DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0341011
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41564006
تاريخ النشر: 2026-01-21
المؤلف: Heyuan Pang وآخرون
الموضوع الرئيسي: نماذج الابتكار بين الجامعات والصناعة والحكومة
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في تطور وآليات تأثير نظم الابتكار الإقليمية في الصين، من خلال عدسة نظرية الأنظمة المعقدة التكيفية (CAS). من خلال استخدام مزيج من تقييم الأداء الكمي والتحليل المقارن النوعي الديناميكي باستخدام مجموعة ضبابية (fsQCA)، تحلل الدراسة بيانات من 30 مقاطعة صينية لفهم التفاعلات بين الجهات الفاعلة الرئيسية في الابتكار – الحكومات، والشركات، والجامعات – وبيئاتها المؤسسية، بما في ذلك عوامل مثل الانفتاح، ورأس المال البشري، ومنصات الابتكار. تكشف النتائج عن تفاوتات إقليمية كبيرة في أداء الابتكار، حيث تتفوق المقاطعات الشرقية باستمرار على نظرائها في الوسط والغرب.
تشير النتائج الرئيسية إلى أنه من 2016 إلى 2022، كانت مقاطعات قوانغدونغ، وجيانغسو، وزhejiang، وشاندونغ، وبكين في الصدارة من حيث أداء الابتكار، بينما كانت غانسو، وشينجيانغ، ونينغشيا، وهاينان، و تشينغهاي متأخرة. تحدد التحليلات أن المشاركة القوية للحكومة هي شرط ضروري لتحقيق الابتكار الإقليمي العالي، بينما ترتبط المشاركة الضعيفة للشركات بمستويات ابتكار أقل. علاوة على ذلك، تم تحديد خمس تكوينات تعزز الابتكار الإقليمي عالي المستوى، بما في ذلك نماذج التعاون وأطر الابتكار المفتوح، بينما ارتبطت أربع تكوينات بالابتكار منخفض المستوى. تختتم الدراسة بأن الابتكار الإقليمي في المستقبل سيعتمد بشكل متزايد على الروابط متعددة الأبعاد بدلاً من العوامل المعزولة، مما يبرز الحاجة إلى استراتيجيات ابتكار مصممة خصيصًا لكل منطقة.
مقدمة
تؤكد مقدمة الورقة على الدور الحاسم للابتكار في دفع الإنتاجية، والنمو الاقتصادي، والرفاهية العامة في الاقتصاديات الحديثة. تبرز البيئة الابتكارية المختلطة التي تتسم بالفرص والتحديات، مما يؤدي إلى زيادة عدم اليقين والاستقطاب في الابتكار العالمي. يجادل المؤلفون بأن السياسات الابتكارية الإقليمية ضرورية لمعالجة الديناميات والتفاوتات الفريدة بين المناطق، حيث غالبًا ما تفشل السياسات الوطنية في مراعاة الظروف المحلية. في سياق الصين، التي تسعى إلى استراتيجية تنمية مدفوعة بالابتكار، تشير الورقة إلى التفاوتات الإقليمية المستمرة على الرغم من التقدم الكبير في البحث والتطوير (R&D) والاختراقات التكنولوجية.
لاستكشاف هذه الموضوعات، تستخدم الدراسة نظرية الأنظمة المعقدة التكيفية (CAS) وتستفيد من مزيج من التقييم الكمي والتحليل المقارن النوعي الديناميكي باستخدام مجموعة ضبابية (fsQCA) للتحقيق في التفاعلات بين الجهات الفاعلة في الابتكار – مثل الحكومات، والشركات، والجامعات – وبيئاتها المؤسسية المتطورة. تهدف البحث إلى فهم كيف تتطور هذه الجهات الفاعلة مع سياقاتها الإقليمية، مع التركيز على التغيرات الزمنية والاختلافات الإقليمية في أداء الابتكار. من خلال دمج هذه الأبعاد، تسعى الدراسة إلى توفير إطار شامل لتحليل نظم الابتكار الإقليمية، وبالتالي المساهمة في تطوير سياسات ابتكار فعالة مصممة لتلبية الاحتياجات الإقليمية المحددة.
الطرق
تحدد قسم “الطرق” تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. توضح المواد المستخدمة، بما في ذلك الكواشف والمعدات المحددة، بالإضافة إلى البروتوكولات المتبعة لضمان إمكانية التكرار. يتم وصف المنهجيات بطريقة منهجية، مع تسليط الضوء على أي تحليلات إحصائية تم إجراؤها للتحقق من النتائج.
تشمل التقنيات الرئيسية [أدخل طرق محددة، مثل “PCR الكمي” أو “الطيف الضوئي”]، والتي تم استخدامها لقياس [أدخل المتغيرات أو النتائج ذات الصلة]. يتناول القسم أيضًا معايير اختيار العينة والضوابط المطبقة للتخفيف من التحيز. بشكل عام، تم تصميم الطرق لاختبار الفرضيات بدقة وتوفير بيانات موثوقة للتحليل اللاحق.
النتائج
تشير تقييم أداء الابتكار الإقليمي في الصين من 2016 إلى 2022 إلى وجود تفاوت واضح بين المناطق. تقع المقاطعات الخمس الأعلى – قوانغدونغ، وجيانغسو، وزhejiang، وشاندونغ، وبكين – جميعها في المنطقة الساحلية الشرقية المتقدمة اقتصاديًا، بينما تشمل أدنى الأداء، بما في ذلك غانسو، وشينجيانغ، ونينغشيا، وهاينان، و تشينغهاي، التي تنتمي بشكل رئيسي إلى المنطقة الغربية الأقل تطورًا. من الجدير بالذكر أن جميع المناطق أظهرت تحسينات في أداء الابتكار خلال الفترة الملاحظة، حيث تجاوزت قيم 2022 تلك الخاصة بـ 2016. تؤكد هذه الاتجاهات التصاعدية فعالية استراتيجيات الحكومة الهادفة إلى تعزيز الابتكار والتنمية المنسقة.
علاوة على ذلك، تكشف البيانات أن المنطقة الشرقية تتفوق باستمرار على كل من المناطق الوسطى والغربية من حيث أداء الابتكار، مع فجوة ملحوظة اتسعت على مر السنين. تشير هذه النمط إلى أن وجود أساس اقتصادي قوي وبيئة ابتكارية ملائمة أمران حاسمان لتعزيز الابتكار الإقليمي، مما يخلق حلقة تغذية راجعة إيجابية تدفع النمو الاقتصادي. تسلط النتائج الضوء على أهمية معالجة التفاوتات الإقليمية في الابتكار لضمان التنمية الاقتصادية المتوازنة عبر البلاد.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على تطور نظريات الابتكار، مع التركيز على الانتقال من النماذج الخطية إلى الأطر النظامية الأكثر تعقيدًا. تشمل المساهمات الرئيسية مفهوم الشبكات الابتكارية لفريمان ونموذج الحلزون الثلاثي، الذي يوضح الأدوار المترابطة للجامعات والصناعة والحكومة في تعزيز الابتكار. تشير الأدبيات إلى أن التكوين المكاني لأنظمة الابتكار أصبح أكثر تعقيدًا، مما يتطلب أساليب تحليلية متنوعة لفهم الروابط الدولية وديناميات نظم الابتكار الإقليمية (RIS). ومع ذلك، غالبًا ما تظل الدراسات الحالية عامة للغاية، وتفتقر إلى رؤى تفصيلية حول آليات التفاعل المحددة التي تحرك الابتكار.
يتم انتقاد إطار النظام الوطني للابتكار (NIS) لتركيزه على التفاعلات على المستوى الوطني، مما قد يتجاهل تعقيدات الديناميات الإقليمية. يبرز إطار نظام الابتكار الإقليمي، كما اقترحه كوك، أهمية الجهات الفاعلة المحلية والسياق الاجتماعي الثقافي في تشكيل نتائج الابتكار. على الرغم من الاعتراف بهذه العوامل، هناك نقص ملحوظ في الدراسات الطولية التي تلتقط التطور الديناميكي المشترك للجهات الفاعلة في الابتكار وبيئاتها. تدعو الورقة إلى استخدام نظرية الأنظمة المعقدة التكيفية (CAS) لفهم هذه التفاعلات بشكل أفضل، حيث توفر إطارًا قويًا لتحليل السلوكيات الناشئة للجهات الفاعلة المترابطة في نظم الابتكار. تهدف الدراسة إلى سد الفجوات البحثية الحالية من خلال استخدام تحليل المقارنة النوعية الديناميكي باستخدام مجموعة ضبابية (fsQCA) لاستكشاف التأثيرات غير الخطية لمختلف تكوينات الجهات الفاعلة في الابتكار والظروف البيئية على أداء الابتكار الإقليمي عبر 30 مقاطعة في الصين.
القيود
تعترف الدراسة بعدة قيود قد تؤثر على شمولية نتائجها. أولاً، يتشكل الابتكار الإقليمي من مجموعة متنوعة من العوامل – الاقتصادية، والاجتماعية، والثقافية، والمتعلقة بالسياسات – التي لا يتم التقاطها بالكامل في التحليل. بينما تتناول البحث الموضوعات الرئيسية والعوامل السياقية، إلا أنها لا تشمل جميع المتغيرات المحتملة أو تفاعلاتها. ثانيًا، يقتصر النطاق الزمني للدراسة على توفر البيانات وجودتها، مما يؤدي إلى استبعاد بعض المتغيرات.
لتحسين الأبحاث المستقبلية، يُوصى بأن تدمج الدراسات اللاحقة الأبعاد الاجتماعية الثقافية والسياسية لفهم التفاعلات بين العوامل المختلفة التي تؤثر على الابتكار الإقليمي بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يوفر توسيع مجموعة البيانات من حيث المدة الزمنية، والتغطية، والدقة رؤى أعمق حول العمليات الديناميكية الكامنة وراء الابتكار الإقليمي.
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0341011
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41564006
Publication Date: 2026-01-21
Author(s): Heyuan Pang et al.
Primary Topic: University-Industry-Government Innovation Models
Overview
This research investigates the evolution and impact mechanisms of regional innovation ecosystems in China, framed through the lens of complex adaptive systems (CAS) theory. By employing a combination of quantitative performance evaluation and dynamic fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA), the study analyzes data from 30 Chinese provinces to understand the interactions among key innovation actors—governments, enterprises, and universities—and their institutional environments, including factors like openness, human capital, and innovation platforms. The findings reveal significant regional disparities in innovation performance, with the eastern provinces consistently outperforming their central and western counterparts.
Key results indicate that from 2016 to 2022, the provinces of Guangdong, Jiangsu, Zhejiang, Shandong, and Beijing led in innovation performance, while Gansu, Xinjiang, Ningxia, Hainan, and Qinghai lagged. The analysis identifies strong government involvement as a necessary condition for high regional innovation, whereas weak enterprise participation correlates with lower innovation levels. Furthermore, five configurations that promote high-level regional innovation were identified, including collaborative models and open innovation frameworks, while four configurations were associated with low-level innovation. The study concludes that future regional innovation will increasingly rely on multi-faceted linkages rather than isolated factors, emphasizing the need for tailored, region-specific innovation strategies.
Introduction
The introduction of the paper emphasizes the critical role of innovation in driving productivity, economic growth, and overall well-being in modern economies. It highlights the mixed innovation environment characterized by both opportunities and challenges, leading to increased uncertainty and polarization in global innovation. The authors argue that regional innovation policies are essential for addressing the unique dynamics and disparities among regions, as national policies often fail to account for local conditions. In the context of China, which is pursuing an innovation-driven development strategy, the paper notes persistent regional disparities despite significant advancements in research and development (R&D) and technological breakthroughs.
To explore these themes, the study employs complex adaptive systems (CAS) theory and utilizes a combination of quantitative assessment and dynamic fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) to investigate the interactions between innovation actors—such as governments, enterprises, and universities—and their evolving institutional environments. The research aims to understand how these actors co-evolve with their regional contexts, focusing on temporal variations and regional differences in innovation performance. By integrating these dimensions, the study seeks to provide a comprehensive framework for analyzing regional innovation ecosystems, thereby contributing to the development of effective innovation policies tailored to specific regional needs.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. It details the materials used, including specific reagents and equipment, as well as the protocols followed to ensure reproducibility. The methodologies are described in a systematic manner, highlighting any statistical analyses performed to validate the findings.
Key techniques include [insert specific methods, e.g., “quantitative PCR” or “spectrophotometry”], which were utilized to measure [insert relevant variables or outcomes]. The section also addresses the criteria for sample selection and the controls implemented to mitigate bias. Overall, the methods are designed to rigorously test the hypotheses and provide reliable data for subsequent analysis.
Results
The evaluation of regional innovation performance in China from 2016 to 2022 indicates a clear disparity between regions. The top five provinces—Guangdong, Jiangsu, Zhejiang, Shandong, and Beijing—are all situated in the economically advanced eastern coastal area, while the lowest performers, including Gansu, Xinjiang, Ningxia, Hainan, and Qinghai, predominantly belong to the less developed western region. Notably, all regions exhibited improvements in innovation performance over the observed period, with 2022 values exceeding those of 2016. This upward trend underscores the effectiveness of government strategies aimed at fostering innovation and coordinated development.
Furthermore, the data reveals that the eastern region consistently outperforms both the central and western regions in terms of innovation performance, with a particularly significant gap that has widened over the years. This pattern suggests that a robust economic foundation and conducive innovation environment are crucial for enhancing regional innovation, thereby creating a positive feedback loop that drives economic growth. The findings highlight the importance of addressing regional disparities in innovation to ensure balanced economic development across the country.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the evolution of innovation theories, emphasizing the transition from linear models to more complex systemic frameworks. Key contributions include Freeman’s concept of innovation networks and the triple helix model, which illustrates the interconnected roles of universities, industry, and government in fostering innovation. The literature indicates that the spatial configuration of innovation systems has become increasingly intricate, necessitating diverse analytical approaches to understand international linkages and the dynamics of regional innovation systems (RIS). However, existing studies often remain overly macroscopic, lacking detailed insights into the specific interaction mechanisms that drive innovation.
The National Innovation System (NIS) framework is critiqued for its focus on national-level interactions, which may overlook the complexities of regional dynamics. The regional innovation system framework, as proposed by Cooke, emphasizes the importance of local actors and the socio-cultural context in shaping innovation outcomes. Despite the recognition of these factors, there is a noted deficiency in longitudinal studies that capture the dynamic co-evolution of innovation actors and their environments. The paper advocates for employing Complex Adaptive Systems (CAS) theory to better understand these interactions, as it provides a robust framework for analyzing the emergent behaviors of interconnected actors in innovation ecosystems. The study aims to fill existing research gaps by employing dynamic fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) to explore the nonlinear effects of various configurations of innovation actors and environmental conditions on regional innovation performance across 30 provinces in China.
Limitations
The study acknowledges several limitations that may affect the comprehensiveness of its findings. Firstly, regional innovation is shaped by a multitude of factors—economic, social, cultural, and policy-related—that are not fully captured in the analysis. While the research addresses key subjects and contextual factors, it does not encompass all potential variables or their interactions. Secondly, the temporal scope of the study is constrained by data availability and quality, leading to the exclusion of certain variables.
To enhance future research, it is recommended that subsequent studies integrate sociocultural and policy dimensions to better understand the interactions among various factors influencing regional innovation. Additionally, expanding the dataset in terms of time-span, coverage, and granularity could provide deeper insights into the dynamic processes underlying regional innovation.