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摘要：本文以某数码技术股份有限公司为主体的产学研合作软件开发项目为例，将合作项目人因风险各要素总体分为团队风险以及个体风险两大类，再将这两大类细分为伙伴选择风险、文化风险等五小类。在应用DS-AHP方法对风险要素评价时发现伙伴选择风险、管理风险以及人员流失风险为产学研合作项目人因风险的关键要素，并应用灰色聚类模型具体评价了项目风险等级，这为未来的类似项目进行风险评价时提供了一定的参考价值，并有效提高了项目运行成功率。
关键词：产学研合作项目;人因风险;DS-AHP;灰色聚类
中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：（2021）-9-062
引言
产学研合作项目是由高校、研究所、企业和其他科学组织等联合而成的网络组织，通过知识共享和资源互补而实现以特定创新和研发为目的的临时性活动，是我国进行自主创新的有效手段。
但由于企业、大学和科研院所之间存在诸多的项目参与者文化差异以及管理的复杂性，导致即使我国创新研发科技投入不断增加，产学研合作科技成果转化率与发达国家相比依然难以望其项背，甚至使诸多产学研合作走向失败。因此合作项目风险是非常值得研究的一个问题。而合作创新过程中，人作为贯穿整个项目的参与要素，其对项目效果存在很大程度的影响作用，因此对产学研合作创新項目中的人因风险研究具有很强的实际意义。
目前，对产学研合作项目风险要素的研究，有的学者从产学研合作模式[1]、合作障碍、合作异质性以及产学研一体化的角度对项目风险进行分析，但以上学者对于产学研项目风险问题的研究都比较零散，并没有从比较系统的角度进行分析，有些学者为了弥补这一缺陷，则从项目全生命周期的角度对产学研合作项目每个阶段进行了风险识别。总体来说，学者们对合作项目风险的研究主要集中在技术创新风险、产品创新风险和组织创新风险等方面，或是从项目生命周期角度纵观整体项目研究风险问题，缺乏针对产学研合作项目中人因风险的系统研究，而项目参与人作为产学研合作项目中的主体要素，若能系统的分析出人因风险框架并对各个要素给出相应权重，则对产学研合作项目能够运行成功有着非常重要的意义。
因此本文从人因风险的角度出发，通过理论分析给出产学研合作项目中人因风险因素的理论框架，并且通过D-S证据理论与AHP方法相结合的方法求取各个相关因素的综合权重，再应用灰色聚类方法为某一具体产学研合作项目测算出相应的风险等级，以期为后续的产学研合作项目提供相应的风险预警帮助。
1 产学研合作项目人因风险概述
1.1产学研合作项目概述
产学研合作的实质是整合包括企业、高校及科研机构的多方资源，将多方资源整合为一个利益共同体，各机构均以同一项目目标为目的，互相取长补短，风险共担，利益共享，高校中的优秀科研成果，在企业中可以转化为生产力，提升企业竞争力。企业与高校合作办学，达到协同育人的目的，提升大学生实践能力，使高校培养出的大学生，更能满足当今企业的需求，进一步促进企业发展，回报社会。因此，产学研合作是一个良性循环的发展战略，是一个共同受益的发展方向。
1.2产学研合作项目人因风险概述
产学研合作项目人因风险是指，在企业、高校和科研机构多方合作进行项目活动时，所有因人而使得项目运行结果与预期项目目标出现差异的因素，从项目组成结构层次来看，产学研合作项目人因风险主要包括团队人因风险与个人人因风险。
根据调查研究和相关文献资料，本文认为产学研合作项目中的人因风险是由团队风险因素和个人风险因素相互作用的结果，并以此构建了产学研合作项目人因风险指标体系，如图1。指标体系分类具体包括：
2.1团队风险
2.1.1伙伴选择风险
在巨大的人口基数背景下，各行各业中都涌入了大量的从业人员，如何在良莠不齐的潜在合作伙伴中选择出最适合的伙伴成为了产学研合作项目中必须考虑的因素。在选择中，由于各方受到自身能力的局限以及真假信息渠道的存在，导致了对合作伙伴的认识不全面，因此对伙伴的选择也存在着很大的偶然性。一旦选择有误，会影响合作关系的融洽，埋下合作创新的风险。
2.1.2文化风险
产学研三方由于各自扮演的社会角色不同，也相应的拥有不同于其他两方的内部文化，因此三方之间存在文化差异问题。文化差异的存在将导致合作资源的整合得不到认同，使得基于共同愿景的目标难以建立，无法拥有一个共同目标的产学研项目终会分崩离析，走向失败。
2.1.3管理风险
管理是将产学研各方拥有的资源进行合理的配置，能否有效的配置资源将直接影响科研成果的转化效率。好的管理带来的是高资源利用率，从而不会影响项目整体进度与效果。相反，若是管理不善，则无法整合好项目各参与方的资源，也无法产出优良的科研成果，使得项目资源浪费甚至导致项目失败。
2.2个体风险
2.2.1人员流失风险
产学研合作项目内参与成员从基层到管理层不等，无论是基层成员的培训学习成本还是管理层拥有的项目核心信息都是项目的重要组成部分，人员的流失带来的不仅是成本以及效益的损失，还有岗位的缺失，甚至若是拥有核心机密的成员跳槽去竞争企业，项目损失将更加严重。
2.2.2人员基本素质风险
个人能力的发挥依赖于其身体的健康状况，当项目成员遇到不可抗力因素导致个人能力损失或不能有效发挥时，无疑将使得其在项目中的价值受到严重影响，因此将会增大个人能力风险;如果项目成员具有对相应岗位强烈责任感和事业心、谦虚大度、宽容、团结的工作态度，将会降低人因风险;项目成员是否具有应对相应岗位所需的能力是直接决定岗位规定任务是否能完成的重要依托，个人能力的强大使任务能够按时按质的完成，这无疑会降低项目风险。
3产学研合作项目人为风险评价模型建立 3.1基于DS证据理论融合群组AHP权重
3.1.1应用DS证据理论与AHP求取综合权重
步骤1：依据指标的关联关系构建出由目标层、准则层、方案层组成的层次结构体系。
步骤2：采用1-9标度法，得到专家判断矩阵A。
步骤3：计算矩阵A最大特征值与特征向量
式中：λmax为特征值，W为特征向量，经归一化处理后，即得各准则相对权重。
步骤4：确定各专家对指标集的的偏好程度。
步骤5：将个专家对指标及的偏好程度转化为DS证据理论终得基本概率分配，计算公式如式（2）所示。
步骤6：利用DS证据合成公式[见式（3）]，分别合成每位专家对各准则层的基本概率分配，并最终得到各专家对目标层的基本可信度。其中，m1和m2是识别框架Θ上的基本概率分配函数。
步骤7：根据式（3）合成各专家对目标层的基本概率分配函数，得到专家组对研究问题的基本概率分配。
步骤8：利用式（4）与式（5），计算各状态似然值及其标准化似然值，并且以降序排列的累计标准化似然值大于0.8为甄选规则，对各指标进行辨识，其中Pl（A）表示A方案可选的最大信任程度，Pl（A）’表示标准化似然值，其标准化似然值即为相应各指标对应权重。
3.2基于灰色聚类求指标分级评价结果
定义1：假设所研问题有n个对象，分别从m个指标的角度对对象进行评价，最终分别列入s个灰类中。以对象i关于指标j的评价得分xij为依据将对象i列为灰类k中，其中i∈1，n，j∈1，m，k∈1，s，这一过程称为灰色聚类。
定义2：将j指标下n个对象的评价得分划分为s个灰类，将其称为j指标子类，用fkj表示j指标k子类的白化权函数。
定义3：假设λkj为j指标k子类的临界值，则称：为j指标k子类的权。
（2）灰色聚类分析模型
对产学研合作项目人因风险进行灰色聚类分析的流程如下：
步骤1：构建关于产学研合作项目人因风险的指标体系，依据指标类别定义s个灰类，并使用（λ1，λs）来定义为每个灰类的中心点。
步骤2：利用s个灰类分别对应各个人因风险指标的取值范围。
步骤5：根据下式计算分析对象i关于灰类k的综合聚类分析系数：
4产学研合作项目人因风险评价实例
4.1产学研合作项目人因风险各风险要素指标权重计算
（1）指标体系的构建。为甄选出产学研合作项目中人因风险的关键要素，本文中构建了关于团队风险与个体风险的AHP层次结构体系，如图3所示。其中，目标层为产学研合作项目人因风险关键要素;准则层为团队风险要素D1以及个体风险要素D2;指标层（也即方案层）为前文归纳的人因风险各个相关风险要素，分别为风险要素U1表示伙伴选择风险;风险要素U2表示文化风险;风险要素U3表示管理风险;风险要素U4表示人员流失风险;风险要素U5表示人员基本素质风险。
（2）关键要素识别过程。为计算出各风险要素的相应权重，邀请4位专家（E1、E2、E3、E4）分别对团队风险D1、个体风险D2以及其他各风险要素（U1-U5）进行权重分配，现以一级指标为例，专家组对团队风险D1以及个体风险D2构建的判断矩阵如下：
再根据传统AHP方法对个准则进行两两比较求得专家给出的权重向量为W=（w1，w2）=（0.15，0.85）（其中，wi表示准则层Di的相对权重）。其次，对AHP层次结构中各能力要素或要素集均给予“很重要-5”“重要-4”“一般-3”“不重要-2”“很不重要-1”5个偏好等级的划分，并邀请四位专家分别给出风险要素或要素集在各准则上的偏好判断信息（见表1），其中，{U1，U4}5表示专家对决策方案U1和U4的偏好程度为均为很重要，其他表示形式的含义依此类推。再次，利用公式（2）将上述偏好判断信息转换为专家E1、E2、E3和E4对各人因风险要素或要素集在不同准则层上的基本概率分配（见表2），其中{U1，U4}：0.1629表示专家E1认为伙伴选择风险U1与人员流失风险U4是影响产学研合作项目人因风险中团队风险的关键风险要素的可能性为0.1629，其他表示形式的含义依此类推。
接着，多次运用公式（3），分别合成专家E1、E2、E3和E4在准则层D1和D2下的基本概率分配函数，并最终得到四位专家分别对目标层的基本概率分配（见表3）。在此基础上，再次运用公式（3），便可得到四位专家一件合成后的最终判断结果（见表4）。
最后，计算产学研合作项目人因风险各要素或要素集的似然值及其标准化似然值（见表5）。
观察标准化似然值降序排列可知，伙伴选择风险U1、人员流失风险U4和管理风险U3三个要素的累计标准化似然值为0.7860<0.8，加上人员基本素质风险U5后其累计标准化似然值为0.9020>0.8。根据累计标准化似然值大于0.8的规则可知，前三个要素即为所需甄选出的关键要素，也即伙伴选择风险U1、人员流失风险U4和管理风险U3是产学研合作项目人因风险中的关键风险要素，而文化风险U2和人员基本素质风险U5对产学研合作项目风险的显著性影响则未得到有效证实。
產学研合作项目人因风险各要素权重即为个风险要素的标准化似然值，根据上述计算得出各要素综合权重值（见表6）。
4.2 产学研合作项目人因风险等级具体实例测算
现以2019年9月某数码技术股份有限公司软件开发项目为例，该项目要求在2019年12月之前完成软件开发，该公司选择A高校与B研究院所作为合作单位，为评价此项目的人因风险等级，邀请上述四位专家以上述人因风险各要素为评分标准进行打分，分值区间为[50，100]，在该区间内选取λ1=90，λ2=80，λ3=70，λ4=60作为风险等级灰类“高”、“中等”、“低”和“极低”的中心点，因此构建关于产学研合作项目人因风险等级关于灰类“高”、“中等”、“低”和“极低”的三角白化权函数为： 接着，将四位专家的打分数据进行平均处理得出该产学研合作项目关于人因风险各要素的得分评价数据（见表7）。
利用上述各灰类三角白化权函数，根据该软件开发项目人因风险各要素综合评分可以计算出各风险要素的聚类系数与综合聚类系数，计算结果如表8所示：
根据灰色聚类分析第6步max1 k σki=σki，结合表8中的综合聚类系数可以判断出该软件开发项目的风险级别在“低”灰类中，即该产学研合作项目人因风险级别总体处于低风险的水平，再具体看专家对该项目人因风险的综合评分可看出，此项目的文化风险U2以及人员基本素质风险U5都不高，说明该项目成员之间的沟通交流比较通畅，成员的总体素质也很高;伙伴选择风险U1的评分处于中等水平，说明此项目的产、学、研三方合作比较融洽;而管理风险U3和人员流失风险U4的评分比较高，说明该项目存在资源配置不合理的现象，并且项目成员对自身报酬有不满的情绪或者有其他更好的工作机会，从而导致人员流动性很大，最终影响到项目的整体进度。
5结束语
在对产学研合作项目人因风险各要素进行权重分配时，充分考虑了传统AHP方法可能存在两两比较矩阵数量过多的现象，从而将DS证据统和理论与AHP方法相结合，通过对决策方案的组合来避免了此问题的出现。
另一方面通过引入DS证据融合理论中的“冲突因子”概念，在计算时能够规避传统AHP方法中强制要求对判断矩阵进行一致性检验这一步骤。还有一方面将DS证据融合理论与AHP方法相结合的优点是，充分利用了DS证据融合理论在表示不确定性上的优势，从而能够更相对准确的对项目人因风险要素进行评价。再结合灰色聚类模型对产学研合作项目人因风险各要素进行风险等级的测算，从而对项目整体进行更加准确的定位。
因此，应用DS证据融合理论、AHP方法以及灰色聚类模型三者相结合的方式对产学研合作项目人因风险各要素进行评价归类，不仅能够提高评估的准确度，从整体上评价出项目的质量，也能为未来同类型的项目运行时提供相应的预警作用。
当然本文在应用方法对案例进行测算时也存在一些问题，比如邀请的专家自身关于产学研合作项目中的人因风险了解程度不尽相同，因此每位专家在对各人因风险要素以及案例进行主观评分时存在一定程度的差异，这种差异可能使最后的评价结果产生变异。因此后续再对此进行研究时将会加入对专家的评估筛选环节，选取更加了解所評估模型的专家进行打分，使最终评估结果更加趋近科学。
参考文献
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[3]杜鹃，李焱焱，叶斌，等.产学研合作模式中存在的共性问题及其对策[J].科技进步与对策，2005，22（2）：123-125.
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[10]王尚武，王玉芬，高建明，韩苏廷.高校在产学研合作中的风险分析[J].中国科教创新导刊，2011（34）：2-3.
云南财经大学 云南 昆明 650221
关键词：产学研合作项目;人因风险;DS-AHP;灰色聚类
中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：（2021）-9-062
引言
产学研合作项目是由高校、研究所、企业和其他科学组织等联合而成的网络组织，通过知识共享和资源互补而实现以特定创新和研发为目的的临时性活动，是我国进行自主创新的有效手段。
但由于企业、大学和科研院所之间存在诸多的项目参与者文化差异以及管理的复杂性，导致即使我国创新研发科技投入不断增加，产学研合作科技成果转化率与发达国家相比依然难以望其项背，甚至使诸多产学研合作走向失败。因此合作项目风险是非常值得研究的一个问题。而合作创新过程中，人作为贯穿整个项目的参与要素，其对项目效果存在很大程度的影响作用，因此对产学研合作创新項目中的人因风险研究具有很强的实际意义。
目前，对产学研合作项目风险要素的研究，有的学者从产学研合作模式[1]、合作障碍、合作异质性以及产学研一体化的角度对项目风险进行分析，但以上学者对于产学研项目风险问题的研究都比较零散，并没有从比较系统的角度进行分析，有些学者为了弥补这一缺陷，则从项目全生命周期的角度对产学研合作项目每个阶段进行了风险识别。总体来说，学者们对合作项目风险的研究主要集中在技术创新风险、产品创新风险和组织创新风险等方面，或是从项目生命周期角度纵观整体项目研究风险问题，缺乏针对产学研合作项目中人因风险的系统研究，而项目参与人作为产学研合作项目中的主体要素，若能系统的分析出人因风险框架并对各个要素给出相应权重，则对产学研合作项目能够运行成功有着非常重要的意义。
因此本文从人因风险的角度出发，通过理论分析给出产学研合作项目中人因风险因素的理论框架，并且通过D-S证据理论与AHP方法相结合的方法求取各个相关因素的综合权重，再应用灰色聚类方法为某一具体产学研合作项目测算出相应的风险等级，以期为后续的产学研合作项目提供相应的风险预警帮助。
1 产学研合作项目人因风险概述
1.1产学研合作项目概述
产学研合作的实质是整合包括企业、高校及科研机构的多方资源，将多方资源整合为一个利益共同体，各机构均以同一项目目标为目的，互相取长补短，风险共担，利益共享，高校中的优秀科研成果，在企业中可以转化为生产力，提升企业竞争力。企业与高校合作办学，达到协同育人的目的，提升大学生实践能力，使高校培养出的大学生，更能满足当今企业的需求，进一步促进企业发展，回报社会。因此，产学研合作是一个良性循环的发展战略，是一个共同受益的发展方向。
1.2产学研合作项目人因风险概述
产学研合作项目人因风险是指，在企业、高校和科研机构多方合作进行项目活动时，所有因人而使得项目运行结果与预期项目目标出现差异的因素，从项目组成结构层次来看，产学研合作项目人因风险主要包括团队人因风险与个人人因风险。
根据调查研究和相关文献资料，本文认为产学研合作项目中的人因风险是由团队风险因素和个人风险因素相互作用的结果，并以此构建了产学研合作项目人因风险指标体系，如图1。指标体系分类具体包括：
2.1团队风险
2.1.1伙伴选择风险
在巨大的人口基数背景下，各行各业中都涌入了大量的从业人员，如何在良莠不齐的潜在合作伙伴中选择出最适合的伙伴成为了产学研合作项目中必须考虑的因素。在选择中，由于各方受到自身能力的局限以及真假信息渠道的存在，导致了对合作伙伴的认识不全面，因此对伙伴的选择也存在着很大的偶然性。一旦选择有误，会影响合作关系的融洽，埋下合作创新的风险。
2.1.2文化风险
产学研三方由于各自扮演的社会角色不同，也相应的拥有不同于其他两方的内部文化，因此三方之间存在文化差异问题。文化差异的存在将导致合作资源的整合得不到认同，使得基于共同愿景的目标难以建立，无法拥有一个共同目标的产学研项目终会分崩离析，走向失败。
2.1.3管理风险
管理是将产学研各方拥有的资源进行合理的配置，能否有效的配置资源将直接影响科研成果的转化效率。好的管理带来的是高资源利用率，从而不会影响项目整体进度与效果。相反，若是管理不善，则无法整合好项目各参与方的资源，也无法产出优良的科研成果，使得项目资源浪费甚至导致项目失败。
2.2个体风险
2.2.1人员流失风险
产学研合作项目内参与成员从基层到管理层不等，无论是基层成员的培训学习成本还是管理层拥有的项目核心信息都是项目的重要组成部分，人员的流失带来的不仅是成本以及效益的损失，还有岗位的缺失，甚至若是拥有核心机密的成员跳槽去竞争企业，项目损失将更加严重。
2.2.2人员基本素质风险
个人能力的发挥依赖于其身体的健康状况，当项目成员遇到不可抗力因素导致个人能力损失或不能有效发挥时，无疑将使得其在项目中的价值受到严重影响，因此将会增大个人能力风险;如果项目成员具有对相应岗位强烈责任感和事业心、谦虚大度、宽容、团结的工作态度，将会降低人因风险;项目成员是否具有应对相应岗位所需的能力是直接决定岗位规定任务是否能完成的重要依托，个人能力的强大使任务能够按时按质的完成，这无疑会降低项目风险。
3产学研合作项目人为风险评价模型建立 3.1基于DS证据理论融合群组AHP权重
3.1.1应用DS证据理论与AHP求取综合权重
步骤1：依据指标的关联关系构建出由目标层、准则层、方案层组成的层次结构体系。
步骤2：采用1-9标度法，得到专家判断矩阵A。
步骤3：计算矩阵A最大特征值与特征向量
式中：λmax为特征值，W为特征向量，经归一化处理后，即得各准则相对权重。
步骤4：确定各专家对指标集的的偏好程度。
步骤5：将个专家对指标及的偏好程度转化为DS证据理论终得基本概率分配，计算公式如式（2）所示。
步骤6：利用DS证据合成公式[见式（3）]，分别合成每位专家对各准则层的基本概率分配，并最终得到各专家对目标层的基本可信度。其中，m1和m2是识别框架Θ上的基本概率分配函数。
步骤7：根据式（3）合成各专家对目标层的基本概率分配函数，得到专家组对研究问题的基本概率分配。
步骤8：利用式（4）与式（5），计算各状态似然值及其标准化似然值，并且以降序排列的累计标准化似然值大于0.8为甄选规则，对各指标进行辨识，其中Pl（A）表示A方案可选的最大信任程度，Pl（A）’表示标准化似然值，其标准化似然值即为相应各指标对应权重。
3.2基于灰色聚类求指标分级评价结果
定义1：假设所研问题有n个对象，分别从m个指标的角度对对象进行评价，最终分别列入s个灰类中。以对象i关于指标j的评价得分xij为依据将对象i列为灰类k中，其中i∈1，n，j∈1，m，k∈1，s，这一过程称为灰色聚类。
定义2：将j指标下n个对象的评价得分划分为s个灰类，将其称为j指标子类，用fkj表示j指标k子类的白化权函数。
定义3：假设λkj为j指标k子类的临界值，则称：为j指标k子类的权。
（2）灰色聚类分析模型
对产学研合作项目人因风险进行灰色聚类分析的流程如下：
步骤1：构建关于产学研合作项目人因风险的指标体系，依据指标类别定义s个灰类，并使用（λ1，λs）来定义为每个灰类的中心点。
步骤2：利用s个灰类分别对应各个人因风险指标的取值范围。
步骤5：根据下式计算分析对象i关于灰类k的综合聚类分析系数：
4产学研合作项目人因风险评价实例
4.1产学研合作项目人因风险各风险要素指标权重计算
（1）指标体系的构建。为甄选出产学研合作项目中人因风险的关键要素，本文中构建了关于团队风险与个体风险的AHP层次结构体系，如图3所示。其中，目标层为产学研合作项目人因风险关键要素;准则层为团队风险要素D1以及个体风险要素D2;指标层（也即方案层）为前文归纳的人因风险各个相关风险要素，分别为风险要素U1表示伙伴选择风险;风险要素U2表示文化风险;风险要素U3表示管理风险;风险要素U4表示人员流失风险;风险要素U5表示人员基本素质风险。
（2）关键要素识别过程。为计算出各风险要素的相应权重，邀请4位专家（E1、E2、E3、E4）分别对团队风险D1、个体风险D2以及其他各风险要素（U1-U5）进行权重分配，现以一级指标为例，专家组对团队风险D1以及个体风险D2构建的判断矩阵如下：
再根据传统AHP方法对个准则进行两两比较求得专家给出的权重向量为W=（w1，w2）=（0.15，0.85）（其中，wi表示准则层Di的相对权重）。其次，对AHP层次结构中各能力要素或要素集均给予“很重要-5”“重要-4”“一般-3”“不重要-2”“很不重要-1”5个偏好等级的划分，并邀请四位专家分别给出风险要素或要素集在各准则上的偏好判断信息（见表1），其中，{U1，U4}5表示专家对决策方案U1和U4的偏好程度为均为很重要，其他表示形式的含义依此类推。再次，利用公式（2）将上述偏好判断信息转换为专家E1、E2、E3和E4对各人因风险要素或要素集在不同准则层上的基本概率分配（见表2），其中{U1，U4}：0.1629表示专家E1认为伙伴选择风险U1与人员流失风险U4是影响产学研合作项目人因风险中团队风险的关键风险要素的可能性为0.1629，其他表示形式的含义依此类推。
接着，多次运用公式（3），分别合成专家E1、E2、E3和E4在准则层D1和D2下的基本概率分配函数，并最终得到四位专家分别对目标层的基本概率分配（见表3）。在此基础上，再次运用公式（3），便可得到四位专家一件合成后的最终判断结果（见表4）。
最后，计算产学研合作项目人因风险各要素或要素集的似然值及其标准化似然值（见表5）。
观察标准化似然值降序排列可知，伙伴选择风险U1、人员流失风险U4和管理风险U3三个要素的累计标准化似然值为0.7860<0.8，加上人员基本素质风险U5后其累计标准化似然值为0.9020>0.8。根据累计标准化似然值大于0.8的规则可知，前三个要素即为所需甄选出的关键要素，也即伙伴选择风险U1、人员流失风险U4和管理风险U3是产学研合作项目人因风险中的关键风险要素，而文化风险U2和人员基本素质风险U5对产学研合作项目风险的显著性影响则未得到有效证实。
產学研合作项目人因风险各要素权重即为个风险要素的标准化似然值，根据上述计算得出各要素综合权重值（见表6）。
4.2 产学研合作项目人因风险等级具体实例测算
现以2019年9月某数码技术股份有限公司软件开发项目为例，该项目要求在2019年12月之前完成软件开发，该公司选择A高校与B研究院所作为合作单位，为评价此项目的人因风险等级，邀请上述四位专家以上述人因风险各要素为评分标准进行打分，分值区间为[50，100]，在该区间内选取λ1=90，λ2=80，λ3=70，λ4=60作为风险等级灰类“高”、“中等”、“低”和“极低”的中心点，因此构建关于产学研合作项目人因风险等级关于灰类“高”、“中等”、“低”和“极低”的三角白化权函数为： 接着，将四位专家的打分数据进行平均处理得出该产学研合作项目关于人因风险各要素的得分评价数据（见表7）。
利用上述各灰类三角白化权函数，根据该软件开发项目人因风险各要素综合评分可以计算出各风险要素的聚类系数与综合聚类系数，计算结果如表8所示：
根据灰色聚类分析第6步max1 k σki=σki，结合表8中的综合聚类系数可以判断出该软件开发项目的风险级别在“低”灰类中，即该产学研合作项目人因风险级别总体处于低风险的水平，再具体看专家对该项目人因风险的综合评分可看出，此项目的文化风险U2以及人员基本素质风险U5都不高，说明该项目成员之间的沟通交流比较通畅，成员的总体素质也很高;伙伴选择风险U1的评分处于中等水平，说明此项目的产、学、研三方合作比较融洽;而管理风险U3和人员流失风险U4的评分比较高，说明该项目存在资源配置不合理的现象，并且项目成员对自身报酬有不满的情绪或者有其他更好的工作机会，从而导致人员流动性很大，最终影响到项目的整体进度。
5结束语
在对产学研合作项目人因风险各要素进行权重分配时，充分考虑了传统AHP方法可能存在两两比较矩阵数量过多的现象，从而将DS证据统和理论与AHP方法相结合，通过对决策方案的组合来避免了此问题的出现。
另一方面通过引入DS证据融合理论中的“冲突因子”概念，在计算时能够规避传统AHP方法中强制要求对判断矩阵进行一致性检验这一步骤。还有一方面将DS证据融合理论与AHP方法相结合的优点是，充分利用了DS证据融合理论在表示不确定性上的优势，从而能够更相对准确的对项目人因风险要素进行评价。再结合灰色聚类模型对产学研合作项目人因风险各要素进行风险等级的测算，从而对项目整体进行更加准确的定位。
因此，应用DS证据融合理论、AHP方法以及灰色聚类模型三者相结合的方式对产学研合作项目人因风险各要素进行评价归类，不仅能够提高评估的准确度，从整体上评价出项目的质量，也能为未来同类型的项目运行时提供相应的预警作用。
当然本文在应用方法对案例进行测算时也存在一些问题，比如邀请的专家自身关于产学研合作项目中的人因风险了解程度不尽相同，因此每位专家在对各人因风险要素以及案例进行主观评分时存在一定程度的差异，这种差异可能使最后的评价结果产生变异。因此后续再对此进行研究时将会加入对专家的评估筛选环节，选取更加了解所評估模型的专家进行打分，使最终评估结果更加趋近科学。
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