产学合作匹配质量评估模型构建

程楠楠，金 欢，徐亮亮

(1.江西科技学院，江西 南昌 330098；2.南昌国讯股份有限公司，江西 南昌330096)

0 引言

目前，全球科学、技术、产业发展呈现融合发展的新趋势，正在进入新一轮科技创新活跃期，各国的科技竞争更趋激烈。产学合作(university industry collaboration，UIC)是一种三边协作的科技创新模式，是创新战略体系的基本模式，在各个国家都有悠久的传统和重要的地位[1]。它是指具有异质性的产、学凭借自身的优势资源，在一系列的政策市场的支持和驱动下共同参与生产研发活动，实现资源的有效结合，在获取各方预期利益的同时提升自身资源优势，进而带动行业或区域提升创新与竞争优势[2]。UIC为学术界和工业界带来了宝贵的利益，企业公司可从产学合作中获得技术和知识、研究专家技术顾问、学生资源、高校科技研究的基础设施以及行业声誉，以期在市场上获得竞争优势并使营收最大化；UIC为大学研究人员提供接触行业的机会，并为大学生创造培训和实习机会，且知识和技术的商业化转移可增加大学的额外收入[3-5]。因此，作为双方共赢的创新活动，合作质量的研究以及如何促进产学更为成功的合作，是产学合作研究中的关键部分。

1 文献综述

产学合作的成功不是一方创新能力的高效，而是在产学合作关系中良好的适配以达到“1+1>2”的双赢效能。目前，关于产学合作质量的研究，多以产学合作与企业、高校、区域创新关系影响研究较多，结论多指出产学合作对各主体创新绩效有一定影响，但仍存在高校的产学合作效率不高或成果转化效率对企业创新支持度不够的现象[6-8]，最终表现出产学合作效能不高。根据知识管理和供应链理论发展而来的知识供应链理论认为，产学合作协同创新的过程分为知识创造阶段和知识转化阶段[9]，因此成功的产学合作取决于知识的创造和知识转移的有效性，高校的知识产出、知识转化到企业创新的知识流动有序过程即为产学合作成功的过程。这个过程相对复杂，是不同主体之间的动态知识耦合，而非单阶段的线性过程。另外，技术市场具有异质性特点，需求方的问题之一是如何在前期充分地确定学术合作伙伴的匹配度和合适性，以确保后续有序、更为成功地符合双方预期的合作[10]。

为推动产学合作的高效发展，各方对于合作伙伴的识别和合作质量的评估展开了多方研究，其中主要手段是利用社会网络模型、专利分析和技术路线图来确定合作的主题技术、专家人才列表和合同的可能性[11-12]。Yamada et al.[13]开发了一个匹配系统，生成与摘要和每个特征词查询相关的学术研究人员及其作品的列表。这些研究多集中在科研创新的能力水平上，但是产学合作不仅和科研能力特征有关，还需要兼容信任机制、产学合作经验及知识产权特征等，这样才能更为准确全面地解释知识创造和知识转移的有效性。从众多UIC管理案例可以发现，并不是科研能力越强的大学产学合作越成功，产学合作需要“匹配质量”[10]。因此对企业来说，构建产学合作匹配质量评估模型，在一定程度上可避免因为前期准备不足而造成合作失败的风险，对于其识别、选择学术合作伙伴有非常重要的意义。

2 产学合作匹配质量评估模型

本研究的目标是构建一种框架模型来帮助企业识别和确定产学合作伙伴之间的匹配质量，完成这一目标可以通过解决以下两大问题来实现。

问题1：决定合作伙伴匹配质量的重要标准和相关因素是什么？

问题2：从目标企业视角如何描述合作伙伴识别流程，以及如何评估合适质量？

2.1 匹配质量的重要标准和相关因素

本文根据Nathasit et al.[10]提出的关于“标准匹配理论”，结合众多的文献研究，基于研究案例——南昌某公司的智能医疗产学合作项目，将产学合作活动的成功进行3个维度的匹配质量刻画：一是企业需求和高校产出知识技术的互补和兼容；二是关系兼容有信任基础；三是利益兼容有第三方中介。

2.1.1 知识技术的兼容和互补(K)

企业的最终目的是追求利润的最大化和市场竞争的主导地位，其中研发成本(人力成本和时间成本)是企业快速创收的重要阻碍，因此通过对比内部研发成本寻求性价比更高的产学合作研发，即在产学合作前需要经过成本核算。除了降低研发成本的目标外，企业参与产学合作还可以获得大学的创新基础知识及技术创新能力的收益[14]。大学是知识产出的源泉，新技术的萌发地，是企业希望通过高新技术迅速占领市场获取利润的潜在机会。当企业与大学合作时，通过吸收这些新知识和新技术，不但可以提高企业自身的研发能力，还可以进一步提升技术创新能力所带来的市场收益。

但与此同时，新知识和新技术的开发要伴随各类风险，包括市场、技术、生产能力风险等。因此企业选择产学合作还有个目的是规避自身研发所带来的风险。此外，企业参与到产学合作网络中，可以提升自身在行业人才市场及潜在伙伴中的声誉及影响力，提前锁定专业领域的人才。

无论是以上哪种目标，总体来说都是建立在“知识、技术”主题领域相关性上，技术主题的相关性是企业选择合作伙伴的首要考虑因素。但是关于技术是互补性还是兼容性，Markri et al.[15]指出关于企业的诉求是避免研究领域和资源的重叠，因此在一定的技术范围内关于互补性是产学双方在何种程度上关注于共同存在的广义知识领域内的不同狭义知识领域，从这个意义上来讲，企业在通过主题相似性识别学术合作伙伴时，更为准确的数据度量是技术互补性兼容性指标。

2.1.2 关系兼容有信任基础(R)

El-Ferik et al.[16]提出了技术准备水平(technology readiness level TRL)是产学合作进程有序的依据，该研究建议大学在基础研究和概念验证完成前不进行合作，当TRL大于3阶段时会是技术准备度更高的合作时机，除非最终用户提出开发新的极端技术请求时，会从开始就参与合作。因此从这个视角，企业选择产学合作伙伴仍要依赖高校的知识产出能力和技术水平(知识技术要积累达到一定的成熟度)。一旦进入产学合作进程，可能会出现一定的合作障碍[16]，比如企业知识保护政策与学术界的知识传播使命之间的差异障碍、企业的积极工作程序与学术界的自由式工作方式的组织文化差异障碍、企业应用型研究需求和学术界对基础科研偏好的差异障碍等。

消除这些差异，帮助克服这些产学合作障碍的推动因素是企业合作伙伴选择机制上的重要考虑因素。比如产学合作双方的信任因素，无论是来源非正式组织还是正式组织渠道，该因素都有助于促进双方敏感和机密信息的交换，从而促进确定各方的需求和能力匹配水平[17]。

要想建立产学合作的信任，第一，与产学合作双方的开放性有关，无论障碍和促成因素如何，产学双方要有最低限度的合作意愿，在该意愿之上才会有匹配合作伙伴的选择；第二，先前的产学合作经验[18](包括合作广度、合作深度)有助于双方建立信任关系。

2.1.3 利益兼容有第三方中介(B)

在产学合作的互动中，矛盾频出的主要原因是缺失产学合作中间利益调节机制，如产学合作办公室，它一定程度可以增加产学合作的弹性，比如该机构可以降低产学中，因知识产权纠纷导致利益分配不合理，从而导致产生产学合作联盟的不稳定性[14]。更重要的是，如果产学双方地理位置较远，可以利用各种渠道比如引入中间组织(联合研发中心、技术转移办公室、产学合作办公室)等来缩减产学双方距离，不但作为双方矛盾和摩擦的“润滑剂”，还能帮助相关方不断识别新的合作机会，实现合作网络的不断扩张[19]。对于第三方政策的刺激，政策干预一定程度上可以刺激产学合作双方提高互动的频次和覆盖范围，同时提高产学联盟的稳定性。

基于上文匹配质量的3个方面，根据每个标准按照路径分析挖掘其影响因素，得出产学合作匹配质量标准和相关因素表(见表1)。

表1 产学合作匹配质量标准和相关因素表

2.2 构建识别和确定合作伙伴的匹配质量评估模型

层次决策模型(HDM) 是一种解决多目标复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法，该方法将定量分析与定性分析相结合，用决策者的经验来判断各衡量目标能否实现标准之间的相对重要程度[23]。一般的层次分析法会将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策对象按照他们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，绘出层次结构图。

从问题2识别流程和评估标准进行分析，本文在上述3个标准和13个影响因素基础上，提出基于OCF(目标objective-度量标准criteria-实现路径影响因素factor)的方法，该方法是基于商业分析领域常用的目标驱动策略执行OSM模型(object-strategy-measure)[24]改良而来。OSM模型强调达到目标的策略(实现路径)有效性度量，本文提出的OCF也是基于目标出发，将目标进行标准拆解和指标建模，基于实现的路径来构建产学合作质量评估决策模型(见图1)。

图1 产学合作匹配质量框架模型

3 匹配质量框架模型评价及对产学合作管理的启示

一些企业管理者在进行产学合作实践项目时，多使用主观判断来确定学术伙伴是否合适，本文在前人的研究基础上，通过借鉴Nathasit et al.[10]提出的“标准匹配理论”，以江西本土的一家互联网医疗公司产学合作项目为例，通过OCF方法度量匹配的标准，来减少企业在选择合作伙伴中的不确定性。与主观评测相比，本模型中的标准及其影响因素为企业准备和参与产学合作战略决策提供有效支持，也为产学合作管理策略的过程信号进行提醒。

通过对案例企业产学合作项目负责人进行访谈分析，与主观评测相比，本模型中的标准及其影响因素为企业准备和参与产学合作战略决策提供了有效支持，也是产学合作管理策略的过程信号提醒。例如企业因为每次产学合作的目的和深度不同，候选的合作高校也会不同，知识和技术兼容互补性以及关系的信任程度在各个维度的刻画可以更为准确、全面地帮助企业识别潜在合作伙伴，同时在评估过程中，还可以不断地校正、优化公司产学合作的目标和策略。

4 结语

当前，由于UIC质量不高，特别是知识转移阶段的低效，影响了产学合作对企业创新的支持力度，从而影响区域专业创新绩效。本文从企业视角出发，探讨如果产学合作前期能准确识别和测定学术合作伙伴与公司项目需求的匹配质量，在一定程度上可实现高校知识产出、知识转化到企业创新的有序流动(也就是成功合作)。本文以一家医疗公司的产学合作场景为例，基于文献研究法，从产学合作实现目标、产学合作实现过程出发，剖析各个环节影响产学合作的因素，并对指标按照OCF方法总结提炼，构建了匹配质量的3个标准及其相关影响因素，并在标准下基于层次分解方法HDM构建产学合作匹配质量框架模型，该模型可以帮助企业了解有效的产学合作要求，减少未来产学合作潜在的障碍，增加产学合作成功概率。