江苏高技术产业“三链”融合度的测度与评价

2022-04-03梁文良黄瑞玲

现代管理科学 2022年1期

梁文良黄瑞玲

[摘要]实现科技自立自强，必须提升金融能力，而金融能力的核心体现为创新资本的形成和产业资本的优化能力。“十四五”期间江苏要坚持创新在“强富美高”现代化建设全局中的核心地位，实现科技强省战略，亟需金融科技产业循环畅通，资金链创新链产业链“三链”融合。利用复合系统协同度模型测度了2010—2019年江苏高技术产业资金链产业链创新链“三链”融合度。结果显示，江苏高技术产业“三链”融合度较低，主要是受资金链有序度波动性的影响。从“三链”序参量有序度变化情况来看，R&D经费投入强度、省资助重大科技成果转化专项资金占地方财政支出比例、创业投资强度有序度低是造成“三链”融合度低的主要原因。因此应完善资金投入结构，提高“三链”融合稳定性;发挥创新引领作用，推动“三链”融合度提升;专注产业链薄弱环节，强化“三链”融合能力;整合多样化资源优势，构建“三链”融合平台。

[关键词]产业链;创新链;资金链;“三链”融合;复合系统协同度模型

一、问题的提出及文献回顾

江苏省“十四五”规划提出，要大力发展沿沪宁产业创新带，完善产业与创新互促融合发展机制，推动产业链、创新链、价值链跨区域一体化布局建设，构建产业跨界融合、企业协作融通、集群高端发展的产业创新生态1。江苏省“产业强链”三年行动计划（2021—2023）把培育产业链主导企业、提升产业链协同创新能力、促进产业链基础能力升级等作为“产业强链”的重点任务，并提出要基于“强链”目标促进产业链与创新链、资金链、价值链、人才链、政策链有机融合2。现今，我国已转向高质量发展阶段，创新要素将对产业发展发挥更大的作用，而创新活动离不开资金的有效支持。但是由于创新的高风险特征以及信息不对称、交易成本和风险偏好的存在，资金在流向不同类型企业的过程中存在偏向性[1]，造成了创新资金配置效率低下。因此，为了推动产业高质量发展，塑造“产业强链”，必须优化行业及企业间的创新资金配置，围绕产业链部署创新链，围绕创新链配置资金链，实现资金支持科技创新，科技创新推动产业发展的良性循环。

现有文献专门聚集产业链、创新链、资金链“三链”融合的研究较少，但随着“单链”“双链”“三链”的研究逐步深入，相关理论分析和实证研究也日渐丰富，其中理论分析主要聚焦各链条的概念和结构、链条间的结构性匹配以及各主体之间的利益分配。

关于“单链”的研究。目前对于“单链”的研究主要是分析各链条的概念和结构。产业链是指各个产业部门之间基于一定的技术经济联系而客观形成的链条式关联形态，包括原材料生产、技术研发、中间品制造、终端产品制造乃至流通和消费等环节[2]。创新链是科技创新成果从产生到商品化一系列过程集合成的链型结构[3]，包括基础研究、应用研究、产品开发与试制、商品化、产业化过程[4]。从产业角度看，资金链是支持创新过程的资金供给链条，其目的是满足创新主体在不同创新阶段的资金需求[5]，按照投资主体不同可分为自有资金、天使资金、政府扶持资金、银行信贷、资本市场融资等。

对于“双链”的研究。目前有关链条间融合的研究主要侧重于链条间的结构性匹配，且主要围绕“双链”的结构性匹配进行分析。洪银兴指出围绕产业链建立创新链，需要在产业链的每一个环节上都将科技创新与产业创新融合[6]。产业链和创新链能够实现融合的关键是科技创新成果产业化，导致科技成果转化不畅的根本原因是技术链、产业链和创新链三者之间存在的结构性失衡[7]，解决结构性失衡就实现了“两链”融合。从创新链和资金链的结构来看，创新链各个节点资金需求的时间和规模会因创新链的结构特征而存在差异，资金链供给结构、規模等应与创新链的需求相适应，才能保证两者有效结合[5]。在资金投入方面，R&D投入是支持创新的主要资金投入，郑文范等从数量和质量两方面考察了R&D资金投入的合理性，包括R&D经费投入来源的合理性、按劳动类型配置的合理性以及使用部门的合理性[8]。同时，不同来源的资金也会对不同阶段的创新产生差异性影响[9]。

关于“三链”的研究。产业链、创新链与资金链的“三链”融合是指建立资金支持科技创新、科技创新支撑产业发展的互动机制[10]。就各链条在“三链”系统中的地位和作用来看，产业链是核心、创新链是根本动力、资金链是其他链条发展壮大的“资粮”[11]。利益的合理分配在“三链”有效融合过程中发挥着重要的作用。从微观企业的角度来看，上下游企业创新与否是企业考虑创新成本和创新收益后做出的行动[12]。要实现“三链”融合，需要投入创新链、产业链各环节不同性质的资金所获得的利益回报与其对应的风险成正比[13]。

关于“三链”的实证研究。现在关于产业链、创新链、资金链融合度的测度方法主要有两种。一种是主成分分析法。陈雄辉等经过文献研究、实地调研、专家论证3个阶段构建了创新链、产业链、金融链、政策链“四链”融合发展评价指标体系，并通过主成分分析法测算出广东省各地级市“四链”融合指数及排名[14]，但该研究是通过2017年的数据对广东省各地级市“四链”融合进行横向对比，缺乏纵向比较。陈丽娜等在构建农业创新链和产业链指标体系的基础上，利用“1～9标度法”来确定各指标权重[15]，造成该方法主观性较强。另一种是利用复合系统协同度模型来测度。王玉东等利用复合系统协同度模型测度了2013—2017年我国高新技术产业创新链与资金链的协同度，发现“两链”的协同度较低 [16]。郭红兵等根据产业链、创新链、资金链3个子系统构建了包含23个序参量的科技金融“三链”协同度评价指标体系，并利用复合系统协同度模型测算了北京、上海和广东的科技金融“三链”协同度，指出三地区的“三链”协同度不理想[17]。

综上所述，现有研究更多的是对“单链”或“双链”的研究，对“三链”的研究并不多。在“三链”融合研究方面，大多是关于“三链”融合机制的研究，对“三链”融合的实证分析较少。为了提高“三链”融合度，不仅要研究“三链”融合机理，也要清晰“三链”融合的程度，以便根据当前“三链”发展情况实施有针对性的措施。江苏是我国金融资源最丰富、产业基础最雄厚、创新成果最丰硕的省份之一，高技术产业的发展作为产业竞争力的体现，其“三链”融合发展对创新驱动经济高质量发展具有引领示范作用。据此，本文拟利用复合系统协同度模型测度江苏高技术产业“三链”融合度，以期对经济发达地区高技术产业的发展提供参考。

二、 “三链”融合的机理分析

1. “三链”复杂网状结构

“三链”融合系统不仅包括“三链”之间的横向融合，还包括各链条内部的纵向融合[11]。在横向和纵向链条中，各主体之间相互交织、相互关联，使得“三链”系统呈现出复杂网络性状，其原因主要是要素的差异性和主体的寻优决策。

要素的差异性主要体现为创新要素的差异。创新链是“三链”系统的核心，不仅包括依附于产业链的纵向创新链，还因单个产品创新需求而存在横向创新链，因而创新链本身就呈现出一种网络形态。在创新链中，创新主体因所研究内容和研究性质的不同而存在差异。基础研究环节的创新主体研究的领域更广、研究的问题更基础，更可能参与多条创新链;而产业化阶段则更多涉及单个企业。这种差异性造成了创新主体参与创新链的复杂化。同时，在产业链中，企业本身也会从事研发活动，此时企业兼具生产和研发两种功能，既存在于产业链中，也存在与创新链中，造成产业链、创新链融合交织、错综复杂。

从主体的寻优决策角度来看，“三链”系统内的各主体为了自身利益会调整其合作对象，导致主体间的关系发生变化，链条出现重构。这种变化不仅体现在链条内部，还体现在链条之间。就各鏈条内部而言，生产主体根据成本-收益的变化调整与其合作的上下游企业;创新链内部各主体也会基于研究阶段的变化而调整其合作对象。就链条之间而言，投资主体考虑到投资回报率、投资风险、投资回报周期等因素而选择投资不同的创新主体，投资主体与创新主体之间的复杂投资关系带来“三链”系统的复杂性。

2. “三链”融合的多节点联系

在这一复杂网状结构中，各节点的大小不同，节点之间的联系强度不同。其中产业链和创新链之间既有链条内部的纵向联系，也有链条之间的横向联系，且两种联系均为强联系。资金链主要是投资主体投入某一创新环节并希望通过创新产出创造出增加值来获得投资收益，资金链和创新链之间的横向联系为强联系。而资金链内部各主体之间主要是投资结构的合理性问题，各投资主体之间的联系较弱。

在纵向链条中，产业链和创新链各个节点之间均为强联系，不因节点的大小而存在重要性的差异，每一节点均对链条的稳定性起到重要的作用。产业链上的每一节点因前后项关联而存在相互依存的关联关系。创新链各节点之间的联系主要来自两个方面，一是因创新链横向链条中的主体交叉性特征而存在纵向关联，二是创新作为产业发展的核心动力，与产业链相应环节存在强联系，在产业链纵向联系和产业-创新横向联系的作用下，创新链各环节的纵向联系成为必然。资金链是支持创新过程的资金供给链条，其目的是为了满足创新主体在不同创新阶段的资金需求，资金链因资金来源和投资目的的不同而存在较大差异，因而资金链各环节之间不存在直接联系。但资金链的结构合理性会影响到创新活动的开展，并反过来影响投资主体的投资结构和动力，因而资金链各主体之间存在间接联系。在横向链条中，从理论角度看，产业链每一环节都会对应一条横向创新链，该创新链围绕特定产品的研发而运作。从动态发展角度看，众多小节点的共同创新发展会催生出较大的创新成果，使得企业在纵向链条中的相对地位发生变化。

产业链、创新链、资金链既是一个稳固的、相互促进的系统，也是一个开放的、动态变化的系统。资金、创新资源（包括人才和设备）不能仅仅向产业链核心节点聚集，也应当在产业链核心节点之外配置合适的资源，以促进系统内部各主体之间的竞争和整个系统的多元化发展，并实现系统升级与动态平衡。

3. “三链”融合的反馈机制

“三链”融合的关键是各主体间的合作，内在机制是反馈机制，该机制对提升“三链”融合度发挥着重要作用。

从“三链”的关联关系和作用方式来看，“三链”融合的目标是产出创新成果并实现产业化，关键是沟通协作，方式是自主反馈和自发反馈，如图1所示。创新成果产业化是“三链”融合实现长期良性发展的客观需要。对于产业链和创新链主体而言，创新成果产业化是企业创新的目标、发展的表现，也是创新主体的研发成果能否获得市场认可的体现。对于投资主体而言，其投资的项目在获得研发成果后，若实现了产业化，则“三链”各主体均能够获得巨大的收益;反之，投资主体只能在该项目中获得有限的收益，经不起市场检验的研发成果必定会影响到未来投资主体在市场上的信誉，而成为“三链”融合的障碍。沟通协作能够促进各主体之间的创新需求、资金需求和供给的有效匹配。要素的供需匹配使得创新活动能够顺利开展，是产出创新成果并实现产业化的前提，也是“三链”融合的关键。

自主反馈是各主体间基于主观意愿而向对方做出的反馈，自发反馈是在市场机制等客观因素下发出的反馈。如图2所示，在“三链”融合的反馈机制中，企业为了实现创新发展，向研发机构提出创新需求;创新主体根据需求从事针对性的研发活动，在资金投入及时和充分的情况下，创新主体取得研发成果并将研发成果提交给企业;企业从事量化生产，并根据市场的反馈结果衡量研发成果的有效性和市场满意度。若创新产品满足市场需求，则企业将从事创新产品产业化生产，企业实现了创新发展的目标。若创新产品不满足市场需求，企业根据市场反馈结果将市场的真实需求反馈给研发机构，研发机构就能够针对新需求从事进一步的研发。在这一动态循环系统中，企业和研发机构会在主观创新意愿和市场检验的双重作用下实现生产和研发效能的不断提升。产业链主体和创新链主体在反馈过程中是主动向对方反馈信息的，因而可称为自主反馈。对于创新链和资金链，投资主体将资金投给创新主体，创新主体利用资金从事研发活动，若研发成功并实现产业化生产，则创新成果将为投资主体、创新主体、生产主体带来巨大的收益;反之，投资主体将承担研发失败的损失。因为创新主体与投资主体之间的反馈由市场化投资和研发活动的结果直接决定，因此创新链和资金链之间的反馈可称为自发反馈。

三、 “三链”融合度模型的构建及评价指标体系设计

本文将“三链”融合看作一个动态复杂网状模型，并采用孟庆松、韩文秀[18]对复合系统协同度模型的研究来测度“三链”融合度。复合系统协同度模型是基于协同学理论设计出的协同度测度方法[16]。复合系统包含由若干序参量组成的子系统，各子系统之间存在着关联关系，子系统的协同度是通过序参量的时间序列变化进行的动态分析，复合系统的协同度则是根据不同时期子系统的协同度的变化测度的结果。因而“三链”复合系统协同度的测算可分为四个步骤：（1）构建“三链”指标体系（即确定序参量），并计算各指标权重;（2）计算序参量有序度;（3）计算由序参量组成的子系统的有序度;（4）测度“三链”复合系统协同度。

1.模型构建

本研究中，“三链”复合系统包括产业链[S1]、创新链[S2]、资金链[S3]三个子系统，而子系统又由若干序参量组成，即[ej=（ej1，ej2，…，ejn）]，其中[j=1，2，3]，[n≥2，βji≤eji≤αji]，[βji]和[αji]分别为序参量分量[eji]的下限和上限。

复合系统有序度的测算过程包括序参量有序度测算、子系统有序度测算、复合系统协同度测算。其中序参量有序度[μj（eji）]的测算方法为：

[μj（eji）=eji-βjiαji-βji，i∈[1，l]αji-ejiαji-βji，i∈[l+1，n]] （1）

在上式中，[ej1，…，ejl]表示的序参量，其取值与其序参量有序度成正比，即取值越大，序参量有序度越高;[ej，l+1，…，ejn]表示的序参量，其取值与其序参量有序度成反比，即取值越小，序参量有序度越高。

各子系统[Sj]的有序度测算则通过各子系统序参量有序度的集成来实现。本文利用线性加权法进行集成，各子系统[Sj]的有序度测算公式为：

[μj（ej）=i=1nλiμj（eji），λi≥0，i=1nλi=1] （2）

由子系统有序度测算公式可知[μj（ej）∈[0，1]]。

“三链”复合系统协同度根据两时刻间各子系统有序度的变化来测算，设初始时刻[t0]各子系统的有序度为[μ0j（ej）]，在復合系统发展演变过程中的时刻[t1]各子系统的有序度为[μ1j（ej）]，则“三链”复合系统协同度（System Synergy Degree，SSD）的测算公式为：

[SSD=θj=13|μ1j（ej）-μ0j（ej）|3] （3）

其中，[θ=minj[μ1j（ej）-μ0j（ej）≠0]|minj[μ1j（ej）-μ0j（ej）≠0]|]，[j=1，2，3]。

2. 指标体系设计

本文结合以往对“两链”和“三链”的实证研究来设计本研究的指标体系。

当今的产业竞争已经转化为产业链竞争，产业链指标体系必须要包含产业链自身融合度和竞争力因素，本文从产业融合化和集群化角度来构建产业链评价指标体系，并将产业融合化分为技术融合能力和市场融合能力[19]。各年份的技术融合能力和市场融合能力分别根据江苏4类主要的高技术产业1年度专利申请数、年度主营业务收入情况，利用赫芬达尔指数法计算得出。集群化则体现出产业链的整合度和竞争力，本文用高技术企业数量、高技术企业主营业务收入占规上工业企业主营业务收入的比例来衡量。

创新链包含基础研究、应用研究、产品开发与试制、商品化、产业化等环节[4]，概括起来创新链可分为研发阶段和成果转化阶段。其中研发成果能否转化为现实生产力、实现规模化生产是决定创新链优劣的关键因素。本文借鉴王玉东等对创新链绩效的评价指标[5]，用R&D经费投入强度、R&D人员全时当量、科研机构数和发明专利申请数作为研发投入和产出的衡量指标，用新产品销售收入、新产品销售收入占高技术产业主营业务收入的比重、技术收入来衡量创新链的成果转化效率。

资金链是支撑创新链稳固运行的保障，创新的不同环节需要及时足额的资金支持才能顺利进行，为了体现资金对创新的支持作用，本文按照资金的不同来源构建资金链指标体系。根据现有研究[5，10，11]，从结构上按资金的不同来源可将资金链分为政府资金（包括自然科学基金、重大科技专项资金）、风险投资资金、银行信贷、资本市场融资、企业自有资金等。本文根据数据可得性和江苏高技术产业资金主要来源特点，选取省资助重大科技成果转化专项资金占地方财政支出比例、销售净利率（净利率/销售收入）[16]、金融机构数占高技术企业数、风险投资的投资强度、风险投资机构数占高技术企业数作为资金链评价指标。其中，由于金融机构投资高技术产业的数据难以获取，考虑到企业的融资能力与企业自身的资产负债情况和盈利能力密切相关，因而本文用销售净利率从侧面反映高技术企业从金融机构获取的贷款额。

四、实证分析

1. 数据来源、处理与指标权重确定

本研究的数据来自《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《江苏统计年鉴》《中国创业投资发展报告》以及科技部和江苏省的相关公开数据。为了保证数据的有效性和完整性，利用工业生产者出厂价格指数剔除通货膨胀因素对新产品销售收入和技术收入这两个指标的影响，利用插值法填补了部分指标2017年的缺失值。通过对原始数据的处理，最终获得了“三链”评价指标体系16个序参量2010—2019年的数据，并用熵值法测算出各指标的权重[20]，如表1所示。其中权重占比较大的序参量有R&D经费投入强度、省资助重大科技成果转化资金占地方财政支出比例、技术收入、创业投资的投资强度。为消除各指标数据间的量纲差异，利用max-min值法对数据进行了标准化处理。根据标准化处理后的数据及公式（1）（2）（3）可计算出序参量有序度、子系统有序度、“两链”及“三链”复合系统协同度变化1，结果见表2、表3。

2. 实证结果分析

因为所选序参量均为正向指标，因此序参量有序度測算结果相当于运用max-min法对原始数据进行标准化处理。从计算结果来看，e31的有序度呈下降趋势，创业投资强度的有序度波动幅度较大，其他序参量总体呈波动上升趋势。这说明2010—2019年江苏高技术产业链、创新链的发展整体呈稳步上升态势，而资金投入相对欠缺。

就“单链”有序度而言，产业链、创新链的有序度总体呈上升态势，而资金链的有序度则较为稳定，在0.15上下浮动，如图3所示。从各子系统的变化过程来看，产业链有序度总体上升的过程中伴随着小幅波动，这是江苏高技术产业集群不断扩大和融合发展的结果。创新链有序度总体呈上升趋势，在2011年有序度陡然上升，2012年大幅回落，并在以后各年份逐年上升，这主要是因为2011年R&D经费投入增长过快（当年R&D经费投入强度达到3.74%1）。以后各年创新链有序度上升说明创新投入和创新产出在逐年增加。资金链的有序度变化不大，这可能和e31逐年减少以及创业投资强度的不稳定性有关。

链条之间的系统协同度可分为相邻基期系统协同度和相同基期系统协同度[21]，本文中相邻基期系统协同度衡量的是相较于上一年系统协同度的变化，相同基期系统协同度衡量的是相较于2010年系统协同度的变化。根据图4的结果可知，对于“两链”之间的协同度，从相邻基期系统协同度的测算结果来看，任何“两链”之间的协同度都处于波动状态，变化趋势相似。根据表2可知，S12协同度变化有5年为正，S23、S13均有4年为正，这说明相较而言产业链和创新链之间的协同度更高，而资金对生产和创新的支持力度相对不足。分年份来看，2011年任何“两链”之间的协同度均为正，这是因为2011年较2010年各子系统的有序度均有所上升。而2015和2019年任何“两链”之间的协同度都为正且协同度较高，这可能和当年创业投资强度、发明专利申请数大幅增加有关。图5显示了相同基期“三链”系统协同度变化趋势，从测算结果来看，产业链和创新链的协同度总体呈上升趋势;而产业链和资金链的协同度较为稳定，前四年稳定在0.05附近，后四年才出现了上升趋势，并伴有波动特征;除2011年以外，创新链和资金链的协同度相较2010年在小幅波动上升。

对于“三链”复合系统，从相邻基期系统协同度测算结果来看，“三链”协同度只有2011年、2015年和2019年为正，其余年份均为负，说明“三链”协同度低。从变化趋势看，“三链”协同度和S13协同度变化趋势相近，说明“三链”协同度受产业链和资金链的影响较大。从相同基期系统协同度测算结果来看，前四年的系统协同度变化很小，基本维持稳定，在2015年才出现较大的增长，这一变化趋势和S13变化趋势相似，但“三链”协同度比S13协同度高，说明创新链对促进“三链”的融合具有较明显的正向作用。

从以上分析结果可以看出，江苏省高技术产业链和创新链的协同度相对较高，而“三链”协同度较低，造成这一结果的主要原因是资金链有序度的波动。因此为促进江苏高技术产业“三链”融合，需重点完善资金链对产业链和创新链的支持作用。同时，通过比较可看出创新链的完善对于“三链”融合具有较明显的推动作用，因此应当继续发挥创新对高技术产业的引领作用，推动形成资金支持科技创新，科技创新促进产业发展的良好局面。

五、结论和政策建议

本文利用复合系统协同度模型对江苏高技术产业链、创新链、资金链协同度进行了实证分析，研究发现，江苏高技术产业“三链”协同度较低，主要原因是受到“三链”子系统有序度变化方向和变化幅度的影响，特别是资金链有序度的波动性对“三链”融合造成了负向影响。通过对构成“三链”复合系统的序参量进行分析发现，R&D经费投入强度、省资助重大科技成果转化专项资金占地方财政支出比例、江苏创业投资强度对子系统有序度进而对复合系统协同度造成了较大的负向影响。

为了促进江苏高技术产业“三链”有效融合，本文提出以下政策建议：

1. 完善资金投入结构，提升“三链”融合稳定性

资金链不完善、投入结构不合理是导致江苏高技术产业“三链”融合度低的重要因素，推动江苏高技术产业“三链”融合必须完善资金链结构。首先，要加大R&D经费投入与政府专项资金投入对基础研究的支持力度，弥补资金链长期以来对基础研究投入不足的问题。其次，要引导创业投资流向科技型中小企业，提高创新成果转化率。高技术产业创新风险高、投资大、不确定性高，导致创业资金投资高技术产业时更为谨慎。应当以政策支持和政府基金投入引导创业资金投入高技术产业的中小微企业，引导资金投长、投早、投中小、投科技，降低创业投资者投资中小微企业的风险预期，促进科技成果转化率提升。

2. 发挥创新引领作用，推动“三链”融合度提升

创新是推动产业发展的核心动力，也是“三链”的核心。创新若要起到有效推动高技术产业“三链”融合的作用，必须是产业内部各个环节的全面创新，是医药制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业等各细分产业的协同创新。不仅要以政策支持和国有大中型企业牵头推动重大科技项目突破，还要充分发挥中小企业的创新活力，实现关键核心技术和基础薄弱环节的技术攻关。此外，创新活动的开展关键在于发挥市场的作用，政府应为企业营造良好的创新环境，强化企业创新主体地位，形成以企业为主体，科研院所、高等院校等其他创新主体共同参与的技术创新体系。

3. 专注产业链薄弱环节，强化“三链”融合能力

当前为实现我国高技术产业“三链”有效融合，重点在于加强产业链薄弱环节的研发资金投入。关键基础材料、核心基础零部件和元器件发展薄弱是导致我国产业链整体竞争力不强的重要原因，促进“三链”融合应当加强产业链薄弱环节的创新发展。应聚焦13个先进制造业集群和战略性新兴产业，着力实施“531”产业链递进培育工程。政府应主动作为，在创新活力充沛、市场环境优良的地区主导建立适合产业链薄弱环节的中小企业生存和发展的产业集群，以产业集群中的大企业带动中小企业发展，推动产业链薄弱环节的技术创新。同时鼓励链主企业和大企业破除原有供应链依赖，主动接纳国内中小企业的创新产品，提高国内中小企业创新产品的市场认可度。

4. 整合多样化资源优势，构建“三链”融合平台

虽然影响江苏高技术产业“三链”协同度的主要因素是R&D经费投入强度、创业投资强度等，但从系统稳定性角度来看，长期发展过程中每个要素都有可能演变为主要影响因素。因而最重要的是通过结构匹配与优势整合促进“三链”系统内各主体之间的合作，减少信息不对称带来的资金与创新要素错配，实现“三链”长期融合和稳定发展。基于此，一方面要强化企业和科研机构之间的沟通交流，实现不同创新需求和创新供给的有效匹配，全力打造金融供需对接的“淘宝网”。另一方面可利用大数据平台整合江苏各地区的优势，充分发挥南京的科研院所和人才集聚优势、苏州的企业创新活力和投资吸引力以及其他设区市的比较优势，让大数据成为各种优势资源融合互补的平台。

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