杜人淮,马会君

(国防大学 政治学院，上海 201602)

军民科技协同创新是《国家创新驱动发展战略纲要》确立的我国加快实施国家创新驱动发展战略的必要举措，是《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》(以下简称《纲要》)明确的重大战略任务，《纲要》在对“促进国防实力与经济实力同步提升”进行战略部署中，把“推动重点区域、重点领域、新兴领域协调发展，集中力量实施国防领域重大工程”作为重大战略任务，并将“深化军民科技协同创新”摆在首位[1]，使之成为构建一体化的国家战略体系和能力的有力支撑，体现了国家对推动军民科技协同创新的高度重视。关于我国军民科技协同创新的现状，学界普遍认为我国军民科技协同创新质量水平还不高，同世界发达国家相比有较大差距[2]。但根据文献检索，由于至今尚无关于军民科技协同创新质量水平测度或评估研究的专门文献，因而有关我国军民科技协同创新质量水平现状的各种结论，并不是建立在必要的和合理的质量水平测度基础之上，而主要还是基于对军民科技协同创新现象的观察作出的主观判断。为了更客观全面了解把握我国军民科技协同创新基本状况，定期对军民科技协同创新活动进行评估、反馈和改进，从而不断深化军民科技协同创新，有必要深入研究探讨军民科技协同创新质量水平测度问题。

1 军民科技协同创新质量水平内涵和主要表现

科学技术是第一生产力，是军队的核心战斗力，创新是引领发展的第一动力，无论是经济建设，还是国防建设，科技创新是实现高质量发展重要引擎,是实现机械化、信息化、智能化深度融合和现代化关键。提高军民科技协同创新质量水平，是加快推动军民融合高质量发展，构建一体化国家战略体系和能力的内在要义[3]，因而必须破除军民科技相互分割的发展格局，充分发挥和利用军民各自的科技创新优势，推动军民科技协同创新。习近平强调，要“大力开展军民协同创新，推动军民科技基础要素融合，加快建立军民科技协同创新体系。”[4]军民科技协同创新的状况如何，需要通过军民科技协同创新质量水平来衡量和评价，军民协同创新质量水平高低成为衡量军民科技协同创新绩效的重要标志。

军民科技协同创新重在“协同”，著名学者安索夫(Ansoff)首次提出了协同概念[5]。1871年德国学者赫尔曼·哈肯(Hermann Haken)进一步把协同定义为：各个系统及其内部各要素之间互相协作形成一个区别于系统内部原有体系的新结构和特征，通过协同可以获得原来分散各个系统及其内部各要素的简单汇总所无法达成的效果[6]。经济学家西蒙·库兹涅茨(Simon Kuznets)揭示了科技创新的重要作用，认为“现今这个经济时代的重大创新是科学被广泛运用于经济生产领域的问题，科技创新是经济社会发展的力量之源。”[7]美国著名学者麻省理工学院研究员彼得·葛洛(Peter Gloor)最早提出“协同创新”(Collaborative Innovation)一词，认为协同创新是由自我激励的人员所组成的网络小组，为了实现共同目标，借助网络交流思想、信息和技术等所进行的合作[8]。可见，把军民不同领域科技创新通过军民创新主体进行跨部门、跨行业、跨学科的深度合作，可实现国防、经济和社会等综合效益最大化，从而达到军民分离状态下所无法达到的效果。

国内关于军民科技协同创新的内涵，目前尚无统一的公认的界定。彭中文等认为，军民科技协同创新是指“在科学技术推动下，以市场和国防需求为牵引、以创新平台为支撑、以政策机制为保障，创新主体实现知识、技术、产品创新及产业化的过程。”[9]骆付婷认为，“军民科技协同创新是在考虑知识技术保密性的前提下，以知识增值为指引，资源主体整合互补资源共同参与创新，实现人才培育、科学研究、产业发展各方面功能集成化协同，推进价值创造的过程。”[10]田庆锋等认为，“军民科技协同创新是指为了实现强军兴国的核心战略目标，在市场和政府宏观调控双重作用下，创新主体产生协同意愿，以重点科技专项为依托，合理配置资源要素，以资本和技术作为合作的基本点，完善组织管理协调机制，最终将资本转化为技术并产生协同创新绩效，继而增强协同动力的连续动态过程。”[1]尽管学界认识的角度各异，但未能较为全面和透彻地阐述其特定属性、功能、目的、要求等。

本研究认为军民科技协同创新是极其复杂系统，主要指军民相关科技创新主体在特定的科技创新环境下，基于充分利用军民科技创新资源力量，更好发挥军民科技创新比较优势，加快提升国家科技整体实力水平，赢得国家科技发展和竞争新优势，通过政府引导、市场驱动、中介参与等作用，推动军民科技创新要素共享共用、军民科技创新活动协同协力、军民科技创新成果互转互用、军民科技创新环境相通相容等，从而产生协同效应和创新绩效,实现军民科技创新资源优化配置、创新活动优化组合、创新成果优化使用、创新环境优化改善，进而实现军民科技创新能力共同增强和军民科技整体实力共同提升的可持续动态过程。

军民科技协同创新质量水平，一般指军民协同创新所达到的效果和高度等状况。依据军民科技协同创新的基本内涵和要求，军民科技协同创新质量水平主要表现为军民科技创新各相关主体的科技创新资源共享共用、科技创新活动协同协力、科技创新成果互转互用、科技创新环境相通相容以及相互影响和作用下，实现军民科技创新能力和实力共同增进等状况。如表1所示。

表1 军民科技协同创新质量水平的主要表现Tab.1 Main indicators of the quality level of military-civilian scientific and technological collaborative innovation

续表

2 军民科技协同创新质量水平测度指标的建构

2.1 测度指标选取原则

衡量和评价军民科技协同创新质量水平，需要借助相应的指标进行测度。军民科技协同创新质量水平测度指标的选取，通常需要遵循以下原则：1)全面性。设置和选取的指标要能够全面、客观和准确反映军民科技协同创新资源、活动、成果、环境、效果等整体面貌，避免挂一漏万。2)典型性。设置和选取的指标要能够反映军民科技协同创新质量水平极其丰富复杂内容中的最具代表性或典型性内容，避免面面俱到，胡子眉毛一把抓。3)导向性。设置和选取的指标需充分有效反映军民科技协同创新的绩效状况，对深化军民科技协同创新能起到引导和牵引作用。4)独立性。设置和选取的指标应是充分反映军民科技协同创新特定方面水平和绩效，各个指标应具有一定独立性，避免相互交叉和重复。5)层次性。设置和选取的指标体系应具备层次性，充分体现总体与部分、前与后、上和下等逻辑关系。

2.2 测度指标体系构建

既然军民科技协同创新主要体现在军民科技协同创新资源、活动、成果、环境、效果等几个方面，因而对军民科技协同创新质量水平状况的测度，就需要按照测度指标选取原则，依据军民科技协同创新的基本内涵、具体内容和要求，构建较为科学合理的测度指标体系。把军民科技协同创新质量水平作为测度对象(代码为A)，把军民科技协同创新质量水平的主要维度作为测度一级指标(代码为B)，把军民科技协同创新质量水平不同维度的各要素及要求作为测度二级指标(代码为C)，把军民科技协同创新质量水平不同维度各要素的具体内容作为测度三级指标(代码为D)。由此，便可构建包括一、二、三级指标在内的军民科技协同创新质量水平的测度指标体系，如表2所示。

表2 军民科技协同创新质量水平的测度指标体系Tab.2 Measurement index system of the quality level of military-civilian scientific and technological collaborative innovation

续表

3 军民科技协同创新质量水平的测度方法

对军民科技协同创新质量水平进行整体评价，需要借助一定的评价方法。根据军民科技协同创新质量水平特点和主要表现，首先借助AHP层次分析法和变异系数法确定各具体指标的权重，这既可充分发挥专家的经验优势，又能较好反映指标间的信息差异；然后依据AHP层次分析法和变异系数法的主客观赋权，训练BP神经网络模型，进而对军民科技协同创新质量水平进行整体评价。

3.1 层次分析法确定主观权重

第一步，构建判断矩阵

首先选取和收集行内比较具有代表性的10名专家，依据专家给出的意见，利用德尔菲法确定各层指标之间的相对权重，建立测评指标体系的判断矩阵。按照表2的层次结构，共需构建23个判断矩阵。某一级指标的判断矩阵是针对上一级指标而言，体现的是本级指标之间的相对重要性。判断矩阵中的数值的含义，如表3所示。

表3 判断矩阵中数值的含义Tab.3 The meaning of values in the judgment matrix

第二步，检验判断矩阵的一致性。计算判断矩阵的一致性指标

RC=IC/IR

式中：RC为一致性比率，IC为一致性指标，IR为随机一致性指标。若RC<0.1，说明一致性满意；否则，就需对判断矩阵进行调整。

第三步，计算各个层次指标权重，终得到三级指标权重向量

WAHP=(wD1,wD2，…,wD62)

以计算D1、D2、D3、D4相对于军民科技协同创新质量水平A的权重为例。邀请到10位专家对各层次因素的相对重要性分别进行打分，经过德尔菲法的处理后，B1、B2、B3、B4、B5相对A的判断矩阵如表4所示。

表4 B1、B2、B3、B4、B5相对于A的判断矩阵Tab.4 Judgment matrix of B1, B2, B3, B4 and B5 relative to A

按照加权和法计算权重列向量

WA=[0.21 0.09 0.32 0.12 0.26]T

一致性指标RC<0.1,通过一致性检验。

按照同样的方法，可得C1、C2、C3、C4相对于B1的判断矩阵(见表5)和D1、D2、D3、D4相对于C1的判断矩阵(见表6)，经过计算各自的相对权重列向量分别为

WB1=[0.39 0.31 0.13 0.18]T

WC1=[0.45 0.18 0.15 0.25]T

均通过一致性检验。

经过计算可得D1、D2、D3、D4相对于A的权重为

[0.034 1 0.014 8 0.012 0 0.020 4]T

表5 C1、C2、C3、C4相对于B1的判断矩阵Tab.5 Judgment matrix of C1, C2, C3 and C4 relative to B1

表6 D1、D2、D3、D4相对于C1的判断矩阵Tab.6 Judgment matrix of D1, D2, D3 and D4 relative to C1

按照此方法可得到所有指标权重，如表7结果。

表7 各层次指标相对总目标的权重Tab.7 Weight of indicators at each level relative to the overall target

3.2 变异系数法确定客观权重

假设共有m个待评价单位，n个评价指标，则原始数据矩阵为

其中，xij为矩阵X中第i个评价单位中第j个指标的值。

第一步，使用极值法对原始数据进行无量纲化处理，得到指标值矩阵Y

第二步，计算各评价指标的平均值zj和标准差σj：

第三步，计算各指标的变异系数，得到向量

E=(e1,e2,…,ej)

其中：

第四步，对变异系数进行归一化，得到各指标权重，得到权重向量

WB=(w1,w2,…,wn)

其中:

计算各指标的组合权重，则组合权重为

得到组合权重后，根据加权和法便可以得到各单位的综合评价值

S=WY

3.3 BP神经网络模型测度军民科技协同创新质量水平

BP神经网络模型属于黑箱模型，通常用于研究复杂不确定问题，其优势在于能够降低指标权重与数据差异性之间的联系，因此比较适合军民科技协同创新质量水平测度的研究。

第一步，确定网络层数

对于多目标评价问题，实际上可以看成是多到一的映射问题。学术上已经证明，在闭区间内的任何一个连续函数都可用一个隐含层的BP神经网络无限逼近，实现多到一的映射。因此，选择常用的三层BP神经网络，即输入层、隐含层和输出层各一个。

第二步，确定隐含层神经数量

从上文得知，输入层节点数为62个，输出层节点数为1，隐含神经元数量通常为

第三步,构建原始数据矩阵，进行规范化处理

方法与变异系数法相同，不再赘述。

第四步，选择激活函数

因为数据进行了规范化处理，均在0～1之间，故激活函数采用常见的Sigmoid型函数

第五步，对BP神经网络模型进行训练

采用m个被评价单位的数据对BP神经网络模型进行训练，将规范化后的指标值Y作为输入，将经过组合权重计算得到的结果S作为期望值，根据BP神经网络模型训练出的结果T和期望值S采取平方差求和的方法计算误差E。如果误差E超出给定值则采用梯度下降法计算新的权值，而后根据权值重新计算结果，再重新计算误差，若误差仍然不在给定范围内则继续进行训练，直至误差在允许范围内，即得到所需模型。

此后可采用该训练好的BP神经网络模型对各单位军民科技协同创新质量水平进行测度，只要输入相应的指标数据矩阵，即可得到相应的结果，可靠性较高。进行训练的具体过程，如图1所示。

图1 对BP神经网络模型的训练过程Fig.1 Training process of BP neural network model

4 结论和建议

4.1 基本结论

军民科技协同创新是加快实施国家创新驱动战略的重要举措，是党和国家确立的当前和今后一个时期我国的重大战略任务。军民科技协同创新通常指军民创新主体在一定科技创新环境下，促进军民科技创新要素共享共用、军民科技创新活动协同协力、军民科技创新成果互转互用、军民科技创新环境相通相容等，从而产生协同创新绩效,实现军民科技创新资源优化配置、创新活动优化组合、创新成果优化使用、创新环境优化改善，继而实现军民科技创新能力共同增强和军民科技整体实力共同提升的动态过程。军民科技协同创新主要体现为军民科技创新资源、活动、成果、环境和效果五个维度，据此可构建包括三级指标的军民科技协同创新质量水平的测度指标体系。根据军民科技协同创新质量水平测度的特点和要求，采用层次分析法和变异系数法组合赋权，建立BP神经网络模型，利用数据对模型进行训练学习，能较好测度被评价单位的军民科技协同创新的综合质量水平，对于更好地引导和推动我国军民科技协同创新，加快构建一体化国家战略体系和能力，提升国家整体科技水平和综合竞争能力具有一定的借鉴意义。

4.2 主要建议

军民科技协同创新是加快构建一体化国家战略体系和能力的内在要求，是建设创新型国家的必要举措，必须加快提升军民科技协同创新质量水平，促进军民科技协同创新高质量发展。为此，需统筹国内国际两个大局，兼顾安全与发展两大任务，立足提升国家科技整体水平[11]，着力解决军民科技协同创新中存在的主要矛盾和制约因素。

1)构建军民一体化科技创新体制机制。发挥好体制机制的统筹协调作用，健全军民一体化科技创新组织领导体制，发挥好中央和地方军民融合发展委员会及其办公室的决策和议事协调机构作用，统筹协调好军民科技协同创新；完善军民一体化科技创新的运行机制，通过不断完善军民科技创新协调会商机制、需求提报对接机制、快速反应响应机制等，打通军民科技协同创新全过程；构建军民科技协同创新生态机制，下大力气解决军民科技系统创新的环境、文化、氛围等问题。从而在推动军民科技协同创新中使政府和市场作用得到更为充分发挥。

2)制定军民一体化科技创新规划计划。发挥好规划计划的引领牵引作用，既要把军民一体化科技创新纳入国家和地方经济社会发展总体规划之中，也要在军民融合发展规划、科技发展规划、产业发展规划等专项规划中充分体现军民科技协同创新内容和要求，甚至有必要制定专门的军民一体化科技创新规划。在实施军民科技协同创新的具体计划上，无论是国家层面的发展计划，还是地方、行业等层面的发展计划，也要充分反映军民一体化科技创新的内容和要求。需要强化规划计划的刚性，落实好规划执行的监督、检查、评估和奖惩等各项工作，确保军民科技协同创新真正落到实处。

3)实施军民一体化科技创新政策法规。发挥好政策法规的保障支撑作用，需要通过全面梳理改革完善影响制约军民科技协同创新的现行财政、金融、投资等政策，制定和完善支持扶持军民科技协同创新的财政、金融、投资等相关配套政策，同时要加紧修订和补充完善现行的《促进科技成果转化法》《实施促进科技成果转化法若干规定》《促进科技成果转移转化行动方案》等相关法规，有必要制定专门的《军民科技协同创新促进法》，依法明确军民一体化技术规范、标准、计量等，破除制约军民科技协同创新的政策法规壁垒，为提高军民科技协同创新质量水平提供有力支撑。

4)搭建军民一体化科技创新平台体系。发挥创新平台的有效整合作用，加快建立和完善军民科技创新信息发布平台、军民科技创新资源共享平台、军民科技创新统筹协调平台、军民科技创新成果孵化转化和交易平台、军民科技创新评估平台等，通过军民科技协同创新全流程的平台化建设，对军民科技创新资源、活动等进行有效整合，实现军民科技创新信息实时发布、军民科技创新主体协同配合、军民科技创新成果科学评估、军民科技创新成果顺畅转让、军民科技创新成果有效转化，不断提高军民科技协同创新的质量水平。

5)激发军民一体化科技创新动力活力。发挥动力活力的强劲动能作用，坚持把创新作为引领发展第一动力，把改革作为促进发展强大动力，持续推动军民科技协同创新的协同方式、创新模式等创新，不断活跃军民科技协同创新活动，加快提升军民科技协同创新的层次水平；深化军民科技创新的投融资制度改革及其创新成果产权制度、交易制度、收益分配制度等改革，加大军民科技创新知识产权保护力度，充分调动军民科技相关创新主体参与协同创新的主动性、积极性和创造性，自觉盘活和用足用好军民科技创新资源，不断提高军民科技协同创新的质量水平。