庞国光、李琳、刘展豪、郭东（湖南大学）

《大数据发展如何推动科技创新和产业创新融合》，《经济评论》 2026年第2期

近年来，我国科技创新规模与能力快速提升，2024年国际专利申请量突破7万件，全球创新指数排名升至第11位。然而，科技创新能力的增强并不意味着创新成果做到了“物尽其用”。国家知识产权局发布的《2023年中国专利调查报告》显示，我国发明专利产业化率为39.6%，与发达国家相比仍存在差距，大量科技成果滞留在了实验室，并未有效转化为现实生产力。党的二十届三中全会提出，推动科技创新和产业创新融合发展。这为打通从科技强到产业强的转化通道提供了战略指引。与此同时，数据要素作为新型生产要素正深刻重塑经济运行方式，国家大数据综合试验区的设立（以下简称大数据试验区）为推动科技创新和产业创新融合（以下简称科产融合）提供了重要契机。那么，大数据试验区能否承担起推动科产融合的重任？其作用渠道是什么？回答这些问题，对于深入理解和有效推动科产融合具有重要现实意义。

从理论上看，当前产学研衔接不紧密、融合成本过高及知识产权保护不足，是导致创新主体“不会融”“不愿融”“不敢融”的主要诱因。大数据试验区设立能够从数据要素的集聚、流动和保护三个维度系统性地破解上述困境。从数据要素集聚看，大数据试验区内拥有完备的数据基础设施，能够为消除产学研机构间的信息孤岛、打造精准对接服务平台提供硬件支撑，破解“不会融”难题。从数据要素流动看，大数据试验区通过政策引导形成了完整的数据产业链条，有助于推动数据要素流动、加速融合经验传播、降低企业试错成本，破解“不愿融”痛点。从数据要素保护看，北京、重庆等试验区发布了多项数据保护法规，为数据确权和流转提供法治保障，能够促使创新主体敢于将核心数据投入创新成果转化，破解“不敢融”困境。就作用机制而言，大数据试验区主要通过三条路径推动科产融合：一是激发企业家精神，大数据发展能赋予企业家更强的信息获取和市场研判能力，促使其创新决策更倾向于研发投入和颠覆性创新；二是吸引风险投资流入，大数据试验区的设立能够向潜在投资者释放利好信号并缓解信息不对称，为高风险、长周期的创新成果转化引入风险投资支持；三是促进高素质人才集聚，大数据试验区不仅支持高校设置大数据学科，强化人才造血功能，还聚焦引进战略科学家、卓越工程师等人才，优化人才输血机制，从而为科产融合提供智力支撑。

基于上述分析，本文选取2010—2022年中国283个城市为研究样本，基于科产融合的理论内涵，构建了涵盖科技创新主体、资源、环境、成果以及产业创新支撑、效益、潜力等维度的科产融合评价指标体系，并将国家大数据综合试验区设立视为准自然实验，采用双重机器学习方法考察了大数据发展对科产融合的影响及作用机制。研究发现，中国科产融合水平虽保持稳步上升态势，但总体水平相对较低，且区域差异显著。大数据试验区设立使所在城市科产融合水平提升约2.69%，这一结论在经过更换机器学习算法、剔除特殊样本、工具变量法等多种稳健性检验后依然成立。机制检验表明，企业家精神、风险投资流入和高素质人才集聚是大数据试验区影响科产融合的重要渠道。异质性分析表明，在供电较稳定、网络设施较完善、政府和公众数字关注度较高的城市，大数据试验区对科产融合的促进效应更明显。此外，大数据试验区与低碳城市试点、智慧城市试点之间存在政策协同效应，能在更大程度上推动科产融合。

依据上述研究结论，本文提出以下政策启示：第一，加强大数据试验区的科产融合制度设计与安排，逐步推进和扩大试点范围，同时强化试验区在融合平台搭建、激励机制完善和保障制度建设等方面的制度设计。第二，重视疏通大数据试验区影响科产融合的传导渠道，充分发挥数据赋能优势，优化营商环境以激发企业家精神，建立健全大数据赋能企业风险评估和信用评价机制以吸引更多风险投资流入，搭建高素质人才交流平台并重点打造与创新链和产业链相适配的人才链。第三，关注数字基础条件和数字关注度的差异，继续加大电力和网络基础设施投资，同时建立健全全民数字素养提升工程，为科产融合营造良好环境。第四，打好数字化与绿色化、智能化政策的“组合拳”，将能够发挥协同效应的政策“串联”起来，放大大数据试验区的政策效能，探索一条具有中国特色的政策协同赋能科产融合之路。