張寧靜,顧 新,曾 婷
(1.廣東金融學(xué)院保險學(xué)院,廣東 廣州 510521;2.四川大學(xué)商學(xué)院,四川 成都 610064;3.四川省科技促進發(fā)展中心,四川 成都 610061)
在過去的十幾年里,影響大學(xué)向企業(yè)進行技術(shù)轉(zhuǎn)移的因素是研究焦點之一。這些研究揭示了地理臨近、大學(xué)聲譽及大學(xué)體制、企業(yè)偏好等是影響校企知識轉(zhuǎn)移的重要影響因素。
國內(nèi)研究中,原長弘等[1]對大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化相關(guān)研究論文進行分類統(tǒng)計,歸納出制約大學(xué)科技成果轉(zhuǎn)化的20類因素。周鳳華和朱雪忠[2]以2000—2004年國內(nèi)58所大學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù),探討了技術(shù)轉(zhuǎn)移資源對大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移產(chǎn)出的影響。楊德林等[3]提出5種可能對中國研究型大學(xué)科技型衍生企業(yè)活動產(chǎn)生影響的因素:大學(xué)的科技實力、大學(xué)專業(yè)布局、科研經(jīng)費總量及構(gòu)成、大學(xué)的地理位置、大學(xué)與政府的關(guān)系,并通過對111 所大學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的對比分析, 驗證以上假設(shè)中的5種因素對大學(xué)企業(yè)衍生活動是否存在影響。徐國東等[4]從知識、人、距離三個方面建立了大學(xué)知識轉(zhuǎn)移影響因素模型, 并在此基礎(chǔ)上探討了包括積極因素和消極因素在內(nèi)的知識轉(zhuǎn)移影響因素。原長弘等[5]對我國98所重點大學(xué)進行知識轉(zhuǎn)移的研究發(fā)現(xiàn),不同體制的大學(xué)知識轉(zhuǎn)移數(shù)量存在較大的差異。究其原因在于不同的大學(xué)體制反映出大學(xué)擁有的資源數(shù)量與質(zhì)量不同,而大學(xué)的技術(shù)轉(zhuǎn)移能力取決于其擁有的技術(shù)資源以及技術(shù)推廣能力。理工類大學(xué)的技術(shù)轉(zhuǎn)移能力最強,農(nóng)林和綜合類大學(xué)次之,醫(yī)藥類大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移能力最弱。現(xiàn)有的研究從多個方面揭示了影響我國大學(xué)知識、技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響因素主要在于出讓方和受讓方的距離(地理距離、知識距離)、能力和資源。
地理臨近在校企合作關(guān)系形成中的影響作用也是學(xué)者們研究的重點。地理鄰近性是指區(qū)域主體間各要素的運輸、傳播和共享需要面對的物理或空間距離。Mansfieldt和 Lee[6]開創(chuàng)性地研究了地理臨近與其他因素相互作用對產(chǎn)學(xué)合作的影響,在對不同質(zhì)量的大學(xué)進行研究時發(fā)現(xiàn),較短的地理距離可以降低知識交流的成本,促使合作研發(fā)形成。Brown和Duguid[7]指出,地理臨近在技術(shù)轉(zhuǎn)移中有利于面對面交流、促使形成信任關(guān)系、增進相互理解,降低交易成本等作用。地理位置距離過大會產(chǎn)生較大的交流成本,同時不利于信任關(guān)系的建立。
但地理位置的過分鄰近對學(xué)習(xí)和創(chuàng)新也存在負(fù)面影響。Malmberg和Maskell[8]指出:“強烈的本地創(chuàng)新環(huán)境,除了提高創(chuàng)新行為以外,還會導(dǎo)致‘鎖定’,即本地結(jié)構(gòu)變得狹窄地集中于特殊類型的經(jīng)濟活動(技術(shù)、組織、市場行為)以致不能轉(zhuǎn)移到新的發(fā)展軌道”。Boschma[9]提出當(dāng)一個區(qū)域變得過分鄰近和內(nèi)向,區(qū)域內(nèi)主體的學(xué)習(xí)能力會減弱,逐漸失去創(chuàng)新能力,這種空間鎖定容易出現(xiàn)在生產(chǎn)高度專業(yè)化的地區(qū)。李福剛和王學(xué)軍[10]認(rèn)為過多或過少的地理鄰近對集體學(xué)習(xí)和區(qū)域創(chuàng)新都將是不利的。Albino等[11]提出地理鄰近性是一個多維概念,它本身既不是交互學(xué)習(xí)與創(chuàng)新的必要條件也不是充分條件,而是在便于溝通交流的基礎(chǔ)上通過強化其他形式鄰近性作用來影響合作,即強調(diào)了地理鄰近必須與其他維度組合才能對合作創(chuàng)新產(chǎn)生影響效應(yīng)。由此可見,地理臨近從某種程度上來講是可以降低交易成本的,因此在技術(shù)產(chǎn)品等質(zhì)量方面,企業(yè)將優(yōu)先考慮向近距離的大學(xué)進行技術(shù)交易;但如果大學(xué)的成果是高質(zhì)量的,且大學(xué)具備良好的聲譽及技術(shù)外溢能力,將可以彌補地理距離上的不利狀況,企業(yè)也將能跨區(qū)域技術(shù)交易。
一些研究發(fā)現(xiàn)大學(xué)所擁有的資源對技術(shù)轉(zhuǎn)移具有正向影響?!百Y源觀”來源于對企業(yè)的研究,但這一觀點對大學(xué)的競爭力同樣適用。Powers和Mcdougall[12]指出,“資源觀”同樣有助于大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移能力的分析。在我國大學(xué)擁有的資源可以通過大學(xué)體制、專項建設(shè)工程和所處省份體現(xiàn)出來。我國對不同類型的大學(xué)資源投入存在差異,這種投入差距是大學(xué)技術(shù)創(chuàng)新差距進一步擴大的原因之一。我國理工類的大學(xué)在科研人員的數(shù)量、研究經(jīng)費投入等都領(lǐng)先于其他類型的大學(xué)。國外有關(guān)學(xué)者的研究還表明,大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移中心(TTO)的經(jīng)驗和投入對大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移存在正的影響[13]。而在我國,擁有國家技術(shù)轉(zhuǎn)移中心的大學(xué)一般為理工類。
我國大學(xué)和企業(yè)的分布在空間上呈現(xiàn)出非均衡性,如東部地區(qū)集中了全國51%的大學(xué),中部地區(qū)占22.6%,西部地區(qū)占26.4%;在已公布的“雙一流”大學(xué)中,位于北京34所,占總數(shù)約25%,東部地區(qū)78所,占總數(shù)的57%,西部地區(qū)16所,僅占總數(shù)的12%。大學(xué)是否處于較為有利的技術(shù)轉(zhuǎn)移環(huán)境,如與產(chǎn)業(yè)集群臨近,或者經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)是否有利于降低技術(shù)交易成本,從而更易被企業(yè)選擇進行技術(shù)交易?又或者具有較多資源的大學(xué)能克服遠(yuǎn)距離交易帶來的高成本,具有更強的技術(shù)轉(zhuǎn)移能力?這些對于研究地理臨近與大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移的能力特征對技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響無疑對我國的大學(xué)建設(shè)及發(fā)揮其在經(jīng)濟建設(shè)中的作用具有重要意義。
本文試圖探究大學(xué)擁有的資源對其跨省技術(shù)轉(zhuǎn)移能力的影響:對地理臨近性在跨省技術(shù)轉(zhuǎn)移中所起作用進行驗證;探尋大學(xué)擁有的其他資源是否能克服技術(shù)交易雙方的地理遙遠(yuǎn)性。為此,筆者提出如下假設(shè):
H1:大學(xué)體制類型對跨省技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響不顯著。
H2:大學(xué)綜合得分高低對技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響不顯著。
H3:國家專項建設(shè)工程大學(xué)對技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響不顯著。
專利交易是技術(shù)轉(zhuǎn)移的重要存在形式,本文選取2015—2016年全國以大學(xué)為讓與人的專利交易數(shù)據(jù)為樣本,共6 087項。[注]數(shù)據(jù)來源:中華人民共和國知識產(chǎn)權(quán)局統(tǒng)計資料。采用Stata11統(tǒng)計軟件對在跨省交易中與交易達(dá)成的影響因素:讓與人的體制、所處地區(qū)、是否入選專項建設(shè)工程,對讓與人和受讓人的跨省專利交易影響因素進行分析。
1.相關(guān)變量含義
本文試圖通過將大學(xué)跨省技術(shù)轉(zhuǎn)移能力和大學(xué)體制、聲譽、是否入選專項建設(shè)工程等資源特征相聯(lián)系,對大學(xué)所處經(jīng)濟區(qū)域進行控制,以驗證技術(shù)轉(zhuǎn)移的地理臨近理論。
大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移能力定義為交易雙方地理距離;自變量為大學(xué)體制、聲譽、是否獲得建設(shè)專項支持。大學(xué)體制以綜合性、理工類、農(nóng)林醫(yī)藥類和研究性大學(xué)進行劃分;控制變量為大學(xué)所處經(jīng)濟區(qū)域,以東、中、西部進行劃分。變量的含義如表1所示。
表1 變量含義
2.變量統(tǒng)計特征描述
技術(shù)交易跨省轉(zhuǎn)移的描述性統(tǒng)計如表2所示。
表2 技術(shù)交易類型統(tǒng)計
總體上看,跨省交易占總交易量92%,具有絕對優(yōu)勢。從大學(xué)體制方面看,研究類大學(xué)跨省交易占94%,綜合類大學(xué)占92%,農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)占90%。在跨省交易中,理工、綜合、研究型和農(nóng)林醫(yī)藥的占比為4.64∶2.84∶3.19∶1;理工類大學(xué)最多,農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)最少。省內(nèi)交易中,理工、綜合、研究型和農(nóng)林醫(yī)藥的占比為3.68∶2.04∶1.75∶1??梢?,理工類大學(xué)無論在省內(nèi)還是跨省交易上都具有比較優(yōu)勢。
跨省交易數(shù)量綜合得分高、中、低的占比為1∶3.65∶4.85;省內(nèi)交易數(shù)量的高、中、低的占比為1∶6.5∶6.4。綜合得分高者相對中低得分并無技術(shù)轉(zhuǎn)移優(yōu)勢。
“雙一流”大學(xué)跨省交易占92.87%,非“雙一流”大學(xué)跨省交易占91.70%;非“雙一流”大學(xué)跨省交易更多,非“雙一流”與“雙一流”大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移數(shù)量之比為1∶1.25。省內(nèi)交易兩者占比為1∶1.47。非211大學(xué)在跨省或省內(nèi)交易中均具有一定優(yōu)勢。
東部地區(qū)大學(xué)無論在跨省或是省內(nèi)交易絕對數(shù)量上占優(yōu)勢。省內(nèi)交易中,東部、中部和西部地區(qū)大學(xué)占比為24.11∶1.22∶1,東部省內(nèi)交易數(shù)量是西部的24倍多; 跨省交易中,東部、中部和西部占比為4.78∶1.24∶1 東部跨省交易是西部的4.78倍。東部跨省交易占比為89.80%,中部為97.83%,西部為98.76%,東部跨省交易最低,西部跨省交易占比比較高。
同時結(jié)合地域和大學(xué)體制及聲譽,東部地區(qū)跨省交易有突出優(yōu)勢的是得分較低的研究所,其次是中等得分的理工類大學(xué),農(nóng)林醫(yī)藥類不具備優(yōu)勢;中部地區(qū)得分較低的研究所和理工類大學(xué)也有類似的優(yōu)勢;但在西部地區(qū),除得分較低的研究所外,綜合類大學(xué)也具有一定的優(yōu)勢。
(2)技術(shù)交易臨近性分析
技術(shù)轉(zhuǎn)移數(shù)量隨距離分布呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢,呈現(xiàn)“鐘形”,峰值出現(xiàn)在2 000—3 000千米的范圍,5 000千米以上占比小。技術(shù)轉(zhuǎn)移數(shù)量和距離關(guān)系如圖1所示。
1.1 產(chǎn)品優(yōu)勢 煙臺市位于山東半島東部,毗鄰渤海,全年氣候穩(wěn)定、日光充足。作為我國大櫻桃的產(chǎn)地,福山獨特的山地礫質(zhì)土壤以及140年的櫻桃栽培歷史使大櫻桃有著得天獨厚的生長種植優(yōu)勢,素來被譽為“北方春果第一枝”。具有獨特的地理優(yōu)勢,當(dāng)?shù)乜梢陨a(chǎn)出質(zhì)量優(yōu)越的櫻桃。
圖1 技術(shù)交易數(shù)量按距離分布
從高校體制看,研究所等大學(xué)交易平均距離比較大,為1 448千米,輻射范圍半徑最大達(dá)到6 625千米;農(nóng)林醫(yī)藥類平均距離最小,為1 244.86千米,輻射范圍也最小;非“雙一流”較“雙一流”大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移平均距離大,輻射范圍(交易最遠(yuǎn)距離)也更大;綜合得分較低的大學(xué)交易距離較大,輻射范圍也更大。
從地區(qū)看,西部地區(qū)交易平均距離最大,為1 856.67千米,交易輻射范圍大;東部地區(qū)交易平均距離最小,為1 208.84千米,交易輻射范圍也最小;中部地區(qū)介于兩者之間。
結(jié)合所在地區(qū)和得分可知:西部地區(qū)大學(xué)交易距離具有優(yōu)勢,其中低得分綜合類大學(xué)優(yōu)勢明顯,其次是研究所大學(xué),農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)交易平均距離最?。恢胁康貐^(qū)高得分的理工類大學(xué)交易距離最大,其次是中得分的農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué),低得分大學(xué)交易距離比較平均;東部地區(qū)無論高中低得分,交易平均距離較為平均。
由于本研究因變量為離散型、非正態(tài)分布的特征,故采用廣義線性模型(Generalized Linear Model,GLM)進行估計。GLM是經(jīng)典回歸模型的普遍化,可以處理諸如因變量為連續(xù)(或者準(zhǔn)連續(xù))、接近正態(tài)分布、方差不是均值的函數(shù)等經(jīng)典線性模型所不能處理的數(shù)據(jù)情況。GLM的重要構(gòu)成是分布族函數(shù)(Family Function)和聯(lián)結(jié)函數(shù)(Link Function),分布族函數(shù)是因變量的分布類,GLM模型可以處理因變量為二項分布、負(fù)二項分布、泊松分布、高斯分布、伽馬分布、韋伯分布等,可寫為c(y)exp[θy-b(θ)dμ(y)]形式的指數(shù)型分布;聯(lián)結(jié)函數(shù)是將因變量分布的參數(shù)表示為均值函數(shù)的表達(dá)式,通過GLM可以將非線性模型用線性形式進行表達(dá)和分析。
1.Logistic回歸模型
2.伽馬分布模型
因變量為是否跨省交易,因變量為0—1分布,跨省交易取值1,省內(nèi)交易取值0,自變量為:大學(xué)所在經(jīng)濟區(qū)域,分為東、中、西部地區(qū);大學(xué)體制分為綜合、理工、農(nóng)林醫(yī)藥及研究所;是否“雙一流”大學(xué),是取1,否取0;綜合得分分為低、中、高三個等級。
本文采用Stata14統(tǒng)計軟件通過廣義線性模型對大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移的省級溢出進行回歸分析。在進行GLM回歸時自動剔除線性相關(guān)變量,由于存在少數(shù)對均值產(chǎn)生較大影響的異常值,在此運用穩(wěn)健回歸方法,消除這些異常值的影響。
不論從地區(qū)、大學(xué)體制、是否211大學(xué)及綜合得分,跨省技術(shù)交易總體較省內(nèi)交易占比大。從大學(xué)所處地區(qū)來看,東部地區(qū)省內(nèi)交易占比(10.2%)相對中部(2.17%)和西部(1.24%)高,西部地區(qū)的跨省交易占比最高(98.7%),地區(qū)卡方檢驗P<0.05,具有統(tǒng)計顯著性;農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)省內(nèi)交易占比最高為10.41%,研究所跨省交易優(yōu)勢明顯,達(dá)到94%,大學(xué)體制卡方檢驗P<0.05,具有統(tǒng)計顯著性;211大學(xué)省外交易占比(92.87%)較非211大學(xué)占比(91.7%)高,卡方檢驗P<0.10,具有統(tǒng)計顯著性;綜合得分較高的大學(xué)省外轉(zhuǎn)移占比相對得分較低大學(xué)高,省內(nèi)轉(zhuǎn)移占比較高的是綜合得分居中的大學(xué),卡方檢驗P<0.05,具有統(tǒng)計顯著性。
對大學(xué)體制、是否入選211建設(shè)工程、綜合得分及所處地區(qū)進行分析,得到這些因素都具有顯著的影響性。這些因素與跨省交易總體聯(lián)系需要進一步運用統(tǒng)計模型進行分析。
首先采用跨省交易的Logistic模型進行回歸,模型(1)中包含了大學(xué)體制、是否加入211工程、地域和聲譽自變量。其中,統(tǒng)計顯著性p值小于0.10的有8項。模型(2)用向前法排除掉模型(1)中p值大于0.10的自變量,進行回歸后得到各自變量優(yōu)勢比系數(shù)如表3所示。
注:*表示p<0.1;**表示p<0.05;***表示p<0.01,下同。
從大學(xué)所處地區(qū)來看,西部地區(qū)大學(xué)跨省轉(zhuǎn)移概率較中部地區(qū)大學(xué)高;東部地區(qū)大學(xué)在跨省轉(zhuǎn)移上不具有統(tǒng)計顯著性;從大學(xué)體制來看,理工類、研究型大學(xué)總體相對農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)更具有跨省轉(zhuǎn)移優(yōu)勢,且具有統(tǒng)計顯著性p<0.01;總體來看,綜合類大學(xué)雖然較農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)跨省轉(zhuǎn)移概率高,但不具統(tǒng)計顯著性;重點建設(shè)大學(xué)跨省轉(zhuǎn)移的優(yōu)勢并不明顯;將地區(qū)因素加入之后,西部地區(qū)研究型大學(xué)、綜合類、理工類大學(xué)相對中東部地區(qū)大學(xué)跨省轉(zhuǎn)移概率??;綜合得分低的大學(xué)更有跨省轉(zhuǎn)移優(yōu)勢,在東部地區(qū)這一特點更加明顯。
表4 技術(shù)轉(zhuǎn)移距離影響因素回歸結(jié)果
表4的回歸結(jié)果顯示,綜合類、理工類大學(xué)相對農(nóng)林醫(yī)藥類和研究型大學(xué)在轉(zhuǎn)移距離上具有劣勢,綜合類、理工類大學(xué)平均轉(zhuǎn)移距離較農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)分別低12.49%和14.58%。回歸結(jié)果不支持H1。
綜合得分較高的大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射能力較強,西部低得分大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射能力弱,東部低、中得分大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射能力較強。綜合得分高的大學(xué)轉(zhuǎn)移輻射能力總體較強。但在東部地區(qū),中低得分等級的大學(xué)較高等級大學(xué)具有更強的技術(shù)輻射能力。回歸結(jié)果也不支持H2。
回歸結(jié)果也不支持H3?!半p一流”大學(xué)總體具有較強的技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射能力,“雙一流”大學(xué)中的理工類較農(nóng)林醫(yī)藥類平均轉(zhuǎn)移距離遠(yuǎn)約130.48千米,綜合類大學(xué)不具有統(tǒng)計顯著性。西部地區(qū)較中部地區(qū)“雙一流”大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移距離近395.54千米。“雙一流”與非211大學(xué)在跨省交易上及技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射距離上有顯著不同,綜合類、理工類211大學(xué)更傾向于省外交易;且在跨省交易中,不同體制的“雙一流”大學(xué)及處于不同經(jīng)濟區(qū)的“雙一流”大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射能力不同,綜合類“雙一流”大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射距離較理工和農(nóng)林醫(yī)藥類近,中部“雙一流”大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射距離較東西部遠(yuǎn)。
西部地區(qū)大學(xué)相對于中部地區(qū)大學(xué),其跨省轉(zhuǎn)移概率更高,西部地區(qū)綜合類、理工類、研究所具有較強的輻射能力,相對農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)的平均轉(zhuǎn)移距離更大,分別高13.11%、24.10%和19.46%;但西部地區(qū)“雙一流”大學(xué)轉(zhuǎn)移優(yōu)勢未能體現(xiàn)。東部地區(qū)大學(xué)跨省轉(zhuǎn)移概率低于中部地區(qū)大學(xué),更傾向于省內(nèi)交易,其中,綜合類、理工類、研究所相對農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)也有技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射能力上的優(yōu)勢??傮w來講,西部地區(qū)大學(xué)相對中部地區(qū)大學(xué)的技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射距離更大,平均高29.42%,東部地區(qū)較中部地區(qū)低40%。
圖2中,技術(shù)轉(zhuǎn)移距離占比在大學(xué)所處地區(qū)、體制、是否加入“雙一流”建設(shè)工程及大學(xué)綜合得分方面都顯示出由近到遠(yuǎn)先上升后下降的特點,轉(zhuǎn)移距離比較集中在3 000千米之內(nèi),特別是2 000—3 000千米范圍集中了40%—50%的交易量。技術(shù)轉(zhuǎn)移距離占比呈現(xiàn)不對稱的“鐘形”,“鐘形”的左半部也就是技術(shù)轉(zhuǎn)移距離在3 000千米以內(nèi)占到交易總量的79.22%,而轉(zhuǎn)移距離在3 000千米以上的僅占1/5。按照體制、是否“雙一流”工程大學(xué)和綜合得分進行統(tǒng)計,呈現(xiàn)出類似的特點:按地區(qū)的統(tǒng)計中,近80%的交易發(fā)生在3 000千米以內(nèi)的距離內(nèi),和東、西部地區(qū)不同的是,中部地區(qū)交易在1 000—2 000千米范圍內(nèi)占比最大,為38.68%,而東、西部地區(qū)的最大值在2 000—3 000千米范圍內(nèi),分別占比44.38%和54.51%。
圖2 總體技術(shù)轉(zhuǎn)移距離
地區(qū)變量無論對跨省交易及技術(shù)轉(zhuǎn)移距離的影響都是顯著的,Pearson卡方檢驗p值為0;不同的大學(xué)體制對跨省交易及技術(shù)轉(zhuǎn)移距離具有明顯不同,Pearson卡方檢驗p值均小于0.05;同樣,大學(xué)綜合得分高低等級也顯示出與跨省交易和技術(shù)轉(zhuǎn)移距離有顯著相關(guān)性,p值小于0.05;是否“雙一流”大學(xué)在跨省轉(zhuǎn)移上作用顯著,但對技術(shù)轉(zhuǎn)移距離作用不具統(tǒng)計顯著性。
大學(xué)所擁有的體制、聲譽和專項建設(shè)資源對其技術(shù)輻射能力具有一定的影響。處于不同經(jīng)濟區(qū)域的大學(xué)由于其擁有的資源及環(huán)境不同,在技術(shù)轉(zhuǎn)移能力方面表現(xiàn)出不同的特點:
西部地區(qū)大學(xué)相對于中部地區(qū)大學(xué),其跨省轉(zhuǎn)移概率更高;反之,東部地區(qū)大學(xué)跨省轉(zhuǎn)移概率低于中部地區(qū)大學(xué),更傾向于省內(nèi)交易。
從體制看,理工類、研究型大學(xué)總體相對農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)更具有跨省轉(zhuǎn)移優(yōu)勢;綜合類、理工類大學(xué)相對農(nóng)林醫(yī)藥類大學(xué)和研究型大學(xué)在轉(zhuǎn)移距離上具有劣勢。將地區(qū)因素加入之后,西部地區(qū)研究型大學(xué)、綜合類、理工類大學(xué)相對中東部地區(qū)大學(xué)跨省轉(zhuǎn)移概率??;綜合類得分低的大學(xué)更有跨省轉(zhuǎn)移優(yōu)勢,在東部地區(qū)這一特點更加明顯。
聲譽方面,總體看高得分大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射能力較強,特別在西部地區(qū),高得分大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射能力更強;但這一情況在東部地區(qū)卻有所不同,低、中得分大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射能力較強。
獲得專項建設(shè)支持的“雙一流”大學(xué)與“非雙一流”大學(xué)在跨省交易上及技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射距離上具有顯著不同的特點?!半p一流”大學(xué)跨省較省內(nèi)轉(zhuǎn)移的優(yōu)勢并不明顯,但在跨省交易中顯示出更大的技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射半徑,其中的理工類較農(nóng)林醫(yī)藥類“雙一流”大學(xué)優(yōu)勢明顯。另外,考慮體制因素,綜合類、理工類“雙一流”大學(xué)更傾向于省外交易,綜合類“雙一流”大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射距離較理工類和農(nóng)林醫(yī)藥類短;考慮地區(qū)因素,西部地區(qū)較中部地區(qū)“雙一流”大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射半徑更短,中部地區(qū)“雙一流”大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移輻射距離較東西部地區(qū)遠(yuǎn)。
從技術(shù)轉(zhuǎn)移距離看,主要集中在距離為2 000—3 000千米的距離范圍內(nèi)。這說明技術(shù)轉(zhuǎn)移有一個“適當(dāng)”的地理距離,過多或過少都是不合適的;同時技術(shù)轉(zhuǎn)移距離呈現(xiàn)“鐘形”,也說明技術(shù)轉(zhuǎn)移距離是多因素影響共同作用的結(jié)果。
由此,欲更好地發(fā)揮大學(xué)在國家建設(shè)中的技術(shù)創(chuàng)新作用,需對不同地區(qū)實施差異化促進技術(shù)轉(zhuǎn)移措施。對東部地區(qū)大學(xué),要發(fā)揮占數(shù)量眾多的綜合類大學(xué)、研究所的技術(shù)輻射作用,促進跨地區(qū)技術(shù)轉(zhuǎn)移。對西部地區(qū),需要在大學(xué)建設(shè)中投入更多的資源,在西部各省合理的進行大學(xué)布局,使得企業(yè)和大學(xué)處于合理的距離范圍內(nèi),將有助于克服地理阻隔,促進大學(xué)技術(shù)向企業(yè)轉(zhuǎn)移。
在技術(shù)轉(zhuǎn)移中還需要考慮受讓人的能力、企業(yè)性質(zhì)等特點,將受讓人的特征納入模型中,以期能揭示更加清晰的校企技術(shù)轉(zhuǎn)移特點,這是下一步研究的方向。