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摘要：本文针对企业技术协同创新问题，建立全面协同度的定量测量模型。首先对各创新要素的全面协同机制问题开展研究，包括全面协同的过程、影响因素、途径等；其次通过面向大中型工业企业的问卷调查实证研究创新要素的全面协同与创新绩效的相关性；最后以徐工装备制造业的龙头——徐工集团为例提出全面协同度的定量测度模型和指标模型[1]。
关键词：技术创新；徐州装备制造业；协同度测度
一、引言：问题提出
在20世纪80～90年代出现技术创新的困境之后，虽然近年来我国的企业技术创新虽然取得了一定的进步，同时也面临创新困境的局面，并且存在一些不容忽视的问题。
大量实践研究证明：很多技术创新效率低、未达到预期的目标，主要不在于技术要素，而在于企业的战略、文化、组织结构、市场等非技术要素与技术要素没有全面协同。这些从本质上表明企业孤立地看重技术创新中的技术要素方面，或只考虑技术与某一两个其他要素的相互作用，而忽略了其他非技术要素对技术要素的全面协同作用。
二、创新要素全面协同的影响因素和途径
本文主要以技术和非技术因素为影响协同的主要因素，其中非技术因素主要是指市场、战略、文化、制度与组织结构等。为了实证影响徐州装备制造业创新要素协同的主要因素，本文通过问卷调查并对问卷中的数据定量分析，建立因子模型提炼出主要因素。
通过对徐州装备制造业创新要素协同的二十个项目因子分析，最终可得七个因子，a11、a9在第一因子有较高的载荷，可解释为战略，a17、a20、a8在第一因子有较高的载荷，可解释为制度，同理依次解释，可得影响协同主要因素分别为技术、市场、战略、文化、制度、组织结构与流程。由此结果即可实证徐州装备制造业创新要素全面协同的影响因素。
针对徐州装备制造业各大中型企业，对16个创新要素协同项目和8个创新绩效项目展开问卷调查。根据调查问卷结果进行因子分析，从而确定各创新要素协同和创新绩效主要因子，为下文相关性的求解的前提。
通过SPSS解得主要因子，并由此可得技术和各非技术要素因子载荷。各创新要素协同是经过9次因子旋转所得结果，可见所选的创新要素两两连接作为主因子是符合本问的假设，因子载荷较高的正好表示技术与非技术因素很好地结合。
图1创新要素全面协同与创新绩效的相关性示意图
创新績效是经过5次因子旋转所得结果，虽然创新效率和创新效果有相似意义，但两者量纲不同，如果两者结合，就使得数据计算结果与我们假设有极大偏差，因此两者分开来统计分析是必要的，从结果也可以看出，不同因子所包含的项目的载荷是很有代表意义的。
结合国内外研究的现状，本文提出了各创新要素协同和创新绩效的概念示意图，如图1。
创新要素全面协同与创新绩效之间是必然存在联系的。因此要解决创新要素全面协同与创新绩效的相关性问题，本问在求解相关性基础上，进行回归分析，得到对应的一元和多元回归方程。
三、各要素协同度测度模型案例研究
（一）复合系统协同度模型的建立
所谓协同度，即为各评价指标在创新过程种协同的程度，创新过程又是一个复杂的系统，将装备制造业技术协同创新机制。具体步骤如下
α和β为系统稳定临界点上序参量的上限和下限。假定的取值越大，系统协同度越高，与之相反亦成立；假定的取值越大，系统协同度越小，同样，与之相反亦成立[6]。
Step 3：建立协同度表达式为：
协同度值越大，对系统有序的“贡献”越大，模型合理的关键是上下限值的确定和指标体系中各指标的选取。可以结合系统的实际情况和数据的可获得性综合予以考虑。
总的来说，对有序程度的作用力可通过的集成来实现，集成形式取决于各序参量的数值和子机构的组织结构。在实际中可用几何平均法：
从η的表达式中看出，只有当，成立时，系统机制有正的系统度。
对于协同度模型SIM而言，值越大则系统的协同度越高，取值在[-1，1]之间。同样SIM模型也会关注子机制的变动情况，如果子机制有序程度差别幅度较大，则反映了整个系统机制不协同，SIM取值会小于0。
（二）要素全面协同度测度的案例研究
利用上述模型，以徐州装备制造业的龙头——徐工集团为例，对其各要素全面协同度进行分析。
1.徐工集团简介
徐工集团成立于1989年3月，成立25年来始终保持中国工程机械行业排头兵地位，位居世界工程机械行业第5位，中国500强企业第122位，中国制造业百强第49位，中国机械工业百强第4位，是中国工程机械行业规模最大、产品品种与系列最齐全、最具竞争力和影响力的大型企业集团。徐工集团年营业收入由成立时的3.86亿元，发展到2012年突破1000亿元，保持行业首位。
2.建立徐工集团指标体系
由于徐工集团主要行业就是工程机械类，因此本问以整体行业作为研究对象，通过查找2004-2015 年的《中国科技统计年鉴》和《工业企业科技活动统计年鉴》，选取16个指标如上表所示，分别归为某个子系统。
由于选取的指标数据量纲不同，不能直接计算，故对2004-2015年的数据预处理。然后运用Matlab工具箱求得徐工集团协同度测度评价指标权重，进而求得集团技术协同创新机制协同度如下表所示：
从表中可以看出，决定各要素和绩效的协同度整体都在增加。其中决定制度的协同度最高，其次是战略和文化。而决定创新绩效的协同度是最低的。
为了更加直观的观察变化趋势，我们运用Matlab画折线图，如下图所示：
可以看出协同度随着年份平稳上升，协同度不断提高。其中在2007年和2008年这一阶段作用于创新绩效的协同度下降了一些，但之后几年却一直平稳上升，甚至有赶超其他元素的趋势，由此可见通过创新元素协同度的不断提高，创新绩效还是有潜力可挖的
3.徐工集团全面协同程度模型的求解
在战略、技术、制度、市场、文化、组织、创新绩效所求的协同度的基础之上，进一步根据全面协同模型可以求得徐工集团整体创新系统的全面协同程度
通过Matlab求解全面协同度：
从表和图中可以直观看出协同度是随时间增长的，并且稳步上升，没有下降的趋势。由此可以看出徐工集团近年来发展较为迅猛，作为行业的排头兵，徐工集团迎接挑战把握机遇，坚定不移发展创新精神。
（作者单位：徐州工程学院）
作者简介：陈浪，1994年生，男，本科，研究方向：创新管理、财务管理。
参考文献
[1]邱建华.企业技术协同创新的运行机制及绩效研究[D].长沙：中南大学，2013.
关键词：技术创新；徐州装备制造业；协同度测度
一、引言：问题提出
在20世纪80～90年代出现技术创新的困境之后，虽然近年来我国的企业技术创新虽然取得了一定的进步，同时也面临创新困境的局面，并且存在一些不容忽视的问题。
大量实践研究证明：很多技术创新效率低、未达到预期的目标，主要不在于技术要素，而在于企业的战略、文化、组织结构、市场等非技术要素与技术要素没有全面协同。这些从本质上表明企业孤立地看重技术创新中的技术要素方面，或只考虑技术与某一两个其他要素的相互作用，而忽略了其他非技术要素对技术要素的全面协同作用。
二、创新要素全面协同的影响因素和途径
本文主要以技术和非技术因素为影响协同的主要因素，其中非技术因素主要是指市场、战略、文化、制度与组织结构等。为了实证影响徐州装备制造业创新要素协同的主要因素，本文通过问卷调查并对问卷中的数据定量分析，建立因子模型提炼出主要因素。
通过对徐州装备制造业创新要素协同的二十个项目因子分析，最终可得七个因子，a11、a9在第一因子有较高的载荷，可解释为战略，a17、a20、a8在第一因子有较高的载荷，可解释为制度，同理依次解释，可得影响协同主要因素分别为技术、市场、战略、文化、制度、组织结构与流程。由此结果即可实证徐州装备制造业创新要素全面协同的影响因素。
针对徐州装备制造业各大中型企业，对16个创新要素协同项目和8个创新绩效项目展开问卷调查。根据调查问卷结果进行因子分析，从而确定各创新要素协同和创新绩效主要因子，为下文相关性的求解的前提。
通过SPSS解得主要因子，并由此可得技术和各非技术要素因子载荷。各创新要素协同是经过9次因子旋转所得结果，可见所选的创新要素两两连接作为主因子是符合本问的假设，因子载荷较高的正好表示技术与非技术因素很好地结合。
图1创新要素全面协同与创新绩效的相关性示意图
创新績效是经过5次因子旋转所得结果，虽然创新效率和创新效果有相似意义，但两者量纲不同，如果两者结合，就使得数据计算结果与我们假设有极大偏差，因此两者分开来统计分析是必要的，从结果也可以看出，不同因子所包含的项目的载荷是很有代表意义的。
结合国内外研究的现状，本文提出了各创新要素协同和创新绩效的概念示意图，如图1。
创新要素全面协同与创新绩效之间是必然存在联系的。因此要解决创新要素全面协同与创新绩效的相关性问题，本问在求解相关性基础上，进行回归分析，得到对应的一元和多元回归方程。
三、各要素协同度测度模型案例研究
（一）复合系统协同度模型的建立
所谓协同度，即为各评价指标在创新过程种协同的程度，创新过程又是一个复杂的系统，将装备制造业技术协同创新机制。具体步骤如下
α和β为系统稳定临界点上序参量的上限和下限。假定的取值越大，系统协同度越高，与之相反亦成立；假定的取值越大，系统协同度越小，同样，与之相反亦成立[6]。
Step 3：建立协同度表达式为：
协同度值越大，对系统有序的“贡献”越大，模型合理的关键是上下限值的确定和指标体系中各指标的选取。可以结合系统的实际情况和数据的可获得性综合予以考虑。
总的来说，对有序程度的作用力可通过的集成来实现，集成形式取决于各序参量的数值和子机构的组织结构。在实际中可用几何平均法：
从η的表达式中看出，只有当，成立时，系统机制有正的系统度。
对于协同度模型SIM而言，值越大则系统的协同度越高，取值在[-1，1]之间。同样SIM模型也会关注子机制的变动情况，如果子机制有序程度差别幅度较大，则反映了整个系统机制不协同，SIM取值会小于0。
（二）要素全面协同度测度的案例研究
利用上述模型，以徐州装备制造业的龙头——徐工集团为例，对其各要素全面协同度进行分析。
1.徐工集团简介
徐工集团成立于1989年3月，成立25年来始终保持中国工程机械行业排头兵地位，位居世界工程机械行业第5位，中国500强企业第122位，中国制造业百强第49位，中国机械工业百强第4位，是中国工程机械行业规模最大、产品品种与系列最齐全、最具竞争力和影响力的大型企业集团。徐工集团年营业收入由成立时的3.86亿元，发展到2012年突破1000亿元，保持行业首位。
2.建立徐工集团指标体系
由于徐工集团主要行业就是工程机械类，因此本问以整体行业作为研究对象，通过查找2004-2015 年的《中国科技统计年鉴》和《工业企业科技活动统计年鉴》，选取16个指标如上表所示，分别归为某个子系统。
由于选取的指标数据量纲不同，不能直接计算，故对2004-2015年的数据预处理。然后运用Matlab工具箱求得徐工集团协同度测度评价指标权重，进而求得集团技术协同创新机制协同度如下表所示：
从表中可以看出，决定各要素和绩效的协同度整体都在增加。其中决定制度的协同度最高，其次是战略和文化。而决定创新绩效的协同度是最低的。
为了更加直观的观察变化趋势，我们运用Matlab画折线图，如下图所示：
可以看出协同度随着年份平稳上升，协同度不断提高。其中在2007年和2008年这一阶段作用于创新绩效的协同度下降了一些，但之后几年却一直平稳上升，甚至有赶超其他元素的趋势，由此可见通过创新元素协同度的不断提高，创新绩效还是有潜力可挖的
3.徐工集团全面协同程度模型的求解
在战略、技术、制度、市场、文化、组织、创新绩效所求的协同度的基础之上，进一步根据全面协同模型可以求得徐工集团整体创新系统的全面协同程度
通过Matlab求解全面协同度：
从表和图中可以直观看出协同度是随时间增长的，并且稳步上升，没有下降的趋势。由此可以看出徐工集团近年来发展较为迅猛，作为行业的排头兵，徐工集团迎接挑战把握机遇，坚定不移发展创新精神。
（作者单位：徐州工程学院）
作者简介：陈浪，1994年生，男，本科，研究方向：创新管理、财务管理。
参考文献
[1]邱建华.企业技术协同创新的运行机制及绩效研究[D].长沙：中南大学，2013.