校企知識(shí)流動(dòng)效率測(cè)度及影響因素分析
——基于空間面板Tobit模型的實(shí)證研究

王曉紅，張少鵬，張 奔

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001；2.哈爾濱理工大學(xué)，經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150080)

0 引言

十九大報(bào)告中明確提出要深化科技體制改革，建設(shè)以企業(yè)為主體、市場(chǎng)為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研深度融合的技術(shù)創(chuàng)新體系，強(qiáng)調(diào)了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新在我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略中的重要地位。全國(guó)各地積極響應(yīng)中央政策，相繼建立了以地方政府支持為主導(dǎo)、以產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新為基礎(chǔ)的創(chuàng)新體系[1]。在產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制中，校企合作逐漸成為區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵力量，也受到社會(huì)各界尤其是學(xué)術(shù)界的關(guān)注。現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)外關(guān)于校企合作的研究多聚焦于高校或企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)理。如Huang & Chen[2]基于臺(tái)灣地區(qū)高校數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在組織層次的產(chǎn)學(xué)合作體系中，有產(chǎn)學(xué)合作的高校創(chuàng)新績(jī)效會(huì)更高；王曉紅、張奔[3]研究發(fā)現(xiàn),校企合作對(duì)高校科研績(jī)效存在倒U型影響，并且,高校類型發(fā)揮了負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)；Soh & Subramanian[4]和解學(xué)梅[5]研究發(fā)現(xiàn)，校企合作能夠通過促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新或?qū)＠暾?qǐng)?zhí)嵘髽I(yè)創(chuàng)新績(jī)效。在校企合作中，校企協(xié)同創(chuàng)新是通過雙方參與知識(shí)流動(dòng)過程實(shí)現(xiàn)高校和企業(yè)間知識(shí)互動(dòng)與資源優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，進(jìn)而促進(jìn)校企雙方創(chuàng)新績(jī)效。也就是說，提升校企知識(shí)流動(dòng)效率對(duì)校企協(xié)同創(chuàng)新具有積極影響。但是，目前研究校企知識(shí)流動(dòng)的文獻(xiàn)較少，而基于高校主體視角研究校企知識(shí)流動(dòng)效率的更為少見。因此，對(duì)高校校企知識(shí)流動(dòng)效率進(jìn)行測(cè)度分析并研究其影響機(jī)制，不僅在理論層面具有重要意義，而且對(duì)我國(guó)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新體系建設(shè)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施具有積極推動(dòng)作用。

知識(shí)流動(dòng)是指知識(shí)通過相應(yīng)媒介與路徑在不同知識(shí)主體之間發(fā)生運(yùn)動(dòng)的過程[6]，在校企知識(shí)流動(dòng)過程中，主要可以分為知識(shí)研發(fā)階段和知識(shí)轉(zhuǎn)化階段。依據(jù)知識(shí)供應(yīng)鏈管理二元性的定義，即同時(shí)開展創(chuàng)新活動(dòng)(探索)和應(yīng)用活動(dòng)(利用)的能力[7-10]，結(jié)合校企知識(shí)流動(dòng)中對(duì)知識(shí)研發(fā)階段和知識(shí)轉(zhuǎn)化階段的劃分，本文認(rèn)為校企知識(shí)流動(dòng)效率可以細(xì)化為知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率。具體而言，校企知識(shí)研發(fā)效率是指高校提供人力資本、企業(yè)提供物質(zhì)資本進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)并獲得創(chuàng)新成果的效率，校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率是高校科研創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為企業(yè)可以直接應(yīng)用的技術(shù)工具或手段的效率。本文依據(jù)知識(shí)供應(yīng)鏈二元性，將校企知識(shí)流動(dòng)效率劃分為知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率，分別測(cè)度兩種效率并分析其影響機(jī)制，研究結(jié)論可以為我國(guó)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新體系建設(shè)提供借鑒。

1 文獻(xiàn)綜述

根據(jù)知識(shí)流動(dòng)理論和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)理論，知識(shí)流動(dòng)的本質(zhì)是知識(shí)在創(chuàng)新主體之間發(fā)生知識(shí)共享、轉(zhuǎn)移和使用，這個(gè)過程同時(shí)也會(huì)實(shí)現(xiàn)知識(shí)價(jià)值創(chuàng)造[11]。在校企協(xié)同創(chuàng)新體制中，高校為知識(shí)輸出端，企業(yè)為知識(shí)輸入端，通過知識(shí)流動(dòng)過程將知識(shí)有效應(yīng)用于企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)從而提升企業(yè)績(jī)效[7,12]。既有研究中，有學(xué)者依據(jù)知識(shí)價(jià)值鏈理論將知識(shí)流動(dòng)歸納為4個(gè)階段：知識(shí)獲取、知識(shí)整合、知識(shí)轉(zhuǎn)移與知識(shí)應(yīng)用[8]；也有學(xué)者認(rèn)為知識(shí)流動(dòng)主要有4種形式：知識(shí)溢出、知識(shí)擴(kuò)散、知識(shí)轉(zhuǎn)移以及知識(shí)共享[13]。不難看出，無論是知識(shí)流動(dòng)的4個(gè)階段還是4種形式，均無法清晰地實(shí)現(xiàn)量化，但是，存在合并的可能性。供應(yīng)鏈管理理論將供應(yīng)鏈企業(yè)二元能力界定為同時(shí)開展創(chuàng)新活動(dòng)(探索)和應(yīng)用活動(dòng)(利用)的能力[9-10]，將知識(shí)管理和供應(yīng)鏈管理融合發(fā)展而來的知識(shí)供應(yīng)鏈理論同樣具有二元性特征[7]。那么，校企協(xié)同創(chuàng)新下的知識(shí)流動(dòng)也存在探索和應(yīng)用過程，因此，基于知識(shí)供應(yīng)鏈理論，將校企知識(shí)流動(dòng)過程分為知識(shí)研發(fā)階段和知識(shí)轉(zhuǎn)化階段。

在校企知識(shí)流動(dòng)過程中，高校作為知識(shí)輸出端，是創(chuàng)造知識(shí)價(jià)值的主體，也是知識(shí)研發(fā)階段的主要承擔(dān)者和創(chuàng)新者[7,14]。在知識(shí)研發(fā)階段，高校接受企業(yè)的資金投入作為研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源，企業(yè)為高校研發(fā)人員的科研工作提供財(cái)力支持進(jìn)而促進(jìn)其實(shí)現(xiàn)知識(shí)創(chuàng)新[9]；在知識(shí)轉(zhuǎn)化階段，高校在與企業(yè)合作的過程中，一方面獲得企業(yè)對(duì)知識(shí)研發(fā)活動(dòng)的資金支持，另一方面可以了解企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理模式從而激發(fā)科研人員研發(fā)興趣和靈感，幫助企業(yè)更好地實(shí)現(xiàn)知識(shí)轉(zhuǎn)化[10,15]。知識(shí)網(wǎng)絡(luò)理論強(qiáng)調(diào)，實(shí)現(xiàn)高效知識(shí)流動(dòng)的前提是在知識(shí)主體之間形成知識(shí)勢(shì)差，這主要體現(xiàn)為知識(shí)流動(dòng)效率受到不同主體間知識(shí)距離的影響[12]。校企雙方在專業(yè)背景、管理模式和知識(shí)水平等方面具有較大差異，導(dǎo)致校企之間存在知識(shí)距離[14,16-17]，繼而形成較大知識(shí)勢(shì)差[18]，這為校企開展創(chuàng)新合作提供了動(dòng)力支持。

目前來看，基于高校主體視角研究校企知識(shí)流動(dòng)效率的文獻(xiàn)較少，主流研究仍然集中于高校科研效率或科研績(jī)效測(cè)度分析[3,19]，部分學(xué)者從組織層次角度出發(fā)研究科研團(tuán)隊(duì)或企業(yè)之間知識(shí)流動(dòng)績(jī)效[20]。結(jié)合前人研究成果與本文研究重點(diǎn)，在控制相關(guān)因素的基礎(chǔ)上，提出從高校個(gè)體特征和省域基本特征兩個(gè)層次出發(fā)，研究校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響機(jī)制。借鑒以往使用DEA模型進(jìn)行效率評(píng)價(jià)的研究[21-22]，采用兩階段DEA模型對(duì)校企知識(shí)流動(dòng)效率進(jìn)行測(cè)度分析，綜合考察知識(shí)流動(dòng)效率分布特征以及引發(fā)效率變化的關(guān)鍵因素。使用兩階段DEA模型測(cè)度的校企知識(shí)流動(dòng)效率值介于0～1之間，如果使用普通OLS分析容易產(chǎn)生誤差，因此，對(duì)效率值進(jìn)行回歸分析往往采用面板Tobit模型進(jìn)行極大似然估計(jì)。但是，現(xiàn)實(shí)情況下，高校之間存在空間區(qū)位下的資源競(jìng)爭(zhēng)和科研合作，尤其是位于同一省份的高校為了獲得更多政府支持和企業(yè)投入會(huì)發(fā)生一定程度競(jìng)爭(zhēng)與合作的空間博弈行為。考慮到普通面板Tobit模型無法納入空間效應(yīng)，在測(cè)度校企知識(shí)流動(dòng)效率的基礎(chǔ)上，為準(zhǔn)確衡量各高校主體的空間相關(guān)性和異質(zhì)性，決定采用Moran I指數(shù)法驗(yàn)證校企知識(shí)流動(dòng)效率的空間溢出效應(yīng)，并且使用空間面板Tobit模型對(duì)校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響機(jī)制進(jìn)行實(shí)證分析，這也是本文研究校企知識(shí)流動(dòng)效率時(shí)的創(chuàng)新之處。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)說明

本文數(shù)據(jù)來源于教育部發(fā)布的《高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，相關(guān)高校專利數(shù)據(jù)從國(guó)家專利局官網(wǎng)獲得。樣本期選擇為2008-2017年，其中，研究樣本主要選取我國(guó)104所省部共建或“211工程”高校，樣本遍布我國(guó)東部、西部、中部以及東北四大地區(qū)，包括內(nèi)地30個(gè)省市自治區(qū)(簡(jiǎn)稱省域，西藏由于數(shù)據(jù)不全，未納入統(tǒng)計(jì))，共1 040個(gè)觀測(cè)樣本。

2.2 模型設(shè)定

2.2.1 兩階段DEA模型

一般而言，校企知識(shí)流動(dòng)效率測(cè)算往往依賴于多個(gè)投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)，具體到知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率均需使用多投入-多產(chǎn)出指標(biāo)體系。使用2008-2017年我國(guó)104所高校面板數(shù)據(jù)，基于兩階段DEA模型測(cè)度校企知識(shí)流動(dòng)效率，具體模型如下：

(1)

其中，η表示各高校的校企知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率，ε表示非阿基米德無窮小量，m表示各高校知識(shí)投入種類數(shù)，s表示各高校知識(shí)產(chǎn)出種類數(shù)，n表示高校數(shù)量，Si-與Sr+均表示松弛變量，xij表示第j個(gè)高校的第i種投入，yrj表示第j個(gè)高校的第r種產(chǎn)出，λi表示權(quán)重向量；η<1代表校企知識(shí)流動(dòng)無效率，η=1代表校企知識(shí)流動(dòng)有效率。

2.2.2 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

空間自相關(guān)檢驗(yàn)是指對(duì)一定空間范圍內(nèi)集聚現(xiàn)象進(jìn)行測(cè)度分析，這種集聚現(xiàn)象一般表現(xiàn)為一定空間區(qū)域范圍內(nèi)，某因素在相關(guān)空間地域單元之間存在相互影響的特性，如高值區(qū)域與高值區(qū)域聚集、低值區(qū)域與低值區(qū)域聚集[23]。在空間聚類檢驗(yàn)中，一般采用莫蘭指數(shù)Moran′s I法對(duì)空間集聚特征進(jìn)行測(cè)度，具體測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)為：Moran′s I取值范圍為[-1,1]，當(dāng)Moran′s I值介于-1與0之間時(shí)，表明區(qū)域分布特征呈現(xiàn)負(fù)向空間相關(guān)性；反之，當(dāng)Moran′s I值介于0與1之間時(shí)，表明區(qū)域分布特征呈現(xiàn)正向空間相關(guān)性；當(dāng)Moran′s I值趨近于0時(shí)，表明區(qū)域分布特征不存在空間相關(guān)性。需要說明的是，Moran′s I值越大，表明區(qū)域分布特征的空間相關(guān)性越強(qiáng)[24]。莫蘭指數(shù)計(jì)算公式如下：

(2)

2.2.3 空間面板Tobit模型

在作空間計(jì)量分析之前，首先構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，衡量空間單元之間的關(guān)系，常用的空間權(quán)重矩陣有空間鄰接矩陣和空間地理距離矩陣[23]。鑒于104所高校分布較為分散且無法準(zhǔn)確量化其空間區(qū)位距離，加之高校的競(jìng)爭(zhēng)與合作行為主要發(fā)生在本省域內(nèi)，因此，本文基于省域?qū)用妫罁?jù)高校主體是否在同一省域內(nèi)的條件構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，若在同一省域內(nèi)設(shè)為1，反之為0，其是一種特殊的空間鄰接矩陣。為保證空間計(jì)量分析結(jié)果穩(wěn)健性，本文基于空間面板Tobit模型分別使用空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)進(jìn)行實(shí)證研究，并通過LM檢驗(yàn)和LM-Robust檢驗(yàn)證明選擇空間誤差Tobit模型更為合理。空間計(jì)量模型設(shè)定如下：

Yit=a+ρW(Yjt)+βxit+ε

(3)

其中，Yit表示第i個(gè)高校在第t個(gè)時(shí)期的校企知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率，xit表示各影響因素，α表示常數(shù)項(xiàng)，β表示回歸系數(shù)，ρ表示空間自回歸系數(shù)即空間溢出效應(yīng)，W表示空間權(quán)重矩陣，ε表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.3 變量選擇

2.3.1 因變量

本文因變量是基于兩階段DEA模型測(cè)度得來的104所高校2008-2017年的校企知識(shí)流動(dòng)效率，分別是知識(shí)研發(fā)效率(crs_re)和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率(crs_te)。其中，參考既有文獻(xiàn)中關(guān)于高校創(chuàng)新投入和成果產(chǎn)出的指標(biāo)選取方法[25-26]，測(cè)度校企知識(shí)研發(fā)效率的投入指標(biāo)為高校研究與發(fā)展人員當(dāng)時(shí)全量和企事業(yè)單位委托合作資金總額，產(chǎn)出指標(biāo)是學(xué)術(shù)論文篇數(shù)和申請(qǐng)課題總數(shù)；測(cè)度校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的投入指標(biāo)為校企知識(shí)研發(fā)效率產(chǎn)出指標(biāo)，即學(xué)術(shù)論文篇數(shù)和申請(qǐng)課題總數(shù)，產(chǎn)出指標(biāo)為技術(shù)轉(zhuǎn)讓簽訂合同數(shù)和技術(shù)轉(zhuǎn)讓經(jīng)費(fèi)總額。校企知識(shí)流動(dòng)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見表1。

2.3.2 自變量

參考已有研究和相關(guān)文獻(xiàn)[15,27]，本文自變量主要從高校基本特征和省域基本特征兩個(gè)層面選取，其中，高校基本特征分別是高校創(chuàng)新能力(inno)、高校成立年限(schyear)、科研人員結(jié)構(gòu)(highpro)以及政府科研支持(govern)；省域基本特征分別是省域創(chuàng)新集聚水平(gather)、地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平(gdp)和技術(shù)創(chuàng)新投入(rd)。

表1 校企知識(shí)流動(dòng)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(1)高校創(chuàng)新能力。高校創(chuàng)新能力往往意味著創(chuàng)新資本積累，能夠體現(xiàn)高校主體知識(shí)創(chuàng)新基礎(chǔ)和成果轉(zhuǎn)化效率，雄厚的創(chuàng)新資本積累有利于高校在知識(shí)流動(dòng)過程中更為游刃有余地實(shí)現(xiàn)知識(shí)資源優(yōu)化配置[13]，從而提升知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率。本文選取高校每年申請(qǐng)專利數(shù)量作為衡量高校創(chuàng)新能力的變量。

(2)政府科研支持。政府科研支持主要是指政府為高校提供的資金、政策、資源等支持，如高校獲得的政府科學(xué)基金支持等，本文選取政府資金占高校科研經(jīng)費(fèi)總數(shù)的比例作為衡量政府科研支持的變量。

(3)高校成立年限。我國(guó)高等學(xué)校自成立起，就與知識(shí)創(chuàng)新、成果轉(zhuǎn)化不可分割，作為科技創(chuàng)新主體，承擔(dān)著大量產(chǎn)學(xué)合作項(xiàng)目，一般來說，高校科學(xué)研究存在明顯的創(chuàng)新累積優(yōu)勢(shì)，隨著高校成立年限的增長(zhǎng)，其知識(shí)流動(dòng)效率可能受益于創(chuàng)新累積優(yōu)勢(shì)而得以提升。本文使用樣本期當(dāng)年與高校成立年份之差作為衡量高校成立年限的變量。

(4)科研人員結(jié)構(gòu)。高校科研人員是承擔(dān)產(chǎn)學(xué)合作項(xiàng)目的主力軍，在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略中是重要的人力資本，但是，如果一味追求人力資本積累而忽視人力資本結(jié)構(gòu)，往往會(huì)導(dǎo)致后期乏力的結(jié)果。既有文獻(xiàn)也指出，通過吸收高素質(zhì)科研工作者構(gòu)建高效能科研團(tuán)隊(duì)，理論上對(duì)高校知識(shí)研發(fā)和知識(shí)轉(zhuǎn)化存在正向作用[27]。本文使用高級(jí)職稱人員占高校科研人員總數(shù)的比例衡量科研人員結(jié)構(gòu)這一變量。

(5)技術(shù)創(chuàng)新投入。地方政府的技術(shù)創(chuàng)新投入是高校開展科學(xué)研究的前提，省域研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入越多意味著對(duì)于高校科技創(chuàng)新的重視度和關(guān)注度越高。此外，充足的研發(fā)經(jīng)費(fèi)支持是保證高校科研人員科學(xué)創(chuàng)造性的關(guān)鍵因素，作為科研資源的集合，高校是產(chǎn)出科研效益的主要平臺(tái)。省域研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入越多，越有利于促進(jìn)高校研發(fā)創(chuàng)新和成果應(yīng)用[27]。本文采用省域研發(fā)投入R&D經(jīng)費(fèi)作為衡量技術(shù)創(chuàng)新投入的變量。

(6)區(qū)域創(chuàng)新資源集聚程度。高校擁有豐富的創(chuàng)新資源，是區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的重要組成部分。作為創(chuàng)新資源投入的多重復(fù)合系統(tǒng)工程，區(qū)域創(chuàng)新要求創(chuàng)新資源合理配置，在創(chuàng)新資源有限的條件下，創(chuàng)新資源集聚有利于提升區(qū)域整體創(chuàng)新能力[28]。因此，創(chuàng)新資源集聚程度越高，區(qū)域創(chuàng)新資源集聚水平越高，對(duì)高校產(chǎn)學(xué)知識(shí)流動(dòng)雙元效率的提升作用越強(qiáng)。本文選取地區(qū)高校科研人員數(shù)量占全國(guó)高校科研人員總數(shù)的比例作為衡量省域創(chuàng)新集聚水平的變量。

(7)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平。一方面，高校從事科學(xué)研究離不開資金支持，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)高校獲得科研經(jīng)費(fèi)的渠道相對(duì)較多，故而高校科研經(jīng)費(fèi)總量一般較高；另一方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)對(duì)于高技能人才和研發(fā)技術(shù)的需求力度較大，與當(dāng)?shù)馗咝５暮献鲝V度和深度更高[29]。因此，地區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，越有利于促進(jìn)校企協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展，對(duì)校企知識(shí)流動(dòng)效率的提升可能存在正向影響。本文使用地區(qū)生產(chǎn)總值GDP作為衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變量。

為縮小異方差造成的測(cè)量誤差，對(duì)數(shù)值較大的變量如高校創(chuàng)新能力、政府科研支持、高校成立年限、技術(shù)創(chuàng)新投入以及地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平作對(duì)數(shù)化處理。相關(guān)變量描述性分析結(jié)果見表2。

表2 變量定義、說明及描述性分析結(jié)果

3 結(jié)果分析

3.1 校企知識(shí)流動(dòng)效率測(cè)度結(jié)果

鑒于本文樣本量較大，受篇幅限制，故而以高校所在地區(qū)為單位分析校企知識(shí)流動(dòng)效率測(cè)度結(jié)果。全國(guó)范圍以及四大地區(qū)樣本高校2008-2017年校企知識(shí)研發(fā)效率均值與校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率均值，如表3所示。

就知識(shí)研發(fā)效率而言，從表3結(jié)果中可以看出，中部地區(qū)高校知識(shí)研發(fā)技術(shù)效率均值(綜合效率)最高，東北地區(qū)高校知識(shí)研發(fā)技術(shù)效率均值最低，并且西部地區(qū)和東北地區(qū)高校技術(shù)效率均值低于全國(guó)均值。橫向?qū)Ρ燃兗夹g(shù)效率(考慮規(guī)模效益時(shí)的技術(shù)效率)以及規(guī)模效率(考慮規(guī)模收益時(shí)的規(guī)模效率)可以發(fā)現(xiàn)，除中部地區(qū)外，無論全國(guó)范圍還是其它三大地區(qū)，高校知識(shí)研發(fā)純技術(shù)效率均值均低于知識(shí)研發(fā)規(guī)模效率均值，說明影響校企知識(shí)研發(fā)非效率的因素主要是校企合作過程中的科研運(yùn)營(yíng)效率較低。具體來看，中部地區(qū)高校知識(shí)研發(fā)技術(shù)效率均值高于東部地區(qū)的主要原因是其純技術(shù)效率最高，盡管東部地區(qū)規(guī)模效率高于中部地區(qū)。這可能是因?yàn)椋瑬|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)最為發(fā)達(dá)，高校與企業(yè)建立合作關(guān)系的競(jìng)爭(zhēng)較為激烈，高校之間的競(jìng)爭(zhēng)行為在一定程度上阻礙了其科研效率提升。西部地區(qū)和東北地區(qū)3種效率均值均低于中部地區(qū)和東部地區(qū)，并且東北地區(qū)知識(shí)研發(fā)效率最低。這與西部地區(qū)和東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新能力較低有一定關(guān)系，無論是校企合作規(guī)模還是高校開展科研活動(dòng)的技術(shù)創(chuàng)新能力均處于較低水平[22,25-26]。

就知識(shí)轉(zhuǎn)化效率而言，東部地區(qū)高校知識(shí)轉(zhuǎn)化技術(shù)效率均值最高，東北地區(qū)高校知識(shí)轉(zhuǎn)化技術(shù)效率均值最低，并且中部地區(qū)和東北地區(qū)技術(shù)效率均值均低于全國(guó)均值。與知識(shí)研發(fā)效率類似，無論是全國(guó)范圍還是四大地區(qū)，高校知識(shí)轉(zhuǎn)化純技術(shù)效率均值均低于規(guī)模效率均值，說明校企知識(shí)轉(zhuǎn)化的非效率主要是校企合作過程中高校知識(shí)成果轉(zhuǎn)化運(yùn)營(yíng)效率低下所致。具體來看，東部地區(qū)3種效率均值均最高，其次是西部地區(qū)，中部地區(qū)技術(shù)效率均值和純技術(shù)效率均值均高于東北地區(qū)，但是，規(guī)模效率均值低于東北地區(qū)。

綜合來看，在全國(guó)范圍內(nèi)和四大地區(qū)內(nèi)部，高校知識(shí)研發(fā)技術(shù)效率均值和純技術(shù)效率均值均高于知識(shí)轉(zhuǎn)化效率，表明2008-2017年我國(guó)校企知識(shí)流動(dòng)過程中，校企知識(shí)轉(zhuǎn)化相比知識(shí)研發(fā)仍存在效率低下問題，高校知識(shí)轉(zhuǎn)化的實(shí)踐表現(xiàn)不佳。具體來看，對(duì)比四大地區(qū)高校的校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率和知識(shí)研發(fā)效率排名可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)一地區(qū)研究型高校數(shù)量較多且產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達(dá)時(shí)，該地區(qū)高校為獲得企業(yè)財(cái)力支持會(huì)發(fā)生較為激烈的競(jìng)爭(zhēng)行為進(jìn)而對(duì)其科研效率產(chǎn)生抑制作用[3]，同時(shí)，高校也會(huì)盡可能提升成果轉(zhuǎn)化效率從而吸引企業(yè)合作[29]。這一規(guī)律在東部地區(qū)體現(xiàn)得尤為明顯，東部地區(qū)高校規(guī)模和企業(yè)規(guī)模均處于較高水平，知識(shí)研發(fā)效率相較知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的優(yōu)勢(shì)不明顯。

表3 2008-2017年各地區(qū)校企知識(shí)流動(dòng)效率測(cè)度結(jié)果 單位：%

3.2 莫蘭指數(shù)分析

為判斷我國(guó)高校校企知識(shí)流動(dòng)效率的空間相關(guān)性，本文使用Stata15軟件對(duì)校企知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率分別測(cè)算莫蘭指數(shù)Moran′s I。從表4可以看到，2008-2017年知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率均存在正向空間相關(guān)性，且都通過了顯著性統(tǒng)計(jì)水平檢驗(yàn)，即我國(guó)高校的校企知識(shí)流動(dòng)效率存在空間溢出效應(yīng)，在研究其影響機(jī)制時(shí)應(yīng)考慮高校之間的空間溢出效應(yīng)。

表4 2008-2017年我國(guó)高校校企知識(shí)流動(dòng)效率的莫蘭指數(shù)分析結(jié)果

3.3 回歸結(jié)果分析

基于基準(zhǔn)回歸和空間Tobit模型，本文采用空間計(jì)量分析方法研究校企知識(shí)研發(fā)效率和校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的影響機(jī)制。其中，模型1為知識(shí)研發(fā)效率的空間計(jì)量分析結(jié)果，模型2為知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的空間計(jì)量分析結(jié)果。所有模型的回歸結(jié)果見表5。

觀察表5的模型分析結(jié)果，首先可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)模型的空間相關(guān)性系數(shù)均顯著，表明研究校企知識(shí)研發(fā)效率和校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的影響機(jī)制應(yīng)考慮空間溢出效應(yīng)的存在，即使用空間Tobit模型是合適的，可以進(jìn)一步分析模型1和模型2回歸結(jié)果。

在模型1中，高校創(chuàng)新能力對(duì)校企知識(shí)研發(fā)效率的影響在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，表明高校創(chuàng)新能力對(duì)知識(shí)研發(fā)效率存在促進(jìn)效應(yīng)，高校提高創(chuàng)新能力有利于提升其校企知識(shí)研發(fā)效率；政府科研支持和技術(shù)創(chuàng)新投入均在10%的顯著性水平下對(duì)校企知識(shí)研發(fā)效率呈正向影響，表明政府對(duì)高校科研創(chuàng)新和省域技術(shù)創(chuàng)新的財(cái)政投入越大，越有利于提升高校知識(shí)研發(fā)效率；省域創(chuàng)新集聚水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均在5%統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)校企知識(shí)研發(fā)效率呈顯著正向影響，表明創(chuàng)新集聚水平較高或經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省域，高校的校企研發(fā)效率顯著高于創(chuàng)新集聚水平較低或經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后省域的高校。為探究各自變量對(duì)因變量的相對(duì)重要性，即自變量對(duì)因變量方差變化(或擬合優(yōu)度)的解釋力度，對(duì)校企知識(shí)研發(fā)效率的影響因素進(jìn)行貢獻(xiàn)率分解和比較。結(jié)果顯示，在通過顯著性檢驗(yàn)的影響因素中，高校創(chuàng)新能力是最重要的因素(貢獻(xiàn)率為0.038 3)，其次是政府科研支持(0.024 5)和技術(shù)創(chuàng)新投入(0.021 4)，最后是省域創(chuàng)新集聚水平(0.018 4)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0.012 9)。這一結(jié)果表明，提升校企知識(shí)研發(fā)效率最為重要的除高校自身科研創(chuàng)新能力外，政府對(duì)高校的財(cái)政支持以及地區(qū)研發(fā)投入也是關(guān)鍵路徑。

在模型2中，高校創(chuàng)新能力與校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的關(guān)系為顯著負(fù)相關(guān)且顯著性水平為5%，即高校創(chuàng)新能力對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)化效率存在抑制效應(yīng)，這可能是因?yàn)楦咝?chuàng)新能力和企業(yè)創(chuàng)新能力存在較大差距且關(guān)注重點(diǎn)不同，在校企合作中產(chǎn)生較大知識(shí)勢(shì)差，不利于將高校知識(shí)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為企業(yè)可以直接應(yīng)用的技術(shù)手段；科研人員結(jié)構(gòu)與政府科研支持對(duì)校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的影響顯著為正，表明高校優(yōu)化科技人力資源配置、政府加大對(duì)高校科技創(chuàng)新的財(cái)政支持力度有利于提升知識(shí)轉(zhuǎn)化效率；省域創(chuàng)新集聚水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均在5%顯著性水平下對(duì)校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率呈正相關(guān)影響，表明省域創(chuàng)新集聚水平越高、經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，對(duì)本地區(qū)高校知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的促進(jìn)作用越顯著。對(duì)各自變量對(duì)校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的影響情況進(jìn)行相對(duì)重要性分析(Dominance Analysis)發(fā)現(xiàn)，在通過顯著性檢驗(yàn)的影響因素中，政府科研支持是最重要的因素(貢獻(xiàn)率為0.032 9)，其次是省域創(chuàng)新集聚水平(0.020 2)和高校創(chuàng)新能力(0.018 2)，最后是科研人員結(jié)構(gòu)(0.014 6)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0.011 4)。這一結(jié)果表明，政府對(duì)高校科研資金支持對(duì)提升校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的貢獻(xiàn)度最高，此外，省域創(chuàng)新資源集聚程度和高校自身創(chuàng)新能力也是影響校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的重要因素，只是前者呈正向影響而后者為負(fù)向影響。

表5 校企知識(shí)流動(dòng)效率的空間面板Tobit分析結(jié)果

4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)與異質(zhì)性分析

4.1 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果分析

為保證主回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文通過加入校企知識(shí)流動(dòng)效率的滯后一期項(xiàng)，構(gòu)成動(dòng)態(tài)空間面板Tobit模型進(jìn)行實(shí)證結(jié)果再檢驗(yàn)。其中，模型3為知識(shí)研發(fā)效率的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，模型4為知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。具體回歸結(jié)果見表6。

由表6可知，首先，兩個(gè)動(dòng)態(tài)空間面板Tobit模型的空間相關(guān)性系數(shù)均通過了5%顯著性檢驗(yàn)，證明校企知識(shí)研發(fā)效率和校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率均存在正向空間溢出效應(yīng)，即相近(相鄰)高校之間的校企知識(shí)流動(dòng)效率具有較強(qiáng)的正相關(guān)性。其次，觀察知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率各自的滯后一期項(xiàng)在模型中的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，滯后項(xiàng)均表現(xiàn)為顯著正向影響，表明高校校企知識(shí)流動(dòng)效率存在明顯的“時(shí)間慣性”，即校企協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制可以通過創(chuàng)新積累實(shí)現(xiàn)知識(shí)研發(fā)和知識(shí)轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新接力[3]。最后，比較穩(wěn)健性檢驗(yàn)中其它自變量結(jié)果與主回歸結(jié)果的異同，發(fā)現(xiàn)高校層面和省域?qū)用娴淖兞炕貧w結(jié)果均與主回歸結(jié)果大體一致。綜合上述結(jié)果來看，上文中主回歸結(jié)果的穩(wěn)健性得到驗(yàn)證。

表6 動(dòng)態(tài)空間面板Tobit模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

4.2 異質(zhì)性研究結(jié)果分析

4.2.1 基于四大地區(qū)的異質(zhì)性分析

我國(guó)東部、中部、西部以及東北四大地區(qū)的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和空間分布特征均有較大差異[30]。因此，在全國(guó)層面的實(shí)證分析之外，在考慮空間異質(zhì)性的基礎(chǔ)上，基于四大地區(qū)層面研究校企知識(shí)流動(dòng)效率的異質(zhì)性影響機(jī)制。上文中基于四大地區(qū)分析的校企知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率均存在差異，也說明了空間異質(zhì)性研究的必要性。鑒于此，本文基于四大地區(qū)建立各自的高校空間鄰接矩陣，以此進(jìn)行空間面板Tobit模型異質(zhì)性分析，其中，模型5-模型6為東部地區(qū)估計(jì)結(jié)果、模型7-模型8為中部地區(qū)估計(jì)結(jié)果、模型9-模型10為西部地區(qū)估計(jì)結(jié)果、模型11-模型12為東北地區(qū)估計(jì)結(jié)果。異質(zhì)性研究結(jié)果見表7。

由表7回歸結(jié)果可知，基于東部、中部、西部以及東北四大地區(qū)的空間異質(zhì)性回歸結(jié)果與主回歸結(jié)果大體一致，表明校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響機(jī)制在全國(guó)范圍內(nèi)適用性較高。但是，地區(qū)層面的分組回歸結(jié)果仍然存在一定異質(zhì)性，主要表現(xiàn)為基于四大地區(qū)的空間面板Tobit模型的空間溢出效應(yīng)有所差異，西部地區(qū)和東北地區(qū)空間自回歸系數(shù)的顯著性弱于東部地區(qū)和中部地區(qū)。此外，各自變量對(duì)四大地區(qū)校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響情況各有不同，其中較為明顯的是，高校基本特征中科研人員結(jié)構(gòu)對(duì)東部地區(qū)校企知識(shí)研發(fā)和轉(zhuǎn)化效率均呈顯著正相關(guān)關(guān)系，對(duì)中部地區(qū)和東北地區(qū)校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率具有顯著積極影響，對(duì)西部地區(qū)沒有顯著影響；省域基本特征中技術(shù)創(chuàng)新投入只對(duì)東部和西部地區(qū)校企知識(shí)研發(fā)效率存在顯著促進(jìn)作用，對(duì)中部地區(qū)校企知識(shí)研發(fā)和轉(zhuǎn)化效率均具有顯著正向影響，但是，對(duì)東北地區(qū)校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響不顯著。

4.2.2 基于高校類型的異質(zhì)性分析

主回歸是基于全樣本研究高校校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響機(jī)制，但是，對(duì)于不同高校來講，知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的影響情況也可能存在異質(zhì)性，故本文依據(jù)高校不同類型，將樣本高校分為研究型大學(xué)和非研究型大學(xué)。參照既有研究中關(guān)于研究型大學(xué)的劃分方式，將樣本高校中的“985工程高校”定義為研究型大學(xué)，其它高校定義為非研究型大學(xué)。因此，基于兩種高校類型建立相應(yīng)高校空間鄰接矩陣進(jìn)行空間異質(zhì)性分析，其中，模型13-模型14為研究型大學(xué)估計(jì)結(jié)果，模型15-模型16為非研究型大學(xué)估計(jì)結(jié)果。異質(zhì)性研究結(jié)果見表8。

由表8回歸結(jié)果可知，基于高校類型的異質(zhì)性回歸結(jié)果與主回歸結(jié)果基本一致，表明校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響機(jī)制在研究型高校和非研究型大學(xué)的適用性均較高。兩種高校類型下分組回歸結(jié)果雖然在顯著性和系數(shù)方面的差異較小，但是，仍然無法確定分組回歸結(jié)果不存在異質(zhì)性。因此，基于似無相關(guān)模型，采用組間系數(shù)差異檢驗(yàn)方式，對(duì)模型13與模型15、模型14與模型16的顯著自變量結(jié)果分別進(jìn)行SUR估計(jì)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在校企知識(shí)研發(fā)效率回歸結(jié)果中，兩組模型中的高校創(chuàng)新能力和技術(shù)創(chuàng)新投入均通過顯著性檢驗(yàn)，表明研究型大學(xué)和非研究型大學(xué)的高校創(chuàng)新能力與地區(qū)研發(fā)投入對(duì)各自校企知識(shí)研發(fā)效率的影響效力存在顯著差異；由校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率回歸結(jié)果可知，兩組模型中的高校創(chuàng)新能力和政府科研支持均通過顯著性檢驗(yàn)，表明研究型大學(xué)和非研究型大學(xué)的高校創(chuàng)新能力與獲得的政府資金支持對(duì)各自校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率的影響效力存在顯著差異。

5 結(jié)論與啟示

5.1 研究結(jié)論

本文首先依據(jù)知識(shí)供應(yīng)鏈二元性理論，將知識(shí)流動(dòng)效率分為知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率，然后運(yùn)用兩階段DEA模型測(cè)度高校的校企知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率，最后，基于空間面板Tobit模型研究校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響機(jī)制。研究結(jié)論如下：①總體來看，全國(guó)范圍內(nèi)高校的校企知識(shí)研發(fā)效率高于校企知識(shí)轉(zhuǎn)化效率，但是，知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率均存在空間地理區(qū)位差異，不同地區(qū)的分布特征不同。此外，空間自相關(guān)檢驗(yàn)也驗(yàn)證了兩種效率均存在正向空間溢出效應(yīng)；②在高校層面，高校創(chuàng)新能力對(duì)知識(shí)研發(fā)效率存在促進(jìn)效應(yīng)，但是，對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)化效率存在抑制效應(yīng)，科研人員結(jié)構(gòu)只對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)化效率存在促進(jìn)效應(yīng)，政府科研支持對(duì)知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率均具有促進(jìn)作用；③在省域?qū)用妫∮騽?chuàng)新集聚水平與地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平對(duì)知識(shí)研發(fā)效率和知識(shí)轉(zhuǎn)化效率均具有顯著正向影響，技術(shù)創(chuàng)新投入只對(duì)知識(shí)研發(fā)效率存在正向影響；④基于四大地區(qū)和高校類型進(jìn)行分組回歸發(fā)現(xiàn)，校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響機(jī)制在不同地區(qū)和不同類型高校之間存在明顯的異質(zhì)性。

表8 基于高校類型的異質(zhì)性研究結(jié)果

5.2 政策啟示

5.2.1 提升科研成果整體轉(zhuǎn)化效率，推動(dòng)地區(qū)創(chuàng)新均衡發(fā)展

當(dāng)前我國(guó)校企協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制應(yīng)更加注重知識(shí)成果轉(zhuǎn)化進(jìn)程，在保障知識(shí)研發(fā)活動(dòng)順利開展的前提下，積極促進(jìn)高校知識(shí)創(chuàng)新成果有效轉(zhuǎn)化為企業(yè)可以應(yīng)用的技術(shù)手段或工具。一方面，政府應(yīng)繼續(xù)加大對(duì)高校科研創(chuàng)新工作的財(cái)政支持力度，配合企業(yè)對(duì)高校的經(jīng)費(fèi)投資，為科研成果轉(zhuǎn)化提供資金支持；另一方面，高校應(yīng)持續(xù)優(yōu)化科研人員結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)科技人力資源培養(yǎng)，為校企知識(shí)流動(dòng)提供科研力量支持，尤其要注重科研成果轉(zhuǎn)化，不能單純追求知識(shí)創(chuàng)新數(shù)量。與此同時(shí)，政府應(yīng)積極推動(dòng)校企協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制在地區(qū)層面的均衡發(fā)展，發(fā)揮地區(qū)聯(lián)動(dòng)作用和知識(shí)溢出效應(yīng)，協(xié)調(diào)各地區(qū)在校企知識(shí)流動(dòng)方面的研發(fā)創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化活動(dòng)，幫助知識(shí)流動(dòng)雙方提升創(chuàng)新績(jī)效。尤其是要立足于我國(guó)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)不同地區(qū)給予針對(duì)性政策支持，協(xié)調(diào)各地區(qū)創(chuàng)新要素投入與使用，最大限度發(fā)揮創(chuàng)新財(cái)力投入的有效性。

5.2.2 加強(qiáng)高校科研創(chuàng)新能力，發(fā)揮政府宏觀調(diào)控作用

對(duì)高校主體而言：①在提升自身科研創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)上，積極與企業(yè)開展交流互動(dòng)，不能一味埋頭科研而不注重實(shí)際成果轉(zhuǎn)化；②合理配置科研資源，優(yōu)先引進(jìn)青年科研人才，激勵(lì)提升青年教師科研效率；③有效運(yùn)用政府給予的科研支持，積極開展知識(shí)研發(fā)活動(dòng)和知識(shí)轉(zhuǎn)化活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)校企協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制中知識(shí)流動(dòng)效率最大化。

對(duì)地方政府而言：①把握地理優(yōu)勢(shì)，積極促進(jìn)高校和企業(yè)之間開展交流互動(dòng)，協(xié)調(diào)區(qū)域創(chuàng)新資源要素集聚；②將政府財(cái)政預(yù)算向校企協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制建設(shè)傾斜，其中，高校作為知識(shí)創(chuàng)新主體更應(yīng)獲得政府財(cái)政支持；③加大對(duì)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新力量的財(cái)政投入，營(yíng)造良好的區(qū)域創(chuàng)新氛圍，提升區(qū)域創(chuàng)新能力。在此基礎(chǔ)上，地方政府對(duì)于研究型大學(xué)和非研究型大學(xué)提供的科研支持方式與力度應(yīng)有所區(qū)別，通過創(chuàng)新財(cái)政支持方式，對(duì)不同創(chuàng)新能力的高校突出績(jī)效導(dǎo)向，發(fā)揮激勵(lì)機(jī)制的作用。

5.3 研究不足與展望

本文在測(cè)度校企知識(shí)流動(dòng)效率時(shí)建立的指標(biāo)體系較為簡(jiǎn)單，未來研究可以進(jìn)一步對(duì)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)化，比如針對(duì)高校發(fā)表的學(xué)術(shù)論文可以依據(jù)普通期刊、核心期刊以及國(guó)際期刊區(qū)分不同水平層次。此外，本文在使用空間面板Tobit模型分析校企知識(shí)流動(dòng)效率的影響機(jī)制時(shí)主要采用鄰接距離矩陣，未來研究可以建立其它類型的空間權(quán)重矩陣，比如基于創(chuàng)新能力構(gòu)建創(chuàng)新距離矩陣。