大学知识生产、创业活动与大学技术转移的关系——基于地区层面数据的实证分析

许 春

(南京航空航天大学 经济与管理学院，南京 211106)

大学科技知识是经济实现内生增长的重要力量。但是中国大学知识在地方经济建设中的作用并没有得到充分发挥。根据研究测算，中国大学技术转化率总体较低，2016年，中国大学专利技术的转化率只有3.3%；另外，中国地区之间大学的专利技术转化率也存在较大的差异。2016年，北京、江苏两个地区大学专利技术转化率超过7%，而天津、安徽两个地区的专利转化率低于2%。再有，中国地区之间创业活跃度也存在较大的差异，2016年北京和江苏两个地区私营企业就业人数比2015年分别增加219万和103万，而安徽和天津两个地区私营企业就业人数分别只增加76万和16万。是否天津和安徽相比北京和江苏较低的创业活跃度导致天津和安徽的大学技术转化率也低于北京和江苏？推而广之，是否大学技术转化率受到地区创业活动的影响？

目前国内外有很多关于大学知识生产、技术转移和社会创业方面的学术研究，但是这些研究彼此是分割的，将这3种因素统一起来特别是从创业视角研究大学知识生产和技术转移关系的文献并不多见。另外构建测算大学技术转移的综合指标体系，对中国各地区大学技术转移绩效进行较为系统的综合测度也是研究的一个特色。本研究对地方政府理解和执行中央政府“大众创业、万众创新”的政策可能提供一定的帮助。

本研究首先在文献综述基础之上提出大学知识生产与大学技术转移、大学知识生产与地区创业活动以及地区创业活动与大学技术转移之间关系的若干研究假设；利用主成分分析法使用13个大学技术转移指标对中国各地区的大学技术转移绩效进行较为全面的综合测度；使用中介变量分析方法，利用2012—2016年中国各地区创新、经济发展相关数据检验大学知识生产、创业活动以及大学技术转移之间的关系，研究区分了机会型创业活动和必需型创业活动在地区大学知识生产与大学技术转移之间关系中的作用并对所提出的研究假设进行检验。最后给出主要研究结论和政策建议。

1 相关文献回顾及研究假设

1.1 大学知识生产与本地区大学技术转移的关系文献回顾

Polanyi[1]提出隐性知识无法通过人工编码的方式进行传输，其获得只能通过非正式的面对面学习。Griliches[2]和Jaffe[3]发现大学的知识溢出促进了当地企业的创新。Audretsch和 Stephan[4]发现空间地理接近决定了大学科学家与生命技术公司之间的联系。Mowery和Ziedonis[5]发现市场机制相比非市场机制实现的大学技术转移更容易受到地理空间约束，技术被许可方需要与技术许可方开展不可编码的知识的交流。地理距离造成较远距离的企业较难通过技术许可协议获得大学知识。Fischer和Varga[6]发现奥地利大学知识溢出具有地理衰减效应。Arundel和Geuna[7]认为知识的类型影响了企业与大学地理距离接近与创新的关系。Castro和Quevedo[8]研究发现西班牙的大学研究对大学所在地区高科技行业的企业创新产生积极作用，周边其他地区的知识溢出不影响该区域的企业创新。Abramovsky、Harrison、Simpson[9]发现企业与大学高级别实验室的地理接近，便于企业获得大学的前沿基础研究成果以及更多的公共领域的应用研究成果。 根据上述研究，提出如下假设。

假设1：地区内大学知识生产越多，本地区企业获得的大学技术转移就越多。

1.2 大学知识生产与创业活动的关系文献回顾

Jaffe[3]发现高科技创业企业的形成与大学的地理接近以及同地理位置的科学家数量正相关。Bania 等[10]发现大学研发和大都市创业企业数量正相关。Reynolds等[11]提出必需型创业(保证基本生活的创业)和机会型创业(追求发展的创业)对经济增长和工作创造的影响有很大差异。Cohen等[12]发现大学研究对知识吸收能力较强的创业企业影响较大。Thornton 发现创造知识的区域，经济个体最有可能成为创业者。 Audretsch、Lehmann[13]认为新知识投资较多的区域，创业活动较多。李燃等[14]发现地区研发投入和专利申请量对创业活动影响显著。林苞[15]发现地区研发经费和创业企业数量正相关。Acs发现地区知识丰富便于创业思想的产生。Lee等[16]发现新知识数量与同一地区韩国新企业的数量正相关。Thai等[17]发现经济机会和治理质量促进了正规组织创业却抑制了非正规组织创业。Audretsch等[18]发现大学知识促进了技术导向的服务业创业。单鹏等[19]发现新知识的生产增加了本地区制造业创业特别是知识密集型创业。Devece等[20]认为抓住市场机会的创业企业具有行业经验以及机会鉴别能力。根据上述研究，提出如下假设。

假设2：地区内大学知识生产可以促进本地区机会型创业。

假设3：地区内大学知识生产不能促进本地区必需型创业。

1.3 创业活动与大学技术转移的关系文献回顾

Arrow[21]认为创业活动将知识转化为经济知识从而增加经济的多样化。Acs、Audretsch[22]认为创新性小企业效率较高是因为其获得了大企业和大学的知识溢出。Cohen、Nelson和Walsh[23]认为创业企业与大学存有紧密的联系或者本身就是大学的衍生单位，因此相比其他小企业更多地利用大学技术。Audretsch和Lehmann[13]提出创业活动知识溢出理论，创业者从外部获得知识然后内生地成立企业。Berggren 等[24]认为大学知识外溢效果取决于地区的吸收能力和创新系统,创业企业促进了大学知识的外溢。Acs等[25]认为创业者成立创业企业才能实现知识的潜在经济价值。张秀艳等[26]发现创业是减小知识过滤，提高知识溢出效率的关键。kontolaimou等[27]发现必需型创业比例较高、机会性创业占比较低的国家技术使用效率较为落后。李华晶[28]发现生存导向创业会降低市场知识过滤程度，机会导向创业则会降低制度过滤程度。齐玮娜等[29]发现机会型创业主导的区域私营企业创业与经济发展显著正相关，知识溢出效应较为显著。根据上述研究，提出如下假设。

假设4：本地区机会型创业可以促进大学技术转移，机会型创业在大学知识与大学技术转移之间起到中介作用。

假设5：本地区必需型创业无法促进大学技术转移，必需型创业在大学知识与大学技术转移之间不起中介作用。

2 研究设计

2.1 数据来源

原始数据分别来源于《中国统计年鉴》《高等学校科技统计资料汇编》《中国火炬统计年鉴》。其中经济发展、私营企业、个体工商户、外贸出口、外商直接投资、工业制造业数据来自《中国统计年鉴》；地区研发投入数据来自《中国科技统计年鉴》；大学科技园创业企业数据来自《中国火炬统计年鉴》；大学知识生产以及大学技术转移数据来自《中国高等学校科技统计资料汇编》。由于各种官方统计资料出版时间不一，为了保证数据的完整性，本文统一使用以上各种统计出版资料中2012—2016年中国31个省、直辖市和自治区层面的数据。

2.2 研究变量及测算

2.2.1 因变量：大学技术转移综合绩效指数(UTT)

大学的技术转移包括技术转让、校企技术合作开发、企业委托开发、大学的技术咨询和技术服务。其中的任何单一指标很难真实地测度本地区大学的技术转移绩效，譬如使用技术转让这一指标，只能测算大学现有技术的转移；使用专利出售这一指标相比技术转让测算的大学技术转移比实际发生的技术转移更低。另外，技术转让和专利转让只能反映大学利用现有的过去开发出来的技术成果为企业开展的科技服务，却不能反映为企业解决技术难题、提供技术咨询过程中大学和企业之间所发生技术转移，这里只用使用企业委托大学解决特定技术问题的科研经费以及大学的科研服务经费才能测算出大学解决企业技术难题过程中所发生的技术转移。还有，大学技术转移经费和技术合同数量两个指标也需要同时考虑，原因是技术转移经费较高的情况下，如果单次转移合同金额较高，技术转移次数并不一定就多，整个地区的技术扩散程度也较低。只考虑技术转移合同的数量，可能会出现单一技术的转移频次较多，而大学技术转移的种类较为单一、实际地区大学知识溢出程度较低的情况。因此，综合考虑技术转移经费、技术转移合同数量，专利技术转移、企业技术难题委托开发才能全面反映大学对地区创新的真实贡献。本研究根据《中华人民共和国科技进步法》中对大学技术转移的界定，将大学技术转移分为技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务4种类别，鉴于技术咨询和技术服务在《高等学校科技资料汇编》中无法区分，因此将大学转移分为技术开发、技术转让、技术服务和技术咨询3个大类，然后在每一大类中使用若干指标进行测算，最后共使用13项指标对大学的技术转移进行测算，见表1。

表1 大学技术转移绩效综合指标体系

基于上述指标体系13项指标，采用主成分分析法对大学技术转移绩效综合指数进行测度。技术转移指标相关系数矩阵见表2。通过降维简化数据结构，在数据信息损失最小情况下，用少数几个相关程度最高的变量代替原较多指标。

尽管13个指标可以较为全面地反映大学技术转移绩效，但是从变量间的相关系数矩阵分析发现，13个测算大学技术转移绩效的一些指标之间具有较高的相关性，从而造成统计数据反映的信息重叠。本研究使用主成分分析法，通过变量变换将相关的变量变成若干不相关的综合指标变量。由于主成分变量彼此线性无关，从而可以避免相互干扰，从而真实地测算各地区大学技术转移综合绩效。在数据标准化处理后，运用SPSS软件进行分析，得出公因子方差以及解释的总方差数据，见表3。成分得分系数见表4。

表2 技术转移指标相关系数矩阵

表3 大学技术转移指标主成分分析及成分提取

表4 成分得分系数

根据表3可以看出，第1个主成分可以解释全部方差的75.306%,这说明第1个主成分代表原来的13个反映大学技术转移绩效信息量的75.306%。设第1个主成分为F1，由表4可以得到F1的线性组合为

F1=0.951X1+0.978X2+0.961X3+0.948X4+
0.786X5+0.876X6+0.841X7+0.897X8+
0.582X9+0.799X10+0.887X11+
0.824X12+0.875X13。

这里的Xi(i=1～13)表示原始变量标准化后的变量，对原始的Xi(i=1～13)进行标准化处理，代入上式得到F1主成分变量的值。由于F1可以解释总方差的75.306%，使用该方差贡献率作为权重计算各地区大学技术转移综合绩效指标(UTT)，其中UTT=F1×75.306%，具体历年中国各省区市的技术转移综合绩效指标得分见表5。

表5 2012—2016年各省区市大学技术转移综合绩效指标得分

表5的最后一列的数据表示该地区历年大学技术转移绩效综合指标的平均值。表中的数值表示了这些地区的相对于平均值的技术转移绩效指标。负数代表该地区的技术转移绩效在平均水平以下。根据表中的数据发现，从2012—2016年中国31个省级地域中，大学技术转移绩效综合得分超过平均值的有10个省份，而其余21个省份的技术转移综合得分低于平均得分，位居前3名的分别是江苏、北京、上海，而青海、海南、宁夏位居后3位，中国地区间大学技术转移绩效呈现非常不平衡的现象。

2.2.2 解释变量

使用大学的全员研发人员数量(rdfe)表示大学的知识生产，一般来说某地区大学研发人员数量越多，该地区大学知识生产数量就越大。

2.2.3 中介变量

1)nnpfe5:使用相比5年前地区私营企业员工数量发生的变化值(nnpfe5)表示地区正规组织创业或者机会型创业。该数值为正，说明该地区创业企业数量增加或者原有创业企业的规模变大，该地区创业活跃度增强；该数值为负数说明该地区过去5年创业企业数量在减少或者创业企业的规模下降，该地区创业活动萎缩。

2)nnse5:使用相比5年前该地区个体户户数发生的变化值(nnse5)表示该地区的非正规组织形式创业活动或者必需型创业活动。如果该数值为正数，说明该地区个体户数量增加，该地区就业压力加大，经济环境严峻；如果该数值为负数，说明该地区就业机会增加，经济环境趋好。

3)nkuf:大学科技园入园企业的创建者同时也是大学的科研人员或者大学毕业的学生，大学科技园创业企业属于知识机会型企业。使用历年新入园的企业的数量(nkuf)测算该地区科技性创业的活跃程度。科技部从2012年开始统计这一变量的地区数据，2011年只统计了每一个大学科技园企业的数量，缺乏2011年之前的各类大学科技园入园企业数据。 作者手工梳理得到了2011年的地区层面的数据，并用2012年的数据减去2011年的数据，从而得到2012年新入园企业的数据。

2.2.4 控制变量

1)GDP：地区国内生产总值(GDP)，地区经济越是发达，该地区企业总体购买大学技术的能力就越强，经济发达地区的软环境包括金融、通信、交通、文化也有助于大学技术的商业化。

2)Export：出口(Export)越多的地区，意味着该地区的开放度越高，该地区企业对外界的各种知识的变化越是敏锐，企业越是需要关注大学新出现的知识技术满足其国际竞争的需要。

3)FDI:外商直接投资(FDI)对大学技术转移的影响与出口(Export)的影响相似，但是由于外商投资的企业科技水平较高，其技术自成一体对中国大学的技术可能缺乏需求。

4)RDF:本地区大中型企业的研发投入(RDF)越高，表示本地区的企业越是重视技术创新，并有着较强的对外部大学技术的消化、吸收以及商业化能力。

5)IRM:制造业企业数量，一般来说大学的技术主要面向制造业，制造业越是发达的地区，对大学技术需求就越大。

实证研究中对以上5个控制变量取其自然对数值。模型各变量解释说明见表6。

表6 模型各变量含义及测算

2.2.5 变量描述性统计分析

变量描述性统计见表7。

表7 变量描述性统计

2.3 回归模型

根据Baron和Kenny[30]、温忠麟和叶宝娟[31]关于中介效应逐次回归的研究方法，为检验大学知识生产、创业活动与大学技术转移之间的关系，需要构建3个基本计量模型。

1)检验大学知识生产(rdfe)与本地大学技术转移(UTT)之间的关系即方程(1)。

UTT=a0+a1rdfe+a2ln GDP+a3ln Eexport+
a4ln FDI+a5ln RDF+a6ln IRM

(1)

2)检验大学知识生产与本地区创业活动之间关系，这里建立方程(2)、(3)、(4)分别检验本地大学知识生产(rdfe)与正规组织形式的机会型创业活动(nnpfe5)、大学知识生产与非正规组织形式的必需型创业活动(nnse5)之间的关系、大学知识生产与大学科技园知识型创业活动(nkuf)之间的关系。

nnpfe5=b0+b1rdfe+b2ln GDP+b3ln Export+
b4ln FDI+b5ln RDF+b6ln IRM

(2)

nn se5=c0+c1rdfe+c2ln GDP+c3ln Export+
c4ln FDI+c5ln RDF+c6ln IRM

(3)

nkuf=d0+d1rdfe+d2ln GDP+d3ln Export+
d4ln FDI+d5ln RDF+d6ln IRM

(4)

3)建立加入中介变量即创业活动的模型，检验大学知识生产是否通过创业活动影响了大学技术技术转移，其中，方程(5)、(6)、(7)分别检验正规组织机会型创业(nnpfe5)、非正规组织必需型创业(nnse5)以及大学科技园知识型创业(nkuf)在大学知识生产与大学技术转移中的中介作用。

UTT=f0+f1rdfe+f′1nnpfe5+f2ln GDP+
f3ln Export+f4ln FDI+f5ln RDF+f6ln IRM

(5)

UTT=g0+g1rdfe+g′1nnse5+g2ln GDP+
g3ln Export+g4ln FDI+g5ln RDF+g6ln IRM

(6)

UTT=h0+h1rdfe+h′1nkuf+h2ln GDP+
h3ln Export+h4ln FDI+h5ln RDF+h6ln IRM

(7)

根据Baron和Kenny[30]、温忠麟和叶宝娟[31]的研究方法，以上方程需要关注①a1;②b1,c1,d1;③f1,g1,h1；④f1’,g1’,h1’4组系数的显著性，如果存在部分中介效应则①、②、③、④中系数皆显著，如果存在完全中介效应则①、②、③中系数皆显著，而④中系数不显著；研究着重探讨知识生产、创业活动与大学技术转移绩效3个变量的内在联系，并不关注省份之间截距项或者解释变量系数差异，研究假设所有的省份截距项和解释变量的系数相同。

3 实证检验及结果分析

3.1 本地区大学知识生产对本地区大学技术转移的影响

表8中col1显示了大学知识生产对本地区大学技术转移UTT的影响，研究发现大学知识生产显著促进了本地区大学技术转移，假设1得以验证。大学的技术转移具有地区嵌入性，大学知识生产越多的地区，本地区所获得的大学技术转移就越多。尽管随着现代交通、通信技术的改善，大学知识可以外溢到较遥远的地区，但是由于本地区的企业相比地理距离遥远的企业更容易与本区域内的大学进行默会知识的交流，因此本地区的企业更愿意和本区域内的大学进行合作。对大学而言，其知识产出中绝大部分也流向本地区的企业。实证检验还发现外商直接投资FDI与大学技术转移正相关，本地区的外国引进技术并没有替代本地区大学技术的转移，反而促进了本地区企业获取大学技术的行为的发生，也就是说外国技术与本地大学技术具有一定的互补性。

3.2 大学知识生产对本地区创业活动的影响

表8中col2、col3和col4分别给出了大学知识生产对本地区大学科技园知识型创业活动、正规组织形式的创业活动以及非正规组织必需型创业活动的影响。研究发现，大学知识生产数量的增加显著促进了本地区大学科技园知识型创业活动数量以及正规组织形式创业活动数量的增加。这两种形式的创业活动都属于机会型创业活动，大学知识生产较多的地区外部环境中的潜在创业机会较多，创业者有较大的概率通过成立正规组织企业包括科技型企业将大学知识商业化，从而假设2得以验证。其中col4研究数据结果表明本地区的必需型创业与本地区大学知识生产关系不显著，即必需型创业不受本地区大学知识生产的影响，从而研究假设3得以验证。必需型创业总体上知识层次较低，必需型创业发达的地区往往也是经济环境、技术转移软环境较不发达的地区，必需型创业者缺乏对大学知识的感知、利用能力，因此必需型创业者并不需要大学生产的知识产品。实证研究还发现外商直接投资数量与本地区大学科技园知识型创业企业数量正相关，在位大型制造业企业数量与本地区大学知识型创业企业数量负相关，在位大型制造业企业数量与本地区正规组织机会型创业企业数量正相关。研究另外发现，地区的研发投入与地区必需型创业呈现显著负相关关系，地区研发投入越多，说明地区的创新软环境较为发达，必需型创业的存在必要性下降。制造业发展与必需型创业呈现正向关系，原因是本文选择制造业就业人数代表制造业的规模，制造业规模较大的地区一般地区人口也较多，从而从事非正规组织创业的人口也较多。

3.3 大学知识生产、地区创业活动影响大学技术转移的实证研究

表8中col5中的数据展示了大学科技园知识型创业活动中介变量，解释变量大学知识生产以及若干控制变量对大学技术转移综合指数的影响，研究发现大学科技园企业的创业活动、大学知识生产都显著促进了本地区大学技术转移综合绩效的提升；col6中的数据展示了正规组织形式的创业活动中介变量，解释变量大学知识生产以及若干控制变量对大学技术转移综合指数的影响，研究发现正规组织创业活动、大学知识生产都显著促进了本地区大学技术转移综合绩效的提升；col7中的数据展示了必需型创业活动变量，解释变量大学知识生产以及若干控制变量对大学技术转移综合指数的影响，研究发现必需型创业活动与本地区的大学技术转移缺乏显著联系。这里研究继续发现外商直接投资显著地促进了大学技术转移。

表8 实证检验结果

3.4 地区创业活动变量在大学知识生产与大学技术转移之间的中介效应分析

根据表8，col1中的数据显示大学知识生产显著促进了本地区大学技术转移；col2、col3中数据显示大学知识生产显著促进了本地区机会型创业(包括大学科技园知识型创业和正规私营企业创业)的发生，但是大学知识生产与本地区必需型创业活动缺乏显著关系；col5、col6可以看出大学知识生产和地区机会型创业都显著促进了本地区的大学技术转移，由于col1和col5、col6中大学知识生产都显著促进了本地区大学技术转移，说明地区机会型创业活动在大学知识生产和本地区大学技术转移过程中扮演部分中介作用，从而假设4得以验证。大学知识生产与本地区必需型创业活动缺乏显著关系表明必需型创业在大学知识生产和大学技术转移过程中不能起到中介作用，从而假设5得以验证。从地区视角来看，一方面由于大学知识的溢出特别是默会知识的溢出存在一定地理约束性，大学的知识产出有一部分知识可以通过技术转移直接外溢到本地区的企业，这部分企业主要是在位老企业；另一方面，在大学知识生产绝对数量较多的地区，创业者特别是机会型创业者所能感知的外部知识机会也较多，创业者通过成立创业企业将大学生产出来的知识转化成“经济性”知识，实现知识的经济价值的数量也较多。在这里个体户必需型创业由于知识层次较低，无法担当将大学知识转化为商业性知识的中介职能。

4 总结和启示

首先从大学技术转让、技术服务和咨询、企业委托开发和校企合作开发4个层面使用13项技术转移指标，利用主成分分析法构建了中国31个省区市的大学技术转移综合指标并进行了测算，发现中国各地区大学技术转移综合绩效呈现显著的地区差异。然后从大学知识生产、创业活动角度对中国地区间大学技术转移综合绩效呈现巨大差异的原因进行了实证分析，从而解释了中国地区间大学技术转移综合绩效呈现巨大差异的内在原因。研究发现：知识生产越多的地区技术转移综合绩效指标也越高，地区间大学知识生产数量差异是大学技术转移综合绩效地区间差异的直接原因；大学知识生产越多的地区，区域内创业者发现潜在大学知识商业价值的概率也较大，从而创业活动较为活跃，创业者成立正规组织形式的私营创业企业或者知识型创业企业，将大学的知识转化为“经济知识”；不是所有类型的创业企业都能发挥中介作用，只有机会型创业企业包括社会私营企业创业以及大学科技园知识性创业才能在大学知识生产和大学地区技术转移之间扮演中介作用，知识层次较低的以解决就业为目的的必需型创业企业无法将大学知识转化为经济知识。

随着中国国际竞争地位的提升，中国企业未来获得国外的技术将变得越来越困难，因此加快加大大学技术转移，促进中国企业利用大学技术对中国经济的内生增长具有非常重要的意义。中国地区经济发展不平衡的一个重要原因是地区内企业利用大学技术即大学技术转移数量不平衡，因此促进大学技术转移对解决中国经济发展不平衡也具有一定的意义。根据实证发现，一方面,中国各级政府需要加大地区内大学知识投入以带动地区大学知识生产的增加，大学知识生产增加既可以使本地区老企业直接受益，又可以增加本地区的创业机会。另一方面，中国政府提出了“大众创业、万众创新”政策，在贯彻该政策的过程中，创业政策的重点应该关注机会型创业，机会型创业才能促进大学技术转移、实现经济的内生增长。政府通过加强创业环境建设，促进机会型创业包括正规组织形式的私营企业创业和大学科技园知识型企业创业，才能有效发挥地区创业在大学技术转移中的中介作用。