基于熵權(quán)TOPSIS的我國區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力評價研究*

馬志偉

(北方工業(yè)大學(xué)科學(xué)技術(shù)研究院,100144,北京)

新時代背景下,中國經(jīng)濟在量的基礎(chǔ)上有了質(zhì)的飛躍。然而當(dāng)前世界經(jīng)濟格局正在重組洗牌,中國與西方國家關(guān)系全面復(fù)雜化,如何應(yīng)對全球視野下的競爭,在大國競爭間立于不敗之地是當(dāng)前中國政府亟須考慮的問題。2019年中興事件、2020年華為事件等一系列針對中國科技型企業(yè)的動作警示我們,美國等發(fā)達國家想扼殺中國科技崛起之路,從側(cè)面反映了科技創(chuàng)新的重要性和中國科技創(chuàng)新能力的不足,中國缺少科技創(chuàng)新尤其是基礎(chǔ)創(chuàng)新能力。高校作為科技創(chuàng)新的主戰(zhàn)場之一,是科技創(chuàng)新的前沿陣地,肩負(fù)著中國科技創(chuàng)新研究的重?fù)?dān)。習(xí)近平總書記對高校給予厚望,反復(fù)強調(diào)高校要釋放科技創(chuàng)新潛力,瞄準(zhǔn)關(guān)鍵核心技術(shù),搶占科技創(chuàng)新制高點。

截至2021年9月底,中國共有普通高等學(xué)校2 756所,其中本科1 270所、?？? 486所,雙一流大學(xué)42所,一流學(xué)科建設(shè)高校95所。路透社公布的歷年全球最具創(chuàng)新力大學(xué)百強榜上,美、德等國上榜高校占絕大多數(shù),2022年中國內(nèi)地排名最高的清華大學(xué)僅居51位,中國自2017年開始也公布了最具創(chuàng)新力大學(xué)排名榜,2021年清華、浙大和上海交大位列前三。近年來,中央及地方政府紛紛從人才建設(shè)、平臺搭建、成果轉(zhuǎn)化、職稱改革等方面入手,高校實驗儀器設(shè)備數(shù)量、實驗室用房面積、工作經(jīng)費投入等大幅度增加,構(gòu)建高校聯(lián)盟、協(xié)同創(chuàng)新共同體,以此激發(fā)高?？萍紕?chuàng)新。

鑒于高?？萍紕?chuàng)新的重要性,在新時代背景下對高校科技創(chuàng)新能力的科學(xué)評價,有利于客觀判斷高?？萍紕?chuàng)新綜合能力的區(qū)域性特征,以便及時發(fā)現(xiàn)高校科技創(chuàng)新發(fā)展過程中的問題,既對高?？萍紕?chuàng)新乃至中國科技創(chuàng)新的提升有重要意義,又為高?？萍紕?chuàng)新制度的合理規(guī)劃提供依據(jù)。

1 文獻綜述

教育是中國特色社會主義現(xiàn)代化的重要基石,高等教育更是我國實現(xiàn)教育強國、科技強國、人才強國的基礎(chǔ)之一。黨的二十大報告指出:“繼續(xù)教育協(xié)同創(chuàng)新,推進職普融通、產(chǎn)教融合、科教融匯”,力求“加強基礎(chǔ)學(xué)科、新興學(xué)科、交叉學(xué)科建設(shè),加快建設(shè)中國特色、世界一流的大學(xué)和優(yōu)勢學(xué)科”。作為教育協(xié)同創(chuàng)新的實施主體,高校一直承擔(dān)著科技創(chuàng)新進步的重任。許多研究圍繞院校的創(chuàng)新模式和自身的實踐經(jīng)驗展開。這些研究將視角集中在特定的學(xué)科創(chuàng)新經(jīng)驗上,為科技創(chuàng)新提供了實際的參考路徑。[1-2]細(xì)化到具體的研究中,高攀等基于雙元創(chuàng)新理論分析了高校科研創(chuàng)新和知識轉(zhuǎn)移創(chuàng)新之間的關(guān)系以及二者對高?？萍紕?chuàng)新效率的影響,這一研究分析捋順了知識創(chuàng)新過渡到科研創(chuàng)新的具體路徑,并對如何實現(xiàn)知識創(chuàng)新的轉(zhuǎn)移提出了建設(shè)性意見。[3]馬寶林等分析了人文社科和理工農(nóng)醫(yī)的科技創(chuàng)新靜態(tài)和動態(tài)水平,并比較了文理之間的差異,強調(diào)了提升兩種不同學(xué)科之間的科創(chuàng)效率的實現(xiàn)方法與政策手段。[4]軻亮和姚聰莉以雙一流建設(shè)高校為研究對象,分析了雙一流建設(shè)高校科技創(chuàng)新效率及影響因素,通過對于影響因素的歸納總結(jié)提煉出具有現(xiàn)實參考價值的學(xué)科創(chuàng)新建設(shè)模式。[5]朱恬恬等基于兩階段視角分析了高?？萍贾R創(chuàng)新、成果轉(zhuǎn)化及整體效率,這一研究基于更加科學(xué)的效率分析工具,為知識創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為科技創(chuàng)新提供了堅實的數(shù)理依據(jù)。[6]馬聰穎和吳宏超分析了一流大學(xué)建設(shè)高?？萍紕?chuàng)新的靜態(tài)與動態(tài)效率,通過兩種不同效率的對比,說明目前對于高?？萍紕?chuàng)新效率的評估需要在具體分析情境下適用不同的效率評估方法。[7]初旭新等基于創(chuàng)新價值鏈視角,分析了中國高校知識創(chuàng)新、科研創(chuàng)新和創(chuàng)新收益效率,并肯定了高校的科技創(chuàng)新在創(chuàng)新價值鏈上游的重要引領(lǐng)作用。[8]孫婕等更加細(xì)化到高校內(nèi)部的研究主體,從理工科高校研究生創(chuàng)新能力獲取來推導(dǎo)高校學(xué)科科技創(chuàng)新能力提升的可能性。[9]

但是此類的研究主要聚焦的是單一高校的學(xué)科建設(shè)。對于如何整合高?？傮w的科技創(chuàng)新成果,部分研究強調(diào),需要放大視野,研究高校整體的科技創(chuàng)新效率。這一觀點實際在2005年就被提出,并形成了具有可實踐性的高校科技創(chuàng)新能力綜合評價體系,包含了測度高校的原則、指標(biāo)、模型與方法。[10]在該體系的基礎(chǔ)上,大量研究圍繞各個區(qū)域的高校科技創(chuàng)新能力進行測度。從全國范圍來看,許曉東和智耀徽從智慧專業(yè)化的視角分析了中國31個省市的高?？萍紕?chuàng)新能力,并根據(jù)各區(qū)域創(chuàng)新能力和創(chuàng)新資源投入的不同,提出了具有針對性的科技創(chuàng)新路徑。[11]從區(qū)域和省份來看,石薛橋和薛文濤基于生態(tài)位理論對中部6省高?？萍紕?chuàng)新能力進行評價,認(rèn)為區(qū)域高校的創(chuàng)新能力差異形成了不同區(qū)域在全國整體創(chuàng)新格局中的生態(tài)位差異,并基于該差異進行排名。[12]在針對中西部地區(qū)的高校科技創(chuàng)新能力的研究中,盧克平指出了與東部沿海發(fā)達地區(qū)相比,中部地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新能力受到制約的主要問題,其根本源于優(yōu)質(zhì)高等教育資源短缺,并結(jié)合中國科技現(xiàn)代化的布局論述了中部地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新的意義。[13]張慧卿等選取京津地區(qū)的部分高校作為研究對象,對綜合創(chuàng)新能力、專利質(zhì)量等各項指標(biāo)對高?？萍紕?chuàng)新能力進行評價,這為地區(qū)高校科技創(chuàng)新能力的提升提供了更加詳細(xì)的指標(biāo)。[14]蔡萬剛和鄭建國采用熵值法分析比較了北上廣蘇4地高?？萍紕?chuàng)新能力,通過對經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)高校科技創(chuàng)新能力領(lǐng)先的研究,歸納了影響地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新發(fā)展的核心要義。[15]陳建敏等從大灣區(qū)高?？萍紕?chuàng)新主體間關(guān)聯(lián)性弱、科技成果流動不暢以及轉(zhuǎn)化困難等問題出發(fā),提出了基于高校、科研機構(gòu)、政府和企業(yè)的科技載體平臺生態(tài)構(gòu)想。[16]可以發(fā)現(xiàn),針對地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新水平的研究十分豐富,這主要是因為一些數(shù)理分析方法在區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新效率測算上的運用符合元分析的思想。通過測度方法的迭代和經(jīng)驗累積,在同種方法下測算的效率可以在不同研究形成突出的對比效果,相互的研究成果可以互相對照。

但在全國范圍內(nèi)的高?？萍紕?chuàng)新水平的測度,其方法和分析模式就較為分散。其中,王輝和陳敏傾向于使用相對更加成熟的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是在具有多個產(chǎn)出投入指標(biāo)時進行效率指數(shù)測算的非參數(shù)生產(chǎn)前沿面模型,其研究不同之處在于研究將區(qū)域創(chuàng)新績效影響過程劃分為科技成果產(chǎn)出、科技成果轉(zhuǎn)化兩個階段,并提出了大多數(shù)省份存在“此高彼低”的現(xiàn)象。[17]同樣選擇該方法的還包括王慶金等關(guān)于基于“政產(chǎn)學(xué)研金服用”視角的科技創(chuàng)新效率測算和李文輝等各省高?？萍紕?chuàng)新能力、效率及其經(jīng)濟貢獻率研究。[18-19]除此以外,還有學(xué)者則選擇能夠分析不同時期面板的決策單元效率變化情況的DEA-Malmquist模型來對全國省份的高?？萍紕?chuàng)新效率進行分析。[20-21]也有學(xué)者則更加關(guān)注各省高校技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應(yīng),研究利用空間面板模型對高校科技創(chuàng)新能力進行參數(shù)估計,基于時點固定效應(yīng)的空間杜賓模型對空間溢出效應(yīng)進行分解。[22]部分研究意識到,上述方法缺少能夠進行橫向、縱向?qū)Ρ确治龅囊曇?沒有充分考慮指標(biāo)的權(quán)重,無法兼顧到指標(biāo)的客觀差異,一些效率測算研究在對比后選擇更加合理的熵權(quán)法和TOPSIS法。蔡文伯和陳念念結(jié)合AHP-TOPSIS和QR分位數(shù)回歸模型,分析我國高?？萍紕?chuàng)新能力和影響因素,研究從異質(zhì)性的視角細(xì)致地闡述高?？萍紕?chuàng)新能力的地區(qū)分布差異和地區(qū)影響要素,并強調(diào)人才投入能力、校企合作能力以及成果轉(zhuǎn)化能力存在不足。[23]熊國經(jīng)等采用E-TOPSIS改進因子分析法,利用熵值法的差異系數(shù)修正因子分析的方差貢獻率及因子得分系數(shù)確定科技創(chuàng)新效率中更加客觀指標(biāo)權(quán)重。[24]

高校科技創(chuàng)新能力較為復(fù)雜,是一個綜合過程,不能用單一指標(biāo)來表示。指標(biāo)的選擇既要體現(xiàn)科技創(chuàng)新的基礎(chǔ)能力,又要體現(xiàn)科技創(chuàng)新的投入產(chǎn)出能力和成果轉(zhuǎn)化能力,還要在進行評價時考慮到合理性和科學(xué)性。前人采用了定量或定性的方法對高?？萍紕?chuàng)新能力進行研究,但仍存在一些問題需要解決:高?？萍紕?chuàng)新能力發(fā)展的綜合評價指標(biāo)選取上有一些片面的地方,有學(xué)者在研究時忽略了一些維度,容易造成指標(biāo)的選擇相對主觀;在測度方法上有一些地方需要改進,主觀上賦權(quán)會對評價產(chǎn)生誤差。對此,針對以上問題,本文從科技創(chuàng)新基礎(chǔ)、國際交流與合作、科技創(chuàng)新投入、科技創(chuàng)新產(chǎn)出和科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化5個維度構(gòu)建了區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力評價指標(biāo)體系,采用熵權(quán)TOPSIS法進行測算,熵權(quán)TOPSIS評價回避了主觀因素的影響,克服了人為賦予權(quán)重的弊端,主要考慮評價對象與正理想解和負(fù)理想解的距離,基于信息熵權(quán)重基礎(chǔ)上分析關(guān)鍵影響因素,針對性地提出對策建議。

2 區(qū)域高校科技創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

作為產(chǎn)生科技創(chuàng)新成果的重要基地之一,高校是基礎(chǔ)研究的主力軍。高校的核心優(yōu)勢在于能夠持續(xù)地進行基礎(chǔ)研究,這恰恰是企業(yè)等所缺乏的;作為多學(xué)科的集中地,學(xué)科間相互交流協(xié)作產(chǎn)生的創(chuàng)新培養(yǎng)了更多國際水平的科技人才和創(chuàng)新團隊。除人才培養(yǎng)、科研等,高校重要使命還在于與國際間的交流合作,站在時代的前端引領(lǐng)科技潮流。因此,對區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力進行評價不能依靠單一指標(biāo)。依據(jù)高?？萍紕?chuàng)新的內(nèi)涵、特征及作用,結(jié)合“破五唯”新舉措,奉行多元化評價理念,構(gòu)建的區(qū)域高校科技創(chuàng)新綜合評價指標(biāo)體系如表1所示:既有代表高校創(chuàng)新條件和資源的基礎(chǔ)能力,又有創(chuàng)新活動保障的創(chuàng)新投入和創(chuàng)新能力直接體現(xiàn)的產(chǎn)出能力,同時又包含與市場貼合的轉(zhuǎn)化能力,在此基礎(chǔ)上增加了國際交流與合作維度,鼓勵和引導(dǎo)高等教育對外深度交流與合作是大趨勢,對于加強高?？萍紕?chuàng)新能力大有裨益。

表1 區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力評價指標(biāo)體系

因此,區(qū)域高校科技創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系劃分為五層準(zhǔn)則層,層級劃分和基礎(chǔ)框架參考潘丹對高?？萍紕?chuàng)新能力評價指標(biāo)的研究,包含了內(nèi)部基礎(chǔ)與外部參與,兼顧投入產(chǎn)出與科技成果轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新鏈條,能夠較為科學(xué)地測算地方高校的科技創(chuàng)新能力和效率。[25]其中科技創(chuàng)新基礎(chǔ)能力,結(jié)合齊書宇對于新時代地方高?？萍紕?chuàng)新能力評價趨勢的分析,[26]將兩項研究中科技創(chuàng)新隊伍和科技創(chuàng)新支撐能力中的三級指標(biāo)提煉融合,從教學(xué)、研究、運營、領(lǐng)導(dǎo)者和設(shè)施5個角度設(shè)立科技創(chuàng)新基礎(chǔ)能力指標(biāo)層。國際交流與合作準(zhǔn)則層則參考馬聰穎和吳宏超對一流大學(xué)建設(shè)中的科技創(chuàng)新知識溢出效應(yīng)的判斷,設(shè)立國際合作人次、報告和會議數(shù),體現(xiàn)走出去和引進來的知識交互。[27]科技創(chuàng)新投入能力和科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力則更關(guān)注許曉東和智耀徽對智慧專業(yè)化背景創(chuàng)新能力提升要求的分析,從成本效益矩陣的視角出發(fā),對研究主體的關(guān)鍵因素進行整理,產(chǎn)出結(jié)果包括發(fā)文量這一類基礎(chǔ)產(chǎn)出,也包括國家級獎項的突出產(chǎn)出,同時考慮高校人才培養(yǎng)與輸送對社會可持續(xù)性創(chuàng)新能力的貢獻。[28]在此基礎(chǔ)上進一步參考李海剛等對高校創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)科技成果轉(zhuǎn)化績效測度的成果,突出知識能力和創(chuàng)新能力的價值轉(zhuǎn)化鏈條。[29]

3 科技創(chuàng)新能力評價方法

3.1 權(quán)重確定

常見的評價方法主要有熵權(quán)、TOPSIS、模糊綜合評價、層次分析等方法。方法各有優(yōu)劣,其中,熵權(quán)法是一種客觀賦值方法,基于信息熵這個工具,測算各指標(biāo)的權(quán)重,指標(biāo)的信息熵越小,提供的信息量就越大,權(quán)重也相應(yīng)較高。

熵用來度量所有數(shù)據(jù)中的有效信息量,熵權(quán)法是根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)變異性的大小來客觀地確定權(quán)重,如一個指標(biāo)信息熵越小,則表明該指標(biāo)變異程度越大,在評價中起到的作用越大,權(quán)重也越大,反之亦然。計算過程如下:

1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于各項指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱有所差別,因此本部分采用極差法對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對于不同的指標(biāo),標(biāo)準(zhǔn)化處理公式不盡相同,對于正向指標(biāo)和對于負(fù)向指標(biāo),可采取不同的公式

(1)

(2)

式(1)和(2)中,rij為第i個地區(qū)第j項指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),r′ij為相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化值,max(rij)和min(rij)分別為指標(biāo)的最大值和最小值。

2)權(quán)重測算

第j項評價指標(biāo)的信息熵值Hj計算公式為:

(3)

(4)

式(3)中:fij為第i年第j項指標(biāo)的比重。

3.2 區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力評價模型構(gòu)建

TOPSIS模型在1981年首次提出,屬于多屬性決策方法。[30]本文采用TOPSIS模型對我國2020年31個省市高?？萍紕?chuàng)新能力進行評估。在測算權(quán)重后通過計算評價單元與理想目標(biāo)之間的接近程度來計算區(qū)域高校科技創(chuàng)新能力,主要計算過程如下:

1)評價各指標(biāo)的正理想解Z+和負(fù)理想解Z-,公式如下:

(5)

2)計算各評價單元與正、負(fù)理想解的貼近度Ci,具體公式如下:

(6)

公式(6)中,D+為評價向量到正理想解的距離,D-為評價向量到負(fù)理想解距離,貼近度的取值范圍為[0,1],當(dāng)貼近度離0越近時,表明高校科技創(chuàng)新能力越弱,反之則越強。

4 綜合評價結(jié)果及分析

4.1 樣本數(shù)據(jù)來源

參考潘丹等對高?？萍紕?chuàng)新能力評價指標(biāo)的研究,[31]根據(jù)表1的綜合評價指標(biāo)體系,本研究選取2006—2020年我國31個省市高校作為研究對象。數(shù)據(jù)來源于相對應(yīng)年份的《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》。撰寫本文時,科技統(tǒng)計年最新數(shù)據(jù)是2021年,但高校方面的科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)最新年份是2020年,因此本文選擇2020年數(shù)據(jù)。

4.2 計算各指標(biāo)的權(quán)重

根據(jù)上述公式,計算23個指標(biāo)的權(quán)重,結(jié)果如表2所示。

表2 準(zhǔn)則層及指標(biāo)層權(quán)重

4.2.1科技創(chuàng)新基礎(chǔ)能力

在科技創(chuàng)新基礎(chǔ)準(zhǔn)則層指標(biāo)中,固定資產(chǎn)購置、研究機構(gòu)數(shù)2個指標(biāo)的權(quán)重均大于0.04。從這點上來說,創(chuàng)新所需要的基礎(chǔ)性條件并不是單純的人員堆疊,更強調(diào)相應(yīng)的配套設(shè)施必須完善。這和我國長期以來以重視理工科類的學(xué)科發(fā)展有很明顯的關(guān)聯(lián),相當(dāng)多的理工科需要龐大的材料消耗和先進的儀器支持,最終才能獲得相應(yīng)的實驗數(shù)據(jù)和可靠的實驗結(jié)果。在這一條件之上,才能夠充分發(fā)揮科研人員的創(chuàng)新能力,實現(xiàn)人員創(chuàng)新到高效創(chuàng)新再到區(qū)域創(chuàng)新的創(chuàng)新主體轉(zhuǎn)移路徑。由此可以發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)性的硬件指標(biāo)對高?？萍紕?chuàng)新基礎(chǔ)能力的影響較大。在高校今后的發(fā)展過程中,夯實科技創(chuàng)新基礎(chǔ)應(yīng)重點關(guān)注這些指標(biāo)的提升。

4.2.2國際交流與合作能力

在該準(zhǔn)則層中,主辦國際會議、特邀報告是重要的指標(biāo),如何擴大地區(qū)高校影響力,主辦重要學(xué)術(shù)會議和學(xué)術(shù)活動、推動科技創(chuàng)新協(xié)作是高校國際交流的方向。主辦國際會議和特邀報告的形式,證明了高校的科技創(chuàng)新能力得到了國際性跨區(qū)域范圍的認(rèn)可,高校有意愿且有能力來擴充自己的創(chuàng)新影響力,并且吸納其他發(fā)達國家高等院校的創(chuàng)新經(jīng)驗。這使得相應(yīng)的學(xué)術(shù)交流和知識流動可以在我國和其他國家之間展開,從而持續(xù)的帶動相應(yīng)的創(chuàng)新交流與協(xié)作,實現(xiàn)一種正向的循環(huán)。

4.2.3科技創(chuàng)新投入能力

該準(zhǔn)則層中,研究與發(fā)展經(jīng)費、研究與發(fā)展項目均是重要的影響因素,高校研發(fā)經(jīng)費的持續(xù)增長更能有效地促進科技的更新,經(jīng)費是攻克核心技術(shù)壁壘、解決卡脖子問題的關(guān)鍵,項目是經(jīng)費的載體。所以,高校要實現(xiàn)自身科技創(chuàng)新能力的突破,一方面來說,需要依托良好的研究與發(fā)展項目,項目為尋求創(chuàng)新突破提供了具體的著力點;另外一方面,又要給予這些項目充分有力的經(jīng)費支持,使得相應(yīng)的科技創(chuàng)新人才能夠充分的發(fā)揮潛能。

4.2.4科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力

該準(zhǔn)則層中,國家三大獎、國務(wù)院各部門科技進步獎是重中之重,與發(fā)表論文、畢業(yè)生數(shù)等指標(biāo)相比,這些獎項代表了我國科技創(chuàng)新的最高水平。綜合上文所提到的,高校要實現(xiàn)自身能力的突破,必須要依托良好的研究和發(fā)展項目,國家三大獎和國務(wù)院各部門科技進步獎代表的是對于創(chuàng)新項目所取得成就的認(rèn)可,同時也代表著創(chuàng)新能力由量的積累向質(zhì)的轉(zhuǎn)變。不可否認(rèn),高校承擔(dān)著向社會輸送人才的重要責(zé)任,同時,以論文形式來體現(xiàn)其研究成果的方式,是目前最主要的途徑,但從研究中我們可以發(fā)現(xiàn),隨著時間的推移,國家性的科研表彰獎項已經(jīng)成為了科技創(chuàng)新推動的源泉之一,所以單一的論文堆疊和基礎(chǔ)性的畢業(yè)生數(shù)并不能體現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)出的能力,而要更加關(guān)注這些成果中所包含的創(chuàng)新水平提升。

4.2.5科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力

該準(zhǔn)則層中,技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同總金額是高?？萍紕?chuàng)新成果到現(xiàn)實經(jīng)濟社會中的應(yīng)用,這一指標(biāo)較為關(guān)鍵。我國長期以來持續(xù)地推進高校,政府和企業(yè)之間的合作與溝通,作為整個創(chuàng)新鏈條的上游,高校是科技創(chuàng)新主戰(zhàn)場之一,但現(xiàn)階段專利申請授權(quán)、論文發(fā)表等能力的增長速度快與轉(zhuǎn)化率低并存,這代表著大量的科研成果被卡在了理論階段,許多科研成果無法轉(zhuǎn)化成為受到市場認(rèn)可的技術(shù)。高校的創(chuàng)新停留在論文層面或者一般的技術(shù)層面,而企業(yè)最需要的就是能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定可靠的技術(shù)產(chǎn)出,從而進一步實現(xiàn)規(guī)模化的效應(yīng)。如何抓住高校科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化能力是提升科技創(chuàng)新能力的關(guān)鍵。

4.3 評價結(jié)果

根據(jù)上述步驟,采用Matlab軟件對我國高?？萍紕?chuàng)新能力進行綜合評價(本評價不考慮港澳臺地區(qū)),得到結(jié)果如表3所示。限于篇幅,僅展示2020年。從綜合發(fā)展的角度來看,2020年江蘇、北京和廣東高?？萍紕?chuàng)新發(fā)展成效較好,西藏、寧夏和青海的高?？萍紕?chuàng)新能力仍需進一步挖掘。江蘇高校在科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力和科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力指標(biāo)方面處于領(lǐng)先地位,其他指標(biāo)也處于中等偏上水平,北京高校在科技創(chuàng)新投入方面遙遙領(lǐng)先,在科技創(chuàng)新基礎(chǔ)能力等方面也穩(wěn)居前四,廣東高校在科技創(chuàng)新基礎(chǔ)指標(biāo)方面排第一,科技創(chuàng)新基礎(chǔ)能力等指標(biāo)都處于全國前列。西藏、寧夏和青海的大部分指標(biāo)均有待大幅度提升。

表3 2020年高?？萍紕?chuàng)新能力綜合評價結(jié)果

4.3.1科技創(chuàng)新基礎(chǔ)能力

從表3中可以發(fā)現(xiàn),2020年我國31個省市高?？萍紕?chuàng)新基礎(chǔ)能力中,廣東省位居第一,其次為江蘇省和山東省,得分依次為:0.175、0.173和0.153。廣東省固定資產(chǎn)購置費、教學(xué)與科研人員位居前列,研究機構(gòu)數(shù)最多;江蘇省固定資產(chǎn)購置費與科學(xué)家和工程師最多。西藏、青海和寧夏地區(qū)的高?？萍蓟A(chǔ)能力較差,由于高端領(lǐng)軍人才較為匱乏,兩院院士、長江學(xué)者、杰青等數(shù)量遠小于其他省份,高校重點實驗室、創(chuàng)新平臺等硬件設(shè)施稀缺,因此科技創(chuàng)新基礎(chǔ)較為薄弱。

4.3.2國際交流與合作

從國際交流與合作來看,發(fā)展較好的為上海、北京和天津,發(fā)展較差的有內(nèi)蒙古、貴州和云南。上海高校平均國際合作派遣及接受人次和國際科技學(xué)術(shù)會議數(shù)遠高于其他省市,北京市校平均國際科技學(xué)術(shù)會議特邀報告數(shù)居全國第一,這與上海市和北京市國際化大都市的定位密不可分,實施國際高校間交流與合作更是常態(tài)。反觀內(nèi)蒙古等省市,由于地域偏遠,對外交流合作范圍較小,力度較小,因此國際交流與合作得分較差。

4.3.3科技創(chuàng)新投入能力

從科技創(chuàng)新投入情況來看,創(chuàng)新投入力度較大的有北京、江蘇、廣東,創(chuàng)新投入力度較小的有海南、青海和西藏。從研發(fā)人員、研發(fā)經(jīng)費和研發(fā)項目數(shù)情況來看,北京市在這三方面的投入數(shù)量遙遙領(lǐng)先,江蘇、廣東緊隨其后,海南、青海和西藏處于墊底位置。

4.3.4科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力

從科技創(chuàng)新產(chǎn)出情況來看,創(chuàng)新產(chǎn)出較多的為江蘇、北京和廣東,創(chuàng)新產(chǎn)出較少的為西藏、青海和寧夏。江蘇省發(fā)表論文數(shù)、國外刊物發(fā)表數(shù)、專利申請和授權(quán)數(shù)指標(biāo)高于其他省市;2020年北京市獲得科技進步獎數(shù)91項,占當(dāng)年全國20.4%。

4.3.5科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力

從科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化情況來看,江蘇、上海和廣東的科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力較強,青海、西藏和海南高?？萍紕?chuàng)新轉(zhuǎn)化能力較為薄弱。江蘇省高校專利出售合同和技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)最多,上海市高校專利出售合同總金額約為22.4億元。

4.4 高校科技創(chuàng)新能力的空間演變

盡管高?？萍紕?chuàng)新能力評價結(jié)果能夠清晰地表示各區(qū)域的得分和排名,但無法展示我國區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力的空間演變特征。我國長期存在區(qū)域高等教育發(fā)展不平衡不充分問題,因此分析高校科技創(chuàng)新能力的空間分布形態(tài)有利于把握當(dāng)前我國高?？萍紕?chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀。

將高?？萍紕?chuàng)新能力分為領(lǐng)先區(qū)域(綜合值>0.750 0)、追趕區(qū)域(0.208 8<綜合值<0.413 6)、相對落后區(qū)域(綜合值<0.208 8)。由于篇幅限制,本文選擇2006、2013和2020年為例,將3個時間斷面的綜合得分與各區(qū)域的矢量數(shù)據(jù)相匹配,得到高?？萍紕?chuàng)新能力在上述年份上的等級分布圖(如圖1～3所示),進而分析其空間演變特征。

圖1 2006年等級分布

圖2 2013年等級分布

圖3 2020年等級分布

我國各省份高校科技創(chuàng)新能力整體穩(wěn)步上升,為整合高校資源、促進高校發(fā)展提供了廣闊空間。2006年所有省份均未在領(lǐng)先區(qū)域,追趕區(qū)域主要集中在湖北、江蘇、上海和北京,其余省份均為落后區(qū)域。2013年領(lǐng)先區(qū)域主要集中在北京和江蘇,上海、黑龍江、湖北、廣東、山東、遼寧、浙江、陜西則處于追趕區(qū)域,相對落后區(qū)域主要包括四川、湖南、安徽、河南、河北、天津、吉林、重慶、福建、江西、廣西、山西、云南、甘肅、內(nèi)蒙古、貴州、新疆、海南、寧夏、青海和西藏。2020年領(lǐng)先區(qū)域主要包括江蘇、北京、廣東和上海。處于追趕區(qū)域的有山東、陜西、浙江、湖北、四川、河南、湖南、遼寧和安徽,黑龍江、河北等其余省份仍處于相對落后區(qū)域。

經(jīng)過15年的發(fā)展,2006—2020年高?？萍紕?chuàng)新能力變化幅度較大,西部地區(qū)和大部分中部地區(qū)仍處于落后區(qū)域,領(lǐng)先等級、追趕等級和相對落后等級的省份數(shù)由27∶4∶0變?yōu)?8∶9∶4,表明我國高?？萍紕?chuàng)新發(fā)展任重而道遠。其中,變化最明顯的是黑龍江,2013年由相對落后區(qū)域躍入追趕區(qū)域,但2020年下滑至相對落后區(qū)域。

4.5 高?？萍紕?chuàng)新能力的空間相關(guān)性

隨著高等教育改革的深入,知識、創(chuàng)新要素等溢出現(xiàn)象日益顯現(xiàn),各省份之間可能存在較大的空間關(guān)聯(lián)性。本文引入Moran指數(shù)進行高?？萍紕?chuàng)新空間相關(guān)性的研究,結(jié)果如表4所示。從表4中可以發(fā)現(xiàn),Moran指數(shù)均大于0,2006年高?？萍紕?chuàng)新能力Moran指數(shù)值為0.138,2020年Moran指數(shù)值為0.130,我國高?？萍紕?chuàng)新能力空間自相關(guān)關(guān)系均為正,根據(jù)Moran指數(shù)的含義,表明在研究范圍內(nèi)歷年均呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系,但每年空間相關(guān)程度差異較大。

表4 2006—2020年高校科技創(chuàng)新能力的Moran指數(shù)

5 結(jié)論與啟示

當(dāng)前,我國區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力發(fā)展不均衡問題仍然存在,且較為突出,主要包括科技創(chuàng)新基礎(chǔ)薄弱、產(chǎn)出成果較少及轉(zhuǎn)化機制不完善、區(qū)域科技創(chuàng)新能力不平衡等。本文從科技創(chuàng)新基礎(chǔ)、國際交流與合作、科技創(chuàng)新投入、科技創(chuàng)新產(chǎn)出、科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化5個方面構(gòu)建了包含23個二級指標(biāo)的高?？萍紕?chuàng)新能力綜合評價體系,具有合理性和科學(xué)性,運用熵權(quán)TOPSIS測算了我國2006—2020年區(qū)域高?？萍紕?chuàng)新能力水平,基于客觀賦權(quán)更有助于提高評價結(jié)果的準(zhǔn)確性,為高?？萍紕?chuàng)新能力的評價提供了數(shù)據(jù)支持。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn):我國高校科技創(chuàng)新能力整體水平較低,省域間差異較大;準(zhǔn)則層中,科技創(chuàng)新產(chǎn)出和科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化等因素是影響高?？萍紕?chuàng)新能力的重要指標(biāo);二級指標(biāo)中,國家三大獎、科技進步獎與固定資產(chǎn)購置費等指標(biāo)對高?？萍紕?chuàng)新能力的影響較大;高?？萍紕?chuàng)新能力整體呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢,處于領(lǐng)先區(qū)域的省份比例逐步上升,但個別省份呈現(xiàn)先上升后下降的態(tài)勢;高?？萍紕?chuàng)新能力存在顯著的空間正相關(guān)性。結(jié)合研究結(jié)論,為推動我國區(qū)域高校科技創(chuàng)新能力水平,要以創(chuàng)新理念為指引,以各指標(biāo)權(quán)重大小為決策重點,具體措施有:

第一,增強科技創(chuàng)新效率,以較小的投入獲取較的創(chuàng)新成果產(chǎn)出。加大研發(fā)經(jīng)費在高校方面的投入,拓展政府、企業(yè)、民間資本等渠道,形成多元研發(fā)經(jīng)費投入機制,引導(dǎo)多種形式進入研發(fā)領(lǐng)域。搭建科技合作研發(fā)平臺和研發(fā)機構(gòu),以此引進高端人才,形成強有力的創(chuàng)新團隊,從而產(chǎn)生具有前沿性的科技創(chuàng)新成果。

第二,搭建交流合作平臺,實施“請進來,走出去”戰(zhàn)略,尤其是要拓展國際間交流合作渠道,現(xiàn)階段把國外專家學(xué)者的先進技術(shù)和先進經(jīng)驗請進來,把我國高?？萍紕?chuàng)新中的優(yōu)勢和劣勢展現(xiàn)出來,努力提升科技創(chuàng)新能力。

第三,踐行高?！皞鲙蛶А蹦Ｊ?。江蘇、北京等地區(qū)要積極發(fā)揚傳幫帶精神,與寧夏、青海等高?？萍紕?chuàng)新能力較差的省份進行交流與合作,尤其是在項目等方面,總結(jié)先進經(jīng)驗,為落后地區(qū)提供借鑒,促使我國高?？萍紕?chuàng)新能力總體上一個新臺階。

第四,加強科技成果轉(zhuǎn)化?？萍汲晒D(zhuǎn)化是一個漫長的過程,高校要逐步引導(dǎo)科技創(chuàng)新與現(xiàn)實發(fā)展相適應(yīng),加大對科技成果轉(zhuǎn)化的支持力度,從考核機制入手,多形式多層次多角度地向企業(yè)開展技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢和技術(shù)培訓(xùn)等業(yè)務(wù);此外,國家也要簡政放權(quán),降低對成果轉(zhuǎn)化的限制,給予科技創(chuàng)新成果完成人和參與人享有成果的收益,提升科研人員經(jīng)濟收益。