大數據方向產學研結合的創新模式探析

魯小嬌

（重慶水利電力職業技術學院大數據學院，重慶 402160）

引言

產學研創新模式作為我國創新系統中不可或缺的一個組成部分，在黨的十八屆三中全會中也明確提出要建立和完善我國產學研創新體制，以此來深入推進我國科技體制改革。產學研創新模式實際上是指企業、高校、科研機構各自發揮自身的優勢，有序互動，共同實現創新的一種新型協同合作模式。產學研創新模式具有較強的先進性和科學性，為推動我國創新性社會的發展提供了強大助力。近年來，產學研創新模式在我國得到了長足發展，不過各個創新主體之前的體制機制壁壘尚未完全突破。大數據技術的運用可以使得企業、高校和科研機構之間的信息傳遞變得更加的通暢，打破傳統信息環境下的各種桎梏，推動產學研模式的發展。可見，加強對大數據方向產學研創新模式的研究是非常具有現實意義的。

一、大數據的定義與特征

“大數據”這一概念最早是在2011 年由全球知名咨詢公司麥肯錫所提出的，他們是這樣對大數據進行定義的“無法在一定時間內使用傳統數據庫軟件工具進行獲取、處理和管理的數據集合。”隨著時代的不斷發展，大數據的來源是多樣化的，可以是從互聯網平臺上產生的網絡數據，也可以是從人造衛星、全球定位系統的信號所獲取的信息等。因而大數據與傳統數據相比，其具有以下五大重要特征：（1）巨大容量性；（2）虛擬性；（3）高速率性；（4）高價值性；（5）多樣化。目前人們對于大數據的關注點主要為數據規模，實際上大數據的多樣性、復雜性、價值型和準確性才是其研究意義所在【1】。

根據已有的研究定論和大數據的特征，我們可以大數據這樣進行定義：基于互聯網和移動終端設備等信息終端產生的用于反映互聯網用戶消費心理、價值觀、思想傾向、行為特征等各類信息的總和。客觀性是大數據與傳統數據之間的最大區別，傳統數據的獲取需要由調研主體在一定時間內容，對調查樣本對象進行集中調研，所獲取的信息存在較大的主管性。大數據在可以有效突破傳統數據調研手段中時間、地域和樣本數量等條件的約束，所獲取的信息更具廣泛性和客觀性。

二、大數據方向產學研創新模式的優勢

（一）拓寬了企業獲取市場信息的途徑

在大數據技術出現，企業獲取市場需求信息主要依靠以下三個途徑：一是委托市場調研公司進行調研；二是依靠企業一線銷售人員的市場經驗；三是依靠中間商獲取市場信息。但是這些市場信息獲取的途徑都經過多個信息傳遞環節，且難以保證信息的準確性和真實性，不利于企業對市場發展方向的判斷。在大數據環境下，企業可以借助互聯網、手機等終端的后臺模式獲取市場需求信息【2】。使用這種方式獲取的信息，能夠有效減少信息傳遞環節，提升了信息的真實性和客觀性，能夠增強企業把握用戶需求的能力。

（二）改變了市場信息傳遞路徑

在傳統信息環境中，產學研主體中，企業最能直接接觸和獲取市場需求信息的主體，市場需求信息的傳遞路徑呈縱向，高校、科研機構和政府所獲取到都是經過企業或市場調研公司過濾后的市場需求信息，存在一定的滯后性，且也難以保證市場信息的真實性，容易出現高校、科研結構的研發方向和市場需求不匹配，或者政府政策落后于市場發展形勢。而在大數據環境下，在產學研主體中，雖然企業仍舊是最能直接接觸消費者的主體，但卻不是唯一能獲取市場需求信息的主體。高校、科研機構和政府也可以通過大數據，直接獲取和把握市場需求信息，市場需求信息的傳遞呈發散性，市場成為了信息發射的中心源。這種信息傳遞的方式能夠有效規避傳統信息環境的弊端，提升信息傳遞的時效性。

（三）提高科技中階機構的服務效率

在產學研模式中，科技中階機構起著知識交流和技術轉移的關鍵作用，是促進企業、高校和科研機構創新成果相互匹配的橋梁。但由于我國科技中介機構的起步較晚，發展不夠充分，數量相對較少，且服務能力較弱。在大數據信息環境出現之前，科技機構職能根據企業已有的需求和高校、科研機構所能夠提供的研發服務相結合，缺乏市場前瞻性，一旦企業、高校或科研機構所提供的技術無法匹配，科技中階機構也就無法提供服務【3】。而在大數據 環境下，隨著企業、高校和科研機構的初始研發目標差異性的變小，科技中介機構能夠更好地提供服務。同時科技中介機構也可以利用大數據技術，及時掌握市場需求信息，將高校和科研機構的技術橋接給企業，使得產學研對接不暢問題得到有效解決，提升科技成果的轉化效率。

（四）提升產學研主體之間協同合作的效率

在傳統信息環境下，產學研主體之間的體制機制壁壘尚未被打打破，極大地影響到各個主體之間協同合作的效率和水平。為此，2011 年我國教育部實施了“高等學校創新能力提升計劃”，建立了協同創新中心，為產學研協同創新搭建了實體平臺。雖然協同創新中心將產學研協同主體關系的管理內部化，有效降低了各個主體之間的交流溝通難度，但些協同創新中心的能力依舊會受到協同創新中心管理體制和水平的限制，并且協同中心通常是產學研協同主體為了共同完成某一個具體項目而建立的，所覆蓋的技術創新領域有限。在大數據信息環境下，能夠為產學研協同主體創新搭建一個統一研發目標的虛擬信息平臺，各個協同主體之間也可以通過大數據管理系統，進行實時交流和溝通，突破閉門造車的困局，實現對實體協同創新平臺的補充，進而有效打破產學研協同主體之間的壁壘，提升了產學研主體之間的協同合作效率和水平。

三、大數據方向產學研合作模式特點

大數據方向下的產學研合作模式是指利用大數據的相關性思想將每次產學研合作模式中的特征要素摘取出來，發展成一個共同特征，因此，大數據方向產學研合作模式必然是沿著一定方向進行的，其具有以下顯著特征：

一是合作層次的持續深入。大數據方向產業研合作模式開始向簡單的短期技術轉讓模式、共建科研機構、合作開發模式、組建股份制公司模式等方向發展。

二是以科研成果的轉化率為導向。大數據方向產學研合作模式中的科研成果轉化能力逐漸提升，由之前的8%提升到現在的30%，雖然與發達國家相比還存在一定的差距，不過就本國產學研發展而言，已經取得了很大的進步【4】。

三是合作行為更規范。大數據方向下的產學研合作由之前松散的、暫時性的合作向遵循市場規律的更穩定、更長期的合作轉變，合作行為變得更加的規范，合作成效大大增強。

四、大數據方向產學研創新模式的發展建議

（一）提升數據挖掘能力

互聯網具有一定的開放性和隱蔽性，因而大數據除了具有較高的價值，還存在較大的不確定性。如何從復雜、龐大的數據信息中獲取有價值的數據信息是大數據方向下產學研中各個協同主體需要面臨的共同問題。但我國的大數據產業正處于發展初期，在全球最具影響力的前30名大數據企業，沒有國內企業的蹤影【5】。目前我國大數據提供商主要為以下三類：一是以華為、中興等高新科技企業為首的具有數據終端控制能力的高新技術企業；二是以百度、阿里巴巴等為首的具有大數據獲取能力的互聯網企業；三是具備大數據工具的初創大數據公司。在大數據方向下的產學研創新模式中，各個協調主體應根據自身的實際情況和優勢，選擇合適的大數據獲取手段，提升自身的大數據獲取能力，能從海量的數據信息中挖掘出有價值的信息，及時把握市場需求，提升產學研各協同主體之間的匹配度。

（二）注重對大數據人才的培養

早在2015 年我國國務院就頒布了《關于運用大數據加強市場主體服務和監管的若干意見》，并將提高政府運用大數據能力作為重要發展戰略。在大數據方向下的產學研創新模式中，企業、高校和科研機構幾大協同主體也應加強對提升大數據處理能力的重視，以便更好地適應時代發展趨勢。提升大數據處理能力，除了選擇合適的大數據提供商，購置大量的機器設備外，還需要注重對大數據人才的培養。因此，高校、科研機構和政府應結合時代發展需求，為大數據方向的產學研模式的開展培養更多大數據人才，提升大數據處理能力。

（三）積極應對隱私權保護挑戰

大數據信息極易牽涉到用戶隱私權保護問題，因而隱私保護會給大數據方向下產學研創新模式的開展帶來一定的阻礙。為了保證產學研創新模式的有序開展，政府應加強信息立法工作，針對大數據信息的獲取、存儲和分析等各項程序，出臺相應的法律規范，這樣才能夠保證產學研協同主體在獲取大數據信息時，有據可循，有法可依。另外，產學研協同主體還需要結合自身的實際情況，制定一套完善的管理程序，如建立消費者知情權同意程序、有償信息定價機制等，加強與被調研者的溝通，正確處理大數據信息與消費者隱私保護權之間的矛盾【6】。當產學研協同創新主體獲取到消費者的大數據信息后，還需要做好內部管理工作，避免這些信息泄露和被濫用，讓被調研者的隱私權益得到有效保護。

（四）提升科研成果轉化能力

產學研創新模式中的科研成果轉化能力是指協同創新主體對其投入人力、資金、物力，經過一系列運作機制和產學研合作運行機制后，最終實現基礎創新目標，將科研成果轉化為績效產出。大數據方向的產學研創新模式中，應充分發揮大數據優勢，構建虛擬合作平臺，讓企業、高校、科研機構能夠獲得及時有效的溝通，提升企業、高校和科研機構的戰略協同度【7】。同時企業、高校和科研機構還應充分利用大數據技術，對海里信息進行價值挖掘，洞察市場需求，將科研和市場結合起來，提升科研成果轉化的效率。

五、結語

綜上所述，在大數據信息環境不斷完善的背景下，為產學研創新模式的發展帶來了前所未有的發展機遇。因此，產學研協同主體應充分意識到大數據技術的重要性，并將其合理運用到產學研協同創新模式中，以此來拓寬產學研主體之間的信息傳遞的途徑，提升信息傳遞速度，增強產學研合作模式的效果，提升科研成果轉化的效率。