馮朝軍

(重慶電子工程職業(yè)學院 管理學院，重慶 401331)

一、引言

近年來，隨著宏觀經(jīng)濟增長速度由高速轉(zhuǎn)向中高速發(fā)展，我國經(jīng)濟發(fā)展進入了“新常態(tài)”[1]，面對經(jīng)濟增長速度持續(xù)下行的壓力以及供給側(cè)改革的不斷深入，我國企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展也面臨著新的機遇和挑戰(zhàn)。在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的時代背景下，作為企業(yè)群體中最具創(chuàng)新活力的廣大科技型中小企業(yè)，對于推動國家宏觀經(jīng)濟的發(fā)展、增加就業(yè)、實現(xiàn)國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和促進科技成果產(chǎn)業(yè)化等方面發(fā)揮著不可估量的作用[2]。由于廣大的科技型中小企業(yè)與生俱有的高投入、高風險、高成長和高收益等特點，在企業(yè)的發(fā)展過程中，單靠自身的資源和優(yōu)勢難以實現(xiàn)短期內(nèi)的跨越式發(fā)展，必須和一定區(qū)域內(nèi)的相關(guān)企業(yè)、高等院校和科研院所等單位緊密結(jié)合，利用集群的優(yōu)勢進行集群創(chuàng)新，進而實現(xiàn)優(yōu)勢互補和資源共享[3]。在當今時代世界經(jīng)濟一體化的條件下，企業(yè)之間的合作與競爭為企業(yè)共生提供了實現(xiàn)條件和物質(zhì)基礎(chǔ)，同時也將集群內(nèi)企業(yè)的合作關(guān)系推向了新的階段。在集群創(chuàng)新的過程中，中小企業(yè)如何充分利用外部資源，選擇合適的合作伙伴，對于提高企業(yè)在合作中的競爭能力，保證創(chuàng)新活動的順利開展具有重要意義。

二、企業(yè)合作伙伴選擇的基本條件

集群創(chuàng)新的運作形式主要表現(xiàn)為合作創(chuàng)新，企業(yè)進行合作創(chuàng)新的一個關(guān)鍵問題就是關(guān)于合作伙伴的選擇，合作伙伴選擇的恰當程度直接影響到企業(yè)的創(chuàng)新效果和創(chuàng)新績效，因此中小企業(yè)對合作伙伴的選擇需要把握以下幾點[4]：

第一，合作者必須具有積極的態(tài)度。企業(yè)潛在的合作伙伴必須對合作創(chuàng)新持積極的態(tài)度，對參與合作的各方必須懷有極大的熱情和誠意，同時，對合作的創(chuàng)新項目要有濃厚的興趣，在創(chuàng)新過程中要保證在時間、精力和創(chuàng)新資源方面的投入，這是企業(yè)進行合作創(chuàng)新的首要條件，也是合作創(chuàng)新能否順利開展的前提和基礎(chǔ)。

第二，合作者必須具有一定的創(chuàng)新能力。企業(yè)潛在的合作伙伴必須具備一定的創(chuàng)新能力，這是合作創(chuàng)新取得成功的前提條件，因為參與合作創(chuàng)新的企業(yè)需要從伙伴那里得到某些方面的協(xié)助和支撐，并且創(chuàng)新資源能夠得到相互補充，如果合作者的一方的意愿總是無法得到滿足，那么合作也就失去了意義。

第三，合作雙方的目標必須相一致。企業(yè)潛在的合作伙伴的創(chuàng)新目標必須與本企業(yè)相一致，這樣才能保證合作雙方在共同的目標的指引下朝著同一個方向努力。目標的相互協(xié)同有利于組織的穩(wěn)定，在創(chuàng)新過程中能夠減少資源的浪費，促進合作達到預期的效果。

第四，合作雙方必須有文化的相容性。在企業(yè)選擇合作伙伴時，必須充分了解各方的文化上所存在的差異以及這些差異的可控性，只有合作雙方在文化上的彼此認同，才能夠在一定程度上降低合作過程中潛在的風險。只要合作雙方能夠適應(yīng)對方的文化，能夠互相尊重、求同存異，在合作過程中，相互學習和借鑒對方的優(yōu)點，這樣也有助于實現(xiàn)自身文化的提升，雙方的合作會更加順利[5]。

第五，合作者必須要有誠信。誠信是一個企業(yè)立身行事的根本，在企業(yè)的合作過程中尤為重要。如果潛在的合作者為追求自身的利益，不能夠信守諾言，為了一方的私利而不擇手段，那么合作也就失去了必要性。

因此，對合作伙伴的選擇是集群創(chuàng)新過程中重要的一環(huán)，直接關(guān)系到創(chuàng)新活動的成敗，企業(yè)在選擇合作伙伴時必須把握好以上幾項原則，只有選擇了合適的合作伙伴，在合作過程中才能夠彼此間達到默契，發(fā)揮集群創(chuàng)新的優(yōu)勢。

三、企業(yè)合作伙伴的選擇

企業(yè)能夠選擇好合適的合作伙伴，是集群創(chuàng)新活動中各創(chuàng)新主體之間合作競爭進入實質(zhì)性階段的基礎(chǔ)。對創(chuàng)新合作伙伴的選擇是一個復雜的過程，需要考慮多種因素，如果僅僅用定性的方法來對合作伙伴進行評價，則主觀性太強，容易造成評價結(jié)果的不準確。因此，企業(yè)應(yīng)該根據(jù)自身的情況和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的特點，采用定性和定量相結(jié)合的方法，采取適當?shù)牧炕Ｐ陀靡詫撛诤献骰锇榈膭?chuàng)新能力進行綜合評價。

目前常用的綜合評價方法有很多，比如層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法、灰色綜合評價法和模糊綜合評價法等，這些評價方法各有所長，適用于不同的背景和條件。由于企業(yè)對合作創(chuàng)新伙伴的選擇具有不確定性，影響企業(yè)進行選擇的很多因素都是模糊的，再加上主觀原因，不同的人對于某些影響因素的褒獎不一，所以很難用精確的統(tǒng)計方法確定這些因素的具體判斷值。所以本文通過采用層次分析法(AHP)與模糊綜合評價法(FCE)相集成的綜合評價模型，對潛在的合作伙伴進行綜合評價。

1.評價指標體系的構(gòu)建

為了科學合理地對潛在合作伙伴進行綜合評價，需要在科學性、完整性、有效性和可操作性的原則基礎(chǔ)上，建立一套客觀而有科學的綜合評價指標體系。結(jié)合企業(yè)選擇合作伙伴的幾個基本條件，根據(jù)模糊綜合評價模型的需要，借鑒相關(guān)資料[6]，本文設(shè)計出如表 1 所示的評價指標體系。

該評價指標體系的目標層是潛在合作伙伴的合作潛力，主準則層大致分為五個方面，分別為現(xiàn)實創(chuàng)新能力、一致性、相容性、互補性和成長性，對于每一個方面，又可以進一步細分為若干項指標，本文將主準則層的五個大的指標細分為22個具體指標，這些細分具體指標構(gòu)成分準則層。

表1 潛在合作伙伴合作潛力綜合評價指標體系結(jié)構(gòu)表

2.合作潛能的模糊綜合評價模型

(1)模糊綜合評價模型的構(gòu)建

對于潛在合作伙伴合作潛力的評價，本文設(shè)計的評價指標體系屬于一個三層體系，根據(jù)模糊評價理論，現(xiàn)將分準則層對主準則層的評判當作第一級評判，將主準則層對目標層的評判當作第二級評判，由此構(gòu)建二級三層模糊綜合評價模型[7]。具體操作步驟如下：

第一步， 首先將n個具體二級指標構(gòu)成集合：U={U1，U2，…，Un}稱作因素集(本文中n=22)；然后再將n個因素按其屬性分作m個子集(本文中m=5)，滿足條件：

Ui={ui1,ui2,…，uini}i=1，2，L，m

(1)

Ui∩Uj=φ，i，j=1，2，…，5且i≠j

第二步，對第一級指標進行評判，將因素集U的每一個子集Ui分別進行綜合評判。

記V=(V1，V2，…，Vl)為評語集，l為評語的數(shù)目，Ui中各個指標因素的權(quán)數(shù)記作：

(2)

由此即可得到Ui的綜合評判向量：VkBi=AiRi，i=1，2，…，m

(3)

本部分的中心工作在于模糊評價矩陣Ri的確定，此時可以做一個從因素集Ui到評語集V的一個模糊映射，如表 2 所示，其中rijk表示對某一評價對象作評價時，從因素集Ui中的第j個具體指標從屬于第k種評語的模糊集的隸屬度(其中i=1，2，…，m，j=1，2，…，ni，k=1，2，…，l)。

表2 因素集中個指標對應(yīng)于中各評語的隸屬度

這樣便可得到模糊評價矩陣Ri：

然后，繼續(xù)計算：Bi=Ai·Ri，i=1,2,…，m

(4)

第三步，開始對主準則層進行評判。此時，再將每一個Ui(i=1，2，…，m)看作一個因素，記作C={U1，U2，…，Um}，

(5)

此時C是一個因素集，它的模糊評價矩陣記作R，則

對于每一個Ui(i=1，2，…，m)，作為U的評價指標，根據(jù)其重要性，設(shè)計出其權(quán)重系數(shù)A=(a1，a2，…，am)，即可求出相對于主準則層的二級評判向量：

B=A·R=(b1，b2，…，bm)

(6)

記作Bk=max{b1，b2，…，bm} 即可得出對主準則層的模糊判斷結(jié)果為Vk。

(2)在評判的過程中指標權(quán)重系數(shù)的確定

評價指標權(quán)重代表各項指標在評價指標集合中所占的比重，在評價的應(yīng)用過程中具有重要的導向作用。在設(shè)定的指標體系下，指標權(quán)重的設(shè)置和改變將直接影響到評價的結(jié)果。在多指標評價體系中，由于各指標所代表的因素發(fā)展的不平衡性，導致各項指標的重要程度有所不同，為了能夠區(qū)分不同的指標在評價過程中對結(jié)果的影響程度，需要事先對指標體系進行加權(quán)處理。在實際應(yīng)用中加權(quán)處理方法較多，主要有定性的和定量等多種方法，如德爾菲法、功效系數(shù)法、層次分析法、尋蹤投影法和變異權(quán)重法等，本文中采取定性和定量相結(jié)合的方法——層次分析法(AHP)來解決評價指標的權(quán)重問題[8]，其步驟如下：

① 構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣。構(gòu)造的兩兩比較判斷矩陣在形式上是一個正互反矩陣，為了決定在指標體系中某層指標對上層指標的重要程度，首先需要行業(yè)專家對該層指標的重要程度進行兩兩比較，比較之后的結(jié)果就構(gòu)成了判斷矩陣[9]。為了將專家組對兩項目指標的重要程度比較結(jié)果進行量化處理，本文采取經(jīng)典的1～9 標度法進行表示，其數(shù)值的含義如表3所示：

表3 1～9標度法數(shù)字含義表

在1～9 標度法所構(gòu)造的判斷矩陣中，各元素的數(shù)值主要反映專家組對各因素的相對重要程度所進行的主觀認識與比較。

② 計算單一準則下元素的相對權(quán)重。在1～9 標度法基礎(chǔ)上根據(jù)特定的判斷準則C構(gòu)造出的兩兩比較判斷矩陣A之后，計算得出此判斷矩陣的最大特征根，同時得出最大特征根所對應(yīng)的特征向量，然后將該特征向量采取歸一化處理，歸一化后的向量就可表示本層各項指標對上層某指標相對重要程度的權(quán)重向量，記作ω=(ω1，ω2，…，ωn)T。在模糊綜合評價的應(yīng)用方面，計算出對于每個上層元素的權(quán)重向量之后，再經(jīng)過一致性檢驗，即可與模糊綜合評價相結(jié)合來對合作伙伴進行評價。

若對于合作伙伴的各項評價指標值都是采取精確數(shù)值表示，就需要層層累進，計算出每項指標相對于總體目標的合成排序權(quán)重，對各層元素的局部權(quán)重再進行進一步的合成計算所得到，具體過程如下：

將計算出的第k-1層nk-1個元素相對于總體目標的排序權(quán)重向量記作：

(7)

第k層的nk個元素相對于第k-1層第j個元素的排序向量記作：

則P(k)為nk×nk-1階矩陣，表示第k層元素相對于第k-1層各元素的重要性排序，則第k層元素相對于總目標的綜合合成向量w(k)可以表示為：

(8)

(9)

且ω(k)=p(k)p(k-1)…p(3)ω(2)，此處ω(2)表示第二層元素對總體目標的排序向量。

3.兩兩比較矩陣一致性檢驗。

在理想狀態(tài)下，如果專家在對指標的比較過程中，能夠滿足前后比較的一致性要求，判斷矩陣只能計算出一個特征根，也是其最大特征根λmax=n，其余的特征根均為0，表明兩兩比較判斷矩陣能夠滿足矩陣的正互反性質(zhì)及一致性要求，但是，由于專家在對指標進行兩兩比較判斷時，難以保證比較方法的前后一致性，若一致性不能夠完全滿足，其最大特征根λmax將不一定等于n，此時，只要矩陣無明顯違背指標重要性的傳遞規(guī)律，則仍可采用λmax及其相應(yīng)的ω來表示權(quán)重向量，但要求判斷矩陣的一致性不可超過一定的限度，該一致性叫滿意一致性，要達到此項要求，還需作矩陣的一致性檢驗：

(1)首先計算判斷矩陣的最大特征值λmax，同時將其特征向量進行歸一化處理，得到向量ω；

(2)然后計算一致性指標(ConsistencyIndex)

(3)對比一致性指標數(shù)值。由于隨機性導致了一致性偏差，因此需要查驗如表4所示的相應(yīng)n的平均隨機一致性指標R.I.(RondomIndex)[10]：

表4 隨機一致性指標數(shù)值表

表4中數(shù)據(jù)顯示，隨著矩陣階數(shù)的增大，一致性隨機偏差的可能性也會增大，因此在檢驗判斷矩陣的滿意一致性時，需將計算出的一致性指標C.I.和平均隨機一致性指標R.I.進行比較，從而計算出對應(yīng)一致性比率C.R.(Consistency Rate),

(4)進行判斷：若C.R.<0.1，即可認為判斷矩陣的一致性可以接受，具有滿意一致性；若C.R.>0.1，則可以認為判斷矩陣不滿足滿意一致性，需要重新修正判斷矩陣，從而確保一定程度上的滿意一致性。

3.模糊綜合評價法應(yīng)用

根據(jù)本文中所設(shè)計的對合作伙伴合作潛力的評價指標體系，利用模糊綜合評價方法，對某一潛在的合作伙伴進行評價。由于本部分的重心在與模糊綜合評價方法的應(yīng)用，考慮到層次分析法已經(jīng)非常成熟，其各項指標的權(quán)重向量計算方法在本部分省略。

第一步，計算出相應(yīng)的權(quán)重向量

總目標的五個一級指標的權(quán)重向量為：ω=(0.25，0.20，0.15，0.25，0.15)；

現(xiàn)實創(chuàng)新能力的5個二級指標的權(quán)重向量為：ω1=(0.20，0.20，0.15，0.25，0.20)；

一致性的4個二級指標的權(quán)重向量為：ω2=(0.30，0.25，0.20，0.25)；

相容性的4個二級指標的權(quán)重向量為：ω3=(0.25，0.20，0.35，0.20)；

互補性的4個二級指標的權(quán)重向量為：ω4=(0.35，0.20，0.30，0.15)；

成長性的5個二級指標的權(quán)重向量為：ω5=(0.30，0.20，0.15，0.15，0.20).

第二步，確定評語集：V=V1，V2，V3，V4，V5=(很好，較好，一般，較差，很差)。

第三步，邀請專家按照上述評語集對U1-U5中各項具體指標進行評價，本課題邀請了20位專家進行評價，根據(jù)專家的意見，將給出每項評語的專家人數(shù)占總專家人數(shù)的比重記作該項評語的得分，由此得到模糊評判矩陣為：

第四步，根據(jù)以上專家評出的矩陣進行綜合，得到：

B1=ω1·R1=

(0.2575，0.23，0.20，0.215，0.0975)；

B2=ω2·R2=

(0.15，0.1975，0.245，0.2425，0.1275)；

B3=ω3·R3=

(0.175，0.14，0.22，0.23，0.235)；

B4=ω4·R4=

(0.1525，0.205，0.1675，0.27，0.165)；

B5=ω5·R5=

(0.2175，0.1775，0.2075，0.185，0.2125).

于是便可以得到主準則層的模糊評價矩陣：

所以，B=ωR=

(0.191375，0.184375，0.195，0.23155，0.15825)，

Bk=max{b1，b2，…，bm}=

max{0.191375，0.184375，0.195，0.23155，0.15825}

=0.23155=B4

所以，評價結(jié)果對評語V4的隸屬度最大，即可以認為該潛在的合作伙伴的創(chuàng)新潛力較差。

四、結(jié)語