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高校知识溢出、产学R&D合作与创新产出 —

2015-11-07 11:15 来源:学术参考网 作者:未知

论文摘要:本文研究了企业创新产出的影响因素,认为政府直接的经费支持对企业创新产出而言并不是一种良好的制度安排,金融机构贷款并未对企业创新产出能力起到促进作用,研究与开发机构的创新活动对企业创新产出的知识溢出效应不存在,高校知识溢出、产学R&D合作积极而稳健的影响了企业创新产出能力。基于GWR的高校知识溢出模型表明,创新人员投入、政府直接经费支持及高校知识溢出等变量存在明显空间变异;产学R&D合作GWR模型表明,经济发达地区其产学R&D合作对企业创新产出的贡献度高于经济落后地区。
论文关键词:创新产出,知识溢出,产学,合作,空间变异
  引言与文献回顾
  进入21世纪,创新对一个国家越来越重要。国际发展经验表明,提高创新竞争力必须大力支持企业技术创新,必须加快建设企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系。
  国内外理论与经验研究表明,高校与企业的合作研发与创新联合是国家和地区创新能力的重要源泉之一。朱平芳、徐伟民(2003),肖虹(2007),胡永健、周寄中(2008),程华、赵祥(2009)研究了政府科技资助对企业创新产出的影响。张秀武、胡日东(2008)研究了高新技术产业的创新行为,发现政府对创新的影响会因变量选取的不同而不同:以专利作为因变量衡量创新时,政府的资助对创新影响为正,但不够显著;以新产品销售收入为因变量时,二者关系为正且非常显著。王立平(2005),郭国峰、温军伟等(2007)研究了高校对高技术企业的知识溢出。苏方林(2007)基于GWR模型研究得出R&D知识生产的不同要素存在空间变异。吴玉鸣(2009)基于改进的知识生产函数,研究了企业的专利产出,得出结论:我国各个地区的企业自身R&D经费投入对专利产出的作用明显但不稳健;大学研究对企业创新产出具有明显而稳定的知识溢出效应;政府直接对企业进行R&D支持对企业专利创新并不是一种有效的制度安排。
  很多学者研究了高校同企业的产学合作,一般认为高校对企业的创新活动有着重要的影响,但此类研究大多数是基于OLS分析或定性意义上的博弈分析,都忽视了空间溢出效应及空间变异效应。少部分学者研究了创新的空间溢出效应,认为本地区的创新活动还会受到领域地区创新活动的影响,但忽视了高校知识溢出及产学R&D合作,且未针对高校知识溢出及产学R&D合作进行空间变异研究。研究政府经费支持对创新影响的文献,通常分为两种结论,一种认为政府经费支持对创新行为的影响不显著,另一种结论认为这种影响积极而显著。但认为这二者之间是正向关系的文献,或者只考虑了高新技术企业的技术创新,或者研究的是政府经费同该区域整体创新而不是该区域企业创新行为之间的关系。少有学者将金融机构贷款及研究与开发机构的创新行为等因素考虑到知识生产函数模型中,单纯考虑高校创新行为或政府行为对企业创新能力的影响。笔者认为这样研究创新行为缺乏全面性,得出的结论也缺乏稳健性。因此,本文基于知识生产函数,将金融机构贷款、研发机构创新、高校知识溢出和产学R&D合作等因素纳入模型,全面考察企业的创新行为,并基于高校知识溢出模型及产学R&D合作模型针对学者们容易忽视的空间异质性进行深入研究。
  2变量、数据和知识生产函数
  Griliches(1979)最早介绍了知识生产函数,其形式为:
  (1)
  Jaffe(1986)提出了一个修改的两种投入的知识生产函数:
  (2)
  代表企业的专利数,代表企业经费,代表大学研究,
  在模型(2)的基础上,将创新人员投入,可能影响企业创新行为的金融机构贷款、研究与发展机构经费投入等因素加入模型,新模型如下:
  
  (3)
  其中衡量自主创新能力,用某一地区规模以上工业企业新产品产值占该地区万元GDP比值衡量;表示政府对企业R&D的支持,用规模以上工业企业科技经费筹集中来源于政府的资金投入占万元GDP的比重衡量;为企业自主筹集经费占万元GDP比重,衡量企业自身的R&D活动;为规模以上工业企业科技经费筹集中金融机构贷款占万元GDP的比重;为某一地区研究与开发机构科技经费投入强度,用研究与开发机构科技经费占该地区万元GDP的比重计算;表示大学对企业研发活动的知识溢出,用大学科研经费占万元GDP比重表示;为企业与大学之间的合作,用大学科技活动经费筹集中来自企业的资金额占万元GDP比重表示。表示创新活动人员投入,用每万人拥有的全时当量R&D人员表示。为了避免和同时纳入模型会出现多重共线性问题,在下文的实证分析中,二者将不会同时出现在模型中。本文中用到的数据,来源于2009年《中国统计年鉴》和2009年《中国科技统计年鉴》。衡量企业的创新行为的数据获取不易,2009年《中国科技统计年鉴》只公布了规模以上工业企业及大中型工业企业相关创新活动数据,但我们认为规模以上工业企业较之大中型工业企业其代表性更强、样本量更大,故本文以规模以上工业企业创新活动来近似表示企业创新活动。我们欲将研究与开发机构筹集资金中来源于企业的部分也纳入模型,考察企业同科研机构的合作对企业创新行为的影响,但遗憾的是科技统计年鉴公布的此项数据某些省份存在缺失。
  3基于知识生产函数视角的创新产出影响因素分析
  3.1全域知识生产函数OLS实证分析
  本文先对扩展的知识生产函数进行全域OLS分析,研究包括高校知识溢出、产学R&D合作等在内的诸多变量对创新产出的影响。


  表1全域知识生产函数OLS回归结果
  


  似乎可以发现,经济越发达地区,其创新人员(LNRDL)对创新活动的促进作用要低于落后地区。笔者认为,这很有可能是因为不同地区的创新资源禀赋不同:发达地区享有相对充裕的资金(资本)禀赋优势,落后地区有着相对的人员(劳动力)禀赋优势。因而发达地区的创新能力并不是机械的依靠创新劳动力的投入,其创新产出形式类似于资金密集型,而落后地区更有可能是劳动密集型。故落后地区在资金欠缺形势下不得不过重依赖于创新人员投入来促进创新产出。
  高校知识溢出(LNURD)的产出弹性估计值有明显的空间变异,在东部地区该值较大,在中西部地区该值较小。这表明,经济发达地区的高校知识溢出要高于落后地区高校的知识溢出。原因有两方面:一者,我国东部发达地区,高校云集、教育基础良好、教育经费充足、教育实力整体较强,促使这些地区的高校科研实力较强,能够为企业创新提供更多更丰富的知识溢出;发达地区市场经济发达,竞争更加激烈,企业寻求技术突破和技术创新的愿望更迫切,故发达地区企业为了赢得市场和客户进而去寻求同高校技术创新合作的需求也更高,致使高校同企业科研合作活动更频繁,对创新产出的影响更大。
  表2中的产学R&D合作模型中,LNGRD、LNERD、LNRDL系数同高校知识溢出模型中的系数符号相同,只是取值有了一定变化,但整体变动幅度不大,笔者更为关注的是变量LNUERD的数值。表2中的两大模型均表明:政府的经费支出对企业创新产出起到了显著的负向作用;企业自筹经费和创新人员投入,均推动了创新产出能力的提升。产学R&D合作(LNUERD)的值亦存在明显空间变异,在落后地区较小,在发达地区较大。似乎意味着,在经济越发达地区,每投入一单位的产学R&D其所产生的功效要大于落后地区。具体原因,可能有两方面:一者,发达地区企业众多,寻求产学R&D合作活动企业数量亦越多,故一定量的产学R&D合作资金投入相对于众多需求R&D合作投入的企业而言就变得更加稀缺,其此时发挥的边际效用较大;二者,发达地区高校众多,人力资本丰富,产业基础好,技术设备先进,这就为每一单位R&D投入发挥作用提供了更好的支撑和转换平台,故在发达地区每一单位的产学R&D投入所形成的产出弹性系数就更大。
  4结论及政策建议
  本文以规模以上工业企业相关数据来近似表示企业的创新产出能力,并对影响企业创新产出能力的高校知识溢出、产学R&D合作和政府投入等因素进行了实证分析,并以GWR分析技术对高校知识溢出模型及产学R&D合作模型进行了深入分析,得到了如下结论:政府直接的经费投入并不是一种良好的制度安排,未能促进企业提升创新产出能力,相反对企业创新能力起到消减作用;金融机构对企业创新能力的提升尚未起到实质性的正向作用;研究与开发机构的创新活动对企业创新行为而言,并未产生知识溢出效应;高校的创新行为对企业的创新行为产生了稳健且显著的积极影响,能够有利于提高企业创新产出能力,高校的创新活动对企业创新行为产生了知识溢出效应;产学R&D合作的开展,对企业自主创新能力提升有助推作用;高校知识溢出模型GWR分析显示,政府投入、创新人员投入及高校知识溢出三个变量皆出现了显著的空间变异,发达地区的政府投入对创新行为所产生的负作用大于落后地区,而高校知识溢出效应在落后地区弱于发达地区,落后地区创新行为对机械的创新人员投入依赖性要大于发达地区;产学R&D合作模型中,落后地区的产学R&D合作对创新所起的正向作用要小于发达地区。
  基于上述主要结论,得到如下的政策建议:政府要积极转变职能,从直接干预企业创新行为转变到间接规范、引导和服务企业创新活动,不过多进行行政干预,转而依靠市场这只“看不见的手”来规范和鼓励企业的创新行为;高校在促进企业创新行为中扮演着及其重要的角色,因此要增加高校R&D投入,中央和各级地方政府需要主动地制定种种措施、创造一切可以创造的有利条件,引导大学研究的重点和方向,建立大学科学园区,促使大学的创新知识溢出到企业;政府要建立并完善自主创新的金融支持实现机制,拓宽创新企业直接融资渠道,构建多层次资本市场体系,解决中小企业融资难的问题;科研机构要积极推进体制和机制改革,着力于研发核心技术和关键技术,从而为企业技术创新提供知识基础和创新平台。
参考文献
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模型(A

模型(B

模型(C

模型(D

模型(E

常数项

2.6124**

2.5744***

2.6183***

2.5703***

3.2777***

(0.9358)

(0.9213)

(0.9181)

(0.9011)

(0.9013)

LNGRD

-0.3850***

-0.4051***

-0.4003***

-0.4024***

-0.3487***

(0.1233)

(0.1169)

(0.1077)

(0.1062)

(0.1022)

LNERD

0.8211***

0.7967***

0.8058***

0.7991***

0.7624***

(0.2329)

(0.2262)

(0.2217)

(0.2183)

(0.2219)

LNFIRD

-0.0263

0.0049

(0.0968)

(0.0800)

LNRDL

0.3429***

0.3492***

0.3423***

0.3498***

0.2383***

(0.1058)

(0.1039)

(0.1038)

(0.1015)

(0.1111)

LNRIRD

-0.0719

-0.0537

(0.1218)

(0.1001)

LNURD

0.2884**

0.2459***

0.2834**

0.2444***

(0.1083)

(0.0798)

(0.1047)

(0.0743)

LNUERD

0.1854***

(0.0600)

R

0.8769

0.8752

0.8766

0.8752

0.8797

F

28.5161

35.0646

35.5201

45.5763

43.7682

DW

1.6101

1.5963

1.6016

1.5975

1.8782