管理学科技术经济论文

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1研究假设

全世界、研究机构内部、国家之间的科研合作程度均在增长，合作者通过合作开展了相互的学习并能在学术领域产生比个体更强的影响力。在一定的约束条件下合作确实能提升科研产出的质量，同时通过合作发文整合合作双方竞争力和技能，进而能攻克难以解决的问题，提升成功的机会。而两个地方之间的科学合作强度，一方面取决于互相学习的机会，另一方面则由合作所需的时间与金钱所决定，如研讨会、学术会议、学习交流、研究室资源共享等形式的科研合作所形成的交通成本及耗时会随着研究者之间的空间距离增加而增加。由此可见，交通及信息沟通方面的技术进步通过简化科研合作过程，降低远程信息沟通的交通成本及耗时促进了科研合作这一增长趋势。Hoekman的研究假设指出不仅是物理距离，地区边界、国家边界、语言边界也会影响欧洲科研合作，但这一影响程度随着时间减弱。那么中国技术经济及管理学科在NSFC项目资助下开展科研合作是否也如是?本文将沿用Hoekman的研究假设体系，形成本文的假设。假设1:对于技术经济及管理学科而言，随着距离的增加，在NSFC项目资助下科研合作会随之梯级式减少。假设2:技术经济及管理学科在NSFC项目资助下研究主体在跨越不同边界时，科研合作会呈现出不同规律。

2数据来源及研究方法

科学研究产出包括发明、数据库、专利、技术、专著以及发表的论文，其中科学期刊上发表的论文经过同行评议从而保证了最基本的质量及独创性，从而发表的论文作为研究科学合作的载体以及一个体现个人学术价值的指标，是科学研究的重要产出形式之一。关于论文的统计数据来源有三种方法:其中之一是文献计量和数据库中所提取的已发表的论文。合作是指在科研项目中两个或更多学者之间的密切交互，这种交互是带有一个或更多目的的，如为获取资源而合作等。Cumming提出了五种科研合作行为:责任划分、资源共享、知识转移、学术会议、交互技术，观察Cumming论文中的相关系数矩阵发现五种合作行为与六种项目产出之间的相关系数矩阵中，知识转移与项目产出之间的6个相关系数均高于其他四个合作行为。进而科研合作可以看作在公开发表物上的成对出现的地区名称，所以对于本文所建立的数据库而言，是在中国知网(以下简称CNKI)上发表的由NSFC项目资助下的共同发文的单位名称。本文研究团队于2013年7月5日－12日期间在CNKI个人数字图书馆中，按照期刊检索条件为“支持基金”，并在该选项中输入技术经济及管理学科396名博导在1999－2012年间所获475项NSFC项目的批准号进行摘要式检索，共检索到8156篇论文。采集检索结果中的“作者”、“作者单位”、“年份”三项信息，所检索出的信息逐一录入“技术经济及管理学科基础研究项目数据库”。Katz总结了影响科学合作的十类因素，其中第十种就是空间距离的缩短。他提出分析位于不同空间位置上的合作关系应包括三个步骤，参照Katz所提出的步骤，本文在第一步中构造了技术经济及管理学科在NSFC项目资助下开展地区与地区之间的科研合作面板数据库，同时对所使用的分析工具进行了扩展，如引入了引力模型开展静态面板回归和动态面板回归。

3研究结论

3．1随着距离的增加，合作是否会随之梯级式减少

距离所造成的合作障碍因素包括文化的、语言的以及组织间的差异性，因此大部分的交流强度在本质上会随着两个交互主体之间的距离增加而削弱，同时因为科研项目的顺利推进需要项目参与者频繁地开展研讨活动，从而处于相同或邻近地域的学者之间开展科学合作的可能更高，更倾向于空间上的集聚。从空间上看是否是这样呢?从图1中展示的是1999－2013年期间8156篇论文中合作发文单位所在城市(同一城市内部的除外)对子，可以看出中国技术经济及管理学科在NS-FC资助下开展科研合作的地理分布主要集中在经度23°117''''E至45°75''''E以及纬度104°067''''N至126°65''''N的不规则梯形区域里，这一区域的四个顶点分别为成都、广州、上海、哈尔滨。另外，华东地区是七大地区的重要合作伙伴，这便引发了如下问题，即图1中仅是展示的是城市之间的合作，若从地区层面来看，又呈现出怎样的更为深入的现象和规律呢?Hoekman对2000－2007年期间的WOS数据库中33个欧盟国家的313个地区的合作发文数据进行了统计，发现就总体而言，样本的科学合作发文在显著性水平为5%时，地区边界效应要强于国家边界效应，而后者又强于语言边界效应，这三者的弹性系数依次为:－3．342、－1．645、－0．969，其研究结果表明合作发文具有地域性，且“远程逻辑”与“地域逻辑”并存。本文对Hoekman的远程逻辑进行细化，对应图2中的地区③间合作以及地区内不同城市间合作，而地域逻辑对应图2中的地区内相同城市不同学校间合作。图2中三种合作占比在2003年以前呈振荡态势，以2004年为界地区间合作占比与地区内相同城市不同学校之间合作占比两折线开始呈现明显的交错上升态势，地区间合作占比的最低值为2009年的0．067，而地区内相同城市不同学校间合作占比的最低值出现在2005年为0．052，地区间不同城市间合作占比最高值于2012年达到0．051，这两个占比的最低值均大于地区内不同城市间合作占比的最大值，且从2005年开始后者一直远远低于前两者，说明技术经济及管理学科的NSFC项目资助下在发文上呈现出的“同城”偏好④以及“跨区”偏好，并随着时间的推进得到了加强。这两个偏好的发现恰恰与Pan不谋而合。尽管当前交互工具有较快发展，但科研合作中的引力定律仍成立，意味着科研工作者更倾向于寻求与他们位于同一区位的合作伙伴。然而远程合作却并不少，且相互作用的强度呈指数衰减。由图2发现假设1部分成立，即合作会减少，但不是梯级式的，而是发生了主体的跃迁，即跨区偏好和同城偏好之间的偏好跃迁。

3．2跨越不同边界时，合作是否会呈现出不同规律

牛顿第三定律可用于揭示位于空间上不同点的主体之间的交互问题，利用引力模型分析影响区域网络中科研合作的决定性因素，两个地区之间的合作强度取决于两个地区各自的发文量及两地区之间的物理距离。分别借助静态面板和动态面板展开进一步分析，可借助静态面板对技术经济及管理学科NSFC项目资助下所开展的科研合作进行分析，关于距离与科研合作相关关系的代表性文献使用引力模型建立静态面板的总结如表1所示。Montobbio总结了距离的四种测度:地理距离(包括三种计算方法:两地区中人口最多的城市之间的经纬度距离，也可用两地区的中心城市之间的经纬度距离，亦可用两地区的最大城市之间加权的距离来衡量);考虑了交流成本的“时差”距离;文化历史相关的距离;技术距离。由Montobbio的相关系数矩阵表发现第一种距离中的三种类型的距离在显著性水平为5%下，三者两两之间的相关系数均为0．99，从而使用其中任何一种即可，同时结合表1的归纳，本文采用的是与Pan相同的测度形式，即以两个地区中心城市之间的直线距离作为引力模型中的距离度量。根据技术经济及管理博点的分布，参照全国城镇体系规划(2006－2020年)的划分，中国七大地区的中心城市最终确定为⑥:沈阳(东北)、上海(华东)、武汉(华中)、广州(华南)、重庆(西南)、和西安(西北)，本文中地区之间的直线距离采用地区中心城市之间的直线距离作为度量。本文所使用的引力模型与表1中Hoekman以及Ponds的形式相同为:Cij=kPα1iPα2jdβij，据此建立计量模型如下:lnco．pubij=α0+α1lnpubi+α2lnpubj+α3lndisij+vit(1)式1中co．pubij为地区i(第一作者所属单位为地区i)与其他地区j的合作发文量，pubi表示地区i在NSFC项目资助下在CNKI上的总发文量，pubj表示地区j在NSFC项目资助下在CNKI上的总发文量，disij用两地直线距离⑦表示。α0表示截距项，误差项为vit，i=1，…，7为横截面下标，t=1，…，13为时间单元下标。经过LLC单位根检验，发现co．pub、pub、dis均不存在单位根，说明不存在伪回归，可以使用OLS进行静态面板回归分析⑧，结果如表2所示。(1)地区合作的距离效应、自我效应、寻他效应与滞后效应空间上的邻近性对于科研合作具有重要性，但在地区间的重要程度不同，一个地区的知识生产不仅受到其周边地区的正向影响，而且与其所处的研究网络中关系邻近地区的影响，Scherngell研究发现两个组织之间的距离每增加100km，两者的合作会减少27．8%。表2对某个地区其他地区之间合作发文的计量模型进行了静态面板回归，发现七个地区的距离与合作发文量之间的相关系数在1%的显著性水平下均为负值并介于－0．16至－0．31之间，即距离disij与双边合作co．pubij呈负相关关系又即存在“距离效应”。其中华南地区的距离系数最弱为－0．1615，说明短期内空间上的邻近性对于该地区开展合作的意愿并不强烈。而华东地区的距离系数最强为－0．3017，表明在短期内空间距离仍是影响该地区开展科研合作的关键因素，意味着该地区开展区际间合作时地域空间的邻近性显得更为重要。地区i及其他地区j的合作发文量co．pubij与该地区自身发文量pubi之间呈正相关关系，其中在显著性水平为1%时，华东地区自身发文量每增加100篇，其与其他六个地区的合作发文量便会增加64．83篇，在七个地区中“自我效应”最强。“自我效应”强即当对方合作发文量一定时，某地区自身发文量越多则其会吸引其他地区参与合作发文的意愿越强。西北地区的“自我效应”最弱，其相关系数虽也为正，但不显著。自身发文量弹性系数低于0．3的地区有东北(0．2899)、华北(0．2998)、华南(0．2609)，高于0．3的地区为华中和西南其系数值分别为0．3368和0．3442。地区i的合作伙伴j的发文量pubj也会对这两个地区间合作发文量co．pubij产生影响，但却呈现出正向和反向两种情况:如华东地区合作伙伴发文量会对华东地区的合作发文量产生反向影响，相关系数为－0．0191(虽然并不显著)。华南和西南的合作伙伴发文量虽然会对这两个地区合作发文量产生正向影响即为正相关系数，但却不显著。东北和西北的合作伙伴发文量与这两个地区合作发文量的弹性系数均高于0．3，在显著性水平均为1%时分别为0．3270和0．4707，其中西北地区的“寻他效应”最强，即当该地区自身发文量一定时，其合作伙伴发文量越大，则西北地区寻求与合作伙伴共同发文的意愿越强。表2的分析均为技术经济及管理学科基础研究合作的短期规律，那么长期条件下又会呈现出怎样的规律呢?借助动态面板开展进一步分析，引入co．pubij的滞后项，建立模型如下:lnco．pubij=α0+α1lnL．co．pubij+α2lnpubi+α3lnpubj+α4lndisij+vit(2)由于引入被解释变量的滞后一期项，进而造成了估计的内生性问题，可采用由Blundell和Bond所提出的系统广义矩估计(SYS－GMM)(由于其具有更好的有限样本性质，减小了一阶差分GMM估计量的偏误而被广泛应用)。本文利用了更多的样本信息，可以控制某些解释变量内生性问题的一步系统广义矩估计SYS－GMM对式(2)进行参数估计，结果见表3所示。当引入滞后一期合作发文量作为解释变量后，发现华南、华中、西南的Sargen值均低于0．05，分别为0．0000、0．0139、0．0049，表明未通过Sargen检验即存在工具变量的过度识别问题。表3中仅有东北、华北、华东、西北四个地区的动态面板估计结果具有稳健性。观察表3发现东北地区的滞后一期合作发文量会对当期合作发文量在显著性水平为5%的条件下存在正向影响，相关系数为0．3574，表明东北地区上一期与其他地区的合作文量每增加100篇，下一期的合作发文量便会增加35．74篇。可认为东北地区存在“滞后效应”即前一期的合作发文量L．co．pubij会对后一期的合作发文量co．pubij产生显著性影响作用，这与Defazio以及Jonkers的研究结论相吻合。Defazio利用GMM模型对1990－2004年间欧盟项目资助的科研网络中296位学者在基金资助下的科研合作进行了回归分析，发现在资助期结束后，科研网络中的合作对科研产出呈显著正相关关系，且上一期的论文产出对后一期的论文产出在显著性水平为1%下呈正相关关系，相关系数介于2．40－2．55之间。Jonkers在2009－2011年期间对阿根廷布宜诺斯艾利斯的CONICET科研机构124位受访者所做的问卷调查所得数据进行回归分析后，同时前期发文量与当年国际合作发文量之间在显著性水平为5%下呈正相关关系，且相关系数为1．01。可以发现这两项研究结果中的相关系数均高于本文表3中的相关系数值。华东地区、西北地区的滞后一期合作发文量对当期合作发文量的弹性系数在1%显著性水平下分别为0．3310和0．2713。而华北地区的“滞后效应”不显著，东北地区的滞后效应最强。另外，当解释变量系统中引入滞后一期合作发文量后，其他解释变量的弹性系数也相应发生了变化，四个地区中仅有华东地区的所有解释变量的弹性系数不仅作用方向没有改变且作用强度加大了，称为华东模式:短期内华东地区的距离效应(显著)、自主效应(显著)均在长期内得到了强化，而短期内不显著的负向寻他效应在长期内却变得显著了。这表明华东地区在当前及以后一段时期内仍是具有吸引力的合作伙伴，该地区作为技术经济及管理学科基础研究的重要知识基地，吸引其他地区与其合作的引力会更强。长期内距离效应变得不显著的地区为华北、西北，表明短期内华北、西北两个地区寻求合作伙伴的距离障碍在长期里却会“消融”，这种现象也发生在5thEUFP项目的公共科研合作中，Scherngell认为主要原因可能是政府要求每个科研项目中必须有国际合作伙伴。由于本文的样本数据为中国国内数据，基于此可以认为NSFC不仅应加强国际地区间合作，更应首要加强国内(地区)合作。但多长时间才能出现距离的消融却是一个问题，部分取决于NSFC能否以及多大力度在项目资助政策上鼓励合作研究，若是则距离消融的时长会大大缩短。Montobbio采集了1990－2004年间11个发展中国家与7个发达国家的USPTO专利申请者的14684项合作开发的专利，利用引力模型进行回归分析发现:创新力越高、人口越多的国家的预期合作越多，越多的当地需求会降低空间距离对开展合作的影响，反映在相关系数上绝对值减小。这一原因也可用于解释为何长期中西南、华东的距离障碍却未消融，即西南和华东地区的技术经济及管理学科在NSFC项目资助下开展科研合作的需求更多地集中在地区内部。长期内华北地区合作伙伴的发文量对华北地区合作发文量不会产生显著影响，相关系数为－0．0994(不显著)，表明条件充分的时华北地区可能会向华东模式演进，而条件之一便可能是技术经济及管理博导的时空迁徙，本文统计数据显示在统计期内发生迁徙的博导中有16．7%的迁徙进入华北地区。而跨省合作的现象并不显著，但对于技术经济及管理学科而言其开展科研合作是否也如是呢，且又呈现出什么样的细化特征?本文对20个技术经济及管理博士点所在城市开展合作发文占比为前三四分位数的邻省合作占比、同省合作占比以及不相邻省域合作占比三个指标在图3中进行了展示。发现图3中大椭圆以及小椭圆所包括的点呈现出“剪刀差”走势。城市内合作占总体合作的占比大于20．00%的为:哈尔滨40．98%，南京32．93%，长沙29．02%，合肥27．92%，北京26．65%，西安24．24%，天津23．08%，上海21．13%，武汉20．25%，成都20．00%。图3中，对技术经济及管理博士点所在的20个城市按照不相邻省域合作占比值由高到低对三个指标同时进行了排序，发现福州、南昌、长春、杭州、哈尔滨、南京、北京、沈阳、长沙、成都这10个城市中的不相邻神域合作占比折线与同省合作占比折线形成了一个大“剪刀差”趋势，且由前至后开展邻省合作的意愿和频率均很低，说明随着这10个城市的不相邻省域合作意愿的减弱，同省合作的倾向却得到了加强。相对而言，福州、南昌、长春三市的不相邻省域合作倾向几乎是占绝对主导的。而重庆、武汉、合肥、西安、太原这5个城市的不相邻省域合作占比折线与邻省合作占比的折线也形成了一个小“剪刀差”趋势，且由前至后开展同省合作的意愿均很低，说明这五市开展邻省及不相邻省域合作的意愿及频率均相对较强。综上所述，研究结论显示不论是从地区层面，还是省域层面，均发现假设2成立。

4主要结论及展望

在推进学科均衡协调可持续发展中，项目研究无疑是很重要的支持方式之一，作为学科发展状况的评估的一个侧面，科研合作尤其是项目资助下的科研合作评价一直是国内外学者所关注的焦点之一。当代，随着交通工具的进步，远程科研合作者之间互访的时间大大缩短、便捷性大大增强，而另一方面开展科研合作仍带有地域偏好。借助时空棱镜这一工具，捕捉中国技术经济及管理学科在NSFC项目资助下开展科研合作活动中所隐藏的规律是本文的聚焦点。那么如何按照研究目的将时空进行不同类型的延展和压缩，以对该聚焦点进行逐步放大?这便形成了本文的研究路径。首先，在Hoekman所提出的两个假设的基础上，本文提出了相应假设，然后分别从地区、省域两个层面相交叉的角度对这两个假设进行了验证，发现假设1部分成立，即合作会减少，但不是梯级式的，而是发生了主体的跃迁，即跨区偏好和同城偏好之间的偏好跃迁。其次，借助引力模型发现跨越不同边界时合作会呈现出不同规律，假设2成立，如科研合作在短期内存在距离效应、自我效应、寻他效应，在长期里则呈现出滞后效应等。特别是部分地区的面板静态分析结果缺乏稳健性，这一结果表明技术经济及管理学科在NSFC项目资助下所形成的科研系统里能够为科研合作创造公平机会这一目标仍然尚远，从而国家自然科学基金在开展项目资助中除了鼓励国际(地区)间合作，更应更应着重鼓励国内合作以形成良性运作的科研合作系统。另外，本文所用于揭示技术经济及管理学科在NSFC项目资助下开展科研合作的思路体系及工具，也可应用于中国其他学科抑或总体层面在NSFC项目资助下开展科研合作规律的探寻研究中。

作者：胡琳娜张所地高平单位：山西财经大学管理科学与工程学院曼彻斯特大学