產教融合下高校科技成果轉化效率評價研究

劉 霞，趙宇萱，范小軍

（1.常州信息職業技術學院現代服務學院，江蘇常州 213164；2.上海大學管理學院，上海 200444）

為有效支撐地方經濟轉型升級，國家發展改革委等多部門先后發要求推進產教深度融合，要求廣大高校在功能定位、管理理念和發展模式深度對接產業需求。作為科技成果走向市場的過程，科技成果轉化不僅應作為高校科技活動的重要內容，更應成為判斷高校服務地方產業、支撐地方經濟發展水平高低的重要標準。隨著我國先后出臺的一系列科技創新政策和不斷完成的科技創新環境影響，作為科研第一線的高校已成為我國科技創新的主力軍，先后涌現出大量科技成果。據統計2018 年，我國高校獲得授權發明專利79 961 件，約占2018 年所有授權發明專利數量的18%，僅次于企業獲得的授權發明專利數量［1］。然而從實踐來看，高校成果轉化效率低、對地方經濟支撐不足依舊普遍存在，具體反映在近年的科技成果轉化率，我國高校僅有5%至10%，真正實現產業化的不足5%，這與歐美國家80%的科技成果轉化率相去甚遠［2］。

本研究利用了數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）技術以江蘇省13 個地級市為例，開展了高校科技成果轉化效率進行評價研究，期望能為高校科技成果轉化效率診斷和提升提供參考，助力其解決當前產教銜接不暢、轉化遲滯等難題，更有效服務于區域產業發展。

1 文獻評述

關于科技成果轉化效率的研究，國內外學者們從不同研究視角出發先后展開了多項研究并已取得了較豐富的成果。經對已有文獻梳理來看，現有研究成果可大致作分為兩類。一類是對科技成果轉化效率測度方法研究，學者們已先后嘗試采用回歸分析［3-4］、元數據法［5］、ANP 方法［6］、模糊評價法［7］、AHP 法［8-9］、SFE［10］、DEA 法等多種研究方法［11-13］。第二類從不同主體出發的科技成果效率評價指標體系研究，如從轉化條件、轉化實力和轉化效果三個維度構建高校科技成果轉化指標體系［14-15］，從企業科技成果的轉化來源、轉化能力、轉化效果等建立企業科技成果評價指標體系［16］，從政府視角出發的科技成果轉化政策實施效果評價指標體系［17-18］。

綜合已有研究成果可知：（1）學者們普遍認同高校科技成果的轉化需要激勵和引導，逐漸形成多主體自發、自覺合作，完全自發的成果轉化往往會止于有限次數的合作；（2）盡管何種方式評價科技成果轉化效率更科學尚未達成共識，但學者們大多認為該效率可通過橫向、縱向比較分析得出；（3）雖然就科技成果轉化效率具體如何計算尚未達成一致，但大多采用了“R&D 人員投入”“R&D 經費投入”“科技服務全時人員”等投入類指標和“出版物數量”“專利量”“成果轉讓收入”等產出類指標。

在總結和參考已有研究的基礎上，本研究認為產教融合下高校科技成果轉化效率可通過高校科技成果對于提升所在地區生產力水平的支撐作用、服務于地方經濟增長的相對有效性中體現出來，可選擇采用數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）以典型城市為代表展開該轉化效率的評價研究。

2 研究設計

2.1 評價模型選取

DEA 是利用數學規劃模型對同類型的多投入、多產出決策單元進行相對有效性評價的一種系統分析方法，常用的有傳統的C2R 模型、C2W 模型、網絡DEA、SBM-DEA 等等多種模型。由于傳統DEA模型不能處理“松弛”問題易出現多個效率為1 的情況，導致了對決策單元技術效率和規模效率的高估，無法有效進行深入測度比較排序本研究選取了。既可避免以徑向方式估計進而導致溢出現象、較好地解決了針對有效DMU 的排序問題，而且測度更加有效和準確的通過非徑向的SBM-DEA 模型來構建本研究中的評價模型。近年來，該模型陸續被應用在能源、環境、金融和高技術產業等領域的效率評價問題，并被認為是一種較為完善的DEA 拓展模型。基于2014—2018 年江蘇省13 個地級市高校科技成果轉化數據，本研究選取使用SBM-DEA 模型。

假設高校科技成果轉化中有n個決策單元，每個決策單元有m種類型的“輸入”以及s種類型的“輸出”。以Xij表示第j個決策單元對“輸入”的投入量，以Yrj表示常州高校第j個決策單元“輸出”的產出量，可構建如式（1）的效率評價模型。

2.2 數據來源

本研究相關數據主要來源于教育部科技司編制的《高等學校科技統計資料匯編》、江蘇省市統計年鑒數據、江蘇省知識產權局月度專利統計數據等。

2.3 變量確定

運用SBM-DEA 模型測定成果轉化效率中指標選擇的科學性直接關系到效率測算的準確性，因此高校科技成果的投入指標、產出指標的正確選取至關重要。

產教融合下的高校科技成果轉化效率是指各類高等院校對其自身科研中所產生的專利、科技項目、論文論著等科技成果進行商業化應用和產業化活動中的效率水平。綜合考慮高校主要科技活動實踐以及數據的可獲取性，本研究中高校科技成果轉的主要圍繞高校專利、科技項目、論文論著的轉化，主要的科技成果轉讓形式為以科研合同的方式轉移或授權出讓。

鑒于在科技成果轉化中，要進行轉化，首先必須要有成果的投入，通過創新鏈前端的研究產生專利、專著以及科技論文、科研項目等成果，因此本研究以全時當量研發人（X1）員、科技經費（X2）、科技課題項數（X3）、論文論著（X4）、專利授權數（X5）五項指標作為模型的投入指標，分別從人員投入、經費投入、成果投入3 個角度來反映各城市高校科技成果轉化的投入狀況。高校科技成果轉化最終是要使科技成果轉移到產業中去成為現實生產力，因此選取技術轉讓簽訂合同數（Y1）、技術轉讓收入（Y2）和地區GDP（Y3）作為模型的輸出，分別從不同的角度描述高校科技成果轉化狀況。

3 實證分析

通過SBM-DEA 模型對各決策單元計算，利用MaxDEA 6.2 軟件對綜合技術效率、純技術效率和規模效率分別進行測算。決策單元 DMU 個數為13，投入指標個數均為 5，產出指標個數為3，輸入2014—2018 年樣本數據，技術結果如圖 1 所示。

圖1 2014—2018 年江蘇13 市高校科技成果轉化效率

3.1 綜合效率分析

如表1 所示，2014—2018 年江蘇省各城市高校科技成果轉化綜合效率均值為0.583 5，最大值為1，最小為0.218 5，標準差0.268 9。5 年間均值呈逐年波動下降態勢，整體水平偏低。分城市來看，宿遷、泰州和揚州的高校科技成果轉化效率值等于1，遠高于其他城市，為SBM-DEA 相對有效，效率較高，處于區域領先水平。連云港的綜合效率均值為 0.712，位列第4，其中 2015—2017 年達到DEA 有效，說明該市高校科技成果轉化效率相比而言處于區域較高水平；鹽城、淮安5 年來綜合效率值從有效逐漸降為非有效狀態，目前仍高于全省平均水平；常州、無錫、蘇州、南京、南通處于低于均值且呈效率下降趨勢；鎮江市高校科技成果轉化效率始終處于區域最低水平。

表1 2014—2018 年江蘇高校科技成果轉化綜合效率

表1 （續）

就綜合效率而言，2014—2018 期間江蘇13 個城市的高校成果轉化活動中的總體效率水平不理想且呈下降趨勢。除3 個城市實現了綜合效率有效外，其余均存在冗余或不足，未達到生產前沿面，仍有較大的改進空間。各城市間差異較大，分布不穩定，呈現出比較明顯的高、中、低的階梯現象。與其地方經濟發展水平、反差巨大的是，擁有高校數量較多、科技成果產出量巨大的南京、蘇州、無錫等城市的高校科技成果轉化效率顯著低于其他城市。由此表明，這些城市的高校、高校的科技成果產出雖多，但真正實現轉化的較少。這也側面印證了當前這些城市的高校科技成果對地方經濟發展的支撐顯著不足。

3.2 純技術效率分析

如表2 所示，2014—2018 年五年間高校科技成果轉化的純技術效率均值為0.867 2，最高為1，最低為0.238 1，標準差0.211 9。分城市而言，南京、南通、蘇州等8 個城市始終保持純技術效率有效，大部分表現為較理想；常州、徐州、鹽城五年間出現由純技術效率有效下滑為無效態勢；鎮江高校科技成果轉化的純技術效率始終保持區域低位水平。

表2 2014—2018 年江蘇高校科技成果轉化純技術效率（PTE）

就純技術效率而言，2014—2018 期間，江蘇13個城市中有8 個城市達到了純技術效率有效，說明大部分城市充分利用了各類高校科技成果轉化資源，科技成果轉化的投入要素達到了最佳的組合。與此同時，鎮江、淮安等5 個城市純技術效率不足，表明這些城市的高校科技成果轉化過程中發生了要素擁擠、投入冗余的現象。需要關注的是，這5 個城市雖然5 年的純技術效率均值獨被判定為無效，但各自還存在顯著差異。連云港僅2014 年出現了無效，后4 年均為純技術有效，呈向好態勢；徐州在5 年間呈現先將后回升的態勢；常州、淮安屬于前期有效逐步變為無效，五年間效率值呈逐步下降趨勢；而鎮江五年來的純技術效率值一直在0.2～0.3 徘徊，純技術效率始終遠遠落后于其他城市的態勢。

3.3 規模效率計算

如表3 所示，就規模效率而言，五年規模效率均值為0.687，最高為1，最低為0.265 4，標準差0.267 8。

表3 2014—2018 年江蘇高校科技成果轉化純技術效率（SE）

就規模效率而言，各市高校科技成果轉化情況差異較大，僅揚州、泰州、宿遷達到了有效。無錫、蘇州、南京、南通4 個綜合效率非有效的城市的純技術效率值等于1，規模效率值小于1，說明其非有效是由規模非有效導致的，說明其已經出現了投入冗余，增加投入所帶來的收益不會增加，反而會下降。

3.4 松弛變量計算

通過對純技術效率無效的城市投影計算可得，VRS 下各城市均出現了不同程度的投入冗余和產出不足。

表4 2018 部分城市高校科技成果轉化效率松弛變量

從投入端看，在當前的產出水平下，幾個純技術效率無效的城市中徐州的投入冗余十分凸出，其各項投入要素的冗余量均顯著高于其他城市。鎮江在“研發人員投入”“科技經費”“專著論文”“專利授權數”等用于轉化的這些科技成果投入上冗余明顯。

從產出端看，“技術轉讓合同簽訂數”“GDP”不需要優化，后期優化重點應聚集于“技術轉讓收入”這一產出不足的改進。在當前的投入水平下，徐州無產出不足；常州、淮安、徐州、鎮江等四城市的產出不足主要體現在 “技術轉讓收入”不足，其中鎮江市在此產出指標上的不足尤為突出。

4 結論與建議

4.1 結論

本研究選用SBM-DEA 模型對2014—2018 年間江蘇高校科技成果轉化效率進行測度，得到結論如下：

（1）江蘇高校成果轉化活動中的綜合效率水平不理想且呈下降趨勢。各城市間差異較大，分布不穩定，呈現出比較明顯的高、中、低的階梯現象，與其地方經濟發展水平反差巨大，印證了當前高校科技成果轉化率低、對地方經濟發展支撐顯著不足。

（2）大部分城市能充分利用成果轉化資源，實現了純技術有效但規模效率不佳，已經出現了投入冗余或產出不足，增加投入所帶來的收益不會增加反而會下降。

（3）松弛變量的測算表明，純技術效率無效的城市優化空間較大，主要優化方向為減少投入冗余，產出指標中需關注“技術轉化收入”的不足。

4.2 高校科技成果轉化效率提升建議

（1）完善頂層設計，營造鼓勵高校專利成果轉化的大環境，引導高校應用性研究向圍繞產業發展的市場需求導向轉變。建議政府分類統計高校每年的新簽訂科技成果就地轉化合同項數、就地轉化合同總金額、當年到賬金額等指標量并以之作為相關高校劃撥財政款項或配套獎勵的依據，引導高校管理層的重視科技成果轉化，真正將技術價值和經濟價值、社會價值融合到科研成果中，提升高校科學研究與當地經濟社會發展的匹配度和貢獻度。

（2）構建立體化高校科技成果轉移轉化體系。整合各高校科技成果轉化服務機構，搭建一個以區域產業需求為導向、市場化運作的科技創新集成服務體系。通過該體系建立產教供需交流信息機制，促進高校與產業界之間開展高頻、深度交流與合作，深度服務區域企業轉型升級。此外，應鼓勵成立多樣化的社會中介服務機構，鼓勵其充分發揮專業功能，順暢各類企業和高校的溝通，促進產教融合合作創新、加速高校科技成果轉化。

（3）建議調整高校科研獎勵重心，將獎勵更多集中到成果轉化階段，建立與成果轉化情況掛鉤的收益分配體系。高校應改變原有的激勵機制，將與成果轉化相關的指標納入到其教績效考評、科研項目成果驗收評價指標和職稱晉升評價體系中，將獎勵重心由原先集中于“成果產出階段”調整至“成果轉化階段”從經濟角度引導高校科研人員朝著成果轉化的方面努力。