高?？萍既瞬欧诸愒u(píng)價(jià)改革能提高科研全要素生產(chǎn)率嗎？
——來(lái)自99所“211工程”高校的證據(jù)

許 林，李俊賢

(華南理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，廣東 廣州 510006)

一、問(wèn)題的提出

在科技水平?jīng)Q定國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)力與世界地位的新時(shí)代背景下，科技立則民族立，科技強(qiáng)則國(guó)家強(qiáng)。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào),堅(jiān)持把科技自立自強(qiáng)作為國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，加快建設(shè)科技強(qiáng)國(guó)，實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)。世界各國(guó)每年都在加大科研投入，根據(jù)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(Orgnization for Economic Co-operation and Development,OECD)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全球研發(fā)總投入由2009年的1.2萬(wàn)億美元增長(zhǎng)到2020年的2.3萬(wàn)億美元，增幅高達(dá)90%，但巨大的科研投入并未帶來(lái)科研產(chǎn)出的質(zhì)量提升。因此，如何實(shí)現(xiàn)科研效率的優(yōu)化成為各國(guó)爭(zhēng)相研究的重要議題。高等學(xué)校具有人才聚集與知識(shí)密集的特點(diǎn)，科技人才作為高?？蒲袆?chuàng)新的主體，對(duì)高?？蒲行实奶嵘e足輕重，而科學(xué)管理好科技人才、激發(fā)科技人才創(chuàng)新活力的關(guān)鍵在于完善科技人才評(píng)價(jià)體系。2011年我國(guó)科技部發(fā)布《國(guó)家中長(zhǎng)期科技人才發(fā)展規(guī)劃(2010—2020年)》(國(guó)科發(fā)政〔2011〕353號(hào))，提出要對(duì)我國(guó)科技人才評(píng)價(jià)制度進(jìn)行改革，建立科學(xué)的評(píng)價(jià)制度。2013年出臺(tái)的《教育部關(guān)于深化高等學(xué)校科技評(píng)價(jià)改革的意見》(教技〔2013〕3號(hào))，明確高?？萍既瞬旁u(píng)價(jià)改革的方向，極大地推進(jìn)了我國(guó)高?？萍既瞬旁u(píng)價(jià)體系的確立與進(jìn)一步完善。黨的十九大提出，提高全要素生產(chǎn)率是中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力之源，高校的科研活動(dòng)是推動(dòng)國(guó)家科技進(jìn)步的重要力量，提升高校科研效率有利于增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力，對(duì)維持我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)具有重要意義。因此，在高?？萍既瞬旁u(píng)價(jià)制度改革與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的雙重背景下，高?？萍既瞬旁u(píng)價(jià)制度改革對(duì)高?？蒲行实挠绊懗蔀閷W(xué)術(shù)界關(guān)注的重要問(wèn)題。

習(xí)近平總書記曾多次指出要發(fā)揮科技人才評(píng)價(jià)的“指揮棒”和“風(fēng)向標(biāo)”作用。盡管國(guó)家高度重視科技人才評(píng)價(jià)體系完善，但實(shí)踐中科技人才評(píng)價(jià)制度仍然存在較多問(wèn)題：科技人才分類不合理甚至“一刀切”評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)單一化、簡(jiǎn)單化，評(píng)價(jià)方法存在定性模糊化和全量化缺陷等問(wèn)題，價(jià)值導(dǎo)向不明確，分類評(píng)價(jià)不到位，專家遴選機(jī)制不完善，組織方式不科學(xué)。這些問(wèn)題嚴(yán)重阻礙了我國(guó)科技人才評(píng)價(jià)機(jī)制的深化改革與科研活動(dòng)效率的提升。要想整治科技人才評(píng)價(jià)的不良風(fēng)氣以及健全科技評(píng)價(jià)體系，首先要貫徹科技人才分類評(píng)價(jià)制度。趙偉等提出，要建立科學(xué)的科技人才評(píng)價(jià)制度，應(yīng)對(duì)科技人才進(jìn)行針對(duì)性分類評(píng)價(jià)。田永常等認(rèn)為，科技評(píng)價(jià)的表現(xiàn)形式是對(duì)科技人才進(jìn)行分類分級(jí)。劉穎提出，要根據(jù)科技人才的不同類型，設(shè)計(jì)突出不同重點(diǎn)的人才評(píng)價(jià)體系。楊月坤等認(rèn)為，我國(guó)建立多元化科技人才評(píng)價(jià)體系最重要的是遵循分類評(píng)價(jià)原則，完善人才分類體系，提高評(píng)價(jià)對(duì)象的精準(zhǔn)性。完善科技人才分類評(píng)價(jià)制度，是推進(jìn)我國(guó)科研事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重中之重。因此，實(shí)施科技人才分類評(píng)價(jià)制度改革，對(duì)完善我國(guó)高校科技人才評(píng)價(jià)體系、提升高?？蒲行识詣?shì)在必行。

全要素生產(chǎn)率最早是由經(jīng)濟(jì)學(xué)家Solow在20世紀(jì)50年代提出的經(jīng)濟(jì)學(xué)概念，作為宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中衡量生產(chǎn)效率最重要的指標(biāo)之一，被廣泛應(yīng)用于社會(huì)各領(lǐng)域的效率測(cè)算中。其中針對(duì)高校的生產(chǎn)效率，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了“科研全要素生產(chǎn)率”這一概念，主要是通過(guò)研究高校在人力、物力、財(cái)力方面的投入與科研產(chǎn)出之間的關(guān)系，從而判斷高校的科研效率水平。學(xué)術(shù)界對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的影響因素進(jìn)行了大量研究，有的從高?？蒲型度虢嵌妊芯客獠抠Y助、校企聯(lián)合、研究與開發(fā)(R&D)經(jīng)費(fèi)等因素對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的影響；也有的從高校自身異質(zhì)性視角，如高?？蒲袌F(tuán)隊(duì)規(guī)模、高校R&D人力資本素質(zhì)、高校區(qū)域差異、高校激勵(lì)制度等展開研究；但鮮有文獻(xiàn)從科技人才評(píng)價(jià)視角分析其對(duì)高?？蒲行侍嵘睦碚撨壿嫼妥饔脵C(jī)制。原因可能在于高?？萍既瞬旁u(píng)價(jià)效果難以量化以及高?？蒲腥厣a(chǎn)率與科技人才評(píng)價(jià)之間存在內(nèi)生性問(wèn)題，這也正是本文的出發(fā)點(diǎn)與核心價(jià)值所在。

基于上述現(xiàn)實(shí)與理論背景，針對(duì)當(dāng)前關(guān)于科技人才評(píng)價(jià)改革與高?？蒲行手g的研究?jī)H限于理論層次的探討，缺少政策效應(yīng)評(píng)估等定量研究，本文將2014年首批高?？萍既瞬欧诸愒u(píng)價(jià)改革試點(diǎn)政策作為一項(xiàng)準(zhǔn)自然試驗(yàn)，實(shí)證評(píng)估科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)于高?？蒲行实恼咝?yīng)，從微觀視角為政府進(jìn)一步深化科技人才分類評(píng)價(jià)制度改革提供政策啟示。

二、理論分析與研究假設(shè)

科技人才分類評(píng)價(jià)改革是貫徹國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)科技自立自強(qiáng)的重要決策。自2011年發(fā)布的《國(guó)家中長(zhǎng)期科技人才發(fā)展規(guī)劃(2010—2020年)》(國(guó)科發(fā)政〔2011〕353號(hào))明確提出要對(duì)我國(guó)科技人才進(jìn)行統(tǒng)籌分類建設(shè)，設(shè)立科學(xué)的人才評(píng)價(jià)機(jī)制以來(lái)，科技人才分類評(píng)價(jià)制度改革已取得階段性成效。國(guó)家開始強(qiáng)調(diào)基于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、軍事科學(xué)等不同學(xué)科門類的特點(diǎn)，依據(jù)基礎(chǔ)前沿研究、社會(huì)公益性研究、應(yīng)用技術(shù)開發(fā)研究的差異點(diǎn)，設(shè)立分門別類的評(píng)價(jià)程序。盡管我國(guó)科技人才分類評(píng)價(jià)改革在政策規(guī)定與精準(zhǔn)施策方面有所進(jìn)展，但有學(xué)者指出我國(guó)科技人才評(píng)價(jià)體系仍然存在嚴(yán)峻的問(wèn)題。例如，楊月坤等認(rèn)為我國(guó)的科技仍存在人才分類不清、評(píng)價(jià)主體不明、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)單一、評(píng)價(jià)方法趨同、評(píng)價(jià)程序不公等問(wèn)題。中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于分類推進(jìn)人才評(píng)價(jià)機(jī)制改革的指導(dǎo)意見》(中辦發(fā)〔2018〕6號(hào))，肯定了我國(guó)科技人才分類評(píng)價(jià)改革所取得的成績(jī)，針對(duì)目前制度仍然存在的問(wèn)題提出深化改革意見。因此，在科技人才分類評(píng)價(jià)改革的關(guān)鍵時(shí)刻，有必要對(duì)之前的改革成果進(jìn)行歸納總結(jié)，并為進(jìn)一步深化改革指明方向。本文認(rèn)為，2014年以來(lái)科技人才評(píng)價(jià)分類評(píng)價(jià)改革能夠提升高?？蒲腥厣a(chǎn)率，但仍存在改革力度不足的問(wèn)題，使得最終對(duì)高?？蒲行实挠绊憰r(shí)效性短。為此，提出研究假設(shè)H1：

H1：高?？萍既瞬欧诸愒u(píng)價(jià)改革能夠有效提高科研全要素生產(chǎn)率，但改革力度不足，對(duì)高?？蒲行视绊懙臅r(shí)效性短。

科研全要素生產(chǎn)率是衡量高校科研效率的重要指標(biāo)。全國(guó)教育經(jīng)費(fèi)執(zhí)行情況統(tǒng)計(jì)公告顯示，2020年全國(guó)教育經(jīng)費(fèi)總投入為53 033.87億元，同比增長(zhǎng)5.69%。如此大的經(jīng)費(fèi)投入之下，提升高校科研全要素生產(chǎn)率是深化高?？萍荚u(píng)價(jià)改革的關(guān)鍵目標(biāo)。已有對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的優(yōu)化研究已經(jīng)充分說(shuō)明,高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及科技人力投入提升能夠?qū)Ω咝？蒲腥厣a(chǎn)率產(chǎn)生顯著的積極影響。

從人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化角度看，高校人力資本水平越高，科研產(chǎn)出數(shù)量越多、科研質(zhì)量越高，科研的生產(chǎn)效率就越高；而提升高素質(zhì)科研人員在科研團(tuán)隊(duì)中的比例有利于提高科研隊(duì)伍的研究水平，進(jìn)而提高科研人員的投入與產(chǎn)出效率。根據(jù)科技人才分類評(píng)價(jià)改革內(nèi)容，高校對(duì)從事不同學(xué)科類型活動(dòng)的科技人才進(jìn)行分類評(píng)價(jià)，這將促使高校依照其分類標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)科技人才層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，以達(dá)到合理配置高校人力資源的作用。此外，開展科技人才分類評(píng)價(jià)能夠?yàn)楦咝Ｔ谌瞬攀袌?chǎng)中釋放良好工作環(huán)境的信號(hào)，提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，吸引更多高素質(zhì)人才加入其中，從而進(jìn)一步提升高素質(zhì)人才在教學(xué)與科研人員中的比例。因此，有理由相信，科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠促使高校提升科研隊(duì)伍中的高素質(zhì)人才比例，優(yōu)化高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)，達(dá)到有效提高科研全要素生產(chǎn)率的目的。

從科技人力投入角度看，作為衡量科技投入的重要指標(biāo)——人力投入一直以來(lái)是學(xué)者們廣泛研究的主題，人力資源被認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中能夠發(fā)揮知識(shí)存量對(duì)創(chuàng)新的作用以及技能存量對(duì)生產(chǎn)要素的作用?？蒲腥藛T的人力資本積累能夠決定知識(shí)生產(chǎn)效率的高度，人力資本存量對(duì)于科研效率的提升具有顯著的正向作用。放之高校，加大科技人力投入能夠提升科研水平，提高科研資源使用效率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的提升。自2014年開展的科技人才分類評(píng)價(jià)改革本質(zhì)上也是對(duì)高?？蒲腥瞬趴?jī)效評(píng)價(jià)體系的改革。通過(guò)完善公平且針對(duì)性強(qiáng)的人才評(píng)價(jià)體系，營(yíng)造潛心研究、追求卓越、風(fēng)清氣正的科研環(huán)境，最大限度地提升科研人員的積極性，激發(fā)科研潛力，以達(dá)到加大科技人才在科研方面投入的目標(biāo)?；诖?，本文推斷，科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠加大高?？萍既肆ν度?，提升高?？蒲腥厣a(chǎn)率。因此提出研究假設(shè)H2：

H2：科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠通過(guò)科研人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、科技人力投入來(lái)影響高校的科研全要素生產(chǎn)率。

黨的十九大指出，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。黨的十九屆五中全會(huì)明確提出，要將推動(dòng)“高質(zhì)量發(fā)展”作為“十四五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主題以及貫穿“十四五”規(guī)劃綱要的邏輯主線。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，高質(zhì)量發(fā)展不只是一個(gè)經(jīng)濟(jì)要求，而是對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展方方面面的總要求。高校作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的“助推器”，擁有人才培養(yǎng)、科學(xué)研究和社會(huì)服務(wù)三大基本功能，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展具有深遠(yuǎn)的影響。因此，高校應(yīng)站在新的歷史起點(diǎn)上，積極響應(yīng)“十四五”規(guī)劃、國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃以及高校中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃，著力履行自身職責(zé)，助推科研高質(zhì)量發(fā)展。開展科技人才分類評(píng)價(jià)改革，是推進(jìn)高校科研高質(zhì)量發(fā)展的一次嘗試。根據(jù)科技人才所從事的工作性質(zhì)和崗位，完善科技人才分類評(píng)價(jià)體系與機(jī)制，激發(fā)各類科研人員的積極性與創(chuàng)造性，達(dá)到促進(jìn)高?？蒲懈哔|(zhì)量發(fā)展的目的。在探究科技人才分類評(píng)價(jià)改革能否提升高?？蒲腥厣a(chǎn)率時(shí)，還需探討其是否也能為高?？蒲袔?lái)高質(zhì)量產(chǎn)出，由此提出研究假設(shè)H3：

H3：科技人才分類評(píng)價(jià)改革通過(guò)提升高?？蒲腥厣a(chǎn)率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高?？蒲挟a(chǎn)出的質(zhì)量提升。

三、研究方法與設(shè)計(jì)

(一)實(shí)證模型構(gòu)建

1.科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高校科研全要素生產(chǎn)率影響路徑的模型

上述理論分析對(duì)科技人才分類評(píng)價(jià)改革與高?？蒲腥厣a(chǎn)率的關(guān)系作出了理論推斷。為了檢驗(yàn)科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的影響機(jī)理，本文構(gòu)建模型如下：

=+reform++++

(1)

其中，表示高校在第年的科研全要素生產(chǎn)率；reform表示高校在第年進(jìn)行科技人才分類評(píng)價(jià)改革；為科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高校科研全要素生產(chǎn)率的影響；表示影響高?？蒲腥厣a(chǎn)率的一組控制變量，包括高校類別、高校層次以及高校所處地理位置；為個(gè)體固定效應(yīng)；為時(shí)間固定效應(yīng)；為隨機(jī)誤差項(xiàng)；為常數(shù)項(xiàng)。

2.科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高校科研全要素生產(chǎn)率作用機(jī)制的中介效應(yīng)模型

為了準(zhǔn)確衡量高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及高?？萍既肆ν度朐诳萍既瞬欧诸愒u(píng)價(jià)改革對(duì)高校全要素生產(chǎn)率的影響效果，參考范丹等的研究方法，構(gòu)造中介效應(yīng)模型如下：

(2)

(3)

其中，表示中介變量；為reform對(duì)中介變量的路徑參數(shù)；為加入reform和中介變量后，中介變量對(duì)的路徑系數(shù)；為reform對(duì)的總效應(yīng)；中介效應(yīng)大小為與的積。中介效應(yīng)可以拆分為高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、高?？萍既肆ν度雰蓷l路徑，而高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可由教學(xué)與科研人員數(shù)中高級(jí)職稱占比(PRO)來(lái)衡量，高?？萍既肆ν度胗蒖&D人員全時(shí)當(dāng)量(FERP)來(lái)衡量。PRO表示高校在第年的教學(xué)與科研人員數(shù)中高級(jí)職稱的占比；FERP則表示高校在第年R&D人員的全時(shí)當(dāng)量。其他解釋變量同模型(1)。

中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟為：若系數(shù)、和均顯著，且與相比變小或顯著性下降，則說(shuō)明存在部分中介效應(yīng)；若和顯著，但不顯著，說(shuō)明存在完全中介效應(yīng)；若和中有一個(gè)不顯著，則需要進(jìn)行bootstrap檢驗(yàn)。

3.科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)科研全要素生產(chǎn)率影響的雙重差分模型

為了克服內(nèi)生性對(duì)研究結(jié)論的影響，本文以2014年9月5日發(fā)布《教育部辦公廳關(guān)于開展高等學(xué)?？萍荚u(píng)價(jià)改革試點(diǎn)的通知》(教技廳〔2014〕3號(hào))推行的科技人才分類評(píng)價(jià)改革試點(diǎn)作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)。該通知確定在中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)、北京科技大學(xué)、華北電力大學(xué)、北京理工大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、華東理工大學(xué)、華中科技大學(xué)、西北農(nóng)林科技大學(xué)、西北大學(xué)9所高校中進(jìn)行科技人才分類評(píng)價(jià)改革試點(diǎn)。因此第一重差分來(lái)自改革試點(diǎn)高校與非改革試點(diǎn)高校之間的差異，第二重差分來(lái)自試點(diǎn)前與試點(diǎn)后的差異，構(gòu)建雙重差分模型如下：

TFP=+DID++++

(4)

其中,TFP表示高校在第年的科研全要素生產(chǎn)率;為常數(shù)；為控制變量的系數(shù)；DID表示高校是否進(jìn)行科技人才分類評(píng)價(jià)改革的虛擬變量(TREAT)與頒布改革政策前后的虛擬變量(TIME)的交互項(xiàng)，若高校在當(dāng)年參與了科技人才分類評(píng)價(jià)改革，則TREAT=1，否則TREAT=0；頒布改革政策后，TIME=1，否則TIME=0；系數(shù)為科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高校科研全要素生產(chǎn)率的影響效果。為一組控制變量，同模型(1)；為個(gè)體固定效應(yīng)；為時(shí)間固定效應(yīng)；為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源和處理

《教育部辦公廳關(guān)于開展高等學(xué)?？萍荚u(píng)價(jià)改革試點(diǎn)的通知》(教技廳〔2014〕3號(hào))確定的9所試點(diǎn)高校均屬于我國(guó)“211工程”高等院校，因此，將研究對(duì)象聚焦于我國(guó)116所“211工程”高等院校。由于該文件是在2014年9月發(fā)布，而政策從頒布到實(shí)施存在一定時(shí)滯，因此假定政策真正開始實(shí)施的年份為2015年，再結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，將研究時(shí)間跨度確定為2009—2017年。

為剔除異質(zhì)類樣本，同時(shí)盡力保證樣本容量足夠大，對(duì)樣本作如下處理：首先，由于本文的研究主題是科技人才評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的影響，這在一些以傳統(tǒng)文科為主的高校中作用微弱，因此剔除樣本中為語(yǔ)言、財(cái)經(jīng)、政法、民族、藝術(shù)、體育類的專業(yè)院校，即北京外國(guó)語(yǔ)學(xué)院、上海外國(guó)語(yǔ)學(xué)院、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)、中國(guó)政法大學(xué)、中央民族大學(xué)、中央音樂(lè)大學(xué)以及北京體育大學(xué)11所高校。其次，由于一些高校隸屬于軍事部門管轄，科研數(shù)據(jù)通常具有保密性質(zhì)，因此也將這一部分高校排除在外，即國(guó)防科技大學(xué)、第二軍醫(yī)大學(xué)與第四軍醫(yī)大學(xué)3所高校。最后，由于中國(guó)人民大學(xué)、陜西師范大學(xué)以及華北電力大學(xué)(保定)在2009—2017年的科研數(shù)據(jù)有所缺失，因此也將這3所大學(xué)剔除。剔除掉上述共17所異質(zhì)類高校后，最終確定樣本為99所“211工程”高校，所有數(shù)據(jù)均來(lái)自教育部公布的《高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》。

(三)重要變量及其測(cè)量

1.高?？蒲腥厣a(chǎn)率

測(cè)算高?？蒲腥厣a(chǎn)率常見的方法有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis, DEA)、隨機(jī)前沿分析方法(stochastic frontier approach，SFA)、層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)以及灰色關(guān)聯(lián)分析法(grey relation analysis,GRA)等。其中由于DEA在衡量多輸入與多輸出的決策單元方面具有優(yōu)勢(shì)，并且能夠不受個(gè)體主觀影響，因此得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛應(yīng)用。

國(guó)外應(yīng)用方面，英國(guó)學(xué)者Flegg等采用DEA方法測(cè)算了英國(guó)45所大學(xué)1980—1992年的全要素生產(chǎn)率，并分析其變化的可能原因。澳大利亞學(xué)者Worthington等以澳大利亞35所大學(xué)在1998—2003年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本，采用DEA方法測(cè)算出該國(guó)高校教學(xué)和科研生產(chǎn)率。國(guó)內(nèi)應(yīng)用方面，姜彤彤構(gòu)建了重點(diǎn)突出科研投入數(shù)量與科研產(chǎn)出質(zhì)量的指標(biāo)體系，采用DEA方法測(cè)算我國(guó)36所“985工程”高校在2005—2010年的科研活動(dòng)全要素生產(chǎn)率，并探討其波動(dòng)情況及原因。李彥華等則以“雙一流”高校為樣本，應(yīng)用DEA 與 malmquist模型測(cè)度了2014—2017年間的科研全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)情況。

因此，本文也采用DEA方法測(cè)算我國(guó)99所“211工程”高校在2009—2017年間的科研全要素生產(chǎn)率。參考前面學(xué)者構(gòu)建的高?？蒲型度?產(chǎn)出指標(biāo)，并結(jié)合此次科技人才分類評(píng)價(jià)改革內(nèi)容，秉承“破四唯”思想，選取反映科研成果質(zhì)量的指標(biāo)，并對(duì)產(chǎn)出指標(biāo)與科技人才分類評(píng)價(jià)進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的劃分，構(gòu)建投入-產(chǎn)出二級(jí)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 高?？蒲型度?產(chǎn)出指標(biāo)體系及其描述性統(tǒng)計(jì)

2.中介變量

本文選用教學(xué)與科研人員數(shù)中高級(jí)職稱人數(shù)占比(PRO)作為高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)的代理變量進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)，教學(xué)與科研人員數(shù)中高級(jí)職稱人數(shù)占比(PRO)數(shù)值越大說(shuō)明高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)越優(yōu)化；選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量(FERP)來(lái)量化高?？萍既肆ν度?，F(xiàn)ERP是國(guó)際上通用的一種科技人力投入的衡量指標(biāo)，該指標(biāo)值由R&D全時(shí)人員(全年從事R&D活動(dòng)累積工作時(shí)間占全部時(shí)間的90%及以上的人員)工作量與非全時(shí)人員按實(shí)際工作時(shí)間折算的工作量加總而成，F(xiàn)ERP越大，說(shuō)明對(duì)于高校的科技人力投入越大。

3.控制變量

為了控制其他因素對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的影響，本文在回歸模型中加入其他可能影響高?？蒲腥厣a(chǎn)率的變量，具體包括高校類型、高校層次以及高校所處地理位置。其中，高校類型是以樣本中的高校研究領(lǐng)域?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)，劃分成綜合類、理工類、農(nóng)林類、醫(yī)藥類、師范類；高校層次是以我國(guó)教育部在1998年啟動(dòng)的“985工程”為標(biāo)準(zhǔn)，將樣本中99所高校劃分為39所“985”高校以及60所非“985”高校；高校所處地理位置則是以樣本高校所處的地理位置將其劃分為東部、中部與西部。同時(shí)考慮到時(shí)間、高校自身發(fā)展對(duì)研究結(jié)論的影響，本文還控制了時(shí)間固定效應(yīng)與個(gè)體固定效應(yīng)。各變量定義及其描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 變量定義及其描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的影響

針對(duì)上文構(gòu)建的四個(gè)模型，分別采取混合最小二乘法(pooled least squares, POLS)、固定效應(yīng)模型(fixed effects model, FEM)以及隨機(jī)效應(yīng)模型(random effects models, REM)對(duì)其進(jìn)行回歸，得到表3的實(shí)證結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)，無(wú)論采取哪一種模型對(duì)其進(jìn)行回歸以及是否添加控制變量，科技人才分類評(píng)價(jià)改革的系數(shù)均顯著為正，且不同模型回歸系數(shù)差異不大，表明科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的提高確實(shí)產(chǎn)生積極作用。從理論上來(lái)說(shuō)，科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠改善高校人才結(jié)構(gòu)，提升高素質(zhì)人才數(shù)量以及科研團(tuán)隊(duì)的知識(shí)水平，帶來(lái)更高的科研產(chǎn)出效率——高?？蒲腥厣a(chǎn)率得到上升。從投入角度來(lái)看，實(shí)行科技人才分類評(píng)價(jià)改革有利于營(yíng)造良好的科研工作環(huán)境，提升高校科研人才評(píng)價(jià)過(guò)程中的公平性與合理性，提高科研人才的工作積極性，進(jìn)而會(huì)加大對(duì)科研的人力投入。

表3 科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的影響

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)和時(shí)滯效應(yīng)分析

使用雙重差分模型所必須滿足的一個(gè)重要前提是符合平行趨勢(shì)，即處理組和控制組需在政策實(shí)施之前必須具有相同的發(fā)展趨勢(shì)。本文參考孫鵬博等的做法，采用事件研究法進(jìn)行平行趨勢(shì)的檢驗(yàn)，具體模型為：

(5)

圖1反映模型中參數(shù)的估計(jì)值以及其95的置信區(qū)間。當(dāng)<0時(shí)，參數(shù)的估計(jì)值均不能拒絕為0的原假設(shè)，這表明在科技人才分類評(píng)價(jià)改革試點(diǎn)之前，處理組和控制組符合平行趨勢(shì)假設(shè)，由此可驗(yàn)證假設(shè)H1成立。從動(dòng)態(tài)效應(yīng)上看，科技人才分類評(píng)價(jià)改革試點(diǎn)的第二年參數(shù)估計(jì)值才開始顯著，說(shuō)明科技人才分類評(píng)價(jià)改革政策對(duì)于科研全要素生產(chǎn)率的作用具有時(shí)滯效應(yīng)。事實(shí)上，科技人才分類評(píng)價(jià)改革政策的發(fā)布時(shí)間是2014年9月，本文在選定政策實(shí)施年份時(shí)就已考慮到政策實(shí)施的滯后性，并將改革年份定在2015年，然而根據(jù)上文分析，直到2016年，政策效應(yīng)才開始初步體現(xiàn)，因此這項(xiàng)政策的實(shí)際時(shí)滯效應(yīng)有一年半之久。原因可能在于，影響高?？蒲腥厣a(chǎn)率的路徑之一是影響科研產(chǎn)出，而科研成果如論文、專利等從完成到公開發(fā)表再到數(shù)據(jù)能夠被收錄到年鑒中，要經(jīng)過(guò)較長(zhǎng)的周期，所以最終反映在高校科研全要素生產(chǎn)率的政策效果上存在一定時(shí)滯性。此外，從圖1還可看出，在政策開始實(shí)施的第三年，參數(shù)估計(jì)值開始下降，這也說(shuō)明科技人才分類評(píng)價(jià)改革政策對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的提升效應(yīng)在開始試點(diǎn)的第二年達(dá)到最大效果，而從第三年則開始逐漸減弱，這可能是政府正向激勵(lì)不足所導(dǎo)致的。當(dāng)改革開始時(shí)，高校出于對(duì)政策擁護(hù)，積極投身改革，而在改革初起成效之后，缺乏正向激勵(lì)則會(huì)導(dǎo)致高校改革的熱情消退，從而導(dǎo)致第三年出現(xiàn)科研全要素生產(chǎn)率的回撤。

圖1 雙重差分平行趨勢(shì)檢驗(yàn)及動(dòng)態(tài)效應(yīng)

2.安慰劑檢驗(yàn)

本文在準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)中雖然已經(jīng)加入了控制變量，但仍可能存在一些隨機(jī)因素會(huì)對(duì)處理組和控制組產(chǎn)生科技人才分類評(píng)價(jià)改革沖擊以外的不確定影響，從而導(dǎo)致模型的前提假設(shè)不成立。為了排除其他非觀測(cè)因素對(duì)模型的干擾，進(jìn)行了安慰劑檢驗(yàn)：從99所高校中隨機(jī)抽取33所高校作為處理組，假設(shè)這33所高校實(shí)施科技人才分類評(píng)價(jià)改革試點(diǎn)，其余66所高校作為對(duì)照組。隨機(jī)抽樣確保本文構(gòu)建的自變量DID對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率沒有影響，一旦出現(xiàn)顯著，則說(shuō)明上文的回歸結(jié)果有偏差。本文共進(jìn)行500次隨機(jī)抽樣，并依據(jù)模型(4)進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，所得出的500次隨機(jī)分配后回歸得到的估計(jì)系數(shù)及其值如圖2所示。可以看到，大多數(shù)估計(jì)值的值大于0.1，且集中分布在零點(diǎn)附近。同時(shí)，本文的真實(shí)估計(jì)(來(lái)自表3的第二列)在安慰劑測(cè)試中是明顯的異常值，這些結(jié)果均說(shuō)明本文的估計(jì)結(jié)果不存在其他非觀測(cè)因素的影響。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)注：x軸表示來(lái)自500個(gè)隨機(jī)分配的DID估計(jì)系數(shù)，曲線是估計(jì)的核密度分布，點(diǎn)是估計(jì)系數(shù)對(duì)應(yīng)的p值，縱坐標(biāo)為0的水平線是p=1，右側(cè)垂直線段是表3中第二列的真實(shí)估計(jì)值。

3.檢驗(yàn)樣本選擇誤差

為確?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健，本文進(jìn)一步使用傾向得分匹配-雙重差分(PSM-DID)模型檢驗(yàn)是否存在樣本選擇偏誤問(wèn)題。第一步利用近鄰匹配方法PSM，盡可能使得處理組與控制組在實(shí)施政策試點(diǎn)前后不存在顯著差異，以減少后續(xù)使用雙重差分方法時(shí)可能出現(xiàn)的樣本選擇偏誤內(nèi)生性問(wèn)題。將近鄰匹配后的處理組與控制組進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)，結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯鰠f(xié)變量在匹配后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均等于0，這意味著所選協(xié)變量在處理組與對(duì)照組之間的差異得到有效縮小，能夠進(jìn)一步確保后續(xù)雙重差分模型估計(jì)的準(zhǔn)確性。

圖3 平衡性檢驗(yàn)

第二步則是將處理好的樣本再次利用傾向得分匹配-雙重差分模型進(jìn)行估計(jì)，得到表4的回歸結(jié)果?？梢钥闯龊诵慕忉屪兞恳琅f在1%水平上顯著，且回歸系數(shù)也有了一定程度提高，因此科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠提升高?？蒲腥厣a(chǎn)率這一估計(jì)結(jié)果是可靠的。

表4 PSM-DID(近鄰匹配法)回歸結(jié)果

五、機(jī)制檢驗(yàn)與異質(zhì)性分析

(一)傳導(dǎo)機(jī)制分析

1.高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

以高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化為中介機(jī)制的估計(jì)結(jié)果如表5所示。從表5中可以看到科技人才分類評(píng)改革與高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的回歸結(jié)果顯著為負(fù)，且在添加高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)變量后，科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率系數(shù)值為0.042(在1%水平下顯著)，但比不添加中介變量的系數(shù)估計(jì)值0.055要小，說(shuō)明此中介效應(yīng)成立，相對(duì)于未進(jìn)行改革試點(diǎn)的高校來(lái)說(shuō)，樣本中作為改革試點(diǎn)的9所高校在改革后，人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度產(chǎn)生了明顯回撤。這與最初的假設(shè)相反，原因可能在于：科技人才分類評(píng)價(jià)改革以后，高校對(duì)于高級(jí)職稱人才的分類和評(píng)價(jià)更加細(xì)致，人才層次更加清晰。例如，從學(xué)科方面將高級(jí)職稱人才劃分為應(yīng)用型和理論型，從層次方面將高級(jí)職稱人才劃分為院士、長(zhǎng)江學(xué)者、杰青學(xué)者，因此高校產(chǎn)生了更加細(xì)致的人才需求。相對(duì)于一般高級(jí)職稱人才，高校往往愿意花費(fèi)更多的資源引進(jìn)專業(yè)性更強(qiáng)、評(píng)價(jià)層次更高的人才。而高校人才引進(jìn)經(jīng)費(fèi)是有限的，更高層次的人才引進(jìn)、更多的人均資源投入意味著更少的人才引進(jìn)數(shù)量，所以出現(xiàn)了高校在高級(jí)職稱人才引進(jìn)人數(shù)上相對(duì)歷年減少的現(xiàn)象，即科技人才分類評(píng)價(jià)改革與高校科研人員中高級(jí)職稱占比呈負(fù)相關(guān)。然而從實(shí)際上來(lái)說(shuō)，更高層次人才數(shù)量的增加，必然會(huì)提高科研能力，這就解釋了本文為何會(huì)出現(xiàn)科技人才分類評(píng)價(jià)對(duì)高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生逆優(yōu)化，最終卻產(chǎn)生高校科研全要素生產(chǎn)率提升的結(jié)果。對(duì)此，筆者猜測(cè)若以高校院士、長(zhǎng)江學(xué)者、杰青學(xué)者等高層次人才在高級(jí)職稱人員中的占比作為高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)的衡量指標(biāo)，將會(huì)得到科技人才分類評(píng)價(jià)與高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化正相關(guān)的實(shí)證結(jié)果，但是由于數(shù)據(jù)受限，目前無(wú)法作出進(jìn)一步的驗(yàn)證，希望未來(lái)能有更加翔實(shí)的數(shù)據(jù)支撐后續(xù)的研究。

表5 高校人力能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和高校科技人力投入的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

2.高?？萍既肆ν度?/p>

高校科技人才分類評(píng)價(jià)改革通過(guò)增加高校人力投入來(lái)提高科研全要素生產(chǎn)率的結(jié)果同樣如表5所示。科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高校人力投入的影響系數(shù)顯著為正，在添加高校人力投入變量后，科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的系數(shù)值為0.049(在1%水平下顯著)，比不添加中介變量的系數(shù)估計(jì)值0.055要小，但此時(shí)的科技人力投入系數(shù)卻不顯著，說(shuō)明此中介效應(yīng)結(jié)果不夠穩(wěn)健，因此需要進(jìn)行bootstrap檢驗(yàn)。而根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，最終系數(shù)在95%置信區(qū)間上包含0，如表5中的bootLLCI與bootULCI欄所示，說(shuō)明該中介效應(yīng)不成立。原因可能在于：科技人力資源投入與創(chuàng)新績(jī)效之間雖存在著正向的線性關(guān)系，但科技人力資源的投入往往具有滯后效應(yīng)。上述回歸結(jié)果表明，科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠顯著提升高?？萍既肆ν度?，由此推斷，科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠提升高校的科技人力投入，但由于人力資源投入的效果具有滯后性，對(duì)于高?？蒲腥厣a(chǎn)率的影響暫時(shí)無(wú)法檢測(cè)出來(lái)。因此得出結(jié)論，科技人才分類評(píng)價(jià)改革與高校人才能級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但中介效應(yīng)仍然成立，而科技人力投入則未表現(xiàn)出顯著的中介效應(yīng),即假設(shè)H2部分成立。

(二)異質(zhì)性分析

1.高校類型

考慮到高校在學(xué)科范圍以及研究領(lǐng)域等方面都存在差異，本文將這些高校劃分為綜合類、理工類、農(nóng)林類、醫(yī)藥類和師范類，并將其分別代入模型，得到回歸結(jié)果，如表6所示?？萍既瞬欧诸愒u(píng)價(jià)改革只在綜合類高校中產(chǎn)生顯著正影響，在農(nóng)林類與醫(yī)藥類高校中無(wú)顯著關(guān)系，在理工類與師范類高校產(chǎn)生顯著負(fù)影響。原因可能在于：綜合類高校相對(duì)于其他類型的高校來(lái)說(shuō)發(fā)展更為全面，對(duì)于科技成果種類的多樣性也更為重視，無(wú)論是在數(shù)量和質(zhì)量上都表現(xiàn)優(yōu)異；農(nóng)林類與醫(yī)藥類高校通常更加注重實(shí)踐應(yīng)用，很多產(chǎn)出結(jié)果無(wú)法量化，所以無(wú)法表現(xiàn)顯著的相關(guān)性；而對(duì)于理工類與師范類高校而言，它們的研究領(lǐng)域往往比較單一，其科研產(chǎn)出數(shù)據(jù)具有不均衡性，因此出現(xiàn)了反向影響結(jié)果。

表6 高校類型異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.高校層次

重點(diǎn)高校在師資力量、經(jīng)費(fèi)投入等多方面都與非重點(diǎn)高校有著較大差異，因此有必要探究科技人才分類評(píng)價(jià)改革在重點(diǎn)高校與非重點(diǎn)高校中實(shí)施情況的差異。本文對(duì)高校層次進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示，科技人才分類評(píng)價(jià)改革在重點(diǎn)高校中呈現(xiàn)顯著的積極效應(yīng)，而在非重點(diǎn)高校則呈現(xiàn)顯著的消極效應(yīng)。原因可能是重點(diǎn)高校具有高效的管理體系，當(dāng)政策下達(dá)時(shí)能夠迅速作出反應(yīng)，積極執(zhí)行與之相關(guān)的措施，實(shí)現(xiàn)資源的有效調(diào)配，因而政策實(shí)施效果良好；而非重點(diǎn)高校行政管理體系往往相對(duì)落后且不完善，承擔(dān)政策改革的能力較弱，因此在作出與改革相關(guān)的調(diào)整時(shí)可能出現(xiàn)與原有系統(tǒng)的沖突，反而適得其反。

表7 高校層次異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

3.高校所處地理位置

由于我國(guó)不同地區(qū)之間的要素稟賦、科技發(fā)展水平都存在差異，因此科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的促進(jìn)作用也各異。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局根據(jù)各地發(fā)展水平劃分東、中、西、東、北四個(gè)區(qū)域，本文以此為基礎(chǔ)，將東北區(qū)域中的遼寧歸為東部，吉林與黑龍江歸為中部，由此將我國(guó)高校劃分為東部、中部與西部并分別進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示?？萍既瞬欧诸愒u(píng)價(jià)改革對(duì)我國(guó)東部地區(qū)的高校產(chǎn)生顯著負(fù)向作用，對(duì)于中部地區(qū)的高校無(wú)顯著作用，而對(duì)西部地區(qū)的高校則產(chǎn)生顯著正向作用。這與固有看法相悖，其中可能原因：作為三個(gè)地區(qū)中相對(duì)落后的西部地區(qū)，該地區(qū)高校的科技評(píng)價(jià)系統(tǒng)也較為落后，存在的問(wèn)題可能也更為突出且嚴(yán)峻，通過(guò)人才分類評(píng)價(jià)改革，人才評(píng)價(jià)體系得到了極大改善，從而產(chǎn)生顯著積極作用；但由于此次科技人才分類評(píng)價(jià)改革的內(nèi)容都一樣，未考慮地區(qū)之間的自然稟賦差異，沒有改善中、西部地區(qū)高校本身存在的一些特異性問(wèn)題，導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)政策的預(yù)期效果。

表8 地理位置異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)進(jìn)一步探討

上面的實(shí)證結(jié)果已經(jīng)充分證明科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠有效提升高?？蒲腥厣a(chǎn)率，但對(duì)于能否提升高?？蒲械母哔|(zhì)量發(fā)展未有更多解釋。因此，有必要對(duì)科技人才分類評(píng)價(jià)改革能否帶來(lái)高?？蒲兴降母哔|(zhì)量發(fā)展開展進(jìn)一步探討。為了衡量高?？蒲械母哔|(zhì)量發(fā)展水平，選取高校每年發(fā)表于國(guó)內(nèi)外期刊的學(xué)術(shù)論文數(shù)量與每年獲得省級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)以上的科技成果數(shù)作為指標(biāo)，具體數(shù)據(jù)同表1。根據(jù)上面的實(shí)證結(jié)果，科技人才分類評(píng)價(jià)改革具有一定的時(shí)滯性，且學(xué)術(shù)論文的發(fā)表以及科技成果的評(píng)定都需要時(shí)間，因此選取政策實(shí)施當(dāng)年即2015年以及政策效應(yīng)達(dá)到最大的年份2016年作為檢驗(yàn)?zāi)攴?，得到?的回歸結(jié)果。

表9 科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高校科研水平高質(zhì)量發(fā)展的影響

續(xù)上表

根據(jù)表9的結(jié)果，實(shí)證發(fā)現(xiàn)，對(duì)于以高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文數(shù)量和高質(zhì)量科技成果為解釋變量的回歸分析，無(wú)論是在2015年還是2016年,DID系數(shù)均為正但并不顯著，說(shuō)明科技人才分類評(píng)價(jià)改革與高?？蒲兴礁哔|(zhì)量發(fā)展無(wú)顯著的相關(guān)關(guān)系。由此得出結(jié)論，盡管科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠提升高?？蒲械娜厣a(chǎn)率，但未必能促進(jìn)科研高質(zhì)量發(fā)展，即假設(shè)H3不成立。

六、結(jié)論與政策啟示

本文基于我國(guó)99所“211工程”高校2009—2017年的科研面板數(shù)據(jù)，利用雙重差分模型實(shí)證檢驗(yàn)高?？萍既瞬欧诸愒u(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的提升作用及其影響機(jī)制，并對(duì)科技人才分類評(píng)價(jià)改革能否促進(jìn)高校科研高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行探討。結(jié)果表明：第一，科技人才分類評(píng)價(jià)改革能夠顯著提升我國(guó)高?？蒲腥厣a(chǎn)率，經(jīng)過(guò)平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)以及PSM-DID方法估計(jì)等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，該結(jié)論依然成立。但由于科研產(chǎn)出周期慢及改革正向激勵(lì)不足等原因，改革成效出現(xiàn)時(shí)滯性與短效性的特征。第二，通過(guò)異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，科技人才分類評(píng)價(jià)改革在不同類型、不同地域高校中的政策效果出現(xiàn)差異，同一政策在綜合類高校、“985工程”高校以及位處西部地區(qū)的高校中作用更為顯著；在農(nóng)林類高校、醫(yī)藥類高校與位處中部地區(qū)的高校中無(wú)顯著作用；而在理工類高校、師范類高校、非“985工程”高校以及位處東部地區(qū)的高校甚至起反向作用。這說(shuō)明當(dāng)前科技人才分類評(píng)價(jià)制度改革缺乏變通性。第三，影響機(jī)制研究表明：科技人才分類評(píng)價(jià)改革提高了高校的科技人力投入，但由于更多的資源放在如長(zhǎng)江學(xué)者、杰青學(xué)者等更高層次人才的引進(jìn)上，導(dǎo)致高級(jí)職稱人才在高?？蒲腥藛T中的占比受到反向影響，且科技人力投入并未在科技人才分類評(píng)價(jià)改革提升科研全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中表現(xiàn)出明顯的中介效應(yīng)。第四，通過(guò)進(jìn)一步探究科技人才分類評(píng)價(jià)改革能否影響高?？蒲懈哔|(zhì)量發(fā)展，發(fā)現(xiàn)高?？蒲兴讲⑽吹玫斤@著的高質(zhì)量提升。

本文的研究對(duì)全面推進(jìn)與深化科技人才分類評(píng)價(jià)制度改革具有以下四點(diǎn)政策啟示：

第一，政府應(yīng)堅(jiān)持并持續(xù)深入推進(jìn)科技人才分類評(píng)價(jià)改革工作?？萍既瞬欧诸愒u(píng)價(jià)改革工作可有效促進(jìn)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的提升，因此政府應(yīng)持續(xù)全面推進(jìn)科技人才分類評(píng)價(jià)改革工作，并且將更多的精力放在克服改革政策的時(shí)滯性與短效性特征上。要不斷深入關(guān)注科技人才的底層需求，根據(jù)科技人才的底層需求設(shè)計(jì)人才激勵(lì)制度，增強(qiáng)科技人才分類評(píng)價(jià)制度的正向激勵(lì)作用，讓改革產(chǎn)生足夠的內(nèi)生動(dòng)力，以達(dá)到延長(zhǎng)改革時(shí)效，降低改革成果回撤的目的。

第二，科技人才分類評(píng)價(jià)改革應(yīng)因地制宜，結(jié)合實(shí)際制定差異化改革內(nèi)容。從實(shí)證結(jié)果來(lái)看，目前的科技人才分類評(píng)價(jià)改革方向有較強(qiáng)的綜合性，似乎旨在形成一種“放之四海而皆準(zhǔn)”的科技人才分類評(píng)價(jià)制度。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，不同地域、不同類型的高校中凸顯出制度缺乏變通性的特點(diǎn)。因此，針對(duì)不同地區(qū)、不同層次、不同類型的高校，實(shí)施的改革政策內(nèi)容也應(yīng)當(dāng)有所差異。高校在貫徹改革時(shí)應(yīng)當(dāng)充分結(jié)合自身情況，考察所處的內(nèi)外部環(huán)境，堅(jiān)持以創(chuàng)新能力、質(zhì)量和貢獻(xiàn)為導(dǎo)向，制訂科學(xué)的科技人才分類評(píng)價(jià)改革計(jì)劃，最大限度地發(fā)揮改革對(duì)高?？蒲行实奶嵘饔?，充分挖掘各地區(qū)各層次高校人才的潛能。

第三，政府應(yīng)動(dòng)態(tài)統(tǒng)籌好高校科研資源在不同職稱梯隊(duì)之間的合理分配，保障人才代際更替。研究結(jié)論表明，科技人才分類評(píng)價(jià)改革會(huì)促使高校減少對(duì)一般高級(jí)職稱科研人才的資源分配。原因可能在于，特殊高級(jí)職稱科研人才分配了更多的資源。在短期來(lái)看，這有利于高校科研全要素生產(chǎn)率的提升；但從長(zhǎng)期看，這不利于科研人才的培養(yǎng)和代際更替，存在科研人才斷層的風(fēng)險(xiǎn)。因此，未來(lái)改革應(yīng)重視人才引進(jìn)與培育并重發(fā)展，確保人才的代際更替。政府在改革科技人才分類評(píng)價(jià)制度時(shí)，應(yīng)動(dòng)態(tài)統(tǒng)籌好科研資源在特殊高級(jí)職稱科研人才與一般高級(jí)職稱科研人才之間的分配，頂層設(shè)計(jì)好人才培養(yǎng)制度，加大人才培養(yǎng)性科研基金的投入比例，在實(shí)現(xiàn)科研全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的同時(shí)，引導(dǎo)形成合理的高?？蒲腥瞬艑哟谓Y(jié)構(gòu)，做好人才引進(jìn)與人才培育并重工作，保障良性的科研人才代際更替。

第四，政府應(yīng)兼顧高?？蒲行逝c科研水平高質(zhì)量發(fā)展之間的平衡，突出質(zhì)量貢獻(xiàn)導(dǎo)向評(píng)價(jià)。通過(guò)實(shí)證發(fā)現(xiàn)，科技人才分類評(píng)價(jià)改革雖能顯著提升高校科研全要素生產(chǎn)率，但對(duì)高?？蒲兴降母哔|(zhì)量發(fā)展不存在顯著作用。因此，政府在深化改革時(shí)還應(yīng)兼顧科研高質(zhì)量發(fā)展的重要性，突出質(zhì)量貢獻(xiàn)導(dǎo)向評(píng)價(jià)。不斷探索、細(xì)化和完善科技人才評(píng)價(jià)體系，保證科技成果評(píng)判的客觀性，營(yíng)造公平公正的評(píng)價(jià)環(huán)境，最大限度地激發(fā)科研人才創(chuàng)造熱情，鼓勵(lì)科技人才多發(fā)高質(zhì)量科研成果，以確保高?？蒲行侍嵘耐瑫r(shí)，突出科研水平的高質(zhì)量發(fā)展。

當(dāng)然，本文還存在一些不足之處：一是由于本文所收集的數(shù)據(jù)年份有限，缺乏2018年及以后的高校科研數(shù)據(jù)，因此無(wú)法對(duì)高?？萍既瞬欧诸愒u(píng)價(jià)改革的長(zhǎng)期影響效應(yīng)作進(jìn)一步深入探討。二是本文所探討的科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的兩類影響機(jī)制效應(yīng)均未達(dá)到預(yù)期，因此也期待未來(lái)隨著數(shù)據(jù)的豐富，能在此基礎(chǔ)上深入探討科技人才分類評(píng)價(jià)改革對(duì)高?？蒲腥厣a(chǎn)率的影響，以得到更加可靠的結(jié)論。