《表2 地区腐败对高校TFP的影响效应》

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《地区腐败对高校科技创新效率的影响——来自教育部直属高校的经验证据》

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注：（1）***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；（2）各变量系数估计值下面的括号内为标准差；（3）静态面板模型F检验值和Housman检验值括号内为P值；（4）动态GMM模型AR（2）值和Sargan值旁边括号内为P值，下同。

为了获得地区腐败对高校TFP影响的整体效应，我们首先采用静态面板模型就全样本进行分析。在估计之前，本文首先进行了F检验和Housman检验以选择最优模型。检验结果均显示固定效应模型为最优。为此，表2第1至第3列的估计均采用固定效应模型进行，其中第1列，我们只考察地区腐败和高校TFP的关系，第2列是加入高校特征控制变量的估计结果，第3列是同时加入高校特征和社会因素控制变量的估计结果。考虑到高校上一年的TFP可能会影响到当年的TFP，我们将TFP的滞后一期TFP-1引入模型，由于静态面板模型无法反映往期影响，所以采用动态GMM模型进行估计，GMM模型结果如表2第4列所示。由于两阶段AR（2）检验P值和Sargan检验P值分别为0.735、0.549，表明GMM模型不存在二阶自相关和过度识别问题，模型也不存在内生性问题，估计结果有效。表2的4个模型中corp的系数均为负，且分别在10%和5%的水平上显著。表明地区腐败给高校科技创新效率带来了显著的负向影响。其他相关变量的系数估计符号、方向也基本保持一致，表明估计结果稳健可靠。对第4列GMM模型估计结果进行分析，从中可知：上一年度科技创新效率（TFP-1）对本年度高校科技创新效率带来了显著的正向影响，这与高校科技创新较强的延续性是一致的。其它控制变量的估计也基本符合预期：高校规模（ssb）对科技创新效率的影响显著为负，表明高校生师比增加显著抑制了高校科技创新效率提升，也意味着高校扩招对高校科技创新效率的影响是负面的；科研人员水平与能力禀赋（sjlw）越强、教师研发活跃度（rjjf）越高越有利于促进高校科技创新效率提升。而科研劳务激励（pjlw）未能在促进高校科技创新效率提升方面发挥应有的积极作用，这与现行我国饱受诟病的高校科研经费管理制度存在很大关系。2015年以来在各方面的强烈呼吁下，各级政府不断加大科研人员激励绩效支出力度，上调科研经费劳务费中支出比例的信号也充分印证了这一点。从社会因素来看，政府支持力度的增加（zfqs）以及地区经济发展水平（pgdp）提高都将有效促进辖域内高校科技创新效率提升。