“双循环”新发展格局下我国国际科技合作绩效影响机制研究*

刘梦璐， 谢科范

(武汉理工大学 管理学院，武汉 430070)

一、 引 言

当今世界，随着科技全球化的不断发展，全球“技术—经济”范式迎来深刻变革[1]，各国的综合国力竞争也逐步演变成科技实力的竞争[2]，越来越多的国家通过国际科技合作促进各国间优势资源互补，从而实现自身科技创新能力的显著提升[3]。全球各地的多元化创新主体在参与科技合作的过程中，不断推进资金、技术、人才、知识等关键创新要素在世界范围内的流动与聚集，为我国促进科技水平进步和构建“双循环”新发展格局带来了机遇。中国作为国际科技交流合作的推行者与参与者，正在“加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”[4]。在这种背景下，国际科技合作作为提升科技水平的重要途径，在构建双循环新发展格局中扮演了关键的角色。“十四五”规划提出“实施更加开放包容、互惠共享的国际科技合作战略”[5]，积极融入“全球创新网络”，积极推动科技开放合作。因此，进一步深化国际科技合作与交流，促进科技创新要素整合，创新国际合作模式，从而构建国内国际“双循环”新发展格局，既顺应了当代科技发展的潮流，也是我国建设科技强国的必然要求。

值得注意的是，在“双循环”新发展格局的背景下，全球科技格局正在发生深刻的变革，中美博弈、新冠肺炎疫情、逆全球化暗流等给国际科技合作带来了新的挑战。全球各国正在通过不断推动国际科技合作，巩固自身科技合作的基础，整合科技创新要素，提升国际科技合作绩效，加快科技成果转化。随着国际科技合作的广泛化与竞合行为的激烈化，对外科技合作的绩效引起了国内外学者的广泛关注。先前大多数文献主要从外部资源投入与内部合作主体特征两个角度对国际科技合作绩效的影响因素进行了研究，Qin等[6]提出资源投入与信息共享度对产学研创新绩效存在正向影响，刘和东等[7]基于资源依赖与行为协同理论，提出了主体特征对合作过程以及绩效的积极作用，高强等[8]证明了国际合作研发与创新绩效的正向关系，石燕青等[9]运用计量经济学模型验证了国际科技合作的程度能够正向影响学者科研绩效，Szücs[10]基于概率模型的实证结果，提出了参与合作的企业与高校的数量对创新绩效产生正向影响。不过，总体而言，国际科技合作绩效影响因素之间的作用机理仍需要进一步探索。因此，本研究运用问卷调查和结构方程模型的方法，构建“双循环”背景下国际科技合作绩效的影响机制模型，厘清国际科技合作绩效的影响路径，以期为构建更具柔性与韧性的国际科技合作体系提供参考。

二、 模型假设与概念模型

(一) 科研条件、合作意愿、合作行为与合作绩效

国际科技合作的科研条件是影响国际科技合作绩效的首要因素，具体包括参与合作团队或者单位的科研基础设施、合作平台与资源配置。科研条件的地区差异性导致人才聚集性的差异，从而影响区域差异性的科技竞争能力[11]。良好的科研条件是相关科研人员开展科技合作活动、实现合作目标的首要条件，有助于鼓励科研活动中的高水平产出。目前，我国的国际科技合作在广度和深度上存在不足，多为自上而下的形式，即在政府间政策协议的基础上展开合作[12]，以获取互补性资源和防止过度竞争。而且我国的科研基础相对薄弱，在一定程度上限制了我国在合作项目中的话语权[13]。只有增强自主创新能力，与国内外学者共同搭建开放、和谐的科研创新平台，才能进一步提升我国在国际科技合作中的参与度，从而推动合作成果的产出与转化。完善协同科研基础设施[14]，优化科技合作管理机制，整合创新资源支撑，将对科技创新合作成效产生积极的作用。潘勋等[15]认为加强科研条件平台的建设是开展高绩效科研的必要保障。姜扬[16]实证发现青年科研人员对科研环境的满意程度对科研合作意愿有积极的影响。王书会[17]提出完善科研条件配置，有助于提升合作绩效。此外，黄越等[18]认为具有一定研发实力的合作主体将各自的优势资源进行有效组合是合作成败的关键所在。

从心理学角度出发，合作意愿是指社会个人为了达到共同的目标而与合作对象进行合作的倾向以及维持合作关系的愿望[19]。国际科技合作意愿表现为相关科研团队或组织之间主动合作的倾向，并愿意维持合作关系，从而实现共同的科研目标。合作期间，合作主体认知到合作行为使研究成果受益，并且主动进行高质量的信息交流，共同促进合作项目的顺利推进。由于单个主体受地区、技术、人才与资源的限制，再加上技术的日益突破与高新产品的更新迭代，使得单独研发具有一定的局限性，因此需要不断谋求国际科技合作，从而促进参与合作主体自身的能力提升，而且对于提升科技创新绩效具有重要的意义。梁嘉明等[20]认为两国科技合作中，友好的合作关系为双方的科研活动创造良好的合作氛围，从而达到科学技术、资源、成果等互惠的效果。张相斌等[21]提出包括资源平台在内的诸多因素影响科技型小微企业的合作倾向，提供资源的小微企业在获取一定报酬的同时，自身的绩效也会得到提升。

社会学家格兰诺维特在其研究中首先将嵌入性理论引入社会网络中，并提出了关系嵌入的概念[22]。格兰诺维特认为关系嵌入体现了社会网络主体之间的紧密程度，包括信任程度、信息共享程度以及共同行动[23]。为了研究国际科技合作中的合作行为，本研究从关系嵌入角度出发，将合作行为定义为国际科技合作主体间合作关系的紧密程度，包括合作主体之间的信赖程度、信息共享的及时性与质量以及能否共同行动解决问题。信任关系是国际科技合作得以进行的基础，没有一定的信任的合作行为将无法持续。张涑贤等[24]验证了组织间的信任对合作创新绩效有积极作用，同时影响着组织间的信息共享行为。王龙伟等[25]提出组织间的信赖程度能够加强组织间的知识整合能力，从而提高合作创新绩效。Miller[26]认为企业的合作经验和研发能力等都直接影响企业的创新效率。当国际科技合作主体之间的合作行为不够稳定时，合作主体之间缺乏信任、信息交流滞后、成果产出质量低，合作关系难以为继，直接影响国际科技合作的绩效。据此，本文提出以下研究假设：

H1：国际科技合作的科研条件正向影响合作绩效；

H2：国际科技合作的科研条件通过合作意愿的中介作用影响合作绩效；

H2a：国际科技合作的科研条件正向影响合作意愿；

H2b：国际科技合作意愿正向影响合作绩效；

H3：国际科技合作的科研条件通过合作行为的中介作用影响合作绩效；

H3a：国际科技合作的科研条件正向影响合作行为；

H3b：国际科技合作行为正向影响合作绩效；

H4：国际科技合作的科研条件通过合作意愿与合作行为的链式中介作用影响合作绩效；

H4a：国际科技合作意愿正向影响合作行为。

(二) 科研条件、合作绩效与政策环境

在“双循环”新发展格局下，国际科技合作的模式发生变化的同时，政策也在不断发展完善。全球各国逐步意识到国际科技合作带来的增益效果，正在不断推进国际科技合作的深化，因此，需要新的合作政策、合作模式与合作内容满足各合作主体的需求[27]。一方面，政府相关政策的支持，有利于促进资源配置与投入向研究成果转化。刘长威等[28]提出知识产权、职责履行等问题影响着双方参与合作，若这些问题得到适当的处理，将最大化释放合作动力，反之，则会影响科技合作的效果。胡恩华[29]指出政府在合作创新的过程中的引导作用是必不可少的。另一方面，蔡伯文[30]提出政府的过度支持会对高校的研发投入产生一定的“挤出效应”，不仅会使得企业研发过程与成果带有政府意愿，还会使得研发活动过度依赖政府支持，研发成果不能很好地转化。政府较高水平的优惠政策将带来“拔苗式”成果[31]，从而影响创新的主动性。曹阳等[32]也指出在创新研发过程中，政府补助规模对研发投入与研发绩效之间的负向调节作用。改革开放以来，中央、地方政府的相关政策支持对我国的国际科技合作的多层次、全方位发展起到了巨大的推动作用，然而随着合作创新的深化与科研条件的变化，一些现有政策与发展现状匹配度不佳，只起到了一定的限定作用。基于以上分析，提出如下假设：

H5：国际科技合作的政策环境负向调节科研条件对合作绩效的正向影响。

对国际科技合作绩效的影响因素进行逻辑链接，可构建概念模型，具体如图1所示。

图1 国际科技合作绩效影响机制的概念模型

三、 调查问卷的设计与调研

(一) 量表设计

初始调查问卷均基于回顾相关文献和研究框架设计而成，用于测量科研条件、合作意愿、合作行为、合作绩效、政策环境这5个潜在变量。国际科技合作科研条件量表基于张雨辰[33]的研究；参照Scott[34]、海本禄等人[35]的研究问卷，设计了国际科技合作意愿的调查量表；参考Fynes[36]、邓爱民等人[37]设计的问卷，构建了国际科技合作行为的调查量表；国际科技合作绩效的调查量表借鉴了梁耀明[38]、苏州等人[39]的想法；依照尹希果[40]的研究问卷设计了国际科技合作政策环境的调查量表。除此之外，通过专家评审与预调查的方式对初始调查问卷进行修改，以提升问卷质量。最终正式问卷包含23个题项用于测量这5个潜在变量，科研条件量表包含4个题项，合作意愿量表包含5个题项，合作行为量表包含3个题项，合作绩效量表包含7个题项，政策环境量表包含4个题项。调查题项的回答量表均为LIKERT5级量表，其中，1表示“完全不符合”，5表示“完全符合”，所有题项均为正向描述，分数越高表示一致性越强。表1显示了量表题项的具体情况。

表1 调查问卷题项表

(二) 问卷调查

由于针对全国科研人员的大样本调查难度较大，完全随机抽样的方法可行性较低，本研究采取了便利抽样[41]的方法。调查样本选取湖北省有科技合作需求的高校、高新企业、政府等单位，首先通过电子邮件、短信等联系方式与单位管理人员联系并征求他们的准许，然后通过电子邮件将网络问卷的链接发送给单位管理人员，委托其推送给单位中参与科研的人员，无法找到邮件地址的单位采用传统信件的方式进行调查。问卷调查的时间为2021年2月至2021年10月，共发放问卷417份(其中通过邮件发放325份，信件92份)，回收问卷257份，问卷回收率为61.63%，剔除网络问卷填写时间小于60 s且问卷主要信息不全和答案明显规律性排序的问卷，最终得到有效问卷有194份，问卷的有效回收率为75.49%。

在有效调查样本中，女性占比57.7%，男性占42.3%。在参与调查的科研人员中，一半的人员的单位类型为高校，53.6%属于高校，29.4%属于企业，12.9%属于政府。从学历上来看，95.4%的参与者具有大学及以上学历，62.9%的参与者具有硕士及以上学历。52.1%的受访者初次参与国际科技合作的形式为参加国际学术会议，21.6%的受访者初次参与形式为参与国际科技合作项目或课题，10.8%的受访者初次参与形式为国外留学或访学，15.5%的受访者初次参与形式为技术或专利转移。从参与国际科技合作的持续性上来看，35.1%的科研人员在初次参与国际科技合作活动后，后续参与了多次国际科技合作，24.7%的科研人员后续不常参与国际科技合作，22.2%的科研人员后续仅参与一次国际科技合作。受访者的研究领域在医学、化学、生物学、社会科学、人文科学、信息科学等领域均有分布。总体来说，该样本能够很好地代表我国科研单位的分布特征。

四、 实证结果与分析

(一) 描述性分析与相关分析

根据有效的样本数据，借助SPSS 24.0进行描述性分析与相关性分析，其中均值、标准差和相关性系数结果如表2所示。从表2中可以看出，科研条件(RC)、合作意愿(CW)、合作行为(CB)、合作绩效(CP)与政策环境(PE)这五个变量之间存在显著的正相关。科研条件与合作意愿(r=0.290,p<0.01)、合作行为(r=0.611,p<0.01)和合作绩效(r=0.527,p<0.01)呈现出显著的正相关，合作意愿与合作行为(r=0.382,p<0.01)、合作绩效(r=0.378,p<0.01)呈现出显著的正相关，合作行为与合作绩效(r=0.516,p<0.01)呈现出正相关关系，政策环境与合作绩效(r=0.458,p<0.01)也呈现出显著的正相关，表明假设H1、H2a、H2b、H3a、H3b、H4a得到了初步验证。

表2 变量的描述性统计与相关

(二) 信度与效度检验

根据样本数据，运用SPSS 24.0进行问卷的信度分析，依据内部一致性来检验量表的信度，结果如表3所示。问卷的内部一致性通常通过CITC(Corrected Item-Total Correlation)和Cronbach’s Alpha

表3 信度分析结果

来进行估算。从表3可以看出，问卷各题项的CITC值均大于0.5，五个变量的Cronbach’s Alpha值都大于0.7，表明问卷具有良好的信度，问卷题项能够适当反映出要测量的构念。

效度分析常用于检验题项是否能够正确测量出潜变量的特征[42]，包括内容效度与结构效度。本研究的问卷借助相关学者的研究问卷，并且结合专家小组的建议，具有一定的内容效度。结构效度的检验需要结合探索性因子分析(EFA)与验证性因子分析(CFA)，采用SPSS 24.0和Amos 24.0基于有效样本数据进行结构效度检验，具体结果如表4所示。首先，根据EFA的结果，KMO值为0.904且Bartlett检验显著(χ2=3526.559，df=253，sig.=0.000)，提取得5个主成分因子对应5个变量且总解释方差达到了77.234%。同样，CFA的结果也进一步验证了研究模型的效度，其中，模型的拟合优度也满足相应要求，具体数据结果为χ2/df=1.631，GFI=0.870，CFI=0.960，IFI=0.960，TLI=0.954，AGFI=0.837，PGFI=0.693和RMSEA=0.057。此外，根据CFA的结果数据计算研究问卷的组合信度(CR)和平均方差提取值(AVE)，根据表4的结果显示，国际科技合作科研条件、合作意愿、合作行为、合作绩效与政策环境量表的CR值分别为0.889、0.939、0.899、0.937、0.909，均大于0.7；量表的AVE值分别为0.667、0.754、0.691、0.680、0.714，均大于0.5。分析结果表明，研究问卷的调查题项能够很好地适用于解释潜在变量，具有良好的结构效度，适合进一步展开分析。

表4 效度分析结果

(三) 科研条件与合作绩效的链式中介效应检验

基于概念模型与调查样本数据，利用Amos 24.0建立国际科技合作绩效影响机制的结构方程模型，以探讨国际科技合作中科研条件、合作意愿、合作行为与合作绩效的关系。图2描述了结构方程模型中研究变量的相关关系；表5给出了模型的路径分析结果。根据结构方程模型的分析结果，模型的拟合度较好，相应的拟合优度指标数据为χ2/df=1.411，GFI=0.900，CFI=0.978，IFI=0.979，TLI=0.975，AGFI=0.870，PGFI=0.692和RMSEA=0.046。根据路径检验的结果(见表5)，科研条件与合作意愿(β=0.382，p<0.001)、合作行为(β=0.591，p<0.001)、合作绩效(β=0.370，p<0.001)之间有显著的正相关关系；因此，假设H2a、H3a、H1成立，即：国际科技合作的科研条件正向影响合作绩效；国际科技合作的科研条件正向影响合作意愿；国际科技合作的科研条件正向影响合作行为。此外，合作意愿对合作行为(β=0.223，p<0.001)、合作绩效(β=0.165，p<0.01)的正向影响显著，合作行为对合作绩效(β=0.280，p<0.05)也有显著的积极作用，假设H2b、H3b、H4a通过检验，即：国际科技合作意愿正向影响合作绩效；国际科技合作行为正向影响合作绩效；国际科技合作意愿正向影响合作行为。

图2 结构方程模型

表5 路径分析结果

通过SPSS 24.0中的Process插件进行研究模型的中介效应检验，以科研条件为自变量，合作绩效为因变量，以合作意愿、合作行为为中介变量，通过5000次重复抽样、95%置信区间的Bootstrap法检验模型中介效应的显著性，其结果如表6所示。从表6可以看出，科研条件对于合作绩效的直接效应值为0.316，Bootstrap95%置信区间不包括0，相对中介效应占比为60.886%，表明直接效应显著；科研条件对于合作绩效的总间接效应值为0.203，Bootstrap95%置信区间均不包括0，总间接效应显著，其中，链式中介效应由3条路径的间接中介效应组成，“科研条件→合作意愿→合作绩效”路径产生的间接效应值为0.054，Bootstrap95%置信区间均不包括0，相对中介效应占比为10.405%；“科研条件→合作行为→合作绩效”路径产生的间接效应值为0.133，Bootstrap95%置信区间均不包括0，相对中介效应占比为25.626%；“科研条件→合作意愿→合作行为→合作绩效”路径产生的间接效应值为0.016，Bootstrap95%置信区间均不包括0，相对中介效应占比为3.083%，表明3条路径的间接效应均达到显著水平。总之，中介效应检验结果显示，科研条件不仅可以直接影响合作绩效，还可以通过合作意愿、合作行为的中介效应，以及两者之间的链式中介影响合作绩效。因此，假设H2、H3、H4成立。

表6 链式中介效应检验

(四) 政策环境的调节效应检验

为了检验政策环境对科研条件与合作绩效的调节效应，通过SPSS 24.0采用逐层回归的方法进行检验，检验结果如表7与图3所示。模型1考察自变量(科研条件)与调节变量(政策环境)对因变量(合作绩效)的影响，结果显示科研条件(β=0.400，p<0.001)和政策环境(β=0.266，p<0.001)对合作绩效具有显著的正向影响。模型2中，引入科研条件与政策环境的交互作用考察调节作用，交互项(科研条件×政策环境)对合作绩效有显著负向影响(β=-0.168，p<0.01)，这表明在政策环境的加入能够缓解科研条件对合作绩效的积极影响。此外，模型2引入科研条件和政策环境的交互作用以后，模型的R2与F的改变量均显著，膨胀因子(VIF)均处于可接受的范围(<5)，同样验证了政策环境的调节效应。总之，以上验证结果表明假设H5成立。

表7 政策环境的调节作用分析

图3 政策环境调节科研条件与合作绩效

五、 研究结论与建议

(一) 研究结论

在“双循环”新发展格局下，积极落实创新驱动战略、提升国际科技合作绩效、加快深度融入全球创新网络、促进国际循环的深化是实现高水平科技自立自强以及科技强国的必然要求。本研究通过构建国际科技合作绩效影响机制的结构方程模型，探讨了科研条件对国际科技合作绩效的影响机制，尤其是合作意愿与合作行为的链式中介作用与政策环境的调节作用，可以为优化我国国际科技合作方式和路径提供参考，以提升国际科技合作的广度与深度，促进国内国际“双循环”健康发展。结果发现，科研条件不仅显著正向影响合作绩效，还能通过合作意愿与合作行为的中介效应，以及合作意愿和合作行为的链式中介效应影响合作绩效。同时，政策环境能够对科研条件和合作绩效的积极影响产生负向调节作用，在高政策环境与低政策环境中，科研条件均能够对合作绩效产生显著的正向影响，但高水平的政策环境能够减缓科研条件对合作绩效的积极作用。

(二) 启示建议

国际科技合作的科研条件的提升有助于科技合作的产出与转化，且能通过提高科研主体的合作意愿，继而优化合作行为来推动国际科技合作的绩效提升。此外，政策环境的双重作用不可忽视。一方面，优化政策环境能够直接促进合作绩效，另一方面，政策环境能够缓解科研环境对合作绩效的积极作用，也就是说政策环境能够在一定程度上替代科研环境对合作绩效的影响。为了充分发挥国际科技合作创新在构建国内国际“双循环”中的重要作用，推进高质量、高水平国际科技合作活动，本文提出如下建议：

1.推动国际科技合作部协调机制的发展，通过定期的协调会整合国际科技合作资源、发布国际科技合作信息，消除信息缺乏与不对等，实现合作活动与参与主体的精准匹配。

2.利用全国范围内的对外科技交流中心、国际科技协会等组织的合作资源，加强国际科技合作的相关信息平台与数据库的建设，为参与国际科技合作的高校、政府、单位提供精细、适时的全方位信息服务，实现国际科技合作的资源与信息共享，助力清除合作道路上的阻碍，提升各单位或团队参与合作的意愿。

3.创新海外引智制度，加强建设引智平台，为海外高层次人才来华参与科学研究打好基础；完善引进聘用制度，采用客座教授、专家顾问等多元化引进、聘用形式，为海外科技人才提供更加有利的发展环境，消除海外人才参与合作的顾虑，激发其参与合作的能动性。

4.充分利用科技展会的宣传与搭桥作用，定期组织国际科技合作成果展与表彰会等，不仅能够推动思想碰撞与跨学科合作，还能激发相关单位或团队参与国际科技合作的热情，营造良好科研氛围。

5.发挥优秀合作单位、基地和团队的优势基础，推动构建国际科技合作创新网络，基于合作网络举办合作经验与技术交流活动，制定政策保证合作创新网络资源与信息交流的公平性，打造良好的创新氛围以达到约束合作行为的效果，实现资源、知识、人才与信息沿着创新网络高效流通。

6.完善科技成果转让机制与知识产权保障机制，着力建设知识产权服务业聚集平台，通过开放合作的方式培养知识产权领域的国际化人才，为国际科技合作参与主体提供专业化的知识产权服务与保障。

7.建立高效的审查机制，以防止无效投入或参与主体的机会主义行为，确保立项单位具有相应的合作基础与合作条件，加强对合作项目的监督与审查，使得优惠的政策产生预期效果。