省域高等院校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)關系的時空特征研究

張寶生，王天琳，王曉紅

（1.哈爾濱師范大學管理學院，哈爾濱 150025；2.哈爾濱工業(yè)大學管理學院，哈爾濱 150001）

我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)時期，以創(chuàng)新驅動發(fā)展轉變經(jīng)濟發(fā)展方式，科技創(chuàng)新已成為國家發(fā)展戰(zhàn)略，高等院校是科技創(chuàng)新的主力軍和重要載體，科技創(chuàng)新依靠創(chuàng)新資源，研發(fā)人員是高校科技創(chuàng)新中最基本的條件和最活躍的要素［1］。高校研發(fā)人員通過在地理空間上自由流動獲取最佳效益，通過分工、互補形成高校競爭力［2］。研發(fā)人員的流動或遷移導致其在區(qū)域高校的集聚，進而產(chǎn)生集聚效應［3］。進入21 世紀以來，我國高校呈現(xiàn)出人才“集聚經(jīng)濟”狀態(tài)，從本科教學工作水平評估、全國學科評估、“985 工程”“211 工程”到“世界一流大學和一流學科建設”的“雙一流”導致全國范圍內(nèi)高校的人才爭奪愈演愈烈，現(xiàn)階段呈現(xiàn)出中西部高校人才向東部高校流動的“孔雀東南飛”現(xiàn)象［4］。理論上，高校研發(fā)人員的集聚水平在一定程度上影響科技創(chuàng)新能力，隱含了創(chuàng)新能力的提升［5］，但在實際上研發(fā)人員集聚高的區(qū)域科技創(chuàng)新水平是否一定高，二者是否存在協(xié)調(diào)發(fā)展關系，在現(xiàn)實上高校“人才爭奪”是否真的提高了科技創(chuàng)新效率，是否在人才配置上得到了合理優(yōu)化，在全國范圍內(nèi)是否達到帕累托最優(yōu)，這是一個值得深入研究的問題。高等院校具有人才培養(yǎng)、科學研究、社會服務和文化傳承的職能，其中科學研究對實現(xiàn)其他職能具有積極的促進作用，高校工作人員在多大程度上從事科研活動，影響和制約著高校發(fā)展水平。對我國省域高校研發(fā)人員集聚和科技創(chuàng)新能力的現(xiàn)狀及其協(xié)調(diào)發(fā)展程度進行分析，明確二者的關聯(lián)關系對促進高?？茖W研究和科技創(chuàng)新，推動高等教育和經(jīng)濟社會的發(fā)展具有重要意義。

Barro［6］提出了科技創(chuàng)新區(qū)域集聚理論，指出人才資源分配能夠提高科技產(chǎn)出規(guī)模與產(chǎn)出效率。Sengupta［7］認為科技創(chuàng)新會通過知識積累、創(chuàng)新溢出效應等方式直接或間接地促進經(jīng)濟長期增長，說明科技創(chuàng)新的提升需要通過產(chǎn)業(yè)間、區(qū)域間無形與有形的知識與技術的互動。程中華［8］認為集聚是通過空間臨近，提供專業(yè)化勞動力與投入產(chǎn)出品，降低知識與技術成本來提升科技創(chuàng)新能力，通過Morans’I指數(shù)證明地區(qū)綜合科技實力存在顯著空間自相關性，地區(qū)間形成集聚效應增強會造成地區(qū)間綜合實力呈現(xiàn)更大差距。李庭輝和董浩［9］分析了技術創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結構的關系。汪凡等［10］通過GIS 空間分析中國省域高?？萍紕?chuàng)新能力的格局及影響因素，表明與其相關的產(chǎn)業(yè)存在熱集聚區(qū)與冷集聚區(qū)。汪寶進［11］分析了我國科技人力資源和區(qū)域創(chuàng)新能力的分布狀況。李國富和汪寶進［12］分析了科技人力資源分布密度與區(qū)域創(chuàng)新能力的關系，指出在長期和短期二者之間都呈現(xiàn)高度正相關性。相關研究為本文奠定了基礎，但目前研究一是普遍聚焦于區(qū)域科技人力資源，缺乏針對高等院校、對區(qū)域高校人員分布情況的研究，特別是研發(fā)人員的集聚情況；二是多數(shù)從人員集聚和科技創(chuàng)新關系的角度分析，少有從協(xié)調(diào)發(fā)展程度角度的研究；三是缺乏二者之間整體、區(qū)域、時空間關系的多方面研究。本文對省域高等院校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)關系的時空特征展開研究，重點分析區(qū)域高校研發(fā)人員集聚規(guī)模結構、分布趨勢，及其和科技創(chuàng)新能力的協(xié)調(diào)關系和影響，分析現(xiàn)階段存在問題及產(chǎn)生原因，并提出政策建議。

一、高等院校研發(fā)人員集聚態(tài)勢分析

從事基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展等科技活動的人員統(tǒng)稱為研究與發(fā)展人員，研發(fā)人員是科技創(chuàng)新中最基本的條件和最活躍的要素［13］。在高等院校中，研發(fā)人員是所有教學科研人員中直接從事科研工作的人員，在《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》中將其定義為：統(tǒng)計年度內(nèi)，從事研究與發(fā)展工作時間占本人教學、科研總時間10%以上的“教學與科研人員”。在宏、微觀環(huán)境條件作用下，高等院校研發(fā)人員為了尋求最優(yōu)定位、滿足自我需求，從而實現(xiàn)價值最大化在外部不同地理空間中、在內(nèi)部不同崗位間的有序流動或遷移，導致研發(fā)人員以差異化的數(shù)量和結構分布在不同區(qū)域高等院校中，從而產(chǎn)生和形成人才集聚的內(nèi)、外部效應，這種不均衡的分布和集聚通過知識存量和知識的互補、整合及擴散的放大效應影響著區(qū)域高等院校的科技創(chuàng)新能力，在局部形成科技創(chuàng)新增長極。

（一）計算方法

學術界在衡量區(qū)域要素的空間分布情況時普遍采用空間基尼系數(shù)、人口密度模型、區(qū)位熵指數(shù)等，其中由哈蓋特（P.Haggett）提出的區(qū)位熵方法廣泛應用于衡量產(chǎn)業(yè)集聚程度，以產(chǎn)值或就業(yè)人數(shù)指標分析產(chǎn)業(yè)集聚情況，較好地反映了某一產(chǎn)業(yè)部門的專業(yè)化程度，以及某一區(qū)域在高層次區(qū)域的地位和作用［14］。本文借鑒區(qū)位熵法測量高校研發(fā)人員集聚水平，具體計算方法如式（1）所示：

其中：LQij表示j地區(qū)（省域）高校研發(fā)人員數(shù)在全國地位與j地區(qū)高校教學與科研人員總數(shù)在全國地位的比較；變量Qij表示j地區(qū)高校研發(fā)人員數(shù)；Qj表示j地區(qū)高校教學與科研人員總數(shù)；表示全國高校研發(fā)人員總數(shù)；表示全國高校教學與科研人員總數(shù)。若LQ＞1，則表示高校研發(fā)人員在j地區(qū)的集聚程度較高，意味著超過全國平均水平并且科技活動較集中，具有一定的規(guī)模優(yōu)勢與比較優(yōu)勢；若LQ＜1 則表示高校主要從事教學活動，在研發(fā)力量上處于劣勢。

（二）數(shù)據(jù)測算

采用省域高校研發(fā)人員區(qū)位熵來測量其集聚水平，數(shù)據(jù)來源于《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編（2011—2017 年）》，選取2010—2016 年31 個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）（因數(shù)據(jù)缺少，不包括港澳臺地區(qū)）高等學校教學與科研人員數(shù)、研究與發(fā)展人員數(shù)兩項指標統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析，計算結果見表1。

表1 省域高校研發(fā)人員區(qū)位熵（2010—2016 年）

續(xù)表

（三）結果分析與討論

1.總體分析

通過橫向比較31 個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）高校研發(fā)人員區(qū)位熵指數(shù)，發(fā)現(xiàn)高等院校研發(fā)人員集聚程度與經(jīng)濟發(fā)展差異的狀況并非完全一致，經(jīng)濟發(fā)展較快的東南沿海等地區(qū)高校研發(fā)人員集聚程度并不一定位于前列。區(qū)域高?？萍佳邪l(fā)人員集聚水平總體上呈現(xiàn)出“東部地區(qū)、東北地區(qū)＞中部地區(qū)＞西部地區(qū)”的態(tài)勢，整體局面為東強中西弱。2010—2016 年研發(fā)人員區(qū)位熵平均值位于前7 位的省份為吉林、上海、廣西、北京、黑龍江、天津、遼寧，位于后7 位的省份為青海、海南、河南、新疆、河北、江西、甘肅?？v向來看，2010—2016 年中國高校研發(fā)人員總體呈現(xiàn)向高水平集聚發(fā)展的態(tài)勢，這與近年來創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略、高校科技創(chuàng)新政策支持、產(chǎn)學研深度融合、注重人才引進與開發(fā)、經(jīng)濟發(fā)展等因素息息相關。各省研發(fā)人員集聚程度在基本穩(wěn)定的基礎上存在局部波動，個別省份波動劇烈，選取7 個典型省份做出區(qū)位熵指數(shù)走勢圖，如圖1 所示。

2.區(qū)域集聚水平分析

從2010—2016 年高校研發(fā)人員區(qū)位熵發(fā)展水平和變動趨勢的動態(tài)分析，可以分為高水平集聚、低水平集聚與波動水平集聚3 種方式。

（1）高水平集聚。從地區(qū)空間分布和劃分區(qū)域上來看，東部地區(qū)和東北地區(qū)呈現(xiàn)高水平集聚的態(tài)勢相對明顯。東部地區(qū)高?？萍佳邪l(fā)人員主要集聚在京津冀一帶及上海、山東等地，這些地區(qū)高校具有地理位置優(yōu)越、經(jīng)濟實力雄厚、科技產(chǎn)業(yè)水平發(fā)達、高?？蒲谢A設施先進、完備等優(yōu)勢，形成了嚴密的人才集聚體系，吸引了大量高水平科技人員涌入，結構、規(guī)模不斷優(yōu)化，成為研發(fā)人員集聚高地。長三角地區(qū)雖處于地理位置優(yōu)勢，經(jīng)濟水平發(fā)達，但高校研發(fā)人員集聚程度相較京津冀地區(qū)沒有明顯優(yōu)勢。東三省作為老工業(yè)基地歷史悠久，高校工科實力強勁，積累了一批科技人才，高校研發(fā)人員集聚水平較高，總體分布也較平均。

圖1 典型省份區(qū)位熵指數(shù)走勢圖

（2）低水平集聚。中西部地區(qū)高校研發(fā)人員呈現(xiàn)分散、不平衡的狀況，區(qū)域高校研發(fā)人員集聚水平整體不高，這與中西部地區(qū)所處地理位置與人才條件的差異有關。西部地區(qū)高?？萍佳邪l(fā)人員以廣西、四川、西藏為主要集聚地區(qū)，整體發(fā)展呈現(xiàn)變動趨勢。中部地區(qū)以山西、安徽為主要集聚省份，但研發(fā)人員集聚與東北地區(qū)、東部地區(qū)相比差距明顯。中西部地區(qū)的青海、甘肅、新疆、河南、江西、陜西等地高校研發(fā)人員集聚水平全國排名靠后，這主要與區(qū)域地理位置不便、人口相對分散、高校基礎設施條件匱乏，不利于高校開展科研活動等因素有關。此外，處于東部地區(qū)的海南省由于經(jīng)濟發(fā)展定位等原因，高等院校水平和條件一般，因此高校研發(fā)人員集聚程度較低，但由于近年國家政策傾斜呈現(xiàn)遞增趨勢。

（3）波動水平集聚。部分省份高校研發(fā)人員集聚處于較大波動狀態(tài)，主要集中在西部地區(qū)。以內(nèi)蒙古、西藏、寧夏、新疆為主的自治區(qū)呈現(xiàn)較大程度的波動，其中內(nèi)蒙古、西藏呈現(xiàn)波動下降的趨勢，寧夏、新疆呈現(xiàn)波動增長的趨勢，且增長幅度較大。自治區(qū)實行區(qū)域自治制度，相較西部其他地區(qū)，整體科技發(fā)展水平不高，地理位置、政策和人才支持、科研項目與經(jīng)費等方面也間接影響高校研發(fā)人員集聚水平，造成發(fā)展不平衡狀態(tài)，提高落后地區(qū)高校研發(fā)人員的培養(yǎng)與吸引力度一直是政府關注的重點。西部地區(qū)廣西、重慶、四川等地高校研發(fā)人員集聚程度在遞減，表明了西部高校人才的流失。中部地區(qū)充分的發(fā)展?jié)摿Α⒂行У恼叻龀忠欢ǔ潭壬衔丝萍既瞬诺倪w入，河南、湖南等地高校科技研發(fā)人員集聚水平有上升趨勢，但整體集聚水平提升并不特別顯著。東部地區(qū)廣東省高校研發(fā)人員集聚水平穩(wěn)步發(fā)展，增長較為明顯。

二、高等院校科技創(chuàng)新能力分析

奧地利學者熊彼特［15］在技術創(chuàng)新領域內(nèi)首次提出“創(chuàng)新理論”，從資源配置的角度指出創(chuàng)新是對生產(chǎn)要素重新組合從而形成新的生產(chǎn)能力的經(jīng)濟特征，為創(chuàng)新能力研究奠定了深層次基礎。關于科技創(chuàng)新能力目前學術界主要是從科技投入、科技產(chǎn)出及二者綜合考量來衡量其創(chuàng)新能力水平［16-17］。科技創(chuàng)新產(chǎn)出是科技創(chuàng)新能力的重要表征［18］，本文借鑒以上思想，直接從高?？萍蓟顒赢a(chǎn)出的角度衡量其科技創(chuàng)新能力，主要通過承擔科技項目和科技經(jīng)費、科技成果及技術轉讓、科技成果獲獎等方面綜合體現(xiàn)。具體選取以下指標：政府資金科技經(jīng)費數(shù)、企事業(yè)單位委托科技經(jīng)費數(shù)、研究與發(fā)展項目數(shù)、R&D 成果應用項目數(shù)、科技服務項目數(shù)、出版科技著作數(shù)、發(fā)表學術論文數(shù)、鑒定科技成果數(shù)、國家級項目驗收數(shù)、專利申請數(shù)、專利授權數(shù)、技術轉讓合同數(shù)、技術轉讓當年實際收入、成果授獎數(shù)共14 個指標來測度高?？萍紕?chuàng)新能力。

（一）計算方法

以各省統(tǒng)計數(shù)據(jù)為研究對象，采用因子分析法來計算2010—2016年31 個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）高?？萍紕?chuàng)新能力綜合水平，對各區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力進行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)來源于《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編（2011—2017 年）》。通過對14 個變量的數(shù)據(jù)降維，判斷是否通過KMO檢驗，并在各年份抽取公因子，通過因子載荷矩陣計算出各變量的得分系數(shù)矩陣，計算出各因子的綜合得分（FAC）。

以2016 年數(shù)據(jù)為例，經(jīng)過KMO 與Bartlett 檢驗結果，可以判斷抽取的科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)是否適合因子分析法。從表2 可知，KMO 檢驗值為0.780。根據(jù)KMO 檢驗值標準：KMO＞0.9 為非常適合；0.9＞KMO＞0.8 為比較適合；0.8＞KMO＞0.7 為一般；0.7＞KMO＞0.6 為較不適合；KMO＜0.5 為不適合［19］。2010—2015 年據(jù)此分析方法得出結果，KMO 檢驗值均通過檢驗標準，可知本文選取數(shù)據(jù)適合運用因子分析，其顯著性＜0.05，說明選取的14 個變量之間是存在關系的。

通過主成分分析的抽取方法，從14 個變量中提取公因子方差，得出各變量共同度的結果。通過對因子貢獻率的分析，可知因子通過旋轉后，有3 個因子與指標變量之間的關系非常密切，計算結果見表3 和表4，選取這3 個因子作為公因子，它們對方差貢獻率分別為75.018%、8.121%、6.175%，累計貢獻率為89.314%。通過主成分分析可知專利申請數(shù)、專利授權數(shù)、發(fā)表學術論文數(shù)、鑒定科技成果數(shù)、企事業(yè)單位委托科技經(jīng)費數(shù)、研究與發(fā)展項目數(shù)、R&D 成果應用項目數(shù)等變量提取度均超過90%，這說明數(shù)據(jù)中變量共同度較高，所選取的變量是有效的；成果授獎數(shù)、國家級項目驗收數(shù)、政府資金科技經(jīng)費數(shù)各變量提取度超過85%，這3 個變量對于科技創(chuàng)新的影響程度也比較重要。綜上所述，這3 個公因子可以作為衡量高校科技創(chuàng)新程度的重要標準，能夠客觀對全國31 個省份高?？萍紕?chuàng)新能力做出合理評價。

表2 KMO 與Bartlett 檢驗（2016 年）

表3 高?？萍紕?chuàng)新能力因子貢獻率表（2016 年）

表4 公因子貢獻率分析（2016 年）

（二）數(shù)據(jù)測算

第一因子得分（F1）、第二因子得分（F2）與第三因子得分（F3）由各成分得分系數(shù)Ai（i=1，2，3）與各成分初始變量值Fi（i=1，2，3）相乘計算完成。2016 年各省高?？萍紕?chuàng)新能力綜合得分計算方式如式（2）所示，計算結果見表5。與2016 年采用同種方法，計算出2010—2015 年高?？萍紕?chuàng)新能力綜合得分，匯總見表6。

表5 省域高?？萍紕?chuàng)新能力評分（2016 年）

表6 省域高校科技創(chuàng)新能力水平（2010—2016 年）

（三）結果分析與討論

從整體分布狀況上看，高校科技創(chuàng)新能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平總體上具有一致性，二者關系較為顯著。2010—2016 年平均值排名前7 位的省份分別為江蘇、陜西、浙江、北京、湖北、廣東、上海，排名后7 位的省份分別為西藏、青海、寧夏、海南、新疆、內(nèi)蒙古、貴州?？梢姼咝？萍紕?chuàng)新能力水平高的區(qū)域大部分集中在經(jīng)濟發(fā)展程度高的東部沿海省份；高校科技創(chuàng)新能力中等的地區(qū)主要集中于內(nèi)陸中部的一些省份及東北地區(qū)，如湖南、安徽、河南、遼寧等地；高?？萍紕?chuàng)新能力較低的地區(qū)主要分布于經(jīng)濟發(fā)展程度落后的西部地區(qū)，西部地區(qū)地理位置偏遠、科技發(fā)展相對落后，這也是與中部、東部地區(qū)存在明顯資源與技術上差異的重要原因；值得注意的是西部地區(qū)的陜西、四川兩省高?？萍紕?chuàng)新能力較強。區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力呈現(xiàn)“東部地區(qū)＞東北地區(qū)、中部地區(qū)＞西部地區(qū)”的發(fā)展態(tài)勢。

通過對各區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力的橫向分析可以看出，每個區(qū)域存在至少一個科技創(chuàng)新的帶領省份。高水平、高質(zhì)量的人才與技術在此聚集，拉動區(qū)域高校整體科技創(chuàng)新水平［20］。華東地區(qū)以江蘇、浙江為代表，華南地區(qū)以廣東為代表，華北地區(qū)以北京為代表，華中地區(qū)以湖北為代表，東北地區(qū)以遼寧為代表，西南地區(qū)以四川為代表、西北地區(qū)以陜西為代表，這些省份在區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新能力最強，明顯高于其他省份，區(qū)域內(nèi)具有梯隊結構。

三、高校研發(fā)人員集聚和科技創(chuàng)新能力的協(xié)調(diào)關系

通過高校研發(fā)人員區(qū)位熵指數(shù)和科技創(chuàng)新能力綜合得分的比較可以看出，區(qū)域高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力呈現(xiàn)一定程度的相似性。經(jīng)濟發(fā)展程度高的區(qū)域高?？蒲谢A設施完善、科研與教育經(jīng)費投入高、產(chǎn)學研結合緊密，使研發(fā)人員效率得以發(fā)揮，同時人才能夠得到充分開發(fā)，實現(xiàn)較快的提高和發(fā)展［21］。盡管區(qū)域高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力二者之間存在一定相關性，但并不完全一致，有必要深入研究二者關系。

（一）計算方法

借鑒哈肯［22］提出的耦合協(xié)調(diào)度思想，分析高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)關系。協(xié)調(diào)度指系統(tǒng)或系統(tǒng)內(nèi)部要素之間在發(fā)展過程中彼此和諧一致的程度，體現(xiàn)了系統(tǒng)由無序走向有序的趨勢。構建高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力的綜合協(xié)調(diào)發(fā)展模型如式（3）～式（5）所示：

其中：D表示協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)；C表示耦合發(fā)展系數(shù)；T表示綜合評價指數(shù)；LQ表示高校研發(fā)人員區(qū)位熵指數(shù)；FAC表示科技創(chuàng)新能力分值。高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力水平是高校科技活動的重要方面，鑒于研究二者影響關系，故設定α、β作為待定系數(shù)取值為α=β=0.5。為解決區(qū)位熵指數(shù)與科技創(chuàng)新能力分值的量綱差別問題，使得兩項指標均處于[0，1]區(qū)間，以便于更好地對數(shù)據(jù)進行比較，采取極差標準化公式對2010—2016 年區(qū)位熵LQ原始數(shù)據(jù)進行標準化處理XL′，如式（6）所示；對存在負值的科技創(chuàng)新能力分值FAC通過改進系數(shù)法XF′做出標準化處理，如式（7）所示：

其中：XL′表示經(jīng)過標準化處理的LQ指數(shù)；XF′表示經(jīng)過處理后的科技創(chuàng)新能力正向指標；XL、XF表示原始平均指標；max（XL）與min（XL），max（XF）與min（XF）分別表示2010—2016 年LQ與FAC指數(shù)計算平均后的最大值與最小值。協(xié)調(diào)程度判別標準見表7。

表7 協(xié)調(diào)發(fā)展判別標準表

采用Sperparman 秩相關系數(shù)法分析31 個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）的高?？萍佳邪l(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力的時空發(fā)展趨勢，計算方法如式8 所示：

其中：R表示秩相關系數(shù)；Xi、Yi表示樣本i到樣本N協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)D從小到大排列的序號與按時間排列的序號；N表示樣本總量。Sperparman 秩相關系數(shù)取值為[-1，1]，|R|值越大相關性越強。WP表示秩相關系數(shù)臨界值，|R|≥WP表明協(xié)調(diào)發(fā)展趨勢具有顯著意義。若R為正值，表明具有上升趨勢；若R為負值，則表明具有下降趨勢。

（二）數(shù)據(jù)測算

根據(jù)31 個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）2010—2016 年高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力標準化處理數(shù)據(jù)，通過式（3）計算出高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力的綜合評價指數(shù)T，根據(jù)式（4）計算出耦合發(fā)展指數(shù)C，根據(jù)式（5）計算出協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)D，并對處理后的各項數(shù)據(jù)計算2010—2016年平均值，進而計算并判別出2010—2016年高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力的協(xié)調(diào)關系。通過計算對比，若，為高校科技創(chuàng)新能力滯后；若，為高校研發(fā)人員集聚水平滯后；若差異存在小范圍浮動（±0.05），為相對平均類型。結果見表8。

表8 省域高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展關系（2010—2016 年）

（三）結果分析與討論

1.整體協(xié)調(diào)發(fā)展關系分析

通過對2010—2016 年協(xié)調(diào)發(fā)展度的計算，得知31 個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）高校研發(fā)人員集聚和科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)平均值介于0.07～0.64，大部分省份協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)集中于0.5～0.699，具體表現(xiàn)為輕度協(xié)調(diào)、勉強協(xié)調(diào)，占全部省份的67.74%。2010—2016 年高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)均值高于耦合發(fā)展系數(shù)均值。協(xié)調(diào)發(fā)展類型包括輕度協(xié)調(diào)、勉強協(xié)調(diào)、輕度失調(diào)、瀕臨失調(diào)、極度失調(diào)5 種類型。協(xié)調(diào)發(fā)展程度前8 位的省份分別是上海、吉林、北京、廣西、天津、江蘇、遼寧和黑龍江，可見京津冀和東三省協(xié)調(diào)度最優(yōu)；河北、江西、河南、海南、貴州、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆均值介于0.07～0.499，呈現(xiàn)發(fā)展失調(diào)狀態(tài)，占總體的32.26%；東部地區(qū)、中部地區(qū)及東北地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)普遍高于西部，整體發(fā)展呈現(xiàn)“東高西低”的發(fā)展狀況。

2.區(qū)域空間協(xié)調(diào)關系分析

區(qū)域高校研發(fā)人員集聚與創(chuàng)新能力的協(xié)調(diào)狀況見表9，東部地區(qū)大部分省份協(xié)調(diào)狀態(tài)相對較好，處于輕度、勉強協(xié)調(diào)狀態(tài)，僅有河北、海南兩省在協(xié)調(diào)發(fā)展關系上呈現(xiàn)瀕臨失調(diào)、輕度失調(diào)的狀態(tài)；中部地區(qū)的江西、河南呈現(xiàn)瀕臨失調(diào)狀態(tài)，其他省份處于勉強協(xié)調(diào)狀態(tài)；西部地區(qū)呈現(xiàn)失調(diào)水平的省份占區(qū)域內(nèi)部數(shù)量的50%，青海呈現(xiàn)極度失調(diào)的狀態(tài)；東北地區(qū)整體協(xié)調(diào)發(fā)展關系狀態(tài)較好，區(qū)域高?？萍佳邪l(fā)人員與創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)關系較平衡，并未呈現(xiàn)較大程度的差異。區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展關系主要呈現(xiàn)“東部地區(qū)、東北地區(qū)＞中部地區(qū)＞西部地區(qū)”的發(fā)展狀況。

表9 省域高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)關系空間分布情況

在協(xié)調(diào)狀態(tài)的基本特征上，各省普遍處于研發(fā)人員集聚滯后狀態(tài)，高校研發(fā)人員相對分散，人才數(shù)量和結構滿足不了科技創(chuàng)新需求。特別是西部地區(qū)集聚水平滯后特征明顯，難以支撐科技活動，導致協(xié)調(diào)發(fā)展程度低。河南、海南、青海、河北、江西、新疆高校研發(fā)人員集聚水平相比其他地區(qū)存在明顯的滯后差異。北京、天津、遼寧、寧夏協(xié)調(diào)關系相對平均。值得注意的是，盡管現(xiàn)階段東部地區(qū)及東北地區(qū)高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力發(fā)展程度均較高，但也存在研發(fā)人員集聚水平滯后的現(xiàn)象，這主要是因為東部地區(qū)高校科研投入大、科技成果先進、成果產(chǎn)出量高，對研發(fā)人員需求量大。

同時存在科技創(chuàng)新能力滯后的情況，這主要由于兩個原因：一是受地區(qū)經(jīng)濟、發(fā)展程度等制約，高校教學科研資源、學術平臺、研發(fā)基礎條件不能滿足和匹配研發(fā)人員的規(guī)模，沒有充分發(fā)揮出集聚效率，在規(guī)模效率上形成投入冗余現(xiàn)象；二是受社會文化、管理方式等制約，高校在科技活動和研發(fā)人員的管理機制與技術水平方面不完善，對人才開發(fā)和培育不足，管理和配置不科學，沒有將研發(fā)力量高效的轉化成相匹配的產(chǎn)出成果［23］。存在以上兩種現(xiàn)象造成高?？萍紕?chuàng)新能力水平滯后于研發(fā)人員集聚的省份如吉林、黑龍江、廣西、西藏等地。上海存在輕微的科技創(chuàng)新能力水平滯后的情況，主要是因為上海經(jīng)濟高度發(fā)達、研發(fā)管理水平先進，正是因此吸引了大量的人才涌入，盡管科技創(chuàng)新能力極強但相對于其人才集聚程度而言還是存在一定人力資源浪費現(xiàn)象。

3.協(xié)調(diào)水平發(fā)展趨勢分析

繪制出2010—2016 年高校研發(fā)人員集聚與創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展時間趨勢示意圖，如圖2 所示。

總體上看，高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力的協(xié)調(diào)發(fā)展關系在省域間橫向相對平穩(wěn)的基礎上呈現(xiàn)縱向動態(tài)變化的時空特征。2010—2016 年31 個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）相對位置整體變化程度不大，各年份走勢呈現(xiàn)高度相關性。通過對2010—2016 年協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)平均值的計算，可以發(fā)現(xiàn)北京、天津、吉林、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、山東、廣西各年份高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)關系均保持排名靠前的穩(wěn)定走勢。以2013 年為分界點，分階段觀察2010—2013 年、2014—2016 年協(xié)調(diào)發(fā)展度的上升和下降趨勢，協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)存在上升、下降與波動3 種發(fā)展狀況，海南、西藏、青海等省份有較大幅度的變化。為進一步研究變動趨勢，采用Sperparman 檢驗法對協(xié)調(diào)發(fā)展度進行檢驗，結果顯示在雙側置信度0.05 顯著水平下，二者相關性是顯著的，協(xié)調(diào)發(fā)展度的變化趨勢具有較高的可信度。繪制高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展秩相關系數(shù)圖，如圖3 所示。

由圖3 可知，2010—2016 年高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力存在較大的時間差異，并且差距不斷加大。北京、山西、內(nèi)蒙古、江西、廣西、重慶、四川、云南、西藏、陜西、青海秩相關系數(shù)大于0，秩相關系數(shù)呈現(xiàn)正相關，說明這些省份高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展程度具有上升趨勢，主要以西部地區(qū)為主；河北省秩相關系數(shù)為0，說明兩變量之間協(xié)調(diào)發(fā)展度的變化相對平穩(wěn)；其余19個省（市、自治區(qū)）秩相關系數(shù)小于0，秩相關系數(shù)呈現(xiàn)負相關，占全部省份的61.29%，說明我國省域高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展關系總體呈現(xiàn)下降趨勢。與表7 對比分析可知，協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)較高的地區(qū)秩相關系數(shù)并未呈現(xiàn)明顯的上升趨勢。東部地區(qū)高校近年來高端人才不斷涌入，但研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展關系卻并未保持穩(wěn)步上升狀態(tài)，相反協(xié)調(diào)發(fā)展程度有不斷降低的趨勢，說明存在邊際效益遞減的現(xiàn)象，人才紅利并沒有完全開發(fā)和利用。中、西部地區(qū)高校受人才流動沖擊均較大，其中中部、東北部地區(qū)高校二者協(xié)調(diào)發(fā)展程度呈現(xiàn)逐步惡化趨勢；西部地區(qū)高校盡管二者協(xié)調(diào)水平仍較低、波動幅度較大，但整體上呈現(xiàn)上升的趨勢，近年來西部高校主動或被動地逐漸調(diào)整高校人員結構與科技創(chuàng)新能力之間的協(xié)調(diào)關系，進而逐漸縮小西部與東部地區(qū)資源配置和發(fā)展的差距。

圖2 高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展的時間趨勢（2010—2016 年）

圖3 省域高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展的秩相關系數(shù)

四、結論與政策啟示

通過對31 個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力進行時空分析，得出在目前國情背景下，高校研發(fā)人員集聚分布呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域性差異。集聚程度高的省份主要集中于東部和東北部地區(qū)，集聚程度中等的省份主要集中于中部和沿海地區(qū)，集聚程度低的省份主要集中于西部地區(qū)和少數(shù)中部省份。由于東部、中部、西部與東北部地區(qū)之間的區(qū)位與經(jīng)濟差異，人才會更傾向于地理位置較好、政策環(huán)境優(yōu)越、基礎設施完備、發(fā)展速度較快的地區(qū)，但值得注意的是集聚程度高的省份并不一定在經(jīng)濟發(fā)展程度高的地區(qū)?？傮w上看高校研發(fā)人員集聚存在一定的不平衡、不合理現(xiàn)象。省域高?？萍紕?chuàng)新能力的分布狀況與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展程度具有一致性，呈現(xiàn)“東高西低”態(tài)勢，科技創(chuàng)新能力高的省份主要集中于東部沿海發(fā)達地區(qū)，科技創(chuàng)新能力中等的省份分布在內(nèi)陸中部地區(qū)，科技創(chuàng)新能力低的省份主要分布在經(jīng)濟發(fā)展程度相對落后的西部地區(qū)。

高校研發(fā)人員集聚與科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)性總體偏低，研發(fā)人員集聚滯后和科技創(chuàng)新能力滯后的情況均存在。雖然大部分區(qū)域高校呈現(xiàn)協(xié)調(diào)類型，但整體協(xié)調(diào)度偏低，并未存在優(yōu)質(zhì)、良好協(xié)調(diào)狀態(tài)。這表明我國高校研發(fā)人員集聚與創(chuàng)新能力具有高度相關的發(fā)展關系，但在協(xié)調(diào)體系運行上某些條件并未達到最優(yōu)標準，大部分省份存在高校研發(fā)人員集聚水平過低的問題，一定程度上存在強者越強、弱者越弱的“馬太效應”。在縱向上大部分省份高校協(xié)調(diào)發(fā)展關系呈現(xiàn)下降的趨勢。此外，區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新帶動性較差，東部地區(qū)以北京為例，具有高研發(fā)人員集聚水平、高科技創(chuàng)新能力，但臨近省份天津、河北并未呈現(xiàn)出相似的發(fā)展水平，中西部地區(qū)以湖北、陜西為代表的省份也是如此，區(qū)域間存在嚴重差異性，這在一定程度上說明我國高校目前在區(qū)域內(nèi)部合作上需要加強。

相關結論有以下啟示：

一是要保障高校研發(fā)人員在相對穩(wěn)定的基礎上合理有序的流動。“雙一流”背景下高等教育競爭日趨激烈，高校的競爭核心是高層次人才的競爭，由于各高校存在地理位置、經(jīng)濟條件、學術氛圍、薪酬待遇和生活保障等方面上的差異，導致科研人才向發(fā)達區(qū)域流動，大幅度的人才流動導致部分地區(qū)人才處于短缺狀態(tài)，中西部地區(qū)高校成為人才流失的“重災區(qū)”，使這些地區(qū)面臨高端人才匱乏和流失的雙重窘境。根據(jù)數(shù)據(jù)和計算結果，從靜態(tài)角度來看，研發(fā)人員集聚程度排名后8 位中，包括中西部地區(qū)的青海、新疆、甘肅、西藏、河南、江西等6 省份；從動態(tài)角度來看，西部地區(qū)集聚程度呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，2010—2016 年西部地區(qū)省份平均研發(fā)人員區(qū)位熵從0.9556 下降至0.8378，而東部地區(qū)同一時期平均研發(fā)人員區(qū)位熵從0.9625 上升至1.0155，表明了人員從西部到東部的流動方向。從教學科研資源配置上也許東部的科研平臺及資源條件有利于研發(fā)人員發(fā)揮潛能、提高效率，但人才過多涌入導致的人才飽和也存在規(guī)模報酬遞減、重復建設、水土不服的情況。從國家發(fā)展戰(zhàn)略大局的視角，全國范圍的人員數(shù)量和結構不平衡會引發(fā)高等教育發(fā)展危機，甚至引發(fā)政治、經(jīng)濟和社會問題，因此要從制度上保障高校高層次人才在穩(wěn)定的基礎上合理有序的流動。中西部地區(qū)要在薪酬體系、激勵機制、平臺搭建、事業(yè)發(fā)展上創(chuàng)新人才政策，提高綜合管理水平。由于西部地區(qū)的客觀條件限制，應堅持“有所為而有所不為”，利用“雙一流”契機，聚焦重點學科和優(yōu)勢專業(yè)，集中資源打造高水平科研平臺和特色學科專業(yè)群，以事業(yè)發(fā)展空間吸引、留住人才。在國家層面進行人才規(guī)劃和布局，通過政策引導和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)做好人才流動的供給側結構性改革，實現(xiàn)全局占優(yōu)策略，搭建高校人才交流信息共享平臺，促進區(qū)域高校人才分布均衡發(fā)展，特別是關注中西部地區(qū)的高校研發(fā)人員集聚情況，采取有效措施盡可能縮小區(qū)域間差距。此外要樹立正確的用人導向，從高校間的搶人、挖人轉向自己培養(yǎng)和發(fā)展人才的方向。

二是優(yōu)化高?？萍紕?chuàng)新環(huán)境，提高科技創(chuàng)新效率。在一定程度上存在由于研發(fā)人員沒有合理的利用和轉化導致科技產(chǎn)出效率不高的現(xiàn)象，部分高校研發(fā)人員集聚程度高的省份其科技創(chuàng)新能力并非顯著，人才規(guī)模與發(fā)展情況配置并非最優(yōu)，造成一定區(qū)域人才浪費。首先，要從環(huán)境優(yōu)化和資源匹配上充分發(fā)揮研發(fā)人員潛能，塑造人盡其才的學術生態(tài)，加強中西部地區(qū)的科技投入和基礎設施建設，提高政府政策支持力度，支撐欠發(fā)達地區(qū)的高?？萍蓟顒?。其次，促進“產(chǎn)學研”協(xié)同互動，加強高校和區(qū)域科技產(chǎn)業(yè)實體間的合作，構建“高校-科研機構-科技企業(yè)”的合作機制，加強高?？萍计髽I(yè)、科技園、眾創(chuàng)空間建設，營造創(chuàng)新環(huán)境，推進高校研發(fā)人員從產(chǎn)業(yè)中發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，促進知識和技術在高校和產(chǎn)業(yè)間的螺旋式互動提升。再次，發(fā)揮高校知識與技術的溢出功能帶動區(qū)域科技服務、成果轉化、科技孵化等相關產(chǎn)業(yè)共同發(fā)展，提升高?？萍嫁D化與產(chǎn)出能力，推動高校從“集聚經(jīng)濟”向區(qū)域“整體經(jīng)濟”轉變。

三是加強區(qū)域高校合作，推動水平高的省份帶動整個區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新的發(fā)展。區(qū)域間高校雖然存在相互“競爭-制約”關系，但共享合作機制將更有利于高校間互利共贏。東部、中部和西部區(qū)域內(nèi)部高校均存在研發(fā)人員集聚和科技創(chuàng)新能力不平衡的狀態(tài)，應加強區(qū)域內(nèi)省份間的協(xié)同功能，使人才集聚在區(qū)域內(nèi)部形成綜合效益，保持優(yōu)勢省份穩(wěn)步增長，同時帶動相鄰地區(qū)共同發(fā)展。以京津冀地區(qū)為例，北京區(qū)域高校相對于天津和河北，在科技人才和創(chuàng)新能力兩個方面都具有明顯的領先優(yōu)勢，要將京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略同樣落實在高等教育領域。加強省域間高校的知識與技術合作，促進協(xié)同創(chuàng)新與人才培養(yǎng)，推進教學科研人員交流，建立平臺資源的共享機制和互動學習機制，通過區(qū)域內(nèi)部人才集聚的溢出效應和知識、技術的良性互動促進多方受益，推動區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力整體發(fā)展。

研究存在以下不足：雖然本文的數(shù)據(jù)資料來源于《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》的支撐，但數(shù)據(jù)范圍比較寬泛，可能會在一定程度上影響結果的精確度和穩(wěn)定性，目前更細致的數(shù)據(jù)收集在客觀上存在一定難度。在進一步的研究中應對指標進行細分，加強數(shù)據(jù)采集，推敲、規(guī)定變量的數(shù)據(jù)范圍。例如，論文發(fā)表數(shù)采用中文核心期刊和國際三大檢索以上發(fā)表數(shù)；專利采用發(fā)明專利；成果獲獎數(shù)按國家級成果獎和省部級成果獎劃分，并按一定當量計算，刪除一些一般性低層次成果數(shù)據(jù)干擾，排除影響結果穩(wěn)定性的因素。