張 瑜,菅利榮,倪 杰,劉 劍,羅 茜
(1.南京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,江蘇 南京 210016;2.金陵科技學(xué)院 商學(xué)院,江蘇 南京 211169)
產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟(Industrial Technology Innovation Strategy Alliance)起源于戰(zhàn)略聯(lián)盟,進(jìn)入20世紀(jì)90年代后,越來(lái)越多的學(xué)者關(guān)注產(chǎn)業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略聯(lián)盟。產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟是產(chǎn)學(xué)研合作模式的一種,是以產(chǎn)為技術(shù)進(jìn)步目標(biāo),以企業(yè)發(fā)展的內(nèi)在需求和聯(lián)盟參與方的共同利益為基礎(chǔ),通過(guò)資源共享和創(chuàng)新要素的優(yōu)化組合,由企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、大學(xué)、中介機(jī)構(gòu)等構(gòu)成的新型產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新組織。國(guó)外對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的研究主要從過(guò)程管理[1-2]、內(nèi)在沖突[3-4]、理論研究[5-7]、合作伙伴選擇[8-9]、績(jī)效評(píng)價(jià)[10-12]等方面進(jìn)行研究。而國(guó)內(nèi)側(cè)重于聯(lián)盟的模式分類[13]、運(yùn)行機(jī)制[14]、影響因素[15]、組織模式優(yōu)化[16]、知識(shí)轉(zhuǎn)移效率[17]、績(jī)效評(píng)價(jià)[18-19]等方面。美國(guó)麥肯錫咨詢公司研究報(bào)告指出:自20世紀(jì)90年代以來(lái),被調(diào)查的800多家參與ITIA的美國(guó)企業(yè),僅40%的聯(lián)盟能維持在4年以上,大部分聯(lián)盟短期內(nèi)解體[20]。從我國(guó)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟實(shí)際運(yùn)行情況來(lái)看,其建立時(shí)間較短,對(duì)其研究還處于初級(jí)階段,還未形成系統(tǒng)的理論成果。同時(shí)也有數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)聯(lián)盟的失敗率高達(dá)50%以上[21],嚴(yán)重挫傷了企業(yè)參與聯(lián)盟的積極性。因此,探索如何建立適合我國(guó)本土的產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟有其實(shí)際意義。
聚類分析就是將研究的對(duì)象按照一定的算法分成若干個(gè)類的一種數(shù)學(xué)分析方法。常用的聚類方法有層次的方法(也稱系統(tǒng)聚類法)[22-23]、劃分方法[24-27]、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法[28-30]、基于模型的方法[31]。不同的方法各有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
而灰色聚類不同于以上聚類文獻(xiàn),它是根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)矩陣或灰數(shù)的白化權(quán)函數(shù)將一些觀測(cè)指標(biāo)或觀測(cè)對(duì)象劃分成若干個(gè)可定義類別的方法,適宜于“少數(shù)據(jù)”、“貧信息”系統(tǒng)中的對(duì)象[32]。由于江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟成立時(shí)間不長(zhǎng),對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)可獲得的信息較少,因此,本文采用基于中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)[33]進(jìn)行灰評(píng)估。
定義 設(shè)有n個(gè)聚類對(duì)象,m個(gè)聚類指標(biāo),s個(gè)不同灰類,根據(jù)第i(i=1,2,…,n)個(gè)對(duì)象關(guān)于 j(j=1,2,…,m)指標(biāo)的觀測(cè)值xij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)將第i個(gè)對(duì)象歸入第k(k∈{1,2,…,s})個(gè)灰類,稱為灰色聚類[32]。
利用基于中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的進(jìn)行灰評(píng)估,其步驟如下[33]:
(2)連接點(diǎn)(λk,1)與第k-1個(gè)小區(qū)間的中心點(diǎn)(λk-1,0)以及(λk,1)與第k+1個(gè)小區(qū)間的中心點(diǎn)(λk+1,0),得到 j指標(biāo)關(guān)于 k灰類的三角白化權(quán)函數(shù)(?),j=1,2,…,m;k=1,2,…,s。對(duì)于(?)和(?),可分別將 j指標(biāo)的取數(shù)范圍向左、右延拓至λ0,λs+1,可得 j指標(biāo)關(guān)于灰類1的三角白化權(quán)函數(shù)(?)和 j指標(biāo)關(guān)于灰類s的三角白化權(quán)函數(shù)(?)。對(duì)于指標(biāo) j的一個(gè)觀測(cè)值x,可由下列公式計(jì)算出其屬于灰類k(k=1,2,…,s)的隸屬度(x):
(3)確定各指標(biāo)的聚類權(quán)ηj(j=1,2,…,m)。
(4)計(jì)算綜合聚類系數(shù),即
江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟于2009年開(kāi)始建立,由江蘇省科技廳倡議發(fā)起,各市科技局具體落實(shí),截止2012年4月,省一級(jí)的產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟已達(dá)到了30個(gè),有江蘇省環(huán)保產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省融合通信產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省新型平板顯示產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省集成電路產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省礦山物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省智能交通產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省數(shù)控機(jī)床產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省小核酸產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省干細(xì)胞產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省軌道交通產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省機(jī)器人與智能裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省海洋工程產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省輸變電裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省儲(chǔ)能材料與器件產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省納米產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省電容器及材料產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省再生橡膠新材料產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省家紡設(shè)計(jì)及新材料產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省新興玻纖復(fù)合材料產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省高性能合金產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省半導(dǎo)體照明產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省硅材料產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省船舶及配套產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟、江蘇省電力電器產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟。經(jīng)過(guò)兩年多的組建運(yùn)行,全省創(chuàng)新聯(lián)盟已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)和區(qū)域?qū)用嫘纬闪朔€(wěn)定的建設(shè)格局。
根據(jù)2011年第三次修訂的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)》和2011年發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類目錄》,對(duì)江蘇省30個(gè)省級(jí)創(chuàng)新聯(lián)盟進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)93%屬于七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),只有江蘇省船舶及配套產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟和江蘇省電力電器產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟分屬于制造業(yè)中的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)和電力機(jī)械及器材制造業(yè)??傮w來(lái)說(shuō),江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟的產(chǎn)業(yè)布局是以新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為主導(dǎo)的。
通過(guò)對(duì)所收集的材料分析及實(shí)地調(diào)研資料整理,江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的區(qū)域分布如下:江蘇省除淮安和宿遷外,其他11個(gè)市級(jí)地區(qū)均建有創(chuàng)新聯(lián)盟;以蘇南五市為主,集中了18個(gè)創(chuàng)新聯(lián)盟,蘇中地區(qū)共有9個(gè),而蘇北地區(qū)僅有3個(gè)。同時(shí),各區(qū)域聯(lián)盟的產(chǎn)業(yè)類型也比較集中:在蘇南地區(qū),新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟的集中比例最高,主要在蘇州和無(wú)錫;新材料產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟位居第二,分布在蘇州、常州和鎮(zhèn)江;生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟在蘇州的集中度也較高,高端裝備制造業(yè)在常州較為集中。
為了對(duì)江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟評(píng)價(jià)更具可比性,課題組采取了抽樣調(diào)查,從30家聯(lián)盟選取了18家,具體聯(lián)盟如下:江蘇省智能交通產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省高性能合金產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省環(huán)保產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省礦山安全物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省數(shù)控機(jī)床產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省干細(xì)胞產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省電容器產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省海洋工程產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省小核酸、江蘇省醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省船舶與配套產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省機(jī)器人與智能裝備產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省風(fēng)電產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省輸變電產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省軌道交通產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省儲(chǔ)能與器件產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟。其選取因素主要考慮:①樣本聯(lián)盟應(yīng)能夠覆蓋江蘇省新興產(chǎn)業(yè)類型;②樣本聯(lián)盟應(yīng)能夠包括蘇南、蘇中、蘇北的主要?jiǎng)?chuàng)新區(qū)域;③為了使聯(lián)盟的評(píng)價(jià)具有可比性,選擇了2010年12月以前組建完成、并經(jīng)過(guò)1年正式運(yùn)行的聯(lián)盟作為調(diào)研對(duì)象。
通過(guò)調(diào)研,課題組將江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的模式分成三種:政府主導(dǎo)型、高?;蚩蒲袡C(jī)構(gòu)主導(dǎo)型和企業(yè)主導(dǎo)型。而政府主導(dǎo)型模式又表現(xiàn)為政府直接主導(dǎo)模式、由政府下屬的中介組織主導(dǎo)模式、非營(yíng)利性國(guó)有企業(yè)主導(dǎo)模式;企業(yè)主導(dǎo)型模式又表現(xiàn)為股份制企業(yè)主導(dǎo)模式和國(guó)有企業(yè)主導(dǎo)模式(參見(jiàn)表1)。
表1 18家江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的模式
盡管江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟已初步形成,但是兩年來(lái)還未對(duì)其運(yùn)行情況進(jìn)行評(píng)價(jià),為此,本文以江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟為實(shí)證分析對(duì)象,對(duì)其運(yùn)行效率進(jìn)行評(píng)估。
根據(jù)科學(xué)性、系統(tǒng)優(yōu)化、通用可比、實(shí)用性及目標(biāo)導(dǎo)向原則,本文設(shè)計(jì)了如表2所示的新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟指標(biāo)體系。
表2 江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟指標(biāo)體系
在前述指標(biāo)體系,存在較多指標(biāo)屬于定性,難以直接用數(shù)據(jù)描述,為此,課題組采用7點(diǎn)量表法對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行量化,即7點(diǎn)量表的滿分為7分,相應(yīng)的賦值為(7、6、5、4、3、2、1)。
1.?dāng)?shù)據(jù)收集
為了量化表2的指標(biāo)體系,課題組設(shè)計(jì)了相應(yīng)的調(diào)查問(wèn)卷。調(diào)查從2012年7月-8月進(jìn)行,共發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷18份,回收調(diào)查問(wèn)卷18份,有效問(wèn)卷共18份,有效問(wèn)卷占發(fā)放總量的100%。
2.基本數(shù)據(jù)處理
問(wèn)卷回收后,將有效問(wèn)卷的信息全部輸入計(jì)算機(jī),首先用Excel軟件進(jìn)行初步數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和轉(zhuǎn)化。在處理過(guò)程中,課題組調(diào)查問(wèn)卷中定性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為7點(diǎn)量表,統(tǒng)計(jì)得到18家聯(lián)盟二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù),如表3所示。
表3 江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
3.聚類分析
根據(jù)前述基于中心白化權(quán)函數(shù)的計(jì)算步驟進(jìn)行聚類分析。
(1)白化權(quán)函數(shù)的定義。由七點(diǎn)量表,課題組將創(chuàng)新聯(lián)盟劃分成:好∈[6,7]、較好∈[4,6)、一般∈[1,4)三個(gè)灰類,并構(gòu)建中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)分別如下:
(2)權(quán)重的設(shè)定。課題組采用專家調(diào)查法,請(qǐng)20位專家對(duì)表3中的一級(jí)指標(biāo)及二級(jí)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行打分。一級(jí)指標(biāo)U1、U2、U3、U4的權(quán)重分別為30%、20%、30%、20%。U1的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重分別為20%、30%、15%、15%、20%。U2的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重分別為35%、30%、35%。U3的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重分別為30%、20%、20%、30%。U4的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重分別為15%、25%、35%、25%。
根據(jù)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重,對(duì)二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和,得到表4一級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)。
表4 江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟一級(jí)指標(biāo)得分
(3)計(jì)算綜合聚類系數(shù)。根據(jù)中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)計(jì)算公式,計(jì)算出18個(gè)聯(lián)盟的三個(gè)等級(jí)得分,如表5所示。
表5 江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟聚類系數(shù)
1.高?;蚩蒲袡C(jī)構(gòu)主導(dǎo)模式的聯(lián)盟,其運(yùn)行情況好于其他兩種模式
經(jīng)過(guò)對(duì)該模式聯(lián)盟的調(diào)查,發(fā)現(xiàn)推動(dòng)其發(fā)展的共性因素主要有:
(1)地方政府的全方位支持。包括人財(cái)物有形資源的直接支持、相關(guān)政策的間接支持及日常工作的推動(dòng)。以礦山安全物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟為例,該聯(lián)盟以中國(guó)礦業(yè)大學(xué)主導(dǎo)發(fā)展,但政府委托了徐州市高新技術(shù)創(chuàng)業(yè)中心全面協(xié)助其展開(kāi)聯(lián)盟的日常工作,同時(shí)以“一個(gè)中心、一個(gè)聯(lián)盟、一個(gè)公司”的思路來(lái)打造對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全面推動(dòng)。在日常工作中,該聯(lián)盟和徐州市安監(jiān)局、質(zhì)監(jiān)局共同舉行了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)和推廣培訓(xùn),經(jīng)費(fèi)由創(chuàng)業(yè)中心、安監(jiān)局和質(zhì)監(jiān)局共同承擔(dān)。
(2)知識(shí)源頭的創(chuàng)新輻射作用。高校及科研機(jī)構(gòu)作為知識(shí)來(lái)源方,一方面將知識(shí)輸出,輻射到聯(lián)盟內(nèi)的企業(yè);另一方面,通過(guò)培養(yǎng)人才將聯(lián)盟內(nèi)的企業(yè)積聚在一起,從而推動(dòng)聯(lián)盟的發(fā)展。
(3)學(xué)緣關(guān)系是形成良好合作的基礎(chǔ)。在礦山安全物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟的調(diào)查中,發(fā)現(xiàn)75%的聯(lián)盟成員是中國(guó)礦業(yè)大學(xué)的校友,35%是中國(guó)礦業(yè)大學(xué)兼職教師,這為聯(lián)盟良好的合作關(guān)系打下了實(shí)的基礎(chǔ)。
2.政府主導(dǎo)模式和企業(yè)主導(dǎo)模式聯(lián)盟,運(yùn)行效率較為分散,等級(jí)“較好”的較少,而“一般”的居多
通過(guò)分析數(shù)據(jù)及調(diào)查資料,發(fā)現(xiàn)影響政府主導(dǎo)模式和企業(yè)主導(dǎo)模式聯(lián)盟運(yùn)行效率較為分散的原因主要表現(xiàn)以下幾點(diǎn):
(1)各地政府發(fā)展思路不一。由于聯(lián)盟屬地政府的發(fā)展思路,尤其是產(chǎn)業(yè)政策對(duì)聯(lián)盟發(fā)展起至關(guān)重要的影響。
(2)各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不一。地方經(jīng)濟(jì)水平直接決定了新興產(chǎn)業(yè)在發(fā)展初期的資源投入質(zhì)量、規(guī)模和可持續(xù)性。如小核酸、軌道交通等聯(lián)盟都位于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的蘇南地區(qū)。
(3)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)與創(chuàng)新積淀。產(chǎn)業(yè)發(fā)展的歷史也是影響聯(lián)盟發(fā)展的一個(gè)重要因素。如軌道交通聯(lián)盟,其龍頭企業(yè)中國(guó)南車戚墅堰機(jī)車有限公司始建于1905年,發(fā)展至今,帶動(dòng)了常州市及省內(nèi)一批企業(yè)的發(fā)展,形成了軌道技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群,具有堅(jiān)實(shí)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)與創(chuàng)新積淀,為聯(lián)盟的組建奠定了良好的基礎(chǔ)。
本文通過(guò)對(duì)30家江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的初步調(diào)查,分析了聯(lián)盟現(xiàn)狀;同時(shí),抽取了18家聯(lián)盟進(jìn)行深入調(diào)查,基于中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)灰評(píng)估方法,對(duì)其進(jìn)行分類,并進(jìn)行分析。課題組認(rèn)為,目前,江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟以高校/科研機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)模式的運(yùn)行情況較好,而其他兩種模式運(yùn)行情況較為分散,以評(píng)價(jià)等級(jí)“一般”居多。鑒于前述分析結(jié)果,為了優(yōu)化產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的治理,本文提出以下幾點(diǎn)建議:
(1)建立健全相關(guān)制度,促進(jìn)聯(lián)盟成員間緊密聯(lián)系。由于聯(lián)盟是一種“不具有法人地位的松散型組織”,導(dǎo)致了聯(lián)盟成員之間的關(guān)系較為松散,因此,應(yīng)出臺(tái)一些政策制度,促進(jìn)關(guān)系的耦合,如確立聯(lián)盟法人地位、項(xiàng)目立項(xiàng)優(yōu)先、明確政府權(quán)力邊界、發(fā)揮科技中介服務(wù)功能等。
(2)提高聯(lián)盟治理水平,明確共享利益成果。由于聯(lián)盟成員還未意識(shí)到聯(lián)盟所帶來(lái)的利益,對(duì)參與聯(lián)盟活動(dòng)的主動(dòng)性不夠強(qiáng),因此,應(yīng)努力提高聯(lián)盟自身治理水平,讓聯(lián)盟成員意識(shí)到加入聯(lián)盟所帶來(lái)的好處。這主要包括明確理事長(zhǎng)單位和會(huì)員各自的權(quán)利義務(wù)、提高會(huì)員大會(huì)的權(quán)威性、理順理事會(huì)和秘書(shū)處的關(guān)系、開(kāi)拓多元化渠道進(jìn)行籌資、明確知識(shí)產(chǎn)權(quán)的利益分配及共享程度等。
江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的運(yùn)行時(shí)間還較短,課題組以期進(jìn)行持續(xù)跟蹤,實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)盟生命周期的動(dòng)態(tài)性研究。
[1]Das TK ,Teng B S.Managing Risk in Strategic Alliances[J].Academy of Management Executive,1999,13(4):50-62.
[2]Inkpen A C,Beamish PW.Knowledge,Bargaining Power and International Joint Venture Instability[J].Academy of Management Review,1997,22(1):177-202.
[3]Das T K,Teng B S.Instabilities of Strategic Alliances:An Internal Tensions Perspective[J].Organization Science,2000,11(1):77-101.
[4]Das TK,Teng BS.Strategic Risk Behavior and Its Temporalities Between Propensity and Decision Context[J].Journal of Management Studies,2001,38(4):515-534.
[5]Doz Y L,Hamel G.Alliance Advantage:The Art of Creating Value Through Partnering[M].Bostong:Harvard Business School Press,1998:71-72.
[6]Khanna T,Gulati T,Nohria N.The Dynamics of Learning Alli-ances:Competition,Cooperation and Relative Scope[J].Strategic Management Journal,1998,9(3):193-210.
[7]Parkhe A.Strategic Alliance Structuring:A game Theory and Transaction cost Examination of Interfirm Cooperation[J].Academy of Management Journal,1993,36(4):794-829.
[8]Beckman C M,Haunschild P R,Phillips D J.Friends of Strangers?Firm-specific Uncertainty,Market Uncertainty,and Network Partner Selection[J].Organization Science,2004,15(3):259-275.
[9]Bierly P E,Gallagher S.Explaining Alliance Partner Selection:Fit,Trust and Strategic Expediency[J].Long Range Planning,2007,40(2):134-153.
[10]Lin W B.Factors Affecting the Correlation Between Interactive Mechanism of Strategic Alliance and Technological Knowledge Transfer Performance[J].The Journal of High Technology Management Research,2007,17(2):139-155.
[11]Nakos G,Brouthers K D.International Alliance Commitment and Performance of Small and Medium-size Enterprises:The Mediating Roleof Process Control[J].Journal of International Management,2008,14(2):124-137.
[12]Osborn R N,Marion R.Contextual Leadership,Transformational Leadership and the Performance of International Innovation Seeking Alliances[J].The Leadership Quarterly,2009,20(2):191-206.
[13]邸曉燕,張赤東.產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的類型與政府支持[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2011,32(4):78-84.
[14]張曉,盛建新,林洪.我國(guó)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟的組建機(jī)制[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2009,26(20):52-54.
[15]陳佳.產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟治理模式影響因素探析[J].科技管理研究,2011(11):94-96.
[16]周素芬,周國(guó)林,況姍蕓.論產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟組織模式的優(yōu)化與對(duì)策選擇[J].湖北社會(huì)科學(xué),2011(11):91-94.
[17]Jiang Zhangsheng,Hu Longying.Modelling the Efficiency of Knowledge Transfer in the Industrial Technology Innovation Alliance[J].Journal of Harbin Engineering University,2010,31(9):1265-1277.
[18]劉彥龍.中國(guó)企業(yè)戰(zhàn)略聯(lián)盟報(bào)告[M].北京:中國(guó)經(jīng)濟(jì)出版社,2008:575-576.
[19]龔紅.產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟研究綜述及其最新進(jìn)展[J].中國(guó)科技產(chǎn)業(yè),2010(7):49-51.
[20]Dyer JH.How To Make Strategic Alliances Work[J].Sloan Management Review,2001,42(4):37-43.
[21]李瑞琴.跨國(guó)公司戰(zhàn)略技術(shù)聯(lián)盟穩(wěn)定性的博弈分析[J].財(cái)經(jīng)研究,2005,31(4):103-111.
[22]Sudipto Guha,Rajeev Rastogi,Kyuseok Shim.CURE:An Efficient Clustering Algorithm For Large Database[J].Information Systems,2001,26(1):35-58.
[23]Karypis G,Han EH,Kumar V.CHAMELEON:A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling[J].Computer,1999,32(8):68-75.
[24]Kaufman L,Rousseeuw PJ.Finding Groups in Data:An Introduction to Cluster Analysis[M].New York:John Wiley&Sons,2005:126-163.
[25]Huang Z.Extensions to the k-means Algorithm for Clustering Large Data Sets with Categorical Values[J].Data Mining and Knowledge Discovery,1998,2(2):283-304.
[26]Lauritzen SL.The EM Algorithm for Graphical Association Models with Missing Data[J].Computational Statistics and Data Analysis,1995,19(2):191-201.
[27]Pascual-Marqui R D,Pascual-Montano A D,Kochi K,et al.Smoothly Distributed Fuzzy c-means:A New Self-organizing Map[J].Pattern Recognition,2001(1):2395-2402.
[28]Wei Wang,Jiong Yang,Richard Muntz.STING+:An Approach to Active Spatial Data Mining[C].Masaru Kitsuregawa.15th International Conference on Data Engineering.Pennsylvania:IEEEComputer Society,1999:116-125.
[29]Sheikholeslami G,Chatterjee S,Zhang A.WaveCluster:A Multi-resolution Clustering Approach for Very Large Spatial Database[C].Ashish Gupta,Oded Shmueli,Jennifer Widom.Proceeding of the 24th VLDB New York,USA.New York:Morgan kaufmann,1998:428-439.
[30]Agrawal R,Gehrke J,Gunopulos D,et al.Automatic Subspace Clustering of High Dimensional Data for Data Mining Applications[C].Laura Haas.Proceedings of the 1998 ACM SIGMOD International Conference on Management of data.New York:Association for Computing Machinery,1998:94-105.
[31]Pizzuti Clara,Talia Domenico.P-AutoClass:Scalable Parallel Clustering for Mining Large Data Sets[J].IEEETransactions on Knowledge and Data Engineering,2003,15(3):629-641.
[32]劉思峰,黨耀國(guó),方志耕.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].第3版.北京:科學(xué)出版社,2007:99.
[33]基于改進(jìn)三角白化權(quán)函數(shù)的灰評(píng)估新方法[J].系統(tǒng)工程學(xué)報(bào),2011,26(2):244-250.