装备制造业:组织特性和关键特征
首先,装备制造业是极为重要的基础行业,是国民经济增长的重要来源。2002-2012年,中国GDP和工业总产值的年均增长率接近11%,而装备制造业年均增长率在25%以上,比GDP和工业总产值的增速高出14个百分点,装备制造业占全国工业各项经济指标的比重高达20%以上,装备制造业产品出口额占全国外贸出口总额的比重也高达25.5%。2009年,中国装备工业总产值首次超过美国成为世界第一,并在之后一直保持全球首位的位置。
其次,装备制造业是知识和技术密集型行业,创新合作(尤其是产学研合作)引发的知识溢出和技术扩散现象也非常普遍。由于装备制造业技术要求和进入门槛高,因此来自大学和科研机构的知识溢出就显得极为重要。从现有文献来看,大学和科研机构对提升装备制造企业创新能力的重要性不言而喻。
最后,作为提供技术装备的战略性产业,装备工业创新水平的提高不仅对自身效率存在积极的影响,还能通过有效的技术扩散,促进其他部门产业效率提升。里昂惕夫产业关联理论认为,装备制造业因其产业链条长、参与主体多、与其他产业在技术和经济上存在广泛深入的联系而成为创新合作的多发领域。对接国家战略,聚焦重大产业,装备制造业无疑将在我国未来推进新型工业化进程中发挥关键作用。
大学和科研机构的知识溢出和空间特征
在知识溢出的各个环节中,大学和科研机构(以下简称“学研机构”)被认为是本地知识溢出的最重要来源,因为他们将知识的创造和传递作为关注的重点。考虑到科学实验和基础研究的重要性,知识和技术密集型产业的技术创新更加需要学研机构的知识溢出,这些领域的企业对创新和产学研合作的投入也非常巨大。因此,重视学研机构的知识溢出效应对于解释不同区域知识和技术密集型产业的创新绩效差异显得尤为重要。
学研机构的知识溢出具有强烈的本地化特征。目前,学界普遍认为有三种重要的知识溢出渠道:大学企业衍生、本地劳动力市场、主体间的非正式联系。大学企业衍生形成了一种重要的学术知识商业化渠道。衍生企业倾向于邻近母组织布局,这导致了企业围绕大学和研究机构密集分布的现象。本地劳动力市场指的是劳动力从一个组织流动到另一个组织,这通常伴随着知识转移现象。由于劳动力流动是一个区域化的现象,因此通过劳动力流动形成的知识溢出通常也是区域化的。最后,非正式知识联系也是一种重要的知识溢出渠道,它经常借助社会网络实现。拥有研发合作经历的主体会在未来继续通过非正式联系进行知识交流,这种非正式联系将会导致知识溢出。
正式的研发合作网络是形成知识溢出的重要渠道。尽管研发合作是知识的共同生产和创造,但这一过程也经常伴随着知识溢出的发生。这种网络联系不只局限于本地,也发生在国家和全球尺度,这些研究支持了知识跨区域流动的论断。地理邻近本身既不是组织间发生知识溢出的充分条件,也不是必要条件。在知识和技术密集型产业中,创新主体选择合作对象时将更多地考虑拥有特定知识的潜在合作者,而不是地理邻近。
一个扩展的知识生产函数方法
表示区域i在t时段的创新产出,用区域i内企业在t时段内申请的专利数来衡量;表示区域i在t-1时段内的私人研发投入;表示区域i的学研机构在t-1时段内的研发投入;表示其他区域学研机构在t-1时段的研发投入,由于其他区域学研机构的研发经费投入对于本区域的知识溢出效应存在可达性影响,因此用空间权重矩阵和网络权重矩阵加以修正;表示其他区域在t-1时段的私人研发投入,其可达性受地理距离(用空间权重矩阵修正)的影响;表示区域i在t-1时段的特有情境条件(即除和之外的控制变量),是随机误差项。
为了使不同的权重矩阵是可比较的,我们需要将矩阵标准化。本文采用纵向标准化的方法,其含义为邻近区域(空间和网络)研发投入水平的加权平均。即对于区域i而言,来自区域j的知识溢出规模与区域i所有的相邻区域(相邻区域的概念有空间和网络两种分法)数量有关。当区域j的相邻区域增多时,那么区域j对特定区域i的知识溢出规模将变小。
网络权重矩阵的纵向标准化表达式如下:
表示区域i的企业与区域j的某个学研机构所形成的研发合作数量。
同理可得,表征区域j到区域i知识溢出过程的空间权重矩阵可表示为下式:
表示区域i与区域j之间的空间距离。知识溢出的空间距离是有限的,一些学者特别是计量经济学家对学研机构知识溢出的空间距离做了大量有益的研究。Van Ham(2001)指出荷兰劳动力流动(知识溢出的渠道之一)的最远距离是45分钟汽车车程[43];Woodward(2006)发现在距离大学145英里的空间范围内,新建企业数量与大学知识溢出呈现较为显著的正相关关系[44]。Verpagen(2000)基于专利数据对欧洲知识溢出的空间距离进行了测度,他认为知识溢出的空间界限应是300km[45]。考虑到数据可得性和中国行政区划的特殊性,本文设定知识溢出的空间范围最远只达相邻省市。
我国装备制造业产学研合作的知识溢出效应
表1相关系数矩阵及描述性统计结果(N=30)
| P | PRD | URD | URDnetwork | URDspace | PRDspace | GDP | POP |
P | 1.000 |
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PRD | 0.838** | 1.000 |
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URD | 0.674** | 0.266 | 1.000 |
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URDnetwork | 0.705** | 0.708** | 0.579** | 1.000 |
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URDspace | 0.060 | 0.001 | 0.044 | 0.152 | 1.000 |
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PRDspace | 0.877** | 0.735** | 0.589** | 0.726** | 0.283 | 1.000 |
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GDP | 0.681** | 0.915** | 0.209 | 0.725** | -0.071 | 0.609** | 1.000 |
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POP | 0.285 | 0.583** | -0.001 | 0.555** | -0.252 | 0.205 | 0.800** | 1.000 |
最小值 | 7.0 | 3089.3 | 9509.4 | 100896.0 | 2395.0 | 824.0 | 362.5 | 557.3 |
最大值 | 3975.0 | 680641.9 | 1994218.5 | 859944.0 | 226753.0 | 53524.0 | 13259.6 | 9638.0 |
平均值 | 744.8 | 124659.6 | 242685.6 | 492532.7 | 23938.5 | 15202.8 | 4210.9 | 4379.0 |
标准差 | 1074.2 | 154185.4 | 373012.2 | 206084.2 | 39554.8 | 13856.7 | 3308.5 | 2661.9 |
注:显著性水平**表示P<0.05
从表1中可以看出,专利产出与本地学研机构和本地私人的研发投入存在较强的正相关,而区域外学研机构的研发投入与网络权重矩阵的综合作用、区域外私人研发投入与空间权重矩阵的综合作用对专利产出也有极强的正向影响。此外,区域外学研机构的研发投入在网络权重矩阵和空间权重矩阵的滞后影响下,显现出不相关性,这表明区域外学研机构的知识溢出是通过两种不同的机制产生影响的,即空间和网络对跨区域的知识溢出产生了两种不同的滞后影响。
表2区域知识溢出的回归分析结果(N=30)
| I | II | III | IV |
常数 | -210.3163(78.2771)** | 203.2759(161.8067) | -281.0416(80.4357)*** | 167.4396(135.4378) |
PRD | 0.7093(0.0004)*** | 0.8500(0.0005)*** | 0.5432(0.0006)*** | 0.7007(0.0006)*** |
URD | 0.4852(0.0002)*** | 0.5844(0.0002)*** | 0.3739(0.0002)*** | 0.4831(0.0002)*** |
URDnetwork |
| 0.2357(0.0004)*** |
| 0.2690(0.0004)*** |
URDspace |
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| 0.0324(0.0015) | 0.0022(0.0013) |
PRDspace |
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| 0.2664(0.0081)** | 0.2718(0.0066)*** |
F统计量 | 158.3101*** | 135.6697*** | 95.7115*** | 120.0011*** |
调整R2统计量 | 0.9156 | 0.9330 | 0.9289 | 0.9535 |
| V | VI | VII | VIII |
常数 | 71.0688(97.6984) | 244.5347(144.0897) | -12.7442(110.9068) | 189.7752(126.1094) |
PRD | 1.0300(0.0096)*** | 1.0722(0.0009)*** | 0.9021(0.0010)*** | 0.9502 (0.0009)*** |
URD | 0.4608(0.0001)*** | 0.5232(0.0002)*** | 0.3815(0.0002)*** | 0.4662(0.0001)*** |
URDnetwork |
| 0.1322(0.0004) |
| 0.2114(0.0004)** |
URDspace |
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| 0.0481(0.0013) | 0.0076(0.0012) |
PRDspace |
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| 0.2081(0.0070)** | 0.2526(0.0064)*** |
GDP | -0.2916(0.0609) | -0.2772(0.0592) | -0.3260(0.0581)* | -0.3398(0.0520)** |
POP | -0.0816(0.0383) | -0.0443(0.0383) | -0.0345(0.0386) | 0.0671(0.0380) |
F统计量 | 123.6564*** | 105.5903*** | 94.0702*** | 101.7916*** |
调整R2统计量 | 0.9442 | 0.9475 | 0.9506 | 0.9605 |
注:括号内为标准误差,显著性水平*表示P<0.1,**表示P<0.05,***表示P<0.01
表2展示了区域知识溢出的回归分析结果。模型I、V只包含了区域内的知识研发投入;模型II、VI考虑了区域外学研机构研发投入在网络影响下的综合效应;模型III、VII将区外研发投入的空间滞后效应纳入进来;模型IV、VIII则同时考虑了地理空间和网络结构的影响。此外,模型V、VI、VII、VIII还将区域特有情境条件加入分析。
结合上述模型我们可以得出有关我国装备制造业知识溢出分析的总体结果:各个地区的创新专利产出与学研机构的知识溢出具有明显关联,知识溢出的空间尺度不只局限于区域内,它可以通过研发网络实现长距离的扩散和传递。区域间劳动力流动导致的知识溢出和扩散也非常重要,它受到地理距离的影响。此外,我们并没有发现区域外学研机构的衍生现象会产生显著的知识溢出效益,这可能与空间尺度的选择有关。
结论与讨论
第一,本地大学和研究机构的研发投入能够产生强烈的知识溢出效应,它有利于区域内装备制造企业的合作创新。同时,跨区域的产学研创新网络也能够有效促进本地区的创新产出,其所形成的知识溢出效应能够突破地理边界的限制,地理距离在装备制造业的合作研发网络中并不重要。因此,部分研究过分高估地理邻近而忽视了创新网络在学研机构知识溢出中的重要性,在分析产学研知识溢出对区域创新的影响时,我们必须考虑长距离的知识溢出效应。
第二,尽管无法分辨是否存在组织、机构间的知识溢出现象,但是对本地研发人员的经费投入会显著提升区域的创新产出;与此同时,高素质劳动力的跨区域流动也是知识溢出的重要机制,地理距离在这之中扮演重要角色。然而,我们没有发现区域外大学和科研机构的知识溢出能够使本地企业获益,基于衍生机制的知识溢出可能发生在更低的空间尺度(省域以下)。
第三,基于实证结论提出提升我国装备制造业创新产出的针对性建议:各地区应大力提升研发人员的经费投入,这不仅能够促进本区域创新绩效的提升,同时能够通过知识溢出机制(如劳动力流动)带动周边区域的发展。同时,鼓励大学和研究院所建立商业组织和机构,不断将科学研究转化为商业活动。此外,着力培养校企研发联盟、规范区域间的人才流动机制将是促进知识溢出顺畅发生的重要保障。
本文原载于《人文地理》2016年第1期,受国家自然科学基金面上项目“层级式产业集群内部技术权力突破与创新升级研究”(41371147);华东师范大学“优秀博士学位论文培育行动计划”(PY2015002)资助。