高科技产品创新资源要素协同管理

杨绪超，王 旭，李保东，杨 育

(1.重庆大学 机械工程学院,重庆 400044；2.中国国际贸易促进委员会重庆市委员会,重庆 400020)

1 问题的描述

德国“工业4.0”利用物联信息系统将生产中供应、制造、销售信息等数据化、智能化[1-2]，从而达到高效、快速、个性化的商品效应。为实现该目标，须依赖高科技产品的创新。然而不少企业尤其中小企业，缺乏人才、技术、资金等创新资源[3]，产品研发速度和效能低下，仅靠自身资源开展产品创新已无法满足快速多变的市场[4-5]，因此联合高校、科研院所、产业链上的企业、客户等资源进行产品协同创新已成为发展趋势[6-7]。

国内外学者研究产品创新理论始于20世纪60年代，自70年代起，“高科技”一词在美国媒体频繁出现，并传向西欧和日本，其含义也由建筑业扩展到其他领域。人们开始将那些能带来巨大经济效益，能向经济、军事、社会等各领域广泛渗透的新兴技术产业和产品称为“高科技产业”和“高科技产品”[8]。技术创新是从一种新思想的产生、研究、发展、试制、生产制造到商业化的过程[9-10]。最早提出的“协同”概念是指系统中各子系统相互协调、合作、或同步的联合作用及集体行为，结果产生了1+1>2的协同效应[11]。与高科技产品创新相关的要素包括研发投入、研发人员、质量管理、生产管理、市场营销、国际合作、供应链等多种要素[12]，如何整合管理内外部资源要素，实现高科技产品创新已成为重要课题[13]。Khan等[14]认为产品应包括核心、形式、附加3个层次，现代企业产品创新是建立在产品整体概念基础上的，是以市场为导向的系统工程。因而企业内部因素对赢利能力造成影响，但仍无法脱离宏观产业视角，撇开产业环境，企业也并非单靠战略选择就能完成单位活动从而获取竞争优势。如表1[15]所示为西方发达国家关于协同创新的研究成果。

我国技术创新研究始于上世纪80年代，王海建等[16]认为产品协同创新是一种由多个要素构成的复杂网络结构，强调以企业、科研院所和大学为核心机构，以政府、科技中介、创新接口组织、金融机构等为辅助机构，多个创新主体共同确立目标，建立协作、互补的动态网络机制，进而促进创新系统的整体提升[16-17]。顾新建等[18]提出可以将协同创新理论从战略协同层面、知识协同层面、组织协同层面3个层面来分析，协同创新组织架构以战略、知识、组织3要素的协同为核心，以政府的政策支持与制度激励作为基础支撑，企业、大学和科研院所等创新单元通过知识、人才、技术、信息、资金等资源在组织间的流动与扩散，来实现创新系统的不断升级和创新效率的提高。科特勒[19]将资源管理划分为创新资源识别、获取、配置和开发4个维度，企业可通过高效协调和部署内外部创新资源来研发新产品。李光峰[20]在协同管理、协同要素、协同创新能力、协同度、协同效应等概念界定的基础上，形成与经典技术创新理论具有继承和发展关系的新理论框架，构建起反映企业要素互动联系和过程规律的产品协同创新理论。此外，《产学研协同创新研究进展》[21]等文献也从特定角度进行研究，并取得一定成果。然而，针对高科技产品创新资源要素协同管理的研究，目前还未有所涉及(如表2和表3)。

表2 CNKI期刊文献学术研究统计表

表3 外文期刊文献学术研究统计表

综上所述，当前研究仍存在一些不足，主要体现在以下3个方面：①产品创新资源要素关联性研究不够深入;②产品创新资源要素协同模式、协同管理流程研究不够;③资源要素协同效能的定量研究不足。结合本文研究问题和后续工作，具体阐述如下：

(1)现有研究对高科技产品创新资源要素关联性研究不够深入 主要体现在对高科技产品内外部创新资源要素未从与企业密切相关的技术、人才、资金、设备、市场、环境等方面进行分类，对内外部创新资源要素的相互关系描述得不完整，对内部资源要素之间、内部资源要素与外部资源要素之间的关联性未进行系统分析。

(2)现有研究对高科技产品创新资源要素协同模式、协同管理流程研究不够 主要体现在对内部资源要素之间、内部资源要素与外部资源要素之间的协同关系、模式未进行系统研究。协同管理流程未从技术指标、创新进度、质量目标及创新成本等协同边界、协同度、协同效能方面来进行系统分析。

(3)现有研究对高科技产品创新资源要素协同效能定量分析研究不足 具体体现在对内外部创新资源要素的协同效能评估未采用过数学建模方法进行研究，内部资源要素和外部资源要素对高科技产品创新的协同效能权重未进行合理考量，协同效能未采取可靠的定量计算方式，且围绕协同效能评估应收集何种数据、数据如何获取都未进行系统研究，更未进行定量分析。

因此，本文重点研究高科技产品创新资源要素协同管理。首先，对高科技产品创新资源要素协同模式和管理流程进行探索[22-23]。对高科技产品创新资源要素进行分类，指出影响协同效应的因素分别是人力资源、技术资源、资金资源、设备资源、市场资源、环境资源，厘清了要素之间的关联性，并从企业内部和外部进行区分，构建了协同模式和协同管理流程。其次，构建高科技产品创新资源要素协同效能评估指标网络层次结构模型，并运用BP(back propagation)神经网络和无量纲化方法对高科技产品创新资源要素的协同效能进行定量分析。高科技产品创新资源要素影响产品创新绩效的过程复杂且不易测量，通常只有在每种资源要素的协同度高时，其加权协同度相应增高，才能形成资源要素协同目标、进度、质量、成本的边界效应，从而实现资源要素协同效应[24]。针对高科技产品创新资源要素协同管理的高难问题，为实现较好的协同效能，必须采取系统化思维、科学化管理、市场化运作及以人为本等手段才能充分激发高科技产品创新人员的积极性和创造性，并通过信息化手段进行人、财、物的高效配置和管理[25]。因此，为实现协同度最大化，达到最理想协同效应，须厘清创新资源要素之间的关联性，建立较好的协同机制，以期提高高科技产品创新协同效能，降低高科技产品创新风险[26]。

2 高科技产品创新资源要素协同模式

2.1 要素界定

内部资源要素与外部资源要素的界定是以研发制造高科技产品的企业本身为依据。该企业人员属于内部人力资源要素，除该企业人员以外的相关人员属于外部人力资源要素；该企业拥有和创新的技术属于内部技术资源要素，其他相关技术资源属于外部技术资源要素；该企业所属资金属于内部资金资源要素，通过其他渠道获得和借贷的资金属于外部资金资源要素；该企业拥有的设备属于内部设备资源要素，其他单位提供使用的设备属于外部设备资源要素。

内部创新资源要素包括内部人力、技术、资金、设备4种创新资源要素[27]。内部创新资源通过不同实现方法、模式和渠道，对产品创新发挥作用，产生一定贡献，缺一不可。内部创新资源要素相互影响，又形成一个整体。其中，资本资源要素是其他3类资源要素发挥作用的条件，人力资源要素是其他3类资源要素发挥作用的保障，设备资源要素是技术资源要素发挥作用的重要通道[28-29]。

外部创新资源要素包括外部技术、人才、资金、设备、市场、环境6种创新资源要素，外部创新资源要素需要通过内部创新资源要素作用而对高科技产品创新产生影响。企业若将外部资源要素与内部资源要素协同好，将会更好地完成高科技产品创新。

2.2 要素关联性分析

高科技产品创新资源要素相互之间都有影响，内部资源要素之间、内部资源要素与外部资源要素之间都存在关联性(详见表4)，只有协同管理好内外部资源要素，才能实现高科技产品创新目标。

(1)内部人力资源要素C1 本企业为开发此高科技产品投入的人员占职工总数之比；

(2)内部技术资源要素C2 本企业高科技产品创新获得的专利数量以及取得技术中心资质状况；

(3)内部资金资源要素C3 本企业投入的研发资金(含融资)占销售收入之比；

(4)内部设备资源要素C4 本企业为该高科技产品研发生产投入的设备数量；

(5)外部人力资源要素C5 合作单位为开发该高科技产品投入的研发人员数量；

(6)外部技术资源要素C6 合作单位为此高科技产品创新获得的专利数量以及取得技术中心资质状况；

(7)外部资金资源要素C7 合作单位为开发该高科技产品投入的资金；

(8)外部设备资源要素C8 合作单位为开发该高科技产品投入的设备数量；

(9)外部市场资源要素C9 本企业投入的市场开发人员数量或请咨询公司做的市场调研报告情况，以及本企业通过技术市场获利情况；

(10)外部环境资源要素C10 本企业获得的减免或贷款贴息金额，以及本企业获得的政府财政补贴资金。

高科技产品创新内部资源要素之间须协同，内部资源要素与外部资源要素更须协同，此为资源要素协同的关键。内外部资源要素协同越佳，高科技产品创新成功率就越高。

表4 高科技产品创新内外部资源要素关联性分析表

2.3 协同模式

高科技产品创新资源要素之间存在依存关系，每种资源要素对高科技产品创新的成功都发挥着一定作用，外部资源要素通过内部资源要素来发挥作用，不但内部资源要素间要协同，而且内部资源要素与外部资源要素也必须协同。每种资源要素协同的着力点并不一致，因此更应协同管理好各种资源要素、充分发挥每种资源要素的作用，才能实现其高科技产品创新目标。

基于上述要求，为更好地达到创新资源协同效果，本文提出了内外部创新资源要素协同模式。当高科技企业开发高科技产品时，须根据内部资源要素具备情况，结合市场资源要素和环境资源要素共同决策是否立项，一旦确定要进行高科技产品创新，内外部资源要素就必须依据技术指标、创新进度、质量目标及创新成本等协同边界进行协同，以期实现更好的协同效能。如图1所示为企业产品创新内外部资源要素对企业产品协同创新绩效的影响机制。内部资源要素要统一形成系统，先进行同种内部资源要素的协同，然后进行4种内部资源要素协同，内部资源要素协同不足时再寻求与外部资源要素的协同。高科技产品创新内部资源要素进行协同时，对技术、人力、设备、资金等资源进行合理计划，定好短、中和长期目标(涵盖技术指标、创新进度、质量目标及创新成本控制等)，当内部资源要素协同后无法实现其目标时，就要寻求相应的外部资源要素支持。内外部资源要素的协同依然表现在每种资源要素要求协同的目标上(涵盖技术指标、创新进度、质量目标及创新成本控制等)，每种资源要素都要明确其须完成的任务，在完成前期任务的基础上，再看产品开发过程中是否遇到新问题，若须再分配新任务，每种资源要素则应新增相应任务。内外部资源要素须融合、相互协调，整体发力才能推动高科技产品创新成功。企业内部创新资源要素直接影响产品协同创新绩效，而外部创新资源要素通过影响相应的内部创新资源要素间接影响产品协同创新绩效。

3 高科技产品创新资源要素协同管理

3.1 协同管理流程

高科技产品创新内、外部资源要素协同不但内部资源要素要协同，而且内部资源要素须协同相对应的外部资源要素。协同的关键是统筹解决各个环节出现的问题，须重点抓关键路径的重要环节，关注易出现问题的节点和关口，确保各种资源要素协同到位，发挥资源要素的最大功效，以降低管理成本，最终为企业发展寻找新动力。根据分析，本文研究了高科技产品创新资源要素协同管理流程(如图2)，主要内容如下：

(1)高科技产品创新的4种内部资源要素不仅内部需要协同，还需与外部资源要素协同。内部协同时，首先每种资源要素内部要整合，如内部人力资源要素协同，需要从事研发、生产、工艺、质量管理、原材料供应、财务管理等相关方面的人员集合起来成立项目组。其次，内部人力资源、技术资源、设备资源、资金资源也应协同，围绕着企业成功研发高科技产品这一目标，细化每种资源要素实现的目标(包括技术指标、创新进度、质量目标及创新成本控制等)。如在内部资源整合后还不能完成高科技产品创新这一任务，就需要寻求外部支援，根据每种内部资源要素的缺口再去对接相应的外部资源要素。外部的市场、环境资源要素是企业必须要协同的，企业在研发高科技产品时，应考虑市场是否需要这一新产品、新产品能否满足市场需求、该产品是否符合国家产业政策、能否得到国家政策支持等，只有当企业协同好了这两种外部资源要素，才能保证该产品研发成功。

(2)内外部资源要素协同度和协同效能会对创新绩效产生直接影响，如协同度越高，协同效能就越强，创新绩效也越好。

(3)内外部资源要素协同边界包括技术指标、创新进度、创新成本和质量目标，协同边界越明确、控制完成得越好，则协同效能就越明显，从而创新绩效也越显著。

(4)内外部资源要素协同度越高、协同边界越清楚、每种资源要素都完成各自目标任务，则协同效能就越好，这是高科技产品创新资源要素协同的较好模式。

3.2 数据预处理

在高科技产品创新资源要素数据设计和收集的过程中，由于一些不可控因素的影响，当采样率一定时，必然存在某些要素没有数据，即调研数据具有不完备性。BP神经网络作为一种应用广泛的按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，适用于解决该问题。BP神经网络可以实现从输入到输出的复杂非线性映射功能，尤其适用于本文提出的复杂协同内部机制，同时其具备的自学习能力能通过学习调研的实例集自动提取求解规则，此外，BP神经网络具备的推广、概括能力可有利于扩大本文所提方法的适用范围。本文采用BP神经网络对20家企业中的完整调研数据进行训练，即利用某个采集信息及处理后的对应数据训练获取一个鲁棒性较好的识别工具，用来估计某一企业某一要素的缺失数据，以满足后续计算需要。文中通过采集反映高科技产品创新资源要素的较为完整信息作为神经网络输入，再运用BP神经网络来估计所研究企业调研数据的缺失部分，即为神经网络输出。最后，依据高科技产品创新资源要素协同效能评估指标网络层次结构模型，对通过BP神经网络和无量纲处理得到的20家企业调研数据进行加权融合计算，评估出20家企业的高科技产品创新资源要素协同效能。通过采集反映高科技产品创新资源要素的各类信息作为神经网络输入，如企业投入的研发资金、高科技产品创新取得的专利数量以及企业取得技术中心资质状况、获得的政府财政补贴资金、企业为开发该高科技产品投入的人员占职工总数之比、合作单位为开发此高科技产品投入的研发人员数量、合作单位为开发此高科技产品投入的资金、合作单位为开发此高科技产品投入的设备数量、合作单位为该高科技产品创新的专利数量以及技术中心状况、企业获得的减免税或贷款贴息金额、企业通过技术市场和技术平台获利情况、企业研发费用占销售收入之比等信息，再运用BP神经网络来获取所研究企业的缺失数据。本文以评估其协同效能为目标，改进BP神经网络模型总训练误差值目标的权重设置，以优化总体评估效能，从而扩大了本方法的适用范围。数据处理主要步骤如下：

步骤1设置M层网络结构。

BP神经网络中各层节点之间的关系等式为:

Pm+1=fm+1(Wm+1Pm+bm+1),

m=0,1,…,M-1。

(1)

式中：Pm为m层的输入矩阵，fm+1为m+1层的传输函数矩阵，Wm+1为m+1层的权值矩阵，bm+1为m+1层阈值矩阵。

步骤2初始化，为层与层之间的阈值和权值各赋一个较小的随机非零值。

步骤3输入训练样本，BP神经网络的输入是一个网络样本集合：

{p1,t1},{p2,t2},…,{pQ,tQ}。

(2)

式中:pQ为网络输入，tQ为网络目标输出。

步骤4比较网络输出与目标输出，如果均方误差没有达到期望值，最大迭代次数也没有达到，则反向计算并调整每层神经元的权值。网络的敏感性s(局部梯度)反映了各个层的神经元节点所获得的总输入应调整的程度。s值必须借助传递函数的导数才能计算得到，其物理意义是某一层节点对上一层节点的调整偏移量。

用第k次迭代时的均方误差代替均方误差的期望值，得到近似计算均方误差为

=eT(k)e(k)。

(3)

近似均方误差的最速下降法为：

(4)

(5)

应用链法则，对上式偏导数求解，可得

(6)

(7)

(8)

因此，可得

(9)

其中n是第n个样本单元输出数据。

步骤5计算修正量。定义敏感性

(10)

式(9)和式(10)可简化为：

(11)

式(4)和式(5)权值更新为(近似最速下降法)：

Wm(k+1)=Wm(k)-asm(am-1)T，

(12)

bm(k+1)=bm(k)-asm。

(13)

其中有

(14)

(15)

这里，有

(16)

(17)

步骤6计算每个属性预测输出值与实际输出值间误差。总误差值由各个属性的误差值乘以相应的权重，该权重为高科技产品中创新资源协同效能评估指标的各指标权重，其具体计算过程参见第3.3节。

步骤7如果总误差大于总目标训练误差，则转步骤3继续训练样本；如果误差小于目标训练误差，则利用训练好的网络对不完备的数据进行恢复。

本文运用BP神经网络来获取20个企业调研数据中的部分缺失数据，通过采集反映高科技产品创新资源要素的各类信息作为神经网络输入，并以评估其协同效能为目标对总训练误差进行了改进，再运用训练好的BP神经网络来获取所研究企业调研数据的缺失部分。如表5中梅安森的A7数据获取途径为：首先调研生产研发电子信息产品类的500家企业投入的研发资金、为开发此高科技产品投入的人员占职工总数之比、合作单位为开发此高科技产品投入的资金、合作单位为该高科技产品创新的专利数量以及技术中心状况、企业研发费用占销售收入之比等信息；然后用其中400家企业的调研数据作为训练样本输入，以估计部分企业缺失的合作单位为开发此高科技产品投入的资金数据；最后利用其余100家企业对应的调研数据进行检验。根据该方法评定的BP神经网络输出正确率超过80%(如图3)，该阶段涉及大量数据处理，以验证本文所提方法是具备较强鲁棒性的识别工具，可满足后续数据处理需求。

由于调研获取的数据存在量纲不同，如总量数据和比值数据，为使各项数据更具可比性，先对调研数据进行无量纲处理。但目前对高科技企业的各项评价指标尚无具体参考值，本文采用改进的功效系数法对总量数据和比值数据进行无量纲处理，具体过程为：设Z={Z1,Z2,…,Zn}为本次调研的高科技企业，I={I1，I2,…,In}为具体调研数据集，Mij是高科技企业Zj的第Ij项指标的调研值，Mij的无量纲的效用值设为θij，θij为Mij的函数，θij的表达式有

(18)

3.3 协同效能评估指标权重设计

根据网络层次分析法递阶层次的评价指标体系建立原则，对某一企业高科技产品创新资源要素情报进行整理分析，确立以内外部要素为主要评价因子对创新资源要素协同效能进行效能评估。进一步结合其企业运作情况，建立针对某一企业的高科技产品创新资源要素协同效能评估指标网络层次结构模型(如图4)。以此为基础，本文构建网络分析法(Analytic Network Process, ANP)超矩阵，并基于Super Decision软件依据专家及相关利益者观点进行权重计算，主要内容包括：

(1)确定网络层次结构

在高科技产品创新资源协同效能评估ANP结构模型中：第一层为目标层，即构建模型的目标为高科技产品创新资源协同效能评估；第二层为准则层，即决策准则，第一层和第二层构成了模型的控制层；网络结构的最底层为网络层，包括了受控制层支配的所有基本元素组成，网络层内部最终形成了相互影响、关联的复杂网络结构。

(2)确定指标权重

借助ANP法和德尔菲法，确定高科技产品创新资源协同效能评估指标的各指标权重。采用德尔菲法时，全过程共进行了3轮问卷调查，第一轮发放调研问卷10份，在第一轮问卷回收分析的基础上，再次设计调研问卷并进行第二轮发放，共计15份，在第二轮问卷回收分析的基础上，再次设计调研问卷并进行第三轮发放，共计10份。

结合上述内容，具体步骤为：

步骤1构建超矩阵。设ANP结构中控制层准则有Bv(v=1,2,…,m)，网络层中元素集CN={Ci1,Ci2,…,Cin},N=1,…,n,i=1,…,N。以控制层元素Bl为准则，以Cj中元素Cj1为次准则，根据1～9标度法构造判断矩阵，得到CR<0.1的归一特征向量(di1,di2,…,din)T。同理，得到其他元素的归一特征向量，进而得到一个超矩阵，记为：

(19)

步骤2构建加权矩阵和加权超矩阵。在Bl准则下，对Cj(j=1,2,…,N)元素相对准则的重要性进行比较，得到一个归一化的排序列向量为(a1j,a2j,…,aNj)，从而得到一个加权矩阵：

(20)

如果两元素之间没有影响，则aij=0。因此，构造出加权超矩阵为：

i=1,2,…,N,j=1,2,…,N。

(21)

4 案例分析

本文以国内部分高科技企业的创新产品为案例分析对象，采用问卷调研进行数据收集，共发出问卷25份，回收整理得到有效问卷20份，调查情况如表5所示。

表5 全国部分高科技企业高科技产品创新调查表

续表5

高科技产品创新资源要素协同效能综合评估技术采用的是加权融合算法，首先利用BP神经网络补充某一企业某要素的缺失数据资源；然后利用网络层次分析法将某一企业的创新资源要素调研值，按内部要素和外部要素分组形成递阶层次结构，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，利用标度方法得到各要素的相对重要性权重值；最后将各个要素的调研值和各个要素的相对重要性权重值进行加权融合计算，得到某一企业的创新资源要素协同效能，实现对高科技产品创新资源要素协同效能综合评估，并与表5中A14(此销售收入在本企业的销售占比)数据进行比较，验证计算的正确性，表中：A1为本企业投入的研发资金(含融资)(单位：万元)；A2为高科技产品创新取得的专利数量以及本企业取得技术中心资质状况；A3为本企业为此高科技产品研发生产投入的设备数量(单位:台套)；A4为获得的政府财政补贴资金(单位:万元)；A5为本企业投入的市场开发人员数量或请咨询公司做的市场调研报告情况；A6为合作单位为开发此高科技产品投入的研发人员数量；A7为合作单位为开发此高科技产品投入的资金(单位:万元)；A8为合作单位为开发此高科技产品投入的设备数量(单位：台套)；A9为合作单位为此高科技产品创新的专利数量以及技术中心状况；A10为本企业为开发此高科技产品投入的其他人员占职工总数之比；A11为本企业获得的减免税或贷款贴息金额(单位：万元)；A12为本企业通过技术市场、技术平台获利情况；A13为本企业研发费用占销售收入之比；A14为该高科技产品销售收入在本企业的销售占比。

4.1数据处理

(1)问卷数据分析

结合改进的BP神经网络模型对表5中A1～A13的调研数据进行处理(如表6)。其次对调研数据进行无量纲处理，结果如表7所示。

表6 BP神经网络对调研数据的输出结果

续表6

表7 调研数据无量纲处理

(2)基于ANP的评价指标权重值表

本文采用Super Decision软件测算了各指标的权重。表8为最终确定的指标体系及权重值表，极限值收敛且单一，可认定所得到的权重值为稳定权重。

(3)高科技产品创新资源要素协同效能

结合上面算出的单层权值，自上而下的计算出各级要素关于总体的综合权值，计算影响高科技产品创新的13个资源子要素对协同效能评价的权值，如表8所示。

表8 评价指标体系及权重值表

综合高科技产品创新资源要素协同效能评估，通过对获得的各个创新要素的调研数据和评估权值进行加权融合计算，得到某企业的协同效能值，即利用式(22)计算得到表9。

(22)

式中：γ为某企业协同效能值，θj为第j个创新要素的无量纲调研值，Wj为第j个创新要素的评估权值。

对调研的20家公司经过效能分析，得出各公司的综合评估创新效能值，其中键能公司创新资源要素协同效能综合评估排名第一，首键公司的创新资源要素协同效能综合评估排名最后。

表9 各公司的综合创新效能评估(新的ANP数据)

本节建模计算协同效能得分的排序和创新绩效(表5高科技产品销售收入在本企业的销售占比调研值)排序一致，可证明高科技产品创新资源要素协同效能越好，创新绩效越好，从而验证了本文所提的高科技产品创新资源要素协同效能评估指标网络层次结构模型的有效性。

4.2 结果分析

由表9可知，首键公司的协同效能评估值较低，其在研发超薄铝盖时，表5中所示的A5、A6、A7、A8、A9、A11资源要素协同效应差，主要是企业负责人对高科技产品创新的认识高度不够，在企业内部配置资源不足，研发投入偏低，研发技术人才缺乏，为高科技产品创新投入的设备缺乏；在外部创新资源整合方面力度不够，缺乏市场调查研究，争取高科技创新政府补贴力度较弱，与其他单位的技术合作力度小。因此，企业应针对以上薄弱环节加强改进，以提高高科技产品的创新绩效，降低企业开发高科技产品的风险。

针对高科技企业存在的内外部创新资源要素协同效能低、协同效应差的问题，本文在以下几方面提出加强措施：

(1)高科技企业进行高科技产品创新时要树立高科技产品创新是一个系统工程的意识，既要注重人力、技术、资金及设备等内部资源要素的融合，又要注重人力、技术、资金、设备、市场及环境等外部资源要素与内部资源要素的协同，即明确创新资源要素内部协同及内部与外部协同同等重要。

(2)高科技企业对人力、技术、资金、设备、市场及环境等6种资源要素均须重视，每种资源要素对高科技产品创新都有贡献，但每种资源要素与其他内外部资源要素的协同更重要，在协同时要明确创新资源要素协同的创新目标、进度、质量及成本控制等目标，以确保协同效能好、创新绩效高，从而使得高科技产品创新更易成功。

(3)针对创新资源分配不到位、资源要素协同管理无科学方法等不足，建议企业参考本文所提创新资源要素协同模式和协同管理流程进行资源管理分配，对内外部资源要素协同管理到位。

(4)针对企业自身创新资源要素协同管理较差的情况，要求企业按照本文所提的高科技产品创新资源要素协同效能评估指标网络层次结构模型对创新资源要素协同效能进行评估，评估值低即证明资源要素协同不到位，须查找问题并整改，以降低高科技产品创新失败风险和高科技产品创新成本，从而提高高科技产品创新协同效能和创新绩效。

5 结束语

针对高科技产品创新过程中存在创新资源要素协同不足的问题，本文基于高科技产品创新内外部资源要素的协同度、协同边界及协同效应与高科技产品创新绩效的逻辑关系，通过问卷调查与德尔菲法分析了高科技产品资源要素内、外部要素间的关联性，提出了高科技产品创新资源要素协同模式，建立了协同管理流程及协同效能评估指标网络层次结构模型，对高科技产品创新资源要素的协同效能进行了定量分析。为企业进行高科技产品协同创新找到了一种切实可行且具有高度适用性的协同管理内外部创新资源要素的方法。

研究结果表明，本文所提方法不仅可为高科技企业在创新资源要素投入决策时提供理论依据，还有助于企业在实践工作中提高高科技产品创新质量和效率，同时降低企业高科技产品创新成本和风险。未来将对高科技产品创新资源要素协同机理、协同度定量分析、协同度与协同效能关系等方面进行研究。