技能评估论文篇（1）

科技评估是指由科技评估机构根据委托方提出的目的，遵循一定的原则、程序和标准，运用科学、可行的方法对科技政策、科技计划、科技发展领域、科技项目、科技成果、科技机构、科技人员以及与科技活动有关的行为和要素所进行的专业化咨询和评判活动。科技评估是科技政策和科技管理的有机组成部分，具有导向和激励功能，对促进国家或区域科技发展具有重要意义。正是因为科技评估对科技发展的重要促进作用，自20世纪初美国开展科技评估以来，经过一个世纪的发展，科技评估已成为许多国家科技管理过程中不可缺少的重要环节和手段。

1　我国科技评估的发展概况

随着我国科技计划管理体制改革的深入，评估活动越来越受到各级政府的高度重视。在国家科技部和各地方科技管理部门的领导和推动下，从20世纪90代初开始，各层次的科技评估工作得以逐步开展。总体上看，科技评估的发展具有两个典型特点。

1.1　起步较晚、发展迅速

世界范围内，美国是最早开展科技评估工作的国家。早在20世纪20年代，美国就成立了国会服务部(CRS)，直接针对各委员会及议员们提出的各类问题进行研究、分析和评估，其中与科技有关的研究、分析和评估即可认为是科技评估的雏形。20世纪40至60年代，法国、德国、加拿大、日本、丹麦等国家开始进行科技评估，随后，瑞士、瑞典、英国、澳大利亚、韩国、西班牙等国也都相继引入了科技评估工作。与这些国家相比，我国的科技评估工作起步较晚，但发展迅速。1993年原国家科委(现国家科技部)开始将科技评估手段引入科技宏观管理环节，作为国家科委宏观管理工作的突破口。1997年经国家科技部批准，依托中国科技促进发展研究中心组建了部级科技评估的专业化机构――国家科技评估中心。1998年科技部开始对国家重点新产品计划的立项进行评估试点，这标志着我国科技评估工作走向实质化阶段。3年的评估实践工作展开后，2001年6月正式出版了我国科技评估活动的第一个行为规范和技术规范――《科技评估规范》，紧接着12月又颁发了《科技评估管理暂行办法》，明确了科技评估的类型、范围、组织管理、评估机构和人员、评估程序、法律责任等。这些规章制度的出台对我国科技评估事业的发展起到了很大的促进作用。经过十几年的实践和发展，我国科技评估体系初步建立。

1.2　自上而下、政府主导

从我国科技评估工作发展过程可以看出，我国的科技评估工作是在国家政府相关管理部门的主导下通过自上而下的方式展开的。1997年，国家科技评估中心的建立，标志着我国科技评估工作进入了一个新的发展时期。受其鼓舞，各地方政府也相继开展了科技评估工作，并成立了相应的评估机构。据统计，目前全国已有7个中央部委、27个省市自治区建立了科技评估机构，从业人员超过1 000人。一些高校和研究机构也设立了评估机构(如中国科学院科技评估中心，各高校的科技处开始设立专门的科技评估室或安排专人负责科技评估工作，黑龙江大学等高校还成立了专门的科技评估研究所)，并开始进行评估人才培养的尝试，在“科技哲学”、“管理科学与工程”、“技术经济管理”等专业下招收科技评估或科技评价研究方向的硕士生或博士生，这有力地促进了我国评估理论研究和人才教育体系的建立和发展。

2　我国科技评估的问题及障碍

2.1　评估机构独立性不强，业务能力有待提高

我国科技评估机构基本上是由各级科技行政部门组建和管理的，其服务对象主要是政府，经费也主要来源于政府，因此，大多数科技评估机构都与政府管理部门存在着千丝万缕的联系，而没有真正实现市场化和社会化，在开展科技评估工作时往往受到一定的行政干扰以致偏离评估方向和目的，难以做到评估的客观性、公正性与科学性。而且，因为与政府管理部门的各种或明或暗的关系，大多数评估机构缺乏市场意识和竞争意识，尚未形成自己的核心业务和竞争力，规模小、能力弱，难以满足日益增加的评估需求。

2.2　评估理论研究滞后。评估实践缺乏理论指导

在科技评估实践蓬勃发展的同时，我们的理论研究却还停留在全盘引进和照抄的原始阶段。笔者在中国期刊全文数据库中输入“科技评估”或“科技评价”的关键词对1980－2007年间发表的论文进行检索，共检索到相关论文426篇，文章数量之多令人兴奋，说明我国的评估事业受到了学术界、管理部门和社会各界的广泛关注，但这么多的文章里面，绝大多数是工作总结或是对国外科技评估的介绍，真正的基础理论和方法研究寥寥无几。评估理论研究的滞后，已经影响到了我国科技评估实践的健康发展，例如，目前我国科技理论研究者和实际工作者对科技评估的内涵还存在很多模糊的认识和理解，常常把科技评估与其他类型的评估如无形资产评估等混为一谈。

2.3　人才队伍不精、建设不力。难以满足评估需求

第一，现有从业人员的素质有待提高，根据调查统计，目前我国专门从事科技评估的人员已超过1 000人，但这些人员大多是“半路出家”，专业基础、理论水平和实践经验都有待加强。第二，科技评估人才的教育和培养体系尚未真正建立健全起来，目前，虽有部分高校和研究院所开始招收和培养科技评估或科技评价方向的研究生，但却未见设置专门的“科技评估”或“科技评价”专业，大学本(专)科教育中也没有“科技管理”之类的专业，科技评估人才教育陷于“名不正、言不顺”的尴尬境地。第三，科技评估人才流失比较严重。科技评估是一件“费力不讨好”的事情，工作繁琐劳累、收入不高，并且常常因为评估涉及到被评对象的切身利益而受到被评对象的阻扰和非议，因此，许多评估人才一有机会就会转行，高校或研究院所培养出来的评估人才大多数也不愿意从事科技评估工作。

2.4　评估理念尚未深入人心，评估环境急需优化

一是法律法规环境，虽然科技部及各地科技管理部门出台了不少关于科技评估规范方面的法律法规文件，但这些文件大多比较粗糙，不同文件之间难以衔接甚至存在互相矛盾的地方。二是政策环境，多数地方和管理部门尚未认识到科技评估的重要性，存在“重投入轻绩效，重过程轻结果”等不良现象，也没有制定促进科技评估的相关政策，即使出台了政策也不会或难以执行。三是评估的社会文化环境，一方面，由于宣传不力等因素，许多人对评估不能真正理解，对评估工作往往产生抵触情绪；另一方面，评

估的风气也急需净化，为评估而评估、“频繁评估”、借评估的名义打击报复、在评估中弄虚作假等现象时有发生。

2.5　评估结果的开发利用不足，评估的功能作用难以发挥

评估是为了加强监督和管理，要实现和发挥评估的这些功能和作用，首要的一条是加强对评估结果的开发利用，但目前我国在这方面还做得远远不够。一方面，多数评估是雷声大，雨点小，虎头蛇尾，有头无尾，为评估而评估，最后结果怎么样，大家都漠然视之，不闻不问。另一方面，评估结果出来后，从来没有或很少加以分析和利用，而是束之高阁，即使利用了，也往往存在使用不当的现象。

3　推进我国科技评估健康发展的对策建议

3.1　加强科技评估理论研究

理论来源于实践，实践更需要理论的指导和支撑。加强科技评估理论研究，是促进我国科技评估事业持续、健康发展的基础保障。

一要加快对国外先进评估理论、方法的吸收和消化，在借鉴国外先进理论、方法的基础上。构建中国化的科技评估理论体系。

二要加大对基础理论和方法研究的支持和投入，一方要面引导科技评估相关人员、机构重视理论研究，在开展评估业务的同时，鼓励评估人员及时总结提炼相关理论成果；另一方面要采取措施提高评估基础理论和方法研究人员的待遇。评估理论研究特别是基础理论和方法的研究，虽然能对整个评估事业起到支撑和奠基作用，但其短期效益特别是短期的经济效益不太明显，许多评估研究人员因此都热衷于从事各种实际的业务活动，而没有时间或因担心收入不高而不愿意从事基础理论和方法研究，因而；提高基础理论和方法研究人员的收入，对发表的基础理论和方法研究成果给予重大奖励，非常有利于调动相关科研人员和机构开展理论和方法研究的主动性、积极性。

3.2加快科技评估人才培养

人才是评估工作的核心，是评估实践和理论研究的主体，加快人才培养，事关科技评估事业的全局和长远发展。

一是尽快建立健全科技评估人才教育和培训体系，可在高校设立专门的“科技评估”或“科技管理”专业，鼓励高校、科研院所联合科技评估机构共同培养科技评估或科技评价方面的高层次人才，科技评估机构可定期选派业务骨干赴高校和科研机构进行理论知识的学习，也可为高校和科研院所的学生提供实习培训的机会，让他们直接参与到科技评估的相关实践业务中来。　二是稳定现有科技评估人才队伍，科技评估机构应根据自身实际情况，采取有效措施，留住优秀人才，如适当提高评估人员的福利待遇，为评估人员提供舒适、宽松的工作环境，鼓励他们自由成长。

三是最广泛地吸收不同专业领域的人才参与科技评估工作。科技评估是一个综合性很强的事业，既需要缜密细致的思维能力，也需要高超的宏观决策和管理能力，还需要精细的运算和数理统计能力，因此，评估人员的配备和选拔，不能局限于某些领域和部门，特别要注意吸收科技管理、财务、统计、软科学研究、经济学等领域的人才。

3.3　加快科技评估机构建设

评估机构是科技评估活动的执行组织，加快评估机构建设，最根本的是培育评估机构的核心业务和核心竞争力，打造若干品牌机构。

一要建立健全的评估机构体系，引导不同层次、不同属性、不同领域的机构相互交流合作、错位竞争。从国外的实践和经验来看，就评估机构的内涵和属性而言，一般可分为政府的、非政府的两种属性和部级、地方级以及科研院所级3个层次。目前我国虽已基本形成了这种“两大系列、三级层次”的评估机构体系架构，但还须进一步完善。

二要加快评估机构的市场化、社会化改革，引导评估机构树立市场意识和竞争意思，鼓励它们实施品牌战略，从根本上增强自己的业务能力和核心竞争力。要通过转变政府特别是科技管理部门的职能，结束评估机构与科技管理部门之间种种不正当的关系，把评估机构置于市场竞争的大环境中，通过市场寻找业务，通过竞争锻炼能力。

三要鼓励民营、私营评估机构的发展，要引导高新技术企业、社会团体设立市场化的科技评估机构。在业务委托等方面要给予民营、私营评估机构与官方、半官方评估机构同等的待遇和机会。

技能评估论文篇（2）

[中图分类号] G322 [文献标识码] A [文章编号] 1671—6639（2012）02—0001—06

一、引言

科技政策评估一般具有三种评估框架（“目标—执行—效果”框架、经济框架、利益相关者框架），以体现出科技政策的三种不同的价值取向（行政价值、经济价值、社会价值）[1]。科技政策的评估方法是评估环节中操作层面的问题，往往对评估结果的准确性和有效性产生实质性的影响。所以，评估主体应用不同的评估方法就会产生不同的评估效果，从而影响到科技政策的价值。目前，由于我国的科技政策评估方法多是参考一般公共政策的评估方法，而没有形成有针对性的、系统性的方法论体系，因而导致科技政策评估不规范，评估结果的差异性很大，无法起到政策评估应有的对科技政策的完善、监督、反馈等作用。完善而科学的方法论体系的建立是实现科技政策评估的民主化和科学化的关键环节，目前我国的科技政策评估还处于起步阶段，因此对科技政策评估方法论的研究就具有理论与现实的双重意义。

二、科技政策评估的方法论体系研究

我们知道，社会科学研究的方法主要有定性与定量方法。20世纪末以来，社会科学研究的定量与定性分析引入了“信度”、“效度”等概念，并运用计算机来辅助定性信息的分析，使得定性与定量分析呈融合趋势，越来越数字化和计算机化。社会科学中的定性方法经常遵循非线性的研究路径，定性资料意义丰富，定性分析并不将社会生活转换成变量和数字，而是借用研究对象的想法，将它们置于一个自然的情景之中，强调对出现在社会生活的原始自然状态下的个案进行细致考察，通常采用“扎根理论”和“田野调查”[2]，因此是一种“建构主义”的范式。而定量研究则遵循线性路径，强调客观性，更倾向于使用清晰的、标准化的程序，以及一种拟因果的解释，同时使用“变量和假设”语言进行表述，强调精确地测量变量和检验假设，使其与普遍的因果解释相联系[3]，因此是一种“实证主义”的范式。

科技政策评估属于“应用社会学”的范畴，因此科技政策的评估方法也需要遵循上述社会科学研究的一般方法，即依据评估标准与框架所设计的评估目标，用定量或定性方式对评估数据进行收集、统计、汇总、分析。因为任何科技政策的评估实践，都需要在专业的评估方法指导下开展，否则评估数据的设计、收集、统计、分析就会陷入某种“失序”状态。社会研究有多种形式，能被用来探究广泛的社会问题。被社会研究者们用来验证他们假设的方法有实验法、调查法、内容分析法、参与观察法和二手资料分析法等[4]。除需要遵循社会科学的方法外，科技政策评估还要遵循公共政策评估的方法。而适应公共政策的评估方法众多，如同行评议法、德尔菲法（兰德公司首先应用）、层次分析法（AHP法）、经济计量法、文本分析方法、政策前后对比分析法、回归分析法、情境分析法、SWOT分析法等。但是由于科技政策评估的特殊性，一些传统的公共政策评估方法并不能适应复杂的科技政策评估项目。科技政策由于涉及到科技与经济、科技与政治等国家发展的短期与长期利益，具有更大的复杂性与不确定性，因此对其评估的方法也具有多元和综合的特征。一种评估方法并不能完全反映出科技政策的多元价值，需要综合使用、有效组合多种评估方法。

对于科技政策的行政价值评估，一般是通过文本分析法（内容分析）和问卷调查法来进行。由于科技政策价值的反馈信息大量是文本信息，因此科技政策评估离不开各地政策文本的分析，以及自评估报告的解读。这些自评估报告一般是设计好的问答题，可以反馈评估者需要的评估信息与评估数据，通过对这些问卷的文本分析，可以发现各地在政策执行效率上的差异性。这些文本信息是科技政策行政价值的主要表现方式，并且文本信息中既包含定性信息，也包含定量信息，信息反馈数据大，所以文本分析法成为科技政策评估中最常用的方法之一，这也是与其他科技评估类型（科技项目评估、科研机构评估等）最大的区别。

对于科技政策的社会价值评估，一般是采用对不同利益主体的社会调查法和座谈法来进行。科技政策社会价值的评估离不开政策受益者的反馈，通过社会学意义上的访谈和问卷调查（包括田野调查）方式，可发现政策的实施效果对各方面的影响，可通过不同利益主体的回应性反映得到第一手的评估数据，因此基于政策受益者参与的实地调查法与问卷调查法是收集定性分析数据的主要渠道。问卷设计中应涉及多种评估数据，包括定性数据和定量数据。具体如表1：

对于科技政策的经济价值评估，一般需要经济数据，因此需要定量方法，主要弥补定性研究中所缺少的经济数据、统计数据、科技统计指标等定量数据。在一般的定量数据分析方法中，政策指标法、经济计量法、对比分析法、回归分析法这四种方法是最常用的定量评估方法，其中，对比分析法为最基本的政策评估法。在政策实施前后对某项影响的效果进行对比，以发现政策影响的前后相关性，这种“相关性”呈现出正相关，说明政策的效果较好，而“非相关性”或“负相关性”则说明政策效果较差。但是对比分析法需要很长时间的跨度，适合实施政策后评估，否则不容易发现这种相关性。经济计量法是以经济理论和事实为依据的定性分析为基础，利用数理统计方法建立一组联立方程式，来描述政策目标与相关变量之间经济行为结构的动态变化关系。政策指标法是把政策目标分解为评估指标，通过量化与权重打分，对各地政策落实与执行效果情况进行定量评估，一般需要设立达标指标，并进行定量判断和计分。详见表2：

目前，我国的科技政策评估中还没有大量引入如经济分析法、政策指标法、回归分析法、对比分析法等定量评估方法，而一些定性分析法，如国际上OECD普遍应用的SWOT分析法、情境分析法、PEST分析法等，也未在实践中大量应用，这主要是因为这些方法对于评估实践比较复杂。其中SWOT分析（见表3），也称为潜力分析法，可为科技政策的制定作出全面而系统的指导。按此方法，优势和弱势是可以影响的内因，而机会和风险为外因，只能在特定情况下产生影响。这种方法适用于国家或企业在制定战略规划时，针对前期和中期不同政策的制定进行分析，特别是相关利益各方在政策中的职能和利益的确定。

经济分析法常需要运用数学模型，同时需要大量的基础数据作为前提条件，而一般不容易获得这些评估方法所需要的基础数据。SWOT分析法适合单项科技政策评估，对于集群科技政策评估并不适合，而大部分的科技政策都是集群政策。

从评估实践看，比较合理的科技政策评估方法为：文本分析法、问卷调查法、多元回归分析、政策指标加权法、经济分析法、情景分析法、对比分析法等。这些方法融合在一起，构成了一个不可分割的评估方法体系，评估主体可依据不同的科技政策评估框架，针对不同的评估目的，应用不同的评估方法，通过定性和定量相结合的方式进行综合的科技政策评估。具体如下图1：

三、科技政策评估的相关性研究

在上述定量方法中引申出的最为关键的问题是政策指标的“相关性”，即为什么政策与被测指标是相关的。在社会现象的分析中，“相关性”是一个比较核心的概念，它是社会事实之间的一种状态，这种状态表明社会事实之间可能并不具有必然的关联，而是存在着复杂性（非线性、混沌、分形等现象）。同时一种社会事实的改变可能影响另一种社会事实的变化，但这种影响并非必然。与“相关性”关系密切的概念为“因果性”和“相关度”。自然科学的大部分学科范式都是因果论证，因为某一结果必定有其原因，有因必有果，有果必有因，苹果落地必定有一个因——万有引力或引力场，“因果性”一般表示为一个或一组数学假设。而在社会科学中一般多适用“相关性”论证，比如事实1由（a，b，c，d）构成，而事实2由（a，e，f，g）构成，因素a共同影响了事实1和事实2，导致a的变化影响了事实1和事实2，因此事实1与事实2就具有相关性，但不具有因果性。通常情况下，由于社会现象的复杂性，很难确定事实之间的因果性，即一种社会事实与另一种社会事实并不构成因果关系，而是具有显在或隐在的相关性。同时，即使社会现象之间存在着明显的关联，也不能完全用因果性论证，因此，社会科学中的因果分析也就降低为一种相关关系的分析。比如政策与效果的关系，学历与财富的关系，通货膨胀率与失业率的关系，收入与消费关系，CPI指数与通货膨胀等。一般要考察的社会事实之间有四种相关性的关联，分别为：正相关性、负相关性、自相关性、非（零）相关性。这里以经济学为例，具体说明见表4：

在政策评估中对这些社会现象进行相关性分析，主要有两个作用：一方面是制定新政策和规避潜在风险，比如一些宏观经济调控中的相关性分析，如菲普斯曲线（通货膨胀与失业的负相关性）等① ；另一方面是做出政策评价和决策，比如公共政策的分析、评估、完善等，如丁伯1根法则（政策工具之间必须具有非相关性，才可达到最大效果）等。而相关性的度量就是“相关度”。目前，社会科学的相关度主要有两种方式：一种是常用的参数相关性系数（参数相关度），主要有皮尔逊相关系数、偏相关系数；另一种为定序测量的非参数系数（非参数相关度），主要有：斯皮尔曼等级相关系数、古德曼和克鲁斯凯的δ系数、ψ系数、列联系数、克雷默的ν系数以及λ系数等[6]。这种社会学的相关度测量不仅可以引用到公共政策评估中，也可以应用到其他社会科学领域，如经济分析领域和政治治理等相关性分析中。其中最常用的皮尔逊相关系数的计算公式如下式（1），而定序的斯皮尔曼等级相关系数的计算公式为下式（2）：

皮尔逊相关系数

r■=■ 式（1）[7]

其中： r■=等级相关系数（相关度）

X，Y=两种社会现象的数值

■，■ =两种社会现象的均值

斯皮尔曼等级相关系数

r■=1—■ 式（2）[8]

其中： =等级相关系数（相关度）

D=变量X和Y的秩的差异

N=样本含量

社会科学中对相关性研究主要有三种路径：建模—验证、统计—验证、经验—分析。其中，经济学理论较为规范，数学广泛应用，所以经济学最常用的是建模—验证，是一种相关性的先验分析法。而社会学、公共政策中现象较为复杂，最常用的是统计—验证和经验—分析，主要有回归分析法。回归分析法属于相关性的后验分析，由于没有具体的模型，所以主要是把一些测量的离散数据做成趋势图，以便作出预测和评价，如在科技政策评估的“目标—执行—效果”相关性分析中就是回答执行与效果的关系。具体地说，科技政策绩效的回归分析法就是衡量某项科技政策目标或效果（因变量）时，需要考察各种因素（自变量）的关系，就要进行回归分析，找出与效果最密切的因素，分析政策执行与落实的差异性，理想的线性回归模型见下面公式（3）：

Y=a1+b1X1+b2X2+b3X3+……+式（3）

其中： Y=政策目标或效果

X1、X2、X3、X4、……为政策工具或因素

a1=基准值

b=回归系数

=残差值

为什么回归分析在科技政策评估的相关性分析中非常重要呢？这是因为科技政策评估的相关性分析不是为了得到理想的线性或非线性回归模型，而是要分析政策目标（效果）和政策工具（因素）之间的相关度，即什么主要因素影响了科技政策的效果。社会科学中的因果关系是很难确定的，而“相关性”却未必是因果关系，“相关性”与“非相关性”分析是确立社会事实之间关联的的主要方式之一。比如，可以通过建构式（3）中左式（Y）的模型和右式（a1+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+……）的模型，以便发现这个两个模型的相关度。如果两个模型相关度越高，那么说明政策工具（因素）符合政策目标（效果），这就为政策干预提供理论依据；而如果相关度不高，那么就认为政策工具（因素）缺失。同时，也可以以个案形式分析那些偏差较大的数据，分析其原因，而这些正是政策工具需要改进和完善的地方。科技政策评估中的相关性分析主要验证下表5的假设：

表5 科技政策评估的相关度（r■）

由此可知，回归分析法是分析多因素的交互作用对科技政策影响的相关性，目的是发现政策与各种因素的相关度，为政策干预作出准确的定位。一般情况下，回归分析法与政策指标法常常结合在一起使用。

四、科技政策评估方法的局限性

社会科学的“科学性”目前仍然是学术界争论的焦点之一，即使作为社会科学最发达的经济学，仍然会对一些经济现象预测和解释失败。社会科学要处理的事实不仅包括“社会事实”，还包括个体、组织，甚至社会层面的“心理事实”，这种心理事实在经济学中称为“预期”，即做出何种改变以达到未来的状态。这在哲学层面上是对多元的“可能世界”的干预，反过来又反身于“现实世界”的运行。因此，社会科学是不同于自然科学范式的学科，它具有“自我指涉”，是一种统计学意义上的科学，它的解释模式一般遵循归纳统计模型（D—S模型），而不是建构在纯粹理性思维的基础上。如果传统的理性思维过多地于应用到社会科学中时，就会出现哈耶克所称的“理性的滥用”，即：

对于自然科学家来说，客观事实与主观意见之间的区分十分简单，然而对于社会科学的对象就不易做这种区分。这是因为“意见”也是社会科学的对象或“事实”[9]。

如一些金融学中的数学模型：CAMP（资本资产定价模型）、MPT（投资组合理论）、布莱克—斯科尔斯模型（期权定价模型）等，在最初的经济预测可能是准确的，但随着时间和空间的转移，这些模型往往无法准确反映变化中的“预期”调整 {1}。由于各种预期的“自我指涉”，“完美”的金融模型需要修正，否则有可能出现潜在风险，就像1997年的亚洲金融危机和2007年的美国金融危机这样严重的全球金融的失序。正如社会经济的复杂性，不可简化为可计算的数学模型，毕竟社会现象并不是一种纯粹客观的对象，而包含着更多的“预期”行为。在社会科学的分析中，心理事实是一种客观性事实，而在科学理性中，心理事实一般排除在客观性之外。因此，社会科学为简化这种解释的复杂性，就需要构造出各种抽象的“术语”，以回避这种解释困境，比如经济学中“通胀预期”，“资产泡沫”，“流动性过剩”等概念来“建构”某些经济现象和状态，对于是否存在这种可以眼见为实的社会现象，也无法从纯粹客观的角度去证实（实验），我们只能信任这种方法论上的“建构性”。这种现象对于社会科学中的任何一类学科都是普遍的，从而回避了社会科学中的解释困境。

而在科技政策评估中是否也存在这些方法论上的困境呢？答案是肯定的。属于“应用社会学”范畴的科技政策评估，无法回避这种社会科学的“建构性”问题，即不可能通过纯粹客体的分析得出结论，因此必然带来“失真”。目前对于公共政策评估实践来说，评估方法存在着“两多两少”问题，即经验推理多，实证研究少；定性分析多，定量评估少[10]。从实践看，科技政策评估需要大量的评估数据，这些数据有些是文本信息，因此需要定性分析；有些是问卷形式的数据或数字信息，如经济数据、科技指标等，需要繁琐的定量分析。同时对于特定的数据，还可能需要把定性转化为定量分析，而这些政策评估的方法往往结合在一起，构成了复杂而多变的科技政策评估方法体系。在评估实践中，评估主体需要对文本信息进行发放、回收、解读和分析，但很可能发生“问卷可以发出去，但收到的答复不是事实，而可能是谎话或混乱不堪的东西”[11]。对于统计中常常遇到的问卷信息失真情况，这“基本上无法由研究者解决，能做的是如何避免被资料‘欺骗’”[12]。由于科技政策评估的文本信息大量是自评估报告、访谈记录、问卷反馈等主观性比较强的文本资料，所以对评估信息的解读和分析就存在着评估者的主体建构过程，而不可能是单纯的客观反映。对评估主体而言，科技政策从制定、落实到反馈，要经过一系列的社会互动过程，呈现出复杂的模式，并没有一个清晰而完整的图景。

五、结语

技能评估论文篇（3）

卫生技术评估(healthtechnologyassessment，HTA)的定义有很多，传统的卫生技术评估是指评价卫生技术的安全性、有效性、经济性与社会性[1]。而在2002年，国际卫生技术评估机构网(theIntern-ationalNetworkofAgenciesforHealthTechn-ologyAssessment，INAHTA)认为，卫生技术评估是一个多学科的政策分析领域，其评估的内容包括：卫生技术的技术特性、临床安全性、有效性(效能、效果和生存质量)、经济学特性(成本-效果、成本-效益、成本-效用)和社会适应性(社会、法律、论理)，通过对其进行全面系统的评价，为各层次的决策者提供合理选择卫生技术的科学信息和决策依据，对卫生技术的开发、应用、推广与淘汰实行政策干预，从而合理配置卫生资源，提高有限卫生资源的利用质量和效率。

1国内卫生技术评估发展情况

在国家政策和医院制度方面，要求开展评估，以保证采购质量和资金的有效利用。如《医疗器械临床使用安全管理规范(试行)》卫医管发(2010)4号，第七条：医疗机构应当建立医疗器械采购论证、技术评估和采购管理制度，确保采购的医疗器械符合临床需求。20世纪70年代，HTA起源于美国，之后该理论在全球各国迅速发展，目前已被全世界普遍应用。HTA在医院层面的应用主要有两个思路：①检索全球各机构已的卫生技术评估报告，借鉴相关成熟结论，为决策提供依据；②开展有针对性的卫生技术评估，传统HTA需要大量数据支持，因此数据的完整性和巨大的工作量对HTA报告的质量和效率形成障碍，不利于医院开展。2005年，丹麦卫生技术评估中心(danishCentreforhealthtechnologyassessment，DACEHTA)首次提出Mini-HTA的概念，该方法主要通过对5个方面的问题评价，进而快速形成评价报告，提高管理效率[2]。利用引文索引方式在PubMed数据库中检索发现，自2005年提出mini-HTA理论后得到大量引用[3-8]。该理论得到不断丰富并评价其报告质量，其文章被引数量如图1所示[9]。

2卫生技术评估报告

目前，获取HTA报告的渠道很多，如各国和各机构的网站等。INAHTA成立于1993年，为非盈利组织，至今已有32个国家的55个机构加入该组织，其覆盖北美洲、拉丁美洲、欧洲、非洲、亚洲和澳洲。各机构的报告在结构、语言、数据来源等方面不尽相同，为规范报告内容和可追溯性，提高报告的可读性和通用性，INAHTA制定了卫生技术评估报告清单，从基本信息、HTA的必要性、HTA的实施步骤、背景环境以及HTA报告的影响方面作出规范[10]。INAHTA于2007年第二版卫生技术评估报告清单，相比于2003年的第一版，第二版对问题条目进行了适当整合，并且对数据来源和撰写要求进行了补充和细化，增设了评估背景等相关问题。与此同时进一步关注人文关怀、经济性和对评估相关的利益相关者、消费者的深层次考虑[11]。2007版卫生技术评估报告清单见表1。INAHTA通过规范HTA报告内容和结构，使得各机构的报告趋于一致性，可提高报告的可读性。尤其在规范中提出非英文报告应添加英文结论，提高了流通性。该组织最大限度的资源共享，促进应用。

3微型卫生技术评估

传统的HTA评估内容和关注重点主要针对重大疾病负担和需求，往往需要获得大量高质量证据，耗费大量时间。对于需要快速决策但资源有限的医院而言，开展综合性的HTA存在诸多困难，且不符合医院决策的现实需求。可以借鉴DACEHTA提出的mini-HTA方法论，开展适合医院的快速评估。该方法共设计了26个问题，涉及基本情况、技术层面、患者层面、医院层面、经济层面等5个方面，其具体问题见表2。医院在开展Mini-HTA时应遵循的原则：①制定评估问题清单(可参考表2)，同时根据各医院的自身特点对评估清单的项目进行删减，最终形成适合医院的评估清单；②成立评估小组，小组成员构成要包含多个部门，如医院管理层、执行部门、使用科室、相关部门或机构等，以保证评估的质量；③执行评估，形成高质量的Mini-HTA报告，为决策者提供可靠的理论依据。随着该理论的不断丰富，国内外多家医院开展相关评估，可以相互借鉴[12-18]。

4实际应用案例

某医院计划采购7台间歇性充气压力装置，针对此项目进行mini-HTA分析。评估内容包括技术特性、临床安全性、临床适应性、临床有效性、经济学特性、社会和伦理适应性6个维度，参与人员包括临床专家；信息科、医保办、设备科等管理专家。评估结果为建议先购买1～2台，再对采购的设备开展卫生技术评估，进而得出是否需继续购买[19]。加拿大麦吉尔大学健康中心对是否应该使用安全器械，以减少工作人员与血管内注射相关的针刺伤害开展了Mini-HTA。针刺伤是医院工作人员感染风险的重要来源，可导致多种病毒感染，此类伤害的一部分与血管导管的插入有关，使用安全器械可极大降低这种风险。但通过临床效果和成本进行评估，结论为投入过大并不一定能取得显著效果，故不建议采购[20-21]。

技能评估论文篇（4）

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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raymondpearl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

xx.07-xx.09：完成论文开题。

xx.09-xx.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

xx.11-xx.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

xx.01-xx.03：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

xx.03-xx.04：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

xx.04-xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社xx

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.xx/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ecv评估指标与决策模型研究.风险投资.xx/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.xx/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.xx/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.xx/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.xx/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.xx/4

技能评估论文篇（5）

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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raymondpearl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

xx.07-xx.09：完成论文开题。

xx.09-xx.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

xx.11-xx.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

xx.01-xx.03：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

xx.03-xx.04：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

xx.04-xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社xx

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.xx/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ecv评估指标与决策模型研究.风险投资.xx/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.xx/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.xx/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.xx/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.xx/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.xx/4

技能评估论文篇（6）

中图分类号：F407.471 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2015）09-0069-02

一、国外研究现状

（一）评估准则的制定研究

1985年，国际评估准则理事会（International Valuation Standards Council，简称IVSC）制定出了第一版《国际评估准则》，到2011年第九版《国际评估准则》的颁布，不断地根据准则的实施效果与行业发展的需要，在内容结构上做出了一些调整和变化，大大提高了针对性和可操作性。

1978年，欧洲评估师协会联合会制定了《欧洲资产评估准则》，该准则经历了多次修订和完善，直到2009年出版第六版《欧洲资产评估准则2009》，但是《欧洲资产评估准则》并未针对机器设备评估单独制定准则，而是将其相关内容体现在其他准则之中。

1975年，英国皇家特许测量师学会（Royal Institution of Chartered Surveyors，简称 RICS）制定了《评估和估价准则》，到2009年共修订六次，它将市场价值的定义趋同于国际评估准则，将评估合约条款的最低要求、评估报告内容的最低要求等都做了进一步地完善和说明，最终形成了一部具有影响力的执业准则。但是，它并不对RICS会员如何去评估作具体要求，也不提供估价的方法。

（二）评估模型的建立

欧洲的学者Franck Bancel和Usha R. Mittoo在《企业价值评估的理论与实践中间的差距》（2014）中调查了365个欧洲金融从业人员CFAS或同等专业学位的人。他们发现，几乎所有的受访者使用贴现现金流（DCF）模型，但受访者在使用DCF模型时，存在输入的微小变化可能引起在估值巨大的变化。Franck Bancel和Usha R. Mittoo通过研究表明，估计评估参数的过程同作为估值模型本身的选择同样重要，需要学术界和实务界的高度重视。

匈牙利的学者István Hajnal在《基于进步工作投资，模糊逻辑方法连续估价模型》（2014）中提出在缺少科学的模型进行评估时，评估师将被迫使用主观判断。István Hajnal认为一个可信的和客观的估价方法应该有助于降低风险，模糊逻辑概念已经提出利用估值的目的，但是到现在为止，还没有被调查工作进展情况。István Hajnal介绍并提出一个估值模型，其与自动化项目管理工具相结合给出了该项目的实际市场价值的最佳估计。

加拿大学者Nikolay Gospodinov、Raymond Kan、Cesare Robotti《卡方检验评估与资产定价模型的比较》（2012）中认为不同的型号规格和估算方法的有效性是英国实证会计为基础的估值模型。首先是市场价值的会计决定因素，特别是，会计系统估值模型是否可被检验，不仅具有样本解释能力，同时也能潜在地用作在发展财务报表分析的工具。这需要模型在不同的样品中来估计一个样品，并测试其有效性。然后，模型规范的问题出现时，在假定的经验模型和各组合的有效性的方法之间进行选择。

二、国内研究现状

（一）二手车价值评估的方法

武汉商学院的王钰斌在《现行市价法在二手车评估中的应用》（2014）中介绍了现行市价法的概念与使用条件，并通过实例介绍了现行市价法的评估过程，证明了现行市价法能较好反映市场价值的特点。

辽宁工业大学的周[在《适用于二手车的价值评估方法研究》（2013）中结合具体实例综合分析各种方法的适用条件和优缺点。得出在车辆能够继续使用的前提下，不必做较大的调整，可直接运用重置成本法对车辆进行价值评估。

南京交通职业技术学院的屠卫星在《现行市价法非常简单实用的二手车评估方法》（2012）一文中认为现行市价法适用于畅销车型，只要在二手车市场上能够找到参照物的评估价格，是最简单、最实用的二手车评估方法。现行市价法其能够最客观、精确地反映二手车市场价值。

普华永道会计师事务所的张盛林在《车辆成新率计算方法的探索与实践》（2013）中通过试算验证，认为采用“余额折旧法”来估算车辆的成新率显得较为合理。

（二）二手车鉴定技术中存在的问题

大连职业技术学院的李敏在《高职院校二手车坚定与评估课程教学方法探讨》（2015）中对“鉴定”的定义是：鉴定是指真实准确地反映出被鉴定车辆的现实使用状况，包括静态检查、动态检查、仪器检查三方面。

姜星宇在《二手车鉴定评估技术规范的落实仍需时日》（2014）一文中作者通过走访提出，《二手车鉴定评估技术规范》的实施有利于二手车市场的健康发展。但在二手车价值评估中新规的落实情况并不理想。

东莞日报的高剑在《二手车评估鉴定如何取信于民？》（2014）一文中提出，在二手车市场中，一个中介机构的存在，特别是二手车鉴定机构的存在和运作是很有必要的，但是二手车评估鉴定却难以取信于民。

（三）二手车鉴定技术中存在问题的解决对策

镇江市学者周炳强在《关于二手车鉴定评估培训方式的探讨中》（2015）一文中提出，二手车鉴定评估师应具备两方面的能力：一是汽车技术，要求评估人员能够准确迅速地判断出车辆当前的技术状况。二是汽车价值评估，掌握价值规律的相关知识以及二手车交易的政策规章。

齐齐哈尔工程学院的张连轩在《浅议二手车鉴定评估师》（2014）一文中对黑龙江省的4S店进行调研，进而发现二手车评估师严重缺乏，并提出应该加强二手车鉴定评估师专业培训的建议。

技能评估论文篇（7）

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

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献

[01] 傅家骥、仝允桓等. 技术创新学. 北京: 清华大学出版社 1998

[02] 吴贵生. 技术创新管理. 北京: 清华大学出版社 2000

[03] 柳卸林. 企业技术创新管理. 北京: 科学技术出版社 1997

[04] 赵志、陈邦设等. 产品创新过程管理模式的基本问题研究. 管理科学学报. 2000/2.

[05] 王亚民、朱荣林. 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究. 风险投资. 2002/6

[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠. 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用. 控制与决策. 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕. 风险投资理论和政策研究. 国际商务研究. 2002/5

[08] 陈劲、龚焱等. 技术创新信息源新探. 中国软科学. 2001/1. pp86-88

[09] 严太华、张龙. 风险投资评估决策方法初探. 经济问题. 2002/1

[10] 苏永江、李湛. 风险投资决策问题的系统分析. 学术研究. 2001/4

技能评估论文篇（8）

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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RaymondPearl提出的Pearl曲线(数学模型为：Y=L∕[1+A?exp(-Bt)])及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为：Y=Lexp(-Bt))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

2003、07-2003、09：完成论文开题。

2003、09-2003、11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003、11-2004、01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004、01-2004、03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004、03-2004、04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004、04-2004、06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等。技术创新学。北京：清华大学出版社1998

[02]吴贵生。技术创新管理。北京：清华大学出版社2000

[03]柳卸林。企业技术创新管理。北京：科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等。产品创新过程管理模式的基本问题研究。管理科学学报。2000/2、

[05]王亚民、朱荣林。风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究。风险投资。2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠。随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用。控制与决策。2002/6

[07]夏清泉、凌婕。风险投资理论和政策研究。国际商务研究。2002/5

[08]陈劲、龚焱等。技术创新信息源新探。中国软科学。2001/1、pp86-88

[09]严太华、张龙。风险投资评估决策方法初探。经济问题。2002/1

[10]苏永江、李湛。风险投资决策问题的系统分析。学术研究。2001/4

技能评估论文篇（9）

在医学影像领域出现了用于动态观察的照相机,红外成像也开始用于临床。1958年自动生化分析仪研制成功。1960年世界上第一台激光器问世,不久激光也进入了生物医学领域并被广泛应用[1]。然而,由于技术的迅速发展及其在医学领域取得的巨大成功,在令人倍感振奋之时,也使人们陷入了对技术盲目追求的误区。在这种思想的影响下,一些新的医学技术迅速而不加任何限制地广为传播[2,3]。而另一些人又对医学技术持有怀疑看法。早在1816年听诊器刚刚发明不久,一些使用它的医务人员即对其产生了怀疑和不信任。1827年一位评论家写道:“听诊器的应用程度远远超过了我们对这项技术本身的了解。”1850年甚至有怀疑者将“新的诊断辅助器械描述成危险仪器”[4]。

虽然绝大多数人都肯定医学技术给人类健康带来的好处,然而还存在相当多的不确定因素,包括技术本身的特性,以及该技术是否应该使用,使用的程度,使用的成本效益等[5]。在技术的广泛应用中,人们还发现由它带来的众多未预料到的消极影响和不良后果,尤其是新的或不成熟的技术的应用,更是如此。这些不良后果涉及医疗、经济、社会、伦理、法律及政治等等相关领域,例如对生命安全和健康的威胁、人口性别比例的失调、生态的失衡、环境的污染、医疗费用的过度上涨、医患关系的淡漠等等。在此历史背景下,人们开始意识到有必要对医学技术进行科学地控制和管理,而其基础即是要对医学技术及其产生的各种影响进行全面性的评估。医学技术评估也就随之应运而生了。技术评估(TechnologyAssessment)兴起于20世纪60年代中期,是从对技术的重要作用和未知后果的评价开始的。技术评估这个术语是在1965年由美国的EmilioDaddario议员正式提出的。最初技术评估多集中在工、农业等技术领域,评估的题目有海底石油钻探、农药、汽车污染、核电站、超音速飞机等。1972年,美国国会颁布了技术评估法案,并据此建立了技术评估办公室(OTA)[22]。在正式的医学技术评估出现之前,即曾对医学技术的安全性、有效性、成本和其它的影响开展过评估性研究。在早期的技术评估中也曾涉及到医学技术,如对人工心脏及多阶段健康筛查的评估等。

于是,在美国国家科学基金会(NSF)的要求下,美国国家研究委员会(NRC)将技术评估的概念进一步扩展到生物医学技术领域,实施了体外受精等技术的评估。1974年,OTA提交了一份有关药物生物平衡的报告,1976年OTA卫生计划提交了第一份正式的卫生评估报告,这标志着医学技术评估的诞生[7]。目前,技术创新和医疗费用问题,从正反两方面推动了医学技术评估的发展。首先,在最近的30年中技术创新层出不穷,生物技术、生物材料、手术技能和计算机技术的突破带动了医学领域的进步。据报道,每年就有50种新药推出,新的器械、新的医疗方法和新的卫生保健的提供方式每时每刻都在增加[8]。面对这些众多的已经广泛使用的技术和新兴的技术,医生们、卫生系统的管理者们不知如何选择,才能最大地满足各方面的需求,而医学技术评估恰恰是为这些选择提供了科学的依据。其次,医学技术的迅猛发展,部分地造成了卫生保健费用的过度增长。

在西方发达国家,其卫生保健费用的增长速度超过了国民生产总值(GNP)的增长速度,国家卫生总费用已超出了社会经济所能承受的负担。如美、法等发达国家,50、60年代国家卫生总费用占GNP的3%-5%,90年代初增长到10%-14%[6]。据有关报道,美国每年卫生保健费用增长的1/2是用于技术的引入和使用[9]。各国政府都在努力控制卫生保健费用的增长,但是与此同时人们对卫生保健的需求却越来越高,通过对医疗技术进行评估选择适宜的技术,可较好地解决这种矛盾[5]。正因为如此,医学技术评估得到了普遍的认可并迅速传播。世界各地相继建立了国际性的医学技术评估机构。诸如,1985年国际卫生保健技术评估协会(theInternationalSocietyofTechnologyAs-sessmentinHealthCare,ISTAHC)正式成立,截止1998年,已有来自40多个国家的1200个成员单位[23]。1993年又建立了国际卫生技术评估机构网络(theInter-nationalNetworkofAgenciesforHealthTechnologyAssessment,INAHTA),目前有35个成员机构[11],而且还相继建立了其它的国际组织,包括卫生技术评估加拿大协调办公室(theCanadianCoordi-natingOfficeforHealthTechnologyAs-sessment,CCOHTA),该组织包含10个国家的技术评估办事处,还有为加强欧洲各国医学技术评估的交流与合作,建立的欧洲评估计划(EUR-AssessProject)[12]。在我国医学技术评估起步较晚。80年代引入技术评估的概念,90年代医学技术评估才日益受到人们的关注。

1992年4月和9月,卫生部先后在上海、杭州召开了“全国医药科技成果推广研讨会”和“医学技术评估高级研讨会”[6]。1994年1月,在上海医科大学(现复旦大学医学院)成立了全国第一家医学技术评估中心,并同时出版了首期《医学技术评估》内部专刊。目前我国共有4家相关的医学技术评估机构,即医学技术评估中心(复旦大学医学院),生物工程技术评估中心(浙江大学),医学伦理学研究中心(北京医科大学)和中国循证医学中心(华西医科大学)[10]。

2医学技术评估的定义

医学技术(国外又称卫生技术,HealthTechnology),是指应用于卫生保健领域和医疗服务系统的特定知识体系,包括用于疾病的预防、筛查、诊断、治疗和康复的药物、器械设备、医疗方案、手术方法、后勤支持系统和行政管理组织[10]。这里的医学技术是广义的,它不仅涉及到所有卫生专职人员应用的全部方法,还包括那些使卫生保健服务提供更加有效的后勤支持系统和行政管理组织。技术的用途也不限于诊断和治疗领域,在疾病的预防、筛查和康复中使用的技术也在其内。医学技术评估有多种定义,随着这个学科的不断发展,其定义也在逐步完善。1981年,美国国家医学技术中心将医学技术评估定义为“对医学技术的安全性、有效性、成本、成本-效益、伦理和法律方面的影响进行细致的评估,评估既包括对技术本身的评估也包含与其它竞争性技术的比较”[13]。1994年,英国国家卫生署(NationalHealthService,NHS)的卫生处进一步扩展了医学技术的内涵,定义为“医学技术评估是用来描述对各种卫生专职人员所应用的全部方法,包括促进健康的,预防、治疗疾病的,以及促进康复的和长期保健所涉及的方法的成本、效益和其它广泛影响的评估”。

同年,美国国会的技术评估办公室又提出另外一种定义,主要强调了技术评估的目的,即“医学技术评估是对一种医学技术、一组相关技术或与技术相关问题的结构化分析,为政策制定提供所需的决策依据”。目前,国际上最通用的定义为:医学技术评估是一个涉及多种学科的决策分析领域,它评估医学技术在开发、传播和应用过程中所产生的医疗、社会、伦理和经济影响[11]。医学技术评估定义的不断完善,恰恰反映了这一新兴学科尚在发展中。

3医学技术评估的目的

从上述定义可以看出HTA是一个决策分析领域,它通过多种途径辅助决策。

3.1为协调机构就药物、治疗方案或手术方法及其它技术能否进入市场,提供决策提据。例如为FDA提供药品和设备批准进入市场的证据。

3.2帮助医学技术的提供者和支付者,决定纳入卫生福利政策的医学技术,并确定合理的费用报销制度。

3.3协助临床医务工作者、医学技术提供者和消费者,做出卫生保健设施合理选择的决策。

3.4为医院、卫生保健网络和机构的管理人员,获得和管理医学技术提供帮助。

3.5协助政府卫生部门的官员,制订公共卫生计划。

3.6支持卫生保健产品生产者,进行产品的开发和市场营销。

3.7制定医学技术生产、使用、维护和再利用等方面的标准。

3.8为政府官员制定医学技术创新、研究、开发、调控、支付和推广等方面的政策提供依据[7,10]。

总之,医学技术评估可为不同层次的决策者提供所需的信息,例如为单位、地区、国家甚至国际间提供决策依据。通过为各种决策提供信息,达到的最终目的是影响医学技术的研究、开发、推广和应用,协助医学技术的选择,提高卫生保健系统的效率,使有限的卫生资源得到合理的配置,达到在最佳成本效益比的情况下提高卫生保健质量的目的。目前,循证医学发展十分迅猛,实际上循证医学也可视为是医学技术评估在临床领域的应用。

4医学技术评估的内容及类型

4.1医学技术评估的内容技术特性;临床安全性;有效性(效能、效果和生存质量);经济学特性(成本-效果、成本-效益、成本-效用和宏观经济学效应);社会适应性(社会、法律、伦理、政治方面的影响)[7,10]。

4.2医学技术评估的类型

4.2.1按照评估的内容范围可分为:全面评估和部分评估。前者是指一项技术按以上各方面均进行评估;后者是指对技术的一个或几个方面进行评估。最常做的医学技术评估是部分评估。医学技术评估现状的调查发现,全世界的HTA组织均进行技术的安全性、效能、效果和成本的评估,最多的是对技术效果、效能,其次是成本、安全性的评估。

4.2.2按所评估技术的物理特性可分为:对药品,对医疗器械和设备,对医疗方案和手术方法,对支持系统,以及对行政管理机构的评估。调查发现在美国89%HTA组织评估器械和设备,85%评估医疗方案,74%评估药物。

4.2.3根据所评估技术的用途可将评估分为:治疗性技术的评估、诊断性技术的评估、预防性技术的评估、康复性技术的评估和公共卫生技术的评估。调查显示,全球89%HTA组织进行治疗性技术的评估,84%评估诊断性技术,63%评估预防性技术,53%评估康复性技术,27%评估公共卫生技术[9,10]。

4.2.4按照所评估技术的不同阶段来分类:新型技术的评估,已普遍接受的或标准医疗技术的评估,陈旧技术的评估。全世界93%的HTA组织评估新型技术,83%的组织评价已普遍接受的或标准医疗技术,仅有44%评估陈旧技术[9,10]。

4.3衡量健康结局的指标

要对一种技术的安全性、效能、效果等进行评估,首先要对这项技术所产生的患者健康结局进行研究,通过综合患者健康结局的改变来得出对技术的安全性、效能和效果等方面的评价。健康结局的衡量指标存在一个发展的过程。首先应用的是患病率和死亡率,是传统的结局衡量指标。之后,应用健康相关的生存质量指标(Health-RelatedQualityofLifeMea-sures,HRQL),其特点是反映了技术对患者及其他相关人群的多方面影响,常用于••慢性病治疗性技术的评估。最后出现了生存质量调节年(Quality-AdjustedLifeYears,QALY),它是一种结合了所获得(失去)的生存时间和生存质量的健康结局单位,其特点是可直接进行技术之间的成本-效益比较。以上是评价除诊断性技术以外的技术的健康结局衡量指标。诊断技术的评价更加复杂,原因是诊断性技术与患者的健康结局之间是间接关系,无法直接应用现有的健康结局指标来衡量诊断性技术的效果,其衡量指标包括技术能力、诊断准确性、对最终诊断的影响、对治疗的影响、成本-效益等[7]。健康结局的衡量指标还在不断发展,这也代表了技术评估的发展。衡量指标越全面,越能更好地对多种竞争性技术进行比较,从而挑选出最为适宜的技术。

5医学技术评估的步骤医学技术评估的基本步骤包括:

5.1确定评估的题目

5.1.1确定备选题目

备选题目的确定在较大程度上是由机构的任务或目的决定的。不过也有机构通过对机构成员进行调查来获取题目,还有的公司或组织通过对各种技术信息资源(新药和新设备数据库、医学/技术期刊以及其它出版物)的广泛查找确定备选题目。

5.1.2设定评估优先级这一步是对评估的备选题目进行挑选的过程,以定出最终评估题目。在设定优先级时需要遵循一定的原则,要对技术及其针对的健康问题、项目本身的一些限制因素进行全面的考虑。最常用的是定性的方法,目前也有应用定量的方法来确定优先级的。

5.2明确评估问题

明确要评估的问题是技术评估过程中十分重要的一步,它对以后的一系列步骤都有影响。开展一项评估要清楚地理解评估的目的和评估服务的对象,这需要评估小组不断地论证、讨论和澄清。明确评估问题要对所评估的健康问题、技术、评估所涉及的患者人群、医务工作者和卫生保健环境和评估内容进行说明。

5.3确定评估的机构

这一步主要是决定评估项目实施的机构。有3种情况:第1种完全由发起评估的机构本身来实施,这主要见于大型医院、主要的保险公司等。第2种情况是完全依赖专业医学技术评估机构,可免费或交纳一定费用获得评估结果。第3种情况是本身实施一部分,从其它专业机构购买另外一部分的评估结果。在决策时,要考虑所评估的问题、可支配的资金、可获得的专家资源、时间的限制以及其它因素,权衡本身实施和购买的比例。

5.4搜集可获得的证据

证据的收集是进行医学技术评估的重大挑战之一。证据包括涉及特殊评估问题的数据、文献和其它信息。文献的检索和相关信息的搜集,是一项成功的医学技术评估所不可或缺的。对HTA有价值的信息资源种类繁多,包括期刊数据库、临床和管理数据的数据库、印刷版的索引和目录、政府报告和专题研究、专业目录/登记报告、公司报告和信息、研究/综述/Meta分析的参考文献、有关的国际互联网网站以及同事和其他专家。要做到对一项技术的客观评价就必须获得广泛全面的资料,而许多有价值的信息不能从经典的信息资源中获得,我们称其为灰色文献。有关文章介绍,灰色文献可以通过查找行业和政府专题研究、专业机构报告和指南、市场研究报告、政策研究机构研究报告、专业委员会的即时出版物、会议记录等等来获取。在利用灰色文献时,一定要仔细地阅读、筛选,注意其权威性和准确性。资料证据收集的越全面,就越能避免出现片面性,这样评估的结果才能越客观、越全面、越有价值。

5.5新的原始数据的获取

通常情况下,收集的现存的各种信息可能对于评价一项技术还不够充分,需要一些新的数据来补充不足的证据,这时就需要进行新的原始数据的收集。但是目前大多数的HTA并不涉及原始数据的收集。新的原始数据可通过临床试验、流行病研究等方法获取。通过在评估中将新的原始数据和搜集的现有的证据结合,来更全面、有效地评价医学技术。

5.6证据解析

从不同质量、类型各异的科学证据中演绎出实质性的结论,这对于任何的HTA都是一种挑战。评估人员需要一种系统的方法,来慎重地评价每一条搜集到的证据的质量。总体上说,证据的解析需要3步。

5.6.1研究分类

原始数据的收集方法种类繁多,但是用不同方法收集的证据其价值也不同,例如前瞻性研究优于回顾性研究,对照性研究优于非对照性研究等。根据研究的基本类型和特征,将所收集的原始资料整理成一个表明证据的表格,表格的项目涉及研究的设计(是否随机、是否是盲法、有无对照等)、患者健康结局衡量指标(患病率、死亡率、健康相关生存质量等)和推论的统计学指标(P值、可信区间等)。评估者通过它可以了解所搜集的不同研究的类型分布。

5.6.2证据评分

对证据的评分已经成为目前HTA的标准步骤之一了,但是不同的专业评估机构所用的证据评分体系不同。例如,美国的AHCPR认为对设计较好的随机对照试验的Meta分析中获取的证据最可信,证据的可信度最低的是病例报告和临床实例。评估成员可通过这些层次来对不同的研究分类,且对所得的证据进行分级。例如,AHCRP规定存在从Meta分析中得出的数据,定为一级(最强);而缺乏证据和只有病例报告、临床实例汇报的数据,定为四级(最弱)。通过对证据的评分可以使评估成员对证据有一个整体的认识。

5.6.3选择证据

在证据评分之后,评估成员可以选择证据来应用于评估。在证据的选择上评估专家们尚未达成一致,有的专家认为除随机试验以外的证据都不可取,有些专家却认为那些可靠性较差的试验可以使用,可以通过给不同的权重来体现证据的级别。

5.7综合证据

由于证据收集的研究类型各异,而且每项研究的目的不同,所以就要求评估人员综合有价值的信息。综合证据的方法有:非定量的文献评述、Meta分析及其它定量的文献分析方法、决策分析、小组决策或专家咨询(consensusdevelopment)。传统定性的文献评述存在许多片面性,目前评估人员更加青睐应用结构化强、定量的、经充分证实的方法。

5.8形成结论和建议

结论是评估的结果,建议是在评估以后得出的意见、观点。建议比结论的操作性更强,它可直接用于临床和政策制定。由于证据的价值不同,结论的可靠性也就有相应的差异存在。目前,评估的用户对于明确结论强弱有确切的要求,所以评估人员可以利用以前对证据的评分来确定结论的强弱。结论的强弱也分为一定的层次,但是它是双向的,支持的结论由强到弱,反对的结论由弱到强。

5.9传播结论和建议

评估的目的是为决策服务的,如何将评估的结论和建议传播给需要的各种决策者,对于HTA的成功也是至关重要的。传播的计划主要涉及3个层面:目标人群、采用的中介和实施的策略。例如,AHCRP采用小册子向患者传播评估结论,用快速的参考指南、临床相关手册的形式向医生宣传结论,通过全面的报告传播结论给研究者和政策分析者。据1995年调查,全球95%的HTA组织通过在公开出版的杂志上发表文献传播结果,美国还通过研究所和计算机网络系统如In-ternet传播[9,10]。

5.10监督HTA的影响

HTA的影响存在许多不确定性,正像它评估的技术一样,技术评估也会产生预期的影响和未预料的结果。它受许多因素制约,包括评估的目标组织及该组织的法律性、契约性或行政性的义务,环境因素,评估结论、建议本身,评估结果的传播等。例如,AHCPR进行的绝大多数HTA,其结果直接应用于HCFA的卫生保险覆盖的决策。而有些设计良好或有权威性的随机临床试验的结论和建议却没有被采纳[7]。以上介绍了HTA的10项基本步骤,但是这并不意味着每一次HTA都要进行所有步骤,它们可以实施其中的部分内容,且进行的顺序也无严格的要求,美国和中国都有一些评估实例可以证明这一点。[18,23]

6医学技术评估的方法

HTA方法可根据评估的内容来分类:

6.1功效与安全性的常用评估方法有,临床前期评价法、非正规的临床评价法、流行病学与统计学评价法、临床对照试验法与正规综合法等。

6.2生存质量的评估方法有,心理测试的健康指标测量和健康效用评价的方法。

6.3经济学评价方法有:成本分析、最小成本分析、成本效果分析(cost-benefitanalysis)、成本效用分析(cost-utilityanalysis)、成本效益分析(cost-effective-nessanalysis)、敏感性分析。

6.4社会适应性的评价方法有,无结构、半结构和全结构访问法、小组访谈法以及观察法等[14]。目前,评估的方法学是一个重要的研究领域。原因是评估的用户要求基于证据的评价、所得的结论要尽量减少片面性、要求尽量使用正规的定性和定量方法。同时还要求尽量缩短评估的时间、提高评估自身的成本效益,这些要求对评估研究者提出了新的挑战。最近,由于技术评估国际化的发展,各国需要交流评估经验和结果。在这种背景下,由EUR-ASSESS的方法学项目分组(ProjectSubgrouponmethodology),于1997年提出要建立一种为产生透明的、有力和有效的HTA所需的各种逻辑方法的经典结构。INAH-TA在2000年提出要统一和规范评估方法的议题。可见国际上的组织机构正在积极进行这方面的尝试[11]。

7医学技术评估的实施

7.1实施机构

医学技术评估的实施或发起机构种类很多,包括:调控机构,政府和私人支付机构,卫生职业组织,标准制定机构,医院、管理保健组织和其它卫生保健提供者,患者和消费者组织,政府政策研究机构,私人评估/政策研究结构,学术中心,生物医学研究机构,卫生产品公司,风险投资商和其它投资者。这些机构所进行的评估的目的、内容、方法各不相同。政府的政策研究机构进行的评价,是与国家层次上的技术政策的制定息息相关的;而卫生产品公司的评估可能是为公司的产品营销、公司的经济利益而进行的。

7.2实施所需的人力资源

在定义别强调医学技术评估是一个涉及多种学科的政策分析领域,而且在评估中使用的方法也涉及许多学科,所以就需要各种类型的专家来共同合作实施HTA。所需的专家有:包括放射、化验等在内的临床各科医生,医院、卫生组织的管理者,生物医学和临床工程师,药理学专家,患者,流行病学家,生物统计学家,经济学家,律师,社会学家,伦理学家,决策科学专家,计算机专家/程序号,图书/信息专业人员。对于一项确定的HTA,专家的选择要考虑到评估的目的、所评估的内容、可利用的资源等因素。

7.3实施的时机

实施HTA的时机很难把握,对于一项新技术越早发现它的不利影响,越早控制其传播和误用是评估人员所希望的,但是由于技术本身在发展、临床使用者的技术使用熟练程度在改变,使技术使用早期的评估结论可能产生偏差或错误。要避免这一点,就要对技术进行多次的HTA,不能只靠进行一次的HTA就盖棺定论[7]。

8医学技术评估的意义

HTA开展以来,是否促进了医学技术的合理使用和卫生资源的合理分配呢?答案是肯定的。在临床方面,1995年加拿大魁北克的医学技术评估委员会就21份HTA报告对卫生政策和医疗费用的影响进行了调查。结果表明,除3份报告外,其它的均产生了巨大的影响。1990年建议使用高渗造影剂来替代低渗造影剂,使医疗费用明显降低,净节约近1200万美元。对心导管再利用的建议节约医疗费用约600万美元,而取消术前常规胸片则节约了700万美元,并且,有关高档技术如器官移植、MRI等的HTA报告,对制定卫生政策和临床指南,以及合理配置资源均产生了显著的影响[16]。哈佛大学公共卫生学院分析了4种医疗方案,10年中:内皮细胞显影检查节约为1.3亿美元,精神分裂症的隔离节约为2.46亿美元,癌症病人的热疗节约为2.72亿美元,近视眼的角膜手术节约为4.77亿美元。加州大学洛杉矶分校公共卫生学院对另外3种治疗方法进行的评估表明,10年节省为:家用氧气600-2000万美元,心脏起搏器的电化监测为0.87-0.97亿美元,风湿性关节炎的血浆提取疗法为100-150亿美元[6]。而且,有些HTA本身就可以产生直接的临床作用,即通过参与评估所进行的临床试验,直接使患者受益[17]。例如某些癌症和艾滋病患者,通过参与HTA的临床试验尝试先进的治疗方法,即可能会直接受益。在预防医学领域,HTA也起着明显的作用。例如加拿大一项有关乳腺癌普查的HTA结果显示,对于50-70岁的妇女进行普查其成本-效果最佳,这使政府改变了过去对所有育龄妇女进行普查的政策,节约了相当的卫生保健经费,优化了卫生保健系统[10]。1978年美国对肺炎球菌疫苗的成本-效果评价,发现成本-效果比最佳的是65岁以上的老年人。国会据此修改了老年保健法,规定从1981年开始给老年人接种肺炎球菌疫苗。1988年OTA发表关于在老年人口中进行青光眼筛查的报告。报告中指出,这种筛查成本高,效益不确定。分析结果表明,识别和证实1例青光眼患者的成本在2000-1600美元。通过对技术评估结果的应用,减少一些没有效果的或不必要的医学技术的支出。据报道,美国国家卫生保健技术中心对老人保健项目覆盖政策的咨询工作,使项目开支每年节省几亿美元[6]。总之,在选择适宜卫生技术、合理利用卫生资源和优化资源配置上医学技术评估做出了相当大的贡献。

9医学技术评估的障碍

虽然总的趋势是鼓励广泛开展HTA,但是仍然有一些因素和情况不利于HTA,其中包括:

1)技术方面:存在对技术的盲目崇拜,尤其在美国一些人认为“技术是迫切的”,只要是新的就是好的,不管技术是否有效。还有一些技术权威人士在没有可信的证据情况下控制技术的使用。更有些人认为,技术评估的目的是阻止技术的创新和传播[7]。

2)医学方面:医生对于医学实践的惯性,他们习惯了长期形成的实践常规,其医学知识也已过时,且接受科学咨询的机会甚少,同时也缺乏对临床知识的批判态度,故产生了他们对旧的作法的惯性,这对于HTA结论的传播和利用是一种障碍[7]。再者,一些医生希望自己有选择技术的自由,不希望HTA来干涉他们的自由[19]。

3)商业方面:一些生物医学领域的企业认为,HTA限制了他们的医学创新获得最大经济利益的自由。他们一般通过法律程序来限制HTA。1997年加拿大的BMS(BristolMyers-SquibbCanadaInc.)药品公司CCOHTA来阻止其对该公司药品的技术评估报告的发表。类似的事情也发生在美国的Merck公司。目前国际的经济条例也对HTA是一种威胁,在经济条例中给予商业机构过多的权利。1998年WHO表示要关注与贸易相关的知识产权协定(theAgreementonTrade-RelatedAspectsofIntellectualPropertyRights,TRIPs)的有关问题。这些由商业目的引发的法律威胁,对HTA造成了严重的影响,包括评估人员在评估中将会过多考虑技术以外的社会因素,研究者、研究机构、出版商和基金组织不愿进行可能引起法律纠纷的评估等不利影响[20]。

4)资金方面:HTA的资金不足。一些医学研究人员不愿意将资金从基础研究转向HTA,还有一方面HTA要花费一定的经费用于应付技术生产商的[19,20]。总之,HTA的发展过程中确实存在一些困难和障碍,并且这些困难正在扩大且还会出现新的障碍,HTA能否在未来顺利地发展,将需要政府给予更多的关注和支持。

技能评估论文篇（10）

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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。