第二节　联盟企业与高校间信任模型

产业技术创新战略联盟的兴起改变了传统的企业边界，但并非所有联盟均能取得预想业绩。研究报告显示，联盟的失败率为40%～70%。而其失败大多被归结为联盟内缺乏相互信任。联盟伙伴间的合作关系实质上是基于对未来行为的承诺，这种承诺既可以公开规定，也可以默契达成。在联盟内部，只有彼此间相互信任，各方信守诺言，才能使联盟取得应有的绩效目标，以及增进合作各方的竞争优势，从而为共同发展打下坚实基础。在产业技术创新战略联盟中，企业与高校间的信任关系也不例外。由此，对联盟中高校与企业间信任的影响因素进行研究非常必要。

一、企业与高校间信任的影响因素

本书认为主要影响因素为三个，即联盟的伙伴选择、联盟的治理、联盟的激励与约束制度。

1.联盟的伙伴选择

y ₁ = f （ x ₁₁ ， x ₁₂ ， x ₁₃ ， x ₁₄ ， x ₁₅ ， x ₁₆ ）　　（3-9）

① x ₁₁ 资源和能力相互依赖与互补程度。联盟中企业和高校的相互依赖程度会加强企业与高校间的相互信任。

② x ₁₂ 实力是否接近。联盟中企业和高校的实力接近，会让合作伙伴对合作有安全感。

③ x ₁₃ 是否有明晰的合作意愿。联盟中企业与高校明晰的目标有助于联盟信任的长期存在。

④ x ₁₄ 信誉是否良好。联盟中企业和高校的良好信誉可以让伙伴觉得对方值得信任。

⑤ x ₁₅ 文化差异程度。联盟中企业与高校间的文化差异程度较小，能够强化伙伴行为的连续性和一致性，使得相互间的信任免受一些不必要的干扰。

⑥ x ₁₆ 在合作领域的战略目标是否比较接近。联盟中企业与高校相似的战略目标会使它们之间的合作更加紧密。

2.联盟的治理

y ₂ = f （ x ₂₁ ， x ₂₂ ， x ₂₃ ， x ₂₄ ， x ₂₅ ， x ₂₆ ）　　（3-10）

① x ₂₁ 高层间的交流程度。联盟中企业与高校高层间的交流直接影响两者关系，能够减少信息的不对称。

② x ₂₂ 对风险的容忍程度。联盟中企业和高校对风险具有一定容忍程度，可以增强企业与高校间的信任。

③ x ₂₃ 口头协议是否频繁。联盟中企业与高校间的口头协议能累积企业与高校间的信任关系。

④ x ₂₄ 争端冲突能否得到及时处理。矛盾的及时协调可以消除企业与高校间的隔阂和陌生。

⑤ x ₂₅ 机密是否受到保护。一旦不能完善地保护对方机密，联盟合作伙伴间的信任关系将受到很大的削弱，双方也会因自己的利益受到损害而减少对伙伴的信任程度。

⑥ x ₂₆ 激励制度是否完善。联盟内部对于积极参与合作的成员的激励，一定程度上影响联盟伙伴合作的积极性。

3.联盟的激励与约束制度

y ₃ = f （ x ₃₁ ， x ₃₂ ， x ₃₃ ， x ₃₄ ， x ₃₅ ， x ₃₆ ）　　（3-11）

① x ₃₁ 联盟运行是否具有公平性。不公平感会导致联盟关系的紧张和信任基础的破裂。

② x ₃₂ 投入与收益是否匹配。联盟中企业与高校的投入和回报的匹配是企业与高校长久信任关系稳固的条件之一。

③ x ₃₃ 对于联盟以往合作效果的满意度。合作的效果对企业和高校下一步行动有着直接的决定性影响。

④ x ₃₄ 是否具有正式的定期营运报告。良好的相互监督可以避免投机行为和不必要的矛盾。

⑤ x ₃₅ 联盟的约束程度。对于企业和高校有效的约束制度能够提高欺骗成本，从客观上提高企业和高校的诚信程度。

⑥ x ₃₆ 集体制裁。来自集体制裁的威胁会有效约束联盟内企业和高校的行为，迫使他们即使面临短期利益的诱惑也必须信守承诺、精诚合作，这使联盟内企业与高校间更加信任。

二、信任评价模型

1.模糊评价法的基本原理和特点

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该综合评价方法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。

其基本评价思路是：先选定一系列评价指标组成一个评价指标集 A ={ a ₁ ， a ₂ ，…， a _n }，并为每个评价指标配备权重 R ={ r ₁ ， r ₂ ，…， r _n }；确定评价集 U ={ u ₁ ， u ₂ ，…， u _n }，然后通过相关专家对各个指标进行评价；最后综合评价问题可描述为计算模糊乘积： A × R 。

这种方法的引进和运用，优点是避免了定性评判法的主观随意性，可以克服打分法弹性较大的弊端；缺点是过于烦琐，操作麻烦。模糊综合评价方法可以较好地解决综合评价因素的模糊性（如事物类属间的不够清晰），因而该方法在许多领域中得到了极为广泛的应用。

2.企业与高校间信任的评价过程

①确定评价的指标集。根据影响产业技术创新战略联盟企业与高校间信任的因素，将信任评价指标分为联盟的伙伴选择、联盟的治理、联盟的激励与约束制度三个一级指标，每个一级指标有六个二级指标，组成指标因素集 T 。

（ i =1，2，3； j =1，2，3，4，5，6）

②确定各个指标的权重。设 y _i 对 T 的权重分别为 a ₁ 、 a ₂ 、 a ₃ 、则对应的权重矩阵是： A （ a ₁ ， a ₂ ， a ₃ ）。同样，可设 y _ij 对 y _i 是 B _i ={ B _ij }，其中 i =1，2，3； j =1，2，3，4，5，6。

③确定判定评语集及模糊评价判断矩阵。对于评价指标体系的确定，可由10人左右组成评价小组，根据不同联盟的具体情况按登记制方法对每个因素项评议，并组成评语集 c ，即： c ={ c _i }={ c ₁ ， c ₂ ， c ₃ ， c ₄ ， c ₅ ， c ₆ }={大，较大，一般，较小，小，很小}。根据建立的评语集，确定 T _i 的模糊评价判断矩阵 W _i （ i =1，2，3，4，5，6），单独考虑各个二级指标隶属于各个评语的程度，得出相应的数值。

④确定一级指标的模糊评价集。确定一级指标的模糊评价集 R _i = B _i × W _i ，得到一级指标的模糊综合评价判断集合为： R _i =（ γ _{i 1} ， γ _{i 2} ， γ _{i 3} ）（ i =1，2，3），从而得 R =（ R ₁ ， R ₂ ， R ₃ ）的转置矩阵。

⑤确定评价对象的模糊评价矩阵 T 。 T = A × R =（ a ₁ ， a ₂ ， a ₃ ）×（ R ₁ ， R ₂ ， R ₃ ）， T =（ d ₁ ， d ₂ ， d ₃ ）。

⑥归一化得到评价结论。由于 d ₁ 、 d ₂ 、 d ₃ 的和不一定等于1，因此需要做归一化处理，即： d' _i = d _i / ∑ d _i ，从而得到 d' =（ d' ₁ ， d' ₂ ， d' ₃ ），分别对应评语要素 y _i 。根据最大隶属度原则，我们认为：对应于产业技术创新战略联盟企业与高校间信任大小的评价，隶属于强度 y _i 的可能性是 d' _i 。

三、企业与高校间信任模型应用展望

以上各指标权重的确定方法很多，通常是专家法或问卷调查法。

1.数据来源展望

①Delphi法。即专家咨询法，就各个一级指标的权重问题请产业技术创新战略联盟的专家提出意见或看法，然后将专家的答复意见或新设想加以科学地综合、整理、归纳，以匿名的方式将所归纳的结果反馈给各专家再次征询意见。如此经过多轮反复，直到意见趋于较集中，得到一种比较一致的、可靠性较高的意见。

②问卷调查法。该方法主要是向联盟成员企业、高校相关人员发放调查问卷，可对各项指标进行评分，提供数据；也可提出修改意见以完善指标体系。

2.模型应用展望

数据收集后，运用前面提供的数理模型，分析各个评价指标的合理性，以及各个联盟企业与高校间的信任受各个指标的影响情况。对于信任度很高的联盟，可以进一步研究其发展经验。对于信任度不高的企业，运用上面所提供的模型探讨导致其信任度不高的主要因素是什么，进而提出相应措施，促进产业技术创新战略联盟的稳定发展。 t1H1Iu5ID8B3ivWvTUHN1sWeMkmFC4MMhrWoISGSTqrFOjBVX0OfCSEpCMQvfu4s