日期:2023-01-25 阅读量:0次 所属栏目:科技论文
高等学校(以下简称高校堤我国科技战线的一支重要方面军,是基础研究、原始创新的重要阵地.作为国家创新体系的重要组成部分之一,高校在国家经济社会生活中一直发挥着知识创新、技术创新和知识传播的重要功能.因此,科学评价中国高校科技创新能力,不仅有利于进一步明确和确认高校在国家创新体系中的地位和作用,还有利于了解和掌握高校科技创新能力总体情况,同时也有利于指导各项促进高校科技创新活动措施的制定和实施,进一步发挥高校科技创新的重要作用.
1研究综述
国外针对高校进行的评价主要以高校评估(大学排行榜)和科研绩效评估为主.借鉴国外经验,中国通过官方和非官方渠道也进行了一系列有关高校的评估,评价内容以高校排行榜、学科排行榜以及科研绩效评估为主.其中,科研绩效评价多数以发表学术论文、专利授权数和省部级以上获奖数为评价依据;而高校排行榜评价指标涉及内容广泛,指标体系中不仅包括发表学术论文、授权专利和省部级以上获奖指标,还包括办学规模、师职队伍、图书馆藏书、在校和毕业学生、毕业生就业率和职业发展等指标.但针对高校科技创新能力的评价为数不多.
近年来,随着创新型国家建设步伐的不断推进,高校在国家创新体系中的地位逐步得到重视,高校科技创新能力评价也开始引起注意.王章豹和徐枞巍从科技创新的基础能力、投入能力和产出能力三个方面构建了中国高校科技创新能力指标体系。吕蔚、王光平、李绩才等在评价指标体系中又增加了科技创新成果转化和科技成果投入产出率,分别利用不同的评价方法对中国高校科技创新能力进行了评价。虽然目前存在不少有见地的文章,但仍存在一些不足,如:对高校科技创新能力缺乏一个统一的认识,高校科技创新能力的评价指标体系设计有失全面之嫌,评价的科学性、可操作性等存在探讨空间.
根据国内外有关研究和分析,笔者认为高校科技创新能力是指高校通过有效利用和优化配置各种科技创新资源,以知识创新、技术创新、管理创新、制度创新为主要创新形式,形成的一种以科技生产竞争力、科技成果产出力、科技成果转化力为代表的综合性能力.
2中国高校科技创新能力现状
(1)科技人员和科技经费投入继续增加①.2007年,中国高校的科技活动人员达到54.2万人,同比增长6.5%,科技活动人员占全国总体的11.9%.高校投入到I&D活动的人力25.4万人年,同比增长4.7%,R&D活动人力占全国总体的146%投入R&D经费314.7亿元,同比增长13.7%,F&D经费占全国总体的8.5%.但由于近年来企业从事R&D活动非常踊跃,在其人员和经费投入持续快速增长的影响下,高校R&D人员和经费投入所占全国比例分别下降到14.6%和8.5%.
(2)科技成果产出丰富,成果受资助级别高.2007年全国登记的科技成果中有7592项是由高校完成的,同比增长7.47%,完成科技成果占全国总体的22.22%.其中,完成应用技术成果5432项,占总体的71.54%,完成技术理论成果和软科学成果1510项和650项,分别占总体的19.90%和5.56%.高校完成科技成果还具有受资助级别较高的特点,受国家科技计划资助项目有1332项,占国家计划资助项目总体的45.09%,是高校完成科技技术项目的17.55%.通过科技成果形成发明专利授权数2304项,相比上年增加了759项,制定标准367项.同比增加了45项.
(3)发表论文总体规模大,论文质量高.2007年中国高校发表论文30.58万篇,占全国发表论文总规模近2A其中,被SCIEISP三系统收录论文有16.63万篇,是三系统收录全国论文总体的84.6%,占高校发表论文总体的54.4%,体现出高校发表论文具有较高质量的特点.但也具有论文行业分布不均匀,论文引用次数较低等不足.
(4)专利数量继续增加,发明专利占有比重高.2007年,中国高校专利申请数达32680项,同比增长42.4%,仅占全国总体的471%.其中,发明专利申请数为23001项,占高校申请专利总规模的70.4%,是全国发明专利申请总体的9.39%;专利授权数为14773项,同比增长41.3%,占全国总体的4.20%,其中,发明专利授权8214项,占高校专利授权数的55.6%,是全国发明专利授权的12.08%.
3中国高校科技创新能力评价指标体系设计
3.1指标体系设计原则
1)科学性.评价指标体系结构的安排要科学合理,指标元素的选取、指标数据来源以及评价方法必须建立在科学基础之上,以客观性、综合性指标准确反映各地区高校科技创新能力.
2)代表性.高校科技创新活动涉及领域广泛、内容丰富,如果想让评价指标囊括高校全部创新活动,这并不现实.因此,在设计评价指标体系过程中,应尽量选取那些具有代表性科技创新活动作为入选指标,尽量避免那些地区间差异不大以及对科技创新活动整体影响较小的科技活动指标进入指标体系中.
3)可操作性.评价指标体系结构要具有相对稳定性,资料获取的公开性、可比性,数据整理间变化要高清晰性,不同阶段有不同的侧重点,并根据发展而动态调整,以便能进行动态比较;评价指标所涉及到的数据资料应易于获取,获取的数据资料要易于处理;区域指标的统计口径和范围要尽量保持一致.
4)完备性.高校科技创新活动是一个复杂的体系,不仅涉及理论和技术研究活动,同时还包括科技研发成果中试、转化、应用,以及科技服务活动等.因此,设计的科技创新能力指标体系要尽量体现高校科技创新活动的特点,使其能够全面、系统、客观地反映高校科技创新的全貌.
3.2中国高校科技创新能力指标体系及指标辨识
按照中国高校科技创新活动的特点,将评价指标体系设为三个层次:目标层、准则层和参数层.目标层是指标体系评价的最终目的一对中国高校科技创新能力进行评价;准则层是评价目标层的基本准则,本研究中由基础资源投入能力、科研实力、科研能力、科技产出能力、科技投入产出效率和科技产业化能力构成;而参数层则是能够体现准则层的重要参数.
基础资源投入能力准则层分别由科技机构、科技人力和科技经费三大部分共同组成;科技实力准则层由科技项目、国家级项目验收以及国际交流组成;科研能力准则层由最能体现高校科研实力的市级以上科技奖励作为其参数层;科技产出能力准则层由知识产权与专利、论文及著作参数构成;产业转化能力准则层由高校科技企业资产、收入、利润以及上交税金四部分构成;投入产出效率准则层由专利、论文及著作的人员和资金投入产出效率组成.因此,本指标体系共包括6项准则层和64项参数层(见表1).
3.3数据来源
选取中国31个省、自治区和直辖市作为样本其中参数数据主要来源于2008年《高等院校科技统计资料汇编》和2007年度《中国高等学校校办产业统计报告》在数据处理过程中,凡遇到样本在上述两个数据来源渠道未做统计的,都以0来处理.
4中国高校科技创新能力评价
4.1评价方法选取
鉴于本指标体系中参数指标较多,且各指标之间重量轻缓程度不好判断,层次分析(AHP)法将不适宜于该指标体系的评价,其他一些评价方法也不适合.而主成分分析是研究用变量族的少数几个线形组合渐的变量族)来解释多维变量的方差结构,挑选最佳变量子集(即影响总体的关键因素)简化数据,揭示变量间经济关系的一种多元统计方法,为此本文利用主成分分析法进行评价.
4.2中国高校科技创新能力总体评价
依据中国高校科技创新能力指标体系中的指标值,运用SPSS16.0中的因子分析法,对中国高校科技创新能力进行总体评价,其评价过程如下.
4.21主成分提取利用因子分析法对各地区的面板数据进行分析,可得表2方差分解表,根据方差分解表,利用主成分提取方法,从科技创新能力评价指标体系所有指标中,提取出9个能够反映原始数据94.884%信息的综合分析因子,因此,本文选取这9个因子来代表中国高校科技创新能力的信息.
4.22中国高校科技创新能力排序依据SPSS6.0分析结果中的因子矩阵,计算出各因子得分,然后
根据各因子方差占总方差的比例进行计算得到因子总得分,最后对各样本因子总得分排序,结果见表3通过以上因子总得分排序可以得出以下结论.
1)北京市高校科技创新能力远远领先于国内其他省市,科技创新能力位居全国首位.2006年北京市高校科技创新能力得分高达3.343347而排名第二的上海市高校科技创新能力得分只有0.4742574领先水平较为明显.北京市高校较高的科技创新能力主要得益于区域内资源丰富的高校科技资源以及活跃的创新活动.
2)中国区域高校科技创新能力总体呈现出由东向西逐步递减的特点.中国高校科技资源空间分布具有非均衡性,在其影响下区域高校间的科技创新能力也有较大差异.2006年北京市高校科技创新能力得分高达3.343347而甘肃省高校科技创新能力得分只有一0.326025区域间高校科技创新能力相差悬殊.从区域高校科技创新能力得分空间分布情况看,总体可以划分为三个梯队,第一梯队主要由东部省市组成,第二梯队以中部省市为主,而第三梯队西部省市占多数.
3)局部范围内有些省市高校科技创新能力表现不凡,而有些省市表现则较勉强.云南省和湖北省的高校科技创新能力表现较为突出,而河南省、湖南省和福建省的高校科技创新能力的表现则差强人意.
4.3中国高校各项科技创新能力评价
用SPS16.0系统工具,采取因子分析方法,基于高校科技创新能力指标值,对中国高校各项科技创新能力进行评价?,其评价结果参见图1~图3
4.3.1基础资源投入能力评价中国高校基础资源投入能力得分相对较为分散,其中北京市、上海市和江苏省高校基础资源投入能力最强,因子得分都在1.5分以上,北京市因子得分高达2.419985陕西、黑龙江、浙江、湖北、辽宁和广东各省高校的基础资源投入能力也很强,各样本的因子得分都大于0而天津、四川、湖南、山东和重庆各省市的高校基础资源投入能力较弱,它们的因子得分在-0.00894~-0.19512之间,其余省、市和自治区的高校基础资源投入能力更弱,因子得分都低于一0.30见图1(a)
4.3.2科研实力评价中国高校科研实力区域差异特征明显,根据因子得分情况总体可以划分为三类:北京市为第一类,高校科研实力最强,以3.76379的因子得分位居全国首位;四川、辽宁、黑龙江、江苏和上海各省、市的高校科研实力紧随北京市之后,属于第二类,其科研实力相对较强样本因子得分都在0.40分以上;其他省、市和自治区归为第三类,它们的高校科研实力相对较弱,其因子得分都在0.055分以下,见图1(b).
4.3.3科研能力评价在国务院各部门科技进步奖和省(市)自治区科技进步奖奖项的影响下,中国高校科研能力区域分布情况较为特殊,北京市的高校科研能力因子得分仅位列全国第11位,与现实有一定出入.根据评价结果显示,辽宁省、黑龙江省和上海市的高校科研能力较强,它们的因子得分都在1分之上;山东、江苏、四川、陕西和湖南各省的高校科研能力紧随其后,因子得分都在0.51~0.27之间;而其他省、市和自治区的高校科研能力则相对较弱,因子得分均在0.1分之下,见图2(a)
3.3.4科技产出能力评价中国区域间高校科技产出能力变化并不大,不同省(市)和自治区的高校科技产出因子得分未出现剧烈跳跃现象,而呈现出逐步下降的特点.北京、上海、江苏和浙江各省市的高校科技产出能力最强,样本因子得分都在1以上;湖北省、山东省、广东省、辽宁省和陕西省的高校科技产出能力也较强,因子得分均在0.25以上,四川省和黑龙江省的高校科技产出能力紧随其后,因子得分都大于Q而其他省、市和自治区的高校科技产出能力相对较弱,见图2(b).
4.3.5产业转化能力评价中国高校产业转化能力区域差异较大,依据不同区域的高校产业转化能力,总体可以划分为三个梯队.北京市的高校产业转化能力明显要强于国内其他省市水平,因子得分高达3.95711隶属于第一梯队;辽宁、上海、云南和湖北四省市的高校产业转化能力也较强,四省市因子得分均大于0.34隶属于第二梯队;而其余省、市和自治区则隶属于第三梯队,它们的高校产业转化能力相对较弱,各样本因子得分均小于0分,见图3(a).
4.3.6投入产出效率评价投入产出效率是反映科技资源利用效率的一个重要指标,从评价结果可以看出,江苏、上海、浙江和北京四省市的高校投入产出效率相对较高,湖北、陕西、黑龙江、甘肃、四川、重庆和山东七省市的高校投入产出效率紧随其后,而云南、海南、内蒙古、贵州、宁夏、新疆、青海和西藏八省、自治区的高校投入产出效率最低.相比其他各项创新能力评价结果,中国高校的投入产出效率在区域间的差异性并不大,区域间因子得分变化也相对较缓,见图3(b).
5结论及建议
根据中国高校科技创新能力总体评价结果和中国高校各项科技创新力评价结果,可以判断中国高校科技创新能力具有以下几个特点.①北京市科技创新能力在国内的地位不可替代,不仅其总体科技创新能力位居全国第一,其基础资源投入能力、科研实力、科技产出能力和产业转化能力在全国内也保持领先,科研能力和投入产出效率也相对较高.②中国高校科技创新能力在空间上总体呈现东部地区强于中部地区,而中部地区又强于西部地区,但中西部地区有些省市的高校科技创新能力表现较为抢眼.③高校基础资源投入能力、科研实力较强的省、市和自治区,其科技产出能力、科研能力、产业转化能力和投入产出效率并非也强.仍以北京市为例虽然北京市高校的基础资源投入能力和科研实力要大大强于国内其它省市,但其科技能力在全国仅名列第11投入产出效率名列第4.
为全面提高中国高校的科技创新能力,结合中国高校科技创新能力发展现状以及特点,提出以下三个主要建议.①适度优化高校科技资源空间配置.继续增加对高校资源丰富地区的高校科技投入,发挥高校科技生产的“规模经济”作用.同时,积极加大对中西部地区高校科技投入力度,逐步提高它们在国家高校科技投入中所占比例,鼓励高校积极参与国家和地方经济社会建设,发挥高校在区域经济社会发展和科技进步中的促进作用.②提高高校的科技产业转化能力.一方面,鼓励高校设立专门机构,负责高校科技成果转化和吸收工作,为高校与高校域科研机构)高校与企业、高校与政府以及它们相互间提供交流和合作的平台.另一方面,鼓励有条件的高校通过设立科技园、创业园、孵化基地等形式,积极从事具有科技含量的产业生产活动,提高高校科技成果产业转化率,优化高校科技创新环境,为高校培养和锻炼科技创新人才.③继续加大教育体制和科技体制的改革步伐,全面提高高校的科技投入产出效率.制定科学合理的科技考评体系,提高科技投入产出效率在考评体系中的比重;建立科学的科技奖励制度,对科技成果从生产到转化各个环节做出突出贡献的单位和个人给与必要奖励;积极推动政产学研间的合作,鼓励区域探索并建立适合自身特色的产学研合作模式.
刘伟1,曹建国1,郑林昌2,吴荫芳1
(1.清华大学科研院,北京100084;2河北大学经济学院,保定071002)
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