李石勇 王春梅

摘 要：本文運(yùn)用遺傳算法建立了區(qū)域高等教育科技資源投入與產(chǎn)出績效評價模型，并利用2005-2015年面板數(shù)據(jù)，對我國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）科技資源配置績效進(jìn)行了評價。同時，運(yùn)用空間計量模型對各投入指標(biāo)與績效間的影響程度進(jìn)行了揭示。研究發(fā)現(xiàn)：盡管各個地區(qū)高等教育科技資源配置績效總體水平不高，但各個地區(qū)仍具有明顯差異。同時，各科技資源投入要素在各個地區(qū)對科技資源配置績效的表現(xiàn)不同。為此，各地區(qū)在資源相對有限的情況下，應(yīng)圍繞“雙一流”建設(shè)目標(biāo)，充分發(fā)揮省級政府教育統(tǒng)籌作用，依據(jù)科技資源配置績效水平，采取不同的資源配置策略。針對科技資源配置績效提升的關(guān)鍵因素，采取不同的措施提高科技資源配置績效。

關(guān)鍵詞：高等教育;科技資源;省級政府教育統(tǒng)籌;“雙一流”

一、引言

從高等教育絕對規(guī)模的角度而言，我國早已成為世界高等教育大國，但從高等教育質(zhì)量與水平的視角審視，我國還不是高等教育強(qiáng)國。實現(xiàn)從高等教育大國到高等教育強(qiáng)國的歷史性跨越是黨和政府在新時期作出的重要戰(zhàn)略部署。為了實現(xiàn)這一戰(zhàn)略，黨的十八大以來，國家在教育領(lǐng)域?qū)嵤┝艘幌盗兄匾母锱e措。其中，進(jìn)一步擴(kuò)大省級人民政府教育統(tǒng)籌權(quán)便是重要改革舉措之一，其目的在于強(qiáng)化省級人民政府能更好地履行促進(jìn)省域內(nèi)各級各類教育協(xié)調(diào)發(fā)展的職能，辦人民滿意的高質(zhì)量教育。省級人民政府教育統(tǒng)籌的實質(zhì)是統(tǒng)籌配置教育資源，在保障各級各類教育協(xié)調(diào)發(fā)展的前提下，提高教育資源配置的效率。重要改革舉措之二便是統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)（以下簡稱“雙一流”建設(shè)），其目的在于引導(dǎo)和支持具備一定實力的高水平大學(xué)和高水平學(xué)科瞄準(zhǔn)世界一流，匯聚優(yōu)質(zhì)資源，培養(yǎng)一流人才，產(chǎn)出一流成果，加快走向世界一流。

在此背景下，如何通過省級人民政府教育統(tǒng)籌，促進(jìn)“雙一流”建設(shè)目標(biāo)的實現(xiàn)，就不僅是各級教育行政部門所必須面對的問題，同時也是教育理論工作者所應(yīng)認(rèn)真研究的問題。因為，盡管省級人民政府教育統(tǒng)籌與“雙一流”建設(shè)在目標(biāo)上是一致的，即建設(shè)高質(zhì)量的高等教育，但在具體的路徑上存在較大差異。省級人民政府教育統(tǒng)籌更多強(qiáng)調(diào)的是公平優(yōu)先兼顧效率，而“雙一流”建設(shè)則更加強(qiáng)調(diào)效率優(yōu)先兼顧公平。有鑒于此，本文以各個地區(qū)省級人民政府高等教育教育科技資源的統(tǒng)籌配置為切入點，探討促進(jìn)“雙一流”建設(shè)目標(biāo)達(dá)成的有效途徑。因為科技資源是高等教育的一項重要資源，構(gòu)建以績效評價為導(dǎo)向的科技資源優(yōu)化配置機(jī)制，提高現(xiàn)有科技資源配置績效，對于實現(xiàn)省級教育資源統(tǒng)籌和“雙一流”建設(shè)目標(biāo)以及提高高等教育辦學(xué)水平均具有積極的示范意義。

當(dāng)前，在研究對象上，關(guān)于科技資源配置的研究主要側(cè)重于微觀上以某個省份[1]、某個地區(qū)[2]、某地區(qū)科研機(jī)構(gòu)[3][4]，某新興產(chǎn)業(yè) [5][6]為研究對象進(jìn)行科技資源配置效率的實證分析。在研究內(nèi)容上，現(xiàn)有研究的投入與產(chǎn)出指標(biāo)選取上偏少，戚湧等[7]把研發(fā)人員、研發(fā)機(jī)構(gòu)碩博士、研發(fā)外部支出和技術(shù)創(chuàng)新基金作為投入指標(biāo)，選擇專利許可與技術(shù)市場成交額作為產(chǎn)出指標(biāo)對全國和江蘇科技資源配置進(jìn)行績效評估;苑清敏等把科技活動人員、R&D活動人員、財政撥款和R&D經(jīng)費(fèi)支出作為輸入指標(biāo)，專利申請授權(quán)和新產(chǎn)品銷售作為輸出指標(biāo)來評價我國三大城市群科技資源配置效率[8];張勇等把企業(yè)從業(yè)人員和總資產(chǎn)作為投入指標(biāo)，營業(yè)收入與利潤總額為產(chǎn)出指標(biāo)來考察西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)資源的配置效率[9]。在研究方法上，大多學(xué)者采取定量法來測算科技資源配置的效率，如Malmquist 指數(shù)[10]，DEA對區(qū)域科技資源配置做效率評價，揭示區(qū)域科技資源配置的規(guī)律性和異質(zhì)性 [11][12][13]。其中戚湧等研究得出科技資源配置效率存在地區(qū)差異[14];范德成等發(fā)現(xiàn)了工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資源配置省際間差異對總體差異有影響，并總結(jié)出各個區(qū)域間資源形成的不同的集聚配置模式[15];陳國生等發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和教育投入的提高是改革科技資源配置效率主因素，并且東部和西部地區(qū)的效率下降顯著[16];沈赤等得出政府的科技資源配置一直處于較高效率水平，保持這一水平還需調(diào)整和優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)[17]。

現(xiàn)有對高校科技資源配置效率的研究已取得很多有價值的成果，研究方法上由單一的理論性描述分析到運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行定量研究，使復(fù)雜的資源配置問題變得較為清晰。但是，現(xiàn)有的文獻(xiàn)在研究對象上缺少從國家層面整體上探討各省域的科技資源配置相對績效水平;在研究內(nèi)容上，指標(biāo)的覆蓋面不全，不能全面反映科技資源的投入與產(chǎn)出能力，且所確立的指標(biāo)側(cè)重點不一，窄口徑較多，缺少全口徑的指標(biāo);在研究方法上大多定量采用DEA模型，急需在研究方法有所拓展。另外，在測算區(qū)域間科技資源配置效率問題時缺少空間視角探討影響區(qū)域高等教育科技資源配置的績效。事實上，高校科技資源要達(dá)到合理配置，應(yīng)遵循“績效目標(biāo)-資源配置現(xiàn)狀-績效評價-最優(yōu)化配置”的過程，而現(xiàn)有的研究更多是基于定量的效率測算或是側(cè)重于質(zhì)性優(yōu)化配置模式，缺乏對兩者關(guān)系連環(huán)效應(yīng)的研究。本文從國家層面出發(fā)，利用我國30個省份的面板數(shù)據(jù)，建立我國高等教育科技資源投入與產(chǎn)出指標(biāo)，嘗試基于遺傳算法構(gòu)建科技資源配置的績效評價模型，利用模型估計結(jié)果探索影響績效的重要和一般投入指標(biāo)，為“雙一流”建設(shè)目標(biāo)的實現(xiàn)提供科技資源配置方向。

二、科技資源績效評價體系與評價方法

（一）指標(biāo)體系及權(quán)重

從投入與產(chǎn)出的視角看，高等教育科技資源投入包含科技方面的人、財和物力資源，而產(chǎn)出圍繞高等教育三大職能設(shè)定。投入指標(biāo)方面注重數(shù)量和結(jié)構(gòu)指標(biāo)的統(tǒng)一，其中R&D全時人員數(shù)反映高校對教學(xué)科研的直接投入，而博士學(xué)歷占比反映教師的素質(zhì)，科研經(jīng)費(fèi)的支出體現(xiàn)高校承擔(dān)項目的數(shù)量和質(zhì)量，物力投入對科研起著支撐和推動作用。產(chǎn)出指標(biāo)方面主要設(shè)置數(shù)量指標(biāo)，代表大學(xué)的人才培養(yǎng)、科學(xué)研究和社會服務(wù)的職能，碩士和博士是反映高校培養(yǎng)科技人力的規(guī)模，論文、著作、科技獎勵等反映的科研成果支出和影響力，專利和技術(shù)轉(zhuǎn)讓是對高?？蒲谐晒D(zhuǎn)化能力的考量。

根據(jù)高等教育發(fā)展的實際狀況和科技資源投入產(chǎn)出的內(nèi)涵，遵循指標(biāo)數(shù)據(jù)的科學(xué)性、獨立性、可操作性和可獲得性原則，首先采取文獻(xiàn)法對指標(biāo)進(jìn)行梳理分析，借鑒了劉玲利[18]，邊慧夏[19]，李柏洲[20]，陳祺琪[21]和劉君[22]等高?？萍假Y源配置和科技創(chuàng)新能力評價的相關(guān)文獻(xiàn)確定初步指標(biāo)體系;其次根據(jù)專家咨詢法和德爾菲法對指標(biāo)體系進(jìn)行篩選。由于區(qū)域高等教育科技資源投入與產(chǎn)出兩個系統(tǒng)各指標(biāo)的測量單位不統(tǒng)一，故先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化，設(shè)xij為指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，yij為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)：

至此，本研究所構(gòu)建的指標(biāo)體系及權(quán)重如表1所示。

（二）遺傳算法

遺傳算法是應(yīng)用計算機(jī)解決最優(yōu)化的搜索算法，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原則，其優(yōu)勢是能生成有用的解決方案來優(yōu)化問題，逐步演化成最優(yōu)解。其最早是由Holland教授根據(jù)生物進(jìn)化的過程提出的一種計算模型，它根據(jù)遺傳學(xué)原理和生物進(jìn)化的自然選擇過程來尋求最優(yōu)解。遺傳算法擁有自適應(yīng)的功能，可以不用根據(jù)先驗知識而直接對我們的參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的編碼，并沿著多條路線進(jìn)行同步搜索，從而避免進(jìn)入局部最優(yōu)的陷阱。其步驟如下。[24]

1.定義基于高?？萍假Y源投入產(chǎn)出的績效評價模型

2.偏差排名定義

3.參數(shù)確定

4.績效測算

對各個省份的投入與產(chǎn)出得分組成的二維數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，依據(jù)聚類分析結(jié)果分別選取距離各類中心較近的2/3樣本作為學(xué)習(xí)樣本，剩余的作為檢驗樣本。緊接著將2005-2015年30個省份的投入得分、產(chǎn)出得分、偏差排名輸入到模型中，分別得到每一年的最優(yōu)參數(shù)a、b、c、d的取值，取這10組數(shù)據(jù)的平均值作為績效評價模型的參數(shù)，模型計算結(jié)果的排名與偏差排名的對比曲線。將上述得到的優(yōu)化參數(shù)帶入績效模型中，輸入投入與產(chǎn)出得分，即可得到績效值。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文的高等教育科技資源投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)均來源于2006-2016年《中國高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》[25]和2005-2015《中國教育統(tǒng)計年鑒》[26]。另外，因西藏的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平數(shù)據(jù)有較多年份缺失，故文中實際探討的是除西藏外我國30個省、直轄市和自治區(qū)的科技資源配置績效值。

三、高等教育科技資源配置績效結(jié)果

（一）高等教育科技資源投入與產(chǎn)出指數(shù)

從2005-2015年間取2005、2010和2015年三個時間點，按照區(qū)域東中西①三個地區(qū)來探討高?？萍假Y源配置現(xiàn)狀如表2所示?？傮w來看，我國三大地區(qū)的高校科技資源投入與產(chǎn)出呈現(xiàn)非均衡格局，2005-2015年間投入與產(chǎn)出的增長幅度都較慢。2005年，全國高等教育科技資源投入的均值為0.118，東部地區(qū)省份數(shù)量投入達(dá)到均值的比例為69.2%，中部地區(qū)為50%，西部地區(qū)僅為18.2%;而2015年，全國高等教育科技資源投入的均值為0.295，東部地區(qū)省份數(shù)量投入達(dá)到均值的比例為53.8%，中部地區(qū)為50%，西部地區(qū)僅為18.2%。在產(chǎn)出上，2005年和2015年全國高等教育科技資源的均值分別為0.081和0.138，東部地區(qū)產(chǎn)出省份數(shù)量達(dá)到均值分別占比69.2%和53.8%，中部地區(qū)產(chǎn)出為33.3%和50%，西部地區(qū)產(chǎn)出為18.2%和27.3%。整體而言，全國高等教育科技資源投入能力大于產(chǎn)出能力，東部和中部地區(qū)在科技資源投入上有一定優(yōu)勢，相應(yīng)地在產(chǎn)出能力上，東中部地區(qū)也明顯高于西部地區(qū)。西部地區(qū)增長態(tài)勢相對于東中部更緩慢，三個地區(qū)的增長差距有擴(kuò)大趨勢，但在產(chǎn)出能力上三個地區(qū)的增長幅度都較緩慢。另外，東中西部地區(qū)各省域內(nèi)部差異較大，西部地區(qū)內(nèi)部趨于穩(wěn)定。

（二）績效的時間演化特征

從時間維度看區(qū)域間科技資源配置效率，由于2005-2015年跨度較大，為避免繁瑣，故采取相鄰4個年份求取平均績效值來考察各地區(qū)科技資源配置績效時間變化情況。見表3。

利用ward聚類法，把各省域的績效值聚類為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ共5個等級，分別表示低績效、較低績效、一般績效、較高績效和高績效。由表3可知，三個時間段內(nèi)，科技資源配置績效北京始終保持在V類，而江蘇在后兩個階段內(nèi)由較高績效上升到高績效，兩省市作為全國高等教育科技創(chuàng)新高地，高質(zhì)量的高等院校云集，并且科研院所較多，亦是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平發(fā)達(dá)省市，在投入上具有一定優(yōu)勢，所以績效值較高。浙江、湖北、廣東和陜西四省份均從Ⅲ類到Ⅳ類，湖北和陜西分別作為中部和西部地區(qū)科技創(chuàng)新的領(lǐng)頭兵，其科技創(chuàng)新基礎(chǔ)雄厚，并且擁有較多的高等院校，能迅速提升科技成果的轉(zhuǎn)化能力。而浙江省作為沿海省份，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平居于全國前列，具備良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，對高校的投入有顯著性提高，其本身具備的科研力量在科研投入上能轉(zhuǎn)化成產(chǎn)出，所以長期保持在Ⅳ類，未來還可以繼續(xù)加大資源的支持力度。廣東省由于區(qū)位優(yōu)勢和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的跨步提升，近年高校實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略部署，全力滿足省市的戰(zhàn)略需求，使得科技資源配置績效提升顯著，未來前景樂觀。遼寧、黑龍江、山東、湖南和四川五省份三階段長期保持在Ⅲ類。東北三省的遼寧和黑龍江三個時間段都處于Ⅲ類，吉林的發(fā)展不容樂觀，三階段均保持在Ⅱ類，三省既需要國家的支持同時也應(yīng)發(fā)揮三方聯(lián)動效應(yīng)，相互合作實現(xiàn)資源共享，同時與華北沿海省份開展合作。山東、湖南和四川三省分別作為東中西部地區(qū)的潛力股，未來可以嘗試加大科技投入來提升科技的產(chǎn)出，發(fā)展?jié)摿^大。天津從第一階段的Ⅱ類到后兩個階段的Ⅲ類，該省處于京津冀經(jīng)濟(jì)圈，擁有良好的區(qū)位優(yōu)勢，科技資源配置的績效有一定的提高。安徽和河南兩省從第一階段的Ⅱ類到后兩個階段的Ⅲ類，作為中部地區(qū)后起力量，自中部崛起戰(zhàn)略實施后，科技創(chuàng)新能力顯著提升。海南省從前兩階段的Ⅱ類到第三階段的Ⅰ類，呈現(xiàn)不穩(wěn)定的發(fā)展趨勢，該省的發(fā)展應(yīng)引起高度重視，防止出現(xiàn)再度下坡的趨勢。河北、吉林、福建、江西和重慶五省市三個階段一直處于Ⅱ類，河北應(yīng)借助當(dāng)前雄安新區(qū)新戰(zhàn)略，促進(jìn)京津冀協(xié)同發(fā)展，江西與福建較第一階段有一定的提升作用，但是發(fā)展較緩慢，未來還需加大多方面的支持力度，有突破Ⅱ類的可能性。山西、內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南五省一直處于Ⅰ類，無論在科技資源投入與產(chǎn)出上都比較落后，發(fā)展停滯不前，發(fā)展動力嚴(yán)重不足。

（三）績效的空間演化特征

為進(jìn)一步探索區(qū)域高等教育科技資源配置的空間動態(tài)變化，利用Ward聚類分析法，采用平方Euclidean距離度量標(biāo)準(zhǔn)，把2005、2010和2015年三年的數(shù)據(jù)進(jìn)行5個等級的聚類，最后根據(jù)聚類結(jié)果借助ArcGIS10.2繪制的高?？萍假Y源配置績效的空間分布圖，對我國區(qū)域東中西部績效值作可視化處理。

2005年、2010年和2015年3個時間點上達(dá)到高績效值的是北京市，江蘇省到2015年達(dá)到了高績效，高績效三個時間點上東中西部省份的數(shù)量之比為110、110和200，較高績效各地區(qū)省份數(shù)量之比分別為200、200和311，高績效和較高績效主要集中的省份為東部地區(qū)，這些省份作為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前沿聚集了高質(zhì)量高校，推動了區(qū)域的創(chuàng)新集群建設(shè)，科技創(chuàng)新能力較高，充分體現(xiàn)了社會經(jīng)濟(jì)因素和高校發(fā)展的聯(lián)動交互效應(yīng)。中部的湖北和西部的陜西有突起勢頭，并正努力追趕東部北京、江蘇和上海省市，未來對該兩省可以嘗試加大資源投入的力度，保障其繼續(xù)發(fā)展的條件。3個時間點上達(dá)到一般績效的主要以東部省份為主，西部省份為輔，三個地區(qū)的省份數(shù)量之比分別為412、312和431。在較低績效等級內(nèi)，3個時間點主要以東中部省份為主，西部省份為輔，其中東中西部省份數(shù)量之比分別為641、741和311，這也可看出東部地區(qū)省份內(nèi)部差距較大，發(fā)展很不平衡。3個時間點處于低績效等級內(nèi)的主要集中于西部省份，其中東中西部省份數(shù)量之比分別為018、018和118。東部的海南省在2015年出現(xiàn)在這一等級值得引起反思，其發(fā)展趨勢與東部地區(qū)的發(fā)展趨勢相背離。中部的山西也始終落后于中部其他省份，西部的內(nèi)蒙古、廣西、云南、甘肅、寧夏和青海等省也始終位于這一類，整體發(fā)展較緩慢。

從三大地區(qū)的空間分布來看，高績效與較高績效省份主要集中于東部，一般與較低績效省份東中西部地區(qū)均有，低績效省份主要集中于西部地區(qū)。

四、高等教育科技資源優(yōu)化分析

前文從科技資源投入與產(chǎn)出兩方面構(gòu)建了區(qū)域高等教育科技資源配置的績效評價體系，利用遺傳算法測算了科技資源配置績效。于曉宇、謝富紀(jì)[27]，黎傳國等[28]，黃海霞、張治河[29]等從科技資源配置的視角研究了其效率問題。但是，依此仍無法更好地進(jìn)行資源配置優(yōu)化，還需要找出是哪些因素影響或制約了資源配置的績效水平。因此，本文從資源投入的視角，進(jìn)一步探究各項投入指標(biāo)對區(qū)域高等教育科技資源配置績效的影響程度，從而為下一步的資源優(yōu)化配置提供充分依據(jù)。

（一）模型的初步設(shè)定

因為考慮到空間的集聚效應(yīng)，此處運(yùn)用空間計量模型對各投入指標(biāo)與績效間的影響程度進(jìn)行探討?？臻g集聚的自相關(guān)性的表現(xiàn)形式分為空間滯后和空間誤差模型，當(dāng)某個省域的科技資源配置績效受到相鄰地區(qū)的科技資源配置能力的影響時，適合采用空間滯后模型[30]，其定義如下。

而當(dāng)某省份科技資源配置能力的空間自相關(guān)性表現(xiàn)為相鄰省份未考慮到的因素時，這些遺漏的因素也會影響科技資源配置能力的績效，這時適合采用空間誤差模型，其定義如下。

（二）模型的適用性檢驗

在運(yùn)用空間計量模型前，首先需對區(qū)域高等教育科技資源配置績效是否存在空間集聚現(xiàn)象進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗，在此采用Morans I指數(shù)，其定義如下。

構(gòu)建各省份的空間權(quán)重矩陣Wij，采用0-1空間鄰近權(quán)重矩陣。測算結(jié)果如表4所示，根據(jù)Morans I指數(shù)的結(jié)果， Morans I指數(shù)在2005年通過了10%的顯著性檢驗，從2006年起通過了5%的顯著性檢驗，說明我國省份之間存在著一定的空間依賴關(guān)系，相近省份之間的科技資源配置績效存在正相關(guān)關(guān)系，從2005年的0.169上升至0.204，并且集聚性正在逐步增強(qiáng)。

隨后采用Hausman檢驗來判斷本文采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，P值顯示小于0.05，所以在95%水平下拒絕了原假設(shè)，適宜采用固定效應(yīng)。

以三級指標(biāo)為自變量，績效為因變量，探討各指標(biāo)對績效的影響程度，利用stata14.0對我國科技資源資源投入與配置績效進(jìn)行模型估計。在進(jìn)行空間計量模型估計前需判斷使用空間誤差或是空間滯后模型，采用LM檢驗結(jié)果如表5所示，LM-error的統(tǒng)計值為4.745，Robust LM-error的統(tǒng)計值為4.737，且兩者均達(dá)到了10%的顯著性水平，而LM-lag和Robust LM-lag均未達(dá)到顯著性檢驗，說明空間誤差模型對分析區(qū)域高等教育科技資源配置績效的影響機(jī)制更加合適。

（三）空間面板計量模型的回歸分析

根據(jù)上述檢驗性結(jié)果表明，本文適合使用空間誤差的固定效應(yīng)模型，現(xiàn)分別從全國、東部、中部和西部不同的區(qū)域來進(jìn)行空間誤差回歸模型的分析，結(jié)果如表6所示。

由于我國長期以來東中西部地區(qū)發(fā)展不平衡，區(qū)位優(yōu)勢和優(yōu)質(zhì)高校的不均衡分布導(dǎo)致東中西地區(qū)的科技資源配置存在嚴(yán)重差異，進(jìn)而導(dǎo)致東中西部地區(qū)的科技資源產(chǎn)出不均衡。因此，分東中西部地區(qū)對影響科技資源配置的績效進(jìn)行回歸分析可以比較不同地區(qū)在各個解釋變量上的差異程度。從東中西地區(qū)的回歸結(jié)果看，解釋變量R&D全時人員、博士占專任教師比例、人均科研經(jīng)費(fèi)支出、科技投入總經(jīng)費(fèi)、固定資產(chǎn)購置費(fèi)、人均信息化設(shè)備資產(chǎn)值和圖書量對科技資源配置的績效影響顯著。進(jìn)一步分析，我們還得到以下結(jié)論。

一是R&D全時人員對科技資源配置績效的影響系數(shù)東部地區(qū)均高于中西地區(qū)，這說明在東部地區(qū)R&D全時人員的運(yùn)用效果要好于中西部地區(qū)，東中西部地區(qū)對科技資源配置績效的回歸系數(shù)分別為1.323、1.100和1.305;博士占專任教師比例對中部地區(qū)的科技資源配置績效的影響系數(shù)高于東西部地區(qū)，中部地區(qū)處于科技創(chuàng)新能力的提升期，對教師質(zhì)量和結(jié)構(gòu)的需求更大，東中西部地區(qū)對科技資源配置績效的回歸系數(shù)分別為1.327、1.882和1.278，而東西部地區(qū)相對來說對R&D全時人員的需求更大，其投入對資源配置的績效提升顯著。

二是人均科研經(jīng)費(fèi)支出對科技資源配置的績效影響均呈顯著差異，但影響東中部地區(qū)的系數(shù)逐漸遞減，東中部地區(qū)R&D研究人員較多，所以重視人均科研經(jīng)費(fèi)支出更能突顯其需求性，保證經(jīng)費(fèi)的充足也能較好地提升科技資源產(chǎn)出能力。而科技投入總經(jīng)費(fèi)對科技資源配置績效的影響系數(shù)逐漸遞增，西部地區(qū)由于區(qū)位因素的劣勢，高校的數(shù)量少，所以對絕對增量的需求更大。

三是在固定資產(chǎn)購置費(fèi)、人均信息化設(shè)備資產(chǎn)值和圖書量三個物力資源指標(biāo)上，東中西三地區(qū)在物力資源配置上對績效的提升能力相當(dāng)。

總體而言，東部地區(qū)的人均科研經(jīng)費(fèi)支出、R&D全時人員和博士占專任教師比例三者對科技資源配置績效的提升能力顯著。而在其他投入指標(biāo)上對績效的提升一般，東部地區(qū)面臨著人力和財力資源的雙重投入，也表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)對研究人員和經(jīng)費(fèi)呈現(xiàn)較強(qiáng)的回歸影響。中部地區(qū)人均科研經(jīng)費(fèi)支出和博士學(xué)歷占專任教師比例兩者對績效的提升顯著。而西部地區(qū)的回歸系數(shù)表明，在各個投入指標(biāo)上對績效的提升均相當(dāng)。

五、強(qiáng)化省級政府科技資源統(tǒng)籌能力，促進(jìn)“雙一流”建設(shè)目標(biāo)實現(xiàn)

“雙一流”建設(shè)是國家實施的一項重點建設(shè)工程，對于高等教育強(qiáng)國建設(shè)目標(biāo)的實現(xiàn)具有非常重要的意義。同時，對于各個地區(qū)提升高等教育系統(tǒng)質(zhì)量，強(qiáng)化高等教育對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的促進(jìn)作用具有重要價值。正因如此，各個地區(qū)在實施國務(wù)院《統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)總體方案》過程中也都表現(xiàn)出了十足的積極性，不僅努力爭取本地區(qū)尤其是省屬高校能夠有更多的大學(xué)和學(xué)科入選，同時還采取各種積極措施助推“雙一流”建設(shè)，如給省部共建高校一定的配套資金。大多地區(qū)還在當(dāng)?shù)貙嵤┝酥攸c建設(shè)項目，如北京實施了高等學(xué)校高精尖創(chuàng)新中心建設(shè)計劃，上海實施了高等學(xué)校高峰學(xué)科和高原學(xué)科建設(shè)計劃，廣東省實施了高水平大學(xué)建設(shè)計劃和高水平理工科大學(xué)建設(shè)計劃，陜西實施了“一流大學(xué)、一流學(xué)科，一流學(xué)院、一流專業(yè)”建設(shè)計劃，貴州實施了區(qū)域內(nèi)一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)計劃，河南實施了優(yōu)勢特色學(xué)科建設(shè)計劃，海南實施了特色重點學(xué)科建設(shè)計劃等等。這些地方政府開展的“雙一流”建設(shè)項目，想必也納入了省級人民政府教育統(tǒng)籌的范圍。為了使各個地區(qū)更好地發(fā)揮教育統(tǒng)籌的作用，在資源有限的情況下，提升科技成果產(chǎn)出，加快“雙一流”建設(shè)，基于前面的研究結(jié)果，對省級人民政府在科技資源配置中教育統(tǒng)籌的具體舉措提出如下建議。

（一）各地區(qū)應(yīng)依據(jù)科技資源配置績效水平，采取不同的資源配置策略

從科技成果產(chǎn)出的視角審視科技資源配置策略，無外乎有三種：第一，在保持資源配置績效不變的情況下，加大科技資源投入力度，進(jìn)而獲取更多的科技成果產(chǎn)出;第二，在保證科技資源投入不變的情況下，提高科技資源配置績效，進(jìn)而獲得更多的科技成果產(chǎn)出;第三，通過加大科技資源投入力度和提高科技資源配置績效共同作用，獲得更高的科技成果產(chǎn)出。各地區(qū)應(yīng)依據(jù)現(xiàn)有科技資源配置績效水平，來選擇不同的資源配置策略。

北京與江蘇是科技資源配置高績效省份，這兩個地區(qū)在今后的科技資源配置中，應(yīng)加大科技資源的投入，以較高的科技資源投入來獲得更高的科技成果產(chǎn)出，進(jìn)而提升“雙一流”建設(shè)水平。

科技資源配置績效較高的上海，在今后的科技資源配置過程中，應(yīng)堅持以加大科技資源投入為主、以提升科技資源配置效率為輔的策略，通過二者的協(xié)同來提升科技成果的產(chǎn)出，推進(jìn)“雙一流”建設(shè)水平。

遼寧、浙江、山東、廣東、湖北、四川與陜西7個地區(qū)是科技資源配置中等績效省份，這些地區(qū)在今后的科技資源配置過程中，應(yīng)堅持加大科技資源投入與提升科技資源配置效率并重的策略，通過“雙提高”來提升科技成果的產(chǎn)出，加快“雙一流”建設(shè)步伐。

天津、河北、黑龍江、吉林、福建、海南、安徽、江西、河南、湖南和重慶11個地區(qū)是科技資源配置績效較低省份，這些地區(qū)在今后的科技資源配置過程中，應(yīng)堅持以提升科技資源配置績效為主、以加大科技資源投入為輔的策略，通過二者的協(xié)同來提高科技成果的產(chǎn)出，并推進(jìn)“雙一流”建設(shè)。

山西、內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏和新疆9個地區(qū)是科技資源配置低績效地區(qū)，這些省份在今后的科技資源配置過程中，應(yīng)著重考慮如何提升科技資源配置的績效，以此來提高科技成果的產(chǎn)出，促進(jìn)“雙一流”建設(shè)。

（2）各地區(qū)需明晰提升科技資源配置績效的敏感因素，采取不同的措施提高科技資源配置績效

從科技資源投入的視角來看，受各方因素的影響，同一資源要素在不同地區(qū)其對資源配置績效的表現(xiàn)是不同的。為此，在資源相對有限的情況下，各個地區(qū)應(yīng)選擇那些對資源配置績效影響較大的資源要素進(jìn)行優(yōu)化配置，進(jìn)而提高資源配置效率。

東部地區(qū)應(yīng)通過省級政府教育統(tǒng)籌，重點通過加大人均科研經(jīng)費(fèi)支出、R&D全時人員投入和提高博士學(xué)歷占專任教師比例三個方面來提高科技資源配置績效。東部地區(qū)的政府要進(jìn)一步加大高?？萍冀?jīng)費(fèi)投入力度，同時，進(jìn)一步完善科技成果轉(zhuǎn)化政策，在科技成果轉(zhuǎn)化過程中讓高校獲得更多的科技資源;東部地區(qū)的政府和高校要通過各種政策鼓勵和支持教師開展科研;東部地區(qū)高校應(yīng)依托良好的區(qū)位和高校優(yōu)勢，進(jìn)一步提高專任教師的學(xué)歷水平。

中部地區(qū)應(yīng)通過省級政府教育統(tǒng)籌，著重通過加大人均科研經(jīng)費(fèi)支出和提升博士學(xué)歷占專任教師比例兩個方面來提升科技資源配置績效。中部地區(qū)的政府除了要加大科技投入外，還需搭建各種平臺，拓寬高校與東部地區(qū)高校、本地大中企業(yè)的科技合作途徑，提高科技成果轉(zhuǎn)化效率，擴(kuò)大科研經(jīng)費(fèi)來源渠道;要采取積極措施，提高教師的學(xué)歷水平。

西部地區(qū)應(yīng)通過省級政府教育統(tǒng)籌，發(fā)揮各項科技資源要素的作用來提升科技資源配置績效。在目前的形勢下，西部地區(qū)更需要強(qiáng)化人才的管理和流動，制定吸引人才的政策，不僅穩(wěn)住本地人才，也能從東部地區(qū)或國外吸引人才。在提高教師學(xué)歷水平的同時，鼓勵教師積極投入科研;西部地區(qū)的政府應(yīng)在科技經(jīng)費(fèi)上給予高校更多的扶持，完善相關(guān)科研基礎(chǔ)設(shè)施，通過線上、線下與東中部高校搭建科技創(chuàng)新平臺。

注釋：

①按照國家統(tǒng)計局 2011 年的劃分辦法，將中國內(nèi)地劃分為四大地區(qū)。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南; 中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南; 西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆; 東北地區(qū)包括遼寧、吉林和黑龍江。

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（責(zé)任編輯 鐘嘉儀）