创新主体R&D投入对产学研绩效的影响实证研究——基于苏浙沪的面板数据

陈满新 浙江理工大学

创新主体R&D投入对产学研绩效的影响实证研究
——基于苏浙沪的面板数据

陈满新 浙江理工大学

苏浙沪位于我国东部沿海地区，发达的经济和完善的政策体系为产学研合作提供了良好的发展环境。基于苏浙沪2000-2012的面板数据，文章考察了各创新主体的R&D投入对产学研绩效的影响。研究表明：不同地区不同来源的R&D投入对产学研联合专利产出的影响差异较大，高校和企业的经费投入对联合专利的促进作用较大，科研院所的经费投入除江苏在当期表现较强的正向影响外，上海和浙江均没有明显的推动作用。投入对绩效的影响一般存在2-3年的时滞效应。

创新主体 产学研绩效 R&D投入 时滞效应

20世纪80年代初，长三角地区率先开展产学研合作，经过20多年的探索和发展，已经形成了全面、系统的产学研合作工程[1]。近年来，三地区加大了在科技人才、资金投入、政策支持的力度，促进产学研合作成果产业化，推动地区产学研合作的快速发展。

现有产学研绩效研究很少从产学研合作主体的R&D投入视角来研究不同来源经费对联合专利的影响，大多基于微观或宏观视角考察政府或企业的投入与专利产出的关系[2-3]。但是一般意义上的专利并不能准确的衡量产学研合作的知识绩效。因此，探索各地区不同来源研发投入对联合专利的影响程度将具有十分重要的意义。

一、联合专利分析

产学研合作能够整合高校、科研机构、企业三方的创新要素，通过合理配置各方资源促使知识在各主体间快速流动，促进科研成果向现实生产力转化。长三角地区自20世纪80年代初开展产学研合作以来，各主体间频繁的互动交流加速了产学研合作的进程，三地区产学研合作专利总量在总体上呈现不断上升的态势，但各地区增幅不同。上海市联合专利总量在2000-2009年均居于三地区之首，江苏省在2007年超过浙江省后，保持高速增长的趋势，2010-2012各年联合专利总量超过上海，跃居地区第一，上海第二，浙江最末。

二、计量模型

江苏、浙江和上海地处东部沿海地区，其丰富的资源和先进的技术使得产学研合作得到较快的发展，但无论是不同类型联合专利的总量，还是各自的增长速度均存在较大差异。产学研合作知识产出受到诸多因素的影响，但R&D投入作为最重要的供给因素推动着技术创新的不断进步[4]。本文基于苏浙沪三省（市）2000-2012年的面板数据，以企业、高校、科研院所三方R&D投入为解释变量，产学研合作联合专利为被解释变量，建立计量模型定量考察不同来源的R&D投入对产学研联合专利的影响，模型如下：

其中i表示地区，t表示时间，cxy表示各地区产学研合作专利，com表示企业R&D投入，col表示高校R&D投入，res表示科研院所R&D投入。模型中对所有变量进行对数化，以便消除异方差和量纲的影响，数据来源于《浙江统计年鉴》、《江苏统计年鉴》、《上海统计年鉴》（1999-2013）。

三、实证分析

运用统计分析软件Eviews7.0，采用固定效应变系数模型进行估计，分别考察不同主体间R&D投入对联合专利产出的影响，并考虑时滞1-23年的效果。

研究结果表明：模型的拟合优度约为0.95，表明模型的拟合效果好。企业和高校的R&D投入在第三年除个别地区外均表现出对联合专利产出显著的正向影响，由于时滞效应使得企业和高校的经费投入大约在2-3年之后产生较大的推动力。除此之外，科研院所R&D投入对联合专利产出的作用并无规律可循，不同地区差异较大且作用力度小。

江苏省企业和科研院所的R&D投入在当期弹性系数均为正数，此后影响程度逐渐降低直至第三年系数变为负数。但高校R&D投入的影响却恰恰相反，随着时间的推移不仅弹性系数由变正，而且对联合专利产出的推动作用逐渐增强，到第三年达到4.1638。这由于产学研合作的知识外溢效应是一个持久且缓慢的过程，因此各方经费投入的杠杆效应需要一定的时间。

浙江省企业和科研院所的R&D投入分别在投入的第3年和第2年对联合专利产生正向的影响，但两者的弹性系数均较小，推动力不强。高校的R&D投入当期对联合专利在1%的显著性水平下具有显著的促进作用，随后逐渐减弱。

上海市企业R&D投入在第三年才对产学研联合专利产生正向的影响，高校R&D投入则有着完全相反的趋势，在当期推动作用最大达到1.8531，之后几年逐渐减弱，但都没有通过显著性检验。特别地，科研院所R&D投入对联合专利的影响在各期均不显著，与上海市不断增加的R&D投入趋势相违背。这说明上海市科研院所在研发资金利用效率可能存在相当程度的浪费和低效运行情况相关。

四、研究不足及展望

本文的研究视角比较新，但存在一定的局限性。如本研究重点分析不同来源的经费投入对联合专利产出的影响，因此在模型中并没有将科研人员纳入其中。另外，由于产学研合作专项经费投入的数据很难获得，以R&D投入来替代，可能会降低各因变量与自变量的相关性，从而使得模型的准确性降低，这些遗留的问题也为后续的研究提供一定的思路。

[1]吕国庆，曾刚，郭金龙.长三角装备制造业产学研创新网络体系的演化分析[J].地理科学，2014,34（9）：1051-1059.

[2]徐伟民，李志军.政府政策对高新技术企业专利产出的影响及其门槛效应—来自上海的微观实证分析[J].上海经济研究，2011（7）：77-83.

[3]朱平芳，徐伟民. 政府的科技激励政策对大中型工业企业R&D 投入及其专利产出的影响—上海市的实证研究[J].经济研究，2003（6）:45-53.

陈满新（1990-），女，湖北孝感人，硕士研究生，研究方向：科技创新。

浙江理工大学企业管理省重点建设学科研究生教育创新计划项目资助。