朱婧祎 李北偉 季忠洋

1 (吉林大學管理學院, 長春 130022)

2 (吉林建筑大學經濟與管理學院, 長春 130118)

引 言

隨著《國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要(2006～2020）》、 《國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》、《“十三五” 國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》 等一系列綱要規(guī)劃的發(fā)布， 產學研合作創(chuàng)新逐步提升到國家戰(zhàn)略高度， 已成為我國優(yōu)化科技資源配置、 促進科技與產業(yè)系統(tǒng)融合、 完善區(qū)域創(chuàng)新體系建設、 實現(xiàn)創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的有力措施和重要途徑， 受到了政府、 學術界和產業(yè)界的共同關注。

針對產學合作創(chuàng)新績效這一問題， 國內外學者已經展開大量研究， 主要可以分為4 個方面： (1）分析主體特征對產學合作創(chuàng)新績效的影響， 如高校研究方向［1］、 企業(yè)所有權性質［2］等； (2） 分析主體關系特征對產學合作創(chuàng)新績效的影響， 如合作程度［3］、 合作模式［3］等； (3） 分析外部環(huán)境特征對產學合作創(chuàng)新績效的影響， 如政府財政支持［4］、 技術市場水平［5］等； (4） 分析網絡特征對產學合作創(chuàng)新績效的影響， 如網絡強度［6］、 網絡慣例［7］等。 由此可見， 現(xiàn)有研究已取得豐碩的成果， 但是聚焦于省份內部產學合作創(chuàng)新績效的研究較少， 缺乏對區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的客觀描述以及區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效影響因素的實證檢驗。 為了彌補現(xiàn)有研究的不足， 本研究嘗試解決以下兩個問題： 中國區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效具有怎樣的空間演化特征？ 其影響因素是什么？

鑒于此， 本研究選取我國30 個省(市、 區(qū)）作為分析單元， 采用高校和企業(yè)聯(lián)合申請并授權的發(fā)明專利數(shù)量衡量產學合作創(chuàng)新績效， 試圖揭示區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的空間演化特征。 結合統(tǒng)計年鑒數(shù)據， 構建固定效應負二項回歸模型， 從環(huán)境特征、 主體特征、 主體關系特征三方面選取7 個指標分析區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的影響因素。 最后， 通過對主要結論的探討， 提出針對性建議， 以期為政府制定政策以及配置相關資源提供參考。

1 區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效空間演化特征

1.1 數(shù)據來源

在分析區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效時， 本研究選擇使用高校和企業(yè)聯(lián)合申請并授權的發(fā)明專利數(shù)量進行衡量， 數(shù)據通過在國家知識產權局專利檢索數(shù)據庫中按條件檢索獲得。 專利檢索日期是2019 年1 月， 考慮到統(tǒng)計年鑒中企業(yè)的統(tǒng)計口徑在2011 年發(fā)生變化①， 以及發(fā)明專利從申請到授權一般需要1 ～4 年的時間， 本研究選取2011 ～2014 年作為分析時間階段。 專利檢索方式是在專利申請人一欄中輸入“大學”、 “學?！?、 “學院”和“公司”、 “廠” 的兩兩組合， 同時， 將專利申請日期限制在2011 年1 月1 日至2014 年12 月31日。 據此， 得到初步樣本數(shù)據。

然后對初步樣本數(shù)據進行人工清洗： (1） 將只有1 個申請人的數(shù)據刪除； (2） 通過網絡查詢和專利注冊信息查詢兩種方式分別統(tǒng)計產方和學方所屬省份， 將國外及我國港澳臺地區(qū)的專利數(shù)據剔除。 由于我國西藏地區(qū)個別年份年鑒數(shù)據有所缺失， 故不將其作為本文的研究對象， 因此將西藏的專利數(shù)據也刪除； (3） 挑選出高校和企業(yè)同屬1 個省份的專利數(shù)據， 共得到9411 條， 近萬條的專利數(shù)據可以為實證結果的有效性和嚴謹性提供保障； (4） 將其整理為30 個省份4 年的平衡面板數(shù)據， 構成本研究的最終樣本數(shù)據。

1.2 總體特征

從縱向時間維度來看， 2011 年我國省份內部高校和企業(yè)聯(lián)合申請并授權的發(fā)明專利數(shù)量為1661 件， 2014 年為3009 件， 短短3 年的時間內增長將近1 倍， 年均漲幅約為22%。 由此可見，我國區(qū)域產學合作越來越活躍， 協(xié)同創(chuàng)新能力得到了迅速提高。

圖1 2011～2014 年區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的變化趨勢

從橫向空間維度來看， 北京、 江蘇、 廣東、上海、 浙江位列前5 名， 5 省專利總量為5807件， 占全國總量的61.7%。 吉林、 河北、 云南、江西、 甘肅、 黑龍江、 新疆、 內蒙古、 海南、 寧夏、 青海專利數(shù)量均不足100 件， 11 省專利總量為421 件， 占全國總量的4.5%。 由此可見， 我國區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效分布極不均衡， 兩極分化嚴重。

圖2 2011～2014 年區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的空間分布

以上數(shù)據直觀地反映了我國區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的非均衡性， 為進一步明晰非均衡程度和趨勢， 采用基尼系數(shù)進行準確測算。 基尼系數(shù)的計算公式如下：

其中N 是區(qū)域的總數(shù)量， xi和xj表示i 和j省份的區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效， ˉx 是平均值。 基尼系數(shù)的數(shù)值范圍在0 ～1 之間， 系數(shù)越大， 說明非均衡性越大； 系數(shù)越小， 說明非均衡性越小。按照《中國統(tǒng)計年鑒》 的劃分標準， 將我國30個省份分為東部地區(qū)、 中部地區(qū)、 西部地區(qū)、 東北地區(qū)， 根據式(1）， 對各地區(qū)基尼系數(shù)進行測算， 結果如圖3 所示。

圖3 2011～2014 年區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的基尼系數(shù)

由圖3 可知， 2011～2014 年全國30 個省份的基尼系數(shù)比較平穩(wěn)， 其中2013 年的基尼系數(shù)最大， 為0.64， 2014 年的基尼系數(shù)最小， 為0.61，4 年的均值為0.63， 這表明中國各省份的區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效存在較大差距， 發(fā)展極不均衡，且這種非均衡性保持穩(wěn)定， 沒有明顯的收斂趨勢，呈現(xiàn)出“強者恒強、 弱者恒弱” 的發(fā)展態(tài)勢。 進一步比較東部、 中部、 西部、 東北地區(qū)的基尼系數(shù)， 其中西部地區(qū)的基尼系數(shù)最高， 東部地區(qū)次之， 兩者均值都在0.5～0.6 之間， 具有較高的空間集聚特征。 相對而言， 中部地區(qū)和東北地區(qū)的基尼系數(shù)較低， 處于合理范圍內。

1.3 空間演化特征

為了探究區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的空間演化特征， 根據區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效占全國總績效的比例， 以5%、 2%為分界點將30 個省份分為3個梯隊， 結果如表1 所示。

表1 2011～2014 年區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的空間演化

由表1 可知， 對于東部地區(qū)： 北京、 上海、江蘇、 浙江、 廣東一直處于第一梯隊， 遙遙領先于其他省市， 擁有絕對優(yōu)勢； 山東一直處于第二梯隊， 具備成為第一梯隊的發(fā)展?jié)摿Γ?福建于2013 年進入第二梯隊， 于2014 年又退回至第三梯隊， 發(fā)展并不穩(wěn)定， 具有短期偶然性。 總體來看， 東部地區(qū)在全國處于領跑地位。 對于中部地區(qū)： 2014 年湖北成功躋身第一梯隊， 發(fā)展勢頭強勁； 除湖南以外， 安徽、 廣西、 河南、 山西、 江西五省均位于第三梯隊。 由此可見， 中部地區(qū)發(fā)展差距逐漸擴大。 對于西部地區(qū)： 四川、 陜西一直處于第二梯隊， 屬于領先省份； 貴州于2014 年由第三梯隊升至第二梯隊， 并躍升至西部第一，位序提高明顯； 重慶于2014 年由第二梯隊退至第三梯隊， 區(qū)域產學協(xié)同創(chuàng)新能力有下降的趨勢；云南、 新疆、 甘肅、 內蒙古、 寧夏、 青海一直處于第三梯隊。 西部地區(qū)大部分省份區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效在全國位于靠后位置， 產學合作狀況亟待改善。 對于東北地區(qū)： 遼寧一直處于第二梯隊，吉林和黑龍江一直處于第三梯隊， 位序沒有明顯變化。 東北地區(qū)過度依賴于資源要素和投資驅動，創(chuàng)新發(fā)展動力不足， 產學協(xié)同創(chuàng)新能力有待提高。整體來看， 我國區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效基本上呈現(xiàn)“東中西” 遞減格局。

2 區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效影響因素分析

前述分析表明， 我國各省份區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效差異明顯， 那么是什么因素導致了差異？ 考慮到數(shù)據的可得性， 本研究選取地區(qū)科技市場發(fā)展水平、 地方政府科技財政支持、 高校研究方向、高校創(chuàng)新能力、 企業(yè)所有權性質、 企業(yè)創(chuàng)新能力、高校－企業(yè)合作程度7 個指標， 嘗試從環(huán)境特征、主體特征、 主體關系特征三方面探究區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的影響因素。

2.1 理論背景與假設

2.1.1 環(huán)境特征與區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效

地區(qū)科技市場能夠實現(xiàn)科技資源的市場化配置， 通過連接技術供求兩端、 傳遞技術供求信息，為高校和企業(yè)的技術交易提供平臺， 從而促進科技與經濟相結合。 當?shù)貐^(qū)科技市場發(fā)展水平較高時， 高校和企業(yè)的研究領域、 技術實力、 合作經驗等信息更加透明， 信息對稱程度提高， 能夠幫助高校和企業(yè)盡快找到適宜的合作伙伴， 達成合作意向［8］。 技術交易實質上是將附在技術上的知識產權進行轉移， 因此一個地區(qū)的科技市場發(fā)展水平可以在一定程度上反映該地區(qū)的知識產權保護水平［9］。 而良好的知識產權保護環(huán)境， 可以通過減少研發(fā)溢出損失、 避免機會主義現(xiàn)象來激發(fā)產學合作熱情。 莊子銀等［10］通過構建廣義矩估計模型， 發(fā)現(xiàn)地區(qū)技術市場對創(chuàng)新有顯著的正向促進作用， 且對發(fā)明專利的影響彈性最大。 盛彥文等［5］利用耦合協(xié)調度模型和灰色關聯(lián)分析法， 發(fā)現(xiàn)技術市場會影響區(qū)域產學研創(chuàng)新系統(tǒng)耦合協(xié)調發(fā)展水平。 根據以上分析， 本文提出如下假設：

假設H1： 地區(qū)科技市場發(fā)展水平顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效。

政府作為一種非市場的力量， 可以充當促進者、 協(xié)調者和管理者的角色， 對“市場失靈” 進行彌補， 為產學合作創(chuàng)造更好的環(huán)境條件［11，12］。政府可以通過制定政策法規(guī)、 加強監(jiān)管力度， 減少協(xié)同創(chuàng)新過程中的機會主義和“搭便車” 現(xiàn)象［13］，也可以通過搭建產學平臺、 完善服務體系， 降低協(xié)同創(chuàng)新的時間成本和交易費用， 從而提高高校和企業(yè)進行產學合作的積極性。 企業(yè)在產學合作中往往是主要的資金投入者， 這給“資源約束型”的中小企業(yè)帶來壓力， 同時對于一些前瞻技術和共性技術的研發(fā)， 由于其具有極大的風險性和外部性， 企業(yè)在出資過程中會所有顧慮［14］。 此時，政府的資金支持不僅可以緩解資金緊缺的局面，也可以向企業(yè)傳遞利好信息， 進一步鼓勵企業(yè)的創(chuàng)新投入。 此外， 政府的積極鼓勵政策和資金支持力度， 促進了當?shù)貪夂竦募夹g創(chuàng)新氛圍的形成［12］，進而有助于激發(fā)高校和企業(yè)的合作動機。 白俊紅等［13］通過建立計量經濟模型， 發(fā)現(xiàn)政府科技支持對產學研協(xié)同創(chuàng)新具有顯著的正向促進作用。 肖丁丁等［15］應用超越對數(shù)隨機前沿模型， 證實政府資助對產學研合作效率有顯著的正向影響， 且影響效果具有長效性。 根據以上分析， 本文提出如下假設：

假設H2： 地方政府科技財政支持顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效。

2.1.2 主體特征與區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效

基礎研究是應用研究的先決條件， 是技術創(chuàng)新的根本動力， 往往可以通過改變原有技術路線獲得突破式創(chuàng)新［16］， 大幅提升創(chuàng)新的經濟和社會收益， 因此基礎研究對創(chuàng)新有巨大貢獻潛力。 但是基礎研究活動的投入大、 風險高、 周期長， 企業(yè)作為經濟利益追逐者， 進行基礎研究的積極性不高。 而且基礎研究成果具有公共物品屬性、 存在知識溢出效應， 因此企業(yè)無法獲得其全部收益， 這進一步削弱了企業(yè)獨立進行基礎研究的積極性［17］。目前， 高校仍然是我國基礎研究的主要承擔者，企業(yè)可以通過與高校進行合作， 獲取和利用其已有的基礎研究成果， 這樣既可以有效降低成本、規(guī)避風險， 也可以發(fā)揮基礎研究對技術創(chuàng)新的支撐作用， 從而成為企業(yè)產學合作的重要動力。 衛(wèi)平等［16］采用中國30 個省市的面板數(shù)據， 發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過產學合作能更加有效理解和利用高校的基礎研究成果， 進而有助于發(fā)明專利的產出。 張藝等［18］通過分析中國高鐵領域的產學研合作案例，發(fā)現(xiàn)學研機構的強大基礎研究能力是推動高鐵產業(yè)實現(xiàn)突破式創(chuàng)新的重要因素。 根據以上分析，本文提出如下假設：

假設H3： 高校研究方向顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效。

高校的創(chuàng)新能力不同， 給企業(yè)傳遞知識的廣度、 深度也會有較大區(qū)別。 當高校創(chuàng)新能力較強時， 意味著其擁有高端的研究人員和尖端的研究成果， 可以更好的滿足企業(yè)知識和技術的需求，因此對企業(yè)的吸引力更強。 同時， 創(chuàng)新能力較強的高校憑借豐富的知識儲備， 以及對知識的充分理解與掌握， 可以準確的發(fā)現(xiàn)與企業(yè)的知識差距，選擇合適的編碼、 表達等交流方式， 有助于消除溝通障礙、 促進知識轉移， 從而提升產學合作創(chuàng)新績效。 Laursen 等［19］研究發(fā)現(xiàn)， 當企業(yè)與低層次大學相鄰時， 因為合作預期收益大于合作交易成本， 企業(yè)在當?shù)剡M行產學合作的意愿不強， 更愿意突破地理維度界限， 尋找遠距離的高質量大學進行合作， 而當企業(yè)與高質量大學相鄰時， 會促進地方產學合作的產生。 同時， Hewitt－Dundas［20］基于英國創(chuàng)新調查的數(shù)據研究也發(fā)現(xiàn)， 地方高校的研究質量顯著影響企業(yè)合作伙伴的選擇， 如果企業(yè)與研究質量較高的高校鄰近， 那么產學合作傾向于本地化。 由此可見， 當區(qū)域高校的創(chuàng)新能力較強時， 產學合作活動更加活躍。 根據以上分析， 本文提出如下假設：

假設H4： 高校創(chuàng)新能力顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效。

國有企業(yè)在行業(yè)中一般處于壟斷地位， 與其他類型企業(yè)相比， 其憑借與政府天然的聯(lián)系在政策支持和資源獲取等方面更具優(yōu)勢， 這帶給國有企業(yè)“尋租” 的機會， 使其缺乏技術創(chuàng)新的動力［21］。國有企業(yè)所有者缺位， 存在嚴重的委托代理問題，國有企業(yè)管理人員作為理性的“經濟人”， 更傾向于追求短期利益［22］。 而產學合作是一項長期、復雜的活動， 需要企業(yè)資金、 人員的持續(xù)性投入，具有短期利益甚微、 長期利益高度不確定的特點，所以國有企業(yè)參與產學合作的愿望并不強烈。 而非國有企業(yè)在激烈的市場競爭中， 只有通過創(chuàng)新才能維持生存發(fā)展、 獲得競爭優(yōu)勢， 因此其技術創(chuàng)新激勵更強， 而且非國有企業(yè)的企業(yè)家往往更具風險意識、 冒險精神和創(chuàng)新才能。 此外， 國有企業(yè)組織僵化， 在產學合作中信息溝通效率較低，存在較高的交易成本［2］。 刁麗琳等［23］基于省際面板數(shù)據， 發(fā)現(xiàn)區(qū)域國有企業(yè)比重越大， 產學研創(chuàng)新活動越不活躍。 張秀峰等［2］以廣東省省部產學研合作項目為研究對象， 發(fā)現(xiàn)在科研創(chuàng)新階段和產品創(chuàng)新階段， 相較于其他類型企業(yè)， 國有企業(yè)的產學研合作創(chuàng)新績效更低。 根據以上分析， 本文提出如下假設：

假設H5： 企業(yè)所有權性質顯著負向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效。

當技術的復雜性較低時， 企業(yè)可以通過內部研發(fā)實現(xiàn)技術創(chuàng)新， 但隨著技術復雜性的提高，企業(yè)受到創(chuàng)新資源和技術能力的限制， 僅僅依靠自身力量難以實現(xiàn)技術創(chuàng)新， 因此產學合作的需求更加強烈［24］。 當企業(yè)的創(chuàng)新能力較強時， 更有可能從事高端技術研發(fā)， 因而更需要借助高校的前沿科學成果和專業(yè)技術支持， 所以更愿意與高校合作進行聯(lián)合攻關。 而且， 創(chuàng)新能力較強的企業(yè)在技術創(chuàng)新中積累了大量的知識， 因此一般擁有良好的吸收能力， 在產學合作中能夠有效識別、消化、 利用來自于高校的外部知識， 進而放大產學合作的邊際產出。 原毅軍等［25］通過數(shù)理模型研究和實證檢驗， 發(fā)現(xiàn)當企業(yè)的技術能力(創(chuàng)新能力和吸收能力） 較強時， 產學合作和內部研發(fā)呈現(xiàn)互補性， 互相促進、 相得益彰， 從而進一步增強企業(yè)參與產學合作的激勵， 形成了良性循環(huán)。當企業(yè)的創(chuàng)新能力較弱時， 由于缺少前期的技術積累， 往往關注復雜程度較低的技術研發(fā)， 對于產學合作缺乏內在的需求和動力。 而且， 由于技術水平和知識水平與高校的差距過大， 導致企業(yè)對高校知識吸收困難， 降低了產學合作的創(chuàng)新效率和邊際收益。 根據以上分析， 本文提出如下假設：

假設H6： 企業(yè)創(chuàng)新能力顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效。

2.1.3 主體關系特征與區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效

隨著合作程度的深入， 高校和企業(yè)建立起緊密而穩(wěn)定的合作關系， 而這種強關系有助于增強信任機制和互惠預期， 使高校和企業(yè)更加專注于創(chuàng)新活動本身， 而不是創(chuàng)新風險的控制和創(chuàng)新關系的維護， 因此有利于提升知識共享的意愿和知識交流的效率， 為創(chuàng)新績效的產生奠定了組織基礎。 另外， 高校與企業(yè)的深度合作意味著互動更加頻繁， 高校和企業(yè)相關人員專用化程度提高，有助于形成共同的技術范式和組織慣例。 而在這種范式和慣例下， 能幫助企業(yè)建立伙伴專有吸收能力， 更加高效的消化來自于高校的外部知識，進而通過知識整合實現(xiàn)技術創(chuàng)新。 同時， 高度信任和頻繁互動都促進了高校和企業(yè)之間隱性知識的轉移。 劉和東等［3］以高新技術企業(yè)為研究對象，發(fā)現(xiàn)產學合作程度對合作行為有正向影響， 而積極的合作行為又有助于提升合作績效。 相反， 當高校和企業(yè)處于較低的合作程度時， 由于缺乏信任， 導致雙方不愿意共享核心知識， 無法支撐創(chuàng)新的產生。 根據以上分析， 本文提出如下假設：

假設H7： 高校－企業(yè)合作程度顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效。

2.2 實證模型與數(shù)據

2.2.1 變量測量

(1） 因變量

本研究的因變量為區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效，用“高校和企業(yè)聯(lián)合申請并授權的發(fā)明專利數(shù)量”進行衡量， 具體方法如前文所述。

(2） 自變量

環(huán)境特征變量： 地區(qū)技術市場發(fā)展水平， 用“技術市場成交額” 進行衡量， 因為數(shù)值較大， 在具體計算時進行對數(shù)處理； 地方政府科技財政支持， 用“科學技術支出占地區(qū)一般公共預算總支出的比例” 進行衡量。

主體特征變量： 高校研究方向， 用“高等學?；A研究支出占R＆D 經費內部總支出的比例”進行衡量； 高校創(chuàng)新能力， 用“高等學校發(fā)明專利申請數(shù)量” 進行衡量； 企業(yè)所有權性質， 用“國有控股企業(yè)資產占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總資產的比例” 進行衡量； 企業(yè)創(chuàng)新能力， 用“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量” 進行衡量。

主體關系特征變量： 高校－企業(yè)合作程度，用“高等學校R＆D 經費內部支出中來自于企業(yè)的資金” 進行衡量， 因為數(shù)值較大， 在具體計算時進行取對數(shù)處理。

以上指標數(shù)據均來源于2012 ～2015 年《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國科技統(tǒng)計年鑒》 《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

2.2.2 模型選擇

由于本研究的因變量是任意非負整數(shù)， 不服從正態(tài)分布， 故而采用計數(shù)模型比線性模型更加合適。 而且數(shù)據過度離散， 無法滿足泊松回歸模型的前提假設條件， 因此只能選擇負二項回歸模型。 根據數(shù)據模型的基本原理， 當樣本中的個體是所研究總體的所有單位時， 應該選擇固定效應模型。 本研究以30 個省份作為研究對象， 基本代表了總體。 因此， 最終采用固定效應負二項回歸模型作為實證模型對數(shù)據進行估計。

2.3 實證結果與分析

2.3.1 描述性統(tǒng)計分析

為了準確把握數(shù)據的基本特征， 對變量進行了描述性統(tǒng)計和相關性分析， 如表2 和表3 所示。由表3 可知， 地區(qū)技術市場發(fā)展水平和高校－企業(yè)合作程度相關系數(shù)為0.84， 相關程度較高。 但是通過計算VIF 值， 發(fā)現(xiàn)多重共線性并不嚴重，因此可以同時投入到模型中。 其余自變量間相關系數(shù)均小于0.8， 不存在高度相關。

表2 變量描述性統(tǒng)計（N=120）

表3 變量相關性分析

2.3.2 回歸統(tǒng)計分析

本文使用STATA 軟件對面板數(shù)據進行建模和固定效應負二項回歸分析， 具體結果見表4。 各模型的Wald Chi2 統(tǒng)計量均通過了1%的顯著性檢驗， 證明模型和數(shù)據擬合度較好， 選取的影響因素對區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的解釋力較強。

表4 固定效應負二項回歸結果

續(xù) 表

對于環(huán)境特征變量， 在模型1 ～7 中， 地區(qū)技術市場發(fā)展水平的系數(shù)均為正數(shù)， 且都通過了1%的顯著性檢驗， 表明地區(qū)技術市場發(fā)展水平顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效， 假設H1 成立。在模型2～7 中， 地方政府科技財政支持的系數(shù)均為正數(shù)， 但是僅在模型4 中通過了10%的顯著性檢驗， 表明地方政府科技財政支持正向促進區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效， 但是顯著性不強， 假設H2未通過檢驗。

對于主體特征變量， 在模型3 ～7 中， 高校研究方向的系數(shù)均未通過10%的顯著性檢驗， 表明高校研究方向對區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的影響并不顯著， 假設H3 未通過檢驗。 在模型4 ～7 中，高校創(chuàng)新能力的系數(shù)均為正數(shù)， 且都通過了顯著性檢驗， 說明創(chuàng)新能力顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效， 假設H4 成立。 在模型5 ～7 中， 企業(yè)所有權性質的系數(shù)均為負數(shù)， 且都通過了1%的顯著性檢驗， 表明相較于國有企業(yè)， 其他類型企業(yè)的區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效更好， 假設H5 成立。 在模型6～7 中， 企業(yè)創(chuàng)新能力的系數(shù)均為正數(shù)， 且通過了1%的顯著性檢驗， 說明企業(yè)創(chuàng)新能力顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效， 假設H6 成立。

對于主體關系特征變量， 在模型7 中， 高校－企業(yè)合作程度的系數(shù)為正， 且通過了1%的顯著性檢驗， 表明區(qū)域高校與企業(yè)合作程度越深入，越有助于提升產學合作創(chuàng)新績效， 假設H7 成立。

因此， 通過上述分析， 本研究提出的H1、H4、 H5、 H6、 H7 通過了驗證， 而H2、 H3 未通過。

3 研究結論與建議

本研究根據2011～2014 年發(fā)明專利數(shù)據和統(tǒng)計年鑒數(shù)據， 初步明晰了區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的空間演化特征， 并且通過構建固定效應負二項回歸模型， 對影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的關鍵因素進行了探討與檢驗。

3.1 主要結論

本文得到主要結論如下：

(1） 2011～2014 年我國區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效大幅提升， 呈現(xiàn)快速增長的發(fā)展態(tài)勢。 但是區(qū)域之間差距明顯， 在空間上呈現(xiàn)出“東強西弱”的格局。 東部地區(qū)的北京、 江蘇、 廣東、 上海、浙江5 省， 遙遙領先于其他省份， 專利數(shù)量占全國總量的比重超過60%。 而對于西部地區(qū)， 大部分省份處于全國靠后位置， 其中云南、 甘肅、 新疆、 內蒙古、 寧夏、 青海專利數(shù)量不足百件， 產學協(xié)同創(chuàng)新能力亟待提高。 進一步通過計算各個地區(qū)的基尼系數(shù)， 發(fā)現(xiàn)區(qū)域之間非均衡現(xiàn)象沒有明顯收斂趨勢， 表明區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效將繼續(xù)保持“強恒強、 弱恒弱” 的發(fā)展態(tài)勢。

(2） 在環(huán)境特征變量中， 地區(qū)技術市場發(fā)展水平顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效， 而地方政府科技財政支持的作用效果偏弱， 有很大的提升空間。 在主體特征變量中， 高校創(chuàng)新能力、企業(yè)創(chuàng)新能力顯著正向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效； 企業(yè)所有權性質顯著負向影響區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效， 表明相較于國有企業(yè)， 其他類型企業(yè)與高校的協(xié)同創(chuàng)新能力更強； 高校研究方向對區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的影響并不顯著， 可能的原因是， 一部分企業(yè)重視基礎研究， 希望通過產學合作明晰技術背后的復雜科學原理， 為獲取長期競爭優(yōu)勢豐富知識儲備， 而另一部分企業(yè)受短期利潤的驅使， 更傾向于通過利用高校應用研究成果獲得即時技術進步， 兩種動力同時存在導致高校研究方向的整體作用效果并不顯著。 在關系特征變量中， 高校－企業(yè)合作程度正向促進區(qū)域產學合作創(chuàng)新績效的提高。

3.2 管理啟示

根據以上結論， 得到管理啟示如下：

(1） 我國各個省份產學合作創(chuàng)新績效差距明顯， 并且沒有顯著的收斂趨勢。 為了降低空間差異， 實現(xiàn)區(qū)域均衡發(fā)展， 中央政府應該進行宏觀統(tǒng)籌協(xié)調， 加快人才、 資金等創(chuàng)新資源的跨區(qū)域流動， 并且在政策制定上向產學協(xié)同創(chuàng)新能力偏弱的地區(qū)傾斜， 最終實現(xiàn)整體提高。 同時， 地方政府也應該結合本省實際情況， 制定差異化的創(chuàng)新發(fā)展策略。 東部地區(qū)應該完善產學平臺建設，促進高校和企業(yè)展開深度合作， 實現(xiàn)科技系統(tǒng)和產業(yè)系統(tǒng)耦合發(fā)展。 中部地區(qū)應該重視兩級分化現(xiàn)象， 合理配置創(chuàng)新資源， 均衡區(qū)域內部發(fā)展差異。 西部地區(qū)應該通過政策傾斜， 吸引科技人才流入和創(chuàng)新資金投入， 提升高校和企業(yè)的創(chuàng)新水平， 同時， 也應該完善科技市場， 為產學合作營造良好的外部環(huán)境。 東北地區(qū)的產業(yè)發(fā)展長期以來過度依賴于資源要素， 導致企業(yè)創(chuàng)新能力相對薄弱， 未能有效吸收高校的前沿知識和技術， 因此應該促進產業(yè)結構轉型升級， 引導企業(yè)由“要素驅動” 向“創(chuàng)新驅動” 轉變， 激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意愿， 提高企業(yè)創(chuàng)新能力， 發(fā)揮企業(yè)在產學合作中的主導作用。

(2） 地方政府科技財政支持并未取得預期效果， 應該進一步優(yōu)化引導和扶持方式。 地方政府對產學合作的支持方式盡量避免一次性資助， 因為政府和企業(yè)信息高度不對稱， 導致企業(yè)騙取補貼的現(xiàn)象屢見不鮮， 造成了資金的大量浪費。 地方政府應該遵循市場運作模式， 通過搭建平臺、提供服務等方式完善產學合作的外部環(huán)境， 進而激發(fā)高校和企業(yè)的合作意愿。 在對產學合作進行必要資助時， 要充分考察企業(yè)和高校的研究實力，確保資助的合理性和有效性。 同時， 創(chuàng)新補貼應該側重于基礎領域的研發(fā)， 鼓勵企業(yè)和高校對共性技術、 前沿技術的復雜科學原理進行聯(lián)合攻關，使區(qū)域獲取長期持續(xù)競爭優(yōu)勢。 此外， 地方政府在政策制定上應該注意公平， 不能過度的向國有企業(yè)傾斜。

注釋：

①從2011 年起， 規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的統(tǒng)計范圍從年主營業(yè)務收入為500 萬元及以上的法人工業(yè)企業(yè)調整為年主營業(yè)務收入為2000 萬元及以上的法人工業(yè)企業(yè)。