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基于粗糙集理论的高新技术企业研发创新绩效挖掘
作者：Chun-Hsien Wang, , Yang-Chieh Chin , Gwo-Hshiung Tzeng
出处：Mining the Ramp;D innovation performance processes for high-tech firms based on rough set theory，Technovation 30 (2010) 447–458
摘要：企业的研究和开发（Ramp;D）创新对学者和从业者来说仍然被视为重要的竞争优势来源。要探索和提取的研发创新决策规则，重要的是要了解研发创新规则库是如何工作的。然而,许多研究尚未充分诱导和研发创新的决策规则提取和性能基于原始数据的特点和组件而不是post-determination模型。本研究的分析是基于相关感应活动的分类使用粗糙集理论方法或基于规则的决策技术来推断研发创新决策规则和模型链接研发创新销售增长。规则开发使用粗糙集理论可以直接转化为路径依赖流网络。流网络图和因果关系的严重剥削在研发创新的特点。此外,研发创新绩效的实证案例以插图方式表明,粗糙集模型和流网络图是有用的和有效的构建工具研发创新决策规则和提供预测。我们将说明集成流网络图与粗糙集理论能充分反映研发创新的特点,通过建立模型,我们可以获得一个更合理的结果,而不是人为的影响。
关键词：研发创新 归纳法 因果关系 粗糙集理论 流网络图
1.介绍：
研究和开发（Ramp;D）创新活动是公认的多个指标显示复杂的结构,包括许多联锁制造和技术流程中的不确定性和一套创新的行为。因此,研发创新活动是许多行业一个重要竞争力的来源。在高科技行业尤其如此,其特点是产品生命周期短，高不确定性，以及激烈的市场份额之间的新产品的竞争(钱和李,2003)。尽管这个越来越重要,许多高科技公司已经开始大力投资研发创新活动，开发新颖创新的产品可以帮助捕获和保持市场份额并提高未来公司盈利能力。研发工作是一个非常复杂的结构,多种因素探索推进研发和资源分配策略将其转化为创新。在应对国际竞争压力方面,高科技公司生存和竞争优势依靠研发能力,因此,创新处于竞争异常激烈的环境中(Duysters Hagedoorn,2000;et al .,2005)。这种创新可以帮助捕获和保持市场份额,提高公司盈利能力(Wang et al., 2008)，高科技企业作为生存的基础，研发工作的重要性毋庸置疑。在高科技行业，技术变化的步伐很快，企业将重点放在努力研发他们的产品，工艺和技术，克服技术障碍，区分他们以及竞争公司的产品（桑希尔，2006）。
研发活动也可以表明企业的创新能力影响性能,特别是在高科技行业(Henderson and Cockburn,1994;Duystersc Hagedoorn,2001;Hagedoon Cloodt,2003)。由于这些原因,研发活动被认为是高科技企业保持竞争力的一个重要组成部分,推动盈利能力。
许多研究依赖于实证研究，根据不同的正式功能分析研发创新活动，如新古典生产技术的使用功能 (Griffith et al., 2004)，柯布-道格拉斯生产函数(Tsai and Wang, 2004; Guellec, and Van Pottelsberghe de la Potterie, 2004),小组随机效应回归 (Del Monte and Papagni, 2003), OLS回归 (Thornhill, 2006; Coombs and Bierly,2006),相关方法(Coccia, 2001),和实物期权方法 (Willigers and Hansen, 2008; Wu and Yen, 2007)。虽然这些传统的统计方法使得模型有一个令人满意的分析研发创新活动的能力,但是他们经常包括先验假设的数据。粗糙集理论（RST）的优点，可以考虑适用于这里，它不依赖于其他参数或先验模型的假设。但这并不意味着RST模型没有任何假设。粗糙集理论的思想精髓可以简单地由它的不可分辨关系类描述(见3.2节)。更具体地说,RST有效地推导出一套基于观察到的行为决策规则(Beynon Driffield,2005)。因此，在这项研究中，我们应用RST挖掘决策规则的研发和创新企业和行业水平。我们专注于两个公司级的措施，研发创新和性能产生的研发和创新决策规则，然后检查研发创新活动和公司绩效之间的因果关系。为了构建高科技企业的研发创新决策，我们采用了适当的RST方法，运用特点、组件、研发创新决策和相关发现把它们作为诱导决策变量。在现有的文献中，高技术企业的研发和创新决策的实证分析相对稀少。因此，本研究是旨在探讨高新企业的研发创新和性能决定初始数据之间联系的第一次尝试，或者说是任何预设功能形式的假设。
可以看到,公司的研发创新被广泛研究了很长一段时间。传统的研发创新和性能关系的研究是基于现有的信息来构建函数或关系模型为基础的测量。然而,大多数研究没有适当地深入探讨在使用这些函数之前如何将这些关系运用到传统生产函数,或经济模型中,在这样的模型中可能会不能反映真实的关系。大多数研究测量研发创新和性能的主要问题是，他们依赖于预先确定或拟合模型测量(Pawlak, 1991; Pawlak et al., 1995; Pawlak, 1997).这特别是当研究人员采用生产函数或一个经济模型来衡量研发创新和性能时。在这种情况下,规则提取技术是比较好的，用于从不规则的，无序的，和不精确的数据中诱导大量有影响力的属性和数据，或者更具体地说，发现数据间的关系。规则由RST直接转化为路径依赖流网络图 (Ford and Fulkerson, 1962; Pawlak, 2002;2004; 2005; Ou Yang et al., 2008)来推断在研发高技术产业中的企业层面的创新与绩效之间的决策路径和参数。RST作为一个简单的和可用的方式来构建研发创新和先进的方法，用于诱导研发创新和高科技公司的绩效决策。如前所述,这将是第一个利用RST诱导之间的关系,探索研发高科技行业的创新和性能的研究。因此,本研究的主要目的是通过使用多个潜变量条件相关指标原始数据的内在特征，更好地理解可能的规则,具体的研发创新和性能。我们相信这将为研发创新决策提供更大的洞察力。
本文的其余部分组织如下。在第二节,概述之前的相关工作领域的研发创新。在第三节,介绍RST诱导的研发创新和销售增长比率。基于这种方法,我们定义研发创新变量,将其应用于整个高科技企业，并使研发创新和销售增长率之间产生联系。接下来,我们根据RST第4节中创建的决策规则设计并开发了一个流网络。最后,在第五节提出了结论和言论。
- 回顾之前的研究研发工作
在开始探索创建研发活动措施之间的关系前,我们首先需要解释文献研发创新和性能上的特点，建立一些参考点和规则，研发工作自然就可以加速知识和技术力量的积累。它还可以帮助确定一个公司的性能。在当前文献中,许多研究提出建立和识别研发创新和公司业绩之间的关系的各种方法。早期的实证研究检验将研发支出与销售增长(Morbey Reithner,1990),利润和生产力(Baumol and Wolff, 1983; Dosi, 1988; Morbey and Reithner, 1990)联系在一起。根据这个逻辑,Franko(1989)认为,研发投资的长期绩效正相关。Ettlie(1998)研究了研发强度对生产性能的影响。他发现研发强度大大促成了增加市场份额和提高制造敏捷性。Wakelin(2001)运用柯布-道格拉斯函数来估计联合王国(英国)的制造企业的研发支出,发现这些支出对生产率增长产生重大的积极影响。Brown和Gobeli(1992)案例研究的结果应用于开发一个系统来衡量研发生产力。他们开发了一个概念模型，并确定了前10名的定性和定量指标的研发生产力测量。在这个由Werner和Souder的结论（1997）研发绩效评价是一个综合测量系统的定性和定量指标，可以结合起来同时使用。Dressler (1999)提出成本节约比率是一个来衡量研发绩效的合适方法。除了论文前面所提到的,其他一些实证研究结果表明,研发对公司业绩具有积极的影响(Ito and Pucik, 1993; Long and Ravenscraft, 1993; Lee and Shin, 1995)。总之,多数文献的经验证明了研发创新活动显著影响公司的性能,然而,这些研究没有检查原始数据是否在适当地探索和研发创新和性能之间的关系的经验模型。到目前为止,从现有的信息允许推理出的证据非常有限。
企业关注研发资源的配置和生产力，因为投资研发工作已成为其生产活动和战略决策的重要创新来源。一些经济研究试图估计在企业层面的研发和生产力的增长之间的关系。 Baumol和Wolff (1983)发现大规模的研发活动直接转化为制造业生产力的增长率，因此这反过来，影响研发和需求的相对成本。同样,Frascati Manual (OECD, 1993) 定义研发工作是由创造性的工作进行系统的基础上增加知识存量。这种知识的目的是设计新的应用程序(OECD,1993). Smith (2004)。利用经验证据检验丹麦制造业企业研发投入与生产率之间的联系。影响因素例如所有权、使用的资金来源和创新的特点，但这些因素中没有被发现对企业生产率产生影响。反倒是，Hall和Mairesse (1995)用同样的方法来探索法国制造企业研发与生产力的关系。他们的主要发现是,公司有较长时间的在提高研发质量的弹性估计方面的研发支出。他们还发现,研发资金和生产力之间的关系对法国制造业公司是积极的。Thornhill(2006)发现证据表明,高新技术制造占有较高比例的公司其新产品比低技术行业更容易引进为全国或世界第一。这表明，高技术产业，具有更大的总水平的研发力度，是企业级创新活动率较高的场所。在他的实证研究中，Thornhill证实创新与公司绩效呈正相关。类似的研究是由Wang，Tsai(2003),他们猜测高科技研发对生产率的影响,传统企业在公司使用全要素生产率水平。他们的实证研究发现,研发投资对公司生产率增长有特别重大的影响,高科技企业的研发产出弹性明显大于传统的公司。这些研究表明,公司在创新活动中过度依赖增加研发活动可能会影响公司生产力的增长。
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