区域经济知识需求演化预测方法探讨

瞿辉　吴暾辉

[提要] 加强对区域经济知识服务的投入力度是经济新常态下我国提升产业创新与发展水平的重要举措，开展针对区域经济知识需求的研究有助于提高我国公共产业知识服务水平。本文基于知识关联网络理論与方法，简要地提出区域经济知识需求演化预测方法。

关键词：知识需求；区域经济；知识关联；预测方法

本文受福建省软科学研究项目：“面向福建省县域经济创新的知识服务平台及其利用研究”（编号：2015R0054）资助

中图分类号：F061.5 文献标识码：A

原标题：基于知识关联的区域经济知识需求演化预测方法

收录日期：2017年2月9日

新常态下，我国经济增长方式将由过去主要依靠出口、投资和消费的拉动转变为主要依靠国内消费和创新驱动来引领。其中，创新驱动发展模式作为建设创新型国家战略的重要途径具有重要的地位，其本质在于科技创新与机制创新。目前，学界已经对相关问题开展了广泛、深入的研究，包括面向产业创新的公共知识服务体系建设、优化与创新等问题正在成为不同领域学者的关注热点。、

一、新常态下我国区域经济知识服务现状及不足

（一）发展现状。由于特殊国情，我国区域经济知识服务的提供主要是由不同层级和类型的公共知识服务机构来完成的。进入21世纪以来，我国公共知识服务工作取得了较快发展，逐步建立起了较为完备和全面的公共知识服务体系，包括各级科技信息服务、推广实体机构以及各类网络知识服务虚拟平台。这为我国的社会经济建设发挥了巨大作用，推动了社会主义现代化建设各项工作的快速发展。

（二）存在的不足。然而，与西方发达国家相比，我国公共知识服务体系的发展还相对比较落后，尚存在诸多不足，主要包括以下三个方面：

1、知识资源分散，缺乏有效整合。我国社会经济发展中的地区不平衡现象，同样对知识资源的分布产生了深刻影响，造成我国知识资源的分布较为分散，缺乏有效整合。一方面知识资源（例如设施建设、人才数量等）多集中于经济发达地区，而欠发达地区则非常欠缺；另一方面大量的知识资源集中在不具备产业化能力的各类科研机构中，而拥有产业化应用能力的企业则缺乏相应的知识资源储备和支撑条件；第三，不同知识资源主体之间缺乏有效沟通与协同，无法对知识资源进行有效整合以发挥最大的功效。

2、针对性不足，投入产出效率低。目前，我国多数公共知识服务机构和平台是在过去行政事业规划下的产物，受制于各种约束和政策限制，整体服务水平还很低，主要表现在无法有效提供面向社会经济发展所急需的知识产品，同时无法及时、主动根据产业经济发展需要来优化和升级相应的知识产品和服务质量，更多地还是集中在传统文献提供以及被动咨询服务上。

3、补偿与保护机制缺失，发展动力不足。整体而言，我国现有公共知识服务体系发展动力不足，速度缓慢。究其原因，首先是没有建立起有效补偿机制，大量的财政支持使得体制内的公共知识服务体系参与者相对自负盈亏的社会资本而言具有极大的成本和竞争优势，从而导致社会性资本刻意回避公共知识服务体系投资，久而久之，就造成各类公共知识服务机构在无竞争压力的情况下逐渐退化、萎缩，发展迟缓；另一方面，针对如专利技术等知识产权保护政策与法律法规制定与执行上的缺失，也使得各类公共知识服务体系的参与者缺少加大发展投入的积极性，严重制约了其发展。

二、区域经济知识需求演化：动力机制与预测之困

（一）动力机制。区域经济知识需求从根本上看，同时受到了来自区域产业经济自身发展和宏观政策环境的双重影响。因此，就区域经济知识需求演化的动力机制而言，可以将其归结为产业经济发展（内部因素）和宏观政策环境（外部因素）共同作用的产物。

1、产业经济发展的影响。众所周知，产业经济的发展势必改变知识需求的主体，即在产业经济发展的一般规律下，市场竞争、产业结构调整以及行业变革都会增加或减少相应的经济参与主体，进而在结构和数量上对知识需求主体产生极大影响。从目前的趋势看，这种改变幅度和速度正呈现出越来越快和越来越剧烈的趋势。与此同时，产业经济的变化必然通过知识需求主体的改变传导到知识需求的演化上来，正因如此，本文认为实际上可以将产业经济发展这一内部因素看作是驱动区域经济知识需求演化的根本动力。

2、宏观政策环境的影响。区域经济知识需求的演化不仅仅受到产业经济自身发展的影响，同样也受到来自于宏观政策环境这一外部因素的深刻影响。具体体现在：一是知识资源的获取成本因宏观政策而上升时，知识需求主体的需求意愿和数量必然下降，也即是说知识需求意愿与知识获取成本呈现负相关性。我们知道，导致知识获取成本上升的宏观政策性影响因素很多，但最主要还是不同政策性因素叠加后的综合作用，而与知识需求主体与客体无关；二是宏观政策环境的变化对区域经济发展的影响也会间接传导到知识需求上来，进而对知识需求的演化产生间接而有力的影响。

（二）预测之困。对于知识需求，学界目前尚未有清晰、统一的界定，更多将其看成是“一个受到（知识需求主体所处）内、外部环境的综合影响的、动态演化的随机过程”。正是因为知识需求的多要素性、动态性和随机性，使得对其的直接预测变得十分困难。目前较为常见的研究范式是基于本体技术v、统计或聚类方法来寻求知识需求模型的构建，进而尝试找到相关解决路径，但就效果而言尚存在很大的不足，成功的应用案例更是几近空白。本文认为，解决区域经济知识需求的关键是要回归区域经济活动的本质，即区域经济是一个紧密联系、高度协同的关联体系，基于这一背景来研究知识需求主体与客体之间的复杂关系——知识关联，进而较为准确地对其加以预测。

三、知识关联在知识需求演化预测中的应用

（一）知识关联与知识需求预测。所谓知识关联是指广泛且客观存在于不同知识单元之间的各种联系的总和。由于知识并不能离开其依存的物质载体而独立存在，实际研究过程中，常使用知识载体来指代知识单元，并将知识载体之间的关系作为替代来表征知识关联。其内涵可作如下表示：定义UI={U1，U2，U3，…，Ui}为同一类型知识载体Ui的集合，定义UJ={U1，U2，U3，…，Uj}为另一类型知识载体Uj的集合，其中，UI∩UJ为空；由此，可以将知识关联KA表示为UI的子集UIsubset与UJ的子集UJsubset之间的共现关系，其一般性表示如表1所示。实际上，如果将表1中的知识载体分别表示为知识需求的主体（Uj）和客体（Ui），则就能够更加一般性的表示为知识需求的集合，即{Uj→Ui}，并将通过一系列的置换和聚类方法将其应用于知识需求预测。

（二）基于知识关联的区域经济知识需求演化预测。基于知识关联的区域经济知识需求演化预测的核心是在尽可能完整表述不同经济主体（企业或产业）的知识需求基础上，通过对区域内所有经济主体的知识需求进行聚类，并在一定约束条件下利用聚类结果反推经济主体（区域、产业或企业）的潜在知识需求，最后通过比较现有知识需求表（图1知识需求表a）与潜在知识需求表（图1知识需求表b）的差异性来确定不同区域、产业甚至特定企业的知识需求的可能演化过程。其具体过程如图1所示。

四、需要解决的几个关键问题

从图1可以看出，要实现基于知识关联的区域经济知识需求演化的预测，必须解决几个关键问题，具体包括以下几个方面：

（一）知识关联信息的科学与规范获取问题。准确地预测知识需求的演化，首先是如何科学、准确和全面地获取企业的知识需求信息。目前普遍采用的方法是通过对企业官方网站的数据挖掘（包括链接分析等）以及百度搜索引擎来获取相关信息（如产品目录与技术关键词等），但这一方法存在着数据量过大且数据极不规范等问题，从而导致处理过程成本过高、准确度有限。例如，在笔者选取福建省晋江市的20家企业为样本，分别对每个企业的官网进行了包括链接分析等手段在内的信息获取，共抓取了近10M的非规则数据，而通过百度搜索的检索结果数据量则更大，后续的处理成本很大。因此，如何科学、有效、规范地获取必要的信息，这是后续研究过程中所需要首先解决的问题。

（二）区域产业经济主题词表的建立与优化问题。区域产业经济主题词表的主要功能是用来对所获取信息的处理与优化。目前，本研究所使用的区域产业经济主题词表是通过相关途徑获取的福建省主要代表性产业的关键词为基准，利用德尔斐法来选定的《福建身产业主题词表》。从词表结构和规模来看，虽然覆盖面比较大，但其中还是存在着关键词处理过程中无法回避的、由产业关联所导致的关键词包容与被包容问题；也就是说，主题词表的准确性和代表性一方面存在选取和优化的困难；另一方面则会因受到来自经济产业变动的影响而导致反馈的滞后性。从这个意义上说，如何能够建立动态的、开放的和回馈及时的主题词表将是关系到整个分析方法成败的重要基础。

（三）知识需求关联网络及不同知识需求表的自动聚类与比较问题。从技术上看，知识需求关联网络的生成与聚类的实现并无障碍，但考虑到经济性，还要解决关联网络生成的触发机制和时机问题以及聚类效果控制及适用度的反馈机制问题。从实践中遇到的问题来看，目前真正亟须解决的是不同知识需求表之间的自动比较问题，但其原因主要是在生成潜在知识需求表过程中的匹配规则以及权重设置尚无有效的处理方法。

五、结语

提高我国区域经济知识服务的针对性，必须紧密结合产业经济实践，构建符合客观产业经济发展规律的新模式与新方法。本文提出的基于知识关联的区域经济知识需求演化预测方法，就是力图在综合考虑区域产业经济发展及客观产业知识需求实际的基础上，探索解决我国公共产业知识服务平台建设过程中的知识需求预测这一基础性技术问题。当然，本文尚处于理论模型的探索阶段，如前文所述，许多工作还有待今后不断进行深入的探索和研究。

主要参考文献：

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