基于DEA的我國高校科研投入與專利產出分析

侯彬彬 周安寧 李紅霞 張穎萍 馬驍 線夢瑤

摘 要：為了提高高校專利轉化率，實現專利投入的最大效益化，從高校專利轉化現狀進行分析，結合數據包絡分析（DEA）方法，以2009—2013年這5年的高校科技經費、人員投入、專利產出量及出售量作為研究對象，結果表明：應合理調整經費投入、人員投入量及專利產出量，達到資源的合理配置，同時也應考慮資金的分配，適度向普通本科及專科學校傾斜。

關鍵詞：數據包絡分析；高校專利；專利轉化率；投入產出

中圖分類號：G 644：F 223 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2016）04-0381-05

0 引 言

高校是重要的知識產權基地[1]，專利產出是衡量一個國家和區域科技水平的重要指標，也是衡量一所高校科技水平和創新意識的重要標尺[2]。截止到2014年，全國的高校數量達到2 529所。高校專利的申請量從2000年的3 448件增長到2013年的129 034件，年增長率32.13%.我國科技成果僅有20%[3]的轉化率，而美日轉化率達到70%～80%.而高校轉化率更是平均不到5%，僅有個別高校轉化率達到70%[4].

目前關于提高專利數量及轉化率，多集中于數據的表觀分析，如提高風險投資比例或者頒布《美國發明人保護法》、《大學等技術轉移促進法》等法律[5-6]，成立“西安地區高等院校服務企業聯盟”[7]。為了鼓勵發明人，日本的慶大和中國農業大學分別給予發明人50%[8]，70%[9]的專利收入。由于DEA具有處理多輸入多輸出問題的優勢[10]，孫世敏[11]用DEA方法分析了29個省、市、自治區高校科研投入產出效率，結果表明需加大投入規模和資源。陳俊生[12]用DEA分析方法評價了15個人文學院的科研效率，發現綜合效率差別較大，部分有提升空間。祝夢[13]發現利用DEA方法可以更加客觀評價科研效率。李紅霞[14]和程曉娟[15]也利用DEA方法分析了我國煤炭安全效率，得出應加大安全和研發費用等結論。故本次利用DEA方法來評價近5年高校科研情況投入與產出的情況，發現2010年高校投入產出非DEA有效，并簡單比較了不同類型高校的專利產出情況，提出了建議。

1 DEA模型的建立

數據包絡分析（DEA）最早于1978年由Charnes、Coopor和Rhodes提出，根據一組關于輸入-輸出的觀察值來估計有效生產前沿面的，其絕對優勢在于處理多輸入多輸出問題，而且可以用線性規劃來求解，能充分考慮到決策單元的投入產出最優方案，從輸出數據返回到輸入數據，進行合適的調整，得到有效的DEA分析，以下是DEA的等式約束[16]

2 近5年高校科研投入與專利產出分析

2.1 經費及人員投入量

科研成果取得效果的兩大重要因素便是科研經費與科研人力。科研經費是高校主要的支撐部分，只有充足的資金才能進行科研工作，科研人力包括3類人員，本次以教學與科研人員為主要參考指標進行評價。

從科研經費的投入情況來看，每年的資金投入量都在增大，從2009年的676.8億元到2013年的1 163.1億元，平均每年投入963.4億元，年增長率為14.50%，說明我國在高校科研方面加大了投入力度。根據表1可知，政府所占比例為62.44%，企事業單位為31.14%，政府資金投入量幾乎為企事業單位的2倍，說明政府重視高校科研，投資巨大，但也說明高校自身對企事業單位的吸引度不夠，高校有待提高自身科研水平，吸引更多非政府資金投入。教學與科研人員從2009年的79.6萬人增長到2013年的89.1萬人，其中的高級職稱科學家與工程師人員也從27.6萬人增長到32.6萬人，年增長率為4.21%，雖然增幅較小，但也說明了教學科研人員自身素養及科研能力的提高。

2.2 專利轉化率

專利分為發明專利、實用新型、外觀設計3種，但只有發明專利才真正通過實質性審查，其他2種不通過實質性審查，發明專利含金量較高，本節重點探討發明專利。表2對這5年的專利進行了統計，2009年的發明專利申請數目占到專利申請量的65.98%，而后所占比例有所下降，這5年的平均發明專利所占比例為62.84%，相對于美國等發達國家來說，還是略低。不過可喜的是高校的專利授權率在逐步增加，從2009年的45.67%到2012年64.63%，逐步呈現著一種好的發展趨勢，進一步說明高校專利質量上的提高。但是相對于專利申請及授權量的增幅，專利出售量增幅微小，出售量較少，專利的轉化率從2009年的6.36%一直呈現下降趨勢，這也說明高校在專利轉化方面的工作不到位，有必要重新調整戰略措施。

另外我們也比較了高校研發項目與專利申請數目、授權數目、出售項目的關系，見表3.研發項目的增多，確實會帶來更多的專利申請、授權及出售的增加，但從這5年的平均數據來看，研究項目/專利申請/專利授權/專利出售的比例為169/42/24/1，平均7個項目才會產生一項專利授權，平均169個項目才會產生一個專利的轉化。

2.3 專利出售收入

從表4可以看出，高校的專利出售收入僅占研究與發展經費的1%左右，這種情況確實令人擔憂，對最近5年的專利出售收入進行計算，發現2009年出售每件專利收入達到357.83千元，平均5年出售一件專利收入為230.95千元，出售專利收入/專利申請成本/發明專利申請成本/專利授權成本≈1/2.6/4/5，授權成本為專利出售收入的5倍。

表5比較了2009—2013年不同類型高校的專利出售情況，專利出售量數目比較，重點/普通/專科≈51/45/1，平均出售每項專利收入，重點/普通/專科≈4.9/4.5/1，從數據分析，不同層次高校專利出售量不同，國家重點高校（211及省部共建高校）申請的專利數目及出售數目都是最多的，接下來是其他的本科高校，專科數目最少。

3 DEA分析及變量調整

利用excel 2003中的“規劃求解”模塊來做DEA分析，其中s-1-s+3為松弛變量，θ為相對效率，指標以2009—2013年的高等學校科研情況來做分析，選取科技課題當年撥入經費、科研投入人數作為輸入變量，以專利申請量、專利授權量、專利出售量作為輸出變量，于excel中錄入表6所示數據，求解得到表7與表8所示結果數據。

從表7我們可以看到，θ=1，s+=0，s-=0，說明2009年及2011—2013年的高校科研情況均為DEA有效，并且本次決策單元技術有效和規模有效，表明這4年的科技投入產出率和科技管理水平相持平，而2010年相對于其他4年來說為DEA無效，說明科技投入產出不匹配，科技產出率及管理水平均低于其他4年的情況，有待改善，另外從規模收益值z（各決策單元的系數之和）來看（z=0.87<1），說明科技投入產出為規模遞增，反映了我國2010年的科研投入絕對量存在不足，對于DEA無效的2010年的我國科研投入產出情況，重新進行調整，調整好以后，在進行DEA分析計算，得到表8所示數據。具體調整步驟為

即是將2010年我國高校科技課題經費撥入減少65 920 218.035 2千元，科研投入人數減少218 863.889 6人，再增加專利申請量69 755.7項，專利授權量37 473.6項就可以達到DEA有效，因此，對于2010年我國高校科研情況來說，應該加強科研經費的利用，適當減少撥入經費，同時也應該精簡人員，達到資源的最大利用率，而且我們應該進一步加強專利的這一申請量及授權量，鼓勵更多的科研人士認識專利的重要潛在價值，加強知識產權的保護。

4 DEA評價結果分析

1）對2009—2013年的高等學校科研情況進行了DEA評價，結果顯示，2009—2013年之間的數據，除2010年以外，其余都達到了DEA有效，說明這4年其科技經費撥入量和科研人數參與數字與其產出專利的申請量及授權量及出售量達到了一種較為平恒的狀態，資源能達到合理的應用；

2）2010年的高校科研投入及產出情況沒有達到DEA有效，既不技術有效也不規模有效，通過第一次的DEA技術分析，得到相對效率為0.875 2，松弛變量中的輸出變量為1 031.7和2 375.6，而且規模收益遞增，為此我們可以加大科研項目的審查力度，避免一些立項低，缺乏新意的項目出現，造成科研資金的浪費，同時也應該增加科研項目的檢查次數，加大中期的檢查力度，確保項目工作有實質性的進展，如果沒有達到要求，有權收回科研項目資金，同時在人員配給方面，要考慮實際所需完成人數，不要造成過多的人員浪費，另外采取一些獎懲措施，鼓勵科研人員申請專利，高校自身建立專利轉化平臺，促進專利的有效轉化，服務于社會。

5 結 語

1）高校科研經費及人員投入量在一定程度上影響著專利的申請、授權及出售量，通過對其進行合理的配置，可以實現效益的最大化；

2）高校專利出售量增加緩慢，轉化率逐年降低，且對于不同層次高校來說，專科專利出售量及平均出售均為最低，對于我國以政府投入占主導地位的高校，因多考慮資金的分配，適度向普通本科及專科學校傾斜；

3）DEA方法可以用來評價調整高校專利的產出與投入情況，通過適當調整科研經費，科研投入人數，加大支持力度，可以實現DEA有效。

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