□ 吳丹丹 王子晨 鄭圣明

(1.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 公共事務(wù)學(xué)院,安徽 合肥 230026;2.中共安徽省委黨校 理論研究所,安徽 合肥 230022;3.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 管理學(xué)院,安徽 合肥 230026)

基于標(biāo)度無關(guān)性的區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新績效研究

□ 吳丹丹1王子晨2鄭圣明3

(1.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 公共事務(wù)學(xué)院,安徽 合肥 230026;2.中共安徽省委黨校 理論研究所,安徽 合肥 230022;3.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 管理學(xué)院,安徽 合肥 230026)

科學(xué)評價區(qū)域高校科技創(chuàng)新績效長期以來備受學(xué)術(shù)界關(guān)注。引入標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)的實證分析表明,我國地區(qū)生產(chǎn)總值、高?？萍紕?chuàng)新投入和產(chǎn)出等要素的變化對此績效均有著顯著的非線性作用。這對于提升高?？萍紕?chuàng)新績效、決策者制定相關(guān)創(chuàng)新政策具有重要意義。

標(biāo)度無關(guān)性;高校;科技創(chuàng)新;績效

一、引 言

創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展和社會進步的強大動力,作為創(chuàng)新活動的關(guān)鍵內(nèi)容,科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)在科技進步與經(jīng)濟發(fā)展間起著重要的轉(zhuǎn)化媒介作用。高校是國家創(chuàng)新體系的重要構(gòu)成部分,也是生產(chǎn)研發(fā)知識、技術(shù)和科技成果的重要源地,更是區(qū)域經(jīng)濟和科技發(fā)展的基礎(chǔ)生力軍,其科研活動已經(jīng)成為一個國家或一個地區(qū)發(fā)展科研事業(yè)不可忽視的力量。高?？萍紕?chuàng)新不僅能促進自身發(fā)展和提高服務(wù)社會的水平,更推進了國家或區(qū)域科技創(chuàng)新能力的提升。

隨著技術(shù)、資本、信息等要素更為普遍的流動和配置,區(qū)域的重要性愈加突出,經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的地域化特征,各區(qū)域競爭角逐的焦點越來越傾向于科技,科技創(chuàng)新能力因此成為衡量區(qū)域的一個重要和決定性的因素。所以說,以各地區(qū)為比較單位,科學(xué)合理地測評高校科技創(chuàng)新績效,能使各區(qū)域明確所屬高校的科研狀態(tài),還可為提高高?？萍紕?chuàng)新績效提供決策依據(jù),對于區(qū)域科技創(chuàng)新能力的定位和提升、區(qū)域創(chuàng)新資源的配置、以及科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的制定等都具有現(xiàn)實和深遠(yuǎn)的重大意義。

二、文獻綜述

從國內(nèi)現(xiàn)有研究看,學(xué)者們較少將高?？萍紕?chuàng)新績效與區(qū)域結(jié)合起來進行相關(guān)比較研究。楊宏進和劉立群[1]以2007年我國高?？萍汲晒a(chǎn)出均處于效率前沿的省份為研究對象,在國內(nèi)首次運用三階段DEA模型,對高校科技成果轉(zhuǎn)化進行效率分析;俞立平和張曉東[2]采用熵權(quán)法和加權(quán)T OPSIS方法,測度各省市的高?？萍几偁幜Α４送?學(xué)者們在單獨測評高?？萍紕?chuàng)新績效時,一般采用的方法可以概括為:DEA和多指標(biāo)綜合評價法、層次分析法、可信度分析和因子分析法等數(shù)種[35]。盡管有的學(xué)者也對構(gòu)成比值指標(biāo)的基礎(chǔ)指標(biāo),如GDP與人口、論文數(shù)與被引次數(shù)、R&D投入與GDP等,是否可能存在規(guī)模效應(yīng)有所考慮,但其研究仍大多直接采用比率指標(biāo),比較不同規(guī)模的研究對象。為消除非線性規(guī)模效應(yīng)影響,Katz[6,7]提出標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo),分析不同規(guī)模創(chuàng)新主體對創(chuàng)新系統(tǒng)的貢獻度。此后,學(xué)者們基于此指標(biāo)陸續(xù)分析比較了國家、區(qū)域和科學(xué)等創(chuàng)新系統(tǒng)中的科技創(chuàng)新績效[8,9]。

綜合以上的文獻綜述,本文從非線性視角出發(fā),以學(xué)者們對標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)的研究為基礎(chǔ),試圖通過區(qū)域經(jīng)濟規(guī)模、高校科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出等因素來構(gòu)建標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo),科學(xué)衡量我國區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新的相對績效,以期為重新審視并提升高?？萍紕?chuàng)新績效、明確各區(qū)域高校所屬科研狀態(tài),及更合理的科技創(chuàng)新政策的制定出臺提供一定的科學(xué)理論和現(xiàn)實依據(jù)。

三、研究設(shè)計

(一)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

指標(biāo)選取是科學(xué)有效評價區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新績效的關(guān)鍵。本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)反映各省綜合經(jīng)濟規(guī)模;選取高校研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出(HERD)和研發(fā)人員(Personnel)衡量高校研發(fā)投入;選取科技論文和著作數(shù)(Paper)和專利申請數(shù)(Patent)測度高校創(chuàng)新產(chǎn)出。此外,于慶偉等[10]指出,高校研發(fā)投入強度(HERD/GDP)能夠反映地區(qū)高校的科技投入水平,本文選其作為相對數(shù)量指標(biāo)。同時,本文選取2000—2012年(其中產(chǎn)出指標(biāo)為2005—2012年)我國大陸除西藏外的30個省份為研究對象,數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。Haus man等[11]、郭江江等[12]指出,科研產(chǎn)出專利僅與當(dāng)期研發(fā)投入有關(guān),因而本文暫不考慮時滯問題。

(二)研究方法

冪律分布在雙對數(shù)坐標(biāo)下表現(xiàn)為一條斜率為冪指數(shù)的直線,判斷隨機變量是否滿足冪律分布的依據(jù)就是此線性關(guān)系,Katz[6,7]基于此提出標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)。定義是如果X,Y滿足冪律關(guān)系:Y=k Xα,其中k是常數(shù),則X和Y間存在標(biāo)度關(guān)系。此外,Katz[6,7]提出兩類標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo):標(biāo)度因子α記作Y-X,可測度變量Y相對于X的增長率,還可比較系統(tǒng)變量的相對增長率;由于X規(guī)模對Y有影響,需調(diào)整Y來比較不同規(guī)模的研究對象,Katz[6,7]提出相對數(shù)量指標(biāo),Y表示觀測實際值,Y表示由冪律關(guān)系計0e算后的期望值。

作為一個包含多要素的復(fù)雜系統(tǒng),區(qū)域高校科技創(chuàng)新系統(tǒng)中的經(jīng)濟和科技指標(biāo)表現(xiàn)出標(biāo)度關(guān)系的傾向[78]。本文構(gòu)造第一類指標(biāo):HERD-GDP、Patent-GDP等標(biāo)度因子,并建立調(diào)整后的相對HERD指標(biāo):HERD=k GDPα,則其中,HERD0表示實際研發(fā)經(jīng)費,HERDe表示計算得到的期望值,GDP0為實際國民生產(chǎn)總值。

四、實證結(jié)果

(一)HERD和GDP之間的標(biāo)度關(guān)系

通過SPSS22.0擬合可知,標(biāo)度關(guān)系存在于我國高校研發(fā)經(jīng)費和經(jīng)濟規(guī)模間。HERD-GDP標(biāo)度因子值為1.28,表明我國HERD的增長在這段時間快于GDP的增長,GDP每翻一番,HERD將是原來的2.43倍,即HERD隨GDP增長呈非線性增長趨勢。表1給出了30個省份高校研發(fā)投入和GDP之間的標(biāo)度因子、標(biāo)準(zhǔn)差和擬合優(yōu)度。可知這些省份GDP和HERD間的冪律關(guān)系都較為顯著。除內(nèi)蒙外,其他省份高校研發(fā)經(jīng)費與經(jīng)濟規(guī)模間表現(xiàn)出不同程度的馬太效應(yīng)。具體來說,這些區(qū)域HERD-GDP標(biāo)度因子均大于1,表明HERD的增長都快于其各自GDP的增長。上海HERD隨GDP增長的非線性效應(yīng)最強,其GDP每翻一番,HERD將是原來的2.73倍。意料外的是擁有較多高校的陜西省標(biāo)度因子僅為1.003,意味著該省HERD隨GDP幾乎呈線性增加趨勢。

本文選擇2000—2012年這13年的中間年份作為被比較年份,表2分別列出了高校研發(fā)投入強度和相對HERD的值。對比可知,絕大多數(shù)省份的相對HERD排序較其高校研發(fā)投入強度排序變化較大。如2004年京滬兩地的高校研發(fā)投入強度分別位于第1和第4位,但其RHERD排序分別是第27和第25位;2008年這兩個地區(qū)按照高校研發(fā)投入強度排在第1和第3位,但RHERD分別名列第27和第13位。此外,東部地區(qū)的福建和海南兩省,2004年按照高校研發(fā)投入強度排名分別在第24和第26位,但其RHERD排序分別是第8和第2名;2008年這兩個省份的高校研發(fā)投入強度的排名分別是第22和24位,可 RHERD卻分別位于第3和第1位。這種現(xiàn)象表明高校研發(fā)投入強度指標(biāo)在某種程度上可能由于規(guī)模因素的存在使得結(jié)果有失偏頗,而相對數(shù)量指標(biāo)則會盡力消除這種非線性效應(yīng),得到更客觀的結(jié)果。

表1 我國各省HERD-GDP標(biāo)度因子(2000—2012年)

(二)R&D Personnel和GDP間的標(biāo)度關(guān)系

由擬合知,我國R&D Personnel-GDP標(biāo)度因子為0.39,說明13年間我國高校研發(fā)人員的增長慢于其各自GDP的增長,GDP每翻一番,R&D Personnel將是原來的1.31倍,R&D Personnel隨GDP增長呈非線性增長趨勢。

表2 2004年和2008年各省高校研發(fā)投入強度和RHERD指標(biāo)比較

表3 我國各省R&D Personnel-GDP標(biāo)度因子(2000—2012年)

表4 我國各省Patent-GDP標(biāo)度因子(2005—2012年)

30個省份的經(jīng)濟規(guī)模和研發(fā)人員間存在標(biāo)度關(guān)系如表3所示,R&D Personnel-GDP標(biāo)度因子都小于1,即高校研發(fā)人員數(shù)的增長均慢于GDP增長。雖然海南省經(jīng)濟規(guī)模排名靠后,但其R&D Personnel-GDP標(biāo)度因子位居第一,即海南GDP每翻一番,其高校研發(fā)人員數(shù)將是原來的1.4倍,這表明隨著經(jīng)濟發(fā)展,海南的高校研發(fā)人員數(shù)量顯著提高,同時也將逐漸縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)的差距。

(三)Paper-GDP、Patent-GDP標(biāo)度因子

由擬合知,我國Paper-GDP、Patent-GDP標(biāo)度因子分別為0.39和1.73,意味著GDP每翻一番,這兩者將分別是原來的1.31和3.33倍。雖然近年來各高校科技論文和著作數(shù)增長迅速,可依舊慢于GDP的增長;隨著對技術(shù)創(chuàng)新的日益重視,高校也越來越將其作為獲取競爭優(yōu)勢的重要手段,從而導(dǎo)致高校專利申請量的增長快于同期GDP的增長,呈現(xiàn)出持續(xù)飛躍上升的態(tài)勢。我國30個省份的Paper-GDP標(biāo)度因子也均小于1,說明高校科技論文和著作數(shù)的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)慢于GDP的增長。上海的科技論文著作數(shù)與經(jīng)濟規(guī)模間的非線性效應(yīng)最強,可其GDP增長一倍時,科技論文著作數(shù)也僅為原來的1.41倍。

從表4可以看到,我國30個省份的Patent-GDP標(biāo)度因子值均大于1,說明高校專利申請量的增加不同程度地快于GDP增長,呈現(xiàn)出很強的非線性增長態(tài)勢。Patent-GDP標(biāo)度因子從1.193變到2.213,意味著我國各地區(qū)高校專利申請數(shù)和經(jīng)濟規(guī)模間存在馬太效應(yīng)。尤其是上海,GDP增長一倍,高校專利申請量約是原來的4.64倍,專利申請數(shù)和GDP間較強的馬太效應(yīng),與該地區(qū)近些年來著力推進創(chuàng)新型城市建設(shè),全面提升科技持續(xù)創(chuàng)新能力等科技政策密不可分。此外,內(nèi)蒙古高校專利申請數(shù)同其經(jīng)濟規(guī)模間不協(xié)調(diào),盡管其經(jīng)濟發(fā)展在超過較多地區(qū),可標(biāo)度因子卻排在末尾。

五、結(jié)論與討論

如何以區(qū)域為單位,合理有效評價區(qū)域高校科技創(chuàng)新績效,一直是備受社會各界關(guān)注的問題。標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)的建立,充分考慮了非線性因素對創(chuàng)新績效的影響,為重新審視并提升高校的科技創(chuàng)新績效、明確各區(qū)域高校所屬科研狀態(tài),以及更多合理的科技創(chuàng)新政策的制定和出臺提供一定的科學(xué)理論和現(xiàn)實依據(jù),同時也為預(yù)測未來創(chuàng)新表現(xiàn)提供了有效工具。

(一)結(jié)論

本文基于標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo),根據(jù)我國2000—2012年的數(shù)據(jù),比較研究了30個省市自治區(qū)高?？萍紕?chuàng)新的相對績效,得到如下主要結(jié)論。

首先,我國創(chuàng)新系統(tǒng)中GDP與HERD間存在標(biāo)度關(guān)系。國內(nèi)高校研發(fā)經(jīng)費投入隨GDP的增加呈較強的非線性增加趨勢,高校研發(fā)經(jīng)費投入與其各自GDP間存在著馬太效應(yīng)。這意味著,各區(qū)域決策者會跟隨當(dāng)?shù)亟?jīng)濟社會的發(fā)展?fàn)顩r,不斷加大對地方高?？萍紕?chuàng)新力的重視和推進程度。

其次,高校研發(fā)投入強度這一比值指標(biāo)可能由于規(guī)模因素的存在,易導(dǎo)致高校研發(fā)經(jīng)費的投入水平出現(xiàn)被高估或低估的現(xiàn)象發(fā)生,而相對數(shù)量指標(biāo)則會將這種非線性效應(yīng)考慮在內(nèi)并盡力消除。

再次,R&D Personnel-GDP和Paper-GDP標(biāo)度因子值都小于1,這就是說,盡管我國所有高等學(xué)校近年來對科研人員的投入,以及在科技論文方面的產(chǎn)出都不斷加大,可還是未能跟上國內(nèi)經(jīng)濟社會發(fā)展步伐,有待加強。

最后,我國GDP與高校專利申請量間具有較強的標(biāo)度關(guān)系,高校專利申請量將隨著經(jīng)濟發(fā)展而顯著提高,此外,各省份專利申請數(shù)隨GDP增長的馬太效應(yīng)也較為搶眼,這表明在我國高校系統(tǒng)內(nèi),科技論文和著作等基礎(chǔ)科學(xué)研究創(chuàng)新占有著重要地位,但專利等技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新的地位也正逐步提升。

(二)討論

本文僅以GDP、R&D經(jīng)費和研發(fā)人員、科技論文和專利等部分指標(biāo)為基礎(chǔ)來構(gòu)造標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo),相信其他指標(biāo),如高校技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入與GDP、教育經(jīng)費與GDP等,也都有可能存在標(biāo)度關(guān)系,基于此可構(gòu)建更多的標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)來全面衡量、評價區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新相對績效。

另外,標(biāo)度關(guān)系的定義是基于兩個變量,受限于目前估計模型能力的選擇,本文僅試圖基于主要創(chuàng)新變量與GDP間各自的標(biāo)度關(guān)系來構(gòu)建面向雙變量的標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo),而諸如GDP與研發(fā)投入、論文、專利等多個變量間是否同時存在標(biāo)度關(guān)系,如何尋求,又怎樣構(gòu)建多變量標(biāo)度無關(guān)性指標(biāo)等,都是后續(xù)應(yīng)探討和深入研究的問題,需要后續(xù)研究的進一步擴充與完善。

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G301

A

1003-1154(2016)04-0060-04

10.3969/j.issn.1003-1154.2016.04.016

中國科學(xué)院“科技與經(jīng)濟社會互動系統(tǒng)——科技與經(jīng)濟社會發(fā)展互動關(guān)系監(jiān)測指標(biāo)體系”課題(GH11044)。