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第5章福建省农业产业技术创新联盟绩效评价（第2页）

（4）评价过程的动态化。产业技术创新联盟具有一定的生命周期，在联盟发展的不同阶段呈现出不同的特点，其评价目标也可能存在较大的差异，因此，每一阶段需要注意使用不同的变量，根据其特点涉及与之相匹配的指标体系，既能体现当前的客观实际，又能展示未来发展的潜力。如在联盟的酝酿和萌芽期应以盟友选择为重点；进入联盟成长期，应着重知识共享和竞争优势的形成；在联盟的成熟期，应强化联盟的价值创造目标。同时，在获得新技术和保持市场份额的同时，应加大对市场、新产品、新工艺或技术研发的投入，加快产品更新换代的考核指标。尽量延长联盟的稳定器，缩短衰退期，是联盟保持长期稳定的良性循环。因此产业技术创新联盟的评价需要结合联盟的生命周期进行动态评价。其实质就是针对联盟发展的过程管理进行评价，需要从过程管理湿湿的“利益相关者”（Stakeholder）的角度出发，将财务指标与非财务指标相结合，定性指标与定量指标相结合，对联盟的整个生命周期进行实时的绩效测评。针对过程管理本身的特点，产业技术创新联盟过程管理的主要利益相关者为过程管理实施团队、投资者和过程管理对象，过程管理实施的好坏，将直接影响联盟的绩效。

（5）评价标准的不确定性。对产业技术创新联盟绩效评价的评判结果仅有指标还远远不足以说明问题，还必须有参照系，即绩效评价标准。由于产业技术创新联盟主要是针对R&D领域的合作技术创新，因此，不同类型的联盟应按照R&D活动类型和层次的不同而采取不同的评价标准。对于研究周期较长（一般为3-5年），不确定性和风险都较高的基础研究和应用研究联盟，其绩效评价应较宽松和有弹性，并以研究目标为导向，以定性和主观方法为主，评价中重点考察目标完成程度和联盟成员在实现目标中的创造性，研究的期限越长，风险越大，对产出和市场成果的权重应该越低。另一方面，对于有明确市场目的、不确定性较小的开发研究联盟的绩效测度，则采用较为客观、准确的尺度，以产出和市场成果为导向，以定量和客观方法为主予以评价。

（6）定性和定量相结合的评价方法。产业技术创新联盟评价方法包含定性和定量两种。由于联盟的绩效评价是对联盟成效的综合评判，一是考虑其投入与成本之比，另外是利益减去成本后得到的净收益。投入和产出广义上包括有形和无形、可度量和不可度量两类，因为涉及到综合评价，需要通过加权并建立数学模型，然而实践中较难操作。究其原因，主要是因为评价指标本身存在有形和无形两类，有形指标可以量化、加权、建立数学模型，反之亦然；如绩效评价中的社会效益、环境效益，以及成本评价中的潜在风险等均难以准确定量。在绩效分析中，适当考虑价格、时间和劳动耗费比例等指标，并结合社会效益、环境效益的综合性开展测度以实现联盟绩效评价的科学性和可操作性性。

二、DEA方法概述

数据包络分析（DEA），由美国著名运筹学家查恩斯（A。es）和库伯（W。W。Coope）等学者，在1978年以“相对效率”为基础，根据经济主体运行过程中的多指标投入和多指标产出，针对若干同一类型的单位（部门）进行相对有效性或效率评价的一种较为实用和新型的系统分析方法，是涵盖数学、运筹学、经济学和管理学等多学科的一个新的交叉领域。DEA模型和方法的运用是利用输入数据和输出数据（Data），根据具有经济特性的公理体系，做了一个数据包络（E）、建立模型，进行相对有效性评价，评价的本质是判断决策单元是否在包络面（即生产前沿面）上，再根据计算的结果进行分析（Analysis）。可见，通过运用DEA评价方法，不仅可对同一类型的若干决策单元的相对有效性做出评判，同时还可以进一步分析部分决策单元非DEA有效的原因及其需要改进方向，从而为目标任务的完成获得第一手的数据材料，为决策参考提供科学的依据。

自es等人首创了DEA的第一个模型-CCR模型至今，近几十年来，国内外许多学者在这一领域不断深入研究，成果斐然，并已逐渐形成了一系列日趋完善、成熟的理论体系。继CCR模型和BCC模型之后，随着科学研究的不断深入，涌现了各种不同类型的DEA模型，如FG模型、C2GS模型、ST模型等，此后还出现了C2W，C2>

传统的DEA将一系列的子单元，即整个系统看作是一个“黑箱”，这些子单元之间进行着一系列的投入-产出活动，并对整个系统效率产生影响。由于这种方法没有将中间各子单元（阶段）的运行效率进行评价，因此传统的DEA得不出生产过程的中间各子单元（阶段）的效率及其对整体效率的影响情况。Fgre和Grosskopf（2000）在他们的专著研究中首次提出了网络DEA这一概念，并重点介绍了三种网络DEA基本模型，针对具有网络结构的决策单元相对有效性进行评价等问题的研究。他们提出了在网络中的每个节点建立CCR的生产可能集，将各个节点的生产可能集组合起来构成网络DEA的生产可能集，并利用距离概念来度量效率。Kao（2008）在其研究中建立了具有相类似要素的权重在不同阶段保持不变的乘子型的CCR模型的生产可能集。Tosui（2009）在他们的文章中，使用SBM效率模型研究网络DEA理论。网络SBM效率模型将相邻节点间的中间联结分为自由和固定两种情形，并得到网络DEA的整体有效以及每个子部门有效，并且研究了在不同规模报酬状况及中间联接为自由和固定两种情形的子部门效率情况。

本文以福建省农业产业技术创新联盟为决策单元，运用传统DEA模型和网络DEA模型分别用线性规划的最优解来定义各决策单元的有效性，以及各联盟内部运行过程的有效性，并通过模型明确指出运行过程中哪些阶段和要素出现“问题”或“无效”。

三、DEA方法实施步骤

采用DEA评价方法对农业产业技术创新联盟进行绩效评价时，为获得预期的结果，必须在问题的明确阶段、模型的构建选择阶段、模型的计算阶段以及结果的分析阶段等几个阶段上进行多次反复验证。

第一，问题的明确阶段。为使应用DEA评价方法所得出的结论具有科学性，本文选择的评价对象为省级农业领域的产业技术创新联盟创新合作的投入产出情况进行分析评价，与此同时还对农业产业技术创新联盟在创新投入水平、创新运行过程进行和创新输出成果进行深入分析。

第二，模型的构建选择阶段。该阶段主要针对问题明确阶段的分析结果，按照评价指标选取原则，综合考虑联盟的产出成果、经济效益和社会效益，确定一系列合理的评价指标体系。在建立好投入、产出指标体系的基础上，本文分别采用CCR和网络DEA方法进行模型构建，并根据评价的目的选择评价方法。

第三，模型的计算阶段。通过问卷调查和实地访谈，并参阅相关统计文献获取福建省农业产业技术创新联盟的投入产出指标数据。将整理后的样本数据，运用EXCEL宏软件对其进行求解，得出所需的结果。

第四，结果分析阶段。根据上述的结果，得出农业产业技术创新联盟的效率值，并分析效率值较低水平的原因，同时也对两种模型计算出来的结果进行比较，以此研究联盟内部的各个因素对联盟效率的影响。

第3节农业产业技术创新联盟绩效评价指标研究

一、内在影响因素

农业产业技术创新联盟是农业技术创新转化为现实生产力的重要载体，随着科学技术的发展和社会的不断进步，农业各领域技术创新将以合作解决产业共性、关键技术为主要手段和形式不断推进。其中，农业产业实体将通过创新合作，不断加强和提升自身的市场占有率和核心竞争力，而作为技术研发的主要承担单位-高校院所则通过合作研发培养人才，提高单位整体的研发能力和水平，加快推进研发成果转化和产业化发展。根据研究，影响农业产业技术创新联盟绩效的内在因素主要从联盟的创新投入水平、创新输出结果和创新运行过程等三个方面来展开分析。

1。联盟创新投入水平

肖正斌，张小菁（2009）在研究中指出，产业技术创新联盟的要素投入和绩效之间具有正相关关系。联盟的创新投入水平直接决定了研发的规模和成效，是创新联盟研发项目技术创新得以实现的基本前提。产业技术创新联盟实际上就是合作各方通过资源互补的方式来弥补对方的不足，简言之，即联盟中的企业成员能否提供充足的科研经费，高校院所能否为技术创新解决急需的研发人员问题，这些要素将直接决定联盟绩效水平的高低。因此，评价联盟的效率，可以采用研发经费投入水平和参与合作研发的人数等指标来作为联盟创新投入的指标。农业产业技术创新联盟的创新投入水平主要通过企业和高校院所投入联盟中的资源、信息和能量。具体体现在人力、财力、物力上等方面要素的投入。在联盟合作中，创新的投入不仅要保证各种投入要素的来源，而且还要处理好投入要素在联盟不同研发项目中的分配问题，力求提高各项资源的配置效率，最大限度保障联盟运行有效。实践中，由于农业企业一般规模较小，创新意识也较为薄弱，针对研发的投入力度也不是很大，联盟的研发经费主要还是由作为技术需求方的农业企业和高校院所等单位共同承担；此外，高校院所则仍需发挥自身在研发技术、人力资本上的优势，为合作研发提供研发人员、技术平台上的支持。

2。联盟创新输出成果

农业产业技术创新联盟的合作创新输出是联盟创新系统的最终成果，也是整个创新体系运行的最终目的。成果的多少将直接决定着联盟创新绩效的高低，对创新输出成果可以从科研成果、人才培养两个方面展开。

①科研成果。农业企业因自身在技术创新等方面存在较大的局限和多种限制因素，较为迫切地需要寻求高校院所开展技术创新合作，这种关系的纽带维系还须通过农业产业技术创新联盟的组建，农业企业提供的经费支持，以便于让高校院所可以集中利用自身的科研资源优势开展相关的技术研发，提高科技成果转化率，同时增强农业企业产品的市场竞争力。研发项目中科研成果的推陈出新情况能够很好地反映创新联盟绩效的高低。可以从高校院所发表的相关论文情况、农业企业申请鉴定的新产品、新技术，专利授权情况，新产品、新技术开发与应用产生的新增效益，以及专利或者技术转让收入等方面来衡量。

②人才培养。联盟通过科研项目与各成员主体建立合作关系，使得联盟各成员的研发、管理人员的工作能力和业务水平均得到一定的锻炼和较大的提升。因此，开展联盟合作是各成员单位培养和锻炼人才的基地和平台也是各单位参与联盟的主要动因之一。实践中，培养应用型和复合型人才将成为当今农业科技人才的培养趋势，农业产业技术创新联盟通过合作项目研发，创建基地和平台，为高校院所培养出具有创新精神、实践能力的人才队伍。具体可以从承担、参与联盟研发项目，博、硕士毕业人数以及中、高级职称评聘人数来衡量。

3。联盟创新运行过程

农业产业技术创新联盟运行合作过程是利用联盟各成员单位共同投入创新资源而进行技术创新的具体实施过程来实现的。可以从合作行为和合作模式等角度来体现对联盟创新绩效的影响。

①合作行为。农业产业技术创新联盟的合作过程中的合作行为具体指合作成员间的信息沟通交流方式、决策实施方式等环节。各成员间的合作行为贯穿于联盟合作的全过程中，并将对联盟的合作效率产生一定的影响。实践中，联盟合作的初级阶段，各合作成员以联盟主导单位及管理者的信任和信誉来调整各自的合作行为，经过一定阶段后，合作过程中通过各个成员的相对预期以及合作目标的达成程度来不断调整各自的合作行为方式和方向，并运用信息沟通交流等方式调整各项决策和实施步骤，降低联盟合作产生的交易费用。

②合作模式。从交易费用的角度看，农业产业技术创新战略联盟是联盟成员为同一个科研课题或者同一项产业共性关键技术的研发而进行合作创新的新型组织关系，其合作创新可以看作是一种市场行为，在其合作的各个阶段和过程均存在着许多交易费用，合理、高效的合作模式，因其越趋稳定，其交易费用就越低，绩效就越高。实践中，部分高校院所作为公益类科研机构既是提供农业专业人才、技术以及服务的主体，同时还拥有较为雄厚的研发资金和社会资源，因此，一部分实力较强的高校院所不希望在合作过程中丧失主导权，则会选择高校院所为主导的合作模式。另一方面，由于部分农业产业化龙头企业具备较好的产业前景，具有较强的创新意识，拥有研发中心和工程技术中心等技术开发部门或机构，这类企业在技术开发和产业化推进等方面实力较强，希望通过自身的产业特点结合高校院所知识结构发展，则会选择以龙头企业为主导的联盟合作研发模式。

二、评价指标选取

1。绩效评价指标选取原则

农业产业技术创新联盟创新绩效评价的基础是评价指标的选取，同时也是创新绩效评价的第一步，指标选取得当与否将直接影响评价结果。本研究根据福建省农业产业技术创新联盟的实际，结合基本数量和运行状况，并通过对各个联盟进行横向的比较和单个联盟纵向的探究，确保指标数据可采集、可量化，从而保障能通过科学的评价方法和严谨的评价体系对联盟的创新绩效进行量化分析。具体来说，需遵循以下原则：

第一，科学性原则。在创新绩效评价中，首先要对评价的对象有正确的认识和理解，在设计绩效评价指标时，要充分考虑农业产业技术创新联盟绩效评价的要素和指标结构整体的合理性，从不同的侧面设计若干个联盟绩效的指标，力求反映联盟各个层次与维度的属性和特征。

第二，全面性原则。创新绩效的指标选取应能较为全面地反映出农业产业技术创新联盟创新投入产出的基本情况，具有一定的代表性。在创新投入方面通常包含人力投入、经费投入；在创新产出方面通常包含新产品（品种）、新技术、授权专利以及人才培养情况、新产品新增收益等要素。

第三，可操作性原则。农业产业技术创新联盟创新投入产出指标涵盖的范围较广，但是为了能较为客观地反映联盟创新绩效的效率值大小，并对各个决策单元及其创新过程进行科学比较，因此，必须在选择适当、可比较的评价指标的基础上，还应考虑评价指标是否可以采集齐全并进行量化比较。