預(yù)測技術(shù)商業(yè)化成功指數(shù)的一種改進方法

李自玲

（武漢華夏理工學(xué)院，湖北 武漢 430223）

預(yù)測技術(shù)商業(yè)化成功指數(shù)的一種改進方法

李自玲

（武漢華夏理工學(xué)院，湖北 武漢 430223）

本文采用結(jié)構(gòu)方程模型來預(yù)測技術(shù)商業(yè)化成功指數(shù)，通過改進TCSI的計算方法對技術(shù)開發(fā)者和技術(shù)使用者進行理想化的技術(shù)匹配。所作的結(jié)構(gòu)方程模型用改進的偏最小二乘估計法擬合，從而保證了迭代的收斂性，提高了收斂速度。

技術(shù)商業(yè)化成功指數(shù)；結(jié)構(gòu)方程模型；偏最小二乘

一、引言

在信息技術(shù)（IT）領(lǐng)域R&D獲得了不少投資，但其商業(yè)化率比我們預(yù)想的低，這就意味著資金的巨大浪費。為了提高IT業(yè)R&D投資的有效性，我們需要了解商業(yè)化的進程。

在商業(yè)化進程和基礎(chǔ)設(shè)施方面，R.G.庫珀完成了對商業(yè)化的定義以及將商業(yè)化進程概念化，S.N.Bar-Zakay分析了技術(shù)傳播每個階段的成功因素，它們都沒有研究商業(yè)化因素間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。So Young Sohn、Tae Hee Moon提出了一種表達這種結(jié)構(gòu)關(guān)系的結(jié)構(gòu)方程模型（SEM），但模型僅是簡單的結(jié)構(gòu)形式，沒有考慮各因素的層次關(guān)系，且研究目的不是預(yù)測，而是診斷。

本文應(yīng)用顧客滿意度原理預(yù)測技術(shù)商業(yè)化成功指數(shù)，對常用的PLS方法和CSI最后計算公式提出了改進，提高了預(yù)測結(jié)果的精確度。

二、預(yù)測技術(shù)商業(yè)化成功指數(shù)的結(jié)構(gòu)方程模型

該模型含有9個結(jié)構(gòu)變量ξ1～ξ3、η1～η6，10個關(guān)系，如圖1?；窘Y(jié)構(gòu)方程為：（δi是隨機誤差項）

本模型共有30個觀測變量，每個結(jié)構(gòu)變量對應(yīng)的觀測變量數(shù)目依次為 3，6，3，3，3，3，3，3，3。結(jié)構(gòu)變量排列次序為管理δ1，規(guī)章δ2，技術(shù)傳播δ3，R&Dη1，應(yīng)用η2，市場η3，商業(yè)化成功η4，擴散效果η5，企業(yè)技術(shù)能力的改進 η6。

圖1 預(yù)測TCSI的結(jié)構(gòu)方程模型

自變量對應(yīng)的觀測變量以xi，i=1，…，12表示，因變量對應(yīng)的觀測變量以yj，j=1，…，18表示。自變量對應(yīng)的結(jié)構(gòu)變量與觀測變量關(guān)系方程為：

其中 ρ11，…ρ33，λ11，…λ36載荷項，δ1，…δ12，滓1，…，滓18為誤差項。反之，從觀測變量到結(jié)構(gòu)變量的關(guān)系方程可以表達為：

這里L（k），L（i）分別表示與第k個自變量，第i個因變量相聯(lián)系的觀測變量號碼，δk，τi為隨機誤差項。

三、不足

目前國際通行的路徑分析模型與偏最小二乘（PLS）方法，存在若干問題。

1、迭代初值

CSI模型創(chuàng)始人Fornell承認他的PLS方法不一定確保收斂，其論文以及許多參考文獻給出的計算方法，迭代初值任給，一般?。?，0，0，…，0），且沒有收斂性的證明。

國家質(zhì)檢總局質(zhì)量管理司、清華大學(xué)中國企業(yè)研究中心介紹CSI模型的PLS迭代，250個樣本，18個指標，大約需要迭代4－5分鐘，收斂速度太慢。

2、CSI計算公式

目前CSI最后計算公式有兩種：

公式一：具有統(tǒng)計穩(wěn)健性，但不太全面。即

公式二：Fornell教授的公式缺乏統(tǒng)計穩(wěn)健性。如下

四、改進

1、最佳迭代初值

我們發(fā)現(xiàn)，迭代初值不必任給，可由最小二乘原理求出λij的最佳迭代初值。

對（3），記Yi=（y1i，…，yij），設(shè)觀測變量各有n個觀測，則Yi為n×j的矩陣。記Λi=（λ1i，…，λji），滓=（滓1，…，滓j），則（3）可以寫為：

作乘積Y'iYi≈Λ'iη'iηiΛi=η'iηΛ'iΛi，若取結(jié)構(gòu)變量為單位向量，即η'iηi=1，則

取對角線的元素相等得

對自變量ξ也有類似結(jié)果。這樣就得到了觀測變量與結(jié)構(gòu)變量之間的系數(shù)的最小二乘意義下的初值，即矩陣Λi的估計值Λ?i=（λ?1i，…，λ?ji）。

接著估計結(jié)構(gòu)變量ηi。 設(shè)ηi=（ηi1，ηi2，…，ηin）。 對第s個分量，有

矩陣形式為

其中Ys=（y1s，…，yjs）是矩陣Yi的橫截向量。同理，得ηis的最小二乘解。

表1 TCSI的變量以及結(jié)構(gòu)方程系數(shù)計算結(jié)果

其中Λi是已經(jīng)估計出來的值。類推就得到全部結(jié)構(gòu)變量的估計值，再用偏最小二乘迭代，收斂速度就快得多。對250份樣本，只需要3～4秒鐘即可完成計算，提高收斂速度近百倍。

2、CSI計算公式的改進

我們提出穩(wěn)健而全面的CSI最終計算公式如下：

計算出所有觀測變量到顧客滿意度變量的影響系數(shù)，分清了主從關(guān)系。與顧客滿意度直接關(guān)聯(lián)的觀測變量較親，它們的影響系數(shù)就是ωi；其余變量較疏，它們的影響系數(shù)是ωi與茁i的乘積，即它們要先通過ωi影響自己的結(jié)構(gòu)變量，再通過茁i影響顧客滿意度；顧客滿意度以后的結(jié)構(gòu)變量將不對顧客滿意度發(fā)生影響。與前兩個公式相比，這個顯然穩(wěn)健且全面。

五、SEM的分析

以一組標準化的樣本為例，TCSI變量的觀測值為1到10。采用改進算法（16），使用DASC軟件計算，結(jié)果見表1。

按照本文提出的第三種公式（16）計算得技術(shù)商業(yè)化成功指數(shù)為55.456959。

應(yīng)用改進公式對[1]分類的各種技術(shù)方案估計TCSI.在7種不同的技術(shù)方案中，以下技術(shù)具有最高的期望TCSI值：在非政府項目上的合作開發(fā)技術(shù)，以及應(yīng)用電信產(chǎn)品，包括通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、交換技術(shù)和傳真技術(shù)，因擁有100多名員工和高額R&D支出的公司搶占了商機。

六、結(jié)論

本文應(yīng)用路徑分析模型與PLS方法來預(yù)測TCSI，給出PLS的最佳迭代初值，保證了迭代的收斂性，提高了收斂速度，同時給出了CSI穩(wěn)健而全面的計算公式。通過比較幾種選擇的期望TCSI值，可以更精確地判斷出技術(shù)商業(yè)化過程較好的路徑。

[1] So Young Sohn、Tae Hee Moon：Structural equation model for predicting technology commercialization successindex （TCSI）[J].Technological Forecasting&Social Change，70（2003）885-899.

[2] C.Fornell，M.D.Johnson、E.W.Anderson：The American customer satisfaction index: nature，purpose，and findings.J.Mark.60 （1996）7-18.

[3] R.G.Cooper：Winning at New Products[M].Addison-Wesley，Boston，MA，1986.

[4] S.N.Bar-Zakay：Technology transfer from the defense to the civilian sector in Israel: methodology and findings，Technol[J].Forecast.Soc.Change，10（2）（1977）143-158.

[5] 國家質(zhì)檢總局質(zhì)量管理司、清華大學(xué)中國企業(yè)研究中心：中國顧客滿意指數(shù)指南[M].中國標準出版社，2003.

[6] 童恒慶：數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計計算軟件DASC[M].武漢理工大學(xué)出版社，2005.

（責任編輯：范曦卓）