基于科學視角的產學研合作模式對企業(yè)創(chuàng)新的影響

謝荷鋒，譚 月

(南華大學 經濟管理與法學學院，湖南 衡陽 421000)

激烈的市場競爭中，創(chuàng)新已成為企業(yè)尋求可持續(xù)競爭力的主要方式。隨著科學的快速發(fā)展，相較傳統(tǒng)的、基于技術的創(chuàng)新，基于科學的創(chuàng)新可有效地縮短創(chuàng)新時間并降低成本[1]。研究顯示，基于科學的創(chuàng)新更有利于科學知識的快速轉移。例如，Cassiman等對IMEC(Interuniversity Microelectronics Centre)的578項專利的研究發(fā)現(xiàn)，技術項目的科學性決定了企學研合作是否能獲取更多的價值[2]；趙勝超等以參與產學研合作的有機化學企業(yè)為研究對象，發(fā)現(xiàn)科學合作比技術合作對企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質量的影響更顯著[3]。Coriat等認為基于科學的創(chuàng)新，本質上是基于科學研究的創(chuàng)新，而產學研合作則主要表現(xiàn)為科學知識資源的雙向流動[4]。因此，產學研合作是基于科學創(chuàng)新的重要體現(xiàn)[5]。

大量的研究表明，產學研合作是企業(yè)提升自身創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效的重要渠道[3,6-7]。具體來看，由于參與主體的屬性與目標差異，傳統(tǒng)的產學研概念在現(xiàn)實中存在多種可能的模式[8-9]。這些模式不僅決定了合作權力與利益的分配，更重要的是，可能會影響到合作知識的基本屬性及其流向，從而影響到參與主體的創(chuàng)新能力與績效。因此，對于企業(yè)來說，選擇何種產學研合作模式無疑具有重要意義，將創(chuàng)新建立在科學的基礎上尤其如此。

基于此，本文利用2010—2018年中國A股生物醫(yī)藥行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，著重檢驗了以企業(yè)為核心的不同產學研合作模式所產生的創(chuàng)新科學性程度的差異，以及因此帶來的對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。研究從基于科學創(chuàng)新的視角揭示了不同產學研合作模式對創(chuàng)新的影響，為現(xiàn)代企業(yè)合作創(chuàng)新的模式選擇，提供了理論和實證支持。

一 理論分析與研究假設

(一)產學研合作與創(chuàng)新績效

實踐中，產學研合作存在非常豐富的形式[10]。根據(jù)專利申請人不同的組織類型，產學研合作模式可以劃分為七種類型[10]，其中以企業(yè)為核心的模式有四種，分別為企企合作、企學合作、企研合作以及企學研合作，見圖1。

圖1 產學研合作模式

不同的產學研合作會產生不同的創(chuàng)新效應。首先，創(chuàng)新主要源于知識的異質性。不同的組織有不同的知識來源，知識來源越多，知識的異質性越豐富[11]。因此，不同組織類型的合作可能會增加知識的異質性，從而提升企業(yè)創(chuàng)新績效。其次，科學知識與技術知識的合作創(chuàng)新縮短了創(chuàng)新的路徑[3]。相較基于科學知識的創(chuàng)新，技術創(chuàng)新更依賴于經驗的積累和技術工具的發(fā)展，因此，單純的技術創(chuàng)新所需時間更長。經驗與科學知識的優(yōu)勢互補，能有效縮短創(chuàng)新的時間。再次，從合作主體來講，不同的企業(yè)有不同的技術軌道，相較于科學知識的普遍性，技術知識更可能因其專用性特征產生所謂的NIH(Not Invented Here)效應，從而影響到合作創(chuàng)新的效能[12]。最后，出于對商業(yè)機密和核心技術的保護，企業(yè)的戰(zhàn)略目標更傾向于維護自身的利益，因此市場競爭主體之間的研發(fā)合作很難解決因信息不對稱所帶來的道德風險，從而導致研發(fā)合作的低效率甚至失敗[3]，科研機構通常置身于市場競爭之外，因此，企業(yè)與科研機構的合作則能降低創(chuàng)新合作的潛在道德風險。

基于上述分析，本文提出假設：

H1：產學研合作模式會影響企業(yè)創(chuàng)新績效，相較企企合作，企學研合作對創(chuàng)新績效的影響是最高效的，其次是企學和企研合作模式。

(二)合作創(chuàng)新的科學性程度與企業(yè)創(chuàng)新績效

合作創(chuàng)新的科學性程度指的是，不同合作模式中，科學知識在推進企業(yè)創(chuàng)新中主導性作用的差異。人類技術進步與創(chuàng)新歷來被認為基于兩大傳統(tǒng)，一類是源自古巴比倫、古埃及基于歸納邏輯的經驗主義傳統(tǒng)[13]，此傳統(tǒng)的重大特征是，創(chuàng)新主要來自技術經驗積累及技術工具的進步，具有“問題—解決”的固定結構，注重解決實踐問題本身的技術積累、發(fā)展與創(chuàng)新，此類創(chuàng)新通常被稱之為基于技術的創(chuàng)新。另一類，則是源自古希臘基于演繹邏輯的主觀主義傳統(tǒng)，此傳統(tǒng)不太關注現(xiàn)實實踐現(xiàn)象本身的技術解決問題，而是關注實踐現(xiàn)象的概念抽象、定義與規(guī)律解釋，并試圖創(chuàng)造一類具有普遍真理性的理論體系，以此來指導實踐技術的發(fā)展，此類創(chuàng)新通常被現(xiàn)代學者稱之為基于科學的創(chuàng)新[4,14]?；诩夹g與基于科學的兩類創(chuàng)新范式在歷史上一直并行不悖，但長期以來，由于受諸多因素(部分是人為因素)的制約，主要源自實驗室的科學對技術創(chuàng)新的作用被極大地低估?，F(xiàn)代科學，特別是生物學、化學、信息技術等與人類實踐密切相關的科學快速發(fā)展，極大地改變這種狀況?；诳茖W的創(chuàng)新范式在一些領域越來越占主導地位，極大地推進了相應領域技術創(chuàng)新的發(fā)展[15-16]。

與基于技術的創(chuàng)新不同，基于科學的創(chuàng)新由于科學知識的廣泛介入，至少在三個方面表現(xiàn)出一定的效能優(yōu)勢。其一，在創(chuàng)新量的方面具有優(yōu)勢?；诳茖W的創(chuàng)新的一個重要特征是理論知識的介入度大幅增加，不像經驗積累受制于經驗與認知的時空限制，理論知識的突破往往是面的突破，是對一類實踐現(xiàn)象的本質規(guī)律發(fā)現(xiàn)。因此，基于科學的創(chuàng)新通常是為一類(而非特定的一個)具有共同屬性的實踐現(xiàn)象及問題提供解決方案，具有突破一點，創(chuàng)新一片的特征[17-18]。另一個方面，理論的突破，往往可以將看似無關的現(xiàn)象規(guī)律進行勾連，從而破除經驗觀察與認知實踐的類屬藩籬，為創(chuàng)新突破打開新的天地[19]。因此，相同條件下，在創(chuàng)新的廣度即“量”的方面，科學的介入具有明顯優(yōu)勢。其二，基于科學的創(chuàng)新在質的方面也具有優(yōu)勢?？茖W與技術的本質區(qū)別在于知識的廣度與深度存在系統(tǒng)差異。科學知識主要是指定理、原理等一般性的知識以及關于材料、原件性質等的專業(yè)性知識[3,20]。技術知識具有特定性，而科學知識則更具普遍性，這類普遍性使得科學更能指導人類探索實踐現(xiàn)象的本質，并可能引發(fā)思想革命，為技術發(fā)展提供更具原創(chuàng)性的創(chuàng)新思想[21-22]。相對于持續(xù)性創(chuàng)新，科學更可能帶來破壞性顛覆性創(chuàng)新[16,23]。生物工程的基因技術、信息工程中的5G技術發(fā)展，均源自基因科學、數(shù)學、物理及化學科學等科學知識的突破性發(fā)展。因此，科學知識更有可能提供完全無法通過技術積累產生的深度創(chuàng)新。其三，科學知識的介入，可以大幅度提升創(chuàng)新的效率。與傳統(tǒng)基于技術積累與工具進步的創(chuàng)新不同，科學知識往往具有一定的前瞻性，可以超越當前的現(xiàn)象提供潛在的解決方案[5]。因此，在一些領域內，科學知識的介入可以極大地縮短創(chuàng)新需要的時間。同時，基于科學知識的指導可以很快確定創(chuàng)新的重點及可能面臨的障礙，降低傳統(tǒng)技術創(chuàng)新的試錯次數(shù)，從而有效降低創(chuàng)新成本[24]。

基于上述分析，本文提出假設H2。

H2：合作創(chuàng)新的科學性程度越高，對企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質量的提升越有利。

(三)合作創(chuàng)新的科學性程度的中介效應

不同合作模式的科學性程度不同，對企業(yè)創(chuàng)新績效所產生的影響也會有所不同。首先，不同的合作模式會影響不同知識介入的性質，而知識的性質與其來源有關。通常來說，企業(yè)主要擁有技術類知識，而大學和研究所則更多提供的是科學知識[18]。因此，與大學和研究所等科研機構的合作，更有利于提升創(chuàng)新的科學知識介入度[25]。其次，就知識私有化過程而言，相對于企業(yè)自我創(chuàng)新或者企企聯(lián)合創(chuàng)新，企業(yè)與大學等科研機構的協(xié)同創(chuàng)新為企業(yè)搭建了更為廣泛的科學知識網(wǎng)絡，更有利于提升合作的科學介入度，從而為企業(yè)獲取科學知識提供了便利[18]?？傊煌膭?chuàng)新合作模式，提供了不同類型知識在創(chuàng)新中的分布及介入機會，顯然，更多的科學研究機構的參與，更有利于提升合作的科學性程度。

基于上述分析，本文提出假設H3。

H3：不同合作模式的科學性程度不同，合作創(chuàng)新的科學性程度在合作模式對企業(yè)創(chuàng)新的影響中具有中介作用。

根據(jù)上述假設內容，提出本文的理論模型，見圖2。

圖2 理論模型

二 研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本研究選擇生物醫(yī)藥企業(yè)為樣本。選擇生物醫(yī)藥類企業(yè)基于以下理由：一是相對于其他行業(yè)，生物醫(yī)藥類行業(yè)對科學知識的依賴更大，有證據(jù)顯示，現(xiàn)代生物醫(yī)藥科學的進步直接推進了生物醫(yī)療技術的蓬勃發(fā)展[26]；二是有報告顯示，生物醫(yī)藥類企業(yè)在產學研合作中更為活躍，與科學研究機構的網(wǎng)絡關系更為緊密[10]。

根據(jù)2012年修訂的上市公司行業(yè)分類標準，本文以2010—2018年我國A股主板生物醫(yī)藥類上市公司為研究樣本①。同時：(1)剔除ST類和金融類上市公司；(2)根據(jù)企業(yè)申請專利的專利所有權人，剔除不存在產學研合作的企業(yè)，最終獲取了112家企業(yè)樣本。利用python 3.8和手工收集整理的方法，搜集了公布于巨潮資訊網(wǎng)等財經類網(wǎng)站上的A股主板上市公司2010—2018年的年報和國家知識產權局專利檢索網(wǎng)站的專利數(shù)據(jù)，并利用國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)、新浪財經網(wǎng)等對企業(yè)研發(fā)投入、專利申請數(shù)和授權數(shù)等信息進行對比確認補充。

(二)變量測量

1.企業(yè)創(chuàng)新績效

本文從創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質量兩個維度來衡量企業(yè)的創(chuàng)新績效[27]。根據(jù)Guan等，采取專利申請數(shù)量作為衡量創(chuàng)新數(shù)量的指標[28]。創(chuàng)新質量則是采用Chen和Wagner等的做法，以企業(yè)專利被引次數(shù)指標評價創(chuàng)新質量[29-30]。計算公式為：

INi,t=Ln(∑A_Pantenti,t+1)

IQi,t=Ln(∑P_Citingi,t+1)

其中，INi,t、IQi,t分別為在t年企業(yè)i的創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質量，∑A_Patenti,t為當年企業(yè)i專利申請總數(shù)，∑P_Citingi,t為企業(yè)i當年專利被引用數(shù)量。

2.合作模式

高霞和陳凱華通過專利合作申請人(合作專利權人)的不同組織類型來區(qū)分產學研合作模式[10]。合作申請人信息中包含至少2個組織(或個人)即為合作專利[10]。基此，文章選取以企業(yè)為核心的四種合作模式，包含企企合作模式(II)、企學合作模式(IU)、企研合作模式(IR)和企學研合作模式(IUR)。構建虛擬變量II、IU、IR和IUR。當合作模式為企企合作模式時，II=1，否則為0；當合作模式為企學合作模式時，IU=1，否則為0；當合作模式為企研合作模式時IR=1，否則為0；當合作模式為企學研合作模式時，IUR=1，否則為0。

3.合作創(chuàng)新的科學性程度

一方面，基于科學的創(chuàng)新中大量引用了科學引文[31]；另一方面，專利的創(chuàng)新性以及知識轉移路徑可以由專利引文表示[30]。因此，合作創(chuàng)新的科學性程度可利用專利的所有引文中，科學引文在總的引文中的占比來表示。計算公式為：

其中，SDi,t為t年企業(yè)i合作創(chuàng)新的科學性程度，S_Citationi,t表示科學引文，P_Citationi,t表示非科學引文，即專利引文。

4.控制變量

(1)企業(yè)年齡(Age)：企業(yè)創(chuàng)新是知識積累的一個過程。隨著企業(yè)年齡的增長，知識積累就相對豐富，這有助于促進企業(yè)創(chuàng)新活動的開展，對企業(yè)的創(chuàng)新績效也會產生影響。本文采用觀測年度減去公司成立年度加1的自然對數(shù)來表示企業(yè)年齡[32]。

(2)政府補助(Sub)：政府通過制定相關政策來支持創(chuàng)新的發(fā)展，政府補助就是其中的一種表現(xiàn)形式。因此，本文利用政府對企業(yè)資金的補助作為政府對企業(yè)創(chuàng)新活動的支持。

(3)企業(yè)研發(fā)投入(Ive)：研發(fā)投入會對企業(yè)的創(chuàng)新績效產生影響。一般來說，投入的量越大產生的影響越大，同時有助于促進企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。故本文擬用企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量作為企業(yè)研發(fā)投入的代理指標。取研發(fā)人員數(shù)量加1的自然對數(shù)。

(4)知識積累(Kno)：知識積累影響企業(yè)的創(chuàng)新績效。知識積累越豐富，越有利于提升企業(yè)科學知識吸收、轉化的能力，對創(chuàng)新績效的影響越大。本文利用觀測期前兩年的專利授權數(shù)量累加來衡量知識積累。

所有變量測量見表1。

表1 變量測量與設計說明

三 實證結果及分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

本文運用Stata14進行相關數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和回歸分析。樣本描述性統(tǒng)計及相關分析結果見表2。

由表2可知，相關變量的均值與方差處于正常范圍內，變量之間的相關性基本符合預期。例如，企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量和質量與四種合作類型均顯著正相關，并且創(chuàng)新數(shù)量和質量與合作創(chuàng)新的科學性程度也呈顯著正相關。同時數(shù)據(jù)還顯示，四種模式與合作創(chuàng)新的科學性程度的顯著性較低，其中前兩種合作模式(II和IU)與合作創(chuàng)新的科學性程度顯著正相關，后兩者則并不顯著。表格數(shù)據(jù)還表明自變量與控制變量之間的相關系數(shù)普遍較低，并且VIF值均小于2，因此各變量之間不存在嚴重的多重共線問題。

表2 描述性統(tǒng)計和相關分析

(二)假設檢驗結果

合作模式對創(chuàng)新績效的回歸結果見表3中的模型(1)和模型(2)，其中以“企企合作(II)”作為基準。結果表明，合作模式對創(chuàng)新績效，無論是數(shù)量還是質量，均具有顯著的影響效應。而且，數(shù)值結果表明，相對于“企企合作”，企學研合作(IUR)對專利生產的數(shù)量與質量影響最大，而企學合作(IU)和企研合作(IR)這兩類模式的相對影響效應差異不大。假設H1得到經驗數(shù)據(jù)的支持。

模型(3)和(4)檢驗了合作的科學性程度對企業(yè)創(chuàng)新的數(shù)量及質量的影響。結果表明，在相關條件相同的情況下，創(chuàng)新的科學性程度會正向影響到創(chuàng)新的數(shù)量及質量，而且，從數(shù)值來看，科學性程度對數(shù)量的影響(1.516)要略大于對創(chuàng)新質量的影響(1.423)，但這種差異不夠顯著。假設2得到經驗數(shù)據(jù)的支持。

結合模型(1)、(2)和模型(5)、(6)，檢驗了合作的科學性程度在合作模式與創(chuàng)新績效關系的中介效應。模型(5)和(6)的回歸結果表明，在控制科學性程度變量SD的情況下，相對于企企合作(II)，其他三類合作模式的回歸效應仍然在0.01水平上顯著，但是相對于模型(1)和(2)，系數(shù)數(shù)值上均有一定程度的降低，這似乎暗示，科學性程度并沒有如預期那樣發(fā)揮著強烈的中介作用，而是只有部分的中介效應。

為了進一步探求合作的科學性程度的中介效應，我們根據(jù)溫忠麟和葉寶娟的相關研究，利用Bootstrap法計算中介效應[33]，數(shù)據(jù)結果見表4。結果表明，在95%的置信區(qū)間下，有范圍地抽取1 000次樣本，所得到的偏差修正和百分位的置信區(qū)間均不包含0值，表明SD在所有路徑中，都具有部分中介效應，中介效應占總效應的比例最大值為0.169，最小值為0.019，平均效應僅為0.067?？傮w來看，SD的中介效應較低。研究假設H3僅得到部分的支持。

表4 中介效應的Bootstrapping分析結果

四 結論與討論

基于科學視角，本文探討了不同產學研合作模式對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，以及合作創(chuàng)新的科學性程度對兩者關系的中介作用，得出的主要研究結論如下：

第一，產學研合作對企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向顯著性影響，不同的合作模式影響程度有一定的差異，相較企企合作模式，企學研合作模式是最高效的，其次是企學和企研合作模式，后兩類模式無論是在創(chuàng)新數(shù)量還是質量方面，影響效應幾乎相同。這一結果顯示，產學研三方合作的創(chuàng)新收益是最高的，從樣本數(shù)值來看，無論是從創(chuàng)新數(shù)量還是質量，幾乎是企學合作和企研合作平均效應的2倍，更遠遠超過企企合作。企學研合作、企學合作以及企研合作的創(chuàng)新收益均顯著超過企企合作，它們三者共同的特征是，均有非商業(yè)主體，即科研院所的合作參與。因此，與預期相一致，參與的多元屬性結構可能更有利于合作創(chuàng)新，特別是有從事科學研究的非商業(yè)機構參與尤其如此。因為，這些非商業(yè)機構能夠提供多樣化的科學知識(這是創(chuàng)新的關鍵)，有利于企業(yè)構建以科學知識為基礎的創(chuàng)新網(wǎng)絡，從而有利于搭建企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，促進各元素平衡發(fā)展，進而提升企業(yè)創(chuàng)新績效。另外，相較企企合作，企學合作與企學研合作更能降低商業(yè)競爭沖突引起的、潛在的合作風險。一方面，市場競爭中商人重利，企業(yè)更傾向于自身獲取最大利潤；另一方面，大學與科研院所更注重教育與科學研究的發(fā)展。

第二，在其他條件不變的情況下，合作創(chuàng)新的科學性程度對企業(yè)創(chuàng)新績效有正向影響，從樣本分析結果來看，科學性程度對創(chuàng)新質量和創(chuàng)新數(shù)量的影響效應幾乎相同。一方面，與技術知識不同，科學知識的介入更有利于引起突破性、基礎性的重大創(chuàng)新，有助于創(chuàng)新質量的提升；另一方面，科學知識的介入極大地擴展了創(chuàng)新者的實踐認知和知識網(wǎng)絡，將傳統(tǒng)基于知識的“點”創(chuàng)新推至“面”創(chuàng)新，豐富了創(chuàng)新內容與數(shù)量。

第三，現(xiàn)有樣本證據(jù)表明，合作創(chuàng)新的科學性程度在合作創(chuàng)新與企業(yè)創(chuàng)新績效的關系中起部分中介作用，且中介效應低于預期。針對這一結果，我們重新檢查了相關系數(shù)表，發(fā)現(xiàn)合作的科學性與四類基于企業(yè)的創(chuàng)新合作相關性并不高，系數(shù)最大為0.135，最小僅為0.041，平均為0.08左右，幾乎不具有證據(jù)含義。進一步地，我們利用Spss 23對不同合作模式的科學性程度做了交叉表分析，結果不夠顯著。這意味著，樣本中不同合作模式并沒有展示足夠的科學性差異，顯示即使有科研院校的參與，當前產學研合作并沒有如預期那樣，導致更多科學性知識的參與，基于技術知識的積累創(chuàng)新可能仍然是主流模式。這是非常值得關注的，非常不利于基礎性、原創(chuàng)性創(chuàng)新的發(fā)展。有報告發(fā)現(xiàn)，作為創(chuàng)新的主要指標，中國專利數(shù)量近年在急劇上升，但是市場轉化率仍然保持低位[34]。本文的發(fā)現(xiàn)，從一個側面解釋了這種量升質不優(yōu)的現(xiàn)象。盡管本文的證據(jù)主要來自生物醫(yī)藥行業(yè)，但是顯然，如何提升產學研合作的科學性程度，仍是當前我國企業(yè)合作創(chuàng)新實踐的一大挑戰(zhàn)。

注釋：

①從數(shù)據(jù)獲取時間(2019年9月)、數(shù)據(jù)涉及方面及搜集難度來看，作者僅能獲取到2018年的相關數(shù)據(jù)。