军民协同创新主体多维度能力评价体系研究

徐栋 丁阁 张思奇 刘龙波 杨雪妍

【摘  要】军民融合战略是中央根据中国现阶段社会发展现状做出的重要战略布局，军民协同创新是军民融合的重要内容，但目前缺乏一套军民协同创新主体创新能力的评价指标体系，不利于快速精准识别创新主体的能力，不利于军民融合深度发展。因此，有必要在现有研究成果的支撑下，针对广泛存在于互联网上的企业、院所、高校等创新主体的工商信息、专利信息、科技文献等数据，从技术领域匹配度、技术水平评价、行业技术地位评价三个维度选择适用于军民协同创新主体能力评价的指标，最后，运用层次分析法确定各指标层级权重，以构建军民协同创新主体多维度能力评价体系，助推军民协同创新发展。

【关键词】军民融合;军民协同创新;创新能力评价;层次分析法

引言

在新的发展时期，党中央把“创新驱动”和“军民融合”提到了前所未有的战略高度。2017年6月中央军民融合发展委员会第一次全体会议上，习近平总书记将军民融合发展上升为国家战略，强调军民融合发展是长期探索经济建设和国防建设协调发展规律的重大成果，是从国家发展和安全全局出发作出的重大决策。随着军民融合与自主可控战略的进一步实施，除了传统的军工科研单位院所外，国有企事业、民营企业、高校和院所等创新主体也纷纷投身到军民协同创新工作中。作为军民融合战略的重要内容，军民协同创新活动的主体范畴不断扩大，类型不断丰富，数量不断增加。但是，由于缺乏一套行之有效的军民协同创新主体创新能力的评价指标体系，导致无法准确判断出创新主体的创新能力，无法快速选择合适的创新主体开展协同创新。

鉴于我国军民协同创新主体的多样性、复杂性，本文重点围绕非传统军工科研单位院所的企业、院所等单位的公开数据信息开展研究，尝试初步建立一套针对军民协同创新主体的创新能力的评价指标体系，科学、客观、全面、系统地评价各创新主体的创新能力，推动军民协同创新。

1.国内外研究现状

现有关于创新主体能力评价体系的研究多针对企业、高校展开，国内外均从创新能力评价指标体系和评估方法两方面展开。

1.1创新能力评价指标体系

国外相关研究中，Larry基于组织行为视角，认为企业的创新能力包括适应能力、组织能力、信息获取能力等。另一方面，Barton从企业主体层面出发，将企业创新能力视为员工知识和技能、管理系统、科技意识、价值规范和技术系统的综合。Burgelman强调内外部环境的共同作用，指出企业创新能力是公司文化、对竞争对手了解程度、资源等多种因素的综合。Terziovski则从投入、流程、产品和战略四个创新维度来评价企业的创新能力。

国内相关研究中，李琪、曹崇延、高启杰等人均认为技术创新投入能力和营销能力是不可忽略的重要评价指标，此外，还指出技术实施能力、技术产出能力、组织管理能力同样也是评价企业创新能力时的重要指标。骆珣等则将企业家综合能力、员工综合水平、组织文化等纳入评价指标中，构建了7指标的企业创新能力评价指标体系。

1.2创新能力评估方法

就创新能力评估方法而言，现有研究多采用因子分析法等各种分析方法构建评估体系，例如，段婕、吴永林等均基于因子分析法，对企业创新能力展开定性方法和定量方法相结合的评价。在模糊分析方法上，Guido Capaldo采用模糊逻辑法，在组织和资源配制的理论框架上构建了企业创新能力评估框架;李琪、韩超群等人则采用基于模糊综合评价的方法对企业创新能力展开综合评价;常玉使用模糊加权的方法展开企业创新能力评价。除上述评估方法以外，杜栋利用Charnes Coopor所提出数据包络分析方法初步建立了企业技术创新评价指标体系，并针对3个企业的技术创新能力进行了综合评价。

纵观国内外现有研究，对于创新主体能力评价体系的研究多针对企业展开，从投入能力、营销能力、生产能力等不同角度考虑了企业的创新能力，运用因子分析法、模糊加权法、数据包络法等多种方法评估了企业的创新能力。但鲜见专门针对军民协同创新主体创新能力评价体系的研究，而该评价体系的构建已成为军民融合发展的关键之所在。鉴于此，本文将从技术匹配指标、技术水平和行业技术地位等多个维度选取评价指标，采用层次分析法确定评价指标权重，进而构建军民协同创新主体多维度能力评价体系。

2.指标体系构建原则

2.1 SMART准则

特定性、可测量性、可获取性、相关性以及可跟踪性被认为是评估指标体系构架的基本准则，即SMART准则。因此，本文选择定性指标以满足可测量性，依靠网络爬虫从互联网中获取评估指标数据以满足可获取性与可跟踪性。

2.2指标特征说明

（1）根据SMART5项原则选择的数据，并不能完整的描述胜任能力，但仍然是目前的最佳选择;

（2）关于军民协同创新主体的经营数据如财报等，除非上市公司，很难获得，军民协同创新主体的产品销售、市场竞争力等数据也是这样。因此本系统的删选只能定位于快速、大批量的初步删选结果;

（3）能力评价的目的是为了删选出针对某个具体技术项目的机构与个人，因此评价的基础是某个机构或者个人在这个细分技术领域的评估结果，不代表整体技术水平。

3.评估数据源

3.1数据源确定

根据以上原则，形成数据源集合，包括专利、国内外科技文献、工商信息平台、标准网等。数据源的管理是个动态扩张和不断更迭的过程，在过程中不断增加优秀的数据源，淘汰不适用的数据源。

3.2基础数据集

基于SMART5项原则形成可应用于本系统的基础数据，见表1，进一步筛选出可应用的数据，并进行建模处理，形成供指标体系使用的維度指标。

4.评价指标维度确定

本指标体系是在确定具体技术项目的研发需求后，寻找最佳的协同创新主体，因此最重要的指标是创新主体所擅长的技术能力是否与项目技术需求匹配;在技术领域匹配完成后，筛选出第一批机构名单，然后对该名单中的创新主体进行技术水平评价，择优选出最具实力的创新主体进行备选。

一级指标的由技术领域匹配度、技术水平评价、行业技术地位评价三个维度构成。

4.1技术领域匹配度模块

通过创新主体发布的专利、技术文献，挖掘出代表其擅长技术研发方向的IPC分类号、技术关键词，然后与所需要研发项目的IPC分类号、技术关键词进行匹配，可以得到军民协同创新主体技术匹配度排行，从中进一步筛选出最适合的协同创新主体。技术领域匹配度从三个维度展开，包括应用研发能力、理论研究能力、项目实施能力。

（1）应用研发能力匹配：专利代表其应用技术开发能力，可反映军民协同创新主体的应用研发能力，因此，本文选择专利维度作为军民协同创新主体应用研发能力匹配的评价指标。使用专利对军民协同创新主体应用研发方向进行匹配的方法主要有IPC分类号法、专利耦合法、专利地图法，其中，使用IPC分类号进行分析是最适合计算机展开快速筛选的方式。一个完整的IPC分类号为五级，IPC形式为：部（Section：A-H中1个大写英文字母）;大类（Class：部的类号+2位数字）;小类（Subclass：大类类号+1个大写英文字母）;大组（main group：小类类号+“1-3位数字”+“/”+“00”）;小组（subgroup：小类类号+1-3位数字+“/”+非“00”至少两位数字）。在本评价体系的应用中，我们选择IPC小类进行筛选。IPC小类相对于“部”和“大类”更加准确，而又不至于像“组”的字段过于狭小，在寻找技术匹配机构时是最佳选择。

（2）理论研究能力匹配：技术文献的发表一定程度上反应了发表主体的理论研究水平与研究方向，因此，本文选择国内外技术文献指标来衡量军民协同创新主体的理论研究能力匹配度。技术文献分为国内和国外两个部分，国内使用CNKI，國外选用SCI。

（3）项目实施能力匹配：创新主体历年实施的各种项目是其技术实施能力的证明，可反应其项目实施能力和研究方向，故选择科技项目维度作为项目实施能力的评价维度。

4.2技术水平评价模块

在技术匹配完成后，对筛选出的创新主体进行技术水平评价时，主要依靠对机构的专利价值、技术文献价值、执行项目先进性的评价结论等，来描绘出机构的技术水平。

4.3行业技术地位评价模块

进行协同创新时，在相同条件的基础上，各主体通常更愿意选择在行业中具有一定地位和影响力的主体作为合作对象。而创新主体行业影响力主要体现在技术标准制定和技术获奖两个方面，具体如表2所示。

5.评价指标权重确定

5.1评价指标权重的确定方法

由于每个评价指标对创新主体能力的影响程度不同，故需运用不同的权重值来反映指标的重要程度和评价主体的主观偏好程度。因此，采用层次分析法来确定评价指标的权重。

5.2评价指标权重的计算

（1）明确问题：本文核心是要确定军民协同创新主体的创新能力评价指标，具体包括确定因素间的关联关系和隶属关系。

（2）建立评价指标层次：采用本文第5部分确定的各模块及评价指标，构建军民协同创新主体多维度能力评价指标层次，详见表3。

（3）标度确定和构造判断矩阵：通过各因素之间的两两比较确定合适的标度。在建立层次结构之后，需要比较因子及下属指标的各个比重，并结合专家打分得到判断矩阵表格，从而实现定性向定量的转化。

针对军民协同创新主体多维度能力评价选择的3个影响因素（分别是技术领域匹配度、技术水平评价、行业技术地位评价）进行评价（即专家评价），最终得出三个影响因素的权重。采用1-5分标度法，如果A因素相对B因素非常重要，此时打5分（最高5分），那么B因素相对于A因素就是1/5即0.2分。

结合军民协同创新主体特征，根据已构建的评价指标体系框架，通过向项目专家组成员发放调查表的形式，在征询专家意见基础上构建各层判断矩阵，并采用一致性检验对其进行检验与修正，进而确定各层判断矩阵并计算出各评价指标权重。

①准则层（X层-Xi层）。构造准则层（X层-Xi层）判断矩阵，详见表4。

运用SPSS软件进行计算，得到表5。

②指标层（Xi层-xij层）。与准则层（X层-Xi层）构造方法一样，构造Xi层-xij层判断矩阵：

6.军民协同创新主体多维度能力评价指标体系

基于SMART指标体系构建原则，针对专利、国内外科技文献、工商信息平台、标准网等，运用多种数据处理方法，从技术领域匹配度、技术水平评价、行业技术地位评价三个维度确定了各层级的评价指标，并采用采用AHP方法对军民协同创新主体多维度能力评价指标体系各个层级指标进行排序，从而确定了各层级评价指标的具体权重值，最终得到军民协同创新主体多维度能力评价指标体系，详见表9。

参考文献

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基金项目：本文为四川科学技术厅四川省科技计划项目重点研发项目“军民协同创新主体多维度能力评价与人工智能画像技术研发与应用”（项目批准文号：2019YFG0536）阶段性研究成果。

作者简介：徐栋（1982-），男，四川自贡人，中物院成都科技发展中心项目管理中心副主任，研究方向为科研项目管理与成果转化。

丁阁（1987-），男，重庆江津人，中物院成都科技发展中心，助理研究员，研究方向为科技政策与战略规划。

张思奇（1968-），男，重庆酉阳人，中物院成都科技发展中心，教授，研究方向为科技成果市场化研究。

刘龙波（1989-），男，陕西岐山人，中物院成都科技发展中心，研究方向为工程管理。

杨雪妍（1994-），女，四川成都人，中物院成都科技发展中心，研究方向为成果转移转化。