前言：创新是当前经济竞争力的关键因素。然而，由于投资者和贷款机构缺乏评估创新的破坏性和潜在市场的能力，使创新型中小企业仍然很难获得足够的发展资金

 

前言：创新是当前经济竞争力的关键因素然而，由于投资者和贷款机构缺乏评估创新的破坏性和潜在市场的能力，使创新型中小企业仍然很难获得足够的发展资金事实上，要正确地评估这些创新，需要对企业的专利技术进行正确评估。

欧盟InnoRate平台团队对这个问题进行了研究，并发布《创新技术评估和评级的情况》（State-of-play in innovative technology assessment and rating）研究报告。

该报告介绍了近年来技术评估的演变，讨论了评估创新技术的主要方法和工具，详细分析了这些技术方法在实践中的应用，并在此基础上探讨了InnoRate项目的意义及可行性天金所发展研究院特节选了部分内容进行编译，供各方参考。

创新技术评估和评级的情况《创新技术评估和评级的情况》报告详细分析了9种评估创新技术的主要方法和工具，包括：1. 韩国科技金融公司—KTRS2. 裕利安宜评级公司(Euler Hermes Rating GmbH) - TRIBRating

3. 安永会计事务所（Ernst & Young）——初创企业雷达4. Early Metrics：初创公司评级模型5. Skopai—创新智能平台6. 科睿唯安(Clarivate Analytics)—Derwent

7. Startup Ranking—创业公司排名平台8. 意大利航天局—PoInMeS9. 交叉矩阵技术（Cross Matrix Technique）本期重点编译Startup Ranking—创业公司排名平台、意大利航天局—PoInMeS、交叉矩阵技术（Cross Matrix Technique）三篇内容。

第一篇：Startup Ranking—创业公司排名平台一种在初创公司的评估中表现出逐步增长的方法是基于社会指标的策略，“初创公司排名”是一个平台，在这个平台上，每个注册的创业公司都被放置在特定的位置上。

整个过程都是围绕着一个“SR分数”来组织起来，这是一个在0到100.000之间的数字SR分数非常重要，因为它反映了创业公司在互联网上的重要性及其社会影响力这两个参数基于“SR网络”和“SR社交”进行计算。

SR网这也是一个介于0和100.000之间的数字，它反映了一个初创企业在互联网上的重要性为此，“初创公司排名”团队评估了不同的因素，其说明如下：· 链接到初创公司网页的数量和质量传入链接的质量越高，SR网络就越高。

· 内部链接的分布——指向同一域中的其他页面的链接内部链接的分布越好，SR网络就越高· 外部链接的数量和质量——从初创公司网页指向外部网页的链接外部链接的质量越高，SR网络的质量就越高· 页面搜索引擎优化因素，如：。

页面内容：页面内容应与创业公司和页面标题相关标题标签：初创网页的标题元素应该是对页面内容的一个准确且简洁的描述URL：初创网页的URL应该是对页面内容的一个准确且简洁的描述· 估计的受众因素：初创公司网站的估计访问量和独立访客数。

每次访问初创公司网站的估计页面浏览数和页面浏览数估计的平均访问时间这些因素的数量越高，SR网络就越高SR社会关系另一个数字范围在0到100.000之间的SR社会关系的分数，反映了初创公司的社会影响所考虑的因素包括：

· Facebook参与度：粉丝页面的赞数关于帖子的赞的数量关于帖子的评论的数量帖子的分享数量参与粉丝页的人数· Twitter参与度：追随者的数量转发邮件的数量和质量推文的收藏夹的数量参与该账户的人数。

这些因素的数量越高，SR社会关系就越高SR网络和SR社会关系是SR分数算法的输入，所得数字精确显示在创业公司简介上这种评估方法的主要特点是基于初创企业的社会和互联网传播情况如今，谈论创业公司是与创新严格相关的。

从这个角度来看，这种类型的排名可以成为对中小企业和初创企业投资评估的支持系统，而不是最经典的有了这种解释，就有可能达到财务或更传统的分析所不能达到的领域，社会指标方法可以作为它们的补充，以实现360度的研究。

第二篇：意大利航天局—PoInMeS通过使用预测智能和语义实现的方法，可以实现开发一个提供创新技术评估的系统的想法正是围绕这一概念，意大利航天局致力于开发PoInMeS这是一种创新技术观测工具，以绘制国家和国际范围内的主要空间技术。

预测性分析使用来自数据挖掘、统计、建模、机器学习和人工智能的不同技术，以评估当前数据，从而对未来做出预测认识到许多因素之间的关系，就有可能评估不同的条件，并从这些条件中分配一个分数这种适用于投资者或商业世界的过程本身就代表了其潜力。

这些过程所需的大量数据可分类为：· 结构化的(例如：收入、销售额、年龄、性别等)· 非结构化的（例如：社交媒体内容中的文本数据、一般开放文本文件等)对于收集和数据评估的第一步，PoInMeS使用了一种语义分析技术，它可以覆盖一个广泛而异构的兴趣领域。

映射不同关键词组的思想可以清理和过滤收集到的信息然后，采用一种互补的方法，描述了先前结论的外部和内部环境“九宫格分析”，对技术的时间和空间维度进行调查，得出因果关系和可能的应用领域特别地，它既考虑了技术过去的历史、当前的状态和未来的潜力，又考虑了超级系统、系统本身和子系统。

实施像TRIZ（发明问题解决方法）这样的方法也是一种可以获得额外知识的额外力量这种方法在不同的情况下有不同的应用，其目的是将一个主要问题细分为更小和更简化的子类，更容易被评估和解决在这一点上，该技术已经被分解为一系列相关的关键词，并且可以对收集到的所有数据进行统计分析。

以这种方式收集的数据可以是专利情况、发表的文章、技术的实际使用情况、社会指标参数等语义分析带来的附加值实际上是所调查的资源的规模这有助于突出市场趋势、市场中最重要的参与者、网络节点以及所分析的细分市场的方向。

尽管如此，该方法的基础团队还是建议与专家进行平行验证这些信息可以通过财政咨询或使用在线招聘会议来听取，在此之中有更多的专业专家可以分享他们的知识在专家的支持下，语义和预测智能分析工具可以产生一个可靠的起点。

第三篇：交叉矩阵技术（Cross Matrix Technique）尽管有了技术评级模型的发展，但基于技术的评级模型如果不考虑对违约有直接影响的财务方面，就可能会造成很高的潜在违约风险此外，大多数私人银行和投资者都倾向于给予那些拥有较高财务实力或足够安全保障的公司更多的信贷，而不是给那些拥有创新技术的公司，因为他们主要关心贷款的收回问题。

因此，在技术评价的评级模型中，与技术有关的属性和财务方面都应该被考虑，而且有必要将这两者结合起来在本段中，提出了一种将技术和财务评价结合起来的方法，即使它目前没有被使用首尔延世大学（韩国）的一项研究提出了一种名为交叉矩阵的信用评级技术体系(Moon等人，2010)，它改进了现有的方法，即对具有不同特征的两个评价结果采用简单的平均或加权平均。

这两个模型的结果可以根据它们的技术和财务得分分别以二维矩阵的形式列出通常情况下，线性组合方法会将两个不同的分数以无差别的方式结合起来，然而，为了灵活有效的实施，考虑到两个评分模型的不同方面，将它们结合起来的结果会更加有效。

因此，新的交叉矩阵技术已经被提出交叉矩阵使得在一个二维矩阵中分别使用技术分数和财务分数的违约率组合来设置评级标准成为可能违约率的计算方法是一个单元格中的违约数量占公司总数的比例因此，可以得到技术和金融评分的每个组合的违约率。

然后，考虑到每个评级的违约率，交叉矩阵技术灵活地将评级分配给交叉点基于交叉违约率的评级分配可以根据组织的战略和风险管理政策灵活地实施换句话说，交叉矩阵可以根据技术评估政策的目的和特殊性，不受任何限制地适应性地构建。

为了激励拥有有前途的技术的中小企业，可以给技术分数高而财务分数低的公司以更高的评级，而不是给那些技术分数低而财务分数高的公司以更高的评级此外，交叉矩阵可以作为一个过滤器，通过设置财务分数的阈值，使那些不符合标准的公司，即使它们有很高的技术得分，也可以被排除在外。

最后，由于每个评级都涉及技术和财务两个层面，因此可以为不同的评级制定不同的策略表1列出了研究结果，显示了基于交叉矩阵的拟议技术评级系统（从2005年开始应用）、以前的技术评级系统（从1999年到2004年使用）和最后基于财务指标的信用评级系统之间的违约率比较。

可以看出，技术评级系统的总体违约率从3.28%大幅下降到0.47%，这也低于信用评级系统的总体违约率（1.00%）

表：不同评级系统的默认速率比较（Moon等人，2011）

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