丁显有，肖雯

（河海大学 商学院，江苏 常州 213022）

一、引言

党的十九大报告指出要建设创新型国家，强化基础研究，加强科技成果转化。众所周知，创新是发展的第一动力，高校更是创新体系中的重要组成部分。高校的科研投入、创造、转化与产出不仅关系着学校自身的发展，也与国家经济社会发展密切相关。由高校牵头的重大科技攻关任务已取得重大成就，如量子调控、铁基超导、合成生物等，并服务于经济发展。随着“双一流”建设政策提出，高等教育领域的科研发展更是备受瞩目。“双一流”建设政策要求高校提升科学研究水平，推动科研成果转化，助推经济发展、人才培养和提供社会服务。探究“双一流”建设高校的科研效率是否得到提升、科研投入与产出是否达到预期、这类高校的科研效率与当地经济发展之间有无关系，不仅有助于了解高校科研水平，更有助于落实“双一流”建设政策。

国内外关于高校科研效率的研究已有所成效，从现有文献来看，主要体现在以下三个方面：（1）高校科研效率评价指标的构建。潘健[1]认为高校在投入产出指标的选取上要根据不同地区、不同教育背景而选择不同的指标。而蔡文伯等[2]认为科研投入方面，要考虑人力和财力资源的投入，在科研产出上要考虑教学、科研和社会服务等指标体系。（2）效率的研究方法。刘野[3]指出随机前沿分析方法（SFA）是了解高校生产效率的工具，并通过对美国高校生产效率的研究提出建议。成刚等[4]通过SFA方法基于教育部直属高校的面板数据进行研究并发现高校研究所支付的成本较高而收获较低。数据包络分析（DEA）方法由于不需要预估参数和模型简单也被广泛运用到高校科研效率评价之中[5]。闫超栋等[6]通过DEA方法测算了我国省市高等教育效率，并对其发展趋势进行预测。也有学者通过Malmquist方法研究教育产出的动态变化。Agasisti等[7]通过对意大利学术产出的动态变化提出教育产出要注重效率，重视技术的发展。赵晓阳等[8]通过对“985”高校科研产出的动态研究认为我国“985”高校的科研效率整体偏低。（3）高校科研效率的影响因素。闫平等[9]通过对我国高校科研效率的动态研究发现，高校的科研质量和成果转化的优化有利于提高学校的科研效率。汪彦等[10]对上海17所高校的科研效率进行分析，发现人力资本短缺、物力资本丰裕是影响上海高校科研效率的重要因素。Benner等[11]认为政策的决策过程和优先级也会影响高校的科研效率。

现有研究分别围绕经济对科研效率的影响和科研效率对经济的影响进行了深入的分析。针对经济对科研效率的影响，主要围绕直接和间接两个方面。（1）直接方面。Chapple等[12]研究发现区域经济提升会促进地区科研经费投入，从而提高高校科研效率；Wang[13]却认为政府拨款比例越高，高校科研效率越低。（2）间接方面。杨宏进等[14]发现经济发展通过影响市场开放度及市场需求对中国高校创新效率产生影响；Chu[15]发现地区的经济发展水平会带来更高的地区R&D强度，从而产生高校技术溢出效应。科研效率对经济的影响，也主要围绕直接和间接两个方面。（1）直接方面。揭红兰[16]认为高等教育投入与经济增长呈正相关关系。Fini等[17]指出高校科技产出通过成功转化成产品、服务、技术会促进经济和社会发展，给社会创造价值。（2）间接方面。魏立才等[18]发现高校之间的学术交流会带来人员的流动。王鹏等[19]发现研发投入会影响区域产业集聚。

通过文献梳理，发现现有文献主要研究“科研效率-经济发展”之间的单向关系，研究二者之间相互关系的文章并不多，这也为从耦合视角出发提供依据。耦合关系认为两个相互独立的系统之间存在着相互影响、相互协同的关系，探究科研效率和经济发展之间的耦合关系，分析高校科研效率提升和区域经济增长的路径，可以更有效地提出改进科研效率、促进经济增长的建议。

二、高校科研效率和区域经济发展耦合关系的实证研究

（一）数据来源和评价指标体系的确定

选取部属“双一流”建设高校（共59所）作为科研效率的研究对象，数据来源为2012—2016年《教育部直属高校统计资料汇编》。高校具有多投入、多产出的特性。在投入指标上，选择人力与财力两个维度作为投入指标。选择科研论文、科研获奖和社会服务三个方面共11个指标为产出指标[20]。其中，科研论文是高校科研产出的重要标志之一。科研获奖中的国家自然科学奖、国家技术发明奖和国家科技进步奖都代表着国家科技的最高奖项，是一个学校科研能力创新的最好体现。社会服务体现了高校科研产出转化的能力，往往科研产出转化能力越高，越有利于经济社会发展，具体指标选取如表1所示。

表1 科研效率评价指标选取

区域经济发展评价指标的数据来源为国家统计局。考虑到经济发展指标的综合性，从经济发展水平、消费水平和产业发展水平三个方面确立指标体系，具体指标选取如表2所示。

表2 区域经济发展评价指标选取

（二）研究方法

1.DEA模型

选取SBM-DEA模型计算科研效率，该模型的优点在于考虑到差额变量的存在，可以对实际效率值与目标效率值的差额进行测算。假设系统中共有i（i=1,2,...N）个生产决策单元，在不同的生产时期t（t=1,2,...T），投入m（m=1,2,...M）种生产要素，得到k（k=1,2,...K）种产出，具体如下：

其中，φ表示规模报酬可变的条件下决策单元的生产效率。表示决策单元投入、产出值的权重。表示规模报酬可变。

2.变异系数法

采用熵值法计算区域经济发展指数，首先利用公式（2）对数据进行标准化处理。

其中，Pi为第i个指标的无量纲化值，yi为第i个指标的实际值。

其次，通过公式（3）变异系数法确定各指标的权重。

其中，Vi是第i个指标的变异系数，即标准差系数；σi为标准差，xˉi为平均数。

最后，利用公式（4）计算出各项指标的权重。

3.耦合协调度模型

为反映高校科研效率发展和区域经济发展的互补协调程度，用耦合协调度表示。首先，需以省际为单位计算高校科研效率的平均值L；接着，通过耦合协调度模型公式（5）进行具体计算。

其中，D为耦合协调度，C为耦合度，T为综合效益指数，L表示科研效率，E表示经济发展指数，设置科研效率和经济发展的待定权重α和β均为0.5。设定当D＞0.7时，区域高校科研效率与经济发展处于高耦合协调，当0.7≥D≥0.5时，区域高校科研效率与经济发展处于中耦合协调，当D＜0.5时，区域高校科研效率与经济发展处于低耦合协调。

4.科研效率相对优先度模型

为反映高校科研效率发展和经济发展之间的对比关系，将构建科研效率相对优先度模型。相对优先度模型是在耦合协调度模型基础上的补充，两种模型既反映了高校科研效率发展和区域经济发展之间的关系，又反映出相对于区域经济发展高校科研效率发展超前或落后程度，具体公式表示为：

其中，p表示为科研效率相对优先度。设定当p＞1时，高校科研效率发展高于区域经济发展，属优先发展型；当1≥p≥0.8时，高校科研效率发展与区域经济发展相对同步，属同步发展型；当p＜0.8时，高校科研效率发展低于区域经济发展，属缓慢发展型。

（三）结果与分析

1.“双一流”建设高校科研效率值及其排名

根据上述模型，使用MaxDEA软件7.0计算2012—2016年全国59所“双一流”建设高校的科研效率值与排名。表3展示出18个省市各高校2012年效率值、2016年效率值、5年效率均值及其排名情况。可以看出，全国不同地区高校间科研效率差异显著。平均科研效率值最高的是北京大学，为0.938，该校距其理论最大产出有6.2%的差距；平均科研效率值最低的为长安大学，为0.022，该校距其理论最大产出有97.8%的差距。

可见“双一流”建设高校中只有一所高校的科研效率值超过0.9，即北京大学，其科研效率值为0.938，科研效率值0.7以上的有7所，分别为复旦大学、清华大学、天津大学、东南大学、上海交通大学、同济大学、浙江大学，其科研效率值分别为0.882、0.808、0.798、0.779、0.771、0.764、0.753；科研效率值0.6以上的有7所，分别为南京大学、厦门大学、大连理工大学、武汉大学、山东大学、兰州大学、湖南大学，其科研效率值分别为0.674、0.655、0.653、0.640、0.637、0.624、0.618。有8所高校的科研效率值低于0.1，且在2012—2016年均低于0.1，这些高校存在较严重的科研资源投入浪费或无效状况。

从各年份科研效率的变化上看，“双一流”建设高校在2012—2016年整体科研效率呈上升趋势，但上升幅度并不明显；高校间科研效率变化显著。整体上，高校科研效率上涨0.13%；其中，涨幅最大的为华中科技大学，5年内科研效率上涨530.9%，部分学校的科研效率呈下降趋势，其中，东北师范大学科研效率下降最大，下降46.8%。

从区域上看，北京、江苏、上海、浙江地区科研效率整体高于其他地区。在整体排名前20的高校中，北京地区有4/13所，江苏有2/7所，上海有3/6所，浙江1/1。陕西、重庆、黑龙江和安徽地区部分高校的科研效率都在后20名。这说明省际划分对高校科研效率有一定影响，省际间可能存在“辐射”效应，科研效率高的高校也将优质的资源辐射至周围的高校，带动省际内高校科研效率共同提升。

表3 样本高校科研效率值及其排名

2.高校科研效率与省际经济发展耦合情况

图1反映出2012—2016年五年内各地区高校科研效率与省际经济发展耦合度的变化情况。可以看出我国高校科研效率与省际经济增长的耦合情况良好，18个省市的耦合均值为0.487，且耦合度呈上升趋势，但是省际间差异较大。排名前五位的均为东部省市，分别是：浙江、天津、上海、广东和北京。湖南和山东5年内表现出逐年增长的良好势头。但也有个别省份的耦合度在2016年出现了一定幅度的下降，如安徽、甘肃、湖北，分别下降13.1%、8%和5.5%，这体现出高校科研效率与省际经济发展的不匹配程度进一步扩大，需要引起关注和重视。实际上，随着经济的增长，各省市高校科研效率水平也得到提升。一方面经济增长推动高校的科研财政支持增加；另一方面经济增长推动省际间人才、技术和理念的交流，有利于提升科研产出。

图1 2012—2016年高校科研效率与省际经济发展耦合度变化趋势图

表4 2012—2016年区域高校科研效率与经济耦合协调度评价

表4列举了2012—2016年区域平均耦合协调度及其评价结果。可以发现，区域层次差异显著，东部地区较其他地区具有较高的耦合协调度，东北地区、中部地区和西部地区次之。西部地区和中部地区高校的科研效率和经济发展情况均落后于东部地区，这与东部地区高校数量较多、高校位置相对集中、地区经济发达有关。因此，西部大开发应该注重教育先行，在进一步加强科研投入的基础上，西部地区高校还应鼓励科研有效产出，激励高校人才创新。

同一地区不同省市高校科研效率与区域经济发展的耦合协调度处于不同状态。如山东处于低耦合协调度，与大多数东部地区省市的耦合协调度差异较大。西部地区主要处于低耦合协调度阶段，而甘肃却处于中耦合协调度。这与地区高校科研转化能否适应区域经济发展有关。耦合协调度较高的省市中，高校科研产出能有效转化，并促进当地经济发展；而耦合协调度较低的省市中，高校科研效率较低，科研产出无法满足当地经济发展的需求，逐渐成为不利于当地经济发展的无效产出。

表5报告了各区域2012—2016年的平均相对优先度及其评价结果，可以看出，我国高校的科研效率优先度发展不均衡。这一状态也从侧面反映出区域耦合的真实状态。高校科研效率相对优先度在耦合协调度的基础上反映了区域高校和区域经济发展之间的相对发展状态。从表5中可以看出2012—2016年科研效率优先发展的省市有4个，所在区域有东部、西部和东北；同步发展的省市有3个，所在区域为东部和中部；缓慢发展的省市有11个，所在区域为东部、中部、西部和东北。

表5 2012—2016年分区域高校科研效率相对优先度评价

优先度指标是评价某一变量相较于另一变量的优先发展程度的指标，指标值适度优于指标值过高或过低。区域高校科研效率的优先类型为同步发展型，说明该区域的科研投入与当地经济发展相适宜，科研成果也能对区域经济产生适当的刺激并促进当地经济发展；优先发展型和缓慢发展型对区域经济发展做出示警，一方面反映出科研投入与产出并未能有效地转化为经济产能，推动区域经济发展；另一方面也反映出当地经济先行的背景下忽视对高校科研投入与产出的重视，缺乏创新技术支撑的区域也难满足经济长期增长的需求。

三、结论与启示

基于2012—2016年教育部直属59所“双一流”建设高校的科研投入及产出数据和高校所属省市的经济发展数据，通过SBM-DEA模型和耦合协调度模型对区域高校科研效率和经济发展的协调关系进行分析，研究发现，高校科研效率与区域经济发展耦合情况总体良好，除安徽、甘肃和湖北等地呈下降趋势外，多数地区呈上升趋势。但是区域内耦合发展不均衡，如东部地区多数省市处于高耦合协调度，而山东却处于低耦合协调度。一方面，耦合协调度较低的地区应该加强校企合作。理想的校企合作模式不仅能提高高校的科研效率水平，还能直接作用于当地经济发展，耦合协调度低的高校说明其校企合作还没有实质性的进展，在以后的发展中，必须强化校企合作，完善合作机制，深化合作交流，使校企合作实现真正意义上的双赢。另一方面，耦合协调度低的地区应重视校际之间的合作，校际合作要立足高校优势学科，创新联合办学、人员培训、教师互访和学术文化交流等新合作形式，鼓励各高校结合自身发展优势，立足区域经济发展需求，结合市场发展导向，转化科研产出，助力经济发展，探索适合自身发展的科研道路，提升高校的社会服务能力。

同时，区域间高校耦合情况发展不均衡，区域间发展层次显著，呈现“东部-中部-东北-西部”的梯度分布特点。国家应加快布局西部地区建设，加快西部地区高校建设进程，注重西部地区高校人才培养。“双一流”建设背景下西部地区高校面临数量少、人才缺的不利情况，西部地区高校建设应坚持合理布局，推动内生发展，结合西部地区现有的学科建设，培育农学优势学科、引导军工学科和医学学科，注重文化学科和资源学科；建立国家级学科平台和人才培养机制，为西部地区经济社会长足发展带来科技与文化支持。