地方高校科技成果轉化如何賦能新質生產力發展
2025-03-08 00:00:00仝宣陳慶慶李霞
重慶高教研究 2025年2期
摘 要：地方高校在科技成果轉化過程中發揮著重要作用。基于內生增長理論和創新擴散理論，構建地方高校科技成果轉化賦能新質生產力的理論框架及測度體系，用以分析地方高校科技成果轉化對新質生產力的影響及具體路徑。通過對2015—2022年我國31個省份高校的面板數據計量模型分析發現，科技成果轉化通過創新驅動與技術進步機制、知識溢出與創新生態系統構建機制顯著提升新質生產力水平，展現了雙重路徑協同作用的系統性支撐。區域異質性分析表明：發達地區憑借資源優勢與市場化能力，在科技成果轉化效率及其對新質生產力的促進作用上顯著優于欠發達地區；高新技術產業因技術吸收與應用能力突出，較傳統產業在成果轉化效率上具有顯著優勢。為提高地方高校科技成果轉化效率、縮小區域發展差距、促進區域經濟高質量發展，應構建政策引導下的產學研協同創新機制，推動科技成果從技術研發、中試驗證到市場應用的全鏈條高效轉化，打造以技術轉移機構和產業園區為核心的開放協同創新生態系統；完善科研管理體制，通過優化科研成果收益分配、加強知識產權保護和深化科研組織模式，激發科研人員的創新動力；優化創新資源配置，搭建高效的科研資源整合平臺，推動區域創新網絡建設，設立專項資金支持計劃以吸引高端創新人才，助力傳統產業實現智能化轉型升級。
關鍵詞：科技成果轉化；新質生產力；創新驅動；創新生態；區域發展
［中圖分類號］G644
［文獻標志碼］A
［文章編號］1673－8012（2025）02－0094－12
新質生產力是創新主導先進生產力質態，代表科技革命與產業變革的新趨勢，是馬克思主義生產關系理論的守正和創新［1］。要按照發展新質生產力要求，暢通教育、科技、人才的良性循環。高校作為知識與人才高地，具備探索性、創造性研究優勢，是國家戰略科技力量的重要組成部分，對新質生產力的發展至關重要［2］。地方高校通過優化創新生產函數提升科研產出與科技成果轉化率，還在與企業協同創新中實現知識外溢最大化，并在地方政策引導下通過構建市場化機制、提升資源配置效率與增強技術擴散效應，推動區域經濟高質量發展。當前高校科技創新中的身份固化、競爭不足、科研低效等問題阻礙了高等教育的協調與可持續發展［3］。如何提升高校科技成果轉化效率吸引了國內外眾多學者關注，學界從多維度研究高校科技成果轉化，構建了多種評價指標體系［4－6］，闡釋科技成果轉化的微觀機理［7］，并探討高校創新能力與區域發展的互動關系［8－10］。但現有研究整體上較為單薄，尚缺乏對地域差異的系統分析，以及將高校科技成果轉化置于新質生產力發展背景下進行綜合探討。因此，在傳統生產力向新質生產力轉型的背景下，構建地方高校科技成果轉化評價體系，以測度地域差異及其對新質生產力提升的影響，并揭示高校在促進新質生產力發展中的優勢與短板，對促進新質生產力發展并賦能中國式高等教育現代化建設具有重要意義。
一、概念界定、中介機制與研究假說
（一）概念意涵
1.高校科技成果轉化
高校科技成果轉化是將學術研究成果轉化為市場應用的過程［11］，旨在促進知識向經濟產出的高效轉移，是高校服務社會經濟的關鍵環節［12］。其創新價值鏈涵蓋知識產權保護、市場評估、合作伙伴遴選與成果推廣等關鍵步驟，
在激發地方產業活力、提升區域創新能力方面發揮重要作用［13－14］。在亨利·埃茨科維茲（Henry Etzkowitz）的三螺旋模型中，高校、企業、政府及中介機構協同構建多主體運行機制［15］：高校優化科研方向，企業推動
成果市場化，政府強化政策保障與提供制度支持，中介機構整合資源并促進信息對接，共同加速科技成果轉化，增強區域創新能力。
2.新質生產力
新質生產力是以科技創新為核心驅動力，通過高端技術引入、知識積累和多主體協同，實現傳統生產力本質性提升［16］。相較傳統生產力，它更強調創新要素集成、科研成果高效擴散以及產業結構深度優化［17－18］。在其提升過程中，高等教育與前沿科技、產業實踐和社會需求完善創新生態系統，促進生產方式與經濟形態的全面轉型升級。同時，新質生產力的構建既需高校提供核心技術與創新資源，還需企業將創新成果快速轉化，政府和中介機構則通過政策激勵、制度安排及資源配置加速創新鏈與產業鏈的整合［19－20］。高校科技成果轉化既為新質生產力提升提供持續動能，也因創新活力增強而激勵高校加大科研投入，推動區域經濟高質量發展。據此提出研究假設H1：
H1：地方高校科技成果轉化能顯著影響新質生產力發展。
（二）地方高校科技成果轉化賦能新質生產力的中介機制
1.雙中介機制的理論起點
由保羅·羅默（Paul Romer）和羅伯特·盧卡斯（Robert Lucas）等學者構建的內生增長理論體系，通過數理模型將技術進步與知識積累確立為經濟增長的內驅力［21］。但技術積累需有效擴散才能轉化為經濟效益。埃弗雷特·羅杰斯（Everett Rogers）就在創新擴散理論中系統論證了技術傳播效能受創新先進性、接受者認知、社會網絡與傳播渠道影響。在高校科技成果轉化中，這兩種理論形成從技術生成到經濟增長的雙重理論支撐［22］，共同構建起“技術研發—成果擴散—經濟增值”的完整鏈條。據此，地方高校科技成果轉化對新質生產力的賦能主要通過以下兩種核心機制實現：
第一，創新驅動與技術進步機制。創新驅動理論認為，經濟增長源于知識與技術的不斷積累而非傳統要素投入。地方高校通過科研創造高附加值成果，并依托知識產權保護，以技術轉讓、聯合研發等形式快速進入市場，提高全要素生產率，推動產業升級和結構優化［23］。同時，高校培養創新型人力資本，推動科技成果商業化與產業融合，增強區域創新驅動力與競爭力。由此提出研究假設H2a：
H2a：地方高校科技成果轉化可通過創新驅動與技術進步機制助推新質生產力發展。
第二，知識溢出與創新生態系統構建機制。高校科研活動的知識溢出效應，通過與政府、企業、研究機構等多元主體協同，推動開放式創新生態系統構建。該生態系統實現資源共享、信息流動和成果擴散，強化企業創新與適應能力［24］，從而加速新質生產力的形成與發展。據此提出研究假設H2b：
H2b：地方高校科技成果轉化可通過知識溢出與創新生態系統構建機制助推新質生產力發展。
2.雙中介機制的運行機理
雙中介機制強調技術轉移與知識擴散協同推動科技成果從創新到價值創造的全鏈條整合。在創新驅動與技術進步機制下，高校科技成果精準嵌入企業生產鏈條，提高全要素生產率（TFP），夯實區域經濟增長基礎。在知識溢出與創新生態系統構建機制下，高校通過學術交流、人才流動和科研合作實現知識共享與擴散，增強創新主體協同效應，并通過優化創新生態系統推動成果應用與再創造。兩種機制相互促進，使科技成果轉化對新質生產力的賦能形成從技術生成到價值釋放的動態循環。
3.雙中介機制的運行方式
雙中介機制通過“技術進步為直接動力—創新生態系統為放大效應”的模式，實現科技成果高效落地與持續增值。創新驅動與技術進步機制借助專利授權、技術服務等路徑，使科技成果精準嵌入產業鏈，并通過培養創新人才提升企業技術吸納能力。知識溢出與創新生態系統構建機制在政府、企業、研究機構等多主體協同下，通過共享資源、優化創新網絡與政策支持，間接強化成果擴散與應用深度。兩種機制協同放大科技成果對區域生產力提升的綜合效應，形成區域技術集群與創新合力，不僅提高高校科技成果轉化效率，也為區域經濟高質量發展提供持續動力。據此提出假設H2c：
H2c：創新驅動與技術進步機制和知識溢出與創新生態系統構建機制存在協同作用。
（三）區域發展水平與產業類型對科技成果轉化的差異性影響
以保羅·克魯格曼（Paul Krugman）為代表的新經濟地理學派強調區域經濟發展水平對經濟活動的空間集聚與分布具有關鍵影響。較高的發展水平可通過資源集聚、生產率提高、交易成本降低與知識溢出促進科技成果轉化。國內研究顯示，發達地區因創新資源充裕、市場機制完善，更易將高校科技成果成功轉化為新質生產力；欠發達地區則因資源與市場化能力不足，轉化成效不顯著［25］。同時，不同行業的技術吸納能力與產業集聚程度存在顯著差異：高新技術產業需求強烈，吸收與轉化能力突出，而傳統產業對技術的吸納與轉化相對緩慢［26］。據此，本研究提出以下假設：
H3a：地方高校科技成果轉化對新質生產力的促進作用因區域經濟發展水平不同而有所差異。
H3b：地方高校科技成果轉化對新質生產力的促進作用因產業類型不同而有所差異。
基于上述分析和研究假設，本研究構建的理論框架如圖1所示。
二、研究設計
（一）數據來源
鑒于部分年份及地區相關數據缺失，本研究選取2015—2022年中國大陸31個省份的面板數據，實證檢驗地方高校科技成果轉化對新質生產力發展的影響。數據來源包括《高等學校科技統計資料匯編》《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國電子信息產業統計年鑒》以及國家統計局數據庫等。為確保數據一致，本研究關于“地方高校”的界定參考《中國教育統計年鑒》等數據的分類標準，即經費來源和行政管理權歸屬于省級或市級政府的高等院校，不含教育部及其他中央部委直屬高校。
（二）主要變量定義
1.被解釋變量
新質生產力發展水平（NPL）根植于馬克思主義生產理論，體現生產力在新時代的躍升與重構。其核心突出“新”的階段、產業、要素和發展模式，以及“質”的高水平創新、高品質產品和高質量發展［21］。作為數字經濟時代的關鍵驅動力，新質生產力融合數字化、綠色化特征，推動技術創新、生產力變革和產業升級［18］。基于此，本研究以“勞動者、生產資料和勞動對象”為準則層，結合已有研究［18，21］構建新質生產力評價指標體系，并采用TOPSIS-熵權法進行測度，具體如表1所示。
2.核心解釋變量
高校科技成果轉化水平（TR）指高校將科研成果轉化為生產力、產品或服務的程度和效率，涵蓋成果從實驗室到市場的轉移、應用和推廣及其對經濟社會的貢獻。其評測應包括成果產出數量、市場化程度、應用效果以及知識產權保護與管理等維度。在此基礎上，本研究借鑒李國才等的研究［27］，針對科技成果轉化指標間普遍存在的非線性關系與量綱差異，采用熵權法構建高校科技成果轉化評價指標體系，以有效克服專家打分法等主觀賦權方法可能產生的認知偏差（見表2）。
3.控制變量
（1）科研經費投入（Ramp;DI），以地方高校年報、統計年鑒及教育部數據衡量，采用t－1年份資金投入數據表征科研活動初期的資源支持強度，因變量（科技經費投入金額）則反映t年科研成果的經濟價值；（2）高校人才結構（HC），以高學歷科研人員比例、高級職稱科研人員比例等核心指標衡量。高層次人才的數量和質量對科研水平和科技成果轉化至關重要，高素質人力資源能顯著提升科技創新能力并推動成果市場化；（3）產業結構（IS），以地區高新技術產業與傳統產業的比例來衡量。高新技術產業比例越高，說明產業創新吸收能力越強，更易轉化高校科技成果；（4）地方經濟發展水平（EL），已有研究證實地區經濟發展水平對新質生產力的形成和發展產生顯著影響，經費收入水平與結構分布對高校科研產出同樣重要［28－29］。本研究采用地區生產總值（GDP）和人均GDP衡量地方經濟發展水平。
（三）模型構建
當前對高校科技成果轉化效應的定量分析多采用DEA模型［30－32］、熵值法［28］或Critic－Topsis綜合評價法［29］等開展多指標綜合評價。常用分析方法對數據的趨勢一致性和普適性要求較高，但在控制個體異質性、減少內生性問題以及聚焦時間變化和模型偏差上存在局限，地方高校的科研實力和政策支持差異亦可能干擾研究結果。同時，本研究在構建面板數據計量模型前進行Hausman檢驗，結果顯示χ2統計量為15.67，P值為0.003，表明固定效應模型更適合控制高校間不可觀測的異質性，因而更適合用來測評高校科技成果轉化如何影響當地新質生產力發展。對應的基礎方程為：
NPLit=α+βTRit+γXit+μi+λt+εit（1）
式（1）中，被解釋變量NPLit表示地區i在t時間的新質生產力發展水平，解釋變量TRit表示地區i在t時間高校科技成果轉化情況，Xit是控制變量（經濟發展水平、教育水平、研發投入、學校規模等）集合，εit為隨機干擾項。研究同時采用μi和λt作為控制地方和時間的固定效應。
為測算雙中介機制在發展新質生產力過程中的實際作用，并驗證假設H2a、H2b和H2c，本研究使用雙中介模型對創新驅動與技術進步機制（M1）和知識溢出與創新生態系統構建機制（M2）的協同作用進行實證分析，并構建如下模型：
M1it=α0+α1TRit+εi（2）
M2it=β0+β1TRit+μi（3）
NPL1it=γ0+γ1TRit+γ2M1it+γ3M2it+ηi（4）
NPL2it=δ0+δ1TRit+δ2M1it+δ3M2it+δ4（M1it×M2it）+υi（5）
式中，M1和M2分別代表“創新驅動與技術進步機制”與“知識溢出與創新生態系統構建機制”；NPL1it與NPL2it分別表示不含交互項與含交互項時的新質生產力發展水平;εi、μi、ηi和νi為隨機干擾項。模型（2）和（3）驗證科技成果轉化（TRit）對中介變量M1和M2的直接影響;模型（4）在引入中介變量后，分解科技成果轉化的直接和間接效應，并考察兩種中介變量對新質生產力（NPL1it）的獨立影響;模型（5）進一步引入交互項M1×M2，旨在分析兩種機制的協同效應對新質生產力（NPL2it）提升的顯著性。
三、實證分析
（一）描述性統計
表3的描述性統計結果顯示，各主要變量存在顯著區域差異。從新質生產力發展水平來看，其較低的標準差（14.48）和相對平穩的平均值（97.73）表明樣本期內多數地區在提升新質生產力方面表現均衡，但整體進展較為緩慢，未呈現顯著優勢。相比之下，高校科技成果轉化的較高標準差（29.12）和較高平均值（201.28）表明，各地在科技成果轉化方面差異顯著，這可能與政策支持、科研資源分布及市場化能力差異有關。此外，四種控制變量也表現出顯著的區域間差異。
（二）基準回歸分析
本研究基于構建的基準回歸模型，分別采用普通最小二乘法（OLS）、固定效應模型（FE）和廣義最小二乘法（FGLS）進行估計，以驗證結果的穩健性和適用性。基準回歸結果顯示（見表4），科技成果轉化的回歸系數為0.250，在1%水平下顯著，表明其對新質生產力有顯著正向影響。引入控制變量后，回歸系數降至0.210，但仍顯著，且模型解釋力由R2=0.45提高至0.52，驗證了多因素共同影響的穩定性。基準回歸分析結果驗證了本研究的假設H1，即地方高校的科技成果轉化能夠顯著提高新質生產力發展水平。
（三）穩健性分析
為控制異常值干擾，本研究采用雙側1%縮尾處理對樣本中極端值進行調整，處理后科技成果轉化的回歸系數為0.489，并在1%顯著性水平下通過檢驗，驗證了基準回歸結果的穩健性。同時，考慮普通最小二乘法（OLS）難以消除地區間的異質性偏誤，研究進一步使用混合效應模型（結合固定效應與隨機效應）重新檢驗，結果表明科技成果轉化對新質生產力的回歸系數為0.653，在5%顯著性水平下為正，表明區域差異未顯著影響結論可靠性。此外，由于直轄市在政策資源稟賦與創新生態系統方面的特殊性，
本研究剔除4個直轄市后進行回歸分析，結果顯示科技成果轉化與新質生產力發展仍在5%顯著性水平下正相關（回歸系數為0.677），進一步驗證了結論的穩健性。
鑒于區域間科技投入與生產力水平可能受政策導向及經濟生態等外生變量影響，且科技成果轉化效率與新質生產力之間存在內生性問題，研究采用雙重差分法（DID）與工具變量（IV）相結合的方式進行評估。結果顯示，科技成果轉化對新質生產力的影響系數為0.418，在1%水平下顯著為正，表明科技成果轉化對新質生產力具有正向作用，即使在控制內生性和時間效應后，結果依然穩健。
（四）異質性分析
地區間科研水平的差異，導致地方高校科技成果在產業轉化效率上水平不同。因此，本研究從區域經濟結構和產業類型兩方面分析地方高校科技成果轉化對新質生產力發展的異質性。
1.區域經濟結構的異質性分析
隨著我國經濟規模擴大，區域差距逐漸顯現［33］，集中表現為經濟基礎、科研資源、市場需求和人才分布的不平衡，發達地區高校科技成果轉化效率顯著高于欠發達地區。依據國家統計局區域劃分方法，本研究按東部、中部、西部和東北4個區域分析科技成果轉化對新質生產力的提升效果。
表5顯示，東部依托豐富的科研資源和完善的市場機制，其轉化效率最高（0.815）；中部（0.642）次之，也具有市場化和科研優勢。這印證了發達地區產學研合作機制更為成熟，創新生態系統完善，企業吸收科研成果的能力強［34］。西部（0.587）雖具有一定轉化能力，但與東部仍有差距；東北（0.327）因科研資源和市場化能力不足，轉化效果較低。在研發投入系數方面，東部（0.902）顯著高于其他地區。高校人才結構系數顯示出東部（0.847）與其他地區的較大差異，表明人才資源在科技成果轉化過程中
發揮關鍵作用。
可見，發達地區在科技成果轉化上具有顯著優勢，欠發達地區因資源、市場化能力和人才不足，在促進新質生產力方面面臨較多挑戰，驗證了假設H3a成立。
2.產業類型的異質性分析
不同產業類型對地方高校科技成果轉化效率的影響呈顯著差異，尤其是高新技術產業在技術吸收、創新需求與產學研合作方面優于傳統行業。表5顯示，高新技術產業的回歸系數為0.910，顯著高于傳統產業的0.487，且組間差異在1%的顯著性水平下顯著，表明高新技術產業在科技成果轉化、技術吸收與應用能力方面尤為突出。這得益于高新技術產業對技術創新的高度依賴及較強的市場化能力，能將高校科研成果快速轉化為生產力，尤其在信息技術和生物醫藥等領域，高校科研突破顯著推動了產業技術進步。
高新技術產業更凸顯知識生產模式II特征，強調跨學科合作與應用導向。這種模式加強了高校與企業之間的合作，加速技術市場化，并通過產業聯動提升成果擴散與應用效率。相比之下，傳統產業因技術吸收和市場化能力不足導致高校創新成果轉化效率較低。綜上，假設H3b成立。
（五）雙中介機制分析
為深入探究雙中介機制在地方高校科技成果轉化賦能新質生產力中的協同作用，研究基于上文所構建的雙中介模型和協同效應模型進行計算，其結果如表6所示。
表6顯示創新驅動與技術進步機制（M1）對新質生產力具有顯著提升作用（回歸系數為0.172，Plt;0.01），假設H2a得到驗證。地方高校通過技術市場化、專利授權和聯合研發等途徑，推動技術進步和產業創新，提高區域生產力水平。其次，知識溢出與創新生態系統構建機制（M2）同樣對新質生產力產生積極影響（回歸系數為0.139，Plt;0.01），假設H2b得到驗證。這表明知識溢出機制通過多主體協同合作和知識共享，有效促進創新成果的擴散與應用。地方高校通過產學研合作、人才流動和創新生態系統建設，確保創新成果在更大范圍內應用。模型5中交互項M1×M2的回歸系數為0.032，驗證了假設H2c。結果表明，當兩種機制協同作用時，科技成果轉化對新質生產力的促進效果顯著增強，進一步推動區域生產力水平整體提高。
實證分析表明，創新驅動與技術進步機制在推動技術研發和創新方面發揮關鍵作用，而知識溢出與創新生態系統構建機制則通過多主體合作和知識共享加速了創新要素的跨域流動與價值重構。兩者的協同作用使地方高校在技術轉移、創新研發和市場化應用中緊密合作。這種“研發—擴散—應用”的創新閉環不僅加速科技成果向新質生產力的轉化，還顯著促進了區域經濟的高質量發展。
四、研究結論與對策建議
（一）研究結論
通過對2015—2022年我國31個省份地方高校科技成果轉化的面板數據分析和理論研究，本研究探討了地方高校科技成果轉化對新質生產力發展的賦能作用及其表現，重點分析轉化過程中創新驅動與知識溢出的雙重機制特點。結論如下：
1.地方高校科技成果轉化顯著促進新質生產力發展，凸顯科技賦能生產力的轉化屬性
地方高校通過創新驅動和技術進步機制，有力推動科技成果的市場化和產業化水平，為新質生產力發展提供強大動能，通過優化資源配置和提升技術應用效率，地方高校科技成果轉化路徑進一步
呈現清晰的“點—線—面”特征，對地方經濟發展具有顯著正向作用，集中展現了“轉化孕育新動能”的生產力賦能特性。
2.科技成果轉化賦能機制協同發展，表現出顯著的雙重路徑效應
地方高校科技成果轉化通過創新驅動與技術進步機制提高新質生產力發展水平，同時借助知識溢出與創新生態系統構建機制促進成果傳播與再創造，兩種機制各具特色，相互協同。研究發現，科技成果市場轉化效率在協同作用下顯著提升，表現為技術創新驅動與知識生態優化疊加效應。這表明高校科技成果轉化離不開多主體協同互動，突顯雙重機制對區域生產力促進的系統性支撐。
3.地方高校科技成果轉化存在區域差異，發達地區和高新技術產業優勢顯著
區域異質性分析顯示，經濟發達地區和高新技術產業在科技成果轉化效率上具有顯著優勢。東部地區憑借完善的創新生態系統、密集的高校科研網絡及活躍的技術交易市場，科技成果轉化效率較高，對新質生產力的促進效果顯著。相反，東北地區受資源與市場環境制約，科技成果轉化效率較低。此外，高新技術產業憑借其較強的技術吸收與應用能力，在成果轉化效率方面遠高于傳統產業。
（二）對策建議
科技成果轉化是地方高校賦能區域經濟高質量發展、推動新質生產力形成的核心路徑。為實現科技成果從學術研究到生產力的高效轉化，需要從加強產學研深度融合、創新科研管理機制和優化科研資源配置三方面著力，構建多主體協同、資源共享的創新生態系統。
1.構建政策引導下的產學研協同創新機制，精準對接地方經濟需求
地方高校科技成果轉化在一定程度上受供需錯配制約［35］，為破解這一難題，地方政府應強化政策引導，構建更加高效的科技成果轉化機制。應優化高校與企業合作的稅收優惠政策，加大稅收減免額度，降低企業參與成本。同時，地方政府需推動以市場需求為導向的成果轉化服務體系建設，通過設立技術轉移機構，搭建集政策、技術和市場服務于一體的綜合平臺，精準對接高校成果與產業需求。此外，應引導地方高校依托區域特色產業調整科研布局，與企業開展深度協同創新，推動科研成果從“技術研發—中試驗證—市場應用”的全過程延展，實現從單一創新到規模化和市場化的全面提升。地方產業園區作為科技成果轉化的核心載體，高校可與企業共建實驗室、孵化器、示范基地等，強化技術與市場對接，構建開放協同的創新生態，提升成果轉化效率與效益。
2.完善科研管理體制，打造激勵與保障并重的創新支持體系
地方高校科技成果轉化的關鍵在于機制創新，尤其是激勵科研人員積極性和優化組織協同。為此，需調整科研成果收益分配機制，通過設立專項獎勵基金以提高科研人員在高價值成果轉化中的分成比例，以強化收益激勵增強其創新動力。同時，應完善知識產權管理制度，明確產權歸屬與收益分配，為科研成果市場化提供法律保障，營造良性創新生態。此外，高校需加強與地方政府和企業的互動，構建常態化的成果轉化協調機制，設立專門的“科技成果轉移轉化辦公室”精準匹配供需。在此基礎上，與地方政府共建區域性技術轉移平臺，暢通政策、資金和技術服務渠道。與此同時，高校應深化科研管理改革，靈活構建科研體系，融合跨學科協作與市場化管理以優化資源配置，進而提升成果轉化效率，拓展科技成果的產業鏈。
3.優化創新資源配置，推動高質量科技成果轉化鏈條構建
資源配置的高效性直接影響科技成果轉化的效率與質量。地方高校應建立高效的科研資源整合平臺，消除科研資源配置上的“孤島現象”，實現科研數據、技術平臺和實驗設備的共享，推動區域協同合作，搭建開放型的創新網絡，強化創新資源的流動與優化配置，為科技成果轉化提供更加高效的支持。地方高校需強化高層次科研人才引育，重點吸引具有實踐經驗的技術專家和創新型人才，并完善引才政策和科研環境，提升人才的工作積極性和創新能力。同時，要重視內部科研團隊的能力建設，制訂專項培訓和學術交流計劃，增強科研人員對市場需求的敏銳度與適應性，從而使科技成果的應用價值最大化。最后，地方高校需與地方政府合作設立“資金支持專項”，聚焦支持早期技術開發、中試驗證及產業化應用，優化經費分配結構，確保資源高效流向最具潛力的創新領域。
參考文獻：
［1］ 楊玉珍.新質生產力理論對馬克思生產力生產關系理論的守正和創新［J］.中州學刊，2025（1）：24－31.
［2］ 鄧恒，劉奇.面向2035：構建高校科技創新體系的路徑與對策研究［J］.中國軟科學，2022（S1）：34－45.
［3］ 蘇薈，劉奧運.“雙一流”建設背景下我國省際高校科研效率及影響因素研究：基于DEA－Tobit模型［J］.重慶大學學報（社會科學版），2020，26（1）：107－118.
［6］ COHEN W， LEVINTHAL D. Absorptive capacity： a new perspective on learning and innovation［J］.Administrative science quarterly，1990（35）：128－152.
［5］ WORTHINGTON C A， LEE L B .Efficiency， technology and productivity change in Australian universities， 1998—2003［J］.Economics of Education Review，2006，27（3）：285－298.
［6］ ABRAMO G， CICERO T，DANGELO A C.The impact of unproductive and top researchers on overall university research performance［J］.Journal of Informetrics，2013，7（1）：166－175.
［7］ 王沖，劉鵬飛，孫磊.高校科技創新能力評價指標體系構建與實證分析：以吉林省為例［J］.統計與決策，2023（24）：84－88.
［8］ 唐炎釗，方旋，鄒珊剛.區域科技創新能力的灰色綜合評估：廣東省科技創新能力的綜合分析［J］.科學學與科學技術管理，2001（2）：69－74.
［9］ 郭俊華，孫澤雨.基于因子分析法的中國高校科技創新能力評價研究［J］.科技管理研究，2016，36（3）：66－71.
［10］石薛橋，薛文濤.基于生態位理論的中部六省高校科技創新能力評價［J］.經濟問題，2020（11）：119－123.
［11］陳柏強，母璇，劉暢.科技成果轉化加速新質生產力發展的內在機理及實踐路徑研究［J/OL］.北京理工大學學報（社會科學版），1－12.［2024－11－04］.https：//doi.org/10.15918/j.jbitss1009－3370.2024.1743.
［12］梁昊光，黃偉.科技創新驅動新質生產力及其全球效應［J］.財貿經濟，2024，45（8）：22－32.
［13］龍寶新.高等教育賦能新質生產力的核心機理與行動路徑［J］.南京社會科學，2024（7）：122－132.
［14］張自然，馬原，楊玉玲.新質生產力背景下中國新型基礎設施的測度與分析［J］.經濟與管理研究，2024，45（8）：17－39.
［15］ETZKOWITZ H， DZISAH J， RANGA M， et al. University－ industry－government interaction： the triple helix model for innovation［J］.Asia－Pacific tech monitor，2007，24（1）：14－23.
［16］藍文婷.新質生產力發展需求下高校科技成果轉化質效提升研究［J］.江蘇高教，2024（10）：44－52.
［17］胡德鑫，逄丹丹.新質生產力視域下高職教育與產業發展的耦合協調水平測度［J］.教育學術月刊，2024（5）：27－36.
［18］陳慶慶.高水平制度型開放如何影響新質生產力發展：基于自貿試驗區制度創新的視角［J］.新疆社會科學，2024（5）：55－73，181.
［19］弗里曼.技術政策與經濟績效［M］.張宇軒，譯.南京：東南大學出版社，2008：72.
［20］吳宏超，馬聰穎.“一帶一路”沿線省份高校科技創新效率及影響因素：基于DEA－Malmquist－Tobit模型的研究［J］.重慶高教研究，2020，8（6）：34－47.
［21］孫麗偉，郭俊華. 新質生產力評價指標體系構建與實證測度［J］.統計與決策，2024（9）：5－10.
［22］丁敬達，李曉，邱均平.內生增長理論視域下數據要素驅動新質生產力發展的路徑探討［J］.現代情報，2024，44（11）：4－8.
［23］周茂，李雨濃，姚星，等.人力資本擴張與中國城市制造業出口升級：來自高校擴招的證據［J］.管理世界，2019，35（5）：64－77，198－199.
［24］王鈺瑩，原長弘.產學研融合管理策略與關鍵核心技術突破［J］.科學學研究，2023，41（11）：2027－2037.
［25］毛笛，宣勇.高校科技成果轉化賦能共同富裕：區域創業與創新的鏈式中介作用［J］.國家教育行政學院學報，2024（2）：81－95.
［26］李力.科技創新對區域經濟發展影響研究：基于中國省級面板數據的實證分析［J］.價格理論與實踐，2023（2）：184－187.
［27］李國才，曾剛.科技自立自強視域下高校科技創新效率測度及分布特征：基于31個省份及重點區域的實證分析［J］.科技管理研究，2023，43（21）：1－10.
［28］韓曉明，王金國，石照耀.基于主成分分析和熵值法的高校科技創新能力評價［J］.河海大學學報（哲學社會科學版），2015，17（2）：83－88，92.
［29］王珍愚，胡彩文，王寧，等.區域創新生態系統評價體系研究：基于AHP－CRITIC－TOPSIS方法［J/OL］.科學學與科學技術管理，1－32.［2025－01－07］.https：//doi.org/10.20201/j.cnki.ssstm.20240929.002.
［30］郭金忠，劉成勇，劉曉玲，等.中國高校科技創新效率及影響因素的實證分析：科技成果產出和轉化兩階段視角［J］.科技管理研究，2024，44（6）：97－106.
［31］GUCCIO C ，MARTORANA F M ，MAZZA I .Efficiency assessment and convergence in teaching and research in Italian public universities［J］.Scientometrics，2016，107（3）：1063－1094.
［32］DUAN S X．Measuring university efficiency an application of data envelopment analysis and strategic group analysis to Australian universities［J］.Benchmarking，2019，26（4）：1161－1173．
［33］姚鵬，孫久文，鞠曉穎.我國區域經濟發展格局：回顧、現狀與展望［J］.區域經濟評論，2015（5）：147－152.
［34］涂立橋，黃小榮，陳峰.中部地區與發達地區高校產學研合作績效比較研究［J］.科技進步與對策，2017，34（20）：37－44.
［35］吳偉，周翔宇，馮家浩.高校科技成果向新質生產力轉化的關鍵瓶頸與突破思路［J］.中國高等教育，2024（Z3）：49－53.
（責任編輯：楊慷慨 吳朝平 校對：吳朝平）
How the Commercialization of Technological Achievements in Local
Universities Empowers the Development of New Quality Productive Forces
TONG Xuanwen1， CHEN Qingqing2， LI Xia3
（1.School of Education， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan 430074， China;
2.School of Marxism， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan 430073， China;
3.School of Marxism， Taishan University， Tai’an 271000， China）
Abstract：
Local universities play a crucial role in the process of technology commercialization. Based on endogenous growth theory and innovation diffusion theory， a theoretical framework and evaluation system were constructed to analyze the pathways and impacts of technology commercialization from local universities on the development of new quality productive forces. Using a panel data econometric model with data from universities across 31 provinces in China from 2015 to 2022， the analysis reveals that technology commercialization significantly enhances the level of new quality productive forces through the mechanisms of innovation－driven technological progress and knowledge spillover within the construction of innovation ecosystems， demonstrating the systematic support of dual－path synergy. Regional heterogeneity analysis indicates that developed regions， leveraging resource advantages and market capabilities， significantly outperform underdeveloped regions in the efficiency of technology commercialization and its impact on new quality productive forces. High－tech industries， with superior capabilities in technology absorption and application， exhibit greater efficiency in technology commercialization compared to traditional industries. To improve the efficiency of technology commercialization in local universities， reduce regional development disparities， and promote high－quality regional economic development， it is essential to establish a policy－driven collaborative innovation mechanism that integrates academia， industry， and research. This mechanism should facilitate the seamless commercialization of technological achievements across the entire chain， from research and development to pilot testing and market application， and build an open and collaborative innovation ecosystem centered on technology commercialization institutions and industrial parks. Additionally， improving the research management system by optimizing the distribution of research outcome revenues， strengthening intellectual property protection， and refining research organizational structures are crucial to stimulating researchers’ innovative motivation. Furthermore， optimizing innovation resource allocation requires the establishment of an efficient resource integration platform， the development of regional innovation networks， and the creation of dedicated funding programs to attract high－level innovative talent while supporting the intelligent transformation and upgrading of traditional industries.
Key words：
technological achievement commercialization; new quality productive forces; innovation－driven; innovation ecosystem; regional development
