区域产学研合作中各类主体创新效率的空间溢出效应研究

胡绪华, 王儒奇, 余思勇

一、 引言

改革开放以来我国经济发展迅速，GDP年均增长率接近8%，GDP总量自2010年开始一直占据世界第二的位置，创造了世界经济发展史上的奇迹。然而，伴随着近40年来经济的高速增长，制约我国经济可持续发展的问题也逐步显露出来。对此，习近平总书记在致2018年世界公众科学素质促进大会的贺信中指出：科学技术是第一生产力，创新是引领发展的第一动力。如今，传统的创新模式正逐渐向以多元创新主体合作为基础的协同创新模式转变，但创新本质上仍是一种知识生产活动(1)白俊红,卞元超.政府支持是否促进了产学研协同创新[J].统计研究,2015,32(11):43-50.。由于知识本身具有流动性、扩散性和公共性特点，外溢现象不可避免。从公共利益的角度来看，知识外溢将有效推动整个社会创新能力的发展与进步。但考虑到外溢过程中知识揭露悖论的存在导致各创新主体围绕知识资产产生多种矛盾，进而造成了产学研协同创新模式的不稳定，由于上述“市场失灵”问题的存在，政府在区域创新合作平台搭建中的作用进一步彰显。因此，从产学研合作的视角出发，系统地研究各主体创新效率的空间外溢效应以及政府在产学研合作过程中所扮演的角色，对于提高我国企业创新效率具有较强的理论和实践意义。

二、 机理分析与研究假设

Joseph A·Schumpeter在《经济发展理论》中系统地提出技术创新理论之后，逐渐形成了新古典经济增长理论与内生经济增长理论(2)JOSEPH A S. The theory of economic development：an inquiry into profits，capital，credit，interest，and the business cycle [M]. AMERICAN: Harvard University Press, 1934:49-80.。在Joseph A·Schumpe-ter的影响下，学者们对于技术创新的线性研究范式颇为关注，但这种简单的线性研究范式仅局限于单个创新主体内部的技术过程。随着Tobler提出了地理学第一定律：任何东西与别的东西之间都是相关的，但越是距离上相互接近的东西相关性越强(3)ROMER P M. New Goods, old theory and the welfare costs of trade restrictions [J].Journal of deve-lopment economics, 1994,(43):5-38.。在这一理论的影响下，不少学者发现技术创新是多类创新主体间互相激励和影响的产物，受到主体内外部许多因素的共同作用。Paul·Romer指出外溢是技术创新的一个重要特点，创新外溢为效率提升和经济增长提供长期动力(4)TOBLER W R. Lattice turning [J]. Geographical analysis,1979,11(1):36-44.。例如外部的信息共享、交流与协调可以有效克服单个创新主体技术创新时的能力局限。自此，人们对技术创新过程的研究视野已从单个创新主体内部转向多个网络化主体。

在知识经济时代，技术的转移和扩散速度不断加快，技术溢出效应对一个国家技术创新能力的影响尤为重要(5)LIU X, BUCK T. Innovation performance and channels for international technology spillovers: evidence from Chinese high-tech industries[J]. Research policy, 2007,36 (3):355-366.。现如今，我国科技创新体系建设的主要内容就是构建产学研合作创新网络。产学研协同创新模式能够促进不同创新主体的合作与交流，拓展各主体获取知识和技术的渠道，在提升技术扩散速度的同时促进产业技术进步(6)朱桂龙,彭有福.产学研合作创新网络组织模式及其运作机制研究[J].软科学,2003(4):49-52.。在产学研协同创新系统中，企业、高校和科研机构三个创新主体，既有明确的职能分工，又对创新资源有着不同的需求。以企业为例，先进的生产实验设备、丰富的营销经验与市场需求信息为其提供了实现快速商业化的能力优势，但其欠缺的基础研究、科创人才以及研发知识恰恰是高校和科研机构的能力优势，产学研协同创新正是在这样多方参与和优势互补的过程中逐步建立起来的(7)何郁冰.产学研协同创新的理论模式[J].科学学研究,2012,30(2):165-174.。余泳泽从价值链视角出发，考察了各主体在知识创新、科研创新和产品创新过程中创新效率的外溢效应，结果表明产学研合作可有效提升各阶段创新效率(8)余泳泽,刘大勇.我国区域创新效率的空间外溢效应与价值链外溢效应——创新价值链视角下的多维空间面板模型研究[J].管理世界,2013(7):6-20.。赵磊同样基于价值链视角，聚焦我国制造业创新效率的外溢问题，发现加强相互间交流合作与协同发展，是缩小各环节创新效率差距的有效途径(9)赵磊.基于创新价值链的我国制造业创新效率外溢效应研究[J].科技进步与对策,2018,35(18):74-82.。高频率的技术创新可以推动主体间交流与合作，形成开放式的交流氛围，高校和科研机构的知识创新有效弥补了企业在理论研究等方面的不足，为科技成果的转换提供了保障，从而提高了企业的创新效率。基于此本研究提出假设1。

假设1：高校和科研机构创新效率的提升有利于提高企业的创新效率。

产学研合作在空间相互作用效应的影响下，往往会形成区域集聚。然而，考虑到我国科技资源有限和区域创新资源分布不平衡的特点，研发能力较强但产业基础相对薄弱地区的高校和科研机构很难在本地区找到合作企业。因此，跨区域产学研合作将成为解决这一问题的有效途径。事实上，人类社会是在共享合作的基础上不断演进发展而来的，协同合作的价值理念已经深入人心，这为有效地提高创新扩散速度、拓展创新扩散广度奠定了基础。但是基于创新资源的有限性特征，如何将有限的资源在区域间合理配置，有效促进协同合作成为学者们研究的重要方向。协同创新可以充分发挥各创新主体的能力优势，优化创新资源配置，实现各方优势互补，从而有效提高协同创新效率(10)陈劲,阳银娟.协同创新的理论基础与内涵[J].科学学研究,2012,30(2):161-164.；正因如此，建立协同创新和科技资源共享的创新机制是提高创新效率的重要途径，资源共享可以填补各创新主体所有资源与所需资源间的缺口，打破各创新主体间的封闭意识，实现各创新要素的有效流动与高效配置，激发创新活力并提高创新能力(11)戚湧,张明,丁刚.基于博弈理论的协同创新主体资源共享策略研究[J].中国软科学,2013(1):149-154.。基于此本研究提出假设2。

假设2：随着我国跨区域产学研合作的日益紧密(12)刘芳芳,冯锋.产学研跨区域合作现状及特征研究——基于社会网络视角[J].科学学与科学技术管理,2015,36(8):83-92.，高校和科研机构不仅会影响本地企业的创新效率，还会通过知识溢出和技术溢出促进邻近地区企业创新效率的提升。

产学研的深度合作离不开“产”和“研学”在价值观上的协同，在产学研合作过程中，企业往往更看重研发成果带来的经济利润，而高校与科研机构则更重视合作研发是否有助于学术研究，由于合作过程中目标与定位存在差异，致使合作各方间产生了不同甚至是对立的价值取向与行为准则，未能通过优势互补发挥其协同效应(13)GEISLER. Industry-university technology cooperation: a theory of inter-organizatinal relationships[J]. Technology analysis and strategic management，1995(7):217-229.。伴随着产学研协同创新理论的不断深入和完善，有关政府行为在产学研协同创新过程中究竟发挥什么作用的研究日益成为学者们研究的重要课题。在我国，产学研作为一个合作平台很多时候需要政府的推动，政府部门的引导、补助以及其他政策工具对产学研合作的开展具有显著影响(14)何郁冰.产学研协同创新的理论模式[J].科学学研究,2012,30(2):165-174.，但能否积极推动还有待深入探讨。白俊红基于协调度测算模型发现政府支持在我国(除西部地区)产学研合作协同创新过程中发挥了重要的促进作用(15)白俊红,卞元超.政府支持是否促进了产学研协同创新[J].统计研究,2015,32(11):43-50.。周江华等通过实证分析发现产学研合作与企业国际化创新绩效之间存在倒“U”型关系，若政府参与将会有效改善二者间关系(16)周江华,李纪珍,李碧清,等.合作与企业国际化创新:政府参与的调节作用[J].科研管理,2018,39(5):46-55.。李政等发现不同的政府参与方式对我国区域创新效率会带来不同的影响，具体表现为政府主导与直接参与可有效提升区域创新效率，但政府引导对区域创新效率未能产生显著性影响(17)李政,杨思莹,路京京.政府参与能否提升区域创新效率?[J].经济评论,2018(6):3-14.。由此可见，政府支持能否促进我国产学研合作的发展还有待明确。基于此，本研究提出假设3。

假设3a：政府支持将有效引导各创新主体间的合作与交流，促进企业创新效率的提升；

假设3b：政府支持可能会抑制创新主体的自主性，导致企业创新效率的缺失。

基于现有研究成果和上述三个假设，本文从高校、科研机构和企业三个主体创新效率的视角出发，利用我国2008—2017年面板数据，以技术创新理论和地理学第一定律为理论基础，采用空间计量模型去探索主体创新效率的空间外溢效应与政府在各创新主体间发挥的作用。

三、 各主体创新效率的测算

在区域创新系统内，专利可以作为衡量整个区域创新系统和各创新主体的共性产出指标(18)李政,杨思莹,路京京.政府参与能否提升区域创新效率?[J].经济评论,2018(6):3-14.，但考虑到各主体在创新过程中的侧重点不尽相同，本文针对各个主体分别选定创新投入和产出指标。在测算方法上，考虑到SFA适用于测算单产出情况下的创新效率，而本文针对不同创新主体各自特点选取了多种创新产出指标，因此选用DEA对区域创新系统内各主体的技术创新效率进行测算。

(一) 变量选取与说明

一般说来，区域创新系统内各主体的创新投入均由资本投入和人力投入两个部分组成。从人员投入角度来看，科学研究与试验发展人员的全时当量指标能够更加真实地反映一个地区的人力投入情况，因此选取R&D人员折合全时当量作为人力投入指标；从资本投入角度来看，许多学者选取R&D经费存量的指标，但考虑到对资本存量在计算过程中存在主观因素(例如选取折旧率水平的不同)会导致R&D资本存量的估算结果存在较大差异，故选取R&D经费内部支出来刻画资本投入强度(19)韩先锋,宋文飞,李勃昕.互联网能成为中国区域创新效率提升的新动能吗[J].中国工业经济,2019(7):119-136.。在此基础上，考虑到企业更注重产品的创新，故将新产品开发经费支出纳入投入体系；另一方面，科研机构数量很大程度上促进了创新效率提升，因此将R&D机构数纳入科研机构创新投入体系中。

专利数被广泛用于衡量地区的创新能力，对于企业技术创新子系统而言，除了关注专利的产出数量外，可能更看重新产品能够给自身带来多大的盈利，故选取发明专利申请数、新产品销售收入和R&D项目数三个指标来综合衡量企业的创新产出情况。与企业不同，高校和科研机构则更加注重课题和论文等形式的创新产出。综上所述，本文针对各创新主体间的差异，选取了不同的投入和产出指标，所有原始数据均来源于2009—2018年《中国科技年鉴》，各二级指标如表1所示。

表1 各创新主体投入产出指标

(二) 结果分析

根据前文选定的创新投入和产出指标，利用DEAP2.1软件分别测算了我国29个省(市、自治区)(除海南、西藏和港澳台地区外)2008—2017年区域创新系统内三个主体的创新效率，计算结果如表2所示。

表2 2008—2017年各主体创新效率均值

由DEA模型计算结果可知，吉林、北京、重庆、天津和上海等地区的企业创新效率处于全国领先水平，而内蒙古、山西、黑龙江、山西和青海等地区相对较低；从高校的创新效率来看，江苏、浙江、河南和福建等地区的创新效率较高，天津、山西和吉林等地区还有很大的提升空间；从科研机构的创新效率来看，北京、上海、重庆、青海和宁夏等地区明显高于国内其他地区，内蒙古、江西和湖南等地区处于相对落后的位置。由此可知，区域内各主体创新效率的高低与经济发展水平之间没有必然联系(20)余冬筠,金祥荣.创新主体的创新效率区域比较研究[J].科研管理,2014,35(3):51-57.。部分经济发展水平相对较低的省份，虽然科技创新投入较少，但是投入资源得到了充分利用，实现了该地区创新投入的最大效益，因此存在创新效率相对较高的创新主体。总体而言，2008—2017年我国区域创新系统内各主体效率的平均值存在一定差距，其中企业和高校的创新效率分别为0.677和0.691，而科研机构创新效率相对较低。

四、 创新效率的空间外溢性研究

(一) 数据来源与变量说明

考虑到科技年鉴统计口径的变化，本文选择我国2008—2017年面板数据为样本，数据来源为《中国统计年鉴》(2009—2018)、《中国科技年鉴》(2009—2018)、国家地理信息网以及EPS数据库，部分缺失数据通过省级统计年鉴补齐。权重矩阵的构建采用GeoDa软件、数据处理使用STATA14.0。

被解释变量：企业创新效率(ENT)，由前文DEA模型测算结果获得。解释变量：高校创新效率(C&U)，根据高校创新投入和产出指标的测算结果获得；科研机构创新效率(INS)，根据科研机构创新投入和产出指标的测算结果获得；政府支持(GOV)，政府在营造良好的技术创新环境的同时，还会对企业、高校和科研机构的创新活动提供资金支持，因此采用各省份科学技术支出占地区生产总值的比重来衡量政府支持。控制变量：本文从绿色、金融发展、产业结构和人力资本四个方面选取控制变量。绿色(GRE)，企业创新能力的提升不能以牺牲环境为代价，而在工业污染物中二氧化硫对人体健康和环境污染危害甚大，因此将地区工业企业二氧化硫排放量来作为衡量绿色发展水平的指标；金融发展(FIN)，金融体系可以有效地聚集全社会的闲散资金，并根据实际需求将资金进行合理配置，因此本文将金融机构存贷款总额占地区生产总值的比重作为衡量金融发展水平的指标；产业结构(STR)，第二产业主要包括制造业和建筑业等，与工业企业间的关系最为密切，故通过计算第二产业占地区GDP的比重来评估我国的产业结构(21)卢娜,王为东,王淼,等.突破性低碳技术创新与碳排放:直接影响与空间溢出[J].中国人口·资源与环境,2019,29(5):30-39.；人力资本(HUM)，使用平均受教育年限来刻画(22)韩先锋,宋文飞,李勃昕.互联网能成为中国区域创新效率提升的新动能吗[J].中国工业经济,2019(7):119-136.，教育是立国之本，是我国迈向人力资源强国的关键因素，高学历人才是提高企业创新效率的重要动力。各变量具体计算方式如表3所示。

表3 变量定义

(二) 空间相关性检验

在构建空间计量模型之前，首先要检验研究对象是否存在空间自相关性，一般通过计算Moran′s I指数来判断变量是否存在空间上的集聚或者分散效应。Moran′s I指数的取值范围是[-1,1]，取值的不同表示不同的空间相关性特征。当Moran′s I指数大于0时，表示地区间存在正相关；反之，小于0时，则表明存在负相关。Moran′s I指数计算方式如下：

(1)

(2)

(三) 空间计量模型的设定

传统回归分析认为各个地区间相互独立，事实上各个地区无论是在地理还是经济上一定会存在某种程度的空间联系。因此，本文构建更具有一般性的空间杜宾模型(SDM)来实证研究三个创新主体间的关系及政府支持在这一过程中发挥的作用。

高校影响企业创新效率的空间杜宾模型：

(3)

科研机构影响企业创新效率的空间杜宾模型：

(4)

五、 实证分析

(一) 空间杜宾模型结果

按照前文设定的模型，采用极大似然估计法(MLE)对样本数据进行拟合分析，从而规避普通最小二乘法(OLS)对于空间计量模型拟合结果造成的有偏性。为了方便对比，表4分别给出了最小二乘估计结果、空间杜宾模型随机效应估计结果和空间杜宾模型固定效应估计结果。根据豪斯曼检验结果，固定效应下的空间杜宾模型将更好地解释各创新主体效率间的溢出效应，下文将对其进行重点分析。

表4 空间计量模型

续表

由表4的估计结果可知，高校和科研机构的创新效率均未能促进本地区企业创新效率提升，与机理分析中的预期结果不一致；若政府加以引导将会有效逆转这一现象，促使高校和科研机构显著提高企业的创新效率。控制变量的拟合结果也符合预期，其中“绿色”项回归系数显著为正，表明目前我国的企业依然以传统高污染的生产模式为主；产业结构回归系数为负，这说明在现阶段的宏观经济背景下，我国的产业结构未能促进企业创新效率的提升；人力资本的提升将会推动产业逐步向中高端迈进，有效促进企业创新效率的提升；金融业发展对企业创新效率产生负向效应，说明目前我国金融机构的资金流向有待完善。

此外，空间自回归系数ρ在1%的显著性水平下均为正，说明邻近地区间企业创新效率存在显著的正向依赖性，即一个地区的企业创新效率与邻近地区具有正相关关系。高校和科研机构创新效率的溢出效应均显著为正，充分证明了我国高校和科研机构创新效率提升带来的影响惠及本地及周边。此外，考虑到空间效应会对拟合结果造成偏误，因此进一步对空间杜宾模型进行分析，从直接效应、间接效应和总效应三个层面进行实证分析。

(二) 空间杜宾模型分解效应结果

由下页表5的回归结果可知，高校和科研机构未能充分发挥对本地区企业创新效率的促进作用。高校和科研机构的创新效率每提高1%，将分别造成该地区企业创新效率降低0.296%和0.452%，未能验证假设1。党的十九大报告明确提出，要加快建立以市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系。但事实上，我国许多企业在进行产品创新的过程中更多地关注研发成果能否为自身谋取经济利益，而高校和科研机构更加重视学术研究，缺乏市场导向，忽略了与企业实际需求的结合。此外，企业更容易吸收和消化来自当地高校与科研机构的新知识，很多时候仅仅需要付出低廉的成本，通过简单的模仿创新便能够在短期内提升企业的创新效率；但是长此以往，企业会对此逐渐产生依赖性，进而忽略自身研发的投入与知识的积累，轻易就能从外部获取技术创新资源将引发企业的创新惰性，最终抑制创新效率(23)曹勇,蒋振宇,孙合林,等.知识溢出效应、创新意愿与创新能力——来自战略性新兴产业企业的实证研究[J].科学学研究,2016,34(1):89-98.。从间接效应的角度可以发现，高校和科研机构空间溢出项系数分别为0.158和-0.003，但尚不具备显著性。这一研究结果说明，高校和科研机构更多地作用于本地企业，对邻近地区企业创新效率的空间外溢效应还不明显，造成这一现象的原因可能是目前我国各省(市、自治区)间产学研协同创新活动还不够紧密，仍处于各自为战的阶段。

表5 分解效应结果

鉴于此，为了实现三个创新主体间的协调统一，进一步实现产学研的融合，模型应当考虑政府支持这一因素。根据表5的拟合结果，高校和科研机构的创新效率与政府支持的交互项系数在三种效应下均显著为正，这表明在政府的引导和支持下，高校和科研机构对本地区和邻近地区的企业创新效率均会带来显著的促进作用，且对本地区企业的提升作用更强。其中，在政府支持的作用下，交互项系数每提高1%，高校和科研机构将分别促进本地企业创新效率提升3.072%和1.227%，促进邻近地区企业创新效率提高4.496%和1.681%，从而有效地验证了假设3a。

这一实证结果证明了政府的有效引导是提高我国技术创新系统运行效率的重要途径。加强引导有利于打破各创新主体间的封闭意识，有效提升创新效率的扩散速度，进而较大限度地提高创新交流频率与范围。区域创新能力与全要素生产率的提升将最终促进企业创新效率的提高。

六、 结论与建议

基于我国2008—2017年的面板数据，本文测算了高校、科研机构和企业三个主体的创新效率，选用空间杜宾模型探索各主体创新效率的空间外溢效应以及政府在产学研合作过程中所发挥的作用。研究结果表明：高校和科研机构的创新效率未能促进本地区企业效率的提高；考虑到政府在产学研合作过程中扮演的角色，将其引入模型后发现，高校和科研机构对本地区企业创新效率的负向作用将得到有效逆转，并产生显著的空间外溢效应，其中对本地区企业创新效率的提升作用更强。根据这一研究结果，我们认为从创新主体的视角出发，可以从如下几个方面提升我国区域协同创新效率。

第一，目前我国地区间创新的溢出强度受到地方保护主义的影响，信息不对称性会造成各主体间信任度下降，因此要努力打破地方政府间以邻为壑的局面。首先，鼓励各级地方政府共同合作交流，努力完善协同创新模式，加强各地区间资源要素流动，调动区域间创新主体参与协同创新的积极性。其次，要充分发挥区域协同创新的外溢效应，扩大创新成果扩散的范围，提高成果使用率，增强创新型企业竞争力。最后，促进创新企业间的良性竞争，催生新的商业模式，推动企业创新效率提升。

第二，发挥比较优势，强化各主体在不同创新环节中的分工合作。高校、科研机构的人才培养与科研创新需要企业的资金支持，企业产品创新需要以高校、科研机构的人才、创新成果作为原生动力，三者间优势互补是形成合作创新的重要基础。因此，提高创新主体间互动与交流，提升产学研合作深度与广度，发挥创新价值链溢出效应，实现知识创新和产品创新紧密结合，是促进科技成果转化的重要途径，能为参与合作的主体提供更好的发展机遇，使其获得更大的创新收益。

第三，政府应关注各创新主体间的差异性，高校、企业和科研机构在文化底蕴、价值取向和资源构成等方面均存在较大差异，这种差异性导致了各主体间相互认识的不足。另一方面，政府在推动产学研合作的过程中，尤其要重视对本地创新资源的调度与配置。作为企业，在面对新型技术需求时，可以主动向政府寻求帮助；政府则应及时了解本地各个主体的技术供给和需求，充分发挥其引导与资助职能，加快建设创新成果转化平台和完善知识产权管理机制，在更大的创新空间和区域内形成常态化合作。

第四，根据“有效政府”假说，在信息总量优势的支持下，政府可依据各种市场信息以及经济信号做出最优决策，协调各方利益促进创新合作，弥补创新资源配置中的市场失灵问题。但是，政府部门相关决策的时滞性以及市场信息的复杂性等问题，导致政府很多时候难以充分发挥其信息优势，把握科技发展前沿并做出最优决策。因此，有关部门在制定决策的过程中，还应考虑支持力度的合理范围，政府应对市场加以引导而不是控制，逐步形成以市场需求为导向，通过政策引导实现企业、高校和科研机构共同组建产学研合作机制，激励科技成果转化为生产力，培养坚实的研发能力，促进企业创新效率提升。