創(chuàng)新政策與科研結(jié)構(gòu)雙重影響下高校科技創(chuàng)新績效研究

章熙春，朱紹棠，李勝會

(華南理工大學 公共管理學院，廣東 廣州 510641)

0 引言

創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實施以來，面對全球競爭加劇、技術(shù)發(fā)展滯后等多重挑戰(zhàn)，深化科技體制改革與優(yōu)化科研結(jié)構(gòu)成為我國科技創(chuàng)新體系階段性升級的重要目標，是釋放科技創(chuàng)新巨大潛能的關(guān)鍵舉措。2018年5月，習近平總書記在兩院院士大會上發(fā)表重要講話，要求堅持科技創(chuàng)新和制度創(chuàng)新“雙輪驅(qū)動”，優(yōu)化和強化技術(shù)創(chuàng)新體系頂層設(shè)計，明確企業(yè)、高校、科研院所等創(chuàng)新主體在創(chuàng)新鏈不同環(huán)節(jié)的功能定位，激發(fā)各類主體創(chuàng)新激情和活力。已有文獻從宏觀角度對創(chuàng)新績效進行了積極探索，為我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、財稅優(yōu)惠等政策體系優(yōu)化提供了重要支撐，但是高?？萍紕?chuàng)新活動不同于企業(yè)，具有自身發(fā)展規(guī)律，以往研究結(jié)論是否適用于高?？萍紕?chuàng)新有待驗證。一方面，高校創(chuàng)新政策體系是圍繞高?？萍紕?chuàng)新活動制定的一系列政策，涵蓋資源配置、科技評價、人才培養(yǎng)、成果轉(zhuǎn)化等內(nèi)容，政策效能有待檢驗；另一方面，從基礎(chǔ)研究到應用研究，高?？萍紕?chuàng)新活動需要平衡科研任務與教學任務資源配比，科研結(jié)構(gòu)的重要性不容忽視。因此，基于政策發(fā)布的及時性與政策實施的累積性，本文測度我國高?？萍紕?chuàng)新政策水平，分析高?？萍紕?chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，并探索高?？萍紕?chuàng)新績效提升路徑，可為提高我國高?？蒲挟a(chǎn)出與成果轉(zhuǎn)化水平提供新思路。

1 文獻綜述與模型構(gòu)建

1.1 文獻綜述

科技創(chuàng)新政策對科技創(chuàng)新績效的激勵作用已經(jīng)形成共識，但依然存在諸多削弱政策效能的問題，如地方政府惡性競爭、政策功能沖突、政策協(xié)同動力不足等。針對科技創(chuàng)新政策已有不足，學術(shù)界對科技創(chuàng)新政策與科技創(chuàng)新績效之間的關(guān)系進行了積極探討，并集中關(guān)注科技創(chuàng)新政策效能。一方面，科技創(chuàng)新政策對科技創(chuàng)新績效具有正向影響。劉鳳朝等[1]通過構(gòu)建科技創(chuàng)新政策影響科研產(chǎn)出績效的系統(tǒng)動力學模型，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新政策對科技創(chuàng)新績效具有顯著促進作用；楊超等[2]研究發(fā)現(xiàn)，科技創(chuàng)新政策對科技創(chuàng)新績效具有正向影響。另一方面，科技創(chuàng)新政策效能復雜，對科技創(chuàng)新績效具有不同影響作用[3]，積極作用需要借助科研資源、創(chuàng)新動機、科研主體等載體實現(xiàn)[4]，且這種作用路徑具有非線性特征[5]，容易產(chǎn)生路徑分化與信息不對稱[6]。在高校層面，高錫榮等[7]研究發(fā)現(xiàn)，高校創(chuàng)新政策對教師學術(shù)創(chuàng)新具有正向影響，科技創(chuàng)新政策調(diào)整會引發(fā)高?？蒲薪Y(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換；Lee等[8]認為，高校教師科研評價政策營造了競爭性不斷加強的學術(shù)環(huán)境，容易使人才陷入自我懷疑和焦慮狀態(tài)，反而不利于高?？蒲挟a(chǎn)出。由此看來，現(xiàn)階段高校創(chuàng)新政策對創(chuàng)新績效的影響存在爭議，對高校創(chuàng)新政策效能的探討莫衷一是。此外，國內(nèi)學者從高?？蒲挟a(chǎn)出與成果轉(zhuǎn)化階段檢驗科研結(jié)構(gòu)的重要作用。高擎等[9]運用三階段DEA和Malmquist指數(shù)方法測算我國重點高校技術(shù)轉(zhuǎn)移效率，發(fā)現(xiàn)規(guī)模無效率是制約高校技術(shù)轉(zhuǎn)移的主要因素，高校規(guī)模、政府資源和研究生人數(shù)過大均不利于重點高校技術(shù)轉(zhuǎn)移；馬榮康等(2020)以高校技術(shù)轉(zhuǎn)移與科研產(chǎn)出作為中介變量，探討高校科研資助的中介作用和調(diào)節(jié)作用，發(fā)現(xiàn)過多的技術(shù)轉(zhuǎn)移活動會產(chǎn)生偏向應用研究、論文延遲發(fā)表效應，即科研結(jié)構(gòu)的頻繁轉(zhuǎn)換會阻礙科技創(chuàng)新績效提升。

總體而言，創(chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新績效的影響結(jié)論因研究對象、研究方法、研究階段不同而不同?？萍紕?chuàng)新活動包括科研、產(chǎn)出、轉(zhuǎn)化、擴散等不同階段，同時高校創(chuàng)新體系具有系統(tǒng)化、多層次特征，創(chuàng)新政策目標與績效各不相同，以單一政策安排、具體做法或部分高校創(chuàng)新活動的成功經(jīng)驗作為借鑒，難以把握高校科技創(chuàng)新活動整體發(fā)展規(guī)律[10]。雖然國內(nèi)學者運用各種創(chuàng)新理論與實踐經(jīng)驗解釋我國高校科技創(chuàng)新活動，如國家創(chuàng)新系統(tǒng)理論、三螺旋理論、開放式創(chuàng)新理論、跨組織合作理論等，但是該領(lǐng)域研究在靜態(tài)與動態(tài)、線性與非線性差異等方面仍有待拓展。同時，科研結(jié)構(gòu)在高校層面表現(xiàn)為突出的教育與科研界限，高校科研結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新績效的作用亟待深入探討。因此，本文依據(jù)創(chuàng)新價值鏈理論，將高?？萍紕?chuàng)新活動劃分為科研產(chǎn)出與成果轉(zhuǎn)化兩個階段，探究創(chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)對兩階段創(chuàng)新績效的影響。

1.2 模型構(gòu)建

高校創(chuàng)新政策涉及諸多細分目標，不同政策目標之間作用關(guān)系復雜、模糊，且我國高校科研任務與教學任務互為支撐，故分析創(chuàng)新績效需要綜合考慮創(chuàng)新政策與科研結(jié)構(gòu)環(huán)境[11]。本文將高?？萍紕?chuàng)新活動劃分為科研產(chǎn)出與成果轉(zhuǎn)化兩個階段[12]，采用科研產(chǎn)出績效、成果轉(zhuǎn)化績效分別度量高校科研產(chǎn)出效益與成果轉(zhuǎn)化效益，并將創(chuàng)新績效來源劃分為政府、高校、市場環(huán)境和社會環(huán)境4個方面[13]。首先，除政府和高校外，創(chuàng)新成果能否在創(chuàng)新政策引導下實現(xiàn)高效轉(zhuǎn)化，還有賴于外部市場環(huán)境。否則，創(chuàng)新政策的推動作用將存在較高的激勵成本，導致高校科技創(chuàng)新活動受阻[14]。市場信號一方面能夠傳達高校重點科研方向與國家重大需求的結(jié)合程度[15]，另一方面能夠揭示高校是否具備將基礎(chǔ)研究與應用研究成果商業(yè)化的能力，從而影響創(chuàng)新績效提升[16]；其次，高?？萍紕?chuàng)新活動的迅速開展依賴高精尖技術(shù)與高素質(zhì)人才的雙重支持，這種支持有賴于高校自身的社會吸引力，技術(shù)提供方與采用方之間的高度信任有助于促進高校科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化[17]。

綜上所述，本文構(gòu)建高校創(chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效關(guān)系框架，如圖1所示。

圖1 高校創(chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效關(guān)系框架Fig.1 Relationship among innovation policy, scientific research structure and innovation performance in universities

2 研究方法與指標設(shè)計

2.1 創(chuàng)新政策測度

創(chuàng)新政策理論來源于新古典主義經(jīng)濟學與演化經(jīng)濟學，前者側(cè)重于考察政策如何有效配置資源，后者側(cè)重于考察政策如何優(yōu)化運作，本質(zhì)都離不開對國家科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的前瞻性部署(趙莉曉等，2014)。本文中的高校創(chuàng)新政策是指中央和地方政府為推動高?？萍紕?chuàng)新發(fā)展所構(gòu)建的宏觀政策體系，包含法律法規(guī)、部門規(guī)章、實施細則、科技計劃等重要文件，對高?？萍紕?chuàng)新活動發(fā)揮規(guī)范、引導、激勵、轉(zhuǎn)化等關(guān)鍵推動作用。學術(shù)界主要從政策指數(shù)構(gòu)造、政策文本分析、政策工具方法、政策文本量化等角度測度創(chuàng)新政策，但容易產(chǎn)生主觀判斷傾向、測度精度偏低等問題(彭紀生等，2008)。為提高科技創(chuàng)新政策水平測度的科學性，俞立平等(2018)運用DEA-Malmquist模型測度科技創(chuàng)新政策水平；袁勝軍等[18]在此基礎(chǔ)上創(chuàng)新性地對科技創(chuàng)新政策指標進行定量測度，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新政策未能有效促進科技創(chuàng)新績效提升。本文在知識生產(chǎn)函數(shù)與已有研究的基礎(chǔ)上，改進高校創(chuàng)新政策測度方法，采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)進行測度。

Y=AKαLβ

(1)

式(1)中，Y、K、L分別表示創(chuàng)新成果、企業(yè)研發(fā)經(jīng)費和研發(fā)勞動力，α、β為彈性系數(shù)，A為全要素生產(chǎn)率。根據(jù)已有研究成果，如果在生產(chǎn)函數(shù)中引入技術(shù)進步指標，就能剔除全要素生產(chǎn)率中的技術(shù)進步因素，從而分離出科技創(chuàng)新政策[19]。本文以高?？萍汲晒鐣б媾c經(jīng)濟效益指標度量高校技術(shù)進步水平。在原模型的基礎(chǔ)上引入技術(shù)進步變量T，用當年技術(shù)轉(zhuǎn)讓實際收入測量。

Y=A'KαLβT

(2)

由于增加了技術(shù)進步變量T，此時全要素生產(chǎn)率A'為宏觀意義上的高校創(chuàng)新政策，即中央與地方政策的總和?？紤]到創(chuàng)新政策具有一定的時間累積性，因此通過連乘方式將其轉(zhuǎn)化為存量指標，以準確度量報告年內(nèi)高?？萍紕?chuàng)新政策水平。

(3)

式(3)中，Pij代表區(qū)域創(chuàng)新政策，i代表地區(qū)，j為時間，t為當前年度。全要素生產(chǎn)率A'可進一步分解為技術(shù)效率變化指數(shù)與技術(shù)進步指數(shù)，其中技術(shù)效率變化指數(shù)亦可衡量創(chuàng)新政策水平。為保證測算結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用技術(shù)效率變化指數(shù)作為高校創(chuàng)新政策的度量指標，將全要素生產(chǎn)率指數(shù)作為穩(wěn)健性檢驗的替代性指標。

2.2 高?？蒲薪Y(jié)構(gòu)

教學與科研有機結(jié)合是現(xiàn)代研究型大學核心思想之一，有利于科研人才培養(yǎng)與科技創(chuàng)新活動協(xié)調(diào)一致，也是高校與其他科技創(chuàng)新主體的顯著區(qū)別，但是如何在兩者之間保持平衡一直是國內(nèi)高校發(fā)展的難題。創(chuàng)新要素配置是結(jié)構(gòu)差異的集中體現(xiàn)，包括科研人員、研發(fā)資本、知識資本存量等投入性指標，影響創(chuàng)新要素組合及比例關(guān)系(肖興志等，2019)。其中，科研人員比重、科研結(jié)構(gòu)事關(guān)科研工作的繼承性和連續(xù)性，但是對其主導作用的探討目前尚未形成共識(李后建等，2018)。因此，本文采用科研人員教學比和科研類型穩(wěn)定率兩項指標度量高?？蒲薪Y(jié)構(gòu)。其中，前者采用教學與科研人員中研究與發(fā)展人員所占比例(research)，后者采用Moore指數(shù)測算求得的structure指數(shù)。structure指數(shù)表示不同時期各科研工作投入人力的絕對變化加總，structuret值越大，說明整個高校創(chuàng)新體系科研結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換程度越高、越頻繁；反之，structureht值越小，說明整個高校科技創(chuàng)新體系科研結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換程度越低，越平穩(wěn)。

structureht=(1-structuret)×100

(4)

式(4)中，Wi,t表示第t期第i項科研工作的人員投入所占比重，Wi,t+1表示第t+1期第i項科研工作的人員投入所占比重。該指標的優(yōu)勢在于沒有先驗性地假設(shè)結(jié)構(gòu)變動方向，因而有可能產(chǎn)生促進或抑制兩種作用[20]。本文對高?？蒲泄ぷ鞯姆诸愒醋浴陡叩葘W?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》對高?？萍紕?chuàng)新活動的分類標準，即基礎(chǔ)研究、應用基礎(chǔ)、試驗發(fā)展，采用報告年內(nèi)投入人員變量進行結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換指標測算。

2.3 模型構(gòu)建與變量說明

本文選用結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling)中的路徑模型(Path Models)探究高校創(chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效之間的傳導路徑，總體模型設(shè)定如下：

lntransformationi=α0+α1lnpatentsi+α2lnpolicyi+α3lnstructurehi+α4researchi+α5Zi+εi

lnpatentsi=β0+β1lnpolicyi+β2lnstructurehi+β3researchi+β4Zi+εi

(5)

式(5)中，lntansformationi表示成果轉(zhuǎn)化績效，lnpatentsi表示科研產(chǎn)出績效，lnpolicyi表示高校創(chuàng)新政策，lnstructurehi表示科研類型穩(wěn)定率，researchi表示科研教學比，Zi為省域范圍內(nèi)高?？萍紕?chuàng)新活動控制變量，εi為隨機擾動項，α和β分別表示各變量之間的邊際影響。

科技創(chuàng)新活動是一個復雜過程，對應不同發(fā)展階段，國內(nèi)外學者多采用專利數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等指標衡量創(chuàng)新績效(鄭威等，2017)。關(guān)于專利類型，俞立平等[21]將發(fā)明專利作為創(chuàng)新績效的代理變量。然而，部分基于專利視角的研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新主體為提高競爭優(yōu)勢以獲取利益，很多時候表現(xiàn)出對某種專利類型的迎合[22]，導致選用的專利類型在無意中默許了某種策略性傾向。因此，本文綜合已有研究，不對專利類型進行明確劃分，以客觀闡述高校創(chuàng)新績效影響關(guān)系。

科研產(chǎn)出績效采用專利申請數(shù)度量，因為專利申請數(shù)與R&D投入之間具有較強的相關(guān)性[23]，且能夠及時、全面地反映報告年內(nèi)創(chuàng)新主體的創(chuàng)新信息(柳卸林等，2020)。一方面，專利申請數(shù)屬于非經(jīng)濟指標，在統(tǒng)計意義上規(guī)避了創(chuàng)新主體的“尋租”行為[24]；另一方面，專利授權(quán)申請一般需要2～4年，格式不符合要求的創(chuàng)新成果一般難以順利獲得授權(quán)。因此，考慮到科研工作對“不成功”的容忍，專利申請數(shù)更符合我國科研工作實際。成果轉(zhuǎn)化績效代表科研產(chǎn)出成果轉(zhuǎn)化實效，可以補充科研產(chǎn)出績效所不能衡量的經(jīng)濟效益[25]，采用專利出售當年收入度量。本文從市場環(huán)境與社會環(huán)境兩個視角選取市場信號、社會信任兩項指標作為控制變量，因為在相同政策環(huán)境下，不同經(jīng)濟因素與社會因素也會影響科技創(chuàng)新效率變化[26]。因此，本文采用省域內(nèi)人均GDP與高校科研經(jīng)費內(nèi)部支出對科技創(chuàng)新環(huán)境市場信號進行度量，采用高校主辦的國際學術(shù)會議次數(shù)度量區(qū)域社會影響力，從而反映高校所受社會信任程度。綜上所述，各變量指標類型及解釋如表1所示。

表1 變量指標類型及解釋Tab.1 Variable Indicator Types and Interpretation

根據(jù)政策周期理論要求，政府公共政策出臺過程可劃分為制定、執(zhí)行、監(jiān)督、評估、結(jié)束等具體階段，從創(chuàng)新政策出臺到充分產(chǎn)生政策效能需要一定的時間累積，同時高?？萍紕?chuàng)新活動從創(chuàng)新成果研發(fā)到成果轉(zhuǎn)化也存在一定的緩沖期[27]，即高?？萍汲晒D(zhuǎn)化投入與產(chǎn)出存在一定的時滯性[28]。但是，相鄰年份投入與產(chǎn)出具有高度相關(guān)性。由于本文重點測度高?？萍紕?chuàng)新政策動態(tài)效率，因此采用相同年份數(shù)據(jù)不會影響結(jié)果的有效性。為此，本文在數(shù)據(jù)可獲取性與科學性的前提下，收集2004-2019年中國內(nèi)地27個省份面板數(shù)據(jù)(青海、西藏、寧夏和海南地區(qū)因數(shù)據(jù)不全，故未納入統(tǒng)計)，對成果轉(zhuǎn)化績效指標進行滯后性處理。滯后期選擇根據(jù)研究對象不同而不同，已有研究普遍將其設(shè)置為1～3年[29]，但是考慮到創(chuàng)新績效在時間上存在一定連續(xù)性，表現(xiàn)為當期創(chuàng)新績效存在一定的波動，滯后期設(shè)置不宜過長。因此，本文滯后期設(shè)置為1年，即成果轉(zhuǎn)化績效相較于創(chuàng)新政策與科研產(chǎn)出績效滯后1年。 另外，針對部分年份缺失數(shù)據(jù)，本文采用插值法補全。

3 實證結(jié)果

3.1 創(chuàng)新政策水平

采用DEA-BCC模型測度2004-2019年中國內(nèi)地27個省份高校創(chuàng)新政策指數(shù)(技術(shù)效率變化指數(shù)及其累計值)，如圖2所示。從全國范圍看，高校創(chuàng)新政策水平總體向好發(fā)展，體現(xiàn)了國家戰(zhàn)略部署對高校創(chuàng)新政策的影響。其中，自2006年起，高校創(chuàng)新政策水平動態(tài)效率值穩(wěn)步提升，隨之帶動高?？萍紕?chuàng)新政策水平整體上升。同理，2012-2013年與2018-2019年高校創(chuàng)新政策動態(tài)變化值增長幅度基本吻合全國科技創(chuàng)新政策重要文件出臺節(jié)點(梁正，2017)，彰顯了2012年創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略與2018年“三評”體制改革的正向積極作用，符合全國科技創(chuàng)新政策環(huán)境變化趨勢。

由圖2可知，高校創(chuàng)新政策水平呈現(xiàn)相對“跳躍”趨勢，體現(xiàn)了我國政策實施的靈活性與政策執(zhí)行的粘滯性。一方面，在國家政策與戰(zhàn)略實施要求下，各級政府積極出臺配套政策響應國家號召，在數(shù)量上滿足了國家科技創(chuàng)新政策體系建設(shè)，但是動員能力并未同步跟進；另一方面，創(chuàng)新政策目標多元，在執(zhí)行層面存在重疊與交錯，科技資源配置在多元政策目標權(quán)衡下緩沖了創(chuàng)新政策預期效能。因此，我國高校創(chuàng)新政策在過去十余年發(fā)展歷程中，雖然各級政府都不遺余力地營造良好的高校創(chuàng)新政策環(huán)境，但未能保持長期穩(wěn)定。

3.2 影響路徑與績效分析

(1)影響路徑。本文以科研產(chǎn)出績效為中介變量，采用極大似然估計法對科技成果轉(zhuǎn)化績效影響路徑進行探討。圖3展示了創(chuàng)新政策、科研教學比與科研類型穩(wěn)定率影響創(chuàng)新績效的估計系數(shù)及傳導路徑，整體模型與各子模型擬合優(yōu)度(R2)均大于0.1，符合檢驗要求。由圖3可知，科研產(chǎn)出績效與成果轉(zhuǎn)化績效表現(xiàn)出兩面性，創(chuàng)新政策與科研結(jié)構(gòu)對高校科研創(chuàng)新績效的影響各有側(cè)重。在創(chuàng)新政策方面，高校創(chuàng)新政策顯著正向影響科研產(chǎn)出績效、負向影響科技成果轉(zhuǎn)化績效，表現(xiàn)為高校創(chuàng)新政策對科研產(chǎn)出具有激勵作用，但其與成果轉(zhuǎn)化績效并未建立起正向作用關(guān)系。在科研結(jié)構(gòu)方面，科研教學比和科研類型穩(wěn)定率對科研產(chǎn)出績效與成果轉(zhuǎn)化績效的作用方向相反，即科研教學比中科研人員占比越高或科研類型穩(wěn)定率越低，則科研產(chǎn)出績效越低，成果轉(zhuǎn)化績效越高。在創(chuàng)新績效方面，科研產(chǎn)出績效作為中介變量，將高校創(chuàng)新政策的正向影響顯著傳導至成果轉(zhuǎn)化績效。該路徑模型展示了創(chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效之間的作用路徑，其中創(chuàng)新政策對科研產(chǎn)出的正向影響得到驗證，且科研產(chǎn)出與成果轉(zhuǎn)化之間的正向關(guān)聯(lián)十分顯著，但是科研結(jié)構(gòu)對科研創(chuàng)新績效的影響作用不顯著。

(2)高校創(chuàng)新政策與創(chuàng)新績效。為進一步揭示高校創(chuàng)新政策效能，本文采用分位數(shù)回歸法對變量進行檢驗。分位數(shù)回歸模型能夠依據(jù)因變量條件分位數(shù)對自變量進行回歸，以提升研究結(jié)果的穩(wěn)健性，相較于傳統(tǒng)普通最小二乘法，更能精確描述解釋變量對被解釋變量的彈性變化[19]。本文將科研產(chǎn)出績效與成果轉(zhuǎn)化績效劃分為9個分位(τ=0.1～0.9)，兩組分位數(shù)回歸模型擬合優(yōu)度均大于0.1，說明估計結(jié)果準確可靠，如表2所示。這表明，高校創(chuàng)新政策與科研產(chǎn)出績效之間存在正向線性關(guān)系，但其對成果轉(zhuǎn)化績效具有非線性影響作用。

圖2 2004—2019年全國高校創(chuàng)新政策水平動態(tài)變化值與累積值Fig.2 Dynamic value and cumulative value of innovation police in universities from 2004 to 2019

圖3 高校創(chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效路徑模型結(jié)果Fig.3 Path model results of innovation policy, scientific research structure and innovation performance in universites

當以科研產(chǎn)出績效為因變量時，高校創(chuàng)新政策對科研產(chǎn)出績效的彈性系數(shù)未發(fā)生明顯改變，僅對科研產(chǎn)出績效處于中上水平的高校具有較強促進作用。當以成果轉(zhuǎn)化績效為因變量時，高校創(chuàng)新政策對成果轉(zhuǎn)化績效的影響較小，但其負向影響出現(xiàn)不間斷的變動。隨著成果轉(zhuǎn)化績效提升，科研產(chǎn)出績效彈性系數(shù)總體下降，并在本文τ=0.9時降為最低且不再顯著。對比創(chuàng)新政策與科研產(chǎn)出績效彈性系數(shù)發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新政策往往在科研產(chǎn)出績效系數(shù)相對較低或不顯著情況下才表現(xiàn)出顯著負向影響。可見，當高?？萍汲晒D(zhuǎn)化無法得到科研產(chǎn)出有效支持時，創(chuàng)新績效對成果轉(zhuǎn)化績效產(chǎn)生抑制作用，說明創(chuàng)新政策對成果轉(zhuǎn)化績效的促進作用不夠直接。因此，各級政府需要合理加大創(chuàng)新政策執(zhí)行力度，將更多精力放在政策目標與政策環(huán)境優(yōu)化上，加強科研產(chǎn)出效率與成果轉(zhuǎn)化效率的有效匹配，避免創(chuàng)新政策“顧此失彼”。

(3)科研結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換與高校創(chuàng)新績效。本文構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型并納入科研教學比的二次項，在路徑模型測算結(jié)果的基礎(chǔ)上進一步探討科研教學比與科研類型穩(wěn)定率的影響?？紤]到研究樣本時間跨度較長且涉及中國內(nèi)地27個省份，固定效應模型比較適合本文研究。同時，僅用個體固定效應模型難以捕捉隨時間改變的遺漏變量[20]。因此，本文采用雙向固定效應模型進行分析，估計模型設(shè)定如下：

lntransformationit=α0+α1lnpatentsit+α2lnpolicyit+α3lnstructurehit+α4researchit+α5researchit2+α6Zit+εit

lnpatentsit=β0+β1lnpolicyit+β2lnstructurehit+β3researchit+β4researchit2+β5Zit+εit

(6)

高校創(chuàng)新政策、創(chuàng)新績效與科研結(jié)構(gòu)雙向固定效應估算結(jié)果如表3所示。從中可見，所有面板數(shù)據(jù)模型顯著拒絕隨機效應原假設(shè)，說明雙向固定效應模型估計結(jié)果可靠。當因變量為科研產(chǎn)出績效時，科研類型穩(wěn)定率與路徑模型結(jié)果一致，但科研教學比二次項系數(shù)顯著為負并呈現(xiàn)倒U型曲線分布，說明科研結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換越頻繁，高?？萍紕?chuàng)新活動受到的負向影響越大。只有在相對穩(wěn)定的科研環(huán)境下，高?？蒲挟a(chǎn)出才能夠得到有效提升。同時，各高校存在一個最佳科研教學比以匹配自身科技創(chuàng)新活動最優(yōu)科研產(chǎn)出，但是倒U型曲線在成果轉(zhuǎn)化階段轉(zhuǎn)變成正U型曲線，說明教學與科研之間的一致性與競爭性問題依然存在[30]。此外，控制雙向固定效應發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新政策與成果轉(zhuǎn)化績效從負向作用關(guān)系變?yōu)檎蜃饔藐P(guān)系，說明創(chuàng)新政策對創(chuàng)新績效的影響總體表現(xiàn)出激勵作用。

表2 高校創(chuàng)新政策與創(chuàng)新績效分位數(shù)回歸估計結(jié)果Tab.2 Quantile regression estimation results of innovation policy and performance in universities

表3 高校創(chuàng)新政策、創(chuàng)新績效與科研結(jié)構(gòu)雙向固定效應估算結(jié)果Tab.3 Fixed effect model results of innovation policy, performance and scientific research structure in universities

(4)結(jié)果總結(jié)。高校創(chuàng)新政策與成果轉(zhuǎn)化績效存在非線性作用關(guān)系，總體表現(xiàn)為彈性系數(shù)負向變化趨勢。綜合上述模型結(jié)果可知，創(chuàng)新政策能夠顯著促進科研產(chǎn)出績效提升，但是對成果轉(zhuǎn)化績效表現(xiàn)為正向“無用功”，說明高?？萍紕?chuàng)新活動存在科技成果隱性轉(zhuǎn)化，并得到科研結(jié)構(gòu)微調(diào)的正確引導。實際上，知識創(chuàng)造是一個超競爭知識研發(fā)、競爭隱性知識吸收與知識轉(zhuǎn)化的過程，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化可以分解為顯性知識轉(zhuǎn)化和隱性知識轉(zhuǎn)化(朱方偉等，2004)。對于轉(zhuǎn)化受體而言，從外部獲取的科技創(chuàng)新成果需要經(jīng)過顯性知識與隱性知識的相互轉(zhuǎn)化才能促進創(chuàng)新能力提升，進而實現(xiàn)創(chuàng)新績效。因此，政策、績效、結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系符合隱性知識主體與受體知識轉(zhuǎn)化[31]，表現(xiàn)為高校創(chuàng)新政策與成果轉(zhuǎn)化績效之間的非線性作用關(guān)系。本文揭示高?？萍紕?chuàng)新活動顯性知識向顯性效益轉(zhuǎn)化的綜合過程，并非說明高校創(chuàng)新政策對成果轉(zhuǎn)化績效具有消極影響，而恰恰是因為高校存在較強的隱性知識轉(zhuǎn)化，且這種隱性知識很難被識別，因此才導致其表現(xiàn)為負向影響。當前，正值創(chuàng)新型國家和世界科技強國建設(shè)的重要關(guān)口，地方政府應從高?？萍汲晒D(zhuǎn)化后端環(huán)節(jié)入手，加強科技創(chuàng)新政策對成果轉(zhuǎn)化的扶持。同時，加強科學技術(shù)消化、吸收與創(chuàng)新，注重科研產(chǎn)出與成果轉(zhuǎn)化的有效銜接，充分發(fā)揮科研產(chǎn)出績效在高校創(chuàng)新政策與成果轉(zhuǎn)化績效之間的橋梁作用。

科研結(jié)構(gòu)對高校創(chuàng)新績效的影響側(cè)重于科研產(chǎn)出環(huán)節(jié)，其中科研教學比呈現(xiàn)雙U型影響曲線。從高?？蒲谢顒颖旧沓霭l(fā)，科研結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級對科技創(chuàng)新的帶動作用分別體現(xiàn)在科研轉(zhuǎn)移方向與資源傾斜配置兩個方面，以此形成發(fā)展閉環(huán)。一方面，科研結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的本質(zhì)是生產(chǎn)要素從低效率生產(chǎn)部門向高效率生產(chǎn)部門轉(zhuǎn)移的過程?？蒲蓄愋头€(wěn)定率越低，科研方向變動與創(chuàng)新資源重置對技術(shù)創(chuàng)新越具有顯著正向影響；另一方面，高?？蒲薪虒W比是高?？萍紕?chuàng)新績效能否適應當前市場環(huán)境的重要變量，因為科技創(chuàng)新活動的開展有助于增強高校與企業(yè)之間的溝通，企業(yè)憑借高校技術(shù)轉(zhuǎn)讓獲取的超額利潤能夠逐漸改變高?？萍假Y源配置比例，從而影響創(chuàng)新績效發(fā)展。綜上所述，科研類型穩(wěn)定率有助于緩解創(chuàng)新資源向高效率科研方向轉(zhuǎn)移的傾向，而科研教學比則能夠?qū)?chuàng)新資源配置進行微調(diào)，并在高校內(nèi)部形成發(fā)展閉環(huán)，其對成果轉(zhuǎn)化績效作用的弱化揭示出這一發(fā)展閉環(huán)處于低水平發(fā)展階段。因此，各高校亟需探尋與自身創(chuàng)新環(huán)境相匹配的科研結(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)發(fā)展閉環(huán)的更新?lián)Q代。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

雖然技術(shù)效率變化指數(shù)與全要素生產(chǎn)指數(shù)在過去10年變化趨勢存在較大不同，但兩者都能夠測度高校創(chuàng)新政策水平。為提升上述測算結(jié)果的穩(wěn)健性與科學性，本文使用全要素生產(chǎn)指數(shù)作為創(chuàng)新政策指數(shù)的代理變量，或是采用專利授權(quán)數(shù)替換專利申請數(shù)，重復以上模型，檢驗已授權(quán)專利是否存在有別于在申請專利的作用路徑。估計結(jié)果顯示，解釋變量影響方向與作用路徑無顯著變化，說明上述模型估計結(jié)果穩(wěn)健可靠。

4 結(jié)語

4.1 研究結(jié)論

本文通過測度2004-2019年中國內(nèi)地27個省份高校創(chuàng)新政策水平，在綜合考慮高?？蒲薪Y(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換指標與科研活動階段劃分的前提下，探索高校創(chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，得出如下結(jié)論：

(1)高校創(chuàng)新政策水平呈波動式上升趨勢，政策效能表現(xiàn)出一定的非線性特征。以技術(shù)效率變化指數(shù)測度高校創(chuàng)新政策發(fā)現(xiàn)，我國各省份高校創(chuàng)新政策呈波動式上升趨勢。創(chuàng)新政策作用于科研產(chǎn)出績效與成果轉(zhuǎn)化績效的回歸結(jié)果存在差異，其對前者存在顯著正向激勵作用，對后者總體呈現(xiàn)模糊的正向影響，說明高校創(chuàng)新政策激勵是一個動態(tài)演化過程。

(2)高?？蒲腥蝿张c教學任務一致性與競爭性問題始終存在?？蒲蓄愋头€(wěn)定率正向影響高?？蒲挟a(chǎn)出績效，說明科研方向頻繁變動與創(chuàng)新要素重置在一定程度上阻礙了科技成果產(chǎn)出；科研教學比對科研產(chǎn)出績效與成果轉(zhuǎn)化績效分別呈現(xiàn)倒U型影響與正U型影響，雖然科研任務與教學任務在資源投入方面存在一致性，但在資源配置方面競爭十分激烈。

(3)科研產(chǎn)出績效與成果轉(zhuǎn)化績效之間表現(xiàn)出隱性轉(zhuǎn)化特征。在創(chuàng)新政策與科研結(jié)構(gòu)的雙重影響下，科研產(chǎn)出績效顯著正向影響成果轉(zhuǎn)化績效，但這種正向影響在成果轉(zhuǎn)化績效水平較高省份逐漸弱化甚至不再顯著，揭示出我國高?？蒲挟a(chǎn)出、成果轉(zhuǎn)化存在顯性知識與隱性知識的相互轉(zhuǎn)化，創(chuàng)新價值鏈不夠連貫。

4.2 理論貢獻

已有研究較多關(guān)注科技創(chuàng)新指標體系構(gòu)建、科技創(chuàng)新能力發(fā)展影響因素、科技創(chuàng)新政策效能測度方法，尚未形成共識性的理論體系和技術(shù)方法體系。本文創(chuàng)新之處在于，對科技創(chuàng)新政策效能進行拓展，重點探討高校創(chuàng)新政策、科研結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，運用效率測度法對省域范圍內(nèi)的政策效能進行測度，將科研結(jié)構(gòu)納入高?？萍紕?chuàng)新政策與創(chuàng)新績效關(guān)系框架，探索科研任務與教學任務對高?？萍紕?chuàng)新能力高質(zhì)量發(fā)展的影響，以及創(chuàng)新政策在不同高校的作用方向，為高?？萍脊芾硖峁┝苏邔用娴膮⒖家罁?jù)。

4.3 實踐啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，為促進高校科技創(chuàng)新更好服務于國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，本文提出如下啟示：

(1)完善高校科技成果轉(zhuǎn)化政策。高?？蒲袆?chuàng)新政策對科技成果產(chǎn)出具有較強的政策效能，因此，各級政府應加強科研產(chǎn)出與成果轉(zhuǎn)化的有效銜接，避免科研產(chǎn)出績效無效堆積，為科研產(chǎn)出高質(zhì)量與成果轉(zhuǎn)化高效益提供保障。

(2)促進科研結(jié)構(gòu)合理轉(zhuǎn)換。對高?？蒲信c教學人員比例進行微調(diào)，鼓勵高校在結(jié)構(gòu)層面進行變革。通過科研結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級促進創(chuàng)新績效提升，把控科研結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型本源，避免科研方向盲從，及時調(diào)整科研教學比，以國家重大需求為牽引合理配置科研任務與教學任務諸要素；同時，注重科研產(chǎn)出與成果轉(zhuǎn)化的有效銜接，實現(xiàn)發(fā)展閉環(huán)的更新?lián)Q代。

(3)引導隱性知識顯性化。高校創(chuàng)新政策需要引導隱性知識轉(zhuǎn)化，特別是對于成果轉(zhuǎn)化績效較高地區(qū)，應發(fā)揮科研產(chǎn)出績效的中介作用，強化對科研人員隱性知識的挖掘，實現(xiàn)隱性知識顯性化，推動創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。同時，各高校應結(jié)合自身科研結(jié)構(gòu)，分重點加強高校創(chuàng)新政策目標引導，以“教育促進知識轉(zhuǎn)移，科研促進知識顯化”為原則，打通高校創(chuàng)新政策與成果轉(zhuǎn)化績效之間的通道。

4.4 不足與展望

在我國高校科技創(chuàng)新能力提升實踐中，如何將央地政策融入自主創(chuàng)新發(fā)展是科技創(chuàng)新政策研究的重要議題。為探尋符合中國高校實際的科技創(chuàng)新發(fā)展道路，未來可在以下方面進一步積極探索：①突破省域?qū)用鏀?shù)據(jù)限制，從高校個體層面開展研究，為高?？萍紕?chuàng)新路徑優(yōu)化提供更具操作性的參考建議；②構(gòu)建更精細化的評價指標體系，運用多層次模型對高?？萍紕?chuàng)新活動的央地政策效能進行比較。