产学研合作创新中异质主体间权力耦合协调研究

石乘齐 史沁录

摘 要：当前，我国实施创新型国家战略，大力鼓励产学研创新，推进资源互补和协同优势。但高校和企业基于不同的优势资源，产生权力不平衡和博弈等现象，无法有效解决“卡脖子”技术和科技成果转化率低等问题。本文从权力的资源基础角度，将产学研合作创新中的权力解构为高校的知识权力和企业的市场权力，进而以31个省份2013—2020年数据为例，构建企业、高校两大权力子系统耦合协调度评价模型，实证测度我国不同省区产学研合作创新权力系统的耦合协调度，并分析相应的时空分异特征。结果表明：从权力视角看，我国产学研创新耦合协调总体处于中低水平；各省份耦合协调发展状态空间差异明显，但两大权力子系统间相对发展状态整体上处于市场权力滞后知识权力的状态；产学研合作创新权力系统耦合协调度总体差异主要来自于区域间的差距。本研究进而从权力协同发展的角度，提出相应的对策和建议，以平衡高校知识权力与企业市场权力，推动产学研合作，实现高质量发展。

关 键 词：产学研合作创新；权力耦合协调；资源基础；权力视角

DOI：10.16315/j.stm.2023.03.006

中图分类号： C93

文献标志码： A

收稿日期： 2023-03-09

基金项目： 陕西省哲学社会科学研究专项（2022HZ1862）；陕西省社会科学基金年度项目（2022R121）；陕西省教育科学“十四五”规划2021年度课题（SGH21Y0049）；陕西省创新能力支撑计划项目（2022KRM145）；陕西省创新人才推进计划-科技创新团队（2021TD35） ；陕西本科和高等继续教育教学改革研究重点项目（21ZZ013）

作者简介： 石乘齐（1978—），女，副教授，博士;

史沁录（1999—），女，硕士研究生.

当前，党和国家高度重视产学研合作及其协同创新。党的二十大报告指出要深入实施创新驱动发展战略。但是创新成果的低转化率已成为制约我国科技发展的重要因素。根据《2021年全国科技经费投入统计公报》显示，我国高等学校基础研究经费投入为904.5亿元，而以转让方式转化科技成果的合同金额仅为69.8亿元[1-2]。因此，加强产学研合作创新成为推动技术创新、科技成果转化和产业化的有效形式。在产学研合作中，高校是创新的主要生产者，提供知识；企业提供市场意向并实现成果转化，是创新的需求者。两者在创新供求上是合作关系，在资源、能力等方面存在明显的优势互补。但是，当前我国产学研合作创新实践中存在以下问题：一是高校在产学研合作中研发投入水平偏低，如2018年我国该比例为7.5%，而OECD国家均值约17%[3]；二是企业与高校开展产学研合作的比例不高，《2020年中国专利调查报告》中显示，拥有专利的公司中，实施合作创新的比例为78.3%，其中有52.1%与上下游公司和客户进行了合作，34.9%与同行业企业开展过合作，而仅有27.5%与高校或科研单位开展过产学研合作[4]。因此，深化推进产学研协同创新势在必行，而其难点在于二者基于各自的优势资源形成权力割据甚至博弈：在产学研合作创新中，高校的优势在于对前沿知识和技术的追踪，企业的优势在于对动态市场需求的把控，两种资源引发权力的异质性、诉求的差异性等；同时，高校和企業的权力布局不均衡会产生权力博弈，引发协同体系构建困难。

综上，权力是合作创新和结网创新的重要动力[5-6]。探索企业市场权力与高校知识权力的内在联系可为破解科技成果转化难题、强化产学研合作、助推高质量发展提供思路。本研究将从多层次权力视角，构建企业、高校两大权力子系统，进而通过构建耦合协调度模型，对我国不同省区的异质主体间权力的耦合协调水平进行测度，并分析相应的时空分异特征，提出对策建议。研究成果有利于促进各区域知识权力与市场权力的平衡，同时推进区域协调和高质量发展。

1 文献综述

产学研协同创新是世界科技创新活动的新趋势，是有效整合创新资源、不断提高创新效率的根本途径［7］。来源于企业需求信息以及大学等的供给信息，直接影响着产学研各方协同关系的建立［8］。陈云［9］区分了产学研合作的相关概念，指出产学研合作是企业、大学等机构为了科技成果转化和产业化这一共同目的，通过契约或其他方式，相互支持、配合，共同进行开发和成果转化的行为。该领域大量研究集中于产学研协同创新效果上，一部分关注效果评价，在指标体系方面形成了丰富的研究成果［10-14］；另有很多研究聚焦于政府对于产学研协同创新的作用［15-18］，强调“大学—企业—政府”三方在创新过程中相互作用、密切合作［19］，这是因为产学研是企业和大学互补合作形成的异质性体系，双方在目标、利益等方面的差异性导致需要适度的外部力量介入以实现更好的对接和平衡，产学研协同创新实践过程中出现的市场机制、失灵资源匹配度较低与科技成果转化率较低等实际问题，需要政府介入解决[20]。

产学研各方在创新链上占据不同的特色资源，发挥不同的角色作用，形成不同的权力来源。首先，知识是产学研合作得以缔结的前提条件，是合作上游即研究阶段产生权力的重要来源。学者们研究了知识权力的生成路径、度量指标、作用机制等方面［21-22］，也有学者证实了知识对大学的重要性［23］，因此，知识作为建立合作关系的基础，是导致产学研组织间产生依赖的重要因素，这构成了产学研合作中的知识权力。其次，企业参与产学研合作的重要目的在于获取外部稀缺的知识资源以开拓全新的细分市场等[24-26]。市场是产学研合作创新得以最终成功的保障，是合作下游即生产阶段产生权力的重要来源。学者们指出产学研合作创新的目标是实现创新成果的市场化。科技成果只有成功转化并投入使用，才能够激发市场经济活力[27]。市场权力影响企业策

略，企业在市场的地位等会显著的影响从知识到产品转化的成功与否，进而引发市场权力［28］。

综上，在产学研协同创新研究方面，学者们从不同维度以及其功能和作用构建了各个主体的指标体系，研究了不同区域的产学研合作程度以及差异带来的影响，以及政府在产学研合作中发挥的作用。在多层次权力领域，现有研究根据资源基础理论，发现大学在知识权力上的核心性作用，以及企业在市场权力上的重要影响：前者是供给科技创新成就的源泉，后者则吸纳转换创新成就实现市场价值，而创新到应用整个过程的实现则就是依靠这两种力量的互动和协调。尽管相关研究已经发现产学研中高校和企业权力的异质性，但鲜少有研究从权力视角分析我国的产学研合作创新中各方主体的协同性，探索存在的问题及其成因。因此，从权力视角深入剖析产学研协同创新困局，尝试构建高校知识与企业市场资源之间的平衡互补机制，对于建立并维持产学研耦合协调的合作创新关系具有重要研究价值，并有利于实现创新高效产出和高质量转化，推进我国产学研合作的高质量发展。

2 知识权力和市场权力的耦合协调度模型构建

2.1 数据来源

个体的产学研合作关系作为微观松散的组织形态，存在较强的模糊性和动态性，难于准确界定并展开调研分析。因此，尽管个体產学研合作内部不同主体间的权力制衡由构成其的特定高校和企业的不同权力水平决定，但从宏观统计层面，高校整体的知识权力水平和企业整体的市场权力水平分别决定了这两大主体在产学研合作中的综合性地位，而且统计数据具有更好的客观性。据此，本研究的数据来源是：2013—2020年《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》以及教育部科学技术司所编写的《高等学校科技统计资料汇编》、国家统计局等网站发布的统计信息等。对于部分缺失的数据选择处理数据常用的方法插值法来进行补充。

2.2 指标选取及权重确定

Burt［29］指出权力研究必须关注以下方面：对资源的控制是权力的基础、权力的基础转化为外在表现形式的过程。权力源于主体拥有或控制某种稀缺资源，权力实现的前提是掌握资源，它依赖资源建立起契约式依附关系，因此资源本质是权力的来源［30］。产学研合作创新系统是一个复杂的动态系统，既有内部的相互联系又有异质性，企业、大学和其他创新主体之间有着密切的合作和融合。基于产学研主体的异质性资源，本研究将产学研合作系统解构为高校知识权力子系统和企业市场权力子系统。学界关于产学研合作创新系统评价指标的研究较为成熟，如：刘友金等［31］构建了高校、企业等子系统指标体系；肖振红等［32］以及严红等［33］从创新投入、产出建立产学研耦合协调度指标。本文以相关研究为基础，根据权力的资源基础理论，从创新投入和创新产出2个方面设计产学研合作创新中权力测评一级指标，并选取了10个代表性指标构建了二级指标体系。高校知识权力的指标选取主要从创新资源出发，选取高校在科技成果创造和转化过程中所进行的投入以及产出，体现高校的原始创新能力、提供的技术支持和人才支持等。

在具体指标选取上，选取其中最具代表性的指标作为二级指标。对于高校知识创新投入，高校R&D人员全时当量可以从人力资源方面反映对知识创新投入的贡献，高校R&D经费内部支出可以从经济支持方面反映对知识创新投入的贡献；对于高校知识创新产出，基于数据完整性以及考虑到数据的可获得性，以相关研究指标为基础，选取了高校R&D课题数量、科技论文的数量、发明专利数和在校生人数来反映高校知识创新产出。

在企业市场权力的指标选取方面，企业需要将新知识、新技术与市场进行结合找到应用价值，并利用其市场能力，将新产品推向市场以实现商业价值，因此选取市场导向投入和市场导向产出指标。对于企业的市场导向投入，首先要求企业有技术投入的基础，以吸收和结合新的知识和技术，因此选取R&D经费内部支出与主营业务收入之比、企业科研机构数来反映其市场的投入；对于企业的市场导向产出，选取企业3种专利申请授权数、新产品销售收入来反映企业的市场应用、经济效应能力。

熵是对系统无序性的度量，当一个指标的离散程度越大，对应的熵就越小，该指标所反映的信息量也就越大，其权重越大；反之则越小。所以为了避免人为赋权的主观性，本文采用熵值法来判断各个指标权重的大小。设有r个年份，n个省市，m个指标，则XθijXθij表示第θ年，第i个省份，第j个指标的值。

标准化处理正向指标：

xθij=Xθij－min（Xij）max（Xij）－

min（Xij）。

计算权重：

pθij=xθij∑rθ∑nixθij。

计算熵值：

ej=－1ln n∑rθ∑nipθijln pθij）。

计算信息效用值：

dj=1－ej。

计算各项指标的权重：

wj=dj∑mjdj。

本文利用2013—2020年31个省份数据，通过以上方法设计的产学研合作创新中权力测评指标体系，如表1所示。其中：高校指的是 “211”及省部共建高等学校，其他本科高等学校，以及高等专科学校;企业主要针对的是我国各省规模以上的工业企业。

由表1可知，规模以上工业企业研究机构数量、申请和授权的三类专利数量对企业市场权力的创新绩效贡献最大，权重分别为0.400 4和0.290 6。提高研发创新基础能力，促进了企业从 “要素型 ”向 “创新型 ”转变。对高校知识权力创新发展水平影响最大的为研发内部费用和发明专利数量，其权重分别为0.244和0.250 9。近年来，高等院校主动出击，通过研究和创新、专利转让、股权收购和其他形式开展产学研合作，刺激初始创新能力，通过知识、技术创新促进经济发展。

2.3 模型设计

1）耦合协调度模型。耦合度是指2个或多个系统之间为实现协调发展而相互影响的动态关联，反映不同系统之间的相互依赖、制约程度。协调度是指相关互动中的正向互联程度，可反映协调的良好或不良状态。

耦合协调度模型需要涉及计算3个指标值，分别是耦合度C值，协调指数T值，耦合协调度D值。

C=2f（x）g（y）f（x）+g（y）。

其中：f（x）代表企业市场权力水平;g（x）代表高校知识权力水平;C代表知识权力和市场权力的耦合度。同时C值范围为[0，1]。由于耦合度更多的是体现要素之间的相似性，很少能够体现出要素之间的耦合协调程度。为了更好地分析2个权力子系统之间的耦合协调程度，采用了耦合协调度模型。

T=αf（x）+βg（y）。

在本文中企业和高校两大子系统分别代表知识权力和市场权力，两者同样重要，因此取待定系数α=0.5，β=0.5。

D=C×T。

借鉴相关研究[34-35]，针对产学研合作创新系统的耦合协调类型划分，本文采用Arcgis10.2软件中的自然断点法，将耦合协调状态从高到低分为4种类型：极度、高度、中度、低度耦合协调。

2）相对发展度模型。引入相对发展度模型，在耦合协调水平的基础上进一步揭示高校知识权力与企业市场权力的相对发展状况，对高校知识权力与企业市场权力的相对发展系数进行测度。

E=f（x）g（x）。

其中：f（x）、g（x）分别为两系统权力发展水平。

3 知识权力和市场权力耦合协调的实证研究

3.1 创新发展水平测度与分析

利用2013—2020年31个省份数据，计算得出的2013—2020年企业市场权力和高校知识权力水平演进情况，如图1所示。由图1可知，企业市场权力的测度值在2013—2020年间从0.08逐年上升到0.16，说明企业的创新能力在不断改善，但仍然有待提高；高校知识权力的测度值从2013年的0.16显著提升至2020年的0.27，表征了高校创新资源配置效率的提高，创新价值得到更大程度的體现。总体而言，从权力视角看，随着企业和高校各自优势资源投入和产出的增长及更新配置，我国产学研合作创新中企业和高校的权力均在提升。但无论在绝对值还是在相对增长率上，高校知识权力水平都显著高于企业的市场权力，说明我国产学研合作中存在较明显的权力不对等现象，需要进一步通过耦合协调度分析进行深入探索。

3.2 耦合协调度分析

本文根据耦合协调度模型的测算步骤，得到2013—2020年的我国31个省市自治区的企业市场权力和高校知识权力耦合协调度的测算结果，如表2所示。

由表2可知，在研究期内，中国各地区的市场权力和知识权力的耦合协调水平整体展现出波动上升的趋势，表明我国企业和高校互动逐渐加强，两者之间的权力耦合协调度提高。但是，除江苏、广东、浙江3省外，其他省份的耦合协调水平仍然处于较低的水平，西藏地区的耦合协调水平也在波动下降。整体来看，江苏、广东和浙江三省的高校与企业之间权力耦合协调水平平均值分别为0.777、0.706和0.607，位居全国前3位。江苏和广东两省不仅拥有发达的企业经济，同时也拥有较多的创新型大学，确保了创新人才、资本和知识的高效流动，从而使两省的知识和市场权力都较强，高校和企业的创新权力子系统优势互补、共享资源，是中国领先的创新发展区域。2020年，浙江省新认定高新技术企业6 450家，累计有效高新技术企业22 158家，同时拥有科技园区如浙江省国家大学科技园、杭州国家高新技术产业开发区等，进一步促进了区域重点产业与高校的协同发展。而在排在末尾的西藏、青海和海南三省，高校与企业之间权力耦合协调水平平均值分别为0.068、0.090和0.144。这3个省份的主要支柱产业为传统的农业和工业，大部分企业的创新能力较低，大学的数量也较少，科技创新人才培养欠缺，知识权力和市场权力都较低，企业和高校的权力耦合协调不理想。

本文选取2013年和2020年2个时间段来进一步分析我国产学研合作创新的权力耦合协调的类型，利用自然断点法，分别对这2年的产学研合作创新的权力耦合协调水平进行了等级划分，分析各区域产学研合作创新中权力系统耦合协调的空间分异规律［36］，如表3所示。

2013和2020年各省份产学研权力系统耦合协调度的空间格局以及权力系统的耦合协调状况，如表4和图2所示。我国产学研合作创新中权力系统耦合协调度由低度到极度耦合中，省份数目逐渐减少。2013年，只有江苏省处于极度耦合协调状态，占全国的3%；五个地区处于高度的耦合协调状态，占比16%。中度耦合协调状态共有12个地区，占比39%；低度耦合协调状态有13个地区，占全国比重为42%。2020年，浙江和广东的协调类型从高度上升到极度耦合协调，湖南、湖北和安徽从中度上升到高度耦合协调，黑龙江却从中度下降到低度耦合协调。在2013年处于低度耦合状态的省份中，只有江西从低度上升到中度耦合协调，而其他地区则保持变化。因此从整体结果来看，我国产学研权力系统的协调水平处于中低水平，处于极度耦合协调的地区数量很少，区域间协调的总体趋势在研究期内没有明显改善。

3.3 相对发展状态分析

本文根据相对发展模型，测算2013—2020年中国31个省市自治区的产学研合作创新权力系统的相对发展情况，结果如表5所示。

本文将高校知识权力和企业市场权力的相对发展状态分为市场权力滞后、同步发展、知识权力滞后3种类型，根据相对发展度，划分了各省的相对发展类型，如图3所示。

由表5、图3可知：2013年3种发展状态并存，其中知识权力滞后的为西藏、青海2个地区，全国占比6.5%；同步发展状态的有4个地区，占全国比重为12.9%；市场权力滞后状态的有25个地区，占全国比重为80.6%。到2020年，西藏由知识权力滞后转变为市场权力滞后;青海由知识权力滞后转变为同步发展状态;宁夏、安徽、江西由市场权力滞后状态进入到了同步发展状态;山东由同步发展转变为市场权力滞后，浙江和广东由同步发展转变为知识权力滞后，其他地区保持不变。市场权力滞后是我国产学研权力系统的主要相对发展类型。因此，从整体结果来看，我国产学研权力系统的发展水平处于市场权力滞后的状态，整体发展趋势在研究期内没有明显改善。

3.4 耦合协调发展预测

灰色预测模型需要的建模数据较少，建模精度高，被广泛应用于各种预测领域，预测事物未来发展趋势的状况。本文以全国2013—2020年数据为原始数据，运用MATLAB对未来8年两者的协调水平进行动态模拟。

首先，设置原始数据序列x（0）=（x（0）（1），x（0）（2），…，x（0）（n）），通过数据累加处理生成新数据序列x（1）=（x（1）（1），x（1）（2），…，x（1）（n）），则x（1）k=∑ki=1x（0）（i）。

GM（1，1）模型的一阶微分方程公式为

b=dx（1）dt+ax（1）。

对应标准型的解为

x^（1）（k+1）=x0（1）－ba

e－ak+ba。

最后，对灰色预测模型进行精度检验，如表6所示。

由误差检验可知，均方差比值C=0.048，误差P=1，对比可知耦合协调度预测精度处于最好的等级，说明该模型适用于耦合协调度的预测分析。

2021—2028年全国高校知识权力与企业市场权力耦合协调度的预测值，如表7所示。耦合协调度由0.411 8升

到0.566 4，基本与整体的耦合协调度变化趋势保持一致水平。系统耦合协调未来发展趋势良好，可以达到相对较高的协调状态，也将改善系统间发展不平衡的问题。因此，未来各省在高校知识权力和企业市场权力协调发展中应重视“木桶效应”，将注意力集中在补齐自身短板，突破限制自身发展的瓶颈，实现系统间协调发展水平的提升。

3.5 时空分异特征分析

2013—2020年，我国产学研合作创新中异质主体间的耦合协调度均值分别为0.297和0.395，有了一定的增长但是相对缓慢。2013年，不同耦合协调状态的协调水平从低到高的均值分别为0.170、0.323、0.489和0.687，可以看出不同类型的耦合协调之间的耦合协调度差距很明显；2020年，不同耦合协调状态的协调水平从低到高的均值分别为0.220、0.411、0.533和0.828，与2013年相比，不同类型的耦合协调的平均值增加，同时它们之间的差距也在不断的缩小。

耦合协调度在各地区之间也存在很大差距。2013年，江苏省的耦合协调度最高，为0.687，最低的是青海的0.077，相差近9倍；2020年，广东省的耦合协调度最高，为0.896，最低的是西藏的0.076，相差超过11.7倍。2020年高度和极度耦合协调类型的地区增加，但是低度和中度耦合协调类型的地区依旧居多，可见我国产学研合作创新权力系统的耦合协调度“级差化”分异特征显著，说明区域差异仍然是主要问题，产学研合作创新权力系统耦合协调水平仍然受到其他因素的影响。

我国的产学研合作创新权力系统的耦合协调水平呈现出集聚的趋势。耦合协调水平较高的地区主要分布在长三角地区的上海、江苏、浙江，环渤海地区的北京、山东，长江经济带的湖北、湖南、安徽等地，创新资源集中同时新兴产业和高校众多，从而使得产学研联动影响大。而处于中度耦合协调状态的华北和西南地区则面临一些阻碍科技创新和经济发展的因素，而低度耦合协调状态的主要集中在西北地区和其他经济发展较差的地区。此外，由于经济政策、文化等外部因素的影响，耦合协调性水平较高地区的创新资源正逐渐流向到邻近地区。

3.6 知识权力与市场权力耦合协调度的区域差异

通过对中国不同区域的高校知识权力与企业市场权力耦合协调度的分析可知，高校知识权力与企业市场权力耦合协调度有着显著的地区差异，因此，为了准确衡量区域差异并分析差异的来源，本文采用Dagum基尼系数法对2013—2020年中国四大经济区域高校知识权力与企业市场权力耦合协调度的地区差异进行测算，将区域总體差异分为三部分，分别表示高校知识权力与企业市场权力耦合协调度的区域内部差异（Gw）来源、区域间差异来源（Gnb）及各区域间交叉效应（Gt）。

一般来说，基尼系数越小表明区域间耦合协调水平越接近，协同性越强［37］，具体计算过程为

G=Gw+Gnb+Gt。

其中：G为总体基尼系数;Gw、Gnb、Gt分别为区域内差异贡献、区域间差异贡献和超变密度贡献。G可表示为

G=12n2y-∑ka=1∑kb=1∑nai=1∑nbj=1yai－ybi。

其中：yai（ybi）为第a（b）个区域内省份i（r）高校知识权力与企业市场权力的耦合协调度;y-为中国31个省域高校知识权力与企业市场权力的耦合协调度的平均值;n为省份个数;k为区域个数。

Gaa=12n2y-∑na？=1∑nbj=1yai－ybi，

Gw=∑ka=1GaapaSa。

其中：Gaa为区域内差异，Gw为区域内差异贡献;na为第a个区域内省份个数;pa=na/n;Sa=nax-a/（nx-）。

Gab=1nanb（y-a+y-b）∑nai=1∑nbj=1yai－ybi。

Gnb=∑ka=2∑a－1b=1Gab（pbsa+pasb）Dab。

其中：Gab為区域间差异，Gnb为区域间差异贡献， Dab表示组间耦合协调度的相对影响。

Gt=∑ka=2∑a－1b=1Gab（pbsa+pasb）（1－Dab）。

Dab=hab－qabhab+qab。

其中：Gt为超变密度贡献率，hab表示区域间耦合协调度的差值，即为区域a和区域b中所有yai>ybj样本值之和的期望值；qab表示超变一阶矩。

中国四大区域高校知识权力与企业市场权力耦合协调度的总体基尼系数从全国层面来看，高校知识权力与企业市场权力耦合协调度总体基尼系数介于0.258 5～0.274 0之间，均值为0.267 1，由2013年的0.261 2上升到0.269 6，上升幅度为3.22%，说明高校知识权力与企业市场权力耦合协调度的地区差异逐渐增大。总体上权力系统耦合协调度有较大的地区差距，应进一步推进区域高校知识权力与企业市场权力均衡发展，缩小地区发展差距，如表8所示。

从区域内差距看，2013—2020年间四大地区权力系统耦合协调度的区域内差距处于不同水平，平均基尼系数从低到高依次为：西部地区（0.240 3）、东部地区（0.211 0）、中部（0.111 0）、东北部地区（0.082 7）。这表明西部地区省份之间权力系统耦合协调度的差距最大，其次是东部地区内部差距，较小的为中部和东北地区内部差距。考察期内，四大区域权力系统耦合协调度基尼系数呈现出差异化的演变趋势，可分为两类：东部和西部地区基尼系数总体处于上升趋势，而中部、东北地区总体处于下降趋势。东北地区基尼系数整体均值最小，在2013年（0.106 0）至2020年（0.067 9）呈较大幅度下降（35.94%），上述分析表明中部、东北地区各省份之间权力系统耦合协调度差距逐渐缩小。

东部和西部地区基尼系数总体上升。西部地区在考察期间，基尼系数总体上升了11.1%，表明西部地区权力系统耦合协调度非均衡态势加剧，其主要原因是西藏、青海等地区的权力系统耦合协调度在全国处于垫底，与其他省份有显著差异。东部地区基尼系数在2014年为0.196 0，到2019年达到峰值0.224 6，呈较大幅度上涨（14.59%），随后在2020年下降，考察期内，基尼系数总体上升了11.98%。这表明东部地区权力系统耦合协调度非均衡态势显著加剧。这主要是因为江苏、广东权力系统耦合协调度增速明显高于海南、河北等。整体来看，全国和东西部地区权力系统耦合协调度的非均衡问题呈现加剧之势，而中部和东北地区发展差距趋于缓和。

从区域间差距看，各地区之间权力系统耦合协调度具有显著差异，如表9所示。2013—2020年期间，四大区域间的平均基尼系数从高到低依次为东—西（0.395 1）、东—东北（0.278 1）、中—西（0.271 5）、东—中（0.216 1）、西—东北（0.209 6）、中—东北（0.147 0）。东—西、东—东北地区之间的权力系统耦合协调度水平差异较大，在考察期内基尼系数始终较高。这是因为东部地区的权力系统耦合协调度比较高，其所在地区的高校知识权力以及企业市场权力都较高，例如江苏、广东等；而西部地区和东北地区，尤其是西部地区，权力系统耦合协调度还处于较低水平，例如西藏、青海等地区，其权力系统耦合协调水平处于全国垫底的位置，实现协调发展的目标还需要经历长期的奋斗。

从变动趋势来看，各地区间产学研合作创新异质主体间的权力耦合协调度的基尼系数存在明显差异。研究期内东部与中部地区的基尼系数整体呈下降趋势，由2013年的0.223 8下降到2020年的0.203 5。西部和东北地区间差异的演变趋势为“减小—增大—减小”；东部和东北地区、中部和东北地区间基尼系数整体呈上升趋势，均在2018年达到峰值。中部和西部地区基尼系数整体呈上升趋势，由2013年的0.2572上升到2020年的0.284 9，相对增长率为10.77%，变动幅度较大。东部和西部地区基尼系数波动变化，由2013年的0.391 1上升到2020年的0.393 7，相对增长率为0.66%，变动幅度不大，但是基尼系数一直比其他区域间基尼系数大，表明东部和西部地区间的权力系统耦合协调度的差距一直没有得到改善。东—西和东—东北地区间权力系统耦合协调度水平差距较大，中—东北地区间差异最小。因此可以得知地区之间的变动趋势是不同的，应通过加强地区间合作来逐渐缩小区域间的发展差异，推动区域均衡协调发展。

从基尼系数分解结果来看，产学研合作创新权力系统耦合协调度差异主要来源于区域间差距，如表10所示。区域间差距的平均贡献（0.175 2）>区域内差异的平均贡献（0.059 6）>超变密度的平均贡献0.032 4。区域间差异贡献在2017年达到峰值0.178 2，相较于2013年的0.174 0，相对增长率为2.41%，变动幅度不大。

从差异贡献率的大小来看，2013—2020年，区域间差异平均贡献率（65.586 1%）>区域内差异贡献率（22.295 5%）>超变密度贡献率（12.118 4%）。但区域间差异贡献率从2013—2020年一直在减少，而区域内差异贡献率则有上升趋势，超变密度贡献率为先小幅波动，而后呈现上升趋势，总体从2013年的11.810 9%上涨到2020年的12.693 0%，这一结果的含义是产学研合作创新权力系统耦合协调度存在区域间交叉效应且呈现递增态势。

综上，产学研合作创新权力系统耦合协调度总体差异主要來自于区域间的差距，其他两者对于总体差异造成的影响较小。同时区域间差异平均贡献率占了近65.6%，这表明不同区域间产学研合作创新权力系统耦合协调度的净差异较大，从而造成全国范围内产学研合作创新权力系统耦合协调度水平不均衡。因此，如何缩小区域间差异仍然是未来产学研合作创新异质主体间权力系统均衡、协调、健康发展的重要方向。

4 结论与建议

4.1 结论

本研究针对我国产学研合作创新中异质主体间权力不均衡的现状，以31个省份2013—2020年数据为例，构建企业、高校两大权力子系统耦合协调度模型，对我国不同省区产学研合作创新中的异质主体间权力的耦合协调水平进行测度，并分析相应的时空分异特征，得到如下结论：

1）从2013—2020年全国的高校知识权力和企业市场权力的发展协调水平来看，高校与企业权力系统耦合协调水平较低，且耦合协调状态的趋势在研究期内没有明显改善。大多数地区的权力耦合水平处于低度和中度水平。各省的协调发展水平原则上实现了稳定增长，但各地区的发展速度差异很大，如江苏2013年首先进入极度协调阶段，西藏、青海、海南而等省属于缓慢增长类型，在2013—2020年一直处于低度协调阶段。

2）在高校知识权力和企业市场权力的相对发展状态上，大部分省份在2013—2020年呈现为市场权力滞后，少数省份的相对发展状态呈现出动态发展趋势。例如安徽和江西处于“市场权力滞后—同步发展”的阶段。知识权力滞后与市场权力滞后类型的省份，都处于相对发展的不健康阶段，区域创新生态较差。总体而言，江苏省的相对发展状况较好，处于协调同步发展的状态。

3）我国产学研合作创新中异质主体间的权力耦合协调具有“级差化、集聚化”的时空分异特征。区域之间的耦合协调度差距明显，耦合协调度高的地区呈现集聚趋势。

4）产学研合作创新权力系统的总体基尼系数呈现波动上升的趋势，总体差距在扩大。从四大区域的内部来看，西部、东部地区内部省份之间权力系统耦合协调度差距水平较大，而中部和东北部地区的差异较小。对于四大区域之间差异，不同地区之间权力系统耦合协调度水平差异大，有明显的区域间差异分布格局。而分解的结果表明产学研合作创新权力系统耦合协调度的差异主要是由区域间差异造成的。由于不同区域间的创新资源有差距，耦合协调度呈现“级差化、集聚化” 分异特征，因此会引起区域间发展不平衡，导致区域间差异性扩大，其贡献度远远大于区域内差异贡献和超变密度的贡献。

4.2 建议

本文研究结果发现我国产学研合作创新中企业和高校间存在较严重的权力不均衡现象，形成各区域不同程度的权力困局，造成合作创新失败率高、成效低、可持续性差等问题，需要政府积极介入进行破解和协调。因此本研究从政府协调和治理的视角，以权力协同、高质量发展为目标，提出以下对策建议：

1）从高校知识权力与企业市场权力的综合发展水平、协调水平来看，虽然每个地区的总体趋势是稳定增长，但各省之间的差异非常突出。对于发展较快的城市，如江苏、浙江和广东应缩小区域发展差距，实现互联互通，发挥辐射带动作用，从而进一步缩减高校知识权力与企业市场权力2个子系统之间的差距，均衡推进产学研合作进程。通过建立高校和企业的信息平台、物理平台以及社交平台，加强区域之间产学研合作交流，利用各种激励手段推动各省份提升创新活力。同时，政府需要向耦合协调程度低的地区分配更多资源，发展产学研合作，提供政策支持，进一步促进区域差异的减少。

2）从高校知识权力与企业市场权力相对发展状态来看，市场权力的整体状态是滞后的，各省需要着力加以解决。特别是要加强企业市场权力的发展能力来弥补短板。当区域知识权力大于市场权力时，高校缺少主动与企业进行产学研合作的动力，较少把解决企业的技术问题与困难作为目标，而企业也因为需要付出更多的成本、且难以有效利用高校的创新知识，选择不进行产学研合作。因此应鼓励企业引入高校等的科技资源，建立企业科技研究开发机构，并提供相关优惠政策，同时为企业的技术创新和成果转化活动提供进一步支持。设立含金量、影响力大的技术进步、技术创新等奖项，对企业参与创新产生更大激发作用，提升企业整体市场权力，更好的与高校的知识权力平衡，构建良性的权力体系。

3）部分省份处于知识权力滞后的状态，当区域知识权力小于市场权力时，企业会因对高校的创新知识以及培养的创新人才效果感到不理想，从而选择只进行自主研发，不吸收高校的创新知识进行产学研合作。因此，政府应一方面支持这些地区的高校，推动建立一支高水平的教师科研队伍，组织教师参与企业实践一线，加大学科带头人的培养力度，有效向企业提供定向人才；另一方面引进外部优势的教育和科研资源，打通区域限制，促进本地企业与外地高校间的积极合作，促进产学研合作创新，确保高校知识权力发展与企业市场权力达到同步协调的状态，实现创新高效产出和高质量转化。

4）从知识权力与市场权力耦合协调度的区域差异来看，产学研合作创新权力系统耦合协调度差异主要来源于区域间差异，因此各区域要科学认识自身的高校知识权力与企业市场权力的耦合协调水平以及发展状态。对于不同的阶段要结合自身的地区发展条件制定有针对性的政策规划和措施，因地制宜。推动高校知识权力与企业市场权力协同发展。

4.3 實践启示与展望

本研究通过建立耦合协调模型探索了我国各省区高校知识权力和企业市场权力的耦合协调水平以及所处的发展状态，研究结论对于促进权力平衡、推进区域协调和高质量发展具有启发意义。第一，企业和高校应当科学的认识到区域产学研权力耦合协调水平，强化自身权力优势、弥补自身权力短板，争取在合作中的权力均衡甚至优势地位，加强合作创新中的主体地位。第二，政府可以参考本区域产学研权力耦合协调水平，充分利用本地创新资源，围绕优势权力主体进行产学研合作建设，并适时考虑引入或推动本地主体介入其他区域的产学研合作中，以更广泛的资源分布打破本区域权力困局，促进资源优化配置。

本研究从权力视角研究了产学研合作创新中异质主体间的协同性，尽管在研究过程中发现由于权力不均衡现象的普遍存在，政府的介入和调控非常必要，并提出相关对策建议，但由于研究限制，并没有以政府的主体视角对建议进行深入研究和验证。未来研究可以从政府的视角进行推进，通过对高校知识权力和企业市场权力进行内部调整和外部整合，促进科技成果的有效转化，推进产学研合作创新高质量发展。

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［编辑：厉艳飞］

Research on the power coupling and coordination in

enterprisecollege cooperative innovations

SHI Chengqi， SHI Qinlu

（School of Economics and Management， Shaanxi University of Science & Technology， Xian 710021， China）

Abstract：At present， China implements an innovative national strategy which vigorously encourages enterprisecollege cooperative innovations， and promotes resource complementarity. However， colleges and enterprises， based on different advantageous innovative resources， have different powers which may be imbalanced and cause conflicts. It partly results in the problems of “stuck neck” technology and the low conversion rate of scientific and technological achievements. Based on different sources of powers， this paper deconstructs the different powers in enterprisecollege cooperations into two types： colleges knowledge power and enterprises market power， and then collects data during 2013 to 2020 from 31 provinces to measure these two types of powers. This study evaluates each power from two aspects： innovation input and innovative output， then selects 10 representative indicators totally to build a secondary indicator system. By adopting multiple models， this study conducts empirical analyses on the coupling coordination degree and relative developments degree of colleges knowledge power and enterprises market power within enterprisecollege cooperative innovation systems in different provinces of China from 2013 to 2020， makes predictions for the years from 2021 to 2028， and analyzes the spatial and temporal differentiation characteristics accordingly. Furthermore， this study uses the Gini coefficient to calculate regional differences in the coupling and coordination between colleges knowledge power and enterprises market power， and analyzes the source of the differences. The results show that： the innovation and development levels of colleges knowledge power and enterprises market power in Chinas enterprisecollege cooperative innovations have improved from 2012 to 2020， but the development level of colleges knowledge is significantly higher than the development level of enterprises market power according to both absolute and relative growth rates; from the analysis of coupling coordination， the coupling coordination between Chinas enterprisecollege innovations are generally at a mediumlow level， and the spatial differences in the coupling and coordinated development status among the provinces are obvious; by considering the relative development state， the state of market power generally lags that of knowledge power; the coupling coordination levels of colleges knowledge power and enterprises market power are predicated to show a continuous improvement trend from 2021 to 2028， and the future development trend of system coupling and coordination will be good; from the results of Gini coefficient， the overall differences of the innovation coupling coordination degrees in enterprisecollege cooperative innovations power system mainly comes from the gap among regions， while the gap within the region and the supervariable density have little impact on the overall difference. This studyalso proposes corresponding countermeasures and suggestions from the perspective of the coordinated development of power. Enterprises and colleges should scientifically understand the power coupling coordination level of regional enterprisecollege cooperative innovations， conduct internal adjustments and external integration， strengthen their own power advantages， and narrow the gap with the counterpart. At the same time， the government should actively step in， promote enterprisecollege cooperation by identifying the entities with advantageous power， and balance colleges knowledge power and enterprises market power， so as to promote the cooperation among industry， universities and research institutes and achieve highquality development.

Keywords：enterprisecollege cooperative innovation; power coupling and coordination; resource base; power perspective