一、引言高校是科技创新体系的核心组成部分,是知识创新和原始创新的主力军,且“双一流”高校是中国实施科技创新战略的重要力量,在国家知识创新、技术创新等方面发挥着重要作用。
但在科技创新过程中,高校一直存在创新资源投入产出配置不平衡问题。
因此研究“双一流”高校科技创新效率尤为重要。
本文选取我国41所“双一流”高校为研究对象,利用非参数动态DEA-Malmquist 方法和非参数经典检验方法对2012—2017年各高校科技创新效率及其影响因素进行研究分析,为高校科技创新的政策制定和实施提供实证基础,有利于高校科技创新投入资源的优化配置和产出水平的提高。
二、研究设计本文数据来自《高等学校科技统计资料汇编》,时间跨度为2012—2017年,因此针对面板数据的特点和本文的研究内容,采用DEA-Malmquist 指数方法来测算全要素生产率的变化,它是在静态DEA 的决策和目标空间上加入时间空间,更符合高校科技创新数据的特点。
Malmquist 指数最初对于生产率变化的测算应用颇广,此后研究者将其与DEA 理论相结合,并记为DEA-Malmquist 指数,它较好地刻画了相对效率的动态变化,并在生产率测算中的应用日益广泛。
通过参考前人文献和考虑到指标之间的相关性,本文选取了具有完备性的投入产出指标。
投入指标为教学与科研人员数量、研究与发展人员数量、科技经费当年内部支出、科技课题当年投入人数。
产出指标为专著数量、学术论文数量、技术转让当年实际收入。
三、实证分析1.“双一流”高校科技创新效率时间演变分析。
运用Deap软件测算2012—2017年“双一流”高校科技创新的全要素生产率及其分解效率,结果见表1。
整体来看,高校全要素生产率呈上升趋势,年均增长达1.2%,原因是技术效率的快速增长;但技术进步率呈下降状态,年均降低3%,对全要素生产率的增长起阻碍作用。
从技术效率的分解来看,纯技术效率和规模效率年均分别提高2.6%和1.7%,这说明高校在制度、管理、规模等方面的整体提高使得大部分高校距离生产前沿面更近了,“追赶效应”明显存在。
