科技协同创新绩效评价指标体系初探

谢思全 鹿媛媛 李叶妍

摘要：科学、客观的科技协同创新绩效评价，对实现科技创新要素的有效整合，提高科技协同创新的整体效能产生重要的指导意义。文章从创新行动协同性、协同创新能力评价、效益评价和环境评价四个维度构建了一套科技协同创新的绩效指标体系，以期达到对多个科技创新主体协同行动及其效应的科学观测与评价。

关键词：科技；协同创新；绩效评价；指标体系

一、 国内外协同创新绩效评价研究

纵观关于协同创新绩效评价的已有文献，大部分是针对学研两方合作绩效的评估，目前还鲜有对政府和中介组织介入协同创新的研究。例如，Bonaccorsi和Piccaluga（1994）最早提出了一个系统评价产学合作的模型，认为组织结构和组织过程是直接影响产学合作绩效的主要方面，对其绩效评价则包括知识的产生、传递、衍生等三个方面。Lim（2000），认为大学向企业的知识流动是通过专利—专利、专利-出版物的数量来体现，这实际上是对合作的一种间接表述。Plewa和Quester（2007）从关系营销和技术转移角度探讨了研发导向的产学合作关系的动态演变，发现信任、承诺和互动对合作绩效有持久影响。此外，结合各方的地理距离、参与合作的成员关系及合作时间等也被认为影响着协同创新绩效。新世纪前后，国内学者开始了对协同创新绩效评价的研究。杨栩（2002）应用模糊综合评价法构建了一个评价模型，试图反映产学研各方对合作的贡献，以及合作的经济效益等。郭斌（2007）提出了“要素—过程—绩效”的评价体系，试图从企业财务绩效、技术创新、技术转移和满意度等指标测量协同创新绩效。

综合国内外对于协同创新的有关研究可知，目前理论界的研究大多集中在组织架构和运行机制两个方面，关于协同创新绩效评价的研究尚不充分，主要表现为：大多指标只是单纯考虑了企业的技术创新行为，缺乏反映创新要素之间协同作用的指标，尤其是没能考虑政府和中介组织在协同创新中的重要地位和作用，因此不能全面反映科技主体及其网络环境之间协同进行创新发展的现状和问题。

二、 协同创新绩效评价的设计思路

协同创新，是科研、教育、生产等不同社会分工系统在功能与资源上的协同与集成过程，是技术创新上、中、下游的对接与耦合。用量化指标对这一协同过程进行分析，是一个复杂的过程，涉及多个协作主体的方方面面。笔者认为，协同创新绩效评价的设计思路，应该是包括以下几个相互关联的指标维度。第一，要有能够反映协同主体之间关系，也即要能够反映创新行动协同性的指标维度。第二，要有能够反映协同创新能力的变化，也即要能够衡量协同创新发展的速度和发展潜力的指标维度。第三，要有能够反映协同创新效益，而且在区域、城市，甚至国际之间可以比较的指标维度。第四，要有反映协同创新环境的指标维度。以上四个指标维度不仅可以各自成为评价体系，而且还能够相互依托，从而更加全面地反映科技主体及其网络内部协同创新的现状。

1. 关于创新协同性的评价指标。对协同创新的考察，首先应该对不同创新主体之间协同行动的程度进行评价。1992年国家经贸委、教育部和中科院联合组织实施了“产学研联合开发工程”，传统的产学研分属于不同的社会分工体系，为着不同的目标进行着相对分隔的创新活动。因此，在以往的高校与产业企业之间，由于利益关系不明晰，利益主体关系松散，合作均带有偶发性、不稳定性的特点。为了改变传统产学研协同创新的合作体制，从20世纪80年代开始，在政府的引导下，以国家重点实验室、科技孵化基地、生产力促进中心和企业技术中心等为主要形式的科技创新组织相继成立。这些创新组织一定程度上打破了主体间相互隔离的状况，按照优势互补、风险共担的原则把各方主体联系在一起，推动了协同创新的进程。

对创新机构之间创新协同性的考察评估，可以选取国家创新体系中具有代表性的组织结点，如依托于高校的重点实验室和工程（技术）研究中心，依托于政府公共服务平台的科技产业化基地、生产力促进中心和科技企业孵化器，以及依托于企业的工程实验室和企业技术中心等作为对象；依据各个组织结点的功能定位和所承担的创新目标，通过不同创新主体在科技创新活动中相互的参与度、融合度，以及对创新成果的贡献度三个指标，就可以完成协同创新绩效评体系中最关键的子系统的设立。由于上述三个指标均未列在公开统计数据之中，所以应考虑通过专项的问卷调查获得数据。

在一个创新机构或一个创新活动中，协同创新的参与度体现为是否有产学研不同创新主体的相互结合，进而影响着创新协同性的效应。可以通过问卷考察任一创新机构中研究或攻关项目的性质、项目来源、不同创新主体参与的人数、项目数和专利数所占比重，以及共同完成的创新项目占全部创新项目中的比例等指标，获取对该机构协同创新参与程度的认知。

主体融合度较之主体参与度的程度更深，需要考察创新机构各参与主体之间的权责利关系。可以通过问卷考察创新机构中不同主体在创新收益分配中的形式和比例。例如，技术购买显然是一种浅层次的参与程度，而收益分配则可看作是较深层次的参与；提成也是对收益的一种较浅层次的分配，而分成则是一种比较深入的分配机制了。此外，通过考察不同主体分配占创新收益分总配的比例，也可以观测到不同主体在创新活动中相互融合的程度。

所谓贡献率实际上就是指某一要素的量（或增长率）在整体总量或（总增长率）中的作用大小程度，可以通过不同创新参与者的创新收益或增长率在创新项目总收益或增长率的比重予以考察。

2. 协同创新能力的评价指标。协同创新能力评价指标的设计分为纵向和横向两个角度。纵向评价多为增长率指标。用创新体系投入和产出的增长率，投入和产出之比等指标，可以直接反映创新体系的成长潜力。横向评价用于对不同体系之间创新能力高低的比较，需要采用一些共性指标。除了对增长率进行直接对比之外，还可对专利成果、学术成果和高新技术产业化等指标进行比较。专利成果下设人均专利申请量、人均发明专利拥有量和人均技术市场专利成交额三个子指标；学术成果下设人均科技论文发表数和人均科技著作出版数两个子指标，都是可以作为直接比较的公开数据。关于高新技术产业化，可选取新产品占工业总产值比重增长率、技术性收入占销售收入比重增长率、高技术产业投资项目建成投产率，以及形成国家或行业标准数的增长率等公开指标，进行纵向和横向两方面的分析。

3. 协同创新效果的评价指标。科技协同创新所取得的效果，是指各个协同创新主体在本身所具有的创新能力的基础上，通过合作实现各方资源的有效开发和配置。本文用协同创新产生的直接经济效益以及协同创新投入产出效率的改变作为创新效果的主要评价指标。

协同创新带来效益的最直接体现就是企业的经济效益，可以通过新产品销售份额及其所创造的利税年增长率数据以及合作创新的技术领先性和产品适应性来评估。协同创新投入产出效率是一个间接反映协同创新效果的指标，可通过对协同创新的参与人边际投资率和边际收益率来考察。

4. 协同创新环境的评价指标。关于协同创新环境可以从三个层面进行评价。一是科技设施（含平台设施）的规模和水平，可用来反映协同创新的硬件条件，二是政府的政策支持力度，可用来反映协同创新的软环境，三是用GDP综合能耗和环境污染治理等指标来反映的协同创新的环保效益。

协同创新的科技设施包括重点实验室、研究机构、科技中介机构和风险投资机构。我们选取这四大创新载体作为科技设施供给的子指标，用来反映一个创新体系或创新区域协同创新的设施供给水平。由于各地区科技和经济发展程度的不同，上述指标均选取人均拥有数的相对值来分析。

在科技协同创新活动发展的初期，市场发挥激励的作用有限，需要借助政府发挥宏观调控职能，加强政策的导向与支持，以促进产学研合作向纵深发展。本文选取政府科技投入经费年增长率、科技拨款占财政支出比重等作为政府科技支持的评价指标。

产学研结合的技术创新系统运行的终极目标是提升区域创新能力进而促进区域经济发展，而对资源的节约和对环境的保护是发展现代科技的题中之义。因而文中将万元GDP综合能耗和环境污染治理指数列入其中，用以反映协同创新的环保效益。

综合上述对能够反映协同创新诸因素的分析，可将官产学研协同创新绩效的综合评价分解为一个三级的指标体系。第一级指标共有四个，即创新行动的协同性，协同创新的能力，协同创新的效果和协同创新的环境。第二级指标共有十一个，即反映创新协同性的参与度、融合度和协同贡献率；反映创新能力的投入增长率、产出增长率和高新产业化率；反映创新效果的新产品营销总额和利税总额，以及协同创新投入产出比的变化；反映创新环境的科技设施的人均配置，政府支持力度和环保力度等。三级指标共有38个，分别对应11个二级指标进行解释。具体解释指标见表1。

三、 协同创新绩效的综合评价方法

1. 指标值标准化处理。由于评价体系的各个指标的含义不同，量纲不统一，无法直接加总计算，因此，必须对定量指标和定性指标进行无量纲化处理。

对于定量指标而言，要解决量纲和量级不统一的问题，需要对原始数据进行标准化处理。将指标体系中创新机构人均实验室面积、人均研发投入金额等非标准量纲指标，采取实际指标值与设定参考值对比的方法，用以反映每个指标的实现程度。由于所选取指标均为正向指标，可用下式计算：

定性指标的取值来自问卷调查，不太容易直接使用，可以使用模糊数学中的隶属度赋值的方法，将定性指标转化为定量指标。例如，在调查问卷中，关于协同创新技术的领先性有五个选项，依次对应1、0.8、0.6、0.4、0.2、0不同得分；产品适应性有三个选项，依次对应1，0.5，0不同得分。通过对问卷的统计，建立起被调查者的趋向程度与指标测度值的对应关系，就可以使定性指标定量化，也便于综合汇总了。

2. 指标权重的确定。在各类多指标综合评价实践中，AHP方法是应用最为广泛的主观权数构造方法。应用该法确定协同创新指标权重，首先根据协同创新绩效总评价 （总目标层） 建立分系统层（一级指标）、准则层（二级指标）和指标层（三级指标），对每一层中因素两两关系比较打分，来构造判断矩阵

表1以主体参与度为例确定其权重，主体参与度指标包括企业研发活动中高校科研机构人员占比（1）、高校科研机构科研活动中企业科技人员占比（2）、合作研发项目在企业研发中的占比（3）、合作研发项目在高校、科研机构研发中的占比（4）、合作申请专利占企业申请专利比例（5）和合作申请专利占高校、科研机构申请专利比例（6），对它们分别进行两两比较，用判断矩阵表示：

P为协同创新绩效评价指数。其中，fk为一级指标的权重，wki为第k个一级指标第i个二级指标的权重，cij为第 i个二级指标第j个三级指标的权重，Xij为第i个二级指标第j个三级指标得分。

运用上述指标体系和评价模型，代入统计数据，即可对协同创新体系进行量化分析，进而测评其绩效水平。得出的分值越大，说明协同创新的水平越高，绩效越好；反之亦然。该模型还可用于各类创新体系及不同区域的协同创新水平及绩效进行对比评价，对于不同创新体系及不同区域些同创新的激励具有积极意义。

从塑化剂事件中我们可以看出，公司是否重视产品安全，是否重视履行社会责任，会直接影响公司甚至整个行业的社会形象，影响公众和投资者的态度。白酒行业公司社会责任缺失，在短期内最直接的反应就是相关白酒公司股价集体下跌，股票收益率降低，而在短期和长期也能够对公司绩效产生不同程度的负面影响。因此，社会责任应当受到各行各业的重视，无论是大型上市公司还是中小企业，都应认真履行社会责任，生产出让消费者放心的合格产品。

参考文献：

1. 谢思全，张熇铭.京津冀科技资源的配置特点及对策研究.科学学与科学技术管理，2006，（10）.

2. 郭斌.知识经济下产学合作的模式、机制与绩效评价.北京：科学出版社，2007.

3. 金芙蓉，罗守贵.产学研合作绩效评价指标体系研究.科学管理研究，2009，（6）.

重点项目：天津市滨海新区2012年科技发展战略研究计划项目“基于产业提升的科技协同创新体制机制研究——以滨海新区为例”；教育部人文社会科学重点研究基地2011年度重大项目“排放总量约束下政府与市场的治理互补与组织创新”（项目号：11JJD790045）。

作者简介：谢思全，南开大学经济研究所副所长、教授、博士生导师；鹿媛媛，南开大学经济研究所博士生；李叶妍，南开大学经济学系博士生。

收稿日期：2013-11-20。