技術市場中影響技術供需主體選擇合作方的關鍵因素識別

王方　李華　張毅

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

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；技術市場；灰色關聯(lián)分析；灰色接近關聯(lián)度

中圖分類號：F713.584 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.02.014

0 引言

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

2017年5月，科技部發(fā)布的《“十三五”技術市場發(fā)展專項規(guī)劃》中提出“探索建立技術市場數(shù)據(jù)中心，利用大數(shù)據(jù)、云計算等技術手段深度挖掘技術供需和配置關系”，這是“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下我國技術市場發(fā)展的現(xiàn)實需求。然而，當前我國技術市場，特別是大量網(wǎng)上技術市場收集和發(fā)布技術供需信息的結構和標準不盡相同，技術供需信息不能有效實現(xiàn)跨平臺的整合與共享，這使得技術的交易者需要在大量不同的網(wǎng)站中去查找相關的技術信息，并進行繁瑣的注冊甚至繳費瀏覽才能查找恰當?shù)募夹g，交易者信息搜索成本大為提高[5]?！按髷?shù)據(jù)”環(huán)境下，技術市場中每時每刻都會產生新的技術需求信息或技術供給信息，若沒有統(tǒng)一的信息收集和發(fā)布標準或規(guī)范，將使得技術供需雙方面臨的“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市場網(wǎng)絡化、信息化、國際化及智能化“四化”建設。

若要建立起合理的技術供給與需求信息收集和發(fā)布標準或規(guī)范，首先需要清楚影響技術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？目前雖已有大量學者從不同視角研究和討論了影響技術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。但是若在實際收集和發(fā)布技術供需信息的過程中，將所有影響技術供需主體選擇合作方時的因素都考慮進去，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值的信息點。此外，需要指出的是在技術市場中技術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)計數(shù)據(jù)，這使得回歸分析法的應用受限。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供需主體選擇合作方時的關鍵因素顯得格外重要。鑒于此，本文通過文獻分析（文獻梳理與理論總結）與實證分析（問卷調查與訪談）相結合的方法，構建了技術市場中影響技術供需主體選擇合作方時的因素體系，并通過灰色接近關聯(lián)度分析模型實現(xiàn)了影響因素的序化處理，基于此給出了影響技術供給方選擇技術需求方時的10大關鍵因素和影響技術需求方選擇技術供給方時的10大關鍵因素，以期為我國建設技術市場的信息收集和發(fā)布標準或規(guī)范提供參考。

1 技術供需主體選擇的影響因素體系構建

技術市場中影響技術供需主體選擇合作方時的因素是多方面的，既包括影響技術供需雙方技術轉移、技術交易的因素，又包括影響產學研合作的因素，還包括技術自身特性的因素等，我國學者已經形成了大量成果。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，科技經費投入、科技人力投入、企業(yè)對高校的認可度、誠信度等對大學技術轉移有較強的影響。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)的調研數(shù)據(jù)，實證檢驗了企業(yè)外部政策環(huán)境、產學研合作程度、行業(yè)類型等對企業(yè)產學研合作行為及模式選擇有顯著影響。藍英等[11]研究了合作中雙方資源或能力的互補、科研院所及企業(yè)家的支持、雙方信任、雙方利益分配、風險共擔等影響產學研合作的因素。唐孝云等[12]研究了利益分配機制、風險投資機制、中介服務、研發(fā)成果市場價值、科技成果的所有權等影響產學研合作的因素。李梅芳[13]則在其產學研合作成效研究中指出利益分配、文化價值融合、溝通與聯(lián)絡以及風險投資是影響產學研合作成效的四個重要因素。崔巖等[14]分析了技術的成熟性、實用性、可行性等技術自身特性對高校技術轉移的影響。章琰[15]則指出技術的隱含性、復雜性、不確定性、成熟度、生命周期長短等對大學技術轉移有一定影響。此外，還有諸如周浩、劉曉燕、張莉、姜毓鋒等學者亦對上述問題進行了深入研究。為了盡可能挖掘出影響技術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“技術轉移+影響因素”、“技術交易+影響因素”、“產學研合作+影響因素”等為主題詞，以萬方數(shù)據(jù)服務平臺、中國知網(wǎng)（CNKI）等作為檢索源，進行文獻檢索，直接從文獻中提取影響技術供需雙方技術轉移的因素、影響產學研合作的因素及技術自身特性的因素等；（2）通過對部分高校、企業(yè)和科研院所等從事技術轉移工作的專家進行訪談與調研，請專家們就通過文獻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，對通過文獻分析方法構建的影響因素體系進行完善。綜上，獲得影響技術供給方選擇技術需求方時的因素體系（表1）和影響技術需求方選擇技術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

2.1 數(shù)據(jù)收集

基于表1和表2中構建的因素體系設計問卷，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）將設計好的問卷發(fā)布在專業(yè)性調查網(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轉移工作的人員作答數(shù)據(jù)；（2）基于《西安市技術轉移與技術市場體系協(xié)同機制建設》（技術轉移促進工程：CXY1354）項目推進過程中，由西安市科技局組織的多次專題調研與座談，如《西安市科研院所科技成果轉化及產業(yè)化現(xiàn)狀》專題調研、《研究所促進技術轉移、成果轉化運行模式》和《高校技術轉移和成果轉化方面存在的問題》專題座談等，現(xiàn)場進行訪談、紙質問卷的發(fā)放與收集。本次調研共發(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

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

（1）樣本所屬工作單位的描述性統(tǒng)計（見表3）。收回的有效問卷中，來自大學的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（%） 累計百分比（%）

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

（3）樣本在技術轉移中角色的描述性統(tǒng)計（表5）。

3 技術供需主體選擇的影響因素序化方法

灰色關聯(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、經濟、工業(yè)、農業(yè)等諸多領域得到了廣泛應用[16，17]。文獻[18]從相似性和接近性兩個不同的視角，構造了一類新的灰色關聯(lián)分析模型，并給出了灰色相似關聯(lián)度和灰色接近關聯(lián)度的計算方法及其性質，是灰色關聯(lián)度研究的一個重要標志性成果[19]?；疑嗨脐P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聯(lián)度越大?；疑咏P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聯(lián)度越大[16]。需要指出的是，灰色關聯(lián)分析通過關聯(lián)度測度序列之間的相互關系或影響，但其主要關注的是序關系，而不是關聯(lián)度數(shù)值的大小[18]。

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

（1）根據(jù)采用的Likert量表及專家評分構建正理想評價序列4。

本文采用的是Likert 5級量表，因此5表示該因素對技術轉移中供需雙方在選擇合作方時滿意度的影響最強。記M={1，2，3，…，m}，N={1，2，3，…，n}。若有i（iM）個專家對影響因素進行了評價，則可構造如下正理想評價序列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）計算各個因素的評價序列與正理想評價序列（參考序列）的灰色接近關聯(lián)度。

設第j （jN）個影響因素的評價序列為Xj=（xj（1）， ...， xj（i），...， xj（n）），iM， jN，則稱

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

（3）根據(jù)的大小對各個影響因素進行排序，以此獲得影響技術供給方選擇技術需求方時滿意度的前10大主要因素和影響技術需求方選擇技術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，無法實現(xiàn)三個影響因素的序化，從而不利于識別出關鍵因素。而通過計算三個影響因素與參考序列間的灰色接近關聯(lián)度，可得，即在這三個影響因素中，專家們認為相對于和更為重要。

總之，通過定義評價序列，將所有專家對某一因素的評價看作一個整體，可實現(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的思想所造成的個別異常點對結果影響（表6）。

3.1 技術供給方影響因素灰色接近關聯(lián)度計算

由式（1）和（2），計算影響技術供給方選擇技術需求方時滿意度的因素評價序列與正理想評價序列間的灰色接近關聯(lián)度，并按照各個因素的灰色接近關聯(lián)度大小進行降序排列。于是，可得影響技術供給方選擇技術需求方時考慮的前10大因素依次是：誠信度、聲譽、利益分配機制、技術研發(fā)能力、研發(fā)經費投入、知識產權所有權歸屬、研發(fā)人員投入、技術交易價格、地理位置、政策支持程度（詳見表7）。

3.2 技術需求方影響因素灰色接近關聯(lián)度計算

同樣，由式（1）和（2），計算影響技術需求方選擇技術供給方時滿意度的因素評價序列與正理想評價序列間的灰色接近關聯(lián)度，并按照各個因素的灰色接近關聯(lián)度大小進行降序排列，可得影響技術需求方選擇技術供給方時考慮的前10大因素依次是：技術可行性、技術的競爭力、技術實用性、技術成熟度、聲譽、技術的市場需求度、技術的潛在發(fā)展前景、技術交易價格、風險大小及承擔程度、是否有相同的利益目標（表8）。

4 結論與啟示

本文針對“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下我國建設全國統(tǒng)一大技術市場過程中技術供給與需求信息收集和發(fā)布標準或規(guī)范缺失問題，運用實證分析和灰色關聯(lián)分析相結合的方法，挖掘出了影響技術供需雙方選擇合作方時的關鍵因素。結果表明：

（1）技術供需雙方選擇合作方時考慮的關鍵因素各有側重。技術供給方選擇合作方時更看重技術需求方的“軟實力”，如誠信度、聲譽等；技術需求方選擇合作方時更看重技術供給方技術自身的特性，如技術可行性、技術的競爭力、技術實用性及技術成熟度等。

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

因此，在建設全國統(tǒng)一大技術市場的信息收集和發(fā)布標準或規(guī)范的過程中，一方面應充分考慮技術供需雙方所關注信息的異同；另一方面還應大力發(fā)展技術交易服務業(yè)?，F(xiàn)實中，技術交易價格對技術供需雙方選擇合作方有著重要的影響，而由于雙方出發(fā)點不同，自身估計往往差距較大，發(fā)展技術交易服務業(yè)，由第三方提供系統(tǒng)的定價服務將有助于技術供需雙方的有效對接。如臺灣技術交易市場資訊網(wǎng)（TWTM）將“扶持技術交易服務業(yè)”列為一大業(yè)務宗旨，提供技術交易相關法律契約咨詢服務，并以定時定點的方式提供包括技術經紀、技術事業(yè)化、技術交易法務、技術交易稅務、智權申請及面談等口頭咨詢服務。誠信度和聲譽作為技術供需雙方選擇合作方時所共同關注的另外兩個關鍵因素，制定科學合理的技術市場信用評級辦法已迫在眉睫，這亦是我國《技術市場“十二五”發(fā)展規(guī)劃》將“探索開展技術市場信用體系建設，建立技術市場各類相關主體的信用數(shù)據(jù)庫，開展技術轉移機構的信用征信和評級試點”作為重點任務的主要原因之一。

注釋：

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

2 中國浙江網(wǎng)上技術市場，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 評價序列是由所有專家給予某一特定因素的評分構成，如有5個專家對“技術成熟度”進行評價，則他們的評分構成一個評價序列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