省級(jí)政府教育統(tǒng)籌助推“雙一流”建設(shè)路徑研究

李石勇 王春梅

摘 要：本文運(yùn)用遺傳算法建立了區(qū)域高等教育科技資源投入與產(chǎn)出績(jī)效評(píng)價(jià)模型，并利用2005-2015年面板數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)30個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）科技資源配置績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià)。同時(shí)，運(yùn)用空間計(jì)量模型對(duì)各投入指標(biāo)與績(jī)效間的影響程度進(jìn)行了揭示。研究發(fā)現(xiàn)：盡管各個(gè)地區(qū)高等教育科技資源配置績(jī)效總體水平不高，但各個(gè)地區(qū)仍具有明顯差異。同時(shí)，各科技資源投入要素在各個(gè)地區(qū)對(duì)科技資源配置績(jī)效的表現(xiàn)不同。為此，各地區(qū)在資源相對(duì)有限的情況下，應(yīng)圍繞“雙一流”建設(shè)目標(biāo)，充分發(fā)揮省級(jí)政府教育統(tǒng)籌作用，依據(jù)科技資源配置績(jī)效水平，采取不同的資源配置策略。針對(duì)科技資源配置績(jī)效提升的關(guān)鍵因素，采取不同的措施提高科技資源配置績(jī)效。

關(guān)鍵詞：高等教育;科技資源;省級(jí)政府教育統(tǒng)籌;“雙一流”

一、引言

從高等教育絕對(duì)規(guī)模的角度而言，我國(guó)早已成為世界高等教育大國(guó)，但從高等教育質(zhì)量與水平的視角審視，我國(guó)還不是高等教育強(qiáng)國(guó)。實(shí)現(xiàn)從高等教育大國(guó)到高等教育強(qiáng)國(guó)的歷史性跨越是黨和政府在新時(shí)期作出的重要戰(zhàn)略部署。為了實(shí)現(xiàn)這一戰(zhàn)略，黨的十八大以來(lái)，國(guó)家在教育領(lǐng)域?qū)嵤┝艘幌盗兄匾母锱e措。其中，進(jìn)一步擴(kuò)大省級(jí)人民政府教育統(tǒng)籌權(quán)便是重要改革舉措之一，其目的在于強(qiáng)化省級(jí)人民政府能更好地履行促進(jìn)省域內(nèi)各級(jí)各類(lèi)教育協(xié)調(diào)發(fā)展的職能，辦人民滿(mǎn)意的高質(zhì)量教育。省級(jí)人民政府教育統(tǒng)籌的實(shí)質(zhì)是統(tǒng)籌配置教育資源，在保障各級(jí)各類(lèi)教育協(xié)調(diào)發(fā)展的前提下，提高教育資源配置的效率。重要改革舉措之二便是統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“雙一流”建設(shè)），其目的在于引導(dǎo)和支持具備一定實(shí)力的高水平大學(xué)和高水平學(xué)科瞄準(zhǔn)世界一流，匯聚優(yōu)質(zhì)資源，培養(yǎng)一流人才，產(chǎn)出一流成果，加快走向世界一流。

在此背景下，如何通過(guò)省級(jí)人民政府教育統(tǒng)籌，促進(jìn)“雙一流”建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，就不僅是各級(jí)教育行政部門(mén)所必須面對(duì)的問(wèn)題，同時(shí)也是教育理論工作者所應(yīng)認(rèn)真研究的問(wèn)題。因?yàn)?，盡管省級(jí)人民政府教育統(tǒng)籌與“雙一流”建設(shè)在目標(biāo)上是一致的，即建設(shè)高質(zhì)量的高等教育，但在具體的路徑上存在較大差異。省級(jí)人民政府教育統(tǒng)籌更多強(qiáng)調(diào)的是公平優(yōu)先兼顧效率，而“雙一流”建設(shè)則更加強(qiáng)調(diào)效率優(yōu)先兼顧公平。有鑒于此，本文以各個(gè)地區(qū)省級(jí)人民政府高等教育教育科技資源的統(tǒng)籌配置為切入點(diǎn)，探討促進(jìn)“雙一流”建設(shè)目標(biāo)達(dá)成的有效途徑。因?yàn)榭萍假Y源是高等教育的一項(xiàng)重要資源，構(gòu)建以績(jī)效評(píng)價(jià)為導(dǎo)向的科技資源優(yōu)化配置機(jī)制，提高現(xiàn)有科技資源配置績(jī)效，對(duì)于實(shí)現(xiàn)省級(jí)教育資源統(tǒng)籌和“雙一流”建設(shè)目標(biāo)以及提高高等教育辦學(xué)水平均具有積極的示范意義。

當(dāng)前，在研究對(duì)象上，關(guān)于科技資源配置的研究主要側(cè)重于微觀上以某個(gè)省份[1]、某個(gè)地區(qū)[2]、某地區(qū)科研機(jī)構(gòu)[3][4]，某新興產(chǎn)業(yè) [5][6]為研究對(duì)象進(jìn)行科技資源配置效率的實(shí)證分析。在研究?jī)?nèi)容上，現(xiàn)有研究的投入與產(chǎn)出指標(biāo)選取上偏少，戚湧等[7]把研發(fā)人員、研發(fā)機(jī)構(gòu)碩博士、研發(fā)外部支出和技術(shù)創(chuàng)新基金作為投入指標(biāo)，選擇專(zhuān)利許可與技術(shù)市場(chǎng)成交額作為產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)全國(guó)和江蘇科技資源配置進(jìn)行績(jī)效評(píng)估;苑清敏等把科技活動(dòng)人員、R&D活動(dòng)人員、財(cái)政撥款和R&D經(jīng)費(fèi)支出作為輸入指標(biāo)，專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)和新產(chǎn)品銷(xiāo)售作為輸出指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)我國(guó)三大城市群科技資源配置效率[8];張勇等把企業(yè)從業(yè)人員和總資產(chǎn)作為投入指標(biāo)，營(yíng)業(yè)收入與利潤(rùn)總額為產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)考察西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)資源的配置效率[9]。在研究方法上，大多學(xué)者采取定量法來(lái)測(cè)算科技資源配置的效率，如Malmquist 指數(shù)[10]，DEA對(duì)區(qū)域科技資源配置做效率評(píng)價(jià)，揭示區(qū)域科技資源配置的規(guī)律性和異質(zhì)性 [11][12][13]。其中戚湧等研究得出科技資源配置效率存在地區(qū)差異[14];范德成等發(fā)現(xiàn)了工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資源配置省際間差異對(duì)總體差異有影響，并總結(jié)出各個(gè)區(qū)域間資源形成的不同的集聚配置模式[15];陳國(guó)生等發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和教育投入的提高是改革科技資源配置效率主因素，并且東部和西部地區(qū)的效率下降顯著[16];沈赤等得出政府的科技資源配置一直處于較高效率水平，保持這一水平還需調(diào)整和優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)[17]。

現(xiàn)有對(duì)高?？萍假Y源配置效率的研究已取得很多有價(jià)值的成果，研究方法上由單一的理論性描述分析到運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行定量研究，使復(fù)雜的資源配置問(wèn)題變得較為清晰。但是，現(xiàn)有的文獻(xiàn)在研究對(duì)象上缺少?gòu)膰?guó)家層面整體上探討各省域的科技資源配置相對(duì)績(jī)效水平;在研究?jī)?nèi)容上，指標(biāo)的覆蓋面不全，不能全面反映科技資源的投入與產(chǎn)出能力，且所確立的指標(biāo)側(cè)重點(diǎn)不一，窄口徑較多，缺少全口徑的指標(biāo);在研究方法上大多定量采用DEA模型，急需在研究方法有所拓展。另外，在測(cè)算區(qū)域間科技資源配置效率問(wèn)題時(shí)缺少空間視角探討影響區(qū)域高等教育科技資源配置的績(jī)效。事實(shí)上，高校科技資源要達(dá)到合理配置，應(yīng)遵循“績(jī)效目標(biāo)-資源配置現(xiàn)狀-績(jī)效評(píng)價(jià)-最優(yōu)化配置”的過(guò)程，而現(xiàn)有的研究更多是基于定量的效率測(cè)算或是側(cè)重于質(zhì)性?xún)?yōu)化配置模式，缺乏對(duì)兩者關(guān)系連環(huán)效應(yīng)的研究。本文從國(guó)家層面出發(fā)，利用我國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，建立我國(guó)高等教育科技資源投入與產(chǎn)出指標(biāo)，嘗試基于遺傳算法構(gòu)建科技資源配置的績(jī)效評(píng)價(jià)模型，利用模型估計(jì)結(jié)果探索影響績(jī)效的重要和一般投入指標(biāo)，為“雙一流”建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供科技資源配置方向。

二、科技資源績(jī)效評(píng)價(jià)體系與評(píng)價(jià)方法

（一）指標(biāo)體系及權(quán)重

從投入與產(chǎn)出的視角看，高等教育科技資源投入包含科技方面的人、財(cái)和物力資源，而產(chǎn)出圍繞高等教育三大職能設(shè)定。投入指標(biāo)方面注重?cái)?shù)量和結(jié)構(gòu)指標(biāo)的統(tǒng)一，其中R&D全時(shí)人員數(shù)反映高校對(duì)教學(xué)科研的直接投入，而博士學(xué)歷占比反映教師的素質(zhì)，科研經(jīng)費(fèi)的支出體現(xiàn)高校承擔(dān)項(xiàng)目的數(shù)量和質(zhì)量，物力投入對(duì)科研起著支撐和推動(dòng)作用。產(chǎn)出指標(biāo)方面主要設(shè)置數(shù)量指標(biāo)，代表大學(xué)的人才培養(yǎng)、科學(xué)研究和社會(huì)服務(wù)的職能，碩士和博士是反映高校培養(yǎng)科技人力的規(guī)模，論文、著作、科技獎(jiǎng)勵(lì)等反映的科研成果支出和影響力，專(zhuān)利和技術(shù)轉(zhuǎn)讓是對(duì)高?？蒲谐晒D(zhuǎn)化能力的考量。

根據(jù)高等教育發(fā)展的實(shí)際狀況和科技資源投入產(chǎn)出的內(nèi)涵，遵循指標(biāo)數(shù)據(jù)的科學(xué)性、獨(dú)立性、可操作性和可獲得性原則，首先采取文獻(xiàn)法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行梳理分析，借鑒了劉玲利[18]，邊慧夏[19]，李柏洲[20]，陳祺琪[21]和劉君[22]等高?？萍假Y源配置和科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的相關(guān)文獻(xiàn)確定初步指標(biāo)體系;其次根據(jù)專(zhuān)家咨詢(xún)法和德?tīng)柗品▽?duì)指標(biāo)體系進(jìn)行篩選。由于區(qū)域高等教育科技資源投入與產(chǎn)出兩個(gè)系統(tǒng)各指標(biāo)的測(cè)量單位不統(tǒng)一，故先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化，設(shè)xij為指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，yij為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)：

至此，本研究所構(gòu)建的指標(biāo)體系及權(quán)重如表1所示。

（二）遺傳算法

遺傳算法是應(yīng)用計(jì)算機(jī)解決最優(yōu)化的搜索算法，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原則，其優(yōu)勢(shì)是能生成有用的解決方案來(lái)優(yōu)化問(wèn)題，逐步演化成最優(yōu)解。其最早是由Holland教授根據(jù)生物進(jìn)化的過(guò)程提出的一種計(jì)算模型，它根據(jù)遺傳學(xué)原理和生物進(jìn)化的自然選擇過(guò)程來(lái)尋求最優(yōu)解。遺傳算法擁有自適應(yīng)的功能，可以不用根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)而直接對(duì)我們的參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的編碼，并沿著多條路線進(jìn)行同步搜索，從而避免進(jìn)入局部最優(yōu)的陷阱。其步驟如下。[24]

1.定義基于高?？萍假Y源投入產(chǎn)出的績(jī)效評(píng)價(jià)模型

2.偏差排名定義

3.參數(shù)確定

4.績(jī)效測(cè)算

對(duì)各個(gè)省份的投入與產(chǎn)出得分組成的二維數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，依據(jù)聚類(lèi)分析結(jié)果分別選取距離各類(lèi)中心較近的2/3樣本作為學(xué)習(xí)樣本，剩余的作為檢驗(yàn)樣本。緊接著將2005-2015年30個(gè)省份的投入得分、產(chǎn)出得分、偏差排名輸入到模型中，分別得到每一年的最優(yōu)參數(shù)a、b、c、d的取值，取這10組數(shù)據(jù)的平均值作為績(jī)效評(píng)價(jià)模型的參數(shù)，模型計(jì)算結(jié)果的排名與偏差排名的對(duì)比曲線。將上述得到的優(yōu)化參數(shù)帶入績(jī)效模型中，輸入投入與產(chǎn)出得分，即可得到績(jī)效值。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的高等教育科技資源投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)均來(lái)源于2006-2016年《中國(guó)高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》[25]和2005-2015《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》[26]。另外，因西藏的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平數(shù)據(jù)有較多年份缺失，故文中實(shí)際探討的是除西藏外我國(guó)30個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的科技資源配置績(jī)效值。

三、高等教育科技資源配置績(jī)效結(jié)果

（一）高等教育科技資源投入與產(chǎn)出指數(shù)

從2005-2015年間取2005、2010和2015年三個(gè)時(shí)間點(diǎn)，按照區(qū)域東中西①三個(gè)地區(qū)來(lái)探討高?？萍假Y源配置現(xiàn)狀如表2所示?？傮w來(lái)看，我國(guó)三大地區(qū)的高校科技資源投入與產(chǎn)出呈現(xiàn)非均衡格局，2005-2015年間投入與產(chǎn)出的增長(zhǎng)幅度都較慢。2005年，全國(guó)高等教育科技資源投入的均值為0.118，東部地區(qū)省份數(shù)量投入達(dá)到均值的比例為69.2%，中部地區(qū)為50%，西部地區(qū)僅為18.2%;而2015年，全國(guó)高等教育科技資源投入的均值為0.295，東部地區(qū)省份數(shù)量投入達(dá)到均值的比例為53.8%，中部地區(qū)為50%，西部地區(qū)僅為18.2%。在產(chǎn)出上，2005年和2015年全國(guó)高等教育科技資源的均值分別為0.081和0.138，東部地區(qū)產(chǎn)出省份數(shù)量達(dá)到均值分別占比69.2%和53.8%，中部地區(qū)產(chǎn)出為33.3%和50%，西部地區(qū)產(chǎn)出為18.2%和27.3%。整體而言，全國(guó)高等教育科技資源投入能力大于產(chǎn)出能力，東部和中部地區(qū)在科技資源投入上有一定優(yōu)勢(shì)，相應(yīng)地在產(chǎn)出能力上，東中部地區(qū)也明顯高于西部地區(qū)。西部地區(qū)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)相對(duì)于東中部更緩慢，三個(gè)地區(qū)的增長(zhǎng)差距有擴(kuò)大趨勢(shì)，但在產(chǎn)出能力上三個(gè)地區(qū)的增長(zhǎng)幅度都較緩慢。另外，東中西部地區(qū)各省域內(nèi)部差異較大，西部地區(qū)內(nèi)部趨于穩(wěn)定。

（二）績(jī)效的時(shí)間演化特征

從時(shí)間維度看區(qū)域間科技資源配置效率，由于2005-2015年跨度較大，為避免繁瑣，故采取相鄰4個(gè)年份求取平均績(jī)效值來(lái)考察各地區(qū)科技資源配置績(jī)效時(shí)間變化情況。見(jiàn)表3。

利用ward聚類(lèi)法，把各省域的績(jī)效值聚類(lèi)為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ共5個(gè)等級(jí)，分別表示低績(jī)效、較低績(jī)效、一般績(jī)效、較高績(jī)效和高績(jī)效。由表3可知，三個(gè)時(shí)間段內(nèi)，科技資源配置績(jī)效北京始終保持在V類(lèi)，而江蘇在后兩個(gè)階段內(nèi)由較高績(jī)效上升到高績(jī)效，兩省市作為全國(guó)高等教育科技創(chuàng)新高地，高質(zhì)量的高等院校云集，并且科研院所較多，亦是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平發(fā)達(dá)省市，在投入上具有一定優(yōu)勢(shì)，所以績(jī)效值較高。浙江、湖北、廣東和陜西四省份均從Ⅲ類(lèi)到Ⅳ類(lèi)，湖北和陜西分別作為中部和西部地區(qū)科技創(chuàng)新的領(lǐng)頭兵，其科技創(chuàng)新基礎(chǔ)雄厚，并且擁有較多的高等院校，能迅速提升科技成果的轉(zhuǎn)化能力。而浙江省作為沿海省份，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平居于全國(guó)前列，具備良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，對(duì)高校的投入有顯著性提高，其本身具備的科研力量在科研投入上能轉(zhuǎn)化成產(chǎn)出，所以長(zhǎng)期保持在Ⅳ類(lèi)，未來(lái)還可以繼續(xù)加大資源的支持力度。廣東省由于區(qū)位優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的跨步提升，近年高校實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略部署，全力滿(mǎn)足省市的戰(zhàn)略需求，使得科技資源配置績(jī)效提升顯著，未來(lái)前景樂(lè)觀。遼寧、黑龍江、山東、湖南和四川五省份三階段長(zhǎng)期保持在Ⅲ類(lèi)。東北三省的遼寧和黑龍江三個(gè)時(shí)間段都處于Ⅲ類(lèi)，吉林的發(fā)展不容樂(lè)觀，三階段均保持在Ⅱ類(lèi)，三省既需要國(guó)家的支持同時(shí)也應(yīng)發(fā)揮三方聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，相互合作實(shí)現(xiàn)資源共享，同時(shí)與華北沿海省份開(kāi)展合作。山東、湖南和四川三省分別作為東中西部地區(qū)的潛力股，未來(lái)可以嘗試加大科技投入來(lái)提升科技的產(chǎn)出，發(fā)展?jié)摿^大。天津從第一階段的Ⅱ類(lèi)到后兩個(gè)階段的Ⅲ類(lèi)，該省處于京津冀經(jīng)濟(jì)圈，擁有良好的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，科技資源配置的績(jī)效有一定的提高。安徽和河南兩省從第一階段的Ⅱ類(lèi)到后兩個(gè)階段的Ⅲ類(lèi)，作為中部地區(qū)后起力量，自中部崛起戰(zhàn)略實(shí)施后，科技創(chuàng)新能力顯著提升。海南省從前兩階段的Ⅱ類(lèi)到第三階段的Ⅰ類(lèi)，呈現(xiàn)不穩(wěn)定的發(fā)展趨勢(shì)，該省的發(fā)展應(yīng)引起高度重視，防止出現(xiàn)再度下坡的趨勢(shì)。河北、吉林、福建、江西和重慶五省市三個(gè)階段一直處于Ⅱ類(lèi)，河北應(yīng)借助當(dāng)前雄安新區(qū)新戰(zhàn)略，促進(jìn)京津冀協(xié)同發(fā)展，江西與福建較第一階段有一定的提升作用，但是發(fā)展較緩慢，未來(lái)還需加大多方面的支持力度，有突破Ⅱ類(lèi)的可能性。山西、內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南五省一直處于Ⅰ類(lèi)，無(wú)論在科技資源投入與產(chǎn)出上都比較落后，發(fā)展停滯不前，發(fā)展動(dòng)力嚴(yán)重不足。

（三）績(jī)效的空間演化特征

為進(jìn)一步探索區(qū)域高等教育科技資源配置的空間動(dòng)態(tài)變化，利用Ward聚類(lèi)分析法，采用平方Euclidean距離度量標(biāo)準(zhǔn)，把2005、2010和2015年三年的數(shù)據(jù)進(jìn)行5個(gè)等級(jí)的聚類(lèi)，最后根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果借助ArcGIS10.2繪制的高?？萍假Y源配置績(jī)效的空間分布圖，對(duì)我國(guó)區(qū)域東中西部績(jī)效值作可視化處理。

2005年、2010年和2015年3個(gè)時(shí)間點(diǎn)上達(dá)到高績(jī)效值的是北京市，江蘇省到2015年達(dá)到了高績(jī)效，高績(jī)效三個(gè)時(shí)間點(diǎn)上東中西部省份的數(shù)量之比為110、110和200，較高績(jī)效各地區(qū)省份數(shù)量之比分別為200、200和311，高績(jī)效和較高績(jī)效主要集中的省份為東部地區(qū)，這些省份作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前沿聚集了高質(zhì)量高校，推動(dòng)了區(qū)域的創(chuàng)新集群建設(shè)，科技創(chuàng)新能力較高，充分體現(xiàn)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和高校發(fā)展的聯(lián)動(dòng)交互效應(yīng)。中部的湖北和西部的陜西有突起勢(shì)頭，并正努力追趕東部北京、江蘇和上海省市，未來(lái)對(duì)該兩省可以嘗試加大資源投入的力度，保障其繼續(xù)發(fā)展的條件。3個(gè)時(shí)間點(diǎn)上達(dá)到一般績(jī)效的主要以東部省份為主，西部省份為輔，三個(gè)地區(qū)的省份數(shù)量之比分別為412、312和431。在較低績(jī)效等級(jí)內(nèi)，3個(gè)時(shí)間點(diǎn)主要以東中部省份為主，西部省份為輔，其中東中西部省份數(shù)量之比分別為641、741和311，這也可看出東部地區(qū)省份內(nèi)部差距較大，發(fā)展很不平衡。3個(gè)時(shí)間點(diǎn)處于低績(jī)效等級(jí)內(nèi)的主要集中于西部省份，其中東中西部省份數(shù)量之比分別為018、018和118。東部的海南省在2015年出現(xiàn)在這一等級(jí)值得引起反思，其發(fā)展趨勢(shì)與東部地區(qū)的發(fā)展趨勢(shì)相背離。中部的山西也始終落后于中部其他省份，西部的內(nèi)蒙古、廣西、云南、甘肅、寧夏和青海等省也始終位于這一類(lèi)，整體發(fā)展較緩慢。

從三大地區(qū)的空間分布來(lái)看，高績(jī)效與較高績(jī)效省份主要集中于東部，一般與較低績(jī)效省份東中西部地區(qū)均有，低績(jī)效省份主要集中于西部地區(qū)。

四、高等教育科技資源優(yōu)化分析

前文從科技資源投入與產(chǎn)出兩方面構(gòu)建了區(qū)域高等教育科技資源配置的績(jī)效評(píng)價(jià)體系，利用遺傳算法測(cè)算了科技資源配置績(jī)效。于曉宇、謝富紀(jì)[27]，黎傳國(guó)等[28]，黃海霞、張治河[29]等從科技資源配置的視角研究了其效率問(wèn)題。但是，依此仍無(wú)法更好地進(jìn)行資源配置優(yōu)化，還需要找出是哪些因素影響或制約了資源配置的績(jī)效水平。因此，本文從資源投入的視角，進(jìn)一步探究各項(xiàng)投入指標(biāo)對(duì)區(qū)域高等教育科技資源配置績(jī)效的影響程度，從而為下一步的資源優(yōu)化配置提供充分依據(jù)。

（一）模型的初步設(shè)定

因?yàn)榭紤]到空間的集聚效應(yīng)，此處運(yùn)用空間計(jì)量模型對(duì)各投入指標(biāo)與績(jī)效間的影響程度進(jìn)行探討。空間集聚的自相關(guān)性的表現(xiàn)形式分為空間滯后和空間誤差模型，當(dāng)某個(gè)省域的科技資源配置績(jī)效受到相鄰地區(qū)的科技資源配置能力的影響時(shí)，適合采用空間滯后模型[30]，其定義如下。

而當(dāng)某省份科技資源配置能力的空間自相關(guān)性表現(xiàn)為相鄰省份未考慮到的因素時(shí)，這些遺漏的因素也會(huì)影響科技資源配置能力的績(jī)效，這時(shí)適合采用空間誤差模型，其定義如下。

（二）模型的適用性檢驗(yàn)

在運(yùn)用空間計(jì)量模型前，首先需對(duì)區(qū)域高等教育科技資源配置績(jī)效是否存在空間集聚現(xiàn)象進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，在此采用Morans I指數(shù)，其定義如下。

構(gòu)建各省份的空間權(quán)重矩陣Wij，采用0-1空間鄰近權(quán)重矩陣。測(cè)算結(jié)果如表4所示，根據(jù)Morans I指數(shù)的結(jié)果， Morans I指數(shù)在2005年通過(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn)，從2006年起通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明我國(guó)省份之間存在著一定的空間依賴(lài)關(guān)系，相近省份之間的科技資源配置績(jī)效存在正相關(guān)關(guān)系，從2005年的0.169上升至0.204，并且集聚性正在逐步增強(qiáng)。

隨后采用Hausman檢驗(yàn)來(lái)判斷本文采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，P值顯示小于0.05，所以在95%水平下拒絕了原假設(shè)，適宜采用固定效應(yīng)。

以三級(jí)指標(biāo)為自變量，績(jī)效為因變量，探討各指標(biāo)對(duì)績(jī)效的影響程度，利用stata14.0對(duì)我國(guó)科技資源資源投入與配置績(jī)效進(jìn)行模型估計(jì)。在進(jìn)行空間計(jì)量模型估計(jì)前需判斷使用空間誤差或是空間滯后模型，采用LM檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，LM-error的統(tǒng)計(jì)值為4.745，Robust LM-error的統(tǒng)計(jì)值為4.737，且兩者均達(dá)到了10%的顯著性水平，而LM-lag和Robust LM-lag均未達(dá)到顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明空間誤差模型對(duì)分析區(qū)域高等教育科技資源配置績(jī)效的影響機(jī)制更加合適。

（三）空間面板計(jì)量模型的回歸分析

根據(jù)上述檢驗(yàn)性結(jié)果表明，本文適合使用空間誤差的固定效應(yīng)模型，現(xiàn)分別從全國(guó)、東部、中部和西部不同的區(qū)域來(lái)進(jìn)行空間誤差回歸模型的分析，結(jié)果如表6所示。

由于我國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)東中西部地區(qū)發(fā)展不平衡，區(qū)位優(yōu)勢(shì)和優(yōu)質(zhì)高校的不均衡分布導(dǎo)致東中西地區(qū)的科技資源配置存在嚴(yán)重差異，進(jìn)而導(dǎo)致東中西部地區(qū)的科技資源產(chǎn)出不均衡。因此，分東中西部地區(qū)對(duì)影響科技資源配置的績(jī)效進(jìn)行回歸分析可以比較不同地區(qū)在各個(gè)解釋變量上的差異程度。從東中西地區(qū)的回歸結(jié)果看，解釋變量R&D全時(shí)人員、博士占專(zhuān)任教師比例、人均科研經(jīng)費(fèi)支出、科技投入總經(jīng)費(fèi)、固定資產(chǎn)購(gòu)置費(fèi)、人均信息化設(shè)備資產(chǎn)值和圖書(shū)量對(duì)科技資源配置的績(jī)效影響顯著。進(jìn)一步分析，我們還得到以下結(jié)論。

一是R&D全時(shí)人員對(duì)科技資源配置績(jī)效的影響系數(shù)東部地區(qū)均高于中西地區(qū)，這說(shuō)明在東部地區(qū)R&D全時(shí)人員的運(yùn)用效果要好于中西部地區(qū)，東中西部地區(qū)對(duì)科技資源配置績(jī)效的回歸系數(shù)分別為1.323、1.100和1.305;博士占專(zhuān)任教師比例對(duì)中部地區(qū)的科技資源配置績(jī)效的影響系數(shù)高于東西部地區(qū)，中部地區(qū)處于科技創(chuàng)新能力的提升期，對(duì)教師質(zhì)量和結(jié)構(gòu)的需求更大，東中西部地區(qū)對(duì)科技資源配置績(jī)效的回歸系數(shù)分別為1.327、1.882和1.278，而東西部地區(qū)相對(duì)來(lái)說(shuō)對(duì)R&D全時(shí)人員的需求更大，其投入對(duì)資源配置的績(jī)效提升顯著。

二是人均科研經(jīng)費(fèi)支出對(duì)科技資源配置的績(jī)效影響均呈顯著差異，但影響東中部地區(qū)的系數(shù)逐漸遞減，東中部地區(qū)R&D研究人員較多，所以重視人均科研經(jīng)費(fèi)支出更能突顯其需求性，保證經(jīng)費(fèi)的充足也能較好地提升科技資源產(chǎn)出能力。而科技投入總經(jīng)費(fèi)對(duì)科技資源配置績(jī)效的影響系數(shù)逐漸遞增，西部地區(qū)由于區(qū)位因素的劣勢(shì)，高校的數(shù)量少，所以對(duì)絕對(duì)增量的需求更大。

三是在固定資產(chǎn)購(gòu)置費(fèi)、人均信息化設(shè)備資產(chǎn)值和圖書(shū)量三個(gè)物力資源指標(biāo)上，東中西三地區(qū)在物力資源配置上對(duì)績(jī)效的提升能力相當(dāng)。

總體而言，東部地區(qū)的人均科研經(jīng)費(fèi)支出、R&D全時(shí)人員和博士占專(zhuān)任教師比例三者對(duì)科技資源配置績(jī)效的提升能力顯著。而在其他投入指標(biāo)上對(duì)績(jī)效的提升一般，東部地區(qū)面臨著人力和財(cái)力資源的雙重投入，也表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)對(duì)研究人員和經(jīng)費(fèi)呈現(xiàn)較強(qiáng)的回歸影響。中部地區(qū)人均科研經(jīng)費(fèi)支出和博士學(xué)歷占專(zhuān)任教師比例兩者對(duì)績(jī)效的提升顯著。而西部地區(qū)的回歸系數(shù)表明，在各個(gè)投入指標(biāo)上對(duì)績(jī)效的提升均相當(dāng)。

五、強(qiáng)化省級(jí)政府科技資源統(tǒng)籌能力，促進(jìn)“雙一流”建設(shè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)

“雙一流”建設(shè)是國(guó)家實(shí)施的一項(xiàng)重點(diǎn)建設(shè)工程，對(duì)于高等教育強(qiáng)國(guó)建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有非常重要的意義。同時(shí)，對(duì)于各個(gè)地區(qū)提升高等教育系統(tǒng)質(zhì)量，強(qiáng)化高等教育對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的促進(jìn)作用具有重要價(jià)值。正因如此，各個(gè)地區(qū)在實(shí)施國(guó)務(wù)院《統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)總體方案》過(guò)程中也都表現(xiàn)出了十足的積極性，不僅努力爭(zhēng)取本地區(qū)尤其是省屬高校能夠有更多的大學(xué)和學(xué)科入選，同時(shí)還采取各種積極措施助推“雙一流”建設(shè)，如給省部共建高校一定的配套資金。大多地區(qū)還在當(dāng)?shù)貙?shí)施了重點(diǎn)建設(shè)項(xiàng)目，如北京實(shí)施了高等學(xué)校高精尖創(chuàng)新中心建設(shè)計(jì)劃，上海實(shí)施了高等學(xué)校高峰學(xué)科和高原學(xué)科建設(shè)計(jì)劃，廣東省實(shí)施了高水平大學(xué)建設(shè)計(jì)劃和高水平理工科大學(xué)建設(shè)計(jì)劃，陜西實(shí)施了“一流大學(xué)、一流學(xué)科，一流學(xué)院、一流專(zhuān)業(yè)”建設(shè)計(jì)劃，貴州實(shí)施了區(qū)域內(nèi)一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)計(jì)劃，河南實(shí)施了優(yōu)勢(shì)特色學(xué)科建設(shè)計(jì)劃，海南實(shí)施了特色重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)計(jì)劃等等。這些地方政府開(kāi)展的“雙一流”建設(shè)項(xiàng)目，想必也納入了省級(jí)人民政府教育統(tǒng)籌的范圍。為了使各個(gè)地區(qū)更好地發(fā)揮教育統(tǒng)籌的作用，在資源有限的情況下，提升科技成果產(chǎn)出，加快“雙一流”建設(shè)，基于前面的研究結(jié)果，對(duì)省級(jí)人民政府在科技資源配置中教育統(tǒng)籌的具體舉措提出如下建議。

（一）各地區(qū)應(yīng)依據(jù)科技資源配置績(jī)效水平，采取不同的資源配置策略

從科技成果產(chǎn)出的視角審視科技資源配置策略，無(wú)外乎有三種：第一，在保持資源配置績(jī)效不變的情況下，加大科技資源投入力度，進(jìn)而獲取更多的科技成果產(chǎn)出;第二，在保證科技資源投入不變的情況下，提高科技資源配置績(jī)效，進(jìn)而獲得更多的科技成果產(chǎn)出;第三，通過(guò)加大科技資源投入力度和提高科技資源配置績(jī)效共同作用，獲得更高的科技成果產(chǎn)出。各地區(qū)應(yīng)依據(jù)現(xiàn)有科技資源配置績(jī)效水平，來(lái)選擇不同的資源配置策略。

北京與江蘇是科技資源配置高績(jī)效省份，這兩個(gè)地區(qū)在今后的科技資源配置中，應(yīng)加大科技資源的投入，以較高的科技資源投入來(lái)獲得更高的科技成果產(chǎn)出，進(jìn)而提升“雙一流”建設(shè)水平。

科技資源配置績(jī)效較高的上海，在今后的科技資源配置過(guò)程中，應(yīng)堅(jiān)持以加大科技資源投入為主、以提升科技資源配置效率為輔的策略，通過(guò)二者的協(xié)同來(lái)提升科技成果的產(chǎn)出，推進(jìn)“雙一流”建設(shè)水平。

遼寧、浙江、山東、廣東、湖北、四川與陜西7個(gè)地區(qū)是科技資源配置中等績(jī)效省份，這些地區(qū)在今后的科技資源配置過(guò)程中，應(yīng)堅(jiān)持加大科技資源投入與提升科技資源配置效率并重的策略，通過(guò)“雙提高”來(lái)提升科技成果的產(chǎn)出，加快“雙一流”建設(shè)步伐。

天津、河北、黑龍江、吉林、福建、海南、安徽、江西、河南、湖南和重慶11個(gè)地區(qū)是科技資源配置績(jī)效較低省份，這些地區(qū)在今后的科技資源配置過(guò)程中，應(yīng)堅(jiān)持以提升科技資源配置績(jī)效為主、以加大科技資源投入為輔的策略，通過(guò)二者的協(xié)同來(lái)提高科技成果的產(chǎn)出，并推進(jìn)“雙一流”建設(shè)。

山西、內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏和新疆9個(gè)地區(qū)是科技資源配置低績(jī)效地區(qū)，這些省份在今后的科技資源配置過(guò)程中，應(yīng)著重考慮如何提升科技資源配置的績(jī)效，以此來(lái)提高科技成果的產(chǎn)出，促進(jìn)“雙一流”建設(shè)。

（2）各地區(qū)需明晰提升科技資源配置績(jī)效的敏感因素，采取不同的措施提高科技資源配置績(jī)效

從科技資源投入的視角來(lái)看，受各方因素的影響，同一資源要素在不同地區(qū)其對(duì)資源配置績(jī)效的表現(xiàn)是不同的。為此，在資源相對(duì)有限的情況下，各個(gè)地區(qū)應(yīng)選擇那些對(duì)資源配置績(jī)效影響較大的資源要素進(jìn)行優(yōu)化配置，進(jìn)而提高資源配置效率。

東部地區(qū)應(yīng)通過(guò)省級(jí)政府教育統(tǒng)籌，重點(diǎn)通過(guò)加大人均科研經(jīng)費(fèi)支出、R&D全時(shí)人員投入和提高博士學(xué)歷占專(zhuān)任教師比例三個(gè)方面來(lái)提高科技資源配置績(jī)效。東部地區(qū)的政府要進(jìn)一步加大高校科技經(jīng)費(fèi)投入力度，同時(shí)，進(jìn)一步完善科技成果轉(zhuǎn)化政策，在科技成果轉(zhuǎn)化過(guò)程中讓高校獲得更多的科技資源;東部地區(qū)的政府和高校要通過(guò)各種政策鼓勵(lì)和支持教師開(kāi)展科研;東部地區(qū)高校應(yīng)依托良好的區(qū)位和高校優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提高專(zhuān)任教師的學(xué)歷水平。

中部地區(qū)應(yīng)通過(guò)省級(jí)政府教育統(tǒng)籌，著重通過(guò)加大人均科研經(jīng)費(fèi)支出和提升博士學(xué)歷占專(zhuān)任教師比例兩個(gè)方面來(lái)提升科技資源配置績(jī)效。中部地區(qū)的政府除了要加大科技投入外，還需搭建各種平臺(tái)，拓寬高校與東部地區(qū)高校、本地大中企業(yè)的科技合作途徑，提高科技成果轉(zhuǎn)化效率，擴(kuò)大科研經(jīng)費(fèi)來(lái)源渠道;要采取積極措施，提高教師的學(xué)歷水平。

西部地區(qū)應(yīng)通過(guò)省級(jí)政府教育統(tǒng)籌，發(fā)揮各項(xiàng)科技資源要素的作用來(lái)提升科技資源配置績(jī)效。在目前的形勢(shì)下，西部地區(qū)更需要強(qiáng)化人才的管理和流動(dòng)，制定吸引人才的政策，不僅穩(wěn)住本地人才，也能從東部地區(qū)或國(guó)外吸引人才。在提高教師學(xué)歷水平的同時(shí)，鼓勵(lì)教師積極投入科研;西部地區(qū)的政府應(yīng)在科技經(jīng)費(fèi)上給予高校更多的扶持，完善相關(guān)科研基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)線上、線下與東中部高校搭建科技創(chuàng)新平臺(tái)。

注釋?zhuān)?/p>

①按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局 2011 年的劃分辦法，將中國(guó)內(nèi)地劃分為四大地區(qū)。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南; 中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南; 西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆; 東北地區(qū)包括遼寧、吉林和黑龍江。

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（責(zé)任編輯 鐘嘉儀）