□ 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(qū)域高校科技創(chuàng)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(qū)域高??萍紕?chuàng)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(qū)生產總值、高??萍紕?chuàng)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?chuàng)新績效、決策者制定相關創(chuàng)新政策具有重要意義。
標度無關性;高校;科技創(chuàng)新;績效
創(chuàng)新是經濟發(fā)展和社會進步的強大動力,作為創(chuàng)新活動的關鍵內容,科學研究與技術開發(fā)在科技進步與經濟發(fā)展間起著重要的轉化媒介作用。高校是國家創(chuàng)新體系的重要構成部分,也是生產研發(fā)知識、技術和科技成果的重要源地,更是區(qū)域經濟和科技發(fā)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(qū)發(fā)展科研事業(yè)不可忽視的力量。高??萍紕?chuàng)新不僅能促進自身發(fā)展和提高服務社會的水平,更推進了國家或區(qū)域科技創(chuàng)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(qū)域的重要性愈加突出,經濟發(fā)展呈現出明顯的地域化特征,各區(qū)域競爭角逐的焦點越來越傾向于科技,科技創(chuàng)新能力因此成為衡量區(qū)域的一個重要和決定性的因素。所以說,以各地區(qū)為比較單位,科學合理地測評高校科技創(chuàng)新績效,能使各區(qū)域明確所屬高校的科研狀態(tài),還可為提高高??萍紕?chuàng)新績效提供決策依據,對于區(qū)域科技創(chuàng)新能力的定位和提升、區(qū)域創(chuàng)新資源的配置、以及科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的制定等都具有現實和深遠的重大意義。
從國內現有研究看,學者們較少將高??萍紕?chuàng)新績效與區(qū)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,測度各省市的高校科技競爭力。此外,學者們在單獨測評高??萍紕?chuàng)新績效時,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(guī)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(guī)模的研究對象。為消除非線性規(guī)模效應影響,Katz[6,7]提出標度無關性指標,分析不同規(guī)模創(chuàng)新主體對創(chuàng)新系統(tǒng)的貢獻度。此后,學者們基于此指標陸續(xù)分析比較了國家、區(qū)域和科學等創(chuàng)新系統(tǒng)中的科技創(chuàng)新績效[8,9]。
綜合以上的文獻綜述,本文從非線性視角出發(fā),以學者們對標度無關性指標的研究為基礎,試圖通過區(qū)域經濟規(guī)模、高校科技創(chuàng)新投入和產出等因素來構建標度無關性指標,科學衡量我國區(qū)域高??萍紕?chuàng)新的相對績效,以期為重新審視并提升高??萍紕?chuàng)新績效、明確各區(qū)域高校所屬科研狀態(tài),及更合理的科技創(chuàng)新政策的制定出臺提供一定的科學理論和現實依據。
指標選取是科學有效評價區(qū)域高??萍紕?chuàng)新績效的關鍵。本文選取地區(qū)生產總值(GDP)反映各省綜合經濟規(guī)模;選取高校研發(fā)經費內部支出(HERD)和研發(fā)人員(Personnel)衡量高校研發(fā)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(chuàng)新產出。此外,于慶偉等[10]指出,高校研發(fā)投入強度(HERD/GDP)能夠反映地區(qū)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(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)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(fā)投入有關,因而本文暫不考慮時滯問題。
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(tǒng)變量的相對增長率;由于X規(guī)模對Y有影響,需調整Y來比較不同規(guī)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(tǒng),區(qū)域高??萍紕?chuàng)新系統(tǒng)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(fā)經費,HERDe表示計算得到的期望值,GDP0為實際國民生產總值。
通過SPSS22.0擬合可知,標度關系存在于我國高校研發(fā)經費和經濟規(guī)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(fā)投入和GDP之間的標度因子、標準差和擬合優(yōu)度??芍@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(fā)經費與經濟規(guī)模間表現出不同程度的馬太效應。具體來說,這些區(qū)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(fā)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(fā)投入強度排序變化較大。如2004年京滬兩地的高校研發(fā)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(qū)按照高校研發(fā)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(qū)的福建和海南兩省,2004年按照高校研發(fā)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(fā)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(fā)投入強度指標在某種程度上可能由于規(guī)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)
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(fā)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(fā)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(guī)模和研發(fā)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(fā)人員數的增長均慢于GDP增長。雖然海南省經濟規(guī)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(fā)人員數將是原來的1.4倍,這表明隨著經濟發(fā)展,海南的高校研發(fā)人員數量顯著提高,同時也將逐漸縮小與發(fā)達地區(qū)的差距。
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(chuàng)新的日益重視,高校也越來越將其作為獲取競爭優(yōu)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(xù)飛躍上升的態(tài)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(guī)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(tài)勢。Patent-GDP標度因子從1.193變到2.213,意味著我國各地區(qū)高校專利申請數和經濟規(guī)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(qū)近些年來著力推進創(chuàng)新型城市建設,全面提升科技持續(xù)創(chuàng)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(guī)模間不協調,盡管其經濟發(fā)展在超過較多地區(qū),可標度因子卻排在末尾。
如何以區(qū)域為單位,合理有效評價區(qū)域高校科技創(chuàng)新績效,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(chuàng)新績效的影響,為重新審視并提升高校的科技創(chuàng)新績效、明確各區(qū)域高校所屬科研狀態(tài),以及更多合理的科技創(chuàng)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(chuàng)新表現提供了有效工具。
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(qū)高校科技創(chuàng)新的相對績效,得到如下主要結論。
首先,我國創(chuàng)新系統(tǒng)中GDP與HERD間存在標度關系。國內高校研發(fā)經費投入隨GDP的增加呈較強的非線性增加趨勢,高校研發(fā)經費投入與其各自GDP間存在著馬太效應。這意味著,各區(qū)域決策者會跟隨當地經濟社會的發(fā)展狀況,不斷加大對地方高??萍紕?chuàng)新力的重視和推進程度。
其次,高校研發(fā)投入強度這一比值指標可能由于規(guī)模因素的存在,易導致高校研發(fā)經費的投入水平出現被高估或低估的現象發(fā)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(fā)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(fā)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(tǒng)內,科技論文和著作等基礎科學研究創(chuàng)新占有著重要地位,但專利等技術應用創(chuàng)新的地位也正逐步提升。
本文僅以GDP、R&D經費和研發(fā)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(qū)域高??萍紕?chuàng)新相對績效。
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(chuàng)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(fā)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(xù)應探討和深入研究的問題,需要后續(xù)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(chuàng)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(qū)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?chuàng)新能力評價指標體系研究[J].科學學與科學技術管理,2009(5).
[5]王章豹,徐樅巍.高??萍紕?chuàng)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(qū)域科技創(chuàng)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(qū)域企業(yè)技術創(chuàng)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(fā)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(fā)投入與創(chuàng)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(tǒng)——科技與經濟社會發(fā)展互動關系監(jiān)測指標體系”課題(GH11044)。