产学研合作中信任对知识转移影响的仿真研究

□刘丽杭 唐丽萍

[中南大学 长沙 410075]

当前，知识创新是引领社会发展的力量源泉，稀缺的知识因其难以复制和不可取代等特质，被视为个人或组织进行知识应用、创新以及增加组织竞争优势的重要因素。然而，随着技术变革速度的提升，知识的非线性扩张和来源多样化特性也愈发凸显，企业创新所需的知识难以从组织内部一并获得。Qin和Ambos等一些学者认为，不是知识本身，而是知识在不同组织之间的有效转移才是保障企业获取核心竞争力的关键所在[1～2]。因此，企业要学会主动吸收蕴含价值的外部知识并与自身已有知识进行重新整合、创新，以便更好地应用于实际；与此同时，高校与科研院所云集了各类高端科技人才，兼具着科学探索和知识创造的基本使命，是知识含量储备雄厚的智力组织，其知识的前瞻性和价值性让其成为企业最具潜力和竞争力的知识供给者。20世纪50年代，“硅谷模式”开创性地成功掀起了全球范围内的产学研合作创新热潮，各主体之间的知识差异和利益互补极大拓宽了企业外部知识汲取的潜在渠道，产学研合作逐渐成为知识转移的重要方式。在产学研合作过程中，开放式、互动式的网络结构不仅能够推动知识的流动和增值，更为各方整合优势资源、吸取互补知识，实现联合创新提供了绝佳途径。

在探究产学研合作知识转移的诸多研究中，知识转移影响因素颇受关注。其中知识本身、转移主体和转移过程是现有研究的聚焦点。此外，部分学者也认为信任在知识转移过程中发挥着关键作用[3～4]，它能够推动知识进行交换，如若信任缺失则会直接阻碍知识的转移[5]。显然，信任在知识转移中的重要性不言而喻。但目前鲜有产学研合作知识转移的研究重视到信任的动态演化规律，且已有研究基本属于定性分析，若想进一步厘清信任与产学研合作知识转移的作用关系和反馈效应仍较难实现。因此，基于信任构成的维度，本文运用系统分析的方法，在建立计算型信任、关系质量型信任以及制度型信任对知识转移影响的因果关系图和系统流图的基础上，进一步探究三种类型的信任及其共同作用是如何影响产学研合作的知识转移。本研究旨在分析信任对产学研合作知识转移的动态作用机制，以期为该活动的行为策略提供参考依据。

一、文献回顾

（一）产学研合作中的知识转移

知识转移的概念最早由Teece提出“组织间的知识流转便于实现技术扩散，从而使地区之间的技术差距得以显著地缩小”[6]。此后，学者们陆续开始尝试从多种角度对其进行探究。基于转移的过程，I.Maurer等将知识转移视作知识从发送方向接受方传播并转移的过程[7]。基于转移的层次，Nonaka认为知识转移可能发生在个体到团队再到组织间的不同层次中[8]。基于过程效果，Shu-Hsien等认为知识转移是接受者获得知识并用其积累和更新生产能力[9]。此外，知识转移模型也备受学者们青睐。其中Nonaka的SECI知识螺旋模型[7]和Gilbert等人用事件划分转移活动阶段的过程模型[10]较具代表性。究其本质，知识转移即一种包括准备阶段、运行阶段以及整合应用阶段的过程，涉及知识发送方、转移的渠道、知识接收方和转移的情境等。一般地，知识势差形成的原因是转移主体间的知识存量差距，在特定情境的推动下，知识将从高势能一方转移到低势能一方，随后知识的接受方将对接收到的知识进行进一步的加工处理，最终转化为自身知识，并将其应用到实践中。

在我国中长期发展规划的指导下，产学研合作是我国科技政策的重点之一，产学研合作技术创新体系成为国家创新体系建设的关键，为我国技术创新提供了重要保障。在产学研合作中，通过知识转移形式能够推动知识在流动中不断增值，一方面可以促进大学、科研院所的知识资源价值的实现，另一方面也能推动企业创新能力的提升，进而带动区域经济的快速发展。自党的十八大以来，我国建设创新型国家的进程逐步加快，产学研合作中的知识转移对于提高科技成果转化率、提升国家自主创新能力的推动作用愈发显著，愈来愈多的学者们也开始关注和重视产学研合作中的知识转移问题，并取得了丰硕的研究成果。

当前，关于产学研合作中的知识转移主体，大多学者看法都较为一致，认为知识转移活动主要在大学、科研院以及企业等中进行。从知识转移模式出发，王艳等人提出了显隐知识在4种不同的方式中转移和扩散的过程模型[11]；刘岩芳等通过构建发送、接收系统的过程模型，探究高校、科研院所人员发送知识，企业对新知识进行过滤、吸收的过程[12]。在探究影响因素中，林莉等人证实了知识转移意愿对于发送方更为重要，吸收能力则是对作为接收方的影响更大[13]。王欣等人从动态能力视角出发，确定了知识协同意愿、知识势差以及合作模式因素的重要性[14]。此外，刘芳将产学研知识转移视为在跨越组织边界基础上实现的知识分享和整合创新的活动[15]。Siegel等人则表示产学研合作知识转移不仅有利于增加大学和企业的资金，而且更能促进一国经济增长[16]。

基于以上分析，本文得出产学研合作知识转移的过程模型如图1所示。

图1 产学研合作知识转移的过程模型

（二）产学研合作中的信任

信任是个层次多维的复杂概念，蕴含着巨大的价值。组织间的信任正是起源于信任研究。尽管吸引了诸多学者的关注和探索，但目前在组织间信任的结构维度问题上仍见仁见智。按照信任的理论基础，信任往往被划分为计算类型和关系类型的维度。其中，计算型信任指组织经过遵从合约和机会主义行为的理性评估，发现遵从合约带来的利益更大[17]；而关系型信任指的是不同组织之间拥有相似的价值观和强烈的共享信念，进一步推动组织相信其他组织的诚实及诚意[18]。同时，基于计算、了解和认同的信任是基于动态发展阶段的信任划分也获得了较多学者的认可。预期合作伙伴掌握并能较好运用专业技术的能力信任、信赖合作者会基于动机善意做出有益行为的善意信任以及对合作者摒弃机会主义行为，选择遵守规定的契约信任是依据能力和动机视角所进行的探究。在感性和理性的基础上，情感型信任和认知型信任也较为常见。此外，根据Roger C等人的理解，若愿意并期望对方完成特定行为且不存在监视或控制对方行为的发生是组织间信任的关键[19]。

当前，国内外竞争环境日趋激烈，产学研合作主体若能积极促进知识在组织间流动，高效且有序地进行知识管理，才能最大程度地利用知识、增加组织的知识存量和质量。然而，产学研合作中的知识大多是隐性的，且容易受到复杂因素的影响，往往难以实现高效的表达和传递。其中，作为人际关系的主要组成部分，信任成为影响产学研合作行为的关键因素。为防止发生机会主义行为，降低知识转移活动参与者的风险预期并提高收益预期，产学研合作主体需要评估对方的信任水平，由此得出对方在未来合作过程中的可靠性、诚信度以及合作能力的预期。

基于相关文献回顾，本文将试着从计算型、关系质量型以及制度型的维度探究产学研合作知识转移中信任的作用。（1）计算型信任旨在通过成本和收益的对比判断得出信任关系。进一步地，细分为声誉和能力两个维度。一方面，直观判断合作伙伴的可靠性关键是基于组织声誉的优劣情况。重视声誉建设的组织不仅会要求自己按照约定履行义务和责任，而且也相信合作伙伴亦会如此；另一方面，对合作伙伴专业技术能力的认知很大程度上也影响着信任的建立。当通过能力来选择合作伙伴时，组织更愿意选择和高技能伙伴合作，相信对方能将工作做到令人满意。因此，计算型信任有利于降低知识转移者的风险预期，提高参与的意愿水平，从而为产学研合作的知识转移奠定坚实的基础。（2）关系质量型信任是基于社会关系而产生的信任。一般的，既有关系认为人们会根据对方和自身的既有关系来发展信任，当合作伙伴之间存在血缘、地缘、共同经历和经验等既有关系时，会拉近合作伙伴之间的心理距离，有助于知识转移的有效进行；从交往关系考虑，与合作伙伴之间进行交往会增进对伙伴的“社会记忆”，在长久和高频率的社会互动过程中累积的经验认知以及情感投入有利于产学研合作各方的知识透明度，有利于降低知识转移成本和提高知识转移效率。（3）制度型信任是在合作组织系统的契约和现存法律法规的保障基础上，相信对方会履行约定的责任和义务。尤其在动态环境中，契约和法律法规提供了强制性制度框架，明确了机会主义行为，设定了合理的奖惩机制。完备的契约和法律法规能够进一步降低风险，保障产学研合作各方进行知识转移的利益分配。鉴于此，本文认为基于信任来开展产学研合作的过程中，必然伴随着知识转移与知识应用，同时信任的三个维度都会影响知识转移，因此本文提出信任影响产学研合作知识转移的概念模型，如图2所示。

图2 信任影响产学研合作知识转移的概念模型

二、信任影响产学研合作知识转移的系统动力学模型

（一）系统动力学方法的适用性分析

产学研合作过程中的知识转移活动受到多种因素的作用与影响，又兼具着非线性和动态性的系统特性，因而难以用量化的形式表示，但它又同时具备较为明确的系统边界和特定的行为规则。系统动力学正是一种紧密结合系统理论与计算机仿真的科学[20]，强调的是系统行为的内部结构决定其模式和特征，且该行为模式对大部分参数的敏感程度较低，因此系统中各个变量的变动情况都能通过要素的流动路径和作用关系来反映。可见，该方法综合考虑了定性与定量两种研究的影响，适用于探究复杂社会经济系统的整体行为，且能为其提供恰当的建议参考[21]。因此，系统动力学模型的构建可以较为理想地用来研究信任对产学研合作中知识转移活动影响的动态关系。

（二）系统边界的界定及基本假设

明确系统尚待解决的问题同时选择性忽略系统中不重要的因素是系统动力学建模的重要步骤，由此可以确定清晰的系统边界[22]。所研究的变量和时间的跨度共同确定了系统边界，需要以研究对象和目的为中心来开展分析。本文综合考虑了时间问题，在现有研究基础上，选取产学研合作知识转移系统作为研究对象，并将信任作用下的产学研合作知识转移过程中的变化特征分析作为研究目的。其中，系统人员主要包括高校、科研院所以及企业；系统内部行为以知识转移为核心内容，主要涵盖转出方和接收方两者的知识创新和知识转移，系统的组成因素先是剔除非必要的外生变量，然后纳入知识差距、信任、知识输出能力、知识吸收能力以及知识需求匹配参数这几个重要变量，其中信任是本研究的主要关注点。

根据系统的边界和研究的重点，现对模型的实际情况作出如下基本假设：

H1.本研究中涉及的高校、科研院所与企业属于同一个产学研合作系统，且该系统的知识转移只在产学研合作主体间发生，其他任何形式的知识交流活动并不纳入研究。

H2.作为知识转出方的高校、科研院所和作为接收方的企业存在知识势差，且转出方的知识初始存量要显著高于接收方。

H3.在转移阈值允许的前提下，知识势差的存在一定会引起知识转移。其中，转出方拥有转移意愿，接收方具备吸收转移知识的能力。

（三）因果关系模型

本文仅限于考虑高校和科研院向企业进行知识转移的活动。在转移活动过程中，知识转移量受到以下因素影响：（1）知识差距指转出方知识总量与接收方知识总量之间的差值，该值与知识转移量呈正相关；（2）转移阈值指接收方与转出方知识存量的比值，该值决定了知识转移是否发生，当达到阈值时，知识转移就立即停止；（3）知识需求匹配参数取值越大，意味着企业会更加重视高校、科研院所转移进来的知识；（4）知识吸收能力反映了企业整合、应用转移知识的水平；（5）知识转移活动的开展必须重视信任的影响，即应该将计算型信任、关系质量型信任以及制度型信任纳入研究范围。另外，知识转移双方的知识创新率、淘汰率又同时影响到彼此的知识创新量和淘汰量。鉴于此，本文运用系统动力学的方法构建了上文所涉及的所有变量以及包含多条反馈回路的产学研合作知识转移模型，以此来探究信任对产学研合作知识转移的影响。因果关系图如图3所示。其中包括了6条因果反馈回路，3个属于自我增强的正反馈环，3个属于自我调整的负反馈环。

图3 因果关系图

（四）系统流图

产学研合作知识转移是个动态复杂的过程，为了更具体地反映转移过程中的动态反馈机制，根据知识转移影响因素的因果关系，在充分考虑数据可计算性和现实性的基础上，用系统动力学的方法绘制了如图4所示的系统流程图。其中，涉及状态变量2个、速率变量5个、辅助变量11个和常量9个，共27个变量。

图4 系统流图

（五）方程设计及参数说明

本文对系统流图中的变量方程和常量参数进行如下设计及说明：

1.状态变量方程设计及说明

高校、科研院所知识存量=INTEG（高校、科研院所创新知识量–高校、科研院所知识淘汰量，100），初始值为100。企业知识存量=INTEG （企业创新知识量+知识转移量–企业知识淘汰量，20），初始值为20。一般地，高校、科研院所和企业之间存在知识势差，故这里将二者知识存量初始值分别设定为100和20。

2.流率变量方程设计及说明

高校、科研院所创新知识量=高校、科研院所知识存量×高校、科研院所创新率。企业创新知识量=企业知识存量×企业知识创新率。

高校、科研院所知识淘汰量=STEP（高校、科研院所知识存量×高校、科研院所知识淘汰率，6）。企业知识淘汰量=STEP（企业知识存量×企业知识淘汰率，6 ）。在产学研合作知识转移过程中，知识淘汰具有一定的滞后性，因此这里运用滞后期为6个月的跃阶函数表示。

知识转移量=DELAY1I（IF THEN ELSE（转移阈值<0.8，知识差距×高校、科研院所知识发送能力×企业知识需求匹配参数×企业知识吸收能力×信任，0 ），2，0）。实际上，知识转移过程复杂，作为知识的接收方需要一定时间来理解和消化转移进来的知识。因此，本文采用延迟时间为2个月的一阶延迟函数来表示。

3.辅助变量方程设计及说明

高校、科研院所创新率=WITH LOOKUP (Time,([(0,0)–(36,1)], (0,0.2), (36,0.3)))。企业知识创新率=WITH LOOKUP (Time, ([(0,0)–(36,1)], (0,0.1),(36,0.2)))。为表达清楚合作主体知识创新率与知识存量间的关系，故通过表函数的形式设定仿真时间为36个月，创新率水平在原基础上线性提升1%。

平均知识水平=（高校、科研院所知识存量+企业知识存量）/2。

知识差距=高校、科研院所知识存量–企业知识存量。

转移阈值=IF THEN ELS（企业知识存量/高校、科研院所知识存量<0.8，企业知识存量/高校、科研院所知识存量，0.8）。转移阈值反映的是知识转移的程度，是通过接收方知识存量与转出方知识存量的比值来表示。当该值达到0.8时，为保持自身竞争优势，转出方会停止知识转移行为。

企业知识需求匹配参数=WITH LOOKUP (Time,([(0,0)–(36,1)], (0,0.6), (36,0.8)))，其中，初始值为0.6，最终值为0.8。企业知识吸收能力=WITH LOOKUP (Time, ([(0,0)–(36,1)], (0,0.4), (36,0.9)))，其中初始值为0.4，最终值为0.9。因知识接收方的知识需求匹配参数和知识接受能力会随时间推移而发生变化，故采用表函数的形式来表示。

信任=计算型信任×关系质量型信任×制度型信任。计算型信任=能力×声誉。制度型信任=交往关系×既有关系。关系质量型信任=契约保障×法律法规。

4.常量赋值及说明

一方面，将高校、科研院所的知识淘汰率设定为0.1；另一方面，考虑到我国发明专利法定年限为20年，所以将企业的知识淘汰率设定为0.05；此外，高校、科研院所知识发送能力设定为0.8；最后，声誉、能力、既有关系、交往关系、契约保障和法律法规均在[0,1]的区间内取值。

三、信任对产学研合作知识转移影响的模型检验与灵敏度分析

（一）模型检验

回顾文献可知，系统动力学模型可以采用多种方法进行检验，这里本文将依据李志宏、张军[16]和许庆瑞等人[23]的观点，通过拟合检验和极端情况检验来分析信任对产学研合作知识转移影响模型的有效性及合理性。

1.拟合检验

本文通过对比模型的行为、变动趋势与现实中产学研合作知识转移系统的特征及变化规律的拟合情况来分析模拟结果的有效程度。采用Vensim PLE软件在36个月的仿真时间内对模型进行仿真分析。具体仿真结果如图5所示。

图5 重要变量的仿真结果

随着时间的推移，由图5可知，（1）承担知识转出的高校、科研院所和承担知识接收的企业的知识存量均不断增长，且在同等条件下，高校、科研院所的知识存量的增长速度要明显快于企业。其原因在于知识转出方具有更为雄厚的知识基础和较强的知识创新率，而这显然与实际情况相符。（2）同样，高校、科研院所的知识创新量和企业的知识创新量也都逐渐增多，但企业因为知识存量基础和创新率水平都远不如于高校、科研院所，所以高校、科研院所的创新知识量的提升幅度更加显著。（3）此外，双方的知识淘汰量在迟滞6个月后均呈现持续增加的趋势，而高校、科研院所的知识存量更大，所以知识淘汰量也相对更高。（4）转出方的知识创新量和知识存量随着双方合作时间的累积均超过企业，且二者间的知识差距不断扩大。相应地，其知识转移量也逐渐增长。

由仿真的运行结果可知，模拟得到的产学研主体的知识存量、知识创新量、淘汰量、知识差距和知识转移量的曲线变化规律与现实中产学研合作动态知识转移过程的拟合度较好，意味着本文构建的产学研合作知识转移模型可以较为真实地反映高校、科研院所向企业进行的知识转移活动。因此，本文基于信任视角构建的产学研合作知识转移模型具有合理性和有效性。

2.极端情况检验

为了检测系统模型方程的稳定性和可靠性，本文通过极端情况假设来判断现实系统的动态演变规律是否还会存在。通常地，极端情况检验是通过对某个或某几个变量取极值时模型所作出的反应来判断。本文主要是通过声誉、能力、既有关系、交往关系以及契约保障取极值时来判断对知识转移量、企业知识存量的影响，其他变量取值以此类推。第一种极端情形是声誉和能力取值为“1”；第二种则是既有关系、交往关系和契约保障均取值为“1”时的情形，结果如图6所示。可知，在上述变量取极值时的相关曲线变化趋势和上面变量不是取极值时的图5结果相类似，进一步证实了该模型方程具有良好的稳定性和可靠性。

图6 极端情况检验结果

（二）灵敏度分析

灵敏度分析是通过变换模型中的相关数值来对比分析模型变量的输出变化，以此来判断模型对于参数变化的灵敏性。此外，基于系统动力学视角的知识转移，一方面可以通过知识转移量的变动过程来探究，另一方面可以通过作为企业知识存量的变动效果来探究。在此，本文将同时选取知识转移量和企业知识存量的变化趋势来全面分析高校、科研院所与企业之间的知识转移活动的过程与效果。在分析产学研合作知识转移中信任因素的具体影响时，本文会通过调整计算型信任、关系质量型信任以及制度型信任的数值，以及同时调整三种维度的信任，以便后续为产学研合作知识转移提供些许建议。

1.计算型信任灵敏度分析

在固定系统中其他参数原始取值不变的前提下，将计算型信任下的声誉、能力取值分别由初始值0.3依次调整为0.4，0.5，0.6，0.7和0.8，得到的计算型信任与知识转移量、企业知识存量的灵敏度分析结果如图7所示。

图7 计算型信任灵敏度分析结果图

图7可知，知识转移量与企业知识存量会随着声誉和能力数值的增加而增加，因此，基于声誉和能力的计算型信任可以提升知识转移量与企业知识存量。通常地，转出方与接收方对成本和收益的预期是决定知识转移行为发生的关键，合作主体间的知识转移效果依赖于转移主体间的合作期望。换句话说，转出方愿意和接收方共享知识的前提是能够从中获取利益。与此同时，计算型信任是将行动者假定为兼具“有限理性”和“机会主义”的个体，在遵循“前瞻性决策规则”的基础上，能够较好反映出对另一方行为的可靠性、可预测性的积极预期。当产学研合作主体拥有良好的声誉并且具有较强的能力时，双方通过成本与收益的计算会进一步相信双方合作的目标会顺利实现，进而会增强知识转移意愿。因此计算型信任的提高会逐步提升产学研合作知识转移效果。

2.关系质量型信任灵敏度分析

在固定系统中其他参数原始取值不变的前提下，将关系质量型信任中的既有关系和交往关系取值分别由初始值0.2依次调整为0.3，0.4，0.5，0.6，和0.7，得到关系质量型信任与知识转移量、企业知识存量的灵敏度分析结果如图8所示。

图8 关系质量型信任灵敏度分析结果图

由图8可知，知识转移量和企业知识存量随着关系质量型信任水平的既有关系和交往关系的增强也随之提高，这表明关系质量型信任对产学研合作知识转移有促进作用。通常地，当合作双方熟悉程度较低时，价值观和行为规则等方面难免存在偏差，导致双方交流存在困难。但当合作主体间的既有和交往关系更为紧密时，可以降低双方信息的不对称。同时，知识经验不仅能够增强合作主体间的情感依赖，也能增强双方在知识转移过程中的能动性，进而有利于知识转移的发生。

3.制度型信任灵敏度分析

在固定系统中其他参数原始取值不变的前提下，将制度信任中的契约保障和法律法规分别由初始值0.4依次调整为0.5，0.6，0.7，0.8和0.9，可得到制度型信任与知识转移量、企业知识存量灵敏度分析结果如图9所示。

图9 制度型信任灵敏度分析结果图

由图9可知，随着契约保障和法律法规初始值的提高，知识转移量和企业存量上升趋势保持一致。一般而言，制度的保障作用会加强一方对另外一方完成合作的信心，且越细致完备的契约和法律法规的约束会督促合作主体以诚实可靠的方法，按照要求来履行责任和义务，不仅减少了责任分工、利益分配等矛盾和问题，也有利于促进高校、科研院所向企业转移知识。

4.信任灵敏度分析

在固定其他参数不变的情况下，将关系质量型信任中的既有关系和交往关系分别由初始值依次调整为0.4，0.5，0.6，0.7和0.8，制度信任中的契约保障和法律法规分别由初始值依次调整为0.3，0.4，0.5，0.6和0.7，相应地，制度信任中的契约保障和法律法规也分别由初始值调整为0.5，0.6，0.7，0.8和0.9，得到信任与知识转移量、企业知识存量的灵敏度分析结果如图10所示。

图 10 信任灵敏度分析结果图

由图10可知，计算型信任、关系质量型信任以及制度型信任的同步提高，会显著提升知识转移量与企业知识存量。综合对比观察图7～图10，当计算型信任、关系质量型信任以及制度型信任同时增加时，知识转移量和企业知识存量均大于单独调整某一种信任的情形。另外，知识转移量与企业知识存量的增长幅度也会因为信任水平的整体提高而变得更加显著。由此可知，同步提高三种类型的信任水平对知识转移的影响程度均明显高于提高单一信任水平的情形，这恰好也证实了计算型信任、关系质量型信任以及制度型信任三者之间的配合会对产学研合作知识转移的影响产生互补作用。

四、结论与启示

（一）结论

本文从信任视角切入，运用系统动力学的方法将复杂的知识转移关系进行简化，对创建的产学研合作知识转移的因果关系模型和系统流图进行了仿真与灵敏度分析，得到以下相关结论。首先证实了信任在产学研合作的知识转移过程中发挥着重要的作用。仿真结果表明本文所构建的系统动力学模型能够较好地模拟信任对产学研合作知识转移的影响的现实状况，故该模型及结果具有合理性与有效性。其次，计算型、关系质量型以及制度型三个维度的信任均有利于产学研合作的知识转移。其中，计算型信任意味着双方通过成本与收益的判断认可合作目标的可获得性，因此增强了知识转移的意愿；关系质量型信任以认知和情感为基础，降低了双方信息的不对称性，有利于发挥主体能动性；制度型信任明确了知识转移双方的职责，促进了双方的互惠互利。最后，计算型信任、关系质量型信任以及制度型信任对产学研合作知识转移的影响存在协同效应。知识转移量和企业知识存量在三种信任参数均进行调整时的数量会显著高于单独调整其中一种信任类型时的数量，这就意味着注重三种信任水平的综合建设往往比只提重视单一信任水平的提升更加有效。

（二）启示

本文的研究结果可以为产学研合作主体提升信任，促进知识转移提供一定的管理启示。具体而言，首先，作为信任发展的重要驱动力，良好的声誉和能力建设是有效起点。为了更好地驱动产学研合作知识转移的顺利开展，产学研合作主体要注重自身组织声誉和能力的建设。一方面，产学研合作主体要注重树立良好的组织形象，坚守制度信念、履行契约承诺，另一方面要逐步加强自身能力的建设，降低合作风险，以此增强合作伙伴知识转移的意愿和信心。其次，为了消除不确定环境下主体信息不对称而造成的理解偏差，产学研合作主体要充分运用好既有关系和交往关系，通过积极的情感交流行为，在善意互动的基础上积累合作经验，形成彼此的心理预期和心理契约，推动双方知识转移目标更好地实现。此外，为了明确产学研合作知识转移双方的权利和义务，可以通过完备的激励和惩罚等机制对产学研合作知识转移的活动加以引导和控制，在减少合作伙伴机会主义倾向的同时协调合作各方利益，构建良好协作环境。最后，要充分激发不同维度信任水平的协同效应。当前我国正在由制造大国向创新型大国迈进，产学研合作作为其中的重要途径，关键在于提高知识转移的效果。其中，良好的声誉塑造和能力建设是产学研合作知识转移活动的开端，重视产学研合作主体的既有关系和交往关系是增强合作主体凝聚力的有效途径，契约和法律法规是规避产学研合作伙伴机会主义行为的重要保障，因此，产学研合作主体在知识转移过程中可以根据具体情况综合重视多种信任水平的建设，以此实现产学研合作知识转移的最优化。