劉 濤

(山東政法學(xué)院，山東 濟(jì)南，250014)

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山東省地區(qū)高等教育產(chǎn)學(xué)研績(jī)效評(píng)價(jià)及影響因素分析*①

劉 濤

(山東政法學(xué)院，山東 濟(jì)南，250014)

產(chǎn)學(xué)研合作發(fā)展方式最早出現(xiàn)于美國(guó)硅谷。在國(guó)內(nèi)，山東省最早提出了產(chǎn)學(xué)研合作戰(zhàn)略，也是最早開展產(chǎn)學(xué)研合作活動(dòng)的省份之一。30多年來(lái)，山東省一直在“科教興魯”戰(zhàn)略的指導(dǎo)下，開展產(chǎn)學(xué)研合作活動(dòng)，取得了豐碩的成果，科學(xué)技術(shù)整體水平得到顯著提高，科技、教育實(shí)力顯著增強(qiáng)，有力地促進(jìn)了山東省經(jīng)濟(jì)的全面快速發(fā)展。與此同時(shí)，全省各地區(qū)產(chǎn)學(xué)研合作還存在著地區(qū)間發(fā)展不平衡等突出問題。本研究借助曼奎斯特(malmquist)指數(shù)的研究方法分析了山東省各地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效的動(dòng)態(tài)發(fā)展過程，并運(yùn)用面板數(shù)據(jù)處理方法分析了省內(nèi)各地區(qū)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效的影響因素。

高新技術(shù)；產(chǎn)學(xué)研合作；效率評(píng)價(jià)；影響因素

國(guó)際數(shù)字對(duì)象唯一標(biāo)識(shí)符(DOI)：10.16456/j.cnki.1001-5973.2017.03.010

一、山東省高新技術(shù)產(chǎn)學(xué)研合作的發(fā)展

20世紀(jì)80年代中期，山東省開始著力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。30余年來(lái)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)逐步顯現(xiàn)，開始成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展不僅要靠市場(chǎng)作為導(dǎo)向，還必須以國(guó)家和地區(qū)科學(xué)技術(shù)水平的提高作為動(dòng)力。高等院校、科研機(jī)構(gòu)作為科學(xué)知識(shí)、科技人才的聚集地，對(duì)地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起著舉足輕重的作用。20世紀(jì)中葉，美國(guó)硅谷的發(fā)展充分發(fā)揮了大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)和高新技術(shù)企業(yè)的合作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了科學(xué)技術(shù)到生產(chǎn)力的快速轉(zhuǎn)化。自此，世界各國(guó)對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制逐步加以研究、運(yùn)用。2006年，黨中央國(guó)務(wù)院在制定新的中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃綱要時(shí)指出：在今后一個(gè)時(shí)期產(chǎn)學(xué)研合作在國(guó)家創(chuàng)新體系中將居于中心地位。山東省作為經(jīng)濟(jì)大省，極其重視高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)建設(shè)中發(fā)揮的作用。同時(shí)，山東省作為“圣人故鄉(xiāng)”歷來(lái)具有重視教育、崇尚知識(shí)的優(yōu)良傳統(tǒng)。

20世紀(jì)80年代，山東省委省政府就已充分認(rèn)識(shí)到，山東未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展之路必須實(shí)現(xiàn)由粗放經(jīng)濟(jì)向集約經(jīng)濟(jì)、由量到質(zhì)的轉(zhuǎn)變，并且在全國(guó)最早提出了“產(chǎn)學(xué)研”結(jié)合的戰(zhàn)略。在此基礎(chǔ)上，1987年山東省委的四屆十次會(huì)議正式提出了“科教興魯”戰(zhàn)略。自1987年至今的30年中，山東省著力發(fā)展科技教育事業(yè)，成果非凡?？茖W(xué)技術(shù)整體水平得到顯著提高，科技、教育實(shí)力顯著增強(qiáng)，有力地促進(jìn)了山東省經(jīng)濟(jì)的全面、快速發(fā)展。目前，省內(nèi)科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新體系完善，科研成果數(shù)量每年都以較大幅度增加，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)正逐步形成規(guī)模，初步實(shí)現(xiàn)了依靠科技、文化帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變。山東省的產(chǎn)學(xué)研合作起步較早，20世紀(jì)90年代初期就已開始開展官方組織的產(chǎn)學(xué)研合作活動(dòng)，并成立了由省政府直接領(lǐng)導(dǎo)、14職能部門組成的產(chǎn)學(xué)研協(xié)調(diào)領(lǐng)導(dǎo)小組。此后，山東省各級(jí)政府對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作活動(dòng)給予了更大力度的扶持。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的建設(shè)是產(chǎn)學(xué)研合作得到發(fā)展的重要體現(xiàn)。到2014年，山東省在各地市共建立國(guó)家級(jí)高性能技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、省級(jí)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)119個(gè)。一個(gè)個(gè)高新區(qū)的建成，為越來(lái)越多的大學(xué)畢業(yè)生提供了實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)和就業(yè)崗位，也為高等院校和科研機(jī)構(gòu)提供了實(shí)驗(yàn)和科研成果轉(zhuǎn)化基地。然而，就全省各地區(qū)高新區(qū)建設(shè)情況看，仍存在地區(qū)間高新區(qū)數(shù)量的差距和地區(qū)間高新區(qū)建設(shè)速度的差異。截止2014年，山東省內(nèi)建設(shè)高新區(qū)數(shù)量最多的城市為濟(jì)寧，共建成高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)14處；建設(shè)高新區(qū)數(shù)量最少的城市為日照和萊蕪，兩市僅有兩處高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)。2014年，山東省內(nèi)擁有高新技術(shù)企業(yè)最多的城市為青島，共有高新技術(shù)企業(yè)11988家；其次為濟(jì)南，擁有高新技術(shù)企業(yè)8945家；擁有高新技術(shù)企業(yè)最少的城市為東營(yíng)，共有高新技術(shù)企業(yè)1335家。這在一定程度上反映了各地區(qū)產(chǎn)學(xué)研合作效率的差異?；谝陨嫌^察，本研究以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析理論為基礎(chǔ)，借助曼奎斯特(malmquist)方法分析山東省各地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效的動(dòng)態(tài)發(fā)展過程，并運(yùn)用面板數(shù)據(jù)處理方法分析省內(nèi)各地區(qū)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效的影響因素。

二、國(guó)內(nèi)外關(guān)于產(chǎn)學(xué)研合作問題研究述評(píng)

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效評(píng)價(jià)的研究大體可以分為三個(gè)角度，即績(jī)效影響因素、績(jī)效綜合評(píng)價(jià)方法和績(jī)效評(píng)價(jià)實(shí)證研究。

(一)合作績(jī)效綜合評(píng)價(jià)方法

Edwin Mansfield研究了學(xué)術(shù)研究對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的重要性，結(jié)論為學(xué)術(shù)研究對(duì)整個(gè)社會(huì)的投資回報(bào)率大約是28%。Robert Cooper(1987)從財(cái)務(wù)績(jī)效、市場(chǎng)份額和機(jī)會(huì)窗口三個(gè)角度對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作的績(jī)效水平進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。Santoro(2000)則運(yùn)用了專利數(shù)量、論文數(shù)量等指標(biāo)對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。George(2002)則在考慮Santoro提出的評(píng)價(jià)因素基礎(chǔ)上增加了凈利潤(rùn)率對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

張堅(jiān)(2007)基于熵理論建立了企業(yè)技術(shù)聯(lián)盟整體績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。*張堅(jiān)：《企業(yè)技術(shù)聯(lián)盟績(jī)效激勵(lì)機(jī)制的構(gòu)建》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》2007年第7期。金芙蓉、羅守貴(2009)基于投入產(chǎn)出原理對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)合作投入與合作產(chǎn)出的范圍進(jìn)行了界定。*金芙蓉、 羅守貴：《產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究》，《科學(xué)管理研究》2009年第9期。鄧穎翔、朱貴龍(2009)認(rèn)為，對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效的評(píng)價(jià)要從知識(shí)的創(chuàng)造與共享及合作的附加價(jià)值兩方面進(jìn)行測(cè)量。*鄧穎翔、 朱桂龍：《吸收能力在創(chuàng)新過程中的中介作用研究——來(lái)自珠三角企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》2009年第10期?；翦?2009)基于產(chǎn)學(xué)研合作的投入、過程、產(chǎn)出三環(huán)節(jié)的角度建立產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系。李澤民(2011)從政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)三個(gè)主體出發(fā)建立了產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效的評(píng)價(jià)體系。*李澤民：《我國(guó)省部產(chǎn)學(xué)研合作評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建》，《中國(guó)西部科技》2011年第6期。

(二)合作績(jī)效評(píng)價(jià)實(shí)證研究

Bonaccorsi(1994)最早提出了產(chǎn)學(xué)研績(jī)效評(píng)價(jià)模型，并通過實(shí)證研究證明了產(chǎn)學(xué)研合作是建立在企業(yè)對(duì)合作的期望之上。Giuliani(2009)利用智利和意大利兩個(gè)葡萄酒產(chǎn)業(yè)集群實(shí)證分析得出結(jié)論：企業(yè)的知識(shí)基礎(chǔ)是產(chǎn)學(xué)研合作的重要?jiǎng)右?。Petruzzrlli(2011)拓展了已有的研究框架，通過對(duì)12個(gè)國(guó)家33所大學(xué)769項(xiàng)專利進(jìn)行測(cè)試得出結(jié)論：合作伙伴的技術(shù)關(guān)聯(lián)與創(chuàng)新價(jià)值呈倒U型關(guān)系。

張堅(jiān)(2007)運(yùn)用所建立的指標(biāo)體系對(duì)T公司液化氣輕烴上產(chǎn)技術(shù)聯(lián)盟的整體績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià)。車維漢、張琳(2010)利用上海制造業(yè)的數(shù)據(jù)對(duì)其研發(fā)活動(dòng)進(jìn)行了實(shí)證研究，從投入產(chǎn)出角度構(gòu)建了指標(biāo)體系，然后運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法分析了其技術(shù)和規(guī)模的有效性。*車維漢、張琳：《上海市產(chǎn)學(xué)研合作效率評(píng)價(jià)——基于分行業(yè)數(shù)據(jù)的DEA分析》，《科技進(jìn)步與對(duì)策》2010年第2期。同時(shí)運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研績(jī)效評(píng)價(jià)的還有魏寶蘭(2010)、趙愛軍(2011)、彭愛兵(2011)等學(xué)者。

(三)合作績(jī)效的影響因素

Robert Cooper(1987)研究了產(chǎn)學(xué)研合作的影響因素，并將影響因素指標(biāo)劃分為三個(gè)維度，即財(cái)務(wù)績(jī)效、市場(chǎng)份額和機(jī)會(huì)窗口。Santoro(2000)認(rèn)為，影響產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效的最重要因素是產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系的密切程度，密切程度與科研成果的產(chǎn)出水平成正比。Mora Valentin(2001)歷時(shí)5年對(duì)西班牙數(shù)百家企業(yè)進(jìn)行研究，研究結(jié)果認(rèn)為，影響產(chǎn)學(xué)研合作的主要因素是企業(yè)、承諾、信任、對(duì)目標(biāo)和沖突的定位、過去的聯(lián)系。Arvanitis(2008)研究認(rèn)為影響高校和科研機(jī)構(gòu)參與產(chǎn)學(xué)研合作的重要因素是高校的應(yīng)用研究導(dǎo)向和教學(xué)任務(wù)難易程度。P.Craig Boardman(2009)研究認(rèn)為，影響產(chǎn)學(xué)研績(jī)效的重要因素是大學(xué)研究中心的性質(zhì)，產(chǎn)業(yè)研究中心有利于科研人員對(duì)私人企業(yè)展開互動(dòng)研究，政府贊助的中心有利于提高產(chǎn)業(yè)的參與水平。

黃澤霞(2007)認(rèn)為，產(chǎn)學(xué)研合作過程中合作科研、合作教育科研成果轉(zhuǎn)化三方面的協(xié)調(diào)是重要的影響因素。葉飛(2009)認(rèn)為，企業(yè)學(xué)習(xí)能力、科研機(jī)構(gòu)的合作經(jīng)驗(yàn)、企業(yè)在合作過程中的排斥性等均為影響產(chǎn)學(xué)研合作的重要因素。燕超(2010)把影響產(chǎn)學(xué)研合作的因素歸納為產(chǎn)品定位性、聯(lián)盟兼容性、聯(lián)盟穩(wěn)定性、聯(lián)盟投入度四個(gè)方面。彭愛兵(2011)認(rèn)為，影響因素是合作創(chuàng)新主體投入、合作創(chuàng)新機(jī)制、合作創(chuàng)新環(huán)境和合作創(chuàng)新產(chǎn)出四個(gè)方面。

范德成、唐曉旭(2009)從投入產(chǎn)出的角度，歸納了評(píng)價(jià)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效的指標(biāo)體系。投入指標(biāo)主要側(cè)重于高?；顒?dòng)經(jīng)費(fèi)，產(chǎn)出指標(biāo)主要涉及高校和科研機(jī)構(gòu)的課題數(shù)、企業(yè)發(fā)明專利數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)，但未涉及人員投入。段晶晶(2011)運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程方法進(jìn)行了更加復(fù)雜的分析，將影響產(chǎn)學(xué)研合作的評(píng)價(jià)指標(biāo)分為有形指標(biāo)和無(wú)形指標(biāo)。有形指標(biāo)包括市場(chǎng)占有率、盈利能力、財(cái)務(wù)績(jī)效、新產(chǎn)品利潤(rùn)等，無(wú)形指標(biāo)則包括企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、社會(huì)效益、協(xié)作水平、企業(yè)滿足顧客需求的能力。戴勇、肖丁丁(2010)以創(chuàng)新績(jī)效的測(cè)度指標(biāo)如創(chuàng)新產(chǎn)品數(shù)量、占有率、專利數(shù)作為因變量，用政府資金、企業(yè)資金、社會(huì)資金、企業(yè)規(guī)模、出口創(chuàng)匯額、科研人員數(shù)作為自變量進(jìn)行了回歸分析。*戴勇、肖丁?。骸堆邪l(fā)投入、企業(yè)家精神與產(chǎn)學(xué)研績(jī)效的關(guān)系研究——以廣東省部產(chǎn)學(xué)研合作企業(yè)為例》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》2010年第11期。劉和東(2010)運(yùn)用隨機(jī)前沿的方法，產(chǎn)出變量選用專利數(shù)和銷售收入，投入變量選用R&D人員和R&D經(jīng)費(fèi)，并考慮政府資助、金融、企業(yè)、產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制、外商直接投資作為效率影響因素進(jìn)行分析。肖丁丁、朱桂龍(2013)運(yùn)用隨機(jī)前沿的方法，將企業(yè)R&D人員數(shù)作為投入變量，以新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)、銷售收入作為產(chǎn)出變量結(jié)合考慮主體特征、聯(lián)結(jié)關(guān)系、外在環(huán)境作為效率影響因素，對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新效率進(jìn)行了研究。*肖丁丁、朱桂龍：《產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新效率及其影響因素的實(shí)證研究》，《科研管理》2013年第1期。王進(jìn)富、劉魁(2011)構(gòu)建了創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以高校和科研機(jī)構(gòu)的科技活動(dòng)人員、活動(dòng)經(jīng)費(fèi)等6個(gè)指標(biāo)作為投入要素，以銷售收入科研課題數(shù)、專利數(shù)等8個(gè)指標(biāo)作為產(chǎn)出要素，運(yùn)用因子分析方法評(píng)價(jià)了陜西省產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新效率。*王進(jìn)富、劉魁：《陜西省產(chǎn)學(xué)研結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)研究》，《工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》2011年第12期。范德成、唐曉旭(2009)在評(píng)價(jià)產(chǎn)學(xué)研績(jī)效時(shí)也運(yùn)用了因子分析方法。王秀麗、王利劍(2009)選用科技活動(dòng)人員數(shù)、R&D經(jīng)費(fèi)支出等4指標(biāo)作為投入指標(biāo)，選擇專利授權(quán)量、技術(shù)市場(chǎng)成交額、銷售收入等4指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)運(yùn)用DEA方法對(duì)30個(gè)省市產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。閆青、張超豪(2013)將產(chǎn)學(xué)研合作過程分為要素投入、合作過程、產(chǎn)出效益三階段，選擇經(jīng)費(fèi)、人員、合作機(jī)構(gòu)運(yùn)轉(zhuǎn)情況作為投入要素，選擇經(jīng)濟(jì)效益、科研人員、人才培養(yǎng)等指標(biāo)衡量產(chǎn)出效益，考慮資源利用、管理效率等影響因素，提出了基于模糊數(shù)學(xué)、區(qū)間數(shù)學(xué)的模糊綜合績(jī)效評(píng)價(jià)的方法。*張超豪：《高?？蒲薪?jīng)費(fèi)模糊綜合績(jī)效評(píng)價(jià)研究》，《會(huì)計(jì)之友》2013年第10期。車維漢、張琳(2009)選用投入指標(biāo)為科技人員占比、R&D經(jīng)費(fèi)支出等5種指標(biāo)，產(chǎn)出指標(biāo)為專利授權(quán)量、銷售收入占比、新產(chǎn)品產(chǎn)值占比3種指標(biāo)，構(gòu)建數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型評(píng)價(jià)了上海產(chǎn)學(xué)研合作效率。

金芙蓉、羅守貴(2009)對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作的指標(biāo)體系專門做了研究，將一級(jí)指標(biāo)定為準(zhǔn)則層，分為基礎(chǔ)設(shè)施、人力資源、經(jīng)費(fèi)投入、人才培養(yǎng)與學(xué)術(shù)活動(dòng)、科技活動(dòng)與獎(jiǎng)勵(lì)、經(jīng)濟(jì)績(jī)效等6項(xiàng)，二級(jí)指標(biāo)為指標(biāo)層，選擇實(shí)驗(yàn)室數(shù)量、R&D投入、學(xué)術(shù)會(huì)議數(shù)量等13項(xiàng)指標(biāo)，運(yùn)用德爾菲法進(jìn)行賦權(quán)構(gòu)建了指標(biāo)體系。

綜合以上學(xué)者研究的成果，大體存在以下問題：首先，各個(gè)學(xué)者建立的指標(biāo)體系基于不同的角度，缺少統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。其次，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系均是基于投入產(chǎn)出和產(chǎn)學(xué)研合作主體角度建立的，缺少對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作本質(zhì)、機(jī)制等深層次角度構(gòu)建的指標(biāo)體系。再次，從以往學(xué)者對(duì)地方產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效研究的成果看，僅有武海峰、牛勇平(2011)運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析的方法分析了產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效影響因素。對(duì)山東省內(nèi)產(chǎn)學(xué)研合作進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)所需要什么樣的指標(biāo)體系、選用何種評(píng)價(jià)方法尚未有學(xué)者進(jìn)行深入研究。

三、研究方法概述

本文借助所獲得山東17地市面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用曼奎斯特(malmquist)指數(shù)來(lái)測(cè)度山東省各市高等教育產(chǎn)學(xué)研績(jī)效變化。曼奎斯特(malmquist)指數(shù)以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法為基礎(chǔ)，并考慮到時(shí)間變化對(duì)技術(shù)效率帶來(lái)的影響，將面板數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法相結(jié)合。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法是一種線性規(guī)劃模型，其模型形式為投入產(chǎn)出比，通過對(duì)多種投入要素和多種產(chǎn)品量化指標(biāo)運(yùn)用線性規(guī)劃方法構(gòu)造相對(duì)指標(biāo)，用以比較多個(gè)服務(wù)或生產(chǎn)單位之間的效率，是一種靜態(tài)分析方法。

曼奎斯特(malmquist)指數(shù)則是在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)的基礎(chǔ)上，加入時(shí)間因素對(duì)多個(gè)生產(chǎn)單位不同時(shí)間上的投入產(chǎn)出情況進(jìn)行效率比較，其基本形式為相異時(shí)期距離函數(shù)的比率，兩期的距離函數(shù)分別定義為：

Dt(xt+1,yt+1)=max{θ:(xt+1/θ,yt+1)∈St}

Dt+1(xt,yt)=max{θ:(xt/θ,yt+1)∈St}

在此基礎(chǔ)上，可構(gòu)造基于投入?yún)⒄障禂?shù)的曼奎斯特(malmquist)指數(shù)：

(1)

式中兩個(gè)分式的幾何平均即被定義為全要素生產(chǎn)率，其表達(dá)式為：

(2)

技術(shù)效率還可以二次分解為純技術(shù)效率PECH和規(guī)模效率SECH。其中

M(xt+1,yt+1,xt,yt)=TECHCH×PECH×SECH

四、實(shí)證分析

(一)產(chǎn)學(xué)研合作效率評(píng)價(jià)

根據(jù)以往學(xué)者理論研究的結(jié)論，并充分考慮山東省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性，本文選取了7個(gè)投入產(chǎn)出變量來(lái)構(gòu)建山東省各地市產(chǎn)學(xué)研合作的曼奎斯特(malmquist)指數(shù)。其中，各地市高等學(xué)校數(shù)量、高等學(xué)校教師數(shù)量、各市科研經(jīng)費(fèi)總量、各市科技人員數(shù)量為投入變量，各市高等學(xué)校在校生人數(shù)、各市市級(jí)以上科研成果數(shù)量、各市專利授權(quán)量為產(chǎn)出變量。

表1 山東省產(chǎn)學(xué)研合作效率曼奎斯特(malmquist)指數(shù)

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)所選取變量計(jì)算產(chǎn)生

表2 山東省各地區(qū)技術(shù)進(jìn)步率

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)曼奎斯特(malmquist)指數(shù)分解而得

表3 山東省各地區(qū)技術(shù)效率

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)曼奎斯特(malmquist)指數(shù)分解而得

從表1曼奎斯特(malmquist)指數(shù)分析結(jié)果可以看出，全省各地市2009年至2014年平均曼奎斯特(malmquist)指數(shù)值為0.98，并未達(dá)到效率前沿。這意味著從總體水平看，山東省在所觀察的六年內(nèi)產(chǎn)學(xué)研效率并未達(dá)到生產(chǎn)前沿。按照年份平均的曼奎斯特(malmquist)指數(shù)看，省內(nèi)產(chǎn)學(xué)研合作效率比較高的年份有兩年，分別為2009-2010年間和2013-2014年間，指數(shù)分別達(dá)到了1.01和1.05。按照地區(qū)平均的曼奎斯特(malmquist)指數(shù)可以看出，平均曼奎斯特(malmquist)指數(shù)超過1的地區(qū)有7個(gè)，分別是濱州、菏澤、萊蕪、聊城、泰安、濰坊、煙臺(tái)；德州、東營(yíng)、濟(jì)南、濟(jì)寧、臨沂、青島、日照、威海、棗莊、淄博等10個(gè)城市的平均曼奎斯特(malmquist)指數(shù)低于1。

表2反映了全省及省內(nèi)各地市產(chǎn)學(xué)研合作技術(shù)變化情況。從表中可見，2009-2014年間全省產(chǎn)學(xué)研合作的平均技術(shù)進(jìn)步率約為0.98，總體上未超過1。各地市平均技術(shù)進(jìn)步率超過1的年份有兩個(gè)，分別是2009-2010年和2013-2014年，技術(shù)進(jìn)步率分別為1.02和1.03。按照年份平均的技術(shù)進(jìn)步率超過1的城市有6個(gè)，分別是濱州、菏澤、萊蕪、聊城、煙臺(tái)、淄博；德州、東營(yíng)、濟(jì)南、濟(jì)寧、臨沂、青島、日照、泰安、威海、濰坊、棗莊等11個(gè)城市的平均技術(shù)進(jìn)步率未超過1。

表3反映了山東省及各地市2009-2014年高等教育產(chǎn)學(xué)研合作的技術(shù)效率發(fā)展變化過程。表中顯示在這幾年中全省總平均技術(shù)效率為1.001，且平均技術(shù)效率超過1的年份有三個(gè)，分別在2010-2011年、2011-2012年、2013-2014年，技術(shù)效率分別為1.004、1.001、1.018。按照年份平均的技術(shù)效率超過1的城市有13個(gè)，分別是濱州、菏澤、濟(jì)南、濟(jì)寧、萊蕪、聊城、臨沂、青島、日照、泰安、濰坊、煙臺(tái)、棗莊；僅有四個(gè)城市的技術(shù)效率低于1，分別為德州、東營(yíng)、威海、淄博。

以上三個(gè)表格反映的內(nèi)容可以看出山東省全省2009至2014年間的產(chǎn)學(xué)研合作效率未達(dá)到前沿水平。2009至2010年度以及2013至2014年度兩個(gè)年份的產(chǎn)學(xué)研合作平均效率達(dá)到了前沿水平，同時(shí)其對(duì)應(yīng)的技術(shù)進(jìn)步率也達(dá)到了前沿水平。其余年份產(chǎn)學(xué)研合作平均效率與技術(shù)進(jìn)步率的變化高度相關(guān)。從地域分布上看，山東省產(chǎn)學(xué)研合作效率較高的地區(qū)主要集中在濱州、菏澤、聊城等省內(nèi)中西部城市，而這些城市對(duì)應(yīng)的技術(shù)進(jìn)步率除了泰安和濰坊未達(dá)到前沿水平外其余地區(qū)均達(dá)到了前沿水平。無(wú)論從地區(qū)差異的角度看還是從時(shí)間變化的角度看，山東省產(chǎn)學(xué)研合作總效率與技術(shù)進(jìn)步率變化都基本一致，說明全省產(chǎn)學(xué)研合作的效率主要受技術(shù)進(jìn)步影響。

用曼奎斯特(malmquist)指數(shù)方法研究技術(shù)效率可以分析影響山東省產(chǎn)學(xué)研合作效率的內(nèi)部因素。從以往文獻(xiàn)中可以看出，影響產(chǎn)學(xué)研合作的還有很多外部因素。接下來(lái)將利用回歸分析建立面板數(shù)據(jù)模型研究影響山東省產(chǎn)學(xué)研合作效率的外部因素。

(二)產(chǎn)學(xué)研合作效率的外部影響因素分析

1.面板數(shù)據(jù)模型研究框架

面板數(shù)據(jù)模型與截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)相比具有更大的樣本容量，在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)及相關(guān)的檢驗(yàn)時(shí)可以獲得更多的自由度，并且可以更加有效地避免多重共線性問題，因而是近幾年來(lái)學(xué)者們進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)常選的數(shù)據(jù)類型。面板數(shù)據(jù)根據(jù)時(shí)間跨度的長(zhǎng)短及所涉及個(gè)體的多少可以分為長(zhǎng)面板與短面板，根據(jù)建立模型的結(jié)構(gòu)又可分為靜態(tài)面板模型和動(dòng)態(tài)面板模型。本研究所用的數(shù)據(jù)為山東省17地市2009年至2014年的數(shù)據(jù)，屬于短面板類型。由于時(shí)間跨度較短，選擇模型時(shí)不宜選擇動(dòng)態(tài)面板模型，而選擇靜態(tài)面板模型進(jìn)行回歸。

面板數(shù)據(jù)模型存在時(shí)間變化，因此對(duì)于時(shí)間跨度較長(zhǎng)(一般為30年以上)的數(shù)據(jù)在進(jìn)行模型估計(jì)之前應(yīng)當(dāng)先分析變量的平穩(wěn)性及變量間的協(xié)整關(guān)系。由于本研究所涉及的數(shù)據(jù)只有2009至2014年6年的跨度，因此不需要對(duì)變量的平穩(wěn)性及變量間的協(xié)整性進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)以往學(xué)者研究的結(jié)論可以看出，一個(gè)地區(qū)產(chǎn)學(xué)研合作效率會(huì)受到該地區(qū)發(fā)達(dá)程度的影響。一個(gè)地區(qū)的發(fā)達(dá)程度由主要包括城市規(guī)模及城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府對(duì)科技發(fā)展的態(tài)度、地區(qū)科技發(fā)展環(huán)境等。因此本文著重研究城市化、對(duì)外開放程度、政府支持力度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、科技發(fā)展?jié)摿偷貐^(qū)科技發(fā)展傾向等六因素對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作效率的影響。參照以往文獻(xiàn)所選擇的變量兼顧山東省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性，選擇城市化程度即每地區(qū)城鎮(zhèn)人口占該地區(qū)總?cè)丝诘谋戎刈鳛榉从吵鞘谢淖兞?，選擇外商直接投資作為反映地區(qū)對(duì)外開放程度的變量，地方政府對(duì)科學(xué)技術(shù)行業(yè)的財(cái)政支出作為反映政府支持力度的變量，地區(qū)生產(chǎn)總值作為反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的變量，選擇地區(qū)科研、技術(shù)服務(wù)等行業(yè)的每年新增就業(yè)人員數(shù)作為反映地區(qū)科技發(fā)展?jié)摿Φ淖兞?，選擇地區(qū)科技行業(yè)平均工資作為反映地區(qū)科技發(fā)展傾向的變量。其中，各地市總?cè)丝诩俺擎?zhèn)人口、外商直接投資、各地市GDP、各地市科技行業(yè)財(cái)政支出等數(shù)據(jù)來(lái)自山東統(tǒng)計(jì)年鑒，各地科技行業(yè)新增就業(yè)人員數(shù)、科技行業(yè)平均工資等數(shù)據(jù)來(lái)自各市統(tǒng)計(jì)年鑒。

考慮到以上因素對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作效率的影響可能存在滯后效應(yīng)，因此同時(shí)建立無(wú)滯后效應(yīng)和帶有滯后效應(yīng)的兩類模型進(jìn)行估計(jì)和比較。同時(shí)將平均曼奎斯特(malmquist)指數(shù)超過1的城市與其他城市區(qū)別考慮分別建立模型，研究各因素對(duì)此兩類地區(qū)的影響。所建立的模型基本形式為：

malit=β0+β1CITYit+β2FDIit+β3EXPit+β4GDPit+β5PEOit+β6WAGEit+μit

(3)

malit=β0+β1CITYit-1+β2FDIit-1+β3EXPit-1+β4GDPit-1+β5PEOit-1+β6WAGEit-1+μit

(4)

其中(3)式為無(wú)滯后模型，(4)式為滯后模型。兩式中malit為各地區(qū)的曼奎斯特(malmquist)指數(shù)值表示各地區(qū)的產(chǎn)學(xué)研合作效率。變量CITY、FDI、EXP、GDP、PEO、WAGE分別表示各地區(qū)城市化程度、外商直接投資、地方政府對(duì)科學(xué)技術(shù)行業(yè)的財(cái)政支出、地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)科技服務(wù)等行業(yè)的每年新增就業(yè)人員數(shù)、選擇地區(qū)科技行業(yè)平均工資。在進(jìn)行模型估計(jì)之前，先檢驗(yàn)兩類模型是否存在個(gè)體效應(yīng)，如果存在個(gè)體效應(yīng)則進(jìn)一步檢驗(yàn)個(gè)體效應(yīng)為固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果見表4。

表4 兩種模型的個(gè)體效應(yīng)檢驗(yàn)

表4結(jié)果顯示了用F檢驗(yàn)和χ2檢驗(yàn)兩種方法檢測(cè)無(wú)滯后模型和滯后模型兩種模型是否存在個(gè)體效應(yīng)的結(jié)果。檢驗(yàn)結(jié)果顯示無(wú)滯后模型兩種檢驗(yàn)的P值分別為0.85和0.68，滯后模型兩種檢驗(yàn)的P值分別為0.71和0.49，說明兩類模型均無(wú)法在10%的顯著性水平下拒絕“無(wú)個(gè)體效應(yīng)”的原假設(shè)。根據(jù)此檢驗(yàn)結(jié)果在后面對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，不考慮帶有個(gè)體固定效應(yīng)和個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)的模型形式。對(duì)兩類模型估計(jì)結(jié)果見表5。

表5中分別列出了6個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果，其中模型(1)、(2)為用十七地市數(shù)據(jù)估計(jì)的無(wú)滯后模型和滯后模型，模型(3)、(4)為用濱州、菏澤、萊蕪、聊城、泰安、濰坊、煙臺(tái)七個(gè)平均產(chǎn)學(xué)研合作效率達(dá)到前沿水平的城市數(shù)據(jù)估計(jì)的兩類模型結(jié)果，模型(5)、(6)為用德州、東營(yíng)、濟(jì)南、濟(jì)寧、臨沂、青島、日照、威海、棗莊、淄博等十個(gè)均產(chǎn)學(xué)研合作效率未達(dá)到前沿水平的城市的數(shù)據(jù)估計(jì)兩類模型的結(jié)果。

表5 山東省產(chǎn)學(xué)研合作效率的外部影響因素回歸估計(jì)結(jié)果

注：表中“*”，“**”分別表示在5%和1%顯著性水平下通過檢驗(yàn)

模型(1)、(2)估計(jì)的結(jié)果顯示，兩個(gè)模型的變量FDI均不能通過顯著性檢驗(yàn)，模型(2)的變量WAGE也未能通過顯著性檢驗(yàn)?？傮w上看，兩個(gè)模型均能通過方程的顯著性檢驗(yàn)，模型(1)的擬合優(yōu)度略高于模型(2)，因此模型(1)的估計(jì)結(jié)果要好于模型(2)。兩個(gè)模型均顯示，對(duì)山東省所有地區(qū)而言，變量CITY對(duì)被解釋變量有顯著的正向影響，變量EXP對(duì)被解釋變量有顯著負(fù)向影響，變量GDP對(duì)被解釋變量有顯著的正向影響，變量PEO對(duì)被解釋變量有顯著的負(fù)向影響，變量WAGE對(duì)被解釋變量有正向影響但其滯后項(xiàng)對(duì)被解釋變量沒有顯著影響。變量CITY、EXP、GDP、PEO對(duì)被解釋變量存在顯著的滯后效應(yīng)。

模型(3)、(4)估計(jì)結(jié)果顯示，對(duì)七個(gè)產(chǎn)學(xué)研合作效率較高的城市而言，變量CITY對(duì)被解釋變量有顯著的正向影響，變量EXP對(duì)被解釋變量有顯著負(fù)向影響且其滯后項(xiàng)的作用更加顯著，變量GDP對(duì)被解釋變量作用不顯著，但其滯后項(xiàng)對(duì)被解釋變量存在顯著正向影響，變量WAGE對(duì)被解釋變量有顯著的正向影響，但其滯后項(xiàng)作用不顯著。變量FDI、PEO、對(duì)被解釋變量作用均不顯著。兩個(gè)模型均可通過防塵的顯著性檢驗(yàn)，模型(3)的擬合優(yōu)度明顯高于模型(4)，因此模型(3)的估計(jì)結(jié)果要好于模型(4)。

模型(5)、(6)估計(jì)結(jié)果顯示，對(duì)十個(gè)產(chǎn)學(xué)研合作效率較低的城市而言，變量CITY對(duì)被解釋變量有顯著的正向影響，變量EXP、GDP、PEO對(duì)被解釋變量均存在顯著影響，其中EXP、PEO存在負(fù)向影響，變量GDP對(duì)被解釋變量存在顯著正向影響。變量FDI對(duì)被解釋變量不存在顯著影響，變量WAGE對(duì)被解釋變量有顯著正向影響，但其滯后項(xiàng)對(duì)被解釋變量作用不顯著。兩個(gè)模型均可以通過方程的顯著性檢驗(yàn)，模型(6)擬合優(yōu)度略高于模型(5)，說明模型(6)的估計(jì)結(jié)果要好于模型(5)。

應(yīng)當(dāng)說明的是，有的參數(shù)估計(jì)值的絕對(duì)值很小并不意味著該變量影響作用很小，因?yàn)槟Ｐ凸烙?jì)過程中未作無(wú)量綱化處理，估計(jì)值絕對(duì)數(shù)小主要是由于變量量綱導(dǎo)致的。

五、結(jié)論與啟示

基于山東省產(chǎn)學(xué)研合作效率的曼奎斯特(malmquist)指數(shù)分析及影響產(chǎn)學(xué)研合作效率的回歸分析結(jié)果，可以得到以下結(jié)論：

山東省產(chǎn)學(xué)研合作效率主要有以下特征：首先是整體水平不高，2009至2014年間全省產(chǎn)學(xué)研合作效率未達(dá)到前沿水平。其次是產(chǎn)學(xué)研合作地區(qū)發(fā)展不平衡，產(chǎn)學(xué)研合作效率分布具有一定的地域特征。達(dá)到前沿水平的城市主要集中于山東省中西部地區(qū)。七個(gè)達(dá)到前沿水平的城市中有五個(gè)分布在省會(huì)濟(jì)南周邊，另外兩個(gè)則與另一副省級(jí)城市青島接壤。然而，兩個(gè)較發(fā)達(dá)的城市濟(jì)南和青島產(chǎn)學(xué)研合作效率都不高。濟(jì)南的曼奎斯特(malmquist)指數(shù)僅達(dá)到0.93，青島達(dá)到0.99。這一現(xiàn)象可以理解為科技行業(yè)發(fā)展過程中的產(chǎn)能過剩和技術(shù)外溢。一方面青島和濟(jì)南是省內(nèi)教育資源最豐富的城市，無(wú)論從駐地高校數(shù)量、在職教師人數(shù)還是科研經(jīng)費(fèi)投入量上都遠(yuǎn)超過其他城市。以駐地高校數(shù)量為例，到2014年駐濟(jì)南高校數(shù)量達(dá)到42所，駐青島高校數(shù)量達(dá)到23所。與此相比，高校數(shù)量較少的萊蕪僅有2所，濱州僅有3所。駐濟(jì)南、青島兩市高校數(shù)量總數(shù)為后兩者總數(shù)的13倍。然而就科研成果來(lái)看，2014年濟(jì)南、青島產(chǎn)生的科研成果合計(jì)984項(xiàng)，萊蕪、濱州兩市的科研成果總數(shù)為368項(xiàng)，前者不到后者的3倍。由此反映出濟(jì)南青島的科技成果轉(zhuǎn)化率遠(yuǎn)低于萊蕪和濱州。再次，產(chǎn)學(xué)研合作的主要內(nèi)部影響因素是技術(shù)進(jìn)步率。對(duì)曼奎斯特(malmquist)指數(shù)何由其分解出的技術(shù)進(jìn)步率和技術(shù)效率進(jìn)行相關(guān)分析可以看到，產(chǎn)學(xué)研合作效率與技術(shù)進(jìn)步之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.97，而與技術(shù)效率的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.58。技術(shù)進(jìn)步率也主要體現(xiàn)在科技成果轉(zhuǎn)化能力上。像濟(jì)南、青島這樣相對(duì)發(fā)達(dá)的城市技術(shù)進(jìn)步率卻比較低，青島為0.995，而濟(jì)南僅為0.927，均未達(dá)到前沿水平，這就限制了兩個(gè)城市產(chǎn)學(xué)研合作的效率。

影響產(chǎn)學(xué)研合作效率的外部因素主要有城市化程度、政府支持、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技發(fā)展傾向。城市化程度對(duì)山東產(chǎn)學(xué)研合作效率有顯著的正向影響，說明高新技術(shù)發(fā)展、產(chǎn)學(xué)研合作需要一定的城市規(guī)模及相應(yīng)完善的基礎(chǔ)設(shè)施。政府財(cái)政支持對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作效率有顯著的負(fù)影響。其主要原因不見得歸結(jié)為政府財(cái)政支持的效率太低，因?yàn)檎龀值捻?xiàng)目很大程度上是那些規(guī)模較大、科技成果轉(zhuǎn)化較慢、投放市場(chǎng)較晚的項(xiàng)目。而私人資本投入高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)則主要選擇科技成果轉(zhuǎn)化快，利潤(rùn)回報(bào)豐厚的項(xiàng)目。因此，呈現(xiàn)出產(chǎn)學(xué)研合作效率與政府財(cái)政支持呈負(fù)相關(guān)的結(jié)果?？萍及l(fā)展傾向?qū)Ξa(chǎn)學(xué)研合作效率有顯著的正向影響。科技發(fā)展傾向反映了一個(gè)城市對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的接納程度，可以通過該城市科技行業(yè)人員平均工資來(lái)體現(xiàn)。科技行業(yè)人員工資對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作效率有正向影響，意味著更注重發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的城市必然會(huì)選擇走產(chǎn)學(xué)研合作的發(fā)展方式。經(jīng)濟(jì)總量對(duì)山東省整體產(chǎn)學(xué)研合作效率有正向影響，但對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作效率達(dá)到前沿水平的地區(qū)作用不顯著。產(chǎn)學(xué)研合作效率較高的七個(gè)城市GDP均不是很高，但是經(jīng)濟(jì)總量的滯后項(xiàng)對(duì)“高水平”地區(qū)的產(chǎn)學(xué)研合作效率有一定的作用。說明總體上產(chǎn)學(xué)研合作要依賴于經(jīng)濟(jì)實(shí)力的支持?？萍夹袠I(yè)就業(yè)人員數(shù)量對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作效率有負(fù)向影響，但在“高水平”地區(qū)作用不顯著。這說明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)學(xué)研合作不像傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)主要依靠人力資本投入來(lái)獲得發(fā)展。外資對(duì)山東省產(chǎn)學(xué)研合作影響不顯著。外資本來(lái)是產(chǎn)學(xué)研合作可以利用的重要資源之一，但分析結(jié)果顯示山東省2009至2014年期間產(chǎn)學(xué)研合作效率并未受到外資的顯著影響，也說明省內(nèi)高新技術(shù)產(chǎn)學(xué)研合作利用外資效率不高。

山東省作為經(jīng)濟(jì)大省，雖然早已開始發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，但產(chǎn)學(xué)研合作效率還有待提高。提高產(chǎn)學(xué)研合作效率首先要注重技術(shù)進(jìn)步，注重科技成果轉(zhuǎn)化。在注重政府扶持的前提下也應(yīng)進(jìn)一步引導(dǎo)民間資本的進(jìn)入以促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)更快發(fā)展。同時(shí)，政府除了財(cái)政扶持以外還應(yīng)積極引導(dǎo)提高科技行業(yè)及科研人員待遇，這將有利于產(chǎn)學(xué)研合作效率的提高，對(duì)產(chǎn)學(xué)研合作的推進(jìn)乃至高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有一定的促進(jìn)作用。

責(zé)任編輯：寇金玲

Analysis on Industry-University-Research Cooperation Performance of Higher Education in Shandong Province and Its Influencing Factors

Liu Tao

(Shandong University of Political Science and Law, Jinan Shandong，250014)

The development mode of industry-university-research cooperation first appeared in Silicon Valley, USA, while in China, Shandong Province was the first to propose the cooperation strategy, and is also one of the earliest provinces to carry out research activities. For more than three decades Shandong province, under the guidance of the “Strategy of Reinvigorating Shandong through Science and Education”, has carried on research cooperation activities, and achieved fruitful results: the overall level of science and technology significantly raised, the strength of science and education significantly enhanced, and the all-round and rapid economic development in Shandong province greatly promoted. However, at the same time, there are still some problems in the development of industry-university-research cooperation in the different districts of the province. This study uses Malmquist method to analyze the dynamic development process of high-tech cooperation performance in the various districts of Shandong Province, and analyzes the factors affecting the cooperation performance in the different districts by using the panel data processing method.

high technology; industry-university-research cooperation; efficiency evaluation; influencing factors

2017-01-15

劉濤(1980— )，男，山東濟(jì)寧人,山東政法學(xué)院副教授，博士。

本文為作者主持研究的山東省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“山東省高新技術(shù)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)研究”(2015RKB01273)、山東政法學(xué)院科研計(jì)劃項(xiàng)目 “高新技術(shù)產(chǎn)學(xué)研合作績(jī)效影響因素研究 ”(2015Q20B)的階段性成果。

G40-05

A

1001-5973(2017)03-0106-11