曹麗麗,甘曉成
(新疆大學 政治與公共管理學院,新疆 烏魯木齊 830047)
高校知識創(chuàng)新和科研創(chuàng)新對經濟高質量發(fā)展具有顯著促進作用。創(chuàng)新是一個民族生生不息的動力來源。黨的十九大報告上,習近平總書記指出要“加強國家創(chuàng)新體系建設,加快建設創(chuàng)新型國家”。黨的十九屆五中全會上,更是將創(chuàng)新置于發(fā)展建設的核心地位。自此,我國掀起了前所未有的創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)熱潮。高等院校是為國家培養(yǎng)人才的基地,是推動創(chuàng)新戰(zhàn)略實施的重要主體,高校的創(chuàng)新力量不容忽視。但目前來看,高校創(chuàng)新環(huán)境建設不健全,圖書館知識服務缺乏,無法滿足現階段高??萍紕?chuàng)新的高質量發(fā)展需求,在一定程度上制約著我國高??萍紕?chuàng)新能力的進一步發(fā)揮。基于此,本研究通過評價2019年我國高??萍紕?chuàng)新效率,分析其制約因素,進一步挖掘高效率地區(qū)優(yōu)勢,提升低效率地區(qū)能力,為我國建設創(chuàng)新型國家創(chuàng)造條件。
創(chuàng)新是經濟發(fā)展的重要驅動力。高校作為科技創(chuàng)新的重要主體,對經濟發(fā)展起重要的推動作用。在高??萍紕?chuàng)新與經濟發(fā)展的關系上,謝忠局等運用空間計量模型對我國31個省市面板數據進行分析,發(fā)現高??萍紕?chuàng)新對區(qū)域經濟發(fā)展呈顯著的正向影響,高??萍紕?chuàng)新具有空間溢出效應。與此同時,王少鵬等也認為增加創(chuàng)新投入、提高創(chuàng)新產出或科技成果轉化有利于促進區(qū)域經濟發(fā)展,并且固定資產投資及對外開放程度的加深,不僅有利于本省經濟發(fā)展,還帶動了相鄰省份的經濟發(fā)展。但是,李佳雯等發(fā)現雖然高??萍紕?chuàng)新對區(qū)域經濟的發(fā)展總體上呈上升狀態(tài),但具有一定的滯后性,可能會影響其對經濟發(fā)展的支撐作用。
在高校科技創(chuàng)新效率方面,現有研究集中對高校科技創(chuàng)新的效率評價、時空分布特征、資源配置效率等展開討論。在科技創(chuàng)新效率評價上,初旭新等將高校科技創(chuàng)新效率分為知識創(chuàng)新、科研創(chuàng)新和創(chuàng)新收益三階段,運用DEA-SBM模型分析發(fā)現高校科技創(chuàng)新效率總體偏低,但分階段來看,知識創(chuàng)新效率最高,創(chuàng)新收益效率最低。在時空分布特征上,何聲升利用分位數回歸模型檢驗各因素對高??萍紕?chuàng)新研究、開發(fā)階段和高??萍紕?chuàng)新成果轉化階段進行分析,發(fā)現高校科技創(chuàng)新績效呈現階梯化和集聚化的空間分布特征??铝恋日J為我國高校科技創(chuàng)新效率呈兩極分化特征,其中東部地區(qū)最高,西部地區(qū)最低;并且由于地區(qū)間的交流與合作,高效率相鄰地區(qū)的創(chuàng)新效率往往也較高。在資源配置效率上,張海波等通過分析發(fā)現,我國高??萍紕?chuàng)新資源配置效率雖然總體較高,但仍有待加強;且分地域來看,西部地區(qū)的資源配置效率遠大于東部地區(qū);因此,應從宏觀層面提升高校科技創(chuàng)新資源配置效率。
綜上所述,高??萍紕?chuàng)新的重要性被越來越多的學者所關注。從研究內容上來看,現有關于高??萍紕?chuàng)新的研究主要集中于高??萍紕?chuàng)新與經濟發(fā)展的互動關系、高校科技創(chuàng)新教育的構建、高校科技創(chuàng)新效率評價、時空分布特征、資源配置效率等領域。從研究方法上來看,主要采用數據包絡分析法(DEA)對高校科技效率、資源配置效率進行評價;運用空間相關模型對高??萍紕?chuàng)新的時空分布特征、與經濟發(fā)展的關系進行探索。現有關于高??萍紕?chuàng)新的研究成果頗豐,涉及社會發(fā)展各方領域。為本文的分析提供借鑒經驗。
但通過上述分析不難發(fā)現,以往關于高校科技創(chuàng)新效率評價研究,較多關注于投入與產出本身,很少對產生效率低下的原因作進一步分析,無法深入探究其存在的具體問題。基于此,本研究結合以往研究成果,選取2019年各地高校科技創(chuàng)新投入和產出數據,運用傳統DEA-BCC模型進行測算,通過對比各地測算結果,在分析整體創(chuàng)新效率情況的基礎上,對我國31省(自治區(qū)、直轄市)投入冗余進行測算,以進一步判斷各地區(qū)高??萍紕?chuàng)新效率狀態(tài)及原因。
DEA(Data Envelopment Analysis)包括CCR,BCC,SBM等多種模型。其中,BCC是對CCR模型的改進,在規(guī)模報酬不變的基礎上引進了規(guī)模報酬可變的情況。本研究認為高??萍紕?chuàng)新的投入變化會引起產出的變化,具有規(guī)模報酬可變性,所以選擇傳統DEA-BCC模型作為測算方法。其次,效率是由投入與產出相比而來,高校科技創(chuàng)新的高效率是通過少投入多產出來獲得,故本研究選取投入導向指標對各省高??萍紕?chuàng)新效率進行評價。投入導向指標是指在產出總量不變的情況下減少投入。因此,根據DEABCC模型假設并結合現有相關研究成果,投入導向的我國高??萍紕?chuàng)新DEA-BCC模型可以表示為:
其中,j=1,2,…,31(DMU=31)表示各個地區(qū)高校技術創(chuàng)新研究的決策單元;X是各地區(qū)高校技術創(chuàng)新的投入向量,Y是各地區(qū)高校技術創(chuàng)新的產出向量。
若θ=1,S=S=0,則表示地區(qū)高校科技創(chuàng)新效率處于DEA有效狀態(tài);
若θ=1,S≠0,或S≠0,則表明地區(qū)高校科技創(chuàng)新效率處于弱DEA有效狀態(tài);
若θ<1,則表明地區(qū)高??萍紕?chuàng)新效率處于DEA無效狀態(tài)。
本研究主要將科技創(chuàng)新效率分為投入和產出兩大指標,且認為投入指標應當能反映出高校在科技創(chuàng)新方面的投入成本總和,產出指標應當反映高校科技創(chuàng)新直接輸出成果項。但通過文獻梳理發(fā)現,現有關于高??萍紕?chuàng)新效率產出指標的設定僅從成果的絕對數量層面考慮,忽視了產出質量也是評價高??萍紕?chuàng)新效率的重要因素。這與我國教育體制改革中所提倡的“破五唯”理念相違背。因此,本文在結合以往對高??萍紕?chuàng)新指標劃分經驗的基礎上,在產出指標中加入“成果授獎數”表示創(chuàng)新產出質量,以從產出的數量與質量層面充分衡量高??萍紕?chuàng)新效率。最后根據DEA模型效率測算指標要求,建立投入與產出指標。
2.2.1 投入指標
研發(fā)當時全量人員數是指從事研究與發(fā)展工作時間在9個月以上的人員(一年按10個月計)。表示各省高??萍紕?chuàng)新的人力資源投入。
研發(fā)項目經費是指學校用于研究與發(fā)展的項目經費。表示各省高??萍紕?chuàng)新的財力資源投入。
2.2.2 產出指標
專著與發(fā)表學術論文數是指學校公開出版的著作或發(fā)表的學術論文數量。技術轉讓合同數是指學校將技術成果的所有權或使用權轉移給受讓方時所簽訂的轉讓合同數量。專著與發(fā)表學術論文數與技術轉讓合同數表示各省高??萍紕?chuàng)新的數量產出。
成果授獎數是指對學校優(yōu)秀的科技成果授予獎勵的數量。表示各省高??萍紕?chuàng)新的產出質量。
因此,在投入指標中,從人力資源與財力資源的角度進行考慮;在產出指標中,從科技創(chuàng)新產出的數量與質量的層面出發(fā),使評價指標具有一定的科學性。具體指標如表1所示。
表1 2019年全國31省(自治區(qū)、直轄市)高校科技創(chuàng)新效率評價指標表
選取2019年中國31?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)(因數據的不可獲得,本研究不包含港、澳、臺地區(qū))高??萍紕?chuàng)新的投入與產出的截面數據進行測算。數據來源于中華人民共和國教育部發(fā)布的《高等學??萍冀y計資料匯編》。
本文采用DEAP2.1軟件,選取傳統DEA-BCC模型的投入導向型,對我國2019年31?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)高??萍紕?chuàng)新效率進行測算,結果如表2所示。
表2 2019年全國31?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)高??萍紕?chuàng)新技術效率表
由表2可知總體效率:(1)全國平均技術效率為0.74,表明我國高校技術創(chuàng)新水平尚未達到最優(yōu)狀態(tài),仍有24%的資源未得到有效利用。由于純技術效率(0.91)相對規(guī)模效率水平(0.82)較低,所以致使我國高??傮w技術創(chuàng)新效率水平DEA無效的主要原因在于純技術效率不高。因此,提高我國高??萍紕?chuàng)新水平的主要切入點在于提高純技術效率水平。各地高校需加強對科研資金的管理、提高科技創(chuàng)新的技術水平。(2)在測算樣本中,寧夏受純技術效率影響,綜合技術效率為0.45,在31地中處于最低水平。究其原因,寧夏的創(chuàng)新技術水平無法滿足創(chuàng)新規(guī)模的發(fā)展,嚴重阻礙了其創(chuàng)新潛力的發(fā)揮。(3)分地區(qū)來看,江蘇、河南、重慶、西藏、青海、新疆六地的技術效率為1,表明高??萍紕?chuàng)新效率處于最優(yōu)狀態(tài)。從原因上來看,江蘇、河南、重慶高??萍紕?chuàng)新效率之所以名列前茅,主要在于其投入、產出量非常龐大。其中,江蘇高??萍紕?chuàng)新的投入與產出在測算樣本中均位列第一,也再次驗證了其“教育大省”的名號。而西藏、青海、新疆的效率之所以高,主要是因為其前期投入較少(投入排序:新疆第28名,青海第29名,西藏第31名),而后期產出相對較高。(4)天津、浙江、安徽三地的規(guī)模效率雖然達到1,但由于其純技術效率水平低,導致總體效率水平不高。因此,應提高科技創(chuàng)新投入的管理和技術水平,以增強整體的創(chuàng)新實力;而遼寧、湖北、四川、云南的純技術效率雖然達到1,但受規(guī)模效率影響,技術效率仍未達到有效狀態(tài)。因此,要適當擴大技術創(chuàng)新規(guī)模以滿足技術效率水平,從而提高科技創(chuàng)新產出。
由表2可知規(guī)模報酬:(1)天津、江蘇、浙江、河南、重慶、西藏、青海、新疆的規(guī)模報酬不變,表明其投入與產出達到最優(yōu)狀態(tài),不需要擴大創(chuàng)新規(guī)模或增強對科技創(chuàng)新投入的管理,否則將損害高??萍紕?chuàng)新效率。但需要注意的是,西藏、青海、新疆的規(guī)模報酬不變是因為其投入少、產出大,因此,還需進一步增加對三地的投入以充分發(fā)揮高校科技創(chuàng)新的潛力。(2)北京、河北、山西、內蒙古等14地呈規(guī)模報酬遞減狀態(tài),表明目前其高??萍紕?chuàng)新規(guī)模過于龐大,隨著投入的增加,產出緩慢減少。投入的增加量與產出的增加量不成正比。因此,應適當縮小創(chuàng)新規(guī)模,減少創(chuàng)新投入,以提高整體創(chuàng)新技術效率水平。(3)安徽、江西、海南、貴州、寧夏五地規(guī)模報酬呈遞增狀態(tài),表明其現有科技創(chuàng)新規(guī)模相對較小。前期投入力度不大,導致技術創(chuàng)新產出增長動力不足。因此,應通過適當擴大規(guī)模、增加投入的方式促進總體技術效率水平提升。
本文基于投入導向模型測算,對全國31省(自治區(qū)、直轄市)高??萍紕?chuàng)新的投入冗余進行分析,如表3所示。
表3 2019年全國31省(自治區(qū)、直轄市)高??萍紕?chuàng)新效率投入冗余表
表3結果發(fā)現:北京、天津、河北、山西、福建、湖南、云南七地的投入均有不同程度的冗余。其中,河北、山西、福建、湖南的研發(fā)當時全量人員數存在冗余,湖南省的冗余人數高達2 759.904人;北京、天津、云南的研發(fā)項目經費存在冗余,云南省的冗余經費高達2 061.47萬元。由于這些省份對人力與財力資源的配置不當,造成創(chuàng)新資源的浪費,導致高??萍紕?chuàng)新效率低下?;诖?,應加強對資源的合理利用,提高高??萍紕?chuàng)新效率。
經測算,2019年我國高校科技創(chuàng)新效率處于非DEA有效狀態(tài),表明我國高??萍紕?chuàng)新效率尚未達到最優(yōu)水平。綜合來看,造成我國高??萍紕?chuàng)新效率水平滯后的主要原因在于各地高??萍紕?chuàng)新能力較低、東西部資源供給不平衡、資源配置不合理。
第一,科技創(chuàng)新能力較低。相對而言,造成我國高校科技創(chuàng)新效率水平不佳的原因在于各地高校純技術效率水平不足。純技術效率水平是高校科技創(chuàng)新能力的綜合反映。如天津、山西、安徽、寧夏等地,其規(guī)模效率均處于較高水平,但由于科技創(chuàng)新能力較低,無法滿足規(guī)模效率發(fā)展需要,導致綜合技術效率水平不高。
第二,東西部資源供給不平衡。根據統計數據,2019年西藏高校科技創(chuàng)新當時全量人員數為357人,青海為403人,而北京人員數高達34 417人,近西藏、青海的96、85倍。從項目經費上來看,2019年青海高??萍紕?chuàng)新項目經費約為49萬元,而北京的研發(fā)經費約達300萬元,近青海的60倍。東部創(chuàng)新資源投入過多,產生投入冗余;西部創(chuàng)新資源投入過少,高校創(chuàng)新動力不足。東西部不平衡的資源供給造成我國高??萍紕?chuàng)新效率無法達到最優(yōu)狀態(tài)。
第三,資源配置不合理。北京、天津、河北等地在人員或經費方面存在不同程度的冗余。投入冗余是指由于高??萍紕?chuàng)新所需要的人力、物力、財力等資源的利用、配置不當,造成資源的浪費。因此,資源配置不合理是造成我國高??萍紕?chuàng)新綜合技術效率水平低下的重要原因。
高校是重要的科技創(chuàng)新主體,要充分挖掘高??萍紕?chuàng)新潛力,為我國建設創(chuàng)新型國家提供源動力。本文運用DEA-BCC模型對我國2019年31省(自治區(qū)、直轄市)的高校科技創(chuàng)新效率進行測算,結果表明:(1)我國各地區(qū)高??萍紕?chuàng)新效率非DEA有效,尚未達到最優(yōu)水平;(2)在創(chuàng)新資源的投入上,東部地區(qū)投入冗余,西部地區(qū)投入不足,東西部地區(qū)在創(chuàng)新資源投入方面差異明顯;(3)發(fā)達地區(qū)不一定代表高效率(如北京技術效率0.58,天津0.54),落后地區(qū)不一定產生低效率(如新疆、青海、西藏技術效率為1)??傮w技術效率水平是純技術效率與規(guī)模效率的綜合,因此,高技術效率不僅取決于投入總量大小,更在于生產管理及資源的有效配置。
高校作為為國家輸送人才的重要基地,對我國推動實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略,加快建設創(chuàng)新型國家的作用不言而喻。針對以上結論,本研究提出幾點對策建議,以期各高校能在科技創(chuàng)新方面更好發(fā)揮作用。
第一,加強地區(qū)間交流合作,共同促進科技創(chuàng)新發(fā)展。各地區(qū)間由于經濟、政治、文化等硬性條件不一,致使落后地區(qū)可利用的資源遠不及發(fā)達地區(qū)。各地區(qū)可以通過資源共享的方式交流合作,如對口援助,發(fā)達地區(qū)的高校為落后地區(qū)的高校援助資金、技術、人力等方面資源。除此之外,在有條件的前提下通過國外訪學、國際項目合作、參與國際活動等方式學習并引進先進的科學技術,以提升自身的科技創(chuàng)新水平。
第二,減少東部投入,增加西部供給,縮小東西部差距。以上分析表明,東部地區(qū)的管理水平無法滿足其大量的創(chuàng)新資源投入,所產生的投入冗余致使高??萍紕?chuàng)新效率低下,造成創(chuàng)新資源的浪費。而西部地區(qū)由于資源投入不足,限制了高校科技創(chuàng)新產出。兩者間在資源供給方面形成強烈對比。因此,將東部地區(qū)的投入冗余分撥至西部地區(qū),在政策上向西部地區(qū)傾斜,通過在資金和政策上給予西部地區(qū)科技創(chuàng)新支持的方式,平衡各地區(qū)的投入與產出比,縮小東西部間的差距,從而在整體上提升我國高校科技創(chuàng)新效率水平。
第三,各高校提高合理配置資源的能力,促使投入與產出最大化。從以上的研究中不難發(fā)現,許多地區(qū)因管理及技術水平不足導致整體綜合效率偏低,這對我國科技創(chuàng)新資源造成了巨大浪費?;诖?,高??梢猿闪⒏黝愘Y源的專門配置中心,定期組織人員開展資源合理配置的相關知識培訓,提高資源合理分配技能,并在項目開始前進行資源評估,在項目進行時緊跟進程,在項目完成時及時反饋,使科技創(chuàng)新資源使用的全過程擁有專業(yè)人員引導,促使有限資源帶來最大化產出。
創(chuàng)新是一個民族生生不息的源泉。近年來,隨著互聯網的發(fā)展及對于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的支持,科技創(chuàng)新日漸走入我們的生活。經測算,2019年我國高校科技創(chuàng)新效率整體水平尚未達到最優(yōu)狀態(tài)。從資源的投入上來看,東部及其他經濟發(fā)達地區(qū)的高校技術創(chuàng)新投入顯然高于西部落后地區(qū),這對東西部創(chuàng)新產出的差距造成了直接影響。由于生產力發(fā)展水平落后,西部地區(qū)在許多方面遠不及東部發(fā)達地區(qū),而解決這一問題完全依靠國家政策、資金的扶持是遠遠不夠的,最重要的還是要謀求自身發(fā)展。經濟基礎決定上層建筑,因此,西部地區(qū)要大力發(fā)展生產經濟,提高經濟發(fā)展水平,為科技創(chuàng)新提供良好的條件。
從產出效率上來看,雖然西部地區(qū)較發(fā)達地區(qū)投入水平低,但部分地區(qū)產出效率卻達到DEA有效狀態(tài),表明西部地區(qū)高校具備深厚的技術創(chuàng)新潛力,有待進一步挖掘。由此來看,若各地根據自身存在的缺陷有針對性地作出改進,高??萍紕?chuàng)新實力將煥發(fā)出新的生機,這將為我國創(chuàng)新型國家的建設貢獻巨大力量。