产学研合作对湖南省区域经济增长影响的实证分析

摘 要：运用非参数计量方法对湖南省14个市（州）的产学研合作和区域经济增长进行实证分析，结果表明湖南省各市（州）产学研合作对经济增长的影响弹性约为0.12，因此，应进一步理顺管理体制，完善配套政策，选择符合当地实际的产学研合作模式。

关键词： 产学研；非参数固定效应模型；非参数随机效应模型；弹性

中图分类号：F224.9 文献标识码： A 文章编号：1003-7217(2012)02-0113-04

一、引言

讨论湖南省产学研合作与区域经济增长之间的关系，对促进湖南经济社会平衡、协调、可持续发展具有重要的现实意义。

自Romer（1986，1990）［1，2］、Lucas（1988）［3］ 、Barro（1997）［4］提出研究与开发理论以来，人力资本和研发资源的投入对经济增长的重要作用引起了中西方经济学界的高度重视，由此而来研究人力资本和R&D对经济增长关系的文献很多。但是，研究产学研合作与区域经济增长关系的却很少。现有文献研究产学研合作和区域经济增长之间的关系一般是通过Granger因果检验，只研究了两者之间是否存在相互影响，而没有具体地分析到影响的大小。如陶爱祥（2011）以高新技术产业产值与专利授予数量作为指标，运用灰色关联方法进行产学研合作水平影响因素研究［5］。申绪湘等（2010）基于研究与开发模型理论，运用协整分析、误差修正模型和Granger因果关系的实证检验得出产学研合作与湘西自治州区域经济增长之间保持着一种长期稳定的均衡关系［6］。国内外为数不多的文献中，分析产学研合作相关因素与GDP的关系，一般也都是通过线性模型研究，如刘本盛（2000）［7］、Maria（2007）［8］、张翠仙（2011）［9］等。线性模型对模型设定做出了过多的假设，而且没有分析假设的合理性，会忽略由于地区之间的差异性对相互关系的可能影响。

本文在研究方法上，使用了面板数据非参模型的方法估计湖南省经济增长的产学研合作弹性。我们拟通过用分市（州）GDP对产学研合作指标的弹性变化进行估计，分析产学研合作程度变动的百分比与各市（州）GDP变动百分比之间的关系，进而分析产学研合作对于湖南省区域经济增长的影响。通过分析百分比的变动观察这两个变量之间的相互影响和联系，更有利于把握和了解目前湖南省分区域产学研绩效的现状。同时，用非参数计量经济学的方法分析产学研合作程度对于湖南省经济增长的影响，有利于避免设置函数形式等一些弊端，为湖南省推进经济结构战略性调整提供理论参考。

二、面板数据非参模型的估计方法

本研究使用面板非参数估计方法，主要基于以下两种考虑：

一是线性参数回归模型假定经济变量的关系是线性的，而且，这种线性关系是用有限个未知参数来表示的。但在产学研合作对经济增长影响的研究中，经济理论本身并没有为我们提供足够的理由，说明产学研合作与经济增长之间线性关系设定的合理性。事实上，经济变量之间的关系未必是线性的或者可线性化的。由计量经济学理论可知，对真正模型形式的错误设定(包括线性参数设定)往往会导致有偏的和无效的参数估计。然而，非参数模型对模型形式没有过多限制，具有更大的灵活性。产学研合作指标对经济增长影响的复杂性都说明，使用较少约束的非参数设定可以更好地描述两者的关系。

二是线性参数模型中的参数(未知的常数)给出的是解释变量有一定变化时被解释变量相应变化的平均水平，这种水平并不会随解释变量的变化而变化，但产学研合作对经济增长的影响有可能不是平均水平所能完全反映的。非参数估计可以反映产学研合作对经济增长的影响在不同合作程度水平时的变动情况，弥补参数估计只能反映平均影响的缺点。

下面给出本文的面板数据模型的非参数估计方法，包括固定效应和随机效应模型(Ullah和Roy,1998) ［10］。面板数据非参数模型设定为：

yit=ai+fxit+uit,i=1,…,n;t=1,…,T （1）

其中y=logGDP为国内生产总值的对数，x=logz为产学研合作指标z的对数，ai表示个体差异的固定效应或随机效应，fx是一个未知函数形式的解释变量的函数，随机扰动项uit→iid0,σ2u。fx的偏导数βx反映各市（州）产学研合作程度对GDP的边际影响（在双对数情形下即为弹性）。

当ai是固定效应时，fx不可识别，但其偏导数βx可以被估计。βx的非参数估计为：

βFEx∧=∑Ni=1∑Tt=1kxit－xhyit－y-i·xit－i·∑Ni=1∑Tt=1kxit－xhxit－i·2（2）

其中k为核函数，h为窗宽，i·=1/T∑Tt=1xit。同Ullah and Roy(1998)，取核函数为高斯函数，根据Rule-of-thumb，选择最优窗宽为h=1.06×stdc(x)×(n×T)－15。

当ai是随机效应时，fx和βx的非参数估计分别是：

f(x)∧=(1,0)δ(x)∧和βRE(x)∧=(0,1)δ(x)∧

其中，

δ^x=∑Ni=1∑Tt=1Z*1ity*itkxit－x/h/

∑Ni=1∑Tt=1Z*1itZ*itkxit－x/h，

而y*it、Z*it、λ^i、σu∧和σα∧的定义同Ullah和Roy(1998)。

按照上述固定效应模型、随机效应模型的估计方法得到一阶导函数β(x)∧后,对产学研合作指标的影响分为两种情况讨论。一是计算产学研合作程度指标对经济增长的平均影响，即βFE和βRE，其中=1/nT∑Ni=1∑Tt=1xit。二是估计产学研合作程度指标对经济增长的逐点影响，将2001~2009年样本中产学研合作指标的最小值和最大值组成的区间等分为若干个子区间，用这些区间的端点值作为自变量x，由式(2)和式(3)进行非参数估计。

三、数据、模型估计结果与分析

（一）样本选择及数据来源

本文选择湖南省14个市（州）为研究样本。14个市（州）的GDP和产学研合作程度指标数据主要来源于《湖南统计年鉴》（2001~2009） 。其中，高校与企业的产学研合作程度指标根据申绪湘等（2010）的研究结果选取，用湖南省各市（州）万人大中型工业企业科学家工程师全时当量与高校研发费用占各市（州）GDP比重的乘积来衡量（见表1）。

（二）模型估计与分析

模型的解释变量为产学研合作程度指标的自然对数，被解释变量为GDP的自然对数。同时因为在模型中加入了个体效应（固定效应和随机效应），被解释变量的其他影响因素对GDP的影响可以归入个体效应中，从而忽略这些变量对估计结果不会产生太大影响。

通过估计，我们首先得出了使用非参数固定效应模型、非参数随机效应模型和面板pool的参数模型分别在x的均值处的估计值以及逐点估计的估计值。如表2、表3所示：

表2为非参数模型在x的均值处的估计值，从表1可以看出，固定效应模型和随机效应模型与面板pool参数模型之间有较大的差异，而固定效应模型和随机效应模型的结果则相差不大，比较稳健。这就说明在湖南省，各市（州）GDP对于产学研合作程度的弹性变化具有明显的个体效应，个体间的差异比较明显，但是采用何种方法去除个体效应则差别不大。

表3为非参数和pool的参数模型逐点估计的平均值，其中非参数估计的设计和图形做法是：将自变量x的样本最小值和最大值构成区间进行100等份①。表3的结果和表2的结果非常近似，比较一致的说明了湖南省市各市（州）GDP对产学研合作程度的弹性估计值变动具有较明显的个体效应，但是不同的去除个体效应的方法并不会对结果产生太大的影响。同时，逐点估计下去除个体效应以后的参数值差距更小，基本为0.12。这个结果和在x均值处的估计值也差别不大，证明实证的结论比较稳健。在去除个体效应之后，我们通过非参数模型得到的各市（州）GDP对产学研合作程度的弹性变化约为0.12。图1和图2分别给出了随机效应模型和固定效应下的非参数逐点估计结果。

从图1和图2中可以看出在不同的x取值处两个模型的参数估计都比较稳健，变动不大，基本上都是围绕0.12作小幅波动。这也说明了在去除个体效应后，湖南省市各市（州）GDP对产学研合作程度的弹性约为0.12。

图2 固定效应的弹性

上述实证结论从湖南省产学研合作的现实中可以得到很好的解释。

首先，从数据结果看，湖南省市各市（州）GDP对产学研合作程度的弹性变化存在个体效应。数据结果和经济现实吻合。从湖南省区域经济现状上来看，在长株潭、环长株潭、湘南地区、大湘西地区之间，无论是从三大产业结构比例、科研实力，还是高等院校科技和管理水平都存在不小的差异。由此，湖南省各市（州）产学研合作程度对经济增长影响存在个体效应是合理的。

其次，非参模型下无论是使用固定效应还是随机效应模型，得出的结论相差不大，比较稳健，说明各市（州）之间虽然存在差异性，但是对于去除差异的处理方式并不敏感。

最后，非参模型估计下的参数值约为0.12，pool的参数模型下得到的参数估计值约为0.024。这一结果和以往的研究有一定的差异。（1）pool参数模型下得到的参数估计值较之前国内外的研究要低，可能是因为参数模型在建模时不能有效控制其他对于GDP的解释变量，使得结果具有一定地偏差。（2）非参数模型得到的估计值较参数模型的估计值要高。在之前的研究中，得出的结果较低，难以解释产学研合作对于经济的影响。而非参数模型去除了个体效应以及放松了对于模型设定的限制，使得结论更贴合实际。

（3）非参数模型得到的弹性估计值为0.12。说明在现有模型设定下，可以得出，如果产学研合作程度加大1%,湖南省的经济增长将会取得0.12%的增加效应，结论与Romer（1990）观点基本相符。

四、建议

产学研合作是国家创新系统的重要组成部分，对科技和经济发展具有重要的作用。本文以湖南省为例，讨论产学研合作程度对经济增长的关系，并对两个经济变量之间的变化给出了定量的描述；通过使用非参数计量估计模型，避免了参数模型的局限性，验证了产学研合作对于经济增长的影响，更重要的是通过固定效应、随机效应模型的x均值处以及逐点估计得出了比较稳健的估计值，说明了产学研合作对经济增长的影响在各市（州）之间是具有不同的特点和机制的；在排除个体效应后得出了一个比较高的弹性估计值，这个结果很好地诠释了产学研合作对于湖南省GDP增长具有较大的作用。鉴此，提出如下政策建议。

（一）进一步理顺管理体制完善配套政策，深化产学研合作

1．在全面梳理已出台的各项政策文件基础上，制定符合湖南省实情的产学研合作专项政策。

2．按照国家和湖南省经济、科技发展目标要求，结合湖南省各地的实际，战略性、前瞻性地设立省域产学研合作专项计划，对重大专项和基本计划中有产业化前景的项目，优先支持企业与高等院校（科研机构）结合体共同承担。

3．发挥税收等政策的激励作用，支持产学研合作的创业风险投资企业的发展，扶持产学研中介服务机构，鼓励社会资金支持产学研合作创新活动。

（二）选择适合当地实际的产学研合作模式。

1．高校技术推动型模式。这种模式以地区高校为主体，凭借资源、技术和人才优势从事研究和技术创新，技术成果以技术转让、技术入股等形式向企业特别是中小型企业提供，最终实现技术产业化。在合作的过程中，高校和企业以协议为纽带，合作方式从松散到紧密，合作效益从低端走向高端。由于高校的主体作用，这种模式的可持续性潜力较强。

2．企业需求拉动型模式。这种合作模式适合于具有较多自主创新能力相对弱的企业的地区。在这个模式下，企业根据市场需要，主动与本地高校建立需求型技术紧密合作关系。在合作早期，主要针对企业急需的技术开展研究，直接产生企业所需成果，转化和推向市场。随着产业进程加快，高校以人才和技术方式，参与企业发展逐步走向高端。

3．政府引导带动型模式。该模式中，政府是引导者，在双方需求性技术领域里进行布局，发挥引导管理，服务协调等作用。高校的技术成果以转让和技术合同的方式与企业合作或根据企业需求共同研发新技术，企业充分发挥资金和市场的优势，高校则有效地利用自己科研和人才的优势。各个主体在合作关系中密切，高校的科研成果通过政府的推动，最终实现产业化。由于政府的特殊作用，这种模式产学研资源配置最为有效，对产学研合作的推动最为有效。

注释：

① 也可以选择其它等份，其不影响估计的结果。

参考文献：

［1］Paul,M,Romer. Increasing returns and long-run growth［J］.The Journal of Political Economy, 1986,(94):1002-1037.

［2］Paul M,Romer. Endogenous technological change［J］.The Journal of Political Economy,1990, (98), 71-102 .

［3］Robert,E.Lucas,Jr.On the mechanics of economic development［J］.Journal of Monetary Economic 1988,(22):3-42.

［4］Barro,R,J.Sala-I-Martin,X. Technological diffusion, convergence and growth［J］.Journal of Economic Growth,1997, (1):1-27.

［5］陶爱祥.江苏产学研合作水平影响因素的灰色关联分析及对策［J］.科技管理研究,2011,(2):95-97.

［6］申绪湘，张林永，丰壮丽. 产学研合作与湘西自治州区域经济增长的实证分析［J］.西南民族大学学报·自然科学版, 2010,(2):287-294.

［7］刘本盛.关于“产学研”有机结合的模式研究［J］.管理世界,2000,(6):200-201.

［8］Maria Theresa Larsen. Too close for comfort? The effect of University-Industry collaboration on the scientific performance of university professors(C) .DRUID Summer Conference. 2007,(6):18-20.

［9］张翠仙,李苗. 基于层次分析法的我国产学研结合质量分析［J］. 华东经济管理, 2011,(4):157-160.

［10］Ullah.A.,N.Roy. Nonparametric and Semiparametric econometrics of panel data,in ullah.A.,and D.Giles(eds.) ［J］.Handbook of Applied Economic Statistics，New York：Marcel Dekker, 1998: 579-604.

［11］申绪湘.立足本开展产学研凸显社科研究价值指向［J］.中国高等教育, 2011,(1):75-76.

(责任编辑:姚德权)

The Effect of Industry/Academic-Research on Regional Economic Growth in Hunan Province: Based on Nonparametric Method

SHEN Xu-xiang1，HAN Yong-hui2

（1.Jishou University, Jishou Hunan 416000,China; 2.Sun Yat-sen University, Guangzhou Guangdong 510275,China)

Abstract：Using the data of 14 cities in Hunan province, research has been done to analyze the effect of industry/academic research on regional economic growth by the non-parametric method . It is found that the elasticity of research effect economic growth is about 0.12. The module of industry/academic research should be adjusted, and corresponding policies are needed.

Key words：Industry/academicy-research; Non-parameter fixed effects model; Non-parameter random effect model; Elasticity

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