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摘 要 ：文章基于创新系统理论、知识生产函数理论以及三重螺旋理论构建了大学对区域创新贡献的理论模型,并以1998年～2010年我国30个省市自治区的面板数据、运用面板固定效应模型进行了实证分析.结果显示,大学对区域创新的贡献是多维的,既包含大学作为创新主体参与区域创新活动而带动的区域创新水平的提升,也包含大学与企业合作、大学与政府合作产生知识溢出而带动的区域创新水平的提升,同时还包含大学通过为区域提供人才提升整个区域的人力资本进而带动区域创新水平的提升.
关 键 词 ：大学；区域创新；贡献力；Rome-Jones知识生产函数
一、 大学对区域创新的贡献力
1. 大学对区域创新贡献力的理论框架.Cooke（1992）首次提出了区域创新体系（Regional Innovation System, RIS）的概念,并将其定义为“由地理上相互分工和关联的企业、研究机构和高校等组织机构所构成的系统性组织体系”,强调了大学在区域创新体系中的主体地位,是区域创新活动的主要参与者.我国于1998年提出了国家创新体系建设的目标,同样亦强调了大学的主体地位, 2011年,从研发投入来看,大学R&D经费支出占全国R&D经费内部支出的比例达到7.9%,R&D全时人员占全国的比例为10.4%；从产出来看,大学专利授权量占全国的比例为10.3%,发明专利授权量占全国的比例为29.8%.因此关于大学对区域创新的贡献力的研究首先要包含大学作为创新体系中的主体作为参与者对区域创新的推动.
创新系统理论普遍认为大学、科研机构、企业和政府是创新体系的四大主体,而关于主体之间的关系,埃茨科维兹和雷德斯多夫1994年提出的三重螺旋理论给出了相对经典的描述,认为大学和研究机构构成的学界、产业部门、政府三者交互作用,没有明确的界限,围绕知识生产与转化这个主题,相互联结在一起报成一团形成螺旋上升的三重螺旋关系,共同推动知识的生产以及创新能力的提升.大学作为知识生产的基地,通过与企业、研究机构的合作产生知识溢出,推动其他创新主体对于区域创新的贡献力,进而推动了整个区域创新能力的提升.故大学对区域创新贡献力应包括大学与其它创新主体互动产生知识溢出对区域创新的推动.
研究表明,高学历高素质的人才在新知识新技术的创造和生产方面更具优势,“人才培养”作为大学最为古老而基本的职能,对于提升区域人力资本水平具有重要意义.接受过大学教育的高素质人才源源不断地从大学流向各行各业,包括大学自身、研究机构、企业、政府等,提高了各行各业的人力资本水平,进而促使各行各业创新水平的提升.故大学作为的人才培养的基地、区域人才供应者对区域创新产生的贡献也将包含在大学对区域创新贡献力中.如果说上面三个因素是从大学的职能或者参与的活动来推动区域创新水平的提升,那么大学对区域创新提升还依赖一些别的因素,一个是区域的知识存量,一个是环境因素.
Rome-Jones（1990,1995）内生增长理论将创新描述成新知识生产的过程,认为一个区域的新知识技术的生产主要有两个决定因素：一个是知识存量,另一个是进行新技术知识生产投入的研发人员数量.知识存量是大学对区域创新提升的一个前提条件.
很多研究和经验表明大学对区域创新的贡献依赖于一定的环境,21世纪末期硅谷、128公路的发展是大学对区域创新推动的环境依赖的典型案例,因此大学对区域创新的贡献力应包含环境因素.
综上所述,我们构建了大学对区域创新贡献力的理论框架,如图1所示.
2. 大学对区域创新贡献力的模型构建.与大多数学者一样,本文将创新看成是新知识新技术生产的过程,在此以Rome-Jones知识生产函数为基础,以大学对区域创新贡献力理论框架为依据,对Rome-Jones知识生产函数进行扩展,构建大学对区域创新贡献力模型.
（1）Rome-Jones知识生产函数.Rome-Jones（1990, 1995）知识生产函数是Rome1990年首次提出、Jones1995年改进的描述知识生产的经典函数,被广泛应用于创新领域研究,它认为新知识新技术的生产主要取决于两个因素,一个是知识存量,另一个是进行新技术知识生产投入的研发人员数量,并将知识生产函数表示成如下形式：
A等于?啄A?准L?姿
其中：A代表新生产的知识,?啄为生产率,A为知识存量,L为研发人员投入,?准、?姿为常数,?准<0表示知识存在挤出效应,知识的生产随着知识量的增加而呈递减趋势,即现有知识存量会阻碍新知识的生产；准=0则表示新知识的生产不依赖于知识存量,现有的知识存量对新知识的生产不产生任何作用；准>0表示具有正的外部回报；0<准<1表示随着知识存量的增加,新知识的生产量是递增的,说明知识具有溢出效应,现有的知识存量会对新知识的生产具有正的效应.
（2）大学对区域创新贡献力模型.在Rome-Jones知识生产函数基础上根据大学对区域创新贡献力的理论框架逐步融入创新主体研发投入、主体联结关系、大学人才供应度、环境因素等变量对Rome-Jones知识生产函数进行扩展,构建大学对区域创新贡献力模型,如下：
A等于
?啄A?准Ls?姿sLr?姿rLc?姿ce?姿sgrsge?姿scrsce?姿rgrrge?姿rcrrce?姿srrsr e?姿cgrcge?姿hHe?姿eecoe?姿ffor（1）
其中：A、?啄、A解释如上,Ls、Lr、Lc分别表示三大知识创造主体大学、研究机构、企业参与区域创新投入的研发人员数量；rsg、rsc、rrg、rrc、rsr、rcg分别表示大学与政府、大学与企业、研究机构与政府、研究机构与企业、大学与研究机构、企业与政府的联结关系；H为大学对区域的人才供应；eco为一个区域的经济发展水平,for为一个区域的对外开放程度.?准、?姿s、?姿r、?姿c、?姿sg、?姿sc、?姿rg、?姿rc、?姿sr、?姿cg、?姿h、?姿e、?姿f为常数. 对（1）式两边取对数,得到如下对数模型：
lnA等于ln?啄+?准lnA+?姿slnLs+?姿rlnLr+?姿clnLc+?姿sgrsg+?姿scrsc+?姿rgrrg+?姿rcrrc+?姿srrsr+?姿cgrcg+?姿hH+?姿eeco+?姿ffor（2）
考虑到创新投入对发明专利产出大概有两年的滞后期影响,同时鉴于大学与研究机构、企业与政府的联结关系难以测量,得到大学对区域创新贡献力的实证全模型：
ln（Yit+2）等于ln?啄+?准ln（Ait）+?姿s（lnLsit）+?姿rln（Lrit）+?姿cln（Lcit）+?姿sgrsgit+?姿scrscit+?姿rgrrgit+?姿rcrrcit+?姿hHit+?姿eecoit+?姿fforit+?着it（3）
其中：i表示观测单元；t表示时间,?着it为随机误差项, ln?啄为常数项,?准、?姿s、?姿c、?姿r、?姿sg、?姿sc、?姿rg、?姿rc、?姿h、?姿e、?姿f为待沽系数.
二、 数据与变量
1. 数据说明.本文采用了不包括港澳台和西藏在内的中国大陆30个省市自治区从1998年到2010年13年的面板数据.之所以选择从1998年作为研究起点,是因为我国从1998年才开始对省级R&D有比较详细的统计,同时又因为数据的可获得性,数据截点选取了2010年,同时考虑到投入对产出的滞后效应,反映创新产出的发明专利授权量为2000年～2010年的数据,其余指标数据为1998年～2008年.数据来自于《中国科技统计年鉴》、《专利统计年报》、《中国统计年鉴》.反涉及资金的数据以1998年不变价的居民消费价格指数进行调整.
2. 变量构建.
（1）创新产出.关于创新产出,国内外学者通常采用专利来测度（Furman et al,2002；Krammer,2009；Li,2009；Fu & Yang,2009；白俊红等,2009）,鉴于我国的发明、实用新型和外观设计三种专利中,发明专利的技术含量和经济价值高于前两种（赵彦云、刘思明,2011）,故选用发明专利授权量来测度区域创新产出.
（2）知识存量.关于知识存量的衡量,通常采用专利存量（Han,2007；Krammer,2009；吕忠伟,2007）,而基于专利存量衡量的知识存量计算也相对复杂,多采用永续盘存法来估算.（刘思明,2010）在《中国区域创新能力驱动因素研究》对1998年～2010年各省、自治区、直辖市的专利存量采用永续盘存法进行了估算,在此直接采用他所估算的1998年～2010年各省的知识存量作为研究时期的知识存量.
（3）大学、研究机构、企业的研发人员投入.研发人员投入通常选用R&D人员数量（严成等,2010）或R&D人员全时当量（Furman et al.,2002；Fu & Yang,2009；白俊红等,2009）测度,鉴于R&D人员全时当量比R&D人员数量更能精确的反映研究人员的投入,故本章节选用大学R&D人员全时当量、研究机构R&D人员全时当量、企业R&D人员全时当量分别测度大学、研究机构、企业的研发人员投入.
（4）创新主体的联结关系.受数据限制,本文从财务角度来探索创新主体的联结关系,采用“高校科技活动筹资额中的政府资金/高校科技活动人员数”、“高校科技活动筹资额中的企业资金/高校科技活动人员数”测度大学与政府、大学与企业的联结关系；采用“研究机构活动筹资额中的政府资金/研究机构科技活动人员数”、“研究机构活动筹资额中的企业资金/研究机构科技活动人员数”测度研究机构与政府、研究机构与企业的联结关系.
（5）大学对区域的人才供应.用每万人本专科在校生数来衡量大学对区域的人才供应.每万人本专科在校生数为本专科在校生数与年末人口数的比值.
（6）环境因素.延续大多数学者的做法,采用人均GDP这个指标来衡量一个区域的经济发展水平,进出口总额与GDP的比值来衡量一个区域的对外开放程度.
三、 实证分析
本部分主要根据大学对区域创新贡献力模型采用面板数据的固定效应模型基于1998年～2010年30个省市自治区的面板数据进行实证分析,结果如表1所示.
结果显示Rome-Jones模型、逐步加入创新主体、联结关系、大学人才供应、环境因素的五个模型R2均超过了0.85,说明五个模型均具有很好的拟合效果,其自变量对创新产出具有很好的解释力.知识存量的估计值在0.166和0.548之间,符合Jones（1995）知识生产函数0<准<1的假定,且均通过了0.01的显著水平检验,说明知识存量对新知识的生产具有正效应,新知识会随着知识存量的增加而增加,知识具有溢出效应.
1. 大学作为创新主体对区域创新的贡献分析.模型2到模型5 的估计结果显示,大学R&D人员投入的系数估计值在0.45到0.57之间,且均通过了0.01的显著水平检验,说明大学作为区域的创新主体,其R&D人员投入对区域创新产出具有显著的正效应,对创新产出的弹性系数稳定在0.5左右,说明大学R&D人员增加1倍,在其他条件不变的情况下,大概可以带动区域创新产出0.5倍的增加.从大学与其他创新主体作用的比较来看,尽管大学、科研机构、企业的R&D人员投入对于区域创新都具有显著的正向作用,但大学投入对创新产出的弹性系数要高于研究机构和企业对创新产出的弹性系数,即同样的R&D人员投入,大学所带来的创新产出要高于研究机构和企业,这一点与2010年R&D全时人员投入与发明专利授权的比较相吻合,2010年大学、研究机构、企业R&D全时人员投入占全国的比例分别为11%、12%、77%,而大学、研究机构、企业发明专利授权量占全国的比例分别为29%、10%、61%,大学用全国11%的R&D人员投入创造了29%的创新产出足以体现大学创新产出效应之高. 2. 大学与企业、政府互动对区域创新的贡献分析.模型3显示,度量大学与政府互动程度的?酌sg变量的回归系数为0.082,且通过了0.05的显著水平检验,说明大学与政府的合作对区域创新产出具有显著的正效应；而度量大学与企业互动程度?酌sc变量的回归系数为0.081、且通过了0.01水平的显著性检验,说明大学与企业的合作对区域创新产出亦具有显著的正效应,随着大学与企业、政府互动程度提高,新知识的产出会增加,进而提升了区域的创新水平.随着变量的不断加入,模型4和模型5的?酌sg、?酌sc的系数虽然都有所降低,但基本都保持了显著的正效应.说明大学与政府、企业的互动对区域创新具有稳定的正效应.模型3到模型5显示研究机构与企业和政府的合作对区域创新也具有显著的正效应,但是从系数的估计值来看,大学与企业的合作对区域创新的效应要高于研究机构与企业合作产生的效应；大学与政府的合作对区域创新的效应高于研究机构与政府合作产生的效应.
3. 大学的人才供应对区域创新的贡献分析.模型4的估计结果显示,反映大学人才供应的H变量的回归系数为0.005,且通过了0.01的显著水平检验,说明大学对区域的人才供应对区域创新产出具有显著的正效应,随着每万人大学在校生数量的增加,区域创先产出具有增加的趋势.模型5的H的系数估计为0.004 5,与模型4的估计结果比较接近,说明大学的人才供应对区域创新具有稳定的正效应.
四、 结论
本文以创新系统理论、知识生产函数理论以及三重螺旋理论为基础构建了大学对区域创新贡献的理论模型,并以1998年～2010年我国30个省市自治区的面板数据、运用面板固定效应模型进行了实证分析.分析结果显示,大学对区域创新的贡献是多维的,大学作为区域创新的主体,其R&D人员投入对促进区域创新产出具有显著的正效应,而且大学R&D人员的创新产出弹性（下转第50页）高于企业和研究机构R&D人员的创新产出弹性；大学与企业的合作以及大学与政府的合作对区域创新产出具有显著的正效应,且大学与企业合作、大学与政府合作对创新产出的效应要高于研究机构与政府和企业合作产生的效应；大学对区域人才供应对区域创新也具有显著的正效应,随着每万人大学在校生的提升,区域创新水平有提高的趋势.
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l innovation systems： C- ompetitive regulation in the new Europe, Geoforum, 1992,23（3）：365-382.5. 刘思明.中国区域创新能力驱动因素研究.中国人民大学博士学位论文,2012.
基金项目：国家社会科学基金教育学青年课题“中国高等教育统计指标之国际比较”（项目号：CIA090105）.
作者简介：赵彦云,中国人民大学统计学院院长、教授、博士生导师,经济学博士；吕艳,中国人民大学统计学院博士生,中国人民大学发展规划处助理研究员.
收稿日期：2014-08-08.