张文杰，哈巍—高校校区空间布局与校企协同创新——基于专精特新“小巨人”企业的微观经验证据

高校对企业创新的影响是教育经济学关注的经典议题之一。1989年，贾菲（A.Jaffe）开创性地对美国州一级层面的数据进行研究后发现，高校研发支出能够显著提升当地企业获授权专利的数量。^［18］此后，国外涌现出大量相似研究，这些研究以高校科研投入、发表科研论文数量等为自变量，以企业研发经费与研发人员投入以及创新绩效（如专利数量、新产品数量）为因变量，进一步在省、州、大都市统计区（the metropolitan statistical areas）等层面验证了高校对企业创新的积极影响。^［19-21］也有研究基于更小地理单元的数据集，围绕高校创新效应的空间辐射范围展开分析，并且提供了更为详尽的证据。例如，有研究利用2005-2007年近4000家意大利工业企业与非金融行业企业的调查数据，以企业是否与高校有合作为因变量，选取企业周边10公里范围内是否有高校以及是否有企业所在行业领域的顶尖研究型高校作为自变量，分析后发现只有企业与行业内顶尖研究型高校的地理邻近性会显著增加校企合作可能性，而靠近一所研究水平一般的高校并不会增加校企合作的可能性。^［22］类似还有基于英国8700余家企业调查数据的研究，同样以企业是否曾进行校企合作为因变量，以企业与最近一所高校的距离以及企业与最近一所不同研究层次高校的距离为自变量，分析校企空间邻近性对校企合作的影响，研究发现如果与企业相邻的是高层次研究型高校，二者之间进行研究合作的概率显著更大，但如果相邻的是一所较低层次的高校，二者之间进行研究合作的可能性反而会受到抑制。^［23］

与较为丰富的国外实证研究相比，国内教育学界关于校企合作微观层次的研究比较少，大量实证研究更加关注宏观和中观层面的规律，主要探讨高校数量、在校生规模、基础研究经费等高等教育资源存量对区域创新、城市创新的影响。^［24-26］这类研究虽然更具有宏观指导意义，但也因为研究层面的限制而难以有效厘清高校发展对企业创新的复杂作用机制。

目前我国立足微观层面系统考察高校创新效应的研究主要集中在经济学领域。由于高校的辐射范围有限，所以这类微观研究一般是基于地理同心圆层次的分析。其中一类研究是以企业为圆心、考察周边高校密度及质量对企业创新的影响。例如，有研究基于2011-2017年沪深两市制造业上市公司数据和教育部历年公布的普通高校名单，以每家企业周边200公里半径区域内高校数量作为高校密度的测度指标，发现高校密度对企业专利申请数量具有显著的正向影响，且高水平研究型高校密度的影响作用更大。^［27］还有研究依次测算了2007-2015年我国上市公司周边100公里、200公里、300公里、所在省域内以及全国范围内的高校数量，发现校企间地理距离越近，企业研发创新投入和有效创新产出均表现得更好。^［28］

另一类研究则以高校为圆心，系统估计高校影响企业创新的辐射半径。例如，有研究考察了1999年高校扩招背景下新建校区启用对周边工业企业创新的驱动效应，发现新建校区启用与周边工业企业专利的增长以及新产品的产值都显著正相关，这种效应主要发生在校区周边12公里范围内，且在6公里范围内最为突出。^［29］还有研究以大学城为圆心，发现大学城对周边区域夜间灯光的密度和土地价格产生了显著影响，这种影响主要来自四年制本科高校集聚的大学城，并且这一影响在大学城周边8公里处完全衰减。^［30］

此外，与本研究主题密切相关的还有一类关于校企协同创新影响因素的研究，这类研究主要属于科学学研究领域。这些研究通常是以校企联合申请并获得授权的专利为分析对象，它们发现校企间的距离对合作申请专利的概率以及合作次数具有显著负向影响，从而证实了校企空间邻近性对于校企协同创新的重要性。^［31-33］综上，学界关于高校空间布局与校企协同创新的相关研究成果已较为丰富，不过仍存在可以进一步完善的空间。首先，多数研究关注的是高校分布对企业创新的影响，对高校分布与校企协同创新之间的关注相对较少；其次，由于“小巨人”企业属于新兴群体，所以学界尤其是教育学界目前对“小巨人”企业自身创新水平及其校企协同创新情况的分析尚处于摸索阶段；再次，既有研究通常考察的是企业周边一定区域内高校数量对企业创新的影响，鲜有研究聚焦高校校区这一更微观层次，这可能与全国范围内各高校校区分布的数据难以获取有一定关系。当前，随着我国高校空间布局不断调整，多校区办学已然成为高校发展的新趋势之一，相关研究将校区作为分析单位的必要性日渐凸显。

1.研究对象的选取

本研究重点关注高校校区空间布局对高校与“小巨人”企业之间协同创新的影响。2018年工信部发布《关于开展专精特新“小巨人”企业培育工作的通知》，2021年7月召开的中央政治局会议首次将发展专精特新企业提升至国家政策层面。^［34］2022年7月，工信部在发布的《“十四五”促进中小企业发展规划》中提出，要培育1万家国家级专精特新“小巨人”企业。^［35］2019-2022年工信部先后公布了四批“小巨人”企业名单，累计认定“小巨人”企业9200余家。本研究根据工信部公布的企业名单，利用企查查和天眼查对9200余家企业的注册时间（年）以及注册地等信息进行网络爬取，获取相关基础信息。图1呈现了先后四批“小巨人”企业注册时间以及空间分布的情况。整体来看，有一半左右“小巨人”企业的注册时间在2006年及以前，一半企业的注册时间晚于2006年；其中四分之一左右“小巨人”企业的注册时间集中在2003至2007年。再从空间分布来看，大量“小巨人”企业集中在东部地区^①，这与我国经济社会发展状况密切相关；当然，每批次中也都有一些位于中西部地区、东北地区的企业。此外，从所属行业来看，近66%的“小巨人”企业属于制造业，33%左右的“小巨人”企业属于服务业，还有不到1%的“小巨人”企业属于农、林、牧、渔业，采矿业，电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业等行业；其中，制造业“小巨人”企业中又有近20%从事高技术产业^②。

2.数据来源与处理

本研究的数据来源主要是以下三个核心数据库。其一，高校校区数据来自笔者所在课题团队收集整理形成的独有全国高校校区数据库，包含20世纪90年代至今全国各高校各校区的时间、地理信息，如细化到门牌号的校区地址、启用时间、停用时间等。其二，“小巨人”企业的工商注册数据。本研究基于已公布的“小巨人”企业名单，通过企查查和天眼查两个数据平台搜索各企业的具体注册信息，主要包括企业注册地址、注册时间、注册资本等。其三，“小巨人”企业持有的专利数据。本研究基于国家知识产权局公布的每一条专利的专利权人信息，以企业名称（包括曾用名）为检索关键词，通过爬虫技术获取各企业历年来持有专利的情况。其中，若企业所持有专利的专利权人信息中同时包含企业自身名称和高校名称，则将该项专利界定为校企联合持有专利。经初步分析，在9200余家“小巨人”企业中，拥有校企联合申请并获授权专利的企业占比在15%左右。

3.模型构建与变量设计

除此之外，本研究还参考已有研究^［38］，关注校企在不同类型专利方面的合作广度和合作深度，其中校企合作广度指的是与企业开展合作高校的数量，合作深度指的是企业与高校进行合作的平均次数。

值得说明的是，由于不少样本企业的年度校企合作专利数量为零，因而合作广度与深度的值也为零，为消除专利数据的右偏分布问题，本研究首先将全部被解释变量加1后取自然对数，以此作为核心被解释变量，之后在稳健性检验中将采取替换被解释变量等多个方法对基准回归结果的稳定性再次进行检验。

Campus_cit为本研究的核心解释变量，表示历年企业i周边15公里范围内高校校区的数量，若校企协同创新水平随校区数量的增加而显著提高，则认为高校校区空间布局对校企协同创新水平发挥了显著的促进作用。知识溢出理论与诸多实证研究均已表明高校的知识溢出效应受到空间距离的限制，而且我国高校校区的辐射范围大约以周围15公里为限。^［39-40］本研究也将在后续的拓展性分析中把核心解释变量替换为校企空间距离的连续变量、不同距离段的多个虚拟变量等，以进一步验证高校校区对校企协同创新的辐射范围。

此外，研究模型中还加入了企业个体固定效应μ_i以及企业所在区县固定效应与年份固定效应的交互项θ_ct，它们主要用以控制企业个体特征、当年宏观环境的整体变化以及企业所在区县固有禀赋对校企协同创新的影响。

4.主要变量的基本情况

在剔除相关变量的缺失值后，本研究收集并形成了9200余家“小巨人”企业自注册当年到2022年^③的面板数据，样本总观测值共计有155761条。本研究的核心被解释变量与解释变量的基本情况如表1所示。总体来看，我国“小巨人”企业的校企协同创新水平普遍有待提高，“小巨人”企业与高校联合申请并获得授权发明专利的数量略高于非发明专利的数量，校企合作的深度略强于校企合作的广度。此外，“小巨人”企业周边15公里范围内高校校区的数量平均为11个，其中，本科高校校区的数量多于专科高校校区的数量，“211工程”高校校区的数量接近2个。

本研究进一步以每家“小巨人”企业为中心，统计分析了2000年、2005年、2010年、2015年和2020年五个时间节点各家企业周边1-5公里、6-10公里以及11-15公里区间里高校校区数量情况。结果如图2所示，近20年来“小巨人”企业周边高校校区的数量在逐渐增加。具体而言，企业周边5公里范围内高校校区数量的平均值增长并不明显（由2000年的0.8增至2020年的1.0），6-10公里区间内高校校区数量的平均值从2000年的3.8增至2020年的4.8，11-15公里区间内高校校区数量的平均值增幅较大，从2000年的7.8增至2020年的16.2。此外，由“小巨人”企业周边不同办学层次高校校区数量的分布情况可以看出，无论是周边1-5公里区间内还是更远的11-15公里区间内，本科高校校区的数量在各个时间节点都比专科高校校区的数量多。

1.基准回归分析

本研究首先根据以上模型对总样本进行基准回归分析，考察“小巨人”企业周边15公里范围内高校校区数量对校企协同创新水平的平均效应。分析结果如表2所示，在加入企业固定效应、企业所在区县与年份固定效应的交互项后，“小巨人”企业周边高校校区的数量对校企联合申请并获得授权专利的总量以及相应的合作广度和深度均有显著的正向影响，即高校校区的数量每增加1个，校企联合申请并获得授权专利的总量、合作广度和合作深度均显著提升0.1%。进一步将专利按照类型分为发明专利、非发明专利两类分别进行回归分析（见表2），结果发现，“小巨人”企业周边高校校区的数量对校企共同申请并获得授权发明专利的数量及其合作广度与深度没有显著性影响，高校校区的数量对校企协同创新的显著促进作用在更大程度上体现在非发明专利方面，即高校校区的数量每增加1个，校企联合申请并获得授权非发明专利的数量及其合作广度、深度均显著提升0.1%。

2.稳健性检验

　　本研究对上述基准回归结果进行如下稳健性检验。第一，替换被解释变量的处理方式。本研究在基准回归分析中均对专利数量、校企合作广度与深度进行了加1并取对数处理，但考虑到观测值中不少被解释变量的原始值为0，存在截尾数据的特征，这种处理方式可能会对原始被解释变量的分布产生显著影响，因此，本研究再次以被解释变量的原始值进行回归分析。第二，替换被解释变量。同样是考虑到被解释变量中有大量值为零，本研究进一步根据企业当年与高校联合申请并获得授权专利的数量是否为零构建了二分变量，分析高校校区的空间布局对企业是否与高校开展协同创新的影响。第三，替换样本。企业在选址时可能具有较强的自我选择性动机，不同类型企业对选址的偏好不同，因此，本研究进一步针对那些周边15公里范围内存在高校校区的企业进行分析，这类企业特征的一致性相对更高一些。以上三种稳健性检验的结果见表3，总体而言，三种回归分析的结果与基准回归分析基本保持一致。从平均效应来看，“小巨人”企业周边15公里内高校校区的数量对校企在非发明专利方面的协同创新水平具有显著正向影响，而且估计系数要略大于基准回归分析的估计系数。稳健性检验的结果证实了基准回归分析结果的可靠性。

3.关于企业特征的异质性分析

根据自身发展的需要，不同的企业可能对申请哪一种专利有不同的偏好，因此，当企业周边高校校区的数量发生变化时，它们进一步深化与周边高校协同创新的举措可能有所不同，在合作申请各类专利方面亦有可能不同，而目前学界对此尚缺少较严谨的经验证据。本研究拟围绕高校校区空间布局对校企协同创新的影响这一主题，从企业所属产业以及企业年龄两个特征维度进行校企协同创新的异质性分析。

（1）不同产业企业间的差异。

　　本研究首先从企业所属产业的维度对校企空间邻近性与协同创新的关系进行异质性分析。国外既有研究表明，校企空间邻近性对不同产业企业发展的重要性有一定差异，即相较于知识密集型产业企业，这种邻近性对并不那么依赖于技术创新的传统产业企业的重要性略低一些。^［41-42］在我国，相比于传统制造业企业，高技术产业企业对获取外部创新资源以开发特定新技术和产品往往有更强烈的需求，校企合作创新对企业成长发展也更为重要。^［43］因此，本研究将研究样本“小巨人”企业划分为高技术产业企业、非高技术产业企业两个子样本，从而分析高校校区空间布局对两类不同企业校企协同创新影响的差异性。分析结果如表4中Panel A所示：企业周边15公里范围内高校校区的数量对高技术产业企业与高校在发明专利方面的合作具有显著的正向影响，此外，它还对非高技术产业企业与高校在非发明专利方面的合作有显著的正向影响。相较于非高技术产业企业，高技术产业企业的研发经费投入强度更高。有研究基于中国工业企业微观数据发现，企业申请专利类型的偏好与企业所属产业密切相关，研发强度越高的企业越偏好于申请发明专利，研发强度较低的企业则更偏好申请非发明专利。^［44］这主要是由于非发明专利能够帮助研发强度低的企业（产业与行业中的“跟随者”）开发生产新产品并短期合法垄断某项知识产权，从而对竞争对手形成比较优势。^［45］

（2）不同年龄企业间的差异。

　　本研究根据企业年龄是否超过20年将“小巨人”企业总研究样本划分为成熟期企业与成长期企业两个子样本集，以便进一步分析高校校区空间布局对两类不同年龄企业校企协同创新影响的差异性。分析结果如表4中Panel B所示：企业周边15公里范围内高校校区的数量对成熟期“小巨人”企业的校企协同创新没有显著的影响，但能显著增强成长期“小巨人”企业与高校在非发明专利方面的合作。相较于成熟期企业，企业在初创与成长过程中受经费制约（如通勤成本）等因素的影响，很可能会在校企合作创新方面面临更大的困难，因此，校企的空间邻近性对它们的成长和发展更为重要，邻近高校能够为成长期企业显著降低校企协同创新所需通勤费用等一系列伴随空间距离增大而产生的隐性沟通交流成本，从而在一定程度上消解校企合作面临的阻碍。

4.关于高校特征的异质性分析

　　以上关于企业特征的异质性分析发现，属于不同产业、年龄不同的“小巨人”企业，其校企协同创新与高校校区空间布局的关系存在显著差异。基于这一研究发现，本研究进一步从高校办学层次、办学水平两个维度考察高校校区空间布局对校企协同创新影响的异质性。

（1）不同办学层次高校间的差异。

本研究分别将一定区域内本科高校校区的数量、专科高校校区的数量作为核心解释变量，考察高校校区空间布局对校企协同创新影响在办学层次上的异质性。上文分析发现，“小巨人”企业周边15公里范围内高校校区数量的增加能够显著增强高技术产业企业与高校在发明专利方面的研发合作以及非高技术产业企业与高校在非发明专利方面的研发合作。而进一步针对不同办学层次高校的异质性分析（见表5中Panel A）发现，无论是高技术产业企业还是非高技术产业企业，高校校区空间布局对校企协同创新的显著影响均源自本科高校，“小巨人”企业周边一定区域内专科高校校区的数量对校企协同创新水平没有显著的影响。在我国高等教育体系中，专科高校更专注于教学与育人职能，其校企合作主要集中在联合培养学生等方面；相比而言，本科高校的科研职能更为突出，科研水平也相对较高，能够与企业进行深入的科研合作。

（2）不同办学水平高校间的差异。

本研究进一步将本科高校划分为“211工程”高校、其他本科高校两种类型，分析高校校区空间布局对校企协同创新的影响在不同办学水平高校间的异质性。分析结果如表5中Panel B所示：当高技术产业企业周边15公里范围内“211工程”高校校区的数量增加时，校企在发明专利方面的研发合作以及合作的广度和深度均有显著的提升，而对非高技术产业企业校企研发合作有显著影响的主要是企业周边其他本科高校校区数量的变化，即非高技术产业企业周边15公里范围内其他本科高校校区的数量增加时，校企在非发明专利方面研发合作的广度有明显的拓展。

5.关于校企空间距离的拓展分析

　　以上重点关注的是“小巨人”企业周边15公里范围内的高校校区数量对校企协同创新的影响，在此基础上，本研究对校企空间邻近性的影响作用进行拓展分析。具体来讲，以“小巨人”企业为中心，找出历年来与企业距离最近的高校校区并计算二者之间的距离，然后以校企间距离的对数作为核心解释变量进行回归分析。分析结果如表6中Panel A所示：一方面，校企间距离对二者在发明专利方面的协同创新没有产生显著性影响。这与上文针对高校校区数量平均效应的估计结果一致，我们推测这一平均效应实际上掩盖了校企间距离对企业与高校在发明专利方面协同创新的显著影响。另一方面，校企间距离对二者在非发明专利方面的协同创新产生显著影响，即随着校企间距离增加，二者合作获得专利的数量以及合作广度和深度都显著下降。

　　进而为了探讨不同校企距离对二者协同创新影响程度的差异性，即这种影响如何随着距离的增大而衰减，本研究将解释变量由最短校企间距离替换为4个不同距离段的虚拟变量（依次为校企最近距离在0-3公里区间、3-6公里区间、6-9公里区间以及9-12公里区间内），同时将校企最近距离在12-15公里区间内的样本作为参照组。分析结果如表6中Panel B所示：最近校企间距离对校企协同创新的显著性影响在超过9公里以后严重衰减，换言之，若周边最近的高校校区距企业9公里以外，则企业与高校联合研发并申请专利的积极性明显小于校企间距离短的样本。

6.关于校企协同创新间接效应的拓展性分析

既有关于校企协同创新的研究大多是基于专利所有权人信息来识别和赋值的，即将高校和企业名称同时出现在所有权人信息中的专利作为校企协同创新行为发生的代理变量。但实际上企业和高校的创新研发与论文发表偏好并不相同，高校可能更注重创新链条上游的基础研究和论文发表，而企业更偏好专利申请以及作为唯一所有权人单独持有相关专利。高校很可能为企业相关专利的研发提供了各种类型的知识服务，间接推动了企业专利创新活动，但出于各种原因并未出现在专利所有人信息中。这种校企协同创新方式较为隐蔽，不易识别，属于高校对企业专利创新的间接效应，但可能在现实中更为普遍且影响更为广泛。

　　基于此，本研究进一步将非校企联合申请并获得授权的专利数量作为被解释变量进行回归分析，结果如表7所示：“小巨人”企业周边15公里范围内高校校区的数量对企业持有非校企联合申请专利的数量具有显著正向影响，即企业周边15公里范围内校区数量每增加1个，企业持有专利的数量平均增加1.8%。进一步分不同类型专利来看，无论是企业持有非校企联合申请发明专利的数量还是非发明专利的数量，均受到企业周边高校校区数量的显著影响，即高校校区数量每增加1个，企业持有非校企联合申请发明专利、非发明专利的数量分别显著增加1.2%、1.3%。这一结果表明，除了能够直接捕捉和观测到的显性协同创新效应以外，高校对企业发展确实还会产生一些隐性、间接的协同创新效应，而且间接效应有可能远大于直接效应。这也与已有的研究发现基本一致，即高校与企业创新之间确实存在着直接效应和间接效应^［46］，相较于直接合作的产出，高校对各企业主体专利创新产生的间接效应可能更为突出^［47-48］。

　　本研究利用我国高校校区空间分布数据以及9200余家专精特新“小巨人”企业的专利数据，量化评估高校校区空间布局对校企协同创新的影响，获得如下研究结论：

　　第一，总体来看，随着“小巨人”企业周边15公里范围内高校校区数量的增加，校企联合申请并获得授权专利的数量显著增加，校企合作的广度与深度亦显著提升。

　　第二，从企业维度来看，“小巨人”企业周边高校校区空间布局对校企协同创新的影响因企业不同而存在显著的差异。从所属产业的视角进行分析，周边15公里范围内高校校区数量的增加能显著促进高技术产业企业与高校在发明专利方面的研发合作，以及非高技术产业企业与高校在非发明专利方面的研发合作。从企业年龄的视角进行分析，周边高校校区数量的增加能显著促进成长期企业与高校在非发明专利方面的研发合作，而对成熟期企业没有显著的影响。

　　第三，从高校维度来看，“小巨人”企业周边高校校区空间布局对校企协同创新的影响因高校不同也存在显著差异。从办学层次视角分析，无论是高技术产业企业还是非高技术产业企业，高校校区空间布局对校企协同创新的显著影响均来自本科高校；从办学水平视角分析，企业周边“211工程”高校校区数量的增加能够显著提升高技术产业企业与高校进行研发合作的广度和深度，而非高技术产业企业更倾向于和其他本科高校进行非发明专利方面的研发合作。

　　第四，进一步分析校企间距离对校企协同创新的影响，发现校企协同创新水平确实随着校企间距离的增加而有所衰减。此外，周边高校校区的数量对企业持有非校企联合申请并获授权专利的数量具有显著的正向影响，而且这种影响作用大于对校企联合申请并获得授权专利的影响。这表明高校校区空间布局对校企协同创新的影响除了产生直接效应以外，还能产生显著的促进校企研发合作的间接效应。

　　本研究表明，高校校区空间布局确实能显著影响“小巨人”企业与周边高校的协同创新。这为校企协同创新机制研究提供了较深入的微观证据。目前我国很多高校的校区布局仍在调整之中，如何从政策实践层面推进高等教育空间布局的精准设计，进一步优化高校校区布局，以使其创新驱动效应能有效辐射并带动相应行业企业的发展，从而充分发挥校企协同创新的优势，是未来值得继续关注的重要方向之一。