基于云模型的行業產業類協同創新中心績效評價

李愛彬，經 曼，夏洪旺

(中國礦業大學，江蘇 徐州 221116)

?

基于云模型的行業產業類協同創新中心績效評價

李愛彬，經 曼，夏洪旺

(中國礦業大學，江蘇 徐州 221116)

本文以行業產業類協同創新中心為研究對象，立足于高校協同創新目標任務，從協同創新產出績效、創新行為協同績效、協同創新環境三個維度構建了協同創新中心績效評價指標體系，并設計了云模型，通過實例對行業產業類協同創新中心績效進行評價。結果表明，基于該模型的評價方法能夠更好地處理模糊性、隨機性信息，且能夠滿足協同創新中心績效評價特點和建設需要，可為提升高校協同創新中心績效提供實踐參考。

云模型；行業產業類協同創新中心；績效評價；評價指標

1 引言

2012年3月，教育部、財政部聯合實施了高等學校創新能力提升計劃(簡稱“2011計劃”)，協同創新成為提升高校創新能力，全面提高高等教育質量的具體行動。協同創新中心作為“2011計劃”實施的重要載體，運行滿四年后，由教育部、財政部組織實施第三方績效評價[1]。績效評價是整個“2011計劃”的關鍵所在[2]。績效評價這一“指揮棒”是否科學合理，決定著整個“2011計劃”的實施成效和質量，同時也是評價國家“2011計劃”政策實施成效而對研究者和實踐者提出的要求。

在國家已評選認定的38家協同創新中心里，行業產業類15家，是比例最高的一類協同創新中心[3]。行業產業類協同創新中心依托高校與行業緊密結合的優勢學科，以改造傳統產業和培育戰略新興產業發展為重點，廣泛吸納科研院所、大中型骨干企業開展有組織創新，是解決行業產業發展核心和共性關鍵問題的重要基地，對經濟新常態下行業技術進步、產業結構優化升級具有持續的支撐引領作用。鑒于此，本文以行業產業類協同創新中心為研究對象，構建一套完善、可操作的績效評價指標體系，并應用云模型評價方法來處理評價指標確定和量化過程受到主觀條件影響的不確定性和隨機性問題，實現定性與定量指標之間的轉換，從定量上把握協同創新中心績效水平，以期為政府部門完善協同創新中心績效管理與考評驗收提供決策依據，為協同創新中心進一步提升績效提供實踐參考。

2 行業產業類協同創新中心績效評價指標體系構建

教育部、財政部建立績效評價機制，對經培育組建成效突出而批準認定的2011協同創新中心按照確定的任務和規劃，加強目標管理和階段性評估。行業產業類協同創新中心以“支撐傳統、引領新興、產學融合、貢獻重大”為目標，旨在建設成為行業產業前瞻與共性技術研發和轉移的重要基地、促進學科交叉融合與培養高端行業人才的平臺。實現這一建設目標，需要創新鏈上、中、下游對接與耦合，產生系統疊加的非線性作用，在績效層面達到高度協同。而對協同過程進行績效評價，要融合多元協同主體的利益訴求。因此，行業產業協同創新中心績效評價體系應是一種多層次、結構性、定性和定量相結合的綜合評價指標體系。

根據系統理論，協同創新中心績效影響因素可劃分為要素和過程兩個相關層次，協同創新各方在投入人力、財力和物力之后，經系統內各要素相互作用，在協同創新的環境中達到一定的創新效果，并最終轉化為創新績效。而績效包括可測量的工作結果與可描述的工作過程(即結果產生的原因)兩個方面[4]。因此，對行業產業協同創新中心績效的評價既要考察協同目標的達程度，即協同創新產出績效，還要關注創新主體之間非線性作用的協同創新過程，即協同創新發展環境和創新行為協同績效。“協同創新產出績效”指行業產業協同創新中心在不斷提升人才、學科、科研三位一體創新能力上的產出績效，以及對行業產業貢獻率與經濟社會發展的效應，體現的是目標導向；“創新行為協同績效”指對不同創新主體之間的協同行為程度和過程評價，考察行業產業類中心打破高校與其他創新主體之間的體制壁壘的狀況，按照資源共享、優勢互補、風險共擔的原則把各方主體聯系在一起，推動人才、學科、科研協同創新的進程，體現的是手段途徑；“協同創新環境”指協同創新中心的管理運作，特別是與協同單位的戰略聯盟、合作協同機制等制度建設情況與執行成效，體現的是中心運行保障。由此，在參考相關文獻[5-7]及有關專家訪談意見的基礎上，并結合行業產業類協同創新中心發展目標要求，從上述3個方面匯總和整理指標，再進一步細化分解，最終得到三層次行業產業協同創新中心績效評價指標體系，如表1所示。該指標體系準則層包含3個維度，在準則層下分設10個一級指標、43個二級指標。

3 基于云模型的行業產業類協同創新中心績效評價方法

3.1 云模型理論

云模型是李德毅院士于1995年提出的、用語言值表示的某個不確定概念與定量描述之間的不確定轉換模型[8]。

(1)云的概念。U是一個定量的論域，而C是U上的一個定性概念，若一個定量值x∈U，且x是定性概念C的一個隨機實現，則x對C的確定度μ(x)∈[0,1]是具有穩定傾向的隨機數，這種隨機的隸屬度在論域上的分布成為隸屬云，簡稱為云，每一個x稱為一個云滴[9]。

μ∈[0,1],x∈U,x→μ(x)

(1)

(2)云的數字特征。云模型通常表示為Cloud(Ex,En,He)。其中，期望Ex是云滴在論域空間上分布的期望，熵En為該定性概念語言值的不確定性度量，超熵He為熵的不確定性度量，它們共同構成了云的數字特征。

表1 行業產業類協同創新中心績效評價指標體系

續表1

(3)云發生器。云發生器是定性概念與定量數值之間轉換的橋梁。正向云發生器中輸入云數字特征(Ex,En,He)及需要生成的云滴數，產生云滴，實現從定性到定量的映射，繼而生成云[10]；逆向云發生器是正向的相反過程，是從定量到定性的映射[11]；X條件云發生器是對給定特定的值，產生這個X在某一概念中對應的一個云滴，即得到X對該概念的一個隸屬度[12]。具體算法見表2。

表2 云發生器算法

3.2 基于云模型的評價步驟

(1)根據績效評價內涵，確定績效影響因素，建立如表1所示的績效評價指標體系。

(2)依據層次分析法(AHP)，確立不同指標的權重。

(3)正態云模型綜合評價。首先確定評價等級及數字特征：依據有關專家經驗，確定評價標準等級及每個等級的數據范圍。由此確定每個等級的云模型數字特征(Ex,En,He)。設x、y為對應評價等級的上邊界值和下邊界值。其中：

(2)

由于邊界值體現的是一種模糊邊界即從一個級別到另一個級別的過渡，屬于兩個級別的隸屬度應該相同[10]，則：

(3)

可以得到：

(4)

其次計算隸屬度：將收集到的評價數據輸入X條件云發生器中，得出各個指標隸屬于各個級別的隸屬度，并將其寫入隸屬度矩陣中。

最后確定綜合評價等級：將求得的指標體系綜合權重與隸屬度矩陣相乘，得到評價績效所屬級別的隸屬度，則績效的綜合評價等級即是隸屬度最大值。

4 實例分析

本文以中國礦業大學牽頭的煤炭安全綠色開采協同創新中心為例驗證所建立的指標體系，應用云模型法對其協同創新績效進行評價。該中心協同科研院所為中國煤炭科工集團有限公司；協同企業為神華集團有限責任公司等4家大型煤炭企業；協同高校為遼寧工程技術大學等7所高校。

4.1 確立各層指標權重

為了保證評價結果的客觀公正性，從該中心的牽頭高校、科研機構、協同高校、企業各邀請1名專家，采用Delphi方法收集專家意見，用AHP分別構建指標體系準則層對目標層、一級指標層對準則層、二級指標層對一級指標層的判斷矩陣，求出相應的權重和總權重。

以準則層為例，構造準則層對目標層的判斷矩陣A，即構造協同創新產出績效(A1)、創新行為協同績效(A2)、協同創新環境(A3)對總績效水平的重要度判斷矩陣A：

(5)

4.2 正態云模型綜合評價

得到指標體系權重后設計調查問卷，向參與煤炭安全綠色開采協同創新中心建設的8位專家學者、管理者調查咨詢，按確定的二級指標對中心建設和運行情況打分，利用反饋的數據對中心績效水平進行綜合評價。

(1)確定評價等級及數字特征。根據有關專家、管理者對指標的百分制賦值打分以及問卷的設計，將評價等級劃分為5個等級，分別是(90～100)優秀、(80～90)較優、(60～80)良好、(40～60)較差、(0～40)差。

以評價等級“良好”為例，根據公式(2)和(4)，計算評價等級“良好”的云模型數字特征，即：

(6)

由于專家打分過程中主觀因素偏差的存在，取超熵He=0.7。其它評價等級的云模型數字特征運用同樣的方法得到，即“優秀”Cloud1(95，4.25，0.7)、“較優”Cloud2(85，4.25，0.7)、“良好”Cloud3(70，8.5，0.7)、“較差”Cloud4(50，8.5，0.7)、“差”Cloud5(20，17，0.7)。

評價等級的數字特征(Ex,En,He)確定之后，利用正向云發生器生成綜合云模型。圖1表示五組較為模糊的定性概念，即等級優、較優、良好、較差、差用云模型轉換成定量數據的情況。

圖1 五組正向綜合云圖

(2)計算隸屬度。將專家打分的數據輸入X條件云發生器中，得到5個評價等級一次隨機出現的隸屬度，構成隸屬度矩陣。以專家1為例，C1(青年人才培養、學生培養、行業產業技術人員培養數量與計劃量比率)指標得92分，輸入X條件發生器中，得到每個評價等級一次隨機出現的隸屬度，如表3所示。

專家1為二級指標層其余42個指標分別打分，最終得出隸屬度矩陣Array1：

(7)

同理可求得其他7位專家評價矩陣Array2～Array8。

(3)確定綜合評價等級及結果分析。以專家1為例，將綜合權重集V(V1,V2,…,V43)=(0.0336,0.0223,…,0.0095)乘以隸屬度矩陣Array1，即：

V×Array1=[0.0336 0.0223 Λ 0.0095]×

(8)

歸一化后，即得到該協同創新中心績效隸屬于每一個級別的隸屬度為L1(0.356，0.443，0.199，0.001，0.001)。

同樣方法處理其他專家的調查結果，求得該中心績效評價等級的隸屬度L2～L8，取其平均值，最終得到平均隸屬度為L(0.3086，0.5000，0.1894，0.0010，0.0010)。可知煤炭安全綠色開采協同創新中心績效水平，“優秀”等級的隸屬度為 0.3086，“較優”等級隸屬度為 0.5000，“良好”等級的隸屬度為 0.1894，“較差”等級的隸屬度為 0.0010，“差”等級的隸屬度為 0.0010，因此，該協同創新中心績效水平的等級為“較優”，說明總體發展水平較高。

雖然績效整體評價結果為“較優”，但從專家打分情況來看，一些指標偏離程度較大，如指標C2(團隊建設數量及高層次人才匯聚量與計劃量比率)、C21(聯合共建研究團隊、聯合引進高層次人才的數量)、C23(人員互動制度的實施效果)、C31(儀器設備共享利用率)。根據逆向云發生器算法可以將專家對指標評價打分轉換成云模型參數，再利用正向云發生器得到專家對指標C2、C21、C23、C31的評價云圖，如圖2～5所示。

從圖2～5可看出，指標C2、C21、C23、C31的可視化評價結果的云圖用黑色“+”號表示，都較大程度偏離“較優”評價等級，位于評價等級“良好”與“較優”之間，說明這4個二級指標存在不足。因此，該協同中心應加大培養高層次人才數量，重點挖掘有潛力的團隊，給予重點支持；圍繞特色研究方向匯聚學科資源，集聚學術大師，組建高水平學術團隊；打破學校與其他創新主體之間的壁壘，促進學校與科研院所、行業企業間的人員互動，開放共享資源，營造良好的協同創新氛圍，激發協同創新活力。

圖2 指標C2的評價云圖

圖3 指標C21的評價云圖

圖4 指標C23的評價云圖

圖5 指標C31的評價云圖

5 結論

本文以行業產業類協同創新中心為對象，從協同創新產出績效、創新行為協同績效和協同創新環境3個維度構建了協同創新中心績效評價指標體系，并通過實際案例，對行業產業類協同中心績效進行了云模型評價，驗證了指標體系的可操作性和實用性。研究表明，基于該模型的評價方法有著較為準確的定量分析以及較為直觀的定性評價，不僅能夠處理評價信息中的模糊性，而且能同時解決語言信息中的模糊性和隨機性，使得對協同創新中心的績效評價更具有效性和科學性。有助于為政府部門完善效管理與考評方法提供政策參考依據，也為協同創新中心提升績效提供決策支持。

[1]教育部財政部關于實施高等學校創新能力提升計劃的意見[EB/OL].http://www.dost.moe.edu.cn/dostplan/jyjl/.

[2]趙德武.協同創新中心績效評價體系構建研究[J].中國高校科技，2014(1)：14-16.

[3]蔣興華，吳偉.高校面向行業產業協同創新困境化解—基于“2011協同創新中心”的研究[J].中國科技論壇，2016(2):16-20.

[4]周曉曄，孫歡，王喆.基于云模型的區域物流產業集群績效評價[J].工業工程，2014，17(5)：124-129.

[5]謝思全，鹿媛媛，李葉妍.科技協同創新績效評價指標體系初探[J].現代管理科學，2014(1)：18-20

[6]李林，襲勇.攻關項目協同創新績效評價指標體系設計及應用研究[J].科技進步與對策，2014(1)：123-129

[7]王潔方.協同創新中心績效評估體系研究[J].中國高校科技，2014(4)：59-61.

[8]李德毅，劉常昱，等.不確定性人工智能[J].軟件學報，2004，15(11)：1584-1594.

[9]劉東飛.基于AHP與云模型的軟件過程績效評價方法[J].計算機工程與設計，2014，34(3)：843-898.

[10]楊澤寰.科技協同創新平臺運行績效評價指標體系與方法研究[D].長沙，湖南大學，2014.

[11]葉瓊，李紹穩，等.云模型及應用綜述[J].計算機工程與設計，2011，32(12)：4198-4201.

[12]王雪青，潘輝，等.基于云模型的中國區域建筑產業競爭力評價研究[J].山西財經大學學報，2012，34(7):55-66.

(責任編輯 沈蓉)

Performance Evaluation of the Industry-Oriented Collaborative Innovation Centers Based on Cloud Model

Li Aibin,Jing Man,Xia Hongwang

(China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China)

The paper took the industry-oriented collaborative innovation centers as an example.Complied with the targets and tasks of collaborative innovation in colleges and universities,it designed the performance evaluation index system from 3 dimensions of collaborative innovation output performance,innovation behavior collaborative performance and collaborative innovation environment.And it designed cloud model to evaluate collaborative innovation center performance through the actual example calculation.The results show that cloud model could better handle the fuzziness,random information as well as in line with the collaborative innovation center performance evaluation features and practical needs,and it could provide practical guidance to increase collaborative innovation center performance.

Cloud model;Industry-oriented collaborative innovation centers;Performance evaluation;Evaluation index

江蘇省教育科學“十二五”規劃課題“高校產學研協同創新實現機制及制度設計研究”(D/2013/01/029)，江蘇省研究生教育教學改革研究與實踐課題“江蘇高校優勢學科核心競爭力評價與培育研究”(JGLX15_035)。

2016-02-22

李愛彬(1971-)，男，安徽廬江人，副研究員，管理學博士，碩士生導師；研究方向：教育與科技管理。

G311

A