中国高校产学合作效率:测算及外部环境因素的影响

关键词：高校；产学合作效率；地方政府支持；市场中介组织发育；知识产权保护

中图分类号：F204       

文献标识码：A                            

doi:10.16507/j.issn.1006-6055.2017.09.006

产学合作（Industry-University Cooperation, IUC）是业界与学术界共同关注的重要问题，通常是指企业与大学及科研机构之间的技术合作，尤其是以企业为技术需求方，以大学为技术供给方的合作关系。产业界和大学在国家创新体系中存在着定位上的互补性，大学活动的焦点是技术商业化的前端部分，而企业等经济生产组织的焦点则是技术商业化的后端部分，产学合作在实现前后端的有效衔接与转化方面起着重要作用，有利于发挥双方的自身优势，实现优势互补。

产学合作对高校而言具有极为重要的意义。一方面，产学合作已成为高校重要的经费来源，例如，《2016年高等学校科技统计资料汇编》显示，2015年我国高校科研经费总额达1356.1亿元，其中企事业单位委托经费413.7亿元，约占30.5%；另一方面，由于社会服务是高校的重要职能（人才培养、科学研究、社会服务和文化传承创新）之一，因此，积极推进产学合作以服务经济社会发展也是高校实现全面健康发展的必然选择。

当前学术界关于产学合作的研究比较丰富，但纵观现有研究可以发现存在以下几点不足：第一，总体来看，现有研究多围绕企业一方展开，高校作为产学合作的另一方重要主体，一定程度上却被现有研究所忽视，以我国高校作为主体视角的产学合作的实证研究明显偏少。第二，效率是考察资源配置有效性的重要标准，对我国产学合作的研究，不仅要从“总量”的角度进行，也应该从“效率”的角度展开。但现有的研究多从“总量”的角度展开，鲜有研究关注产学合作效率，而从高校这一主体视角出发研究产学合作效率的文献更是少之又少，相反，现有以高校为主体视角的研究关注的是高校的科研效率（如Cherchye和Abeele）、知识创新效率（如Hudec和Prochádzková）、技术转移效率（如Anderson等）。第三，某些重要外部因素（如政府支持、中介机构的辅助等）对产学合作的重要影响得到学者们的极大关注，他们从理论层面进行了深入分析，而且，在分析高校专利产出效率和技术转移效率时这些因素也是学者们考虑的重要因素。然而，仅有的几个相关研究仅定量地评价了高校产学合作效率的高低，没有深入分析可能影响高校产学合作效率的这些重要外部因素的作用。而且，这些研究在评价方法和样本选取方面也存在一些问题。就评价方法而言，这些研究多采用非参数数据包络分析（DEA）方法，没有考虑随机误差的存在，前沿面上观测值的随机误差将会影响其他决策单元的效率值，导致结果的准确性受损。就样本选取而言，，这样的做法可能欠妥，因为一些产学合作开展的不错的高校（如北京理工大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、。

鉴于已有研究的不足，本文拟采用随机前沿分析（SFA）方法，利用省际面板数据科学地测度我国高校（包括“211”及省部共建高等学校、其他本科高等学校、高等专科学校）产学合作效率，深入考察高校产学合作效率的区域差异，并实证分析地方政府支持、市场中介组织发育及知识产权保护对高校产学合作效率的影响。研究结果可帮助政府相关部门进行科学决策，有利于准确判断当前我国高校产学合作效率水平的真实状况，尤其是地区之间的水平差异，明确对高校产学合作效率产生显著影响的外部环境因素，从而进行更加有针对性地引导和扶持、调控和管理，以优化资源配置，实现资源利用的最大化。

2.1 相关概念

国内外学者认为，产学合作模式比较多样，如技术转让、委托研究（委托开发）、联合攻关、内部一体化、共建基地、共建实体等。由于本文以高校为主体视角，且委托开发、技术转让和委托咨询是三种主要模式，加之限于数据的可获得性，本文研究的产学合作主要侧重于技术转让模式和委托开发模式（企业作为委托方），因此，本文测度的高校产学合作效率重点指的是高校开展技术转让和委托开发两种产学合作模式的效率。技术转让指产学合作双方以契约的形式对专利技术、技术秘密、实施许可等无形资产进行使用权转让的一种经济法律行为；委托研究指委托方将所需研发任务委托给受委托方进行研究的一种经济法律行为。

2.2  地方政府支持与高校产学合作效率

许多学者认为，地方政府支持对高校产学合作行为具有重要影响。如，郭斌等认为，由于产学合作本质上是一种交易，合作双方均有很强的动机去寻找和达成交易成本最低的合作模式，而地方政府的引导与支持将直接或间接地改变产学合作交易成本的结构，从而对产学合作参与者的行为产生影响。刘和东和钱丹指出，地方政府在制定鼓励产学合作的政策措施（如税收优惠政策、优先资助项目等）时，也会规定产学合作的方式，而由于地方政府通常更倾向于长期的产学合作项目，这会鼓励高校与企业进行长期稳定的合作。原长弘等认为，地方政府是区域高校创新相关政策的制定者和实施者，是区域创新环境的营造者，地方政府通过为高校产学合作搭建平台（如建设大学科技园、推动高新技术开发区发展、提供科技信息服务等）能有效助推产学合作的进行，并提高产学合作效率。基于以上分析，本文提出如下假设：

H1：地方政府支持对高校产学合作效率有正向影响。

2.3  市场中介组织发育与高校产学合作效率

市场中介组织的发育是市场完善程度的重要内容，任何一个比较完善的市场都离不开为企业提供财务、法律、技术等各种服务的中介组织（如会计师事务所、律师事务所、公证机构、产权交易所等）。因此，市场中介组织的发育水平必然会对产学合作这一经济行为产生深刻影响。郭斌等认为，在产学合作的过程中，市场中介组织起着十分重要的作用，其能够大大降低产学合作参与者在建立合作关系过程中的搜寻成本，并可以凭借自身的市场声誉取得产学合作双方的信任。刘松年认为，随着知识产权保护工作的不断向前发展，对市场中介组织的需求会增加，需要它们对科技成果信息进行汇集和发布，并服务于科技成果的推广和转化。事实上，一些中介机构（如技术转移机构）已经成为高校进行专利成果转化的一种重要途径。总之，区域市场中介组织的发育水平直接决定着其为当地产学合作提供财务、法律和技术等各种服务的质量，影响着高校的产学合作行为。基于以上分析，本文提出如下假设：

H2：区域市场中介组织发育水平对高校产学合作效率有正向影响。

2.4  知识产权保护与高校产学合作效率

在产学合作中，产学双方各自对所需资源进行获取的同时，双方的行为还可能引发多重风险。例如，在委托开发模式中，企业将研发任务委托给高校，根据代理理论，双方形成了委托代理关系。而由于产学双方为异质性组织，组织目标等存在广泛差异，企业重点关注经济收益的增加，而高校则重点关注知识存量的增长，因此，受托方可能因追求私利而导致机会主义行为（如不尽力付出、急于公开发表研究成果而非设为企业技术秘密、将成果披露给其他企业等），即形成委托代理难题，而委托方也可能因追求私利（如为了获得垄断收益想方设法控制或独占知识产权成果）导致产学合作冲突。如果一个经济施行较为完善的知识产权保护制度，那么它对于侵权事件的惩罚会比较重，从而能有效抑制合作伙伴的机会主义行为，降低交易风险和成本，合作创新成功的几率就比较大。可以说，保护知识产权是产学合作创新成功的重要前提。王怀祖和黄光辉、刘松年等学者均认为知识产权保护环境对产学合作具有正向影响。基于以上分析，本文提出如下假设：

H3：区域知识产权保护水平对高校产学合作效率有正向影响。

3.1 数据说明

本文选取2009~2015年我国各省（区，市）高校产学合作面板数据，其中，高校产学合作投入、产出数据来源于《高等学校科技统计资料汇编》，地方政府支持数据来源于《中国统计年鉴》，市场中介组织发育和知识产权保护数据来源于王小鲁等出版的《中国分省份市场化指数报告（2016）》。需要说明的是：1）考虑到产学合作投入到产出的转换时滞，需要进行滞后处理。国内外学者在相近研究中通常选取1~2年的滞后期。为了获得更多年份的产学合作效率值，本文采用1年的滞后期。2）由于《中国分省份市场化指数报告（2016）》公布的市场化各级指数所使用的数据资料有所调整，计算的基期年份不同，导致该报告公布的数据与前几个报告公布的数据还未能实现直接衔接，因此，新报告所公布数据的起止年份（分别为2008年和2014年）决定了本文的研究时段。3）2008~2014年间奇数年份的市场中介组织发育指数和知识产权保护指数分别来自相邻两个偶数年份市场中介组织发育指数、知识产权保护指数的算术平均值，而2015年的相应数据利用趋势外推法估算获得。4）由于内蒙古、江西、海南、西藏、青海、宁夏和新疆7个省区部分指标信息存在缺失，且未能获取到港澳台地区数据，因此，样本不包括以上10个地区。

3.2  变量测度

高校产学合作效率的高低与创新产出密切相关，只有全面、客观地衡量高校产学合作产出，才能准确测度高校产学合作效率的真实水平。为了能够较为全面地衡量高校产学合作的产出成果，同时参照黄攸立和王茜、金惠红等、姜彤彤和吴修国的做法，本文选取高校专利授权数、技术转让合同数、技术转让合同金额作为高校产学合作产出的衡量指标。考虑到这3项指标可能存在一定程度的相关性导致评价结果受到干扰，因此，有必要对可能存在信息重叠的原始指标进行精简，同时也是为了满足SFA对产出指标单一性的要求。本文受陈立泰等处理高校科研产出衡量指标方法的启发，采用主成分分析法进行降维，通过提取一个主成分，综合现有的3项指标作为产出指标。利用SPSS20.0进行主成分提取，结果显示，该主成分的累积方差贡献率达到73.54%，因此，该主成分能够很好地综合3项原始指标数据。由于利用SFA模型首先就要对产出数据进行对数化处理，而根据主成分分析求得的主成分的值可能为负值，不符合要求，因此，对主成分得分值进行标准化处理，具体方法参照李忠斌和肖博华的研究。

国内学者在研究产学合作效率时一般选取经费投入和人员投入作为投入指标，本文也采取该种做法。然而，现有统计资料中没有直接揭示高校产学合作人员和经费投入的数据。结合金惠红等、许治和杨风的研究，本文选取高校拨入经费中的企事业单位委托科技经费、应用研究与试验发展投入经费总额作为经费投入的衡量指标，选取应用研究与试验发展投入总人数作为人员投入的衡量指标。高校的3种R&D活动（基础研究、应用研究与试验发展）中，应用研究与试验发展以实际应用为导向，直接面向企业的科技需求，因此，选取高校的企事业单位委托科技经费、应用研究与试验发展投入经费总额、应用研究与试验发展投入总人数能够较好地衡量高校产学合作的财力投入和人力投入。实际的数据处理过程中，也采用主成分分析法对2个经费投入指标进行降维，以尽可能减小指标间存在信息重叠的可能性，具体方法同产出指标的处理方法。

本文选取地方政府支持、区域市场中介组织发育水平和知识产权保护水平作为非效率影响变量。当地政府的支持力度，参考原长弘等，选取地方政府财政支出中科学技术支出经费作为地方政府支持的代理变量。地方政府为科学事业支出的费用对于建立健全产学合作基础设施和形成产学合作的良好环境起到重要作用，且该指标不同于政府直接拨给各个高校的经费。市场中介组织的发育，借鉴曹琪格等的做法，选取《中国分省份市场化指数报告（2016）》中“市场中介组织的发育”这一分项指数作为区域市场中介组织发育程度的代理变量。该分项指数由律师、会计师等市场中介组织服务条件和行业协会对企业的帮助程度2个二级分项指数构成，能合理地反映当地为产学合作提供财务、法律和技术等各种服务的中介组织的发育状况。知识产权保护，借鉴邹彩芬等（2014）的做法，选取《中国分省份市场化指数报告（2016）》中“知识产权保护”这一分项指数作为区域知识产权保护水平的代理变量。本文投入、产出和非效率模型变量定义见表1。

表1 投入、产出和非效率模型变量定义

3.3  数据分析方法

效率评价的经典方法主要包括两种，即以数据包括分析（DEA）为代表的非参数方法和以随机前沿分析（SFA）为代表的参数方法。相较于非参数DEA方法，SFA方法有3个优势：它具有统计特性，既可以对模型中的参数进行检验，还可以对模型本身进行检验；它将误差项分解为随机部分和无效率部分，能更准确地测度实际的技术效率水平；不仅可以测算个体的技术效率值，还可以统计验证外生因素对个体效率差异的影响。考虑到SFA方法的优势恰好有助于解决本文的研究问题，本文采用SFA方法来进行分析。柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）和超越对数（Trans-Log）形式是SFA模型常用的两种生产函数形式，相较而言，前者形式简单，应用广泛，对一般的生产效率问题具有较好的估计。因此，本文选用Cobb-Douglas生产函数的随机前沿模型。本文的SFA模型具体如下：

           （1）

式中，Y_it表示第i个省区第t年的高校产学合作产出；L_it-1、K_it-1分别为第i个省区第t-1年的高校产学合作人员投入和经费投入。β₀为截距项，β₁和β₂分别为人员投入和经费投入的待估系数。ν_it -μ_it代表方程的随机误差项，其具有复合结构假设；ν_it 表示独立于技术无效率项的随机扰动项，假设ν_it~N(0,)；μ_it表示产学合作活动中的技术无效率项，假设μ_it~N⁺(m_it,)。

技术无效率函数如下：

       （2）

式中，LOGOV_it为i省区t年度地方政府对当地产学合作的支持，用地方政府财政支出中科学技术支出度量；MARINT_it是i省区t年度市场中介组织的发育水平，用《中国分省份市场化指数报告（2016）》中“市场中介组织的发育”指数度量；INTPRO_it是i省区t年度知识产权保护水平，用《中国分省份市场化指数报告（2016）》中“知识产权保护”指数度量。δ₀为待估常数项；δ₁、δ₂、δ₃分别为相关外生变量对技术无效率项的影响系数，若系数为负，说明外生变量对技术效率有正向影响，反之，则有负向影响；ω_it为随机误差项。

 (0≤γ≤1）   （3）

本文通过两个参数来判定模型设定合理与否，其一是检验式（3）中方差参数γ的大小及其显著性。根据Battese和Coelli的研究，γ介于0与1之间，若γ接近于0，表明实际产出与理论最大产出之间的距离来自于不可控的随机因素，这时采用OLS方法进行参数估计即可，无需使用SFA技术；若γ接近于1，表明产出差距主要来源于技术非效率，因而随机前沿模型设定合理。其二是检验广义似然比（LR）统计量，其公式为LR=-2ln

L(H₀)/L(H₁)]，其中L(H₀)、L(H₁)分别为零假设H₀和备选假设H₁下模型的对数似然函数值。如果LR统计量超过既定显著性水平下单边广义似然比检验的临界值，就应拒绝零假设，表明模型设定有效。

利用Frontier 4.1软件对我国24个省区2009~2015年间的产学合作面板数据进行效率测算和非效率模型估计。

4.1  描述性统计分析

表2给出了各变量的描述性统计结果。

表2  描述性统计结果

4.2  模型结果分析

4.2.1  高校产学合作效率测算结果及区域差异

测算结果（表3）显示，各省区之间高校产学合作效率水平差距较大，平均效率水平最高的是江苏与浙江（7年平均效率值均为0.892），最低的是广西，7年平均效率仅为0.356。高校产学合作效率平均水平较高（7年平均水平大于0.7）的地区包括：江苏、浙江、北京，占总样本的12.5%；平均效率水平较低（7年平均水平小于0.5）的地区由低到高依次是：广西、甘肃、贵州、山西、云南、吉林、辽宁、湖北、黑龙江、四川、河北、河南、湖南、陕西、山东，占总样本的62.5%。

表3 2009~2015年样本省区高校产学合作效率值

4.2.2  全国及各地区产学合作效率的时间演变

为了深入地考察区域之间高校产学合作效率的差异，将我国分为东部地区、中部地区和西部地区，分别考察3个地区的高校产学合作效率的年际变化情况。结果显示（表3），我国高校产学合作效率整体上处于中下水平，全国及三大区域高校产学合作效率的平均值均在0.30~0.70之间。从横向对比来看（图1），7年间，东部地区高校产学合作效率水平始终明显高于全国及中西部地区，中部地区效率水平在三大区域中始终处于第二位，西部地区效率水平始终小于全国及中东部地区。由图1可知，全国及三大区域高校产学合作效率演进趋势一致，均呈现出随时间变化而上升的趋势。另外，中西部地区效率差距呈现出“差距较小-差距变大-差距缩小”的趋势。

注：东、中、西部地区划分标准参考陈立泰等的研究成果

图1  全国及三大区域高校产学合作效率的演化

4.2.3  外部环境因素对高校产学合作效率的影响

表4给出了对生产前沿函数和无效率函数的估计结果。由表可知，模型中，方差参数γ值为0.405，显著异于0，而LR检验值也在1%的水平上拒绝零假设，表明高校进行产学合作的过程中，效率损失的情况显著存在，也表明用SFA方法拟合样本数据是合适的。人员投入产出弹性β₁和经费投入产出弹性β₂分别为0.215、0.254，且均在1%的水平上显著，这意味着人员投入增加1%可使高校产学合作产出增加0.22%，而经费投入增加1%可使产学合作产出增加0.25%。

从影响高校产学合作效率的因素来看（表4），LOGOV的系数为正，但不显著，表明当前地方政府支持对高校产学合作效率的提升作用不大。这与一些学者的研究结论类似，他们发现政府资助短期内对研发效率的促进作用不显著，中长期看，政府资助对研发效率的提高没有促进作用。当前，地方政府支持无益于高校产学合作效率的提升，可能的原因是，一方面，地方政府对高校产学合作的支持力度偏小，例如，2009~2015年全国24个省区科学技术支出占地方政府财政支出的比重始终介于0.7%~7%之间，比重较小；另一方面，地方政府的资助一定程度上挤出了企业投资。此外，，导致科技经费支出没有很好地被使用也是可能的原因。MARINT的系数为负，但不显著，表明区域市场中介组织发育水平对高校产学合作效率的提升作用不大，这与陈仁松等的研究结论相一致，其原因可能是目前产学合作项目的开展主要源于双方的主动对接，较少寻求中介组织的帮助。这间接表明当前我国市场中介组织发育水平偏低，在高校产学合作的过程中还没有有效发挥作用。INTPRO的系数为负，且通过了1%显著性水平的检验，表明知识产权保护对于高校产学合作效率的提升有正向影响。这一结论印证了许多学者的观点。

表4  SFA模型估计结果

本文运用SFA方法和面板数据测算了中国省际高校产学合作效率，对比了高校产学合作效率的区域差异，并实证分析了地方政府支持、市场中介组织发育及知识产权保护三个外部环境因素对高校产学合作效率的影响，为高校产学合作实践提供指导。研究发现：

第一，我国省际高校产学合作效率整体偏低，具有较大的提升空间；省际间高校产学合作效率差异较大，分化比较明显。

第二，横向来看，东部地区效率值高于中部地区，中部地区效率值高于西部地区；纵向来看，全国及三大区域的效率演进趋势一致，均呈现出随时间变化而上升的趋势。

第三，区域知识产权保护水平对于高校产学合作效率的提升有显著正向影响，而地方政府支持、区域市场中介组织发育水平对当前高校产学合作效率的提升作用不大。

本文的研究结论具有鲜明的政策含义。

首先，鉴于我国高校产学合作效率整体偏低，产学合作双方应更好地发挥主体作用，加强信息沟通，深化有效合作，促进资金、人员、信息等要素资源的有序流动，形成良好的互动局面，就高校而言，其既要重视“科研型”、“教学型”大学建设，也要重视“创业型”大学建设，推动科研成果的产业化。

其次，针对区域间高校产学合作效率差异明显的状况，，增强政策的针对性，避免“一刀切”的政策模式。为了避免高校产学合作效率区域分化的加剧，有必要制定适度向中西部地区倾斜的政策，确保对中西部地区高等教育资源的投入，并健全高校科技成果转化机制。、人才等方面的交流与合作，而低效率省份也应主动与高效率省份进行对比，找出问题所在，并努力解决问题。

再次，要重视对知识产权的保护，完善知识产权法律法规建设，加强专利保护工作，加大对知识产权侵权行为的处罚力度，塑造良好的法制环境，发挥知识产权对技术交易市场的激励作用，增强产学合作双方的互信，有效保障产学合作项目的顺利开展，以更好地提升高校产学合作效率。

然后，要积极发展公证机构、产权交易所和代理机构等市场中介组织，逐步培育成熟的技术交易市场，降低合作过程中的搜寻成本和交易成本，降低产学合作的风险，深化产学合作的广度和深度。

最后，提高高校产学合作效率，离不开地方政府的强大支持。地方政府要加大对产学合作的引导与扶持，发挥政府科技投入的杠杆效应，，并在区域市场中介组织的作用未得到有效发挥的情况下发挥桥梁作用，促进产学合作双方的有效对接。