赵立雨　闫嘉欢　杨可

摘 要：為解决我国政府科技投入区域间差异，提高高校科研成果产出转化率，使用2008—2018年我国各省份分地区面板数据对高校科研投入产出进行超效率DEA测算，并利用泰尔指数分析东中西部高校科研产出效率之间的差异，检验政府科技投入对高校科研产出的影响。研究表明我国东中西部地区高校科研投入产出的基尼系数均大于0.4，由于政府科技投入区域间不均衡，导致不同地区高校科研产出效率存在较大差异，政府科技投入对高校科研产出在区域间表现出明显的“马太效应”。研究认为应从多个方面对“马太效应”进行治理，政府应该重点关注低投入高效率的省份，增加科技经费投入力度，建立联合科研平台，实现跨区域的科研合作联盟，既可以调节“马太效应”带来的不良影响，又可以促进高校科研能力稳步提升。

关键词：政府科技投入;高校科研产出;马太效应

中图分类号：X 936

文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2021）06-0642-11

Research on the Governing and influence of Government Investment in Science and Technology on the “Matthew Effect” of University Scientific Research Output

ZHAO Liyu1，YAN Jiahuan2，YANG Ke2

（1.School of Public Policy & Management，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116，China;

2.School of Economics and Management，Xian University of Technology，Xian 710048，China）

Abstract：In order to solve the interregional differences in scientific and technological input of our government and improve the output transformation rate of scientific research achievements in universities，using the panel data of various provinces in China from 2008 to 2018 to measure the super-efficiency DEA of scientific research input and output in universities，and by the analysis of the Theil index，the paper analyzes the difference between the scientific research output efficiency of universities in the eastern，central and western regions，and examines the impact of government scientific and technological input on the scientific research output of universities.The research shows that the Gini coefficient of scientific research input and output of universities in the east，central and western regions of China is greater than 0.4;At the same time，due to the imbalance between regions of government scientific and technology input，there are great differences in the efficiency of scientific research output in universities in different regions.The Matthew effect of government scientific and technological input on the scientific research output of universities shows obvious in different regions.The research suggests that the Matthew effect should be governed from many aspects.First，government should focus on provinces with low investment but high efficiency and increase investment in science and technology.Secondly，government should establish a joint scientific research platform and realize cross-regional scientific research cooperation alliances which can not only regulate the adverse effects of the Matthew effect，but also steadily promote the research capacity of universities.

Key words：government scientific and technological input;scientific research output in universities;matthew effect

0 引言公平和效率始终是经济社会发展需要关注的重要课题。公平在现实中是衡量学者不断探索的问题，现如今“重效率，轻公平”的经济发展模式不仅使各地区的经济差距不断增大，而且打击了落后地区发展的积极性，使得与经济发展较快的地区差距与日俱增，马太效应也更加突显。R&D经费投入是衡量一国科技创新能力的重要指标，各地区应增加R&D经费投入，提高科技创新能力，推动产业优化升级，实现经济社会又快又好发展，通过科学研究与创新研发提高国家科技实力。近年来，政府不断增加对高校的科研投入，以促进科技创新的发展，中国各高校的学术论文产出量和专利数量在全球都位居前列，但科技成果转化率同发达国家仍有较大的差距。《2019年高等学校科技统计资料汇编》显示，2019年政府对研究机构和高校研发经费投入分别为2 582.4亿元和1 048.5亿元，分别比上年增长13.2%和7.8%[1]，同年高校专利授权数共184 934项，专利出售6 115项，合同转让数为11 207件，科技成果转化率约为9%，而当年高校科技经费总支出高达2 000多亿元，这些科技成果转化的收入，仅能覆盖政府对高校研发投入成本的2.5%，表明政府对高校投入的数万亿研发资金中90%的都没有实现转化。尽管政府对高校的研发投入总量逐年上升，但是具体从我国东、中、西3个区域来看，政府对高校的科技研发投入强度有较大差距，导致高校科研产出结果存在明显的“马太效应”，表现为R&D资源分配不均衡，科技资源比较丰富并且已取得较多成果的区域往往更容易获得R&D资源的支持，后续资金投入也会得到持续增加。最初投入产出效率高的省份，会凭借完善的产业结构和先进的科学技术，高效率的持续输出科研成果，而科研产出效率较低的省份則陷入了低效率水平陷阱[2]。政府作为高校R&D的主要支持力量，在研发投入时应该注重基础设施的建设，充分调动科研人员能动性，以提升高校的科研产出效率[3]。然而，政府投入与科研产出的过程往往具有不确定性[4]，由于不同地区的发展水平、科研能力、资金支持、科研规模等要素存在异质性，政府研发投入强度也受到限制，出现经济发展良好地区的政府投入与科研产出之间的“良性循环”，而经济发展水平较低的地区由于缺少科研资源，会形成一种“劣势累加”的现象，即“马太效应”[5]。那么科技资源分配差异是否会对高校的科研产出产生“马太效应”？根据聚类分析的结果对政府支持强度按照高低将中国31个省市划分为3部分[4]，分别从3个区域来测度政府科技投入对高校科研产出效率的影响，并利用基尼系数和泰尔指数分别从省域层面和区域层面对我国高校科研投入产出效率进行差异分析，探讨在地区差异化条件下，政府科技投入对高校科研产出的影响是否会产生“马太效应”。

1 文献回顾马太效应（Matthew Effect）借喻于《圣经》，是一种优势累积效应，隐含“强者越来越强，弱者越来越弱”的含义。MERTON最早在《科学》（Science）期刊上提出马太效应，自此这个概念被运用到多个研究领域：教育学研究领域的HERBERT J.WALBERG和SHIOW-LING TSAI，管理研究领域的JAMES G.HUNT和JOHN D.BLAI，老年社会学研究领域的Dale Dannefer等。当“马太效应”应用于不同的研究领域时，区域间的资源分配问题就成为学者们研究的重点。科技资源的合理配置可以归结于以下因素：政府科研经费投入力度[6];科研人员结构是否优化[7];人力资本价值是否得到充分体现[8]、科研经费使用效率是否高效等方面[9]。一般来讲，科技资源配置能力通过科技创新效率来体现，创新效率越高，科技资源的配置越合理[10]。因此，科技创新和资源合理配置是各地区寻求区域经济发展的关键[11]。高校作为科技创新的重要主体之一，在我国科研活动中扮演重要角色，高校科研经费投入可以显著提高高校科研产出水平[12]。从科技创新效率方面来看，我国高校的科技创新能力存在较大差异[13]，东部地区整体科技创新能力高于西部地区。对比我国东西部地区高校科技创新能力发现，西部地区科技人才数量相对不足且总体素质偏低，与东部经济发达地区相比，缺乏领先性的科技成果[14]。目前国内几项软科学和管理学领域的研究对科技投入不均形成的“马太效应”问题进行了探索。从区域对比的结果来看，政府科技投入对技术创新的影响呈现出明显的区域差异。从东中西3个区域来看，政府对科研院所的科技投入均存在挤出效应，对东、中部地区的影响效果较强烈;同时，政府对高校的科技投入在东中部地区存在杠杆效应，在西部地区则表现为挤出效应[15]。东部高校的由于技术进步效率的影响，科研全要素生产率的增速缓慢，但是东部地区的高校科研绩效整体水平仍优于中部和西部地区[16]。对全国科研经费投入进行抽样调查，数据显示科研经费在全国使用的集中程度越高，基尼系数数值就越大，科研经费的分配情况呈现“二八定律”的分配方式[17]。对中国科研院所的科研经费分配情况从基尼系数的角度来进行分析，发现机构层面的科研经费分配较为均衡，而个人层面科研经费集中程度较为明显[18]。不同国家层面科研投入产出效率利用构建模型进行测度，投入变量选择易获取数据的科研人员、科研经费以及GDP，产出变量选择高校科研出版著作以及发明专利[19]。基于科研经费投入结构得出政府和企业科技投入对科研产出具有显著促进作用[20]。政府科技投入对高校科研产出的影响具有多重性，一方面政府科技拨款直接为高校科研提供资金支持，另一方面政府对企业R&D的资助也会影响企业委托高校的R&D经费，对高校科研产出产生间接影响。采用随机效应模型分析发现，政府对企业的R&D资助水平较低时会对企业委托高校R&D经费规模产生正向影响，但达到临界值后便会出现明显的挤出效应，而且政府对高校科研经费资助的不稳定会刺激高校科研经费支出的积极性[21]。对现有研究成果梳理发现，在政府科技投入存在明显区域差异的情况时，从区域视角定量研究政府科技投入对高校科研产出效率影响的研究较少，因此，研究根据已有文献和模型的研究思路和理论基础，研究东中西3个区域的科研发展不均衡的情况，以及不同地区政府投入对高校科研产出是否存在马太效应，以及如何应对等问题。

2 东中西部地区差异下政府科技投入对高校科研产出分析

为进一步剖析不同区域政府科技投入与高校科研产出效率的“马太效应”，运用超效率DEA模型，采用MAXDEA软件测算出政府科技投入与高校科研产出的投入产出效率，再借助基尼系数测算出东中西部地区科研经费的不均衡情况，考察各省份科技投入与科研效率的马太效应程度。

2.1 研究方法

2.1.1 超效率DEA模型

是一种参数统计和非参数统计分析的方法，主要用于绩效和效率的测度与评价[22]。超效率DEA模型普遍运用于管理学、经济学等诸多研究领域，且该模型不受生产函数的限制，能够客观的分析结果[23]。传统的DEA模型在各决策单元都达到有效值时，不能准确的比较效率值的高低，而且分类评价结果中包含了大量的“伪有效单元”，即分析单元投入产出相近的情况时，DEA模型无法做出准确的区分，而是全部归为一类，无法做进一步的比较和评价。因此，文中为了更准确的测算政府科技投入产出效率值，对不同地区采用超效率DEA模型[24]对其政府科技投入产出效率值进行比较[25]。

2.1.2 基尼系数

由统计学家CORRADO GINI于1912年首次提出[26]，主要用于衡量居民收入分配的公平程度，根据洛伦兹曲线所定义的指标，也适用于在其他领域研究其他指标的分布均衡度[27]。文中利用基尼系数来计算东中西部3个地区政府投入的分配均衡度，进而研究科研产出的分布不均衡现象。基尼系数描述了政府投入与高校科研产出的指标相对于东中西部高校分配的平均程度。可以反映在全国高校中科研投入占比较高的高校（ht）与其科研产出与总产出的比率（It）关系。式中：T为泰尔指数;i为省份;N为省份数;Yi为第i个省份的科技投入产出效率，T越大，则表明区域能源消费差异越大，泰尔指数也可用于分析区域间贡献率和区域内贡献率：区域间贡献率表示区域间差异对总差异的影响程度;区域内贡献率表示区域内差异对总差异的影响程度。

2.2 数据分析

2.2.1 数据来源

选取2008—2018年我国31个省级行政区域作为研究对象，数据来源于《中国科技统计年鉴》、《高校学校科技统计年编》2008—2018年的面板数据。根据聚类分析的结果按照政府支持强度的高低将中国31个省市划分为3部分[6]，按照区域经济带划分，将我国31个省划分为3部分，东部地区，包含北京、广东、河北、山东、上海、江苏、浙江、福建、辽宁、天津、海南;中部地区，包含安徽、山西、黑龙江、吉林、江西、河南、湖北、湖南;西部地区，包含重庆、四川、贵州、宁夏、广西、新疆、甘肃、云南、西藏、陕西、青海、内蒙古。为了比较各区域高校科研产出效率，文中对比分析了东、中、西地区政府科技投入对科研产出效率的影响，探究不同区域高校科研产出效率的差异情况。

2.2.2 指标选择

最早在《弗拉斯卡蒂手册》关于R&D研究中就提到R&D指标可以从投入、产出以及影响因素3个方面进行划分[28]。其中，投入指标一般包括参与科研活动的相关资源，如人力资源以及财务资源;产出指标通常是科研活动结束后产生的相应科技成果，如专利、论文著作等;但是，由于其他投入和产出甚微，因此，关于科技投入的结构，大多学者仅局限于科技经费投入和科技人力资本投入。政府投入主要包括科技人力资源和财力资源（科研经费）。首先是科技人力资源的投入，见表1。科技人力资源是人力资源的组成部分，专指一国或地区具有较强科技创新能力和研发能力的人的总称，在技术创新能力的提升中扮演着不可或缺的角色，而且创新绩效的高低在极大程度上与人力资本的投入相关[29]。Le Thi Van Trinh等学者以人力资本价值为出发点，指出人力资本存量缺少定量测量的方法，且易受环境影响，需要长期投入，而且可能由于人力资本浪费使得最终产生无效投入[30]。现有研究者虽然对科研产出效率的评价指标选取各有不同，但总体框架基本相似，主要围绕科研投入、产出2个部分进行选取，文中主要研究政府科技投入对高校科研产出的影响，所以科研资金投入只选择了政府投入资金，人力资源投入选择R&D人员折合全时人员数。产出维度涉及科研成果，包括在国外及全国性刊物发表的学术论文、专著以及技术转让数和成果授奖数。多种渠道收集相关数据信息，主要信息来源于《2008—2018高等学校科技统计资料汇编》、《中国科技统计年鉴》以及中国知网等专业数据库。由于科技创新活动的投入与产出之间具有一定时滞性[31]，因此文中选取2年作为滞后期，假设高校科研的创造期为1年，数据处理时将投入指标比产出指标提前一年进行分析。

3 结果分析

3.1 超效率DEA结果分析

根据2008—2018年的数据分析得出31个省级行政区域科研经费投入产出效率情況见表2，河南、海南、河北、宁夏、贵州、重庆、陕西和江苏8个省市地区的效率值大于1，而效率最低的3个省份分别是吉林、黑龙江和天津。具体根据地区划分，东部地区各省份呈现科研投入产出状况如下：东部地区的11个省份中，海南、河北、江苏3个地区效率的均值在1以上达到DEA有效，其中海南>河北>江苏>福建>浙江>广东>辽宁>北京>山东>上海>天津，海南的效率均值最高达到1.444 8。中部地区的8个省份呈现科研投入产出状况为，河南、湖南2个地区效率均值达到1以上实现DEA有效，其中河南>湖南>安徽>湖北>江西>山西>吉林>黑龙江，河南的效率均值最高为1.738 6，也是全国31个省市地区效率均值最高的省份。西部地区各省份呈现科研投入产出状况为：在西部12个省份中，重庆、宁夏、贵州3个省份的效率均值大于1，达到DEA有效，其中重庆>宁夏>贵州>陕西>内蒙古>四川>新疆>云南>甘肃>广西>青海>西藏，重庆的效率均值达到最高为1.159。

基于超效率DEA模型测算出2018年31个省份的年均投入松弛改进值和年均产出松弛改进值，见表3。在保持实际产出不变的情况下，各省政府资金投入冗余的平均值为373 882.38万元，超出平均值的地区包括北京、湖北、江苏和陕西，说明这些地区对政府投入资金使用效率较低，这些地区为增加科研产出政府投入了大量的资金，但是陕西省的科研成果产出效果却并不显著。各省R&D全时人员投入冗余的平均值为528.11人，超出平均值的地区包括广西、河北、吉林、辽宁、山西、新疆和重庆，说明这些地区劳动力使用效率较低。而黑龙江、上海、天津、浙江和重庆政府资金投入没有出现冗余，同时发表学术论文的产出量非常高。东部地区的福建、广东、上海、天津、山东和上海5个省份的科研经费和科研人员投入没有出现冗余，对应其科研成果产出也整体不足，东部地区大部分省份的科研人员投入均没有出现冗余;西部地区只有陕西和青海的科研经费投入出现冗余，其余9个省份的科研经费投入都不存在冗余，但西部地区的科研产出的数量在全国范围内较低，陕西省的政府科研经费投入冗余在全国排第一位，高达2 670 728.38万元，但其科研产出成果显著不足;中部地区安徽、黑龙江、江西和湖南4个省份的科研经费投入和R&D全时人员投入均没有出现冗余，中部地区的各省份高校的科研产出值在全国总体偏上。

由表4，2008—2018年东部、中部、西部科研产出效率值可知，东部地区2008年和2018年DEA弱有效，其他年份结果均为有效，西部地区在2013年、2015年、2016年、2017和2018年达到科研产出效率DEA强有效，2009和2010年为DEA弱有效，中部地区2008、2009、2010和2016年达到DEA强有效，其余年份均为DEA有效。东部地区高校科研产出效率在2011年达到峰值，到2014年基本保持平稳的趋势，在2014年之后就逐渐下滑。西部地区高校科研产出效率在2008—2013年间呈现“U型”，在2013年后就基本保持平稳的趋势。中部地区高校科研产出效率在2008—2018年间波动的幅度不大，效率值始终在1附近上下波动。

根据上述DEA测算结果，利用图1将各省份政府科技投入和高校科研产出效率值之间的关系进一步明确，江苏、河南和陕西3个省份政府投入和高校产出之间呈正向关系，北京、上海、湖北、浙江4个省份政府对高校科研投入力度很大，但是相比科研产出的效率不高，而内蒙古、广西、安徽、四川、福建、云南、江西、甘肃、宁夏、新疆这10个省份政府对高校的科研投入力度较低，但是高校科研产出的效率值较高。这一产出结果表明，随着高校对科研重视程度的加大，高校科研投入产出效率总体呈上升趋势，但东部、中部、西部高校科研产出效率存在一定的差异，中部地区和西部地区的高校科研产出效率在2016年之后显著提高，尽管东部地区高校科研投入产出效率在2009—2013年整体高于西部地区，且整体的效率值波动相对较小，但是在2013年后西部地区的效率值呈现明显的上升，西部地区高校的科研产出值总体在全国高校科研产出平均效率值之上。中部地区各高校的科研产出效率的整体波动幅度不大，效率值变化趋势同全国高校科研产出平均效率值基本保持一致。为了更准确的衡量高校科研投入产出效率的差异程度，文中从泰尔指数和基尼系数2个方面做了进一步的分析。

3.2 泰尔指数分析通过使用泰尔指数分解方法，分析东中西部地区高校科技投入产出效率差异，实证结果见表5，东部地区和西部地区高校科研投入产出效率泰尔指数均值分别是0.094 6和0.118 2，在区域内差异占比分别为44.4%和55.6%，高校科研投入产出效率差异较小的是效率最高的东部地区，说明东部地区高校不仅科研投入产出效率高，而且各省份之间投入产出效率差异不大，内部差异较西部地区较小。从东西部地区的总体差异来看，2008—2017年期间，总体差异平均值为0.314 6，2011年为最大值0.496 5，2014为最小值0.147 8，相差0.348 7。分析得知，区域内差异对总体差异贡献相对较大，变化走势方面，东部地区的效率差异与总体差异趋势大致相同，东部地区差异最大的为2011年，差异值为0.182 4。东西部投入产出效率在区域间的差异较小，从区域内的差异来看，西部地区区域内投入产出效率差异平均值大于东部地区。综合来看，东西部地区高校科研投入产出效率总差异和区域内差异在2014年出现断崖式下滑，在2010—2014年间呈现出明显的“倒U型”。

3.3 基尼系数结果分析

基尼系数越大表明资源分配越不平均，国际上通常将0.4作为分配不均的警戒线。由表6可知，从2008—2018年，全国高校科研投入产出基尼系数值大于或接近0.4，因此高校科研投入产出存在明显的“马太效应”，同时發现科研经费、课题数、专著数、技术转让数、成果授奖数这5个科研产出指标的基尼系数从2011年开始有了明显的降低，科研经费、课题数、技术转让、专著数和成果授奖的基尼系数在2011年达到峰值，之后就逐渐下降。科研人员的基尼系数在2012年达到峰值0.58，各项指标的基尼系数在2017年开始逐渐上升，高校科研投入产出的基尼系数值普遍大于0.4，说明科研投入分配较为不均衡。

研究结果表明：第一，东部地区有54.55%的省份达到DEA有效，西部地区66.67%达到DEA有效，并发现造成DEA无效的原因是投入冗余或产出不足，东部地区的江苏省科研经费投入冗余居全国首位。第二，根据时间序列下的东西部地区技术效率对比发现，东西部地区在DEA有效方面存在差异，东部地区DEA有效的年份占总年份的90%，西部地区DEA有效的年份只占总年份的70%。第三，高校科研投入产出效率总体呈上升趋势，但东部、中部、西部高校科研产出效率存在一定的差异，东部地区高校科研投入产出效率相比中西部地区较高。因此，根据投入产出效率结果，利用基尼系数和泰尔指数对东西部地区政府投入和高校科研产出的“马太效应”分析发现：一是东部与西部地区的投入产出效率的区域间差异较小，其中西部地区区域内投入产出效率差异平均值大于东部地区，存在明显的两极分化，区域内差异对总体差异贡献相对较大，东部地区的效率差异与总体差异走势较为相似。二是科研经费、技术转让、专著数和成果授奖的基尼系数在2011年达到峰值，科研经费分配严重不均衡，在2014年之后多项投入产出指标均出现不同程度的下降，到2017年又出现上升，说明科研投入的分配较为不均衡，从2008—2018年，东西部地区的政府投入和高校产出的基尼系数值大于或接近0.4，说明东西部地区科技资源投入存在的“马太效应”较为明显。

4 政府科技投入对高校科研产出形成“马太效应”的原因

4.1 高校科研资源的不合理配置由于各地区的发展状况不同，科技资源的配置分布极不均衡，缺乏合理有效的整合。从政府层面上讲，政府对东西部地区科研资源的投入不均。据2013年中国科技统计数据知，政府对高校的研发经费投入占高校研发经费投入的60.3%，高校科研人员的投入也存在较大差距，基尼系数为0.55，处于投入分配不均衡状态。2016年中国科技统计数据知，政府对东部地区高校研发经费的投入占政府对全国高校研发经费投入的63.4%，西部地区高校研发经费投入仅占政府对全国高校研发经费投入的14.2%，政府对东西部地区高校的科研支持差距较大，进一步促进了东部人才培养和科学技术进步，使得东西部地区科研水平逐步拉开差距。从高校层面上讲，东西部地区高校对科研资源的分配能力大小不一。一方面，西部地区高校的科研能力较弱，对科研资源的分配科学性不强，导致科研资源没有得到有效利用，使得大量科研资源冗余堆积。而且由于西部地区省域间地理距离较大，科研资源较为分散，很难形成科研聚集中心，难以发挥协同合作优势;另一方面，东部地区“985”工程、“211”工程的重点高校较多，师资力量较为雄厚，科技知识水平发展迅速，使得科研资源大批涌进，并且东部地区高校制度体系较为完善，科研资源的分配更为合理，实现了其资源利用的最大化，因此，科研成果随着投入和利用强度的增大不断增加。

4.2 部分地区人才思想意识淡薄目前，东部地区的人才引进力度空前，再加上区域经济和环境的优势，人才聚集效应明显大于扩散效应，形成了一定的“虹吸效应”，使得东西部地区人才资源分布不平衡。一方面是因为地区教育水平发展的限制，高质量的师资力量不愿意去教育水平较低的地区的高校择业，原因一是教育水平较低地区的高校科研环境较差，没有完整的科研基础设施配备，教育水平较落后地区对科研工作的关注度不够，导致科研人员无法高效开展科研工作;二是欠发达地区的高校不能为这些高质量人才提供相应的资助和补贴，缺乏合理的科研激励机制，导致科研人员缺乏工作积极性。另一方面，教育水平较低的地区，人们对知识的重视程度欠缺，科研氛围不够浓厚，限制了对科研工作的想象力和创造力，即使政府给予其一定的投入支持，所达到的产出往往不能与高水平教育地区的产出相提并论。因此，高质量的人才资源流向教育水平高的地区，而教育水平低的地区则呈现出“只出不进”的人才现状，造成科研工作的效率不佳。

4.3 部分高校科研投入产出效率低东西部地区经济发展水平的限制。东部地区高新技术产业聚集，与高校科研合作联系紧密，再者东部地区经济发展水平较高，政府在支持其他产业的基础上，也把大量的资金投入用于教育和科研，使得高校有能力和财力去鼓励支持自己的教师投身于科研事业，根据马斯洛需要层次理论，东部地区高校可以保证科研人員拥有舒适的科研环境和良好的科研氛围，促使科研人员全身心投入科研中，同时东部地区高校对科研贡献较大的工作者给予相当丰厚的奖励回报，这在一定程度上为科研人员的高质量产出奠定了基础。通过“优势累加”吸引了更多的投入经费。西部地区则是把更多的资金投入和人员投入用于基础建设，致力于改善民生，提高该地区的GDP，用于教育和科研的投入相比于东部地区严重不足。其次，高校科研经费监管不到位。我国东西部地区缺乏完善的科研经费监督体系，科研经费监督主体较多，监督系统混乱，并没有形成一个互相协调、合理的有机整体。因此，导致各监督主体间由于缺乏沟通协调而出现“监督盲区”，被监督主体存在侥幸心理，出现科研经费的浪费和虚假报销，最终导致科研经费的实际使用出现偏差，影响了科研投入产出效率。

4.4 东西部地区的科研政策导向差异化西部地区关于高校科研方面普遍存在政策贯彻不到底、政策覆盖面较窄等问题。东西部地区高校科研政策的差异主要体现在对科研管理的重视程度不同。东部地区对高校科研管理较为重视，如上海市在对学校科研的规范性文件中共提到12类科研政策分类，包括重点学科建设、E-研究院、人文科学研究、自然科学研究、教育科学研究、科研道德规范、曙光计划、产学研合作、晨光计划、知识产权管理、决策咨询研究、其他。每一个分类都有具体的规范性文件支持，再比如广东省对深化高校科研体制机制改革在贯彻落实《中共中央国务院关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》的基础上，提出《广东省人民政府关于加快科技创新的若干政策意见》。而西部地区对科研重视度不强，只有少数省份的科研政策能与东部地区相比，据不完全资料分析，青海、宁夏、西藏等西部地区还处于教育的基础阶段，对高校科研创新能力的培养方面较为欠缺。

5 结 语

5.1 平衡政府研发投入，发挥政府引导作用要进一步优化平衡基础研究、应用研究和试验开发投入结构，提高基础研究投入。整体来看政府对高校的科研投入是不断提高的，但总体的投入量仍有待提高，科研经费投入还远不能满足科研需求。同东中部地区相比，西部地区的科研经费来源单一且有限，主要靠政府投资。因此，西部地区应主动拓宽科研投入的融资渠道，发挥政府科技投入的引导作用，引导社会各界对研发的投入力度，鼓励经济基础雄厚的省市、企业、科学协会、个人等多元化的社会资本对基础研究进行资助，帮助高校科研工作健康开展。在强调增加高校科研经费投入的同时，还应注重科研产出效率的提高，高校应建立科研投入产出绩效考核机制和科学的经费管理与监督办法提升资源利用率，对科研投入和产出情况进行量化，提高科研经费的核算力度，对财政科技投入项目以及多渠道科技投入、多样化科研成果以及科研产出带来的经济收益进行考评，加强对科研经费全过程的监管，提高经费使用过程的灵活性，为科研投入提供决策依据，切实促进财政科技投入效率的提高。

5.2 完善竞争性支持相协调的科研管理政策我国目前的科研政策不完善，各协调部门之间管理较为混乱，因此，政府应该针对科研经费的具体实施和管理制定相应的政策，加强国家层面对科研经费的宏观统筹与组织协调，保证科技资源投入的公平性和有效性，在此基础上保证经费管理机制的执行效率和科研人员的合理调配，避免科技资源过度集中或者重复浪费等现象。其次对已有的政策制度进行精简，保障科研政策“少而精”。同时，还应该随时关注科技政策的最新动态，使得西部地区在维持自身原有经验的基础上融合和借鉴东部地区的成功经验，制定出实用性强、针对性较为明显的科技政策法规和制度。还要面向国家战略，进一步强化研发统筹部署和协同创新，全面提升国家科技产出影响力。

5.3 加快建立跨区域科研合作联盟我国区域经济和社会发展层次存在较大差异，东中西部地区无论是财政科研投入，还是高校科研能力和科研产出，都存在“东强西弱”的现象，政府每年对东部地区科研投入远大于西部地区，优秀科研人才也出现“孔雀东南飞”现象，拉大东西部地区经济发展不平衡性。因此，国家首先要重视地区不平衡，明确各个地区的职能定位，制定出具有导向性、针对性的科研目标。其次，要实现跨区域合作。科研能力较强的高校与科研实力薄弱高校合作，通过科技进步的技术外溢性提升西部地区的科研能力，最终形成东西部地区共同向好发展的趋势。政府还可以主导设立专门的联合科研项目，鼓励地方与高校间合作建立联合科研平台，如科学技术转移中心、国家实验室等机构，为创新研究提供良好的科研环境和基础设施。还可以加强创新网络结构对产学研协同创新合作联盟的影响[32]，充分利用网络信息技术联合不同区域建设科研资源共享平台，创建公平、透明、高效的科研学术信息平台，促进科技信息的交流传递，发挥科研共享平台在技术创新引领方面的重要作用。