梁 媛，李 凝，马健业

（浙江工业职业技术学院，浙江 绍兴 312000）

引言

自2018年11月习近平总书记提出将长三角一体化发展上升为国家战略后，“长三角科技创新共同体”的新目标开启了更高层面的战略合作。然而，虽然长三角科技创新合作走在全国区域合作的前列，但是仍然存在着一些深层次、体制性的难点，比如三省一市的系统性和协同性不够强、区域间存在低效率同质化竞争的现象、跨区域的创新要素无法顺畅流动等。为了进一步实现长三角地区创新一体化，打造科技创新共同体，三省一市必须构建创新协同机制，统筹协作，强化政策衔接和联动，优化科技创新资源的要素配置。因此，本文以长三角地区为研究对象，对其区域间的政产学研协同创新水平和协同效果进行实证分析，希望能够发现长三角背景下政产学研协同创新方面存在的问题，提出相应的策略或建议以供参考。

一、文献综述

（一）长三角一体化的发展现状

从长三角经济圈的提出到将长三角区域一体化发展上升为国家战略，该探索过程是艰难而曲折的。据马仁峰（2019）对长三角一体化进程的研究，目前长三角一体化处于国家战略决策下一体化发展的区域合作高质量发展阶段。但目前，长三角的发展还存在一些问题。刘梦于（2021）指出，目前长三角城市群区域交通网络发达，但是一些地区间的经济联系较为松散，地区间的整体发展协同度不高。陈江华、于娜（2021）指出，长三角一体化中在科技一体化方面还存在着人才引进机制亟须完善、成果转化力度有待加大、基础设施投入逐步增加、创新生态群落亟待优化、区域统筹协调机制尚未健全等问题。孙彪、杨山（2021）通过对长三角地区城市创新投入要素的经济溢出效应进行研究，发现创新投入和创新产出均会直接促进城市自身的经济增长。

（二）政产学研协同创新

1.政产学研协同创新的概念。目前，对政产学研协同创新内涵的界定在学术界有着多种解释，尚未有统一的定论。范继、路丽梅（2020）认为，协同创新是政产学研四方协同在人力资源、资金配备、物质保障等方面共同投入并共享成果绩效的综合性系统。刘卫红等（2020）指出，政产学研协同创新下的多主体协同是全方位的，而政府主导加上“产学研”的整合，将会推动区域技术的创新。卞志刚（2020）指出，政产学研协同创新的核心内涵在于政府要实现一种主导和领导作用，使企业、学校及科研机构进行资源优势分享。齐斌华（2020）指出，政产学研的结合是四个创新主体在管理、生产、教育以及知识创新与转移方面合作的一种新的系统工程。

2.政产学研协同创新的实证研究。目前大部分的实证研究是针对产学研三个维度协同创新进行的研究，对政产学研四个维度协同创新的实证研究相对较少。杨玉桢、李姗（2019）通过构建产学研协同创新绩效评价体系，对我国31个省进行实证分析，发现各省市产学研创新绩效协同度整体偏低。刘一新、张卓（2020）在研究江苏省政府资助对产学研协同创新绩效影响时，发现区域开放度与政府资助之间有正向的交互作用，并在促进新产品的销售收入和产学研联合专利方面存在积极的作用。郭正权等（2021）以北京市为例，构建了政产学研协同创新体系的系统动力学模型，发现科研成果转化进程可以通过政府调整企业和科研机构的资金分配来实现。

综上所述，当前对区域政产学研协同创新的研究主要集中在产学研三个维度，而对政产学研四个维度协同创新的研究又主要集中在其理论的研究上，相应的实证研究倾向于探讨政府对产学研的影响作用。如今，在长三角一体化进程中，针对长三角一体化背景下政产学研协同创新的实证研究几乎没有，因此本文的研究具有一定的现实意义。

二、研究方法

（一）评价指标体系的构建

在借鉴已有研究成果的基础上，本文采用李雅琦、杨倩（2021）所构建的区域产学研协同创新生态系统评价指标体系，但由于数据的可获得性，本文对体系中的具体指标进行了适当的删减和调整，并加入了政府因素。

本文从政府、企业、学校、研发机构等四个创新主体的角度出发，选用协同创新投入、协同创新产出和协同创新环境三个方面作为一级指标。其中，协同创新投入衡量的是各个主体的投入，包括规模以上工业企业、高校、研发机构的R&D经费投入金额和政府对主要创新主体R&D经费投入金额；协同创新产出衡量的是协同创新所带来的科技、经济和社会效益，包括发表科技论文数、专利授权数、规模以上工业企业新产品开发数、规模以上工业企业新产品销售收入、技术合同成交金额、单位生产总值能耗和当年城镇登记失业率；协同创新环境衡量的是创新资源的投入情况和对协同创新的支撑程度，包括R&D人员全时当量、R&D经费投入强度、移动电话普及率、规模以上工业企业中有R&D活动的企业数、政府研发投入占地方财政支出比重和法律律师事务所个数。

（二）样本的选取和数据来源

本文从三省一市（江苏省、浙江省、安徽省、上海市）的角度来研究长三角各区域间政产学研协同创新的协同效果。考虑到数据的时效性及可获得性，本文选取了2011—2020年间三省一市的各项数据。同时，为了保证所选取数据的连续性和一致性，所采用的数据来自《中国统计年鉴（2011—2020年）》和《中国科技统计年鉴（2011—2020年）》，部分无法直接获取的数据，经过计算处理所得。

（三）研究方法

由于行政区域的划分，三省一市是一个相对独立的子系统，长三角区域则是四个子系统的复合系统。因此，本文首先使用离差标准化的方法将原始数据进行标准化处理，随后测算出四个子系统各自的政产学研协同创新水平，然后将四个子系统进行两两组合研究它们之间的协同度，最后将四个子系统融合起来对其进行整体的协同度分析。由于目前尚未有对区域政产学研协同创新水平实证方法的研究，故本文采用的研究方法主要参考刘甜甜（2019）在研究湖南省区域经济协同发展研究时所采用的熵权法和协同度分析法。

三、实证分析

（一）长三角区域三省一市指标的熵权

首先，本文利用离差标准化法对采集的原始数据进行标准化处理，然后使用熵权法得出各指标的熵权。结果发现，三省一市的熵权数值各不相同。一方面，不同的指标在同一地区所占的权重有所不同；另一方面，即使是同一指标，在不同地区所占的权重也不相同。在上海，对政产学研协同创新水平贡献较大的是发表科技论文数、专利授权数、技术合同成交金额和当年城镇登记失业率；在江苏，对政产学研协同创新水平贡献较大的是政府对主要创新主体R&D经费投入金额、发表科技论文数、专利授权数、技术合同成交金额和法律律师事务所个数；在浙江，对政产学研协同创新水平贡献较大的是高校R&D经费投入金额、政府对主要创新主体R&D经费投入金额、技术合同成交金额和规模以上工业企业中有R&D活动的企业数；在安徽，对政产学研协同创新水平贡献较大的是高校R&D经费投入金额、技术合同成交金额和法律律师事务所个数，这给提高政产学研协同创新水平提供了方向。不同地区在进行政产学研协同创新时，需要结合自身特点选择协同创新的方向。

（二）长三角三省一市子系统的政产学研协同创新水平

利用熵权法计算出三省一市子系统的政产学研协同创新水平，得出近十年各地区协同创新水平的发展趋势。

各地区历年的政产学研协同创新水平反映了其发展过程，协同创新水平越接近于0，表明协同创新的程度越低；协同创新水平越接近于1，表明协同创新的程度越高。由下页图1可以看出，三省一市子系统的协同创新水平整体上来看是随着时间的推移向程度高的方向发展。长三角区域协同创新水平发展势头较猛的是安徽省，其协同创新水平从0.0036上升到0.9739；2011—2020年间协同创新水平整体较高的是江苏省；而相较于其他三个省份，上海市近十年协同创新水平的发展势头较弱。由此可见，子系统的政产学研协同创新发展与经济发展之间的联系较小。

图1 长三角区域三省一市子系统的政产学研协同创新水平发展趋势

（三）长三角区域复合系统协调度

1.三省一市两两组合后政产学研协同创新水平的协同度。将三省一市子系统的政产学研协同创新水平两两组合进行协同度计算，得出长三角区域内三省一市两两组合的复合系统协同度的变化趋势。由图2可以看出，在2012—2020年间，两两复合系统协同创新水平的协同度整体变化趋势是波动的。其中上海与安徽、上海与浙江、上海与江苏的协同度波动幅度较大，主要是因为上海在2013年的政产学研协同创新水平相较于上一年均出现了下降，而江苏与安徽的协同度发展波动幅度较小，上海与浙江和上海与江苏的协同度趋势相似。因此，在两两组合的协同度方面，按从高到低的顺序排序为：浙江与安徽、江苏与安徽、江苏与浙江、上海与浙江、上海与江苏、上海与安徽。

图2 三省一市两两组合后政产学研协同创新的协同度变化趋势

2.长三角复合系统政产学研协同创新水平的协同度。将四个子系统的政产学研协同创新水平整体进行协同度计算，得出2012—2020年间长三角复合系统政产学研协同创新水平的协同度分别为0.1178、-0.0552、0.0294、0.0312、0.0520、0.1213、0.1416、0.1458和0.1521。2012—2020年，长三角政产学研协同创新水平的协同度最大值为0.1521，平均值为0.0818。由此可见，长三角复合系统政产学研协同创新水平的协同度不高，反映了其政产学研协同创新发展的协同性不够好。长三角复合系统和上海与其他三省协同创新水平的协同度变化趋势基本一致，波动幅度较大。这说明在政产学研协同创新方面，上海在长三角区域的地位尤为重要，对长三角区域整体政产学研协同创新的协同机制具有至关重要的作用。

四、研究结论与政策启示

（一）研究结论

通过对长三角区域三省一市的政产学研协同创新水平以及协同效果进行实证分析，结果得出以下结论。

1.协同创新产出在衡量政产学研协同创新水平时起到了重要的作用。在衡量地区政产学研协同创新水平的17个二级指标中，对协同创新水平影响权重较大的指标主要集中在协同创新产出方面，尤其是技术合同成交金额、发表科技论文数和专利授权数，这体现出区域科技成果应用转化能力的重要性。

2.政产学研协同创新发展水平整体上与经济发展水平之间的联系较小。从子系统的层面来看，江苏省的政产学研协同创新水平整体较高，其次是安徽省，再次是上海市，而浙江省的整体协同创新水平最低。但是从政产学研协同创新发展趋势上来看，发展最快的是安徽省，其次是浙江省，再次是上海市，最后是江苏省。另外，本文在构建政产学研协同创新评价指标体系时，较少地考虑了衡量经济发展水平的指标，所以实证显示政产学研四者的协同创新水平与经济发展水平之间联系较小的结果相对可信。

3.长三角三省一市间政产学研协同创新的协同效果不够理想。从上文的实证分析可以看出，无论是两两组合测算协同度还是长三角复合系统的协同度测算，其结果均显示协同度较低，这说明虽然近年来一直在发展长三角一体化，但是对科技创新方面的区域协同发展还缺乏足够的重视。同时，由于上海在2013年协同创新水平出现了下降，所以与上海相关的协同度测算在该年都呈现了急剧下降的趋势，因此上海在长三角政产学研协同创新的协同发展过程中具有重要的影响。

（二）政策启示

1.加强中介组织建设，提高科技成果转化率。发挥综合化的、多层次的技术中介服务体系，加强对多种科技信息中介机构的资源整合，争取实现资源情报的共享，避免中介机构在服务中出现资源的重复。用一对一的服务方式来加快中介服务的速度和质量。同时，还可以建立长三角地区独有的技术中介服务新模式，将不同中介机构按照其所服务的产业类型分类，打造机构合理、机制灵活、门类齐全、功能完善的科技中介服务体系。而政府也要参与到科技服务中介的管理中，为科技中介组织提供一个良性竞争、有序竞争的发展环境，以进一步地规范科技服务中介在技术交易中的相关行为。

2.促进校企合作，提高科技成果产出。在前文的实证研究中，本文还发现高校R&D经费投入金额、发表科技论文数和专利授权数在三省一市的政产学研协同创新水平测算中占据较大的权重。所以要大力发展校企合作，高校应支持科技人才能够在完成自身工作的情况下去企业进行工作，这样不仅可以避免科研项目与实际脱节，还可以增加高校科技人才的收入。同时，政府可以出台相应的优惠和资助政策，对多方合作和资源共享的项目提供相应的经费资助或者税收减免等优惠，而金融机构可以适当放宽对各种合作项目的融资需求。

3.促进创新资源的流动，推动长三角政产学研的协同发展。上海市作为长三角区域的核心地区，在政产学研协同创新方面对周边地区的协同发展影响较大，但是其协同创新水平较低，所以上海市应汲取江苏省和安徽省的协同创新发展建设的经验，集合自身的政策和发展情况，合理安排政产学研的投入和产出的规模。其次，在提高长三角地区政产学研协同创新水平时，还要着重将政府、企业、高校和研发机构四个主体拥有的资源进行合理的配置，促进其进行合理的流通，重视人员跨区域交流、技术支持、信息共享在带动区域间政产学研协同创新发展的重要作用。