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摘要：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。本文运用DEA的分析方法测算了江西省代表性高校2012-2017年科技创新效率，发现大部分高校的科技创新投入产出效率都不高，存在投入冗余或产出不足。通过和中东部同类高校的比较进一步发现，江西省高校突出的问题表现为科技创新研发人员投入和政府资金投入不足，以及鉴定成果数和产学研实际收入较低。基于实证分析本文提出了相应的对策建议。
关键词：江西省高校；协同创新效率；DEA模型
本文引用格式：郑嘉琳.江西省高校协同创新效率的实证分析[J].教育现代化,2019,6(35):101-103.
习近平总书记在“十九大”报告中强调要加快“双一流”高校的建设，高校作为我国科教兴国、人才强国和创新驱动发展等战略的坚定执行者和重要参与者，其科技创新发展引起我国政府的高度关注。无论从科技创新投入还是产出的角度，高校都已成为我国技术创新的主力军。因此，高校科技创新投入产出效率对提高“政产学研金服用”相结合的科技创新体系发展以及促进区域经济转型升级至关重要。
一文献综述
在评估科技创新资源投入与成果产出效率方面，国内外学者已运用并发展多种学科相结合的综合评价模型与体系。目前来看，主要分为两大类：一是利用回归方法计算出来的生产函数法（参数分析方法）；二是使用非参数的数据包络分析方法(DEA)。王庆金（2018）基于2016年61所教育部直属高校科研投入和产出数据，运用因子分析和DEA数据包络分析，研究影响高校科技创新投入产出效率的关键性因素。发现高校科技创新投入产出效率普遍偏低，绝大多数高校为非DEA有效，并处于规模效率递增阶段；[1]江建龙（2018）采用CCＲ、BCC及超效率模型对15所高校2016年科研投入与产出效率进行综合分析，并利用2012－2016年间各高校面板数据进行Malmquist指数分析。基于实证提出在高校科研活动的过程中，应该积极发挥政府导向功能，合理配置科研资源、高校建立有效制度，提高资源使用效率、多方关注成果转化，加强校企合作交流；[2]李文辉（2018）以中国省域高校2004—2016年数据为基础，采用两阶段数据包络分析模型（DEA）评价分析了省域高校的科技创新效率；[3]樊天相（2018）运用数据包络分析（DEA）和Malmquist指数方法，分别对国内各省市地方高校进行静态和动态的科研投入产出效率评价，并结合评价结果，从完善管理机制以及控制投入规模角度，提出提高地方高校投入产出效率的建议；[4]朱金龙（2018）以17所江苏省属高校(大学)2013-2017年面板数据为研究对象，采用随机前沿分析模型对上述高校科技创新效率进行分类分析研究，并根据分析结果提出进一步提升科技创新水平和效率的建议；[5]沈映春（2015）构建SFA随机前沿模型，测量我国省域产业升级驱动的技术效率，分析东中西三大经济区域的产业技术效率特点。[6]
大量的相关文献为本文的研究提供了良好的理论基础和参考。本文将首先使用DEA的分析方法，测算江西省代表性高校2012-2017年科技创新投入产出的效率，然后进一步比较江西省和中东部地区同类代表性高校的协同创新投入产出效率，最后提出相应的对策建议。
二研究设计
（一）DEA-BCC模型
本文采用的是规模报酬可变BCC模型。具体计算过程如下：
通过该模型可以计算出高校科技协同创新的静态效率，可分解成技术协同创新纯技术效率和规模效率，其中，综合效率=纯技术效率*规模效率。
（二） 指标选择及数据来源
高校科技创新投入和产出主要是指，为促进科研理论向科技创新成果转化，在应用研究、基础研究和试验发展方面的人力、物力和财力投入和获得的相关科技创新成果（专利、论文、著作等）产出。科技创新投入产出效率主要表现为在一定的科技创新投入规模下，所能获得的最大科技创新成果产出，或者是以一定的科技创新成果产出为前提，所需最少科技创新投入。高校科技协同创新效率主要是基于要素投入和成果产出的研究思想来测算的。在要素投入方面，选取科研人员投入当量、政府资金投入和企事业单位委托经费作为投入指标；在成果产出方面，选取科研论文数量、鉴定的成果数量和成果转化的实际收入作为产出指标。数据来源于2012-2017年的《高等学校科技统计资料汇编》。
三实证分析
（一）江西省高校科技协同创新效率的测算
运用Maxdea软件进行测算，结果见表1。从表中可以看出，在15所江西省代表性高校中，技术效率和规模效率均为最优的高校有7所，占比为47%，纯技术效率为最优的高校有9所，占比为60%。在已经达到规模收益和纯技术效率的最优的高校中，其规模收益均呈现规模收益不变的状态，在未达到规模效率和纯技术效率最优的高校中，其规模收益均呈现递减的状态。
（二）江西省高校科技创新投入产出的比较分析：以中东部部分高校为例
我们以2017年中东部部分省份的相关代表性高校为例来进行比较和反映江西省高校科技创新的投入产出效率。我们选取了和江西大致处于相同经济发展水平的中部的河南和安徽，以及经济发达的东部省份浙江省，科技创新投入的指标为全时当量、政府资金和企事业单位委托，科技创新产出的指标为学术论文、鉴定成果数和当年实际收入。选取的大学为理工大学和农业大学，因为这两类大学在协同创新中具有代表性。
江西高校科技创新投入较低。从表2中可以看出，江西高校的科研人员投入和政府资金投入都较低。江西理工大学的全时当量人员还不到安徽理工大学和浙江理工大学的一半，江西农业大学的科研人员投入还不到安徽农业大学的三分之一。政府资金投入方面，江西理工大学只有浙江理工大学的三分之一和河南理工大学的三分之二，江西农业大学的政府资金投入只有安徽农业大学的三分之一和河南农业大学的一半。企事业单位委托方面，江西理工大学不比其他院校低，但江西农业大学显著低于其他相关院校。
江西高校科技产出相对较低，有些差距还很大，且存在结构性的问题。从科技创新产出方面来看，江西理工大学的论文数也显著低于其他院校，但和科技创新投入的差距基本上保持在同一比例，但值得注意的是，和河南理工大学的论文数差距显著过大，只有后者的三分之一。江西农业大学的论文数和其他几个学校的差距不大，这反映了江西农业大学的论文产出相对较多。鉴定成果数方面，江西理工大学的成果数显著低于安徽理工大学和河南理工大学，江西农业大学的成果数显著低于安徽农业大学和河南农业大学，这反应了江西省高校在产学研的发展应用技术成果方面协同创新力度不够，但值得注意的是，浙江理工大学和浙江农业大学这个指标数量也较少，这应该和浙江省的特殊情况有关，如浙江大学的分流，浙江省企业研发的水平较高，以及浙江企业和其他省份高校的协同创新较多有关。在当年实际收入方面，江西理工大学远低于安徽理工大学和河南理工大学，江西农业大学远低于安徽农业大学，但和河南农业大学相差不大。
综上，江西省高校的科技创新投入和产出都显著低于其他中东部地区高校，协同创新效率有待改进和提高。突出的问题表现为科技创新人员投入和政府资金投入不足，以及鉴定成果数和产学研实际收入较低。
四结论与建议
（一）结论
本文通过DEA方法对江西省高校科技创新投入产出效率进行测算，并选取了代表性高校和中东部高校进行了比较，发现江西省高校的科技创新效率大部分未达到最优，出现投入冗余或产出不足，进一步和中东部高校比较发现，江西省高校的科技创新投入和产出都显著低于其他中东部地区高校，协同创新效率有待改进和提高。突出的问题表现为科技创新人员投入和政府资金投入不足，以及鉴定成果数和产学研实际收入较低。
（二）对策
首先，发挥政府引导功能，完善高校科技创新的相关政策。加强科技创新资源的优先配置与供给，增加高校科研资金投入；其次，高校建立有效制度，提高资源使用效率首先，高校应该拓宽科研支持资金的来源渠道，加快建立健全科研经费管理制度和绩效考核制度，充分调动高校科研人员的积极性，全方位引导高校科研人员加强对科研质量的重视程度；第三，全方位增强高校科研成果市场化的转化。一方面，高校要加强与企业的合作交流，积极承接意向企业的研究项目，建立一个优势互补、利益共享的多边技术协作机制;另一方面，高校自身也要积极建立高新技术产业，拓宽成果转化的途径，促进科研成果转化为现实生产力。
参考文献
[1]王庆金,王强,李姗姗.高校科技创新投入产出效率评价研究——基于“政产学研金服用”视角[J].管理现代化,2018,38(5):50-52.
[2]江建龙.基于DEA和Malmquist指数的江苏省“双一流”高校科研效率研究[J].继续教育研究,2018，(12):37-43.
[3]李文辉,江涌芝,何秋锐,等.中国省域高校科技创新能力、效率及其经济贡献率研究[J].重庆大学学报(社会科学版),2018,（10）:1-14.
[4]樊天相,王思豫.地方高校科研投入产出效率研究[J].合作经济与科技,2018，(16):113-118.
[5]朱金龙,朱卫未,王晓冬.基于随机前沿分析模型的江苏省属高校科技创新效率分类评价与研究[J].科技与经济,2018，(6):36-40.
[6]沈映春,魏潇潇.高校科技创新推动产业升级的技术效率测度[J].科技与经济,2015,28(6):6-10.
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