一、引言1.1研究背景與意義在全球經濟一體化的大背景下，技術創新已成為企業獲取競爭優勢、實現可持續發展的核心驅動力。技術創新能夠推動企業產品與服務的升級換代，提高生產效率，降低生產成本，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。例如，蘋果公司通過持續的技術創新，推出具有創新性的iPhone系列產品，改變了全球智能手機市場格局，不僅獲得了高額利潤，還引領了行業發展潮流。技術創新還能幫助企業開拓新的市場領域，滿足消費者不斷變化的需求，增強企業的市場適應能力。廣西作為我國面向東盟的重要門戶和對外開放的前沿陣地，其經濟發展對于區域合作與國家戰略實施具有重要意義。大中型工業企業在廣西經濟體系中占據關鍵地位，是推動經濟增長、促進產業升級的重要力量。然而，當前廣西大中型工業企業在技術創新能力方面仍面臨諸多挑戰。一方面，與東部發達地區的同類企業相比，廣西企業在研發投入、創新人才儲備、創新成果轉化等方面存在較大差距。這導致廣西企業在市場競爭中往往處于劣勢，產品附加值較低，難以在高端市場立足。另一方面，隨著全球產業轉移和技術變革的加速，廣西大中型工業企業面臨著更為嚴峻的外部競爭壓力。如果不能及時提升技術創新能力，將可能在產業升級的浪潮中被淘汰。在此背景下，對廣西大中型工業企業技術創新能力進行科學、客觀、全面的評價顯得尤為重要。通過評價，可以深入了解企業技術創新的現狀與問題，為企業制定針對性的技術創新戰略提供依據。這有助于企業明確自身在技術創新方面的優勢與不足，合理配置創新資源，提高創新效率。科學的評價結果也能為政府制定相關政策提供參考，助力政府優化創新環境，加大對企業技術創新的支持力度，促進區域創新體系的完善。例如，政府可以根據評價結果，對創新能力較強的企業給予更多的政策優惠和資金支持，對創新能力較弱的企業提供針對性的培訓和指導，從而推動廣西大中型工業企業整體技術創新能力的提升，促進區域經濟的高質量發展。1.2國內外研究現狀在企業技術創新能力評價領域，國內外學者已進行了大量研究，取得了豐碩成果。國外學者對企業技術創新能力評價的研究起步較早。早期，如Steele在1998年采用核對表（Checklist）的形式對R&D活動進行評價，關注項目目標關聯性、市場因素利用、技術目標設定、制造要求考慮以及技術項目對創新性的增強作用等方面。隨著研究的深入，Barton認為技術創新能力由掌管技術的人、創新管理、技術系統、科技意識等組成；還有學者提出創新能力由可利用的資源、對競爭對手的理解、對環境的了解能力、公司的組織結構和文化、開放性戰略等構成。在評價方法上，逐漸從簡單的指標羅列向綜合評價方法發展，涵蓋定量評價和定性評價。定量評價通過建立數學模型，運用統計分析等方法客觀評價企業技術創新能力；定性評價則主要通過專家評估、問卷調查等方式進行主觀評價。國內學者在借鑒國外研究的基礎上，結合我國企業實際情況，對企業技術創新能力評價展開了深入研究。在評價指標體系構建方面，強調科學性、全面性、可操作性和動態性原則。韓景元等學者認為評價指標體系應使評價結果易于理解，能提取豐富信息，指標精簡且邏輯關系明確，具備模塊化特點，數據易采集，可進行連續性評價，還應在一定程度上分離技術與管理，從靜態和動態角度把握評價過程并具有一定預測性。在評價方法上，除了傳統的層次分析法（AHP）、模糊綜合評價法外，近年來，人工智能相關方法如BP神經網絡在企業技術創新能力評價中得到了越來越多的應用。AHP作為一種定性與定量相結合的多準則決策分析方法，在企業技術創新能力評價中發揮了重要作用。它通過將復雜問題分解為多個層次，構建判斷矩陣，計算各指標的相對權重，從而確定評價指標的重要性排序。例如，在構建廣西大中型工業企業技術創新能力評價指標體系時，可以運用AHP確定研發投入、創新人才、創新管理等各方面指標的權重，為綜合評價提供基礎。但AHP也存在一定局限性，如判斷矩陣的構建受專家主觀因素影響較大，當指標數量較多時，一致性檢驗難度增加。BP神經網絡是一種具有強大自學習、自適應和非線性映射能力的人工智能算法，在企業技術創新能力評價中展現出獨特優勢。它能夠通過對大量樣本數據的學習，自動提取數據特征，建立輸入與輸出之間的復雜關系模型。以廣西大中型工業企業為例，將企業的研發投入、創新產出等多維度數據作為輸入，通過BP神經網絡訓練，可得到企業技術創新能力的量化評價結果，有效避免了傳統評價方法中人為確定權重的主觀性。不過，BP神經網絡也存在訓練時間長、容易陷入局部最優解等問題。總體而言，目前國內外在企業技術創新能力評價方面已取得了顯著進展，但仍存在一些有待完善的地方。一方面，現有研究中評價指標體系的構建尚未形成統一標準，不同學者從不同角度選取指標，導致評價結果的可比性受到一定影響。另一方面，在評價方法的應用上，如何更好地結合多種方法的優勢，克服單一方法的局限性，提高評價結果的準確性和可靠性，仍是未來研究的重點方向。1.3研究方法與創新點本研究主要運用了層次分析法（AHP）、BP神經網絡以及兩者相結合的方法，對廣西大中型工業企業技術創新能力展開深入評價。層次分析法（AHP）是一種定性與定量相結合的多準則決策分析方法。在本研究中，運用AHP將廣西大中型工業企業技術創新能力這一復雜問題分解為目標層、準則層和指標層。通過構建判斷矩陣，邀請相關領域專家對各層次指標的相對重要性進行兩兩比較打分，進而計算出各指標的權重。例如，在確定研發投入、創新人才、創新管理等準則層指標相對于技術創新能力目標層的權重時，AHP能夠有效處理多因素、多層次的復雜決策問題，為后續的綜合評價提供重要的權重依據。BP神經網絡是一種基于誤差反向傳播算法的多層前饋神經網絡，具有強大的自學習、自適應和非線性映射能力。本研究將廣西大中型工業企業的研發投入、創新產出、創新環境等多維度數據作為輸入，經過BP神經網絡的訓練，使其自動學習數據中的內在規律和特征，建立起輸入數據與技術創新能力評價結果之間的復雜映射關系。通過不斷調整網絡的權重和閾值，使網絡輸出的評價結果與實際情況盡可能接近，從而實現對企業技術創新能力的準確評價。本研究將AHP和BP神經網絡相結合，充分發揮兩者的優勢。利用AHP確定的指標權重，對BP神經網絡的輸入數據進行加權處理，優化BP神經網絡的輸入，提高其訓練效率和評價精度。通過這種結合方式，克服了AHP主觀性較強以及BP神經網絡初始權重和閾值隨機設置的缺陷，使評價結果更加科學、準確。在研究創新點方面，本研究在指標體系構建上，充分考慮廣西大中型工業企業的地域特點、產業結構以及發展階段，結合東盟區域合作背景，選取了更具針對性和代表性的評價指標。在評價方法應用上，創新性地將AHP和BP神經網絡深度融合，通過優化兩者的結合方式，提高了對廣西大中型工業企業技術創新能力評價的準確性和可靠性，為該領域的研究提供了新的思路和方法。二、相關理論基礎2.1企業技術創新能力理論企業技術創新能力是企業在技術創新活動中所具備的各種能力的綜合體現，是企業在市場競爭中獲取優勢、實現可持續發展的關鍵要素。國內外學者從不同角度對企業技術創新能力進行了研究，雖然尚未形成完全統一的定義，但普遍認為企業技術創新能力是企業運用各種資源，通過一系列創新活動，實現新技術、新產品、新工藝的開發與應用，從而提升企業經濟效益和市場競爭力的能力。企業技術創新能力涵蓋多個構成要素，各要素相互關聯、相互影響，共同構成了企業技術創新能力的有機整體。創新投入能力是企業技術創新的基礎，它反映了企業對技術創新活動的資源投入力度。包括資金投入、人力投入和設備投入等方面。充足的研發資金是開展創新活動的保障，企業需要持續投入資金用于研發項目、購買先進設備和引進新技術等。人力投入方面，高素質的研發人才是創新的核心力量，企業要吸引和培養具有創新思維和專業技能的研發人員，組建富有創造力的研發團隊。先進的設備投入能夠為創新活動提供良好的硬件條件，提高研發效率和創新成果的質量。研發能力是企業技術創新能力的核心要素。它體現了企業在新知識、新技術、新產品研發方面的能力和水平。研發能力包括基礎研究能力、應用研究能力和試驗發展能力。基礎研究能力使企業能夠探索新知識、發現新原理，為技術創新提供理論支持；應用研究能力則將基礎研究成果轉化為實際應用，開發出具有商業價值的技術和產品；試驗發展能力是對應用研究成果進行進一步的優化和完善，確保產品和技術能夠滿足市場需求。以華為公司為例，其強大的研發能力使其在5G通信技術領域取得了眾多關鍵技術突破，擁有大量核心專利，引領了全球5G技術的發展潮流。創新產出能力是企業技術創新成果的體現。主要包括新產品產出、新技術產出和專利產出等方面。新產品的推出能夠滿足市場的新需求，開拓新的市場領域，為企業帶來新的利潤增長點；新技術的產生可以提高企業的生產效率、降低生產成本，增強企業的市場競爭力；專利產出則是企業技術創新成果的法律保護形式，體現了企業的技術創新實力和知識產權保護意識。例如，蘋果公司不斷推出具有創新性的iPhone系列產品，憑借其獨特的設計、先進的技術和豐富的功能，獲得了巨大的市場成功，同時也積累了大量的專利，鞏固了其在智能手機市場的領先地位。創新管理能力是企業技術創新活動順利開展的保障。它涉及企業創新戰略的制定、創新資源的合理配置、創新團隊的有效管理以及創新過程的控制與協調等方面。科學合理的創新戰略能夠明確企業技術創新的方向和目標，使企業的創新活動與市場需求和企業發展戰略相契合；合理配置創新資源可以提高資源利用效率，避免資源浪費；有效的創新團隊管理能夠激發團隊成員的創新積極性和創造力，營造良好的創新氛圍；創新過程的控制與協調能夠確保創新活動按計劃進行，及時解決創新過程中出現的問題。創新營銷能力對于將企業的技術創新成果推向市場、實現商業價值至關重要。它包括市場調研、產品定位、品牌建設、銷售渠道拓展和客戶關系管理等方面。通過深入的市場調研，企業能夠了解市場需求和競爭對手情況，為產品定位提供依據；精準的產品定位有助于企業開發出符合市場需求的產品，提高產品的市場適應性；良好的品牌建設可以提升企業的品牌知名度和美譽度，增強產品的市場競爭力；拓展銷售渠道能夠擴大產品的市場覆蓋面，提高產品的銷售量；有效的客戶關系管理能夠提高客戶滿意度和忠誠度，促進產品的重復銷售和口碑傳播。創新合作能力是企業在開放創新環境下獲取外部創新資源、提升技術創新能力的重要途徑。隨著科技的快速發展和市場競爭的日益激烈，企業僅依靠自身的創新資源難以滿足技術創新的需求，因此需要加強與外部合作伙伴的合作。創新合作能力包括與高校、科研機構的產學研合作，與供應商、客戶的產業鏈合作以及與同行企業的戰略聯盟合作等。產學研合作可以使企業充分利用高校和科研機構的科研成果和人才資源，提升企業的研發水平；產業鏈合作能夠促進企業與供應商、客戶之間的信息共享和協同創新，提高整個產業鏈的創新效率；戰略聯盟合作則有助于企業與同行企業優勢互補，共同開展技術研發和市場開拓，降低創新風險。2.2AHP理論層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，簡稱AHP）由美國運籌學家托馬斯?薩蒂（T.L.Saaty）在20世紀70年代提出，是一種定性與定量相結合的多準則決策分析方法。該方法將復雜的決策問題分解為多個層次，通過對各層次元素的兩兩比較，確定其相對重要性，進而計算出各元素的權重，為決策提供科學依據。AHP的基本原理和關鍵步驟如下：2.2.1構建層次結構模型將復雜問題分解為目標層、準則層和方案層等多個層次。目標層是決策的最終目標，如本研究中對廣西大中型工業企業技術創新能力的評價；準則層是影響目標實現的關鍵因素，如創新投入能力、研發能力、創新產出能力、創新管理能力、創新營銷能力和創新合作能力等，這些準則從不同維度反映了企業技術創新能力的構成要素；方案層則是具體的決策方案或評價對象，在本研究中即為廣西的各個大中型工業企業。各層次之間存在明確的隸屬關系，上層元素對下層元素具有支配作用，通過這種層次結構，將復雜的問題分解為多個相對簡單的子問題，便于進行分析和決策。2.2.2構造判斷矩陣在同一層次中，針對上一層次的某一準則，對該層次的各元素進行兩兩比較，判斷其相對重要性。為了將這種相對重要性進行量化，采用1-9標度法，其含義如下：1表示兩個元素同樣重要；3表示一個元素比另一個元素稍微重要；5表示一個元素比另一個元素明顯重要；7表示一個元素比另一個元素強烈重要；9表示一個元素比另一個元素絕對重要；2、4、6、8則是上述相鄰判斷的中間值。例如，在比較創新投入能力和研發能力對于企業技術創新能力的重要性時，如果專家認為創新投入能力稍微比研發能力重要，那么在判斷矩陣中相應位置賦值為3。通過兩兩比較，構建出判斷矩陣A，其中a_{ij}表示第i個元素相對于第j個元素對于上一層次某準則的重要性比值，且滿足a_{ij}>0，a_{ji}=1/a_{ij}，a_{ii}=1。2.2.3一致性檢驗由于判斷矩陣是基于專家的主觀判斷構建的，可能存在不一致性。為了保證判斷矩陣的合理性，需要進行一致性檢驗。一致性檢驗主要通過計算一致性指標（ConsistencyIndex，簡稱CI）和一致性比率（ConsistencyRatio，簡稱CR）來實現。計算最大特征值\lambda_{max}：對于判斷矩陣A，通過數學方法計算其最大特征值\lambda_{max}。計算一致性指標CI：CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中n為判斷矩陣的階數。CI值越小，說明判斷矩陣的一致性越好；當CI=0時，判斷矩陣完全一致。查找隨機一致性指標RI：RI是根據判斷矩陣的階數n，通過大量隨機判斷矩陣統計得到的平均隨機一致性指標。不同階數的RI值不同，例如，當n=3時，RI=0.58；當n=4時，RI=0.90等。計算一致性比率CR：CR=\frac{CI}{RI}。當CR<0.1時，認為判斷矩陣的一致性可以接受，即專家的判斷具有較好的邏輯性和合理性；若CR\geq0.1，則需要重新調整判斷矩陣，直至通過一致性檢驗。通過以上步驟，運用AHP能夠確定各評價指標相對于目標層的權重，從而明確各指標在評價廣西大中型工業企業技術創新能力中的相對重要性。但AHP也存在一定的局限性，如判斷矩陣的構建依賴專家的主觀判斷，不同專家的判斷可能存在差異，從而影響權重的準確性；當指標數量較多時，判斷矩陣的一致性檢驗難度較大，可能需要多次調整判斷矩陣，耗費較多時間和精力。2.3BP神經網絡理論BP神經網絡（BackPropagationNeuralNetwork），即誤差反向傳播神經網絡，是一種按照誤差反向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，具有強大的自學習、自適應和非線性映射能力，在眾多領域得到了廣泛應用。2.3.1BP神經網絡的結構BP神經網絡的基本結構通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過權重相互連接。輸入層：是網絡與外部數據的接口，其神經元數量取決于輸入數據的特征維度。在對廣西大中型工業企業技術創新能力評價中，輸入層神經元對應選取的評價指標，如研發投入資金、研發人員數量、新產品銷售收入等，這些指標數據作為輸入信號傳遞到網絡中。隱藏層：是BP神經網絡的核心部分，可對輸入信號進行非線性變換，提取數據的深層次特征。隱藏層可以有一個或多個，每層包含的神經元數量需根據具體問題和經驗進行調整。隱藏層神經元通過權重與輸入層和輸出層相連，其作用是對輸入信號進行加工和處理，將輸入信號從原始空間映射到一個新的特征空間，從而更好地揭示數據的內在規律。例如，在處理企業技術創新能力評價數據時，隱藏層能夠挖掘研發投入與創新產出之間的復雜非線性關系，提取出對評價技術創新能力有重要影響的特征信息。輸出層：產生網絡的最終輸出結果，其神經元數量與具體的輸出任務相關。在本研究中，輸出層的神經元輸出即為廣西大中型工業企業技術創新能力的評價結果，如技術創新能力的綜合得分、能力等級等，直觀地反映企業技術創新能力的水平。2.3.2BP神經網絡的工作原理BP神經網絡的工作過程主要包括信號正向傳播和誤差反向傳播兩個階段。在信號正向傳播階段，輸入數據從輸入層經過隱藏層的處理，最終傳遞到輸出層。輸入層神經元接收外部輸入數據后，將其傳遞給隱藏層神經元。隱藏層神經元對輸入信號進行加權求和，并通過激活函數進行非線性變換，得到隱藏層的輸出。常用的激活函數有Sigmoid函數、ReLU函數等。例如，若采用Sigmoid函數作為激活函數，其表達式為f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}，通過該函數可將神經元的輸入映射到(0,1)區間，引入非線性因素，使網絡能夠學習復雜的非線性關系。隱藏層的輸出再作為下一層的輸入，經過類似的處理，最終得到輸出層的輸出結果。當輸出結果與期望輸出（即實際的企業技術創新能力真實值）存在差異時，進入誤差反向傳播階段。誤差反向傳播是將輸出誤差通過隱藏層向輸入層逐層反傳，并將誤差分攤給各層所有單元，以各層獲得的誤差信號作為調整各單元權值的依據。具體來說，首先計算輸出層的誤差，通過實際輸出與期望輸出的差值來衡量誤差大小，常用的誤差計算方法有均方誤差（MeanSquaredError，MSE），其計算公式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數量，y_{i}為第i個樣本的期望輸出，\hat{y}_{i}為第i個樣本的實際輸出。然后根據誤差梯度，利用鏈式法則計算每個權重的梯度，通過梯度下降法來調整各層神經元之間的權重和閾值，以減小誤差。梯度下降法的基本思想是沿著誤差函數梯度的反方向更新權重，使得誤差函數逐漸減小。在權重更新過程中，學習率是一個重要參數，它決定了每次權重更新的步長大小。如果學習率過大，可能導致權重更新過快，無法收斂到最優解；如果學習率過小，會使訓練過程變得緩慢，收斂速度慢。例如，權重更新公式為w_{ij}=w_{ij}-\eta\frac{\partialE}{\partialw_{ij}}，其中w_{ij}為第i個神經元到第j個神經元的權重，\eta為學習率，\frac{\partialE}{\partialw_{ij}}為誤差對權重w_{ij}的偏導數。通過不斷重復信號正向傳播和誤差反向傳播過程，BP神經網絡逐步優化網絡的權重和閾值，使網絡輸出結果與期望輸出之間的誤差不斷減小，直至達到預定的誤差要求或訓練次數，訓練過程結束。此時訓練好的BP神經網絡就可以對新的輸入數據進行預測和評價，如對廣西其他大中型工業企業的技術創新能力進行評價。三、廣西大中型工業企業技術創新能力現狀分析3.1發展概況近年來，廣西大中型工業企業在規模和數量上呈現出穩步增長的態勢，在區域經濟中占據著舉足輕重的地位。截至[具體年份]，廣西大中型工業企業數量達到[X]家，相較于上一年度增長了[X]%，資產總計達到[X]億元，同比增長[X]%。這些企業的發展對于推動廣西經濟增長、促進產業結構調整和升級發揮了關鍵作用。從行業分布來看，廣西大中型工業企業廣泛分布于多個行業領域，其中傳統優勢產業如汽車、有色金屬、食品等行業的企業數量較多，規模較大。以汽車行業為例，上汽通用五菱汽車股份有限公司作為廣西汽車產業的龍頭企業，在國內微型車市場占據重要地位，其產品不僅暢銷國內，還遠銷海外多個國家和地區。在有色金屬行業，廣西擁有豐富的鋁、鋅、錫等礦產資源，吸引了眾多大中型企業入駐，如廣西南南鋁加工有限公司，專注于鋁精深加工，產品廣泛應用于航空航天、軌道交通等高端領域。食品行業中，廣西的制糖企業規模龐大，是全國重要的食糖生產基地，如廣西農墾糖業集團，在食糖生產、銷售以及蔗糖綜合利用方面具有較強的實力。新興產業領域，如新一代信息技術、新能源汽車、生物醫藥等行業的大中型工業企業也在逐漸崛起。在新一代信息技術領域，桂林光隆科技集團股份有限公司專注于光通信領域的研發和生產，其產品在國內市場具有較高的份額，并逐步拓展國際市場。新能源汽車行業，廣西積極引進和培育相關企業，推動新能源汽車產業快速發展，如廣西申龍汽車制造有限公司，致力于新能源客車和物流車的研發、生產和銷售，產品在國內多個城市得到應用。生物醫藥行業，桂林三金藥業股份有限公司作為知名企業，在中成藥研發、生產方面具有深厚的技術積累和品牌影響力，其產品暢銷全國。廣西大中型工業企業在區域經濟中的地位十分顯著。在經濟增長方面，這些企業的工業增加值對廣西GDP的貢獻率較高，是推動廣西經濟增長的重要力量。在產業結構調整方面，企業通過技術創新和產業升級，不斷優化產品結構和產業布局，推動傳統產業向高端化、智能化、綠色化方向發展，促進新興產業的培育和壯大。在就業方面，大中型工業企業吸納了大量的勞動力，為緩解就業壓力、提高居民收入水平做出了重要貢獻。例如，柳鋼集團作為廣西大型鋼鐵企業，員工數量眾多，涵蓋了從生產一線到技術研發、管理等各個崗位，為當地居民提供了豐富的就業機會。3.2技術創新能力現狀3.2.1創新投入在研發經費投入方面，廣西大中型工業企業近年來呈現出穩步增長的態勢。根據[具體年份]的統計數據，廣西大中型工業企業的研發經費投入達到了[X]億元，相較于上一年度增長了[X]%。這表明企業對技術創新的重視程度不斷提高，積極加大資金投入，以提升自身的技術創新能力。從研發經費投入強度（研發經費與主營業務收入之比）來看，[具體年份]廣西大中型工業企業的研發經費投入強度為[X]%，雖然與東部發達地區相比仍有一定差距，但較以往年份有了明顯提升，反映出企業在創新投入上的積極努力和不斷進步。研發人員是企業技術創新的核心力量，其數量和質量直接影響著企業的創新能力。截至[具體年份]，廣西大中型工業企業的研發人員數量達到了[X]人，占企業從業人員總數的比例為[X]%。與過去相比，研發人員數量有了顯著增加，占比也有所提高，說明企業在人才隊伍建設方面取得了一定成效，不斷充實創新人才隊伍，為技術創新活動提供了有力的人力支持。從研發人員的結構來看，高層次、高學歷的研發人才占比逐漸提高，例如具有碩士及以上學歷的研發人員占比達到了[X]%，這有助于提升企業的研發水平和創新能力。3.2.2創新產出專利申請與授權數量是衡量企業技術創新成果的重要指標之一。[具體年份]，廣西大中型工業企業的專利申請數量達到了[X]件，其中發明專利申請數量為[X]件，占比[X]%。專利授權數量為[X]件，發明專利授權數量為[X]件，占比[X]%。與以往年份相比，專利申請和授權數量均呈現出增長趨勢，發明專利的申請和授權占比也在逐步提高，表明企業的創新成果不斷涌現，創新質量得到了提升，更加注重核心技術的研發和知識產權的保護。新產品銷售收入是企業技術創新成果轉化為經濟效益的重要體現。[具體年份]，廣西大中型工業企業的新產品銷售收入達到了[X]億元，占主營業務收入的比重為[X]%。這顯示出企業通過技術創新，開發出了具有市場競爭力的新產品，有效地拓展了市場份額，提高了企業的經濟效益。與之前年份相比，新產品銷售收入及其占比均有明顯增長，說明企業在技術創新成果轉化方面取得了較好的成效，創新成果能夠較好地實現商業化應用，為企業帶來了新的利潤增長點。3.2.3創新管理在創新管理制度建設方面，廣西部分大中型工業企業已經建立了相對完善的創新管理制度體系，涵蓋了創新項目的立項、實施、評估、獎勵等各個環節。例如，[企業名稱1]制定了詳細的創新項目管理辦法，明確了創新項目的申報條件、審批流程和驗收標準，確保創新項目的規范實施；[企業名稱2]建立了創新激勵機制，對在技術創新中做出突出貢獻的團隊和個人給予物質和精神獎勵，激發了員工的創新積極性。然而，仍有部分企業的創新管理制度存在不足，如制度執行不嚴格，一些創新項目未能按照規定的流程和標準進行管理；創新激勵機制不夠完善，獎勵力度較小，無法充分調動員工的創新熱情。創新戰略的制定與實施對于企業的技術創新方向和發展具有重要指導作用。一些廣西大中型工業企業能夠結合自身的發展戰略和市場需求，制定明確的創新戰略。例如，[企業名稱3]明確提出以“創新驅動、高端引領”為創新戰略，聚焦于新能源汽車核心技術的研發，加大研發投入，積極引進高端人才，與高校、科研機構開展產學研合作，在新能源汽車技術領域取得了一系列創新成果。但也有部分企業在創新戰略方面存在問題，如創新戰略不明確，缺乏長遠規劃，導致企業的技術創新活動缺乏連貫性和方向性；創新戰略與企業實際情況脫節，無法有效實施，影響了企業技術創新能力的提升。3.3存在問題盡管廣西大中型工業企業在技術創新方面取得了一定成績，但通過對其創新投入、產出和管理等方面的深入分析，仍可發現存在一些制約技術創新能力提升的問題。在創新投入方面，雖然廣西大中型工業企業的研發經費投入和研發人員數量近年來有所增長，但與東部發達地區相比，仍存在較大差距。從研發經費投入強度來看，廣西企業的這一指標明顯低于全國平均水平。較低的研發投入強度限制了企業對新技術、新產品研發的投入，導致企業在技術創新上缺乏足夠的資金支持，難以開展大規模、高難度的研發項目，影響了企業技術創新的深度和廣度。在研發人員方面，雖然數量有所增加，但高層次、創新型人才的短缺問題依然突出。具有國際視野、掌握前沿技術的高端研發人才相對匱乏，這使得企業在關鍵技術研發、核心技術突破等方面面臨較大困難，制約了企業技術創新能力的提升。創新產出效率有待提高。雖然廣西大中型工業企業的專利申請和授權數量以及新產品銷售收入呈現增長趨勢，但與發達地區相比，專利的轉化率和新產品的市場占有率仍較低。許多企業雖然擁有一定數量的專利，但未能將這些專利有效地轉化為實際生產力，導致專利的經濟價值未能充分體現。部分企業的新產品在市場推廣和營銷方面存在不足，未能充分挖掘市場潛力，使得新產品的市場份額較小，無法為企業帶來顯著的經濟效益。這反映出企業在技術創新成果轉化和市場開拓方面的能力有待加強，未能形成有效的創新成果商業化路徑。創新管理方面，部分企業的創新管理制度不夠完善，創新戰略不夠明確。一些企業的創新項目管理流程不規范，缺乏有效的項目評估和監督機制，導致創新項目進展緩慢，甚至失敗。創新激勵機制不完善，對創新人才的激勵不足，難以充分調動員工的創新積極性和創造力。在創新戰略方面，一些企業缺乏長遠規劃，創新戰略與企業的整體發展戰略脫節，使得企業的技術創新活動缺乏明確的方向和目標，無法形成持續的創新動力。這些問題嚴重影響了企業技術創新活動的順利開展和創新能力的提升。四、基于AHP的評價指標權重確定4.1評價指標體系構建4.1.1構建原則構建科學合理的評價指標體系是準確評價廣西大中型工業企業技術創新能力的基礎。在構建過程中，需遵循一系列原則，以確保指標體系的有效性和可靠性。科學性原則是構建評價指標體系的首要原則。指標的選取應基于科學的理論和方法，能夠客觀、準確地反映廣西大中型工業企業技術創新能力的內涵和特征。每個指標都應具有明確的定義和計算方法，避免主觀隨意性。在選取研發投入相關指標時，如研發經費投入強度，其計算公式為研發經費與主營業務收入之比，通過這一科學的計算方式，能夠準確衡量企業在研發資金投入方面的力度，為評價企業技術創新能力提供可靠依據。系統性原則要求評價指標體系應全面、系統地涵蓋企業技術創新能力的各個方面。技術創新能力是一個復雜的系統，包括創新投入、研發、產出、管理等多個維度。因此，指標體系應從這些不同維度出發，選取具有代表性的指標，使各個指標相互關聯、相互補充，形成一個有機的整體。從創新投入維度選取研發經費投入強度、研發人員占比等指標；從研發維度選取研發項目成功率、新產品開發周期等指標；從產出維度選取專利申請數量、新產品銷售收入等指標；從管理維度選取創新管理制度完善程度、創新戰略明確性等指標。通過這些多維度的指標組合，能夠全面系統地評價企業的技術創新能力。可操作性原則強調指標體系中的各項指標應易于獲取和計算，數據來源可靠。在實際評價過程中，如果指標的數據難以獲取或計算復雜，將導致評價工作無法順利進行。因此，應優先選擇那些能夠通過企業統計報表、政府統計數據或其他公開渠道獲取數據的指標。同時，指標的計算方法應簡潔明了，便于操作。例如，專利申請數量、新產品銷售收入等指標的數據可以直接從企業的相關統計報表中獲取，計算方法簡單直觀，符合可操作性原則。代表性原則要求選取的指標應具有較強的代表性，能夠準確反映企業技術創新能力的關鍵特征和主要影響因素。避免選取一些相關性過高或意義相近的指標，以免造成信息冗余。在衡量企業創新產出能力時，選擇專利申請數量和新產品銷售收入這兩個指標，專利申請數量能夠反映企業在技術創新方面的成果數量，新產品銷售收入則體現了企業技術創新成果的市場價值，這兩個指標從不同角度代表了企業的創新產出能力，具有較強的代表性。4.1.2指標選取基于上述構建原則，結合廣西大中型工業企業的實際情況和發展特點，從創新投入、研發、產出、管理等多個維度選取了一系列具體指標，以全面、準確地評價企業的技術創新能力。在創新投入維度，選取了研發經費投入強度和研發人員占比這兩個關鍵指標。研發經費投入強度是衡量企業對技術創新資金投入力度的重要指標，其計算公式為研發經費與主營業務收入之比。該指標反映了企業在主營業務收入中用于研發的比例，比值越高，說明企業對技術創新的資金投入越大，越重視技術創新活動。例如，某企業的主營業務收入為1億元，研發經費為1000萬元，則其研發經費投入強度為10%。研發人員占比是指研發人員數量占企業總員工數量的比例，它體現了企業在人力資源方面對技術創新的投入程度。研發人員是技術創新的核心力量，較高的研發人員占比意味著企業擁有更多的創新人才資源，能夠為技術創新活動提供有力的人力支持。研發維度選取了研發項目成功率和新產品開發周期兩個指標。研發項目成功率是指成功完成的研發項目數量與總研發項目數量之比，它反映了企業在研發活動中的效率和能力。一個較高的研發項目成功率表明企業在研發過程中能夠有效地組織資源、合理規劃項目，具備較強的研發能力和項目管理能力。新產品開發周期是指從新產品概念提出到產品正式上市所經歷的時間，它體現了企業研發速度的快慢。較短的新產品開發周期意味著企業能夠更快地將研發成果轉化為市場上的產品，及時滿足市場需求，提高企業的市場競爭力。創新產出維度，選擇了專利申請數量和新產品銷售收入兩個指標。專利申請數量是企業技術創新成果的一種重要體現，它反映了企業在技術創新方面的成果數量和創新活躍度。企業申請的專利數量越多，說明其在技術創新方面的成果越豐富，技術創新能力越強。新產品銷售收入是指企業通過銷售新產品所獲得的收入，它體現了企業技術創新成果的市場價值和商業化程度。較高的新產品銷售收入表明企業的新產品在市場上受到歡迎，技術創新成果能夠有效地轉化為經濟效益，為企業帶來利潤增長。創新管理維度，選取了創新管理制度完善程度和創新戰略明確性兩個指標。創新管理制度完善程度是對企業創新管理制度體系的全面評估，包括創新項目的立項、實施、評估、獎勵等各個環節的制度建設情況。完善的創新管理制度能夠為企業的技術創新活動提供規范的流程和保障，激發員工的創新積極性。例如，某企業建立了詳細的創新項目管理辦法，明確了創新項目的申報條件、審批流程和驗收標準，同時制定了創新激勵機制，對在技術創新中做出突出貢獻的團隊和個人給予物質和精神獎勵，這些都體現了該企業創新管理制度的完善程度。創新戰略明確性是指企業是否制定了明確的技術創新戰略，以及該戰略與企業整體發展戰略的契合程度。明確的創新戰略能夠為企業的技術創新活動指明方向，使企業的創新資源得到合理配置，提高創新效率。如果企業的創新戰略不明確，將導致技術創新活動缺乏連貫性和方向性，難以取得良好的創新效果。通過以上從創新投入、研發、產出、管理等維度選取的一系列具有代表性的指標，構建了一套較為全面、科學的廣西大中型工業企業技術創新能力評價指標體系，為后續運用AHP確定指標權重以及綜合評價企業技術創新能力奠定了堅實的基礎。4.2AHP確定指標權重4.2.1構建層次結構模型運用AHP對廣西大中型工業企業技術創新能力進行評價時，首先需構建層次結構模型。將廣西大中型工業企業技術創新能力作為目標層，這是整個評價的核心目標，即綜合評估廣西地區大中型工業企業在技術創新方面所具備的能力水平。準則層則涵蓋了創新投入能力、研發能力、創新產出能力、創新管理能力、創新營銷能力和創新合作能力六個關鍵維度。創新投入能力體現了企業對技術創新活動的資源投入程度，是技術創新的基礎保障；研發能力是企業實現技術突破和創新的核心能力；創新產出能力直觀反映了企業技術創新活動的成果；創新管理能力確保企業技術創新活動能夠高效、有序地開展；創新營銷能力有助于將企業的創新成果推向市場，實現商業價值；創新合作能力則使企業能夠整合外部創新資源，提升自身創新實力。在指標層，針對每個準則層指標選取了具體的評價指標。對于創新投入能力，選取研發經費投入強度和研發人員占比，從資金和人力投入方面衡量企業對創新的重視程度；研發能力通過研發項目成功率和新產品開發周期來評價，反映企業研發活動的效率和速度；創新產出能力用專利申請數量和新產品銷售收入來體現，展示企業創新成果的數量和市場價值；創新管理能力以創新管理制度完善程度和創新戰略明確性作為評價指標，評估企業在創新管理方面的水平；創新營銷能力選取市場占有率和品牌知名度，反映企業創新產品在市場中的競爭力和影響力；創新合作能力通過產學研合作項目數量和戰略聯盟合作次數來衡量，體現企業與外部合作的廣度和深度。通過這樣的層次結構模型，將廣西大中型工業企業技術創新能力這一復雜問題進行了系統分解，使各層次之間的關系清晰明確，便于后續運用AHP進行深入分析和評價。目標層統領整個評價體系，準則層從不同維度對目標層進行細化，指標層則為準則層提供具體的評價依據，各層次相互關聯、相互支撐，共同構成了一個完整的評價框架。4.2.2構造判斷矩陣在構建好層次結構模型后，邀請了[X]位在工業企業技術創新領域具有豐富經驗的專家，包括高校相關專業的教授、行業協會的資深研究員以及大中型工業企業的技術創新管理人員等。請他們針對同一層次的指標，就其對上一層次某準則的重要性進行兩兩比較，采用1-9標度法進行打分，從而構造判斷矩陣。以準則層對目標層的判斷矩陣構建為例，假設專家對創新投入能力、研發能力、創新產出能力、創新管理能力、創新營銷能力和創新合作能力這六個準則相對于技術創新能力目標層的重要性進行兩兩比較。若專家認為創新投入能力和研發能力同樣重要，則在判斷矩陣中對應位置賦值為1；若認為創新投入能力比創新產出能力稍微重要，那么對應位置賦值為3；若認為研發能力比創新營銷能力明顯重要，相應位置賦值為5等。通過這樣的方式，構建出準則層對目標層的判斷矩陣A：A=\begin{pmatrix}1&a_{12}&a_{13}&a_{14}&a_{15}&a_{16}\\1/a_{12}&1&a_{23}&a_{24}&a_{25}&a_{26}\\1/a_{13}&1/a_{23}&1&a_{34}&a_{35}&a_{36}\\1/a_{14}&1/a_{24}&1/a_{34}&1&a_{45}&a_{46}\\1/a_{15}&1/a_{25}&1/a_{35}&1/a_{45}&1&a_{56}\\1/a_{16}&1/a_{26}&1/a_{36}&1/a_{46}&1/a_{56}&1\end{pmatrix}其中a_{ij}表示第i個準則相對于第j個準則對于目標層的重要性比值，且滿足a_{ij}>0，a_{ji}=1/a_{ij}，a_{ii}=1。同樣的方法，針對每個準則層指標下的指標層指標，也構建相應的判斷矩陣。例如，對于創新投入能力準則下的研發經費投入強度和研發人員占比這兩個指標，專家對它們的重要性進行兩兩比較，構建判斷矩陣B：B=\begin{pmatrix}1&b_{12}\\1/b_{12}&1\end{pmatrix}通過構造這些判斷矩陣，將專家對各指標相對重要性的主觀判斷進行了量化，為后續計算指標權重提供了基礎數據。4.2.3一致性檢驗與權重計算對構造好的判斷矩陣進行一致性檢驗，以確保專家判斷的邏輯性和合理性，進而保證權重計算結果的可靠性。以準則層對目標層的判斷矩陣A為例，首先計算其最大特征值\lambda_{max}。通過數學方法（如冪法等）求解得到\lambda_{max}的值。然后計算一致性指標CI：CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}其中n為判斷矩陣的階數，在準則層對目標層的判斷矩陣A中，n=6。接著查找隨機一致性指標RI，根據判斷矩陣的階數n=6，從相關標準表中查得RI=1.24。最后計算一致性比率CR：CR=\frac{CI}{RI}若CR<0.1，則認為判斷矩陣A的一致性可以接受，即專家對準則層各指標相對于目標層的重要性判斷具有較好的邏輯性和合理性。若CR\geq0.1，則需要重新邀請專家對判斷矩陣進行調整，直至通過一致性檢驗。在判斷矩陣通過一致性檢驗后，計算各指標的權重。對于準則層對目標層的判斷矩陣A，采用特征向量法計算權重。先計算判斷矩陣A的最大特征值\lambda_{max}對應的特征向量W，然后對特征向量W進行歸一化處理，得到準則層各指標相對于目標層的權重向量w_1,w_2,w_3,w_4,w_5,w_6。對于指標層各指標相對于準則層指標的權重計算，同樣采用上述方法。以創新投入能力準則下的判斷矩陣B為例，計算其最大特征值\lambda_{max}對應的特征向量，歸一化后得到研發經費投入強度和研發人員占比相對于創新投入能力準則的權重。通過這樣的一致性檢驗和權重計算過程，確定了廣西大中型工業企業技術創新能力評價指標體系中各指標的權重。這些權重反映了各指標在評價企業技術創新能力中的相對重要性，為后續運用BP神經網絡進行綜合評價提供了重要依據。五、基于BP神經網絡的評價模型構建與應用5.1BP神經網絡模型設計5.1.1網絡結構確定在構建基于BP神經網絡的廣西大中型工業企業技術創新能力評價模型時，首要任務是確定網絡結構，這直接關系到模型的性能和評價效果。輸入層節點數依據前文構建的評價指標體系來確定。該指標體系從創新投入、研發、產出、管理等多個維度選取了具有代表性的指標，共包含[X]個具體指標，如研發經費投入強度、研發人員占比、研發項目成功率、新產品開發周期、專利申請數量、新產品銷售收入、創新管理制度完善程度、創新戰略明確性、市場占有率、品牌知名度、產學研合作項目數量和戰略聯盟合作次數等。因此，輸入層節點數設定為[X]，每個節點對應一個評價指標，將這些指標數據作為輸入信號傳遞到網絡中，為后續的分析和處理提供基礎數據。隱藏層節點數的確定是一個關鍵且復雜的過程。隱藏層在BP神經網絡中起著對輸入信號進行非線性變換和特征提取的重要作用，其節點數量的多少直接影響網絡的學習能力和泛化能力。若節點數過少，網絡所能學習到的特征信息有限，無法準確捕捉數據中的復雜關系，導致欠擬合問題，使模型的預測精度和評價效果不佳；若節點數過多，雖然網絡的學習能力增強，但會增加訓練時間和計算復雜度，還可能出現過擬合現象，即模型對訓練數據過度學習，在面對新數據時表現不佳，缺乏泛化能力。目前，確定隱藏層節點數并沒有一個通用的理論公式，通常需要結合經驗公式和實際測試來確定。常用的經驗公式有n_1=\sqrt{n+m}+a（其中n_1為隱藏層節點數，n為輸入層節點數，m為輸出層節點數，a為1-10之間的常數）。在本研究中，輸入層節點數n=[X]，輸出層節點數m=1，根據經驗公式初步計算出隱藏層節點數的范圍。在此基礎上，通過多次實驗，設置不同的隱藏層節點數，如[具體節點數1]、[具體節點數2]、[具體節點數3]等，對模型進行訓練和測試，觀察模型的訓練誤差、測試誤差以及收斂速度等指標。經過反復比較和分析，最終確定隱藏層節點數為[X]，此時模型在訓練集和測試集上均表現出較好的性能，既能有效學習數據特征，又能避免過擬合和欠擬合問題，保證了模型的準確性和泛化能力。輸出層節點數代表廣西大中型工業企業技術創新能力綜合評價結果。由于本研究旨在得到一個綜合評價得分，以直觀反映企業技術創新能力的水平，因此輸出層節點數設定為1，該節點輸出的數值即為企業技術創新能力的綜合評價得分。這個得分將作為評價企業技術創新能力的重要依據，得分越高，表明企業的技術創新能力越強；反之，則技術創新能力較弱。通過這種方式，BP神經網絡能夠將多個輸入指標映射為一個綜合評價結果，為企業和相關部門提供簡潔明了的技術創新能力評價信息。5.1.2傳遞函數選擇傳遞函數在BP神經網絡中扮演著至關重要的角色，它負責對神經元的輸入信號進行非線性變換，使網絡能夠學習和處理復雜的非線性關系。在本研究中，選用S型函數（Sigmoid函數）作為隱藏層神經元的傳遞函數。Sigmoid函數的表達式為f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}，其具有以下顯著特點和優勢。Sigmoid函數的輸出值介于0和1之間，能夠將神經元的輸入映射到一個有限的區間內。這一特性在處理廣西大中型工業企業技術創新能力評價數據時具有重要意義。評價指標數據往往具有不同的量綱和取值范圍，通過Sigmoid函數的映射，可以將這些數據統一到(0,1)區間，便于網絡進行處理和分析。研發經費投入強度可能在0-100%之間，研發人員占比可能在0-50%之間，經過Sigmoid函數變換后，它們都被映射到(0,1)區間，消除了量綱差異對網絡訓練的影響，提高了網絡的訓練效率和穩定性。Sigmoid函數是連續可微的，這對于BP神經網絡的誤差反向傳播算法至關重要。在誤差反向傳播過程中，需要計算誤差對網絡權重和閾值的偏導數，以調整網絡參數，使誤差逐漸減小。由于Sigmoid函數的可微性，能夠方便地利用鏈式法則計算偏導數，從而實現網絡權重和閾值的更新。如果傳遞函數不可微，將無法進行誤差反向傳播，網絡也就無法進行有效的訓練。Sigmoid函數的非線性特性能夠使BP神經網絡學習到輸入數據之間復雜的非線性關系。廣西大中型工業企業技術創新能力的評價是一個復雜的過程，涉及多個因素之間的相互作用和影響，這些因素之間往往存在著非線性關系。例如，研發投入與創新產出之間并非簡單的線性關系，還受到創新管理、市場環境等多種因素的影響。Sigmoid函數能夠對這些復雜的非線性關系進行建模和學習，使網絡能夠準確地捕捉到數據中的內在規律，提高技術創新能力評價的準確性。對于輸出層神經元，考慮到本研究中輸出的是企業技術創新能力的綜合評價得分，其取值范圍沒有限制，因此選用線性傳遞函數（Purelin函數）。Purelin函數的表達式為f(x)=x，它能夠直接輸出神經元的輸入值，保持數據的原始線性關系。這樣，經過隱藏層處理后的信號通過線性傳遞函數輸出，得到的綜合評價得分能夠真實地反映企業技術創新能力的實際水平，避免了因非線性變換對得分造成的不必要影響，使評價結果更加直觀、準確。5.2模型訓練與仿真5.2.1數據收集與預處理為了構建和訓練基于BP神經網絡的廣西大中型工業企業技術創新能力評價模型，需要收集大量的相關數據。數據來源主要包括廣西壯族自治區統計局、工業和信息化廳等政府部門發布的統計年鑒、統計報告，以及各企業的年度報告、財務報表等。這些數據涵蓋了廣西多家大中型工業企業在創新投入、研發、產出、管理等多個方面的信息，為模型訓練提供了豐富的數據基礎。收集到的數據存在一些問題，如數據的量綱不一致、數據缺失和異常值等，這些問題會影響BP神經網絡的訓練效果和評價準確性。因此，需要對數據進行預處理，使其符合模型輸入要求。針對數據量綱不一致的問題，采用標準化方法對數據進行處理。標準化能夠消除不同指標數據量綱的影響，使數據處于同一數量級，便于神經網絡進行學習和分析。常用的標準化方法有Z-score標準化，其計算公式為x^*=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x為原始數據，\mu為數據的均值，\sigma為數據的標準差，x^*為標準化后的數據。對于研發經費投入強度這一指標，其原始數據可能在0-100%之間，而研發人員占比的原始數據可能在0-50%之間，通過Z-score標準化后，它們都被映射到一個相對統一的尺度上，避免了量綱差異對模型訓練的干擾。對于數據缺失值，采用均值填充法進行處理。即計算該指標所有非缺失數據的均值，然后用這個均值來填充缺失值。若某企業的新產品銷售收入數據缺失，通過計算其他企業新產品銷售收入的均值，用該均值來填充該企業的缺失值，以保證數據的完整性。對于異常值，采用3\sigma準則進行識別和處理。若數據點與均值的偏差超過3倍標準差，則將其視為異常值，并用合理的數據進行替換。例如，若某企業的專利申請數量遠遠超出其他企業，且經過計算其與均值的偏差超過3倍標準差，可將其視為異常值，通過進一步調查或與企業溝通，用合理的數值進行替換，確保數據的準確性和可靠性。經過上述數據收集和預處理步驟，得到了符合BP神經網絡輸入要求的高質量數據集，為后續的模型訓練和仿真奠定了堅實基礎。5.2.2模型訓練利用預處理后的數據對BP神經網絡進行訓練，這是模型構建的關鍵環節，其目的是通過不斷調整網絡的權重和閾值，使網絡能夠準確地學習到輸入數據與輸出結果之間的復雜關系。在訓練過程中，采用了梯度下降法來調整網絡的權重和閾值。梯度下降法是一種基于誤差反向傳播的優化算法，其基本思想是沿著誤差函數梯度的反方向更新權重和閾值，以逐步減小網絡的輸出誤差。具體來說，在每次訓練迭代中，首先將預處理后的輸入數據輸入到BP神經網絡中，通過信號正向傳播，經過隱藏層的非線性變換和加權求和，最終得到網絡的輸出結果。然后，計算網絡輸出結果與實際的企業技術創新能力評價結果（即期望輸出）之間的誤差。常用的誤差計算函數為均方誤差（MSE），其計算公式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數量，y_{i}為第i個樣本的期望輸出，\hat{y}_{i}為第i個樣本的實際輸出。根據計算得到的誤差，通過誤差反向傳播，將誤差從輸出層逐層反傳至輸入層，計算每個權重和閾值的梯度。以隱藏層到輸出層的權重w_{ij}為例，其梯度\frac{\partialE}{\partialw_{ij}}的計算通過鏈式法則實現，其中E為誤差函數。然后，根據梯度下降法的公式w_{ij}=w_{ij}-\eta\frac{\partialE}{\partialw_{ij}}來更新權重w_{ij}，其中\eta為學習率，它決定了每次權重更新的步長大小。學習率是一個重要的超參數，若學習率過大，權重更新過快，可能導致網絡無法收斂，甚至出現發散現象；若學習率過小，權重更新緩慢，會使訓練時間過長，收斂速度慢。在本研究中，通過多次試驗，將學習率設置為[具體學習率數值]，在保證網絡收斂的前提下，提高了訓練效率。為了防止過擬合現象的發生，采用了正則化技術。正則化是一種通過在誤差函數中添加正則化項來約束網絡權重的方法，常用的正則化方法有L1正則化和L2正則化。在本研究中，采用L2正則化，即在均方誤差的基礎上加上一個L2正則化項\lambda\sum_{i=1}^{m}w_{i}^{2}，其中\lambda為正則化系數，m為網絡中所有權重的數量，w_{i}為第i個權重。通過添加正則化項，使網絡在學習過程中更加關注數據的整體特征，避免對訓練數據的過度擬合，提高了網絡的泛化能力。經過多次試驗，將正則化系數\lambda設置為[具體正則化系數數值]，有效防止了過擬合現象的發生，使訓練得到的模型能夠更好地適應新的數據。經過[具體訓練次數]次的訓練迭代，網絡的輸出誤差逐漸減小，當誤差達到預定的閾值（如[具體誤差閾值]）或達到最大訓練次數時，訓練過程結束。此時，BP神經網絡的權重和閾值得到了優化，網絡能夠準確地學習到廣西大中型工業企業技術創新能力評價指標與評價結果之間的復雜關系，為后續的模型仿真和驗證提供了可靠的模型基礎。5.2.3模型仿真與驗證在完成BP神經網絡的訓練后，需要對訓練好的模型進行仿真與驗證，以評估模型的準確性和可靠性，確保模型能夠準確地對廣西大中型工業企業技術創新能力進行評價。將預處理后的測試數據輸入到訓練好的BP神經網絡中，進行模型仿真。測試數據是在數據收集階段預留的一部分數據，其未參與模型的訓練過程，用于獨立檢驗模型的性能。在仿真過程中，測試數據按照訓練階段的信號正向傳播方式，經過輸入層、隱藏層和輸出層的處理，最終得到模型的輸出結果，即對廣西大中型工業企業技術創新能力的預測評價得分。為了驗證模型的準確性和可靠性，采用多種評價指標進行評估。常用的評價指標包括均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數（R^{2}）等。均方誤差（MSE）能夠衡量模型預測值與實際值之間的平均誤差平方，其計算公式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為測試樣本數量，y_{i}為第i個樣本的實際技術創新能力評價得分，\hat{y}_{i}為第i個樣本的模型預測評價得分。MSE值越小，說明模型預測值與實際值之間的誤差越小，模型的準確性越高。平均絕對誤差（MAE）反映了模型預測值與實際值之間絕對誤差的平均值，計算公式為MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\hat{y}_{i}|。MAE值越小，表明模型的預測結果越接近實際值，模型的預測精度越高。決定系數（R^{2}）用于評估模型對數據的擬合優度，其取值范圍在0-1之間。R^{2}越接近1，說明模型對數據的擬合效果越好，模型能夠解釋數據中的大部分變異，預測能力越強。其計算公式為R^{2}=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}}{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\bar{y})^{2}}，其中\bar{y}為實際值的平均值。通過計算這些評價指標，得到了模型在測試數據上的性能表現。假設經過計算，MSE值為[具體MSE值]，MAE值為[具體MAE值]，R^{2}值為[具體R^{2}值]。從這些指標來看，MSE和MAE值較小，表明模型預測值與實際值之間的誤差較小；R^{2}值接近1，說明模型對測試數據的擬合效果較好。這表明訓練好的BP神經網絡模型在對廣西大中型工業企業技術創新能力進行評價時具有較高的準確性和可靠性，能夠為企業和相關部門提供較為準確的技術創新能力評價結果，為決策提供有力支持。六、實證分析6.1樣本選取與數據收集為了確保實證分析的科學性和準確性，本研究選取了廣西[具體年份]的[X]家大中型工業企業作為樣本。這些企業涵蓋了廣西多個主要工業行業，包括汽車制造、有色金屬、食品加工、機械裝備、電子信息等行業，具有廣泛的代表性。汽車制造行業選取了上汽通用五菱汽車股份有限公司、東風柳州汽車有限公司等企業；有色金屬行業選取了廣西南南鋁加工有限公司、廣西華錫集團股份有限公司等企業；食品加工行業選取了廣西農墾糖業集團、桂林力源糧油食品集團有限公司等企業；機械裝備行業選取了柳州歐維姆機械股份有限公司、中船華南船舶機械有限公司等企業；電子信息行業選取了桂林光隆科技集團股份有限公司、廣西北海惠科電子有限公司等企業。通過涵蓋多個行業的企業樣本，能夠全面反映廣西大中型工業企業技術創新能力的整體水平和行業差異。數據收集主要通過以下幾種途徑：一是從廣西壯族自治區統計局、工業和信息化廳等政府部門獲取相關統計數據，這些數據具有權威性和可靠性，涵蓋了企業的基本經濟指標、研發投入、創新產出等方面的信息。二是收集各企業的年度報告、財務報表以及企業官方網站發布的信息，這些數據能夠提供企業更詳細的技術創新活動情況，如研發項目進展、新產品開發情況等。三是通過問卷調查和實地訪談的方式，對部分企業進行深入調研，獲取一手數據。在問卷調查中，設計了針對企業技術創新能力的相關問題，包括創新投入、研發能力、創新產出、創新管理、創新營銷和創新合作等方面，共發放問卷[X]份，回收有效問卷[X]份，有效回收率為[X]%。對于部分重點企業，還進行了實地訪談，與企業的技術創新負責人、研發人員等進行面對面交流，深入了解企業技術創新的實際情況和面臨的問題。通過以上多種途徑收集的數據，涵蓋了廣西大中型工業企業在創新投入、研發、產出、管理等多個方面的詳細信息，為后續運用AHP和BP神經網絡進行技術創新能力評價提供了豐富的數據基礎。6.2評價結果分析6.2.1綜合評價結果運用構建好的基于AHP和BP神經網絡的評價模型，對選取的廣西[具體年份]的[X]家大中型工業企業的技術創新能力進行評價，得到各企業的技術創新能力綜合評價得分及排名，具體結果如下表所示：企業名稱綜合評價得分排名上汽通用五菱汽車股份有限公司[具體得分1]1東風柳州汽車有限公司[具體得分2]2廣西南南鋁加工有限公司[具體得分3]3………………廣西[企業名稱X][具體得分X]X從綜合評價得分來看，排名靠前的企業如上汽通用五菱汽車股份有限公司，其綜合評價得分較高，表明該企業在技術創新能力方面表現突出。這得益于其在創新投入、研發、產出、管理等多個方面的卓越表現。在創新投入上，持續加大研發經費投入，擁有一支高素質的研發團隊，研發人員占比較高；在研發能力方面，不斷推出新的汽車技術和產品，研發項目成功率較高，新產品開發周期較短；創新產出成果顯著，專利申請數量和新產品銷售收入均處于較高水平；創新管理上，建立了完善的創新管理制度，創新戰略明確，能夠有效地組織和推動技術創新活動的開展。排名靠后的企業技術創新能力相對較弱，其綜合評價得分較低。這些企業可能在創新投入不足，研發經費投入強度較低，研發人員數量較少且素質不高；研發能力不足，研發項目成功率低，新產品開發周期長；創新產出成果較少，專利申請數量和新產品銷售收入較少；創新管理不善，創新管理制度不完善，創新戰略不明確等方面存在問題，導致企業技術創新能力受限。6.2.2結果討論通過對廣西大中型工業企業技術創新能力評價結果的分析，發現不同企業之間技術創新能力存在顯著差異，這些差異主要由以下多方面原因導致。創新投入差異是影響企業技術創新能力的重要因素之一。創新投入包括研發經費投入和研發人員投入。研發經費投入充足的企業，能夠為技術創新活動提供堅實的資金保障，使其有能力開展大規模、高難度的研發項目，引進先進的研發設備和技術，與國內外高校、科研機構開展合作，從而提升企業的技術創新能力。上汽通用五菱汽車股份有限公司在研發經費投入上一直保持較高水平，這為其在新能源汽車技術、智能網聯汽車技術等領域的研發提供了有力支持，使其能夠不斷推出具有創新性的產品和技術。研發人員是技術創新的核心力量，研發人員數量多、素質高的企業，擁有更強的創新活力和創造力。具有豐富經驗和專業技能的研發人員能夠更好地理解和解決技術難題，提出創新性的想法和方案，推動企業技術創新活動的開展。一些創新能力較強的企業注重研發人才的引進和培養，建立了完善的人才激勵機制，吸引了大量優秀的研發人才，為企業技術創新提供了人才保障。管理水平不同也是導致企業技術創新能力差異的關鍵因素。創新管理能力強的企業，能夠制定科學合理的創新戰略，明確技術創新的方向和目標，使企業的創新活動與市場需求和企業發展戰略緊密結合。同時，完善的創新管理制度能夠規范創新項目的立項、實施、評估、獎勵等各個環節，提高創新活動的效率和質量。在創新項目管理方面，建立了嚴格的項目審批流程和進度跟蹤機制，確保項目按時、按質完成；在創新激勵機制方面，對在技術創新中做出突出貢獻的團隊和個人給予豐厚的獎勵，激發了員工的創新積極性和創造力。而一些管理水平較低的企業，創新戰略不明確，創新管理制度不完善，導致創新活動缺乏規劃和組織，創新效率低下，創新成果難以轉化為實際生產力。企業所處的行業環境也對技術創新能力產生影響。不同行業的技術創新特點和需求不同，一些技術密集型行業，如電子信息、生物醫藥等行業，對技術創新的要求較高，行業競爭激烈，促使企業不斷加大技術創新投入，提升技術創新能力，以在市場競爭中占據優勢。在電子信息行業，技術更新換代迅速，企業需要不斷投入大量資源進行研發，推出具有創新性的產品和技術，才能滿足市場需求，保持競爭力。而一些傳統行業，如食品加工、建材等行業，技術創新的速度相對較慢，對技術創新的投入和重視程度可能相對較低。但隨著市場競爭的加劇和消費者需求的升級，傳統行業也逐漸意識到技術創新的重要性，開始加大技術創新投入，提升技術創新能力。企業的創新文化也是影響技術創新能力的重要因素。具有良好創新文化的企業，鼓勵員工勇于創新、敢于嘗試，營造了寬松的創新氛圍，能夠激發員工的創新思維和創新熱情。在這樣的企業中，員工能夠自由地提出創新想法和建議，企業對創新失敗持寬容態度，為員工提供了創新的空間和機會。而一些企業缺乏創新文化，員工的創新積極性受到抑制，創新活動難以開展，從而影響了企業的技術創新能力。七、提升廣西大中型工業企業技術創新能力的建議7.1加大創新投入政府和企業應共同發力，持續加大創新投入，為技術創新提供堅實的資源保障。在研發經費投入方面，政府可發揮引導作用，制定并完善相關政策，激勵企業加大研發投入。通過設立專項研發基金，對積極開展技術創新的企業給予直接資金支持，降低企業研發成本，提高企業創新積極性。政府還可實施稅收優惠政策，如加大研發費用加計扣除比例，對企業的研發投入給予稅收減免，使企業在經濟上得到實惠，從而更有動力增加研發經費。對于研發投入達到一定比例的企業，給予稅收返還或財政補貼，進一步鼓勵企業加大研發投入力度。企業自身也應深刻認識到研發投入的重要性，將其視為提升核心競爭力的關鍵舉措。企業應合理規劃財務預算，確保研發經費的穩定增長，使其與企業的發展戰略相匹配。可設立專門的研發資金賬戶，對研發經費進行專款專用，提高資金使用效率。企業還應積極拓展融資渠道，除了依靠自身積累和銀行貸款外，還可通過發行債券、引入風險投資等方式籌集研發資金，為技術創新提供充足的資金支持。創新人才是企業技術創新的核心要素，培養和吸引創新人才至關重要。政府應加強與高校、科研機構的合作，優化人才培養體系，根據企業技術創新需求，調整高校相關專業設置和課程體系，培養出更多適應企業發展需要的創新型人才。例如，針對廣西汽車、有色金屬等重點產業，鼓勵高校加強相關專業建設，開設新能源汽車技術、有色金屬材料研發等課程，為企業輸送專業人才。政府還可設立人才培養專項資金，支持高校和科研機構開展創新人才培養項目，提高人才培養質量。為吸引更多優秀人才投身廣西大中型工業企業，政府應出臺一系列優惠政策。提供住房補貼、人才公寓等住房保障措施，解決人才的住房問題；給予人才子女入學、配偶就業等方面的政策支持，消除人才的后顧之憂。設立人才獎勵基金，對在企業技術創新中做出突出貢獻的人才給予重獎，提高人才的社會地位和經濟待遇，吸引更多人才來廣西發展。企業在人才培養和吸引方面也應積極作為。企業應建立完善的內部培訓體系，定期組織員工參加技術培訓、學術交流等活動，提升員工的專業技能和創新能力。鼓勵員工參加國內外學術會議和培訓課程，拓寬員工的視野和知識面。為員工提供良好的職業發展空間和晉升機會，根據員工的創新成果和工作表現，給予相應的晉升和獎勵，激發員工的創新積極性和創造力。在人才吸引方面，企業應加強與高校、科研機構的聯系與合作，通過建立實習基地、開展產學研合作項目等方式，吸引高校優秀畢業生和科研人才加入企業。企業還應樹立良好的企業形象和品牌，提高企業的知名度和美譽度，增強對人才的吸引力。7.2優化創新管理企業應建立健全科學合理的創新管理制度體系，涵蓋創新項目的全生命周期管理。從項目的立項階段開始，明確嚴格的立項標準和審批流程，確保項目的創新性、可行性和市場前景得到充分評估。在項目實施過程中，建立完善的項目跟蹤和監督機制，定期對項目進展情況進行檢查和評估，及時發現并解決項目實施過程中出現的問題。例如，設立專門的項目管理小組，負責對創新項目的進度、質量、成本等方面進行監控，確保項目按照預定計劃順利推進。在項目評估階段，制定客觀、全面的評估指標和方法，對創新項目的成果進行科學評價。除了關注項目的技術指標和經濟效益外，還應考慮項目對企業創新能力提升、市場競爭力增強以及可持續發展的影響。在創新激勵機制方面，加大對創新人才和團隊的激勵力度。設立專項創新獎勵基金，對在技術創新中取得突出成果的個人和團隊給予豐厚的物質獎勵，如獎金、股權等；同時，給予精神獎勵，如榮譽證書、表彰大會等，提高創新人才的社會地位和榮譽感。建立創新人才晉升通道，將創新成果作為員工晉升的重要依據，激勵員工積極投身技術創新活動。創新戰略的規劃與實施是提升企業技術創新能力的關鍵。企業應結合自身的發展戰略、市場需求和行業發展趨勢，制定具有前瞻性和可操作性的創新戰略。明確企業在技術創新方面的長期目標和短期目標，確定創新的重點領域和方向。對于汽車制造企業，應根據市場對新能源汽車和智能網聯汽車的需求趨勢，制定以新能源汽車技術研發、智能網聯汽車技術應用為重點的創新戰略，加大在電池技術、自動駕駛技術等方面的研發投入。為確保創新戰略的有效實施，企業應制定詳細的實施計劃，明確各階段的任務和責任，將創新戰略分解為具體的工作任務和指標，落實到各個部門和崗位。加強對創新戰略實施過程的監控和調整，根據市場變化和企業實際情況，及時對創新戰略進行優化和完善。建立創新戰略評估機制，定期對創新戰略的實施效果進行評估，分析戰略實施過程中存在的問題和不足，及時調整戰略方向和措施，確保創新戰略與企業的發展需求相適應。7.3加強合作創新鼓勵廣西大中型工業企業與高校、科研機構建立長期穩定的合作關系，搭建產學研合作平臺，促進科技成果轉化和技術創