由于高技术企业知识产权开发评价指标数量较多，覆盖面较广，不能够有效识别准则层下各个指标的权重，从而不能准确的抛弃次要指标保留有效信息。群组决策特征根法(GEM)能够很好的解决这一问题：群组决策特征根法(GEM)即群体(G)对多个被评目标作评判决策的新特征根法。运用此法只需要专家对各个指标打分，然后将评分矩阵转置自乘记为矩阵F。F的最大特征根对应的特征小量就是最优决策结论。与层次分析法(AHP)相比群组决策特征根法(GEM)能够克服判断矩阵的不一致性，计算也较简便。

　　3.1群组决策特征根法的理论模型

　　一.理想专家定义

由组成的m个专家群组决策系统G,对n个目标评价，第i个专家Si对第i个评价目标B的评分记为,的评分值越大，被评价目标Bj就越重要。Si及其群G的评分组成n维列向量xi和阶矩阵x。

，，它们是专家在一次决策中所得出的结论，是专家组中的每一位成员对评价对象的评价值。理想专家的评分向量为，其中理想专家是对评价目标的评价与群体G有高度一致性的专家，即的评价结果与G的完全一致。相关文献中对群体的理想(最优)的专家的定义是具有评分向量与群体中各专家评分向量夹角之和最小的专家。

由此可知是函数求解后取最大值时的正特征向量，式中，可设，即其中，也即G对评价指标的总评分。

　　二.评价指标权重求解定理

定理1：，式中为矩阵的最大特征单根;为对应的正特征向量，且。

定理2：设A是阶矩阵，B是阶矩阵，则AB与BA有相同的(包括重数)非零特征值。

定理3：是的最大特征值所对应的特征向量，且，则有，

即是m个专家的权重向量。

　　三.单根与重根的处理

　　若最大特征根为单根，则对应的特征向量具有唯一最优解;若最大特征根为重根，并解出其特征向量空间，则其特征向量空间所对应的那些评价指标认为是同等重要，其他被评测对象则用第二大特征根所对应的特征向量排名或在评分矩阵中去掉已并列排名的被评测对象的评分值，重新构造一个矩阵，用上述方法进行第二次评价。

　　3.2高技术企业知识产权开发评价指标识别

　　本文采用群组决策特征根法对高技术企业知识产权开发的评价指标进行重要性识别，找出关键指标。首先对3所大型公司和3所研究型高校的知识产权相关工作的专家进行问卷调查，用5级评分法即极不合理、不合理、合理、很合理、极其合理，其对应的分值分别是1、2、3、4、5分。以知识产权开发产出的指标为例给出的专家评分表如表2 所示：

　　表二 知识产权产出专家评分表

　　a41 a42 a43 a44 a45 a46 a47 a48 a49 S1 2 3 4 5 3 3 4 1 1 S2 2 5 4 4 3 3 3 3 2 S3 3 5 5 4 2 2 2 2 1 S4 2 4 4 5 2 3 2 4 3 S5 2 5 3 4 3 2 3 4 3 S6 3 4 5 5 1 4 2 4 2 S7 3 3 5 4 3 3 1 2 3 S8 1 5 3 4 3 2 3 2 1 S9 1 4 5 4 2 3 2 3 1 S10 3 4 4 5 3 2 3 3 3 S11 2 3 4 5 1 2 3 2 3 S12 3 5 3 4 3 3 2 1 2 S13 3 3 5 5 3 3 3 2 2 S14 2 5 4 4 2 5 1 4 3 S15 3 5 5 4 3 2 4 2 3 运用MATLAB软件，对上述专家评分进行矩阵转置，得到：

根据计算，最大特征根为单根，并且,其对应的特征向量为，对每个特征向量进行单位化处理，得到向量B即为各因素之间相对重要性排序。

　　最后分析结果，进行关键指标的识别和筛选，经过分析拟剔除重要性小于0.1000的评价指标，指标a41的相对重要性数值为0.0843，小于0.1000，该指标剔除;指标a42的相对重要性数值为0.1506，大于0.1000，该指标保留;指标a43的相对重要性数值为0.1509，大于0.1000，该指标保留;指标a44的相对重要性数值为0.1576，大于0.1000，该指标保留;指标a45的相对重要性数值为0.0881，小于0.1000，该指标剔除;指标a46的相对重要性数值为0.1009，大于0.1000，该指标保留;指标a47的相对重要性数值为0.0933，小于0.1000，该指标剔除;指标a48的相对重要性数值为0.0945，小于0.1000，该指标剔除;指标a49的相对重要性数值为0.0797，小于0.1000，该指标剔除。最后经过筛选，保留的指标分别为(a42,a43,a44,a46)在文中所代表的指标分别为新产品和实用新型数量、知识产权申请数量、知识产权授权数量、科技(商业)秘密保护数量。

　　运用MATLAB软件进行分析，同理可筛选出其他准则层中的重要指标：如开发环境中的政府政策的扶植力度、国家经济发展水平、科研人才规模、企业文化氛围、企业的技术地位;开发资源投入中的研究与开发(R&D)经费占企业支出百分比、科研技术人员的激励措施、科研设施的配套情况、政府或地方对高技术企业的资金扶持;知识产权产中的产权研发的风险成本控制、相关技术信息的识别和获取、研发人员技术强度、企业内部部门的沟通程度。筛选后的高技术企业知识产权开发评价指标如下表(表三)所示：

　　表三：高技术企业知识产权开发关键指标识别 总目标层 准则层 指标层

　　高

　　技

　　术

　　企

　　业

　　知

　　识

　　产

　　权

　　开

　　发

　　评

　　价

　　指

　　标 知识产权开发环境 政府政策的扶植力度 国家经济发展水平 科研人才规模 企业文化氛围 企业的技术地位 开发资源投入 研究与开发(R&D)经费占企业支出百分比 科研技术人员的激励措施 科研设施的配套情况 政府或地方对高技术企业的资金扶持 知识产权开发中 产权研发的风险成本控制 相关技术信息的识别和获取 研发人员技术强度 企业内部部门的沟通程度 知识产权开发产出 新产品和实用新型数量 知识产权申请数量 知识产权授权数量 科技(商业)秘密保护数量 3.3高技术企业知识产权开发关键指标分析

　　我们分析筛选后的指标可以看出，最终所得到的评价指标在保留重要信息的同时得到了最大程度的简化：

　　1.开发环境：政府政策的扶植力度和国家经济发展水平是高技术企业整个开发活动的外部环境，不论是政府政策的倾斜还是一国经济的发展都能对企业的日常生产经营活动造成极大影响，高技术企业亦然;科研人才规模、企业文化氛围和企业的技术地位则涵盖了影响企业知识产权开发的内部环境，是否有优化的科研人员队伍、雄厚的研发实力和良好的企业文化直接决定了高技术企业能否进行高效的产生科研成果从而转化成产品。由此可见，筛选后的指标较为可靠和有效。

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