创新服务平台资源汇集机制设计

伴随着信息技术发展及创新资源更新速度的加快，利用外部高校、科研院所及其它企业创新资源开展创新活动已成为企业的战略选择[1]。创新服务平台以汇集创新资源、提供创新服务、谋求自我发展为主要任务，以直接服务企业为主要手段[2]，通过对创新资源的高效利用，快速找到解决创新问题的方法，实现其服务价值，现已被越来越多的企业视为寻找与获得创新解决方案的有效手段。创新服务平台需要拥有充足的创新需求与资源供给才能保障平台持续发展，因此创新资源汇集成为平台运营管理面临的首要任务。机制原指机器构造和工作原理，后期学者将其拓展应用至经济学与社会学领域，用来阐释研究对象构成与具体运作方式[3]。因此，本文重点研究创新服务平台资源汇集组成部分以及不同部分的有效运作方式和相互间的对接关系，从而保证平台实现有效资源汇集。

创新服务平台资源汇集包含确定汇集对象与吸引资源、筛选可入库资源以及基于资源描述的模糊表达准确给出存储位置3个环节。当前，平台对资源的吸纳通常采取两种方式：一种通过政府或宣传等推送平台信息、介绍平台提供服务情况(推)；另一种通过提供事前激励或事后补贴等手段促进需求者主动获取平台服务(拉)。然而，当前该领域研究一方面缺乏吸纳对象的准确定位，另一方面缺少针对不同需求与供给资源的吸纳方法，由此影响了创新服务平台资源汇集效果；另外，创新平台资源特征与质量影响平台后续发展方向和服务质量，因此需要筛选合适的资源入库，但当前入库条件与门槛设计不够细致，影响入库资源质量。另外，创新资源入库后应如何根据存储要求确定合适的网格位置？当前，关于存储规则与维度的研究不够系统且缺乏具体标准，影响后续供求匹配速度与质量。因此，本文针对3个环节设计对应机制，以提升创新服务平台资源汇集效果。

1 文献回顾

在创新资源吸纳方面，部分学者对供求资源进入平台的激励措施进行了研究。如何燕等[4]研究了网络零售平台制造商最优激励合同和电子零售商最佳收益分享比例确定问题；王宏起等[5]设计了基于创新券的创新需求激励机制等。这些研究并未区分吸纳与激励对象，而事实上吸纳对象不同，激励方式有效性也不同，应进一步开展针对性研究。资源筛选方面，有学者应用资源拥有与利用情况对平台进行评价(王雪原等，2011)；霍壮志等[6]根据任务需要设计了满足质量、服务、成本等多目标要求的设备资源、人力、技术资源等配置评价与组合方法，但上述研究忽视了资源表述，缺乏基于不同资源信息功能的阶段性资源筛选与判定标准。

在资源分类存储方面，王思丽等[7]从开放知识资源需求入手，优化知识资源分类机制，提升资源分类效率；方刚和胡保亮(2010)在资源观基础上引入社会网络理论，将网络资源分为网络结构资源及网络关系资源两种，制定了网络资源分类机制；赵朋飞[8]设计出基于SOA的创新平台建设方案，将科技资源分为6类，利用XML对异构数据进行集成存储。为提升资源分类存储精度，齐峰等[9]提出K-means模型，对信息资源信息标签进行排列、组合聚类；Alcaraz等[10]为资源个体设计了适度函数，以确定资源归属类别；Long等[11]提出一种资源虚拟化云架构，建立虚拟化异构资源池，通过虚拟化手段将非标准化的异构资源标准化。总之，当前资源分类存储定性与定量结合研究偏少，基于文本分类与多方法组合存储的研究更少，影响资源汇集有效性。

2 资源吸纳机制设计

(1)创新服务平台发展不同阶段战略重点、主导功能与关键任务、发展目标不同，所需资源也就不同。因此，在资源吸纳机制设计中应首先明确创新服务平台资源要求。

初始阶段创新服务平台更侧重于资源对接功能，一般需要能够提供明确表述的资源需求与供给，且供求对接任务比较简单，资源利用频度较高，为此初期面对的资源需求对象通常是中小型企业。鉴于初期政府引导作用，具有丰富科技创新资源的大学科技园区、孵化器、科研院所、事业单位、重点实验室及高校等成为重点资源供给采集对象。另外，一般功能的中介机构也成为平台初期资源采集对象，如会计事务所、法律事务所等。

创新服务平台在进一步发展过程中，逐步组建起自身创新服务供给团队，培养专业化服务能力，以更好地甄别需求、分解需求，提供技术咨询与创新资源评估等活动，此时其可为大中小企业提供大量专业指导与跟踪服务。资源供给者也主要从政府引导型参与者转化为科技园区、产业基地、行业协会、技术联盟、大中型企业及对应的技术研发中心等。中介机构更加丰富多样，如一般金融机构、知识产权服务机构等。

创新服务平台通过不断发展，实现线上与线下服务的有效对接，为问题与需求诊断、技术成果转化、项目孵化与小微型企业成长等提供线下孵化、科技金融等综合服务。同时，平台创新资源不断积聚，为巨型企业资源推广及关键核心问题解决提供了多种选择。因此，小微型企业与巨型企业也成为平台需求主体。平台供给者更加丰富，各类企业、组织机构及其它相关平台、园区与基地等均成为平台资源供给主体。中介也更加完善，增加了风险投资机构、众创与众筹服务机构、跨国贸易服务、标准制定服务等，从而使平台能够为各类企业提供各种综合性服务与系统服务。

总之，创新服务平台根据自身服务功能、服务领域及服务内容确定资源汇集对象，创新服务平台不同阶段重点吸纳对象如表1所示。

(2)创新服务平台资源吸纳主要包括两种方式：一是积极主动寻找与攻关；二是通过适当宣传与激励激发潜在对象自行进行资源供给。

一般而言，对与服务平台方向一致、发展贡献突出的关键资源拥有者，平台需要通过主动邀请、商讨等形式与其建立联系。该类资源拥有者通常在创新平台服务领域具有先进技术和丰富的社会网络关系，掌握着动态科技信息，在行业与供应链上具备较强影响力，具有一定的服务经验，将其吸纳为平台资源供给者，能够发挥如下作用：更好地解决与攻克行业技术难题，提升平台技术服务水平；实现平台口碑传播，提升平台知晓度；利用其强大的影响力，将供应链上下游相关者吸纳成为服务平台资源供给者；能够很好处理客户关系，为平台发展提供参考建议，从而在平台搭建后快速拓展业务，使平台迅速成长与运营。鉴于该类资源拥有者发挥的重要作用，创新服务平台需要通过一事一议的方式，争取将其开发成为平台资源供给对象。为保障关键资源拥有者后续服务的积极性与努力水平，创新服务平台应为其提供更大的利益分享空间，如入股、优先对接、专门接洽服务团队、分享平台收益、一定年限内免费对接服务等。对于需求资源供给者，当其具有迫切现实需求且需求比较宏观与系统时，创新服务平台应采取主动寻找与攻关方式。首先，迫切的现实需求可以快速转化为平台业务，而成功的服务案例能够激发后续需求，促进平台业务发展；其次，需求比较宏观时，资源供给企业难以通过需求者描述与分析准确判定其服务要求以及自身可提供服务的满足程度，需求企业将很难寻找与获得精确匹配的高满意度服务。此时，平台可通过专业团队深入分析、确定与拆解资源需求，帮助资源需求者明确其任务要求与匹配标准，从而获取满意的资源匹配服务。这不仅可以丰富平台服务经验，加深对客户需求的理解，还能够帮助平台建立良好的客户关系，激发现有客户提出更多资源需求；最后，当资源需求比较系统时，表明需求难以通过单个企业提供完整服务，需求涉及资源供给业务较多，因此需要通过平台进行系统匹配，提升对接与管理效率。该类服务可以有效提升平台组合服务能力、增加平台资源需求与供给者间的沟通及互动，为平台后续发展提供经验及合作基础，对平台发展与成长具有重要作用。因此，创新服务平台应当主动挖掘该类需求资源，通过提供专业化、专门化、细致化的服务吸引其加入，通过提供优惠服务价格、优先请求处理等，确保合同签订，并通过事后跟踪与高质量服务，促进其持续提出创新需求或提供创新资源供给。

对于供给量不高、需求不紧迫的资源供给者而言，创新平台采用主动挖掘方式需要耗费的人力、财力成本过高，因此适宜采用宣传形式。创新资源拥有者一般被高校、科研院所、大型企业等主体掌握，因此可通过科技、教育等政府部门加强对高校、科研院所科研团队及科技工作者的宣传。对于分散到企业的创新资源，应通过行业协会、技术联盟、协同中心以及利用成果展或成果交流会等，重点宣传提供创新资源可获得的收益，包含有形收益与无形收益(行业影响力、更好的发展机遇等)，从而提升相关人员提供创新资源的积极性。对于潜在需求、需求资源量较小的资源需求者而言，创新平台可采用激励形式。平台发展重点依靠创新资源需求者，有需求就会激发供给，但反之却不成立。因此，平台应对需求提出者提供有效激励，促进与保持创新服务平台资源需求活跃度。激励包括两种形式：一是事前需求激励，二是事后服务补偿。事前激励一般针对犹豫是否采用平台服务供给的需求对象，为使其最终采用决策提供一定刺激，如在产生需求咨询后一定期限内提供限时折扣券或创新抵扣劵，或限时提供低价、高质优惠服务，超过服务购买使用期限将无法使用优惠或享受同等服务需要更高价格等，从而激发资源需求者尽快采用；事后服务补偿更多是针对提供服务过程行为的肯定，或针对选择接受平台服务者的一种奖励，一般根据当次费用总额确定退费或下期优惠比例，高额度补偿比例更高，从而提升需求者满意度、依赖度，为平台获得持续资源需求提供支持。通常初始阶段，平台激励广泛且力度较大，伴随着创新服务平台发展及供求双方对平台依赖程度的加深，平台对激励对象进行特征限制、时间限制，并适当降低激励力度，从而谋求更多收益。创新资源需求者一般是企业，应通过行业协会、科技园、孵化器、高开区(开发区)、产业基地等，针对潜在、分散的资源需求者进行激励政策宣传，以刺激企业产生更多平台创新资源需求行为，提升创新服务平台资源储备。

综上所述，创新服务平台不同资源吸纳对象特征、对应吸纳方式如表2所示。

3 资源筛选机制设计

需求与供给资源提交到平台后，平台需要根据自身发展方向、特色及质量要求、资源可靠性等对资源进行筛选，以保证平台对接质量。具体而言，可借助计算机领域的五元组模型确定资源筛选维度，根据维度功能确定不同维度在资源筛选过程中的作用，进一步设计两阶段资源筛选方法。

3.1 资源五元组形式化描述

资源描述模型为：S=basic, Scategory, Sstatus, Sability, SQoS>。

(1)资源基本信息Sbasic：反映资源基本属性，包括名称、类型(人、财、物等)、地理位置等一些简单基础信息，体现的是资源标记功能。

(2)资源类别信息Scategory：反映资源类别，包括物理、化学、生物、智能制造、航空航天等资源所属领域，能够对资源是否符合领域要求进行粗略选择。

(3)资源状态信息Sstatus：反映资源当前状态，包括描述是否真实、是否空闲、可利用程度(时间段、使用程度)等，能够对资源能否立即投入使用、能否进入供求匹配状态进行粗略判定。

(4)资源功能信息Sability：包括资源能干什么，能解决什么具体问题，比较适合解决问题的范围与具体业务领域，可以拓展应用的范畴等，这部分内容是进行资源供需匹配时需要考虑的重点因素，应在资源选择时进行细致考虑。

(5)资源质量信息SQoS：反映资源质量、水平与相对先进程度等，包括资源当前水平、未来发展空间与潜力、资源利用风险与可靠性、资源获取难度、资源稀缺性与不可替代程度以及资源对平台服务能力提升的贡献与影响等，这部分描述对于确定资源匹配程度与优先序至关重要，因此需要在资源筛选中进行细致考虑。

综上所述，依据五元组形式化描述功能，设计创新服务平台两阶段资源筛选思路，具体如图1所示。

3.2 资源粗选

为降低创新服务资源筛选时间与效率，采用0-1是否打分法，判定备选资源去向。一般而言，申请的供给资源通过考察与平台服务及发展方向相关性、能否提供虚假信息、资源是否长期处于不可用忙碌状态等判定其去向；申请的需求资源则通过考察其与创新服务平台服务内容关联性、需求方是否存在严重不履约等信誉问题、提出的需求是否不切合实际等判定其去向，具体如表3所示。

根据上述问题对资源提供情况进行判定，记录3个问题的0-1得分，根据不同资源得分情况确定其未来去向，得分与去向对照情况如表4所示。

3.3 资源精选

进入精选阶段的资源具有两个去向：一是直接进入平台资源服务对接匹配库；二是进入资源储备库。为有效判定其去向，设计精选指标与得分标准如表5所示。根据二八法则，有20%的资源会利用到创新服务平台提供的80% 服务中，关键资源对创新平台服务发展尤为重要。因此，将参考满分63分的80%-50分设置为关键资源阈值，后期入库后对其进行重点跟踪与更新；将参考满分63分的20%-12分设置为直接入库与进入储备库的阈值。

专家根据供给或需求资源类别，选择A和B题进行打分，将各项汇总得分与50分和12分进行比较，确定资源去向。

4 资源存储机制设计

为有效调用与匹配进入创新服务平台的资源，需在汇集阶段设计有效存储机制，保障存储框架有利于资源识别、搜索与调用，以实现供给与需求资源的高效、有机匹配。该阶段主要包含两个方面：一是构建有效的资源需求及供给存储空间表述维度；二是设计有效的资源与空间匹配方法，从而将资源科学存储到创新服务平台对应空间，为后续供求匹配奠定基础。

(1)需求与供给存储空间表述维度及标签确定。为确保资源存储、调用的规范性，本文收集了30多家相关创新服务平台资源分类，具体如表6所示。

将国内相关创新服务平台资源表述关键字汇集成词频分析文本，利用词频统计分析软件进行统计。根据结果组织创新服务平台管理与工作人员3人、从事创新服务平台研究相关学者4人，形成7人归类分析小组，经多次研讨，得出创新资源存储维度及其标签如表7所示。

李燕萍、吴绍棠[12]指出，企业创新需要多种创新要素，而且需要完善的创新服务支持链，因此资源汇集既要体现资源类型，也要考虑不同创新环节，以更好地实现不同资源服务功能。以上分类综合了领域、类型、功能与环节四大维度，可为资源存储、调用及匹配提供有效支持。

(2)资源与存储空间匹配方法设计。入库资源需要判定自身在4个维度上的具体归类，由于供给与需求资源描述口径不一致，因此需要根据一定方法，判定模糊的资源描述与平台资源库内不同存储主题的相似度，最终确定其归类。本文利用PLSA模型，计算提取每一类资源主题。当有待入库资源进入入库程序后，首先提取待入库资源相关信息，设资源信息集合为D={di}，di表示第i个资源信息，信息词语集合为W={wj}，wj表示第j个词语，资源信息中隐含主题Z={zk}，zk表示第k个隐含主题。P(di)为词语在资源信息di中出现的概率，P(zk|di)为第k个主题在第i个资源信息中出现的概率，P(wj|zk)为第j个词语在第k个主题中出现的概率[13]。

由贝叶斯定理可得公式(1)。

因词与词间、资源信息与资源信息之间相互独立，所以样本集分布满足公式(2)，待估计参数θ={P(wj|zk)，P(zk|di)}的log似然估计函数为公式(3)。

其中，n(w,d)为词语w在资源信息d中出现的次数，利用EM算法迭代计算得出P(wj|zk)、P(zk|di)的值。根据提取的主题词zk以及创新服务平台供给、需求资源标签Cx(x=1，…,4)，采用关系广义Jaccard系数计算入库资源信息描述与平台资源存储标签的文本关联系数[14]。Zk为k个隐含主题词，Cxy为第x个维度下(x=1，…,4)第y个资源存储标签，分别测算k个主题词与平台资源存储第x个维度下第y个标签的语义关联度之和，将入库资源归属到相关度总和得分最高标签下，为后续资源匹配与调用提供支持。

5 结论

本文从资源吸引、筛选与存储3个方面，系统、综合设计创新服务平台资源汇集机制，研究可为平台动态资源汇集提供有效的运作管理参考。首先，基于创新服务平台发展阶段确定其功能定位、服务内容，从而确定不同阶段需求、供给资源吸纳对象；其次，采用分类研究思想，针对吸纳对象特征，设计不同吸纳途径与方式，提升吸纳机制设计的有效性；再次，基于计算机领域五元组模型，确定资源信息类型与功能，并据此设计两阶段资源筛选机制，提升机制设计的理论性与实践应用的可行性；最后，结合当前平台资源存储经验与专家归类分析技术，提出创新服务平台资源存储标签，进一步给出PLSA模型与Jaccard系数相结合确定资源信息主题以及主题对平台存储标签归属的方法，为平台后续开展资源供需匹配服务奠定基础。未来可进一步开展平台匹配、运营等相关机制研究，为平台机制设计提供更加完善、系统的支持；另外，可增加量化与统计分析，提升机制设计的科学性与客观性。

[1] 王珊珊，邓守萍，SARAH YVONNE COOPER，等.华为公司专利产学研合作:特征、网络演化及其启示[J].科学学研究，2018(4)：701-713.

[2] 丁堃，罗晨阳，潘明湃.软件外包公共科技服务平台建设模式研究[J].科技进步与对策，2015，32(12)：27-30.

[3] 刘进，揭筱纹.基于环境互动的企业家战略领导能力与决策机制研究——一个新的战略绩效整合模型[J].科技进步与对策，2011，28(11)：140-145.

[4] 何燕，马士华.基于网络零售平台的激励合同研究[J].中国管理科学，2014(12)：79-84.

[5] 王宏起，李佳，李玥，等.基于创新券的区域科技资源共享平台激励机制研究[J].情报杂志，2017(9)：165-170.

[6] 霍壮志，王云霞，陈健飞.智能制造环境下产业联盟制造资源配置的评价方法[J].机械设计与研究，2019(2)：161-164.

[7] 王思丽，马建玲，姚晓娜.开放知识资源分类检索机制优化研究[J].情报理论与实践，2014，37(4)：119-122.

[8] 赵朋飞.基于SOA的科技资源共享平台建设研究[J].信息技术，2019(3)：37-39.

[9] 齐峰，石鹰博，李瑜.基于标签聚类的企业门户网站信息资源分类模型[J].信息技术与信息化，2018(12)：41-42.

[10] ALCARAZ J, MAROTO C, RUIZ R. Solving the multi-mode resource-constrained project scheduling problem with genetic algorithms[J]. Journal of the Operational Research Society, 2003, 54(6): 614-626.

[11] LONG J, LI C, ZHU L, et al. Satellite cloud architecture based on resource virtualization technology[C]. 2018 11th International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA)，IEEE Computer Society, 2018：125-129.

[12] 李燕萍，吴绍棠.武汉市战略性新兴产业发展的公共创新服务平台研究[J].科技进步与对策，2012，29(1)：41-44.

[13] 黄卫东，林萍，董怡，等.基于话题特征词的网络舆情参与者情感演化分析[J].情报杂志，2015(11)：117-122.

[14] 李纲，李岚凤，毛进，等.作者合著网络中研究兴趣相似性实证研究[J].图书情报工作，2015(1)：75-81.