0 引言 近三十年西方发达国家经济发展实践表明，大学科技成果转化对经济增长有着十分重要的意义。无论是美国斯坦福大学创造的“硅谷奇迹”，还是英国剑桥大学产生的“剑桥现象”，都使人们认识到，大学科技成果的成功转化不仅可以促进本国经济的极大发展，甚至可以引领一个新技术时代的到来。目前，全世界绝大多数国家都把促进大学科技成果转化效率作为提升本国创新能力的一个重要途径，大学科技成果转化问题已经成为人们关注的一个热点。 一般来说，科技成果转化是把科学知识和高尖端技术转变为现实生产力并形成效益的基本手段和重要实现途径。科技成果转化效率则反映了在给定时间内获得的有效产出与各种相关投入之间的比率关系。自2000年以来，西方学术界对大学科技成果转化进行了大量的研究，主要集中在：(1)大学科技成果转化效率的测度方法研究。目前此类研究已经有了比较成熟的方法论基础，如参数随机前沿方法(SFA)和非参数数据包络分析方法(DEA)。Siegel等(2003)、Chapple等(2005)分别利用参数方法和非参数方法评价了欧美等国家大学科技成果转化效率以及影响因素[1-2]。SFA方法的优点在于可以在估算结果的基础上进行假设检验和置信区间的构建，缺点是需要先验设定相关生产函数或成本函数的函数形式。DEA方法无须先验设定任何函数形式，分析结果具有很强的稳健性，但是对技术低效和噪音不做任何区分，所以无法对其测算结果进行假设检验和置信区间的构建。如何针对参数方法和非参数方法的不足，对其进行适当的修正，是目前相关研究的重点。(2)促进大学科技成果转化的制度和政策研究。学术界分别从技术许可授权、科技园与新企业的形成等角度对其进行研究，主要包括大学教师参与技术商业化、大学技术许可战略、大学的激励措施与技术授权收入、企业与大学之间的连接、技术许可过程中的道德风险问题、对企业技术授权的绩效、大学发明的商业化速度[3-9]。(3)大学科技成果转化的内部组织环境研究。Bercovitz等研究了大学技术转移办公室的组织结构以及它与大学科技管理的关系[10]，他们分析了四种类型组织的性能及绩效，包括单部门U型、多部门M型、控股公司H型和矩阵MX型。他们认为，大学的协调能力、促进内外部信息流动的能力，以及采取一种方式协调激励机制使之与大学技术转移战略目标相一致的能力，是大学科技成果转化的内部环境基础，对大学科技成果转化具有重要影响。(4)大学科技成果转化个人层面的研究。通过更微观层面的分析，一些研究集中探讨了大学技术转移中的个人科学家与企业家的相互影响和约束。Audretsch(2000)研究了大学内的企业家与其他企业家之间的差异[11]，他利用一个关于大学内生命科学家的数据集，评估他们可能建立一家生物技术公司的决定因素。基于风险函数分析，研究人员发现，大学企业家往往年龄更大，并拥有更多科学研究的经历。Zucker等(2000)评估了大学研究人员在参与企业研发过程中对企业研发效率产生的影响[12]。 国内学者针对大学科技成果转化问题也进行了大量研究。魏斌和汪应洛(2001)建立了科技成果转化中大学与企业之间行为的博弈模型，并进行了大学与企业合作对策与非合作对策的比较分析[13]。李平(2002)以地方政府和大学为研究对象，重点研究了国家创新体系中大学、地方政府、企业三者关系问题以及地方政府职能转变与科技中介组织问题[14]。郝远(2004)分析了我国大学科技成果转化的障碍及途径[15]。周克刚(2005)认为，大学科技成果转化率较低主要是由于大学缺乏课题开发的自主性、有限的资源分散、课题与市场不吻合、科技管理政策不完善、科技经费缺乏、中介机构服务不健全等原因造成的，而深层次的原因是体制僵化、机制不灵活[16]。梅姝娥和仲伟俊(2008)从大学科技工作特点与技术创新活动之间的差别，技术交易特点和交易需要具备的条件，以及我国企业技术吸收能力现状等三方面，分析了大学科技成果转化的障碍因素[17]。周云祥(2010)从科技成果交易信息不对称、科技成果价值标准评估、科技开发的定位、资金投入不足等方面研究了科技成果转化的制约因素[18]。郭强等(2012)以分析大学科技成果转化内涵为切入点，系统梳理了影响科技成果转化的六大内部因素，并针对大学、企业、政府、科技中介机构以及专业媒体提出了对策建议[19]。谷德斌和尹航等(2012)提出了大学科技成果转化的驱动模式，并为大学科技成果转化方略的实施提供建议[20]。赵淑茹，刘淑媛等(2012)对大学科技成果转化优惠法律政策进行了研究[21]。上述定性研究提供了进一步从定量角度分析大学科技成果转化效率的研究基础。阎为民和周飞跃(2006)通过对大学科技成果构成结构和评价指标体系的研究，提出了一种评价大学科技成果转化绩效的综合模糊评判模型[22]。廖述梅和徐升华(2009)利用中国27个省市2000—2006年的地区加总数据，基于SFA方法测算了大学科技成果转化效率，同时分析了非效率因素，发现了诸如专利、地区人均研发投入等影响科技成果转化的内外部因素，并分别从政府、大学和企业三个方面给出了提高科技成果转化效率的政策建议[23]。本文认为，利用中国大学科技成果转化过程中的微观数据，分析大学科技成果转化效率，对于客观认识中国大学的科技成果转化问题具有一定的意义。 针对传统DEA方法仅给出了各个决策单元效率值的点估计，没有考虑随机噪声影响的缺陷，本文利用中国24所大学2001年、2002年、2008年、2009年的面板数据，结合Bootstrap-DEA方法，对其科技成果转化效率进行评价和分析，并在此基础上利用面板Tobit模型检验地区禀赋、金融发展程度、产业结构对中国大学科技成果转化效率的影响。
