1. 引言
在新时期国家科技自立自强的发展战略背景下，高校充当着创新引领者、人才培养基地、科研成果转化者和创新创业生态孵化者等多重角色，为国家和区域科技发展注入新动能，推动创新驱动和可持续发展。目前，北京高校通过提供科研支持、人才培养、技术转移、创新创业、智库咨询等多种方式，积极参与到首都科技创新的各个环节中，并与政府、企业和其他研究机构合作，共同推动科技创新的发展，并取得了较好的成效。
在中国式现代化建设导向下，创新驱动新时代高质量发展的新要求、新趋势不断涌现，高校赋能地区科技创新的途径和效果也都相应地迎来了更大挑战和亟待提升空间。2023年5月，科技部等12部门印发《深入贯彻落实习近平总书记重要批示精神加快推动北京国际科技创新中心建设的工作方案》，8月北京市发布《关于进一步推动首都高质量发展取得新突破的行动方案(2023~2025年)》，对北京国际科技创新中心建设的战略目标和行动部署形成了明确指示，特别是其中关于强化创新和产业补链强链、统筹教育–科技–人才优势实现联合创新突破的文件精神，对北京高校服务首都科技创新发展提出了新要求。纵观目前的服务效果来看，根据《2022年高等学校科技统计资料汇编》显示，2022年全国高校科技类课题924,771项，课题成果技术转让23,416项，比例仅为2.53%，而北京市只有1.69%。作为高校科技创新的主要抓手——科技成果转移转化比例较低，创新链与产业链对接受阻，创新要素的集聚联动效应未能有效发挥。除此之外，学科发展的前沿引领力、人才培养的就业竞争力、智库支持的实践操作性等方面都逐渐暴露短板[1] [2]，这些都成为新时代下高校服务地区科技创新需要突破的主要问题所在。鉴于此，本文将针对这一核心问题的本源展开分析，并紧密围绕北京高校服务首都科技创新发展的三大核心途径：人才培养、科研引领和成果转化，将其对标科技创新主体、客体和载体，构建三个层次的知识供需匹配模型，并结合高校分类发展目标定位，尝试探索各类型院校在这三个方面可行的实施路径，从而为高校服务职能的充分发挥以及创新驱动的首都高质量发展提供有益助力。
2. 引入知识供需匹配破解高校服务区域科技创新发展问题的必要性
溯源问题的根本，并结合高校融入区域科技创新的本质，破局的核心关键点在于知识的供需匹配。知识供需匹配视角是一种观察和分析知识在经济、教育、科研等领域的流动和应用的视角。它关注的是如何将知识的生产、存储、传播与知识的获取、应用和创新有效地结合起来，以满足社会各个层面的需求。地区高水平科技创新所需的人才或团队不能有效供给或适时响应，多源于创新需求与人才知识储备或团队研究实力之间的匹配未见清晰；针对复杂问题的交叉学科研究开展困难，前瞻性原创性研发不足，多囿于跨学科、跨机构、跨团队的知识供需匹配与流动受阻；面向产学研用深度融合实践的科技成果转移转化效率低下，多困于科学研究–产业需求–商业应用–制度保障多方匹配未能有效保障等原因[3]。诚然，从本质上解决这些问题是一个综合而复杂的研究议题，但从多维知识供需匹配的内涵机理、实现路径等方面出发探寻提升高校赋能区域科技创新的可行途径，或许可以成为新时代情境下助力北京高校服务首都科技创新高质量发展的有益尝试。当今时代面对海量的知识，从知识供需匹配视角展开研究有助于知识资源的有效配置，实现知识资源价值最大化，从而提高社会的整体效率和创新能力[4]。
关于高校科技创新发展的研究成果较为丰富，主要从定性和定量两个维度展开分析。定性方面，张深远以新质生产力理论为指引，深度优化高校科研管理路在科研资源配置、科技成果评价、科研管理过程、科研信息化建设、科技成果转化等方面进一步提高服务与管理水平，全面提升高校科研管理效能，促进高校科技创新发展[5]。王林等提出了在新一代信息技术背景下，高校提高自身科技成果转化效率的有效创新模式[6]。霍倩以西安工程大学科技成果转化创新改革实践为例，介绍了其在制度建设、平台建设及技术经理人队伍建设等方面的举措及成效[7]。定量方面，李宁等采用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型测度高校科技创新效率[8]。杨璐等运用因子分析和DEA模型，从科技创新能力和科技创新效率双重视角进行分析，并在此基础上构建“能力–效率”二维矩阵评价模型，对科技创新力和发展协调性进行综合评价[9]。程风雨从投入水平、产出水平、转化水平三个维度构建我国高校科技创新发展水平评价指标体系，从空间和结构双重视角实证探讨新世纪以来我国高校科技创新发展的非均衡性问题[10]。本文主要从定性研究中汲取借鉴经验。
在过去的研究中，基于科技创新和知识管理协同的视角开展高校科技创新实施与效果优化方面已取得了一定的成果。特别是从知识转移转化[11]-[13]、知识共享耦合[14] [15]以及知识协同创新[16] [17]的微观层面揭示科技成果转化机理，进而揭示促进成果转化的可行路径的相关研究涌现较多，这些为具体的高校科技创新应用实践都提供了良好的方法论基础。另外，以隐性知识群化与外化、显性知识融合与内化为核心的SECI知识创造模型[18] [19]为创新人才培养模式优化提供了切实的理论基础。在高校开展基础研究科技创新方面，知识发现算法、知识网络模型、知识图谱、知识生产函数等更是为研究前沿探测[20]、合作伙伴识别[21]、研究路径探寻[22]和协同创新模式优化[23]等提供了丰富的方法支撑和实践参考。
目前已有从知识供需匹配出发解析高校科技成果转化过程[24] [25]、参与产学研合作创新有效性[26]以及创新政策适宜度[27]的少数相关研究，但围绕高校服务区域科技创新发展的系统性改进型研究还相对欠缺，应用实践也较为匮乏。科技创新的竞争是高端人才的竞争[28]，而高校是培养高层次科技创新人才的主要阵地[8]。同时，把握学科前沿热点有助于科研人才及早进行前沿科技布局，从而抢占未来科技制高点[29]。人才 + 前沿产出的科技创新成果转化既需要从成果供给端着手，提高科研的针对性和成果供给质量，统筹好教学、科研和成果转化的关系，也需要从成果需求端着手，鼓励企业加大研发投入，善于利用高校创新资源[30]。鉴于此，本文将紧密围绕北京高校服务首都科技创新发展的三大核心途径：人才培养、科研引领和成果转化，将其对标科技创新主体、客体和载体，构建三个层次的知识供需匹配模型，并结合高校分类发展目标定位，尝试探索各类型院校在这三个方面可行的实施路径，从而为高校服务职能的充分发挥以及创新驱动的首都高质量发展提供有益助力。
3. 面向全方位赋能区域科技创新发展的知识供需匹配模型构建
分别围绕科技创新人才培养、前沿方向科研引领、科技成果转移转化三个方面，针对首都科技创新发展的现实需求展开调研。其中包括文献资料调研、科学技术数据挖掘、社交媒体信息分析、政策文件报告及产业企业年报、技术需求等多方面信息的抓取分析和专家诊断等，提炼上述三方面的主要需求点，构建需求库。
依托科学文献和专利数据库，构建北京高校在各学科领域中的科技成果数据库；在此基础上提炼作者及其合作信息，并结合各高校公开的教师队伍信息，构建高校科技创新人才及团队数据库；梳理国内外对北京高校各学科专业或学者团队展开的评价报告，并利用ESI、Incites、CNKI、CSSCI以及Altmetric.com、ResearchGate等数据库平台，整合形成高校学科和人才竞争力指标数据库；进一步针对北京市不同发展定位下的案例高校和主要学科专业，获取相应的培养计划和培养方案以及课程大纲等信息，与上述数据集整合形成学科–人才–成果供给库。
3.1. 建立高校服务首都科技创新相关的知识供需数据库
分别围绕科技创新人才培养、前沿方向科研引领、科技成果转移转化三个方面，针对首都科技创新发展的现实需求展开调研。其中包括文献资料调研、科学技术数据挖掘、社交媒体信息分析、政策文件报告及产业企业年报、技术需求等多方面信息的抓取分析和专家诊断等，提炼上述三方面的主要需求点，构建需求库。
依托科学文献和专利数据库，构建北京高校在各学科领域中的科技成果数据库；在此基础上提炼作者及其合作信息，并结合各高校公开的教师队伍信息，构建高校科技创新人才及团队数据库；梳理国内外对北京高校各学科专业或学者团队展开的评价报告，并利用ESI、Incites、CNKI、CSSCI以及Altmetric.com、ResearchGate等数据库平台，整合形成高校学科和人才竞争力指标数据库；进一步针对北京市不同发展定位下的案例高校和主要学科专业，获取相应的培养计划和培养方案以及课程大纲等信息，与上述数据集整合形成学科–人才–成果供给库。
3.2. 构建科技创新“主体–客体–载体”三维知识供需匹配模型
基于第一部分所构建的知识供需数据库，依托知识管理理论、供需匹配理论和复杂系统理论等，利用知识挖掘与计量、多维指标综合评估、供需匹配坐标分析、匹配度量化测度算法、系统耦合协同度测算、知识关联语义相似度测度、多目标决策优化模型等方法，分别构建如下三个维度的知识供需匹配模型：
3.2.1. 在科技创新人才培养方面，构建知识主体供需匹配模型
分别在社会对创新人才需求和高校对人才供给方面，梳理相应的人才画像指标，针对每一个指标设计相应的测算方法与数据来源，进而对所有指标进行量化测度；参考PMC指数模型[31]测算在需求知识点上的供给匹配情况，利用供需匹配坐标分析揭示创新人才培养方面的需求供给匹配距离与差异。
3.2.2. 在前沿方向科研引领方面，构建知识客体供需匹配模型
首先基于所构建的高校科研成果数据库，进行主题知识识别，并依据前期所积累的知识发展路径与研究前沿探测的相关方法[32]，对特定领域可能的研发趋势和成果实现的可能性做出评估，形成研发知识供给向量集合；继而，基于首都科技发展规划的相关文件政策数据库以及产业技术发展展望相关的公开信息库，进行主题知识识别和知识关联路径挖掘，形成前沿知识需求向量集合。进一步利用知识关联语义相似度测算方法构建匹配模型，揭示高校科技研发现状和趋势与目前区域产业技术创新发展方向的匹配情况。
3.2.3. 在科技成果转移转化方面，构建知识载体供需匹配模型
科技成果转移转化的相关议题较为复杂，分别从“点”、“线”、“面”三个维度构建供需匹配模型。“点”的层面，即针对单一成果如何实现转移转化，可具体针对每项成果测算知识供给维度指标(包括内容与价值等)，进一步对现有首都企业中的现实需求点(从技术交易平台或企业年报、公开的网站信息等展开挖掘)进行一对一的多维语义相似度匹配[33]；“线”的层面，即针对校企合作成果转移或合作研发的方式，可分别梳理特定领域或方向下高校与相关企业的成果匹配情况(包括现有成果、相关的知识路径以及潜在的知识衍变方向等)，实现高校与潜在转移转化对象的匹配；“面”的层面，即面向新型科研机构、创新联合体构建的新形势，高校如何介入到面向复杂性问题解决的研发创新联盟中发挥作用，可通过知识载体–客体–主体的协同关联，利用多关联主体的系统耦合协同度测算构建供需匹配模型，并面向多主体协同决策优化的目标揭示可行的匹配路径。逻辑结构框架与思路如图1所示。
Figure 1. Logical frameworks and ideas based on matching knowledge supply and demand
图1. 基于知识供需匹配的逻辑框架与思路
4. 基于知识供需匹配模型探索高校服务首都科技创新发展的可行路径
依托第三部分构建的三个维度的知识供需匹配模型，可针对性地制定面向北京高校服务首都科技创新发展的可行路径。在科技创新人才培养方面，根据就业需求–培养供给、研究力量需求–学术储备供给、综合问题多维需求–人才梯队供给三方面的匹配度测算分别从学生、教师、科研团队三个层面形成相应的服务路径，其中涉及到改革培养模式、调整绩效评价策略、丰富人才输送渠道、优化人才队伍建设等多种实现策略。在前沿方向科研引领方面，根据领域发展趋势、首都发展目标与机构自身发展现状、特色及定位的匹配情况，形成涵盖调整学科发展、优化资源配置、夯实科技合作等方面的可行路径。在科技成果转移转化方面，根据“点”、“线”、“面”三个层面不同的匹配情况，在目标成果推送、产学研深化合作、跨领域跨组织跨区域构建或加入创新联盟协同助力首都高质量发展的多个维度探索可行的实施路径。
在上述数据库、方法论、理论模型和技术算法的支持下，未来将把知识供需匹配模型进一步实践并优化，面向北京市不同发展定位下的案例高校和主要学科领域方向开展相应的应用实践。比如，以高水平研究型大学为对象，在精准服务首都高精尖产业需求目标导向下，将从高水平人才队伍建设、交叉学科培育与发展、创新链产业链深度融合三个维度各自与知识主体–客体–载体对应的方面，依据供需匹配模型提炼系统性的实践路径与方案，并在实际应用中进行效能测度，在可追踪溯源的事实参考下，将实施效果进一步与供需匹配模型进行反馈评估和再测算，进而形成服务路径改进方案。
5. 基于知识供需匹配模型探索高校服务首都科技创新发展的预期实践效果
5.1. 科技创新人才培养
在科技创新人才培养方面，通过就业需求–培养供给、研究力量需求–学术储备供给、综合问题多维需求–人才梯队供给三方面的匹配度测算，从学生、教师、科研团队三个层面形成相应的服务路径，预期达到以下实践效果：① 提高人才培养质量：通过改革培养模式，使教育更加贴近实际需求，提升学生的实践能力和创新能力，培养出更多符合市场需求的高素质人才。② 优化教育资源配置：调整绩效评价策略，使得教育资源更加合理地分配，提高教育资源的利用效率。③ 扩大人才输送渠道：丰富人才输送渠道，为人才提供更多的就业和发展机会，促进人才的合理流动和优化配置。④ 加强人才队伍建设：优化人才队伍建设，提升教师的科研水平和教学能力，提高科研团队的创新能力，为科技创新提供坚实的人才支持。
5.2. 前沿方向科研引领
在前沿方向科研引领方面，通过调整学科发展、优化资源配置、夯实科技合作等方面的可行路径，可以预期达到以下实践效果：① 提升科研水平：调整学科发展，使科研方向更加符合领域发展趋势和首都发展目标，提高科研水平和创新能力。② 提高资源配置效率：优化资源配置，使得科研资源更加合理地分配，提高资源配置效率。③ 加强科技合作：夯实科技合作，加强与其他科研机构和企业的合作，促进科技创新的协同发展。
5.3. 科技成果转移转化
在科技成果转移转化方面，通过目标成果推送、产学研深化合作、跨领域跨组织跨区域构建或加入创新联盟协同助力首都高质量发展的多个维度探索可行的实施路径，可以预期达到以下实践效果：① 加速科技成果转化：目标成果推送，使得科技成果更加快速地转化为实际应用，提高科技成果的转化率。② 深化产学研合作：产学研深化合作，加强企业与高校和科研机构的合作，促进科技成果的转化和应用。③ 促进创新联盟协同发展：跨领域跨组织跨区域构建或加入创新联盟，促进创新联盟的协同发展，提高创新能力和竞争力。
6. 结论与展望
面向新时代发展背景下北京高校服务首都科技创新发展的路径不畅、效力不足的现状，本文系统性剖析了高质量产业发展所需的人才或团队供给不足，复杂问题的交叉学科研究开展困难，前瞻性原创性研发不足，面向产学研用深度融合实践的科技成果转移转化效率低下等主要问题及其成因，提出引入知识供需匹配破解高校服务区域科技创新发展问题的必要性。并在此基础上构建了知识供需匹配视角下的服务模式框架：第一，构建高校服务首都科技创新相关的知识供需数据库，针对科技创新人才培养、前沿方向科研引领、科技成果转移转化三个方面，形成相应的知识供需匹配模型，从而为高校与地区协同互促发展奠定理论和方法基础；第二，面向新时代下北京市高质量发展目标要求，依托知识供需匹配模型，在高校核心功能定位和首都关键发展领域，探寻可行的高校服务首都科技创新发展新路径，为面向差异化发展定位下的首都高校开展相应的应用实践提供可行方案。
总体而言，本文在知识供需匹配理论与模型指导下，形成了北京高校服务首都科技创新发展的指导性框架和应用模式，可为优化高校科技创新服务职能进而提升应用成效提供有益参考。
基金项目
北京市高等教育学会2023年立项面上课题：知识供需匹配视角下的北京高校服务首都科技创新发展的路径探索(编号：MS2023068)。
NOTES
*通讯作者。