基于數據包絡分析的粵港澳大灣區高?？蒲行史治?/h1>
2021-08-14 09:39:46韓小騰雷顯凱
科技管理研究 2021年14期
韓小騰，雷顯凱
（華南農業大學，廣東廣州 510642）
1 問題提出
《2020 中國科技統計年鑒》數據顯示，2019 年全國（未含港澳臺地區）高校科研經費支出1 796.6億元，比2018 年增加300 多億元，發表科研論文144 萬篇；分地區來看，東部地區高校科研經費總支出達到1 074.3 元，遠遠高于中部、西部和東北部地區，其中身處粵港澳大灣區的廣東省高校的科研經費支出為185.78 億元、發表科研論文為10.6 萬篇，比2018 年均有所增加［1］。2019 年國務院印發的《粵港澳大灣區發展規劃綱要》明確提出，要將粵港澳大灣區打造成具有全球影響力的國際科技創新中心。2020 年12 月，教育部、廣東省印發的《推進粵港澳大灣區高等教育合作發展規劃》中又明確指出，持續推進高等教育合作發展，把粵港澳大灣區打造成為國家深化高等教育體制機制改革試驗區。
作為我國高層次人才培養的重要平臺，高?？蒲兴降母叩团c學校學科發展、師資質量、教育質量以及為社會服務的水平存在緊密聯系，對地區經濟發展水平也有重要影響［2］。當然，高?？蒲谢顒与x不開對科研投入與產出的效率評價，選取恰當指標和采取相應方法對高校科研效率進行評價是高?？蒲泄芾砉ぷ鞯闹匾M成部分，也是高校優化資源配置的重要依據，對高校發展具有突出的導向作用。目前，我國高?？蒲行试u價已由原來的簡單定量評價向綜合化評價轉變［3］。
國內外學者對高?？蒲行首鞒隽素S富研究，主要集中在以下幾個方面：一是在研究對象上，有的學者以具體高校教師為研究對象，也有學者以某一區域高校為研究對象，如廖帥等［4］以我國31 個省、自治區、直轄市高校為研究對象，指出科研資源投入因地域不同存在較大差異，經濟發達地區高?？蒲行拭黠@高于落后地區高校。二是在評價方法上，效率評價中比較常見的方法有平衡計分卡、數據包絡分析（DEA）、隨機前沿分析（SFA）、灰色關聯分析法、層次分析法（AHP）和灰色系統理論和因子分析法等［5］，由于DEA 方法具有客觀公平、多投入和多產出的測算和不受個體主觀影響的特點，在效率評價上受到很多學者的關注，如宗曉華等［6］利用DEA 模型對2006—2015 年教育部直屬高校科研效率進行分析，得出東部地區高校科研效率明顯高于其他地區。三是關于高?？蒲行视绊懸蛩氐姆治觯饕ê暧^和微觀兩個方面。宏觀層面，如劉天佐等［7］對2009—2016 年我國不同區域高?？蒲型度氘a出績效進行實證研究，得出區域教育投入力度對區域高?？蒲型度氘a出績效具有顯著影響；王曉紅等［8］采用省域和高校統計數據研究發現，產學合作對高校創新績效水平有顯著影響；張古鵬等［9］利用我國“雙一流”高校提供的項目資助數據，得出高校競爭網絡結構對科研績效的影響存在本質差異；常路等［10］以參與“2011 計劃”協同創新中心的合作單位為研究對象，得出聯盟經驗對高校科研績效存在顯著影響。微觀層面，如張家峰等［11］以長三角地區的高校為研究對象，發現教師職稱結構會影響高?？蒲锌冃?；郭際等［12］分析我國31 個省份高校的科技投入產出情況，得出高校自身對科技投入產出活動的控制能力對科研效率的高低產生直接的影響。
對于處于粵港澳大灣區的高校而言，在“雙一流”建設和粵港澳大灣區建設的雙重背景下，如何適應外部激烈競爭環境、提升自身科研發展水平是其面臨的重大挑戰。當前關于粵港澳大灣區高校科研效率分析的研究相對較少，仍留有研究空間。基于此，本研究按照“投入-產出”的效率評價思路，采用數據包絡分析法對粵港澳大灣區部分高?？蒲心芰M行綜合評價，以分析該區域高?？蒲心芰Πl展的實際狀況，為提升高?？蒲心芰μ峁Q策參考。
2 研究設計
2.1 數據來源
本研究中高校的人力資源、科技項目、科研經費、科技課題、科技成果及技術轉讓和成果授獎等數據主要來源于教育部科技司出版的《高等學?？萍冀y計資料匯編》。由于投入和產出存在滯后性，例如論文的發表周期一般在1 年～2 年，課題的完成周期一般在3年～4年，為保證研究結果的客觀性，時間跨度選擇2016—2019 年。限于數據的可獲得性，最終選擇了粵港澳大灣區部分高校的宏觀數據作為研究數據，具體包括華南理工大學、廣東工業大學、中山大學、華南師范大學、暨南大學、華南農業大學、廣州大學和深圳大學等8 所高校（以下簡稱“8所高?！保?/p>
2.2 研究方法
根據一般定義，生產效率是指產出量與全部投入要素之比，表明產出量的變動與全部投入要素變動的關系，以衡量生產率的變化對經濟增長的作用。為了分析8 所高?？蒲行实淖儎訝顩r，采用美國學者Charnes 等［13］在“相對效率評價”概念基礎上發展起來的一種評價方法，即數據包絡分析。常用的DEA 模型是BCC 模型和CCR 模型，但是CCR 模型強調固定規模報酬不變，BCC 模型則在CCR 模型的基礎上引入了規模報酬可變（VRS）。本研究主要分析科研投入對科研效率管理全要素影響的實際行為，因此，選取BCC 模型。Malmquist 指數的計算利用DEAP2.1 軟件完成。
2.3 指標選取
高?？蒲行试u價指標的選取應盡可能體現灣區特色和廣東省建設高水平大學這兩大要求?？蒲行试u價體系的指標選取遵循了以下原則：（1）設計的目的性。構建高校科研效率評價體系是為了比較粵港澳大灣區高校科研效率，探尋高?？蒲行使芾碇锌赡艽嬖诘膯栴}。（2）指標要能夠全面反映高?？蒲兴健＝梃b國內外高?？蒲行试u價體系，完善粵港澳大灣區高校科研效率評價指標體系。（3）要合理劃分投入與產出。廣東省建設高水平大學要求以效率為杠桿，對高校科研資源的投入和產出進行合理劃分。（4）指標數據非負性。選擇的指標數據應當是正數或者零。此外，就DEA 評價模型而言，指標選取得是否合理會直接關系到評價結果，在參考已有相關文獻和根據有關數據的獲取途徑情況，本研究主要從兩個方面加以考慮：一是從時間上整體分析粵港澳大灣區高?？蒲行使芾碇笜?；二是從各具體高校實際出發，分析每所高校的科研效率指標。基于此，對于8 所高校科研效率的考察，選取的投入和產出指標具體如表1 所示。
表1 粵港澳大灣區8 所高?？蒲型度肱c產出評價指標體系
2.4 描述性統計分析
2.4.1 科研產出情況
高?？蒲挟a出在一定程度上反映了科研水平的高低。由表2 看出，2016—2019 年8 所高校科研產出呈現上升趨勢。在成果產出中，2017 年學術論文發表數有所降低，但在2017 年后，學術論文發表數大幅度增加；2016—2019 年著作數量呈現先增加后降低的趨勢。在成果轉化中，2016—2019 年技術轉讓合同數呈現波動變化趨勢，其中2018 年達到最低水平；2016—2019 年技術轉讓合同金額呈現上升趨勢，其中2019 年年末的技術轉讓合同金額是2016年年末的3.5 倍。在知識產權方面，專利申請數保持快速增加，年均增加2 600 件左右；同樣，專利授權數量和專利擁有數量都保持快速增加的趨勢。在成果獎勵方面，獲獎數量呈現波動變化的趨勢，其中2018 年達到最低水平，僅為106 項，比2017 年減少近190 項。
表2 粵港澳大灣區8 所高校科研產出情況
2.4.2 人力資源情況
2016—2019 年粵港澳大灣區8 所高校人力資源情況如表3 所示，各項人力資源數量均呈現上升趨勢。具體來看，其中高級職稱教師總數保持小幅增加趨勢；具有博士學位教師總數呈現快速增加趨勢，年均增加2 000 人左右。
表3 粵港澳大灣區8 所高校人力資源情況 單位：人
2.4.3 科研經費投入情況
2016—2019 年粵港澳大灣區8 所高?？蒲薪涃M情況如表4 所示。總體上看科研經費投入呈現增加的趨勢，其中財政投入總經費的增加速度最快。具體來看，財政投入總經費年均增加超過60 000 萬元，2019 年財政投入總經費約是2016 年的1.35 倍；其他投入總經費呈現先增加后降低的趨勢，2018 年達到最高值。
表4 粵港澳大灣區8 所高校科研經費情況 單位：萬元
2.4.4 科研項目情況
2016—2019 年粵港澳大灣區8 所高校科研項目情況如表5 所示。在項目總投入方面，2016—2017年和2018—2019 年兩個時期的項目總投入增速最快；在項目總數方面，呈現先增加后下降的特點，其中2018—2019 年項目總數出現減少狀況；在新立項總投入方面，總體上表現為增加趨勢，但也有波動變化情況，2019 年新立項總投入金額約是2016 年的1.29 倍；在新立項總數方面，呈現逐年增加趨勢。
表5 粵港澳大灣區8 所高校科研項目情況
3 評價結果與分析
3.1 科研效率分時期動態分析
2016—2019 年分時期粵港澳大灣區8 所高校科研效率情況如表6 所示。8 所高?？蒲腥厣a率變化與技術進步變化密切相關，說明在技術效率、純技術效率和規模效率不變的情況下，技術進步是影響科研全要素生產率主要因素。8 所高校科研全要素生產率的均值大于1，說明2016—2019 年間8所高校的科研投入和產出達到了最優狀態，整體上科研效率呈現上升的趨勢，也說明了8 所高校的科技資源利用效率有一定程度的提高；科研全要素生產率具體表現為先下降再上升，2017—2018 年，科研技術效率、技術進步和規模效率均低于1，造成了科研效率的降低，2018 年后科研全要素生產率、技術效率、技術進步和規模效率都呈現快速增長的趨勢，表明技術進步是推動大灣區高?？蒲腥厣a率提高的主要動力。
表6 分時期粵港澳大灣區8 所高?？蒲行是闆r
3.2 科研效率縱向分析
2016—2019 年分具體高校的科研效率情況如表7 所示。從科研效率排序的角度分析，各高校之間科研效率差異較大，全要素生產率最高值和最低值相差0.422。其中，暨南大學的全要素生產率水平綜合排名第一，廣東工業大學、華南師范大學、華南農業大學、深圳大學和華南理工大學的全要素生產率較高，而中山大學和廣州大學的全要素生產率綜合排序倒數。八校中，技術效率、純技術效率和規模效率沒有差異，表明各校的科研管理較規范。科研效率主要差異體現在技術進步，可見，技術進步仍是造成八校科研效率差異的主要原因。
表7 2016—2019 年粵港澳大灣區8 所高?？蒲行是闆r
4 結論與啟示
4.1 結論
作為國家科技創新體系不可分割的一部分，高?？蒲谢顒訉τ谕苿蛹夹g創新發揮著重要作用。本研究在參考相關研究文獻的基礎上，基于粵港澳大灣區建設的大背景選取高?？蒲型度牒彤a出指標，運用DEA 方法測算了2016—2019 年粵港澳大灣區內的8 所高?？蒲行省＝Y果顯示，（1）8 所高?？蒲挟a出呈現上升趨勢，特別是技術轉讓金額快速上升。（2）總體上，8 所高校的科研投入都呈現增加的趨勢，但不同高校的科研投入存在較大差異，“雙一流”建設高校的科研投入明顯高于非“雙一流”建設高校。（3）在科研投入和產出增加的情況下，總體上，8 所高校的科研效率也呈現上升趨勢，科研效率平均值達到1.049，超過1.000，投入與產出達到最優狀態，但是在具體的高?？蒲兄?，高投入不一定帶來高產出，反之亦然；高校之間科研效率差異較大，全要素生產率最高值和最低值相差0.422。
4.2 啟示
根據以上研究結論，得到相關啟示：首先，應根據高校科研效率狀況完善科研資源的配置。由于高校間科研效率存在差異，加強對高?？蒲匈Y源的分類指導就成為題中之意。應該確定一個合理的評價周期，并將評價結果運用于高?？蒲匈Y源的配置中，以利于優化高?？蒲匈Y源配置，提升高?？蒲行?。對于科研投入較低、科研產出較高的高校應給予更多政策或者資金扶持，適度增加其科研投入量，促進其科研效率提質增效、產出更多質量高的科研成果；對于科研低投入和低產出的高校，加強其科研管理，找出原因所在；對于科研高投入和高產出的高校，則應強化其資源配置，提高其科研投入的利用效率，保證科研效率的穩步提升。
其次，建立多樣化的激勵機制，穩定高校教師隊伍，尤其是非“雙一流”建設高校必須實施靈活且多樣的激勵措施來提高高校教師的科研積極性，特別是對于科研成果豐富、科研潛力大的教師，應分類設立激勵機制，如實行物質激勵與精神激勵相結合，增加其科研產出。
最后，高校應積極提高科技成果轉化效率，提升將科技創新成果轉化為現實生產力的水平和能力。政府相關部門以及高?？蒲泄芾聿块T應積極引導教師轉變重學術成果產出、輕成果產業轉化的觀念，提高對科技成果轉化的重視程度；完善科技成果轉化激勵機制，提升科技成果轉化的經濟收益；創新科技成果轉化方式，如完善科技成果轉化機制、創新技術成果入股模式、加大科教融合力度、強化轉化收益政策保障等措施，加快科技成果轉化。
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韓小騰，雷顯凱
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國內外學者對高?？蒲行首鞒隽素S富研究，主要集中在以下幾個方面：一是在研究對象上，有的學者以具體高校教師為研究對象，也有學者以某一區域高校為研究對象，如廖帥等［4］以我國31 個省、自治區、直轄市高校為研究對象，指出科研資源投入因地域不同存在較大差異，經濟發達地區高?？蒲行拭黠@高于落后地區高校。二是在評價方法上，效率評價中比較常見的方法有平衡計分卡、數據包絡分析（DEA）、隨機前沿分析（SFA）、灰色關聯分析法、層次分析法（AHP）和灰色系統理論和因子分析法等［5］，由于DEA 方法具有客觀公平、多投入和多產出的測算和不受個體主觀影響的特點，在效率評價上受到很多學者的關注，如宗曉華等［6］利用DEA 模型對2006—2015 年教育部直屬高校科研效率進行分析，得出東部地區高校科研效率明顯高于其他地區。三是關于高?？蒲行视绊懸蛩氐姆治觯饕ê暧^和微觀兩個方面。宏觀層面，如劉天佐等［7］對2009—2016 年我國不同區域高?？蒲型度氘a出績效進行實證研究，得出區域教育投入力度對區域高?？蒲型度氘a出績效具有顯著影響；王曉紅等［8］采用省域和高校統計數據研究發現，產學合作對高校創新績效水平有顯著影響；張古鵬等［9］利用我國“雙一流”高校提供的項目資助數據，得出高校競爭網絡結構對科研績效的影響存在本質差異；常路等［10］以參與“2011 計劃”協同創新中心的合作單位為研究對象，得出聯盟經驗對高校科研績效存在顯著影響。微觀層面，如張家峰等［11］以長三角地區的高校為研究對象，發現教師職稱結構會影響高?？蒲锌冃?；郭際等［12］分析我國31 個省份高校的科技投入產出情況，得出高校自身對科技投入產出活動的控制能力對科研效率的高低產生直接的影響。
對于處于粵港澳大灣區的高校而言，在“雙一流”建設和粵港澳大灣區建設的雙重背景下，如何適應外部激烈競爭環境、提升自身科研發展水平是其面臨的重大挑戰。當前關于粵港澳大灣區高校科研效率分析的研究相對較少，仍留有研究空間。基于此，本研究按照“投入-產出”的效率評價思路，采用數據包絡分析法對粵港澳大灣區部分高?？蒲心芰M行綜合評價，以分析該區域高?？蒲心芰Πl展的實際狀況，為提升高?？蒲心芰μ峁Q策參考。
2 研究設計
2.1 數據來源
本研究中高校的人力資源、科技項目、科研經費、科技課題、科技成果及技術轉讓和成果授獎等數據主要來源于教育部科技司出版的《高等學?？萍冀y計資料匯編》。由于投入和產出存在滯后性，例如論文的發表周期一般在1 年～2 年，課題的完成周期一般在3年～4年，為保證研究結果的客觀性，時間跨度選擇2016—2019 年。限于數據的可獲得性，最終選擇了粵港澳大灣區部分高校的宏觀數據作為研究數據，具體包括華南理工大學、廣東工業大學、中山大學、華南師范大學、暨南大學、華南農業大學、廣州大學和深圳大學等8 所高校（以下簡稱“8所高?！保?/p>
2.2 研究方法
根據一般定義，生產效率是指產出量與全部投入要素之比，表明產出量的變動與全部投入要素變動的關系，以衡量生產率的變化對經濟增長的作用。為了分析8 所高?？蒲行实淖儎訝顩r，采用美國學者Charnes 等［13］在“相對效率評價”概念基礎上發展起來的一種評價方法，即數據包絡分析。常用的DEA 模型是BCC 模型和CCR 模型，但是CCR 模型強調固定規模報酬不變，BCC 模型則在CCR 模型的基礎上引入了規模報酬可變（VRS）。本研究主要分析科研投入對科研效率管理全要素影響的實際行為，因此，選取BCC 模型。Malmquist 指數的計算利用DEAP2.1 軟件完成。
2.3 指標選取
高?？蒲行试u價指標的選取應盡可能體現灣區特色和廣東省建設高水平大學這兩大要求?？蒲行试u價體系的指標選取遵循了以下原則：（1）設計的目的性。構建高校科研效率評價體系是為了比較粵港澳大灣區高校科研效率，探尋高?？蒲行使芾碇锌赡艽嬖诘膯栴}。（2）指標要能夠全面反映高?？蒲兴健＝梃b國內外高?？蒲行试u價體系，完善粵港澳大灣區高校科研效率評價指標體系。（3）要合理劃分投入與產出。廣東省建設高水平大學要求以效率為杠桿，對高校科研資源的投入和產出進行合理劃分。（4）指標數據非負性。選擇的指標數據應當是正數或者零。此外，就DEA 評價模型而言，指標選取得是否合理會直接關系到評價結果，在參考已有相關文獻和根據有關數據的獲取途徑情況，本研究主要從兩個方面加以考慮：一是從時間上整體分析粵港澳大灣區高?？蒲行使芾碇笜?；二是從各具體高校實際出發，分析每所高校的科研效率指標。基于此，對于8 所高校科研效率的考察，選取的投入和產出指標具體如表1 所示。
表1 粵港澳大灣區8 所高?？蒲型度肱c產出評價指標體系
2.4 描述性統計分析
2.4.1 科研產出情況
高?？蒲挟a出在一定程度上反映了科研水平的高低。由表2 看出，2016—2019 年8 所高校科研產出呈現上升趨勢。在成果產出中，2017 年學術論文發表數有所降低，但在2017 年后，學術論文發表數大幅度增加；2016—2019 年著作數量呈現先增加后降低的趨勢。在成果轉化中，2016—2019 年技術轉讓合同數呈現波動變化趨勢，其中2018 年達到最低水平；2016—2019 年技術轉讓合同金額呈現上升趨勢，其中2019 年年末的技術轉讓合同金額是2016年年末的3.5 倍。在知識產權方面，專利申請數保持快速增加，年均增加2 600 件左右；同樣，專利授權數量和專利擁有數量都保持快速增加的趨勢。在成果獎勵方面，獲獎數量呈現波動變化的趨勢，其中2018 年達到最低水平，僅為106 項，比2017 年減少近190 項。
表2 粵港澳大灣區8 所高校科研產出情況
2.4.2 人力資源情況
2016—2019 年粵港澳大灣區8 所高校人力資源情況如表3 所示，各項人力資源數量均呈現上升趨勢。具體來看，其中高級職稱教師總數保持小幅增加趨勢；具有博士學位教師總數呈現快速增加趨勢，年均增加2 000 人左右。
表3 粵港澳大灣區8 所高校人力資源情況 單位：人
2.4.3 科研經費投入情況
2016—2019 年粵港澳大灣區8 所高?？蒲薪涃M情況如表4 所示。總體上看科研經費投入呈現增加的趨勢，其中財政投入總經費的增加速度最快。具體來看，財政投入總經費年均增加超過60 000 萬元，2019 年財政投入總經費約是2016 年的1.35 倍；其他投入總經費呈現先增加后降低的趨勢，2018 年達到最高值。
表4 粵港澳大灣區8 所高校科研經費情況 單位：萬元
2.4.4 科研項目情況
2016—2019 年粵港澳大灣區8 所高校科研項目情況如表5 所示。在項目總投入方面，2016—2017年和2018—2019 年兩個時期的項目總投入增速最快；在項目總數方面，呈現先增加后下降的特點，其中2018—2019 年項目總數出現減少狀況；在新立項總投入方面，總體上表現為增加趨勢，但也有波動變化情況，2019 年新立項總投入金額約是2016 年的1.29 倍；在新立項總數方面，呈現逐年增加趨勢。
表5 粵港澳大灣區8 所高校科研項目情況
3 評價結果與分析
3.1 科研效率分時期動態分析
2016—2019 年分時期粵港澳大灣區8 所高校科研效率情況如表6 所示。8 所高?？蒲腥厣a率變化與技術進步變化密切相關，說明在技術效率、純技術效率和規模效率不變的情況下，技術進步是影響科研全要素生產率主要因素。8 所高校科研全要素生產率的均值大于1，說明2016—2019 年間8所高校的科研投入和產出達到了最優狀態，整體上科研效率呈現上升的趨勢，也說明了8 所高校的科技資源利用效率有一定程度的提高；科研全要素生產率具體表現為先下降再上升，2017—2018 年，科研技術效率、技術進步和規模效率均低于1，造成了科研效率的降低，2018 年后科研全要素生產率、技術效率、技術進步和規模效率都呈現快速增長的趨勢，表明技術進步是推動大灣區高?？蒲腥厣a率提高的主要動力。
表6 分時期粵港澳大灣區8 所高?？蒲行是闆r
3.2 科研效率縱向分析
2016—2019 年分具體高校的科研效率情況如表7 所示。從科研效率排序的角度分析，各高校之間科研效率差異較大，全要素生產率最高值和最低值相差0.422。其中，暨南大學的全要素生產率水平綜合排名第一，廣東工業大學、華南師范大學、華南農業大學、深圳大學和華南理工大學的全要素生產率較高，而中山大學和廣州大學的全要素生產率綜合排序倒數。八校中，技術效率、純技術效率和規模效率沒有差異，表明各校的科研管理較規范。科研效率主要差異體現在技術進步，可見，技術進步仍是造成八校科研效率差異的主要原因。
表7 2016—2019 年粵港澳大灣區8 所高?？蒲行是闆r
4 結論與啟示
4.1 結論
作為國家科技創新體系不可分割的一部分，高?？蒲谢顒訉τ谕苿蛹夹g創新發揮著重要作用。本研究在參考相關研究文獻的基礎上，基于粵港澳大灣區建設的大背景選取高?？蒲型度牒彤a出指標，運用DEA 方法測算了2016—2019 年粵港澳大灣區內的8 所高?？蒲行省＝Y果顯示，（1）8 所高?？蒲挟a出呈現上升趨勢，特別是技術轉讓金額快速上升。（2）總體上，8 所高校的科研投入都呈現增加的趨勢，但不同高校的科研投入存在較大差異，“雙一流”建設高校的科研投入明顯高于非“雙一流”建設高校。（3）在科研投入和產出增加的情況下，總體上，8 所高校的科研效率也呈現上升趨勢，科研效率平均值達到1.049，超過1.000，投入與產出達到最優狀態，但是在具體的高?？蒲兄?，高投入不一定帶來高產出，反之亦然；高校之間科研效率差異較大，全要素生產率最高值和最低值相差0.422。
4.2 啟示
根據以上研究結論，得到相關啟示：首先，應根據高校科研效率狀況完善科研資源的配置。由于高校間科研效率存在差異，加強對高?？蒲匈Y源的分類指導就成為題中之意。應該確定一個合理的評價周期，并將評價結果運用于高?？蒲匈Y源的配置中，以利于優化高?？蒲匈Y源配置，提升高?？蒲行?。對于科研投入較低、科研產出較高的高校應給予更多政策或者資金扶持，適度增加其科研投入量，促進其科研效率提質增效、產出更多質量高的科研成果；對于科研低投入和低產出的高校，加強其科研管理，找出原因所在；對于科研高投入和高產出的高校，則應強化其資源配置，提高其科研投入的利用效率，保證科研效率的穩步提升。
其次，建立多樣化的激勵機制，穩定高校教師隊伍，尤其是非“雙一流”建設高校必須實施靈活且多樣的激勵措施來提高高校教師的科研積極性，特別是對于科研成果豐富、科研潛力大的教師，應分類設立激勵機制，如實行物質激勵與精神激勵相結合，增加其科研產出。
最后，高校應積極提高科技成果轉化效率，提升將科技創新成果轉化為現實生產力的水平和能力。政府相關部門以及高?？蒲泄芾聿块T應積極引導教師轉變重學術成果產出、輕成果產業轉化的觀念，提高對科技成果轉化的重視程度；完善科技成果轉化激勵機制，提升科技成果轉化的經濟收益；創新科技成果轉化方式，如完善科技成果轉化機制、創新技術成果入股模式、加大科教融合力度、強化轉化收益政策保障等措施，加快科技成果轉化。
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