基于交叉效率的产品动态连续创新创意评价方法-段万春.pdf

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1、第33卷第11期 科技进步与对策 V0133 No1l20 1 6年6月 Science&Technology Progress and Policy Jun20 1 6基于交叉效率的产品动态连续创新创意评价方法段万春1，苏 佳1，杜元伟2，王 媛1，高思扬1(1昆明理工大学管理与经济学院，云南昆明650093；2中国海洋大学管理学院，山东青岛266100)摘 要：为了在产品动态连续创新中对创意投入产出效率进行评价，首先结合创意产生过程，从创意困难程度、生产模式变化程度、原创性、可实施挂等方面构建了评价指标体系；然后，在充分考虑产品动态连续创新中创意评价问题特征的基础上，提出了基于数据包络分析

2、交叉效率模型的创意评价方法，并通过聚类分析和对比分析方法为创意改进提供优化参考；最后，利用模拟案例分析验证了该方法的科学挫与有效，l生。关键词：动态连续创新；创意评价；数据包络分析；交叉效率；产品创新DOI：106049kjjbydc2015100562中图分类号：F4063 文献标识码：A 文章编号：1001-7348(2016)11-011408Ideas Evaluation Method for Products Dynamically Continuous InnovationBased on Cross-Efficiency ModelDuan Wanchunl，Su Jia，Du

3、 Yuanwei2，Wang Yuan。，Gao Siyan91(1Faculty of Management and Economics，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China；2School Of Management，Ocean University of China，Qingdao 266100，China)Abstract：The existing approaches are not able to solve the problem that how to evaluate the eff

4、iciency of input-output inideas of products dynamically continuous innovation，this paper，firstly，combines ideas generation process from the degree of difficulty，the degree of change in production patterns，originality，the feasible for implementation and other aspects tO build the evaluation index sys

5、temThen，the crossefficiency data envelopment analysis model is proposed following taking full account of the characteristic of ideas evaluation in products dynamically continuous innovation，on the basisof cluster analysis and comparative analysis methods provide fl reference for ideas optimization i

6、mprovementsFinally，it Utilizes a case tO verify the scientificity and effectiveness of the proposed methodKey Words：Dynamically Continuous Innovation；Ideas Evaluation；Data Envelopment Analysis；Cross Efficiency；ProductInnovationO 引言产品创新又称产品开发，是指在制造工艺或营销模式上与现有产品存在显著区别的产品研发行为与生产行为。随着消费者需求、市场全球化和科技进步的步伐

7、越来越快，产品创新对于企业的重要意义受到了国内外管理者和众多专家学者的普遍关注2。按照产生与实现过程的不同，创新可以分为3类：连续创新、动态连续创新和不连续创新。不连续创新又称为颠覆式创新、突破性创新、变革性创新，与之相对的是连续创新，又称渐进式创新。分析相关文献可以发现，目前对前者的研究主要集中在理论探究“1以及企业或组织实施创新的管理策略两大方面口。，对后者的研究主要集中在创新模式下的企业知识管理方面驯。近年来关于不连续创新和连续创新的研究成果颇为丰富，不连续创新和连续创新具有各自优势，但也暴露出一些问题：如不连续创新意味着对原有技术和市场模式的“打破”，因而具有高度不确定性。企业进行此类

8、产品创新的研发费用是惊人的，而且新产品一旦研发失败或者销路惨淡，对企业的打击往往是毁灭性的。连续创新过分依赖已有技术和生产模式，容易固收稿日期：2016-01-14基金项目：国家自然科学基金项目(71261011，71462022，7156302471263031)；云南省应用基础研究计划项目(2013FB030)；云南省哲学社会科学创新团队建设项目(2014cx05)作者简介：段万春(1956一)，男，白族，云南大理人，昆明理工大学管理与经济学院教授、博士生导师，研究方向为组织行为、人力资源管理等；苏佳(1991一)，男，回族，天津人，昆明理工大学管理与经济学院硕士研究生，研究方向为管理决策

9、、技术创新；杜元伟(1981一)，男，吉钵白山人，博士后，中国海洋大学繁荣工程特聘教授、博士生导烽，研究方向为管理决策、创新管理等；王媛(1991一)，女，黑龙江齐齐哈尔人，昆明理工大学管理与经济学院硕士研究生，研究方向为管理决策、知识网络；高思扬(1991一)，男，山西忻州人，昆明理工大学管理与经济学院硕士研究生，研究方向为管理决策、知识网络。万方数据第11期 段万春，苏 佳，杜元伟，等：基于交叉效率的产品动态连续创新创意评价方法 115化企业研发人员的创新思维模式。针对上述两类创新模式的弊端，动态连续创新应运而生。20世纪60年代，Robertsoncl叩首次提出动态连续创新的概念，他认为

10、动态连续创新表现为“新产品创造或对现有产品的改进，其改变效应比连续创新大，用户为适应动态连续创新需要对已有的行为模式进行一定的改变”。动态连续创新的动态性体现在企业对产品的外观和功能作出改变的目的是维持原有市场，连续性表现为推进了产品生命周期的过程而不是对该产品生命周期的终结。关于动态连续创新的例子有很多，例如亚马逊公司推出的Kindle阅读器改变了人类对书籍的获取和阅读方式；苹果公司推出的IPhone6s率先采用多点触控技术(3D Touch)，直接改变了iPhone的操作系统，重新定义了触控屏幕的操作方式，使原有平面的操作变得更立体等。相比于不连续创新，由于动态连续创新的目的是维护原有产品

11、市场而不是全面地破坏，因此，风险性很小。相比于连续创新，由于动态连续创新需要对产品的功能或外观作出一定程度的改变，因此，可以更好地满足消费者需求的变动性。综上，动态连续创新很好地整合了连续创新和不连续创新的优点，同时，又有效规避了这两类创新的不足。然而，迄今为止学术界对动态连续创新的研究成果十分稀少，就检索的文献来看，目前的研究还处于对消费者行为的探索阶段口“”3。本文认为，无论是探索哪种消费者行为，其最终目的都是在消费者的信息回馈下开展产品创新，特别是从消费者的个性化体验中提炼出有利于产品创新的创意。新产品研发需要大量创意口“，在面对数量众多的创意时企业如何科学地筛选出创新效率最高的创意是本

12、文研究的主要问题。1创意产生与评价指标体系构建根据创新思维的规律性，可以将创新方法分为两类：一类是基于逻辑思维的创新方法，如发明问题解决理论(TRIZ理论)、归纳法、演绎法、模拟推理法等；另一类是基于非逻辑思维的创新方法，如头脑风暴法、默写式激励法、卡片式激励法、戈登法、联想法、属性列举法等。随着经济的发展和市场多元化，产品用户在创新中的地位越来越受到重视，基于客户需求的创新方法不断涌现，其标志是客户之声(Voeie of Customer，VoC)创新法，该方法专注于捕捉客户需求并将其转换为产品属性。此后，VoC法得到进一步发展，如协同创新理论、开放式创新理论等。随着科技的飞速发展和全球市场

13、的竞争加速，创新理论得到进一步发展，一些更加贴近当今形势的创新方法应运而生，动态连续创新就是其中之一。动态连续创新需要对产品以及用户的行为模式作出一定程度的改变，改变的原则与方向以海量用户需求分析为基础，这使得动态连续创新具有两个明显优势：一是通过分析大量用户需求可以帮助企业更有针对性地对产品进行改进，极大降低产品创新的不确定性；二是企业在分析大量使用者需求后可以得到海量的产品创新创意，为产品创新提供充足的解决方案。例如，小米公司通过创建小米小区，依靠成百上千万米粉的智能力量，提炼出多种改进小米手机的创意，使得这家成立不久的科技公司能够在短期内实现巨额盈利，并且在国内手机市场占有重要地位。结合

14、开放式创新、协同创新等理论，动态连续创新可以产生非常多的创意，但是，一方面由于受到人力、财力等资源的限制，不可能将所有创意一一实现，另一方面，其中有很多创意在现实条件下根本无法实现。基于这两方面的原因，企业选择的新产品创意决定了其在未来竞争环境中的地位。因此，对创意的管理显得尤为重要和紧迫，这种重要性和紧迫性也被学者们广泛认同口“。研究显示，很多企业对于评价和选择创意的方法不太满意口5“。所以，对创意的科学有效评价成为企业面临的一个关键问题。目前，国内外对创意评价的研究成果主要体现在两个方面：一是评价指标的构建，二是评价方法的确定。对于评价指标的研究主要包含两种观点：创意决策的唯一依据就是新颖

15、性口718。这种单属性评价准则容易造成评价结果丧失全面性与客观性；多属性综合决策。这种观点认为，评价创意时不仅要侧重创意的新颖性，还要结合其它多种属性对创意进行全面决策。通过分析总结相关文献口”221可知，研究者关于创意的评价指标主要集中在新颖性、实用性、相关性、可接受性、特殊性等方面。各国的专家学者不仅对创意评价指标的选取作出了突出贡献，更对创意评价方法作了大量研究。Iov Blohm等凹习利用互联网实验的方法，对开放式创新下的多属性量表和市场预测两个群体创意评价机制进行了对比分析，认为前者在评价精确性和满意度上优于后者。Esa Hietikkoz们从生产者和使用者两个角度，构建了两个二维矩

16、阵，对创意进行综合评判。Brebemic和Bradac比朝对创意评价方法与技术作了全面总结，提出了包括判定树分析法等在内的29种创意评价方法，并对每种方法的使用作了简述。然而，对现有文献进行检索整理后发现，当前绝大多数有关创意评价的研究都从产出角度对新产品创意效果进行评价而忽视了对创意方案投入的评估，如果只考虑产出而忽视投入，则可能造成评价结果在现实条件下难以实现。为了解决这一问题，本文在前人研究的基础上，结合动态连续创新创意的特点，从资源投入和产出效果两个方面构建产品动态连续创新创意评价指标体系。效率反映输入与输出的对比关系，因此，产品动态连续创新的创意投入产出效率评价实际上是衡量资源投入和

17、收益产出的比率关系，既需要构建投入指标体万方数据科技进步与对策 2016正系，也需要构建产出指标体系。(1)投人指标。在关于产品创新评价以及创意评价的相关文献中心，投入指标通常由人力资源投入、物力资源投入、财力资源投入构成。本文在相关效率研究的基础上，将这3类指标进一步具体化。人力资源投入主要体现为创意设计人员总人数；物力资源投入主要体现为生产模式的变革程度；财力资源投人表现为创意设计所需费用。除了人力、物力和财力这3种传统的投入指标外，结合创意评价本身的特点，本文还将时间成本以及设计的困难程度作为考察创意效率的投入指标。其中，时间成本表现为创意设计周期，设计的困难程度衡量创意在实现过程中面临

18、各种阻碍的程度。对于能量化的投入指标尽可能量化，对于不能量化的指标则运用李克特标度方法。投入指标选取流程如图1所示。投入指标图1 投入指标选取依据与流程(2)产出指标。综合前人的研究成果，本文将创意的原创性、可接受性、可实施性、实用性4项作为创意产出指标。其中，原创性衡量一个创意的新颖程度；可接受性是指创意实现后，市场或客户对该创意的接受程度或适应该创意所需时间等；可实施性是指实现该创意的容易程度；实用性是指创意实现后能给企业带来的价值，由于创意设计主体是企业，因而创意的根本价值在于能否为企业带来利润和技术进步。因此，本文将创意的实用性进一步细分为预期经济收益和预期技术收益两个部分。对于能量化

19、的产出指标尽可能量化，对于不能量化的产出指标则运用李克特标度方法。产出指标选取依据如图2所示。综上所述，本文按照投入产出准则构建创意效率评价指标体系，具体见表1。指标参考来源 本文输出指标表1创意评价指标体系及说明图2产出指标选取依据2评价方法构建交叉效率(CrossEfficiency)评价方法由Sexton等心71在CCR模型的基础上首次提出。交叉效率方法不但继承了经典的数据包络分析(Data EnvelopmentAnalysis，DEA)方法在创意评价方面所独有的优势(满足创意评价多投入多产出属性的要求，无需事先确定投入产出的显性表达关系，对各属性的量纲统一与否没有要求，不用事先确定各

20、属性的权重等)，而且避免了传统DEA模型在创意评价过程中可能出现的权重分配不合理和无法对多个同时达到DEA有效的创意方案进行再排序的弊端。更重要的是，由于交叉评价方法的主要思想是利用互评体系取代传统DEA的自评体系，即运用交叉效率衡量某个创意的效率值是否基于其它创意的最优权重而得到。因此，经过交叉效率评价后得到的创意效率值更加客观并且更有实际意义。虽然交叉效率评价方法改善了传统DEA方法的一些弊端，但在实际评价过程中仍然存在一些缺陷，其中，最典型的就是创意评价效率值不唯一的问题：由于各决策单元的交叉效率值来自于其它决策单元通过CCR方法得到的最优权重，而运用CCR模型得出的最优权重往往不是唯一

21、的，导致相应的交叉效率值往往也不唯一，这个不足使得交叉效率评价方法在应用上受到很大制约。为了避免这个问题，Doyle等阻83提出了两种改进方法，分别是对抗型交叉评价方法(aggressive万方数据第11期 段万春，苏佳，杜元伟，等：基于交叉效率的产品动态连续创新创意评价方法 117crossevaluation)和仁慈型交叉评价方法(benevolentcrOSSevaluation)。本文选择对抗型交叉评价模型作为创意效率评价方法，原因是新产品创意可能有成百上千个，但真正被企业最终采纳的创意可能只有几个，这就决定了对创意的筛选思想是优中选优。对抗型评价方法的思想是在保证被评价创意效率值最大

22、化的前提下，尽量使其它创意的平均交叉效率值最小。利用这种方法既可以在一定程度上消除交叉效率不唯一的情况，又符合创意筛选优中选优的思想，让最优秀的创意脱颖而出。相较于传统的DEA模型，交叉效率评价模型将创意的“自评”方式转变成“它评”，同时，避免了可能出现多个创意同时有效的情况。不过，传统DEA模型的优势在于，通过投影分析，可以为非DEA有效的决策单元变成DEA有效提供一个“改良”方法。然而这恰恰是交叉效率分析的缺陷，因为使用交叉效率评价方法得到的评价结果没有一个是完全有效的，从而无法为其它决策单元提供改进的准则与参考。但是，传统DEA模型提供的改进方案也存在一些问题：被改进的创意与其所参照的创

23、意之间在资源投入、规模水平等因素上可能存在一些差异。这些差异导致传统DEA模型提供的改进方案只是理论上可行，而实际运用中可能无法实现。对于使用交叉效率模型无法作投影分析的问题，目前国内学者的解决方案是利用聚类分析方法，根据投入指标对决策单元进行分类口，使得聚类后结果分析更有针对性。综上所述，本文利用DEA交叉效率模型评价动态连续创新的创意方案，大致可以分为以下几个步骤：步骤1：创意方案产生。企业根据用户对现有产品的问题反馈和建议，按照产品组成归类整理成若干创意点。再将这些创意点按照市场需求进行组合，得到若干创意方案(DMU。，DMU：，DMU。)。步骤2：创意方案评估。假设企业有强个产品创意方

24、案(DMU)，对于每个创意方案均有S个产出变量和m个投入变量，X，和yi分别表示第歹个创意的m维投入向量和s维产出向量。记X，一(z川z：”，z。，)7，y，一(yIJ，y”，y。)7，其中，z。表示第J个创意对第i个投入变量的投入数量，Y表示第J个创意对第r个产出变量的产出数量(歹一1，2，咒；i=1，2，优；r一1，2，s)。步骤3：评价模型构建。将创意方案内容所预期的投入资源和效益产出数据代人拟定好的投入产出指标体系中，对投入产出的原始数据运用DEA交叉效率模型进行效率评价，例如，利用第d个产品创意方案的最优权重对第k个产品创意方案进行交叉效率评价，具体的评价过程如下：用CCR表示经过C

25、hranesCooper变换后创意d的有效性：MaxE。一髓。Y。f训。工。一1 ：口以一“巾y。o22I 2lI口“0，Yd0，1J竹其中，J为创意的个数(j可以取为d)，E。是利用最有利于创意d的权重计算而来的，因此，将如称为创意d的自我评价效率值，该值越大表示创意效率越优，当E。达到1时，说明创意d为DEA有效。甜。为各产出指标的权重，表示这些产出指标的相对重要程度；口。为各投入指标的权重，表示这些投入指标的相对重要程度。利用式(1)得到创意d的自评价值E。，对于给定的创意d(d一1，2，行)和创意k(j=1，2，挖)，建立对抗型交叉效率模型：Mn(“。y。)(口。工。)一1善u凼一r=

26、I一。是。1是纠(2)一H。Y。一0r=】1，7行；“耐0，一1，S步骤4：模型求解。通过式(2)可以得到最优解训二和U，d+，即创意d投入和产出的最优权重，进而得到创意J基于创意d的交叉效率值：“。y。Em一笠一d=1，2九；志一1，2行(3)uoz。，=1对每个创意重复上述步骤，所得交叉效率值构成交叉评价矩阵：E=E11 E12E21 E22Em E。2E1。E2。E。(4)其中，矩阵主对角线元素E为第i个创意的自我评价值，其余元素既为交叉效率评价值，矩阵E的第d列(对角线的值除外)为各创意对创意d的评价值，将这些值相加后取平均值得到创意d的交叉效率评价值。以此类推，可以得到所有创意方案的

27、交叉效率值。步骤5：创意聚类。本文使用的聚类方法是K均值聚类(Kmeans)法，这种方法的优点是算法思想简洁，利用程序实现，特别是在处理大量资料时，准确性高于其它聚类方法。K均值聚类法的主要流程如下：对原始数据分析可知，在创意投人指标方面存在明显差万方数据 118 科技进步与对策 2016拄异，因此，将创意投入指标作为分类依据。从创意集合D中随机选取K个创意，作为K个创意簇各自的簇中心；分别计算剩余创意到K个创意簇中心的欧几里得距离作为两者之间的相异度，将这些创意分别划归到相异度最低的创意簇中；根据上述划归结果，重新计算K个创意簇各自的中心，计算方法是取各创意簇中所有创意各自维度的算术平均值；

28、根据新计算的创意簇中心，重复前面两步直到划归到各自创意簇中的创意不再发生变化；停止计算，将划归好的结果输出，得到最终的创意聚类结果。此外，为了检验分类指标的分类效果，本文利用方差分析(ANOVA)方法进行显著性检验，如果Sig值小于005，则说明所选指标之间具有较强的显著性，分类方式是有效的，否则，重新选定分类指标再次进行分类。根据得到的最终创意聚类结果，选取每一类中效率值最高的创意方案作为其它方案改进的标杆。各类中的创意方案可以参照本类中的标杆方案在投入规模方面进行改进。步骤6：企业根据聚类后的结果，结合自身实力，针对不同投入规模，选择相应的最优创意方案。3案例模拟分析案例背景：动态连续创新

29、的一个经典运用就是移动电话(手机)的更新换代，自从摩托罗拉公司推出世界上第一款手提电话(俗称“大哥大”)到此后出现真正意义上的手机，再到当下十分流行的智能手机，每一次变更都使得消费者手机使用行为发生一定程度的变化。M科技有限公司是一家专注于智能产品自主研发的移动互联网公司，依靠动态连续创新的优点，该公司在很短的时间内获得消费者青睐并取得巨大收益，公司旗下的各种智能产品在中国智能产品市场上占有重要地位。目前公司推出的某款智能手机因其外形美观精细、质量上乘、功能创新性高以及价格低廉等优势颇受市场用户的好评。在获得巨大利益的同时，根据市场调查和使用者反馈，该款智能手机也存在有待改进之处，因此，企业决

30、定研发新一代智能手机。新智能手机创意方案的形成流程如图3所示。螋件改进刨总荇刨恿进组f)|j；成宄ft的刨恿，J巢围3创意方案形成滚程创意方案生成模拟：根据调查和反馈结果，客户关于手机外观的改进建议是实现全透明智能手机，同时很多使用者也反映手机携带方式应该多样化。用户关于手机硬件方面的建议包括：新增一键解锁和一键支付的功能；改进手机拍照水平，增加图像文字打印功能；手机电池充电方式多样化；手机可以遥控家里的主要电器(电视、空调等)；改进图像视觉体验；手机融入投影机功能；输入方式多样化，实现语音操控和体感操控。用户关于手机软件方面的建议是关注未成年用户和老年用户群体，新增儿童模块和老人功能模块。公

31、司根据市场调查结果和用户回馈，从外观、硬件、软件3个方面对下一代手机的研发提出了一些创意点，具体内容如表2所示。表2下一代手机研发创意点创意点编号改进方面 具体内容 创意点编号改进方面 具体内容MA一1 外观 手机关键部分材料全部使用玻璃材质，实现全透明手机 MH一5 硬件 全息手机，增强视觉体验MA一2 外观 头戴式手机(外观和眼镜类似) 洲一s硬件耋豸茎翥喜榭脯心瓤黼、MA一3 外观 手环式手机 MH一7 硬件 实现手机打印功能MH一1 硬件 指纹解锁和支付功能 MH一8 硬件 实现太阳能充电技术MH一2 硬件 虹膜解锁和支付功能 MH一9 硬件 语音识别技术，增强手机的智能性MH一3 硬

32、件 摄像头具有一定角度的旋转功能 MH一1。 硬件 善嚣篓蔷红外线发射装置实现对家MH一4 硬件 手机实现投影机的功能 MS_I 软件 增加老人模式和儿童模式将外观、硬件、软件3个方面的创意点进行组合，可以得出公司未来手机研发的各种创意方案，新手机的各创意方案及其投入产出数据如表3所示。方法求解过程：新智能手机的创意方案确定后，在企业产品动态连续创新创意效率评价指标体系的基础上，对M科技有限责任公司这些创意方案的效率进行评价，将各创意的投入产出指标数据代人对抗型交叉效率模型中，运用Matlab软件进行求解，得到全部产品创意方案的交叉效率评价矩阵，各创意方案的交叉效率评价排名情况如表4所示。口口

33、j口万方数据第11期 段万春，苏佳，杜元伟，等：基于交叉效率的产品动态连续创新创意评价方法 119表3手机整体创意方案及其投入产出资料待评价创意方案 创意方案的描述 X1 x2 x13 x。4 xt5 y。l Lz y y“ yCP一1 外观：MA-1；硬件：MH一1+MH一3+MH一4 3 862 4350 10 3 3 2 30226 20CP 2CP 3CP 4CP 5CP 6CP 7CP 8CP 9CP 10CP 11CP 12CP 13CP 14CP 15CP 16CP 17CP 18CP 19CP 20夕观：MA一2；硬件：MH一2+MH一3+MH一6硬件：MH_1+MH一5+MH

34、一7；软件：Ms_1外观：MA一3；硬件：MH一4+MH一9+MH一10外观：MA一3；硬件：MH一6+MH一8+MH一9硬件：MH一1+MH一3+MH一5+MH一7+MH一8外观：MA一1；硬件：MH1+MH一6+MH一7；软件：MS-1硬件：MH一5+MH一6+MH一7+MH一8+MH一9乡观：MA一3；硬件：MH一2+MH一4+MH一7+MH一9外观：MA一2；硬件：MH一2+MH一5+MH一6+MH一8+MH一9硬件：MH一2+MH一3+MH一5+MH一7；软件：MS-1硬件：外观：外观：外观外观硬件外观硬件外观MH一2+MH一5+MH一7+MH一9+MH一10MA一1；硬件：MH一1

35、+MH一3+MH一7+MH一10MA一1；硬件：MH一2+MH一3+MH一7+MH一9；软件：MS一1MA一2；硬件：MH一2+MH一4+MH一9+MH一10MA_3；硬件：MH1+MH一5+MH一6+MH一8 2 70 2 4073 7 2 3 3 25293 14MH一5+MH一6+MH一7；软件：MS_1 2 63 2 2050 6 2 2 3 30340 10MA一2；硬件：MH一5+MH一7+MH一8+MH一9+MH一10 2 74 2 3004 7 2 3 3 28596 11MH一2+MH一3+MH一5+MH一7+MH一10 4 130 2 7515 10 4 3 2 38640

36、 12MA一3；硬件：MH一3+MH一4+MH一6+MH一7；软件：MS_I 4 75 z z643 7 4 3 2 22271 14表4各创意交叉效率排序待评价创意编号效率值名次 待评价创意编号效率值名次CP 4 O799 0 1 CP 20 0605 9 11CP 5 0789 8 2 CP 9 0605 6 12CP一11 0685 0 3 CP 10 0557 4 】3CP 18 O675 9 4 CP 12 0547 3 14CP 16 0673 0 5 CP 7 0541 2 15CP 17 0663 1 6 CP 14 0527 0 16CP 15 0644 9 7 CP 8 0

37、522 4 17CP 3 0639 7 8 CP 13 0521 6 18CP 1 0619 8 9 CP 6 0488 4 19CP 2 0617 2 10 CP 19 0486 0 20通过分析交叉评价矩阵可知，主对角线的元素是每个创意方案的自我评价值。矩阵每一列的元素(该列主对角线元素除外)表示其它创意方案对该列所代表创意方案的评价值，例如第二行第一列的元素A。=0700 4，表示创意方案cp_e对CP_l的评价值为0700 4，其余可依此类推；矩阵的每一行元素(该行主对角线元素除外)表示这行代表的创意方案对其它创意方案的评价值，例如第一行第二列元素A，：=0666 7，表示创意方案CP

38、一1对CP2的评价值为0666 7，其余可依此类推。每一列元素的平均值就是该列所代表创意方案的交叉效率值。从表4可以看出，创意方案CP一4和CP一5的效率值比较高，均超过了075。大多数创意的交叉效率评价值集中在0600，0700区间内。效率值较低的是创意方案cp_6和cP 19，仅为0488 4和0486 0。20条创意运用DEA交叉效率模型所得评价结果都不存在DEA有效的情况，这说明所有创意方案的投入产出比都不是完全有效的，各创意方案均存在提升空间，同时，也说明使用交叉效率评价模型得到的效率评价值更符合客观实际状况。为了对效率值较低的创意方案作更有针对性的改进，本文采用K一均值聚类方法，对

39、这20个创意方案进行聚类分析，以创意设计人员数量(人力资源)、生产模式变化程度(物力资源)、设计经费(财力资源)和设计周期(时间资源)4种投入资源作为聚类的依据，对投入规模相似的创意进行归类，为了避免各类中创意之间差异过大，尽量提高各类内部的可比性。本文将这20项创意分为3个类别，如表5所示。裹5创意方案的投入聚类第一组 第二组 第三组CP-2、CP_4、CP一5、CP9、CP-lS、CP-16、CP-17、CP18、CP-20 cP_6、cP一8、cP_19 CP_1、CP_3、CP_lO、cP_11、cP一12、cP_13、CP一14为了验证分类的科学性和有效性，本文利用方差分析(ANOV

40、A)方法对分类结果进行显著性检验，发现各指标投人的Sig值分别为0000、0007、0000，均小于005，说明按照创意设计人员数量、生产模式变化程度、设计经费设计周期进行分类是比较科学有效的。可以把每一组表现最佳的创意方案作为该组其它创意方案改进的参考标准。例如，在第一组中，创意方案CP一4的交叉效率值最高，可以成为标杆方案为该组其它创意方案的改进提升提供参考。为了使得结果更加直观，本文将各分组及其交叉评价值进行整合，并将埔胛n盯M孙，n坨n79544O428O714O4O1184232902O89523686011O558O3763540O6034324223332433332Z233Z2

41、2323222323332333333323332233424234347855加加坨5m787860O46024813145790l969120O53645872250317858024117482534333Z322333232233Zn卯m舭nm眈卯仆32223342423434万方数据 120 科技进步与对策 2016焦各组的标杆方案加粗，如图4所示。图4按照投入规模聚类后各组评价结果通过分析图4可以发现，第一组的平均交叉效率值最高(o674 9)；其次是第三组，其平均交叉效率值为0595 7；最后是第二组，仅为0498 9。表现最佳的前5个方案中有4个方案在第一组中，而表现最差的后5

42、个方案中有3个在第二组中。结合投入规模进一步分析可以发现，第二组中平均交叉效率值较低主要有两方面原因：该组人力资源、物力资源、财力资源以及时间资源的投入规模均高于其它两组，说明过高的投入规模由于实现难度和成本很高、创意实现后产品价位高于消费者心理承受范围等原因而不能对创意的质量产生促进作用，甚至起到相反的作用；该组的所有设计方案均没有考虑对手机外观的改进，而外观向来是手机消费者尤其是中青年用户非常重视的因素，也是影响他们购买行为的一个重要方面。同时，该组所有创新方案都没有把“设计增加老人与儿童模式”这个创意点包含进来，也就失去了老人用户群体和儿童用户群体。通过分析第一组的评价结果可知，该组平均

43、投入量最低，但是平均交叉效率值最高，其中一个重要原因是创意方案的设计比较符合手机使用者的需要。例如在外观设计上，由于近年来穿戴式智能设备越来越受到消费者的青睐(如谷歌公司的Google Glass、苹果公司的IWatch、小米手环、华为手环等)，该组内创意方案将手机外观设计成头戴式或手环式，不仅改变了使用者的手机携带方式，而且顺应了智能穿戴设备的潮流。综上所述，本文运用DEA交叉效率分析和聚类方法，对该企业智能手机创意设计方案的效率值进行综合分析和评判，得到如下结论和启示：(1)整体上看，该科技公司提出的20条创意的效率值大部分在06左右，属于一般水平。每个创意方案都有提升空间，尤其是效率值较

44、低的创意方案CP一6和Ctl9，其提升空间更大。(2)投入规模虽然是提升创意效率的重要保障，但过分追求高投人、一味追求创意的新颖性而忽视消费者需求的做法不可取，这也是导致第二组创意方案效率值较低的重要原因。(3)合理利用已有的投入资源。企业在创意设计前和设计过程中应充分了解市场需求，充分收集客户反馈的问题和建议。尤其是投入规模较低的创意方案，由于资源投入的限制，无法让方案拥有较多创新点，这就要求企业更加注重资源使用方向，少做“无用功”，这样才能使得创意方案新颖、实用。4 结语本文在相关研究的基础上，首次将DEA方法运用到产品动态连续创新创意的效率评价中，实证结果表明，DEA交叉评价模型既克服了

45、传统评价方法只考虑单投入单产出的缺陷，又可以很好地修正CCR模型的“自我”评价和多个评价结果同时达到DEA有效的弊端，运用DEA交叉评价模型得到的评价结果更符合客观事实。为了解决交叉效率评价模型无法对无效的创意方案提供改进方向的问题，并且为更有针对性地指导无效创意方案提供改进的参考标准，本文结合前人的宝贵经验，通过引入K均值聚类的方法，将投入规模相似的创意进行聚合分类，使得效率值较低的创意能更有针对性地找到改进的参考标准。基于投入规模的聚类分析表明，创意的投入产出效率与投入规模并不一定呈正比关系，提高创意效率的关键在于对市场的定位以及对消费者需求的理解程度，应找准目标消费者的需求，更有针对性地

46、开展创新。本文主要研究了动态连续创新模式下企业如何科学有效地对海量产品创意进行评价选择的问题。然而，激发群体创造能力的思维模式不只一种，众包(crowdsourcing)模式就是其中之一，作为新兴的合作创新模式，基于全球化环境和互联网技术，众包模式越来越受到关注，众包与动态连续创新一样，都十分重视用户在企业创新中的地位。但是，众包作为新兴概念，万方数据第11期 段万春，苏 佳，杜元伟，等：基于交叉效率的产品动态连续创新创意评价方法 121在理论界的研究尚处于起步阶段。因此，如何厘清众包与动态连续创新的关系，探索在众包模式下创意的产生与评价是进一步研究的方向。 16参考文献：1234567189

47、10n12131415GMELIN H。SEURING SDeterminants of a sustainablenew product developmentJJournal of Cleaner Production，2014，69：19马永远新产品开发团队时间压力、自省性与创新绩效J科学学与科学技术管理，2015(2)：139148张剁斌，钟复乎，涂慧众包问题研究综述J科技进步与对策，2012(6)：154160魏江，冯军政国外不连续创新研究现状评介与研究框架构建J外国经济与管理，2010(6)：9-16宗伟面向不连续创新的电子信息企业集成产品开发研究J科技管理研究，2014(7)：1

48、02105ALOINI D，BESSANT J，MARTINI A，et a1Search praetices for discontinuous innovation：scale development andconstruct validationJTechnology Analysis&StrategicManagement，2013，25：11391160KIM S，SHIN MA case study of discontinuous innovationbased on cusp catastrophe model：implications for predictiverisk managementJ1Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society，2013，14：21402149XU J，HoUSSIN R，CAILLAUD E，et a1Fostering continuous innovation in design with an integrated knowledge management approachJComputers in Industry，2011，62：423436KOSTURIAK J，DEBNAR RContinuous innovation