校企合作提升了制造業企業的技術創新績效嗎？
——基于傾向得分匹配方法的實證研究

王曉紅，胡士磊，2

（1.哈爾濱工業大學 經濟與管理學院，哈爾濱 150001；2.哈爾濱工業大學（威海）經濟管理學院，山東 威海 264209）

一、引言

持續不斷的創新是企業在日趨激烈的競爭中保持生存和發展的根本之道，然而，由于資源和能力的限制，企業往往難以僅憑自身實現創新（張樹滿等，2021）。校企合作被認為是開放式創新時代企業獲取互補性資源創造新知識和開發新技術，提高企業技術創新能力，進而促進區域經濟發展的有效手段（馬文聰等，2018）。近年來，越來越多的企業選擇同大學進行合作，以更快地打通創新鏈條。與此同時，黨中央、國務院和地方政府也高度重視校企合作的發展，十九大報告明確提出“建立以企業為主體、市場為導向、產學研深度融合的技術創新體系”，2021 年政府工作報告提出“拓展產學研用融合通道”。據統計，當前我國80%以上的重大技術創新項目均通過校企合作的方式完成（馬文聰等，2018）。

與校企合作如火如荼開展的現實背景不同，理論層面關于校企合作對企業技術創新績效的影響效果尚不明晰。而在經驗研究層面，已有的實證研究就“校企合作是否能夠促進企業技術創新績效”得出的實證結論既有支持的（Arvanitis et al，2008；Kafouros et al，2015），也有不支持甚至否定的（Eom 和Lee，2010；Cruz-González et al，2015）。與此同時，現有研究還存在諸如依賴宏觀數據（王鵬和張劍波，2014；吳玉鳴，2015）而忽視微觀數據、依賴專利合作來識別校企合作關系（劉斐然等，2020；邱洋冬，2020）從而可能低估企業的校企合作狀況、依賴傳統回歸分析不能克服樣本選擇偏差（劉斐然等，2020；邱洋冬，2020）、依賴地區小樣本數據且對企業技術創新的刻畫較為單一和片面（樊霞等，2013；黃菁菁和原毅軍，2018）等不足。

基于上述思考，本文利用世界銀行大樣本企業調查數據，在有效識別企業的校企合作行為和全面刻畫企業技術創新績效的基礎上，利用傾向得分匹配方法控制樣本選擇偏差的影響，深入考察中國制造業企業校企合作對企業技術創新績效的影響效應。本文將從以下方面豐富現有研究：①在研究對象選擇方面，使用第三方權威機構世界銀行調查的中國制造業企業樣本，涵蓋全國絕大部分地區，有別于已有的使用地區小樣本的研究，所得結論的適用性更強；也有別于使用專利數據識別校企合作關系的研究，對校企合作的測度更為準確；②在研究方法選擇方面，使用能夠控制樣本選擇偏差的傾向得分匹配方法，能夠更為準確地考察校企合作對企業技術創新績效的效應（作用方向和作用力度）；③在研究內容方面，將企業技術創新績效劃分為產品創新績效和流程創新績效，利于更加全面地探測校企合作對企業技術創新績效的影響，把握校企合作對不同類型技術創新績效的潛在異質性影響，得到新發現。

與此同時，本文也具有很強的實踐價值，既有助于理解和解釋現實中為什么一些企業熱衷于校企合作活動而一些企業則對校企合作持漠然態度，也有助于更好地指導企業的校企合作決策和實踐，助力中國制造業轉型升級和制造強國建設，還能夠為國家相關決策部門校企合作支持政策的制定和完善提供參考。

二、理論分析與研究假設

根據拓展的資源基礎觀（extended resource-based view，ERBV）（Lavie，2006），校企合作使得企業得以利用外部網絡資源，增強了企業的資源可獲得性，因而它能夠對企業技術創新績效產生直接的正向影響。具體來看，首先，校企合作給企業帶來了跨學科知識、先進技術、研究設施、高素質勞動力等異質性資源，彌補了企業自身創新資源的不足，從而解決創新要素短缺的瓶頸問題。與此同時，企業還得以通過對外部互補性資源的獲取撬動對內部資源的深度有效利用（Faems et al，2005；Schwartz et al，2012）。尤其是前瞻性跨學科知識的獲取，企業得以構建、拓展和更新自己的知識庫（Pippel 和Seefeld，2016），而知識庫的構建和利用決定著企業創新過程中所能利用的知識資源的廣度和深度，對于企業創新至關重要。雖然企業通過查閱大學公開發表的論文和公開的專利（大學知識溢出）也能獲取一定的知識和信息，但它們在時效性和針對性方面具有諸多劣勢。而且，通過大學知識溢出途徑獲取的是可編碼的顯性知識，無法獲取到不可編碼的隱性知識（如非正式的、難以表達的技能、技巧、經驗和訣竅等），而校企合作活動通常能使企業同時獲得顯性知識和隱性知識（Sherwood 和Covin，2008）。與此同時，校企合作還能實現研發風險和成本的共擔，縮短產品的研發周期，幫助企業獲得為新產品進行獨立產品測試的機會（Pippel 和Seefeld，2016；Ankrah 和Al-tabbaa，2015）。技術創新的高投入和高不確定性特點使得許多企業尤其是中小企業難以憑借一己之力進行研發創新。校企合作的上述優點減少了研發失敗和高額的研發成本對企業正常生產經營的沖擊，幫助企業以最快的速度將新產品或新服務推向市場，從而一定程度上實現“創新投入-創新績效水平提升-創新投入追加”的良性循環。

除了直接作用于企業技術創新績效，校企合作還可能通過一些中間渠道間接作用于企業技術創新績效。例如，校企合作活動的開展使得校企雙方展開頻繁的互動與交流，直接促進了信息通信技術的深度應用，與此同時，企業為了最大限度地消化、吸收和利用通過校企合作獲取的知識，也會強化企業內部信息技術的運用，進而提升企業的技術創新績效。又例如，企業校企合作行為可能向外界傳遞強烈的質量信號，緩解企業與金融機構間的信息不對稱，進而緩解企業的融資約束，從而提升企業技術創新績效（Arvanitis et al，2008）。

誠然，校企合作至于企業絕非只有收益，而沒有成本。成本方面，首先，校企合作會導致企業的交易成本上升，這既涉及選擇合作伙伴的過程，也涉及與合作對象溝通協調的過程（吳陳銳，2018）。其次，一個潛在的問題是由于大學聚焦于基礎研究，校企合作企業可能獲取到理論化太強而不切實際的解決方案，不能有效解決企業的實際需求（Pippel 和Seefeld，2016）。最后，由于大學科研人員的出版壓力和校企雙方間不完備的知識產權協議，校企合作可能會使企業面臨技術轉移不全面、不能實現對獨占性信息的控制、信息泄露等風險（Ankrah et al，2013）。正因如此，一些研究發現，校企合作對企業技術創新績效的正向促進作用不顯著，甚至具有負向抑制作用（Eom 和Lee，2010；Cruz-González et al，2015）。

然而，根據拓展的資源基礎觀，企業可以通過區隔機制（保護專有資源的法律和技術機制，如因果模糊性、專利和商標）來誘導內部租（包括李嘉圖租和準租，前者源于資源的稀缺性，后者指企業可從其獨特資源中提取的相對于其合作伙伴從類似資源中所提取價值的價值增值）和降低外部溢出租（收益的意外泄露）（Lavie，2006）。因此，校企合作對企業技術創新績效的增益會超過其給企業帶來的成本。多數的經驗研究也支持校企合作促進企業技術創新的論斷。由此，本文預期校企合作能夠促進企業技術創新績效（包括產品創新績效和流程創新績效），并提出如下的研究假設：

校企合作能夠顯著提升企業的產品創新績效（H1a）；

校企合作能夠顯著提升企業的流程創新績效（H1b）。

本文預期校企合作對企業技術創新績效具有顯著的正向影響，但它對企業產品創新績效和流程創新績效的作用效力可能有所差異。根據現有研究（Un 和Asakawa，2015），產品創新和流程創新在創新目標、競爭影響等諸多方面存在顯著差異（表1）。產品創新的主要目標是新穎性，強調創造企業的新能力以產出新的產品，而流程創新的主要目標是效率提升，強調利用和拓展企業現有的技術，對創新進程中正式的協調和控制機制提出了很高要求。因此，不同類型創新所需要的知識資源和（為獲取知識資源而產生的或需要產生的）外部聯系是有區別的，特定類型創新需要特定的知識資源和聯系（T?dtling et al，2009）。大學的傳統角色是通過多個領域的研究產出廣泛的知識（Un 和Asakawa，2015），校企合作的側重點就在于利用大學的優勢條件（如先進技術設施、前瞻性的跨學科知識、高素質的人才隊伍等）推進基礎性的、前競爭性的研究（Arora 和Gambardella，1990；Mowery 和Rosenberg，1989），這對于以新穎性為目標的產品創新是至關重要的，能夠產生巨大的促進作用。而對于以效率提升為目標的流程創新，校企合作的促進作用可能相對偏弱，這主要源于大學研究人員的產業經驗相對不足。相類似地，企業如果與供應商或客戶企業合作，對企業流程創新的效力可能更強，而對產品創新的效力較弱，這同樣源于合作方（供應商和客戶企業）的特點和優勢，企業同它們合作得以就產品價格、質量、運輸和倉儲等進行頻繁有效溝通，既有利于降低企業的生產成本（包括原材料投入成本、運輸倉儲成本及市場拓展成本等），還能夠增強生產的柔性，從而極大地促進企業的流程創新。而且，流程創新更加依賴隱性的、綜合的“技能知識、訣竅”型知識（know-how）和“人際知識”型知識（know-who），而這主要通過“干中學，用中學，與供應商、競爭者和客戶的互動中學”（learning by doing，using and interacting）來獲取（Apanasovich，2016）。因此，校企合作能夠極大地提升企業的產品創新績效，對流程創新績效的作用力則可能稍弱。從現有研究來看，學者們注意到校企合作對企業產品創新和流程創新的異質性影響（表2），但并未就此進行深入的理論分析，沒有厘清差異的來源。基于以上分析，本文提出以下假設：

表1 產品創新與流程創新的相對差異

表2 發現校企合作對企業產品與流程創新具有異質性影響的代表性研究

相較于對流程創新績效的影響，校企合作對企業產品創新績效的正向影響更大（H2）。

三、研究設計

（一）模型設定

研究校企合作對企業技術創新績效的影響，需要考慮以下的問題：企業技術創新績效的差異很可能是由許多可觀測和不可觀測的企業個體特征造成的，而如果企業開展校企合作與否并非隨機，可觀測和不可觀測的企業個體特征就可能引發校企合作企業與非校企合作企業間創新績效的差異。現實中企業開展校企合作通常并非隨機，企業會結合自身實際（如資源和能力）決定是否參加，也就是說，企業的校企合作選擇可能會受到自身稟賦特征的影響，而這些因素又會對其技術創新績效產生影響。而由于校企合作企業和非校企合作企業的初始條件不完全相同，故存在選擇偏差（selection bias）。忽略“自選擇”問題將導致參數估計有偏，從而“高估”或“低估”校企合作對企業技術創新績效的影響（楊珍增和郭曉翔，2021）。

傾向得分匹配（propensity score matching，PSM）方法是常用的處理樣本選擇偏差問題的方法，最早由Rosenbaum 和Rubin（1983）提出。它的基本思想是通過企業的可觀測特征，為校企合作企業（處理組）樣本匹配樣本特征盡可能相似的非校企合作企業（控制組）樣本，使得參與和未參與校企合作的企業趨于均衡可比的狀態，然后再比較二者創新績效水平的差異。

具體而言，將參與校企合作的企業視為處理組，未參與校企合作的企業視為控制組，用處理變量Di=｛0，1｝表示企業i是否參與過校企合作，參與過賦值為1，否則賦值為0。用Y1i與Y0i分別表示企業參與校企合作、未參與校企合作兩種情形下的產品創新績效（此處僅以產品創新績效為例，流程創新績效也是類似的）。進而，校企合作對企業產品創新績效的平均處理效應（average treatment on treated，ATT）可以表示為

式（1）中，因為參與校企合作的企業在未參與校企合作情形下的產品創新績效E（Y0i|Di=1）不可觀測（反事實情形），所以無法通過式（1）得出校企合作對企業產品創新績效的影響。為了解決反事實缺失的問題，對式（1）作一些改變可得到式（2），對式（2）進一步作改變可得到式（3）。式（3）中的E（Y0i|Di=0）-E（Y0i|Di=1）為選擇性偏差，當選擇性偏差為0 時，由式（3）可進一步得到式（4）：

由于式（4）中的內容都可由觀測數據得到，從而可以計算得到平均處理效應。

遵循Dehejia 和Wahba（2002）的做法，為消除選擇性偏差，建立如式（5）所示的Logit 模型估計既定條件下企業參與校企合作的概率（也即傾向得分值）：

其中：β為系數向量；X為進行匹配的多維特征變量（協變量）。

使用給定X條件下企業參與校企合作的條件概率（傾向得分）P（Di=1|Xi）作為距離函數進行匹配，以使得處理組與控制組兩組樣本的條件概率盡可能相似，從而通過控制可觀測特征去消除選擇偏差。匹配完成后，不可觀測的參與校企合作的企業在未參與校企合作情形下的產品創新績效可以用未參與校企合作的企業在未參與校企合作情形下的產品創新績效替代。

（二）數據來源與樣本選擇

本文研究樣本來自于世界銀行于2011 年末至2013 年初對中國2700 家私營企業和148 家國有獨資企業開展的問卷調查數據。之所以采用該數據，原因主要有四點：首先，該調查數據是目前可供獲取的世界銀行在中國開展的最新的企業調查數據（傅宇等，2018）。其次，調查采用了分層隨機抽樣的方法，覆蓋了北京、上海、大連、成都、深圳等中國25 個城市，涉及食品、服裝、音像制品、精密儀器及交通設備制造等20 個行業，數據具有很好的均衡性和代表性。再次，調查的受訪對象多為總經理、總會計師等企業高層管理者，他們對問題的理解能力和對企業的了解程度優于其他受訪對象，保證了數據的質量。最后也最重要的是，該調查數據提供了企業技術創新績效和校企合作情況的寶貴數據。總之，該數據被認為是目前在中國開展的為數不多的高質量調查數據之一，基于該數據的研究論文廣泛發表于《經濟研究》《管理世界》《中國工業經濟》等高水平期刊。

值得說明的是，由于調查年份距離現在已有近10 年時間，數據的時效性稍差。但由于校企合作與企業技術創新績效關系問題是常論常新的話題，而非追逐輿論熱點型話題，數據稍舊并不影響文中的分析。過去10 年校企合作雖然出現一些新情況，例如，校企合作模式的數量不斷增加，新模式不斷出現（Tseng et al，2020），但新模式對企業技術創新績效的影響與原有模式的影響并無本質區別。特別是考慮到文中對校企合作的測度通過合作與否實現，而非聚焦特定的校企合作模式，數據的新舊不會對論文結論的成立與否產生深刻影響。這也是時至今日仍有諸多研究（如Storz et al，2021）利用該調查數據開展研究的原因。

數據處理方面，考慮到國有獨資企業的特殊性及行業分類數據缺失，參考現有研究（傅宇等，2018；Hu et al，2020），本文未將148 家國有獨資企業納入分析范圍。由于服務業企業通常沒有正式的研發創新活動（Miles，2007），且關注制造業企業更具現實意義（制造業企業的創新能力和創新水平直接影響我國制造強國建設進程的快慢），本文只保留制造業企業。在剔除了處理變量存在缺失的樣本后，共收集到1473 家中國制造業企業的數據，而由于一些樣本在結果變量及匹配變量上也存在不同程度的缺失，因而實證分析中實際利用的樣本數量會有所差異。

（三）變量定義

（1）結果變量：企業技術創新績效。目前文獻中最廣為應用的創新定義來自于《奧斯陸手冊》（Oslo manual）（Hussen 和?okgezen，2020）。按照《奧斯陸手冊》，創新指的是“在商業實踐、工作場所組織或外部關系中實施新的或顯著改進的產品（商品或服務）或流程，新的營銷方法或新的組織方法”（OECD，2005）。根據這個定義，可以識別出四種類型的企業創新：產品創新、流程創新、營銷創新和組織創新，其中，產品創新和流程創新被認為是技術創新，而營銷創新和組織創新被認為是非技術創新（孫忠娟等，2018）。鑒于企業技術創新對企業生存和發展的極端重要性，本文只考慮企業技術創新。參照《奧斯陸手冊》和現有研究（孫忠娟等，2018；王莉娜和張國平，2018），文中的結果變量企業技術創新績效既包括產品創新績效，也涉及流程創新績效，分別由“企業新產品收入占總銷售收入的比重”和“企業與流程創新（新的或改進的流程）相關的產量占比”度量。

（2）處理變量：校企合作。參考已有研究（楊珍增和郭曉翔，2021；周立群等，2016），結合數據可得性，本文用題項“企業是否與大學合作開發新產品或新服務、引入新的或改進的流程”來測度企業校企合作行為，并將其設置為虛擬變量。

（3）匹配變量。在應用傾向得分匹配方法時，選擇合適的匹配變量對于校正處理組和控制組的選擇性偏差非常重要。匹配變量的選擇應該依靠理論指導和已有的實證研究結果，選擇能夠同時影響處理變量和結果變量的變量，但絕非越多越好。匹配變量過多可能反而引起“配對詛咒”，惡化共同支撐域，導致配對效果欠佳（楊珍增和郭曉翔，2021）。參考現有研究（樊霞等，2013；黃菁菁和原毅軍，2018），結合數據特點和數據可得性，本文將同時影響校企合作和企業技術創新績效的變量納入考慮，最終選擇的匹配變量包括：企業規模、企業年齡、國有企業、內部研發、人力資本、企業業績、高管性別、高管經驗、權利所有人含女性、市場競爭、非正規競爭、高技術行業和東部地區。變量定義和描述性統計分別見表3 和表4。

表3 變量定義

表4 描述性統計

四、實證分析

（一）傾向得分估計

為了匹配校企合作企業與非校企合作企業，首先采用Logit 模型估計制造業企業進行校企合作的概率，估計結果見表5。研究結果顯示，無論是以產品創新績效還是流程創新績效為因變量，企業規模、企業年齡、國有企業、內部研發、高管經驗、權利所有人含女性和東部地區對中國制造業企業進行校企合作的可能性有顯著影響，其中國有企業和高管經驗的影響為負向，而企業規模、企業年齡、內部研發、權利所有人含女性和東部地區的影響為正向。二者的差異在于高管性別和高技術行業兩個變量的作用效果，前者對流程創新績效具有顯著正向影響而對產品創新績效的影響不顯著，后者對產品創新績效具有顯著正向影響而對流程創新績效的影響不顯著。差異可能源于實際用于回歸的樣本量的不同。

表5 制造業企業參與校企合作決策Logit 模型估計結果

（二）匹配效果檢驗

匹配質量直接影響最終的估計結果。理想的匹配能夠同時滿足共同支撐假定（common support condition）和平衡性假設（balancing hypothesis）。滿足共同支撐假定需要匹配后的處理組與控制組企業的傾向得分的分布盡可能接近，而滿足平衡性假定需要匹配后的處理組和控制組的特征是平衡的，沒有顯著差異（邱嘉平，2020）。

圖1（a）和圖1（b）分別呈現了“校企合作企業（處理組）”與“非校企合作企業（控制組）”在匹配前后（結果變量：產品創新績效）的核密度函數圖。由于卡尺內最近鄰匹配方法比較流行（張永麗等，2018），選擇該匹配方法進行匹配（卡尺ε=0.01，k=5）。從圖1 可知，在匹配前二者傾向得分的概率分布存在較為明顯的差異，而完成匹配后兩組樣本傾向得分的分布非常接近，表明兩組企業之間的差距已明顯縮小，匹配效果較佳，大多數觀測值在共同取值范圍內，進行傾向得分匹配僅會損失少量樣本，共同支撐假定得以滿足。

圖1 匹配前后的核密度函數圖對比：結果變量為產品創新績效

借鑒Rubin（2001）的做法進行平衡性檢驗，由表6 可知，匹配后（結果變量：產品創新績效）處理組與控制組各匹配變量的標準化偏差的絕對值均小于20%。根據Rosenbaum 和Rubin（1985）的建議，可以認為匹配后的標準化偏差足夠小。此外，t值檢驗顯示處理組和控制組的所有變量在匹配之后偏差都不顯著，各變量t檢驗結果不拒絕“處理組和控制組無系統差異”的原假設。

表6 匹配前后變量均值及標準偏差檢驗結果：結果變量為產品創新績效

圖2 直觀地展示了傾向得分的共同取值范圍，可見大多數觀測值在共同取值范圍內，在進行傾向得分匹配時僅會損失少量樣本。綜上可知，匹配顯著降低了處理組和控制組之間匹配變量的差異，最大限度降低了樣本自選擇偏誤，滿足了平衡性假定，樣本匹配比較成功。

圖2 傾向得分的共同取值范圍：結果變量為產品創新績效

相類似地，圖3（a）和圖3（b）分別呈現了“校企合作企業（處理組）”與“非校企合作企業（控制組）”在匹配前后（卡尺內最近鄰匹配方法，卡尺ε=0.01，k=5；結果變量：流程創新績效）的核密度函數圖。由圖3 可知，共同支撐假定得以滿足。與此同時，由表7 和圖4 可知，匹配（結果變量：流程創新績效）顯著降低了處理組和控制組之間匹配變量的差異，最大限度降低了樣本自選擇偏誤，滿足了平衡性假定，樣本匹配比較成功。

圖4 傾向得分的共同取值范圍：結果變量為流程創新績效

表7 匹配前后變量均值及標準偏差檢驗結果：結果變量為流程創新績效

圖3 匹配前后的核密度函數圖對比：結果變量為流程創新績效

（三）匹配結果分析

校企合作對中國制造業企業產品創新績效的平均處理效應（ATT）見表8 Panel A 所示。可見，利用傾向得分匹配方法（卡尺內最近鄰匹配）緩解潛在的樣本選擇偏差后的估計結果顯示ATT為正，且在1%的水平上通過了顯著性檢驗，即校企合作顯著地提升了企業的產品創新績效。假設H1a 得以驗證。中國制造業企業如果沒有進行校企合作，其產品創新績效為12.904%；但由于開展校企合作，其產品創新績效增加至16.939%，增加了4.035%。

校企合作對中國制造業企業流程創新績效的ATT見表8 Panel B 所示。可見，利用傾向得分匹配方法（卡尺內最近鄰匹配）緩解潛在的樣本選擇偏差后的估計結果顯示ATT為正，且在5%的水平上通過了顯著性檢驗，即校企合作顯著地提升了企業的流程創新績效。假設H1b 得以驗證。中國制造業企業如果沒有進行校企合作，其流程創新績效為20.007%；但由于開展校企合作，其流程創新績效增加至23.065%，增加了3.058%。

綜上可知，校企合作對企業技術創新績效具有顯著的正向影響，本文研究結論印證了已有研究關于校企合作能夠顯著促進企業技術創新績效的結論（例如，Arvanitis et al，2008；Kafouros et al，2015），為校企合作與企業技術創新績效關系研究提供了新興經濟體背景下新的實證證據，豐富了已有研究成果。

由表8 可知，校企合作對企業產品創新績效的ATT為4.035%，而其對企業流程創新績效的ATT為3.058%。相較于對流程創新績效的影響，校企合作對企業產品創新績效的正向影響更大，因而假設H2 得證。這是本文的一個新發現，既支持了發現校企合作同時對企業產品創新和流程創新有效的研究（Inauen 和Schenker-Wicki，2011；Gómez et al，2016），也呼應了發現校企合作對企業產品創新和流程創新具有異質性影響的研究（Arza 和López，2011；Fitjar 和Rodríguez-Pose，2013），深化了人們對校企合作的技術創新效應的認識，豐富和拓展了已有研究的成果。

如表8 所示，無論是對于產品創新績效，還是流程創新績效，利用傾向得分匹配方法估計的處理效應相對于未匹配的估計結果有較大幅度的下降，這表明企業的校企合作行為決策存在著選擇性偏差，因而采用傾向得分匹配方法分析校企合作對企業技術創新績效的影響是很有必要的。

表8 平均處理效應估計結果

（四）穩健性檢驗

（1）更換傾向得分匹配方法。傾向得分匹配有多重匹配方法。為了確保估計結果的穩健性，本文還采用k近鄰匹配（一對三匹配、一對五匹配）、半徑匹配（ε=0.01）和核匹配（核函數為二次核，h=0.06）方法估計ATT。由表8 可知，五種估計結果具有一致性。

（2）偏差校正的匹配方法。考慮到在利用Logit 或Probit 模型計算傾向得分時，在模型選取和設定方面存在一定的主觀性，可能導致傾向得分計算結果的差異，進而可能會影響最終的匹配結果及處理效應分析。由此，借鑒已有研究的做法（李龍和宋月萍，2017），采用偏差校正的匹配估計量來重新測算ATT（表9）。偏差校正的匹配方法由Abadie 和Imbens（2011）提出，該方法納入的主觀決策更少，還可以給出異方差條件下的穩健標準誤，目前已得到廣泛應用。由表9 可知，通過偏差校正匹配得到的ATT值與前面通過傾向得分匹配方法得到的ATT平均值極為接近，且校企合作對企業產品創新績效的ATT值大于其對企業流程創新績效的ATT值。以上結果表明校企合作能夠顯著地提升企業的技術創新績效，且其對企業產品創新績效的影響大于對流程創新績效的影響，前文的研究結果是穩健的。

表9 偏差校正匹配平均處理效應估計結果

（3）替換結果變量。企業技術創新績效有不同的度量方法，本文通過對企業技術創新績效重新度量的方法進行穩健性檢驗。參考已有研究（孫忠娟等，2018；于文超，2019），產品創新績效和流程創新績效均采用虛擬變量的測度方式，分別由“企業是否實現產品創新（推出新產品或新服務：是=1，否=0）”“企業是否實現流程創新（引入新的技術和設備/引入新的質量控制程序/引入新的管理流程/采取措施降低生產成本/采取措施提高生產柔性：實施以上任一行為賦值為1，否則賦值為0）”度量。仍然采用卡尺內最近鄰匹配（ε=0.01，k=5）進行匹配，ATT的估計結果見表10。可見，校企合作對企業產品創新績效和流程創新績效均具有顯著的促進作用，且其對產品創新績效的正向影響大于其對流程創新績效的正向影響，前文實證結果具有相當的穩健性。

表10 替換結果變量后的平均處理效應估計結果

（4）工具變量法。校企合作與企業技術創新績效之間可能存在內生性問題，這源于兩方面原因：一是遺漏重要變量。盡管文中已經盡可能多地控制了對企業技術創新績效具有潛在影響的變量，但由于數據的限制，難免會遺漏一些重要的解釋變量；二是雙向因果關系。校企合作會提升企業的技術創新績效，而同時技術創新績效水平高的企業可能更有能力開展校企合作。工具變量法被認為是緩解內生性問題的重要途徑。由此，參照Fisman 和Svensson（2007）的思路和方法，采用同一城市和行業企業的校企合作密度作為校企合作的工具變量。一方面，一個城市同一行業企業的校企合作密度與單個企業的校企合作行為緊密相關；另一方面，城市和行業層面的校企合作密度并不會對單個企業的技術創新績效產生直接影響，滿足工具變量的“相關性”和“外生性”要求。校企合作對流程創新績效的兩階段最小二乘法（2SLS）回歸結果顯示，豪斯曼檢驗值為0.207，不拒絕外生性原假設，即可以認為校企合作是外生變量。此時無需采用2SLS 回歸，采用OLS回歸即可，估計結果見表11。校企合作對產品創新績效的2SLS 回歸結果顯示，豪斯曼檢驗值為0.083。因此可以在10%的顯著性水平上拒絕外生性原假設，即可以認為校企合作是內生變量。同時，弱工具變量檢驗發現無弱工具變量。此時采納2SLS 估計結果，詳見表11。由表11 中回歸結果可知，考慮了潛在的內生性偏誤后的估計結果仍然非常穩健。

表11 內生性檢驗結果

五、異質性分析

（一）企業規模異質性

參考已有研究（林漢川和魏中奇，2002），將企業員工人數小于等于250 人的企業定義為中小企業，將企業員工人數大于250 人的企業定義為大企業，并運用傾向得分匹配方法（卡尺內最近鄰匹配，ε=0.01，k=5）來分析校企合作對不同規模企業技術創新績效影響的差異性，估計結果見表12。研究發現，校企合作對中小企業的產品創新績效和流程創新績效均具有顯著的促進作用，且對產品創新績效的促進作用大于對流程創新績效的促進作用；校企合作對大企業的產品創新績效具有顯著促進作用，但對大企業流程創新績效的影響不顯著。這可能源于大企業往往建立了成熟、規范的流程體系，企業流程更加“模式化”，“組織慣性”更強，在找尋降低成本、提高效率的思路時面臨的困難更大，導致校企合作在促進大企業流程創新績效方面的潛力有限。而中小企業尤其是小企業享有諸多“行為優勢”，例如，企業內部創業氛圍濃厚、靈活性強、反應迅速等（Nieto 和Santamaría，2010），這會強化校企合作過程中合作雙方的互動，培育信任和共識，利于最大限度地獲取校企合作收益，從而顯著提升中小企業的流程創新績效。

表12 不同規模企業的估計結果

（二）企業年齡異質性

參考已有研究（陳逢文和馮媛，2019），將成立年限小于等于10 年的企業定義為新創企業，將成立年限大于10 年的企業定義為成熟企業，并運用傾向得分匹配方法（卡尺內最近鄰匹配，ε=0.01，k=5）來分析校企合作對不同存續年限企業技術創新績效影響的差異性，估計結果見表13。研究發現，校企合作對成熟企業的產品創新績效和流程創新績效均具有顯著的促進作用，且對產品創新績效的促進作用大于對流程創新績效的促進作用；校企合作對新創企業的產品創新績效具有顯著的促進作用，但對流程創新績效無顯著的促進作用。原因可能在于新創企業財務和人力資源比較有限，在此情景下，企業只能把資源優先用于產品創新，以期快速把新產品或新服務推向市場，實現企業生存。這導致企業用于流程創新的資源相對有限，從而導致校企合作提升新創企業流程創新績效的效力有限。

表13 不同年齡企業的估計結果

綜上可知，盡管總體而言校企合作對中國制造業企業技術創新績效（包括產品創新績效和流程創新績效）具有顯著的正向影響，但其對不同類型企業產品創新績效和流程創新績效的影響具有異質性。這啟示我們已有研究在“校企合作能否提升企業技術創新績效”方面結論不一致的部分原因可能在于校企合作對不同類型企業不同類型技術創新績效的潛在異質性影響。正如L??f 和Brostr?m（2008）發現的，校企合作對大型制造業企業的創新績效具有顯著的正向影響，但對服務業企業創新績效的影響不顯著。不過由于本文中行業類型作為了匹配變量之一，此處沒有按行業類型進行異質性分析。由此，本文結論為一定程度上厘清已有研究不一致的原因做出了增量貢獻。

六、結語

（一）研究結論

現有研究分析了校企合作對企業技術創新績效的影響，得出不同結論，卻鮮有研究考慮樣本選擇偏差問題并從產品創新與流程創新的不同特性及校企合作對二者影響的不同邏輯兩個方面全面探究校企合作對企業技術創新績效的影響及對不同類型技術創新績效的潛在異質性影響。本文以我國制造業企業為研究對象，運用傾向得分匹配方法實證探究了校企合作對中國制造業企業技術創新績效（包括產品創新績效和流程創新績效）的影響，得到如下結論：

（1）校企合作對中國制造業企業技術創新績效具有顯著的促進作用，且其對企業產品創新績效的正向影響大于其對企業流程創新績效的影響。

（2）企業的校企合作行為具有“自選擇”特征，忽略“自選擇”問題將導致參數估計有偏，而利用傾向得分匹配方法能夠有效克服樣本選擇偏差問題，得出更為可靠的估計結果。

（3）校企合作對不同類型企業技術創新的影響存在異質性：校企合作對中小企業的產品創新績效和流程創新績效均具有顯著的促進作用，且對產品創新績效的促進作用大于對流程創新績效的促進作用；校企合作對大企業的產品創新績效具有顯著促進作用，但對大企業流程創新績效的影響不顯著。校企合作對成熟企業的產品創新績效和流程創新績效均具有顯著的促進作用，且對產品創新績效的促進作用大于對流程創新績效的促進作用；校企合作對新創企業的產品創新績效具有顯著的促進作用，但對流程創新績效無顯著的促進作用。

（二）研究啟示

在創新驅動發展戰略實施和制造強國建設背景下，本文的研究結論對于相關決策部門和企業的管理決策都具有極為重要的啟示意義。

對于相關決策部門而言，本文確認校企合作對企業技術創新績效具有促進作用，從而為政府制定和完善校企合作支持政策的舉措提供了經驗證據支持。對于中國創新驅動發展戰略的落地，推動中國實現由“創新大國”向“創新強國”的轉變具有重要的啟示意義。

對于企業而言，首先，本文揭示了校企合作對企業技術創新績效的凈效應，明確了校企合作對企業技術創新績效的作用方向和力度，為校企合作影響企業技術創新績效提供新的經驗證據，對于中國制造業企業立足“自身”還是“合作”的戰略決策具有指導作用，助力中國制造業轉型升級和制造強國建設。其次，本文探究了校企合作對企業產品創新績效和流程創新績效的異質性影響及對不同類型企業技術創新的異質性影響，這對于不同類型企業結合自身實際作出校企合作決策具有重要指導意義，也能夠在一定程度上解釋為何一些企業熱衷于校企合作而一些企業則對校企合作表現的比較“冷淡”。本文表明，一方面，校企合作與企業技術創新績效間的關系并非一成不變的；另一方面，校企合作與企業技術創新績效之間的關系在某種程度上是可以進行“策略性管理”的。因此，企業管理者不應不計成本地開展校企合作，而應當結合自身企業發展的實際情況做出權變的校企合作決策。尤其是，如果企業想在流程創新方面有所突破，寄希望于校企合作是可行的，但可能不是最佳辦法，而企業如果想在產品創新方面有所突破，開展校企合作是上佳之選。

（三）研究展望

在未來的研究中，可通過連續開展大規模的問卷調查采集最新的企業層面數據，實證探究校企合作對企業技術創新績效的影響，以便就校企合作與企業技術創新績效間關系進行準確的因果推斷。與此同時，未來還可關注校企合作對企業非技術創新（如組織創新、營銷創新）績效的影響。