王方　李華　張毅

摘要：技術(shù)市場的“大數(shù)據(jù)（Big Data）”時代已經(jīng)來臨。針對我國在“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下建設(shè)全國統(tǒng)一大技術(shù)市場過程中技術(shù)供給與需求信息收集和發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范缺失問題，通過文獻(xiàn)分析的方法，初步構(gòu)建了技術(shù)市場中影響技術(shù)供需主體選擇合作方時的因素體系，并結(jié)合對陜西省30所高校、25家企業(yè)和8個科研院所等的調(diào)研數(shù)據(jù)對其進(jìn)行了修正和量化。最后，運(yùn)用灰色接近關(guān)聯(lián)度分析模型計(jì)算得出了影響技術(shù)供給方選擇技術(shù)需求方時的10大關(guān)鍵因素和影響技術(shù)需求方選擇技術(shù)供給方時的10大關(guān)鍵因素。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；技術(shù)市場；灰色關(guān)聯(lián)分析；灰色接近關(guān)聯(lián)度

中圖分類號：F713.584 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.02.014

0 引言

經(jīng)過近30年發(fā)展，我國技術(shù)市場形成了以國家技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)為骨干、以創(chuàng)新驛站為組織網(wǎng)絡(luò)的新型技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)體系，已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)移的一條有效途徑[1，2]。2015年，全國共成交技術(shù)合同307132項(xiàng)，成交金額達(dá)9835.79億元1。隨著Internet技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的技術(shù)轉(zhuǎn)移活動正逐漸向Internet轉(zhuǎn)移，在線技術(shù)供給方和技術(shù)需求方迅速增長，網(wǎng)上技術(shù)市場不斷涌現(xiàn)（2004年已有130多家[3]），如中國浙江網(wǎng)上技術(shù)市場（累計(jì)會員人數(shù)達(dá)177977人，發(fā)布技術(shù)需求83860項(xiàng)，技術(shù)成果192215項(xiàng)）2、科易網(wǎng)（參與人數(shù)2064907人，發(fā)布成果信息265812項(xiàng)）3等。毫無疑問，技術(shù)市場的“大數(shù)據(jù)（Big Data）”時代已經(jīng)來臨，其已具備“大數(shù)據(jù)”的4V特征[4]：體量浩大（Volume，如僅全國技術(shù)合同網(wǎng)上登記系統(tǒng)2015年便產(chǎn)生了30萬多條交易記錄）；模態(tài)繁多（Variety，如僅科易網(wǎng)就既包含有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，又包含有圖片等全新的數(shù)據(jù)類型）；生成快速（Velocity，如僅中國浙江網(wǎng)上技術(shù)市場4月份截至17日就有53條技術(shù)需求發(fā)布）；價(jià)值巨大但密度很低（Value，如面對多個平臺上成千上萬條技術(shù)成果或技術(shù)需求信息，人們在短時間內(nèi)往往不易挖掘出有用信息，數(shù)據(jù)的價(jià)值利用密度低）。

2017年5月，科技部發(fā)布的《“十三五”技術(shù)市場發(fā)展專項(xiàng)規(guī)劃》中提出“探索建立技術(shù)市場數(shù)據(jù)中心，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)手段深度挖掘技術(shù)供需和配置關(guān)系”，這是“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下我國技術(shù)市場發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求。然而，當(dāng)前我國技術(shù)市場，特別是大量網(wǎng)上技術(shù)市場收集和發(fā)布技術(shù)供需信息的結(jié)構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)不盡相同，技術(shù)供需信息不能有效實(shí)現(xiàn)跨平臺的整合與共享，這使得技術(shù)的交易者需要在大量不同的網(wǎng)站中去查找相關(guān)的技術(shù)信息，并進(jìn)行繁瑣的注冊甚至繳費(fèi)瀏覽才能查找恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)，交易者信息搜索成本大為提高[5]。“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下，技術(shù)市場中每時每刻都會產(chǎn)生新的技術(shù)需求信息或技術(shù)供給信息，若沒有統(tǒng)一的信息收集和發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范，將使得技術(shù)供需雙方面臨的“信息過載（Information Overloading）”問題更加突出，信息搜索成本亦不斷提高，長期將不利于我國技術(shù)市場網(wǎng)絡(luò)化、信息化、國際化及智能化“四化”建設(shè)。

若要建立起合理的技術(shù)供給與需求信息收集和發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范，首先需要清楚影響技術(shù)供需雙方選擇合作方時的因素有哪些？哪些因素對其選擇合作方有著重要影響？目前雖已有大量學(xué)者從不同視角研究和討論了影響技術(shù)供需主體選擇合作方時的因素，且形成了一個龐雜的因素體系。但是若在實(shí)際收集和發(fā)布技術(shù)供需信息的過程中，將所有影響技術(shù)供需主體選擇合作方時的因素都考慮進(jìn)去，一方面會使信息收集變得更為困難、甚至不可能，另一方面發(fā)布的大量冗余信息將很容易淹沒有價(jià)值的信息點(diǎn)。此外，需要指出的是在技術(shù)市場中技術(shù)供需主體選擇合作方時影響因素的龐雜性決定了很難收集到大量有效、可靠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，這使得回歸分析法的應(yīng)用受限。因此，在僅有少量可靠數(shù)據(jù)的情況下如何從龐雜的因素中找出影響技術(shù)供需主體選擇合作方時的關(guān)鍵因素顯得格外重要。鑒于此，本文通過文獻(xiàn)分析（文獻(xiàn)梳理與理論總結(jié)）與實(shí)證分析（問卷調(diào)查與訪談）相結(jié)合的方法，構(gòu)建了技術(shù)市場中影響技術(shù)供需主體選擇合作方時的因素體系，并通過灰色接近關(guān)聯(lián)度分析模型實(shí)現(xiàn)了影響因素的序化處理，基于此給出了影響技術(shù)供給方選擇技術(shù)需求方時的10大關(guān)鍵因素和影響技術(shù)需求方選擇技術(shù)供給方時的10大關(guān)鍵因素，以期為我國建設(shè)技術(shù)市場的信息收集和發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范提供參考。

1 技術(shù)供需主體選擇的影響因素體系構(gòu)建

技術(shù)市場中影響技術(shù)供需主體選擇合作方時的因素是多方面的，既包括影響技術(shù)供需雙方技術(shù)轉(zhuǎn)移、技術(shù)交易的因素，又包括影響產(chǎn)學(xué)研合作的因素，還包括技術(shù)自身特性的因素等，我國學(xué)者已經(jīng)形成了大量成果。吳凡等[6]、饒凱等[7]、張寒等[8]及劉澤政等[9]在其研究中指出，科技經(jīng)費(fèi)投入、科技人力投入、企業(yè)對高校的認(rèn)可度、誠信度等對大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移有較強(qiáng)的影響。謝園園等[10]從企業(yè)的視角，基于對江蘇省229家創(chuàng)新型企業(yè)的調(diào)研數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)外部政策環(huán)境、產(chǎn)學(xué)研合作程度、行業(yè)類型等對企業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作行為及模式選擇有顯著影響。藍(lán)英等[11]研究了合作中雙方資源或能力的互補(bǔ)、科研院所及企業(yè)家的支持、雙方信任、雙方利益分配、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)等影響產(chǎn)學(xué)研合作的因素。唐孝云等[12]研究了利益分配機(jī)制、風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)制、中介服務(wù)、研發(fā)成果市場價(jià)值、科技成果的所有權(quán)等影響產(chǎn)學(xué)研合作的因素。李梅芳[13]則在其產(chǎn)學(xué)研合作成效研究中指出利益分配、文化價(jià)值融合、溝通與聯(lián)絡(luò)以及風(fēng)險(xiǎn)投資是影響產(chǎn)學(xué)研合作成效的四個重要因素。崔巖等[14]分析了技術(shù)的成熟性、實(shí)用性、可行性等技術(shù)自身特性對高校技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響。章琰[15]則指出技術(shù)的隱含性、復(fù)雜性、不確定性、成熟度、生命周期長短等對大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移有一定影響。此外，還有諸如周浩、劉曉燕、張莉、姜毓鋒等學(xué)者亦對上述問題進(jìn)行了深入研究。為了盡可能挖掘出影響技術(shù)供需主體選擇合作方時的因素，本文主要采取了以下做法：

（1）以“技術(shù)轉(zhuǎn)移+影響因素”、“技術(shù)交易+影響因素”、“產(chǎn)學(xué)研合作+影響因素”等為主題詞，以萬方數(shù)據(jù)服務(wù)平臺、中國知網(wǎng)（CNKI）等作為檢索源，進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，直接從文獻(xiàn)中提取影響技術(shù)供需雙方技術(shù)轉(zhuǎn)移的因素、影響產(chǎn)學(xué)研合作的因素及技術(shù)自身特性的因素等；（2）通過對部分高校、企業(yè)和科研院所等從事技術(shù)轉(zhuǎn)移工作的專家進(jìn)行訪談與調(diào)研，請專家們就通過文獻(xiàn)分析提取的影響因素給出完善與修改意見；（3）充分考慮收集到的專家意見，對通過文獻(xiàn)分析方法構(gòu)建的影響因素體系進(jìn)行完善。綜上，獲得影響技術(shù)供給方選擇技術(shù)需求方時的因素體系（表1）和影響技術(shù)需求方選擇技術(shù)供給方時的因素體系（表2）。

2 數(shù)據(jù)收集與描述性統(tǒng)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)收集

基于表1和表2中構(gòu)建的因素體系設(shè)計(jì)問卷，采用常用的Likert 5級量表形式來表示各個因素對于被調(diào)查者在選擇合作方時的重要程度，即1表示非常不重要，2表示不重要，3表示一般，4表示重要，5表示非常重要。為了保證樣本的有效性，主要采用兩種方式發(fā)放問卷：（1）將設(shè)計(jì)好的問卷發(fā)布在專業(yè)性調(diào)查網(wǎng)站“問卷星”（http：//www.sojump.com/jq/3106340.aspx）上，通過“線下聯(lián)系、線上作答”的方式收集從事或從事過技術(shù)轉(zhuǎn)移工作的人員作答數(shù)據(jù)；（2）基于《西安市技術(shù)轉(zhuǎn)移與技術(shù)市場體系協(xié)同機(jī)制建設(shè)》（技術(shù)轉(zhuǎn)移促進(jìn)工程：CXY1354）項(xiàng)目推進(jìn)過程中，由西安市科技局組織的多次專題調(diào)研與座談，如《西安市科研院所科技成果轉(zhuǎn)化及產(chǎn)業(yè)化現(xiàn)狀》專題調(diào)研、《研究所促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)移、成果轉(zhuǎn)化運(yùn)行模式》和《高校技術(shù)轉(zhuǎn)移和成果轉(zhuǎn)化方面存在的問題》專題座談等，現(xiàn)場進(jìn)行訪談、紙質(zhì)問卷的發(fā)放與收集。本次調(diào)研共發(fā)放100份問卷，收回71份，剔除無效問卷，有效問卷66份，有效回收率92.96%。

2.2 描述性統(tǒng)計(jì)

為保證樣本的多樣性、提高數(shù)據(jù)的可靠性，在問卷設(shè)計(jì)中分別從樣本所屬工作單位、樣本從事技術(shù)轉(zhuǎn)移工作的年限和樣本在技術(shù)轉(zhuǎn)移中的角色三個方面進(jìn)行了細(xì)分統(tǒng)計(jì)，具體結(jié)果如下：

（1）樣本所屬工作單位的描述性統(tǒng)計(jì)（見表3）。收回的有效問卷中，來自大學(xué)的30份、企業(yè)的25份，科研院所的8份，各個單位的具體頻數(shù)及所占的百分比見表3。

表3 樣本所屬單位的分布

所屬單位 頻數(shù) 所占百分比（%） 累計(jì)百分比（%）

大學(xué) 30 45.45% 45.45%

科研院所 8 12.12% 57.57%

國有企業(yè) 8 12.12% 69.69%

民營企業(yè) 10 15.15% 84.84%

外資企業(yè) 7 10.61% 95.45%

其他 3 4.55% 100.00%

（2）樣本從事技術(shù)轉(zhuǎn)移工作年限的描述性統(tǒng)計(jì)（見表4）。收回的有效問卷中，從事技術(shù)轉(zhuǎn)移工作3年以上的專家占65.15%，從事技術(shù)轉(zhuǎn)移工作2年以上的專家占84.85%。

（3）樣本在技術(shù)轉(zhuǎn)移中角色的描述性統(tǒng)計(jì)（表5）。

3 技術(shù)供需主體選擇的影響因素序化方法

灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的重要組成部分，其主要思想是根據(jù)兩個序列之間的幾何相似程度描述其相近程度，在社會、經(jīng)濟(jì)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[16，17]。文獻(xiàn)[18]從相似性和接近性兩個不同的視角，構(gòu)造了一類新的灰色關(guān)聯(lián)分析模型，并給出了灰色相似關(guān)聯(lián)度和灰色接近關(guān)聯(lián)度的計(jì)算方法及其性質(zhì)，是灰色關(guān)聯(lián)度研究的一個重要標(biāo)志性成果[19]?；疑嗨脐P(guān)聯(lián)度主要用于測度序列Xi與Xj在幾何形狀上的相似程度，Xi與Xj在幾何形狀上越相似，它們間的灰色相似關(guān)聯(lián)度越大?；疑咏P(guān)聯(lián)度用于測度序列Xi與Xj在空間中的接近程度，Xi與Xj越接近，它們間的灰色接近關(guān)聯(lián)度越大[16]。需要指出的是，灰色關(guān)聯(lián)分析通過關(guān)聯(lián)度測度序列之間的相互關(guān)系或影響，但其主要關(guān)注的是序關(guān)系，而不是關(guān)聯(lián)度數(shù)值的大小[18]。

基于本文根據(jù)各個因素對技術(shù)轉(zhuǎn)移中供需雙方在選擇合作方時重要程度的強(qiáng)弱進(jìn)行排序的需要，此處選用灰色接近關(guān)聯(lián)度方法進(jìn)行分析。主要步驟如下：

（1）根據(jù)采用的Likert量表及專家評分構(gòu)建正理想評價(jià)序列4。

本文采用的是Likert 5級量表，因此5表示該因素對技術(shù)轉(zhuǎn)移中供需雙方在選擇合作方時滿意度的影響最強(qiáng)。記M={1，2，3，…，m}，N={1，2，3，…，n}。若有i（iM）個專家對影響因素進(jìn)行了評價(jià)，則可構(gòu)造如下正理想評價(jià)序列X0：

X0=（x0（1）， ...， x0（i）， ...， x0（n）），x0（i） 5，iM. （1）

式（1）中，x0（i）=max{xj（i），jN}，xj（i）表示第i個專家給第j個影響因素的評分。

（2）計(jì)算各個因素的評價(jià)序列與正理想評價(jià)序列（參考序列）的灰色接近關(guān)聯(lián)度。

設(shè)第j （jN）個影響因素的評價(jià)序列為Xj=（xj（1）， ...， xj（i），...， xj（n）），iM， jN，則稱

為X0與Xj的灰色接近關(guān)聯(lián)度[19]。若X0與Xj越接近，則灰色接近關(guān)聯(lián)度越大，表示因素j對技術(shù)轉(zhuǎn)移中供需雙方在選擇合作方時滿意度的影響越強(qiáng)。

（3）根據(jù)的大小對各個影響因素進(jìn)行排序，以此獲得影響技術(shù)供給方選擇技術(shù)需求方時滿意度的前10大主要因素和影響技術(shù)需求方選擇技術(shù)供給方時滿意度的前10大主要因素。

為了說明基于灰色接近關(guān)聯(lián)度方法的優(yōu)勢，以表6所示數(shù)據(jù)，同簡單平均法進(jìn)行對比。

基于表6中的數(shù)據(jù)，采用簡單平均法得三個影響因素重要性的得分均是5，即，無法實(shí)現(xiàn)三個影響因素的序化，從而不利于識別出關(guān)鍵因素。而通過計(jì)算三個影響因素與參考序列間的灰色接近關(guān)聯(lián)度，可得，即在這三個影響因素中，專家們認(rèn)為相對于和更為重要。

總之，通過定義評價(jià)序列，將所有專家對某一因素的評價(jià)看作一個整體，可實(shí)現(xiàn)各個因素重要性的系統(tǒng)比較，從而有助于克服如簡單平均法等基于點(diǎn)的思想所造成的個別異常點(diǎn)對結(jié)果影響（表6）。

3.1 技術(shù)供給方影響因素灰色接近關(guān)聯(lián)度計(jì)算

由式（1）和（2），計(jì)算影響技術(shù)供給方選擇技術(shù)需求方時滿意度的因素評價(jià)序列與正理想評價(jià)序列間的灰色接近關(guān)聯(lián)度，并按照各個因素的灰色接近關(guān)聯(lián)度大小進(jìn)行降序排列。于是，可得影響技術(shù)供給方選擇技術(shù)需求方時考慮的前10大因素依次是：誠信度、聲譽(yù)、利益分配機(jī)制、技術(shù)研發(fā)能力、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、知識產(chǎn)權(quán)所有權(quán)歸屬、研發(fā)人員投入、技術(shù)交易價(jià)格、地理位置、政策支持程度（詳見表7）。

3.2 技術(shù)需求方影響因素灰色接近關(guān)聯(lián)度計(jì)算

同樣，由式（1）和（2），計(jì)算影響技術(shù)需求方選擇技術(shù)供給方時滿意度的因素評價(jià)序列與正理想評價(jià)序列間的灰色接近關(guān)聯(lián)度，并按照各個因素的灰色接近關(guān)聯(lián)度大小進(jìn)行降序排列，可得影響技術(shù)需求方選擇技術(shù)供給方時考慮的前10大因素依次是：技術(shù)可行性、技術(shù)的競爭力、技術(shù)實(shí)用性、技術(shù)成熟度、聲譽(yù)、技術(shù)的市場需求度、技術(shù)的潛在發(fā)展前景、技術(shù)交易價(jià)格、風(fēng)險(xiǎn)大小及承擔(dān)程度、是否有相同的利益目標(biāo)（表8）。

4 結(jié)論與啟示

本文針對“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下我國建設(shè)全國統(tǒng)一大技術(shù)市場過程中技術(shù)供給與需求信息收集和發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范缺失問題，運(yùn)用實(shí)證分析和灰色關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合的方法，挖掘出了影響技術(shù)供需雙方選擇合作方時的關(guān)鍵因素。結(jié)果表明：

（1）技術(shù)供需雙方選擇合作方時考慮的關(guān)鍵因素各有側(cè)重。技術(shù)供給方選擇合作方時更看重技術(shù)需求方的“軟實(shí)力”，如誠信度、聲譽(yù)等；技術(shù)需求方選擇合作方時更看重技術(shù)供給方技術(shù)自身的特性，如技術(shù)可行性、技術(shù)的競爭力、技術(shù)實(shí)用性及技術(shù)成熟度等。

（2）技術(shù)供需雙方選擇合作方時考慮的影響因素亦有共同之處。聲譽(yù)和技術(shù)交易價(jià)格是技術(shù)供需雙方選擇合作方時所共同考慮的關(guān)鍵因素。此外，誠信度亦是另一個供需雙方所共同考慮的關(guān)鍵因素（誠信度在技術(shù)需求方的影響因素中居第11位）。

因此，在建設(shè)全國統(tǒng)一大技術(shù)市場的信息收集和發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范的過程中，一方面應(yīng)充分考慮技術(shù)供需雙方所關(guān)注信息的異同；另一方面還應(yīng)大力發(fā)展技術(shù)交易服務(wù)業(yè)。現(xiàn)實(shí)中，技術(shù)交易價(jià)格對技術(shù)供需雙方選擇合作方有著重要的影響，而由于雙方出發(fā)點(diǎn)不同，自身估計(jì)往往差距較大，發(fā)展技術(shù)交易服務(wù)業(yè)，由第三方提供系統(tǒng)的定價(jià)服務(wù)將有助于技術(shù)供需雙方的有效對接。如臺灣技術(shù)交易市場資訊網(wǎng)（TWTM）將“扶持技術(shù)交易服務(wù)業(yè)”列為一大業(yè)務(wù)宗旨，提供技術(shù)交易相關(guān)法律契約咨詢服務(wù)，并以定時定點(diǎn)的方式提供包括技術(shù)經(jīng)紀(jì)、技術(shù)事業(yè)化、技術(shù)交易法務(wù)、技術(shù)交易稅務(wù)、智權(quán)申請及面談等口頭咨詢服務(wù)。誠信度和聲譽(yù)作為技術(shù)供需雙方選擇合作方時所共同關(guān)注的另外兩個關(guān)鍵因素，制定科學(xué)合理的技術(shù)市場信用評級辦法已迫在眉睫，這亦是我國《技術(shù)市場“十二五”發(fā)展規(guī)劃》將“探索開展技術(shù)市場信用體系建設(shè)，建立技術(shù)市場各類相關(guān)主體的信用數(shù)據(jù)庫，開展技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)的信用征信和評級試點(diǎn)”作為重點(diǎn)任務(wù)的主要原因之一。

注釋：

1 中國技術(shù)市場管理促進(jìn)中心，http：//www.sinotechmart. cn/chinajishushi chang guanli/tjsj/list.shtml.

2 中國浙江網(wǎng)上技術(shù)市場，截止2017年4月17日數(shù)據(jù)，http：//www.51jishu.com/index.do.

3 科易網(wǎng)，截止2017年4月17日數(shù)據(jù)，http：//www.1633. com/.

4 評價(jià)序列是由所有專家給予某一特定因素的評分構(gòu)成，如有5個專家對“技術(shù)成熟度”進(jìn)行評價(jià)，則他們的評分構(gòu)成一個評價(jià)序列X=（5， 3， 2， 3， 5）.

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（編輯：龍蓉）

Abstract：The Big Data time of the technology market has come. In order to establish standards for information collection and dissemination of technology supply and demand in the process of constructing our country's unified national technology market under the ‘big data environment， the main technology supply and demand factors were identified by the method of literature analysis when choose partners in the technology market. Then the 30 universities in Shaanxi Province， 25 enterprises and 8 research institutes were investigated， and the factors system has been revised and quantization. Finally， the key factors influencing the partner selection in technology market were determined by the close degree of grey incidence method.

Keywords：big data；technology market；grey correlation analysis；close degree of grey incidence