企业跨组织合作研发绩效的影响因素研究

摘要：通过构建一个分析企业与“学研”合作研发绩效影响因素的理论框架，从企业取得内外部技术提升的整体框架考察企业跨组织合作研发绩效的影响因素，基于企业微观数据并运用面板负二项回归模型分析合作广度和深度、企业自主研发水平以及合作伙伴性质的多样化特征对企业跨组织合作研发绩效的影响，进而为企业提高合作绩效和技术创新水平提供建议。

关键词：合作研发绩效;合作广度和深度;自主创新;合作伙伴特征

中图分类号：F406   文献标识码：A   文章编号：1007-2101（2019）04-0104-06

一、引言

多年来，学者们一直致力于研究企业跨组织（产学研）合作机制的形成及理论依托。合作研发包括下面一个或几个动机：研发成本分摊（减少重复性研发活动、分摊风险以降低不确定性、将外溢内部化、为保证研发投入的连续性而融资、获得互补资源和技术、研究协和作用）、有效配置资源、进一步开发资源、进入市场等战略机动性、创造投资选择、提高技术标准、增加市场势力、拉拢竞争力，以及获得法律和政治优势[1]。而企业寻找“学研”合作伙伴与寻找“企业”合作伙伴的动机却不尽相同，企业与“学研”之间的跨组织合作行为的重要动机是降低研发成本，即企业自主研发所需技術的成本要高于与“学研”伙伴合作研发的成本。从技术获取的角度来看，企业与“学研”合作的主要目的是获取互补的技术资源或紧追技术前沿，即企业所需要的部分技术不在其自身核心技术研究领域当中，或企业需要通过与“学研”的合作来获取最新的技术前沿以抢先占领技术市场。大学等研究机构更加注重技术进步本身，而技术进步是一个长期的研发过程，企业却更加注重短期利润。这也是企业选择与“学研”合作的重要原因，对基础性技术和前沿技术的长期研究成果和持续研究能力是大学和研究机构的重要优势。

近年来，随着定量研究方法在各个研究领域的发展与应用，关于跨组织合作研发绩效的研究也日渐增多。其中，学者们对合作研发绩效的影响因素颇为关注，这些研究结果无疑对合作研发这种技术研发形式的有效性给予了进一步证实。相关实证研究所使用的数据包括宏观经济数据和微观企业数据，其中，对微观企业数据的分析大多通过调查问卷获取，并通过对问卷中各个维度和因子的检验与分析来试图找到企业与“学研”合作研发的影响因素，进而构建合作研发绩效的评价体系。

部分学者基于宏观数据对企业跨组织合作研发绩效影响因素进行了分析。肖丁丁、朱桂龙（2012）利用宏观面板数据分析了应用导向、跨学科研究、参与者异质性和组织多样性对产学联合申请专利数量的影响[2];刘和东（2009）运用宏观数据对产学研合作与大中型工业企业自主创新能力进行了协整分析和因果关系检验[3];王鹏、张剑波（2014）基于宏观面板数据考察了企业创新资本投入和产学合作强度对大中型工业企业创新产出的影响[4]。值得一提的是，该研究分别以专利申请量和新产品产值两个指标来表征企业创新产出，检验结果表明，产学合作强度对企业创新产出的促进作用主要体现在专利产出上，而不是新产品产值上。这在一定程度上证实了专利产出作为表征企业研发绩效指标的有效性。

另有一些学者基于调研问卷数据对企业跨组织合作研发绩效的影响因素及评价体系进行了研究。王方（2013）研究了网络能力在合作经验深度和广度与创新绩效关系中所起到的中介作用，结果表明：合作经验深度与创新绩效之间具有倒U型相关关系，合作经验广度与企业创新绩效之间有正相关关系[5]。李霞等（2007）研究了合作的主体水平、技术水平、沟通水平和外部环境对合作创新的影响，合作双方的合作经历越丰富，合作创新的效果越好。参与双方之间已有合作的时间越长，次数越多，合作创新的效果越好[6]。王文亮等（2014）分析并证实了网络规模（与企业有合作关系的高校和机构的数量）和校企之间的信任程度均与学习效果呈正相关关系[7]。董静等（2008）的调研分析表明：合作项目持续的时间越长，合作障碍越小。同时，企业与曾经有过合作关系的大学和研究机构合作也可以降低知识产权纠纷发生的可能性，进而有利于合作绩效的形成[8]。肖丁丁、朱桂龙（2013）对产学研合作创新效率进行了实证研究，结果表明：企业家精神（即企业当年参与产学研合作项目数）与合作效率呈正相关，企业研发强度对合作效率有正效应。研发投入比重越高，其参与合作的创新效率越高[9]。段晶晶（2016）基于企业调研数据得出结论：创新合作各方的信任程度会影响合作的稳定性，合作伙伴的创新合作经历有利于合作创新绩效的提高[10]。

综上所述，国内现有的相关研究结果仍然存在进一步探讨的空间。第一，只有少量学者是基于非调研途径获取的企业微观数据对企业跨组织合作研发绩效进行研究。例如，马艳艳等（2014）基于中国工业企业微观数据研究了企业跨组织研发合作的广度和深度对创新绩效的影响[11]。第二，考察企业自主研发成果对合作研发绩效产生影响的研究还十分有限。第三，除了“学研”合作伙伴，企业是否同时与其他“企业”合作对该企业产学研合作研发绩效的影响尚缺乏探讨。本研究构建了一个分析企业与“学研”合作研发绩效之影响因素的理论框架，从企业获取内外部技术资源的整体结构来考察企业跨组织合作研发绩效的影响因素，基于企业微观数据分析合作广度和深度、企业自主研发水平以及合作伙伴性质的多样化特征对企业跨组织合作研发绩效的影响，进而为企业提高合作研发绩效和技术创新水平提供借鉴。

二、理论假说与计量模型的设计

企业可以通过自主研发与合作研发来提升自身技术水平，其跨组织合作研发的合作伙伴可以是大学、研究机构和其他企业。图1是本研究构建的企业跨组织合作研发绩效影响因素的框架图。首先，企业的研发投入是影响其与“学研”合作研发绩效的影响因素。企业的研发投入主要用于企业与“学研”的合作研发、企业自主研发及其与其他“企业”合作伙伴的合作研发，而用于自主研发和与“企业”合作伙伴合作的研发投入可以通过提高企业的技术水平和创新能力等途径间接影响企业与“学研”的合作研发绩效;第二，合作广度与合作深度会对企业与“学研”的合作研发绩效产生影响。基于这个基本框架，笔者提出了两个理论假说。

用于实证检验的面板数据由2011—2017年共7年45个制造业上市企业数据构成，为了控制个体差异，笔者在模型中加入行业和地区两个虚拟变量作为控制变量，用region？啄代表i企业所在省份的个体效应，用industry？酌代表i企业所在行业的个体效应，？琢为常数项，？着it为残差项。模型的基本形式可以写为：

Yit=？琢+？茁Xit+？啄regioni+？酌industryi+？着it（1）

假说1：合作广度、合作深度以及研发投入是企业与“学研”合作研发绩效的重要影响因素。

本研究中的企业合作研发广度指每年与被研究企业联合申请专利的“学研”合作伙伴的数量。企业的“学研”合作伙伴越广泛，表明企业同期参与了更多的合作研发活动，同期产出的合作研发专利也会越多。王文亮等（2014）对76家创新型企业的调研分析证实了网络规模与组织间学习效果之间的正相关关系。即创新网络的规模越大、网络中参与进来的创新主体越多，整个网络的知识存量就越大，企业从网络中吸收新知识和学习分享的意愿越强，也就更加容易参与到网络创新活动中，组织学习的效果也越好[7]。马艳艳等（2014）基于中国工业企业微观数据研究了企业跨组织研发合作的广度和深度对创新绩效的影响，研究证实了合作广度对合作研发绩效的影响[11]。

在本文的研究框架中，企业合作研发深度由两个指标构成：一方面，企业每年与“学研”伙伴的平均专利产出可以表征其合作研发的深度，即平均专利产出数量越多，代表企业与该“学研”伙伴合作的技术角度和应用方向越多，研发的技术难度越大，进而双方需要更加深入的合作才能获得预期的专利产出，这一指标的影响效应已被一些学者证实[11]。另一方面，企业与同一个“学研”合作伙伴合作的时长可以在一定程度上表征合作的深度。事实上，大学本身就更倾向于参加持续时间较长的合作研究项目。专有知识只能在长期合作的人员之间才能相互传递和共享[12]。长期的合作关系意味着合作伙伴之间在制度的约束下能够有更高的信任程度和更加稳定的沟通平台，这将有利于合作绩效的提高。

企业研发投入对合作研发绩效的正效应已经被许多学者认可和证实，例如，王鹏、张剑波（2014）考察了企业创新资本投入和产学合作强度对大中型工业企业创新产出的影响。结果表明二者能够增加企业的专利产出，且产学合作可以提高创新资本投入对专利产出的边际贡献[4]。而在本研究的框架中，一部分研发投入流向企业与学研伙伴的合作研发中，直接影响产学研合作研发绩效，而另一部分研发投入则流向企业自主研发和与其他企业的合作研发，这部分投入将对产学研合作研发绩效产生间接影响效应。基于上述分析，笔者认为合作广度（part）、合作深度（depth & longn）以及研发投入（linput）是企业与“学研”合作研发绩效（paten）的重要影响因素，所构建的计量模型（模型I）如下：

Patenit=？琢+？茁1partit+？茁2depthit+？茁3longni+？茁4linputit+？啄regioni+？酌industryi+？着it（2）

假说2：企业的自主研发绩效与合作伙伴特征是企业与“学研”合作研发绩效的影响因素。

首先，自主研发活动活跃的企业更加依赖技术创新水平的提高，也更有动机去参与合作研发活动。目前，学者们对企业自主研发水平与合作研发绩效之间关系的研究还十分有限，刘和东（2009）的研究结果表明，我国产学研合作程度和企业自主创新之间存在长期均衡关系[3];其次，参与产学研合作的企业是否同时与其他企业合作也会在一定程度上影响到企业与学研合作的绩效。李霞等（2007）的研究结果表明，合作双方的合作经历越丰富，合作创新的效果越好[6]。在本研究中，我们认为，合作伙伴性质的多样化可以加速创新成果的产出，即如果一个企业的合作伙伴中除了“學研”伙伴以外，同时还有其他企业，那么可以在一定程度上提高企业与“学研”的合作绩效。基于上述分析，笔者认为企业的自主研发能力（indep）与合作伙伴特征（enterptype）是企业与“学研”合作研发绩效的影响因素，并构建如下计量模型（模型II）：

Patenit=？琢+？茁1partit+？茁2depthit+？茁3longni+？茁4indepit+？茁5enterptypei+？啄regioni+？酌industryi+？着it（3）

三、数据说明与回归结果

（一）数据来源与处理

工业企业的研发活动通常比较活跃，其发展更多依赖技术水平的提高，需紧追科技和时代发展的步伐。制造业可以在很大程度上代表工业企业，本研究的实证数据筛选自制造业上市公司数据。为了考察企业与学研之间的跨组织合作研发活动，笔者根据两个条件对上述企业进行筛选：首先，企业需要有持续的研发投入以代表该企业在研发方面具有较强的活跃程度;其次，企业需要与学研有较频繁的合作行为以代表该企业具有较活跃的跨组织合作行为。基于这些条件，笔者从中国制造业上市公司中筛选出2011—2017年每年均有研发投入数据且在7年中的至少3年里与大学或研究机构有合作研发专利产出的45个企业（其中，研究机构包括研究院、研究所、研究中心以及企业制研究机构等），最终形成7年面板数据，共315条数据。数据来源于国家知识产权局综合服务平台和国泰安数据库。其主要变量含义如下：第一，企业与“学研”的合作研发绩效（paten），该变量用企业与“学研”联合申请专利的年度数量表征，其中，同时与“学研”和其他企业联合申请的专利成果按照该企业与“学研”的合作研发成果计算。第二，企业与“学研”的合作研发广度（part）：该变量用企业的“学研”合作伙伴的年度数量表征。第三，企业与“学研”的合作研发深度，该变量由两个指标共同表征：企业与“学研”合作的年度平均专利数量（depth）和企业是否有与其长期合作的“学研”合作伙伴（longn）。前者通过企业与单个“学研”合作伙伴的年度平均专利产出数量来描述，后者以合作时间的长短来描述（7年中有3年与同一个“学研”合作伙伴有合作研发专利产出的企业被界定为具有深度研发合作行为，用0-1变量赋值）。第四，自主研发绩效（indep），该变量用企业自主研发专利产出的年度数据表征，其中，子公司和分公司的专利产出按照自主研发产出核算。第五，合作伙伴特征（enterptype），该变量考察企业在被考察年度中是否同时拥有“学研”和“其他企业”作为合作伙伴，用0-1变量赋值，如果企业只有“学研”伙伴而没有其他“企业”伙伴，则赋值为0。第六，研发投入（linput），该变量由企业年度研发投入金额表征，对变量做取对数处理以初步消除异方差。第七，控制变量含行业虚拟变量（industry）和地区虚拟变量（region）。

（二）回归结果与分析

本研究的被解释变量是计数变量，即45个企业在7年内每年获得的与“学研”联合申请的专利数量，故考虑选取面板泊松回归或面板负二项回归，泊松回归更加稳健，而负二项回归更加有效。在研究数据中，合作研发绩效的方差值（46.649 03）大于期望（3.803 175），故选择混合负二项回归，使用聚类稳健标准误，并通过控制企业所在地区和行业来初步消除个体异质性。

1. 关于假说1中相关变量的描述性统计、计量检验结果与分析。在45个企业7年的数据中，只与大学联合申请专利的企业有12个，只与研究机构联合申请专利的企业有2个，同时与大学和研究机构联合申请专利的企业有31个。68.89%的企业选择与大学和研究机构进行合作研发活动，而只与研究机构合作的企业相对较少。企业合作广度（即年平均合作伙伴数量）的均值为1.514，年度合作广度最大值为16个“学研”合作伙伴。企业平均与单个“学研”合作伙伴的年度合作研发产出数量（“合作深度”指标1：depth）的均值为1.89，最大值是38。而与“学研”合作伙伴有长期合作关系的企业有32个（合作深度指标2：longn），没有长期合作关系的企业有13个。45个企业的年度研发投入均值为4.31亿元。

表1为模型I的计量检验结果。45个企业分布在19个地区和11个行业中。由于篇幅有限，在此省略地区和行业控制变量的回归结果。结果显示，合作广度（part）、合作深度（depth和longn）以及企业的研发投入均对企业与“学研”伙伴的合作研发绩效有显著正效应。这一回归结果对假说1进行了证实：首先，企业的“学研”合作伙伴越多，与单个“学研”伙伴合作的技术角度越多元化，企业与“学研”的合作研发绩效越好;第二，与同一“学研”伙伴保持长期（7年里有3年及以上）的合作关系有利于企业与“学研”合作研发绩效的提高;第三，研发投入的提高可以直接（对“学研”合作伙伴的投入）和间接（对自主研发和其他“企业”合作伙伴的投入）提高企业与“学研”的合作研发绩效。

2. 关于假说2中相关变量的描述性统计、计量检验结果与分析。45个企业的年度自主研发专利产出的均值为62.36项专利。在45个企业中，有24个企业只有“学研”合作伙伴，占53.33%;有21个企业选择与“学研”和其他技术企业共同研发，占46.67%。表2为模型II的计量检验结果。结果显示，合作广度、合作深度和企业自主研发专利产出均对企业与“学研”伙伴的合作研发绩效在1%的显著水平上产生显著正效应，其中自主研发专利产出的影响较小。自主研发专利产出的提高代表企业技术水平和创新能力的提高，进而会在一定程度上对合作研发绩效起到促进作用;选择同时与“学研”和其他技术企业进行合作的企业，其产学研合作绩效更高一些，即其他企业伙伴的加入会对这个企业与“学研”合作研发的绩效产生积极影响。首先，相比那些没有“企业”合作伙伴的企业来说，联合了其他技术企业与“学研”一起作为共同研发伙伴的企业从不同性质的合作伙伴那里获取技术知识和学习交流的渠道更多，同期得到的技术提升更快，进而合作绩效也更加突出;第二，合作对象的多样化，尤其是合作伙伴性质的多样化，在一定程度上呈现出这类企业在技术合作研发中较高的活跃度，而这又会进一步促进企业的研发协作与沟通能力的提高，进而有利于企业与“学研”的合作绩效;第三，与技术企业合作的企业通常在某个技术分支领域存在不足，这些企业往往掌握行业的核心技术，而非核心技术往往更加依赖于外部技术供给，技术的整合过程往往比共性技术的共同开发要容易得多，进而其合作研发绩效的实现速度也更快。上述回归结果对假说2进行了证实。

3. 关于本研究的局限性。本研究构建了一个分析企业与“学研”合作研发绩效影响因素的理论框架，从企业取得内外部技术提升的整体框架来考察企业跨组织合作研发绩效的影响因素。研究结果尚有如下局限：首先，由于缺乏企业对自主研发与合作研发的分项投入资金数据，对模型I中的检验使用了企业研发投入来表征，模型II中也未能使用企业对“学研”合作伙伴的单项研发投入金额，如果未来上述数据发布，检验结果将更加准确;其次，本研究选取的企业局限于制造业企业的一小部分，且数据筛选以“与大学或研究机构合作研发”为前提条件，这些企业同时与其他技术企业合作的年度数据较少，进而仅将其作为0-1变量赋值。如果未来研究可以采集到更多高新技术企业面板数据，或可得到更多启示。这些局限希望能在未来的研究中加以解决。

四、结论和政策启示

我国的专利平均水平小于产学研合作产出的专利水平，其中，产学合作的专利水平最高[13]。通过研究可以发现，企业自主研发与企业选择合作研发之间并不冲突，二者相辅相成，共同构成企业研发水平提高的因素。在笔者所研究的45个企业中，只有1个企业在7年间没有自主研发成果，其他44个企业均有不同程度的自主研发活动。“合作”不仅能促进企业追赶前沿技术，带来技术提升，还能将企业带入一个充满互补与竞争的网络。

（一）非竞争式合作伙伴的选择

选择什么样的合作伙伴是企业成长过程中的重要决策，这种合作模式一旦形成便会产生路径依赖，使打破固有的合作组织形态的成本变高。选择与大学和科研机构合作的企业更加着眼于技术知识的积累和长期的合作学习，而大学在这个方面的优势更加突出。选择企业间进行合作的企业更加着眼于短期的技术供给和技术整合。在笔者的研究中，同时与“学研”和“技术企业”进行合作的制造业上市企业的合作研发绩效是较高的，多样化的合作伙伴能给企业带来更充分的技术供给和学习知识的机会，有利于提升企业整体的技术研发能力和技术融合能力。同时，笔者所研究的制造业企业与其他技术企业的合作时长通常较短，其研发定位精准着眼于所需求的技术目标。而与大学和科研机构的合作大多会持续2年及以上。这一特点与国家对于产学研合作的政策支持有关，而企业间的合作更多依赖市场的作用。企业所需要的技术内容本身和技术的研发特征在一定程度上决定了合作研发伙伴的特征，但企业选择合作伙伴的决策过程也会受到政策性项目的協同效应影响。企业需要从全局把握不同合作伙伴的优势，利用但不依赖于政策性项目的推动力，构建适合企业当前发展阶段的合作研发网络格局，并不断突破和拓展现有的技术供给边界以达到最优的资源利用效率。

（二）竞争中的合作与政府角色

在笔者研究的制造业上市企业样本中，企业大多选择了与大学、科研院所或非竞争类企业之间构建合作研发网络，而相比之下，竞争类企业之间的技术合作还十分有限。对于技术发展的初级阶段，这种互补式合作将是十分有效的。但当发展到技术主导经济发展的高级阶段时，竞争中的合作才是真正的动力。从理论上讲，整个社会的研发组织模式会在成本最低处达到均衡，而当一部分企业的技术能力超越大学和科研院所时，企业间的合作将成为降低社会总成本的一种可能。然而这种可能未必会自发形成，根据发达资本主义的经验，政府是这个过程中重要的催化剂[14]。事实上，在现阶段，虽然促进产学研合作的平台和现代网络经济的发展为合作的广度提供了选择，但产学研合作绩效的背后却也不乏制度的激励作用，除了补充企业的研发投入资金外，政策性项目确保了合作的时长，进而在很大程度上提高了合作深度。

“合作”是网络经济时代的必然选择，独立研发能力不够强大的企业能够从非竞争式合作伙伴关系中“更加轻松地”学习和提升。而自主研发能力较强的企业则可以在竞争式合作关系中构建引领技术前沿的网络合作关系。依托于技术提升的创新型企业需要基于自身的发展状况和阶段在“自主研发与合作研发”之间以及“非竞争式合作与竞争式合作”之间进行选择，在技术发展的时空中找到自身的定位，着眼于长期的技术积累和研发能力的持续提升。

参考文献：

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[2]肖丁丁，朱桂龙.产学合作中的知识生产效率——基于“模式II”的实证研究[J].科学学研究，2012（6）.

[3]劉和东.产学研合作与企业自主创新关系的实证研究[J].科技管理研究，2009（2）.

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[9]肖丁丁，朱桂龙.产学研合作创新效率及其影响因素的实证研究[J].科研管理，2013（1）.

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[11]马艳艳，刘凤朝，姜滨滨，王元地.企业跨组织研发合作广度和深度对创新绩效的影响——基于中国工业企业数据的实证[J].科研管理，2014（6）.

[12]保尔·B·德拉特.危险的联盟——研究与开发联盟中的知识共享[A].安娜·格兰多里.企业网络：组织和产业竞争力[C].北京：中国人民大学出版社，2005.

[13]邓颖翔，朱桂龙.基于专利数据的中国产学研合作研究[J].科学学与科学技术管理，2009（12）.

[14]刘婷婷.研究型合资企业的发展——国家能力视角下的研究[M].北京：经济管理出版社，2012.

责任编辑：母爱英

Abstract： By building an theory frameworkanalyzing influence factors of enterprise and "research" cooperation R&D performance， obtained the overall frameworkfrom the enterprise internal and external technology improve to investigate the influence factors of enterprise inter-organizationalcooperation R&D performance， based onenterprise microcosmic data and using panel negative binomial regression model to analyze the influence of enterprise R&D performance across the organization cooperation from the breadth and depth of cooperation， the company independent research and development level and characteristics of diverse nature of the partners，and provides advicefor enterprises improving the level of cooperation performance and technological innovation.

Key words： cooperative R&D performance， cooperation's breadth and depth， independent innovation， characteristics of corporate partners