楊樹旺，譚芳玲，李 琳

（中國地質(zhì)大學（武漢）經(jīng)濟管理學院，湖北武漢 430078）

1 研究背景

科技成果轉(zhuǎn)化是將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的重要環(huán)節(jié)，科技成果轉(zhuǎn)化效率是評價國家科技創(chuàng)新水平的重要指標。我國教育部、科技部出臺的《關(guān)于加強高等學?？萍汲晒D(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化工作的若干意見》明確了高校在科技成果轉(zhuǎn)化中的重大意義。黨的二十大報告指出，要提高科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化水平。但長期以來，我國高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率不高，截至2022 年1 月，高校有效專利實施率僅為10.8%，遠低于企業(yè)有效專利實施率67.1%［1］。為扭轉(zhuǎn)這一局面，國家近年來加大了研發(fā)投入，但科技成果成功轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的效益仍然薄弱。在此背景下，精準找出科技成果轉(zhuǎn)化薄弱環(huán)節(jié)，打開科技成果轉(zhuǎn)化“黑箱”，研究研發(fā)各階段的投入產(chǎn)出關(guān)系，理清政府、高校與企業(yè)在各環(huán)節(jié)的職責，才能有針對性地改善各環(huán)節(jié)存在的問題。

長江經(jīng)濟帶是我國重大國家戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，科技部印發(fā)的《長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級方案》指出，促進長江經(jīng)濟帶發(fā)展的重點任務(wù)之一是加快科技成果轉(zhuǎn)化，依托科技創(chuàng)新助力長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)升級。長江經(jīng)濟帶涵蓋了11 個省市，共有34所“雙一流”建設(shè)高校，技術(shù)創(chuàng)新氛圍濃厚、科技資源豐富，是知識和技術(shù)創(chuàng)新的重鎮(zhèn)，但從2020 年長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新驅(qū)動力指數(shù)來看，較多大中型城市的科技成果轉(zhuǎn)化績效表現(xiàn)不佳，例如上海、南京、武漢、杭州在長江經(jīng)濟帶110 個城市中科技創(chuàng)新投入分別排名前4 位，但其創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)型績效排名僅分別為第17、6、10、7 位［2］，相關(guān)資源投入并未能有效轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力。

學者們就高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的提高展開了很多研究，但多為定性研究，探討轉(zhuǎn)化率低的原因和優(yōu)化路徑，普遍認為制約高校科技成果轉(zhuǎn)化的主要原因如下：第一，制度限制，包括科技成果所有權(quán)制度不清晰、處置權(quán)主體虛置、評價制度不完善、轉(zhuǎn)化收益分配制度缺位等，如趙雨菡等［3］、鐘衛(wèi)等［4］的研究；第二，資金限制，包括缺少風險投資的介入、資金結(jié)構(gòu)不合理、中間環(huán)節(jié)資金短缺等，如陳東林等［5］、王凡［6］的研究；第三，中間環(huán)節(jié)薄弱，包括科技中介職責不明確、缺乏中試平臺、缺乏復合型人才等，如靳瑞杰等［7］、孟祥利［8］等的研究；第四，政策障礙，如張寒等［9］認為現(xiàn)行政策與執(zhí)行者訴求之間存在矛盾，科技成果轉(zhuǎn)化面臨機制障礙。針對上述問題，已有研究提出的優(yōu)化路徑主要包括：第一，完善相關(guān)體系，如健全政府法規(guī)保障體系，完善科技成果轉(zhuǎn)化的綜合服務(wù)體系、高校產(chǎn)學研協(xié)同合作的外部動力機制和成果轉(zhuǎn)化的內(nèi)部催化機制［3］；第二，優(yōu)化模式，推行高校師生聯(lián)合創(chuàng)業(yè)模式、企業(yè)項目委托模式、中介機構(gòu)入股模式和科技成果混合所有制模式［10］。

另外，羅茜等［11］學者則進行了有關(guān)定量研究，通過測度高校科技成果轉(zhuǎn)化效率，并對不同學科、不同高校、不同地域或國家的高?？萍汲晒D(zhuǎn)化率進行比較分析。有關(guān)高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的定量研究方法以簡單的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型、DEA-Malmquist 指數(shù)、SBM-DEA 模型、鏈式DEA模型為主，主要是在DEA 方法上作出改進，如高擎等［12］、王趙琛等［13］、何悅等［14］、李勝會等［15］、林青寧等［16］的研究。在研究視角上主要有兩類：第一類是測算高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率值并研究其時空分異，結(jié)論多為我國高校的科技成果轉(zhuǎn)化水平低、空間相關(guān)性顯著，呈現(xiàn)出東部地區(qū)高校的效率值顯著大于中西部地區(qū)高校的特征［16］；第二類是探索影響高?？萍汲晒D(zhuǎn)化率的影響因素，常用的研究方法有托賓（Tobit）回歸、扎根理論、門檻回歸等，得出的影響因素通常包括國家政策、區(qū)域環(huán)境、激勵機制等，如魏守華等［17］的研究。

通過文獻回顧發(fā)現(xiàn)，在高校科技成果轉(zhuǎn)化方面，學者們更多地著眼于定性研究，對定量研究的關(guān)注度不夠，而定量研究集中于科技成果轉(zhuǎn)化效率的測度，仍存在改進空間。第一，成果轉(zhuǎn)化是一個多階段、前后相互關(guān)聯(lián)的過程，現(xiàn)有相關(guān)研究多將高?？萍汲晒D(zhuǎn)化過程簡化為單一階段來研究，僅關(guān)注初始投入與最終產(chǎn)出，丟失了中間過程的有關(guān)信息。第二，研究方法選取方面，大多數(shù)采用的是簡單DEA 模型，則如Siegel 等［18］的分析指出，存在未剔除環(huán)境因素和隨機變量的缺點。因此，本研究采用鏈式的DEA與隨機前沿（SFA）相結(jié)合模型，將科技成果轉(zhuǎn)化過程劃分為基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和科技價值創(chuàng)造3 個階段，同時剔除環(huán)境因素和隨機變量的影響，測算長江經(jīng)濟帶“雙一流”建設(shè)高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率，并運用核密度估計、Tobit 模型等方法，以分析揭示高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率靜態(tài)差異、動態(tài)變化規(guī)律及其影響因素。

2 理論模型

根據(jù)《中華人民共和國促進科技成果轉(zhuǎn)化法》（2015 年修訂），狹義的科技成果轉(zhuǎn)化是指科技成果后續(xù)的實驗、開發(fā)、應(yīng)用、推廣，其最終目的在于形成新產(chǎn)品、新工藝、新材料，并最終形成新生產(chǎn)力［19］。廣義的科技成果轉(zhuǎn)化不僅包含應(yīng)用技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化，還包含了科學理論成果的轉(zhuǎn)化［20］，即包含了科技實踐主體通過對資金、人力等各類資源的有效利用將知識變現(xiàn)為科學技術(shù)成果的過程［21］。本研究探討的是廣義的科技成果轉(zhuǎn)化。

廣義的科技成果轉(zhuǎn)化與“創(chuàng)新鏈”概念十分契合。有研究綜合商界和學界角度探討了創(chuàng)新鏈的構(gòu)成，如Timmers［22］認為創(chuàng)新鏈可分為基礎(chǔ)研究、技術(shù)開發(fā)、應(yīng)用和部署；Hage 等［23］提出想法創(chuàng)新鏈（idea-innovation chain）的理念，把創(chuàng)新鏈分為基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和發(fā)展研究三部分；Larson 等［24］認為創(chuàng)新鏈是從知識到創(chuàng)新再到財富和經(jīng)濟發(fā)展，最終到達國家繁榮的過程；Johansson［25］指出創(chuàng)新鏈包含研究與開發(fā)、建立示范項目、技術(shù)擴散；袁東明等［26］結(jié)合我國的創(chuàng)新活動，認為創(chuàng)新鏈包括基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、中試、商品化和產(chǎn)業(yè)化過程5 個環(huán)節(jié)；李薇等［27］認為逆向產(chǎn)業(yè)鏈的構(gòu)成要素包括創(chuàng)意、研發(fā)以及市場進入次序。

基于已有相關(guān)研究，本研究構(gòu)建包括科技創(chuàng)新源、原創(chuàng)構(gòu)想、技術(shù)設(shè)計、實驗原型、技術(shù)孵化、技術(shù)商業(yè)化、科技成果產(chǎn)業(yè)化的高?？萍汲晒D(zhuǎn)化鏈條。其中，科技創(chuàng)新源是起始點，包括新知識和新需求等信息，原創(chuàng)構(gòu)想是將新知識向?qū)嵤╇A段過渡，從科技創(chuàng)新源到原創(chuàng)構(gòu)想是基礎(chǔ)研究階段（Q11），重點在于揭示客觀規(guī)律，不追求特定的目的，其成果的表現(xiàn)形式是專著與論文；技術(shù)設(shè)計是細化實施方案，實驗原型是整合技術(shù)方案，從技術(shù)設(shè)計到實驗原型是應(yīng)用研究階段（Q12），目標是明確的，與現(xiàn)有的商業(yè)模式聯(lián)系緊密，專利是其成果的主要表現(xiàn)形式；技術(shù)孵化是創(chuàng)造商業(yè)價值的開端，為現(xiàn)有的技術(shù)提供科技服務(wù)，如大學通過與技術(shù)轉(zhuǎn)移中心、科技園等合作，推廣在中試環(huán)節(jié)的新技術(shù)；技術(shù)商業(yè)化和科技成果產(chǎn)業(yè)化是指采取轉(zhuǎn)讓和出售等方式將科技成果變現(xiàn)，最終實現(xiàn)商業(yè)化。

將科技成果轉(zhuǎn)化鏈條和創(chuàng)新鏈結(jié)合（見圖1），并按照主體的不同，將前4 個階段（從A到D）統(tǒng)稱為“科技研發(fā)階段”（Q1），后3 個階段（技術(shù)孵化、技術(shù)商業(yè)化、科技成果產(chǎn)業(yè)化）統(tǒng)稱為“科技價值創(chuàng)造階段”（Q2）?？萍佳邪l(fā)階段的主體主要是高校、科研機構(gòu)，反映的是高校對資金、人力等資源的利用率，主要產(chǎn)出為論文、專著和專利；科技價值創(chuàng)造階段的主體主要是企業(yè)和研發(fā)機構(gòu)，這一過程主要是反映研發(fā)成果的經(jīng)濟效益，科技成果在中試環(huán)節(jié)趨于成熟，通過技術(shù)孵化實現(xiàn)推廣，并通過市場化、產(chǎn)業(yè)化實現(xiàn)其商業(yè)價值。

圖1 科技成果轉(zhuǎn)化鏈條

3 研究設(shè)計

3.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)處理

根據(jù)教育部公布的《第二輪“雙一流”建設(shè)高校名單》，長江經(jīng)濟帶共有34 所“雙一流”建設(shè)高校，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性與完整性，最終篩選出了其中的28 所高校（以下簡稱“樣本”）作為研究對象（見圖2），共涉及10 個城市。其中，長江經(jīng)濟帶上游城市包括成都和重慶；中游城市包括武漢和長沙；下游城市包括合肥、南京、徐州、杭州、上海。研究數(shù)據(jù)主要來源于2015—2019 年的我國《高等學校科技統(tǒng)計資料匯編》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》。由于產(chǎn)出相對于投入來說具有滯后性，將產(chǎn)出滯后投入1 年，如2014—2016 年，Q1的投入和產(chǎn)出分別采用2014 年和2015 年的數(shù)據(jù)，Q2的投入和產(chǎn)出則分別采用2015 年和2016 年的數(shù)據(jù)。此外，考慮到價格的波動，使用居民消費價格指數(shù)進行平減。

圖2 研究對象及區(qū)域分布

3.2 研究方法

3.2.1 三階段DEA 模型

（1）第一階段：初始值計算。本研究的側(cè)重點在于考察產(chǎn)出不變下投入最小化問題，因而選取投入導向型的DEA-BCC 模型。由于科技成果需要一定的時間才能有產(chǎn)出，且當前的科技創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)化周期不斷縮短，因此設(shè)置產(chǎn)出均滯后于投入1 年。投入導向型對偶形式的DEA-BCC 模型表達形式如下：

通過BCC 模型計算出的綜合效率（TE）可以進一步分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），即：

第二階段：基于SFA 回歸的投入調(diào)整。將原始投入量剔除環(huán)境和隨機誤差影響。將決策單元投入量的松弛變量作為被解釋變量、環(huán)境變量作為解釋變量，構(gòu)建SFA 回歸模型。模型的表達形式如下：

SFA回歸是為了調(diào)整相關(guān)環(huán)境因素和隨機噪聲，調(diào)整公式如下：

基于以上方法，研究的邏輯框架如圖3 所示。

圖3 研究的邏輯框架

3.2.2 核密度估計

核密度估計法具體的形式為：

式（5）中：Y是隨機變量X的概率密度值，m是觀測樣本總數(shù)；h為帶寬，帶寬越大則密度曲線越光滑但精確度越低，帶寬越小則反之；表示所用的核函數(shù)。

3.2.3 Tobit 模型

由于科技成果轉(zhuǎn)化效率值介于0～1 之間，具有截取數(shù)據(jù)的特征，因此選用Tobit 回歸識別高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的影響因素。模型形式如下：

3.3 指標選取

3.3.1 投入產(chǎn)出指標

借鑒李培哲等［30］的研究，高校Q1的投入主要表現(xiàn)為人員與科研經(jīng)費，因此分別用研究與發(fā)展全時當量人員和科研經(jīng)費內(nèi)部支出作為投入指標；Q11的產(chǎn)出以論文和專著作為主要表現(xiàn)形式，而Q12的產(chǎn)出以專利作為主要表現(xiàn)形式，因此分別采用出版科技著作數(shù)量與發(fā)表論文數(shù)量、專利申請數(shù)作為產(chǎn)出指標。對于高校Q2的產(chǎn)出，國外的研究多用專利收入和專利申請量作為產(chǎn)出指標，國內(nèi)的研究則多用技術(shù)轉(zhuǎn)移數(shù)和技術(shù)轉(zhuǎn)移收入作為產(chǎn)出指標，但有研究指出，技術(shù)轉(zhuǎn)移與成果轉(zhuǎn)化雖有交集，但在市場化程度、主體職責等方面存在著明顯區(qū)別［31］，因而擬借鑒熊曦等［32］的研究，采用專利申請量和專利收入作為產(chǎn)出指標；進一步考慮到專利申請數(shù)只能代表高校的科研能力，而不能代表高?？蒲谐晒蚱髽I(yè)輸入進而實現(xiàn)轉(zhuǎn)化的能力，因此借鑒覃雄合等［33］的研究，使用專利授權(quán)數(shù)來替換專利申請數(shù),。Q2的產(chǎn)出為科技成果商業(yè)化所帶來的收益，因此采用的產(chǎn)出指標是技術(shù)轉(zhuǎn)讓當年實際收入和專利出售當年實際收入。

3.3.2 環(huán)境指標

對投入的松弛變量進行調(diào)整之前，需要確定環(huán)境指標。環(huán)境指標的選取需要遵循如下原則：一是需要對結(jié)果有影響；二是這種影響人為難以控制與改變。根據(jù)三螺旋理論，科技創(chuàng)新離不開高校、政府、企業(yè)的協(xié)同作用，因此借鑒康淑娟［34］的方法，分別從政府、企業(yè)、社會3 個角度選取了科研經(jīng)費政府投入（環(huán)境變量1）、科研經(jīng)費中企事業(yè)單位委托的有關(guān)投入（環(huán)境變量2）和地區(qū)生產(chǎn)總值（環(huán)境變量3）作為環(huán)境指標。

3.3.3 影響因素指標

（1）高?？蒲腥藛T素質(zhì)。人力資本是促進高?？萍汲晒D(zhuǎn)化的重要因素［35］，高職稱人員是高校獨有的智力資源，其專業(yè)素質(zhì)能支撐自身掌握前沿問題、應(yīng)對新技術(shù)帶來的門檻效應(yīng)，因此選用的指標是高校教授人數(shù)。

（2）高?？萍己献鲄⑴c度。高校之間的合作研究能更充分地利用人才、科技、資本等要素［36］，是促進科研和創(chuàng)新的重要途徑，因此選用的指標是高校合作研究派遣與接受總?cè)舜巍?/p>

（3）教育重視程度。人才是發(fā)展的根本要素，地區(qū)對教育的重視程度決定了區(qū)域內(nèi)的人才素質(zhì)，同時地區(qū)對教育的重視水平越高，人才優(yōu)勢越明顯、創(chuàng)新氛圍越濃厚、科技成果轉(zhuǎn)化鏈條更通暢，因此選用的指標是高校所在市的教育支出。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與科技成果轉(zhuǎn)化具有明顯的相關(guān)性，如Thursby 等［37］認為科技吸收能力與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度相關(guān)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越高級則科技吸收能力越強；同時考慮到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的表現(xiàn)形式之一是由勞動力密集型轉(zhuǎn)向技術(shù)密集型和資金密集型產(chǎn)業(yè)，因此選用第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值占所有產(chǎn)業(yè)的比重作為指標。

（5）對外開放水平。蔣殿春等［38］分別從競爭效應(yīng)和技術(shù)外溢效應(yīng)研究了對外開放水平對科技創(chuàng)新的影響，結(jié)果顯示外商直接投資（FDI）引發(fā)的競爭效應(yīng)因吞噬國內(nèi)市場而打擊了國內(nèi)企業(yè)科技創(chuàng)新的積極性，而技術(shù)外溢效應(yīng)則使得國內(nèi)企業(yè)從外商投資企業(yè)中獲取技術(shù)與經(jīng)驗，因而FDI 對科技創(chuàng)新的影響主要是看以上兩種效應(yīng)的對比，因此選用的指標是高校所在市的FDI。

影響因素指標選取及樣本高校的有關(guān)描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1 所示。對投入產(chǎn)出指標均進行了取對數(shù)處理，不會改變數(shù)據(jù)的性質(zhì)和相關(guān)關(guān)系但縮小了變量的尺度，使得數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，也削弱了模型的共線性、方差性等。

表1 樣本高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率影響因素選取及其描述性統(tǒng)計結(jié)果

4 結(jié)果分析

4.1 科技成果轉(zhuǎn)化效率測算結(jié)果

為對比第一、三階段的效率值，需要利用SFA回歸對投入進行調(diào)整，即將高校投入量的松弛變量作為被解釋變量、環(huán)境變量作為解釋變量進行極大似然比估計。結(jié)果如表2 所示，單邊似然比檢驗統(tǒng)計量LR 服從混合卡方分布，所有的投入松弛變量通過了0.5%的顯著性檢驗，表明外部環(huán)境對高校科技成果轉(zhuǎn)化效率有著顯著的影響。其中，基礎(chǔ)研究當年投入、出版科技著作數(shù)量、發(fā)表論文數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)的松弛變量均在0.7 以上，表明這4 種投入要素的冗余主要是管理無效率造成的；應(yīng)用研究當年投入、R&D 全時當量人員的松弛變量僅分別為0.62、0.47，表明其冗余既有隨機干擾又有管理無效率。因此，管理因素和隨機因素對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率均有顯著影響，有必要將各因素對效率的影響進行剝離分析，故而進一步根據(jù)計算的環(huán)境變量調(diào)整值和隨機擾動調(diào)整值來調(diào)整原始投入。

表2 2014—2018 年樣本高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率影響因素的回歸分析結(jié)果

如表3 所示，總體來看，各高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率值在0～1 之間波動，基礎(chǔ)研究效率高于應(yīng)用研究效率和科技價值創(chuàng)造效率。其中，華中科技大學和浙江大學在3 個階段的表現(xiàn)均較好，在科技成果轉(zhuǎn)化上表現(xiàn)良好；西南交通大學、東南大學、中國礦業(yè)大學、中南大學在基礎(chǔ)研究和科技價值創(chuàng)造階段的效率值嚴重不匹配，這些高校的科研能力強但商業(yè)化能力弱，說明其理論性成果向應(yīng)用型成果的轉(zhuǎn)化機制不順暢。另外，從不同階段來看，樣本高校所在城市科技成果轉(zhuǎn)化的環(huán)境差異使效率測算結(jié)果存在不同程度的低估或高估，優(yōu)化后的效率值總體提升，從各階段的效率值均值來看，基礎(chǔ)研究階段從0.61 提高到0.63、應(yīng)用研究階段從0.24 提高到0.41、科技價值創(chuàng)造階段從0.28 降低到0.25，應(yīng)用研究階段效率值提升幅度最大，表明這一階段受到環(huán)境因素的負面影響最大。其中，3 個階段優(yōu)化后效率值均上升的高校為四川大學、西南交通大學、華中科技大學、中南大學、東南大學、浙江大學、同濟大學和上海交通大學；3 個階段優(yōu)化后效率值均下降的高校為華中農(nóng)業(yè)大學、中國礦業(yè)大學、江南大學、中國藥科大學、華東理工大學、東華大學?？梢妰?yōu)化后效率值上升的多為綜合實力較強的高校，而效率值下降的多為綜合實力較弱的高校，說明區(qū)域環(huán)境影響高校的發(fā)展。

表3 2014—2018 年樣本高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率優(yōu)化前后對比

圖4 反映了各高校不同年份科技成果轉(zhuǎn)化效率值的對比。在基礎(chǔ)研究階段，高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率呈現(xiàn)先下降后上升的態(tài)勢：2014 年，尤其是在長江下游地區(qū)，大部分高校的效率值較高，并有多家高校的效率值達到1；2015 年，多所高校的效率值明顯降低；2016 年，效率值雖有所回升，但呈現(xiàn)兩極分化的趨勢，下游高校效率值較高、中上游高校效率值較低。在應(yīng)用研究階段，各高校科技成果轉(zhuǎn)化效率呈現(xiàn)先上升后趨于穩(wěn)定的態(tài)勢：2016 與2017年的效率值曲線基本重合，說明效率值波動很小；同時高校效率值呈現(xiàn)明顯的多級化趨勢，以浙江大學、江南大學為代表的高校效率值高，以華東師范大學為代表的高校效率值低。在科技價值創(chuàng)造階段，高校科技成果轉(zhuǎn)化效率呈現(xiàn)先下降后上升的態(tài)勢，且效率值明顯集中于低值，其中2016—2018 年，部分高校的效率值變化較大，以華中農(nóng)業(yè)大學為代表的高校效率值急速下降，以華東理工大學為代表的高校效率值急速上升。

圖4 樣本高校不同階段的科技成果轉(zhuǎn)化效率分布

4.2 科技成果轉(zhuǎn)化的純技術(shù)效率和規(guī)模效率

由圖5（a）可知，位于第一象限的 高校屬于高規(guī)模效率值和高純技術(shù)效率值。在基礎(chǔ)研究階段，共有11 所高校分布在此象限內(nèi)，其中4 所來自江蘇省，原因在于“十三五”期間江蘇省累計承擔國家自然科學基金項目數(shù)和項目經(jīng)費數(shù)均居全國（未含港澳臺地區(qū)。下同）第一［39］，因此江蘇省加強基礎(chǔ)研究，努力實現(xiàn)“從0 到1”的突破。處于第二、四象限的高校屬于規(guī)模效率和純技術(shù)效率不匹配，例如華中農(nóng)業(yè)大學、浙江大學，這些高校應(yīng)進行一些針對性 地改進。

從圖5（b）（c）可以看出，應(yīng)用研究和科技價值創(chuàng)造階段的規(guī)模效率值都較高，集中在0.9～1.0之間，而純技術(shù)效率遠遠低于規(guī)模效率，說明高?？萍汲晒D(zhuǎn)化的綜合效率主要靠規(guī)模效率拉動，即主要依靠政府、企業(yè)等投入更多的資源；但也存在特例，如西南交通大學的純技術(shù)效率遠高于規(guī)模效率，說明其資源利用能力較強，但在資源投入量上有待加強。

圖5 2014—2018 年樣本高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率分解與分布

4.3 長江分流域高校科技成果轉(zhuǎn)化效率

如圖6 所示，總體來看，樣本高校在3 個階段的科技成果轉(zhuǎn)化效率從上游—中游—下游逐漸增高。在基礎(chǔ)研究階段，上游區(qū)域高校的效率值曲線波峰先左移后右移，表明區(qū)域內(nèi)高校的效率值呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，同時波峰逐漸變高、由寬峰向尖峰轉(zhuǎn)變，說明高校間的效率值差異減小，但波峰逐漸增多，說明高校間存在兩極分化的趨勢；中游區(qū)域高校的效率值曲線由寬峰變?yōu)榱思夥?，說明區(qū)域內(nèi)高校的效率值差距縮小；下游區(qū)域高校的波峰明顯經(jīng)歷了左移向右移，其中波峰左移表明效率值降低，且峰值明顯下降、曲線趨于平緩，說明區(qū)域內(nèi)各省份的效率值差異逐漸擴大?？偟膩砜矗咝v年的效率值曲線的左擺尾普遍比右擺尾長，且大多為單峰，說明基礎(chǔ)研究階段的效率值具有較強的收斂態(tài)勢；2014—2016 年間波峰有右移態(tài)勢，說明效率值隨時間的推移而提升。

圖6 長江經(jīng)濟帶流域樣本高校各階段效率值核密度

在應(yīng)用研究階段，上、中、下游區(qū)域高校2015年的效率值曲線波峰總體均較高，高度集中于單峰或雙峰，說明最初的效率值較為集中；2016—2017年，上游與中游區(qū)域高校的效率值曲線波峰右移，由尖峰轉(zhuǎn)為了寬峰，表明效率值上升，即區(qū)域內(nèi)高校的效率差異增大；且中游區(qū)域高校的效率值存在明顯的右拖尾現(xiàn)象，說明區(qū)域內(nèi)高校的效率值差異較大，而下游地區(qū)高校的效率值未發(fā)生明顯變化，波峰高且為尖峰，說明下游區(qū)域高校整體的效率值較為集中。總的來看，高校應(yīng)用研究效率值在2015—2017年逐漸出現(xiàn)了明顯的雙峰，說明分化的態(tài)勢逐漸顯現(xiàn)，存在著微弱的梯度效應(yīng)；同時波峰右移，表明效率值隨時間的推移而提高。

在科技價值創(chuàng)造階段，上游和中游地區(qū)高校的效率值曲線由平滑變得陡峭，波峰左移，主峰高度經(jīng)歷了“大幅上升—顯著下降”的過程，主峰寬度迅速收窄，說明上中游區(qū)域高校的效率值降低且內(nèi)部效率值的差距縮??；下游地區(qū)高校的效率值曲線主波峰有些微左移且其寬度不斷收窄，右拖尾現(xiàn)象逐漸得到緩解，說明效率值隨時間的推移降低且絕對差異趨于縮小，同時效率值曲線從單個波峰演變?yōu)槎鄠€波峰意味著梯度效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)，呈現(xiàn)多極化的趨勢。總的來看，2016—2018 年效率值曲線波峰左移，高?？萍純r值創(chuàng)造效率隨時間的推移而降低。

4.4 高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的影響因素分析

如表4 所示，樣本高?？蒲腥藛T素質(zhì)與每個階段的效率值都呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。高校是人才的聚集地，高素質(zhì)人才在現(xiàn)有政策的激勵下產(chǎn)出論文、專著、專利等，積極推動基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究發(fā)展。近年來，國家陸續(xù)出臺了促進高校科技成果商業(yè)化的政策，如賦予科研人員科技成果所有權(quán)、自主權(quán)、使用權(quán)；將科技成果轉(zhuǎn)化績效納入到了有關(guān)評價機制中，發(fā)揮績效考核的“指揮棒”作用；為企業(yè)精準匹配“產(chǎn)業(yè)教授”，促進成果商業(yè)化。但相對于科技價值創(chuàng)造階段，科技研發(fā)階段中教授人數(shù)對效率值的影響更為顯著，尤其是在應(yīng)用研究階段，影響系數(shù)為0.77。通常而言，教授更擅長于理論研究，而在商業(yè)化階段更加需要具備風險投資及國際商務(wù)等技能的復合型人才，即既需要企業(yè)家，也需要社會活動家和技術(shù)專家。

表4 2014—2018 年樣本高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率影響因素的Tobit 回歸結(jié)果

高?？萍己献鲄⑴c度僅在應(yīng)用研究階段與高校科技成果轉(zhuǎn)化效率呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，但在基礎(chǔ)研究和科技價值創(chuàng)造階段不顯著。高校在應(yīng)用研究階段的產(chǎn)出主要以專利為表現(xiàn)形式，從申請情況看，世界知識產(chǎn)權(quán)組織公布的數(shù)據(jù)顯示，我國PCT國際專利申請量已經(jīng)連續(xù)3 年位居世界首位［40］，說明我國與國外專利合作有著良好態(tài)勢。高校合作研究的意愿一定程度上反映了高校的國際影響力，高校通過國際交流能獲取國際經(jīng)驗、提高專利價值，進而提高應(yīng)用研究效率。

地區(qū)對教育的重視程度僅在基礎(chǔ)研究階段與高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率值呈正相關(guān)關(guān)系，而在應(yīng)用研究階段和科技價值創(chuàng)造階段則與效率值呈負相關(guān)關(guān)系。說明隨著科技成果轉(zhuǎn)化的推進，單純地加大地區(qū)對教育的支出已經(jīng)不能提高高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率，可能是因為在應(yīng)用研究和科技價值產(chǎn)生階段，需要更綜合的專業(yè)能力，此時地區(qū)在教育方面的支出對這兩個階段的提升效果不明顯。

在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，以往研究大多認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)確實對高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率有正向影響，但是結(jié)果不顯著，但本研究結(jié)果表明，在基礎(chǔ)研究和科技價值創(chuàng)造階段，地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與高校科技成果轉(zhuǎn)化效率值呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。這與現(xiàn)實情況相符：《長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展報告（2019—2020 年）》數(shù)據(jù)表明，長江經(jīng)濟帶戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)增加值高于全國2～3 個百分點［41］，區(qū)域內(nèi)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比更高，對科技成果轉(zhuǎn)化的推動作用更明顯，為有實用價值的科研成果提供了足夠的市場空間進行商業(yè)化。

地區(qū)對外開放水平在基礎(chǔ)研究階段與高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率值呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，而在應(yīng)用研究與科技價值創(chuàng)造階段與效率值無顯著關(guān)系。FDI 對效率值的影響取決于競爭效應(yīng)與示范效應(yīng)的對比，競爭效應(yīng)抑制科技成果轉(zhuǎn)化，而示范效應(yīng)促進科技成果轉(zhuǎn)化，結(jié)果顯示FDI 在基礎(chǔ)研究階段的關(guān)系系數(shù)為負，這可能是因為FDI 帶來的競爭效應(yīng)擠占了國內(nèi)企業(yè)的市場，不利于國內(nèi)企業(yè)提高創(chuàng)新水平，進一步延伸到高校，影響了高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率。在應(yīng)用研究階段和科技價值創(chuàng)造階段，F(xiàn)DI 與效率值無顯著關(guān)系，可能是這兩個階段其競爭效應(yīng)與示范效應(yīng)平衡。

5 結(jié)論與建議

本研究采用DEA-SFA、核密度估計、Tobit 回歸等方法測算了長江經(jīng)濟帶28 所“雙一流”建設(shè)高校2014—2018 年科技成果轉(zhuǎn)化效率，分階段、分流域?qū)Ρ确治隽烁鞲咝５男仕郊捌溆绊懸蛩?。研究表明，剔除環(huán)境因素后，28 所高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率得到提升，綜合效率值呈現(xiàn)階段遞減的趨勢，即“基礎(chǔ)研究＞應(yīng)用研究＞科技價值創(chuàng)造”，其中基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究階段的效率值在2014—2018 年逐漸提高，但科技價值創(chuàng)造階段的效率值逐漸降低；每一階段影響高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的因素都有所不同，高?？蒲腥藛T素質(zhì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等有顯著的正向影響；高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效率的提升主要是由規(guī)模效率拉動的；長江下游區(qū)域高校在每個階段的效率值均存在著兩級或多級分化的態(tài)勢。

根據(jù)以上結(jié)論，提出如下建議：（1）促進高校理論性成果向應(yīng)用性成果轉(zhuǎn)化。借鑒國外經(jīng)驗，一是建設(shè)具有定位清晰的公共科研體系，采用“接力開發(fā)”的模式為產(chǎn)業(yè)提供易于接受的技術(shù)供給；二是營造良好的制度環(huán)境，實行嚴格的知識產(chǎn)權(quán)保護法，同時提高發(fā)明人的科技成果所有權(quán)占比；三是賦予高?？蒲腥藛T更多的經(jīng)費支配自主權(quán)，如日本國立大學科技成果轉(zhuǎn)化的全部收益由學校自主支配，不納入政府財政經(jīng)費，我國可借鑒在高校設(shè)立特區(qū)，選擇科技成果轉(zhuǎn)化優(yōu)勢突出的高校給予學校及其科研人員更大的經(jīng)費管理自主權(quán)。（2）提高高校科技成果轉(zhuǎn)化的純技術(shù)效率。高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率還有較大的提升空間，應(yīng)結(jié)合發(fā)展實際精簡機構(gòu)，減少盲目投入科技創(chuàng)新資源的現(xiàn)象，提高對資源的利用與管理能力。（3）縮小長江經(jīng)濟帶區(qū)域內(nèi)部高?？萍汲晒D(zhuǎn)化水平的差距?？s小區(qū)域內(nèi)部高校科技成果轉(zhuǎn)化水平的差距僅憑市場調(diào)節(jié)是不夠的，市場力量帶來的馬太效應(yīng)需要政府加以干預，可以效仿美國硅谷的做法，重點扶持距離“明星高校”地理位置足夠遠且科技資源配置達標的高校，縮小地區(qū)差距。（4）重視人力資本。完善人才頭銜制度，促進創(chuàng)新鏈和人才鏈有機貫通，并搭建產(chǎn)學研合作、平臺式中高端人才的培訓體系，培養(yǎng)復合型人才；同時，擴大高校薪酬自主權(quán)，在聘用高端人才和具有創(chuàng)新實踐成果的優(yōu)秀科技人才時，可自主探索實行年薪工資、協(xié)議工資、項目工資等多種薪酬分配制度，靈活確定薪酬待遇水平。（5）鼓勵外資投向先進制造業(yè)，重點發(fā)展長江經(jīng)濟帶優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)鏈，實現(xiàn)更高水平的對外開放。