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创新潜力评估：基于DEA的美国光伏产业应用

Shekhar Jayanthi，Edwin C. Witt，Vikram Singh

摘要：我们提出了一种基于模型的方法，用于评估在行业价值链的各个阶段发生的创新潜力。 实现创新的潜力被概念化为从头企业在将输入转化为降低成本的输出中实现最大可能效率的能力。 我们应用数据包络分析的最新发展来衡量创新在最佳实践前沿方面的相对效率方面的潜力。 然后，我们提出了一个概念框架，用于分类和识别决定因素相关的技术组织变量，以实现创新的潜力。 最后，我们展示了这种基于模型的方法的应用，以分析美国光伏和相关系统制造业的创新潜力。

关键词：数据包络分析（DEA），创新潜力，创新管理，制造研发，项目管理。

介绍

政府机构正在评估创新的潜力，并持续奖励创新部分技术战略提升产业竞争力。这些奖励来自非营利政府机构的新创公司（企业创业公司）的目的是以经济有效的方式为市场带来创新。当创新在市场中产生实质性影响时，就会实现创新的承诺。创新的潜在影响取决于从头公司使用研发制造界面将其在开发创新方面的投资转化为显着降低成本的有效性，从而提高其在市场中的盈利能力。

创新研究与研究项目在Oral等人的研究中提出，由于行业价值链创新的多样性以及行业参与者的知识和经验的变化，评估和选择创新的过程并非微不足道。Pisano在他的“开发工厂”一书中对开展项目的公司的知识进行了高度重视，并认为需要考虑在工业中进行多重，同步和竞争的创新。最近，Garudand Karnoe指出，从创立到商业使用的想法需要利用公司内外的几个知识领域。

由于汽油价格上涨，全球变暖以及客户对环保产品的需求不断增加，太阳能或光伏（PV）及相关系统制造业正在以非常快的速度增长。这个行业形成了一个理想的设置，其中包括以下几个方面：1）它非常有效地提升了制造业的创新能力；2）它的早期阶段捕捉了企业在处理研发制造界面时的企业活动。这些特性确保了产业价值链中从头企业的研发和制造活动之间存在重大的重叠，从而为进行这项研究提供了理想的时间窗口。

在本文中，我们提出了一种基于模型的方法，用于评估行业价值链中的竞争创新。 接下来，我们提出了一个来自创新管理的概念框架，根据企业知识在将投资转化为成本削减方面的作用，对创新潜力的决定因素进行分类和识别。最后，我们展示了该方法在美国光伏及相关系统制造业中的应用。我们：1）利用数据包络分析（DEA）中的发展来衡量创新的潜力，2）估计最大似然估计（MLE） 模型来检验创新的潜力。开发这样的模型可以帮助风险投资公司投资创新和政府机构在预算限制下为高科技初创企业提供资金。

本文的其余部分安排如下。在第二部分和第三部分，我们开发了评估工业价值链创新潜力的概念和方法论基础。在第四部分，我们描述了本研究的研究背景。第五部分讨论了研究设计和用于进行实证分析的数据。在第六节中，我们介绍了我们的实证分析结果，并讨论了从这些结果中获得的见解。第七节载有我们的结论意见。

概念基础

我们通过回顾相关文献来开发本研究的概念基础：1）创新潜力和2）创新管理，以确定组织实现创新潜力的决定因素的框架。

创新的潜力

在研发项目组合选择领域，有大量关于创新评估的工作。贝克提出了关于这个主题的最早评论之一。Oral等人提供了第一种使用投入产出方法评估和选择研发项目的方法，以比较研发项目的预期结果。他们认为现存文献中记载的方法可以分为两个类别——微观和宏观层面。

1）与研发组合选择相关的微观方法建立在模型上，这些模型的解决方案提供了与融合一系列创新相关的决策的见解。尽管存在真正的问题，但很少有这些分析方法经过实证检验，以评估其评估创新潜力的有效性。

2）宏观方法有助于理解创新采用的一般性质及其对确定创新潜力的影响。这些方法专注于行业中潜在采用者的分布，但包含很少的衡量创新潜力的衡量指南或可操作程序。

许多研究都在研发项目组合选择的背景下解决了创新潜力。使用数学规划模型以最大限度地提高投资组合的回报受制于预算和其他约束，可追溯到工程管理的早期工作。 Souder 对这一初步研究提供了最早的评论。考虑到项目之间的交互的优化模型的若干扩展已经出现，并且包括混合整数线性规划（LP）模型和多个客观数学规划模型。优化模型的扩展还包括以项目净现值的形式考虑研究收益对R＆D项目可行性的影响。

投资计划和资产与负债管理中的优化模型显示与研发组合选择模型的相似性。 相似之处在于：1）决策者寻求最大化风险资产组合的价值，而不是单一投资的价值; 2）有几种资产类别与研发项目所消耗的资源类型相似。这些资产类别相当于“将指标放在一起” sdhatdiversi fi cationinR＆D项目对于降低任何行业的风险至关重要。第二个相似性与价值链不同层次中使用的各种资源类别一致。资源过剩的存在可能会增加多元化的发展，行业内的变种，从而扩大研发项目组合的价值。

用于评估研发项目的其他优化技术包括经济学和计量经济学的方法，如最佳实践前沿方法。只有很多人都会选择使用面向对象的投资组合选择。林顿等人提出了一种使用DEA（一种前沿估计方法）对研发项目进行分析，排序和选择的方法——将一组项目分类为子组，随后应用图形方法进行组合分析。Marco和Glover已经说明了使用模拟优化方法来构建边界，从而最大化投资组合中项目的净现值。最近，Swink等人表明，在新产品开发过程中，DEA理解了项目效率的确定。最近，Kuosmanen将随机优势（SD）和DEA方法联系起来，以实现有效的投资组合多元化。他分析了T-Dstate-space（T isa有限时间范围）的子集，它通过第一阶和第二阶SD支配给定的投资组合返回向量。该命令设置了一个简单的多面体结构。基于这些见解，他开发了使用LP和混合整数LP的一般SD效率测试，将给定的投资组合与由多个资产组成的最佳多样化参考投资组合进行比较。与Kuosmanen类似，在本文中，我们提出了一种基于DEA的横截面方法，该方法使用行业价值链中制造研发项目的空间（而不是时间）“支配集合”。我们还评估了使用LP和混合整数LP的项目的效率，以及由多个组成的最优构建参考投资组合项目。在创新扩散领域，创新潜力与行业创新的最大潜在采用者数量相关。这一概念基于流行病模型，其中在给定时间段内创新的采用者数量与前一时期的平均采用者数量和尚未采用创新的“坚持”的平均数量成比例。虽然潜在的采用者最初可能缺乏知识和资源，但创新的普遍性正在增加，因为用户将采用新的创新。设Delta;代表行业中时间t的创新采用者数量，那么：

∆= rho;(1minus;)

其中表示在t期开始时已经采用创新或创新的企业数量。rho;是一个常数，表示采用率，当很小时开始会很慢，因此受欢迎程度有限，最后当1minus;很小时，保留很少。

Griliches使用杂交玉米的例子扩展了这个模型，通过确定采用率可以通过预期的采用率来确定采用率来确定行业中创新的扩散。Rogers 使用相同的杂交玉米实例强调了扩散过程的“社会”性质，以证明采用率不仅仅取决于经济回报。Mans现场通过考虑采用制造工厂的规模，创新的感知风险以及所需投资的规模作为采用率的决定因素，详细研究了这一想法。 因此，（1）中的参数rho;成为采用的经济回报的函数，不仅与技术特征相关，而且与采用创新的更广泛的商业环境决定的组织特征相关。

其他研究将创新采用框架与技术变革的发展结合起来。 考虑企业随着时间的推移慢慢采用创新的可能性。 具体而言，如果我们假设在时间t开始时引入的技术创新仅部分采用，并且采用率rho;可能在不同公司之间变化。 Hultberg等人表明，在时间t，企业采用的创新将投入转化为产出的效率如下：

= (1minus;rho;) rho;

0le;rho;le;1。 效率平方水平，与前一时间段t-1的效率相关。当rho;= 1时，=企业可实现的最小可能效率。 因此，我们认为，随着企业开发创新作为创新的潜力，可实现的最大效率（最低效率）。

我们对研发投资组合选择相关文献的回顾强调了尚未充分探索的若干问题的重要性。首先，非政府机构具有特定的研发投资组合管理特别是新生企业（例如，实现合理定义的改进目标和促进多样化的工业创新）。 其次，行业价值链中的不同创新是特殊的，因此它们不一定符合标准的投资组合管理实践。第三，目前的研发组合管理方法仍然存在一些挑战，需要了解在研发制造界面实现创新潜力的决定因素。本研究是解决和整合上述问题的一个步骤。

实现创新潜力的决定因素

从感性的角度来看，创新是对过程和方法的有效发现，这些过程和方法都是产品的发展，因此决定了创新的“经济”和“技术”成功。这种定义与过程创新的概念是一致的，过程创新可以显着地塑造工业发展的模式。研究表明，过程创新与效率和实践文献之间存在关联。因此，过程创新镜头的使用适合于捕捉创新在效率方面的潜力，并确定潜力的决定因素，因为公司开发创新以使其达到高产量通过实践学习来实现经济成功（降低成本）的生产。

通过参与流程创新活动来提高创新潜力的一个原因是企业对能力决策的投资，以确保技术成功。通过使用单个，多个或组合的过程来投资增加容量的新生企业，可以通过增加产品的产量，期望增长和多样化的市场，并且面对更少的过程创新活动的障碍来投资增加的能力。过程频繁报告的过程创新的障碍是融资约束和过低的回报。

特别是创新，尤其是过程创新，当它们涉及核心概念或核心概念之间的新关系时，可能会出现重大的认知问题。这表明相对于当前知识的新特性公司可能会决定采用的难度。具有既定惯例和惯例的公司面临着将变更连续性纳入其中的困难任务。因此，大多数公司的目标是在他们进行投资以实现创新的潜力时继续他们当前的活动。在基于资源的观点的基础上，通过参与各种活动产生的知识对于行业中的每个企业来说都是独一无二的，私有的。因此，我们认为主观和无形的知识是实现创新潜力的关键。

为了反映能力和知识的有效利用作为企业改变其过程和开发创新的方法，我们使用图1中提出的框架来确定创新潜力的决定因素。在EttlieandReza的基础上，理论框架的研究包括创新—增值与市场活动的范围—以及通过投资内部能力与利用企业外部知识来实现​​创新潜力的程度。我们将技术战略解释变量分为两类：组织（象限I和III）和技术（象限II和IV）决定因素沿着图1中该矩阵的两个对角线。

1）组织决定因素：企业家从头企业可能会因与大学和国家研发实验室的密切联系而萌芽，这可能是实现创新潜力的促进因素。大学和研发实验室很可能成为“孵化器”，通过与初始企业有关的初始供应商和客户的合作伙伴和客户提供信息。从组织的角度来看，企业必须通过与供应商和客户的交互来形成内部网络，从而进行昂贵的研究以获取知识。相反，随着行业参与者数量的增加，实现创新的潜力可能会促进网络最大限度地通过改善吸收能力。凭借公司的网络构成，提高能力和知识利用率的机会可能是独一无二的，因此有助于实现创新的潜力。

沿着图1中的理论框架，在容量增加（象限I）可能是由于与供应商的公司互动导致的增值活动产生的。这种操作模式的一个例子可以在新形成的公司中容易地看到，例如BP Solar，Siemens Solar和AstroPower，它们制造由几个太阳能电池组成的大规模PV模块。在这种运作模式中，企业可以选择与供应商密切合作，开发用作制造光伏组件的原材料的太阳能级原料。与供应商合作可以确定具有成本效益的硅生长过程，或现有过程的改进，以及原材料样品的评估。

另一方面，对重新企业市场（象限III）的外部知识的关注可能会在产品种类方面为客户提供更好的服务。在这个象限中具有操作模式的公司的一个例子是Powerlight，它为PV模块制造各种各样的屋顶支撑。这些产品通常经过预先设计和完整的风洞测试，具有足够的安全裕度，以最大限度地减少与风相关的故障。 Powerlight在其制造研发中考虑的一些因素包括防止材料温度降低和模块效率，避免繁琐的安装和劣质元件，以及包括市场审美驱动因素以创造价值的探测能量。Trace是另一个公司的例子。为其逆变器定制其软件模块，以满足不同客户的需求。

2）技术决定因素：对于从头企业而言，资本投资（例如，制造设备的灵活自动化）可能对企业满足与产品开发和适应各种客户偏好的技术基础设施相关的要求的能力至关重要。因此，技术决定了在各种设计和开发工作中的决策——与基础设施相关的过程诊断和与客户偏好相关的产品原型。这些决定因素有助于通过提高能力和企业的知识利用来实现创新的潜力，从而在改进目标方面实现行业最佳实践。实现这些最佳实践的成功率越大，创新的可行性就越大，从而导致自我强化效应。

象限II中对增值活动的关注可能取决于技术推动，在这种情况下，新生企业可能会通过建立其外部知识来源来发展其创新。因此，企业可能会利用其在价值链各个阶段的互补性，通过原型设计参与产品开发。该象限中的操作模式的示例是像Evergreen Solar这样的小型企业，其使用环绕式电池使用带状晶片制造PV模块。凭借这种独特的方法，Evergreen Solar的制造研发活动专注于原材料（石墨），通过与供应商就其采用的净化工艺密切合作，最大限度地减少污染物。 Evergreen Solar的制造研发正在进行的其他工作正在开发一种原型设备，该设备将在不久的将来进行设计，调试和运行。

另一方面，Quadrant IV中公司的内部容量很可能与需求拉动有关，这可能会通过过程诊断更好地监控和控制公司的制造。该象限中的操作模式的示例是能量转换装置（ECD），其将其研究工作集中在用于其非晶硅太阳能电池生产线的闭环诊断系统上。 ECD的重要内容包括收集数据，以了解等离子体系统对材料质量，薄膜附着力，缺陷密度，产量和生产成本的影响。

方法论基础

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