基于標度無關性的區域高校科技創新績效研究

□ 吳丹丹 王子晨 鄭圣明

(1.中國科學技術大學 公共事務學院,安徽 合肥 230026;2.中共安徽省委黨校 理論研究所,安徽 合肥 230022;3.中國科學技術大學 管理學院,安徽 合肥 230026)

基于標度無關性的區域高校科技創新績效研究

□ 吳丹丹1王子晨2鄭圣明3

(1.中國科學技術大學 公共事務學院,安徽 合肥 230026;2.中共安徽省委黨校 理論研究所,安徽 合肥 230022;3.中國科學技術大學 管理學院,安徽 合肥 230026)

科學評價區域高校科技創新績效長期以來備受學術界關注。引入標度無關性指標的實證分析表明,我國地區生產總值、高校科技創新投入和產出等要素的變化對此績效均有著顯著的非線性作用。這對于提升高?？萍紕撔驴冃АQ策者制定相關創新政策具有重要意義。

標度無關性;高校;科技創新;績效

一、引 言

創新是經濟發展和社會進步的強大動力,作為創新活動的關鍵內容,科學研究與技術開發在科技進步與經濟發展間起著重要的轉化媒介作用。高校是國家創新體系的重要構成部分,也是生產研發知識、技術和科技成果的重要源地,更是區域經濟和科技發展的基礎生力軍,其科研活動已經成為一個國家或一個地區發展科研事業不可忽視的力量。高?？萍紕撔虏粌H能促進自身發展和提高服務社會的水平,更推進了國家或區域科技創新能力的提升。

隨著技術、資本、信息等要素更為普遍的流動和配置,區域的重要性愈加突出,經濟發展呈現出明顯的地域化特征,各區域競爭角逐的焦點越來越傾向于科技,科技創新能力因此成為衡量區域的一個重要和決定性的因素。所以說,以各地區為比較單位,科學合理地測評高?？萍紕撔驴冃?能使各區域明確所屬高校的科研狀態,還可為提高高?？萍紕撔驴冃峁Q策依據,對于區域科技創新能力的定位和提升、區域創新資源的配置、以及科技創新發展戰略的制定等都具有現實和深遠的重大意義。

二、文獻綜述

從國內現有研究看,學者們較少將高?？萍紕撔驴冃c區域結合起來進行相關比較研究。楊宏進和劉立群[1]以2007年我國高?？萍汲晒a出均處于效率前沿的省份為研究對象,在國內首次運用三階段DEA模型,對高?？萍汲晒D化進行效率分析;俞立平和張曉東[2]采用熵權法和加權T OPSIS方法,測度各省市的高?？萍几偁幜Α４送?學者們在單獨測評高?？萍紕撔驴冃r,一般采用的方法可以概括為:DEA和多指標綜合評價法、層次分析法、可信度分析和因子分析法等數種[35]。盡管有的學者也對構成比值指標的基礎指標,如GDP與人口、論文數與被引次數、R&D投入與GDP等,是否可能存在規模效應有所考慮,但其研究仍大多直接采用比率指標,比較不同規模的研究對象。為消除非線性規模效應影響,Katz[6,7]提出標度無關性指標,分析不同規模創新主體對創新系統的貢獻度。此后,學者們基于此指標陸續分析比較了國家、區域和科學等創新系統中的科技創新績效[8,9]。

綜合以上的文獻綜述,本文從非線性視角出發,以學者們對標度無關性指標的研究為基礎,試圖通過區域經濟規模、高?？萍紕撔峦度牒彤a出等因素來構建標度無關性指標,科學衡量我國區域高?？萍紕撔碌南鄬冃?以期為重新審視并提升高?？萍紕撔驴冃А⒚鞔_各區域高校所屬科研狀態,及更合理的科技創新政策的制定出臺提供一定的科學理論和現實依據。

三、研究設計

(一)指標選取與數據來源

指標選取是科學有效評價區域高校科技創新績效的關鍵。本文選取地區生產總值(GDP)反映各省綜合經濟規模;選取高校研發經費內部支出(HERD)和研發人員(Personnel)衡量高校研發投入;選取科技論文和著作數(Paper)和專利申請數(Patent)測度高校創新產出。此外,于慶偉等[10]指出,高校研發投入強度(HERD/GDP)能夠反映地區高校的科技投入水平,本文選其作為相對數量指標。同時,本文選取2000—2012年(其中產出指標為2005—2012年)我國大陸除西藏外的30個省份為研究對象,數據來自《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。Haus man等[11]、郭江江等[12]指出,科研產出專利僅與當期研發投入有關,因而本文暫不考慮時滯問題。

(二)研究方法

冪律分布在雙對數坐標下表現為一條斜率為冪指數的直線,判斷隨機變量是否滿足冪律分布的依據就是此線性關系,Katz[6,7]基于此提出標度無關性指標。定義是如果X,Y滿足冪律關系:Y=k Xα,其中k是常數,則X和Y間存在標度關系。此外,Katz[6,7]提出兩類標度無關性指標:標度因子α記作Y-X,可測度變量Y相對于X的增長率,還可比較系統變量的相對增長率;由于X規模對Y有影響,需調整Y來比較不同規模的研究對象,Katz[6,7]提出相對數量指標,Y表示觀測實際值,Y表示由冪律關系計0e算后的期望值。

作為一個包含多要素的復雜系統,區域高?？萍紕撔孪到y中的經濟和科技指標表現出標度關系的傾向[78]。本文構造第一類指標:HERD-GDP、Patent-GDP等標度因子,并建立調整后的相對HERD指標:HERD=k GDPα,則其中,HERD0表示實際研發經費,HERDe表示計算得到的期望值,GDP0為實際國民生產總值。

四、實證結果

(一)HERD和GDP之間的標度關系

通過SPSS22.0擬合可知,標度關系存在于我國高校研發經費和經濟規模間。HERD-GDP標度因子值為1.28,表明我國HERD的增長在這段時間快于GDP的增長,GDP每翻一番,HERD將是原來的2.43倍,即HERD隨GDP增長呈非線性增長趨勢。表1給出了30個省份高校研發投入和GDP之間的標度因子、標準差和擬合優度。可知這些省份GDP和HERD間的冪律關系都較為顯著。除內蒙外,其他省份高校研發經費與經濟規模間表現出不同程度的馬太效應。具體來說,這些區域HERD-GDP標度因子均大于1,表明HERD的增長都快于其各自GDP的增長。上海HERD隨GDP增長的非線性效應最強,其GDP每翻一番,HERD將是原來的2.73倍。意料外的是擁有較多高校的陜西省標度因子僅為1.003,意味著該省HERD隨GDP幾乎呈線性增加趨勢。

本文選擇2000—2012年這13年的中間年份作為被比較年份,表2分別列出了高校研發投入強度和相對HERD的值。對比可知,絕大多數省份的相對HERD排序較其高校研發投入強度排序變化較大。如2004年京滬兩地的高校研發投入強度分別位于第1和第4位,但其RHERD排序分別是第27和第25位;2008年這兩個地區按照高校研發投入強度排在第1和第3位,但RHERD分別名列第27和第13位。此外,東部地區的福建和海南兩省,2004年按照高校研發投入強度排名分別在第24和第26位,但其RHERD排序分別是第8和第2名;2008年這兩個省份的高校研發投入強度的排名分別是第22和24位,可 RHERD卻分別位于第3和第1位。這種現象表明高校研發投入強度指標在某種程度上可能由于規模因素的存在使得結果有失偏頗,而相對數量指標則會盡力消除這種非線性效應,得到更客觀的結果。

表1 我國各省HERD-GDP標度因子(2000—2012年)

(二)R&D Personnel和GDP間的標度關系

由擬合知,我國R&D Personnel-GDP標度因子為0.39,說明13年間我國高校研發人員的增長慢于其各自GDP的增長,GDP每翻一番,R&D Personnel將是原來的1.31倍,R&D Personnel隨GDP增長呈非線性增長趨勢。

表2 2004年和2008年各省高校研發投入強度和RHERD指標比較

表3 我國各省R&D Personnel-GDP標度因子(2000—2012年)

表4 我國各省Patent-GDP標度因子(2005—2012年)

30個省份的經濟規模和研發人員間存在標度關系如表3所示,R&D Personnel-GDP標度因子都小于1,即高校研發人員數的增長均慢于GDP增長。雖然海南省經濟規模排名靠后,但其R&D Personnel-GDP標度因子位居第一,即海南GDP每翻一番,其高校研發人員數將是原來的1.4倍,這表明隨著經濟發展,海南的高校研發人員數量顯著提高,同時也將逐漸縮小與發達地區的差距。

(三)Paper-GDP、Patent-GDP標度因子

由擬合知,我國Paper-GDP、Patent-GDP標度因子分別為0.39和1.73,意味著GDP每翻一番,這兩者將分別是原來的1.31和3.33倍。雖然近年來各高?？萍颊撐暮椭鲾翟鲩L迅速,可依舊慢于GDP的增長;隨著對技術創新的日益重視,高校也越來越將其作為獲取競爭優勢的重要手段,從而導致高校專利申請量的增長快于同期GDP的增長,呈現出持續飛躍上升的態勢。我國30個省份的Paper-GDP標度因子也均小于1,說明高?？萍颊撐暮椭鲾档脑鲩L速度遠遠慢于GDP的增長。上海的科技論文著作數與經濟規模間的非線性效應最強,可其GDP增長一倍時,科技論文著作數也僅為原來的1.41倍。

從表4可以看到,我國30個省份的Patent-GDP標度因子值均大于1,說明高校專利申請量的增加不同程度地快于GDP增長,呈現出很強的非線性增長態勢。Patent-GDP標度因子從1.193變到2.213,意味著我國各地區高校專利申請數和經濟規模間存在馬太效應。尤其是上海,GDP增長一倍,高校專利申請量約是原來的4.64倍,專利申請數和GDP間較強的馬太效應,與該地區近些年來著力推進創新型城市建設,全面提升科技持續創新能力等科技政策密不可分。此外,內蒙古高校專利申請數同其經濟規模間不協調,盡管其經濟發展在超過較多地區,可標度因子卻排在末尾。

五、結論與討論

如何以區域為單位,合理有效評價區域高?？萍紕撔驴冃?一直是備受社會各界關注的問題。標度無關性指標的建立,充分考慮了非線性因素對創新績效的影響,為重新審視并提升高校的科技創新績效、明確各區域高校所屬科研狀態,以及更多合理的科技創新政策的制定和出臺提供一定的科學理論和現實依據,同時也為預測未來創新表現提供了有效工具。

(一)結論

本文基于標度無關性指標,根據我國2000—2012年的數據,比較研究了30個省市自治區高?？萍紕撔碌南鄬冃?得到如下主要結論。

首先,我國創新系統中GDP與HERD間存在標度關系。國內高校研發經費投入隨GDP的增加呈較強的非線性增加趨勢,高校研發經費投入與其各自GDP間存在著馬太效應。這意味著,各區域決策者會跟隨當地經濟社會的發展狀況,不斷加大對地方高?？萍紕撔铝Φ闹匾暫屯七M程度。

其次,高校研發投入強度這一比值指標可能由于規模因素的存在,易導致高校研發經費的投入水平出現被高估或低估的現象發生,而相對數量指標則會將這種非線性效應考慮在內并盡力消除。

再次,R&D Personnel-GDP和Paper-GDP標度因子值都小于1,這就是說,盡管我國所有高等學校近年來對科研人員的投入,以及在科技論文方面的產出都不斷加大,可還是未能跟上國內經濟社會發展步伐,有待加強。

最后,我國GDP與高校專利申請量間具有較強的標度關系,高校專利申請量將隨著經濟發展而顯著提高,此外,各省份專利申請數隨GDP增長的馬太效應也較為搶眼,這表明在我國高校系統內,科技論文和著作等基礎科學研究創新占有著重要地位,但專利等技術應用創新的地位也正逐步提升。

(二)討論

本文僅以GDP、R&D經費和研發人員、科技論文和專利等部分指標為基礎來構造標度無關性指標,相信其他指標,如高校技術轉讓收入與GDP、教育經費與GDP等,也都有可能存在標度關系,基于此可構建更多的標度無關性指標來全面衡量、評價區域高?？萍紕撔孪鄬冃А?/p>

另外,標度關系的定義是基于兩個變量,受限于目前估計模型能力的選擇,本文僅試圖基于主要創新變量與GDP間各自的標度關系來構建面向雙變量的標度無關性指標,而諸如GDP與研發投入、論文、專利等多個變量間是否同時存在標度關系,如何尋求,又怎樣構建多變量標度無關性指標等,都是后續應探討和深入研究的問題,需要后續研究的進一步擴充與完善。

[1]楊宏進,劉立群.基于三階段DEA的高校科技創新績效研究[J].科技管理研究,2011(9).

[2]俞立平,張曉東.基于熵權T OPSIS的地區高?？萍几偁幜υu價研究[J].情報雜志,2013(11).

[3]王曉紅,王雪峰,翟愛梅,馮英浚.一種基于DEA和多指標綜合評價的大學科研績效評價方法[J].中國軟科學,2004(8).

[4]梁燕,耿燕,林玉偉,李相銀.基于層次分析法的高?？萍紕撔履芰υu價指標體系研究[J].科學學與科學技術管理,2009(5).

[5]王章豹,徐樅巍.高校科技創新能力綜合評價:原則、指標、模型與方法[J].中國科技論壇,2005(2).

[6]Katz J S.Scale-independent Indicat ors and Research Eval uation[J].Science and Public Policy,2000(27).

[7]Katz J S.Indicat ors f or Co mplex Innovation Syste ms[J].Resear ch Policy,2006(35).

[8]高霞,陳凱華,官建成.標度無關性視角下的我國區域科技創新績效評價研究[J].中國軟科學,2012(8).

[9]王子晨,戚巍,吳丹丹.我國區域企業技術創新績效研究——基于標度無關性指標視角[J].技術經濟與管理研究,2015(7).

[10]于慶偉,朱健,任秋陽.基于灰色GM(1,1)模型的高校研發投入強度研究[J].價值工程,2013(9).

[11]Haus man J,Hall B H,Griliches Z.Econo metricmodels f or Count Data wit h An Application t o t he Patents R and D Relationship[J].Econo metrica,1984(4).

[12]郭江江,戚巍,王子晨.我國高校研發投入與創新產出關系的實證研究[J].中國高教研究,2014(3).

G301

A

1003-1154(2016)04-0060-04

10.3969/j.issn.1003-1154.2016.04.016

中國科學院“科技與經濟社會互動系統——科技與經濟社會發展互動關系監測指標體系”課題(GH11044)。