高校研发溢出效应分析

摘要： 高校在我国区域创新系统中是一个比较重要的R&D研发主体，其研发活动能否在区域创新系统中形成良好的知识溢出和转移机制将成为该创新系统建构成败的关键。本文以高校R&D研发活动为对象，从知识溢出的地理空间效应出发，考虑不同研发支出的特点，测度其R&D活动对高新技术产业创新产出的影响以及溢出效应。得到的结论是：高校应用研究与基础研究活动对高新技术产业的创新产出产生了显著的正溢出，而试验与发展研究活动则没有明显的溢出效应。另外，科研机构虽然在R&D投入大于高校R&D投入，但是对区域内高新技术产业则没有显著的知识溢出效应。

Abstract： University as an important R&D subject in regional innovation system of China， it will be the key to the success of the innovation systems whether the university R&D activities can form a good knowledge spillover and transfer mechanism in regional innovation system. Based on the university R&D activities and the geographical spatial effect of knowledge spillover， considering the characteristics of different R&D expenditures， we measure its R&D activities on the influence of hi-tech industry innovation output and spillover effects.The conclusion is： the university application and basic R&D activities produced a significantly positive spillover effect on the hi-tech industry innovation output， and the test and development research activity has little significant spillover effects. In addition， although research institutes put more R&D expenditures than university， but it has little significant on regional hi-tech industry knowledge spillover effect.

关键词： 高校研发；知识溢出R&D活动；高新技术产业；创新产出

Key words： university R&D；the knowledge spillover of R&D activities；hi-tech industry；innovation output

中图分类号：G644 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）08-0021-03

1 研究背景

在我国的创新体系中，主要包括企业、科研机构、大学等创新主体。目前，作为区域创新的主体，大部分企业的研发投资却只占其销售收入很小一部分，很多企业将其经费用于技术改造、技术设备引进等，形成的结果是企业研发和自主创新能力较弱，根本不能跟国外技术创新能力强的企业相竞争。[1]这种靠买技术创新、而不注重自我创新的问题尤其困扰大多数高新技术产业。而高校拥有丰富的研究资源，强大的科研与知识创新能力，其研究开发活动将会为高新技术产业企业带来源源不断的动力。

外国的学者很早就开始研究高校研发活动对企业，尤其是高新技术企业经济活动与创新活动的影响。Anselin（1997）[2]研究发现高校研发活动与高技术产业的创新活动存在显著的正相关关系，通过直接或间接地影响高技术产业的创新活动。Lawson（1999）[3]认为高校是知识溢出的源泉，对区域创新活动有显著的作用；高校可以通过与企业广泛的交流中，将其研发成果溢出到企业内部；与此同时高校与企业的技术合作能极大地提升企业的知识水平。Dumais（2002）[4]同样在其研究中指出，高校R&D活动与当地的企业创新活动有着显著的相关关系，提出应加强校企的合作关系。Adams（2002）[5]通过实证研究证实了高校研发活动在区域内和行业间都存在知识溢出效应，而且在区域内的知识溢出效应更强。Kirchhoff等（2007）[6]利用美国各州的数据研究发现高校研发对企业的创建和经济的增长都有积极的影响。

不少学者在研究高校研发与高新技术企业的关系中，发现了高校研发对高新技术企业选址的影响。Douglas（1997）[7]发现高校研发投入对高新技术企业的选址的决策起到积极的影响，高新技术企业为了能分享高校知识溢出效应普遍集中于高校周围约145英里的范围以内。Amington（2002）[8]的研究指出公司成立的地区往往是接近大学，且是大学生毕业率较高的区域，而这些公司往往是高新技术产业的企业。

国内学者在高校研发与高新技术企业的课题也进行了深入的探讨。王立平（2005）[9]以高技术产业为例，运用SAR模型对我国高等院校R&D知识溢出进行了实证研究，结果发现区域内高等院校对高技术产业的知识溢出是正向的、显著的，但是溢出程度比较低，而且相邻区域之间的高技术创新具有空间依存性。

赵文红，刘丽兰（2009）[10]通过对中国27个省市1996-2005年的数据对大学研发对高新技术产业的创建进行实证研究，结果表明大学R&D投入对高技术企业的创建有显著的促进作用，并且间接地通过对高技术企业的创建来推动区域的就业增长。

尽管这些研究有助于了解高校研发活动对高新技术产业的创新活动的影响，但仍存在以下的不足：一是高校活动包括基础研究、应用研究、试验发展三类不同类研发活动，不同类型的研发活动在影响企业的创新活动的过程中往往发挥着不同的功用；二是这些研究没有考虑另一个研发主体——科研机构对高新技术产业创新产出的影响，因为科研机构在研发方面的投入甚至比高校研发的投入还要多，是一个不可以忽略的力量。

2 指标的选择和数据来源

对于我国31个省、直辖市与自治区，由于、海南、内蒙古、青海、新疆的数据缺失比较严重，所以本文只选取了26个样本。其中，2007年宁夏的高新技术产业的专利申请数缺失，本文通过多年宁夏的高新技术产业的专利申请数的平均值作为2007年宁夏的专利申请数。

2.1 空间权重矩阵的构建 与空间相关性相关的重要指标是空间权重矩阵选择，在地理特征空间权重矩阵的选择上，本文采用邻接标准以及地理距离标准两种方法进行比较。

①邻接标准。在邻接标准上采用ROOK相邻规则，即如两个地区有共同的边界取之为1，否则为0。

Wij=1，i和j有公共边界0，i和j无公共边界（1）

②地理距离标准。根据地理学第一定律：事物之间均存在联系，而距离较近的事物总比距离较远的事物联系更为紧密。Tiiupaas和Friso Schlitte提出了地理距离标准法为：Wij=■，i≠j0，i=j（2）

2.2 指标选择、数据来源

①高新技术产业的创新能力（PA）。一般采用企业的创新产出来表示企业的创新能力，这里采用高技术产业专利申请量来衡量一个地区高技术产业的创新能力。数据从2001-2012年《中国科技统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》中获得。

②高校三类研发支出（BRD、ARD、ERD）。高校研发支出主要分为基础研究、应用研究、试验与发展三大类。考虑到高校的不同研发活动可能对区域的创新能力产生不同的影响，本文分别选取高校基础研究支出（BRD）、应用研究支出（ARD）、试验与发展支出（ERD）来衡量高校的研发活动。

③高技术产业的研发支出（HRD）和研发人员（L）。高技术产业本身的研发支出和R&D人员支出是影响高技术产业创新能力的最关键的两个因素，其中R&D人员的全时当量表示高技术产业研发人员的支出。

④科研机构研发支出（IRD）。科研机构是区域知识溢出的另一个源泉，其对高技术产业创新能力的影响是不可忽略的。

基于以上相关变量的定义，本文以我国26个省域地区为单元，收集研究数据。数据从2001-2012年《中国科技统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》中获得。为了减少异方差的影响，对以上数据都做了自然对数的处理。

3 实证分析

判断地区间创新产出与研发行为是否存在空间相关性，可以采用的检验方法有：Moran’I检验、两个拉格朗日乘数形式LMERR和LMLAG、稳健（Robust）的R-LMERR和R-LMLAG等。

为了决定哪种空间模型更加符合客观实际，Anselin和Florax（1995）提出了判别准则：如果在空间依赖性的检验中发现，LMLAG较之LMERR在统计上更加显著，且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著，则可以断定适合的模型是空间滞后模型；相反，如果LMERR比LMLAG在统计上更加显著，且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著，则可以断定空间误差模型是适合的模型。[11]

从表1可以看出，各项检验概率值都显著，证实了高新技术产业的创新产出与高校研发活动之间存在较强的空间相关性，应该运用空间面板数据模型进行研究。检验结果表明空间误差与滞后模型都适合，但从模型的估计结果来看，空间误差模型效果更好。所以，本文采用空间误差模型进行后面的研究，模型如下：

LNPAit=？茁1*LNLit+？茁2*LNHRDit+？茁3*LNIRDit+？茁4*LNBRDit+？茁5*LNARDit+？茁6*LNERDit+？滋it（3）

？滋it=？姿*W*？滋it+？着it（4）

公式（4）中i和t分别表示城市和年份，W为空间权数矩阵，因为它把空间的影响纳入模型，所以它对模型（3）具有重要的影响，？姿为n*1阶的截面因变量向量的空间误差系数，？滋为正态分布的随机误差向量。参数？茁反映了自变量对因变量LNPA的影响。参数？姿衡量了样本观察值中的空间依赖作用，即相邻地区的观察值对本地区观察值的影响方向和程度。

表2是根据空间邻近权重矩阵和地理距离权重矩阵建立的空间误差模型的估计结果。表中（1）、（2）、（3）、（4）分别代表无固定效应、地区固定时间不固定效应、时间固定地区不固定效应以及地区与时间固定效应模型的估计结果。

从上述模型得到的估计结果来看，估计结果（2）即地区固定时间不固定效应模型在模型1和模型2都优于估计结果（1）、（3）、（4）。

一般来说，地区固定效应表明经济结构和自然禀赋差异带来的影响，时间固定效应表明经济周期、突发时间等随时间变化的影响。[12]从估计结果（2）可以看出，LogL调整后的R平方这些统计量都说明了模型1、2都有很好的拟合度，表明空间面板数据建构的合理性。

从表2的估计结果可以进一步得出以下的结果：

第一，模型1和模型2的空间自回归系数都显著为正，这表明了一个区域高等学校的研发活动不仅可以增加本区域的创新产出，而且还能溢出到邻近区域，引起邻近区域创新产出的增加。在估计结果（2）中，即地区固定时间不固定效应模型中，两种模型的空间相关性系数分别是0.235、0.483，且系数显著，表明地理位置上的相邻或接近，有助于地区间知识、信息、创新的生产与传播。跨地区的交流与合作有助于地区之间隐形知识的发掘、传播与利用，有助于邻近地区创新资源要素的共享与合理分配，这同时也支持了王立平（2006）关于高等学校对高新技术产业的知识溢出是正向的、显著的结论。

第二，从研发支出结构来看，我国高校应用研究对高新技术产业的创新产出的溢出效应最强，基础研究其次，而试验与发展的知识溢出效应大多不显著。在地区固定时间不固定的估计结果中，试验与发展研发支出的系数分别为0.076和0.083在统计上不显著，说明了我国高校试验与发展研发活动对高新技术产业的知识溢出效应很弱。这主要是因为我国科技成果转化率偏低，试验与发展研发活动的主要产出是实体技术或专利，其下一阶段则是实现商业化，但由于我国高校普遍对市场信息、技术需求的把握不足，大量的创新成果被束之高阁，无法对区域内创新产出产生知识溢出效应。[13]

第三，科研机构对高新技术产业的知识溢出效应不显著。在地区固定时间不固定的情况下，模型1和模型2中LNIRD的系数分别为-0.007、0.014，且系数在统计上是不显著的。这说明了作为创新系统中的主体之一的科研机构的研发活动并没有对区域内的创新产出产生知识溢出的影响。与高校R&D内部经费支出相比，科研机构2011年R&D内部经费支出达到了1306.7亿元，比高校的688.8亿元还要高。但是科研机构投入基础研究和应用研究的经费都相对比较少，而投入到试验与发展研究中的经费比较大，是基础研究和应用研究两者之和还要多，有55.8%的R&D经费投入到试验与发展研究当中，而这个比例在高校中只有13.0%。所以，科研机构与高校的重心有所差异，科研机构侧重于试验发展，而高校则更多地关注应用研究和基础研究。试验与发展研发活动的主要产出是实体技术或专利，其产生的知识具有很强的独占性，与基础研究、应用研究相比，试验与发展得到的成果更接近于商业化，其知识的专有性更强，因此外部主体很难从中获得技术知识的溢出。这就说明了虽然科研机构R&D投入并不比高校的少，但是对高新技术产业的创新产出没有明显的知识溢出效应。

4 结论与政策建议

本文运用2001-2012年全国26个省市12年的面板数据的研究，通过了空间相关性分析和空间面板数据模型分析，从知识溢出的地理空间效应出发，分析高校研发活动对高新技术产业创新产出的影响以及溢出效应，得出的结论有：

①一个区域高等学校的研发活动不仅可以增加本区域的创新产出，而且还能溢出到邻近区域，引起邻近区域创新产出的增加。

②高校应用研究与基础研究活动对高新技术产业的创新产出产生了显著的正溢出，而试验与发展研究活动则没有明显的溢出效应。

③科研机构虽然在R&D投入大于高校R&D投入，但是对区域内高新技术产业则没有显著的知识溢出效应。

参考文献：

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[2]Anselin L，varga A and Z.J.Acs.Local Geographic Spillovers between University Research and High Technology Innovations[J].Journal of Urban Economics，1997（42）：422-448.

[3]Lawson，C.，and Lorenz，E.Collective learning，tacit knowledge and regional innovative capacity[J]. Regional Studies，1999，33（4）：305-317.

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