1 绪论
1.1 研究背景与意义
在新的经济时代，以提供知识服务为核心的企业，成为推动现代服务业快速成长和发展的重要力量，知识密集型服务业（Knowledge-intensive Business Services，KIBS）这一概念应运而生[1]。随着行业分工不断细化，社会发展带来经济增长与科学技术深度融合的需求，这意味着企业服务能力也要随之提升。科技服务企业凭借人才智力密集、创新水平高和辐射带动作用强等特点，在促进科技成果产业化和技术创新领域发挥着越来越关键的作用，成为国家科技创新体系建设的焦点。
在我国理论界和实务界，科技服务业、科技服务企业等概念经历了一个逐步明确的过程。原国家科学技术委员会于 1992 年下发了《关于加快发展科技咨询、科技信息和技术服务业的意见》，该文件的出台，一定意义上标志着“科技服务业”开始得到国家层面的高度关注。《意见》中也首次对科技服务业进行了比较正式的界定，认为包括科技咨询业、科技信息业和技术服务业三类。2003 年，全国科技工作会议上，科技部将该年度确定为“科技中介机构建设年”，着力扶持科技服务企业、科技企业孵化器、大学科技园、科技风险投资机构和科技评估机构等企业的发展。2012 年，科技部发布的《现代服务业科技发展“十二五”专项规划》中提出，科技服务企业是为科技型企业提供委托研发、检验测试、技术培训等服务的机构。2017 年《“十三五”现代服务业科技创新专项规划》中，再次强调了科技服务企业的战略意义，并指明要在 2020 年基本形成覆盖科技创新全链条的科技服务体系。科技服务业在国家创新体系中的重要性日益得到关注，对其内涵的认识程度也日益深化。
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1.2 研究内容
本研究分六个部分进行论述，具体章节内容安排如下：
第一章的内容为绪论，主要阐述了本文的研究背景及意义，围绕具体的研究问题确定了文章的研究框架，最后指出文章主要的创新点。
第二章为理论基础与相关文献综述，全面系统地回顾、梳理了科技服务企业、企业知识体系和影响知识体系演化的因素等相关文献，评述了这些已有研究所取得的成果与仍存在的局限性，为本研究的开展提供了理论线索和指导。
第三章内容是对两家典型科技服务企业展开纵向案例分析，包括研究设计、案例企业素描、扎根分析和关键因素分析四节。首先确定了本文的研究方法，并对选择案例企业的标准及数据来源进行了阐述，然后利用三级编码处理的步骤将原始资料概念化，识别出知识体系构成和演化过程中的关键影响因素。
第四章为科技服务企业知识体系的演化过程分析，首先，基于第三章的程序化扎根结果，对科技服务企业知识体系演化过程进行阶段化详细分析。其次，对科技服务企业知识体系的演化过程中存在的客观规律进行了探究。
第五章为科技服务企业知识体系演化过程中各阶段的关键因素组态分析。前文在扎根分析的基础上识别出影响知识体系演化的关键因素，这部分采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA）对上述因素的综合影响进行探究，进一步得到科技服务企业知识体系演化过程中各阶段关键影响因素的匹配关系。
第六章为研究结论与展望，首先对前文研究内容进行总结，阐明本研究的理论贡献以及启示，其次在点明研究局限的同时，进一步提出研究方向展望。
图 3.1 程序化扎根分析流程图
2 理论基础与文献综述
2.1 科技服务企业相关理论研究
2.1.1 科技服务业的内涵
国内外有关科技服务业、科技服务企业的文献相比较，国内文献的数量居多，国外文献相对较少。尽管国外学者在概念划分上很少将科技服务业作为一个单独的行业范畴进行研究，但是在知识服务业、知识密集型服务业及生产性服务业的相关研究中，科技服务业的内涵常常被包含其中[8]。“知识服务业”这一概念的出现，最早是在 Daniel Bell[9]的研究中，Miles[1, 10]等人又在这一定义基础上提出了更为明确的概念——知识密集型服务业，具体指那些以专门领域知识为基础提供产品和服务的组织。Kemppila 和Mettanen[11]对知识密集型服务业的定义可以总结为两点：一是知识为服务的重要基础，二是服务过程中企业与顾客之间存在强互动性。在国内学术界，关于科技服务业内涵的研究成果较为丰富，学者魏江[12]在深化知识密集型服务业分类和创新活动特性的研究过程中，多次将科技服务业用做典型的样本，可见科技服务业作为一个单独行业类别，已经得到关注。王毅成[13]指出，科技服务业是将知识的开发与应用贯穿到技术价值转化整个过程的服务业。高本泉[14]把科技服务业定义为提供多元化服务的技术专业性服务机构。程梅青等人[15]的观点是，科技服务业是为其他企业提供各种知识密集服务的组织之和，在这一过程中可以促进科技进步和科技管理水平的提升。王晶等人[16]对科技服务业的服务手段和服务对象进行了概括，服务手段主要为技术和知识，服务对象可辐射到社会各行业。早期对科技服务企业的概念认知大多是宏观层面的笼统定义，国内有关文献虽然数量居多，大批量相关文献涌现的时间明显晚于发达国家，显然，这同我国科技服务企业发展起步较晚有关。
总的来说，学术界对于我国科技服务业的内涵认知，经历了一个较为漫长的过程，最早的角色定位，大多将科技服务业视为科技中介机构。“科技服务业”这一名词正式出现，是在 1992 年科技部门下发的文件中，此后长达近 10 余年的时间，相关研究的侧重点都放在科技中介方面，在部分研究中，科技中介和科技服务业并未得到严格区分[17]。随着研究的不断深入，科技服务更为广泛的涵义日益得到认同，学者们日益关注到科技服务企业的特征不再局限于“中介”角色，从服务手段和服务对象来看，科技服务活动的内涵已经不再局限于传统意义上狭义的中介活动，科技服务企业已经深度参与到全社会的知识创造活动中来。
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2.2 企业知识体系相关理论研究
2.2.1 企业知识分类研究的理论溯源
回溯企业知识体系的相关研究进展，必然要涉及到知识分类研究本身的演进历程，最早的知识分类源于哲学领域的相关研究。国外学者们从不同视角对知识的内涵进行了划分。学者 Polanyi[32]最先从知识属性视角入手，将知识分为显性知识和隐性知识两类；Badaracco[33]以知识的流动性作为分类标准，将知识分成可移动的知识和嵌入企业的知识；根据知识来源的不同，Nonaka[34]将企业知识划分为个人知识和集体知识两类。按照经济合作与发展企业的定义，知识可分为四大类：原理知识(know-why)、事实知识(know-what)、人员知识(know-who)和技能知识(know-how)，其中前两类知识是可以用语言或书面材料准确描述的显性知识，而后两类知识是蕴含在员工经验或企业结构中的隐性知识[35]。值得关注的还有 Lam[36]提出的观点：整合了知识属性和知识来源两个不同维度，将知识分为四种类型，包括理智知识、编码知识、外化知识和嵌入知识。随着对企业配置知识的研究不断深入，有学者将企业知识的研究内容概括为管理知识[37]、产业知识与经济知识[38]三类。
可见，外国学者的知识分类研究深受学者 Polanyi 隐性知识与显性知识二分法认识论的影响，他们对知识体系的分类不可避免的与 Polanyi 的观点相印证。国内关于知识分类的相关理论研究起步较晚，随着知识经济时代来临，知识体系研究也为越来越多的被经济管理领域和社会学领域学者所关注。陈洪澜[39]在梳理文献的基础上，总结出了十种不同的知识分类标准，包括：知识属性、研究对象、知识的效用、知识形态、思维特征、事物运动形式、自然现象和社会现象、知识内在联系、知识研究方法以及学科发展趋势。此外，还有几种具有代表意义的知识分类：根据企业知识特性，将企业知识体系分为系统性知识、内隐性知识和复杂性知识[40]；基于知识类型学的发展脉络，把企业知识体系概括为逻辑型知识与文化嵌入型知识[41]；按照知识整合的视角，将知识划分为关联知识和无关联知识[42]。以上回顾发现，不管采用哪种分类标准，均不能准确地表征科技服务企业知识体系的构成特征。
表 3.1 案例企业概念
3 案例企业扎根分析................................... 11
3.1 研究设计............................. 11
3.1.1 研究方法......................... 11
3.1.2 案例选择.............................. 12
4 科技服务企业知识体系演化过程分析.............................. 34
4.1 科技服务企业知识体系构成................................ 34
4.1.1 科技知识.............................. 34
4.1.2 产业知识......................................... 35
5 关键因素组态关系分析............................ 42
5.1 研究设计...................................... 42
5.1.1 研究方法与假设.................................. 42
5.1.2 研究样本选择............................................ 42
5 关键因素组态关系分析
5.1 研究设计
5.1.1 研究方法与假设
（1）定性比较分析方法
定性比较分析方法（QCA）作为一种案例导向的比较研究方法，可以基于集合理论和布尔代数技术探究多个自变量的组合对被解释结果的影响，即可挖掘多个因素之间的复杂非线性关系。在研究“关键因素如何影响科技服务企业知识体系演化”这一问题中，本文将运用定性比较分析方法来探究关键影响因素的组态类型。之所以选择 QCA 的方法，主要有以下几点原因：
第一，QCA 方法可以基于集合视角对复杂因果关系展开分析。参考现有的相关研究文献和前文分析可知，揭示科技服务企业知识体系演化的影响机理，需要从整体上探究多种因素组合的共同作用，该方法将辅助本研究清晰识别出关键因素组合与知识体系演化的关系。第二，QCA 方法既运用了定性研究方法的探索思维，也结合了定量研究方法的部分观点，同时兼具案例导向与变量导向两种分析思路的长处，可以通过多种条件因素的归纳组合研究对同一结果的影响。第三，QCA 方法适用于中小样本研究（样本数在 10-40 之间）。回归分析方法需要大样本作为数据支撑，但由于我国科技服务业整体发展较晚，资料丰富且知识体系发展较全面的企业大样本不容易获取，因而难以通过统计方法得出稳健的结果。基于 QCA 方法的上述三个特点，最终决定采用定性比较分析方法。
（2）模糊集定性比较分析方法
定性比较分析方法根据变量特征划分为三种类型：清晰集定性比较分析(crisp-setQCA，csQCA)方法、多值集定性比较分析(multi-value QCA，mvQCA)方法和模糊集定性比较分析(fuzzy-set QCA，fsQCA)方法。其中，csQCA 方法仅使用二分法（0, 1）来取值，在具体描述变量特征中仅能用于分析非此即彼或非高即低的变量。mvQCA 方法可使用多值变量，在实际研究应用中，主要用于分析多类别现象。上述两种方法均对变量类属进行了限制，一旦案例中的某一变量无法统一归类，会导致该部分信息不被纳入分析过程。fsQCA 方法则避免了这些局限，分析时变量取值可以为 0 到 1 之间的任何数，分值代表不同案例属于某集合的程度。常见的取值方法有四值法（0, 0.33, 0.67, 1）、六值法（0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1）以及连续值法，具体选择哪种方法由研究者根据实际情况决定。本章的变量取值主要来自质性材料，将原始数据转化为模糊集的处理过程参考寿柯炎的方法，对非连续变量采用四分法、连续变量采用连续值法[107]。
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6 结论
6.1 研究结论
文章首先回顾了科技服务企业内涵、知识体系特征等方面的相关文献，为本研究的开展提供了理论线索和指导。后续通过两家典型科技服务企业的扎根分析，对知识体系演化过程和关键影响因素进行了探究，进一步详细分析了科技服务企业知识体系演化的三个阶段。最后结合扎根分析结果，文章选取了 33 家样本企业，运用模糊集定性比较分析方法对科技服务企业知识体系演化过程中各阶段的因素组态类型及因素之间的匹配关系进行了探讨。本研究的主要结论包括以下几点：
（1）归纳了科技服务企业知识体系构成和知识体系演化的阶段性特征。虽然许多文献指出科技服务企业具有典型的知识密集的属性，但鲜有深入地归纳科技服务企业知识体系的组成部分。不同于一般制造企业和服务企业，科技服务企业是“使能型”企业，它的知识活动往往涉及到跨学科、跨产业领域的知识，并且具有多主体合作的特征。与一般制造业、服务业的知识体系相比，科技服务企业需要更加了解企业需求，对客户知识深入了解，因此，科技服务企业知识体系构成更为综合，不局限于单个的知识活动和知识单元，本文基于扎根分析的结果，归纳了科技服务企业的知识要素构成维度，包括科技知识、产业知识和服务知识三类。知识体系构成的综合性导致了科技服务企业知识体系演化的复杂性，即科技服务企业知识体系的提升演变具有客观的阶段性，根据各个发展阶段的主要特点，概括为市场立足阶段、服务增强阶段和“知识伙伴”阶段。在不同的发展阶段中，科技服务企业能力的提升是通过知识的扩充和演化实现的：服务知识从“基础性服务知识”向“综合性服务知识”演变；科技知识和产业知识从相对单一的专业化向更深度的专业化和综合性演变；三类知识的相互关联也日益趋向融合集成。此外，许多学者并未将科技服务和科技中介严格区分，本研究发现科技服务企业的服务过程不是简单地传递知识，还包括技术研发工作、连接技术与市场、解决实际问题，提供的是综合性的服务，这也为科技服务企业特征不仅局限于“中介”角色的观点提供了一定证据。
参考文献（略）