一、引言

构建高效的“政产学研”协同创新体系是促进企业技术创新，加速科技成果转化，增强企业发展动力的有效手段，也是推动科技与经济融合，促进经济高质量发展的重要战略措施。构建高效协同的“政产学研”创新体系已成为国家创新发展的重要基础，党的十八大报告提出了创新驱动发展战略；2016年中共中央、国务院发布了《国家创新驱动发展战略纲要》；党的十九大报告指出“加快建设创新型国家”，创新已成为引领发展的第一动力。不管是“供给侧结构性改革”，还是“高质量发展”，都是立足于创新驱动的经济发展模式。创新发展核心之一就是打造协同高效的“政产学研”创新体系，明确企业、科研院所、高校、社会组织等创新主体在创新链的功能定位，激发活力，提升创新能力，提高创新效率，促进科技与经济融合更加顺畅有效。

改革开放以来，我国科技水平突飞猛进，发明专利申请量连续多年位居世界首位。但我国科技成果呈现出总量大、质量不高、成果转化率低的现状，且科技成果转化率低于发达国家水平。科技与经济“两张皮”的问题严重制约着我国经济高质量发展的进程。北京是全国科技与人才资源最密集的地区，全国创新创业最活跃的城市。北京尽管是全国科技创新中心，但依然面临不少挑战，亟需进一步优化体制机制，促进不同类型创新主体融合，提高创新体系整体效能。因此，本文构建“政产学研”协同创新体系的系统动力学（SystemDynamic，简称SD）模型，并以北京市为例，模拟分析各主体行为对科技成果转化的影响，以期为高效协同“政产学研”创新体系的构建提供借鉴。

二、文献综述

关于“政产学研”创新体系领域，国内学者已做了大量的研究。早期研究主要集中在“政产学研”体系的构建、存在的问题、相关主体的功能特点以及优化“政产学研”政策等方面，方法上定性研究较多。孔祥浩等提出“政产学研”协同创新“四轮驱动”结构模型，分析核心要素之间的互动结构，并提出要素协同发展保障机制[1]。龚红和查冰川在分析我国产学研合作多个发展阶段的基础上，探讨了产学研协同创新组织模式演进及其存在的问题，并提出了优化对策[2]。武学超和徐雅婷分析了2006—2016年我国推动产学研协同创新发展44份政策文本，研究了相关政策存在的问题与不足，并提出了优化的政策建议[3]。

随着研究的深入，三螺旋理论被引入到“政产学研”创新体系的研究中。三螺旋理论试图找出创新主体相互作用的机理和持续创新的动力机制以及定量测度论，已成为创新体系研究主流理论之一[4]。方卫华提出三螺旋模型精确描述创新系统中正在出现的制度结构并开启了对创新过程的动力学研究[5]。吴卫红等搭建了政府、产业、大学、研究机构和资本部门四螺旋模型，利用状态空间模型动态分析了影响主体协同度的影响因素；基于协同创新三螺旋理论，构建了“政产学研用资”协同创新三三螺旋模式[6,7]。总体来说，三螺旋理论开启了对创新体系主体之间密切合作、相互作用的动力学研究，已成为多元主体协同创新的研究范式。定量方面，三螺旋理论以信息熵理论为核心，对主体交互作用的不确定性进行测度，分析创新主体的协同程度。

产学研合作是建立在分工合作基础上的，本质上是一个合作博弈问题。因此，很多学者运用博弈论分析产学研合作问题，为政策设计提供理论依据。高宏伟将过程思想引入到产学研合作利益分配的研究之中，运用博弈论理论建立基于创新过程的产学研利益分配模型[8]。沈映春和吴文静构建产学研的信号传递博弈模型，分析了政府、企业和高校行为对科技成果转化的影响，并提出了有效促进协同创新的政策建议[19]。吴洁等构建了政府引导、高校牵头、企业参与的协同创新三方演化博弈模型，分析了“政产学研”各方在协同创新过程中的策略选择，并仿真分析了协同创新策略选择的影响因素[10]。博弈论研究“政产学研”创新体系，主要通过数学模型抽象模拟主体之间的行为方式对主体的成本与收益的影响效应，且成本和利益是影响各主体行为选择的关键要素，由此评价分析相关策略与政策机制的效果。当创新体系包含的主体较多时，构建博弈论分析模型将比较困难。

从系统观看，“政产学研”合作就是一个由若干子系统共同构成的一个动态、开放的系统，涉及到政府、企业、高等学校、科研机构和科技中介等多个行为主体要素的复杂主体系统，以及体制、政策、文化等环境要素系统。协同创新过程是创新主体与环境要素进行有效组合，通过资源共享和优势互补，实现系统最佳均衡利益的结合点，最终实现“政产学研”协同主体和社会总体的目标[11]。系统动力学主要用于研究复杂系统的结构、功能与动态行为之间的关系。强调要考虑系统整体性，了解系统的组成与各部分的交互作用，并能对系统进行仿真实验，考察系统在不同参数或不同策略因素输入时的系统动态变化行为和趋势。目前，已有学者通过系统动力学方法研究“政产学研”创新体系，尤其是创新主体行为对科技成果转化的影响。Hallam等构建了系统动力学模型，分析了政府政策对大学和企业之间技术转移的影响[12]。Faham等构建了一个以高等学校为核心的系统动力学模型，分析了加强企业和高等学校技术转移对高等学校创新能力的影响[13]。Horner等构建了一个以英国115所大学为研究对象的SD模型，分析了管理者决策和科研基础设施对于高校技术转移效率的影响[14]。胡雪分析了我国产学研模式下科技成果转化过程中存在的问题，构建适应我国当前经济发展水平和经济环境的产学研发展新模式[15]。胡军燕等用系统动力学方法，对产学研合作中各情景因素之间的相互影响与制约关系进行了系统分析，研究了相关情景对产学研绩效的影响[17]。总体来说，通过系统动力学模型模拟分析“政产学研”创新体系，国外应用的较多，国内研究偏少。

对比三螺旋理论、博弈论以及系统动力学模型，三类方法都以系统的观点研究“政产学研”创新体系相关主体的相互作用关系，各有其侧重点和优势。在定量分析方面，三螺旋理论主要以信息熵理论为核心，评价分析创新主体的协同程度；博弈论则是对主体行为进行抽象的数学模型模拟，通过成本与收益函数分析主体行为策略的效果。而系统动力学模型，以创新主体与环境要素相互客观作用关系为基础，根据需要，建立不同要素构成的“政产学研”创新体系，研究创新体系的结构、功能与未来演变及其相互关系的规律。科技成果转化是“政产学研”协同创新体系的重要目标，而“政产学研”协同创新是加快科技成果转化和推动经济发展的有效途径。相比三类分析方法，基于科技成果转化为目标，分析“政产学研”创新体系及其相关主体行为对科技成果转化的影响，系统动力学模型是最优的，且国内研究也较少。因此，本文构建了“政产学研”协同创新体系的系统动力学模型，并以北京市为例，评价分析相关主体行为对科技成果转化的影响。

三、“政产学研”协同创新网络体系SD模型构建

根据系统动力学理论与方法，本文设定政府、企业、学研机构和科技中介为该系统的核心变量，并设置4个子系统，各子系统主要功能如下：（1）知识创新子系统表示企业通过自主创新和技术转移两种途径促进科技成果转化的过程。企业自主创新在企业内部进行，直接推动科技成果转化；技术转移是指从学研机构获取科技成果，这一过程受到技术发送能力、接收能力和转移意愿等因素的影响。（2）资金流动子系统表示“政产学研”合作创新网络体系中资金的来源与去向，以及资金流动的方式。政府、企业和其他社会资本根据科技中介传递出的企业技术需求做出投资决策，选定技术创新主体开展R&D活动。（3）产品生产子系统是指企业运用获得的先进技术进行生产活动，包括产品生产、中试、产品商业化和产业化等环节，将科技成果转化为现实的产品。企业在运用科技成果进行产品生产的过程中会遇到问题，为解决这些问题，企业对技术提出新的要求。满足企业知识需求需要服务子系统发挥作用。（4）服务子系统的主体是科技中介，“政产学研”协同创新网络体系中，企业是知识需求方，学研机构等创新主体是知识供给方，科技中介的职能是联结双方之间纽带。一方面，促进科研成果从学研机构向企业转移，直接促进科技成果转化；另一方面，促进主体之间的信息交流，辅助政府和企业等投资主体优化R&D投入，间接促进科技成果转化。

模型假设：（1）科技成果转化过程中，学研机构和企业研发部门等创新主体进行创新活动，而后企业将知识创新成果转化为现实的产品，实现科技成果转化。在此过程中，企业知识成果数量表示各创新主体转移给生产部门的科技成果数量。因此模型用企业知识存量衡量科技成果转化程度。（2）学研机构在政产学研协同创新体系中主要职能是为企业提供知识，将其设置为一个模块。（3）知识存量、资金量、科技成果都是从势能较高的一方流向势能较低的一方。（4）自然灾害及其他非正常情况所造成的影响，模型未考虑在内。

根据影响科技成果转化的因素，构建“政产学研”协同创新体系系统动力学模型，科技成果转化因果回路如图1所示。

图1“政产学研”协同创新体系科技成果转化因果回路

本文构建基于科技成果转化为目标的“政产学研”协同创新体系系统动力学模型，具体包涵2个水平变量、5个速率变量、25个辅助变量、18个常量和2个影子变量，共52个变量。存量流量如图2所示，模型主要变量与函数如表1所示。

图2“政产学研”合作创新网络体系下知识成果转化存量流量

四、基于科技成果转化为目标北京“政产学研”体系仿真研究

本文以北京市为例，研究分析“政产学研”协同创新体系中，政、产、学研和科技中介等主体行为对科技成果转化的影响。

（一）数据来源与模型检验

基础数据主要来自于2008—2017年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《高等学校科技统计资料汇编》。模型中企业知识需求函数参数主要参考了相关学者的研究[17,18,19]；学研机构知识创新函数参数参考了《中国普通高校创新能力监测报告2016》[20]；企业知识创新函数参数参考了《中国区域创新能力监测报告2016—2017》[21]。

表1模型主要变量及对应的函数

通过Vensim软件仿真模拟，比较模拟结果和实际历史数据，模拟结果与实际值误差均小于10%，说明模型模拟程度较好，通过检验。

（二）基准情景仿真模拟分析

基准情景参数假设：模拟期内政府R&D资金分配中，学研机构占60%，企业占40%；企业创新能力为100%，企业盈利系数为0.24；学研机构的知识发送能力为0.5，学研机构与企业双方的知识转移意愿为0.2，企业的知识接收能力为0.7，学研机构的知识创新能力为100%；科技中介对知识转移影响因子为0.1；科技中介对政府与企业R&D投资的影响因子为100%。

设定模型INITIALTIME=1,FINALTIME=21,TIMESTEP=1，单位为YEAR，对北京市2009—2030年“政产学研”协同创新体系进行仿真模拟，结果如图3与表2所示。可得模拟期内企业知识存量、“政产学研”合作创新平台资金和高校、科研机构知识存量稳步增加。

图32009—2030年仿真模拟结果

表22009—2030年仿真模拟结果

（三）“政产学研”协同创新体系主体行为对科技成果转化影响的分析

1．政府行为对科技成果转化的影响

政府作为“政产学研”协同创新网络体系中R&D资金的主要来源之一，其主要作用是利用科技中介反馈的企业知识需求和创新主体知识供给能力等信息，选择学研机构或企业研发部门其中一方进行投资，以实现既定资金投入下科技成果转化效率最大化。由于学研机构和企业知识创新反馈回路不同，因此，通过调整政府科研资金在“政产学研”合作创新网络体系中的分配比例，分析政府行为对科技成果转化的影响。政府资金分配方式本文设置为6个情景（见表3），学研机构R&D资金占比从30%依次递增10%，最高达到80%，企业R&D资金占比从70%依次降低10%，最低降到20%。具体模拟结果如图4所示。

表3政府R&D资金分配方式情景设置单位：%

根据仿真模拟结果，“政产学研”创新体系政府资金分配到企业R&D活动的比例依次增加，短期（2019—2025年），企业知识存量在不同的时间阶段，增加最显著的情景分别是：情景5(2019—2020年），情景4(2021—2023年）和情景3(2024—2025年），说明短期内提高企业R&D资金分配比例，将促进企业知识存量增长。长期（2026—2030年），当企业R&D资金分配占比趋近50%，企业知识存量增加最显著。因此，短期提高“政产学研”创新体系中企业R&D资金占比会引起企业知识存量增加，且企业R&D资金占比越高，效果越显著；长期“政产学研”体系中学研机构与企业R&D资金分配比例为5∶5时，企业知识存量达到最大值。

北京市“政产学研”协同创新体系中，学研机构R&D活动和企业R&D活动是科技成果转化活动中极其重要的组成部分。但学研机构的创新成果转化为企业的知识存量还受到知识转移效率的影响，而企业的创新成果可直接转化为企业的知识存量。因此，从短期来看，由于知识转移效率较低，提高“政产学研”协同创新体系中企业R&D资金占比更能够引起企业知识存量增加。从长期来看，随着学研机构知识转移效率逐渐提高，相对于企业创新活动，学研机构创新活动转化为企业的知识存量更高。

图4政府R&D资金分配比例变动对企业知识存量的影响

2．企业行为对科技成果转化的影响

“政产学研”协同创新体系中，企业的目标是在长期获得最大利润。为此，一方面，企业可以通过推动自主创新和引进先进技术，降低生产成本或是推出新产品，获得更大利润；另一方面，企业在产品市场上采取价格和非价格竞争等营销策略以提高产品销售能力，在现有技术水平下实现利润最大化。企业行为本文设置5个情景（见表4）。具体模拟结果如图5所示。

表4企业创新能力和销售盈利系数情景设置

在图5中，情景8和情景7分别表示企业创新能力相对于基准情景（情景9）提高10%和20%，引起企业知识存量相比基准情景提高65.71%和56.94%；情景10和情景11分别表示企业产品销售能力提高10%和20%，引起企业知识存量增加16.97%和24.36%。说明提高企业创新能力和产品销售能力均能引起企业知识存量增加，促进北京市科技成果转化。

图5企业创新能力和销售盈利系数变化对企业知识存量的影响

比较发现，情景8中企业知识存量增加比例远大于情景10；情景7引起企业知识存量增加65.71%，也远高于情景11中的24.36%。可见，企业创新能力和销售盈利能力同比例提高时，企业创新能力提高对企业知识存量增加的促进作用更显著，即更有利于科技成果转化。通过分析“政产学研”合作创新网络体系中企业创新能力和销售盈利能力发挥作用的反馈回路可知，提高企业创新能力直接引起企业知识存量增加。而提高企业销售盈利能力，首先引起企业利润增加，而后企业利润的一部分汇入“政产学研”合作平台总资金，按照固定比例分别投入到企业、学研机构R&D活动，进而推动企业知识存量增加。此回路存在以下两个关键点：一是企业提高销售盈利能力所产生的利润中，只是一部分利润投入到“政产学研”网络体系；二是利润增量流入“政产学研”网络体系，按比例分配到企业、学研机构。因此，提高企业创新能力比提高销售盈利能力更能促进科技成果转化。

3．学研机构行为对科技成果转化的影响

学研机构在“政产学研”协同创新网络体系通过两种方式促进科技成果转化：一是学研机构知识创新能力；二是学研机构向企业的知识转移效率，即学研机构知识发送能力、知识转移意愿和企业知识接收能力。根据表5情景方式调整学研机构知识发送能力、知识转移意愿、企业知识接收能力和学研机构知识创新能力，模拟分析学研机构行为对科技成果转化的影响。模拟仿真结果如图6所示。

表5学研机构知识创新能力和知识转移效率情景设置

根据模拟结果可得，情景13和情景14提高知识转移效率10%和20%，引起企业知识存量相比基准情景增加11.73%和20.71%，说明提高知识转移效率有助于企业知识存量增加；情景15和情景16提高学研机构知识创新能力10%和20%，引起企业知识存量增加14.65%和30.53%，由此可知学研机构知识创新能力与企业知识存量成正相关关系。同时，对比情景14和情景16仿真模拟结果可得，在模拟2019—2025年间，情景14下企业知识存量增幅更大；在2025年之后，情景16下企业知识存量增加更显著。知识转移效率和创新能力同比例提高，短期知识转移效率对企业知识存量的促进作用更大，而长期创新能力更能促进企业知识存量增加。

图6学研机构行为对企业知识存量的影响

提高知识转移效率，意味着企业利用学研机构知识存量效率提高，引起企业知识存量增加；提高学研机构知识创新能力，引起学研机构知识创新积累量增加，进而引起转移到企业的知识存量增加。短期内学研机构知识创新积累量较小，因此提高知识转移效率效果的科技成果转化效果更显著；随着模拟期延长，知识创新能力提高引起学研机构知识存量的增加具有累积效应，进而引起转移到企业的知识量更大，因此长期提升学研机构知识创新能力更能促进科技成果转化。

4．科技中介行为对科技成果转化的影响

科技中介作为连接“政产学研”合作创新网络体系中各主体的桥梁，其主要职能是促进各主体之间信息交流和知识分享，通过两种方式推动科技成果转化。一是发挥科技中介对创新体系知识转移影响因素（因子）的作用，即提高学研机构知识发送能力、企业知识接收能力以及知识成果供需双方的知识转移意愿，以推动科技成果转化。二是发挥科技中介对政府与企业R&D投资影响因素（因子）的作用，即科技中介运用在技术市场上所得信息辅助政府和企业等投资主体优化投资策略，提高政府和企业R&D投资的影响因素，进而促进政府和企业R&D资金投入，以推动科技成果转化。根据表6情景设置调整科技中介行为，模拟仿真结果如图7所示。

表6科技中介行为方式情景设置

图7科技中介行为情景对企业知识存量的影响

情景17和情景18表示提高科技中介对创新体系知识转移的影响因子作用，即学研机构知识发送能力、企业知识接收能力以及知识成果供需双方的知识转移意愿分别比基准情景（情景19）提高20%、10%，由此，引起企业知识存量相比基准情景增加40.33%和31.89%。情景20和情景21表示科技中介对创新体系政府与企业R&D投资影响因子比基准情景分别提高10%和20%，相应的企业知识存量增加10.40%和21.22%。两种情景下，企业知识存量都有所增加，可有效促进科技成果转化。相对来说，情景17、情景18比情景20、情景21促进企业知识存量增加幅度更大，科技成果转化效果更显著。情景17与情景18，科技中介通过在技术市场上发挥信息桥梁作用，直接促进学研机构知识发送能力、企业知识接收能力以及学研机构和企业之间知识转移意愿的提高，直接推动科技创新成果在学研机构和企业之间转移。而情景20与情景21，科技中介发挥信息与桥梁作用，促进政府和企业R&D投资增加，进而影响知识转移，最终增加企业知识存量。科技中介直接作用于主体之间的知识转移影响因素，更能促进科技成果的转化。

五、结论与政策建议

本文以科技成果转化为目标，构建“政产学研”协同创新体系的系统动力学模型，并以北京市为例，从政府、企业、学研机构和科技中介等方面定量评价分析了创新体系各主体行为对科技成果转化的影响。主要研究结论包括：（1）政府分配“政产学研”协同创新平台R&D资金的方式会影响企业的科技成果转化效率，短期内分配到企业的R&D资金所占比例越高越能促进科技成果转化，长期来看学研机构与企业R&D资金分配比例为5∶5时对科技成果转化的促进作用最显著。（2）企业可以通过提高自身创新能力或销售能力两种方式增加企业利润，但相较于后者，提高企业科技创新水平更能促进企业科技成果转化，实现长期利润最大化。（3）提高学研机构知识创新能力和知识转移效率能推动科技成果转化。短期内提高知识转移效率效果更显著，从长期看学研机构知识创新能力提高更能促进科技成果转化。（4）科技中介发挥其信息沟通与桥梁作用，通过提高科技中介作用主体知识转移影响因素和主体投资影响因素，都可以增加“政产学研”体系中企业知识存量，促进科技成果的转化。相对来说，提高知识转移影响因子比提高主体投资影响因子，更有利于促进企业知识存量增加，推动科技成果转化。

根据研究结论，“政产学研”体系各个主体行为的优化与有效协同，对促进科技成果的转化具有重要影响。因此，为了构建高效的“政产学研”协同创新体系，通过政策优化相关主体的行为具有极其重要的意义。首先，政府部门要高度重视“政产学研”协同创新体系的构建，加大财政资金对R&D活动的投入支持力度。短期内要加大对企业创新活动的支持，加大对企业R&D资金分配支持力度，以促进科技成果的转化；从长期看要探索优化财政资金对企业与学研机构R&D活动支持的分配比例，以实现科技成果转化的最优目标。其次，政府应高度重视企业的科技创新活动与科技成果转化，制定相关政策，鼓励或引导区域内企业将增强科技创新能力建设作为企业发展的重要目标，以促进科技成果转化，增加企业的长期获利能力。再次，政府与学研机构要优化学研机构创新与知识转移的管理体制与机制，制定相关的激励政策，短期内提高学研机构的创新能力与知识转移效率，从长期看更要注重创新能力建设。最后，高度重视科技中介机构的功能效应，积极鼓励发展科技中介机构，充分发挥其在“政产学研”协同创新体系中粘合剂的作用，促进创新体系中不同功能主体之间信息有效沟通与需求对接，促进不同主体之间的知识成果转移与科技成果转化。

“政产学研”创新体系是一个复杂的系统，相关系统动力学模型构建，有待于进一步深入挖掘并优化主体之间的相关作用变量与作用关系，同时有待于进一步加入创新系统的环境约束因素，使构建的模型更加符合客观现实，以实现更有效的模拟评价分析。

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