王曉紅，張少鵬，張奔

（1.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001；2.哈爾濱理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150080）

一、文獻(xiàn)綜述

為提升中國高等學(xué)校人才培養(yǎng)和科研水平，發(fā)揮高校知識管理和科技創(chuàng)新的重要力量，中國先后在2015年11月和2017年1月提出“雙一流大學(xué)”的建設(shè)方案，2017年9月正式確認(rèn)了“雙一流”建設(shè)高校及學(xué)科名單，首批雙一流建設(shè)高校共137所，其中世界一流大學(xué)建設(shè)高校42所，世界一流學(xué)科建設(shè)高校95所?！半p一流”建設(shè)方案的啟動實(shí)施，是中國高等教育發(fā)展的必然選擇，更是中國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的重要舉措[1]。與此同時(shí)，“雙一流”建設(shè)也要求入選高校健全科研機(jī)制，通過開展產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新，進(jìn)一步優(yōu)化資源配置，提升高校科技創(chuàng)新能力[2]。在此基礎(chǔ)上，深化產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新，提升高校與產(chǎn)業(yè)之間的知識流動效率，推動產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化機(jī)制成為“雙一流”建設(shè)高校的重要目標(biāo)。

知識流動是指知識通過相應(yīng)媒介與路徑在不同的知識主體之間發(fā)生運(yùn)動的過程，在這個(gè)過程中，不僅實(shí)現(xiàn)了知識的共享和創(chuàng)新，而且也是知識主體參與方獲得知識價(jià)值的重要手段[3]。在當(dāng)今知識經(jīng)濟(jì)時(shí)代，產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新通過雙方參與知識流動過程實(shí)現(xiàn)高校和產(chǎn)業(yè)間的知識互動和資源優(yōu)勢互補(bǔ)，對產(chǎn)業(yè)和高校的技術(shù)創(chuàng)新、國家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著重要作用，是建設(shè)創(chuàng)新型國家的重要戰(zhàn)略支撐[4-5][6]135。在“雙一流”建設(shè)背景下，繼續(xù)深化產(chǎn)學(xué)深度融合體系已經(jīng)成為推動中國高等教育發(fā)展和創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施的關(guān)鍵支撐。然而，關(guān)于產(chǎn)學(xué)合作的國內(nèi)外研究大多聚焦于企業(yè)主體視角[7-8]，對高?？蒲锌冃У难芯侩m然在逐漸增多[9]，但是仍鮮有學(xué)者從高校主體視角研究產(chǎn)學(xué)知識流動效率的影響機(jī)制。

此外，根據(jù)知識流動理論，知識流動的本質(zhì)是知識在創(chuàng)新主體之間發(fā)生知識共享、轉(zhuǎn)移和使用的過程，這個(gè)過程同時(shí)也會實(shí)現(xiàn)知識價(jià)值創(chuàng)造[10]。在產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新體制中，高校為知識輸出端，產(chǎn)業(yè)為知識輸入端，通過知識流動過程將知識有效應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的各個(gè)環(huán)節(jié)，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展[11-12]。依據(jù)創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，創(chuàng)新過程基于雙元性視角可以分為創(chuàng)新研發(fā)活動（探索）和成果轉(zhuǎn)化活動（利用）兩個(gè)階段[13-14]。基于此，本文認(rèn)為產(chǎn)學(xué)知識流動效率可以就創(chuàng)新價(jià)值鏈的雙元性分為知識創(chuàng)新效率和知識轉(zhuǎn)化效率，其中在知識創(chuàng)新階段，高校接受產(chǎn)業(yè)的資金投入作為研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源，為高校研發(fā)人員的科研工作提供財(cái)力支持進(jìn)而實(shí)現(xiàn)知識創(chuàng)新[15]223[16]；在知識轉(zhuǎn)化階段，高校在與產(chǎn)業(yè)合作的過程中，一方面獲得產(chǎn)業(yè)對知識研發(fā)活動的資金支持，另一方面可以了解產(chǎn)業(yè)運(yùn)營管理模式從而激發(fā)科研人員的研發(fā)興趣和靈感，幫助產(chǎn)業(yè)更好地實(shí)現(xiàn)知識轉(zhuǎn)化[17-18]。

在產(chǎn)學(xué)知識流動過程中，政府作為創(chuàng)新主體之一，同樣與高校和產(chǎn)業(yè)之間存在互動關(guān)系，因此也有學(xué)者提出官產(chǎn)學(xué)三重螺旋結(jié)構(gòu)的協(xié)同創(chuàng)新體系[19]83。在此協(xié)同創(chuàng)新體系中，高校作為知識流動的輸出端，是創(chuàng)造知識價(jià)值的主體，也是知識創(chuàng)新階段的主要承擔(dān)者和創(chuàng)新者；產(chǎn)業(yè)作為知識流動的輸入端，是研發(fā)經(jīng)費(fèi)的來源之一，也是知識轉(zhuǎn)化階段的主要受益者和應(yīng)用者；地方政府作為政策制定者通常會使用政策工具如財(cái)政支持對產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新和知識轉(zhuǎn)化進(jìn)行宏觀調(diào)控。也就是說，政府支持會對高校的產(chǎn)學(xué)知識流動的雙元效率產(chǎn)生影響。既有研究發(fā)現(xiàn)，對于不同類型的高校，產(chǎn)學(xué)合作強(qiáng)度不同，并且高校科研績效也有較大差異，同時(shí)獲得的政府支持也存在差距[20]。因此，高校類型同樣是影響產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的重要因素之一，并且高校類型可能會對政府支持與產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的關(guān)系產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用。作為首批“雙一流”建設(shè)高校，中央財(cái)政勢必會通過相關(guān)專項(xiàng)資金對這些高等學(xué)校給予引導(dǎo)支持，同時(shí)也會鼓勵(lì)地方政府對高校給予多元化的財(cái)政支持。在此背景下，探究政府支持對“雙一流”建設(shè)高校產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響以及高校類型在其中發(fā)揮的作用則具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

鑒于此，本文以137所“雙一流”建設(shè)高校為例，基于2008—2017年的省域和高校面板數(shù)據(jù)，在使用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Date Envelope Analysis，EDA）模型測度其產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率和產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的基礎(chǔ)上，采取面板Tobit模型研究政府支持對產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響效應(yīng)以及高校類型的調(diào)節(jié)作用，并針對不同高校集聚程度和地區(qū)分布特征進(jìn)行異質(zhì)性影響分析。

二、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）研究樣本與數(shù)據(jù)來源

本文用以實(shí)證分析的數(shù)據(jù)主要來源于教育部發(fā)布的《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》、國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及教育部、財(cái)政部、國家發(fā)改委聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于公布世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單的通知》文件，另外從國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局官網(wǎng)獲得高校專利數(shù)據(jù)。樣本期選擇為2008—2017年，其中，研究樣本主要選取中國137所“雙一流”建設(shè)高校，共1 370個(gè)觀測樣本，高校樣本遍布中國除港澳臺行政區(qū)以外的31個(gè)省市自治區(qū)（以下簡稱省域）。

（二）模型設(shè)定

1.超效率DEA模型

一般而言，產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的測算多依賴于多個(gè)投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)，具體到知識創(chuàng)新效率和知識轉(zhuǎn)化效率均需要使用多投入—多產(chǎn)出的指標(biāo)體系。由于傳統(tǒng)DEA模型沒有考慮松弛變量的存在，并且對多個(gè)有效決策單元無法進(jìn)行評價(jià)[21]47，因此為解決上述問題，本文選擇使用超效率DEA模型測度產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率。在效率測算過程中，對于產(chǎn)學(xué)知識流動無效率的決策單元，超效率DEA模型與傳統(tǒng)DEA模型的測算結(jié)果一致；對于產(chǎn)學(xué)知識流動有效率的決策單元，超效率DEA模型的效率值一般會大于1。使用2008—2017年中國137所“雙一流”建設(shè)高校的面板數(shù)據(jù)，基于投入導(dǎo)向的超效率DEA模型測度產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率，具體模型如下

其中，θ表示各高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率和知識轉(zhuǎn)化效率；ε表示非阿基米德無窮小量；m表示各高校知識投入種類數(shù)；s表示各高校知識產(chǎn)出種類數(shù)；n表示高校數(shù)量；均表示松弛變量；xij表示第j個(gè)高校的第i種投入；yrj表示第j個(gè)高校的第r種產(chǎn)出；λi表示權(quán)重向量；θ<1代表產(chǎn)學(xué)知識流動非最優(yōu)效率，θ>1代表產(chǎn)學(xué)知識流動處于最優(yōu)效率，可以進(jìn)一步比較分析。

2.面板 Tobit模型

由于基于超效率DEA模型測度的產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率值介于0～2之間，使用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）分析容易產(chǎn)生誤差，因此需采用面板Tobit模型進(jìn)行極大似然估計(jì)。計(jì)量模型設(shè)定如下

其中，reit和teit分別表示第i個(gè)高校在第t個(gè)時(shí)期的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率和知識轉(zhuǎn)化效率；govern表示政府支持；govern2表示政府支持的二次項(xiàng)；schtype表示高校類型；govtype表示政府支持與高校類型的交互項(xiàng)；xn表示其他控制變量；α表示常數(shù)項(xiàng)；β1～βn表示回歸系數(shù)；ε表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。需要說明的是，由于模型中存在二次項(xiàng)和交互項(xiàng)，因此為保證回歸結(jié)果的科學(xué)性、可比性并避免產(chǎn)生多重共線性，本文對政府支持與高校類型這兩個(gè)變量采取標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（三）變量選取及解釋

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是基于超效率DEA模型測度得來的137所“雙一流”建設(shè)高校在2008—2017年的產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率，分別是知識創(chuàng)新效率（re）和知識轉(zhuǎn)化效率（te）。其中，參考既有文獻(xiàn)中關(guān)于高校創(chuàng)新投入和成果產(chǎn)出的指標(biāo)選取[21]48[22]506[23]109，本文測度產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率的投入指標(biāo)為高校研究與發(fā)展人員當(dāng)時(shí)全量和企事業(yè)單位委托合作資金總額，產(chǎn)出指標(biāo)是學(xué)術(shù)論文篇數(shù)和授權(quán)專利總數(shù)①在知識創(chuàng)新階段，高校創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)較多，主要分為基礎(chǔ)研究成果和應(yīng)用研究成果，本文選取學(xué)術(shù)論文作為高?；A(chǔ)研究成果的代理指標(biāo)，選取授權(quán)專利作為應(yīng)用研究的代理指標(biāo)。同時(shí)，作為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的主要成果，學(xué)術(shù)論文和授權(quán)專利也是高校與產(chǎn)業(yè)合作中有望實(shí)現(xiàn)知識轉(zhuǎn)化的投入指標(biāo)。；測度產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的投入指標(biāo)為知識創(chuàng)新效率的產(chǎn)出指標(biāo)，即學(xué)術(shù)論文篇數(shù)和授權(quán)專利總數(shù)，產(chǎn)出指標(biāo)為技術(shù)轉(zhuǎn)讓簽訂合同數(shù)和技術(shù)轉(zhuǎn)讓經(jīng)費(fèi)總額。由于高校的投入與產(chǎn)出一般存在一定滯后性[6]138[22]505，因此本文選取相關(guān)投入指標(biāo)滯后一年的數(shù)據(jù)。以上數(shù)據(jù)來源于2007—2018年 《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》以及國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局官網(wǎng)，產(chǎn)學(xué)知識流動效率的評價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

2.核心解釋變量

本文選取的核心解釋變量是政府支持，調(diào)節(jié)變量是高校類型。其中，政府支持主要是指政府為高校從事科研工作提供的資金、政策、資源等支持（如高校獲得的政府科學(xué)基金支持等），為有效衡量政府支持力度，本文選取政府資金占高校科研經(jīng)費(fèi)總數(shù)的比例作為衡量政府支持的變量?？紤]到政府支持雖然有利于高校開展產(chǎn)學(xué)合作，但是一旦超過一定范圍，政府參與產(chǎn)學(xué)合作反而可能會對高校產(chǎn)學(xué)知識流動造成過度干預(yù)的效果，并且過多的政府財(cái)政支持有可能會對高校自主創(chuàng)新造成一定的擠出效應(yīng)，不利于產(chǎn)學(xué)知識流動效率的提升。因此，本文還將政府支持的二次項(xiàng)納入實(shí)證模型，檢驗(yàn)其是否存在非線性影響。高校類型主要分為兩類，根據(jù)“雙一流”高校建設(shè)方案，其中一類為世界一流大學(xué)A類建設(shè)高校即原“985工程”高校并賦值為1，另一類為其他高校包含世界一流大學(xué)B類建設(shè)高校及世界一流學(xué)科建設(shè)高校并賦值為0②世界一流大學(xué)建設(shè)高校有A類和B類之分，B類高校共有六所，其中三所為原“985工程”高校、三所為地區(qū)特色高校。由于B類高校的科研實(shí)力和建設(shè)成效與A類高校有明顯差距，因此本文將A類高校單獨(dú)歸為一類，將B類高校與世界一流學(xué)科建設(shè)高校共同歸為一類。。鑒于前者為后者在研究型大學(xué)建設(shè)路徑上可以發(fā)揮創(chuàng)新擴(kuò)散效應(yīng)，為方便表述，本文將前者定義為創(chuàng)新型大學(xué)，將后者定義為擴(kuò)散型大學(xué)。以上數(shù)據(jù)來源于2008—2017年《高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》以及2017年9月發(fā)布的《關(guān)于公布世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單的通知》文件。

表1 產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率評價(jià)指標(biāo)體系

3.控制變量

本文選取控制變量主要基于兩種特征：高校個(gè)體特征與省域基本特征，其中，高校個(gè)體特征包括高校成立年限和科研人員結(jié)構(gòu)兩個(gè)變量；省域基本特征包括研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和創(chuàng)新資源集聚程度兩個(gè)變量。

1）高校成立年限。中國高等學(xué)校自成立起，就與知識創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化不可分割，作為科技創(chuàng)新主體，同樣也在經(jīng)年累月承擔(dān)著大量的產(chǎn)學(xué)合作項(xiàng)目，一般來說，高?？茖W(xué)研究存在著明顯的創(chuàng)新累積優(yōu)勢[24]，伴隨高校成立年限的增長，其產(chǎn)學(xué)知識流動的雙元效率可能會受益于創(chuàng)新累積優(yōu)勢而得以提升。相關(guān)數(shù)據(jù)取自各高校官方網(wǎng)站并進(jìn)行年限運(yùn)算。

2）科研人員結(jié)構(gòu)。高?？蒲腥藛T是承擔(dān)產(chǎn)學(xué)合作項(xiàng)目的主力軍，在創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略建設(shè)中是重要的人力資本，但是如果一味追求人力資本積累而忽視人力資本結(jié)構(gòu)往往會導(dǎo)致后期乏力的結(jié)果。既有文獻(xiàn)也指出，通過吸收高素質(zhì)科研工作者構(gòu)建高效能科研團(tuán)隊(duì)對高校知識創(chuàng)新和知識轉(zhuǎn)化理論上應(yīng)存在正向作用[25]106。該數(shù)據(jù)來源于2008—2017年《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》。

3）技術(shù)創(chuàng)新投入。地方政府的技術(shù)創(chuàng)新投入是高校開展科學(xué)研究的前提，省域研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入越多意味著對于高?？萍紕?chuàng)新的重視度和關(guān)注度越高。此外，充足的研發(fā)經(jīng)費(fèi)支持是保證高?？蒲腥藛T科學(xué)創(chuàng)造性的關(guān)鍵因素，作為科研資源的集合，高校是產(chǎn)出科研效益的主要平臺。省域研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入越多，越有利于促進(jìn)高校研發(fā)創(chuàng)新和成果應(yīng)用[25]105。該數(shù)據(jù)來源于2008—2017年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4）區(qū)域創(chuàng)新資源集聚程度。高校擁有豐富的創(chuàng)新資源，是區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的重要組成部分。作為創(chuàng)新資源投入的多重復(fù)合系統(tǒng)工程，區(qū)域創(chuàng)新要求創(chuàng)新資源合理配置，在創(chuàng)新資源有限的條件下，創(chuàng)新資源集聚有利于提升區(qū)域整體創(chuàng)新能力[26][27]41。因此，創(chuàng)新資源集聚程度越高，表明區(qū)域創(chuàng)新資源集聚水平越高，對高校產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的提升作用越強(qiáng)[27]42。該數(shù)據(jù)來源于2008—2017年《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》并經(jīng)過科研人員比例運(yùn)算。

相關(guān)變量的定義、說明和描述性分析結(jié)果如表2所示。

表2 變量定義與說明

三、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析之前，需檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性即是否存在單位根，常用的單位根檢驗(yàn)法有LLC（Levin-Lin-Chu）檢驗(yàn)和 IPS（Im-Pesaran-Shin）檢驗(yàn)。本文采用 LLC和IPS檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，檢驗(yàn)結(jié)果顯示（表3），在兩種單位根檢驗(yàn)下，均強(qiáng)烈拒絕有單位根的假設(shè)，即該面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，可以用于面板數(shù)據(jù)分析，不會出現(xiàn)偽回歸問題。

由于本文涉及變量較多，因此在做回歸分析之前還應(yīng)檢驗(yàn)變量間是否存在多重共線性，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，模型中解釋變量的方差膨脹因子（Variance Inflation Factor，VIF）最高為4.892，均小于10，表明模型不存在多重共線性問題。

表3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

為進(jìn)一步觀察模型各變量的相關(guān)性關(guān)系，本文還使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行相關(guān)性分析，分析結(jié)果如表4所示，模型的被解釋變量和解釋變量之間的相關(guān)性系數(shù)較高，表明被解釋變量與解釋變量的相關(guān)性關(guān)系較強(qiáng)，變量選取較為可靠；并且，解釋變量之間的相關(guān)性系數(shù)較低，最高不超過0.7，表明解釋變量之間的共線性問題不嚴(yán)重，驗(yàn)證了VIF檢驗(yàn)結(jié)果。

表4 相關(guān)性分析結(jié)果

（二）實(shí)證結(jié)果分析

1.產(chǎn)學(xué)知識流動效率的測度結(jié)果

限于篇幅，本文以高校所在地區(qū)為決策單元，分析中國高校的產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的測度結(jié)果。根據(jù)中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和空間分布特征，可以大體分為東部、中部和西部三大地區(qū)[22]507。表5給出了全國范圍以及三大地區(qū)的“雙一流”建設(shè)高校在2008—2017年的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率均值與產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率均值。

具體而言，中國“雙一流”建設(shè)高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率和知識轉(zhuǎn)化效率在空間區(qū)位上存在分布不均衡的現(xiàn)象。一方面，就知識創(chuàng)新效率而言，從表5中可以看出，東部地區(qū)高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率均值（綜合效率）最高，西部地區(qū)高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率均值最低。這可能是因?yàn)?，東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)最為發(fā)達(dá)，高校與產(chǎn)業(yè)建立合作關(guān)系較為頻繁，并且東部地區(qū)研究型高校較多，高校之間開展創(chuàng)新合作行為有利于提升彼此的知識創(chuàng)新效率。西部地區(qū)的效率均值低于東部地區(qū)和中部地區(qū)，這與西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和創(chuàng)新能力較低有一定關(guān)系，無論是產(chǎn)學(xué)合作規(guī)模還是高校開展科研活動的技術(shù)創(chuàng)新能力均處于較弱水平[21]48[22]507[28]。另一方面，就產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率而言，中部地區(qū)高校的知識轉(zhuǎn)化效率均值最高，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)高校的知識轉(zhuǎn)化效率均值最低。其中，東部地區(qū)產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率略低于中部地區(qū)的原因可能是，東部地區(qū)高校眾多，為獲得合作產(chǎn)業(yè)的經(jīng)費(fèi)支持，高校彼此之間的競爭行為較為激烈，研發(fā)人員為盡快滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展要求以及吸引更多產(chǎn)業(yè)合作，可能會急于求成而造成知識創(chuàng)新成果實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的效率不盡人意。

綜合來看，在全國范圍內(nèi)和三大地區(qū)內(nèi)部，“雙一流”建設(shè)高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率均值高于其知識轉(zhuǎn)化效率，表明在2008—2017年中國產(chǎn)學(xué)知識流動過程中，產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化相比知識創(chuàng)新仍存在效率低下的問題，高校知識轉(zhuǎn)化的實(shí)踐表現(xiàn)不佳。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因可能是，高校知識成果在產(chǎn)業(yè)界應(yīng)用轉(zhuǎn)化存在一定的風(fēng)險(xiǎn)性如技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、資金風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)等，加之知識轉(zhuǎn)化周期較長，導(dǎo)致產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率較低。此外，中國科技成果轉(zhuǎn)化市場的服務(wù)體系仍然不夠完善，知識流動雙方往往存在信息不對稱的問題，這也可能會對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率產(chǎn)生消極影響。有研究表明，高校知識成果轉(zhuǎn)化效率越高越有助于吸引企業(yè)合作[29]52，因此，高校不能僅重視知識成果創(chuàng)新活動而忽視知識成果轉(zhuǎn)化活動，無論是為了提升高校自身科研績效還是加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)合作強(qiáng)度，重視并提升產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率都具有重要意義。

2.產(chǎn)學(xué)知識流動效率的影響因素分析

本文采用面板Tobit模型研究產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率的影響機(jī)制，其中，模型1與模型2為政府支持對產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率的回歸結(jié)果，模型3與模型4為政府支持對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的回歸結(jié)果。具體而言，模型1中加入政府支持及其二次項(xiàng)與相關(guān)控制變量，模型2中繼續(xù)加入高校類型以及與政府支持的交互項(xiàng)，模型3與模型4同上。為避免自相關(guān)和異方差對結(jié)果的影響，本文采用懷特穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤對模型進(jìn)行估計(jì)。所有模型的回歸結(jié)果如表6所示。

首先，觀察產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率的模型回歸結(jié)果，政府支持對產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率的影響呈顯著正相關(guān)，但是其二次項(xiàng)的影響為顯著負(fù)相關(guān)，表明政府支持與產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率呈顯著“倒U形”關(guān)系，這可能是因?yàn)檎畬Α半p一流”高校的財(cái)政支持雖然有利于其開展產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新活動，但是一旦超過一定范圍，過多的政府投資可能反而會對高校產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新造成過度干預(yù)的效果，不利于其知識創(chuàng)新效率的提升。繼續(xù)觀察發(fā)現(xiàn)，高校類型對政府支持與產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率之間的關(guān)系發(fā)揮顯著的正向調(diào)節(jié)作用，即相比擴(kuò)散型大學(xué)，創(chuàng)新型大學(xué)在獲得政府財(cái)政支持后，對其產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新活動的“倒U形”作用更強(qiáng)。此外，科研人員結(jié)構(gòu)與政府技術(shù)創(chuàng)新投入均對產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率呈顯著正向影響，表明高校科研人員占比越高、政府對技術(shù)創(chuàng)新的財(cái)政投入越大，越有利于提升中國“雙一流”建設(shè)高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率；區(qū)域創(chuàng)新資源集聚程度對產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率存在顯著抑制影響，可能是因?yàn)槭∮騽?chuàng)新集聚程度越高，“雙一流”高校間爭奪省域創(chuàng)新資源和經(jīng)費(fèi)支持的競爭程度就會越高[15]219，同時(shí)競爭過程中會極大分散高校對科學(xué)研究的精力，最終反而會對其知識創(chuàng)新效率產(chǎn)生負(fù)向影響。

表5 2008—2017年“雙一流”高校所在地區(qū)產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率測度結(jié)果

其次，觀察產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的模型回歸結(jié)果，政府支持及其二次項(xiàng)對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的影響都不顯著，但是在加入高校類型與政府支持的交互項(xiàng)后，政府支持的系數(shù)為正且通過5%的顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)果表明，總體來看，政府財(cái)政支持對中國“雙一流”建設(shè)高校的產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化沒有發(fā)揮應(yīng)有的促進(jìn)效應(yīng)，但是對于不同高校類型而言，政府支持對創(chuàng)新型大學(xué)和擴(kuò)散型大學(xué)的影響不同。出現(xiàn)該結(jié)果的原因被認(rèn)為是，創(chuàng)新型大學(xué)與擴(kuò)散型大學(xué)相比，擁有更優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)新資源和科技開發(fā)能力，并且其更有可能將科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為技術(shù)成果進(jìn)而應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)發(fā)展，因此創(chuàng)新型大學(xué)更容易獲得政府財(cái)政支持也更能夠合理有效地使用財(cái)政投入，從而對其產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化活動產(chǎn)生正向影響。與此同時(shí)，科研人員結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新投入以及區(qū)域創(chuàng)新資源集聚程度均對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率呈顯著正向影響，表明“雙一流”高校的科研人員占比越高、地方政府技術(shù)創(chuàng)新投入越大、省域創(chuàng)新集聚程度越高，越有助于促進(jìn)高校產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的提升。

表6 政府支持對產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的面板Tobit分析結(jié)果

四、高校異質(zhì)性影響分析

（一）基于創(chuàng)新資源集聚程度的異質(zhì)性分析

一般而言，省域高?？蒲腥藛T集聚不僅意味著創(chuàng)新資源集聚，還有可能帶來高校資源競爭[27]41。高校處于不同集聚程度的省域內(nèi)具有異質(zhì)性，本文將省域創(chuàng)新資源集聚程度依據(jù)其中位數(shù)劃分為高集聚程度省域和低集聚程度省域，并以此分類對政府支持與高校產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率之間的關(guān)系進(jìn)行面板Tobit模型分組回歸。同時(shí)為避免自相關(guān)和異方差對結(jié)果的影響，采用懷特穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤對模型進(jìn)行估計(jì)。所有模型的回歸結(jié)果如表7所示。

由表7可以看出，在創(chuàng)新資源集聚程度較低省域中，在不考慮高校類型的調(diào)節(jié)作用時(shí)，政府支持對“雙一流”高校產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率呈“倒U形”影響，對知識轉(zhuǎn)化效率的影響則不顯著；但是，在高校類型的調(diào)節(jié)作用下，不僅強(qiáng)化了政府支持與產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率的“倒U形”關(guān)系（回歸系數(shù)與顯著性均有所增強(qiáng)），政府支持對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的影響也由不顯著變?yōu)轱@著正向。在創(chuàng)新資源集聚程度較高省域中，如果不考慮高校類型的調(diào)節(jié)作用，政府支持對產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率存在顯著“倒U形”影響，并且對知識轉(zhuǎn)化效率存在顯著促進(jìn)作用；進(jìn)一步觀察加入高校類型調(diào)節(jié)效應(yīng)后的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，政府支持對知識創(chuàng)新效率的“倒U形”作用與對知識轉(zhuǎn)化效率的促進(jìn)作用均得到加強(qiáng)。上述結(jié)果表明，無論是在創(chuàng)新資源低集聚程度還是高集聚程度省域中，政府支持對創(chuàng)新型大學(xué)產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響相比擴(kuò)散型大學(xué)更為明顯。橫向?qū)Ρ鹊图鄢潭群透呒鄢潭鹊慕Y(jié)果后，不難發(fā)現(xiàn)，高集聚程度下政府支持對產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響效力要高于低集聚程度，這可能是因?yàn)橄啾葎?chuàng)新資源集聚程度較低省域，在集聚程度較高省域中，“雙一流”高校間的知識創(chuàng)新競爭與合作活動更為密集且力度更強(qiáng)，這種創(chuàng)新競合關(guān)系使得各高校在知識創(chuàng)新和知識轉(zhuǎn)化過程中均有所獲益。為了吸引更多產(chǎn)業(yè)的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，高校勢必要加強(qiáng)其知識創(chuàng)新效率和知識轉(zhuǎn)化效率，尤其是知識轉(zhuǎn)化效率，因?yàn)橹R成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化是產(chǎn)業(yè)發(fā)展更為關(guān)注的創(chuàng)新產(chǎn)出[29]53。

表7 不同創(chuàng)新資源集聚程度下政府支持對產(chǎn)學(xué)知識流動效率的回歸結(jié)果

（二）基于地理分布特征的異質(zhì)性分析

由于“雙一流”建設(shè)高校所處地區(qū)的地理分布特征存在異質(zhì)性，因此受限于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度和資源獲取能力，處于不同地區(qū)的高校產(chǎn)學(xué)知識流動效率有可能受到政府支持的異質(zhì)影響。鑒于中部和西部地區(qū)在地理區(qū)位和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面的差異相比與東部地區(qū)的差異較小，因此，本文將中西部地區(qū)統(tǒng)合分析，并與東部地區(qū)進(jìn)行異質(zhì)性比較研究。同時(shí)為避免自相關(guān)和異方差對結(jié)果的影響，采用懷特穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤對模型進(jìn)行估計(jì)。所有模型的回歸結(jié)果如表8所示。

表8 不同地理分布特征下政府支持對產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的回歸結(jié)果

觀察表8的回歸結(jié)果，在中西部地區(qū)，“雙一流”高校獲得的政府支持對其產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率存在顯著的“倒U形”影響，但是對知識轉(zhuǎn)化效率的影響不顯著；考慮高校類型的調(diào)節(jié)效應(yīng)后，政府支持對產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率的“倒U形”影響得以增強(qiáng)，此外，政府支持與知識轉(zhuǎn)化效率的關(guān)系呈現(xiàn)為顯著正相關(guān)。在東部地區(qū)，政府支持對高校產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率具有顯著“倒U形”影響，并且對知識轉(zhuǎn)化效率也具有顯著正向影響；在高校類型的調(diào)節(jié)效應(yīng)作用下，政府支持對產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響均有所增強(qiáng)，但是對知識轉(zhuǎn)化效率的影響由正向變?yōu)椤暗筓形”。東部地區(qū)與中西部地區(qū)的結(jié)果相較而言有一致性，如政府支持對創(chuàng)新型大學(xué)的產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響要顯著強(qiáng)于擴(kuò)散型大學(xué)；但是其結(jié)果也存在一定異質(zhì)性，尤其表現(xiàn)在政府支持對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的影響方面。可能的原因是，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展一方面得到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的幫助，另一方面也更加依賴技術(shù)創(chuàng)新的作用，因此東部地區(qū)的政府和產(chǎn)業(yè)都很重視與“雙一流”高校的協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展，官產(chǎn)學(xué)合作也更加緊密[19]88。因此，在政府財(cái)政支持的保障下，對東部地區(qū)高校的產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化活動具有推動作用。與此同時(shí)，東部地區(qū)政府對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化的干預(yù)程度也較高，政府調(diào)控容易發(fā)生逆向影響，一旦調(diào)控力度超過某一臨界值，就會對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化活動造成抑制影響。

五、結(jié)論與啟示

本文以137所“雙一流”建設(shè)高校為研究對象，基于創(chuàng)新價(jià)值鏈理論的雙元性視角，采用超效率DEA模型和面板Tobit模型，在測度并分析產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率和產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的基礎(chǔ)上，研究了政府支持對高校產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響機(jī)制，并得到以下結(jié)論和啟示。

1.整體來看，全國層面“雙一流”高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率要高于產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率，但是知識創(chuàng)新效率和知識轉(zhuǎn)化效率均存在空間差異，在地區(qū)層面的分布特征不同。具體來說，中國三大地區(qū)中，東部地區(qū)高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率排名第一位、產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率排名第二位，而西部地區(qū)高校兩者均排名最末，這反映了中國“雙一流”高校在產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新體系中知識流動雙元效率的不均衡性。因此，當(dāng)前中國產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制應(yīng)更加注重知識成果的轉(zhuǎn)化進(jìn)程，在保障知識創(chuàng)新活動順利開展的前提上，積極促進(jìn)“雙一流”高校知識創(chuàng)新成果有效實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。與此同時(shí)，政府應(yīng)積極構(gòu)建專業(yè)化的科研成果轉(zhuǎn)化服務(wù)平臺，“雙一流”高?？蒲腥藛T的主要任務(wù)是實(shí)現(xiàn)知識成果創(chuàng)新，產(chǎn)業(yè)的主要目標(biāo)是應(yīng)用創(chuàng)新成果實(shí)現(xiàn)盈利，因此在產(chǎn)學(xué)合作之間需要相應(yīng)的中介服務(wù)平臺，幫助知識流動雙方獲得有效信息，減小因信息不對稱而發(fā)生的交易成本，繼而提高科研成果轉(zhuǎn)化效率。

2.在全國層面樣本中，政府支持對“雙一流”高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率存在“倒U形”影響，但是對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率的影響不顯著。這一結(jié)果表明：增加政府財(cái)政支持有利于提升產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率，不過一旦財(cái)政力度超過一定范圍，政府支持反而會對知識創(chuàng)新效率產(chǎn)生負(fù)面影響。并且，增加政府財(cái)政支持力度對產(chǎn)學(xué)知識轉(zhuǎn)化效率沒有產(chǎn)生明顯影響。但是在加入高校類型的調(diào)節(jié)作用后，政府支持對知識創(chuàng)新效率的“倒U形”影響得到加強(qiáng)，而且其對知識轉(zhuǎn)化效率產(chǎn)生顯著的正向影響。因此，政府應(yīng)繼續(xù)合理把握對“雙一流”高?？蒲袆?chuàng)新工作的財(cái)政力度，配合產(chǎn)業(yè)對高校的經(jīng)費(fèi)投資，為科研成果研發(fā)提供資金支持；與此同時(shí)，地方政府還應(yīng)在財(cái)政政策上為產(chǎn)學(xué)合作雙方給予傾斜支持，并通過相關(guān)專項(xiàng)資金給予引導(dǎo)，促進(jìn)科研成果轉(zhuǎn)化市場實(shí)現(xiàn)有序良性發(fā)展。在此過程中，一方面，地方政府對創(chuàng)新型大學(xué)和擴(kuò)散型大學(xué)的財(cái)政支持方式和力度應(yīng)有所區(qū)別，通過創(chuàng)新財(cái)政支持方式，突出績效導(dǎo)向和激勵(lì)約束機(jī)制，爭取做到資金分配時(shí)更多考慮辦學(xué)質(zhì)量如學(xué)科水平、科研轉(zhuǎn)化等因素，既要保證公平競爭，又要做到“扶優(yōu)扶強(qiáng)扶特”。另一方面，“雙一流”高校也應(yīng)持續(xù)優(yōu)化科研人員結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)科技人力資源培養(yǎng)力度，為產(chǎn)學(xué)知識流動提供科研力量支持，尤其要注重科研成果轉(zhuǎn)化，不能單純追求知識成果數(shù)量。尤其是對世界一流學(xué)科建設(shè)高校而言，其競合優(yōu)勢在于一流特色學(xué)科，應(yīng)該不斷完善科研經(jīng)費(fèi)管理方式，進(jìn)一步提升高校一流學(xué)科的知識創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化能力，充分激發(fā)其爭創(chuàng)一流、突出特色的動力和活力。

3.在創(chuàng)新資源集聚程度不同的省域樣本與不同的地區(qū)層面樣本中，政府支持對“雙一流”高校產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響效力以及高校類型在其中的調(diào)節(jié)效應(yīng)均存在異質(zhì)性。具體而言，相比低集聚程度省域中的樣本高校，政府支持對高集聚程度省域“雙一流”高校的產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響效力更高，并且在高校類型的調(diào)節(jié)作用下，這種現(xiàn)象仍然存在。相比中西部地區(qū)的樣本高校，政府支持對東部地區(qū)“雙一流”高校的產(chǎn)學(xué)知識創(chuàng)新效率的影響與之差別不大，即使是加入高校類型的調(diào)節(jié)效應(yīng)，其結(jié)果也基本一致。但是，政府支持對東部地區(qū)高校的知識轉(zhuǎn)化效率具有顯著正向作用，并且加入高校類型的調(diào)節(jié)效應(yīng)后，政府支持對知識轉(zhuǎn)化效率的作用由正向變?yōu)椤暗筓形”。因此，地方政府對“雙一流”高校產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的財(cái)政支持，應(yīng)該立足于實(shí)際情況，在不同創(chuàng)新資源集聚程度的省域和不同地區(qū)有所差異。比如，地方政府應(yīng)在協(xié)調(diào)區(qū)域創(chuàng)新資源集聚現(xiàn)狀，合理引進(jìn)和輸出創(chuàng)新要素，實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新集聚帕累托最優(yōu)水平的基礎(chǔ)上，通過財(cái)政政策為促進(jìn)“雙一流”建設(shè)高校的產(chǎn)學(xué)知識流動提供政府支持。此外，面對地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平和產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制發(fā)展不均衡的現(xiàn)狀，地方政府應(yīng)發(fā)揮宏觀調(diào)控的作用，依據(jù)本地區(qū)實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r，提高本地區(qū)“雙一流”建設(shè)高校產(chǎn)學(xué)合作的積極性，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制進(jìn)一步完善，為產(chǎn)學(xué)互動提供政府有力支持，推動地區(qū)知識成果有效應(yīng)用和轉(zhuǎn)化。

本研究在考慮高校特征異質(zhì)性的基礎(chǔ)上，探究政府支持對“雙一流”建設(shè)高校產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響機(jī)制。其中，衡量高校特征異質(zhì)性主要有兩種方式，分別是在影響機(jī)制中納入高校類型的調(diào)節(jié)效應(yīng)以及對高校所在地區(qū)不同創(chuàng)新資源集聚程度與不同地理分布特征的分組回歸。但是，除此之外，高校存在隸屬關(guān)系區(qū)別，不同隸屬關(guān)系意味著獲得的政府支持有所差異，進(jìn)而對高校產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響可能具有異質(zhì)性。因此，在未來的研究中，將會聚焦高校隸屬關(guān)系的異質(zhì)性，詳細(xì)區(qū)分地方直屬、中央部屬以及省部共建的高校類別，深入研究政府支持與不同隸屬關(guān)系的高校產(chǎn)學(xué)知識流動雙元效率的影響關(guān)系。