产学研协作背景下高校上市公司自主创新能力考察

蔺汉杰，宋 琪

（西北师范大学 商学院，兰州 730070）

0 引言

近十多年来，高校上市公司（LCCU）渐渐成为学术界研究的热点。自1993年复旦大学控股的复旦复华挂牌上市以来，国内各大高校竞相掀起高校背景公司上市的潮流，或直接使用校办企业、其他经营资产直接发行上市，或使用资本市场上惯用的借壳上市的方法进行间接上市。经过这些年的发展，先后在我国涌现了以北大、清华系等为代表高校与上市公司相结合的“中国大学新现象”。LCCU的技术创新依托于母体高校的科技实力，理应具备天然的技术优势和较强的自主创新能力，但是，现实中我国高校上市公司并没有表现出明显的技术优势和很强的自主创新能力，亟待探究与求解。令人遗憾的是，学术界目前对高校上市公司的研究主要集中于高校上市公司绩效和合作效率的研究，极少探讨导致高校上市公司缺乏技术优势和自主创新能力不足的原因。虽然已有学者指出高校上市公司的自主创新能力受到母校技术实力的显著影响（江剑等，2010），但是这些研究却忽视了包括公司治理在内的其他重要变量的作用。事实上，LCCU的自主创新能力还受到许多其他因素的影响，仅从背景高校的科技实力来研究LCCU的自主创新能力是片面的。为弥补这一缺陷，本文研究的问题是：在产学研协作的背景下，高校上市企业的自主创新能力受到哪些因素影响？高校的科技实力是如何影响高校上市公司的自主创新能力的？公司治理、公司规模、经营业绩等其他因素是如何影响高校上市公司的自主创新能力？

本文拟对截至2014年底在深沪两地上市的高校上市公司（不包括通过资产置换、参股等方式进入资本市场，在香港创业板市场上市以及没有取得控股权的高校上市公司）的概况进行阐述，基于中国高校上市公司2009～2014年的面板数据，利用实证分析的方法对产学研协作背景下我国高校上市公司自主创新能力展开研究，试图拓展和加深对中国高校上市公司发展的内在规律的学术理解，这对破解时下中国高校上市公司自主创新能力薄弱的挑战将有所帮助。

1 研究设计

1.1 研究假设

综合国内外研究文献，本文认为，高校上市公司的研发创新能力会受到多类因素的综合影响，最为显著的则是以下三种：第一，上市公司所背靠大学的科研实力对于其自主研发创新的能力是会具有正向关系的；第二，高校上市公司自身的治理模式也影响其技术创新研发的能力，具体的治理指标有董事会的规模、公司股权的集中程度和大股东控股比例等因素；第三，公司的资产规模、各期的经营业绩也会影响高校上市公司的研发进程，从而对研发表现产生不同的影响。

为使以上三个观点能够得到实证数据支持，本文还将其继续细化成以下研究假设：

H1：高校上市公司的研发能力与其背靠的高校的科研实力正相关。

根据教育部对于大学的定义，即大学承担的主要任务是教学、科研和产业化。Spencer（2001）就认为大学的科研活动对企业的研发具有重要的促进作用。LCCU作为我国产学研合作的一个特殊平台：即，公司不仅仅是高校科研成果的主要受益者，作为独立的经营和创新主体，它的价值还在于是否能有效利用高校的科研资源促进其自主创新能力，增加其自主创新的成果，同时还能够进一步利用产业优势反哺高校的科研创新活动。因此，本文就假设通过研发合作和各种形式的技术交流，大学的创新活动是能够促进相关上市公司的自主创新能力，即LCCU的自主创新成果与相关大学的技术实力正相关。

H2：高校上市公司的自主创新能力与股权集中度负相关。

股权集中度一直以来是公司治理理论中的热点问题，大股东控股比例的高低对于公司业绩、高管成员的经营动力、科研的持续投入是否具有正向影响一直争论不休。根据目前我国资本市场的现状，上市公司的股权结构主要有：股权高度分散、股权高度集中和股权相对集中三种类型（孙永祥等，1999），目前的LCCU属于股权高度分散。根据代理理论，在股权高度分散的情况下，高校所持LCCU股份比例很小，监督收益不能有效地弥补监督成本，这在科研创新研究上更为显著。然而我国高校上市公司的管理和技术人员由于一般也都是高校的人员，所以其本身更具有持续进行研发创新的内在动力，使得高校上市公司往往能够在股权结构较低的情况下，研发投入却能较为稳定的发展。所以，本文假设对于高校上市公司，其自主创新研发能力与股权的集中程度负相关。

H3：高校上市公司的自主创新能力与公司规模正相关。

Sclmmpeter(1942)在《资本主义、社会主义和民主》一书中提出：“大规模企业是技术进步最有力的发动机，是经济发展的引擎，是现代重要技术的创造者”，所以企业的研发创新能力会随着企业规模的扩大而获益，即企业自主创新研发能力规模正效应显著。实践上，企业规模较大，企业拥有较高素质的科技人员的概率就会越高，研发承受意外风险的能力就会越强，企业研发的自主创新持续能力就会越高。此外，规模较大的企业，规章建制较为完整，能够充分的保护企业的创新成果，企业创新能力的经济效益化表现也会越好，企业内在研发的动力则会越强。这两者因素就会慢慢的相互促进，进而发展形成企业的规模效应。

1.2 样本选取与数据来源

样本的设定中，本文选取的高校上市公司是基于2014年底，沪深两市具有高校背景的上市公司（包括控股、参股或间接持股）。同时为了数据收集方面的方便，剔除了一些借壳、退市的高校上市公司，最终选取了35家北京上市公司2009～2014年的相关数据，具体的样本情况如表1所示。

1.3 变量选择

（1）高校上市自主创新能力的变量选取

对于高校上市公司的自主创新能力的测定，最为流行的是使用企业申请的专利数作为代理变量。严格而言，企业的专利申请数只是高校上市公司自主创新能力的一方面，但是这无疑是测度和观察自主创新能力的重要角度，直接体现着企业的产出和与背景高校的研发合作程度。一般而言，我国的专利主要分为发明、使用新型和外观设计，本文由于是研究企业的自主研发创新能力，所以主要选取的是企业的发明和实用新型这两种指标，主要是考虑到这两个指标能够真正反映企业的创新研发能力。具体的数据则是来自中国国家知识产权局上的数据库。

表1 高校上市公司概况

（2）解释变量的选取

本文主要是用从上市公司背靠高校的科研实力的角度来探索高校上市公司的自主研发实力，所以解释变量选用的首先是高校的专利申请数，这也是国内外通用测度高校科研实力的指标，本文仍然延续这一测度指标。

（3）控制变量

对于控制变量中的股权集中度指标，本文选择的是第一大股东高校的持股比例来反应高校上市公司的股权集中度。企业经营规模则是指报告期企业披露的资产总额，这一指标可以从资源的占用和生产要素的利用上来反映企业的发展规模。企业经营业绩可以从企业的资本结构、盈利能力、成长能力、营运能力四个方面来度量，选取的指标分别为资产负债率、资产报酬率、净利润增长率、总资产周转率。

另外，本文选择企业上市年限、企业经营现金流量、行业效应为本文的控制的其他变量。目前LCCU主要集中于计算机应用服务业、医药制造业、综合类，本文以计算机应用服务业为参照组设置了两个行业分类虚拟变量(ind2、ind3)。高校上市企业自主创新能力影响因素指标体系见表2所示。

表2 高校上市公司自主创新能力影响因素指标体系

2 实证结果与分析

2.1 描述性统计及相关性检验

本文利用Stata12.0统计软件对主要变量进行描述性统计和相关性分析。表3为2009～2014年中国高校上市企业专利数及相关解释变量的描述性统计分析结果。可以看出，企业专利数和高校专利申请量的差异较大，其中企业专利数最小为0，最大为106，中位数为1，意味着有半数企业的专利数不大于1，LCCU并没有表现出明显的技术优势和很强的自主创新能力。股权集中度数据均值为0.24，中位数为0.21，可见大部分高校并非在LCCU中取得绝对控股地位，LCCU股权结构属于股权高度分散型。LCCU资产总额和现金流量标准差很大，数据很分散，因此在实证分析中可通过取对数来减少数据波动。从企业经营业绩类指标来看，均值和中位数相差不大，数据分布趋于正态，平均而言，LCCU经营业绩表现良好。

表3 描述性统计分析结果

表4为LCCU专利数与相关解释变量的Pearson相关性检验结果。高校专利申请数量、股权集中度、企业规模、高校持股比例、净利润增长率、总资产周转率与LCCU发明专利数存在显著的相关关系。解释变量中，企业规模、资产负债率、总资产周转率与高校专利申请数量存在显著的正相关关系。股权集中度与公司上市年限存在显著负相关关系，经营业绩类指标之间相关关系明显。当然，严格结论还有待于下文的多元回归分析。

表4 相关性检验分析结果

表5 高校上市企业自主创新能力影响因素实证分析结果

2.2 回归结果与分析

因为本文因变量为LCCU发明专利数量是离散的计数变量，只能去非负整数，即0,1,2,…，并且零值较多。对于这一类的计数数据，不适宜普通的线性回归，应使用“泊松回归”。本文用Stata12.0统计软件建立面板数据，分别用混合泊松回归、随机效应面板泊松回归和固定效应面板泊松回归三种模型来假设。表5为三种模型（模型1、模型2、模型3）回归分析结果。

本文选取的样本是面板数据，所以在三个模型中，都需要使用聚类稳健标准误。其中混合泊松回归模型不考虑企业间存在的个体效应，随机效应面板泊松模型假定存在个体效应，且个体效应与所有解释变量不相关，固定效应面板泊松模型假定存在个体效应，且个体效应与某个解释变量相关。是否存在个体异质性可以通过LR检验来判断，选择随机效应还是固定效应可以通过豪斯曼检验来判断。表6为两种检验分析结果。

从Panel A中可以看出，LR检验的P值为0，拒绝个体效应方差为0的原假设，认为存在个体效应，所以混合泊松回归模型存在模型设定误差。从Panel B中可以看出，豪斯曼检验的P值为0.630，不能拒绝原假设“个体效应与解释变量不相关”，故认为应该使用随机效应面板泊松回归模型，而非固定效应。因此，模型2为最优解释模型。

如表5所示，模型2的解释变量中，在控制其他变量的前提下，LCCU专利数与母校科技实力显著正相关，母校专利申请数量每增加1个单位，LCCU专利数将增加0.0013%，假设H1成立。母校科技实力虽然能够显著影响到LCCU自主创新能力，但是影响效应微弱，表明大学与其控股公司的特殊合作关系未能有效的促进上市公司自主创新活动的开展。LCCU专利数与股权集中度呈高度正相关，股权集中度每提高1个百分点，LCCU专利数将提升7.69%，假设H2得到验证。LCCU专利数与公司资产规模呈显著正相关，公司资产总额每提升1%，LCCU专利数将提升0.37%，假设H3成立。企业资产负债率、净利润增长率与LCCU专利数呈弱负相关。但是，企业总资产周转率与LCCU专利数呈显著正相关，企业总资产周转率每增加1个百分点，LCCU专利数将增加1.77%。控制变量中，公司上市年限与企业自主创新能力无显著关系，企业现金流量与LCCU专利数呈负相关。高校上市企业中，医药制造类行业和其他综合类行业的企业专利数均显著高于计算机应用服务业。

表6 模型选择的假设检验

3 结论

本文通过研究高校背景上市公司的自主研发能力与其背靠高校的科研能力之间的关系，来探寻上市公司与高校之间的“产、学、研”模式，是否能够增加上市公司的自主创新能力。对于高校的科研能力，本文选取的代理变量是高校的专利申请数，同时还控制了上市公司的股权集中度和业绩因素。同时由于上市公司的专利申请数全部是整数，并且还有很多为零，所以本文选用目前较为前沿的泊松面板回归模型，来研究高校科研实力与企业研发能力的内在关系。实证结果表明，高校的科研能力对于上市公司的自主创新能力存在最优点，即两者之间的关系是呈现U型关系的。在高校与上市公司结合的初期，高校的科研实力并不能很快的被上市公司吸收转化，所以此时高校的科研实力与上市公司的研发创新能力不呈现明显的相关关系，只有当这种模式运行了一段时间，趋于成熟之后，高校的科研实力才会正向促进公司的研发能力，上市公司的专利申请数才会呈现较大幅度的增加。

在政策建议上，本文认为：第一，高校上市公司作为高校科技成果产业化的高级形式，是高校科技产业内的核心资产和高校科技企业自主创新的领头羊，所以高校上市公司的业绩和研发能力对于大学知识资产产业化、资本化至关重要。而实证分析的结果也表明，高校与上市公司之间的协作互动需要时间进行纯化、沉淀，所以对于这类上市公司，政府应当进行持续的支持，同时需要排除一些业绩上较为短期的核算指标，使用较为长远的角度来看待高校上市公司。

第二，高校上市公司既要认识到其背靠高校这一创新资源的重要价值，又要设置合理的公司治理方案，更要关注和利用转型时期特有的政府支持引导推动、市场需求拉动“二元并举”的转型情境来有效地提高大学衍生企业自主创新能力。只有这样才能提升整个产业的创新能力，从而带动我国国家创新竞争力的提高。

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