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基于系统动力学的产学研用协同创新政策仿真研究1

基于系统动力学的产学研用协同创新政策仿真研究

摘要

本研究旨在构建基于系统动力学的产学研用协同创新政策仿真模型，通过定量分

析方法评估不同政策组合对创新生态系统的影响。研究采用多主体建模技术，整合政

府、企业、高校、科研机构及用户五大主体的行为特征与交互机制，建立包含创新资源

投入、知识流动、成果转化等关键子系统的动态模型。通过历史数据校准与敏感性分析，

模型能够模拟不同政策情境下的创新绩效变化，为政策制定提供科学依据。研究结果表

明，财政补贴与税收优惠的协同效应最为显著，而人才流动政策对长期创新能力的提升

具有决定性作用。本研究的创新点在于将系统动力学方法引入产学研用政策评估领域，

建立了包含非线性反馈机制的复杂系统模型，为创新政策研究提供了新的分析工具。

关键词：系统动力学；产学研用；协同创新；政策仿真；创新生态系统

引言与背景

1.1研究背景与意义

在全球科技竞争日益激烈的背景下，产学研用协同创新已成为提升国家创新体系

效能的关键路径。根据《中国科技统计年鉴》数据显示，2022年我国研发经费投入强

度达到2.55%，但科技成果转化率仅为35%左右，远低于发达国家6080%的水平。这

种”高投入、低转化”的现象反映出当前创新体系中存在系统性障碍。系统动力学作为研

究复杂系统动态行为的方法论，能够有效捕捉创新系统中各主体间的非线性关系和时

滞效应，为政策评估提供独特视角。

本研究具有重要的理论和实践意义：理论上，将系统动力学引入产学研用政策研

究，拓展了创新政策评估的方法论体系；实践上，通过政策仿真可以为政府制定更精准

的创新政策提供决策支持。特别是在当前我国加快建设科技强国的关键时期，如何优化

政策组合以激发创新活力，成为亟待解决的重要课题。

1.2国内外研究现状

国外学者如Forrester(1961)最早将系统动力学应用于创新系统研究，Sterman(2000)

建立了包含研发投入、知识积累等要素的创新模型。国内学者如李金林(2015)构建了

产学研协同创新的系统动力学模型，但未充分考虑用户主体的重要性。现有研究存在三

方面局限：一是模型简化过度，未能反映创新系统的复杂性；二是政策变量设置单一，

缺乏组合政策效应分析；三是数据校准不足，模型可靠性有待提高。

本研究将在前人基础上，构建包含五大主体、六类政策变量、七项绩效指标的完整

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模型体系，并通过年的面板数据进行参数校准，显著提升模型的解释力和预

测精度。

1.3研究内容与框架

本研究主要包含四个核心部分：首先，构建产学研用协同创新的概念模型，明确各

主体的功能定位与交互机制；其次，建立系统动力学流图与方程体系，量化描述创新系

统的动态行为；再次，设计不同政策情境的仿真方案，分析政策干预的短期与长期效果；

最后，提出基于仿真结果的政策优化建议。

研究框架采用”理论构建模型建立仿真分析政策建议”的逻辑递进结构，确保研究的

系统性和科学性。特别注重模型与现实的匹配度，通过实地调研获取一手数据，弥补现

有统计数据的不足。

研究概述

2.1研究目标

本研究的总体目标是构建能够准确反映产学研用协同创新动态过程的系统动力学

模型，并通过政策仿真为创新政策优化提供科学依据。具体目标包括：识别影响协同创

新绩效的关键因素及其相互作用机制；量化评估不同政策工具的边际效应；探索最优政

策组合及其实施时机；建立政策效果预测与评估的标准化流程。

2.2研究范围

研究聚焦于我国战略性新兴产业领域，以信息技术、生物医药、高端装备制造等产

业为主要研究对象。时间跨度设定为年，既包含对历史数据的回溯分析，也

涵盖对未来趋势的预测评估。地域范围以长三角、珠三角等创新活跃区域为重点，同时

兼顾不同区域创新体系的比较研究。

2.3研究方法

采用系统动力学为主、多主体建模为辅的混合研究方法。系统动力学用于描述宏观

层面的系统行为，多主体建模则捕捉微观主体的决策机制。数据来源包括：国家科技统

计年鉴、产业创新调查数据、典型企业案例访谈、专家问卷调查等。分析方法包括：因

果回路分析、存量流量图构建、敏感性分析、情景模拟等。