高校R&D投入与多维度创新绩效关系研究

李 佳，韩军辉

（太原理工大学经济管理学院，山西晋中030600）

0 引 言

近年来，国家经济转型升级的持续加速对创新的需求与日俱增。高校作为社会创新体系的重要组成部分，拥有大量的科研人员、完备的知识体系和轻松的创新环境，在社会创新中扮演着举足轻重的引领角色。如何提升高校创新能力直接关系到国家的创新建设。同时，合理分配有限的社会资源能够最大限度地提升高校的创新能力。因此，研究高校R＆D投入与其创新绩效的关系具有重要的现实意义。

1 文献综述

目前，有关R＆D投入与创新的研究，可以根据研究对象的不同将其分为两种。以企业为研究对象。Wakelin［1］认为企业的生产率增长与R＆D支出密切相关。Scherer［2］以美国企业为研究对象，得出企业R＆D投入可以促进创新绩效。Griliches等［3］通过控制行业变量验证了上述结论。严焰等［4］以问卷数据为研究样本进行实证分析，R＆D投入的增加会促进企业创新产出。高楠［5］通过计算灰色关联度，得出两者存在正相关关系。李鹏等［6］将企业的创新绩效分为创新科技绩效和创新经济绩效，并采用面板数据模型得出企业R＆D投入对创新科技绩效的促进作用优于创新经济绩效。此外，Hausman等［7-9］均认为企业R＆D人员的投入对其专利申请有显著的促进效应。另一种是以高校为研究对象。付晔等［10］以57所教育部直属高校为研究对象，从微观层面出发系统地分析了R＆D资源投入对不同类型高校专利产出影响的差异性。赵庆年等［11］通过将高校的面板数据划分科类得出R＆D全时人员可以促进综合大学、农林院校及医药院校的授权专利，但对工科院校和师范院校的授权专利没有影响的结论。杨静等［12］认为R＆D经费的增加可以增加高校的专利申请量，而R＆D人员的投入对此却没有显著影响。周风华等［13］在探讨资源对大学技术转移的作用时也发现R＆D人员数对高校专利申请量没有影响。张晓月等［14］发现R＆D人员投入对北京地区高校的专利产出有显著的促进作用，对非北京地区高校没有影响，但能增加后者的科技论文产出数量。

根据以上文献回顾可知，研究中大部分学者已将R＆D投入侧重于人员投入或经费投入的某一方面，同时将高校的创新产出聚焦于科技创新，实证分析了R＆D投入与专利产出的关系。但高校R＆D投入并不只有人员和经费两方面的投入，还包括R＆D项目的数量。R＆D项目是指研究与开发项目，具有一定的钻研性、创造性和冒险性，这些特点决定了R＆D项目在开发过程中一定伴随着大量的创新产出。为了更加准确、全面地反映高校R＆D的投入情况，本文选取了R＆D基本人员、R＆D全时人员、R＆D经费和R＆D项目数量4个指标共同衡量高校的R＆D投入。另外，考虑到数据处理和实证分析的便利性，本研究还采用多指标面板数据因子分析对R＆D投入“降维”。高校作为社会创新体系中的中流砥柱，培养人才、科研创新、传播知识等均是其主要职能，专利产出也仅仅是其创新的一部分。为提升自身学术水平和竞争地位，学术创新在高校创新产出中至关重要。此外，高校在追求科技创新和学术创新的同时，在经济上寻求突破必定会为其进行科技和学术创新提供一定的经济基础进而促进其总的创新绩效。因此，为了进一步明确高校R＆D投入对不同维度创新绩效的影响差异，本文在已有研究的基础上，采用更为综合的R＆D投入指标（R＆D基本人员、R＆D全时人员、R＆D经费和R＆D项目数）研究高校R＆D投入与创新绩效的关系；将高校创新绩效定义为科技创新、学术创新和经济创新3个维度，采用2008～2017年的省际平衡面板数据实证分析了不同区域高校的R＆D投入对其创新绩效的影响；同时根据结果分析造成差异的可能原因并据此提出建议以进一步释放我国高校创新的潜力。

2 研究方案设计

2.1 变量选取

（1）被解释变量。高校的主要创新产出有论文、专著、发明及专利等。论文和专著更侧重于学术创新，而发明、专利更侧重于技术创新，技术转让收入则更侧重于经济创新。为了进一步明确高校R＆D投入对创新绩效的影响，将高校的创新绩效分为学术创新绩效（Y1）、科技创新绩效（Y2）和经济创新绩效（Y3），分别选择发表学术论文数、专利授权数和技术转让收入作为衡量指标。其中，学术论文不仅能够表征高校的知识转移，也是衡量其科研水平的重要指标，可用来反映学术创新绩效［15］；专利授权数是高校进行科学研究的实际成果，可用于衡量科技创新绩效，技术转让收入则是从经济效用角度反映创新成果，能够代表经济创新绩效［6］。这3个指标的数值越高，意味着高校的创新绩效越好。此外，为了消除价格变动带来的误差，上述技术转让收入需用当年各省份居民消费价格指数对初始数据折算（以2007年为基期）［16］。

（2）解释变量。R＆D投入一般包括R＆D基本人员投入（x1）、R＆D 全时人员投入（x2）、R＆D 经费投入（x3）以及R＆D项目投入（x4）。通过对2008～2017年30个省份的面板数据进行多指标面板数据因子分析将R＆D投入的多个指标降维成一个变量。具体步骤如下：先用计算出来的R＆D价格指数对R＆D经费投入进行折算（以2007年为基期）［17］，然后将得到的数据和另外3个变量的初始数据标准化以降低数据间单位差异所带来的误差。将处理过后的面板数据按时间顺序平铺成一个大的截面数据，通过SPSS进行因子分析适用性检验。得到的KMO值为0.770，Bartlett检验的概率值为0.000，说明可以进行因子分析。运用主成分分析法可以进一步确定所取的4个指标可以缩减为一个综合指标，其因子得分系数分别为0.261、0.261、0.254 和0.258。所以，高校的R＆D 投入为：X1＝0.261x1+0.261x2+0.254x3+0.258x4。这里的x1、x2和x4均为初始数据，x3为平减后的R＆D经费投入。

（3）控制变量。参考张晓月等［14］对高校R＆D人员投入与专利产出关系研究中的变量测度，选取高校所在省份的科技环境、经济环境以及国际交流程度等环境变量作为控制变量取对数计入回归模型。其具体衡量指标如表1所示。

表1 控制变量测度表

其中，高校所在省份的GDP需用各省份当年的GDP指数进行平减（以2007年为基期）。

2.2 模型构建

本文的被解释变量是发表学术论文数、专利授权数以及技术转让收入，前两者只能取非负整数。对于这类计数型数据，通常可以采用“泊松回归”和“负二项回归”两种回归模型。但“泊松回归”要求被解释变量的观察值的期望与方差必须相等，而当被解释变量的观察值呈现出方差大于均值的过离散特征时，可以考虑使用“负二项回归”。通过对本文数据进行描述性统计分析，发现被解释变量——论文数量和专利授权数的期望远小于其方差，如表2所示。所以，当被解释变量是学术创新绩效和科技创新绩效时，采用负二项回归进行实证分析。

表2 变量的描述性统计

此外，技术转让收入是非计数型数据，将初始数据标准化后计入多元线性回归模型进行实证分析。考虑到高校创新产出的滞后性，本文将解释变量的滞后期设定为1年。

当被解释变量为学术创新绩效时，模型的具体设定如下：

当被解释变量为科技创新绩效时，模型的具体设定如下：

当被解释变量为经济创新绩效时，模型的具体设定如下：

上述模型中，s代表高校，t指的是年份。其中，为了消除量纲以及变量本身带来的影响，模型3在进行回归分析前需将所有数据标准化。

2.3 数据来源

为了确保数据的真实性和可靠性，本研究数据主要来源于2008～2017年《中国高等学校科技统计资料汇编》和《中国统计年鉴》。参考梁树广对高校科技成果转化效率的研究中对区域的划分，将30个省份划分为东、中、西三大区域［18］。

3 实证结果分析

本例中，聚类稳健标准误（68.72）与普通标准误（211.98）相差较大，传统的豪斯曼检验不适用。因此，本研究采用辅助回归检验使用固定效应还是随机效应模型。3个模型汇报的χ2（4）统计量分别为51.602、24.352、104.372，p值分别为0.000 0、0.000 1、0.000 0，所以采用固定效应模型分析高校R＆D投入对创新绩效的影响，回归结果如表3所示。

由表3可知，从全国总体水平出发，高校R＆D投入对其创新绩效有高度显著的促进效应。高校R＆D投入对其学术创新绩效的影响弹性系数为0.124，对科技创新绩效的影响弹性系数为0.292，对经济创新绩效的影响弹性系数为0.463，且均为高度显著。与全国平均水平相比，不同地区高校的R＆D投入对其创新绩效的影响有着显著性差异。对于东部地区而言，高校R＆D投入对学术创新绩效有显著的促进效应，弹性系数为0.136；对科技创新绩效和经济创新绩效的促进效应均高度显著，弹性系数分别为0.808、0.444。可见，东部地区的R＆D投入对创新绩效的影响远远高于全国平均水平。中部地区高校R＆D投入对学术创新绩效和科技创新绩效的促进作用均不显著，却对经济创新绩效有显著的促进效应。西部地区高校R＆D投入对学术创新绩效有显著的正向促进作用，但对科技和经济创新绩效的影响弹性系数分别为-0.061、0.460，且不显著。显然，中西部地区高校R＆D投入对创新绩效的影响明显低于全国平均水平。原因可能在于中西部地区高校的质量远低于东部地区，这直接导致其创新意识和创新能力均落后于东部地区；同时，中西部相对落后的经济环境、较为闭塞的交流环境在某种程度上会导致其创新环境不如东部地区轻松，这些都限制了高校创新。而东部地区不仅受到自身高水平经济、科技环境的影响，还受到周边高水平经济、科技环境的牵引，不同省域之间可以便利地共享对方的创新资源，进而促进整个地区的创新绩效。

表3 R&D投入与创新绩效之间的回归结果

此外，从总体水平来看，高校R＆D投入对经济创新绩效的促进作用最为明显，科技创新绩效次之，对学术创新绩效的影响最弱。但东部地区高校R＆D投入对科技创新绩效的促进效应最强，经济创新绩效次之，学术创新绩效受其影响最小。中部地区的经济创新绩效和西部地区的学术创新绩效受高校R＆D投入的影响波动较为明显。说明我国东、中、西部的高校创新发展严重失衡，这在很大程度上受到经济发展不平衡的限制，也受到政策环境的制约。东部地区的地理位置得天独厚，经济繁荣，高新技术产业的飞速发展使得其创新资源得到最合理的配置，进而导致其科技创新绩效和经济创新绩效受R＆D投入的影响更为明显。

4 结论与建议

基于全国30个省份2008～2017年的创新产出，从学术、科技和经济3个维度探讨了高校R＆D投入与其创新绩效间的关系，得出以下结论：从全国总体水平来看，高校R＆D投入对其创新绩效有高度显著促进效应，其中，对经济创新绩效促进作用最为明显，科技创新绩效次之，对学术创新绩效的影响最弱；从区域水平来看，东部地区的高校R＆D投入对其创新绩效的促进作用较为显著，且高于全国平均水平；而中西部高校的创新绩效受R＆D投入的影响不明显，且低于全国平均水平。说明我国区域间高校的创新发展严重不平衡。

基于以上结论及分析，建议如下：对于政府而言，应该重视东部与中西部发展严重失衡的现象，加大对中西部创新的政策扶持，并通过控制和优化创新资源的配置引导协同创新，充分发挥政府在企业、高校和研究院所协同合作中的协调作用。对于东西部高校而言，在重视、优化要素配置的同时，还要建立合理的薪酬奖励制度。对参与人员有足够的吸引力、诱惑力的创新目标是创新得以顺利实现的先决条件，参与方的收益是高校创新系统形成的强劲动力［19］。此外，高校也可以对教师、科研人员采用更为灵活的任用制度，构建更有竞争力的薪酬奖励制度，优胜劣汰，进而调动工作人员对创新的积极性和热情，提高创新绩效。