基于服務創新鏈的科技服務聯盟知識轉移影響因素研究

劉盟盟 李長云 王京

摘?要：以科技服務聯盟知識轉移為對象構建系統動力學模型，確定各因素對知識轉移的影響，為政府、聯盟及其成員提供決策支持的同時為科技服務聯盟的發展建設提供參考依據。基于服務創新鏈視角分析科技服務聯盟結構并建立知識轉移過程概念模型，在此基礎上，對知識轉移影響因素進行細致梳理構建系統動力學模型，最后以黑龍江省科技服務聯盟為例使用Vensim PLE進行仿真分析。結果表明：信息對稱性、轉移意愿、知識轉移能力、吸收能力、平臺建設質量及信任程度均正向影響知識轉移，效果排名為知識轉移能力與吸收能力、信息對稱性與轉移意愿、平臺建設質量、信任程度;文化差異對知識轉移呈負向影響，但不明顯。

關?鍵?詞：科技服務聯盟;知識轉移影響因素;系統動力學;仿真

DOI：10.16315/j.stm.2020.03.003

中圖分類號： F?2737

文獻標志碼： A

Research on influencing factors of knowledge transfer in science and

technology service alliance based on service innovation chain

LIU Meng?meng，?LI Chang?yun，?WANG Jing

（School of Economics and Management， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150080， China）

Abstract：The system dynamics model is constructed based on the knowledge transfer of science and technology service alliance， and the influence of various factors on knowledge transfer is determined to provide decision support for the government， alliance and its members while providing reference for the development of science and technology service alliance. Based on the perspective of service innovation chain， this paper analyzes the structure of science and technology service alliance and constructs the conceptual model of knowledge transfer process. On this basis， it carefully combs the influencing factors of knowledge transfer to construct the system dynamics model. Finally， the Heilongjiang Science and Technology Service Alliance is used as an example to use Vensim PLE simulation analysis. The results show that： information symmetry， willingness to transfer， knowledge transfer ability， absorptive capacity， platform construction quality and trust level all positively affect knowledge transfer. The ranking of effects is knowledge transfer ability and absorptive capacity， information symmetry and willingness to transfer， quality of platform construction， degree of trust; cultural differences have a negative impact on knowledge transfer but not obvious.

Keywords：science and technology service alliance; influencing factors of knowledge transfer; system dynamics; simulation

科技全球化背景下，隨著科技創新對經濟的正向作用在社會發展中日益凸顯，科技服務業逐漸成為在國民經濟中處于重要地位的新型產業。作為科技與經濟連接的橋梁，科技服務業在促進科技進步、加快產業結構優化升級進而推動社會經濟發展等方面具有重要意義。科技服務呈現出跨時空性、價值多元性、開放整合性等新特征。科技服務主體漸漸無法獨立滿足創新主體日益復雜的需要。為打破各自為營的僵局更好地實現價值共創，在愈演愈烈的行業競爭中謀求生存和發展的空間，科技服務主體開始嘗試產業交叉融合、跨界發展等創新合作方式。科技服務聯盟能夠有效地整合聯盟成員科技服務資源，更好地為創新主體提供科技服務，實現跨界融合創新。

科技服務聯盟是由具有相同服務對象的科技服務中介機構以更好地為科技創新提供服務、聯盟整體利益最大化為導向，通過對科技創新服務要素進行協同，最終實現互補資源整合功能，促進產業轉型升級并為經濟發展做出新貢獻的一種組織形式。科技服務中介機構內部的人員、信息技術等知識資源的有限性，使得單個機構不可能擁有服務于創新活動全過程的能力。科技服務聯盟的成立正是希望成員機構采取項目協作、技術指導、人員交互等多樣化手段相互作用產生一定的內在聯系，使得異質性知識在聯盟內部有效轉移，進而提高各成員的服務能力，更好地為各創新主體提供全方位的服務，加快推進創新主體科技創新;因此，知識轉移效果對聯盟整體尤為關鍵，聯盟知識轉移影響因素又與知識轉移效果密切相關，故而對科技服務聯盟知識轉移影響因素進行研究十分必要。

科技服務聯盟隸屬于服務聯盟，兩者具有一定的相似性，學者對服務聯盟展開了細致的研究而對科技服務聯盟的研究才剛剛開始，因此擴大范圍對上一級的服務聯盟進行文獻梳理。結果發現當前對服務聯盟的研究大致分為理論和應用兩個層面，理論多關注于聯盟的構建[1]、特征[2]、服務內容[3]等，應用則多為研究成員選擇及信任關系[4]、聯盟模式[5]、機制[6]以及發展演化對策[7]等領域，鮮有學者對服務聯盟知識轉移的相關問題進行研究。

國內外學者對知識轉移影響因素進行了積極探索。吳潔等[8]從復雜網絡角度研究了人才聚集對知識轉移的影響。張琦等[9]從動態過程視角運用改進的 DEMATEL方法分析出高關聯強度、知識源的轉移能力和轉移動機是知識轉移績效的中心重要影響因素。李鋒等[10]通過雙邊匹配方法選取聯盟知識轉移對象從而驗證了知識轉移對象對轉移過程的影響。在產學合作背景下，劉京等[11]以我國行業特色型大學為例，識別轉移渠道并從個體特征、組織氛圍和外部環境3個方面構建轉移框架，JU等[12]著重研究轉移能力對轉移效果的影響。WANG等[13]指出在學術交流中，組織重要性和內部氛圍及接受能力和意愿正向影響知識轉移，知識距離則相反，LI等[14]采用元分析法證明不同文化背景下知識歧義、關系強度和信任等會影響知識轉移，ZHAO等[15]以中國IT服務企業為例分析得出跨項目知識轉移受到知識源和接收團隊能力和治理工作的影響，AHAMMAD等[16]在研究跨境獲取知識轉移時提出國家文化距離、組織文化差異和員工保留對其的中介作用。

綜上，服務聯盟尤其是科技服務聯盟知識轉移方面的研究亟待開展，已有知識轉移研究大都從社會網絡與轉移過程兩類視角出發，分析網絡特征及轉移過程要素對轉移效果的影響，鮮有學者從科技服務聯盟本質特點出發，結合知識轉移過程對聯盟知識轉移影響因素進行分析。本文從服務創新鏈的視角剖析科技服務聯盟結構，構建多主體知識交互轉移的知識轉移過程概念模型與系統動力學模型，并以黑龍江省科技服務聯盟為例進行仿真分析，探析各因素對知識轉移效果的具體影響同時對影響因素的主次關系進行辨析，找到其中重要因素并加以控制，為提升聯盟主體間知識轉移效率提供依據和參考。

1?科技服務聯盟知識轉移過程及影響因素分析

1.1?基于服務創新鏈的科技服務聯盟知識轉移過程模型

1）服務創新鏈。服務創新鏈是以創新鏈為基礎，相關服務組合形成的鏈式結構[17]。創新活動決定了科技服務的方向和內容，包括圍繞創新鏈上輔助活動與針對創新鏈上基本活動的兩類服務[18]。單一科技服務中介機構為創新主體提供的服務、轉移的知識不夠全面，不足以使得創新主體創造出顛覆的有影響力的創新成果，而這些機構形成的聯盟卻能夠滿足創新主體的需求，如科技產業化服務類成員將經驗等知識轉移給科技信息、技術服務類成員，此類成員便可以幫助創新主體篩選掉不被市場認可的研究方向，提供符合市場走向且具備創新性的服務。

科技服務聯盟通過整合聯盟成員的人才、資金等要素的投入，為服務創新鏈各個環節的科技創新活動提供服務，科技服務聯盟的科技服務創新鏈結構，如圖1所示。創新需求發出后，創新主體依次進行研究開發、科技成果轉化加工及產業化。當產業化不斷深入引發新的創新需求時，二次創新的創新鏈條活動隨即產生。聯盟中的科技信息、技術服務、科技創新人才服務、科技成果加工轉化服務與科技產業化服務4類成員將為服務創新鏈中的創新主體提供相對應的服務。

2）科技服務聯盟知識轉移過程。在科技服務中介機構對科技研發只起到間接作用的基礎上，根據上述聯盟結構可將聯盟知識劃分為輔助全鏈條服務活動的輔助性知識、支持成果加工轉化服務的科技成果轉化加工知識和支持產業化服務的產業化知識3類。由于信息、技術與人才本質不同特將輔助性知識分為信息、技術知識和人才知識2類進行討論。

對貫穿于科技服務創新鏈的知識流來說，知識存在反饋流動的現象，基于此建立科技服務聯盟知識轉移過程概念模型，如圖2所示。科技信息、技術服務類成員通過一定路徑將信息情報、技術軟件等信息、技術知識轉移給聯盟其他成員，其中科技創新人才與成果加工轉化服務類成員將自身的知識反饋回去。科技創新人才服務類成員將人才知識轉移給科技成果轉化加工與產業化服務類成員，并得到產業化知識的反饋，科技成果轉化加工服務類成員與產業化服務類成員的知識進行雙向轉移。

1.2?科技服務聯盟知識轉移影響因素識別

從過程的視角分析知識轉移過程基本要素知識發送方、接受方、知識特性和轉移路徑[19]對知識轉移的影響。張紅兵等[20]從知識、聯盟企業、情境3方面進行研究技術聯盟，YANG[21]構建了知識源、接收者、轉移背景、特征和媒介的影響因素模型。知識勢差是知識轉移的源動力，基于差異勢能理論，知識由知識勢能高的知識轉移方向勢能低的知識接收方進行轉移，轉移過程中會遇到阻礙形成不同的轉移情境，因此從知識轉移方、接收方、轉移情境3方面識別聯盟知識轉移過程的影響因素。借鑒相關學者的研究成果同時結合聯盟服務創新鏈式結構特點，識別出如下影響因素。

1）知識轉移方。在科技服務聯盟中知識轉移方主要是指向外轉移知識的成員，在知識轉移過程中其影響因素主要包括信息對稱性，轉移意愿，轉移能力。信息對稱性指聯盟成員對其他成員的了解程度;聯盟成員會保護其特有知識，因此克服利己性心理，增強其轉移意愿尤為關鍵;轉移能力指轉移方能夠向接收方正確表達知識的能力，包括轉移方對自身知識的理解和轉移路徑的選取等。

2）知識接收方。在科技服務聯盟中知識接收方主要是指接收知識的成員，在知識轉移過程中其影響因素主要為吸收能力。吸收能力即接收方識別新知識價值并進行吸收內化從而提高自身服務水平的能力。

3）轉移情境。在科技服務聯盟中轉移情境主要是指在知識轉移過程中轉移方和接收方所受到的環境影響，其影響因素主要包括：文化差異，信任，平臺建設質量。文化差異指聯盟成員由于地理、組織等差異產生的文化差異;信任指聯盟成員之間相信對方的情感狀態;平臺是科技服務聯盟成員知識轉移的途徑，平臺建設質量關乎知識轉移的質量。

2?科技服務聯盟知識轉移影響因素系統動力學模型構建

聯盟知識轉移影響因素之間存在相互作用關系，單純進行靜態分析較難獲得各因素具體的影響。因此，構建科技服務聯盟知識轉移系統動力學模型，通過模擬轉移的動態過程分析各因素對轉移效果的具體影響。

2.1?知識轉移因果關系分析

由圖2可知，聯盟知識轉移過程較為復雜，因而從AB、AC、BD、CD相互轉移、A D、B C單向轉移6個部分對因果關系進行分析，如圖3所示。其中：A表示信息、技術顯性知識;B表示人才顯性知識;C表示科技成果加工轉化顯性知識;D表示產業化顯性知識。

以BD相互轉移為例，圖中箭頭表示各要素間的因果關系。深藍色箭頭表示B轉移給D，綠色表示D轉移給B，淺藍表示兩個轉移過程均存在該因果關系。圖中回路為：B知識存量→B知識遺忘量→B知識存量;B知識存量→B知識創新量→B知識存量;B知識存量→DB轉移閾值→D知識轉移量→B知識存量;D知識存量→D知識遺忘量→D知識存量;D知識存量→D知識創新量→D知識存量;D知識存量→BD轉移閾值→B知識轉移量→D知識存量;B知識存量→BD轉移閾值→B知識轉移量→D知識存量→DB轉移閾值→D知識轉移量→B知識存量，以上7條回路構成正反饋環。

2.2?模型假設與系統流圖

模型的基本假設如下：

H1：聯盟成員知識存量的增加只源于內部的轉移與創新，不與外界進行知識交流。

H2：聯盟知識轉移是雙向的，各類成員既是轉移方又是接收方，滿足轉移閾值條件二者之間就會發生轉移。轉移方為提供更好的服務有轉移意愿，接收方為增強其知識儲備有吸收、內化的能力。

H3：知識創新能力與成員的知識水平有關。A、B、D、C所包含成員的知識量呈遞增關系即A>B>D>C，A所屬成員的知識創新能力最高。

在分析因果關系的基礎上，構建反映各變量間反饋結構的系統流圖，如圖4所示。該流圖涉及4個狀態變量（L），18個流率變量（R），16個輔助變量（A）和21個常量（C）。

2.3?模型變量方程及參數設計

對系統流圖進行分析后需設計模型變量及方程并賦初值。科技服務聯盟的知識作為一種特殊資源在現實中較難具體量化，難以獲取實際數據，因而采用描述性數據賦值法。借鑒其他學者研究成果[22-27]并結合聯盟實際特點賦予變量初始值，具體變量及其量綱，如表1所示。變量方程如下：

L1：A知識存量=INTEG（A知識創新量+知識轉移量CA+知識轉移量BA-A知識遺忘量，200）。

L2：B知識存量=INTEG（B知識創新量+知識轉移量DB+知識轉移量AB-B知識遺忘量+院辦與對外中心信任程度×國內外文化差異，150）。

L3：C知識存量=INTEG（C知識創新量+知識轉移量DC+知識轉移量AC+知識轉移量BC-C知識遺忘量，90）。

L4：D知識存量=INTEG（D知識創新量+知識轉移量AD+知識轉移量BD+知識轉移量CD-D知識遺忘量，120）。

根據H3，ABDC知識存量依次遞減因此初始值分別設定為200、150、120和90。

R1-R4：A（B/C/D）知識創新量=A（B/C/D）知識存量×A（B/C/D）知識創新率。

R5-R8：A（B/C/D）知識遺忘量=STEP（A（B/C/D）知識遺忘率×A（B/C/D）知識存量，4）。

知識遺忘是一個延遲過程，用階躍函數來表示知識遺忘量，假設在第4個時間開始遺忘。

R9：知識轉移量CA=DELAY1I（IF THEN ELSE（CA轉移閾值<1.5，A吸收能力×C平臺建設質量×C轉移意愿×C轉移能力，0），2，0）。

R10-R12：知識轉移量BA（DB/CD）=DELAY1I（IF THEN ELSE（BA（DB/CD）轉移閾值<1，B（D/C）轉移意愿×B（D/C）轉移能力×A（B/D）吸收能力，0），2，0）。

R13-R15：知識轉移量AB（AC/AD）=DELAY1I（IF THEN ELSE（AB（AC/AD）轉移閾值<0.9，A平臺建設質量×A轉移意愿×A轉移能力×B（C/D）吸收能力，0），2，0）。

R16-R18：知識轉移量BC（DC/BC）=DELAY1I（IF THEN ELSE（BC（DC/BC）轉移閾值<0.9，B（D/B）轉移意愿×B（D/B）轉移能力×C（C/D）吸收能力，0），2，0）。

用一階延遲函數來刻畫知識轉移量。當CA/AB/AC/BC/DC/AD/BD轉移閾值達到0.9，BA/DB/CD轉移閾值達到1，CA轉移閾值達到1.5時，轉移方不再轉移知識。設定階段延遲時間為2個月。

A1-A2：A轉移意愿=B轉移意愿=0.8×信息對稱性。

A3-A4：C轉移意愿=D轉移意愿=0.7×信息對稱性。

A5-A6：A（C）平臺建設質量=A（C）知識存量×A（C）知識平臺轉化率。

A7-A8：CA（CD）轉移閾值=（A（D）知識存量-C知識存量）/C知識存量。

A9：BA轉移閾值=（A知識存量-B知識存量）/B知識存量。

A10-A11：AB（AD）轉移閾值=B（D）知識存量/A知識存量。

A12：DB轉移閾值=（B知識存量-D知識存量）/D知識存量。

A13-A15：AC（BC/DC）轉移閾值=C知識存量/A（B/D）知識存量。

A16：BD轉移閾值=D知識存量/B知識存量。

轉移閾值是知識量的相對大小。轉移方轉移知識時在一定程度上會保護自身知識，假設轉移閾值達到一定條件則轉移方不再轉移知識。

3?模型仿真與靈敏度分析

以黑龍江省科技服務業聯盟為例，利用相關數據對模型進行仿真分析。黑龍江省科技服務業聯盟由黑龍江省計算中心、科技成果轉化中心、科學技術情報研究院、對外科技合作中心、科技資源共享服務中心、生產力促進中心、科力高科技產業投資有限公司、院士工作辦公室、知識產權服務中心與科技創業服務中心聯合發起，于2014年3月7日正式成立。其中計算中心、情報院與科技資源服務中心為科技信息、技術服務中介機構，院辦與對外合作中心為科技人才服務中介機構，科技成果轉化中心與生產力促進中心為科技成果轉化加工服務中介機構，余下的知識產權中心、創業服務中心與科力投資為產業化服務中介機構。

在黑龍江省科技服務聯盟中院辦和對外合作中心分屬國內、國外或海歸人才機構，因而在人才知識綜合轉移時，影響因素信任程度延伸為院辦與對外中心信任程度，文化差異延伸為國內外文化差異。基于聯盟的實際情況借鑒其他學者研究成果對模型常量賦值如下：A（B）知識創新率=0.3，C（D）知識創新率=0.2，A（B）知識遺忘率=0.1，C（D）知識遺忘率=0.2，A、B、D、C吸收能力分別為0.9、0.8、0.7、0.6，A（B）轉移能力=0.8，C（D）轉移能力=0.6，信息對稱性=05，A知識平臺轉化率=06，C知識平臺轉化率=0.5，院辦與對外中心信任程度=0.6，國內外文化差異=0.5。

3.1?模型仿真分析

利用Vensim PLE對模型進行仿真分析，對幾個時點上變量的值進行分析，如表2所示。仿真運行結果，如圖5所示。

由表2及圖5的仿真結果可知：隨時間推移聯盟成員知識存量逐步增加且增長速率也逐漸加快;DC轉移閾值最開始呈現出減少趨勢后持續增長到一定程度保持平穩狀態。轉移剛發生時C存量較少知識增長率也低于D，而伴隨時間軸的延長，ABD持續向C轉移知識，C的知識增長率提高至高于D，閾值就會增加;知識轉移量如DC隨時間變化逐漸增長，到達一定量后維持在一個穩定的水平不變。

通過分析變量的變化，可以看出該模型反映的成員知識流動情況與客觀發展趨勢基本相同，因此模型有效且合理，仿真結果能在一定范圍內模擬和反映現實情形。

3.2?模型靈敏度分析

用知識轉移量及其存量衡量知識轉移效果，兩者的數量越高轉移效果越好。

1）吸收能力的靈敏度分析。保持其他變量不變，改變C的吸收能力取值從0.5增長到0.9步長為0.1，仿真結果如圖6所示，隨著吸收能力的增加知識轉移量節節攀升，同時接收方知識存量也有增加趨勢，表明吸收能力正向影響聯盟知識轉移效果。

2）轉移能力的靈敏度分析。保持其他變量不變，改變B轉移能力取值從0.5增長到0.9步長為0.1，如圖7所示。隨著B轉移能力的增大，知識轉移量BA、BC、BD明顯增加，從中分析出轉移能力對知識轉移具有明顯的促進作用。而由于A、B、C知識存量還受到其他知識轉移量的影響，例如：A存量還受到CA轉移量的影響，因此知識存量未因B轉移能力的改變發生顯著變化。

3）信息對稱性靈敏度分析。保持其他變量不變，改變信息對稱性取值從0.5增長到0.9步長為0.1，如圖8所示。信息對稱性增加，轉移意愿隨之增大，知識轉移量出現明顯增大的趨勢，存量也在不斷提高。例如：B知識存量最初增長十分緩慢，隨著信息對稱性變大，B知識存量增加的同時增長速率也有明顯提高。分析得出信息對稱性及轉移意愿促進聯盟知識轉移。

4）國內外文化差異靈敏度分析。保持其他變量不變，改變國內外文化差異取值從0.4增長到0.9步長為0.1，仿真結果如圖9所示。國內外文化差異的改變對知識存量及轉移量的影響非常微小，無法直觀的從圖像中觀測到，只能從表中值的變化得到此因素對聯盟知識轉移有微弱的抑制作用。

5）平臺建設質量靈敏度分析。保持其他變量不變，同時改變A、C知識平臺轉化率從而改變A、C平臺建設質量。A與C的轉化率依次取值為（0.3，0.4）;（0.4，0.5）;（0.5，0.6）;（0.6，0.7）;（0.7，0.8），如圖10所示。隨著平臺建設質量的提高，知識轉移量與存量不斷增加。平臺建設質量較低時對知識轉移幾乎無影響，當質量到達一定條件，知識存量與轉移量隨時間變化迅速攀升。從而分析得出平臺建設質量正向影響知識轉移。

綜上，利用Vensim PLE進行靈敏度分析結果表明：聯盟的知識轉移是動態變化的，要使成員的知識量增加不能只依靠知識轉移，還要進行知識創新。知識轉移方的3個影響因素信息對稱性、轉移意愿與轉移能力共同正向影響聯盟知識轉移，知識接收方的吸收能力對聯盟知識轉移有顯著的促進作用，轉移情境的平臺建設質量積極影響聯盟知識轉移，國內外文化差異和院辦與對外中心信任程度對知識轉移的影響效果一般，其中國內外文化差異為負向影響，而信任程度則為正向影響。通過對圖6～圖10中知識轉移量及存量的變化對比可以看出，文化差異對聯盟知識轉移的負向影響效果較弱;在促進聯盟知識轉移的影響因素中知識轉移能力與吸收能力影響極為顯著，信息對稱性與轉移意愿次之，平臺建設質量需要量變的積累來引發質變才能較為明顯的促進知識轉移，信任程度的正向影響效果最為微弱。

4?結論

隨著科技服務業的快速發展，科技服務聯盟這一組織形式成為科技服務中介機構進行知識交流共享的紐帶，能有效降低知識獲取成本，對知識資源進行有效地配置和使用，提高成員的服務能力。科技服務聯盟中知識轉移是異質性知識在聯盟成員間流動渠道的重要組成部分，是聯盟成敗的重要影響因素之一。本文基于服務創新鏈視角建立以科技信息技術服務類、科技創新人才服務類、科技成果加工轉化服務類與科技產業化服務類成員為主體的知識轉移過程概念模型并識別影響因素，在此基礎上構建科技服務聯盟多主體知識交互轉移的系統動力學模型并進行仿真研究。結果表明：知識轉移能力與吸收能力對聯盟知識轉移的促進效果最為顯著，信息對稱性與轉移意愿的正向影響效果一般，平臺建設質量促進效果較弱需積累之質變才能效果明顯，信任程度的促進效果最弱;文化差異的負向影響效果不突出。政府、聯盟及其成員可以從這幾方面出發，完善知識創新政策體系，建立信任溝通等相關機制，提升轉移吸收能力并增大資源傾斜程度加強平臺建設，達到增強聯盟知識轉移效果進而促進科技創新的目的。本文的不足之處在于，由于隱性知識轉移影響因素過于抽象難以量化，科技服務聯盟的影響因素分析側重于顯性影響因素，因此，未來可進一步對科技服務聯盟知識轉移的隱形影響因素進行研究。

參考文獻：

[1]?鄭榮，肖雪婷.公共信息服務機構主導的競爭情報服務聯盟構建研究[J].情報科學，2015，33（8）：129.

[2] 林君芬.信息化教育服務聯盟及其系統學特征[J].中國電化教育，2010（5）：32.

[3] 劉春年，肖花.區域圖書館信息服務聯盟研究[J].情報理論與實踐，2009，32（9）：60.

[4] 袁靜.高校圖書館服務聯盟中的成員館選擇研究[J].圖書館學研究，2013（15）：95.

[5] 許子媛.面向科研的高校圖書館學科服務聯盟模式研究[J].圖書館建設，2016（2）：48.

[6] LI D，EDEN L，HITT M A，et al.Governance in multilateral R&D alliances[J].Organization Science，2012，23 （4）：1191.

[7] 劉春年，肖花.網絡環境下區域圖書館信息服務聯盟功能、實效與產業化發展分析[J].情報理論與實踐，2010，33（12）：29.

[8] 吳潔，王建剛，張運華，等.技術創新聯盟中知識轉移價值增值影響因素的實證研究[J].中國管理科學，2014，22（S1）：531.

[9] 張琦，劉人境，楊晶玉.知識轉移績效影響因素分析[J].科學學研究，2019，37（2）：311.

[10]?李鋒，喻志鵬，馮瑤.基于知識轉移視角的產業技術創新聯盟內部合作對象匹配研究[J].江蘇科技大學學報（自然科學版），2019，33（2）：81.

[11] 劉京，周丹，陳興.大學科研人員參與產學知識轉移的影響因素：基于我國行業特色型大學的實證研究[J].科學學研究，2018，36（2）：279.

[12] JU H，ZHANG S，ZHAO S，et al.Knowledge transfer capacity of universities and knowledge transfer success： evidence from university?industry collaborations in China[J].International Journal of Technology Management，2016，71（3/4）：278.

[13] WANG Y，NING J，ZHENG Y.Transformation and influencing factors of scholarly communication based on knowledge transfer：a case study of science and technology literature[J].Chinese Journal of Library and Information Science，2014，7（3）：45.

[14] LI J H，CHANG X R，LIN L，et al.Meta?analytic comparison on the influencing factors of knowledge transfer in different cultural contexts[J].Journal of Knowledge Management，2014，18（2）：278.

[15] ZHAO D，ZUO M，DENG X.Examining the factors influencing cross?project knowledge transfer：an empirical study of IT services firms in China[J].International Journal of Project Management，2015，33（2）：325.

[16] AHAMMAD M F，TARBA S Y，LIU Y，et al.Knowledge transfer and cross?border acquisition performance： the impact of cultural distance and employee retention[J].International Business Review，2016，25（1）：66.

[17] 王吉發，敖海燕，陳航.基于創新鏈的科技服務業鏈式結構及價值實現機理研究[J].科技進步與對策，2015，32（15）：59.

[18] 李玥，周燕，王宏起，于立群.產業創新鏈與服務鏈融合研究述評與展望[J].科學管理研究，2018，36（4）：25.

[19] 王欣，劉蔚，李款款.基于動態能力理論的產學研協同創新知識轉移影響因素研究[J].情報科學，2016，34（7）：36.

[20] 張紅兵，張素平.技術聯盟知識轉移有效性影響因素的實證研究[J].科學學研究，2013，31（7）：1041.

[21] YANG J.Research into the influencing factors of knowledge transfer within innovative research teams[J].學術界，2017（11）：286.

[22] 慕靜，李爽，馬麗.科技服務業與制造業知識融合協同創新研究：基于知識正逆轉移視角[J].科技管理研究，2019，39（19）：200.

[23] 張慧，張舒婷.R&D聯盟治理機制對知識轉移的影響研究：基于系統動力學的建模與仿真[J].自然辯證法研究，2017，33（12）：38.

[24] 葉嬌，原毅軍，張榮佳.文化差異視角的跨國技術聯盟知識轉移研究：基于系統動力學的建模與仿真[J].科學學研究，2012，30（4）：557.

[25] 李騰，張鐘元.非核心企業反向知識溢出研究：基于開放式創新視角的系統動力學分析[J].技術經濟與管理研究，2020（4）：3.

[26] 范建紅，蔣念，盧彥丞.聯盟能力影響戰略聯盟知識轉移的系統動力學分析[J].中央財經大學學報，2016（12）：111.

[27] 宋曼祺，徐一旻，呂偉，等.政用產學研戰略聯盟知識價值鏈的研究[J].軟科學，2018，32（2）：96.

[編輯：厲艷飛]