CN110111024A - 基于ahp模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，包括电力行业科技成果市场价值评估指标体系的确定，指标体系权重的确定以及电力行业科技成果市场价值评估，其基于理论研究成果明确电力行业科技成果的市场价值的评估技术，研究比较现有评价、评估技术，建立符合南方电网特性的科技成果市场价值评估体系，能够从多角度、多维度，从科学性、经济型、社会性等方面对各类科技成果的市场价值进行恰当的评估，结合电力行业特点，针对南方电网科技项目类别及研究全过程的各个阶段，建立科技成果市场价值评估方法，解决电力行业科技成果市场价值难以评估的问题。

Description

基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法

技术领域

本发明涉及电力行业技术领域，具体为基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法。

背景技术

电力投资的高风险性决定了开发体系中投资环境分析的重要性。其资本技术密集型产业特点、电力产品特殊性及系统制约性决定其对投资环境的更高要求，鉴于此，对电力行业科技成果价值评估是未来主流趋势。

然而，目前电力行业还没有针对科技成果市场价值评估的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，能够从多角度、多维度，从科学性、经济型、社会性等方面对各类科技成果市场价值进行恰当的评估，解决电力行业科技成果市场价值难以评估的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，利用层次分析法和模糊数学方法建立AHP-模糊综合评价模型，具体包括以下步骤：

步骤1)：建立电力行业科技成果价值评价指标体系，以电力行业科技成果价值为目标层，下设子目标层、准则层和指标层；

步骤2)：列出子目标层到准则层的指标因素集B＝{B₁,B₂,B₃,···,B_n},i＝1,2,...,n，准则层到指标层因素集B_i＝{C₁,C₂,C₃,···,C_m}；

步骤3)：确定各指标的权重：用“1-9标度法”构造判断矩阵，数字“1、3、5、7、9”分别表示指标两两比较下，一个指标比另一个“同等重要、稍微重要、明显重要、强烈重要、极端重要”；而“2、4、6、8”分别代表介于中间；倒数表示两指标的反比较；

其中，电力行业科技成果价值指标评价体系各层判断矩阵的评价参数由5位专家独立判定，数据取其均值处理，四舍五人取整，得到准则层指标权重W＝(W₁,W₂,W₃,···,W_n)^T和指标层指标权重W_i＝(W_i1,W_i2,W_i3,···,W_ik)^T，i＝1,2,···,n；根据公式CR＝CI/RI判断矩阵的一致性，其中CI＝(λ_max-n)/n-1，λ_max为最大特征根，CI值越小，则判断矩阵的一致性越好，RI值可查AHP平均随机一次性指标RI取值表得到，当CR＜0.1时，判断矩阵通过一致性检验，权重计算结果合理；否则需进行修正；

步骤4)：采用模糊数学5分制计分法，邀请专家根据评语集V＝(高，较高，一般，低，较低)对指标层指标进行等级评定以获取评价集数据，得到指标层的模糊判断矩阵：

式(2)中，r_ij(i＝1,2,…,k；j＝1,2,…,5)表示对第i个指标作出j等级评判的隶属度；

步骤5)：进行综合评判：将指标层指标的权重集W_i与R_I进行模糊运算：S_i＝W_i·R_I，则可得到反映准则层的模糊判断矩阵R_i＝(S₁,S₂,…,S_i)^T，再将准则层的权重集W与R_i进行模糊运算，可得到反映目标层的综合评判S＝W·R_i，并根据最大隶属度原则，将评价结果归类。

更进一步地，步骤1)中建立电力行业科技成果价值评价指标体系，具体包括：

步骤101)：以电力行业科技成果市场价值为纵向维度，划分为目标层、准则层、指标层三个层面为横向维度的指标体系架构模型；

步骤102)：依据科技成果评估指标体系架构模型，从科技成果市场价值转化过程入手，以市场源为目标层指标，初步确定由一级指标、二级指标、三级指标确定的评估指标集合；

步骤103)：分别从评估指标集合中的市场因素和市场风险本身对科技成果的市场价值进行评估。

更进一步地，电力行业科技成果价值评估指标体系的确定依据指标体系设计中的SMART准则，本着定性与定量相结合的原则，参照科技成果转化的过程，进行科技成果技术价值评估指标体系设计。

更进一步地，步骤3)中确定各指标的权重：具体包括以下步骤：

步骤301)：建立权重判断矩阵：在评价指标体系建立之上，通过对各层指标间的对比打分来确定各指标之间的重要性程度，具体为：指标A₁与A₂相比，A₁相对于A₂的重要性为A₁₂，则A₂对A₁的重要性则为其倒数1/A₁₂，将同层指标进行两两比较，得到判断矩阵：

步骤302)：确定指标权重：根据得到的判断矩阵对相同层次的指标权重进行计算，计算每一行元素的乘积再计算M_i的n方根则W＝[W₁,W₂,...,W_n]^T为所求的特征向量，即相应元素的权重向量；得到指标权重后还需要进行一致性检验，使用一致性指标和RI进行判断，RI是平均随机一致性指标，通过随机构造500个样本矩阵，对各个随机样本矩阵计算其一致性指标值，将得到的一致性指标值进行平均，得到随机一致性指标RI的值，当随机一致性比率时，则可以认为通过层次分析法得到的权重分配是合理且令人满意的，反之，若随机一致性比率值大于0.10，则需要对判断矩阵进行调整，重新对权系数进行分配；

步骤303)：在各指标层的权重值确定之后，根据指标体系自上而下的特点来确定所处不同层次的指标权重，之后进行模糊评价分析，运用模糊数学的原理，通过对比相应隶属等级状况来得出最终评价。

更进一步地，步骤1)中目标层为一级指标，设置为市场指标考察因素；准则层为二级指标，包括市场因素、市场风险两项评估因素，市场因素主要指科技成果所包含电力市场价值，市场风险主要是指科技成果所在电力市场的潜在风险；指标层为三级指标，包括电力市场环境、电力市场前景、电力市场垄断程度、电力行业科技成果被认识程度、电力行业科技成果被接受程度、电力行业科技成果使用价值、电力行业科技成果剩余经济寿命、电力市场需求、电力市场周期、电力市场成长速度、电力需求匹配程度、电力市场影响广度、电力市场需求风险、电力市场竞争风险、电力市场进入时机、电力市场扩散风险、电力行业科技成果产品仿冒风险、电力市场开发风险、电力市场运营风险和电力市场资源条件风险。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提供的基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，基于理论研究成果明确电力行业科技成果的市场价值的评估技术，研究比较现有评价、评估技术，建立符合南方电网特性的科技成果市场价值评估体系，能够从多角度、多维度，从科学性、经济型、社会性等方面对各类科技成果的市场价值进行恰当的评估，结合电力行业特点，针对南方电网科技项目类别及研究全过程的各个阶段，建立科技成果市场价值评估方法，解决电力行业科技成果市场价值难以评估的问题。

附图说明

图1为本发明的电力行业科技成果市场价值评估过程分析模型图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中：提供基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，利用层次分析法和模糊数学方法建立AHP-模糊综合评价模型，全面考虑影响电力行业科技成果价值的各种不同因素，结合定性和定量分析，既能充分体现评价因素和评价过程的模糊性，又尽量减少个人主观所带来的偏差，比一般的评比打分等方法更具科学性和客观性，评价的结果也更具可信度，具体包括以下步骤：

步骤1)：建立电力行业科技成果价值评价指标体系，以电力行业科技成果价值为目标层，下设子目标层、准则层和指标层；

步骤2)：列出子目标层到准则层的指标因素集B＝{B₁,B₂,B₃,···,B_n},i＝1,2,...,n，准则层到指标层因素集B_i＝{C₁,C₂,C₃,···,C_m}；

步骤3)：确定各指标的权重：用“1-9标度法”构造判断矩阵，数字“1、3、5、7、9”分别表示指标两两比较下，一个指标比另一个“同等重要、稍微重要、明显重要、强烈重要、极端重要”；而“2、4、6、8”分别代表介于中间；倒数表示两指标的反比较；

其中，电力行业科技成果价值指标评价体系各层判断矩阵的评价参数由5位专家独立判定，数据取其均值处理，四舍五人取整，得到准则层指标权重W＝(W₁,W₂,W₃,···,W_n)^T和指标层指标权重W_i＝(W_i1,W_i2,W_i3,···,W_ik)^T，i＝1,2,···,n；根据公式CR＝CI/RI判断矩阵的一致性，其中CI＝(λ_max-n)/n-1，λ_max为最大特征根，CI值越小，则判断矩阵的一致性越好，RI值可查AHP平均随机一次性指标RI取值表得到，当CR＜0.1时，判断矩阵通过一致性检验，权重计算结果合理；否则需进行修正；

步骤4)：采用模糊数学5分制计分法，邀请专家根据评语集V＝(高，较高，一般，低，较低)对指标层指标进行等级评定以获取评价集数据，得到指标层的模糊判断矩阵：

式(2)中，r_ij(i＝1,2,…,k；j＝1,2,…,5)表示对第i个指标作出j等级评判的隶属度；

步骤5)：进行综合评判：将指标层指标的权重集W_i与R_I进行模糊运算：S_i＝W_i·R_I，则可得到反映准则层的模糊判断矩阵R_i＝(S₁,S₂,…,S_i)^T，再将准则层的权重集W与R_i进行模糊运算，可得到反映目标层的综合评判S＝W·R_i，并根据最大隶属度原则，将评价结果归类。

在上述实施例中，步骤1)中建立电力行业科技成果价值评价指标体系，依据指标体系设计中的SMART准则，本着定性与定量相结合的原则，参照科技成果转化的过程，进行科技成果技术价值评估指标体系设计，具体包括：

步骤101)：以电力行业科技成果市场价值为纵向维度，为了保证科技成果评估指标体系的系统性和全面性，本发明划分了目标层、准则层、指标层三个层面为横向维度的指标体系架构模型，如图1所示；

步骤102)：依据科技成果评估指标体系架构模型，从科技成果市场价值转化过程入手，以市场源为目标层指标，参照相关参考文献，初步确定由一级指标、二级指标、三级指标确定的评估指标集合，如图1所示；

步骤103)：分别从评估指标集合中的市场因素和市场风险本身对科技成果的市场价值进行评估。

在上述实施例中，目标层为一级指标，设置为市场指标考察因素；准则层为二级指标，包括市场因素、市场风险两项评估因素，市场因素主要指科技成果所包含电力市场价值，其三级指标设计为：电力市场环境、电力市场前景、电力市场垄断程度、电力行业科技成果被认识程度、电力行业科技成果被接受程度、电力行业科技成果使用价值、电力行业科技成果剩余经济寿命、电力市场需求、电力市场周期、电力市场成长速度、电力需求匹配程度、电力市场影响广度；市场风险主要是指科技成果所在电力市场的潜在风险，其三级指标设计为：电力市场需求风险、电力市场竞争风险、电力市场进入时机、电力市场扩散风险、电力行业科技成果产品仿冒风险、电力市场开发风险、电力市场运营风险、电力市场资源条件风险，具体参见下表1：

表1电力行业科技成果市场指标

在上述实施例中，步骤3)中确定各指标的权重：利用层次分析法(AnalyticHierarchy Process，简称AHP)将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法，该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法，具体包括以下步骤：

步骤301)：建立权重判断矩阵：在评价指标体系建立之上，通过对各层指标间的对比打分来确定各指标之间的重要性程度，具体为：指标A₁与A₂相比，A₁相对于A₂的重要性为A₁₂，则A₂对A₁的重要性则为其倒数1/A₁₂，本发明采用1-9标度比较对评价因素进行对比分析，1-9标度的重要度定义如下表2所示，将同层指标进行两两比较，得到判断矩阵：

表2重要度定义表

步骤302)：确定指标权重：根据得到的判断矩阵对相同层次的指标权重进行计算，计算每一行元素的乘积再计算M_i的n方根则W＝[W₁,W₂,...,W_n]^T为所求的特征向量，即相应元素的权重向量；得到指标权重后还需要进行一致性检验，使用一致性指标和RI进行判断，RI是平均随机一致性指标，通过随机构造500个样本矩阵，对各个随机样本矩阵计算其一致性指标值，将得到的一致性指标值进行平均，得到随机一致性指标RI的值，如下表3所示；当随机一致性比率时，则可以认为通过层次分析法得到的权重分配是合理且令人满意的，反之，若随机一致性比率值大于0.10，则需要对判断矩阵进行调整，重新对权系数进行分配；

表3一致性指标RI

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
											RI	0	0	0.52	0.90	1.12	1.26	1.36	1.41	1.46	1.49

步骤303)：在各指标层的权重值确定之后，根据指标体系自上而下的特点来确定所处不同层次的指标权重，之后进行模糊评价分析，运用模糊数学的原理，通过对比相应隶属等级状况来得出最终评价。

为了进一步更好的解释说明上述发明，还提供如下具体实例进行分析：

在AHP-模糊综合评价模型中，选取中国南方电网有限公司科技项目--大数据的电网态势感知关键技术研究与示范应用作为案例评价对象，具体评估过程如下：

1)指标权重的确定：

根据科技成果技术价值评估指标体系(表1)中的层次结构关系，构造A-(B₁-B₂)、B₁-(C₁-C₁₂)、B₂-(C₁₃-C₂₀)3个判断矩阵；邀请5位项目里的专家对各判断矩阵进行赋值后通过MATLAB软件进行AHP分析。

经计算，CR都小于0.1，因此，矩阵经过一致性检验，满足条件，依次类推，计算出各个指标的权重如表4所示：

表4各指标的权重

2)电力行业科技成果价值评估：

邀请10位专家针对电力行业科技成果价值评估体系的各三级指标进行(重要，较重要，一般，较不重要，不重要)评判，采用百分比统计法，将被评价对象的评价结果进行百分比统计，并将结果作为指标的隶属度，评价集模糊选择的结果如表5所示：

表5市场价值评价模糊选择结果

将各指标权重与模糊判断矩阵进行模糊计算，得到综合模糊评价；例如对于指标市场因素的评估：

同理，指标市场风险的评估为：

S₂＝W₂·R₂＝(0.1219,0.6414,0.2225,0.0093,0)

对于目标层的模糊计算结果：

S＝W·R＝(0.6821,0.3179)×(S₁,S₂)

＝(0.2386,0.4755,0.2473,0.0371,0)

由于每个单项指标的权重都是相对数，每个评价集合的权重相加分别等于1，根据最大隶属度原则，中国南方电网有限公司科技项目--大数据的电网态势感知关键技术研究与示范应用的市场价值选择权重最大的0.4546，据此判断该项目的市场价值为“较高”。

综上所述：本发明提供的基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，基于理论研究成果明确电力行业科技成果的市场价值的评估技术，研究比较现有评价、评估技术，建立符合南方电网特性的科技成果市场价值评估体系，能够从多角度、多维度，从科学性、经济型、社会性等方面对各类科技成果的市场价值进行恰当的评估，结合电力行业特点，针对南方电网科技项目类别及研究全过程的各个阶段，建立科技成果市场价值评估方法，解决电力行业科技成果市场价值难以评估的问题。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，其特征在于，利用层次分析法和模糊数学方法建立AHP-模糊综合评价模型，具体包括以下步骤：

步骤1)：建立电力行业科技成果价值评价指标体系，以电力行业科技成果价值为目标层，下设子目标层、准则层和指标层；

步骤2)：列出子目标层到准则层的指标因素集B＝{B₁,B₂,B₃,…,B_n},i＝1,2,...,n，准则层到指标层因素集B_i＝{C₁,C₂,C₃,…,C_m}；

步骤3)：确定各指标的权重：用“1-9标度法”构造判断矩阵，数字“1、3、5、7、9”分别表示指标两两比较下，一个指标比另一个“同等重要、稍微重要、明显重要、强烈重要、极端重要”；而“2、4、6、8”分别代表介于中间；倒数表示两指标的反比较；

其中，电力行业科技成果价值指标评价体系各层判断矩阵的评价参数由5位专家独立判定，数据取其均值处理，四舍五人取整，得到准则层指标权重W＝(W₁,W₂,W₃,…,W_n)^T和指标层指标权重W_i＝(W_i1,W_i2,W_i3,…,W_ik)^T，i＝1,2,…,n；根据公式CR＝CI/RI判断矩阵的一致性，其中CI＝(λ_max-n)/n-1，λ_max为最大特征根，CI值越小，则判断矩阵的一致性越好，RI值可查AHP平均随机一次性指标RI取值表得到，当CR＜0.1时，判断矩阵通过一致性检验，权重计算结果合理；否则需进行修正；

步骤4)：采用模糊数学5分制计分法，邀请专家根据评语集V＝(高，较高，一般，低，较低)对指标层指标进行等级评定以获取评价集数据，得到指标层的模糊判断矩阵：

式(2)中，r_ij(i＝1,2,…,k；j＝1,2,…,5)表示对第i个指标作出j等级评判的隶属度；

步骤5)：进行综合评判：将指标层指标的权重集W_i与R_I进行模糊运算：S_i＝W_i·R_I，则可得到反映准则层的模糊判断矩阵R_i＝(S₁,S₂,…,S_i)^T，再将准则层的权重集W与R_i进行模糊运算，可得到反映目标层的综合评判S＝W·R_i，并根据最大隶属度原则，将评价结果归类。

2.如权利要求1所述的基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，其特征在于：步骤1)中建立电力行业科技成果价值评价指标体系，具体包括：

步骤101)：以电力行业科技成果市场价值为纵向维度，划分为目标层、准则层、指标层三个层面为横向维度的指标体系架构模型；

步骤102)：依据科技成果评估指标体系架构模型，从科技成果市场价值转化过程入手，以市场源为目标层指标，初步确定由一级指标、二级指标、三级指标确定的评估指标集合；

步骤103)：分别从评估指标集合中的市场因素和市场风险本身对科技成果的市场价值进行评估。

3.如权利要求2所述的基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，其特征在于：电力行业科技成果价值评估指标体系的确定依据指标体系设计中的SMART准则，本着定性与定量相结合的原则，参照科技成果转化的过程，进行科技成果技术价值评估指标体系设计。

4.如权利要求1所述的基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，其特征在于：步骤3)中确定各指标的权重：具体包括以下步骤：

步骤301)：建立权重判断矩阵：在评价指标体系建立之上，通过对各层指标间的对比打分来确定各指标之间的重要性程度，具体为：指标A₁与A₂相比，A₁相对于A₂的重要性为A₁₂，则A₂对A₁的重要性则为其倒数1/A₁₂，将同层指标进行两两比较，得到判断矩阵：

步骤302)：确定指标权重：根据得到的判断矩阵对相同层次的指标权重进行计算，计算每一行元素的乘积再计算M_i的n方根则W＝[W₁,W₂,...,W_n]^T为所求的特征向量，即相应元素的权重向量；得到指标权重后还需要进行一致性检验，使用一致性指标和RI进行判断，RI是平均随机一致性指标，通过随机构造500个样本矩阵，对各个随机样本矩阵计算其一致性指标值，将得到的一致性指标值进行平均，得到随机一致性指标RI的值，当随机一致性比率时，则可以认为通过层次分析法得到的权重分配是合理且令人满意的，反之，若随机一致性比率值大于0.10，则需要对判断矩阵进行调整，重新对权系数进行分配；

步骤303)：在各指标层的权重值确定之后，根据指标体系自上而下的特点来确定所处不同层次的指标权重，之后进行模糊评价分析，运用模糊数学的原理，通过对比相应隶属等级状况来得出最终评价。

5.如权利要求1所述的基于AHP模糊综合评价模型的科技成果市场价值评估方法，其特征在于：步骤1)中目标层为一级指标，设置为市场指标考察因素；准则层为二级指标，包括市场因素、市场风险两项评估因素，市场因素主要指科技成果所包含电力市场价值，市场风险主要是指科技成果所在电力市场的潜在风险；指标层为三级指标，包括电力市场环境、电力市场前景、电力市场垄断程度、电力行业科技成果被认识程度、电力行业科技成果被接受程度、电力行业科技成果使用价值、电力行业科技成果剩余经济寿命、电力市场需求、电力市场周期、电力市场成长速度、电力需求匹配程度、电力市场影响广度、电力市场需求风险、电力市场竞争风险、电力市场进入时机、电力市场扩散风险、电力行业科技成果产品仿冒风险、电力市场开发风险、电力市场运营风险和电力市场资源条件风险。