行政边界对产学合作研究绩效的影响——以广东省为对象的实证分析

伍虹儒，柏满迎

(1.攀枝花学院经济与管理学院，四川攀枝花 617000；2.北京航空航天大学经济管理学院，北京 100191)

本文探讨行政边界是否影响跨界产学合作研究绩效，并将行政边界效应与地理距离效应区分开来。边界效应是行政边界对跨界经济行为的影响［1］。一般来说，行政边界具有不连续测度的含义，而地理距离是经过连续度量得到的结果。现有的产学合作文献主要侧重于地理邻近对促进知识交流的作用［2］。事实上，跨区域边界的产学合作包含有离散的边界效应和连续的距离效应。然而，从本质上来说，研究活动本地化可能是受到行政边界效应的影响，而非地理距离效应。近年来，由于跨区域甚至是跨国界的产学合作变得越来越普遍，有关行政边界效应的问题正在凸显其重要性。李世超等［3］发现，国家边界效应具有异质性，并且受到大学和国家政策的显著影响。Singh等［1］从国家、州和城市的角度区分空间距离，发现国家和州的边界对知识扩散产生影响。两者的边界效应均具有鲁棒性，且随着时间推移，州的边界效应逐步衰退，而国家的边界效应则不断增强。Li［4］研究了美国39个专利引用最多的地区和319个大都市区，证实了存在较强的区域本地化效应，且发现大都市区的边界效应显著大于州的边界效应，约占国内边界效应的90.5%。虽然这些研究有助于理解行政边界对产学合作研究绩效的影响，但鲜有对中国等新兴国家行政边界效应的分析。

事实上，对中国等新兴国家而言，潜在的行政边界效应至关重要。在中国，大学和公立研究机构是开展R&D活动的主要部门，且拥有绝大部分的R&D资金和人才。然而，国内大学的地理分布却非常不均衡［5］。如果当地没有大学或者大学数量偏少，那么该地区的公司则要与非本地的高校建立联系，以提升自身的创新能力［6］。加之各地区在市场化程度、行政干预程度、产业结构、财政状况和R&D资源等方面差异很大［7-8］，因此，与当地的产学合作相比，这种状况给跨界产学合作带来了更多的困难。此外，有关跨界产学合作应当如何得到公共政策支持的实证研究也非常稀少。所以，在新兴国家的背景下，分析中国的行政边界效应就具有很大价值。

另外，从政策的角度看，产学研究合作是国家和地区政府最常使用的政策工具之一［9］。在这种情况下，产学研究合作网络变得越来越规范，运行制度也越来越清晰［10］。从学术的角度看，现有关于产学研究合作的文献并未提供能有效解释行政边界效应的理论实例［11］。由于产学合作研究需要在大学和公司中进行间接的以及人际的互动，因此，有必要在跨区域产学合作背景下探索行政边界的潜在机制。

综上所述，本文以广东省为分析对象，探索行政边界对跨界产学合作研究绩效的影响。本文所使用的数据，来自于广东省产学合作研究项目的原始数据集。该数据集的信息详尽，包含有广东省在2013—2017年资助的681个产学合作研究项目。虽然这些产学合作研究项目中有相当一部分发生在同一城市，但其行政边界差别很大，主要分为三类：第一类是无边界的产学合作，也就是说，公司和大学都位于同一个城市；第二类是区域边界内的产学合作。在这种情况下，公司地点在广东的一个城市，而大学在另一个城市，因此，产学合作伙伴受同一地区政府的管辖，但受不同城市政府的治理；第三类是跨区域的产学合作，这些公司位于广东，但大学在国内的其他地区。因此，借助于这一数据集，可以在中国的经济背景下，探讨行政边界对产学合作研究绩效的影响。

本文结构如下：第1节提出了要验证的两个假设；第2节描述了数据集，解释了变量的选取，并介绍了所采用的实证方法；第3节给出了回归结果和鲁棒性检验结果；第4节概括了研究启示；第5节总结了研究结论和研究局限性，并提出未来的研究方向。

1 研究假设

1.1 跨区域行政边界对产学合作研究绩效的影响

行政边界效应存在于各个层面，例如国家、跨区域或区域内［1］。大部分文献主要研究国家层面的行政边界效应，而较少关注区域的边界影响［12］。研究显示，中国等大型新兴经济体的跨区域行政边界对产学合作研究的影响是显著的，原因有以下几点。

首先，从正式的制度角度来看，新兴经济体各区域的经济和法律等差别较大。虽然这些机构均受上一级相同部门的管理，但各区域形成了各自的治理规则，特别是在直接与产学合作的相关政策法规方面，如知识产权的实施和创新补贴规定就因地区而异。对于具有不同制度背景的实体合作，行政边界产生的影响要比对具有相同制度背景的合作更重要。因为这种异质性可以为跨区域的产学合作提供各种激励和约束，从而形成潜在的成本和收益，并最终导致产学合作研究绩效低下。

其次，从非正式的制度角度看，新兴经济体的区域往往具有多样的文化和族裔［13］，加之历史悠久，所有区域都形成了独特的非正式制度特征，如传统和习俗等［14］。因此，在跨区域产学合作中，就有可能会出现矛盾、制约以及利益上的分歧［15］，进而产生的大量协调成本［16］。因此，由于各地区的非正式制度不同，跨区域的产学合作可能产生较低的绩效水平。

第三，研究人员的流动受到区域的影响，个人和组织网络受限于所在的地区。尽管在中国的户籍改革中，关于劳动力流动的严格规定正在逐步取消，但以往限制流动的做法使得隐性知识和社会资本仍与所在地区紧密相连，跨区域产学合作伙伴的联系与互动不足，复杂知识难以实现有效的转移。因此，跨区域产学合作的负外部性降低了合作研究绩效。

综上所述，这3个方面均对跨区域产学合作研究绩效产生影响且相互关联，因此，本文提出以下假设：

H1:跨区域行政边界对跨界产学合作研究绩效有负面影响。

1.2 区域内行政边界对产学合作研究绩效的影响

合作的基础设施、技术政策与补贴规定通常具有很强的区域特征，影响着区域内的产学合作绩效，因此，区域内的行政边界对于解释产学合作研究绩效的变化同样重要。

首先，由于一些大学是由地方政府建设和管理的，因此，其产学合作决策往往受到地方政府的制约和干扰。此外，政府往往影响着产学合作基础设施的形成与使用，而这些基础设施通常只向当地大学和公司开放［17］，这使得区域内的产学合作难以从中获益，进而导致合作研究绩效低下。

其次，严格的地域限制，使得地方政府的财政预算必须在行政范围内分配，只有当地公司才能申请所在地的资金，因此，区域内的产学合作伙伴很难获得其必要的资源。这种局限进一步制约了研究成果的形成。

第三，地方政府对有限区域资源的竞争，使得区域内的合作比无边界合作更难以实现。地方政府通常愿意将当地企业的技术需求与当地大学的技术供应进行匹配，以避免区域内产学合作所产生的竞争压力。因此，区域内的产学合作往往无法获得必要的资源来实现其目标。

上述讨论显示，一地的基础设施、政策与补贴会有利于无边界的产学合作，而区域内产学合作所得到的机会和资源却十分有限。因此，针对区域内行政边界对跨界产学合作研究绩效的影响，本文提出了以下假设：

H2:区域内行政边界对跨界产学合作研究绩效产生负面影响。

2 数据与研究方法

2.1 数据

广东省省部产学研合作专项始于2013年，是该省创新政策的重要组成部分。作为广东省政府和企业促进产学合作的具有代表性的政策工具，该专项最显著的特点是可以利用地方财政资金支持区域外的大学和研究院所，以促进全国范围内的高校、研究院所与省内企业展开合作。

本文采用广东省省部产学研合作专项中的数据集进行分析。该数据集涵盖了2013—2017年所有的产学合作项目的详细信息，如项目名称、启动日期、资金数额、参与方和研究成果等，其中，研究成果由产学研合作方提供，且经过了政府科技管理部门的确认。由于本文仅关注技术进步，因此，剔除了人文社科类项目。最终，确定了681个产学研合作研究项目。

2.2 变量

2.2.1 因变量

产学合作研究绩效由该合作项目的创新产出来衡量，主要包括专利Pate、出版物Publ和新工艺Proc。考虑到公司的参与，本文将专利作为主要因变量，而出版物和新工艺则用于评估研究结果的稳健性。由于授权专利需要花费一定的时间才能取得，所以为了避免低估研究绩效，本文还考虑了申请专利。

2.2.2 自变量

边界效应可以通过不同的行政边界进行分析。本文将行政边界分为三类：无边界、区域内边界以及跨区域边界。行政边界的类型如表1所示。

表1 行政边界的划分

在所有的产学合作项目中，区域内的合作项目大约占30%，而跨区域的合作项目大约占50%，跨区域合作的绝对数量和比例均超过了区域内与无边界合作。本文将行政边界作为虚拟变量进行回归分析。无边界类别作为参考组，取值为0。而非参考组，即区域内类别和跨区域类别，分别取值为1。由于本文分析的是跨界合作，所以没有将跨区域类别作为参考变量。通过将无边界产学合作作为默认值，可以直接得到区域内和跨区域的变量系数［2］。因此，回归结果的系数值将反映与无边界合作相比，区域内与跨区域合作是否具有不同的研究绩效。

2.2.3 控制变量

为弄清楚行政边界效应，应控制其他影响因素可能产生的影响，例如大学和企业的特征、技术与关系、外部环境［18-20］。本文选取的控制变量有地理距离、项目规模、公司规模、公司的吸引力、大学类别和产业领域。以下将作详细阐述。

（1）地理距离。公司和大学之间的距离可以通过式(1)计算得到：

（5）大学类别。本文将大学分为四类：普通高校、211大学、985大学和中国科学院的相关院所。在回归分析中，以大学质量作为虚拟变量来表示大学类别。研究显示，如果考虑到大学类别，可以在一定程度上消除行政边界的影响。

（6）产业领域。不断变化的工业技术迫使企业必须积极地参与R&D，以获得生存并保持市场竞争力。根据2014《广东省产学研合作研究计划指南》，涉及的产业主要有新能源、新材料、现代农业、生物技术、节能、电子信息和装备制造。产业作为一个虚拟变量来表示产学合作项目的不同领域。

2.3 实证分析

本文采用一组模型来分析行政边界对产学合作研究绩效的影响。模型的设定依据于对结果测量的要求。回归模型必须与因变量相匹配。专利、出版物和新工艺是非负整数计数，可采用的方法有泊松模型和负二项模型。泊松分布要求因变量的均值和方差一致，然而在本文中，样本的均值远远小于方差。此外，显著的过度离散意味着负二项法更适用。本文采用STATA/SE 12进行统计分析。具体而言，对下列回归方程进行估计：

3 统计分析结果

3.1 描述性统计

广东省省部产学研合作专项始于2013年。表2列出了2013—2017各年该专项支持的项目数量。本文中所分析的项目均已完成，且包含了所有的研究成果。

表2 2013—2017年广东省省部产学研合作专项支持的项目数量 单位：项

该数据集包含了681个产学合作项目的完整信息。主要变量的描述性统计如表3所示。作为产学合作研究绩效，专利、出版物和新工艺的最小值均为0，最大值分别为68、45和47。地理距离的平均值为813km，这显示大多数产学合作项目发生在当地公司和外地大学之间。

表3 产学合作项目的描述性统计

研究成果的四分位数分布如表4所示。该分布均匀，确保了回归分析不受异常值的影响。

表4 产学合作成果的四分位数分布

产学合作研究项目按行政边界划分的结果如表5所示。从平均产出来看，无边界合作比区域内和跨区域合作具有更好的研究绩效。

表5 产学合作研究项目按行政边界划分的分布

主要变量的相关值如表6所示。大部分相关值小于门槛值0.70，只有行政边界与地理距离之间的相关系数约为0.8，显示区分效度可以接受。公司吸收能力与公司规模

表6 主要变量的相关矩阵

3.2 回归结果

负二项式的回归结果如表7所示。模型1仅考虑了控制变量，模型2显示了跨区域合作和无边界合作的结果，模型3列出了区域内合作和无边界合作的结果，模型4给出了所有变量的联合效应。

表7 专利作为因变量的回归结果

对于模型1，地理距离没有对研究成果产生显著影响，即地理邻近并不代表一定有合作以及产生更好的结果。项目规模与产学合作研究绩效呈倒U型关系。当项目规模变得过大，合作方的收益开始减少。企业规模也与产学合作研究绩效呈倒U型关系。大公司通常有内部R&D资源，而小公司却与此相反，以致不能支持产学合作。就公司而言，R&D强度和实验室与产学合作研究绩效正相关。公司可以使其获得从产学合作过程中转移出的知识。

模型2给出了无边界和跨区域产学合作的结果。按照预期，跨区域系数应为负值，但结果并不显著。因此，H1没有得到证实。由于大多数高水平的大学和公立研究机构都位于广东以外，因此，跨区域的产学合作方可以分享他们高质量的研究成果。此外，区域内对资源的竞争比跨区域更激烈。所以，强的区域资源互补效应和弱的区域资源竞争效应，使得跨区域行政边界对跨界产学合作研究绩效的影响不显著。

模型3列出了无边界和区域内产学合作的结果。结果显示，区域内合作研究绩效比无边界合作绩效低28.39%回归结果与预测一致，H2得到证实。区域内的产学合作方不能享受地方政府提供的基础设施、政策与补贴，加之区域内的有限资源导致了竞争激烈，因此，产学合作研究绩效不可避免地受到影响。

为验证整个行政边界效应，模型4包含了所有的产学合作研究项目。结果显示，跨区域系数不显著。区域内效应在0.01水平上呈负显著性，其绩效比无边界产学合作低约34.03%这些结果进一步验证了模型2和模型3的研究结论。

3.3 鲁棒性检验

首先，本文采用新工艺和出版物来衡量研究绩效，以检验研究结果在不同因变量中是否保持稳健性。前者以合作项目中产生的工艺数量来表示，后者以科学出版物的多少进行衡量。回归结果如表8所示。

表8 新工艺和出版物作为因变量的回归结果

表8 （续）

模型A-1显示，区域内边界效应在0.05水平上呈负显著性，而跨区域系数并不显著。就新工艺而言，区域内产学合作绩效比无边界合作绩效低模型A-2显示，区域内边界效应在0.10水平上呈负显著性，跨区域系数不显著。就出版物而言，区域内产学合作绩效比无边界合作绩效低模型A-1和A-2显示了跨区域行政边界效应并不显著。该结论与模型4一致，结果的鲁棒性得到证实。

其次，利用OLS回归方法对模型进行重新估计，以判定在使用不同的回归方法时，研究结果是否保持稳健性。回归结果如表9所示。

表9 OLS方法的回归结果

模型A-3到模型A-5中的因变量分别是专利、新工艺和出版物。所有行政边界系数的符号与模型4中的一致。

第三，分析样本的潜在选择偏差。事实上，政府更愿意为具有良好创新能力的项目提供补贴，因此，公司研究人员与更具创新性的大学合作方相匹配，从而产生了更有成效的产学合作研究项目。这一过程可能在研究成果中引入一种正偏差。

差分估计、工具变量估计和非参数匹配是处理选择偏差问题的主要方法。但是，差分估计方法适用于面板数据，而本文中的产学合作项目仅出现过一次。工具变量估计需要选择适当的工具变量，即与所检测的解释变量相关，而与误差项无关。事实上，地理距离因与行政边界具有相关性，而可能成为一个合适的工具变量。地理距离越长，行政边界效应增大，反之减小。然而，地理距离也可能是内生的。因此，本文采用了另一种方法来解决这一问题。

如前所述，政府更愿意资助具有创新性的产学合作项目，这在研究成果中产生正偏差。一般来说，如果政府发现项目具有创新潜力，就会增加补贴，从而使项目产生更多的创新成果；相反，如果项目的创新潜力相对较低，则得到的补贴会较少，创新成果也相对不多。按照这一逻辑，如果行政边界效应随政府资助的变化影响项目研究结果，则可以推断行政边界效应对样本选择问题具有一定的鲁棒性。

政府资助比例的四分位数，是政府资助额除以项目总资金，分别为0.053、0.093和0.160。通过四分位数，将样本分为4个子样本。回归结果如表10所示。

表10 不同政府资助比例的回归结果

模型A-6代表最低的政府资助组，而模型A-9代表最高。结果显示，除最低政府资助比例组以外，区域内行政边界对产学合作研究成果产生显著的负向影响，程度类似于模型4。结果的鲁棒性得到证实。

4 讨论

本文旨在探讨行政边界对产学合作研究绩效的影响。针对提出的两个假设，本文采用广东省省部产学研合作专项的数据集进行分析验证，研究结论有助于从制度视角来理解在新兴经济体背景下，行政边界对产学合作研究绩效的影响。

4.1 理论启示

首先，本文建立了产学合作与本地化知识溢出之间的概念联系，而在以往的研究中两者是孤立的。其次，以往的研究大多侧重于地理距离效应，而非政治边界效应。本文发现，在跨界产学合作研究中，行政边界产生的影响比地理距离更显著。无边界产学合作项目往往比区域内或跨区域合作项目更容易成功。因此，这为今后从行政边界效应而非地理距离效应的角度来探讨跨区域或跨国界的产学合作研究提供了启示。第三，在中国等新兴国家，行政边界效应比地理距离效应的作用更为显著。本文有助于理解行政边界如何影响新兴国家的产学合作研究，以及这些影响与发达国家有何不同。

4.2 实践启示

从实际看，本文的研究发现为政府开展研究项目管理以及公司和大学进行合作方选择提供了有益的启示。在产学研究合作或类似研究合作的管理中，项目管理者应考虑不同地区正式或非正式制度的区别。首先，与无边界合作相比，区域内合作产生了更低的绩效。这意味着项目最好是选择同一城市的合作伙伴。其次，本文对未来如何确定大学和公立研究机构的位置提供了参考依据。行政边界效应是复杂的，它可以源自正式制度、非正式制度、劳动力流动或当地条件。行政边界效应并不容易被直接消除。尽管如此，却可以考虑在迫切需要R&D资源的重点地区，建立大学和公立研究机构，或者其分支部门，以降低创新资源分布的不平等。

4.3 政策启示

本文的研究发现有助于政策制定者考虑应如何消除行政因素对产学合作或类似合作的负面影响。首先，尽可能消除地方政府的不当干预。区域内产学合作几乎无法利用当地的基础设施和支持政策，加之可用资源有限，城市之间存在着激烈竞争，这些因素及其共同作用导致区域内产学合作研究绩效低下。因此，地方大学应该可以自主选择他们所认为的最合适的公司作为合作方，而不论该公司位于行政区域内或外。其次，政策制定者应采取适当的政策工具，以在一定程度上消除行政边界对产学合作研究绩效的负面影响。例如，区域内或跨区域的合作协议，以确保提供有利于合作关系发展的良好制度环境。

5 结束语

跨区域或跨国界的产学合作正变得越来越普遍。本文旨在探讨行政边界是否影响产学合作研究绩效，并以广东省省部产学研合作专项为例，进行了实证分析。本文的创新点如下：首先，为将边界效应从空间距离效应中分离出来，区分了行政边界和地理距离；其次，考虑了正式的产学合作研究，而以往的分析仅讨论非正式合作，如知识溢出；第三，以新兴经济体为背景，分析产学合作研究绩效所出现的变化，这与探索发达经济体的研究有所不同。

此外，本文也存在一定的局限性，这为今后研究提供了一定的方向。首先，由于项目选择取决于大学和公司的双向选择，因此样本的研究结果可能存在正偏差，所以，未来的研究应使用其他方法来解决这个问题。其次，本文仅分析了广东省，而其他地区如北京和上海也有很多一流的大学和公立研究机构，情况可能与广东不同。因此，应研究一个覆盖全国的数据集，以判定是否有不同的结果。