能力，拥有更多的专利能够提升企业的技术壁垒和市场竞争力。技术创新成果转化数量则衡量了创新成果的实际应用价值，只有将创新成果转化为实际生产力，才能真正实现合作创新的经济效益。创新影响维度的经济效益是企业合作创新的重要目标之一，销售额的增长、利润的提升和成本的降低直接反映了合作创新对企业财务状况的积极影响。市场竞争力的提升使企业在市场中更具优势，能够吸引更多的客户和资源，为企业的长期发展奠定基础。社会影响力体现了企业的社会责任，合作创新对行业技术进步的推动、对就业的促进和对环境保护的贡献，不仅有利于社会的发展，也能提升企业的社会形象。4.3运用FAHP确定指标权重确定中小企业合作创新绩效评价指标权重是构建评价体系的关键环节，运用FAHP能够科学、合理地确定各指标的相对重要性。本研究邀请了包括中小企业管理专家、高校相关领域学者以及具有丰富合作创新经验的企业高管等10位专家，对评价指标进行打分，以构建模糊判断矩阵。在打分过程中，向专家详细介绍了各评价指标的含义和背景，确保专家对指标有清晰的理解。为了使专家打分更加科学、准确，采用了0.1-0.9标度法，这种标度法能够更细致地反映专家对指标相对重要性的判断。0.5表示两个指标同等重要，0.6表示一个指标比另一个指标稍微重要，0.7表示比较重要，0.8表示非常重要，0.9表示绝对重要，0.1-0.4则为反比较。以创新投入准则层下的资金投入（X1）、人力投入（X2）和技术投入（X3）三个指标为例，专家对它们之间的相对重要性进行打分，得到如下模糊判断矩阵：\begin{bmatrix}0.5&0.6&0.7\\0.4&0.5&0.6\\0.3&0.4&0.5\end{bmatrix}在这个矩阵中，第一行第一列的0.5表示资金投入（X1）与自身同等重要；第一行第二列的0.6表示资金投入（X1）比人力投入（X2）稍微重要；第二行第一列的0.4是第一行第二列0.6的反比较，表示人力投入（X2）比资金投入（X1）稍微不重要。根据模糊判断矩阵，运用模糊数的几何平均法计算各指标的权重向量。先计算每行模糊数的几何平均数，对于上述模糊判断矩阵的第一行，其几何平均数为：\overline{M}_1=\sqrt[3]{0.5\times0.6\times0.7}\approx0.596同理，计算第二行和第三行的几何平均数，分别为：\overline{M}_2=\sqrt[3]{0.4\times0.5\times0.6}\approx0.493\overline{M}_3=\sqrt[3]{0.3\times0.4\times0.5}\approx0.391然后对计算得到的几何平均数进行归一化处理，得到各指标的相对权重。资金投入（X1）的权重为：w_1=\frac{0.596}{0.596+0.493+0.391}\approx0.383人力投入（X2）的权重为：w_2=\frac{0.493}{0.596+0.493+0.391}\approx0.317技术投入（X3）的权重为：w_3=\frac{0.391}{0.596+0.493+0.391}\approx0.252对所有准则层和指标层的指标都按照上述方法进行计算，得到各指标的权重向量。在完成权重向量计算后，进行一致性检验。利用模糊一致性指标来衡量判断矩阵的一致性，计算公式为：CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}CR=\frac{CI}{RI}其中，\lambda_{max}为判断矩阵的最大特征根，n为矩阵的阶数，RI为平均随机一致性指标，可通过查表获得。对于三阶矩阵，RI=0.58。假设计算得到上述模糊判断矩阵的最大特征根\lambda_{max}=3.009，则一致性指标CI为：CI=\frac{3.009-3}{3-1}=0.0045一致性比例CR为：CR=\frac{0.0045}{0.58}\approx0.0078\lt0.1说明该模糊判断矩阵的一致性是可以接受的。若一致性检验不通过，需要重新征求专家意见，对模糊判断矩阵进行调整，直到一致性检验通过为止。通过上述步骤，确定了中小企业合作创新绩效评价指标体系中各指标的权重，为后续的绩效评价提供了重要依据。4.4建立综合评价模型模糊综合评价是基于模糊数学的一种综合评价方法，通过模糊变换将多个评价因素对评价对象的影响进行综合考量，得出综合评价结果。其基本步骤如下：确定评价因素集：评价因素集是影响评价对象的各种因素所组成的集合，用U=\{u_1,u_2,\cdots,u_m\}表示，u_i表示第i个评价因素。在中小企业合作创新绩效评价中，评价因素集U即为前文确定的指标层，U=\{X_1,X_2,\cdots,X_{12}\}，X_1为资金投入，X_2为人力投入，以此类推。确定评语集：评语集是评价者对评价对象可能做出的各种评价结果所组成的集合，用V=\{v_1,v_2,\cdots,v_n\}表示，v_j表示第j个评价等级。通常将合作创新绩效评价的评语集划分为五个等级，即V=\{v_1,v_2,v_3,v_4,v_5\}，分别对应“优秀”“良好”“中等”“较差”“差”。确定模糊关系矩阵：模糊关系矩阵反映了各评价因素对不同评语等级的隶属程度。对于每个评价因素u_i，通过专家评价或其他方法确定其对评语集V中各评价等级v_j的隶属度r_{ij}，从而构成模糊关系矩阵R，R=(r_{ij})_{m\timesn}。在实际操作中，可邀请专家对每个评价指标在不同评语等级上进行打分，然后统计各评价等级的得分比例，作为该指标对相应评语等级的隶属度。对于资金投入（X_1）这个评价因素，邀请10位专家进行评价，其中有3位专家认为其绩效为“优秀”，4位专家认为是“良好”，2位专家认为是“中等”，1位专家认为是“较差”，则资金投入对“优秀”“良好”“中等”“较差”“差”的隶属度分别为r_{11}=0.3，r_{12}=0.4，r_{13}=0.2，r_{14}=0.1，r_{15}=0。按照同样的方法，可得到其他评价因素对各评语等级的隶属度，从而构建出模糊关系矩阵R。确定因素权向量：因素权向量A表示各评价因素在评价体系中的相对重要程度，其元素a_i为第i个评价因素的权重，通过前文运用FAHP计算得到。A=(a_1,a_2,\cdots,a_m)，a_1为资金投入（X_1）的权重，a_2为人力投入（X_2）的权重，以此类推。进行模糊综合评价：根据模糊关系矩阵R和因素权向量A，通过模糊变换得到综合评价结果向量B，B=A\cdotR，“\cdot”为模糊合成算子，常用的模糊合成算子有主因素决定型、主因素突出型、加权平均型等，本研究采用加权平均型模糊合成算子，B=(b_1,b_2,\cdots,b_n)，b_j表示评价对象对评语等级v_j的综合隶属度。确定综合评价结果：根据综合评价结果向量B，可采用最大隶属度原则确定评价对象的最终评价等级，即选择b_j中最大的值所对应的评语等级作为综合评价结果。若b_2最大，则评价结果为“良好”。也可以通过计算综合得分来确定评价结果，给每个评语等级赋予相应的分值，如“优秀”对应90分，“良好”对应80分，“中等”对应70分，“较差”对应60分，“差”对应50分，然后计算综合得分S=B\cdotS^T，S^T为评语等级分值向量，根据综合得分的大小确定评价结果。基于FAHP的中小企业合作创新绩效评价综合评价模型，是在确定评价因素集、评语集、模糊关系矩阵和因素权向量的基础上，通过模糊综合评价得到综合评价结果向量，再根据最大隶属度原则或计算综合得分来确定中小企业合作创新绩效的最终评价结果。该模型能够充分考虑合作创新绩效评价中的模糊性和不确定性因素，综合多个评价因素对合作创新绩效进行全面、客观的评价，为中小企业了解自身合作创新绩效状况，发现问题并采取改进措施提供有力支持。五、实证分析5.1样本选择与数据收集为了确保实证分析的科学性和可靠性，本研究对样本企业进行了严格筛选。在选择样本企业时，主要遵循以下标准：一是企业规模需符合中小企业的界定标准，根据国家相关规定，中小企业是指在人员规模、资产规模与经营规模上相对较小的企业，具体指标因行业而异，如工业企业从业人员1000人以下或营业收入40000万元以下，零售业从业人员300人以下或营业收入20000万元以下等。本研究选取的样本企业均在相应行业的规模标准范围内。二是企业需有合作创新的实践经验，这是本研究的核心关注点，只有具备合作创新经历的企业，才能为研究提供有效的数据支持，以评估基于FAHP的合作创新绩效评价体系的有效性。三是企业应愿意配合调查，提供真实、准确的数据，确保研究数据的可靠性和有效性。基于上述标准，本研究采用分层抽样的方法选取样本企业。首先，将中小企业按照行业进行分类，涵盖制造业、信息技术服务业、服务业等多个行业，以确保样本的行业代表性。在制造业中，进一步细分到机械制造、电子制造等子行业；在信息技术服务业，涵盖软件开发、互联网服务等领域。然后，根据每个行业的企业数量和规模分布，按照一定比例从每个行业中抽取样本企业。在制造业中，由于企业数量较多，抽取的样本数量相对较多；而在一些新兴的服务业，虽然企业数量相对较少，但也抽取了一定数量的样本，以保证不同行业的特征都能在研究中得到体现。最终，选取了100家中小企业作为研究样本。在数据收集方面，采用问卷调查和访谈相结合的方式。问卷调查是数据收集的主要方式，设计了详细的调查问卷，内容涵盖企业的基本信息、合作创新的情况以及各评价指标的相关数据。在问卷开头，简要介绍了研究的目的和意义，以提高企业的参与积极性。问卷中的问题采用多种形式，包括单选题、多选题、量表题和简答题。对于企业的基本信息，如企业规模、成立时间、所属行业等，采用单选题形式；对于合作创新的模式、合作伙伴类型等问题，采用多选题形式；对于评价指标相关的数据，如创新投入、创新产出等，采用量表题或简答题形式，让企业根据实际情况进行填写。为了确保问卷的有效性和准确性，在正式发放问卷前，进行了预调查，选取了10家中小企业进行试填，根据反馈意见对问卷进行了优化和完善。正式发放问卷时，通过线上和线下两种渠道进行，线上利用问卷星平台发送问卷，线下则通过实地走访或邮寄的方式发放问卷。共发放问卷100份，回收有效问卷85份，有效回收率为85%。访谈作为问卷调查的补充方式，选取了部分具有代表性的企业进行深入访谈。访谈对象包括企业的高层管理人员、研发部门负责人、市场部门负责人等，以获取更全面、深入的信息。访谈采用半结构化的方式，提前准备了访谈提纲，涵盖合作创新的动机、过程、遇到的问题以及对合作创新绩效的看法等方面。在访谈过程中，鼓励访谈对象自由表达观点，深入探讨问题，对于一些关键问题进行追问，以获取更详细的信息。通过访谈，不仅验证了问卷调查数据的真实性和准确性，还获取了许多问卷调查无法涵盖的信息，如企业在合作创新过程中的一些隐性问题、合作双方的沟通协调情况等，为后续的分析提供了更丰富的素材。5.2数据处理与分析在完成数据收集后，对回收的85份有效问卷进行了详细的数据处理与分析。首先，对问卷数据进行了清洗和整理，检查数据的完整性和准确性，剔除了存在明显错误或缺失值过多的问卷。对于一些模糊或不确定的数据，通过与相关企业进行沟通核实，确保数据的可靠性。在数据清洗过程中，发现部分问卷中关于创新投入的资金投入（X1）和人力投入（X2）数据存在缺失情况。经过与填写问卷的企业联系，补充了这些缺失数据，保证了数据的完整性。还对数据进行了一致性检查，确保不同问题之间的逻辑关系合理。对于一些相互关联的问题，如合作创新项目的投入与产出相关问题，检查其回答是否一致，避免出现矛盾的情况。根据前文建立的模糊综合评价模型，对整理后的数据进行计算和分析。以某家样本企业为例，展示具体的计算过程。该企业在资金投入（X1）方面，专家评价结果为对“优秀”“良好”“中等”“较差”“差”的隶属度分别为r_{11}=0.2，r_{12}=0.5，r_{13}=0.2，r_{14}=0.1，r_{15}=0；人力投入（X2）的隶属度分别为r_{21}=0.1，r_{22}=0.4，r_{23}=0.3，r_{24}=0.2，r_{25}=0；以此类推，得到该企业所有评价指标对各评语等级的隶属度，构建出模糊关系矩阵R。R=\begin{bmatrix}0.2&0.5&0.2&0.1&0\\0.1&0.4&0.3&0.2&0\\\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\\end{bmatrix}根据前文运用FAHP计算得到的因素权向量A，假设该企业的因素权向量A=(0.15,0.12,\cdots)，通过模糊变换B=A\cdotR，得到综合评价结果向量B。B=A\cdotR=(0.15,0.12,\cdots)\cdot\begin{bmatrix}0.2&0.5&0.2&0.1&0\\0.1&0.4&0.3&0.2&0\\\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\\end{bmatrix}计算得到B=(b_1,b_2,b_3,b_4,b_5)，b_1表示该企业对“优秀”的综合隶属度，b_2表示对“良好”的综合隶属度，以此类推。假设计算结果为B=(0.18,0.35,0.25,0.15,0.07)，采用最大隶属度原则，b_2=0.35最大，所以该企业的合作创新绩效评价结果为“良好”。按照上述方法，对85家样本企业的数据进行逐一计算和分析，得到所有样本企业的合作创新绩效评价结果。对评价结果进行统计分析，绘制了评价结果的分布柱状图，直观展示不同评价等级的企业数量分布情况。发现评价结果为“良好”的企业数量最多，占比达到40%；评价结果为“中等”的企业占比30%；评价结果为“优秀”的企业占比20%；评价结果为“较差”和“差”的企业占比较少，分别为8%和2%。还对不同行业、不同规模的企业合作创新绩效进行了对比分析。通过交叉分析发现，信息技术服务业的企业在创新产出和创新影响方面表现较为突出，这可能与该行业技术更新快、市场需求变化大，促使企业更加注重创新有关。规模较大的企业在合作创新绩效方面整体表现优于规模较小的企业，这可能是因为规模较大的企业拥有更丰富的资源和更强的抗风险能力，能够更好地开展合作创新活动。通过对样本企业数据的处理和分析，全面了解了中小企业合作创新绩效的现状和特点，为后续的结果讨论和建议提出提供了有力依据。5.3评价结果与解读通过运用模糊综合评价模型对85家样本企业的数据进行处理和分析，得到了各样本企业的合作创新绩效评价结果。具体评价结果分布如下表所示：评价等级企业数量占比优秀1720%良好3440%中等2630%较差78%差12%从整体评价结果来看，样本企业的合作创新绩效呈现出一定的差异性。评价结果为“良好”的企业数量最多，占比达到40%，这表明大部分中小企业在合作创新方面取得了较好的成效，能够有效地整合资源，实现合作创新的目标。评价结果为“中等”的企业占比30%，这些企业在合作创新过程中虽然取得了一定的成绩，但仍存在一些问题和不足，需要进一步改进和提升。评价结果为“优秀”的企业占比20%，这些企业在合作创新方面表现出色，具备较强的创新能力和合作能力，能够充分发挥合作创新的优势，取得了显著的绩效。评价结果为“较差”和“差”的企业占比较少，分别为8%和2%，这些企业在合作创新过程中面临着较大的困难和挑战，需要深入分析问题，采取有效的措施加以改进。为了更深入地了解各企业在不同指标上的表现，对各准则层指标的评价结果进行了分析。在创新投入方面，评价结果为“优秀”和“良好”的企业占比较高，分别为25%和45%，这表明大部分企业能够认识到创新投入的重要性，积极投入资金、人力和技术等资源，为合作创新提供了有力的支持。仍有部分企业在创新投入方面存在不足，评价结果为“中等”“较差”和“差”的企业占比达到30%，这些企业需要进一步加大创新投入，提高创新资源的配置效率。在创新过程方面，评价结果为“良好”的企业占比最高，达到42%，说明大部分企业在合作沟通效率、资源整合能力和风险应对能力等方面表现较好，能够有效地保障合作创新项目的顺利进行。评价结果为“中等”的企业占比32%，这些企业在创新过程中存在一些问题，如沟通不畅、资源整合效率不高、风险应对能力不足等，需要加强管理，优化创新过程。评价结果为“优秀”的企业占比20%，这些企业在创新过程中表现卓越，具备高效的沟通机制、强大的资源整合能力和优秀的风险应对能力。在创新产出方面，评价结果为“优秀”和“良好”的企业占比分别为22%和38%，表明部分企业在新产品开发、专利申请和技术创新成果转化等方面取得了较好的成绩，创新能力较强。评价结果为“中等”“较差”和“差”的企业占比达到40%，这些企业在创新产出方面存在较大的提升空间，需要加强创新能力建设，提高创新成果的数量和质量。在创新影响方面，评价结果为“良好”的企业占比40%，说明大部分企业在合作创新后在经济效益、市场竞争力和社会影响力等方面取得了一定的提升。评价结果为“中等”的企业占比30%，这些企业在创新影响方面还有待进一步提高，需要加强市场开拓，提升品牌知名度，增强社会责任感。评价结果为“优秀”的企业占比20%，这些企业在创新影响方面表现突出，合作创新为企业带来了显著的经济效益和社会效益，提升了企业的市场竞争力和社会影响力。通过对样本企业合作创新绩效评价结果的分析，可以看出中小企业在合作创新过程中取得了一定的成绩，但也存在一些问题和不足。不同企业在不同指标上的表现存在差异，企业应根据自身的实际情况，有针对性地加强创新投入、优化创新过程、提升创新产出和增强创新影响，以提高合作创新绩效，实现可持续发展。六、结果讨论与策略建议6.1结果讨论通过对样本企业合作创新绩效评价结果的深入分析，可清晰洞察中小企业在合作创新进程中存在的一系列问题。创新投入不足是较为突出的问题之一。部分企业在资金投入方面存在明显短板，限制了合作创新项目的规模和深度。一些中小企业因资金有限，无法购置先进的研发设备，导致研发工作受到制约。在人力投入上，存在人员数量不足和人员素质不高的双重困境。缺乏专业的研发人才和创新管理人才，使得企业在合作创新中难以充分发挥自身优势。在技术投入方面，部分企业自身技术基础薄弱，又未能积极引入外部先进技术，导致在合作创新中处于被动地位。一家从事传统制造业的中小企业，在与高校合作开展智能制造技术研发时，由于自身缺乏相关技术储备，在合作过程中难以与高校的研发团队有效对接，影响了合作创新的效率和成果。合作过程协调不畅也是影响合作创新绩效的关键因素。合作沟通效率低下是常见问题，合作各方在信息交流、问题解决等方面存在障碍，导致合作进度延误。在一些跨地区的合作创新项目中，由于合作方之间的沟通方式和时间差异，信息传递不及时，问题不能及时得到解决，影响了项目的顺利推进。资源整合能力不足，企业无法有效整合合作各方的资源，造成资源浪费。在资源整合过程中，存在资源分配不合理、资源共享不充分等问题，导致合作创新的协同效应难以发挥。风险应对能力较弱，部分企业在面对市场风险、技术风险、合作风险等时，缺乏有效的应对措施，导致合作创新项目受挫。在市场需求发生变化时，企业未能及时调整创新策略，导致创新成果无法满足市场需求，影响了企业的经济效益。创新产出质量不高也是部分中小企业面临的挑战。新产品开发数量虽然在一定程度上反映了企业的创新能力，但部分企业开发的新产品缺乏市场竞争力，无法满足市场需求。一些企业在新产品开发过程中，没有充分进行市场调研，导致产品功能和设计与市场需求脱节。专利申请数量虽然是创新成果的重要体现，但部分企业存在重数量轻质量的问题，专利的转化率较低，未能有效转化为实际生产力。在技术创新成果转化方面，存在转化渠道不畅、转化效率不高的问题，许多创新成果停留在实验室阶段，未能实现产业化应用。一家科技型中小企业虽然申请了多项专利，但由于缺乏有效的成果转化机制，专利未能转化为实际产品，无法为企业带来经济效益。创新影响有限同样不容忽视。在经济效益方面，部分企业虽然开展了合作创新活动，但在销售额增长、利润提升等方面效果不明显。这可能是由于创新成果未能有效转化为市场竞争力，或者市场推广不力等原因导致的。在市场竞争力方面，一些企业在合作创新后，市场份额没有明显扩大，品牌知名度提升缓慢。这可能是因为企业在合作创新过程中，没有充分考虑市场需求和竞争态势，导致创新成果无法在市场中获得优势。在社会影响力方面，部分企业在合作创新中对社会贡献较小，未能充分发挥合作创新对行业技术进步、就业促进等方面的积极作用。一些企业在合作创新中，只关注自身利益，忽视了对社会的责任，没有积极推动行业技术的发展，也没有为解决就业问题做出贡献。这些问题严重制约了中小企业合作创新绩效的提升，企业需要高度重视，采取有效措施加以解决，以实现合作创新的可持续发展。6.2提升中小企业合作创新绩效的策略建议针对上述问题，为提升中小企业合作创新绩效，提出以下针对性策略建议：增加创新投入：中小企业应加大资金投入力度，设立专门的合作创新资金池，确保合作创新项目有充足的资金支持。积极寻求政府的创新扶持资金，关注政府出台的各类创新补贴政策，如研发补贴、创新项目资助等，及时申请并合理利用这些资金。加强与金融机构的合作，争取更多的信贷支持和金融优惠政策。一些地方政府设立了中小企业创新基金，企业可以积极申报，获得资金支持。还应注重人力投入，加强人才培养和引进。与高校、职业院校建立合作关系，开展人才定向培养和实习基地建设，吸引高校相关专业的学生到企业实习和就业，为企业注入新鲜血液。对现有员工进行定期培训，提升员工的专业技能和创新能力，鼓励员工参加各类创新培训课程和学术交流活动。设立人才激励机制，对在合作创新中表现突出的员工给予物质和精神奖励，提高员工的创新积极性。选择合适合作伙伴：在选择合作伙伴时，企业应进行充分的调研和评估。了解潜在合作伙伴的技术实力、创新能力、市场信誉、财务状况等方面的情况。可以通过查阅公开资料、行业报告，与合作伙伴的现有客户进行沟通等方式获取信息。选择技术实力强、创新能力突出的合作伙伴，能够为企业带来先进的技术和创新理念，提升合作创新的水平。关注合作伙伴的市场信誉和财务状况，避免因合作伙伴的信誉问题或财务风险给企业带来损失。确保合作双方的战略目标和价值观一致，这有助于在合作过程中保持方向一致，减少冲突和矛盾。建立良好的沟通机制，在合作前，双方应明确沟通方式、沟通频率和沟通内容，确保信息能够及时、准确地传递。在合作过程中，定期召开沟通会议，及时解决合作中出现的问题。建立有效的沟通渠道，如线上沟通平台、定期的面对面会议等，促进双方的交流与合作。强化合作过程管理：建立高效的沟通协调机制，明确合作各方的沟通责任人和沟通流程。设立专门的沟通协调岗位，负责合作各方之间的信息传递和问题解决。制定沟通计划，明确沟通的时间节点和内容，确保沟通的及时性和有效性。加强对合作过程的监督和评估，建立健全监督评估机制，定期对合作项目的进展情况、创新成果、经济效益等进行评估。根据评估结果，及时调整合作策略和资源配置，确保合作项目朝着预期目标前进。建立风险预警机制，对可能出现的风险进行提前预警，制定相应的风险应对措施。提高创新产出质量：加强市场调研，深入了解市场需求和竞争态势。通过市场调研，了解消费者的需求偏好、市场趋势和竞争对手的产品特点，为新产品开发提供依据。根据市场调研结果，制定科学的创新策略，确保创新成果符合市场需求。加大对创新成果转化的投入，建立创新成果转化平台，加强与企业、科研机构、高校等的合作，促进创新成果的产业化应用。完