基于大数据的区域技术转移体系设计与路径研究

摘要：推动科技成果转化是政府加强科技与经济社会发展紧密结合的最关键环节，对促进经济转型升级、产业结构优化调整和做强经济发展新引擎具有重要的意义。文章围绕如何更加高效地建立基于大数据的区域技术转移发展路径，提出建立“嵌入式”成果转化PDCA管理机制、五方“市场化”科技成果转移服务机制、建立大数据科技成果服务系统3个科技创新和成果转化耦合协调路径，对提升科技创新成效与成果转化成效比例协调性，提高创新投入与产出绩效，实现技术创新和成果转化耦合发展，建设成渝地区具有重要影响力的科技创新中心提供建议参考。

关键词：耦合协同发展；嵌入式；市场化；大数据

中图分类号：G312文献标志码：A

0引言

党的二十大报告提出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑［1-2］。推动科技创新和成果转化是实现科技管理与经济发展最关键的环节［3］。随着人工智能的快速发展，大数据技术的应用为科技创新和成果转化提供了丰富的数据基础和决策支持，使得技术转移的效率和成功率显著提高［4］。产业发展的源头在科技创新，关键因素在人才支撑，同时离不开思维的转变。大数据技术可以通过收集、整理、分析、推送大量数据，有效识别技术需求和供给，促进技术与市场的对接。加速大数据产业发展进程，必须立足数据思维“大视野”。大数据为科技创新提供新的驱动力，通过对海量数据的分析和挖掘，可以找出新的知识和创新点。在这一背景下，研究成渝地区基于大数据的区域技术转移发展路径，可以解决现行条件下技术转移效率低下的问题，对促进区域科技创新，加快建立现代技术转移体系具有重要理论依据，为政策制定者、技术经纪人、技术转移机构提供模型和参考。

1建立“嵌入式”成果转化PDCA管理机制

深度运用人工智能、大数据等新一代信息技术，实现对科技成果创造过程的精准评估等服务［5］。将科研项目全流程中科技成果转化过程划分为成果转化计划与科研目标制订（P）、转化执行（D）、转化考核与监控（C）和转化评价与提高（A）4个步骤［6］。由企业和技术转移机构共同实施科技创新和成果转化，将技术转移机构由第三方身份转变成当事者身份，按照PDCA模式进行管理，在每个步骤中找出整改项和风险点，制定整改和完善措施，以此形成标准的双面制企业科技创新和成果转化流程，建立科技创新“ISO”体系。

11路径模型

将成果转化划分为P、D、C、A 4个阶段，每个阶段均包含技术转移机构和转化单位两个主体，共同实施“嵌入式”技术转移，包括转移效率、市场接受度、技术创新性和经济效益等，提高科技成果成功率，如图1所示。

12实施路径

（1）P阶段。技术选题是成果转化的关键，决定技术转化的方向以及地区产业发展的趋势。该阶段虽然投入的成本相对较低，但不确定因素较多，其主要风险是选题不当将会造成项目低水平重复实施。如何确定选题，将更多地依赖于技术转移机构对技术路线、技术趋势以及宏观发展方向的研判，同时对科技主管部门的决策也提出了新的要求。技术转移机构应对项目单位进行全方位诊断，找出问题，对问题进行分析，其中明确最主要的原因；技术转移机构和项目单位共同制订科技成果转化实施计划。在这过程中，技术转移机构作为前期的参与者，能更好地了解科技成果存在的问题，避免在后续转移转化过程中出现评估难、问题多、定价不准等技术风险。项目单位在这个阶段，可以通过自评方式找出问题，提出解决方法。通过两个途径，可有效解决存在的问题，能基本制定成果转化的实施方案。

（2）D阶段。技术转移成果立项是选中项目的难点，决定技术能否转化实施、能否按期产业化、能否带动产业发展的关键。该阶段需要投入一定成本，但不确定因素也较多，其主要风险是项目主体选择不当将会造成项目实施推进不力、项目无法完成或达不到预期目标。如何确定技术转移项目，需要从项目技术方案、成果单位实力、创新团队能力、资金保障能力、技术基础等多个方面进行研判。技术转移机构可以协助项目单位建立计划体系，有效提高技术的实施效率。同时，技术转移机构按照技术转移评估体系、科技成果转化体系和知识产权保护体系，帮助项目单位建立质量监控体系。项目单位在此阶段，也可以通过建立程序文件进行质量监督。

（3）C阶段。此阶段是所有阶段中投入资金成本最高的阶段，但该阶段风险在大幅下降。该阶段最大的风险是成果转化实施管理水平和项目组织能力。主要包括3个结论：一是项目实施合理，项目继续实施；二是项目实施出现一般问题，项目整改继续实施；三是项目出现重大问题，项目即刻中止。技术转移机构通过外审方式对成果转化过程实施监督检查，建立不合格项清单。项目单位通过内审方式对成果转化过程实施监督检查，建立不合格项清单。两个清单进行比对，分析存在问题的原因，限制成果转化的因素等，提出解决方案。

（4）A阶段。该阶段为绩效达成阶段，项目实施的风险降到最低，其最大的风险是项目能否快速占领市场，达到预期经济和社会效益。这个阶段最核心的因素是企业的经营管理水平和市场把控能力。技术转移机构与项目单位总结成果转化中存在的问题，总结出相关经验。对实施的不合格项目进行整改，整改完毕的通过D—C—A流程进行销号。对无法实施整改的，按照P—D—C—A流程进行下一轮的循环。

2五方“市场化”科技成果转移机制

企业、政府、高校科研机构等是我国科技成果转化的重要主体［7］。按照三螺旋理论，第一类组织为单独创建。此类机构在我国目前仍属于主要群体，如电子科技大学技术转移中心、四川大学科技园等。第二类组织为政、学、产组合。一般包括政企合作（Government-enterprise Cooperation Creation， GECC）、政校合作（Government-school Cooperation Creation， GSCC）、校企合作（School Enterprise Cooperation Creation， SECC）和新型研发机构（New Research and Development Institutes， NRDI）4种模式。第三类组织为“政府搭台、企业出题、高校解题”“线上线下双轮驱动”的全新合作模式。但现有3种模式均忽略了技术转移机构这一关键组织，从而较大程度影响了技术转移的效率。

21路径模型

探索建立政府（G）、高校（S）、企业（E）、技术转移机构（T）、金融机构（F）五方深度融合的GSETF（Government-School-Enterprise-Technology-Financial）模式，其基本流程为高校发布科技成果→技术转移机构数据分析与匹配→成果评估→成果定价→企业实施转化→金融机构给予资金保障→政府给予奖励→商业化，形成五方闭环的技术转移体系，如图2所示。GSETF模式具有高效、灵活的优点，具体如下：（1）高校可以将海量的技术成果进行发布，降低高校转化成果的压力，提高成果转化效率，节省成本；（2）技术转移机构可以发挥其专业化服务的优势，科学合理地对技术成果作出评价、定价和商业策划；（3）企业无须对所需成果进行寻找，但企业的技术需求能够得到最大程度的满足；（4）政府无须投入过多的行政成本进行科技成果的转移转化工作，即可实现技术交易的跃升；（5）金融机构有专业机构的支持和技术鉴定，可更高效地提供融资服务。GSETF模式在提升技术转移的绩效中，也存在一定的问题：（1）高校需要完善成果发布机制，政府需要出台引导政策，这个过程中可能会出现虚假交易、骗取补助的情形；（2）对企业来讲，可能降低其科技创新的积极性，缩小人才成长的路径。

22实施路径

依托校企合作、产业联盟、专家人才服务等多种形式，通过专家服务+技术交易对接的方式开展技术服务和科技成果转移。探索“许可+协议定价”科技成果转化模式，吸引高校和科研团队开展合作。

（1）成果获取。重点评估是否能凝练需求。具体为，高校发布的项目能不能体现定位和预期目标，项目的组织程序、项目的预期创新性能不能满足需求。开展技术选题评估，有助于后续完善实施的规范性、合理性和公开、公正、公平的原则。要考虑与政策的符合性，满足现阶段科技规划、远期科技计划的适应程度。预期目标可行，无夸大、缩小或无法完成的不合理情形。技术转移机构能针对高校的科研能力、科技成果、科技人才等建立数据库，实现高校按月、季等方式发布最新的科研成果。技术经纪人要懂技术，能用技术语言与研发人员沟通，从而精准掌握技术的基本内容、创新点。

（2）成果匹配。应组织专家，运用科学的评价程序和方法对项目技术进行评审。重点考察技术创新问题的方法，提出解决问题的前瞻性思路，科技创新能力和水平，是否具备前瞻视野、创新思路，项目单位是否拥有过硬的科研能力，设备设施和软硬件条件，项目技术基础是否可行，提出的路线是否明确，指标是否具有可考核性。技术转移机构能针对企业的技术现状、技术需求等建立数据库，实现企业需求与高校发布精准匹配。技术经纪人要懂市场，能够找到市场需求并推动商业化落地。

（3）成果交易。与普通模式相比，“五方模式”的项目担负着区分“良驹和劣马”的责任。该阶段重点考核项目经济价值、创新成果的绩效，项目组织管理水平等，对创新较好的项目，金融机构给予支持。技术转移机构能精准地对技术成果进行估价，完善技术交易和知识产权交易流程，最大程度降低交易存在的各项风险。技术经纪人要懂财务，知道怎么通过财务和融资来快速实现资金需求。

（4）技术转化。技术转移机构能够帮助企业快速建立生产体系，完善生产工艺流程，建立关键控制点。技术经纪人要懂管理，知道如何帮助企业降低市场开拓的不利因素和实施过程中可能存在的法律风险。通过验收的形式，评估项目的技术先进性、技术的突破性、技术的创新性和经济可行性，通过评估发现存在的问题，提出解决方法。实施绩效评估，在项目实施1～2年后开展绩效评估，重点评估企业实施转化的能力、市场开拓能力。同时，评估后续吸收消耗再引进能力，转化收入和经济效益、社会效益的应用价值。

（5）技术融资。技术转移机构能够帮助企业尽快享受各项产业政策，对接科技金融，最大程度帮助企业解决资金难题。技术经纪人要懂政策，知道如何帮助企业争取政策支持和融资。

实际成果转化中，可以按照院校、技术转移机构、转化企业结合科技成果的特点、技术市场成熟度、转化企业的资金投入和承担的知识产权相关的风险、转化企业所处行业、转化企业所处阶段、转化企业所获得的权利、院校的商业化收益、院校决策流程和程序的复杂度等标准考虑不同转化方式。结合科技成果的“两度（技术成熟度、市场成熟度）”选择转化方式，通过专家服务+技术交易对接的方式开展技术服务和科技成果转移。探索“许可+协议定价”科技成果转化模式，吸引高校和科研院所开展团队合作［8］。对技术转移机构在级别认定、年度评估、转移成效等方面给予激励。

3建立大数据科技成果服务系统

目前，全国各地都相应地搭建了数字化平台，以此来满足企业获取发展所需要的政策法规及成果信息。但基于现有的数字平台，很难做到实时监控搜集各平台发布的相关信息，导致企业获取的信息呈零碎化、片面化，这样获取的信息对企业的发展来说也失去了时效性。在大数据与科技创新实际融合中，可以把高新技术企业、科技型中小企业、创新平台、技术转移机构等创新主体进行画像，通过自动计算系统实现与信息匹配、信息采集、成果推送、在线服务等深度融合，实现依托大数据的算力、算法，提升科技创新综合效力。

31数据采集与推送

搭建基于大数据的智能数据采集和信息推送方法及系统［9］，如图3所示。该系统采用大数据技术，将相应的技术孤岛数据，采集整合为统一的数据集，通过数据分析，根据企业技术需求，进行技术信息精准推送。企业可以在线浏览相关科技创新政策，可以快速准确查询到相关技术，提高办理效率。具体过程如下：首先，云端服务器会通过企业的经营范围来筛选出相应的关键词。将筛选出的关键词和自身预先分类设置好的行业进行配对比较，将满足匹配的行业信息返回到用户终端。其次，企业用户能够在终端上根据自身的需要，选择所需的行业发送到云端服务器。最后，云端服务器根据企业用户所选择的行业和其预先分类的行业进行数据库的关联［9］。这样能够在应用时根据企业用户的反馈来匹配相关的政策、成果信息，进行实时推送，从而提升推送政策、成果信息和企业实际需求的契合度、精准度。

调和“供给型”和“需求型”政策工具使用的强度偏差［5］，破解政策工具选用时的结构性失衡问题；优化大数据政策供给平台，建立“积分制”科技创新激励机制。本着“分类量化、逐项积分、年底结算”的原则，通过精准推送系统实现政策的精准直达。系统通过自设的计算模块对企业的各项数据和创新进行自动赋分，企业在年度终对企业得分进行复核。企业的最终得分将与获得的各项资金支持、人才支持、企业评先评优等挂钩。

32科技创新用户评估

信息评估法是一种信息分析法［10］。它是在对海量的相关科技信息进行综合分析的基础上，经过大数据的自动筛选和比较，对满足决策需要的信息进行加工，通过综合比较、经济比较、功能比较、时间比较、区域比较等的一种形式。可以通过建立科技信息评估体系，获取待评估用户的交互信息，再根据用户的交互信息划分第一交互异常范围，如图4所示。这样凭借第一交互异常的范围来获取其约束范围相应的第一去极化分析结果。通过对第一去极化分析结果和第一交互异常范围的去极化分析结果进行拼接，以此获取第二交互异常范围。把获取的第二交互异常范围加载到用户交互信息，从而获得评估后的目标用户交互信息。在这个过程中，评估系统完全能够对创新主体的信息进行充分分析评估，精准获取用户交互信息的关键描述内容［10］，为科技创新方向提供更好的帮助。对系统的构建而言也是十分方便的，整个系统及其各模块可以选择硬件或者软件，抑或者软硬件相结合的方式来实现。对于硬件部分主要依靠专用逻辑来实现；而软件部分主要依靠的是存储器，存储过程可以由合适的指令执行系统、微处理器或者专用设计硬件来执行［11］。

33创新企业数据化管理

基于大数据的创新技术的挖掘，为创新主体数据化管理带来了全新的可能性［12］；通过构建智能平台，可以实现对数据的自动化处理、分析和预测，从而大大提高科技数据管理效率，如图5所示。目前，系统的模块通过传统的多源数据收集技术采集的成果供应方面数据和技术转移运营方面数据不够全面［12］，导致该系统对数据分析的范围不够全面。可以依托大数据体系开展对创新主体数据的系统化管理，包括创新监测时间划分、创新数据采集、创新数据分析、创新汇聚数据采集、创新汇聚数据分析、综合数据分析以及创新预警处理。通过创新监测时间划分可以精确地追踪创新数据，有助于及时管理并解决问题。此外，对子时间区域的标记使得创新数据分析有迹可循，极大地提高了创新评估的准确性，通过预警处理模块实现迅速发现并处理存在的问题，确保创新过程管理的稳定性和安全性［12］。

4结语

本文对技术转移提供可借鉴、可操作的全新模式，通过构建基于大数据的政府、高校、技术转移机构、企业及金融机构等多方协作的技术转移模型，明确各方在技术转移中的角色与责任，促进资源的高效配置，能够实现技术资源的高效流动与共享，促进区域间的协同创新。同时，基于大数据的信息分析与决策支持，将为相关方在技术转移过程中提供科学依据，降低风险，提高成功率。

参考文献

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［10］王建全，李保霞.基于大数据的用户信息评估方法及系统：CN2023116723762［P］.2023-12-07.

［11］苏孟玮.AlGaN基深紫外发光二极管的可靠性研究［D］.南宁：广西大学，2021.

［12］王建全，李保霞.一种基于智能平台的企业数据化管理系统：CN2024110016419［P］.2024-08-20.

（编辑姚鑫编辑）