于 越

(燕山大學外國語學院，河北秦皇島，066000)

一、引言

高校作為人類科技知識的產(chǎn)出機構(gòu)，為社會科技創(chuàng)新發(fā)展提供了人才資源與物質(zhì)資源。[1]隨著教育部印發(fā)《促進高等學校科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化行動計劃》，我國的高?？萍汲晒D(zhuǎn)化體系進一步深化改革，即推動我國高校產(chǎn)出的科技成果進一步向社會科技創(chuàng)新生產(chǎn)力轉(zhuǎn)變。[2]伴隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，我國高校的科技實力飛速發(fā)展，從而進一步推動中國社會創(chuàng)新體系的發(fā)展。高校的科技創(chuàng)新發(fā)展是多維投入與多維產(chǎn)出的過程，各地區(qū)高校產(chǎn)出與高校投入存在著緊密的關(guān)系。我國高校的投入，一般分為人力投入與物質(zhì)投入，其中，科研教育經(jīng)費投入巨大(由高?？蒲惺聵I(yè)費和高校教育經(jīng)費組成)，約12億元。高校的產(chǎn)出也可劃分為三個維度：人才培養(yǎng)、科學研究成果以及社會服務[3]，其中，人才培養(yǎng)和社會服務作為高?？萍紕?chuàng)新的基本職能為社會創(chuàng)新發(fā)展提供了相應的產(chǎn)出。由于科學研究成果并未直接作用于社會實際生產(chǎn)力，因此仍作為投入因素進一步干預我國的創(chuàng)新活力。高校在科技投入和產(chǎn)出協(xié)調(diào)開展的過程中，其不僅受所在地區(qū)的內(nèi)在因素干預，而且受周邊地區(qū)的影響。在空間溢出的過程中，高校地域間的交流溝通促進了高?？萍紕?chuàng)新的集聚。[4]高校的科技創(chuàng)新效率水平如何、是否存在空間集聚效應引起了廣大學者的探索和分析。

在我國高?？萍紕?chuàng)新效率探究中，中部地區(qū)的高校在2003—2014年間對經(jīng)濟增長的貢獻率均小于5%，可見中部地區(qū)高校的發(fā)展對中部地區(qū)經(jīng)濟增長的影響不顯著。[5]而大學作為發(fā)展知識的來源，其研究和發(fā)展促進了知識溢出。[6]可見，我國應提高高校發(fā)展效率，從而提高高校對社會的科技人才貢獻能力。在西部地區(qū)發(fā)展中，科技創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展能力較弱，且嚴重滯后于高校的發(fā)展水平與當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平。[7]在我國高?？萍伎臻g集聚分析中，高校的辦學規(guī)模分布存在顯著的空間自相關(guān)。[8]吳玉鳴等人采用空間誤差模型(SEM)等方法對各地區(qū)創(chuàng)新活動的空間相關(guān)進行了探究，證實了其存在空間相關(guān)特征。[9-10]我國高校作為創(chuàng)新活動的主體，在科技創(chuàng)新過程中也存在相應的空間集聚特征。我國高校三類研發(fā)活動(應用研究、基礎(chǔ)研究以及試驗發(fā)展)均存在顯著的空間集聚情況。[11]高校作為國家創(chuàng)新體系中的一部分，其科技創(chuàng)新具有顯著的空間溢出效應。[12]在空間集聚分析當中，部分學者針對高?？萍紕?chuàng)新的集聚性問題展開了研究，其結(jié)果為存在顯著的空間集聚特征。

然而，上述研究在高?？萍紕?chuàng)新效率的探究中，僅探究了高校的辦學質(zhì)量問題，未能進一步分析高校對于社會科技活動的作用。探究高校對社會科技創(chuàng)新活動的影響則未能將科技創(chuàng)新活動和科技創(chuàng)新空間集聚特征結(jié)合討論。因此，需要構(gòu)建數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型(DEA)對我國地方高?？萍紕?chuàng)新效率問題進一步探討，并在此基礎(chǔ)上利用莫蘭指數(shù)(Moran’s I)對高校的科技創(chuàng)新空間自相關(guān)問題進一步探究。

二、設(shè)計思路

(一)模型方法

1.DEA—BCC模型

DEA模型能夠有效利用線性規(guī)劃比較相同性質(zhì)決策單元的效率問題。[13]而BCC模型將CCR模型假設(shè)固定規(guī)模報酬(CRS)放寬為變動規(guī)模報酬(VRS)。通過該方式，CCR模型能夠用以了解和衡量綜合效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率。

假設(shè)有n個DMU(決策單元)，每個DMU有m種類型的投入和s種產(chǎn)出，其中，對于第h個DMU則分別用向量xh與yh表示：

(1)

則DMU的效率水平可通過構(gòu)建如下線性規(guī)劃約束條件求解：

minλ,θθ

(2)

其中，x0、y0為決策單元DMU0的投入變量和產(chǎn)出變量；λ為重新構(gòu)造有效DMU組合中n個決策單元的組合比例；θ為DMU0的高校科技創(chuàng)新效率值。

2.莫蘭指數(shù)測算

針對檢驗我國地方高校是否存在空間相關(guān)性問題，一般可通過測算全局空間自相關(guān)指標——全局莫蘭指數(shù)(Global Moran’s I)進行測算。

(3)

為保證結(jié)果具有穩(wěn)健性，莫蘭指數(shù)需采用Z得分(Score)對統(tǒng)計結(jié)果進行檢測，其公式如下：

(4)

在某些情況下，部分地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新存在集聚效應和擴散效應的雙向影響，而二者抵消后的剩余數(shù)值則會表明該地區(qū)不存在空間相關(guān)性，進而導致全局莫蘭指數(shù)無效。因此，應當進一步分析局部莫蘭指數(shù)，進而觀測其內(nèi)在的空間相關(guān)性問題。局域莫蘭指數(shù)如下：

(5)

(二)指標選取

本研究在借鑒高等學?？萍紕?chuàng)新的相關(guān)研究后，依據(jù)全面性、綜合性原則構(gòu)建了相應的評價指標體系，投入指標為人力資本投入(教學科研人員)、資金投入(教學科研經(jīng)費)、技術(shù)投入(高校有效發(fā)明專利)、區(qū)域高校規(guī)模投入[高等教育學校(機構(gòu))數(shù)]；產(chǎn)出指標為科研人才產(chǎn)出(研究生畢業(yè)數(shù))、社會綜合性產(chǎn)出(技術(shù)市場成交額)。

(三)數(shù)據(jù)來源與研究對象

指標選取的數(shù)據(jù)來源：教學科研人員、教學科研經(jīng)費中的科研事業(yè)費數(shù)據(jù)來源于2014—2019年《高等學校科技統(tǒng)計資料匯編》；教學科研經(jīng)費中的高校教育經(jīng)費和研究生畢業(yè)數(shù)來源于2014—2019年《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》；高校有效發(fā)明專利和技術(shù)市場成交額來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。[1]本次的研究對象為我國30個省份(未包含西藏和港澳臺)，其樣本期為2013—2018年。

三、實證分析

(一)我國高?？萍紕?chuàng)新綜合效率分析

本研究利用BCC模型對2013—2018年我國地方高校科技創(chuàng)新效率進行了測算，其中大部分省份處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)?？梢?，雖然我國高等教育科技創(chuàng)新投入持續(xù)增加，但其產(chǎn)出并未等比例或超比例增加。部分省份保持了規(guī)模報酬不變的狀態(tài)，其中，北京、吉林、甘肅、青海和新疆在考察期內(nèi)效率值均為1，通過保持最優(yōu)的投入產(chǎn)出比，保持了規(guī)模報酬不變的狀態(tài)。而部分省份的特殊年份，例如2013年的天津(0.795)、2017年的浙江(0.420)、2015年的福建(0.543)，盡管效率水平?jīng)]有達到最優(yōu)，但是上述省份的規(guī)模報酬為不變，呈現(xiàn)等比例增長的態(tài)勢。而2014—2016年的天津、2013—2018年的上海，呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞增的狀態(tài)，其科技產(chǎn)出增長的比例超過了投入增加的比例。

(二)我國高?？萍紕?chuàng)新空間自相關(guān)性探究

1.全局高?？萍紕?chuàng)新莫蘭指數(shù)測算

在我國科技創(chuàng)新過程中，其科技創(chuàng)新影響程度伴隨著距離的增加呈現(xiàn)逐步下降的趨勢。因此，可利用Arcgis 10.5選取“inverse_distance”。為確保本次考察的30個省份能夠存在相鄰要素，本研究將距離閾值設(shè)定為1137 km和1358 km。

總體而言，我國全局高?？萍紕?chuàng)新莫蘭指數(shù)均通過了1%的顯著性檢驗，即中國高?？萍紕?chuàng)新存在顯著的空間集聚(Moran’s I>0)。且中國的莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)“M”型走勢，總體呈現(xiàn)上升的趨勢，即高?？萍紕?chuàng)新空間集聚程度得到了加深。通過設(shè)定距離閾值(1137 km和1358 km)，當距離閾值擴大后，各年份的莫蘭指數(shù)均呈現(xiàn)下降的趨勢?？梢?，隨著空間要素影響范圍設(shè)置的擴大，中國的空間集聚程度呈現(xiàn)出衰減的狀態(tài)。但距離閾值的不同并沒有影響其莫蘭指數(shù)的走勢，且所有年份的莫蘭指數(shù)均在0.2以上。具體數(shù)據(jù)結(jié)果詳見表2。

表2 2013—2018年中國高?？萍紕?chuàng)新莫蘭指數(shù)

2.局部高校科技創(chuàng)新莫蘭指數(shù)測算

為進一步考察30個省份高等學?？萍紕?chuàng)新效率在空間上的集聚情況，本研究測算了2015年和2018年局部莫蘭指數(shù)。在我國地方高?？萍紕?chuàng)新效率當中，“高—高”區(qū)域的省份多數(shù)分布于中西部地區(qū)，盡管地區(qū)的科技創(chuàng)新投入經(jīng)費較低，但出現(xiàn)了“空間溢出效應”，在該效應的推動下，中西部地區(qū)保持了良好的教育科研投入產(chǎn)出比。上海和湖北兩個省份在測算年份中為“高—低”區(qū)域，即華東地區(qū)的上海和華中地區(qū)的湖北顯著存在“虹吸效應”。在此效應的推動下，所在省份效率水平高于其他省份。而“低—低”區(qū)域則多數(shù)分布于華中和華南區(qū)域，湖北的“虹吸效應”造成了該地區(qū)的效率水平較低，出現(xiàn)了“空間溢出負效應”。

四、結(jié)論和建議

(一)主要結(jié)論

第一，在2013—2018年我國30個省份的高?？萍紕?chuàng)新貢獻效率測度中，多數(shù)省份的效率水平位于0.7以上，投入產(chǎn)出效率水平較高。其中，北京、吉林、甘肅、青海和新疆效率值達到最優(yōu)，通過保持最優(yōu)的投入產(chǎn)出比，促進了規(guī)模報酬不變的產(chǎn)生。2014—2016年的天津、2013—2018年的上海等特殊年份的省份，呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞增的狀態(tài)，其科技產(chǎn)出增長的比例超過了投入增加的比例。然而，多數(shù)省份呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的狀態(tài)，即高校在投入過程中并未獲得等比例的產(chǎn)出。

第二，在全局空間自相關(guān)特征分析中，我國存在顯著的空間集聚特征，莫蘭指數(shù)在0.3左右波動且呈現(xiàn)“M”型走勢。當距離閾值范圍擴大后，莫蘭指數(shù)均出現(xiàn)下降，但距離閾值的不同并沒有影響莫蘭指數(shù)走勢的變動?？梢?，當某個省份的空間影響范圍擴大后，其空間集聚程度也隨之衰減。

第三，在局部空間自相關(guān)特征分析中，中國的上海和湖北呈現(xiàn)“高—低”分布，即存在“虹吸效應”。結(jié)合2018年的DEA效率測算結(jié)果，上海(0.937)和湖北(0.870)的效率值均在0.85以上，而周邊省份，例如江蘇(0.648)、浙江(0.440)、湖南(0.645)呈現(xiàn)了出低效率水平。中西部地區(qū)呈現(xiàn)“高—高”集聚的狀態(tài)?？梢?，在現(xiàn)有的高校科技創(chuàng)新規(guī)模下，中西部地區(qū)的部分省份，如內(nèi)蒙古、青海等充分利用現(xiàn)有資源，獲得了有效的產(chǎn)出。

(二)建議

針對大部分省份的規(guī)模報酬遞減的狀態(tài)，應當加強區(qū)域資源配置優(yōu)化，對于地方高校應該有效統(tǒng)籌資源分配狀況，削弱高?！皹O化效應”對于高校科技創(chuàng)新貢獻效率的影響，有關(guān)部門應進一步調(diào)整優(yōu)化科研與教育經(jīng)費的分配結(jié)構(gòu)，從而進一步提高教育經(jīng)費使用效率。

針對空間集聚效應的影響，高?？萍紕?chuàng)新成果顯著的省份應當充分利用“回程效應”，通過人才交流、國家項目合作等方式，以高校為主體進行科技創(chuàng)新交流溝通，促進地方高校科技創(chuàng)新效率水平的提高。在“統(tǒng)籌兼顧，突出重點”的思想指導下，提高地方高?？萍紕?chuàng)新效率，從而形成“擴散效應”，帶動所在地區(qū)的區(qū)域科技創(chuàng)新水平提高，激發(fā)我國科技創(chuàng)新活力。

在現(xiàn)有的國家政策基礎(chǔ)上，應當優(yōu)化目前高等教育的教育資源分配體系，在確?，F(xiàn)有的高校教育體系穩(wěn)定的狀態(tài)下，對效率水平較低的省份進行政策支持，使各省份的高?？萍紕?chuàng)新和人才培養(yǎng)均衡發(fā)展。在此基礎(chǔ)上，高校可以通過產(chǎn)學研體系開展相應的科學研究，激發(fā)技術(shù)市場活力，助力我國產(chǎn)業(yè)升級。