基于区域创新环境的产学研协同创新影响因素研究

杨秋月

摘要：基于2004—2014年中国30个省级行政区域的面板数据，在测算中国产学研协同创新协同度的基础上，采用计量经济学模型实证考察了区域创新环境对产学研协同创新的影响。结果表明，中国产学研协同创新的协同度水平较低，离最佳协同状态尚有较大差距。区域创新环境变量中，经济发展环境有利于促进产学研协同创新，对外开放环境对产学研协同创新亦具有显著推动作用，但基础设施环境和人力资本环境的影响效应是不显著的，以国有企业资产衡量的制度环境亦不利于产学研协同创新的开展，区域创新环境变量的影响效应存在着较大的地区差异。文章研究结论为促进产学研协同创新，优化区域创新环境，进而为我国创新型国家建设提供启示。

关键词：区域创新环境；协同创新；复合系统；双向固定效应模型

中图分类号：F062.3 文献标志码：A 文章编号：1001-862X（2016）06-0084-005

如何有效地促进产学研协同创新是我国实施创新驱动战略过程中面临的重要问题。作为一项知识生产活动，产学研协同创新不仅需要内部各主体之间的相互协作配合，良好的外部创新环境也是促进其顺利开展的必要条件。其中，创新环境包含能够协调创新主体行为的实践系统、制度、规则等，它是以促进创新为目的，因而其对区域创新活动能够产生非常重要的影响。[1]也有学者认为，创新环境的质量和优势对区域吸引并留住各种资源的黏性具有决定性作用。[2]本文将通过构建产学研协同创新复合系统协同度模型，并采用计量经济学模型实证考察区域创新环境对产学研协同创新的影响效应。

一、模型构建与指标设计

（一）模型构建

为了实证研究区域创新环境对产学研协同创新的影响效应，本文构建的面板计量经济学模型为：

synit=αit+∑βjenvjit+ηi+μt+εit（1）

式（1）中，t表示截面数，i为时期数，syn为本文的被解释变量，即产学研协同创新的协同度，α表示常数项，env为本文的核心解释变量集，即本文所选取的区域创新环境变量，β为其系数，η表示时间固定效应，μ表示不可观测的地区固定效应，ε为随机误差项。本文选取2004—2014年中国30个省区的面板数据（由于西藏部分年份数据不全，暂不予考虑），并根据洪银兴（2014）对于产学研协同创新的定义[3]，构建产学研协同创新复合系统协同度模型，同时选取相应的序参量指标，以此对产学研协同创新进行衡量。

（二）产学研协同创新复合系统协同度模型的构建

参考孟庆松等（2000）、陶长琪等（2007）、王宏起和徐玉莲（2012）的研究[4][5][6]，根据协同学理论，产学研协同状态的形成离不开系统外部参量的驱动作用，这些影响系统向有序结构转变的关键因素被称为序参量，在系统演化过程中占主导地位并起决定性作用。基于此，定义θj=（θj1，θj2，……，θjn）为主导产学研协同创新系统演变的序参量，j表示以上各子系统。假定序参量θj1，θj2，……，θjl1为快弛预变量，其值与子系统的有序程度呈正向关系，而序参量[θjl +1][1]，[θjl +1][2]，……，θjn为慢弛预变量，其值与子系统的有序程度呈反向关系。为了避免在实际过程中可能存在的若干θji值过大或过小等问题，将其取值区间[nji，mji]进行不断调整，并满足：

（三）产学研协同创新复合系统序参量指标体系

从本质上来说，产学研协同创新是一种知识生产过程，知识生产过程又包含着知识投入、知识创造和知识运用三个阶段，直接决定了知识的转换效率和技术创新生产的能力。基于此，本文将立足企业、高校和科研机构三个子系统（依据其在协同创新活动中的重要性，本研究分别将以上三个子系统在产学研协同创新复合系统中的权重赋为0.400、0.300和0.300），从知识投入、知识创造和知识运用三个方面构建我国产学研协同创新系统的序参量体系，并考虑实际性和数据的可获得性，选取了相应的二级指标，使用客观赋权法中的CRITIC法对各项指标的权重进行确定。

对于企业子系统来说，根据企业子系统参与协同创新的特征，本文选取其知识投入序参量的二级指标为企业从业人员年平均人数和企业R&D经费内部支出，知识创造序参量的二级指标为企业的专利申请授权数，而知识运用序参量的二级指标分别为企业新产品销售收入和企业主营业务收入。根据CRITIC法，以上各二级指标的权重值分别为0.220、0.176、0.221、0.232和0.151。对于高校子系统来说，高校在产学研协同创新过程中主要承担着人才培养和知识生产的双重功能，本文选取高校子系统知识投入序参量的二级指标分别为高校R&D人员全时当量和高校R&D经费内部支出，选取其知识创造序参量二级指标为高校课题数，而高校知识运用序参量二级指标分别选取高校毕业生人数和高校专利申请授权数进行衡量。以上各指标的权重值分别为0.222、0.199、0.202、0.187和0.190。对于科研机构子系统来说，本文所选取的科研机构子系统知识投入序参量的二级指标分别为研发机构R&D人员全时当量和研发机构R&D经费内部支出，选取知识创造序参量的二级指标为研究与开发机构课题申请数，其知识运用序参量的二级指标则为研究与开发机构的专利申请授权数。以上各二级指标的权重值分别为0.150、0.226、0.408和0.216。

（四）区域创新环境变量的选取

区域创新环境的具体衡量指标，在参考白俊红等（2011）学者研究的基础上[7]，选取了经济发展环境、基础设施环境、对外开放环境、人力资本环境和制度环境五个变量作为衡量影响产学研协同创新的区域创新环境指标。

第一，经济发展环境。经济发展较快的地区往往拥有更加雄厚的资金，这有利于产学研协同创新活动的开展。基于此，本文选取考察期内各省区的人均地区生产总值作为衡量经济发展环境的指标（gdp）。第二，基础设施环境。基础设施不仅可以作为创新活动的支撑和保障系统，也可以为从事创新活动的企业提供产业链上的支持。因此，本文选取基础设施环境的衡量指标为各省区每平方千米内长途光缆线路长度（inv）。第三，对外开放环境。地区开放程度越高，越有利于地区创新资源的自由流动和优化配置，地区内的企业、高校和科研机构等创新主体也能够获得外部主体的知识溢出。同时外资的进入能够加剧国内创新活动的竞争，激发产学研协同创新各主体的积极性，本文选取考察期内各省区单位外商投资企业实际投资总额来衡量对外开放环境（fdi）。第四，人力资本环境。由于创新生产作为一项知识密集型活动，大批高素质人才的存在能够为产学研协同创新活动提供必要的要素支撑，这有利于创新活动的开展。本文选取考察期内各省区研究与试验发展人员全时当量作为人力资本的考察指标（hum）。第五，制度环境。一个地区的政府与市场关系越清晰、知识产权保护越有效、产权关系越明晰，说明该地区的制度环境越好，这也越有利于激发创新主体的活力和积极性，本文选取单位国有控股工业企业的资产总额来对其进行衡量（mar）。

二、实证结果与讨论

（一）产学研协同创新发展情况

在测算之前，本文将采用均值-标准差法对数据进行标准化处理。参考刘志迎和谭敏（2012）的研究[8]，将序变量的上限值和下限值分别取2003—2014年标准化数据最大值和最小值的110%（1），根据式（2），计算得出各子系统序变量的有序度。（2）在此基础上，根据公式（3）计算企业、高校和科研机构三个子系统的有序度，并以2003年为基期，利用式（4）计算得出我国产学研协同创新系统的有序度。表1报告了2004—2014年我国各省区产学研协同创新的协同度均值。

由表1可以看出，考察期内我国产学研协同度虽然在整体上呈现上升趋势，但程度较低。各省区的产学研协同创新的协同度差异较大，其中，广东、辽宁、陕西、山东、江苏、天津、北京和上海等省市的协同度水平较高，属于产学研协同创新发展相对较好的地区。但是，河北、山西、福建、黑龙江、甘肃、宁夏、安徽、青海和湖北等省区的产学研协同度较低，呈现为负值，属于产学研协同创新发展较差的地区，这可能是这些省区的企业子系统、高校子系统和科研机构子系统中至少有一个系统是向无序的方向演进和发展的，因而导致整个系统呈现非协同的状态。研究还发现，东部地区的产学研协同创新水平高于中西部地区，这种水平差异与我国经济社会发展的区域差异格局较为吻合。

（二）计量模型估计结果分析

本文采用stata12.0软件对式（1）所示的面板计量经济模型进行了估计，表2分别报告了其固定效应模型、随机效应模型和双向固定效应模型的估计结果。

由表2可知，区域创新环境变量中，经济发展环境对产学研协同创新的影响效应显著为正，这与白俊红和卞元超（2015）的研究结论较为一致。[9]本文研究发现，基础设施环境对产学研协同创新的影响效应是不显著的，这可能是因为考察期内我国基础设施建设水平较为滞后，特别是长途光缆等仍然无法满足日益扩大的创新需求，导致了基础设施环境对产学研协同创新无法产生显著影响。对外开放环境对产学研协同创新的影响正相关，说明良好的对外开放有利于产学研协同创新活动的开展，外资进入使各主体能够较为便利地获得外国的先进技术和资金，而来自于国外资本的竞争也进一步激发了企业、高校和科研机构等各主体开展协同创新的积极性，这都能够促进产学研协同创新的进行。

值得注意的是，本文研究发现人力资本环境对产学研协同创新的影响亦不显著，这可能是因为目前我国的人力资本水平较低，高素质的应用性人才长期缺乏，这也导致了我国技术创新活动处于低层次状态，从而使得人力资本环境无法对产学研协同创新活动产生显著的促进作用。最后，以地区单位国有控股企业资产总额衡量的制度环境对产学研协同创新的影响显著为负，说明地区国有企业越发达，越不利于产学研协同创新活动的开展，国有企业往往存在着预算软约束、组织冗余、裙带关系复杂、产权模糊、寻租空间大等诸多问题，而且国有企业长期占据了大量的创新资源，这可能会抑制企业、高校和科研机构等主体开展协同创新活动的积极性，从而不利于产学研协同度的提升。

（三）分地区回归结果分析

为了进一步检验区域创新环境对产学研协同创新的地区差异，进而提高研究结果的精确性，本文分别对东、中、西部样本进行了回归。限于篇幅，表3仅报告了东、中、西部地区的双向固定效应模型估计结果。

表3所示的分地区估计结果中，东、中、西部的经济发展环境对产学研协同创新均具有显著的正向影响，这与全国估计结果一致。但是，东部地区的基础设施环境能够显著促进产学研协同创新的开展，而中部和西部地区的估计结果仍然是不显著的。我国东部地区一直以来具有较好的基础设施配套，针对产学研协同创新的相关服务也较为齐全，这都有利于产学研协同度的提升。就对外开放环境来说，东部地区的估计结果与全国较为一致，即良好的对外开放环境能够对产学研协同创新产生促进作用，而中部和西部地区的估计结果为不显著，这可能是因为中部和西部地区在吸引外资方面较为滞后，引进外资的层次和结构也较低，这都无法显著地促进技术创新活动和产学研协同创新的开展。虽然中部和西部地区的人力资本环境对产学研协同创新的影响仍不显著，但东部地区凭借其相对丰富的人才资源，形成了较好的人力资本环境，从而对产学研协同创新产生促进作用。最后，与全国估计结果一致，东、中、西部的制度环境对产学研协同创新的影响仍显著为负，即无论在哪个地区，国有企业及其所产生的一系列负面影响均不利于企业、高校和科研机构的协同创新。

三、结论与建议

本文研究发现，考察期内，结果显示经济发展环境对产学研协同创新复合系统协同度的提升均具有正向作用，即良好的经济发展环境有利于产学研协同创新活动的开展。东部地区凭借其相对完善的基础设施服务，显著地促进了产学研协同创新，但全国范围、中部和西部的回归结果均不显著。全国范围和东部地区的回归结果发现对外开放环境亦能够对产学研协同创新产生促进作用，但是由于中、西部地区在吸引外资方面较为滞后，其对外开放环境对产学研协同创新的影响效应是不显著的。就人力资本环境来说，东部地区的人力资本规模较大，质量较高，有利于产学研协同创新的开展，但全国范围、中部和西部的回归结果不显著。研究结果表明以地区单位国有控股企业资产衡量的制度环境对产学研协同创新的影响显著为负，即国有资产占比越大，产学研协同创新的制度环境越差，也越不利于产学研协同创新活动的开展。基于以上研究结论，我们认为还需要在以下几个方面做重点工作。

1.构建相对健全的产学研协同创新系统仍然是今后相当长一段时期工作的重点之一。特别是对落后省区来说，创新驱动战略是其增强后发优势、实现赶超的重要路径，在今后的发展过程中，需要根据自身区域与产业发展的现实需求和能力来落实创新驱动战略，通过与外部发达地区的创新主体，以及本区域内部主体之间相互协作，鼓励各主体之间开展形式多样的协同创新活动，以此构建多元化的产学研协同创新平台和协同创新中心，不断激励各主体之间的协同和配合，增进其互动，促进产学研协同创新度的提高。

2.以科技创新园区建设为依托，促进面向产学研协同创新的基础设施建设。就当前中国的现实环境来说，推动基础设施建设逐渐成为各地区“促增长”的重要举措，特别是在财政分权改革后，以经济增长为主要指标的地方政府竞争更是进一步强化了地方政府加快基础设施建设的努力。[10]然而，这种以生产性项目为主的基础设施建设可能会对产学研协同创新产生“挤出”效应，政府把更多地资金用于基础设施建设，而非支持产学研协同创新。因此，在今后的工作中，需要不断完善以产学研协同创新为导向的基础设施建设，围绕科技创新园区开展综合配套服务的优化改革，重点加强通信等基础设施建设，为产学研协同创新提供良好的外部保障。

3.优化创新型人才培养模式，鼓励在岗职业技能培训。一方面，需要不断优化目前的创新型人才培养模式，紧密结合创新型人才的特点以及协同创新过程中基础研究、应用研究和综合研究的不同需求，构建多层次、宽领域的创新型人才培养模式。另一方面，进一步鼓励和支持在岗职业技能培训，激励在岗职工结合自身的工作实际开展不同形式的科技创新活动，培养更多具有职业技能和创新技能的科技人才队伍。

4.产学研协同创新过程中亦需要科学定位政府与市场的关系。事实上，越来越多的学者也开始认为，政府也是产学研协同创新的重要组成部分。[11]如果政府对于产学研协同创新活动管得过宽、过死，都可能会引发协同创新的市场扭曲。因此，就产学研协同创新中的政府与市场关系来说，仍然需要进一步发挥市场机制在创新资源配置中的决定性作用，在产学研协同创新伙伴选择、模式设计、成果转化等不同阶段中引入价格、竞争和供求等机制。在此基础上，发挥政府的服务职能，通过完善税收、信贷优惠等机制，构建多元化的产学研协同创新政府服务体系，从而也为产学研协同创新活动的开展营造良好的外部环境。

注释：

（1）根据式（4），测算2004—2014年复合系统的协同度需要以前一年为基期，即2003年。

（2）限于篇幅，这里未直接报告各省区2003—2014年各子系统序变量的有序度，如有需要，请与作者索取。

参考文献：

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[2]Cooke P， Morgan K. The Associational Economy Firms， Regions ， and innovation [M].Oxford： Oxford University Press， 1998.

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[7]白俊红，蒋伏心. 考虑环境因素的区域创新效率研究——基于三阶段DEA方法[J]. 财贸经济，2011，（10）：104-112.

[8]刘志迎，谭敏. 纵向视角下中国技术转移系统演变的协同度研究——基于复合系统协同度模型的测度[J]. 科学学研究，2012，（4）：534-542.

[9]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.

[10]周德群，王军伟.公司治理规制创新——基于GHM模型新进展的思考[J]. 理论探讨，2013， （3）：82-85.

[11]贺正楚，黄颖琪，吴艳. 战略性新兴产业国际化发展战略研究[J].湖南财政经济学院学报，2016，（4）：73-80.

（责任编辑 明 笃）