作者简介：陈林，暨南大学产业经济研究院副教授；夏俊，暨南大学产业经济研究院博士研究生。

　　内容提要：文章将1999年的高校扩招视为一次公共政策实验，基于准实验与双重差分法的研究框架，利用1998—2011年29个内地省份和香港、台湾地区的面板数据，以DEA-Tobit计量模型就高校扩招政策对技术创新效率的影响进行实证检验。结果发现，高校扩招对内地省份的创新总产出有正向作用，但同时对效率产生了显著的负面冲击，扩招后的地区创新效率会因政策冲击下降约35.7%。从持续影响看，扩招后培养的“新大学生”在高等教育人口中占比越高，该地区研发人员的平均创新效率就越低。虽然导致高等教育投入激增的高校扩招政策存在刺激创新总产出的积极效应，但对技术创新效率产生了一定的负面作用，高校扩招似乎未能同时提升中国技陈林 夏俊术创新的质与量。因此，高校扩招政策的综合效应难以用“好”或“坏”进行评价。

　　关 键 词：高校扩招 创新 DEA-Tobit模型 双重差分法

　　标题注释：本文为教育部哲学社会科学重大课题攻关项目“进一步扩大服务业开放的模式和路径研究”(编号：14JZD021)子课题“公共服务业改革与开放的路径研究”的阶段性成果。

　　1999年的高校扩招政策对高等教育产生了明显的冲击，当年高校招生人数同比激增42.9%。全国高校在校生人数从1998年的340.9万持续增长到2011年的2 308.5万，年均增长率高达15.9%。如果将大学生数量视为高等教育的产出，高等教育的投入跟不上产出的快速增长。1998年每10名在校生可获得3名在校教职工的教辅与17.2万元高等教育经费的投入，到2011年，该对应值却仅为1名教职工与23.6万元①。其中，财政性教育经费投入的增长尤为缓慢，年均增长率仅为0.9%。1999年高校扩招以来，中国高等教育进入了低投入高产出的发展阶段。有学者认为，这是一次中国高等教育的“大跃进”尝试(邢春冰、李实，2011)。

　　在高等教育领域，低投入高产出很可能意味着教育质量的下降。这些受教育质量影响的大学毕业生，毕业后便成为推动技术创新的研发人员，甚至成为培育下一代大、中、小学生的教师。因此，高校扩招政策可能对技术创新造成短期和长期的双重冲击。

　　早在扩招政策提出之初，对于这个涉及立国之根本的问题，刘少雪(1998)提出，不宜盲目扩大高等教育的规模，高校扩招前必须有效解决教育经费的来源及教育资源的利用率等问题。徐鸿等(2001)指出，高校扩招必须解决扩招后高校的教育质量问题，应考虑到教师的素质水平能否适应高速增长的学生队伍。虽然相关的讨论已经进行了十几年，但多数研究还停留在定性分析上，为此本文尝试对高校扩招带来的教育质量问题进行量化分析。

　　高校扩招与高等教育质量下降对经济社会的影响是多维度的，首先是对就业市场的冲击。唐可月、张凤林(2006)发现，高校扩招扰乱了劳动市场信号发送，提高了就业“门槛”，导致教育的过度投资。吴要武、赵泉(2010)认为，扩招导致大学新毕业生的劳动参与率与小时工资下降，失业率上升。邢春冰、李实(2011)同样发现，高校扩招使大学毕业生的失业率提高9个百分点左右，其中约有50%是大学毕业生的平均能力下降所致。但姚先国等(2013)在控制了宏观经济对就业的影响后，发现大学生劳动者供给的增加有利于大学生和非大学生的就业率提升，这表明高校扩招带来的人力资本素质提升对就业有促进作用。杨金阳等(2014)指出，高校扩招只是大学生失业率高企的诱因之一，而劳动力市场分割才是主要原因。还有部分研究聚焦于高校扩招对大学毕业生工资与教育收益率的影响。何亦名(2009)指出，高校扩招对高等教育收益率有明显的压缩效应，其引发的工资效应正逐步显露出来，且劳动力市场开始出现高学历对低学历的替代效应。吴克明、王平杰(2010)发现大学毕业生与农民工的工资出现一定程度的趋同现象。常进雄、项俊夫(2013)同样认为，高校扩招对大学毕业生的就业具有一定负面影响，并导致高等教育收益率下降。高校扩招还会加剧社会的收入不平等问题。徐舒(2010)提出，高校扩招可能通过劳动力市场歧视而扩大了大学生和非大学生的收入差距。李郁芳、艾兴勇(2015)持类似的观点——高校扩招的禀赋效应与价格效应都在一定程度上扩大了城镇居民收入不平等。

　　就经济社会的长期发展而言，高校扩招对大学生创新能力的影响将是深远的。鉴于此，本文尝试从定量角度测度高校扩招政策对创新效率的冲击，并深入分析高校扩招政策影响中国技术创新效率的传递机制、影响路径和原因。

　　一、创新效率的测测度

　　所谓创新是指提出有别于常规或常人思路的见解，利用现有的知识或物质，改进或创造新的事物、方法、元素、路径、环境，并能获得一定效益或提高效率的一切行为。为了客观衡量创新的产出，本文将创新界定为对经济与社会发展有较大推动力，且有量化指标可循的研发行为。

　　工业革命后，研发与创新的专业化程度越来越高。时至今日，用于提升社会生产力的创新产出大多数是来自科研机构的高学历、专业化研究人员。在Jaffe(1989)的知识生产函数中，研发人员与研发经费是仅有的两种投入要素。在一般的内生增长模型中，研发人员则是创新的唯一投入要素。然而，高校扩招与高等教育质量下降造成的新增研发人员素质变化，是无法从直观的统计数据中获得的。

　　以往的研究往往忽略了一个关键点——高等教育政策的冲击不会影响已毕业的现有研发人员的研发效率和单位产出，受到政策冲击的只是新制度培养出来的新增研发人员。由于旧教育体制(主要为改革开放后至1998年)培育出来的研发人员并不会在短期内退休，因此新增研发人员的效率与产出下降，理论上不会对中国每年的创新总量产生负作用。然而，扩招后的低素质新增研发人员数量激增，其投入产出效率(即创新的效率)必然会大幅下滑。简言之，扩招政策会对创新的效率产生负面冲击，但很难对创新总量产生负面影响。结合上述两点，本文将采用知识生产的投入产出函数作为考察创新效率的基本模型，重点考察创新效率是否受到扩招政策的冲击。

　　综合近年关于创新的投入产出研究方法(Jaffe，1989；Jones，1995；严成樑等，2010)，本文认为，知识生产至少受到研发经费和研发人员投入的影响，研发经费和研发人员投入越多，知识生产也越多。为此，本文建立的知识生产函数为：

　　其中，i表示省份，t表示年份，Q表示研发活动强度(新知识量)，K和L分别表示研发经费和研发人员的投入，α和β分别表示二者的产出弹性，A表示知识生产的投入产出效率。本文使用省级面板数据对高校扩招的创新效应进行检验，主要是考虑到市级面板数据除了难以获得之外，还存在统计口径不统一的问题；对照组中台湾地区的市级数据无法获得，香港地区的经济体量与教育水平接近于一个省份，但没有市级数据。

　　本文把创新的生产类似视为知识的生产，考虑到数据的可获得性和统计口径的一致性，本文设定创新的投入要素为研发经费K和研发人员L，产出为专利的授权数量Q，时间跨度为1998—2011年。中国内地省份的研发经费K对应《中国科技统计年鉴》中的“研究与试验发展(R&D)经费内部支出”，研发人员L对应“科技活动人员”②，专利的授权数量Q对应“国内专利申请授权量”。台湾地区的数据来自历年《台湾统计年鉴》，其研发经费K对应“研发经费”，研发人员L对应“研发人力‘总计’”，专利的授权数量Q对应“专利公告发证数”。香港地区的数据均来自历年《香港统计年刊》，研发经费K对应“研究及发展(研发)开支‘总计'”数据，研发人员L对应“研究及发展(研发)人员数目‘总计’”，专利的授权数量Q对应其中“在香港获批予的专利数目‘总计’”。表1给出了内地省份和香港、台湾地区创新投入产出指标分年、分阶段的相关数据。

　　从表1可以看出，扩招前后无论是投入指标还是产出指标，其均值均有较大变化。与香港、台湾地区相比，内地省份受后发地区基数小的影响，3项投入产出指标均值较小，且2004年前后的变化幅度远高于香港和台湾地区。台湾地区20世纪50～60年代也有过类似于高校扩招的经历，高校往往通过二次招生扩充生源，以致大学生整体素质大幅度下滑，造成过度教育、浪费资源等问题。随后，台湾地区通过政策调整，在20世纪70～80年代缩小了高等教育招生规模，逐步使高等教育的质量得到恢复。总体看来，香港、台湾地区在本文的数据时间段内并没有扩大高等教育的招生，因而可以视为理想的参照样本。