中國高校知識生產全要素生產率增長及其影響因素：2001年～2011年

呂艷+++趙彥云+++曾孟夏

摘要：文章基于2001年～2011年我國三十個省市自治區高校知識生產的數據，采用Malmqusit生產率變化指數法，計算了我國2001年～2011年高校知識生產全要素生產率增長情況。結果發現從2001年～2011年，我國高校知識生產全要素生產率整體呈上升趨勢，年平均增長率達到了6.8%；浙江、上海、江蘇、北京是高校知識生產率增長最快的4個地區。從全要素生產率增長影響因素的分析來看，高校的內生力是高校知識生產率提升的根本，以師資隊伍水平的作用最為突出；政府、企業對大學的支持同樣是高校知識生產率提升的重要因素；知識存量、經濟發展水平、對外開放程度等一些環境因素也會對高校的知識生產率提升產正向影響，但作用相對較小。

關鍵詞：Malmquist生產率變化指數；全要素生產率增長；高校知識生產

一、 引言

國內關于大學知識生產率的問題研究起源于21世紀初，胡詠梅（2007）、楊文舉（2011）、王宇鵬（2012）、姜彤彤和武德昆（2012）、姜彤彤（2013）對高校知識生產率情況進行了分析，雖然學者們從不同角度探索了中國高校的知識生產的生產率，但是指標的選取相對多元，而且測算的時間跨度也相對較短，同時也很少在知識生產率增長的基礎上對其影響因素進行進一步探索。本文擬采用Malmquist生產率變化指數法對中國高校2001年～2011年知識生產的全要素生產率進行測算，并對其影響因素進行進一步的探索。

二、 大學知識生產全要素生產率增長的估算方法、數據說明及變量選取

1. Malmquist生產率變化指數。本文采用Malmqusit生產率變化指數（Fare，1994）來計算大學知識生產的全要素生產率增長。該指數是基于多投入多產出的數據計算生產率變化和效率提升的一種經典方法，其具體形式為：

M（xt+1，yt+1，xt，yt）=

·

1/2（1）

其中：Dt（xt，yt）為t期的生產點（xt，yt）與t時期生產前沿面的距離

Dt（xt+1，yt+1）為t+1期的生產點（xt+1，yt+1）與t時期生產前沿面的距離

Dt+1（xt，yt）為t期的生產點（xt，yt）與t+1時期生產前沿面的距離

Dt+1（xt+1，yt+1）為t+1時期的生產點（xt+1，yt+1）與t+1時期生產前沿面的距離

Fare進一步將Malmquist生產率變化指數分解為技術效率變化指數（Efficiency Change，記為effch）和技術進步指數（Technical Change，記為Techch），即：

M（xt+1，yt+1，xt，yt）=×

（）（

）1/2（2）

其中=effch，為效率變化指數，測度從t到t+1時期實際生產與生產前沿面所示的最大可能產出迫近程度的變化，effch指數大于1表示效率提高，effch指數小于1，表示效率下降。

（）（

）1/2=techch，為技術進步指數，測度生產前沿面從t到t+1時期的移動。techch指數等于1表示從t期到t+1期沒有技術進步，techch指數小于1表示從t期到t+1期出現了技術退步，techch指數大于1表示從t期到t+1期出現了技術進步。

進一步放松固定規模報酬的假設，對Malmquist指數可分解為

Mv，c（xt+1，yt+1，xt，yt）=×

×

·

簡記為Mv，c（xt+1，yt+1，xt，yt）=peffch×sch×techch

注腳為v的表示的是變動規模報酬的情況，注腳c為固定規模報酬的情況，第一項peffch表示變動規模下的純技術效率變化，第二項sch表示規模效率變化，第三項techch表示技術變化。

2. 數據說明。本文使用的數據是2001年～2011年中國大陸除西藏以外的30個省、自治區和直轄市的高等學校投入和產出數據。之所以沒有包括西藏，一個是西藏的高等學校相對較少，另一個是在年鑒統計中存在某些年份數據的缺失，故在實際研究中未包括西藏。

本章所有的數據均來自《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《高等學校科技統計資料匯編》、《專利統計年報》。

3. 投入產出變量的選擇。大學的知識生產是基于一定的人力、財力等投入因素利用腦力勞動產生新知識的過程。

（1）投入變量。人員和經費是高校知識生產活動的兩個投入元素，人員選用R&D人員全時當量衡量，經費選用高校R&D經費內部支出額衡量，并以2001年各省直轄市自治區不變價格計算。

（2）產出變量，大學生產的知識根據是否可編碼，可分為顯性知識和隱性知識，顯性知識是可編碼化的知識，通常以論文、專利等形式呈現；隱性知識是不可編碼的知識，很難用語言、文字等表示，故選擇體現顯性知識的論文和專利來衡量大學的知識產出。由于各年鑒并沒有記載各地區發表的論文數，故用一個地區發表的科技論文數來衡量高校的論文產出，用專利授權數來衡量高校的專利產出。

三、 中國高校知識生產全要素生產率增長估算結果

本文基于30個省市自治區高校知識生產2001年～2011年的投入產出數據，使用Deap2.1軟件，采用了產出導向的方式計算了中國高校知識生產Malmqusit生產率變化指數，以反映高校知識生產全要素生產率增長情況。

1. 全國高校知識生產全要素生產率的增長及其構成。如表2所示，2001年～2011年10年期間，全國高校知識生產全要素生產率年平均增長率為6.8%，整體呈現出明顯的波動特征。2002年相對2001年全要素生產率下降了14%，這也是全要素生產率唯一下降的一年，從2002年起，各年相對前一年的全要素生產率均有所增長，增幅略有不同。2002年～2007年，是全要素生產率增長比較快的時期，年平均增長率達到了13.7%；2007年～2011年全要素生產率的增長進入一個相對緩慢的增長時期，這一時期全要素生產率年平均增長率為4.2%。

從Malmquist生產率變化指數的分解來看，整體而言，全國高校知識生產全要素生產率的增長主要歸因于由教師水平提升和實驗設備更新等因素帶動的技術進步，而不是效率的改善，與（楊文舉，2011；姜彤彤，2012）的研究結果一致。2001年～2011年，技術進步年平均增長率為7.8%；而效率則平均下降了1%。

2. 各省、自治區、直轄市的高校知識生產全要素生產率的增長及構成。從30個省市自治區全要素生產率的年平均增長情況來看，與2001年相比，絕大部分區域的高校知識生產全要素生產率都有一定提升。高校知識生產全要素生產率提升的省市有北京、天津、河北、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、河南、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、云南、陜西、甘肅、寧夏等23個省市自治區，提升居于前四位的是浙江、上海、江蘇、北京，高校知識生產全要素生產率年平均增長率分別達到了24.3%、22.2%、21%、18.7%，這四個省市屬于高等教育比較發達的區域。高校知識生產全要素生產率下降的省市有山西、廣西、貴州、江西、新疆、內蒙古、青海等7個省市，這幾個省市的Malmquist生產率變化指數均小于1，其中以青海的最低，在中國地域劃分上，除山西屬于中部以外，其余6個省市均處于中國的西部，屬于高等教育發展相對薄弱的區域。

四、 高校知識生產全要素生產率增長的影響因素分析

1. 變量和數據說明。大學的內生力是指一個區域內大學自我發展的能力，主要取決于區域大學的師資隊伍水平、基礎設施以及高校的研究性程度。師資隊伍水平的衡量通常采用的碩士學位教師占比這個指標，由于2001年、2002年的數據的缺失，以2003年各省高校專任教師中碩士以上學位教師占比來衡量研究期初始的專任教師水平，數據來源于《中國教育統計年鑒（2003）》。基礎設施的衡量則采用師均教學科研儀器設備值來衡量，由于2001年數據缺失，采用2002年的數據作為研究期初始的數據。在我國，研究型大學相比于普通的學校承載了更多的知識生產的任務，更能促進新知識的生產，鑒于缺少各地區研究型大學確切數據的統計，故采用各地區研究生在校生數與本科在校生的比值來衡量一個區域高校的研究性程度，因為2001年、2002年數據的缺失，采用2003年數據作為研究期的初始數據，源于《中國教育統計年鑒（2003）》。

三重螺旋理論（Leydesdorff et al.，1994）認為政府、企業對大學的支持對大學的知識生產具有重要意義，受統計數據限制，本文主要從財務的角度來測度政府、企業對大學的支持力度，用高校科技人員人均獲得的政府經費來衡量政府對高校的支持力度，高校科技人員人均獲得的企業經費來衡量企業對高校的支持力度。由于缺乏2009年～2011年三年高校分地區科技經費來源的統計，故以2001年～2008年高校科技人員人均年獲得的企業資金來體現研究期間企業對高校的支持力度。以2001年～2008年高校科技人員人均年獲得的企業資金來體現研究期間企業對高校的支持力度，數據來源于《中國科技統計年鑒》。

環境因素包含區域的知識存量、經濟發展水平以及對外開放程度。參照多數學者的做法（Han，2007；Krammer，2009；劉思明，2010），用專利存量來衡量知識存量，在此采用劉思明（2010）計算的2001年各省的知識存量作為我們研究期的初始知識存量；經濟發展水平采用人均GDP來衡量，數據源于《中國統計年鑒》（2002）；對外開放程度選用的是進出口總額與GDP的比重來衡量，數據源于《中國統計年鑒》（2002）。

2. 影響因素分析。從變量相關系數來看，我們所考察的8個影響因素，存在很大的相關性，相關系數最高的達到了0.873，相關系數最低的也有0.446，同時將這些變量納入模型，會引起多重共線性，故在實際分析中采用的是將Malmquist生產率變化指數年平均值作為因變量，而將8個可能的影響因素單獨作為自變量納入回歸方程，分別考察8個影響因素對因變量的影響。

結果顯示，大學內生力、政府與企業對大學的支持、環境等涉及的8個因素對Malmquist生產率變化指數都具有正的效應，系數均通過了顯著水平檢驗，即一個區域的高校師資隊伍水平、基礎設施、研究性程度、企業對高校的支持力度、政府對高校的支持力度、經濟發展水平、對外開放程度、知識存量對高校知識生產全要素生產率的增長都具有正的作用。

從回歸方程的R2和調整R2來看，八個可能影響因素指標對Malmquisi生產率變化指數都具有一定的解釋力，只是解釋力度有所不同，對因變量解釋力度最強的是企業對高校的支持力度以及高校的師資隊伍水平，分別解釋了因變量71.8%、69.4%的變化。高校基礎設施、高校的研究性程度、政府對高校的支持力度、經濟發展水平對因變量的解釋力差不多，解釋了因變量40%左右的變化。區域的初始知識生產水平、對外開放程度對因變量的解釋力度最弱，解釋了Malmquist生產率變化指數20%左右的變化。說明對高校知識生產率提升最重要的是高校的內生力以及企業政府對高校的支持力度，區域知識存量、經濟發展水平、對外開放程度雖然也會區域高校知識生產產生正的效應，但作用相對較弱，區域的知識存量影響最弱，很重要的一個因素是全球化以及互聯網的發展使得高校知識生產信息的獲得并不僅僅局限于所在區域內。

五、 結論

本文基于2001年～2011年12年的30個省市自治區高校科技創新投入產出的數據，利用Malmquist生產率變化指數法，計算了30個省市高校知識生產2001年～2011年Malmqusit生產率變化指數，并依據計算結果對我國高校知識生產全要素生產率增長和其構成進行了分析，并對影響因素進行了探索，結果顯示：

1. 從2001年到2011年，全國高校知識生產全要素生產率整體呈上升趨勢，年平均增長率達6.8%。全要素生產率的增長更多的是歸因于技術進步，而不是效率的提升。

2. 從30個省市自治區高校知識生產全要素生產率的增長情況來看，與2001年相比，全要素生產率提升有23個省市自治區，其中增長速度居于前四位的是高等教育比較發達的浙江、上海、江蘇、北京。

3. 從中國高校知識生產全要素生產率增長的影響因素分析來看，高校的內生力是高校知識生產率提升的根本，以師資隊伍水平的作用最為突出；政府和企業對大學的支持力度同樣是高校知識生產率提升的重要因素，企業由于與高校的合作方式更為靈活，促進高校知識生產的作用高于政府對高校知識生產的作用，凸顯了產學研促進大學知識生產的效應；知識存量、經濟發展水平、對外開放程度等一些環境因素也會對高校的知識生產率提升產正向影響，但作用相對較小。（下轉第48頁）

參考文獻：

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[6] 姜彤彤，武德昆.基于Malmquist指數的高等學校科技創新全要素生產率研究[J].中國科技論壇，2012，（5）：79-84.

[7] 姜彤彤.“985工程”高校科研全要素生產率測算及分析[J]，中國高教研究，2013，（4）：38-43.

基金項目：國家社會科學基金教育學青年課題“中國高等教育統計指標之國際比較”（項目號：CIA090105）。

作者簡介：趙彥云（1957-），男，漢族，天津市人，中國人民大學統計學院院長、教授、博士生導師，經濟學博士，研究方向為宏觀經濟統計、國際競爭力、區域創新；呂艷（1979-），女，漢族，山東省臨沂市人，中國人民大學統計學院博士生，研究方向為教育統計、宏觀經濟統計；曾孟夏（1986-），男，漢族，廣西壯族自治區南寧市人，中國人民大學統計學院博士生，研究方向為經濟統計。

收稿日期：2015-07-08。