產學研協同創新效率測度及影響因素實證分析
——來自泛珠三角的區域層面數據

賀 靈， 蔣晨帆， 易秋平

(湖南科技大學 商學院， 湖南 湘潭 411201)

技術創新是一國獲得競爭主動權的重要戰略選擇，而協同創新是提升技術創新能力的重要途徑。隨著中國創新驅動發展戰略的提出，產學研協同創新的重要意義在學術界和產業界已形成共識。特別自2012年以來，教育部致力于推動“協同創新2011計劃”，鼓勵發展各類型的協同創新中心[1]。對于協同創新的各類相關主體而言都致力于創新成效的改善或績效的提升。而要實現此目的，首先就必須對本地區產學研協同創新的水平有清晰的認知，并對影響協同創新效率的因素展開深入分析。故采取科學有效的方法對產學研協同創新效率進行測度是首要的。國內外學者在對創新績效進行測度時主要采用參數估計方法和非參數方法，非參數方法中以數據包絡分析法(DEA)最為典型[2-3]。但學者們沒有更深入地實證分析影響效率的相關因素?？v觀已有研究，采用DEA方法對創新效率測度時大多都只從靜態的角度考察效率而沒有探析跨年度效率的變化指數，且大多研究僅得出最終的效率測度結果而沒深入分析影響效率的關鍵因素及其作用強度。

泛珠三角地區是中國重要的經濟發展地帶。泛珠三角內部各省區將推動本地區產學研協同創新作為促進地區產業升級及經濟可持續發展的有力著手點，同時也致力于整個泛珠區域層面的協同創新工作。然而，各省區的經濟和社會發展水平是不均衡的，推動產學研協同創新的力度和成效也存在較明顯的地區差異性。鑒于此，對泛珠三角地區各省產學研協同創新的效率狀況展開合理測度并從靜態和動態的角度對效率進行分析，進一步地采用實證的方法探析影響產學研協同創新的重要因素及其作用的路徑或強度，這對產學研協同創新相關主體優化配置創新資源、改善創新決策有著積極意義。

1 效率測度方法與指標構建

1.1 超效率DEA測度法

產學研創新系統是一個社會經濟系統，其存在著多種資源的投入與多種成果產出，采用數據包絡分析法對這類系統的運營效率進行測度是比較合適的[4]。特別地，為了更明確地對所有決策單元的綜合效率進行比較，采取一種對傳統DEA方法改進后的超效率DEA方法來測度。超效率數據包絡分析法的基本數學式為

(1)

1.2 Malmquist指數法

由于超效率DEA方法只能就某一獨立時點的效率狀況作出靜態的評價，為了實現對產學研協同創新效率進行跨年度動態分析，需要采用具備動態分析功能的Malmquist生產率指數法。Malmquist指數的構建分為兩個階段：首先要確立兩個不同時期(t和t+1時期)各自的指數形式；其次，對兩個指數求取幾何平均值則獲得最終的Malmquist指數，即

(2)

式中：(xt,yt)表示t時期的投入和產出量；(xt+1,yt+1)表示t+1時期的投入與產出量；Dt表示距離函數，它是以t時期的技術為參照而確立的；Dt+1也屬于距離函數，它是以t+1時期的技術為參照而確立的。Malmquist指數的取值分為3種類型：小于1、等于1或大于1。若指數小于1則意味著創新效率在跨時間段內(從t到t+1時期)呈現出衰退趨勢；當指數等于1時則意味著協同創新效率基本保持穩定；當指數大于1時則意味著協同創新效率呈現改善趨勢。

Malmquist指數還可以由技術效率變化指數(EC)和技術進步指數(TC)兩者相乘得到，最終還可以表達為由純技術效率變化(PEC)和規模效率變化(SEC)兩者乘積得到的技術效率變化指數再乘以技術進步。

1.3 指標構建與數據收集

按照創新運營的基本邏輯，將指標體系劃分為投入與產出兩個大類，創新的投入大致分為人力、物力和財力3種，而產出的劃分需要結合創新主體在協同創新中的目標來確定[5]。從企業角度考察，新產品的銷售收入是其關注的重點。從高校和科研院所角度考察，則科研論文和專利等成果是其在合作中所關注的重點[6-7]。綜合各學者的研究，再結合本研究的特點設置指標體系，見表1。

表1 產學研協同創新效率評價指標

在空間范圍上針對泛珠三角地區的九省份進行考察，指標所需數據來源于2008—2017年的《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國區域創新能力報告》、相關省區科技統計年鑒、國家知識產權局專利檢索數據庫平臺、中國科技統計網站、相關省區科技統計網站。

2 效率測度結果的靜態與動態分析

2.1 協同創新效率靜態分析

采用DPS9.5測度考察期間(2007—2016年)泛珠三角地區9個省在產學研協同創新方面的超效率值(表2)，基于該測度結果展開創新效率的靜態分析。

從時間角度考察，考察期內總體上各個省份的創新效率狀況呈現改善的趨勢，尤其是自2012年以來各省的效率值改善得比較明顯，2013—2016年各年的效率均值都大于1。教育部、財政部于2012年聯合推動“協同創新2011計劃”，這有力地促進了地方產學研合作向縱深發展；特別是黨的十八大之后，國家大力推行創新驅動發展戰略和貫徹落實新發展理念，這為協同創新效率的改善創造了更加有利的條件。然而，從表2可以看出，2007—2011年每年的效率均值都小于0.9，這說明總體而言，在這些年份泛珠地區的產學研協同創新缺乏效率。其原因很多，其中最典型的就是產學研合作所投入的創新資源不夠充分；還有就是雖然投入了一定量的設備、儀器、科研人員和資金，但未很好地盤活這些資源而導致其利用率低。

表2 2007—2016年泛珠三角地區產學研協同創新效率值

從空間角度考察，創新效率表現最佳的是廣東省，該省在整個考察期間的效率均值為1.093，并在多數年份的效率值大于1。這與該省在推動產學研合作方面所做的努力是相關的。早在2006年廣東省聯合教育部和科技部就率先實施了“省部產學研合作計劃”。而貴州、海南兩省的創新效率處于九省中的下游，其效率均值分別為0.827、0.868。貴州省地處中國西部欠發達地區，高校及科研院所的數量及質量有待提升，且在企業規?；l展、產業升級優化方面存在較大改進空間。海南省屬于旅游大省，在工業生產方面缺乏優勢，其產學研協同創新表現并不理想。通過研究表明，產學研協同創新在泛珠九省范圍內存在明顯的地區差異性和時序波動性，創新效率改善空間普遍較大。

2.2 協同創新效率動態分析

借助Malmquist生產率指數分析法可以進一步探析協同創新效率在跨年度間的變化指數，為了實現這一目標，利用DEAP軟件來測算，測算結果見表3和表4。從表3可看出，貴州省在整個考察期內協同創新的Malmquist生產率指數僅為0.949，說明該省的產學研協同創新效率年均出現5.1%的負增長。需要指出的是，泛珠九省Malmquist生產率指數的均值達到了1.031，這說明九省區的協同創新效率實現了年均3.1%的增長率，這種增長速度還是比較慢的。從數據也可看出，廣東省的Malmquist生產率指數最大，達到了1.091，這說明從動態的角度考察廣東省的協同創新效率年均增長速度是比較令人滿意的。廣東在推動產學研合作過程中一直走在全國的前列，尤其是2012年以來以“協同創新2011計劃”實施為契機，為該省相關產業升級與競爭優勢的獲得做出了積極貢獻。

表3 各省份年均Malmquist指數及分解

表4 跨年份產學研協同創新綜合效率平均變化及分解

從表3中可以更深入地考察Malmquist生產率指數的有機構成。總體上看，九省的產學研協同創新效率處于改善之中，這可以從Malmquist生產率指數的均值(1.031)得到體現。深入的分析表明，對Malmquist生產率指數貢獻最大的是技術進步，TC的均值為1.039，而技術效率變化的均值僅為0.992。這意味著產學研合作創新綜合效率的改善主要得益于技術進步，技術效率的改善存在較大的改進空間。

從表4可以看出，總體上產學研協同創新綜合效率在逐步提升中。然而，在2009—2010年及2010—2011年出現逆轉，這兩組跨年度的Malmquist生產率指數分別為0.964和0.954，說明協同創新效率變化呈現出倒退現象。這是因為2008年爆發的金融危機波及全球多個國家和地區，市場需求相對低迷。這場危機的爆發期在2008年，但其影響卻持續了2～3年。這種局面無疑會對泛珠九省乃至全國工業生產及創新產生一定的負面影響。另外，在2014—2015年及2015—2016年兩組時段內，Malmquist生產率指數大于1，說明產學研協同創新得到改善，創新效率呈現出比較明顯的增長狀態。這與國家大力推動自主創新戰略實施尤其是教育部針對性地推行企業-高校-科研院所間的產學研“協同創新2011計劃”有關，更是得益于黨的十八之后以市場為導向、以企業為主體、政府引導的產學研協同技術創新體系的構建與完善。

3 效率影響因素實證分析

3.1 理論假設的提出

按照三螺旋理論，企業-高校(科研院所)-政府三者有機構成了區域創新系統中最為關鍵的創新主體。該理論為本文理論假設的提出提供了邏輯框架，故本文從主體及其關系兩個角度來探討關鍵性影響因素。主體角度從企業、高校、科研院所、政府及金融機構來考察，而關系角度主要探討主體間的合作關系。

3.1.1 高校及科研院所轉移知識的能力

高校及科研院所是產學研合作中知識創新的關鍵主體，它們擁有科研資源和人才優勢。理論上，高校及科研院所只有創造出質量可靠的科研成果，技術知識向企業的轉移才會成為可能。另外，需具備向企業轉移的順暢通道才能將新技術知識導入生產系統進而轉化為現實的經濟效益。Caldera和Debande對西班牙大學在技術轉移中的效率研究發現來自高校的新技術知識的創造、轉移的效率越高，越有利于加快生產應用領域的技術開發及新產品創造進程，提升產學研協同創新的效率[9]。而技術市場的交易標的主要是來自高校和科研院所的科研成果，因此技術市場的交易金額可以近似體現高校及科研院所參與合作及向產業領域轉移知識的能力，并提出如下假設。

H1：高校及科研院所轉移知識的能力與產學研協同創新效率正相關。

3.1.2 企業吸收及應用知識的能力

企業在協同創新過程中對高校及科研院所新技術知識的消化吸收及綜合利用能力是企業參與合作能力的重要體現。Mirjam和Deniz以科技企業為例研究了知識吸收和企業績效間的關系，認為企業的R&D經費支出強度可以體現其技術能力的強弱[10]。故以企業R&D經費支出占產品銷售收入比重來體現企業參與合作時吸收與應用新知識的能力，并提出以下假設。

H2：企業吸收及應用知識的能力與產學研協同創新效率正相關。

3.1.3 政府及金融機構的支持程度

政府是產學研協同創新中關鍵的間接主體。政府的引導及所提供的公共服務能降低產學研合作的交易成本。楊柏和陳銀忠指出政府對產學研協同創新的支持方式是多方面的，然而最直接的方式是R&D經費資助[11]。故以地區研發資金中政府資金所占比重加上地區研發資金中金融機構資金所占比重來近似體現政府及金融機構對產學研合作創新的支持力度，并提出如下假設。

H3：政府及金融機構的支持程度與產學研協同創新效率正相關。

3.1.4 企業-高校-科研院所間的合作關系

產學研合作關系指的是企業與高校(或科研院所)合作中所表現出來的相互間信任程度、主體間關系的緊密程度。合作關系體現在兩個層次中，一是主體組織間的正式關系，二是私人間的非正式關系。Schmitt在研究高校與企業的合作時對彼此的沖突和協同給予了重點關注[12]。吳俊等研究發現產學研合作間的交互效應對新興產業中的微觀企業創新效率存在明顯的正向影響[13]。莊濤等認為可以用高校-企業-政府聯合申請的專利數來體現產學研合作的關系[14]。借鑒已有研究，以產學研三方或其中兩方聯合申請的專利數占專利總數比重來體現產學研間的合作關系緊密或融洽程度，并提出以下假設。

H4：企業-高校-研院所間的合作關系與產學研協同創新效率正相關。

3.1.5 地區經濟的發展程度

區域經濟發展的水平可以用地區的GDP總量或地區人均GDP量來體現。有些國內外學者認為，地區GDP總量或人均量的增加可以從消費和投資兩個角度影響產學研合作。從消費的角度考察，產學研合作創新所開發的新產品最終要接受市場的檢驗和消費者的認可才能實現其商業價值。從投資的角度考察，地區經濟的發展可以為區域范圍內創新工作的開展提供物質基礎，產學研合作需要各類資源的投入，而這些資源的投入需要有相應的經濟實力為保障。本文以地區人均GDP來體現地區的經濟發展程度，并提出以下假設。

H5：地區經濟的發展程度與產學研協同創新效率正相關。

3.2 模型的構建與變量選擇

產學研協同創新效率都是大于0的，也就是說取值被割斷而沒有小于0的取值。由于存在創新效率取值被割斷的情況，故不適合采用普通最小二乘法(OLS)模型來估計。而Tobit模型則適合被解釋變量取值被割斷的情形，可以最大限度地降低估計偏差，采用這一模型并結合最大似然估計方法可以達到預期的研究目的[15]。為此，采用Tobit模型進行驗證。

以產學研協同創新效率為被解釋變量，以表5中可能影響創新效率的相關因素作為解釋變量構建計量分析模型，并基于獲得的面板數據對模型進行擬合估計，模型估計時采用極大似然估計法，具體模型為

yit=α0+α1Univerit+α2Enterpit+α3Governit+α4Cooperit+α5Economit+εit

(3)

表5 Tobit模型中的自變量說明

3.3 模型擬合及結果分析

運用Eviews軟件擬合所構建的Tobit模型，模型的擬合結果見表6。從表6中可以看出，高校及科研院所參與合作及轉移知識的能力、企業吸收及應用知識的能力、政府及金融機構的資金或政策支持力度、產學研合作關系對產學研協同創新效率具有明顯積極作用，在1%或5%的水平上顯著，且作用方向與預期一致，驗證了H1、H2、H3、H4。以上4個解釋變量的影響系數分別為0.261、0.307、0.396、0.257，這表示高校及科研院所參與合作及轉移知識的能力、企業吸收及應用知識的能力、政府及金融機構的資金或政策的支持力度、產學研合作關系每改善1%，平均而言會促使產學研協同創新效率提升0.261%、0.307%、0.396%、0.257%。在這4個影響系數中，政府及金融機構聯合的作用力相對最大(其值為0.396)。企業-高校-科研院所合作關系的影響系數相對最小，其值僅為0.257，從理論分析，產學研合作關系對協同創新效率的影響應該是比較突出的，該實證結果也從另一側面說明產學研間的協調配合程度(或協同度)在促進創新效率的提升方面沒有發揮其應有的作用。另外，經濟發展程度對協同創新效率的影響在10%水平上不顯著，這與預期的作用方向不一致，不支持H5。

表6 協同創新效率影響因素檢驗

4 結論與對策建議

應用超效率DEA法測度了泛珠九省在2007—2016年的產學研協同創新效率，并采用Malmquist指數法考察了效率的動態變動情況。在此基礎上，采用Tobit模型對協同創新效率的可能影響因素展開了實證研究。通過系統的理論和實證研究得到了一系列研究結論和啟示。

4.1 結論

1)產學研協同創新效率的區域差異性較大，但這與區域經濟發展程度相關性不高。通過對產學研協同創新的綜合效率測度表明，九省的協同創新效率存在差異性，而產生這一區域差異性的主要原因并不是區域經濟發展程度的差異引起的，因為協同創新效率的影響因素分析表明區域經濟發展程度對協同創新效率的影響在10%的水平上并不顯著。

2)產學研協同創新效率的提升主要來源于技術進步，技術效率的貢獻發揮不足。通過利用Malmquist生產率指數法對泛珠九省的超效率值動態考察表明， “技術進步”在促進協同創新效率提升方面的貢獻超過了“技術效率”。這說明從產學研協同創新的管理和制度改善方面提升創新效率的空間還很大。

3)產學研協同創新仍然是政府主導，企業的主導地位不突出。通過采用Tobit模型對可能影響泛珠九省產學研協同創新效率的因素進行實證研究發現，政府與金融機構支持的影響系數相對最大，而企業吸收及應用知識的能力的影響系數低于政府與金融機構支持的影響。這說明目前泛珠九省的產學研協同創新仍然是以政府為主導的，企業的主體作用沒有充分發揮出來，這與要發展以企業為主導的產學研協同創新的初衷是相悖的。

4)產學研協同創新的合作關系不強，資源整合和協同能力有待加強。通過采用Tobit模型對可能影響泛珠九省產學研協同創新效率的因素進行實證研究發現，產學研合作關系雖然在5%的水平上顯著，但相對于其他因素而言，其作用力度最小。這說明產學研間的協同程度不理想，沒有發揮應有的作用。在以后的產學研合作中要更多地注重對企業、高校和科研院所三方資源的全面整合。

4.2 對策建議

1)優化創新資源的區域配置，實現區域協調發展。既然地區經濟發展程度對產學研協同創新的影響并不顯著，那么中央和地方政府在促進區域產學研協同創新過程中對創新資源的區域配置及對各地區的支持程度就不應重點關注區域經濟的發展程度，而應重點考察區域內高校及科研院所參與合作及轉移知識的能力、企業吸收及應用知識的能力，以及產學研合作關系等因素。

2)創新組織管理和制度，提升技術效率的貢獻。在今后的產學研合作中要更加重視創新組織管理和制度，如注重對產學研合作伙伴的評估和選擇，協同創新模式的選擇；加強產學研協同創新項目的監管，完善和創新產學研協同創新的合作機制、信任機制、利益分配機制和激勵機制。同時，還要設計合理的風險機制。

3)轉變政府的角色定位，發揮企業的主體作用。在合作初期，政府的主導確實在一定程度上有利于合作成果產出水平與合作效率的提高。但從長遠意義上說政府應該轉變角色定位，應更多地關注企業-高校-科研院所間合作創新平臺的搭建、協同創新環境的優化、相關政策制度的完善和創新。

4)整合創新資源，增強協同效應。對于高校和科研機構而言，首先應該完善科研考核機制和獎勵機制。同時，高校及科研院所應設立專門的知識轉移辦公室，加大科研成果的推廣，增強知識轉移能力。對于企業而言，要加強自身的技術投入力度，提升企業吸收及應用知識的能力。同時，企業更重要的是設計合理的利益分配機制。另外，企業、高校、科研院所在合作中要持續提高多創新主體間的協同性。