馮 苑

(江西師范大學(xué)城市建設(shè)學(xué)院,江西南昌,330022)

一、引言

高校是科技創(chuàng)新的重要主體和發(fā)源地。提升高校創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率,是實(shí)現(xiàn)“2035年進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家前列”戰(zhàn)略目標(biāo)的重要支撐,也是打造高質(zhì)量發(fā)展動(dòng)力源的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。黨和政府高度重視高校創(chuàng)新。自黨的十八大以來(lái),中國(guó)高校創(chuàng)新投入和產(chǎn)出均實(shí)現(xiàn)了快速增長(zhǎng)?！吨袊?guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示,2012—2019年,全國(guó)高校R&D(研究與試驗(yàn)發(fā)展)人員全時(shí)當(dāng)量由31.4萬(wàn)人年提升至56.5萬(wàn)人年,R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出從780.6億元增加至1796.6億元,發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)由6.68萬(wàn)件上漲到21.09萬(wàn)件。[1]但總體而言,中國(guó)高校創(chuàng)新活動(dòng)仍然存在著科技資源配置分散、封閉、重復(fù)建設(shè)等配置過(guò)度和高端科技人才配置不足的雙重錯(cuò)配問(wèn)題,嚴(yán)重制約著高校創(chuàng)新效率的提高。

江西省作為教育人口大省,高等教育資源相對(duì)匱乏,高校創(chuàng)新效率相對(duì)偏低。2019年,江西省高校發(fā)明專(zhuān)利數(shù)為2245件,僅占全國(guó)高校發(fā)明專(zhuān)利總數(shù)的1.06%。[1]對(duì)此,《江西省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二○三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確將推動(dòng)高等教育內(nèi)涵特色發(fā)展作為建設(shè)高質(zhì)量教育體系的重要內(nèi)容。[2]《江西省“十四五”科技創(chuàng)新規(guī)劃》提出“提升高校創(chuàng)新整體效能”“優(yōu)化創(chuàng)新資源配置和空間布局”等戰(zhàn)略措施,以期扭轉(zhuǎn)高校創(chuàng)新能力不足和創(chuàng)新效率偏低的局面。[3]在此背景下,本文擬從創(chuàng)新資源錯(cuò)配的視角出發(fā),以江西省23所本科高校為研究對(duì)象,對(duì)江西省本科高校的創(chuàng)新資源錯(cuò)配狀況進(jìn)行測(cè)度,進(jìn)而提出創(chuàng)新資源錯(cuò)配的糾正機(jī)制,以期為新時(shí)代江西省高等教育高質(zhì)量發(fā)展和高校創(chuàng)新效率的提高提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和政策參考。

二、文獻(xiàn)綜述

與本文直接相關(guān)的文獻(xiàn)是高校創(chuàng)新效率的相關(guān)研究。這類(lèi)文獻(xiàn)借助數(shù)據(jù)包絡(luò)分析等方法,主要聚焦于高校創(chuàng)新效率的測(cè)度和影響因素等問(wèn)題。彭迪等人基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和指數(shù)法,從不同視角考察了中國(guó)“雙一流”高校的創(chuàng)新效率,并得出了較為一致的研究結(jié)論,即中國(guó)高校創(chuàng)新效率存在著整體水平偏低、高校之間發(fā)展差距較大的雙重問(wèn)題。[4-5]朱恬恬等人將高校創(chuàng)新劃分為知識(shí)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段,采用兩階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法測(cè)度了中國(guó)27個(gè)省份的高校創(chuàng)新效率,發(fā)現(xiàn)2007—2018年中國(guó)高校創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。[6]韓先鋒等人在測(cè)度中國(guó)省級(jí)創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步探究了“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展對(duì)不同創(chuàng)新主體區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,發(fā)現(xiàn)其對(duì)高校創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用大于其對(duì)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)兩類(lèi)創(chuàng)新主體創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用。[7]吳昌南等人采用雙重差分模型評(píng)估了“大學(xué)擴(kuò)招”政策對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,發(fā)現(xiàn)這一效應(yīng)顯著為正。[8]

與本文相關(guān)的另一類(lèi)文獻(xiàn)是創(chuàng)新資源錯(cuò)配的相關(guān)研究。學(xué)者們最初主要關(guān)心企業(yè)的資源錯(cuò)配問(wèn)題,其中比較著名的是Hsieh等人的研究,該文獻(xiàn)基于柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),開(kāi)創(chuàng)性地提出了HK核算框架,對(duì)美國(guó)、中國(guó)和印度的企業(yè)資源錯(cuò)配狀況進(jìn)行了測(cè)算,發(fā)現(xiàn)企業(yè)資源錯(cuò)配是中國(guó)和印度企業(yè)生產(chǎn)率水平偏低的重要原因,若中國(guó)企業(yè)的資源配置水平與美國(guó)的相同,中國(guó)企業(yè)的TFP將提升25%—40%,印度的這一數(shù)值則是50%—60%。[9]受這類(lèi)研究啟發(fā),少數(shù)最新研究開(kāi)始關(guān)注創(chuàng)新資源錯(cuò)配問(wèn)題。Li等人基于HK核算框架,對(duì)中國(guó)1999—2012年各省份創(chuàng)新資源錯(cuò)配進(jìn)行了測(cè)度和分析,發(fā)現(xiàn)樣本期中國(guó)創(chuàng)新資源錯(cuò)配狀況整體有所減弱。[10]王文等人在改進(jìn)HK核算框架的基礎(chǔ)上,對(duì)中國(guó)2001—2016年各省份企業(yè)創(chuàng)新資源錯(cuò)配狀況進(jìn)行了分析,結(jié)果顯示,中國(guó)創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配高于創(chuàng)新資本錯(cuò)配,且多數(shù)省份存在創(chuàng)新資源過(guò)度配置的情況,糾正創(chuàng)新錯(cuò)配可使研發(fā)產(chǎn)出提升約16%。[11]易明等人測(cè)度了中國(guó)2000—2016年30個(gè)省份的R&D資源配置狀況,發(fā)現(xiàn)中國(guó)R&D資源存在資金配置過(guò)度而人員配置不足的問(wèn)題,這種錯(cuò)配會(huì)進(jìn)一步抑制區(qū)域全要素生產(chǎn)率的提升。[12]陳懷超等人系統(tǒng)考察了不同主體創(chuàng)新資源錯(cuò)配對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,發(fā)現(xiàn)企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新資源錯(cuò)配對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率具有不同的影響效應(yīng)。[13]Yang等人以中國(guó)2007—2014年145家科技園為對(duì)象,基于HK核算框架對(duì)科技園創(chuàng)新資源錯(cuò)配進(jìn)行了測(cè)度,發(fā)現(xiàn)2011年以來(lái)大量新建的科技園存在較為嚴(yán)重的資源錯(cuò)配問(wèn)題,并導(dǎo)致創(chuàng)新效率的下降。[14]

通過(guò)以上梳理可以發(fā)現(xiàn),盡管既有文獻(xiàn)圍繞高校創(chuàng)新效率進(jìn)行了較為豐富的研究,但鮮有研究關(guān)注到高校創(chuàng)新資源的錯(cuò)配問(wèn)題;盡管少數(shù)最新文獻(xiàn)開(kāi)始關(guān)注創(chuàng)新資源錯(cuò)配問(wèn)題,但其研究對(duì)象主要是區(qū)域、企業(yè)和科技園等,鮮有文獻(xiàn)以高校為主體對(duì)中國(guó)創(chuàng)新資源錯(cuò)配問(wèn)題進(jìn)行分析。鑒于此,本文以江西省本科高校為研究對(duì)象,試圖對(duì)高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配進(jìn)行測(cè)度和分析。本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。第一,在理論上,從高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配視角解釋中國(guó)高校創(chuàng)新效率偏低的原因,豐富了高校創(chuàng)新效率和創(chuàng)新資源錯(cuò)配兩方面的文獻(xiàn)。第二,在實(shí)踐上,通過(guò)對(duì)江西省本科高校資源錯(cuò)配狀況的定量測(cè)度和比較分析,為理解江西省高校創(chuàng)新效率偏低的現(xiàn)狀提供了新的分析視角,為高校資源錯(cuò)配狀況的糾正和創(chuàng)新效率的提升提供了最新的經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配的測(cè)度方法

創(chuàng)新資源錯(cuò)配包括創(chuàng)新資本錯(cuò)配和創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配兩個(gè)方面。借鑒易明等人的研究[12],以?xún)深?lèi)創(chuàng)新要素的扭曲“稅”作為創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)和創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù),相應(yīng)公式為:

(1)

其中,disrdki和disrdli為本文關(guān)注的核心變量,分別表示創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)和創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)。γrdki和γrdli表示兩類(lèi)要素?zé)o錯(cuò)配時(shí)的加成情況,定義為:

(2)

其中,βrdk為以si為權(quán)重的高校創(chuàng)新資本投入對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻(xiàn)值,si為i高校創(chuàng)新產(chǎn)出占所有高校創(chuàng)新產(chǎn)出的比重。rdki/rdk為i高校創(chuàng)新資金配置的實(shí)際情況,siβrdki/βrdk為無(wú)配置扭曲時(shí)創(chuàng)新資本在各高校配置的最優(yōu)狀況,二者比值反映的是實(shí)際配置與理想配置之間的偏差,γrdki大于1說(shuō)明創(chuàng)新資本配置過(guò)度,γrdki小于1說(shuō)明創(chuàng)新資本配置不足。γrdli的基本含義和原理同γrdki一致。進(jìn)一步地,若disrdki(disrdli)小于0,則表明創(chuàng)新資本(勞動(dòng)力)配置過(guò)度;若disrdki(disrdli)大于0,則表明創(chuàng)新資本(勞動(dòng)力)配置不足。兩類(lèi)創(chuàng)新要素錯(cuò)配指數(shù)的測(cè)度前提在于計(jì)算各高校創(chuàng)新資本和創(chuàng)新勞動(dòng)力對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻(xiàn)度,為此構(gòu)建不變規(guī)模報(bào)酬的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,以要素彈性系數(shù)進(jìn)行衡量,具體構(gòu)建模型如下:

(3)

其中,rdy表示創(chuàng)新產(chǎn)出;rdk表示創(chuàng)新資本投入;rdl表示創(chuàng)新勞動(dòng)力投入。μi和vi分別表示高校和年份固定效應(yīng),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(二)研究對(duì)象與變量設(shè)定

本文以江西省本科高校為研究對(duì)象,研究數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》。由于2016年之后《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》僅發(fā)布省級(jí)層面的高校具體數(shù)據(jù),而未公布具體高校的創(chuàng)新投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),因此將樣本期的截止年份設(shè)置為2016年。同時(shí),為了保證本科高校樣本的覆蓋性和全面性,將樣本初始年份設(shè)置為2014年。最終獲取了江西省2014—2016年23所本科高校的平衡面板數(shù)據(jù)。借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的普遍做法,本文以高校當(dāng)年獲得的科技課題總數(shù)表示創(chuàng)新產(chǎn)出,以高校當(dāng)年撥入科技經(jīng)費(fèi)表示創(chuàng)新資本投入,以高校當(dāng)年研究與發(fā)展人員全時(shí)當(dāng)量表示創(chuàng)新勞動(dòng)力投入。表1呈現(xiàn)了創(chuàng)新投入與產(chǎn)出變量之間的相關(guān)性。可以看出,各變量之間的相關(guān)系數(shù)均在0.9以上,且在1%的水平上顯著,說(shuō)明創(chuàng)新投入與產(chǎn)出變量之間具有較高的相關(guān)性,變量選取較為合理。

表1 變量相關(guān)性檢驗(yàn)

四、測(cè)度結(jié)果與分析

基于上述測(cè)度方法和樣本,本文測(cè)度了2014—2016年江西省23所本科高校的創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)和創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)。表2呈現(xiàn)了基本測(cè)度結(jié)果。由表2可以看出,無(wú)論是創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)還是創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù),均與最優(yōu)值0存在一定的差距,說(shuō)明江西本科高校普遍存在創(chuàng)新資源配置扭曲(包括創(chuàng)新要素配置過(guò)度和配置不足)現(xiàn)象。接下來(lái),本文將深入剖析江西省本科高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配的狀況。

(一)創(chuàng)新資源錯(cuò)配的時(shí)序趨勢(shì)

表3呈現(xiàn)了江西省本科高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配的時(shí)序趨勢(shì)。從均值來(lái)看,樣本期江西省本科高校資本錯(cuò)配指數(shù)和勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)分別為-0.101和-0.293,說(shuō)明總體上來(lái)說(shuō),相對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出而言,創(chuàng)新資本和創(chuàng)新勞動(dòng)力的投入均存在一定的“過(guò)度”現(xiàn)象,體現(xiàn)了江西省本科高校整體創(chuàng)新效率不足的現(xiàn)狀。分年度看,2014和2016年創(chuàng)新資本和創(chuàng)新勞動(dòng)力均存在配置過(guò)度情況,2015年創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)為0.087,說(shuō)明2015年創(chuàng)新資本得到了較為充分的利用,甚至存在創(chuàng)新資本配置不足的情況。

表3 創(chuàng)新資源錯(cuò)配的時(shí)序趨勢(shì)

表4呈現(xiàn)了江西省本科高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配類(lèi)型高校數(shù)量占比。從均值來(lái)看,樣本期江西省本科高校資本配置過(guò)度的高校數(shù)量占比為63.77%,資本配置不足的高校數(shù)量占比為36.23%;勞動(dòng)力配置過(guò)度的高校數(shù)量占比為72.46%,勞動(dòng)力配置不足的高校數(shù)量占比為27.54%。這說(shuō)明江西省本科高校在大多數(shù)年份存在兩類(lèi)創(chuàng)新要素配置過(guò)度的現(xiàn)象。

表4 創(chuàng)新資源錯(cuò)配類(lèi)型高校數(shù)量占比 單位:%

(二)創(chuàng)新資源錯(cuò)配的類(lèi)型劃分

為進(jìn)一步探索江西省本科高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配的狀況,本文以2016年的結(jié)果為例,對(duì)不同高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配的狀況進(jìn)行分析。具體而言,23所本科高?？蓜澐譃槿N類(lèi)型:一是資本配置不足而勞動(dòng)力配置過(guò)度的高校,包括南昌航空大學(xué)、江西中醫(yī)藥大學(xué)、江西財(cái)經(jīng)大學(xué)、萍鄉(xiāng)學(xué)院、江西科技師范大學(xué)、九江學(xué)院6所高校,占全部高校數(shù)量的比重為26.09%;二是資本配置過(guò)度而勞動(dòng)力配置不足的高校,包括南昌大學(xué)、華東交通大學(xué)、江西理工大學(xué)、景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué)、江西農(nóng)業(yè)大學(xué)、江西師范大學(xué)、宜春學(xué)院、南昌工程學(xué)院、新余學(xué)院9所高校,占全部高校數(shù)量的比重為39.13%;三是資本配置過(guò)度且勞動(dòng)力配置過(guò)度的高校,包括井岡山大學(xué)、南昌師范學(xué)院、東華理工大學(xué)、贛南醫(yī)學(xué)院、上饒師范學(xué)院、贛南師范大學(xué)、景德鎮(zhèn)學(xué)院、南昌理工學(xué)院8所高校,占全部高校數(shù)量的比重為34.78%。

(三)不同類(lèi)型高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配的狀況分析

為考察各種類(lèi)型高校資源錯(cuò)配的狀況,本文按照江西省本科高校的特點(diǎn),將其劃分為綜合類(lèi)、師范類(lèi)、理工類(lèi)、農(nóng)林類(lèi)、醫(yī)藥類(lèi)、財(cái)經(jīng)類(lèi)六種類(lèi)型,并分別測(cè)度了其創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)和創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù),結(jié)果如表5所示?？梢钥闯?綜合類(lèi)、師范類(lèi)、理工類(lèi)、醫(yī)藥類(lèi)高校的創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)和創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)均為負(fù),說(shuō)明這些類(lèi)型的高校創(chuàng)新存在資本配置過(guò)度和勞動(dòng)力配置過(guò)度雙重扭曲現(xiàn)象;農(nóng)林類(lèi)高校創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)為負(fù),創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)為正,說(shuō)明這類(lèi)高校存在資本配置過(guò)度而勞動(dòng)力配置不足的現(xiàn)象;財(cái)經(jīng)類(lèi)高校創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)為正,創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)為負(fù),說(shuō)明這類(lèi)高校存在資本配置不足而勞動(dòng)力配置過(guò)度的現(xiàn)象。

表5 2016年不同類(lèi)型高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配的狀況

五、研究結(jié)論

本文立足于江西省“爭(zhēng)創(chuàng)一流工程”的時(shí)代背景,從高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配的視角出發(fā),以江西省23所本科高校為研究對(duì)象,測(cè)度了創(chuàng)新資本錯(cuò)配指數(shù)和創(chuàng)新勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù),并從多維視角分析了其基本特征。主要研究結(jié)論如下:第一,江西省23所本科高校普遍存在創(chuàng)新資源錯(cuò)配的現(xiàn)象,總體上存在著創(chuàng)新資本配置過(guò)度和勞動(dòng)力配置過(guò)度雙重扭曲現(xiàn)象。第二,26.09%的高校存在資本配置不足而勞動(dòng)力配置過(guò)度現(xiàn)象,39.13%的高校存在資本配置過(guò)度而勞動(dòng)力配置不足現(xiàn)象,34.78%的高校存在資本配置過(guò)度且勞動(dòng)力配置過(guò)度現(xiàn)象。第三,具體到不同類(lèi)型高校,綜合類(lèi)、師范類(lèi)、理工類(lèi)、醫(yī)藥類(lèi)高校存在資本配置過(guò)度和勞動(dòng)力配置過(guò)度雙重扭曲現(xiàn)象,農(nóng)林類(lèi)高校存在資本配置過(guò)度而勞動(dòng)力配置不足的現(xiàn)象,財(cái)經(jīng)類(lèi)高校存在資本配置不足而勞動(dòng)力配置過(guò)度的現(xiàn)象。

本文為江西省高校創(chuàng)新效率偏低提供了一個(gè)全新的分析視角。本文根據(jù)研究結(jié)論,提出如下糾正機(jī)制。一方面,完善高校創(chuàng)新資本的優(yōu)化配置機(jī)制。政府和相關(guān)部門(mén)應(yīng)該更為科學(xué)、理性地配置高校創(chuàng)新資本,避免由于盲目增加投入導(dǎo)致的創(chuàng)新資本錯(cuò)配問(wèn)題,同時(shí)也要避免對(duì)部分類(lèi)型高校創(chuàng)新資本投入不足,以盡可能降低由此帶來(lái)的高校創(chuàng)新效率損失,從而不斷促進(jìn)高校創(chuàng)新效率的提升和創(chuàng)新成果的有效轉(zhuǎn)化。另一方面,完善高校創(chuàng)新勞動(dòng)力的優(yōu)化配置機(jī)制。各高校應(yīng)立足于自身的類(lèi)型和創(chuàng)新資源配置等實(shí)際情況,關(guān)注創(chuàng)新勞動(dòng)力投入的合理性,更加注重創(chuàng)新勞動(dòng)力投入的質(zhì)量而非數(shù)量,不斷提高創(chuàng)新勞動(dòng)力的利用效率。

本研究仍然存在一些不足,未來(lái)的研究可基于此進(jìn)一步地拓展。首先,有關(guān)高校創(chuàng)新產(chǎn)出等指標(biāo)的衡量方式可進(jìn)一步進(jìn)行豐富和拓展,例如,可使用多指標(biāo)或者綜合指數(shù)進(jìn)行衡量。其次,伴隨計(jì)量技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)獲取途徑的增加,未來(lái)的研究可對(duì)高校創(chuàng)新資源錯(cuò)配的測(cè)度方法進(jìn)行優(yōu)化。最后,未來(lái)的研究可將研究對(duì)象拓寬至中部地區(qū)高校甚至是全國(guó)高校,以使研究結(jié)論更為豐富,適用范圍更廣。