基于模糊集定性比較分析的產業園區創新績效路徑探索

［摘 要］產業園區作為產業創新與集聚的重要載體，是推動區域經濟發展的重要引擎。基于模糊集定性比較分析（fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）方法，強調園區創新要素的多維組合效應，旨在通過精準識別創新資源配置的關鍵路徑，優化政策支持與成果轉化機制，以推動園區創新績效的持續提升。基于此，文章從fsQCA的內涵入手，以中國-東盟產業合作區崇左片區為例，分析產業園區創新績效現狀，并提出基于fsQCA的產業園區創新績效路徑，以期為其他產業園區提供借鑒。

［關鍵詞］模糊集定性比較分析；產業園區；創新績效

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2025.08.016

［中圖分類號］F276.44 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）08-00-03

0" " "引 言

隨著中國經濟的轉型升級和高質量發展，產業園區作為推動區域創新和產業集聚的重要平臺，逐步成為創新驅動型經濟的核心載體。《國家創新驅動發展戰略綱要》明確指出，創新驅動就是創新成為引領發展的第一動力，科技創新與制度創新、管理創新、商業模式創新、業態創新和文化創新相結合，推動發展方式向依靠持續的知識積累、技術進步和勞動力素質提升轉變，促進經濟向形態更高級、分工更精細、結構更合理的階段演進。產業園區的創新績效不僅取決于技術研發投入、人才儲備和政策支持，還受到資源配置、市場需求匹配等多維度要素的綜合影響。而基于fsQCA方法通過模糊邏輯和定性分析，能夠有效識別多重創新要素的組合效應，從而揭示不同條件組合對園區創新績效的影響路徑。因此，深入探討基于fsQCA的產業園區創新績效路徑具有重要的理論與實踐意義。

1" " "fsQCA的內涵

fsQCA是一種整合模糊集合理論和定性比較分析方法的綜合性工具，旨在揭示復雜系統中的因果關系和條件組合，特別適用于分析多種因素共同作用下的績效結果。此方法的核心是，通過構建并分析多個不同條件的組合及其對結果的貢獻，發現導致特定績效水平的“足夠條件”與“必要條件”，進而揭示不同路徑的差異與共性。fsQCA的最大特點是能夠處理多變量的復雜因果關系，尤其適用于具有高度復雜性和不確定性的情境，如產業園區的創新績效管理。產業園區作為集聚了大量企業、科研機構、政策資源的特殊經濟空間，其創新績效受多維因素的影響，包括政策支持、科研能力、企業資源協同、人才引進、基礎設施建設等。傳統的統計分析方法無法有效處理這些因素間的非線性關系或多重交互效應，而fsQCA能夠通過分析不同因素組合的路徑識別出實現高創新績效的多條可能路徑。在產業園區創新績效分析中，fsQCA的優勢在于其能夠揭示多元創新要素之間的相互作用，并且識別出不同園區在特定創新情境下的最佳路徑選擇。例如，某一園區的高創新績效可能依賴科研投入和政策支持的共同作用，而另一園區則可能通過企業協同和人才引進實現類似績效。通過對不同路徑的識別，fsQCA能夠為園區管理者提供決策支持，確保不同類型園區根據自身的資源組合和外部條件，找到適合的創新路徑［1］。

2" " "產業園區創新績效現狀

2.1" "創新要素識別不全面

在產業園區創新績效中，創新要素識別不全面的問題普遍存在，導致園區難以全面提升自身創新效能。園區管理層通常將資源集中于顯性創新要素，如研發投入、政策支持、基礎設施等，忽視了許多隱性且動態的創新驅動因素。傳統的分析方式過于線性，常關注單一指標，如企業數量或技術引進，卻忽略了企業間協同創新、跨區域知識流動及產業鏈協同中的創新擴散效應等核心因素。企業間的互動、供應鏈的協同效應以及創新成果的溢出效應常常被低估，而這些要素在推動園區創新成果應用中起著至關重要的作用。例如，崇左市的園區建設存在一些創新要素被忽略的現象，尤其是在高新技術成果產業化的過程中，存在要素保障不足、創新鏈條銜接不暢的問題，直接限制了園區創新生態系統的整體活力。因此，忽視創新擴散和協同效應的情況，使得園區在面對全球技術變革時反應不及時，制約了其創新績效的可持續提升。

2.2" "資源配置不均衡

目前，產業園區的資源配置不均衡現象顯著，主要表現在資金、人才和技術資源的分布上，造成了園區整體創新能力的差異化。其一，資金配置不均衡。比如南國銅業和金海岸銅箔項目，由于債務管控和能耗雙控等，面臨資金爭取和推進困難，項目建設進展受到嚴重影響。同時，較大規模的投資主要流向少數優質項目，而其他中小型企業難以獲得足夠的資金支持，使得園區創新驅動力呈現不平衡態勢。其二，人才分布不均。盡管部分園區在引進高端人才上有一定的成效，但在地理位置較為偏遠的園區，中層技術人才和創新管理人才的流失問題嚴重，影響企業技術創新的可持續性［2］。其三，技術資源的分配不均。一些園區技術平臺和基礎設施完善，如憑祥產業園和崇左高新技術產業區能夠快速集聚技術和創新資源，而在一些基礎設施不完善的園區，難以形成有效的創新集群效應，進一步制約了園區整體創新能力和成果轉化率的提升。

2.3" "創新成果轉化率偏低

中國-東盟合作區崇左片區在創新成果轉化方面存在一些問題，導致其轉化率偏低。首先，產業規劃和定位問題較為突出，導致創新成果難以順利進入市場。部分園區在規劃過程中未能精準對接市場需求，尤其是在新興技術領域，無法實現有效的市場對接，制約了成果的轉化。例如，憑祥產業園在推動部分高新技術產業時，雖然項目投資規模較大，但是部分項目與實際市場需求未能有效結合，限制了創新成果的轉化速度。其次，產業鏈和供應鏈不完善進一步制約了創新成果的大規模應用。以部分依賴高新技術產業的企業為例，配套設施缺乏使得創新成果在實際應用和產業化過程中面臨障礙，無法實現大規模的產業化生產。雖然中國-東盟合作區崇左片區在電子信息、家居造紙等領域推進了一系列項目，但仍有部分園區未形成完整的配套體系，技術成果的產業化進程較慢。最后，盡管中國-東盟合作區崇左片區不斷深化與東盟國家的合作，但在技術交流與轉化機制方面仍然存在不足。國際合作機制不健全使得部分技術成果難以有效推廣至更廣的國際市場，限制了園區創新成果的國際化應用。

3" " "基于fsQCA的產業園區創新績效路徑

3.1" "運用模糊集識別要素，明確園區創新核心

在面對復雜、多維度的創新要素時，fsQCA能夠對園區內多個創新要素進行隸屬度評估，找到真正影響創新績效的核心要素組合。一方面，中國-東盟產業合作區崇左片區可以借助模糊邏輯控制器（Fuzzy Logic Control，FLC）和模糊推理系統（ Fuzzy inference system，FIS），系統地構建和評估創新要素模型。在具體實施中，要建立一套完整的數據收集系統，整合企業創新投入、研發產出、政策支持力度、技術轉化率等信息，并結合企業調研和政策評估，全面獲取與創新能力相關的多維數據，如科技研發投入、企業技術創新能力、企業協同創新程度、跨境合作、人才吸引與留用等。基于這些數據，利用模糊隸屬函數（Membership Function）對創新要素進行模糊化處理，將其量化為0到1的隸屬度值。例如，科技研發投入較多的企業可能獲得0.8的隸屬度，而技術轉化能力較弱的企業可能僅被賦予0.3的隸屬度，通過此量化過程，每個要素對園區創新績效的貢獻可以得到更加精確的理解。另外，中國-東盟合作區崇左片區可以利用模糊集合中的“必要條件”和“充分條件”邏輯，對不同創新要素組合進行分析和篩選。例如，園區管理者可以運用FLC和FIS對基礎設施完善程度和政策支持力度等要素組合進行定量分析，探索如何通過提高基礎設施完善度（如隸屬度達到0.7以上）促進科技成果的轉化效率提高。如果分析結果表明政策激勵在某些條件下（隸屬度達到0.6以上）能夠進一步提升科技轉化率，則可以將其作為充分條件進行配置。通過這一系統的組合效應分析，園區管理者能夠清晰地識別哪些創新要素在特定情境下最為關鍵，從而實現資源的精準配置，最大化提升園區的整體創新績效［3］。

3.2" "分析因果組合效應，優化資源配置

在產業園區創新績效的管理中，利用fsQCA可以有效識別復雜創新要素組合，進而提升資源配置效率。首先，園區必須建立完善的數據收集與分析系統，全面涵蓋企業研發投入、政策支持力度、基礎設施建設水平、人才引進與留用情況等維度。通過FLC對這些創新要素進行模糊化處理，構建隸屬度函數。各要素的隸屬度值會依據園區數據進行評估，如基礎設施完善度的隸屬度可根據物流網絡的發達程度進行評估，政策支持力度則可以根據資金落地情況和稅收優惠力度進行量化。其次，園區可運用FIS分析不同創新要素組合的因果效應。通過fsQCA，園區能夠評估各種組合的條件對創新績效的影響。例如，科研投入與政策支持的組合可能是提升創新績效的必要條件。具體來說，若基礎設施隸屬度達到0.7以上，能夠顯著提升科技成果轉化率，可以推斷基礎設施是必要條件。而跨境合作和產業鏈協同發展在高水平下顯著提高了園區的技術成果轉化率，可作為充分條件進行資源配置。園區通過這些分析可以精準識別出關鍵的資源配置路徑，確保資源向最有潛力的項目集中。最后，園區可以將這些分析結果應用于實際操作。例如，管理者可以根據不同條件組合的結果，實時調整科研資金的分配和跨境合作平臺的建設策略。若發現某些要素的組合對成果轉化有較強的促進作用，如科研投入與技術轉化率的高隸屬度組合，園區可加大對這類組合的支持力度。通過動態調整，園區管理者能夠優化高技術人才的引進策略，針對不同技術需求精準引入相關人才，形成有效的創新網絡［4］。同時，園區還可以根據這些條件組合，進一步推動區域內科技成果的轉化和市場應用，從而提升整體創新績效。

3.3" "制訂模糊集優化方案，增加園區創新成果

在產業園區創新成果轉化的過程中，運用fsQCA方法可以有效優化關鍵節點，從而提升轉化效率并提高整體創新績效。為實現這一目標，園區需要構建一個全面的數據采集系統，該系統應涵蓋技術成熟度、市場需求匹配度、企業吸收能力、資金支持力度和政策激勵等多個維度。例如，園區可利用技術成熟度模型（Technology Readiness Levels，TRL）評估創新項目的技術發展階段，將項目劃分為不同的技術進展層次，便于進一步的資源配置。同時，通過市場調研和行業分析，園區管理者能夠有效獲取潛在客戶的反饋、市場需求趨勢等數據，確保新興技術能夠精準對接市場需求。企業的吸收能力則通過其研發人員水平、技術轉化能力和創新文化等進行評估。資金支持和政策激勵可通過分析歷史數據、資金流向、政策覆蓋程度等信息進行量化，確保資源流動性較強。接下來，園區需要利用模糊規則庫（Fuzzy Rule Base）構建動態激勵機制和支持策略。規則庫可根據不同的隸屬度組合，為不同類型的創新項目生成最優支持方案。假設某項目的技術成熟度和市場需求的隸屬度均超過0.7，系統可以自動生成相應的加大資金支持和政策激勵力度的策略，以確保該項目能夠快速進入市場。同時，園區可以為項目設定關鍵隸屬度的閾值［5］。例如，當某一項目的市場需求隸屬度低于0.4時，系統可建議加強市場推廣或引入外部專家對技術方案進行優化調整。通過這樣的實時監控，系統能夠根據項目進展動態調整支持策略，保證資源配置的靈活性和高效性。

以中國-東盟合作區崇左片區為例，該片區內產業園區可構建全面的創新數據采集和分析系統，精確評估技術成熟度、市場需求與企業吸收能力等要素。借助模糊集方法，園區能夠細化資源配置過程，動態調整支持策略，確保每個項目在其轉化路徑的關鍵節點獲得最優的支持。例如，利用TRL對各項目進行分類，并結合市場需求匹配度，通過模糊規則庫生成支持策略。對于技術成熟度和市場需求隸屬度高的項目，園區可以加強資金支持和政策激勵，確保其快速實現成果轉化。對于市場需求較低的項目，系統則會建議采取更為靈活的市場推廣策略，或引入技術專家進行技術優化。通過這一精細化的資源配置管理，園區不僅能夠有效提升創新成果的轉化率，還可以最大限度提升整體創新績效。

同時，園區還應將這些分析結果應用于長期戰略規劃中，確保科技成果的轉化路徑與區域產業發展方向一致。結合實際項目數據，園區能夠不斷創新管理模式，增強對政策支持、技術孵化和市場需求的綜合應對能力，從而在激烈的市場競爭中保持優勢。

主要參考文獻

［1］任浩，歐陽娟，唐開翼，等.產業園區實現高經濟績效與高創新績效的持續發展路徑：一項模糊集定性比較分析［J］.科技進步與對策，2023（5）：44-54.

［2］張艷君，李歆，江勝強.江蘇省生物醫藥產業園區創新績效及其影響因素分析［J］.中國新藥雜志，2023（15）：1507-1513.

［3］豆士婷，龐守林，孫偉.戰略性新興產業政府采購對創新績效的影響研究：一個有調節的中介模型［J］.技術經濟與管理研究，2022（5）：43-48.

［4］國網江蘇省電力有限公司南通供電分公司，國網江蘇省電力有限公司.一種基于模糊集定性比較分析的雙創環境融合及提升路徑的方法：CN201910997506.7［P］.2020-02-04.

［5］左溫慧，王淵，邵金萍.基于模糊集定性比較分析的“雙創”環境融合及提升路徑［J］.西安工程大學學報，2019（5）：581-587.

［收稿日期］2024-10-11