1.2.4 科技型企业技术创新
（1）技术创新能力
通过梳理发现，目前以科技型中小企业技术创新能力为评价对象的指标体系很多，根据指标的选取标准进行划分，可将技术创新能力的评价指标分为三类：基于“创新绩效”的评价指标，基于“创新过程”的评价指标及基于“创新环境”的评价指标。初期研究以单一类别的评价方法为主，随着研究深入，单一指标的评价方法逐渐被指标体系所取代，研究者开始采用不同视角对上述指标进行有序分类组合，主要的评价角度总结为：创新能力构成要素、企业投入—过程—产出、创新能力系统等，所以构建该类评价指标体系的重点在于如何科学合理地筛选出技术创新能力的评价指标，下面将对上述三类指标的相关研究成果进行详细阐述。
①基于“创新绩效”的技术创新能力评价指标的相关研究。该类评价指标选取以传统投入产出理论为依据，其思路是将企业创新活动看作投入产出的封闭系统，忽视中间创新过程，对企业的创新投入、创新产出进行数量测度，将上述量化指标的高低水平与企业创新能力水平挂钩。在世界经济合作与发展组织（OECD）提出的测度体系中，主要包括了专利数、创新数量、新产品销售比例等七大定量指标。在上述指标体系基础上，不同研究者对投入、产出指标进行了差异化筛选，如Romijn（2002）主要采用了两类指标：专利的申请数量与产品创新指数。Souitaris（2002）选取了四类指标：创新产品数、创新销售占比、专利数及研发支出在销售收入中的占比，之后在此基础上增加了小程度创新产品数、大程度创新产品数、小程度创新产品的销售占比、大程度创新产品的销售占比四大指标，将四类指标细化为七类指标。Caloghirou（2004）主要采用了两类指标：具有明显改进的产品数和新产品销售占比。
总的来说，基于“创新绩效”的评价指标以定量指标为主，指标选择分歧较小且测量方便，但也存在明显弊端，很多研究者指出基于创新绩效的评价指标不能真实地反映中小企业的创新能力。Kleinknecht（1996）指出常用的R&D指标将导致中小企业的技术创新能力被低估，因为中小企业的创新能力的发展呈现动态性与非线性的特征，投入产出指标对创新能力的作用具有时间滞后性，而且该效应在中小企业尤为突出，并且中小企业受规模限制一般缺少专门设置的研发经费导致其R&D指标评分过低，而其开展的其他类型的企业活动中所表现出的创新能力又难以被量化。CoombsR（1998）则指出专利指标对于中小企业的不适用问题，一是因为完整的创新过程包括研发与市场化，但并不是所有的专利都能成功实现市场化，二是因为专利申请的经济成本与时间成本以及中小企业专利保护意识不足等问题导致中小企业的创新成果并没有完全申请专利。所以基于“创新绩效”的评价指标自身的弊端及其对中小企业的不适用性导致仅基于该类指标构建的评价体系逐渐被淘汰，或逐渐与其他类指标组合出现以得到更加科学的评价结果。
②基于“创新过程”的技术创新能力评价指标的相关研究。目前，研究者普遍认同创新产出不能作为衡量企业创新能力的唯一指标，必须将整个创新过程的比较纳入评价。基于“创新过程”的创新能力评价将良好的过程管理视为企业创新成功的主因，指标选取与创新的管理过程、组织机制相结合，其理论基础是技术创新过程模型，构建该类评价指标的焦点汇集在如何对创新过程进行合理的理解和划分上。目前对于创新过程的理解形成了较为一致的观点，但对于创新过程的具体划分尚没有统一的标准，比较有代表性的观点有：
远德玉（1994）将技术创新作为一个将科技成果转化为现实生产力即商品或服务的动态、连续的渐进过程。依据企业技术创新过程的阶段性特征和在不同阶段创新资源的配置和使用情况，将技术创新能力评价指标定为：市场机会的选择能力、技术研发能力、样品制造能力、中试能力、规模生产能力、市场开拓能力、市场信息反馈和产品更新能力等。杨宏进（1998）强调了技术创新是一个复杂的过程，其各环节的重要性各不相同，最终将创新过程的关键性环节归结“决策（资源）→实施（效率）→实现（效益）”的三阶段模型，进而提出了技术创新能力的六大构成要素：资源投入能力、研发能力、制造能力、营销能力、创新管理能力以及创新产出能力，并强调了管理能力在整个技术创新能力中的重要作用。郑春东（2000）指出企业在市场中作为一个整体存在，其技术创新过程包括市场技术需求分析、技术创新构思与规划、研究开发、生产、价值实现等多个环节，而技术创新能力就是创新过程中各环节能力的综合，并且强调了各环节能力是相互影响的。近年来，技术创新过程的研究呈现跨学科发展的趋势，部分研究者从知识管理的视角对基于“创新过程”的技术创新能力评价指标体系进行了研究。吕一博（2009）利用技术创新过程模型开展了一系列研究，将知识管理与因子分析理论相结合，构建包含创新发起能力、创新实现能力和创新推广能力三维度的中小企业创新能力评价指标体系，并对每个维度进行了细化研究。罗洪云（2015）将技术创新分为突破式创新与渐进式创新，对新创科技型小企业来说突破性技术创新是其赶超成熟大企业的重要途径，并从知识管理视角提出新创科技型小企业突破性技术创新过程由模糊前端创意生成、研究开发、中试生产、商业化和新技术标准形成五个环节构成，并分别对应一种过程能力。由此可见，目前通过创新过程对技术创新能力进行评价的思路得到了学术界的认可，并有学者将基于“创新过程”的指标与基于“创新绩效”的指标进行综合，构造出了更加全面的评价体系，但由于目前缺乏统一、权威的创新过程划分规范，导致基于“创新过程”的技术创新能力的评价研究累积性有待提高。
③基于“创新环境”的技术创新能力评价指标的相关研究。陈力田（2012）指出企业创新能力依托于不同的情景表现不同的特征，随着情景的内外转换，企业技术创新能力构成不同，所以对技术创新能力的评价应该综合考虑内外部因素对企业创新的影响。该类指标按照系统理论，以一定的环境为前提，分析不同环境对企业技术创新的影响，体现了中小企业开放式创新的特点。与上述两类评价指标不同之处在于，该类指标一般不单独构建技术创新能力的评价指标体系，而是作为上述两类指标的有益补充，主要包括获取外部信息的能力、企业内部环境、企业外部环境等要素。信息能力专指企业获取外部信息的能力，包括信息获取的渠道以及信息的处理能力，具有代表性的观点有：李艳（2010）将科技竞争情报（Competitive Technical Intelligence，简称CTI）纳入了技术创新过程，并将信息的“选择能力”作为技术创新能力评价的第一部分。许雅婷（2017）指出处于资源弱势地位的科技型中小企业需要借助外部资源实现协同创新，将“外部资源的获取能力”加入了技术创新力的评价体系。企业内部环境以企业的组织文化为代表，相应的外部环境指企业所处的政治、经济、社会、市场等环境，体现了企业发展的地域特征。陈战波（2015）强调和谐的企业文化能更好地激发员工的创新能力与创新激情，提高企业的创新持续能力，并将该种能力总结为“企业组织能力”，加入到技术创新能力的评价体系中。朱霞（2012）将技术创新能力视为企业内在相关能力与企业内外部环境有机作用的结果，将内部环境细化为企业创新氛围、信息化水平以及创新保障水平三方面，将外部环境分为宏观环境与微观环境，宏观环境主要指政治、经济、文化等外部大环境，而微观环境则具体到企业从政府、外部机构等其他主体获得支持或合作的状况。综上所述，随着研究的深入，越来越多的学者开始关注创新环境对企业技术创新能力的作用，基于“创新环境”提出的评价指标构成了中小企业技术创新能力评价指标中必不可少的一部分。
（2）技术创新能力评价
统筹国内外研究结果发现，对技术创新能力评价方法的选择研究呈现百花齐放的态势，根据综合评价方法的具体步骤划分，指标选取及指标计算的具体方法可多达数十种。
①关于指标选取的方法。研究初期的指标选取多依靠研究者的主观判断或者专家经验获得，随着研究不断深入，研究者发现凭借经验主观判断筛选出的指标由于缺乏统一的理论和概念框架指导往往出现指标罗列重复和概念混淆繁杂的现象，因此研究者对指标选取的科学依据越来越重视，指标选取的定性与定量方法得到发展。常见的定量指标选取方法有主成分分析法、因子分析法等。苗旺（2011）在问卷调查的基础上，利用因子分析法对获取的数据进行分析，挖掘出技术创新能力的关键因素，最后提炼出评价指标体系并对山东省中小企业的技术创新能力进行综合评价。彭灿（2013）以前人的评价体系为基础，利用主成分分析法对原始年鉴数据进行简化分析，并利用简化的指标对江浙沪的中小企业技术创新能力进行了定量评价和横向比较。
除采用定量的方法确定指标权重外，指标选取的定性分析方法也得到了发展。随着研究的深入，研究者更加关注指标之间的逻辑联系，希望为技术创新能力评价提供理论框架的指导，因此将相关领域的理论模型引入到技术创新能力的分析中成为新的研究趋势。柳飞红（2010）参考ISO9000质量管理体系持续改进过程模式，对技术创新过程进行分析，构建了技术创新过程模型，并以此为理论基础对技术创新能力进行合理分解，提出了技术创新能力评价的五大指标。曹文才（2013）在质量功能展开模型（Quality Function Development，简称QFD）基础上，结合科技型中小企业技术创新的特点，提出了DFQFD科技型中小企业创新动态过程质量屋模型，并在此基础上构建了体现评价主体可持续创新能力的评价指标体系，为实践活动提供了较好的理论基础。
②关于指标计算的方法。评价过程中首先要考虑如何解决权重确定的主观性问题，其次是结合企业创新能力指标的特点尽量克服指标本身的缺陷。常用的方法有层次分析法（AHP）、熵值法、数据包络法（DEA）、均值—方差模型法（E-V模型法）、BP神经网络分析法、灰色评价法等。Guan J C（2006）利用DEA法评价企业技术创新能力，指出了技术创新能力与企业竞争力之间的关系。Wang C H（2008）运用模糊综合评价法对不确定环境下企业技术创新能力进行评价。李妤婷（2008）通过梳理技术创新理论，建立了中小企业技术创新能力的EV评价模型。陈芝（2010）设计了基于BP神经网络理论的中小企业技术创新能力评价模型，并用实例验证了模型的有效性。崔总合（2012）采用层次分析法（AHP）对企业技术创新能力评价指标体系进行研究。曹萍（2010）构建了基于网络层次分析法（ANP）的企业技术创新能力评价模型。徐利（2010）应用灰色模糊评判法对企业技术创新能力进行了评价。许雅婷（2017）构建了基于结构方程模型（SEM）的技术创新能力评价模型。
近年来，一些新的方法在技术创新能力评价领域得到了应用。王小黎（2011）借助支持向量机模型（Support Vector Machine，简称SVM）对中小企业技术创新能力进行综合评价，并证明了该模型在客观性与灵活性方面的优越性。毕克新（2011）利用折中的多属性决策VIKOR方法（Vlsekriterijumska Optimizacija I Kompro-misno Resenie）对科技型中小企业自主创新能力进行综合评价，削弱了人为主观因素与非确定性随机因素的负面影响，并考虑了企业间创新的相对效果。
上述研究均采用一种方法对技术创新能力进行了较为科学的评价，使用单一方法简单易行、可操作性较强，但由于各种方法各有利弊，为了达到更好的评价效果，避免单一方法对评价结果有效性的影响，目前研究者偏向采用多种方法的集合来评价企业技术创新能力，通过方法之间的互补开创了“基于方法集的组合评价”的新思路。汪志波（2013）提出利用AHP-灰色关联度模型计算得到各企业技术创新能力灰色关联度数值和排名的方法。郭彩云（2013）针对模糊层次综合评价法的不足，对原有的模型构建过程进行了优化，提出隶属度转换算法（MTA）与层次分析法（AHP）相结合的综合方法。为了降低主观因素对研究结果的影响，白杨敏（2015）构建了基于AHP-DEA模型的企业技术创新能力评价体系。李玥（2017）综合运用熵值法和TOPSIS法构建了企业技术创新能力评价模型，在知识整合视角下对企业技术创新能力进行评价。李素英（2017）构建了基于AHP-BP的科技型中小企业创新能力评价体系。从上述研究成果可以发现，为了更有效地进行技术创新能力的评价，评价的具体方法呈现出多样化、组合化的发展趋势。