上市公司经营绩效对分类改革的启示范文

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［摘要］

高校系上市公司是我国特有的产学研合作组织形式。全面观察高校系上市公司与背景高校的关联程度，客观评价公司绩效与产学研结合的实际效果，对当前高校分类改革具有重要意义。探讨关联高校科研实力与高校系上市公司经营业绩的关联度，我们提出三个研究假设，并进行实证分析，结果表明:高校系上市公司的研发成果与背景高校的科研实力正相关，且具有学科优势的高校对同行业上市公司研发成果的促进作用更明显;高校系上市公司的研发成果与其经营业绩弱负相关;高校系上市公司的经营业绩与背景高校的科研实力显著负相关。我国高校系上市公司与高校间的产学研合作效率较低，但学科优势对高校系上市公司的支持作用明显。

［关键词］

高校系上市公司;产学研合作;面板数据;高校改革

高等院校(简称高校)是国家创新体系的重要组成部分。世界一流大学的发展经验表明，围绕国家创新战略，高校通过组装“高校+企业”的合作模式推动产学研相互结合，有助于高校获取持续发展的动力与支持，从而提升影响力与竞争力。①中国高校与产业间的合作历史可以追溯到新中国成立前，但是直到进入上世纪90年代，国内一部分校办企业才通过直接发展上市，或借助于买壳、借壳、参股上市等渠道，从传统的校办产业发展到上市公司，并在中国证券市场上自成一派。这也就是俗称的高校系上市公司。高校系上市公司因其高校背景而被视为高科技概念股的代表，同时在资本市场的持续发展中，也不同程度地影响着背景高校的教学科研活动。全面观察高校系上市公司与背景高校的关联程度，客观评价公司绩效与产学研结合的实际效果，对当前高校分类改革具有重要意义。本文拟通过分析高校系上市公司促进产学研合作的内在机理，考察高校系上市公司与背景高校的关联程度，并在此基础上探讨高校系上市公司对产学研合作的意义，进而对深化高校改革提出相关建议。

一、产学研合作的机理分析

(一)高校的科研实力与企业的研发成果产学研合作作为一个概念在最近20年才逐渐引起人们的重视，产学研合作在不同的发展时期，其概念和内涵有所不同。②实践中，它是校企合作加快科研成果转化的有效方法。对高校而言，与企业保持良好的合作关系是加快科研成果转化的重要途径之一;对企业而言，与高校的合作可以更便捷地获取先进的科研成果，通过成果产业化提升创新能力，增强竞争力。随着产学研合作的不断深入，产学研协同创新正在成为整合科技资源、提高创新效率、增强创新效果的重要途径。①产学研协同创新过程中，企业、高校、科研机构作为参与主体，以各自的优势资源互补共享，以企业为技术需求方，以高校或科研机构为技术供给方，打破主体间的体制壁垒，充分释放彼此在“人才、资本、信息、技术”等创新要素的活力，从而达到深度融合与协同创新的目的。20世纪90年代末，美国社会学家亨利•埃茨科威兹(HenryEtzkowitz)、罗伊特•雷德斯多夫(LoetLeydesdorff)提出三螺旋理论。他们指出，政府、企业与大学是知识经济社会内部创新制度环境的三大要素，它们根据市场要求而联结起来，并彼此形成三种力量交叉影响的三螺旋关系。②同时，他们认为只有大学、企业和政府交迭才是创新系统的核心单元，三方联系是推动知识生产和传播的重要因素，在将知识转化为生产力的过程中，各参与方相互作用，共同推动创新螺旋上升。在《学术资本主义》一书中，作者希拉•斯劳特(SheilaSlaughter)和拉里•莱斯利(LarryL．Leslie)指出，大学已经从公共产品的提供者转向了“学术资本主义”模式，开始积极地介入到“市场偏好的努力”中，并将其作为弥补政府资助减少所带来损失的一种途径。2004年，斯劳特又在“学术资本主义”的分析中加入了新的因素，即以生物技术、信息技术、材料科学等为代表的“新经济”的崛起，促进了基础产业与大学之间的交互活动，大学也强化了对于效率、产出、回报等经济指标的认同，资本的重要性逐渐影响到了大学内部结构的变化，甚至成为一些大学维系基本运行的关键因素。无论是基于产学研协同创新的视角，还是基于三螺旋理论，抑或是“学术资本主义”模式，它们的理论逻辑都可以支持我们提出假设H1及其补充性假设:H1:高校上市公司的研发成果与关联高校的科研实力正相关。H1':所处行业与关联高校优势学科相关的上市公司，其研发成果与关联高校科研实力的相关度更高。

(二)企业的研发实力与经营业绩美国经济学家保罗•罗默在1983年提出了一种“新经济增长理论”，在世界经济增长主要依赖于知识的生产、扩散和应用的背景下，他认为知识可以提高投资回报率，而这又可以反过来增进知识的积累，人们可以通过创造更有效的生产组织方法以及产生新的改进的产品和服务而实现上述目的。企业的研发投入可以形成异质性知识资源，在企业的发展战略中具有不可替代的重要作用，企业研发投入通过提高盈利能力，拓宽发展空间，从而提高经营绩效，最终增强企业的核心竞争力与持续发展能力。据此，本文提出假设H2:H2:高校上市公司的经营业绩与其研发实力正相关。

(三)高校的科研实力与关联企业的经营业绩克莱因(Klein)和罗森博格(Rosenborg)(1986)的创新链状结构理论认为，大学等学术组织在创新的过程中并非盲目的生产知识，产业部门也不是消极的接受被创造出来的成果，它们彼此之间更多的是充满了互动与反馈，通过彼此间的合作产生新的知识。阿西斯(J．Assis)(2003)认为，当今社会的技术、产品以及生产的复杂性决定了创新不再是一个企业的单独活动，而是建立在信任和规范基础上的内外部实际和潜在资源的整合过程。较之于其他形式的合作，高校上市公司与关联高校之间的人事、技术关联更为密切，这十分有利于两者之间的正式技术转移和非正式知识扩散，通过专利权转让或专利实施许可，高校上市公司可以更为便捷地获取最新的研发成果，提升自身的核心竞争力与业务拓展机会。有鉴于此，本文提出假设H3及其补充假设:H3:高校上市公司的经营业绩与关联高校的科研实力正相关。H3':所处行业与关联高校优势学科相关的上市公司，其经营业绩与关联高校科研实力的相关度更高。

二、上市公司与关联高校的产学研合作分析

高校系上市公司是指由高校直接或间接控股或参股(前十大股东)的上市公司，可以是经由校办产业发展而来，也可以是通过买壳、借壳、参股形成。本文以2009－2013年期间沪深交易所内33家高校系上市公司(见表1)为研究对象，探讨我国高校系上市公司与关联高校的产学研合作情况。相关数据为作者根据Wind数据库和东方财富网公开信息整理得到。

(一)上市公司与关联高校的合作概况1．公司高管的高校背景。人才交流是高校与高校系上市公司产学研合作的重要方面，由于高校系上市公司每年接收的关联高校毕业生数据难以获取，我们仅从公司高管的高校背景，梳理上市公司高管队伍与关联高校的关系。通过梳理我们发现，大部分高校系上市公司的高管毕业于本校、具有本校教职工履历和博士学位的比例较高，对照表1中高校控股/参股类型及行业与学科的相关性可以发现，比例偏低甚至为零的多是高校间接控股/参股上市公司，或者公司所处行业与高校优势学科不相关的上市公司，如方正证券高管的三项数据均为0，其股东北京大学就是通过方正集团实现的间接控股，且所处的金融行业与北京大学的研发实力不相关。而比例较高的浙大网新、诚志股份、同方股份、东软集团要么是高校直接控股/参股，要么是所处行业与高校研发实力较强的优势学科密切相关，抑或是二者兼而有之。2．高校源自上市公司的资金收益。高校控股/参股上市公司的一个重要动机，是希望通过企业的利润分红、捐赠为学校办学和科研扩充经费。由于上市公司捐赠的数据信息难以获取，我们此处通过比较高校源自上市公司的现金红利与学校当年的研发经费，考察高校系上市公司对关联高校的贡献度。表2显示，我国高校系上市公司对关联高校科技经费的贡献度极低，在考察的5年时间里，贡献度较高的华中科技大学有4年的比例超过了1%，东北大学有3年的比例在1．91%至4．20%之间。进一步分析发现，这两所高校贡献度比例较高的一个原因，是背景高校科研经费总体规模偏低，并非是高校从上市公司获取了高额现金分红。实际情况是，大部分高校甚至从未获得过来自其背景的上市公司的分红。换言之，除了资本增值，高校系上市公司对关联高校的经济贡献可以说是微不足道。这与苏竣等(2014)的研究结论一致。①同时，也为“非对称收敛说”提供了佐证。

(二)上市公司研发成果与关联高校科研实力的关联度分析为了进一步讨论上市公司研发成果与关联高校科研实力的关系，本文采用灰色关联分析方法验证假设H1。根据灰色关联分析方法，我们以各高校系上市公司年度获批的专利数替代上市公司的研发成果，以2009－2013年序列数据为基础，建立灰色关联模型。鉴于上市公司的研发投入是影响专利数目的直接而又重要的因素，故选取研发费用作为比较序列。设上市公司年度获授权的专利数(CP)为X0序列，即母序列，又称参考序列;高校已获授权的专利数(UP)和研发费用(R＆D)分别为X1和X2序列，即子序列，又称比较序列。各自对应的灰色关联度为r1和r2，各上市公司的灰色关联度计算结果见表3。表3显示，高校已获授权专利数、公司研发费用与上市公司已获授权专利数之间均存在正相关关系;有15家公司的r1＞r2，并且Σr1＞Σr2，说明其高校科研实力因素对上市公司研发成果的促进作用明显高于公司自身的研发投入，支持假设H1。为了进一步区分学科优势对上市公司研发成果的影响，我们以上市公司所处行业与关联高校优势学科是否具有相关性，将27家上市公司分为相关组和不相关组，分组结果如表4:由表4可见，无论是均值还是中位数，相关组都更为接近总体样本，且r1＞r2，而不相关组的均值则是r2＞r1，说明高校系上市公司的研发成果与关联高校的科研实力正相关，且所处行业与关联高校优势学科相关的上市公司，其研发成果与关联高校科研实力的相关度更高，即支持假设H1与H1'。

(三)基于面板数据的模型分析为了进一步检验H2、H3与H3'，我们在33家高校系上市公司中剔除2009－2013年期间未披露研发费用的3家公司(工大高新、工大首创、博文股份)，以剩余的30家上市公司为研究样本，采用2009－2013年期间的面板数据进行分析。1．变量设定与模型说明。(1)经营业绩。衡量企业经营业绩的常用指标有市场绩效指标(如Tobin＇Q)与会计绩效指标(如净资产收益率ROE)，考虑到Tobin＇Q值计算时无法获取非流通股的市场价格，本文采用会计绩效指标净资产收益率ROE衡量上市公司经营绩效。(2)上市公司研发实力。借鉴国内外文献，本文选择2个变量衡量上市公司的研发实力:一是研发强度IR＆D，以上市公司的研发费用与营业收入之比来衡量;二是上市公司已获授权的专利数CP，以中国知识产权局官方网站公布的数据来衡量。(3)关联高校科研实力。根据研究目的，本文选取2个变量衡量关联高校科研实力:一是高校年度已获授权的专利数UP，该指标以“全国高校专利信息服务平台系统”披露数据为准;二是高校科研优势学科与上市公司所处行业的关联度，该指标为虚拟变量，二者相关则取值1，否则取值0。其中，i代表样本中第i个上市公司(i=1，2……，30)，t代表第t个时间段(t=2009，2010……，2013)。由于本文数据为为期五年的短面板数据，解释变量不宜过多，暂不加入其他控制变量。考虑到净资产收益率与研发强度和已获授权的专利数之间均可能存在非线性关系，回归过程中可加入变量IR＆D和UP的高次项。2．因变量分组分年度描述性统计。表5列出了样本的描述性统计结果，在30家样本公司中，相关组公司ROE的均值、中位数各年度都显著高于不相关组公司。3．基于面板数据的模型分析。在处理面板数据时，本文运用Eviews8．0软件包进行模型检验及分析，回归结果整理如表6。表6中，各模型是根据Hausman检验的结果对固定效应模型和随机效应模型的选取结果，当Hausman检验值小于卡方分布的临界值时，采用随机效应模型的分析结果，反之，采用固定效应模型的分析结果。鉴于模型的时间跨度较短，故不再对模型进行数据时间稳定性检验。①分析结果见表6:表6中模型一、模型三显示的是相关组回归结果，模型二、模型四显示的是无关组回归结果，由于篇幅所限表中不提供个体效应估计值。模型一与模型三给出了高校系上市公司经营业绩与其研发实力的效应估计结果。模型一显示，相关组中IR＆D系数为正，但显著性水平较低;IR＆D3系数为正，P值为0．0583，在0．1显著性水平下显著，整体显著性水平一般;IR＆D2与CP的系数为负，显著性水平较低。从上市公司研发实力对经营业绩ROE的影响分布来看，仅10家公司的截面效应为正值，占比不足42%，其中300346南大光电、002030达安基因、300205天喻信息、300334津膜科技的正效应最强，说明这4家公司的研发实力对经营业绩具有较明显的支持作用;另外58%(14家)公司的截面效应都是负值，尤其是600067青鸟华光、000590紫光古汉、000836鑫茂科技的负效应最强，说明这3家公司的经营业绩与其研发实力相背离。模型三估计结果显示，无关组中IR＆D与IR＆D3系数为正，P值分别为0．0187、0．0175，在0．05显著性水平下显著;IR＆D2系数为负，P值为0．0150，在0．05显著性水平下显著;CP的系数为负，显著性水平较低。该组6家上市公司中，截面效应为正、负值的各有3家，其中600551时代出版的正面支持效应最大，而000931中关村的负效应最明显。模型二与模型四给出了高校系上市公司经营业绩与关联高校研发实力的效应估计结果。模型二显示，相关组中UP系数为负，且在0．05显著性水平下显著;UP2系数为正，在0．1显著性水平下显著;UP3系数为负，CS系数为正，显著性水平均较低。该组24家上市公司中，截面效应为正的有11家，占比不足46%，其中正效应最强的公司为300346南大光电;另外54%(13家)公司的截面效应都是负值，但系数较为接近。整体而言，高校系上市公司的经营绩效与关联高校科研实力的背离程度不高。模型四显示，无关组中UP系数为负，且在0．05显著性水平下显著;CS系数为正，但显著性水平较低。该组6家公司中，截面效应为正、负值的各有3家，其中601901方正证券的支持作用最大，000931中关村的负效应最明显。4．面板数据分析小结。第一，高校系上市公司的经营绩效(ROE)与其研发投入强度(IR＆D)呈弱正相关，与其已获授权的专利数(CP)呈弱负相关，假设H2不能被证实。说明高校系上市公司的研发投入未能有效的提升公司的业绩。对具体公司而言，300346南大光电、002030达安基因、300205天喻信息、300334津膜科技的研发投入强度对其业绩的影响具有显著性。而这4家公司中，仅300205天喻信息5年的专利数接近100项(为95项)，其他3家公司各年度已获授权的专利数多为个位数，甚至为0，说明无论是数量还是质量，高校系上市公司的专利均不足以对公司经营业绩水平产生影响。这与江剑、官建成(2010)的研究结论一致。①第二，高校系上市公司的经营业绩(ROE)与关联高校已获授权的专利数(UP)在0．05显著性水平下呈显著负相关，与关联高校控股/持股类型呈弱正相关，假设H3与H3'未能被证实。高校系上市公司的经营业绩严重背离其关联高校的科研实力，说明高校的科研成果(以专利为代表)未能得到有效地吸收利用，产研结合效率较低。出现上述高校与产业间合作效率偏低的原因众多，我们认为以下几点不容忽视:(1)我们在研究之初高估了高校对上市公司的创新支持作用与知识溢出效应，提出的研究假设与实际情况有所偏离;(2)研发投入周期长、收效慢，且不确定性较大，而高校系上市公司在发展过程中，过于追求短期收益，尤其是一些高校间接参股的上市公司，高校难以在公司发展决策中掌握话语权，部分高校系上市公司逐渐淡化直至退出了高科技行业，背离了关联高校的科研背景，转向了非技术密集型行业;(3)以专利为代表的高校科研成果本身的市场应用价值不高，有的发明专利甚至不具备市场价值，自然就难以被上市公司吸收转化。

三、研究结论与启示

为了探讨关联高校科研实力与高校系上市公司经营绩效的关联度，以及产学研合作效率问题，我们提出三个假设及相关补充假设，并利用样本公司与高校2009－2013年期间的有关数据进行实证研究，研究结论如下:

1．从绝对数量来看，高校系上市公司以专利体现的研发成果较少，其研发能力有待于加强。与公司自身的研发投入相比，高校系上市公司的研发成果与关联高校的科研实力相关，且所处行业与关联高校优势学科相关的上市公司更具有显著性，说明关联高校在推动上市公司研发创新方面发挥了一定作用，且具有学科优势的高校对同行业上市公司研发成果的促进作用更明显，验证了假设H1与H1'。这为我国高校与产业间的产学研合作方向提供了参考，今后应当积极鼓励高校优势学科研发创新成果的产业化。

2．高校系上市公司的经营绩效与其研发投入强度呈弱正相关，与其研发成果呈弱负相关，未能证实假设H2。尽管高校系上市公司参股/控股的高校多为国内较为著名的研究型大学，但这些上市公司研发投入不足、研发成果乏善可陈，能称得起创新型公司的更是凤毛麟角。进一步的分析发现，研发投入强度对业绩的影响具有显著性的4家公司存在一个共同的特点，即这些公司所处行业与关联高校的优势学科具有高度一致性。如300334津膜科技专注于膜产品和水处理业务，其关联高校天津工业大学的“中空纤维膜材料与膜过程”实验室为国家重点实验室，其膜组件、膜法水处理等技术在国内处于领先地位。这种高校优势学科与公司经营业务的高度相关性对公司的研发能力与经营业绩都具有显著的影响。

3．高校系上市公司的经营业绩与关联高校研发实力在0．05显著性水平下呈显著负相关，与关联高校控股/持股类型呈弱正相关，未能证实假设H3与H3'。说明关联高校的人才优势、技术资源、科研成果未能被上市公司有效地吸收利用和转化，产学研结合的效率较低。我们还发现，经营范围背离关联高校科研背景的上市公司，其经营业绩与高校科研实力的不匹配程度更高，如000931中关村、600551时代出版的截面效应为负，且较为明显，前者所处的金融行业、后者所处的消费领域都明显脱离了关联高校的科研技术背景。实证研究结果表明，我国高校与其参股/控股的上市公司之间产学研合作效率较低，高校的人才、技术未能有效地转化为上市公司的研发实力，从而难以推动高校系上市公司的业绩成长，这与江剑、官建成(2010)、苏竣(2014)等的研究结论相近。但是，我们也看到部分高校系上市公司的截面效应呈现正值，说明这部分关联高校的科研背景对上市公司的支持作用明显。而这也是高校系上市公司产学研合作效率令人感到欣慰的地方。

推进产学研合作与促进行业高校特色发展是贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010－2020年)》的重要内容之一。综观我国高校产学研合作与特色发展状况，尽管相当一部分高校通过建立资产经营公司、创办高校科技型企业、校办企业社会化等形式取得了成绩，但这种同质化及其由此引发的与社会适应性的矛盾也日渐显现。从高校系上市公司的经营绩效看，高校产学研合作离开特色发展而追求一般化的发展模式，既不利于高校教学科研的进步，也不适应经济社会的发展需求，势必会因同质化竞争而坐失发展良机。通过高校系上市公司经营业绩与关联高校关系的实证研究，对于进一步深化高校分类改革，我们可以得到以下启示:首先，在学校层面，找准学科定位，确定合作面向领域。应该看到，不是所有高校，亦非所有学科都适合通过产业合作实现其社会服务职能，有的学科(如经济、管理等)可以通过提供专业领域的服务或咨询以及参政议政(如两会议案)等途径服务社会;有的学科(如数学、历史、哲学等)立足于基础教学与科研，不能勉强要求其与产业部门合作走向市场。对于单科性高校，如果学校所设学科的科研成果能够转化为生产力，则应寻求产学研结合的多元化合作模式，并探索深度合作机制，创立协同创新中心，建立研发合作平台，校企互动，辅以人才、技术、资本交流合作共享机制，共建人才培养基地、科技研发机构以及联动发展机制，优势互补，提高合作效率，并建立起绩效考核的长效机制，促进高校与产业的双向共赢。对于多科性和综合性高校，则应根据学科特点，在校内层面进行分类管理。

其次，在校内学科层面(主要面向多科性与综合性高校)，挖掘学科优势，支持特色领域合作。对于经济、管理、哲学等科研成果难以市场化的学科拒绝产业合作;而对于材料、信息、生物技术等科研成果易于转化的学科，则应支持与鼓励产学研合作，充分挖掘校内智力优势与科研优势，面向市场、重点支持特色学科的产业化合作。再次，在实用主义盛行的当下，国内外高等教育普遍存在着“学术资本主义”的窘境:高校的科研投入与研究成果商业化所产生的经济效益之间被人为的划上了等号，如生物、医学领域的研究正在成为各综合大学研究活动的中心，这些学科与市场之间的关系不仅更加紧密而且拥有更多的资源;与此相对的是，人文社会科学等学科因为无法对自己的“产品”进行商业化，从而遭遇诸如科研拨款大幅下降、各种支持资源减少等。对此，作为主管高校的政府教育部门，在教育资源(如经费)分配问题上，应充分考虑到学科发展的差异性，科学合理的地兼顾人文社会科学和其他基础性学科的发展需要，各类教育资源要向“教育”倾斜，不能唯利是图、不能一切向市场看齐。避免在教育资源投入上出现急功近利式的偏差，高校内部也应如此。当然，这不能凭感情用事，需要建立科学合理的评价体系，以此引导教育资源向教育事业倾斜，推动高校分类改革目标的早日实现。

作者：宋希亮 刘晓红 初宜红 单位：山东财经大学 会计学院 山东政法学院 商学院