近年来，在世界范围内科技创新的时代背景下，知识转移（Knowledge transfer）逐渐成为多国产业界和学术界研究的热点议题。科技创新和知识转移之间有着紧密的联系。从科技创新中诞生的知识和技术为知识转移提供了动力和内容。知识转移将新颖的知识和技术传递到更广泛的领域和受众当中，加速了前沿科技的应用和迭代。知识转移是一个不断重复的动态过程，涉及知识的合成、传播、交流、共享、应用等多个方面。在各国政府的政策和资金支持下，过去几十年里，学术界和产业界的互动规模逐步扩大，形式增多，成果丰硕。知识转移已成为产学研合作的关键环节，在整合各方资源和优势、提升科技创新能力、培养综合性人才和推动社会经济发展方面具有重要意义。近年来，社会学、经济学、管理学等领域的学者，从多角度探索了产学研合作背景下知识转移的必要性和可行性，提出一系列有关转移途径和机制的决定性因素，为完善和拓展知识转移理论与实践提供了广阔的空间。

　　涉及诸多前沿和跨学科问题

　　德国汉诺威莱布尼茨大学哲学与经济史教授凯瑟琳·赫费尔德（Catherine Herfeld）和荷兰乌得勒支大学哲学与宗教学系助理教授奇亚拉·利西亚德拉（Chiara Lisciandra）表示，科学知识的广义定义不仅包括科学概念、方法、模型和理论等抽象知识，还包含通过学科实践习得的具体知识，例如研究对象及其特征、研究工具及其使用技能和使用协议。他们为知识转移预设了三个条件。第一，在源上下文中确实存在知识，而不是凭借直觉得到的猜想。第二，知识能够以某种方式从源上下文转移至目标上下文。第三，知识转移满足了某些认知层面的目的，例如解决目标上下文存在的问题。知识转移的对象、知识转移的潜在理由以及知识转移发生的特定背景都将影响科学知识转移的形式和结果。知识转移的背景可以是特定学科，也可以是子领域或特定研究领域，甚至是文化、历史、政治、制度、地理、经济和社会学情境。知识转移的典型案例不胜枚举。例如，心理学概念已被广泛引入经济模型当中，以展现决策背后的动机，解释亲社会行为、习惯性行为或成瘾行为等社会现象。心理学概念作为对经济理论的补充，能更充分地解析税收政策、交易行为或商品交换的复杂影响。

　　近年来，围绕知识转移争议机制和实践形式产生了大量相关研究文献。赫费尔德等人指出，学术界热衷研究知识转移的主要原因有两个。首先，知识转移在过去几十年间已经发展成为重大研究项目的关键特征之一，也是科学知识生产的重要环节之一。从不同学科的知识交叉点诞生出许多新领域，例如合成生物学、物理化学、计算社会科学、遗传语言学、气候科学等。因此，研究知识转移的性质和方式、转移过程的特性、各种情境下的知识转移前景和局限性以及知识转移与科学创新的关系等课题，有助于人们了解前沿科学的发展趋势，推动科学史、科学社会学和科学哲学的变革。其次，知识转移正在成为解决世界性难题的常用战略。调整国际金融体系、解码人类基因组、主动适应气候变化等重大议程，需要利益相关者从多角度、多途径解决一系列复杂难题，这就涉及多学科交叉。多学科的交叉融合是把某一领域具体问题设立的科学理论、概念和技术转移至新的问题或理论框架内，并与其他领域的知识碎片相整合。高度专业化的知识碎片经历概念与实践上的重新整合后，在新环境下成为解决复杂问题的多用途工具。

　　知识转移的多维途径

　　高校承担着为国家经济发展贡献新知识的重任。在高校、产业界和政府的三重互动中，高校不仅是追求卓越研究的学术组织，还担负推动知识产权商业化发展的责任。在产学研合作的背景下，知识转移牵涉社会惯例、法律权利和经济利益。美国新泽西理工学院管理学教授珊蒂·戈帕拉克里什南（Shanthi Gopalakrishnan）和美国理海大学商学院教授迈克尔·桑托罗（Michael D. Santoro）发现，“知识”和“技术”在含义上的接近，导致研究知识转移的学者将“技术”和“知识”交替使用。技术转移为改变大环境提供工具，知识转移则揭示大环境需要改变的原因。美国亚利桑那州立大学荣誉校董教授、亚利桑那科技政策与公共管理千禧教授巴里·博兹曼（Barry Bozeman）认为，人们在转让技术产品的同时，产品背后的科学知识也会随之扩散。

　　英国牛津大学卫生经济学高级研究员詹卢卡·法比亚诺（Gianluca Fabiano）等人认为，知识、个体、组织和学科的特征决定高校和产业会采用哪种转移机制。首先，在个人和机构之间相互转移的不仅是技术、专利和实物，还有具备不同特性的知识。目前，探讨知识和技术转移的文献主要根据知识的可编纂程度研究转移途径。知识的显性和隐性指的是在知识连续体的复杂性层面，知识可以言语化、书面化、图形化或以其他方式表达的程度。显性知识和隐性知识并不是对立存在，而是相互依存、相辅相成的关系。越容易表达或编纂的知识，越容易被转移；分析隐性知识则需要使用更复杂的手段，如研究人员口头传授或反复观测。基于对四个工业部门的调研结果，荷兰埃因霍温理工大学标准化与知识产权系主任鲁迪·贝克斯（Rudi Bekkers）等人表示，不同知识转移途径的重要性差异可以通过知识的基本特性来解释：内隐性（tacitness）、系统性和预期突破。具体而言，知识越容易被书写和发表，科学技术产出、非正式通讯、招收学生、合约性研究作为高校和产业转移知识的形式就越重要。

　　有学者从参与知识和技术转移的个体出发，研究产学研合作背景下知识转移的途径。美国加州大学洛杉矶分校社会学名誉教授琳恩·扎克（Lynne Zucker）和管理学院杰出名誉教授迈克尔·达比（Michael Darby）强调“明星科学家”的劳动力流动价值。“明星科学家”指的是在美国国家生物技术信息中心的DNA序列数据库（NCBI Gen Bank）公布过40组或更多基因序列的专家。扎克等人发现，明星科学家参与公司创办或为公司提供指导，推动了知识转移的良性循环。明星科学家的知识储备协助公司取得更大的市场成功，反过来，商业名誉有利于明星科学家创造出学术价值更高的出版物。研究显示，与公司合作或受雇于公司的明星科学家发表的论文，其被引用率明显高于其他明星科学家的文章。由此可见，知名学者与产业合作将提升高校的名誉，吸引更多优秀学者参与科学前沿热点课题研究，促进科学的共同发展和商业应用。

　　英国纽卡斯尔大学商学院创业与创新教授詹姆斯·坎宁安（James A. Cunningham）等人则探讨了首席研究员在大规模公共资助研究项目中的管理角色。首席研究员通过阐明研究计划、规划研究途径和措施，在学术界和工业界之间架起桥梁，成为知识转化不可或缺的人物。除此之外，美国亚利桑那州立大学公共事务学院助理教授克里斯托弗·海特（Christopher S. Hayter）等人分析了“学术型企业家”，例如教师、技术人员、博士后研究员和学生如何在高校传播和商业化新知识。学术创业，即以大学研究成果为基础创办公司，是区域和国家经济发展的公认驱动力。海特等人发现，研究生在大学衍生公司的建立和早期发展中起到关键作用。无论是设立战略规划，还是根据市场情况调整组织结构，研究生都扮演着与教授创业者相似的角色。

　　面对日益加大的发展压力，高校正在充分整合利用研究资源和教学知识履行“第三使命”。这意味着，高校有针对性地运用和转移学术知识，以帮助应对各种社会挑战，并且与公共和私营企业积极合作，转移技术，推动创新。美国在1980年颁布的《拜杜法案》中授予大学为美国联邦资助的科研发明颁发许可的权利，以此推动知识转移的制度化。学术机构对知识转移的管理逐渐转向评估和保护知识产权，并与工业部门对接。意大利都灵理工大学管理与工程系副教授保罗·兰多尼（Paolo Landoni）等人发现，国家政策和高校背景决定着管理知识和技术转移的组织结构。一些以学术成果引用频率高的大学为首的高校为缩减专利交易费用，提高对自研成果商业化的把控，在校内设立技术转移办公室。相比之下，“外部”模式下的知识转移组织通常由高校、公司以及两者共同参与创立或拥有的独立公司组成。“混合”模式下的知识转移组织则由校内技术转移办公室和校外公司构成。

　　基础知识的特征和知识产生的学科背景与社会环境，决定着不同知识转移途径的重要性。英国剑桥大学经济地理学教授玛丽亚·阿布雷乌（Maria Abreu）等人注意到，生物科学、工程学和物理学领域的学者比健康科学领域的学者更有可能参与所有类型的知识转移活动，尤其是专利许可、大学衍生公司等正式的知识转移活动。社会科学领域的学者更有可能涉及非正式和非商业性的知识转移活动。斯洛文尼亚卢布尔雅那大学经济与商业学院创业学教授博什坦·安东尼契奇（Bostjan Antoncic）等人发现，与社会科学领域的学者相比，更多自然科学领域的学者认为其所属院系高度注重创业。这种观念可能对从事创业活动（专利、许可、商业互动、合约性研究）的学者影响深远，对从事传统学术活动（学术会议、著作出版、基础研究）的学者的影响可忽略不计。

　　途径选择要贴近发展实际

　　法比亚诺等人把知识在高校和产业部门之间流动的不同方式分为渠道和流程，并进一步探讨了不同知识转移活动之间的互补性和动态性。个体知识在某个特定领域或社会网络中的重要性和核心地位决定着知识转移的机制。转移不同学科范畴的知识又涉及不一样的途径。因此，法比亚诺等人认为，根据产学研合作背景下知识流动的不同方式组建转移途径，将显著提升知识转移的效果。渠道是连接高校和产业的线性单向关系，也是单向转移第三方知识的媒介。在这里，不同类型的知识以不同的转移率在组织环境中移动。经由渠道转移的知识具有可编纂、可传播、可防止被挪用等特性。经由渠道的知识转移活动包括出版、引文、讲座、数据库访问、捐款、赠礼、拨款、知识产权商业化等。流程则是由高校和产业部门共同组成并高度参与的社会结构。在流程当中，已编纂的知识和可编纂的知识通过个体互动进入一个多维度空间，向多个方向流动。经由多层良性反馈循环组成的学习过程，这些知识被环境适应、学习和吸收，并创造和传播新的知识。

　　法比亚诺等人表示，未来的研究重点应该放在产学研合作如何进一步影响知识转移的渠道和流程上，以及内部和外部中介在知识转移过程中的作用。这就需要一种纵向研究方法，以突出多项因素如何促进和阻碍知识转移这一动态过程。随着数字革命的到来，大数据成为多维度、多方向转移知识的突出案例。目前，许多产业难以确定大数据知识诞生的原始环境，更不要谈精准把控知识转移的最佳时机或管理潜在的知识产权风险了。一个涵盖大数据的数量、多样性、传输速度和准确性等特征的多维度知识转移模型，可以作为研究公共机构与私营部门之间大数据转移的起点。此外，学者应当深挖经济因素对知识转移机制选择的影响。大多数关于知识技术转移的经济思考源自对专利商业化的分析，少有学者从专利商业化的活动资助者视角分析其他经济驱动因素。开拓新研究角度将为科研创新资金分配等决策提供关键参考信息。