战略性新兴产业商业模式创新能力评价研究

郭秀颖，惠晓峰(．黑龙江工程学院数学系，哈尔滨50050;2．哈尔滨工业大学管理学院，哈尔滨5000)

战略性新兴产业商业模式创新能力评价研究

郭秀颖1，2，惠晓峰1
(1．黑龙江工程学院数学系，哈尔滨150050;2．哈尔滨工业大学管理学院，哈尔滨150001)

摘要:战略性新兴产业商业模式创新是实现技术创新商业转化与推广的重要途径，是经济可持续发展的源泉。文章依托云理论构建双向综合云重心评价模型，有效地解决了战略性新兴产业商业模式创新能力评价存在的复杂性、模糊性以及定性与定量指标间转化困难，实现了战略性新兴产业商业模式创新能力定量评价的目标。在此基础上，实证得出我国生物制药产业和航空航天装备制造产业商业模式创新能力均较差。并逆向分析发现，两个产业最重要的影响因素均为新产品研发投资回收率和新技术产品研发贡献率，需要提高自主创新能力和新技术商品转化能力。

关键词:战略性新兴产业;商业模式创新;云重心模型

战略性新兴产业(以下简称SEI)是以重大技术突破和重大发展需求为基础，对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用的产业。其中，技术自主创新能力是战略性新兴产业发展的动力，而商业模式创新能力则是技术创新产业转化的有效保障。党的十八大进一步提出实施创新驱动发展战略，特别强调了加强技术集成和商业模式创新。可以说商业模式创新是战略性新兴产业能否从实验室模式转化为产业模式，能否让技术创新落地生根，让产业实现可持续性发展的根本保障。因此，对战略性新兴产业商业模式创新能力的评价则尤为重要。

一、战略性新兴产业商业模式创新研究

商业模式是20世纪70年代由Konczal和Dottore首先提出，是对复杂商业现实的简化，主要用来解释企业如何进行商业运作［1］。我国对战略性新兴产业商业模式创新的研究非常重视。赵刚(2010)［2］，杜传忠等(2013)［3］指出，战略性新兴产业的自身特点和现实条件都需要商业模式创新，商业模式的合理构建是推动新兴技术快速产业化的有效途径，并提出了战略性新兴产业商业模式构建的概念模型。乔为国(2012)［4］则从战略性新兴产业商业模式创新面临的突出问题与制约条件进行研究，如产业需求条件、技术积淀及支持性生产网络等。陈志(2012)［5］认为，商业模式创新存在风险和成本，政府应从宏观和微观层面给予政策支持。李东红等(2010)［6］，周辉等(2013)［7］从实证的角度，分别对战略性新兴产业微观层面的先行企业和核心企业商业模式进行评价。这些研究对我国战略性新兴产业商业模式创新进行了积极有益的尝试，有效促进了战略性新兴产业商业模式创新的开展，并分别在研究展望中从不同层面分别提出，我国应该建立战略性新兴产业商业模式创新的评价体系。

然而，目前国内外对于商业模式创新评价体系的研究还很少，没有成熟的商业模式创新绩效评价体系，多是借用传统的绩效评估方法，如从销售额、利润、市场份额等来衡量［8］，缺少对新技术转化效率的评价。此外，学者们对商业模式创新的评价方法主要是借助平衡记分卡。刘卫星等(2010)［9］，项国鹏等(2011)［10］对平衡计分卡进行了改进，建立商业模式六维平衡计分卡评价模型和评价指标体系。而平衡计分卡主要是针对企业商业模式评价，不能完全适用中观的战略性新兴产业商业模式创新的评价，并且这些研究成果主要为定性研究，无法给出定量的评价结论。因此，针对战略性新兴产业商业模式创新能力评价存在的复杂性、模糊性以及定性与定量指标间转化困难等问题，本文拟采用云重心评价法对其进行定量评价。

二、战略性新兴产业商业模式创新能力评价体系的构建

1．评价原则

战略性新兴产业商业模式创新是一个涉及多因素的复杂经济网络系统，含有很多不可量化因素。由于新技术的市场化是商业模式创新的主要动力，因此，结合战略性新兴产业的特征和发展需求，本文在构建评价体系时，突出“新”字，即新技术和新产品，着重对新产品客户需求［11］、新技术产业转化能力，新产品经济效益，社会环境和学习成长影响［9］等因素进行考核，主要遵循如下原则。

(1)新产品满足客户需求最大化原则。由于战略性新兴产业是以技术创新带动产品创新，而产品能否市场化，应以客户的需求作为主要衡量标准，新产品应最大程度满足客户需求。

(2)新技术产业转化效率最大化原则。战略性新兴产业应以重大技术突破为起点，以新技术成功转化为新产品为终点。因此，判断战略性新兴产业的商业模式创新能力，应考查其技术转化效率和继续研发的能力。

(3)产业关联影响带动最大化原则。战略性新兴产业应对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用，其产品应在产业链中具有较大的关联和影响，通过战略性新兴产业发展所带来的前向产业和后向产业的增加值，来测量其直接效应和有效带动效应。

(4)产业综合效益最大化原则。战略性新兴产业应以重大发展需求为基础，物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业。因此，考核时应对其经济效益、社会效益和发展能力做综合性评价。

2．评价指标体系

战略性新兴产业商业模式创新能力评价，重在对新技术产业转化以及新产品商业转化两个过程实施效果的评价，按照战略性新兴产业商业模式创新产业转化能力的评价原则，以及相关商业模式创新指标体系构建的研究成果［12］，我们建立如表1所示的评价指标体系。

表1　战略性新兴产业商业模式创新能力评价指标体系

三、构建基于CRITIC法的双向综合云重心评价模型

云理论有效地解决了定性评价的模糊性，目前已经在数据挖掘、智能控制、系统能效评价、技术创新能力评价中得到广泛应用。

1．云的定义

设论域U={x}，T是U相关联的语言值，GT(x)∈［0，1］是T的隶属度，是以随机数值表达T中定性概念，其在论域上的分布叫做隶属云，简称云，即GT(x):U→［0，1］，x∈U，x→GT(x)。云的数字特征可以分别表示为期望Ex、熵En、超熵He。云的数字特征把定性表示的语言值中的模糊性和随机性完全集成到一起［13］。

2．云模型构建步骤［14-15］

第1步，构建规范化决策矩阵。X对于战略性新兴产业商业模式创新能力评价矩阵A=(aij)mn，aij表示第i个评价单元第j年的评价指标值。对A中定量指标借助典型的极差变换法进行规范化处理，生成X=(xij)mn。

第2步，指标云化。对于表1中数值类定量指标，可直接求出Exi、Eni和Hei3个云特征值。对于表1中U13和U41两个语言类定性描述指标，语言值转化云发生器(见图1)，使新产品服务客户满意度等级与论域［0，1］一一对应，同时，找到定性评价对应的云特征值(见表2)。

图1　语言值转换云发生器

表2　客户满意度云特征量

第3步，度量系统的综合云重心。战略性新兴产业商业模式创新评价为14维综合云重心T=(T1，T2，…，T14)，其中Ti=ai×bi(i=1，2，…，14)，ai表示子云i的云重心位置(即Exi)，bi表示子云i的云重心高度(bi=ωi×0.371)，ωi为子云i的权重。在理想状态下，14维综合云重心的位置向量，那么理想状态下的综合云重心向量

第5步，改进的CRITIC法确定指标权重。为了去除云重心模型权重计算人为噪音，现有研究主要采用熵权法、主成分分析法等客观指标权重确定的方法，但是这些方法只单纯考虑指标信息量，缺少对指标关联性的判断。因此，本文将采用兼具对比强度和指标间冲突性的CRITIC法进行评价。CRITIC法是Diakoulaki (1995)［21］提出的，它以表示同一指标各个评价方案取值差距大小的标准差si来考察对比强度，以指标之间的相关性Rij来评价指标之间的冲突性。其计算公式为

由于各指标标准差si受指标数值大小影响大，而以权重变异系数vi代替式(1)中的si则可以有效规避指标的绝对影响。此外，由于所判断的产业指标仅与相关强度有关，与方向无关，本文以替代上式中的Rij，更能突出指标相关程度判断，得到基于CRITIC法的改进指标权重计算公式为

第6步，计算加权偏离度。运用加权偏离度θ，分别对综合云重心在某一评价状态、理想状态下的差异情况做度量，将归一化的指标向量值和对应的权重值相乘，并通过求和，得到加权偏离度－1≤θ≤1，|θ|值越小，表明该状态与理想状态越接近。其中θ＜0时，表示实际状态要低于理想状态，当θ＞0时，表示实际状态要高于理想状态，即

四、实证研究

由于目前战略性新兴产业数据资料匮乏，而高技术产业中的部分产业为战略性新兴产业中的子产业。因此，本文以两类产业的交集产业，即生物制药和航空航天装备制造产业为例进行实证研究。数据来源于国家统计局数据库2009—2012年高技术产业。其中总指标值采用高新技术产业(简称RHNTI)影响指标值，选取主营业务收益指标作为赢利性标准，反映其产品是否具有高附加值，以美国2007年相同产业的指标值作为理想状态指标。由于美国高技术产业的产值为世界第一，可以引领中国高技术产业发展。此外，由于2008年次贷危机，使其高技术产业产值从1998年占世界高技术总产值34%下降到2010年的28%，而我国在2007年，高技术产业年增量已超越日本，全球排名第二。因此，2007年可以成为中美两国高技术产业发展的拐点，具有很强的对比性。

按照上述计算方法，可以得到我国战略性新兴产业中的生物制药产业和航空航天装备制造两个产业商业模式云重心模型评价数据(见表3)，并计算云重心指标修正的加权偏离度，分别为－0.650 87和－0.684 8，通过图1可知，生物制药产业和航空航天装备制造产业商业模式创新产业转化能力均处于一般和较差之间，偏于较差。其中航空航天装备制造产业商业模式创新产业转化能力要更低一些。

逆向探求影响因素，发现造成两个产业商业模式创新能力低的共性因素，是新产品研发投资回收率和新技术的产品研发贡献率，分别以－0.996 69、－0.994 57和－0.979 41、－0.967 99排在前两位。新产品研发投资回收率低可能由于两个方面的原因:一是技术自主创新能力弱，产品技术附加值低，无法带来高额收益;二是产品推广效果差，无法带来规模经济。新技术的产品研发贡献率低则反映技术研发与产品研发不同步，很多新技术仍停留在实验室阶段，没有进行产业转化形成新产品。这一分析结果与我国当前生物制药产业和航空航天装备制造两个产业的实际情况相符。相关统计数据表明，中国已经批准上市的13 类25种382个不同规格的基本工程药物和基本工程疫苗中，只有6类9种21个不同规格的产品属于原创，其余均为仿制，这直接影响产业转化能力和经济效益。而航空航天装备制造产业专利授权量不足发达国家的十分之一，主导产品达到80年代至90年代国际水平的仅占17.8%。

表3　云重心模型评价数据

由表3可以看出，生物制药产业指标U11、U33相对还比较低，说明生物制药产业新产品在满足客户需要上还有待进一步提高，同时新产品创新能力与国外同类产品相比缺少竞争力。航空航天装备制造产业新产品经济效益层面的3个指标比较低，说明新产品还处于产业链的底端，利润率很低，这直接决定了研发投资回收率与创汇率会很低，与我国实际产业情况是吻合的。

五、结语

本文基于云理论知识及CRITIC思想，构建战略性新兴产业商业模式创新能力评价模型，有效解决了评价指标间定性与定量转化的困难。但是受统计数据所限，本文仅对战略性新兴产业的子产业，即生物制药产业和航空航天装备制造进行实证研究。通过实证分析，验证此方法具有科学性和可操作性，能够有效评价战略性新兴产业商业模式创新产业转化能力。同时，也发现当前技术自主创新能力以及新商品产业转化能力是影响战略性新兴产业商业模式创新能力的关键因素。而我国生物制药产业和航空航天装备制造业两个产业商业模式创新能力还有待进一步加强，建议两个产业均要进一步加强自主创新能力，同时生物制药产业还应加强制度引领，比如仿照发达国家缩短新药审批时间，可从现在的60天缩短到30天。航空航天装备制造业，在保持当前我国军用机技术世界先进水平的基础上，扩大产业化。而民用航空应加强高端产品的创新能力，进而全面提升干线客机生产能力。今后，随着战略性新兴产业的进一步发展，以及研究数据的丰富，可以在此基础上实现拓展研究。

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Evaluation Research on the Innovation Ability of
Strategic Emerging Industry Business Model

Guo Xiuying1，2，Hui Xiaofeng1
(1．College of Mathematics，Heilongjiang Institute of Technology，Harbin 150050，China; 2．School of Management，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China)

Abstract:Strategic emerging industry business model innovation is an important way to realize the business transformation and promotion of technical innovation．This paper solves the assessment difficulty of transformation between qualitative and quantitative index in strategic emerging industry business model innovation effectively by building the Crictic-Bustophedon cloud barycenter model．The conclusion comfirms the business model innovation ability of biological pharmaceutical industry and aerospace equipment manufacturing industry is poor in China．In addition，it is also found by the reverse research that the influencing factors of biological pharmaceutical industry such as new product innovation and industrial policies are weak，and the influencing factor of aerospacing factor equipment manufacturing industry is new products economic benefit index．

Keywords:strategic emerging industry;business model innovation;cloud focus theory

通讯作者:郭秀颖，guoxiuying6@163．com．

作者简介:郭秀颖(1974—)，女，博士，副教授．

基金项目:国家自然科学基金资助项目(71102131);黑龙江省社科基金资助项目(10E078)．

收稿日期:2014-04-25．

中图分类号:F062.9

文献标志码:A

文章编号:1008-4339(2015)03-221-05