国际联系下政产学研合作对企业创新的影响研究——基于2009-2018年中国30个省份的面板数据实证分析

陈艳红

（南宁师范大学 广西 南宁 530299）

一、研究背景

自主创新是我国经济发展的重要战略，创新发展理念自被提出就被摆在国家发展全局核心位置。2020年4月27日，总书记习近平主持召开中央全面深化改革委员会第十三次会议并发表重要讲话，会议强调，要重点改革工作部署，要深化科技体制改革，要创新科技成果转化机制，打通产学研创新链、产业链、价值链。创新对企业的发展至关重要，但是一方面企业的创新活动需要巨大的资金投入和承担巨大的风险，仅依靠企业自身会大大降低我国企业创新力度，减少我国企业创新成果，因此政府对企业创新活动的扶持是非常有必要的。另一方面，企业“闭门造车”容易阻碍技术进步，要想更快更好的实现技术创新，就需要更好的促进知识和创新的流动和扩散，产学研合作必不可少，目前打通产学研创新链、产业链、价值链，将创新科技成果产业化、市场化，对企业的发展更是起着至关重要的作用。那么政府扶持与产学研合作究竟对企业创新绩效是否有影响？什么样的影响？多大影响？

为了回答上述问题，本文以2009-2018年10年间中国30个省份的面板数据作为观察样本进行实证分析，研究政府扶持及产学研合作对企业创新绩效的影响。

二、文献综述

企业创新问题一直是学者们研究的热点。对于政府扶持对企业创新绩效的影响，学术界则有不同视角和观点，主要体现在三个方面：第一，政府扶持对企业创新绩效有显著的正向影响，Czarnitzki和Hussinger研究发现德国政府扶持对企业创新绩效有显著正向影响，Ebersberger研究发现芬兰政府扶持对企业创新绩效有显著正向影响，宋丽梅、白俊红、夏清华，何丹研究发现我国政府扶持对企业创新绩效具有显著正向作用；第二，政府扶持对企业创新绩效影响不显著，甚至存在阻碍作用，Czarnitzki等研究发现德国和芬兰的政府扶持对于企业创新绩效影响不显著，马文聪等研究发现，我国政府的直接补贴资助并没有提高企业研发产出，甚至是降低了研发产出；第三，政府扶持与企业创新存在显著的倒U型关系，周京奎，王文波、程华，张志英研究发现政府扶持开始对企业创新绩效具有显著正面影响，但是其到达一定水平时，这种积极影响就会被抑制，甚至转变为负面影响。

产学研合作是指企业与高校或科研机构以实现技术创新和科技成果转化为目标的一种合作方式对于产学研合作对企业创新绩效的影响。对于产学研合作对企业创新绩效的影响，学术界则有不同视角和观点，主要体现为以下两个方面：第一，产学研合作对于企业创新绩效具有显著正向作用，学界基于不同区域的数据和研究对象，验证了产学研合作对科技产出绩效的正效应。Petruzzelli、黄菁菁、赵晶，李林鹏，祝丽敏等研究发现产学研合作对于企业创新绩效具有显著正向作用；第二，产学研合作对企业创新绩效影响不显著，姜文宁，罗津，关汉男等研究发现分析产学研合作对企业创新经济绩效影响并不显著；第三，产学研合作与企业创新绩效存在显著的倒U型关系，王保林，张铭慎等研究发现产学研合作开始对企业创新绩效具有显著正面影响，但是其到达一定水平时，这种积极影响就会被抑制。

但这些研究大多从国内或国外单一环境对政府扶持与产学研合作对企业创新绩效的影响进行研究，忽视了知识技术交流的国际环境，为本文留下了研究空间。

综上，本文重点关注以下问题：在国际技术交流的背景下，政府扶持与产学研合作究竟对企业创新绩效是否有影响？什么样的影响？多大影响？

三、理论机制与研究假设

技术创新理论，最早由Joseph A·Schumpeter的《经济发展理论》系统的提出，企业创新是指企业开发新工艺、新产品并投入市场应用的行为集合。柏青等通过实证分析发现，企业技术创新绩效，实质上表现为两个阶段，第一阶段是知识技术产出创新绩效，即企业通过科技研发活动产出专利等科技成果，第二阶段是经济产出创新绩效，即企业需要将科技成果产业化以提升企业的经济效益。本文根据企业技术创新阶段两阶段表现进行分析。

国家创新体系研究，最早由德国学者李斯特在《政治经济学国家体系》对国家政治经济发展问题的研究提出，国家创新体系主要要素是由企业、科研机构、大学、中介服务机构、相应的金融机构和政府部门等构成的，其中企业、科研机构和大学、政府是主体要素。政府、企业、大学和研究机构三者构成了国家创新系统。

本文试图在以往学者研究的基础上，在国际知识技术交流环境下，分析政府扶持及产学研合作对企业创新两阶段绩效的影响，如图一所示：

图1 企业创新绩效体系结构图

基于上述文献综述与理论机制，本文提出如下假设：

假设1：政府扶持对企业政府扶持与知识技术产出创新绩效具有显著的积极影响。

假设2：政府扶持对企业政府扶持与经济产出创新绩效具有显著的积极影响。

假设3：产学研合作对企业政府扶持与知识技术产出创新绩效具有显著的积极影响。

假设4：产学研合作对企业政府扶持与经济产出创新绩效具有显著的积极影响。

四、模型设定

（一）变量选取与数据来源

本文参照宋丽梅，吴俊、黄冬梅等人的研究选取变量，并以2009-2018年10年间中国30个省份的面板数据作为观察样本进行实证分析，因为西藏数据大量缺失，所以分析中并未将西藏纳入。变量相关定义见表1。

被解释变量。根据创新的两阶段理论，创新绩效的第一阶段产出为以专利为代表的知识或技术，第二阶段的产出表现为经济绩效。因此本文用专利申请数衡量第一阶段的知识技术产出，用新产品销售收入衡量第二阶段的经济产出绩效，即把专利申请数和新产品销售收入作为被解释变量。

核心解释变量。对于产学研合作的科技创新，最直接的表现是企业委托高校开展科技活动的经费支出，它显示研发合作的强度。因此本文用R&D经费外部支出，即企业委托其它企业或事业单位进行的研究与开发支出，作为产学研合作强度的衡量指标。对于政府扶持力度，本文用政府资金投入总额衡量。即本文重点探究产学研合作强度与政府扶持力度对于企业创新绩效的影响。

控制变量。参与企业创新绩效而言，除了政府扶持力度，产学研合作强度这些核心影响要素以外，还有国际技术交流等其他因素同样可能影响企业创新绩效。为避免遗漏变量偏差，我们考虑选取如下6个控制变量。

第一个控制变量是我国企业引进国内技术力度，用购买境内技术经费支出衡量。第二个控制变量是我国企业国际技术知识交流与学习力度，用引进技术经费支出衡量。第三个控制变量是我国企业消化吸收技术力度，用消化吸收经费支出衡量。第四个控制变量是我国企业进行技术改造力度，用技术改造经费支出衡量。第五个控制变量是研发投入强度，用新产品开发经费支出/新产品销售收入衡量。

本文相关初始数据均来自于2010-2019年《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。

表1 变量定义表

（二）主要模型

根据研究目标，本文建立了两个基本模型，其中第一个模型探究政府扶持力度与产学研合作强度对于企业知识技术产出的影响机制，第二个模型探究政府扶持力度与产学研合作强度对于企业经济产出绩效的影响机制。模型具体设定如下：

其中，α0与β0表示个体差异，μit与εit表示随机误差项，i与t表示第i个地区的第t年。

五、实证分析

（一）描述性统计

表2是相关变量的描述性统计，从表中可以看出：就知识技术产出和经济产出绩效而言，lnpa最大值为 12.40，最小值为 4.635，标准差为 1.508；lnr最大值为10.58，最小值为2.148，标准差为1.609，表明我国企业创新绩效存在明显差距。就政府扶持强度而言，lnsub最大值为13.31，最小值为6.273，标准差为1.276，说明政府扶持企业力度相差较大；均值为11.00，说明政府总体扶持力度较大。就产学研合作强度而言，lnee最大值为10.20，最小值为3.017，标准差为1.215，说明产学研合作水平相差较大；均值为6.732，说明我国企业大多有良好的产学研合作。就企业研发投入强度而言，均值仅为2.052，表明我国企业研发投入水平仍然不高，且最大值和最小值分别为4.758和-0.372，表明高研发投入强度的企业和低研发投入企业存在较大差距。

表2 相关变量的描述性统计

（二）相关性分析

对本文各变量作相关性分析，可以得出三点结论，分析结果参见表3。

第二，被解释变量lnpa、lnr与解释变量的相关性普遍较高，说明政府支出强度，产学研合作强度等解释变量的选取较为合适。

第三，解释变量之间大部分相关系数的绝对值不超过0.8，且都通过了0.01水平的显著性检验，这一定程度上可以说明，变量之间存在内生性和共线性的可能比较小。由于lnsub与lnee的相关系数大于0.8，本文借助方差膨胀因子（VIF）作进一步检验，如表4所示，解释变量的VIF值均小于5，因此本文所选解释变量不存在多重共线性。注：接表3

表3 相关变量的描述性统计

表4 方差膨胀因子检验

（三）回归分析

1.第一阶段知识技术产出创新绩效回归分析

为了探究政府扶持力度与产学研合作强度对企业知识技术产出创新绩效的影响，本文以2009-2018年10年间中国30个省份的面板数据作为研究对象，基于模型（1）进行多元线性回归。回归结果见表5。

为验证面板数据模型的估计有效性。本文先用混合回归进行估计，从回归结果可以看出，企业知识技术产出创新绩效与政府扶持力度、产学研合作强度存在着显著的正向相关关系，且回归结果在统计意义上达到了1%的显著性水平。但是混合回归估计未考虑各个省市之间的异质性，因此用个体效应模型作进一步估计。

通过对固定效应模型和随机效应模型进行Hausman检验，得到p值为0，因此拒绝原假设，选择固定效应模型。再由固定效应模型估计的F检验结果，得到p值为0，因此拒绝混合回归模型，选择固定效应模型，因而固定效应模型为最优模型。

根据固定效应模型的估计结果可知，政府扶持力度lnsub的回归系数为0.653，且回归结果在统计意义上达到了1%的显著性水平，意味着随着政府扶持力度的增加，企业知识技术产出创新绩效也随着增强，其效应大小为0.653。产学研合作强度lnee的回归系数为0.294，且回归结果在统计意义上达到了1%的显著性水平，意味着产学研之间的合作增加，也将会增加企业知识技术产出创新绩效，其效应大小为0.294。我国企业引进国内技术力度lndte的回归系数为0.010，但未通过显著性检验，意味着引进国内技术，有利于企业知识技术产出创新绩效的增加，但是作用非常有限。我国引进国外技术力度lnfte的回归系数为-0.054，且通过了10%的显著性检验，意味着引进国外技术，会阻碍企业知识技术产出创新绩效的增加，我国企业若是不断加大对国外技术的引进，可能会产生“依赖心理”，从而影响企业自主创新。我国企业消化吸收技术力度lnate的回归系数为-0.073，且通过了1%的显著性检验，意味为增加企业知识技术产出创新绩效，我国企业消化吸收技术的花费应越少越好。我国企业进行技术改造力度lntre和研发投入强度lnrd的回归系数分别为-0.000、-0.010，且均未通过显著性检验，意味为增加这两项对于企业知识技术产出绩效的影响虽然是负效应，但是影响非常小。

例：长江流域2010年地表水资源量为11 147.70亿m3，2011年为7 713.62亿m3，2011年的水量较上年减少44.5%，若代入该水质表达函数，当污染物量不变时水质同比下降（污染物浓度升高44.5%）。

2.第二阶段经济产出创新绩效回归分析

为了探究政府扶持力度与产学研合作强度对经济产出创新绩效的影响，本文以2009-2018年10年间中国30个省份的面板数据作为研究对象，基于模型（2）进行多元线性回归。回归结果见表6。

为验证面板数据模型的估计有效性。本文先用混合回归进行估计，从回归结果可以看出，经济产出创新绩效与政府扶持力度、产学研合作强度存在着显著的正向相关关系，且回归结果在统计意义上达到了1%的显著性水平。但是混合回归估计未考虑各个省市之间的异质性，因此用个体效应模型作进一步估计。

通过对固定效应模型和随机效应模型进行Hausman检验，得到chi2<0，因此选择固定效应模型。再由固定效应模型估计的F检验结果，得到p值为0，因此拒绝混合回归模型，选择固定效应模型，因而固定效应模型为最优模型。

根据固定效应模型的估计结果可知，政府扶持力度lnsub的回归系数为0.512，且回归结果在统计意义上达到了1%的显著性水平，意味着随着政府扶持力度的增加，经济产出创新绩效也随着增强，其效应大小为0.512。产学研合作强度lnee的回归系数为0.255，且回归结果在统计意义上达到了1%的显著性水平，意味着产学研之间的合作增加，也将会增加经济产出创新绩效，其效应大小为0.255。我国企业引进国内技术力度lndte和我国引进国外技术力度lnfte的回归系数分别为0.026、0.014，且均未通过显著性检验，意味着引进国内外技术，有利于经济产出创新绩效的增加，但是作用有限。我国企业消化吸收技术力度lnate的回归系数为-0.044，且通过了1%的显著性检验，意味为增加经济产出创新绩效，我国企业消化吸收技术的花费应越少越好。我国企业进行技术改造力度lntre回归系数为0.018，且均通过显著性检验，意味为企业进行技术改造有利于经济产出创新，但是影响比较小。研发投入强度lnrd的回归系数为-0.753，且通过了1%的显著性检验，这意味着研发投入强度增加会阻碍企业经济产出绩效的增长，我国企业若过度专注于知识技术创新，而忽略将其专利产品投入生产，会大大降低企业创新经济绩效。

3.第一、二阶段创新绩效回归比较分析

由表5、表6可知，政府扶持力度与产学研合作强度对于第一阶段知识技术产出创新绩效的促进作用均大于对于第二阶段经济产出创新绩效的促进作用，意味着我国企业将专利成果投入市场并获取新产品销售收入的能力比较欠缺。要进一步增强企业对专利产品的市场转换能力。

表5 知识技术产出创新绩效回归结果

表6 经济产出创新绩效回归结果

注：⋆⋆⋆、⋆⋆和⋆分别表示回归系数在1%、5%和10%的显著性水平上显著；混合回归与固定效应模型括号内为t统计量，随机效应模型括号内为z统计量

六、结论与建议

（一）结论

自主创新是我国的重要发展战略，企业创新能力的提高对我国经济发展具有重大意义。本文从政府扶持与产学研合作对企业创新绩效的贡献角度出发，以2009-2018年10年间中国30个省份的面板数据作为研究对象，通过实证研究得出以下发现：

1.政府扶持力度与两阶段企业创新绩效

政府扶持力度对企业企业第一阶段知识技术产出创新绩效和第二阶段经济产出创新绩效均存在显著正向效应，其效应大小分别为0.653、0.512。政府扶持力度对于第一阶段知识技术产出创新绩效的促进作用大于对于第二阶段经济产出创新绩效的促进作用，意味着政府扶持未能为企业提供良好的市场“信号”，引导企业将专利成果投入市场并获取新产品销售收入的能力较为欠缺。

2.产学研合作强度与两阶段企业创新绩效

产学研合作强度对企业企业第一阶段知识技术产出创新绩效和第二阶段效经济产出创新绩均存在显著正向效应，其效应大小分别为0.294、0.255。产学研合作强度对于第一阶段知识技术产出创新绩效的促进作用大于对于第二阶段经济产出创新绩效的促进作用，但两者的差距小于政府扶持绩效，意味着产学研合作根据市场需求，培养人才，为企业提供创新驱动力的能力稍有欠缺，但对市场的敏感度优于政府。

3.我国企业引进国内技术力度与两阶段企业创新绩效

我国企业引进国内技术力度对企业企业第一阶段知识技术产出创新绩效和第二阶段经济产出创新绩效均存在不显著正向效应，其效应大小分别为0.010、0.026。我国企业引进国内技术力度对于第二阶段经济产出创新绩效的促进作用大于对于第一阶段知识技术产出创新绩效的促进作用，说明引进国内技术有利于推动企业将专利成果投入市场并获取新产品销售收入，但作用较微弱。

4.我国引进国外技术力度与两阶段企业创新绩效

我国引进国外技术力度对企业企业第一阶段知识技术产出创新绩效存在显著负向效应，其效应大小为-0.054；我国引进国外技术力度对企业第二阶段经济产出创新绩效存在不显著正向效应，其效应大小为0.014。我国引进国外技术力度从第一阶段知识技术产出创新绩效的显著阻碍作用变为第二阶段经济产出创新绩效的不显著促进作用，说明企业若想提高自主创新能力，一味引进国外技术容易产生“依赖”心理，反而不利于企业创新，若企业想提高经济效益，则可适当借鉴国外模式。

5.我国企业消化吸收技术力度与两阶段企业创新绩效

我国企业消化吸收技术力度对企业企业第一阶段知识技术产出创新绩效和第二阶段经济产出创新绩效均存在显著负向效应，其效应大小分别为-0.073、-0.044。我国企业消化吸收技术力度对于两阶段创新绩效的促进均存在显著负向作用，意味为增加企业知识技术产出创新绩效，我国企业消化吸收技术的花费应越少越好。

6.企业进行技术改造力度与两阶段企业创新绩效

企业进行技术改造力度对企业企业第一阶段知识技术产出创新绩效存在不显著负向效应，其效应大小为-0.000；企业进行技术改造力度对企业第二阶段经济产出创新绩效存在显著正向效应，其效应大小为0.018。企业进行技术改造力度对于两阶段创新绩效的正负向作用对比，说明增加企业进行技术改造有利于盈利，不利于开发新产品。

7.研发投入强度与两阶段企业创新绩效

研发投入强度对企业企业第一阶段知识技术产出创新绩效存在不显著负向效应，其效应大小为-0.010；研发投入强度对企业第二阶段经济产出创新绩效存在显著负向效应，其效应大小为-0.753。研发投入强度对于两阶段创新绩效的负向作用强度对比，意味为研发投入强度过大，反而不利于企业创新，更不利于企业盈利。

（二）建议

基于上述结论，本文提出以下建议：

1.企业进行创新活动的最终目的是为了获得经济利益，为避免“市场失灵”给企业带来的损失，政府应该通过资金扶持、税收优惠等政策导向为企业技术创新活动提供合理的信号导向。

2.为缓解企业外部困境，企业应该积极进行产学研合作，加强技术、知识交流与合作，为企业提供内生创新动力。产学研合作必不可少，目前打通产学研创新链、产业链、价值链将为企业创造更大利润。

3.现阶段，我国企业将专利成果投入市场并获取新产品销售收入的能力仍然比较欠缺。要进一步增强企业的对专利产品的市场转换能力，合理引进国内技术，推动企业将专利成果投入市场并获取新产品销售收入。

4.我国要正确认识国际技术知识交流与合作，取其精华、去其糟粕，基于我国国情引入切实需要的技术，但不能一味依赖国外技术引进，要把企业自主创新放在首位，从而获得长久的发展。

5.我国企业消化吸收技术能力需要进一步提升，引进高素质人才、培养熟练工，提高消化吸收技术效率、减少消化吸收技术费用，对企业的发展具有重要意义。

6.当前我国企业大多面临着外部创新技术活动资金不足、风险大和内部创新动力不足的困境。为缓解企业外部困境，政府应该对企业的科技创新提供资金扶持，从而为企业提供创新激励。

7.针对企业自身，研发投入强度需要量力而行，过高的投入需要企业配套大量的人力、物力和财力。因此，企业应该根据自身规模选择合适的研发投入强度、合理定位，从而在市场谋求自身的一席之地。