李恕洲，何 刚

(1.安徽理工大学 计算机科学与工程学院，安徽 淮南 232001；2. 安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001)

新时代对当代大学生的创新创业能力的要求日益提高，多元化综合型发展的毕业生备受青睐。与此同时，就业形势日益严峻，据统计2018年全国高校毕业生高达820万，创历史新高，高校毕业生就业压力进一步增大。与此同时，据相关调查数据显示，当前我国大学生的创新意识较弱，高校内大学生成功创业的案例相对较少，时代发展的要求和就业压力逐年增长使得大学生的创新创业能力亟待提升。近年来，政府和高校等高度重视大学生创新创业能力的培养和提升。基于此，本文在文献研究的基础上，构建大学生创新创业综合评价指标体系，进而综合使用ANP和熵权法比较分析得出大学生创新创业能力各评价指标的权重，找出影响其创新创业能力的关键影响因素，并根据研究结论提出具体的提升路径和对策建议，具有重要意义。

一、文献研究

近年来，国内外学者的研究大多数侧重于对大学生创新创业能力提升路径和综合能力提升等方面。学者齐书宇以工科大学生为实证分析案例，从创新能力、创业意识和管理能力等多维度设计了大学生创新创业能力评价指标体系，并通过量化各指标的权重旨在为高校制定培养计划和提升大学生综合能力提供依据和对策[1]。学者兰国辉借助熵权法和灰色关联分析实证测度了“互联网+”背景下案例院校大学生创新创业的综合水平，并针对不同类型的院校提出了具体的提升路径和对策建议[2]。冉秀鹏(2018)从TRIZ理论的视角下深入剖析了大学生创新创业能力的影响因素，进而将TRIZ理论与案例分析结果相结合，提出了促进大学生创新创业能力提升的对策和建议[3]。刘世铮等学者通过构建“双向融合、三阶递进、四维训练”创新创业教育体系深入研究了提升高职院校大学生创业能力的路径[4]。杨瑞君基于新工科背景下高校创新创业人才培养模式的研究，实证分析了计算机类和机械类专业学生创新创业能力的培养模式以及提升路径[5]。学者裴要男等从项目驱动引导创新创业教育的角度，基于MOA模型对影响教育发展的相关因素进行假设验证分析，结合模型研究结论,构建了项目驱动的“三位一体”教育体系[6]。孙方红从赛场和市场相融合的角度构建“六位一体”大学生创新创业能力培养，提出了分阶段、分形式等一整套的创意、创新、创业人才培养和综合能力提升的新模式[7]。学者姚圆鑫借助大数据这一平台和教育工具深入研究找出了当前高校人才培养模式和创新创业能力等方面的不足和问题，并利用大数据对大学生创新创业能力培养路径进行了调整和优化[8]。文献研究可以发现近年来研究学者的研究热点都侧重在大学生创新创业能力的提升路径上，但构建的评价指标体系存在很大差异，且量化大学生创新创业能力评价指标权重的研究相对较少。综上所述，本文则选用ANP(网络层次分析法)和熵权法来量化各评价指标的数值，进而通过案例院校的实证分析找出大学生创新创业能力提升的具体路径和方法，具有较强的研究意义和实践价值。

二、大学生创新创业能力评价

(一)评价指标体系构建

考虑到大学生创新创业影响因素的繁杂性，且不同类型高校大学生创新创业能力的评价指标体系存在差异，本文则在进行大量文献研究[9-13]的基础上，借鉴和融合相关学者的研究成果，拟从创业意识、创新能力、创业能力3个一级指标层出发构建出包括20个二级指标综合评价体系，具体评价指标体系如表1所示。

表1 大学生创新创业能力综合评价指标体系

(二)评价模型构建

研究发现，现有的研究在确定评价指标权重时大多使用的是主观权重确定法，本文则综合使用网络层次分析法和熵权法，比较分析二者得出的权重结果，评价方法较为客观和科学，有效避免了主观评价方法的不足。

1.网络层次结构模型确定指标权重。影响大学生创新创业能力的因素众多，且因素间存在交互影响，因此本文选用ANP方法构建的网络层次结构模型，不仅具有传统AHP(层次分析法)的优点，并且将因素集内部之间和因素集间的相互影响纳入考虑范畴，计算得出的权重较为科学和精确。网络层次分析法的算法主要包括以下四个步骤：(1)评价目标的确定及准则层次的分级；(2)控制层、网络层的确立；(3)借助超级决策软件(SD)计算超矩阵(未加权超矩阵和加权超矩阵)；(4)得出极限超矩阵和标准化权重。网络结构模型如图1所示，其中单向箭头表示箭尾元素集对箭首元素集具有影响，相互影响则使用双向箭头表示，环形箭头表示元素集内部影响[14]。

图1 一级指标网络结构模型

借助一级指标网络结构模型，通过文献研究，并通过走访安徽省内部分高校就业部门的专家以及企业的专家，结合专家打分法得出大学生创新创业20个二级评价指标重要程度的判断矩阵如表2所示。

表2 评价指标重要程度判断矩阵表

根据图1网络结构模型，通过SD(超级决策)软件创建出大学生创新创业能力网络结构图，再根据表2判断矩阵中的相关数据，利用SD软件中的相关操作可计算得出未加权超矩阵和加权超矩阵，再点击计算权重的Priorities命令，即可计算得到各评价指标的全局权重，结果如表3所示。

表3 ANP法下的大学生创新创业能力各评价指标的全局权重

2.熵值法确定指标权重。通过对各种权重确定方法的比较分析得出，熵值法确定权重能较好地避免主观因素的影响且能充分考虑到指标之间的相互影响对整体权重的影响，因此本文采用客观赋权法(熵权法)来确定各评价指标的权重。熵值法[15]的主要步骤如下。

(1)数据标准化

假设有m个评价对象，n个评价指标，建立判断矩阵X=(xij)m×n，i=1,2,…m，j=1,2…n；xij表示i个评价对象的第j项评价指标值。数据标准化方法如下：

Xij=(xij-min{xj})/(max{xj}-min{xj})

其中，max{xj}和min{xj}分别表示所有评价对象中对第j项评价指标的最大值和最小值。

(2)计算第i个评价对象第j项指标值的比重Pij

(3)计算第j项指标的熵值ej和差异性系数gj

(4)计算第j项指标的权重Wj

根据表1构建的大学生创新创业能力评价指标体系，设计问卷调查，问卷对象涉及以安徽省内5所文理科高校的教师和大学生，搜集相关原始数据，问卷数量达到465份，有效问卷453份。根据熵权法的步骤可计算得出大学生创新创业能力各评价指标的权重，如表4所示。

表4 熵权法确定的大学生创新创业能力各评价指标的权重

三、结论与对策

(一)研究结论

通过比较分析ANP法确定的大学生创新创业能力各评价指标的权重(表3)和熵权法确定的指标权重(表4)可以看出，两种权重确定方法得出的权重大小基本一致。在影响大学生创新创业能力的诸多影响因素中，创业实践能力、高校环境、创新实践能力、社会环境等指标的权重相对较大，表明这些因素对大学生的创新创业能力影响较大；其中，抗挫能力、资金筹措和管理能力、改革意愿等指标权重相对较小，表明其对大学生创新创业能力的影响较小。此外，家庭环境、创新活动成果、创业知识、科研创造能力等都对大学生创新创业能力具有较大的影响。

(二)对策建议

通过研究结论可知创业意识、创新能力、创业能力中各评价指标对大学生创新创业能力的影响各不相同，通过两种权重确定方法也找出了影响当前大学生创新创业能力的关键影响因素，根据研究结论可提出以下对策建议。

(1)不断加强大学自身创业实践和创新实践能力的提升。通过问卷调查和实证研究均表明，当前大学生创业和创新实践能力较弱极大地阻碍了大学创新创业能力的提升。因此，在当前经济和社会高速发展的新形势下，大学生作为高校创新创业的主体，内因是关键，应不断加强自身创业实践操作能力以及创新实践完成能力的锻炼和提升。此外，加强大学生决策能力和团队领导能力也对大学生创新创业能力的提升具有重要影响。

(2)高度重视高校环境、社会环境以及家庭环境等外部因素对大学生创新创业能力的促进和激励作用。网上问卷和研究表明，大学生创新创业能力受高校、社会、家庭等外部环境的影响较大。高校应该制定科学合适的人才培养模式，加强专业知识培养、科研创造、实践实训相结合，高度重视大学生创新实践和创业能力的培养。同时，高校和社会上大学生的创新创业氛围以及政府政策的大环境也对大学生创新创业具有较大影响，政府和高校应逐步加强对大学生创新创业的支持力度。此外，家校联合培养对大学生创新创业能力的提升也具有较大影响。

(3)逐步激发大学生的创业意识对其创新创业能力的提升也具有重大影响。研究表明，创业心理、创业意识、风险意识、改革意愿对大学生创新创业能力也具有一定影响。问卷调查也发现当前高校大学生具有创新创业想法的较多，但创业心理和改革意愿不够强烈，且多属于风险规避型。因此，通过内部调节和外部引导来激发大学生的创业意识对大学生创新创业能力的提升具有重要作用。