评估技术论文大全11篇

评估技术论文篇（1）

金融风险，一般含义上指的是建立在金融基础之上的风险，其中主要有三个种类，分别是在产品上的风险、在市场中的风险以及金融机构风险。根据一般情况下的金融理论来进行分析，假如一家金融机构遭遇风险，则这种风险在产生之后所带来的破坏程度要比给这家金融机构带来的破坏程度还要高。

1．2金融风险的种类财政与金融方面的风险被夸大、股票在投资过程中因为本身性质而诞生的风险以及结构上存在漏洞导致各个分散风险集中。

2．金融投资的风险评估技术及应用探究

2．1VaR方法

ValueatRisk的英文缩写便是VaR，其意思是“在线价值”，是指在在进行风险评估时，需要观察金融市场的起伏状况，某一家金融公司借助于金融或者通过组合后的金融所诞生损失的最大值。公式为Prob(P>VaR)=1一a。Prob含义为资产价值带来的损失比可能产生的损失上限中的概率要高；P指的是在既定的有效时间内，某金融方面的资产t中产生的价值损失额度；n指的是在事先预定的置信水平；VaR指的是在确定的置信水平a下的在险价值，即会直接造成损失的上浮。在这个公式中，站在VaR的概念上来进行分析，持有时间以及置信水平中的参数有着非常深远的含义。一般情况下，置信水平与VaR之间的关系为正比例关系，假如执行水平得到一定程度上的提高时，VaR同时也会得到相应提高，鉴于此，在使用该公式对金融投资风险展开评价时，有必要借助于正确的方式来选择合适的参数。

2．2口系数衡量法

在对整个风险展开评价时，有必要借助于B系数来进行具体的分析，所谓D系数指的是借助于简单措施将某个资产的收益的实际状况以及市场中的关系展开描述，需要通过其反应内容和市场的组合变量的关系变化，从而加大解析的力度。此外，这也是特殊情况下的风险评价方法将该式子进行简化之后，可以得出BI=COV(Ri，RM)／02M=piM(oi／OM)，这样的公式，为了让大家更容易理解和运用该公式，可以对其中的内容进行更改。

2．3均值一一方差衡量法

在金融投资的过程中，一般情况下是没有方法来对风险的大小以及有关因素在具体数据上进行获取的，但是在这个过程中可以借助于一定的方式来从损失的有关偏差中，也就是风险的度数中，对风险的大致情况有个整体上的了解与掌握，对风险进行测量的时候，可以借助于变异系数或者标准方差等有关数学公式来展开计算。x属于一个随机变量，在使用的过程中，可以通过一种金融工具对所投资过程中实际获取到的效益E(x)对变量所带来的期望值进行分析，换一句话说，可以将其数据看做为改组数据中的方差，即：标准差指的是方差中的算术平方根，是对平均数值以及测量数值离散程度在范围和代销方面的反映，假如标准差变大，则各个数据之间原本的关系也会发生较大的离散状况，鉴于此，表示损失的波动幅度状况也会发生较大的变化，损失的总金额以及概率也会上升。假如平均数出现相等的时候，对其它相关的因素进行分析后，可以借助标准差以及其它有关数据来展开直接的对比分析，假如两组数据之间有着较大的变异时，则需要我们对离散程度进行深层次的分析，在这个过程中可以借助变异系数以及其它相关数据展开对比性的操作。标准差与期望值之间的比值便是变异系数，通常情况下，偏差与变异系数之间的关系呈现出正比例的关系，假如变异系数变小，其偏差也会较小，因此，在金融投资过程中，是不会有较大的风险存在。反过来，假如变异系数变大，则偏差也会较大，在金融投资过程中便可能存在较大的潜在风险。

3金融投资的风险评估技术中的普遍问题

(1)在一系列指标中没有一致性，并且各个没有一定的可比性凭借高低顺序法，就能实现多种投资金融案例的比较，从而分析出对应的风险情况。通过利用方差衡量法与B系数方法，就能发现一个与现实截然不同的结构，而且这种结果经过了多个角度的分析。(2)对风险进行分析时，不能够对风险的精确度进行评述借助于金融投资风险的评估方式，对金融风险展开详细的分析与评估的时候，还不能够对其风险的具体情况展开描述因为结论与实际存在的情况还有一定的距离，并且与风险相关的其它因素也不能在结果中得以反映每一个金融投资成员在获得的风险信息以及其它相关消息时，便会存在差距。目前，所利用的投资风险评估方式还无法为多个侧面投资人员在利益上进行保障。(3)事后的风险不能在预先的事前状况下表述借助于均值——方差衡量法、B系数方法展开对金融投资风险的评述时，在具体过程中使用的信息资料均为历史中的信息，所以，所评述的结果，一般是在过去某个阶段中可能存在的一种损失情况。另外，借助于VaR方法战队金融投资风险展开评述的时候，所得出的结论假如应用在实际的金融市场中，一般是没有效果的。

4如何解决金融投资的风险评估技术中的问题

4．1使用压力及后验方法对VaR的计算模型进行测试借助于VaR方法对金融投资中的风险因素展开计算与分析的时候，在这个过程中会涉及到多个假设性的条件，因此所评价的过程以及结果上便不可避免的存在某些弊端，但是VaR方法可以对金融风险在事前展开评估与预防，并且在表达方式让也容易被人们所理解和运用，除此之外，这种方法还能够对风险在计量方面展开科学、可行的的统一。鉴于此，为了能够让VaR方法在对风险进行评估的时候，能够发挥更好的作用，因此可以借助于压力测试和后验测试的方式来对VaR方法中计算方法在有效性方面展开测试。所谓压力测试，指的是通过有关情景模式的方式来对相关情况展开探讨，其中大多数工作是对各种金融市场中的不利因素展开假设，在此基础上，在资产或者资产组合方面的前提下，对可能诞生的风险因素进行估计与分析。所谓后验测试，指的是借助于正太方式来对VaR中的模型展开检验。当下采用的检验方式一般为峰度、偏度检验以及KolmogorovSmfrnov等。

4．2把定量分析法和定性分析法进行结合使用对金融投资风险展开计算与评估鲋时候，j应该借助于多个类型不一的模型针对风险大小以及程度上展卉定最的分析，鉴于此，可以在实际分析的过程中，借助于管理评分法、风险图评价法以及风险度评价法这些科学可行的方法来将通过定性分析出来的风险进行结合。其中，风险图评价法最具有优势，因为它不仅能够对未来的风险因素在严重程度上进行绘制，还能够在可能性上进行绘制。

5金融投资风险评估的意义与作用

5．1风险管理中的重要内容事实上，金融投资风险评估工作离不开技术的支持，金融风险在企业风险管理中属于重要的一个组成部分。风险评估技术的支持，能够让企业风险得到很大程度上的控制。在最近的几年中，社会经济的发展以及全球经济发展速度的加快，让我国越来越多的企业在发展过程中不可避免的遭遇到不同程度上风险因素的阻滞。所以，实现企业的长远发展，必须在风险面前采取有效的措施。

5．2可把之用于对审计监督内容的管理科学技术的发展以及不断完善，金融投资工具的多样性也不断显现出来，面对不同的金融工具，其操作方式也会有所不同，进一步对风险进行评估的方式和技术也会存在差别。将金融投资风险评估技术到审计监督内容中，即使有一定的困难，但是假如掌握了正确的浦受庶审计与监督过程下的有关操作均会被有效的完成。其。食可把蠡用于对投资人员的销售额进行评估爵素嘞虢嗨金融毂资者来说，风险都会发挥着一定的震慑作用，鉴于此，为了保证j彗的效益不会遭受损失，企业内部的管理人员应该借助于一切可行的方式来针对舞瞒投资最的工作展开限制，比如对于极有可能发生的过度投机操作行靳瘴辑资工具对其可能存在的风险展开有效评估，通过这种方式可以将风险控制在一定范围内。

评估技术论文篇（2）

1.1静态扫描加速技术

1）对于双回线或多回线、并列运行的变压器等，在扫描时无论是单重故障还是多重故障，均只枚举一次；

2）使用拓扑分析功能，快捷地找出同塔双回线路，以及同一发电机组的出口变压器；

3）优化元件切除方案，生成校核元件列表，只生成一次节点导纳阵，优化了静态扫描计算流程；

4）使用改进PQ分解法，并用合并小支路的形式提高潮流计算收敛性和计算速度。

1.2动态扫描加速技术

按故障的严重程度对故障的计算顺序进行排序，优先计算较严重的故障。若计算结果显示稳定，则自动认为该元件发生较轻的故障也能保持稳定，而不再对较轻故障进行校核，从而减少动态扫描计算量。动态故障优先级见表2所示。优先级1表示故障后果最严重，优先级9表示故障后果最轻微。动态扫描时从优先级为1的故障开始。

2应用测试

本系统已在江西电力调度控制中心投入运行。使用本系统对江西电网2014年夏大方式进行分析，对220kV及以上电网进行静态和动态全故障扫描。故障元件范围是江西省内220kV及以上电网元件，分区选择江西省内全部13个分区，电压等级选择220kV、500kV。越限元件范围与故障范围相同。

2.1静态全故障扫描

静态故障类型选择N-1和同杆并架故障扫描。结果显示，静态扫描故障总数760个，导致越限的故障11个，其中导致母线电压越下限的故障1个，导致线路过载的故障1个，导致变压器过载的故障9个。静态扫描结果详细列出了11个导致越限的故障信息，包括切除元件列表和越限元件及越限量。用户可以在地理图中选择相应的故障作业号查看潮流结果。

2.2动态全故障扫描

动态故障类型选择线路三相短路、单相接地重合闸成功、同杆双回或多回异名相故障。根据计算设置，本次扫描自动生成3202次故障，结果表中列出2168次故障暂稳计算结果，有1034次故障根据动态扫描加速技术省略计算。在有暂稳计算结果的故障中，导致功角失稳的有85个，导致电压失稳的有420个。

2.3计算结果分析

该系统计算过程迅速，结果准确。该次应用在台式计算机上完成，CPU是intel酷睿2.93GHz，内存2G。在进行江西220kV及以上电网静态全故障扫描时，仅需5~7min即可完成。完成江西220kV及以上电网线路三相故障动态扫描需要约22h。通过抽样对比可以验证该系统的计算结果与PSASP是一致的。

评估技术论文篇（3）

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

评估技术论文篇（4）

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[,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。187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0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。197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)[]。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/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100个成员单位[3]。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)[1]。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。

199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.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.医学技术评估的类型

4..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..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..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,7%评估公共卫生技术[9,10]。

4..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.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.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。[18,3]

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.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000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.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1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100万美元。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.46亿美元,癌症病人的热疗节约为.7亿美元,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600-000万美元,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000-1600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[0]。

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[19,0]。

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。

10医学技术评估的展望

评估技术论文篇（5）

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

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：

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[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

评估技术论文篇（6）

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。

评估技术论文篇（7）

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。

评估技术论文篇（8）

知识经济时代对一个国家科技综合实力的评估与发展越来越重要，针对科学探索和技术创新的不同特点建立更为科学的评估体系和激励机制，尤其要改革科研绩效评估方法，建立适合科技创新的科技管理体制。

1 我国既有科研绩效评估方法综述

1.1 科研绩效评估的程序

①提出评估目的和要求。②明确评估主体。③评估主体进行评估设计。④评估信息的采集。⑤综合分析与反馈。⑥编写评估报告。

1.2 科研绩效定量评估基本模式

科研绩效评估是一次有目的的活动，为了到达目标，保证评估结果的公正性、科学性，科研绩效评估有自己的评估程序。从评估程序上分析，科研绩效定量评估必然经过这么几个环节：建立指标体系，确定指标权重，数据的预处理，数据综合。本文把他们提出来定义为科研绩效定量评估的基本模式。

1.3 科研绩效评估的指标

联合国教科文组织将科学研究分为基础研究、应用研究和试验发展等三大类，在我国一般把试验发展称为技术开发研究。基础研究成果其绩效表现形式主要为科学论文和学术专著，因此对基础研究成果绩效的评估实质是对其产生的科学论文和学术专著进行评估。应用研究成果其绩效表现形式以技术论文、技术专著和专利为主，但一般情况下，应用研究专利形式比论文形式更能体现其技术特征。技术开发研究成果主要以商业价值为评估标准，即强调其实用性。

由于学科特点的不同，特别是当今科学技术的飞速发展，对有些研究很难明确地区分是基础研究、应用研究还是开发研究，因此其科研绩效表现形式也是多种多样的，在定量时应综合考虑。科研绩效具体的表现在以下几个方面：承担项目、、科技著作、获奖成果、获得专利、创造价值、培养人才等。

1.4 指标权集构造的常用方法

专家评定法，是将指标体系提供给专家，请专家对所有的指标给出权重值。收回专家意见表后，经统计取平均值确定各项指标的权重。德尔斐法，这种方法使用反复分发专家咨询表的形式，将专家的意见集中、返回、再集中，最后取得确定的权集系数的较为一致的意见。层次分析法，又称为多层次权重解析法、解析递阶过程（Analytic Hierarchy Process），简称AHP法。它是采用一种多目标、多标准的两两比较方法对一评估指标系统列出其各项指标的优先顺序和权重系数。

1.5 评估数据的预处理

阀值法。阀值也称临界值，是衡量事物发展变化的一些特殊指标值，比如极大值、极小值、满意值、不允许值等。阀值法使用指标实际值与阀值相比以得到指标评估值的无量纲方法。标准化法。统计学理论告诉我们，要对多组不同无量纲的数据进行比较，可以先将它们分别标准化，转化成无量纲的标准化数据。而综合评估就是要将多组不同的数据进行综合，因而可以借助于标准化方法来消除数据量纲的影响。比重法。是将指标实际值转化为它在指标值总和中所占的比重。

1.6 评估数据的综合

在科研绩效定量评估中，选择的指标都是数量性的，经过数据预处理之后，下一步将预处理过的评估指标数据进行综合。数据综合方法很多，其中两种常见的综合方法：加权算术平均值，加权几何平均值。

2 新的科研绩效定量评估方法构建

2.1 二次相对评估方法

为了消除客观基础条件优劣的影响，获得真实的反应各被评科技机构的主观努力情况的指标，我们应从被评科技机构的综合实力的动态变化中进行挖掘。在建立综合实力评估指标后，我们选择科学、合理的综合评估方法，对当前的状况进行测算，得到的指标我们称之为当前指数。当然，我们可以用同样的指标体系以及同样的方法对科技机构以往的状况进行测算，得到的指数反映了被评对象的客观基础条件的状况，我们称之为参考指数。设xj是第j个被评科技机构的参考指数，yj是该被评科技机构的当前指数，其中xj∈E1，yj∈E1，我们称数组（xj，yj）为第j个被评科技机构的指数状态。

将参考指数作为横坐标X，把当前指数作为纵坐标Y。假设有三个被评对象参加评估，他们的指数状态分别是A（X1，Y1），B（X2，Y2），C（X3，Y3），他们在平面坐标的位置如图1所示。评估对象B的参考指数介于评估对象A、C之间，即X1

我们可以在平面坐标上标出所有被评对象的指数状态，采用数据包络分析（DEA）方法可以得到指数状态可能集的前沿面。任何一个被评对象（X，Y）均介于某两个处于前沿面的被评对象之间（见图1），将该被评对象的当前指数Y在前沿面上的对应值记为Y′，Y与Y′的比值η可作为有效努力程度的一种度量。

2.2 引入二次相对评估方法的科研绩效定量评估新模式

在科研绩效定量评估原模式里，第一是建立指标体系。为了能测评到科学的、公正的科研绩效，许多学者往往在建立指标体系上作研究，他们深入分析科技活动的规律及特点，各自提出自己建立的科研绩效评估指标体系。这样做工作，仍然是沿用原评估模式的思路，仅仅是修整原模式，难以解决原模式存在的根本问题。本文在深入研究二次相对评估方法的原理，把它引入到科研绩效评估中来，提出新的科研绩效定量评估方法。基本想法是通过被评单位的综合实力的变化，运用二次相对评估方法测出科研绩效。可以分两个阶段，第一阶段测出被评单位的科技综合实力，具体有四个步骤；第二阶段，二次相对评估。新模式如图2所示。

3 结论

本文提出的科研绩效定量评估的新模式，较好的解决了基于科研产出的科研绩效评估体系和基于行为的科研绩效评估体系这两种体系各有偏重的问题，进而达到了理性评估与非理性评估的统一。另外本文所提出的科研绩效定量评估的新模式，用它对科研单位进行科研绩效评估不但包含了科技活动的结果即科技产出，而且考虑了科研人员的行为因素产生的相对的科研效果，为科研绩效评估提供了新的解决思路。

参考文献：

[1]张运华，郭海娜.基于DEA的高校科研绩效交叉评估研究[J].科技管理研究，2012（13）.

评估技术论文篇（9）

【正文】

1.引言

美国国会技术评估办公室(office of technology assessment,即(ota)1995年的关闭引起了国际ta领域各界人士的关注，有人甚至对ta的前景表示怀疑。在《技术预测与社会变迁》杂志(technologicalforecasting and social change)的专期讨论中，大多数作者表现出对美国国会的批评并对ta的发展历程进行了总结，最近又有对美国国会出现“科技政策真空”的议论[1]，却少有对ta自身的深入反思。尽管ota被取消主要是美国国会财政预算紧缩，时而被归咎为政党政治的牺牲品[2,3]，但ta自身是否存在弱点，ta的有效实施在现今社会条件下需要哪些努力，无疑是需要我们反思的问题。

国内学者对ta的缘起与传播已有所介绍[4]，而且从20世纪80年代中期开始兴起了对技术评估的研究，但至今为止主要侧重于针对具体项目或技术的分析模型与方法探索。如今，ta在国际范围内已成为一个多样性的领域，出现了多种战略模式与方法工具。smits,leyten和den hertog区分了察觉性ta(awarness ta)、战略性ta(strategic ta)和建构性ta(constructive ta)三种模式[5]，rathenau研究所（原荷兰at组织）主任josée c.m.van eijndhoven将ta分为四种范式，经典范式(classical)、ota范式(ota)、公众范式(public)和建构性范式[6]，jan van den ende等人则总结出了传统的预警性ta(traditionalearly warning ta)和新型的战略性ta、建构性ta及回溯性ta(backcasting)等几种类型[7]。最近，rathenau研究所又提出了交互式ta(interactive ta)[8]，等等。本文不拟对复杂多样的ta领域进行综述性分类归纳，而试图从ta的本质属性出发，阐发其演变的总趋势，揭示其自身的内在矛盾并探索其有效实施的相关对策措施，从而清晰学术和科技管理各界对ta的认识与理解。

传统的ta主要是对技术可行性和可能后果的分析评价，现代许多ta越来越重视利益相关者在技术发展过程中的实际介入，因而ta从本质上包括对技术的预测分析和实际介入两个方面，本文分别称其为ta的预警性和建构性，并将ta大致分为预警性ta和建构性ta两种类型。当前，国际范围内的ta战略正在从以预警性为核心向以建构性为核心的模式转变，各国以不同名称命名的ta都已纳入到这一分析框架中。

2.预警决策视角的技术评估

尽管人类评估行为可追溯到史前阶段[9]，而且20世纪初某些国家对科技的评价分析也可视为科技评估的雏形，但一般认为现代技术评估发端于20世纪50年代开始盛行的技术预测(technological forecasting)，即试图预测技术发展的趋势，帮助大的公司和政府机构制订技术的投资计划，当时如兰德(rand)、哈德森(hudson)公司等都做过此类研究[7]。到60年代，资源、环境、人口等问题的凸现使技术的双刃性成为人们关注的焦点，技术的负面影响往往要在其应用很长时期后才显露出来；而科学技术的高速发展及其复杂性，使人们越来越难以对技术本身及其后果有直观明确的认识和把握。为了更好地利用技术，防止其对社会、环境等可能产生的消极影响，一种新的研究首先在美国兴起，即技术评估。1972年，美国国会通过技术评估法，并设立了ota这一专门机构，开始了ta的制度化。随后，欧洲许多国家和日本相继设立了类似的机构，我国在1997年也成立了国家科技评估中心[10]。

技术评估发端于对技术发展的社会关怀，是以政策分析工具的形式出现的。它通过系统地收集、调查和分析有关技术及其可能产生的广泛影响，为制定科技政策提供客观的信息支持。ta从诞生起就有多种定义[7]，如技术评估是“一组政策研究，对技术产生及扩散后可能产生的社会后果进行系统的考察，它重视那些无意识的、非直接的或延滞的影响”；“技术评估试图建立一种早期预警系统，以察觉、控制和引导技术变迁，从而使公众利益最大化并使风险最小化”；“技术评估是系统识别、分析和评价技术对社会、文化、政策和环境系统潜在的无论有益的，还是有害的后果，从而为决策过程提供中性的、客观性的信息输入”[5]；ota第一任主任emilio q.daddario认为，“技术评估是一种政策研究形式，它为政策制订者提供一个公允的估价。理想情况下，它是一个询问正确的问题并获得正确和及时的答案的系统，它识别决策的争论，行动选择过程和当前预见的影响。它是一种分析方法，系统评价一项技术程序的性质、意义、地位和价值”，等等[6]。

这些ta的共同特征是试图预测技术可能带来的社会、经济、环境等影响，使政策和决策不仅考虑近期利益，而且关心远期的后果，不但重视经济效益，而且关注难以逆转的社会、环境效应，从而使决策者将有关技术后果的信息纳入决策过程中。这是传统的技术评估的基本思想，通常被称为预警性或察觉性技术评估(warning ta/awareness ta)。

发挥预警性技术评估作用的一个有名的事例，是1973年美国科学院建议停止开发超音速客机(sst)一事，其理由是这种飞机在飞行时排出的飞体会局部破坏臭氧层，使地面的紫外线辐射增大，引起皮肤癌患者增加，并对人类以外的生态系统产生长期的重大影响。1979年，ota对30项重大技术的重要性进行评估，包括国家水资源供需的技术、全球未来替代粮食系统分析、技术与世界污染、森林资源技术、材料替代技术、能源使用效率、技术与教育、原材料节约等，近年来的事例如美国战略力量评估；能源、交通、建筑方面的政策、技术、计划评估；电信、电子技术方面的技术、计划评估；空间技术评估；欧洲核装置和核控制项目评估；卫星通讯系统及技术评估；日本和德国超导材料电力应用的评估等。我国也先后进行了12个重大领域中的技术评估和制定相应的技术政策、长江三峡大型水利工程的反复论证等技术评估工作。

3.建构性ta的兴起及两种模式的比较

在预警性ta取得系统成果的同时，其局限性逐渐暴露出来；其一，预警性ta中隐含的基本前提——技术发展过程及其社会影响是可以预测的——被越来越多的事实和理论，如石油危机的发生不仅是难以预见的，而且使得其它的诸多评估变得毫无价值。其二，价值判断必然会被带进据称与价值无关的评估过程中[11]，这种价值的渗透性更加限制了人们对未来技术的社会文化及环境后果的预见能力，ta难以公平无偏见地评价技术的影响，从而无法提供给决策者中立的，更不用说客观的信息。

因此，从20世纪80年代开始，ta逐渐被认为是一种用来管理技术的战略工具，而不仅是一种决策过程中客观、中立的输入因素，新的ta模式开始涌现。1986年荷兰ta组织（nota，即现在的rathenau研究所）试验了一种新的评估思想和行为，其在“社会学习如何使用新技术”的研究中提出的从每项技术创新中拿出1%的资金用于ta的建议被一些项目采纳，这导致了技术开发者无意中对设计准则的扩展。如在通信技术开发的选择上，ta表现为这样一个过程：不同的技术开发商和其他社会群体的代表在技术的实际设计过程中进行讨论，直接带来了相关技术的深入发展和新的技术构思。后来，这样一种过程被称为建构性ta[12]。另外，还有如丹麦的参与性ta(participative ta)[13]等，引言中陈述的多种分类正是对ta多关性的反映。smiths和leyten称新出现的ta家族为“新型ta”，并界定为“ta是一个对技术发展及其结果分析的过程，也是对进行这些分析所依据的基础的争论。ta应该提供信息，有助于参与者开发其战略并为进一步的ta分析确定主题”[5]。新ta家族的共同特征是不仅提出评估报告，更是利益相关者参与技术决策的讨论，并能过协商(negotiation)来建构技术的过程。尽管许多国家的ta并没有以“建构性”命名[14]，我们将这类ta统称为建构性ta。

cta，即建构性ta将ta的重点从对技术后果的预测转移到了技术设计与开发本身，认为技术发展各个阶段的特征都与相关社会因素的参与密切相关，schot和rip将cta看作是一种新的设计实践（包括各种评估工具），其影响是预期的，因为使用者和其他利益相关者从开始便参与其中，技术发展应是一个包括社会学习在内的不断反馈的过程[12]。因此，cta可被界定为通过尽可能多的相关社会因素的持续参与，为实现技术与社会发展的最佳结合而扩展关于技术的决策过程。预警性ta与建构性ta的主要区别可总为下表。

附图

预警性ta与建构性ta两种模式的主要区别

4.建构性ta模式的理论背景

技术评估作为科技战略管理的重要内容，与对技术发展规律的把握密切相关。通常我们把对技术发展的理论解释，区分为两种逻辑线路：技术自主论和社会制约论[15]。近年来西方出现了多种更为细致的技术发展理论，其中，ta从预警性转向建构性的理论来源主要有两个。

一是新熊比特主义关于技术的演进理论。荷兰建构性ta的直接来源是其技术动力学研究[6]，他们采纳了新熊彼特主义者关于技术变迁是一个演化过程的观点：任何技术创新活动都是受制于多种技术因素、经济因素、制度因素和社会因素的动态反馈过程，必须抛弃新古典主义假设环境既定、理与完全信息的分析框架和机械的、均衡分析方法，而为技术创新和技术变迁确立一种具有进化论性质的非线性动力模型[16]，通过类比库恩的“科学范式”，多西(dosi)提出了技术范式——技术轨道的分析框架，认为技术范式与相应的经济社会条件之间的互动作用提供了技术发展的限制性动力，不仅经济社会条件的聚焦、选择和刺激影响着技术演化的方向和内容，而且技术范式对经济社会也产生技术限定。技术并非某种外部事物，技术转道(technology trajectory)包括在与社会系统的相互作用中[17]。不仅r＆d过程需要理性搜寻与选择，而且各类组织间的相互作用、对未来的预见能力和制度安排，都将导致不同的技术路径。这一过程并非完全是自组织的，尽管全球范围内大量参与者之间复杂的竞争导致“看不见的手”嵌入于特定产品、生产过程或技术系统发展之中，但掌握不同参与者之间复杂的相互作用如何影响技术发展的知识，将有助于塑造新的技术范式。演进经济学试图揭示为什么技术朝某一方向，而不是别的方向发展，从而为通过扩展技术设计与开发来实现更好的技术发展提供了理论依据。

二是技术的社会建构论。cta的另一个理论来源是20世纪80年代兴起的技术的社会建构论(social constructivism)思潮[18]。它侧重于研究社会对技术发展的影响，打破了长期占统治地位的技术决定论的基本观点：技术的性质和变迁的方向是毫无疑问的和预决定的（由某种内在技术或经济逻辑决定），而且技术对工作、生活和社会产生决定性作用，技术变迁不可避免地带来社会和组织变迁[20]。与新熊比特主义者的演化经济学不同，社会建构论重点关注技术如何在不同社会群体、价值观念之间的互动中被社会建构而成。这一思潮中出现了多种理论流派和分析框架[19]（如scot、sst、actor-network、system等），其主要观点是认为技术的发展过程是社会建构或形塑(shaping)的，并且打破技术社会二分的传统分析方法，将技术与社会视为不可分割的一体化的“无缝网”(scamless web)。在技术产生和发展的每一阶段，都涉及到在诸多技术可能性中进行社会选择。技术正是在持续的社会反馈与利益相关者参与中一步步经过或然性(problematization)过程走向稳定化(stabilization)，即技术的内容和后果包含在技术发展的社会建构过程中。因此，对技术进行评估便不应仅仅针对技术发展的结果进行静态分析，更要考察并介入技术选择过程。

这两种理论尽管关注的问题导向不一致，但对技术发展都持进化和非均衡的分析视角，关注技术发展的动态过程[21]。当前，二者都处于始步阶段，建构性ta也没有形成完善的战略模式，我们应充分发挥它们之间（理论与实践）的互利关系。

5.技术评估：认识论与价值观的两个悖论

ta的演变是其不断完善的过程。ta中究竟存在哪些矛盾，究竟面临什么困境，是需要我们深入思考的问题。hans mohr总结了关于ta的六点普遍性共识[22]；发展必须依靠技术进步；技术进步的悖论；一个多元化的世界没有一个关于什么是“好”的简单答案；人类对自身所为和所不为负有同等的伦理责任；ta要分析评价技术的后果、机会和风险，当前的威胁主要来自于现有技术；新技术必须不仅在科学性方面，而且在社会和环境维度上好于旧技术。这六点共识中恰恰隐含了ta在认识论和价值观上的两个悖论。

5.1认识论上的内在悖论。

对技术及其影响的分析是ta的基本内容。建构性ta虽然避开了仅对技术后果进行静态评价，但预警的功能依然存在，且在技术发展的过程中需要进行理性的分析选择。我们并不在一般意义上谈论人类认识的可能性与合理性问题，而将问题集中在技术评估上。作为技术决策的依据与实际构成，ta在认识论维度上的悖论主要存在于有限理性和隐性知识两方面。

其一，技术评估的目标是发展更为全面的技术，但决策者不可能知晓所有可选方案，而且对各方案的可能后果无法做出精确的估计。西蒙将理性的约束因素归结为5条；不完备和不完全的信息，问题的复杂性，人类处理信息的能力，决策的时间限制和针对组织目标的争议[23]。这些约束下的有限理性与现实的无限可能性构成一对矛盾，使技术评估常常无法得出确定的结论。科林格里奇困境(collingridge dilemma)表明了人类对技术进行评估和控制中的尴尬；技术的后果在其发展前期难以预测，故虽可以进行控制却不知如何控制；随着技术发展，其影响逐渐明显时，虽知如何控制却很难对其进行控制[24]。

其二，ta需要各种观点的交流沟通，而技术评价与决策过程所依赖的不仅是科学的推理分析，更依赖于参与者的经验、兴趣和世界观，这些知识常常以隐性状态存在。波兰尼(m.polanyi)认为隐性知识占据了人类知识中的大部分，而在评估领域，隐性知识的影响尤为明显。ta不仅仅是技术发展的结果，技术决策过程对人类兴趣和世界观存在直接依赖，这些兴趣和世界观并非总是外显的，而常常表现为工程师做决定所依赖的隐含性的综合背景[25]。因此，如何协调不同的观点，最大可能地获得“正确”认识，是ta中始终存在的问题。

5.2价值观上的内在悖论。

前面谈到了预警性ta中的价值渗透性，这在建构性ta中同样存在。ta所关注的不单纯是技术自身，而是与之相关的社会、文化、生态等问题，这无疑需要做出价值上的判断与评价。在我们这样一个多元化、异质性的社会中，不同社会群体、不同国家地区对同一项技术有不同的价值判断，从而会对技术及其后果给出不同的解释并给技术带来不同的建构导向。因此，与基本属性相对应，ta在价值观上的悖论来自于分析预测中多元价值倾向的分野和建构技术过程中不同参与者给技术带来不同影响的冲突。如schot和rip将ta主体划分为三种角色：技术方面、社会方面和调节方面[12]。不同的角色对技术有不同的价值取向，技术角度的参与者更重视技术的先进性与效率性等，社会角度更重视技术对社会文化、伦理道德、生活生产方式等产生的影响，调节角度则考虑得较为全面，倾向于折中。因此，ta公正、客观的标准便难以划界。而倘若ta提供给不同社会群体不同的技术选择，那么ta多样的结果无论从技术上，还是经济上都难以被实施。

技术的社会化过程受到来自于政治、文化、心理等因素的整合作用[26]，每一时代的主流技术范式以及它的属性和特点，都深刻地融入那个时代的社会属性和特点之中。ta的基本价值取向是技术、经济社会、生态环境等整体最优，在技术决策中如何扩展民主，协调多元的价值取向，增强政府、专家、企业和普通民众之间的交流，使技术发展面向公众，而不是基于私人利益的决策，是ta一直在努力，但至今尚未解决的问题。

与之相关，ta只能提供关于技术选择的更多的信息，却不能对技术选择的权力基础带来直接影响。价值观多元化带来的ta中的矛盾使ta容易沦为权力的附庸，即ta的结果往往在符合权力占有方的利益时才会被采纳。ota曾是专家和公众之间的桥梁，将技术信息转换为公众语言以争论和决策，但这种客观中立的做法最终并未得到国会的支持。ta面临的不仅是技术上的合理性，而且是政策上的可行性。ta如何对政策来说是中肯的，而又不从属于政治系统？如何符合技术中的科学规律而又不与政策无关？因此，ta需要的是对现行发展政策与技术方向的有机结合，而不仅仅是完全科学性的分析，或是流于为既定政策服务的工具。

6.技术评估；有效实施的若干建议

尽管ta对于技术及经济社会发展的意义是毋庸质疑的，但ta中的悖论将长期存在。我们认为，问题的关键不是消除ta中的基本矛盾，而在于如何有效的协调。未来ta理论研究和实践重点需要关注以下三方面。

第一，广泛吸收公众参与。广泛的公众参与是ta客观性与公正性的保证之一。“公众”意味着拥有不同观点，不同价值观的个人和群体。ta组织应采取一切可能的措施最大限度地使公众公平地参与进来，比如可利用互联网网页、相关组织、民意调查、座谈会以及传统的建议板等形式。这里需要注意的是相关群体的选择应具有代表性，能充分反映社会各阶层的要求。

第二，增强ta过程和结果的柔性；一个ta组织应能够提供及时有效的信息，如简报、摘要等，而不是像ota那样一定要提供“圆满”的报告，其缺点在于时间滞后，长而不实用（ota的报告一般需要18到24个月，每份报告200多页）[27]。在ta中，要善于根据不同的目的去寻求合适的评估过程与方法，在坚持基本原则的前提下，不必遵循僵化的程式。

第三，加强与政策和立法系统的结合。如前所述，ta的结论要对现实发挥指导作用，需要通过政府以政策或立法来执行。离开了政府与立法系统的支持，ta只能作为一种苍白乏力的研究，最终会走向衰亡。因此，无论是政府还是民间的ta组织，其研究活动一方面要关注政策导向，另一方面要积极导向政策，参与到技术发展的实际决策中。

【参考文献】

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[5]　smits,r.leyten j.,den hertog,1995.technologyassessment and technology policy in europer:new concepts,newgoals,new infrastructures,policy science,28,271-299.

[6]　josée c.m.van eijndhoven,1997.technology assessment:product or process?technological forecasting and social change.54,269-286.

[7]　jan van den ende,karel mulder,marjolijn knot,ellen moors,and philip vergaragt,1998.traditional and modern technologyassessment:toward a toolk it,technological forecasting andsocial change.58,5-21.

[8]　rathenau institute(ed.),1997.technology assessmentthrough interaction-a guide,/index.html.

[11]　f.拉普，1986（汉译本），技术哲学导论，198页，辽宁科学技术出版社。

评估技术论文篇（10）

2．基于实践体悟的研究成果不多“三段式”是公共政策风险评估研究的常用写法，即先对具体政策做一介绍，然后从最一般意义上对其存在的潜在风险进行分析或者预测，最后提出防范、控制风险的对策建议。该研究路径泛泛而谈，较为陈旧，研究结论跟实际联系不紧密。即便是借助量化的技术模型（如RBCS模型等）［4］，现有研究也基本未超越政策———风险———对策的套路。实际上，研究者要是无法参与公共政策风险评估实践，就很难全面把握具体公共政策可能运行的系统，提炼风险评估的核心指标则更加困难，遑论风险源的识别并以此提出针对地方需求的对策建议。由此，公共政策风险评估的研究成果大多是从文献到文献的“原地打转”，很难有新突破。

3．整体性风险评估框架尚未建立随着整体性治理理念的推进，西方政府普遍建立起整体性绩效评估（管理）框架以推进绩效管理的发育成熟［5］。这种做法同样可用于公共政策风险评估，既体现治理理念，也可将其提供的操作流程与方法作为风险评估的使用指南。公共政策风险评估一般应包括原则、主体、流程、指标、方法、问责机制等核心要素。理论研究对上述要素都有所涉及，也充分认识到评估指标的重要性，提出了“政策环境风险”、“政策制度风险”、“政策选择风险”和“政策伦理风险”等指标［6］。然而，零星、分散的研究并未构建起整体性的公共政策风险评估框架。

4．跨界研究处理不善毋庸置疑，源自管理科学的风险评估技术和模型能够为公共政策风险评估的开展提供借鉴和便利。与此同时，基于风险识别和评价强数理、强技术的要求，公共政策风险评估也必须利用其它学科的方法。由此，公共政策风险评估及其研究就成为一种跨界行动，如何实现政策科学和管理科学的有效对接是一项颇具难度的挑战。作为一种分析工具，将风险评估引入和应用于政策分析为公共政策的科学化确实提供了很大的益处，但偏重技术分析的政策风险评估与规范意义上的政策分析之间的鸿沟也日益显现［7］。现有研究已经开始移植项目风险评估模型等尝试方法技术上的挖掘，但效果并不理想。将管理科学关于风险评估的做法引入政策分析时形成了“两张皮”，一者是公共政策风险要素的分析，另一者是套用技术模型从宏观上谈如何对风险进行评估，离极具操作性的风险要素识别、监测、控制等还有相当的距离。此外，有些研究者对技术模型一知半解甚至全然不知，这样的研究肯定无法深入，只是做表面的花哨处理而已。

二、公共政策风险评估研究局限的成因

就上文的分析，公共政策风险评估虽已引起关注，但研究并不深入，高质量的成果相对有限。剖析造成这一困局的原因，将有助于针对性地提出消解和突破策略，推进理论研究，更好地为实践提供指引。

1．理论研究重视不够政策科学经过几十年的发展，逐渐形成了自己的学科范式。政策评估作为政策分析的一个环节和分支，也日益得到重视，旨在为决定政策变化、政策改进和制定新政策提供依据［8］。有学者提出，如果政策评估的标准或方法不科学，那么具有明显的负向排斥性政策将可能评价为好的或者合乎正义的政策［9］，这将引致很大的风险。然而，他们只是点到为止，把公共政策风险评估作为政策分析的一部分，淡化了其重要性。归根到底，还是因为公共政策风险评估的理论研究没有获得足够的重视。

2．问题意识不强公共政策风险评估的重点不在于定义什么是公共政策风险，而是如何找到风险源，进行风险的识别与控制。这就决定了理论研究需厘清公共政策风险的特殊性、公共政策风险评估与其它项目（活动）等的风险评估有何本质区别，哪些可靠的技术手段可用于公共政策风险评估与管理等问题。然而，现有研究花了大量的笔墨为公共政策风险下定义，以无争议的粗线条方式阐明公共政策的风险源在政策系统内外部或者政策过程。如此一来，公共政策风险评估研究并非基于明确的研究问题，而是把公共政策和风险评估进行简单叠加。理论上的“自说自话”显得空洞乏味。

3．研究者学科背景受限从现有情况看，公共政策风险评估研究的主体大多来自于政治学、行政学等学科领域，较少受过风险评估技术方法的专门训练，这不利于研究工作的顺利开展。有意思的是，部分研究者具有经济学、管理科学的背景，在公共项目风险评估实践操作的基础上形成了关于公共政策风险评价的研究成果，可他们又没有接受过系统的公共政策分析训练。然而，更好的风险评估比较来自于信息交换，而不是依赖技术模型进行定量信息的比较［10］，选择适当的技术之后需考虑如何对结果做出解释。所以，研究者的学科背景限制了公共政策风险评估研究将价值理念、语言表征及技术工具进行有效地整合。

4．研究的压力与动力不足公共政策风险评估的研究成果大体形成于以下两种情况：一是研究者个人基于兴趣、社会热点等方面的考虑进行研究尝试，以文献研究居多，重复生产的意味较重，质量不高；二是研究团队获批纵向课题后开展研究，虽说引入多学科的方法，也运用了大量的模型，但是理论解读和推导居多，基于实践的总结与提升较少。因为纵向课题通常只需提供公开出版的论文、著作等就可以申请结题，深入实践的压力几乎没有，动力也就无足而生了。当然，这跟研究者鲜有机会接受政府的委托进行公共政策风险评估有关。以教育政策的风险评估为例，由政策制定者和专家学者组成临时性风险评估团体是政府的惯常做法，从事理论研究的专家学者可以说是依附于政府参与评估工作，无独立性可言，压力和动力自然也有限。缺乏实际操练机会的现状很难促进研究者投入力量组建多学科背景的成员进行研究，这又怎么习得风险评估硬本事？如果研究者还是按照前文所述提提一般性的对策建议，这又加剧了地方政府对专家、科研机构独立评估的不信任，研究人员更加难以深入到“评估市场”中去。

三、公共政策风险评估研究的突破

公共政策风险评估是一项技术性、实践性较强的跨界对接工作，理论研究更加需要把握理论联系实际的原则。这样才能使得理论成果真正指导评估实践，增强公共政策风险评估工作的成效。借鉴项目风险评估、政府绩效评估等较为成熟的做法，研究者从“黑板”、“电脑”走向“政府”、“市场”将是总体发展趋势和方向。基于这个大方向，研究者可从以下方面尝试以实现突破。

1．树立研究信心党的十八届三中全会明确提出，全面深化改革的总目标，就是完善和发展中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化。公共政策是一系列方针、策略的统称，是党和国家的治理工具。任何的执政理念都要靠各项公共政策来落实。很显然，对公共政策进行风险评估，不仅关乎治理能力和水平，更影响到社会稳定与社会质量的改进。通过对未来的预测，把不确定性控制在一定的范围内，就等于政府掌握了主动权。可以预见，政府将越来越重视公共政策风险评估。研究者应该对这个领域的研究前景抱以乐观的态度，相信不仅可以有所作为且可以大有作为，提高研究激励。共识一旦达成，就可促使更多的研究者加入，为研究队伍输送新鲜血液。

2．增强“市场”意识从前文分析看，研究者因承接政府委托项目少，公共政策风险评估实践有限等导致了理论研究不充分。要想推进公共政策风险评估研究，还得回归“市场”。这里的“市场”并非纯经济的买卖市场，而是基于政府是委托人，研究者是人形成的公共政策风险评估市场。在这个特殊市场中，政府提供经费支持，研究者基于物质利益的考虑和理论研究的需要等承担具体政策的风险评估工作，这将促使他们带着明确的问题寻求解决之道。所以，要想在现有成果的基础上有所突破，研究者必须改变“关起门来做学问”的做法，主动接触政府，“推销”自己的成果，寻求与政府的对接。只有增强市场意识，受到市场的刺激，研究者才会以更加开放、积极的心态投入研究，体悟理论与实践的差异，在理论成果有所转化的同时进一步修正、充实、完善已有的研究结论。此外，研究者需与政策制定机构建立起有效的风险沟通以增强信任感，因为价值判断是专家风险评估途径的内在特性，目的是提供关于危害的综合信息以满足政策制定者和利益相关者的需要和利益，并以易于理解的方式对待不确定性决策问题［11］。这有助于提高获取市场操练的机会。

评估技术论文篇（11）

中图分类号：G40-058.1

文献标志码：A

文章编号：1673-8454（2015）07-0013-04

一、现状及问题

学科建设是高等学校发展的核心工作，是衡量一所高校办学水平的重要评价标准。如何科学、客观、准确地评价学科状态，从而更好地规划资源配置促进各学科均衡发展是多年来各高校及研究机构的重点研究课题。学科评估的两个关键因素是评估指标体系和基础数据，到目前为止，学科评估重点研究了评估指标体系及评估方法，并已取得了显著成果，研究人员提出了多种比较成熟、完善的评估指标体系。但是，目前不论使用哪一套评估指标体系开展学科评估工作时都会遇到许多问题，使看起来完美的评估指标体系并不能顺利实施。以下是三个典型的问题：

（1）无法准确、全面、及时地获取各类业务数据，导致评估结果不够全面、不够客观、不够准确。

（2）评估指标是对高校业务的抽象描述，无法与具体业务数据直接对应，导致无法直接得到与评估指标对应的评估结果，需要将评估指标转换为业务标准才能与业务数据准确对应。

（3）目前学科评估主要靠人工收集数据、计算评估结果，基于一套比较复杂的评估指标体系采用人工方法去生成评估结果是一件非常困难的事情，如果要同时生成多套不同评估指标体系的评估报告更是一件不太现实的事情。

本文介绍使用大数据技术充分收集高校业务中与学科相关的结构化、半结构化和非结构化数据，并将半结构化和非结构化数据转化为更容易分析使用的结构化数据，同时确定数据实体及其间的关系，最终将经过清洗的数据按照统一标准进行存储。基于标准化的业务数据，充分发挥OLAP技术优势对学科进行多维分析并生成学科评估报表。

二、大数据解决方案

1.系统架构

基于大数据的学科评估系统框架（见图1）主要包括：数据源层、数据处理层、数据存储层和数据分析层。

（1）数据源层

数据源层是学科评估基础数据的来源，主要包括分布于各业务系统的结构化数据，系统外的半结构化数据和非结构化数据，如TXT、XML等格式的文本文件。

（2）数据处理层

学科评估基础数据分布于不同的业务系统，而且数据量大，同时还有系统外的半结构化和非结构化数据，传统的ETL技术已经无法完成处理任务。Hadoop技术能够对海量数据进行分布式处理，尤其是处理半结构化和非结构化数据具有先天优势。数据处理层借助大数据技术对原始数据进行抽取、清洗、转换，完成数据集成，按照存储层数据模型重新组织数据，形成能够支持学科评估的标准化数据。

（3）数据存储层

数据存储层是学科评估数据的核心，主要包括业务数据库、业务指标库和评估指标库。业务数据是与学科相关的基础业务数据，业务指标是指描述基础数据的维度，评估指标是指不同评估体系中的各类指标。数据存储层采用数据仓库维度模型存储业务数据，这样更有利于应用层的统计分析。数据存储层会进行数据的标准化，建立统一的编码规则，去除冗余和不一致。

（4）数据分析层

数据分析层是学科评估应用的核心。通过联机分析平台（OLAP）可以快速生成评估报表并进行多维分析，节省人工计算工作量，并以打印输出、文件输出、Email输出、Web等多种方式展现。

2.业务数据模型

业务数据采用星型模型进行数据建模，建模的重点是识别业务实体与学科评估相关的最细粒度属性，作为业务指标维度，它们将构成业务指标库，这些指标可以综合反映业务实体属于哪一个学科评估指标，其他对学科评估不产生影响的实体属性可选择性地保留在模型中，方便进行多维分析。

图2是以科研论文和科研项目为示例的科研业务数据模型。学科维度来标识论文和项目属于哪一个学科，论文类型、刊物类型、刊物分区、第一作者类型维度是评估科研论文的业务指标，项目经费、负责人类型、项目类别、项目级别、项目子级别是评估科研项目的业务指标。

3.评估指标模型

由于目前还没有统一的、标准化的学科评估指标体系，各高校内部以及各权威机构的评估指标体系都不完全相同，而且经常会有变动，如果每次开展学科评估都将基础数据与评估指标重新对应，然后计算评估结果是一件非常困难的事情。

鉴于高校内部描述业务实体的属性相对固定，提取这些属性作为基础业务指标，将业务指标与学科评估指标作匹配，这样业务实体就能对应到具体的评估指标。图3是以科研论文和科研项目为例设计的评估指标模型，设计说明如下：

（1）同一类业务数据用于学科评估的属性可能不完全相同，如纵向项目用项目级别和项目子级别属性来表示评估得分，横向项目是用项目经费来表示评估得分，所以业务指标库要最细粒度，保证能唯一标识所有类别的业务数据。

（2）最细粒度的业务指标可以使评估指标粒度更小、更加科学，从而提高评估结果的科学性和准确性，同时可以满足不同评估指标与业务数据的对应关系，保证了评估指标体系的兼容性和扩展性。如科研论文评估指标和科研项目评估指标都是基于科研论文和科研项目最细粒度业务指标生成。

（3）评估指标类型标识该评估指标是评估哪一业务，如科研论文、师资队伍、人才培养等。评估指标体系标识该评估指标对应的是哪一种评估标准，如校内评估指标体系、国内某权威机构评估指标体系、国外某权威机构评估指标体系等。

（4）评估指标中的开始年份和结束年份用来标识该指标的适用范围，支持生成历史年份的评估报表，可以比较不同年份的评估结果。

（5）评估得分是对评估指标的量化表示，并不是每一个评估指标都有评估得分，有些统计实体数量的就没有评估得分，如统计教师数量、学生数量等。

4.学科评估

学科评估的核心工作是按评估指标去汇总各类业务数据、计算评估得分，然后通过不同的维度去分析评估结果。业务系统通过数据共享方式将各类业务指标提供给学科评估系统，学科评估系统管理员根据业务指标灵活设置评估指标、得分、指标对应时间段，业务数据根据业务指标就可以关联查询到对应的评估指标，进而可以得到评估得分，最终可以自动汇总数据得到评估报表。以科研项目学科评估为例，计算过程伪代码如下：

SELECT EXTRACT （YEAR FROM Tl.立项日期）AS评估年份

，T4.评估指标体系名称AS评估指标体系名称

，T5.评估指标类型名称AS评估指标类型名称

，T3.评估指标名称

AS评估指标名称

.T2.二级学科名称

AS二级学科名称

，T2.一级学科名称

AS一级学科名称

，T2.学科门类名称

AS学科门类名称

，COUNT（T1.项目编号）AS项目数量

，SUM （T3.评估指标得分）AS评估得分

FROM 科研项目Tl

LEFT JOIN学科T2

ON

Tl.学科=T2.学科编号

LEFT JOIN科研项目评估指标T3

ON

Tl.负责人类型=T3.作者类型编号

AND Tl.项目类别=T3.项目类别编号

AND Tl.项目级别=T3.项目级别编号

AND Tl.项目子级别=T3.项目子级别编号

AND EXTRACT（YEAR FROM Tl.立项日期）BE-TWEEN T3.开始年份AND T3.结束年份

LEFT JOIN评估指标体系T4

ON T3.评估指标体系=T4.评估指标体系编号

LEFT JOIN评估指标类型T5

ON T3.评估指标类型=T5.评估指标类型编号

GROUP BY EXTRACT（YEAR FROM Tl.立项日期）

T4.评估指标体系名称

T5.评估指标类型名称

T3.评估指标名称

T2.二级学科名称

T2.一级学科名称

T2.学科门类名称

该学科评估系统具有如下特点：

（1）快速部署、灵活维护评估指标。只要建立评估指标与业务指标的对应关系，就可以完成业务数据与和评估指标的关联，从而可以快速生成学科评估报表。

（2）支持多评估指标体系，可以同时生成基于不同评估指标体系的评估报表，比较不同评估指标体系下的评估结果。

（3）评估指标中的时间属性满足在不同时间段使用不同的评估指标，达到保留历史评估结果的目的。

（4）通过联机分析（OLAP）功能可以快速计算评估得分并进行多维分析。如可以快速生成基于二级学科、一级学科和学科门类的评估报表。

三、应用实例和应用效果

1.应用实例

本文选取上海财经大学校内评估指标体系中纵向科研项目评估为例，介绍具体应用情况。表1是根据纵向项目业务指标设置的评估指标，每一个纵向项目能找到对应的评估指标。

图4是使用数据可视化工具Tableau开发的纵向项目学科评估报表，通过筛选器可以查看不同年份、不同评估指标对应的评估结果，通过钻取功能可以得到学科门类、一级学科、二级学科的评估结果，达到多维分析的目的。如果有多种评估指标体系，可以同时展现在评估报表内，方便横向比较评估结果。

2.应用效果