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大学智力资本、科技投入与科技创新绩效关系实证研究

作者：　　来源：《复旦教育论坛》2009年第6期　　发布日期：2015-07-21　

 北京大学教育学院 杨晓明

北京科技大学高等教育研究所 方丽

北京师范大学教育学院 谷贤林

 

　　 摘要：本文以我国部分“211工程”院校为调查对象，对其智力资本、科技投入与科技创新绩效之间的相关性进行了实证分析。结果表明：（1）科技投入资本与大学智力资本对创新数量绩效都有积极的促进作用，科技投入资本对创新数量绩效存在“倒U”型的影响关系；（2）大学智力资本与科技投入资本对创新数量绩效有互补的交互效应；（3）对大学创新质量绩效起主要作用的是智力资本，科技投入资本作用很小；（4）提高大学智力资本有助于获得较多的科技投入。

　　关键词：大学，智力资本，科技投入，创新力，创新绩效

　　 一、理论与假设

　　1.大学创新力与创新绩效

　　大学创新力是个复杂而多元的概念，它是创新主体（管理者、教师、科研人员以及学生）、创新环境（高校内部的体制结构和文化、外部利益者的关系、社会经济环境等）、创新过程（知识创新、技术创新、管理创新）以及创新产品（科研成果、创新型人才）等因素之间交互作用的一个结果。虽然各个国家或机构对大学创新力的衡量指标不尽相同，但总体来说，一般都强调大学内部的创新体系可以分为教学、科研和社会服务三个方面。

　　广义的绩效包括工作产出和工作行为。一般认为绩效是在特定的时间内，由特定的工作职能或活动所创造的产出。相应地，大学创新绩效是大学在特定的时间内进行创新活动所创造的产出。在一定的内外部条件下，大学创新绩效是大学创新力的外在表现，大学创新力决定大学创新绩效，因而大学创新绩效在一定程度上能反映出大学的创新力。大学科技创新力是大学创新力的核心，大学科技创新绩效在一定程度上反映了大学科技创新力。

　　2.智力资本

　　智力资本（Intellectual capital），也有人将其翻译成“知识资本”、“智慧资本”。第一个提出智力资本概念的是美国经济学家加尔布雷思（John Kenneth Calbraith）。最早给智力资本下定义的是美国学者托马斯·斯图尔特（Thomas Stewart）。1997年，他在《智力资本：组织的新财富》一书中提到“智力资本是每个人能为公司在市场上获得竞争优势的一切知识、能力的总和”。他认为企业的智力资本就是体现在企业的人力资本、结构资本和客户资本三者之中的整体价值。此外，Edvinsson、Kaplan & Norton等人也都给智力资本下过定义。从众多学者所给出的定义来看，智力资本并非单一层级的概念，而是散布于组织内外各层级之中，包括个人、网络及组织本身，具有无形性、潜在性、创新性、增值性以及流动性等特性。

　　大学智力资本是指大学所拥有的、符合学校战略发展需要的、能够在人才培养、科学研究以及为社会服务等方面创造价值、形成竞争优势的知识，反映了大学未来的发展潜力（吴庆文，李平2007）。目前，大学智力资本结构研究有“三要素”和“四要素”两种形式。本文将从三个层面衡量大学的智力资本，即人力资本、结构资本、社会资本。

　　（1）人力资本

　　人力资本是智力资本中最重要的部分，作为“活资本”的人力资本，具有创新性、创造性。欧洲大学协会的研究报告《高等教育的创新力（2007）》中也指出，人力资本具有非常大的潜力。教职工的招聘和学生的选拔，以及教职工的发展计划和福利政策，是高等教育培养人的创新潜力的关键因素。

　　人力资本是智力资本中最具独特性和核心价值的资产。人力资本是大学创新的重要来源。人力资本越丰富，杰出人物、大师级人物越多，大学创新力的动力就越强。大学要想提高创新力，就必须获得更多的人力资本，招贤纳才，厚植其从事创新的基础。

　　（2）结构资本

　　大学的结构资本包括基础设施、组织结构、规章制度、校园文化、网络信息技术平台、图书馆和数据库等属于大学所有的资产。结构资本和人力资本的一个主要区别点，即个人的专业知识和相关的人力资本会因为雇员的招聘、调动或离职而可能会继续或不再保留在组织中。相反，制度化的知识和相关的组织资本会保留在组织中且不容易被改变。同样，大学的结构资本属于大学所有，不会随着人力资本的流失而有任何减少。虽然结构资本不会随着人力资本的流失而减少，但是由于是处于变化的环境之中，所以大学必须对未来定位采取积极进取的态度，寻求影响未来发展的对策以保持不竭的创新动力（欧洲大学委员会，2007）。大学结构资本是大学创新力的基础。大学结构资本越丰富，创新平台的基础水平就越高，大学创新力的创新起点就高。

　　（3）社会资本

　　大学社会资本在人力资本对大学产生影响的过程中起着“调节者”的作用。大学拥有的社会资本越多，信息收集所需的时间也就越少、知识交换的机会与效率也就越高。如两个研发能力与投入相似的大学，结果在师均申请专利数、师均发表论文数等可比的创新绩效方面却表现出很大的差异，其中的原因之一就是社会资本的差异。大学的社会资本包括：关系网络、规范、对外合作、学校荣誉、生源等。大学社会资本是大学创新力的助力器。

3.大学科技投入

大学科技投入指大学组织用于科技创新（产出）的资金投入，它为大学创新提供物质基础，是大学创新力的推进器。

　　4.理论模型

　　本文旨在研究大学智力资本（人力资本、结构资本、社会资本）、科技投入资本与大学创新力（绩效）之间因果关系。从上面的理论分析，我们可以得出大学智力资本对大学科技创新绩效具有推动作用；大学科技投入对大学科技创新绩效具有促进作用。我们认为大学智力资本与科技投入是影响大学科技创新绩效的最主要因素，前者起着最重要的核心作用，后者对创新绩效呈边际效用递减规律，两者之间相互作用对大学科技创新绩效有影响；大学智力资本的提高（高水平的师资、高水平研究平台和研究基础以及良好的外部关系）有助于大学获得更多的科技投入。据此我们提出大学智力资本、科技投入与大学创新绩效三者关系理论模型（如图1所示）。

　　为验证此模型，我们提出下面4个假设：

　　假设1：科技投入对大学科技创新绩效存在正向影响关系，且“倒U”型；

　　假设2：大学智力资本对大学科技创新绩效存在正向影响；

　　假设3：大学智力资本与科技投入对大学科技创新绩效有互补的交互效应；

　　假设4：大学智力资本对科技投入存在正向影响。

　　二、样本与测量

　　1.测量

　　目前关于大学智力资本与科技创新绩效的测量尚没有统一标准，本文采用如表1所示的测量指标体系。

　　2.调查对象与数据搜集

　　本文以“211工程”院校为调查对象，因为这些院校科学研究的整体实力和解决重大科技问题的能力都比一般本科院校要强，所以在智力资本的存量和创新的能力上都比较有说服力。数据来源为教育部直属高校工作司2007年9月编写的《教育部直属高校2006年基本情况统计资料汇编》、教育部科技司编的《2007高等学校科技活动统计汇编》、教育部科技发展中心网、“长江学者奖励计划”网、教育部网站、国家自然科学基金委员会网、全国哲学社会科学规划办公室网站、中华人民共和国国家知识产权局网以及CNKI知识检索数据库等官方权威统计数据。

　　截至2008年全国“211工程”院校共107所，剔除纯文科类的院校，最后能搜集齐表1中各类指标数据的有59所高校。

　　3.变量测算

　　（1）自变量

　　智力资本：通过主成分分析，可以将智力资本分解成综合实力x1（学科建设、杰出科研人才数、基础建设、杰出校友数、声誉）、整体人力资本因子X2（专任教师博士比例、高级职称教师比例、研究生导师教师比）和对外交流因子X3（国际合作接受人次、国际科技合作研究派出人次、出席国际学术会议人次）三个因子。以此计算各校智力资本得分。

　　科技投入：因只有一个指标，可以直接采用。

　　（2）因变量

　　创新数量绩效：通过主成分分析，可以将创新数量绩效可以分解成论文因子Z1（师均年度国内论文发表数、师均国外发表学术论文数）、专利因子Z2（每千名教师授权专利数）和著作因子Z3（每千名教师出版科技著作）三个因子。以此计算各校创新数量绩效得分。

　　创新质量绩效：因只有一个指标，可以直接采用。

　　4.结果与分析

　　分别将创新数量绩效、创新质量绩效作为因变量，科技投入资本、科技投入资本平方、智力资本、科技投入资本X智力资本作为自变量，利用SPSSl6.0进行线性回归，得到以下结果，如表2所示。

（1）创新数量绩效

　　模型1和模型2被用来检验假设1。在模型1中代入自变量——科技投入，方程的整体显著性明显，科技投入与创新数量绩效之间存在十分显著的正向关系（回归系数0.476），这一结果肯定了科技投入资本对于创新数量绩效的积极意义。模型2中进一步将科技投入的平方项代入方程，方程的整体显著性相对于模型1获得了明显的改善（决定系数由0.227变为0.243），科技投入资本平方项的回归系数为-0.435，这进一步说明科技投入资本与创新数量绩效之间存在二次的曲线关系，且二次项系数为负，抛物线开口向下，形成一个先升后降的“倒U型”曲线。该结果很好地支持了假设1，即科技投入资本对创新数量绩效具有基础性的积极意义，但是其作用呈递减趋势。

　　模型3用来检验假设2。在模型2的基础上将自变量——智力资本引入方程，模型的整体显著性相对于模型3再次获得明显的改善（决定系数由0.243变为0.350）。该结果很好地验证了智力资本与创新数量绩效的正向影响关系，支持了假设2，即大学智力资本对大学创新数量绩效有积极的促进作用。

　　模型4用来检验假设3。由于已经发现了科技投入与创新数量绩效之间存在二阶关系，因此我们将进一步检验科技投入与智力资本有交互效应。首先在模型4中将科技投入与智力资本的乘积项引入方程，发现模型4的整体显著性相对于模型3有了显著的改善（决定系数由0.35变为0.356）。科技投入资本与智力资本乘积的回归系数为0.106，即科技投入与智力资本之间存在显著的正向交互效应。这说明科技投入与智力资本之间需要一定的匹配才能产生最大效应。

　　（2）创新质量绩效

　　模型1和模型2用来检验假设1和假设2，回归结果说明科技投入资本与智力资本都对创新质量绩效有积极促进作用，但科技投入资本对创新质量绩效没有“倒U”型作用关系。从回归系数（智力资本0.775，科技投入资本0.273）及决定系数（智力资本0.601，科技投入资本0.074）看，对创新质量绩效起主要作用（关联性及解释力）的是智力资本，科技投入资本作用很小。从模型3结果看，智力资本回归系数为正值，科技投入资本回归系数为负值，说明智力资本对于科技投入有一定的替代作用，也说明对于创新质量绩效来说，我国“211工程”院校科技投入不足。

　　（3）科技投入资本与大学智力资本

　　以科技投入资本作为因变量Y，大学智力资本作为自变量X，做回归分析可得：

　　决定系数为0.403。

　　此回归分析验证了假设4：大学智力资本对科技投入资本有积极的促进作用。提高大学智力资本有助于获得较多的科技投入。

　　三、结论与不足

　　研究结论表明：（1）要想提高大学创新数量绩效，就要提高科技投入和大学智力资本，但两者需相互匹配，科技投入强度要适度。（2）要想提高大学创新质量绩效，提高大学智力资本是根本之策。（3）大学要想获得较多的科技投入，提高大学智力资本是重要途径。提高大学创新力最终在于提高大学智力资本。

　　学校的学术积累与科技投入积累是影响大学创新绩效（特别是创新质量绩效）的两个重要因素。由于数据采集困难，本研究没有考虑，这有待于在今后研究中弥补。