趙立雨　閆嘉歡　楊可

摘 要：為解決我國政府科技投入?yún)^(qū)域間差異，提高高校科研成果產(chǎn)出轉(zhuǎn)化率，使用2008—2018年我國各省份分地區(qū)面板數(shù)據(jù)對高?？蒲型度氘a(chǎn)出進(jìn)行超效率DEA測算，并利用泰爾指數(shù)分析東中西部高校科研產(chǎn)出效率之間的差異，檢驗政府科技投入對高?？蒲挟a(chǎn)出的影響。研究表明我國東中西部地區(qū)高?？蒲型度氘a(chǎn)出的基尼系數(shù)均大于0.4，由于政府科技投入?yún)^(qū)域間不均衡，導(dǎo)致不同地區(qū)高?？蒲挟a(chǎn)出效率存在較大差異，政府科技投入對高?？蒲挟a(chǎn)出在區(qū)域間表現(xiàn)出明顯的“馬太效應(yīng)”。研究認(rèn)為應(yīng)從多個方面對“馬太效應(yīng)”進(jìn)行治理，政府應(yīng)該重點關(guān)注低投入高效率的省份，增加科技經(jīng)費投入力度，建立聯(lián)合科研平臺，實現(xiàn)跨區(qū)域的科研合作聯(lián)盟，既可以調(diào)節(jié)“馬太效應(yīng)”帶來的不良影響，又可以促進(jìn)高?？蒲心芰Ψ€(wěn)步提升。

關(guān)鍵詞：政府科技投入;高?？蒲挟a(chǎn)出;馬太效應(yīng)

中圖分類號：X 936

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7312（2021）06-0642-11

Research on the Governing and influence of Government Investment in Science and Technology on the “Matthew Effect” of University Scientific Research Output

ZHAO Liyu1，YAN Jiahuan2，YANG Ke2

（1.School of Public Policy & Management，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116，China;

2.School of Economics and Management，Xian University of Technology，Xian 710048，China）

Abstract：In order to solve the interregional differences in scientific and technological input of our government and improve the output transformation rate of scientific research achievements in universities，using the panel data of various provinces in China from 2008 to 2018 to measure the super-efficiency DEA of scientific research input and output in universities，and by the analysis of the Theil index，the paper analyzes the difference between the scientific research output efficiency of universities in the eastern，central and western regions，and examines the impact of government scientific and technological input on the scientific research output of universities.The research shows that the Gini coefficient of scientific research input and output of universities in the east，central and western regions of China is greater than 0.4;At the same time，due to the imbalance between regions of government scientific and technology input，there are great differences in the efficiency of scientific research output in universities in different regions.The Matthew effect of government scientific and technological input on the scientific research output of universities shows obvious in different regions.The research suggests that the Matthew effect should be governed from many aspects.First，government should focus on provinces with low investment but high efficiency and increase investment in science and technology.Secondly，government should establish a joint scientific research platform and realize cross-regional scientific research cooperation alliances which can not only regulate the adverse effects of the Matthew effect，but also steadily promote the research capacity of universities.

Key words：government scientific and technological input;scientific research output in universities;matthew effect

0 引言公平和效率始終是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展需要關(guān)注的重要課題。公平在現(xiàn)實中是衡量學(xué)者不斷探索的問題，現(xiàn)如今“重效率，輕公平”的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式不僅使各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距不斷增大，而且打擊了落后地區(qū)發(fā)展的積極性，使得與經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的地區(qū)差距與日俱增，馬太效應(yīng)也更加突顯。R&D經(jīng)費投入是衡量一國科技創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)，各地區(qū)應(yīng)增加R&D經(jīng)費投入，提高科技創(chuàng)新能力，推動產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會又快又好發(fā)展，通過科學(xué)研究與創(chuàng)新研發(fā)提高國家科技實力。近年來，政府不斷增加對高校的科研投入，以促進(jìn)科技創(chuàng)新的發(fā)展，中國各高校的學(xué)術(shù)論文產(chǎn)出量和專利數(shù)量在全球都位居前列，但科技成果轉(zhuǎn)化率同發(fā)達(dá)國家仍有較大的差距。《2019年高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》顯示，2019年政府對研究機(jī)構(gòu)和高校研發(fā)經(jīng)費投入分別為2 582.4億元和1 048.5億元，分別比上年增長13.2%和7.8%[1]，同年高校專利授權(quán)數(shù)共184 934項，專利出售6 115項，合同轉(zhuǎn)讓數(shù)為11 207件，科技成果轉(zhuǎn)化率約為9%，而當(dāng)年高?？萍冀?jīng)費總支出高達(dá)2 000多億元，這些科技成果轉(zhuǎn)化的收入，僅能覆蓋政府對高校研發(fā)投入成本的2.5%，表明政府對高校投入的數(shù)萬億研發(fā)資金中90%的都沒有實現(xiàn)轉(zhuǎn)化。盡管政府對高校的研發(fā)投入總量逐年上升，但是具體從我國東、中、西3個區(qū)域來看，政府對高校的科技研發(fā)投入強(qiáng)度有較大差距，導(dǎo)致高?？蒲挟a(chǎn)出結(jié)果存在明顯的“馬太效應(yīng)”，表現(xiàn)為R&D資源分配不均衡，科技資源比較豐富并且已取得較多成果的區(qū)域往往更容易獲得R&D資源的支持，后續(xù)資金投入也會得到持續(xù)增加。最初投入產(chǎn)出效率高的省份，會憑借完善的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，高效率的持續(xù)輸出科研成果，而科研產(chǎn)出效率較低的省份則陷入了低效率水平陷阱[2]。政府作為高校R&D的主要支持力量，在研發(fā)投入時應(yīng)該注重基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，充分調(diào)動科研人員能動性，以提升高校的科研產(chǎn)出效率[3]。然而，政府投入與科研產(chǎn)出的過程往往具有不確定性[4]，由于不同地區(qū)的發(fā)展水平、科研能力、資金支持、科研規(guī)模等要素存在異質(zhì)性，政府研發(fā)投入強(qiáng)度也受到限制，出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好地區(qū)的政府投入與科研產(chǎn)出之間的“良性循環(huán)”，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)由于缺少科研資源，會形成一種“劣勢累加”的現(xiàn)象，即“馬太效應(yīng)”[5]。那么科技資源分配差異是否會對高校的科研產(chǎn)出產(chǎn)生“馬太效應(yīng)”？根據(jù)聚類分析的結(jié)果對政府支持強(qiáng)度按照高低將中國31個省市劃分為3部分[4]，分別從3個區(qū)域來測度政府科技投入對高?？蒲挟a(chǎn)出效率的影響，并利用基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)分別從省域?qū)用婧蛥^(qū)域?qū)用鎸ξ覈咝？蒲型度氘a(chǎn)出效率進(jìn)行差異分析，探討在地區(qū)差異化條件下，政府科技投入對高校科研產(chǎn)出的影響是否會產(chǎn)生“馬太效應(yīng)”。

1 文獻(xiàn)回顧馬太效應(yīng)（Matthew Effect）借喻于《圣經(jīng)》，是一種優(yōu)勢累積效應(yīng)，隱含“強(qiáng)者越來越強(qiáng)，弱者越來越弱”的含義。MERTON最早在《科學(xué)》（Science）期刊上提出馬太效應(yīng)，自此這個概念被運用到多個研究領(lǐng)域：教育學(xué)研究領(lǐng)域的HERBERT J.WALBERG和SHIOW-LING TSAI，管理研究領(lǐng)域的JAMES G.HUNT和JOHN D.BLAI，老年社會學(xué)研究領(lǐng)域的Dale Dannefer等。當(dāng)“馬太效應(yīng)”應(yīng)用于不同的研究領(lǐng)域時，區(qū)域間的資源分配問題就成為學(xué)者們研究的重點?？萍假Y源的合理配置可以歸結(jié)于以下因素：政府科研經(jīng)費投入力度[6];科研人員結(jié)構(gòu)是否優(yōu)化[7];人力資本價值是否得到充分體現(xiàn)[8]、科研經(jīng)費使用效率是否高效等方面[9]。一般來講，科技資源配置能力通過科技創(chuàng)新效率來體現(xiàn)，創(chuàng)新效率越高，科技資源的配置越合理[10]。因此，科技創(chuàng)新和資源合理配置是各地區(qū)尋求區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵[11]。高校作為科技創(chuàng)新的重要主體之一，在我國科研活動中扮演重要角色，高校科研經(jīng)費投入可以顯著提高高?？蒲挟a(chǎn)出水平[12]。從科技創(chuàng)新效率方面來看，我國高校的科技創(chuàng)新能力存在較大差異[13]，東部地區(qū)整體科技創(chuàng)新能力高于西部地區(qū)。對比我國東西部地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)科技人才數(shù)量相對不足且總體素質(zhì)偏低，與東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)相比，缺乏領(lǐng)先性的科技成果[14]。目前國內(nèi)幾項軟科學(xué)和管理學(xué)領(lǐng)域的研究對科技投入不均形成的“馬太效應(yīng)”問題進(jìn)行了探索。從區(qū)域?qū)Ρ鹊慕Y(jié)果來看，政府科技投入對技術(shù)創(chuàng)新的影響呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異。從東中西3個區(qū)域來看，政府對科研院所的科技投入均存在擠出效應(yīng)，對東、中部地區(qū)的影響效果較強(qiáng)烈;同時，政府對高校的科技投入在東中部地區(qū)存在杠桿效應(yīng)，在西部地區(qū)則表現(xiàn)為擠出效應(yīng)[15]。東部高校的由于技術(shù)進(jìn)步效率的影響，科研全要素生產(chǎn)率的增速緩慢，但是東部地區(qū)的高?？蒲锌冃дw水平仍優(yōu)于中部和西部地區(qū)[16]。對全國科研經(jīng)費投入進(jìn)行抽樣調(diào)查，數(shù)據(jù)顯示科研經(jīng)費在全國使用的集中程度越高，基尼系數(shù)數(shù)值就越大，科研經(jīng)費的分配情況呈現(xiàn)“二八定律”的分配方式[17]。對中國科研院所的科研經(jīng)費分配情況從基尼系數(shù)的角度來進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)層面的科研經(jīng)費分配較為均衡，而個人層面科研經(jīng)費集中程度較為明顯[18]。不同國家層面科研投入產(chǎn)出效率利用構(gòu)建模型進(jìn)行測度，投入變量選擇易獲取數(shù)據(jù)的科研人員、科研經(jīng)費以及GDP，產(chǎn)出變量選擇高校科研出版著作以及發(fā)明專利[19]?；诳蒲薪?jīng)費投入結(jié)構(gòu)得出政府和企業(yè)科技投入對科研產(chǎn)出具有顯著促進(jìn)作用[20]。政府科技投入對高?？蒲挟a(chǎn)出的影響具有多重性，一方面政府科技撥款直接為高?？蒲刑峁┵Y金支持，另一方面政府對企業(yè)R&D的資助也會影響企業(yè)委托高校的R&D經(jīng)費，對高?？蒲挟a(chǎn)出產(chǎn)生間接影響。采用隨機(jī)效應(yīng)模型分析發(fā)現(xiàn)，政府對企業(yè)的R&D資助水平較低時會對企業(yè)委托高校R&D經(jīng)費規(guī)模產(chǎn)生正向影響，但達(dá)到臨界值后便會出現(xiàn)明顯的擠出效應(yīng)，而且政府對高?？蒲薪?jīng)費資助的不穩(wěn)定會刺激高?？蒲薪?jīng)費支出的積極性[21]。對現(xiàn)有研究成果梳理發(fā)現(xiàn)，在政府科技投入存在明顯區(qū)域差異的情況時，從區(qū)域視角定量研究政府科技投入對高?？蒲挟a(chǎn)出效率影響的研究較少，因此，研究根據(jù)已有文獻(xiàn)和模型的研究思路和理論基礎(chǔ)，研究東中西3個區(qū)域的科研發(fā)展不均衡的情況，以及不同地區(qū)政府投入對高?？蒲挟a(chǎn)出是否存在馬太效應(yīng)，以及如何應(yīng)對等問題。

2 東中西部地區(qū)差異下政府科技投入對高?？蒲挟a(chǎn)出分析

為進(jìn)一步剖析不同區(qū)域政府科技投入與高?？蒲挟a(chǎn)出效率的“馬太效應(yīng)”，運用超效率DEA模型，采用MAXDEA軟件測算出政府科技投入與高?？蒲挟a(chǎn)出的投入產(chǎn)出效率，再借助基尼系數(shù)測算出東中西部地區(qū)科研經(jīng)費的不均衡情況，考察各省份科技投入與科研效率的馬太效應(yīng)程度。

2.1 研究方法

2.1.1 超效率DEA模型

是一種參數(shù)統(tǒng)計和非參數(shù)統(tǒng)計分析的方法，主要用于績效和效率的測度與評價[22]。超效率DEA模型普遍運用于管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等諸多研究領(lǐng)域，且該模型不受生產(chǎn)函數(shù)的限制，能夠客觀的分析結(jié)果[23]。傳統(tǒng)的DEA模型在各決策單元都達(dá)到有效值時，不能準(zhǔn)確的比較效率值的高低，而且分類評價結(jié)果中包含了大量的“偽有效單元”，即分析單元投入產(chǎn)出相近的情況時，DEA模型無法做出準(zhǔn)確的區(qū)分，而是全部歸為一類，無法做進(jìn)一步的比較和評價。因此，文中為了更準(zhǔn)確的測算政府科技投入產(chǎn)出效率值，對不同地區(qū)采用超效率DEA模型[24]對其政府科技投入產(chǎn)出效率值進(jìn)行比較[25]。

2.1.2 基尼系數(shù)

由統(tǒng)計學(xué)家CORRADO GINI于1912年首次提出[26]，主要用于衡量居民收入分配的公平程度，根據(jù)洛倫茲曲線所定義的指標(biāo)，也適用于在其他領(lǐng)域研究其他指標(biāo)的分布均衡度[27]。文中利用基尼系數(shù)來計算東中西部3個地區(qū)政府投入的分配均衡度，進(jìn)而研究科研產(chǎn)出的分布不均衡現(xiàn)象?；嵯禂?shù)描述了政府投入與高?？蒲挟a(chǎn)出的指標(biāo)相對于東中西部高校分配的平均程度?？梢苑从吃谌珖咝Ｖ锌蒲型度胝急容^高的高校（ht）與其科研產(chǎn)出與總產(chǎn)出的比率（It）關(guān)系。式中：T為泰爾指數(shù);i為省份;N為省份數(shù);Yi為第i個省份的科技投入產(chǎn)出效率，T越大，則表明區(qū)域能源消費差異越大，泰爾指數(shù)也可用于分析區(qū)域間貢獻(xiàn)率和區(qū)域內(nèi)貢獻(xiàn)率：區(qū)域間貢獻(xiàn)率表示區(qū)域間差異對總差異的影響程度;區(qū)域內(nèi)貢獻(xiàn)率表示區(qū)域內(nèi)差異對總差異的影響程度。

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 數(shù)據(jù)來源

選取2008—2018年我國31個省級行政區(qū)域作為研究對象，數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《高校學(xué)?？萍冀y(tǒng)計年編》2008—2018年的面板數(shù)據(jù)。根據(jù)聚類分析的結(jié)果按照政府支持強(qiáng)度的高低將中國31個省市劃分為3部分[6]，按照區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶劃分，將我國31個省劃分為3部分，東部地區(qū)，包含北京、廣東、河北、山東、上海、江蘇、浙江、福建、遼寧、天津、海南;中部地區(qū)，包含安徽、山西、黑龍江、吉林、江西、河南、湖北、湖南;西部地區(qū)，包含重慶、四川、貴州、寧夏、廣西、新疆、甘肅、云南、西藏、陜西、青海、內(nèi)蒙古。為了比較各區(qū)域高校科研產(chǎn)出效率，文中對比分析了東、中、西地區(qū)政府科技投入對科研產(chǎn)出效率的影響，探究不同區(qū)域高?？蒲挟a(chǎn)出效率的差異情況。

2.2.2 指標(biāo)選擇

最早在《弗拉斯卡蒂手冊》關(guān)于R&D研究中就提到R&D指標(biāo)可以從投入、產(chǎn)出以及影響因素3個方面進(jìn)行劃分[28]。其中，投入指標(biāo)一般包括參與科研活動的相關(guān)資源，如人力資源以及財務(wù)資源;產(chǎn)出指標(biāo)通常是科研活動結(jié)束后產(chǎn)生的相應(yīng)科技成果，如專利、論文著作等;但是，由于其他投入和產(chǎn)出甚微，因此，關(guān)于科技投入的結(jié)構(gòu)，大多學(xué)者僅局限于科技經(jīng)費投入和科技人力資本投入。政府投入主要包括科技人力資源和財力資源（科研經(jīng)費）。首先是科技人力資源的投入，見表1?？萍既肆Y源是人力資源的組成部分，專指一國或地區(qū)具有較強(qiáng)科技創(chuàng)新能力和研發(fā)能力的人的總稱，在技術(shù)創(chuàng)新能力的提升中扮演著不可或缺的角色，而且創(chuàng)新績效的高低在極大程度上與人力資本的投入相關(guān)[29]。Le Thi Van Trinh等學(xué)者以人力資本價值為出發(fā)點，指出人力資本存量缺少定量測量的方法，且易受環(huán)境影響，需要長期投入，而且可能由于人力資本浪費使得最終產(chǎn)生無效投入[30]。現(xiàn)有研究者雖然對科研產(chǎn)出效率的評價指標(biāo)選取各有不同，但總體框架基本相似，主要圍繞科研投入、產(chǎn)出2個部分進(jìn)行選取，文中主要研究政府科技投入對高?？蒲挟a(chǎn)出的影響，所以科研資金投入只選擇了政府投入資金，人力資源投入選擇R&D人員折合全時人員數(shù)。產(chǎn)出維度涉及科研成果，包括在國外及全國性刊物發(fā)表的學(xué)術(shù)論文、專著以及技術(shù)轉(zhuǎn)讓數(shù)和成果授獎數(shù)。多種渠道收集相關(guān)數(shù)據(jù)信息，主要信息來源于《2008—2018高等學(xué)校科技統(tǒng)計資料匯編》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及中國知網(wǎng)等專業(yè)數(shù)據(jù)庫。由于科技創(chuàng)新活動的投入與產(chǎn)出之間具有一定時滯性[31]，因此文中選取2年作為滯后期，假設(shè)高?？蒲械膭?chuàng)造期為1年，數(shù)據(jù)處理時將投入指標(biāo)比產(chǎn)出指標(biāo)提前一年進(jìn)行分析。

3 結(jié)果分析

3.1 超效率DEA結(jié)果分析

根據(jù)2008—2018年的數(shù)據(jù)分析得出31個省級行政區(qū)域科研經(jīng)費投入產(chǎn)出效率情況見表2，河南、海南、河北、寧夏、貴州、重慶、陜西和江蘇8個省市地區(qū)的效率值大于1，而效率最低的3個省份分別是吉林、黑龍江和天津。具體根據(jù)地區(qū)劃分，東部地區(qū)各省份呈現(xiàn)科研投入產(chǎn)出狀況如下：東部地區(qū)的11個省份中，海南、河北、江蘇3個地區(qū)效率的均值在1以上達(dá)到DEA有效，其中海南>河北>江蘇>福建>浙江>廣東>遼寧>北京>山東>上海>天津，海南的效率均值最高達(dá)到1.444 8。中部地區(qū)的8個省份呈現(xiàn)科研投入產(chǎn)出狀況為，河南、湖南2個地區(qū)效率均值達(dá)到1以上實現(xiàn)DEA有效，其中河南>湖南>安徽>湖北>江西>山西>吉林>黑龍江，河南的效率均值最高為1.738 6，也是全國31個省市地區(qū)效率均值最高的省份。西部地區(qū)各省份呈現(xiàn)科研投入產(chǎn)出狀況為：在西部12個省份中，重慶、寧夏、貴州3個省份的效率均值大于1，達(dá)到DEA有效，其中重慶>寧夏>貴州>陜西>內(nèi)蒙古>四川>新疆>云南>甘肅>廣西>青海>西藏，重慶的效率均值達(dá)到最高為1.159。

基于超效率DEA模型測算出2018年31個省份的年均投入松弛改進(jìn)值和年均產(chǎn)出松弛改進(jìn)值，見表3。在保持實際產(chǎn)出不變的情況下，各省政府資金投入冗余的平均值為373 882.38萬元，超出平均值的地區(qū)包括北京、湖北、江蘇和陜西，說明這些地區(qū)對政府投入資金使用效率較低，這些地區(qū)為增加科研產(chǎn)出政府投入了大量的資金，但是陜西省的科研成果產(chǎn)出效果卻并不顯著。各省R&D全時人員投入冗余的平均值為528.11人，超出平均值的地區(qū)包括廣西、河北、吉林、遼寧、山西、新疆和重慶，說明這些地區(qū)勞動力使用效率較低。而黑龍江、上海、天津、浙江和重慶政府資金投入沒有出現(xiàn)冗余，同時發(fā)表學(xué)術(shù)論文的產(chǎn)出量非常高。東部地區(qū)的福建、廣東、上海、天津、山東和上海5個省份的科研經(jīng)費和科研人員投入沒有出現(xiàn)冗余，對應(yīng)其科研成果產(chǎn)出也整體不足，東部地區(qū)大部分省份的科研人員投入均沒有出現(xiàn)冗余;西部地區(qū)只有陜西和青海的科研經(jīng)費投入出現(xiàn)冗余，其余9個省份的科研經(jīng)費投入都不存在冗余，但西部地區(qū)的科研產(chǎn)出的數(shù)量在全國范圍內(nèi)較低，陜西省的政府科研經(jīng)費投入冗余在全國排第一位，高達(dá)2 670 728.38萬元，但其科研產(chǎn)出成果顯著不足;中部地區(qū)安徽、黑龍江、江西和湖南4個省份的科研經(jīng)費投入和R&D全時人員投入均沒有出現(xiàn)冗余，中部地區(qū)的各省份高校的科研產(chǎn)出值在全國總體偏上。

由表4，2008—2018年東部、中部、西部科研產(chǎn)出效率值可知，東部地區(qū)2008年和2018年DEA弱有效，其他年份結(jié)果均為有效，西部地區(qū)在2013年、2015年、2016年、2017和2018年達(dá)到科研產(chǎn)出效率DEA強(qiáng)有效，2009和2010年為DEA弱有效，中部地區(qū)2008、2009、2010和2016年達(dá)到DEA強(qiáng)有效，其余年份均為DEA有效。東部地區(qū)高?？蒲挟a(chǎn)出效率在2011年達(dá)到峰值，到2014年基本保持平穩(wěn)的趨勢，在2014年之后就逐漸下滑。西部地區(qū)高?？蒲挟a(chǎn)出效率在2008—2013年間呈現(xiàn)“U型”，在2013年后就基本保持平穩(wěn)的趨勢。中部地區(qū)高?？蒲挟a(chǎn)出效率在2008—2018年間波動的幅度不大，效率值始終在1附近上下波動。

根據(jù)上述DEA測算結(jié)果，利用圖1將各省份政府科技投入和高?？蒲挟a(chǎn)出效率值之間的關(guān)系進(jìn)一步明確，江蘇、河南和陜西3個省份政府投入和高校產(chǎn)出之間呈正向關(guān)系，北京、上海、湖北、浙江4個省份政府對高校科研投入力度很大，但是相比科研產(chǎn)出的效率不高，而內(nèi)蒙古、廣西、安徽、四川、福建、云南、江西、甘肅、寧夏、新疆這10個省份政府對高校的科研投入力度較低，但是高?？蒲挟a(chǎn)出的效率值較高。這一產(chǎn)出結(jié)果表明，隨著高校對科研重視程度的加大，高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率總體呈上升趨勢，但東部、中部、西部高校科研產(chǎn)出效率存在一定的差異，中部地區(qū)和西部地區(qū)的高?？蒲挟a(chǎn)出效率在2016年之后顯著提高，盡管東部地區(qū)高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率在2009—2013年整體高于西部地區(qū)，且整體的效率值波動相對較小，但是在2013年后西部地區(qū)的效率值呈現(xiàn)明顯的上升，西部地區(qū)高校的科研產(chǎn)出值總體在全國高?？蒲挟a(chǎn)出平均效率值之上。中部地區(qū)各高校的科研產(chǎn)出效率的整體波動幅度不大，效率值變化趨勢同全國高校科研產(chǎn)出平均效率值基本保持一致。為了更準(zhǔn)確的衡量高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率的差異程度，文中從泰爾指數(shù)和基尼系數(shù)2個方面做了進(jìn)一步的分析。

3.2 泰爾指數(shù)分析通過使用泰爾指數(shù)分解方法，分析東中西部地區(qū)高校科技投入產(chǎn)出效率差異，實證結(jié)果見表5，東部地區(qū)和西部地區(qū)高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率泰爾指數(shù)均值分別是0.094 6和0.118 2，在區(qū)域內(nèi)差異占比分別為44.4%和55.6%，高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率差異較小的是效率最高的東部地區(qū)，說明東部地區(qū)高校不僅科研投入產(chǎn)出效率高，而且各省份之間投入產(chǎn)出效率差異不大，內(nèi)部差異較西部地區(qū)較小。從東西部地區(qū)的總體差異來看，2008—2017年期間，總體差異平均值為0.314 6，2011年為最大值0.496 5，2014為最小值0.147 8，相差0.348 7。分析得知，區(qū)域內(nèi)差異對總體差異貢獻(xiàn)相對較大，變化走勢方面，東部地區(qū)的效率差異與總體差異趨勢大致相同，東部地區(qū)差異最大的為2011年，差異值為0.182 4。東西部投入產(chǎn)出效率在區(qū)域間的差異較小，從區(qū)域內(nèi)的差異來看，西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)投入產(chǎn)出效率差異平均值大于東部地區(qū)。綜合來看，東西部地區(qū)高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率總差異和區(qū)域內(nèi)差異在2014年出現(xiàn)斷崖式下滑，在2010—2014年間呈現(xiàn)出明顯的“倒U型”。

3.3 基尼系數(shù)結(jié)果分析

基尼系數(shù)越大表明資源分配越不平均，國際上通常將0.4作為分配不均的警戒線。由表6可知，從2008—2018年，全國高校科研投入產(chǎn)出基尼系數(shù)值大于或接近0.4，因此高?？蒲型度氘a(chǎn)出存在明顯的“馬太效應(yīng)”，同時發(fā)現(xiàn)科研經(jīng)費、課題數(shù)、專著數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓數(shù)、成果授獎數(shù)這5個科研產(chǎn)出指標(biāo)的基尼系數(shù)從2011年開始有了明顯的降低，科研經(jīng)費、課題數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、專著數(shù)和成果授獎的基尼系數(shù)在2011年達(dá)到峰值，之后就逐漸下降?？蒲腥藛T的基尼系數(shù)在2012年達(dá)到峰值0.58，各項指標(biāo)的基尼系數(shù)在2017年開始逐漸上升，高校科研投入產(chǎn)出的基尼系數(shù)值普遍大于0.4，說明科研投入分配較為不均衡。

研究結(jié)果表明：第一，東部地區(qū)有54.55%的省份達(dá)到DEA有效，西部地區(qū)66.67%達(dá)到DEA有效，并發(fā)現(xiàn)造成DEA無效的原因是投入冗余或產(chǎn)出不足，東部地區(qū)的江蘇省科研經(jīng)費投入冗余居全國首位。第二，根據(jù)時間序列下的東西部地區(qū)技術(shù)效率對比發(fā)現(xiàn)，東西部地區(qū)在DEA有效方面存在差異，東部地區(qū)DEA有效的年份占總年份的90%，西部地區(qū)DEA有效的年份只占總年份的70%。第三，高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率總體呈上升趨勢，但東部、中部、西部高?？蒲挟a(chǎn)出效率存在一定的差異，東部地區(qū)高校科研投入產(chǎn)出效率相比中西部地區(qū)較高。因此，根據(jù)投入產(chǎn)出效率結(jié)果，利用基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)對東西部地區(qū)政府投入和高?？蒲挟a(chǎn)出的“馬太效應(yīng)”分析發(fā)現(xiàn)：一是東部與西部地區(qū)的投入產(chǎn)出效率的區(qū)域間差異較小，其中西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)投入產(chǎn)出效率差異平均值大于東部地區(qū)，存在明顯的兩極分化，區(qū)域內(nèi)差異對總體差異貢獻(xiàn)相對較大，東部地區(qū)的效率差異與總體差異走勢較為相似。二是科研經(jīng)費、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、專著數(shù)和成果授獎的基尼系數(shù)在2011年達(dá)到峰值，科研經(jīng)費分配嚴(yán)重不均衡，在2014年之后多項投入產(chǎn)出指標(biāo)均出現(xiàn)不同程度的下降，到2017年又出現(xiàn)上升，說明科研投入的分配較為不均衡，從2008—2018年，東西部地區(qū)的政府投入和高校產(chǎn)出的基尼系數(shù)值大于或接近0.4，說明東西部地區(qū)科技資源投入存在的“馬太效應(yīng)”較為明顯。

4 政府科技投入對高?？蒲挟a(chǎn)出形成“馬太效應(yīng)”的原因

4.1 高?？蒲匈Y源的不合理配置由于各地區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r不同，科技資源的配置分布極不均衡，缺乏合理有效的整合。從政府層面上講，政府對東西部地區(qū)科研資源的投入不均。據(jù)2013年中國科技統(tǒng)計數(shù)據(jù)知，政府對高校的研發(fā)經(jīng)費投入占高校研發(fā)經(jīng)費投入的60.3%，高?？蒲腥藛T的投入也存在較大差距，基尼系數(shù)為0.55，處于投入分配不均衡狀態(tài)。2016年中國科技統(tǒng)計數(shù)據(jù)知，政府對東部地區(qū)高校研發(fā)經(jīng)費的投入占政府對全國高校研發(fā)經(jīng)費投入的63.4%，西部地區(qū)高校研發(fā)經(jīng)費投入僅占政府對全國高校研發(fā)經(jīng)費投入的14.2%，政府對東西部地區(qū)高校的科研支持差距較大，進(jìn)一步促進(jìn)了東部人才培養(yǎng)和科學(xué)技術(shù)進(jìn)步，使得東西部地區(qū)科研水平逐步拉開差距。從高校層面上講，東西部地區(qū)高校對科研資源的分配能力大小不一。一方面，西部地區(qū)高校的科研能力較弱，對科研資源的分配科學(xué)性不強(qiáng)，導(dǎo)致科研資源沒有得到有效利用，使得大量科研資源冗余堆積。而且由于西部地區(qū)省域間地理距離較大，科研資源較為分散，很難形成科研聚集中心，難以發(fā)揮協(xié)同合作優(yōu)勢;另一方面，東部地區(qū)“985”工程、“211”工程的重點高校較多，師資力量較為雄厚，科技知識水平發(fā)展迅速，使得科研資源大批涌進(jìn)，并且東部地區(qū)高校制度體系較為完善，科研資源的分配更為合理，實現(xiàn)了其資源利用的最大化，因此，科研成果隨著投入和利用強(qiáng)度的增大不斷增加。

4.2 部分地區(qū)人才思想意識淡薄目前，東部地區(qū)的人才引進(jìn)力度空前，再加上區(qū)域經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的優(yōu)勢，人才聚集效應(yīng)明顯大于擴(kuò)散效應(yīng)，形成了一定的“虹吸效應(yīng)”，使得東西部地區(qū)人才資源分布不平衡。一方面是因為地區(qū)教育水平發(fā)展的限制，高質(zhì)量的師資力量不愿意去教育水平較低的地區(qū)的高校擇業(yè)，原因一是教育水平較低地區(qū)的高?？蒲协h(huán)境較差，沒有完整的科研基礎(chǔ)設(shè)施配備，教育水平較落后地區(qū)對科研工作的關(guān)注度不夠，導(dǎo)致科研人員無法高效開展科研工作;二是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的高校不能為這些高質(zhì)量人才提供相應(yīng)的資助和補(bǔ)貼，缺乏合理的科研激勵機(jī)制，導(dǎo)致科研人員缺乏工作積極性。另一方面，教育水平較低的地區(qū)，人們對知識的重視程度欠缺，科研氛圍不夠濃厚，限制了對科研工作的想象力和創(chuàng)造力，即使政府給予其一定的投入支持，所達(dá)到的產(chǎn)出往往不能與高水平教育地區(qū)的產(chǎn)出相提并論。因此，高質(zhì)量的人才資源流向教育水平高的地區(qū)，而教育水平低的地區(qū)則呈現(xiàn)出“只出不進(jìn)”的人才現(xiàn)狀，造成科研工作的效率不佳。

4.3 部分高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率低東西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的限制。東部地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚集，與高?？蒲泻献髀?lián)系緊密，再者東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，政府在支持其他產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上，也把大量的資金投入用于教育和科研，使得高校有能力和財力去鼓勵支持自己的教師投身于科研事業(yè)，根據(jù)馬斯洛需要層次理論，東部地區(qū)高校可以保證科研人員擁有舒適的科研環(huán)境和良好的科研氛圍，促使科研人員全身心投入科研中，同時東部地區(qū)高校對科研貢獻(xiàn)較大的工作者給予相當(dāng)豐厚的獎勵回報，這在一定程度上為科研人員的高質(zhì)量產(chǎn)出奠定了基礎(chǔ)。通過“優(yōu)勢累加”吸引了更多的投入經(jīng)費。西部地區(qū)則是把更多的資金投入和人員投入用于基礎(chǔ)建設(shè)，致力于改善民生，提高該地區(qū)的GDP，用于教育和科研的投入相比于東部地區(qū)嚴(yán)重不足。其次，高校科研經(jīng)費監(jiān)管不到位。我國東西部地區(qū)缺乏完善的科研經(jīng)費監(jiān)督體系，科研經(jīng)費監(jiān)督主體較多，監(jiān)督系統(tǒng)混亂，并沒有形成一個互相協(xié)調(diào)、合理的有機(jī)整體。因此，導(dǎo)致各監(jiān)督主體間由于缺乏溝通協(xié)調(diào)而出現(xiàn)“監(jiān)督盲區(qū)”，被監(jiān)督主體存在僥幸心理，出現(xiàn)科研經(jīng)費的浪費和虛假報銷，最終導(dǎo)致科研經(jīng)費的實際使用出現(xiàn)偏差，影響了科研投入產(chǎn)出效率。

4.4 東西部地區(qū)的科研政策導(dǎo)向差異化西部地區(qū)關(guān)于高?？蒲蟹矫嫫毡榇嬖谡哓瀼夭坏降住⒄吒采w面較窄等問題。東西部地區(qū)高?？蒲姓叩牟町愔饕w現(xiàn)在對科研管理的重視程度不同。東部地區(qū)對高?？蒲泄芾磔^為重視，如上海市在對學(xué)?？蒲械囊?guī)范性文件中共提到12類科研政策分類，包括重點學(xué)科建設(shè)、E-研究院、人文科學(xué)研究、自然科學(xué)研究、教育科學(xué)研究、科研道德規(guī)范、曙光計劃、產(chǎn)學(xué)研合作、晨光計劃、知識產(chǎn)權(quán)管理、決策咨詢研究、其他。每一個分類都有具體的規(guī)范性文件支持，再比如廣東省對深化高?？蒲畜w制機(jī)制改革在貫徹落實《中共中央國務(wù)院關(guān)于深化體制機(jī)制改革加快實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的若干意見》的基礎(chǔ)上，提出《廣東省人民政府關(guān)于加快科技創(chuàng)新的若干政策意見》。而西部地區(qū)對科研重視度不強(qiáng)，只有少數(shù)省份的科研政策能與東部地區(qū)相比，據(jù)不完全資料分析，青海、寧夏、西藏等西部地區(qū)還處于教育的基礎(chǔ)階段，對高?？蒲袆?chuàng)新能力的培養(yǎng)方面較為欠缺。

5 結(jié) 語

5.1 平衡政府研發(fā)投入，發(fā)揮政府引導(dǎo)作用要進(jìn)一步優(yōu)化平衡基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗開發(fā)投入結(jié)構(gòu)，提高基礎(chǔ)研究投入。整體來看政府對高校的科研投入是不斷提高的，但總體的投入量仍有待提高，科研經(jīng)費投入還遠(yuǎn)不能滿足科研需求。同東中部地區(qū)相比，西部地區(qū)的科研經(jīng)費來源單一且有限，主要靠政府投資。因此，西部地區(qū)應(yīng)主動拓寬科研投入的融資渠道，發(fā)揮政府科技投入的引導(dǎo)作用，引導(dǎo)社會各界對研發(fā)的投入力度，鼓勵經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚的省市、企業(yè)、科學(xué)協(xié)會、個人等多元化的社會資本對基礎(chǔ)研究進(jìn)行資助，幫助高校科研工作健康開展。在強(qiáng)調(diào)增加高?？蒲薪?jīng)費投入的同時，還應(yīng)注重科研產(chǎn)出效率的提高，高校應(yīng)建立科研投入產(chǎn)出績效考核機(jī)制和科學(xué)的經(jīng)費管理與監(jiān)督辦法提升資源利用率，對科研投入和產(chǎn)出情況進(jìn)行量化，提高科研經(jīng)費的核算力度，對財政科技投入項目以及多渠道科技投入、多樣化科研成果以及科研產(chǎn)出帶來的經(jīng)濟(jì)收益進(jìn)行考評，加強(qiáng)對科研經(jīng)費全過程的監(jiān)管，提高經(jīng)費使用過程的靈活性，為科研投入提供決策依據(jù)，切實促進(jìn)財政科技投入效率的提高。

5.2 完善競爭性支持相協(xié)調(diào)的科研管理政策我國目前的科研政策不完善，各協(xié)調(diào)部門之間管理較為混亂，因此，政府應(yīng)該針對科研經(jīng)費的具體實施和管理制定相應(yīng)的政策，加強(qiáng)國家層面對科研經(jīng)費的宏觀統(tǒng)籌與組織協(xié)調(diào)，保證科技資源投入的公平性和有效性，在此基礎(chǔ)上保證經(jīng)費管理機(jī)制的執(zhí)行效率和科研人員的合理調(diào)配，避免科技資源過度集中或者重復(fù)浪費等現(xiàn)象。其次對已有的政策制度進(jìn)行精簡，保障科研政策“少而精”。同時，還應(yīng)該隨時關(guān)注科技政策的最新動態(tài)，使得西部地區(qū)在維持自身原有經(jīng)驗的基礎(chǔ)上融合和借鑒東部地區(qū)的成功經(jīng)驗，制定出實用性強(qiáng)、針對性較為明顯的科技政策法規(guī)和制度。還要面向國家戰(zhàn)略，進(jìn)一步強(qiáng)化研發(fā)統(tǒng)籌部署和協(xié)同創(chuàng)新，全面提升國家科技產(chǎn)出影響力。

5.3 加快建立跨區(qū)域科研合作聯(lián)盟我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展層次存在較大差異，東中西部地區(qū)無論是財政科研投入，還是高?？蒲心芰涂蒲挟a(chǎn)出，都存在“東強(qiáng)西弱”的現(xiàn)象，政府每年對東部地區(qū)科研投入遠(yuǎn)大于西部地區(qū)，優(yōu)秀科研人才也出現(xiàn)“孔雀東南飛”現(xiàn)象，拉大東西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡性。因此，國家首先要重視地區(qū)不平衡，明確各個地區(qū)的職能定位，制定出具有導(dǎo)向性、針對性的科研目標(biāo)。其次，要實現(xiàn)跨區(qū)域合作?？蒲心芰^強(qiáng)的高校與科研實力薄弱高校合作，通過科技進(jìn)步的技術(shù)外溢性提升西部地區(qū)的科研能力，最終形成東西部地區(qū)共同向好發(fā)展的趨勢。政府還可以主導(dǎo)設(shè)立專門的聯(lián)合科研項目，鼓勵地方與高校間合作建立聯(lián)合科研平臺，如科學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移中心、國家實驗室等機(jī)構(gòu)，為創(chuàng)新研究提供良好的科研環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施。還可以加強(qiáng)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新合作聯(lián)盟的影響[32]，充分利用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)聯(lián)合不同區(qū)域建設(shè)科研資源共享平臺，創(chuàng)建公平、透明、高效的科研學(xué)術(shù)信息平臺，促進(jìn)科技信息的交流傳遞，發(fā)揮科研共享平臺在技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)方面的重要作用。