馬浚鋒 馬浩鑫

(1.福建師范大學(xué)教師教育學(xué)院，福建 福州 350007；2.廣州大學(xué)教育學(xué)院，廣東 廣州 510006)

一、引言:高校應(yīng)當(dāng)好高水平科技自立自強(qiáng)的“排頭兵”

科技立則民族立，科技強(qiáng)則國家強(qiáng)。 科技創(chuàng)新不僅是全球經(jīng)濟(jì)格局中大國博弈的主戰(zhàn)場，也是擺脫傳統(tǒng)的粗放型增長模式，構(gòu)建新發(fā)展格局、推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的“制勝法寶”。 十九屆五中全會首次提出“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”。 2022年，《求是》雜志第9 期發(fā)表了習(xí)近平總書記的重要文章《加快建設(shè)科技強(qiáng)國實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)》，從核心技術(shù)攻關(guān)、國家創(chuàng)新體系整體效能提升、科技體制改革、全球科技創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建以及世界重要人才中心和創(chuàng)新高地建設(shè)等五個(gè)方面對強(qiáng)化國家戰(zhàn)略科技力量作出了部署要求。[1]在實(shí)現(xiàn)科技自立自強(qiáng)的國家戰(zhàn)略要求下，高校作為創(chuàng)新引擎，尤其是高水平研究型高校，更是被國家寄予了厚望。 從基礎(chǔ)學(xué)科來看，一流學(xué)科群建設(shè)成果突出，2022 年ESI 最新學(xué)科排名中，371 所高校的1 785 個(gè)學(xué)科進(jìn)入全球前1%；從科研人才來看，高校擁有的基礎(chǔ)研究隊(duì)伍、國家創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、中科院院士、“國家杰青”“國家優(yōu)青”以及“千人計(jì)劃”“萬人計(jì)劃”人數(shù)占全國總數(shù)都在半數(shù)以上乃至占80%以上，單就2020 年，高等學(xué)校投入的基礎(chǔ)研究人員就高達(dá)42.7 萬人，同時(shí)擁有一支龐大的本科生、研究生科研梯隊(duì)；從科研基地、平臺和信息來看，全國542 個(gè)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，依托高校建設(shè)的就有228 個(gè)，占比42%，覆蓋了我國主要重點(diǎn)基礎(chǔ)學(xué)科點(diǎn)；而且，在國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目和重大科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目等各類基金項(xiàng)目中，來自高校的首席科學(xué)家牽頭的項(xiàng)目均占半數(shù)以上①數(shù)據(jù)來自國家中組部、科技部和教育部官方網(wǎng)站，截止時(shí)間為2020 年12 月。；頻繁的學(xué)術(shù)交流活動以及豐富的圖書資源使高校能夠及時(shí)掌握研究最新進(jìn)展。因此，高校成了當(dāng)之無愧的原創(chuàng)性科研創(chuàng)新的“國家隊(duì)”，且應(yīng)當(dāng)好高水平科技自立自強(qiáng)的“排頭兵”。

目前學(xué)界對高?？蒲袆?chuàng)新效率的相關(guān)研究主要遵循兩條研究路徑:一是投入導(dǎo)向的高校科研創(chuàng)新效率的影響因素研究。 這類研究聚焦于微觀或中觀層面，探討學(xué)術(shù)帶頭人、科研團(tuán)隊(duì)、科研平臺以及制度環(huán)境等因素對高?？蒲袆?chuàng)新的影響[2]，認(rèn)為高等教育系統(tǒng)作為一個(gè)充滿競爭的復(fù)雜綜合體，大學(xué)在全球范圍內(nèi)的科研競爭核心在于吸引、留住學(xué)術(shù)帶頭人，同時(shí)，培養(yǎng)和提升學(xué)術(shù)帶頭人的綜合能力對于科研創(chuàng)新至關(guān)重要[3]。 關(guān)于高校科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)，大部分研究側(cè)重管理機(jī)制和績效評價(jià)，認(rèn)為知識互補(bǔ)、技能多樣的團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)以及適當(dāng)?shù)膱F(tuán)隊(duì)規(guī)模更有利于高校的科研創(chuàng)新[4]，因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)內(nèi)的學(xué)術(shù)合作伙伴更能夠在隱性、復(fù)雜知識中受益，激發(fā)創(chuàng)新活力[5]。 在科研平臺及其制度環(huán)境方面，先進(jìn)的科研場所、精密的實(shí)驗(yàn)設(shè)備是科研人員施展才華、實(shí)現(xiàn)科研創(chuàng)新的舞臺，政府創(chuàng)新投入更是對市場創(chuàng)新投入具有顯著的擠入效應(yīng)[6]；同時(shí)，研發(fā)補(bǔ)貼[7]、科研資助[8]及其成果收益權(quán)改革[9]均對科研績效的提高具有持續(xù)性效果，其中，科技成果權(quán)屬混合所有制改革能夠顯著提高高校創(chuàng)新效率[10]。 二是產(chǎn)出導(dǎo)向的高校科研創(chuàng)新效率的區(qū)域、省域以及院校異質(zhì)性研究。 從全局上看，我國高校整體創(chuàng)新效率值較低，尤其在成果轉(zhuǎn)化階段的效率水平較低，耦合協(xié)調(diào)度處于失調(diào)階段[11]，高校并未為我國重大創(chuàng)新戰(zhàn)略提供足夠支撐，較低的創(chuàng)新效率導(dǎo)致投入到高校的科技資源難以轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)績效[12]；然而，東部地區(qū)較其他區(qū)域高校具有較高的創(chuàng)新效率[13]。 而在跨省城市群之間，盡管我國城市群高?？蒲行拭黠@提升，但是非DEA 有效城市群仍然占比較高[14]；同時(shí)，高校R＆D 知識溢出與區(qū)域創(chuàng)新能力也存在較大差異[15]。

綜上所述，從學(xué)術(shù)帶頭人、科研團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)與規(guī)模到科研平臺建設(shè)、管理制度改革，從全局到區(qū)域、城市群、省域再到院校層次，目前學(xué)界已對高校科研創(chuàng)新效率的影響因素、區(qū)域異質(zhì)性做了大量探討。 這些研究循著問題導(dǎo)向與理論突破、宏觀與微觀互構(gòu)相結(jié)合的路徑，在應(yīng)然與實(shí)然層面上為高?？蒲袆?chuàng)新效率研究奠定了前期基礎(chǔ)。 然而，大部分研究仍然局限于高校科研創(chuàng)新效率的靜態(tài)分析，而且忽視了空間因素對高校科研創(chuàng)新效率的影響，也鮮有研究考察高校科研創(chuàng)新效率的空間收斂機(jī)制。 鑒于此，本文結(jié)合Malmquist 指數(shù)對高?？蒲袆?chuàng)新效率進(jìn)行動態(tài)分析，并納入經(jīng)濟(jì)空間、地理空間因素，挖掘其空間分布特征，全面把握高?？蒲袆?chuàng)新效率的動態(tài)演進(jìn)規(guī)律、區(qū)域差異以及收斂性特征，以期為我國高水平科技自立自強(qiáng)發(fā)展格局的構(gòu)建提供現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)。

二、研究設(shè)計(jì)

本文選用我國境內(nèi)31 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)作為樣本對象，時(shí)間跨度為2001—2020 年，能夠較為全面地反映出“十五”至“十三五”規(guī)劃期間的狀況，并在空間上納入東部、中部、西部和東北地區(qū)的區(qū)域范圍概述。 數(shù)據(jù)來源于各年度《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國教育統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》。 具體研究設(shè)計(jì)如下:首先，構(gòu)建超效率DEA-Malmquist 模型，測算各年度的高?？蒲袆?chuàng)新效率，并根據(jù)核密度估計(jì)結(jié)果考察高?？蒲袆?chuàng)新效率的動態(tài)演進(jìn)態(tài)勢。 其次，基于高?？蒲袆?chuàng)新效率的測算結(jié)果，通過Dagum 基尼系數(shù)及其分解法，考察區(qū)域間的空間差異。 最后，構(gòu)建空間效應(yīng)的β收斂和俱樂部收斂模型來驗(yàn)證高?？蒲袆?chuàng)新效率的空間收斂過程。

(一)基于超效率DEA-Malmquist 的高?？蒲袆?chuàng)新效率測算

高?？蒲袆?chuàng)新效率既是高等教育發(fā)展程度的一個(gè)直接表征，也是反映高等教育活動中科學(xué)研究系統(tǒng)投入-產(chǎn)出的結(jié)果變量。 以隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)為代表的參數(shù)方法只能處理單維度的科研創(chuàng)新情況，而以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，簡稱DEA)為主的非參數(shù)計(jì)算則能夠有效測評多維的生產(chǎn)效率前沿面。[16]目前學(xué)界亦已普遍使用DEA 對決策單元(Decision Making Unit，簡稱DMU)進(jìn)行資源調(diào)配能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價(jià)。[17]然而，作為相對績效評價(jià)方法，當(dāng)DMU 的資源調(diào)配能力較為接近時(shí)，傳統(tǒng)DEA 模型便容易產(chǎn)生錯(cuò)誤估計(jì)。 因此，本文采用超效率DEA 模型測算高?？蒲袆?chuàng)新效率，從而克服估計(jì)偏誤。 與此同時(shí)，由于傳統(tǒng)的DEA 模型僅僅是對同一時(shí)期的DMU 資源配置效率的靜態(tài)分析，難以實(shí)現(xiàn)DMU 之間的連續(xù)多期的動態(tài)對比，因此，為彌補(bǔ)其不足，更好地測算高?？蒲袆?chuàng)新效率的動態(tài)特征，本文采用DEA-Malmquist 指數(shù)分析方法對高?？蒲袆?chuàng)新效率進(jìn)行測算，投入-產(chǎn)出指標(biāo)體系見表1。

表1 超效率DEA－Malmquist 下的高?？蒲袆?chuàng)新效率投入－產(chǎn)出指標(biāo)體系

其一，投入指標(biāo)的選擇。 盡管高?？蒲谢顒拥姆绞?、種類、過程錯(cuò)綜復(fù)雜，但是，就投入角度講，高校開展科研活動所需的資源投入無非包括人力、物力和財(cái)力。 因此，本文分別選擇教學(xué)與科研人員(人力投入)、高校數(shù)(物力投入)和科研經(jīng)費(fèi)(財(cái)力投入)作為高?？蒲袆?chuàng)新效率評價(jià)的投入指標(biāo)。 由于人力投入指標(biāo)中的教學(xué)與科研人員在專業(yè)技術(shù)職務(wù)上存在結(jié)構(gòu)性差異，不同專業(yè)技術(shù)職務(wù)(正高、副高、中級及以下)的教學(xué)與科研人員所擁有的課題經(jīng)費(fèi)、實(shí)驗(yàn)儀器和攻關(guān)團(tuán)隊(duì)均有差異，進(jìn)而影響科研創(chuàng)新效率，這就意味著人力投入指標(biāo)存在質(zhì)量差異；物力投入指標(biāo)中的高校也存在結(jié)構(gòu)性差異，“雙一流”建設(shè)高校在辦學(xué)條件上優(yōu)于其他高校，這種由院校辦學(xué)層次不同帶來的質(zhì)量差異很可能影響科研創(chuàng)新效率。 因此，為體現(xiàn)投入指標(biāo)的質(zhì)量與結(jié)構(gòu)，本文對教學(xué)與科研人員指標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，正高、副高、中級及以下的教學(xué)與科研人員分別為1.5、1.2 和1[18]，重新計(jì)算得到教學(xué)與科研人員的人力投入指標(biāo)；“雙一流”建設(shè)高校和其他高校分別以1.5 和1 進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理[19]，重新計(jì)算得到高校數(shù)的物力投入指標(biāo)。

其二，產(chǎn)出指標(biāo)的選擇。 從科研活動的主要特征上講，高?？蒲袆?chuàng)新效率的產(chǎn)出指標(biāo)應(yīng)涵蓋創(chuàng)新人才培養(yǎng)、科研成果和成果轉(zhuǎn)化等方面。 以往研究較多使用畢業(yè)生數(shù)衡量人才培養(yǎng)，使用學(xué)術(shù)論文、出版著作數(shù)衡量科研成果，以及使用專利授權(quán)數(shù)衡量成果轉(zhuǎn)化狀況[20]，這類指標(biāo)屬于規(guī)模性指標(biāo)，難以突出創(chuàng)新人才培養(yǎng)、科研成果和成果轉(zhuǎn)化的質(zhì)量。 鑒于此，本文以優(yōu)秀博士畢業(yè)生數(shù)衡量創(chuàng)新人才培養(yǎng)，并在反映科研成果和成果轉(zhuǎn)化的規(guī)模性指標(biāo)的基礎(chǔ)上，分別引入高被引與熱點(diǎn)文獻(xiàn)、國家三大獎、省部級科技進(jìn)步獎和技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入。 對質(zhì)量產(chǎn)出指標(biāo)的引入主要有以下考量:第一，博士作為高層次培養(yǎng)人才，其較強(qiáng)的專業(yè)知識能夠深入?yún)⑴c科研過程，推動科研活動的開展，而優(yōu)秀博士畢業(yè)生就意味著其畢業(yè)設(shè)計(jì)具有創(chuàng)新性，反映的是科研創(chuàng)新的質(zhì)量；第二，與學(xué)術(shù)論文、出版著作等規(guī)模性產(chǎn)出指標(biāo)相比，高被引與熱點(diǎn)文獻(xiàn)更能夠體現(xiàn)高校在基礎(chǔ)研究上的原創(chuàng)性創(chuàng)新；第三，國家三大獎(國家自然科學(xué)獎、國家技術(shù)發(fā)明獎、國家科技進(jìn)步獎)是我國科研活動中最具含金量的獎項(xiàng)，代表著國家的科研實(shí)力，是科研創(chuàng)新產(chǎn)出能否對接國家重大戰(zhàn)略需求的最佳表征，而省部級科技進(jìn)步獎則代表著科研創(chuàng)新活動與區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的協(xié)調(diào)程度；第四，科研創(chuàng)新活動的價(jià)值依歸是成果轉(zhuǎn)化，而技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入是科研成果應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)活動的直接表征，如果科研成果無法通過技術(shù)轉(zhuǎn)讓產(chǎn)生社會效益，那么科研創(chuàng)新活動就會變成“無源之水”。

(二)Dagum 基尼系數(shù)測算與分解

一般來說，基尼系數(shù)(Gini Coefficient)和泰爾指數(shù)(Theil Index)常用于衡量人們或者地區(qū)間收入差異狀況。 隨著研究拓展，這些方法已被廣泛用于刻畫教育平等或公平問題。[21]盡管傳統(tǒng)基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)能夠反映區(qū)域教育發(fā)展失衡程度，但無法有效解決區(qū)域教育發(fā)展失衡的來源問題。 Dagum[22]提出的基尼系數(shù)及子群分解方法，能有效克服傳統(tǒng)基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)等指標(biāo)帶來的子樣本分布、交叉重疊和區(qū)域差異問題。 據(jù)此，本文構(gòu)建Dagum 基尼系數(shù)，從整體刻畫高校科研創(chuàng)新效率的區(qū)域差異，Dagum 基尼系數(shù)值越大，則意味著高?？蒲袆?chuàng)新效率的區(qū)域發(fā)展越不平衡。 其計(jì)算公式為:

式(1) 中，k為總的區(qū)域個(gè)數(shù)，i和r表示區(qū)域內(nèi)的省份序號，nj和nh分別表示j和h區(qū)域內(nèi)的省份個(gè)數(shù)，y代表的是高校科研創(chuàng)新效率，n為總的省份個(gè)數(shù)，本文為31，ˉy為高?？蒲袆?chuàng)新效率的均值。 Dagum基尼系數(shù)分解的思路是:將總的基尼系數(shù)分解為區(qū)域內(nèi)差異Gw、區(qū)域間差異Gnb和超變密度Gt。 三者之間的關(guān)系滿足G＝Gw＋Gnb＋Gt。

(三)空間收斂機(jī)制

收斂概念最早由Barro 和Sala-i-Martin 提出，分為σ收斂和β收斂。[23]σ收斂采用標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行衡量，用來描述差距縮小的趨勢，是一種絕對收斂狀態(tài)，難以區(qū)分區(qū)域間的資源稟賦差異。β收斂則來源于新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)中的經(jīng)濟(jì)趨同理論，包括絕對β收斂與條件β收斂，Baumol 在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了“俱樂部收斂”[24]，認(rèn)為不同地區(qū)有著不同的收斂水平，呈現(xiàn)出俱樂部特征。 在本文語境中，由于地方政府之間存在策略模仿的標(biāo)尺競爭，β收斂意指高?？蒲袆?chuàng)新效率較低的地區(qū)相比于高校科研創(chuàng)新效率較高的地區(qū)具有更快的增長速度，不同地區(qū)內(nèi)高?？蒲袆?chuàng)新效率的增長率與其初始水平呈負(fù)相關(guān)；那么，根據(jù)不同地區(qū)的β收斂水平則能夠考察其俱樂部特征，即是否存在俱樂部收斂。 絕對β收斂是指在科研資源投入水平等完全相同的情況下，不同地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率隨著時(shí)間的推移逐漸收斂至穩(wěn)態(tài)水平；而條件β收斂模型則承認(rèn)區(qū)域間的資源稟賦差異。 考慮到我國區(qū)域間經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平差異，本文根據(jù)Galor[25]的檢驗(yàn)思路，增添地方財(cái)政支出分權(quán)(FDexp)、城鎮(zhèn)化率(cityratio)、財(cái)政供養(yǎng)人口(pop)、地區(qū)人均GDP(prGDP)和每十萬人口大學(xué)生數(shù)(student)作為控制變量，構(gòu)建條件β收斂模型檢驗(yàn)高?？蒲袆?chuàng)新效率的空間收斂過程，表達(dá)式為:

式(2)中，i為省域，t為樣本年份。yt＋1為第i個(gè)省域在第t＋1 期的高校科研創(chuàng)新效率變化，采用對數(shù)差分計(jì)算的高?？蒲袆?chuàng)新效率的增長率來表示。 lnUESRIit表示第i個(gè)省域在第t期的高?？蒲袆?chuàng)新效率。α為截距項(xiàng)；β為收斂系數(shù)，若β ＜0，且通過顯著性水平檢驗(yàn)，則表明不同地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率存在收斂性，反之則為發(fā)散性。Controlsit為一組控制變量，γ為系數(shù)向量。ρ和δ為空間效應(yīng)系數(shù)；ωij為空間權(quán)重矩陣，表示省域i與省域j之間的空間關(guān)系；由于我國東、中、西部社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)非均衡狀態(tài)，各省域有著明顯的階梯性劃分，使得地理距離的設(shè)定與我國國情不相適應(yīng)，容易割裂省域間的實(shí)際空間聯(lián)系，因而本文舍棄地理距離空間權(quán)重矩陣，將地理相鄰空間權(quán)重矩陣(WN) 與經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣(WE)設(shè)置為核心矩陣進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。νt表示時(shí)間固定效應(yīng)；μi表示省域固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

三、實(shí)證結(jié)果與分析討論

(一)高?？蒲袆?chuàng)新效率的特征描述與動態(tài)演進(jìn)

1.高?？蒲袆?chuàng)新效率的整體特征

高校科研創(chuàng)新效率的測算結(jié)果如圖1 所示。 時(shí)間維度來看，從“十五”至“十二五”期間，盡管略有波動，但四大地區(qū)高?？蒲袆?chuàng)新效率在整體上均呈現(xiàn)上升趨勢。 而到“十三五”期間，除了西部地區(qū)之外，其他地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率值都出現(xiàn)嚴(yán)重滑坡。 可能的原因是，高等教育規(guī)模擴(kuò)招后，地方政府提高了包括科研經(jīng)費(fèi)在內(nèi)的高等教育財(cái)政投入，在一段時(shí)間內(nèi)快速推動高校科研產(chǎn)出的提高，但是，當(dāng)高等教育發(fā)展的后發(fā)外生優(yōu)勢、規(guī)模效應(yīng)逐漸喪失，地方政府競爭下的區(qū)域高等教育發(fā)展不可避免陷入高投入、低效益的“規(guī)模陷阱”，抑制了高?？蒲袆?chuàng)新效率的持續(xù)提高。 表面上看，“十五”至“十二五”期間，高校科研創(chuàng)新效率增長非?？欤沁@種快速增長是以規(guī)模投入為主、技術(shù)進(jìn)步相對不足、治理效能低下為內(nèi)核的，然而，“粗放型”的資源投入并不能為高?？蒲袆?chuàng)新帶來直接效益，它掩蓋了我國區(qū)域高等教育發(fā)展的結(jié)構(gòu)扭曲和空間錯(cuò)配問題，保證資源合理利用才是推動高?？蒲袆?chuàng)新高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵所在。

圖1 “十五”至“十三五”時(shí)期高?？蒲袆?chuàng)新效率的整體態(tài)勢

2.基于Malmquist 指數(shù)的高?？蒲袆?chuàng)新效率動態(tài)分析

為進(jìn)一步分析高?？蒲袆?chuàng)新效率的年度變化趨勢，采用Malmquist 指數(shù)測算2001—2020 年高校科技創(chuàng)新的動態(tài)效率，結(jié)果如表2 所示。 從整體上看，盡管全要素生產(chǎn)率(TFP)呈現(xiàn)上升趨勢，并在“十二五”期間達(dá)到1.003 的有效增長，但受規(guī)模效率變動的影響，2001—2020 年高?？蒲袆?chuàng)新的全要素生產(chǎn)率指數(shù)的均值僅為0.989，總體下降了1.1%。 隨著高等教育規(guī)模效應(yīng)的逐漸喪失，科研投入的邊際產(chǎn)出正在下降，說明今后技術(shù)進(jìn)步對于提高高校科研創(chuàng)新效率起著主導(dǎo)作用，推動技術(shù)進(jìn)步才能從根本上提升我國科研創(chuàng)新效率。 四大區(qū)域中只有西部地區(qū)仍能夠通過規(guī)模效率變動(SEC)進(jìn)而提高綜合技術(shù)效率，其他區(qū)域均已達(dá)到規(guī)模效應(yīng)拐點(diǎn)；而在各區(qū)域內(nèi)只有吉林、江蘇、浙江、甘肅四個(gè)省域的全要素生產(chǎn)率指數(shù)是增長的，其他省(自治區(qū)、直轄市)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)都處于下降狀態(tài)。 從Malmquist 指數(shù)分解可知，純技術(shù)效率的提高是今后各區(qū)域越過規(guī)模效應(yīng)拐點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)高?？蒲袆?chuàng)新效率持續(xù)增長的主導(dǎo)因素。 這也進(jìn)一步驗(yàn)證了技術(shù)提升對于高?？蒲袆?chuàng)新效率的重要性。

表2 2001—2020 年不同地區(qū)高?？蒲袆?chuàng)新Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)及其分解

表3 2001—2020 年不同時(shí)期高校科研創(chuàng)新Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)及其分解

進(jìn)一步地講，綜合技術(shù)效率(TEC)在2001—2020 年期間總體上呈現(xiàn)震蕩升降的趨勢。 比如，伴隨著規(guī)模效率變動從“十一五”規(guī)劃期間的1.001 降至“十三五”規(guī)劃期間的0.997，綜合技術(shù)效率從2016 年的0.977 上升到2019 年的1.011，增長率為3.4%，究其原因主要是純技術(shù)效率得到了進(jìn)一步的提高，進(jìn)而影響綜合技術(shù)效率的變動，意味著高?？蒲袆?chuàng)新效率的提高開始從“投入規(guī)模拉動”轉(zhuǎn)向“治理質(zhì)量拉動”。在比較綜合技術(shù)效率與純技術(shù)效率的變動趨勢后，發(fā)現(xiàn)兩者軌跡接近，表明純技術(shù)效率可以作為評價(jià)高?？蒲袆?chuàng)新效率是否有效的關(guān)鍵指標(biāo)。 技術(shù)進(jìn)步效率(TC)在2001—2020 年的平均值為0.991，意味著技術(shù)進(jìn)步效率仍未能有效地促進(jìn)高校科研創(chuàng)新效率的提高，但是，在總體上，技術(shù)進(jìn)步效率呈現(xiàn)震蕩上升趨勢，從2000 年的0.957 上升到2020 年的0.975，增長率為1.8%，表明高?？蒲袆?chuàng)新活動的“投入-產(chǎn)出”效應(yīng)正在改善，需要持續(xù)通過技術(shù)進(jìn)步提高高校科研創(chuàng)新效率。

3.動態(tài)演進(jìn)

本文采用核密度估計(jì)分析高?？蒲袆?chuàng)新效率的空間動態(tài)演進(jìn)態(tài)勢，揭示高?？蒲袆?chuàng)新效率在區(qū)域間的分布位置、分布形態(tài)、空間延展性以及極化趨勢等特征，結(jié)果如圖2 所示。

圖2 高?？蒲袆?chuàng)新效率的核密度估計(jì)

從分布位置上看，四大地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率密度分布曲線的中心均出現(xiàn)逐漸右移的情況，表明高校科研創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升趨勢。 其中，西部地區(qū)高?？蒲袆?chuàng)新效率保持常年穩(wěn)定上升，但東、中部以及東北地區(qū)都出現(xiàn)局部波動現(xiàn)象，且在“十三五”規(guī)劃期間均出現(xiàn)了不同程度的左移現(xiàn)象，意味著這三個(gè)地區(qū)都出現(xiàn)下滑趨勢。 從分布形態(tài)來看，四大地區(qū)的高校科研創(chuàng)新效率差異呈現(xiàn)先擴(kuò)大后縮小的趨勢。 具體而言，各區(qū)域高?？蒲袆?chuàng)新效率分布的波峰呈“上升—下降—平穩(wěn)”的趨勢，且主峰的寬度逐步收縮，這說明高?？蒲袆?chuàng)新效率在考察期內(nèi)的區(qū)域差異性具有縮小的跡象。 東、中部和東北地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率差異變化呈現(xiàn)縮小趨勢，而西部地區(qū)高?？蒲袆?chuàng)新效率分布曲線的主峰峰值呈現(xiàn)逐年上升趨勢，表明地區(qū)內(nèi)部各省(自治區(qū)、直轄市)的差距在逐漸擴(kuò)大。

從空間延展性看，東、西部地區(qū)高校科研創(chuàng)新效率的空間分布都出現(xiàn)了向右拖尾的現(xiàn)象，原因在于東部和西部地區(qū)內(nèi)存在高校科研創(chuàng)新效率“極點(diǎn)”，比如東部的北京和江蘇、西部的陜西和四川等高等教育發(fā)展“強(qiáng)省”；然而，隨著中西部高等教育振興計(jì)劃的實(shí)施，區(qū)域間高?？蒲袆?chuàng)新效率的差距正在進(jìn)一步減小。 從極化現(xiàn)象上看，四大地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率分布都存在極化趨勢，且出現(xiàn)不同程度的多峰極化，這說明區(qū)域內(nèi)的高?？蒲袆?chuàng)新效率差距依然存在，但在“十三五”規(guī)劃期間，極化趨勢從開始的十分明顯逐漸回歸到單主峰態(tài)勢，表明區(qū)域內(nèi)的高?？蒲袆?chuàng)新效率逐漸呈現(xiàn)均衡發(fā)展。

(二)高?？蒲袆?chuàng)新效率的區(qū)域差異與分解

1.總體差異

圖3 展示了高?？蒲袆?chuàng)新效率的總體基尼系數(shù)及四大地區(qū)的區(qū)內(nèi)、區(qū)間基尼系數(shù)走勢。 考察期內(nèi)，高?？蒲袆?chuàng)新效率的總體基尼系數(shù)值呈現(xiàn)反復(fù)升降，但在整體上趨于上升的態(tài)勢。 具體來看，總體基尼系數(shù)由2001 年的最小值0.066 增長到2002 年0.098，表明地區(qū)差異在迅速擴(kuò)大。 隨后2003 年又降到0.071，之后在較長的時(shí)間之內(nèi)，總體基尼系數(shù)值的變動保持在一個(gè)相對穩(wěn)定的范圍內(nèi)波動，漲跌浮動不超過35%。 但2017 年總體基尼系數(shù)迅速增長到0.099，增長率為43.5%，并且在2020 年達(dá)到最大值0.118。 這意味著高?？蒲袆?chuàng)新效率的區(qū)域差異愈發(fā)明顯，由資源稟賦、區(qū)位和制度等差異帶來的地區(qū)高等教育非均衡發(fā)展的空間格局呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢。

圖3 高?？蒲袆?chuàng)新效率的總體與區(qū)內(nèi)、區(qū)間基尼系數(shù)走勢

2.區(qū)域內(nèi)差異

從圖3 中可以看出，高?？蒲袆?chuàng)新效率的區(qū)域內(nèi)差異具有明顯的空間異質(zhì)性。 從演進(jìn)態(tài)勢來看，東部和中部地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率差異明顯要大于西部和東北地區(qū)，且呈現(xiàn)大幅上升的趨勢；反觀西部、東北地區(qū)基尼系數(shù)值在波動變化中呈現(xiàn)下降趨勢，區(qū)域內(nèi)高?？蒲袆?chuàng)新效率具有“追趕效應(yīng)”。

具體來看，東部地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率基尼系數(shù)在2013 年之后開始出現(xiàn)大幅度上升，凸顯區(qū)域內(nèi)部的非均衡態(tài)勢。 究其原因，高?？蒲袆?chuàng)新效率受到地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的制約，區(qū)域內(nèi)不同省市在科研人力資本水平、科研經(jīng)費(fèi)投入等方面的差異造就了其高校科研創(chuàng)新效率差距的持續(xù)擴(kuò)大。 例如，2020年，北京高校的科研經(jīng)費(fèi)投入是河北高校的8 倍之多；同時(shí)，人力資本投入是天津的3 倍。 地方政府只有為高校提供充足的科研經(jīng)費(fèi)，才能促進(jìn)當(dāng)?shù)馗咝５目蒲袆?chuàng)新發(fā)展，而財(cái)力相對有限的地方政府無法提供高?？蒲械幕颈Ｕ?，導(dǎo)致高?？蒲袆?chuàng)新效率的區(qū)域差異問題愈發(fā)嚴(yán)重。 然而，得益于近年來國家對于西部地區(qū)高等教育專項(xiàng)資金的支持，中央財(cái)政轉(zhuǎn)移支付和“西部之光”等人才計(jì)劃彌補(bǔ)了西部地區(qū)資金不足和人才匱乏的劣勢，且東北振興計(jì)劃的實(shí)施提振了東北地區(qū)的整體經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展。 因此，可以發(fā)現(xiàn)，考察期內(nèi)，西部、東北地區(qū)內(nèi)科研創(chuàng)新效率的基尼系數(shù)波動變化較為平緩，高?？蒲型度氲目傮w差異不大，區(qū)域內(nèi)部高等教育發(fā)展形成相對均衡局面。

3.區(qū)域間差異

圖3 顯示，高?？蒲袆?chuàng)新效率的區(qū)域間差異特征可以從差異大小與差異走勢兩個(gè)方面加以解釋。 從差異大小上看，東部—東北、東部—中部的區(qū)域間基尼系數(shù)差異值較大，其均值為0.089 和0.083；東部—西部和中部—東北次之，均值為0.771 和0.072；中部—西部和西部—東北基尼系數(shù)差異均值為0.069、0.058，區(qū)域間差異相對較小。 從差異走勢來看，“十五”至“十二五”規(guī)劃期間，盡管區(qū)域間基尼系數(shù)值波動頻繁，但在總體上處于小幅波動，而到了“十二五”規(guī)劃期間，區(qū)域間基尼系數(shù)值都出現(xiàn)大幅度上升趨勢，表明區(qū)域間的高?？蒲袆?chuàng)新效率呈現(xiàn)非均衡發(fā)展，高等教育地方化趨勢開始明顯加劇，地方政府逐漸成為內(nèi)生于區(qū)域高等教育系統(tǒng)的推動者。

4.區(qū)域差異來源

圖4 展示了高校科研創(chuàng)新效率的區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異和超變密度的貢獻(xiàn)率，可以看出，“十五”至“十二五”規(guī)劃期間，高校科研創(chuàng)新效率的區(qū)域差異主要來源于超變密度差異，其貢獻(xiàn)率均值為49.13%，意味著高校科研創(chuàng)新活動的區(qū)域同質(zhì)化發(fā)展現(xiàn)象突出，強(qiáng)調(diào)以規(guī)模投入為主的粗放式發(fā)展。 但從變化趨勢來看，以2017 年為分水嶺，超變密度差異的貢獻(xiàn)率總體呈現(xiàn)下降態(tài)勢，而區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率總體呈現(xiàn)上升的趨勢，并在2019 年之后超過超變密度差異，表明地區(qū)間差異的逐漸擴(kuò)大是值得警惕的問題。

圖4 高?？蒲袆?chuàng)新效率的區(qū)域差異貢獻(xiàn)率走勢

(三)高?？蒲袆?chuàng)新效率的空間效應(yīng)收斂檢驗(yàn)

模型適配檢驗(yàn)得出空間杜賓模型(SDM)具有更好的有效性，且Hausman 檢驗(yàn)在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè)。①受篇幅限制，此處不再列出固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型的Hausman 檢驗(yàn)過程。 感興趣的讀者可向作者索要。因此，本文使用雙向固定效應(yīng)的SDM 模型對高?？蒲袆?chuàng)新效率的空間收斂過程進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表4 所示。 模型(1)—(2)結(jié)果顯示，無論是在地理相鄰空間權(quán)重矩陣下，還是在經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣下，高?？蒲袆?chuàng)新效率的β 收斂系數(shù)均顯著為負(fù)，這就表明，盡管我國各地經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展?fàn)顩r迥異，但是高?？蒲袆?chuàng)新效率存在顯著的條件β收斂過程，亦即高?？蒲袆?chuàng)新效率較低的省份具有比高?？蒲袆?chuàng)新效率較高省份更快的科研創(chuàng)新發(fā)展速度，高校科研創(chuàng)新效率差異水平將通過空間溢出效應(yīng)逐漸縮小。 通過比較β收斂系數(shù)絕對值大小可以發(fā)現(xiàn)，相較于經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣，高?？蒲袆?chuàng)新效率在地理相鄰空間權(quán)重矩陣下具有更快的收斂速度。 模型(3)—(6)結(jié)果顯示，東部、中部、西部以及東北地區(qū)的條件β收斂系數(shù)均為負(fù)顯著，說明四大地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率呈現(xiàn)俱樂部收斂特征；結(jié)合收斂系數(shù)絕對值和空間外溢系數(shù)來看，即使區(qū)域間高?？蒲袆?chuàng)新活動的條件不同，空間收斂速度也不同(東北地區(qū)＞西部地區(qū)＞東部地區(qū)＞中部地區(qū))，但在空間溢出效應(yīng)的擴(kuò)散作用下，高?？蒲袆?chuàng)新效率仍會收斂到各自的穩(wěn)定狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)“從集聚中走向均衡”。

表4 高?？蒲袆?chuàng)新效率的空間效應(yīng)β 收斂檢驗(yàn)與俱樂部收斂特征

值得注意的是，地方財(cái)政支出分權(quán)、城鎮(zhèn)化率、財(cái)政供養(yǎng)人口、地區(qū)人均GDP 和每十萬人口大學(xué)生數(shù)對不同地區(qū)的條件β收斂過程產(chǎn)生了不同的影響。 第一，地方財(cái)政支出分權(quán)對高?？蒲袆?chuàng)新效率產(chǎn)生了負(fù)面影響。 這是因?yàn)?，在科研管理制度不完善情況下，地方政府的大量財(cái)政經(jīng)費(fèi)投入可能造成“高成本、低效益”的重復(fù)建設(shè)、資源錯(cuò)配現(xiàn)象。 第二，城鎮(zhèn)化率對高?？蒲袆?chuàng)新效率影響各不相同，城市化進(jìn)程的加快促進(jìn)了東中西部高?？蒲袆?chuàng)新效率向高值收斂，但對東北地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng)。 這說明，城市化的推進(jìn)加快了人才的合作交流，進(jìn)而促進(jìn)高?？蒲袆?chuàng)新效率提高，但是，東北地區(qū)作為人才流出地，城鎮(zhèn)化進(jìn)程需要與地區(qū)自身發(fā)展相契合。 第三，鑒于科研人員是高?？蒲袆?chuàng)新的主力軍，如果政府以充足的財(cái)政預(yù)算保障科研人員生活需求，那么，高?？蒲袆?chuàng)新效率就能以更快的速度向高值收斂。 第四，地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對東部、西部的高?？蒲袆?chuàng)新效率產(chǎn)生正向影響，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與高?？蒲袆?chuàng)新效率的提高互利共生，形成經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新雙螺旋增長。 第五，高等教育規(guī)模擴(kuò)張能夠促進(jìn)中部和西部地區(qū)高?？蒲袆?chuàng)新效率向高值收斂，卻對東部地區(qū)和東北地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)向影響。 這意味著，中西部高等教育規(guī)模效應(yīng)未到拐點(diǎn)，規(guī)模擴(kuò)張能夠促進(jìn)高校科研創(chuàng)新效率的提高；然而，當(dāng)東部與東北地區(qū)的規(guī)模效應(yīng)越過拐點(diǎn)時(shí)，高校科研創(chuàng)新效率的持續(xù)提高應(yīng)注重高等教育內(nèi)涵式發(fā)展。

四、研究結(jié)論與政策建議

本文借助超效率SBM 模型和Malmquist 指數(shù)測算了2001—2020 年我國31 個(gè)省域內(nèi)的高?？蒲袆?chuàng)新效率，并通過核密度估計(jì)、Dagum 基尼系數(shù)及其分解和空間效應(yīng)收斂機(jī)制分析了高校科研創(chuàng)新效率的動態(tài)演進(jìn)、區(qū)域差異及其收斂性。

(一)研究結(jié)論

第一，考察期內(nèi)，盡管高?？蒲袆?chuàng)新效率呈現(xiàn)穩(wěn)定的上升趨勢，但是，在總體上仍處于較低水平。 其階段性特征表現(xiàn)為，“十五”到“十二五”時(shí)期，當(dāng)高等教育擴(kuò)招帶來的規(guī)模效應(yīng)開始逐漸喪失時(shí)，高?？蒲袆?chuàng)新效率受規(guī)模效率變動的影響開始下滑；但到“十三五”時(shí)期，當(dāng)高等教育規(guī)模趨于穩(wěn)定時(shí)，純技術(shù)效率的變動將通過提高高等教育治理水平拉動高校科研創(chuàng)新效率的提高，支撐區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展。

第二，考察期內(nèi)，盡管高?？蒲袆?chuàng)新效率的區(qū)域異質(zhì)性特征明顯，但均處于效率改進(jìn)階段。 東部地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率最高，東北地區(qū)次之，之后依次為中部地區(qū)和西部地區(qū)。 高?？蒲袆?chuàng)新效率呈現(xiàn)“領(lǐng)跑型”“跟跑型”和“追趕型”的區(qū)域梯度格局，但隨著中西部高等教育振興計(jì)劃的實(shí)施，該區(qū)域高?？蒲袆?chuàng)新效率得到了較大的提高。

第三，核密度估計(jì)顯示，高校科研創(chuàng)新效率的地區(qū)差異逐漸縮小，區(qū)域高等教育發(fā)展的協(xié)調(diào)性水平逐漸升高。 從階段性特征上看，“十五”至“十二五”期間是高?？蒲袆?chuàng)新效率上升較快、地區(qū)差異凸顯的階段，而在“十三五”時(shí)期，隨著高等教育治理能力、治理體系現(xiàn)代化建設(shè)的深入，高校科研創(chuàng)新效率的差異變化已不明顯，協(xié)調(diào)性水平較為一致，區(qū)域高等教育發(fā)展也相對均衡。

第四，Dagum 基尼系數(shù)及其分解結(jié)果顯示，考察期內(nèi)，高校科研創(chuàng)新效率的總體基尼系數(shù)呈現(xiàn)穩(wěn)定的下降趨勢，空間范圍內(nèi)高?？蒲袆?chuàng)新效率的區(qū)域差異正在緩慢縮?。晃鞑康貐^(qū)區(qū)域內(nèi)差異最大，東北地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異擴(kuò)大速度最快，而中部地區(qū)的高?？蒲袆?chuàng)新效率及其發(fā)展水平的空間差異正在改善；對差異貢獻(xiàn)率分析得出，高?？蒲袆?chuàng)新效率的整體差異主要是由區(qū)域間差異主導(dǎo)的，表明高等教育地方化趨勢正在加劇，地方政府成為內(nèi)生于高等教育系統(tǒng)的推動者。

第五，空間效應(yīng)β收斂檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，區(qū)域間高?？蒲袆?chuàng)新效率差異均存在顯著的條件β收斂過程，且兩種空間權(quán)重下的高校科研創(chuàng)新效率存在空間溢出效應(yīng)，呈現(xiàn)出俱樂部收斂特征，由此產(chǎn)生的“輻射效應(yīng)”在空間溢出作用下能夠帶動高?？蒲袆?chuàng)新效率較低的弱勢地區(qū)向高值地區(qū)收斂，并降低“虹吸效應(yīng)”的負(fù)面影響。

(二)政策建議

其一，優(yōu)化科研管理制度環(huán)境，解放科研人員“手腳”，釋放科研創(chuàng)新活力。 一切宏觀都源于微觀，一切行為都源于制度。 高?？蒲袆?chuàng)新效率的宏觀問題源自微觀上的各種政策扭曲，而科研主體的微觀行為都受制于歷史延續(xù)下來的政策強(qiáng)干預(yù)。 諸如科研經(jīng)費(fèi)“管得過死”、預(yù)算調(diào)劑困難，迫使科研人員無奈之下只能通過“偷”經(jīng)費(fèi)、課題多次申請等手段變相獲取勞動報(bào)酬，造成了學(xué)術(shù)界的一些亂象，以及課題申報(bào)過細(xì)等科研管理制度不健全往往束縛住了科研人員的手腳，制約著科研創(chuàng)新效率的提高。 因此，通過完善科研管理制度環(huán)境，改善科研治理的技術(shù)效率，促進(jìn)高?？蒲袆?chuàng)新效率的提高。 科研管理制度的設(shè)計(jì)應(yīng)充分尊重科學(xué)規(guī)律，減少以績效為導(dǎo)向的課題審核、考核評價(jià)，盡可能為科研人員提供方便，培養(yǎng)科研人員的科研素養(yǎng)，提高科研人員的待遇。 同時(shí)，原創(chuàng)性科研創(chuàng)新周期長、出成果慢等客觀規(guī)律注定了越是有重大價(jià)值的基礎(chǔ)科研工作，研究的周期越長，若沒有持續(xù)的經(jīng)費(fèi)投入，研究往往被迫中斷，科研環(huán)境需要包容原創(chuàng)性科研的不確定性，科研制度需要調(diào)動一切資源為原創(chuàng)性科研提供充裕、持續(xù)的科研經(jīng)費(fèi)投入，使科研人員甘于、安心坐“冷板凳”。

其二，區(qū)域協(xié)調(diào)一體化發(fā)展戰(zhàn)略的深入實(shí)施應(yīng)充分發(fā)揮東部高?！皫ь^”作用，帶動高?？蒲袆?chuàng)新效率“從集聚中走向均衡”。 受所處區(qū)位、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的限制，再加上歷次重點(diǎn)大學(xué)建設(shè)政策的傾斜，我國東部高校形成高等教育資源的集聚效應(yīng)，其他地區(qū)高校的科研投入水平相對較低，在一定程度上造成高?？蒲袆?chuàng)新效率的“馬太效應(yīng)”。 隨著區(qū)域協(xié)調(diào)一體化的快速推進(jìn)，不同區(qū)域之間的交流聯(lián)系更加頻繁，資源要素在區(qū)域間的流動也日益明顯，一個(gè)地區(qū)的發(fā)展愈發(fā)受到周邊其他地區(qū)的影響，“先富帶動后富”逐漸成為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的主要模式。 而且，本研究發(fā)現(xiàn)，高?？蒲袆?chuàng)新效率的空間效應(yīng)能夠推動區(qū)域間發(fā)展實(shí)現(xiàn)由空間集聚到空間溢出。 因此，各級政府應(yīng)推動建立有效的高校“聯(lián)盟”，借助多種渠道構(gòu)建科研資源和成果共享機(jī)制，依托東部高校的“極點(diǎn)”作用促進(jìn)其他地區(qū)高校科研創(chuàng)新效率和學(xué)術(shù)競爭力的提升，利用空間溢出效應(yīng)實(shí)現(xiàn)區(qū)域均衡發(fā)展，同時(shí)充分發(fā)揮中西部高校特色，因地制宜利用地方產(chǎn)業(yè)，加強(qiáng)校企合作以促進(jìn)科研成果轉(zhuǎn)化，發(fā)揮其自身的“造血”功能，突破科研創(chuàng)新效率的“瓶頸”。