【摘要】本文以2012 ～ 2022年我国A股上市公司为研究对象， 检验产学研战略联盟对企业绩效的影响。研究结果表明， 参与产学研战略联盟后企业绩效显著提升， 其中提高创新能力和外部关注度是关键的作用机制。此外， 产学研战略联盟对企业绩效的积极影响在规模较小、 融资约束程度较高、 非政策扶持、 政府补助较低、 所处地区法律制度环境较差以及商帮文化环境较优的企业中更为明显。进一步地， 建立产学研平台和企业进行数字化转型可以强化产学研战略联盟与企业绩效之间的关系。本研究丰富了有关产学研战略联盟和企业绩效的文献， 对于进一步促进产学研深度融合具有重要的参考意义。
【关键词】产学研；战略联盟；企业绩效；创新能力；投资者关注度
【中图分类号】 F272" " "【文献标识码】A" " " 【文章编号】1004-0994（2025）03-0054-7
一、 引言
随着环境不确定性和技术复杂性的升级， 单一企业无法汇集技术创新所需的所有资源且难以承担相应的风险， 仅靠内部资源进行“闭门造车”很难获取持久的竞争优势。为此， 越来越多的企业通过寻求外部合作来缓解内部发展压力（杨震宁和赵红，2020）。通过外部合作， 企业不仅可以发现和创造新知识、 新技术， 还能够提高经营的灵活性和对外部环境的适应性， 快速响应市场和技术的变化（Schilling 和 Green，2011）。高校和科研机构是科技资源的重要聚集地和产出地， 与高校、 科研机构建立产学研合作关系成为企业实现外部资源拓展的重要渠道。
与高校和科研机构建立合作关系有助于促进知识和技术的转移（李梓涵昕和朱桂龙，2019）， 降低信息不对称并提升企业声誉（王靖宇和张宏亮，2022）， 提高企业创新质量（刘斐然等，2020；王靖宇等，2023a；龙小宁等，2023）。从绩效的角度来看， 产学研合作不仅有利于提高企业创新绩效（张羽飞等，2023；温兴琦等，2024）， 而且对于企业财务绩效（George等，2002）也具有积极作用。基于此， 现有文献从宏观层面的国家审计（王美英等，2024）， 中观层面的市场竞争（刘斐然，2022；唐厚兴等，2024）、 区域金融集聚（庄毓敏和储青青，2021）和区位可达性（王靖宇等，2023b）以及微观层面的企业数字化转型（江唐洋等，2024）和知识披露策略（朱桂龙和杨小婉，2019）等维度探讨了促成产学研合作成功的各种因素， 力求实现合作目标， 提升企业竞争能力。
然而， 由于合作伙伴之间目标和期望存在根本性差异， 产学研合作常常会面临各种障碍（He等，2021）。具体而言： 高校和科研机构往往侧重于进行新知识的创造和传播， 集中于开展基础性学术研究； 而企业更加注重应用性研究， 倾向于通过创新活动从新产品和服务中获利。应用性研究的短期经济效益取向与学术研究的长期科学探索取向相冲突， 进而影响产学研合作的长期性和稳定性， 甚至可能导致合作关系的破裂。
事实上， 产学研合作的模式是多种多样的， 如成果转让、 联合研发、 人才培养、 技术咨询、 战略联盟以及共建实体等。其中， 产学研战略联盟模式是指企业、 高校及科研机构从各自的发展战略目标与战略意图出发， 以股权或契约的方式建立较为稳固的、 长期的合作关系。产学研战略联盟模式涵盖多种合作形式， 结合度高、 联盟成员之间互动性强， 能有效促进合作中各要素与资源的综合利用， 是产学研合作的升级。那么， 建立更为稳固的产学研战略联盟合作关系能否助力企业绩效提升？本文以企业与高校和科研机构之间的战略联盟为切入点， 试图探究产学研战略联盟对企业绩效的影响及其作用机制。
本文可能的研究贡献体现在以下三个方面： 第一， 基于外部关联视角分析了企业绩效的影响路径。本文基于产学研战略联盟视角， 从联动关系层面研究了产学研战略联盟如何通过提高企业创新能力与外部关注度来提升企业绩效水平， 为企业绩效研究提供了新的视角。第二， 拓展了产学研战略联盟的经济后果研究。考虑到企业是追求经济利益的实体， 提升绩效是其永恒的目标。本文通过将产学研战略联盟、 企业创新、 投资者关注度等与企业绩效置于同一框架之下， 有利于打开产学研战略联盟对企业绩效影响的“黑箱”， 并丰富了产学研战略联盟经济后果的相关研究。第三， 多维度探究了产学研战略联盟影响企业绩效的异质性。对于企业来说， 产学研战略联盟并非一次性简单合作， 而是一个持续打造企业创新能力和竞争实力的长效机制， 因而有必要进一步探究如何能够使产学研合作在长期内持续释能与赋能。鉴于此， 本文在厘清产学研战略联盟与企业绩效的关系之后， 进一步从企业自身特征、 政府支持力度及地区制度和文化环境等方面讨论了二者关系的异质性， 从而为充分发掘产学研战略联盟潜在效能提供了经验证据。
二、 理论分析与假设提出
产学研战略联盟是企业与高校和科研机构之间建立的长期合作、 风险共担、 利益共享的合作机制， 通常旨在促进知识与技术的交流、 创新与应用。本文以产学研战略联盟提高企业创新能力和外部关注度为视角， 讨论产学研战略联盟对企业绩效的影响机理。
一方面， 产学研战略联盟通过提高企业创新能力来提升企业绩效。企业创新活动面临较高的调整成本和失败风险， 具有较大的不确定性。企业往往通过外部渠道寻求战略伙伴， 以获取异质性和互补性的技术资源， 建立风险共担的合作机制（杨震宁和赵红，2020）。而高校和科研机构是人才和研究设备的聚集地， 具备优质的研发条件， 成为知识创造和流动的重要场所（Tseng等，2020）。具体而言， 产学研战略联盟中的技术合作方式主要有两种： 联合研发和技术转移。首先， 在联合研发方式下， 企业和高校、 科研机构可以共享研发信息、 设备和人员， 不仅能够促进知识的流动， 而且可以分摊研发成本并共担研发风险， 减少试错的时间和经济成本。其次， 在技术转移方式下， 高校和科研机构获取创新回报， 而企业通过接收知识转移弥补内部资源和能力的不足（李梓涵昕和朱桂龙，2019）， 实现内外部创新资源的整合与拓展， 提高创新效率。根据资源基础理论的观点， 具有稀缺性和高价值性的无形资产能为企业带来超额收益， 是增强企业核心竞争能力的关键。在产学研战略联盟的创新赋能下， 企业不仅可以提高现有资源的利用效率， 还将实现资源的有效整合， 有助于构建起差异化的竞争优势（Belderbos等，2004）， 从而提升企业绩效。
另一方面， 产学研战略联盟通过提高企业的外部关注度来提升企业绩效。基于信号传递理论， 投资者会根据其所获得的信息进行投资决策。面对海量信息， 有限理性的投资者会更加关注与宏观政策相关的企业信息， 产学研战略联盟信息的披露势必会引起投资者的重点关注。与高校和科研机构建立产学研战略联盟会向投资者释放企业市场前景利好的信号（王靖宇和张宏亮，2022）， 激发投资者的乐观预期， 进而降低企业融资成本， 提高企业在资本市场的估值。此外， 新闻媒体通过对信息进行收集、 整理和加工， 可以挖掘企业相关信息并通过新闻报道将这部分信息传递给投资者（Bushee等，2010）。同时， 媒体报道所形成的市场意见也将引发投资者的趋同行为， 进而影响投资者的决策， 并作用于股票价格， 从而影响企业绩效。通常来说， 产学研战略联盟会被作为正面信息而被媒体报道， 此时投资者会增加投资或者展期， 进而有助于企业绩效的提升。
然而， 产学研战略联盟对企业绩效也可能存在负面影响。首先， 产学研战略联盟不仅需要占用企业的创新资源， 还需要企业付出较大的额外成本（Belderbos等，2004）。例如： 企业为寻找相匹配的战略合作伙伴会耗费大量的信息搜寻成本； 企业在与高校及科研机构的合作中需要协调各方资源和各类活动， 涉及会议、 项目管理等方面的协调成本； 为防止合作过程中的信息泄露， 企业需要开发或购买相关保密技术， 这将构成知识产权保护成本； 在陷入知识产权侵权或其他合同纠纷时， 企业还需承担相应的法律诉讼成本。其次， 企业与高校和科研机构本身存在一定的认知冲突， 这可能降低合作绩效。具体来说： 高校和科研机构具有相对自由和非营利的特征， 注重对知识的长期获取， 较少关注技术的扩散和市场化效果； 而企业以追求经济利益为导向， 注重技术应用对实际产出的影响。认知冲突会阻碍企业的商业化进程（He等，2021）， 从而降低企业绩效。基于以上分析， 本文提出如下假设：
H1a： 产学研战略联盟会提升企业绩效。
H1b： 产学研战略联盟会降低企业绩效。
三、 研究设计
（一） 样本选取和数据来源
本文选取2012 ～ 2022年我国A股上市公司为研究样本。在研究期间选择上， 鉴于2012年之前与高校和科研机构建立战略联盟的上市公司数量过少， 在此之后产学研战略联盟渐趋普遍， 故本文选取2012 ～ 2022年为样本期间。此外， 本文剔除了金融保险行业、 ST和∗ST类样本以及数据缺失的样本， 最终得到33421个观测值。为避免极端值的影响， 对所有连续变量进行上下1%的缩尾处理。产学研战略联盟数据来自于手工收集， 其余数据均来自国泰安（CSMAR）数据库和中国研究数据服务平台（CNRDS）。
（二） 变量设定
1. 被解释变量： 企业绩效（TobinQ）。产学研战略联盟具有风险共担、 收益共享的持续合作特征， 这会为企业未来发展带来较高的成长性和价值增长。本文借鉴Pan等（2019）、 林心怡和吴东（2021）的研究， 采用托宾Q值来衡量企业绩效。
2. 解释变量： 产学研战略联盟（IURSA）。本文根据巨潮资讯网披露的公告整理企业参与产学研战略联盟的信息， 具体过程如下： 首先， 本文在巨潮资讯网公告栏中获取标题中含有“战略合作协议”“战略联盟”等的公告； 其次， 阅读公告的具体内容， 筛选战略合作伙伴为高校和科研机构的样本， 并确定联盟的合作期限， 根据联盟进展公告， 剔除联盟提前终止、 解除的样本； 最后， 本文将公告中披露了合作期限的样本设置相应的战略联盟存续期， 并基于现有研究（Zhang等，2020）， 将未披露具体合作期限的样本的战略联盟存续期设置为五年。本文设置产学研战略联盟虚拟变量IURSA， 将上市公司该年度成立战略联盟或仍在存续期的年份取值为1， 否则为0。
3. 控制变量。本文选取企业规模（Size）、 资产负债率（Lev）、 资产收益率（Roa）、 现金流比率（Cashflow）、 市净率（PB）、 企业年龄（Age）、 股权集中度（Top1）、 董事会规模（Board）、 两职合一（Dual）和管理层持股比例（Mshare）作为控制变量。此外， 本文控制了企业（Firm）和年度（Year）双向固定效应。各变量的具体定义见表1。
（三） 模型构建
为验证前文假设， 本文构建以下模型进行回归分析：
TobinQi，t=α0+α1IURSAi，t+∑α2Controlsi，t+σi+ηt+εi，t （1）
其中， α0为截距项， Controls为控制变量， σi为企业固定效应， ηt为年度固定效应， εi，t为残差。
四、 实证结果与分析
（一） 描述性统计
表2报告了主要变量的描述性统计结果。企业绩效（TobinQ）的均值为2.0325， 标准差为1.3022， 最小值为0.8410， 最大值为8.5855， 说明在样本期内， 不同企业之间的绩效存在较大差异且波动较大。产学研战略联盟（IURSA）的均值为0.0361， 说明样本中约有3.6%的企业参与了产学研战略联盟。其余变量的描述性统计结果与现有文献相差不大， 分布较为合理， 不存在极端异常值。
（二） 基准回归结果
表3报告了产学研战略联盟与企业绩效的回归结果。列（1）为仅加入控制变量的回归结果， 列（2）在列（1）的基础上控制了企业和年度固定效应。结果表明， IURSA的回归系数均在1%的水平上显著为正。这说明参与产学研战略联盟会提升企业绩效， H1a得以验证。
（三） 稳健性检验
1. 工具变量法。由于未观察到的公司特征的影响， 产学研战略联盟与企业绩效之间的关系可能会产生偏差， 本文采用工具变量法解决此问题。Wassmer（2010）指出， 企业的运营往往受到同一行业内竞争对手战略决策的影响。当行业内其他企业建立产学研战略联盟时， 焦点企业将关注到产学研战略联盟的积极效应。为了保持市场竞争地位， 企业也会倾向于建立产学研战略联盟关系。因此， 本文选择同一行业内其他上市公司在上一年参与产学研战略联盟的比例作为工具变量。在第一阶段中， 工具变量与产学研战略联盟显著正相关， 且不存在弱工具变量问题。在第二阶段中， 产学研战略联盟的回归系数依然显著为正， 说明本文结论具有稳健性。
2. Heckman两阶段法。为了进一步解决可能存在的选择性偏差， 本文采用Heckman两阶段模型缓解内生性问题。在第一阶段中以IURSA为被解释变量， 采用同一行业内其他上市公司在上一年参与产学研战略联盟的比例为选择变量（IURSA_ratio）， 同时纳入本文的控制变量， 构建Probit模型， 估计企业参与产学研战略联盟的概率， 得到逆米尔斯比率（IMR）。在第二阶段中将IMR作为控制变量纳入基准回归模型中， 并重新进行回归。结果与基准回归结果一致， 证明本文结论稳健。
3. 倾向得分匹配（PSM）法。企业参与产学研战略联盟是其主动选择的结果， 这使得本文的实证结果容易受到样本自选择问题的干扰。因此， 本文采用倾向得分匹配法， 以模型中的控制变量为匹配变量、 以参与产学研战略联盟的企业作为处理组， 按照1∶5近邻匹配方法进行匹配， 构建对照组样本， 匹配后的样本通过了平稳性检验。随后利用匹配后的样本对产学研战略联盟和企业绩效再次进行回归， 解释变量的系数依然显著为正， 证明了本文结论的稳健性。
4. 安慰剂检验。为避免不可观测因素对研究结论的影响， 本文进行了500次安慰剂检验， 以查看随机模拟的产学研战略联盟回归系数的分布情况。回归系数大部分集中在0附近， 均值接近于0， 且绝大部分p值大于0.1。此外， 实际估计系数在安慰剂检验的估计系数中明显属于异常值， 这说明本文回归结果并非由其他非观测因素所导致， 相关研究结论依然较为稳健。
5. 改变变量度量方式。首先， 本文采用“市值/（资产总计-无形资产净额-商誉净额）”重新计算托宾Q值， 再次进行回归。其次， 考虑到产学研战略联盟强度对企业绩效的影响， 本文将企业当年发布产学研战略联盟公告的数量加1取自然对数（IURSA_sum）， 替换原有的解释变量再次进行回归。最后， 将公告中未披露具体合作期限的样本的战略联盟存续期设置为三年（IURSA_three）， 替换原有的解释变量重新进行回归。通过替换被解释变量和解释变量， 回归结果证明了本文结论的稳健性。
6. 改变样本期间。2009年2月《关于推动产业技术创新战略联盟构建的指导意见》的发布， 有力提升了企业参与战略联盟的积极性。本文将样本期间扩大至2009 ～ 2022年， IURSA的回归系数在1%的水平上仍显著为正， 表示在改变样本期间后， 产学研战略联盟对企业绩效仍然具有显著的提升作用， 验证了本文结论的稳健性。
限于篇幅， 稳健性检验结果留存备索。
五、 进一步分析
（一） 机制检验
1. 提高创新能力。产学研战略联盟可通过提高创新能力来提升企业绩效。首先， 产学研战略联盟的建立意味着企业有足够的动力开展创新活动， 即企业会将更多的资源投入创新活动中。其次， 产学研战略联盟中合作伙伴之间的信息交流、 知识共享、 技术协作， 不仅可以帮助企业获取新的知识和技术， 而且可以促使企业突破原有的路径依赖， 实现事半功倍的创新效果， 增加企业创新成果产出。最后， 产学研战略联盟不仅可通过资源共享机制节省研究成本， 同时还实现了创新风险共担， 有助于提升企业创新效率。根据资源基础观， 异质性资源会成为企业竞争力的基础。产学研战略联盟产生的创新赋能效应会形成企业独特的竞争优势， 进而提升企业绩效。
基于此， 本文分别从创新投入、 创新产出和创新效率三个方面来衡量企业创新能力（Innovation）。以公司年度研发支出占总资产的比例衡量创新投入（RD）， 以发明专利、 实用新型和外观设计专利的总申请量加1的自然对数衡量创新产出（Patent）， 以每单位研发投入的专利申请数衡量创新效率（Efficiency）。
2. 提高外部关注度。建立产学研战略联盟既是响应国家政策的战略行动， 又是彰显企业致力于推动技术创新和产业升级的重要信号， 有助于提升企业未来盈利预期， 势必会引起投资者的广泛关注。此时， 投资者关注度的提高一方面会提升投资者对企业信息的获取和解析效率， 缓解甚至打消因企业创新不确定性而产生的投资疑虑， 加速信息进入股价的进程； 另一方面， 高投资者关注度也将进一步促进投资者对企业信息的挖掘， 降低企业的信息不对称， 不仅有助于企业获得宽松的信贷条件和较低的股权融资成本（王靖宇和张宏亮，2022）， 而且有助于提高股票流动性， 使资本市场形成充分且高质量的企业估值。这种良性循环会对企业绩效产生正面影响。此外， 媒体作为重要的资本市场信息中介， 其对企业的报道降低了中小投资者和社会公众与企业的信息不对称程度（Bushee等，2010）， 会吸引更多投资者的注意力， 并使投资者对企业发展潜力和经营前景做出更加准确的判断。同时， 媒体的正面报道可以提高企业知名度， 声誉效应会使投资者对企业持有更加积极的预期， 增加对企业的投资， 从而提升企业的资本市场业绩表现。
基于此， 本文分别用以股票代码为关键词的搜索值取自然对数（Attention）衡量投资者关注度、 以内容出现该公司的新闻总数取自然对数（Media）衡量媒体关注度。
借鉴江艇（2022）的研究， 构建如下模型进行机制检验：
Innovationi，t/Attentioni，t/Mediai，t=β0+β1IURSAi，t+∑β2Controlsi，t+σi+ηt+εi，t （2）
机制检验结果如表4所示。列（1） ～ 列（3）中结果表明， 产学研战略联盟对创新投入、 产出和效率的影响在1%或5%的水平上显著为正， 表明企业参与产学研战略联盟会通过影响企业的创新投入、 产出和效率来提高其创新能力， 进而对企业绩效产生积极影响。列（4）、 列（5）中IURSA的系数分别在1%和5%的水平上显著为正， 表明企业参与产学研战略联盟会提高外部关注度， 从而提升企业在资本市场中的投资吸引力和绩效表现。
（二） 异质性分析
1. 企业自身特征。
（1） 企业规模。相较于规模较大的企业， 中小企业社会影响较弱， 存在政治、 社会、 经济资源的利用与整合能力较差等客观约束， 持续进行创新是其突破“小”和“弱”困境的重要途径， 产学研战略联盟对其创新投入和企业绩效的提升作用较大。而规模较大的企业拥有丰富的人才、 资金和社会资源， 产学研战略联盟对企业绩效的提升作用有限。基于此， 本文以员工人数衡量企业规模， 并将样本按照行业年度中位数分为两组。表5列（1）、 列（2）显示， 当企业规模较大时， IURSA的回归系数不显著， 而在企业规模较小组中系数在1%的水平上显著为正， 这说明产学研战略联盟对企业绩效的影响在中小企业中更显著。
（2） 融资约束程度。当企业面临的融资约束程度较高时， 企业建立产学研战略联盟可以向市场释放利好信号， 通过缓解信息不对称来降低企业的融资成本， 进而提升企业绩效。基于此， 本文将WW指数作为企业融资约束程度的代理指标， 并将样本按照行业年度中位数分为两组。表5列（3）、 列（4）显示， 当企业融资约束程度较高时， IURSA的回归系数为0.1623， 且在5%的水平上显著， 而在融资约束程度较低组中系数不显著， 这说明产学研战略联盟对企业绩效的影响在融资约束程度更高的企业中更显著。
2. 政府支持力度。
（1） 政策扶持。政策扶持可以帮助企业获取更多的税收优惠和补贴， 降低企业的税负和创新成本， 使其在技术积累方面获得先发优势， 并为企业绩效提升提供现金流支持。此时， 企业建立产学研战略联盟的意愿和动机不强。而对于缺乏政策支持的企业来说， 建立产学研战略联盟既可以分担风险， 又可以提供物质资源支持， 从而提升企业绩效表现。基于此， 本文以2016年科技部颁布的《国家重点支持的高新技术领域》为依据， 将研究样本分为政策扶持组和非政策扶持组。表5列（5）、 列（6）显示， 在非政策扶持组中IURSA的回归系数在1%的水平上显著为正， 而在政策扶持组中系数不显著， 这说明产学研战略联盟对于非政策扶持企业绩效的提升作用更显著。
（2） 政府补助。政府补助可以缓解企业资金压力， 为企业投资活动提供更多资金支持。对于政府补助较低的企业来说， 其更加需要优化自身资源配置， 提高创新能力， 从而使建立产学研战略联盟的积极性被激发， 以期在产学研战略联盟中寻求更有效的创新路径， 实现资源的最大化利用和绩效的提升。基于此， 本文将政府补助取自然对数， 并将样本按照行业年度中位数分为两组， 回归结果见表5列（7）、 列（8）。结果显示， 在政府补助较低组中， IURSA的回归系数在5%的水平上显著为正， 而在政府补助较高组中系数不显著， 这说明产学研战略联盟对政府补助较低企业绩效的提升作用更显著。
3. 地区制度、 文化环境。
（1） 法律制度环境。在法律制度不健全的地区， 创新支持和知识产权保护相对较弱， 企业面临的创新风险更高。同时， 企业信息透明度较低， 投资者获取信息的条件受限。建立产学研战略联盟不仅可以帮助企业加快创新成果产出和转化进程， 还可以吸引更多外部投资者的关注， 增加投资者信任， 从而对于提升企业绩效产生更为积极的影响。基于此， 本文使用樊纲等构建的市场化指数中的“市场中介组织的发育和法律制度环境”评分作为企业所在地区法律制度环境的代理变量， 并将样本按照行业年度中位数分为两组， 回归结果见表5列（9）、 列（10）。结果显示， 当企业所在地区法律制度环境较差时， IURSA的回归系数在5%的水平上显著为正， 而在地区法律制度环境较优的组中系数不显著， 这表明在法律制度环境较差的地区， 产学研战略联盟发挥作用的空间更大， 更能够提升企业绩效。
（2） 商帮文化环境。商帮是一种利用社会关系网络获取资源的联盟组织， 蕴含着商人之间互帮互助的合作理念和契约精神。作为一种重要的非正式制度， 商帮文化会在无形之中影响企业的生产经营决策。一方面， 商帮文化强调团结、 合作， 受到商帮文化影响的企业更倾向于建立产学研战略联盟， 成员之间的合作关系更稳定。另一方面， 商帮文化氛围浓厚的地区信任水平较高， 知识产权保护环境较好， 从而能更好地保护产学研战略联盟合作成果， 提高合作绩效。基于此， 本文将“十大商帮”发源地所在省份视为地区商帮文化环境较优的区域， 其他省份划分为地区商帮文化环境较差的区域。表5列（11）、 列（12）显示，" IURSA的回归系数仅在商帮文化环境较优的样本中显著为正。结果表明， 产学研战略联盟提升企业绩效的效果在商帮文化氛围较浓厚的地区更明显。
（三） 拓展性分析
1. 建立产学研平台的影响。在产学研战略联盟中， 企业与高校和科研机构会利用各自的优势创新资源搭建合作研发平台（如联合实验室、 联合研究中心）及成立合资企业等。相较于未建立产学研平台的企业， 建立产学研平台既反映了企业高管强烈的创新动机， 也使企业面临高昂的退出成本， 从而有利于约束企业短视行为， 保证创新活动的顺利开展。同时， 产学研平台的建立意味着合作伙伴之间形成了更紧密的纽带， 并通过合同谈判、 参与项目开发及召开定期或不定期会议等结构化和非结构化的协同活动促进合作与知识共享（Isaeva等，2022）。这些协同活动提高了产学研战略联盟的合作效率， 进而有助于提高企业绩效。本文设置是否建立产学研平台虚拟变量（Platform）， 检验建立产学研平台是否会对产学研战略联盟与企业绩效的关系产生影响。回归结果如表6列（1）所示， IURSA与Platform交乘项的系数显著为正， 说明建立产学研平台强化了产学研战略联盟对企业绩效的影响。
2. 企业数字化转型的影响。数字化转型实现了数字技术与生产要素的深度融合， 能够推动企业创新和转型发展。企业的数字化转型程度不同， 对产学研战略联盟的知识吸收与转移效率也存在差异。在数字化转型程度较高的企业中， 产学研战略联盟网络中的资源与技术实现深度融合， 不仅能激活技术创新的“乘数效应”， 而且可以减少资源流转和学习成本， 产生更大的协同效应， 从而对企业绩效产生更大的提升作用。借鉴吴非等（2021）的方法， 本文将加总后的数字化转型关键词词频加1取自然对数， 作为企业数字化转型程度的代理指标， 并按照行业年度中位数将样本分为两组。回归结果见表6列（2）、 列（3）。结果显示， 当企业数字化转型程度较高时，" IURSA的回归系数在1%的水平上显著为正， 而在数字化转型程度较低组中系数不显著， 说明企业数字化转型可以强化产学研战略联盟对企业绩效的积极影响。
六、 结论及启示
（一） 研究结论
产学研战略联盟是企业与高校和科研机构构建的资源共享、 优势互补的合作体， 是企业拓展外部资源、 增强竞争优势的重要手段。本文以2012 ～ 2022年我国A股上市公司为研究对象， 考察产学研战略联盟与企业绩效的关系。研究发现， 参与产学研战略联盟后， 企业绩效得到了明显提升。机制检验发现， 产学研战略联盟可通过提高企业创新能力和外部关注度来提升企业绩效。进一步研究表明， 在企业规模较小、 融资约束程度较高、 非政策扶持、 政府补助较低、 所处地区法律制度环境较差以及商帮文化环境较优的企业中， 产学研战略联盟对企业绩效的影响更显著。另外， 建立产学研平台和企业进行数字化转型可以强化产学研战略联盟与企业绩效之间的关系。通过研究产学研战略联盟与企业绩效的关系， 本文揭示了外部异质性合作伙伴对企业绩效的重要性， 相关结论有助于提高企业建立产学研战略联盟的积极性， 并为企业绩效的提升路径提供新的经验证据。
（二） 政策启示
基于研究结论， 本文提出如下政策启示：
第一， 企业应积极推动产学研战略联盟合作。面对生存环境的转变和技术竞争的日趋激烈， 囿于企业自身资源的有限性， 充分利用高校和科研机构雄厚的信息、 技术和人才资源是企业增强竞争优势的理想选择。对于企业来说： 一方面要善于寻求产学研合作， 放大资源的创新价值， 并积极披露产学研战略联盟相关信息和进展， 降低企业与投资者之间的信息不对称， 增强投资者信心； 另一方面要加强与优化产学研平台建设， 通过建立完善的共享机制促进信息的互联互通， 并以明确的权责分配机制降低潜在的违约成本与风险。
第二， 企业应加强数字化转型， 提高产学研战略联盟的合作效能。数字技术作为影响经济社会发展的主导技术范式， 同时也是推动企业转型升级、 增强企业竞争力的新动能。企业要加快推进数字化转型， 通过搭建数据挖掘、 分析和应用于一体的数字化治理平台， 将数字技术与产学研战略联盟合作内容深度融合， 降低合作中的信息不对称， 突破产学研战略联盟中的要素流动壁垒， 提升创新合作的高端化、 智能化和灵活性。
第三， 建议政府加大对于产学研战略联盟的支持力度， 创建良好的制度环境。首先， 强化对产学研战略联盟的政策支持， 通过搭建合作平台和建立合作机制等方式鼓励企业积极参与产学研战略联盟， 特别是对中小企业应有一定的政策倾斜， 为中小企业的发展提供资源和制度支撑。其次， 优化法制环境， 为产学研战略联盟相关知识产权提供强有力的保护。最后， 在产学研战略联盟不断深化的背景下， 将更多的社会资本纳入产学研协同体系中， 为企业产学研合作提供资本加持。
【 主 要 参 考 文 献 】
江唐洋，于洋，聂军．数字化转型会促进企业产学研合作创新吗？［ J］．中南财经政法大学学报，2024（2）：29 ～ 39+148．
李梓涵昕，朱桂龙．产学研合作中的主体差异性对知识转移的影响研究［ J］．科学学研究，2019（2）：320 ～ 328．
林心怡，吴东．区块链技术与企业绩效：公司治理结构的调节作用［ J］．管理评论，2021（11）：341 ～ 352．
刘斐然．市场竞争、政府支持与产学研合作创新［ J］．现代经济探讨，2022（5）：88 ～ 98．
刘斐然，胡立君，范小群．产学研合作对企业创新质量的影响研究［ J］．经济管理，2020（10）：120 ～ 136．
龙小宁，刘灵子，张靖．企业合作研发模式对创新质量的影响——基于中国专利数据的实证研究［ J］．中国工业经济，2023（10）：174 ～ 192．
唐厚兴，李芳，胡启帆．市场竞争结构对产学研协同创新意愿的影响机制［ J］．科技管理研究，2024（12）：170 ～ 176．
王靖宇，刘长翠，张宏亮．产学研合作与企业创新质量——内部吸收能力与外部行业特征的调节作用［ J］．管理评论，2023a（2）：147 ～ 155．
王靖宇，琚涛，陈海涛．区位可达性与产学研合作创新质量——基于中国民航业价格改革的准自然实验［ J］．宏观经济研究，2023b（3）：87 ～ 103．
王靖宇，张宏亮．产学研合作与债券信用利差［ J］．上海金融，2022（9）：58 ～ 68．
王美英，汪洁，侯玉婷．国家审计与国有企业产学研合作创新研究［ J］．审计研究，2024（2）：47 ～ 59．
温兴琦，孙凯新，李诗瑶．产学研合作、知识吸收能力与企业创新绩效——高管学术背景与政府创新补贴的调节作用［ J］．科技进步与对策，2024（15）：55 ～ 64．
吴非，胡慧芷，林慧妍等．企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据［ J］．管理世界，2021（7）：130 ～ 144+10．
杨震宁，赵红．中国企业的开放式创新：制度环境、“竞合”关系与创新绩效［ J］．管理世界，2020（2）：139 ～ 160+224．
张羽飞，原长弘，张树满．共建产学研创新联合体对科技中小企业创新绩效的影响研究［ J］．管理学报，2023（1）：76 ～ 85．
朱桂龙，杨小婉．企业的知识披露策略对产学研合作的影响研究［ J］．科学学研究，2019（6）：1062 ～ 1070．
庄毓敏，储青青．金融集聚、产学研合作与区域创新［ J］．财贸经济，2021（11）：68 ～ 84．
Belderbos R.， Carree M.， Lokshin B.. Cooperative Ramp;D and firm performance［ J］． Research Policy，2004（10）：1477 ～ 1492．
Bushee B. J.， Core J. E.， Guay W.， et al.. The role of the business press as an information intermediary［ J］． Journal of Accounting Research，2010（1）：1 ～ 19．
Isaeva I.， Steinmo M.， Rasmussen E.. How firms use coordination activities in university-industry collaboration： Adjusting to or steering a research center？［ J］． The Journal of Technology Transfer，2022（5）：1308 ～ 1342．
Pan X.， Chen X.， Li X.. To fit in or stand out？ How optimal distinctiveness in technological diversification affects firm performance［ J］． European Ma-nagement Journal，2019（1）：67 ～ 77．
Schilling M. A.， Green E.. Recombinant search and breakthrough idea gene-ration： An analysis of high impact papers in the social sciences［ J］． Research Policy，2011（10）：1321 ～ 1331．
Tseng F. C.， Huang M. H.， Chen D. Z.. Factors of university industry collaboration affecting university innovation performance［ J］． The Journal of Technology Transfer，2020（2）：560 ～ 577．
Wassmer U.. Alliance portfolios： A review and research agenda［ J］． Journal of Management，2010（1）：141 ～ 171．
Zhang S.， Yuan C.， Han C.. Industry university research alliance portfolio size and firm performance： The contingent role of political connections［ J］．The Journal of Technology Transfer，2020（5）：1505 ～ 1534．
（责任编辑·校对： 许春玲" 刘钰莹）
【基金项目】国家社会科学基金项目“空间特征下的上市公司监管格局与监管效率研究”（项目编号：15BJY015）
