陳會英 劉涵 周衍平

摘要：合作伙伴間的多維鄰近性是影響合作伙伴協(xié)同創(chuàng)新績效的重要因素，選擇合適的合作伙伴對提高農(nóng)業(yè)生物技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有重要意義?；谥袊?3所高校和157家企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的數(shù)據(jù)，運用負二項回歸模型，從技術(shù)鄰近、地理鄰近和制度鄰近角度對中國農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新績效進行實證分析。研究表明，技術(shù)鄰近、地理鄰近和制度鄰近與中國農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新績效呈顯著正相關(guān)關(guān)系，即技術(shù)結(jié)構(gòu)的相似、空間位置的鄰近和制度環(huán)境的共通可以促進中國農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利校企協(xié)同創(chuàng)新成果產(chǎn)出，據(jù)此提出農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新伙伴選擇的相關(guān)對策建議。

關(guān)鍵詞：協(xié)同創(chuàng)新；技術(shù)鄰近；地理鄰近；制度鄰近；農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利

中圖分類號：F062.3文獻標識碼： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2021.05.002

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

基金項目：國家社會科學基金項目（17BJY129）；山東省自然科學基金項目（ZR202103080031）

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生物技術(shù)作為培育高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)高效抗病性動植物品種的重要手段，對推動傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重大意義。世界各國已充分認識到發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生物技術(shù)的必要性、緊迫性，紛紛加大技術(shù)創(chuàng)新力度，掀起了新一輪的農(nóng)業(yè)技術(shù)革命，以謀求在相關(guān)產(chǎn)業(yè)格局中占據(jù)優(yōu)勢地位[1]。在此背景下，中國政府也不斷增加在農(nóng)業(yè)生物技術(shù)方面的科研投入，并出臺了一系列扶持政策來推動農(nóng)業(yè)生物技術(shù)的發(fā)展。2017年國家頒布《關(guān)于創(chuàng)新體制機制推進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的意見》，要求構(gòu)建支持農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的科技創(chuàng)新體系。2021年中央一號文件指出，要加快實施農(nóng)業(yè)生物育種重大科技項目，推進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。高校與企業(yè)作為重要的創(chuàng)新主體，在價值取向和社會分工方面存在差異，擁有的資源優(yōu)勢和風險承擔能力不同。高?；蚱髽I(yè)單純依靠自身能力創(chuàng)新，既面臨高昂的成本投入，也難以實現(xiàn)可持續(xù)性的有效創(chuàng)新。而高校與企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)勢互補，風險共擔，打造資源集聚與科研力量聚合的創(chuàng)新模式，保證研究與需求的良好對接，切實推進農(nóng)業(yè)科技發(fā)展進步。

農(nóng)業(yè)生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，具有廣闊發(fā)展前景。近年來針對我國農(nóng)業(yè)生物技術(shù)創(chuàng)新的研究多集中于專利態(tài)勢、發(fā)展現(xiàn)狀的分析[2-5]，在校企協(xié)同創(chuàng)新方面的研究相對較少。高校與企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新往往受到內(nèi)外部諸多因素的影響，協(xié)同創(chuàng)新雙方的鄰近性就是其中重要的情境因素。國內(nèi)外學者從技術(shù)鄰近、地理鄰近和制度鄰近等角度驗證了多維鄰近性對創(chuàng)新績效存在影響，實證研究基于不同合作組織進行[6-8]，研究數(shù)據(jù)來自制造業(yè)、通訊設備行業(yè)等不同領域[9-10]，具體至農(nóng)業(yè)生物技術(shù)方面的研究亟需加強。

在鄰近性相關(guān)研究的基礎上，本研究針對我國農(nóng)業(yè)生物技術(shù)的發(fā)展，運用國家知識產(chǎn)權(quán)局（National Intellectual Property Administration，CNIPA）專利檢索數(shù)據(jù)庫中高校企業(yè)共同申請的專利數(shù)據(jù)，通過負二項回歸分析，探討地理鄰近、技術(shù)鄰近和制度鄰近與農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新績效的關(guān)系，為高校、企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利選擇合適的合作伙伴提供參考依據(jù)。

1理論假設

1.1技術(shù)鄰近與農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新績效

Jaffe[11]在1986年首次提出技術(shù)鄰近的概念，通過國際專利分類號IPC測量協(xié)同雙方的技術(shù)鄰近程度。技術(shù)鄰近是協(xié)同創(chuàng)新中共享技術(shù)經(jīng)驗和知識的基礎，反映了協(xié)同雙方知識累積和技術(shù)經(jīng)驗的接近度，其對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響主要反映在協(xié)同雙方之間技術(shù)知識的交互學習上。

目前，學者們關(guān)于技術(shù)鄰近與創(chuàng)新績效的關(guān)系研究得出的結(jié)論主要有兩種，一是認為技術(shù)鄰近對創(chuàng)新績效有倒U型影響。Petruzzelli[12]根據(jù)Jaffe關(guān)于技術(shù)鄰近的計算公式驗證了技術(shù)鄰近對創(chuàng)新績效的影響呈倒U型的假設。高太山[6]基于74家中國企業(yè)參與國際研發(fā)聯(lián)盟的數(shù)據(jù)進行實證研究，結(jié)果顯示聯(lián)盟伙伴間技術(shù)距離對企業(yè)突破性創(chuàng)新有倒U型影響，過大或過小的技術(shù)距離都不利于聯(lián)盟內(nèi)的知識流動。也有一部分學者的研究表明技術(shù)鄰近與協(xié)同創(chuàng)新績效呈正相關(guān)關(guān)系。史烽等[7]對中國31個大學-企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新活動進行實證分析，發(fā)現(xiàn)技術(shù)距離顯著促進大學-企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新。Chuluun等[13]認為技術(shù)空間的接近程度越高，組織間技術(shù)交流的障礙越小，越有利于合作過程中相互間的理解以及技術(shù)知識的吸收和利用。劉志迎等[14]通過分析我國13所高校及與之協(xié)同創(chuàng)新的191個企業(yè)，發(fā)現(xiàn)我國技術(shù)距離對校企協(xié)同創(chuàng)新的影響仍處于倒U型曲線的前半段，技術(shù)距離較大的校企協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)出相對較少。本研究以農(nóng)業(yè)生物技術(shù)創(chuàng)新為研究對象，由于生物基因的遺傳性、變異性及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的季節(jié)性，協(xié)同創(chuàng)新的不確定性更大，面臨的風險程度更高。高校和企業(yè)在選擇合作對象時更加注重溝通效率和風險管控，按照自身涉足的技術(shù)領域以及掌握的技術(shù)范圍選擇合作對象能夠提高協(xié)同創(chuàng)新的品質(zhì)和效率。鑒于此提出假設：

H1：技術(shù)鄰近對農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新績效的影響為正向。

1.2地理鄰近與農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新績效

地理鄰近是鄰近性研究的主要角度之一，有大量產(chǎn)業(yè)集群研究以及知識外溢的地理局限性作為研究支撐。

學術(shù)界一般認為地理鄰近有利于協(xié)同雙方的合作創(chuàng)新。Petruzzelli[12]基于企業(yè)和大學合作申請專利數(shù)據(jù)的研究表明地理鄰近是促進二者協(xié)同創(chuàng)新的重要因素。Eklinder等[15]認為地理鄰近性對沖破企業(yè)間的空間距離障礙具有促進作用，有利于協(xié)同創(chuàng)新過程中的知識交流和知識轉(zhuǎn)移，從而提升企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新績效。劉斌等[16]研究發(fā)現(xiàn)地理位置鄰近有利于降低中國高校技術(shù)合作創(chuàng)新過程中的復雜程度，提高創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量。陳莞等[17]認為地理鄰近加強企業(yè)社會責任對創(chuàng)新研發(fā)投入的正向影響，進而促進創(chuàng)新。然而有部分學者得到了相反的結(jié)論，夏麗娟等[18]研究結(jié)果顯示地理鄰近并沒有增加高校企業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新成果產(chǎn)出，現(xiàn)代交通基礎設施和信息通訊技術(shù)的高速發(fā)展為知識轉(zhuǎn)移提供了強大途徑。但農(nóng)業(yè)生物技術(shù)的創(chuàng)新是一個復雜的長周期過程，需要協(xié)同雙方在創(chuàng)新動機、目標定位、實現(xiàn)機制等方面高度契合，如果在協(xié)同創(chuàng)新過程中僅僅依靠網(wǎng)絡會議、短暫訪問等方式互相交流是遠遠不夠的，必須保障協(xié)同雙方具有充分的現(xiàn)場接觸。地理鄰近在一定程度上降低了合作伙伴搜尋成本、合作過程復雜程度，方便知識轉(zhuǎn)移和技術(shù)交流。鑒于此提出假設：

H2：地理鄰近對農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新績效的影響為正向。

1.3制度鄰近與農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新績效

制度鄰近性反映合作雙方所在區(qū)域宏觀制度層面的鄰近程度，區(qū)域主導的特殊文化環(huán)境和政策制度會影響組織的行動方式和協(xié)調(diào)程度，具體包括法律、規(guī)范等正式制度以及價值觀念和習慣等非正式制度。

關(guān)于在協(xié)同創(chuàng)新過程中制度鄰近的影響，學者們從市場化相似程度、區(qū)域地方保護性等多個角度進行了研究[6，19]，發(fā)現(xiàn)制度鄰近性對協(xié)同創(chuàng)新績效有顯著促進作用。黨興華等[20]基于中國30個區(qū)域間聯(lián)合申請專利的數(shù)據(jù)進行實證研究，發(fā)現(xiàn)區(qū)域間制度鄰近性有利于降低跨區(qū)域技術(shù)合作創(chuàng)新成本進而提高合作績效。Giuliani[21]認為制度鄰近性將合作雙方“粘合”在一起，能夠降低相互溝通的不確定性，有利于促進高校和企業(yè)間的交流和互相學習。不同環(huán)境下的社會制度在發(fā)展過程中逐漸形成，打破環(huán)境差異造成的制度壁壘有利于農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新的組織協(xié)調(diào)與溝通交流，即制度鄰近意味著更低的協(xié)調(diào)激勵難度和溝通成本。鑒于此提出假設：

H3：制度鄰近對農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利協(xié)同創(chuàng)新績效的影響為正向。

2數(shù)據(jù)與方法

2.1數(shù)據(jù)來源與樣本選取

本研究數(shù)據(jù)來源于CNIPA專利檢索數(shù)據(jù)庫中發(fā)明專利的申請數(shù)據(jù)。參照經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OrganizationforEconomicCo-operationand Development，OECD）報告對生物技術(shù)界定的專利分類號范圍及農(nóng)業(yè)生物技術(shù)專利領域的研究[2-5]篩選出與農(nóng)業(yè)生物技術(shù)相關(guān)的國際專利分類（International Patent Classification，IPC）：A01H1、A01H4、A01N、A01P、A23K、A61K38、A61K39、A61K48、C05F11/ 08、C05F15、C07K14/415、C07K14/195、C07K14/37、C12N1、C12N5、C12N9、C12N15。在數(shù)據(jù)庫專利申請（專利權(quán)）人一欄輸入“大學”和“公司”“企業(yè)”“集團”等主體間的組合進行檢索。檢索日期為2020年2月24日，檢索時間段為2014年1月—2018年12月①。根據(jù)申請人的信息，將不符合高校和企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新專利的數(shù)據(jù)舍棄，然后再根據(jù)摘要和專利名稱進行篩選，剔除檢索結(jié)果中包括環(huán)保、醫(yī)院、工業(yè)等與農(nóng)業(yè)生物領域不相關(guān)的數(shù)據(jù)。

對篩選處理后的合作專利數(shù)據(jù)進行初步研究，選取中國農(nóng)業(yè)大學、南京農(nóng)業(yè)大學、華中農(nóng)業(yè)大學、山東農(nóng)業(yè)大學、湖南農(nóng)業(yè)大學、四川農(nóng)業(yè)大學、西北農(nóng)林科技大學、河南農(nóng)業(yè)大學、華南農(nóng)業(yè)大學等23所高校。這些高校是國內(nèi)學術(shù)界參與農(nóng)業(yè)生物技術(shù)創(chuàng)新的主力軍和有效代表，就其與企業(yè)在2014—2018年五年內(nèi)聯(lián)合申請的發(fā)明專利數(shù)進行統(tǒng)計，得到23所高校與157個企業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系及對應的330件發(fā)明專利，具體協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系分布如圖1所示。

由圖1可知，南京農(nóng)業(yè)大學、華中農(nóng)業(yè)大學和湖南農(nóng)業(yè)大學在農(nóng)業(yè)生物技術(shù)領域合作的企業(yè)較多，其次為華南農(nóng)業(yè)大學、河南農(nóng)業(yè)大學和云南農(nóng)業(yè)大學。大部分高校在農(nóng)業(yè)生物技術(shù)領域建立合作關(guān)系的企業(yè)數(shù)在10個以下，高校與企業(yè)間的聯(lián)結(jié)較少。

2.2變量選取

2.2.1因變量

本研究的因變量為大學和企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效，學者們關(guān)于協(xié)同創(chuàng)新績效的測度方法主要采用合作申請專利數(shù)[17，20]、合著論文數(shù)[19，22]等，這里選取大學和企業(yè)共同申請的發(fā)明專利數(shù)作為對協(xié)同創(chuàng)新績效的衡量指標?？紤]到從專利審批直至對專利授權(quán)需要較長的時間滯后，所以用專利申請量比專利授權(quán)量更能及時反映技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。同時，發(fā)明專利相較于其他專利有更高的技術(shù)含量，更能體現(xiàn)創(chuàng)新性。

2.2.2自變量

由于大部分專利有多個分類號，隸屬于多個技術(shù)方向，關(guān)于如何對專利的技術(shù)方向進行具體分類，學術(shù)界主要有兩種解決方法：一種是“全部算”，即一項專利有多個分類號時，每個分類號都加1；另一種是采用均攤的算法，即一項專利有n個分類號時，每個分類號都加1/n。本研究在計算技術(shù)鄰近時，采用“全部算”的方法。

將樣本高校和合作企業(yè)的技術(shù)鄰近值取平均值，求得各高校協(xié)同創(chuàng)新伙伴的技術(shù)鄰近測算值，如圖2所示。浙江大學協(xié)同創(chuàng)新伙伴的技術(shù)鄰近測算值最大（0.618），表明其合作的企業(yè)與自身技術(shù)結(jié)構(gòu)較接近，涉足的技術(shù)范圍重疊度較高?？傮w來看，各高校協(xié)同創(chuàng)新伙伴的技術(shù)鄰近測算值多集中在0.3～0.5之間，協(xié)同創(chuàng)新雙方技術(shù)結(jié)構(gòu)差距較大。

（2）地理距離。地理距離的測量方法主要有：①協(xié)同創(chuàng)新雙方所在城市之間的球面距離；②協(xié)同創(chuàng)新雙方之間的最短交通時間；③協(xié)同創(chuàng)新雙方之間的最短直線距離?？紤]到本研究中大部分高校和企業(yè)地理位置較近，以高校和企業(yè)的最短直線距離來測量地理距離，具體數(shù)據(jù)由百度地圖中的測距工具提供。

（3）制度鄰近。大部分制度鄰近研究者以組織類型的是否相同來表征協(xié)同創(chuàng)新過程中制度的鄰近與否，但高校和企業(yè)本就是不同的組織類型，故本研究采用高校和企業(yè)是否位于同一省份測度制度鄰近，若協(xié)同創(chuàng)新雙方屬于同一省份，該變量賦值為1，表明其制度鄰近性較高；屬于不同省份，該變量賦值為0，表明其制度鄰近性較低。

2.2.3控制變量

（1）企業(yè)研發(fā)實力。企業(yè)的技術(shù)水平和科研能力越強，意味著合作創(chuàng)新績效越好。相比傳統(tǒng)資源，專利資源更能代表企業(yè)的研發(fā)實力，增加企業(yè)的競爭優(yōu)勢[23]。本研究以企業(yè)2014—2018年在農(nóng)業(yè)生物技術(shù)領域的專利總數(shù)作為企業(yè)研發(fā)實力的衡量指標。

（2）高?？蒲腥藛T投入。高校科研人才儲備是高?？蒲袑嵙Φ囊粋€重要體現(xiàn)，通常認為高端的人才儲備和雄厚的智力資本是驅(qū)動創(chuàng)新成果產(chǎn)生的重要因素，更有利于合作創(chuàng)新成果產(chǎn)出。本研究采用各高校教學和科研人員中科學家和工程師所占比重的歷年平均數(shù)表征高校科研人員投入。

3實證分析結(jié)果

3.1描述性統(tǒng)計分析及變量相關(guān)性分析

首先對變量進行描述性統(tǒng)計分析，見表1，得到因變量（聯(lián)合申請發(fā)明專利數(shù)）的標準差大于均值，數(shù)據(jù)過度離散，故本研究采用負二項回歸對數(shù)據(jù)進行分析。地理距離和企業(yè)研發(fā)實力兩個變量標準化處理后進入回歸方程。

表2為變量相關(guān)矩陣，制度鄰近和地理距離的相關(guān)性比較大（-0.783），存在多重共線性問題，故本研究不同時將它們投入回歸方程，即分別對它們進行回歸。其他變量間的相關(guān)系數(shù)均低于0.7，區(qū)分效度較好。

3.2負二項回歸模型的分析

表3為負二項回歸模型的分析結(jié)果。模型1～模型6分別對控制變量、在控制變量基礎上依次加入自變量進行回歸分析，分別探析各個自變量與因變量之間的關(guān)系。從表中數(shù)據(jù)可以看出，所有模型均通過了顯著性檢驗，表明數(shù)據(jù)與模型契合度良好。

模型2、模型5和模型6中技術(shù)鄰近（Tec）的系數(shù)均為正數(shù)，且均通過了5%的顯著性檢驗（p<0.05），表明技術(shù)鄰近與農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新績效的關(guān)系是正向的，H1通過驗證，協(xié)同創(chuàng)新雙方的知識結(jié)構(gòu)越相似，他們就越容易進行知識的交流與學習。模型2中技術(shù)鄰近的平方項（Tec^2）的系數(shù)值為負且在10%水平上顯著，模型5和模型6在模型2的基礎上分別加入地理距離和制度鄰近，技術(shù)鄰近的平方項（Tec^2）的系數(shù)值減小且統(tǒng)計上不顯著，表明加入地理距離、制度鄰近稀釋了技術(shù)鄰近對協(xié)同創(chuàng)新績效的倒U型影響。

從模型3和模型5可以看出，地理距離（Geo）的系數(shù)在5%的顯著性水平上為負，這說明高校和企業(yè)的地理距離越大，協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)出越少，即地理鄰近的高校和企業(yè)的農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新績效更佳，協(xié)同創(chuàng)新伙伴的搜尋匹配和協(xié)同創(chuàng)新過程中的交流溝通仍需要雙方具有較小的地理距離，H2通過驗證。

模型4和模型6中制度鄰近（Inst）的系數(shù)分別在5%和10%水平上顯著為正，表明制度鄰近對農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新有顯著促進作用，地方政府給企業(yè)和高校提供了良好的規(guī)范環(huán)境，在合作的激勵政策和溝通協(xié)調(diào)方面起到了重大作用，H3得到驗證。

控制變量在所有模型中基本都通過了顯著性檢驗，在模型1～6中企業(yè)研發(fā)實力（FirmY）的系數(shù)均為正數(shù)，表明企業(yè)研發(fā)實力促進農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)出。與預期相反的是，高校科研人員投入（UnivK）的系數(shù)均為負，這是因為：相比科學家和工程師占教學和科研人員比重較大的高校，科研人員投入比重較小的高校更能夠在農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新過程中獲取較多的外部資源，從而推進技術(shù)成果的產(chǎn)出。

4結(jié)論與政策建議

鑒于生物基因的遺傳性與變異性等特點，且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)容易受到季節(jié)、氣候、地域等因素的影響，農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新相比其他行業(yè)具有更大的市場不確定性和高風險性。本研究以鄰近性相關(guān)研究為基礎，利用高校和企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的專利數(shù)據(jù)，使用負二項式回歸模型，實證分析了技術(shù)鄰近、地理鄰近和制度鄰近與農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新績效的關(guān)系，得到如下結(jié)論：

（1）技術(shù)鄰近有利于校企協(xié)同創(chuàng)新農(nóng)業(yè)生物技術(shù)。協(xié)同創(chuàng)新雙方以相似的技術(shù)結(jié)構(gòu)為基礎進行知識交互，有利于新知識的識別與吸收，促進高校與企業(yè)間的相互溝通與理解。協(xié)同創(chuàng)新雙方技術(shù)結(jié)構(gòu)相似程度低，知識交互不能被充分理解；技術(shù)結(jié)構(gòu)越鄰近，雙方間的交流學習越有利于激發(fā)農(nóng)業(yè)生物技術(shù)研發(fā)。

（2）地理鄰近與農(nóng)業(yè)生物技術(shù)校企協(xié)同創(chuàng)新績效呈正相關(guān)。高校和企業(yè)間地理位置的鄰近，有利于考察對方在創(chuàng)新目標與實現(xiàn)機制上與自身的匹配程度，高效進行交互式學習和協(xié)同創(chuàng)新。高校和企業(yè)低成本地搜尋到合適的協(xié)同創(chuàng)新伙伴并進行有效溝通，有利于知識的流動和良好互信關(guān)系的建立，進而促進協(xié)同創(chuàng)新成果產(chǎn)出。

（3）制度鄰近對高校企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新農(nóng)業(yè)生物技術(shù)具有顯著促進作用。政府積極引導高校和企業(yè)優(yōu)勢資源整合，在政策支持、溝通協(xié)調(diào)和信息共享等方面營造良好的合作環(huán)境，對提高協(xié)同創(chuàng)新意義重大。在相同或相似的制度環(huán)境中，更容易實現(xiàn)合作關(guān)系的建立和維持，知識交互的效率也會更高。

基于上述結(jié)論，本研究對我國農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新實踐提出以下政策建議：

（1）企業(yè)和高校需要對自身有正確的評估定位。根據(jù)自身的技術(shù)結(jié)構(gòu)，在涉足的技術(shù)領域、掌握的技術(shù)知識范圍內(nèi)合理選擇協(xié)同創(chuàng)新伙伴，保證協(xié)同創(chuàng)新過程中雙方充分的理解溝通和知識互補。

（2）在空間位置上鄰近的企業(yè)和高校應當積極尋求合作機會。大力建設高?？萍紙@區(qū)，促進科技園區(qū)充分發(fā)揮其地理鄰近優(yōu)勢，引進一批與高校的技術(shù)結(jié)構(gòu)特點相似的、具有合作潛力的農(nóng)業(yè)生物技術(shù)企業(yè)，有效對接雙方的創(chuàng)新資源，實現(xiàn)對資源的合理配置。

（3）加大在相似制度環(huán)境中高校和企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的激勵政策。交互式學習的穩(wěn)定性需要相似制度環(huán)境這一前提條件來保證，政府應大力為農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新搭建平臺，清除技術(shù)交流和知識轉(zhuǎn)移的潛在阻礙，保證協(xié)同創(chuàng)新主體共享相似的激勵政策和溝通協(xié)調(diào)慣例。

未來研究可對鄰近維度進行擴展，關(guān)于認知鄰近、社會鄰近對生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響有待進一步探討。其次，可以考慮將制度鄰近的測度方法進一步細化，借鑒跨國公司績效影響因素中制度鄰近的研究，從市場化程度、激勵政策、監(jiān)管質(zhì)量等多方面對協(xié)同創(chuàng)新雙方的制度鄰近進行測算，分析其對農(nóng)業(yè)生物技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新的影響，以得到更有價值的結(jié)論。

注釋：

①考慮到我國在2012年5月啟動實施"2011計劃"遴選國家級協(xié)同創(chuàng)新中心以及專利研發(fā)創(chuàng)新的滯后效應，將檢索起始時間定為2014年1月；考慮到知識產(chǎn)權(quán)局專利檢索數(shù)據(jù)庫錄入和更新的延遲，造成2019年專利信息不完整，將檢索截止時間定為2018年12月。

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The Influence of Proximity on the Performance of University -Enterprise Collaborative Innovation：Based on the Research of Agricultural Biotechnology Industry

CHEN Huiying，LIU Han，ZHOU Yanping（College of Economics and Management， Shandong University of Science and Technology， Qingdao 266590，China）

Abstract： The multi-dimensional proximity between partners is an important factor that affects the performance of collaborative innovation of partners. Choosing the right partner is of great significance to improving the output of agricultural biotechnology innovation. Based on the collaborative innovation data of 23 universities and 157 enterprises in China， this study uses a negative binomial regression model to conduct an empirical analysis of the performance of Chinese agricultural biotechnology patent collaborative innovation from the perspectives of technological proximity， geographic proximity and institutional proximity. Research shows that technological proximity， geographic proximity， and institutional proximity are significantly positively correlated with the performance of Chinese agricultural biotechnology patent collaborative innovation. That is， the similarity of technological structure， the proximity of spatial location and the common institutional environment can promote the output of university-enterprise collaborative innovation results of agricultural biotechnology patent in China. Based on this， relevant countermeasures and suggestions for the selection of cooperative innovation partners for agricultural biotechnology patents are put forward.

Keywords： collaborative innovation； technology proximity； geographical proximity； institutional proximity； agricultural biotechnology patents