基于熵值法的辽宁省产学研合作综合绩效实证分析.pdf

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1、20·5年第9期si。ncd盏}纂恶毫。。mR。。。hdoi：10．3969／j．issn．1000—7695．2015．09．014基于熵值法的辽宁省产学研合作综合绩效实证分析孙萍，张经纬(东北大学文法学院，辽宁沈阳110819)摘要：通过选择反映辽宁省产学研合作发展水平的3层22个指标，构建了辽宁省产学研合作综合绩效评价指标体系；并基于熵值法和德尔菲法，对2008年、2011年辽宁省产学研合作发展水平进行评价。在对评价结果进行分析的基础上，指出辽宁省产学研合作发展过程中存在基础投入规模不足、企业科技机构建设不足等问题；最

2、后基于实证分析结果，为辽宁省今后产学研合作的推进和发展提出了针对性建议。关键词：产学研合作；指标体系；熵值法中图分类号：F204文献标志码：A文章编号：1000—7695(2015)09—0071—07EmpiricalAnalysisoftheComprehensivePerformanceofIndustry——academyresearchCooperationinLiaoningProvinceBasedonEntropyMethodSUNPing，ZHANGJingwei(SchoolofHumanities&La

3、w，NortheasternUniversity，Shenyang110819，China)Abstract：Thepaperreflectsthelevelofindustry—academy—researchcooperationinthedevelopmentofLi—aoningProv—incebasedonthe3layersof22indexes．andconstructs”thecomprehensiveperformanceofindustry—academy—researchcooperationeval

4、uationindexsystemofLiaoningprovince”．Basedontheentr—opymethodandtheDelphimethod．thepaperevaluatesthelevelofcooperativedevelopmentofLiaonin—gprovincein2011and2008．Onthebasisofanalyzingtheresnhsoftheevaluation，itispointedoutthatthereareunderlyingthescaleofinputs，lack

5、ofenterprisetechnologyin—stitution—buildinginLiaoningProvinceindustry—academy—researchcooperativedevelopmentprocess．Finally，basedontheempiricalres—ults，thepaperputsforwardsuggestionsofindustry—academy—researchcooperationofLiaoningProv—inceinthefuture．Keywords：indus

6、try—academy—researchcooperation；indexsystem；entropymethod党的十八大提出“深化科技体制改革，推动科曹静等从要素和过程2个层次来分析产学研结合技技和经济紧密结合，加快建设国家创新体系，着力术创新绩效的影响因素，构建了包括合作创新环境、构建以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的合作创新投入、合作创新产出、合作创新运行和合技术创新体系。”⋯产学研合作作为国家创新体系的作创新效果5个一级指标组成的产学研结合技术创重要组成部分是积极推进创新型国家建设重要保障，新绩效评价指标体系

7、，进而对我国产学研结合技术鼓励产学研合作的发展，可以有效的提升国家科技创新绩效进行分析_5J。秦树文、肖桂云将传统的绩创新资源的配置能力，为创新主体从事创新活动提效评价和网络环境下的绩效评价相结合，采用德尔供有效支持。基于此，国内很多专家、学者对产菲法来确定网络环境下高校产学研合作绩效评价指学研合作进行了大量研究，包括建立绩效评价体系标体系，针对网络环境下高校产学研合作绩效评价对产学研合作绩效进行实证分析：其中金芙蓉罗、信息的特点和存在的问题，提出构建网络环境下高罗守贵依据产学研三方参与合作的利益动机，在遵校产学研合作绩效评

8、价信息平台的对策及建议_6]。循指标体系建立原则的基础上，采用自上而下与自李庆满等基于过程管理的视角考量产学研合作绩效下而上相结合的方法，建立了一套产学研合作绩效的评价问题，建立了测度产学研合作过程有效性的评价指标体系；霍妍通过把产学研合作划分为投评价指标体系，鉴于指标数据之间存在着相关性