学科集群与产业集群协同创新能力评价研究*

周 健，刘 永

(1.郑州大学信息管理系，河南 郑州 450001；2.郑州航空工业管理学院，河南 郑州 450015)

1 引言

学科集群是针对产业集群的需要，在具有不同属性的较大跨度学科之间形成的、服务于产业集群自主创新发展的、形成长期共享平台和机制的一种学科聚集和聚合［1]。产业集群的概念最早由美国经济学家波特提出，他认为产业集群是在某一特定领域内互相联系的、在地理位置上集中的公司和机构的集合［2]。也有学者认为，产业集群是指集中于一定区域内特定产业的众多具有分工合作关系的不同规模等级的企业与其发展有关的各种机构或组织等行为主体，通过纵横交错的网络关系紧密联系在一起的空间积聚体，代表着介于市场和等级制之间的一种新的空间经济组织形式［3]。

产业集群催生了学科集群，学科集群则为产业集群的有效、快速发展提供切实的服务［4]。学科集群和产业集群（以下简称“双集群”）的有机结合和良性互动会使国家和区域的协同创新能力跃上一个新的台阶，由此产生了双集群的协同创新。双集群协同创新是建立在协同理论基础之上的，协同理论主要应用于群体之间的竞争关系、捕食关系和共生关系，它能够针对合作效应和组织现象解决一些系统的复杂性问题［5]。因此，客观上需要对这两个集群的协同创新能力进行评价，以引导其向着正确的方向发展。目前对双集群协同创新能力进行评价的相关研究还很少见，本文在此方面作了初步的探索。

2 双集群协同创新的优势分析

2.1 协同创新的优势分析

所谓协同创新是指通过整体各要素或子系统间的协同作用而共同完成创新的全过程或创新的某些环节的行为活动。在协同创新过程中，通过资源共享和优势互补，进行双向创新的整合，大大提高了创新的效率［6]。协同创新不单纯是联合创新或合作创新，它们之间虽然意义相近，但并不相同，协同创新是一种跨领域、全方位和异质互补的创新模式。

协同创新的突出作用主要表现在：第一，协同创新能够充分发挥创新过程中各种要素之间的协同作用，为创新技术人员在复杂的条件下提高创新绩效提供了有效地解决方案；第二，协同创新通过各要素之间的相互依存、相互合作共享而形成的综合整体效应，克服了“自我探索式创新”和“单打独斗式独立创新”的局限性；第三，协同创新始终把创新对象看成是一个有多要素或子系统组成的复杂系统，始终关注各方面的协调整合，从而成为实现可持续发展的重要保证。因此，协同创新是国际企业进行技术创新的主流模式，未来的高新技术发展必将由协同创新驱动。

2.2 双集群的协同创新优势

双集群之间的协同创新是一种新出现的协同创新模式，这种协同创新模式是知识经济时代产业发展和学科发展的必然趋势，是科技创新中攻克复杂性难题的基本手段，是迅速提升国家和区域自主创新能力和核心竞争力的内在要求，是建设国家创新体系的重要途径。

由于双集群的两方是不同的利益主体，有各自的价值追求。高校和科研院所组成的学科集群与企业组成的产业集群能不能在创新上结合起来，形成协同创新效应，取决于有没有一种良好的机制加以保证。笔者认为，双集群进行协同创新的优势主要体现在以下三个机制中［6]。

首先是动力机制。动力机制是指通过利益驱动、优势互补、政策推进、发展需求等因素，激励高校、科研院所与企业产生协同创新意愿，提高协作积极性，巩固协同发展的有关政策、制度和运作方式。动力机制是协同创新联盟能够产生和进行的首要条件。

其次是协调机制。协调机制包含两个方面的内容：一是协同创新成员间的关系；二是控制或激励联盟组织实现联盟目标的机制。良好的协调机制是协同创新成功的关键因素，为此，需要建立起信息沟通机制、群体协商机制和监督机制等三个重要机制。总之，协调机制是协同创新联盟能够良性发展和运行的必要条件。

再次是利益分配机制。利益分配机制是按照公平、客观的原则，科学地确定协同创新中各方利益分配情况的具体规则和分配方法。通常情况下，利益分配有三种模式，分别是固定报酬模式、利益共享模式和混合支付模式。利益分配机制是决定协同创新联盟是否能够存在的决定性因素之一，也是影响协同创新联盟成员积极性的最重要因素。

3 双集群协同创新能力评价的基本思路和原则

3.1 双集群协同创新能力评价的基本思路

本文构建双集群协同创新能力评价指标体系的理论依据主要是美国经济学家迈克·波特在《国家竞争优势》和《集群与新竞争经济学》中的相关理论，如新竞争经济学的产业集群理论等，除此之外，协同理论也是本文构建该指标体系的基本理论依据之一。

在构建指标体系之前，首先要按照系统论的观点和系统分析的方法选择各级指标，力求使指标体系能够全面涵盖双集群协同创新的内涵、特征，体现双集群协同创新战略应把握的重点及国家关于永续发展基本战略的原则。在指标的选取上，要充分利用已有的统计指标，并根据研究目的要求按照双集群协同创新的思想构建一些新的指标，力求指标体系在实际应用过程中方便简洁，具有较强的可操作性［7]。

3.2 双集群协同创新能力评价的基本原则

3.2.1 科学性原则

科学性原则首先是指评价指标的设置必须建立在科学的基础上，能够客观真实地反映各地区创新能力的现状和发展潜力。所选取的指标既要全面，又要具有代表性，以求得到真实可靠的评价结果。其次，在评价方法的选取和研究中，力争使评价结果的准确性达到最高，误差达到最小。

3.2.2 系统性原则

双集群协同创新系统是由企业、科研机构和高校等多个子系统构成的统一整体。构造双集群协同创新系统是一项复杂的系统工程，必须真实地反映高校、科研机构、企业等的运作模式、组织结构、工作方式等各方面特征。因此，本文在评价指标设置上和评价方法研究上要从整体到部分进行深入，使评价结果既能反映整个集群的创新能力，又能反映集群内部各个层面的实际水平［8]。

3.2.3 动态性原则

动态性原则首先是指评价指标除了必须能够反映各集群单位的现状、潜力、趋势及其发展规律外，还应该根据双集群协同创新能力的提高不断地进行自身的调整和变化。其次，评价方法也不应该是静态的，而应该随着指标的变化和评价结果的反馈有所调整。

3.2.4 可操作性原则

可操作性原则首先是指评价指标尽量要选取具有共性的综合指标，并且必须考虑指标数据的可获得性。此外，指标在数量上要少而精，力求在实际应用过程中方便、简洁。其次，可操作性原则也要求评价方法要简便易行，既能准确的得出结论又要具有很强的实用性。

3.2.5 导向性原则

导向性原则首先是指评价指标的设置要能对双集群协同创新能力的提高有明确的导向性，其次，评价结果不但要能反映出实际的创新能力，还要对双集群协同创新能力的进步起到积极地促进作用。

4 双集群协同创新能力评价指标体系的构建

4.1 指标体系的基本框架

本指标体系共包括3个一级指标和6个二级指标，每个二级指标又包含数量不等的三级指标。这些指标分别是：学科集群的规模支撑与创新，包含学科集群发展的规模支撑度、学科集群的原始创新力2个二级指标；产业集群的规模支撑与创新，包含产业集群发展的规模支撑度、产业集群的应用创新力2个二级指标；双集群合作水平，包含双集群合作的协同度、双集群合作成果的显示度2个二级指标。

4.2 学科集群的规模支撑与创新

4.2.1 学科集群发展的规模支撑度

学科集群发展规模是衡量一个学科集群发展情况最直观和最基本的指标之一，包括以下几个子指标：在某一学科领域的集群中，聚集的子学科数目；在某一学科领域的集群中，参与到其中的科研机构和院校的数目；在某一学科领域的集群中，共有一定职称以上的该学科集群领域的专家(学者)数目。以上3个子指标的评价数据来源于对拥有该学科相关高校和科研机构的调查收集。

4.2.2 学科集群的原始创新力

学科集群的科学创新能力是对一个学科集群发展情况影响最大的指标，会对双集群的协同创新能力产生重要的间接影响。学科集群的科学创新能力是指在本学科领域内各高校、科研机构等单位科研能力的总和，它通过以下几个子指标表现出来：在某一学科领域的集群中，各单位一年中在一定级别以上的期刊上发表文献的数量总和；在某一学科领域的集群中，各单位一年中申请发明专利的数量总和；在某一学科领域的集群中，各单位一年中被授权的发明专利的数量总和；在某一学科领域的集群中，各单位一年中承担一定级别以上的科研课题的数量总和；在某一学科领域的集群中，各单位一年中支出科技经费总额；在某一学科领域的集群中，各单位所拥有的一定级别以上的重点实验室的数量总和；在某一学科领域的集群中，各单位一年中所获得的一定级别以上的科研奖励的数量总和；在某一学科领域的集群中，各单位一年中科技成果转让的数量总和。以上8个子指标的评价数据来源于对拥有该学科相关高校和科研机构的调查收集。

4.3 产业集群的规模支撑与创新

4.3.1 产业集群发展的规模支撑度

产业集群的发展规模是衡量一个产业集群发展情况最直观和最基本的指标，包括以下几个子指标：在某一领域的产业集群中，聚集的子产业数目；在某一领域的产业集群中，聚集的企业数目；在某一领域产业集群中，一定职称以上的科技人员数目。以上3个子指标的评价数据来源于对该产业集群所属地区及相关企业的调查收集。

4.3.2 产业集群的应用创新力

和学科集群类似，产业集群的技术创新能力也是对一个产业集群发展情况影响最大的指标，也会对双集群的协同创新能力产生重要影响。产业集群的技术创新能力是指在本产业集群内各企业的研发能力的总和，它通过以下几个子指标表现出来：在某一领域的产业集群中，各企业的R&D人员一年中在一定级别以上的期刊上发表科技文献的数量总和；在某一领域的产业集群中，各企业一年中申请发明专利数量总和；在某一领域的产业集群中，各企业一年中被授权的发明专利的数量总和；在某一领域的产业集群中，各企业一年中的R&D经费支出总额；在某一领域的产业集群中，各企业一年中的R&D经费支出总额占企业生产总值的比例；在某一领域的产业集群中，各企业一年中承担一定级别以上的科技项目的数量总和；在某一领域的产业集群中，各企业一年中获得一定级别以上的科研奖励的数量总和；在某一领域的产业集群中，各企业一年中的科技成果向市场转化的数量总和；在某一领域的产业集群中，各企业一年中因科技成果向市场转化所获取的生产额。以上9个子指标的评价数据来源于对该产业集群所属地区及相关企业的调查收集。

4.4 双集群合作水平

4.4.1 双集群合作的协同度

双集群合作的密切程度是反映双集群合作水平的基本指标。它包括以下几个子指标：在某一领域的学科集群内，参与协同创新的科研单位数量；在某一领域的产业集群内，参与协同创新的企业的数量；在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位与企业合作开展的项目数；在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位与企业合作开展的项目所涉及的费用数额；在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位员工和企业员工互相到对方担任职务的人次。以上5个子指标的评价数据来源于对参与协同创新联盟的企业、高校、科研机构的调查收集。

4.4.2 双集群合作成果的显示度

双集群的合作成果是反映二者合作水平的最主要指标，也是最具代表性的指标。该指标包括以下几个子指标：在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位向企业进行科技成果转化次数；在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位向企业进行科技成果转化所涉及的金额；在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位与企业合作完成的科技项目数目；在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位与企业合作获取的一定级别以上的科研奖励数目；在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位与企业在一定级别以上的刊物合作发表的科技文献的数目；在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位与企业合作申请发明专利的数目；在某一领域的协同创新联盟内，一年中科研单位与企业合作被授权的发明专利的数目。以上7个子指标的评价数据来源于对参与协同创新联盟的企业、高校、科研机构的调查收集。

5 双集群协同创新能力评价方法

在建立了评价指标体系的之后，需要继续对其评价方法进行研究。在学科集群内部，各个学科之间具有优势互补的关系，同时，在产业集群内部，各个产业之间也具有优势互补的关系。而双集群协同创新是两个集群之间的优势互补，即是在优势互补之上的优势互补，故本文在评价方法研究中应充分考虑强调优势互补的关系。因此，对协同创新能力的评价不是简单的进行叠加，在评价方法的设计上，不能单纯地使用以往的常规评价方法，而要在传统评价方法的基础上，进行协同度分析，以提高其合理性和准确性。具体可按以下步骤进行：

首先要对指标数据进行无量纲化处理。这是由于初步设计的双集群协同创新能力指标体系中，各个指标的数值表现形式不一，没有直接的可比性，需要对单项评价指标的原始数据进行无量纲化处理，消除不同指标量纲和数量级差对评价的负面影响。

其次，要进行指标权重的确定，在上文对于双集群协同创新能力评价指标中,由于下层各指标对上层某一指标的相对重要程度并非一样,即一些指标的影响程度要大于或超过另一些指标。因此,为了衡量下层各指标对上层指标的相对重要性,需要确定评价各级指标的权重系数。权重的确定应综合考虑3个因素：一是指标包含的信息；二是指标的敏感度；三是指标的独立性。

其三，计算出双集群协同创新能力。方法如下：将各三级指标的无量纲化数值与相应的权数相乘，然后相加，得到各二级指标的综合值；将各二级指标综合值再与其权数相乘，然后相加，得到各一级指标的综合值；将各一级指标的综合值与其权数相乘然后相加，即可得到双集群协同创新能力的综合值，但这不是最终的结果。

最后，双集群协同度分析可以综合运用因子分析法、协调分析法、关联分析法和信息萃取分析法等做进一步加工，从而实现对双集群协同创新能力的综合评价。

本文首先根据双集群产生的背景分析了双集群协同创新所具有的优势，进而提出了对其进行评价的指导思想和原则，最后建立了一套完整的双集群协同创新能力的评价指标体系，并进一步对评价方法做了探讨。

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