物联网产学研用合作伙伴选择研究

第一章 绪论

1.1 研究背景

进入 21 世纪后，我国的经济增长方式发生了变化，逐步丧失了劳动力低成本优势，存在资源利用率低、依赖模仿创新、进口依存度高、环境污染等问题，发展新兴产业是解决上述种种问题的关键所在[1]。2010 年 9 月，国务院立足我国产业阶段性特征，明确了战略性新兴产业的重点是节能环保、新一代信息技术等七大产业[2]。2014年，李克强总理指出，要促进公众对信息的消费，推动“宽带中国”战略，加快发展新一代信息技术产业。这表明我国越来越重视发展战略性新兴产业，尤其是新一代信息技术产业的发展。

未来五到十年，国家将致力于宽带建设、三网融合、物联网等下一代信息网络基础设施和信息服务。物联网产业的发展前景广阔，被业内视为第三次信息化浪潮，国家也陆续出台扶持物联网发展的相关政策，物联网将日益成为极具关注度和发展前途的朝阳产业。

随着当今技术更新换代的速度加快，产品生命周期越来越短，消费者需求也更加多变，物联网产业要掌握竞争的主动权，在市场中占有一席之地，需要将创新驱动发展作为战略选择。然而，单纯依靠引进技术、自主创新已不能适应日益激烈的竞争环境。因此，如何提高创新水平，实现集约型规模化创新，将成为人们关注的焦点，而“产学研用”契合了物联网企业生存和发展的需求。

随着学者们对产学研用研究的不断深入，取得了一定的成果，但是，也忽视了一些问题，如，对合作对象的选择不够重视。通过分析企业协同创新活动，杨东奇（2012）等指出，虽然组建合作关系的组织不断增多，但是，由于选择不适当的合作伙伴而导致的失败率高达 40%—70%。在产学研用合作过程中，合作伙伴的选择是合作活动的起始点，具有一定的风险，是影响产学研用成败的关键环节。选择合理有效的合作伙伴对于产学研用的顺利运行至关重要，如何选择适宜的合作伙伴，将是本研究的聚焦点。目前，多数企业在合作过程中忽略了合作伙伴选择的重要性，不够慎重，缺乏经验，往往因为选择了不适当的合作伙伴而未能达到预期目标，造成合作失败。面对物联网产业的风险和特征，要达到合作双方产学研用的契合度，提高物联网产学研用的成功率，需要从源头上控制产学研用的风险，有效地选择合适的合作伙伴。

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1.2 选题意义

1.2.1 理论意义

目前，学者们对于产学研用合作的研究主要集中在理论层面，如产学研用合作的主体、模式、利益分配方式等。但产学研用合作所面临的关键问题是如何对合作各方进行有效组合，提高合作伙伴的匹配度，从而实现各方的合作目的。因此，产学研用合作伙伴选择研究是产学研用合作的起点，同时也是本研究重点。目前，对于产学研用合作伙伴选择的研究还没有形成比较完整的体系，因此，本研究通过借鉴国内外合作伙伴选择方面的研究，结合物联网产业的特点，探讨物联网产学研用合作伙伴选择的方法。

本研究以有意图建立产学研用合作关系的企业为主体，对其候选合作伙伴进行评估，构建合作伙伴评估模型。通过归纳总结相关文献，设计物联网产学研用合作伙伴评价体系；在王先甲（2011）提出的基于 AHP 和 DEA 的非均一化灰色关联方法的基础上，用 ANP 替换 AHP，并改进 ANP—DEA—GRA 的结合方法，实现主客观因素相结合的评价方法。本研究为物联网产学研用合作伙伴选择提供依据，丰富了合作伙伴选择的研究方法，实现了理论意义。

1.2.2 现实意义

近些年来，对产学研用在理论和实践等方面的研究，不仅成为学者们追捧的热门课题，也逐步成为备受国家关注的战略行为，中央及各地方政府通过出台一系列鼓励性政策，为国家及地方产学研用的建设奠定了基础，引导了方向，促进我国产学研用的构建和发展。但是，我国产学研用的发展依然存在很多问题，其中，如何合理有效地选择产学研用合作伙伴是一个亟待解决的重要问题。截止 2014 年 11 月，在中国学术期刊网络出版总库中，以“产学研”和“合作伙伴”为检索词的检索结果仅为108 篇，在这 108 篇文献中鲜有涉及产学研用合作伙伴选择的研究。在产学研用实践过程中，往往由于受到理论、区域性差异等限制，仍依赖经验层面，缺乏实现指导。

本研究以“产学研用合作伙伴的选择”为研究视角，选取物联网基地进行实证分析，在丰富产学研用合作伙伴选择理论研究的基础上，指导实证对象进行产学研用合作伙伴的选择，并为我国产学研用合作伙伴选择提供普遍建议。此外，通过构建基于ANP—DEA—GRA 的物联网产学研用合作伙伴选择数学模型，并运用到实证分析中，实现了该数学模型的现实意义，为 ANP—DEA—GRA 模型在合作伙伴选择或绩效评价等方面的广泛运用提供借鉴。

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第二章 相关概念界定及理论阐述分析

本章通过介绍物联网的内涵，总结归纳了物联网产业发展的特点。其次，介绍了产学研用相关理论。根据交易成本理论，降低组建产学研用合作关系的交易成本是产学研用合作伙伴选择的动因之一。根据集成理论，通过对合作伙伴的选择，有助于提高合作伙伴之间的集成程度，实现集成效应，达到资源优化配置。根据三螺旋理论，产学研用合作是各参与方共同活动的结果。交易成本理论，集成理论，三螺旋理论，为产学研用合作提供了理论支持。

2.1 物联网相关概念界定

2.1.1 物联网的内涵

物联网是通过信息传感设备和互联网的有效结合，形成一个系统的网络，物联网实现了“物”与网络的连接，以便“物”的识别与管理。物联网的实质在于，利用射频自动识别技术和互联网，实现“物”的自动识别、信息共享。

总结归纳物联网内涵的发展历程如下表 2-1 所示。

目前，在世界范围内，发展物联网技术已逐渐被越来越的国家重视。根据美国权威咨询机构 Forrester 的预测，到 2020 年，物联网在“物物互联”方面的业务规模将达到“人人互联”的 30 倍。宁焕生，徐群玉（2015）指出，“物联网”对信息资源具有重要的掌控作用，并将成为主要的管理工具。我国政府已逐步意识到物联网的重要性，并为其发展提高了良好的政策环境，在国家技术发展规划、国家重点科研项目、国家重点基础研究发展计划（973 计划）、国家自然科学基金等领域，将“物联网”列为研究重点。

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2.2 产学研用相关理论阐述

2.2.1 交易成本理论

交易成本的概念最早由英国著名经济学家科斯（R.H.Coase）提出。科斯认为，交易成本理论的本质是通过组织跨企业边界的活动，实现交易成本和生产成本总和的最小化。

总结国内外主要学者对交易成本的定义如下表所示。

总的来说，交易成本是在搜索市场、谈判和拟定合同、以及合同执行的整个过程中，由于交易主体之间的摩擦而产生的成本。为降低成本，企业往往通过组建内部组织，代替对外部资源的需求，提高对成本的可控性，降低交易成本。

从交易成本理论角度分析，产学研用是一种新兴的合作模式。组建产学研用联盟能够确定相对稳定的交易关系，将市场问题内部化。尤其对于物联网这种高技术领域，实现产学研用，能够更好的保证关键技术的保密性要求，克服中间市场的不健全。

企业可以通过产学研用合作关系来降低交易过程中的摩擦成本、形成稳定的合作关系，降低技术内部封闭化倾向，削减技术创新投放市场的风险，同时，稳定的合作关系能够减少合作各方在认知中不确定性因素，降低交易中摩擦所产生的各项费用。

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第三章 物联网产学研用合作伙伴选择的风险及需求分析..................21

3.1 产学研用合作伙伴关系形成的背景分析.............. 21

3.1.1 市场环境的变化............21

3.1.2 技术的迅速发展............21

第四章 物联网产学研用合作伙伴选择方法分析..............28

4.1 传统型合作伙伴选择方法的研究概述........28

4.1.1 直观判断法..........28

第五章 基于 ANP 的物联网产学研用合作伙伴选择研究..................37

5.1 物联网产学研用合作伙伴选择的必要性............. 37

5.2 物联网产学研用合作伙伴选择评价体系的建立原则...........39

第七章 物联网产学研用合作伙伴选择的模型改进及对策建议

本章在第五章的基础上，对基于 ANP 的合作伙伴选择模型进行改进，提高运用ANP 数学模型进行合作伙伴选择的客观性，为小规模的合作伙伴选择提供了较为简便并科学的 ANP 数学模型。并且，对第六章中 ANP—DEA—GRA 数学模型的计算结果进行分析，运用 DEA 对评价结果进行数据调整，可以为各个备选对象提供切实可行的改进方案。此外，本章节根据第五章和第六章的研究结论，针对关键评价指标提出调整建议。

7.1 基于评价模型的物联网产学研用合作伙伴选择的改进

7.1.1 基于 ANP 的合作伙伴选择改进

在第五章中已经运用 ANP 对备选合作对象的各项指标进行排序分析，能够较好反应这些指标的重要程度。在章节 5.3 中运用指标权重及专家评分的方法对备选合作对象进行了排序筛选，但是在这种方法中，通过指标权重及专家评分的加权，难以避免主观因素的影响，本章将对 ANP 方法进行改进，实现对评价对象的排序。

在本章节中，沿用章节 6.5 中的指标体系及相关调研数据，对未实现排序备选合作对象的筛选后的指标数据进行无量纲化处理，将无量纲化后的指标数据与指标权重进行加权，最后，对各备选对象的各项指标加权后的数值进行加总，按照数值大小进行排序，亦可以得到备选合作对象的排序。

具体计算过程如下。

对筛选后指标的调研数据进行无量纲化处理，得到处理结果如上一章节中表 6-16和表 6-17 所示。将无量纲量化后数据乘以各指标的权重，得到如下表 7-1 所示。

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第八章 结论及展望

本章总结了本研究的主要结论，并指出了对进一步研究的展望。

8.1 本研究的主要结论

伴随着物联网对技术的高要求、消费者对产品的高需求，在经济开放程度越来越高的背景下，产学研用合作成为更多经济参与者和学术界关注的焦点。产学研用被赋予改变技术创新模式的重任，而产学研用合作伙伴选择作为起点，影响着合作的成败。目前合作联盟失败的主要原因是，选择合作伙伴时缺乏系统的标准，合作效果往往和预期存在偏差，然而中途更换合作伙伴的成本和风险很大，通常不了了之，影响产学研用合作的成效。

因此，本研究重点研究内容是，如何建立系统的物联网产学研用合作伙伴评价体系，并运用合理的数学模型进行计算分析，得出合作伙伴的选择结论，并依据选择合作伙伴时易出现的问题和现实情况，，总结对策建议。归纳起来，本研究主要包括以下三个方面：

首先，补充了我国对产学研用合作伙伴选择的研究。通过构建物联网产学研用合作伙伴选择的评价体系和数学模型，补充了我国对产学研用合作伙伴选择的研究，为我国物联网产学研用合作对象选择提供理论和实践支持。

其次，建立了针对物联网产业的合作伙伴选择评价指标体系。本研究首先尝试初步建立了评价体系，并继续研究过程中，对评价体系进一步完善，最终建立了以“需求—投入—过程—产出—应用”为框架的系统化的评价指标体系，总结分析相关研究，并结合物联网产业和产学研用合作的特点进一步新增相关指标，最终构建出比较完善的物联网产学研用合作伙伴选择评价体系，为产学研用合作伙伴选择提供基础。

最后，构建了基于 ANP—DEA—GRA 的定性与定量相结合的数学模型。本研究实现了 ANP，DEA，GRA 三种方法的结合运用，构建了三 阶段合作伙伴选择评价数学模型，运用 ANP 对评价指标进行筛选，运用 DEA 和 GRA 分别进行备选合作对象排序，这三种方法的结合使用分别弥补了彼此的不足，这也是本研究的创新点。本研究在实证分析中实现了对 ANP—DEA—GRA 三阶段评价模型运用，丰富了ANP—DEA—GRA 在合作伙伴选择研究中的价值。

参考文献（略）