高校知識產權信息服務對科研團隊創新績效的影響研究

摘 要：選取浙江省15所重點建設高校科研創新團隊進行問卷調查，從知識共享視角，考察高校知識產權信息服務對科研團隊創新績效的影響。結果表明，高校知識產權信息服務由基礎工作、科創支撐、專業育人、服務社會和系統創業五個關鍵要素構成，高校知識產權信息服務對高校科研團隊創新績效具有顯著正向影響，知識共享在高校知識產權信息服務影響科研團隊創新績效中發揮部分中介作用。

關鍵詞：高校；知識產權；信息服務；知識共享；創新績效

中圖分類號：E276.42 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2024）15-0137-04

一、研究背景

科技創新是推進創新驅動發展戰略的核心，科技創新需要以知識產權制度作為保障，知識產權信息服務對促進科技創新具有關鍵的賦能支撐作用。在創新驅動發展戰略背景下，以提升科研創新績效和成果質量為導向，對科研創新全過程進行嵌入式、全鏈條精準服務，優化知識產權信息資源配置，降低科研創新團隊信息檢索成本，促進科研創新團隊與社會創新需求有效對接，是知識產權信息服務的重要目標。鑒于此，以助力提升科研創新質量為視角，探討和分析能精準助力高校科研創新效率和科技成果轉化的知識產權信息服務推進機制，厘清高校知識產權信息服務提升科研創新團隊績效的內在機理，是發揮高校圖書館知識產權信息服務職能的重要表現形式，也是實現知識產權信息服務促進科技創新的關鍵作用和重要表現形式，對提高高校知識產權信息服務水平、提升科研創新效率和質量、助力“雙一流”任務建設具有重要現實意義。

二、理論分析與研究假設

（一）高校知識產權信息服務

根據《高校知識產權信息服務中心建設實施辦法》和國務院辦公廳關于印發《專利轉化運用專項行動方案（2023—2025年）》的通知，并綜合現有文獻（李劍等，2023），高校知識產權信息服務應涵蓋以下核心內容：一是基礎工作維度。基礎工作是高校知識產權信息服務的基礎，涉及信息收集與整理、數據庫和服務平臺的建設與維護，以及提供知識產權信息咨詢等服務內容，為高校科研創新提供全面的信息資源支持。二是科創支撐維度。科創支撐是推動高校科技創新的關鍵，包括科研成果披露、專利申請前評估、促進產學研合作、優化知識產權管理水平以及加速科研成果轉化等多個方面。三是專業育人維度。專業育人是高校知識產權信息服務的重要環節。高校知識產權信息服務通過教育培訓和信息素養教育，提高在校學生知識產權知識儲備和運用能力，支持知識產權相關專業和學科建設，為高校和社會培育具備知識產權技能的人才。四是服務社會維度。服務社會體現了高校知識產權信息服務的社會價值，有利于發揮高校知識產權信息資源與人才優勢，并通過提供公益化、專業化的有償服務，推動知識產權成果的社會應用和價值實現，支持地方經濟社會發展。五是協同創新維度。協同創新是推動高校與外部機構合作的重要橋梁，通過建立工作協調機制，促進資源共享與優勢互補，提高高校服務社會的能力。基于如上分析，本文提出如下假設。

H1：高校知識產權信息服務包括基礎工作、科創支撐、專業育人、服務社會和協同創新五個維度。

（二）高校知識產權信息服務與科研團隊創新績效

高校知識產權信息服務是構成整個知識產權信息服務體系的重要一環，能夠優化創新環境，強化團隊間的創新競爭程度，進而營造良好的創新氛圍，推動科研團隊提升其創新績效。一方面，高校知識產權信息服務通過專利信息收集、整理以及資源平臺的建設，為科研團隊提供豐富的信息資源支持。這些服務優化了知識產權信息資源配置，降低科研團隊信息搜尋成本，促使科研團隊將有限的資源更多地集中在創新發展上。另一方面，高校知識產權信息服務能夠保護科研團隊智力創造成果，通過為科研團隊提供專利申請、商標注冊、版權登記等專業指導，幫助科研團隊將其研究成果轉化為受法律保護的知識產權，減少“搭便車”現象，保障科研團隊的投資效益，進而激發科研團隊創新熱情，增加團隊的創新成果產出（方中秀，2022）。由此，提出假設。

H2：高校知識產權信息服務對科研團隊創新績效存在正向影響。

（三）知識共享

知識共享本質上是團隊之間、成員個體之間雙向互動過程，借助“互惠交流”和“團隊學習”（Mom et al.， 2007）等形式實現知識跨組織、跨個體共享，實現團隊知識儲備、整合和更新，提升科研團隊的創新績效（許慧等，2021）。根據社會交換理論，高校知識產權信息服務能夠為科研團隊提供資源、信息共享和交流平臺，促進科研團隊之間的知識共享和合作交流，激發團隊的創新靈感，提升科研團隊的創新績效。另一方面，知識共享能夠吸收和利用團隊成員的知識經驗，豐富團隊的知識儲備，增強團隊的競爭優勢，有效促進科研團隊的創新績效。知識共享不僅可以通過外部學習交流，增加科研團隊的知識源，也可借助內部經驗分享，豐富團隊成員個體的知識技能，為團隊科研創新活動提供多元化的視角和思路，推進團隊創新。據此，本文提出以下假設。

H3：知識共享在高校知識產權信息服務影響科研團隊創新績效中具有中介作用。

三、研究方法

（一）研究樣本與數據收集

本文基于問卷調查方法采集相關數據。在正式發放問卷之前，首先向浙江省內10所省屬重點建設高校科研創新團隊進行預調研，初步發放80份問卷，回收有效問卷75份，有效回收率為93.75%。正式調研向浙江省內15所重點建設高校科研創新團隊共發放300份問卷，剔除無效問卷22份，有效問卷278份，有效回收率為92.67%。本文主要采用探索性因子分析和驗證性因子分析方法對理論模型進行樣本數據擬合，以檢驗模型中的路徑關系。

（二）變量測量

本文主要變量測量均來自成熟量表，測量題項采用5級Likert量表，1表示非常不同意，5表示非常同意。高校知識產權信息服務二階因子中所包含的一階因子：（1）基礎工作（BW）采用Brien et al.（2012）開發的量表中的3個題項進行測量，分別為高校知識產權信息基礎設施可獲得性、基礎數據可采集性和基礎人員可投入性；（2）科創支撐（TS）采用Freeman & Soete（2009）開發的由3個題項構成的量表測量，如“科創環境條件令我愉悅”“科創資金投入具備可持續性”和“科創團隊具備濃厚創新精神”；（3）專業育人（PE）采用Tan et al.（2017）開發的包含4個題項的量表測量，分別從能力提升、知識傳授、價值塑造和品德培育方面予以測量；（4）服務社會（SR）采用Reed et al.（2011）開發的包含3個題項的量表測量，測量題項包括知識產權信息培訓承擔情況、知識產權信息素養教育普及水平和對區域經濟發展支撐狀況；（5）協同創新（CI）采用Fan et al.（2020）開發的包含4個題項的量表測量，測量題項包括高校協同創新參與、高校優勢學科建設支持、高校信息資源建設和高校知識產權管理決策咨詢。知識共享（KS）采用Ramayah et al.（2014）開發的包含4個題項的量表測量，代表性題項為“團隊成員使用高校知識產權信息服務可以共享知識、經驗等”。創新績效（IP）采用Prajogo & Ahmed（2016）開發的包含3個題項的量表測量，測量題項為“團隊成員支持創造性想法”“團隊成員主動提供創新性問題解決方案”和“團隊成員關注創新性思維”。

四、數據分析

（一）信度、效度檢驗

本文運用SPSS19.0軟件首先對含有17個測量題項的高校知識產權信息服務進行探索性因子分析，對測量項目提取主成分，按照特征根大于1原則，析出如上5個因子。基礎工作、科創支撐、專業育人、服務社會和協同創新的Cronbach’s α系數分別為0.852、0.813、0.824、0.828和0.831，均大于0.7，說明高校知識產權信息服務構念具有良好的信度。知識共享和創新績效兩個構念的Cronbach’s α系數分別為0.837和0.819，說明兩個構念也符合測量的信度要求。本文量表所有構念復合信度（CR）均大于0.7，表明量表整體存在較高的復合信度。如上信度分析反映出問卷量表中變量測量的內部一致性和穩定性。此外，量表中各構念的平均方差抽取量（average variance extracted， AVE）均大于0.5，表明每個構念均具有良好的收斂效度。本文再利用Amos21.0軟件分別對高校知識產權信息服務、知識共享和創新績效進行驗證性因子分析。結果顯示，高校知識產權信息服務測量模型與樣本數據的擬合度指標為：χ2/df=2.957，RMSEA=0.051，GFI=0.928，NFI=0.918；知識共享驗證性因子分析的擬合度指標為：χ2/df=2.862，RMSEA=0.063，GFI=0.939，NFI=0.927；創新績效驗證性因子分析的擬合度指標為：χ2/df=2.53，RMSEA=0.046，GFI=0.914 NFI=0.949，說明測量模型和樣本數據具有較好的擬合度，測量模型表現出較高的聚合效度。

通過比較平均方差抽取量平方根與構念間相關系數值可知，每個構念的平均方差抽取量平方根分別大于其與其他構念間相關系數，表明構念間具備良好的判別效度。

（二）假設檢驗

本文運用AMOS21.0軟件建立結構方程模型，并使用極大似然（maximum Likelihood， ML）估計法對理論模型進行數據擬合和參數估計，以考察高校知識產權信息服務對科研團隊創新績效的影響機制，從而得到結構模型中路徑關系標準化系數估計值與理論假設檢驗結果（見圖1和表1）。結構方程模型擬合結果顯示：χ2/df=2.957，RMSEA=0.063，GFI=0.925，NFI=0.936，根據溫忠麟等（2004）的推薦參考，以上絕對和相對擬合指標基本滿足統計意義上的推薦值要求，即結構模型的擬合水平比較理想。

根據假設檢驗結果可知，高校知識產權信息服務二階因子共包含五個一階因子，因子載荷系數分別為0.542、0.614、0.586、0.512和0.713，且均在1%水平下具備統計顯著性，假設1通過統計顯著性檢驗。高校知識產權信息服務對科研團隊創新績效具有顯著正向影響（β=0.676，p<0.01），故假設2得到數據擬合驗證。高校知識產權信息服務對知識共享具有顯著正向影響（β=0.232，p<0.01），而知識共享對科研團隊創新績效有顯著正向影響（β=0.586，p<0.01），即知識共享對高校知識產權信息服務影響科研團隊創新績效具備顯著的部分中介效應，從而假設3得以成立。

五、研究啟示

本文揭示了高校知識產權信息服務對科研團隊創新績效的作用機制。各高校應充分挖掘并發揮自身的優勢和特色，結合地域特點，積極地整合和優化資源配置，以提供更為精準、高效的知識產權信息服務，從而為科研團隊的創新活動注入新的活力與動力。其一，構建協調創新機制。充分發揮高校知識產權信息服務的協同創新功能，通過對科研團隊的關注內容、服務需求等進行多維分析，掌握其發展需要，精準識別和定位供需雙方的契合點，打造全流程的知識產權信息服務“供應鏈”。其二，完善知識產權信息服務基礎工作。積極開展高校知識產權信息服務的基礎工作，重視知識產權信息服務發展的制度化建設，包括信息服務隊伍的建設、資源保障、管理制度規范且完善，建設與高校發展階段相契合的知識產權信息服務體系。其三，強化科學創新支撐。“數據”“技術”雙輪驅動下的高校知識產權信息服務，能夠通過資源共享共生的形式，有效解決數據封閉矛盾和利益沖突問題，構建針對性強、特色鮮明、擁有自主數據的高校知識產權信息服務體系，進一步拓展知識產權信息服務的深度和廣度，為科研團隊創新研發提供強有力的支持。其四，加強知識產權領域人才培養。高校應依托自身的人才優勢與資源優勢，積極推進知識產權相關專業人才的培養計劃。同時，高校也應充分利用外部資源，形成多方協同培養知識產權人才模式。此外，政府也應根據社會發展狀況，聯合產業界、研究機構等共同制定人才培養方案，提高高校知識產權人才培養質量。其五，促進知識產權信息在社會服務中的應用。鼓勵高校充分發揮知識產權信息優勢和人才優勢，并結合社會和企業實際需求，發揮核心資源與人才優勢，為地方政府、社會企業提供高質量的知識產權信息服務，有效地推進區域社會經濟的發展。

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[責任編輯 白 雪]