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摘要：为了针对产学研系统进行协同度评价，可以将它划分为企业、高校以及研究机构三个子系统，针对各主体在产学研协同过程中的投入、过程及产出三个环节设计二级评价指标体系。以协同学理论为基础，采用熵权法对指标权重进行赋值，可以实现对复合系统协同度评价模型的改进。最后以江苏省产学研体系为例进行实证分析，根据各年的协同度评价结果可以发现，在坚持强调企业主体地位的同时，提高高校参与产学研合作的热情，并深入推进研究机构体制改革将有助于提高协同度水平。
关键词：产学研合作；协同学；协同度；江苏省
一、引言
在党的十八大报告中明确指出，要加快科技体制改革，推进产学研协同，提高科技成果的转化率。开展产学研协同旨在发挥企业、高校与研究机构三方各自优势，促进企业实现技术创新，推动地区经济持续发展。然而产学研协同过程中常会因为利益分配或文化冲突等问题而影响到协同的推进，该过程需要依靠企业、高校、研究院以及政府等机构多方的共同努力，各主体间相互协调发展的程度极大影响到产学研协同创新的合作效率，因此努力提高各主体之间的协同水平对促使产学研系统健康发展具有重要的现实意义。通过对产学研协同过程中的协同度进行综合评价，各主体可以及时反思自己在协同过程中的活动是否科学，发现自身在协同过程中存在的问题，从根本上设法提升协同的效果和效率。
二、文献评述
随着产学研合作的重要性日益凸显，越来越多学者开始关注产学研协同领域，深入探究产学研协同创新机制。其中，Etzkowitz H于20世纪90年代中后期提出的三螺旋理论作为产学研中的经典理论，给政府、产业以及大学间进行知识共享和技术创新给予模型指导，揭示出创新的动态性。国内，蔡启明通过流程图清晰地将产学研协同分为联盟建立、协同创新运行及过程风险监控三个模块。吴悦将产学研协同创新定义为企业、大学、科研院所三个基本主体在政府、科技服务和金融中介机构等其他相关主体的帮助支持下，充分发挥各自优势进行合作，共同参与科技研发技术创新活动。
同时，近些年国内外学者在协同度评价模型上进行了一系列研究。Nicholas Timme利用多元分析法对复杂系统的协同问题进行研究；Koberg运用五分法分别对各个变量状态进行打分，从而分析企业内部因素之间的联系，并计算出跨职能部门的协同程度。
韩文秀提出的复合系统协同度评价理论模型是目前国内运用较广泛的协同度评价模型。该模型以序参量为基础，对各子系统的有序度进行集成来计算复合系统协同度；王晓亚将知识密集型产业分为制造业和服务业两个子系统，运用此模型分析了协同度；李晓钟将我国物联网系统分为融合机制、技术创新机制、结构调整机制、组织机制子系统，利用该模型进行了协同度评价。
本文将针对产学研协同创新机制，从以下三个方面对现有协同度计算方法进行改进，系统地评价产学研协同过程中的协同度。
（一）子系统划分方法
李林在研究中将系统分为创新主体、创新机制、组织协调和知识流动四个子系统；吴笑将协同创新系统看作是主体、过程、要素、机制、体制以及协同效果这六个子系统间的协同。
以上方法是将协同体系看作一个整体系统，然后考察这个系统的各项功能协同发展的程度，如果将产学研系统划分为企业、高校与研究机构三个子系统来评价系统协同度，就可以评价三个主体间相互协调发展、资源优化配置的程度，也是一种非常重要的观察角度。因此，本文将把企业、高校以及研究机构这三个研究对象作为产学研系统的三个子系统进行分析。
（二）评价指标方面
各主体发展状况的一个重要标志就是投入产出水平的对比，因此在选取评价指标方面，本文将从企业、高校、研究机构三个主体在产学研协同中的投入、过程以及产出三个环节的情况入手，分别选取代表性强的属性作为序参量，从而能够客观准确地评价产学研协同过程中的协同度。考慮数据的可获得与准确性，本文指标数据主要从《中国科技统计年鉴》中获取。
（三）指标权重方面
对于韩文秀的复合系统协同度评价模型，考虑到各序参量分量对子系统有序度的“贡献”程度不同，相对于几何平均法来说，采取加权和法对序参量分量有序度进行集成能够更准确地反映出子系统有序度。而目前分析协同度问题时较多采用层次分析法、专家调查法等主观赋权法来确定序参量分量的权重，但这些方法依靠专家经验判断而得，主观因素影响较大。
因此，为了提高属性权重的客观性，本文将采用基于原始数据本身的客观评价方法——熵权法来确定权重。同时，熵是系统无序程度的一个度量，所以熵权法较好地与协同度评价中序参量有序度的概念相联系起来。熵权法的原理是如果指标的信息商越小，则表示该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起到的作用越大，权重值越大。
三、产学研协同度评价模型与指标体系构建
（一）产学研协同度评价模型构建
产学研协同系统的结构非常明确，是由企业、高校、研究机构三个子系统构成的自组织系统，目的在于使整个系统朝着更加高效、有序的方向发展。
（二）产学研协同度评价指标体系构建
根据前述内容，分别将产学研协同过程中企业、高校以及研究机构这三个子系统的投入、过程以及产出等三类指标共9项作为一级指标，进而又设计了24个项目作为二级指标。指标体系构成如下，具体如表1所示。
四、江苏省产学研协同度实证分析
（一）数据来源
江苏省作为经济、人才、科技大省，拥有众多科技资源和科研成果存量，科研实力雄厚。如何提高产学研协同过程中各主体之间的协同程度，使江苏省科技资源以及科研投入得到更充分的利用，是江苏省目前关注的重要问题。本文所用数据均来自2011～2017年的《中国科技统计年鉴》。
（二）指标权重计算 以企业子系统S1为例，2010～2016年间八个属性方案值汇总得到如下X矩阵。
X=137 4015 145589 155 3446 198890 159637 72864104 5994 232158 225 5952 386075 266232 100583225 7201 2875124 203 6231 489945 323448 110530250 8318 322567 227 7295 560918 358287 128461264 9254 342507 237 8163 630561 375863 142895264 10014 309895 241 9147 638513 326286 150857270 10945 360997 247 10064 715397 391872 174604
经过规范化处理，得到：
Y=0.079 0.048 0.055 0.117 0.043 0.033 0.056 0.0580.406 0.282 0.38 0.649 0.245 0.341 0.426 0.2770.582 0.462 0.588 0.48 0.393 0.511 0.626 0.3550.725 0.558 0.72 0.664 0.526 0.628 0.747 0.4970.81 0.669 0.795 0.737 0.635 0.743 0.808 0.6110.808 0.76 0.672 0.772 0.759 0.756 0.635 0.6740.845 0.87 0.864 0.813 0.874 0.882 0.864 0.862
根据公式（3），计算出各指标的熵值如下：
H=[0.989 0.978 0.983 0.995 0.975 0.971 0.984 0.983]
将数据代入公式（4），得到企业子系统下各指标的权重：
λ=[0.077 0.153 0.118 0.035 0.179 0.208 0.112 0.118]
针对高校与研究机构子系统用同样方法推算指标权重，结果如表2所示。
（三）协同度计算
将从年鉴中获取的数据代入公式（1），分别假定每个序参量分量这7年中最大值的110%和最小值的90%来作为各个序参量分量的下限与上限。将计算得到的各序参量有序度和子系统权重代入公式（2），计算出江苏省产学研体系在2010～2016年间三个子系统各自的有序度，选取2010年作为基期，根据公式（5）即可求出逐年的产学研系统总体协同度SUIR，如表3所示。
（四）结果分析
根据表3绘制江苏省产学研系统有序状态趋势图，如图1所示。
可以看出，江苏省产学研系统协同程度稳步增长，但增速略有所下降。针对逐年的协同度状况进行具体分析如下。
2011年，江苏省产学研系统的协同度上升到0.157，为低协同状态。
2012年，江苏省产学研系统的协同度继续提高，达到0.324，相比2011年翻了一倍。这一年的序参量分量中只有企业子系统中R&D项目人力投入这个指标有所下降。
2013年，江苏省产学研系统继续朝着更有序的状态发展，达到0.439，同比增长35.5%。这一年所有序参量分量指标中仅有高校出版科技著作这个产出指标有所下降，其他指标都稳步增长，每个子系统均向更有序的方向发展。
2014年，江苏省产学研协同程度进一步提高，但是增长幅度相较于前两年有所减少，主要原因是这一年中高校子系统的有序度增长缓慢。
2015年开始，江苏省产学研系统协同度继续稳定增长，2016年系统协同度达到0.797，协同状况良好。
五、结论与建议
产学研协同创新是我国实现创新驱动发展战略的重要途径，推进产学研协同工作、提升产学研协同过程中的协同程度，是江苏省实现经济快速增长的重要手段。根据以上实证分析结果，应该注意以下问题：
（一）坚持强调企业的主体地位
江苏省企业在产学研协同过程中的主体地位不够突出。坚持企业的主体地位，让高校与研究机构更好地以科技引领和支撑者的身份参与到产学研协同过程中来，可以推动江苏省产学研朝更有序的方向发展。因此企业需进一步提高在协同过程中的参与度并增加投入。
（二）提升高校参与产学研合作的热情
目前江苏省高校普遍存在科研成果实用性低，参与产学研协同创新的活跃度不高等问题。除了高校教师与学生必须加强自身科研能力外，高校也需考虑优化考核评价教师体系，将科研成果转化率、实际经济效益产出等指标加入到考评指标当中来，从而增强高校人员参与到产学研协同过程的热情。同时，鼓励高校科研人员进驻企业，了解企业实际需求，使研究方向与市场需求紧密结合。
（三）深入推进研究机构的体制改革
研究机构体制改革必须从根本入手，从观念与文化上彻底改变。全省研究机构必须认识到改革的重要性与有益性，自发转变成为走向市场、与经济活动紧密相关的市场科技，做到科技与经济紧密结合。进一步推动一些研究机构转变制度，成为科技型企业或者参与企业科研工作，为企业技术创新提供坚实的保障。
（四）积极发挥政府的引导作用
政府作为第三方，并不直接参与产学研协同过程，但政府的引导作用在产学研协同过程中至关重要。政府必须进一步完善政策环境，健全公共技术平台，并加强对中介机构的监管，从而有效地推动产学研协同发展。
参考文献：
[1]Etzkowitz H， Leydesdorff L. The TripleHelix-University-Industry-Government Relations： A Laboratory for Knowledge-Based Economic Development[J].Glycoconjugate Journal，1995（01）.
[2]蔡启明，赵建.基于流程的产学研协同创新机制研究[J].科技进步与对策，2017（03）.
[3]吴悦，顾新.产学研协同创新的知识协同过程研究[J].中国科技论坛，2012（10）.
[4]Nicholas Timme，Wesley Alford，Benjamin Flecker.et al. Synergy， Redundancy， and Multivariate Information Measures： an Experimentalist’s Perspective[J].Journal of Computational Neuroscience，2014（02）.
[5]Koberg C S， Detienne D R， Heppard K A. An Empirical Test of Environmental， Organizational， and Process Factors Affecting Incremental and Radical Innovation[J].Journal of High Technology Management Research，2003（01）.
[6]孟慶松，韩文秀.复合系统协调度模型研究[J].天津大学学报，2000（04）.
[7]王晓亚，翁国阳.知识密集型产业协同度及影响因素研究[J].中国科技论坛， 2015（11）.
[8]李晓钟，王莹.我国物联网产业协同发展机制及系统协同度评价研究[J].软科学，2015（01）.
[9]李林，杨泽寰.区域创新协同度评价指标体系及应用——以湖南省14地市州为例[J].科技进步与对策，2013（19）.
[10]吴笑，魏奇锋，顾新.协同创新的协同度测度研究[J].软科学，2015（07）.
（作者单位：南京邮电大学管理学院）
关键词：产学研合作；协同学；协同度；江苏省
一、引言
在党的十八大报告中明确指出，要加快科技体制改革，推进产学研协同，提高科技成果的转化率。开展产学研协同旨在发挥企业、高校与研究机构三方各自优势，促进企业实现技术创新，推动地区经济持续发展。然而产学研协同过程中常会因为利益分配或文化冲突等问题而影响到协同的推进，该过程需要依靠企业、高校、研究院以及政府等机构多方的共同努力，各主体间相互协调发展的程度极大影响到产学研协同创新的合作效率，因此努力提高各主体之间的协同水平对促使产学研系统健康发展具有重要的现实意义。通过对产学研协同过程中的协同度进行综合评价，各主体可以及时反思自己在协同过程中的活动是否科学，发现自身在协同过程中存在的问题，从根本上设法提升协同的效果和效率。
二、文献评述
随着产学研合作的重要性日益凸显，越来越多学者开始关注产学研协同领域，深入探究产学研协同创新机制。其中，Etzkowitz H于20世纪90年代中后期提出的三螺旋理论作为产学研中的经典理论，给政府、产业以及大学间进行知识共享和技术创新给予模型指导，揭示出创新的动态性。国内，蔡启明通过流程图清晰地将产学研协同分为联盟建立、协同创新运行及过程风险监控三个模块。吴悦将产学研协同创新定义为企业、大学、科研院所三个基本主体在政府、科技服务和金融中介机构等其他相关主体的帮助支持下，充分发挥各自优势进行合作，共同参与科技研发技术创新活动。
同时，近些年国内外学者在协同度评价模型上进行了一系列研究。Nicholas Timme利用多元分析法对复杂系统的协同问题进行研究；Koberg运用五分法分别对各个变量状态进行打分，从而分析企业内部因素之间的联系，并计算出跨职能部门的协同程度。
韩文秀提出的复合系统协同度评价理论模型是目前国内运用较广泛的协同度评价模型。该模型以序参量为基础，对各子系统的有序度进行集成来计算复合系统协同度；王晓亚将知识密集型产业分为制造业和服务业两个子系统，运用此模型分析了协同度；李晓钟将我国物联网系统分为融合机制、技术创新机制、结构调整机制、组织机制子系统，利用该模型进行了协同度评价。
本文将针对产学研协同创新机制，从以下三个方面对现有协同度计算方法进行改进，系统地评价产学研协同过程中的协同度。
（一）子系统划分方法
李林在研究中将系统分为创新主体、创新机制、组织协调和知识流动四个子系统；吴笑将协同创新系统看作是主体、过程、要素、机制、体制以及协同效果这六个子系统间的协同。
以上方法是将协同体系看作一个整体系统，然后考察这个系统的各项功能协同发展的程度，如果将产学研系统划分为企业、高校与研究机构三个子系统来评价系统协同度，就可以评价三个主体间相互协调发展、资源优化配置的程度，也是一种非常重要的观察角度。因此，本文将把企业、高校以及研究机构这三个研究对象作为产学研系统的三个子系统进行分析。
（二）评价指标方面
各主体发展状况的一个重要标志就是投入产出水平的对比，因此在选取评价指标方面，本文将从企业、高校、研究机构三个主体在产学研协同中的投入、过程以及产出三个环节的情况入手，分别选取代表性强的属性作为序参量，从而能够客观准确地评价产学研协同过程中的协同度。考慮数据的可获得与准确性，本文指标数据主要从《中国科技统计年鉴》中获取。
（三）指标权重方面
对于韩文秀的复合系统协同度评价模型，考虑到各序参量分量对子系统有序度的“贡献”程度不同，相对于几何平均法来说，采取加权和法对序参量分量有序度进行集成能够更准确地反映出子系统有序度。而目前分析协同度问题时较多采用层次分析法、专家调查法等主观赋权法来确定序参量分量的权重，但这些方法依靠专家经验判断而得，主观因素影响较大。
因此，为了提高属性权重的客观性，本文将采用基于原始数据本身的客观评价方法——熵权法来确定权重。同时，熵是系统无序程度的一个度量，所以熵权法较好地与协同度评价中序参量有序度的概念相联系起来。熵权法的原理是如果指标的信息商越小，则表示该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起到的作用越大，权重值越大。
三、产学研协同度评价模型与指标体系构建
（一）产学研协同度评价模型构建
产学研协同系统的结构非常明确，是由企业、高校、研究机构三个子系统构成的自组织系统，目的在于使整个系统朝着更加高效、有序的方向发展。
（二）产学研协同度评价指标体系构建
根据前述内容，分别将产学研协同过程中企业、高校以及研究机构这三个子系统的投入、过程以及产出等三类指标共9项作为一级指标，进而又设计了24个项目作为二级指标。指标体系构成如下，具体如表1所示。
四、江苏省产学研协同度实证分析
（一）数据来源
江苏省作为经济、人才、科技大省，拥有众多科技资源和科研成果存量，科研实力雄厚。如何提高产学研协同过程中各主体之间的协同程度，使江苏省科技资源以及科研投入得到更充分的利用，是江苏省目前关注的重要问题。本文所用数据均来自2011～2017年的《中国科技统计年鉴》。
（二）指标权重计算 以企业子系统S1为例，2010～2016年间八个属性方案值汇总得到如下X矩阵。
X=137 4015 145589 155 3446 198890 159637 72864104 5994 232158 225 5952 386075 266232 100583225 7201 2875124 203 6231 489945 323448 110530250 8318 322567 227 7295 560918 358287 128461264 9254 342507 237 8163 630561 375863 142895264 10014 309895 241 9147 638513 326286 150857270 10945 360997 247 10064 715397 391872 174604
经过规范化处理，得到：
Y=0.079 0.048 0.055 0.117 0.043 0.033 0.056 0.0580.406 0.282 0.38 0.649 0.245 0.341 0.426 0.2770.582 0.462 0.588 0.48 0.393 0.511 0.626 0.3550.725 0.558 0.72 0.664 0.526 0.628 0.747 0.4970.81 0.669 0.795 0.737 0.635 0.743 0.808 0.6110.808 0.76 0.672 0.772 0.759 0.756 0.635 0.6740.845 0.87 0.864 0.813 0.874 0.882 0.864 0.862
根据公式（3），计算出各指标的熵值如下：
H=[0.989 0.978 0.983 0.995 0.975 0.971 0.984 0.983]
将数据代入公式（4），得到企业子系统下各指标的权重：
λ=[0.077 0.153 0.118 0.035 0.179 0.208 0.112 0.118]
针对高校与研究机构子系统用同样方法推算指标权重，结果如表2所示。
（三）协同度计算
将从年鉴中获取的数据代入公式（1），分别假定每个序参量分量这7年中最大值的110%和最小值的90%来作为各个序参量分量的下限与上限。将计算得到的各序参量有序度和子系统权重代入公式（2），计算出江苏省产学研体系在2010～2016年间三个子系统各自的有序度，选取2010年作为基期，根据公式（5）即可求出逐年的产学研系统总体协同度SUIR，如表3所示。
（四）结果分析
根据表3绘制江苏省产学研系统有序状态趋势图，如图1所示。
可以看出，江苏省产学研系统协同程度稳步增长，但增速略有所下降。针对逐年的协同度状况进行具体分析如下。
2011年，江苏省产学研系统的协同度上升到0.157，为低协同状态。
2012年，江苏省产学研系统的协同度继续提高，达到0.324，相比2011年翻了一倍。这一年的序参量分量中只有企业子系统中R&D项目人力投入这个指标有所下降。
2013年，江苏省产学研系统继续朝着更有序的状态发展，达到0.439，同比增长35.5%。这一年所有序参量分量指标中仅有高校出版科技著作这个产出指标有所下降，其他指标都稳步增长，每个子系统均向更有序的方向发展。
2014年，江苏省产学研协同程度进一步提高，但是增长幅度相较于前两年有所减少，主要原因是这一年中高校子系统的有序度增长缓慢。
2015年开始，江苏省产学研系统协同度继续稳定增长，2016年系统协同度达到0.797，协同状况良好。
五、结论与建议
产学研协同创新是我国实现创新驱动发展战略的重要途径，推进产学研协同工作、提升产学研协同过程中的协同程度，是江苏省实现经济快速增长的重要手段。根据以上实证分析结果，应该注意以下问题：
（一）坚持强调企业的主体地位
江苏省企业在产学研协同过程中的主体地位不够突出。坚持企业的主体地位，让高校与研究机构更好地以科技引领和支撑者的身份参与到产学研协同过程中来，可以推动江苏省产学研朝更有序的方向发展。因此企业需进一步提高在协同过程中的参与度并增加投入。
（二）提升高校参与产学研合作的热情
目前江苏省高校普遍存在科研成果实用性低，参与产学研协同创新的活跃度不高等问题。除了高校教师与学生必须加强自身科研能力外，高校也需考虑优化考核评价教师体系，将科研成果转化率、实际经济效益产出等指标加入到考评指标当中来，从而增强高校人员参与到产学研协同过程的热情。同时，鼓励高校科研人员进驻企业，了解企业实际需求，使研究方向与市场需求紧密结合。
（三）深入推进研究机构的体制改革
研究机构体制改革必须从根本入手，从观念与文化上彻底改变。全省研究机构必须认识到改革的重要性与有益性，自发转变成为走向市场、与经济活动紧密相关的市场科技，做到科技与经济紧密结合。进一步推动一些研究机构转变制度，成为科技型企业或者参与企业科研工作，为企业技术创新提供坚实的保障。
（四）积极发挥政府的引导作用
政府作为第三方，并不直接参与产学研协同过程，但政府的引导作用在产学研协同过程中至关重要。政府必须进一步完善政策环境，健全公共技术平台，并加强对中介机构的监管，从而有效地推动产学研协同发展。
参考文献：
[1]Etzkowitz H， Leydesdorff L. The TripleHelix-University-Industry-Government Relations： A Laboratory for Knowledge-Based Economic Development[J].Glycoconjugate Journal，1995（01）.
[2]蔡启明，赵建.基于流程的产学研协同创新机制研究[J].科技进步与对策，2017（03）.
[3]吴悦，顾新.产学研协同创新的知识协同过程研究[J].中国科技论坛，2012（10）.
[4]Nicholas Timme，Wesley Alford，Benjamin Flecker.et al. Synergy， Redundancy， and Multivariate Information Measures： an Experimentalist’s Perspective[J].Journal of Computational Neuroscience，2014（02）.
[5]Koberg C S， Detienne D R， Heppard K A. An Empirical Test of Environmental， Organizational， and Process Factors Affecting Incremental and Radical Innovation[J].Journal of High Technology Management Research，2003（01）.
[6]孟慶松，韩文秀.复合系统协调度模型研究[J].天津大学学报，2000（04）.
[7]王晓亚，翁国阳.知识密集型产业协同度及影响因素研究[J].中国科技论坛， 2015（11）.
[8]李晓钟，王莹.我国物联网产业协同发展机制及系统协同度评价研究[J].软科学，2015（01）.
[9]李林，杨泽寰.区域创新协同度评价指标体系及应用——以湖南省14地市州为例[J].科技进步与对策，2013（19）.
[10]吴笑，魏奇锋，顾新.协同创新的协同度测度研究[J].软科学，2015（07）.
（作者单位：南京邮电大学管理学院）