高校科研投入、科技经费来源结构与科研产出研究——基于1997—2019年统计数据的实证分析

张慧丽，曾桃华，杨 波

（1.东南大学财务处，江苏 南京 210096；2.南京航空航天大学，江苏 南京 210016）

0 引言

党的十九届五中全会提出：坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。科技创新对国家的发展具有重大意义，我国“十四五”时期以及更长时期的发展都依赖于科技创新工作。而高校作为国家科技创新体系中的重要组成部分，对科技创新发展具有不可替代的推动作用。

根据教育部编写的《高等学校科技统计资料汇编》，近年来，随着高等教育事业的蓬勃发展，高校科技经费年增速10%以上，在2011 年高校科技经费突破千亿元大关，2019 年达到2 458.20亿元，较2011 年翻了一倍多，其中：政府经费（含科研事业费、主管部门专项费和其他政府部门专项费）1 590.23 亿元，占比64.69%；企事业单位委托经费647.50 亿元，占比26.34%；其他经费（含各种收入中转为科技经费和其他）220.46 亿元，占比8.97%，可见政府部门为高校科研提供了最主要的经费支撑。与此对应，高校的研发规模也十分庞大，截至2019年，我国高校的研发人员全时当量是60.62万人年。

在高校科技经费增加和研发人员规模扩大的同时，我国高校科技成果近年来也获得了较大增长。我国高校出版科技著作数量从1997 年的5 046 部增加到2019 年的13 619 部，增长了近2 倍；发表学术论文数量从1997 年的235 837 篇增加到2019 年的1 083 321篇，增长了近4倍；专利授权数从1997年的1 022项增加206 036项，增长了近201倍。

一般来说，高校科研投入与高校科研产出呈正相关，投入经费和人力越多，产出也相应越多，经验数据是否支持这一点呢？另外，科技经费来源结构与科研产出存在怎样的关系呢？本文将建立VAR模型进一步来研究高校科研投入、科技经费来源结构与科研产出之间的关系。

1 文献综述

1.1 高校科研投入与产出相关研究

学者关于高校科研投入与产出的关系研究集中在效率、区域差异等方面，在定量研究方面，多采用数据包络分析法、线性回归模型、面板数据的门槛回归模型为主要研究工具。毛建青等［1］基于36 所美国一流大学2003—2018 年的面板数据构建了36 个OLS、固定和随机效应模型，分析得出：政府对高校的拨款、高校自身的财务收支规模、对高校的资助与合同对科研产出的数量与影响力都具有正向的推动作用。孙盘龙［2］根据2013—2017 年我国教育部直属高校统计数据，运用Tobit 模型对高校科研投入产出效率的影响因素进行分析得出：对外交流和科研创新能提高科研投入产出效率。王鹏等［3］根据2000—2012 年省际面板数据的回归分析得出研发人员的规模、科研拨入经费与科研产出之间存在显著非线性关系。林赛燕［4］采用我国 526 所高校 2012—2017 年的面板数据建立面板负二项回归模型进行分析，结果表明：科研经费投入对科研成果的数量具有正向的推动作用，但是具有滞后性。张宝生等［5］根据教育部直属高校2010—2016 年面板数据，建立非动态门槛面板模型，分析得出：高校科研经费投入强度、研发人员的规模与科研产出存在显著的非线性关系与双重门槛效应，高校科研经费投入和高校研发人员的规模都存在最优配置区间。

1.2 科技经费来源结构与高校科研产出相关研究

相比高校科研投入与科研产出之间关系的研究，对高校科技经费来源结构与科研产出关系的定量研究相对比较少。寇明婷等［6］根据60 所教育部直属高校2012—2017 年科研活动面板数据，利用随机前沿分析方法（SFA）研究科技经费来源结构对高校科研效率的影响，研究发现：科技经费来源结构对高校基础知识产出和应用知识产出效率的影响存在异质性。郭江江等［7］利用第二次全国科学研究与实验发展R&D 资源普查数据，探讨不同的研发经费结构和人员特征对高校创新产出的影响，研究发现：政府资金、企业资金和其他资金等三类资金对高校科技论文和专利申请具有正向作用。

1.3 研究述评

综上，关于高校科研投入与科研产出之间关系的实证研究主要是运用数据包络分析方法、线性回归模型分析、面板数据分析等方法，从投入与产出的关系指标上进行了定量分析，对于高校科研经费来源结构对科研产出的定量研究相对较少，主要是采用SFA分析方法和回归模型对两者进行分析。目前，还没有文献对中国高校科研投入、科技经费来源结构与高校科研产出三者之间的关系进行研究。鉴于此，本文在已有研究成果的基础上，将重点研究放在三者之间的动态关系上，利用VAR 模型，剖析中国高校科研投入、科技经费的来源结构对高校科研产出的影响，以期为我国高校研发资源优化配置、提高科研产出能提供一些依据和建议。

2 研究设计

2.1 数据选取与变量说明

为分析高校科研投入、科技经费来源结构与高校科研产出之间的动态关系，本文以高校科研投入和高校科技经费来源结构为解释变量，高校科研产出为被解释变量。借鉴相关文献资料，高校科研投入最基本且能够量化的指标是经费与人力，故本文选取高校人均科技经费（高校科技经费/研究与发展人员全时当量，单位：元/人年）作为高校科研投入的衡量指标。高校科技经费来源有政府资金、企事业委托资金和其他经费等，而最主要的经费来源是政府资金，其总量远远高于其他的经费来源，故本文选用高校科技经费中政府资金占比作为科技经费来源结构的衡量指标。知识生产和原创性成果多以科技论文的方式进行传播，所以本文以高校在国内外发表学术论文数（单位：篇）作为高校科研产出衡量指标。

数据均来源于《高等学校科技统计资料汇编》，选取范围为1997—2019年。为了消除原始变量可能存在的异方差，对高校科研投入和高校科研产出的衡量指标作对数化处理。为方便研究，高校科研经费投入、科技经费来源结构、高校科研产出分别标记为LPERR，RGI和LPAP。

2.2 变量描述性统计

为了解样本的基本特征，统计出高校科研投入、科技经费来源结构与科研产出的基本描述（见表1）。

表1 变量统计性描述

2.3 模型选择

本文主要研究的是高校科研投入、科技经费来源结构与高校科研产出的关系，采用非结构化的VAR模型，通过把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后项的函数来构建回归模型，通过数据反映变量之间的动态变化，可以对多个变量间的互动关系进行有效分析。其表达式如下：

式中：p为内生变量的滞后阶数；A为内生变量选择不同滞后期对应的系数矩阵；ε为相互独立且服从同一正态分布的随机变量。

3 实证分析

3.1 变量平稳性检验

为避免因变量不平稳而出现伪回归现象，运用ADF检验法对LPAP，LPERR，RGI进行单位根检验，判断其平稳性。

由表2可以看出，变量LPAP，RGI在5%显著性水平下拒绝了原假设，变量LPERR在1%显著性水平下拒绝了原假设。在5%的显著性水平下，变量LPAP，LPERR，RGI均为平稳的时间序列，说明都不存在单位根，变量序列平稳。

表2 ADF检验结果

3.2 协整检验

由ADF检验结果可知，LPAP，LPERR，RGI变量序列平稳，本文采用Johansen协整检验方法检验它们是否存在长期均衡关系，结果如表3所示。

由表3可知，根据特征迹检验和最大特征值检验结果，在5%的显著性水平下，两个变量之间存在1个稳定的协整关系。表明高校科研投入、科技经费来源结构与科研产出之间存在长期稳定均衡关系。

表3 Johanson协整检验结果

3.3 Granger因果关系检验

在时间序列情形下，Granger 因果关系表示变量彼此间的“预测能力”，变量间是否具有经济学意义上的因果关系，即一个变量前期信息的变化能否引起另一个变量的变化。因此对LPAP，LPEER和RGI做Granger 因果关系检验，来分析高校科研投入、科技经费来源结构与科研产出的互动关系，结果如表4所示。

表4 Granger 因果检验结果

表4 显示，在10%的置信水平下，高校科研投入是高校科研产出的Granger 原因，而高校科研产出不是高校科研投入的Granger 原因；科技经费来源结构和高校科研产出互为Granger 原因；科技经费来源结构和高校科研投入互为Granger原因。

3.4 模型构建

3.4.1 最优滞后阶数

已知LPAP，LPERR，RGI为平稳时间序列，则可以用这些变量序列构建多元VAR模型。首先需要确定VAR 模型的最优滞后阶数，本文选择考察LR，FPE，AIC，SC 和HQ 5 个信息准则来确定最优滞后阶数。以下设置滞后阶数为3 阶进行检验，结果如表5所示。

由表5可知，LR，FPE，AIC，SC，HQ 表明滞后2阶为该VAR模型的最优滞后阶数，据此构建滞后2阶的VAR模型，利用EVIEWS，得到VAR（2）模型系数估计结果矩阵：

表5 各滞后阶数的VAR模型检验结果

3.4.2 模型稳定性检验

为方便后续检验分析，需要进行模型稳定性检验，本文采用AR根图进行检验，结果如图1所示。所有单位根都处于单位圆内，模型通过了稳定性检验，适合进行后续模型的讨论。

图1 单位根倒数模的分布

3.5 脉冲响应函数

为更全面对VAR 模型做出分析，本文运用EVIEWS对该VAR模型做出脉冲响应图，用脉冲响应函数来分析高校科研投入、科技经费来源结构与科研产出之间的冲击响应。各图中横轴为期数，纵轴为脉冲响应值，实线是脉冲响应函数，虚线是两个标准差的变动范围，期数设置为10年。

由图2可以看出，高校科研产出对于自身的一个标准差信息冲击即刻就有一定的正向响应，之后逐渐下降，并在第7 期达到0 后开始呈现非常微弱的负向响应，这说明高校科研产出对自身短期内具有明显的促进作用。高校科研产出受到高校科研投入一个标准差信息冲击后，第1期的脉冲响应值为0，之后逐渐上升，表现出明显的正向反应，这说明高校科研投入对高校科研产出具有较为明显的促进作用，且影响滞后一期。高校科研产出受到科技经费来源结构一个标准差信息冲击后，第1期的脉冲响应值为0，之后开始呈现出非常微弱的正向反应，紧接着开始下降，在第2 期转为0 之后持续下降，呈现较为明显的负向响应，这说明科技经费来源结构对高校科研产出的影响滞后一期，从长期来看，具有较为明显的抑制作用。

图2 LPAP受到冲击后的脉冲响应函数函线

3.6 方差分解

方差分解分析作为VAR 模型分析的重要部分，可以将变量的方差归因，可以有效解释变量之间的具体影响程度及发展趋势。为弥补脉冲响应分析的不足，研究LPERR，RGI变动对LPAP结构冲击的贡献程度，本文进而对其进行方差分解。得到LPERR，RGI对LPAP变化的贡献率，时间设置为10，如表6所示。

从表6 可知：随着期数的增加，高校科研产出变动方差由自身变动解释的部分逐渐下降；由高校科研投入变动解释的部分逐渐增加，在第10 期达到了峰值，大约有58.53%的高校科研产出变动方差由科研投入变动可以解释；由科技经费来源结构变动解释的部分逐渐增加，但是总体而言相对比较小，在第10期大约只有12.23%高校科研产出变动方差由科技经费来源结构可以解释。总体来说，高校科研投入的贡献率要远高于科技经费来源结构的贡献率。

表6 LPAP方差分解

4 结论和建议

通过对1997—2019 年高校科研投入、科技经费来源结构与科研产出的数据，利用VAR 模型实证分析高校科研投入、科技经费来源结构对科研产出的影响。得出的主要结论有：高校科研投入、科技经费来源结构与科研产出存在协整关系，说明三者具有长期稳定均衡关系。而脉冲响应函数显示，高校科研投入对高校科研产出的影响存在滞后性，具有明显的促进作用；而科技经费来源结构对高校科研产出的影响也存在滞后性，呈短暂性微弱促进作用后呈现较明显的抑制作用。通过方差分解得出：高校科研投入、科技经费来源结构随着期数增加，对高校科研产出贡献率逐渐增加，但高校科研投入对科研产出的贡献率远高于科技经费来源结构的贡献率。通过Granger 检验得出高校科研投入是高校科研产出的Granger 原因，而高校科研产出不是高校科研投入的Granger 原因；科技经费来源结构和高校科研产出互为Granger 原因；科技经费来源结构和高校科研投入互为Granger 原因。笔者根据上述研究结论，提出以下对策建议。

4.1 进一步加大对高校科研投入力度，提升高校科研水平

科研投入是进行科研活动的重要前提与保障，从前文分析可知，高校科研投入对高校科研产出具有明显的促进作用，本文选取的是高校人均科技经费投入来衡量高校科研投入，所以加大对高校科研投入的力度，特别是提高高校人均科技经费投入，对高校科研产出具有重要意义。（1）提高对高校科研经费的投入，为科研活动提供必要的资金保障。充足的科研经费投入，可以为自主研发、升级改造实验设备、改善科研基础环境、聘用高水平科研人才、科研耗材等直接成本补偿、科研绩效激励等创造条件，为高校科研的快速发展打下坚实基础。（2）加大对高校科研人才队伍的建设。人才是第一资源，是科研创新的主体，对科研创新的发展发挥着巨大作用，人才的引进、储备，人才结构的优化，对提升高校科研创新能力、增加科研产出至关重要。在引进优秀人才的同时，充分发挥高校在人才培养方面的优势，提升科研活动人员的素质和个体创新能力，同时避免对人力投入总量的一味增大。高质量的科研人员能推动科研活动的顺利开展和有效实施，产出高质量的科研成果。所以，加强科研人才队伍建设、培养高质量科研人才、组建高水平科研团队是高校提升科研产出水平的决定性要素。

4.2 积极引导和鼓励企事业单位、其他社会组织增加对高校科研活动的投入力度，拓宽资金来源

从前文分析可知，科技经费来源结构对高校科研产出呈短暂性微弱促进作用后呈现抑制作用，说明科技经费中政府资金占比并非越高越好。相比其他资金来源，政府资金的规模和稳定性都具有很大优势，但在科技经费中政府占比过高时，高校会过度依赖政府资金，放弃寻求其他外部科研资助渠道，这样会对其他外部资金产生挤出效应。目前，高校科研投入中政府投入经费仍占很大比例，从长期来看，并不利于高校科研活动的发展，需要积极调动社会力量参与高校科研创新活动，吸引多元化的经费投入，优化科研资金投入的结构，以期达到经费投入与科研产出的最优配比效果。所以，在国家财政加大科研经费投入力度的同时，也要积极引导企业、金融机构、社会团体、公益组织等社会机构以适当形式投入资金支持科研研发、服务，鼓励社会机构以捐赠或建立基金等方式投入资金，拓宽科研资金的来源渠道，从而形成科研资金来源多样化、资金投入持续稳定的科研经费投入格局。

4.3 完善高校科研经费预算管理模式，提高科研经费的使用效益

随着高校科研经费的快速增长，科研经费使用过程中出现了诸多问题，例如：科研经费的配套管理机制未能及时跟上，预算执行率低，科研经费使用过程中屡屡出现套取、挪用、利益输送等不良现象和科研腐败问题。低下的科研经费使用效益，产生了大量的资金浪费，同时也引起社会大众的严重关切。在提高科研投入、积极拓宽经费来源渠道的同时，如何提升科研经费的使用效益，产出高质量的科研成果，这对科研经费的科学有效管理提出了更高的要求。进一步完善科研经费预算管理模式，推进全面预算管理，科学编制预算，加强科研经费使用过程监督，是解决高校科研经费管理中存在诸多问题的有效路径［8］。科研项目负责人需要认识到经费预算是服务科研业务的条件和保障，需要紧密有机结合，克服预算和业务“两张皮”现象。在编制预算时，可以让财务人员参与科研经费预算的编制，加强财务与业务之间的沟通，适时给予业务中心指导，帮助其了解现行的财务规范，结合其自身资源、现状，支持其编制科学、合理、高效的预算，最终实现全面预算［9］。在预算实施过程中，可构建交互预算模式，财务人员定期关注跟踪预算执行情况，当出现新变化时，与业务中心及时进行协调沟通，适时调整预算目标，进行动态的预算管理［10］。同时，严格科研经费的预算执行管理，完善科研经费支出审核机制，设置专人对科研经费进行把关，规避徇私舞弊的状况发生。

4.4 完善高校科研经费绩效评价管理，优化科研资源配置和提高经费使用效益

高校科研经费的绩效评价是实现经费管理科学合理的重要途径，是优化科研资源配置和提升科研资金使用效益的有效工具和手段。高校可以由财务处、科研院、审计处及其他相关部门组成绩效评价工作小组，对不同类型的科研项目进行分类评价，引用平衡计分卡绩效评价工具，对自由探索型、任务导向型等不同类型的科研项目，制定差异化的绩效评价指标体系，设置科学合理的指标及权重，兼顾财务指标和非财务指标、结果类指标和动因类指标之间的平衡，从业务效果维度、服务对象维度、内部业务流程维度、学习与成长维度4个维度对科研项目展开评价［11］。业务效果维度的核心指标有科研投入值、成本结构、收入支出比率、预算执行率、投入产出比，科技成果转化数、社会效益指标等；服务对象维度可以选择经费投入单位满意度、上级主管部门满意度、地方政府满意度、公众满意度、时间响应、信息公开数等指标；内部业务流程指标可以选择法律法规遵循情况、制度更新数、流程重塑数、服务标准制定数等；学习与成长维度可以选择信息化系统建设数、学生培养人数、职工进修次数、职称晋升、培训与交流次数等。通过构建平衡记分卡指标体系，实施科研经费绩效评价，把评价结果作为项目调整、后续资金支持的依据，改善科研资源配置，引导科研资源向优秀人才和团队倾斜，提高科研经费的使用效益，产出高质量的科技成果。