企業協同創新伙伴選擇研究

朱雪春，陳萬明，殷紅幸

(1. 南京航空航天大學經濟與管理學院，江蘇 南京 211106； 2. 江鈴汽車股份有限公司，江西 南昌 330001)

1 引言

在知識經濟時代，隨著技術的復雜性和創新活動的不確定性，企業單獨依靠自身力量提高創新能力越來越困難，日益復雜的競爭環境和有限的企業資源，使得企業需要在創新方面開展更廣泛的協同，通過整合內外部資源來實現創新能力的提升。協同創新正日益成為企業生存與發展的不竭源泉和動力［1］。自20 世紀90 年代以來，企業間的協同合作以每年25%的增長率遞增［2］。協同創新是推動企業技術創新，實現科學技術轉化為生產力最佳途徑之一。協同創新能實現伙伴間能力互補和資源共享，加快研發過程，贏得市場先機，分擔研發成本和分散風險，實現研發的規模經濟效應，還能增強對外部環境的開放性，促進企業內部創新和變革。優秀的協同創新伙伴，對企業提升技術創新能力十分重要，企業必須運用科學方法在市場中選擇適合自身的協同創新伙伴。

2 文獻回顧

國內外學者對企業協同創新伙伴選擇進行了廣泛而深入的研究，主要集中在創新伙伴的選擇指標體系構建和創新伙伴的選擇方法方面。

在創新伙伴的選擇指標體系方面，Michael等［3］認為企業應從信任、關系承諾和兼容性三個方面考慮選擇創新伙伴。Brouthers 等［4］認為選擇合作伙伴時需要遵循4C 原則，包括合作文化、互補能力、兼容目標和相稱的風險。薛偉賢、張娟［5］指出高新技術企業技術聯盟互惠共生伙伴選擇應從伙伴間信任持久性、文化相容性和知識資源的互補性考慮。王曉新等［6］從資源能力、管理能力、技術能力狀況、產權信譽和兼容程度五個方面建立創新伙伴選擇指標體系。趙明光、易紅［7］通過對汽車制造業的研究，從企業技術水平、敏捷性、設備水平、相對距離與信譽五個方面建立層次結構模型，為企業選擇動態聯盟合作伙伴提供依據。從前人研究可以看出，盡管學者們研究創新伙伴選擇的角度不同，但大多認為伙伴的技術、信任、知識、資源等是選擇創新伙伴需要考慮的因素。

合適的創新伙伴選擇方法是企業選擇優秀協同創新伙伴的保證，許多學者在合作伙伴選擇方法方面展開了深入研究，這給研究協同創新伙伴選擇提供了借鑒。如Liao 等［8］選擇合作伙伴的能力、質量和成本三項硬性指標與數量和時間兩項柔性指標建立選擇指標體系，運用遺傳算法對構建的隨機模型進行求解。Amid 等［9］通過建立模糊多目標線性模型，采用模糊決策方法對合作伙伴進行擇優計算。曾德明等［10］采用層次分析法選擇研發合作伙伴。方金城等［11］利用信息熵技術對指標客觀賦權，提出一種熵值法改進的灰局勢決策方法，借助灰局勢決策模型對伙伴進行綜合評估。索瑋嵐等［12］借鑒決策試驗和評價實驗室法的思想，通過多因素關聯分析，利用二元語義表示模型分別處理和集結語言短語形式的因素關聯信息和備選IT 服務外包商的評價信息，對IT 服務外包合作商進行評價。陳菊紅等［13］提出過濾、篩選和最優組合三階段的合作伙伴選擇方法。吳雋等［14］應用粗集理論與證據推理的方法對供應鏈合作伙伴進行綜合評價。

可以看出，國內外學者對創新伙伴選擇進行了深入研究，這些研究為本文研究提供了重要參考。但同時，前人研究也存在不足。一方面，協同創新伙伴選擇指標體系的構建，需要同時考慮企業個體創新指標與企業間協同合作創新指標，而以往研究更多是側重于個體創新指標或合作創新指標，僅少量研究同時考慮個體創新指標與合作創新指標;另一方面，學者們構建的創新伙伴選擇指標體系，各指標間很難做到完全獨立，指標間可能存在信息重疊問題，這就需要選擇合適的方法解決指標之間的信息重疊問題。

3 企業協同創新伙伴選擇指標體系

企業協同創新伙伴選擇，需要建立合理的評價指標體系。本文在參閱大量相關資料，借鑒文獻［7］ 和文獻［15］，經過整理和整合完善后，根據科學性和系統性原則，構建包括企業個體創新指標和企業間協同創新指標的企業協同創新伙伴選擇指標體系，見表1。其中，個體創新指標包括敏捷程度、財務健康，技術能力，信譽狀況，知識擁有和管理經驗五個二級指標;協同創新指標包括目標一致、資源互補、團隊協作良好、動機一致和知識相通五個二級指標，這些指標能同時反映個體創新和協同創新，克服以往研究偏重某一方面的局限，能較為全面地反映企業協同創新。

表1 企業協同創新伙伴選擇指標體系

4 企業協同創新伙伴選擇方法

企業協同創新伙伴選擇是一個多指標綜合評價過程，包含與創新相關的多個指標，雖然企業協同創新伙伴選擇指標體系中的各指標是從不同方面反映企業的狀況，但仍不能完全確保各指標間是相互獨立的，指標之間往往存在著一定的聯系，有可能存在指標信息重疊，這就需要采用合適的協同創新伙伴選擇方法來消除指標信息重疊對創新伙伴選擇的影響。盡管已有不少學者對創新伙伴選擇進行研究，但較少有研究探討指標信息重疊的問題，導致研究得出的創新伙伴不一定是最優的創新伙伴，從而影響決策者最優創新伙伴的選擇。基于此，為克服指標信息重疊對創新伙伴選擇的影響，本研究采用主成分投影法來選擇協同創新伙伴。

主成分投影法的原理源于主成分分析法，主成分分析法是在不遺失重要信息的基礎上，將多個指標變化為少數幾個不相關的指標，因為各主成分是原有變量的線性組合，所有的主成分之間相互正交，不存在多余信息。主成分投影法是在主成分分析法的基礎上改進后的多指標評價方法，該方法將數據無量綱化和指標加權處理后，通過正交變換，把原來的n 個指標轉換成彼此正交的n個綜合指標，在沒有損失信息量的前提下，解決了指標間信息重疊問題，然后利用各主成分設計一個理想樣本，以m 個評價對象相應的評價向量在該理想樣本方向上的投影作為一維的綜合評價指標，并根據投影的結果排序。運用主成分投影法來選擇協同創新伙伴，能有效利用各協同創新伙伴選擇指標信息，并克服重疊信息的干擾，能對潛在協同創新伙伴的創新能力進行科學排序，有利于決策者選擇最優的協同創新伙伴。有一些學者已經將該方法應用于企業技術創新動力［16］，洪水災情評價［17］，產業集群伙伴選擇［18］和區域生態安全評價［19］等，并取得了良好的效果。

5 企業協同創新伙伴選擇應用案例

J 公司是一個主要生產輕型卡車和輕型客車的汽車制造企業，由于激烈的市場競爭，客戶對產品要求的不斷提高，J 公司為更進一步提高技術創新能力，提升研發水平，擬選擇協同創新合作伙伴。J 公司經過研究和市場調研，確定K1，K2，…，K6六個潛在協同創新合作伙伴，為選擇最適合自身需要的優秀協同創新合作伙伴，J 公司應用本研究建立的協同創新伙伴選擇指標體系，運用主成分投影法，對潛在協同創新伙伴評價和排序，為選擇最優秀的協同創新伙伴提供參考。

5.1 確定評價矩陣

J 公司邀請9 位評估專家，按照本研究所建立的企業協同創新伙伴選擇指標體系對潛在協同創新伙伴進行匿名預測和判斷，按7 個等級打分，從非常差、差、較差、一般、較好、好至非常好，分別給予1 至7 分，J 公司在對專家意見進行綜合反饋后形成新的預測表后再返還給各位專家，進行第二輪判斷和預測，然后再綜合反饋后將預測表發給專家判斷和預測，經過三輪綜合反饋意見后，9 位專家的判斷趨于統一，具體數據見表2。

表2 個體創新指標數據和協同創新指標數據

5.2 數據歸一化

本研究構建的協同創新伙伴選擇指標均為效益型指標，將數據歸一化，歸一化后指標數據見表3。

表3 歸一化后的個體創新指標數據和協同創新指標數據

5.3 指標權重的確定

運用CRITIC 法確定個體創新指標和協同創新指標的權重，見表4。

表4 個體創新指標和協同創新指標權重

從表4 可以看出，在該案例中，企業團隊協作能力、技術能力和資源互補性在各指標重要性中排前三位。

5.4 建立賦權決策矩陣

對樣本矩陣進行加權處理，根據公式zij=wij@chyij，建立賦權決策矩陣，見表5。

5.5 指標正交變換，構造理想樣本，計算各評價對象在理想樣本的投影值并排序

先將指標正交變換，過濾掉指標之間的重復信息，再構造理想樣本，計算各評價對象在理想樣本的投影值并按由大到小排序，見表6。

表5 賦權決策矩陣

表6 潛在協同創新伙伴在理想樣本投影值和排序

從表6 可以看出，潛在協同創新伙伴的投影值排序為K2?K3?K5?K1?K6?K4，對J 公司而言，在潛在協同創新伙伴K1、K2、…、K6中，優先選擇K2為協同創新伙伴。

6 結束語

協同創新是企業提高創新能力的重要途徑，協同創新伙伴直接關系企業創新能力的提升。本文構建了包含個體創新指標和協同創新指標的企業協同創新伙伴選擇指標體系，運用主成分投影法選擇協同創新伙伴，消除了評價指標間信息重疊的影響，同時應用客觀賦權法CRITIC 法確定指標權重，避免了專家賦權的人為因素影響，使評價結果更加客觀，并結合一個汽車企業分析其在企業中的具體應用。本研究為企業科學選擇協同創新伙伴提供了一種有效方法，期望為提升企業創新能力提供一些幫助。

由于企業所處的市場環境不斷變化，企業協同創新伙伴選擇指標體系也應隨著環境的改變而不斷完善，這在本研究中未做分析，如何根據環境變化不斷更新和完善企業協同創新伙伴選擇指標體系，是未來深入研究的方向。

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