科研团队视角下我国研究型大学参与产学研合作对学术绩效的影响

张 艺1,龙明莲1,朱桂龙2

(1.广东海洋大学 管理学院,广东 湛江 524088;2.华南理工大学 工商管理学院,广东 广州 510641)

参与产学研合作对我国大学主体目标的实现(良好学术绩效的取得)是否有帮助?该议题的相关研究仍然较为缺乏。以参与产学研合作的我国研究型大学科研团队为研究对象,通过理论推演、实证分析等方法研究其与产业界所建立的3类合作关系(学术交流型、学术参与型以及学术商业化型)对学术绩效的影响,发现不同类型产学研合作关系对学术绩效的影响存在显著差异。其中,学术交流型合作关系对学术绩效没有显著影响,学术参与型合作关系对学术绩效有正向影响,但是学术商业化型合作关系对学术绩效有负向影响。研究结论对我国研究型大学妥善处理与产业界的合作关系,从而提升自身学术绩效具有重要参考价值。

关键词研究型大学;产学研合作;学术绩效

0 引言

2017年10月,在党的十九大会议上,习近平总书记再次提及我国亟需建立起产学研深度融合的技术创新体系,促进科技成果转化,加快创新型国家建设。其实,我国政府积极推动产学研合作的初衷是促使大学和科研院所(以下简称:学研机构)所创造的知识由科学场域顺利地向经济场域转化[1],实现知识资本化和提升企业创新能力,从而推动社会经济持续发展。社会各界在探讨产学研合作议题时,往往将焦点放在企业上,重点关注企业参与产学研合作能得到什么[2-4] ,而较少关注另外一个重要参与主体——大学在参与产学研合作实践过程中的利益诉求。大学属于学术界的活动主体,主要从事科学知识创造工作,及时进行研究成果发布与扩散。企业是商业经济组织,倾向于将研究发现私下截留、保密并努力使其利益最大化[5]。双方存在着主体目标、价值观和文化制度等诸多差异[6],这意味着双方在合作过程中可能存在诸多冲突与矛盾,如何妥善处理合作互动关系是影响产学研合作成效的关键。那么,参与产学研合作对我国大学(尤其研究型大学)主体目标的实现是否有帮助?学术界对该议题仍缺乏深入研究。

研究型大学作为国家创新系统中最重要的知识创造者,以开展高水平科学研究为己任,比普通大学更注重一流学科建设和良好学术绩效。在当前 “一流学科和一流大学(简称:双一流)”建设和 “产学研合作”创新战略背景下,深入探究研究型大学参与产学研合作对其科学研究及学术绩效的影响机理,从学术效应视角探讨我国研究型大学参与产学研合作的有效性,以明晰产学研合作对研究型大学知识创造能力是起促进作用还是带来负面效应,对国家实施“双一流”建设和“产学研合作”战略决策具有重要参考意义。

鉴于此,本文以我国研究型大学为研究对象,基于科研团队视角探讨其在参与产学研合作实践过程中与产业界建立的3种不同类型合作关系(学术交流型、学术参与型以及学术商业化型)如何对学术绩效产生影响。与现有大多数研究不同,本文主要从学研机构(研究型大学)角度而不是企业角度分析我国产学研合作对组织绩效的影响机制,进一步拓展了产学研合作理论研究,因而具有较高的理论价值。

1 理论与实践背景

随着科技全球化日益深入,国际竞争白热化,知识更新速度不断加快,依靠单个组织机构自身的研发力量不断实现创新变得愈加困难。由于跨组织合作不仅可以整合组织外部的创新资源与功能,而且可以分摊研究成本与风险[6-7],于是越来越多的大学、科研院所与企业积极参与跨组织合作以获取知识与技术溢出,不断提升创新能力,从而应对由于知识更新速度不断加快所带来的科技更新周期缩短、研发成本攀升及创新风险增大等挑战[8]。在上述背景下,产学研合作引起了学术界的广泛关注。国内外学者对产学研合作动因[9-10]、行为模式[10-11]以及影响效应[2-3]等议题展开了一系列研究。

通过对现有文献梳理发现,国外最早对产学研合作模式进行分类和研究的学者是Atlan[12],他将产学研合作模式划分为研发资助、联合研发、成立研发中心、建立产学研合作联盟及共建产业园区等类别。国内最早对产学研合作模式进行分类和研究的学者是姜照华与李桂霞[13],他们将产学研合作模式划分为产学研联合科技攻关、组建产学研联合体、共建研发实验室和工程研究中心、联合培养人才、校办产业、科研院所创办产业等类别。随后,国内外学者对产学研合作模式展开了较为广泛的研究[7,10]

值得关注的是,在各国政府倡导创新创业的现实背景下,大学研发活动已经由过去的“纯学术”特征逐渐向“混合型”特征(开展学术研究的同时,考虑知识的应用性和商业化价值)转变,但很多研究仍未从这种模式转变视角审视大学与产业界之间的合作行为。为了弥补现有研究的不足,2009年,Jain等[14]依据大学与企业合作关系的商业化程度进行划分,如图1所示。①传统型:大学与企业之间的合作更多的是以咨询为主的产学研合作,双方存在明晰的组织界线,在该合作模式中,大学以追求学术卓越为根本目标;②传统混合型:大学与企业之间仍然存在着较为明晰的组织界线,但是大学参与产学研合作目的是为了反哺学术,所以大学有必要与企业开展一些浅层次的产学研合作;③创业混合型:虽然大学与企业的组织界线较为模糊,但是大学在参与产学研合作过程中仍将学术研究放在重要位置,强调产学研合作对推动学术进步的重要性;④创业型:大学与企业合作的主要目的是为了对创造出来的知识进行技术化和商业化,更强调产学研合作促进知识传播与应用[14]。我国学者范惠明[15]借鉴Jain等(2009)的思路,按照产学研合作商业化程度由高到低将我国大学与企业之间建立的合作类型依次划分为:学术商业化、学术参与、知识交流和人才流动、传统联系等4种类型。

图1 大学与企业合作的混合身份

资料来源:Jain等[14];范惠明[15]

虽然国内外学者已经基于商业化程度对大学与产业界建立的合作关系进行了分类与研究[14-15],但是尚未进一步分析不同类型产学研合作模式对大学学术绩效的影响关系,导致学术界对大学所参与商业化程度不同的产学研合作类型如何影响学术绩效实现这个议题的理论认识仍然不够清晰。此外,现有研究[14-15]对处于纯学术型(传统型)和创业型合作模式之间的过渡型合作模式(如图1所示)在理论上可以进一步划分两种合作类型(传统混合型和创业混合型),但是在实际操作和实证分析过程中对这两种混合型合作关系再次区分与分别收集数据较为困难,因为这两种混合类型合作关系均强调兼顾大学与企业双方主体目标的实现。鉴于此,本文在借鉴现有研究[14-15]的基础上,听取产学研合作领域3位专家的意见,拟将中间两种混合类型合并成一种——学术参与型,并按照产学研合作商业化高低程度,将研究型大学与企业合作关系类型划分为:学术交流型、学术参与型和学术商业化型等3种,如表1所示。

表1 研究型大学与企业合作类型

合作类型商业化程度定义学术交流性低研究型大学通过传统知识传播的方式向产业界转移所创造的知识,体现研究型大学的“科学共和国”公共组织性质。具体表现包括:向企业提供员工培训服务、开展教育合作、参与产业界举办技术论坛或组建技术联盟,以及出于义务考量偶尔到企业从事技术咨询工作学术参与型中研究型大学与企业在科研上建立起联结攻关的合作关系,不断将企业遇到的工程问题科学化,提出基础性科学问题并开展探索性研究,为企业摆脱原有技术路径以实现原始创新创造条件,同时为研究型大学开展高水平科学研究与学科建设创造条件和提供创新资源学术商业化型高研究型大学投入大量精力与资源协助企业或者创办企业,从而将知识转化和技术商业化。具体形式包括与企业创建技术研发工程中心等研究实体,直接参与知识链下游的技术开发与利用等工作

资料来源:作者在参考现有研究[14-15]基础上整理而成

研究型大学与企业所建立的3种合作类型在实践案例中得到验证。笔者所在课题组曾经对参与“2011”协同创新计划、“广东省部院产学研合作联盟”的研究型大学,以及参与我国高铁技术研发的研究型大学展开实地调研,获取了大量案例数据,发现科研团队是研究型大学参与产学研合作的实际承载者和实施主体,它们在参与产学研合作中扮演着日益重要的角色,并与产业界建立起上述3种类型的合作关系。

笔者所在课题组调研发现,有些研究型大学的科研团队与企业建立起学术交流型合作关系,例如北京理工大学某科研团队在节能与新能源汽车研究领域颇有建树。该科研团队具有较高的学术声望,经常被北京汽车集团、国家电网北京市电力公司等企业邀请参与产业界技术论坛并发表演讲,给企业提供员工培训服务,偶尔到企业从事技术指导工作。但是,该科研团队较少实质性地参与产业界的科研项目,而热衷于申请以自由探索为主的纵向项目,并开展学术研究。

笔者所处课题组曾经对我国高铁产学研合作项目展开调研,得知中南大学、清华大学等研究型大学在原铁道部的安排和“搭桥”下,与高铁企业建立起学术参与型合作关系。上述大学科研团队在参与产学研合作实践过程中有机会接触和获取高铁产业界大量信息与资源,包括国外先进高铁技术,激发科研团队将高铁企业遇到的工程技术问题科学化,提出基础性科学问题并开展探索性研究,推动学科建设与发展,取得了良好的学术绩效。

此外,笔者所在课题组对参与“广东省部院产学研合作联盟”的华南理工大学某科研团队进行调研,发现该科研团队与产业界建立起学术商业化型合作关系。该科研团队在我国精细化工研究领域具有很高的知名度,学科建设成就在业内有口皆碑,团队带头人曾经几度被提名为“中国工程院院士”候选人。遗憾的是,自该科研团队和产业界建立起学术商业化型产学研合作关系后,因热衷于为广东某著名涂料企业搞技术开发而荒废了高水平科学研究,导致所在团队的学科排名一再下滑。

综上所述,研究型大学与企业之间所建立的合作关系可以归纳成3种类型:学术交流型、学术参与型和学术商业化型。这3种类型产学研合作关系对研究型大学的学术绩效影响也可能存在差异。然而,该议题仍然没有引起现有研究者的充分关注,这也是本研究的切入口。

2 研究假设

2.1 学术交流型合作关系对学术绩效的影响

研究型大学与企业建立起学术交流型合作关系后,研究型大学主要通过传统合作互动方式向产业界传播知识,包括参与产业界技术研讨会、出于义务偶尔到企业从事技术咨询工作等。由于双方组织界线非常清晰,平时合作互动并不频繁,所以研究型大学开展的科研活动可免受企业商业化思想与活动的过多干扰,有利于研究型大学全心开展科学研究与学科建设。

由于学术交流型合作关系是一种合作互动较弱的关系,可以避免因双方过多交流互动而导致彼此的知识与信息资源出现冗余,从而确保双方创新资源的异质性程度相对较高。现有研究表明,获取和整合互补性创新资源对提升绩效尤为重要[16]。Manjarrés-Henríquez[17]指出,获取有助于科研活动顺利开展的异质性资源(如认知、技术和财务支持)是提升自身绩效的重要前提。研究型大学可以通过学术交流型合作关系从产业界获取一些互补性信息资源[18],包括一线市场信息和技术应用信息,进而激发新的研究思想,为学术研究创造条件,从而有益于学术绩效提升。基于此,本文提出以下假设:

H1:研究型大学与企业建立起的学术交流型合作关系对学术绩效有正向影响。

2.2 学术参与型合作关系对学术绩效的影响

研究型大学与企业建立起学术参与型合作关系后,双方在科研上开展联合攻关,研究性大学不断将企业遇到的工程问题科学化并开展探索性研究。由于学术参与型合作是一种比学术交流型合作更为紧密的关系,有助于研究型大学与企业建立信任机制,因而企业可能会将所拥有的创新资源,包括从国外引进的高端核心技术(例如高铁技术)提供给研究型大学,为其科学研究提供丰富的题材与资源。研究型大学通过探索高端核心技术的科学原理,把握发达国家在相关学科研究领域最前沿的技术发展动态和最新研究成果,有的放矢、集中力量在某个学科领域取得新的突破。

因此,研究型大学凭借自身与企业所建立的学术参与型合作关系,从产业界获得更多互补性资源(认知、信息、知识、技术以及研发经费等)[19-21],为高水平科学研究创造条件,发挥产学研合作对学术研究的反哺作用。基于此,本文提出以下假设:

H2:研究型大学与企业建立的学术参与型合作关系对其学术绩效有正向影响。

2.3 学术商业化型合作关系对学术绩效的影响

当研究型大学与企业建立起学术商业化型合作关系时,意味着研究型大学需要将更多的精力投入到知识技术化和技术商业化活动中,因而对研究型大学开展高水平科学研究产生“挤出效应”[22-23],不利于研究型大学学术绩效提升[24]。此外,研究型大学与企业建立的合作关系很容易受到产业界商业化激励机制的影响,由此研究型大学可能会改变之前从事科学研究的优先性、公开性、科学自由等规则,转向对科研成果保密或对科研成果采取延迟或回避发布[25],导致具有“公有品”属性的科学研究变得更加商业化和私有化[26]。这容易造成基础研究的一些关键数据和隐性知识由于没有得到公开而难以获得[27],从而对科学界在知识链上游开展多样化研究和实验带来不利影响。现有研究[10,28-29]发现,当大学过多地参与商业化活动,包括衍生公司、孵化器、技术许可和专利等方式,虽然在短期内能够给大学带来良好的财务收益,但是从长期看,会损害其学术研究竞争力。基于此,本文提出以下假设:

H3: 研究型大学与企业建立的学术商业化型合作关系对其学术绩效有负向影响。

3 研究设计

3.1 数据来源

本文以研究型大学为研究对象,原因在于:首先,它们是我国创新系统中最重要的知识创造主体;其次是为了保证数据收集的针对性,避免样本数据差异可能给本研究带来的干扰。科研团队不仅是研究型大学“四大职能”(培养人才、科学研究、服务社会和传承文化)的执行主体,而且是其开展产学研合作的基本承载单元,故本文研究对象是参与产学研合作实践的研究型大学科研团队。

为了收集研究型大学科研团队与企业的合作关系类型及学术绩效等相关数据,本研究主要采取调查问卷的方式,理由如下:①研究型大学科研团队与企业之间所建立的合作关系类型相关数据尚未被公开数据库收录;②研究型大学科研团队通过产学研合作所取得的学术绩效需要学者对其所处科研团队的学术绩效进行主观判断,目前没有相关数据库能够提供这样的二手数据;③虽然有相关文献通过产学研合著论文或专利等客观数据获取产学研合作信息,但是合著论文和专利并不是产学研合作行为的主要产出形式,以此刻画产学研合作可能存在较大偏差。因此,笔者认为,使用调研数据作为数据来源可能更为合适。

为确保调研数据质量,笔者所在课题组联合中国科学院下属某研究院课题组实地调研搜集数据,从2016年9月开始有针对地性开展预调研(调研对象包括参与我国高铁领域产学研合作实践的研究型大学(原“985”院校)专家学者、参与“2011计划”协同创新中心工作的研究型大学专家学者,以及参与广东省部院产学研合作的研究型大学专家学者)。依照调研结果对问卷进行修正后,在2017年4月和10月两次进行正式调研,选择的调查样本是来自我国广东、上海、江苏、湖北、陕西和北京的研究型大学(原“985”院校)科研团队。调研方式均采取实地调研,调查问卷填写者是具有参与产学研合作经历的科研团队学者或负责人。两次实地正式调研共分发问卷198份,回收184份。为了尽量确保问卷数据的可靠性,笔者及课题组成员对两次回收的调查问卷质量进行核查,并且随机抽取20个问卷填写者进行电话回访或上门回访,通过访谈形式确保问卷数据质量。此外,排除明显不合格的调查问卷,包括填写不完整、填写人无参与产学研合作经历、问卷填写明显很随意(对各个题项的回答基本一致),共排除不合格调查问卷23份,最终获得有效问卷161份。经统计,被调研的研究型大学科研团队共有122个,其中,组建时间为3~5年的科研团队数量最多,共计46个,大多数科研团队的科研人员数量在5人以下,共计57个。此外,大多数科研团队拥有校(所)级及以上科研平台,详见表2。

表2 研究型大学科研团队基本信息描述性统计结果

科研团队信息个数占比(%)成立时间<3年3528.693~5年4637.706~10年2923.77>10年129.84科研人员数量(不含学生)<5人5746.725~10人4335.2511~15人1915.57>15人32.46科研平台级别(实验室或工程中心)国家级1915.57省部级2822.95校级6150.00无1411.48

资料来源:根据调研数据结果整理所得

3.2 变量测度

3.2.1 被解释变量

被解释变量为学术绩效,即研究型大学科研团队在参与产学研合作后取得的科研成就。现有文献认为,使用客观的成果性绩效并不能完全代表学术绩效[30-31],还应考虑将无形能力提升(成长性绩效)纳入评估范围。本文借鉴现有研究[6,30-32],在对学术绩效进行刻画时综合考虑研究型大学科研团队的成果性绩效和成长性绩效,并结合本研究具体需要和访谈学者的建议,最终确定使用6个题项测量研究型大学科研团队的学术绩效(见表3)。

3.2.2 解释变量

本文解释变量是3种产学研合作模式,即学术交流型、学术参与型和学术商业化型。其中,学术交流型是一种合作互动较弱的产学研合作模式,研究型大学通过参与产业界技术研讨会和咨询等方式与产业界合作互动。本文在参考过去研究成果[28,33-34]的基础上,结合本研究需要及访谈专家意见对量表进行开发和修正,最终确定通过4个题项测量研究型大学科研团队与企业建立的学术交流型合作关系(见表3)。

学术参与型是指研究型大学科研团队与企业在科研上建立起联合攻关的紧密合作关系,研究型大学科研团队不断地将产业界遇到的工程问题科学化,开展以应用为导向的基础研究。本文在参考过去研究成果[33-34]的基础上,结合本研究需要及访谈专家意见对量表进行开发和修正,最终确定通过4个题项测量研究型大学科研团队与企业建立的学术参与型合作关系(见表3)。

学术商业化型是指研究型大学在知识链下游参与产学研合作,通过协助企业或者创办企业实现知识转化和技术商业化[35]。本文参考过去研究成果[14,15,33,35],结合本研究需要及访谈专家意见对量表进行开发和修正,最终确定通过5个题项测量研究型大学科研团队在参与产学研合作实践过程中建立的学术商业化型合作模式(见表3)。

3.2.3 控制变量

研究型大学科研团队参与产学研合作后取得的学术绩效除可能会受到3种产学研合作模式的影响外,有些潜在变量也可能对其产生显著影响。因此,本文需要控制以下变量,分别是研究型大学科研团队的科研实力、团队氛围、政府政策等。

(1)研究型大学科研团队的科研实力。由于研究型大学中不同科研团队的科研实力存在差异,因而对其参与产学研合作取得的学术绩效可能产生差异化影响。为此,本文采用Likert 五分量表评估研究型大学科研团队的科研实力。其中,“1”表示“科研实力非常薄弱”,“3”表示“适中”,“5”表示“科研实力非常强大”。

(2)团队氛围也可能对研究型大学科研团队与企业合作过程中取得的学术绩效产生影响。例如,一个充满鼓励探索创新氛围的科研团队可能更倾向于开展探索性研究,因此学术绩效可能更好。相反,一个追求短期财务收益的科研团队可能过多地参与企业具体技术开发和商业化活动,进而对学术绩效产生不利影响。本文采用Likert 五分量表评估研究型大学科研团队是否具有鼓励探索创新的团队氛围,其中,“1”表示“非常不符合”,“3”表示“适中”,“5”表示“非常符合”。

(3)政府创新政策也可能影响研究型大学科研团队学术绩效,因此,应该将政府创新政策纳入到控制变量中。同样地,本文采用Likert 五分量表评估政府创新政策对研究型大学科研团队在参与产学研合作中所取得的学术绩效的影响程度,其中,“1”表示“非常不符合”,“3”表示“适中”,“5”表示“非常符合”。

表3 变量各题项CITC系数与信度分析

变量Item CodeCITCAlpha if ItemdeletedCronbach's α学术交流型J1我们科研团队经常被邀请参与产业界举办技术论坛和发表演讲0.7380.8210.768J2我们科研团队经常向企业提供员工培训服务,开展教育合作0.7150.736J3我们科研团队偶尔到企业从事技术指导工作0.6530.658J4我们科研团队到企业创办实习基地,派遣学生到企业实习工作0.6260.748学术参与型C1 我们科研团队与企业合作以创造全新(科学)知识为导向0.7630.8060.877C2我们科研团队不断地将企业遇到的工程技术问题进行科学化以及探索前沿技术背后科学原理0.7880.813C3我们科研团队参与产学研合作是为了使得所创造的知识能够“顶天立地”0.7640.798C4我们科研团队经常联合企业共同申请政府大力支持新兴产业前沿技术项目0.7730.825学术商业化型S1 我们科研团队倾向以技术入股(许可)方式与企业建立起紧密合作关系0.7530.8130.823S2我们科研团队直接参与位于知识链下游的技术开发和商业化活动0.7250.814S3 我们科研团队积极地与企业创建技术开发工程中心等研发实体0.6690.735S4 我们科研团队倾向利用已有的技术优势直接创办企业0.7650.779S5 我们科研团队积极推动与企业共建产业技术联盟0.5980.613学术绩效P1与同行相比,我们科研团队发表很多文章0.6480.7130.780P2与同行相比,我们科研团队发表的文章质量很高0.5950.708P3与同行相比,我们科研团队申请很多发明专利0.7230.740P4与同行相比,我们科研团队申请的专利质量很高0.6320.811P5我们科研团队铸造了一个良好科研平台0.5770.723P6我们科研团队是一支具有创新活力的研究团队0.6220.671

资料来源:根据数据分析结果整理所得,下同

3.3 信度与效度分析

本研究正式调研所采用的调查问卷均在充分参考现有相关的研究基础上开发而成,并且结合专家意见和小样本预测试结果对部分不合适题项作了修正。即使如此,为了确保实证研究的质量和严谨性,本文需要检验数据的信度和效度。只有信度和效度达到要求,才表明研究结果具有较高的可信度和说服力。

(1)本研究通过SPSS软件对量表开展信度检验,表3结果显示了关键构念Cronbach's α系数,发现学术交流型的Cronbach's α系数为0.768,学术参与型的Cronbach's α系数为0.877,学术商业化型的Cronbach's α系数为0.823,学术绩效的Cronbach's α系数为0.780,均大于阀值0.7,表明本研究所用量表是可靠的,各题项之间具有较好的内部一致性。此外,测量学术交流型、学术参与型、学术商业化型、学术绩效的各个题型CITC系数均远远大于阀值0.35,表明量表均符合信度要求。

(2)对量表内容效度进行检验,由于本文测量量表是建立在现有研究的基础之上,并请教具有丰富产学研合作经验的研究型大学专家进行评审,对不合适的题项进行修改和净化,使得制定的调查问卷除具有坚实的理论基础支撑外,还符合中国实践情景,确保所制定量表的内容效度良好。

(3)对量表聚合效度进行分析。鉴于验证性因子分析(Comfirmary Factor Analysis,CFA)已被学术界广泛应用于测量聚合效度,本文使用CFA检验测量题项的聚合效度。由表4可以看出,学术交流型、学术参与型、学术商业化型和学术绩效等4个变量的CMIN/DF分别为2.125、1.803、2.060和2.540,均小于阀值3。它们的RMSEA值分别为0.023、0.031、0.034和0.041,均小于阀值0.05。此外,相对适配3个指标IFI、TLI和CFI也均大于阀值0.9,表明各变量测量题项的拟合效果很好。各测量题项对最初理论假设变量的标准化因子载荷均大于阀值0.7,且均达到显著水平(P<0.001)。此外,潜变量的AVE值均大于阀值0.5。由此可知,4个变量均具有较好的聚合效度。

(4)整体判别效度分析。对整体测度模型进行验证性因子分析,结果显示所包含的潜在变量拟合结果比较好。其中,CMIN/DF值为2.318,小于阀值3。RMSEA值为0.036,小于阀值0.05。IFI值为0.904,TLI值为0.910,CFI值为0.927,均大于阀值0.9,说明整体测度模型是有效的。整体测度模型辨别效度的检验结果如表5所示,对角线内的数值是潜在变量的AVE平方根,可以发现各个潜在变量的AVE平方根均高过其与其它潜在变量之间的相关系数,说明所有潜在变量具有良好的辨别效度。

表4 验证性因子分析

变量测量题项标准化因子载荷标准误差(S.E.)临界比(C.R.)AVE学术交流型J10.728***--0.506J20.746***0.07312.210J30.772***0.05013.028J40.715***0.07611.211适配度指标CMIN/DF=2.125,RMSEA=0.023,IFI=0.902,TLI=0.917,CFI=0.921学术参与型C10.806***--0.540C20.781***0.1509.964C30.763***0.1279.799C40.802***0.1089.763适配度指标CMIN/DF =1.803,RMSEA=0.031,IFI=0.926,TLI=0.929,CFI=0.937学术商业化型S10.793***--0.587S20.771***0.05913.831S30.756***0.06014.028S40.743***0.05514.127S50.812***0.06814.012适配度指标CMIN/DF =2.060,RMSEA=0.034,IFI=0.947,TLI=0.932,CFI=0.920学术绩效P10.722***--0.615P20.713***0.09112.443P30.738***0.09510.101P40.812***0.09012.507P50.777***0.10111.228P60.768***0.11910.289适配度指标CMIN/DF =2.540,RMSEA=0.041,IFI=0.939,TLI=0.942,CFI=0.918

注:***表示p<0.01;**表示p<0.05;*表示p<0.1,下同

表5 整体判别效度检验结果

变量12345671.学术交流型(0.765)2.学术参与型0.125(0.721)3.学术商业化型-0.0980.124(0.807)4.学术绩效0.0330.148**-0.215*(0.822)5.科研实力0.055*0.274*0.398**0.491***(0.738)6.团队氛围0.141**0.208*-0.0690.323**0.132*(0.714)7.创新政策0.1300.189**0.226*0.3050.0840.196***(0.743)

4 实证结果

为验证研究型大学与产业界建立的3种不同商业化程度产学研合作模式对学术绩效的影响关系,本文采取回归分析方法。为了确保回归分析的严谨性,在回归之前先对变量之间的共线性问题进行验证,发现本文所构建的回归模型变量之间不存在严重的共线性,所构建的全部回归模型膨胀因子最大为7.362,最小为4.620,均在阈值10以下。一般而言,当回归模型中的膨胀因子大于阈值10时,表明所构建的回归模型变量之间存在严重的多重共线性问题。

此外,为检验样本回归模型的数据变量是否存在系列相关问题,本文对样本数据残差独立性程度进行验证,即计算样本数据的Durbin—Watson(DW)值。本文发现,回归模型的DW数值接近2,表明回归模型的数据变量不存在自相关问题。

层次回归分析方法可以通过控制解释变量进入回归分析模型的前后顺序探究各变量对因变量的影响,近年来被广泛应用于经济管理研究领域(张艺等,2016)。鉴于此,本研究拟采取层次回归分析方法对上文假设进行检验,如表6所示。首先,将控制变量放入回归模型,如模型1。然后,将学术交流型变量放入回归模型,以验证该变量对研究型大学科研团队学术绩效的影响,如模型2。紧接着,在模型3中加入学术参与型,以验证该变量对研究型大学科研团队学术绩效的影响。随后,在模型4中加入学术商业化型变量,以验证该变量对研究型大学科研团队学术绩效的影响。最后,在模型5中同时加入学术交流型、学术参与型和学术商业化型3个变量,以验证这3个变量同时对研究型大学科研团队学术绩效的影响。

表6 层次回归分析结果

变量模型1模型2模型3模型4模型5学术绩效学术绩效学术绩效学术绩效学术绩效团队科研实力0.126**0.118**0.122*0.113*0.111*团队创新氛围0.225*0.213*0.209*0.210*0.202*政府创新政策0.0870.0760.0790.0710.068学术交流型0.1850.156学术参与型1.372***1.237**学术商业化型-0.728**-0.605*R20.0290.0430.2070.1800.426Adj R20.0180.0250.1320.1270.322△R20.0140.1780.1510.397F值4.562*9.350* 21.009*** 10.621** 28.650**

表6的模型1分析了控制变量对研究型大学科研团队学术绩效的影响,即团队科研实力、团队创新氛围、政府创新政策等潜在影响变量对研究型大学科研团队与企业合作所取得的学术绩效的影响。回归结果显示,F值为4.562,表明上述3个控制变量对研究型大学科研团队参与产学研合作所取得的学术绩效的解释程度较低(R2=0.029)。

模型2分析学术交流型合作关系对学术绩效的影响。回归结果显示,F值为9.350,R2值为0.043,意味着学术交流型变量解释了研究型大学科研团队参与产学研合作取得的学术绩效4.3%的差异。与模型1相比,模型2显示研究型大学科研团队在参与产学研合作实践过程中采取的学术交流型合作模式对其学术绩效的解释力度没有得到明显提升。学术交流型系数为正,但不显著(β=0.185,p>0.1),表明学术交流型对研究型大学科研团队的学术绩效没有产生显著影响,因此H1没有得到证实。

模型3分析学术参与型对学术绩效的影响。回归结果显示,F值为21.009,回归方程显著,R2值为0.207,表明学术参与型变量解释了研究型大学科研团队参与产学研合作取得的学术绩效20.7%的差异。与模型1相比,模型3显示研究型大学科研团队在参与产学研合作实践过程中的学术参与型合作模式对其学术绩效的解释力度提升了17.8%。学术参与型系数是显著性正数(β=1.372,p<0.01),表明学术参与型对研究型大学科研团队的学术绩效产生显著正向影响,因此H2得到证实。

模型4分析学术商业化型对学术绩效的影响。回归结果显示,F值为10.621,回归方程显著,R2值为0.180,表明学术商业化型变量解释了研究型大学科研团队参与产学研合作取得的学术绩效18%的差异。与模型1相比,模型4显示研究型大学科研团队在参与产学研合作实践过程中所采取的学术商业化模式对取得学术绩效的解释力度提升了15.1%。学术商业化型系数是显著性正数(β=-0.728,p<0.05),表明学术商业化型对研究型大学科研团队的学术绩效产生显著负向影响,因此H3得以证实。

模型5同时分析学术交流型、学术参与型和学术商业化型等3类产学研合作模式对学术绩效的共同影响。回归结果显示,F值为28.650,回归方程显著,R2值为0.426,表明这3类产学研合作模式解释了研究型大学科研团队参与产学研合作取得的学术绩效42.6%的差异。同时,研究发现,学术交流型、学术参与型及学术商业化型对学术绩效共同影响的回归系数与它们单独影响时的回归系数在影响方向和显著性方面均没有出现显著波动,表明回归结果较为稳健。

5 结论与启示

5.1 研究结果与讨论

本文以参与产学研合作的研究型大学科研团队为研究对象,通过理论推演、实证分析等方法研究其与产业界建立的3种类型合作关系(学术交流型、学术参与型以及学术商业化型)对学术绩效的影响机理,发现学术交流型合作关系对学术绩效没有产生显著影响,学术参与型合作关系对学术绩效有正向影响,但是学术商业化型合作关系对学术绩效有负向影响,表明研究型大学与企业建立不同类型合作关系对学术绩效的影响存在明显差异。

研究型大学与企业建立的学术交流型合作关系较弱,双方合作互动并不频繁,虽然可以确保研究型大学的科学研究避免受产业界商业化思想的过多干扰,从而专心投入科学研究活动,但是清晰的组织界线会降低信息、知识等资源跨组织转移效率[36]。尤其在中国“人情关系”盛行的社会背景下,研究型大学科研团队与企业间合作关系较为生疏,不利于双方信任机制建立,企业的“私有属性”导致其不愿意分享所拥有的资源,更不可能给研究型大学科研团队提供宝贵的创新资源(如花重金从国外引进的前沿技术)。由于学术交流型合作关系给研究型大学科研团队的科学研究带来两面性影响,导致其对学术绩效没有产生显著正向或负向影响。

研究型大学科研团队与企业建立学术参与型合作关系以开展前沿技术联合攻关,一方面帮助企业掌握前沿技术背后的科学原理,从而有利于摆脱原有技术路径,实现原始创新,另外一方面有助于研究型大学科研团队把握相关学科研究领域的最前沿技术发展动态和最新研究成果,从而有的放矢地开展科学研究,在前沿科技领域取得新突破。因此,研究型大学与企业建立的学术参与型合作关系不仅对产业界技术发展起到很好推动作用,而且对学术发展起到很好的反哺作用。然而,在学术商业化型产学研合作关系中,研究型大学科研团队需要投入过多的精力、资源开展知识技术化和技术商业化等与基础研究不相关的具体开发活动,会过度分散研究型大学科研团队的精力[22-23],因而对学术绩效带来不利影响[24]

综上所述,可以获知研究型大学科研团队与企业建立起的3种合作关系对学术绩效的影响存在显著差异,这可能与产学研合作的定位及取向差异有关。例如,研究型大学与企业开展学术参与型合作是为了将产业界遇到的工程技术问题科学化,以及探索企业从国外引进的前沿技术的科学原理(先进技术引进→开发利用→应用研究→基础研究),为学术研究提供了丰富的题材与思路。因此,这种合作关系会对研究型大学的学术绩效带来正向影响。然而,研究型大学与企业开展学术商业化型合作,意味着需要投入大量精力对已有知识进行利用与开发(基础研究→应用研究→技术开发利用(试验发展)),从而对其知识生产活动产生“挤出效应”,不利于学术绩效提升。

5.2 理论启示

在知识经济时代,国家创新系统的创新主体如大学、科研院所与企业之间的合作,对提升国家创新竞争力尤为重要,因此产学研合作也成为学术界关注的焦点[37-39]。然而,现有研究倚重于从经济组织角度探讨产学研合作如何对企业绩效产生影响[3,39],较少从学术组织(尤其研究型大学)角度出发,分析产学研合作对大学学术绩效的反向影响。鉴于此,本文从研究型大学视角探讨该议题,为进一步从大学、科研院所(学研机构)视角研究产学研合作相关议题(如模式、动因及效应等)提供理论启示。

此外,本文探究研究型大学与产业界所建立的3种合作关系(学术交流型、学术参与型和学术商业化型)对学术绩效的影响,发现不同类型的产学研合作关系对学术绩效的影响存在显著差异,与过去研究[22-24]所获得的单一结论(要么正向影响要么负向影响)不同,这可能是因为本文更为全面地考虑了不同类型产学研合作模式对大学学术绩效的影响。因此,本文可以为未来全面探讨大学与企业在知识链上下游所建立的不同类型合作关系对学术绩效的影响机制提供一些研究思路。

5.3 实践启示

本文发现,研究型大学与企业建立起的学术参与型合作关系有助于学术绩效提升,而学术商业化型合作关系会损害学术绩效。因此,研究型大学在选择不同类型的产学研合作模式时,要明确自身角色与定位。研究型大学作为我国科技研究领域的主力军,应该瞄准国家战略需求,探究科学前沿,开展高水平科学研究,创造出具有重大原始创新的科研成果,出色地完成关系到国家安全或国计民生的重大科研任务,而不是为了谋取短期财务绩效而完全沉浸在为企业提供技术解决方案、进行简单的技术开发上。因此,本研究结论对研究型大学如何妥善地处理与产业界的合作关系具有一定的实践指导价值。

研究结论对政府制定相关政策也有一定的启示意义。鉴于研究型大学参与不同类型的产学研合作对学术绩效的影响存在差异,政府应该出台相关政策,规范与引导研究型大学的产学研合作行为。例如,出台相关政策不倡导研究型大学与产业界建立起学术交流型合作关系,因为这种产学研合作关系对研究型大学学术绩效的影响不明显,对产业界的潜在贡献也非常有限。表面上研究型大学与产业界存在互动,实际上研究型大学所从事的较多科研活动主要以自由探索为导向,未关注产业发展的实际需求和未来发展趋势,很难对产业核心竞争力提升有所帮助。相反,应该鼓励研究型大学与产业界建立起学术参与型合作关系,因为该类型合作关系坚持基础研究方向与工程实践需求紧密结合,双方合作不仅瞄准研究前沿,而且结合我国现实情况,使得产学研合作顶天立地,对后发国家克服新兴产业发展的技术瓶颈,从而实现突破性发展具有重要意义。最后,政府应该制定相关政策严控研究型大学与产业界建立起学术商业化合作关系,因为这种合作关系容易导致研究型大学与企业在合作过程中出现角色“越位”或“错位”问题,即是研究型大学需要承担较多R&D后端(下游)本应由企业承担的开发研究和试验发展工作,对基础研究工作的精力投入产生“挤出效应”,最终导致研究型大学的本职工作——高水平的科学研究和学科建设难以保证(朱桂龙,2012)。

5.4 研究局限性

(1)本文囿于人力、时间、数据可获得性等因素,主要以我国研究型大学为研究对象,探讨其参与产学研合作对学术绩效的影响,而没有将普通大学的产学研合作纳入到研究范畴。为进一步验证研究结论,未来研究可尝试将研究样本由目前的研究型大学拓展到普通大学。

(2)本文从大学角度研究产学研合作对学术绩效的影响。值得注意的是,学术绩效仅是大学的一个重要绩效指标,还存在技术转化绩效、财务绩效等,上述绩效可能对于地方普通大学也非常重要,但是本文并没有作进一步研究。未来研究可进一步针对不同类型大学,增加不同类型的绩效指标以探究产学研合作对大学不同绩效的影响。

(3)本文数据来源于调查问卷,而问卷数据均来自于被调研的研究型大学科研团队负责人或核心成员。虽然本研究采取多种措施(例如向填写者阐述数据仅用于学术研究,采取匿名填写,减少填写者的戒心与抵触,对填写者回访等)确保数据的真实性和可靠性,但是仍然无法避免因调研数据普遍存在的主观性带来的瑕疵。未来研究可尽量采取更为客观权威数据对本文相关议题展开研究,以进一步提升本文研究结论的稳健性。

(4)本文采取量表方式测度研究型大学与产业界的3种合作关系,但是现有研究尚未开发出成熟量表。因此,笔者所在课题组在充分参考现有相关研究的基础上,尝试开发出有效量表,这也是本研究的核心价值所在。但即使如此,新开发的量表仍然可能存在各种瑕疵,例如测量题项可能存在较弱的区分效度和聚合效度等。因此,未来研究可以针对本量表作进一步开发与完善,从而更有效地测度产学研合作关系。

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The Impact of Industry-University-Research Institute Collaborations on the Academic Performance of Research Universities in China——Based on the Perspective of the Academic Teams

Zhang Yi1,Long Minglian1,Zhu Guilong2

(1.School of Management,Guangdong Ocean University,Zhanjiang 524088,China;2.School of Business Administration,South China University of Technology,Guangzhou 510640,China)

AbstractAre Industry-University-Research Institute (IUR) collaborations helpful to the realization of the main goal (good academic performance) of the universities? This issue has not been fully investigated so far.By taking the research universities' academic teams that participate in IUR collaborations as the research sample,this paper attempts to explore how three types of partnerships (i.e.,academic exchange relationship,academic participation relationship and academic commercialization relationship) that research universities form with industries influence the academic performance by using the methodologies of theoretical deduction and empirical analysis.This paper finds that these three types of IUR collaborations affect the academic performance of research universities in different manners.More specifically,the academic exchange relationship does not significantly influences the academic performance of research universities,and the academic participation relationship has a significant positive linear effect on the academic performance of research universities,while the academic commercialization relationship demonstrates a negative and statistically significant influence on the academic performance of research universities.Moreover,this study also presents some inspiration for research universities regarding how to properly maintain the collaborative relationship with industries to improve the academic performance.

Key Words:Research Universities;Industry-University-Research Institute Collaborations; Academic Performance

收稿日期2018-06-12

基金项目国家自然科学基金青年项目(71804028);教育部人文社会科学研究青年基金项目(18YJC630251);广东海洋大学科研启动经费项目(R17079);广东海洋大学人文社会科学研究项目(C18025)

作者简介张艺(1983-),男,广东遂溪人,博士,广东海洋大学管理学院工程师,研究方向为产学研合作、技术创新管理;龙明莲(1985-),女,贵州天柱人,广东海洋大学管理学院助教,研究方向为创新管理、社会网络分析;朱桂龙(1964-),男,安徽庐江人,博士,华南理工大学工商管理学院教授,研究方向为技术创新管理、区域创新管理。

DOI10.6049/kjjbydc.2018040191

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号G644

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2019)01-0132-10

(责任编辑:张 悦)