基于BASS模型的國家大學(xué)科技園知識擴(kuò)散能力分析

茍曉朦 李耀

摘 要：作為創(chuàng)新知識與技術(shù)創(chuàng)造的源頭，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的擴(kuò)散與發(fā)展是我國國家大學(xué)科技園的重要任務(wù)，知識擴(kuò)散能力的預(yù)測分析是對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的技術(shù)、知識和信息流的創(chuàng)新擴(kuò)散能力的量化分析與預(yù)測?；诖耍竟?jié)利用Bass模型國家大學(xué)科技園的技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散模型進(jìn)行預(yù)測。研究發(fā)現(xiàn)，我國國家大學(xué)科技園模仿系數(shù)大于創(chuàng)新系數(shù)，原始創(chuàng)新能力還有待提高，但隨著創(chuàng)新戰(zhàn)略的確定以及創(chuàng)新型國家的建設(shè)，我國國家大學(xué)科技園的在孵企業(yè)收入會持續(xù)增長，創(chuàng)新力不斷加強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：知識擴(kuò)散；國家大學(xué)科技園；BASS模型

1.引言

創(chuàng)新技術(shù)的采用過程實(shí)質(zhì)上就表現(xiàn)為新技術(shù)的知識傳播過程，而高校則發(fā)揮了知識要素生產(chǎn)者與支持者的作用。由于國家大學(xué)科技園縮小了技術(shù)創(chuàng)新主體與創(chuàng)新源（大學(xué)與科研機(jī)構(gòu)）的空間距離，并受官、產(chǎn)、學(xué)、研等多方力量共同支持，其管轄的眾創(chuàng)空間與企業(yè)孵化器力圖使中小型企業(yè)鏈接高校的優(yōu)勢資源，讓知識與技術(shù)實(shí)現(xiàn)了加速的落地化、應(yīng)用化、多元化。而技術(shù)知識快速擴(kuò)散擴(kuò)散會帶來更高的創(chuàng)新績效，故國家大學(xué)科技園要分發(fā)揮對企業(yè)的孵化力與輻射力，加強(qiáng)校企合作，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的擴(kuò)散與技術(shù)成果轉(zhuǎn)化。

然而當(dāng)前國家大學(xué)科技園存在著技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散程度不足、科技轉(zhuǎn)化成果效率不高等問題。從高校的科技轉(zhuǎn)化成果來看[2]。這表明高校作為區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建初期的核心主體，其知識共享有效性較低，不利于整體創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)新發(fā)展與演化?；诖耍竟?jié)利用Bass模型對技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散模型進(jìn)行預(yù)測，探究國家大學(xué)科技園在知識創(chuàng)新擴(kuò)散層面的能力及原因，以期為其未來發(fā)展與規(guī)劃提供建議。

目前，國內(nèi)外學(xué)者也對Bass模型進(jìn)行了拓展與運(yùn)用，例如從受營銷策略影響、重復(fù)購買因素、創(chuàng)新擴(kuò)散非獨(dú)立性等角度對BASS模型進(jìn)行修正與改進(jìn)[3]。在管理學(xué)領(lǐng)域，胡知能等利用BASS模型來觀察和預(yù)測產(chǎn)品的銷售情況[4]，在此，綜合上述學(xué)者成果，本文運(yùn)用BASS模型對我國國家大學(xué)科技園進(jìn)行創(chuàng)新知識的預(yù)測與研究。

2模型建立與樣本選擇

2.1 BASS模型基本表達(dá)

研究創(chuàng)新擴(kuò)散模型中最具代表性的BASS模型，1969年，Bass融合Fourt and Woodlock 與Mansfield的兩種擴(kuò)散模型，提出了綜合外部影響因素和內(nèi)部影響因素的創(chuàng)新擴(kuò)散模型[5]。Bass模型涵蓋了影響技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的內(nèi)外兩方面的因素，較為全面和精準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)預(yù)測創(chuàng)新技術(shù)的擴(kuò)散程度。

Bass模型的基本表達(dá)式為：

其中，N（t）為t時(shí)國家大學(xué)科技園在孵企業(yè)的累計(jì)收入數(shù)；n（t）為t時(shí)國家大學(xué)科技園在孵企業(yè)總收入數(shù)；m為重慶大學(xué)技術(shù)成果轉(zhuǎn)讓累計(jì)最大收入；p為外部影響系數(shù)；q為內(nèi)部影響系數(shù)。

2.2 BASS模型建立與樣本說明

國家大學(xué)科技園創(chuàng)新技術(shù)與知識的擴(kuò)散除了科技成果的轉(zhuǎn)讓形式之外，還有以參股或組建高新技術(shù)企業(yè)的形式等。由于統(tǒng)計(jì)年鑒中沒有直接反映企業(yè)采納國家大學(xué)科技園的創(chuàng)新成果直接數(shù)據(jù)，本文采用國家大學(xué)科技園在孵企業(yè)的總收入反映創(chuàng)新的成果產(chǎn)出指標(biāo)。本文僅使用了技術(shù)成果轉(zhuǎn)讓與專利售出實(shí)際收入來表示國家大學(xué)科技園創(chuàng)新技術(shù)與知識的擴(kuò)散。由于高校研究成果的轉(zhuǎn)讓多為一次性出售，多數(shù)情況下，企業(yè)采納即意味著擁有此項(xiàng)創(chuàng)新知識與技術(shù)的專利與知識產(chǎn)權(quán)。

截止2015年底，國家大學(xué)科技園共有115家。Bass模型要求數(shù)據(jù)是按照相等的時(shí)間距順序搜集的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[6]。故采用2004至2015的12年時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行測算。

2.3 模型參數(shù)估算與預(yù)測分析

由于國家大學(xué)科技園的創(chuàng)新擴(kuò)散實(shí)證數(shù)據(jù)相對充足，且隨連續(xù)時(shí)間呈現(xiàn)序列化增長，其Bass模型的參數(shù)估算方法更適用于OLS。Daisuke Satoh認(rèn)為非線性最小二乘法估計(jì)的結(jié)果更加準(zhǔn)確。

根據(jù)參數(shù)估計(jì)表的模型結(jié)果可得我國國家大學(xué)科技園創(chuàng)新擴(kuò)散模型方程：

利用模型及估算參數(shù)，對2016-2020年我國國家大學(xué)科技園的在孵企業(yè)的年度總收入與累計(jì)收入的擴(kuò)散趨勢進(jìn)行預(yù)測可得2018至2020年全國國家大學(xué)科技園在孵企業(yè)收入為3965.1億、235.8億、4506.3億，年度收入為244.4億、270.7億、270.5億。

3 本章小結(jié)

新的技術(shù)與創(chuàng)新知識產(chǎn)生和應(yīng)用是推動經(jīng)濟(jì)增長的要素，而高校作為公眾普遍認(rèn)可的新知識的產(chǎn)生源泉，其知識創(chuàng)新與擴(kuò)散的現(xiàn)狀與預(yù)測更加具有代表性意義。也是國家大學(xué)科技園這類高校主導(dǎo)型創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)能力與成果的重要體現(xiàn)。根據(jù)前文的實(shí)證分析，本節(jié)得出以下結(jié)論：

（1）我國的國家大學(xué)科技園的創(chuàng)新系數(shù)p明顯小于模仿系數(shù)q。說明在其技術(shù)與知識創(chuàng)新擴(kuò)散的過程中，原始創(chuàng)新的比重小于模仿創(chuàng)新比重。在群落替演理論中，企業(yè)在發(fā)展初期會更多的扮演跟隨者與模仿者的角色。當(dāng)達(dá)到成熟階段并發(fā)展到一定規(guī)模，便會采取集成創(chuàng)新的方式獲得規(guī)模效益[14]。這也從而說明，我國國家大學(xué)科技園中大部分在孵企業(yè)目前處于跟隨者與模仿者階段，處于發(fā)展初期。另一方面，也說明高校與企業(yè)要加強(qiáng)原始創(chuàng)新，增強(qiáng)自主研發(fā)能力。

（2）在創(chuàng)新的演化與發(fā)展過程中，創(chuàng)新的應(yīng)用與知識的擴(kuò)散是關(guān)鍵一環(huán)，只有實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新與知識擴(kuò)散，才能夠真正體現(xiàn)創(chuàng)新的價(jià)值。從數(shù)據(jù)可得，由于我國國加大的創(chuàng)新系數(shù)小于模仿系數(shù)，在現(xiàn)有能力與情況下，隨著時(shí)間演變，知識擴(kuò)散能力逐步減弱即在孵企業(yè)收入逐步下降，并由于規(guī)模效應(yīng)可能達(dá)到一個(gè)平穩(wěn)值。

（3）加大創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)知識空間的種群密度，支持原始創(chuàng)新與自出創(chuàng)新研發(fā)。知識空間指的是區(qū)域里一定規(guī)模與層次的大學(xué)與智力機(jī)構(gòu)，當(dāng)其出現(xiàn)知識溢出并進(jìn)而轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力勢，便表明知識空間產(chǎn)生的知識累積到了一定程度—臨界質(zhì)量，成為了技術(shù)開發(fā)原料與知識源泉。

參考文獻(xiàn)：

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[2]Rich Bendis， Science & Innovation-Based Trends in the U.S.[R]. 36th Annual AAAS Forum on Science and Technology Policy， 2011.

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[5]陳國宏，王麗麗，蔡猷花.基于Bass修正模型的產(chǎn)業(yè)集群技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散研究[J].中國管理科學(xué)， 2010，18（5）：179-183.

作者簡介：

茍曉朦（1994-）女，湖北宜昌人，碩士研究生，研究方向：區(qū)域創(chuàng)新及管理.

李耀（1991-）男，碩士研究生，重慶財(cái)經(jīng)職業(yè)學(xué)院.