产学研视角下高技术产业成长系统动力学研究

李培哲

(1.南京航空航天大学经济与管理学院,南京 210016;2.山东政法学院商学院,济南 250014)

0 引言

伴随着经济全球化的不断深入，作为知识和技术密集型的高技术产业，能够有效促进国家经济增长方式转变和产业结构升级，逐渐成为引领经济可持续发展的重要力量之一[1]。高技术产业的发展水平关系到一个国家或地区的综合竞争力，分析高技术产业成长的主要因素以及影响程度，理解其成长的内在机理和规律，可以为优化高技术产业成长系统提供依据，也可以为高技术产业成长和培育的研究提供一种新思路，对于提升高技术产业创新能力并促进其健康发展具有重要的现实意义。

近年来，中国高技术产业发展速度不断加快，产值规模不断扩大，但在不断发展壮大的同时仍存在许多问题，比如关键技术自给率不高、科技成果转化率较低等。总体来看，科技创新能力不足仍是困扰中国高技术产业成长和发展的主要障碍之一。知识经济时代，知识资源成为创新的重要载体，高技术产业作为知识密集型产业，创新是其成长的重要推动力，而有效的知识流动和共享是科技创新能否成功的重要影响因素；基于高技术产业创新性强、技术复杂性高等特点，传统的自主创新模式已经难以适应其发展的要求，产学研合作作为创新活动的一种有效实现方式，有利于促进知识的共享与流动，对创新具有巨大的推动作用，是加快高技术产业培育和成长的有效途径[2]。

目前，关于高技术产业成长方面的研究还比较少，主要集中在产业成长的影响因素、创新模式等方面。Dawson等从组织管理等角度分析了新兴产业的形成和发展，认为新兴产业的成长是一个非线性的系统，受到组织间合作水平等因素的影响[3]；Jacobsson等认为产业的内生比较优势和竞争优势共同影响着产业的形成与发展，有效的政策对于产业的培育和成长具有重要影响[4]。Wright等根据技术创新不同阶段的特点，提出了产学研联合开发、委托开发以及提供咨询服务等产学研合作模式[5]；储德银等研究发现高新技术产业的产出受到自主研发支出的影响且影响较为显著，技术引进支出对高新技术产业产出的促进效果逐渐显现[6]；王丽平等以民营企业为研究对象，构建了产学研各创新主体间的组织距离与创新绩效模型，并进行了实证研究[7]。也已经有学者使用系统动力学的方法研究产业创新系统，卢文光等利用系统动力学方法构建了新兴技术产业化潜力成长性动力学模型，分析了新兴技术产业化潜力成长性与各要素之间的动态关系[8]；曹兴等运用系统动力学方法分析了战略性新兴产业自主技术创新能力形成的关键因素，通过模拟仿真发现，创新环境、科技人才以及创新合作对创新产出有显著的正向影响[9]。

从现有文献看，对于高技术产业成长的研究成果还比较少，且大多属于静态层面的研究[10-13]，未能进一步揭示创新要素间的动态关系与互动机制。虽然已有学者运用系统动力学方法研究产业创新系统，但大多是定性的描述，缺乏实证分析。基于此，本文以产学研为视角，利用系统动力学理论构建高技术产业成长动力学模型，挖掘其各要素间的反馈关系，以揭示产业的成长和发展规律；通过模拟仿真探索影响高技术产业成长的主要因素及其影响程度，以期为高技术产业成长系统的优化提供理论依据与决策参考。

1 产学研视角下高技术产业成长系统结构分析

高技术产业由于自身技术复杂性高、风险性大等特点，创新成为高技术产业成长的核心驱动力[14-15]。从创新过程来看高技术产业成长系统包括投入子系统和产出子系统；同时，高技术产业成长还会受到产学研协同创新能力以及环境因素的影响。因此，本文将高技术产业成长系统结构分为：投入子系统、产出子系统、产学研协同创新子系统和环境子系统4部分。高技术产业成长系统结构如图1所示。

图1 高技术产业成长系统结构

高技术产业成长系统中，投入子系统主要包含企业、政府和其他主体的研发经费投入以及企业、高校和科研院所等科技人才的投入等；产出子系统主要包括新产品销售收入、专利数量等要素；加强创新投入可以有效提高创新产出和创新效益，同时，创新产出的提高又会反作用于投入子系统，进一步增强产业创新的投入力度。基于高技术产业的特点和产学研合作的优势，产学研协同创新子系统对于高技术产业的成长具有较大影响，产学研协同创新具备明显的资源优势，高校、科研院所的基础性创新结合企业的实践和商业化能力，可以有效提升核心技术的研发成功率和科技成果的转化率，进而提升产业创新产出能力；对于环境子系统，政府政策以及科技中介服务能力等都会间接影响高技术产业的成长能力。因此，4个子系统相互影响，共同影响高技术产业的成长。

2 系统动力学理论

系统动力学是以系统反馈控制理论为基础，以计算机仿真模拟为手段，通过分析系统的内部结构特性及其反馈关系，研究复杂系统动态发展行为的学科，被广泛应用于社会、经济、管理和生态等多个研究领域，成为管理与决策研究中常用的有效研究方法[16-18]。

2.1 系统动力学基本原理

系统动力学的主要研究对象是复杂系统，一般包含多个不同层次的子系统。

1)系统的基本结构

系统具有整体性和层次性特征，可以分为两个层次：大系统(整体系统)与子系统。即：

S={Si∈S|1-p}，i=1,2,…,p

其中，S代表整体系统；Si代表子系统，p代表划分的子系统数量。

2)系统反馈结构

系统动力学的研究对象一般为多变量系统。对于多变量系统，需要在状态变量分析的基础上揭示系统的反馈机制和运行规律。系统反馈结构的空间数学模型描述如下：

系统可以由一组随时间变化的状态变量X=(x1,x2,…xn)来描述。

系统具有一定的控制量输入：U=(u1,u2,…um)。

系统因不同因素间的相互作用而发展变化：X′=(X,U,t)，其相互作用反馈如图2所示。

图2 系统反馈结构

系统在将来一定时期内的发展变化取决于系统及初始条件：U,f(X,U,t)。

系统动力学模型相当于微分方程组：X′=(X,U,t)，通过研究系统内部结构的相互关系及反馈机制，预测系统未来的动态发展行为。

2.2 系统动力学建模流程

系统动力学建模的一般流程包括：确定系统边界并提出基本假设、绘制因果关系图、确定系统流图、设计系统结构方程式、模型检验和模型仿真结果分析。建模过程中有3个重要的组成部分，分别是因果关系图、系统流图和结构方程式。其中，因果关系图用来描述各要素间的因果关系，系统流图是用符号直观地反映复杂系统的结构和特征，方程式用来描述变量之间的数学关系。

2.3 系统动力学的适用性

系统动力学是一种结构化仿真方法，通过对历史数据的分析，实现对将来一定时期系统行为的预测，弥补了单纯定性或定量方法的不足，可以有效应用于具有非静态、反馈性、不规则等特征的系统[19-20]。系统动力学也存在一些不足，比如对于系统的优化，主要是事先设计政策方案，通过模拟结果在方案中选优，对于建模和分析要求较高，难以做到数学意义上的最优。尽管系统动力学存在一些缺点，但对于非线性复杂社会经济系统来说，仍是一种非常实用且有效的分析方法。

3 高技术产业成长系统动力学模型构建

高技术产业包含企业、高校、科研机构、政府和科技中介等多种创新主体，是一个由若干相互联系的要素构成的动态复杂经济系统，存在多重互动反馈行为，呈现出复杂的非线性特性，且由于有些数据难以获得，在定性和定量分析上都存在一定的缺陷，很难通过构造精确的数学模型来描述，传统的研究方法难以反映其复杂的互动机理和作用机制。因此，基于上述系统动力学理论分析，本文选用系统动力学方法对高技术产业成长系统进行模拟仿真分析。

3.1 系统边界的确定与基本假设

高技术产业成长系统涉及的影响因素众多，而要考虑所有因素的影响是不可行的，因此需要确定系统的边界，将对系统影响较大、联系密切的因素纳入系统[16,21]。以产学研为视角，考虑高技术产业成长中涉及的创新主体及要素，根据上述对高技术产业系统结构的划分，高技术产业成长系统包括投入子系统、产出子系统、产学研协同创新子系统和环境子系统4部分，即本文所研究的高技术产业成长系统的边界。同时，作如下基本假设：

H1：高技术产业成长系统是一个连续、渐进的过程。

H2：不考虑非正常情况及突发事件导致的产业成长系统的崩溃。

H3：高技术产业成长的主要驱动力是科技创新，因此，选用科技创新产出来表征产业成长能力，主要选取新产品销售收入、专利申请量两个指标。

H4：高技术产业虽具备自主创新能力，但由于资源的有限性和技术的复杂性，必须开展产学研合作。

H5：高技术产业研发经费的来源为政府科技投入和企业研发经费投入，不考虑其他经费的来源。

3.2 因果关系分析

因果关系图能清晰地表达系统内要素之间的因果和反馈关系，是系统动力学建模的基础。在前面分析的基础上，构建高技术产业成长系统的因果关系图，如图3所示。

图3 高技术产业成长系统因果关系图

从因果关系图可以看出，系统包含多条反馈回路。限于篇幅，本文仅对一些主要回路进行分析：

1)新产品销售收入→产学研协同创新能力→创新产出→企业收益→企业研发投入→研发经费→研发经费投入强度→新产品销售收入。

2)新产品销售收入→产学研协同创新能力→创新产出→企业收益→政府财政收入→政府财政支出→高等教育投入→科技人才投入→新产品销售收入。

以上两条反馈回路均为正反馈回路，说明新产品销售收入的提高，会提升产学研协同创新能力，进而促进创新产出，增加企业收益，然后会增加企业和政府对于研发经费的投入以及科技人才的投入，最后又会提高新产品的销售收入。

3)专利数量→创新产出→新产品销售收入→网络企业数量→产学研创新合作→知识转移有效性→企业收益→政府财政收入→政府财政支出→政府科技投入→研发经费→研发经费投入强度→专利数量。

4)专利数量→创新产出→企业收益→政府财政收入→政府财政支出→政府科技投入→研发经费→研发经费投入强度→新产品销售收入→高校及科研机构数量→科技人才投入→专利数量。

以上两条反馈回路，说明专利数量的增加，可以促进创新产出，增加产业收益，进而增强研发经费的投入及人才的投入，最后又会进一步增加专利数量。

5)产学研协同创新能力→创新产出→企业收益→政府财政收入→政府财政支出→政府科技投入→研发经费→研发经费投入强度→新产品销售收入→网络企业数量→产学研创新合作→知识转移有效性→产学研协同创新能力。

以上反馈回路，说明提升产学研协同创新能力，能够促进创新产出和产业收益，更多的创新主体会参与到系统中来，会进一步增加研发经费的投入，进而增强创新主体产学研合作的意愿和知识转移的有效性，最后又会提升产学研协同创新能力。

3.3 模型结构分析与方程设计

3.3.1 系统流图

系统流图可以通过对系统变量的具体刻画来反映系统的结构和特征。因果关系图对系统只是定性的描述，要对系统进行更为准确有效的分析，还需要建立系统流图，系统流图可以将变量间的逻辑关系用方程式表达出来，对系统进行定量描述。考虑数据的可得性和可操作性，对因果关系图进行适当简化和调整，构建高技术产业成长系统流图，如图4所示。

图4 高技术产业成长系统动力学流图

由图4可以看出，高技术产业成长系统流图包含3个状态变量，分别为新产品销售收入、专利数量以及R&D人员累计投入。其中，专利数量为高技术产业年申请专利数，R&D人员累计投入用R&D人员折合全时当量来表征；与状态变量对应的为速率变量，其他为辅助变量和常量。

3.3.2 模型主要方程设计与说明

根据高技术产业成长系统流图中关键要素之间的相互关系，参考前人研究经验，综合应用多种方法，设计高技术产业成长系统的结构方程式，本文涉及的主要方程式如下：

1)新产品销售收入=INTEG(新产品销售收入增量,16 364)

2)专利数量=INTEG(专利增长量,59 683)

3)"R&D经费投入"=政府科技投入+"企业R&D经费投入"

4)新产品销售增量=新产品销售收入*新产品销售收入增长率

5)专利增长量=专利数量*专利增长率

6)"企业R&D经费投入比例"=0.1

7)政府科技投入强度=0.5

8)人才政策支持力度=0.6

9)合作意愿=0.5

10)科技中介服务能力=0.4

本文研究数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。模型中主营业务收入、政府财政支出等变量数据为实际数值，结合时间序列预测方法确定；一些可以量化的指标，如新产品销售收入增长率、专利增长率、R&D人员投入增长率等，运用回归分析方法确定；常数值的确定分为两种情况：一种是依据历年统计数据估算得出，如企业R&D经费投入比例、政府科技投入强度等，其他无法通过统计数据确定的，则参考了相关学者的研究[22-24]；模型中涉及到的权重系数，采用专家评分法确定。由于系统动力学方法对于系统中变量参数取值的准确性要求并不高，主要目的是判断相关参数的变化对系统的影响程度，因此，模型参数的取值特别是常数值的确定，在前面确定原则的基础上，经过不断调整优化，使模型尽量符合现实情况。

4 模型仿真与结果分析

4.1 模型有效性检验

模型基础数据以2010年为起点，模拟中国高技术产业2010～2016年新产品销售收入情况，通过对比模型仿真运行结果和实际系统历史数据的差异，对模型进行有效性检验，具体结果见表1和图5。

表1 新产品销售收入拟合效果

图5 新产品销售收入拟合效果

由表1和图5可以看出，2010～2016年高技术产业新产品销售收入模拟值与真实值拟合较好，误差基本都在6%以内。只有2013年误差较大，为8.31%，对比历史数据可知，2013年新产品销售收入比前几年的增长幅度都大，导致模拟数据与实际数据误差偏大，但该误差也在9%以内，可以接受。总体而言，模拟值与真实值的拟合度较好，模型与实际系统一致性较高，说明本文所建立的系统动力学模型较客观地反映了中国高技术产业发展的实际情况，预测精度较高，模型是有效的。

4.2 仿真模拟及结果分析

4.2.1 基本仿真结果输出

设置仿真运行时间为2010～2025年，仿真步长为1年，系统初始状态下，运用Vensim PLE软件，对高技术产业新产品销售收入和专利数量进行模拟仿真，输出结果如图6所示。

图6 新产品销售收入及专利数量变化趋势

从图6可以看出，衡量中国高技术产业成长能力的两项主要指标：新产品销售收入和专利数量，都呈现上升趋势，且上升速度不断加快，这也体现出国家对于高技术产业的重视程度逐年上升，在产业创新能力不断增强的驱动下，中国高技术产业呈现出较好的发展趋势。

4.2.2 灵敏度分析

系统动力学研究的是复杂系统，参数的确定难免带有一定的主观性和不精确性，通过调整有关参数，模拟系统的变化趋势，可以辨别参数对于系统的影响程度，从而找出影响系统的重要因素。本文主要通过调整科研经费投入强度、人才政策支持力度、科技中介服务能力和创新主体间合作意愿等参数进行模拟仿真，分析其对新产品销售收入和专利数量的影响，进而判断其对高技术产业成长的影响程度。

1)科研经费投入强度的影响分析

本文科研经费投入分为企业R&D经费投入和政府科技投入两部分。在其他参数不变的情况下，对企业R&D经费投入比例和政府科技投入强度分别增加和减少20%，得到方案1和方案2(下同)。模拟仿真结果如图7、图8所示。

图7 企业R&D经费投入比例的影响

图8 政府科技投入强度的影响

由仿真结果可以看出，企业R&D经费投入比例和政府科技投入强度对于高技术产业新产品销售收入和专利数量均为正向影响。其中，企业R&D经费投入的变化比政府科技投入的变化对创新产出影响更为显著，说明企业R&D经费投入对于高技术产业成长更加重要。从模拟结果还可以看出，企业和政府的研发投入对新产品销售收入的影响比较明显，对专利数量的影响相对较小，这也说明专利数量除了受到研发投入的影响之外，可能还会受到企业重视程度以及科技人才投入等多种因素的影响。

2)人才政策支持力度的影响分析

对人才政策支持力度分别增加和减少20%，仿真模拟结果如图9所示。

图9 人才政策支持力度的影响

由图9仿真结果可以看出，人才政策支持力度对于高技术产业新产品销售收入和专利数量均为正向影响，且影响均较为显著，进一步体现了科技人才对于高技术产业的重要性。

4)科技中介服务能力的影响分析

对科技中介服务能力分别增加和减少20%，仿真模拟结果如图10所示。

图10 科技中介服务能力的影响

由图10仿真结果可以看出，科技中介服务能力对于高技术产业新产品销售收入为正向影响，且影响较为明显。这也说明，加强科技中介服务能力，可以有效提高高技术产业的新产品销售收入。与之相比，科技中介服务能力的变化对于专利数量影响较小，说明对于高技术产业来说，科技中介现有功能主要还是促进已有科技成果的转化，对于新的创新成果的产生，作用还不够明显。

5)创新主体间合作意愿的影响分析

对创新主体间合作意愿分别增加和减少20%，仿真模拟结果如图11所示。

图11 创新主体间合作意愿的影响

由图11仿真结果可以看出，创新主体合作意愿对于高技术产业新产品销售收入为正向影响，且影响较为明显。这也说明，提高创新主体间合作意愿，可以有效增加高技术产业的新产品销售收入。创新主体合作意愿的变化对于专利数量影响不大，这可能由于中国高技术产业通过产学研合作申请的专利比例仍然较低，大多还是企业自己申请或者企业与企业联合申请，导致产学研创新主体间合作意愿对于专利申请数量的影响不够显著。

5 结论

本文以产学研为视角，采用系统动力学方法构建了高技术产业成长的系统动力学模型，对高技术产业的成长机理和规律进行了研究，揭示了系统间变量的因果关系，分析了不同因素对高技术产业成长的影响程度。主要研究结论如下：

1)基于产学研视角的高技术产业成长系统可以分为：投入子系统、产出子系统、产学研协同创新子系统和环境子系统，4个子系统之间相互联系，相互作用，共同影响高技术产业的成长。

2)通过模拟仿真可以看出，衡量高技术产业成长能力的新产品销售收入和专利数量两个指标均在未来呈现较快增长，也反映出在国家高度重视和支持下，作为国家新的经济增长点的高技术产业发展潜力巨大，对于促进国家较长时期的经济可持续发展将会产生较大的推动作用。

3)通过灵敏度分析发现，调整科研经费投入强度、人才政策支持力度、科技中介服务能力和创新主体间合作意愿等参数，均对高技术产业成长有正向影响。其中，企业R&D经费投入、人才政策支持力度、科技中介服务能力和创新主体间合作意愿对高技术产业新产品销售收入影响较为明显；而对于高技术产业专利数量来说，除了人才政策支持力度和企业R&D经费投入影响相对明显以外，其他参数的影响均不显著，各参数对于高技术产业新产品销售收入的影响程度要明显大于对专利数量的影响程度。综合来看，企业R&D经费投入与科技人才投入是影响高技术产业成长的主要因素。

基于上述结论，提出如下建议：

1)加大研发经费与科技人才投入力度。高技术产业复杂性和技术性高，需要大量的资金用于技术创新，资金不足往往是制约高技术企业创新和成长的主要障碍；同时，研发人员是创新的主力军，只有充分发挥科技人才优势，才能有效促进企业的创新和发展。因此，高技术企业在充分考虑企业成本的基础上，应不断加大企业R&D经费投入与科技人才投入力度，同时探索多渠道的资金筹集机制和科技人才引进机制，为企业快速成长打下坚实的基础。

2)加强产学研协同创新。高技术产业应重视产学研协同创新，发挥不同创新主体的优势，做到资源共享和风险共担，实现创新资源在各创新主体间的共享和技术扩散；还应提高创新主体间的信任度，增强创新各方合作的意愿，建立以高技术企业为创新主体的产学研相结合的创新体系，不断提高科技成果的转化率，促进高技术产业竞争力的提升。

3)提升政策保障和科技服务水平。政府应通过多种方式为高技术产业营造良好的成长和发展环境，比如不断完善高技术产业创新的各项规章制度，为产业发展提供政策保障；通过税收优惠以及政策扶持等方式，降低企业技术创新成本，提高企业技术创新的积极性；也可以通过建立高技术产业创新信息服务平台，提高信息的反馈速度和效率，促进系统内的知识交流和共享。

本文通过构建系统动力学模型，模拟仿真了高技术产业的成长机理，但研究仍存在一些不足，比如有一些因素因数据难以获得，并没有纳入到模型中。在今后的研究中，将继续对模型和参数设置进行完善，进一步提高模型的适用性。通过本文的研究，希望能为中国高技术产业的健康发展提供决策参考。