Research on Evaluation of Industry-University-Research Collaborative Innovation Platform
吴建如 WU Jian-ru；曹雅 CAO Ya；赵红梅 ZHAO Hong-mei
（徐州工程学院管理学院，徐州221000）
（School of Management，Xuzhou Institute of Technology，Xuzhou 221000，China）
摘要：本文将评价指标体系分为三个层次，即目标层、指标层和方案层，基于层次分析-模糊综合评价构建评价模型，最后以徐州制造业企业为实例，得到协同创新平台的适用性。
Abstract: This paper divides the evaluation index system into three levels, namely the target layer, the index layer and the plan layer. Based on the Analytic Hierarchy Process-Fuzzy Comprehensive Evaluation, the evaluation model is constructed. Finally, the applicability of the collaborative innovation platform is obtained by taking Xuzhou manufacturing enterprises as an example.
关键词：产学研协同创新平台；AHP-FCE模型；评价
Key words: industry-university-research collaborative innovation platform；AHP-FCE model；evaluation
中图分类号：G203 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）36-0229-04
0 引言
随着新兴信息技术与应用模式涌现，全球数据量呈现爆发式增长态势。大数据环境下，“知识”一词的概念已被泛化，即网络信息资源不局限于人脑所存储的知识。目前，大数据的开发与利用广泛应用于制造业、零售业、电信、金融业和医疗服务等诸多行业，呈现出巨大社会价值和宽广产业空间的面貌。充分开发利用网络资源既是客观要求，也是提高社会资源配置和支撑国家创新的有效手段。根据《中国制造2025》，提出规划装备制造业的发展战略，装备制造业是制造业的核心部门，装备制造业发展程度直接影响相关行业的技术创新和技术平台的升级。我国装备制造业最核心的短板是其低研发强度和低行业集中度。因此，当前我国装备制造业发展最迫切的任务是提高技术创新水平。
1 评价指标体系的确定
对于产学研协同创新平台体系的构建，指标的选取是一个重要的部分。在复杂系统下，子系统之间的相互作用对目标的评价具有重要影响。而产学研协同创新平台运行能力是衡量一个体系好坏的标准，依据科学性、完整性与表达性的原则，查阅相关文献，本文选取的目标层即为产学研协同创新平台运行能力，选取组织结构、管理制度、硬件设施、资源网络、风险控制、科研成果、经济转化七个二级指标作为评判标准[1]。
根据相关数据来源，本文对各二级指标进行归纳分析。对于平台组建期来说，组织结构的好坏取决于其合理性和运作效率，同时需要较好的硬件设施，设备水平、科研基地规模都制约着硬件设施的改善，另外，一个好的管理制度需要条款约束、制度完备以及具有一定的规范性。
对于平台运行期来说，协同创新平台需要通过网络来传播宣传以及推广，因此离不开人、财、力，人才、资金、互联网信息共享程度以及优惠政策等因素都对协同创新平台起到一定的推广作用。此外，通过资源网络的传播，必然会有一定的风险，因此需要进行风险控制。为有效控制风险，可从事前、事中进行风险控制，即做到风险预警、风险监测以及有相应应急措施。
对于平台预期收益期来说，检验一个平台运行能力的最终标准即是有一定的科研成果，科研转化率和技术创新水平均可评价科研成果水平的高低。由于企业的经营目的是获得利益最大化，因此科研成果需要给企业带来收益，通过科研所创造的新产品则须形成一个属于本产品的经济市场。
结合以上分析，本文选取了总共20个因素来评价二级指标，具体的产学研协同创新平台评价指标如表1所示。
■
为使评价结果更加合理，本文从定量和定性两个角度选取各个指标，从而更加准确科学地评价产学研协同创新平台运行能力[2]。另外，每个指标均有相应的影响因素，因此形成每个指标的评价标准。
2 基于层次分析-模糊综合评价构建评价模型
考虑到各个指标对产学研协同创新平台运行能力的影响程度不同，即每个指标的重要程度不同。通过查阅相关文献可知，指标权重的确定有诸多方法，一般分为主观赋值法和客观评价法两类。主观赋值法有常用的层次分析法、Delphi法和经验判断法等，客观评价法有模糊综合评价法、熵权法和因子分析法等。
考虑到层次分析法需要较少的定量信息便可实现决策思维过程科学化，且能够使多目标无结构的复杂决策问题简单化，因此，本文采用层次分析法[3]对产学研协同创新平台运行能力进行评价。首先，利用层次分析法的主观性，对上文所构建的评价指标体系进行初次权重赋值。从层次结构模型的指标层开始，对从属于上一层因素同一层的各因素，采用9标度法的比较尺度原理，确定指标间比较的标度，运用成对比较法构造判断矩阵，具体判断标度如表2所示。
■
考虑到构建的产学研创新平台运行能力评价体系中大部分指标是定性指标，以经验确定指标具有一定的局限性，则对指标进行评价具有不同程度的模糊性。模糊综合评价方法是基于模糊数学的隶属度理论，将定性评价转化为定量评价，从而对模糊的客观现象进行精确的数学评价，具有结果清晰和系统强的特点，能够很好地解决模糊、难以量化的问题，在教育、气象、医学和环境等领域均有所应用。
模糊综合评价方法涉及3个因素，即因素集、评语集和单因素评价。本文所构建的产学研创新平台运行能力评价体系有目标层、指标层和方案层三个层次，方案层的各个具体指标均有自身的权重值。根据评价指标体系，结合模糊综合评价法对产学研协同创新平台打分，从而得到量化分值，具体分析和评价步骤如下：
2.1 确定指标集
对于指标集的确定，首先需要明确评价对象，本文选取指标层的七个因素作为评价对象，将影响各自的方案层的各个具体指标构成指标集，则所得评价对象的指标集为C={c1，c2，…，c20}。
2.2 确定指标集的权重向量
各个评价指标均需要被赋予一个权重系数，上文已采用层次分析法，对各评价指标进行权重赋值，所得的这些权重系数所组成的向量即为权重向量。因此求出的特征向量W即为权重向量W={w1，w2，…，w20}。
2.3 建立综合评价的评价集
评价集主要是评价者对评价对象进行评价所得的各种结果组成的集合，结合实例，让每个评价参与者对产学研协同创新平台进行评价，得到的评价集合即为评价集，用Y表示，Y={好，比较好，一般，比较差，差}，即将评分标准划分为5个等级。
2.4 单因素模糊评价，构造评价矩阵
根据指标选择的评价集，将每项结果累加出现的频率作为评价矩阵，记为R。若指标层中的因素C对评价集Y中第一个元素隶属度为ri1，则wi的评价向量Ri=（ri1，ri2，…，ri5），从而可得单因素模糊评价矩阵R：
■
2.5 建立模糊综合评价矩阵
为保证模糊综合评价结合的客观真实性，则需要将评价集合和综合权重集合相结合，关键要注重隶属度函数与各层评判指标权重，对评价集合各个指标的权重进行赋值，从而得到模糊综合评价矩阵，记为B：
■
2.6 确定评价集的权重向量
之后对评价集合进行赋值，可以将Y={好，比较好，一般，比较差，差}可转化为V=（90，70，50，30，10）T。
2.7 确定最终总评价值
最终根据上文所得模糊综合评价矩阵和评价集的权重向量，计算出最终总评价值，记为S，即可得S=B×V（0?燮S?燮100）。本文用S来表示产学研协同创新平台运行能力评价的最终得分，S值越高则说明平台运行能力越好。具体总评价值含义解释如表3所示。
■
3 基于资源网络耦合优化模型优化平台
随着全球经济一体化进程的加快，自主创新能够突破固有的边界，从封闭创新向与外部组织合作实现创新的转变。产学研合作是各主体以产学研平台为桥梁，实现资源配置与整合，从而达到相互影响，复杂互动发展的目的。不同主体通过参与产学研合作，从而实现资源共享和获得共享资源，这种资源转化的过程使得资源相互联系而形成资源网络平台。面多产学研协同形势的多变，产学研协同创新平台需要整合平台的资源，完成自身的优化。
在产学研平台资源网络中，鉴于资源势差，资源节点和资源链会出现多元元耦合效应[4]，如图1所示。
■
平台资源的选择、合租和耦合过程离不开成本的耗费，通过筛选主题、类型等，发现平台资源网络优化的重点在于如何优化耦合路径的平均成本。
不同合作主体因为共同的资源需求而合作，形成网络节点，并且通过各节点耦合形成资源链，再由各资源链最终耦合形成资源网络平台。平台资源网络的优化具体的实现与资源转移和交易平均成本有关，即使资源节点间转移的平均成本最小、资源链间的转移成本最小，从而优化协同创新平台，确保资源网络花费最小。
对于节点i，与之可能发生资源转移的节点集合为U，对于mj∈U，匹配条件是i与mj之间资源转移平均成本最小：
■
对于资源链上资源转移总平均成本：
■
两条资源链a与b进行耦合，耦合节点为ij和mj，ij∈U1，mj∈U2，转移的总平均成本如下：
■
■
可以看出，其结果依然是最小平均成本，并且该模型通过降低资源网络花费，实现对协同创新平台的优化。
4 案例分析：徐州装备制造企业产学研协同创新平台系统
本文以赛摩电气股份有限公司为例，为提高资源整合力度和配置的优化，加强与高校产学研的合作关系，则要共建产学研协同创新平台，以推动产学研快速融合发展，为徐州创新驱动发展提供强有力的支撑。考虑到赛摩电气股份有限公司采用战略联盟模式的主要框架，并且通过参考互联网获取有效信息和资源便捷的优势，以此来设计关于产学研协同创新平台的系统[5]。赛摩电气股份有限公司大致可分为如图2所示的三个层次。
本文依据上文建立的产学研协同创新平台运行能力评价指标体系和评价模型选取评价指标，对赛摩电气股份有限公司进行平台运行能力评价。考虑到该平台仍处于可行性分析阶段，则选取指标体系部分可评价指标。（表4）
赛摩电气股份有限公司从指标体系中选取的13个方案层组成评价指标集，即C={c1，c2，…，c13}。然后利用层次分析法计算综合权重指标值的集合即为权重向量，记为B：
■
将评价标准分为五个等级，记为Y，即Y={好，比较好，一般，比较差，差}。本文采用专家评价法，10人组成专家小组，对赛摩电气股份有限公司平台运行能力进行打分评估，根据评价结果，得到评价矩阵R：
■
根据权重向量和评价矩阵，计算得到综合评价矩阵：
■
根据所建评价集Y，建立权重向量V=（90，70，50，30，10）T。最后计算总评价值S，即：
■
由此可以看出本文设计的赛摩电气股份有限公司产学研协同创新平台的运行能力较好，处于中上水平，仍需有所改进。将方案层每个指标的权重Wi乘以模糊综合评价集Ri得出每个指标的综合评价，再将综合评价与权重向量V相乘，即：■
从而得出每个方案层指标各自的综合得分，如图3所示。
由图3可见，赛摩电气股份有限公司产学研协同创新平台在制度完备性、资金支持力度和优惠政策倾斜度三个指标上面得分最低，从而说明政府对该平台的支持力度不够，即没有充分实施优惠政策，且平台的发展需要大量资金支持和完善的管理制度，因此在此方面更加强改善。
参考文献：
[1]黄南霞，谢辉，王学东，等.大数据环境下的网络协同创新平台及其应用研究[J].代情报，2013，33（10）：75-79.
[2]侯锡林，李天柱，马佳，等.大数据环境下企业创新机会研究[J].科技进步与对策，2014，31（24）：82-86.
[3]季沛，产学研协同创新平台运行机制研究[J].中国成人教育，2013（23）：41-43.
[4]赵伏军，谢世勇，杨磊，等.基于层次分析法-模糊综合评价（AHP-FCE）模型优化矿井通风系统的研究[J].中国安全科学学报，2006（04）：91-96，145.
[5]王艳，纪志成.基于大数据的物联网产业协同创新平台研究[J].贵州社会科学，2015（06）：139-143. |
