基于蟬變模型的產學研合作風險機制分析和評估

盧 意，雷仲魁，曹元軍，朱鴻翔

（1.泰州職業技術學院，江蘇 泰州 225300；2.南京航天航空大學，江蘇 南京 210000）

我國的產學研合作正式始于1997 年，在創新驅動戰略的推動下和“全民創業、萬眾創新”的大環境中，各方充分整合不同組織的資源，不斷激發創新活力，成功構建科技、文化、人才等多方面耦合鏈條，產學研合作不斷升溫，產學研成果重大矚目，在知識創新、技術改革和發明創造中發揮了巨大推動作用。產學研合作秉承的原則是“優勢互補、互惠互利、共同發展”，構建了一種責任、權利、利益、風險等方面的平衡體系，三方在合作中風險共擔，利益共享。產學研合作的累累碩果是有目共睹的，但風險與機會同在，三方的組織架構、管理體系、文化背景等本就不同，合作中更要面臨政策、市場、信任、利益等不確定因素的影響，風險客觀存在于每個合作環節和每個合作主體。遠有美國紐約州21 世紀初“卓越中心”計劃的經驗教訓，近有樂視汽車的“胎死腹中”，這些事實均說明了風險控制對合作的成功與否起著決定性作用。

1 產學研合作的風險分析

產學研合作的本體是一個由多方有機體組成的聯合體，受各子體特點影響極大，產學研合作的過程是一個多節點多階段的閉環控制流程，各分支的實現目的和成果效益也大不相同，因此產學研合作所面臨的風險來自于多主體、多層次[1]。目前對于產學研合作風險的研究大致集中于以下幾個方面，企業方的重視程度和經濟實力；學研方的科技水平和創新能力；政府的宏觀導向和政策引領；產品進入市場的競爭力和發展空間。不難看出外在性風險有以下幾種，即企業的實力不足，學研方的技術支持不夠、政府公共資源緊缺、市場的接納度低和推廣度差。而合作多方之間的目標定位不同、管理方式有別、運行體系各異和利益分配失公又構成了內在性風險。

產學研合作的風險預警機制牽扯面極廣，國內外的專家曾今做過這方面的研究，如Neely等認為風險評價是對過去行為效率和效果的度量，相關的影響因素可以作為評價變量[2]。Bouncken等認為可以利用五類效度法即內部效度、描述效度、統計結論效度、結構效度和外部效度進行風險評估[3]。李雪婷等認為控制產學研合作風險最重要的是要控制市場風險和技術風險。要想建立一套產學研合作的風險評價體系，必須明確合作中風險控制的因素，挖掘風險來源，歸納風險類型。

產學研合作過程可以看作由知識認可、知識共享、知識成果轉化和知識成果應用組成的知識鏈。風險是伴隨著合作過程出現的，合作的最終風險系數由各環節各主體的子風險系數耦合而成，因此要想對總體的風險進行評估，必須厘清各環節的風險情況[4]。

1.1 知識認可度的風險

產學研合作模式可以分為傳統模式和借助互聯網技術的新模式，傳統模式在合作初期尋求伙伴時途徑單一，待選數量受區域限制極大，無法準確定位最佳和最匹配的三方資源，難以實現優勢互補、配置最優化和經濟上的帕累托效應，風險很大。新模式依托于互聯網技術，借助其開放性、包容性、交互性強的特點，依靠大數據分析和網絡科技交易平臺可以降低匹配度不足的風險。然而，該種模式的信息和需求發布是公開的，且各方的認知度較低，基本都是以線上交流為主，發起或參與合作時各方均有所顧慮。企業方在知識尋求過程中，往往涉及到自身的核心技術，在發布信息時出于知識產權保護不會過多披露技術細節，而信息量過低會導致知識供給方難以領會或者錯誤認知企業的技術基礎和已有成果，因此如何在做好自我保護的同時又能準確設計和描述自身的技術需求是企業需要解決的第一個問題。獲取經濟利益和社會聲譽、提高業界內的影響力是學研方參與合作的主要動機，部分學研方可能為了達到這一目的，在自身能力不匹配的情況下故意編造虛假數據、夸大科技開發能力、騙取知識尋求方信任，這會導致企業在搭建產學研合作聯盟時錯判，無法實現預期目標[5]。此外，互聯網環境下各方的地位和機會是平等的，企業和學研方均可率先根據自身情況發出合作邀請，可能多家企業為了獲得唯一的合作機會而惡意競爭，哄抬知識價值，超越企業方的接受能力范圍。因此在合作聯盟成立之前即存在企業技術機密泄露的風險，學研方技術信息失真的風險和市場惡意競爭的風險，多方在知識認可度上存在著不透明不充分的弊端。

1.2 知識共享度的風險

知識共享是產學研合作產生和發展的源動力，也是知識轉移的基礎并對價值實現的高低起決定性作用。如果知識共享度不高，將影響項目的推進速度和合作方的內部凝聚力，使合作處于停擺狀態甚至是關系破裂[1]。知識共享的供給方一般為學研方，接收方為企業。知識共享階段學研方應將顯性知識如產品設計思路、工藝優化方式等以可視化方式如文字、圖表等與企業分享，此外還需要將隱性知識如累積的經驗、常見的困難等為企業做好分析。這一階段的風險成因主要是知識自身的模糊性、隱含性和復雜性，當知識分享過于理論化書面化時，知識接收方很難明晰地完全把握知識的全部含義，這就會引發風險。其次，知識流動是否暢通也影響著知識共享度，如果三方之間的人力資源和知識編碼投入不足，導致知識流動效率低、時效性差，反饋不及時，無法形成有效的閉環控制機制，也會引發風險。此外，各主體的知識吸收能力也會產生很大的影響，學研方無法準確把握突破技術瓶頸的脈門，企業方無法完全理解學研方的技術改進思路，風險由此而生。最后，合作方的信任程度也會大大影響知識分享度，信任是產學研三方之間的潤滑劑，可以大大降低多方的運營成本，并提高組織之間的透明度和緊密度，而信任度低則難以實現知識價值和創新效益，使三方之間的關系脆弱無比，知識成果轉化緩慢低效。

1.3 知識成果轉化率的風險

知識成果轉化是產學研合作的目的，知識成果轉化階段的風險也是合作整體風險的源頭。知識轉化過程是將顯性和隱性知識編碼化的過程，是合作方在知識吸收和創新的基礎上將知識向能力轉化、能力向成果轉化的過程，知識轉化率的高低決定著知識價值的實現。一旦任一主體對知識成果轉化的敏銳度低或者超出自己的認知范圍，知識的轉化就會不充分，知識價值的體現就不全面，出現知識成果轉化率低的風險。產學研合作三方的異質性決定著各自的目標導向和關注重點不同，在合作中的同步性和一致性有所欠缺，學研方不會過多關注瞬息萬變的商品市場，其重心是成果在實驗室的孕育階段、樣品研制和優化過程，最終形成符合企業需求的產品。企業需要直面市場的競爭和風險，除了產品性能外，還需關注其產業化、市場競爭力、上下游產業鏈等多重因素，即企業方關注的重心是知識成果轉化的下游，而學研方關注的是知識成果轉化的上游，合作方關注的焦點相悖也會引發知識轉化的風險。在合作關系建立的初期，雙方會簽署包括利益分配的合同，明確各方的經濟效益，然而科學研究的不確定性會出現偶然性的知識溢出，有效的知識溢出必然導致經濟溢出，這會超越原有的契約范疇，且經濟溢出價值難以評估，合作方之間會就此博弈，均尋求各主體的利益最大化，如果博弈失敗則知識溢出的價值消失，如果以很長的博弈時間為代價形成了新的利益分配比例也會影響知識價值的時效性，進而影響知識成果轉化率。

1.4 知識成果應用的風險

知識成果的應用是產學研合作的價值體現，應用和推廣情況是市場對知識價值的最終判斷，知識成果在市場中的生命力和競爭力是產學研合作是否成功的關鍵因素，知識成果應用的不確定性也決定了該環節是整個合作鏈面臨風險最大的部分，該環節的風險是多維度、多層次疊加形成的。第一，企業的自身能力決定著知識成果的應用情況，如果企業在知識吸收和知識判斷上出現誤差，就無法第一時間將知識成果以成熟化和批量化的產品推入市場，難以獲取占領市場的優先權和主動權及收獲豐厚的經濟利益。第二，目標市場的容量和飽和度也決定著知識成果的應用情況，目標市場的容量是一個變量，隨著市場需求改變也隨著時間而改變，產學研合作從建立到成果產出需要一個過程，很可能成果產出時市場已急劇萎縮，知識成果的價值已所剩無幾。產品市場的飽和度預示著知識成果應用的生存空間，飽和度越高，產品的競爭就越激烈，產品的利潤率也會越低，高市場飽和度會大大壓縮知識成果的應用和推廣空間。第三，市場接納度是知識成果的試金石，是對知識成果質量和競爭力的衡量。市場本身的開放性和競爭性決定了優勝劣汰的市場規律，一旦知識成果出現創新度不足、客戶體驗不佳、性價比失衡等現象則必然導致市場接納度低，所有的努力也將付之東流。第四，知識產權的歸屬也可能是合作中的隱性炸彈，合作中多方均投入了大量的經濟資源、人力資源和知識資源等，如果知識成果沒有實現規模效應和高額的經濟利益，產權歸屬無需爭奪[6]。如果達到甚至是超越原有預期，創造了額外的市場效應和經濟效應，有可能多方之間就最終的產權歸屬產生糾紛，這種風險也是不可忽略的。

產學研合作中機會與風險同在，高風險意味著高投入、高失敗率和高回報率，低風險意味著低投入、低失敗率和低回報率。要想準確把控項目合作的總體風險，就必須細化各階段各主體的子風險并進行耦合疊加，現將各子風險的指標整理如下，見表1。根據國內外學者的研究經驗，將項目合作的總體風險和子風險按照級別分為5 等。A等表示項目非常順利，幾乎沒有風險；B等表示項目進展比較順利，風險較小，但均能很快消除；C 等表示項目進展一般，風險較大，多方協調后仍能正常運行；D 等表示項目進展緩慢，風險很大，經常處于停擺來化解風險；E 等表示風險超出各方承受范圍，合作項目終止。

表1 產學研合作中各子風險指標

2 基于蟬變原理的產學研合作風險評估機制

蟬變模型原理由中國科學院的王玉民教授首次提出，他認為可以將專利的產業化過程類比于蟬的蛻變過程，專利產業化和蟬變的每一個環節都各自展現出了新特質和新形態[7]。從知識鏈的角度出發，產學研的過程分別是知識認可、知識共享、知識轉化和知識應用。從任務節點化的角度出發，產學研合作分為確定合作項目、實驗室樣品孕育研究、產品優化成型、市場檢驗。兩種過程均符合蟬變原理，見圖1，因此可以通過量化各下游過程的子風險系數和蟬變風險系數，耦合后再對合作中的整體風險進行評估。

圖1 產學研合作蟬變過程

2.1 蟬變模型下產學研風險指標

將產學研合作任一蟬變過程定義為Pi，定義每個蟬變過程的風險系數為Qi，表征在此蟬變過程中的風險蟬變系數，Qi由各子風險指標耦合而成，Qi、Wi、Xi、Yi、Zi（0，1），0 表示沒有風險，1 表示風險最大。采用德爾菲法，邀請資深專家、主要專家、次要專家對總風險系數R 和各子風險系數Wi、Xi、Yi、Zi打分，并取權重為5：3：2，R 由公式1求得，子風險系數Wi由公式2求得，其余子風險系數可由類似公式求出。根據計算結果和經驗分析設定風險級別如下，當R∈（0，0.2），風險級別為A，當R∈（0.2，0.4），風險級別為B，當R∈（0.4，0.6），風險級別為C，當R∈（0.6，0.8），風險級別為D，當R∈（0.8，1），風險級別為E。

為了保證蟬變風險系數Qi的準確性和協調性，設定其數值分別為各子風險系數Wi、Xi、Yi、Zi的幾何平均值，知識認可和聯盟項目確定期的蟬變風險系數Q1由公式3求得，知識共享和樣品孕育研制期的風險Q2，知識成果轉化和產品成型優化期的風險Q3，知識成果應用和市場檢驗期的風險Q4可以由類似公式求得。

2.2 基于神經網絡法的風險評估方法

BP 神經網絡法是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡計算法，無需事前描述出輸入輸出映射關系的數學方程。通過誤差反向傳播算法，使網絡的誤差平方和最小，該模型拓撲結構由輸入層、隱層和輸出層組成[8]。該計算模式任意復雜的分類能力和優良的多維函數映射能力，在解決產學研合作中總體風險、子風險和蟬變風險之間的非線性映射關聯時，優勢明顯。

本模型中的輸入層節點數是20，即Qi、Wi、Xi、Yi、Zi，輸出層節點數是5，即總風險系數R。綜合考慮計算時間和準確度后設定隱層的節點數為10[9]，神經拓撲結構如圖2，利用函數在Matlab軟件中構建計算模型，關鍵語言如下。

圖2 神經拓撲結構圖

net=newff（minmax（inputn），[10，1]，{'tansig'，'purelin'}，'trainlm'）;（利用newff 函數建立一個BP 神經網絡計算模型，其中隱層結點數是10，'tansig'，'purelin'是傳遞函數，'trainlm'是訓練函數）

net.trainParam.epochs=5000; （迭代次數是5000）

net.trainParam.lr=0.01;（學習率是0.01）

net.trainParam.goal=1e-5;（目標精度是10-5）

net.trainParam.show=200;（每間隔200 步顯示一次訓練結果）

測試前已搜集100 組產學研合作風險的各項風險參數，將80 組數據作為訓練集輸入模型，20組數據作為測試集用來驗證模型的準確性。計算模型運行后80 組樣本的誤差曲線見圖3，預測結果見圖4，可以發現在554 次運算后系統誤差已達到9*10-6，已收斂到足夠精確，基于BP 神經網絡算法的產學研風險模型建立完成。

圖3 訓練誤差曲線變化圖

圖4 訓練集預測結果對比圖

將測試集的20 組矩陣數據輸入建立的計算模型，以驗證該模型的實用性和準確性，測試結果見圖5，可以發現每一組的計算結果均符合實際，該模型具備應用性。

圖5 測試集預測結果對比圖

2.3 實例分析與應用

為了更加直觀地應用此模型計算產學研合作的風險，下面以某高校與當地企業洽談合作的汽車安全防護——智能彈射座椅項目為例，汽車智能彈射座椅的工作原理類似于飛機彈射座椅，當車輛上的傳感器搜集到超過安全設定范圍的碰撞信號時，瞬間解除座椅與車身之間的連接機構，彈射機構將座椅以及駕乘人員同時彈射至空中，幫助駕乘人員在遇到重大突發事故時，安全快速地離開車輛，保障駕乘人員的安全。該項目的產方是企業，資金雄厚，管理有序，架構合理。學研方是國內某知名航空器研究高校，科研開發能力極強，有許多和企業合作成功的先例。該項目頗具創新性且前景廣闊，但同時風險也隨之相伴。

首先用德爾菲法確定各子風險的數值和級別，利用公式3 確定各蟬變系數的數值和級別，整合后輸入計算模型，見表2，運算結果顯示該項目的總體風險系數為0.47，風險級別為C。進一步分析該項目，發現風險主要來自于知識的不易獲取、知識的吸收能力、市場的接納度和產權歸屬。

表2 智能彈射座椅項目各風險系數

該項目的彈射技術在飛行器領域早已成熟，但目前市場上還未有量產車配置智能彈射座椅，主要存在以下幾個風險。第一，車內的空間有限無法安裝該座椅；第二，彈射瞬間無法實現車頂和天窗的迅速開啟；第三，彈射出車外后，人員的運動軌跡中安全隱患巨大；第四，座椅的造價昂貴，會增加制造成本；第五，國外已有公司于2018 年開始研制該項目，國內某汽車企業也于2022 年申請類似專利且國家知識產權局已受理，有知識產權被提前授予的可能。該項目的學研方主要致力于飛行器動力以及飛行器安全的開發創新研究，對汽車結構和安全性的研究并不深入，不一定具備解決空間狹窄和車頂迅速開啟問題的能力。該項目的企業方致力于生產汽車的各類座椅，沒有涉足過彈射技術及其配套設施，能否量產該座椅并獲得經濟利益值得深思。消費者對該技術的安全性和必要性存疑，大多也是觀望態度，接納度很低。競爭者已提前開發該技術，有被提前授予專利的可能。綜上所述，該項目的總體風險較大，合作方應重新考量其可行性。

3 結語

隨著互聯網技術的發展，“互聯網+產學研合作”發展已日趨成熟，互聯網技術的開放性、包容性、交互性一方面會大大提高產學研合作的便利性[10]，另一方面，也使產學研合作面臨新的風險?？梢曰诒居嬎隳Ｐ?，增加和互聯網技術有關的輸入層節點數，使得本計算模型的精度進一步提高。