基于知识特征的企业研发伙伴选择

纪慧生， 王红卫， 陆 强

(1. 哈尔滨工业大学 深圳研究生院， 广东 深圳 518055； 2. 江西理工大学， 江西 赣州 341000； 3. 深圳市南山区科技创业服务中心， 广东 深圳 518052)

合作研发是指企业、科研院所、高等院校、行业基金会和政府等组织机构，以合作创新为目的，以组织成员的共同利益为基础，以优势资源互补为前提，通过契约或者隐形契约的约束联合行动而自愿形成的研发形式[1]。合作研发是企业提高R&D能力的重要途径，研发伙伴的选择关系到合作研发的成败和效率问题。国外学者研究发现，企业间通过合作进行研发或者联盟的失败率较高，大多为50%～60%(章圣任、杨纬隆，2006；孙晓琳，2004)[2-3]。究其原因，不适当的伙伴选择是其中最为重要的原因之一[4]。

研发伙伴选择的影响因素较多，如资金、设备等都对合作的效率和效果产生影响。学者们已有许多关于这方面的研究：Lewis(1990)[5]更强调“关系导向”的因素，认为进行合作伙伴选择时必须考虑所结合的优势、双方的兼容性、承诺。Brouthers等人(1995)[6]研究归纳得出在选择策略联盟伙伴时应遵循的4C原则：互补能力(complementary skills)、合作文化(cooperative cultures)、兼容目标(compatible goals)、相称的风险(commensrate levels of risk)。易玉、何颖(2008)从产学研合作的角度出发，提出应发挥高校在科技创新中的作用，促进自主创新[7]。任志安(2006)提出根据认知范围的“外部经济性”原理来选择知识伙伴[8]。彭展声(2007)提出技术实力、非技术资源、知识产权、相容性、信任沟通和合作成本6个指标，作为合作研发伙伴选择的指标[9]。骆品亮(2005)通过调研指出，国内企业合作伙伴选择的主要指标依次是技术互补性、前期合作效果、技术能力、企业合作精神、其他因素等[10]。

本文认为，企业研发伙伴选择失败的很大一部分原因在于合作企业间的知识不匹配和知识共享效率低下。基于此观点，本文从企业知识理论出发，以合作企业间知识匹配和知识共享为目的，提出企业合作研发更需要考虑知识特征方面的因素。当一些资金、设备等因素逐渐变得不再是合作研发伙伴选择的关键因素，即当这些条件得到满足时，如果仍然将这些因素看作研发伙伴选择考虑的指标则会影响到合作研发的效果。为更好地分析合作企业间知识匹配和知识共享等知识影响因素，本文假定资金、设备等影响因素在合作研发伙伴选择中都已经获得了满足。随着企业资金充足的情况越来越多，该假设往往是成立的，并不是企业选择研发伙伴的关键因素。通过研究分析并结合作者的研发经验，本文提出从知识特征方面研究研发伙伴选择的影响因素。

一、企业研发伙伴选择指标构建

(1) 选择原则。企业研发伙伴选择应遵循如下原则：①科学性原则。研发伙伴选择指标的概念要准确，内涵和外延要清楚，指标选定要符合研究事物的科学规律，计算方法要科学可行。②系统性原则。把研发伙伴选择指标作为一个整体的、动态的系统加以考察。系统性原则主要体现在整体性、层次结构性、动态性、环境适应性和自组织性上。③重要性原则。研发伙伴指标选择的方法有很多，但只有抓住最重要的指标并依据重要性分类和确定指标，所选出的研发伙伴才是最合适的，一些影响较小的指标可以忽略。④可操作性原则。研发伙伴选择指标与指标体系设置时必须有明确的计算方法、表述方法，使各项指标容易计算出来，以便于操作。⑤可比性原则。选择指标与指标体系设置时应能在一定时期内在涵义、范围、方法等方面保持相对稳定性，以使评价结果具有可比性。

(2) 指标提出。依据Seufert等(1999)对网络要素的分析方法，企业知识网络特征可以分为3个维度，即知识主体特征、关系结构特征和网络知识特征，对每个维度的知识特征可以进一步细分[11]。结合实际情况以及知识网络特征，本文提出研发伙伴选择的知识特征指标，包括合作方知识互补程度、合作方知识存量水平、合作方知识共享意愿、合作方研发知识隐性程度、合作方知识转移能力、合作方知识创新能力、合作方知识吸收能力、合作方知识获取能力等。

二、企业研发伙伴选择方法

层次分析法(AHP)是美国运筹学家T.L.Saaty于20世纪70年代末提出的一种系统分析方法。该方法适用于结构较复杂、决策准则较多且不易量化的多方案或多目标决策，其主要特征是合理地将定性与定量决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。由于其紧密地和决策者的主观判断和推理联系起来，对决策者的推理过程进行量化的描述，可以避免决策者在结构复杂和方案较多时逻辑推理上的失误，使得这种方法近年来在国内外得到了广泛的应用。

研究表明，合作伙伴的知识类型、特征、知识共享意愿、知识转移能力等一系列因素都会影响到企业合作研发的效率和效果，因此，企业间合作研发必须要考虑到合作伙伴的知识特征。基于此，本文提出企业研发伙伴选择的层次分析方法。

运用层次分析法分析研发伙伴选择一般可分为3个步骤：(1)建立描述系统功能或特征的内部独立的递阶层次结构，两两比较结构要素，构造出所有的判断矩阵；(2)解判断矩阵，得出特征根和特征向量，并检验每个矩阵的一致性，若不满足一致性条件，则要修改判断矩阵，直至满足为止；(3)计算各层元素的组合权重，并检验结构的一致性。

1.建立层次分析结构模型

运用层次分析法，构建基于知识特征的企业研发伙伴选择层次分析结构图。以3个合作研发备选企业A、B和C为例，结合企业A、B和C的知识网络特征指标进行层次分析，如图1所示。

图1 基于知识特征的企业研发伙伴选择层次分析结构

2.判断矩阵构造

在企业合作研发伙伴选择层次分析结构模型的准则层中，共有8个指标因素。在准则层中确定相对于某一准则所占的比重，把准则层中8个指标因素对目标的影响程度排序，采用因素之间两两比较法，比较时取1～9尺度。确定各因素之间的相对重要性并赋以相应的分值，构造出各层次中的所有判断矩阵，即

W=[0.153，0.058，0.197，0.076，0.096，0.199，0.040，0.181]T。判断矩阵最大特征值λmax的计算方法为

类似地，可以用特征向量法计算出待选择的合作企业A、B和C相对于上述8个标准中每一个的权重系数，按照这8个指标对合作企业A和B两两进行比较，得到表1。矩阵中A、B和C的相对比较值在这里进行了假设。

根据表1，可以求出各属性的最大特征值和特征向量(见表2和矩阵W′)。

表1 待选择合作企业相关指标两两比较结果

表2 企业研发伙伴选择层次分析结构指标的最大特征值

相应的特征向量为

从而有W*=W′W=[0.385，0.358，0.260]T。经过分析发现，企业A相对于企业B和企业C更适合作为合作研发伙伴。

3.判断矩阵的一致性检验

为避免其他因素对判断矩阵的干扰，在实际中要求判断矩阵满足大体上的一致性，因而需进行一致性检验。只有通过检验，才能说明判断矩阵在逻辑上是合理的，才可以继续对结果进行分析。对判断矩阵进行一致性检验，其公式为

(1)

式中：λmax——判断矩阵的最大特征根；

n——成对比较因子的个数。

通过计算可知，判断矩阵A′的λmax=8.22，代入式(1)，得C.I.=0.03。

三、结 论

如何选择理想的研发伙伴关系到合作研发的效率乃至能否成功，本文结合知识管理相关理论构建了企业研发伙伴选择指标体系，并以案例企业进行了分析说明。研究表明，本文提出的方法对企业选择研发伙伴具有理论指导和实践借鉴意义。

参考文献：

[1]晋盛武，糜仲春.合作研发的组织空间与组织模式研究 [J].科学学与科学技术管理，2003(12)：9-13.

[2]章圣任，杨纬隆.企业战略联盟的伙伴选择 [J].企业家天地，2006(8)：36-37.

[3]孙晓琳.战略联盟伙伴选择模型 [J].西安财经学院学报，2004(1)：49-52.

[4]Bronder C，Pritzl R.Developing strategic alliances [J].European Management Journal，1992，10(4)：412-421.

[5]Lewis J D.Making strategic alliances work [J].Research Technology Management，1990(9/10)：12-15.

[6]Brouthers K D，Brouthers L E，Wilkinson T J.Strategic alliances：choose your partners [J]. Long Range Planning，1995，28(3)：18-25.

[7]易玉，何颖.关于提高辽宁省高校自主创新能力的思考[J].沈阳工业大学学报：社会科学版，2008(2)：130-134.

[8]任志安.企业知识网络的有效运作问题研究 [J].科技管理研究，2006(11)：71-74.

[9]彭展声.合作研发伙伴选择的群决策模型 [J].统计与决策，2007(2)：142-143.

[10]骆品亮.虚拟R&D组织伙伴选择的模糊综合评价机制研究 [J].上海管理科学，2005(5)：23-24.

[11]Seufert S，Seufert A.The genius approach：building learning networks for advanced management education [C]//Proceedings of 32nd Hawaii International Conference on System Sciences.Hawaii,1999.