基于文本匹配-組態(tài)優(yōu)化的兩階段技術(shù)供需匹配方法研究

余輝，夏文蕾，黃煒，吳昀璟，張羽帆

（1. 湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，武漢 430068；2. 武漢理工大學(xué)管理學(xué)院，武漢 430070；3. 武漢大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，武漢 430072；4. 武漢大學(xué)信息資源研究中心，武漢 430072）

0 引 言

科技強國一直是我國推動社會經(jīng)濟發(fā)展的重要戰(zhàn)略部署。2021年，習(xí)近平在中央全面深化改革委員會會議上明確指出，要加快推動科技成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用，加快建設(shè)高水平技術(shù)交易市場[1]。李國杰院士認(rèn)為技術(shù)轉(zhuǎn)移是我國國家創(chuàng)新體系中最薄弱的環(huán)節(jié)[2]。全面提升創(chuàng)新能力，加快推動成果轉(zhuǎn)化是目前乃至未來很長一段時間內(nèi)我國需要持續(xù)加強的關(guān)鍵點，科研成果轉(zhuǎn)化不僅推動了經(jīng)濟和科學(xué)研究的發(fā)展，也推動了社會的進步[3]，而有效推動科技成果轉(zhuǎn)化的重要途徑是技術(shù)轉(zhuǎn)移[4]。

技術(shù)轉(zhuǎn)移是一個涉及多方參與的復(fù)雜過程，隨著時代變化，其表現(xiàn)形式和相關(guān)過程都處于不斷變化的狀態(tài)中。通過參考多方技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺的技術(shù)轉(zhuǎn)移流程可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)主要包括信息發(fā)布、技術(shù)審查、技術(shù)對接和協(xié)商議價四個環(huán)節(jié)。2015年修訂的《中華人民共和國促進科技成果轉(zhuǎn)化法》第二章第三十條指出，“國家培育和發(fā)展技術(shù)市場，鼓勵創(chuàng)辦科技中介服務(wù)機構(gòu)，為技術(shù)交易提供交易場所、信息平臺以及信息檢索、加工與分析、評估、經(jīng)紀(jì)等服務(wù)”[5]。其中，“信息平臺以及信息檢索、加工與分析、評估、經(jīng)紀(jì)等”都屬于技術(shù)對接環(huán)節(jié)。為深入落實《中華人民共和國促進科技成果轉(zhuǎn)化法》，國務(wù)院制定了《國家技術(shù)轉(zhuǎn)移體系建設(shè)方案》，并且在方案的指導(dǎo)思想中指出，“統(tǒng)籌推進‘五位一體’總體布局和協(xié)調(diào)推進‘四個全面’戰(zhàn)略布局，堅持穩(wěn)中求進工作總基調(diào)，牢固樹立和貫徹落實新發(fā)展理念，深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，激發(fā)創(chuàng)新主體活力，加強技術(shù)供需對接，優(yōu)化要素配置，完善政策環(huán)境，發(fā)揮技術(shù)轉(zhuǎn)移對提升科技創(chuàng)新能力、促進經(jīng)濟社會發(fā)展的重要作用，為加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強國提供有力支撐”[6]，強調(diào)了技術(shù)供需對接在促進經(jīng)濟社會發(fā)展中的重要性。

目前，促進技術(shù)轉(zhuǎn)移的表現(xiàn)形式主要通過技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺來為技術(shù)供需雙方提供發(fā)布信息平臺及交易保障場所，技術(shù)供需對接的實質(zhì)工作內(nèi)容是提高技術(shù)供需匹配的效率。技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺上發(fā)布的信息以文本形式為主，這決定了本文的研究對象是技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺上發(fā)布的技術(shù)供需文本信息。現(xiàn)實中，技術(shù)供需匹配面臨兩大挑戰(zhàn)：一方面，技術(shù)文本內(nèi)容匹配的結(jié)果數(shù)量可能過多，既不利于技術(shù)需求方搜尋所需技術(shù)，也不便于平臺進行技術(shù)推薦；另一方面，技術(shù)轉(zhuǎn)移的供需匹配還會受到多方因素的影響，技術(shù)供需匹配并不是只對技術(shù)文本內(nèi)容進行匹配就能完成技術(shù)轉(zhuǎn)移。所以，現(xiàn)有技術(shù)轉(zhuǎn)移中的供需匹配相關(guān)研究和工作仍然面臨準(zhǔn)確率不高和實施性不強的問題。對此，本文提出基于文本匹配-組態(tài)優(yōu)化的兩階段技術(shù)供需匹配模型，探尋具有較高準(zhǔn)確性且較強實施性的供需匹配方案，以期提高技術(shù)轉(zhuǎn)移效率。

1 相關(guān)研究

1.1 技術(shù)供需匹配研究現(xiàn)狀

技術(shù)供需匹配作為推動技術(shù)轉(zhuǎn)移的重要手段，準(zhǔn)確的技術(shù)匹配方法不僅能降低技術(shù)供需雙方的搜尋成本，而且能在提高技術(shù)轉(zhuǎn)移效率的同時降低技術(shù)供需雙方不適配的風(fēng)險。

1.1.1 技術(shù)供需匹配模式

技術(shù)供需匹配研究主要包括早期信息展示的被動模式和主動尋找潛在技術(shù)轉(zhuǎn)移合作對象的主動模式。

信息展示模式的早期代表是以政府為主導(dǎo)、以技術(shù)機構(gòu)和中介為支撐的技術(shù)轉(zhuǎn)移宣講模式[7]，為技術(shù)供需雙方提供信息發(fā)布和查看渠道。這種方式無法精準(zhǔn)識別技術(shù)轉(zhuǎn)移推送對象，但為后期技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺的發(fā)展提供了信息基礎(chǔ)，是各大技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺初期提高技術(shù)轉(zhuǎn)移效率的一種重要輔助模式。

發(fā)現(xiàn)潛在的技術(shù)供應(yīng)主體并且主動尋找潛在的技術(shù)需求主體是技術(shù)轉(zhuǎn)移發(fā)展的重點[8]。通過分析已有技術(shù)相關(guān)信息并與實際經(jīng)驗進行匹配評估，能夠提升技術(shù)轉(zhuǎn)移的針對性，從而完成技術(shù)轉(zhuǎn)移的潛在主體識別。運用各種方法積極、主動尋找技術(shù)轉(zhuǎn)移主體，并推薦技術(shù)和交易對象，是提高技術(shù)轉(zhuǎn)移效率的重要環(huán)節(jié)。

當(dāng)前技術(shù)轉(zhuǎn)移市場規(guī)模不斷壯大，技術(shù)供需信息呈現(xiàn)井噴式增長，技術(shù)簽約率不高的問題日益凸顯[9]。通過技術(shù)中轉(zhuǎn)機構(gòu)或其他中介組織獲取技術(shù)供需信息，制定高效的技術(shù)供需匹配與推薦方案是技術(shù)市場進一步發(fā)展的關(guān)鍵。這種主動性較強的供需匹配模式，是促進技術(shù)市場發(fā)展的重要手段。

1.1.2 技術(shù)供需匹配方法

目前，技術(shù)供需匹配方法的研究包括基于供需主體的雙邊匹配和基于供需技術(shù)的內(nèi)容匹配。

基于供需主體的匹配方案研究較早，最典型的方案是雙邊匹配，自1985年提出以來，其被廣泛應(yīng)用于婚姻[10]、電子交易[11]、二手房交易[12]和IT服務(wù)[13]等各領(lǐng)域的匹配問題。雙邊匹配以雙方最大滿意度為目標(biāo)，并考慮供需雙方的偏好來取得穩(wěn)定的匹配結(jié)果[14]；具體可分為最大基數(shù)匹配、最大權(quán)值匹配和最大滿意度三種目標(biāo)的穩(wěn)定匹配。前兩種以整體滿意度最大為前提。例如，陳希等[15]以最大滿意度為目標(biāo)，構(gòu)建并優(yōu)化供需雙方的滿意度矩陣進行匹配研究；李華等[9]則是通過供需雙方最低接受度來構(gòu)建多指標(biāo)雙邊匹配模型。后一種則偏向供需雙方個體滿意度最大，但最終仍然需要考量整體滿意度情況。在現(xiàn)實應(yīng)用中，技術(shù)轉(zhuǎn)移中雙邊匹配研究所需的數(shù)據(jù)往往難以獲取，通常需要尋找替代指標(biāo)[16]，且雙方滿意度評價容易受到技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中雙方配合積極性、技術(shù)售后等其他因素影響。從總體上看，雙邊匹配研究較為成熟，但其考慮整體滿意度最大的原則并非適用于所有的技術(shù)供需匹配場景。

基于供需技術(shù)的內(nèi)容匹配是從技術(shù)本身出發(fā)，在有明確的技術(shù)供需信息基礎(chǔ)上，判別技術(shù)供給是否能夠滿足技術(shù)需求。在當(dāng)前技術(shù)市場中，技術(shù)供需信息通常以文本形式記載，供需技術(shù)內(nèi)容匹配以計算文本相似度為主要途徑。文本相似度計算包括基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)和關(guān)鍵詞語義、基于句法分析和文本結(jié)構(gòu)匹配、基于深度學(xué)習(xí)的匹配和基于多維度視角的匹配方案[17]。技術(shù)供需文本相似度計算先進行文本表示，再進行文本相似度計算，不同的文本表示，語義相似度進行計算與匹配方法也不同。李綱等[18]在對研究技術(shù)文本供需匹配時，建立了多層語義匹配模型，采用多種方法對文本不同結(jié)構(gòu)層次分別進行相似度計算，并最終采用深度學(xué)習(xí)模型進行融合計算得到最終技術(shù)供需文本匹配度。這種對技術(shù)文本進行表示和相似度計算的方法能提高供需技術(shù)本身的吻合度，是技術(shù)供需匹配的研究重點。

1.2 前期研究基礎(chǔ)

從技術(shù)轉(zhuǎn)移的兩大挑戰(zhàn)分析可知，在技術(shù)供需匹配過程中，不僅需要進行技術(shù)內(nèi)容的匹配，還需要考慮后續(xù)轉(zhuǎn)移的可行性。技術(shù)文本內(nèi)容的匹配是技術(shù)轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ)，影響供需雙方轉(zhuǎn)移意向的影響因素分析是供需匹配成功的保障。

1.2.1 技術(shù)文本內(nèi)容匹配方法

在基于多層語義相似的技術(shù)供需文本匹配模型研究中，提出的多層語義技術(shù)供需文本匹配（multi-layer semantic text matching，MSTM）模型如圖1所示[18]。

圖1 多層語義技術(shù)供需文本匹配模型（MSTM）[18]

MSTM模型由分層模塊、相似度計算模塊以及融合模塊構(gòu)成。在驗證MSTM模型在技術(shù)供需文本內(nèi)容匹配上的準(zhǔn)確性和可行性研究中，采用河南省科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化公共服務(wù)平臺（www.nttzzc.com）上的公開數(shù)據(jù)集，共7376對供需匹配信息。每對信息由技術(shù)供應(yīng)和需求的標(biāo)題、正文簡介以及供需匹配度組成。其中，供需匹配度分為不相關(guān)、弱相關(guān)、較強相關(guān)和強相關(guān)四個類型。實驗?zāi)Ｐ驮谔崛〖夹g(shù)供需文本特征后，通過融合計算得到供需匹配度的預(yù)測值，與實際結(jié)果進行對比后，得到模型預(yù)測的準(zhǔn)確率，作為模型的評估標(biāo)準(zhǔn)。

在進行模型的準(zhǔn)確性評估時，劃分出1000條數(shù)據(jù)作為模型測試集，然后將其余的6376條數(shù)據(jù)按9∶1劃分為訓(xùn)練集和驗證集。經(jīng)過訓(xùn)練模型與參數(shù)調(diào)整后，進行模型準(zhǔn)確率評估。MSTM與BERT、DSSM、ESIM三種單一方法的對比結(jié)果如表1所示。

表1 MSTM模型與基線方法準(zhǔn)確率對比

從表1可以發(fā)現(xiàn)，MSTM在各個層次信息上的準(zhǔn)確性均高于其他單一方法。同時，在單一方法上，無論是標(biāo)題級、正文級還是標(biāo)題級+正文級的準(zhǔn)確率都非常接近，而在MSTM中，融合標(biāo)題級+正文級多層次信息后的準(zhǔn)確率明顯高于單一層次信息的結(jié)果。這表明MSTM比其他方法更加適合通過進行多層次信息融合來提高準(zhǔn)確率。因此，本文在進行技術(shù)供需文本內(nèi)容初步匹配時將采用該模型進行文本匹配。

1.2.2 技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素

技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)涉及申請、篩選、洽談等多個復(fù)雜步驟，又因“知識過濾器”（knowledge filter）[19]的存在，導(dǎo)致技術(shù)從知識層面走向應(yīng)用層面的過程中受到多方因素影響，深入探究技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響因素對提高技術(shù)轉(zhuǎn)移效率至關(guān)重要。

技術(shù)-組織-環(huán)境理論框架（technology-organiza‐tion-environment framework，TOE框架）的組態(tài)分析作為一種以技術(shù)應(yīng)用情境為基礎(chǔ)的綜合性分析框架[20]，在分析企業(yè)技術(shù)采納領(lǐng)域方面產(chǎn)生了較大影響[21]。這是因為影響技術(shù)轉(zhuǎn)移的因素之間可能存在內(nèi)生影響[22]，而定性比較分析（qualitative compara‐tive analysis，QCA）能很好地揭示各影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，解釋現(xiàn)有的實證研究發(fā)現(xiàn)和相悖的研究結(jié)論。在文獻技術(shù)交易中供需匹配影響因素研究——基于TOE框架的組態(tài)分析中，通過QCA得出了兩條高成交率技術(shù)轉(zhuǎn)移路徑（H1：主觀型，距離—政策—感知可靠；H2：客觀型，距離—政策—組織鄰近—技術(shù)可靠[23]），并且通過穩(wěn)健性檢驗驗證了路徑的穩(wěn)健性。因此，本文在進行技術(shù)供需文本組態(tài)優(yōu)化階段時，根據(jù)這兩條路徑和相關(guān)數(shù)據(jù)制定匹配優(yōu)化機制。

2 供需匹配模型構(gòu)建

為了讓實驗更加具有說服力和實用性，本次實驗將直接在真實技術(shù)需求的技術(shù)推薦中應(yīng)用本文的技術(shù)供需匹配方案。《國家技術(shù)轉(zhuǎn)移體系建設(shè)方案》的“優(yōu)化國家技術(shù)轉(zhuǎn)移體系基礎(chǔ)架構(gòu)”中指出，“強化需求導(dǎo)向的科技成果供給”[6]，突出以技術(shù)需求為主導(dǎo)的重要性，從而拉近技術(shù)成果與市場需求的距離。因此，本次實驗從技術(shù)需求方發(fā)布的需求信息出發(fā)，為技術(shù)需求尋找相應(yīng)的技術(shù)供給，這樣可以使技術(shù)推薦結(jié)果更快地滿足市場技術(shù)需求，實現(xiàn)技術(shù)產(chǎn)業(yè)升級。即對技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺上發(fā)布的技術(shù)需求信息進行分析，為之搜尋匹配相應(yīng)技術(shù)供應(yīng)信息，根據(jù)研究結(jié)論進行重新篩選、排序、推薦，并向技術(shù)需求方回訪本次技術(shù)推薦結(jié)果，收集滿意程度的評價，在驗證實驗的同時也為后期方案的改進提供反饋建議。

2.1 模型設(shè)計

根據(jù)本文的研究目的和背景，在一些場景中，無法進行匹配優(yōu)化環(huán)節(jié)（如文本內(nèi)容匹配的結(jié)果過少不需要進行篩選優(yōu)化、文本匹配的結(jié)果均不符合篩選條件等），只需要進行文本內(nèi)容匹配即可以進行技術(shù)推薦，并不能直接將文本內(nèi)容匹配環(huán)節(jié)和匹配優(yōu)化環(huán)節(jié)合并成一個環(huán)節(jié)。為滿足研究的現(xiàn)實需求，實驗流程需要按供需匹配環(huán)節(jié)設(shè)計成兩個步驟：在實際進行技術(shù)供需匹配時，先需要對技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)平臺上的技術(shù)供需信息進行文本內(nèi)容上的匹配，再根據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)移中的影響因素對匹配的結(jié)果進行優(yōu)化，得出最終的推薦列表；即供需對接由技術(shù)文本初步匹配和匹配優(yōu)化兩個主要過程整合而成，總體實驗流程如圖2所示。

圖2 總體實驗流程設(shè)計

從圖2可以看出，本次實驗中的輸入為技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺上發(fā)布的技術(shù)供需信息文本集，即實驗需要完成所有技術(shù)需求文本集與所有技術(shù)供應(yīng)文本集之間的交叉匹配。技術(shù)需求文本集中的任一技術(shù)需求都要在技術(shù)供應(yīng)文本集中進行“一對多”的逐一匹配，直至完成此技術(shù)需求與所有技術(shù)供應(yīng)的匹配。然后，對其他技術(shù)需求重復(fù)此過程，從而快速為市場技術(shù)需求匹配技術(shù)成果，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。

2.2 初步匹配

在本文前期基礎(chǔ)研究中已經(jīng)構(gòu)建并證實了多層語義技術(shù)供需文本匹配（MSTM）模型在技術(shù)供需文本內(nèi)容匹配上的準(zhǔn)確性[18]，因此，本文模型中的初步匹配主要基于MSTM模型。在文本內(nèi)容初步匹配過程中，一條技術(shù)需求文本與技術(shù)供應(yīng)文本集中的每一條供應(yīng)文本分別經(jīng)過MSTM模型進行匹配度計算，按匹配度由高到低得到一個基于技術(shù)文本內(nèi)容匹配的推薦排序，取前n條或前n%作為初步匹配的推薦列表，也是進入下一優(yōu)化環(huán)節(jié)的輸入數(shù)據(jù)。對于給定的匹配度閾值，若經(jīng)過MTSM模型的匹配對均低于此閾值，則認(rèn)為該技術(shù)需求文本在技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺上得不到滿足，屬于技術(shù)市場的需求缺口；若只有一條高于閾值，則是屬于唯一匹配，可以嘗試直接進行技術(shù)推薦，因為市場上沒有其他選擇，如果仍然不能成功完成技術(shù)轉(zhuǎn)移，那么需要考慮降低閾值并推薦潛在技術(shù)轉(zhuǎn)移方進行深度交流開發(fā)以滿足技術(shù)需求；若多對供需信息都滿足匹配要求，而企業(yè)不可能和所有滿足條件的潛在交易方去溝通和談判，則平臺服務(wù)需要通過基于組態(tài)分析的供需匹配優(yōu)化環(huán)節(jié)進行優(yōu)化，重新對結(jié)果進行篩選和排序，找出具有更高概率完成技術(shù)轉(zhuǎn)移的供需匹配對，以節(jié)省企業(yè)的資源和時間，提高技術(shù)推薦的效率。此外，在多對供需信息都滿足匹配要求時，若經(jīng)過匹配篩選與優(yōu)化后，原文本匹配結(jié)果并不滿足優(yōu)化環(huán)節(jié)的篩選條件，則需要返回上一步取篩選優(yōu)化環(huán)節(jié)前n%的結(jié)果進行嘗試性推薦，以向技術(shù)需求主體提供符合文本內(nèi)容要求的保底選擇。從單條需求方發(fā)布的需求信息出發(fā)，形成1對n匹配的具體實驗流程，如圖3所示。

圖3 單條需求信息處理流程

2.3 匹配優(yōu)化

2.3.1 優(yōu)化機制

上文已經(jīng)對技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素進行了研究，并得出了高成交率技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響因素組態(tài)路徑。將此組態(tài)路徑應(yīng)用于技術(shù)供需匹配結(jié)果的二次優(yōu)化，不但可以減少匹配對象，還能提高匹配準(zhǔn)確度。在本次交易方優(yōu)化機制設(shè)計中，關(guān)鍵環(huán)節(jié)為技術(shù)路徑到優(yōu)化流程的轉(zhuǎn)化設(shè)計。由技術(shù)轉(zhuǎn)移中供需匹配影響因素研究結(jié)論可知，高成交率的技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素組態(tài)路徑有兩條，具體如下：

H1：主觀型，距離—政策—感知可靠（distance * envi‐ronment * ～intention * reliability * ～background）；

H2：客觀型，距離—政策—組織鄰近—技術(shù)可靠（dis‐tance * environment * intention * ～reliability * background）①在組態(tài)路徑中，～表示逆關(guān)系，*表示核心條件。。

當(dāng)研究面向解決技術(shù)需求問題時，應(yīng)向技術(shù)需求方推薦兩種排序方式的潛在技術(shù)供應(yīng)方列表。其中，在第一條列表中，挑選出技術(shù)供需對雙方主體地理鄰近性存在、政策環(huán)境存在，組織鄰近性不存在、感知可靠性存在和技術(shù)可靠性不存在的供需匹配對；在第二條列表中，挑選出技術(shù)供需對雙方主體地理鄰近性存在、政策環(huán)境存在，組織鄰近性存在、感知可靠性不存在和技術(shù)可靠性存在的供需匹配對。此外，在這兩條高成交率技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素路徑中，條件變量分為核心條件和邊緣條件，在排序時，核心條件比邊緣條件擁有更多的權(quán)重。

本文供需匹配優(yōu)化過程主要包括篩選和排序兩個步驟。其中，篩選可以分為初步篩選和二次篩選，主要依據(jù)為是否滿足高成交率組態(tài)路徑分析的條件。排序的主要依據(jù)是滿足條件的程度。供需匹配優(yōu)化過程如圖4所示。

圖4 供需匹配優(yōu)化過程

2.3.2 篩 選

（1）共同約束條件篩選

共同約束條件篩選是對供需文本內(nèi)容匹配的結(jié)果進行初步篩選，主要目的是去掉不滿足任何高成交率路徑的匹配對。在本次實驗中需要去除不滿足兩條高成交率路徑中的共同約束條件，進行初步篩選，既能減少匹配數(shù)據(jù)，也能降低后期篩選的復(fù)雜度。

具體來說，通過總結(jié)兩條高成交率的組態(tài)路徑的相同點，可以發(fā)現(xiàn)，兩條路徑均對地理鄰近性和政策環(huán)境兩個因素做了相同的條件約束，即均需要滿足地理鄰近性值小于5并且政策環(huán)境值大于0.5才有可能達到高成交交率組態(tài)路徑的要求。因此，可以去除待處理供需對中不能滿足這兩項要求的供需對，以實現(xiàn)高成交率組態(tài)路徑的共同條件約束篩選，而在后面進行的具體路徑篩選中，可以不用再次對這兩個條件進行約束，提高了篩選效率。

（2）高成交率路徑篩選

根據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素組態(tài)研究結(jié)論，對兩條高成交率技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素路徑進行篩選。由于需要考慮各個前因組態(tài)因素是否為核心條件以及判斷存在和不存在的標(biāo)準(zhǔn)，還需要進一步對篩選過程進行約束。本文結(jié)合組態(tài)分析過程中的變量校準(zhǔn)時采用的錨點，對篩選標(biāo)準(zhǔn)進一步細化。高成交率路徑篩選匹配結(jié)果如圖5所示。

圖5 高成交率路徑篩選匹配結(jié)果

從圖5可以看出，第一條路徑要選擇出“地理鄰近性值小于5、政策環(huán)境評分大于0.5、組織鄰近性等于0、主體可靠性評分大于0.5且技術(shù)可靠性得分為0”的技術(shù)供需匹配對；第二條路徑要選擇出“地理鄰近性值小于5、政策環(huán)境評分大于0.5、組織鄰近性等于1、主體可靠性評分小于0.25且技術(shù)可靠性得分為1”的技術(shù)供需匹配對。其中，地理鄰近性的值越小，代表供需主體的地理位置越近；政策環(huán)境的值越大，代表供需主體所有地區(qū)的政策、行政地域劃分越相近；組織鄰近性值越大，代表供需主體的組織類型、認(rèn)知差異越接近；主體可靠性值越大，代表供應(yīng)方的聲譽、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等維持得越好；技術(shù)可靠性值越大，代表主體背景、可靠性、可行性越好。兩條路徑都對地理鄰近性和政策環(huán)境進行了相同的約束，前一環(huán)節(jié)已經(jīng)去除了不符合這兩個條件的供需匹配對，因此，在實際操作中留下的都是符合這兩個條件要求的供需匹配對，只需要依據(jù)兩條路徑中的其他三個條件進行篩選即可。

2.3.3 排 序

排序環(huán)節(jié)是針對供需匹配篩選后仍有多對符合推薦要求的情況下，反映供需匹配的推薦優(yōu)先程度的過程。即受限于各種成本，向技術(shù)需求方推薦很多技術(shù)成果是不合理的，當(dāng)符合高成交率影響因素路徑條件的技術(shù)成果很多時，需要判斷哪一對供需匹配對應(yīng)該被優(yōu)先推薦。由于本文得出的兩條組態(tài)路徑中，一致性分別在0.8和0.9左右，無法通過一致性明顯區(qū)分兩條路徑的優(yōu)劣性[23]。因此，在極端條件下，會保留排序的兩個標(biāo)準(zhǔn)。在各自的標(biāo)準(zhǔn)中，首先，需要根據(jù)核心條件和邊緣條件的滿足程度來決定排序，例如，對于核心條件地理鄰近性，地理距離更小的供需雙方，優(yōu)先級高于其他供需匹配對；其次，根據(jù)條件出現(xiàn)在兩條路徑中的次數(shù)進行排序，即出現(xiàn)在更多的路徑中，在排序中具有更大的作用；最后，根據(jù)在具體路徑中的出現(xiàn)情況來確定排序。依據(jù)各條件的重發(fā)性制定的具體排序規(guī)則如表2所示。

表2 推薦排序規(guī)則

從表2可知，地理鄰近性無論在哪種排序規(guī)則中都是最重要的核心條件。在本次實驗中，一方面，由于地理位置的特殊性，出現(xiàn)地理距離相同的應(yīng)用情境較少；另一方面，由于經(jīng)過初步文本匹配以及高成交率路徑篩選后的匹配對數(shù)量不會太多，地理距離已經(jīng)能夠滿足實際排序要求。同時，從研究目的出發(fā)，本文要給技術(shù)需求方推薦一個供應(yīng)方列表，基于現(xiàn)實需求和實際情況，即使存在兩個完全相同的距離，也可以放在緊鄰的前后進行推送，不會影響需求方的選擇。因此，在實驗過程中只采用地理鄰近性進行排序就能滿足實驗要求。

3 實驗與驗證

3.1 實驗設(shè)計

3.1.1 實驗環(huán)境及數(shù)據(jù)源

本次實驗使用的服務(wù)器硬件配置為GTX 2080Ti顯卡（11 GB顯存），128 GB內(nèi)存，10 TB磁盤存儲空間，軟件環(huán)境為Windows 10專業(yè)版64位，Py‐thon 3.7，TensorFlow 2.2。實驗選取數(shù)據(jù)來自湖北技術(shù)交易所技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺（http://www.hbjsjys.com/#/）發(fā)布的技術(shù)供需信息。選取2016—2019年的原始數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，去除重要條件缺失的數(shù)據(jù)，最終保留樣本數(shù)據(jù)25986條，其中技術(shù)需求信息1256條（因為需要進行技術(shù)需求的成果推薦，技術(shù)需求只選取最近一段時間，即2019年1月—2019年12月的數(shù)據(jù)）、技術(shù)成果信息24730條。技術(shù)需求信息和技術(shù)成果信息數(shù)據(jù)示例如表3所示。

表3 技術(shù)需求信息和技術(shù)成果信息數(shù)據(jù)示例

3.1.2 驗證設(shè)計

一個完整的技術(shù)轉(zhuǎn)移周期通常時間較長，而技術(shù)轉(zhuǎn)移后期的價值轉(zhuǎn)化問題與企業(yè)自身經(jīng)營、市場環(huán)境等因素相關(guān)，即在驗證環(huán)節(jié)中，無法通過技術(shù)轉(zhuǎn)移效率相關(guān)指標(biāo)進行衡量，如投入產(chǎn)出比。本文方法的驗證是向技術(shù)需求主體進行技術(shù)推薦后，通過技術(shù)需求主體對此次推薦的評價來判定的。本次評價的收集采用問卷和訪談兩種方式。

本次實驗從技術(shù)需求信息出發(fā)，尋求匹配的技術(shù)供應(yīng)信息，所以，調(diào)查對象為技術(shù)需求信息發(fā)布方的相關(guān)負(fù)責(zé)人。調(diào)查目的是驗證本次技術(shù)推薦是否能引起技術(shù)需求方的興趣、能否滿足技術(shù)需求方的技術(shù)需求、還需要進行什么工作，以及如果不滿意，是什么原因?qū)е虏粷M意。可以用于技術(shù)推薦方案的改進。在明確調(diào)查對象和調(diào)查目的后，還需要考慮問卷和訪談的基本原則，例如，適當(dāng)性原則要求題項與研究假設(shè)相符且數(shù)據(jù)量要合適，一致性原則要求問卷和訪談用語要符合研究對象的理解等。最終制定的主要訪談內(nèi)容及回答選項設(shè)計如下。

（1）您對本次推薦的技術(shù)總體印象評價如何？

A. 非常滿意 B. 比較滿意 C. 基本滿意 D. 不太滿意

（2）本次為您提供的技術(shù)供應(yīng)方是否符合貴單位的需求？

A. 非常符合，有強烈的興趣

B. 比較符合，需要核實細節(jié)

C. 基本符合，可以進一步溝通

D. 不太符合

（3）您認(rèn)為本次技術(shù)推薦從技術(shù)層面來說能滿足貴公司技術(shù)需求嗎？

A. 非常滿足 B. 比較滿足 C. 基本滿足 D. 不太滿足

（4）您認(rèn)為本次技術(shù)推薦的技術(shù)供應(yīng)方符合貴公司的偏好嗎？

A. 非常符合 B. 比較符合 C. 基本符合 D. 不太符合

（5）您認(rèn)為貴公司的技術(shù)需求在技術(shù)市場中能得到滿足的概率如何？

A. 一定能滿足 B. 很大 C. 可能 D. 很小

（6）您認(rèn)為本次技術(shù)推薦成功（失敗）的主要原因是？

其中，問題（1）～問題（4）是對此次技術(shù)推薦模型和方案的準(zhǔn)確性與可行性的驗證，問題（5）是對技術(shù)轉(zhuǎn)移市場滿足技術(shù)需求情況的調(diào)研，問題（6）是分析本次技術(shù)推薦成功或失敗的原因，可用于技術(shù)推薦方案的調(diào)整和完善。通過這些問題進行訪談，并采用問卷文本形式進行記錄，用于完成本次實驗的兩個主要目的：一是驗證本文模型的可行性，確定本文的研究成果對技術(shù)市場的作用；二是分析技術(shù)轉(zhuǎn)移市場的健康程度，便于提出改善技術(shù)市場的建議。

3.1.3 流程設(shè)計

根據(jù)構(gòu)建的供需兩階段匹配設(shè)計和結(jié)果驗證設(shè)計，構(gòu)建了本文的實驗流程。以標(biāo)題為“噴漆、廢氣處理設(shè)備系統(tǒng)降低能耗及污染物排放”的技術(shù)需求信息為例，先與24730條技術(shù)供應(yīng)信息逐一進行文本匹配，篩選出29條匹配度較高的技術(shù)成果，形成供需匹配對；然后進行組態(tài)優(yōu)化篩選，得到6條具有較高技術(shù)轉(zhuǎn)移成功率的推薦列表，將該列表向技術(shù)需求信息發(fā)布方“荊門***有限公司”進行推薦，并收集滿意度反饋信息。具體的匹配演示流程如圖6所示。

圖6 需求信息匹配供應(yīng)信息實驗演示流程

3.2 實驗過程

3.2.1 文本匹配

依照總體流程設(shè)計，先對預(yù)處理后的供需信息進行多層語義相似度的匹配，以此得到初步的供需匹配對。本次實驗以需求信息為出發(fā)點，每個需求信息都需要與每個成果信息進行匹配度計算，然后保留匹配度較高的匹配對，即為文本匹配環(huán)節(jié)的結(jié)果。

以需求為主對這些數(shù)據(jù)進行多到多的匹配，最終進行了31060880次匹配度的計算，按二分類進行匹配度判斷，對數(shù)據(jù)進行去重和去空等簡單篩選后，共有7292對符合文本內(nèi)容匹配標(biāo)準(zhǔn)，共包括288個需求方得到匹配。在這些匹配對中，單一需求匹配到單一技術(shù)供給的有61個，可以直接進行技術(shù)推薦；單一需求匹配到多個技術(shù)供給的有7231個，需要基于組態(tài)分析進行優(yōu)化。根據(jù)技術(shù)需求能匹配到的技術(shù)供給個數(shù)分布圖（圖7）可知，除了61個單一匹配外，仍有多數(shù)需求能匹配到15～42條，通過計算可知，平均每條需求可以匹配到約32條技術(shù)成果文本，因此，需要進行再次篩選和排序，以減少對接成本。由圖7可知，在本次實驗中匹配數(shù)量均沒有超過80條，在計算能力允許的情況下，本次實驗選取全部匹配對進行組態(tài)優(yōu)化，即n=100（取100%作為初步匹配的推薦列表結(jié)果）。

圖7 需求匹配到的數(shù)量分布

3.2.2 組態(tài)優(yōu)化

根據(jù)高成交率組態(tài)因素路徑和供需匹配優(yōu)化機制可知，在兩條高成交率組態(tài)路徑中都對地理鄰近性和政策環(huán)境進行了相同的約束，因此，可以先去除不符合這兩個條件的供需匹配對，以降低后期計算復(fù)雜度。本次實驗中經(jīng)過相同約束篩選后得到2724對技術(shù)供需匹配對，除了單一匹配的供需對以外，每個需求方的平均匹配數(shù)量為12對。

在本次實驗中，依據(jù)組態(tài)分析時的評分標(biāo)準(zhǔn)對已經(jīng)經(jīng)過文本內(nèi)容匹配的技術(shù)供需對進行各個條件的評分，選出符合組態(tài)分析結(jié)論中的兩條高成交率的組態(tài)路徑的供需匹配對，作為本次技術(shù)供需匹配的重要推薦對象。經(jīng)過兩條路徑的篩選后，最終選取1131對技術(shù)供需對，除了單一匹配的供需對以外，每個需求方的平均匹配數(shù)量為5對。

此外，根據(jù)供需匹配優(yōu)化環(huán)節(jié)的排序設(shè)計，在各自的標(biāo)準(zhǔn)中，首先根據(jù)核心條件和邊緣條件的滿足程度來決定排序，即對于核心條件地理鄰近性，地理距離更小的供需雙方，其優(yōu)先級高于其他供需匹配對。本次實驗中不存在同時出現(xiàn)在兩個路徑中的匹配結(jié)果，而供需雙方的地理距離作為重復(fù)率較低的核心條件，能夠較好地區(qū)分各個技術(shù)供應(yīng)方，因此，直接采用地理距離即可完成對匹配結(jié)果的排序。

3.3 結(jié)果驗證

本次驗證環(huán)節(jié)根據(jù)匹配結(jié)果，以電話或面談方式向技術(shù)需求方推薦匹配的技術(shù)成果，然后咨詢他們對本次技術(shù)推薦的滿意程度。

由于各項成本和時間限制，無法對本次匹配的全部結(jié)果進行技術(shù)推薦。在匹配成功的288個需求方的匹配對中，隨機選取200個技術(shù)需求方作為本次技術(shù)推薦的對象，向其推薦匹配和篩選后的結(jié)果，并進行滿意度調(diào)查。其中包括61個技術(shù)需求匹配到唯一技術(shù)供給結(jié)果，139個技術(shù)需求匹配到多個技術(shù)供給結(jié)果。

在具體實施過程中，一共進行了200次電話聯(lián)系，去掉了73個無法聯(lián)系上的對象，其中包括34個空號、39個多次撥打無人接聽；在127個能聯(lián)系上的對象中，5人表示已經(jīng)離職，20人表示沒有時間，13人表示不懂技術(shù)；對其余的89個技術(shù)需求方負(fù)責(zé)人進行詳細訪談。部分訪談對象基本信息如表4所示。

表4 訪談對象基本信息（部分）

根據(jù)訪談驗證設(shè)計的問題。本次驗證以電話訪談為主，通過錄音、筆記、問卷等形式記錄內(nèi)容，最終都以問卷形式記錄數(shù)據(jù)。在成功接受訪談的89家技術(shù)需求企業(yè)中，有27家單位表示相關(guān)問題已經(jīng)解決，分析這些樣本有利于把握技術(shù)市場的技術(shù)需求方對的需求及其特性。同時，由于對這些需求方進行技術(shù)推薦沒有意義，無法用于分析本文方案的準(zhǔn)確性和可行性，因此，將這些樣本判定為無效。部分無效樣本的訪談結(jié)果具體信息如表5所示。

表5 無效樣本訪談結(jié)果樣例

除了無法用于分析本文方案準(zhǔn)確性和可行性的27個無效樣本外，在其余的62個有效樣本中，23家單位表示對推薦的技術(shù)成果方較為滿意，其中，5家認(rèn)為此次推薦的技術(shù)成果非常符合需求，并有強烈的興趣進行深入交流；18家表示此次推薦比較符合其技術(shù)需求，可以進一步核實技術(shù)細節(jié)。25家單位表示技術(shù)成果基本符合要求，但需要做進一步溝通。14家表示此次技術(shù)推薦不太符合預(yù)期，技術(shù)的相關(guān)程度不夠。對于成功的推薦，主要分析本次推薦服務(wù)中做得好的地方以及需要完善之處；對于需要進一步溝通的推薦，訪談重點在于對不確定之處的因素分析；對于失敗的推薦，訪談分析的重點在于本次推薦失敗的原因。三者都可以為技術(shù)匹配推薦方案的改進提供建議。部分有效訪談結(jié)果的具體信息如表6所示。

表6 有效樣本訪談結(jié)果樣例

總體來看，在對推薦結(jié)果非常滿意的需求方中，大多數(shù)對技術(shù)成果本身是認(rèn)可的，只是需要更多的證明材料，以證明技術(shù)成果信息的真實性；對推薦結(jié)果比較滿意的需求方一般認(rèn)為，技術(shù)是能夠滿足當(dāng)前技術(shù)需求的，只是技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺上發(fā)布的供應(yīng)信息不夠全面、具體，需要與技術(shù)供應(yīng)方進行技術(shù)細節(jié)的核實；在對推薦結(jié)果基本滿意的需求方中，大多數(shù)反饋推薦的技術(shù)比較寬泛，不能確定能否滿足當(dāng)前技術(shù)需求，或者在具體問題上需要與技術(shù)供應(yīng)方進行一定程度上的協(xié)商和溝通；在認(rèn)為本次推薦結(jié)果不太符合需求的技術(shù)需求方中，主要是認(rèn)為此次推薦的技術(shù)與當(dāng)前要處理的問題相關(guān)性不夠，或者達不到先進性的要求。

此外，對于各個案例，本次實驗還追問了需求方對于自身需求在技術(shù)市場中得到滿足的可能性大小，用來分析目前技術(shù)市場的運行情況。結(jié)果表明，在推薦失敗的技術(shù)需求負(fù)責(zé)人中，基本都表明其需求在技術(shù)市場中較難得到滿足；在推薦結(jié)果基本滿足需求并要求進一步溝通的技術(shù)需求相關(guān)負(fù)責(zé)人中，10人表示很大概率會得到滿足，5人表示很有可能得到滿足，10人表示很小可能得到滿足；在推薦結(jié)果非常符合需求并有強烈興趣的需求方中，基本都認(rèn)為其技術(shù)需求在技術(shù)市場上有很大可能性得到滿足。

3.4 結(jié)論與分析

從本次技術(shù)匹配到推薦結(jié)果來看，在對有效的62個需求方進行的電話訪談中，有23家表示對推薦的技術(shù)成果較為滿意；25家表示技術(shù)成果基本符合要求，但需要做進一步溝通；14家表示此次技術(shù)推薦不太符合預(yù)期，技術(shù)的相關(guān)程度不夠。綜合來說，按本文的供需匹配方法進行技術(shù)推薦，具有一定的準(zhǔn)確性和可行性。

從整體推薦方案來看，推薦沒有成功的案例中，技術(shù)需求相關(guān)負(fù)責(zé)人表示其需求被滿足的概率很小；而在推薦較為成功的案例中，技術(shù)需求的相關(guān)負(fù)責(zé)人表明其需求被滿足的概率較大。技術(shù)推薦成功的前提是市場上存在相關(guān)的技術(shù)成果，而技術(shù)推薦失敗有部分原因可能是技術(shù)要求本身不容易被滿足，即技術(shù)需求被滿足的概率與技術(shù)需求本身在技術(shù)市場中得到滿足的可能性相關(guān)。

從本次進行訪談的案例來看，除了技術(shù)成果不能滿足技術(shù)需求這一原因會導(dǎo)致推薦失敗以外，技術(shù)需求發(fā)布的時效性也會使得本次推薦工作無法順利進行，有些技術(shù)需求如果不能及時在技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺上得到滿足，那么技術(shù)需求方會從其他途徑解決問題。本次實驗收錄的技術(shù)需求發(fā)布數(shù)據(jù)截止時間是2019年12月，具有一定的時滯性。同時，技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺和技術(shù)發(fā)布雙方都應(yīng)該本著負(fù)責(zé)的心態(tài)，及時更新狀態(tài)，把自己不再需要的技術(shù)需求刪除，以免增加技術(shù)供需匹配的難度和工作量。

此外，從較為成功的推薦案例分析中可以看出，除了認(rèn)為技術(shù)成果非常符合技術(shù)需求的需求方會表達了強烈興趣外，即使技術(shù)需求方對技術(shù)較為滿意，仍需要對供應(yīng)技術(shù)的詳細信息進行深入了解，核對技術(shù)細節(jié)。大多數(shù)技術(shù)需求方會認(rèn)為推薦的技術(shù)成果較為寬泛，無法預(yù)測應(yīng)用到當(dāng)前需求中的效果。這表明目前技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺的技術(shù)推薦還無法直接讓供需雙方達成協(xié)議，即使供需雙方技術(shù)是基本匹配的，因為技術(shù)需求方無法求證技術(shù)供應(yīng)具體能達到什么程度。這主要有兩個方面的原因：一方面，在平臺發(fā)布的技術(shù)成果簡介信息中無法詳細說明，導(dǎo)致技術(shù)需求方不確定技術(shù)成果能否滿足其技術(shù)需求；另一方面，平臺無法對所有技術(shù)進行真實性驗證，不能保證技術(shù)的真實效果。這是目前以技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)平臺為基礎(chǔ)進行技術(shù)供需匹配推薦需要解決的兩個問題，有待未來進行深入研究。

4 總結(jié)與展望

本文分析了技術(shù)轉(zhuǎn)移流程和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，指明了在以技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺為服務(wù)中心的模式中，技術(shù)對接是技術(shù)轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。基于技術(shù)文本內(nèi)容特征和技術(shù)轉(zhuǎn)移真實合同登記數(shù)據(jù)，本文提出了結(jié)合技術(shù)文本內(nèi)容和技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素分析的技術(shù)供需匹配方案，并通過實驗證明了本文方案的準(zhǔn)確性和可行性。該供需匹配方案能夠?qū)⑵ヅ涠容^高的技術(shù)成果推薦給技術(shù)需求方，并引導(dǎo)其進行技術(shù)轉(zhuǎn)移，進而提高市場技術(shù)需求的滿足率，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。

為了進一步提高技術(shù)轉(zhuǎn)移的效率，本文依據(jù)研究結(jié)論和調(diào)研反饋，整理了技術(shù)轉(zhuǎn)移的實施建議。本文分為技術(shù)文本內(nèi)容匹配和技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素篩選兩個階段，針對這兩個階段的研究結(jié)果，可以從技術(shù)發(fā)展方向和技術(shù)轉(zhuǎn)移組態(tài)影響因素兩個方面提出實施建議，以提高未來技術(shù)轉(zhuǎn)移效率。

在技術(shù)發(fā)展方向上，綜合來說，技術(shù)轉(zhuǎn)移的發(fā)展模式，應(yīng)當(dāng)加強市場供需雙方的溝通，并且溝通時間越早，越有利于技術(shù)市場的發(fā)展。比如，產(chǎn)學(xué)研模式和合作開發(fā)模式，能很好地避免技術(shù)需求得不到市場的滿足和技術(shù)成果得不到市場青睞的情況。此外，對于重要的核心技術(shù)，我國可以從他國引進，但不能一味地依賴，而是要從中學(xué)習(xí)，慢慢發(fā)展自己的核心技術(shù)，防止他國對我國實行技術(shù)打壓。可以從需求方和供給方兩個角度同時改進。

（1）從技術(shù)需求方角度，為了使技術(shù)需求更容易得到滿足，技術(shù)需求在提出時應(yīng)該基于已有技術(shù)成果，并且參考可能出現(xiàn)的技術(shù)成果。已有的技術(shù)成果能保證技術(shù)需求得到滿足的可能性，可能出現(xiàn)的技術(shù)成果能在一定程度上促使技術(shù)研發(fā)團隊對該技術(shù)的開發(fā)。

（2）從技術(shù)供給方角度，為了使研究成果不被浪費，在技術(shù)開發(fā)時應(yīng)該考慮市場技術(shù)需求，在做技術(shù)研發(fā)時應(yīng)該留有充分的可擴展性，以便貼合可能出現(xiàn)的相似技術(shù)需求，擴大技術(shù)成果與技術(shù)需求的適用性范圍。

根據(jù)本組態(tài)因素研究結(jié)果，為了減小這種非技術(shù)本身內(nèi)容帶來的阻礙，企業(yè)主體和政策制定可以從以下三個方面進行改進。

（1）主體應(yīng)當(dāng)重視核心因素。通過對比兩條技術(shù)供需高成交率的組態(tài)路徑可知，無論哪一種路徑，距離和政策都是兩個重要的因素，其中距離是核心因素。這表明距離上的鄰近和政策制度上的偏好，仍是研究結(jié)果覆蓋該部分技術(shù)轉(zhuǎn)移的重要前提。

（2）主體可以發(fā)展替代因素。從研究結(jié)果可以看出，兩條高成交率路徑的不同表明主觀偏好型路徑和客觀技術(shù)型路徑可以形成一定替代效果，例如，當(dāng)技術(shù)客觀條件一般時，可以通過合作方的感知可靠性進行彌補。

（3）加強政策鼓勵，減小非技術(shù)本身因素的影響。由高成交率技術(shù)轉(zhuǎn)移影響因素組態(tài)路徑分析可知，地理鄰近性和政策環(huán)境在兩條路徑中都較為重要，這說明了目前技術(shù)市場現(xiàn)狀對這兩種非技術(shù)要求的敏感度較強，其中地理鄰近性只能靠科技進步慢慢彌補，但是政策環(huán)境卻可能在較短的時間內(nèi)被改變。各個地區(qū)在實施鼓勵技術(shù)轉(zhuǎn)移政策時，是應(yīng)該統(tǒng)一步伐，還是要根據(jù)不同的地區(qū)水平進行調(diào)整，這些需要政策制定部門進一步分析。可以肯定的是，科技是人類進步的階梯，它不應(yīng)該有地區(qū)限制，政策制定應(yīng)當(dāng)在整體范圍內(nèi)有利于技術(shù)轉(zhuǎn)移的發(fā)生。政策環(huán)境應(yīng)該減少這種非技術(shù)層面的不利因素，制定應(yīng)對措施，如加強鼓勵跨區(qū)域合作，降低跨區(qū)域政策的不同帶來的影響。