高校科技成果转化中团队知识网络的结构、行为与绩效研究

Team's knowledge network building is important to promote universities' scientific and technological achievements' transformation. Based on analysis of system constitutes, forming mechanism and moving mode of team's knowledge network, its relations among structure, behavior and performance is researched and a new theory is put forward. Then, questionnaire survey of typical scientific and technological achievements' transformation team of national key universities is done, and a structure equation model is constructed to measure the relation and intension of structure, behavior and performance. Whereafter, effect mechanism model of structure, behavior and performance of team's knowledge network is constructed by game theory, and the conflict harmonizing mechanism is analyzed by system modeling method of Multi-agent, as well as an emulational analysis is done to explain structure evolvement, behavior choice and performance implement of the team's knowledge network. Finally, the teams' knowledge networks are classified, and partnership combination set of structure, behavior and performance of different type teams is confirmed, and a MNN model is constructed to forecast the knowledge network's performance of different type teams, and then some strategies of advancing team's knowledge network performance are put forward based on them.

团队知识网络建设对于促进高校科技成果转化具有重要意义。本项目在分析高校科技成果转化中团队知识网络的系统构成、形成机理和运行模式的基础上，研究高校科技成果转化中团队知识网络结构、行为与绩效的关系，创新性提炼出团队知识网络结构、行为与绩效分析理论；进而，构建结构方程模型，以国内重点高校科技成果转化团队的问卷调查为基础，测量我国高校科技成果转化中团队知识网络结构、行为与绩效的关系及其强度系数；然后，采用博弈分析方法建立团队知识网络结构、行为与绩效的作用机制模型，并引入Multi-agent系统建模方法来探索知识网络的冲突协调机制，以及进行团队知识网络结构演化、行为选择和绩效实现的仿真分析；最后，对高校科技成果转化中的团队进行分类，确定不同类型团队知识网络结构、行为与绩效的配对组合集，构建团队知识网络绩效预测的人工神经元网络模型，并据此提出我国高校科技成果转化中团队知识网络绩效提升策略。

在我国科学技术迅速发展的情况下，科技成果转化率却仍旧偏低。高校每年都创造出大量的科技成果，然而，高校的科技成果转化工作也正是瓶颈所在。促进高校科技成果转化，根本上还需依赖于其核心主体，即团队。由此，本项目研究高校科技成果转化团队的知识网络特征，以及知识网络中结构、行为与绩效之间的关系，为提高科技成果转化绩效提供一种新思路。. 主要研究内容包括4大块：第一，以理论分析、社会网络分析和案例分析为手段，提出高校科技成果转化团队知识网络的概念及其结构、行为、绩效分析框架；第二，以结构方程模型为工具，实证检验团队知识网络的结构、行为与绩效之间的关系；第三，以博弈分析和仿真分析为核心技术，探索高校科技成果转化团队知识网络结构、行为与绩效之间作用关系的内在机理；第四，基于结构与行为的分析，采用人工神经元网络技术进行团队科技成果转化绩效的预测。. 通过上述研究，项目组主要取得了以下成果：第一，从理论上，提出了团队知识网络形成机理，研究了团队知识网络运行的共轭双驱动模式；从实践上，对全国知名的高校科技成果转化团队——南昌大学江风益团队进行了走访调研，完成了社会网络分析与知识网络SCP分析框架的构建。第二，基于相关分析和回归分析，验证了知识网络结构、行为与绩效之间的作用关系，明确了SCP分析框架的科学性与有效性。第三，引入演化博弈模型，明确了团队知识网络结构、行为与绩效之间的作用机理；同时，引入系统动力学方法和MATLAB软件，对团队知识网络结构、行为与绩效之间的作用关系进行了仿真分析，发现了三者之间的多重、循环作用关系。第四，结合DEA、评价和人工神经元网络方法构建模型，对我国94家国家级大学科技园的科技成果转化绩效进行了评价与预测。. 此外，还产生了一些衍生成果。例如：在仿真分析过程中，发现了社会心理因素对团队成员与团队绩效的重要作用，由此做了多个相关的探索性研究；将研究成果应用于解释战略性新兴产业、农业等方面的科技成果转化实践，发现也同样具有较好的效果，由此形成了下一个研究项目的主题方向，实现了项目负责人两个项目之间的衔接与持续。. 总体而言，项目研究基本按照计划书内容完成，达到了预期的研究水平与成效，取得了较为理想的研究成果。本项目研究有益于深化对高校科技成果转化团队的认识，而团队知识网络SCP分析框架的构建更是具有重要的理论创新意义。