基于支持向量机的制造企业管理创新方法类型选择

　　创新能力被誉为一个国家竞争力的核心。努力提高科技创新能力已成为各国提高综合国力、推进现代化建设的战略选择和必经之路。改革开放的巨大成功经验已经证明，一个国家、地区乃至一家企业竞争和发展的关键，不仅要靠先进的技术、设备和优秀的人才，科学的管理理念、管理创新的方法、管理制度的流程等亦成为重点。大力发展中国制造企业管理创新能力得到了政府、实业界和学术界的广泛认可和支持。一方面，当前在中国制造企业普遍存在着管理人员依靠自身管理经验推行和实施管理活动的现象。由于管理者不同的教育背景、不同的知识存储、不同的工作环境等条件的限制，其无法全面了解和掌握管理领域的全部的信息，从而使其在解决企业管理问题时会发生遗漏或判断偏差;同时，中国国有制造企业受制于计划经济和官僚思维的影响，企业内部管理制度、管理流程和管理方法无法满足如今企业的需求。另一方面，中国在20 世纪 70 年代末引入创新理论以来，相续出台了若干鼓励政策予以支持，2012 年 9 月中共中央、国务院印发了《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》，文中提到鼓励发展管理创新方法等相关内容。

　　经历了三十余年的改革开放和经济增长，中国成为名副其实的“世界工厂”:在全球 500 种主要工业产品中中国有 220 种的产量位居第一;钢铁、水泥、电解铝、造船、原煤产量均占全球总份额的 45%以上;2012 年中国制造业的主营业务收入达到 84万亿元人民币，占全球总数的 1/5，已经成为名符其实的制造业大国和制造业中心。然而我们也应该清醒意识到中国钢铁、船舶、太阳能、水泥、风力发电等行业均显现出产能过程的问题，例如唐山市的钢产量超过了欧洲;外部环境中美欧债务危机、世界经济复苏缓慢，国际贸易保护主义日盛，都时刻提醒着我们从制造业大国向科技型强国转变的重要意义。“自主创新，方法先行”，制造业企业经过 30 余年的发展，引进先进的创新理论方法和工具远比引1技术创新方法还包括管理创新方法，结合各行业中制造企业的自身特点引入相应的创新方法并将其有机地整合到企业创新的各个环节之中逐渐形成系统的创新能力，必将带来企业软实力的提升。目前，中国制造业企业进行了多年的先进生产和管理方法的试点学习，并取得了积极效果，但从整体而言，中国制造企业尤其是国有大中型企业的管理方法依然陈旧，已经无法适应不断变化的国内外经济和环境的需求，制造企业管理创新方法的理论研究和企业实际推广变得尤为重要，这也是本文的研究主旨。

　　然而，影响中国制造企业管理创新方法类型选择的影响因素有哪些;在企业复杂环境中中国制造企业如何在突变式和渐进式的管理创新方法类型间进行选择，选择的机理又是什么。本课题前期对制造企业进行了探索性的多案例分析，运用扎根理论析出影响中国制造企业管理创新方法类型选择的相关因素和范畴，得到了团队创新精神、组织内创新文化、行业环境、公司战略管理和强制外力 5 大因素影响的机理模型。本文以此为基础建立了评价指标体系，试图根据前期调研数据，利用支持向量机的人工智能的方法模拟和预测出制造企业管理创新方法的选择路径等，以上问题是本文研究的重点。

　　1 制造企业管理创新方法类型选择的前期探索性分析

　　1． 1 研究课题的选择

　　在企业创新相关领域，与技术创新方向相比，管理创新方向的国内研究起步晚。但作为科技创新、知识管理领域的热门课题，又由于中国企业尤其是国有企业存在的管理方法缺失、管理官僚体制依存等问题，管理创新的相关研究引起了国家科技部、国内诸多院校、团队的重点关注，管理创新总体上呈现出快速发展的势头。截止到 2014 年 1 月 15 日在CNKI 数据库，以“管理创新”为关键词的 2004 －2014 年间 CSSCI 期刊 440 篇，删除无效征文等，得到有效发文 421 篇，累积发文数是 2004 年的近 9倍。但我们也应该清醒地看到:与技术创新方向2013 年发文数的 358 篇相比，管理创新 2013 年发文数量仅为 22 篇;与技术创新方向的 10 年间累积发文数 5132 篇相比，管理创新方向的累积发文仅有其 1/12，离相对稳定的成熟期还有较大的差距。前期工作中，课题组将 2004 － 2014 年间发表的 5139篇技术创新方向的论文和 421 篇管理创新方向的论文，输入 SATI、UCINET 软件中，分别利用主成分分析法建构模型图，以此分类说明该研究热点。管理创新方向研究热点，大致分为以下几类:(1)研究管理创新内涵;(2)从组织的角度研究与管理创新的关系;(3)管理创新动力机制、发展对策以及与人力资源的关系等;(4) 管理创新与产品、服务、文化、制度等的关系。基于以上分析我们得出:管理创新等作为创新理论中的重要分支，在企业创新能力提升中扮演着重要的角色，是企业、地区、国家创新能力提升的基础。一方面，国家科技部等政府部门力推管理创新在企业中的应用和研究;另一方面，学术界加大了对管理创新的研究力度和热情。但与国内研究相对成熟的技术创新相比，管理创新尚处于起步阶段，发展潜力巨大。毕竟起步较晚，研究机构、作者、引用率、年刊文数等均比技术创新理论少。管理创新理论体系的研究有待深入，需要结合科技创新理论、组织创新理论、技术创新理论等对管理创新理论的运行机制、发展模式、对策等问题深入细致的探讨。

　　制造企业管理创新方法的学习、应用和实践是指制造企业的管理者能不断根据市场和环境变化，利用新思维、新方法、新机制，创造一种新的更有效的资源组合的管理范式，以适应和创造不断变化的市场，促进企业管理系统综合效益的不断提高，达到用尽可能少的投入获得尽可能多的企业综合效益并构建一个具有动态反馈机制的管理创新方法体系的目的。通过对管理创新领域的梳理，我们发现企业管理创新方法的某些研究处于较空白的研究状态。

　　目前的学术界成果对于制造企业管理创新方法类型选择的结构维度以及具体概念模型并没有一个清晰的界定。介于此，本文提出了基于支持向量机人工智能方法的中国制造企业管理创新方法类型选择的评价模型。

　　1． 2 前期的研究方法和数据收集分析

　　(1)制造企业的前期调研

　　本研究调查始于 2011 年 6 月，面向天津、河北、云南、山东等 9 省市 89 家进行了企业调研和发放问卷。此次企业管理创新方法调研大致分 3 个阶段:

　　第一阶段，2011 年 7 月份的天津滨海高新区企业调研;第二阶段，2012 年 5 月“山东企业调研行”所调研的企业;第三阶段，2013 年 5 月进行的企业问卷调研。针对中国制造企业管理创新方法类型选择问题的研究，建立在前期调研和扎根理论构建概念模型的基础上。所以首先对前期的准备工作进行简单的回顾和总结分析。通过对被调研企业应用扎根理论的分析，得到突变式和渐进式管理创新方法选择类型大致包含 4 种情况，本文同样选取具有代表性的 10 家制造企业进行案例对比展示，即能够保证样本情景的全面性也不过多重复。展示企业包括:CK、JR、SND、SX、TD、YA、SJ、BM、KF、BK(应企业要求隐去名称，用大写字母表示)。

　　(2)多案例的研究过程和结论

　　多案例研究的重要功能之一在于能够服务于新理论或拓展性理论的构建。目前为止国内外对管理创新影响因素的研究多为探讨单一因素的作用。借助扎根理论，通过前期工作的对中国制造企业案例数据依次进行开放式译码(open cod-ing)、主轴译码(axial coding)和选择性译码(selec-tive coding)，析出了影响中国制造企业管理创新方法选择的 18 个概念和 5 个范畴。其中，开放式译码的结果如表 1 所示，18 个概念和 5 个范畴的对应关系如表 2 所示。并且在前期工作中进行选择性译码的工作，使用析出的上述 5 个范畴，链接成为一个完整的制造企业管理创新方法类型选择的故事脉络。别出的主范畴为企业管理创新方法的选择，与前期科研重点即制造企业管理创新方法类型选择的影响因素这一研究主题相吻合，得到了 4 个副范畴即行业环境、公司战略管理、团队创新和创新文化。【表1-2】

　　
　　(3)指标体系的构建
　　
　　通过前期成果中的企业调研和扎根理论的层层译码，析出了影响中国制造企业管理创新方法推进的范畴。团队创新精神、组织内创新文化、行业环境、公司战略管理、强制外力 5 个内外部因素构成了中国制造企业管理创新方法选择的影响因素。本文建立在以上初步研究结论和分析的基础上，我们应用支持向量机的方法分别对渐进式和突变式制造企业管理创新方法进行智能评价系统的构建，为在中国制造企业中实际进行管理创新方法类型选择的预测和应用进行理论探究。【表3】

　　
　　2 基于支持向量机的管理创新方法类型选择的智能评判

　　2． 1 支持向量机的适用性

　　多案例研究的重要功能之一在于能够服务于新理论或拓展性理论的构建，基于制造企业调研的结果和以上基础工作的分析，我们面临的重要问题便是，如何在得到影响中国制造企业管理创新方法类型选择因素后进行评价，如何分别构建突变式和渐进式制造企业管理创新方法的智能评价系统? 从上文中对制造企业管理创新方法影响因素的分析中我们得以看出，因素间的关系非线性，存在着相互影响相互联系的特性。所以，传统的基于线性影响关系的指标评价方法如模糊数学的方法、层次分析法等，无法合理的有效的对制造企业管理创新方法类型选择的指标进行评价。同以上的线性评价方法相比，人工智能的方法具有能够根据训练样本进行自主学习，能够发现输入与输出值之间的内部规律。

　　在众多智能评价方法中，支持向量机(Support VectorMachine，SVM)的方法具有所需要的先验干预较少、算法简单、记忆性自学习性和较好的鲁棒性等优势。与其他智能方法相比，在处理非线性分类问题上，支持向量机的原理是将输入空间映射到高维的特征空间中，依然使用大间隔因子在高维特征空间中寻求最大间隔超平面。支持向量机的优化过程中能够通过具有特殊性质的核函数将高维特征空间中的内积运算转化成为原始空间中核函数的运算，从而达到和避免在高维特征空间中进行运算的困境。基于以上分析中支持向量机方法的特点和优点，对制造企业管理创新方法类型选择进行数据分析和处理，能够较好克服指标间的非线性关联，达到使模型评价结果更加客观和准确的目的。

　　2． 2 基于支持向量机的类型选择评价思路和算法基于支持向量机的制造企业管理创新方法评价

　　的总体思路是:第一步，搜集数据并将各项评价指标作为输入向量，将其管理创新方法评价值作为输出向量，导入支持向量机，以此构建学习样本;第二步，定义一个核函数和不敏感损失函数，得到相应的误差检验标准，在样本进行学习的过程中通过不断的调整核1的自适应性能，最终得到稳定的向量机模型;第三步，将待评价企业的输入指标数据输入已训练好的模型中得到评价结果。具体的流程如图1 所示。【图1】

　　
　　支持向量机算法是由 Cortes 和 Vapnik在1995 年提出的一种新智能学习方法，其特点为可以有效的实现对基于小样本的高维度非线性系统的精确的拟合。利用支持向量机进行智能预测分类的基本思想是通过非线性映射φ将数据 Xi映射到高纬度特征空间 F 中去，在此基础上进行线性回归。回归函数为:【1-2】

　　
　　w2为置信风险，Remp［f］为经验风险，λ为常数用来平衡函数复杂度与损失误差，C(ei)为模型经验损失，ei为样本的误差值，S 为样本的容量。对于既定损失函数，该问题即可转化为最小化的线性风险泛函的问题:【3】

　　
　　其中 C =1/λ，ε 为估计的精度;ζi，ζ*i为松弛变量。为了便于求解将该类问题转化为对偶问题如下:【4-5】

　　
　　定义高维空间内积运算核函数表示为 K(xi，xj)= φ(xi)φ(xj)，对于核函数 K(xi，xj)的选择可以实现某一非线性变换后的线性分类。本研究采用径向基核函数 Krbf(xi，xj)= exp(－γ‖xi－ xj‖2)进行运算。根据以上分析可以将制造企业管理创新方法的评估转化为一个求解二次规划决策函数问题。

　　2． 3 制造企业管理创新方法类型选择评价的 SVM方法

　　本研究中将团队创新精神、组织内创新文化、行业环境、公司战略管理、强制外力 5 个内外部因素作为输入指标;同时将对象的管理创新方法类型选择评价作为输出。其中，根据前期的制造企业管理创新方法类型的调研结果，把范例企业进行突变式和渐进式管理创新方法类型的归类，通过对训练样本的学习获得各个类别间的分类函数，分别对渐进式和突变式管理方法创新进行模拟。首先，在采取渐进式管理创新方法的企业中选取数据进行评判打分，以作为智能评判的训练样本;其次，建立基于支持向量机方法的制造企业管理创新方法类型选择的智能评价系统。同理，通过突变式制造企业管理创新方法的数据建立突变式的智能评价系统。

　　(1)基于支持向量机的渐进式管理创新方法的智能评价

　　本文采用 Matlab7． 0 语言编程实现支持向量机模型的训练，选择径向基(RBF)函数作为模型的核函数，并确定两个参数:惩罚参数以及核参数，参数的选取采用交叉验证法。运用 50 个训练样本作为学习集进行训练，最终发现当参数值分别取数惩罚参数 C =4． 59479，核函数 g =0． 0625 时，误差最小，此时的 SVM 模型便为最优模型。对应的参数选择图如图 2 所示。

　　验证网络实用性，在基于支持向量机的渐进式管理创新方法智能模型中输入测试值:P = (0． 56;0． 97;0． 20;0． 63;0． 81) ，网络输出测试值为0． 7884，与实际值 0． 73 的误差为 0． 0584，比较接近实际值，网络有效。

　　(2)基于支持向量机的突变式管理创新方法的智能评价

　　根据前期基础工作析出了影响企业管理创新方法的 5 大要素即团队创新精神、组织内创新文化、行业环境、公司战略管理、强制外力;据此建立了智能评价系统。同理，运用训练样本作为学习集进行训练，最终发现当参数值分别取数惩罚参数 Best C =6． 9644，核函数 g = 0． 0625 时，误差最小，此时的支持向量机模型为最优模型。对应的参数选择图如图3 所示。

　　基于突变式企业管理创新方法类型选择的数据进行支持向量机的训练，当输入测试值 p = (0． 01;0． 62;0． 84;0． 92;0． 86)时得到测试结果 0． 8848，与实际值 0． 81 的误差为 0． 0748，较接近实际值，网络有效。

    (3)评价模型有效性【图2-4】

　　
　　在图 4 中实线为收集的样本数据值，虚线为预测后的数据值。通过对渐进式和突变式制造企业管理创新类型进行支持向量机方法的应用，我们发现其评价精度高、误差小、实际操作性强，分析后的结果接近实际值。如表 4 所示，测试结果与实际值误差值小，说明用支持向量机对制造企业管理创新方法类型选择进行评估是可行的。构建高精度的智能评判环境为制造企业管理创新方法的选择提供了理论依据。

　　3 研究结论

　　本课题研究基础为首先进行的企业调研和解析制造企业选择突变式或渐进式管理创新方法的关键变量、作用机理等。通过对案例企业运用扎根理论，构建了团队创新精神、组织创新文化、行业环境、公司战略管理、强力外力构成的评价指标。基于支持向量机具有的较强的自学习自适应能力特点，以及能够最大程度减少了人为因素的影响等优点，本文的研究重点是基于支持向量机的方法对突变式和渐进式管理创新方法分别进行了模拟，构建了基于SVM 的人工智能评价系统。通过对测试企业的综合智能评价，显示了 SVM 评价方法的准确度和合理性。通过最终仿真试验表明，采用支持向量机的算法的制造企业管理创新方法类型选择的评价获得了令人满意的结果，不仅精度高、操作简便，而且为管理创新方法的理论研究和制造企业应用推广提供了一条值得探索的途径。

　　参考文献:

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