西部地区产学研协同创新效率及特征研究

李 涛，李 秋

(重庆理工大学 a．会计学院;b．重庆市高端装备技术协同创新中心，重庆 400054)

西部地区产学研协同创新效率及特征研究

李 涛a，b，李 秋a

(重庆理工大学 a．会计学院;b．重庆市高端装备技术协同创新中心，重庆 400054)

随着“2011计划”的持续推进，协同创新已经上升到国家战略的层面。利用RAM模型估算了西部地区协同创新效率，并结合基尼系数、σ收敛和β收敛分析了省际差异度和变动趋势。结果发现:西部地区效率具有非均衡性，这种非均衡性随着时间的推移并没有显著缩小，初期的效率低下状态将会对未来效率产生长期的制约。

2011计划;产学研;协同创新;效率

一、引言

近年来，中国日益重视加强协同创新，党的十八大报告明确提出“实施创新驱动发展战略，形成有中国特色的产学研协同创新体系”的发展战略。继而，“高等学校创新能力提升计划”(即“2011计划”)旨在推动高校内部资源和外部创新力量的有机融合，鼓励高校同科研机构、企业开展深度合作，建立协同创新的战略联盟，促进资源共享，联合开展重大科研项目攻关，在关键领域取得实质性成果。可见，推动产学研协同创新已经上升到国家战略的层面。西部高校按照“2011计划”要求建立了不同形式的协同创新中心，比如西安交通大学“丝绸之路经济带研究协同创新中心”、重庆理工大学“重庆市高端装备技术协同创新中心”等。

“协同创新”是以高校、科研院所、企业为投入主体，以政府、科技中介机构为纽带，以科技金融机构为支撑，构建合作联盟，共同进行技术研发的创新行为。早在20世纪70年代，国外学者便开始关注协同创新对提升创新产出以及促进科研成果转化的作用。此类研究基于交易成本理论和产业组织理论，以产学研合作主体间的相互关系为切入点，从组织行为的角度解释产学研联盟的基本形态和结构特征。进入21世纪以来，随着经济规模的日益扩大和研发创新的日益专业化，协同创新形态与机理也随之逐渐发生演化，进入了系统一体化和网络化的第五代创新。这一时期学术界对协同创新的研究不再拘泥于传统的组织层面，而开始关注内部机理。研发资源共享是协同合作提高创新绩效的价值基础，由于产学研主体拥有的研发资源具有特殊性、互补性以及不可分割性，如果产学研主体间凭借比较优势，建立协同创新模式，可以使得资源共享、信息共享，有利于形成良性的知识学习和知识转移，形成研发活动的“外部规模经济”，降低研发风险，提升知识学习能力，并迅速弥补各自的技术低洼。各种创新资源打破了壁垒，有效地汇集、重新优化配置，充分释放了技术、资本、人才等创新要素的潜力，此即产学研创新的协同效应。

国内研究涉及了产学研协同创新的内涵、动机与类型［1-2］，产学研协同创新能力的理论解释与构成要素［3-5］，产学研协同创新成功与失败的因素［7-8］，产学研协同创新的信任与冲突、文化［9］，产学研协同创新理论发展状况分析［10］等几个方面。也有部分研究探讨了产学研协同创新的评价指标体系与评价方法。

长期以来，西部地区市场体系发育相对滞后，技术、人才、资金、中介市场都不够完善，再加上创新的先天环境与条件不足，导致西部地区产学研协同创新体系仍然保持相当程度的封闭性，企业尚未成为创新的主体，高校与科研机构的研发能力仍然较弱。产学研合作机制不完善，基础研究、应用基础研究、开发研究没有形成完整的科技产业链条，协同创新的网络效应亦未能充分显现［12］。

二、研究方法

数据包络分析(DEA)是一种非参数的规划模型，它具有不需要设定参数和权重的优势，避免了主观因素的影响，采用多个输入和输入的多部门或多决策单元，计算相对的投入产出效率，因而被广泛运用于经济与管理学领域。Farrell(1957)最早提出技术效率的概念，此后由Charnes等(1978)、Banker等(1984)发展成为DEA效率评价模型。早期的模型遵循了Farrell(1957)开创的技术效率定义，包括基于规模报酬不变的CRS模型、基于可变规模报酬的VRS模型等，其测度效率的原理是既定投入下的产出最大化或者既定产出下的投入最小化。但是此类传统DEA评价模型受制于径向约束。所谓径向约束，即要求投入和产出要素同比例变动，这与经济实践是不相符合的，计算出的效率值中没有将要素间配置效率纳入其中。

为避免产学研协同创新效率评价的偏差，本文采用一种新型的非径向DEA方法——RAM模型。这种模型不再采用早期技术效率的定义，而是将决策单元点的投入产出要素值与最优生产前沿的距离(松弛)作为技术效率的度量值。这种效率原理的改变带来了以下优势:一是避免了角度的选择问题，传统DEA方法必须进行角度的选择，投入或产出角度两者择其一，要么测度既定产出下的投入最小化，要么测度既定投入下的产出最大化。RAM模型将不区分投入与产出要素，而将其“打包”，两者可以兼得，避免了角度选择产生的偏差。二是突破了径向限制，无需进行投入产出同比例变动的径向假设，投入产出要素可以自由变化，更加符合产学研协同创新实践。

我们假定产学研协同创新活动存在一条最优前沿线，线上的投入产出组合都是投入产出的帕累托最优。当然，在产学研协同创新的实践中，并非每一个省份(决策单元)都可以达到最优。对于任意时期t任意省份j的投入产出组合，其相对于最优前沿线的距离，被称为松弛。投入要素的松弛和产出要素的松弛分别定义为0，∀p。由此可以建立RAM规划模型:

式(1)建立了规划求解模型，进一步我们需要构建效率指标的求解公式。投入松弛变量的极差可以定义为［max(xnj)-min(xnj)］，产出松弛变量的极差可以定义为［max(ypj)-min(ypj)］。利用式(2)确定松弛变量的变化区间:

令所有决策单元观察值的权重λ*之和等于1，且单个权重变量非负，则生产技术假定为可变规模报酬(VRS)。可以用来表示无效率的程度，其值介于［0，1］。当所有松弛变量等于0时，目标函数等于0。为了更直观，我们将无效率指标转化为效率指标:

由此，我们便可以得到产学研协同创新效率的评价指标θp，该指标具有良好的单调可排序性。当且仅当θp=1时，意味着该省份的产学研协同创新投入和产出均处于最优水平，不存在投入冗余和产出不足的情形，也就是要素配置的帕累托最优状态(RAM模型的原理见图1)［9］。

图1 RAM模型原理示意图

三、西部地区产学研协同创新效率评价结果分析

为了保证产学研协同创新效率的可信度，选择一系列准确的量化指标是评价的关键环节。遵循全面性原则、可比性原则、可行性原则、可解释性原则，本文选择以下指标运用前述构建的模型进行分析。(1)投入指标x包括:规模以上企业有研发中心的企业数量、R＆D人员、高校R＆D人员、研究机构R＆D人员数量、规模以上企业研发人员数量、R＆D人员占从业人员比重、高校和科研机构来自企业的R＆D经费数量、产学研经费占政府R＆D投入的比重。(2)产出指标y包括:新产品销售收入占主营业务收入比重、区域专利授权数高校专利、技术市场成交合同数。选取内蒙古、四川、宁夏、贵州、陕西、广西、重庆、甘肃、云南、新疆、青海等西部11个省(市、自治区)。数据来源于2009—2013年《中国统计年鉴》以及部分省区统计年鉴。为消除通货膨胀的影响，采用平减指数法以2008年为基期进行处理。

(一)西部地区产学研协同创新效率的总体特征

表1是根据前述RAM模型计算出的西部地区11个省(市、自治区)的产学研协同创新效率评价结果，分值介于0～1，分值越大代表该地区的产学研协同创新效率与最优效率前沿之间的松弛程度越小，资源配置和科技活动的有效性越高。分值越小则表示该地区的产学研协同创新活动存在以下两种形式的无效率原因:其一是R＆D人员、R＆D资金等科技要素充沛，但由于配置不充分、市场机制不完善等原因，导致创新产出并没有达到应有的水平;其二是部分投入要素存在冗余，与其他投入要素呈现数量上的不匹配，实质上是资源的浪费，同样会导致产出不足。

效率评价结果显示:陕西、重庆、四川，云南4个地区的得分处于0．65～0．991，表明产学研绩效处于相对较高的水平。陕西省科教优势明显，市场导向的科研运行模式相对发展比较早，科技成果转化的中介市场、中试基地建设相对较成熟，科技产出转化为经济生产力的渠道较为通畅。因此，陕西省除了2012年之外，其效率均等于1，处于最优前沿之上。相对而言，宁夏、广西、贵州的得分位于0．5～0．61，产学研协同创新效率不够理想，内蒙古、新疆、青海3个地区效率表现最差。这与西部地区的R＆D经费投入总额、投入强度、专利申请、新产品生产、市场化程度特征是相吻合的。除了重庆、陕西、四川高于全国平均水平之外，西部地区的R＆D经费投入总量、投入强度，以及大中型工业企业专利申请数量均远远低于全国平均水平。从新产品开发率来看，只有陕西、重庆、四川、云南、宁夏等几个省份高于全国25．21%的平均水平，其他省份仍然处于较低的水平。由此，总体上西部地区产学研协同创新效率呈现出非常明显的非均衡性。但与此同时，我们也发现，2008—2013年产学研协同创新效率在时间趋势上处于波动上升的情形，表明随着西部大开发战略的持续推进、科教政策的适度倾斜，西部地区产学研协同创新效率在逐步改善。

表1 西部地区产学研协同创新效率评价结果

(二)西部地区产学研合作的差异度

为了更加深入地呈现西部地区省市之间产学研协同创新绩效的差异，我们进一步采用基尼系数进行分析。意大利经济学家Corrado Gini提出的基尼系数，最初是用于判断收入分配公平程度，目前已经成为受到广泛认可、国际通用的居民内部收入分配差异度的分析指标。基尼系数是介于0和1之间的比例数值，也被学者用于测度经济现象在空间分布上的集中度和非均衡程度。本文运用式(5)计算西部地区11个省(市、自治区)产学研协同创新效率的基尼系数，并同时将全国29个省(市、自治区)划分为东中西部地区进行比较。

其中，θi、θj为前面估算出的各省(市、自治区)产学研协同创新效率值，表示效率的均值，Ri、Rj为各省(市、自治区)产学研合作经费占地区产学研经费总量的比重。产学研经费总量由“高等学校科技经费中的企业资金”和“研究开发机构科技经费筹集中的企业资金”加总获得。基尼系数值越高代表该地区产学研协同创新的效率值空间集中程度越高，其空间分布的非均衡性越大。系数值越小代表产学研协同创新的效率值的空间集中程度越低，空间分布的非均衡性越小，也即地区中各省(市、自治区)之间的差异度越低。东中西部地区产学研协同创新效率的基尼系数如图2所示。2008—2013年全国东中西三大区域产学研协同创新效率都呈现出下降的趋势，这说明每个区域内的省份之间效率差异随着时间推移正在逐步缩小，效率水平低的省份已经显现出了明显的追赶效应。2008—2013年西部地区基尼系数呈现波动下降趋势，2008年最高，2012下降到最低水平，之后又有所上升。西部地区的基尼系数最高，这意味着西部地区的产学研协同创新水平不仅落后于中部和东部地区，而且在西部地区省(市、自治区)之间的差异度也是最大的，空间分布的非均衡性非常大。

图2 东中西部地区产学研协同创新效率的基尼系数

(三)西部地区产学研协同创新效率的变动趋势

1．西部地区产学研协同创新效率的σ收敛

我们运用σ收敛来检验地区产学研创新效率随时间变化的趋势。σ指数是一个省(市、自治区)的实际效率值偏离整个地区平均效率值的距离，如果σ趋向于减小，则意味着省(市、自治区)之间产学研创新效率的差异随时间趋势在逐步缩小，也就是效率非平衡性处于逐步改善中。如果σ趋向于增大，则意味着省(市、自治区)之间产学研创新效率的差异随时间趋势日益扩大，非平衡性加剧。σ收敛的计算公式见式(6)。

如图3所示，全国和东部地区产学研协同创新效率的离差均呈现出先下降后上升然后直线下降的趋势，说明全国和东部地区的各省(市、自治区)产学研协同创新效率的差距随时间推移在减小，存在σ收敛效应。而中部地区和西部地区的离差总体上没有表现出下降的趋势，尤其是西部地区离差随时间推移表现较为平稳，也就是说，西部地区11个省(市、自治区)之间产学研协同创新效率的差异，随着时间推移仍然明显存在，不存在明显的收敛效应。这表明我国下一阶段的科技政策应当较多地注重区域间的均衡战略。

图3 东中西部地区产学研协同创新效率的σ收敛

2．西部产学研协同创新效率的β收敛

运用β收敛可以检验初始状态对协同创新效率是否存在长期影响，即探讨是存在新古典增长模型所认为的“稳态”还是内生增长理论认为的存在稳态，初始条件的差异是否对省(市、自治区)产学研协同创新效率存在持续的长期的影响。建立如下β收敛模型:

其中，(θi，t+T/θi，t)表示从时点t到时点t+T的产学研协同创新效率增长率，α为模型的常数项，ε是随机扰动项。待估系数β是我们重点关注的一个参数，若估算出的系数β小于零，则存在收敛效应，说明产学研效率较低的省(市、自治区)可以更快的速度获得效率的改善。表2是东中西部地区产学研协同创新效率的β收敛估计结果。我们发现:全国和东部地区的β系数均为负值，表明存在β收敛效应，初始效率较低的地区是否能以更快的速度改善效率，换言之，产学研协同创新效率的改善不受早期效率低下的影响。中部地区β系数为正，但不显著。相比之下，西部地区的β系数则在0．05的水平上显著为正，表明西部地区不存在收敛效应，而是发散的。初期的效率低下状态将会对未来西部地区产学研协同创新效率产生长期的制约。

表2 东中西部地区产学研协同创新效率的β收敛

四、研究结论与对策建议

本文利用非径向非角度的新型 DEA方法——RAM模型估算了2008—2013年西部地区11个省(市、自治区)的产学研协同创新效率，在此基础上，运用基尼系数分析了西部地区产学研合作的差异度，运用σ收敛和β收敛分析了西部地区产学研协同创新效率的变动趋势。研究发现:2008—2013年西部地区的产学研协同创新水平不仅落后于中部和东部地区，而且具有明显的非均衡性，这种非均衡性随着时间的推移并没有显著缩小，初期的效率低下状态将会对未来西部地区产学研协同创新效率产生长期的制约。

根据本文研究结果，为了推动西部地区创新能力的整体改善，各个省(市、自治区)应有针对性地制定差异化的科技政策。比如重庆市自直辖以来，科技投入不断加大，从最初的简单合作，发展到市场主导下的政、校、企三方或双方合作的模式。但由于初始条件薄弱，当前重庆市产学研协同效率的提升仍然受到制约，各个区县之间产学研协同创新的非均衡性仍然严重，后续政策应加强产学研创新平台建设、加大R＆D人员的培养和引进，引导企业加大R＆D投入、加大培训产学研中介机构，促进科研成果市场化、加强企业与科研院所之间的联结，改善产学研协同创新的合作效率，实现产学研协同创新效率的均衡发展。

［1］饶燕婷．“产学研”协同创新的内涵、要求与政策构想［J］．高教探索，2012(4):29-32．

［2］陈劲，阳银娟．协同创新的理论基础与内涵［J］．科学学研究，2012(2):161-164．

［3］解学梅，左蕾蕾，刘丝雨．中小企业协同创新模式对协同创新效应的影响——协同机制和协同环境的双调节效应模型［J］．科学学与科学技术管理，2014(5):72 -81．

［4］李涛．协同创新过程中多阶段竞争与合作的共生演化研究［J］．技术经济与管理研究，2015(6):18-22．

［5］谭建伟，叶丽，李攀艺．基于产学研的技术创新战略联盟运行机制研究述评与展望［J］．重庆理工大学学报:社会科学，2012(6):32-37．

［6］叶仕满．协同创新:高校提升创新能力的战略选择［J］．中国高校科技，2012(3):16-19．

［7］解学梅．协同创新效应运行机理研究:一个都市圈视角［J］．科学学研究，2013(12):1907-1920．

［8］解学梅．中小企业协同创新网络与创新绩效的实证研究［J］．管理科学学报，2010(8):51-64．

［9］解学梅，吴永慧．企业协同创新文化与创新绩效:基于团队凝聚力的调节效应模型［J］．科研管理，2013 (12):66-74．

［10］李涛．资源约束下中国碳减排与经济增长的双赢绩效研究——基于非径向DEA方法RAM模型的测度［J］．经济学，2013(2):667-692．

［11］康鹏，毕翼．产学合作创新系统的关联紧密度及实证分析［J］．沈阳师范大学学报:社会科学版，2014(4): 80-83．

(责任编辑魏艳君)

Research on Western China Cooperative Innovation Efficiency and Its Characteristic

LI Taoa，b，LI Qiua
(a．College of Accounting;b．Chongqing High-End Equipment Technology Innovation Center Together; Chongqing University of Technology，Chongqing 400054，China)

With the“2011 Plan”being promoted continuously，collaborative innovation has risen to the level of national strategy．We estimated the western regions collaborative innovation efficiency on RAM model．Then，we analyzed the differences in the degree of inter-provincial and change trend using Gini coefficient，σconvergence andβconvergence．We found that the efficiency of the western region has non-equilibrium．And the non-equilibrium is not significantly reduced，and its initial state will have a long-term constraint on future efficiency．

2011 program;industry-university-research cooperative institutes;collaborative innovation;efficiency

C931

A

1674-8425(2015)11-0041-06

10．3969/j．issn．1674-8425(s)．2015．11．007

2015-08-24

重庆市社会科学规划项目“面向重庆经济需求的重大科技攻关协同创新研究”(2013YBGL124);重庆市教育委员会人文社会科学研究项目“基于‘2011计划’重庆市‘院企’协同创新联盟的构建与实施路径研究”(13SKL05);重庆市教委研究生教育教学改革研究项目“协同创新驱动下重庆市研究生拔尖创新人才培养模式改革与推广研究”(Yjg133107);重庆市教育科学“十二五”规划项目“重庆市大学联盟的资源共享机制与协同创新模式研究”(2012-GX161)

李涛(1980—)，男，河南南阳人，副教授，博士，硕士生导师，研究方向:金融与技术创新;李秋(1992—)，女，四川宜宾人，硕士研究生，研究方向:财务管理与科技金融。

李涛，李秋．西部地区产学研协同创新效率及特征研究［J］．重庆理工大学学报:社会科学，2015(11):41 -46．

format:LI Tao，LI Qiu．Research on Western China Cooperative Innovation Efficiency and Its Characteristic［J］．Journal of Chongqing University of Technology:Social Science，2015(11):41-46．