0 引言
党的十八大提出实施创新驱动发展战略，强调科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置。党的十九大进一步指出现阶段我国创新驱动发展战略大力实施，创新型国家建设成果丰硕，但创新能力仍有待提高。区域创新作为国家创新体系的重要组成部分，如何优化提高区域创新能力成为学界广泛关注的主题。区域创新能力提高主要来源于基于投入产出过程的自主创新模式以及基于知识溢出过程的技术转移模式，其中，基于投入产出过程的自主创新模式倾向于长期提高区域创新能力，因此基于知识溢出过程的技术转移模式逐渐成为短期区域创新能力优化的重要方式[1]。与此同时，新技术不能得到有效利用，区域间技术交流与互动较弱[2]，特别是技术转移能力薄弱逐渐成为制约我国创新发展和产业升级的主要障碍[3]。因此，对于区域创新问题的研究不能局限于自主创新，而应该更多地关注技术转移。
目前，学界关于区域层面技术转移的研究主要集中于以下3个方面：一是对技术转移模式规律及其效果的研究；二是对技术转移程度的衡量；三是对技术转移影响因素的探究。对于第一层面，我国区域间技术转移是实现区域间优势互补，提高创新力的重要措施[4]。北京、上海对其它区域的技术转移对于我国区域经济发展起到了促进作用[5]，但由于我国技术转移薄弱环节的存在，使得区域间协同发展难以实现[3]。对于第二层面，许多学者进行了研究，既有通过技术许可协议也有通过技术交易支出衡量技术转移[6,7]，专利转移作为技术转移的重要形式，其所蕴含的知识流动对于促进落后地区发展具有十分关键的作用[8,9]。对于第三层面，既有通过将区域按照东中西部分块研究技术转移影响因素的成果，也有以某个区域为例研究技术转移影响因素的成果，其中影响因素可以归为两类：一类是区域之间的属性差异，例如经济发展水平差异、地理位置、产业结构差异等[10,11]；另一类是区域自身的属性，例如区域研发水平、科研经费投入等。目前，关于我国区域间技术转移的探讨已成为学界关注的热点。
区域层面技术转移是一个具有边界及方向的过程，不同类型技术转移的影响因素及程度可能存在差异，然而，目前大多数文献往往针对单一类型技术转移进行讨论[12,13]。结合现有研究，本文利用2001—2015年各区域专利技术转移情况衡量我国区域间技术转移情况，并将区域技术转移按照边界与方向划分为区域外部技术流入、区域外部技术流出以及区域内部技术流动3种类型。在此基础上，着重探讨地理距离、经济距离及产业结构距离等多维距离对上述3类技术转移的直接影响，以及区域创新环境在上述影响过程中的调节作用。本研究结论对我国省级区域制定技术创新战略，提高技术创新能力以及促进省级区域间技术交流合作，解决我国省级区域间技术创新水平发展不均衡等问题具有重要意义。
1 理论基础与研究假设
本文主要探讨地理距离、经济距离以及产业结构距离等多维距离对我国区域技术转移的影响。地理距离与经济距离被学界普遍认为是区域创新活动的重要影响因素。就地理距离而言，部分学者认为，随着地理距离增大，国家间的技术转移[14]和区域间的技术转移[15]都将因技术交流成本与技术交易成本增加而不断减少。有部分学者认为，随着互联网信息化发展，信息数据更容易获得，地理距离对于技术转移的阻碍作用逐渐消失，即形成了“地理消亡说”。就经济距离而言，经济水平是区域创新活动的基础，然而经济距离增加将导致区域间技术交流难度加大，进而产生较高的交流成本[16]。除地理距离与经济距离外，近年来产业结构差异逐渐引起了学界关注[10,17]。因此，本文结合现有研究选择地理距离、经济距离、产业结构距离等多维距离，探究其对不同类型技术转移的影响。
1.1 地理距离对技术转移的影响
地理距离通常表示空间上的物理距离。国外学者研究发现，地理距离缩短可以为组织双方带来更好的互动，使双方能够获得更为丰富的信息资讯并促进隐性知识转移学习。因此，国家间的技术转移将不断增加[18,19]，国内学者亦得到了类似的研究结论，认为区域间的技术转移随着地理距离增大而衰减[20]。区域间的地理距离一般由区域省会之间的直线距离进行衡量[10]。地理距离较短的区域，与各区域空间距离较近，知识体系、文化环境相似，同时交通相对方便，易于形成互惠合作机制，更容易发生跨区域专利技术转移。对于地理距离较大的区域而言，当其技术需求无法由外部区域满足时，其区域内部技术流动将随之增加。因此，本文提出如下假设：
H1：地理距离增大将抑制区域外部技术流入与流出，促进区域内部技术流动。
1.2 经济距离对技术转移的影响
经济距离通常表示区域间的经济差距。许云(2017)认为，经济距离是技术输出绩效的重要影响因素，区域经济水平是区域创新活动的基础，与其它区域的经济距离越大意味着区域经济水平越高。然而，经济距离过大将导致区域间技术知识交流难度加大进而抑制技术转移。我国学者认为，经济水平高的区域，地方企业因重视通过研发实现技术升级，故区域内部技术转移较为频繁[16]，然而经济发达区域与经济落后区域之间巨大的“技术势差”使得区域外部技术转移受到抑制[17]。有学者将区域间经济距离定义为技术输出方与技术吸收方在经济发展水平方面存在的差距。经济水平较高的区域，其产业结构相对合理且技术水平较高，技术输出方难以在区域外部找到技术需求，技术吸收方亦难以在区域外部找到技术供给。因此，本文提出如下假设：
H2：经济距离增大将抑制区域外部技术流入与流出，促进区域内部技术流动。
1.3 产业结构距离对技术转移的影响
产业结构距离反映的是区域间产业结构的相似程度。部分学者将区域间产业结构距离定义为区域间产业相似系数的相反数[8]。学界研究发现，产业结构相似性提高会导致产业距离缩小，进而抑制省域之间的技术转移[10,19]。任龙[10]认为，产业结构相似的地区很可能竞争多于合作，使得区域产业结构相似度呈现出对技术交流的反向作用。与此同时，当区域间产业结构距离较大时，由于区域外部创新资源异质性较高，因此技术转移现象更易发生，区域外部技术转移数量将得以提高。当区域间产业结构差异较小时，由于区域内部的技术需求难以从区域外部得到满足，故技术转移往往会倾向于当地化[16]。因此，本文提出如下假设：
H3：产业结构距离增大将促进区域外部技术流入与流出，抑制区域内部技术流动。
1.4 区域创新环境的调节作用
创新环境，最早由以欧洲创新环境研究小组为代表的区域经济研究学派提出，强调产业区内创新主体和集体效率以及创新行为所产生的协同作用。良好的创新环境能够保证相对较多的创新资源以及政策支持，完备的基础设施能够为技术交流提供便利，提高技术转移效率[21]。当区域创新环境较差时，由于区域内微观创新个体无法在技术交流上得到更多关注[22]，因此，地理距离、经济距离以及产业结构距离等区域宏观属性对区域技术转移的作用更强。对于地理距离较大的区域而言，创新环境的改善使其外部吸引力提高，进而弥补地理距离过大对区域外部技术转移的负向影响。对于经济距离较大的区域而言，由于其区域内部技术水平高于区域外部技术水平，即技术势差的存在使得区域外部技术转移活动较少，技术倾向于内部吸收。创新环境质量提高将改善其对于欠发达地区的技术供给能力以及技术吸收能力，进而促进区域间技术转移，使交流更加频繁[23]。对于产业结构距离较大(产业结构异质性程度较高)的区域而言，区域创新环境较差时对于异质性信息资源的需求往往偏好于区域外部，伴随着区域创新环境质量提高，区域内部逐渐出现技术先进的创新主体，本地化倾向逐步显现，因产业结构距离引起的对外技术转移的影响被削弱。因此，本文提出如下假设：
H4a：区域创新环境改善将降低地理距离对区域技术转移的影响；
H4b：区域创新环境改善将降低经济距离对区域技术转移的影响；
H4c：区域创新环境改善将降低产业结构距离对区域技术转移的影响。
综上所述，本文构建研究框架如图1所示。
图1 研究框架
2 研究设计
2.1 数据来源
近年来，伴随着我国专利数据越发丰富，专利技术转移被广泛用于衡量区域间技术转移现象[9,24,25]，对专利技术转移影响因素的讨论逐渐成为学术热点。大量研究者从技术转移空间结构演变[26]、区域间技术转移静态空间联系[27,28]、高校专利技术转移[9]、国际间技术流动[27]等方面讨论专利技术转移影响因素，为本文奠定了坚实的理论基础。鉴于本文研究对象为我国省级区域，故选取2001年-2015年我国内地31个省区市所有专利转移数据，其中专利转移数据取自中国知识产权局专利信息服务平台，共获得2001—2015年专利转移数据总量660 763条。区域创新环境数据取自《中国区域创新能力评价报告》，其它数据取自《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》。
2.2 变量定义及模型设定
2.2.1 被解释变量
本文被解释变量主要包括区域外部专利技术流入(P_input)、区域外部专利技术流出(P_output)以及区域内部专利技术流动(P_self)3类。为避免3类专利技术转移在绝对数量上的同向变动(对于经济发达区域，3类专利技术转移绝对数量均较高)，本文采用3类专利技术转移占比衡量区域专利技术转移情况，这一处理方法弱化了异方差对回归结果的影响。记wijt为第t年区域i至区域j的专利技术转移绝对数量，则第t年区域i的3类专利技术转移占比分别为：
(1)
(2)
(3)
由于专利技术转移原始数据为文本格式，难以直接进行计数分析，因此本文采用MATLAB编程对原始数据进行了处理。原始专利技术转移数据如下：“专利申请权、专利权的转移(专利权的转移)变更项目:专利权人变更前权利人:山东省济南市爽爽贸易有限公司变更后权利人:珠海姗拉娜化妆品有限公司变更项目:地址变更前:519020山东省济南市拱北粤海酒店西楼7E、7F变更后:519020珠海市拱北桂花工业区二栋五楼登记生效日:2001.11.23”。本文对原始数据的处理主要包括以下3个步骤：
(1)清洗数据，清除数据中包含的国外专利。
(2)将全部地级市替换为其所在区域，并按规则处理掉“北京东路”等区域标志。规则：①区域+路/街道去除；②区域+方向(东南西北)+路/街道去除。
(3)确定每条数据中出现的区域及其位置，位置出现在后面的区域为专利流入方，位置出现在前面的区域为专利流出方，以此进行统计计数。
2.2.2 解释变量与调节变量
本文被解释变量主要包括地理距离(D_geo)、经济距离(D_eco)与产业结构距离(D_ind)3类。其中，地理距离反映的是本区域与其它区域间的空间距离(见式(4))，经济距离反映的是相较于其它区域而言的本区域经济水平(见式(5))，产业结构距离反映的是本区域与其它区域在产业结构上的异质性(见式(6))。
(4)
其中，distanceij为区域i与区域j省会城市间的直线距离。
(5)
其中，GDPit为第t年区域i的国内生产总值。
D_indit=
(6)
其中，pikt为第t年区域i产业k的产值，
为第t年区域i所有产业产值的平均值。鉴于数据可得性，2002—2016年《中国统计年鉴》选择农林牧渔业、工业、建筑业、批发和零售业、交通运输仓储邮政业、房地产业、住宿和餐饮业、金融业、其它行业等9个产业计算其产业距离。此外，考虑到区域创新环境在上述3个解释变量影响区域专利技术转移过程中的调节作用[23]，本文从2001—2015年《中国区域创新能力评价报告》中选取区域创新环境得分衡量区域创新环境(E)。
2.2.3 控制变量
借鉴前人研究，本文选取R&D经费投入(RD_c)、R&D人员投入(RD_p)、外商直接投资(FDI)作为控制变量[29,30,31,32]。其中，R&D经费投入为R&D研发支出占区域GDP比重；R&D人员投入为研发人员数量占区域从业人员比重；外商直接投资(FDI)为外商直接投资占区域GDP比重。此外，本文加入年度虚拟变量，主要变量如表1所示。
表1 变量说明
变量类型变量名称计算方法数据来源被解释变量区域外部专利技术流入(P_input)针对本文编程专利信息服务平台区域外部专利技术流出(P_output)区域内部专利技术流动(P_self)解释变量地理距离(D_geo)省会城市间距离《中国城市统计年鉴》经济距离(D_eco)GDP差异《中国统计年鉴》产业结构距离(D_ind)产业结构相似度调节变量区域创新环境(E)/《中国区域创新能力评价报告》控制变量R&D经费投入(RD_c)R&D研发支出占比《中国统计年鉴》R&D人员投入(RD_p)R&D研发人员占比外商直接投资(FDI)外商直接投资占比
2.2.4 模型设定
本文着重研究经济距离、地理距离、产业结构距离对我国各省级区域专利技术转移的影响。为避免3类专利技术转移绝对数量上的同向变动(对于经济发达区域，3类专利技术转移绝对数量均较高)，本文采用3类专利技术转移占比衡量区域专利技术转移情况，这一处理方法亦弱化了异方差对回归结果的影响。由于因变量取值范围为0～1，且包含部分以正概率取值为0的观察值或以正概率取值为1的样本观测值，属于受限因变量。因此，运用Tobit模型回归，采用极大似然法进行参数估计，并采用稳健标准误进行参数检验以消除异方差的影响。
3 实证分析
3.1 我国专利技术转移演化趋势与空间分布
由图2可以看出，就演化趋势而言，2001—2015年我国专利技术转移总量不断上升，且近年来增长速度显著提升，其中2015年专利技术转移总量达13.78万，同比增长11%。依据国务院分类标准将我国省级区域划分为东部地区、东北地区、中部地区与西部地区，就空间分布而言，我国东部地区专利技术转移总量明显高于其它地区，专利技术转移空间分布不均显著。
表2为2015年我国各区域外部专利技术流入、外部专利技术流出、内部专利技术流动以及各区域间专利技术转移详情(限于篇幅，仅选取数量排名前5位)。首先，现阶段我国专利技术转移现象主要集中于北京、上海、江苏、广东、浙江、上海等经济较为发达的东部区域，且区域内部专利技术流动数量明显高于区域外部。其次，各类型专利技术转移数量表现出一定的正相关关系，即内部专利技术流动较多的区域其外部专利技术流出与专利技术流入也通常较多。最后，除北京至辽宁的专利技术转移外，区域间专利技术转移较多存在于东部经济发达区域之间。
图2 我国专利技术转移演化趋势及空间分布
表2 2015年我国专利技术转移情况
转移类型排序12345区域外部专利技术流入区域辽宁江苏广东北京浙江数量(件)2 7522 2341 6151 3681 312区域外部专利技术流出区域北京江苏广东山东上海数量(件)3 4421 9461 7571 6611 496区域内部专利技术流动区域广东江苏浙江北京上海数量(件)19 13314 55611 16211 0517 796区域外部专利技术转移区域配对北京→辽宁山东→江苏江苏→广东江苏→山东江苏→北京数量(件)1 524404383276262
3.2 变量描述性统计及相关分析
表3为各变量描述性统计分析结果。就专利技术转移情况而言，区域外部专利技术流入与流出数量明显少于区域内部，且数据离散程度不高，表明现阶段我国专利技术转移主要集中于区域内部而非区域外部，导致这一现象的原因可能是区域内部专利技术转移在交通、通讯等方面成本较低以及专利技术供给方与需求方之间的信息较为对称。表4为变量间相关性分析结果，被解释变量与解释变量、调节变量间具有显著相关性，且变量间无较明显共线性问题。地理距离、经济距离、产业结构距离与区域内部及区域外部(流入与流出)专利技术转移相关性方向相反，一定程度上体现出本文将区域专利技术转移细分为3类的合理性与必要性。相较于产业结构距离，经济距离、地理距离与各类型区域专利技术转移之间的相关性较弱，其它变量不再赘述。
3.3 回归分析
本文回归分析分为多维距离对区域专利技术转移的直接效应分析(见表5)与区域创新环境的调节效应分析(见表6)两个部分。表5为多维距离对区域专利技术转移的直接效应分析，在10%的显著性水平下，模型1-3均通过了方程联合显著性检验，具有较强的解释力。模型1表明，若距离其它区域较远，即地理距离增大将抑制区域外部专利技术流入(回归系数为-1.10e-06，p<0.1)；若与其它区域产业结构异质性程度较高，即产业结构距离增大将促进区域外部专利技术流入(回归系数为0.011 572 6，p<0.01)。模型2表明，若相较于其它区域经济水平较高，即经济距离增大将抑制区域外部专利技术流出(回归系数为-2.64e-08，p<0.1)。此外，产业结构距离的影响与模型1相同(回归系数为0.003 498 5，p<0.05)。模型3表明，产业结构距离对区域外部专利技术流入、流出以及区域内专利技术流动存在相反的影响，若与其它区域之间的产业结构异质性程度提升，即产业结构距离增大将抑制区域内部专利技术流动(回归系数为-0.0155 167，p<0.01)。整体而言，多维距离中产业结构距离对区域各类专利技术转移的影响最稳定，H1与H2得到部分验证，H3得到验证。
表3 变量描述性统计分析结果
变量ObsMeanStd. Dev.MinMax外部技术流入4580.188 270 60.151 668 501外部技术流出4580.170 754 50.113 945 500.875内部技术流动4580.64 097 490.195 089 101地理距离45840 724.5310 775.9729 593.6877 514.49经济距离4582 212.421480 155.7-840 792.31 731 212产业结构距离458-26.518 684.385 54-28.809 8-5.353 5创新环境45828.2479.571 06313.0463.92R&D经费投入4580.012 348 70.010 270 20.000 694 70.060 136 8R&D人员投入45817.503 3821.072 810.833 333 3114.503 4外商直接投资4580.056 907 80.070 207 40.005 661 30.770 698 4
表4 变量间相关性分析结果
变量12345678910外部技术流入1.00外部技术流出0.061.00内部技术流动-0.81∗∗∗-0.63∗∗∗1.00地理距离0.09∗∗0.09∗-0.13∗∗∗1.00经济距离-0.16∗∗∗-0.030.14∗∗∗-0.17∗∗∗1.00产业结构距离0.24∗∗∗0.14∗∗∗-0.27∗∗∗0.37∗∗∗0.11∗∗1.00创新环境-0.20∗∗∗-0.11∗∗0.22∗∗∗-0.27∗∗∗0.64∗∗∗0.061.00R&D经费投入-0.17∗∗∗-0.020.14∗∗∗-0.30∗∗∗0.71∗∗∗0.17∗∗∗0.69∗∗∗1.00R&D人员投入-0.15∗∗∗-0.030.14∗∗∗-0.20∗∗∗0.81∗∗∗0.23∗∗∗0.66∗∗∗0.94∗∗∗1.00外商直接投资0.010.03-0.03-0.020.46∗∗∗0.19∗∗∗0.34∗∗∗0.27∗∗∗0.31∗∗∗1.00
注：表中为Pearson相关系数；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下显著，下同
表5 多维距离对区域专利技术专利转移的直接效应分析结果
变量外部技术流入(模型1)外部技术流出(模型2)内部专利流动(模型3)地理距离-1.10e-06∗6.39e-075.24e-07(-1.81)(1.15)(0.66)经济距离4.14e-09-2.64e-08∗2.07e-08(0.16)(-1.72)(0.75)产业结构距离0.011 572 6∗∗∗0.003 498 5∗∗-0.015 516 7∗∗∗(3.81)(2.19)(-5.23)R&D经费投入-1.029 3060.578 369 90.821 544 7(0.626)(0.45)(0.35)R&D人员投入-0.001 724 80.000 21450.001 434 6(-1.36)(0.29)(1.02)外商直接投资0.076 568 90.019 966 8-0.076 824 4(0.50)(0.22)(-0.52)常数0.544 683 6∗∗∗0.130 189 1∗0.258 289 6(4.45)(1.74)(2.09)年份虚拟变量控制控制控制N458458458F检验值5.43∗∗∗8.10∗∗∗10.32∗∗∗Loglikelihood182.380 89345.538 17126.155 22
注：括号内为t值，为消除异方差的影响，采用稳健标准误，下同
表6为区域创新环境的调节效应分析，在10%的显著性水平下，模型4-9均通过了方程联合显著性检验，具有较强的解释力。其中，针对各类区域专利技术转移，高分组与低分组按照区域创新环境得分中位数(25.59)进行分组回归，以验证区域创新环境在多维距离影响区域专利技术转移过程中的调节效应。模型4与模型5表明，在不同区域创新环境下产业结构距离对区域外部专利技术流入的影响存在差异，区域创新环境质量的提高将削弱产业结构距离的正向影响(回归系数由0.012 355 8变为0.007 841 8，p<0.01)。模型8与模型9表明，在不同区域创新环境下产业结构距离对区域内部专利技术流动的影响亦存在差异，区域创新环境质量提高将削弱产业结构距离的负向影响(回归系数为由-0.014 818 7变为-0.013 659 9，p<0.01)。区域创新环境对地理距离、经济距离的影响无明显调节效应，H4c得到部分验证。
表6 区域创新环境的调节效应分析结果
创新环境外部技术流入高分组(模型4)低分组(模型5)外部技术流出高分组(模型6)低分组(模型7)内部技术流动高分组(模型8)低分组(模型9)地理距离1.60e-06-2.60e-06∗∗∗-6.38e-079.21e-07-8.25e-071.69e-06(1.01)(-3.27)(-0.74)(1.37)(-0.52)(1.64)经济距离1.70e-081.02e-091.34e-083.38e-08-3.24e-08-3.46e-08(0.55)(0.02)(0.53)(1.01)(-0.82)(-0.58)产业结构距离0.007 841 8∗∗∗0.012 355 8∗∗∗0.005 986 5∗∗0.001 893-0.013 659 9∗∗∗-0.014 818 7∗∗∗(3.09)(3.23)(2.55)(-0.327)(2.28)(-3.91)R&D经费投入3.115 415∗-4.740 8991.710 326.480 256∗-4.766 364∗∗-0.886 877 1(1.68)(-0.65)(1.10)(1.76)(-2.28)(-0.12)R&D人员投入-0.003 002∗∗∗0.003 771 7-0.000 829 3-0.007 267 6∗∗0.003 818 8∗∗∗0.003 257 2(-2.67)(0.54)(-1.16)(-2.29)(3.01)(0.54)外商直接投资-0.047 985 40.104 165-0.118 154 80.078 067 40.189 254 4-0.167 119(-0.25)(0.58)(-0.52)(0.85)(0.66)(0.36)常数0.257 491 1∗∗0.746 043 7∗∗∗0.293 969 7∗∗0.012 997 60.415 286 7∗∗∗0.150 517(2.49)(3.93)(2.40)(0.14)(2.85)(0.79)年份虚拟变量控制控制控制控制控制控制N233225233225233225F检验值6.12∗∗∗2.82∗∗∗10.90∗∗∗4.71∗∗∗13.32∗∗∗4.64∗∗∗Loglikelihood200.039 7536.913 036211.722 38155.930 91139.041 7821.799 064
注：高分组与低分组按照创新环境中位数(25.59)进行区分
4 研究结论与建议
4.1 结论
专利技术转移是区域创新的重要类型之一，在提高区域创新能力的基础上能够缓解我国各区域创新能力不均衡问题，推动我国整体性创新发展战略实施。本文将我国区域层面的专利技术转移划分为区域外部专利技术流入、区域外部专利技术流出及区域内部专利技术流动3类，分析了多维距离中地理距离、经济距离、产业结构距离对3类专利技术转移的影响，以及区域创新环境在上述影响中的调节效应。
(1)目前，我国区域层面的专利技术转移主要体现在区域内部专利技术流动方面，区域间专利技术流入与专利技术流出数量相对较少。并且，专利技术转移现象多存在于东部经济发达地区以及东部发达地区之间，专利技术转移空间不均衡现象严重，与已有结论一致[11,17]。
(2)在地理距离、经济距离以及产业结构距离等多维距离中，产业结构距离对各类型专利技术转移的影响最为显著。学界研究表明，区域产业结构趋同化不利于区域经济发展，本文进一步研究发现，区域产业结构多元化(产业结构距离增大)将导致专利技术转移由内部转向外部，即增加区域间专利技术流入与专利技术流出，减少区域内专利技术流动，这与前人研究结果基本符合[10,16]。
(3)区域创新环境在产业结构距离影响区域技术转移的过程中具有显著负向调节作用。伴随着区域创新环境的优化改善，产业距离对区域专利技术转移的影响将被削弱。
4.2 建议
(1)促进区域创新交流，尤其是东部地区与其它地区间的创新交流，推动科技成果转化[33]，通过建立跨区域的科技协同创新模式与机制，发挥不同区域的创新体系优势和科技资源优势，通过开展深度合作，实现优势互补、资源共享。
(2)优化区域创新环境，在促进区域产业结构多元化发展的同时，整合区域创新资源，增强区域创新活力。进一步健全科技创新政策体系，让科技创新成为区域经济发展的新引擎，推进创新改革及服务，为实现创新驱动发展建立技术转移转化体系。当区域创新环境处于较低水平时，区域可通过发展特色产业，提升产业异质性以增加其区域外部专利技术转移数量。
此外，本文具有如下不足：①重点探讨了区域层面专利技术转移的3种类型以及多维距离、区域创新环境的影响。未来研究可进一步将产业属性纳入分析框架，即讨论区域层面产业内部与外部专利技术转移现象；②未考虑专利技术转移过程中微观个体类型，即多维距离对产学研等不同组织类型间专利技术转移的影响差异；③仅考虑了地理距离、经济距离、产业结构距离等多维距离的影响，未来研究可进一步借鉴经济地理学中多维邻近性等概念，将多维距离拓展至文化距离、制度距离等层面。
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