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一、創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)及控制分析

（一）創(chuàng)新資金及創(chuàng)新資金生態(tài)化控制的界定

1.創(chuàng)新資金的界定。對(duì)于如何界定發(fā)明創(chuàng)造以及技術(shù)創(chuàng)新，約瑟夫·阿洛伊斯·熊彼特認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新為企業(yè)的生產(chǎn)奠定了基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上，逐漸形成了狹義與廣義兩種創(chuàng)新理論：從有創(chuàng)新理念一直到落實(shí)到技術(shù)層面的過程就是狹義的技術(shù)創(chuàng)新理論；而廣義的技術(shù)創(chuàng)新理論則是指從技術(shù)測(cè)試一直到市場(chǎng)化生產(chǎn)階段。本文主要以廣義的技術(shù)創(chuàng)新理論為基礎(chǔ)進(jìn)行探究。從整體性出發(fā)，將一切用于創(chuàng)新活動(dòng)的資金都定義為創(chuàng)新資金，對(duì)企業(yè)用于創(chuàng)新的那部分資金的控制模式進(jìn)行探討。

2.創(chuàng)新資金生態(tài)化控制的界定。研究模式因探究階段的不同而不同，開放式的控制模式是由因果導(dǎo)向所形成的，將此控制模式加入創(chuàng)新資金的概念，可以歸納出創(chuàng)新資金控制的概念，即高新技術(shù)企業(yè)對(duì)創(chuàng)新資金進(jìn)行的戰(zhàn)略控制。近年來，學(xué)術(shù)界提出了很多種不同的生態(tài)研究理論，而只有生態(tài)系統(tǒng)與生態(tài)特性被運(yùn)用在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中。因此本文對(duì)加入生態(tài)系統(tǒng)及生態(tài)特性研究理論的資金控制進(jìn)行了新的定義，概念為高新技術(shù)企業(yè)在收集與運(yùn)用資金時(shí)，將與生態(tài)特性相統(tǒng)一、資金處于平衡狀態(tài)作為控制的基礎(chǔ)，再加入戰(zhàn)略分析，進(jìn)行協(xié)同的、動(dòng)態(tài)的、循環(huán)的、系統(tǒng)的生態(tài)化資金控制。

（二）創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)及特性分析

1.創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)分析。生態(tài)特性在創(chuàng)新資金控制中十分重要，而生態(tài)系統(tǒng)是生態(tài)特性的研究基礎(chǔ)。加入創(chuàng)新資金的生態(tài)系統(tǒng)是創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)分支，通過將其與自然生態(tài)系統(tǒng)相比較可以發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)者、消費(fèi)者、分解者及生態(tài)環(huán)境四者構(gòu)成了自然生態(tài)系統(tǒng)，這四者間的相互關(guān)系在創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)中也有著近乎一樣的體現(xiàn)，例如企業(yè)從籌集創(chuàng)新資金到技術(shù)創(chuàng)新一直到消費(fèi)者購買創(chuàng)新產(chǎn)品，都是創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)間各參與者的相互作用。在高新技術(shù)企業(yè)中也存在著和自然生態(tài)系統(tǒng)一樣的協(xié)同性、進(jìn)化性和動(dòng)態(tài)性，因此系統(tǒng)中的各個(gè)角色需要好好配合，實(shí)現(xiàn)“1+1＞2”的效果。

2.創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)的特性分析。

（1）協(xié)同進(jìn)化性在創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)中是指各部門及生態(tài)位之間的協(xié)同進(jìn)化。前者體現(xiàn)為研發(fā)、生產(chǎn)、銷售三部門間的協(xié)同性，后者是指各企業(yè)之間的互動(dòng)進(jìn)化。這也是企業(yè)高層管理好企業(yè)的一個(gè)重要手段?？梢?，協(xié)同進(jìn)化性不僅可以加強(qiáng)企業(yè)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的控制，也可以改善控制環(huán)境。

（2）動(dòng)態(tài)平衡特性是在動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)中形成的一種平衡狀態(tài)，生態(tài)系統(tǒng)自身處于動(dòng)態(tài)平衡中。企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)抗壓能力與穩(wěn)定性具有正相關(guān)關(guān)系，在具有創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)中同樣適用。企業(yè)可以利用內(nèi)部調(diào)節(jié)規(guī)避外部風(fēng)險(xiǎn)所造成的改變。圖1體現(xiàn)的是動(dòng)態(tài)穩(wěn)定，作用主要由投融資的平衡來體現(xiàn)。

圖1 創(chuàng)新資金生態(tài)化控制動(dòng)態(tài)穩(wěn)定圖

（3）資金循環(huán)特性體現(xiàn)為資金循環(huán)，在創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)中相互作用，使資金也能夠在其中得以循環(huán)。創(chuàng)新資金經(jīng)過創(chuàng)新活動(dòng)投入市場(chǎng)，將獲取的收益繼續(xù)投入到下一個(gè)創(chuàng)新活動(dòng)中，持續(xù)循環(huán)。

（三）創(chuàng)新資金生態(tài)化控制的作用機(jī)理

預(yù)算是對(duì)創(chuàng)新資金實(shí)現(xiàn)生態(tài)化控制的基礎(chǔ)，控制能力因資金的動(dòng)態(tài)平衡而提高，所以創(chuàng)新資金生態(tài)化控制是重要前提。各控制要素在創(chuàng)新資金生態(tài)化系統(tǒng)中相互作用，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)，可以使企業(yè)的控制能力迅速得到提高。對(duì)于高新技術(shù)企業(yè)而言，建立由政策環(huán)境、金融環(huán)境以及科技環(huán)境有機(jī)結(jié)合的創(chuàng)新資金生態(tài)系統(tǒng)十分必要。

二、高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化控制模式的設(shè)計(jì)

（一）創(chuàng)新資金生態(tài)化控制模式

創(chuàng)新資金生態(tài)化控制模式包含了生態(tài)特性、協(xié)同進(jìn)化性、動(dòng)態(tài)平衡性及資金循環(huán)性。在該生態(tài)系統(tǒng)中，首先要明確企業(yè)的生態(tài)位，從而制定出相應(yīng)的戰(zhàn)略，將動(dòng)態(tài)平衡的理念運(yùn)用到創(chuàng)新活動(dòng)中，尤其是在編制預(yù)算時(shí)，需要隨著時(shí)間的推移不斷調(diào)節(jié)。通過運(yùn)用循環(huán)理念，使創(chuàng)新資金實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)，并加入評(píng)價(jià)機(jī)制，以逐漸改善進(jìn)步。

（二）創(chuàng)新資金生態(tài)化控制模式的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

1.編制創(chuàng)新資金預(yù)算是控制模式中的重要環(huán)節(jié)，創(chuàng)新活動(dòng)的順利進(jìn)行可以反映出預(yù)算的作用，能夠由此提升資金使用效率。在編制預(yù)算時(shí)，資金的供需情況也需納入考慮，以提高資金利用率，避免資金浪費(fèi)。

在編制投入創(chuàng)新的資金預(yù)算時(shí)，需要一并考慮時(shí)間與數(shù)量，本文還加入了空間維度，從三方面出發(fā)制定預(yù)算。在時(shí)間上做到各環(huán)節(jié)資金及時(shí)到位；在數(shù)量上做到避免浪費(fèi)；在空間上做到創(chuàng)新活動(dòng)中涉及到的各個(gè)主題都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，成為相互協(xié)作的關(guān)系。這三者在具體的創(chuàng)新活動(dòng)中的體現(xiàn)如圖2所示。

圖2 預(yù)算三維圖

2.如何投放創(chuàng)新資金對(duì)控制模式來說十分重要，三個(gè)階段中的投放方向分為市場(chǎng)調(diào)研、R&D人員薪酬、設(shè)備投資、市場(chǎng)開發(fā)以及流動(dòng)資金五個(gè)方面。圖3反映了創(chuàng)新資金的循環(huán)效果。

圖3 創(chuàng)新資金循環(huán)效果圖

三、創(chuàng)新資金生態(tài)化控制效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

（一）指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)

將構(gòu)建評(píng)價(jià)體系的原則與創(chuàng)新資金的生態(tài)化控制效果相結(jié)合，研究收益性、流動(dòng)性、安全性、成長性四者的影響因素，選取重要指標(biāo)，如下表所示。

創(chuàng)新資金生態(tài)化控制效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（二）指標(biāo)的測(cè)算

在對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算時(shí)，首先對(duì)沒有出現(xiàn)在財(cái)務(wù)報(bào)表中的指標(biāo)進(jìn)行介紹，定義與公式如下：

1.知識(shí)與智力資產(chǎn)收益率。是指研發(fā)階段的人員成本。企業(yè)對(duì)研發(fā)人員投入得越多，越能體現(xiàn)出企業(yè)對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)的重視程度，這一指標(biāo)數(shù)值較高，說明企業(yè)通過研發(fā)環(huán)節(jié)最終能夠獲得的收益也比較多。公式為：知識(shí)與智力收益率=知識(shí)與智力貢獻(xiàn)價(jià)值/知識(shí)與智力產(chǎn)值×100%。

2.EVA。等于稅后凈利潤與資本成本之間的差額，體現(xiàn)了企業(yè)能否對(duì)資金實(shí)現(xiàn)有效控制。公式為：EVA=稅后凈營業(yè)利潤-資產(chǎn)總額×加權(quán)平均資本成本。

3.新產(chǎn)品銷售利潤率。是指投入市場(chǎng)化銷售后，企業(yè)獲得的營業(yè)收入與利潤之間的比值。這一指標(biāo)數(shù)值越高，體現(xiàn)出企業(yè)獲得的利潤越多，而高利潤又反映出企業(yè)對(duì)創(chuàng)新資金的控制十分有效。公式為：新產(chǎn)品銷售利潤=（利潤總額÷新產(chǎn)品銷售收入）×100%。

4.R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度。體現(xiàn)的是企業(yè)對(duì)于研究開發(fā)的投入，體現(xiàn)了企業(yè)對(duì)于研發(fā)的重視程度，該指標(biāo)數(shù)值越高，說明企業(yè)越重視研發(fā)能力，能夠得到發(fā)展。公式為：R&D投入強(qiáng)度=本期研究開發(fā)經(jīng)費(fèi)/本期銷售收入總額×100%。

5.科技人員占比。是指研發(fā)人員與企業(yè)總員工人數(shù)之間的比值，企業(yè)對(duì)研發(fā)能力越關(guān)注、越重視，投入越高，那么企業(yè)的成長速度也就越快，該指標(biāo)數(shù)值越高。公式為：科技人員占比=研發(fā)人員數(shù)/企業(yè)員工總數(shù)。

6.新產(chǎn)品廣告支出強(qiáng)度。是指企業(yè)對(duì)投入市場(chǎng)的創(chuàng)新產(chǎn)品投放的宣傳成本。公式為：新產(chǎn)品廣告支出強(qiáng)度=新產(chǎn)品廣告費(fèi)用支出/銷售收入總額×100%。

四、基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制效果評(píng)價(jià)模型

（一）基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制效果評(píng)價(jià)的優(yōu)勢(shì)

Rumelhart和McCelland提出反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，在模仿人腦機(jī)能的基礎(chǔ)上進(jìn)行簡化和抽象，使用頻率較高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)輸入到輸出的非線性映射，不斷循環(huán)，一直到能夠明確每一個(gè)神經(jīng)元的相應(yīng)權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性較高，規(guī)避了很多人為過錯(cuò)。同時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)機(jī)制能夠盡可能避免專家打分形成的人為誤差，更具有客觀性。為了更好地研究創(chuàng)新資金生態(tài)化系統(tǒng)的控制效果，本文將經(jīng)過改善的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論運(yùn)用到對(duì)創(chuàng)新資金控制效果的評(píng)價(jià)機(jī)制中。

（二）基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制效果評(píng)價(jià)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)如今使用頻率最高、運(yùn)用范圍最廣的一項(xiàng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究，但存在低收斂速度等局限性。為了更好地對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改善優(yōu)化，本文結(jié)合PSO學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建一種新的評(píng)價(jià)模型。Kolmogorv法指出，三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在合理設(shè)置隱含層節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的研究目的。從這一角度出發(fā)，本文將高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新資金生態(tài)化控制效果評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)設(shè)定為同時(shí)具有輸入層、單隱含層、輸出層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。

（1）就輸入層來說，明確輸入層與輸出層的節(jié)點(diǎn)，相應(yīng)評(píng)價(jià)機(jī)制中評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)量決定了該神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，就本文而言，有13個(gè)創(chuàng)新資金生態(tài)化控制效果評(píng)價(jià)指標(biāo)，由此可知，也就有13個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)。就輸出層來說，本文在評(píng)價(jià)高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新資金生態(tài)化控制效果時(shí)運(yùn)用的是專家綜合評(píng)價(jià)法，最終評(píng)價(jià)的結(jié)果分?jǐn)?shù)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。由此可知，輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)是1。

（2）以現(xiàn)有研究成果來說，仍然有一些關(guān)于如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的相關(guān)理論沒有得到落實(shí)。如果隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)很大的話，就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，很可能會(huì)發(fā)生過度擬合，但如果節(jié)點(diǎn)數(shù)過小的話，則會(huì)加大學(xué)習(xí)誤差。因此，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)在本文中是通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的誤差對(duì)比選優(yōu)確定的。

（3）線性函數(shù)和非線性函數(shù)是比較常見的兩種激活函數(shù)。為了凸顯研究效果，本文選取非線性激活函數(shù)來進(jìn)行研究。在非線性函數(shù)中，分為對(duì)數(shù)函數(shù)和正切函數(shù)兩種激活函數(shù)。對(duì)于正切函數(shù)而言，輸出數(shù)據(jù)映射在（-1，1）的區(qū)間內(nèi)。本文的激活函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)，該函數(shù)的表達(dá)式如下：

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)化。一種比較新穎的進(jìn)化算法叫做粒子群優(yōu)化（PSO）算法，從這一算法被提出至今，一直深受好評(píng)，應(yīng)用范圍非常廣泛。將粒子群（PSO）算法與遺傳算法相比較，粒子群（PSO）算法具有簡便運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)，而遺傳算法則需要浪費(fèi)很多時(shí)間在交叉和變異上，因此粒子群（PSO）算法在時(shí)間和效率上都占優(yōu)勢(shì)，能夠找到最合適的解法。同時(shí)易操作和易理解也是粒子群（PSO）算法的一大優(yōu)勢(shì)。在面臨優(yōu)化非線性以及網(wǎng)絡(luò)泛化能力的增強(qiáng)時(shí)，粒子群（PSO）算法都具有十分明顯的積極影響，因此利用它來對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化學(xué)習(xí)算法，網(wǎng)絡(luò)的泛化能力也能得到十分顯著的提高。

粒子群（PSO）算法是將初始化設(shè)置先應(yīng)用于一群粒子上，這些粒子在不斷更新交替后找到最優(yōu)解。這些粒子在實(shí)現(xiàn)更新交替時(shí)，主要是通過追蹤個(gè)體極值Pbest和群體極值Gbest來做到自身位置的迭代。在確定了兩者最優(yōu)值之后，粒子用以下公式來更新自己的速度與位置。

式中，w為慣性權(quán)重，v為粒子的速度，k為當(dāng)前粒子的迭代次數(shù)，c1和c2為加速因子，通常c1=c2=2，r1和r2是介于0和1之間的隨機(jī)數(shù)，Pp和Pg分別表示個(gè)體極值和全局極值，X為當(dāng)前粒子的位置。

本文在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中引入粒子群（PSO）算法，并具體應(yīng)用于創(chuàng)新資金控制效果評(píng)價(jià)中。首先依據(jù)模型選取樣本，然后對(duì)樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，借助matlab軟件進(jìn)行PSO-PB模型的訓(xùn)練，結(jié)合節(jié)點(diǎn)漸減法求出隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量，按照7:3的比例將樣本分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)與仿真測(cè)試數(shù)據(jù)。通過對(duì)比實(shí)際輸出值和仿真測(cè)試輸出值可以發(fā)現(xiàn)，基于PSOBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新資金控制效果評(píng)價(jià)結(jié)果是比較準(zhǔn)確的。