学术创业中的负责任创新

13. 大学环境中的负责任创新与商业化:一位数字医疗领域学术企业家的案例研究

伯纳德·诺顿和莉内·福斯

13.1 学术创业与负责任创新

学术界一些最成功的研究成果商业化案例涉及药物的开发。然而,这些案例并不总是负责任创新,因为这些药物对中低收入国家而言往往过于昂贵(西格尔和赖特,2015年)。参与研究商业化的学术人员必须牢记社会需求,并努力以负责任的方式进行创新。大学正日益被鼓励通过许可新技术、创建大学衍生企业以及拓展大学与产业关系来实现“创业转向”(福斯和吉布森,2015a)。大学展现创业精神的另一种方式是通过知识和研究成果的商业化来推进学术创业(克洛夫斯坦和琼斯‐埃文 斯,2000;罗伊斯纳等人,2013)。人们会期望所有公共资助的大学都能负责任地进行创新。然而,目前鲜有研究评估学术创业活动中的责任性水平。研究表明,大学需要具备多种能力以促进创业活动,包括开辟新的行动路径、平衡学术与商业利益以及整合新资源(拉斯穆森和博赫,2010),但这些研究并未明确指导其创新应如何体现责任性。研究还表明,学术人员的机会识别能力及其先前的创业经验是学术创业最重要的预测因素,而技术转移办公室(TTOs)在推动学术人员创办新企业方面仅起到次要且间接的作用(Clarysse, Tartari 以及萨尔特,2011),但缺乏识别负责任创新对商业化影响的信息。

一项研究表明,科学家的创业活动在很大程度上取决于专利活动、创业经验、对研究成果商业化益处的个人观点以及与产业的紧密个人联系(克拉贝尔和穆勒,2009),但尚不清楚这些个人观点是否始终源于负责任的视角。有趣的是,在内勒斯和沃利(2010)提出的创业架构框架中,关于“文化”维度(制度、部门和个人态度与规范)的实证研究似乎十分有限。福斯和吉布森(2015b)在对五个国家10所大学的创业架构进行研究后指出,未来需要开展更多研究来探讨学术创业中的文化维度。此类文化研究可包括负责任创新在学术环境中的认知与理解,以及是否存在确保负责任创新始终处于研究与创新核心地位的系统。

13.2 实证情境

13.2.1 英国国家医疗服务体系数字化

英国的国家医疗服务体系(NHS)为英国公民在服务获取点提供免费医疗保健。NHS已进行了数十年的数字化。然而,英国NHS的数字化并未取得完全成功。NHS中数字化不力的一个例子是国家IT项目(NPfit)项目。1998年,NHS执行机构设定了目标,要求到2005年所有NHS医院信托机构都建立起数字患者记录。但到2002年,仅有3%的NHS信托机构可能达到这一目标(亨迪等人,2005)。时间推进到2015年,NHS宣布到2020年实现患者记录电子化。这是一个复杂的实施问题的概述;然而,显然NHS未能实现其数字化目标。未能达成最初2005年目标的原因有很多,包括技术、财务和社会文化因素(亨迪等人,2005)。

亨迪等人2005年的研究指出,利益相关者参与不足阻碍了NPfit项目的进展。与NPfit项目失败相关的利益相关者参与不足,强化了在数字医疗项目管理中采用负责任创新方法的必要性。负责任创新框架可在所有英数字医疗项目中系统地应用,以确保不再重蹈类似NPfit项目的失败覆辙。

13.2.2 英国学术政策环境

英国一直鼓励英国大学与NHS医院和私营部门合作,以展示其研究的影响。近年来,兰伯特审查(兰伯特,2003)指出,一些大学在与产业界合作方面表现良好,但在加强合作方面仍有提升空间。最近,政府出台了新的政策举措,包括成立了英国研究与创新机构(UKRI),该机构拥有60亿的预算,用于资助“大学、研究机构、企业、慈善机构和政府的合作,以创造最有利于研究与创新蓬勃发展的环境”(英国研究与创新,无日期(b))。这一新机构认识到,成功的合作对于产生有意义的影响至关重要。此外,英国政府在评估大学研究产出时,将研究影响视为高度优先事项。英国政府通过卓越研究框架来评估英国大学所产生的研究卓越性。影响案例研究在该框架中发挥着重要作用,使大学有机会展示其研究对社会产生的影响。这种影响可以通过研究论文被纳入政府政策、从业者提供的定性反馈,以及学术界与私营企业之间的合作或咨询来体现。

数字化是英国医疗保健的重要组成部分。数字化可以通过将纸质流程数字化来提高效率和绩效,并节省空间。当前医疗保健领域的数字化趋势,加上英国政府持续推动学术人员与企业合作,将为在数字医疗领域拥有研究经验的英国学者带来机会。然而,一些学术人员可能缺乏与私营部门有效合作所需的技能和素质,即使具备这些条件的人员也会面临成功合作和影响力产生的障碍。

13.3 框架与方法论

为了从理论上探讨我们的研究问题,我们采用了斯蒂尔戈、欧文和麦克纳滕(2013)提出的负责任创新框架。他们提出了四个责任维度:预期性、包容性、反思性和责任性,参见框注13.1。

框注13.1 负责任创新的四个维度

  1. 预期性:指向前看、进行视野扫描或使用前瞻性分析。
  2. 包容性:通过焦点小组纳入利益相关者,采用以用户为中心的设计,并以开放且易于获取的方式传播研究成果。
  3. 反思性:基于利益相关者的观点进行重新思考与重新定义。
  4. 响应性:在包容性和反思性基础上展开,涉及企业家如何响应其利益相关者的意见。

在将这些维度应用于大学环境中的学术企业家情境时,我们制定了一份访谈指南(附录13.1)。由于目前针对大学环境中学者在科学商业化过程中追求责任性的深入研究较少,本案例研究采用了叙事方法(弗林维吉,2006)。因此,我们对这位教授进行了一次定性访谈,记录了他在大学环境中创新的经历。尽管我们的研究并非人种志研究,但我们受到丹斯科姆(1998,第68–69页)所提概念的影响,即“从参与者的视角去理解事物,而非从外部观察者的角度进行解释”。因此,我们的访谈具有对话式特点。我们的目标是让受访者(下文称为艾伦)如实讲述他在大学结构和情境中开展数字研究的真实经验。该访谈内容被转录并进行了主题分析。在下一节中,我们围绕访谈中出现的一些重要分界线来组织教授的叙述。其中大部分内容反映了我们在访谈指南中设定的主题,而另一些则作为新元素浮现出来,将教授在大学环境中实施负责任创新的努力置于更广泛的框架之中,例如心理契约、商业化文化、其他学者对商业化的看法等。

13.4 艾伦的故事

艾伦对采访反应积极,显得诚实且坦率。他对自己所从事的工作充满热情和兴奋,并乐意谈论自己、自己的经历以及所取得的成就。艾伦年届六旬出头,早年作为科学家在制药行业开启职业生涯,曾从事销售、市场营销、研发以及工厂的国际制造工作。在瑞典、巴黎和英国。出于伦理原因,在这个行业工作十年后,他转而进入学术界。他是这样阐述这一决定的:

销售与营销彻底让我崩溃了。我就是⋯⋯就是做不到;我无法去为一些自己都不相信的东西据理力争。

在学术界,他最初被一家英国中等规模的大学聘用,并以一年期滚动合同的形式受雇,合同的续签取决于持续的资金筹措情况。他的首个学术研究项目之一与医疗记录的数字化有关。在此背景下,他旨在实现医疗领域内多个流程的数字化,并首先从用于报销的医疗文书的数字化入手。

随后,他转向决策支持工具的研究,接着研究用于教育和培训的虚拟化身,之后又探索了沉浸式互动学习工具。他的成功体现在成功的卓越研究框架影响案例研究(说明研究对社会产生可衡量影响的案例研究报告)、与医院及国家机构的合作,以及通过数字项目的商业化为其研究机构筹集超过3000万英镑资金。然而,艾伦在学术界的起步并非传统路径。他因需要维持职位而获得激励去进行创新。他解释说,他当时是以“一个完全未知的因素”身份被引进来完成一个特定项目。大学对其工作感到满意,用他的话来说,他们表示:

好的,我们给你一年时间,如果你在年底之前赚到的钱足够支付你的薪水,我们就再给你一年时间。

尽管他的雇佣权利发生了巨大变化;理论上,他签订的书面合同是相同的。但这份合同中存在一种心理因素,这意味着考虑到艾伦能够创造收入,他的职位是站得住脚的:

赚足够的钱进来。你有工作。不赚钱进来,你就没有工作。就这么简单!所以,我一直都在赚钱。

访谈显示,艾伦是一位成功的学术企业家,具备建立关系与信任等软技能。他依靠自己的软技能,并解释说,为了顺利推进项目,他会谨慎地与所需的同事相处,用他的话来说,就是会“偶尔恭维一下”以维持关系。他还表示,在大学内部取得成功所需的关系需要时间来建立。他指出将信任和关系建设视为大学内部商业化的重要因素:

这可以追溯到亚里士多德⋯⋯如果你想影响一个人,首先要让他相信你是他真正的朋友。

许多英国大学和私营企业已与教学医院建立了成功的合作关系;在某些情况下,这些合作涉及数字化项目。然而,显而易见的是,英国国家医疗服务体系在数字化项目上有着失败的历史,正如前文提到的NPfit项目所示。艾伦已在大学环境中制定出一套行之有效的成功策略,并通过英国国家医疗服务体系资助项目获得了大部分研究收入。下一节将揭示他的奋斗历程与取得的成果,我们旨在理解负责任创新在这些成果中所发挥的作用。

艾伦拥有多年在英国国家医疗服务体系和私营医疗部门开展数字化项目的经验。这些数字化包括沟通的数字化、取代纸质流程、计算机化决策支持工具,以及用于医疗专业人员和患者教育的虚拟形象。艾伦在早期面临资金障碍,发现雇佣大型外部公司开发数字解决方案的成本高得不可持续,而经济型解决方案则如他所描述的“十分笨拙”。由于他在推进过程中遇到诸多障碍,因此需要大学资金来维持其数字化的动力。

艾伦主动向副校长申请资金,用于资助一名计算机程序员和两名图形动画师,以推动虚拟形象项目。他将这一举动描述为:“可能是在我为大学工作以来最难做的一件事”。恰逢副校长原本用于开发内部教学使用技术的资金,随后被扩展用于支持多种数字产品的开发。这些产品为大学带来了来自英国国家医疗服务体系和私营医疗机构的额外收入,并使其团队和技术得以拓展至沉浸式技术领域。这位教授的虚拟形象与沉浸式技术项目最终成为大学重点项目。

随后发生的情况是,正如副校长所说,由于这个成果非常令人印象深刻且新颖,每次他有访客时,都会把这个拿出来展示;没有其他东西可以给他们看。因此,它开始引起外界的关注。

艾伦希望促进更多人使用他的数字解决方案。他意识到,作为大学中昂贵的核心设备,这项数字技术难以影响大量患者,因此这位教授研究了如何将该技术小型化为手机应用程序。他最新的应用程序已获得国家机构的批准,并已服务了数千名用户。

13.4.1 心理契约的价值

艾伦的故事揭示了心理契约在学术界中的作用。心理契约指的是雇主与员工之间不成文的一系列期望(卢梭,1989)。在英国,一名典型大学教授拥有一份全职合同,除非有严重不当行为的证据,否则很难终止。由于工作保障较为稳固,大学教授与大学之间的心理契约所起的作用小于书面协议。而在私营部门就业中,心理契约往往发挥更显著的影响。在私营公司中,员工和雇主都明白,绩效不佳可能导致雇佣关系被终止或无法获得晋升。

与终身教授职位相关联的强工作保障可能导致冷漠和自满。艾伦并没有这样的安排。尽管艾伦的雇佣权利自其最初受雇以来已发生了巨大变化,但他从技术上而言仍处于同一份一年期滚动合同之下,并受到一种更类似于私营公司与员工之间心理契约的影响。这种心理契约确保他通过创造收入来换取书面合同的续签,并似乎激励了这位企业家型教授取得成功;这一点由他为大学创造了数百万收入的事实得以证明:

我最后一次统计,大概整个职业生涯为大学带来了3200万英镑。差不多是这个数。虽然这不是一笔巨款,但我每年很少低于100万英镑。

艾伦与大学之间的心理契约始于他最初受雇之时。随着他持续每年为所在机构创造100万英镑的资金,信任关系开始逐步建立。当他进一步获得资金支持并最终被授予教授职位时,这一心理契约随之发展。当这位教授向副校长申请数字化资金以推进其研究时,心理契约的进一步演变得到了体现。多年来,这种关系一直保持稳定,这可能得益于其资历、持续的成功以及彼此间的信任。只有具备企业家特质的个人和大学才能达成如此的雇佣安排,也唯有具备坚韧品质的教授才能维持维系这一学术职位多年的心理契约。通常情况下,心理契约往往更容易被违背(罗宾逊和卢梭,1994),但在本案例中并未提及任何违背情况,这有助于促成这一关系的成功。

心理契约的存在也可能在负责任创新(RI)中发挥重要作用。心理契约涉及双方对彼此期望的共识。教授与鼓励负责任创新的大学之间若存在健康的心理契约,由于相互尊重,并且意识到未能履行心理契约可能导致职位终止,这将有助于教授开展负责任创新实践。此外,负责任创新实践行为的传递不仅可能从大学向教授扩散,还可能进一步传递给其研究人员和学生。如果缺乏强有力的心理契约,教授遵循大学标准、价值观和实践的动力就会减弱。

我们认为或得出结论:艾伦的企业家特质以及他与大学之间建立的信任的心理契约,促使他以负责任的方式持续进行数字医疗创新。‘只要我还能勉强维持雇佣关系——差不多就是这样!——我创造的盈余就能让这个部门持续运转;也让我自己的生活保持有趣。’这段话暗示了本案例研究中所体现的负责任创新实践在维持这一成功方面也发挥了作用。

13.4.2 障碍与成功

艾伦在早期数字化项目中取得了一些成功,包括产品商业化,由此催生了一家衍生公司,该公司目前年营业额在40万英镑至50万英镑之间。在访谈中,艾伦提到了他最近的一项创新——一个决策支持工具,该工具已拥有1.1万名独立用户,累计进行了1.5万次会话,并获得了一个国家机构的认可。艾伦将其描述为:

可能是我们迄今为止做过的最成功的一个。

艾伦似乎更重视影响力而非经济收益。该应用程序虽未产生收入,但由于其广泛使用并获得国家机构的认可,仍被认为比他的营利性项目更为成功。维持艾伦合同所需的资金压力似乎促使他努力创造高水平的研究收入。尽管取得了一些成功,并且已实现衍生公司的商业化,但在大学环境中仍存在与创新相关的商业化障碍,例如缺乏足够的市场营销和商业化支持:

如果我想进一步将其商业化,我将面临真正的挑战,因为这是一家小公司,而我是一名学者,并非市场营销人员。因此,如果我想销售它,我就需要销售人员,需要一支销售团队,需要某种营销平台。如果我想要一个营销平台,就需要市场营销预算。但在大学内部,根本不可能获得这样的预算,完全没有可能。因为大学根本不认为这是他们的职责所在。

大学喜欢你进行知识转移并带来收入的想法,只要他们不用花钱,这基本上就是他们的态度。

艾伦随后明确表示,他正在研究一项新兴技术,并且不确定如何将其商业化。他形容这项技术“规模如此之大,以至于我没有精力去推动”。他还提到,作为一个小型团队或组织,想要获得市场话语权并与大型跨国公司竞争十分困难。艾伦指出,保守的采购策略也将小型初创企业排除在外,一些企业只从拥有三年经营账目的公司采购,这自动将年轻初創公司拒之门外。

艾伦告诉我们,知识产权(IP)产生的收入构成了商业化的另一重障碍。他所在机构的知识产权合同类型决定了企业家能够保留的知识产权收益比例。较低的知识产权收益比例会阻碍学术人员进行创新,使商业化变得不那么值得。在他的机构中,企业家知识产权所产生的大部分收入由大学保留。这显然取决于具体合同,但几乎50%的商业化资金归大学所有,剩余50%归学院所有。如果有知识产权,发明人可获得剩余资金的一部分。艾伦明确指出:“发明人只能得到剩下部分的一小笔百分比,但实际上你拿到的非常少,因为你被征了两次税。”他举例说明了一个从知识产权中获得10万英镑收入的假设情况:“如果你获得了价值10万英镑的收入,首先他们会扣除2万英镑用于支付公司税,于是剩下8万英镑。这8万英镑再一分为二,4万英镑归大学,4万英镑归学院。然后这4万英镑再次一分为二,2万英镑归学院,2万英镑归发明人。接着你还要缴纳所得税和国民保险等费用,因此幸运的话,从10万英镑的创收中你最终只能拿到大约8,000到9,000英镑。”有时,大学还会声称“不,这不属于知识产权”,这意味着发明人在创新成果商业化后几乎无法获得任何收入。艾伦还解释说,用户对数字医疗解决方案愿意支付的价格门槛很低。他透露,医疗网络总是很高兴他能提供免费的产品。然而,如果他向医疗机构提出以每件2英镑的价格购买工具,对方几乎没有购买意愿。“这个门槛非常低,尤其是在英国的医疗领域。”可以说,对于创造知识产权的学术人员而言,报酬明显不公平,而医疗机构对需要付费的数字医疗解决方案也缺乏采购意愿。这些因素的综合作用导致了这一局面的形成。

有两个因素导致学术人员缺乏将数字医疗技术商业化的动力。

13.4.3 技术转移办公室

这位企业家随后提到了创新转移办公室的局限性。他解释说,他的大学没有技术转移办公室,而是有另一个部门负责处理大学的创新事务。该部门本应为学术人员提供法律合同等方面的支持,但不会主动向学术人员提供项目或咨询机会。艾伦指出,转移办公室的员工不一定了解研究与创新的运作方式,特别是对错过截止日期所带来的影响缺乏认识。这种基础设施的缺失使得商业化变得更加困难,因为学术人员在没有集中支持的情况下,必须投入宝贵的时间来推动产品商业化。艾伦所指出的问题说明了技术转移办公室内部缺乏负责任创新原则,因为技术转移办公室员工未能理解关键利益相关者(即学术人员和资助者)的情境与需求。

13.4.4 学术商业化共识

艾伦还在访谈中指出,其他学者的看法是商业化的另一大障碍。一些学术人员认为,商业化应由私营企业进行,而不是由学术人员来做:“我们不应该沾手商业化”,并认为学术人员应该“坐在这里高谈阔论,思考伟大的思想,教导我们的学生,让别人去做那件事(商业化)”。他承认,大学内部的文化对商业化构成了重大挑战。艾伦描述说,这种观点似乎与大学对外联络主任的看法相反。艾伦转述了对外联络主任的观点,称该主任认为学术人员应当进行商业化和创新,但不应因此获得激励,因为这是他们工作的一部分。

为什么学术人员应该得到额外的东西?难道你们不是已经为这些工作付钱了吗?但事实并非如此;你们支付给我们的是教学和研究的报酬。而这些工作是除此之外的。走出舒适区,去与像公司X这样的大型制药公司进行谈判,需要付出巨大的努力。

英国历来试图制定有效策略,以鼓励学术人员与产业界更紧密地合作,而且似乎英国仍在继续推动商业化和产业合作。考虑到艾伦的经验,一些学术人员似乎仍然对此持反对态度。这种反对可能源于对未知的恐惧、缺乏商业化所需的财务或知识产权激励措施,或普遍认为学术人员应专注于理论探讨而不应参与商业化。

如果同行从根本上反对商业化,那么无论其是否合适,都很难看到将其纳入利益相关者讨论所带来的益处。因此,同行对商业化的反对可能成为包容性利益相关者参与的障碍,而包容性利益相关者参与被认为是负责任创新的根本目的。

13.4.5 负责任创新的知识与认知

当被问及对负责任创新(RI)的看法时,艾伦表示,私营企业资助的研究有时会带来压力。他“当然能够理解,当创新是为了群体利益、公众(即在其情境中遵循公认规范的普通大众)的利益时,将其与既得商业利益分开是有道理的。”他认为由政府或慈善机构资助的研究所附带的义务更少。艾伦参与了欧盟主要研究计划“地平线2020”,目前正试图减少私营企业资助的项目,更多地转向由政府、慈善机构或基金会资助的研究,并称这些研究对他的团队而言 “更具可持续性” ,即便此前已进行了多年的产业合作。我们每个人都应在推动负责任创新方面发挥作用,但在实践中,企业家很可能对负责任创新的程度拥有最大的影响力,他们有责任在产品开发过程中引入适当的利益相关者,并协调产业资助方与患者需求之间存在的矛盾。

13.4.6 包容性——包括利益相关者

艾伦介绍了他如何开展包容性研究。他的首要任务是建立一个利益相关者小组,其中包括一名首席临床医生和一些临床领域专家。如果项目涉及初级医疗保健,他会邀请一名全科医生、一名临床药师以及技术专家、动画团队共同参与,大家一起坐下来确定需求清单。艾伦解释说,他多元化的团队有助于他做出决策。“我的团队由临床药师、医生、流行病学家、数据分析师组成。我还曾吸纳社会学家、心理学家、卫生经济学家,实际上就是根据需要引入各类人员来帮助我做出决策。”当我们问他在此过程中如何利用最终用户时,艾伦明确表示,他在整个创新过程中都会让最终用户参与进来。

所以,你可能先参加一个大型会议,之后是一个工作组会议,接着做一些工作;有大量的电子邮件往来,原型反复修改,然后在接近β测试时,可能再召开一次会议。之后我们会得到一个β测试原型,并将其分发出去⋯⋯我们将与一些用户进行试点。

它将面向众多医疗保健专业人员,并邀请他们提供反馈。

我们观察到,通过利益相关者参与,他似乎参与了包容性,而包容性是负责任创新的一个标志。他似乎能够与适当组合的专家共同开发产品,并且没有排除包括最终用户在内的有用代表。

13.4.7 反思性 – 重新思考与重新定义

艾伦解释说,他会将自己的数字原型与利益相关者进行测试,以收集或接收反馈。他的标准流程是先举行一次大型工作组会议,随后进行大量的电子邮件往来,并将原型在他自己与利益相关者之间反复传递。接着再举行另一次会议,并推出用于试点的β测试原型,由一些医疗保健专业人员进行测试并收集反馈。通过纳入利益相关者、反思并根据这些输入采取行动,体现了创新过程中的反思性方法。在最初的工作组中就有一位最终用户参与,并且该用户也是负责评审最终产品的少数任务与完成小组的成员之一。此外,艾伦还安排了一些最终用户参与试点和β测试,以便在创新成果全面推广之前获取反馈。

有趣的是,艾伦指出,必须在满足最终用户的需求和支付方的要求之间取得平衡。这种医疗创新中的分离意味着,有时利益相关者想要的东西与支付方想要的不同。这种权衡被描述为产生了“一些矛盾,而这正是我们介入的地方,因为我们充当调解者”。当支付方是制药公司时,“你必须清楚他们的意图”。他的技术不仅基于科学发现,而且基于实践中的建议。他表示,“你正在用临床实践的现实来调整证据基础”,在我们看来,这表明艾伦在产品设计过程中展现了重新思考与重新定义。

根据艾伦在制药行业的经验和研究往来,他指出大型公司内部缺乏反思性,这可能会阻碍创新。制药公司的部门经理通常只关注各自领域的利益,而不会从整个公司的整体利益出发。他们并不一定会考虑某项产品是否对另一个部门的同事有用,或研究投资是否有利于公司的更广泛发展。部门经理更关心的是实现自己的目标和指标。这种缺乏反思性的情况与艾伦的做法形成对比,他会认真反思并回应利益相关者的反馈。艾伦反复强调,大型跨国公司通常不践行反思性,往往未能采纳来自实际工作者的建议,反而持续坚持原有的做法。

与公司的议程保持一致。如果一家公司缺乏反思性,并推行不符合社会最佳利益或利益相关者的期望的议程,那么与其开展研究可能会带来问题:

一个人必须非常小心,以免卷入日后会让你尴尬的关联事件中。

如果与合适的合作伙伴进行,反思性具有积极意义。艾伦向采访者讲述了一个反思性导致严重问题的情况。他最近遇到一件事:他与一家制药公司讨论了自己的产品,并同意为该公司创建一个该产品的定制版本。然而,在该公司按承诺签署许可协议之前,他的工作成果就被窃取了,对方开始自行开发这项技术。我们将此视为反思性的阴暗面——即与无法信任的合作伙伴合作。反思性的阴暗面可能是负责任创新实践中阻碍反思性最重要的单一因素。知识产权盗窃不仅会影响相关项目,还可能长期影响创新者与企业合作的意愿,进而对大学内部的资金获取和影响力产生带来未来的连锁负面影响。在此案例研究中,艾伦展现出非常专业且审慎的态度,他并未进行诋毁,而是理解到维持关系的重要性,以及自己可能采取的行动所带来的利与弊。

我想从中得到的另一个教训是,你必须继续与他们合作。之后把玩具扔出婴儿车、咬牙切齿、辱骂对方、写冒犯性的信件,或者向《Sunday Times》投诉之类的做法都是毫无意义的。这些我都曾想过!因为输掉一场战役,仍可能赢得整场战争。

艾伦解释说,与私营企业合作研究时,从长远来看,即使遇到欺骗,维持关系仍然很重要。他还解释说,大型公司会试图从学术界获取创意和知识产权,因为他们知道中小型大学缺乏资金和法律能力来提起诉讼案件。

13.4.8 响应性:回应利益相关者需求

通过利益相关者参与,艾伦得以获得更深入的见解,并实施符合情境的建议来改进他的技术。其中一个例子是开发儿童应用程序。只有通过组织儿童焦点小组,他才意识到该应用程序需要解决的真正问题。一名儿童问道:“你们一直说有这些非常好的药物⋯⋯但副作用呢?”教授解释道:“当然会有一些副作用。”他意识到使用统计数据来解释副作用的流行率并不适合儿童。因此,他提出了使用大型场所中某个事件的数字隐喻来解释副作用的想法,并将其嵌入到他的应用程序中。该数字隐喻展示了在10万名参与者参加的大型场所中,有五人因服用药物后出现副作用而离开场所。这种视觉化方法说明了儿童感觉明显好转的几率非常高,而儿童出现副作用(即离开场所)的几率非常低。通过利益相关者参与,这位教授开发出了一种符合用户需求的数字解决方案。

艾伦还调整了自己的方法以适应不同国家的临床实践。在英国,许多医疗机构都设有问诊室。教授开发的应用程序中创建了一个模拟医疗问诊室作为该应用程序的一部分。然而,通过响应式利益相关者参与,他意识到并非所有欧洲医疗机构都常规配备医疗咨询问诊室。因此,他不得不重新调整自己的方法。这一响应式利益相关者参与的实例确保了他的数字医疗工具适用于预期的各个情境,并满足其利益相关者的需求。

在德国,他们不这样做。他们根本认为问诊室没有必要。因此,我们不得不为德国重新制作一个没有问诊室的版本。

尽管响应性是负责任创新的重要组成部分,但它也可能成为一种障碍。当最终用户的需求与支付方或数字解决方案创建者的需求不一致时,就会引发一些问题。“这会产生一些矛盾”。响应行为不可避免地需要良好的谈判技巧,以平衡所有利益相关者的意愿。与大型企业合作会加剧与响应行为相关的一些问题,而与小型企业合作则能缓解这些问题。

一家小公司能够从公司整体的角度看待价值;而大公司里的产品经理,则只会考虑这对个人意味着什么。

艾伦表现出较强的响应性,并重视利益相关者的意见。然而,他指出,缺乏资金是制约响应性的抑制因素。通过与利益相关者互动,他可以获得创新建议,但若没有相应的预算,就不得不拒绝其中一些建议。

你总是把它放在心上,所以你会倾听。至于是否会采取行动,则取决于你是否有能力做出这种改变。但,我有可能为那件事争取到预算吗?根本毫无可能。

我们得出结论,在本案例中,利益相关者参与似乎非常重要,它能够改进数字产品的设计,使这些产品更加与用户相关。与小型企业合作有其优势,但无论公司规模大小,平衡支付方、监管机构和用户的需求都具有挑战性,尤其是在缺乏充足资金的情况下。

13.4.9 预见性——前瞻性扫描

负责任意味着既要向前看,也要为未来做好准备。这一叙述包含了一些体现负责任工作的要素。艾伦解释说,为了实现他的数字化目标,他需要大学资金来制定可持续的数字议程。艾伦有远见地主动联系了副校长,以争取资金支持,从而为其其他活动带来未来的商业资金。艾伦还意识到智能手机正日益普及,因此有必要将他的技术小型化,以便广泛使用。艾伦也预见到需要两名而非一名软件开发者,因此雇用了具有应用程序开发经验的员工。尽管这些证据表明艾伦具备前瞻性,但总体而言,预期性对于这位教授来说,不如包容性、反思性和响应性重要。这可能是因为他繁忙的日程使他仅具备处理眼前事务的能力。他自己也承认承担了过多工作,这解释了为何他缺乏足够时间进行严格的事先主动规划和预见性安排。此外,他过去与大学签订的定期一年合同在历史上可能限制了过于长远的活动。尽管他的雇佣权利已经改变,目前职位可能较为稳定,但此前的合同安排可能使他习惯于降低对预期性的重视程度,这是短期学术合同的一个负面影响。

13.4.10 道德行为

这位教授对与私营企业的合作持相当负面的看法,在他的情境下,这些企业主要是制药公司。他解释说,私营企业希望“最大化利润”并“最小化风险”(对他们自身而言),然后他进一步说明,利益相关者和股东的需求之间始终会存在差异。

因此,患者的需求与公司的需求之间总会存在矛盾。公司的首要责任是对股东负责。

相比之下,艾伦确实优先考虑患者的需求,并将自己视为夹在私营公司与患者之间的中间人。他认为自己是患者的保护者,如果制药公司如他所描述的那样只顾自身利益,那么这一角色就显得必要且重要。随着英国政府通过英国研究与创新工业战略挑战基金等激励措施鼓励学术人员与私营公司开展合作研究,我们认为,提升学术人员对这类合作相关风险与益处的理解能力将至关重要(英国研究与创新,无日期 (a)):

而我的责任是对患者负责,我也将自己视为这一角色中的守护者或把关人,确保我们不做任何我们认为对患者无益的事情。我们确实会拒绝一些项目。

这一叙述描绘了一位负责任的企业家,他将患者需求置于经济收益之上。

艾伦曾有机会获得100万英镑的研究资助以开展药物研究,但当他向团队提出该项目时,团队成员反对该计划,因为他们认为药物剂量不正确,并且会出现较高频率的某种副作用。最终决定权在艾伦手中,他拒绝了这100万英镑的资金机会,因为尽管这项合作可能为制药公司、学院以及他个人在创收方面带来经济利益或“功劳”与“声望”,但却有可能无法使患者受益。艾伦认识到,他需要有一个自己信任其意见的团队。

这就是为什么我身边有我的团队。我认为其中的秘诀在于,这绝不能是一个人的决定。

尽管艾伦会采纳团队的意见,但最终决定权仍在他手中。我们认为这位学术企业家拥有一种独特的方法来促进合理的决策。他运用前瞻性思维来做出艰难的决策,并践行他称之为“约翰·汉弗莱斯测试”的方法。他会设想自己接到一位咄咄逼人的电台记者的电话,就他所从事的一个项目对他进行采访,并思考:

我是否愿意出现在那里并为之辩护?我觉得“是的,我愿意,我会就此与汉弗莱斯交锋”,那我就会去做。但如果我觉得“哦,万一他问我那个问题怎么办?”,那我就不会去做。

这是一种有趣的方法,教授通过设想最坏的情况来为自己的决策设定基准。他解释了拥有道德指南针的重要性,并指出如果没有道德指南针,就不应该在大学工作,还不如去私营公司工作。个人责任与组织责任的重要性是

艾伦还提到,他认为伦理和负责任归根结底是个人责任的问题。他相信,无论是商业组织、大学还是英国国家医疗服务体系,一个组织只有在其成员履行自身责任感或道德感时才能良好运作。责任性不仅关乎保护患者,也涉及声誉保护。由于他作为学者的工作性质,他表示:“我拥有自己的声誉,而建立声誉需要多年多年多年的时间,但毁掉它只需几秒钟。”这位教授解释说,从不负责任的来源获取资助创新的资金,可能会在长期导致声誉损害。

一个糟糕的决定。我饶有兴趣地关注着,虽然不会指名道姓,但我见过一位过去曾与我的一名学生合作过的人,我认为他为了赚钱可以为任何人做任何事。他可能现在赚得盆满钵满,但我在想这种模式长期来看是否可持续,20年后你会处于什么境地?也许会取得巨大成功,成为千万富翁;谁知道呢。

他在这里思考了从公司获取研究经费的想法,并得出结论:从职业发展的角度来看,接受任何公司的资助都是不值得的。尽管艾伦一直与私营企业合作,开展道德、无偏见的研究合作,但并非所有学术人员都进行此类研究。

13.5 英国政策与负责任创新促进

随着学术健康科学网络(促进大学、医院和产业界之间的合作)以及英国研究与创新署(UKRI)在英格兰的设立,我们看到政府持续推动学术人员与私营企业开展合作项目,以促进经济发展。此外,英国退出欧盟可能导致英国可用的研究经费减少,这将给研究人员带来压力,使学术人员别无选择,只能与产业界合作。如果学术界与企业的合作增加,缺乏企业合作经验的学术人员可能面临独特的障碍。学术—企业合作的增加可能会提升负责任创新实践的实用性。目前尚无专门支持学术—企业合作的负责任创新框架。英国当前的实践和政策环境可能增强负责任创新的实用性,并有助于制定一个框架或清单,以支持成功、以利益相关者为中心的合作。

艾伦有效运用负责任创新实践的案例有很多。这些实践似乎并未阻碍数字技术的成功,相反,它们似乎促进了数字技术,由利益相关者并为了利益相关者以负责任的方式进行。然而,尽管合作关系取得了成功,但由于各方对公司需求和患者需求存在分歧,也引发了矛盾,导致合作方之间出现一定程度的分离。在这种情况下,这种矛盾源于最终用户和利益相关者的参与及讨论。因此,这种分离可被视为负责任创新成功的产物。

在本案例研究中,我们还看到了负责任创新(RI)的阴暗面,即尽管存在保密协议(NDA),仍发生了知识产权盗窃(IP theft)。这表明在学术‐企业合作关系中,反思性(Reflexivity)存在障碍。该案例研究指出,由于大学缺乏足够资金应对知识产权诉讼,企业得以利用其掌握的企业知识实施盗窃。一种在不损害合作型负责任创新的前提下解决此问题的方法是设立一个英国集中基金,供学术机构用于应对知识产权盗窃案件。此举本身可能对学术知识产权盗窃行为起到威慑作用,并有助于延长企业‐学术合作的持续时间。

13.6 结论

我们得出结论,这一叙述描绘了一位教授在有意或无意间开展负责任研究的情景。似乎有许多因素影响了艾伦的成功:他的软技能,如建立信任、谈判和说服能力,他在制药行业的先前经验,以及他为维持自身职位而产生的创收动力,即心理契约。该叙述表明,艾伦的负责任创新方法很可能促进了其成功及其产品或理念的商业化。利益相关者的参与、对利益相关者建议的响应性,以及他根据利益相关者反馈将产品从最初预期的形式转向另一种形式的意愿,都在其数字解决方案的成功中发挥了重要作用。我们在引言中指出,利益相关者参与在数字创新中至关重要。我们认为,艾伦所采取的类似负责任创新(RI)的方法对其产品的采纳产生了积极影响。通过适当的利益相关者参与,他的产品不仅在技术上,而且在实际应用中都更契合其使用情境,从而推动了其成功。建议创新者采用负责任创新方法,以开发出符合社会需求、由利益相关者共同塑造因而兼具实用性与盈利性的技术。从本案例研究来看,对这位教授而言,预期性似乎是创新中重要性最低的因素,而利益相关者参与则是最重要的因素。因此,本叙述支持克拉里斯、塔尔塔里和索尔特(2011)的观点,即个人层面属性和经验是学术创业成功最重要的预测因素,而技术转移办公室(TTOs)的作用相对较小。

在为富有创造力的学术人员提供商业支持方面存在不足,这表明技术转移办公室缺乏对利益相关者的理解,因而也缺乏负责任创新实践。

按成果聘用的做法对大学而言可能是一种成功的模式。这种模式,加之学术人员所具备的敢于冒险的企业家特质,使得这一关系得以实现并蓬勃发展,而心理契约在此过程中发挥了重要作用,因为持续的成功是获得教授职位的前提。他展现成功的方式之一就是负责任创新。他的产品经过利益相关者的打磨,被证明是有用且广受追捧的。大学与教授之间的心理契约形成了一种独特的信任关系,这种关系建立在以往的成功基础之上,且无需通过维持教授合同的方式来维系。心理契约与学术创业者素质之间似乎存在关联,这种关联最终促成了数字化成功。在负责任研究与创新(RRI)理念的指导下,大学学术人员能够开发出既负责任又成功的技术。在此案例中,RRI被证明对大学和学术人员都具有积极的财务效益。然而,在大学环境中,真正的成功似乎最依赖于雇主与员工之间建立的信任关系。如果一所大学存在促进负责任创新(RI)实践的心理契约,则更有利于将RI实践逐级推广至教授岗位人员。

13.6.1 对理论与实践的启示

教授在临时合同下工作,只有在其产生特定收入时合同才会续签,这一概念是一种新现象。预计失去职位的担忧可能有助于推动其早期成功,在其职业生涯中带来了3200万英镑的收入。了解这种模式是否曾在其他学术机构出现,以及它如何影响数字医疗创新的成功或商业化,将十分有意义。

这一叙述印证了克拉里斯、塔尔塔里和索尔特(2011)的观点,即技术转移办公室似乎并未提供人们所期望的支持,因此这些中心的运作方式需要进行根本性转变。也许这些中心在招聘员工时选择了错误的技能组合和动机,或者未能向技术转移办公室人员提供适当的财务激励措施,以鼓励他们积极投入时间支持新的衍生公司。与此同时,在大学环境中希望进行创新的学术人员可能会发现参考这位教授的经验很有帮助。

高管教育项目可以帮助弥合学术界与产业界之间的差距,为学术人员提供有关谈判、基本合同法和知识产权方面的培训。这有望支持那些希望参与私营企业合作但感到准备不足或心存畏惧的学术人员。

预计高管教育项目不仅能够如上所述培养学术人员,还可能有助于规范产业‐学术研究合作的文化,从而鼓励更多学术人员从私营产业获取研究收入。

这一叙述还支持这样的观点:负责任创新必须融入大学整体战略,才能作为指导大学如何为解决社会问题作出贡献的准则。战略是创业架构维度之一,它规划了大学如何实现其第三使命,即促进和维持经济发展(福斯和吉布森,2015年)。本案例研究表明,目前尚无全面的大学战略来支持该教授的负责任创新使命。我们建议,负责任的研究与创新政策应被纳入大学的机构规划文件、激励措施和政策之中。这一叙述也强调了文化作为重要创业架构维度的作用(福斯和吉布森,2015年)。大学需要致力于建设积极的学术文化,使利益相关者的参与及其需求的回应成为科学与技术商业化过程中不可或缺的一部分。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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