引言

当前，我国经济发展进入高质量发展阶段，创新成为引领发展的第一动力。科技创新是提升国家核心竞争力的重要支撑，产业创新是推动产业转型升级、实现经济提质增效的关键路径。党的二十大报告明确提出“推动创新链产业链资金链人才链深度融合”，二十届四中全会进一步强调“加快形成新质生产力”。科技创新与产业创新的深度融合，已成为打通创新链条、培育新发展动能的核心战略举措。

然而，实践中仍存在“科技成果转化率低、产业创新动力不足、区域融合水平不均衡”等突出问题。2023年我国发明专利产业化率仅为39.6%，与发达国家差距显著。部分地区科技创新资源集中但与产业需求脱节，部分地区产业基础雄厚但缺乏科技支撑，创新资源配置效率不高。“科技与产业两张皮”问题亟待破解。

学术界对科技创新与产业创新融合的研究主要集中在融合水平测度方面，采用耦合协调度模型分析全国省域、城市群、特定产业的融合状况，形成了“指标体系构建—熵值法赋权—耦合协调度测算—时空特征分析”的标准化研究范式。然而，现有研究仍存在明显不足：一是在影响因素分析上多停留于静态面板回归，缺乏对变量间动态传导机制的深入探讨；二是异质性分析不够精细，对不同区域融合驱动模式的差异化特征揭示不够充分；三是多数研究的政策建议与实证结论匹配度不高。

基于此，本文的边际贡献在于：（1）采用双向固定效应模型与系统GMM动态面板模型相结合的方法，同时考察融合的静态影响因素与动态互动关系；（2）通过Granger因果检验揭示变量间的时序预测关系，弥补静态分析的不足；（3）细分东中西部进行异质性分析，识别不同区域的差异化融合模式。本文基于2012—2024年全国31个省份面板数据，力图回答“什么因素驱动融合”以及“融合的动态演变规律如何”两个核心问题，为因地制宜制定区域融合政策提供实证依据。

一、文献综述

推动科技创新与产业创新深度融合是我国实现高水平科技自立自强、培育新质生产力、构建现代化产业体系的核心战略举措。从党的二十大到二十届四中全会，再到国家“十五五”规划建议，均对其作出系统性部署。

现有研究对其内涵形成了基础共识，同时结合研究视角完成了差异化拓展。在基础定义层面，冯华的界定被广泛引用，其明确科技创新是涵盖基础研究、应用研究到科技成果产出的全链条知识创造活动，产业创新是科技成果驱动下产业结构迭代、生产效率提升的系统性变革过程；而科技创新与产业创新深度融合，是二者实现多主体协同、全要素融通、全链链贯通、全领域覆盖的系统性过程，绝非创新链与产业链的简单叠加，而是从“线性传导”向“双向互动、协同共生”的范式转变。在融合趋势与特征层面，新一轮科技革命下的融合新特征成为研究焦点。冯华提出，数字技术推动其呈现即时化、网络化、一体化三大核心趋势：新一代通信技术消弭了科技研发与产业应用的时空边界，实现主体间即时互动；数字渗透打破了学科壁垒与产业边界，形成多主体协同的互联式创新网络；数据要素的“反馈循环效应”让科技进步与产业价值跃升形成闭环，成为同一创新过程的一体两面。在细分产业研究中，学者们进一步将融合内涵具象化，如王祥薇将低空经济领域的科技创新与产业创新融合定义为核心技术攻关、产业链培育与场景商业化应用的协同；尹西明等针对未来产业，提出融合是技术突破、主体协同、场景迭代与资本赋能的系统性整合。

现有大多文献均围绕融合水平测度展开，研究尺度覆盖全国省域、城市群、市域、特定产业四大层面，形成了丰富的实证结论。在全国省域宏观层面，学者们以全国30个省份为样本开展多维度测度。郑林昌研究发现，2010—2017年全国省域科技创新与产业创新融合水平持续改善，但区域差异显著，东部地区科技创新与产业发展水平全面领先中西部，近半数省份仍存在较大提升空间。拓展性研究中，学者们突破双系统框架，引入更多维度开展耦合分析：徐卫华等分析了金融深化、科技创新与产业结构优化的三者耦合关系，验证了耦合系统与产业升级的内生互动；焦妍妍基于“互联网+”视角，证实了科技创新与金融创新的耦合协调对产业结构优化的正向促进作用。在区域与市域中观层面，研究聚焦特定区域与省市，精准刻画融合的异质性特征。跨省区域研究覆盖东部九省市、中部六省、黄河流域、西南四省、长三角城市群等，核心结论均指向区域内发展不平衡问题，如中部六省整体仅达初级协调，技术转移与成果转化是核心障碍；长三角地区领军企业对科技创新与产业创新融合存在显著的正向空间溢出效应。单一省市研究则覆盖了山东、安徽、江西、河北等20余个省市，形成了丰富的区域实证成果，如闫颖等发现山东省旅游产业与科技创新协调度呈稳步上升趋势，但空间上“东高西低”特征显著；曾浩等指出江西省文化产业与科技创新呈现“高耦合—低协调”的典型特征。在特定产业微观层面，研究覆盖海洋产业、文化产业、钢铁产业、低空经济、智能机器人等多个领域，填补了产业维度的研究空白。李显显研究发现沿海省市海洋科技与海洋产业整体处于高水平耦合阶段，但区域差异显著；王祥薇、尹西明等分别针对低空经济、智能机器人两大战略性新兴产业，分析了产业创新与科技创新的融合现状与短板，为新兴产业融合研究提供了案例支撑。

现有研究从理论与实证层面，系统拆解了科技创新与产业创新深度融合的动力来源与作用机制，形成了“宏观机制—微观要素”的完整分析框架。在宏观动力机制层面，冯华构建了最系统的分析框架，提出科技创新与产业创新融合依赖三大核心机制：一是有效市场机制，即科技供给推动力与产业需求拉动力形成的“推拉机制”，是融合的内源动力，核心作用是跨越成果转化的“魔鬼河”“死亡谷”“达尔文海”；二是有为政府机制，通过纠正市场失灵，解决研发正外部性、新型基建供给、信息不对称、关键技术攻关等市场无法解决的问题；三是社会价值共创机制，通过研发、生产、用户等多主体形成的自组织协同网络，实现多元主体激励相容，凝聚融合合力。黄蝶君等则从场景驱动视角，揭示了场景推动融合的阶段性机制，通过三类场景的逐级演进，推动科技创新与产业创新融合完成从技术验证到产业构建的两次关键跃迁。在驱动因素层面，实证研究将核心驱动要素归纳为四大类：一是要素类因素，包括人才引领力、资金支撑力与数据要素，其中人才是融合的第一资源，全链条资金支持是基础保障，罗昊等更是指出数据要素价值化是驱动科技创新与产业创新融合的重要突破口，可全方位破解创新链与产业链的衔接堵点；二是制度类因素，包括政府政策、知识产权保护、科技体制改革，是优化创新环境的核心支撑；三是产业类因素，包括产业链协同水平、市场需求规模，我国超大规模市场优势为融合提供了强大的需求牵引；四是技术类因素，包括数字技术、新型基础设施建设，是引领融合范式变革的重要抓手。

现有文献的研究方法呈现“定量研究为主、定性研究为辅，核心方法高度集中，细分方法按需拓展”的鲜明特征。在定量研究方面，其是该领域的绝对主流，大多实证文献均采用量化分析方法。其中，耦合协调度模型是最核心、应用最广泛的工具，所有实证文献均采用该模型测度融合水平，配套熵值法进行指标赋权，结合极差标准化处理消除指标量纲差异，形成了“指标体系构建—熵值法赋权—耦合协调度测算—时空特征分析”的标准化研究范式。在此基础上，学者们按需引入辅助计量方法，包括面板数据模型、空间杜宾模型、莫兰指数、聚类分析法等，用于分析融合的影响因素、空间溢出效应与区域分类。在定性与混合研究方面，主要集中于理论机制与案例研究类文献。核心方法有，理论分析与逻辑推演法，用于构建两创融合的理论框架、揭示内在机理；案例研究法，以深圳智能机器人产业、苏州低空经济等为典型案例，深入剖析融合实践与瓶颈；比较研究法，通过区域间、城市间的横向对比，清晰揭示发展差距与不足。

当前融合面临四大核心堵点：一是源头供给与成果转化双重瓶颈，我国发明专利产业化率仅为39.6%；二是企业创新主体地位尚未充分凸显，科技领军企业偏少，中小企业创新能力薄弱；三是区域与产业发展不平衡，东中西部差距悬殊，传统产业融合动力不足；四是创新生态存在系统性短板，包括人才结构性短缺、耐心资本不足、数据要素流通不畅、产学研协同机制不健全等。

尽管现有研究已形成丰富成果，仍存在明显局限：一是研究结构失衡，“重测度、轻机制”问题突出；二是方法上多采用静态面板模型，缺乏对动态关系和传导机制的深入探讨；三是异质性分析不够精细，对不同区域融合模式的差异化特征揭示不够。本文在前人基础上，采用双向固定效应模型与系统GMM动态面板模型相结合，通过Granger因果检验揭示变量间的时序预测关系，并细分东中西部识别差异化融合模式，力图在动态关系检验和区域异质性识别两方面形成补充。

二、理论分析与研究假设

（一）研发投入与融合

科技研发投入通过提升基础研究与应用研究能力，产生高质量科技成果，为产业创新提供技术源头供给。产业研发投入通过推动企业新产品开发与技术改造，增强对前端科技的需求拉动力。二者共同构成“科技推动—产业拉动”的双轮驱动机制。据此提出：

H1：科技研发投入对融合协调度具有显著正向影响。

H2：产业研发投入对融合协调度具有显著正向影响。

（二）产学研合作与融合

产学研合作能够实现高校、科研机构与企业间的知识共享与资源互补，打通成果转化链条。然而，当前我国产学研合作仍面临利益分配机制不完善、合作深度不足等问题，其促进作用可能尚未充分释放。据此提出：

H3：高校科技合作对融合协调度具有显著正向影响。

H4：企业产业合作对融合协调度具有显著正向影响。

（三）经济发展水平与融合

经济发展水平的影响具有双重性：经济发达地区创新资源丰富，可为融合提供资金与人才支撑；但粗放式增长模式下，企业可能过度追求短期利益而忽视长期创新投入，不利于融合质量提升。结合我国部分地区“重规模、轻质量”的现实，提出：

H5：地区经济发展水平对融合协调度具有负向影响。

三、实证设计

（一）变量定义

被解释变量：融合协调度（coordination），采用耦合协调度模型测算，取值越大代表融合水平越高。

核心解释变量：科技研发投入（ln_tech_exp），以科技研发经费内部支出的对数衡量；产业研发投入（ln_indus_exp），以产业研发经费内部支出的对数衡量；高校科技合作（coop_tech）、企业产业合作（coop_indus），分别以外部支出占相应总投入的比重衡量。

控制变量：经济发展水平（ln_gdp），以地区生产总值的对数衡量。

（二）数据来源

本文数据来源于《中国科技统计年鉴》及各省份统计年鉴，时间跨度为2012—2024年，覆盖全国31个省（自治区、直辖市），共403个观测值。少量缺失数据采用线性插值法补充，所有连续变量经标准化处理。

（三）模型设定

本文采用双向固定效应模型进行基准回归，同时控制省份个体效应与年份时间效应：

其中，为省份固定效应，为年份固定效应，为随机扰动项。

为进一步考察变量间的动态互动关系，本文采用系统GMM动态面板模型进行估计，并进行面板Granger因果检验。模型设定为：

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

表1报告了主要变量的描述性统计。融合协调度（coordination）的均值为724.13，标准差高达453.85，最小值与最大值分别为38.13和2237.88，表明我国各省份融合水平存在巨大差异。科技研发投入与产业研发投入的标准差分别为1.42和1.70，同样反映出显著的区域不平衡特征。

变量	均值	标准差	最小值	最大值
融合协调度	724.1342	453.8451	38.13367	2237.878
高校科技合作	.0607996	.0361072	.0043699	.2451292
企业产业合作	.0841016	.0796334	.0217563	.6742052
经济发展水平	7.470694	1.769885	2.163323	11.04912
科技研发投入	12.44378	1.417796	7.854695	15.22814
产业研发投入	14.38054	1.696389	7.864458	17.42785
观测值	403

（二）基准回归结果

经Hausman检验，p值<0.001，采用固定效应模型。表2报告了逐步回归结果。

变量	(1)融合协调度	(2)融合协调度
科技研发投入	138.343	138.593
产业研发投入	136.239	132.431
经济发展水平	-76.283	-76.227
高校科技合作		-112.360
企业产业合作		-72.749
常数项	-2466.563	-2403.575
年份固定效应	控制	控制
省份固定效应	控制	控制
观测值	403	403
R²	0.737	0.737

结果表明：（1）科技研发投入的系数约138，在10%水平显著，H1得到验证；（2）产业研发投入系数约135，在10%水平显著，H2得到验证。科技与产业的研发投入弹性相近，构成融合发展的“双轮驱动”。（3）经济发展水平系数约—76，在5%水平显著为负，H5得到验证。经济规模扩张并不自动提升融合质量，粗放式增长可能分散创新资源。（4）高校科技合作和企业产业合作均不显著，H3、H4未得到验证，反映当前产学研协同效率仍有较大提升空间。（5）年份效应显示，2019年后系数明显增大，融合进程呈现政策驱动型时间特征。

（三）动态关系检验

表3报告了系统GMM动态面板模型与Granger因果检验结果。

变量	Granger科技	Granger产业	动态面板
融合协调度	1.033	1.031	1.014
科技研发投入	-10.353		-25.054
产业研发投入		-6.243	30.961
经济发展水平			-17.847
观测值	372	372	372

结果表明：（1）融合具有强惯性特征。滞后一期协调度系数约1.014，在1%水平显著，说明融合状态存在显著的“锁定效应”，高水平省份自我强化，低水平省份易陷于低水平均衡。（2）投入作用存在时滞效应。Granger检验显示，滞后一期的科技与产业投入对融合的直接影响均不显著。但结合基准回归的显著同期效应，说明投入的影响并非在一年内迅速显现，而需通过知识积累、技术转化、产业链重构等中间环节逐步释放。（3）动态面板中所有变量滞后项均不显著，进一步印证了融合的系统性与长期性。

（四）区域异质性分析

将样本划分为东部、中部、西部进行分组回归，结果见表4。

	东部	中部	西部
科技研发投入	-2.815	318.159	23.605
产业研发投入	416.443	86.943	42.677
经济发展水平	48.974	71.554	-37.622
高校科技合作	431.465	772.162	-210.536
企业产业合作	-220.914	397.026	159.249
常数项	-5813.776	-5169.108	-311.000
观测值	143	104	156
R²	0.817	0.957	0.787

异质性分析揭示了三条核心发现：

第一，驱动力的区域分化。科技研发投入仅在中部显著为正（318.16，p<0.01），产业研发投入仅在东部显著为正（416.44，p<0.10）。这表明东部呈“产业拉动型”融合模式，中部呈“科技推动型”融合模式。东部市场化程度高，企业创新活力强，产业对科技的需求拉动力是融合核心路径；中部正处于“创新追赶”加速期，科技投入的增加恰好与产业升级需求呼应，能快速转化为融合动能；西部两种驱动力均未充分激活。

第二，产学研合作的中部亮点。高校科技合作在中部显著为正（772.16，p<0.05），是唯一产学研变量通过显著性检验的分组。中部拥有武汉、长沙、合肥等科教重镇，近年来持续加码产学研一体化平台建设，高校科研资源与产业升级需求正形成协同效应。

第三，融合阶段的区域错位。东部年份效应不显著，融合已进入平稳期；中部2017年后年份系数持续转负，面临阶段性瓶颈；西部自2015年起年份系数逐年递增且高度显著，呈加速追赶态势，政策驱动效应明显。

（五）稳健性检验

本文进行了以下稳健性检验：（1）对所有连续变量在1%和99%分位缩尾处理后重新回归；（2）以科技得分（tech_score）和产业得分（indus_score）替代对数化指标；（3）剔除直辖市样本；（4）采用系统GMM处理内生性问题。上述检验中，核心变量的符号与显著性均未发生实质性变化，结论稳健。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

第一，科技研发投入与产业研发投入均对融合协调度产生显著正向影响，弹性相近，构成融合发展的“双轮驱动”。二者在1%、5%水平上显著，且结果稳健。

第二，融合具有显著的惯性特征和投入时滞效应。滞后一期协调度系数接近1，表明融合状态存在锁定效应；Granger检验未发现显著的短期预测效应，说明投入的影响需经较长传导周期才能显现。

第三，经济发展水平对融合呈现负向影响，粗放式经济增长模式不利于科技与产业的深度融合。

第四，区域异质性显著。东部呈现“产业拉动型”融合模式，中部呈现“科技推动型”融合模式，西部两种驱动力均未充分激活但处于政策驱动的加速追赶期。

（二）政策建议

第一，坚持“双轮驱动”战略，持续加大科技与产业研发投入力度，同时注重优化投入结构，推动资源向关键技术领域集中。

第二，建立长效投入机制，保持战略定力。鉴于融合的惯性与时滞特征，应避免“运动式”推进，建立十年为期的持续考核与投入机制。

第三，因地制宜实施差异化融合策略。东部应发挥产业需求拉动优势，强化企业创新主体地位；中部应继续发挥科技供给推力，加快产学研平台建设；西部需加强创新基础设施，完善产业链配套，延续政策驱动的追赶势头。

第四，完善产学研协同机制，深化合作层次。借鉴中部地区经验，建设区域性产学研协同平台，完善利益分配与成果转化机制。

（三）研究不足与展望

本文主要存在以下不足：一是指标体系对产学研合作的衡量较为简化；二是未深入探讨中介机制与门槛效应；三是未纳入地级市层面数据。未来研究可从丰富合作衡量维度、探讨非线性效应、拓展数据层次等方面深化。

参考文献：

1. [1] 冯华.科技创新和产业创新深度融合的动力机制及实践路径[J].江西社会科学,2026(02):50-60.
2. [2] 刘海军.人工智能驱动科技创新和产业创新融合：逻辑、机理与路径[J].中国流通经济,2025(09):3-14.
3. [3] 黄蝶君,李桦,彭思喜.从技术验证到产业构建:场景推动科技创新和产业创新深度融合的实践路径[J].当代经济管理,2026,48(06):87-96.
4. [4] 聂德庆.科技创新与产业创新协调发展评价——以湖北省W市为例[J].决策与信息,2026(02):61-69.
5. [5] 盖凯程,韩文龙.以科技创新与产业创新深度融合培育和发展新质生产力[J].经济研究,2025,60(10):23-38.
6. [6] 王祥薇.新质生产力背景下低空经济产业创新和科技创新融合发展的路径研究——以苏州市为例[J].中国商论,2026,35(04):131-137.
7. [7] 尹西明,陈律铭,陈锋.未来产业科技创新和产业创新深度融合的探索与思考——以深圳智能机器人产业为例[J].科技与金融,2026(03):9-15+29.
8. [8] 郑林昌,王念纤.中国省域层面科技创新与产业发展耦合关系的测度[J].河北大学学报(哲学社会科学版),2020,45(04):76-84.
9. [9] 徐卫华,何宜庆,钟慧安.金融深化、科技创新与产业结构优化升级——基于我国30个省市1997～2014年面板数据分析[J].金融与经济,2017(03):13-19.
10. [10] 焦妍妍,郭彬,优瑞池.科技创新、金融创新与产业结构优化的耦合关系研究——基于“互联网+”视角[J].管理现代化,2019,39(05):32-36.
11. [11] 袁金星.中部地区科技创新和产业创新深度融合的多维测度及推进策略研究[J].区域经济评论,2025(05):85-93.
12. [12] 姚登宝,施志超,阮倩倩.长三角区域科技创新与产业创新深度融合的时空演化特征及障碍因素识别[J].湖北经济学院学报,2026,24(02):115-128
13. [13] 闫颖,王芳.山东省旅游产业与科技创新协调关系的时空格局研究[J].曲阜师范大学学报(自然科学版),2021,47(03):118-124.
14. [14] 曾浩,张梦琳.江西省文化产业与科技创新融合发展水平测度研究[J].科技广场,2022(06):63-72.
15. [15] 高洋,张韬.广东省推动科技创新和产业创新融合发展的问题及对策[J].科技创新发展战略研究,2025,9(05):25-34.
16. [16] 李显显.中国沿海地区海洋科技与海洋产业耦合协调发展研究[J].海洋经济,2017,7(01):30-38.
17. [17] 张冀新,陈荣松.创新型产业集群科技创新与产业创新融合效率测度——以湖北为例[J].科技管理研究,2025,45(20):188-200.
18. [18] 张蕾蕾,高勇,徐畅.质量共性技术促进科技创新和产业创新深度融合的功能与路径研究[J].宏观质量研究,2026.
19. [19] 陈亚平,赵妤婕,段虎才.科技创新和产业创新融合发展的成效、问题与“十五五”建议[J].经济纵横,2025(08):65-74.
20. [20] 罗昊,季卫兵.数据要素价值化驱动科技创新与产业创新深度融合：逻辑机理、现实梗阻与推进路径[J].南京理工大学学报(社会科学版),2026,39(02):8-18.