北京航空航天大学学报(社会科学版)  2019, Vol. 32 Issue (2): 99-107   PDF    
高校科技创新推动产业升级的路径研究——基于优势学科视角
沈映春1, 魏潇潇2, 肖凤军1     
1. 北京航空航天大学 公共管理学院, 北京 100083;
2. 国家统计局 中国信息报社, 北京 100073
摘要:采用实证研究方法,分析优势学科如何影响高校科技创新推动产业升级的路径模式。利用SFA模型研究结果,将学科数量和结构的截面数据与省域技术效率平均值进行相关分析,发现优势学科及工科数量对技术效率影响显著。在此基础上,结合东中西三大经济区域的产业技术效率特点,分析产业升级各主体功能发挥中存在的问题和效率损失的原因,提出针对性的新的职能分工模式,并根据东中西经济区域完成要素匹配和产业升级的路径选择。研究表明,中西部更应发挥学科专业性比较优势,东部应更注重学科综合性能力提升。研究还进一步细化了东中西区域产业升级路径要素在组织结构、法律政策、利益协调、保障系统、价值创造等方面利用的侧重点,并围绕学科优势发挥、主体协同、要素匹配等提出高校科技创新推动产业升级的路径优化措施。
关键词 产业升级路径      优势学科      高校科技创新      SFA模型      产业技术效率     
Research on Industrial Upgrading Path Resulting from Science and Technology Innovation of Universities: From the Perspective of Preponderant Disciplines
SHEN Yingchun1, WEI Xiaoxiao2, XIAO Fengjun1     
1. School of Public Adiminstration, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083, China;
2. China Information Daily, National Bureau of Statistics, Beijing 100073, China
Abstract: Based on preponderant disciplines in universities, this paper chose the empirical research methods, analyzing the realization of science and technology innovation system that preponderant disciplines of universities promote, and summarized its path of industrial upgrading. Firstly, by analyzing the results of technical efficiency of provincial industrial upgrading, we supplemented and expanded the results which SFA model announce. By using SPSS to construct the correlation analysis between subject number and structure (the cross section data) and provincial technological efficiency on average, we have studied discipline superiority influence on technical efficiency. By the provincial index sorting, we also analyzed the industry technical efficiency characteristics of the three economic regions. Secondly, we analyzed the problems existing in the industrial upgrading of each main body, summarizing its functions and its connection with efficiency loss; thus, the new model about specific division is put forward. Again, on the basis of existing empirical macro-research, we made a microscopic analysis of the characteristics of each element of industrial upgrading paths. And according to the features of the elements of the economic region to complete match, we pointed out the emphasis of elements use of the regional industrial upgrading path. Finally, in allusion to the full content of the chapters, we put forward the corresponding policy recommendations.
Keywords: path of industrial upgrading     preponderant disciplines     science and technology innovation of universities     Stochastic Frontier Analysis (SFA) Model     industrial technical efficiency    
一、研究背景及概念说明 (一) 研究背景

中国共产党的十八大报告为产业升级提出了新的战略要求:实现产业转型升级,使传统产业在转型升级中形成可持续的技术改造、创新和应用体系,不断增强长期发展后劲。而高校的科技创新恰好能够给予产业升级必要的要素支持。虽然高校学科优势存在差异,但其科技创新成果都必须依赖优势学科的深化发展,辐射渗透。[1]学科的带动与协调,融合与深化,一方面,为科技创新拓展空间领域,另一方面,由此形成的联动效应作用于科技成果的转化、校企合作实现产业化的全面推进、技术因子的更新与反馈、技术效率的改进、产值效益的提升,为产业升级提供动力。

(二) 概念说明

1.优势学科

文章以国家教育部2007年公布的《国家重点学科名单》为依据。虽然国家重点学科评估已在2014年2月正式取消,取消的原因主要是淡化学科评估的行政色彩,实现政府向学校的放权,激发学科活力,增强学科自治,但不可否认的是,以往通过评审的重点学科仍然是目前国内评价学科优势的较为权威的指标。因此,国家重点学科评审的取消,并不影响此次的研究,同样可以将原有评估结果加以整合分析。在最近一次(2007年)教育部公布名单中,共评选出286个一级学科,677个二级学科,217个国家重点(培育)学科。文章将各高校国家二级重点学科作为优势学科的统计对象,分省域加以研究。

2.三概念融合下的作用路径

文章研究的根本问题是产业升级的作用路径,但与以往相关研究不同的是选择了以优势学科为视角,高校科技创新为切入点,把国家产业升级这一较为宏观的产业间关系转化为微观多主体的视角:一是高校优势学科,二是高校科技创新,三是企业实现成果转化与产业深化。三个微观主体本身就是产业升级路径的三结点:从优势学科到科技创新,是在高校内部完成的知识扩散与交互;从高校科技创新到企业,是实现成果转化的方式;从企业内部到市场,是实现产业深化与升级的攻坚阶段。产业升级路径就是遵循以高校内优势学科为起点,完成科技创新、产业化的全过程。文章路径研究即探寻高校、中介、企业、政府、市场在不同结点的作用差异,各主体的职能分工及其侧重点不同,升级路径会呈现较大的差异性。明确差异并有针对地进行要素匹配是路径研究的关键。

二、产业升级与优势学科的相关性研究 (一) 指标与模型选取

1.SFA模型测度技术效率

Farrell和Afriat最早进行了技术效率测度的相关研究,依据参数方法和非参数方法主要分为两种。[23]非参数方法的典型代表是数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA);参数方法较为典型的就是随机前沿方法(Stochastic Frontier Analysis,SFA)。已有的对技术效率测度的相关研究大多采用以上两种方法,这两种方法原理及其应用情况如表 1所示。

表 1 DEA模型与SFA模型的比较分析

DEA模型实质上是用线性规划来测度效率,它不需要具体生产前沿的形式,不需要构建生产函数,只需获得投入产出的数据即可,通常适用于多产出的模型,但只能用于截面数据的度量,在运用于面板数据时只能分次计算获取效率值。DEA要解决的问题是度量n个决策单元的技术效率,每个决策单元有m种投入,k种产出,构造出一种典型的DEA模型(CCR模型)。一方面,DEA模型不需要构建生产函数,只需投入产出指标数据即可,方便快捷,这就避免了不恰当的函数形式对于模型的束缚和最后结果的干扰及错误,但另一方面它需要大量的数据样本,对数据的算法要求比较高,同时因缺乏具体形式的生产函数构建,其难以被利用分析后续的相关影响效率因素,且模型本身忽略了随机因素的作用,简单地将实际产出小于前沿产出的情况归因于技术效率的损失,缺乏严谨性,DEA在模型稳定性上也具有局限,结果容易受异常点的影响。

SFA模型与DEA模型最大的区别在于考虑了随机因素对于效率值的影响,在确定生产前沿的基础上构建一个含有生产函数、技术效率回归方程的模型。不同于DEA模型构建时不同周期各构造一个生产前沿,SFA根据所有周期数据,仅构造一个统一的生产前沿,利用生产函数计算技术效率,通过随机扰动项、技术无效率构造技术效率回归方程,估计相关参数。由于涉及生产函数,因此,SFA适用于多投入、单产出的面板数据情形:即n个决策单元,每个决策单元都有m种投入和一种产出,总共具有T期的数据。

这一方面决定了其具有较高复杂度的局限性,需要寻找合适的函数形式、需要了解技术无效率项分布的形式,模型假设复杂,容易出现偏度问题等。但是另一方面,它又具有明显的优势:考虑随机因子,对技术无效率的解释更加全面准确,通过后续的分析,还可计算投入产出弹性,求出规模效率和规模报酬,也可以进一步分析影响效率损失的因素等,因此,可获得更多的相关信息;此外模型结构更稳定,不易受异常点的干扰,计算出的效率值不为1(DEA计算的效率结果经常为1),说明模型对于数据的解释结果更为严谨。

从以上两种模型的对比、再结合研究的主题来看,从微观角度,对于高校而言,科技创新的投入是多样化的,如科研人员、经费,同时产出也更具多样性,如专利申请、专利授权的数量,专利合同数量及金额,专著及发表论文数量,获得科技成果奖项等,就单纯研究高校内部的科技创新成果及其转化的“投入-产出”,应选择DEA模型,即多投入多产出的模型;但此次的研究主题是探究更深层次的科技创新对于产业升级的影响机制和路径,涉及研究主体由高校转入市场的过程,因此,需要扩展视野,同时延伸模型:从高校科技创新与产业升级的关系来看,科技创新可看作一种投入,而产出结果就是产业的单位产值,也就是效率性产值。而高校科技创新作为一种延伸到产业的投入要素,究竟是采用原始投入,即人员、经费等的投入,还是采用转化后的成果(如专利数、合同数及金额等)作为投入也是一个应该予以考虑的问题。结合科技成果转化及其产业化的过程来看,在市场上直接参与并作用到产业升级领域的是科技成果,正是由于一系列的高校科技成果广泛应用于产业实践,才使得产业结构日趋优化、产业发展的效率日益提升,最终实现产业的升级。因此,高校科技创新成果作为与产业直接关联的对象,将其作为投入要素,同时,将一二三产业的综合效率性产值作为产出变量,构建产业升级驱动的效率模型。由于科技成果的微观统计口径是高校,效率性产值的统计的最小口径是省,因此,需要统一标准——以省份数据作为衡量的统一口径。根据《中国高校科技统计资料汇编》,将各省份的高校科技创新成果的各项指标(此处选择两项:专利授权数量和技术转让合同金额)作为该模型中的投入要素,将各省的地区人均产值,即效率性产值作为惟一的产出变量构建生产函数,形成一个多投入,单产出的SFA模型,同时将影响高校科技创新的其他外部环境因素作为随机变量从而构建技术效率回归方程,分析影响效率损失的因素。

2.技术效率指标测度产业升级

SFA模型中生产函数的构建,需要建立一种投入与产出的关系,在本研究中,具体度量各投入要素对产业升级的影响力,因此产出量必须是有关产业的变量,同时因为产业升级这一概念中包括了结构和效率两大因素,所以在选取“产出量”时必须考虑产业、结构、效率三大因素,最终选择了产业结构性增加值的平均调整值。即将各年度各省域一二三产业增加值分别乘以各年度全国一二三产业平均贡献率,然后除以各省不同年度的平均年末常住人口得到的调整值。该值可看作是三产业综合产值的效率性度量,因其综合涵盖了三产业的发展潜力(三产业增加值),三产业对经济效率提升的影响力(三产业对经济增长贡献率),以及单位人口的产业效率(除以各省年度人口)。该调整值反映的是三产业内部不同结构比例的增长对国民经济效率性增长的影响,即表示产业结构调整带来的效率性增长值。

生产函数产出量的选取融合了产业结构的因素,同时技术效率测算公式是对效率值的度量,因此囊括了“产业升级”的结构和效率两大因素,又由于技术效率损失的回归方程是进一步探讨哪些因素构成对效率值的影响,形成对效率提升的“驱动力”,该模型统称为“产业升级驱动的技术效率模型”。

(二) 效率测度与分析

通过SFA(随机前沿)模型,可以对省域产业升级驱动的技术效率进行测度,得出效率值,但模型也存在一个缺陷,即回归方程中解释变量与优势学科的联系只是间接的,各项指标并不能直接反映优势学科与产业升级驱动效率值大小之间的关系,也不能分析优势学科内部结构对于产业升级驱动的技术效率的影响。故还需在模型的基础上进行进一步的相关分析。

首先,考察优势学科数量对产业升级驱动力的相关关系。将全国211高校优势学科中国家二级重点学科按省域划分并加总,选取其总量作为变量,来衡量优势学科数量与产业升级驱动的技术效率的相关关系。

其次,考察优势学科的内部结构是否也对技术效率有着较大的影响。通将学科划分为文、理(含农、医)、工类别,以国家重点二级学科中工科总量作为另一变量,进行与技术效率值的相关分析,视角更深一层次,注重优势学科内部结构对技术效率的影响。

由于以上两指标为截面数据,无法作为回归方程的决策变量参与SFA模型,故单独列出,探究其与省域技术效率指标的相关关系。省域高校优势学科统计概况如表 2所示。

表 2 省域技术效率与优势学科相关关系的统计性描述

运用SPSS软件,得到相关关系的统计结果如表 3表 4所示。

表 3 优势学科总量与技术效率值的相关统计分析

表 4 优势学科中工科总量与技术效率值相关统计分析

采用省域5年的平均技术效率指标和优势学科数量与优势学科中工科数量分别进行相关关系的检验,得到相关系数:技术效率与优势学科的Person相关系数为0.465,与工科数量的Person相关系数为0.518,两者之间不相关的双侧显著性P值为0.008 < 0.01,0.003 < 0.01, 表示在0.01的显著性水平上肯定了二者的相关假设,故技术效率值和优势学科数量及其中工科数量均存在较为明显的正相关关系。

由系数分析相关程度:技术效率值与优势学科及工科数量的相关系数均在0.5左右,表明正相关性均较为显著,即优势学科在引导高校科技创新、实现产业升级的过程中起到了较为明显的推动作用,其中工科数量与技术效率值相关系数为0.518>0.5,说明工科在推进高校科技创新、使学科优势转化为产业优势进而实现产值化过程中的作用尤为突出。[4]说明其在科技成果转化应用上具有更高效率,实现产业化速率更快,推动产业升级的技术效率提升作用也更明显。

三、产业升级路径的主体功能定位

高校、中介机构、企业、市场、政府,是产业升级的5个重要主体。探寻一条使得产业升级效率实现最大化的路径,明确各主体功能定位尤为重要。

(一) 高校

1.依托优势学科,加速知识生产扩散

产业升级以知识扩散为依据,基于价值链与产业结构调整展开。高校科技创新充分利用了内生于高校的新的知识生产方式——学科交叉融合[5],使新知识生产符合产业升级及技术更新的方向。由于科技发展,产业格局复杂化,单一产业很难独立于其他产业及其技术而存在,即产业升级伴随多领域技术的融合。以高校优势学科为基础的科技创新,强调跨学科,提倡多主体充分交流,以实现隐性资源(知识、信息、技术等)共享。知识在协同创新组织的作用下实现向产业界转移的结果,形成产业系统内部的知识、技术与组织升级。

2.营造良好氛围,跨学科产业覆盖

高校跨学科特征在以其为主体的科技创新与产业升级对接中作用显著。与传统的单一学科为背景的创新相比,优势更突出。多学科交叉融合实现创新:从基础研究到应用研究,从原始创新到再创新,跨学科满足了产业升级在研究领域的全覆盖,使得高校成为产业升级的前沿阵地,使产业升级为学科融合发展的实践应用平台。

(二) 中介机构

1.盈利与非盈利机构协同发展

缺乏中介机构的产业升级过程,将导致大量科技创新成果沉淀在高校内[6],企科研机构与高校缺乏聚合的渠道。非盈利性机构因机构冗余,存在较大效率损失,目前需大力培养与发展一批盈利性的科技类中介机构,引入市场竞争机制,提高效率,同时弥补非营利性中介组织在市场链条上形成的缺口,使服务形成市场定价,打破垄断局面,减少成果转化的交易成本。使产业升级路径形成完整的循环系统。

2.减少交易成本,信息对称动态监测

在以学科为基础的高校科技创新中,中介搭建了要素有效聚集的平台,利于形成专业分工,加速资源获取,减少信息收集成本。各主体间信息对称,畅通知识生产、传播、转移渠道。低成本的信息渠道能够为产业发展节省更多的资金,积累更多的要素,加快技术更新及产业更新速率,激活要素市场。中介的“粘合剂”作用使得应用产业与基础研究更高效结合,加快创新由知识向产业化转化的速率,缩短协同创新及产业升级周期,为形成与全球产业更新同步的我国产业发展稳定格局争取优势。

(三) 企业

1.科技创新的承接与延续,成为实现产业化的主体

企业承接高校的科技创新成果,也是对创新的延续[7],企业与高校合作,实现成果转化的形式也是多样的:最普遍的是企业出资购买高校的科研技术成果;还有的企业通过合资、赞助高校等方式进行某些特定项目的科研活动,最后成果归属企业;还有一种是高校与企业实施联合创办企业的方式,企业通过投资盈利,而高校则用以转化自身成果。以上三种形式都促进了校企合作对接,为实现产业升级路径中产业化阶段提供了可能。

2.以优势学科为核心的集群,实现充分竞争与合作

以科技园为代表的优势学科型企业集群,共用基础设施,共享动态信息,形成良好的科研和产业环境,上下游关联性企业在区位上的靠近,打破壁垒,减少交易成本,便于针对市场信息和需求及时调整产业布局、生产计划等,实现有序的合作;同行业企业的集聚,也能够更全面地掌握竞争企业的动态信息和战略调整,提高适应市场竞争的企业灵活性,激发企业潜能,为产业升级提供充足的活力。

(四) 政府

1.促进法规机制制定及执行,加快科技转化速率,消除壁垒

政府对产业升级路径的其他主体应起到引导和规范的作用,创建良好的基础条件,完善公共服务设施,营造良好的技术环境,制定有利于技术开发、统筹建设区域产业或行业集群的措施。政府需简化科技成果转化相关手续,同时,消除产业化的壁垒,建立科技信息资源的共享平台,如国家重点实验室和各类共性的基础技术平台向中小企业敞开,为信息的交流与传递拓展空间等。

2.建立学科评审国际化标准,激发学科建设活力

高校拥有重点学科,可以获得政策与资金的支持,但用统一指标来衡量高校的发展容易带来“同质化”问题。[8]同时,在申报、审批的过程中,高校急功近利,加剧了重点学科审批“异化”的进程。国家于2014年2月取消了重点学科的行政审批。取消审批后,中国在优势学科评价上,需要与国际接轨,由国际同行、校外专家和教育管理部门,讨论式地对高校教育教学质量做出客观公正的评价,并将评估结果实事求是地向全社会公布。由此激发学科的活力,促进以优势学科为核心的高校创新系统的完成与实现。

(五) 市场

1.创造有序竞争合作环境

创新市场合作竞争的形式,为高校科技创新为基础的产业升级提供稳定的环境,都是市场应具备的职能。例如:中国国际高新技术成果交易会,通过“官产学研资介”的有机结合,为海内外客商提供寻求项目、技术、产品、市场、资金、人才的便捷通道。在这一市场平台下,各主体自由交易,高校寻找技术成果的承接者,企业按市场需求寻求技术的提供与指导,是互惠互赢、动态发展的系统,既有竞争也有合作,形成有序的环境,共同推动以高校技术创新为基础的产业升级的实现。

2.资源调配与聚合

这里的资源不仅包括人才、技术,还包括资金。应发挥市场对资金的自由调动作用,形成市场对资金结构的自发调节,注重发展多渠道的针对科技创新的投资。依靠市场融资,实现投资主体多样化,引入企业与非政府机构,吸收市场各环节的闲置资金,打破区域界线,在全国范围内,甚至国际领域寻求资金。以提升资金利用效率,创造价值,减轻政府财政压力。

四、产业升级路径的策略选择

高校、中介机构、企业、市场、政府,是产业升级的5个重要主体。探寻一条使得产业升级效率实现最大化的路径,明确各主体功能定位尤为重要。

(一) 路径的要素构成

产业升级是一个不断循环、积累各方优势、集聚各类要素的过程[9],下面就针对产业升级路径中各阶段的要素进行总结和归纳:

1.组织结构

产业升级路径中各功能主体在组织结构体系上各具特点,综合各主体在组织结构中存在的问题,提出需要完善的基本点:

(1) 管理、中试机构

产业升级路径各功能主体中,产业化是产业升级重要环节,而其离不开管理及中试。。首先,对高校而言,需逐步建立集合科学管理人才的专门的科研创新管理机构,充分行使对内管理、信息服务,对外技术成果申报、审核的职能,处理科技成果转化过程中出现的各类资源调配矛盾,校企的法律诉讼与纠纷等各类问题;其次,市场管理机构的建立,政府应完善科技成果转化的职能管理机构,鼓励市场化股份制技术成果管理公司的建立,减小行政效率的损失,提高服务的市场化水平。加速成果转化,培育以优势学科为技术基础的中试基地,注重集聚效应。改变中西部地区产业升级过度依赖政府的局面,形成由政府引导、社会资本参与,鼓励科研机构、高校、大中型企业联合建立标准化的工程化试验基地和设施先进的行业中试中心。

(2) 中介及其他非盈利组织

除了管理、中试、中介机构和组织外,更需要其他非盈利组织的协同作用,如地区性企业联合会等,以地区高校优势学科分类集聚,形成高校学科优势向产业优势的转化。如成立多省份区域联合性的科技联络组织统筹具有优势学科与区域产业特点的技术创新成果,实现资源更高效地调配,提升区域产业技术水平,同时还可与国外先进地区的组织开展交流合作,学习和借鉴模式经验,提升组织的协调度。

2.法律政策

(1) 补充完善

产业升级路径中需要完善的法律对产权的转移加以清晰的确立,并且提高法律法规的执行效力。但目前,由于相关法律的疏忽和漏洞或执行力的有限,高校大量原创性的知识产权及其技术成果被低价转让,严重影响了成果转化的效率;法规政策完善层面上也需进一步提升,许多发明专利维持的有效率不够高。完善法律政策机制,使其更适应市场实践,从而为产业升级提供更充足的驱动力。

(2) 深化激励

针对已有的较为合理的法规政策,应深化政策的执行力度,形成对法律约束主体行为的约束,也自然形成对政策受益方的激励。这一过程需要多方协调与配合。除了政府管理部门的强制执行,还需要配套的服务机构提供更多沟通的渠道。不仅依靠法律主体的自觉遵守,还需要政府在政策制定的考量和执行的方式方法上融入利益协调因素,使多方主体能够形成稳定、与自身技术和资源贡献相匹配的利益分配。

3.利益协调

(1) 技术发明者的利益保护

高校或企业技术创新与研发的动力来源于以下三点:一是市场利益的刺激和牵引;二是技术本身的推动;三是政府的推动。因此,专利的改良与保护的利益协调也应从这三个角度加以完善。如对于企业而言,强化技术创新和相关知识产权在转让或实施过程中的效益概念,将精神智力所产生的经济收入和精神智力股权按一定比例奖励技术研发人,协调整体利益,使效益最大化。

(2) 技术成果的开放

技术扩散的速率对利益协调产生重要的影响。扩散速度过慢,不利于技术的更新与交流,但扩散速度太快,就会无法保证科研创新成本的回收和利益的获取,也不利于科技创新的良性循环。因此,知识产权相关政策的制定给予了技术发明者一定的垄断权力,以公开技术作为条件,同时充分维护发明者的合法权益,协调技术研发者与社会整体的利益,促进技术成果的开放。

4.保障系统

(1) 战略联动

政府根据国家宏观产业统计数据,对比国内外分析统计结果,了解产业需求和技术发展的动向,制定长短期的战略目标,专项资金重点支持原创性技术与产品;企业与高校实施战略合作,完善校企合作的多样化模式:如以技术实践人才培养为目标的合作教育、在校生参与企业生产实习,形成的合作型模式,或是以校企共同投入技术要素、研发新技术新产品的研发型模式,或是实现科技创新技术的社会经济效益,以营利为目的的经营型模式等,实现校企的联合攻关,实现战略联动,最终实现市场的产业升级的战略目标。

(2) 综合保障

首先,从源头上保障优势学科的效用发挥,建立国际认可的学术标准和质量评估机制,由国际同行、校外专家和教育管理部门的官员,讨论式地对高校学科质量做出公正客观的评价,同时将评估结果及时且实事求是地向社会公布,并适时进行抽查复审等,实现保障优势学科动态发展;其次,从成果转化上的保障,囊括市场和经营的相关主体,让技术专家、同行、用户等共同参与,如采取问卷调查,及时动态了解技术成果的市场需求性和技术成熟度、转化的社会环境、经济效益等;最后,产业的宏观领域内,政府需要及时统计分析区域或全国范围内的产业数据,了解国际的产业数据指标和最新发展动向[10],分析中国与发达国家或地区的产业机构和技术基础的差异。多方主体协同、市场与社会要素的融合为产业升级提供坚实的综合保障。

5.价值创造

(1) 人才利用

将技术创新人才作为资本进行管理,加大对人才的投入,依托优势学科培养富有创造性和实践性的人才,使人才自身增值。借鉴国际协同创新人才培养制度[11],推动高等学校开设学科交叉课程、开展专业培训,关注全球协同创新服务新模式,为科研人员、产业化环节专业人才(如技术经纪人等)提供专业、全面、深入、前沿的技能培训。

(2) 技术再造

价值创造不仅表现在技术研发的最初阶段、产业化阶段,产值化阶段,更体现在产业升级路径循环中的技术更新与改良环节。高校通过将科研创新成果转化给企业,在产业升级路径的第一个循环过程中,成果经由企业、市场的需求检验,形成了反馈作用,及时对已有技术实施更新改良,催生新一轮研发的开始,然后新成果再经过产业升级路径不断进行实践检验与匹配,如此循环往复。整个过程实现了对原有技术成果的二次开发,三次开发和多重开发,提升了技术与产业升级需求的匹配度,形成了价值创造的循环。

(二) 路径的策略选择与要素匹配

1.学科发展

(1) 中西部比较优势——专业性

中国三大经济区域优势学科类型、数量统计如表 5所示,从中可见,对比东中西部优势学科各类指标平均数,东中西在学科总数、工科总数、工科占比等平均指标上均呈现出较大的差异性。就其中工科占比进行分析,最高值并不是传统意义上集聚各类学科优势的东部,而是中部,且比值为28.74%,远大于东部地区的27.20%,说明在工程类专业,中部地区相较于东部在一定程度上更具有优势。结合区域学科和产业发展特点具体来看,以中部地区湖北省为例,其优势学科统计结果如表 6所示。在机械、物理、生物、计算机、电子电气、水利、测绘等领域的优势学科数量较多,这也与该地区区域发展的资源基础、历史环境、自然地理状况相符合:武汉市具有良好的工业历史基础,且历史上积累了大量的技术经验、人才资源,同时地处长江中游,水利资源丰富。学科优势与地区优势相互匹配,地区产业发展也围绕学科优势展开,大力进行水利工程建设,电子科技产业园区等,形成了独具特色的产业深化,同时也辐射带动了其他关联产业的发展。这种“重点专攻”型的发展模式,为发挥区域比较优势,实现区域实现产业升级提供了动力。

表 5 中国三大经济区域优势学科类型、数量统计表

表 6 湖北省优势学科分布表

(2) 东部能力提升——综合性

从优势学科上看,东部地区的优势学科种类分布更广,涉及的文、理、工领域更加发散,以江苏省为例,在11所高校的优势学科中,有政治经济、马克思主义哲学,社会学、语言学等文科,也有药学、植物保护、力学等理科,还有工程力学、机械制造及自动化等工科,且学科类比例较均衡。因东部地区在技术能力上具有良好的基础,同时人才、资本等各要素的配合度较好,产业发展更具备多元化的特征。因此,东部地区在产业升级过程中应更注重区域技术能力的提升,以学科综合性带动产业综合发展。

2.路径的要素匹配与选择

根据以上分析的中国东中西区域优势学科的差异性,不同地区在产业升级的要素匹配上也具有各自侧重。由于产业升级路径的要素是相互平行的,即各大类要素中的分支是并不存在交叉重叠部分,因此东中西区域在产业升级路径中可根据自身特点,选择重点发展建设与完善的要素,推进产业升级朝着专业性或综合性的方向发展。具体侧重的要素点如表 7所示。

表 7 区域产业升级路径要素侧重点列示

在组织结构上,对于中西部而言,为实现“专业性”的产业升级模式,需要注重技术成果转移的基础能力提升,侧重对于管理机构和中介机构相关要素的完善与改进,而东部由于“综合性”模式的指引,在已有管理和中介组织比较完善的基础上,充分培育非盈利机构要素的业务能力和综合影响力;法律政策上,中西部着眼于深化激励,充分调动各方资源和潜力,激励科研创新,使人才和技术资源汇聚,形成投资吸引等,弥补目前区域在产业升级路径中的资源缺失,而东部更加注重法律的完善,在政策制定上适时更新,明确产业升级各主体的权利与义务,以更好地满足市场对于各主体功能的要求;利益协调上,中西部由于产业升级的技术水平有限,为吸引更多的技术资源的地区集聚,需要更注重保护发明者的利益,而东部具备产业升级的较为成熟的形态,因此更重视技术成果的开放,促进技术的交流与深化;保障系统上,中西部产业升级路径各主体的联系仍有待加强,因此,在战略联动上应有所侧重[12];而东部在具有较为紧密的主体联系基础上,发挥其他要素和相关主体的综合保障,使产业升级的优势辐射面更加宽广;最后在价值创造上,中西部着重加强人才利用,积累优势,对东部而言,为加深产业升级路径的循环效应,提倡在技术再造上着力培养。

五、政策建议 (一) 学科优化为核心,主体功能协同为基础,要素匹配为保障,个性化发展

产业升级路径需要多方面,多层次,立体化的实现方式。通过不断优化学科评价体系,形成动态的学科发展,为科技创新积累优势资源和技术基础,综合发挥高校、企业、政府、市场、中介的功能,实现多方配合,战略联动,信息反馈,实现并扩展要素价值,使产业升级构成一个完整的循环系统。但同时受区域学科资源的类型和数量差异,需要在整体战略思想一致的基础上,实现个性化的发展。

(二) 区域依据能力发挥比较优势,形成优势学科有效辐射,重点专攻与综合发展

东中西部在资源禀赋和技术基础上存在着巨大的差异,因此,不可能实现完全均衡的发展,也不可能形成一个统一的固定模式,区域应依靠现有的技术资源,发挥比较优势,如部分西部省区在能源领域具有较多数量的优势学科,在传统能源技术的基础上,推动新能源产业化进程,重点专攻某些产业,树立独具特色的地方性优势产业;而东部则需要依靠数量庞大、结构多样化的优势学科,形成综合影响力,带动其他学科及相关产业的发展,充分发挥学科潜力,实现学科优势向技术优势、进而向产业优势的转变。[13]

(三) 注重产业化的延展与反馈,各功能主体相互协同

高校、中介、企业、政府、市场各主体在功能上具有清晰明确的分工,但同时又是相互关联的,这就需要不断提升各主体职能的协同性。成果研发阶段,政府资金支持重点学科,促进科研创新;高校执行创新过程,企业可依据自身能力投入技术或资金,同时承接技术成果,实现产业化;市场对技术产品需求进行反馈;高校和市场又依据反馈结果实行新一轮的技术改造与更新。由此形成的协同效应,将产业化的链条不断延展,反馈效应也使产业升级的路径成为一个循环有机的整体,反过来又增加主体的功能连接与配合。

(四) 要素匹配的动态发展

区域与产业升级要素的匹配并不是固定的,而是随着时间的推移、学科优势的深化发展、技术能力的培养与更新、转化方式的多样化、主体功能的协同化而不断的变化。因此区域在实现要素匹配上应该适时调整与完善,建立一个动态的调整机制,探寻适应区域自身发展的产业升级的微观模式。

参考文献
[1]
唐晓云. 产业升级:转移, 深化还是其他——选择路径的一个技术视角[J]. 开发研究, 2010(1): 37-43. DOI:10.3969/j.issn.1003-4161.2010.01.009
[2]
FARRELL M J. The Measurement of Production Efficiency[J]. Journal of Royal Statistical Society, 1957(3): 253-281.
[3]
AFRIAT S N. Efficiency Estimation of Production Fuctiens[J]. International Economic Review, 1972, 13(3): 568-598. DOI:10.2307/2525845
[4]
范如永. 高水平理工大学优势学科分布及基础科学研究能力分析——国家自然科学基金的视角[J]. 国内高等教育教学研究动态, 2013(11): 8.
[5]
戴智华. 提升高校科技创新能力的学科交叉实证研究——以医工学科交叉为例[J]. 科技进步与对策, 2011, 28(21): 147-150. DOI:10.3969/j.issn.1001-7348.2011.21.032
[6]
喻露.以开放式创新促进产业升级的问题及对策研究[D].武汉: 华中科技大学, 2011.
[7]
MICHAEL S, FRANCOIS P, MICHAEL F, et al. What drive innovation output from subsidized R&D cooperation?Project-level evidence from Germany[J]. Technovation, 2012, 32(6): 358-369. DOI:10.1016/j.technovation.2012.03.004
[8]
温晓慧, 丁三青. 论我国高校学科结构调整和优化——基于产业结构动态的视角[J]. 湖北社会科学, 2012(11): 186-189. DOI:10.3969/j.issn.1003-8477.2012.11.047
[9]
朱榕榕.技术创新与产业升级路径研究[D].武汉: 华东政法大学, 2012.
[10]
王丰. 美国产业结构的升级路径及启示[J]. 产业与科技论坛, 2012(9): 20-21. DOI:10.3969/j.issn.1673-5641.2012.09.008
[11]
程媛.高校科技成果转化的促进机制研究[D].杭州: 浙江大学, 2012.
[12]
李娜. 印度高校科技创新创业人才培养策略探析[J]. 复旦教育论坛, 2013(4): 75-79. DOI:10.3969/j.issn.1672-0059.2013.04.015
[13]
刘畅. 基于产业发展的高校学科结构优化设计[J]. 中国高教研究, 2011(8): 46-49.