政府科技投入對高校科研產出的“馬太效應”及治理研究

趙立雨　閆嘉歡　楊可

摘 要：為解決我國政府科技投入區域間差異，提高高校科研成果產出轉化率，使用2008—2018年我國各省份分地區面板數據對高?？蒲型度氘a出進行超效率DEA測算，并利用泰爾指數分析東中西部高?？蒲挟a出效率之間的差異，檢驗政府科技投入對高?？蒲挟a出的影響。研究表明我國東中西部地區高?？蒲型度氘a出的基尼系數均大于0.4，由于政府科技投入區域間不均衡，導致不同地區高?？蒲挟a出效率存在較大差異，政府科技投入對高?？蒲挟a出在區域間表現出明顯的“馬太效應”。研究認為應從多個方面對“馬太效應”進行治理，政府應該重點關注低投入高效率的省份，增加科技經費投入力度，建立聯合科研平臺，實現跨區域的科研合作聯盟，既可以調節“馬太效應”帶來的不良影響，又可以促進高?？蒲心芰Ψ€步提升。

關鍵詞：政府科技投入;高?？蒲挟a出;馬太效應

中圖分類號：X 936

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2021）06-0642-11

Research on the Governing and influence of Government Investment in Science and Technology on the “Matthew Effect” of University Scientific Research Output

ZHAO Liyu1，YAN Jiahuan2，YANG Ke2

（1.School of Public Policy & Management，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116，China;

2.School of Economics and Management，Xian University of Technology，Xian 710048，China）

Abstract：In order to solve the interregional differences in scientific and technological input of our government and improve the output transformation rate of scientific research achievements in universities，using the panel data of various provinces in China from 2008 to 2018 to measure the super-efficiency DEA of scientific research input and output in universities，and by the analysis of the Theil index，the paper analyzes the difference between the scientific research output efficiency of universities in the eastern，central and western regions，and examines the impact of government scientific and technological input on the scientific research output of universities.The research shows that the Gini coefficient of scientific research input and output of universities in the east，central and western regions of China is greater than 0.4;At the same time，due to the imbalance between regions of government scientific and technology input，there are great differences in the efficiency of scientific research output in universities in different regions.The Matthew effect of government scientific and technological input on the scientific research output of universities shows obvious in different regions.The research suggests that the Matthew effect should be governed from many aspects.First，government should focus on provinces with low investment but high efficiency and increase investment in science and technology.Secondly，government should establish a joint scientific research platform and realize cross-regional scientific research cooperation alliances which can not only regulate the adverse effects of the Matthew effect，but also steadily promote the research capacity of universities.

Key words：government scientific and technological input;scientific research output in universities;matthew effect

0 引言公平和效率始終是經濟社會發展需要關注的重要課題。公平在現實中是衡量學者不斷探索的問題，現如今“重效率，輕公平”的經濟發展模式不僅使各地區的經濟差距不斷增大，而且打擊了落后地區發展的積極性，使得與經濟發展較快的地區差距與日俱增，馬太效應也更加突顯。R&D經費投入是衡量一國科技創新能力的重要指標，各地區應增加R&D經費投入，提高科技創新能力，推動產業優化升級，實現經濟社會又快又好發展，通過科學研究與創新研發提高國家科技實力。近年來，政府不斷增加對高校的科研投入，以促進科技創新的發展，中國各高校的學術論文產出量和專利數量在全球都位居前列，但科技成果轉化率同發達國家仍有較大的差距?！?019年高等學?？萍冀y計資料匯編》顯示，2019年政府對研究機構和高校研發經費投入分別為2 582.4億元和1 048.5億元，分別比上年增長13.2%和7.8%[1]，同年高校專利授權數共184 934項，專利出售6 115項，合同轉讓數為11 207件，科技成果轉化率約為9%，而當年高校科技經費總支出高達2 000多億元，這些科技成果轉化的收入，僅能覆蓋政府對高校研發投入成本的2.5%，表明政府對高校投入的數萬億研發資金中90%的都沒有實現轉化。盡管政府對高校的研發投入總量逐年上升，但是具體從我國東、中、西3個區域來看，政府對高校的科技研發投入強度有較大差距，導致高校科研產出結果存在明顯的“馬太效應”，表現為R&D資源分配不均衡，科技資源比較豐富并且已取得較多成果的區域往往更容易獲得R&D資源的支持，后續資金投入也會得到持續增加。最初投入產出效率高的省份，會憑借完善的產業結構和先進的科學技術，高效率的持續輸出科研成果，而科研產出效率較低的省份則陷入了低效率水平陷阱[2]。政府作為高校R&D的主要支持力量，在研發投入時應該注重基礎設施的建設，充分調動科研人員能動性，以提升高校的科研產出效率[3]。然而，政府投入與科研產出的過程往往具有不確定性[4]，由于不同地區的發展水平、科研能力、資金支持、科研規模等要素存在異質性，政府研發投入強度也受到限制，出現經濟發展良好地區的政府投入與科研產出之間的“良性循環”，而經濟發展水平較低的地區由于缺少科研資源，會形成一種“劣勢累加”的現象，即“馬太效應”[5]。那么科技資源分配差異是否會對高校的科研產出產生“馬太效應”？根據聚類分析的結果對政府支持強度按照高低將中國31個省市劃分為3部分[4]，分別從3個區域來測度政府科技投入對高?？蒲挟a出效率的影響，并利用基尼系數和泰爾指數分別從省域層面和區域層面對我國高?？蒲型度氘a出效率進行差異分析，探討在地區差異化條件下，政府科技投入對高?？蒲挟a出的影響是否會產生“馬太效應”。

1 文獻回顧馬太效應（Matthew Effect）借喻于《圣經》，是一種優勢累積效應，隱含“強者越來越強，弱者越來越弱”的含義。MERTON最早在《科學》（Science）期刊上提出馬太效應，自此這個概念被運用到多個研究領域：教育學研究領域的HERBERT J.WALBERG和SHIOW-LING TSAI，管理研究領域的JAMES G.HUNT和JOHN D.BLAI，老年社會學研究領域的Dale Dannefer等。當“馬太效應”應用于不同的研究領域時，區域間的資源分配問題就成為學者們研究的重點?？萍假Y源的合理配置可以歸結于以下因素：政府科研經費投入力度[6];科研人員結構是否優化[7];人力資本價值是否得到充分體現[8]、科研經費使用效率是否高效等方面[9]。一般來講，科技資源配置能力通過科技創新效率來體現，創新效率越高，科技資源的配置越合理[10]。因此，科技創新和資源合理配置是各地區尋求區域經濟發展的關鍵[11]。高校作為科技創新的重要主體之一，在我國科研活動中扮演重要角色，高?？蒲薪涃M投入可以顯著提高高?？蒲挟a出水平[12]。從科技創新效率方面來看，我國高校的科技創新能力存在較大差異[13]，東部地區整體科技創新能力高于西部地區。對比我國東西部地區高校科技創新能力發現，西部地區科技人才數量相對不足且總體素質偏低，與東部經濟發達地區相比，缺乏領先性的科技成果[14]。目前國內幾項軟科學和管理學領域的研究對科技投入不均形成的“馬太效應”問題進行了探索。從區域對比的結果來看，政府科技投入對技術創新的影響呈現出明顯的區域差異。從東中西3個區域來看，政府對科研院所的科技投入均存在擠出效應，對東、中部地區的影響效果較強烈;同時，政府對高校的科技投入在東中部地區存在杠桿效應，在西部地區則表現為擠出效應[15]。東部高校的由于技術進步效率的影響，科研全要素生產率的增速緩慢，但是東部地區的高?？蒲锌冃дw水平仍優于中部和西部地區[16]。對全國科研經費投入進行抽樣調查，數據顯示科研經費在全國使用的集中程度越高，基尼系數數值就越大，科研經費的分配情況呈現“二八定律”的分配方式[17]。對中國科研院所的科研經費分配情況從基尼系數的角度來進行分析，發現機構層面的科研經費分配較為均衡，而個人層面科研經費集中程度較為明顯[18]。不同國家層面科研投入產出效率利用構建模型進行測度，投入變量選擇易獲取數據的科研人員、科研經費以及GDP，產出變量選擇高校科研出版著作以及發明專利[19]?；诳蒲薪涃M投入結構得出政府和企業科技投入對科研產出具有顯著促進作用[20]。政府科技投入對高?？蒲挟a出的影響具有多重性，一方面政府科技撥款直接為高校科研提供資金支持，另一方面政府對企業R&D的資助也會影響企業委托高校的R&D經費，對高?？蒲挟a出產生間接影響。采用隨機效應模型分析發現，政府對企業的R&D資助水平較低時會對企業委托高校R&D經費規模產生正向影響，但達到臨界值后便會出現明顯的擠出效應，而且政府對高校科研經費資助的不穩定會刺激高?？蒲薪涃M支出的積極性[21]。對現有研究成果梳理發現，在政府科技投入存在明顯區域差異的情況時，從區域視角定量研究政府科技投入對高?？蒲挟a出效率影響的研究較少，因此，研究根據已有文獻和模型的研究思路和理論基礎，研究東中西3個區域的科研發展不均衡的情況，以及不同地區政府投入對高?？蒲挟a出是否存在馬太效應，以及如何應對等問題。

2 東中西部地區差異下政府科技投入對高?？蒲挟a出分析

為進一步剖析不同區域政府科技投入與高校科研產出效率的“馬太效應”，運用超效率DEA模型，采用MAXDEA軟件測算出政府科技投入與高?？蒲挟a出的投入產出效率，再借助基尼系數測算出東中西部地區科研經費的不均衡情況，考察各省份科技投入與科研效率的馬太效應程度。

2.1 研究方法

2.1.1 超效率DEA模型

是一種參數統計和非參數統計分析的方法，主要用于績效和效率的測度與評價[22]。超效率DEA模型普遍運用于管理學、經濟學等諸多研究領域，且該模型不受生產函數的限制，能夠客觀的分析結果[23]。傳統的DEA模型在各決策單元都達到有效值時，不能準確的比較效率值的高低，而且分類評價結果中包含了大量的“偽有效單元”，即分析單元投入產出相近的情況時，DEA模型無法做出準確的區分，而是全部歸為一類，無法做進一步的比較和評價。因此，文中為了更準確的測算政府科技投入產出效率值，對不同地區采用超效率DEA模型[24]對其政府科技投入產出效率值進行比較[25]。

2.1.2 基尼系數

由統計學家CORRADO GINI于1912年首次提出[26]，主要用于衡量居民收入分配的公平程度，根據洛倫茲曲線所定義的指標，也適用于在其他領域研究其他指標的分布均衡度[27]。文中利用基尼系數來計算東中西部3個地區政府投入的分配均衡度，進而研究科研產出的分布不均衡現象。基尼系數描述了政府投入與高?？蒲挟a出的指標相對于東中西部高校分配的平均程度。可以反映在全國高校中科研投入占比較高的高校（ht）與其科研產出與總產出的比率（It）關系。式中：T為泰爾指數;i為省份;N為省份數;Yi為第i個省份的科技投入產出效率，T越大，則表明區域能源消費差異越大，泰爾指數也可用于分析區域間貢獻率和區域內貢獻率：區域間貢獻率表示區域間差異對總差異的影響程度;區域內貢獻率表示區域內差異對總差異的影響程度。

2.2 數據分析

2.2.1 數據來源

選取2008—2018年我國31個省級行政區域作為研究對象，數據來源于《中國科技統計年鑒》、《高校學?？萍冀y計年編》2008—2018年的面板數據。根據聚類分析的結果按照政府支持強度的高低將中國31個省市劃分為3部分[6]，按照區域經濟帶劃分，將我國31個省劃分為3部分，東部地區，包含北京、廣東、河北、山東、上海、江蘇、浙江、福建、遼寧、天津、海南;中部地區，包含安徽、山西、黑龍江、吉林、江西、河南、湖北、湖南;西部地區，包含重慶、四川、貴州、寧夏、廣西、新疆、甘肅、云南、西藏、陜西、青海、內蒙古。為了比較各區域高?？蒲挟a出效率，文中對比分析了東、中、西地區政府科技投入對科研產出效率的影響，探究不同區域高校科研產出效率的差異情況。

2.2.2 指標選擇

最早在《弗拉斯卡蒂手冊》關于R&D研究中就提到R&D指標可以從投入、產出以及影響因素3個方面進行劃分[28]。其中，投入指標一般包括參與科研活動的相關資源，如人力資源以及財務資源;產出指標通常是科研活動結束后產生的相應科技成果，如專利、論文著作等;但是，由于其他投入和產出甚微，因此，關于科技投入的結構，大多學者僅局限于科技經費投入和科技人力資本投入。政府投入主要包括科技人力資源和財力資源（科研經費）。首先是科技人力資源的投入，見表1。科技人力資源是人力資源的組成部分，專指一國或地區具有較強科技創新能力和研發能力的人的總稱，在技術創新能力的提升中扮演著不可或缺的角色，而且創新績效的高低在極大程度上與人力資本的投入相關[29]。Le Thi Van Trinh等學者以人力資本價值為出發點，指出人力資本存量缺少定量測量的方法，且易受環境影響，需要長期投入，而且可能由于人力資本浪費使得最終產生無效投入[30]?，F有研究者雖然對科研產出效率的評價指標選取各有不同，但總體框架基本相似，主要圍繞科研投入、產出2個部分進行選取，文中主要研究政府科技投入對高?？蒲挟a出的影響，所以科研資金投入只選擇了政府投入資金，人力資源投入選擇R&D人員折合全時人員數。產出維度涉及科研成果，包括在國外及全國性刊物發表的學術論文、專著以及技術轉讓數和成果授獎數。多種渠道收集相關數據信息，主要信息來源于《2008—2018高等學校科技統計資料匯編》、《中國科技統計年鑒》以及中國知網等專業數據庫。由于科技創新活動的投入與產出之間具有一定時滯性[31]，因此文中選取2年作為滯后期，假設高校科研的創造期為1年，數據處理時將投入指標比產出指標提前一年進行分析。

3 結果分析

3.1 超效率DEA結果分析

根據2008—2018年的數據分析得出31個省級行政區域科研經費投入產出效率情況見表2，河南、海南、河北、寧夏、貴州、重慶、陜西和江蘇8個省市地區的效率值大于1，而效率最低的3個省份分別是吉林、黑龍江和天津。具體根據地區劃分，東部地區各省份呈現科研投入產出狀況如下：東部地區的11個省份中，海南、河北、江蘇3個地區效率的均值在1以上達到DEA有效，其中海南>河北>江蘇>福建>浙江>廣東>遼寧>北京>山東>上海>天津，海南的效率均值最高達到1.444 8。中部地區的8個省份呈現科研投入產出狀況為，河南、湖南2個地區效率均值達到1以上實現DEA有效，其中河南>湖南>安徽>湖北>江西>山西>吉林>黑龍江，河南的效率均值最高為1.738 6，也是全國31個省市地區效率均值最高的省份。西部地區各省份呈現科研投入產出狀況為：在西部12個省份中，重慶、寧夏、貴州3個省份的效率均值大于1，達到DEA有效，其中重慶>寧夏>貴州>陜西>內蒙古>四川>新疆>云南>甘肅>廣西>青海>西藏，重慶的效率均值達到最高為1.159。

基于超效率DEA模型測算出2018年31個省份的年均投入松弛改進值和年均產出松弛改進值，見表3。在保持實際產出不變的情況下，各省政府資金投入冗余的平均值為373 882.38萬元，超出平均值的地區包括北京、湖北、江蘇和陜西，說明這些地區對政府投入資金使用效率較低，這些地區為增加科研產出政府投入了大量的資金，但是陜西省的科研成果產出效果卻并不顯著。各省R&D全時人員投入冗余的平均值為528.11人，超出平均值的地區包括廣西、河北、吉林、遼寧、山西、新疆和重慶，說明這些地區勞動力使用效率較低。而黑龍江、上海、天津、浙江和重慶政府資金投入沒有出現冗余，同時發表學術論文的產出量非常高。東部地區的福建、廣東、上海、天津、山東和上海5個省份的科研經費和科研人員投入沒有出現冗余，對應其科研成果產出也整體不足，東部地區大部分省份的科研人員投入均沒有出現冗余;西部地區只有陜西和青海的科研經費投入出現冗余，其余9個省份的科研經費投入都不存在冗余，但西部地區的科研產出的數量在全國范圍內較低，陜西省的政府科研經費投入冗余在全國排第一位，高達2 670 728.38萬元，但其科研產出成果顯著不足;中部地區安徽、黑龍江、江西和湖南4個省份的科研經費投入和R&D全時人員投入均沒有出現冗余，中部地區的各省份高校的科研產出值在全國總體偏上。

由表4，2008—2018年東部、中部、西部科研產出效率值可知，東部地區2008年和2018年DEA弱有效，其他年份結果均為有效，西部地區在2013年、2015年、2016年、2017和2018年達到科研產出效率DEA強有效，2009和2010年為DEA弱有效，中部地區2008、2009、2010和2016年達到DEA強有效，其余年份均為DEA有效。東部地區高?？蒲挟a出效率在2011年達到峰值，到2014年基本保持平穩的趨勢，在2014年之后就逐漸下滑。西部地區高?？蒲挟a出效率在2008—2013年間呈現“U型”，在2013年后就基本保持平穩的趨勢。中部地區高?？蒲挟a出效率在2008—2018年間波動的幅度不大，效率值始終在1附近上下波動。

根據上述DEA測算結果，利用圖1將各省份政府科技投入和高?？蒲挟a出效率值之間的關系進一步明確，江蘇、河南和陜西3個省份政府投入和高校產出之間呈正向關系，北京、上海、湖北、浙江4個省份政府對高?？蒲型度肓Χ群艽?，但是相比科研產出的效率不高，而內蒙古、廣西、安徽、四川、福建、云南、江西、甘肅、寧夏、新疆這10個省份政府對高校的科研投入力度較低，但是高?？蒲挟a出的效率值較高。這一產出結果表明，隨著高校對科研重視程度的加大，高?？蒲型度氘a出效率總體呈上升趨勢，但東部、中部、西部高?？蒲挟a出效率存在一定的差異，中部地區和西部地區的高?？蒲挟a出效率在2016年之后顯著提高，盡管東部地區高?？蒲型度氘a出效率在2009—2013年整體高于西部地區，且整體的效率值波動相對較小，但是在2013年后西部地區的效率值呈現明顯的上升，西部地區高校的科研產出值總體在全國高校科研產出平均效率值之上。中部地區各高校的科研產出效率的整體波動幅度不大，效率值變化趨勢同全國高?？蒲挟a出平均效率值基本保持一致。為了更準確的衡量高?？蒲型度氘a出效率的差異程度，文中從泰爾指數和基尼系數2個方面做了進一步的分析。

3.2 泰爾指數分析通過使用泰爾指數分解方法，分析東中西部地區高?？萍纪度氘a出效率差異，實證結果見表5，東部地區和西部地區高?？蒲型度氘a出效率泰爾指數均值分別是0.094 6和0.118 2，在區域內差異占比分別為44.4%和55.6%，高校科研投入產出效率差異較小的是效率最高的東部地區，說明東部地區高校不僅科研投入產出效率高，而且各省份之間投入產出效率差異不大，內部差異較西部地區較小。從東西部地區的總體差異來看，2008—2017年期間，總體差異平均值為0.314 6，2011年為最大值0.496 5，2014為最小值0.147 8，相差0.348 7。分析得知，區域內差異對總體差異貢獻相對較大，變化走勢方面，東部地區的效率差異與總體差異趨勢大致相同，東部地區差異最大的為2011年，差異值為0.182 4。東西部投入產出效率在區域間的差異較小，從區域內的差異來看，西部地區區域內投入產出效率差異平均值大于東部地區。綜合來看，東西部地區高?？蒲型度氘a出效率總差異和區域內差異在2014年出現斷崖式下滑，在2010—2014年間呈現出明顯的“倒U型”。

3.3 基尼系數結果分析

基尼系數越大表明資源分配越不平均，國際上通常將0.4作為分配不均的警戒線。由表6可知，從2008—2018年，全國高校科研投入產出基尼系數值大于或接近0.4，因此高?？蒲型度氘a出存在明顯的“馬太效應”，同時發現科研經費、課題數、專著數、技術轉讓數、成果授獎數這5個科研產出指標的基尼系數從2011年開始有了明顯的降低，科研經費、課題數、技術轉讓、專著數和成果授獎的基尼系數在2011年達到峰值，之后就逐漸下降?？蒲腥藛T的基尼系數在2012年達到峰值0.58，各項指標的基尼系數在2017年開始逐漸上升，高?？蒲型度氘a出的基尼系數值普遍大于0.4，說明科研投入分配較為不均衡。

研究結果表明：第一，東部地區有54.55%的省份達到DEA有效，西部地區66.67%達到DEA有效，并發現造成DEA無效的原因是投入冗余或產出不足，東部地區的江蘇省科研經費投入冗余居全國首位。第二，根據時間序列下的東西部地區技術效率對比發現，東西部地區在DEA有效方面存在差異，東部地區DEA有效的年份占總年份的90%，西部地區DEA有效的年份只占總年份的70%。第三，高?？蒲型度氘a出效率總體呈上升趨勢，但東部、中部、西部高校科研產出效率存在一定的差異，東部地區高校科研投入產出效率相比中西部地區較高。因此，根據投入產出效率結果，利用基尼系數和泰爾指數對東西部地區政府投入和高校科研產出的“馬太效應”分析發現：一是東部與西部地區的投入產出效率的區域間差異較小，其中西部地區區域內投入產出效率差異平均值大于東部地區，存在明顯的兩極分化，區域內差異對總體差異貢獻相對較大，東部地區的效率差異與總體差異走勢較為相似。二是科研經費、技術轉讓、專著數和成果授獎的基尼系數在2011年達到峰值，科研經費分配嚴重不均衡，在2014年之后多項投入產出指標均出現不同程度的下降，到2017年又出現上升，說明科研投入的分配較為不均衡，從2008—2018年，東西部地區的政府投入和高校產出的基尼系數值大于或接近0.4，說明東西部地區科技資源投入存在的“馬太效應”較為明顯。

4 政府科技投入對高?？蒲挟a出形成“馬太效應”的原因

4.1 高?？蒲匈Y源的不合理配置由于各地區的發展狀況不同，科技資源的配置分布極不均衡，缺乏合理有效的整合。從政府層面上講，政府對東西部地區科研資源的投入不均。據2013年中國科技統計數據知，政府對高校的研發經費投入占高校研發經費投入的60.3%，高?？蒲腥藛T的投入也存在較大差距，基尼系數為0.55，處于投入分配不均衡狀態。2016年中國科技統計數據知，政府對東部地區高校研發經費的投入占政府對全國高校研發經費投入的63.4%，西部地區高校研發經費投入僅占政府對全國高校研發經費投入的14.2%，政府對東西部地區高校的科研支持差距較大，進一步促進了東部人才培養和科學技術進步，使得東西部地區科研水平逐步拉開差距。從高校層面上講，東西部地區高校對科研資源的分配能力大小不一。一方面，西部地區高校的科研能力較弱，對科研資源的分配科學性不強，導致科研資源沒有得到有效利用，使得大量科研資源冗余堆積。而且由于西部地區省域間地理距離較大，科研資源較為分散，很難形成科研聚集中心，難以發揮協同合作優勢;另一方面，東部地區“985”工程、“211”工程的重點高校較多，師資力量較為雄厚，科技知識水平發展迅速，使得科研資源大批涌進，并且東部地區高校制度體系較為完善，科研資源的分配更為合理，實現了其資源利用的最大化，因此，科研成果隨著投入和利用強度的增大不斷增加。

4.2 部分地區人才思想意識淡薄目前，東部地區的人才引進力度空前，再加上區域經濟和環境的優勢，人才聚集效應明顯大于擴散效應，形成了一定的“虹吸效應”，使得東西部地區人才資源分布不平衡。一方面是因為地區教育水平發展的限制，高質量的師資力量不愿意去教育水平較低的地區的高校擇業，原因一是教育水平較低地區的高校科研環境較差，沒有完整的科研基礎設施配備，教育水平較落后地區對科研工作的關注度不夠，導致科研人員無法高效開展科研工作;二是欠發達地區的高校不能為這些高質量人才提供相應的資助和補貼，缺乏合理的科研激勵機制，導致科研人員缺乏工作積極性。另一方面，教育水平較低的地區，人們對知識的重視程度欠缺，科研氛圍不夠濃厚，限制了對科研工作的想象力和創造力，即使政府給予其一定的投入支持，所達到的產出往往不能與高水平教育地區的產出相提并論。因此，高質量的人才資源流向教育水平高的地區，而教育水平低的地區則呈現出“只出不進”的人才現狀，造成科研工作的效率不佳。

4.3 部分高?？蒲型度氘a出效率低東西部地區經濟發展水平的限制。東部地區高新技術產業聚集，與高?？蒲泻献髀撓稻o密，再者東部地區經濟發展水平較高，政府在支持其他產業的基礎上，也把大量的資金投入用于教育和科研，使得高校有能力和財力去鼓勵支持自己的教師投身于科研事業，根據馬斯洛需要層次理論，東部地區高?？梢员ＷC科研人員擁有舒適的科研環境和良好的科研氛圍，促使科研人員全身心投入科研中，同時東部地區高校對科研貢獻較大的工作者給予相當豐厚的獎勵回報，這在一定程度上為科研人員的高質量產出奠定了基礎。通過“優勢累加”吸引了更多的投入經費。西部地區則是把更多的資金投入和人員投入用于基礎建設，致力于改善民生，提高該地區的GDP，用于教育和科研的投入相比于東部地區嚴重不足。其次，高?？蒲薪涃M監管不到位。我國東西部地區缺乏完善的科研經費監督體系，科研經費監督主體較多，監督系統混亂，并沒有形成一個互相協調、合理的有機整體。因此，導致各監督主體間由于缺乏溝通協調而出現“監督盲區”，被監督主體存在僥幸心理，出現科研經費的浪費和虛假報銷，最終導致科研經費的實際使用出現偏差，影響了科研投入產出效率。

4.4 東西部地區的科研政策導向差異化西部地區關于高?？蒲蟹矫嫫毡榇嬖谡哓瀼夭坏降?、政策覆蓋面較窄等問題。東西部地區高?？蒲姓叩牟町愔饕w現在對科研管理的重視程度不同。東部地區對高?？蒲泄芾磔^為重視，如上海市在對學?？蒲械囊幏缎晕募泄蔡岬?2類科研政策分類，包括重點學科建設、E-研究院、人文科學研究、自然科學研究、教育科學研究、科研道德規范、曙光計劃、產學研合作、晨光計劃、知識產權管理、決策咨詢研究、其他。每一個分類都有具體的規范性文件支持，再比如廣東省對深化高校科研體制機制改革在貫徹落實《中共中央國務院關于深化體制機制改革加快實施創新驅動發展戰略的若干意見》的基礎上，提出《廣東省人民政府關于加快科技創新的若干政策意見》。而西部地區對科研重視度不強，只有少數省份的科研政策能與東部地區相比，據不完全資料分析，青海、寧夏、西藏等西部地區還處于教育的基礎階段，對高校科研創新能力的培養方面較為欠缺。

5 結 語

5.1 平衡政府研發投入，發揮政府引導作用要進一步優化平衡基礎研究、應用研究和試驗開發投入結構，提高基礎研究投入。整體來看政府對高校的科研投入是不斷提高的，但總體的投入量仍有待提高，科研經費投入還遠不能滿足科研需求。同東中部地區相比，西部地區的科研經費來源單一且有限，主要靠政府投資。因此，西部地區應主動拓寬科研投入的融資渠道，發揮政府科技投入的引導作用，引導社會各界對研發的投入力度，鼓勵經濟基礎雄厚的省市、企業、科學協會、個人等多元化的社會資本對基礎研究進行資助，幫助高?？蒲泄ぷ鹘】甸_展。在強調增加高?？蒲薪涃M投入的同時，還應注重科研產出效率的提高，高校應建立科研投入產出績效考核機制和科學的經費管理與監督辦法提升資源利用率，對科研投入和產出情況進行量化，提高科研經費的核算力度，對財政科技投入項目以及多渠道科技投入、多樣化科研成果以及科研產出帶來的經濟收益進行考評，加強對科研經費全過程的監管，提高經費使用過程的靈活性，為科研投入提供決策依據，切實促進財政科技投入效率的提高。

5.2 完善競爭性支持相協調的科研管理政策我國目前的科研政策不完善，各協調部門之間管理較為混亂，因此，政府應該針對科研經費的具體實施和管理制定相應的政策，加強國家層面對科研經費的宏觀統籌與組織協調，保證科技資源投入的公平性和有效性，在此基礎上保證經費管理機制的執行效率和科研人員的合理調配，避免科技資源過度集中或者重復浪費等現象。其次對已有的政策制度進行精簡，保障科研政策“少而精”。同時，還應該隨時關注科技政策的最新動態，使得西部地區在維持自身原有經驗的基礎上融合和借鑒東部地區的成功經驗，制定出實用性強、針對性較為明顯的科技政策法規和制度。還要面向國家戰略，進一步強化研發統籌部署和協同創新，全面提升國家科技產出影響力。

5.3 加快建立跨區域科研合作聯盟我國區域經濟和社會發展層次存在較大差異，東中西部地區無論是財政科研投入，還是高?？蒲心芰涂蒲挟a出，都存在“東強西弱”的現象，政府每年對東部地區科研投入遠大于西部地區，優秀科研人才也出現“孔雀東南飛”現象，拉大東西部地區經濟發展不平衡性。因此，國家首先要重視地區不平衡，明確各個地區的職能定位，制定出具有導向性、針對性的科研目標。其次，要實現跨區域合作。科研能力較強的高校與科研實力薄弱高校合作，通過科技進步的技術外溢性提升西部地區的科研能力，最終形成東西部地區共同向好發展的趨勢。政府還可以主導設立專門的聯合科研項目，鼓勵地方與高校間合作建立聯合科研平臺，如科學技術轉移中心、國家實驗室等機構，為創新研究提供良好的科研環境和基礎設施。還可以加強創新網絡結構對產學研協同創新合作聯盟的影響[32]，充分利用網絡信息技術聯合不同區域建設科研資源共享平臺，創建公平、透明、高效的科研學術信息平臺，促進科技信息的交流傳遞，發揮科研共享平臺在技術創新引領方面的重要作用。