生態位視角下長三角地區科技成果轉化競爭力演化評價及障礙因子診斷

汪萬 楊坤

摘 要：從生態位視角切入，構建科技成果轉化競爭力評價及障礙診斷模型，通過分析長三角4省（市）科技成果轉化競爭力綜合生態位、生態位寬度及障礙因子的時序變化來研究其競爭力狀況。由核心—邊緣理論劃分上海為核心，江蘇和浙江為次核心，安徽為邊緣。研究結果表明：綜合生態位值和生態位寬度值具有顯著層次性，核心區最大卻呈現下降態勢，邊緣區最小而呈現上升態勢，次核心區保持相對平穩態勢。主要障礙因子既有普遍性，也有差異性，核心區人才成本高及科技服務支撐與現實發展脫節，而次核心區和邊緣區資金和成果投入不足，且轉化效益較低。最后核心區和次核心區與邊緣區應分別采取生態位擴散策略與生態位錯位競爭策略，且共同采取虛擬生態位策略

。關鍵詞：科技成果轉化競爭力;生態位;生態位寬度;障礙因子;長三角地區

中圖分類號：F 224? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1672-7312（2020）03-0254-08

Evolutionary Evaluation of the competitiveness of Sci-tech Achievements

Transformation Based on the Perspective of Niche and Obstacle?Factors Diagnosis in the Yangtze River Delta Region

WANG Wan，YANG Kun

（School of Management，Shanghai University of Engineering?Science，Shanghai 201620，China）

Abstract：From the perspective of niche，a model of the evaluation?and obstacle diagnosis about the competitiveness of sci-tech achievements?transformation was constructed.By analyzing the timing changes of the comprehensive?niche，niche breadth and obstacle factors of 4 provinces in the Yangtze River Delta?region，their competitive state was studied.Through the division of core-periphery?theory，Shanghai is taken as the core，Jiangsu and Zhejiang as the sub-core，and?Anhui as the edge.And the research results show as follows：The comprehensive niche?value and niche breadth value have a significant hierarchy.The core area is the?largest but shows a decreasing trend;the edge area is the smallest and the rising?trend，and the sub-core area maintains a relatively stable state.The main obstacle?factors are both universal and different.The cost of talent in the core area is?high and the support of science and technology service is out of step with the?actual development，while the capital and results are insufficiently invested in?the sub-core and marginal areas，and the conversion benefit is low.Finally，some?corresponding countermeasures were proposed.

Key words：competitiveness of transformation of scientific and?technological achievements;niche;niche breadth;obstacle factors;the Yangtze?River delta region

0 引言當前我國正大力建設國家創新體系，實施創新驅動發展戰略，科技創新在日益激烈的國際競爭中扮演著越來越重要的角色，正如習近平總書記所強調的“惟創新者強，惟創新者行穩致遠”。而在創新驅動發展中，科技成果轉化突顯地尤為重要，如何解決科技與經濟之間的“兩張皮”，促使科技成果快速轉化為經濟效益和社會效益，以及探析其演化和發展趨勢，這將成為日后必須關注的重點問題。科技成果轉化的概念分為廣義和狹義，廣義上是指從知識生產至最終形成生產力的這一完整的創新轉化過程;狹義上是指通過對科學研究與技術開發所產生的具有使用價值的科技成果進行后續實驗、開發、應用、推廣直至形成新產品、新工藝、新材料等一系列過程，以此提高生產力水平[1]。科技成果轉化競爭力是創新資源、科技創新能力、成果轉化能力和效率等綜合能力的體現，是推動經濟增長的源動力。國外學者對科技成果轉化的研究較早，Sohn等通過建立DEA模型研究了科技成果轉化效率[2]。Rory通過美國1950—2001的面板數據從資源、商業、金融、制度、人力資本和知識溢出效果等方面對美國校企合作的轉化績效展開研究[3]。而國內學者主要關注科技創新能力及成果轉化評價方面。楊志恒等通過分析我國技術創新成果轉化現狀和存在問題從理念和體制保障角度尋求破解技術創新成果轉化“難”的路徑[4]。蔣科兵等分析高校科研成果轉化率偏低的體制和政策等社會因素及科研人員自身因素，并提出相應對策[5]。現有研究對于科技成果轉化綜合評價方面大多采用DEA法、相關分析法、灰色關聯度評價等，多是靜態評價而忽略了空間上的關聯和態勢演化，對于科技成果轉化競爭力的動態演化更是分析不足。因此，文章系統性地從態勢演化層面對科技成果轉化競爭力展開研究。生態位（Niche）指恰好被一個種或一個亞種所占據的最后分布單位，如營養生態位、超體積生態位、擴展的生態位及態勢生態位等均是最具代表性的概念[6]。生態位理論早已運用到經濟管理研究中，Lopolito等利用技術生態位研究了社會技術轉型路徑和創新基礎的形成[7]。萬倫來基于企業生態位的內涵，將其剖析為生存力、發展力和競爭力3個層面，并對企業生態位進行綜合評價[8]。周青等基于生態位模型，從生態位適宜度和進化動量維度測度了城市創新潛力[9]。田家林等基于產業生態視角對長三角區域的生產性服務業進行了生態位比較[10]。因此，文中將從生態位視角切入，以長三角地區為生態系統，構建科技成果轉化競爭力評價指標體系，基于“態”和“勢”演化，運用綜合生態位、生態位寬度和障礙因子3個模型來研究長三角地區各省（市）科技成果轉化競爭力的相對水平和發展趨勢。希冀為加快科技成果轉化步伐、營造科技成果轉化新局面提供有益參考。

1 評價指標體系及模型

1.1 指標選取Hanken提出用“序參量”這一概念來反映系統有序變化程度，通過衡量序參量可有效檢測系統發展程度和所處階段[11]，而系統生態位序參量的變化將引起子系統乃至整個生態系統的變化。程乾等結合生態位理論和波特鉆石模型，將生態位序參量劃分為需求條件、生產要素、相關產業和支持產業及企業4個維度[12];胡曉輝等結合Hutchinson的多維超體積生態位概念將其分為社會維、經濟維和資源維3個生態位維度[13]。基于上述研究，文中將結合現有文獻[14-17]，并采用德爾菲法對有關指標進行增添或刪減，同時根據數據的可獲得性、相關性和可操作性等特點，構建包括資源、能力、效益3個維度18個指標的科技成果轉化競爭力評價指標體系（見表1）。主要以長三角地區4個省（市）為樣本，選取2014—2018年《中國科技統計年鑒》《中國區域創新能力評價報告》及4個省（市）統計年鑒的相關數據，綜合評價各省（市）科技成果轉化競爭力水平及演化趨勢。

1.2 模型構建

1.2.1 生態位態勢模型基于現有研究[18]，文中采用熵值法處理數據，進而計算各指標權重的大小，避免排序的主觀性，使各指標的排序和重要性保持一致。依據生態位理論，生態位包括兩方面：一是生物單元的狀態;二是生物單元對環境現實影響或支配的能力，前者為生態位中的“態”，后者為“勢”[19]。因此，長三角地區各省（市）可視為生態系統中的生物單元，并賦予“態”和“勢”兩種特征。其中，“態”為科技成果轉化競爭力的現有狀態（如資源存量、經濟發展水平、科學技術水平等），代表科技成果的存量和水平，是以往學習、成長及與周圍環境相互作用的積累結果;“勢”為科技成果轉化的影響力和支配力（如經濟增長率、資金投入強度、環境改善水平等），代表未來發展的增量和潛力。基于生態位理論，構建科技成果轉化競爭力生態位態勢模型，具體公式如下

（2）式中：Mij為綜合生態位;Nij為每個評價對象要素的生態位;n為因子個數;j為評價對象的個數。生態位值大小在0～1之間，越接近1則表明評價對象在生態系統中的競爭力越強，作用越明顯。

1.2.2 生態位寬度模型生態位寬度是指多維空間中的一物種或群落所利用有限資源的比例，其寬度越寬，則特征化程度越高[20-21]。生態位及生態位寬度的取值均在[0，1]之間，且生態位寬度值越大（即接近1），表明評價對象資源利用總和達到最大化，競爭力顯著增強，其支配力和影響力也就越高;反之則反。對于生態位寬度的計算采用改進的Shannon生態位寬度模型[22-23]

（3）式中：A為評價對象的科技成果轉化競爭力生態位寬度值;Pj為指標j占評價指標的比重，其大小為指標的資源占有比乘以權重。

1.2.3 障礙因子診斷模型研究長三角地區科技成果轉化競爭力的目的不僅在于對其動態演化評價，還要對科技成果轉化競爭力進行病理診斷，厘清束縛科技成果轉化競爭力的約束因子，以便可以針對性地提升科技成果轉化競爭力水平。障礙因子診斷模型是基于定量分析來進行病理診斷，并挖掘事物發展過程中的主要障礙因素。為此，通過參考已有研究引入障礙度診斷模型[24-25]，其計算公式如下

2 實證研究

2.1 長三角地區科技成果轉化競爭力生態位值為了體現長三角地區科技成果轉化競爭力的時序變化，文中將以各省份2014—2018年5年的數據作為“態”的度量，并把每一年較前一年的增長量作為“勢”的度量，且量綱轉化系數為1.通過上述公式（1）、（2）可計算出各年度長三角地區科技成果轉化競爭力3個維度的生態位和綜合生態位及排名情況，具體結果見表2和圖1-3.

2.1.1 綜合生態位“態勢”從綜合生態位來看，2014—2018年這5年間，

長三角地區各省（市）科技成果轉化競爭力綜合生態位值中：上海呈現出不斷下降態勢;江蘇和浙江的綜合生態位值隨時序變化而保持相對平穩的態勢，分別穩定在0.27和0.21左右;只有安徽綜合生態位值呈現上升態勢，從2014年占長三角地區的14%升至2018年的18%，并不斷縮小與其他省（市）的差距。綜合生態位值處于0.25～0.40區間

的有上海和江蘇，處于0.10～0.25區間的有浙江和安徽，其值的整體范圍呈現出由上海核心源向四周遞減，這表明長三角地區各省（市）科技成果轉化競爭力綜合生態位具有顯著層次性，上海科技成果轉

化競爭力最強，在長三角地區中占據明顯優勢，發揮著強大影響力，江蘇次之，浙江和安徽相對較弱，與前兩者差距顯著。

上述變化的主要原因有

1）上海和江蘇綜合科技創新指數在長三角地區處于領先地位，科技成果的存量和轉化水平較高，促使其綜合生態位值在長三角地區相對保持較高。然而，一方面，上海創新資源豐富，研發投入與技術創新產出規模在全國處于前列，高新技術產業發達且承載力強，對經濟發展貢獻較大，但另一方面其融資市場供求錯位，并受到政府財政預算的約束而缺乏普惠性，加之商務成本居高不下，拉低科技成果轉化效率，影響科技創新產出[26]。

2）浙江和安徽的綜合科技創新水平指數低于上海和江蘇，科技成果轉化平臺建設相對滯后，科技服務業發展不充分，影響了可轉化的高質量科技成果;但近年來，隨著自主創新綜合試驗區的建設和完善，安徽形成科技創新新局面，創新投入持續增加、創新平臺建設初具規模，促使科技成果產出不斷增加。

2.1.2 維度生態位“態勢”從各維度生態位來看，5年間，長三角地區各省（市）科技成果轉化競爭力轉化資源維、支撐能力維和轉化效益維排名基本對應其綜合生態位次序。上海在資源、能力和效益維度生態位上均超過0.30，始終保持領先;江蘇次之，各維度生態位平均值范圍維持在0.25～0.29之間;浙江各維度生態位差異較大，資源和效益維度生態位平均值分別約為0.26和0.22，而能力維生態位平均值約為0.15;安徽在資源和效益維度生態位上處于末位，僅能力維有所提升。綜合來看，其中變化最明顯的實屬支撐能力維，上海雖保持領先地位卻呈現下降態勢，江蘇保持相對平穩態勢，浙江出現不同程度波動而被安徽實現“彎道超車”，同時安徽還保持持續上升態勢。主要因為上海市科技中介服務載體能力差異顯著、支撐不足、發展不完善，影響科技成果轉化的服務能力、市場化水平和國際化程度，無法滿足科技成果產業化的實際需求[27];而安徽省近年來不斷加大原始創新力度，涌現豐富新成果，技術市場表現搶眼，成交額和成交量不斷上升，并積極推動長三角協同創新“一體化”。

2.2 長三角地區科技成果轉化競爭力生態寬度

2.2.1 生態位寬度演化分析長三角地區各省（市）在同一生態系統中相互競爭而爭奪稀缺資源，并通過成果產出擴大自身影響力。為了分析其競爭力相對地位情況，用式（3）計算出該地區各省（市）科技成果轉化競爭力生態位（見表3和圖4）。由結果可知，從2014—2018年以來，長三角地區各省（市）的科技成果轉化競爭力生態位寬度的變化范圍處在0.281 3～0.603 9，不同省（市）的科技成果轉化競爭力生態位寬度差距顯著。其中上海生態位寬度最寬（超過0.50），其卻呈現不斷減少趨勢，而安徽生態位寬度最窄（低于0.35），反而有強勁表現，一直持續增加，浙江和江蘇的生態位寬度保持平穩，波動起伏小。主要原因有：近年來上海科技成果轉化能力明顯改善，但研發投入和財政科技撥款強度較低，成果轉化效益不足、產業化和市場化水平較低[28]，以及成本上漲、城市生態有待改善，研發外包服務向周圍梯度轉移，釋放改革紅利[29]。江蘇、浙江承接上海研發資源的梯度轉移，并保持平穩發展，而安徽不僅吸納周邊省份的創新資源，還積極融入長三角創新平臺建設，堅持“三重一創”、“四個一”創新主平臺，成為原始創新成果策源地，產業技術創新更是百花齊放[30]。

2.2.2 生態位寬度聚類分析為了直觀反映長三角地區科技成果轉化競爭力生態位寬度的整體情況，使用SPSS軟件對生態位寬度值進行系統聚類分析，將其分成3個類型（如圖5所示）：第1類有上海，其科技成果轉化競爭力平均生態位寬度為0.579 1;第2類有江蘇和浙江，其平均生態位寬度分別為0.485 8和0.403 8;第3類有安徽，其平均生態位寬度為0.309 6.分類結果符合其綜合生態位排序，說明科技成果轉化資源占有和利用程度與綜合實力有關。而且根據各省（市）科技成果轉化競爭力的實際情況和生態位寬度聚類結果，一定程度上可說明該地區科技成果轉化競爭力存在較大差異，相互間成果轉化水平的不平衡性顯著，呈現出核心—邊緣結構[31]，即以上海為核心，江蘇和浙江為次核心，安徽為邊緣的層次性空間結構，其中核心居于支配地位，邊緣的發展依賴核心。

2.3.1 普遍性障礙因子

隨時序變化，長三角地區各省（市）科技成果轉化競爭力主要障礙因子存在普遍性。其中，R&D經費支出與GDP比值C4，萬人國際科技論文數C7，萬人輸出技術成交額C10，技術市場成交合同數C11，研究與開發機構數C12，新產品銷售收入占主營業務收入比重C15和勞動生產率C16均覆蓋了長三角大部分省，說明這些障礙因子已成為影響長三角地區整體科技成果轉化競爭力水平的普遍問題。其中，江蘇、浙江和安徽排名最高的障礙因子都是C10，但其障礙度在三省的差異顯著并呈現“V”形動態變化，變化范圍分別是江蘇為7.04～21.48，浙江為9.13～18.98，安徽則為8.65～11.93;同時各省其余障礙因子障礙度也有不同程度的降低。

2.3.2 差異性障礙因子

科技成果轉化競爭力主要障礙因子也存在差異性。2014—2018年以來，核心區（上海）專業技術人員C2和企業R&D研究人員占比重C3等較低，區別于次核心區（江蘇和浙江）和邊緣區（安徽），集中反映在人力資源成本高，科技服務支撐不足進而導致成果市場疲軟，效益低迷。而在次核心區及邊緣區中，浙江的科學研究與技術服務業新增固定資產占比重C13和高技術產品出口額占商品出口額比重C14等障礙度較高，與其他省市差別顯著。同時江蘇、浙江和安徽與核心區上海相比，其差異性障礙因子主要集中反映在資金投入和成果供給不足，科技支持不到位，影響成果產出而出現市場表現不佳、轉化效益較低。

3 結論與建議

3.1 結論文中基于生態位理論，從生態位視角出發，以長三角地區4個省（市）為研究對象，構建包含資源、能力、效益3個維度的科技成果轉化競爭力評價指標體系，利用2014—2018年數據，通過綜合生態位、生態位寬度和障礙因子3個層面進行實證研究。結合綜合生態位和生態位寬度聚類，根據核心—邊緣理論將長三角4省（市）劃分為3種類型，即以上海為核心，江蘇和浙江為次核心，安徽為邊緣。研究結果進一步表明，隨時序變化，長三角地區各省（市）科技成果轉化競爭力。

1）綜合生態位值方面，由于各省市創新要素配置的不同導致其波動態勢存在差異，江蘇和浙江保持相對平穩的態勢，上海呈現不斷下降態勢，僅安徽呈現上升態勢，且其范圍整體呈現出由上海核心源向四周遞減。

2）生態位寬度方面，研發資源的梯度轉移和創新成本差異使得不同省域生態位寬度差距顯著，上海生態位寬度值最寬，但呈現不斷減少趨勢，安徽最窄卻保持增長趨勢，其余地區相對平穩。

3）主要障礙因子方面，既有普遍性，也有差異性。R&D經費、技術市場交易、論文產出、研發機構數、新產品銷售及勞動生產率等方面均普遍影響長三角地區科技成果轉化競爭力水平;同時，核心區人才成本高及科技服務支撐與現實發展脫節，導致成果市場表現疲軟，而次核心區和邊緣區資金和成果投入不足，且轉化效益較低。

3.2 建議根據實證結果不難發現，長三角地區差異化的資源分配和政策傾向鑄就了核心區（上海）成為地區增長極，通過極化效應匯聚了大量的技術、資本、人才等資源，但同時也提高了核心區的商務成本，而次核心和邊緣區吸納力不足，資源要素分配不均，導致科技成果轉化嚴重滯后;然而核心區的溢出效應也給周圍地區帶來知識、技術和經濟方面的收益。因此，為進一步提高長三角地區科技成果轉化效率，促使科技成果轉化達到更高層次，各省（市）應采取合適的競爭策略。

1）核心和次核心區科技成果轉化競爭力較強，其應采取生態位拓展策略，以拓展生態位和調整生態位為主，通過提供優惠政策來降低創新的商務成本，同時改善研究人員的工作和生活條件來吸納高水平人才，進而完善創新服務平臺，提升成果轉化穩度和速度，并發揮溢出效應來輻射帶動周圍區域。

2）邊緣區的科技成果轉化競爭力相對較弱，其應采取生態位錯位競爭策略，以空間和時間上的錯位為主，根據生態環境和資源成本等優勢來實施綠色創新、生態創新，結合科教城市優勢來提高綠色科技成果產出及轉化水平，與其他分區錯位分離，推動科技成果轉化水平的差異化發展。

3）各省（市）還應積極采取虛擬生態位策略，整合內外部的知識、技術等生態資源，發揮國際技術轉移東部中心優勢，共同設立高校成果轉化基金，打造長三角科技成果轉化平臺及全鏈條生態體系，拓展生態位空間。

參考文獻：

[1] 賀德方.對科技成果及科技成果轉化若干基本概念的辨析與思考[J].中國軟科學，2011（11）：1-7.[2]

Sohn S Y，Moon T H.Decision tree based on data envelopment analysis for effective technology commercialization[J].Expert Systems with Applications，2004，26（02）：279-284.

[3]OShea R P，Allen T J，Chevalier A，et al.Entrepreneurial orientation，technology transfer and spinoff performance of U.S.universities[J].Research Policy，2005，34（07）：994-1009.

[4]楊志恒，劉 猛，鄒嘉琦，等.我國技術創新成果轉化現狀與難題破解[J].技術與創新管理，2016，37（01）：39-42.

[5]蔣科兵，劉期達.高校科研成果轉化率偏低原因初探[J].技術與創新管理，2013，34（03）：201-204.

[6]朱金兆，朱清科.生態位理論及其測度研究進展[J].北京林業大學學報，2003（01）：100-107.

[7]Lopolito A，Morone P，Sisto R.Innovation niches and socio-technical transition：A case study of bio-refinery production[J].Futures，2011，43（01）：27-38.[8]萬倫來.企業生態位及其評價方法研究[J].中國軟科學，2004（01）：73-78.

[9]周 青，何 錚，張潔音.城市創新潛力測度——基于浙江省地級市的實證分析[J].技術經濟，2015，34（06）：77-84.

[10]田家林，韓 鋒.長三角地區生產性服務業群內生態位比較——基于產業生態視角[J].科技進步與對策，2012，29（01）：46-53.

[11]顏愛民.企業生態位評價指標及模型構建研究[J].科技進步與對策，2007（07）：156-160.

[12]程 乾，方 琳.生態位視角下長三角文化旅游創意產業競爭力評價模型構建及實證[J].經濟地理，2015，35（07）：183-189.

[13]胡曉輝，杜德斌.城市科技競爭力的生態位評價研究——以浙江省11市為例[J].科技進步與對策，2012，29（12）：36-40.

[14]蔡躍洲.科技成果轉化的內涵邊界與統計測度[J].科學學研究，2015，33（01）：37-44.

[15]唐五湘.科技成果轉化績效評價指標體系的比較分析[J].工業技術經濟，2017，36（01）：61-67.

[16]楊仲基，王宏起，武建龍.利益相關者視角下區域科技成果轉化能力評價及實證研究[J].工業技術經濟，2018，37（01）：153-160.

[17]朱曉俊，趙 栩，邢智倉.我國科技成果轉化水平的省際比較研究[J].科學管理研究，2018，36（04）：21-24.

[18]朱喜安，魏國棟.熵值法中無量綱化方法優良標準的探討[J].統計與決策，2015（02）：12-15.

[19]朱春全.生態位態勢理論與擴充假說[J].生態學報，1997（03）：324-332.

[20]余世孝.物種多維生態位寬度測度[J].生態學報，1994（01）：32-39.

[21]張光明，謝壽昌.生態位概念演變與展望[J].生態學雜志，1997（06）：47-52.[22]Weaver W，Shannon C E.The mathematical theory of communication[M].IL：University of Illinois Press Champaign，1963.

[23]楊玄酯，羅 巍，唐 震.生態位視角下長江經濟帶科技創新競爭力評價及演化[J].軟科學，2019，33（07）：8-14.

[24]彭補拙，安旭東，陳 浮，等.長江三角洲土地資源可持續利用研究[J].自然資源學報，2001，16（04）：305-312.

[25]雷勛平，Qiu R，劉 勇.基于熵權TOPSIS模型的區域土地利用績效評價及障礙因子診斷[J].農業工程學報，2016，32（13）：243-253.

[26]李耀華.降低上海科技創新成本的探討[J].上海經濟研究，2015（12）：71-78.[27]石明虹.上海建設科技創新中心的創新創業環境政策落實跟蹤研究[J].科學發展，2017（08）：15-22.

[28]劉永千.科技成果轉化能力評價研究：以上海市為例[J].中國科技論壇，2017（01）：12-18.

[29]尚慶琛.上海研發外包融合發展的戰略思考：必要性、可行性和策略[J].中國科技論壇，2016（06）：62-68.

[30]夏 輯.安徽省大力推進創新型省份建設[J].安徽科技，2018（04）：8-10.[31]汪宇明.核心—邊緣理論在區域旅游規劃中的運用[J].經濟地理，2002（03）：372-375.

（責任編輯：嚴 焱）