高擎 何枫 吕泉 | 区域环境、科研投入要素与我国重点高校技术转移效率研究

DOI:10.16298/j.cnki.1004-3667.2020.01.12

摘要

采用三阶段DEA和Malmquist指数方法测算2002—2016年间我国重点高校技术转移效率，进一步实证分析区域环境和科研投入要素对该效率的影响。研究发现：重点高校技术转移效率相对偏低，其主要原因为规模无效率；技术效率的不断增长是重点高校技术转移效率改善的推动力量之一；高校规模、政府资金规模和研究生规模过大将不利于重点高校的技术转移效率提升；加强政府支持力度会有助于减少高校经费投入冗余。

关键词

技术转移效率；区域环境；科研投入；重点高校

当今世界，科技创新已经成为提高综合国力的关键因素。党的十九大报告明确指出，我国要进一步促进科技成果转化，加快创新型国家的建设。现阶段我国科技创新的资源配置能力并不均衡。众所周知，高校是国家创新体系的重要组成部分，承担着创造知识、传播知识等一系列职能，尤其是那些重点高校，更是我国创新系统中的主力军。我国高校长期以来较注重研发的理论成果，但科技成果转化率相对偏低。更有研究指出，在高校科技成果转化方面，我国与发达国家尚存在较大差距。高校科研成果只有更好地应用于实际，实现科技资源经济效益最大化，才能推动经济发展。因此，研究我国高校技术转移效率及其影响因素，对促进我国科技创新能力的提升具有重要意义和应用价值。

 一、问题的提出

基于投入产出视角，高校技术转移活动可视为一个生产过程，从技术发明到成果转化涉及到多个投入和产出，由此引发出相应的投入产出比率或技术效率等问题。围绕着高校技术转移效率，国内外学者从多个角度进行了相关研究，这些研究主要包括三方面，第一，在研究工具方面，主要有随机前沿分析（SFA）和数据包括分析（DEA）两大系列。如Siegel等使用SFA研究了美国高校技术转移效率。原长弘等使用SFA研究了中国高校技术转移效率。更多学者使用DEA系列工具，如Anderson等、Mei等和林德明等。第二，关于区域环境对高校技术转移效率的影响。如Chapple等研究了区域经济水平和区域R&D强度对英国高校技术转移效率的影响，杨宏进等研究了市场开放度、市场需求等因素对中国高校科技创新效率的影响。第三，关于内部环境对高校技术转移效率的影响。如Siegel等研究了教职工的动机对美国高校技术转移效率的影响，Link等研究了组织激励政策对美国高校技术转移效率的影响。

上述文献为研究高校技术转移效率奠定了坚实的基础，但仍存在可以改进的地方。第一，在运用SFA测算效率时，模型只能允许有一个产出；而在运用DEA时，模型又忽略了环境和随机因素的影响。第二，大多数文献在研究高校技术转移效率的影响因素时，忽略了一些比较重要的高校特征因素，并且很少从投入视角来深入探究这些因素对效率的影响机制。第三，不少实证研究所选面板数据的时间跨度较短，从而无法考察高校技术转移效率的长期变化过程。因此，本研究应用三阶段DEA模型和Malmquist指数分析方法对我国重点高校技术转移效率进行测算，并将深入探讨高校科研投入要素结构和外部环境因素对我国高校技术转移效率的作用机制，进而较全面地分析我国高校技术转移效率的动态变化及其原因。基于已有研究，本研究所探究的高校科研投入因素和外部环境因素如下。

1.高校科研投入因素。首先，本研究重点考虑的因素是高校的规模、声誉和建校时长。这些因素反映了一所高校的发展特征，是影响高校科研产出或效率的重要内部因素。如Sengupta等在对高校科学研究和知识转移的关系进行实证研究时，分析了高校规模、声誉和建校时长对这一关系的影响。其次，本研究也将研究高校经费来源和研究生规模的影响。高校研究经费主要来源于政府拨款和企业资金。政府拨款资助的项目主要是解决长期的经济或科学难题，往往集中于基础研究领域，这些项目较少关注近期的技术需求。而企事业科技经费资助的项目更加重视技术的商业化和产业化，相对而言，高校经费中的政府资金太多不利于技术转移。如Wang等在研究R&D效率时认为政府拨款比例越高，高校科研效率越低。研究生在高校的R&D活动中也发挥着重要作用，一些学者对此进行了探讨。如罗杭等分析了研究生规模对高校科研效率的影响，其结果表明研究生规模与高校的科研效率正相关。

2.区域环境因素。第一，本研究将考虑区域经济发展水平和区域R&D强度这两个因素。一个地区的经济发展水平和R&D强度越高，越容易形成高校技术溢出效应，进而影响高校的技术转移。不少学者研究了这两个因素对高校技术转移效率的影响，如范柏乃等发现经济发展水平对高校技术转移效率有正向影响。Siegel等和Link等发现工业R&D强度对高校技术转移效率有正向影响，而经济发展水平的影响不显著。第二，本研究也将探究政府对R&D活动的服务与支持这一因素。政府会采取多种措施来支持高校科技成果转化，这些措施最终要通过政府的科技拨款来实现。原长弘等的研究发现地方政府资金支持对高校技术转移效率具有显著的正向作用。

二、实证模型构建与变量说明

（一）实证模型

运用三阶段DEA模型测算我国重点高校技术转移效率，并检验环境因素对该效率的影响。高校技术转移效率会受到环境因素和随机误差的影响，运用三阶段DEA模型可剔除这些因素影响，使效率之间的比较更有意义。然后，本研究运用Malmquist指数对高校技术转移效率进行动态分析。

（二）变量和数据

高校技术转移的主要投入是物质资源和人力资源，产出是专利和技术转让收入等，沿用Anderson等、范柏乃等、Mei等和肖国芳等学者的做法，本研究的所有变量如表1所示。高校技术转移活动中的投入与产出之间存在时间滞后的问题，沿用Anderson等、Mei等的做法，本研究利用各个变量5年的平均值来研究高校在2002—2006、2007—2011和2012—2016这三个时期的技术转移效率。本研究的样本包含我国69所高校，其中61所直属于教育部，7所直属于工信部，1所直属于中国科学院，它们都是我国的重点大学。投入、产出和要素结构指标的数据由教育部提供；环境指标的数据是本研究根据相关数据计算所得，相关数据来源于《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

三、实证结果及讨论

高校技术转移效率的主要影响因素包括R&D管理能力和研究环境。前者对于高校是可控因素，而后者是不可控因素。本研究的目的是通过使用三阶段DEA模型，将所有的决策单元处于同一研究环境，在受到相同外源性影响的情况下分析高校技术转移效率和全要素生产率。

（一）第一阶段：EBM效率分析

在第一阶段，通过EBM模型可以得到各个高校的投入冗余和理论最优效率，投入冗余指的是实际投入与理论最小投入之间的差值，也就是理论上可节约的投入量。第一阶段效率的汇总结果见表2。

 （二）第二阶段：SFA回归结果

在第二阶段，本研究使用SFA将第一阶段得出的人力投入冗余变量和经费投入冗余变量分别对环境变量进行回归。该阶段包含模型1和模型2，分别对应R&D人员投入和R&D经费投入，结果见表3。

1.高校科研投入要素。高校规模估计系数在两个模型中均为正值，且都在1%的水平下显著。这表明高校规模越大，其两种投入的可节约空间也越大，高校技术转移效率随之降低。本研究与Sengupta等的研究结论相似，他发现规模较大的高校会对其知识转移产生一定的抑制作用。

政府资金规模估计系数同样在模型1和模型2中是正值，且分别在5%和1%的水平下显著。该结果表明高校获得政府拨款太高会对其技术转移效率产生负向影响，这一发现与范柏乃等的研究一致。

研究生规模估计系数在两个模型中也是正值，都通过了显著性检验。这表明当研究生规模太大时，高校的投入冗余也会增加。高校的研究生规模过大不利于保证研究生培养质量，当高校更偏向于人才培养和科学研究时，其分配给技术转移机构的资源会减少，这些都会造成高校技术转移效率降低。

2.区域环境因素。区域R&D强度的估计系数在模型1中是负值，在模型2中是正值，表明随着区域R&D强度的增加，高校R&D人员冗余会减少，高校R&D经费冗余却会增加。区域R&D强度越高，该区域会吸引更多高质量的科研人才，高校对科研人才的录用和考核更为严格，高校R&D人员冗余便会随之减少。区域R&D强度的增加往往也意味着该区域高校获得的科研经费会提高，高校科研经费太大，其边际收益会下降。同时，高校在科技成果的研发环节与转移环节还存在经费“断档”这一结构性问题，科研人员在进行科技成果转化时需要其他的资金支持，如前期垫付费用、示范工程建设资金缺口填补等。在这种情况下，高校获得的科研经费越多，其科研人员可能会使用更多纵向经费来支撑科技成果转化，这些都可能会造成高校R&D经费冗余的增加。

区域政府支持力度的估计系数在模型1中没有通过显著性检验，表明其与人力投入冗余没有确切的线性关系。该系数在模型2中是负向的，且在1%的水平下显著，表明政府支持力度越高，高校经费投入冗余越少。政府对R&D活动的服务与支持，为高校对企业的技术转移提供了便利条件，提高了科研经费使用效率。

（三）第三阶段：再次进行EBM效率分析和全要素生产率分析

根据第二阶段的回归结果，可以在第三阶段得到各个高校在相同环境和误差水平下的技术转移效率，具体计算方法参见Fried等的研究。如表4所示，第 一阶段效率与第三阶段效率具有显著差异：第一，在三个样本时期，二者之间的相关程度较低；第二，二者均值独立样本t检验的结果拒绝了两个样本所代表总体的均值相等这一原假设，且在1%的水平上显著。这说明在第三阶段将所有评价对象置于同一环境和随机误差水平后，高校技术转移效率的结果产生了明显变化。因此，本研究根据第三阶段的结果分析高校技术转移效率。

从表5可以看出，综合效率均值为0.58并呈现下降的过程，这表明高校技术转移效率较低。处于规模报酬递增和规模报酬递减的高校占比在三个时期大致呈现上升的过程，均值高达83%。由此可见，绝大部分高校没有处于最优规模，高校技术转移效率偏低主要是由规模无效率引起的。

根据第三阶段的结果，本研究对高校在三个样本期间的全要素生产率进行分析。如表6所示，在2002—2016年期间，Malmquist指数大于1且处于上升的过程，这说明我国重点高校技术转移的全要素生产率在不断增长。全要素生产率的增长同时来源于技术效率增长和技术进步，技术效率增长的贡献相对更大（TEC=1.450,TC=1.234），即追赶效应大于创新效应。这表明相比于技术创新，高校在科研管理和制度方面更加出色。

四、结论与建议

（一）结论

1.高校规模、高校经费中的政府资金规模和研究生规模均对重点高校技术转移效率产生负向影响。我国重点高校科研经费中的绝大部分来自政府拨款，其规模越大，得到的政府拨款也越多，这些重点高校的科研管理往往容易出现“一刀切”的现象。如在科研人员出国参加学术活动时，高校严格限制出国时间和次数。高校科研管理仍然存在“重物轻人”的状况，需要继续加强对科研人员的信任和对智力劳动的尊重。高校研究生规模增长迅速，但对于研究生培养，其相应的资源跟进速度不够，不利于保证研究生的培养质量。因此，为了提高技术转移效率，我国重点高校需要进一步优化资源配置，调整科研要素投入的结构。从外部区域环境来看，区域政府支持力度的增加有利于重点高校经费投入冗余的减少，这说明政府应该加大对R&D活动的服务与支持，为高校对企业的技术转移提供便利条件。

2.高校技术转移效率总体偏低。在三个样本时期，高校平均效率为0.58并呈现下降的过程，这主要是由规模无效率引起的。我国重点高校都是部属院校，规模较大。这些高校的人、财、物等涉及到不同的部门，关系复杂，不仅由教育主管部门领导，也受到其他属地党委政府和党政部门的管理。政出多门、多头管理的情况会制约高校科研人员的创新工作。这在一定程度上引起了规模无效率。

3.在2002—2016年期间，我国高校技术转移的全要素生产率在不断增长，增长同时来源于技术效率的增长和技术进步，其中技术效率增长的贡献相对更大。这可能是因为在以往的科研成果转化过程中，由于教师评价激励机制的不完善和产学研合作机制不顺畅等原因，高校与经济社会的融合存在一定的滞后和脱节情况，所以其技术效率较低，有较大的上升空间。随着一系列加快高校科技成果转化政策的实施，成果转化机制不顺畅的情况在逐步改善，所以高校的技术效率在不断上升。

（二）建议

1.积极推动高校科研高质量发展，提高对高校技术转移服务的资源投入。首先，要调整和优化高校科研布局，将重点研发力量聚焦到科技前沿领域和国家战略需求。要着力解决国家经济社会发展中的重大迫切需求，着眼于科学技术的尖端领域。要进一步突出关键领域和主攻方向，构建高效灵活的资源协同供给机制，解决资源配置效率不高的现象，突出市场在资源配置中的主要作用。其次，不仅要加强高校技术转移人才建设，也要进一步增加高校技术转移人员激励。如今高校技术转移人员专业能力相对不强；同时，高校缺乏对技术转移人员的有效激励，并面临技术转移人才流失的问题。高校应将更多的资金和资源用于对技术转移人才的培养和激励；此外，高校也要对技术转移人员进行系统性的培训，从而显著提高其专业能力。

2.政府要进一步提升相应的服务与支持。第一，强化国家技术转移管理机构的职能，促进技术转移服务机构和技术市场的协调发展。要加强高校的技术转移机构建设，鼓励高校组建专业化的技术转移机构，通过加强市场开拓、营销策划和售后保障来促进技术转移。引导相关中介机构向高校提供法律咨询、技术评价等服务，强调技术转移机构的规范化和市场化发展，提升服务水平。第二，强化科技成果转化的中试熟化条件。我国高校普遍缺乏中试熟化条件设施，科技成果供给无法满足企业的创新需求；政府往往通过后补助的形式来支持科技成果转化。政府要制定灵活有效的政策，提供更多直接资助的措施，加强对高校技术转移的引导和推动作用。

3.提升规模效率，深化科研体制改革。要赋予高校对科技成果使用和处置的自主权。高校的科技成果以往都作为普通国有资产来管理，尤其是目前科技成果作价产生的股权，如科研人员的奖励和技术作价入股等，被视为国有无形资产。高校处置这些股权需要经过很多环节的审批，程序繁琐，影响了技术转移效率。同时，科技成果的应用价值也存在不确定性和滞后性的问题。对于这些问题，现行主管部门应将高校科技成果划分为特殊国有资产项目来管理，取消或减少相应的审批和备案，建立灵活的使用处置管理制度，这样才可以切实保证高校对科技成果转化的自主权。

作者

高擎，北京科技大学东凌经济管理学院博士研究生，北京　100083

何枫，通讯作者，北京科技大学东凌经济管理学院教授，北京　100083

吕泉，北京科技大学东凌经济管理学院博士研究生，北京　100083

原文刊载于《中国高教研究》2020年第1期第78-82、108页

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研究与探索

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