產學研專利合作的形成機理及實證研究

□羅 樞 白仲林

一、引言

2012 年以來，因世界經濟衰退和人口紅利消失等原因，中國經濟從高速增長轉變為高質量增長。我國積極推進了結構性改革，以提高生產要素供給、非農勞動參與率以及全要素增長率，從而充分釋放改革紅利、促進經濟高質量發展。事實上，盡管熊彼特的經濟周期理論認為當代全要素增長率取決于“第三次科技革命”，但是企業與高等院校等科研機構合作研發的新產品、科研成果的轉化和革新企業生產技術也必然提高勞動生產率。而且，在雙方共贏、優勢互補、分散風險和協同發展的機制下，借助市場機制促使高校和企業開展合作創新、深化科技與實業融合，能夠提高高校研究開發能力、增強科研成果市場轉化效率和企業技術革新動力。因此，促進產學研合作、加快科研成果轉化是加速傳統產業轉型升級、提高企業市場競爭力的重要途徑之一，已經成為各個國家（地區）促進科技進步和經濟發展的主要手段。顯然，產學研合作是推動中國經濟高質量發展的有力抓手。

雖然在戰略和政策上我國一直大力支持產學研合作，但其發展并未達到預期的成效。[1]根據世界經濟論壇發布的“2020 年全球競爭力報告（Global Competitiveness Report2020）”，2020 年中國在“高?！a業研發合作”指數的經濟創新分指標上位列第31 名，遠遠不能滿足世界第二大經濟體的技術需求。產學研合作當前所面臨的重要問題之一是合作難以產生有效成果。[2]有鑒于此，諸多文獻研究產學研合作過程中可能出現的矛盾及問題，如雙方在利益共享和風險共擔中的博弈及模式選擇。[3-4]但是，鮮有文獻從多維鄰近的視角來分析合作主體對潛在合作對象的選擇機制。

眾所周知，產學研合作的形成路徑是指合作從無到有形成過程中所遵循的模式。在形成路徑中，影響潛在合作對象選擇的因素眾多，除去高校與企業各自的科研能力和合作意愿等因素外，社會距離、地理距離以及測度技術互補性的認知距離都發揮著重要作用。在高校和企業相互選擇的過程中，潛在企業在競爭優質高?？蒲匈Y源時的排他性以及雙方對合作模式（“強強合作”“強弱合作”）的偏好都將影響最終合作伙伴的選擇。鑒于高校與研究機構在產學研合作專利網絡、創新網絡中是關鍵參與者且處于網絡中心地位，[5]因此與高校成功實現產學研合作的企業是潛在合作企業中能夠為高校（發明人）產生最大化“效用”的企業，產學研合作項目也是潛在“競標”企業“采購”高校知識或技術“服務權”的博弈均衡。

為此，本文將首先在梳理現有文獻和科技創新理論的基礎上，根據國家知識產權局專利檢索系統的微觀樣本數據，對產學研合作專利的影響因素進行實證檢驗；其次建立離散博弈模型揭示與高校具有潛在合作關系的企業之間的博弈競爭行為；最后通過分析高校與企業選擇合作對象的偏好，以發現我國產學研合作模式的特征，為研發高質量產學研合作專利和增強科技發展政策的效能提供經驗證據和啟示。

二、文獻回顧

產學研合作是聯接科學創新和技術商業化的跨組織重要合作模式之一，也是促進產業結構優化升級、反哺科學技術發展、提高全要素生產率、實現中國經濟高質量發展的重要戰略措施。長期以來，產學研合作問題的理論與實證研究在學術界和實業領域受到了廣泛的關注，本文將從產學研合作的形成機理、合作模式分類、影響合作效率的因素和產學研合作網絡結構的演化特征等方面對重要文獻進行梳理。

關于產學研合作的形成機理，Etzkowitz 和Leydesdorff（1995）[6]首次基于生物學相關理論隱喻出三螺旋模型?；谠撃Ｐ?，二位學者又進一步指出創新不僅是產學研三方的合作行為，更是一種國家行為。[7]吳潔等（2017）[8]建立動態控制博弈模型研究產學研合作的形成機理，研究發現高等院校的科研能力直接影響企業的行為選擇，政府補貼也影響著高校和企業間合作行為的選擇。何郁冰（2012）[9]提出針對“戰略—知識—組織”三重互動的產學研協同創新模式，通過分析協同創新的基礎、戰略協同和知識協同等，初步探索構建了產學研協同創新理論框架。周正等（2013）[10]探討產學研協同創新的內外動力因素及其相互作用機理，并指出中國產學研協同創新存在動力不足的問題，提出了完善我國產學研協同創新動力機制的政策建議。在對產學研協同創新進行因素分析的基礎上，邵景峰等（2013）[11]借助主體理論方法構建了一個產學研主體間協同創新的動力結構模型，設計了各主體的功能、相互間的協同工作過程及動力機制。研究表明，在產學研大數據環境下，多主體的產學研協同創新關鍵動力模型能精確表達產學研三個主體之間的協同關系，并能確定影響產學研協同創新的關鍵動力因素。林維蔚等（2016）[12]基于有限理性假設構建產學研協同創新的演化博弈模型，研究發現，在產學研協同創新的演化過程中，協同創新的概率與協同超額收益正相關、與投入總成本和背叛收益負相關，并且最優的超額收益分配系數能夠使得雙方協同創新的可能性最大化，合理的懲罰和獎勵機制將有效減少雙方的背叛行為。

在產學研合作模式及創新效率方面，沈云慈（2014）[13]將風險分擔模式分為基準分擔、干預分擔以及系統分擔三類，并借助貝葉斯網絡法探究了不同模式下的產學研合作績效。根據機制運行的內在邏輯，肖玲諾等（2013）[14]指出，要推動聯盟內知識鏈運行效益最大化，戰略聯盟是產學研知識創新聯盟最好的模式。王建國等（2018）[15]以內蒙古地區2008—2017 年產學研合作專利數量為研究對象，發現產學研合作創新正由高校主導往企業主導方向發展。王秀麗和王利劍（2009）[16]用數據包絡分析法對30 個?。▍^、市）的實證數據進行分析，評價了中國各?。▍^、市）產學研合作創新效率。肖丁丁和朱桂龍（2013）[17]根據廣東省260 家企業的問卷調查樣本建立超越對數隨機前沿模型測評了產學研合作的創新效率及其影響因素。以廣東省產學研合作研發項目為例，陳光華等（2014）[18]采用DEA－Tobit 兩步法對產學研合作創新效率的影響因素進行實證分析，研究發現政府研發投入和外部知識獲取對產學研合作效率有明顯的提升作用。

另外，隨著專利發明產業化等產學研合作數據的公開化，從社會網絡的角度，尤其是從高校與企業間合作子網絡的視角，許多文獻研究了產學研合作網絡結構的演化特征。如，劉璇等（2019）[19]基于隨機指數圖模型構建學者之間的合作網絡，通過網絡結構和節點屬性得出網絡分布較為均勻的結論。Graf 和Henning（2009）[20]應用社交網絡分析方法研究了創新網絡中公共研究的作用，發現高校與研究機構是創新網絡中的關鍵參與者，其處于網絡中心地位，會不斷地把知識從外部轉移到區域內部。Dangelico 等（2010）[21]選取3 所高校（劍橋大學、倫敦大學和帝國理工大學），利用歐洲專利局的專利信息研究了大學學習行為和網絡結構如何影響其收集和擴散知識的能力。高霞等（2019）[22]以我國ICT 領域的聯合授權專利數據為樣本，利用社會網絡分析方法從微觀上分析產學研合作網絡整體結構及其演化，并對產學研合作開放度的異質性、創新網絡開放度等進行了實證分析。劉鳳朝等（2011）[23]以“985 工程”高校為例，研究了1985—2009 年期間專利合作網絡結構及空間分布的演化路徑。王朋等（2010）[24]以清華大學與企業納米專利合作網絡為例，利用復雜網絡理論研究了產學研合作網絡的結構特征。根據1985—2004 年期間大學和企業共同申請的專利樣本，洪偉（2010）[25]構建了四個歷史時期的大學向企業學習的知識流動網絡，并揭示了六個行政區內外部的網絡特質，發現了中國區域創新系統的演變規律及其與政策變遷的關系。馬艷艷等（2011）[26]測度了高校和企業聯合申請發明專利合作網絡的規模和中心度等特征指標，分析了高校和企業專利合作網絡的結構特征和演化規律。另外，Nooteboom 等（2007）[27]利用關于經濟活動中地理距離和認知距離的相關研究結果，依據歐洲國家33 所大學開發的796 項校企合作專利樣本，研究了認知相似度和地理距離等因素對專利合作網絡形成的影響。胡楊和李郇（2016）[28]定性分析了距離因素對中國產學研合作的影響。

綜上可見，盡管在學術界和實業領域，學者廣泛關注產學研合作問題的理論與實證研究，然而仍須深化我國產學研合作形成機理的理論分析與實證檢驗。本文期望運用微觀經濟行為分析方法研究產學研合作中潛在合作者的經濟選擇與博弈行為，并基于實際產學研合作實踐對理論分析結論進行實證檢驗，進而為推動我國產學研合作高質量發展提供理論支持和政策啟示。

鑒于此，本文將以我國國家知識產權局授予的產學研合作專利權為例，根據國家知識產權局專利檢索系統的微觀樣本數據，首先對產學研合作專利的影響因素進行實證檢驗，其次建立離散博弈模型揭示與高校具有潛在合作關系的企業之間的競爭博弈行為，最后通過分析高校與企業匹配合作對象的雙向選擇性偏好，剖析我國產學研合作模式的典型特征，為促進研發高質量產學研合作專利和增強科技發展政策的效能提供經驗證據和啟示。

三、產學研合作專利權的影響因素分析

（一）高校的合作意愿

1.模型設定

眾所周知，產學研合作是高校服務社會經濟發展的主要方式之一，與企業合作申請并被授予合作專利權不僅實現高?？萍脊ぷ髡叩淖晕覂r值，而且是他們持續進行科技研發活動的動力，是評價高校學術水平和科技實力的重要指標。所以，高校具有與相關企業合作申請專利的自發性動機。各級政府為了推動產業升級、實現區域經濟高質量發展，對企業開展新技術改造、研發新產品和新工藝的產學研合作專利活動予以多方面的支持。政府支持是高校獲取外部資源的途徑之一，也是影響高校參與產學研合作專利的重要因素。另外，高校在產學研合作專利網絡、創新網絡中擁有知識或技術優勢，處于網絡中心地位，其合作意愿至關重要。因此，有必要對高校參與合作專利意愿的影響因素進行實證研究。

根據“產學研”三螺旋理論，影響高校申請合作專利意愿的重要因素源于其自身屬性和政府的支持力度，并鑒于樣本信息的可獲得性，本文建立泊松回歸模型：

其中，Yi表示高校i 參與產學研合作的意愿，用高校與企業被授予的合作專利數量測度，Xi表示高校的自身屬性向量，Zi表示所在地區的政府支持因素向量。

2.解釋變量

（1）解釋變量Xi。顯然，一所高校是否愿意參與產學研合作，受其科研人員規模、科研人員能力、科研經費充裕程度以及產學研合作經驗是否豐富等因素的影響。

第一，科研人員規模（NOR）。高校的三大使命分別是教學、科研以及服務社會，大部分教師同時承擔教學和科研的職責，對科研的時間投入已屬有限資源，因此高校通過產學研合作履行其“第三使命”的意愿必然受制于其科研人員的規模。本文根據《高?？萍冀y計資料匯編》中各高校的研究與發展人員數測度其科研人員的規模。

第二，科研人員能力（COR）。除了科研時間的投入，科研人員能力也決定了高校參加產學研合作的意愿，本文以其被授予的專利數量測度。

第三，科研經費充裕程度（RR）。高校參與產學研合作的一大動機便是利用企業資源支持自身的科技研發。除來自企業的橫向課題外，高校的科研經費主要來源于縱向課題，且其數量和質量往往是對高等院?？蒲锌己说挠残灾笜?。然而，因縱向課題的基礎性特點，故對橫向課題通常既有擠出效應又有拉動效應。因此，充裕的科研經費對產學研合作意愿的影響并非確定，與高校的學科類別有關，本文以高?？v向課題的經費額度衡量其經費充裕程度。

第四，產學研合作經驗（UIE）。產學研合作專利申請是一項周期長、不確定性高的工程，合作主體需就風險分擔和利益分配進行博弈，而且項目成敗也往往取決于信息的對稱性、主體的行動順序以及博弈策略的選擇。合作經驗越豐富主體越能審時度勢、把握博弈條件、調整博弈策略以取得最佳的博弈均衡。因此，合作經驗越豐富，合作意愿則越強烈。本文以高校參加合作研究的人數測度其合作經驗豐富與否。

（2）控制變量Zi。根據Etzkowitz 和Leydesdorff（1997）[6]的三螺旋理論，政府在產學研合作中扮演著“催化劑”和“穩定器”等重要角色，政府政策引導能極大推動高校參與產學研合作的意愿。除中央政府在制度層面營造的良好環境外，地方政府也大有可為。例如，設立產學研合作專項項目，完善中介、咨詢等相關配套措施，在政府財政政策對產學研合作項目上給予政策紅利。這些政策為產學研合作提供更穩定的預期，減少不確定性，能有效激發高校參與產學研合作的意愿。地方政府的政策支持可具體用以下變量測度：

第一，政府配套措施（SP）。地方政府所搭建的產學研合作平臺在信息交流、促成合作上發揮著重要作用，多以產學研辦公室等形式運作。因此，如果高校所在地方政府有成立專門的關于產學研合作的下屬機構，則變量取1；反之則取0。

第二，政府支持力度（SS）?！爸袊a學研合作促進會”作為一個由國務院批準、各部委共同參與組建的權威平臺，每年通過“產學研合作促進獎”表彰優秀單位及個人，因此本文以高校所在地區是否獲得過該獎項作為衡量政府支持力度的代理變量。

3.樣本數據

考慮到數據的可得性，本文搜集12 所“985”高校數據作為研究樣本，考察它們在2007—2022 年間的產學研專利合作狀況。由于所選取高校獲批專利的總數占“985”高校專利總數的80%以上，將其視為研究對象對于揭示產學研合作的匹配機理具有顯著的代表性。其中，被解釋變量合作專利的數量由國家知識產權局專利檢索得出，檢索字段包含“大學名稱+公司”“大學名稱+廠”以及“大學名稱+企業”。在剔除大學與本校投資設立的企業間合作專利后，共計得到2848 條專利信息。描述高校自身屬性的解釋變量均出自于中華人民共和國教育部科學技術司編寫的《高等學?？萍冀y計資料匯編》以及專利檢索結果，其中NORi為各高?？蒲腥藛T及科研教師人數總和、CORi為國家知識產權局專利檢索中高校所獲得的專利數量、RRi為縱向科研經費數量、UIEi為高校參加合作研究的人數。描述地方政府政策支持的解釋變量均出自于“中國產學研合作促進會”的官方網站，如果高校所在地方政府有專門的產學研合作下屬機構，則SP 取1；反之則取0。同理，高等院校所在地區如獲得“產學研合作促進獎”，則SS 取1；反之則取0。

4.估計結果

根據樣本數據建立Poisson 計數回歸模型，其估計結果如表1 所示。

表1 Poisson 模型的估計結果

由表1 可知，高?？蒲腥藛T的規模、能力以及產學研合作的經驗對高校參與產學研合作意愿均具有顯著的正向影響，而縱向課題經費的負向效應并不顯著，即基礎理論性研究并未顯著分散高校的社會服務活動。政府對產學研支持程度的代理變量顯著為正，說明政府政策引導對高等院校參與產學研合作具有積極效應。

（二）高等院校的選擇行為分析

1.模型設定

由于參與合作的意愿對成功合作只是一個必要非充分條件，想要厘清產學研合作的微觀經濟學機理，就需充分揭示匹配合作對象的雙向選擇行為。然而，鑒于高等院校在產學研合作專利網絡、創新網絡中擁有知識或技術優勢，處于網絡中心地位，本文認為合作對象的搜尋匹配過程既是高等院校依據收益最大化原則選擇潛在合作企業的過程，也是潛在合作企業競爭高等院校優質科研資源的“競標”活動。為此，在信息完備且同時行動的假設下，本文建立靜態隨機選擇模型以揭示潛在合作企業的競爭行為。

對于高校l 的科研資源，假定有N 個潛在合作企業相互競爭，其中報價最高者P（即使得高校的潛在收益最大者）最終與高校l 達成專利合作。而且，在控制適當因素后，如果高校l 和企業n 選擇了合作，企業n的報價Pn滿足Pn=max Pj{ }j=1，...，N

其中，Pj{ }j=1，...，N表示N 個潛在合作企業的報價序列，也反映了N 個企業與高校l 合作后產生的預期收益。

為了簡化數學推導，進一步假設企業n 的報價Pn具有如下線性函數形式：

其中，Zl和Xn分別表示高校l 和企業n 的科研實力等可觀測異質性因素，un表示影響報價的不可觀測隨機性因素，N-1 是所屬行業中企業n 的潛在競爭對手個數。

當高校l 和企業n 被授予合作專利權時，令yn=1；否則，令yn=0。

于是，高校l 和企業n 被授予合作專利權的概率為：

如果假定有L 個高等院校的優質科研資源待合作，每個資源的潛在合作企業數量記為{Nj}j=1,...,L，并假定影響企業報價的不可觀測異質性隨機因素服從獨立的Weibull 分布，則可構造樣本似然函數使用極大似然方法估計報價函數式（2）中的未知參數θ=（α，β，δ），即：

2.樣本數據

為了有效檢驗同業企業在競爭高校優質科研資源過程中的博弈競爭行為，本文選取“985”高校中的12所理工科院校作為實證研究對象，考察其在2007—2022 年間的產學研專利合作狀況。

3.解釋變量

高校是否選擇企業取決于兩者合作的“預期收益”是不是所有潛在競爭者中的最大收益值，而決定“預期收益”的因素除高校及企業的自身屬性外，兩者間的地理距離、認知距離和社會距離也十分重要。另外，影響因素還包括高校與企業的科研能力及合作傾向等。

（1）地理距離（GD）。本文對地理距離的測度考慮了區域間行政區劃分和地方科技研發項目的管理體制，例如合作主體是否在同一城市，是否在同一省份的不同城市，或鄰近省份等，依次遞推。

（2）認知距離（CD）。本文按照新版國際專利分類標準，對12 所高校梳理出的2848 條專利信息進行分類，并借鑒Fafchamps 等（2010）[29]的余弦相似度方法測度認知距離，即：

H 為專利類別的總集。

（3）社會距離（SD）。如由不同的高校與企業團隊合作產生的專利數為n，則社會距離CDij=1/n。對于未合作過的機構，計算兩者相連的最短路徑。當合作伙伴的個數為m 時，社會距離的取值則為m+1。樣本分布如圖1 所示。

圖1 社會距離分布

（4）科研能力（Q）。本文根據高校擁有的專利數量q 衡量其科研能力，并根據高校和企業各自的科研能力選擇了兩個指標，分別為科研能力均值和科研能力差值△Qij。

（5）合作傾向（P）。本文根據各機構擁有的合作伙伴數pi構建合作傾向距離，即高校i 與企業j 的合作傾向為：

上述解釋變量的描述性統計分析結果見表2。

表2 變量的描述性統計分析

4.模型估計結果

根據樣本數據估計靜態隨機選擇模型（3），模型估計結果如表3 所示。

表3 靜態隨機選擇模型估計結果

從四種模型的估計結果可見，社會距離SDij系數的符號與預期相一致，且該系數在1%的顯著性水平下顯著。在模型1 和模型2 中，地理距離GDij都不顯著。只有在未包括社會距離SDij的模型3 或者在包括SDij和交互項SDijGDij的模型4 中，地理距離才顯著?？梢?，地理距離本身對合作概率并無影響，但它能通過影響社會距離而間接影響合作概率。即不管企業j 和高校i 之間地理距離的遠近，如果缺乏社會聯系，兩者產生合作的可能性就較低。而地理上的鄰近之所以導致合作概率上升，是因為其有助于縮小機構間的社會距離。而且，由于SDijGDij的系數顯著為正，社會距離對建立合作概率的影響隨著地理距離的增加而增加，并且地理距離對此概率的影響也隨著社會距離的增加而增加，即社會距離和地理距離間存在互補效應。另外，在模型（1）至模型（4）中，認知距離CDij與其二次項的系數符號與預期一致，CDij的符號顯著為正的符號顯著為負。因此，產學研合作的可能性隨認知相似度的增大而增大，但是認知相似度對產學研合作可能性的影響呈現一個倒U 型關系，當認知相似度超過某閾值時，兩機構間差異的互補性降低使合作的可能性也隨之降低?？蒲心芰档南禂惦m在1%的顯著性水平上顯著，但在四個模型中系數均僅為-0.001，說明科研能力均值對彼此選擇概率影響不大?？蒲心芰Σ钪怠鱍ij的系數也僅為0.002 或0.003，不足以說明高校與企業的科研實力差距對合作成功概率的影響。合作傾向在四個模型中均不顯著，說明高校和企業間合作意愿的差距并不影響兩者間的合作。

最后，在不考慮潛在合作者具體身份時，本文發現Nl-1 的系數一致為負，變量Nl-1 在1%的顯著性水平上顯著，潛在合作企業數量對潛在合作者的決策會產生負效應。因此，與高等院校合作專利并不是潛在企業的個體選擇行為，而是已經形成了潛在合作企業共同博弈的競爭性決策。

（三）產學研合作模式的穩健性分析

產學研合作模式決定了合作主體承擔有關合作的前瞻性、風險的規避性和利益分配的對稱性等經濟后果。常見的合作模式有兩種——“強強合作”和“強弱合作”。前者具有較強的風險規避能力，其能夠實現優勢互補和核心技術加速創新，故能夠積極推動經濟高質量發展。后者則有利于實現經濟欠發達地區的科技發展，扶持欠發達地區產業實現跨越式發展，有助于解決經濟發展不平衡問題。因此，為了說明本文結果的可靠性，本節對合作模式進一步進行穩健性分析。

鑒于合作主體選擇的雙向性，本文將根據合作專利樣本建立聯立方程模型：

其中Qi代表高校i 在相應學科樣本高校中的合作專利數排名，Qj表示企業j 在該行業樣本企業中的合作專利數排名。如果排名位于中位數之上，則認為其科研實力在同行中較強，Qi或Qj則取值1；否則，視為同行中科研實力較弱者，Qi或Qj取值0?？刂谱兞縓ij包括地理距離GDij、認知距離、社會距離SDij以及交互項SDijGDij。此外，本文假定不可觀測異質性變量u1,ij和u2,ij服從相關系數為ρ 的標準二元正態分布N（0，1）。

聯立方程模型（8）-（9）的估計結果見表4。

表4 聯立方程模型的估計結果

由表4 可見，聯立方程模型中變量Qi和Qj的系數都顯著為正。因此，該結果驗證了產學研合作申請專利時合作主體傾向選擇“強強聯合”模式，顯然其本質根源在于同業潛在企業通過競爭才能獲得合作高校優質科技資源。社會距離SDij、地理距離GDij和認知距離對高等院校與企業合作申請專利的主體模式選擇具有非對稱的影響。在產學研合作網絡中，高等院校處于網絡中心地位，且所處城市相對固定，在選擇潛在合作企業時更會考慮地理距離，以提高交流便利性、降低時間機會成本。而企業在競爭優質高?？蒲匈Y源的過程中，往往借助于各種社會資源力求與高等院校實現專利合作，且企業的技術革新活動更強調實用性，所以社會距離和認知距離顯著影響企業與高校申請合作專利的能力，同時企業追求技術創新并不受地理距離的影響。

四、研究結論及對策建議

（一）研究結論

當前產學研專利合作中存在的主要問題，一是形成難，二是形成后持續運行性差。針對這兩大問題，本文從多維距離的視角探究了產學研合作形成階段高校與企業間的博弈機制，并分析可持續關系中的主流合作模式。研究發現：（1）高?？蒲袑嵙υ綇?，參與產學研合作的意愿就越強；（2）與高校合作的潛在合作企業之間存在顯著的博弈競爭關系；（3）參與產學研合作的主流模式是“強強聯合”，潛在合作伙伴的科研實力是選擇過程中的首要考慮因素；（4）社會距離、地理距離和認知距離對高等院校與企業合作申請專利的主體行為具有非對稱的影響，社會距離和認知距離直接影響企業與高校建立產學研合作的可能性，地理距離通過社會距離間接影響合作可能性。

（二）對策建議

1.加快雙一流大學建設，以提升全社會產學研合作意愿

積極落實科教興國戰略，加快一流大學和一流學科建設，加大各級政府對高等院?？萍柬椖康耐顿Y力度，提升科學理論和技術革新對高質量發展的保障力；充分發揮政府對科技成果轉化、產學研合作的引領作用，以“政府搭臺、企業唱戲”的形式，積極規范、健全科技市場，發揮“交易、共享、服務、交流”四位一體的功能，提高其配置效率。

2.地方政府主導，推動域內產學研合作

雖然地理距離需通過社會距離對產學研合作的結果發揮間接效應，但其直接影響著高校對合作企業的選擇，且該影響不受社會距離和認知距離的干擾。因此，在促進產學研合作的過程中，地方政府具有不可忽視的重要作用。地方政府通過制定相關政策，提供財政支持，優化營商環境，為高校和企業搭建合作平臺，從而推動域內的產學研合作。在產業布局、創新資源整合以及產業鏈銜接方面，政府發揮主導作用，這有助于減少合作中的信息不對稱和合作成本，增強各方合作的積極性。

3.企業搭建開放創新平臺，促進與科研院校的“強強聯合”

研究結果表明，社會距離、地理距離和認知距離對高等院校與企業合作申請專利的主體行為具有非對稱的影響，其中社會距離直接影響企業與高校建立產學研合作的可能性，因此企業可通過搭建開放創新平臺，實現與高校等科研院所的人力資源互通、技術成果交流、科研協作開發。在此過程中，人力資源互通能有效縮短企業與科研院所的社會距離，實現雙方在項目開發、技術創新等方面的緊密合作；技術成果交流有助于拉近二者的認知距離，有利于消除信息不對稱，加速技術成果的轉化和商業化。