□劉麗杭 唐麗萍

[中南大學(xué) 長沙 410075]

當(dāng)前，知識創(chuàng)新是引領(lǐng)社會發(fā)展的力量源泉，稀缺的知識因其難以復(fù)制和不可取代等特質(zhì)，被視為個人或組織進行知識應(yīng)用、創(chuàng)新以及增加組織競爭優(yōu)勢的重要因素。然而，隨著技術(shù)變革速度的提升，知識的非線性擴張和來源多樣化特性也愈發(fā)凸顯，企業(yè)創(chuàng)新所需的知識難以從組織內(nèi)部一并獲得。Qin和Ambos等一些學(xué)者認為，不是知識本身，而是知識在不同組織之間的有效轉(zhuǎn)移才是保障企業(yè)獲取核心競爭力的關(guān)鍵所在[1～2]。因此，企業(yè)要學(xué)會主動吸收蘊含價值的外部知識并與自身已有知識進行重新整合、創(chuàng)新，以便更好地應(yīng)用于實際；與此同時，高校與科研院所云集了各類高端科技人才，兼具著科學(xué)探索和知識創(chuàng)造的基本使命，是知識含量儲備雄厚的智力組織，其知識的前瞻性和價值性讓其成為企業(yè)最具潛力和競爭力的知識供給者。20世紀50年代，“硅谷模式”開創(chuàng)性地成功掀起了全球范圍內(nèi)的產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新熱潮，各主體之間的知識差異和利益互補極大拓寬了企業(yè)外部知識汲取的潛在渠道，產(chǎn)學(xué)研合作逐漸成為知識轉(zhuǎn)移的重要方式。在產(chǎn)學(xué)研合作過程中，開放式、互動式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不僅能夠推動知識的流動和增值，更為各方整合優(yōu)勢資源、吸取互補知識，實現(xiàn)聯(lián)合創(chuàng)新提供了絕佳途徑。

在探究產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的諸多研究中，知識轉(zhuǎn)移影響因素頗受關(guān)注。其中知識本身、轉(zhuǎn)移主體和轉(zhuǎn)移過程是現(xiàn)有研究的聚焦點。此外，部分學(xué)者也認為信任在知識轉(zhuǎn)移過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用[3～4]，它能夠推動知識進行交換，如若信任缺失則會直接阻礙知識的轉(zhuǎn)移[5]。顯然，信任在知識轉(zhuǎn)移中的重要性不言而喻。但目前鮮有產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的研究重視到信任的動態(tài)演化規(guī)律，且已有研究基本屬于定性分析，若想進一步厘清信任與產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的作用關(guān)系和反饋效應(yīng)仍較難實現(xiàn)。因此，基于信任構(gòu)成的維度，本文運用系統(tǒng)分析的方法，在建立計算型信任、關(guān)系質(zhì)量型信任以及制度型信任對知識轉(zhuǎn)移影響的因果關(guān)系圖和系統(tǒng)流圖的基礎(chǔ)上，進一步探究三種類型的信任及其共同作用是如何影響產(chǎn)學(xué)研合作的知識轉(zhuǎn)移。本研究旨在分析信任對產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的動態(tài)作用機制，以期為該活動的行為策略提供參考依據(jù)。

一、文獻回顧

（一）產(chǎn)學(xué)研合作中的知識轉(zhuǎn)移

知識轉(zhuǎn)移的概念最早由Teece提出“組織間的知識流轉(zhuǎn)便于實現(xiàn)技術(shù)擴散，從而使地區(qū)之間的技術(shù)差距得以顯著地縮小”[6]。此后，學(xué)者們陸續(xù)開始嘗試從多種角度對其進行探究?；谵D(zhuǎn)移的過程，I.Maurer等將知識轉(zhuǎn)移視作知識從發(fā)送方向接受方傳播并轉(zhuǎn)移的過程[7]。基于轉(zhuǎn)移的層次，Nonaka認為知識轉(zhuǎn)移可能發(fā)生在個體到團隊再到組織間的不同層次中[8]?；谶^程效果，Shu-Hsien等認為知識轉(zhuǎn)移是接受者獲得知識并用其積累和更新生產(chǎn)能力[9]。此外，知識轉(zhuǎn)移模型也備受學(xué)者們青睞。其中Nonaka的SECI知識螺旋模型[7]和Gilbert等人用事件劃分轉(zhuǎn)移活動階段的過程模型[10]較具代表性。究其本質(zhì)，知識轉(zhuǎn)移即一種包括準(zhǔn)備階段、運行階段以及整合應(yīng)用階段的過程，涉及知識發(fā)送方、轉(zhuǎn)移的渠道、知識接收方和轉(zhuǎn)移的情境等。一般地，知識勢差形成的原因是轉(zhuǎn)移主體間的知識存量差距，在特定情境的推動下，知識將從高勢能一方轉(zhuǎn)移到低勢能一方，隨后知識的接受方將對接收到的知識進行進一步的加工處理，最終轉(zhuǎn)化為自身知識，并將其應(yīng)用到實踐中。

在我國中長期發(fā)展規(guī)劃的指導(dǎo)下，產(chǎn)學(xué)研合作是我國科技政策的重點之一，產(chǎn)學(xué)研合作技術(shù)創(chuàng)新體系成為國家創(chuàng)新體系建設(shè)的關(guān)鍵，為我國技術(shù)創(chuàng)新提供了重要保障。在產(chǎn)學(xué)研合作中，通過知識轉(zhuǎn)移形式能夠推動知識在流動中不斷增值，一方面可以促進大學(xué)、科研院所的知識資源價值的實現(xiàn)，另一方面也能推動企業(yè)創(chuàng)新能力的提升，進而帶動區(qū)域經(jīng)濟的快速發(fā)展。自黨的十八大以來，我國建設(shè)創(chuàng)新型國家的進程逐步加快，產(chǎn)學(xué)研合作中的知識轉(zhuǎn)移對于提高科技成果轉(zhuǎn)化率、提升國家自主創(chuàng)新能力的推動作用愈發(fā)顯著，愈來愈多的學(xué)者們也開始關(guān)注和重視產(chǎn)學(xué)研合作中的知識轉(zhuǎn)移問題，并取得了豐碩的研究成果。

當(dāng)前，關(guān)于產(chǎn)學(xué)研合作中的知識轉(zhuǎn)移主體，大多學(xué)者看法都較為一致，認為知識轉(zhuǎn)移活動主要在大學(xué)、科研院以及企業(yè)等中進行。從知識轉(zhuǎn)移模式出發(fā)，王艷等人提出了顯隱知識在4種不同的方式中轉(zhuǎn)移和擴散的過程模型[11]；劉巖芳等通過構(gòu)建發(fā)送、接收系統(tǒng)的過程模型，探究高校、科研院所人員發(fā)送知識，企業(yè)對新知識進行過濾、吸收的過程[12]。在探究影響因素中，林莉等人證實了知識轉(zhuǎn)移意愿對于發(fā)送方更為重要，吸收能力則是對作為接收方的影響更大[13]。王欣等人從動態(tài)能力視角出發(fā)，確定了知識協(xié)同意愿、知識勢差以及合作模式因素的重要性[14]。此外，劉芳將產(chǎn)學(xué)研知識轉(zhuǎn)移視為在跨越組織邊界基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識分享和整合創(chuàng)新的活動[15]。Siegel等人則表示產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移不僅有利于增加大學(xué)和企業(yè)的資金，而且更能促進一國經(jīng)濟增長[16]。

基于以上分析，本文得出產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的過程模型如圖1所示。

圖1 產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的過程模型

（二）產(chǎn)學(xué)研合作中的信任

信任是個層次多維的復(fù)雜概念，蘊含著巨大的價值。組織間的信任正是起源于信任研究。盡管吸引了諸多學(xué)者的關(guān)注和探索，但目前在組織間信任的結(jié)構(gòu)維度問題上仍見仁見智。按照信任的理論基礎(chǔ)，信任往往被劃分為計算類型和關(guān)系類型的維度。其中，計算型信任指組織經(jīng)過遵從合約和機會主義行為的理性評估，發(fā)現(xiàn)遵從合約帶來的利益更大[17]；而關(guān)系型信任指的是不同組織之間擁有相似的價值觀和強烈的共享信念，進一步推動組織相信其他組織的誠實及誠意[18]。同時，基于計算、了解和認同的信任是基于動態(tài)發(fā)展階段的信任劃分也獲得了較多學(xué)者的認可。預(yù)期合作伙伴掌握并能較好運用專業(yè)技術(shù)的能力信任、信賴合作者會基于動機善意做出有益行為的善意信任以及對合作者摒棄機會主義行為，選擇遵守規(guī)定的契約信任是依據(jù)能力和動機視角所進行的探究。在感性和理性的基礎(chǔ)上，情感型信任和認知型信任也較為常見。此外，根據(jù)Roger C等人的理解，若愿意并期望對方完成特定行為且不存在監(jiān)視或控制對方行為的發(fā)生是組織間信任的關(guān)鍵[19]。

當(dāng)前，國內(nèi)外競爭環(huán)境日趨激烈，產(chǎn)學(xué)研合作主體若能積極促進知識在組織間流動，高效且有序地進行知識管理，才能最大程度地利用知識、增加組織的知識存量和質(zhì)量。然而，產(chǎn)學(xué)研合作中的知識大多是隱性的，且容易受到復(fù)雜因素的影響，往往難以實現(xiàn)高效的表達和傳遞。其中，作為人際關(guān)系的主要組成部分，信任成為影響產(chǎn)學(xué)研合作行為的關(guān)鍵因素。為防止發(fā)生機會主義行為，降低知識轉(zhuǎn)移活動參與者的風(fēng)險預(yù)期并提高收益預(yù)期，產(chǎn)學(xué)研合作主體需要評估對方的信任水平，由此得出對方在未來合作過程中的可靠性、誠信度以及合作能力的預(yù)期。

基于相關(guān)文獻回顧，本文將試著從計算型、關(guān)系質(zhì)量型以及制度型的維度探究產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移中信任的作用。（1）計算型信任旨在通過成本和收益的對比判斷得出信任關(guān)系。進一步地，細分為聲譽和能力兩個維度。一方面，直觀判斷合作伙伴的可靠性關(guān)鍵是基于組織聲譽的優(yōu)劣情況。重視聲譽建設(shè)的組織不僅會要求自己按照約定履行義務(wù)和責(zé)任，而且也相信合作伙伴亦會如此；另一方面，對合作伙伴專業(yè)技術(shù)能力的認知很大程度上也影響著信任的建立。當(dāng)通過能力來選擇合作伙伴時，組織更愿意選擇和高技能伙伴合作，相信對方能將工作做到令人滿意。因此，計算型信任有利于降低知識轉(zhuǎn)移者的風(fēng)險預(yù)期，提高參與的意愿水平，從而為產(chǎn)學(xué)研合作的知識轉(zhuǎn)移奠定堅實的基礎(chǔ)。（2）關(guān)系質(zhì)量型信任是基于社會關(guān)系而產(chǎn)生的信任。一般的，既有關(guān)系認為人們會根據(jù)對方和自身的既有關(guān)系來發(fā)展信任，當(dāng)合作伙伴之間存在血緣、地緣、共同經(jīng)歷和經(jīng)驗等既有關(guān)系時，會拉近合作伙伴之間的心理距離，有助于知識轉(zhuǎn)移的有效進行；從交往關(guān)系考慮，與合作伙伴之間進行交往會增進對伙伴的“社會記憶”，在長久和高頻率的社會互動過程中累積的經(jīng)驗認知以及情感投入有利于產(chǎn)學(xué)研合作各方的知識透明度，有利于降低知識轉(zhuǎn)移成本和提高知識轉(zhuǎn)移效率。（3）制度型信任是在合作組織系統(tǒng)的契約和現(xiàn)存法律法規(guī)的保障基礎(chǔ)上，相信對方會履行約定的責(zé)任和義務(wù)。尤其在動態(tài)環(huán)境中，契約和法律法規(guī)提供了強制性制度框架，明確了機會主義行為，設(shè)定了合理的獎懲機制。完備的契約和法律法規(guī)能夠進一步降低風(fēng)險，保障產(chǎn)學(xué)研合作各方進行知識轉(zhuǎn)移的利益分配。鑒于此，本文認為基于信任來開展產(chǎn)學(xué)研合作的過程中，必然伴隨著知識轉(zhuǎn)移與知識應(yīng)用，同時信任的三個維度都會影響知識轉(zhuǎn)移，因此本文提出信任影響產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的概念模型，如圖2所示。

圖2 信任影響產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的概念模型

二、信任影響產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的系統(tǒng)動力學(xué)模型

（一）系統(tǒng)動力學(xué)方法的適用性分析

產(chǎn)學(xué)研合作過程中的知識轉(zhuǎn)移活動受到多種因素的作用與影響，又兼具著非線性和動態(tài)性的系統(tǒng)特性，因而難以用量化的形式表示，但它又同時具備較為明確的系統(tǒng)邊界和特定的行為規(guī)則。系統(tǒng)動力學(xué)正是一種緊密結(jié)合系統(tǒng)理論與計算機仿真的科學(xué)[20]，強調(diào)的是系統(tǒng)行為的內(nèi)部結(jié)構(gòu)決定其模式和特征，且該行為模式對大部分參數(shù)的敏感程度較低，因此系統(tǒng)中各個變量的變動情況都能通過要素的流動路徑和作用關(guān)系來反映?？梢?，該方法綜合考慮了定性與定量兩種研究的影響，適用于探究復(fù)雜社會經(jīng)濟系統(tǒng)的整體行為，且能為其提供恰當(dāng)?shù)慕ㄗh參考[21]。因此，系統(tǒng)動力學(xué)模型的構(gòu)建可以較為理想地用來研究信任對產(chǎn)學(xué)研合作中知識轉(zhuǎn)移活動影響的動態(tài)關(guān)系。

（二）系統(tǒng)邊界的界定及基本假設(shè)

明確系統(tǒng)尚待解決的問題同時選擇性忽略系統(tǒng)中不重要的因素是系統(tǒng)動力學(xué)建模的重要步驟，由此可以確定清晰的系統(tǒng)邊界[22]。所研究的變量和時間的跨度共同確定了系統(tǒng)邊界，需要以研究對象和目的為中心來開展分析。本文綜合考慮了時間問題，在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，選取產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)作為研究對象，并將信任作用下的產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移過程中的變化特征分析作為研究目的。其中，系統(tǒng)人員主要包括高校、科研院所以及企業(yè)；系統(tǒng)內(nèi)部行為以知識轉(zhuǎn)移為核心內(nèi)容，主要涵蓋轉(zhuǎn)出方和接收方兩者的知識創(chuàng)新和知識轉(zhuǎn)移，系統(tǒng)的組成因素先是剔除非必要的外生變量，然后納入知識差距、信任、知識輸出能力、知識吸收能力以及知識需求匹配參數(shù)這幾個重要變量，其中信任是本研究的主要關(guān)注點。

根據(jù)系統(tǒng)的邊界和研究的重點，現(xiàn)對模型的實際情況作出如下基本假設(shè)：

H1.本研究中涉及的高校、科研院所與企業(yè)屬于同一個產(chǎn)學(xué)研合作系統(tǒng)，且該系統(tǒng)的知識轉(zhuǎn)移只在產(chǎn)學(xué)研合作主體間發(fā)生，其他任何形式的知識交流活動并不納入研究。

H2.作為知識轉(zhuǎn)出方的高校、科研院所和作為接收方的企業(yè)存在知識勢差，且轉(zhuǎn)出方的知識初始存量要顯著高于接收方。

H3.在轉(zhuǎn)移閾值允許的前提下，知識勢差的存在一定會引起知識轉(zhuǎn)移。其中，轉(zhuǎn)出方擁有轉(zhuǎn)移意愿，接收方具備吸收轉(zhuǎn)移知識的能力。

（三）因果關(guān)系模型

本文僅限于考慮高校和科研院向企業(yè)進行知識轉(zhuǎn)移的活動。在轉(zhuǎn)移活動過程中，知識轉(zhuǎn)移量受到以下因素影響：（1）知識差距指轉(zhuǎn)出方知識總量與接收方知識總量之間的差值，該值與知識轉(zhuǎn)移量呈正相關(guān)；（2）轉(zhuǎn)移閾值指接收方與轉(zhuǎn)出方知識存量的比值，該值決定了知識轉(zhuǎn)移是否發(fā)生，當(dāng)達到閾值時，知識轉(zhuǎn)移就立即停止；（3）知識需求匹配參數(shù)取值越大，意味著企業(yè)會更加重視高校、科研院所轉(zhuǎn)移進來的知識；（4）知識吸收能力反映了企業(yè)整合、應(yīng)用轉(zhuǎn)移知識的水平；（5）知識轉(zhuǎn)移活動的開展必須重視信任的影響，即應(yīng)該將計算型信任、關(guān)系質(zhì)量型信任以及制度型信任納入研究范圍。另外，知識轉(zhuǎn)移雙方的知識創(chuàng)新率、淘汰率又同時影響到彼此的知識創(chuàng)新量和淘汰量。鑒于此，本文運用系統(tǒng)動力學(xué)的方法構(gòu)建了上文所涉及的所有變量以及包含多條反饋回路的產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移模型，以此來探究信任對產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的影響。因果關(guān)系圖如圖3所示。其中包括了6條因果反饋回路，3個屬于自我增強的正反饋環(huán)，3個屬于自我調(diào)整的負反饋環(huán)。

圖3 因果關(guān)系圖

（四）系統(tǒng)流圖

產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移是個動態(tài)復(fù)雜的過程，為了更具體地反映轉(zhuǎn)移過程中的動態(tài)反饋機制，根據(jù)知識轉(zhuǎn)移影響因素的因果關(guān)系，在充分考慮數(shù)據(jù)可計算性和現(xiàn)實性的基礎(chǔ)上，用系統(tǒng)動力學(xué)的方法繪制了如圖4所示的系統(tǒng)流程圖。其中，涉及狀態(tài)變量2個、速率變量5個、輔助變量11個和常量9個，共27個變量。

圖4 系統(tǒng)流圖

（五）方程設(shè)計及參數(shù)說明

本文對系統(tǒng)流圖中的變量方程和常量參數(shù)進行如下設(shè)計及說明：

1.狀態(tài)變量方程設(shè)計及說明

高校、科研院所知識存量=INTEG（高校、科研院所創(chuàng)新知識量–高校、科研院所知識淘汰量，100），初始值為100。企業(yè)知識存量=INTEG （企業(yè)創(chuàng)新知識量+知識轉(zhuǎn)移量–企業(yè)知識淘汰量，20），初始值為20。一般地，高校、科研院所和企業(yè)之間存在知識勢差，故這里將二者知識存量初始值分別設(shè)定為100和20。

2.流率變量方程設(shè)計及說明

高校、科研院所創(chuàng)新知識量=高校、科研院所知識存量×高校、科研院所創(chuàng)新率。企業(yè)創(chuàng)新知識量=企業(yè)知識存量×企業(yè)知識創(chuàng)新率。

高校、科研院所知識淘汰量=STEP（高校、科研院所知識存量×高校、科研院所知識淘汰率，6）。企業(yè)知識淘汰量=STEP（企業(yè)知識存量×企業(yè)知識淘汰率，6 ）。在產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移過程中，知識淘汰具有一定的滯后性，因此這里運用滯后期為6個月的躍階函數(shù)表示。

知識轉(zhuǎn)移量=DELAY1I（IF THEN ELSE（轉(zhuǎn)移閾值<0.8，知識差距×高校、科研院所知識發(fā)送能力×企業(yè)知識需求匹配參數(shù)×企業(yè)知識吸收能力×信任，0 ），2，0）。實際上，知識轉(zhuǎn)移過程復(fù)雜，作為知識的接收方需要一定時間來理解和消化轉(zhuǎn)移進來的知識。因此，本文采用延遲時間為2個月的一階延遲函數(shù)來表示。

3.輔助變量方程設(shè)計及說明

高校、科研院所創(chuàng)新率=WITH LOOKUP (Time,([(0,0)–(36,1)], (0,0.2), (36,0.3)))。企業(yè)知識創(chuàng)新率=WITH LOOKUP (Time, ([(0,0)–(36,1)], (0,0.1),(36,0.2)))。為表達清楚合作主體知識創(chuàng)新率與知識存量間的關(guān)系，故通過表函數(shù)的形式設(shè)定仿真時間為36個月，創(chuàng)新率水平在原基礎(chǔ)上線性提升1%。

平均知識水平=（高校、科研院所知識存量+企業(yè)知識存量）/2。

知識差距=高校、科研院所知識存量–企業(yè)知識存量。

轉(zhuǎn)移閾值=IF THEN ELS（企業(yè)知識存量/高校、科研院所知識存量<0.8，企業(yè)知識存量/高校、科研院所知識存量，0.8）。轉(zhuǎn)移閾值反映的是知識轉(zhuǎn)移的程度，是通過接收方知識存量與轉(zhuǎn)出方知識存量的比值來表示。當(dāng)該值達到0.8時，為保持自身競爭優(yōu)勢，轉(zhuǎn)出方會停止知識轉(zhuǎn)移行為。

企業(yè)知識需求匹配參數(shù)=WITH LOOKUP (Time,([(0,0)–(36,1)], (0,0.6), (36,0.8)))，其中，初始值為0.6，最終值為0.8。企業(yè)知識吸收能力=WITH LOOKUP (Time, ([(0,0)–(36,1)], (0,0.4), (36,0.9)))，其中初始值為0.4，最終值為0.9。因知識接收方的知識需求匹配參數(shù)和知識接受能力會隨時間推移而發(fā)生變化，故采用表函數(shù)的形式來表示。

信任=計算型信任×關(guān)系質(zhì)量型信任×制度型信任。計算型信任=能力×聲譽。制度型信任=交往關(guān)系×既有關(guān)系。關(guān)系質(zhì)量型信任=契約保障×法律法規(guī)。

4.常量賦值及說明

一方面，將高校、科研院所的知識淘汰率設(shè)定為0.1；另一方面，考慮到我國發(fā)明專利法定年限為20年，所以將企業(yè)的知識淘汰率設(shè)定為0.05；此外，高校、科研院所知識發(fā)送能力設(shè)定為0.8；最后，聲譽、能力、既有關(guān)系、交往關(guān)系、契約保障和法律法規(guī)均在[0,1]的區(qū)間內(nèi)取值。

三、信任對產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移影響的模型檢驗與靈敏度分析

（一）模型檢驗

回顧文獻可知，系統(tǒng)動力學(xué)模型可以采用多種方法進行檢驗，這里本文將依據(jù)李志宏、張軍[16]和許慶瑞等人[23]的觀點，通過擬合檢驗和極端情況檢驗來分析信任對產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移影響模型的有效性及合理性。

1.擬合檢驗

本文通過對比模型的行為、變動趨勢與現(xiàn)實中產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的特征及變化規(guī)律的擬合情況來分析模擬結(jié)果的有效程度。采用Vensim PLE軟件在36個月的仿真時間內(nèi)對模型進行仿真分析。具體仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5 重要變量的仿真結(jié)果

隨著時間的推移，由圖5可知，（1）承擔(dān)知識轉(zhuǎn)出的高校、科研院所和承擔(dān)知識接收的企業(yè)的知識存量均不斷增長，且在同等條件下，高校、科研院所的知識存量的增長速度要明顯快于企業(yè)。其原因在于知識轉(zhuǎn)出方具有更為雄厚的知識基礎(chǔ)和較強的知識創(chuàng)新率，而這顯然與實際情況相符。（2）同樣，高校、科研院所的知識創(chuàng)新量和企業(yè)的知識創(chuàng)新量也都逐漸增多，但企業(yè)因為知識存量基礎(chǔ)和創(chuàng)新率水平都遠不如于高校、科研院所，所以高校、科研院所的創(chuàng)新知識量的提升幅度更加顯著。（3）此外，雙方的知識淘汰量在遲滯6個月后均呈現(xiàn)持續(xù)增加的趨勢，而高校、科研院所的知識存量更大，所以知識淘汰量也相對更高。（4）轉(zhuǎn)出方的知識創(chuàng)新量和知識存量隨著雙方合作時間的累積均超過企業(yè)，且二者間的知識差距不斷擴大。相應(yīng)地，其知識轉(zhuǎn)移量也逐漸增長。

由仿真的運行結(jié)果可知，模擬得到的產(chǎn)學(xué)研主體的知識存量、知識創(chuàng)新量、淘汰量、知識差距和知識轉(zhuǎn)移量的曲線變化規(guī)律與現(xiàn)實中產(chǎn)學(xué)研合作動態(tài)知識轉(zhuǎn)移過程的擬合度較好，意味著本文構(gòu)建的產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移模型可以較為真實地反映高校、科研院所向企業(yè)進行的知識轉(zhuǎn)移活動。因此，本文基于信任視角構(gòu)建的產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移模型具有合理性和有效性。

2.極端情況檢驗

為了檢測系統(tǒng)模型方程的穩(wěn)定性和可靠性，本文通過極端情況假設(shè)來判斷現(xiàn)實系統(tǒng)的動態(tài)演變規(guī)律是否還會存在。通常地，極端情況檢驗是通過對某個或某幾個變量取極值時模型所作出的反應(yīng)來判斷。本文主要是通過聲譽、能力、既有關(guān)系、交往關(guān)系以及契約保障取極值時來判斷對知識轉(zhuǎn)移量、企業(yè)知識存量的影響，其他變量取值以此類推。第一種極端情形是聲譽和能力取值為“1”；第二種則是既有關(guān)系、交往關(guān)系和契約保障均取值為“1”時的情形，結(jié)果如圖6所示?？芍?，在上述變量取極值時的相關(guān)曲線變化趨勢和上面變量不是取極值時的圖5結(jié)果相類似，進一步證實了該模型方程具有良好的穩(wěn)定性和可靠性。

圖6 極端情況檢驗結(jié)果

（二）靈敏度分析

靈敏度分析是通過變換模型中的相關(guān)數(shù)值來對比分析模型變量的輸出變化，以此來判斷模型對于參數(shù)變化的靈敏性。此外，基于系統(tǒng)動力學(xué)視角的知識轉(zhuǎn)移，一方面可以通過知識轉(zhuǎn)移量的變動過程來探究，另一方面可以通過作為企業(yè)知識存量的變動效果來探究。在此，本文將同時選取知識轉(zhuǎn)移量和企業(yè)知識存量的變化趨勢來全面分析高校、科研院所與企業(yè)之間的知識轉(zhuǎn)移活動的過程與效果。在分析產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移中信任因素的具體影響時，本文會通過調(diào)整計算型信任、關(guān)系質(zhì)量型信任以及制度型信任的數(shù)值，以及同時調(diào)整三種維度的信任，以便后續(xù)為產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移提供些許建議。

1.計算型信任靈敏度分析

在固定系統(tǒng)中其他參數(shù)原始取值不變的前提下，將計算型信任下的聲譽、能力取值分別由初始值0.3依次調(diào)整為0.4，0.5，0.6，0.7和0.8，得到的計算型信任與知識轉(zhuǎn)移量、企業(yè)知識存量的靈敏度分析結(jié)果如圖7所示。

圖7 計算型信任靈敏度分析結(jié)果圖

圖7可知，知識轉(zhuǎn)移量與企業(yè)知識存量會隨著聲譽和能力數(shù)值的增加而增加，因此，基于聲譽和能力的計算型信任可以提升知識轉(zhuǎn)移量與企業(yè)知識存量。通常地，轉(zhuǎn)出方與接收方對成本和收益的預(yù)期是決定知識轉(zhuǎn)移行為發(fā)生的關(guān)鍵，合作主體間的知識轉(zhuǎn)移效果依賴于轉(zhuǎn)移主體間的合作期望。換句話說，轉(zhuǎn)出方愿意和接收方共享知識的前提是能夠從中獲取利益。與此同時，計算型信任是將行動者假定為兼具“有限理性”和“機會主義”的個體，在遵循“前瞻性決策規(guī)則”的基礎(chǔ)上，能夠較好反映出對另一方行為的可靠性、可預(yù)測性的積極預(yù)期。當(dāng)產(chǎn)學(xué)研合作主體擁有良好的聲譽并且具有較強的能力時，雙方通過成本與收益的計算會進一步相信雙方合作的目標(biāo)會順利實現(xiàn)，進而會增強知識轉(zhuǎn)移意愿。因此計算型信任的提高會逐步提升產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移效果。

2.關(guān)系質(zhì)量型信任靈敏度分析

在固定系統(tǒng)中其他參數(shù)原始取值不變的前提下，將關(guān)系質(zhì)量型信任中的既有關(guān)系和交往關(guān)系取值分別由初始值0.2依次調(diào)整為0.3，0.4，0.5，0.6，和0.7，得到關(guān)系質(zhì)量型信任與知識轉(zhuǎn)移量、企業(yè)知識存量的靈敏度分析結(jié)果如圖8所示。

圖8 關(guān)系質(zhì)量型信任靈敏度分析結(jié)果圖

由圖8可知，知識轉(zhuǎn)移量和企業(yè)知識存量隨著關(guān)系質(zhì)量型信任水平的既有關(guān)系和交往關(guān)系的增強也隨之提高，這表明關(guān)系質(zhì)量型信任對產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移有促進作用。通常地，當(dāng)合作雙方熟悉程度較低時，價值觀和行為規(guī)則等方面難免存在偏差，導(dǎo)致雙方交流存在困難。但當(dāng)合作主體間的既有和交往關(guān)系更為緊密時，可以降低雙方信息的不對稱。同時，知識經(jīng)驗不僅能夠增強合作主體間的情感依賴，也能增強雙方在知識轉(zhuǎn)移過程中的能動性，進而有利于知識轉(zhuǎn)移的發(fā)生。

3.制度型信任靈敏度分析

在固定系統(tǒng)中其他參數(shù)原始取值不變的前提下，將制度信任中的契約保障和法律法規(guī)分別由初始值0.4依次調(diào)整為0.5，0.6，0.7，0.8和0.9，可得到制度型信任與知識轉(zhuǎn)移量、企業(yè)知識存量靈敏度分析結(jié)果如圖9所示。

圖9 制度型信任靈敏度分析結(jié)果圖

由圖9可知，隨著契約保障和法律法規(guī)初始值的提高，知識轉(zhuǎn)移量和企業(yè)存量上升趨勢保持一致。一般而言，制度的保障作用會加強一方對另外一方完成合作的信心，且越細致完備的契約和法律法規(guī)的約束會督促合作主體以誠實可靠的方法，按照要求來履行責(zé)任和義務(wù)，不僅減少了責(zé)任分工、利益分配等矛盾和問題，也有利于促進高校、科研院所向企業(yè)轉(zhuǎn)移知識。

4.信任靈敏度分析

在固定其他參數(shù)不變的情況下，將關(guān)系質(zhì)量型信任中的既有關(guān)系和交往關(guān)系分別由初始值依次調(diào)整為0.4，0.5，0.6，0.7和0.8，制度信任中的契約保障和法律法規(guī)分別由初始值依次調(diào)整為0.3，0.4，0.5，0.6和0.7，相應(yīng)地，制度信任中的契約保障和法律法規(guī)也分別由初始值調(diào)整為0.5，0.6，0.7，0.8和0.9，得到信任與知識轉(zhuǎn)移量、企業(yè)知識存量的靈敏度分析結(jié)果如圖10所示。

圖 10 信任靈敏度分析結(jié)果圖

由圖10可知，計算型信任、關(guān)系質(zhì)量型信任以及制度型信任的同步提高，會顯著提升知識轉(zhuǎn)移量與企業(yè)知識存量。綜合對比觀察圖7～圖10，當(dāng)計算型信任、關(guān)系質(zhì)量型信任以及制度型信任同時增加時，知識轉(zhuǎn)移量和企業(yè)知識存量均大于單獨調(diào)整某一種信任的情形。另外，知識轉(zhuǎn)移量與企業(yè)知識存量的增長幅度也會因為信任水平的整體提高而變得更加顯著。由此可知，同步提高三種類型的信任水平對知識轉(zhuǎn)移的影響程度均明顯高于提高單一信任水平的情形，這恰好也證實了計算型信任、關(guān)系質(zhì)量型信任以及制度型信任三者之間的配合會對產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的影響產(chǎn)生互補作用。

四、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

本文從信任視角切入，運用系統(tǒng)動力學(xué)的方法將復(fù)雜的知識轉(zhuǎn)移關(guān)系進行簡化，對創(chuàng)建的產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的因果關(guān)系模型和系統(tǒng)流圖進行了仿真與靈敏度分析，得到以下相關(guān)結(jié)論。首先證實了信任在產(chǎn)學(xué)研合作的知識轉(zhuǎn)移過程中發(fā)揮著重要的作用。仿真結(jié)果表明本文所構(gòu)建的系統(tǒng)動力學(xué)模型能夠較好地模擬信任對產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的影響的現(xiàn)實狀況，故該模型及結(jié)果具有合理性與有效性。其次，計算型、關(guān)系質(zhì)量型以及制度型三個維度的信任均有利于產(chǎn)學(xué)研合作的知識轉(zhuǎn)移。其中，計算型信任意味著雙方通過成本與收益的判斷認可合作目標(biāo)的可獲得性，因此增強了知識轉(zhuǎn)移的意愿；關(guān)系質(zhì)量型信任以認知和情感為基礎(chǔ)，降低了雙方信息的不對稱性，有利于發(fā)揮主體能動性；制度型信任明確了知識轉(zhuǎn)移雙方的職責(zé)，促進了雙方的互惠互利。最后，計算型信任、關(guān)系質(zhì)量型信任以及制度型信任對產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的影響存在協(xié)同效應(yīng)。知識轉(zhuǎn)移量和企業(yè)知識存量在三種信任參數(shù)均進行調(diào)整時的數(shù)量會顯著高于單獨調(diào)整其中一種信任類型時的數(shù)量，這就意味著注重三種信任水平的綜合建設(shè)往往比只提重視單一信任水平的提升更加有效。

（二）啟示

本文的研究結(jié)果可以為產(chǎn)學(xué)研合作主體提升信任，促進知識轉(zhuǎn)移提供一定的管理啟示。具體而言，首先，作為信任發(fā)展的重要驅(qū)動力，良好的聲譽和能力建設(shè)是有效起點。為了更好地驅(qū)動產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的順利開展，產(chǎn)學(xué)研合作主體要注重自身組織聲譽和能力的建設(shè)。一方面，產(chǎn)學(xué)研合作主體要注重樹立良好的組織形象，堅守制度信念、履行契約承諾，另一方面要逐步加強自身能力的建設(shè)，降低合作風(fēng)險，以此增強合作伙伴知識轉(zhuǎn)移的意愿和信心。其次，為了消除不確定環(huán)境下主體信息不對稱而造成的理解偏差，產(chǎn)學(xué)研合作主體要充分運用好既有關(guān)系和交往關(guān)系，通過積極的情感交流行為，在善意互動的基礎(chǔ)上積累合作經(jīng)驗，形成彼此的心理預(yù)期和心理契約，推動雙方知識轉(zhuǎn)移目標(biāo)更好地實現(xiàn)。此外，為了明確產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移雙方的權(quán)利和義務(wù)，可以通過完備的激勵和懲罰等機制對產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的活動加以引導(dǎo)和控制，在減少合作伙伴機會主義傾向的同時協(xié)調(diào)合作各方利益，構(gòu)建良好協(xié)作環(huán)境。最后，要充分激發(fā)不同維度信任水平的協(xié)同效應(yīng)。當(dāng)前我國正在由制造大國向創(chuàng)新型大國邁進，產(chǎn)學(xué)研合作作為其中的重要途徑，關(guān)鍵在于提高知識轉(zhuǎn)移的效果。其中，良好的聲譽塑造和能力建設(shè)是產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移活動的開端，重視產(chǎn)學(xué)研合作主體的既有關(guān)系和交往關(guān)系是增強合作主體凝聚力的有效途徑，契約和法律法規(guī)是規(guī)避產(chǎn)學(xué)研合作伙伴機會主義行為的重要保障，因此，產(chǎn)學(xué)研合作主體在知識轉(zhuǎn)移過程中可以根據(jù)具體情況綜合重視多種信任水平的建設(shè)，以此實現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研合作知識轉(zhuǎn)移的最優(yōu)化。