以知識生產(chǎn)函數(shù)為基礎,采用DEA-Malmquist模型測算2009—2018年"一帶一路"沿線省份高校科技創(chuàng)新效率,進一步對比理工農(nóng)醫(yī)類和人文社科類高校的效率差異,最后用面板Tobit模型分析高校科技創(chuàng)新效率的影響因素。研究發(fā)現(xiàn):2018年沿線省份高校的整體科技創(chuàng)新效率較高,但大多數(shù)省份為非DEA有效,各省份效率值差距明顯;科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率整體呈上升趨勢,尤其是2013年后,大多數(shù)年份持續(xù)提高;理工農(nóng)醫(yī)類和人文社科類高�？萍紕�(chuàng)新效率均非DEA有效,但各效率值較高且兩類高校效率值差距較小; 9個省份理工農(nóng)醫(yī)類高校和2個省份人文社科類高校科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提高,理工農(nóng)醫(yī)類高校全要素生產(chǎn)率均值高于人文社科類高校。經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度與高校科技創(chuàng)新效率呈負相關但不顯著,產(chǎn)業(yè)結構與高�？萍紕�(chuàng)新效率呈正相關但不顯著,交通運輸條件與高�？萍紕�(chuàng)新效率呈顯著正相關。因此,未來"一帶一路"沿線省份應通過構建高校學術全成本核算體系,提高高新技術產(chǎn)業(yè)的占比及其自主研發(fā)創(chuàng)新能力,完善交通運輸?shù)然A設施,設置技術門檻,通過有選擇地引進技術、產(chǎn)品和服務等措施來提高高�？萍紕�(chuàng)新效率。 

【文章來源】：重慶高教研究. 2020,8(06)CSSCI

【文章頁數(shù)】：14 頁

【部分圖文】：

2009—2018年“一帶一路”沿線省份高�？萍紕�(chuàng)新效率各年份Malmquist指數(shù)及其分解指標

沿線18個省份高校科技創(chuàng)新技術效率的變動主要源于規(guī)模效率的變動，且二者的變動方向大體一致。浙江、福建、重慶、云南和寧夏5個省份高校的規(guī)模效率小幅度降低，海南、陜西、甘肅和新疆4個省份高校的規(guī)模效率不變。其中，海南、陜西和新疆3個省份高校的技術效率和純技術效率也不變，其他9個省份高校的規(guī)模效率有不同幅度的提高。沿線省份高校規(guī)模效率變動差距較大，西藏自治區(qū)高校的規(guī)模效率提高幅度最大(4.2%)，寧夏回族自治區(qū)高校的規(guī)模效率降低幅度最大(0.8%)。根據(jù)效率值>1為高效率，效率值≤1為低效率的原則，以技術進步效率和規(guī)模效率兩個重要影響因素的效率值構建二維矩陣分布圖(如圖2)。18個省份高�？煞譃�4種效率類型:低-低類型的省份高校應著重提高技術進步效率和規(guī)模效率;低-高類型的省份高校應著重提高技術進步效率;高-低類型的省份高校應著重提高規(guī)模效率;高-高類型的省份高校應繼續(xù)保持技術進步效率和規(guī)模效率的提高態(tài)勢，穩(wěn)步推進科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率持續(xù)提高。各類型的省份高校通過相應的措施提高科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率，有利于推動“一帶一路”沿線省份高等教育的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

圖3是2009—2018年“一帶一路”沿線省份不同類型高校科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的對比結果。由圖3可知，2009—2018年沿線有9個省份理工農(nóng)醫(yī)類高校的科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提高，僅有2個省份(西藏、甘肅)人文社科類高校的科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提高，且理工農(nóng)醫(yī)類高校科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率均值明顯高于人文社科類高校，可能與沿線省份理工農(nóng)醫(yī)類高�？萍妓礁摺⒖萍汲晒D化率更高、科技創(chuàng)新基礎設施更健全等有關。為更好地對比沿線省份理工農(nóng)醫(yī)類高校和人文社科類高校的科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率，現(xiàn)對其進行分類。分類結果見表8。全要素生產(chǎn)率>1的高校為高效率，反之為低效率。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3238951