陈 强，刘 笑

(同济大学经济与管理学院，上海 200092)

1 引言

随着全球知识经济的发展，创新活动的复杂性和不确定度与日俱增，创新已不是单股力量可以实现的，而是更多地依靠多股力量彼此间的良性互动和相互合作。大学、产业和政府作为创新系统最为重要的三个部分，他们之间的相互合作、三者协同直接关系到整个创新系统功能的发挥，因此，大学—产业—政府间的三螺旋关系正日益成为创新系统演化升级的重要途径之一。三螺旋创新体系通过组织结构性安排、制度性设计等机制不仅可以实现创新资源的共享与信息沟通，达到资源运用效率与效能的提升［1］，而且通过增强三者之间有效互动形成的合力可以实现创新系统的不断演变，达到城市层级的不断提升。

上海建设具有全球影响力的科技创新中心，不仅需要创新资源的集聚，更需要创新资源效率与效能的更好发挥，因而就需要各创新主体，即大学、产业和政府三者之间的良性互动、协同合作。因此，充分了解上海三螺旋创新的特点对未来科技创新中心的建设具有举足轻重的作用，可以为上海科技创新中心的路径选择提供借鉴与参考。

2 文献综述

国外关于三螺旋创新的理论与模型早在20 世纪90 年代就已经如火如荼地进行。1995 年莱兹多夫等人首次提出运用三螺旋概念来分析大学、产业和政府间的动态复杂关系，标志了三螺旋理论模型的诞生［2］。2000 年莱兹多夫等人首次提出基于信息论而发展的三螺旋算法(Triple Helix Algorithm，简称TH 算法)［3］，为实证研究提供了计量基础，他利用该算法对美国、英国等多个国家的三螺旋关系进行了计算和分析。此后，TH 算法陆续被其他学者所采用，Park 等人利用TH 算法研究了韩国的大学、产业和政府的三边互信息量［4］，Cheol 等人分别以论文和专利作为数据研究了沙特阿拉伯的大学、产业和政府的三方合作［5］。

纵观国内外研究文献，可以发现三螺旋算法主要被国外学者广泛应用于国家层面来分析日、韩等发达国家的三螺旋关系，但对新兴经济体和发展中国家则关注较少。而国内研究主要偏定性分析，虽有学者对三螺旋的互动关系进行了省级层面的定量分析，但少有涉及城市层面的比较研究。因此，受三螺旋理论启发，本研究尝试将其应用于城市层面，试图为城市创新体系的构建提供一个新思路。与现有文献不同，本文主要聚焦全球城市层面的三螺旋模型定量对比研究，试图研究崛起中全球城市上海与世界公认全球城市东京两个不同城市层级下的大学—产业—政府三螺旋动态关系及特点，通过全球城市层面三螺旋模型的差异，来分析中国超大城市在三螺旋模型中存在的问题并提出完善和改进建议。

3 研究方法和数据获取

3.1 研究方法——三螺旋算法

三螺旋理论的奠基人之一莱兹多夫认为系统的不确定性和自组织性可通过子系统间的互信息来表示，提出用互信息来测度三螺旋动态关系，该方法被称为三螺旋算法。

三螺旋算法的核心思想是香农信息熵［10］。根据香农在信息论中提出的熵的概念，它度量的是系统的不确定性，系统的不确定性越小，熵则越小。在一个变量情况下，熵的计算公式为:

其中，H 表示熵即信息量的平均值，Pj为第j 个信息出现的概率。相应地，二维分布数据集的熵可表示为:

在这里，Pij为事件i 和j 的联合概率分布，二维信息转接量可表示为:

如果两个变量完全独立，则Tij等于0，否则Tij为正值。据此，三维信息转接量可表示为:

其中，u 代表大学，i 代表产业，g 代表政府。根据上述公式，即可算出T 值。T 值互信息作为一个动态指标反映了各主体之间的紧密程度，其中产学、官学、官产的双边联合会减小三维信息转接量Tuig值，而官产学三者的联合会增大三维信息转接量Tuig值。因此，可测变量的不确定性由界面关系的增加致使其不断减少。Tuig越小则三者之间的合作越紧密，协同效应越大，三螺旋系统的自组织性越高［11］。

3.2 数据获取

本文以信息论为基础，利用信息熵和互信息来分析Web of Science 收录的SCI、SSCI 以及A＆HCI 三大引文数据库中的文献数据。在参考莱兹多夫学者所发展和测用的搜索字符串方法［12］的基础上，通过高级检索功能进行检索，主要对出版年PY 和地址AD 字段进行检索，将地址字段中含有“UNIV* ”或“COLL* ”的论文算作包括大学(用U 表示)信息的论文，地址字段中含有“CORP*”、“INC* ”或“LTD* ”的论文算作包含产业(用I 表示)信息的论文，地址字段中含有“NATL*”、“GOVT*”、“MINIST”、“ACAD* ”、“INST* ”或“HOSP* ”的论文且排除字段干扰的论文算作包含政府(用G 表示)信息的论文。跨领域的合著论文相应地表示为UI (大学与产业合著)、UG (大学与政府合著)、IG (产业与政府合著)、UIG (大学、产业和政府三者合著)。

原文：England are home to 200 different nationalities.

然后根据以下计算公式方可得到三螺旋动态关系研究的数量基础U、I、G、UI、UG、IG、UIG。

依据上述检索方式以及计算公式，整理后的数据见表1。

表1 2001—2012 年上海、东京作者发表论文统计表

续表1

4 结果实现

4.1 描述性分析

根据表1 可以绘制出上海2001—2011 年的论文分布图，如图1 所示。

而在日益增多的论文中，大学成为了重要贡献者。这一现象说明大学作为活跃的知识源头，对于科技创新具有重要推动作用;另一方面也说明上海高校与中国许多高校一样，将SCI 等论文作为教师职称评定、学科评估等的重要依据有关［13］。政府产出的论文数相对较少，占论文总数的平均比例为24%，呈线性增长。而产业界的论文则更少，虽然到2011 年论文数增长了将近10 倍，但其占论文总数的比例均值却仅有0.9%。这些数据直接反应出了上海企业基础研究的薄弱，一方面可能与中国企业产生“基础研究是大学和科研院所责任”的认识误区有关，另一方面则可能是企业较注重以专利的形式保护其科研成果［14］。而从跨领域合作方面来看，大学与政府的合著论文相对较多，占论文总数的平均比例为3.83%。而产业与其他两方面的合著论文占论文总数的比例都低于1%。究其原因，可能和产业与大学、政府之间所采取的合作成果形式有关，论文不是唯一的合作产出形式。因而，三方的合著论文也因此减少。

图1 2001—2011 年上海论文数分布情况

而东京论文数虽在不断增长，但增速却较慢(呈现对数增长，见图2)。在东京的论文总数中高校的论文产出比例达到了平均66%的水平，其增长趋势与东京论文总数的增长趋势具有较好的一致性。由此可见，高校是东京论文产出的主力军。而以SCI 为代表的国际论文是衡量高校科研水平及创新能力的关键指标，是世界一流大学的重要量度，作为日本教育和文化中心的东京数年来一直保持了较高的论文产出和稳定的增长速度，这不仅与其拥有众多的高校有关，而且还与其较高的科研水平和国际思维有关。而产业和政府发表的论文则相对较少，分别占到论文总数的6.3% 和19.8%。从跨领域合作方面来看，大学与政府合作相对较多，其次是大学与产业，产业与政府之间的合作。

图2 2001—2011 年东京论文数分布情况

将上述图表中的原始数据应用于三螺旋模型，可以得出2001—2011 年上海和东京的二维和三维互信息，从而可得到相应的三螺旋系统状态。

4.2 二维互信息对比分析

二维信息转接量反映了创新主体间的双边协同程度。大学和政府合作目前是两个国际城市的主要合作方式，而产业与大学、产业与政府展开的合作则较少。上海逐渐意识到产业部门相对独立的研发难以促使三者间协同效应的发挥，应该突出企业在技术创新的主体作用，虽然通过多种方式在逐渐增强产业与大学、产业与政府之间开展多种形式的联合协作，从Tui、Tig的增长趋势可以看到这一点，但跟东京相比，Tui、Tig的合作强度还远远不够，2011 年上海的Tui、Tig分别仅为东京的26%和11.7%。这可能与上海企业总体研发水平低于东京有关，在自主创新时代，企业扮演了重要角色，它在开展合作时比较活跃，会积极通过各种方式开展创新活动，因而促进了其与大学、政府间的协调互动。然而企业一般希望尽快将科技成果直接转换为经济效益，因此，创新往往发生在技术应用领域，而论文多是基础领域研究的成果，因此上海和东京的企业参与大学、政府之间的论文数相对较少。总体来说，二维合作主要由大学与政府合作为主导。

4.3 三维互信息对比分析

三维信息转接量反映了创新主体间三者协同的程度。上海和东京的Tuig值均为负，这意味着系统的整体自组织性在增强，城市的三螺旋协同创新关系已经形成。由两年移动平均线分析发现，上海和东京年度内的互信息值变化均较为平稳，但东京的三螺旋模型比上海更为紧密，协同创新能力比上海更强。分析年度内东京的Tuig值始终低于-140，远远小于上海的Tuig值(最小值为-59. 2)。而东京更为紧密的三螺旋模型，与日本是国际上首次提出官产学理念的国家，并在其发展历程中不断深化官产学联盟创新并同时以科学计划的形式推进三螺旋演进有关。

5 结论与对策建议

本文以论文数量为基础，对上海和东京的大学—产业—政府的三螺旋进行了计量分析，以测度两个全球城市的三边合作关系情况。之所以选取上海和东京进行比较，主要基于这两个城市具有相似的地理位置，并且东京通过不断深化三螺旋创新体系在相对狭小的高密度空间下创造了领先世界的创新水平，而上海正努力加快向具有全球影响力的科技创新中心进军，期望成为一个依靠知识创造和创新发展的全球创新城市，因此，东京是上海在寻找差距过程中学习的榜样。通过二者间比较，本研究得出以下结论:

(1)从论文发表总体情况看，总量上东京依然超越上海，但从增量和增速上看，上海势头较猛;从参与三螺旋创新系统的主体来看，无论上海还是东京，大学均是论文发表的主力，政府次之，而产业则最少。

(2)从合作模式上看，上海和东京均较注重大学—政府间的合作(Tug值分别达到了562 和330)，而产业与大学(Tui值分别为9.3 和76.1)、产业与政府(Tig值分别为1.9 和14.9)间的合著关系较弱。值得注意的是，东京的大学—产业合作关系远强于上海，从一定角度反映了东京产业部门较强的参与度与活跃度，这与东京一直注重培育本土企业的自主创新能力，逐步确立企业在东京区域创新发展中的主体地位有关。而上海却由于本土企业自主创新能力的薄弱，造成了产业部门的低参与，从而使产业与大学、产业与政府的成熟合作模式尚未完全建立。

(3)从城市创新体系视角看，由于上海产业部门的低参与所导致的大学—产业—政府的弱合作关系，使得三方不能紧密集成以发挥协同效应，进而降低了整个系统的自组织性。然而，上海的互信息值呈缓慢下降趋势，反映了在分析年度，上海的城市创新体系已初步形成，未来将更加成熟。而东京产业部门的活跃度虽不如大学和政府，但其在三螺旋模型中发挥的作用远强于上海，从而使三边协同作用发挥较好，由此可见东京在分析年度内已形成稳定成熟的创新体系，但其互信息值稍有缓慢上升之趋势，这可能与东京逐渐加强的国际科技合作有关，无形中影响了城市内三螺旋创新系统的状态。总体来说，东京的城市创新体系较上海更为成熟。

针对上述结论，本文提出以下对策建议:

(1)在加强校企合作直接进行技术转移的同时推进研究型大学向“创业型大学”的转变。集基础研究和应用研究、科研和生产为一体的校企合作研发模式是促进产业参与基础研究的有效方法，既高效配置了大学优秀资源，又快速实现了生产力转化。然而，仅仅通过外部加强合作还不足以促进三者间协同创新能力的发挥，还需要高校主动出击，合理转变姿态以更好地参与三螺旋模型。创业型大学是在传统研究型大学教学与科研双向流动模式的基础上，增加科研与经济、社会活动流动模式，从而超越传统知识扩散途径，与产业相互作用所形成的新模式。因而，通过创业型大学的推进，实现知识资本化、技术产业化可以更好地增强大学与产业间的合作，充分利用高校的科技优势为企业生产服务，使基于三方的合作发挥最大功效。

(2)在提高企业自主创新能力的同时推进企业的合理进化。产业部门不够活跃是目前制约上海三螺旋模型发展的重要瓶颈，因此，政府应该通过研发抵免、减少资本所得税等多种手段来带动企业提升自主创新能力的积极性，同时努力引导公司根据自己的发展目标、发展实力选择合适的发展类型，即市场导向型或者研究导向型，让市场导向型企业成为市场经济的引擎，让研究导向型企业成为科技创新的主体，逐步建立三螺旋企业、创业型大学、创新型政府协调发展的三螺旋模型。

(3)发挥政府的最适作用。在三螺旋模型里，政府已成为重要参与者之一，其角色虽有限，但日本政府却一直致力于通过制定相关法律政策、组建官产学研究机构等，适时根据日本三螺旋创新体系的状态调整与之相适的角色。日本政府的相关经验给上海带来了重要的启示意义，即政府在理清各个创新主体角色的同时要循序渐进地、有系统性地为产学营造良好制度环境，设立“官产学推进机构”，及时整合优势科技资源，为企业和大学、研究机构牵线搭桥，努力消除在政策制定等方面不应有的障碍和壁垒［15］，随上海三螺旋创新体系的状态实现政府角色从支持向促进的合理转换。

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