新型高校智庫：成長階段、資源投入與影響力

李韻婷 張日新 姚婷

摘要：[目的/意義]當前實踐中高校智庫普遍存在成長困局，但學界針對智庫影響力驅動因素的研究還比較缺失，高校智庫如何通過成長策略提升影響力成為亟待解決的現實問題。[方法/過程]基于組織生命周期理論，利用2017年《CTTI智庫報告》披露的數據信息，實證分析了不同成長階段下資源投入對高校智庫影響力的作用機制。[結果/結論]資源投入有利于提升智庫影響力；智庫資源和初創期、成長期高校智庫影響力正相關，但與成熟期高校智庫影響力不相關；是否“211工程”高校對智庫影響力作用顯著，但這一關系僅存在于智庫初創期。

關鍵詞：中國特色新型智庫 成長階段 資源投入 智庫影響力

分類號：C931.5

DOI： 10.19318/j.cnki.issn.2096-1634.2020.06.02

1 前言

黨的十八大以來，智庫建設被提升到國家戰略高度。在新一輪智庫建設熱潮中，高校智庫數量成倍增長，已經成為中國四大智庫類型之一，在國家治理能力現代化進程中發揮著重要作用。但高校智庫成長局限性也日趨明顯，表現為高校智庫所發揮的資政啟民的作用與高校作為社會“軸心組織”的地位極不相稱[1-2]，如何提升中國特色新型智庫影響力成為亟待解決的現實問題。在實踐過程中，國內一些初創的高校智庫能夠在激烈的智庫競爭中保持領先地位，如2014年成立的中南財經政法大學產業升級與區域金融湖北省協同創新中心和2016年成立的北京師范大學中國教育與社會發展研究院，兩家智庫在2017年、2018年連續兩年在《CTTI智庫報告》全國高校智庫綜合評分排名占據前25名。如此看來，在相同的制度背景下，基于成長視角對高校智庫影響力驅動因素的研究，所獲得成果或許比單純關注智庫投入產出更具有直接的啟示意義和實際價值。

2 文獻綜述

國內學界針對高校智庫影響力進行了一些探索性研究，其一是對高校智庫影響力內涵界定及評價研究。有學者繼承國外智庫理論成果，主張從學術、決策、公眾[3]、同行影響力[4]及國際影響力[5]等多維度衡量高校智庫影響力。另一些學者基于中國特色新型高校智庫的特點，建議從學術和決策兩個方面對高校智庫影響力進行評價[6]。南京大學中國智庫研究與評價中心考慮中國情境下“調查研究”工作對政策研究的重要性，進一步把“調研考察”納入智庫影響力表現[7]。基于國內智庫評價指標體系構建習慣，以及高校智庫習慣低調的特點[8]，本文借鑒狹義的高校智庫影響力的定義，從“智庫成果”和“智庫活動”兩個維度進行測量。

其二是對高校智庫影響力影響因素的研究。智庫外部的一些影響因素，如地方政府支持[9]、智庫間協同發展[10]已經被廣泛討論。近年來，智庫內部的影響因素也逐漸得到學界的重視。內部影響因素根據其研究視角不同可以進一步劃分為靜態和動態影響因素兩類：關于靜態影響因素，研究表明，健全完善的人才機制和多渠道的資金籌集方式對國外一流高校智庫成長至關重要。與國外高校智庫不同，由于國內多數高校智庫隸屬于高校，不具備獨立的法人地位，在資源獲取上存在諸多困難，具體表現為依靠政府撥款獲取資金，專職行政人員缺位[11]，與政府之間的信息傳遞渠道不通暢[12]等方面。因此，資源投入是國內高校智庫開展政策研究和調研活動的重要前提。關于動態影響因素，有學者開始關注智庫成長階段對智庫成長的影響。張日新、楊松青等基于國內人文社科智庫數據的實證發現智庫成立時間長短對其學術影響力有顯著影響[6]。綜上，現有研究尚未打開如何提升高校智庫影響力的“黑箱”，而且由于國內智庫數據公開范圍非常有限，現有研究多為定性研究[13]，基于全國范圍大樣本數據的實證研究相對缺乏。

鑒于此，基于組織生命周期理論，在中國特色新型智庫建設的背景下，以《CTTI智庫報告（2017）》公布的國內高校智庫作為樣本，從動態成長視角探討高校智庫影響力的驅動機制。組織生命周期理論提出，隨著智庫不斷發展，智庫會自然而然地經歷初創、成長、成熟等階段[14]，智庫需要結合自身的發展規律，針對自身狀態采取相應的管理決策才有可能避免邁入官僚化和消亡的衰退階段。本文實證分析的不同成長階段下資源投入對高校智庫影響力的影響機制，可以為“雙一流”背景下高校智庫資源投入策略的制定和中國特色新型智庫的可持續發展提供決策參考。

3 研究設計

3.1 數據來源與樣本選擇

本文樣本來源于《CTTI智庫報告（2017）》里兩個高校智庫排名榜，“MRPA測評綜合評分排名”和“MRPA測評資源總效能評分排名”。剔除重復樣本后，得到125家高校智庫作為本文的研究對象。樣本的基本情況如下：所屬省域方面，江蘇省22家（17.6%）、北京市19家（15.2%）、上海市13家（10.4%）、湖北省12家（9.6%）、天津市10家（8%），其余地區49家（39.2%）。學校類型方面，“211工程”高校84家（67.2%），非“211工程”高校41家（32.8%）。需要說明，因為本文實證研究所使用的數據來自2018年5月出版的《CTTI智庫報告（2017）》，而國家提出“雙一流”高校建設是在2017年8月，樣本中建成的智庫基本上都是在2017年及此前建立起來的，為了保證數據邏輯的一致性，仍沿用“211工程”高校作為學校類別的劃分標準。

3.2 變量測量

針對中國特色新型智庫的特點，南京大學中國智庫研究與評價中心設計了一個MRPA測評體系，使用德爾菲法對指標進行賦值，從治理結構（M）、智庫資源（R）、智庫成果（P）、智庫活動（A）4方面對CTTI來源智庫進行測評。基于數據系統性、權威性和可復制原則，本研究引用MRPA的測評結果，對不同成長階段的資源投入與智庫影響力關系進行探討。各變量測量如下。

自變量。“資源投入”（R）。組織資源一般包括人、財、物、技術4個方面，本文從研究人員數、行政人員數、網絡資源、年度預算4個維度對高校智庫的資源投入進行測量。資源投入得分對應MRPA測評中的R值。

因變量。“智庫影響力”（E）。根據本研究對高校智庫影響力的定義，高校智庫影響力由智庫成果和智庫活動兩方面進行測量，智庫成果包括單篇內參（無論是否被批示）、被批示內參、主辦/承辦期刊、正式出版圖書、研究報告、《人民日報》理論版等報紙發表文章、論文、縱向項目、橫向項目等9個二級指標。智庫活動則包括會議、培訓、調研考察這3個二級指標。樣本智庫影響力得分 = P值+ A值。

調節變量。成長階段（T）。依據組織生命周期理論，結合中國高校智庫的組織變遷過程[17]和智庫成立時間長短將智庫樣本劃分為3組。“0”=成熟期智庫，即1999年以前成立智庫；“1”=成長期智庫，即1999年至2003年間建立的智庫；“2”=初創期智庫，即2003年及以后建立的智庫。

控制變量。本研究控制了被試的學校類型（K）。其中，對學校類型進行虛擬變量處理：“0”=非“211工程”高校智庫；“1”=“211工程”高校智庫。

3.3 模型構建

為了檢驗資源投入對智庫影響力的作用，本文建立了如下實證模型：

其中，Ei表示高校智庫影響，K是學校類型，R為智庫資源，αi為模型的常數項，β為自變量的系數，εi為相互獨立的隨機誤差項，滿足零均值、同方差。關于成長階段的影響，把樣本劃分為成熟期、成長期和初創期3個研究區間，分別進行以上回歸，以檢驗高校智庫不同發展階段是否對智庫資源效用有顯著的影響。

4 實證分析

4.1 樣本變量的描述性統計分析

首先對全樣本高校智庫的背景特征進行考察，所得結果如表1所示。從表1可以看出，樣本高校智庫資源投入的中位數為214.00，低于平均值307.02，同時，資源投入指數高于平均水平的高校智庫僅有37家，占研究樣本的29.6%，這表明部分高校智庫擁有豐富的資源，但大部分高校智庫的資源水平不高。同理，僅有31家高校智庫影響力高于平均水平，占全樣本的24.8%，表明有部分智庫擁有較高的影響力，但絕大多數高校智庫影響力較低。

進一步根據智庫成立時間把樣本分成3個子樣本，分別對成熟期、成長期和初創期智庫的資源投入和影響力特征進行考察，所得結果如表2所示。從資源投入角度看，只有成長期智庫獲得的資源高于平均值（359.33>307.02）；在智庫影響力方面，成熟期智庫（973.12>900.37）和成長期（998.63>900.37）智庫影響力均高于平均值。

4.2 資源投入與智庫影響力

首先，采用單因素方差（ANOVA）探索不同學校類型在資源投入和智庫影響力方面是否存在顯著差異。方差分析結果表明：學校類型在資源投入方面不存在顯著差異（F =1.403，p>0.1），在智庫影響力方面存在顯著差異（F =6.106，p<0.05）。為確保后續模型合理性，需要對學校類型進行控制變量處理。

然后，模型中的主要變量進行相關分析以檢驗各變量相關關系是否與研究預測的趨勢相符合，結果如表3所示。從表3給出的結果看，資源投入與智庫成果（r =0.558，p<0.01）、智庫活動（r=0.446，p<0.01）及智庫影響力（r =0.564，p<0.01）正相關。同時，智庫影響力與智庫成果（r = 0.977，p<0.01）、智庫活動（r =0.824，p<0.01）正相關。

最后，為檢驗高校智庫資源投入對智庫影響力的作用，將資源投入作為自變量，智庫影響力、智庫成果和智庫活動分別作為因變量，構建M1—M4模型，回歸分析結果如表4所示。從表4的結果可以看出，在M2中資源投入對智庫影響力的有顯著正向影響（β = 0.513，p<0.001）。進一步分析發現，資源投入對智庫影響力的兩個維度智庫成果（β = 0.513，p<0.001）、智庫活動（β=0.385，p<0.001）均有顯著正向作用。

4.3 成長階段的調節作用

分別建立“成熟期”“成長期”和“初創期”3個階段的層級回歸模型。由于成熟期樣本智庫均來自211高校，所以這一階段的模型并未把“學校類型”作為控制變量。3個子樣本的回歸分析結果匯總于表5。對比回歸結果可知：對于成熟期智庫，資源投入和智庫影響力的回歸系數不顯著（β=0.175，p>0.1）；資源投入對成長期智庫影響力（β=0.596，p<0.001）和初創期智庫的影響力（β=0.471，p<0.01）顯著正相關，而且資源投入對成長期智庫的正向作用更顯著（β=0.596>0.471）。總的而言，成長階段在資源投入與智庫影響力中起調節作用。

在控制變量方面，表5的全樣本回歸結果顯示學校類型與智庫影響力顯著相關（β=0.159，p<0.05），這表示若高校智庫所屬高校為“211工程”高校，其影響力會顯著高于非“211工程”的高校智庫。但分階段的樣本回歸結果顯示，這一關系局限于初創期智庫樣本（β=0.298，p<0.05），對于成長期和成熟期智庫而言，這關系并不顯著。

5 結論與討論

5.1 主要結論

新型高校智庫成為中國新一輪智庫體系建設浪潮中的中堅力量。本研究梳理了新型高校智庫以及組織生命周期理論相關研究，構建了成長階段、資源投入和智庫影響力研究模型，主要得出以下結論。

首先，有部分智庫擁有較高的影響力，但大多數高校智庫影響力較低。這與陳燕、夏人青等[16]的研究結論一致，均體現了我國高校智庫發展的不均衡。

其次，資源投入對智庫影響力具有正向的預測效果，這體現了現階段中國特色新型智庫建設過程中資源支持的重要性。發達國家教育智庫一直高度重視資源投入，使智庫得以保持持續的競爭能力，對國內高校智庫而言，堅持較高的資源投入對智庫影響力的提升也起到了顯著作用。

再次，在不同成長階段下，智庫資源投入對其影響力作用存在差異。實證數據結果表明：智庫資源和初創期、成長期高校智庫影響力正相關，資源投入對成長期智庫的正向作用更顯著，但資源投入與成熟期高校智庫影響力不相關。這表明，高校智庫在管理特征上和非智庫組織具有一定共性，智庫的組織正規化隨著時間推移增強[17]，資源投入與智庫影響力的正相關關系也隨著智庫成長而得到加強。而當高校智庫進入成熟期后，資源投入和高校智庫影響力不相關，這可能是因為，成熟期樣本智庫影響力表現分化嚴重，一部分智庫進入成熟期階段，如華中師范大學中國農村研究院，另一部分智庫進入了衰退期。對于處于成熟期的高校智庫，隨著智庫活動逐漸深入，單純的資源數量增加無法滿足智庫日益擴大的知識資源和資產資源的需求，智庫必須開拓更具有異質性與多樣化的資源以匹配新的資源需求，所以實證研究中關于資源數量與影響力的相關關系不顯著。對于處于衰退期的高校智庫，管理規范程度相對較弱[18]，同樣導致這些高校智庫資源投入對影響力作用也不顯著。

最后，是否“211工程”高校對高校智庫影響力作用顯著，但這一關系僅存在于智庫初創期。在智庫初創時期，若智庫所屬高校為“211工程”高校，則高校智庫天然就具備比較顯著的品牌優勢，加上“211工程”高校擁有深厚學科積累和相對完善的數據庫建設，其智庫成果在社會上具有一定的影響力，智庫活動也具備一定的號召力。隨著高校智庫進入成長期，既定的品牌優勢減弱，高校智庫必須具備較強的環境適應能力，對投入智庫的資源進行管理創新，提高資源效率，才能有效產出高質量的智庫產品，進而提升智庫影響力。

5.2 管理啟示

生命周期理論有一個重要的認知，即“成長期和成熟期組織可以稱得上成功，而進入衰退期組織則意味失敗”[19]。本文的實證數據表明，國內有部分處于成熟期的高校智庫已經呈現了衰退狀態。在既定的外部制度環境下，高校智庫要想擺脫衰退，需要在其成長過程中找到一些有效的組織干預手段。如，增強資源獲取能力，掌握智庫資源需求規律，對不同發展期自身不同的資源需求進行合理而科學的預判[20]；增強資源管理能力，重視資源的質量，注重高端人才引入、多元化資金來源保障以及顯性程度高的網絡門戶建設，儲備的稀缺而有價值的資源幫助智庫獲得可持續發展；結合組織具備的優勢和劣勢，采取差異化戰略定位和多元化建設路徑[21]。

本文研究結論對智庫管理部門也有一定啟示。第一，需要加大高校智庫資源投入強度。鑒于資源投入是提升高校智庫影響力的一個關鍵因素，近十幾年來，我國在智庫建設方面的投入也不斷提高，但整體資源水平仍然很低，而且智庫間資源分布極不均衡。為了使資源得到更有效配置，建議結合“雙一流”建設的原則“堅持競爭開放、動態調整，打破身份固化，強化績效激勵”，資源需要適當向處于初創期和成長期的高校智庫傾斜，對于常年處于衰退期的智庫適宜采取淘汰制度。第二，以政策引導高校智庫完善內部管理結構，建立與其成長階段相適應的管理機制，引領管理創新，切實推動高校智庫資源效率的提高。第三，智庫人才培育制度創新。由于國內普遍缺乏國外智庫“旋轉門”，導致熟悉政府部門決策機制的高校研究人員相對稀缺，而且國內高校教師職稱評定和職務晉升仍舊以學術成果為主要考核指標，所以高校研究人員普遍缺乏洞悉社會問題的敏銳性，但智庫人員與政府間的正式溝通、非正式溝通以及信任程度對智庫發展是至關重要的。由此，各級政府部門應該通過搭建高校智庫人才平臺，為各領域智庫專家與政府部門可以自由平等地開展交流合作提供機會。

5.3 研究局限和未來研究方向

囿于國內智庫數據資源來源的有限性，本文結合資源基礎觀和生命周期理論對高校智庫影響力驅動因素的探索只是初步嘗試，旨在明晰智庫影響力提高的方向。未來研究至少能從3方面進行深入：在研究內容上，本文采用了最具有代表性的一個指標——“成立時間”，對高校智庫成長階段進行劃分，盡管研究具有一定的可行性，但因為數據限制，研究成果并未經過穩定性檢驗，所以未來的研究需要總結不同成長階段的智庫特征，通過綜合性指標對智庫成長階段進行合理測定，進而更加科學地分析成長階段的作用；在研究方法上，后續研究可以采用案例研究和序列數據分析等方法，對高校智庫成長進行縱向跟蹤，以排除截面數據普遍存在的內生性問題；在研究對象上，未來需要進一步增加樣本數量，擴大樣本覆蓋范圍，進一步檢驗本實證結果的普適性。

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作者貢獻說明：

李韻婷：確定文章架構，撰寫文章初稿，文章主要執筆者；

張日新：查找文獻，參與文章討論，參與文章校對；

姚婷：數據處理，參與文章校對。

New University Think Tanks： Growth Stage， Resource Input and Influence

Li Yunting1，2 Zhang Rixin1 Yao Ting3

1South China Agricultural University， Guangzhou 510642 2Guangdong Urban and Rural Societal Risk and Emergency Governance Research Center， Guangzhou 510642 3Guang Dong Eco-Engineering Polytechnic， Guangzhou 510520

Abstract： [Purpose/significance] In the current practice， the wisdom inventory of colleges and universities is growing in dire straits， but the research on the driving factors of think tank influence in academic circles is still relatively lacking. How to improve the influence of university think tanks through appropriate resource strategies becomes a real problem to be solved urgently. [Method/process] Based on the organization life cycle theory and the data information in 2017 CTTI Think Tank Report， this paper takes an empirical analysis of the mechanism of the impact of resource investment on university think tanks at different growth stages. [Result/conclusion] Resource input and think tank influence are positively correlated. Think tank resources are positively related to the influence of think tanks in the initial stage and growth period， but they are not related to the influence of think tanks in mature ones. Whether the 211 engineering universities have a significant influence on the influence of think tanks， but this relationship exists only in the initial stage of think tanks.

Keywords： new think tank with Chinese characteristics growth stage resource input influence of think tank