我国高校科研生产率提升路径研究——基于31个省份的模糊集定性比较分析
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摘要
高校科研能力已成为高校创新与发展的关键,科研生产率作为其衡量的重要指标之一备受关注,对于如何提高科研生产率的复杂机理,定性比较分析方法具有一定优势。以我国31个省份地区为样本,使用模糊集定性比较分析方法(fsQCA),对我国高校的科研生产率的提升路径进行研究,得出高校提高科研生产率的4条影响路径。依据条件变量的不同组合将促进高校科研生产率的路径分为全面型、完善型、激励型和传统型4种,并说明了各类路径适用省份的特点。
Scientific research ability has become the key to innovation and development of universities.Scientific research productivity, as one of the important indicators to measure it, has attracted much attention. But for the complex mechanism of how to improve the productivity of scientific research, the qualitative comparative analysis method has certain advantages. Taking 31 provinces and regions in China as samples, this paper uses the Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis Method(fsQCA) to study the path of improving the productivity of scientific research in China's higher education institutions, and obtains four influence paths. Based on the different combinations of conditional variables, the paths to promote scientific research productivity in universities are divided into four types: comprehensive, perfect, incentive and traditional.
Scientific research ability has become the key to innovation and development of universities.Scientific research productivity, as one of the important indicators to measure it, has attracted much attention. But for the complex mechanism of how to improve the productivity of scientific research, the qualitative comparative analysis method has certain advantages. Taking 31 provinces and regions in China as samples, this paper uses the Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis Method(fsQCA) to study the path of improving the productivity of scientific research in China's higher education institutions, and obtains four influence paths. Based on the different combinations of conditional variables, the paths to promote scientific research productivity in universities are divided into four types: comprehensive, perfect, incentive and traditional.
引文
[1]刘云,王刚波,白旭.我国科研创新团队发展状况的调查与评估[J].科研管理,2018(6).
[2]孙平生.加强高校科研经费管理需要解决的若干问题[J].中国高校科技,2014(5).
[3]邹洋,王茹婷.财政分权、政府研发补贴与企业研发投入[J].财经论丛,2018(9).
[4] HU J L, WANG S C. Total-factor energy efficiency of regions in China[J]. Energy policy, 2006,34(17):3206-3217.
[5]刘兴凯,左小娟.我国高校科研效率的区域性特征及影响因素分析———基于三阶段DEA方法的实证研究[J].国家教育行政学院学报,2015(5).
[6]尹伟华,袁卫.基于Bootstrap-DEA方法的中国教育部直属高校科研效率评价[J].统计与信息论坛,2013(6).
[7]田书墨,姜虹,邹俐爱.高校附属医院科研绩效评价策略探究[J].科技管理研究,2013(23).
[8]伍宸,洪成文.论中国高等教育发展模式的转型———基于发展经济学视角[J].现代教育管理,2013(7).
[9]姜彤彤.“985工程”高校科研全要素生产率测算及分析[J].中国高教研究,2013(4).
[10]陈立泰,梁超,饶伟.西部地区省部共建211高校科研效率评价[J].科技管理研究,2012(6).
[11]古川.“一流学科”建设背景下农林类高校科研效率的动态变化及差异比较———基于EBM和MetafrontierMalmquist模型的分析[J].系统工程,2017(12).
[12]苏为华,罗刚飞,曾守桢.高等学校科研效率评价研究———以浙江省为例[J].科研管理,2015(9).
[13]王丽娜.高校科研效率研究:以江苏省为例[J].科技管理研究,2012(11).
[14]李瑛,高燕楠.我国高校科技创新效率的实证研究[J].求索,2011(1).
[15]韩海彬,李全生.基于AHP/DEA的高校人文社会科学科研效率评价研究[J].高教发展与评估,2010(2).
[16]张婧.基于因子分析与DEA模型的高校科研效率评价[J].统计与决策,2015(2).
[17]陆根书,刘蕾.不同地区教育部直属高校科研效率比较研究[J].复旦教育论坛,2006(2).
[18]梁文艳,袁玉芝,胡咏梅.研究型大学自然科学学科科研生产效率测算及影响因素分析———基于DEA-Tobit两阶段模型[J].国家教育行政学院学报,2014(10).
[19] SMITH H L. The comparative method:moving beyond qualitative and quantitative strategies. by Charles C. Ragin[J]. Social Forces, 1987, 67(3):123-129.
[20]张惠琴,尚甜甜.高校科研创新效率对比分析———基于全国30个省份的面板数据[J].科研管理,2015(S1).
[21]操龙灿,杨善林.关于国有高新技术企业制度创新的研究[J].科学学与科学技术管理,2005(10).
[22]杨芳娟,刘云,侯媛媛,等.中国高被引学者的跨国流动特征和影响———基于论文的计量分析[J].科学学与科学技术管理,2017(9).
[23] RAGIN C C. Fuzzy-set Social Science[M]. Chicago:University of Chicago Press, 2000:154-163.
[24]杜运周,贾良定.组态视角与定性比较分析(QCA):管理学研究的一条新道路[J].管理世界,2017(6).
[25] RAGIN C C. The Comparative Method:Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies[M]. Oakland:University of California Press, 2004:83-84.
[26] FISS P C. Building better causal theories:a fuzzy set approach to typologies in organization research[J].Academy of Management journal, 2011, 54(2):393-420.
[27] KATZ A, VOM H M, MAHONEY J. Explaining the great reversal in Spanish America:fuzzy-set analysis versus regression analysis[J]. Sociological Methods&Research,2005, 33(4):539-573.
[28] MILLER D. The correlates of entrepreneurship in three types of firms[J]. Management Science, 1983, 29(7):770-791.
[29] WOODSIDE A. Moving beyond multiple regression analysis to algorithms:calling for adoption of a paradigm shift from symmetric to asymmetric thinking in data analysis and crafting theory[J]. Journal of Business Researvh, 2013,66(4):463-472.
(1)西部地区包括的省级行政区共12个,分别是四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古;中部地区有8个省级行政区,分别是山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省(市)。
(1)定性比较分析方法认为导致结果出现的组态具有等效性,导致北京较高科研生产率的产生在路径2与路径3中都有体现,因此同时出现在两条路径中。
[2]孙平生.加强高校科研经费管理需要解决的若干问题[J].中国高校科技,2014(5).
[3]邹洋,王茹婷.财政分权、政府研发补贴与企业研发投入[J].财经论丛,2018(9).
[4] HU J L, WANG S C. Total-factor energy efficiency of regions in China[J]. Energy policy, 2006,34(17):3206-3217.
[5]刘兴凯,左小娟.我国高校科研效率的区域性特征及影响因素分析———基于三阶段DEA方法的实证研究[J].国家教育行政学院学报,2015(5).
[6]尹伟华,袁卫.基于Bootstrap-DEA方法的中国教育部直属高校科研效率评价[J].统计与信息论坛,2013(6).
[7]田书墨,姜虹,邹俐爱.高校附属医院科研绩效评价策略探究[J].科技管理研究,2013(23).
[8]伍宸,洪成文.论中国高等教育发展模式的转型———基于发展经济学视角[J].现代教育管理,2013(7).
[9]姜彤彤.“985工程”高校科研全要素生产率测算及分析[J].中国高教研究,2013(4).
[10]陈立泰,梁超,饶伟.西部地区省部共建211高校科研效率评价[J].科技管理研究,2012(6).
[11]古川.“一流学科”建设背景下农林类高校科研效率的动态变化及差异比较———基于EBM和MetafrontierMalmquist模型的分析[J].系统工程,2017(12).
[12]苏为华,罗刚飞,曾守桢.高等学校科研效率评价研究———以浙江省为例[J].科研管理,2015(9).
[13]王丽娜.高校科研效率研究:以江苏省为例[J].科技管理研究,2012(11).
[14]李瑛,高燕楠.我国高校科技创新效率的实证研究[J].求索,2011(1).
[15]韩海彬,李全生.基于AHP/DEA的高校人文社会科学科研效率评价研究[J].高教发展与评估,2010(2).
[16]张婧.基于因子分析与DEA模型的高校科研效率评价[J].统计与决策,2015(2).
[17]陆根书,刘蕾.不同地区教育部直属高校科研效率比较研究[J].复旦教育论坛,2006(2).
[18]梁文艳,袁玉芝,胡咏梅.研究型大学自然科学学科科研生产效率测算及影响因素分析———基于DEA-Tobit两阶段模型[J].国家教育行政学院学报,2014(10).
[19] SMITH H L. The comparative method:moving beyond qualitative and quantitative strategies. by Charles C. Ragin[J]. Social Forces, 1987, 67(3):123-129.
[20]张惠琴,尚甜甜.高校科研创新效率对比分析———基于全国30个省份的面板数据[J].科研管理,2015(S1).
[21]操龙灿,杨善林.关于国有高新技术企业制度创新的研究[J].科学学与科学技术管理,2005(10).
[22]杨芳娟,刘云,侯媛媛,等.中国高被引学者的跨国流动特征和影响———基于论文的计量分析[J].科学学与科学技术管理,2017(9).
[23] RAGIN C C. Fuzzy-set Social Science[M]. Chicago:University of Chicago Press, 2000:154-163.
[24]杜运周,贾良定.组态视角与定性比较分析(QCA):管理学研究的一条新道路[J].管理世界,2017(6).
[25] RAGIN C C. The Comparative Method:Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies[M]. Oakland:University of California Press, 2004:83-84.
[26] FISS P C. Building better causal theories:a fuzzy set approach to typologies in organization research[J].Academy of Management journal, 2011, 54(2):393-420.
[27] KATZ A, VOM H M, MAHONEY J. Explaining the great reversal in Spanish America:fuzzy-set analysis versus regression analysis[J]. Sociological Methods&Research,2005, 33(4):539-573.
[28] MILLER D. The correlates of entrepreneurship in three types of firms[J]. Management Science, 1983, 29(7):770-791.
[29] WOODSIDE A. Moving beyond multiple regression analysis to algorithms:calling for adoption of a paradigm shift from symmetric to asymmetric thinking in data analysis and crafting theory[J]. Journal of Business Researvh, 2013,66(4):463-472.
(1)西部地区包括的省级行政区共12个,分别是四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古;中部地区有8个省级行政区,分别是山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省(市)。
(1)定性比较分析方法认为导致结果出现的组态具有等效性,导致北京较高科研生产率的产生在路径2与路径3中都有体现,因此同时出现在两条路径中。