中國省域基礎(chǔ)研究效率的空間分布及其影響因素
——基于空間面板數(shù)據(jù)模型的實證研究

何郁冰，伍 靜

（福州大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，福州 350108）

中國致力于在“2020年成為創(chuàng)新型國家、2050年成為世界科技強國”，為實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要進一步加強基礎(chǔ)研究。黨的十九大報告明確指出“要瞄準(zhǔn)世界科技前沿，強化基礎(chǔ)研究，實現(xiàn)前瞻性基礎(chǔ)研究、引領(lǐng)性原創(chuàng)成果重大突破”。在過去的10多年里，中國通過實施自主創(chuàng)新和創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略大幅增加了基礎(chǔ)研究投入，其經(jīng)費從2000年的46.73億元增至2017年的920億元，占R&D投入的比重穩(wěn)定在5%左右。高投入帶來的結(jié)果是明顯的：截至2017年底，中國的有效專利達714.8萬件（含境內(nèi)有效發(fā)明專利135.6萬件），在航空航天、材料、核物理、生命科學(xué)、計算機、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域涌現(xiàn)出一大批國際領(lǐng)先的創(chuàng)新成果?？傮w上看，我國基礎(chǔ)研究在投入能力和產(chǎn)出效率方面都取得了較明顯的進步。

隨著全球經(jīng)濟競爭步入以創(chuàng)新為主導(dǎo)的新階段，中國需要通過進一步加強基礎(chǔ)研究強度并提高其投入產(chǎn)出效率，以實現(xiàn)更多的突破性和顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，因而有必要從政策和機制上探討如何提升各地區(qū)基礎(chǔ)研究活動的資源配置效率、促進各地區(qū)基礎(chǔ)研究的協(xié)調(diào)發(fā)展。2018年1月31日國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于全面加強基礎(chǔ)科學(xué)研究的若干意見》強調(diào)，“聚焦國家區(qū)域發(fā)展策略，創(chuàng)新引領(lǐng)率先實現(xiàn)東部地區(qū)優(yōu)化發(fā)展，推動中西部地區(qū)走差異化和跨越式發(fā)展道路，構(gòu)建各具特色的區(qū)域基礎(chǔ)研究發(fā)展格局”。隨著我國各地區(qū)普遍注重提高基礎(chǔ)研究的投入和產(chǎn)出，通過定量測量各地區(qū)的基礎(chǔ)研究效率、分析基礎(chǔ)研究效率的影響機制，能更深入地了解各地區(qū)基礎(chǔ)研究活動資源配置和投入產(chǎn)出情況，思考提高基礎(chǔ)科學(xué)研究活動的資源利用率及投入產(chǎn)出率的途徑，為完善我國的基礎(chǔ)研究政策提供理論參考。

近年來涌現(xiàn)出大量的基礎(chǔ)研究管理及政策的文獻，內(nèi)容涉及基礎(chǔ)研究的內(nèi)涵[1-2]、類型[3]、影響因素[4]、評價[5-6]、基礎(chǔ)研究對產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用[7]等。這些研究明晰了基礎(chǔ)研究對經(jīng)濟增長的積極影響，以及如何從制度和政策上保障將基礎(chǔ)研究保持在一個適當(dāng)?shù)膹姸龋蛔愕氖窃诋?dāng)前國家出臺一系列政策措施（如東部率先發(fā)展、西部大開發(fā)、中部崛起戰(zhàn)略）等大背景下，較少研究涉及中國各地區(qū)基礎(chǔ)研究效率的比較，以及省域?qū)用婊A(chǔ)研究的影響因素和作用機制。相關(guān)的實證研究也大多涉及國際對比[8]、某一特定區(qū)域[9]、高校[10]或行業(yè)（主要是制造業(yè)）[11]的對比等，較少考慮一國內(nèi)各行政區(qū)域基礎(chǔ)研究效率的空間分布。鑒于此，本文利用中國省域?qū)用?009—2015年的面板數(shù)據(jù)并結(jié)合運用Super-SBM模型和探索性空間數(shù)據(jù)分析方法（ESDA），定量分析我國各省基礎(chǔ)研究效率的空間分布特征，挖掘產(chǎn)生該現(xiàn)象的內(nèi)在影響機理，為優(yōu)化配置科技資源以及政府制定相關(guān)科技政策提供新的思路。

1 理論回顧

基礎(chǔ)研究最重要的目標(biāo)是產(chǎn)生新知識，其最主要和最直接的反映形式是科學(xué)論文[4]。自從美國學(xué)者BUSH于20世紀(jì)40年代提出科技創(chuàng)新的“線性過程模式”以來，基礎(chǔ)研究與一國科技及經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系一直是科技政策及創(chuàng)新經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域關(guān)注和爭論的重大議題。在以往的研究中，公共物品論（包括市場失靈、政府干預(yù)等觀點）、技術(shù)轉(zhuǎn)移、巴斯德象限、區(qū)域和國家創(chuàng)新系統(tǒng)（主要是知識溢出與擴散）、技術(shù)軌道理論（包括技術(shù)發(fā)展的S形曲線）等都指出了基礎(chǔ)研究迥異于應(yīng)用研究和試驗開發(fā)的資源投入機制和發(fā)展模式。研究表明，任何國家都不能過于依賴外部技術(shù)資源而忽視內(nèi)部基礎(chǔ)性研究，重視并有效地開展基礎(chǔ)研究是一國科技發(fā)展和經(jīng)濟增長的源泉[7]。對于中國來說，要發(fā)揮技術(shù)引進與國內(nèi)技術(shù)產(chǎn)出對于制造業(yè)創(chuàng)新能力提升的作用，基礎(chǔ)研究是一個先決條件[12]。

MARTIN和SALTER[13]較早地區(qū)分了基礎(chǔ)研究績效的6種表現(xiàn)形式，指出基礎(chǔ)研究在不同領(lǐng)域因其重要性而有所差異，對基礎(chǔ)研究績效的分析需要考慮多維度的因素。MENG等[14]分析了基礎(chǔ)研究產(chǎn)出績效的相對效率，指出資金投入是基礎(chǔ)研究成果增加的主要動力，而且在評價中要特別重視研究質(zhì)量。目前，對基礎(chǔ)研究效率的研究主要沿著2個邏輯展開。①從投入強度出發(fā)，分析基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出在研發(fā)經(jīng)費支出中的比例和投入主體的結(jié)構(gòu)等問題。柳卸林和何郁冰[15]指出中國基礎(chǔ)研究投入存在R&D內(nèi)部結(jié)構(gòu)失衡、政府與企業(yè)投入失衡、企業(yè)與學(xué)研機構(gòu)投入支出結(jié)構(gòu)失衡3個結(jié)構(gòu)性失衡問題。楊愛華[16]分析了2000—2010年間中國基礎(chǔ)研究投入的現(xiàn)狀與特征，發(fā)現(xiàn)中國的基礎(chǔ)研究投入總量穩(wěn)步遞增，但投入強度缺乏穩(wěn)定性。張先恩等[2]比較了主要國家的基礎(chǔ)研究投入，發(fā)現(xiàn)中國基礎(chǔ)研究投入在R&D經(jīng)費支出中的比例偏低，這可能與中國的社會經(jīng)濟發(fā)展階段有關(guān)。②從產(chǎn)出效果出發(fā)，分析一定比例的基礎(chǔ)研究投入帶來的直接或間接產(chǎn)出效果。高小強等[17]比較了“金磚四國”基礎(chǔ)研究產(chǎn)出的規(guī)模和影響力，發(fā)現(xiàn)中國的論文總體影響力的增速遠大于論文數(shù)量的增速，基礎(chǔ)研究的平均影響力增速超過了其他3個國家。PARK[18]綜合了投入產(chǎn)出視角，提出了一個由價值、開放、投入、轉(zhuǎn)化、產(chǎn)出所構(gòu)成的基礎(chǔ)研究系統(tǒng)。而在探討基礎(chǔ)研究效率的影響因素方面，ZHU和GONG[4]分析了國家科技發(fā)展計劃和自然科學(xué)基金的設(shè)置對基礎(chǔ)研究的影響，認為中國制定的科學(xué)政策應(yīng)重點考慮如何解決短期導(dǎo)向、缺乏重大影響的原始性基礎(chǔ)研究等問題。孫紹榮和廖燕玲[19]分析了中國各區(qū)域的基礎(chǔ)研究經(jīng)費分別與國內(nèi)外論文、發(fā)明專利及國家級獎項的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在綜合條件較好的地區(qū)，基礎(chǔ)研究產(chǎn)出指數(shù)也較高。

在測量基礎(chǔ)研究效率方面，學(xué)者已經(jīng)開發(fā)出多種指標(biāo)。ZUO和GUAN[20]用專利授權(quán)數(shù)和科學(xué)出版物衡量區(qū)域R&D尤其是基礎(chǔ)研究的創(chuàng)新產(chǎn)出；王宏達等[21]、李燕和李應(yīng)博[10]分別探討了中國各地區(qū)基礎(chǔ)研究能力和大學(xué)基礎(chǔ)研究投入產(chǎn)出，投入指標(biāo)均采用人員及資金投入量，產(chǎn)出指標(biāo)包括發(fā)明專利授權(quán)量、出版科學(xué)專著、獲獎情況、SCI數(shù)據(jù)庫中論文數(shù)等。孫凱和錢昊[22]采用形態(tài)分析法，從論文、專利、獲獎考核和轉(zhuǎn)入項目及成果完成率4個方面對基礎(chǔ)研究產(chǎn)出項目績效進行評價。而在研究方法上，目前大多采用了隨機前沿分析方法（SFA）或數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）。薛俊波[23]、李燕和李應(yīng)博[10]分別基于DEA和SFA方法實證研究了中國省級水平上的區(qū)域效率及中國大學(xué)的基礎(chǔ)研究效率。REZAPOUR等[24]綜合運用SFA和DEA測算了德黑蘭大學(xué)醫(yī)院的研發(fā)效率和資源配置。吳楊和蔡青[25]利用以產(chǎn)出為導(dǎo)向的SBM-BBC模型，對中國東中西部地區(qū)在“十一五”到“十二五”期間基礎(chǔ)研究創(chuàng)新效率的差異性進行了評估。此外，在區(qū)域間效率比較方面，空間計量（spatial econometric）模型得到重視，其理論前提是某一區(qū)域的某一經(jīng)濟行為與鄰近區(qū)域是相關(guān)的[26]。在考察區(qū)域間的經(jīng)濟活動時納入空間相關(guān)因素，能夠提高估計結(jié)果的客觀性和有效性。并且，在空間計量模型中，面板數(shù)據(jù)比截面數(shù)據(jù)更具有優(yōu)勢，能有效解決時空上所帶來的異質(zhì)性[27]。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本與數(shù)據(jù)

鑒于2009年以前我國統(tǒng)計年鑒中基礎(chǔ)研究人員數(shù)據(jù)沒有分地區(qū)統(tǒng)計，因此本文數(shù)據(jù)時間范圍為2009—2015年，樣本的基本空間單元為30個省級地區(qū)（不含我國港澳臺及西藏）。各地區(qū)基礎(chǔ)研究投入產(chǎn)出及產(chǎn)學(xué)研合作數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》（2010—2016），基礎(chǔ)研究規(guī)模數(shù)據(jù)來源于《國家自然科學(xué)基金資助項目統(tǒng)計資料》（2009—2015），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府重視程度、開放度、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平以及各種平減指數(shù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2010—2016）。此外，在計算開放度時，各地區(qū)進出口額以萬美元為單位，地區(qū)生產(chǎn)總值以億元為統(tǒng)計單位，利用各年份人民幣對美元的平均匯率來統(tǒng)一，其每年平均匯率值來源于《中國金融年鑒》（2010—2016）。

2.2 變量測量

2.2.1 基礎(chǔ)研究的投入與產(chǎn)出指標(biāo)①工業(yè)企業(yè)在科技統(tǒng)計年鑒中沒有分地區(qū)的基礎(chǔ)研究人員、經(jīng)費的統(tǒng)計，為統(tǒng)一口徑，各地區(qū)基礎(chǔ)研究人員、經(jīng)費采用年鑒中綜合的數(shù)據(jù)。科技論文發(fā)表數(shù)和科技著作種類采用研發(fā)機構(gòu)和高校之和，專利申請數(shù)為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)、研發(fā)機構(gòu)和高校之和。運用DEA方法測度效率，各投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)應(yīng)適當(dāng)，否則會增強其相互間的關(guān)聯(lián)性，影響測度效果。綜合以往文獻，本文的基礎(chǔ)研究投入指標(biāo)包括人員和經(jīng)費兩方面?；A(chǔ)研究具有科研周期長、短期效益不明顯、當(dāng)期投入對未來行為產(chǎn)生持續(xù)影響等特點，經(jīng)費投入用存量表征，并采取永續(xù)盤存法進行測算，計算公式為 Kit=（1-δ）× Ki（t-1）+Iit，其中，Kit和 Ki（t-1）分別為第 i區(qū)域第t年和t-1年的資本存量，δ為折舊率（下同），借鑒GRILICHES[28]、LUINTEL和KHAN[29]，基礎(chǔ)研究資本存量采用15%的折舊率。Iit為第i區(qū)域第t年的實際資本投入，其值借鑒R&D支出價格指數(shù)，參照朱平芳和徐偉民[30]的方法，計算公式為：基礎(chǔ)研究支出價格指數(shù)=0.45×固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)+0.55×居民消費價格指數(shù)，以2008年為基期，對各地區(qū)名義基礎(chǔ)研究經(jīng)費進行平減。參考李婧等[31]的研究，基礎(chǔ)研究經(jīng)費初始資本存量的計算公式為Ki0=Ii0/（g+δ），其中，Ki0為基期資本存量，Ii0為基期實際基礎(chǔ)研究經(jīng)費投入，g為考察期（2009—2015年）內(nèi)實際基礎(chǔ)研究投入的平均增長率。

基礎(chǔ)研究最直接的產(chǎn)出主要體現(xiàn)為知識成果[4]，現(xiàn)有研究大多是運用文獻計量方法來評價基礎(chǔ)研究產(chǎn)出[10]。基礎(chǔ)研究包含純基礎(chǔ)研究與應(yīng)用基礎(chǔ)研究2個方面，而對后者產(chǎn)出的評價應(yīng)該納入發(fā)明專利的信息。因此，借鑒相關(guān)文獻[25，32-33]，本文采用論文發(fā)表數(shù)、著作種類和有效發(fā)明專利數(shù)來測度基礎(chǔ)研究產(chǎn)出。

2.2.2 基礎(chǔ)研究效率的影響變量 要素投入包括勞動和資本。為區(qū)別于上述人員與經(jīng)費投入的量化指標(biāo)，且基礎(chǔ)研究效率取決于投入的高低和結(jié)構(gòu)，而人力資本是決定基礎(chǔ)科學(xué)知識長遠增長率的最終變量[34]，資本投入是基礎(chǔ)研究成果增加的主要驅(qū)動力[14]，因此，本文采用基礎(chǔ)研究人員、經(jīng)費的投入強度來考察其對基礎(chǔ)研究效率的影響，即各地區(qū)基礎(chǔ)研究人員（經(jīng)費）占R&D人員（經(jīng)費）全時當(dāng)量的比重來表征。

產(chǎn)學(xué)研合作是促進我國基礎(chǔ)研究、提高經(jīng)濟績效的重要途徑，如專利授權(quán)和技術(shù)轉(zhuǎn)讓的收入等[35]，產(chǎn)學(xué)研合作程度的高低在不同產(chǎn)業(yè)類型中對創(chuàng)新質(zhì)量影響不同，例如，基于科學(xué)的產(chǎn)業(yè)中產(chǎn)學(xué)研合作的關(guān)系強度與創(chuàng)新質(zhì)量成反比[36]。為了進一步明晰考慮空間效應(yīng)時各地區(qū)產(chǎn)學(xué)研合作對基礎(chǔ)研究的影響機理，本文采用各地區(qū)研究與開發(fā)機構(gòu)和高?？萍冀?jīng)費籌集中企業(yè)資金所占的比重來表征產(chǎn)學(xué)研合作。

柳卸林和何郁冰[7]提出，企業(yè)是基礎(chǔ)研究的重要力量，其研究效率也是產(chǎn)品/工藝創(chuàng)新的重要保障。林卓玲等[37]指出應(yīng)強化基礎(chǔ)研究支撐與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響力，促進兩者協(xié)調(diào)發(fā)展，進一步提升基礎(chǔ)研究資源效率。本文假設(shè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與基礎(chǔ)研究效率之間存在相互促進的關(guān)系，并采用各地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重即第二產(chǎn)業(yè)份額測量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

類似于R&D的投入規(guī)模對其效率的正向影響[38-39]，基礎(chǔ)研究規(guī)模是其能力的直接體現(xiàn)，進而決定了基礎(chǔ)研究的效率。本文假設(shè)一地區(qū)基礎(chǔ)研究規(guī)模越大，其研究能力越強，因而能夠正向影響基礎(chǔ)研究產(chǎn)出，從而進一步提升其效率。管仕平和朱衛(wèi)東[40]用各省區(qū)的國家自然科學(xué)基金分布數(shù)量衡量我國各地區(qū)的基礎(chǔ)研究能力。考慮我國各地區(qū)基礎(chǔ)研究資源配置的差異性，且一地區(qū)從事基礎(chǔ)研究活動的主體主要包括高校和科研機構(gòu)，本文采用各地區(qū)國家自然科學(xué)基金項目總數(shù)（面上項目、青年項目及地區(qū)科學(xué)基金項目的數(shù)量之和）與基礎(chǔ)研究人員之和的比重來表征各地區(qū)基礎(chǔ)研究規(guī)模。

2.2.3 控制變量 ①政府重視程度②由于目前統(tǒng)計年鑒中沒有明確給出政府投資于基礎(chǔ)研究中的費用，因此使用財政支出項目中的科技經(jīng)費支出表示。。當(dāng)前中國的基礎(chǔ)研究資助主要包括具有自由探索性質(zhì)的科學(xué)基金體系和帶有國家導(dǎo)向的國家科技計劃，政府的相關(guān)政策和評價導(dǎo)向直接影響了基礎(chǔ)研究的效率[37]。②對外開放度。國際合作對大學(xué)提升基礎(chǔ)研究效率具有顯著的積極作用[10]，區(qū)域?qū)ν忾_放程度既反映了其融入國際經(jīng)濟的程度，也體現(xiàn)了區(qū)域間合作的程度。③地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。一個地區(qū)的經(jīng)濟實力越雄厚，越有可能投入更多的基礎(chǔ)研究資源，從而對其效率帶來直接影響。唐先明[41]基于國家自然科學(xué)基金視角，指出地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、科研人力資本及知識存量對基礎(chǔ)研究的活躍水平具有顯著影響。借鑒以上分析，本文假設(shè)各地區(qū)政府重視程度、對外開放度、經(jīng)濟發(fā)展水平均對基礎(chǔ)研究效率具有正向影響。

各變量的測量方法如表1所示。

表1 變量定義Tab.1 Variable definition

2.3 研究方法

在進行區(qū)域基礎(chǔ)研究效率測量時，SBM（slacks-based measure）模型在目標(biāo)函數(shù)中加入松弛變量，以克服因徑向和角度的選擇所帶來的模型估計偏差問題，但當(dāng)多個決策單元的效率值均為1時，SBM模型無法對其進行有效排序，因此需采用Super-SBM模型，且結(jié)合基于面板數(shù)據(jù)的空間計量模型以考察中國基礎(chǔ)研究效率的驅(qū)動機制。

Super-SBM模型相比于傳統(tǒng)的CCR和BCC模型，算法更為全面，能夠有效解決由于效率值均為1而無法比較的現(xiàn)象，且考慮了輸入輸出指標(biāo)的松弛性問題，能更客觀地反映全國各地區(qū)基礎(chǔ)研究效率。本文采用規(guī)模報酬可變的Super-SBM模型[42]計算中國各省份2009—2015年基礎(chǔ)研究效率。

本文在進行空間計量回歸之前，需要利用探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）來考察中國省域基礎(chǔ)研究效率是否存在空間依賴性及空間集聚特征，應(yīng)該進行全局和局部空間相關(guān)性分析。全局Moran’s I計算方式如下。

根據(jù)空間計量相關(guān)文獻，空間權(quán)重矩陣主要從2個方面進行設(shè)定。①根據(jù)區(qū)域地理間的鄰近性設(shè)定，胡曙虹和黃麗[33]考察了中國高校創(chuàng)新產(chǎn)出與經(jīng)濟增長的關(guān)系，但其使用的是基于鄰近關(guān)系的空間權(quán)重矩陣，忽略了地理因素和經(jīng)濟因素對創(chuàng)新產(chǎn)出對經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)影響③如，浙江與安徽和上海都相鄰，但其與上海的經(jīng)濟關(guān)系和其與安徽關(guān)系不能簡單地看成等同關(guān)系。此外，距離相隔遠的地區(qū)之間的聯(lián)系不一定比距離近的聯(lián)系弱，如廣東與浙江和廣西。因此，學(xué)者們嘗試各種空間權(quán)重矩陣以更好地反映空間上的關(guān)聯(lián)模式。，曾浩[43]也采用此方法研究了中國省域創(chuàng)新差異的演化。②基于距離的空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建方法，又可分為基于地理距離和經(jīng)濟距離，如BERNARDí和SERRANODOMINGO[44]、謝蘭云[45]。本文分別構(gòu)建基于地理特征與社會經(jīng)濟特征的空間權(quán)重矩陣。地理距離空間權(quán)重矩陣計算方式為其中，dij表示兩地區(qū)之間的距離，方便起見，采取省會城市之間的距離，可以從Arcgis軟件中獲得各省會城市的投影坐標(biāo)。經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣的計算方式為。其中，Wij為鄰接權(quán)重矩陣的表達表示第i地區(qū)第t年的人均地區(qū)生產(chǎn)總值，以2008年為基期，根據(jù)不變價格進行平減。經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣既考慮了兩省份在經(jīng)濟聯(lián)系上的相關(guān)性，又避免了單獨采取地理距離權(quán)重矩陣所帶來的估計問題。

ANSELIN[26]和ELHORST[46]提出了2類空間面板模型：空間自回歸面板模型（SARPDM）和空間誤差面板模型（SEPDM），基本形式如下。

其中，Y為因變量，X為自變量構(gòu)成的矩陣，θ為X對Y的影響系數(shù)矩陣。分塊對角矩陣WNT為T（面板數(shù)據(jù)的時間跨度）階單位陣與N（面板數(shù)據(jù)的個體數(shù)量）階空間權(quán)重的Kronecker的乘積，即IT×WN。ε和μ為隨機誤差向量。式（3）中的λ和式（2）中的ρ分別為空間自回歸和空間誤差系數(shù)，采用極大似然法（MLE）對空間面板模型進行估計[46]。

為避免面板數(shù)據(jù)存在的部分異方差問題，本文采取半對數(shù)模型。

其中：βi（i=1，2，…，8）依次為各變量對基礎(chǔ)研究效率的影響系數(shù)；下標(biāo)it代表第i省第t年的數(shù)據(jù)，其余參數(shù)的含義同式（2）和式（3）；εit=ρWNTεit+μit。

3 實證分析

3.1 基于Super-SBM模型的各地區(qū)基礎(chǔ)研究效率

基于Super-SBM模型對中國2009—2015年30個省域基礎(chǔ)研究效率進行測算?；A(chǔ)研究活動具有明顯的滯后性，故將產(chǎn)出數(shù)據(jù)滯后1年。各省市及分地區(qū)（東、中、西部及東北地區(qū)④根據(jù)《中國科技統(tǒng)計年鑒》（2016）的地區(qū)劃分，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、海南；中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、湖北、湖南、河南；西部地區(qū)包括四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古；東北地區(qū)包括遼寧、吉林和黑龍江。）的測算結(jié)果見表2。

由表2可知，中國基礎(chǔ)研究的效率整體上有所下降（效率值最高為2014年的0.746）。在30個省域中，基礎(chǔ)研究效率達到有效（效率值大于1）的省份僅有北京、江蘇、浙江等8地。通過分析基礎(chǔ)研究投入產(chǎn)出松弛變量表發(fā)現(xiàn)，一些地區(qū)基礎(chǔ)研究效率不高的原因在于其在不斷增加研究投入的同時未及時減少投入冗余與資源浪費，且產(chǎn)出相比預(yù)期差距較大。值得注意的是，與吳楊和蔡青[25]的結(jié)果相似，河南、海南及青海的基礎(chǔ)研究效率值大于1，可能的原因是：①這3個省份近年來都注重實施面向基礎(chǔ)研究和前沿技術(shù)開發(fā)的科技政策（這在3個省份出臺的中長期科技發(fā)展規(guī)劃中可以體現(xiàn)），同時加強了基礎(chǔ)研究的過程管理，加強了科研基礎(chǔ)條件建設(shè)；②中央近年大力實行西部大開發(fā)戰(zhàn)略，支持西部地區(qū)結(jié)合自身區(qū)域特色發(fā)展基礎(chǔ)研究工作，也有力地推動了西部省份顯著提高基礎(chǔ)研究產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量。從地區(qū)角度來看，東部沿海地區(qū)的基礎(chǔ)研究效率仍然最高，但近2年沒有明顯的提升；中、西部地區(qū)的基礎(chǔ)研究效率在研究期內(nèi)呈階梯式遞減。可能的原因是，東部沿海地區(qū)一直較重視基礎(chǔ)研究的投入強度，但在達到一定規(guī)模后其產(chǎn)出增幅有所放緩；而中西部多數(shù)地區(qū)在基礎(chǔ)研究資源的優(yōu)化配置等方面還需要提高，受地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科技經(jīng)濟關(guān)系的影響，基礎(chǔ)研究投入對其產(chǎn)出的貢獻度存在不同程度的滯后性。

表2 2009—2015年中國各地區(qū)基礎(chǔ)研究創(chuàng)新效率Tab.2 Innovation efficiency of regional basic research in China from 2009 to 2015

3.2 各省份基礎(chǔ)研究效率的空間相關(guān)性分析

本文首先利用四分位圖分析中國基礎(chǔ)研究效率的空間分布，然后用Moran’s I和Moran散點圖進行全局和局部自相關(guān)分析。運用OpenGeoDa軟件對中國2015年的基礎(chǔ)研究效率進行四分位圖分析，將效率分成4個等級，代表中國各省份基礎(chǔ)研究效率由小到大。效率高、低地區(qū)具有顯著的集聚特征。位于第一梯隊的有北京、江蘇、上海、浙江、河南、海南和廣東，基礎(chǔ)研究效率的平均值為1.302；位于第四梯隊的有寧夏、廣西、安徽、貴州、天津、吉林及云南，基礎(chǔ)研究效率的平均值為0.325；介于第一、四梯隊之間的二、三梯隊的地區(qū)基礎(chǔ)研究效率平均值為0.552。

從圖1可見，2009—2015年中國基礎(chǔ)研究效率的Moran’s I指數(shù)均大于0，其值整體呈上升的趨勢，說明中國各地區(qū)的基礎(chǔ)研究效率具有明顯正向的空間相關(guān)性。同時，Moran’s I值相對偏低，說明中國基礎(chǔ)研究主要集中在高校和研究機構(gòu)，受國家計劃和科學(xué)家自由探索的影響較明顯，地區(qū)影響相對較弱，這與張宗益等[47]的結(jié)論是一致的。

圖2為2015年中國省域基礎(chǔ)研究效率的散點圖，以均值為中心將坐標(biāo)軸分成4個象限，第一、三象限分別表示高高（HH）、低低（LL）相關(guān)，即該地區(qū)自身與其鄰近地區(qū)的基礎(chǔ)研究效率非常高或低，均為空間正相關(guān)，第二、四象限分別表示低高（LH）和高低（HL）的空間相關(guān)方式，即該省份自身與其相鄰省份的基礎(chǔ)研究效率呈相反的趨勢，表現(xiàn)為空間負相關(guān)。從圖2可以看出，大多數(shù)地區(qū)（共17個）處于第一、三象限，進一步說明中國省域基礎(chǔ)研究效率呈現(xiàn)空間正相關(guān)性。

圖 1 2009—2015年中國省域基礎(chǔ)研究效率的Moran’s I值Fig.1 Moran’s I of the provincial basic research efficiency in China from 2009 to 2015

圖2 2015年中國30個省市基礎(chǔ)研究效率散點圖Fig.2 Scatter diagram of basic research efficiency of 30 provinces in China in 2015

表3是中國各地區(qū)基礎(chǔ)研究效率的空間關(guān)聯(lián)分布。結(jié)果表明，除東北3省之外，處于第三象限的均為中西部地區(qū)，說明這些地區(qū)的基礎(chǔ)研究效率提升有較大空間。在基礎(chǔ)研究效率的高值地帶，不再局限于東部沿海地區(qū)，說明我國基礎(chǔ)研究效率的非均衡分布得到了進一步的緩解，中部崛起戰(zhàn)略的積極影響在基礎(chǔ)研究效率層面上得到了初步體現(xiàn)。第二象限和第四象限處于高高與低低2種模式的交界處，因為這些地區(qū)的地理位置、經(jīng)濟發(fā)展水平等各種原因，導(dǎo)致其基礎(chǔ)研究效率成為“緩沖地帶”。

表3 2015年中國省域基礎(chǔ)研究效率關(guān)聯(lián)模式的具體分布Tab.3 Distribution of the correlation patterns of the provincial basic research efficiency in China in 2015

3.3 面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

為避免面板數(shù)據(jù)可能引致的偽回歸現(xiàn)象，本文采用LLC、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP進行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗，原假設(shè)均為H0：數(shù)據(jù)存在單位根。表4表明，變量ln PII和ln FII分別在Fisher-PP、Fisher-ADF中未通過檢驗；EFFI、ln STR和ln GOV均在IPS檢驗下未達到顯著性水平。根據(jù)少數(shù)服從多數(shù)的原則，在4種檢驗條件下均認為它們是平穩(wěn)的，因此，本研究數(shù)據(jù)不存在單位根，具有平穩(wěn)性。

3.4 基礎(chǔ)研究效率驅(qū)動因素的空間計量分析

3.4.1 模型選擇檢驗 考慮中國各省域的基礎(chǔ)研究效率在空間上具有依賴性，本文采用空間計量模型來分析各地區(qū)基礎(chǔ)研究效率的驅(qū)動因素。根據(jù)ANSELIN判別規(guī)則可知，拉格朗日乘數(shù)SAR和SEM模型均通過了1%的顯著性水平檢驗，說明兩者均可以進行面板空間計量，但穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)RLMsar顯著，RLMerr不顯著，因此，適合采用空間自回歸模型（如表5所示）。

表4 單位根檢驗結(jié)果Tab.4 Results of unit root test

表5 省域基礎(chǔ)研究效率的空間依賴性檢驗Tab.5 Spatial dependence test of the provincial basic research efficiency

3.4.2 基礎(chǔ)研究效率的驅(qū)動機制分析 首先檢驗空間自回歸模型（SAR）選擇隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型（包括空間固定、時間固定和時空雙固定效應(yīng)）。為便于比較，本文利用Matlab7.0軟件進行回歸，普通面板OLS模型及SAR模型計量結(jié)果見表6～表7。表6中模型（3）～模型（6）表示采用經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣的空間自回歸的空間固定、時間固定、時空雙固定及無固定效應(yīng)模型。表7中模型（7）～模型（10）采用的是地理距離空間權(quán)重矩陣。由檢驗結(jié)果可知，相較于普通面板模型，模型的擬合優(yōu)度Adj.R2，在8種不同的空間自回歸模型中均得到一定幅度提升，說明空間計量模型對我國省域基礎(chǔ)研究效率的溢出效應(yīng)具有更好的解釋力度。綜合空間自回歸系數(shù)W×dep.var的顯著性以及對數(shù)似然函數(shù)值logL，本文選擇模型（4）表示的基于經(jīng)濟距離矩陣的SAR時間固定效應(yīng)模型。

第一，由表6中的模型（3）～模型（6）結(jié)果可知，空間自回歸系數(shù)在時間固定效應(yīng)中均通過了1%的顯著性檢驗，但W×dep.var前面的符號均為負，說明地區(qū)經(jīng)濟差異性在研究期內(nèi)對我國基礎(chǔ)研究效率具有負向影響，可能的原因如下。①基礎(chǔ)研究活動在相鄰地區(qū)間趨同度較高，導(dǎo)致人才、資金等資源在鄰近地區(qū)間競爭激烈，進而影響了該地區(qū)基礎(chǔ)研究效率的提升。例如，同處中部地區(qū)的武漢、長沙等為了留住科研人才和大學(xué)畢業(yè)生，在2017年6月左右都推出了一系列落戶、創(chuàng)業(yè)等優(yōu)惠政策，引起了基礎(chǔ)科研投入產(chǎn)出的競爭。②各地區(qū)之間的科技知識（尤其是隱性知識）傳播、吸收和消化常常會遇到一定的地理、觀念和制度壁壘，使基礎(chǔ)研究效率的溢出效應(yīng)在空間上具有局限性。由表7可知，基于地理距離空間權(quán)重矩陣的空間自回歸面板數(shù)據(jù)模型（7）～模型（10），回歸結(jié)果與采用經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣的結(jié)果幾乎一致，說明我國省域基礎(chǔ)研究效率的空間溢出效應(yīng)存在穩(wěn)健性。

表6 省域基礎(chǔ)研究效率的普通面板及空間自回歸面板數(shù)據(jù)模型(經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣）回歸結(jié)果Tab.6 The regression results of the provincial basic research efficiency with ordinary panel and spatial autoregressive panel data model(economic distance weight matrix)

表7 省域基礎(chǔ)研究效率的空間自回歸面板數(shù)據(jù)模型(地理空間距離權(quán)重矩陣)回歸結(jié)果Tab.7 The regression results of the provincial basic research efficiency with spatial autoregressive panel data model(geospatial distance weight matrix)

第二，人員投入強度、產(chǎn)學(xué)研合作率在時間固定效應(yīng)模型上顯著性均達到0.01的檢驗水平，即在考慮了鄰近地區(qū)基礎(chǔ)研究效率的影響因素通過空間傳導(dǎo)機制對本地區(qū)的影響后，人員投入強度和產(chǎn)學(xué)研合作對地區(qū)基礎(chǔ)研究效率具有顯著的正向影響。其中，人員投入強度參數(shù)的估計結(jié)果在面板數(shù)據(jù)模型（3）～模型（10）中基本相同，其每增加1%，基礎(chǔ)研究效率約上升0.004個單位⑤由于本模型采取半對數(shù)模型，除地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP）在取對數(shù)后依然為正值，其他變量在取了對數(shù)后為負值，因此這些變量對基礎(chǔ)研究效率的影響方向與表中估計系數(shù)的正負性相反。；在兩種不同權(quán)重矩陣中，在考慮時間維度的情況下產(chǎn)學(xué)研合作對基礎(chǔ)研究效率的影響顯著為正。這一結(jié)果的理論意義如下。①隨著我國近年來著力實施人才強國戰(zhàn)略，越來越多的高水平科研人才進入了基礎(chǔ)研究行列，這對于提高基礎(chǔ)研究效率至關(guān)重要，這一結(jié)論與楊立巖和潘慧峰[34]指出的人力資本存量是決定基礎(chǔ)科學(xué)知識長遠增長率的最終變量的觀點也是契合的。②隨著技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟發(fā)展中的地位越來越高，產(chǎn)業(yè)驅(qū)動型的基礎(chǔ)研究正成為基礎(chǔ)研究的重要類型，吸引了企業(yè)投入創(chuàng)新資源。相比國家計劃驅(qū)動和科學(xué)家自由選題的基礎(chǔ)研究項目，產(chǎn)業(yè)驅(qū)動基礎(chǔ)研究需要企業(yè)、高校和科研機構(gòu)的協(xié)同創(chuàng)新，因此產(chǎn)學(xué)研合作對基礎(chǔ)研究績效有正向影響，這與張藝等[48]的研究結(jié)論相一致。

第三，基礎(chǔ)研究經(jīng)費投入強度在5%的顯著性水平下對基礎(chǔ)研究效率起負向影響。這一結(jié)果表明，如果科研經(jīng)費管理體制缺乏靈活性、沒有前瞻性科學(xué)規(guī)范，大量的基礎(chǔ)研究投入可能無法帶來預(yù)期的高產(chǎn)出，我國許多地區(qū)基礎(chǔ)研究經(jīng)費投入還存在著一定的沉沒成本和冗余成本。與應(yīng)用研究和試驗開發(fā)不同，基礎(chǔ)研究具有高度的不確定性和長期性，研究成果相比當(dāng)年的經(jīng)費投入有較明顯的滯后性。而且，不同的基礎(chǔ)學(xué)科以及不同地區(qū)對基礎(chǔ)學(xué)科的側(cè)重，使得成果產(chǎn)出的難度和速度有一定的差異，這也在某種程度上影響了對表面數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。

第四，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對基礎(chǔ)研究效率的影響達到1%的顯著性水平。即隨著各地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重不斷增加，對基礎(chǔ)研究效率的正向影響逐漸增強。這表明，工業(yè)化的進程需要科學(xué)技術(shù)的不斷變革和突破，吸引更多的科研人員參與其中，基礎(chǔ)研究產(chǎn)出得到大幅度提升。而基礎(chǔ)研究規(guī)模對基礎(chǔ)研究效率的影響在1%的顯著性水平下為負。這表明，盡管中國已經(jīng)加大了對基礎(chǔ)研究的投入，但相比應(yīng)用研究和試驗開發(fā)，基礎(chǔ)研究還未形成明顯的規(guī)模效應(yīng)，不僅企業(yè)較少參與基礎(chǔ)研究，即使在高校和科研機構(gòu)中，從事基礎(chǔ)研究的力量也需要進一步加強，以提高基礎(chǔ)研究產(chǎn)出成果的質(zhì)量和數(shù)量。

最后，在控制變量層面上，政府重視程度在10%的水平上通過顯著性檢驗，但與基礎(chǔ)研究經(jīng)費投入強度一樣，其對基礎(chǔ)研究效率產(chǎn)生負向影響；對外開放度和經(jīng)濟發(fā)展水平在時間固定效應(yīng)下均未能通過顯著性檢驗，但在無時間和無空間效應(yīng)主導(dǎo)下，經(jīng)濟發(fā)展水平在5%的顯著性水平下對基礎(chǔ)研究效率具有正向的促進作用。這一結(jié)果表明：一方面，在中國的基礎(chǔ)研究中，占經(jīng)費投入較大比例的是政府科技計劃導(dǎo)向型項目，這些項目的目標(biāo)主要是解決中國經(jīng)濟與社會發(fā)展中的科學(xué)原理問題，與科學(xué)家自由探索型基礎(chǔ)研究項目相比，其科研產(chǎn)出的范圍更廣。另一方面，基礎(chǔ)研究人員開展跨地區(qū)甚至跨國別的合作研究已經(jīng)成為一種趨勢，對外開放度是提高基礎(chǔ)研究效率的前提條件，這種正向影響正逐漸成為常態(tài)，因此在時空維度下這種影響在數(shù)據(jù)分析結(jié)果上可能難以識別出其顯著性。此外，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量仍然是該地區(qū)基礎(chǔ)研究質(zhì)量和效率的基礎(chǔ)和保證，雙方可形成良性互動的循環(huán)反饋。經(jīng)濟發(fā)展水平較好的地區(qū)，不僅其基礎(chǔ)研究效率相對較好，對周邊地區(qū)的基礎(chǔ)研究也能發(fā)揮明顯的示范效應(yīng)和溢出效應(yīng)。

4 研究結(jié)論與啟示

本文基于科技創(chuàng)新管理與政策的視角，通過Super-SBM測算出中國各省份2009—2015年的基礎(chǔ)研究效率，并運用ESDA方法和空間面板數(shù)據(jù)模型，探討了基礎(chǔ)研究效率的空間分布特征及其影響因素，得出如下結(jié)論。①中國省域?qū)哟蔚幕A(chǔ)研究效率在總體上還不高，在空間上存在一定的相關(guān)性和異質(zhì)性。通過DEA方法計算得到中國各省份基礎(chǔ)研究投入產(chǎn)出效率，從分地區(qū)角度來看，中國基礎(chǔ)研究效率較高的地區(qū)不局限于東部沿海地區(qū)，中西部地區(qū)的基礎(chǔ)研究效率在近年來呈現(xiàn)不斷上升的趨勢。②地區(qū)經(jīng)濟差異性對中國基礎(chǔ)研究效率具有負向的影響作用，且基于地理距離空間權(quán)重矩陣的回歸結(jié)果更好地表明了中國基礎(chǔ)研究效率在空間上的溢出效應(yīng)具有穩(wěn)健性。通過構(gòu)建經(jīng)濟特征權(quán)重矩陣得到的空間自回歸系數(shù)W×dep.var為負，表明基礎(chǔ)研究方面存在“虹吸效應(yīng)”，創(chuàng)新資源傾向于向經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)涌入，科技、人才等資源的競爭導(dǎo)致相鄰地區(qū)基礎(chǔ)研究投入相對減少，影響其基礎(chǔ)研究效率提升。③人員投入強度和經(jīng)費投入強度對基礎(chǔ)研究效率分別具有正向和負向影響。時間固定效應(yīng)SAR模型的實證結(jié)果表明，隨著我國各地區(qū)基礎(chǔ)研究人員占R&D人員比例的提升，其在時間層面上對基礎(chǔ)研究效率的作用增強，應(yīng)鼓勵更多學(xué)研機構(gòu)的人員參與基礎(chǔ)研究。通過納入空間效應(yīng)，本文進一步論證了我國基礎(chǔ)研究經(jīng)費投入存在亟待解決的問題，即經(jīng)費投入強度未能對我國基礎(chǔ)研究效率的提升起到很好的推動作用。④產(chǎn)學(xué)研合作、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在時間固定效應(yīng)下對基礎(chǔ)研究效率的提升均起到顯著的正向促進作用，而基礎(chǔ)研究規(guī)模影響方向為負。

綜上，整體而言，中國基礎(chǔ)研究效率亟待進一步提高，各地區(qū)基礎(chǔ)研究發(fā)展存在顯著不平衡，且其影響機制不盡一致，針對此，本文提出以下啟示。①中西部地區(qū)在國家相關(guān)政策的推動下，依托自身的資源優(yōu)勢，不斷發(fā)展壯大自身科研水平，逐步縮小與先進地區(qū)之間的差距。但從整體上來看，由于地區(qū)間基礎(chǔ)研究資源（人才、資金等）的趨同性，地區(qū)間激烈競爭導(dǎo)致其差異性對基礎(chǔ)研究效率產(chǎn)生負面影響。鑒于此，應(yīng)引導(dǎo)各省市追求共生競合的發(fā)展戰(zhàn)略思想，增強區(qū)域人才、資金等的聯(lián)動優(yōu)勢，在更高的合作層次上優(yōu)化配置資源。②人員和經(jīng)費作為基礎(chǔ)研究活動的兩大支撐力量，應(yīng)當(dāng)引起各地區(qū)相關(guān)部門的足夠重視，但是投入越多并不必然能夠帶來預(yù)期的收益。應(yīng)優(yōu)化基礎(chǔ)研究人員在R&D活動中的勞動力結(jié)構(gòu)，合理配置基礎(chǔ)研究人員的數(shù)量，將基礎(chǔ)研究人員投入強度對基礎(chǔ)研究效率的影響作用發(fā)揮到最優(yōu)水平。同時，經(jīng)費投入存在的3大結(jié)構(gòu)性失衡問題⑥學(xué)界目前普遍認同的基礎(chǔ)研究經(jīng)費投入的3大結(jié)構(gòu)性比例失衡為：全國的基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗發(fā)展之間的比例失調(diào)；企業(yè)、國家基礎(chǔ)研究在其研發(fā)投入的比例失調(diào)；企業(yè)、科研機構(gòu)、高校的基礎(chǔ)研究投入和支出結(jié)構(gòu)的比例失調(diào)。已成為學(xué)者們的共識。研究表明，我國經(jīng)費的大量投入未能很好地帶動我國基礎(chǔ)研究效率的提升，在經(jīng)費投入的同時應(yīng)明晰其投入結(jié)構(gòu)和布局，重視對經(jīng)費流向和使用的管理，通過靈活有效的機制，制定長期和可持續(xù)的科研投入策略，充分發(fā)揮研究經(jīng)費對地區(qū)基礎(chǔ)研究效率的促進作用。③企業(yè)、高校、科研院所在各地區(qū)基礎(chǔ)研究活動中起著中流砥柱的作用。形成產(chǎn)學(xué)研緊密合作的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，不僅是各方最大化自身利益的有效選擇，同時也是當(dāng)前技術(shù)迅速變革的必然要求、創(chuàng)新活動發(fā)展的主流趨勢。產(chǎn)學(xué)研一體化合作有利于各方資源優(yōu)劣勢互補，最優(yōu)化區(qū)域基礎(chǔ)研究創(chuàng)新活動的資源配置，能有效地擴大我國基礎(chǔ)研究的產(chǎn)出，提升基礎(chǔ)研究效率。隨著創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的實施，中國需要有更多的企業(yè)參與基礎(chǔ)研究尤其是面向核心技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)研究，這既有助于緩解我國基礎(chǔ)研究投入不足的問題，也能豐富高校和科研院所的基礎(chǔ)研究選題，提高基礎(chǔ)研究的產(chǎn)出。④近年來，中國一直倡導(dǎo)通過基礎(chǔ)研究促進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，但當(dāng)前占主導(dǎo)地位的仍然是國家計劃導(dǎo)向型基礎(chǔ)研究，面向產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)研究投入還不足。在當(dāng)前我國從工業(yè)大國向工業(yè)強國邁進的使命驅(qū)動下，應(yīng)增強第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級對我國基礎(chǔ)研究的促進及支撐作用?；A(chǔ)研究規(guī)模對其投入產(chǎn)出效率存在負向影響，這表明我國基礎(chǔ)研究可能還未形成規(guī)模效應(yīng)，各創(chuàng)新主體從事基礎(chǔ)研究力量還需大力加強，擴大各類項目數(shù)等產(chǎn)出，這需要從全局上進一步優(yōu)化各地區(qū)的基礎(chǔ)研究資源。例如，基礎(chǔ)研究落后地區(qū)可通過人才引進、力度較強的優(yōu)惠政策等激勵措施吸引優(yōu)秀的科研人才流入、落戶，緩解基礎(chǔ)研究發(fā)展的后勁不足問題。

本文的研究結(jié)論對于國家科技政策制定具有重要的啟示意義。研究結(jié)果表明，中國各省域的基礎(chǔ)研究效率還存在較大的提升空間，一個地區(qū)的基礎(chǔ)研究效率與該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平基本適應(yīng)，應(yīng)增強地區(qū)間人才、資金等基礎(chǔ)研究資源的聯(lián)動優(yōu)勢，注重更高合作層次上的資源優(yōu)化配置。此外，提升基礎(chǔ)研究效率的前提在于對研究人員、經(jīng)費的投入結(jié)構(gòu)進行合理優(yōu)化以及通過產(chǎn)學(xué)研合作的途徑提高基礎(chǔ)研究資源的配置質(zhì)量和效果，未來應(yīng)鼓勵更多的企業(yè)參與基礎(chǔ)研究、政府應(yīng)重視對產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向基礎(chǔ)研究問題的資源投入等，拓寬基礎(chǔ)研究資源的來源，優(yōu)化基礎(chǔ)研究的驅(qū)動機制，推進各地區(qū)基礎(chǔ)研究協(xié)調(diào)發(fā)展，提高基礎(chǔ)研究的投入產(chǎn)出效率。