《表4 公司到精英大学的距离与公司创新》

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《大学、公司创新与地理距离——来自中国的证据》

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首先，我们通过估计式（1）检验公司和精英大学所在城市距离的远近对公司创新活动的影响，结果如表4。被解释变量从列（1）至列（6）分别是研发费用R&D、专利申请数对数Patent Application、获得授权的专利申请数对数Successful Patent、创新效率Innovation Efficiency、平均专利被引用数对数Citations per Patent和相对被引用强度Relative Citation Strength。核心解释变量为上市公司到985高校所在城市的最近距离（千米，对数）。回归中加入了各种控制变量，并控制了年度和行业的固定效应，回归在城市层面集聚。在我们的样本中，有部分公司本身位于大学所在的城市内。我们在回归时删除了这样的观测，以避免由于这些公司与其他公司本质上的可能差异，造成的对结果的扭曲，后续其他回归中，我们也对样本做了类似的处理。回归结果显示，列（1）至列（5）的回归均在1%水平上显著为负，列（6）的回归也在5%水平上显著为负。以列（1）研发费用的回归为例，公司与大学的对数距离每增加10%，公司研发投入则减少1.66%。值得注意的是，一些非985的地方科技大学在当地也具有较强的创新扩散能力，其影响力通常具有本地性。本文研究上市公司与大学间距离对公司创新的影响，样本中不少公司和其距离最近的大学并不在同一城市，地方科技大学对非本地公司的影响相对有限，实证结果受其影响的可能性较小。以上结果表明，公司到精英大学的距离越远，其创新投入、创新产出、创新效率和创新质量等一系列创新活动都会越弱，从而支持了假设H1。