协同创新中心模糊综合绩效评价研究

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摘要：协同创新中心是实施“2011计划”（“高等学校创新能力提升计划”）的重要载体，着力提升高等院校的创新能力，将协同创新上升为国家战略，凸显了协同创新在实践领域的重要意义。协同创新中心的绩效评价既是“2011计划”实施的重要环节，也是协同创新中心机制体制改革的重要内容。文章主要研究协同创新中心（期中）绩效评价的核心内容，利用模糊数学、区间数学观点构建相应的绩效评价数学模型，并结合实际案例进行计算分析，方法合理，结论可靠，以期以评价结果为基础不断加强中心的绩效管理。

关键词：高等学校协同创新中心；模糊综合绩效评价；平衡计分卡；绩效管理

文章编号：2096-4137（2017）09-048-06 DOI：10.13535/j.cnki.10-1507/n.2017.09.11

大科学时代给我国科技创新研究带来了新挑战，由高校、科研院所、企业等创新主体进行科学研究变为创新主体之间的协同创新。“高等学校创新能力提升计划”（简称“2011计划”）启动实施后，一大批由高校牽头组建的协同创新中心应运而生。所谓协同创新是指各组织行为主体或资源主体基于共同目标，通过充分发挥各自优势、资源和能力的共享平台和分享机制进行深层互动、互补、互助、互融，创造新事物的过程和活动，是企业、政府、知识生产机构等为实现重大科技创新而开展的大跨度整合的创新组织模式，是一种重要的管理创新。而协同创新中心绩效评价是管理工作的一项关键任务，是“高等学校创新能力提升计划”实施的重要环节，也是协同创新中心体制改革的重要内容。当“协同创新中心”通过认定后，协同创新中心的建设就作为深入推进国家创新体系建设和高等教育体制改革的战略部署，其绩效评价对“2011计划”实施效果具有重要意义。然而，这类评价尚无完全相同的模式，需探索完善。本文尝试结合典型实例，利用区间模糊综合评价方法，建立相应数学模型，开展评价研究。

1 协同创新中心绩效评价指标体系的构建

“绩效”（Performance）来源于管理学，最初广泛应用于企业管理。20世纪80年代新公共管理运动中，绩效评价成为政府部门及其他公共部门评价的重要内容。后来高等教育领域也引用绩效评价。很多国家根据对高校的绩效评价进行绩效拨款，促进学校进行绩效管理。

所谓“绩效”就是“业绩”“效率”“效果”的意思，通常包含两方面的内容：即静态的“结果”，和动态的“过程”，两者相辅相成。“结果”是工作的目标，“过程”则影响并控制目标的实现。本文对协同创新中心进行绩效评价，为了得到正确的评价结论，必须建立一套科学、系统的评价指标。所谓评价指标是指从哪些方面进行评价，评价什么问题；而评价标准就是各项指标应达到的程度。

新中心绩效评价指标设计原则如下：

（1）科学性原则。根据中心内部与外部环境变化，根据“2011计划”对中心准确的协同要求，确定中心的战略目标，并层层分解，落实到相应的基层组织及个人，进行动态管理，引导中心朝着目标努力，这也是绩效评价的出发点和落脚点。

（2）关联性原则。根据中心战略目标，建立各部门、各阶段各有侧重点而又相互影响的部门目标。指标要相对稳定，便于中心各个时期的纵向比较。

（3）导向性原则。构建评价指标时，应充分发挥导向作用，注重被评价单位的可持续发展能力。

（4）精炼性原则。构建的指标体系不仅要反映中心的总体信息，而且指标要简明、扼要，既能反映全貌，又要体现特征。

（5）可操作性原则。协同创新中心绩效评价指标体系，主要在中心评估时应用，基础数据可以从相关资料或通过调研得到。只有以数据为基础，才能使评价客观公正。

基于上述原则，应用“平衡计分卡”原理，具体构建指标体系。“平衡计分卡”是由罗伯特·卡普兰和戴维·诺顿在20世纪90年代创立的，通过“财务”“顾客”“内部业务流程”及“学习与成长”四个方面，简单而有效地将组织的战略转化为绩效评价的目的、指标和行动。自创立以来，这一划时代的管理理念在世界各国得到广泛应用，在我国企业界也是如此非盈利性单位，如高等学校采用“平衡计分卡”的思想进行绩效评价、绩效管理。本文也利用“平衡计分卡”的思想进行绩效评价、绩效管理。对协同创新中心的绩效评价大体有如下特点：（1）协同创新中心的总体目标、战略要求转化于指标体系中，并以此作为评价的出发点和落脚点；（2）突出协同创新中“协同”思想；（3）专注“学习与成长”的过程，促进中心保持改革和成长的能力。

现以上述构建指标体系的思想为基础，以电力院校牵头的协同创新中心为例，建立指标体系见表1。

表1 协同创新中心综合评价指标体系及其说明

一级指标二级指标指标说明

协同投入要素协同研发财力投入牵头单位及协同单位投入费用，政府支持费用

科研力量投入高端科技人员及其他科研人员投入人数，组成科研团队

设备、仪器、场所投入仪器、设备投入数量，科研场所面积，办公用房面积等

协同创新组织形式创新组织形式，如理事会领导、主任负责制

上级及协同单位上层支持力度协同创新中心的批准单位，政府的支持，各协作单位领导支持

协同创新过程协同创新目标实现进展按计划实现战略目标的情况

协同资金使用情况用于平台建设、人才培养的经费，科研经费支出，教育经费等

仪器、设备、场所使用情况仪器、设备购置、维护的费用，基地建设经费，合作交流、日常管理的经费等

协同机构决策运转情况协同机构决策运转程序化程度

学习与成长人才队伍培养高层人才汇集量，高层人才的引进及培养，如江苏“333工程”，“青蓝工程”培养人数，专家领衔、学校主体、企业参加的团队组建情况

研究生、本科生培养对本科生、研究生综合素质培养情况

协同单位员工培养对企业人才合作培训等

协同产出绩效科研创新成果奖励实际获得量，项目实际完成量

学科发展新产品实际开发量，论文发表量，新建重点学科数量，新建重点实验室数量，新形成交叉学科数量

国内外合作交流承办国内学术会议，国际学术会议次数

科研成果转让及经济效益科研成果转让数量，经济效益与计划额比率

社会服务与贡献产业规模扩大与计划扩大量的比率

协同创新潜力正在开展的创新活动正在开展或即将开展的科技创新数量，建设中的学科数量，建设中科研团队数量，培养中的各层次人才数量，正在开展中科研成果转移、产业开发规模

体制机制改革与创新组织管理体制，协同管理体制，协同人才培养机制，资源整合与共享机制，国内、外合作交流机制改革与创新

资源共享水平与规模资源共享的实验室，图书资料，数据库共享，研究平台共享，共享实训基地，实习基地

2 协同创新中心模糊综合绩效评价数学模型

构建绩效评价指标体系是评价工作的出发点，再建立数学模型，进一步开展调查研究，收集资料，进行计算，开展评价。

数学模型分为单级模型和多级模型。其中，单级模型是基础，多级模型是单级模型的拓展。协同创新中心绩效评价属于多级模型。

2.1 数学模型的几个要素

2.1.1评价对象的因素集

因素集是指影响评价对象的各个因素组成的集合，用U表示。

U={U1，U2，…，Um } （1）

其中，Ui （i=1，2，…，m），表示影响事物的第i个因素。

2.1.2评价集

评价结果就是对评价对象优劣程度的描述，评价结果的全体称为评价集，用V表示评价集。一般表示为：

V={V1，V2，…，Vn } （2）

其中，Vj称为等级评语，j=1，2，…，n。

还要指出的是评价集对各层次的指标都是一致的。本文所研究的各指标的等级评语分为四个等级，即

V={优，良，合格，不合格} （3）

2.1.3权重集

所谓权重是指各指标对上级评价指标的相对重要程度，各指标综合权衡的结果。为使影响程度定量化，赋予相应的数值，且这些数值满足归一性及非负性。

对本文而言，第一层次的一级指标构成权重向量：

A={a1，a2，…，a5} （4）

且∑i5=1ai=1， ai≥0 （i=1，2，…，5） （5）

第二层次的二级指标分别对应于第一层次的相应一级指标，相应的权重向量组。

Ai={ai1，ai2，…aij，…aik} （i=1，2，…，5）（6）

其中aij 也满足归一性及非负性。确定权重有多种方法，如：

（1）专家法。聘请相关专家，根据实际情况及他们长期的实践经验确定最恰当的权数分配。

（2）層次分析法（AHP）。这是主观赋值法中比较精准的方法。该方法由美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代首先提出。这是一种定性与定量相结合的方法，是社会经济系统决策的有力工具。

2.2 单层模糊综合评价

设单层评价对U受评价因素U1，U2，…，Um，的影响。

权重向量A={a1，a2，…，am}

评价集 V={V1，V2，…，Vn }

而本文评价集V={优，良，合格，不合格}

试求评价向量B={b1，b2，…，bn }

可分三步进行：

第一步，构建单因素Ui的评价向量。

Ri={ri1，ri2，…，rin}（i=1，2，…，m） （7）

其中rij表示第i个因素Ui使评价对象达到第j个评价等级的可能性。确定rij的数值可用调查统计法、专家法或模糊数学法等。为提高精度，也可用区间数学法。

向量Ri的个数与相应的因数组中因数个数相同，皆为m。

第二步，构建评价矩阵R。

用单因素Ui对应的评价向量Ri为行向量构成矩阵：

R= （8）

称R为评价矩阵，这是因素集U与评价集之间的对应关系。

第三步，单层综合评价计算。

B=A×R （9）

其中，A=（a1，a2，…，am）为权重向量；

B=（b1，b2，…，bm）为所求的评价向量，表示被评价对象达到各个评价等级的可能性。

值得指出的是，关于A×R的合成运算可按模糊矩阵合成的方法，也可以用其他方法，但不同算子合成法得到的模型不同。在解决实际问题时应选用合适的模型。本文在考虑隶属度时为保留单因素全部信息，采用“加权平均型”综合评价，其运算就是通常矩阵运算。

接着，确定评价结果，将评价向量单位化。即，将B=（b1，b2，…，bn）化为单位向量B"=（b"i1，b"i2，…，b"in ）。其中，b"ik=（k=1，2，…，n）。

2.3 多级综合评价计算

若实际问题是多层次的，需进行多级综合评价，从最底层开始，逐级上移。计算流程图1所示。

第一步，对各级各因素分别利用单级综合评价方法，得出相应的评价向量B1，B2，…，Bm

第二步，以B1，B2，…，Bm为行向量构建高一级评价矩阵R， 再输入对应的权向量A，经过合成计算：B=A×R，得综合评价向量；经过单位化处理，得出评价结果，计算流程如图1所示：

图1 多级综合评价计算

3 应用举例

由南京工程学院牵头的配电智能技术与装备协同创新中心于2011年9月筹建，2013年3月经江苏省人民政府认定为省级协同创新中心培育点。近几年来，经中心各部门及相关单位的共同努力，在配电智能技术与装备的基础理论、技术与应用方面，以及人才培养、科研团队及学生培养、学科建设、学术交流等方面都取得了可喜的成绩。现以该中心的创新建设为例对协同创新中心的绩效评价进行探讨。

3.1 建立一级评价矩阵、确定权重

因为协同创新中心是由牵头高校和协同单位多年来在科研及人才培养方面保持长期合作，形成了各自的优势和特点，为实现共同的科研创新目标而组建的共同体，协作的侧重点是多元的，协同发展是多阶段的。为对本例的协同创新中心进行绩效评价，利用表1的指标体系，共分两层进行评价，一级指标5个，二级指标20个。在协同创新中心已有资料的基础上，再征求相关领导、专家、管理工作者意见，并进行调研，对其模糊性的数据用区间量表示，得出基本数据后，经分析，计算、汇总、结果见表2。

表2 绩效评价数据表

一级指标二级指标评价等级

指标权重指标权重优良合格不合格

协同投入要素（U1）0.23协同研发财力投入（U11）0.220.420.400.180.00

科研力量投入（U12）0.230.420.410.170.00

设备、仪器、场所投入（U13）0.210.380.400.120.10

协同创新组织形式（U14）0.180.350.350.200.10

上级及协同单位支持力度（U15）0.160.400.350.200.05

协同创新过程（U2） 协同创新目标进展情况（U21）0.270.500.300.150.05

协同资金使用情况（U22）0.260.400.400.150.05

仪器、设备、场所使用情况（U23）0.260.390.420.130.06

协同机构决策运转效率（U24）0.210.380.380.150.09

学习与成长（U3） 人才队伍培养（U31）0.350.350.400.150.10

研究生、本科生培养（U32）0.350.360.360.200.08

协同单位员工培养（U33）0.300.360.380.180.08

协同产出绩效（U4） 科研创新成果（U41）0.230.400.400.150.05

学科发展（U42）0.220.350.400.150.10

国内、外合作交流（U43）0.210.400.350.150.10

科技成果转让及经济效益（U44）0.170.400.400.120.08

社会服务与贡献（U45）0.170.400.350.150.10

协同创新潜力（U5） 正在开展的创新活动（U51）0.380.420.380.120.08

體制机制改革与创新（U52）0.310.400.420.100.10

资源共享水平与规模（U53）0.310.380.420.120.08

基于表2“评价等级”下方所对应的每行数据都是利用单因素评价公式（7）导出的，从而容易得出一级评价矩阵。

相应的权重向量

A1=[0.22 0.23 0.21 0.18 0.16]

A2=[0.27 0.26 0.26 0.21]

A3=[0.35 0.35 0.30]

A4=[0.23 0.22 0.21 0.17 0.17]

A5=[0.38 0.31 0.31]

3.2 综合评价计算

设B1表示因素U11， U12，……，U15的综合评价向量，由公式（9）得：

B1=A1 R1=（0.40 0.39 0.16 0.15）

B2=A2 R2=（0.42 0.37 0.15 0.06）

B3=A3 R3=（0.36 0.38 0.18 0.08）

B4=A4 R4=（0.39 0.38 0.14 0.09）

B5=A5 R5=（0.40 0.40 0.11 0.09）

值得指出的是，若采用不同算法进行矩阵合成，可能得到不同的评价结果。本文为考虑到各因素对评价等级的影响，既考虑最大因素的影响，也考虑其他因素的作用，因此注意到权重系数ai的归一性，同时用通常矩阵的乘法进行矩阵的合成。

将B1， B2，…，B5为行向量构成综合评价矩阵R，再由表2得权向量：

A=（0.23 0.20 0.16 0.22 0.19）

由公式（9）得

B =A×R=（0.23 0.20 0.16 0.22 0.19）×

=（0.41 0.35 0.15 0.09）

即得协同创新中心绩效评价向量。由此可见该中心的综合评价评为优良，尚有提高余地，可在今后工作中进一步加强协调，加强管理，使中心发挥更大潜能，产生更大效益。

3.3 协同创新中心绩效评价结果回顾与分析

在协同创新中心评价指标体系的框架下，经过调查研究，取得评价数据，经过计算，得到评价向量。对该向量（已归一化）可以通俗地理解为，向量的分量是各个评价等级的票数的比例，认为“优秀”的占四成，认为“良好”占三成半，认为“合格”的占一成半，认为“不合格”的不足一成。综合起来，该协同创新中心的综合绩效优良，当然也存在不足之处，应改进提高。

协同创新中心组建以来主要工作举例如下：

（1）中心承担973项目1项，863项目6项，国家科技支撑项目1项，国家发改委科技项目1项，国家电网公司大项目9项，国家自然科学基金项目13项，以及省部级项目25项。

（2）建立了高水平科研平台13个，其中国家级平台5个，省级科研平台8个。

（3）科研成果应用举例。目前在柔性直流领域，技术与装备研究与开发已处于国家领先地位。在配电网信息交互与协调控制方面，构建了跨平台数据仓库技术，实现了不同系统间的互操作，开发了营配调一体化工作平台，已在扬州、苏州等电力公司投入应用。在大数据应用方面，已将开发的软件应用于江苏省电力公司，取得良好效果。在分布式电源友好接入及风电机组并网变流器方面取得技术突破，联合研发并通过鉴定的双馈风力发电变流器已在上海电气、华电国际、广东明阳风电集团得到应用。另外，中心研发的600MW、100MW超临界火电机组仿真系统在江苏射阳港发电公司及扬州第二发电厂投入应用。

3.4 获奖论文及科研成果转让

截至2016年，中心相关成果获省部级科技进步一等奖6项，二等奖8项，三等奖11项，省级创新奖1项，国家电网公司技术进步奖多项。近几年中心人员在国际权威期刊及国内的中国电机学报、电工技术学报等发表高水平SCI、EI检索论文近百篇。中心积极推进科技成果转化，支撑企业新产品研发，针对配电与供电方面的安全监控与自动化产品的转化5项，产生经济效益超过4000多万。

3.5 学科建设，人才培养

培养高素质创新人才是协同创新中心的重要任务，构筑学术研究与工程实践复合交叉的培养通道，培养配电网智能领域的具有领导力、创新力、实践力、国际视野的研发人才和应用人才。

（1）中心集聚了88名海内外行业高端人才，组成了7个学术团队（PI制），协同开展重大科学技术问题研究。

（2）学科发展。2012年，南京工程学院获批电气工程领域专业硕士学位授予权，江苏大学电气工程学科获批江苏省重点学科，并列为江苏省优势学科。

（3）方向拓展。中心培育了智能电网学科方向，交叉集成了电气工程、计算机、通信及材料等学科，形成了服务于电力行业的新理论、新技术要求的新的学科方向。2013年，新设立智能电网信息工程专业。

（4）中心与企业合作培养人才，共建企业研究生工作站8家，目前在企业工作站的研究生有80多人，累计培训企业技术人员2000多人次。

4 探讨与建议

4.1 協同创新是行业特色型高校发展壮大的必由之路

协同创新是解决科技创新结构性矛盾的重要手段，也是提升高校教育质量、创建高水平大学的必由之路。而行业特色型高校，有着天然的协同创新优势，更应在协同创新中承担重任。本文所述的典型的协同创新中心，是由机电行业特色的高校牵头创建，并与机电相关的实力很强的科研院所、高校、企业集团等九家协同单位，共同组成了“配电网智能技术与装备协同创新中心”，他们优势互补，强强联合，根据国家在配电网方面的重大需求，根据江苏产业转型升级中对提升配电网方面的重大需求，组建协同创新中心，确定了协同创新的总体思路和目标，遵循“需求导向，全面开放，深度融合，创新引领”的原则，对中心的任务作顶层设计，对机制、体制进行大胆的探索性改革，经过几年的创建、实践，取得了丰硕成果，绩效评价的结果肯定了“中心”的成果，肯定了参与高校在人才培养、科研研究、社会服务及文化传承方面都取得了可喜成果。

4.2 协同创新绩效评价指标体系的探讨

协同创新绩效评价就是对由高校牵头的协同创新组织在经过运作以后所获得的业绩及运行的效率进行评价，肯定成绩、找出不足，查出原因、指明方向。为了做好评价工作，必须根据被评单位的实际情况，评价要求构建一套切实可行绩效评价指标体系，从而客观、公正、细致的开展评价工作。本文的指标体系的构建考虑到被评价的协同创新中心具有电力行业特色，且已经过培育，各项工作已取得显著成绩，是阶段性的期中评价，各项工作具有很大潜力。因此，评价指标体系建立时注意到以下问题。

第一，根据“平衡计分卡”的基本思路，从经济指标与非经济指标相结合，使协同创新中“协同”思想贯穿始终，使“中心”的管理者能从各个角度全方位考虑“协同创新”的战略目标，可以进行跟踪分析，及时发现问题，及时调整，从而评价指标体系更完善。

第二，为了促进协同创新中心保持、增加改革和成长的能力，在评价指标中专列“学习与成长”，在绩效产出中列出“协同创新潜力”。其目的是对提出人才素质的重视，对创新潜力，对目前正在开展、有把握可很快完成的任务，对发展潜力的重视。

4.3 绩效管理是绩效评价的延伸与发展

绩效管理与绩效评价密切相关，但又不完全相同。绩效管理是绩效评价的延伸和发展，而绩效评价是绩效管理的基础。本文对协同创新中心综合系统进行绩效评价，将评价工作、评价结果与协同创新中心的管理工作结合起来，从建立评价指标体系，确定评价步骤，开展评价工作，直到得到评价结果，都是紧密结合绩效管理开展的，绩效管理是一个完整的过程，贯穿始终，而绩效评价只是其中一个重要环节。

在绩效评价工作开展后，应将评价结果及时反馈与沟通，发现问题，解决问题，不仅巩固已有成绩，更为今后协同创新夯实基础。

5 结语

本文讨论了协同创新中心绩效评价问题，在“平衡计分卡”的基础上构建绩效评价指标体系，提出模糊综合绩效评价数学模型，通过实例计算得出评价结果。该方法简单、实用，评价结果合理，由算例可见该方法值得推广。

协同创新中心是实施高等学校创新能力提升计划的重要载体，应开展对协同创新中心的绩效评价，以评价为基础不断加强中心的绩效管理，从而协同创新不断提高质量，不断创造新辉煌。

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江苏省教育厅2016年高校哲学社会科学研究基金资助项目（2016SJB30052）：高校科技成果的产业化问题研究。

（作者系南京工程学院科技与产业处副研究员）