高校科研团队知识生态系统的内在机制研究
2023-11-03王媛媛
王媛媛
(沈阳师范大学 管理学院,辽宁 沈阳 110034)
随着知识经济时代的到来,人们意识到知识流动和共享在社会网络关系中的重要性,个体知识的提升会促进其能力的开发。生产中的核心要素已转向为知识资本[1]。经济的发展不再单纯依靠体力,而是逐渐转移为个体拥有的知识所转化的脑力成果为主。知识是创新的关键性资源,能够帮助生产者或管理者更好的开发产品或做出更明智的决策,同时知识也是科研人才培养的核心问题。
高校是青年人才培养和科学研究的重要知识传播及创新集散中心。其内部科研团队通过知识获取、共享和整合等管理活动的协同运作,以此打造基于知识共享为核心的科研团队优势[2],形成一个知识互动群体,通过相互交流达到获取知识甚至创造知识的目的,以此形成知识生态循环系统,有助于保持成员创新思维能力以及团队创新效率的提高。高校科研团队创新成果所呈现的显性知识离不开背后隐性知识的获取,因此提升高校科研团队整体创新成果产出效率的前提是要明确团队内部知识管理运作流程。
综上,本文通过分析高校科研团队知识生态系统的基本内涵、特征和构成要素,在生态学DICE模型的基础上构建高校科研团队知识生态系统模型,研究其内在运作机制,明确高校科研团队知识创造需求,为生态化信息团队建设提供参考。
一、文献综述
(一)知识生态系统机制研究
“生态系统”这一词汇最早是由英国植物学家Roy Clapham于1930年提出,以分析多元生物要素和物质在自然环境中的关系[3]。随后,A.G. Tansley(1935)对生态系统的内涵进行更全面的阐释,认为生态系统是生物和非生物间互动共存的统一体[4]。随着研究的深入发展,生态化概念作为一种科学理念已超越原学科内涵。George Por于1991年通过对自然生态系统的深入研究,由此提出全新的“知识生态学”术语,认为其本质上是一个复杂的自适应和自组织系统。参照于自然生态系统,知识生态系统内的各要素亦具备特定的结构和功能,且不同要素间存在相互协同或制约的关系,当某一要素发生变化时,这种微小的变化会扩散至整个系统,甚至影响系统的演化发展[5]。
近年来,有学者对技术标准联盟知识生态系统运作机制[6]、众创空间知识生态系统演化机制[7]等研究方向进行研究。多数有关知识生态系统机制研究集中在其本身的运行机制或机理,以此探索知识生态系统内部演化过程或是影响因素。Ritala(2017)认为知识生态系统应注重创新活动,其内在运行机制有赖于市场要素的协同化演进[8]。蔺楠等(2005)将生态系统的动力学机制引入知识团队中,分析知识生态系统的动力演化机制[9]。梁永霞(2012)在引文网络图谱基础上,通过DNA双螺旋结构揭示知识生态系统的科学引文网络的竞合、自组织和知识涌现运行机理[10]。孙振领(2011)探究了知识生态系统的四种协同、平衡、文化选择和竞合机制及影响系统运行的相关因素[11]。知识生态系统研究目前已在理论与实践有所突破,但对于知识生态系统的理论联系和应用多元化还需有所加强,尤其针对高校科研团队的应用研究应有进一步的深化。
高校科研团队实质是由知识生态主体和知识生态物质或制度等环境间相互制约和作用,进而形成具有特色结构和作用功能的动态平衡整体。因此,研究旨在通过团队科研和教育教学为中心,实现知识的生产、传递及创新,探索高校科研团队内部知识生态系统演化过程机制。
(二)高校科研团队知识创新研究
高校是国家科技创新的主力,在科技研究上发挥着带头作用,肩负着重大的科研任务,其责任与目标是知识创新[12]。作为知识吸收、知识共享和知识创新的主体,高校承担着知识创新,成果转化等开发职责,是国家创新体系的创新源头也是各类学科知识集群的关键[13]。
在高校科研团队知识创新研究方面,发现高校科研团队内部存在的科研组织结构以及形态会对创新成果的产出产生影响[14]。研究发现,70%具有重大意义的创新成果均产自于研究型大学[15],其团队内部的成员能够通过相互的交往,在他人的知识基础上进行知识吸收、知识共享等一系列的知识互动行为,将有利于创造出新的知识,进而对团队的创新活动产生影响[16]。从创新人才培养来看,高校科研团队能够通过将分散的团队内部成员的知识经验进行整合,以此形成系统化的知识资源体系[17],能够在完成学术任务的同时,发挥自身的自主创造性,为团队中的学术性人才提供了更广阔的发展平台,从而为社会提供创新人才保障[18]。因此,本文选择相较于其他社会性科研机构更能够在基层培养创新性人才和创新思维的高校科研团队为研究对象,采用系统化思维研究其内部知识创新成果产生的运作过程。
二、高校科研团队知识生态系统内涵与特征
(一)高校科研团队知识生态系统的内涵解析
类似于自然生态系统,高校科研团队可以视作一个基础结构和功能较为完善的动态化开放性的知识生态系统。这个系统具有一定的基础结构和知识环境等多种要素,促使内部成员的知识和思维相互竞争、共享和演化。正是通过这种相互作用的影响,成员间的思维能够在原有知识基础上进行知识创新。目前知识生态系统要素构成的研究大多从宏观、中观和微观三个层面探讨[19]。宏观要素指社会需求等外部环境,且受其他影响作用较小;中观要素指知识所建立的组织以及成员间因为外部环境需求相互交流所形成的网络关系等,连接了微观要素和宏观要素两个层面;微观要素则指知识或知识主体,是促进知识共享、流动和创新的直接要素。据此高校科研团队知识生态系统要素可划分为知识环境(宏观)、知识资源(中观)和知识主体(微观)三方面,具体如下:
1.知识主体
知识的产生离不开背后人的思考,人作为知识生态系统中的知识主体既是知识的生产者,也是消费者,能够推动知识生态系统整体的演进方向,是知识生态系统的基础动力。知识主体通过知识互动交流会形成相近爱好的知识种群以及更为庞大的知识群落。知识个体拥有单个知识管理能力,是高校科研团队知识生态系统的核心知识基础;知识种群是拥有相似知识兴趣的多个知识主体所形成的聚集性组织,可实现多元化知识共享;知识群落是通过知识个体和种群经过环境的作用而形成的更为庞大的多个知识个体的联结集合,通常在知识群落里存在更为繁多的知识动态演化过程。
2.知识资源
知识资源通过个体或团队的发现创造,能够通过一定形式运用于研发过程中,是构建生态系统的基础。高校科研团队知识生态系统中内含信息知识、科学知识和技术知识等多方知识资源。信息知识能够为知识生态系统提供外部环境的政策、需求信息,为团队整体的研究方向做参考;科学知识能够使知识主体从理论层面出发,着眼于前沿研究内容;技术知识是知识生态系统中知识主体相互合作的条件,对于异质性技术知识的需求在科研团队的研发过程中尤为重要,能够影响到整个研发进度和效率。
3.知识环境
以高校科研团队为中心构建生态系统,需要得到内外环境的支持,不仅为知识生态系统的构建提供地基,也是系统更新换代的核心动力。高校科研团队环境涵盖了国家政策制度、科学技术条件、经济发展水平和社会需求等方面要素。其中,国家政策制度和社会需求为知识生态系统创造了运行动力和环境;科学技术条件维持知识生态系统的稳态化运作;经济发展水平提供知识生态系统运行的基础条件。这四类环境要素与内部主体相互作用影响着整个知识生态系统的动态运转。
综上,高校科研团队知识生态系统是一个多层次生态化模型,其内部结构呈现动态化平衡发展的特性,某一要素的微小变动会连带系统整体的演变,最终趋于动态化平衡。本文在DICE模型(知识分布、知识互动、知识竞争和知识演化)的基础上构建高校科研团队知识生态系统模型,以解释高校科研团队在一定知识环境下主体间的知识共同演化行为,为其内部演化机制提供运作参考。如图1所示。
图1 高校科研团队知识生态系统DICE模型
(二)高校科研团队知识生态系统的特征分析
以DICE模型为参考,可进一步将高校科研团队知识生态系统划分为知识创新系统、资源建设系统和协同进化系统三个子系统,其中知识创新系统具有服务性、资源建设系统具有高效性、动态演进系统具有自组织性。
1.知识创新系统具有服务性
知识主体在高校科研团队知识生态系统的内外环境中起到服务于团队整体的作用。依据知识主体所构建的规模范围可分为个体知识、种群知识和群落知识。科研团队内部成员根据内外需求的不同,对相关联的知识要素进行竞合协同演进,增加知识主体对知识自主学习的效率和知识再造的效果,提升团队整体的核心竞争力。
2.资源建设系统具有高效性
在高校科研团队中,一切知识主体活动所产生的数据信息均可作为知识存储在大脑中,但这种存储在大脑中的知识属于隐性知识,利用数字化存储方式可将大脑中的隐性知识进行外化处理。因而,需要对所获取的知识资源进行系统的建设规划,可将所获取的知识资源录入到数据库中整合存储,使用时进行权限式提取,在一定程度上能够提升知识团队的管理效率。
3.动态演进系统具有自组织性
高校科研团队知识生态系统中各个知识主体能够相互联结形成知识种群甚至知识群落,增强关联性的同时也加强彼此间的知识交流和共享。这种知识主体—知识种群—知识群落的组织在生态视域下呈现出明显的自组织倾向,经历由知识产出、整合、共享、创新和涌现的阶段,促使整个知识生态系统的动态化演进,并且伴随着内外环境的变化,知识生态系统本身也在不断的修正完善,表现出自组织和自优化的特征。
三、高校科研团队知识生态系统的运行机制及案例分析
(一)高校科研团队知识生态系统机制分析
高校科研团队知识生态系统的动态平衡有赖于动力机制、知识共享机制、共生机制和保障机制的协同运作。其中,动力机制在系统中起到推动促进系统整体运行的作用;知识共享机制在系统中起到促进系统自组织优化的作用;共生机制在系统中起到促进系统协同演进的作用;保障机制在系统中起到提供激励保障的作用,如图2所示。
图2 高校科研团队知识生态系统内在运作过程
1.动力机制
动力机制在系统中起到推动促进系统整体运行的作用。对于高校知识生态系统而言,要想保持系统动态化平稳运作,需要内外两种动力共同发力。内在动力即主动行为,知识主体能够通过外部获取的知识自主学习和共享,促使知识群落的行动学习,以适应不断动态变化的团队内部环境,推动成员不断进行自主式知识共享。外在动力即诱发行为,当外部环境发生变化,例如政策支持、经济发展等,团队内部知识主体或知识群落间需要被动地作出适应性改变,通过改变知识共享方式,提供有效的技术范式,以此加强团队内部的知识交流和知识创新的行为。内在动力和外在动力两者相互协同,促进高校科研团队知识生态系统随着外部环境作出适应性调整的同时,能够自发地进行自主式交流学习和知识群落间创新思维的交互碰撞,促进知识生态系统的基础演进。
2.知识共享机制
知识共享机制在系统中起到促进系统自组织优化的作用,由资源交流、竞争合作和自组织优化要素组成。高校科研团队知识生态系统是一个开放的系统,整体从无序走向有序,能够通过与外部环境交互进而达成内部自组织优化,实现系统的稳定,具有明显的耗散特征。知识生态系统会根据自身需求不断进行结构性调整,完善自身知识资源循环方式,以达到最佳的资源互动状态,其内部的知识主体、知识种群和知识群落具有明显的动态演进的特点,彼此间形成互利共赢的竞合模式。单独知识主体的知识优势难以影响到知识群落整体,因此需要知识群落间进行彼此不断多次的知识资源共享的循环流动,进行自组织协同优化,增加群落整体化价值优势,促使知识生态系统进行资源循环化互动共享。
3.共生机制
共生机制在系统中起到促进系统协同演进的作用,由知识互补、协同创新和价值增值要素组成。共生一词在生物学中通常表示两种生物彼此互利共生于生态系统中。同样,在知识生态系统中,团队内部的知识主体无法单独带动团队的创新发展,需要通过多个知识主体间不断的对所获得的知识资源进行观点分析和技术学习,才能促使团队整体有价值的发展。科研过程是一个不断推翻再学习的过程,团队内部存在一定的知识势差,高位知识主体可以将自己的知识共享于低位的知识主体,而低位知识主体可以通过与其或其他低位的知识主体交流获得更有价值的创新思维,并将这种价值思维与高位知识主体进行交流互动。因此,高低位知识主体间交流、高位知识主体间交流或低位知识主体间交流均可形成一种共生关系,促进知识生态系统向高级化演变。
4.保障机制
保障机制在系统中起到提供激励保障的作用,由技术保障和创新氛围要素组成。高校科研团队知识生态系统运行的保障过程围绕着团队内部的数据深度挖掘和知识生态化产值开展,为团队知识创新成果的产出提供技术化和生态化保障。保障机制的运行可以分为两大模块,其一是技术保障模块,技术保障是数字化资源有效存储的关键。知识资源存储的传统方式通常为纸质化资料,其具有不易保存、易于丢失的缺点。而通过虚拟化数字技术平台,可将关键技术和科研任务资料在数字化平台上进行数据保护,相较于传统纸质存储这种数字资源更加有利于关键技术的调用。其二是环境保障模块,对于高校科研团队而言,良好的互动学习氛围有利于科研成果的创新产出,通过创新学习氛围的营造,学术互动交流在线平台资源的共享,能够促进团队内部成员的有效沟通及合作,确保知识生态系统的稳定运行。
(二)案例选择及分析
1.案例选择
Z学院低碳催化与工程研究部以新催化反应和材料等工程科学问题为核心,以基础研究、应用研究和工程化研究及应用全链条贯通为特色,面向国家重大需求开展催化应用基础研究和工程化研究。
该科研团队已实现多项自主知识产权新技术且实现其产业化,实现甲醇制取低碳烯烃(DMTO)技术的首次工业化,于2014年获得国家技术发明一等奖,团队实现了知识创新的服务性,对保障我国能源安全,以及缓解大气污染等具有重要的战略意义。团队内部对数据资源实施数字化管理,成员可根据实验需求对资源进行高效率调用共享。团队成员间能实现紧密合作、统一管理,以基础研究—小试研究—工程放大的组织结构形成科研成果的工程化,通过所设立的9个研究组群以线上线下互动交流和模块化分工,对研究内容进行探索,经历知识的获取、整合、创新、淘汰、再创新的知识动态化演进历程,形成可工业化应用创新成果的新模式。截至目前,团队获得省部级以上重要科技奖励10余项,其中,2011年获得Z学院杰出成就奖,2012年入选国家创新人才推进计划重点领域创新团队,2016年获得Z学院“十二五”突出贡献团队称号,2018年获得Z学院科技促进发展奖。研究组共发表494篇论文,获得727项专利。
2.案例分析
(1)动力机制分析
低碳催化与工程研究部的科研团队创新成果的产出有赖于其内外部两种动力。外在动力表现为,随着经济的快速发展,环境保护逐渐成为重点关注的问题,广泛实施工业领域碳达峰行动,稳步推进产业绿色低碳转型,发展绿色制造,这些国家政策的支持是促使团队加速发展低碳技术的外部动力。内在动力表现如图3所示,对该科研团队1998-2021外文发文量进行可视化操作,总计337篇。团队在2008-2010年间在Web of science(WOS)发文量略有回落,但总体趋势呈现上升态势。团队成员能够自发学习,交流彼此的创新思维,带动组群的知识创新成果发展。内外动力两者相互协同,促进低碳催化与工程研究部的科研团队随外部环境作出适应性调整并且内部知识主体能够自主进行创新思维碰撞,以此产出更多创新成果。
图3 科研团队WOS年发文量
(2)知识共享机制分析
低碳催化与工程研究部的科研团队内部结构分工明确。分子筛合成研究组、催化基础与催化新反应探索研究组和催化材料结构解析研究组负责基础性研究;烃类转化研究组、甲醇及其衍生物转化研究组和合成气转化研究组负责基础研究后的小范围实验研究;工程化研究及催化新过程放大与开发研究组负责最终研究的工程化放大,这三类组织结构依托于管理与技术支撑组的支持。该科研团队能够根据实际研究需求进行组织结构性调整,达到最佳的资源互动状态。内部的知识群落间能够形成良好的互动竞合关系,通过知识资源的交流和共享形成创新思维隐性知识的循环流动,达到团队整体的自组织协同优化。
(3)共生机制分析
低碳催化与工程研究部的科研团队内部在职研究人员65人,院士1名,正、副高级职称人员58名,在读研究生67人,项目聘用人员等30人,总计162人,该团队内存在较大的知识距离差。本文利用Citespace软件,对低碳催化与工程研究部的科研团队1998-2021年间Web of science上发表论文的作者合作关系进行可视化操作,总计337篇,如图4所示。通过聚类分析得出9种研究领域,其中节点以年轮形式显示,节点越大代表该作者所发论文数量越多。节点年轮最大的是刘中民院士,吸引新作者引用其文章。节点间的连线数量代表作者间合作的频繁程度,刘中民院士处于核心节点位置,与其他作者合作最为密切。此类高位知识主体能够将自身知识及经验共享于低位知识主体进行多元化的知识互动交流形成知识互补。低位知识主体能借此完善针对低碳催化技术的知识体系,促使团队成员的协同创新,提升创新思维和技术。团队成员彼此互利共存于科研团队知识生态系统,共同促进科研团队动态化演进。
图4 科研团队作者合作网络
(4)保障机制分析
低碳催化与工程研究部科研团队的保障机制可分为技术保障模块和环境保障模块。在技术保障模块方面,该科研团队所在的Z学院在纸质档案数字化工作流程中明确规定了数字化工作的基本原则:保护档案原件、确保档案安全以及强化过程管理;成立专业数字化工作领导和工作小组;具体阐述数字化工作流程与要求。在环境保障模块方面,团队内设有经国家发展改革委批准的甲醇制烯烃国家工程实验室和国家能源局批准的国家能源低碳催化与工程研发中心。团队内部有公共分析测试平台、放大平台等科研先进装备,为团队实验的顺利运作提供硬件保障。通过理论与实验相结合、科学与技术相结合,建立线上线下学术交流平台,提供专业学者的技术支持,营造良好的创新学习氛围,对缺乏经验的团队研究成员制定针对性的人才培养方案。
四、结论及对策建议
本文通过借鉴生态学DICE模型的建构方式,在梳理高校科研团队知识生态系统的内涵、要素和特征的基础上,分析了高校科研团队知识生态系统内在机制,包括动力机制、知识共享机制、共生机制和保障机制,彼此协同维持系统动态化演进。通过具体案例分析,进一步证实了高校科研团队内部知识生态系统的动态化运行对团队创新知识成果的产出有一定的影响,为高校科研团队知识生态系统的构建提供理论参考,为此给出以下对策建议:
(一)建立激励措施,提升成员自主式学习兴趣
团队内部应注重培养成员独立思考的能力,从传统的灌输式学习转为行动式学习。具体可以通过为团队或个人优秀研究成果提供展示平台、对有潜力的研究项目进行资金援助、设置专门科研成果奖金、对优秀团队或成员进行外派学习交流等激励措施,激发成员的知识创新动力。
(二)强化资源共享,开展交流互动平台
科研团队可以结合自身组织结构选择与其相适应的知识共享模式。线上可利用腾讯会议、QQ或微信进行实时的知识资源交流及共享,线下可通过组会的方式相互交流科研经验和创新思维过程,充分发挥团队群体间的社会网络关系,提高成员间网络密集程度,促进团队整体自组织优化能力。
(三)成立专家共享小组,促进团队师生互动
选择科研水平高、实践经验丰富的教师组成专家知识共享小组,定时为科研团队成员提供专业技术学习和培训交流,形成一个知识互补的共享平台。在巩固成员知识体系系统性的同时,也使得整个科研团队的合作更为紧密,彼此不断的缩短知识距离,进行科研成果的协同创新,实现价值增值。
(四)完善团队数字化存储要求,保障成员创新学习氛围
科研团队应对数据数字化存储制定严格的管理规范,构建系统化的信息资料库和知识管理系统,通过专业化流程的数据收集和汇总,连通到开放式数字化共享交流平台,实现数据权限式共享。在理论与实验结合的基础上,提供专业化技术设备和数据共享资料,保证成员有良好的专业性创新学习氛围。