基于韌性視角的區域硬科技創新組態分析

田曉麗，劉雨菁

(昆明理工大學 管理與經濟學院，云南 昆明 650093)

0 引言

硬科技具有較高技術門檻，是能夠代表世界科技發展水平、引領新一輪科技革命和產業變革，對經濟轉型升級和社會發展具有重大支撐作用的關鍵技術。隨著我國經濟發展進入新常態，以新產業、新業態、新模式為核心的新動能不斷增強，發展硬科技對拉動國內市場、實現自主創新、提升綜合科技實力具有重要戰略意義。當前，我國正處于新一輪科技革命前沿，人工智能、大數據、云計算等信息技術與傳統產業加速融合，顛覆性、創造性硬科技正在創造新的產業形態。硬科技水平不僅影響實體經濟轉型升級，而且關系到能否縮小我國與發達國家之間的科技差距，因此發展硬科技越來越受到重視。

雖然目前我國在部分科技領域取得了“領跑、并跑”的成績，但科技發展水平尚不能滿足創新驅動發展需求，存在經濟發展方式粗放、創新動能不足等問題。在當前國際形勢下，能否掌握擁有自主知識產權的核心技術關乎國家利益與人民福祉，缺乏核心技術的國家在國際關系動蕩時期將面臨巨大危機。從全球視角看，科技創新競爭日益激烈，而我國的科技成果轉化率遠低于發達國家，大量科技成果尚未轉化成生產力(徐苑琳,孟繁蕓，2018)，這對我國提升硬科技創新能力提出了嚴峻挑戰。韌性研究旨在分析組織在面對外部危機和沖擊時，如何通過自我調整迅速恢復原有狀態或形成新發展態勢。面對當前科技競爭白熱化的外部局勢及其對我國科技創新發展的影響，亟待從韌性視角思考如何開展硬科技創新，為科技進步、經濟社會發展提供有力支撐。

關于硬科技創新的研究剛剛起步，現有文獻集中于政策、經濟方面的理論分析，對硬科技創新發展相關影響因素的分析尚不充分，也鮮有文獻從韌性視角分析硬科技創新發展問題。由于硬科技創新發展是一個受到多重因素聯合影響、多種因素協調互動的復雜過程，而定性比較分析方法(Qualitative Comparative Analysis,簡稱QCA)利用組態分析挖掘前因復雜性，探究多重因素聯合效應對結果變量的影響，適用于本文研究。同時，考慮到沿海城市在科技創新發展方面具有相對優勢，本文擬將研究樣本劃分為沿海城市和內陸城市兩個類型進行研究。

綜上，本文以國內38個主要城市為樣本，采用QCA方法，基于韌性視角對沿海城市和內陸城市硬科技創新發展驅動路徑的差異性進行分析，因地制宜地提出政策建議，以促進硬科技創新能力整體提升，進而打造核心技術優勢。

1 理論回顧與模型構建

1.1 理論回顧

1.1.1 硬科技創新

硬科技創新是一個新興概念，目前的研究尚處于起步階段。硬科技是指能夠改進社會生產效率、創造全新社會價值、改善物質產品性能的科學技術，主要包括知識密集型企業通過技術和研發投入積累、轉化所形成的“硬”產品與“硬”服務[1]。相較于軟科技在商業模式、經營理念、虛擬數字經濟等領域進行的創新，硬科技創新主要立足于推動工業、交通運輸業、建筑業、武器裝備制造業等一系列“硬核”領域的現代化創新[2]?！坝病辈粌H體現在技術支持上，還體現在其對產業創新和經濟發展的支撐作用上。硬科技是推動我國經濟轉型升級的關鍵技術，有助于縮小我國高新技術產業與世界主要發達國家的技術差距，實現國家產業體系現代化[1]。

在現有研究中，學者們主要從政策和經濟兩個角度對硬科技創新進行理論論證。其中，政策角度的研究主要從戰略部署、企業發展模式等方面進行探索。具體而言，楊斌和肖尤丹[1]從戰略視角探討硬科技成果轉化模式；呂政[2]指出，堅持以硬科技創新為主的創新驅動是實現產業轉型升級的重要戰略部署；吳玉偉和施永川[3]結合典型案例分析認為，硬科技是推動企業更好更快發展的“硬助力”。經濟角度的研究主要從稅收激勵、投資價值視角展開，如周靈靈和孫長青[4]分析認為，良好的稅收激勵有助于加大對硬科技企業創新研發和科研人才的支持；徐文舸[5]通過分析創業投資市場年度走勢指出，未來的創業投資方向將向硬科技相關領域調整，硬科技將成為投資熱點?？傮w而言，硬科技創新研究剛剛起步且側重于理論分析，缺乏實證檢驗；關于硬科技創新發展的影響機制研究還很不充分，更鮮有文獻從韌性角度探究驅動硬科技創新發展的路徑和機制。因此，本文將運用QCA方法構建驅動硬科技創新發展的整合性分析框架，探討驅動硬科技創新發展的多維因素。

1.1.2 韌性研究

韌性是指一個系統或組織在遭受打擊、失敗、危機等負面影響后，在自我修復和壓力的刺激下，進行調整、適應和修復，并最終恢復到原有平衡狀態或達到新平衡狀態的能力[6]。韌性理論強調通過優化應對外部沖擊的能力，提升組織系統整體運作水平。韌性的本質特征包括組織結構在面對危機時的自我控制、自我組織、自我學習和自我適應[7]，一般系統的韌性特征包括動態平衡性、兼容性、緩沖性、扁平性、流動性和冗余性[8]。關于系統韌性特征的共性認知包括系統主體的多樣性、系統應對外部變化的適應性和資源儲備帶來的緩沖性[9]。梁林等[9]從多樣性、進化性、流動性和緩沖性4個維度量化韌性特征，為發展韌性研究提供了新思路。

韌性研究經歷了“工程韌性—生態韌性—演化韌性”的發展過程，在社會學領域的研究逐漸由硬環境建設轉向社會生態治理，具體包括城市建設[10]、社區管理[11]、區域經濟[12]、經濟管理[13]等方面。近年隨著創新研究得到學術界的廣泛關注以及韌性在創新發展中的深入應用，創新生態學領域出現了大量關于韌性內涵、維度、構成機理、影響因素等方面的研究[14-15]。

1.2 硬科技創新的四維韌性特征

本文借鑒梁林等[9]的研究，基于韌性視角的多樣性、進化性、流動性和緩沖性4個維度，分析硬科技創新發展評價指標。

1.2.1 基礎維度—多樣性

硬科技創新多樣性主要強調創新組織主體的多樣性。創新主體多樣性有助于實現主體間合作，共同開展創新活動，提高科技成果轉化率。從韌性角度看，多樣性的意義在于利用主體異質性有選擇地避免外部沖擊和干擾，為硬科技創新主體贏得更多試錯和發展空間[16]。

1.2.2 表征維度—進化性

硬科技創新進化性主要衡量硬科技創新的投入產出能力，強調創新主體間利益再分配和創新要素的動態調整過程。從韌性視角看，進化性體現為組織在面對外部沖擊和干擾時自我調整與進化的能力，最終表現為硬科技創新實力提升[9]。

1.2.3 內部維度—流動性

硬科技創新流動性主要體現為硬科技創新過程中的資源流動。硬科技創新主體通過互聯互通，實時生成資金流、技術流等創新要素，以保障資源配置、人才培養和科技成果轉化。創新要素流動越快，組織內部的互動與交流越高效，受到制度壁壘、組織壁壘與外部約束等不利因素的影響也越小。從韌性視角看，流動性的意義在于組織面對外部沖擊時能夠迅速反應，調動內部資源，以填補各種缺口[8]。

1.2.4 外部維度—緩沖性

硬科技創新緩沖性主要表現為組織在面對危機和外部干擾時支持硬科技創新的能力。面對外部沖擊，硬科技創新組織需要足夠的緩沖。組織通過內部創新資源積累與多元結構整合，形成專屬的創新稟賦優勢，進而對提升硬科技創新水平具有正向影響。從韌性角度分析，緩沖性的關鍵在于組織擁有超出當前需求的資源和互動結構，足以幫助組織平穩應對外部沖擊，從而避免組織系統崩盤[17]。

1.3 研究模型構建

本文基于上述分析并借鑒現有研究[9]，從多樣性、進化性、流動性與緩沖性4個維度確定影響硬科技創新的條件變量。

1.3.1 多樣性維度

企業作為科技創新主體[18]，是創新成果的使用者和受益者。同時，人才作為企業科技創新活動的實施者，能夠為科技創新提供智力支持。因此，選取企業多樣性和人才多樣性作為多樣性測度指標。企業多樣性有利于滿足企業間相互合作開展創新活動的需求，增強企業應對外部沖擊和抗干擾的能力，拓展企業試錯和創新調整空間，能夠為硬科技創新提供良好發展平臺和落腳點。人才多樣性有助于保證科研人員在教育背景、經驗認知、價值觀等方面具有差異性，從而有利于拓展創新思維，為推動硬科技創新提供人才支撐[19]。

1.3.2 進化性維度

進化性強調合理優化使用硬科技創新要素，實現硬科技創新要素在主體間的共享與交互，促進硬科技創新實力提升。本文選取硬科技投入和創新人力投入作為進化性維度測量指標。 近年來硬科技投入保持高度活躍狀態，無論是國家對硬科技研發活動的財政供給、金融資本市場對硬科技創新企業的支持，還是硬科技產業投資規模的擴大都有助于組織搶占核心科技制高點[20]，便于組織在面對外部危機和沖擊時主動適應，自我調整與完善，為組織突破硬科技創新瓶頸夯實基礎。人力投入作為重要的創新投入指標(顧琴軒,王莉紅，2009)，關乎創新發展趨勢和成效[21]，加大創新人力投入有助于企業更好地開展硬科技創新活動。

1.3.3 流動性維度

創新要素流動的頻次和速率越高，意味著外部環境對科技交流的阻礙越小，組織互動與交流效率越高，從而易于實現高水平的硬科技創新。鑒于技術和資金是重要的創新因素，本文選擇技術流動和資金流動作為流動性維度測量指標。 技術流動是指技術要素在整個市場范圍內流動。高效的技術流動有助于加速科技成果轉化，幫助組織在技術層面形成比較優勢，增加技術積累，為硬科技創新提供技術支持[22]?；钴S的資金流動有助于發揮市場在創新過程中的決定性作用[23]。資金在區域間流動活躍有助于資金流入地獲得豐富資源，優化人才配置[24]，為硬科技創新發展提供資金保障。

1.3.4 緩沖性維度

緩沖性要求系統具備超出正常需求的資源存量以應對外部沖擊，本文選取科技創新資源和教育資源作為緩沖性維度測量指標。科技創新資源開發借助科技基礎設施提供的新型或顛覆性研究手段，實現技術開發、資本運作和科技信息交流互通，加速技術和技能積累，實現硬科技突破。教育資源直接關系到現有知識獲取與利用，以及現有知識與新知識的整合和再創造。教育資源在幫助硬科技創新企業獲取外部知識的同時，能夠促進知識積累和知識共享[25]，有助于實現硬科技成果轉化。

綜上，本文構建聯合驅動硬科技創新發展的因素模型，如圖1所示。

圖1 研究模型Fig.1 Research model

2 研究方法與數據處理

2.1 定性比較分析方法

本文采用定性比較分析方法(QCA)主要基于以下原因：第一，QCA從整體視角分析多個案例，能夠保證外部推廣的有效性[26]。第二，QCA的組態視角有助于充分解釋變量之間的復雜因果關系[27]，深入探索多要素間的系統效應?？紤]到影響沿海和內陸城市硬科技創新能力提升的因素眾多且過程復雜，采用QCA分析沿海和內陸城市條件變量組態集合關系，確定實現硬科技創新的變量組合及核心條件，能夠為不同區域提升硬科技創新水平提供參考。

2.2 樣本選取與劃分

硬科技創新價值發揮依賴于經濟形態。相較于經濟發展水平較低城市，經濟發展水平較高城市具備較好的硬科技基礎。因此，本文選取國內GDP排名靠前的34個城市和之外的4個省會城市作為研究樣本。

通過觀察可以發現，樣本城市可以劃分為沿海和內陸兩種類型。相較于內陸城市，沿海城市的水陸交通便利，地理環境優越，為加快創新要素流動、推進創新應用提供了契機。同時，現有研究指出，內陸城市和沿海城市在創新效率、創新資源和科技創新能力方面均有差異，相較于內陸城市，沿海城市更具有創新優勢[28]。本文推測，沿海城市和內陸城市在硬科技創新多樣性、進化性、流動性和緩沖性4個維度均存在顯著差異。因此，將研究樣本劃分為沿海城市和內陸城市兩種類型進行對比分析更加嚴謹合理。

2.3 變量設定與測度

2.3.1 結果變量

硬科技創新涵蓋科研人才、科技投資、高新技術產出、硬科技企業能力等方面內容[18]。依據中科院、華為、億歐和西安市硬科技產業發展服務中心聯合發布的《2020中國硬科技創新白皮書》，本文采用其披露的城市硬科技指數衡量硬科技創新水平。

2.3.2 多樣性條件

企業多樣性選取高新企業數、科創板企業數、創業板企業數和規模以上工業企業數4個指標，利用熵值法進行綜合賦分。具體數據來源于Choice金融終端、城市統計公報和《中國火炬統計年鑒》。

借鑒已有研究(楊偉,勞曉云,周青，等，2021)，人才多樣性采用高新區企業科研人員數占從業人員總數的比重衡量。具體數據來源于《中國火炬統計年鑒》。

2.3.3 進化性條件

硬科技投入選取硬科技行業投資金額、硬科技投資案例數、科技類財政支出占比、教育財政支出占比以及科技企業研發經費占比5個指標，利用熵值法進行綜合賦分。具體數據來源于私募通和科技部火炬高技術產業開發中心發布的統計資料。

創新人力投入采用研發人員全時當量指標衡量[29]，數據來源于《中國火炬統計年鑒》。

2.3.4 流動性條件

技術流動性采用技術合同成交額與GDP的比值衡量。技術市場是連接科技與經濟的橋梁(俞立平,萬曉云,鐘昌標，等，2021)，其活躍程度與經濟發展趨勢、政策導向密切相關。作為衡量科技成果轉化情況的重要指標[30]，技術合同成交額反映了一個地區技術貿易和科技成果轉化的活躍程度。技術合同成交額越高，說明區域創新發展實力越強，科技創新體系越完善，有利于激發科技創新活力，促進經濟發展。具體數據來源于《中國城市統計年鑒》、《科技統計年鑒》、《國民經濟和社會發展統計公報》、互聯網新聞報道等。

資金流動性采用高新企業研發經費內部支出占地方生產總值比重衡量[14]，具體數據來源于《中國火炬統計年鑒》和《中國城市統計年鑒》。

2.3.5 緩沖性條件

科技創新資源選取眾創空間數、國家國際科技合作基地數、國家級科技企業孵化器數、研究所數和國家重點實驗室數5個指標，利用熵值法進行綜合賦值。具體數據來源于科技部、科技部火炬高技術產業開發中心和教育部所公布的官方文件。

教育資源采用普通高等院校專任教師數量衡量，具體數據來源于教育部和城市統計年報。

3 實證結果分析

3.1 校準

本文在現有理論和研究基礎上，采用直接校準法將數據轉換為模糊集隸屬分數。將樣本數據的75%、50%和25%分位數分別設置為完全隸屬點、交叉點、完全非隸屬點。各條件與結果的校準內容如表1、表2所示。

表1 變量校準(沿海城市)Tab.1 Variable calibration (coastal cities)

表2 變量校準(內陸城市) Tab.2 Variable calibration (inland cities)

3.2 必要條件分析

進行QCA分析前，首先對所有條件變量進行必要性分析，以確定各條件變量(包括其非集)是否構成硬科技創新的必要條件。在QCA中，一致性是檢驗必要條件的重要標準，如果一個條件變量的一致性高于0.9，則考慮認定其為結果變量的必要條件，即當結果發生時該條件始終存在。

根據表3硬科技創新條件變量的必要性分析結果可以看出，沿海和內陸城市所有條件的一致性水平都小于0.9，表明沿海和內陸城市中所有前因條件在單獨情況下均不能構成硬科技創新的必要條件，各條件變量之間的解釋力較弱，需要進行組態匹配才能夠實現硬科技創新。

表3 必要條件分析結果 Tab.3 Necessary conditions analysis

3.3 條件組態路徑分析

參照Ragin對[31]QCA結果的呈現，本文使用“●”表示條件變量為核心條件，“●”表示條件變量為邊緣條件；“?”和“ ?”表示該條件變量不存在，空格表示該條件變量無關緊要。

3.3.1 沿海城市硬科技創新驅動路徑條件組態分析

由表4可知，沿海城市實現硬科技創新驅動發展的3條路徑的總體一致性為0.946，表明在上述條件組態中有94.6%的案例表現出硬科技創新發展水平較高的發展成效；總體覆蓋度為0.768，意味著76.8%的高硬科技創新案例可以由3種條件組態解釋。

表4 沿海城市硬科技創新驅動路徑組態分析結果Tab.4 A histological analysis of innovation-driven path of key&core technology in coastal cities

組態路徑1：緩沖主導—進化型。組態路徑1表明，在沿海區域企業多樣性、硬科技經費投入與創新人力投入大、教育資源豐富的城市具有較高硬科技創新水平。其中，教育資源為核心條件，企業多樣性、硬科技經費投入和創新人力投入為邊緣條件。該組態路徑能解釋10.4%的硬科技創新發展案例。其中，6%的案例僅由該路徑解釋，代表城市為東莞。

組態路徑2：多樣主導—緩沖型。組態路徑2表明，在沿海區域企業多樣性、人才多樣性、創新人力投入大、教育資源投入大的城市具有較高硬科技創新水平。其中，教育資源為核心條件，企業多樣性、人才多樣性和創新人力投入為邊緣條件。該組態路徑能解釋12.5%的硬科技創新案例。其中，7.5%的案例僅由該路徑解釋，代表城市為寧波。

組態路徑3：進化—流動共同主導型。組態路徑3表明，在沿海區域人才多樣性、硬科技經費投入與創新人力投入大、技術與資金流動頻繁、科技創新資源豐富的城市具有較高硬科技創新水平。其中，人才多樣性、硬科技經費投入為核心條件，創新人力投入、技術流動、資金流動和科技創新資源為邊緣條件。該組態路徑能解釋8.8%的硬科技創新發展案例，其中，3.7%的案例僅由該路徑解釋，代表城市為青島。

3.3.2 內陸城市硬科技創新驅動路徑條件組態分析

由表5可知，內陸城市實現硬科技創新驅動發展的4條路徑的總體一致性為0.964，表明在滿足上述條件組態中有96.4%的案例表現出硬科技創新水平較高的發展成效；總體覆蓋度為0.680，意味著68%的高硬科技創新案例可以由這4種條件組態解釋。

表5 內陸城市硬科技創新驅動路徑組態分析結果Tab.5 A histological analysis of innovation-driven path of key&core technology in inland cities

組態路徑1：流動主導—緩沖型。組態路徑1表明，在內陸區域，企業多樣性、技術與資金流動頻繁、教育資源豐富的城市具有較高硬科技創新水平。其中，技術流動、資金流動、教育資源為核心條件，企業多樣性為邊緣條件。該組態路徑能解釋14.5%的硬科技創新發展案例。其中，5%的案例僅由該路徑解釋，代表城市有成都、長沙。

組態路徑2：流動—緩沖共同主導型。組態路徑2表明，在內陸區域，技術流動和資金流動頻繁、科技創新資源和教育資源豐富的城市具有較高硬科技創新水平。其中，技術流動、資金流動和教育資源為核心條件，科技創新資源為邊緣條件。該組態路徑能解釋12.3%的硬科技創新發展案例。其中，2.8%的案例僅由該路徑解釋，代表城市為濟南。

組態路徑3：進化主導—緩沖型。組態路徑3表明，在內陸區域，企業多樣性、硬科技投入與創新人力投入大、教育資源豐富的城市具有較高硬科技創新水平。其中，教育資源為核心條件，企業多樣性、硬科技投入與創新人力投入為邊緣條件。該組態路徑能解釋11.9%的硬科技創新案例。其中，7.5%的案例僅由該路徑解釋，代表城市為蘇州。

組態路徑4：多樣—進化共同主導型。組態路徑4表明，在內陸區域，企業多樣性、人才多樣性、硬科技投入與創新人力投入大、資金流動頻繁、教育資源豐富的城市具有較高硬科技創新水平。其中，資金流動和教育資源為核心條件，企業多樣性、人才多樣性、硬科技投入、創新人力投入為邊緣條件。該組態路徑能解釋11.2%的硬科技創新案例。其中，3%的案例僅由該路徑解釋，代表城市為合肥。

3.4 區域間硬科技創新發展條件組態路徑分析

3.4.1 沿海城市組態路徑分析

在沿海城市硬科技創新發展條件的組態路徑中，創新人力投入出現在所有路徑中，企業多樣性、人才多樣性和教育資源出現在大部分路徑中且教育資源為核心條件。這表明，在沿海城市中創新人力投入、企業多樣性、人才多樣性和教育資源是推動硬科技創新水平提升的關鍵因素。各創新主體相互合作，共同開展創新活動，顯著提高了硬科技創新成果轉化率；同時，較高的創新人力投入有助于協調開展硬科技創新活動，豐富的教育資源使該區域在知識獲取、積累、擴散和共享方面具備專屬稟賦優勢，為硬科技企業實現科技成果轉化、科研力量培育、硬科技創新提供了支持。

3.4.2 內陸城市組態路徑分析

在內陸城市硬科技創新條件的組態路徑中，教育資源出現在所有路徑中且為核心條件，資金流動性在多數路徑中為核心條件，企業多樣性和資金流動性在多數路徑中出現。這表明，對內陸城市而言，企業多樣性、資金流動性和教育資源是推動硬科技創新發展不可或缺的條件。企業多樣性為創新活動中的相互協作提供了機會，易于減少外部沖擊和干擾，加快硬技術創新速度和提高成功率。同時，資金流動活躍、教育資源充沛為硬科技發展提供了資源保證。

3.4.3 兩類區域組態路徑的潛在替代關系與對比分析

經過分析發現，沿海與內陸城市的不同組態路徑中存在潛在替代關系。

對比表4的路徑1與路徑2發現，在企業多樣性、創新人力投入與教育資源組合下，硬科技投入與人才多樣性存在替代關系，如圖2所示。對比表1的路徑1與路徑3發現，在硬科技投入與創新人力投入組合下，企業多樣性與教育資源的組合與人才多樣性、技術流動性、資金流動性、科技創新資源的組合存在替代關系，如圖3所示。對比路徑2與路徑3發現，在人才多樣性與創新人力投入組合下，企業多樣性與教育資源的組合與硬科技投入、技術流動、資金流動以及科技創新資源的組合存在替代關系，如圖4所示。

圖2 沿海城市多樣性與進化性間的替代關系Fig.2 Alternative relationships between diversity and evolution in coastal cities

圖3 沿海城市多樣性、流動性與緩沖性間的替代關系Fig.3 Alternative relationships among diversity, mobility and buffering in coastal cities

圖4 沿海城市多樣性、進化性、流動性與緩沖性間的替代關系Fig.4 Alternative relationships among diversity, evolution, mobility and buffering in coastal cities

對比表5的路徑1與路徑2發現，在技術流動、資金流動與教育資源組合下，企業多樣性與科技創新資源存在替代關系，如圖5所示。對比路徑1與路徑3發現，在企業多樣性與教育資源組合下，技術流動性與資金流動性的組合與硬科技投入與創新人力投入的組合存在替代關系，如圖6所示。對比表5的路徑1與路徑4發現，在企業多樣性、資金流動性與教育資源組合下，技術流動性與人才多樣性、硬科技投入以及創新人才投入的組合存在替代關系，如圖7所示。對比路徑2與路徑3發現，在教育資源豐富的情況下，技術流動性、資金流動性、科技創新資源的組合與企業多樣性、硬科技投入以及創新人力投入的組合存在替代關系，如圖8所示。對比路徑2與路徑4發現，在資金流動性與教育資源組合下，技術流動性與企業多樣性、人才多樣性、硬科技投入以及創新人力投入的組合存在替代關系，如圖9所示。

圖5 內陸城市多樣性與緩沖性間的替代關系Fig.5 Alternative relationships between diversity and buffering in inland cities

圖6 內陸城市流動性與進化性間的替代關系Fig.6 Alternative relationships between mobility and evolution in inland cities

圖7 內陸城市多樣性、進化性與流動性間的替代關系Fig.7 Alternative relationships between diversity, evolution and mobility in inland cities

圖8 內陸城市多樣性、進化性、流動性與緩沖性間的替代關系Fig.8 Alternative relationships between diversity, evolution, mobility and buffering in inland cities

圖9 內陸城市多樣性、進化性與流動性間的替代關系Fig.9 Alternative relationships among diversity, evolution and mobility in inland cities

進一步，通過對比沿海城市和內陸城市的組態路徑發現，企業多樣性、硬科技投入、創新人力投入、資金流動性和教育資源在絕大多數路徑中均有出現，表明企業相互協作、創新投入配置能力提升、資金充裕以及教育資源豐富是各區域推動硬科技創新發展的重要因素。

4 研究結論與啟示

4.1 研究結論

本文以國內38個主要城市為研究樣本，根據科技創新發展情況，將研究樣本分為沿海城市和內陸城市進行分析。基于韌性視角，運用QCA方法探尋中國沿海和內陸城市提升硬科技創新水平的多重影響因素及驅動路徑。本文通過組態分析得出以下結論：

第一，無論是多樣性、進化性、流動性，還是緩沖性條件，均無法單獨構成沿海和內陸城市提升硬科技創新水平的必要條件。驅動沿海城市硬科技創新的路徑有3條，分別為“緩沖主導—進化型”、“多樣主導—緩沖型”和“進化—流動共同主導型”；驅動內陸城市進行硬科技創新的路徑有4條，分別為“流動主導—緩沖型”、“流動—緩沖共同主導型”、“進化主導—緩沖型”和“多樣—進化共同主導型”。

第二，沿海城市的3條組態路徑之間存在潛在替代關系；內陸城市的4條組態路徑之間也存在潛在替代關系。

4.2 理論價值

(1)基于韌性視角，分析了影響中國沿海和內陸城市硬科技創新水平的8個二級條件，構建了驅動中國沿海、內陸城市硬科技創新的整合性分析框架。

(2)拓展了硬科技創新影響機理研究。通過探討影響各區域硬科技創新的條件變量組合和驅動路徑，進一步解釋各區域硬科技創新的復雜作用機理。

4.3 政策啟示

(1)強化企業在科技創新中的主體地位，提高對企業科技創新的重視程度。支持創新型企業在其主營業務領域持續開展技術創新活動，對研發支出給予相關政策優惠，提升企業創新積極性和持續發展動力。

(2)調整硬科技創新投入結構，加快創新要素流動速率。借鑒創新鏈企業分工合作思想，由政府牽頭搭建創新合作平臺，硬科技企業集中力量攻堅克難，將非核心技術的創新工作外包。在此過程中，既要保證企業創新資源配置的動態調整符合各創新環節的投入需求，又要保證創新要素在企業間順暢流動，提高硬科技企業互動交流效率，帶動整體硬科技水平提升。

(3)注重積累科技創新資源，提高對教育的重視程度?？萍歼M步是一個從量變到質變的過程，漸進式創新是常態，突破式創新是非常態。要注重科研院所、高等院校的發展建設，培育高素質的教師和科研人才隊伍，為科技進步實現從量變到質變蓄能。

(4)內陸區域應重視金融發展與穩定。通過制定符合自身發展需求的金融政策，加強區域金融合作，提高資金流動效率，實現對區域硬科技創新發展的資金支持。在促進區域經濟發展的同時，推動區域科技進步，最終實現科技與經濟發展的良性循環。

(5)沿海區域除了需要企業積極參與科技創新外，還需要科研人才的加盟。創新企業和科研人才是獲得創新優勢、推動硬科技創新發展的中堅力量?？蒲腥瞬旁趧撔禄顒又械淖鳛橹苯雨P系到創新發展水平和成效。地方政府應重視科研人才，通過出臺提高科研人員待遇的政策，營造尊重知識、珍惜人才的社會環境，不斷拓展政策實施深度和廣度，激勵科研人才從事科技創新活動。

4.4 研究局限與展望

作為一個新興領域的探索性研究，本文存在一些局限性，有待進一步完善和改進。首先，推動硬科技創新發展的綜合性分析框架雖然具有一定操作性，但不夠具象。后續研究需要結合具體案例的實證分析結果，進一步展開分析和論證。其次，在下一階段研究中，考慮將時間因素納入研究，分析創新因素時變性對硬科技創新的影響，從而豐富相關領域研究?？偠灾?，隨著科技進步和技術競爭日益激烈，從韌性角度探討如何促進硬科技創新具有重要的現實意義和理論價值，應成為多學科領域共同關注的重要課題。