高等工程教育與高新技術產業動態競爭力的穩定性分析

張建功，陳李熙

（1.華南理工大學輕工科學與工程學院；2.華南理工大學公共管理學院，廣東廣州 510641）

1 研究背景

隨著我國新一輪科技革命和產業改革的深入推進，以新技術、新產業、新業態、新模式為特征的新經濟不斷涌現，給產業的動能轉換、方式轉變、結構調整帶來了諸多新的挑戰。2018 年5 月，習近平總書記在中國科學院第十九次院士大會上指出：“要以智能制造為主攻方向推動產業技術變革和優化升級，推動制造業產業模式和企業形態根本性轉變，以‘鼎新’帶動‘革故’，以增量帶動存量，促進我國產業邁向全球價值鏈中高端”［1］。創新是產業發展的第一動力，只有提供高質量的科技創新供給，才能有力支撐我國產業的轉型升級。2017年，我國高新技術產業戶均申請專利達7.43 件，是規模以上工業產業戶均申請專利的10 倍，技術收入達3.42 萬億元，占全國總技術收入的比重高達10.76%［2］42-50。高新技術產業作為我國制造業最具創新活力的群體，憑借其出色的創新能力已成為了推動產業發展的生力軍。因此，要推動我國產業技術變革和優化升級，實現我國產業邁向全球價值鏈中高端，亟需培育一批核心技術能力突出、集成創新能力強的領軍型高新技術產業。

經濟全球化給產業環境帶來了前所未有的變化，高新技術產業只有擁有與市場變化保持一致的動態競爭力，才能在風云莫測的市場競爭中立于不敗之地。動態競爭力最初被定義為廠商整合、建立和重新配置內外部資源以適應快速環境變化的能力［3］。后來有學者對其外延進行了拓展，將動態競爭力視作企業獲取、整合、更新和重構資源的一種過程［4］。在此基礎上，有學者從外部環境的視角，認為面對動蕩的、復雜的、不確定的環境，動態競爭力可以幫助企業識別機會以及規避風險［5-6］。還有學者從組織內部的視角指出，動態競爭力有助于產業提升自主創新能力、產業規模、勞動生產率等，它可以從多方面顯著正向影響產業發展［7-8］。

高等工程教育是應對第四次工業革命大趨勢的必然選擇，只有依靠工程科技才能改變世界，高等工程教育領跑產業創新［9］；與之相對應，產業創新的需求也會重構高等工程教育，以實現兩者的創新融合［10］。高新技術產業具有產品生命周期較短、客戶內行挑剔而且對專業化產品需求較大的特點。而作為提供高質量的人力資源與前沿知識資源的源泉，高等工程教育所特有的科研創新性、知識先進性、人才專業性可以為高新技術產業注入新的動能，以保持高新技術產業技術的前沿性以及產業知識體系的實時性，從而加快產業創新升級［11］，使得高新技術產業具有充足的動態競爭力以面對國內外激烈多變的市場競爭環境。由此可見，高等工程教育與高新技術產業息息相關［12-13］。

綜上所述，高等工程教育與高新技術產業關系緊密，但是目前國內外的研究多集中在高等工程教育與高新技術產業之間的聯系，鮮有研究高等工程教育與高新技術產業動態競爭力之間的關系。為此，本研究基于動態能力理論，運用自回歸滯后修正模型（ARDL-ECM），分析2000—2017 年期間我國高等工程教育與高新技術產業動態競爭力之間的關系，以期為我國高等工程教育不斷滿足高新技術產業動態競爭力的現實需求提供參考借鑒。

2 高等工程教育與高新技術產業動態競爭力的關系分析

資源基礎觀認為，如果一個企業擁有寶貴的、稀缺的、不可模仿的、不可替代的資源，那么它就有可能獲得可持續的競爭優勢。獲取、培養可以帶來競爭優勢的特殊資源，是企業發展的正確方向［14］。Teece 等［15］提出的動態競爭力進一步補充了資源基礎觀對于動態環境下企業如何保持競爭優勢的解釋。Wooten 等［16］指出，動態競爭力受到人力資源影響很大。動態競爭力在很大程度上由資源所決定，資源的優化配置以及資源的重構是動態競爭力構念的絕對重心［17-18］。因此，本研究也擬從資源角度對高等工程教育與高新技術產業動態競爭力之間的關系進行分析。

高等工程教育作為資源的輸出端，主要為高新技術產業提供各層次和各類別畢業生、專業知識以及產學研合作項目等決定企業競爭力的異質可持續性資源［14］。按照教育資源的分類，本研究擬將高等工程教育輸出劃分為人力資源和知識資源兩個維度。其中：人力資源包括高等工程教育理工科本科、碩士、博士畢業生人數等；知識資源包括高校科技論文數、科技課題數、科技專著數、知識產權授權數等。

高新技術產業作為資源的輸入端，如何整合、建立和再配置資源將直接影響產業動態競爭力。在描述動態競爭力的內涵方面，學者往往將動態競爭力劃分為多個維度進行分析，如表1 所示。

表1 企業動態競爭力的維度劃分

基于以上國內外學者的相關成果，針對研究主題，本研究擬將動態競爭力劃分為整合能力、關系能力、創新能力3 個維度（以下簡稱“3 種能力”）。其中：整合能力是指在短時間內重整產業內高素質的、稀缺性的資源，以盡快創造產業競爭優勢的能力，包括：高新技術產業新產品銷售收入、新產品項目數、主營業收入等；關系能力是指通過互利互惠維持社會交換關系，以實現產業目標的能力，包括：研發人員數、科研經費支出、校企合作項目數等；創新能力是指產業不斷改進和創新產品和技術，從而保持產業前沿優勢的能力，包括：有效專利數量、企業科技機構數、科技機構人員數等。高等工程教育與高新技術產業動態競爭力之間的關系如圖1所示。

圖1 高等工程教育與高新技術產業動態競爭力關系

基于動態能力理論，高等工程教育為高新技術產業輸出人力資源和知識資源，高新技術產業在識別獲取高等工程教育提供的人力資源和知識資源后，利用3 種能力進行以下組織行為：（1）通過對所獲取資源進行重新整合，形成具有一定規模且恰當的資源新整體，以滿足環境變化以及顧客需求，并且快速生產新產品、獲得營業收入；（2）通過為高等工程教育畢業生提供就業崗位、與高校進行項目合作、為高校提供科研經費等，來維持高等教育與產業之間的社會交換關系，保持資源與信息獲取渠道的通暢；（3）通過感知市場動態、顧客需求和技術變化，及時優化企業資源配置、促進企業知識吸收和轉化，進行新型專利的開發等，實現技術創新，維持企業競爭前沿優勢。高等工程教育輸出的資源是高新技術產業維持動態競爭力的關鍵動因和決定要素，反之，高新技術產業動態競爭力的提升也促進了高等工程教育的發展，兩者相互關聯、相互促進、協同發展。

3 高等工程教育與高新技術產業競爭力的關系模型

3.1 研究模型

自回歸分布滯后模型（ARDL）是由Charezma等［21］提出的一種新型的協整檢驗方法，具有邊界檢驗對樣本長度要求較低、估計有較好無偏性和有效性以及易于導入誤差修正模型等優點。針對高新技術產業動態競爭力具有滯后性低和持續發展能力等顯著特點，采用ARDL 模型對其進行穩定性、滯后性分析，可以很好地反映高等工程教育對高新技術產業動態競爭力的影響。ARDL模型操作步驟如下：

第一步，為保證變量平穩性，需破除變量間的偽回歸，對變量指標進行ADF 單位根檢驗。變量名及其含義如表2 所示。

表2 變量及其含義

通過ADF 檢驗判斷指標變量是否平穩，然后對變量進行Engle-Granger 協整檢驗，最后利用自回歸分布滯后模型（ARDL）模型自動確定誤差修正模型（ECM）的最優滯后階數。

第二步，探究變量間的關系，建立相對應的誤差修正模型（ECM）。若通過Engle-Granger 協整檢驗表明存在協整關系，則建立對應ARDL（a,b）的誤差修正模型（ARDL-ECM）。本研究依據赤池信息量準則（AIC），模型實現過程均由EViews10.0軟件操作完成，EViews10.0 可自動進行誤差修正并計算出ARDL（a,b）方程中a、b值與相對應動態方程的系數。ARDL 模型如下：

3.2 數據來源

高等工程教育理工本科、碩士、博士畢業生數和高新技術產業就業人數數據來源于《中國教育統計年鑒》（2000—2017 年）；高校科技論文數、科技課題數、科技專著數、知識產權授權數、企業委托科技項目數來源于《中國教育統計年鑒》（2000—2017 年）；高新技術產業新產品銷售收入、新產品項目數、研發人員數、有效專利數量、校企合作項目數、企業科技機構數、科技機構人員數、科研經費支出、主營業收入等數據來源于2001—2018 年的《中國高技術產業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》。

4 實證結果與分析

4.1 ADF 單位根檢驗

對變量進行取對數處理以獲取平滑的指標數據，經 過ADF 檢 驗，均未通過檢驗，即不為一階單整I（1），故剔除。通過ADF 檢驗的變量結果如表3 所示，可知檢測變量均為一階單整I（1），故可進行下一步的Engle-Granger 協整檢驗。

表3 變量ADF 檢驗結果

4.2 Engle-Granger 協整檢驗

為了驗證以上變量是否存在協整關系，需對變量分別進行Engle-Granger 協整檢驗，結果如下：

（1）人力資源與3 種能力協整檢驗。檢驗結果如表4 所示：1）參照變量的P值＜0.05，再對相關變量進行判斷，存在的P值＜0.05，故存在協整關系，可進一步建立ARDL-ECM 模型確定變量間的系數，從而估計變量間關系。2）參照變量的P值＞0.05，故與相關變量無協整關系，而相關變量的P值＜0.05，故作為被解釋變量時存在協整關系，表明高等工程教育工科本科畢業生、碩士畢業生之間存在較穩定關系，也從側面反映出近年來隨著我國本科生的擴招，導致對應的碩士畢業生人數也相應增加；作為解釋變量不存在協整關系，作為解釋變量不存在協整關系，表明高新技術產業研發人員數、有效專利數與高等工程教育工科本科、碩士、博士不存在協整關系。究其原因，首先是隨著新經濟的快速發展，新技術、新業態和新模式的調整和迭代周期不斷縮短，傳統的高等工程教育培養的本科、碩士人才由于所學知識體系相對滯后，相應能力的培養相對欠缺，不能滿足高新技術產業發展對創新能力的需求；其次是高等工程教育工科博士畢業生到企業就業的意愿較低，進入企業就業比例僅為19.39%，且在企業就職的博士中從事研發工作的比例也僅為34%，工作崗位與所學專業脫節現象嚴重［22-23］。

表4 人力資源變量與3 種能力檢驗結果

（2）知識資源與3 種能力協整檢驗。同理，得到檢驗結果如表5 所示：1）與存在長期協整關系，可進一步建立ARDL-ECM 模型確定變量間的系數，從而估計變量間關系。2）之間不存在協整關系，表明高新技術產業新產品銷售收入與高等工程教育輸出的科研課題數、專著數、專利授權數沒有協整關系。從知識成果轉化的角度來看，主要原因是由于高校科學研究未能與企業的現實需求緊密結合，導致高校的知識成果與高新技術產業關聯度不高；更深層次原因是高校相關評價制度導向導致科研人員推動成果轉化的動力不足，高校科研績效考核以及職稱評聘等一系列制度使得科研人員不得不追逐見效快的考核指標，難以把主要精力放在見效慢的科研成果轉化上。

表5 知識資源變量與3 種能力檢驗結果

4.3 建立ARDL-ECM 并估計穩定關系模型

（1）分析高新技術產業整合能力與高等工程教育輸出人力資源關系，得到以下方程：

圖2 整合能力變量與人力資源變量ARDL-ECM 估計結果

（2）分析高新技術產業關系能力與高等工程教育知識資源關系，得以下方程：

圖3 關系能力變量與知識資源變量ARDL-ECM 估計結果

（3）分析高新技術產業創新能力與高等工程教育輸出知識資源關系，得到以下方程：

圖4 創新能力變量與知識資源變量ARDL-ECM 估計結果

5 結論與建議

本研究基于ARDL-ECM 模型分析我國高等工程教育與高新技術產業動態競爭力各維度變量之間關系的實證分析結果，得出如下結論并提出相應建議：

（1）高等工程教育人力資源輸出工科碩士畢業生對高新技術產業整合能力的影響顯著，而工科本科、博士畢業生的影響不明顯。2016 年，科技部、財政部和國家稅務總局聯合頒布了新的《高新技術企業認定管理辦法》，修改了高新技術企業認定的標準，降低了中小規模企業進入高新技術企業行列的門檻。2017 年，全國新認定的高新技術企業數量達61 790 家，比2013 年增加了3 倍［2］1-10。隨著高新技術產業數量的迅速擴大，其對工科碩士畢業生的需求也在急劇增加。2013—2017 年期間，我國高新技術產業從業人員中，碩士研究生總規模由69.33萬人增長到115.43 萬人，并保持年均大約10 萬人的增長幅度［2］42-50。面對高新技術產業對工科碩士畢業生的迫切需求，以及高等工程教育中工科碩士畢業生對高新技術產業整合的影響顯著，建議：第一，擴大高校工科碩士研究生的招生規模。根據2017 年教育部發布的《學位與研究生教育發展“十三五”規劃》，到2020 年，我國在讀工科碩士總規模需要達到114 萬人左右，而按目前25 萬人的招生數量離目標還有一定的空間，可適當擴大工科碩士研究生招生規模。第二，調整工科碩士研究生教育的學科結構。根據教育部、人力資源和社會保障部、工業和信息化部聯合發布的《制造業人才發展規劃指南》預測，未來信息傳輸、軟件和信息技術服務、航天航空等高新技術產業的人才需求巨大，高校應提高相關專業工科碩士的招生比例。

（2）高等工程教育知識資源輸出科研課題數對高新技術產業關系能力的科研人員數、創新能力的有效專利數有著較強且正向的影響。新經濟下，知識資源成為驅動高新技術產業發展的核心要素，產學研結合作為高校向高新技術產業輸出知識資源的主要形式，不僅起著維持高校與企業關系的紐帶作用，更是實現二者之間知識協同創新的重要保障，高等工程教育需有的放矢，加強產學合作，深化產學協同創新。2009—2017 年期間，我國產學合作項目數從25 452 項增長到43 155 項，年均增幅高達69.6%［24-25］；截至2017 年，約有21.4%規模以上高新技術企業與高校開展了產學研合作［26］，產學研合作取得階段性成果，但仍存在合作的廣度不夠、深度不足的現實問題。建議：第一，政府制定有助于產學協同創新的連接性政策。通過提供必要的硬件支持和公共創新平臺服務，引導企業采取產學合作方式加強與高校的知識交流，同時鼓勵培養一批專業化中介機構同步支持等，保障產學協同創新的良好實現。第二，探索多種形式的產學合作模式。不同的高新技術企業應根據其行業特征尋求適合自身的產學合作模式，網絡外部性較弱的行業如生物、醫藥技術、地球、空間、海洋工程與核應用技術等，企業可通過產學研基地、大學科技園等產學合作平臺與高校進行深度合作；網絡外部性較強的行業如電子信息技術、新材料、光機電一體化等，可以與高校建立專利聯盟，通過雙方專利共享保持知識系統的同步，促進產學協同創新的實現。

（3）高等工程教育知識資源輸出知識產權對高新技術產業關系能力有穩定影響，但影響力較弱。高校作為科研創新的重要發源地，已成為科學技術的“倉庫”。截至2017 年11 月，全國高校及科研機構累計持有有效專利624 001 件，占國內有效專利總數的10%，高校有效專利存量十分豐富，然而與之不相稱的是，我國高校實現產業化的科技成果卻不足5%［27］。我國高等工程教育目前普遍存在與高新技術產業需求脫節、科研成果實踐性較弱且轉化率低等問題，這極大制約了高等工程教育服務高新技術產業的能力發揮。建議：第一，建立相應免責制度。按照《財政部關于修改＜事業單位國有資產管理暫行辦法＞的決定》，雖然將科技成果轉化和作價入股的評估權力下放給高校，但是科技成果不僅價值評估較難，而且還有增值保值的法律要求，這些都嚴重阻礙了科技成果的轉化。應建立明確的免責制度，切實保護成果轉化相關人員的合法權益。第二，改革高校人事考核政策。目前高校實行的重論文、輕實踐，重獎勵、輕轉化的考核政策，極大削弱了教師開展成果轉化的動力。應不斷完善高校人事考核制度的“指揮棒”，逐步提升科技成果轉化在職稱評聘、工作考核、導師選聘以及學生創新創業等方面的比重，鼓勵教師積極主動參與科技成果轉化工作。