“雙一流”背景下我國高?？萍汲晒D化效率研究

解茹玉,劉 靜

(西安交通大學城市學院,陜西 西安 710018)

2020年5月,科技部、教育部聯合發文提出“將科技成果轉化納入‘雙一流’建設監測和成效評價,作為學科評估的重要指標”。高等院校是我國基礎研究和原始創新的主力軍。隨著“雙一流”高校建設進程的不斷加快,高?？萍紕撔沦Y源投入力度逐年加大,科技成果產量龐大,科技成果轉化效率也成為高?？萍紕撔碌闹匾笜?。2019年我國高等學校R&D經費內部支出1 796.6億元,較2018年增長23.3%,投入科學研究活動的人力比重達到92.8%。但是,科技創新推動區域經濟高質量發展,歸根結底還要落實在科技成果轉化上,科技成果轉化效率越高,區域經濟發展受益越大。然而事實上,高?？萍汲晒D化實踐情況表現并不樂觀?！?020年高等學?？萍冀y計資料匯編》顯示,2019年高校專利合同售出數僅占當年專利授權量的4.5%;專利出售及技術轉讓當年實際收入僅占當年科技經費撥入額的2.84%?？萍紕撔碌耐度肱c回報相差巨大,科技創新效率及科技成果轉化效率亟待提高[1]。研究高?？萍汲晒D化效率、探索提升轉化效率的路徑,持續推進高?？萍汲晒D化,對加快科技創新、推動經濟高質量發展具有重要的戰略意義。

高?？萍汲晒D化率低的尷尬現象引起了眾多學者關注,學者們分別從科技體制改革[2]、產學研結合[3]、轉化模式[4]等方面開展了大量的研究。在效率評價與影響因素研究上,王趙琛等[5]指出評價高?？萍汲晒D化效率時,應突出轉化收入金額績效導向指標,弱化計數指標,減少過程性計數指標,排除混雜因素較多的基礎研究指標；趙公民等[6]指出科技成果轉化效率除了受到人力、物力、財力影響之外,還受到該區域互聯網發展水平的非線性影響；羅茜等[7]提出國家政策、區域環境與組織行為是影響科技成果轉化效率的核心因素。已有文獻從不同角度研究了科技成果轉化的影響因素,但仍有待進一步的完善。第一,關于科技成果轉化的實證研究較多,但大多僅考慮了初始投入與最終產出,未考慮到R&D成果轉化應用過程中所投入的人力和經費;第二,科技成果轉化作為高?？萍紕撔峦苿訁^域經濟高質量發展的重要途徑,高?？蒲腥藛T利用自身知識、經驗為企事業單位解決實際問題,也是科技推動區域經濟發展的表現之一，但在效率評價指標體系中,大部分研究未能考慮到高?？蒲腥藛T隱性知識所產生的社會價值。

由于香港、澳門、臺灣省與我國其他31個省(自治區、直轄市)的統計口徑不一致,為了確保數據分析結果的可靠性,以我國除港、澳、臺之外的31個省(自治區、直轄市)所屬高等院校為研究對象,選取2017—2019年的相關數據,運用數據包絡分析(DEA，data envelopment analysis)多階段模型分析我國高?？萍汲晒D化效率,探究影響高?？萍汲晒D化效率的影響因素,進而挖掘提升科技成果轉化效率的有效路徑。

1 研究設計

1.1 評價指標

將高?？萍汲晒D化分為兩個階段,如圖1所示。第一階段是科技投入產出階段,主要是科技經費與人員的投入,到專利授權、科技著作與論文的形成;第二階段是科技創新成果推廣階段,主要是專利從高校到企業的商品化階段,這一過程中包括了專利出售、技術轉讓以及高?？蒲腥藛T利用自身知識為企業經營難題出謀劃策等隱性知識的轉移轉化。因此,高?？萍汲晒D化的投入指標,不僅包括技術、專利的投入,還包括高?？萍挤諜C構的人員投入和經費投入;同時,結果指標不僅包括專利出售收入、技術轉讓收入,還應包括企事業單位委托經費。高?？萍汲晒D化效率的評價應結合這兩個階段進行,而不應只考慮科技成果轉化的后半程。

圖1 高?？萍汲晒D化的兩個階段Fig.1 Two stages of Transformation of Scientific and Technological Achievements in Colleges and Universities

效率評價的測量指標見表1。由表1可見，在第一階段的效率評價中,投入指標從投入的經費和人力兩方面進行測量,產出指標選用出版科技著作數、發表學術論文數與專利授權數;第二階段的效率評價中,投入指標除了科技成果的指標之外,還選取了科技成果推廣中所投入的經費與人力,即R&D成果應用當年經費支出、科技服務經費支出、R&D成果應用及科技服務全時人員,產出指標包括專利出售合同額、技術轉讓合同當年實際收入以及企事業單位委托經費。需要特別說明的是，根據吳壽仁[10]對科技成果概念的解釋，本文在效率評價測量指標的第二階段投入指標中未包含科技著作數與學術論文數。

表1 效率評價測量指標

1.2 研究方法與數據來源

DEA方法由Charles & Cooper于20世紀70年代提出,可以測度多項投入與產出的相對有效性,是效率分析與評價常用的研究方法。該方法通過保持決策單元的輸入或者輸出不變,借助數學規劃與統計數據確定相對有效的生產前沿面,并將各個決策單位投影到DEA的生產前沿面上,通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價決策單元的相對有效性。采用DEA多階段效率評價模型的原因有二:一是DEA方法適用于多輸出多輸入的有效性綜合評價問題;二是DEA方法并不直接對數據進行綜合,因此決策單元的最優效率指標與投入指標及產出指標值的量綱選取無關?？萍汲晒D化過程中涉及到多種類型的投入要素,如經費投入、人力投入等,而產出要素也有多種類型,如科技著作、學術論文、專利出售合同額等,它們都難以用一種標準來統一,因此采用DEA方法可以在不影響評價結構的前提下有效規避和簡化數據處理的難度。

以我國31個省(自治區、直轄市)作為樣本收集數據,初始數據來源于《中國統計年鑒》《中國火炬科技統計年鑒》《高等學?？萍冀y計資料匯編》等。

2 實證分析

2.1 相關性分析

運用DEA模型進行效率評價,要求投入指標與產出指標之間顯著正相關。運用SPSS24.0軟件對樣本數據進行相關性分析,結果如表2所列。3年間各指標從總體來看比較合理,基于此構建高?？萍汲晒D化效率評價模型具有一定的可靠性。

表2 2018—2020年我國高?？萍汲晒D化投入產出指標相關性分析

2.2 效率評價

科技成果轉化的兩個階段中,從投入到產出均具有一定的時間滯后性,參考既有研究,第一階段投入指標取2017年數據,產出指標取2018年數據,第二階段投入指標取2018年數據,產出指標取2019年數據。運用MAXDEA軟件的BBC模型對31個省(自治區、直轄市)高?？萍汲晒D化效率進行測度，結果見表3。

根據國務院發展研究中心提出的“八大綜合經濟區”劃分方式,將我國除港、澳、臺之外的31個省份劃分為“東北地區”“北部沿海地區”“東部沿海地區”“南部沿海地區”“黃河中游地區”“長江中游地區”“大西南地區”“大西北地區”8個板塊。這種劃分方法綜合考慮了地理區位、經濟水平、社會習慣和資源稟賦等條件,更有利于區域問題的研究[9]。

31個省(自治區、直轄市)高?？萍汲晒D化效率測度結果如下：

(1) 高?？萍汲晒D化效率全國整體評價 從表3可以看出,第一階段31個省(自治區、直轄市)高?？萍汲晒D化的綜合效率、技術效率和規模效率的均值分別為0.754、0.857和0.882,均處于非DEA有效狀態；第二階段綜合效率、技術效率和規模效率的均值分別為0.604、0.760和0.790,也處于非DEA有效狀態。

總體來看,我國高?？萍汲晒D化效率處于中等水平,但均未達到DEA有效。首先,第一階段比第二階段的綜合效率高,且第一階段達到DEA有效的省份有9個,而第二階段達到DEA有效的省份僅有6個。其次,兩個階段的規模效益均率高于純技術效率,表明我國高?？萍汲晒D化在投入規模上比組織管理上做得略好。盡管如此,效率值小于1,說明我國高?？萍汲晒D化效率還需要大幅度提升,才能有效發揮高?？萍紕撔路諈^域經濟發展的初衷。

(2) 高?？萍汲晒D化效率區域評價 對我國八大板塊的高?？萍汲晒D化效率進行兩階段評價,結果如圖2所示。由圖2可見，黃河中游地區、大西北綜合經濟區以及東部沿海地區的第一階段綜合效率高于總體均值(0.742),而第二階段中南部沿海地區、東北地區、大西北綜合經濟區則遠遠超過總體均值(0.621)。

表3 我國31個省(自治區、直轄市)兩階段高?？萍汲晒D化效率評價結果

具體來說,第一階段中黃河中游地區的綜合效率最高,達0.942;東部沿海城市、長江中游經濟區、大西南綜合經濟區以及大西北綜合經濟區的綜合效率次之,處于0.7～0.8之間;南部沿海地區、東北地區與北部沿海地區的綜合效率較低,處于0.5～0.7之間。從表3的數據還可知,東部沿海地區與長江中游地區的規模效率低,說明存在投入冗余或者產出不足;這兩個地區高校數量較多、經濟發展水平較高,當投入達到最優規模之后,繼續追加投入就會導致規模效率降低。

第二階段中東北地區、南部沿海地區、大西北綜合經濟區的綜合效率超過0.7,北部沿海、東部沿海、黃河中游地區以及大西南綜合經濟區的綜合效率處于0.5～0.7之間,僅長江中游地區的綜合效率低于0.5。從純技術效率和規模效率的數據來看,東部沿海地區第二階段的純技術效率達到了DEA有效,但規模效率較低(0.640),因而影響了綜合效率。

圖2 8個經濟區高?？萍汲晒D化兩階段綜合效率Fig.2 Comprehensive Efficiency of Two Stages of Transformation of Scientific and Technological Achievements in Colleges and Universities in Eight Economic Zones

(3) 高?？萍汲晒D化效率省域評價 我國高?？萍汲晒D化兩階段綜合效率象限圖見圖3，其中橫軸為第一階段綜合效率(0,1),縱軸為第二階段綜合效率(0,1),4個象限按照橫軸0.75、縱軸0.6進行劃分,可將31省(自治區、直轄市)劃分為4類。

圖3 我國31省(自治區、直轄市)高?？萍汲晒D化效率象限圖Fig.3 Quadrant Chart of Transformation Efficiency of Scientific and Technological Achievements of Colleges and Universities in 31 Provinces in China

第一類包括浙江、海南、陜西、甘肅、青海、寧夏、西藏,這7個省(自治區)的高校在科技成果轉化中表現良好,在第一階段綜合效率大于0.75,且第二階段綜合效率大于0.6。海南、西藏兩個省(自治區)的綜合效率達到了DEA有效；陜西在第一階段中達到了DEA有效；甘肅和寧夏在第二階段中達到了DEA有效。從表3可以看出,浙江省高校在兩個階段中的純技術效率都達到了DEA有效,說明該省科技成果轉化的組織與管理工作做得比較好,能夠充分發揮現有資源的優勢,規模效率盡管沒有達到DEA有效,但也處于較高水平(0.8左右)；甘肅省高?？萍汲晒D化兩階段都表現良好,但在第一階段的純技術效率未達到DEA有效,即對科研資源投入的利用率還不夠理想。

第二類包括山西、內蒙、江蘇、安徽、江西、河南、貴州、云南和新疆,這9個省(自治區)的第一階段綜合效率小于0.75，且第二階段綜合效率大于 0.6，其中山西、江蘇、河南、貴州、云南和新疆在第一階段的綜合效率達到了DEA有效,但這些城市需要在第二階段加強優化,如內蒙古自治區在第二階段的規模效率達到了0.994,但純技術效率僅有0.52,表明內蒙古自治區高?？萍汲晒D化中對投入資源的利用率還不夠理想;云南省和新疆維吾爾自治區也存在同樣的問題。此外,江蘇省、安徽省、貴州省在第二階段的技術效率達到了DEA有效,而規模效率僅有0.408、0.414和0.508,其規模報酬系數分別為129.096、29.098和5.342,均大于1,處于規模報酬遞減階段,也就是說投入量的邊際收益在降低。

第三類包括北京、遼寧、吉林、上海、廣東、重慶、四川7個省份(直轄市),它們在第一階段綜合效率大于0.75,但第二階段綜合效率小于0.6。從表3可知,在第一階段北京市的純技術效率達到了DEA有效,而規模效率僅為0.56,規模報酬系數為1.779,處于規模報酬遞減;重慶市的規模效率達到了DEA有效,但純技術效率僅為0.663,這表明規模效率已充分發揮,但在科技成果轉化的管理和組織方面還有較大的提高空間,還未充分激發現有科技資源的活力;遼寧省也存在類似的情況。在第二階段7個省(直轄市)的純技術效率都達到了DEA有效,其中北京市、四川省的規模效率均超過了0.9,表明這兩個城市在科技成果轉化的第二階段表現良好,能夠充分將高?？萍汲晒茝V應用;遼寧省和上海市的規模效率為0.704和0.714,規模報酬系數為4.7和34.058,處于規模報酬遞減階段。

第四類包括天津、河北、黑龍江、福建、山東、湖北、湖南和廣西壯族自治區,這8個省(自治區、直轄市)在第一階段綜合效率小于0.75,且第二階段綜合效率小于0.6，其中山東、湖北第一階段的純技術效率達到DEA有效,但規模效率僅處于0.7左右,影響了綜合效率;天津、福建、廣西的規模效率較高,但純技術效率不高,影響了綜合效率。在第二階段廣西的規模效率接近DEA有效,但純技術效率非常低,僅為0.065,這與當地特殊的資源環境有著較為密切的關系。從表3還可知,第四類中8個省(自治區、直轄市)在兩個階段的純技術效率和規模效率上大都表現不佳,表明這些地區高校在科技成果轉化的組織管理、投入力度方面都不夠理想,未來需要從提高科技成果轉化成熟度、加強科技成果推廣的組織與管理方面進一步提升高?？萍汲晒D化效率。

3 結論與建議

3.1 研究結論

運用DEA多階段模型研究我國31個省(自治區、直轄市)高等院?？萍汲晒D化效率,首先將高?？萍汲晒D化過程細分為兩個階段,將R&D成果應用及技術轉讓中所投入的人力與經費引入到評價模型中,以便更細致地剖析高?？萍汲晒D化效率中存在的問題,其次將“企事業單位委托經費”作為科技成果轉化的產出指標引入評價模型,更全面地反映了高?？萍紕撔峦苿訁^域經濟高質量發展的作用和影響。具體結論如下:

第一,我國高?？萍汲晒D化效率均未達到DEA有效,但均處于中等水平,且第一階段的綜合效率略高于第二階段。第二,在8個經濟區中,黃河中游地區在科技成果轉化第一階段的綜合效率遠遠高出其他地區,而東北地區、南部沿海地區在第二階段中表現更佳;黃河中游地區、長江中游地區以及大西南綜合區的兩個階段綜合效率相差較大,而第二階段效率的降低,最終影響到高?？萍紕撔聦^域經濟高質量發展的推動力。第三,陜西在第一階段中達到了DEA有效,甘肅和寧夏在第二階段中達到了DEA有效;天津、河北、黑龍江、福建、山東、湖北、湖南和廣西壯族自治區的高?？萍汲晒D化在兩個階段中都表現不佳。第四,從規模報酬系數來看,我國大部分地區都處于規模報酬遞減,即隨著投入規模的擴大,產出的邊際效應在減小。因此,在“雙一流”建設背景下,高校在加大科技資源投入的同時,需要更加注重對科技資源的充分利用,提高科技成果轉化成熟度,拓展科技成果轉化的對接面,從組織和管理方面不斷提升科技成果轉化效率。

3.2 對策建議

高等院校的“雙一流”建設重在內涵式發展,注重效率?？萍汲晒D化作為高?？萍紕撔路床竻^域經濟社會發展的重要舉措,是加快“雙一流”建設、實現高等教育內涵式發展、區域經濟高質量發展的重要內容。

第一,從宏觀層面來看,我國不同區域高?？萍汲晒D化效率不均衡。在“雙一流”建設背景下,政府應統籌區域優勢資源,合理布局。北部沿海地區、東部沿海地區、南部沿海地區科技資源豐富,區域經濟發展水平較高,企業活力較強,應合理配置科技資源,提高資源管理水平,充分發揮資源優勢;黃河中游地區、長江中游地區應適當加大科技資源投入,特別是在應用轉化階段,要加強不同區域的科技交流,打破區域經濟壁壘,推動科技成果轉化。

第二,從中觀層面來看,科技成果轉化是一個系統工程,絕不僅僅是科研人員或者科研部門一方的工作?？萍汲晒D化效率一方面涉及到科技成果轉化成熟度,即科技成果本身的市場價值、技術成熟度；另一方面還涉及科技成果轉化的對接工作,如科技推廣人員對科技成果商業價值的理解程度、對科技成果對應市場的熟悉程度、 對科技推廣工作的投入力度等。因此科技成果轉化需要高校、企業、政府和社會多方協作,加強多方聯系,促進科技成果轉化。

第三,從微觀層面來看,高校應建立專門的技術轉移機構,明確高校、科研人員、技術推廣人員各自的權利、義務、責任及績效分配;建立科技成果轉化績效考評規則與收益分配方式。此外,高?？萍紕撔乱劳械貐^、行業特色優勢,將高校自身優勢學科與區域經濟相結合,通過科技成果轉化促進區域經濟高質量發展。