基于密切值法的中國高?？萍紕?chuàng)新能力評價

嚴立鵬 嚴志業(yè)

[摘 要] 基于中國高校2011-2015年的面板數(shù)據(jù)，通過重新構(gòu)建較為完善的高?？萍紕?chuàng)新能力評價體系，運用密切值法對各省市高?？萍紕?chuàng)新能力進行評價，發(fā)現(xiàn)東、中、西部高校科技創(chuàng)新能力差距較大，科技產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化能力普遍較弱；再次利用參數(shù)靈敏度分析工具進行比較分析，發(fā)現(xiàn)人力投入對各省市高校科技創(chuàng)新能力排名有一定影響，但總體影響有限，而經(jīng)濟投入對總體科技創(chuàng)新能力影響較大。最后，針對分析得出的結(jié)論，立足實際，提出有效提升高校科技創(chuàng)新能力的政策建議。

[關(guān)鍵詞] 高等學校；科技創(chuàng)新能力；密切值法

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 09. 093

[中圖分類號] G647 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2019）09- 0207- 04

0 前 言

建立科學高效的區(qū)域創(chuàng)新體系對科技創(chuàng)新的實現(xiàn)起著至關(guān)重要的作用，在這個體系中，高校、政府等機構(gòu)協(xié)調(diào)配合和分配關(guān)鍵資源[1]。高校在科技創(chuàng)新體系構(gòu)建中發(fā)揮著舉足輕重的作用，有數(shù)據(jù)表明，教育對其成員國經(jīng)濟增長所做出的貢獻達到25%[2]。由此可見，在科技創(chuàng)新體系的構(gòu)建中，高校成為不可或缺的一部分，在推動科技快速發(fā)展的過程中發(fā)揮著重要作用，肩負著提升地區(qū)乃至國家科技實力的重任[3]。因此，以地方高校為研究對象，評估其科技創(chuàng)新能力，有助于企業(yè)和地方政府更準確地把握地方高校的整體科技創(chuàng)新能力，同時又有助于高校發(fā)現(xiàn)自身科技創(chuàng)新的優(yōu)缺點，準確地把握長處和不足，以發(fā)現(xiàn)差距，找準自身定位，更好的提高科技創(chuàng)新能力[4]。

在現(xiàn)階段，雖然國內(nèi)外不乏基于不同視角的高校科技創(chuàng)新能力研究，但仍缺乏科學的研究體系和規(guī)范的研究理論來指導(dǎo)；所涉及的計量方法也比較有限，多數(shù)側(cè)重于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，主成分分析法及因子分析法這三種研究方法的應(yīng)用。因此，本文試著采用前人鮮少涉及，評價各單元與最優(yōu)點距離的密切值法對區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力評價研究做一些初步的探討，以期發(fā)現(xiàn)高校在科技創(chuàng)新過程中存在的優(yōu)勢和劣勢，揚長補短，最終實現(xiàn)科技創(chuàng)新實力的進一步提升。

1 文獻綜述

基于高?？萍紕?chuàng)新能力評價指標體系構(gòu)建及高校科技創(chuàng)新能力評價兩個視角是國內(nèi)外學者研究高?？萍紕?chuàng)新能力的熱點，希望從這兩個方面尋求對高?？萍紕?chuàng)新能力的提升取得突破[5]。通過對國內(nèi)外學者相關(guān)文獻的研究分析，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新能力評價體系的構(gòu)建中廣泛使用的指標主要包括人力資源，科研經(jīng)費，科研設(shè)備和科研產(chǎn)出等[6-7]；學者們大多熱衷于基于宏觀視角對高?？萍紕?chuàng)新能力進行評價研究[8-12]。同時，現(xiàn)有的相關(guān)文獻大多僅局限于高?？萍紕?chuàng)新能力的排序，而并沒有對影響因素進一步研究分析，研究結(jié)論的有效性比較有限。本文擬在各高?？萍紕?chuàng)新能力進行實證分析的基礎(chǔ)上，通過參數(shù)靈敏度分析，進一步研究影響科技創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素，有助于更好地把握高?？萍紕?chuàng)新能力的形成原因與提升機制。

2 高?？萍紕?chuàng)新能力評價模型

2.1 高?？萍紕?chuàng)新能力評價體系構(gòu)建

通過對現(xiàn)有相關(guān)文獻的研究，發(fā)現(xiàn)投入指標和產(chǎn)出指標是評價高?？萍紕?chuàng)新能力的兩個廣泛使用的一級指標。投入指標衡量當?shù)卣畬Ω咝？萍紕?chuàng)新能力提升的重視程度，產(chǎn)出指標表明高?？萍嫉闹R產(chǎn)出和轉(zhuǎn)化能力。其中，投入指標下常用的二級指標主要包括R&D經(jīng)費投入、R&D研究人員全時當量、科技創(chuàng)新資源及基礎(chǔ)設(shè)施等投入；而科技成果及技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入、專利申請數(shù)或授權(quán)數(shù)、高新技術(shù)總產(chǎn)值、地區(qū)技術(shù)市場成交額等指標則多被用來衡量產(chǎn)出指標。從總體上來說，前人的相關(guān)研究基本上涵蓋了人、財、物等大多數(shù)因素。因此，基于前人對高?？萍紕?chuàng)新指標體系建設(shè)的代表性觀點，結(jié)合各地區(qū)的實際情況，綜合考慮影響科技創(chuàng)新的各種因素，重新構(gòu)建較為完善的高?？萍紕?chuàng)新能力評價體系。具體如表1所示。

考慮數(shù)據(jù)的可用性和準確性，本文將從三個層次（目標層、一級指標和二級指標）建立高校創(chuàng)新能力評估系統(tǒng)，共有15個二級指標。其中，人力投入包括6個二級指標：專職教師人數(shù)、高等學校從業(yè)人員占R&D人員比重等，用以衡量人力資源投入水平；經(jīng)濟投入通過高校R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、R&D經(jīng)費支出和R&D經(jīng)費支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重3個二級指標來進行衡量；知識產(chǎn)出主要體現(xiàn)在發(fā)表的科技論文數(shù)、出版的科技著作數(shù)等5個方面。查閱相關(guān)統(tǒng)計年鑒，發(fā)現(xiàn)有關(guān)經(jīng)濟產(chǎn)出的指標較少，主要表現(xiàn)在高校專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓及許可收入，以衡量科技創(chuàng)新能力所帶來的直接經(jīng)濟效益。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文的研究目的通過找出影響科技創(chuàng)新能力水平的關(guān)鍵要素，并提出契合的政策建議。因此以全國31個省、直轄市和自治區(qū)作為研究對象，但因西藏、寧夏、海南、青海、內(nèi)蒙古、新疆六個省部分年份的數(shù)據(jù)存在缺失，為保證數(shù)據(jù)的完整性和評價結(jié)果的準確性，故將該六省剔除在外，僅以剩余25個省市作為高校科技創(chuàng)新能力評價研究的決策單元。同時為保證數(shù)據(jù)的可靠性和時效性，防止個別年度數(shù)據(jù)的突高或突低影響研究結(jié)論的準確性，因此選擇2011-2015年連續(xù)5年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行研究。本文所選用數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》及《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

2.3 研究方法

密切值法（technique for order preference by similarity to ideal solution，Topsis）是一種多指標的綜合決策優(yōu)選方法，它從正向指標和負向指標兩個角度綜合考慮，可以得出并比較實際數(shù)據(jù)與最佳方案和最劣方案之間的距離，獲得各評價對象與最優(yōu)方案的相對接近距離，以此作為評價優(yōu)劣的依據(jù)[13]。具體計算過程如表2所示[14]。

最后在密切值法得出結(jié)論的基礎(chǔ)上，利用參數(shù)靈敏度分析工具，分別通過剔除人力投入指標和經(jīng)濟投入指標，觀察排除該一級指標后Ci值的變化，比較分析人力投入因素和經(jīng)濟投入因素對Ci值的影響。找出影響科技創(chuàng)新能力水平的關(guān)鍵指標和自身科技發(fā)展的短板，有利于各地區(qū)高校找準自身定位，較為準確的根據(jù)各項投入?yún)?shù)的重要程度，合理分配稀缺資源，實現(xiàn)高效提升科技創(chuàng)新水平的目的。

3 高校科技創(chuàng)新能力的評價

3.1 基于密切值法的高?？萍紕?chuàng)新能力的比較分析

本文首先對高校科技創(chuàng)新能力的整體水平進行測量。由本文衡量科技創(chuàng)新能力的計算方法可知，密切值Ci越大，說明評價對象越優(yōu)。在2011-2015年間，利用以上構(gòu)建的指標體系統(tǒng)計數(shù)據(jù)，得出各省市高校科技創(chuàng)新能力的密切值。從研究結(jié)果可以看出，高?？萍紕?chuàng)新能力的空間差異特征明顯：東部地區(qū)中北京、江蘇和上海三省市高校表現(xiàn)突出，密切值均大于0.3，科技創(chuàng)新能力較強；湖北、浙江、吉林、黑龍江、四川、廣東、遼寧和陜西高?？萍紕?chuàng)新能力緊隨其后，密切值介于0.2～0.3之間，科技創(chuàng)新能力次之；其余省市和自治區(qū)的密切值均低于0.2，表明科技創(chuàng)新水平有待提高。

3.2 參數(shù)靈敏度分析

剔除人力投入，經(jīng)濟投入、知識產(chǎn)出和經(jīng)濟產(chǎn)出不變，得到新的科技創(chuàng)新效率評價結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，人力投入對北京、江蘇、上海、湖北和浙江這五個省市的科技創(chuàng)新能力影響不大，均保持較為穩(wěn)定的狀態(tài)。但對于原本位于較弱地位的其他省市影響較為明顯：從整體來看，除了以上五個省市以外，密切值都有顯著下降的趨勢，10個省市密切值降到0.1～0.2之間，10個省市密切值降到0.1以下。

剔除經(jīng)濟投入，人力投入、知識產(chǎn)出和經(jīng)濟產(chǎn)出不變，得到新的科技創(chuàng)新效率評價結(jié)果。從總體密切值來看，中國區(qū)域間高校科技創(chuàng)新能力變化較大，密切值得分出現(xiàn)劇烈跳躍現(xiàn)象，總體呈現(xiàn)上升的特點：其中北京和江蘇密切值均在0.7以上，緊隨其后的上海、吉林、湖北和浙江四省市密切值也均在0.5以上，其余各省市高?？萍紕?chuàng)新能力也均有不同程度的增強。

剔除人力投入或剔除經(jīng)濟投入前后， 北京、江蘇和上海的排名均保持前三不變，且密切值均保持上升趨勢。但相比于剔除人力投入來說，剔除經(jīng)濟投入對這三省市的密切值影響較大，說明經(jīng)濟投入因素比人力投入因素更為關(guān)鍵。剔除人力投入指標以后，吉林、廣西、貴州、云南和福建五省排名變化較為劇烈：除福建上升6位外，其余四省分別下降11位、6位、9位和6位；密切值總體也呈現(xiàn)下降趨勢，總體降到0.2以下。剔除經(jīng)濟投入對各省市高校科技創(chuàng)新能力排名影響不大，但密切值總體呈現(xiàn)上升趨勢，除甘肅、河北、江西、山西和福建五省以外，總體密切值均大于0.4。通過以上分析說明，北京、江蘇和上海三省市科技創(chuàng)新能力較為領(lǐng)先，與其余各省市差距較大；對于其他各省市來說，人力投入因素對各省市排名有一定影響，雖然密切值總體呈下降趨勢，但相差不大，差值均保持在0.1的區(qū)間范圍之內(nèi)；而經(jīng)濟投入對各省市排名基本上沒有影響，但對密切值卻影響較為劇烈，總體提升0.2，說明經(jīng)濟投入對科技創(chuàng)新能力影響較大。

4 結(jié)論及建議

基于以上分析，可以看出地方高?？萍紕?chuàng)新能力具有以下幾個特點。①北京、江蘇和上海三個省市總體科技創(chuàng)新能力遙遙領(lǐng)先于其他省市，密切值均大于0.3。不僅總體科技創(chuàng)新能力較強，且排名較為穩(wěn)定，但相比于人力投入因素，經(jīng)濟投入因素對其影響較大。②從區(qū)域空間上看，東部地區(qū)的高?？萍紕?chuàng)新能力最強，其次分別是中西部地區(qū)。但從局部區(qū)域來看，在中西部一些省份（如湖北，吉林，黑龍江和四川等）的科技創(chuàng)新能力也表現(xiàn)得較為突出。③結(jié)合以上分析結(jié)論，從總體上看，人力投入因素對各省市科技創(chuàng)新能力排名有一定影響，而區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力的提升對經(jīng)濟投入因素更為敏感。說明經(jīng)濟投入因素對科技創(chuàng)新能力提升的可能會起到更為明顯的作用。④科技轉(zhuǎn)化能力和產(chǎn)出能力較為薄弱，以北京為例，2015年北京高校R&D經(jīng)費支出1 812 553萬元，有效發(fā)明專利38 050件，但專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓及許收入僅為28 442萬元，僅為R&D經(jīng)費支出的1.57%。

結(jié)合以上分析，尋求高效提高科技創(chuàng)新能力的途徑，提出以下幾點建議。①東部地區(qū)科技創(chuàng)新能力最強，中部次之，西部較弱的總體趨勢要求更關(guān)注人力及經(jīng)濟資源的空間投入，而不僅僅一味地加大高?？萍紕?chuàng)新資源的投入。同時從以上分析來看，剔除人力投入因素后各省市科技創(chuàng)新能力密切值總體呈現(xiàn)下降趨勢，尤其對于中部和西部地區(qū)表現(xiàn)得較為明顯，而在剔除經(jīng)濟投入因素后科技創(chuàng)新能力密切值反而總體呈現(xiàn)上升趨勢，且總體表現(xiàn)上升趨勢極為明顯，這一現(xiàn)象幾乎表現(xiàn)在所有省市高校上，說明經(jīng)濟投入是高校科技創(chuàng)新能力提升的短板，故應(yīng)著重加強經(jīng)濟投入。而對于中西部地區(qū)來說，仍應(yīng)注意平衡人力因素的投入。②在以上分析上，剔除人力投入因素后，吉林、廣西、貴州、云南和福建五省排名波動較為明顯，尤其是吉林和貴州表現(xiàn)較為劇烈，故這五省應(yīng)注意加強科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)，要努力建設(shè)特色學科和一流專業(yè)，組成科技創(chuàng)新團隊，培養(yǎng)科技創(chuàng)新人才，彌補智力資源的缺陷，實現(xiàn)提高綜合科技創(chuàng)新能力的目標。③提高高校的科技產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化能力。在科技創(chuàng)新推動科技發(fā)展的進程中，高校發(fā)揮了舉足輕重的作用，創(chuàng)造了豐厚的知識產(chǎn)出，但卻未充分利用起來。故一方面應(yīng)鼓勵高校設(shè)立專門的機構(gòu)，積極將知識產(chǎn)出成果轉(zhuǎn)化和吸收，化知識產(chǎn)出為經(jīng)濟產(chǎn)出；另一方面，鼓勵高校與企業(yè)和政府對接，發(fā)揮企業(yè)資金雄厚和政府行政職能的優(yōu)勢，積極搭建平臺和拓寬渠道，促進科技成果的有效轉(zhuǎn)化。④繼續(xù)擴大產(chǎn)教結(jié)合的廣度和挖掘產(chǎn)學研結(jié)合的深度。高校在謀求自身發(fā)展的過程中，要注重特色專業(yè)和優(yōu)勢學科的建設(shè)，揚長補短，同時要制定完善的科技創(chuàng)新及科技發(fā)明獎勵制度，對在科技創(chuàng)新和發(fā)明創(chuàng)造及轉(zhuǎn)化過程中做出突出貢獻的單位和個人，從精神和物質(zhì)兩個方面給予必要的獎勵，積極鼓勵區(qū)域探索并建立適合自身情況的產(chǎn)教結(jié)合互助新模式。

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