黃 賽 俐

(莆田學院 基礎教育學院，福建 莆田 351100)

一、引言

高?？蒲谢顒邮俏覈萍紕?chuàng)新體系的重要組成部分[1]，在經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、增加國民收入以及新舊動能轉(zhuǎn)換過程中均發(fā)揮著重要作用?！陡叩葘W?！笆濉笨茖W和技術發(fā)展規(guī)劃》明確指出，高校是科技第一生產(chǎn)力、人才第一資源和創(chuàng)新第一動力的結(jié)合點，是前沿技術研究和顛覆性技術創(chuàng)新的策源地，其創(chuàng)新能力是國家科技創(chuàng)新綜合競爭力的重要體現(xiàn)。近年來，伴隨著國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的實施，中國對高?？蒲匈Y源的投入逐漸增大。其中，高校科研與發(fā)展經(jīng)費總量逐年增加，全國高校科研經(jīng)費總量超過了1000億元，超過90家高校年科研經(jīng)費超過10億元，科研人員的比重也進一步提高[2]15-20。在此背景下，有必要度量高校研發(fā)產(chǎn)出效率，探討投入資源的配置水平及結(jié)構(gòu)，并對其空間性差異進行發(fā)展趨勢分析，為科研資源的合理利用、科研優(yōu)化政策的制定提供有益參考。

目前，關于高校科研效率的研究主要集中在效率評價、影響因素等方面。高?？蒲行蕦用?，多數(shù)學者基于DEA-BCC模型(余丹等，2017)[3]、DEA-Malmquist指數(shù)(莫溦，2018)[4]以及Bootstrap-DEA模型(段云龍等，2018)[5]對高?？蒲行蔬M行了研究；部分學者利用模型探討了某一省份或者全國“雙一流”高校的科研效率狀況(江建龍，2018；王寧、王魯玉，2018)[6][7]。高?？蒲行视绊懸蛩貙用?，部分學者從學校層次、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平(鄧理等，2019)[8]、長江學者數(shù)量(張營營等，2019)[9]以及總會計師外部委派制度(謝洪濤、張建順，2019)[10]等維度探討了高?？蒲行实挠绊憴C制。此外，李群霞等(2016)[11]及李瑛、任珺楠(2016)[12]分別對理工農(nóng)醫(yī)類、人文社會科學高校的科研效率進行了評價。

從高?？蒲行实难芯楷F(xiàn)狀來看，學術界對其研究逐漸呈現(xiàn)內(nèi)容多元化的趨勢。但現(xiàn)有研究關于高校科研效率的探討多是基于單一省份、具體學科或者雙一流大學等維度開展，缺少全國各地區(qū)之間的對比研究，對效率空間性差異收斂性的檢驗亦較為有限。目前，我國高校科研發(fā)展除國家層面的支持外，各省內(nèi)部的資金、政策支持占據(jù)較大比例，各省對高?？蒲械耐度肱c重視程度造就了當前我國高?？蒲行什町惖默F(xiàn)實。因此，以省際高校為研究對象，評價高?？蒲行什^(qū)域間效率差異進行具體分析具有重要的理論與實踐價值。

二、研究方法、數(shù)據(jù)來源及指標設置

(一)研究方法

1.科研效率評價方法

DEA研究方法是一種評價效率有效性的非參數(shù)估計法[13]。其內(nèi)含的經(jīng)典模型主要有DEA-BCC模型、DEA-CCR模型以及DEA-Malmquist模型等，被廣泛應用于評價多投入多產(chǎn)出生產(chǎn)系統(tǒng)的有效性，且無須對投入產(chǎn)出的函數(shù)形式進行假設[14][15]1-10。本文應用產(chǎn)出導向的DEA-BCC模型，以各省份為決策單元，對省域高?？蒲行蔬M行測算與評價。在測算科研效率(TE)的同時，可以將其分解為純技術效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)，其相互關系為TE=PTE×SE[16]。PTE代表科研投入資源的配置水平，SE代表科研資源投入規(guī)模的合理水平[10]。

2.收斂性檢驗方法

學術界檢驗收斂性的方法較多，其中應用較為廣泛的為σ-收斂、β-收斂分布以及俱樂部收斂等，本文采用σ-收斂、β-絕對收斂和β-條件收斂對省域高?？蒲行实目臻g差異進行收斂性檢驗。其中，σ-收斂為統(tǒng)計指標方法，是平均值與標準差的比值；β-絕對收斂表示高校科研效率較低的省份比效率較高的省份增長速度更快；β-條件收斂則表示在控制一定條件下，高?？蒲行蔬h離均衡狀態(tài)的省份效率提升速度更快。

β-絕對收斂分析的模型為：

(LnTEi,t-LnTEi0)/T=α+βLnTEi0+ε

其中，i表示各省份，TEi,t表示各省份檢驗期的效率值，TEi0表示各省份基期的效率值，T表示年份跨度，α為常數(shù)項，β表示收斂速度(β>0表示發(fā)散，β<0表示收斂)，ε為誤差項。

β-條件收斂分析模型為：

LnTEi,t+1-LnTEi,t=α+βLnTEi,t+ε

其中，i表示各省份，t表示年度，TEi,t表示分年度各省份的科研效率值，α為常數(shù)項，β表示收斂速度(β>0表示發(fā)散，β<0表示收斂)，ε為誤差項。

(二)數(shù)據(jù)來源

為了分析我國省域高?？蒲行实臅r空演變情況，本文采用2009—2017年的省級面板數(shù)據(jù)。由于統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)存在公開時滯，故測算高?？蒲行实耐度?、產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)均來自2010—2018年《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》。

(三)指標設置

在高校科研效率評價指標的選取上，學者們大多選擇科研人員和科研資金投入作為投入指標。本文以各省份高?？蒲行首鳛檠芯繉ο?，所以選擇科研經(jīng)費內(nèi)部支出與外部支出的加總值作為科研資金投入，同時，考慮到科研人員當中存在較大比例的兼職人員，故選擇研發(fā)人員全時當量作為人力投入資本更為科學[10]，與此同時，國家各級政府及企事業(yè)單位的課題資助也是高校科研工作的重要投入指標。產(chǎn)出指標方面，科研產(chǎn)出包括專利、專著、論文等三個方面?？紤]到各省份高校的數(shù)量存在較大差異，為保證研究的科學性，故投入產(chǎn)出指標均進行相應處理，即將各指標數(shù)據(jù)與地區(qū)高校數(shù)量相除，考察各省份的平均水平。具體的評價指標體系詳見表1。

表1 省域高?？蒲行试u價指標體系

三、省域高?？蒲行蕼y算及分析

(一)省域高校科研效率的年度變動趨勢分析

根據(jù)中國省域高?？蒲行誓甓乳g的分布(表2)可以發(fā)現(xiàn)，整體來看，省域高校科研效率2009—2017年間整體保持增長態(tài)勢?？傮w可以分為兩個增長階段：第一個階段是2009—2013年，科研效率從最低值0.77，增長到最高值0.865，年均增長率為2.97%；第二個階段是2014—2016年，科研效率年均增長率為1.68%。純技術效率在2009—2013年處于逐年增長的狀態(tài)，與科研效率的變動趨勢相吻合；規(guī)模效率在2014—2017年處于逐年增長的狀態(tài)，與科研效率的變動趨勢大體一致；純技術效率與規(guī)模效率的變動趨勢一定程度上呈現(xiàn)出高?？蒲行黍?qū)動來源年度間差異性的特征。

表2 2009—2017年中國省域高校科研效率狀況

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)DEAP2.1軟件計算整理得出

(二)省域高?？蒲行实膮^(qū)域差異分析

表3顯示了2009—2017年中國高校科研效率及其分解量的區(qū)域具體分布，可以看出，中國高?？蒲行蚀嬖诿黠@的區(qū)域差異特征。(1)地區(qū)間高?？蒲行实钠骄酱嬖诓町?。地區(qū)間高?？蒲行拾凑沼筛叩降偷呐判蚍謩e為東北地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)、東部地區(qū)，東部地區(qū)的高?？蒲行势骄阶畹?，說明高校的科研效率與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平之間的關系并非直接相關。(2)各地區(qū)高校科研效率的驅(qū)動來源差異明顯。其中，東部地區(qū)與中部地區(qū)高校科研的規(guī)模效率高于純技術效率，說明兩個地區(qū)高校的科研投入規(guī)模的合理水平高于投入資源的配置水平；東北地區(qū)與西部地區(qū)高?？蒲械募兗夹g效率高于規(guī)模效率，說明兩個地區(qū)科研效率的提升主要來源于高?？蒲型度肱渲盟降呢暙I。(3)地區(qū)內(nèi)部高?？蒲行实牟町惷黠@。四個地區(qū)內(nèi)部科研效率的差異更為明顯，其中，東部地區(qū)的多數(shù)省份科研效率低于全國平均水平，江蘇與海南兩省的效率值達到最優(yōu)；東北地區(qū)的吉林省明顯落后于其他兩??；中部地區(qū)有4個省份的高校科研效率低于全國平均水平，河南省實現(xiàn)了效率最優(yōu)；西部地區(qū)沒有省份實現(xiàn)高校科研效率最優(yōu)，四川省的效率值最低，遠低于其他省份。

表3 2009-2017年中國各區(qū)域高?？蒲行史植?/p>

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)DEAP2.1軟件計算整理得出

四、省域高?？蒲行实氖諗啃苑治?/h2>

省域高?？蒲行蚀嬖诿黠@的時空差異，那地域間的差異是否會在時間層面變現(xiàn)出變動趨勢？因此，有必要對省域高校效率進行收斂性檢驗，進一步揭示地區(qū)高?？蒲邪l(fā)展現(xiàn)狀，從而為高?？蒲行实奶嵘峁└顚哟蔚膮⒖肌?/p>

(一)科研效率的σ收斂檢驗

圖1顯示了我國總體和四個經(jīng)濟分區(qū)的σ收斂指數(shù)分布情況，可以看出2009—2017年，各地區(qū)的σ收斂指數(shù)均存在一定程度的起伏，并非出于完全收斂狀態(tài)。其中，全國總體在2009—2010、2011—2013、2015—2017年呈現(xiàn)明顯的收斂態(tài)勢；東部地區(qū)在2011—2013、2014—2015年呈現(xiàn)明顯的收斂趨勢，其他年度呈現(xiàn)發(fā)散趨勢；東北地區(qū)在2009—2010、2013—2014、2016—2017年呈現(xiàn)明顯的收斂態(tài)勢，2010—2011、2014—2016年呈現(xiàn)發(fā)散態(tài)勢；西部地區(qū)在2011—2012、2013—2014、2015—2016年呈現(xiàn)收斂趨勢，2013—2014、2015—2016年的收斂態(tài)勢較為明顯；中部地區(qū)在2010—2012、2014—2015、2016—2017年呈現(xiàn)收斂趨勢，其他年度呈現(xiàn)發(fā)散趨勢，年度間的收斂、發(fā)散態(tài)勢較其他地區(qū)更為明顯。從四個地區(qū)的σ收斂指數(shù)的具體值來看，西部地區(qū)與東北地區(qū)的內(nèi)部高?？蒲行什罹啾葨|中部地區(qū)的內(nèi)部差距小。

(二)科研效率的β-絕對收斂檢驗

從各區(qū)域高?？蒲行实摩?絕對收斂情況來看(見表4)，2009—2017年全國各省份高?？蒲行蚀嬖讦?絕對收斂，收斂速度為10%，說明各省份之間高?？蒲行实牟罹嗫傮w呈現(xiàn)縮小趨勢，高?？蒲挟a(chǎn)出效率落后的省份效率提升速度較效率較高的省份更快。從四個經(jīng)濟分區(qū)的具體情況來看，東部地區(qū)和東北地區(qū)收斂性未通過95%的置信檢驗，說明兩個地區(qū)內(nèi)部各省份高?？蒲行什罹嗫s減的可能性較小，效率較低省份的高?？蒲行侍嵘俣蓉酱訌?；中部地區(qū)和西部地區(qū)高?？蒲行实摩?絕對收斂檢驗均通過了99%的置信檢驗，說明這兩個地區(qū)省域高?？蒲行蚀嬖趨^(qū)域內(nèi)的“追趕效應”[17]，省域高?？蒲行实牟町愔饾u變小。從各地區(qū)具體的收斂速度來看，中西部地區(qū)的收斂速度均高于全國平均水平，其中，西部地區(qū)的收斂速度較低，為11.1%，中部地區(qū)的收斂速度在所有區(qū)域內(nèi)最高，為14.3%，對比中西部地區(qū)的省域高?？蒲行是闆r，可以發(fā)現(xiàn)，中國不存在明顯的“俱樂部收斂”現(xiàn)象。中部地區(qū)的省域高?？蒲行时任鞑康貐^(qū)低，而地區(qū)收斂速度更高，效率值較低的地區(qū)收斂速度越高，符合預期。東部地區(qū)與東北地區(qū)的收斂檢驗雖不顯著，但仍有省域高?？蒲行什町惪s小的趨勢，但是作為科研效率值最低的東部地區(qū)，收斂趨勢亦最低，一定程度上可以說明東部地區(qū)高?？蒲行瘦^低的省份，其效率提升能力亦明顯不足。

圖1 2009-2017年各地區(qū)省域高校科研效率σ收斂指數(shù)分布

表4 2009-2017年省域高?？蒲行实摩?絕對收斂檢驗

注：**、***分別表示在95%、99%的置信區(qū)間內(nèi)顯著

(三)科研效率的β-條件收斂檢驗

借鑒Miller S M[17]等關于β-條件收斂檢驗的思路，采用2009—2017年省域高校科研效率的面板數(shù)據(jù)，應用固定效應模型進行條件收斂檢驗。具體的β-條件收斂檢驗結(jié)果如表5所示。

表5 2009-2017年省域高?？蒲行实摩?條件收斂檢驗

注：**、***分別表示在95%、99%的置信區(qū)間內(nèi)顯著

通過檢驗結(jié)果可以看出，全國總體及四個經(jīng)濟分區(qū)各省份的高?？蒲行示尸F(xiàn)β-條件收斂趨勢，表明效率偏離均衡狀態(tài)的省份，其高?？蒲行势毡樵鏊俑臁木唧w分區(qū)收斂速度的對比來看，四個區(qū)域的條件收斂速度排序為東北地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)及東部地區(qū)，其中東北地區(qū)收斂速度最快，西部地區(qū)其次，東部地區(qū)的收斂速度在四個地區(qū)中最慢，落后于全國平均水平。四個分區(qū)的收斂速度排序與高?？蒲行实呐判蛳辔呛希f明科研效率越高的地區(qū)，其內(nèi)部省份之間的差距縮小趨勢更為明顯。究其原因，可能是西部地區(qū)在經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、高校發(fā)展等方面較為相似，加上國家西部大開發(fā)與高等教育資源均衡配置的相應政策，地區(qū)內(nèi)各省份促進高?？蒲行实囊蛩剌^為相近，效率差異縮小的速度較快；東部地區(qū)的高校數(shù)量較多，高校的層次結(jié)構(gòu)也較為復雜，各省份初始的高校科研效率差異較大，在經(jīng)濟投入、高等教育發(fā)展水平等方面的差異亦較為突出，所以影響高?？蒲行实囊蛩剌^為復雜，地區(qū)內(nèi)收斂速度落后于其他地區(qū)；中部地區(qū)各省份雖然在經(jīng)濟發(fā)展水平等方面較為接近，但高等教育發(fā)展水平方面的差異影響了其地區(qū)內(nèi)效率的收斂速度?？梢姡諗克俣瘸巳Q于地區(qū)內(nèi)部效率分化，還要受到經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、政策措施以及高等教育投入等因素的影響。

五、結(jié)論與對策

本文采用DEA-BCC模型對我國31個省份2009-2017年的省域高校科研效率進行測算，探究了年度間及地域間效率的差異，并采用σ收斂、β-絕對收斂以及β-條件收斂對高?？蒲行实目臻g差異性進行檢驗分析。其主要結(jié)論如下：(1)總體而言，我國的省域高?？蒲行食什▌釉鲩L態(tài)勢，純技術效率與規(guī)模效率交替對科研效率產(chǎn)生主要驅(qū)動作用。(2)區(qū)域間高?？蒲行什町愝^大，效率值呈東北、西、中、東依次遞減分布，各地區(qū)高校科研效率的驅(qū)動來源及地區(qū)內(nèi)部效率值分布的差異均較為明顯。(3)全國總體及四大經(jīng)濟分區(qū)在不同年度間均呈現(xiàn)出σ收斂趨勢，說明再具體時間段內(nèi)各地區(qū)的高?？蒲行什町惥欢ǔ潭瓤s小。(4)全國總體及中西部地區(qū)呈現(xiàn)出年度間的β-絕對收斂趨勢，中西部地區(qū)省域高?？蒲行蚀嬖趨^(qū)域內(nèi)的“追趕效應”，但并不存在明顯的“俱樂部收斂”現(xiàn)象。(5)四大經(jīng)濟分區(qū)均呈現(xiàn)出年度β-條件收斂趨勢，地區(qū)之間收斂速度與效率值的排序相一致，科研效率越高的地區(qū)，其內(nèi)部省份之間的差距縮小趨勢更為明顯。

高?？蒲行适强萍紕?chuàng)新關注的焦點。根據(jù)當前我國省域高?？蒲行实默F(xiàn)狀，筆者建議：應該重點關注高?？蒲型度氲馁Y源配置，提升科研資源的利用水平，避免資源浪費現(xiàn)象；加快高校科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加強對高校科技產(chǎn)業(yè)的資金、技術、政策扶持，發(fā)揮其對科研發(fā)展的推動作用；合理安排高等學?？蒲匈Y源投入結(jié)構(gòu)，促進地區(qū)間協(xié)同共享；進一步深化產(chǎn)學研一體化的科技創(chuàng)新模式，加強科研主體之間的交流與合作，提升自主創(chuàng)新能力，提高科技研發(fā)效率。