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    鄉(xiāng)村振興視域下高校知識溢出績效的影響因素
    ——基于福建省高校的樣本分析

    2024-01-02 05:43:54涂雙濱楊克潤
    關(guān)鍵詞:缺口渠道距離

    涂雙濱 楊克潤

    全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興,既是高校服務(wù)社會的重要職能,也是成就社會主義大學(xué)的價(jià)值追求,是時(shí)代賦予高校的光榮使命。在高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興進(jìn)程中,知識溢出表現(xiàn)為高校知識向農(nóng)村的流動(dòng)和嵌入,其主要內(nèi)容是為鄉(xiāng)村振興提供人才和智力支持。[1]劉京國指出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施需要高等院校根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展對人才的需求制定培養(yǎng)計(jì)劃、開展實(shí)踐[2]。賀祖斌等人指出“高校是新時(shí)代推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的重要力量,要發(fā)揮高校知識、人才等優(yōu)勢,服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”[3];馮慶等人的研究指出“高等院校所具有的知識、人才和資源優(yōu)勢使得高校天然地成為了可以補(bǔ)齊鄉(xiāng)村文化振興短板的重要力量”[4]。曲瑛德等人研究指出“理清知識體系的結(jié)構(gòu)與邏輯,重構(gòu)新的知識體系是高校教育體系改革的第一步”[5]。可見,高校作為知識的生產(chǎn)者,將知識、人才、信息和技術(shù)等資源向鄉(xiāng)村進(jìn)行輸送,體現(xiàn)了高校具有知識溢出能力和知識具有外部擴(kuò)散性的特點(diǎn)。然而,知識溢出的過程也一定程度上受到諸多因素的影響,陳宇等研究指出“高校與鄉(xiāng)村的知識距離與文化距離對吸收能力和知識溢出效應(yīng)均有顯著的負(fù)向作用”[6]。解濤等人指出“高?;趧?chuàng)新投入創(chuàng)造出的新知識,通常分顯性知識和隱性知識兩種方式對鄉(xiāng)村振興實(shí)現(xiàn)知識溢出”[7]。江峰研究指出“高校知識溢出績效受知識溢出主體因素、接收客體因素、關(guān)聯(lián)情景因素和知識缺口因素的影響,鄉(xiāng)村與高校的知識匹配程度、鄉(xiāng)村的知識吸收能力會影響高校知識溢出渠道的暢通程度”[8]。張玉嵐等人研究發(fā)現(xiàn)大多數(shù)高校在服務(wù)鄉(xiāng)村發(fā)展上存在諸多不足,專業(yè)建設(shè)與鄉(xiāng)村急需的學(xué)科的關(guān)聯(lián)性、相融性和互補(bǔ)性未能充分銜接[9]。綜上可知,高校的知識溢出是履行服務(wù)社會職能的重要體現(xiàn),推動(dòng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、人才、文化、生態(tài)、組織振興,需要充分發(fā)揮高校自身的知識、人才、技術(shù)、信息和學(xué)科等資源儲備優(yōu)勢。高校應(yīng)自覺肩負(fù)服務(wù)鄉(xiāng)村振興的崇高使命,把全面服務(wù)鄉(xiāng)村振興作為重要職責(zé),為全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興貢獻(xiàn)智慧和力量。但鄉(xiāng)村振興視域下高校知識溢出的過程一定程度上受各方面因素的影響。所以,明確高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興進(jìn)程中知識溢出績效的影響因素,有利于在實(shí)施科教興國戰(zhàn)略、全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興進(jìn)程中適時(shí)采取更有針對性的措施,以便提升高校服務(wù)鄉(xiāng)村的效率,真正實(shí)現(xiàn)“知識在泥土里扎根”服務(wù)目標(biāo)。本文的創(chuàng)新之處在于從知識溢出的視角揭示鄉(xiāng)村振興視域下高校知識溢出績效的影響因素及其作用機(jī)理,并對高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興知識溢出績效的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析,探究鄉(xiāng)村振興視域下各個(gè)影響因素與高校知識溢出績效的關(guān)系,從而提出提升高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興知識溢出績效的政策建議,為新時(shí)代提升高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興的能力和效率提供借鑒和參考。

    一、研究模型及研究假設(shè)

    (一)研究模型

    解濤指出:“高校服務(wù)農(nóng)村建設(shè)體現(xiàn)高校對農(nóng)村的知識溢出,且溢出績效的高低受到知識源、接受方和關(guān)聯(lián)情境等方面的影響。”表明知識源中的“創(chuàng)新能力”、關(guān)聯(lián)情境中的“知識距離”和“文化距離”、接受方的“吸收能力”和“接受意愿”等因素會影響知識溢出的績效。[10]根據(jù)該研究成果,我們假設(shè)鄉(xiāng)村振興視域下影響高校知識溢出績效的影響因素為四個(gè)維度:溢出能力、相對距離、暢通渠道和知識缺口,高校知識溢出績效的大小取決于這四個(gè)維度的影響程度,并提出鄉(xiāng)村振興視域下高校知識溢出績效的影響因素模型假如下:

    (二)研究假設(shè)

    1.高校知識溢出能力與知識溢出績效的關(guān)系。汪濤等在高校技術(shù)創(chuàng)新溢出能力對國家大學(xué)科技園孵化效率的影響研究指出,具有較高技術(shù)創(chuàng)新溢出能力的高??萍紙@,更有條件提升其孵化效率,這說明高校的創(chuàng)新溢出能力對效率具有提升作用[11]。解濤等研究發(fā)現(xiàn)高校知識溢出能力越強(qiáng),知識溢出的勢差就越大,知識溢出越容易[12]。鄭寶東等的研究指出高校知識的產(chǎn)生、擴(kuò)散與鄉(xiāng)村的產(chǎn)業(yè)興旺相輔相成,要注重知識的生產(chǎn)、流動(dòng)和配置[13]。不難發(fā)現(xiàn),高校自身的研發(fā)能力、創(chuàng)新溢出能力等會對知識溢出的績效產(chǎn)生影響。高校也不例外,其自身研發(fā)能力和知識創(chuàng)新能力越好,知識溢出績效就越好。基于上述分析,可以提出如下假設(shè):

    H1:高校的知識溢出能力對知識溢出績效存在直接正向相關(guān)性。

    2.高校和鄉(xiāng)村間的渠道暢通程度與高校知識溢出績效的關(guān)系。在高校知識溢出過程中,如果地理距離是高校到鄉(xiāng)村的長度,那么“渠道”可以理解為高校與鄉(xiāng)村之間的寬度距離。郭韌等研究指出渠道暢通程度決定了知識溢出的成效,是一個(gè)綜合指標(biāo),它與知識溢出方的開放程度、溢出雙方的信任度以及接受方的吸收能力等因素有關(guān),渠道越暢通,說明知識溢出的寬度越寬,溢出越順暢,溢出的績效也就越好[14]?;谏鲜龇治?,可以提出如下假設(shè):

    H2:高校與鄉(xiāng)村間的渠道暢通程度對高校知識溢出績效存在直接正向相關(guān)性。

    3.高校和鄉(xiāng)村間的距離與高校知識溢出績效的關(guān)系。許學(xué)國等指出時(shí)間距離、技術(shù)距離對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響上呈負(fù)向相關(guān)[15]。李琳在文化距離、文化嚴(yán)格程度與跨國知識溢出研究中發(fā)現(xiàn),文化距離對跨國知識溢出具有顯著的負(fù)向影響[16]。陳宇、肖璐在距離對“高校—農(nóng)村”知識溢出效應(yīng)的影響研究中指出,知識距離和文化距離對知識溢出的績效均有顯著的負(fù)作用[17]。基于上述分析,可以提出如下假設(shè):

    H3:高校與鄉(xiāng)村間的距離對高校知識溢出績效存在直接反向相關(guān)性。

    4.鄉(xiāng)村的知識缺口與高校知識溢出績效的關(guān)系。鄉(xiāng)村吸收高校溢出的知識、技術(shù)、信息、人才等方面所需的知識儲備,與實(shí)際擁有的知識的差距即是知識缺口。蔡璐研究企業(yè)間的知識缺口中發(fā)現(xiàn)對知識接收方而言,充分彌補(bǔ)企業(yè)知識缺口,可以增加收益利潤,快速形成新的知識和優(yōu)勢[18]。郭韌等的研究指出技術(shù)先進(jìn)與技術(shù)落后的地區(qū)存在“知識缺口”,知識接受方是否有能力接受知識的溢出,會影響知識溢出效率[19]。基于上述分析,可以提出如下假設(shè):

    H4:鄉(xiāng)村的知識缺口對高校知識溢出績效存在直接反向相關(guān)性。

    二、問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來源

    (一)問卷設(shè)計(jì)

    本研究主要采用解濤等的量表,并根據(jù)研究目的加以修正。研究共涉及5 個(gè)潛在變量:溢出能力、相對距離、暢通渠道、知識缺口、溢出績效。溢出能力、相對距離、暢通程度和知識缺口為外生潛在變量,溢出能力因素包括k1~k3 共3 個(gè)觀測變量,相對距離因素包括r1~r3 共3 個(gè)觀測變量,暢通渠道因素包括c1~c3 共3 個(gè)觀測變量,知識缺口因素包括g1~g4 共4 個(gè)觀測變量。設(shè)計(jì)溢出績效為內(nèi)生潛在變量,包括a1~a5 共5 個(gè)觀測變量。為確保測量量表的正確性和科學(xué)性,所有問項(xiàng)均采用李克特五級量表,5 表示“非常同意”、4 表示“同意”、3 表示“不確定”、2 表示“不同意”、1 表示“非常不同意”。調(diào)查問卷題項(xiàng)如表1所示。

    表1 高校知識溢出績效影響因素的調(diào)查問卷題項(xiàng)

    (二)數(shù)據(jù)來源

    本研究采用線上問卷調(diào)查收集實(shí)證數(shù)據(jù),以福建省5 所本科高校和閩東、閩南、閩北地區(qū)鄉(xiāng)村部分村民、村干部作為研究對象,五所本科高校包括福建農(nóng)林大學(xué)、華僑大學(xué)、三明學(xué)院、武夷學(xué)院、寧德師范學(xué)院,調(diào)研具體對象包括教師、學(xué)生、管理人員和村民、村干部,盡量做到使樣本具有廣泛性和良好的代表性。運(yùn)用問卷星進(jìn)行問卷發(fā)放與統(tǒng)計(jì)。預(yù)問卷調(diào)查共發(fā)出問卷180 份,每個(gè)高校36 份,收回165 份,回收率為91.7%,剔除漏填、填錯(cuò)等無效問卷,最終形成正式問卷158 份。正式問卷共發(fā)出問卷366 份,收回356 分,有效問卷354 份,有效回收率為99.4%,符合運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分析的樣本數(shù)要求。

    三、模型檢驗(yàn)與實(shí)證分析

    (一)探索性因子分析

    主成分分析結(jié)果如表2所示,前5個(gè)成分特征值均>1,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為72.368%,符合樣本數(shù)據(jù)總變異程度>70%的要求[22]。采用凱撒(Kaiser)正態(tài)化最大方差法對各測量變量進(jìn)行最大變異旋轉(zhuǎn),結(jié)果顯示旋轉(zhuǎn)經(jīng)過5 次迭代后已收斂,得出旋轉(zhuǎn)因子成分矩陣如表3 所示:每個(gè)變量的因子負(fù)荷量均>0.7,符合>0.5 的標(biāo)準(zhǔn),說明樣本各測量變量能夠有效的反應(yīng)潛在變量。

    (二)信度檢驗(yàn)

    運(yùn)用SPSS20.0 軟件進(jìn)行可靠性分析結(jié)果如表4 所示:總量表的克隆巴赫Alpha 值為0.701>0.6,除溢出能力為0.752 外,暢通渠道、相對距離、知識缺口和溢出績效各潛在變量的Alpha 值均>0.8,表明問卷量表內(nèi)部一致性較好,具有較好的信度。

    (三)效度檢驗(yàn)

    主要采用KMO 和Bartlett 球體檢驗(yàn)問卷的效度。通過KMO 檢驗(yàn)和Bartlett 檢驗(yàn)如表5 所示:KMO=0.841>0.6,表示適合做因子分析。Bartlett的球形度檢驗(yàn)P=0.000<0.05,表示變量間存在相關(guān)關(guān)系,說明潛變量的結(jié)構(gòu)效度好,適合做因子分析。

    表5 效度分析結(jié)果

    (四)模型假設(shè)檢驗(yàn)

    1.模型的外在質(zhì)量評價(jià)。根據(jù)模型初次擬合結(jié)果發(fā)現(xiàn):RMSEA 的值為0.063,AGFI 的值為0.886<0.9,雖在可接受范圍,但未達(dá)到理想狀態(tài),需要對初始模型進(jìn)行修正。因此,根據(jù)Amos 提供的修正指標(biāo)對初始模型進(jìn)行了修正。修正指標(biāo)提示e20 與e22 的MI 值為45.24 最大,因此在e20 與e22 之間建立了共變關(guān)系,從而提高模型的整體適配度。修正后的指標(biāo)如表6 所示:卡方自由度(CMIN/DF)比值為1.828<3,說明模型的契合較好。RMSEA 值是評價(jià)SEM 模型最重要的適配度評價(jià)指標(biāo)之一,RMSEA 為0.051<0.08,AGFI 值為0.907>0.9。以上指標(biāo)說明模型的整體適配度較好。

    表6 結(jié)構(gòu)方程模型的整體適配度指標(biāo)

    2.模型的內(nèi)在質(zhì)量評價(jià)。適配度僅代表模型整體擬合程度的優(yōu)劣,而對模型的信度和效度的計(jì)算能反映模型內(nèi)在質(zhì)量是否理想。評判模型內(nèi)在質(zhì)量的好壞可以通過計(jì)算變量的組合信度和平均方差變異抽取量實(shí)現(xiàn)。其中,Pc和Pv分別表示模型的組合信度和平均方差變異抽取量。θ代表變量的誤差變異量,λ代表變量的因素負(fù)荷量。根據(jù)Fornell and Arcker建議組合信度(CR)值為0.6以上,建議平均方差變異抽取量(AVE)值需大于0.5。根據(jù)Amos軟件的估值結(jié)果,運(yùn)用上述公式對模型各潛在變量進(jìn)行運(yùn)算,結(jié)果如表7所示:暢通渠道、相對距離、溢出能力、溢出績效和知識缺口5個(gè)潛在變量的CR值均在0.6以上,AVE值均大于0.5,表明模型的內(nèi)在質(zhì)量良好,潛變量的收斂效度較好,測量誤差合理。

    表7 模型內(nèi)在質(zhì)量概況

    (五)模型實(shí)證分析

    為了驗(yàn)證圖1 高校知識溢出績效的影響因素模型與數(shù)據(jù)的一致性程度,運(yùn)用AMOS17.0 進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型的驗(yàn)證性分析,得到結(jié)構(gòu)方程模型路徑系數(shù)如圖2和表8所示:

    表8 模型各路徑系數(shù)及其顯著性結(jié)果

    圖1 鄉(xiāng)村振興視域下高校知識溢出績效的影響因素模型

    圖2 鄉(xiāng)村振興視域下福建省高校知識溢出績效的影響因素模型路徑系數(shù)

    1.溢出能力對知識溢出績效存在直接正向相關(guān)性。溢出能力與溢出績效的相關(guān)系數(shù)為0.61,t值為5.982,說明二者之間存在較強(qiáng)的直接正向相關(guān)性。可見,作為高校知識源頭的重要指標(biāo),高校知識溢出能力越強(qiáng),越有利于提高知識溢出的績效,H1“高校的知識溢出能力對知識溢出績效存在直接正向相關(guān)性”的假設(shè)得到了數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。研究還表明:在溢出能力各觀測變量中,“知識儲備量k3”的因子載荷系數(shù)是0.88,對該維度的影響最大,說明高校的知識儲備量越高,決定了能向鄉(xiāng)村外溢的總量,有助于知識溢出效益的提升,其次影響因素分別是“知識研發(fā)能力k1”和“知識創(chuàng)新能力k2”。

    2.暢通渠道對知識溢出績效存在直接正向相關(guān)性。暢通渠道與溢出績效的相關(guān)系數(shù)為0.55,t值為10.532,說明二者間存在較強(qiáng)的直接正向相關(guān)性??梢?,高校知識溢出過程的渠道越暢通越有利于提高知識溢出的績效,H2“高校與鄉(xiāng)村間的渠道暢通程度對高校知識溢出績效存在直接正向相關(guān)性”的假設(shè)得到了數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。研究還表明:在暢通渠道各觀測變量中,“渠道順暢程度C3”對該維度的影響最大,其因子載荷系數(shù)是0.88,說明在服務(wù)鄉(xiāng)村振興進(jìn)程中,提升高校知識溢出的渠道暢通程度對知識溢出績效至關(guān)重要,其次便是“溢出過程的開放程度C2”和“鄉(xiāng)村對知識的吸收能力C1”。

    3.相對距離對知識溢出績效存在直接反向相關(guān)性。相對距離與溢出績效的相關(guān)系數(shù)為-0.51,t值為-1.973,說明距離對高校知識溢出的績效具有較強(qiáng)的負(fù)向作用??梢姡嚯x越大,知識溢出的績效越差,H3“高校與鄉(xiāng)村間的距離對高校知識溢出績效存在直接反向相關(guān)性”的假設(shè)得到了數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。這里距離指廣義上的相對距離,包括空間地理距離、知識和文化距離等。研究還表明:在相對距離各個(gè)觀測變量中,“空間地理距離r2”和“文化懸殊r3”對知識溢出績效影響最大,其因子載荷系數(shù)均是0.9,其次是“知識差異r1”。

    4.知識缺口對知識溢出績效存在直接反向相關(guān)性。知識缺口與溢出績效的相關(guān)系數(shù)為-0.68,t值為-4.291,說明知識缺口對高校知識溢出的績效具有較強(qiáng)的負(fù)向作用。可見,高校知識溢出鄉(xiāng)村過程中雙方知識儲備量的差距越大,即知識缺口越大,則溢出績效越小,H4“鄉(xiāng)村的知識缺口對高校知識溢出績效存在直接反向相關(guān)性”的假設(shè)得到了數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。研究還表明:在知識缺口各觀測量表中,“鄉(xiāng)村人員的知識水平g1”對該維度的影響最大,其因子的載荷系數(shù)是0.87,說明作為知識接收方的鄉(xiāng)村,接收者的知識儲備程度是影響知識缺口的主要因素,其決定了知識溢出績效的好壞,其次影響因素分別是“鄉(xiāng)村對知識的接收能力g2”、“對知識的了解程度g3”和“現(xiàn)有知識存量g4”。

    綜上所述,模型分析結(jié)果表明:高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興知識溢出績效的影響因素模型假設(shè)得到了福建省高校問卷調(diào)研數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn),模型中變量c、k、r、g 與績效g 的關(guān)系符合通過結(jié)構(gòu)方程模型得出的模型分析結(jié)果。

    四、研究結(jié)論與政策建議

    (一)研究結(jié)論

    通過問卷調(diào)查的方式,對鄉(xiāng)村振興視域下福建省高校知識溢出績效的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn),福建省高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興知識溢出過程中,暢通渠道因素和溢出能力因素能較強(qiáng)影響知識溢出的績效,且存在直接正向相關(guān)性。說明知識溢出主客體間渠道的暢通程度越好,溢出能力越強(qiáng),越有利于高校知識溢出績效的提升。相對距離因素和知識缺口因素也能較強(qiáng)影響知識溢出的績效,且存在直接反向相關(guān)性。說明知識溢出主客體間相對距離和知識缺口越大,越不利于高校知識溢出績效的提升。研究結(jié)論較為全面反映了鄉(xiāng)村振興視域下高校知識溢出績效的影響因素和作用機(jī)理,對于新時(shí)代全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興,提升高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興的效率具有十分重要的參考價(jià)值。

    (二)政策建議

    第一,鑒于增強(qiáng)知識溢出能力和暢通知識溢出渠道能有效提升高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興知識溢出的績效。因此,高校作為知識溢出主體,要在聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)上下功夫,不斷強(qiáng)化農(nóng)業(yè)領(lǐng)域基礎(chǔ)理論研究,利用學(xué)科專業(yè)優(yōu)勢,主動(dòng)對接鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè),加強(qiáng)高校智庫、研究平臺與鄉(xiāng)村的聯(lián)系,有效暢通服務(wù)鄉(xiāng)村的渠道,提升服務(wù)鄉(xiāng)村的能力。通過派駐科技人才下鄉(xiāng)輸送農(nóng)業(yè)技術(shù)等方式提高知識供給,改善與鄉(xiāng)村的知識供需匹配程度,不斷增強(qiáng)高校服務(wù)鄉(xiāng)村的內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力。第二,鑒于縮短知識溢出距離和縮小知識缺口能有效提升高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興知識溢出的績效。因此,一方面,鄉(xiāng)村應(yīng)主動(dòng)對接高校,依托高校大力培育“知農(nóng)、愛農(nóng)、興農(nóng)”的高水平新型職業(yè)農(nóng)民,進(jìn)一步提升鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)組織的知識吸收能力,暢通城鄉(xiāng)要素流動(dòng),從而縮短與高校的知識差距,縮小知識缺口,有效提高鄉(xiāng)村與高校的知識匹配度;另一方面,高校與鄉(xiāng)村要在融合上下功夫,雙方要主動(dòng)尋求溝通合作的契機(jī),努力突破二者在時(shí)間、距離、知識等方面的局限,充分利用大數(shù)據(jù)、5G 和人工智能等新興業(yè)態(tài),加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作,提高科技創(chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化率,強(qiáng)化落實(shí)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)就業(yè)幫扶措施,構(gòu)建高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興知識溢出績效的長效機(jī)制。第三,鑒于高校服務(wù)鄉(xiāng)村振興知識溢出績效的影響因素模型假設(shè)已得到問卷調(diào)研數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn),未來可以結(jié)合相關(guān)面板數(shù)據(jù)和案例進(jìn)行知識溢出績效測度的相關(guān)研究。同時(shí)對知識缺口和暢通渠道等因素的個(gè)體精準(zhǔn)測度也將成為今后研究的新視角。

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