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user: 4. 实证研究 4.1. 指标权重的确定 指标权重的选取适当与否直接影响评价结果的可靠性，在选取指标的过程中应尽量遵循科学性原则和独立性原则。本文首先通过咨询知识产权相关部门，确定知识产权的评价指标，对相关程度较强的指标进行筛选。同时通过咨询专家以及问卷调查，对定量指标和定性指标进行权值的分配，再通过熵值法确定各定量指标的权重，最终结果如表1所示。 Table 1 Enterprise intellectual property capability evaluation index syste 目标层 一级指标 二级指标 权重 知识产权能力评价指标 知识产权投入能力 R&D人员投入强度 0.0386 企业研发机构硕士以上学历人员比重 0.0747 R&D经费内部支出 0.0473 R&D经费投入强度 0.0498 知识产权产出水平 专利申请数(件) 0.0439 有效发明专利数 0.0769 拥有注册商标数 0.0343 发明专利申请数 0.0369 企业发明专利申请比例 0.0755 知识产权利用程度 新产品产值率 0.0544 新产品销售收入占主营业务收入比重 0.0482 仪器和设备支出占固定资产净值比重 0.0367 知识产权创造潜力 专利申请数量增长率 0.0265 R&D经费内部支出来自政府资金比重 0.0898 R&D经费内部支出来自国外和其他资金比重 0.0476 企业开发新产品经费 0.0459 新产品开发项目数 0.0531 知识产权社会效益 环境效益 0.0543 整体技术水平提高 0.0656 表1. 企业知识产权能力评价指标体系 4.2. 确定评价对象 指标集及各指标权重如表1所示。本文选取四川省绵阳市八家高新技术企业(九洲Jezetek、长虹新能源、格瑞普Greeble、湟恩、泰越TY、晋深新材、美科以及SZ赛卓)作为实证研究对象，对其知识产权能力进行评价。本文数据来源于统计年鉴以及相关部门公布的权威指标数据，如：《四川科技年鉴2016》，《绵阳统计年鉴2016》等。 4.3. 数据标准化 由于各项指标量纲不同，在综合评判之前需对各项指标进行标准化处理。本文指标均属效益型指标，用 M i n − M a x 标准化法数据处理，得到知识产权综合能力评价矩阵为： M = [ 1.0000 0.7000 0.2000 0.1500 0.0400 0.0800 0.0200 0.0000 0.8696 1.0000 0.8696 0.6522 0.4348 0.2174 0.0000 0.2174 0.2500 0.1250 0.0000 0.7500 1.0000 0.0750 0.1750 0.1750 1.0000 0.7500 0.5000 0.6750 0.6500 0.2500 0.5000 0.0000 0.8000 0.8500 0.5000 0.0000 0.3000 0.2000 0.1000 1.0000 1.0000 0.8125 0.5000 0.3750 0.2500 0.0000 0.1250 0.0625 1.0000 0.4000 0.3333 0.2667 0.1333 0.0000 0.1067 0.1333 0.7059 1.0000 0.9412 0.8235 0.2353 0.1176 0.0000 0.0588 0.8750 0.5000 1.0000 0.5000 0.3750 0.0000 0.1250 0.0000 0.9286 1.0000 0.7857 0.7143 0.8571 0.4286 0.0000 0.1429 0.4118 0.7059 0.1176 0.0000 0.1176 0.5294 1.0000 0.7059 1.0000 0.7059 0.5882 0.5294 0.4706 0.4118 0.4706 0.0000 1.0000 0.8333 0.5833 0.6667 0.3333 0.4167 0.1667 0.0000 0.2778 0.1667 0.2778 0.0000 0.4444 0.6111 1.0000 0.5556 0.3333 0.1667 1.0000 0.6667 0.3333 0.8333 0.0000 0.1667 1.0000 0.8889 0.7222 0.5556 0.4444 0.0000 0.0556 0.1111 0.8333 1.0000 0.5000 0.6167 0.9500 0.3333 0.0000 0.1667 0.0909 0.0000 0.3636 0.2727 0.4545 0.6364 0.8182 1.0000 0.9091 0.5455 1.0000 0.0000 0.3636 0.4545 0.1818 0.6364 ] 其中， M i j 表示第 i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ 19 ) 项指标对应第 j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ 8 ) 家企业的数据经归一化处理后的得分值，区间为[0，1]。各一级指标对应的模糊评价矩阵分别为： { M 1 = M i j ( i = 1 ， ⋯ 4 ) ; M 2 = M i j ( i = 5 ， ⋯ 9 ) ; M 3 = M i j ( i = 10 ， ⋯ 12 ) ; M 4 = M i j ( i = 13 ， ⋯ 17 ) ; M 5 = M i j ( i = 18 ， 19 ) . 4.4. 模糊综合评价 本文基于模糊综合评价法，利用 Matlab 编程对绵阳市八家高新技术企业(九洲 Jezetek 、长虹新能源、格瑞普 Greeble 、湟恩、泰越 TY 、晋深新材、美科以及赛卓)的知识产权能力进行评价。 首先，对知识产权一级评价指标进行评价。知识产权投入能力投入能力矩阵为 M 1 ，知识产权投入能力权重为 λ 1 = [ 0.0386 ， 0.0747 ， 0.0473 ， 0.0498 ] ，知识产权投入能力的一级模糊评价结果为： N 1 = λ 1 * M 1 = [ 0.0386 0.0747 0.0473 0.0498 ] * [ 1.0000 0.7000 0.2000 0.1500 0.0400 0.0800 0.0200 0.0000 0.8696 1.0000 0.8696 0.6522 0.4348 0.2174 0.0000 0.2174 0.2500 0.1250 0.0000 0.7500 1.0000 0.0750 0.1750 0.1750 1.0000 0.7500 0.5000 0.6750 0.6500 0.2500 0.5000 0.0000 ] = [ 0.1652 0.1450 0.0976 0.1236 0.1137 0.0353 0.0339 0.0245 ] 同理，知识产权产出水平、利用程度、创造潜力和社会效益的一级模糊评价结果分别为： N 2 = λ 2 * M 2 = [ 0.2384 0.1882 0.1821 0.1061 0.0740 0.0131 0.0271 0.0555 ] N 3 = λ 3 * M 3 = [ 0.1071 0.1143 0.0700 0.0583 0.0696 0.0639 0.0655 0.0418 ] N 4 = λ 4 * M 4 = [ 0.1575 0.1389 0.1477 0.1076 0.1355 0.1233 0.0698 0.0718 ] N 5 = λ 5 * M 5 = [ 0.0646 0.0358 0.0853 0.0148 0.0485 0.0644 0.0564 0.0960 ] 其次，根据一级指标评价结果对知识产权目标层进行模糊综合评价。绵阳市高新技术企业的知识产权综合能力模糊评价结果，即最终评价决策矩阵为： N = N 1 + N 2 + N 3 + N 4 + N 5 = [ 0.7327 0.6221 0.5827 0.4105 0.4412 0.3000 0.2796 0.2896 ] . 最后由一级指标评价结果和最终评价决策矩阵对评价结果进行排序，绵阳市高新技术企业知识产权能力综合得分及排名情况见表2。 Table 2 Score and ranking of intellectual property capability of high-tech enterprise 企业 排名 综合能力 投入能力 产出水平 利用程度 创造潜力 社会效益 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名 得分 排名 九洲 1 0.733 1 0.165 1 0.238 1 0.107 2 0.158 1 0.065 3 长虹 2 0.622 2 0.145 2 0.188 2 0.114 1 0.139 3 0.036 7 格瑞普 3 0.583 3 0.098 5 0.182 3 0.070 3 0.148 2 0.085 2 湟恩 4 0.411 5 0.124 3 0.106 4 0.058 7 0.108 6 0.015 8 泰越 5 0.441 4 0.114 4 0.074 5 0.070 7 0.136 4 0.049 7 晋深 6 0.300 6 0.035 6 0.013 8 0.064 6 0.123 5 0.064 4 美科 7 0.280 8 0.034 7 0.027 7 0.066 5 0.097 7 0.056 5 赛卓 8 0.290 7 0.025 8 0.056 6 0.042 8 0.072 8 0.096 1 表2. 高新技术企业知识产权能力得分及排名 4.5. R型聚类分析 本文基于R型聚类法对所选取的八家高新技术企业进行分类，验证模糊综合评价的可靠性。通过Matlab编程，对数据进行标准化处理，得到相关系数矩阵，然后计算相关系数导出的距离，按类平均法进行聚类，最后画出聚类图如图1所示： 图1. 聚类分析结果 由图1可知，分为两类时，聚类结果为： G 1 = { 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 } ， G 2 = { 6 ， 7 ， 8 } ; 分为三类时，聚类结果为； G 1 = { 1 ， 2 ， 3 } ， G 2 = { 4 ， 5 } ， G 3 = { 6 ， 7 ， 8 } ; 分为四类时，聚类结果为： G 1 = { 1 ， 2 } ， G 2 = { 3 } ， G 3 = { 4 ， 5 } ， G 4 = { 6 ， 7 ， 8 } . 其中，数字1~8分别代表九洲、长虹新能源、格瑞普、湟恩、泰越、晋深新材、美科以及赛卓八家高新技术企业。