我國高校科技創新地區平均實力綜合評價

姜琳

摘 要：高校是區域科技創新的重要組成部分，是人才強國、強省戰略的源頭和保證。高校在我國并不是均勻分布，經濟發達的地區高校相對較多，而經濟欠發達地區高校相對較少。目前我國各地區在不斷深化改革的過程中，對高校的依賴越來越大，研究高校科技創新地區平均實力可以更好地定位該地區的智力投入和產出水平，尋找可持續發展對策。文中界定高校科技創新的概念，基于投入和產出2大類構建評價指標體系，采用因子、聚類分析相結合的方法，對我國31個地區的高校科技創新平均實力進行了比較排序，歸納了各類地區的科技創新發展特征，并歸納出針對各地區投入和產出方面的共同對策及差異化對策，為高校和地區的轉型發展提供參考。

關鍵詞：高校科技創新；地區平均實力；因子分析；聚類分析；綜合評價

中圖分類號：F 124.3 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2016）05-0482-09

0 引 言

科技創新是強國、強省、強校的動力源，科技創新能力日益成為各國、各區域之間科技實力競爭的決定性因素。高校是我國科技戰線的主力軍，無論是投入還是產出占比都非常大，是基礎研究的重要陣地，同時還肩負著培養科技人才、發展科學技術、推動高新技術產業化的重要使命。建立一套合理有效的綜合評價體系來比較和分析我國高校科技創新的地區平均實力，提出高校科技改革共同以及帶有差異化的對策顯得十分重要，以期實現國家、高校、企業、個人等多贏。

1 現狀

1.1 高校科技創新研究現狀

創新不僅僅是一個發明與發現的過程，而且是一種改進和再創造的過程，既包括自主創新，也包括模仿創新、引進創新和合作創新。科技是科學和技術的總稱，包括科學創造、技術發明和管理創新。高校科技創新能力筆者以為可以定義為：高校有效利用各種科技創新資源通過各種科技創新活動，形成科技創新產出的綜合能力。

關于高校科技創新研究，眾多學者進行了探索。按研究對象分為6類：能力比較、專利、課題、團隊及領軍人物、效率與經濟等關系研究。按研究范圍分為4類：全國、東中西部、省份、個體研究。按研究內容分為3類：指標體系、實證和對策研究。按研究方法分為5類：主成分分析、三階段DEA分析、MALMQUIST指數分析、因子分析、聚類分析。

評價的指標體系研究主要分為投入類和產出類。有些學者在一級指標上做了改變，將人員總數、機構總數等從投入類指標中分離出基礎類指標，將專利出售、科技合同簽訂等從產出類指標中分離出轉化類指標，增加國際交流合作等協作類指標等。有些學者在二級指標上做了改變，僅僅用專利、課題作為產出代表，增加高層次人數等投入類指標，增加人才培養數等產出類指標，對人員、經費、產出等具體數據進行人均化處理等。有些學者對分級指標增加了權重。還有些學者綜合運用了年度縱向平均數。

1.2 高校科技創新現狀

1.2.1 高校R&D人員投入持續增加，占比持續下降，受教育程度較高

2013年高校R&D人員全時當量為32.5萬人年（其中基礎研究人員14.7萬人年，應用研究人員15.9萬人年，試驗發展人員1.9萬人年），同比增長3.5%，全國占比9.2%.2004年至2013年，高校R&D人員全國占比下降了9.2個百分點。2013年高校R&D機構新增617個，達到9 842個。高校基礎研究和應用研究人員全國占比49.4%.2013年高校R&D人員中博士占25.1%，碩士占37.4%.

1.2.2 高校R&D經費投入持續增加，占比有所下降，政府資金仍然是最大來源

2013年高校R&D經費為856.7億元（其中基礎研究經費307.6億元，應用研究經費441.3億元，試驗發展經費107.8億元），同比增長9.8%，占全國R&D經費7.2%.高校基礎研究和應用研究經費全國占比41.1%，比2006年增長8.7個百分點。高校R&D經費中，政府、企業、國外及其他資金分別占60.3%、33.8%和5.9%.

1.2.3 高校科技產出SCI論文數量穩步增長，專利申請授權量快速增長，轉讓持續增長

2013年高校發表SCI論文16.1萬篇，全國占比83.7%.專利申請量16.77萬件，同比增長26.4%，其中發明專利申請9.85萬件，同比增長30.2%；專利授權量8.5萬件，同比增長10%，其中發明專利授權3.3萬件，同比下降1.5%.高校作為賣方在技術市場簽訂技術合同6.4萬項，同比增長11%，全國占比21.8%，成交329.5億元，同比增長12.1%，僅占全國4.4%.

2 評價指標體系、數據、方法及實證

2.1 指標體系構建

為了有效提高評價的系統性、科學性、導向性、可比性和可行性，評價指標體系文中選擇投入類和產出類2大類指標，盡量減少冗余數據，簡化操作。隨著互聯網信息電子化的發展，固定資產等有形資源的貢獻度越來越低，因此，文中投入類分級指標傾向于人才和經費。高校領軍人才的流動性很大，可以同時為多個地區的高校作出貢獻，文中人才重點在博士和碩士。每年教育部統計的教育經費分散程度較高，文中經費重點在R&D經費。2009年以來高校SCI論文全國占比一直保持在80%以上，高校專利申請量全國占比基本保持在12%以上，高校技術合同成交額維持250億元以上，全國占比僅4%左右，高校作為基礎研究的重要陣地顯而易見。因此，文中產出類指標重點為SCI論文、專利和轉讓，避免了單一指標的局限性。

文中指標體系中一級指標2個，二級指標5個，三級指標18個，見表1.

2.2 數據選擇和處理

2.2.1 數據選擇與均化

為了提高數據信度，文中選擇《中國科技統計年鑒2014》中高校科技創新的分地區數據，并對這些原始數據進行分地區機構平均化處理，即所有數據除以該地區高校個數，得到均化后的數據，以反映地區高校科技創新平均實力，內含地區內協作因素，消除地區內大學、學院的差異。

2.2.2 數據無量綱化

平均化以后對數據進行無量綱化處理，文中采用標準化變換。

2.2.3 假設檢驗

對高校科技創新投入9項指標數據標準化后x′ij分別進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗，得KMO值為0.839，介于0.8～0.9之間，得Bartlett球度檢驗值為475.519，數據自由度為36，顯著性概率0.000，認為相關系數矩陣不太可能是單位陣，而數據共同度h2i≥86.1%，結果均表示很適合作因子分析。

對高校科技創新產出9項指標數據標準化后y′ij分別進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗，得KMO值為0.894，介于0.8～0.9之間，

得Bartlett球度檢驗值為766.633，數據自由度為36，顯著性概率0.000，認為相關系數矩陣不太可能是單位陣，而數據共同度h2i≥79.7%，結果均表示很適合作因子分析。

對高校科技創新投入和產出18項指標數據標準化后z′ij分別進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗，得KMO值為0.874，介于0.8～0.9之間，得Bartlett球度檢驗值為1 294.789，數據自由度為153，顯著性概率0.000，認為相關系數矩陣不太可能是單位陣，而數據共同度h2i≥79.3%，結果均表示很適合作因子分析。

2.3 方法、實證及對策

研究方法采用因子分析和聚類分析綜合，并對析出的因子進行旋轉、命名，提出高校科技改革過程中的共同以及差異化對策。

因子分析采用主成分分析法，因子旋轉采用方差最大正交旋轉。

聚類分析采用的是系統聚類中的Ward法，即同類樣品的離差平方和應該較小，類與類的離差平方和應當較大，距離選擇歐式距離。

2.3.1 投入情況實證及對策

運用主成分分析法進行因子分析，經SPSS 22.0軟件計算，得特征值大于1和接近1的特征根分別為7.321和0.957，對應的方差貢獻率分別為81.340%和10.638%，累計方差貢獻率為91.978%，萃取出2個公共因子，并求解得到2個公共因子的載荷矩陣，見表2.

對2個公共因子進行方差最大正交旋轉，在3次迭代中收斂循環后得到因子載荷的旋轉矩陣，見表2.根據因子載荷旋轉矩陣，可以對公共因子進行命名。M1在X1，X2，X3，X4，X5，X7，X8上有較高載荷，這些指標代表基礎和應用研究方面的人才和經費投入，因此M1表示基礎和應用因子。M2在X6，X9上有較高載荷，這些指標代表試驗發展的人才和經費投入，因此M2表示試驗發展因子。

選擇主成分分析法，通過因子載荷矩陣除以對應特征根開方后得到因子評分系數矩陣，見表2.

對表2分析得投入共同對策

1）博士的因子載荷高于碩士和學士，說明博士人才的貢獻度較大，各地區在引進人才方面應盡量引進博士等高層次人才；

2）應用研究人員的因子載荷高于基礎研究人員，說明應用研究的貢獻度較大，各地區應加大應用研究人員；

3）試驗發展人員和經費支出在2個因子上的載荷都很大，說明試驗發展很重要，各地區應加大試驗發展投入。

1）除了北京和天津外，東北三省、長三角以及四川、廣東等地對基礎投入比較重視，人員和經費都得到了保證，與這些地區的經濟發展較好有關。華中以及鄰近的幾個省經濟發展一般，基礎投入也一般。而西北、華北、華東的部分地區還有海南等地對基礎投入明顯不足。新疆、西藏、云南、貴州等地基礎投入雖然沒有達到平均線，但是排名中等，因為國家近期對這些偏遠地區實施了援助計劃。

2）基礎投入和試驗投入都好的地區有天津、遼寧、上海、四川、江蘇。基礎投入和試驗投入都比較好的地區有山東、湖南、安徽。基礎投入和試驗投入都比較差的地區有甘肅、寧夏、河北。

3）基礎投入好試驗投入差的地區有北京、吉林、黑龍江、浙江，須加強試驗發展投入。試驗投入好基礎投入差的地區有河南、江西，須加強基礎投入。

4）綜合排名與基礎投入排名大致相當，試驗投入上略有差異，四川高于江蘇，遼寧高于浙江，陜西高于廣東等。

2.3.2 產出情況實證及對策

運用主成分分析法進行因子分析，經SPSS 22.0軟件計算，得特征值大于1的特征根分別為7.146和1.086，對應的方差貢獻率分別為79.405%和12.066%，累計方差貢獻率為91.471%，萃取出2個公共因子并求解得到2個公共因子的載荷矩陣，見表4.

對2個公共因子進行方差最大正交旋轉后，得到因子載荷的旋轉矩陣，見表4.根據因子載荷旋轉矩陣，可以對公共因子進行命名。N1在Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y6，Y7，Y8上有較高載荷，這些指標代表論文、專利、轉讓等基礎產出，因此N1表示進取產出因子。N2在Y9上有較高載荷，Y9表示形成國家或行業標準數，是一個行業的領頭羊角色，比進取產出高了一個層次，因此N2表示領先產出因子。

選擇主成分分析法，通過因子載荷矩陣除以對應特征根開方后得到因子評分系數矩陣，見表4.

對表4分析得產出共同對策

1）SCI論文的因子載荷比著作的高，各地區應大力推進論文數量和質量；

2）專利產出各項因子載荷都非常高，0.982至0.984之間，各地區應形成良好氛圍、擴大獎勵力度鼓勵專利申請，尤其是發明專利的申請數量；

3）專利轉讓金額的因子載荷比數量的高，各地區應建設轉化平臺使專利轉化出更多的收益；

4）專利轉讓數和形成國家或行業標準數2個指標在2個因子方面的載荷量都很大，表明綜合影響大，地區差異明顯，有些地區甚至為0，各地區應采取措施擴大這2個方面的數量。

對表5分析得產出差異化對策

1）綜合產出東、中、西部由高到低呈梯度特征。北京、長三角、天津、陜西、黑龍江、湖北、重慶、遼寧等地區綜合產出好，人才集聚效應明顯，須繼續保持。西藏、新疆、寧夏、江西、貴州、內蒙、山西、河北、云南、海南等地區綜合產出差，這些地區經濟落后，對人才的吸引力較弱，須加強。

2）青海、北京、甘肅、海南、內蒙等地區領先因子作用明顯，科技創新力度大，須繼續保持。湖南、河南、貴州、西藏、寧夏科技領先在平均數以上，表明這些地區科技潛力很大。

3）基礎和領先產出都好的地區只有北京，須保持。基礎和領先產出都差的地區只有山西，須進行管理創新。基礎產出好領先產出差的地區有上海、江蘇、浙江、天津、陜西、黑龍江、重慶和四川，須在基礎研究的基礎上有所突破。領先產出好基礎產出差的地區有青海、海南、內蒙、貴州、西藏、寧夏，須在領先因子的作用下增加基礎產出量。

4）綜合排名與基礎產出排名大致相當，領先產出上略有差異，遼寧高于四川，青海高于甘肅，安徽高于廣西，河南高于福建等。

2.3.3 高校科技創新地區平均實力綜合評價

1）綜合因子分析及對策。投入能力、產出能力是地區平均實力單方面的表現，大多存在此長彼短。根據科技創新的內涵，這是一個綜合性的概念，即應該包括投入能力和產出能力。融合全部18個指標，以2013年數據進行綜合因子分析處理。

運用主成分分析法進行因子分析，經SPSS 22.0軟件計算，得特征值大于1和接近1的特征根分別為13.967，1.490和0.904，對應的方差貢獻率分別為77.594%，8.278%和5.021%，累計方差貢獻率為90.893%，萃取出3個公共因子并求解得到3個公共因子的載荷矩陣，見表6.

對3個公共因子進行方差最大正交旋轉，在5次迭代收斂循環后得到因子載荷的旋轉矩陣，見表6.根據因子載荷旋轉矩陣，可以對公共因子進行命名。L1在X1，X2，X3，X4，X5，X7，X8，Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y6，Y8上有較高載荷，這些指標代表基礎和應用研究方面的人才和經費投入以及論文、專利等基礎產出，因此L1表示基礎因子。L2在X6，X9，Y7上有較高載荷，這些指標代表試驗發展的人才和經費投入以及專利所有權轉讓及許可數，因此L2表示試驗因子。L3在Y9上有較高載荷，Y9表示形成國家或行業標準數，因此L3表示領先因子。

選擇主成分分析法，通過因子載荷矩陣除以對應特征根開方后得到因子評分系數矩陣，見表6.

對表6分析得綜合共同對策

①X7，X8，Y1，Y3，Y4，Y5，Y6，Y8，Y9在3個因子的載荷都是正的，表明基礎和應用經費投入以及論文、專利、轉讓等產出影響綜合排名，因此各地區應加大經費投入，增加各種產出數量和質量。

②X1，X5，X7，X8，Y1，Y2，Y4，Y5，Y6在基礎因子的載荷很大，表明博士、應用研究人員、基礎和應用經費、科技論文、專利及發明專利等9項指標對基礎產出影響很大，因此各地區應主要增加博士、應用研究人員以及基礎和應用經費，在此基礎上盡量提高論文和專利的產出效率。

③Y9對3個因子載荷都很大，表明國家或行業標準的形成可以帶動地區科技的綜合實力發展，因此各地區應挖掘領先潛力，形成團隊集中各種優勢來填補標準的空白。

將產出指標標準化后的數據Z′1，Z′2，Z′3，Z′4，Z′5，Z′6，Z′7，Z′8，Z′9，Z′10，Z′11，Z′12，Z′13，Z′14，Z′15，Z′16，Z′17，Z′18代入上式后得到L1，L2，L的分值，并分別按L1，L2，L得分進行排序，見表7.

對表7分析得綜合差異化對策：

①綜合排名與基礎投入和產出因子排名基本一致，北京、上海、天津、江蘇、浙江、吉林、黑龍江、四川、陜西、遼寧排在前10名，其中上海、天津、江蘇、四川、陜西、遼寧的試驗投入偏低，應加大試驗發展投入，而北京、浙江、吉林、黑龍江領先能力不足，應加強領先科技水平的培養。江西、寧夏、西藏、海南、內蒙古、貴州、新疆、河北、山西、青海等地區位列后10名，分布均勻，盡管青海、河北、貴州、海南、西藏、寧夏等地試驗投入好，但是這些地區經濟相對落后，基礎投入和產出嚴重不足，因此應積極爭取政策扶持，加大投入，爭取更多的產出；

②湖南和安徽各方面因子表現與綜合排名情況相對一致，投入和產出都一般，比較均衡，各方面都應有所加強。甘肅、福建、云南基礎因子表現一般，試驗投入較多，綜合表現一般，應加大基礎投入和產出。而湖北、重慶、山東、廣西基礎一般，試驗投入不足，應加大試驗投入。廣東、廣西應加強領先因子方面的產出，而河南應加強基礎和試驗因子方面的投入和產出。

2）綜合聚類分析。對我國31個地區進行綜合聚類分析，概括出4個大類并明確其特征，有助于從宏觀或中觀層面認識高校科技創新地區平均實力的現實水平，對地區高校發展的決策者制定科學規劃提供客觀依據。聚類結果見表8，與因子分析結果基本一致。各大類地區科技創新水平及評價得分均值見表9.

3 結 論

綜上所述，通過單一評價、綜合評價和聚類分析，文中討論了我國高校科技創新地區平均投入能力和產出能力，并就單一指標和綜合指標對全國31個地區進行了比較排序，以期對各地區的高校科技創新發展水平和定位有深入的了解，最后根據一定

特征將各地區分為4大類，以更加明確各地區高校科技創新發展中的優勢和不足。一類地區須繼續保持科技創新活力，挖掘領先潛力，形成團隊合力；二

類、三類地區均須增加博士人才、應用研究和試驗發展投入，引導提高論文和專利的數量及質量，增強產出能力；四類地區須增加基礎投入，與其他地區合作，利用自己的特色資源走差異化發展道路，填補科技創新的空白領域。

參考文獻：

[1] 張惠琴，尚甜甜.高校科研創新效率對比分析——基于全國30個省份的面板數據[J].科研管理，2015，36（1）：181-186.

[2] 沈 能，宮為天.我國省區高校科技創新效率評價實證分析——基于三階段DEA模型[J].科研管理，2013，34（12）：125-132.

[3] 安 蓉，馬 亮.西部地區地方高校科技創新能力評價研究[J].科研管理，2015，36（1）：15-21.

[4] 陶 耘，李鐵范，張勒琴.省域尺度高校科技創新能力綜合評價及優化——基于安徽省實證[J].華東經濟管理，2014，28（10）：32-36.

[5] 李廉水，周 勇.中國制造業“新型化”狀況的實證分析——基于我國個地區制造業評價研究[J].管理世界，2005，6（6）：76-88.

[6] 孫 銳，王通訊，任文碩.我國區域人才強國戰略實施評價實證研究[J].科研管理，2011，32（4）：113-119.

[7] 王章豹，徐樅巍.高校科技創新能力綜合評價：原則、指標、模型與方法[J].中國科技論壇，2005，2（2）：55-59.