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高教论坛

2024年8月第8期Aug.2024.No.8

HigherEducationForum

中国高校科研创新效率的空间关联网络结构

特征及其效应分析

彭志敏，李苗

（华东交通大学，江西南昌330013）

摘要：高校科研创新效率的改善是高校科研创新能力提升的重要来源。基于超效率EBM模型对我国省际高校科研创新效率

展开测度的基础上，综合运用修正的引力模型及社会网络分析对其空间关联的网络结构特征及其影响效应展开研究。研究

发现：我国高校科研创新效率总体偏低，且呈现出东部中部》西部的空间分布格局，创新无效率主要来源于科研成果转化

产出严重不足；同时，省际高校科研创新效率的空间关联呈现出复杂的网络结构形态，省际空间关联愈发紧密，空间溢出效应

显著，存在明显的空间聚类特征，且个体网络中心性的提升对高校科研创新效率的提高具有显著的促进作用。

关键词：科研创新效率；EBM模型；修正的引力模型；社会网络分析；空间关联网络

中图分类号：G644文献标识码：A文章编号：1671—9719(2024)8—0083—07

究方向为教育经济。

收稿日期：2024—03—19修稿日期：2024—04—22

高校作为科技创新的重要引擎和科技产出的主为规避投人产出要素同比例缩减假设并进一步区分

力军，在实施创新驱动发展战略、支撑经济高质量发有效DMU,

展中肩负着重要的责任和使命，增强高校科研创新非径向距离的超效率SBM模型展开测算，但非径向

能力已成为国家创新体系建设的重要环节[1]。高校SBM模型是以损失效率前沿投影值的原始比例信

科研创新能力的提高不仅源于科研要素投入的持续息为代价，往往会低估无效DMU效率值，致使所测

增长，还在很大程度上依赖于科研创新效率的提算的高校科研创新效率结果的合理性和准确性还值

得商。同时，已有实证研究表明，我国高校科研创

高[2-3]。同时，在政府调控和市场机制的作用下，区

域间高校科研创新效率并非完全独立，而是表现出

一定的空间关联特征，且这种空间关联可能并非简在创新势能的作用下形成空间溢出效应，并通过合

单的“点一点”的关系，而是呈现出复杂的网络结构作交流、要素流动等途径使得高校科研创新活动在

形态。鉴于此，科学测度我国高校科研创新效率、深空间层面广泛传导和渗透，因而空间关联地区之间

入分析其空间关联网络特征及其效应，对切实发挥在高校科研创新效率方面通常会表现出较强的关联

科研创新效率在增强高校科研创新能力的引擎作关系。事实上，从地理学视角并基于ESDA方法和

用，构建高校科研创新效率的跨区域协同提升机制空间计量经济分析工具审视高校科研创新效率的空

具有重要的应用价值。

已有研究对我国高校科研创新效率展开了较为多的是从区域间的地理邻近性、经济邻近性或地理

丰富的经验测算和讨论。从测算方法看，基于非参经济嵌套邻近性关系解释高校科研创新效率的空间

数分析的DEA模型在高校科研创新效率评价中得集聚特征，无法深刻揭示我国省际高校科研创新效

到最为广泛的应用[41，且相关文献围绕传统的DEA率之间复杂的、多线程的空间关联关系，也无法有效

模型衍生出Bootstrap一DEA、窗口DEA、DEA一考查高校科研创新效率提升的传导机制及空间关联

Malmquist等方法。然而，上述模型均基于径向距关系形成的内在机制。

离函数，由于没有考虑到非径向松弛变量，往往会高针对已有研究存在的关键不足，本文拟在科学

估决策单元(DecisionMakingUnit,DMU)效率值。合理测度我国高校科研创新效率的基础上，对我国

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高校科研创新效率的空间网络关联特征及其效应展空间关联网络随时间变化的演变趋势。因