张 帆，伍 晨
（西安交通大学经济与金融学院，陕西西安 710061）
中国经济在经历了30 余年的高速增长后，当前处于高质量增长的经济新常态中。新的阶段面临资源低成本优势逐渐消失的问题，同时，科学技术在经济增长中起着越来越重要的作用，成为了新的经济增长点。党和国家结合目前中国国情，提出国家发展的核心在于创新，为建成世界科技强国，制定了具体的“三步走”战略，一系列的创新成果不断产生。但与此同时，我国掌握的核心科学技术仍然较少，很多产业的核心技术依然依赖于其他国家，许多高科技产业受到发达国家制约。而积极开展实施产学研协同创新实践，对增进我国科学技术水平的发展以及自主创新能力的提升有着重大深远的作用。产学研协同创新是科技成果转化的有效途径和重要形式，实现科技成果的转化是开展产学研协同项目的重要目标。党的十九大报告中指出，要深入科技体制的改革，创建以企业为主体，市场为导向、产学研深度融合的技术创新体制，从而能够大幅度推进科技成果的转化。总的来说，我国产学研创新系统各主体的协同实践进程不断加快、发展水平不断提升、合作层次不断加强，科技成果的转化率和转化绩效也呈现出稳步增长的趋势。然而，产学研创新资源错配对创新效率产生着深刻的影响［1］。当前部分产学研合作传统单一，缺乏长期的宏观战略协同创新，合作层次较低，创新成果偏离了市场需求等一系列问题亟须认真思考并深入解决。在此背景下，为了解决创新产出中存在的问题，为提高创新产出绩效提供理论研究就极为重要。本文以此为目的，探究产学研协同和产学研创新系统中投入要素对创新产出的影响，从创新要素配置和创新产出两个维度出发评价产学研协同创新效果，这对于提升我国科技创新效率具有重要意义。
随着科学研究在经济发展和产业创新中的作用越来越大，产学研协同思想在创新系统的理论中逐渐得到重视，许多学者探索了3 个主体间的内部特征与互动关系来揭示产学研协同创新系统的内涵与特点。Bonaccorsi 等［2］认为产学研协同的实质内涵是资源、信息和知识的不同主体间的扩散与同享，凭借各主体间的高效沟通以及辅助机构的合理管理而提高协作效率，从而保证建立高质量合作关系的长效机制。Etzkowitz［3］运用三角螺旋理论阐述了产学研协同创新系统的内涵：各主体间的互动为产学研协同创新提供了可能性，明确三方主体要在发挥各自比较优势的同时加强多重互动。Lee 等［4］从战略合作的方面切入，指出各组织间的性质、价值观、目标导向和理性选择偏好存在异质性，最终使得创新系统各主体不能高效地进行协同创新，从而无法发挥应有的作用而导致创新绩效低。甄红线等［5］从科学的视角入手，指出将主体之间的协作配合是协同创新的本质内涵，彼此发挥自身比较优势的同时还能相互借鉴发展，从而凭借投入要素和资源的有机结合获得知识优势。
企业参与产学研协同创新的动力主要有三点：对资源的依赖、降低交易成本和提高综合能力。从交易成本角度入手，Shachar 等［6］认为企业与高校和科研机构进行协同创新主要有两方面作用，一是可以提升企业的核心竞争力，二是降低风险和成本。Eom 等［7］也经由对企业的实践研究，得出企业偏好选择与高校和科研机构进行协同创新的主要动力是分担成本和风险的结论。从资源上分析，产学研协同可以有效解决企业资源不足的问题，企业可以获得设备资源、技术资源和人力资源等。从能力上分析，企业凭借参与产学研协同创新有助于企业发展水平和能力的提升。Teece 等［8］认为，除创新投入要素外，企业对资源的收集、运用、整合、吸收能力也对创新绩效起着关键的作用。Cyert 等［9］指出产学研协同创新是企业借鉴模仿，从而提高自身知识优势的重要路径。Lee［10］提出企业进行协同创新的动力是科研成果的实现获得、学术水平的有效提高和新产品的开发生产。吴俊等［11］基于江苏省战略新兴产业微观企业数据的研究结果显示产学研合作间的交互效应有利于提升企业创新绩效。柳卸林等［12］认为企业是创新知识的需求方，高校和科研机构作为知识的供给方，参与产学研协同创新的动力主要来自于自身的职能，各主体相互配合相互协作，实现较高的创新产出绩效。不同的是，高月姣等［13］在研究政产学研展开创新活动的要素配置情况时,发现我国产学研合作对创新产出影响尚不明显。
目前多种因素影响着我国的产学研协同创新发展，抓住其中的主要因素，可以起到事半功倍的效果。肖丁丁等［14］对以往研究进行综述分析，得出企业家精神、外部技术依存、出口导向、合作模式和政府支持等都是重要变量。除此之外，黄菁菁［15］企业规模和员工的培训强度也会正向影响协同创新效率。陈怀超等［16］将制度支持依据二分法理论分为正式和非正式制度支持，探讨制度支持对产学研协同创新的促进作用。
现阶段在以自主创新能力为核心的社会经济发展的不同领域中，产学研协同创新凭借其优势成为助力经济发展、推动科技进步、拉动教育转型的重要途径。相较于发达国家，我国的产学研协同创新仍存在不足，有较大提升空间。Carayannis 等［17］和Koschatzky［18］从知识和科技入手，认为产学研协同创新能力提升改进要从以下几方面进行改进：具体包括各主体的知识结构、共享程度、转移的效率与转移渠道，以及协同中的知识特性等。
目前，国内外关于产学研协同创新的研究从内涵与特点、动力机制、影响因素与提升策略等方面着手，已经取得了很多成果，理论依据也比较成熟，为未来的深入研究提供了指引作用。但在现有研究中，依然存在一些问题。目前关于产学研协同创新体系的模型构建不够完善，关于运行机制的相关研究不足；
同时侧重于这方面的研究都是以定性方法进行的理论分析，此类型的定量实证分析缺乏。产学研协同创新系统的相关研究数量较多，但质量良莠不齐，存在许多重复研究和空白环节。关于产学研创新系统的绩效评价研究较多，但对于利益分配、实现途径等深入研究较少。在研究方法上，侧重于微观层面的实证研究缺乏，同时运用的统计方法也较为简单，缺乏科学性；
研究结论也存在一定争议。针对目前研究中的不足，本文深入探究产学研协同创新系统中各主体间的联系强度对创新绩效的影响以及从微观层面来分析创新要素配置对创新产出的影响，探讨目前全国范围的资源匹配现状对创新绩效的影响。基于省际面板数据分别用新产品产出衡量商业创新、发明专利衡量技术创新产出和论文产出衡量基础研究创新成果来建立实证模型，深入剖析了创新要素投入以及产学研系统各主体联系强度的影响。并引入边际分析法，通过推理演绎，分析各创新要素投入对创新产出的影响，并且从资源配置情况的角度来分析问题，从理论上丰富了产学研协同创新对创新产出影响的相关内容，推进了该理论的研究深度，为该理论发展做出贡献。最后，提出策略建议对国内产学研发展提供理论指导。另一方面，通过针对省际层面进行的分析，探究产学研协同创新对创新产出的影响，有利于对我国产学研创新系统协同发展提出指导，推动省际之间产业结构调整和经济发展，并为我国创新驱动发展战略提供了理论依据，为我国进一步优化资源配置，有针对性地进行创新要素的投入提供了方向和指导，指导各级政府优化资源配置，纠正创新要素投入的扭曲现状，从而提高创新成果的产出绩效，提高创新要素投入的配置效率。
2.1 理论假设
在技术迅猛发展、知识源泉广泛分布的领域内，每个企业都不可能拥有该领域保持领先地位并且给市场带来重大创新所需的全部条件及技能，产学研各主体的复杂联系网络是许多产业的重要特征，各主体也在提高创新能力方面有着密切的联系。产学研协同创新系统中各主体分工的差异性主要体现在知识的供给和需求的异质性。技术创新始于科学研究，在实验室中得到技术创新成果，接着经由技术创新而变得商品化，最终达到发展经济和生产力的目的。高校和科研机构的创新成果为社会发展提供了基础科学研究，而企业创新的重点关注于科技在市场上的商业应用。
企业和高校以及科研机构的合作研究存在着一些目标不一致性。高校和研究机构对科研人员的激励侧重于论文产出多少上，对于技术扩散和市场化的实际效果关注相对较少；
而企业则属于目标导向型，追求的是低成本、高利润［19］。Ditzel［20］认为高校和科研机构追求学术上的成果，教授和研究员有强烈的激励将最前沿的研究成果发表出来，公之于众；
而企业则有强烈的激励尽可能长时间地维持对创新成果的专有权。Fassin［21］则认为研究所与高校更关注知识进步和新的发明，更注重对技术知识的长期获取；
而企业更关心新技术的应用，关注如何增加产出，实现财务的回报，相对重视短期的利用。
对于知识创新以及科研创新来说，主要的产出形式为论文和专利等知识型的创新成果，通过产学研合作创新，企业可以通过市场的反馈机制对高校和科研机构的创新行为形成引导和影响，从而提高高校和科研机构在创新行为中的针对性，合理配置资源，实现能转化为产出的创新成果，形成市场需求引导知识创新结构。因此我们分别用论文产出衡量基础研究的创新成果，发明专利授予量来衡量技术创新产出。知识型的创新成果中，企业相对关注可能带来盈利的专利产出，而对具有公共品性质的论文产出关注相对较少。但是这两个指标不具备商业上的意义，而企业最为关注的就是创新成果转化为新产品，因此选择新产品产出来衡量商业创新。新产品产出、发明专利授予量、论文产出3 个因变量衡量区域创新产出。
产学研协同创新系统中各主体间只有相互合作，才能形成知识规模和多样性，提高创新能力。高校和科研机构有很强的激励进行发表论文等创新活动，但是企业更关心实际新产品的产出能力，企业寻求与高校和科研机构的合作会促使科技成果转化为实际的产品生产力，这种合作不以论文发表为目的，则会降低论文发表数量，产学研合作越强的地区科技成果转化的水平越高，那么企业创新产品的收入会随之增加。因此，提出以下假设：
假设1：企业与高校、科研机构的联系强度对论文产出有负向影响；
假设2：企业与高校、科研机构的联系强度对新产品产出具有正向影响。
无论是新产品产出、发明专利还是论文产出，他们都是创新成果，因此他们都受到创新投入的影响。由经济学基础的生产函数得，在产学研协同创新系统中，R& D 人员的投入和R& D 经费的投入是最重要的最直接影响协同创新产出绩效的两个要素。
假设3：产学研协同创新中，R& D 人员的投入和R& D 经费的投入均对论文产出、发明专利产出和新产品产出均有正向影响。
2.2 模型构建
参考陈傲等［22］在探究产学研协同创新系统所使用的模型，构建C-D 生产函数模型如下：
测量论文产出的指标选取科学引文索引所收录的SCI期刊上刊登的学术期刊论文作为被解释变量，衡量区域基础研究的创新绩效。测量发明专利产出的指标选取国内发明专利的申请授予数作为被解释变量，衡量区域技术创新产出。测量新产品产出的指标选取新产品销售收入作为被解释变量，这可以综合考虑新产品的数量以及质量因素。由知识生产函数得，在产学研协同创新实践中，创新产出绩效是创新要素投入的活动结果，R& D 人员的投入和R& D 经费的投入是最重要的两个要素，直接影响创新产出水平，因此将这二者作为解释变量。
考虑到我国不同省域的经济发展水平等环境因素差异巨大，因此需要控制省域异质性的影响。综合考虑经济因素和人口因素的作用，在本文模型中，把人均GDP 作为控制变量，来反映不同省域的差异。
本文选取产学研的协同关系作为调节变量。借鉴郭京京等［23］在研究中对企业与科研机构和高校联系强度的定义，我们对产学研的联系强度使用相对指标，采用各地区R& D 经费中企业来源占R& D经费的总额的比值来表示。R& D 经费投入对论文产出的影响有着显著的滞后效应。高璐等［24］做实证研究，得出R& D 经费投入对论文产出的影响的平均滞后期约为2 年，调节变量与R& D 经费同期之后。R& D 人员投入一般是存量指标，因此不再考虑滞后期限。而虽然人均GDP 是一个流量指标，但是它综合经济因素和人口因素反映的各地区的经济发展水平的差异具有一定的连续性，这种连续性在不设置滞后期的条件下同样能够很好地起到控制变量的作用。而发明专利的申请到授予大概需要3 年的时间，因而当前授予的发明专利大多是3年前的创新成果，所以我们在以发明专利授予量为被解释变量的模型中所有解释变量均滞后3 年。新产品产出作为被解释变量的模型中不设置滞后期。
2.3 实证分析
2.3.1 描述性统计
根据所搜集到的变量的数据，对各变量进行了描述性统计分析，包括平均值、最大值、最小值、标准差，结果如下表1 所示。
表1 描述性分析
2.3.2 回归分析
本文选取的为“宽而短”的短面板数据，不需要进行平稳性检验和协整分析。通过F 检验，选取个体效应模型；
经过Hausman 检验，选用固定效应模型。因此选择固定效应模型进行相关假设检验，分析了解释变量对被解释变量的相关影响，结果如下表2 所示。
表2 检验结果
表2 （续）
回归结果来分析，表示在控制其他变量不变的情况下，R& D 经费投入，人均GDP 均显著带动发明专利产出增加；
产学研联系的强度的回归系数显著为负，这表示在控制其他变量不变的情况下，随着企业与高校和科研机构的联系强度增加，将带动发明专利产出减少。R& D 经费的投入和企业与高校和科研机构的联系强度会显著带动新产品产出增加，假设2 得证；
而 R& D 人员投入和人均GDP 的回归系数的显著性水平没有通过检验，这表示这二者对新产品产出贡献不明显。R& D 经费的投入和人均GDP 会显著带动论文产出增加，而R& D 人员的投入将带动论文产出减少，产学研联系的强度的回归系数显著为负，这表示企业与高校、科研机构的联系强度对论文产出有负向影响，假设1 得证。关于R& D 人员投入的系数为负，这与假设3 不符，下面对此结果进行进一步的分析及理论解释。
3.1 理论分析
郝爱民等［25］从要素市场的资源配置对创新产出的角度分析，得出要素市场的错配扭曲降低了创新资源的配置效率，会对区域创新投入产生挤出效应以及对创新要素需求产生抑制效应。李强等［26］使用投入产出模型，分析科研人员论文发表数量的各类影响因素，得出在控制其他要素情况下，科研时间与论文产出之间存在倒“U”型关系，超过拐点后，更多的劳动投入反而会降低论文产出。无独有偶，张帆等［27］的研究表明，政府的创新补贴与企业创新也是呈现倒U 型关系。这都说明在产学研各主体协同创新中，创新要素投入与创新成果产出并不是简单的正向相关关系，资源投入的匹配程度也在很大程度上影响着创新产出绩效。
如果将科研成果的产出看成是生产过程的结果，则科研成果的产出可以看成是科研投入要素的函数，表示为y=f(1,k…),其中y表示科研成果产出，l、k…分别表示科研要素的投入，在本文的研究情景里，可以将此生产函数设为二元函数y=f(ry,jf),其中，ry表示R& D 人员投入量，jf 表示R& D 经费投入数量，因而函数y=f(ry,jf)就应该具有生产函数的一切特性和特征。
根据经济学的基本原理，在其他生产要素不变的情况下，任何单个生产要素随着投入的边际增加，都会遵循边际收益的递增、不变、递减的规律。参考此基本原理，在探究投入对论文产出的函数中，也遵循边际收益的递增、不变、递减的规律。而在论文指标衡量产学研协同创新产出函数中，R& D 人员和R& D 经费对创新绩效起直接作用，是最重要的自变量。因此论文的生产函数可以表示为sci=f(ry,jf)，sci 表示sci 论文产出,ry、jf 同样分别表示R& D 人员投入量和R& D 经费投入数量。因此根据生产函数的特性，可以做以下假设：
假设4：sci 论文产出与R& D 人员投入呈现倒“U”型关系；
假设5：sci 论文产出与R& D 经费投入呈现倒“U”型关系。
3.2 实证检验
为了探究此关系，我们分别引入R& D 人员投入和R& D 经费投入的二次项函数，剔除论文产出指标中的检验结果不显著的产学研联系的强度与同期研发经费投入的交叉项，并保留其他解释变量，设定模型为：
同样，通过F 检验、hausman 检验，选取固定效应分析模型，结果如下表3 所示。
表3 检验结果
3.3 R& D 要素投入叠加效应分析
由回归结果来看，各解释变量均在1%的水平下通过了显著性检验。则最终得到的表达式：
为了方便起见，我们依然用代数的形式表示：
这里是某一投入要素增加对SCI 产出的总效应（Total Effect，TE），即当该投入要素增加时，它使sci 变动（减少或增加）的总量为d(TE)。进一步可以得到:
这是某一要素的投入对SCI 产出的边际效应公式，称之为要素投入的边际效应（Marginal Effect,ME），即要素投入每增加1 单位，SCI 产出变动（增加或减少）个单位。为了进一步分析要素投入对论文产出的影响，定义：
要素投入的激励效应（Incentive Effect，IE）指的是当该种要素投入增加时，使论文产出增加的值，用IE 表示，且IE＞0，由式（9）可得IE，表示为：
要素投入的挤出效应（Crowding-out Effect，CE）指的是当该种要素投入增加时，使论文产出减少的值，用CE 表示，且CE＜0，由式（9）可得CE，表示为：
因此
即：要素投入的总效应=要素投入的激励效应+要素投入的挤出效应
如果用边际效率来衡量的话，则有：要素投入的边际总效应=要素投入的边际激励效应+要素投入的边际挤出效应，即
因此，要素投入的（边际）总效应是要素投入的（边际）激励效应和要素投入的（边际）挤出效应叠加的结果，二者并不是孤立存在的，而是贯穿于要素投入发挥作用的始终。如果该种要素投入的激励效应大于挤出效应，那么要素投入对论文产出呈现总的激励效应；
如果要素投入的挤出效应大于激励效应，那么要素投入对论文产出呈现总的挤出效应。激励效应与挤出效应的力量随着要素投入的变化而此消彼长，那么要素投入与论文产出会呈现倒“U”型关系，在处于倒“U”型关系的右侧时，就存在着要素资源配置的扭曲，降低了创新资源的配置效率。
由式（10）可得：
要素投入的总效应d(TE)的大小取决于IE 和CE绝对值的大小，d(TE)的正负号用来判断要素投入对论文产出的总效应以及挤出效应和激励效应的力量对比。也可以用ME 的正负号来判断。由(15)和(16)式，当MIE＞MCE 时，即当时，ME＞0，意味着激励效应大于挤出效应，该要素投入对论文产出总体呈现激励效应；
当MIE＜MCE 时，即当时，ME＜0，意味着激励效应小于挤出效应，该要素投入对论文产出总体呈现挤出效应；
当MIE=MCE 时，，ME=0，此时TE 达到最大，即该要素的投入达到最优，资源配置最优，达到了要素投入的效率最大化。
3.4 现状分析
由式（6）得，在当前R& D 经费投入等其他保持不变的情况下，R& D 人员投入的最优值为exp(10.504)。而当前的R& D 人员投入大于最优值，激励效应小于挤出效应（MIE＜MC），已经处于倒“U”型曲线的右侧，R& D 人员的边际产出效应为负，即ME＜0，总体呈现出挤出效应，存在着要素资源配置的扭曲，降低了创新资源的配置效率，见图1。由式（7）得，在当前R& D 人员投入等其他保持不变的情况下，R& D 经费投入的最优值为exp（18.403）。而当前的R& D 经费投入小于最优值，激励效应大于挤出效应（MIE＞MCE），正处于倒“U”型曲线的左侧，R& D 经费的边际产出效应为正，即ME＞0，总体呈现出激励效应，见图2。
图1 人员投入配置效率
图2 经费投入配置效率
依据经济学基本原理，在控制经济环境以及其他生产要素不变的情况下，随着某一生产要素投入的不断增加，都经历着边际收益递增、边际收益不变、边际收益递减的阶段，理性行为人的决策区间在边际收益为正且递减阶段选择要素投入。对式(10)求偏导得：
由式（17）得，R& D 经费投入的边际收益在exp（11.455）处取得最大值，理性行为人的决策区间应位于（11.455）处，而当前情况下，R& D 经费投入还未达最优水平；
而R& D 人员投入已经呈现出总体的挤出效应，边际产出已经为负，投入已经超过了理性决策区间，见图3。
图3 经费投入的理性区间
在当前社会发展背景下，要素投入扭曲，资源匹配错位，降低了创新要素资源的配置效率。而当前R& D 经费投入相对较少，边际产出总效应为正，处于理性行为人决策区间但并未达到最优状态，投入相对不足制约着创新绩效的提升；
R& D 人员投入相对较多，边际产出总效应为负，已经超过了理性行为人的决策区间，投入相对过多制约着创新绩效的提升。我国目前各省份创新要素配置现状如表4所示。
表4 2019 年各省份创新要素配置现状
从表4 可以看出，目前海南、西藏、宁夏和新疆四个省份的R& D 人员数量尚未达到最优水平，可以继续追加投入，其他省份的R& D 人员投入已经处于倒U 型曲线的右侧，这也是R& D 人员投入对发表论文数量有负向影响的原因，此时边际收益为负，需要控制R& D 人员投入到合理区间内；
而所有省份的R& D 经费投入都未达到最优水平，相对投入尚有不足，这制约着各省份创新绩效的提升。
4.1 研究结论
在产学研创新系统的实践过程中，受到很多因素的共同作用和制约。由于产学研创新系统中的三大主体有着不同的性质，在经济实力、研发能力、经营目标和整体价值观等方面均存在差异，因此各主体在面对选择时有不同的偏好。当各主体的权利和义务分工明确，资源匹配有效合理时，才是高效长久的创新机制，才能实现有效率的创新和生产。因此，本文研究分析产学研协同和资源投入以及各要素的匹配情况对创新产出的影响，主要得出以下结论：
4.1.1 科研经费投入对产学研协同创新推动作用明显
无论是以论文产出为被解释变量来衡量的基础研究创新成果，还是以发明专利授予量为解释变量来衡量的科学技术创新的产出，还是以新产品销售收入作为被解释变量来衡量商业创新的产出，产学研协同创新产出与科研经费的投入均有非常显著的正向关系。这表明我国对产学研协同创新支持力度依然有待加强，科研经费投入仍然不足，科研经费依然是我国进行产学研协同创新活动的重要制约因素之一，加大科研投入的创新边际产出很高。
4.1.2 目前的R& D 投入存在资源匹配错位的情况
在当前产学研协同创新系统中，R& D 经费投入还处于倒“U”型曲线的左侧，边际产出为正；
R& D人员投入已经处于倒“U”型曲线的右侧，边际产出为负。R& D 经费投入过少，还未达到最优水平，R& D 人员投入过多，边际产出已经为负，超过了理性行为人的决策区间。因而当前国内科学研究资源匹配存在错位，相较于当前的经济发展水平等客观实际，科研能力一般的R& D 人员投入相对过多溢出，R& D 经费投入相对不足紧缺。资源匹配错位，制约了我国论文等创新产品的产出，浪费了资源的投入。
4.1.3 产学研创新系统各主体间的合作层次偏低
产学研联系强度对新产品的产出有明显的正向影响，却并未对发明专利产出和论文产出有明显的正向影响。这可能说明了产学研协同创新主要是在商业应用研究方面效果显著，然而在知识含量较高的发明专利产出和论文产出等有突破性的创新绩效方面效果有限。间接显示我国的产学研合作能力较低，这可能是限制我国产学研合作向深层次发展的一个重要阻碍。这一结果与陈傲等［22］的研究结果相符。
4.2 政策建议
针对我国产学研创新系统目前存在的问题和实践现状，本文为政府在提高产学研创新系统的创新绩效的方面，应该如何更有效地制定政策，实现更优化的社会资源配置，并形成持久有效的创新机制，提供了一定的政策启示：
4.2.1 增强产学研合作的跨区域联动
人均GDP 作为反映我国区域差异水平对产学研协同创新产出影响的控制变量对创新产出有一定的影响，我国的地区之间的创新产出差异非常明显，经济水平较高地区的创新绩效显著高于经济水平较低的地区但也存在一个较为矛盾的地方，我国中西部区域虽拥有强大的高校资源和人才储备，但产学研协同却显著低于东部地区，这说明了中西部地区没有将其自身优势进行发挥。因此要改变基于行政区域划分的发展方式，破除不同省域间的相互封锁，实现创新投入和创新产出在各省域间的自由流动，并要加强引导企业、高效和科研机构三大产学研创新主体的跨区域协作。而由于信息的对称性以及相互之间的信任程度会随着距离的增加而减弱，在一定程度上会阻碍创新的溢出，因此政府一方面需要出台相关政策，鼓励各区域之间相互沟通交流；
另一方面需要健全促进知识流动的保障机制，消除由于信息不对称问题引发的交易成本过高等阻碍创新的空间溢出效应的因素。增强跨省域的产学研合作，有利于发挥不同省域的相对优势，从而促进创新产出，提高地方经济产出的发展。
4.2.2 优化投入要素的资源配置
本文在实证分析后，深入研究了各投入要素的匹配情况对产学研协同创新绩效的影响。以论文产出为例，在控制经济环境以及其他自变量不变的情况下，我们发现用论文产出衡量的基础研究创新成果与R& D 经费投入以及R& D 人员投入均呈现出倒“U”型关系，科研论文产出并不总是随着单一投入要素的增加而增加，二者的匹配情况也极大地影响着论文产出情况，在超过拐点后，投入的边际效应甚至为负。进一步分析各省域的创新投入对产学研协同创新产出的影响，发现在当前社会背景下，R& D 经费投入相对过少，R& D 人员投入相对过多，要素投入扭曲，资源匹配错位，降低了创新要素资源的配置效率。因此政府要加大R& D 经费的投入，实现各要素投入的匹配程度，调整到最优的资源配置，从而在有限的投入水平下，实现创新产出收益最大化。除此之外，也要调整当前科研队伍的人才结构，提高科研队伍的人力资本水平，增加高人力资本的人才引进，适当控制科研能力一般的科研人员的投入；
改善科研人才的评价体系，不能唯数量论，也要增加对高质量的创新成果的激励机制；
增加科研人才队伍的流动性，建立有效的进入退出机制，形成科学有序的流动途径。最终解决目前存在的资源错配情况，从而形成最优资源配置，达到创新要素资源投入的效率最大化。
4.2.3 提高产学研各主体的合作层次
目前的产学研合作，大多层次较低缺乏围绕核心科学技术的合作，论文和发明专利等知识型的创新成果较少，合作项目存在研究时间短、程度浅等问题，以宏观战略为主要导向所开展的协同创新较少，而且部分产学研的协同创新在模式和项目上都比较传统单一。因此要提高合作的层次，进行产学研各主体间的合作深度，形成多种模式的高质量产学研协同合作机制，并要增强站位高远的协同合作。从大学和科研机构的角度而言，要强化创新产出的市场属性，增加宏观战略项目和课题的合作，加强创新成果的实施应用，协同创新的成果要契合市场需求，加强创新成果向提高生产力的转化；
从企业方面而言，尤其是具有强大的市场实力和经济实力的大企业，要改变追赶思路，不能只顾着追赶而由于路径依赖导致“赶超锁定”，落入引进一代落后一代、再引进再落后的怪圈。