賦能視角下中國高校知識服務能力提升路徑研究

張文德，潘星宇，陳旭華

（1.福州大學信息管理研究所，福建福州 350108；2.福州大學圖書館，福建福州 350108）

0 引言

在知識經濟社會，知識呈現指數級增長，高等學校成為驅動創新和推動社會經濟發展的重要引擎。高校知識服務是指高校教師為企業或其他組織提供滿足其知識需求的服務，是高校實現知識創新的重要途徑［1］。2021 年，十三屆全國人大四次會議通過的《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035 年遠景目標綱要》，明確提出加強科技成果轉移轉化，支持大學科研院所建立產學研用合作機制；2023 年，十四屆全國人大一次會議表決通過的關于2022 年國民經濟和社會發展計劃執行情況與2023 年國民經濟和社會發展計劃的決議，進一步強調了深化科技體制改革，完善激勵機制，促進科技成果轉移轉化。與此同時，中國各大高校也加強了技術研發和成果轉化的推進力度。然而，隨著知識服務的不斷深化，知識服務項目日益復雜化、個性化和專業化，呈現出跨學科、跨領域的協作趨勢，使得高校在知識服務過程中需要更多的知識、技術、制度等方面的支持，以促進知識創新和流動，如劉雙等［2］、張聰［3］的研究所述。因此，高校需打破原有的封閉圈，賦能相關主體，調動其在知識服務活動中的創造性和積極性，高效地進行知識創新、傳遞和應用。本研究基于賦能理論的視角，利用扎根理論的編碼技術進行相關數據處理，探索中國高校知識服務賦能模式及其作用路徑，并提出針對性策略，進一步提升中國高校知識服務效能，以期推動高校知識服務的長遠發展。

1 中國高校知識服務賦能發展現狀

賦能理論起源于20 世紀80 年代，主要強調授權賦能，即在組織內部通過增權達到升能的目的［4］。目前賦能相關研究主要集中在企業管理，隨著數字時代的到來，互聯網技術因其高效、低成本以及不受時空限制等優勢，成為賦能的新路徑，產生了數字技術賦能、電商賦能、新媒體賦能等研究成果，分別可見于侯雅莉等［5］、關婷等［6］、易法敏等［7］的研究。

高校是知識貯藏、生產、傳播和應用的重要場所，當前知識服務研究主要集中在高校圖書館等領域。如，張翠娟等［8］學者提出在后知識服務時代，知識管理應以知識賦能驅動知識創新和應用；岳敏敏等［9］設計了數據賦能的高校圖書館智庫知識服務模型；蘇雅婷［10］認為人工智能（AI）技術可以提高高校圖書館數字閱讀效率；趙麗杰［11］建立了利用多源數據賦能的圖書館智慧化知識服務模式。可見，學者們對知識服務賦能研究主要針對單維度賦能，且多立足于特定知識服務領域。

綜合已有的相關研究成果可以看出，賦能不僅能提升工作效率，還能增加相關主體的工作價值感和認可度，產生更加積極主動的工作態度和行為。結合賦能理論和服務邏輯，探索效能的提升路徑和發展策略，不僅是高校知識服務亟待解決的問題，更是高校參與社會創新、實現自身跨越式發展的需要。

2 高校知識服務賦能模式分析

2.1 研究方法

在一個研究不充分且理論不完備的新興領域中，質性研究是一種較為可靠的研究方法［12］。其中，扎根理論是一種較為系統且廣泛應用的質性研究方法。Corbin 等［13］、Glaser 等［14］研究指出，扎根理論的核心思想在于通過對經驗資料的系統收集和分析，提取出核心概念并構建理論，具有一定的普遍性。

2.2 數據采集與整理

本研究在數據收集方面遵循了理論性抽樣和理論飽和原則，所收集的原始數據分為半結構化訪談文本及網絡報道兩類。其中，半結構化訪談是主要的數據收集方法；而網絡報道則是對訪談文本的進一步補充驗證，主要包括科技服務動態報道、成果展示和政策解讀3 類，均收集自各大高校的科技開發部官方網站。為了確定關鍵問題和提高訪談提綱的信效度，首先對擁有豐富知識服務經驗的3 位教師使用初步擬定的訪談提綱進行了訪談，然后根據其反饋對提綱進行修改完善，最終形成可供正式訪談的半結構化訪談提綱（見表1）。

表1 訪談大綱

本次訪談主要針對知識服務主體，包括參與知識服務的教師及相關管理部門工作者，同時訪談對象還應滿足以下原則：（1）具有代表性。調研對象參與知識服務工作應至少1 年，以防止由于提供知識服務時間太短而造成訪談資料收集喪失價值。（2）具有多樣性。被調研的教師不應局限于單一學科。2023 年3 月至2023 年6 月，根據預先制定的樣本選擇標準和人員分類要求，來自中國9 所高校的26名對象接受了調研，受訪者的基本信息詳細見表2，其中管理人員編號為M01～M08，教師編號T01～T18。

表2 受訪者基本信息

訪談主要以面對面訪談、微信通話等方式進行。在受訪者同意的情況下，對訪談進行全程錄音，并保存備份線上聊天記錄。訪談小組由2 人組成，分別進行提問及記錄。提問者在提問時始終保持中立態度，避免給受訪者施加壓力或特定引導；記錄者客觀記錄受訪者的回答要點，與后期語音轉錄相互印證補充。訪談結束后，通過剪映專業版進行語音轉錄，經人工整理、二次溝通模糊內容等，最終形成了約15 萬字的訪談資料。

網絡報道文本主要來源于北京大學等C9 高校發布的最新資訊、文件等，共篩選出相關網絡報道共9 份（N01～N09）。通過網絡資料的收集，彌補了因訪談無反應偏差而可能遺漏的信息，進一步提高研究的可信度。相關報道的部分信息見表3。

表3 部分網絡報道信息

資料搜集及分析均嚴格遵照扎根理論編碼方法的原則及要求，大致可劃分為3 個階段：在初始階段，訪談小組廣泛與不同研究領域、職稱和地域的受訪者進行訪談，以獲取多樣化觀點；在中期階段，通過對前期調研數據進行編碼和比較發現，職稱更高的教師提供更多有用的信息，因此這一階段訪談小組傾向于與高校教授和副教授進行訪談，并通過收集網絡報道以補充驗證訪談結果；在后期階段，通過持續的編碼和分析初步構建高校知識服務賦能模型，因此該階段重點訪談有助于修正和完善模型的知識服務管理人員。

2.3 資料分析與編碼

結合具體的研究問題，筆者以賦能內容不同作為劃分標準，提煉了現有研究中已存在的知識、制度、心理及技術4 個維度下的賦能模式（見表4），以便后續編碼工作的進行。為了避免研究者偏差的風險，在編碼階段組成了一支包括3 人的編碼小組，小組成員均熟練掌握了課題研究背景及扎根理論編碼方法，由其中2 人對資料進行“背對背”編碼，編碼結果交由第3 人核實及檢驗，并總結不一致觀點，及時與專家進行討論，以確保編碼的客觀性和準確性，最終完成編碼工作。

表4 知識服務研究中的主要賦能模式

2.3.1 開放式編碼

開放編碼通過對資料的逐行細致分析，將其中的各種概念和現象進行分類、命名和整理，以形成初始代碼［20］。研究人員在開放編碼階段，需摒棄已有的知識觀念，對資料需進行客觀評價。為不漏過每一個潛在的概念，利用NVivo 20 軟件，采用逐句的編碼方式開展編碼工作。通過研究團隊成員反復討論、提出不同觀點和解釋，避免個體研究者的偏見，以達到對研究問題更深入的理解。通過開放編碼最終提取出88 個范疇（A1～A88）。部分編碼示例見表5。

表5 開放編碼示例

2.3.2 主軸編碼

主軸編碼是在開放編碼的基礎上進行的，旨在通過研究者的研究主題識別和構建初始編碼之間的聯系，以解釋研究現象，并進一步發展出扎根理論的核心命題［21］。通過對開放編碼形成的88 個范疇進行關聯式登錄，編碼小組提煉歸納出合作平臺建設、硬件設施建設等23 個主范疇（B1～B23）。主軸編碼示例見表6。

表6 部分主軸編碼示例

2.3.3 選擇式編碼

選擇編碼是再次挖掘比較主軸編碼結果，確定核心范疇并找到它們之間的聯系，最后將各個理論要素整合起來的過程［22］。通過對23 個主軸編碼概念進行比較分析，將其編入以上所歸納的4 個賦能模式中，并對4 個賦能模式以外的概念進行重新歸類，最終挖掘出6個核心范疇：技術賦能（technological empowerment）、市場賦能（market empowerment）、知識賦能（knowledge empowerment）、心理賦能（psychological empowerment）、制度賦能（institutional empowerment）、組織賦能（organizational empowerment），同時，從受訪者在對知識服務效能衡量的回答中可以歸納出兩個關鍵的服務效能評價要素，即服務滿意度及服務績效，多維度測量知識服務的效能。具體編碼結果見表7。

表7 選擇編碼結果

2.3.4 理論飽和度檢驗

對預留的3 份訪談報告及1 份網絡報道進行理論飽和度檢驗發現，所產生的編碼均包含在已形成的88 個開放編碼之中，未發現新增的概念和范疇，因此，可以認為本研究構建的核心概念分析模型在理論上達到了飽和。

3 雙因素視角下高校知識服務賦能模型構建與作用路徑闡釋

以賦能理論為指導，根據分析結果，高校知識服務的賦能路徑受到知識服務主體能力和內外部環境等要素的影響，進一步采用雙因素理論模型對這一結論進行分析。雙因素理論認為，員工的工作動機和工作滿意度的影響因素可劃分為保健因素和激勵因素［23］。保健因素是指容易產生意見和消極行為的因素，只有滿足這些因素，才能保證工作效率，通常與工作環境的外部條件、社會環境、個體內在能力等密切相關；而激勵因素是指可以使員工得到滿足和激勵的因素，通常與工作本身的內部條件和個體成就感等有關［24］。

根據雙因素理論，在知識服務賦能路徑中，要充分調動高校教師工作的主動性和積極性，既要以制度賦能、市場賦能和知識賦能（IMK）等保健賦能模式為保障，維持原有服務效能，還需技術賦能、心理賦能和組織賦能（TPO）等激勵賦能模式為驅動，激發其對工作的價值感和認可度，產生更為積極主動的工作態度和行為，以推動整體服務效能的顯著提升。基于此，構建了雙因素模型視角下高校知識服務賦能理論模型（以下簡稱“IMK-TPO 模型”），如圖1 所示，以期實現服務效能在服務滿意度以及服務績效等方面的綜合提升。

圖1 IMK-TPO 模型

3.1 賦能路徑1：保健賦能模式→維持原有服務效能

第一，制度賦能是知識服務發展的保障。高校知識服務效能的提升是一個系統工程，需要政府、高校等職能部門的保障和引導，其中政策的頂層設計對其發展起著直接決定性的作用。訪談發現，盡管政府等部門已經出臺了相應保障、激勵政策，但存在信息傳遞不暢或實施機制不完善等問題，限制了這些政策的有效傳達和執行。如有受訪者談到，“有時候出臺了什么政策我們自己也不知道”“雖然現在是有一些激勵，但還沒有完全落實”等。因此，針對制度賦能，還需建立健全與知識服務相適應的政策法規體系，確保其在法律法規的引導下規范運行；同時加強政策宣傳，制定相應的監督評估機制，保障政策能夠得到有效傳遞和執行。

第二，市場賦能是知識服務發展的前提。訪談發現，許多教師對參與知識服務工作抱有熱情，但因其日常工作與外界接觸有限，市場信息不對稱，影響了他們對知識需求信息和市場發展動態的及時獲取，進一步限制了知識創新和流動。因此，市場賦能的重點任務在于賦能知識服務主體，鼓勵他們提升市場意識和知識推廣能力，積極參與行業研討會，增加與外界的接觸機會；同時借助網絡平臺或學術平臺展示研究成果，提升競爭力，獲得潛在的知識服務機會。

第三，知識賦能是知識服務發展的基石。知識服務的核心是向企業提供有價值、可應用的知識，這就需要服務主體具有豐富且專業的知識儲備。知識賦能可以通過豐富高校信息資源建設、提供學習與培訓機會等方式實現。對于科研人員而言，可通過不斷學習和實踐獲取新知識［25］，提高自身知識水平和服務能力。對于知識服務管理者而言，要關注行業發展動態，提升自身項目管理、溝通談判等技能，才能更好地管理和組織知識服務的相關活動。

3.2 賦能路徑2：激勵賦能模式→驅動服務效能提升

第一，技術賦能為知識服務提供了支持力。受訪者認為，在知識服務的過程中，先進的硬件設施，如高性能計算機、實驗設備等，是創新的重要保障和效率提升的重要手段。與此同時，利用大數據、機器學習等技術賦能合作平臺的建設，將有助于實現知識服務主客體供需信息的精準匹配，進一步提高知識“需求—創新—傳遞—應用”鏈條的轉化效率。

第二，心理賦能為知識服務提供了驅動力。當高校教師認識到他們的知識服務行為對社會、學術界和客體的意義和價值，他們將更有動力從事這項工作。有受訪者談到，“我們在做這些工作的時候，主要還是要考慮做這件事有什么意義，才會更有動力”。此外，當主體的主觀能動性得到充分發揮，將有助于激發其內在創造性。知識服務客體對服務工作的協調把控，在一定程度上減輕了高校教師在服務工作中的心理壓力和對工作的不可控感，確保項目按計劃順利進行；而領導對從事知識服務教師的支持，如給予肯定、獎勵，提供資源支持、創造良好的工作環境等，將緩解教師在服務過程中可能產生的壓力，提升工作效率和質量。因此，工作意義與價值、自主權、過程控制、領導支持等心理賦能，將驅動工作效能和合作滿意度的提升。

第三，組織賦能為知識服務提供了支撐力。組織賦能是指高校教師在組織力量的協助下提升知識服務的能力。有不少受訪者表示，希望高校相關行政部門的職能從管理職能更多地轉變為服務職能，承擔起知識服務主客體溝通的橋梁，提供諸如課題匹配、主客體協調、團隊組建等方面的服務。通過組織賦能，實現團隊協作、服務聚力，營造良好的知識創新與轉化生態，為知識服務提供有力支撐。

4 高校知識服務賦能模型的問卷驗證

為驗證IMK-TPO 模型的普適性，設計了面向高校教師、知識服務管理者的調查問卷。囿于篇幅有限，僅展示制度賦能維度的問卷設置如表8 所示。問卷發放依托問卷星平臺，歷時4 個月，累計回收問卷398 份，經篩選排除了存在明顯錯誤以及答題時間過短等無效問卷后，最終留存有效問卷308 份。問卷填寫人中，有教師226 人、管理者82 人。

表8 IMK-TPO 模型制度賦能維度問卷設置示例

對各賦能維度相關因素的調查結果進行統計，得出各因素平均得分介于4.080～4.494 分之間（見圖2），被調查者對各賦能相關因素的重要性予以了肯定。其中，得分較高的包括合作平臺建設、團隊建設、團隊知識共享、政策導向等；得分較低的包括學習和培訓機會、市場競爭力、過程控制等。這些因素中，被調查者普遍認為合作平臺建設在賦能知識服務效能提升方面起重要作用，可見在當前信息化時代，針對合作平臺建設的改革尤為迫切；學習與培訓機會因素的得分較低，因此有必要對學習與培訓機會的提供方式和內容進行進一步的評估及改進，以滿足知識服務主體的需求。

圖2 IMK-TPO 模型賦能相關因素得分分布

如圖3 所示，3 個保健賦能維度的平均得分明顯低于3 個激勵賦能維度的平均得分，這進一步驗證了在知識服務賦能路徑中，不僅需要依賴保健賦能模式來保障原有的服務效能，更依賴激勵賦能模式的驅動，以實現整體服務效能的提升。這些不同賦能維度之間的協同作用，構成了知識服務效能提升的綜合機制。

圖3 IMK-TPO 模型各維度賦能因素平均得分

5 結論與啟示

通過對高校知識服務賦能模式及作用路徑的闡釋，結合問卷驗證得出的重要指標，可以得出以下結論：制度賦能、市場賦能及知識賦能構成提升中國高校知識服務效能的保健賦能模式。其中，制度賦能和市場賦能作為外部環境因素，需要政府等組織的協同支持；而知識賦能則涉及個體內在能力，需要通過持續學習來提升。心理賦能、組織賦能以及技術賦能是提升服務效能的激勵因素，共同構筑了知識服務工作的驅動力。據此，提出加強中國高校知識服務賦能的對策如下：

（1）政府高校個人合力，實現協同賦能。構建多層級協同賦能機制：政府層面，加強對高校知識服務的政策法規支持和資金投入，鼓勵高校、研究機構和企業等各方開展合作，促進知識的轉化應用，提供更廣闊的市場空間和資源支持；高校層面，加強內部制度建設，構建健全的知識服務管理體系，兼具激勵型和規制型兩種管理辦法，激勵型管理辦法可通過物質、名譽獎勵等方式來激發教師從事知識服務工作的積極性，規制型管理辦法則是將知識服務納入晉升評價體系、績效考核中，以提升教師參與知識服務的積極性和主動性；個人層面，高校教師不斷提升自身的知識水平，具備較高的學術素養和專業能力，正確認識知識服務工作的意義與價值，樹立知識服務社會的理念。

（2）建立信息共享平臺，搭建合作網絡。在信息時代的背景下，亟需推動頂層的知識服務平臺建設，聯動區域內的高校、企業等知識服務主客體，共同搭建信息共享平臺。本次調研發現，市場上現有的知識服務信息共享平臺存在著魚龍混雜的亂象，既有中介公司為盈利而設的第三方平臺，亦有高校、地方等搭建的官方平臺，一些平臺長期未見更新，呈現荒廢狀態。在當前進一步大力促科技成果轉移轉化的新形勢下，政府應該牽頭組織，并聯合高校、企業等組織機構，搭建開放的知識服務信息共享網絡平臺，借助人工智能、機器學習等新興技術，實現供需信息的精準匹配。

（3）強化學科交融互動，推進創新協作。跨學科協作在高校知識創新中發揮著重要的作用。在本次訪談中，眾多教師反映在知識服務工作的實際執行中，單一的學科知識難以應對企業日益復雜的知識創新需求。因此，高校應鼓勵并促成不同學科間教師的交流與協作，組建松散又耦合的交叉學科知識服務團隊，通過跨學科協作，突破單一學科知識服務工作的局限性，實現服務聚力，提供更深層次的知識服務。

本研究從多維角度探索高校知識服務賦能的理論模型，雖有普適性，但僅分析了26 位知識服務主體的訪談資料和9 份網絡報道，難以完全反映所有高校知識服務的真實情況，且可能存在著受訪者對訪談主題理解的偏差，從而影響到研究結論。未來可在此基礎上，對高校知識服務賦能模式進行實證研究，驗證其信效度、影響程度以及作用路徑可行性。