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城市群高校作为科研创新体系的“桥头堡”，肩负着培养创新人才、进行科学研究和服务创新战略的重要使命。以2009-2018年我国十大城市群高校为研究对象，运用DEA-Malmquist模型对各城市群高校科研效率进行测算。结果表明：2018年我国城市群高校科研效率明显提升，但是非DEA有效城市群仍然占比较高。山东城市群、中原城市群和长三角城市群等高校科研效率的增长主要源于技术进步效率的提高，珠三角城市群、海西城市群和辽中南城市群等高校科研效率的下降主要源于技术效率的降低。进而通过Tobit模型对影响高校科研效率的因素进行回归分析，发现城市群高校人力资本和财力资本处于“丰裕”状态，成果奖励、学术交流和科研机构处于“稀缺”状态。为推进我国高校内涵式发展，应减少人力资本和财力资本的过度投入，加强对外交流合作，改组和整合科研机构，完善成果奖励机制，努力推进城市群高校协同发展。
一、问题提出 近几年，我国不仅实现了经济持续稳定增长，城市群扩张步伐也在不断加快。与单一城市的“节点经济”相比，城市群具有开放性和综合性的发展优势，逐渐成为资源共享、优势互补的经济集合体。面对当前复杂的国内外形势，城市群建设也面临着新挑战、新难题，城市群建设空心化、产业结构高度重型化导致区域经济发展后劲不足。作为区域创新能力的集中反映，高等教育直接控制和影响着城市群的发展质量和协同化运行格局，并且正在成为推进经济高质量发展的重要推动力。高等教育向城市群集聚不仅有助于降低学术交流的时间和空间成本，还能实现科技资源的整合与共享，提高成果转化效率。那么，我国城市群高校科研创新效率表现如何？主要受哪些因素的影响？应怎样确保科研要素投入的合理性和有效性？本研究将对以上问题进行深入剖析和解答。 在城市群建设的大背景下，学术界关于高校科研效率的研究逐渐增多。通过对现有文献的梳理发现，研究成果可归纳为3个主要方面。一是分省份研究科研创新效率。汪彦等基于知识生产理论，采用DEA-Tobit两步法对上海17所高校科研创新效率进行分析，发现处于科研创新效率最优状态的高校数量较少，无论是综合技术效率还是纯技术效率，市属高校科研效率与教育部直属高校存在显著差距且差距逐渐扩大[1]。郜林平等对河北省各高校科研效率进行评价，发现河北省高校科研效率整体偏低，并且大部分高校存在投入冗余或产出不足的情况[2]。刘天佐等对我国省际高校科研绩效进行实证研究，发现我国高校科研绩效整体水平不高且地区差异明显，区域经济发展水平和地区政策环境对科研效率没有明显影响，而地区科研环境、教师职称结构对高校科研效率有显著影响[3]。二是分等级研究科研创新效率。闫平等运用DEA和Malmquist指数法对教育部直属48所高校科研效率进行静态和动态评价，发现教育部直属高校中有16.7%的高校科研效率是有效的，83.3%的高校没有达到有效水平，大部分高校仍然存在科研管理水平较低、科研资源配置不合理等问题[4]。彭迪等运用输出导向权重约束BCC视窗分析模型，测算了32所“双一流”建设高校的全要素生产效率均值为1.097，且分地区样本高校的全要素生产效率呈现“中部塌陷”态势[5]。林德明等以我国“985工程”高校的技术转移效率为研究对象，采用DEA方法测算高校技术转移的有效性，发现我国“985工程”高校的技术转移平均效率不高，有60%的高校是非DEA有效的，且这些高校在资源投入一定的情况下均存在产出不足的情况[6]。三是分学科研究科研创新效率。胡咏梅等以“211工程”高校理工农医学科和人文社会学科科研生产效率为研究对象，发现人文社会学科科研生产效率维持在较低水平，理工农医学科科研生产效率处于相对较高水平[7]。蔡文伯等运用SE-DEA模型对我国25所地方高等师范院校进行效率评价，发现我国大部分地方高等师范院校呈现无效率状态，非效率地方高等师范院校物质资源短缺，且地方高等师范院校研究生培养和科研产出严重不足[8]。赵小峰等以陕西7所涉农高等职业院校为研究对象，发现导致部分院校的整体效率非有效的主要原因是技术效率和规模效率偏低[9]。 综上所述，我国学者对高校科研效率已经进行了多方位、分层次的研究，但仍然存在一些不足：一是在研究区域上，已有研究成果较多侧重于全国高校、省内高校和高校属性层面，较少涉及高校聚集的城市群层面。二是在指标选取上，投入或产出变量多以主观偏好或搜集的难易程度进行选择，易导致变量指标的代表性不强。三是在效率评价上，现有研究较多地对科研投入产出效率进行发展现状评价，对于高校内部科研能力和外部经济环境关注较少，导致结论分析的说服性不强。鉴于此，本研究以2009-2018年我国十大城市群高校为研究对象，首先采用DEA-Malmquist模型对不同城市群高校科研创新效率进行指数测算，进而利用空间Tobit回归模型找出影响高校科研创新效率的关键因素，以期为打造高质量的“科创中心”、发挥区域城市群的资源集聚优势提出合理化对策建议。 二、研究设计 (一)模型设定 1.传统DEA模型 学术界应用最广泛的高校科研效率评价方法主要包括数据包络分析法(DEA)、层次分析法和模糊综合评价法等。数据包络分析法是美国学者Charnes于1978年所构建的方法，其优点在于通过比较各决策单元与前沿标准的偏离程度来衡量效率是否有效，且在数据处理上不用考虑对其进行加权或标准化处理[10]。我国高校可以被视为一个投入产出系统，各高校虽然在办学规模、办学层次等方面存在差异，但是均以资源投入和成果产出作为主要衡量标准，由此可以精确地测算各高校科研效率，考虑到高校科研效率的规模收益可变(VRS)，本研究运用DEA-BCC模型对我国城市群高校的静态效率进行分析。其基本表达式如下： ｛minθ s.t.
x[，j]λ[，j]+s[-][，i]=θx[，0]，r=1，2，…，a y[，j]λ[，j]-s[+][，i]=y[，0]，i=1，2，···，b λ[，j]=1，λ[，j]≥0
