創新策源能力如何影響區域創新績效？
——基于30 個省份的QCA 分析

曹 萍，趙瑞雪，尤 宇，方 曦

（上海應用技術大學經濟與管理學院，上海 201418）

1 研究背景

創新策源能力是實現地區科技自立自強的重要突破口。2019 年，上海發布《關于進一步深化科技體制機制改革增強科技創新中心策源能力的意見》，率先探索建設國際創新策源地的途徑，而后創新策源能力便成為了區域創新領域的焦點。什么是創新策源能力？陳超［1］認為是一種原創能力，一種真正的核心競爭力，至少體現在學術新思想、科學新發現、技術新發明和產業新方向四個方面。因而有學者從這四個方面入手，探索建立區域創新策源能力的評價指標體系，但是在選取可量化的三級表征指標時，學者們多傾向于R&D 經費、R&D 人員等創新投入指標，這樣一來，創新策源能力與區域創新能力的界限便顯得模棱兩可。創新策源能力不同于區域創新能力，其高低與否體現在區域的創新資源稟賦與要素基礎，反映一個區域深層次的創新底蘊，這種底蘊是區域在發展中積累的可調動的資源基礎及形成的創新氛圍。“源”與“策”是辯證統一的，“源”主要指人才、機構、技術、金融、社會、管理等各方面創新資源的集聚，“策”更多強調行動，即通過策劃、組織和開展各種活動，將“源”所蘊藏的能量釋放出來，引爆創新的奇點。在同樣的創新投入下，策源能力高的區域往往能夠創造更高的績效。綜合上述內容，我們會思考，這種有別于區域創新能力的深層次創新驅動力是如何影響區域創新績效的呢？影響路徑又有哪些？哪些路徑是主要路徑？本文將定性比較分析方法（qualitative comparative analysis,QCA）引入區域創新領域，分析影響區域創新績效的必要和充分兩類因果關系。將創新策源能力分為學術基礎、科學基礎、技術基礎、政府支持及產業基礎5 個方面，試圖探索5 個前因條件組成的不同組態與區域創新績效之間的關系，挖掘提升區域創新績效的路徑。

2 文獻綜述與理論建模

如今，科技創新領域的競爭愈發激烈，單邊主義、保護主義抬頭，從外部獲得關鍵核心技術日趨艱難。如何提升區域創新策源能力，從而突破關鍵核心技術的封鎖，成為我國創新驅動發展的當務之急［2］。隨著政界對創新策源能力的關注與重視，學界對創新策源能力的研究也越來越多。但多集中于創新策源能力的含義理解、能力提升舉措、影響機制及評價指標的構建方面。2018 年，上海提出“成為全球學術新思想、科學新發現、技術新發明、產業新方向的重要策源地”的目標。因而，在評價指標構建的過程中，學者們將重點放在學術新思想、科學新發現、技術新發明、產業新方向4 個方面。朱夢菲等［3］基于此，從每一方面的基礎、投入、產出3 個維度對我國31 個省份創新策源能力進行了評價。敦帥等［4］則通過對創新策源能力的內涵、框架與特征解析，構建創新策源能力的評價指標體系，進而對全球典型科創中心城市創新策源能力水平進行了比較分析。除此之外，敦帥等［5］還基于貝葉斯網絡構建了創新策源能力影響機制模型，分析了其影響機制的動態變化過程。張金福等［6］則另尋角度，從制度改革與創新、人才培養與建設、創新生態環境優化和科技創新布局4 個維度，構建創新策源能力評價指標體系，并運用模糊綜合評價法測度了我國31個省份的創新策源能力水平。綜合已有研究，筆者在學術、科學、技術及產業基礎之上，增加政府支持作為創新策源能力的表征變量，即采用區域學術基礎、科學基礎、技術基礎、產業基礎和政府支持5 個前因條件，探討影響區域創新績效的多重并發因果要素及機制。區域內5 個前因條件水平如何？哪些前因條件相組合以及如何組合可以產生高創新績效？本文將會通過QCA 方法進一步探索，首先建立如圖1 所示的創新策源能力對區域創新績效的影響機制模型。其中創新績效由專利申請數量、新產品銷售收入和技術合同成交額3 個變量表征，創新策源能力則由學術基礎，技術基礎，科學基礎，產業基礎和政府支持5個變量進行表征，各變量關系闡述如圖1 所示。

圖1 創新策源能力對區域創新績效的影響機制模型

2.1 學術基礎與創新績效

一個區域的學術基礎體現在高校的數量及水平上，高校作為三大創新主體之一，在區域創新過程中屬于知識創造者和傳播者，同時又是科技成果轉化的主要平臺，集聚了大量科研人才及豐富的科研資源，在提升區域創新整體水平中發揮著重要引領作用。“雙一流”大學重點工程的提出，進一步明確了高校在區域創新體系中的作用。區域校企合作創新過程中，高校與企業研發合作的技術績效毋庸置疑，而經濟績效卻不會立竿見影，而且區域內高校科技資源也并不一定能直接轉化為經濟績效，但不同行業、不同規模、不同年齡企業與高校合作的效果明顯不同，在一些方面產生的間接績效不容忽視［7］。此外，在產學研合作創新中，高校可以通過影響企業創新間接促進區域創新［8］。而且有研究發現，高校創新要素集聚對本區域的創新效率具有顯著直接溢出效應［9］。區域創新體系中，高校在基礎研究、應用研究領域均發揮著重要作用，為社會提供新知識、新技術的同時，還為體系培養、輸送了大量人才［10］。從高校走出的畢業生和科學家是區域創新體系中的知識生產的根本來源［11］。綜上所述，高等院校通過匯聚師資力量，培養各領域科技人才，承擔R&D 課題，成為了區域中主要學術資源供應主體。所以，一個地區的學術基礎是通過高校及其培養的科技人才來間接影響區域創新績效的。正因如此，筆者后續選取了高校數量、專科及以上畢業生數量作為衡量區域學術基礎的指標。

2.2 科學基礎與創新績效

創新主體的創新活動及區域內活躍的科技從業人員數量反映了地區的科學及服務水平。研究及開發機構作為三大創新主體之一，提供了開展科學實驗的平臺，是不可或缺的區域科學基礎，有助于科學新發現的誕生［12］。其中新型研發機構以科學發現、技術發明和產業發展的“三發聯動”為理念，在克服科技研發中的“市場失靈”“組織失靈”乃至“系統失靈”中發揮著重要作用［13］。區域創新中，科研機構是原創成果的產出高地，在與高校的合作中，可以通過搭建靈活的人才培養體系，培養優秀科技人才；與企業的合作中，可以帶動新型產業發展，解決企業技術難題，突破產業關鍵技術，實現從源頭創新到新技術，新產品的轉換。區域創新生態系統方面，有學者基于共生理論將科研機構與高校、企業看作區域創新的共生單元［14］。在區域創新能力的研究中，研究與開發機構的數量往往作為創新投入的重要衡量指標，其對創新績效的影響不言而喻。科技服務業從業人員數量可以用來衡量地區的科研人力資源投入比例，該比例越高代表城市的科研人員越多，越具有創新能力［5］。李鴻禧等［15］和于曉宇等［16］也將其作為衡量區域創新環境的重要指標，來考察創新環境對區域創新績效的影響。借鑒前人研究，筆者選取了R&D 機構數量、科技服務業從業人員數量作為衡量區域科學基礎的指標。

2.3 政府支持與創新績效

科技投入是政府支持創新活動最直接有效的方式［17］。有些學者認為政府科技投入對創新績效有正向溢出效應［18］，特別是對于專利產出，有顯著的正向影響［19］。聶鳴等［20］研究發現，政府在創新過程中給予高校、科研機構及企業的資金、人才資助與區域創新產出間有正相關關系，唯一的差異僅是不同創新主體的彈性系數不同。另一方面，地方政府可以通過制定合理的創新政策來支持、引導區域創新。科技創新政策能保障各項創新活動的有效進行與資源的合理配置，有助于提高創新績效從而促進國家創新體系的構建［21］。除此之外，還有研究表明國家創新政策可以跨層次影響區域創新績效，并可以調節創新投入和區域創新績效的關系［22］。考慮政府在區域創新中的重要角色，本文將“政府支持”作為創新策源能力的表征變量，借鑒于曉宇等［16］的研究，選取區域內科學技術支出作為衡量政府支持度的指標。

2.4 技術基礎與創新績效

高技術產業是推動區域創新能力提升的重要引擎，其數量大小反映了一個地區的技術潛力的高低，高技術企業每年都會花費大量經費對技術進行引進、改造，一定程度上夯實了區域進行創新活動所需的技術基礎。相比于其他傳統產業，高技術產業推動區域創新體系的效果更加明顯，主要原因是高技術產業創新領域具備更具前瞻性、更易匯聚人才和資本、更易帶動和提升生產的特點。高技術產業可以通過資源集聚產生協同效應，進而提高對區域創新績效的溢出效應［23］。袁勝超等［24］實證了高技術產業集聚對產學研協同創新的倒“U”型直接效應。吳衛紅等［25］也將高技術產業與高校進行對比，證明了其對區域創新績效的溢出效應。可見，區域創新績效的提升與高技術產業密不可分。基于上述分析，從技術新發明角度出發，筆者選取與其相關的區域高技術企業數量與高技術產業研發經費支出作為衡量區域技術基礎的指標。

2.5 產業基礎與創新績效

對于區域產業基礎，筆者主要從區域內企業創新活動方面進行闡述。企業創新在產業升級中有著舉足輕重的地位，研究表明，大企業的創新投入對區域產業的升級有明顯的帶動作用［26］。敦帥等［4］在選取產業新方向評價指標時，側重于地區企業對研發的重視程度和企業內外創新活動數量，因而選取了地區企業R&D 經費作為衡量指標。朱夢菲等［3］則利用地區內科創板企業申請數和高新企業數量表征地區產業基礎，進而評價區域創新策源能力。在一些有關區域創新能力的研究中，有R&D 活動的企業數量常被作為衡量地區創新能力的重要指標。由于企業在區域創新中扮演“生產者”的角色，創新活動產生的技術成果最終都由企業轉化為新產品，新產業，因而企業的生產和創新活動能夠直接體現創新績效的高低。基于此，筆者選取區域有R&D 活動的企業數量和企業創新活動費用支出作為衡量產業基礎的指標。

3 研究設計

3.1 研究方法

定性比較分析方法是以案例為導向的非對稱性研究方法，旨在解決社會科學領域復雜因果現象［27］。管理研究實踐具有相互依賴和因果復雜的特點，定性比較分析方法從整體視角，將組態思維引入到管理學領域，基于集合論和布爾運算方法，揭示多個前因變量間的復雜關系對結果的影響，解決了因果不對稱、多重并發因果關系等問題［28］。QCA 方法通過輸出主要指標的一致性和覆蓋度來表征指標對于輸出結果的必要性與充分性，一致性表示共屬前因條件組合的案例屬于同一結果的一致性程度，當組態一致性大于臨界值0.8［29］，說明該組態構成了某個特定結果的充分條件，即采用這一組態能夠達到特定的結果；覆蓋度表示集合關系對結果的解釋程度，體現了前因條件組合的重要性［30］。

影響區域創新績效的組態是一個復雜的作用過程，受到多重要素的影響且各要素間并不是相互孤立的。此外，本研究所涉及條件變量均為介于0 到1之間表示程度的連續型變量，不適用于清晰集比較分析方法（csQCA）和多值集比較分析方法（mvQCA），因此，本研究以模糊集定性比較分析法（fsQCA）為研究工具，分析30 個省份的學術基礎、科學基礎、政府支持、技術基礎、產業基礎5 個條件變量對區域創新績效的影響組態。

3.2 變量選取及數據來源

以上，我們明晰了創新策源能力的五個主要變量與區域創新績效間的關系，各變量的衡量指標也已加以說明。在朱夢菲等［3］、敦帥等［4］、張金福等［6］對創新策源能力研究的基礎上，參考中國區域創新能力評價報告和區域創新能力相關研究，確定了創新策源能力表征變量及衡量指標。對于創新績效，現有研究多以創新產出為準，綜合前人研究，選取專利申請數量、新產品銷售收入、技術合同成交額來作為創新績效的衡量指標。最終的變量及衡量指標如表1 所示。

表1 變量描述

本文以我國30 個省份（未含西藏和港澳臺地區）作為樣本收集數據，初始數據來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》和各省份統計年鑒。考慮到區域創新活動形成區域創新產出需要一定時間的延遲，因此本文借鑒蘇屹等［31］和白俊紅等［32］的處理方法，在后續的研究中選取了兩年的滯后期。即對于條件變量，采用2017 年編制的各年鑒數據，而結果變量，則選取2019 年的數據。在獲取原始數據后，如何對其標準化是一項科學工作，本文借鑒李志軍等［33］的做法，采取效用值法對數據進行標準化處理，值域選取為區間［0，1］，效用值越接近1，表明該指標的得分越高。最終得到標準化后各省份數據如表2 所示。借鑒程建青等［34］的方法，對衡量指標進行加權平均，得到細分變量的分數。

表2 各省份標準化后數據

表2（續）

3.3 變量校準

本研究采用直接法來校準數據，即使用三個重要的定性錨點來進行結構化校準：完全隸屬閾值、完全不隸屬閾值以及交叉點［35］。參考FISS［29］的研究，本文將6 個變量完全隸屬閾值、完全不隸屬閾值以及交叉點的3 個校準點分別設置為案例樣本描述性統計的上四分位數（75%）、下四分位數（25%）與中位數。條件變量與結果變量校準錨點及描述性統計如表3 所示。

表3 各變量校準錨點與描述性統計

4 分析結果

4.1 單個條件必要性分析

本文采用fsQCA3.0 分析在區域創新策源能力驅動下，30 個省份獲得高區域創新績效的條件組態，根據FISS［29］和杜運周等［28］的建議進行參數設置，即原始一致性閾值為0.8，PRI 一致性閾值為0.75，案例頻數閾值為1。

在進行條件組態的充分性分析之前，需要進行單個條件的必要性分析。采用QCA 方法，計算單變量的一致性和覆蓋率檢驗高/低區域創新績效條件的必要性。從集合的角度來看，就是檢驗結果集合是否為某個條件的子集，如果結果的發生總是伴隨著某個條件的出現，那么這個條件便是結果的必要條件［30］。計算結果如表4 所示，在達到高區域創新績效的前因條件中，技術基礎和產業基礎的必要性超過0.9，構成必要條件，此外，弱產業基礎是導致低區域創新績效的必要條件。

表4 單個條件的必要性檢驗

4.2 組態分析

采用fsQCA3.0 構建2k行的真值表，k表示前因條件的數量。根據模糊定集比較分析得到簡單解和中間解，識別每個解的核心條件和邊緣條件，在中間解和簡約解中同時出現的條件即為核心條件，只出現在中間解中的條件為邊緣條件［35］。QCA 分析結果如表5所示。產生高區域創新績效的組態有4個，其中組態1、2 構成二階等價組態，組態3、4 構成二階等價組態，二階等價組態的核心條件一致。觀察4 種組態，發現組態3 和4 中，政府支持均為核心條件，而組態1和2中核心條件均不涉及政府支持，為了更好地比較不同組態對在創新績效的影響差異，本文歸納出以下2 種區域創新活動的組態（路徑），即非政府主導下主體合作創新（組態1、2）與政府主導下關鍵技術創新（組態3、4）。現闡述如下：

表5 區域創新績效組態分析

（1）非政府主導下主體合作創新。組態1 指出區域高學術基礎、高產業基礎為核心條件，互補高政府支持和非高科學基礎為邊緣條件的區域創新策源能力可以產生高創新績效。表明不管地區內高技術企業的數量和創新情況如何，大量的高等院校與人才，結合高強度的企業創新活動，即便在區域科學基礎不足的情況下，通過一定的政府支持，同樣可以創造高的創新績效。組態2 則指出高學術基礎、高技術基礎和高產業基礎為核心條件，互補非高科學基礎為邊緣條件可以產生高創新績效。即在科學基礎薄弱時，不管政府支持與否，高校與高技術產業聯合企業創新能夠催生高區域創新績效。二者共同構成了非政府主導下區域合作創新的類型，最能貼切反映出此類型的創新方式便是企合作創新。產學研協同創新中，校企合作逐漸成為區域發展的關鍵力量。高校和企業分別作為知識輸出端和輸入端，在創新過程中，通過知識流動實現了資源互補，促進創新績效的提升［36］。有研究發現，產學合作下，高校易取得更高的創新績效［37］，而企業也可以通過提高專利申請數量和促進產品創新來影響自身創新績效［38］。

我們將組態1 和組態2 進行對比，發現組態1和組態2 的主要區別在于政府支持和技術基礎兩個變量上，前者以政府支持為邊緣條件，后者以技術基礎為核心條件，其余條件一致。在一些地區，政府對于高校、企業的創新活動給予一定的資金、政策支持，特別是在成果轉化方面，部分地區政府會設置成果轉化引導基金，幫助創新成果轉化為生產力，進而提升創新績效。在高技術企業參與校企創新時，高技術企業具備的技術研發、轉化能力，使得創新活動同樣可以取得高創新績效，此時政府支持便可有可無，即對應組態2 描述的狀態。

（2）政府主導下關鍵技術創新。組態3 指出高政府支持與高技術基礎為核心條件，互補高學術基礎與高科學基礎為邊緣條件的區域創新策源能力可以產生高的創新績效。表明不管地區內企業創新活躍程度如何，政府通過大力支持高技術產業，在高校和研發機構的參與下，可以創造高創新績效，這種情況多出現于政府出資，由高技術企業，高校，科研機構來對關鍵技術進行攻關的情況，往往為國家重大項目，比如國家科技重大專項，國家重點研發計劃項目等。組態4 指出高政府支持，高技術基礎和高產業基礎為核心條件，互補高科學基礎為邊緣條件的創新策源能力可以催生高創新績效。即不管高校和人才多少，在一定科研機構的參與下，政府通過大力支持高技術產業和企業創新，會產生較高的區域創新績效。政府主導下的三大創新主體均有參與的項目，往往是針對我國重大科技領域，能夠突破“卡脖子”技術，解決制約我國發展瓶頸的創新活動，比如核高基重大專項，載人航天與探月工程等。在這類項目中，政府是項目的發起者，通過資金，政策支持，由科研院所、高校和企業合力對關鍵技術進行突破。

通過觀察會發現，組態4 相較于組態3，產業基礎成為了核心條件。主要原因與非政府主導下的創新活動一致，企業作為“生產者”，在創新活動中扮演了將創新成果轉化為產值的重要角色。在對不涉及國家保密的技術成果進行轉化后，創新績效隨之提高。

對于區域創新績效的兩條影響路徑，可以從我國各省份中找到典型案例。政府主導下的關鍵技術創新，代表案例為北京、上海、廣東、江蘇等省市，這些區域多為發達城市，科技經濟水平較高，產業、技術基礎深厚，且有大量的高技術企業，科研機構及高校，政府往往將關鍵技術的攻關任務分配給這些地區，利用其強大的創新策源能力，來獲取高的創新績效，實現關鍵技術攻關。對于非政府主導下的合作創新，代表案例為河北、安徽等地。相較于北上廣等發達地區，此類地區的創新策源能力較低，創新基礎較為薄弱。因而常常以滿足地區內部需求、促進區域發展為目標進行創新活動，政府會給予一定的幫助，通過區域內的產學研主體合作，來獲取推動地區經濟發展的創新成果。

（3）非高區域創新績效條件組態。本文也檢驗了產生非高區域創新績效的條件組態（即組態4 和組態5）。首先，組態4 顯示，在缺乏高技術基礎、缺乏高產業基礎、缺乏高學術基礎的創新生態中，不管政府支持程度高低與區域內科學基礎如何，城市創新績效也不會高。其次，組態5 顯示，在缺乏高技術基礎、缺乏高產業基礎的創新生態中，即便有一定的政府支持與科學基礎，也不會產生高創新績效。本文發現組態4 和組態5 的共同特征都是缺乏高的技術基礎與產業基礎，也就是說區域內的高技術產業與企業創新活動水平不高，導致產生非高區域創新績效，再一次說明了企業在技術成果轉化和推廣過程中的重要性，同時也驗證了前面提高的弱產業基礎是非高創新績效的必要條件的分析。從兩類組態的代表案例來看，青海、寧夏等地區創新基礎薄弱，擁有的高等學校和科研機構較少，有創新活動的企業數量較低，獲取高創新績效十分困難。相較于青海、寧夏等地，組態5 的代表案例遼寧、黑龍江等地在20 世紀90 年代以前，是我國重要的工業基地，經濟水平在當時相對較高，因此發展過程中積累了一定創新基礎。但隨著改革開放深入，我國區域發展重心開始轉移，這些地區的優勢已經慢慢消失，即便21 世紀初國家提出振興東北老工業基地的號召，但仍需要大量時間才能獲取成效。

從結果來看，產生高區域創新績效與非高創新績效的條件組態及對應的典型案例是十分符合我國區域發展現狀的，驗證了本文方法選取的科學性與分析結果的合理性。

5 結論與建議

5.1 研究結論

本文基于學術基礎、科學技術、技術基礎、產業基礎和政府支持5 個變量構建區域創新策源能力評價框架，詳細分析了每個變量與區域創新間的關系，并綜合他人研究，選取了每個變量的衡量指標，建立了全面、合理的創新策源能力評價指標體系。基于上述分析，運用fsQCA 方法分析5 個變量對區域創新績效的影響路徑。得出以下主要結論：首先，創新策源能力通過學術基礎、科學基礎、技術基礎、產業基礎和政府支持對區域創新績效產生重要影響，產生高區域創新績效的主要路徑有4 條，說明了創新策源能力對區域創新績效影響存在多重并發因果關系。其次，產業基礎和技術基礎是產生高創新績效的必要條件，驗證了區域高技術產業的技術研發活動與企業生產創新活動對區域創新績效的主導作用。再次，根據政府支持作為核心條件與否，可將4 條路徑歸為兩類，即非政府主導下的產學合作創新和政府主導下的關鍵技術創新。非政府主導型創新多集中于創新策源能力薄弱的地區，以高校和企業為主要創新主體，通常以滿足區域發展需求而進行創新活動；政府主導型創新集中于上海、北京和廣東等發達省市，其憑借地區內發達的學術、技術、產業資源，在政府的支持下，完成對關鍵技術的突破。最后，導致非高區域創新績效的路徑有兩條，且均以弱技術基礎和弱產業基礎為核心條件，側面強調了技術產業與企業創新對于區域創新發展的重要性。

5.2 相關建議

本文首次將創新策源能力與區域創新績效聯系起來，探討了創新策源能力對創新績效的影響機制。既然創新策源能力對區域創新績效有顯著的正向影響作用，那么如何提高區域內的創新策源能力，進而促進創新績效提升呢？本文給出如下建議：

加強區域高校建設。高水平大學和科研機構是地區內知識和技術的供給方，為區域創新提供了知識資源與科技人才，其擁有的知識、人力資本可以被直接轉化為生產力，是增強區域創新策源能力的重要抓手。知識經濟時代，高校成為了驅動原始創新的源頭，因此在新一輪的產學研一體化過程中，需要重構校企創新之間的聯系，探索區域創新主體新布局，形成大學為主體，企業為資金來源，政府提供政策支持的創新范式。

增強人才集聚能力。創新策源能力建設的本質是頂尖創新人才的集聚與培育，真正的創新中心一定是產生頂尖創新人才的沃土［1］。既要吸引和集聚人才，更要培養和培育人才，健全區域內人才激勵措施，采取多樣化激勵方式，完善“引”“育”機制，真正做到待遇條件吸引人才，科研項目培育人才。進而獲取一大批高層次戰略、科技、技術、管理、科學服務人才。

加強基礎研究投入。2014 年我國對眾多科技計劃項目進行了整合，形成了以基礎前沿研究、關鍵技術攻關、應用示范研究三類研發活動為主體的創新鏈。基礎研究作為第一個環節，是創新的根本，我國的“卡脖子”問題，本質上是基礎性創新能力不足。為此，應加強基礎研究規劃和政府財政資金投入力度，建立政府引導及保障制度，鼓勵區域內企業加大基礎研究投入力度，進而提升原始創新能力，支撐區域基礎研究，提高城市科技創新能力。

推動關鍵技術突破。鼓勵區域創新主體承擔國家重大科技項目，利用區域產業、技術基礎圍繞5G、人工智能、生物醫藥等關鍵技術領域進行技術攻關，形成一批引領產業新方向的高技術企業。加快建設新型基礎設施，為開展高水平科技創新活動提供可靠的物質基礎［39］，勇于嘗試顛覆式創新，突破關鍵共性技術，率先確立起未來產業競爭“技術軌道”和未來產業創新“主航道”，進而獲取“頭部效應”紅利［2］。

促進科技成果轉化。首先，堅持產學研用相結合原則，建立以成果轉化為導向的創新績效評價機制；其次，鼓勵高等學校、科研院所、企業等創新主體開展成果轉化工作，聚焦關鍵技術，加強政府引領。再次，健全完善成果轉移轉化激勵機制，對科技成果轉化重要貢獻人員作出明確界定，合理區分科研人員和相關轉移轉化服務人員的貢獻，充分調動各轉化主體的積極性。最后，政府嘗試設立重大科技項目成果轉化引導基金，構建重大自主創新產品進入市場的“綠色通道”。