产学研合作与企业绩效关系研究：基于动态创新能力的视角

高 正 马鹏程 陈志军

一、引言

学者们对产学研合作已经进行了相当数量的研究，其前因、后果以及情境因素均受到关注。然而，现有研究也存在未尽之处，主要包括：第一，忽视了对于产学研合作特征的分维度勾勒。已有研究聚

基于上述考虑，本文拟从两个角度设计研究：第一，参照前人的研究(张喆等，2009)，以产学研合作特征强度及产学研关系特征强度两个变量描述产学研合作，考察他们对于企业绩效的不同影响；第二，重点关注动态创新能力，考察其在产学研合作特征强度、产学研关系特征强度与企业绩效中间可能的中介作用，以期构建产学研合作影响企业绩效的完整路径，弥补现有研究的不足，并期待为以后的研究指明方向。

二、理论演绎与假设提出

动态创新能力的概念以动态能力为基础，是企业在创新过程中利用资源的流程。动态能力是一种运作能力(Colins, 2013)，动态创新能力包括组织的学习流程和惯例，这些流程和惯例来源于创新性的知识及知识资源和惯例的转化。具体而言，它包含感知能力、塑造能力以及重构能力三个维度(Lichtenthaler&Muethel, 2014)，感知能力是指企业识别和确认外部创新机会的能力，转化能力是指企业利用新机会并将其转化为创新成果的能力，重构能力则代表企业更新创新流程以及适应外部环境变化的能力。本文认为，产学研合作特征强度会正向影响企业动态创新能力，原因体现为以下三点：

综上所述，提出以下假设：

H1：产学研合作特征强度正向影响企业动态创新能力。

综上所述，提出以下假设：

H2：产学研关系特征强度正向影响企业动态创新能力。

综上所述，提出以下假设：

(5)综合考虑预测精度和预测稳定性，推荐Arrhenius修正2模型作为垦利油田A稠油与周边稀油掺混后黏度的预测模型。

H3：企业动态创新能力正向影响企业绩效。

上文对产学研合作特征强度、产学研关系特征强度和动态创新能力以及动态创新能力和企业绩效之间的两两正向关系进行了阐述。根据核心能力理论，核心能力来源于协调多种生产技能和有机融合多种技术流派的学识，进而影响企业价值(Prahalad & Hamel, 1990)。在企业实践中，企业能力源于资源，能力产生竞争优势，进而影响企业绩效。在以往关于企业创新的研究中，动态能力也往往被视为连接解释变量与被解释变量的中介环节，据此不难推断出动态创新能力是产学研关系与企业绩效作用中的一个环节，即其在产学研合作、关系特征强度与企业绩效间起中介作用。

综上所述，提出以下假设：

H4：企业动态创新能力在产学研合作特征强度与企业绩效之间起中介作用。

H5：企业动态创新能力在产学研关系特征强度与企业绩效之间起中介作用。

本文的理论模型如下：

图1 理论模型

三、研究设计与样本选择

(一)样本选择与数据来源

本研究以参与产学研合作的创新型企业为对象，以对样本企业高级负责人进行的问卷调查为数据基础，在经过前期预测试的基础上，通过实地调研和电子邮件的形式向调研对象发放调研问卷，所获143份有效问卷即本文研究的样本问卷。具体而言，本研究的调研对象为调研企业的总经理、对企业绩效有很好了解的企业主管及参与产学研合作的核心成员，这也保证了调研数据的信度。样本企业的具体分布情况如表1所示。

表1 样本分布情况

以企业所属省份分类，上述子公司来源于以山东省为主的17个省级行政单位，超过全部省级单位数量的三分之一；以所有制分类，则涵盖了国有企业、民营企业以及外资企业等多种类型，涵盖了几乎全部的所有制类型；以所处行业分类，则包括制造业、金融业等11个行业，具有相当的代表性。

(二)变量测量

在问卷调查中，本文使用了国内外成熟的量表，测量了包括企业绩效、产学研合作特征强度、产学研关系特征强度以及动态创新能力等重要变量。另外，调研过程中还搜集了企业规模、企业成立年限等多个控制变量，尽可能地排除解释变量外的变量对结果的影响。

1.被解释变量：企业绩效。本文使用段晶晶(2011)的量表对企业绩效进行衡量。不同学者对于企业产学研合作的绩效有不同的测量方法，早期研究大多选择财务类指标进行测量，但其具有很大的局限性，后来的研究尝试从不同的角度找到企业产学研合作绩效的替代测量变量，开发了此量表。该量表包含四个题项，分别为：“合作开发的技术成果为公司带来的利润达到或超过预期”“合作项目使公司的市场份额得到一定程度的扩大”“合作项目的成果对公司开拓市场有积极作用”“通过合作公司的新工艺新产品数量得到了增加”。该量表的Cronbach α系数为0.89，符合要求。

2.解释变量：产学研合作特征强度、产学研关系特征强度。结合前人相关研究，本文采用产学研合作特征与产学研关系特征两个变量对产学研合作情况进行研究。

本文使用张喆等(2009)开发的成熟量表对产学研合作特征进行测量，量表在HART等(1997)的研究基础上经深度调研后修改完善，该问卷采用五级量表来测量产学研合作特征中的合作参与度与合作嵌入度。如合作参与度中有测量题项“合作双方之间沟通频率很高时，企业通过合作项目或得到项目收益之外的其他收益的可能性很小”，如合作嵌入度中有测量题项“因为合作双方在合作过程中的协调沟通很有效，所以我方积极投入有益于该项目收益的人力或物力”。该量表的Cronbach α系数为0.84，符合要求。

本文使用张喆等(2007)*张喆、贾明、万迪昉：《不完全契约及关系契约视角下的PPP最优控制权配置探讨》，《外国经济与管理》2007年第8期。开发的成熟量表对产学研关系特征进行测量。问卷采用五级量表来测量产学研关系特征，共5个维度10个题项，测量产学研关系特征中的合作期限、合作经历、前期经历等状况。如题项“企业与特定合作伙伴之间的前期合作次数，反应了合作双方的关系状况和重复交互的频率”测量产学研关系特征中的合作经历。该量表的Cronbach α系数为0.71，符合要求。

3.中介变量：动态创新能力。本文使用Ulrich Lichtenthaler和Miriam Muethel(2012)开发的成熟量表测量样本企业的动态创新能力。量表的设计参照了相关文献(Helfat et al., 2007; Teece, 2007)，关注点着眼于基于技术的企业产品创新能力，而非创新产出。问卷采用五级量表来测量动态创新能力中的感知能力、重构能力与塑造能力。本文使用三个题项来测量感知能力(Cronbach’s alpha=0.82)，分别为“我们公司擅长研发新技术以扩展我们的科技项目”“我们经常审视新科技面临的环境”“我们将新科技与现有的科技知识紧密相连”；使用四个题项来测量塑造能力(Cronbach’s alpha=0.91)，分别为“我们公司经常将新科技用于开发新产品”“我们公司能很快地认识到新的科技知识和现有知识的关系”“基于新的科技知识，我们不断开发新产品”“我们将新科技与现有知识相联系”；使用四个题项来测量重构能力(Cronbach’s alpha=0.88)，分别为“我们经常主动更新现在的创新过程”“我们不断优化我们的科技管理”“我们会在需要的时候重置我们的科技管理过程以适应变化的环境”“我们根据新市场需要调整我们的研发活动”。

4.控制变量。为了排除其他因素对结果变量的影响，结合相关文献，本文选取的控制变量主要包括：企业成立年限，参照Mcdougall的方法，按照递增年限的顺序，拟定6个题项；公司所有权性质，为01变量，1代表国有企业，0代表非国有企业；企业规模，以企业员工人数来衡量，共6个题项；企业是否上市，为01变量，1代表上市企业，0代表非上市企业；企业行业是否为新兴行业，参照以往文献，将金融业、电子信息、生物医药、航空航天、新材料、环保与新能源视为新兴行业，若企业所属行业为新兴行业，则赋值1，否则赋值0。

表2 主要变量的定义

(三)模型设定

为了检验假设1、2中产学研合作特征强度、产学研关系特征强度与动态创新能力的关系，根据表2中的变量，设计如下模型：

DIC-P=α+β1*UIC+∑γ*Controls+ε

(1)

DIC-S=α+β1*UIC+∑γ*Controls+ε

(2)

DIC-T=α+β1*UIC+∑γ*Controls+ε

(3)

DIC-P=α+β1*UIR+∑γ*Controls+ε

(4)

DIC-S=α+β1*UIR+∑γ*Controls+ε

(5)

DIC-T=α+β1*UIR+∑γ*Controls+ε

(6)

为了检验假设3、4、5中企业动态创新能力在产学研合作特征强度、产学研关系特征强度与企业绩效间的中介作用，本文考察中介变量对被解释变量的影响及加入中介变量前后解释变量对被解释变量回归系数的差别。参考温忠麟等(2004)的方法，判断中介变量是否起到中介作用以及中介效应的类型(完全中介或部分中介)，为假设3、4、5的观点提供证据，设计如下模型：

CP=α+β1*UIC+∑γ*Controls+ε

(7)

CP=α+β1*UIR+∑γ*Controls+ε

(8)

CP=α+β1*DIC-P+β2*DIC-S+β3*DIC-T+∑γ*Controls+ε

(9)

CP=α+β1*UIC+β2*DIC-P+β3*DIC-S+β4*DIC-T+∑γ*Controls+ε

(10)

CP=α+β1*UIR+β2*DIC-P+β3*DIC-S+β4*DIC-T+∑γ*Controls+ε

(11)

模型中，α是截距，βi是各变量对被解释变量的影响系数，γ是控制变量对被解释变量的影响系数，ε是随机干扰项。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计与相关性分析

表3展示了模型中各个变量的均值、标准差、最大值及最小值。研究采用STATA14.0进行数据处理，由表中数据可知，企业绩效、动态创新能力的三个维度以及产学研关系特征强度变量的均值接近于4，标准差在0.7至0.8之间，说明数据的稳定性良好；产学研合作特征强度的均值为2.7，标准差为0.9，其标准差相对较大，说明不同企业间产学研合作特征强度有一些差别。

表3 描述性统计

表4展示了模型中各变量间的相关系数。由表4中数据可知，模型中选取的解释变量产学研合作特征强度(p<0.05)、产学研关系特征强度(p<0.01)均与被解释变量企业绩效正向相关，模型中选取的中介变量动态创新能力三个维度均与企业绩效正向相关(p<0.01)，说明文章模型设计合理。同时，控制变量与企业绩效显著相关，说明控制变量的选取是有意义的。变量之间的相关系数表明，变量之间不存在严重的多重共线性。

表4 相关性分析结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%显著性水平。

(二)多元回归结果

在相关性分析的基础上，本文进行多元回归分析，以分别检验本文的五个假设。本文首先检验了产学研合作特征强度与产学研关系特征强度对企业绩效的影响。由表5中模型1可知，产学研合作特征强度与企业绩效在5%的水平上正相关(β=0.15)，说明产学研合作特征正向影响企业绩效；由表6中模型8可知，产学研关系特征强度与企业绩效在1%的水平上正相关(β=0.52)，说明产学研关系特征正向影响企业绩效。

本文之后检验了产学研合作特征、产学研关系特征对动态创新能力的影响，由表5中模型3、4、5可知，产学研合作特征强度正向影响动态创新能力中的全部维度，即感知能力(p<0.1，β=0.14)、塑造能力(p<0.05，β=0.18)与重构能力(p<0.05，β=0.19)，即假设1得证；与此类似，由表6中模型9、10、11可知，产学研关系特征正向影响动态能力中的感知能力维度(p<0.01，β=0.55)、塑造能力维度(p<0.01，β=0.53)与重构能力维度(p<0.05，β=0.46)，假设2得证。

本文随后检验了动态创新能力对企业绩效的影响。由表5中模型6可知，动态创新能力中的塑造能力与企业绩效在1%的水平上正相关(β=0.43)，动态创新能力中的重构能力与企业绩效在5%的水平上正相关(β=0.28)，说明塑造能力与重构能力正向影响企业绩效。然而，由表中数据可知，动态创新能力中的感知能力维度与企业绩效关系不显著，其对企业绩效的正向影响没有得到证实，原因可能在于中国情景的特殊性，使量表的适用性受到影响。综上，动态创新能力中的部分维度正向影响企业绩效，假设3得证。

为了验证假设4与假设5，运用了特定模型去检验动态创新能力对于产学研合作特征、产学研关系特征与企业绩效之间的中介作用。根据Baron和Kenny的理论，中介作用的确定需满足以下几个标准：(1)解释变量影响被解释变量；(2)解释变量影响中介变量；(3)中介变量影响被解释变量；(4)当中介变量被控制时，解释变量对被解释变量没有明显的影响。如前文所述，模型中解释变量产学研合作特征强度、产学研关系特征强度与中介变量动态创新能力、中介变量动态创新能力对被解释变量企业绩效以及解释变量对被解释变量企业绩效的影响已经得以证实。由表5中模型7可知，当中介变量被控制，产学研合作特征强度对企业绩效的影响不再显著，说明企业动态创新能力中的塑造能力与重构能力维度在产学研合作特征强度与企业绩效之间起完全中介作用，假设4得证。假设5的检验方法与此类似，由表6中模型12可知，当中介变量被控制，产学研关系特征强度对企业绩效的影响依然显著，但其显著性水平与系数均大幅下降(p<0.05，β=0.19)，说明动态创新能力中的塑造能力维度与重构能力维度在产学研关系特征强度与企业绩效之间起部分中介作用，假设5得证。

表5 多元回归分析结果(一)

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%显著性水平，括号内为对应的t值。

表6 多元回归分析结果(二)

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%显著性水平，括号内为对应的t值。

五、结论与讨论

研究主要基于动态创新能力的视角，以创新型企业为研究样本，考察了产学研合作特征强度、产学研关系特征强度对于企业绩效的影响，发现以下结论：(1)产学研合作特征强度、产学研关系特征强度与动态创新能力正相关，即产学研合作特征强度、关系特征强度越强，企业的动态创新能力越高；(2)动态创新能力部分维度正向影响企业绩效，即动态创新能力中的塑造能力维度与重构能力维度正向影响企业绩效，感知能力维度与企业绩效的正向关系没有被证实；(3)动态创新能力的部分维度在产学研合作特征、产学研关系特征与企业绩效的关系中起中介作用。具体而言，企业动态创新能力中的塑造能力维度与重构能力维度在产学研合作特征强度与企业绩效之间起完全中介作用，而动态创新能力中的塑造能力维度与重构能力维度在产学研关系特征强度与企业绩效之间起部分中介作用。

理论启示如下：(1)本文从合作特征与关系特征两个角度刻画解释变量，分别从内部合作与外部网络两个方面描述了产学研的合作情况，并考察了他们对于企业绩效、动态创新能力的关系，丰富了前人的研究；(2)与现有文献过于强调产学研合作直接作用于企业的短期绩效不同，本文构建了产学研特征——动态创新能力——企业绩效这一完整研究路径，将合作结构与企业创新能力有机结合，发现产学研合作特征强度可以提高企业的创新能力，进而促进企业绩效，从动态的视角解释产学研合作的作用路径，颇具理论价值；(3)以往的研究证实了产学研合作对绩效的积极作用，但也存在着其他的观点，如产学研合作对绩效的倒U型关系，而造成不同结果的原因更应从合作的内在机理去解释。本文认为，高强度产学研合作将促进企业动态创新能力的提高，能力的合理利用将带来竞争优势，最终增益企业绩效。主观上，能力的不合理利用会使绩效表现不理想，而从客观上来说，由于企业绩效指标的滞后性以及短期性，可能无法从本质上描述产学研合作给企业带来的根本变化。本文从动态创新能力的视角对这一谜题进行了可能的解释，丰富了现有理论。本研究的实践启示：(1)企业应注重产学研合作的重大价值，选择适合的大学或科研机构进行合作，通过共享资源产生协同效应，并注重合作关系的维系；(2)企业应以长远的眼光对待产学研合作，关注于创新能力的培养和提高，而并非仅仅着眼于短期绩效指标的改善，以能力的培育来建立长期竞争优势；(3)企业应通过加强对产学研合作的有效管理，充分发挥动态创新能力对绩效的促进作用，以谋求企业的长期健康发展。

本文存在的不足之处：(1)由于一手数据的局限，难以获取准确企业财务信息(如ROA、资产负债率等)作为控制变量，这在一定程度上影响了结论的可靠性；(2)本文样本数量较少(143份)，并且采取了国际惯用的横截面调查方法，而对于持续进行的产学研合作而言，面板数据更具可信性。可在未来的研究中合理增大样本量的同时考虑采用面板数据。

未来的研究方向：(1)考虑产学研合作对于能力作用的可能边界条件，明确结论的应用条件，以进一步延伸现有研究；(2)对动态创新能力中的感知维度做进一步的细致研究，更精确地解释其在模型中不显著的原因；(3)在现有权威量表的基础上，尝试开发本土化的量表，更精确地描述变量间关系，以完善现有研究；(4)进一步细化变量间的作用机理，更精确地阐述其作用路径，如考虑组织间信任在产学研关系特征和动态创新能力之间的中介作用，以期丰富现有主题的研究。