科技创新平台产学研合作对企业双元创新绩效的影响：基于广东省工程技术中心动态评估数据的研究

蔡建新，田文颖

（1.广东省科技基础条件平台中心，广东广州 510033；2.清华大学深圳国际研究生院，广东深圳 518055）

1 研究背景

随着科学技术的快速变革以及产品生命周期的缩短，创新已成为一种复杂性高、风险大的活动。企业竞争正从以资金、市场规模等物质资源为基础的物质性竞争转变为以知识、信息等非物质资源为基础的创新性竞争。因此，创新正成为企业获取核心竞争优势、实现可持续发展的重要路径之一。其中，双元创新包括了利用式创新与探索式创新两种创新策略，它是企业提升绩效和实现高质量发展的重要策略选择［1］。利用式创新强调效率，注重产品或技术推向市场的速度与成本，因而在技术上往往是小而微的短期导向的创新；而探索式创新强调效果，聚焦于产品或技术在市场当中区别于同类产品或技术的独特性，因而是一种更加注重创新质量的长期导向的创新［2］。知识作为创新的源头，企业要顺利实施双元创新战略，必然需要多样化的知识积累作为基础［3］。随着竞争的加剧以及资源要素流动速度的提高，企业越来越难以依靠内部力量实现创新驱动，迫切需要通过外部研发网络获取更多技术知识。党的十九大报告明确提出，应建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系。产学研合作网络是我国企业最常见的研发网络，目前已经成为企业整合外部知识、满足异质性知识需求的重要选择。

广东省工程技术研究中心是广东省科技创新体系的重要组成部分，是建设以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系的重要载体，是开展共性关键技术研发、聚集培养技术创新人才、提升企业技术创新能力，实现科技成果转化和产业化的重要科技创新平台。可见，积极开展产学研合作、支撑企业技术创新是省工程技术研究中心的重要职能之一。那么，工程技术研究中心的产学研合作网络对企业双元创新绩效是否产生显著影响？不同特征的产学研合作网络对其影响有何不同？上述影响在不同企业情境中是否存在差异？这些问题已经成为企业管理实践和学术研究关注的热点。基于理论需求与现实需求的驱动，本文利用广东省技术研究工程中心2020 年动态评估所获得的调研数据，从产学研合作的深度与广度两个维度出发，探究产学研合作对双元创新绩效的影响以及吸收能力在其中所起到的调节作用。

2 制度背景与假设提出

2.1 广东省工程技术中心的发展历程和现状

随着产学研合作成为国家实现创新驱动战略的重要抓手，各地方政府纷纷出台政策以促进产学研合作。作为中国经济第一大省，在原国家科委的指导下，经广东省委、省政府批准，广东省把工程技术研究开发中心建设列入了省重大科技建设计划。从1991 年开始酝酿试点，由原省科委牵头，会同原省经委、原省计委有步骤地组织实施，至今已历时30 年。截至2020 年12 月31 日，广东省依托经济实力比较雄厚、发展潜力强劲、具有产业发展带头作用的技术先进企业、高新技术企业和企业集团，共建立与认定6 273 家工程技术研究中心，居全国首位。其中，企业类工程技术研究中心有5 386 家，公益类工程技术研究中心有887 家。

在2020 年广东省企业类工程技术研究的绩效评估工作中，共收集了5 091 家中心的有效数据。在区域分布方面，珠三角占比83.27%，粤东西北地区占比16.73%。在行业领域方面，完全覆盖全省十大战略性支柱产业10 大战略性新兴产业。其中，新一代电子信息、先进制造、新材料和生物医药与健康领域工程中心数量位居前列。在依托单位性质方面，民营企业占比83.65%，港澳台资企业占比3.9%，外商投资企业占比1.8%。在企业规模方面，主营业务收入5 000万元以上的有4 535家，占比89.09%。其中，0.5 亿元～1 亿元的有909 家，占比17.85%；1 亿元～3亿元的有1 569 家，占比30.83%；3 亿元～5 亿元的有698 家，占比13.71%；5 亿元以上的有1 359 家，占比26.71%。根据调研评估数据分析可知，广东省企业类工程中心呈现出体量规模大、行业覆盖全、建设成效好等特点，已经成为支撑产业发展的核心骨干力量，是落实创新驱动发展战略的重要抓手。

2.2 科技创新平台产学研合作对企业双元创新绩效的影响

产学研合作成为学术界研究的热点问题，尤其是关于产学研合作对企业创新绩效影响方面的研究，日益受到学术界的重视。詹雯婷等［4］基于产学研合作与企业技术能力结构之间的三大视角，分析了产学研合作与企业技术能力结构之间的活动机理，辅以案例分析方法，验证了互补型产学研合作能够有效提升企业技术能力广度，辅助型产学研合作能够有效提升企业技术能力深度。王文娜等［5］基于2011—2018 年83 家国家高新区面板数据，探讨产学研合作深度对国家高新区全要素生产率的影响，发现产学研合作深度通过提升技术创新水平以及优化资源配置促进区域全要素生产率的提升。张羽飞等［6］从产学研的广度、深度与频度三个方面构建产学研融合程度的综合评价模型，通过实证检验发现广度和深度对科技型中小企业创新绩效具有正向影响。刘斐然等［7］基于中国上市公司专利申请数据的实证研究发现，产学研合作的广度对企业创新质量具有倒U 型影响，而产学研合作的深度对企业创新质量则是正向促进的线性效应。高霞等［8］利用中国国家知识产权局1999—2010 年间ICT 产业的专利数据，构建产学研合作创新网络，发现研发合作开放度与创新绩效间的关系存在一个边际合作效应递减的学习效应曲线的U 型区域，出现动态循环的态势，表现出类似波浪形的学习效应曲线。蒋付心等［9］采用2009—2014 年中国规模以上工业企业省际面板数据，利用非线性门槛回归模型，从企业内、外部研发的互动模式视角，实证研究了产学研合作强度对工业企业技术创新效率的门槛效应——当产学研合作强度小于门槛值时，产学研合作显著促进企业技术创新，当产学研合作强度越过门槛值后，促进作用则会明显削弱。樊霞等［10］运用平均技术共现率和平均技术共类指数对生物技术领域专利技术进行共性特征分析，结合PSM 方法，对产学研合作专利的技术共性特征进行了比较研究，发现产学研合作对生物技术领域共性技术研发创新有显著的正向影响。上述文献表明产学研合作的创新绩效问题是近年来学者关注的焦点，但一般都将产学研合作与创新绩效作为一个整体进行研究，并没有将其进一步地进行细化，探究产学研合作的广度与深度对双元创新绩效的不同影响。

产学研合作的参与主体包括企业、高校、科研院所等，通过组织网络构建和项目协同，实现跨组织知识、人才、资源交互。显然，产学研合作作为一项涉及多主体协同的价值创造活动，其必然涉及合作的范围广度和交互深度问题。由此引致产学研合作广度与产学研合作深度两个不同维度的概念。产学研合作广度是指产学研合作中外部知识源的类型与数量，而产学研合作深度则是指产学研合作过程中各主体的交互频率与合作投入程度［11］。

首先，随着产学研合作广度的提高，一方面可以使企业保持多样化的知识获取渠道，提升企业创新的知识宽度，从而有利于技术融合［3］，对于高技术产业来说，企业之间广泛合作是一种创建知识增量的有效方式，有利于企业获取新颖知识、创意和创新市场技术。但是另一方面，由于产学研合作各参与主体之间在目标导向、组织文化、工作流程等方面存在巨大差异，企业在寻找合适的合作伙伴以及开展研发合作的过程当中需要协调整合各个创新主体之间的分歧。随着合作广度的增加，企业在这一过程当中所付出的搜寻成本与协调成本也将随之增加［12］。因此，过度追求合作的广度，有可能会对企业创新质量的提升造成不利影响［7］。

其次，产学研合作深度体现的是企业倾向于与合作伙伴建立稳定而密切的联系，展开频繁、深入的合作交流，从而获得更多高质量但更需要时间积累的知识发现。高质量、突破性的创新成果普遍需要较长的研发周期和稳定、持续的研发活动。因此，随着产学研合作深度的提高，一方面有利于降低双方信息不对称以及合作中的机会主义倾向［13］，使产学研合作双方在稳定的内外部环境中进行合作研发，从而更好地吸收来自合作伙伴的知识溢出，实现内外部知识的协同效应以提升企业创新能力和创新质量，另一方面能够降低企业的搜寻成本与沟通成本，进一步降低高质量创新的风险，从而提升产学研合作效率［14］。但是，同时也可能会产生一些不利影响。如果企业在开展产学研合作上的深度很高，一方面，其面临的风险和不确定性会增加，另一方面，在资源有限性的制约下，其产学研合作广度很可能会下降，导致其短时间内所获得的知识类型相对较少。这些不利因素尤其是对于强调速度、时间和知识整合的利用式创新而言，很可能会产生不利的影响。基于上述分析，本文提出如下研究假设：

H1：产学研合作的广度和深度对企业双元创新绩效具有显著正向影响。

H2：产学研合作的广度与深度对企业双元创新绩效的影响具有异质性。具体而言，产学研合作的广度对企业利用式创新的影响更显著，而产学研合作的深度对企业探索式创新的影响更显著。

2.3 吸收能力的调节作用

产学研合作影响创新绩效时的情境因素也是学术界关注的热点问题。其中，有不少学者围绕合作伙伴间的匹配关系、企业吸收能力等因素进行了分析和讨论。例如马文聪等［15］对243 家企业产学研合作创新的调查问卷进行实证分析，发现产学研合作伙伴的匹配性对产学研合作绩效具有显著的正向影响。陈怀超等［16］基于制度视角，探讨了制度支持对产学研协同创新绩效的影响。樊霞等［17］则基于吸收能力视角指出，企业能否有效利用产学研合作成果并实现合作与自主研发的有效协同互补，依赖于企业自身的吸收能力。Kodama 等［18］也同样指出，有较强吸收能力的中介组织在校企合作当中扮演着重要角色。曹洁琼等［19］以我国ICT 产业产学研联合申请专利数为样本，利用社会网络和负二项回归分析方法来研究平均路径长度和集聚系数对产学研合作网络当中的企业创新绩效的影响，发现平均路径长度对产学研合作网络创新绩效有显著影响；集聚系数与产学研合作网络创新绩效呈“U”型关系；集聚系数对平均路径长度影响产学研合作网络创新绩效存在倒“U”型调节效应。可以看出，上述研究都肯定了吸收能力对产学研合作创新绩效的影响，但是一方面没有探讨产学研合作网络的特征对企业创新绩效的影响，另一方面也没有将企业创新绩效进一步细化为利用式创新与探索式创新。

吸收能力是企业识别、消化和应用新知识的能力［20］。具有良好吸收能力的企业，一方面能够更好地体会到整体的宏观环境变化，从而增强制度支持对产学研合作创新的影响，起到了放大器的作用［16］。另一方面，吸收能力强的企业更容易与合作方沟通和协调，更有利于理解和整合的知识和技术［15］。当企业产学研合作深度较强时，如果企业吸收能力也很强，合作双方具有共同知识基础，有助于其准确理解合作方的意图和要求［17］。这时将有利于促进企业双元创新绩效，特别是探索性创新绩效。而当企业产学研合作广度较大时，其更需要的是响应速度、和跨领域集成能力，如果企业吸收能力也很强，容易导致其陷入长期导向和过度专注于现有领域，这时可能会不利于促进企业双元创新绩效［7］。基于上述分析，本文提出如下研究假设：

H3：吸收能力在产学研合作对企业双元创新绩效的正向影响中有显著调节作用，并且对产学研合作广度和产学研合作深度的调节效应存在差异。具体而言，吸收能力正向调节产学研合作深度对企业双元创新绩效的促进作用，但是吸收能力负向调节产学研合作广度对企业双元创新绩效的促进作用。

3 研究设计

3.1 数据处理与变量定义

本研究所使用的数据来自于广东省工程技术研究中心2020 年动态评估所采集的企业类工程中心有效数据。本次评估对象为1991—2018 年建立的企业类工程技术研究中心，从运行情况、研发条件、科研能力和建设成效4 个方面评估其运行与绩效产出情况。本次评估工作建立了省、市、县（区）科技管理部门共同推进的联动工作机制，共收集5 091家企业类工程中心有效数据（以下简称“样本”）。样本数据覆盖我省10 大战略性支柱产业十大战略性新兴产业。在区域分布方面，珠三角占比83.27%，粤东西北地区占比16.73%。本文选择其中最具有代表性的广州、深圳、佛山、江门、东莞、汕头6 个地级市共3 333 家样本企业作为研究样本。为防止极端数值对企业的影响，本文对所有连续型变量进行了百分之一范围的缩尾处理。

（1）被解释变量。目前学术界对于双元创新绩效的衡量，主要有利用财务数据和专利数据两种方式。前者使用费用化研发活动支出、资本化研发活动支出分别度量探索式创新和利用式创新。而后者则使用不同专利类型进行衡量，使用发明专利衡量探索式创新，使用非发明专利衡量利用式创新。参考上述文献，结合现有样本数据的特征，本文使用新产品销售额衡量利用式创新，而探索式创新则使用发明专利申请数进行度量。

（2）解释变量。考虑到产学研合作深度主要刻画不同参与主体深度交互的程度，体现为知识流、信息流、人力和资金流等的交互强度，且通常以产学研合作项目的投资完成表征。本文使用企业产学研合作项目的平均投资额，度量产学研合作深度。产学研合作的广度体现的是企业与外部知识源之间进行广泛的交流，同时开展广泛的知识搜寻活动，从而获得众多的异质性知识。本文使用产学研合作项目数进行度量。因为企业开展产学研合作的项目数越多，表明企业所获得的知识种类和所开展的异质性的信息交流越丰富。

（3）控制变量。参考现有文献，使用企业规模（lnasset）、企业年龄（age）、盈利能力（roe）、创新投入（lnrd）作为控制变量。

样本各变量的名称、定义和描述性统计如表1所示。

表1 样本变量定义与描述性统计

3.2 模型构建

基于本文的研究假设与数据特征，构建如下模型对研究假设进行验证：

模型（1）检验产学研合作对创新绩效的影响，其中Y为利用式创新或探索式创新，X为产学研合作深度或产学研合作广度；模型（2）在模型（1）的基础上加入吸收能力作为调节变量，检验吸收能力所起到的调节效应。为控制变量组，包括企业规模（lnasset）、企业年龄（age）、盈利能力（roe）、创新投入（lnrd）。

4 实证结果分析与讨论

样本回归结果见表2 所示。由表2 第1 列与第2 列的回归结果表明，产学研合作广度对利用式创新和探索式创新都具有显著的正向促进效应（=0.507，P＜0.01；=0.153，P＜0.01），这 一效应在1%的显著性水平上通过检验，因此假设H1获得了支持。表2 第3 列与第4 列显示了产学研合作深度对企业双元创新绩效的影响。可以看出，产学研合作深度对探索式创新具有显著的促进作用，且这一作用在1%的显著性水平上通过检验(=0.093，P＜0.01)。但是，产学研合作深度对利用式创新的促进作用不显著（=-0.097，P＞0.1）。因此，假设H2获得了支持。这有可能是因为产学研合作深度强调的是对某一项技术或某个细分领域进行深度合作，其主要着眼于在技术体系上某一点的深度突破。这种技术突破很可能是长期导向和面向未来的，因而并不能马上被利用式创新所使用并且创造价值，但却能够产生和积累探索式创新所需要的大量原创性知识和技术。

表2 第5 列至第8 列的回归结果展示了吸收能力在产学研合作对双元创新效应机制当中所起到的调节效应。从表2 的第5 列和第6 列可以看出，吸收能力整体上负向调节了产学研合作广度对创新绩效的提升作用（=-0.119，P＞0.1；=-0.058，P＜0.1）。具体而言，吸收能力在10%的显著性水平上抑制了产学研合作广度对探索式创新的促进作用，而对于产学研合作广度对利用式创新促进作用的抑制影响则不显著。从表2 的第7 列和第8 列可以看出，吸收能力整体上正向调节了产学研合作深度对双元创新绩效的促进作用（=0.104，P＜0.01；=0.115，P＜0.01），且这一作用在1%的显著性水平上通过检验。具体而言，吸收能力同时加强了产学研合作深度对探索式创新和利用式创新的促进作用。因此，假设H3获得了部分支持。进一步分析，出现上述结果的原因可能是，强调知识获取多样性的产学研合作广度并不必然需要借助企业的吸收能力进行增强，而强调原创性知识发现和技术发明的探索式创新则需要依赖企业的吸收能力才能更好地利用产学研深度合作所获得的知识成果，更有效地将原创性知识成果进行转化并实现价值创造。

表2 样本回归结果

5 结论、启示和未来展望

本文基于广东省工程技术研究中心2020 年动态评估数据，实证检验了产学研合作广度和深度对企业双元创新绩效的影响，并分析了吸收能力在其中所起到的调节作用。研究结果表明：（1）产学研合作广度对利用式创新与探索式创新都具有显著的促进作用。（2）产学研合作深度对探索式创新具有显著的促进作用，但是其对于利用式创新的促进作用不显著，甚至有可能是抑制作用。（3）吸收能力正向调节了产学研合作深度对利用式创新与探索式创新的促进作用，而吸收能力显著抑制了产学研合作广度对探索式创新的促进作用，但是其对于产学研合作广度对利用式创新绩效的调节作用不显著。

根据本文的研究结论，得到以下研究启示：（1）企业依托科技创新平台开展产学研合作，要根据企业创新战略的变化及时调整产学研合作广度与深度，以更好地服务于企业创新战略目标的实现。同时，以建立工程技术研究中心为契机，遵循产学研合作广度与深度的相关规律，进一步建立健全高效的组织结构体系，采取科学的产学研项目管理机制，建立与现代企业发展相适应的技术开发体系模式，从而在创新竞争当中实现可持续发展。（2）广东省在企业当中设立工程技术中心并鼓励开展产学研合作的政策举措是非常有效的。对于建立工程技术研究中心的企业，必须充分认识到工程中心在产学研合作转化与创新竞争当中的重要作用，要对工程中心的建设给予全方位重视与支持。（3）政府则需要加大对这一政策举措的重视程度，进一步细化政策目标和过程管理。例如，政府在对产学研合作进行支持时，需要合理设置指标对企业产学研合作情况进行评估，并重点关注产学研合作的深度与广度。此外，政府还应同时考虑企业吸收能力这一重要的情境因素，并将其作为未来制定不同扶持政策的重要依据。

最后，本文还存在一些局限性，未来可以进一步深化和完善。产学研合作的深度与广度都可能会随着时间的推移而发生动态变化，而本研究是一个基于横截面调查数据的分析，因此无法进行动态面板数据分析。后续研究可采用纵向研究设计采集多个观察时间数据，在本研究基础上进一步讨论产学研合作的深度与广度对企业双元创新绩效的影响。