区域产业协同创新项目的选择评价研究

李　林，贾佳仪，章　宜(湖南大学工商管理学院，湖南　长沙　410082)



区域产业协同创新项目的选择评价研究

李林，贾佳仪，章宜
(湖南大学工商管理学院，湖南长沙410082)

摘要:本研究建立了一套区域产业协同创新项目选择的评价指标体系，提出了相配套的基于综合云模型的评价方法。并以湖南机械装备制造业产业协同创新项目为例，说明了指标体系和方法的实用性。为政府科学客观地选择出推动区域产业协同创新的主导项目群提供一种可操作的方法;也为企业申报协同创新项目时，提供判断项目合规性的评价标准。

关键词:区域产业发展;产业协同创新项目;评价指标;云模型

1　引言

实行创新驱动发展战略是中国由经济大国向经济强国迈进的根本途径。自实施该战略以来，各区域产业虽然得到了长足发展，但是一些区域由于产业间竞争、产业体系同质化、产业协同创新与财税金融等政策不统一、产业创新缺乏技术协同等原因，导致这些区域内的创新力量各成体系，创新资源分散重复、协同成效不明显、产业协同创新速度慢等，制约了区域内产业协同创新和发展。

区域产业协同创新是指在某一特定区域范围内以地方政府为主导，产业发展以协同创新为主导模式，以产业集群为核心主体，以中介机构为纽带，以高校和科研院所为知识源，以培育战略新兴产业和改造传统产业为重点，以切实服务区域经济和社会发展为目标，通过推动高校与高校、科研院所，特别是与大型骨干企业、重点产业化基地的强强联合，成为促进区域创新发展的创新模式，并受到政府宏观调控影响的复杂创新系统［1］。实质是以创新主体的跨组织协同及创新要素的跨区域聚合为前提和基础，以协同创新机制、协同创新平台为支撑和保障，以产业的全产业链、全过程、全要素协同为核心，以合作共赢为最终目标。

区域产业的协同创新活动主要以项目为载体完成，由此产生协同创新项目，协同创新项目已经成为区域产业发展的主流形式和重要载体。因此，找出符合国家和地区产业政策的、符合区域发展规划的、具有相对资源优势和广阔市场前景的、适合促进产业协同创新的项目是促进区域产业协同创新的关键。政府希望引入本地区的项目符合当地规划和促进产业结构调整，以便在审批项目时有一个有效的方法判断企业或者高校研究所牵头提出的项目是否符合要求，改善缺乏明确审批标准、审批随意性大的现状。所以，研究和解决产业协同创新项目的选择评价问题，对推进区域产业协同创新意义重大。

2　文献综述

2. 1关于区域产业协同创新的研究

区域协同创新相关研究主要集中在区域协同创新的理论源头、形成机理、动力机制、影响因素、能力和绩效指标评价、区域协同创新的实现路径与对策等方面。其中能力和绩效指标评价以及涉及的配套评价方法的研究相对较多。如学者利用DEA、系统动力学、复合系统协调度等方法对区域协同创新体系的评价进行了研究。Shu Liang Zhao采用AHP和聚类分析法，对政府、大学、科研机构、企业4个创新角色在区域协同创新中的活动进行了评价［2］。刘志华等采用云模型的评价方法对中国区域科技协同创新绩效进行了评价，实现了定性描述与定量计算间的转换［3］。

对区域产业协同创新的研究，主要从理论源头、协作环境与基础、能力评价等诸方面进行了讨论。迈克尔·波特指出，一个地区的创新力通常寓于某些独特的产业部门，产业创新能力的强弱已成为区域经济发展水平差异的决定性因素。他从“生产要素”、“需求条件”、“产业组织结构”、“相关支持产业”和“政府行为”五个维度，运用Diamond模型作为基本评价框架来评价区域产业的发展环境［4］。邓金堂等对区域产业创新的内涵、创新体系构建主要原则、战略目标与模式选择做了研究，提出中国应该构建区域产业自主创新模式［5］。范斐提出从技术创新、知识创新、服务创新、产业创新和创新环境能力5个方面构造区域协同创新研究的指标体系，并指出在所有创新能力中产业创新是区域协同创新的关键［6］。刘雪芹指出创新要素、创新环境是区域产业协同创新的基础，并从创新环境支撑能力、企业创新及知识应用能力、产业升级能力、知识创新能力、知识流动与协作能力五个维度对京津冀区域产业协同创新能力做出评价［7］。杨洁构建了低碳经济背景下的区域产业协同创新体系［8］。

2. 2关于项目选择的研究

项目选择在工程科学管理领域已成为至关重要的一部分［9］。对其的研究主要涉及两类，一类是指标体系，一类是选择方法。项目选择的评价指标体系主要是根据项目的特征和外部对项目的需求来设立［10］。项目选择的方法有很多，主要有层次分析法、DEA分析法、综合评价及集成法、加权优序法、决策支持法等。这些研究成果丰富了学界对评审中项目选择方法的认识［11］。比如，Huang提出针对政府资助的技术研发项目在随机模糊不确定环境下的模糊层次分析方法，从而可以选择最优项目［12］。Jung和Seo考虑到指标之间的相互影响关系，提出了评价研发项目的网络分析法［13］。Chang和Lee提出了利用修正的DEA进行项目选择的方法，能够处理每个项目的模糊数据并可以在有资源约束的条件下选出一组项目，具有广泛的适用性［9］。由于在选择最佳建设项目时，需要同时考虑定性和定量因素，但在实际评价过程中，评价信息通常是不完全、不精确和有其他方面限制的，用模糊数来表示专家或决策者的偏好更为合理［14］。如，Ebrahimnejad等提供了一种在建筑行业中选择项目时新的有效方法，方法是基于修改的模糊ANP法和改进的VIKOR方法这两个著名的不确定性决策方法的基础上提出的［15］。

关于协同创新项目及选择的相关研究，文献相对较少。李林，袭勇提出共性技术攻关项目进行协同创新的绩效评价指标体系，解决共性技术攻关项目实施中协同创新水平的度量问题［16］。刘佳、刘志华等对环保产业项目协同创新绩效评价进行了研究［17］。

2. 3相关研究的评述

综上所述，已有研究多从区域协同创新或者区域产业协同创新的理论源头、形成机理、动力机制、影响因素、协作环境与基础、能力和绩效指标评价、区域协同创新的实现路径与对策等诸方面进行了探讨。较少见到基于项目层面，对区域产业协同创新进行相关研究。

在中国的实际操作中，如何进行产业协同创新项目选择还缺乏系统的评价指标体系和相应方法。一般都是根据政策、文件，或者组织专家按经验评审，并没有很详细的评价标准。这造成政府审批项目时方法不规范、针对性不强，审批通过的项目引入本区域内达不到事先促进产业升级、结构调整的要求，反而造成项目的成果环境污染、产能落后等一系列负面后果。

因此，本研究在区域产业协同创新背景下，在综合分析影响区域产业协同创新的因素的基础上，将区域产业协同创新落实到项目协同创新层面，建立一套区域产业协同创新项目选择的评价指标体系，并提出相配套的基于综合云模型的评价方法，力争使选出的项目对区域产业协同创新发展起推动作用。

3　区域产业协同创新项目选择评价指标体系构建

3. 1指标的选取原则

构建评价指标体系除了在遵循一般原则基础上，如评价指标全面性、代表性和科学性等原则，还需要充分考虑与评价目标相关性。本研究中还必须根据区域产业协同创新的现状及特点、考虑对产业内协同创新能力、整个区域产业协同创新等影响显著且具有长远意义的指标。在进行项目选择时不但要着眼于单个项目本身的利益与作用，还要考虑到同一个产业下的项目群在多个评价目标的约束条件下的利益最大化和消极作用最小化，同时还应当结合区域产业协同创新的实际情况设置项目选择评价指标体系。从而按照一定的流程方法构建指标体系，确保对评价目标的分解、细化。

3. 2指标的选取方法和结果

本研究在国内外学者相关研究基础上，采用文献研究法和德尔菲法得出具体指标。首先，对产业协同创新、区域协同创新、项目选择等相关文献，特别是涉及指标的文献进行检索和分析，选取了部分指标。结合上述理论和实践，通过德尔菲法补充了部分指标，整理形成一个区域产业协同创新项目选择的初建指标体系。其次，为增强初建指标体系的科学性与合理性，对其依次进行专家咨询、隶属度分析、相关性分析以及鉴别力分析，从而对初建指标体系进行补充和完善。最后，通过信度、效度分析检验指标体系的有效性，整理出最终区域产业协同创新项目选择的评价指标体系，如表1所示。

4　区域产业协同创新项目选择评价模型构建

由于本研究建立的评价指标均为定性指标，内容较复杂且存在多层结构的特点，并且专家在一定程度上对已知信息的把握不充分及专家评价语言的不确定性等客观因素，因此选择评价方法时为保证规范性应满足:①能够针对定性指标进行综合评价;②能够充分表达定性概念中间的空白语言值，达到动态指标体系标准;③能够展示评价指标的层次结构关系;④能够表达出不确定性语言及语言模糊随机的评价信息［5］。

常用的因子分析法、数据包络分析法、人工神经网络方法等指标体系评价方法都有一定的适用范围，使用的标准取决于指标体系的结构及指标数据类型。虽然这些方法都可以使用，但是由于实际评价中指标内容的难以量化、评价对象本身的模糊性以及专家认识的主观性和局限性等问题，专家对指标的评价结果形式往往很难是精确的分数值，而是多为不确定的语言等级区间或者某一等级左右，比如(一般，好)、(较好，好)、大概为较好等。这种情况下引入云模型方法更为适合，在一定程度上解决了不确定评价语言的信息丢失问题，能够充分地表达出不确定评价信息的模糊性和随机性［18］，表示出专家的本意，具有较大的客观性。

表1　区域产业协同创新项目评价指标

4. 1云模型及相关概念

云是用自然语言描述的某个定性概念与其数值表示之间的不确定性转换模型。设U是一个论域U = { X}，T是与U相联系的语言值，U中的元素X对于T表达的定型概念的隶属度GT(X)是具有稳定倾向的随机数，隶属度在论域上的分布为隶属云，简称云。GT(X)在［0，1］上取值，云是从论域U到区间［0，1］的映射，即GT(X) : U→GT(X)。云用数字特征期望Ex，熵En和超熵He三个数值来表示。其中:期望Ex代表相应定性概念语言论域的中心值，熵En是对定性概念模糊度的度量，超熵He反映了云滴的离散程度，是对随机性的度量。

4. 2基于综合云的评价模型

设有m个可选项目方案P = { P1，P2，…，Pm}，n个评价指标C = { c1，c2，…，cn}，对应的指标权重向量为W = { w1，w2，…，wn}，且wj∈［0，1］，w1+ w2+…+ wn= 1。假定有K个专家E = { e1，e2，…，ek}，专家对应的权重未知。设专家Ek给出的不确定定性语言评价矩阵为R= (ak)，a= [ s，s]，(s，s)∈S，其中

k

ij m×nijijijS = { si} i =－t，－t + 1，…，t－1，t，t∈N}，其中si为语言变量，s－t和st分别为专家在评估指标时使用的语言变量的下限和上限［19］。本研究的评价标准采用5级式李克特量表，S可定义为S = { s－2=很差，s－1=差，s0=一般，s1=好，s2=很好}。

5　案例分析

以湖南机械装备制造业产业协同创新项目为例，对其进行选择评价。近些年，湖南省机械装备制造业集中资源重点发展工程机械、电工电器、汽车、轨道交通设备4个主导产业，以产业协同创新为突破口不断培育和引导四大主导产业集群发展和优势发展。目前，装备产业规模总量位居湖南省工业之首，居全国第12位，区域第二位。湖南省机械装备制造业中有4个主导产业，要求从每个产业中选出一个主导优势项目，从而组成产业协同创新项目群。现以汽车产业领域为例，目前该汽车产业有三个项目可供选择，分别是项目1，项目2，项目3。按表1中的指标体系，对这三个项目进行评价从而选出汽车产业中参与协同创新的项目。

区域产业协同创新项目选择的评价指标皆为定性指标，定性指标的数据通过设计半开放式问卷发放调查问卷获得。问卷采取5级式李克特量表，专家所给评价等级越高，表明评价越好。一级指标和二级指标的权重由熵权法求出，各指标权重如表2所示。5位评价专家Ek(k =1，2，…，5)的权重由层次分析法求出，其权重向量为{wek0. 261，0. 153，0. 192，0. 228，0. 166}。以5位专家给出的用不确定性定性语言表示的项目P1在项目的先进度指标A的二级指标(A1，A2，A3)下的评价信息为例阐述计算过程，评价信息如表3所示。

表2　区域产业协同创新项目指标权重

表3　 5位专家对项目P1在项目先进度

评价步骤如下:

(1)专家评价信息转换。将5个评价等级采用黄金分割法生成5朵云(Y－2，Y－1，…，Y+2)，对应的论域为［0，10］，He0= 0. 1，则5朵云分别为Y－2(0，1. 031，0. 262)代表很差，Y－1(3. 09，0. 637，0. 162 )代表差，Y0(5，0. 393，0. 1 )代表一般，Y+1(6. 91，0. 637，0. 162)代表好，Y+2(10，1. 031，0. 262)代表很好。然后将专家评价不确定语言值(见表3)的左云与右云集结为一朵综合云。对于评价结果为［S1］左右的，由于转换后的云模型的云滴均匀分布在等级［S1］对应的云模型两边，因此该形式的评价结果转换后同评价结果为［S1］转换后的形式是相同的。转化信息如表4所示。

表4　将表3　中5位专家给出的评价信息转化为综合云

(2)对项目先进度的二级指标采用生成浮动云的方法集结到一级指标，其二级指标的权重见表2。求得专家E1，E2，E3，E4，E5对于项目P1的项目先进度评价综合云，分别为E1: (5. 91，1. 378，0. 396 ) ; E2: (5. 321，0. 695，0. 237 ) ; E3: (6. 448，1. 162，0. 509) ; E4: (7. 394，0. 869，0. 447) ; E5: (9. 029，1. 259，0. 534)。

(3)结合专家权重及生成浮动云的方法集结所有专家在P1项目方案下的项目先进度评价综合云。因此，项目P1在集结所有专家的评价信息的项目先进度综合评价云为: A (6. 781，1. 104，0. 978) ;同理，将5位专家给出的用不确定性定性语言表示的项目P1在其他一级指标(B，C，…，F)的二级指标(B1，B2，B3，B4，…，F1，F2，F3，F4)下的评价信息，得出P1在其他一级指标的综合评价云，分别为B(7. 12，0. 581，0. 567)，C (4. 78，0. 623，0. 429 )，D (6. 59，0. 935，0. 641)，E (5. 37，0. 649，0. 817 )，F (8. 56，0. 642，0. 308)。

(4)求项目方案的综合评价云。根据表2中的一级指标权重值，采用生成浮动云的方法集结所有一级指标求得新能源汽车项目1的综合评价云为P1(6. 60，0. 765，1. 623)。

(5)同理，求得汽车产业中项目2和项目3的项目综合评价云分别为P2(5. 86，0. 781，0. 782)，P3(6. 16，0. 812，0. 873)。汽车产业中项目1，2，3方案与正负理想方案Hamming距离为y+= (6. 60，0. 765，0. 782)，y－= (5. 86，0. 812，1. 623) ; d1+= d(yp1，y+) = 3. 02; d1－= d(yp1，y－) = 0. 441; d2+= d(yp2，y+) = 0. 43; d2－= d(yp2，y－) = 2. 689; d3+= d(yp3，y+) = 0. 77; d3－= d(yp3，y－) = 2. 536。

(6)确定项目排序。确定汽车产业中各项目的排序，计算得d1*= 0. 873 ; d2*= 0. 138 ; d*3= 0. 233，项目方案排序为P2，P3，P1，因此汽车产业中可以选择项目2参与产业的协同创新。

以此类推，分别选出湖南省机械装备制造业中其余三个产业中适合参加产业协同创新的项目。

值得一提的是，上述计算过程可以通过编制一段小程序来实现，可大大减少手工计算的工作量。

6　结论

产业协同创新目前还是一个新兴命题，如果产业协同创新搞好了，能够实现区域产业结构、发展速度等合理化调整。本文结合区域产业协同创新的现状及特点，从项目的角度将区域产业发展、产业协同创新、项目评价联系起来，构建一套科学的产业协同创新项目选择指标体系，包括评价指标和配套的评价模型。

案例的成功运用表明构建的配套指标体系的可操作性，评价指标充分考虑能够促进区域产业协同创新的项目的特征，评价模型采用综合云模型，更好地处理评价信息的不确定性，包括模糊性和随机性。评价体系在理论上丰富了区域产业协同创新相关理论，实践上可为政府科学客观地选择出推动区域产业协同创新的主导项目，组成产业协同创新项目群提供一种行之有效的方法和工具;也为企业申报项目时，提供判断项目合规性的评价标准，以促进区域产业的协同创新发展。

但本文还存在一些不足和需要进一步研究的地方:①在发放调查问卷获取指标数据时时存在选取的受访专家样本容量太小，扩大专家数量会使得到的相关研究结论更为明确;②由于区域产业协同创新本身的复杂性等多方面原因，表1构建的项目选择评价指标体系不一定是最合理的，还可以就产业协同创新项目的环保和生态效益进行评价，作适当调整以满足实际需要。

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(责任编辑刘传忠)

Research on Regional Industry Collaborative Innovation Project Selection

Li Lin，Jia Jiayi，Zhang Yi
(School of Business Administration，Hunan University，Changsha 410082，China)

Abstract:This research has established a set of evaluation index system for selecting regional industry collaborative innovation project，and put forward the matching evaluation method based on the integrated cloud model. And the example of the industry collaborative innovation project of mechanical equipment manufacturing industry in Hunan shows the practicability of the index system and method. The system provides an operational means for the government to choose the dominant project group to promote the regional industry collaborative innovation; and offers the enterprise an evaluation criteria to judge the compliance of project when declaring the collaborative innovation project.

Key words:Regional industry development; Industry collaborative innovation project; Evaluation index; Cloud model

收稿日期; 2015－01－16

基金项目:国家自然科学基金项目“协同创新项目利益多层次多阶段动态均衡及促进政策研究”(71473076)，湖南省软科学研究计划重点资助项目“中部区域产业协同创新研究”(2014ZK2074)。

文献标识码:A

中图分类号:F061. 5

作者简介:李林(1963－)，男，广西荔浦人，湖南大学工商管理学院教授，博士生导师;研究方向:项目管理、绩效评价、创新管理。