创新环境对校企协同创新作用的实证分析

郑艳民，张言彩

（1.南京理工大学经济与管理学院，南京210094；2.淮阴师范学院经济与管理学院，江苏淮安223001）

校企协同创新是指企业与大学或科研院所进行创新合作，这种合作意味着大学或科研院所要向企业传递有形或无形的技术知识。在这个知识传递过程中，大学和科研院所通常是知识创新的主体，而企业则是技术创新的主体。它们联合开展创新活动使得技术成果得以转化为产品，进而有效促进了企业乃至整个地区的创新能力的提升。

大学通常被描述为“经济增长的引擎”，大学创造的知识和研究成果是企业产品创新的来源，在某些工业领域更是如此［1］。企业对新知识的渴求［2］、大学对财务经费的需求促使双方相互依赖［3］——这也是两者协同的强大驱动力。政府和研究机构正在寻求多种途径促进校企之间的协同创新，以期实现提升企业的创新能力、增强地区和国家的整体竞争能力的目的。

有效执行协同创新的核心和关键在于搭建协同创新平台。协同创新平台的建立不仅需要中央进行财政投入，稳定支持、培育具有产业技术综合竞争实力和较大产业化价值的研发组织，而且需要治理支持，加强与现有人才发展规划、计划和工程的衔接，吸引和聚集优秀的创新人才，开展广泛的国际国内交流与合作。创新环境是区域内部各要素在长期的相互作用下形成的、以增强创新能力为目的的、相对稳定的网络系统，它包括基础设施水平、劳动力素质、市场需求、金融环境和创业水平等要素。一个成熟的、完善的创新环境有助于协同创新平台的创建，进而影响协同创新能力的提升。

1 研究现状

一般认为，大学是知识创新系统中的执行主体［4］。实际上，Adams［5］认为，大学更像是一个探索性的组织者，它拥有强大的再组织能力，将来自市场和技术领域的知识整合在一起。大学的这种特性使得它理所当然地成为参与企业R＆D活动、帮助企业生产创新性产品并保持可持续竞争优势的合作者。

大学除了承担传统的教书、育人的使命外，还应该承担“第三使命”——将自己与产业发展需要相联系［6］。这种联系的发生方式不尽相同，如表现为毕业生进入产业领域就业、联合产业研究项目、联合申请专利或联合出版等［7－8］。在这些联系中，人们将更多的注意力投放在校企协同创新上，即双方订立和约、承诺共同进行研发活动。大量研究文献关注大学和企业的特征对校企协同的影响。学者们提出了一系列影响和支持校企协同研究的基础要素。例如：Veugelers和Cassiman［9］以比利时的748家制造业企业为研究样本，通过研究证明了公司规模、行业类型、政府扶持和创新活动的涉入度正向影响企业与大学建立R＆D协同关系的意愿；Bercovitz和Feldman［10］检验了公司的创新战略对其与大学协同创新程度的影响，发现探索性行为和R＆D活动的集权式组织与企业与大学建立协同关系积极关联；与之类似，Laursen和Salter［11］认为，采用开放性开发战略和对R＆D投入较多的公司更可能与大学建立协同关系。

从大学一方来看，创业导向、技术转移办公室（technological transfer official，TTO）的成立和效率、大学自主开办的新公司和一些环境要素被认为是影响它们与产业发生关联的最重要因素①。制度规范、动机、大学声誉、中介机构特征被认为是使大学变得更具创业意识的要素［12－13］。TTOs是大学与产业建立关联的一种正式方式，其效率取决于组织结构和员工素质、技术转移机制、技术的本性和发展阶段以及大学体制等环境要素［15］。大学自主创办的公司被认为是经济发展和变革的关键驱动力。就此而言，大学的科技政策、现有技术水平、团队运行效率和网络关系都积极影响校企协同的发展趋势［16］。另外，创新网络、科技园区的功能、企业孵化器的有无及其地理位置等环境要素也显著影响大学与产业协同的意愿［17］。

尽管学者们对校企协同的研究兴趣日益高涨，但是仍有一些问题需要关注，特别是大学等研究机构研究目标的偏离和研究产出的使用和分配不公。有人提出过分关注大学对产业需求的满足将导致大学自由研究的丧失，会使大学的研究活动变得日趋功利性，这导致企业过分追求为企业提供管理咨询和解决实际问题，偏离大学既定的教书育人的目标。另外，大学与企业联合创新必然引发知识扩散，一些企业将加强对创新成果的管理，以防止专利和知识产权泄露。

就中国的校企协同创新而言，Motohashi［18］通过分析中国的专利数据发现，目前中国企业与大学的协同关系变得更加紧密，而与研究机构的关系却慢慢变得松散。Chen［19］研究了中国的专利产出，探索了校企合作对企业技术创新的贡献，发现校企合作创新能力在国家整体创新能力中占据重要位置，并进一步比较分析了中国大学和美国大学在专利转化上的差异。

目前国内的协同创新研究处于起步阶段。刘炜、樊霞和吴进［20］结合国家自然科学基金委管理科学部认定的30种管理科学重要学术期刊以及北京大学图书馆提供的《中文核心期刊要目总览》（2008年版），选取了42种学术期刊为数据检索源，对1992—2011年在这些期刊上发表的621篇学术论文进行分析，发现目前还未出现成熟度较高的研究热点，博弈、绩效和联盟是目前的研究热点。

专利是反映技术创新能力的重要指标，表征着一国和地区技术市场的发达程度，反映了一国和地区的科技竞争力，它是增强企业核心竞争力的核心要素。鉴于此，一些学者在研究校企协同创新时使用专利数据库中的相关数据。但是，他们大多关注知识流动，而研究国家和地区层面的协同创新的文献较少。本文借助国家专利局的专利数据库，从国家层面解读校企协同创新与国家创新环境的关系。

2 研究设计及数据来源

章立军［21］基于Porter的创新体系结构理论，认为创新环境的五大组成要素包括基础设施水平、劳动力素质、市场需求、金融环境和创业水平。在创新能力体系研究中，创新能力与创新环境的关系是其重要内容。总体来说，学者们［22］对于创新环境对协同创新能力的正向促进作用已达成一致。随着以高科技为特征的信息化的发展，高等院校成为培养高科技人才的重要基地。同时，大部分高校教师不仅是高精尖的科技人才，而且肩负着教育、培养中国高级人才的重任，是中国科研活动、创新活动的主体。由此，本文认为协同创新效果受到高校人才培养质量和本校教师创新活动的影响。市场需求是企业技术创新的重要推动力之一，企业会根据自身经营对技术的需求适时地开展创新活动，这些创新活动有利于企业形成竞争优势。同时，企业亦由于市场竞争和获得超额利润的需要，因此迫切需要开展研发创新活动。这一切基于需要的内在动力，促使企业积极寻找高等院校作为合作伙伴，进行协同创新活动。创新活动总是伴随着大量资金投入、需要金融系统的支持，因此，金融环境优越、越有利于系统创新活动的开展，协同创新能力越强。由此，本文提出如下假设：

创新环境越优越，校企协同创新能力（用联合申报专利表征）越强。

专利数据已成为公认的衡量创新能力的主要指标之一，Margherita和Andrea［23］也将其用于测量校企创新能力。基于此，本文也采用校企联合申请专利数（PUE）作为因变量。由于专利数据具有申请流程面向公众全面放开、管理过程标准化、时序性较好的优点，因此本文先对国家知识产权局的数据库进行检索以建立二次数据库，再利用二次数据库中的数据进行研究。笔者下载了1991—2012年期间的校企联合申请专利，具体操作过程如下：在国家知识产权局网站上的“专利检索与服务系统”的表格检索入口输入“专利申请人”一栏输入“大学（学院、学校）and公司”，所得的检索条目包括公开号、申请号、公开日、申请人、分类号和发明人等；利用得到的检索条目建立二次数据库，二次数据库中不包括国外校企合作在中国申请的专利、其他研究院所和企业合作申请的专利以及公司已宣告破产前与高等院校联合申请的专利。

创新环境指标的选择基于如下假设：创新能力取决于基础设施水平、政府支持、产业结构、人力资本和市场制度等创新环境要素。鉴于很难直接测度创新环境指标，本文借鉴戴淑芬、张亦楠和于婧［24］的做法，采用间接指标反映创新环境：

①政府支持力度（SG）。用政府科技三项经费占财政支出的比重测量该指标。

②产业结构特征（SI）。用轻工业产值占工业总产值比重衡量该指标，该指标反映了一个地区产业结构和集群结构的特点以及工业结构对创新能力的效应。一般来说，轻工业的创新发生频率高于重工业，轻工业的技术创新周期短于重工业。

③人力资本条件（HC）。用教育经费占当地GDP比重衡量该指标。校企协同创新活动需要大量高素质的科技人才参与，如此才能将知识转化为创新生产力，因此，地方政府投入的教育经费越多，该地区的人力资源越丰富，参与创新活动的人员越多，当地的创新能力就越强。

④市场制度（MI）。用贸易专业化指数（msi）表征该指标，贸易专业化＝（出口额－进口额）／（出口额＋进口额）。该指标为正（或负）值，表示贸易顺差（或贸易逆差）。该指数值越小，表示企业越可能通过参与国际贸易获得发达国家的知识和先进技术。

上述创新环境变量均为比例或比率形式，其描述性统计结果如表1所示。

本文的数据来源为政府官方公布的相关资料，主要包括《中国统计年鉴》（2012）、《中国科技统计年鉴》（2001—2012）、《中国高技术产业统计年鉴》（2002—2012）。

表1 变量的描述性统计结果

3 回归分析

基于第2章中提出的研究假设——创新环境越优越，校企协同创新能力越强，本文构建如下创新环境对校企协同创新的作用模型：

其中：yPUE为校企联合申请专利数；xSG为政府科技三项经费占财政支出比重；xSI为轻工业产值占工业总产值比重；xMI为贸易专业化指数。

在具有多个变量的多元线性回归方程中，各变量之间存在严重的多元共线性将直接影响回归结果的精确性。鉴于此，本文首先对以上5个变量进行相关性分析，结果如表2所示。从表2可以看出，除了人力资本条件变量（HC）与其他变量显著相关外，其余变量之间的相关性并不非常严重。因此，在建立回归方差时剔除了变量HC。各变量的方差膨胀因子值（见表3）也说明，变量之间的共线性在可接受范围内。

表多元回归方程中变量的相关系数

创新环境对校企协同创新作用的回归结果如表3所示。从表3可知，政府支持力度（SG）、产业结构特征（SI）和市场制度（MI）对校企联合申请专利数（PUE）有正向的促进作用。其中，政府科技三项经费占财政支出比重每增加1%，校企联合申请专利增加35.9件；轻工业产值占工业总产值比重每增加1%，校企联合申请专利增加89.1件；贸易专业化指数每增加1%，校企联合申请专利增加23.1件。

表3 创新环境与校企协同创新的回归结果

4 结语

本文利用1991—2010年中国的创新活动数据，构建多元线性回归模型实证分析了创新环境因素对以校企联合申报专利数表征的校企协同创新产出的影响。检验结果显示：政府支持力度（SG）、产业结构特征（SI）和市场制度（MI）对校企协同创新产出（PUE）有正面的促进作用。总体来看，校企协同创新能力（用联合申报专利测量）受外界创新环境要素的影响，国家创新环境的完善有助于促进校企协同创新。然而，与本文的实证研究结果相悖的是，表征产业结构特征的轻工业产值占工业总产值比重却逐年下降——由1991年的48.8%下降至2010年的28.64%。可见，中国的产业结构仍需调整，以支持企业与大学之间协同创新活动的开展。

本文的研究不足在于：受限于数据的可得性，本文仅对政府支持力度（SG）、产业结构特征（SI）和市场制度（MI）与校企协同创新的关系进行了研究。在未来研究中，应尽量多地考虑各种环境要素与校企协同创新产出的关系，并就其交互性进行深入探讨。

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