基礎研究經費分配結構對區域基礎研究效率的影響

董志愿，張曾蓮

（北京科技大學經濟管理學院，北京 100083）

1 研究背景

隨著國際競爭的加劇，我國核心技術落后的問題日益凸顯，自主創新發展刻不容緩，而創新的源頭即是基礎研究。強大的基礎研究能力是建設創新型國家的基本途徑，更是建設世界科技強國的基石，也是實現技術開發和成果轉化的催化劑，提高原始創新能力、獲得核心技術最終實現技術創新的根本驅動力［1］。只有從事基礎研究才能站在科學的前沿，才能引領技術變革。推動基礎研究發展已經得到中央政府的高度重視：2018年1月，我國國務院印發《關于全面加強基礎科學研究的若干意見》，指出要瞄準世界科技前沿，強化基礎研究，確立了中國在21世紀中葉成為世界重要科學中心和創新高地的偉大目標；2020 年11 月，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》強調要加強基礎研究、注重原始創新，全面塑造發展新優勢；2022 年10 月，中國共產黨第二十次全國代表大會報告再次提出要加強基礎研究，突出原創，鼓勵自由探索。在全國各級政府的不懈努力下，我國基礎研究經費投入由2010 年的46.73億元增加到2020 年的1 467 億元，占RD 內部經費支出的比重由4.59%提高至6.01%［2］7。國外主要檢索工具收錄的我國科技論文數量和科技著作出版量不斷增加，基礎研究投入和產出成果都取得顯著進步。然而隨著全球競爭的加劇，我國需要通過進一步加強基礎研究強度并提高其投入產出效率，以實現更多的突破性和顛覆性技術創新。另外，現有基礎研究經費投入主要集中在高校和研究機構，對企事業單位的基礎研究經費投入較少，基礎研究經費分配結構極不均衡，例如2020 年企事業單位基礎研究經費分配僅占全國基礎研究經費投入的11.47%［2］6。因此，研究基礎研究經費分配結構對不同區域基礎研究效率的影響具有重要的現實意義。

隨著政府對基礎研究重視程度的提高，近年來與基礎研究相關的文獻大量涌現，主要集中在基礎研究的概念界定、影響因素和作用等方面?；A研究的概念最早出現于20 世紀上半葉，當時的基礎研究的定義與現在的應用研究相同，主要集中在具有明確應用導向的領域［3］。1978 年，聯合國教科文組織在《科學技術統計指南》中將研究與發展劃分為基礎研究、應用研究與試驗發展3 類活動［4］。經過長時間的發展，基礎研究的概念已經具有國際通用的標準定義并逐漸得到學者們的認可，即基礎研究是指為獲得關于現象與能夠觀察事實的基本原理和基本知識而進行的試驗性、理論性工作，不以任何特定或專門的應用為目的［5-9］。Zhu 等［10］指出基礎研究最重要的目標是產生新知識，其最主要和最直接的反映形式是科學論文。對基礎研究影響因素進行探討的文獻比較少，姜群［11］基于DEA-malmquist模型對基礎研究投入效率進行分析，并從經濟、人力、地區、社會、貿易、財政結構等角度對基礎研究的影響因素展開探討；張寶生等［12］運用Hansen 面板門檻模型，對高校的基礎研究科研產出進行分析，研究發現政府科技經費投入和研發人員規模對高?；A研究科研產出具有非線性影響。冷萱等［13］使用多維固定效應和工具變量法從學科集聚的視角對基礎研究產出效率進行研究，發現學科集聚能產生顯著的知識溢出，進而提升大學學科基礎研究產出效率。在基礎研究影響作用的探討上，學者們主要分析了基礎研究對技術創新或創新績效的影響。李蕾蕾等［14］運用1998—2012 年世界30 個國家的面板數據，發現基礎研究對一國的技術進步具有顯著的正向影響。張龍鵬等［15］、杜傳忠等［16］基于我國省級層面數據，發現基礎研究發展與技術創新之間呈倒“U”型關系，現階段基礎研究能明顯提升高技術制造業競爭力。張龍鵬等［17］以2001—2016 年城市層面的數據為研究樣本，從國家重點實驗室建設角度展開研究，結果表明基礎研究發展能夠通過知識溢出機制顯著提升企業的技術創新能力。衛平等［18］、劉巖等［19］則從微觀企業視角出發，發現基礎研究顯著地促進了企業的技術創新，且企業基礎研究廣度對技術創新績效具有正向影響，而基礎研究深度與技術創新績效之間呈現倒“U”型關系。綜上所述，現有文獻對基礎研究的探討大多以規范性研究為主，僅有的實證分析文獻大多集中在基礎研究的影響作用上，對基礎研究影響因素進行探討的文獻則比較少，另外，現有研究大多從基礎研究投入或基礎研究產出單一視角展開研究，對基礎研究投入產出效率進行研究的文獻則比較少。

基于此，本文在相關研究的基礎上，以2011—2020 年我國30 個省區市（未含西藏與港澳臺地區）的數據為研究樣本，基于隨機前沿分析模型，在測度各地區發表的SCI 科技論文數量、EI 科技論文數量、CPCI-S 科技論文數量和出版科技著作數量4 種基礎研究產出效率的基礎上，探討了不同執行部門的基礎研究經費分配對區域基礎研究效率的影響。與已有研究相比，本研究的創新點主要有以下幾點：第一，基于不同執行部門視角，實證檢驗基礎研究經費分配對區域基礎研究效率的影響；第二，現有研究對基礎研究效率的分析大多采用DEA 模型進行研究，本研究采用隨機前沿分析模型實證分析區域基礎研究效率的影響因素，在研究視角和研究方法上具有一定的創新。

2 變量測度與研究方法

2.1 變量選擇與測度方法

2.1.1 基礎研究投入與產出變量

本研究旨在研究基礎研究經費分配結構對區域基礎研究效率的影響，合理的基礎研究投入和產出指標是準確測度基礎研究效率的基礎。根據國家統計局在《中國科技統計年鑒》中提出的指標解釋，基礎研究是指一種不預設任何特定應用或使用目的的實驗性或理論性工作，其主要是為了獲得（已發生）現象和可觀察事實的基本原理、規律和新知識［2］245?；A研究的成果通常表現為提出一般原理、理論或規律，并以論文、著作和研究報告等形式為主。

借鑒王慶金等［20］、張帆等［21］、王乾宇等［22］相關研究，本研究主要從人員投入和經費投入兩個方面衡量基礎研究投入，其中基礎研究人員投入（Brs）以各地區基礎研究人員全時當量來衡量?；A研究經費支出是一項流量指標，反映了年度內實際的基礎研究經費投入，其對基礎研究產出的影響不僅反映在當期，還會延續到以后期間。因此，以當期的基礎研究經費支出來衡量基礎研究經費投入是有偏的，本研究對基礎研究經費投入（Brf）采用資本存量概念，利用永續盤存法核算，其基本計算形式如下：

式（1）中：Brfit指省份i在t期的基礎研究資本存量；Brfit-1指省份i在t-1 期的基礎研究資本存量；δ為資本折舊率，借鑒吳延兵［23］等學者的研究，此處δ為15%；Eit為省份i在t期的實際基礎研究經費內部支出，參照朱平芳等［24］構造的研發經費支出價格指數，以2011 年為基期，對各省份的基礎研究經費內部支出進行平減后得到。

省份i 基期基礎研究資本存量的計算公式為：

對于基礎研究產出，則以各省份當年發表的SCI科技論文數量（Sci）、EI 科技論文數量（Ei）、CPCI-S 科技論文數量（Cpcis）和各省份當年出版的科技著作數量（Stb）進行衡量。此外，考慮到當期的基礎研究投入通常不能立刻轉換為基礎研究產出，本文在計算時同時考慮了1 年的滯后期。

2.1.2 基礎研究經費分配結構變量

依據區域基礎研究經費的不同執行部門，本研究的基礎研究經費分配結構指分配給研究機構的基礎研究經費占比、分配給高校的基礎研究經費占比和分配給企事業單位及其他機構的基礎研究經費占比3 部分。其中，研究機構基礎研究經費占比（Rdi）用分配給研究機構的基礎研究經費與基礎研究經費總額的比值衡量；高?；A研究經費占比（Uni）用分配給高校的基礎研究經費與基礎研究經費總額的比值衡量；企事業單位及其他機構基礎研究經費占比（Ent）用分配給企事業單位及其他機構的基礎研究經費與基礎研究經費總額的比值衡量。

考慮到30 個省區市之間所處環境和自身發展的差異，基礎研究效率的表現也各不相同。為更加準確地分析基礎研究經費分配結構對基礎研究效率的影響，本研究從經濟發展水平（Gdp）、金融發展程度（Lfd）、地方政府財政壓力（Fin）、高等教育水平（Edu）和對外開放水平（Open）5 個方面選取控制變量。

基于以上分析，各相關變量定義及計算方法如表1 所示。

2.2 估計模型

基礎研究效率的分析方法主要包括數據包絡分析方法（DEA）和隨機前沿分析方法（SFA）。DEA在衡量多投入多產出決策單元技術效率方面具有優勢且作為一種非參數方法，不需要假定具體的函數形式，但其弊端在于只能測算出相對效率而非考慮效率影響因素和隨機誤差的真實效率。與DEA 相比，SFA 在測算決策單元真實效率的同時，還可以一步分析相關因素對效率的影響［25-26］，因此本研究選擇SFA 分析基礎研究經費分配結構對區域基礎研究效率的影響。

由 Aigner 等［27］、Meeusen 等［28］提出的引入效率影響因素的隨機前沿效率測度模型基本形式如下：

式（3）中：yit表示決策單元i在t時期實際觀測的產出；xit表示投入向量；f(xit,t)為確定性生產前沿；vit-uit為復合結構的回歸誤差項。其中，vit為反映統計噪聲的隨機誤差項，假設其服從且與技術無效率項uit相互獨立。

基礎研究活動技術效率定義為可觀測的實際產出期望與理想狀態下效率損失為零時期望的比值，其計算公式如下：

本文首先采用Battese 等［29］提出的針對面板數據的無效率影響因素模型探討SFA 模型的適用性，模型如下：

式（5）～（6）中：uit為非負隨機變量，假設其服從；η是考慮時變性的待估參數，η=0表示技術無效率項非時變，η＞0 和η＜0 分別表示無效率項uit隨時間遞減和遞增；γ表示隨機擾動項中技術無效所占比重，取值范圍為［0，1］,γ=0表示不存在技術無效率項，此時SFA 不具有適用性；γ接近于1，則說明基礎研究活動實際產出與前沿的偏離主要源于技術無效率，此時SFA 模型設定性能較好。

本研究重點關注基礎研究經費分配結構對區域基礎研究效率的影響，且需要對區域層面的特征變量進行控制。為此，本文使用Battese 等［30］提出的引入效率影響因素的隨機前沿模型來探究技術效率及其影響因素，模型形式如下：

式（7）中：δ0為常數項；Zit為非效率影響因素；δi為影響因素系數。ωit為隨機變量，假定其服從獨立同分布。

關于生產函數形式，本研究選用柯布道格拉斯生產函數（C-D），形式如下：

式（8）中：β0為常數項；βj為各項投入的系數；xjit為省份i在t時期的第j種投入。

為考察基礎研究經費分配結構（研究機構基礎研究經費占比、高校基礎研究經費占比、企事業單位及其他機構基礎研究經費占比）與基礎研究效率之間的相關性，本研究就基礎研究產出的4 種基本類型分別進行實證分析，具體模型如下：

式（9）～（12）中：β0為常數項，β1為基礎研究人員投入的系數，β2為基礎研究經費投入的系數。

2.3 數據來源

我國30 個省區市的樣本數據時間跨度為2011—2020 年，樣本數量為300 個。各衡量指標的原始數據主要來源于國家統計局網站、《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、國泰安數據庫（CSMAR）以及Wind 數據庫等，少量缺失數據采用插值法進行計算補充。

3 實證結果分析

3.1 區域基礎研究效率測度與比較

本研究涉及變量的描述性統計結果見表2，可以看出lnBrs 和lnBrf 的均值分別為8.763 和11.880，標準差分別為0.907 和1.142，說明當前各省區市之間的基礎研究經費投入和基礎研究人員投入水平存在較大差異。lnSci、lnEi、lnCpcis 和lnStb 的均值分別為8.459、8.040、6.840 和5.995，說明在4 項基礎研究產出成果中，發表SCI 科技論文數量產出最多，其次是EI 科技論文數量，出版科技著作數量產出最少；lnSci、lnEi、lnCpcis和lnStb的標準差分別為1.387、1.500、1.320 和0.876，說明各省區市之間的基礎研究產出水平存在較大差異。Rdi、Uni 和Ent 的均值分別為10.601、11.299 和8.524，說明在基礎研究經費分配中，高校分配的基礎研究經費最多，其次是研究機構，企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費最少；Rdi、Uni 和Ent 的標準差分別為1.367、1.226 和1.832，說明各省區市之間的基礎研究經費分配結構存在較大差異，尤其是在企事業單位及其他機構的經費分配上。

4 項基礎研究成果產出效率變量的描述性統計結果見表3。首先，從橫向上看，Sci、Ei、Cpcis 和Stb 產出效率值的均值分別為0.194、0.590、0.180 和0.390，說明4 項基礎研究成果中，Ei 科技論文產出效率值最高，其次是科技著作產出效率值，Cpcis 和Sci 科技論文產出效率值較低。其次，從縱向上看，Sci 科技論文產出效率值在2011、2015、2020 年分別為0.134、0.185 和0.261，Ei 科技論文產出效率值在2011、2015、2020 年分別為0.530、0.584 和0.649，Cpcis 科技論文產出效率值在2011、2015、2020 年分別為0.189、0.181 和0.172，科技著作產出效率值在2011、2015、2020 年分別為0.467、0.398 和0.313，可以看出近年來，4 項基礎研究產出成果中，Sci 科技論文和Ei 科技論文產出效率不斷提高，Cpcis 科技論文和科技著作產出效率則不斷下降。

表3 4 項基礎研究成果產出效率變量的描述性統計

3.2 模型的適用性檢驗

在不考慮影響因素的前提下，本研究借助隨機前沿分析中的C-D 生產函數模型檢驗無效率項及其時變性特征，檢驗結果見表4?？梢钥闯?，在4 類基礎研究產出成果的計算中，γ在1%的水平下是顯著的，通過檢驗；η在10% 的水平下也是顯著的，通過檢驗，表明存在無效率項且效率隨時間變化。在第（1）列和第（2）列中，η＞0，說明技術無效率項隨時間遞減即存在效率隨時間遞增的趨勢；在第（3）列和第（4）列中，η＜0，說明技術無效率項隨時間遞增即存在效率隨時間遞減的趨勢。另外，各模型廣義似然比（LR）遠大于臨界值且γ接近于1，均證實隨機前沿模型適用于本文的研究。

表4 不考慮效率影響因素的C-D 模型計算結果

為了檢驗基礎研究經費分配結構及其他控制變量對區域基礎研究效率是否具有實質影響，本研究構建了C-D 模型的廣義似然比檢驗，計算結果發現各個模型的廣義似然比均在1%的水平下拒絕原假設，即本研究選取的各項因素對區域基礎研究效率構成實質影響，能夠有效解釋4 項基礎研究成果在不同省份間的產出效率差異。

3.3 基礎研究經費分配結構對區域基礎研究影響的實證分析

考慮效率影響因素的實證分析結果見表5。在第（1）列中，研究機構分配的基礎研究經費占比的系數為-2.208 且在1%的水平下是顯著的，說明研究機構分配的基礎研究經費占比與發SCI 科技論文數量產出效率顯著正相關；高校分配的基礎研究經費占比的系數為-1.266且在10%的水平下是顯著的，說明高校分配的基礎研究經費占比與發表SCI 科技論文數量產出效率顯著正相關；企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比的系數為-4.644 且在1%的水平下是顯著的，說明企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比與發表Sci 科技論文數量產出效率顯著正相關。同時可以發現，在基礎研究經費的3 類不同執行部門中，企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比與區域發表的SCI 科技論文數量產出效率的相關系數最大且顯著性最強，由此可見，企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比越高，對區域發表的SCI 科技論文數量產出效率的促進作用越強。

表5 考慮效率影響因素的C-D 模型計算結果

第（2）列中，研究機構分配的基礎研究經費占比的系數為-1.970 且在1%的水平下是顯著的，說明研究機構分配的基礎研究經費占比與發表EI 科技論文數量產出效率顯著正相關；高校分配的基礎研究經費占比的系數為-0.503 且在10%的水平下是不顯著的，說明高校分配的基礎研究經費占比與發表EI 科技論文數量產出效率不存在相關性；企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比的系數為-4.948 且在1%的水平下是顯著的，說明企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比與發表EI科技論文數量產出效率顯著正相關。同時可以發現，企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比越高，對區域發表的EI 科技論文數量產出效率的促進作用越強。

第（3）列中，研究機構分配的基礎研究經費占比的系數為-0.765 且在10%的水平下是不顯著的，說明研究機構分配的基礎研究經費占比與發表CPCI-S 科技論文數量產出效率不存在相關性；高校分配的基礎研究經費占比的系數為-1.495 且在5%的水平下是顯著的，說明高校分配的基礎研究經費占比與發表CPCI-S 科技論文數量產出效率顯著正相關；企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比的系數為-0.594 且在10%的水平下是不顯著的，說明企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比與發表CPCI-S 科技論文數量產出效率不存在相關性。由此可見，只有分配給高校的基礎研究經費可以促進CPCI-S 科技論文數量產出效率的提高。

第（4）列中，研究機構分配的基礎研究經費占比的系數為-0.020 且在10%的水平下是不顯著的，說明研究機構分配的基礎研究經費占比與出版科技著作數量產出效率不存在相關性；高校分配的基礎研究經費占比的系數為-0.046 且在10%的水平下是不顯著的，說明高校分配的基礎研究經費占比與出版科技著作數量產出效率不存在相關性；企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比的系數為-1.306 且在5%的水平下是顯著的，說明企事業單位及其他機構分配的基礎研究經費占比與出版科技著作數量產出效率顯著正相關。由此可見，只有分配給企事業單位及其他機構的基礎研究經費可以促進科技著作數量產出效率的提高。

綜上所述，分配給企事業單位及其他機構的基礎研究經費越高，區域SCI 科技論文數量、EI 科技論文數量和科技著作數量的產出效率越高；分配給高校的基礎研究經費越高，區域CPCI-S 科技論文數量產出效率越高。

經濟發展水平（Gdp）在（1）～（4）列中的估計系數分別為0.748、0.552、0.514 和0.404，且在1%的水平下是顯著的，說明地區經濟發展水平對基礎研究效率具有顯著的負向效應，這可能是因為地區的經濟發展水平越高，其基礎研究經費出現投入冗余的可能性就越大，資金的使用效率就越低，由此導致了地區經濟發展水平與區域基礎研究效率的顯著負相關關系。

金融發展程度（Fin）在（2）～（4）列中的估計系數分別為-0.108、-0.552 和-0.404，且在10%的水平下是顯著的，說明地區金融發展程度與基礎研究效率顯著正相關，即地區金融發展水平越高，區域基礎研究效率越高。這可能是因為金融發展水平越高，意味著區域金融發展環境越好，研究機構、高校和企事業單位等機構可以獲得更多、更有效的金融支持，有效分散基礎研究活動帶來的風險，從而提高基礎研究效率。

地方政府財政壓力（Lfp）在（1）、（2）、（4）列中的估計系數分別為0.214、0.359 和0.350，且在5%的水平下是顯著的，說明地方政府財政壓力與基礎研究效率顯著負相關，即地方政府財政壓力越大，基礎研究效率越低。這可能是因為地方政府財政壓力較大時，政府投入到基礎研究的經費較少，存在嚴重的基礎研究投入不足，進而導致了較低的基礎研究效率。

高等教育水平（Edu）在（1）～（4）列中的估計系數分別為-3.477、-2.131、-3.060 和-2.051，且在10%的水平下是顯著的，說明高等教育水平與基礎研究效率顯著正相關，即區域內高等教育水平人數占比越高，基礎研究效率越高。這主要是因為區域內高等教育水平人數較多時，為基礎研究活動開展提供了充足的人力資源，進而促進了基礎研究效率的提高。

對外開放水平（Open）在（1）～（4）列中的估計系數分別為-0.268、-0.454、-0.294 和-0.249，且在5%的水平下是顯著的，說明對外開放水平與基礎研究效率顯著正相關，即區域對外開放水平越高，基礎研究效率越高。這可能是因為對外開放水平較高時，不僅可以帶來先進的知識和經驗，而且可以拓展資金來源，推動基礎研究資本積累，進而提高基礎研究效率。

4 結論與建議

以2011—2020 年我國30 個省區市的數據為研究樣本，基于隨機前沿分析模型，在測度各地區發表的SCI 科技論文數量、EI 科技論文數量、CPCI-S科技論文數量和出版科技著作數量4 種基礎研究產出效率的基礎上，探討了不同執行部門的基礎研究經費分配對區域基礎研究效率的影響。研究結論主要有以下幾點：（1）分配給企事業單位及其他機構的基礎研究經費越高，區域SCI 科技論文數量、EI科技論文數量和科技著作數量的產出效率越高；分配給高校的基礎研究經費越高，區域CPCI-S 科技論文數量產出效率越高。（2）地區經濟發展水平和地方政府財政壓力對區域基礎研究效率具有顯著的負向影響；金融發展程度、高等教育水平和對外開放水平對區域基礎研究效率具有顯著的正向影響。

基于上述研究結論，提出以下幾點建議：（1）提高對企事業單位的基礎研究投入水平。企事業單位基礎研究經費增加對區域基礎研究效率提高的作用最顯著，但是當前政府對基礎研究的經費投入主要集中在研究機構和高校中，對企事業單位的基礎研究經費投入水平較低，因此要加大企事業單位基礎研究經費投入和人才培養力度，同時出臺更多支持企事業單位基礎研究工作開展的政策文件，全面促進企事業單位基礎研究活動的開展；（2）緩解地方政府財政壓力。加速推進政府間財政關系改革，在逐步上收部分事權和支出責任的同時，積極培育地方主體稅種，構建地方稅稅種體系，盡快建立健全事權與財權、財力相匹配的財政體制，從而緩解地方政府面臨的財政壓力問題；（3）提高金融發展程度、高等教育水平和對外開放水平。改善金融供給的質量、提高金融供給的效率、加快金融創新步伐。增加高等教育財政性經費投入，采取更加積極有效的措施加大建設高水平研究型大學的力度，同時加強高校教師隊伍建設。優化對外開放渠道，加大對跨國企業培養和對外投資規模，不斷提高對外開放水平。