创新能力视角下基于双边匹配的产学研合作伙伴选择

张裕稳，吴 洁，李 鹏，吴小桔，周 潇

(江苏科技大学经济管理学院，江苏镇江 212003)

创新能力视角下基于双边匹配的产学研合作伙伴选择

张裕稳，吴 洁*，李 鹏，吴小桔，周 潇

(江苏科技大学经济管理学院，江苏镇江 212003)

产学研合作是推动高校和企业创新发展的有效方式，合作的伙伴选择将直接影响合作的绩效．基于产学研合作主体的创新能力分析合作伙伴的选择，运用双边匹配的方法，通过建立产学研合作主体的匹配度矩阵，结合加权的指标权重构建匹配模型，获得最佳的匹配方案．最后通过一个产学研合作伙伴的选择实例证明所提出方法的可行性．

创新能力;产学研合作伙伴选择;评价指标体系;双边匹配;优化模型

产学研合作［1］涉及企业、大学和科研院所，以优势互补和实现双赢为目标，以科技成果转化和产业化为方式，通过一定的契约或者机制进行合作，彼此形成某种战略联盟，合作开展技术创新、知识共享、技术转移等活动，以促进科学技术的不断进步，加快经济和社会发展［2］．因此，研究产学研合作具有重要的理论意义和实用价值，是学术界研究的热点．

对于产学研合作的研究，通过对国内外相关文献的总结发现，学者们针对高校、企业和科研院所等产学研合作主体开展了特定的分析，主要关注于产学研合作的模式选择［3］、合作机制［4］、合作的技术创新模式［5］、创新效率［6］、创新网络［7］等方向．而在产学研合作的伙伴选择方面，一方面学者的研究相对较少，另一方面更多为理论上的探索，如文献［8］提出合作伙伴选择的标准，强调寻求组织文化相似并能形成互补性优势的联盟伙伴，文献［9］提出伙伴选择要求彼此战略定位的匹配性、重视保持理念一致性等，这对于产学研合作伙伴选择提供了一定的理论指导，但缺乏实际的操作应用价值．而现有的研究表明，伙伴的选择是产学研合作能否取得预期效果的关键性因素［8－11］．因此，研究采取定量的方法以及运用具有实操性的工具来为产学研合作伙伴的选择提供借鉴，显得尤为必要．

文中借鉴已有的研究成果，从实践性的角度出发，通过建立高校和企业的评价指标体系，提出通过双边匹配［12］的方法构建多指标下的匹配优化模型，并求得最佳的匹配方案．与以往的研究不同的是，文中将更注重方法的探索，为产学研合作伙伴的选择问题提供更具有实践应用价值的操作方法．

1 基本概念

1.1 双边匹配的定义

设甲方主体集合为A={A1，A2，…Am}，m≥2，其中Ai为第i个甲方主体，i=1，2，…，m;乙方主体集合为B={B1，B2，…，Bn}，n≥2，其中Bj表示第j个乙方主体，j=1，2，…，n．

定义1［13－14］:设μ:AUB→AUB为一一映射，如果∀Ai∈A，∀Bj∈B，满足:①∀(Ai)∈B，②μ(Bj)∈AU{Bj}，③μ(Ai)=Bj当且仅当μ(Bj)=Ai，则称μ为双边匹配．其中μ(Ai)=Bj表示Ai与Bj在μ中匹配，μ(Bj)=Bj表示Bj在μ中与自身匹配，即在μ中单身．

1.2 区间数和离散区间数

定义2［15］:设xp，xu为实数，若=［xp，xu］，xp≤xu，则称为区间数，其中xp和xu分别为的左端点和右端点．特别地，若xp=xu，则退化为实数．

定义3［15］:设 r1，r1+1，…，rf为整数，若=［r1，r1+1，…，rf］，且r1≤rf，则称为离散区间数，其中r1和rf分别为r˜的上限和下限．特别地，若r1=rf，则退化成整数．

1.3 指标值矩阵和期望值矩阵

为方便起见，记M={1，2，…，m}，N={1，2，…，n}，H={1，2，…，h}，且m≤n．设甲乙双方都考虑由h个指标构成的指标集合I={I1，I2，…，Ih}，其中Ik表示第k个指标，k∈H，且I1，I2，…，Ih是加性独立的;指标权重向量为w=(w1，w2，…，wh)T，其中wk为指标Ck的权重，满足条件:wk=1，且0≤wk≤1．文中的指标权重向量w可以通过专家评判法或者AHP获得．

文中基于产学研合作的伙伴选择视角，结合产业方即为企业，学研方不妨设定为高校，针对双方的评价指标体系，根据指标值矩阵R和T，期望值矩阵EA和EB，以及对指标进行加权的权重向量w，构建一个匹配优化模型，得到一个最佳匹配方案．

2 合作伙伴评价指标体系构建

产学研双方评价指标的构建必须遵循科学性、整体性、可行性和可比性的原则．评价指标的选择用来构建匹配矩阵，它应当具有代表性、独立性和可获得性［16］．在产学研合作匹配的过程中，参与主体必须满足基本选择条件，并从创新能力的角度构建评价指标体系．在基本选择条件方面，产学研合作双方有不同的标准:高校:前期产学研合作基础、领导层对合作的重视程度、科技成果转化状况等;企业:决策者技术背景、领导层的合作意愿、前期产学研合作的经济绩效等．只有满足了基本选择条件，双方才从创新能力的角度开展匹配选择，从而更好地提高匹配的成功率和满意度．因此，在匹配的过程中设定参与主体的基本选择条件均得到要求后进入创新能力视角下的多指标匹配阶段．文中从创新能力的视角，选取的指标分为两类:一类是科研的基础能力，强调的是产学研合作主体总体上的科研水平;一类是科研的投入能力，分析的是在产学研合作的过程中，各主体愿意投入的科研力量．基础能力是主体开展科技创新活动所拥有的资源优势和基础条件，是产出高水平创新成果的前提和保证，是进行知识扩散与传播的平台与基石;投入能力是主体能够投入到合作过程中的主要资源的数量与质量的能力，是完成科技创新的必要条件和强大推动力［17］．

在高校方面，科研机构数、研发人员数以及科研经费数［16－19］等是衡量高校科技创新基础能力的有效指标．科研机构提供必要的场所和设备，人才是主体开展科研活动的核心资源，科研经费数则是提供必不可少的物质条件．此外，高校的科研获奖数和专利授权也是衡量其科技创新基础能力的重要指标，科研获奖数是高校所获得的科技奖励，专利授权是高校在科研上的发明专利数目，二者体现高校科技成果创造能力．投入能力有效地测度产学研主体科研水平，文中用项目中人员投入、经费投入、仪器设备投入［18－20］3个指标来反映高校的科技创新投入能力，具体的指标说明见表1．

表1 高校的指标评价体系Table 1 Evaluation index system of university

在企业方面，用盈亏能力、资信认证、市场占有率和科研经费数［20－21］来衡量其技术创新基础能力．盈亏能力反应企业的市场运营情况;资信认证通过资信等级反应企业的信誉;市场占有率反应的是企业的主导产品在市场的地位，体现企业的商品化能力;而科研经费数是企业所投入的技术创新的资金总额，是保证科研项目开展所必须的物质资源．在投入能力上，选取科研机构数、研发人员数、研发投入比和发明专利数［20－22］来衡量企业的技术创新投入能力．科研机构数和研发人员数反应企业在合作中投入的人力、物力;研发投入比是从企业研发的支出与销售的比例来反应企业在财力上的投入;发明专利数来衡量企业的投入水平，主要是与项目相关的授权发明专利．具体的指标说明见表2．

表2 企业的指标评价体系Table 2 Evaluation index system of enterprise

3 双边匹配决策模型构建

3.1 匹配度矩阵

文中使用0－1匹配度来进行测量，即如果一方主体的指标值在另一方主体的期望值内，则该指标值相对期望值的匹配度为1．反之，若不在这个期望值内，那么匹配度为0．

对于甲方主体Ai，计算指标值¯tjk相对于区间数期望值的匹配度，其中为:

3.2 综合匹配度矩阵

3.3 匹配模型构建

3.4 匹配模型求解

其中qij=wA+wB，权重wA(wB)反映了目标ZA(ZB)在现实产学研合作伙伴匹配问题中的重要程度．若认为双方主体在匹配过程中所处的地位相同，则wA=wB=0.5，若认为不同，则wA≠wB，此时可以通过专家评判法确定．

显然，模型(9～12)可转化为标准的指派问题模型，这样就可以使用匈牙利法求解．由于模型(9～12)是一个标准化的指派问题，那么其存在多项式求解算法．因此，当模型(9～12)中的变量和约束条件个数较多时，可采用 Lingo11.0，Win-QSB2.0等软件求解，即设计专门的多项式求解算法编程求解．此外，由于模型(9～12)含有mn个变量的0－1整数规划，则它最多产生2mn个可行解．由于模型(9～11)的解存在，则模型(9～12)的可行域非空，因此，模型(9～12)存在最优解．根据多目标规划理论可知，模型(9～12)的最优解是模型(7～11)的有效解［12］．

4 数值算例

为加快重大科技成果向现实生产力转化，促进科技和经济紧密结合，江苏省设立科技成果转化专项资金重点资助创新水平高、产业带动性强、具有自主知识产权的重大科技成果转化项目，该类项目要求企业与高校科研机构开展研发合作和技术转移转化，因此各级市科技主管部门在组织项目申请前期，将开展企业与高校的合作匹配选择，以确保申请项目的可行性．多家高校和企业向市级科技主管部门提出申报项目，科技主管部门在对双方的基本资质进行审查后，对申报项目的高校和企业的基本条件进行筛选，比如高校主要考虑前期产学研合作基础、企业主要考虑其决策者技术背景等因素，以期在创新能力之外能更好地考虑高校和企业的主体偏好信息，这样有利于提高双方的匹配满意度．在此基础上，对于充分满足彼此主体需求的高校和企业再从创新能力视角进行匹配．

4.1 指标设计

不妨设定，在经过初步筛选后，3个高校(A1，A2，A3)和4个企业(B1，B2，B3，B4)进入匹配阶段．所考虑的指标如前所述，对高校的评价指标包括科研机构数I1，研发人员数I2，科研经费I3，单位:千万，科研获奖数I4，专利授权数I5，仪器设备数I6，科研项目经费投入I7，单位:百万，科研项目人员投入数I8，对企业的评价指标包括盈亏能力I9，单位:千万;资信认证等级I10，根据目前被大多数银行和机构认可的三级十等制(D，C，CC，CCC，B，BB，BBB，A，AA，AAA)来划分，同时为了表示方便，设定D级为1，C级为2，CC级为3，CCC级为4，以此类推，AAA级为10，且设定I10≥6，即为要求企业的资信等级最低为BB级;市场占有率I11，单位:%;科研经费数I12，单位:千万;科研机构数I13，研发人员数I14，研发投入比I15，单位:%;发明专利数I16．其中I1→I16的指标值均为清晰数，指标的确定主要由市科技主管部门组织专家确定，所有的期望值则均为区间数或者离散区间数．

4.2 指标值矩阵和期望值矩阵

假设指标权重向量为

式中:w1为高校，w2为企业．高校给出的指标值矩阵R=和期望值矩阵EA=3×8(表3，4);企业给出的指标值矩阵T=4×8和期望值矩阵EB=(表5，6)．

表3 高校的指标值矩阵Table 3 Criterion value matrix of university

表4 高校的期望值矩阵Table 4 Expected value matrix of university

表6 企业的期望值矩阵Table 6 Expected value matrix of enterprise

4.3 匹配度矩阵

表7 高校的匹配度矩阵Table 7 Matching degree matrix of University

表8 企业的匹配度矩阵Table 8 Matching degree matrix of Enterprise

表9 高校的综合匹配度矩阵Table 9 Comprehensive matching degree matrix of university

表10 企业的综合匹配度矩阵Table 10 Comprehensive matching degree matrix of enterprise

4.4 多目标优化模型与求解

依据综合匹配度矩阵PA和PB及匹配约束条件，构建多目标优化模型(7～11);不妨假设在产学研合作匹配过程中高校和企业所处的地位相同，即为wA=wB=0.5，则模型(7～11)转化为单目标优化模型(9～12)，其中系数矩阵［qij］3×4(表11)，qij=0.5wA+0.5wB．

表11 系数矩阵Table 11 Coefficient matrix

求解模型(9～12)，可得匹配方案为 μ= {(A1，B2)，(A2，B3)，(A3，B4)，(B2，B2)}，即为:A1与B2匹配，A2与B3匹配，A3与B4匹配，B2未匹配．

5 结论

有效地开展产学研合作的前提条件是进行合作伙伴的选择，高效开展产学研深度合作的前提是准确找到双方匹配度最高的合作伙伴．高校和企业往往根据多指标的评价体系做出决策从而选择最适合的合作伙伴，文中分析这一过程，并得出如下结论:

1)高校和企业在伙伴选择时受“有限理性”的影响．在伙伴选择时，不仅需要专家分别对高校和企业给出客观的评价，还要求高校以及企业根据现有的信息和自身的特点和需求，给出高校对企业和企业对高校的主观需求．这种考虑主观需求的行为，实际上是一种分析决策者的心理行为，包括偏好特性和主观满意度等，而管理者在决策过程中往往都是“有限理性”的，因此，文中分别从每个高校和企业的主观需求出发，设计期望值体现高校和企业的“有限理性”决策行为．

2)区间数方法全面描述决策者的主观需求．在实际的决策过程中，决策者很难对评价指标赋予一个确定数值，基于精准数值的伙伴选择方法在实际的操作中很难获得一致性的匹配效果，而凭借决策者的经验却可以给出某些评价指标值的大致范围．高校和企业受“有限理性”的影响分别给出期望值来描述主体心理行为，用区间数而不是一个精确值来体现自身的主观需求，能避免决策数据单一性、增加数据的灵活性和减少信息的不确定性，提高匹配的成功率和满意度．文中考虑区间数描述高校和企业的期望值，用区间数界定期望范围，全面地体现高校和企业的心理需求．

3)双边匹配决策方法的运用．在产学研合作中，对于评价高校和企业的创新能力的指标值都由专家遵循公平、客观的原则给出;决策主体则给出对方创新能力的期望值，即高校给出对企业的期望值、企业给出对高校的期望值，期望值采取衡量决策主体偏好范围的区间数进行描述;通过确定决策对象的指标值是否落在期望值区间范围内，决定是否匹配成功．

4)研究展望．双边匹配的决策方法兼顾了决策者的有限理性思想和决策数据的客观性，首先对高校和企业的指标权重进行加权，然后构建匹配度模型，以高校和企业的匹配效益最大化为最终的优化方案．但该方法在指标值、期望值和指标权重上具有很大的变动性，一方面需要专家评判确定指标权重大小和合作主体的指标值;另一方面也要求合作主体根据自身实际给出合理的期望值，因此在操作中要求保证客观公正，才能保证匹配结果的有效性．同时，针对产学研不同的匹配情形，指标权重也会有不同的变动，诸如不同的匹配地位等，值得进一步深入研究．

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(责任编辑:曹 莉)

Partner selection of industry-university-research collaboration based on two-sided matching from the perspective of innovation capacity

Zhang Yuwen，Wu Jie*，Li Peng，Wu Xiaoju，Zhou Xiao
(School of Economics and Management，Jiangsu University of Science and Technology，Zhenjiang Jiangsu 212003 China)

Industry-university-research collaboration has become an effective way to promote the innovation and development of the university and enterprise，and the selection of partner affects the performance of cooperation directly．This paper analyzes the selection of partner based on innovation capacity of the subjects of industry-university-research collaboration，adopts the method of two-sided matching，and builds the matching degree matrixes of each criterion of the industry-university-research collaboration．Furthermore，by using the linear weighted method，the paper constructs the matching model．And then，the matching matrix is obtained by solving the model．Finally，an illustrative example of partner selection of industry-university-research collaboration is given to show the feasibility and validity of the proposed method．

innovation capacity;partner selection of industry-university-research collaboration;evaluation index system;two-sided matching;optimization model

F204

:A

:1673－4807(2015)05－0488－08

10．3969/j．issn．1673－4807．2015．05．014

2015－04－17

国家社科基金重点项目(14AGL001);国家自然基金资助项目(71271119，71471091);教育部人文社科基金资助项目(14YJCZH076);江苏省高校哲社基金资助项目(2014SJB819)

张裕稳(1990—)，男，硕士研究生．*通信作者:吴洁(1968—)，女，教授，研究方向为技术创新、知识管理．E-mail:0511wujie@ 163．com

张裕稳，吴洁，李鹏，等．创新能力视角下基于双边匹配的产学研合作伙伴选择［J］．江苏科技大学学报:自然科学版，29(5): 488－495．