协同创新的协同度测度研究?

吴笑等

摘 要：协同度高低表征了协同创新复合系统运行状况的好坏，基于协同学原理建立了一套协同创新的协同度测度指标体系，构建了协同创新的协同度测度模型，并以成都市“WSC协同创新复合系统”为例进行了实证，验证了模型有效性。

关键词：协同创新；协同度；测度指标；测度模型 中图分类号：C93； O141.4

Study on the Synergy Degree Measurement in Collaborative Innovation

WU Xiao1， WEI Qi-feng1， GU Xin2

（a. Business School； b. Soft Science Institute， Sichuan University， Chengdu 610064）

Abstract： The value of synergy degree represents the operating condition of collaborative innovation composite system， we establish a set of measurement index system of synergetic degree and a synergetic degree measure model for collaborative innovation on the basis of synergetics，and the validity of this model is tested by using it to analyse the current situation of a specific “WSC collaborative innovation composite system” in Chengdu city.

Keywords： collaborative innovation； synergy degree； measure indexes； measure model

前言

《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006～2020年）》指出，要将中国特色国家创新体系打造成为以政府为主导、充分发挥市场配置资源基础性作用、各类科技创新主体紧密联系和有效互动的社会系统，其中建设“以企业为主体、产学研结合的技术创新体系为突破口，建设科学研究与高等教育有机结合的知识创新体系”是现阶段的发展重点之一。产学研各主体通过实现资源、技术等的跨组织协同，形成教育与经济的紧密结合以及技术研发与产业化的良性互动，促进各类科技创新主体紧密联系，从而形成有效互动的社会系统。对企业而言，技术供给通常依靠自主研发、外部购买及外部合作三种途径（King，et al.，2003）[ ]。然而即便是技术实力雄厚的企业也无法拥有创新活动所需的任何技术和资源（Teece，2006）[ ]，依靠与大学及科研院所等进行技术合作是有效解决该矛盾的途径之一。产学（研）一般通过合作研发、许可证合作、技术援助、各种正式或非正式的信息交流和人才引进等协同创新模式实现价值提升（Shinn&Lamy，2006）[ ]，其实质是在协同创新过程中依靠跨组织的知识转移实现了知识增殖（Carayannis，et al.，2000）[ ]。Philbin（2008）[ ]通过文献研究发现目前针对协同创新研究主要集中在社会资本与知识的作用两个角度。而目前就协同创新的绩效评价而言，是理论与实践研究的短板。虽然已经有部分研究者从合作创新的角度入手对此展开一定的研究，如Philbin（2008）[5]注重对会计指标等定量指标的使用，Johanson等（2001）[ ]则认为定性指标也是组织绩效的关键驱动因素，结合使用定性与定量指标对产学研合作绩效进行评价会更加客观。

然而协同创新不同于宏观意义下的合作创新，所谓“协同”（Synergy），指相对于各个独立（企业）主体进行简单汇总而形成的合作群整体的业务表现（Ansoff，1965）[ ]，强调了“2+2=5”的合作理念。协同创新通过契约或股权联结形成了网络化的知识联盟、虚拟团队等组织形式，各主体之间按照既定的合作规则协调而自发地形成有序结构，从而形成了一个复杂自组织系统。与一般合作创新相比，协同创新中各主体之间的合作表现出了系统的自组织特征，因而更强调合作子系统之间通过物质、能量或信息交换等方式相互作用，从而形成一种整体效应或生成一种新型的有序结构。此外，协同创新更重视资源的优化配置利用[ ]，以及协同创新复合系统内部各种要素之间的非线性交互作用，具有自我发展、自我适应、自我复制与自我进化等协同学特征（Haken，1997）[ ]。因而对其的绩效评价要异于当前针对一般合作创新的评价，其中，协同度（Synergy Degree）（又称“协调度”）是衡量跨组织协同创新协同效果的有效工具之一，用以表征复合系统中各创新要素（包括战略、环境、组织与文化等）在系统演化过程中协同一致的程度。协同度高低可以反映协同创新系统机制运行的好坏，本研究建立的协同创新协同度测度模型，有益于各相关主体及时了解自身协同性，并根据现状与问题改善管理，提升合作绩效。

1. 相关研究回顾

近年来国内外学者们对复合系统的协同度测度进行了一系列研究，也提出了不同的协同度测评方法与测度模型。微观领域的协同度应用主要集中在企业层面，如Koberg等（2003）[ ]在Muffatto和Panizzolo（1996）以及Brown和Eisenhardt（1998）基础上设计了8个问题，并运用5分法对企业内部跨部门的协同机制进行测度；Trushman等（1992）[ ]从人-正式组织、人-关键任务、人-文化、关键任务-正式组织、关键任务-文化、正式组织-文化六个维度研究了组织要素之间的协同程度；国内学者郑刚（2006）[ ]提出了企业管理与技术创新过程中企业内部各创新要素的全面协同度测度（DTS）模型。从中观领域的协同度应用研究角度看，桑秋等（2008）[ ]以沈阳为例，对人口-经济-环境复合系统的协同度进行了实证；张哲（2011）[ ]对产业集群内企业之间的协同创新进行了研究，并以天津市冶金产业集群为例进行了实证。宏观领域的协同度应用研究，则主要集中于环境-经济系统（吴跃明等，1996）[ ]、教育-经济-科技（孟庆松等，2000）[ ]等复合系统。总体而言，国内外对于技术创新过程中各要素的协同度研究仍十分较少见，且多以定性分析为主，目前也尚未形成得到公认的协同度定量测度模型及方法，更缺乏深入的实证研究。由于对跨组织协同创新的机理与创新过程研究仍处于初步阶段，对协同创新的协同度测度进行研究具有较重要的理论与实践意义。

具体从协同度的计算方法选择与数学模型构建角度看，国外的研究主要从微观企业方面展开，包括OReilly和Trushman（1997）[ ]、Ensign（2001）[ ]、Koberg（2003）[10]等，对本课题研究没有较大参考意义。国内则主要从宏观系统的视角对环境、教育、经济、产业系统等对象的协同度（协调度）进行研究，与本课题研究对象较为契合。其中，彭纪生（2000）[ ]首次提出“技术协同创新”概念，使用运筹学方法构建出最优协同效应的一般数学模型。孟庆松和韩文秀（2000）[16]以协同学的序参量原理与役使原理为基础，构建了复合系统的整体协调度模型，徐浩鸣（2003）[ ]也提出了类似的协同度计算模型，并对我国国有电子通信设备制造业展开了系统协同度实证分析。官建成和张华胜（2000）[ ]设计了具区间数的灰色聚类方法，用以定量评价企业界面管理集成度，并对北京地区部分企业进行了初步的实证研究。郗英与胡剑芬（2005）[ ]借助协同学原理，对企业生存系统进行了描述，计算出企业核心能力系统与外部环境系统之间的协调度，从而构建企业生存系统协调度模型。吴跃明等（2006）[15]根据系统工程的多目标技术及协同学理论提出环境-经济系统的协调度模型，该模型涵盖了功效函数、协调度模型与环境-经济系统协调指标体系三个部分。陶长琪等（2007）[ ]通过对文献[16]与文献[22]所描述的系统协调度计算模型进行整合与改进，将企业绩效与企业融合分别看作信息产业组织系统的两个子系统，从而形成基于融合的信息产业组织系统的协同度模型。

2. 协同创新的协同度测度模型构建

本研究将协同创新过程视为企业、大学、科研院所等主体之间知识共享、知识创造，从而形成知识优势的过程，该过程构成了一个协同创新的复杂系统。各创新要素在系统演化过程中不断进行协同作用，所产生的彼此和谐一致的特征就是要素的协同性，对其协同性程度的度量就是协同度。由协同学原理可知，系统在系统稳定区域的临界点处有快弛豫和慢弛豫两种内部变量，慢弛豫变量即是系统的序参量，决定了系统的相变进程。协同创新这一复杂自组织系统从无序到有序、从低效到高效的机理关键就在于各系统内部序参量之间的协同作用，度量这种协同作用的变量正是协同度。本研究根据协同学的序参量原理与役使原理，基于孟庆松和韩文秀（2000）[16]复合系统整体协调度模型以及郑刚（2006）[12]的DTS模型，研究建立协同创新的协同度测度模型。