组态视角下县域创新水平提升路径研究<br/>——河北省136 个县市的模糊集定性比较分析（fsQCA）

组态视角下县域创新水平提升路径研究
——河北省136 个县市的模糊集定性比较分析（fsQCA）

2023-08-03袁旭梅魏福丽

科技管理研究 2023年12期

袁旭梅，张明，魏福丽，张旭

（1.燕山大学经济管理学院；2.燕山大学区域经济发展研究中心，河北秦皇岛 066000)

县域是中国转变经济增长方式、统筹城乡发展、促进乡村振兴的基本战略单元，是创新驱动经济高质量发展的基础和关键。然而，县域自身存在高端资源少、耗能产业多、技术水平低的特征，这使得其科技创新能力难以满足经济社会发展的需要。河北省作为国内传统产业占重要地位的北方大省，正是上述问题的典型代表。截至2021 年年末，河北省共有 168 个县（市、区），县域面积占全省总面积的86.48%，县域人口占全省总人口的74.65%，县域经济总量占全省经济总量的55.3%，然而，根据河北省科学技术厅公布的全省各县（市、区）科技创新评估报告可知，全省近50%的县（市、区）万人有效发明专利拥有量不足1 件，仍有近33%的县（市、区）规上高新技术产业增加值占全省规上工业增加值比重不足10%，县域科技创新支撑经济高质量发展的能力存在明显不足1）。为此，河北省围绕落实党中央部署，印发《河北省县域科技创新跃升计划（2019—2025 年）》，按照各县（市、区）科技创新水平的不同，相继实施差别化分类指导，支持各县（市、区）因地制宜、精准发力，为提高县域创新产出、推进县域科技创新提供有力支撑。

1 文献综述

科技创新是指由企业、政府、高校等创新主体在一定的科技条件下通过开展创新活动，产生专利等创新成果，并对其进行转化、应用，最终实现产业化，推动经济高质量发展的过程。科技创新对于产业转型升级和经济高质量发展的促进作用已经获得国内外学界和业界一致认同，而如何提升科技创新水平成为了一个关键问题。

目前，国内外学者主要是通过研究影响科技创新水平的各种因素来探究提高创新水平的方式。对于影响因素的研究，如王春娟等［1］、Wang 等［2］、陈光等［3］均以专利数为被解释变量，通过构建线性回归模型、多方程计量模型、数据包络分析（DEA）模型等，探究不同类型的创新要素与创新水平的相关性关系。Griliches［4］较早基于创新投入的角度提出科技创新水平就是研发资本和人力资本的函数，随后，杜雯秦等［5］、Tian 等［6］、刘烨等［7］针对科研经费、科研人员投入和集聚对创新水平的影响进行了大量的实证研究。同时，如同唐开翼等［8］的研究考虑到创新活动具有明显的分工特征，也有Liu 等［9］、Hur 等［10］、吕岩威等［11］、蒋兴华等［12］部分学者从创新主体的角度出发，围绕企业、高校、平台等创新主体自身数量和自主创新能力，以及各主体间的协同关系两个方面进行了影响机制研究。此外，Aydalot 等［13］曾明确提出，作为创新的土壤或孵化器，区域环境能够决定当地创新的产生。

尽管国内外学者对创新环境内涵的界定并不完全一致，如戚湧等［14］、Mingguillo 等［15］、杨维等［16］学者的研究分别关注金融、基础设施、经济条件等硬环境的影响，Holl［17］、李秦阳［18］、李玲等［19］学者则分别考虑知识环境、创新意识、创新政策等软环境的影响，但都认为良好的创新环境有助于创新水平的提高。具体到有关河北省创新水平的研究，则主要集中在京津冀协同创新水平以及京津冀创新水平的比较上，如鲁继通［20］运用复合系统协同度模型测度京津冀区域各子系统协同创新有序度及整体协同度；张贵等［21］以京津冀为研究对象建立综合指标体系，利用熵值法、探索性空间数据分析（ESDA）和证实性空间数据分析（CSDA）方法详细刻画京津冀创新效率差异的时空演化特征。

综上所述，科技创新水平受到科技创新投入、创新主体、环境等多种因素不同程度的影响，这些因素的不同组合可能会带来不同的结果，且已有研究指出结果与单个因素间也并非呈完全对称的关系［22］；在研究方法上，现有研究主要集中在单个要素或两个要素的作用上，忽略了反映多要素对科技创新综合作用的组态效应分析；在研究尺度上，多侧重城市群、省域等宏观层面，如赵艳华等［22］分析京津冀区域创新能力影响因素、陈光等［3］分析中国31 个省份的创新驱动因素，缺少对县域尺度的微观研究。因此，本研究基于组态视角，运用模糊集定性比较分析方法（fsQCA），从县域角度展开科技创新水平提升路径的研究，一方面，试图弥补传统回归方法拘泥于单因素净效应的缺陷，加深对创新水平提升背后因果关系及其内在作用机制的认识，另一方面，以期为各县市制定实操性强的科技创新产出提升政策提供理论依据。

2 研究设计

2.1 研究方法

主要运用模糊集定性比较分析法（fsQCA）对县域科技创新水平的影响因素及提升路径进行研究。在构建条件与结果变量时，采用熵权法对各相关指标进行综合测算。

2.1.1 定性比较分析法

定性比较分析（QCA）方法由Rihoux 等［23］提出，是一种基于布尔代数和集合理论，以案例为导向探究研究对象的因果性关系的实证方法。QCA 兼具定性与定量优势，能够对多重因果进行组合分析，从系统的角度考察结果的产生路径，是探究研究对象多样性和复杂性的有效方法。模糊集定性比较分析（fsQCA）是 QCA 方法的子集，能够使用连续或间隔比例变量。与清晰集定性比较分析（csQCA）相比，它具有更准确和更严格的一致性评估，突破了前者只能处理条件变量和结果变量均为二分变量样本的局限性。

选择fsQCA 方法进行研究主要基于以下考虑：首先，县域科技创新水平影响因素众多且实现路径复杂，fsQCA 基于组态逻辑，更适用于条件变量具有相互依赖性和因果复杂性的情况，能够有效解释各要素相互作用对结果产生的组合影响；其次，fsQCA 能更好地识别潜在的非线性、非对称因果关系，确定核心变量与边缘变量，有助于探究县域科技创新背后的因果本质，挖掘提升创新水平的有效路径；最后，样本数据均为连续变量，fsQCA 更适用于处理连续变量。

2.1.2 熵权法

熵权法是一种客观的赋权方法，利用各指标的熵值所衡量的信息量的大小来确定各指标的权重，通过对各指标信息熵的计算，既可以保证建立的指标能反映绝大部分的原始信息，又可以避免人为因素的干扰，使评价结果更符合实际。因此，选择熵权法确定指标权重，从而得到各条件变量。

式（1）（2）中：n为县（市、区）个数，为县（市、区）i在第j项指标上标准化后的数值；ej、wJ分别为第j项指标的信息熵和权重。

2.2 研究框架

如图1 所示，首先，依据现相关研究成果，从创新投入、创新主体及创新环境3 个方面选取相关要素，并运用因子分析进行筛选后确定6 个要素作为条件变量；其次，运用fsQCA 方法分析各条件组合对创新产出水平的影响；最后，基于数据可得性及统计口径一致性，以县（市、区）为样本，挖掘提高县域科技创新水平的关键要素和驱动路径，以期聚焦重点、因地制宜、精准施策，促进县域科技创新发展。

图1 研究框架

2.3 变量设计及度量

在借鉴相关研究成果的基础上，基于科学性、全面性、合理性、数据可得性的原则及县域自身的特性，以《中国区域科技创新评价报告》《河北省县域科技创新能力监测评价指标体系》为依据选择研究框架中各变量的测度指标，如表1 所示。

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表1 变量测度和描述性统计

（1）结果变量——创新水平。由于县域处于基础层面，主要以第一产业为主导产业，且较于研发成果的数量，县域更注重创新成果的实用性，而科技创新是通过科技成果的产业化形成生产力，因此以农业产业化经营率作为结果变量，代表各县域科技创新水平。

（2）条件变量。一是创新资金、创新人员。科研资金和人员的投入是实现科技创新的直接动力，由于县域发展主要依托于第一产业，因此以第一产业从业人员代表科研人员投入。二是创新主体。企业是县域主要的创新主体，是科技创新活动的主导，因此以具有一定创新能力或从事科技研发的企业代表创新主体。三是创新条件。创新平台、园区、基地等作为培育和发展创新产业的重要载体，是促进科技成果转化和产业化的重要支撑，省级以上科技创新平台数、省级以上创新园区、基地数、省级以上创新创业服务机构数及规上工业企业建立研发机构比例正反映当地创新条件是否完善。四是经济水平。科技创新与良好的经济发展能力和产业环境密不可分，以产业结构与城镇化率加权形成的综合指标作为经济水平指标。五是金融环境。良好的融资环境为创新活动的开展提供了资金保障，而年末金融机构各项贷款余额可反映当地的融资情况。

2.4 研究样本和数据来源

为保证选取指标数据的完整性、可得性和统一口径，选取河北省除各地市城区以外的136 个县（市、区）为样本。有关科技创新指标的数据主要来源于《河北省县域科技创新能力监测评价报告》；经济水平、金融环境的数据分别来源于《河北经济年鉴》《中国县域统计年鉴》。所有指标数据均取2017—2018两年的均值，并对所有数据进行标准化处理。有关变量的描述性统计如表1 所示。

3 数据处理与结果分析

3.1 数据校准

数据校准是进行定性比较分析的基础，未校准的数据仅能反映不同案例之间的相对位置，不符合布尔运算逻辑，校准后得到的分析结果更具解释力和可信度。参考Woodside 等［24］和Moreno 等［25］的做法，将样本数据的95%分位数、50%分位数、5%分位数作为条件变量和结果变量的3 个校准锚点，并采用直接校准法将样本数据转换为集合模糊隶属度，如表2 所示。

表2 变量的校准锚点

3.2 单变量必要性分析

单变量必要性分析是检验各条件变量是否为导致结果变量的必要条件，这是进一步进行条件组态分析的前提。一致性水平是衡量必要条件的重要标准，反映结果变量对条件变量的依赖程度，公式如下：

参考Verweij［26］的研究，将必要条件一致性阈值设定为0.9，即一致性分数大于0.9 的条件变量确定为结果变量的必要条件。使用fsQCA 3.0 软件分别对县域高与非高创新水平进行单变量必要性分析，结果如表3 所示，对于高与非高创新水平，单个条件变量的一致性和水平均低于设定的阈值0.9，故任何条件变量均不能构成结果变量的必要条件，表明单个条件变量对县域科技创新的解释力较弱。因此，将进一步对这些条件进行组合分析，以找出县域高创新水平的构成要素。

表3 样本县域单个条件变量的必要性分析

3.3 真值表构建

真值表显示了条件变量组合对结果变量的不同组态分布情况，每一行代表一种县域创新水平的因果可能性。构建真值表需要设定合适的案例频数和一致性阈值，将符合条件的组合筛选出来，筛选后的案例数至少为原始样本数量的75%［24］9。本研究的样本数量较大，共136 个案例集合，因此将案例频数设定为2。参考Fiss［27］9和杜运周等［28］的研究，将原始一致性阈值设定为0.8，PRI 一致性阈值设定为0.7，以0（不发生）和1（发生）为产生县域高创新水平的组态结果进行赋值。最终得到结果如表4 所示，每一行代表一种组态，共有28 种，而产生高县域创新水平的有效组态共有7 个，其中，高创新资金、高创新人员、高创新条件、高经济水平、高金融环境与高或低创新主体6 个要素共同作用产生高创新水平的两种组态包含的案例数最多，表明这两种组态具有较强的代表性。

表4 样本县域高创新水平的组态分析

3.4 条件组态分析

条件组态分析是fsQCA 的核心，主要用于衡量不同条件组合对结果变量的解释程度，以挖掘导致结果产生的不同路径组合。使用fsQCA 3.0 软件对上述筛选后的样本变量真值表进行标准分析，由于缺乏相关理论或实质性知识明确条件变量与结果变量之间的因果关系，在进行反事实分析生成中间解时，参照Fiss［27］9的做法，将所有前因条件设定为默认标准“存在或缺失均可”。得到运算结果如表5 所示，中间解和复杂解一致，因此将针对中间解进行分析并辅以简约解。

表5 样本县域形成高创新产出水平的条件组态分析

表6 样本县域高与非高创新产出水平的组态构型

表6 中，H1、H2、H3 显示了6 个条件变量形成的县域高创新水平的3种组态构型，结合表5可见，高创新水平3 种条件组态的单个解和总体解的一致性水平均大于0.75，符合Rihoux 等［23］9提出的可接受的最低标准，且整体上具有较高的解释力和可信度，共计解释了近半的样本案例，因此，这3 种组态均可视为产生县域高创新水平的充分条件组合。横向分析各组态发现，高创新水平的3 种组态存在相似性但又各有不同：从覆盖度上看，单一解的覆盖度描述了各组态对样本案例的解释程度，是衡量各组态相对重要性的依据，3 种组态的覆盖度数值相差不大，说明其对应的案例呈现均匀分布，3 种条件组合对高创新水平的影响效果基本一致；从构型上看，金融环境在3 种组态中均作为核心条件存在，经济水平和创新条件均作为边缘条件存在，表明金融环境对创新水平的影响较大，具有关键作用，其他环境要素对创新水平的影响较小，具有辅助作用；此外，创新投入和创新主体在不同的组态中分别作为核心条件出现，表明创新投入和创新主体对于创新水平也具有一定的影响，且相互之间具有一定的互补替代作用。

在此基础上，参考程建青等［29］的做法，选取高创新水平的非集进行条件组态分析，进一步探究非高创新水平的条件组合，以全面深入理解县域创新水平提升的驱动机制。结果如表6 中的NH1，非高创新水平的条件组态仅存在1 个，满足可接受的阈值，说明该组态对样本案例的解释程度较高，对于产生县域非高创新水平具有较强的可靠性和说服力，且具有唯一性。NH1组态的核心条件为创新人员、创新条件与经济水平，边缘条件为金融环境，说明创新人员与创新环境的缺失对非高创新水平具有较大的影响。此外，通过对比高与非高创新水平的组态构型发现，产生高与非高创新水平的条件组合并非简单对立关系，表明高与非高创新水平的因果非对称性。

3.5 路径对比

根据上述4 种组态的核心条件及蕴含的理论逻辑，可得3 条县域高创新水平的驱动路径，分别命名为金融环境驱动型、资金驱动型、主体-金融双驱动型（如图2、图3、图4），以及1 条县域非高创新水平的驱动路径，为人员-环境抑制型。通过对县域高与非高创新水平驱动路径所对应的县市进行整理发现，河北省县域科技创新的发展在路径选择上具有明显差异（如图5 至图8）。具体分析如下。

图3 资金驱动县域实现高创新产出水平的路径

图4 主体和金融共同驱动县域实现高创新产出水平的路径

（1）县域高创新水平的驱动路径。通过对比3条高创新水平路径可以发现，创新环境与创新人员存在一定的互补作用，创新资金和创新主体之间存在一定的互补关系，表明良好的创新环境可以提高研发人员持续参与创新活动的可能性，从而弥补创新人员投入的短缺；企业等创新主体自身拥有的研发资本和设备可以在一定程度上替代政府创新资金的投入。

1）金融环境驱动型（～创新人员*创新条件*经济水平*金融环境）。由组态H1 产生的金融环境驱动型路径显示，完备的创新条件、较好的经济水平和金融环境综合作用形成了较为完善的创新环境，能够有效提升创新效率，即使存在创新人员投入短缺的情况，也可驱动县域创新水平的提升。这印证了学界认为创新环境对科技创新具有重要影响的观点。其中，金融环境作为该条路径的核心要素，对提高创新水平起到了关键作用。该路径包含的县（市、区）主要分布在河北省东北部和南部地区，典型的有正定县、迁安市与香河县等，其拥有丰富的旅游资源，经济发展较好，产业集聚效应明显，具有实现科技创新的良好产业环境和融资环境。正定县建立了科技型中小企业信用担保体系，扩大了金融机构科技信贷额度；迁安市设立了科技型中小企业贷款风险补偿基金，推动了多元化科技投入体系建设；香河县打造了一个集金融创新、科技创业、金融服务等功能于一体的金融产业创新服务基地——金融小镇，实现了科技金融深度融合。充足的金融资本和灵活的融资方式，不仅有助于缓解科技投入短缺的影响，为创新活动提供重要的资金保障，还能够增强科研资金投入的作用效果，降低技术创新的风险，促进创新水平的提高。

2）资金驱动型（创新资金*创新条件*经济水平*金融环境）。由组态H2 产生的资本驱动型路径显示，在充足的创新资金投入、完备的创新条件、良好的经济水平和金融环境综合作用下可以产生较高的创新水平。其中，创新资金投入、经济水平和金融环境3 个核心要素均围绕研发资本发挥作用，表明雄厚的资本能够有效驱动县域创新水平的提升。该路径包含的县（市、区）主要分布在河北省环京津地区和中南部地区，典型的有定州市、高碑店市、怀来县、魏县及武安市，其经济体量较大，且邻近创新资源丰富的北京、天津和省会石家庄市，具有良好的承接创新成果转化和高新技术产业转移的地域优势，经济发展水平较高、市场发育完善、产业升级迅速。根据李佳等［30］的研究，经济水平决定了区域基础设施水平和区域对于各类创新要素的包容度和承受力，良好的经济水平一般会带来较高的创新能力。产业结构优化则有助于促进创新资源与产业发展需求对接，引导创新活动向更加满足市场需求、更加关注创新绩效和应用性的方向开展［31］。与金融环境驱动型路径相比，资金驱动型路径对应的县（市、区）拥有更为坚实的经济基础，在完善金融环境的同时更注重政府科研资金的投入和使用。如，定州市建立了财政科技投入稳定增长机制，确保地方财政科技支出经费只增不减；怀来县对重点实验室、著名科研院所等重点研发平台给予资金补助，且对认定为省级“专精特新”中小企业的给予相应的创新资金。政府研发资金投入的增加能够促使大量资金集中于重大前沿技术，吸纳高素质科技人才参与技术创新，实现高质量创新［32］。

3）主体-金融双驱动型（创新主体*创新条件*经济水平*金融环境）。由组态H3 产生的主体-金融双驱动型路径显示，在完备的创新条件、良好的经济水平和金融环境下，创新主体能够主导开展大量的创新活动，创新主体和金融环境共同作用成为驱动县域创新水平提升的双引擎。该路径包含的县（市、区）主要分布在河北省东部沿海地区，典型的有丰南区、滦南县、迁西县、河间市及景县等，其地理位置优越、交通运输便利、商品经济的发达，具有良好的投资区位，吸引了大量资金，为区域创新提供了支撑。河间市实施人才优先发展战略；景县设立了总额达6 000 多万元的专项资金［33］，实施“万企转型”行动和人才强县战略；丰南区、滦南县、迁西县所在的唐山市组织开展有关政策解读和申报专场培训、专家“一对一”帮扶、“四个一百进唐山”等活动，吸引、培育和培养了大量优秀人才和科技型企业。与金融环境驱动型路径相比，该路径对应的县（市、区）强调了创新主体及主体间的交互作用对创新活动产生的影响，企业拥有将成果产业化的资金、设施和市场等条件，为科技创新带来了动力和活力；企业与政府、高校之间创新资源的协调组合以及知识的传播和扩散有助于优势互补，优化创新资源配置、全面利用已有知识产生新知识，从而提高创新水平。

（2）县域非高创新水平的驱动路径。以县域非高创新水平作为结果变量时，仅存在1 种组态构型NH1（～创新人员*～创新条件*～经济水平*～金融环境），产生1 条人员-环境抑制型路径。该路径显示，短缺的创新人员、发展较差的金融环境、匮乏的创新条件、落后的经济水平共同抑制了县域创新水平的提升。创新条件、金融环境和经济水平的缺失导致创新活动缺乏相应的研发资金、基础设施和中介服务，而创新人员的不足则导致创新活动缺乏必要的人力资本。恶劣的创新环境和短缺的科研人员两个因素的综合作用，导致科技创新缺乏市场需求和创新活力，加剧抑制了县域创新水平的提升。该路径包含的县（市、区）主要分布在河北省西部地区，典型的有康保县、尚义县、阳原县、赞皇县、内丘县等，其大多是河北省贫困县，经济总量小、结构不优、质量不高，基础设施方面存在不少短板，且多山地少平原，自然生态脆弱，环境承载能力不足。较差的经济和外部条件致使区域难以吸引科研资金、人才等创新要素集聚，无法支撑区域的科技创新发展。根据2019 年河北省县域科技创新能力监测评价结果，康保县、尚义县、阳原县、赞皇县、内丘县的综合得分均在60 分以下，其中康保县和尚义县得分更是位于全省倒数第2、3 名2）。这些县（市、区）在创新投入、创新主体培育和创新条件建设等各方面均处于全省较低水平，恶劣的创新环境本就导致创新活动的开展缺乏必要的设备、资金和服务，创新投入的短缺更是令其丧失了内生动力，严重阻碍了县域创新水平的提升。

3.6 稳健性检验

通过对fsQCA 的分析结果进行稳健性检验，可以降低参数设定威胁带来的随机性。参考Fiss［27］9的研究，分别调整校准锚点中的交叉点和一致性阈值来进行稳健性检验。具体地，首先将各条件变量和结果变量的交叉点由50%分位数调整为52.5%分位数，其他处理方式不变，分析发现，3 类解的部分条件组合发生了一定变化，但不足以支撑富有意义且截然不同的实质性解释。其次，将一致性阈值由0.8 调整为0.85，其他处理方式不变，发现3 类解与表5 中的初始结果完全相同。因此，本研究结论稳健有力。

4 研究结论与对策建议

4.1 研究结论

（1）单个创新要素并不构成高创新水平的必要条件，县域创新水平的提升需要多种创新要素的组合作用。（2）样本县（市、区）产生高创新水平的驱动路径有3 条，分别为金融环境驱动型、资金驱动型及主体-金融双驱动型。其中，第1 种类型包含的县（市、区）主要位于河北省的东北部和南部，以金融环境为核心动力；第2 种类型包含的县（市、区）主要位于河北省环京津和中南部，以创新资金、经济水平和金融环境为核心动力；第3 种类型包含的县（市、区）主要位于河北省东部沿海地区，以创新主体和金融环境为核心动力。通过对比发现，金融环境在3 条路径中均存在核心作用，创新人员与创新环境组合具有一定的互补作用，创新资金与创新主体具有一定的替代作用；3 条路径的原始覆盖率相差不大，因此3 种条件组合对创新水平的影响差异不大。由此，各县（市、区）可以根据自身特点选择适合的创新水平提升路径，但无论选择哪种类型，都应注重金融环境的发展。（3）样本县（市、区）产生非高创新水平的驱动路径有1 条，为人员-环境抑制型，该类型包含的县（市、区）主要位于河北省欠发达的西部，创新人员、创新条件、经济水平均为核心阻碍因素；同时，产生非高创新水平的条件组合并不是产生高创新产出的“非”集，验证了fsQCA 实证结果的非对称性。

4.2 对策建议

（1）加强科技金融融合，加大科技资金投入。从技术研发到创新成果产业化，科技创新的各个环节都离不开资金的支持，但政府科研支出无法满足县域创新基地、研发机构等各方面建设的需要，且当下科技型中小企业尤其是农业企业仍面临着融资困难的问题，因此，改善金融环境，促进科技金融的融合尤为重要。一方面，政府可以制订出台一系列有关提供信贷保障和降低融资风险的普惠性科技金融支持政策，以满足创新型中小企业及科研人员等创新主体开展研发活动的需要；支持银行等金融机构加大信贷力度，扩大融资规模；支持企业采取多种方式进行融资，拓宽融资渠道，降低各主体在科技创新过程中承担的风险和成本，切实起到吸引多类型资金投入的作用。另一方面，可以加强中小金融机构及中介机构的建设，完善相关的金融服务和风险投资机制，引导金融资本跨区域转移以减少金融错配，加强金融环境与科技创新的协同作用。

（2）加强科研人才引进和培养。人才是科研活动的基础，科研人员的短缺是阻碍县域创新水平提升的一个重要原因，因此有必要从人才引进、人才激励和人才培养方面入手，壮大县域科研人才队伍。人才引进方面，要完善相关政策，积极探索“政府+企业”联合引才机制，以科技特派员制度为抓手，加大引进高层次人才工作力度，引导人才向基层流动。人才激励方面，要坚持精神奖励和物质奖励双管齐下，改善人才的工作环境和生活环境，吸引高技术人才留在基层工作。人才培养方面，要重视本地人才科研能力的培养，充分利用现有资源，有计划地将优秀人才选派到有关科研院所、高等院校、大型企业等进行培养锻炼；同时尽量发挥本土项目、本地基地等载体在人才培养中的作用，建立科研人才与产业发展双向互动机制，提高本地人才的素质和能力，为县域科技创新提供充足的人才储备。

（3）因地制宜，着力推进西部地区县（市、区）科技创新发展。河北省各县（市、区）之间在资源禀赋、经济基础及创新要素的分布上存在较大差异，因此，各县（市、区）应结合自身特点，选择适合的创新产出水平提升路径。东部地理位置优越、经济发展较好、基础设施完善、创新资源丰富，具有良好的创新环境，因此，应以整合资源为重点，充分发挥不同创新要素的相互作用，增强协同效应；相比而言，西部多山地少平原、经济水平较为落后，缺乏创新要素，因此，应以发展经济为重点，立足于自身特色、优势产业，以京津科技成果和高科技产业转移为契机，大力发展新兴产业、改造传统产业，实现产业结构的转型升级，建立现代化城镇，提高经济水平，在此基础上，加大科技投入、引进优秀人才、完善创新环境，从而提高科技创新能力。

（4）加强产学研融合，推动创新成果转化。县域作为基本战略单元，其基础研发能力较弱，更注重科技成果的实用性，因此，如何推动科技成果转移、转化、应用，并最终实现产业化以获得实际的经济效益是县域科技创新建设的重点。首先，要以当地产业发展体系为导向，深入实施创新条件提升工程，大力推进科研开发、创新孵化、成果转化3 类平台及科技服务机构的建设完善发展，为创新活动提供必要的条件。其次，要推动当地企业与高校、研发机构等的交流合作，推进产学研用一体化无缝对接，充分整合各创新主体拥有的人才、资金、设备、服务等资源，加快形成技术成果、产品成果和产业成果。最后，要运用移动互联网、云平台等新兴信息技术，降低创新学习和沟通成本，加快技术和知识的传播速度，提高产学研协同创新效率，推动科技成果的转化。