我国研究型大学知识创新生产效率评价

沈佳坤， 张 军， 冯宝军

(1. 北京物资学院 商学院， 北京 101149； 2. 大连理工大学 经济管理学院， 辽宁 大连 116024)

研究型大学作为国家知识创新的重要力量与高素质科研人才培养的重要基地，产出高质量、高水平的知识创新成果，对提升我国学术的国际话语权、增强国家的可持续发展能力具有重要作用。随着“211工程”、“985工程”和“双一流”建设的相继实施，国家对研究型大学的资金投入持续快速增长。2017年教育部直属高校公布的预决算信息显示，有26所高校的收支决算总额在50亿元以上，最高的超过240亿元。与此同时，随着创新驱动发展战略的逐步实施，国家对众多领域顶尖人才与重大科研成果的需求大幅增加，客观上要求研究型大学必须提高知识创新成果产出效率，进而为国家科技创新能力与核心竞争力的提升作出贡献。从知识流理论来看，研究型大学知识生产的本质是高深知识的知识流过程[1]。研究型大学通过高深知识的获取、创造、传播和应用，获得的知识创新成果产出[2]，是其通过高深知识的转移和转化获得知识创新成果转化产出的基础[3]。因此，本研究基于知识流过程健全并完善知识创新生产效率评价方法，对我国研究型大学进一步提升知识创新成果产出效率具有一定借鉴意义。

一、 理论基础与文献综述

(一) 知识流理论

知识流理论是知识管理过程观的分支理论，描述了组织获取、创造、传播、应用和储备知识的过程[4]。研究型大学作为知识型组织，所拥有的高深知识资源是其运行的核心材料[5]13。根据知识流理论，研究型大学在知识创新生产过程中产出的各项成果，都是基于知识流过程实现的。从资源基础观来看[6]，研究型大学是不同有形资源和无形资源的集合体，这些资源就是产出知识创新成果的投入来源。其中，有形资源主要是指研究型大学所拥有的、具有实物形态的、能够创造新增价值的财力资源和物力资源；无形资源是基于有形资源产出的、在知识创造与传播过程中逐渐积累起来的、可被重复使用的高深知识资源[7-8]。从知识生产创新的生成论来看[9]，研究型大学的高深知识资源是知识创新生产过程的中间产出，其对最终知识创新成果(人才培养和科学研究)的产出具有重要作用。一方面，研究型大学的高深知识资源就是在知识流过程的不断深化中产出并积累的以知识为基础的资源，进而再投入到该过程中，实现知识价值的增值；另一方面，研究型大学承担的知识创新工作都是以知识流过程为基础进行的，其中人才培养是基于知识的获取和传播，科学研究是基于知识的创造与应用。

(二) 高校知识生产效率评价

1. 高校知识生产的总体效率评价。现有有关“投入-产出”视角的效率评价研究大多基于随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)或传统数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)方法测算高校知识生产的总体效率。基于SFA和DEA方法的研究将高校知识生产看作整体过程，忽视了知识成果的阶段性产出规律。基于SFA方法的效率评价研究往往以科研经费、人员和物资为投入，以人才培养、科学研究和社会服务等单项成果为产出，来评价高校知识生产的总体效率情况[10-11]。基于DEA方法的效率评价研究，从“多投入、多产出”的视角评价高校知识生产效率，考查高校各类知识成果产出的总体效率情况[12-13]。但由于总体层面的效率评价研究未将各类知识成果之间的逻辑关系纳入评价模型中，这就导致评价结果无法反映高校知识生产过程中的效率变化情况。

2. 高校知识生产及转化的两阶段效率评价。有学者基于链式网络DEA等方法，根据高校知识成果的产出和转化规律，分别测算其生产效率和转化效率[14]。基于链式网络DEA方法的两阶段效率评价研究分别关注知识创新成果生产及转化效率，缺乏对其中起基础性作用的知识创新成果生产过程效率情况的进一步探查。该类研究将科研成果等知识创新成果作为中间产出，考虑其再投入到最后的知识创新成果转化阶段获得知识产权收益，据此分别评价知识创新成果产出和成果转化的相对效率[15-16]。但现有知识生产两阶段效率评价研究仍将成果转化前期基础的知识创新成果产出过程视为“黑箱”，忽视了该过程各阶段知识生产的“投入-产出”最大化问题，导致评价结果无法体现高校知识创新生产过程，以及各阶段成果的产出效率和变化规律。

因此，本研究将基于研究型大学高深知识的知识流过程，对知识创新生产过程的效率进行评价，并分析各学科类型研究型大学的效率结果及变化趋势，为提升研究型大学知识创新成果产出能力提供决策支持。

二、 模型构建与指标体系

(一) 效率评价的两阶段理论模型

1. 研究型大学知识创新生产过程的阶段划分。研究型大学的产出——人才培养和科学研究等知识创新成果的基础是高深知识的知识流过程[1]。根据是否可以通过规范化的信息符号来表示，高深知识可分为以学科和项目为载体的显性高深知识和以教师和学生为载体的隐性高深知识[17-18]。基于高深知识的产出、传播与使用规律，本研究将研究型大学知识创新生产过程划分为知识创造阶段和知识应用阶段。

第一，知识创造阶段是知识创新生产过程中产出高深知识资源的子过程。首先，财力资源和物力资源等有形资源分配到研究型大学各职能部门，保障各项教研活动的正常开展。其次，教师、科研人员和学生等知识生产者同时作为知识流的推动者，从学科和课题等知识库中获取已有的高深知识，并通过文献研读、科学实验、实地调研、思考体会、理论推演等活动创造新的高深知识。最后，知识生产者利用新的高深知识提升研究生科研素养、教师教研能力、学科建设水平和科研项目数量等，产出和积累高深知识资源。

第二，知识应用阶段是知识创新生产过程中最终产出知识创新成果的子过程。研究型大学初始投入的有形资源同时分配到该阶段，教师、科研人员和学生等知识流推动者以学科专业和课题项目为单位，对创造的高深知识进行传播和使用，并通过传授指导、课堂教学、凝练积淀、记录与发表、学术交流等活动利用有形资源和高深知识等无形资源，最终产出人才培养和科学研究等知识创新成果。

2. 研究型大学知识创新生产效率评价的两阶段理论模型。由上述分析可知，研究型大学的知识创新生产包含两个阶段的知识流过程。其中，高深知识资源作为中间产出，是最终产出人才培养和科学研究等知识创新成果的必要投入。根据知识创新两个生产阶段的“投入-产出”关系，本研究建立研究型大学知识创新生产效率评价的两阶段理论模型，如图1所示。

图1 研究型大学知识创新生产效率评价理论模型

由图1可知，在两阶段理论模型中，P1为知识创造阶段，该阶段的投入为一部分有形资源αX(其中α为分配比例，0≤α≤1)，产出为高深知识资源Z，以高深知识资源的最大化为生产目标。P2为知识应用阶段，该阶段的投入为其余部分的有形资源(1-α)X和由第一阶段产出与积累的高深知识资源Z，产出为各项知识创新成果Y，以知识创新成果的最大化为生产目标。需要注意的是，初始投入的各项有形资源为两个生产阶段所共享，本研究用投入当量的比例α表示。

上述两阶段理论模型遵循了知识创新成果的阶段性产出规律，即高深知识资源是知识创新的中间产出，进而作为知识要素投入到最终产出知识创新成果中，为评价知识创新生产过程中的效率情况奠定了理论基础。

(二) 效率评价的两阶段测算模型

由上述分析可知，研究型大学知识创新生产效率评价的理论模型整体呈链式结构且分为两个阶段。其中，初始投入的有形资源被两个阶段共享使用，而高深知识资源作为知识创造阶段的产出又投入到知识应用阶段的生产过程中。此外，两个阶段的知识产出相对于投入均具有时滞性，本研究假设两个阶段产出的时滞均为1期。考虑到上述特点，本研究通过两阶段链式共享关联网络DEA方法[19]，构建研究型大学知识创新生产效率测算模型，以评价知识创新生产总体和两个阶段的相对效率。

(1)

本研究根据已有研究[22]提出的转换方法，令：

本研究将上述非线性规划(1)转化为线性规划，如式(2)所示：

(2)

(3)

(4)

总的来看，基于两阶段链式共享投入关联网络DEA的研究型大学知识创新生产效率测算模型体现了知识创新生产过程的阶段性特征，使得效率评价结果能够反映知识创新成果产出过程中各阶段的生产效率，为更加精细化的知识创新成果产出管理提供了参考依据。

(三) 样本选择与评价指标体系

1. 研究型大学的样本选择。本研究选择的研究型大学样本来自《中国大学评价》课题中所界定的“中国研究型大学”名单中的高校。该课题由中国管理科学研究院武书连主持，其中的高校分类与评价指标等研究成果得到了理论界和实践界的广泛认可。该课题基于研究型大学的特征，根据高校的科研规模、学科水平、教师学术水平与研究生培养情况等指标，将全国所有被评价高校的综合科研得分以降序排列，并依据得分由高到低对高校数量依次相加，直到数量达到被评价大学总数的5%，各个被相加的大学即被界定为中国研究型大学(1)《中国大学评价》课题组所界定的中国研究型大学共36所，其中包括32所世界一流大学建设A类高校，2所世界一流大学建设B类高校，2所世界一流学科建设高校。。

本研究在效率评价的基础上，将进一步探索各学科类型研究型大学知识创新生产效率的变化规律。由于不同学科范围类型的研究型大学，其高深知识获取、创造、传播与使用的协同机制存在差别[23]，本研究将对评价结果中各学科类型研究型大学的知识创新生产效率及变化情况分别进行考查。需要指出的是，虽然近年来一些理工类研究型大学的学科设置与综合类研究型大学有趋同化倾向，但现有的学科范围类型划分仍体现了其传统优势学科及知识创新过程的特征，故本研究沿用现有高校学科分类标准。

2. 研究型大学知识创新生产效率评价的指标体系。依据上述研究型大学知识创新生产效率评价的两阶段理论模型，本研究构建以有形资源为初始投入，高深知识资源为中间产出，知识创新成果为最终产出的生产效率评价指标体系。其中，初始投入是指保障研究型大学各项教学和科研活动正常进行的有形资源[24]，包括教育经费、科技经费等财力资源，以及房屋设施、仪器设备等物力资源[25]。中间产出是研究型大学产出各项知识创新成果的核心材料——高深知识资源[5]13。本研究通过对《教育部关于加快研究型大学建设、增强高等学校自主创新能力的若干意见》和《高等学校科技分类评价指标体系及评价要点》等政策文件的文本分析，选取高水平学科数量、科研项目总量作为显性高深知识资源及学生科研力量、教师教研力量作为隐性高深知识资源的二级指标。最终产出是指研究型大学通过知识流过程产出的知识创新成果[2]。本研究参考现有相关研究[15][26-27]，并根据《统筹推进世界一流大学和一流学科建设实施办法(暂行)》等政策文件中对研究型大学知识创新成果的评价要求，选取毕业生数量、优秀学位论文为人才培养成果的二级指标，选取学术成果、应用成果为科学研究成果的二级指标。具体的指标构成及计算公式如表1所示。

表1 研究型大学知识创新生产效率评价指标体系

三、 效率评价结果

(一) 研究型大学样本数据分类统计

本研究所用高校相关数据来源于《教育部直属高校基本情况统计资料汇编》，考虑到数据的可得性与完整性，本研究最终选取2006-2017年29所中国研究型大学的面板数据作为样本。根据学科范围的分类[28]，样本研究型大学分属于综合类、理工类和师范类研究型大学，分别为19所、7所和3所。同时，本研究将样本中涉及货币单位计量的变量都调整为以2006年为基期的不变价格，以增强年度数据间的可比性。本研究根据研究型大学知识创新成果实现的周期，假设两个生产阶段的时滞均为1年[15]。

由于研究型大学知识创新生产两个阶段的产出相对于投入的时滞均为1年，因此样本研究型大学有形资源投入X、中间产出高深知识资源Z和最终产出知识创新成果Y分别采用2006—2015年、2007—2016年和2008—2017年的数据。整体及三类学科类型研究型大学的“投入-产出”变量各年均值的平均情况及增长率如表2所示。

从表2可以发现，在样本的时间区间内，三类学科类型研究型大学各项“投入-产出”变量大都有所增长，但其平均值和增长率存在较大差异。其中，综合类研究型大学与理工类研究型大学相比，四项有形资源投入的平均值相对较低，而四项高深知识资源产出的平均值相对较高。这表明由于学科范围的优势，综合类研究型大学在知识创造阶段有更好的表现。理工类研究型大学应用成果的平均值和增长率在三类研究型大学中相对最高，而两项人才培养成果的增长率相对最低。这表明由于理工结合的学科优势，理工类研究型大学能够更好地将高深知识应用于科技创新，但学生培养能力略显不足。师范类研究型大学与其他两类相比，各项“投入-产出”变量的平均值明显较低，而四项高深知识资源和两项人才培养成果的增长率相对最高。这表明由于传统基础学科的优势，师范类研究型大学的高深知识创造能力相对较强。

表2 研究型大学知识创新生产的“投入-产出”变量各年均值的平均情况及增长率

(二) 研究型大学整体的知识创新生产效率评价结果

本研究根据上述线性化后的两阶段链式网络DEA模型(2)，通过Matlab 7.0编程求解，代入本研究选用的29所研究型大学2006—2017年的面板数据，得到知识创新生产总体及第一、第二阶段的相对效率(分别表示为E、E1和E2)，效率值的描述性统计结果如表3所示。

表3 研究型大学知识创新生产效率评价结果描述性统计(以初始投入年份计)

由表3中研究型大学知识创新生产效率评价结果的描述性统计可以得到以下几点结论。第一，研究型大学知识创新生产总体效率呈现出逐年降低的趋势。知识创新生产过程中总体效率的平均值从2006年的0.786逐年降低到2015年的0.701，其中2014年最低达到0.672，这表明研究型大学的知识创新成果产出效率亟须提升。第二，研究型大学知识创造阶段的平均生产效率相对低于知识应用阶段，且差距逐年扩大。知识创造阶段生产效率的平均值从2006年的0.781逐年降低到2015年的0.610，而知识应用阶段生产效率的平均值保持在0.730～0.791范围内，且始终高于知识创造阶段，两个阶段效率的差距从0.010逐年扩大到0.181，这表明研究型大学知识创造阶段的高深知识资源产出效率是内部管理的难点和重点。第三，各研究型大学间知识创新生产两个阶段效率的差异均较大。研究型大学各年的知识创新生产总体效率和两个阶段效率的标准差均在0.090以上，并且总体和两个阶段效率的最小值绝大多数在0.600以下，这表明许多研究型大学需要加强对知识创新生产过程的管理以达到效率的提升。由此可见，我国研究型大学知识创新生产过程中，以高深知识资源为产出的知识创造阶段制约了总体效率的提升。

(三) 各学科类型研究型大学知识创新生产效率对比

本研究从学科范围划分类型差异的角度，对样本研究型大学的知识创新生产效率评价结果作进一步分类统计，以考查各学科类型研究型大学知识创新生产效率的特征与规律。本研究计算各学科类型研究型大学的相对效率平均值，以及知识应用阶段生产效率相对高于知识创造阶段的比率，即(E2-E1)/E1(记为λ)，结果如表4所示。

表4 各学科类型研究型大学知识创新生产效率评价结果统计(以初始投入年份计)

由表4中各学科类型研究型大学知识创新生产效率评价的统计结果可以得到以下几点结论。第一，综合类研究型大学知识创新生产两个阶段效率的差距逐年扩大。该类研究型大学知识应用阶段生产效率高于知识创造阶段的比率，从2006年的-3.89%逐年增长到2015年的29.89%，这表明综合类研究型大学知识创造阶段的生产效率制约了总体效率的提升。第二，理工类研究型大学知识创造阶段的生产效率相对低于其他两类研究型大学。该类研究型大学知识创造阶段的生产效率从0.678降低到0.537，并且知识应用阶段生产效率相对高于知识创造阶段生产效率的比率，最高达到51.91%(2015年)，这说明理工类研究型大学知识创造阶段的高深知识资源生产是其知识创新的薄弱环节。第三，师范类研究型大学知识创新生产总体和知识创造阶段的效率相对高于其他两类研究型大学。该类研究型大学知识创新生产总体和知识创造阶段效率的平均值分别为0.781和0.805，高于综合类和理工类研究型大学。并且，与综合类和理工类研究型大学两个阶段效率的情况相反，师范类研究型大学知识创造阶段的生产效率高于知识应用阶段。由此可见，研究型大学因学科范围和基础的不同，引起了知识创新生产两个阶段效率的相对差异。

(四) 各学科类型研究型大学知识创新生产效率的变化趋势

本研究根据研究型大学知识创新生产两个阶段效率值的高低，以各阶段效率平均值为界限，将效率结果划分为四个区域。其中，Ⅰ潜能区的研究型大学两个阶段的知识创新生产效率均低于平均值；Ⅱ高知识创造区的研究型大学知识创造阶段的生产效率高于平均值，但知识应用阶段的生产效率低于平均值；Ⅲ高知识应用区的研究型大学知识应用阶段的生产效率高于平均值，但知识创造阶段的生产效率低于平均值；Ⅳ高效区的研究型大学两个阶段的知识创新生产效率均高于平均值。本研究绘制综合类、理工类和师范类研究型大学2006—2015年(以初始投入年份计)知识创新生产相对效率的变化趋势，如图2所示。

注：图中虚线表示研究型大学知识创新两个生产阶段的相对效率平均值。

图2 三类学科类型研究型大学2006—2015年知识创新生产效率趋势

由图2可以直观地看出，由于政策环境与高校管理措施的变化，各学科类型研究型大学在知识创新生产过程中的相对效率变化规律存在较大不同。

第一，综合类研究型大学的知识创新生产效率呈现 “高效区→潜能区→高知识应用区”的变化趋势。该类研究型大学在知识应用阶段大多年份的生产效率都高于平均水平，波动较小且没有出现明显的上升，而在知识创造阶段生产效率逐年降低的趋势明显，且下降幅度较大。一方面，综合类研究型大学可能由于多学科协调和交叉发展的优势，使得其在知识应用阶段的生产效率保持在相对较高的水平。《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》强调，高校要“加强基础学科和前沿技术研究，特别是交叉学科的研究”，并出台了若干配套政策促进学科交叉融合。综合类研究型大学拥有多门类学科建设基础，有利于把握政策机遇促进学科交叉融合并发展新兴学科，积极服务于产业和经济社会发展的需求，从而保证人才培养与科学研究等知识创新成果的产出，使得其在知识应用阶段的生产效率基本保持在平均水平之上。另一方面，综合类研究型大学可能由于缺乏完善的学科动态调整机制，使得知识创造阶段的生产效率逐年降低。国务院学位委员会出台的《博士、硕士学位授权学科和专业学位授权类别动态调整办法》从侧面反映出，部分研究型大学多年来存在的学科专业设置过多、低水平重复建设等现象已严重影响到了知识创新各阶段产出成果的质量。综合类研究型大学各学科专业为了提升考核中知识创新成果产出数量指标，资源分配往往向知识应用阶段倾斜，导致研究生和青年教师培养、优势学科和基础研究发展等投入相对不足，从而使得知识创造阶段高深知识资源的产出效率持续降低。

第二，理工类研究型大学的知识创新生产效率呈现“高知识应用区→潜能区→高知识应用区”交替往复的变化趋势。该类研究型大学在知识应用阶段的生产效率出现大幅度下降和上升的连续交替变化，并且在知识创造阶段的生产效率始终低于平均水平，且呈逐年下降趋势。一方面，理工类研究型大学可能由于知识创新受市场环境影响较大，使得知识应用阶段的生产效率出现大幅度变动。理工类研究型大学的知识创新生产容易受到技术创新环境和市场环境的影响。在2008年经济危机之后的几年，该类研究型大学知识应用阶段的效率达到最低。近年来，理工类研究型大学致力于面向科技前沿与国家重大战略需求，构建新领域、新技术、新业态的新兴学科，并推行“新工科”建设教育范式转型，培养引领未来社会需求的卓越工程人才[29]，使得其在知识应用阶段的生产效率恢复到了较高的水平。另一方面，理工类研究型大学可能由于基础理论研究动力相对不足，使得知识创造阶段的生产效率处于较低水平。国务院《关于全面加强基础科学研究的若干意见》中客观地指出，与建设世界科技强国的要求相比，我国基础科学研究短板依然突出。理工类研究型大学的理科基础研究是推动技术进步的重要动力，但在现有的激励机制下科研人员从事探索新知识、新理论、新原理等基础研究的积极性不足，虽然论文发表数量和知识应用型成果较多，但研究的理论深度还不够[30]，并且教师兼职兼薪现象较为普遍，在提升应用成果产出的同时，但也分散了其从事基础理论研究与指导研究生的时间和精力[31]，使得知识创造阶段的生产效率始终低于平均水平。

第三，师范类研究型大学的知识创新生产效率呈现“高效区→高知识创造区→高效区”的回形变化趋势。该类研究型大学在知识创造阶段的生产效率均高于平均水平，且呈现先下降后上升的变化趋势，而在知识应用阶段出现先连续下降后大幅度上升的变化趋势。一方面，师范类研究型大学可能由于重视基础知识的教学与师生科研能力的培养，使得知识创造阶段的生产效率一直保持在相对较高的水平。师范类研究型大学注重基础知识的创新与积累，并在“新师范”建设背景下，愈加重视对教师和学生教学与科研能力的训练[32]，从而使其知识创造阶段的生产效率始终高于平均水平。2014年教育部《关于实施卓越教师培养计划的意见》的出台，推动了师范类研究型大学教师专业素养与培养质量的提升，提高了其高深知识产出的能力，知识创造阶段的生产效率也得到进一步提高。另一方面，师范类研究型大学可能处于探索基础研究成果应用价值的过程中，使得知识应用阶段的生产效率出现较大范围的往复变化。师范类研究型大学尚未完全发掘基础研究成果的应用价值，其科研成果同社会服务和生产实践的结合还不够紧密，使得知识应用阶段的生产效率持续下降。而随着《中华人民共和国促进科技成果转化法》等一系列政策法规的出台，师范类研究型大学逐步探索出了基础研究成果应用价值的实现路径(2)根据样本高校原始数据统计，师范类研究型大学应用成果平均数量从2008年的71项逐年增加到2012年的162项，并在2015年和2017年分别达到196项和177项。，使得知识应用阶段生产效率的下降趋势得到扭转并出现大幅的回升。

四、 结论与建议

(一) 研究结论

现有研究对高校等知识型组织的知识生产效率的评价偏重于考查知识创新成果总体生产效率和转化效率，而忽视了对研究型大学作为知识创造与知识应用并重的非营利组织知识创新生产过程的效率评价，导致评价结果不能很好地反映知识创新各阶段成果产出效率的变化规律。本研究遵循研究型大学知识创新成果的阶段性产出规律，以高深知识资源为中间产出，将知识创新生产过程划分为知识创造阶段和知识应用阶段，并据此构建研究型大学知识创新生产效率评价的两阶段理论模型，以及基于两阶段链式网络DEA的相对效率测算模型和效率评价指标体系。本研究通过评价我国研究型大学知识创新生产两个阶段的相对效率，并对比各学科类型研究型大学的效率结果与变化趋势，得到如下几点结论。

第一，由于知识创造阶段生产效率普遍偏低，研究型大学知识创新生产总体效率呈现逐年下降的趋势。这既显示了高深知识资源的生产和积累是一个厚积薄发的过程，也表明我国研究型大学知识创新成果考核办法与激励机制存在不足。现有研究生和教师等知识生产者的考核和激励机制主要是以最终发表的论文等学术成果为导向，缺乏对不同学科领域知识创新难度和周期的考虑。科技部《关于破除科技评价中“唯论文”不良导向的若干措施(试行)》就是针对将论文作为评价知识创新成果的唯一准则这一问题出台的。在现有缺乏过程考核与质量导向的激励机制下，研究型大学科研人员将大部分的精力用于知识应用阶段的科学实验和学术论文写作，而从事知识原创性研究的积极性不高，使得一些基础研究领域仍与国际前沿存在较大差距(3)根据汤森路透2018年公布的2007—2017年基本科学指标(Essential Science Indicators，ESI)数据，我国(不含我国港、澳、台地区)共计46所高校的99个学科进入学科前1‰，仅涵盖了22个学科中的11个学科。，知识创造阶段的高深知识资源产出效率较低。

第二，综合类研究型大学知识应用阶段的生产效率大都高于平均水平，而知识创造阶段的生产效率逐年降低且下降幅度较大。这表明知识创造阶段生产效率的持续下滑，是阻碍综合类研究型大学知识创新生产总体效率提升的主要原因。综合类研究型大学的目标为多学科全面发展，强调各学科并重的人才培养与科学研究。该类研究型大学涵盖了门类齐全且基础深厚的学科专业，有利于跨学科、跨领域的知识交叉融合创新，但也会造成资源投入和管理精力的分散，使得基础优势学科投入相对不足[33]，从而造成知识创造阶段的生产效率低于知识应用阶段，且下降趋势没有得到有效缓解。

第三，理工类研究型大学知识应用阶段的生产效率呈现下降和上升的交替变化，而知识创造阶段的生产效率始终低于平均水平且逐年降低。这表明知识创新生产两个阶段发展的不平衡，是理工类研究型大学知识创新生产效率相对较低的主要原因。理工类研究型大学的目标为科学与技术融合，旨在面向产业需求进行人才培养与知识创新。该类研究型大学以理学、工学学科和专业为主，能够较为有效地将科学研究中的知识成果应用于工程和技术，因此在知识应用阶段的效率相对较高，而其研究生培养和基础学科理论研究的产出能力相对较弱[34]，使得两个配置阶段的效率差异较大。

第四，师范类研究型大学知识创造阶段的生产效率均高于平均水平，且知识应用阶段的生产效率连续几年下降后也大幅回升,这表明师范类研究型大学在知识创造阶段产出和积累的大量高深知识资源有助于提高知识创新生产的总体效率。师范类研究型大学的目标为基础学科研究与教学型人才培养，因此重视对教师和学生的教学与科研能力训练。该类研究型大学以师范教育和基础学科的研究为主，有依托于基础研究进行知识获取和创造的优势[32]，对知识创造阶段的产出贡献较大，进而带动了知识创新生产过程总体效率的提升。

(二) 对策建议

第一，研究型大学应完善对知识生产者的考核与激励机制，将资源分配重心适度向知识创造阶段转移。首先，研究型大学应增强知识创新成果奖励办法的科学性和合理性。研究型大学应遵循知识创新成果的阶段性产出规律，在尊重知识创新规律、容忍创新失败的前提下，建立系统、规范、合理、有效的科研成果奖励制度，释放知识生产者的知识创新活力。其次，研究型大学应优化以绩效管理为基础的教师薪酬制度。研究型大学应以知识创新价值和知识传播效果为基础，完善过程与结果并重且以品质为导向的绩效考核机制，适当增加在知识创造阶段作出贡献的个人及研发团队的薪酬比例，通过健全同行评议制度、实施外部学术评审等方式，形成体现成果质量和影响力等实质性绩效的薪酬分配体系。最后，研究型大学要提升研究生考核机制中对基础专业知识的要求。研究型大学应改变以论文发表为单一评价依据的现状，重视对研究生专业知识掌握程度的考核，将研究生的科研能力培养与考核置于课题研究、科技攻关和研发实践等过程中，形成基于研究生专业知识和科学素养的系统考核机制。

第二，研究型大学应进一步加强对知识创新生产过程的监督与管理，促进两个阶段知识创新成果产出效率的提升。首先，研究型大学应推进知识创新生产过程中的学科知识库建设。研究型大学应加强对知识创造阶段理论创新、实验原始数据等知识资源的收集和整合，并以细分学科的科研流程与数据周期为基准，不断补充和更新各学科知识库的储备，为知识生产者获取、创造与传播高深知识提供优质平台。其次，研究型大学应加强知识创新成果产出过程中的质量管理。研究型大学应建立和健全知识创新阶段性产出成果的质量监督体系，通过理论论证、设计评审、实验前检查等方式，严格把控影响成果产出质量的各个环节，从而保证最终成果的知识创新含量。最后，研究型大学应构建并执行知识创新生产效率的动态评价机制。研究型大学应根据各学科中不同类型知识创新成果的产出规律，构建以成果产出周期为时间窗口的动态评价机制，并将评价结果切实应用于知识创新过程管理实践，从而科学合理、各有侧重地提升知识创新成果产出能力。

第三，各学科类型研究型大学需针对学科知识结构优化创新驱动发展战略，发挥各自的优势并克服不足。首先，综合类研究型大学应推进基于学科专业评估的动态调整机制。该类研究型大学应根据不同研究类型学科专业的特点，完善学科专业评估标准，如基础研究学科以理论贡献为导向、应用研究学科以经济社会效益为导向等，进而整合优势资源推进重点基础学科建设，并积极培育新兴应用学科，建立落后学科和专业的预警淘汰机制。其次，理工类研究型大学应增强科学研究中知识的正向溢出效应。该类研究型大学应面向产业发展需求，增强解决生产实践中技术难题的能力，建立良好的科研成果与市场对接机制，使知识创新获得更好的外部资源与发展平台，进而带动理论研究的发展与原始创新能力的提升。最后，师范类研究型大学应进一步探索基础知识创新在经济社会发展中的应用价值。该类研究型大学应发挥基础研究优势，通过技术转移资金专项投入、重点实验室对外开放等措施，不断挖掘基础研究在推动产业创新发展中的作用，从而实现学术研究领域的创新突破，并增强科研成果产出能力。

五、 研究不足与展望

本研究基于知识流过程对研究型大学知识创新生产效率评价进行了探索，但在高深知识资源量化指标的选择以及样本选取与分类方面还存在不足。在高深知识资源的量化方面，本研究未考虑到各高水平学科、科研项目、研究生和专任教师之间存在的个体差异，因此指标对于研究型大学知识创新过程中实际蕴含的知识储量的衡量具有局限性。在研究型大学样本选取方面，本研究未考虑同类型研究型大学之间的学科范围差异，没有以体现知识内涵与类型差异的学科为单位进行知识创新生产效率评价，因此评价结果存在一定的局限性。未来研究可针对本研究的不足，不断完善和丰富知识创新生产效率评价指标体系与数据库，为我国研究型大学知识创新成果产出效率管理措施的制定提供持续的决策支持。