長三角一體化區域創新生態系統動態演化研究
——基于創新種群異質性與共生性視角

武 翠，譚清美

(1. 南京航空航天大學 經濟與管理學院，江蘇 南京 211106；2.江蘇省軍民融合產業發展研究中心，江蘇 南京 211106)

0 引言

近年來，新一輪科技革命和產業變革正在全世界范圍內孕育興起。美國、德國等發達國家正積極推行和實施“工業4.0”、“再工業化”等新工業創新計劃，尋找科技創新突破口，搶占未來發展先機。中國則推出“中國制造2025”，積極實施創新驅動發展戰略。2018年，習近平總書記在首屆中國國際進口博覽會上發表主旨演講時，宣布長江三角洲區域一體化上升為國家戰略。為擺脫工業企業在全球競爭中的“低端鎖定”處境[1]，不斷向更高價值鏈躍升，長三角區域需提高原始創新和集成創新能力，全面加快創新驅動轉型發展。提高長三角區域集成創新能力，需打造多主體協同共生的創新生態系統[2]。然而，我國創新生態系統面臨創新要素孤島化、碎片化和機械拼湊化等問題[3]，創新各環節之間協同共生水平不高。有研究表明，創新生態系統運行過程中，知識創新階段和產品創新階段存在效率失衡，即研發效率與轉化效率不匹配[4]。換言之，創新價值鏈上游的知識創新種群未能及時獲取和響應市場需求，影響到創新成果的市場化和商業化價值；創新鏈下游的產品創新種群缺乏有效的技術和人才供給，導致產品創新效率不高；創新價值鏈中游的科技中介服務機構目標模糊，未能有效促進創新成果與現實生產力有效對接。可見，創新生態系統的持續健康發展，既需要有貫穿創新價值鏈上、中、下游的異質性創新種群，更需要異質性創新種群間的高度協同共生。

因此，本文從創新種群異質性和共生性角度構建長三角一體化區域創新生態系統共生理論和博弈模型，運用Lotka-Volterra模型和復合系統協同度模型，分別測算長三角一體化區域創新生態系統中創新鏈上游知識創新種群、創新鏈中游科技中介服務機構種群和創新鏈下游產品創新種群的橫向與縱向共生度。本研究對長三角區域落實創新成果同產業對接、創新項目同現實生產力對接，加速人才、科技與產業融合具有重要現實意義。

1 文獻述評

創新生態系統一直是政府和學者關注與研究的重點。從概念厘清[5]到演化運行[6]，從績效評估[7]到經濟價值[8]，成果頗為豐富。本文主要從創新種群異質性和共生性角度梳理區域創新生態系統動態演化的研究成果。

創新種群的異質性主要從其組成結構上看，創新生態系統組成的基本要素是物種，如企業、大學、科研機構、政府等，物種聯結形成各種群落，物種和群落在共生競合的相互作用中動態演化，并形成系統整體演化[5]。李曉鋒(2018)提出要強化產業鏈、創新鏈、資金鏈和服務鏈融合，以此提升創新生態系統能級，并認為“四鏈”融合本質是不同創新種群，如企業、高校、科研院所、中介機構、服務機構等之間協作、協同深化的過程；張小燕和李曉娣[9]將創新生態系統種群分為研發創新種群、應用生產種群和商業化種群；吳菲菲等[10]在傳統三螺旋理論基礎上，融入社會公眾，與政府、企業、高校、科研機構以及科技企業孵化器等構建了四螺旋創新生態系統。可見，多樣性和異質性是創新生態系統中創新種群的重要特征。

從創新種群共生性研究上看，創新種群協同共生是創新生態系統形成的重要條件[11]，也是創新生態系統向更高階演化的保障。創新生態系統共生性研究方法主要有Lotka-Volterra模型、復合系統協同度模型和演化博弈模型。歐忠輝等[16]通過Lotka-Volterra模型測算出核心企業與配套組織之間的共生系數，認為互惠共生是創新生態系統共生單元演化的最佳方向，應將寄生共生和偏利共生模式轉換到互惠共生模式。復雜系統的協同思想與創新生態系統要素間共生關系具有一定理論銜接性[12]。李曉娣等(2018)采用該模型測算了我國內地30個省市的區域創新生態系統共生度，發現區域共生性差異較大；王旭娜等[13]運用動態博弈方法設計了創新生態系統中企業方和研發機構方的博弈模型；魏云鳳等[14]通過演化博弈實證分析發現，主體間協同的前提是協同收益高于協同成本，主體間的信任程度和機會主義傾向會影響協同狀態。綜上所述，無論采用何種模型，結論均強調創新主體協同共生的重要性。但較少有學者將橫向與縱向結合進行共生性測度研究。

上述文獻豐富了創新生態系統共生演化研究。然而，有關創新生態系統動態演化研究仍存在以下不足：①大多以國家為樣本，缺乏對具體區域創新生態系統動態演化的研究；②在研究創新生態系統動態演化時，大多重視知識創新種群和產品創新種群，而忽略二者之間的創新中介，即科技中介服務種群；③在創新種群共生性測度上，較少有學者將橫向與縱向結合進行研究。基于此，本文以長三角一體化區域創新生態系統為研究對象，借鑒創新價值鏈上、中、下游劃分方法[15]，將創新種群劃分為創新鏈上游知識創新種群、創新鏈中游科技中介服務種群和創新鏈下游產品創新種群，采用Lotka-Volterra模型和復合系統協同度模型，對創新種群的共生性水平進行橫向與縱向測算。其中，橫向共生度測算是指測算不同創新種群間的共生度，縱向共生度測算是指從時間維度上測算“三省一市”創新種群整體共生度。這也是本文最為重要的創新價值。

2 長三角一體化區域創新生態系統動態演化理論模型

異質性的創新種群擁有多樣化創新資源，創新資源是創新生態系統不斷發展的動力源泉。例如，高校、科研院所等知識創新種群擁有人才、知識、大型科研儀器設備等資源；企業等產品創新種群擁有資金、市場需求等資源；孵化器等科技中介服務機構種群擁有各種投融資信息、創業場地、技術咨詢等資源。這些異質性資源只有通過高效的互動、協同和共生才能促使區域創新生態系統不斷向高階演化[16]。因此，本文從異質性種群結構和共生性兩個角度構建長三角一體化區域創新生態系統動態演化理論模型。

2.1 長三角一體化區域創新生態系統異質性創新種群結構模型

本文借助創新價值鏈，將長三角創新生態系統中的創新種群分為創新生產者、創新中介者和創新消費者，分別位于價值鏈的上、中、下游。創新種群及其功能見圖1。

創新生產者位于創新價值鏈上游，主要包括高校和科研院所。創新生產者擁有雄厚的智力資源、巨額的科研投入及先進的科研設備，主要承擔基礎研究、應用研究等研發環節工作，為創新生態系統提供原動力[17]。創新中介者位于創新價值鏈中游，主要包括技術市場、科技企業孵化器、國家大學科技園等。創新中介者在創新生態系統中主要承擔紐帶和橋梁作用，為高校、科研院所和企業提供知識產權、技術交易等信息服務，以滿足科技創新需求，促進科技成果研發、轉化和產業化為目標。創新消費者位于創新價值鏈下游，主要包括高新技術企業、規模以上工業企業等，主要負責吸收和消化創新價值鏈上游的初級創新成果，實現成果的再創新和再增值，面向市場進行產品創新。

圖1 異質性創新種群結構及其功能

2.2 長三角一體化區域創新生態系統創新種群共生性模型

從宏觀上看，長三角一體化區域創新生態系統協同共生如圖2所示。長三角一體化合作協同機制經歷了從三級協作到合署辦公的過程，并成立了長三角區域合作辦公室，其職責之一是為區域協同創新發展提供方向引導、資金和政策支持等。創新體系是產業鏈、創新鏈和價值鏈“三鏈融合”的系統工程。本文認為，隨著長三角區域一體化深度發展、“新基建”日益完善，“三條鏈”必然轉向“三張網”，即產業網絡化集成、創新網絡化集成和價值網絡化集成，并覆蓋至長三角“三省一市”整個產業鏈和創新鏈上下游企業。“三張網”可以憑借比較優勢為創新種群以較低的交易成本匹配合適的協作對象，有助于創新種群開展跨區域協作。具體來說，產品創新種群離終端市場最為接近，熟悉最新的市場產品和服務需求，由此產生新的研發需求，研發需求又通過產業網絡和創新網絡傳遞給同區域或跨區域的知識創新種群或科技中介服務種群。基于技術優勢、交易成本、合作傾向、地方政府政策優惠等考慮，產品創新種群可借助科技中介服務種群尋找到合適的知識創新種群，三方簽訂合作協議，待技術成果發明成功后，三方進行成果轉移和版稅等利潤分配。如果企業與高校或科研機構方有過合作基礎，也可直接開展產學研合作。“三條鏈”向“三張網”過渡離不開體制機制、人才保障和網絡信息技術支持。體制機制主要包括科研體制建設、利益分配機制、技術共享機制。其中，科研體制建設方面，允許和鼓勵高校院所的研究人員去企業兼職鍛煉，熟悉市場動態；利益分配機制方面，明確創新種群的利益訴求，消除行政區劃壁壘，注重利益分配與保障的頂層設計，建立合理、明確的利益分配協調機制；技術共享機制方面，尤其注重重大關鍵技術共享機制的建設與完善，同時還包括契約等規則體系建設。人才保障主要包括以下幾個方面：進行戶籍制度改革，保障人才要素流通；構建開放的人才引進機制，激發人才活力，為區域創新發展注入源動力；組建跨區域創新團隊，突破本土人才發展空間。“三條鏈”轉向“三張網”發展需要網絡信息技術支持，如智能生產與服務網絡體系[17]、產業平臺化、信息數據庫和“新基建”，其旨在連接各類創新種群閑置的生產資料，使市場信息透明化和資源使用效率最大化，從而大大降低創新種群的信息搜尋成本，節約創新種群協作共生交易成本。

圖2 長三角一體化區域創新種群共生模型(宏觀視角)

從微觀上看，長三角一體化區域創新生態系統協同共生模型如圖3所示。在單一區域內，上、中、下游創新種群并非彼此獨立存在，三者之間保持人才、技術、資金等創新要素和市場研發需求流通。創新種群如高校、科技企業孵化器、高新技術企業等只能通過內部協作尋求利潤最大化。該情境下必然存在著研發需求與供給不匹配、交易成本高昂等弊端。隨著信息化發展，智能生產與服務網絡體系逐步完善，基于比較優勢和交易費用等考慮，單一區域中的各創新種群開始尋求其它區域的合作種群，以追求利潤最大化，形成跨區域和跨種群創新協同。首先，對于上游創新種群而言，高校和科研院所可開展各種形式的跨區域科技合作，建立企業、高校和科研院所開放科研設施的科學運行機制[18]。其次，對于中游創新種群而言，“三省一市”的創新中介可協作推進跨區域創新公共服務項目建設，完善跨區域、開放共享的大學科技園、科技企業孵化器等載體運行機制，提高科學資源利用效率。最后，對于下游創新種群而言，基于各個城市的資源差異與比較優勢，科學定位城市間的專業化分工，形成各有側重、互相補充、互為配套的產業布局，強化集團作戰意識[18]。隨著政府相關政策推出以及創新要素集聚，區域之間的創新協作仍然會繼續向外延伸，發展成為多區域、多種群協作共生模型。如上海、南京、臺州、合肥等地以汽車制造業為支柱產業，常州、寧波和蕪湖的汽車零部件等配套業蓬勃發展。因此，在長三角一體化區域創新生態系統中，上述城市可以實現跨區域、跨種群聯動發展，加快創新要素和資源向區域特色產業集聚，形成覆蓋上、中、下游的汽車產業鏈集群，避免重復購置和閑置浪費。

從“點線面”跨區域和跨種群演化視角看，長三角一體化區域創新生態系統協同共生模型如圖4所示。從左至右，最左邊為“點”，即區域A內部創新種群進行人才、技術和信息等創新資源協作，實現區域A內部創新生態系統共生。如上所述，此種情況下必然會存在市場研發需求與研發供給不匹配、研發周期長且費用高等問題。因此，隨著信息化以及智能生產與服務網絡體系的發展，區域A必然會基于比較優勢和交易費用等因素的考慮，尋求更大范圍的合作種群，開啟區域之間、種群之間“線”的創新協作，以追求利潤最大化。隨著“三條鏈”向“三張網”縱深發展，創新網絡、產業網絡和價值網絡會逐步覆蓋至產業鏈與創新鏈上、中、下游各個企業。因此，“線”層面的區域間創新生態系統必然會轉向“面”層面的區域間創新生態系統。長三角一體化區域創新生態系統將打通上海、江蘇、浙江和安徽的創新生態系統，“同下一盤棋”，打造長三角區域創新共同體。

3 長三角一體化區域創新生態系統動態演化博弈模型

在上述理論模型基礎上，本文以創新鏈上游的知識創新種群和創新鏈下游的產品創新種群為例，運用博弈模型[19]刻畫長三角一體化區域創新生態系統協作共生的條件。知識創新種群與科技中介服務種群、科技中介服務種群與產品創新種群兩組種群博弈可參考此過程，在此不再贅述。

本文假設：首先，知識創新種群和產品創新種群在創新資源與創新能力上存在一定差異，將此博弈過程設定為非對稱博弈。其次，知識創新種群采取協作的比例是p，采取不協作的比例是1-p；產品創新種群采取協作的比例是q，采取不協作的比例是1-q，其中0≤p≤1,0≤q≤1。最后，為便于計算，設博弈雙方基于各自技術優勢可獲得基本收益為W1和W2。當采取協作策略時，在正常收益基礎上增加合作收益R，設博弈雙方收益分配系數分別為λ,1-λ，則知識創新種群和產品創新種群分別獲得λR與(1-λ)R的收益。如有一方中途采取不協作策略，一方采取協作策略，則協作方仍會產生協作成本，不協作方獲得“搭便車”收益M，分別為M1和M2，其中M

圖3 長三角一體化區域創新種群共生模型(微觀視角)

圖4 長三角一體化區域創新種群共生模型(跨區域與跨種群演化視角)

表1 創新生態系統中知識與產品創新種群非對稱合作博弈收益矩陣

由上述收益矩陣可計算出知識創新種群位置協作和不協作兩類博弈方的期望得益、群體平均期望得益分別為：

μ11=W1-C1+qλR

(1)

μ12=W1+qM1

(2)

(3)

同理，可計算出產品創新種群位置協作和不協作兩類博弈方的期望得益、群體平均期望得益分別為：

μ21=P(1-λ)R+W2-C2

(4)

μ22=PM2+W2

(5)

(6)

基于上式，可分別得到知識創新種群和產品創新種群的復制動態方程為：

(7)

(8)

從上述復制動態方程可知，知識創新種群采取協作策略的變化率與博弈雙方合作收益R、收益分配系數λ以及產品創新種群采取協作策略比例q成正比，與協作成本C1和“搭便車”收益M1成反比。同理，產品創新種群采取協作策略的變化率與博弈雙方合作收益R、收益分配系數(1-λ)以及知識創新種群采取協作策略比例p成正比，與協作成本C2和“搭便車”收益M2成反比。

根據式(7)、(8)構成的二維動力系統可知，該博弈有5個均衡點，分別為O(0,0)、A(1,0)、B(0,1)、C(1,1)和D(C2/[(1-λ)R-M2]C1/(λR-M1))。動態演化如圖5所示，創新生態系統中創新種群的協作演化可能趨向于完全合作(C點)，也可能趨向于完全不合作(O點)。演化路徑和演化結果受到合作收益、協作成本、收益分配系數等參數影響。當創新種群合作收益越大、協作成本越低時，ADBC部分面積就越大，合作行為將逐漸收斂于點C，即選擇(協作，協作)策略。換言之，為了向(協作，協作)策略靠近，必須確保合作收益高于協作成本，而滿足該條件的前提是創新種群高度共生。原因有二：①高度共生的創新生態系統交易成本更低，如信息搜尋成本、談判成本和監督成本等；②創新種群之間是一種利益共同體關系，在利益一致性驅動下，每個創新種群都致力于創新研發，追求系統整體以及個體利益最大化。因此，必須進一步研究長三角創新生態系統種群共生性發展現狀，為長三角創新生態系統共生發展提供決策依據。

圖5 長三角一體化區域創新生態系統動態演化

4 研究設計

4.1 變量與測度

考慮到測度指標的多樣性和權威性，本文借鑒創新生態理論、創新價值鏈理論等，參考創新價值鏈[20]、科技企業孵化器[21]等評價指標，遵循全面性、科學性和數據可得性等原則，選取長三角一體化區域創新生態系統共生性指標，具體見表2。

(1)創新鏈上游創新生產者的知識創新種群。主要成員包括高等院校及科研機構等，選取的指標有R&D活動人員折合全時當量、R&D經費內部支出、有效發明專利數和發表科技論文數量。前兩者主要表示創新生產者研發人力和財力投入，后兩者反映創新生產者知識創新成果。

(2)創新鏈中游創新中介者的科技中介服務種群。基于數據可得性，本文選定國家級科技企業孵化器、國家大學科技園和技術市場衡量創新鏈中游創新中介者的科技中介服務種群。其中，國家級科技企業孵化器評價指標基于資金、人力和績效維度，選取孵化器總收入、創業導師人數和累計畢業企業數；國家大學科技園評價指標選取孵化基金總額、年末固定資產凈值和累計畢業企業數；選取技術市場合同成交金額反映技術市場發展水平。

(3)創新鏈下游創新消費者的產品創新種群。主要包括規模以上工業企業及高新技術企業等。選取的指標有R&D活動人員折合全時當量、R&D經費內部支出、新產品開發經費支出、技術經費支出，分別反映高新技術企業和規模以上工業企業在產品創新環節的人力、資金和技術投入，并通過新產品銷售收入反映創新成果的市場化和商業化程度。其中，技術經費支出包含引進技術經費支出、消化吸收經費支出、技術改造經費支出和購買國內技術經費支出。

4.2 長三角一體化區域創新生態系統種群共生性橫向測算

Lotka-Volterra模型在生態學領域用于描述自然種群互動關系，近年來被引入創新生態管理領域，描述創新生態系統種群共生互動關系[22]。長三角一體化創新生態系統中創新鏈的行為種群符合生物群落競爭共生生態特征。由于本文涉及創新鏈上游知識創新種群、創新鏈中游科技中介服務種群以及創新鏈下游產品創新種群，因此構建Lotka-Volterra三維協同競爭模型。

(9)

其中，s1、s2和s3分別指代創新鏈上游知識創新種群系統、創新鏈中游科技中介服務種群系統以及創新鏈下游產品創新種群系統，r1、r2和r3分別為上述3個系統的內生增長率，N1、N2和N3指3個系統的創新極限；bij(i≠j)表示種群i與j之間的共生系數。當bij<0時，j系統對i系統表現出正向促進作用；當bij>0時，表現為負向抑制作用；當bij=0時，表明系統間無影響。

為了方便Lotka-Volterra的求解，本文借鑒Wu & Wang[23]的方法，基于灰導數與偶對數的映射關系，運用灰色估計法將上述模型轉換為式(10)。

(10)

然后，根據灰導數與偶對數的映射關系，將式(10)的方程組進行離散化處理，得到式(11)。

為便于運算，將式(11)轉換成矩陣方程形式。

(12)

根據最小二乘準則可得式(13)。

(13)

(14)

為了更直觀地分析長三角區域創新種群互動效應，本文借鑒張小燕和李曉娣[9]的方法，構造互動共生關系指數，用以表示種群間互動對各種群的總體影響系數。

(15)

具體關系判定如表3所示。

表2 長三角創新鏈共生性評價指標體系

表3 長三角創新生態系統種群共生關系解釋

4.3 長三角一體化區域創新生態系統種群共生性縱向測算

基于復雜系統的協同思想，測算長三角區域創新生態系統共生性動態演化。參考孟慶松等[24]提出的復合系統協調度模型，本文將長三角一體化區域創新生態系統視為復合系統s={s1,s2,s3}，其中每個子系統的序參量為X={xij,(i=1,2,3;j=1,2,...,n)}。αij、βij分別為序參量的上限和下限。若序參量為正向指標，則其指標值越大，系統有序程度就越高；反之，若為逆向指標，則取值越大，有序程度越低。共生要素si序參量分量的有序度為：

(16)

上式eij(xij)值越大，表明序參量分量xij對系統有序度貢獻越大。然后，對序參量貢獻進行算術加權，權重通過相關系數矩陣計算得到。各共生要素子系統序參量有序度為：

(17)

最后，假定初始時刻t0與另一時刻t1共生要素有序度分別為e0i(X)和e1i(X)，則符合系統的協同度為：

(18)

其中，參數θ表示正負值，即長三角創新種群共生發展方向。SC∈[-1,1]，數值越大，表明長三角區域創新種群共生程度越高；只有當所有子系統t1有序度高于t0有序度時，系統才處于共生演進狀態，SC>0。

4.4 數據收集與處理

本文指標數據均來源于相應年份的《中國科技統計年鑒》、《中國火炬統計年》和《中國高新技術產業統計年鑒》。由于上游創新種群高校和科研院所、下游創新種群高新技術企業和規模以上工業企業，選取的指標內涵與量綱一致，本文作了合并處理。針對Lotka-Volterra模型，本文首先采用熵權法對2011—2018年“三省一市”的面板數據進行加權擬合，得到知識創新種群、科技中介服務種群和產品創新種群軌跡；針對復合系統協調度模型，本文運用相關系數法計算各序參量分量的權重，見表2。

5 實證分析

5.1 長三角一體化區域創新生態系統創新種群共生性橫向分析

根據公式(9)～(15)，計算得出長三角區域創新系統知識創新種群、科技中介服務種群、產品創新種群間的二維互動系數，具體見表4。上海、江蘇、浙江和安徽創新種群互動關系見圖6。

從知識創新與科技服務種群間的互動關系看，“三省一市”中，江蘇呈現出互惠共生關系；上海和浙江知識創新與科技服務種群作用系數相反，表現為寄生關系；安徽的作用系數均為正，表明知識創新與科技服務呈現為反向抗生關系，群落間互動較差。從知識創新群落與產品創新群落間的互動關系看，上海和安徽互動作用系數為b13<0，b31<0，表明呈現良好的互惠共生關系；江蘇和浙江的知識創新群落與產品創新群落性質相反，為寄生關系。從科技服務群落與產品創新群落間的互動關系看，浙江的互動作用系數為b23<0，b32<0，表明呈現良好的互惠共生關系，安徽呈現出寄生關系，上海和江蘇則表現為反向抑制作用。從共生關系指數看，僅江蘇呈現3種創新群落互惠共生，上海、浙江和安徽都表現出寄生關系。

表4 長三角區域各創新種群共生度

5.2 長三角一體化區域創新生態系統共生性動態演化分析

首先，根據公式(16)，對原始數據進行標準化處理，得到長三角區域創新種群序參量分量的有序度；然后，運用相關系數矩陣求解權重(見表2)，將權重與標準化數據代入公式(17)，得到各創新種群共生要素素質；最后，以2011年為初始年，利用公式(18)計算得到2012—2018年長三角區域創新生態系統共生度，如表5所示。

2012—2018年共生度值顯示，上海和江蘇整體發展勢頭保持一致，共生度均值高于0.4；2012年浙江創新種群共生發展不佳，但后期迅速追趕上上海和江蘇；安徽創新種群共生度雖保持增長態勢，但共生度值低于上海、江蘇和浙江。從均值看，2014—2018年安徽共生度均低于“三省一市”平均水平，有待進一步提升。從空間差異看，變異系數可以反映出長三角“三省一市”創新生態系統共生度的空間差異，變異系數值越小，表示“三省一市”共生度差異越小。可以看出，變異系數在2012年達到1.324，隨后逐年下降，表明長三角創新種群共生度的空間差異正逐步縮小。

圖6 “三省一市”創新種群互動關系

表5 長三角區域“三省一市”2012—2018年共生度

6 研究結論與對策建議

6.1 研究結論

本文從創新種群異質性和共生性角度構建長三角一體化區域創新生態系統動態演化理論和博弈模型，運用Lotka-Volterra模型和復合系統協同度模型，分別測算長三角一體化區域創新生態系統中創新鏈上游知識創新種群、創新鏈中游科技中介服務種群和創新鏈下游產品創新種群的橫向與縱向共生度，得出以下結論：

(1)從構建的理論模型看，創新生態系統動態演化是由系統內異質性創新種群通過互動、協作和共生驅動的。異質性的創新種群主要有知識創新種群、科技中介服務種群以及產品創新種群，三者相輔相成，功能各有定位。知識創新種群主要為高校和科研院所，主要負責知識創新；科技中介服務種群有科技企業孵化器、大學產業園和技術市場等，主要負責推動知識等創新成果與現實生產力對接；產品創新種群是大型企業和高新技術企業等，主要負責創新成果的市場化和商業化，實現創新成果的再創新和再增值。動態演化博弈模型的推演結果表明，為達成多方長久協作目的，需確保合作收益高于協作成本，而滿足該條件的重要前提是創新種群高度共生。

(2)從Lotka-Volterra模型的實證結果看，“三省一市”異質性創新種群互惠共生狀態尚未完全形成。上海、江蘇和浙江的知識創新種群與科技中介服務種群呈互惠、寄生關系，二維互動良好，安徽呈現為反向抗生。“三省一市”知識創新群與產品創新種群的二維共生態勢良好，表現為互惠共生和寄生關系。上海和江蘇的產品創新種群與科技中介服務種群間的共生狀況不容樂觀，表現為反向抗生；浙江和安徽的產品創新種群與科技中介服務種群表現為互惠共生和寄生關系。

(3)從復合系統協調度模型的實證結果看，上海、江蘇、浙江與安徽的共生度逐年增長，共生演化在樣本期內保持良好發展態勢。變異系數逐年遞減表明長三角創新生態系統共生度的空間差異正逐步縮小。同時，“三省一市”創新共生度發展存在不平衡現象。其中，江蘇和浙江創新共生發展領先，上海創新引領作用不夠突出，安徽創新共生度低于“三省一市”平均水平，創新種群共生度有待進一步提升。

6.2 對策建議

針對長三角一體化區域創新生態系統共生發展現狀及問題，提出對策建議如下：

(1)針對長三角一體化區域創新生態系統中異質性創新種群互惠共生狀態尚未完全形成的問題，應著力推動創新種群共生性從反向抗生、寄生關系逐漸發展為互惠共生。首先，對于知識創新種群而言，建議“三省一市”高校和科研機構開展跨區域科研項目合作，推動創新資源優化配置。進一步整合與開放長三角區域高校、科研院所、重點實驗室等科技資源，如大型儀器設備、文獻信息、技術產權交易信息等。同時，要與身處創新鏈下游的企業保持密切聯系，與市場創新需求保持有機銜接，確保研發成果具有一定市場化和商業化價值。其次，對于科技中介服務種群而言，要完善科技企業孵化器、大學科技園、技術市場等科技服務平臺建設和跨區域運作機制，推動科技創新成果轉化為現實生產力。同時，強化重大創新平臺布局，加快科技創新平臺建設，如構建覆蓋長三角區域的大型儀器資源共享網絡，加快長三角技術產權交易信息共享等。最后，對于產品創新種群而言，企業應與高校和科研機構通力協作，運用科技創新成果優化生產工藝和流程。利用智能生產與服務網絡平臺，創新鏈上游和中游共建連接跨區域的創新資源池，實現線下創新資源線上配置，節約交易成本。

(2)針對安徽創新種群共生發展滯后于上海、浙江和江蘇，區域共生性發展不平衡的問題，應積極推動區域間科技創新合作。首先，從制度和運作機制上保障創新要素自由流動、優勢互補。建議安徽核心城市科研機構、高校、高新技術企業、科技服務平臺與其它省域核心城市相應創新種群建立產業科技創新聯盟，互設分支機構，同時享受兩地科技公共服務資源和政府政策。其次，建議安徽與上海、浙江、江蘇共建創新平臺、創新機構、科技成果轉化基地等，按契約規范的利益分配辦法分享科技創新收益。最后，要繼續深化滬皖跨區域協作，發揮滬合雙城合作示范作用，充分利用兩地科創資源的互補性，打造科技創新增長點。加快合蕪蚌國家自主創新示范區建設，依托國家大科學工程，整合研發資源，形成前沿技術與實用技術對接的科學技術研發應用體系。

(3)針對上海創新引領作用不夠突出的問題，應充分發揮上海在長三角創新融合發展中的引擎作用。首先，上海需明確自身在長三角創新融合中的定位，努力打造成為原始創新的策源地以及技術開發、科技成果轉化的排頭兵。政府需為科技專業人才和企業家創新創業營造并提供良好的營商環境和制度供給。其次，深度發揮國家技術轉移東部中心作用，打造“平臺的平臺”。國家技術轉移東部中心建設在上海，要致力于打造科技成果轉化創新生態體系，積極帶動長三角區域技術轉移要素流動，提供技術交易、科技金融、產業孵化全鏈條服務，打通高校、科研機構、企業之間科技成果轉化通道，賦能長三角一體化協同創新發展。最后，強化張江國家自主創新示范區、張江長三角科技城等科技輻射能力，發揮上海在研究開發、集成制造等方面的龍頭作用。

與已有研究相比，本文創新性地從創新種群異質性和共生性視角切入，運用理論模型和動態博弈模型推演了長三角一體化創新生態系統創新種群協作的理論框架和協作條件。同時，進一步運用Lotka-Volterra模型和復合系統協同度模型，分別從縱向和橫向兩個方面測算長三角區域創新種群共生性，這是對長三角區域創新生態系統研究的有益嘗試。但本研究的不足之處在于，雖在理論模型中描述了長三角一體化創新種群的共生演化，但在實證部分由于缺乏相關區域創新協作數據，對區域一體化層面的創新種群共生性測算不足，研究深度仍有待提高。因此，未來需作進一步深入調研和研究。