創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力
——基于企業(yè)周邊高校特征的視角

石惠敏，李 強（教授）

一、引言

近年來，我國企業(yè)創(chuàng)新能力不斷提高，但表現(xiàn)出顯著的地區(qū)差異。根據(jù)2017年《中國企業(yè)創(chuàng)新能力百千萬排行榜》，我國高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新能力前1000 強主要集中于廣東、北京、江蘇、上海和浙江，這五個地區(qū)的企業(yè)占到了前1000 強的64.4%，而西部地區(qū)的甘肅、內(nèi)蒙古和新疆合計占比僅為0.5%。

企業(yè)創(chuàng)新能力存在地區(qū)差異的原因可能包括兩方面：一是創(chuàng)新主體即企業(yè)自身存在差異；二是創(chuàng)新外部環(huán)境存在差異。已有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)所在地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)保護水平、文化等會對其創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響[1，2]。當前，我國正在積極推動“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”，營造鼓勵產(chǎn)學研合作、協(xié)同創(chuàng)新的良好氛圍。那么，作為外部環(huán)境的構(gòu)成要素之一，創(chuàng)新氛圍是否會影響企業(yè)創(chuàng)新能力？從理論上而言，一定產(chǎn)業(yè)區(qū)域具有空間接近和文化同質(zhì)性，一方面在區(qū)域內(nèi)能夠形成共有知識和相互信任[3]，另一方面特定的氛圍會促進技術(shù)的擴散、轉(zhuǎn)移，加強知識的正外部性和組織學習[4，5]，從而對產(chǎn)業(yè)區(qū)域內(nèi)微觀企業(yè)的創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響。但在實證方面，直接檢驗創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響的文獻還很少。究其原因，可能是由于對創(chuàng)新氛圍的量化較為困難。已有研究通常采用員工調(diào)查數(shù)據(jù)衡量企業(yè)的創(chuàng)新氛圍[6]，但該種衡量方式僅僅著眼于企業(yè)內(nèi)部，對外部的創(chuàng)新氛圍無法準確度量，且調(diào)查數(shù)據(jù)往往受制于被試者的誠實回答，具有數(shù)據(jù)量小、實施成本高的局限性[7]。

值得注意的是，高校的知識溢出對企業(yè)創(chuàng)新至關(guān)重要，且知識溢出效應存在本地化特征[8]，企業(yè)也傾向于與地理位置臨近的主體開展產(chǎn)學研合作[5，9]。通過產(chǎn)學研合作，高?？梢詭椭髽I(yè)了解科技前沿、提供解決方法以及長期合作的高素質(zhì)人才等[10，11]。我國于1992年提出“產(chǎn)學研聯(lián)合開發(fā)工程”，此后一系列國家政策的頒布旨在將大學科研機構(gòu)的優(yōu)勢創(chuàng)新資源引入產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)，提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力[12]。高校作為區(qū)域創(chuàng)新的主要知識源，體現(xiàn)了企業(yè)開展地理位置臨近產(chǎn)學研合作的可能性[13]，也塑造了區(qū)域內(nèi)“鼓勵創(chuàng)新”的氛圍。因此，從某種程度上而言，企業(yè)所在地的高校特征可以較好地反映其外部創(chuàng)新氛圍。

基于此，本文選擇我國A 股上市公司2010～2015年數(shù)據(jù)為樣本，以企業(yè)周邊高校特征衡量創(chuàng)新氛圍，實證檢驗創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力顯著正相關(guān)，表現(xiàn)為企業(yè)周邊高校數(shù)量越多、質(zhì)量越高，則企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出越多、創(chuàng)新效率越高，而且創(chuàng)新氛圍的這種積極作用在國有企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)中更加明顯。此外，在知識產(chǎn)權(quán)保護水平較低的地區(qū)，創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力的促進作用更加顯著，表明創(chuàng)新氛圍能夠在一定程度上彌補正式制度的不足。

本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下方面：①創(chuàng)新氛圍的衡量。借鑒Acs等[14]對高校知識溢出范圍的測度，本文采用企業(yè)注冊地周邊100千米內(nèi)高校的數(shù)量和質(zhì)量衡量企業(yè)外部的創(chuàng)新氛圍，并擴大到200 千米進行穩(wěn)健性檢驗。這種方法避免了已有研究主要采用問卷調(diào)查方式所存在的主觀性和樣本量小、實施成本高等不足。②從非正式制度角度豐富了企業(yè)創(chuàng)新能力影響因素的研究文獻。相比已有研究側(cè)重于討論知識產(chǎn)權(quán)保護、財稅政策、產(chǎn)業(yè)政策等正式制度[1，15]，以及文化多樣性、宗教文化[2，16]等非正式制度，本文著眼于創(chuàng)新氛圍，結(jié)合我國產(chǎn)學研政策導向研究周邊高校特征對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，并考慮非正式制度與正式制度的綜合效應，是對企業(yè)創(chuàng)新能力影響因素研究的有益補充。

二、理論分析及假設(shè)提出

（一）創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響

創(chuàng)新不僅僅是企業(yè)內(nèi)部活動的結(jié)果，同時也是外部因素綜合作用的結(jié)果[2]。創(chuàng)新氛圍作為外部知識、理念、價值觀等一系列因素的綜合，可以從創(chuàng)新意愿和創(chuàng)新資源兩方面影響企業(yè)創(chuàng)新能力。

1.良好的創(chuàng)新氛圍有助于提高企業(yè)創(chuàng)新意愿。創(chuàng)新活動是一個不確定性高、回報周期長、風險大，而且失敗率很高的復雜過程[17]。高管出于風險規(guī)避和對自身利益的考慮，傾向于放棄風險較高的研發(fā)投資項目[18]，導致企業(yè)創(chuàng)新意愿下降。但在一個擁有良好創(chuàng)新文化的地區(qū)，企業(yè)傾向于選擇創(chuàng)新戰(zhàn)略，投資者和監(jiān)管層對于創(chuàng)新失敗的包容程度也更高，此時，企業(yè)高管更有積極性開展創(chuàng)新活動[19]。而且，在開放式創(chuàng)新的背景下，良好的創(chuàng)新氛圍意味著企業(yè)擁有更多協(xié)同創(chuàng)新的機會。研究表明，外部合作研發(fā)會產(chǎn)生1+1＞2的協(xié)同效應，有助于降低企業(yè)創(chuàng)新失敗的可能性[20，21]，從而提升企業(yè)開展創(chuàng)新活動的積極性。

2.良好的創(chuàng)新氛圍有助于企業(yè)獲取創(chuàng)新資源。企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動是否成功在很大程度上依賴于企業(yè)能否獲得充足的財力和人力，即外部融資和研發(fā)人員[22，23]。具體而言，創(chuàng)新氛圍有助于緩解企業(yè)創(chuàng)新的融資約束以及提升企業(yè)的人力資本水平：

第一，在創(chuàng)新氛圍好的地區(qū)，企業(yè)更有可能獲得創(chuàng)新所需的資金。Hall 等[24]指出，鑒于創(chuàng)新項目的長期性和高風險，處于信息劣勢的外部人難以評估企業(yè)創(chuàng)新活動的優(yōu)劣，進而導致企業(yè)外部融資成本增加，融資金額受限，引發(fā)企業(yè)創(chuàng)新投入不足的問題。相較而言，良好的創(chuàng)新氛圍所帶來的協(xié)同創(chuàng)新有助于降低企業(yè)創(chuàng)新失敗的可能性[21]。產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新的開展本身具有“專家效應”和“聲譽效應”，可以有效對外傳遞信號，降低資金所有者對企業(yè)創(chuàng)新風險的負面預期，從而使其更有意愿進行資金投入。而且，結(jié)合我國產(chǎn)學研合作背景，協(xié)同創(chuàng)新活動本身也受到政府支持，有助于企業(yè)獲取政府創(chuàng)新補助，進一步緩解企業(yè)創(chuàng)新面臨的融資約束[25]。

第二，在創(chuàng)新氛圍好的地區(qū)，企業(yè)創(chuàng)新受到的人力資源限制較少。若所在地區(qū)創(chuàng)新氛圍良好，企業(yè)研發(fā)人員對于創(chuàng)新的積極性更高，企業(yè)也會更有意識地將人力資源向研發(fā)部門傾斜，有助于提升對科研人員的激勵以及其在企業(yè)中的人力占比，從而提升企業(yè)創(chuàng)新能力。此外，創(chuàng)新氛圍好的地區(qū)能夠提供更多的協(xié)同創(chuàng)新機會，其可以作為一種關(guān)系投資為企業(yè)積累關(guān)系資本提供機會[26]。一方面，合作創(chuàng)新為企業(yè)技術(shù)人才儲備提供了關(guān)鍵支撐，使企業(yè)更容易獲得高素質(zhì)的人力資源和科技人才[27]；另一方面，合作創(chuàng)新也增加了不同層面R & D 人員的交流，如個人間的自由結(jié)合、校企間的戰(zhàn)略結(jié)合等正式與非正式的溝通機制，為企業(yè)打通持續(xù)接觸新興技術(shù)的渠道以及增加企業(yè)獲得知識的機會[28]。

綜上，良好的創(chuàng)新氛圍可以提高企業(yè)創(chuàng)新意愿和改善企業(yè)創(chuàng)新資源（財務資源和人力資源），進而提升企業(yè)創(chuàng)新能力?；诖?，提出如下假設(shè)：

H1：創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力正相關(guān)。

（二）正式制度對創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力關(guān)系的影響

創(chuàng)新氛圍作為一種非正式制度，其與企業(yè)創(chuàng)新能力的關(guān)系不可避免地會受到企業(yè)所面對的正式制度的影響。其中，最重要的正式制度是企業(yè)所在地的知識產(chǎn)權(quán)保護制度。我國各地區(qū)間知識產(chǎn)權(quán)保護水平存在較大差異[29]，由于研發(fā)投資存在外部性，政府對于企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)的保護程度決定了企業(yè)開展創(chuàng)新活動的積極性和效率[30]。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，正式制度與非正式制度的關(guān)系較為復雜，二者既可能互補，也可能相互替代[31]。本文認為，創(chuàng)新氛圍與知識產(chǎn)權(quán)保護制度在影響企業(yè)創(chuàng)新能力方面也可能存在這兩種情況：

1.互補關(guān)系，即在知識產(chǎn)權(quán)保護較好的地區(qū)，創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力的促進作用更顯著。①知識產(chǎn)權(quán)保護水平的提高可以減少研發(fā)的外部性，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新意愿[30]。在知識產(chǎn)權(quán)保護更好的地區(qū)，企業(yè)研發(fā)的“被模仿風險”和“侵權(quán)風險”得到有效控制，此時創(chuàng)新氛圍能更好地促進企業(yè)創(chuàng)新意愿的提升。②當企業(yè)外部知識產(chǎn)權(quán)保護制度較為完善時，企業(yè)創(chuàng)新面臨的融資約束能夠得到有效緩解，企業(yè)的創(chuàng)新資金較為充裕，更有可能參與協(xié)同創(chuàng)新[32]，此時創(chuàng)新氛圍帶來的資源效應能更好地發(fā)揮作用。

2.替代關(guān)系，即在知識產(chǎn)權(quán)保護較差的地區(qū)，創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力的促進作用更顯著。①若企業(yè)所在地區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)保護較差，創(chuàng)新成果收益上的非獨占性和消費上的非排他性使得企業(yè)創(chuàng)新的預期收益下降，致使企業(yè)創(chuàng)新的激勵不足和風險進一步加大[33]，企業(yè)傾向于與外部組織開展合作創(chuàng)新以規(guī)避技術(shù)溢出風險、縮短創(chuàng)新周期[34]。在此情形下，校企合作更有助于降低企業(yè)的創(chuàng)新風險，創(chuàng)新氛圍發(fā)揮了更強的邊際作用。②在知識產(chǎn)權(quán)保護較差的地區(qū)，由于研發(fā)活動的信息不對稱，外部投資者對于企業(yè)創(chuàng)新風險的預期會進一步加大，導致企業(yè)面臨更為嚴重的融資約束[30]。此時，開展產(chǎn)學研合作的主體的“聲譽效應”和“專家效應”可以對外傳遞“利好信號”，有效降低外部投資者對企業(yè)創(chuàng)新活動的風險預期，緩解企業(yè)創(chuàng)新面臨的外部融資約束。由此，創(chuàng)新氛圍可以更好地發(fā)揮信號傳遞的作用，提升企業(yè)創(chuàng)新能力。

可見，在提升企業(yè)創(chuàng)新能力的過程中，正式制度（知識產(chǎn)權(quán)保護）與非正式制度（創(chuàng)新氛圍）之間的關(guān)系并不是確定的。由此，本文提出對立假設(shè)H2a 和H2b：

H2a：在知識產(chǎn)權(quán)保護較好的地區(qū)，創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的正相關(guān)性更顯著。

H2b：在知識產(chǎn)權(quán)保護較差的地區(qū)，創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的正相關(guān)性更顯著。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

我國從2007年開始要求上市公司披露研發(fā)投入（R & D）信息[35]，但仍有大量企業(yè)存在未披露或披露不充分的情況。本文對我國主板上市公司研發(fā)投入數(shù)據(jù)進行整理發(fā)現(xiàn)，2007～2009年分別只有117、101、115 家公司進行了詳細披露，此后自2010年才開始顯著增多。由于本文擬采用面板數(shù)據(jù)進行實證分析，同時考慮到研發(fā)產(chǎn)出的延滯性，故以2010～2015年滬、深A股上市公司為樣本。初始樣本為922家，并進行以下篩選：剔除樣本期間內(nèi)未連續(xù)進行研發(fā)投入信息披露的樣本；剔除被ST、?ST等以及財務指標存在異常的樣本；剔除金融類上市公司；剔除變量數(shù)據(jù)存在缺失的樣本。最終，獲得了534家樣本公司2010～2015年的平衡面板數(shù)據(jù)。

本文的數(shù)據(jù)來源如下：企業(yè)專利信息來自于國家知識產(chǎn)權(quán)專利局（CSIPO）數(shù)據(jù)庫，由筆者手工整理；企業(yè)R & D 投入、技術(shù)人員數(shù)據(jù)來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫和WIND 數(shù)據(jù)庫，并輔以手工年報整理；企業(yè)周邊高校特征數(shù)據(jù)來自于手工整理；知識產(chǎn)權(quán)保護數(shù)據(jù)來自于王小魯?shù)萚36]發(fā)布的《中國分省份市場化指數(shù)報告（2016）》；其余數(shù)據(jù)均來自于CSMAR和CCER 數(shù)據(jù)庫。為避免極端值的影響，對主要連續(xù)變量進行首尾各1%的Winsorize處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新能力（Patent1、Patent2和Pr）。已有文獻主要采用四種方式衡量企業(yè)創(chuàng)新能力：研發(fā)投入，專利申請或授權(quán)量，新產(chǎn)品銷售收入，創(chuàng)新效率[15，37-39]。由于新產(chǎn)品銷售收入數(shù)據(jù)較難獲得[40]，而研發(fā)投入不僅包括資金投入，還包括實物投入、人力資本投入等，只考慮資金投入不夠全面[41]，故本文從兩方面衡量企業(yè)創(chuàng)新能力——創(chuàng)新產(chǎn)出與創(chuàng)新效率。借鑒已有文獻[42]，采用專利數(shù)量衡量企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，并將創(chuàng)新投入作為控制變量。專利申請數(shù)量相比于授權(quán)數(shù)量更能刻畫創(chuàng)新的產(chǎn)出時間[43]，因此，本文采用專利的申請數(shù)量衡量企業(yè)專利產(chǎn)出，并用授權(quán)數(shù)量進行穩(wěn)健性檢驗。我國的專利可以分為三類，發(fā)明專利、實用新型專利、外觀設(shè)計專利，其中發(fā)明專利被認為獲得難度較大、技術(shù)要求較高，更能代表企業(yè)的創(chuàng)新能力[42]。因此，借鑒黎文靖、鄭曼妮[15]的研究，以專利申請總數(shù)加1 的自然對數(shù)（Patent1）、發(fā)明專利申請數(shù)量加1 的自然對數(shù)（Patent2）分別衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。對創(chuàng)新效率的衡量則借鑒馮根福等[39]的研究，以專利申請數(shù)量與研發(fā)投入絕對值的自然對數(shù)的比值衡量企業(yè)創(chuàng)新效率（Pr）。

2.解釋變量：創(chuàng)新氛圍（Allsch 和Schtop）。參考Acs 等[14]的研究，本文將企業(yè)周邊的高校范圍鎖定為100 千米，并采用200 千米作為穩(wěn)健性檢驗的范圍。借鑒陳冬華等[7]，采用爬蟲（Python）技術(shù)和高德地圖的接口分別鎖定企業(yè)注冊地和高校所在地的經(jīng)緯度，將數(shù)據(jù)導入Arcmap地理信息系統(tǒng)以企業(yè)注冊地為圓心，以100 千米為半徑，查找匹配的高校數(shù)量。采用注冊地而非企業(yè)經(jīng)營地的原因是，注冊地一般代表企業(yè)總部，總部往往與其核心業(yè)務活動臨近，涉及R & D支出的決策通常在總部進行[16]。此外，對于高校的認定，采用教育部2017年統(tǒng)計的全國普通高等學校名單，共計2631所（含獨立學院265所）。為了保證回歸結(jié)果的可讀性，采取與創(chuàng)新產(chǎn)出相似的處理方式，用企業(yè)注冊地100千米內(nèi)高校數(shù)量加1取自然對數(shù)、企業(yè)注冊地100千米內(nèi)985和211高校數(shù)量加1 取自然對數(shù)分別作為創(chuàng)新氛圍的代理變量（Allsch 和Schtop），前者代表高校數(shù)量，后者代表高校質(zhì)量。

3.調(diào)節(jié)變量：知識產(chǎn)權(quán)保護（IPpro）。吳超鵬、唐菂[30]研究指出，我國各省在知識產(chǎn)權(quán)保護水平上的差異主要是在法律法規(guī)的執(zhí)行方面，而非法律條文方面。因此，本文借鑒Shen[44]、史宇鵬和顧全林[29]的研究，采用專利糾紛結(jié)案率衡量一個地區(qū)的專利管理機構(gòu)對于侵權(quán)案件的查處力度。該指標的數(shù)值越大，代表該地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護水平越高。此外，王小魯?shù)萚36]評價并發(fā)布的各省份“政府執(zhí)法力度”指數(shù)可以與專利糾紛結(jié)案率相互印證來衡量知識產(chǎn)權(quán)保護水平，本文采用此種衡量方式進行穩(wěn)健性檢驗。

4.控制變量。借鑒余明桂等[42]、Binay和Anup[16]等的研究，選取企業(yè)規(guī)模、財務杠桿、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、盈利能力、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新投入、成長能力、股權(quán)集中度、管理層持股、兩職合一、獨立董事比例、董事會規(guī)模和是否為高新企業(yè)等作為控制變量。另外，還控制了年份、行業(yè)和省份變量。變量定義具體見表1。

（三）模型構(gòu)建

由于企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新到專利申請存在一定時滯，借鑒已有研究將解釋變量滯后一期處理。為了檢驗創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的關(guān)系（H1），構(gòu)建模型（1）：

表1 變量定義

為了檢驗知識產(chǎn)權(quán)保護對創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力關(guān)系的調(diào)節(jié)作用（H2），在模型（1）的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型（2）：

其中：Patent 表示企業(yè)創(chuàng)新能力，回歸時分別代入Patent1、Patent2 和Pr；Sch 代表高校特征，回歸時分別采用高校數(shù)量（Allsch）和高校質(zhì)量（Schtop）作為替代變量；IPpro代表企業(yè)注冊地的知識產(chǎn)權(quán)保護程度，由于該變量是基于企業(yè)所在省份的評價指標，與省份的固定效應存在多重共線性，因此在模型（2）中去掉了省份的固定效應。

（四）描述性統(tǒng)計

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計特征。

表2 描述性統(tǒng)計

由表2 可知，申請專利總數(shù)（Patent1）的極小值為0，極大值為6.6320，標準差為1.6490，表明不同企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在著較大的差異。發(fā)明專利數(shù)量（Patent2）的分布與申請專利總數(shù)（Patent1）類似。創(chuàng)新效率（Pr）的標準差較大，且極小值和極大值之間差距較大。另外，分別采用高校數(shù)量（Allsch）以及高校質(zhì)量（Schtop）衡量創(chuàng)新氛圍，其極小值均為0，極大值分別為4.7622 和3.3322，表明企業(yè)周邊的高校分布存在明顯差異。地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護（IPpro）依據(jù)中位數(shù)進行了分組，可以看出分組樣本較為均衡。其余變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果均在正常范圍之內(nèi)。

四、實證分析

（一）創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的回歸分析

由于被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新能力（Patent1、Patent2和Pr）的取值均為非負，且在0 處存在左歸并，因此采用面板數(shù)據(jù)的Tobit 回歸方法?；貧w結(jié)果見表3，根據(jù)被解釋變量（Patent1、Patent2、Pr）和解釋變量（Allsch、Schtop）的不同衡量方式，分為6列列示。

由表3可知，不論是采用申請專利總數(shù)（Patent1）、發(fā)明專利數(shù)量（Patent2）還是創(chuàng)新效率（Pr）來衡量企業(yè)創(chuàng)新能力，創(chuàng)新氛圍（Allsch、Schtop）的回歸系數(shù)均顯著為正。表明在其他因素相同的情況下，企業(yè)注冊地創(chuàng)新氛圍越好，企業(yè)創(chuàng)新的數(shù)量、質(zhì)量和效率越有優(yōu)異的表現(xiàn)，創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力產(chǎn)生了顯著的積極影響，H1 得到支持。從控制變量的回歸結(jié)果來看，規(guī)模較大企業(yè)（Size）、高新技術(shù)企業(yè)（Hightech）的創(chuàng)新產(chǎn)出和效率較高，與已有研究的結(jié)論保持一致。

進一步，按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）、行業(yè)屬性（Hightech）對樣本進行分組。一般而言，國有企業(yè)掌握更多資源，產(chǎn)學研合作也多屬于政府主導型，且相比于民營企業(yè)，國有企業(yè)創(chuàng)新意愿受資源的約束較少，也容易獲得更多產(chǎn)學研合作機會，因此創(chuàng)新氛圍更能發(fā)揮其積極作用；對于高新技術(shù)企業(yè)，技術(shù)創(chuàng)新是其核心競爭力，其自身創(chuàng)新意愿更強，也有更多資源進行創(chuàng)新[2]。

表4 列示了采用企業(yè)注冊地周邊高校數(shù)量（Allsch）衡量的創(chuàng)新氛圍與按照申請專利總數(shù)（Patent1）和創(chuàng)新效率（Pr）衡量的企業(yè)創(chuàng)新能力的分組回歸結(jié)果（受篇幅所限，采用其他衡量方式的分組回歸結(jié)果未予列示，但回歸結(jié)果保持一致）。

由表4 可以看出，創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力的促進作用在國有企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)顯著為正，而在非國有企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)未通過顯著性檢驗。這表明在提升企業(yè)創(chuàng)新能力方面，創(chuàng)新氛圍存在一定的局限性，受企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)屬性的制約。

（二）正式制度的調(diào)節(jié)作用

表5 列示了模型（2）的回歸結(jié)果。由表5 可以看出，創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力顯著正相關(guān)，H1 再次得到支持。此外，對于創(chuàng)新效率（Pr），知識產(chǎn)權(quán)保護（IPpro）與創(chuàng)新氛圍（Allsch 和Schtop）交乘項的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為負；對于創(chuàng)新產(chǎn)出（Patent1、Patent2），知識產(chǎn)權(quán)保護與創(chuàng)新氛圍交乘項的回歸系數(shù)均部分顯著為負。

表3 創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的回歸結(jié)果

總體而言，回歸結(jié)果支持H2b，表明知識產(chǎn)權(quán)保護與創(chuàng)新氛圍之間存在替代性，創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力的促進作用在知識產(chǎn)權(quán)保護力度較弱的情況下更顯著，即創(chuàng)新氛圍能在一定程度上彌補正式制度的不足。其原因主要在于：產(chǎn)權(quán)保護制度的完善并非朝夕可就，出于宗教、文化及歷史等原因我國并不能移植發(fā)達國家成熟的產(chǎn)權(quán)制度，在正式制度缺失的情況下，創(chuàng)新氛圍長久以來扮演著彌補產(chǎn)權(quán)制度缺失的角色來促進創(chuàng)新，二者形成了一種替代性的關(guān)系。在產(chǎn)權(quán)制度不完善的地區(qū)，創(chuàng)新氛圍能夠更好地發(fā)揮其合作機制和聲譽機制，這也較好地解釋了我國在產(chǎn)權(quán)制度不完善的背景下仍取得了豐碩的創(chuàng)新成果。

表4 按產(chǎn)權(quán)性質(zhì)及行業(yè)屬性的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

表5 對知識產(chǎn)權(quán)保護調(diào)節(jié)作用的檢驗結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性問題。本文的內(nèi)生性問題主要存在于創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的自選擇上，即創(chuàng)新能力強的企業(yè)在初始選址時就考慮到創(chuàng)新氛圍，選擇了注冊在距離高校更近的地點。此外，企業(yè)創(chuàng)新能力受眾多因素影響，無法在模型中全部進行控制。前文采用面板數(shù)據(jù)的回歸方法盡可能控制了遺漏變量的內(nèi)生性，并采用滯后一期的方式緩解了互為因果的內(nèi)生性。但樣本自選擇的問題和遺漏變量問題仍有待進一步解決。

（1）遺漏變量問題：安慰劑測試。將企業(yè)所在地周邊高校數(shù)量（Allsch）和高校質(zhì)量（Schtop）在各企業(yè)間隨機分配，隨機分配后的企業(yè)周邊高校特征無法準確衡量企業(yè)的外部創(chuàng)新氛圍。利用隨機分配后的樣本重新進行回歸，如果創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的正向關(guān)系依舊顯著，那么可能是遺漏重要變量導致的偽相關(guān)。表6列示了對創(chuàng)新氛圍（Allsch）進行隨機排列后再次回歸的結(jié)果，可以看出，Allsch 的回歸系數(shù)不顯著，表明遺漏變量問題并不會導致本文的核心結(jié)果發(fā)生變化。此外，也采用Schtop進行安慰劑測試，結(jié)果相似。

（2）樣本選擇偏誤問題。對于回歸中存在的樣本選擇偏誤，本文采用傾向得分匹配法（PSM）加以解決。傾向得分匹配法以非線性高維度選擇更精確的匹配對象，從而可以緩解樣本的自選擇問題。其思路是：首先，按照創(chuàng)新氛圍高低將樣本分為兩組，即高創(chuàng)新氛圍組和低創(chuàng)新氛圍組；其次，將企業(yè)特征、治理結(jié)構(gòu)、收益水平等多維度特征濃縮為一個概率值，尋找到與高創(chuàng)新氛圍組（實驗組）多維度特征類似的配對樣本（控制組），比較兩組的差異，即在控制其他兩組特征的基礎(chǔ)上，比較僅僅由創(chuàng)新氛圍所帶來的企業(yè)創(chuàng)新能力差異。在匹配前，本文對于兩組樣本進行了平衡性檢驗。檢驗結(jié)果表明，在匹配前，高創(chuàng)新氛圍組（實驗組）和低創(chuàng)新氛圍組（控制組）在財務杠桿（Lev）、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（Tangibility）、創(chuàng)新投入（Innov）、董事會規(guī)模（Board）和是否為高新企業(yè)（Hightech）等方面均存在著顯著差異，但匹配后所有協(xié)變量的標準化偏差均小于10%，T 檢驗結(jié)果不顯著。這表明進行匹配后，匹配結(jié)果較好地平衡了數(shù)據(jù)，高創(chuàng)新氛圍組和低創(chuàng)新氛圍組企業(yè)特征差異得到較大程度的消除，在進行傾向得分匹配時僅會損失少量樣本。

表6 安慰劑測試

表7 PSM檢驗

表7列示了以高校數(shù)量（Allsch）衡量創(chuàng)新氛圍，實驗組和控制組經(jīng)過PSM 匹配后得出的不同創(chuàng)新氛圍下企業(yè)創(chuàng)新能力的差異。ATT 均顯著為正，表明創(chuàng)新氛圍較高的公司其創(chuàng)新能力更強。按照最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配和局部線性回歸進行匹配后，其結(jié)果均是一致的。傾向得分匹配估計結(jié)果進一步驗證了本文的結(jié)論。此外，本文也采用了高校質(zhì)量（Schtop）衡量創(chuàng)新氛圍進行PSM 檢驗，結(jié)論保持不變。

2.主要變量衡量問題和模型選擇問題。模型選擇和變量衡量對于研究結(jié)論有重要影響。本文分別更換了創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的衡量方法以及回歸模型進行了穩(wěn)健性檢驗：①采用注冊地周邊200千米內(nèi)的高校特征作為創(chuàng)新氛圍的替代變量。②借鑒楊道廣等[35]的研究，分別采用滯后一期、二期、三期的專利授予數(shù)量來衡量企業(yè)的創(chuàng)新能力。同時將回歸方式更換為常用的最小二乘法（OLS）。③由于企業(yè)的專利數(shù)據(jù)是計數(shù)變量，因此也適合采用泊松分布模型進行回歸。統(tǒng)計檢驗顯示被解釋變量過度分散，通過Hausman檢驗，本文采用了負二項式回歸的固定效應模型再次進行回歸。④采用王小魯?shù)萚36]的“政府執(zhí)法水平”指數(shù)衡量企業(yè)所在地的知識產(chǎn)權(quán)保護水平，再次進行回歸。

表8 列示了更換解釋變量、被解釋變量及回歸方法后，企業(yè)創(chuàng)新能力（Patent2）與創(chuàng)新氛圍（Allsch）的回歸結(jié)果，可以看出，創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力顯著正相關(guān)，支持前文的結(jié)論。本文也采用申請專利總數(shù)（Patent1）、創(chuàng)新效率（Pr）、創(chuàng)新氛圍（Schtop）進行了回歸，結(jié)論保持一致。

表9列示了采用“政府執(zhí)法水平”衡量企業(yè)所在地的知識產(chǎn)權(quán)保護水平的回歸結(jié)果，可以看出，正式制度知識產(chǎn)權(quán)保護水平（IPpro）與非正式制度創(chuàng)新氛圍（Allsch）的替代關(guān)系仍然成立。

五、結(jié)論與啟示

當前我國正在積極營造“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的良好氛圍，但不同地區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新能力卻存在顯著差異。本文采用企業(yè)周邊高校特征衡量創(chuàng)新氛圍，實證檢驗了創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的關(guān)系并分析了其作用路徑。研究發(fā)現(xiàn)：創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力顯著正相關(guān)，企業(yè)周邊高校越多、質(zhì)量越高，越有助于提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率，且這種積極作用在國有企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)中更為顯著；創(chuàng)新氛圍與企業(yè)創(chuàng)新能力的正向關(guān)系在知識產(chǎn)權(quán)保護較差的地區(qū)更為明顯，良好的創(chuàng)新氛圍有助于彌補我國當前知識產(chǎn)權(quán)保護存在的不足。本文從非正式制度角度拓展了文化與企業(yè)創(chuàng)新研究領(lǐng)域的相關(guān)研究，有助于更好地理解高校對企業(yè)創(chuàng)新的影響機理，對于推動我國產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新有較大的理論和現(xiàn)實意義。

表8 穩(wěn)健性檢驗

表9 對知識產(chǎn)權(quán)保護調(diào)節(jié)作用的穩(wěn)健性檢驗

本文的研究啟示包括：①培養(yǎng)創(chuàng)新氛圍應以發(fā)展高等教育為抓手。知識經(jīng)濟的兩大支柱是人力資源和科技創(chuàng)新，二者均與高等教育密切相關(guān)。本文的研究表明，不論是高校的數(shù)量還是質(zhì)量都對企業(yè)創(chuàng)新能力具有顯著的提升作用。我國應不斷優(yōu)化高等教育結(jié)構(gòu)，一方面強調(diào)高端“頂天”，推進研究型大學建設(shè)以提升前沿科技創(chuàng)新水平，另一方面強調(diào)應用“立地”，加強職業(yè)技術(shù)院校建設(shè)以培養(yǎng)技術(shù)型人才。②實行差別化的創(chuàng)新發(fā)展政策。創(chuàng)新增長的不平衡為落后地區(qū)帶來了后發(fā)追趕優(yōu)勢，追趕潛力的實現(xiàn)依賴于外部知識溢出的獲取。我國高等教育資源分布極不均衡，中西部省份缺乏優(yōu)質(zhì)科教資源，企業(yè)創(chuàng)新能力整體偏低。國家創(chuàng)新發(fā)展政策的制定應充分考慮這種不平衡，出臺專門措施加強中西部地區(qū)的校企合作，充分發(fā)揮高等教育的知識溢出效應和人力資本效應。③從創(chuàng)新意愿和創(chuàng)新資源入手，優(yōu)化創(chuàng)新氛圍對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響路徑。在當前大力營造創(chuàng)新氛圍的基礎(chǔ)上，政府相關(guān)部門應進一步整合創(chuàng)新資源、保護創(chuàng)新成果、加強創(chuàng)新人才培養(yǎng)，注重市場化手段對于企業(yè)創(chuàng)新的支持，引導金融資源配置到創(chuàng)新活動。