研究型高校科技成果轉化水平與區域經濟協調關系評估

田國華

（山西大同大學商學院，山西大同 037009）

當前，我國正值全面建成小康社會決勝期，堅持實施創新驅動發展戰略和區域協調發展戰略既是大勢所趨，也是民心所向。隨著科技創新對經濟社會各項事業影響的橫向發展和縱向深入，科技創新已然成為區域經濟發展的重要基礎和支撐力量，為其提供不竭動力。科技創新的轉化水平和能力直接決定了區域經濟發展的質量和效率。

在以創新鏈帶動產業鏈的創新系統中，創新主體需要優化區域創新系統，從而提升創新治理能力。其中高校和科研機構是創新系統的源頭，處于上游；政府、金融機構和中介為創新進行制度供給和服務，處于中游；企業作為創新活動主體處于創新鏈的下游。整個創新網絡的每一個環節協同創新，共同促進知識和技術的轉移和擴散。[1]高校在創新網絡中起著至關重要的作用，既是創新的源頭，創新的主要來源，又是知識和技術轉移的主要承擔者，在科技成果轉化中起著關鍵作用。

《中華人民共和國科技成果轉化法》將科技成果界定為通過科學研究與技術開發所產生的具有實用價值的成果。科技成果轉化是指為提高生產力水平而對科學研究與技術開發所產生的具有實用價值的科技成果所進行的后續試驗、開發、應用、推廣直至形成新產品、新工藝、新材料和發展新產業等活動。

高校科技成果轉化水平是衡量科技推動經濟增長的關鍵指標。高校科技創新能力和科技轉化水平是經濟增長的必要非充分條件。換言之，經濟增長需要高校這一創新主體提供源動力——科技創新，但直接決定經濟能否高質高效增長的是科技成果的轉化水平。

1 研究現狀

1.1 國內外研究現狀

目前，國內外專家學者以不同的視角對科技成果轉化水平推動經濟增長進行了實證研究。王海蘭[2]從產學研視角分析了高校科研經費投入與區域經濟增長的關系，主要通過直接渠道、貿易渠道、投資渠道和人口渠道四個方面產生作用和影響，并用面板數據建立固定效應模型進行實證分析，發現對經濟增長從東部到中部再到西部依次遞增的促進作用，以及對產業結構升級呈倒U 型的變化規律。馬衛華[3]分析了高校科技成果轉化工作存在的問題和制約因素。周文泳[4]運用DEA 模型和Malmquist 指數對高校的科研效率進行動態評價，歸結出各高校科研活動的癥結并提出相關建議。孫曉春[5]認為通過優化科研環境、搭建科技創新平臺、解決資金來源難題等方式,可有效地將高校科研創新成果運用到區域經濟發展中。孫文祥[6]運用各省數據建立計量模型對高校研發實力與經濟增長進行了實證分析。李明[7]采用擴展的網絡數據包數模型（DEA）根據科技創新產出最優化來研究轉化效率。弓蘭秀[8]運用DEA-Malmquist 指數評價模型對江蘇省32 所高校的科技成果轉化效率進行了測度分析。

1.2 研究評述

主要運用固定效應模型、DEA模型及經過改進的DEA-Malmquist指數評價模型來進行實證分析得到很多有價值的結論。但大部分都選用了單一的指標經費投入來研究對經濟增長的影響。選取科技投入和產出兩個維度的指標建立指標體系綜合反映科技成果轉化水平對經濟增長的貢獻和影響。

對于區域經濟的劃分按照國務院發展研究中心所提出的八大綜合經濟區（東北綜合經濟區、北部沿海綜合經濟區、東部沿海綜合經濟區、南部沿海經濟區、黃河中游綜合經濟區、長江中游綜合經濟區、大西南綜合經濟區和大西北綜合經濟區）進行研究。既不是簡單粗略地劃分為東部、中部、西部、東北四大板塊，也不是研究某一地域的發展情況，擴充了研究范圍，能得出更多有價值的結論。

此外高校是個寬泛的概念，以學術研究培養科研型人才為主導的研究型大學和以傳道授業培養應用型人才為主導的普通地方院校都可以稱之為高校。然不同層次高校科技創新能力不同，其科技成果轉化能力和水平也不同，不能一概而論。研究型大學的科技創新活力更旺盛，無論是各方各類投入還是產出能力效率都是高校創新的主力軍。故本文以研究型大學（教育部直屬院校）為研究對象評價高校科技成果轉化水平，并對不同區域內高校的科技成果轉化水平和經濟發展的協調關系進行研究。

1.3 研究思路

首先，選取教育部直屬的65 所雙一流研究型高校根據所處地域分為八大綜合經濟區（東北綜合經濟區、北部沿海綜合經濟區、東部沿海綜合經濟區、南部沿海經濟區、黃河中游綜合經濟區、長江中游綜合經濟區、大西南綜合經濟區和大西北綜合經濟區）；其次，依據科技投入產出兩個維度建立科技成果轉化效率指標體系；再次，采用熵權法進行賦權，運用TOPSIS（Technique for order preference by similarity to an ideal solution）分析法建立八大綜合經濟區的科技成果轉化水平評價模型；然后，建立各區域高校科技成果轉化水平的經濟貢獻率模型；最后，建立錯配指數模型來評估不同區域高校科技成果轉化水平與區域經濟的錯配關系。

2 數據與評價模型

2.1 數據與指標體系

選取教育部直屬的65 所雙一流研究型高校2017 年和2018 年反映科技成果轉化水平的指標數據（數據來源：高等學校科技統計匯編）建立科技成果轉化效率指標體系（見表1）。

表1 科技成果轉化效率指標體系

2.2 科技成果轉化水平評價模型

2.2.1 指標賦權方法

構建綜合指標時，需要先對多項次級指標（如文中的二級和三級指標）進行賦權，再綜合為高一級別的指標。賦權方法分為客觀賦權法和主觀賦權法兩類。其中，客觀賦權法主要運用因子分析法、主成分分析法、灰色關聯評價法、熵權法等進行賦權；主觀賦權法主要采用專家打分法、專家咨詢、層次分析、功效系數等來實現。采用客觀賦權法中的熵權法來進行賦權。

熵是物理學中的一個概念，刻畫的是系統內分子的無序性。申農最早將熵的概念引入到信息論中，從而產生了新概念——信息熵，運用領域涉及工程技術、社會經濟等。信息熵刻畫的是信息系統的無序程度，一般用各指標變異程度來進行度量，由此再確定指標在指標體系中的權重。熵權法主要在評估研究中用于確定指標權重。熵權賦權法與主觀賦值法相比，可以更加客觀的刻畫次級指標所占比重，從而得出解釋力強的結果。

HWANG C L 以及YOON K 于1981 年首次提出TOPSIS（Technique for order preference by similarity to an ideal solution）評價法。方法的原理是先將數據進行歸一化處理，再計算綜合指標與理想解的貼近度，從而做出評價。按照綜合指標與理想解距離進行排序，理想解是一個虛擬的最優解，其各次級指標都達到了最優值，而負理想解是虛擬的最差解。TOPSIS 評價法法可以進行不同截面（如區域）的差異分析，并做出可靠有效的評價，在產業經濟學中得到廣泛應用。

2.2.2 科技成果轉化水平熵權TOPSIS 法評價的具體步驟

第一步：根據科技成果轉化水平所選取的指標，賦予具體指標數值，得初始矩陣M,假設有p個評價對象（高校），q個評價指標（維度），則有原始矩陣為：

原始矩陣中Mij指標數值越大，表明指標信息量越大，在科技成果轉化水平的評價中作用越大，反之則作用越小。

第二步：各評價指標量綱和數量級不同，無法比較，故對其進行標準化處理，得到規范矩陣N。計算公式為：

其中max{Mij}和min{Mij}分別為初始矩陣M的最大值和最小值。得

第三步：根據規范矩陣N計算第j項指標下第i個樣本所占比重：

第四步：計算各項指標的信息熵（entropy）ej：

第五步：計算信息熵冗余度（redundancy）rj=1-ej，并得到各指標權重

第六步：用熵權TOPSIS 法對各高校科技成果轉化水平進行排名。再用規范矩陣中指標的最大值和最小值分別表示理想解和負理想解。最后用加權歐氏距離計算各高校科技成果轉化水平與理想解和負理想解的距離,計算貼進度即科技成果轉化水平：

2.3 經濟貢獻率模型

經濟貢獻率是指投入要素帶來的經濟增長占總經濟增長的比重，指科技成果轉化率帶來的GDP增長（數據來源：中國統計年鑒）占GDP總增長的比重。同時為了更好地反映科技成果在不同產業的貢獻以反映結構影響，還選取了三大產業的經濟貢獻率模型，并分別進行了排名。得出經濟貢獻率GXij，其中GXi0表示GDP貢獻率，GXi1表示第一產業經濟貢獻率，GXi2表示第二產業經濟貢獻率，GXi3表示第三產業經濟貢獻率。

2.4 錯配指數模型

此模型可以用于度量科技成果轉化水平與經濟貢獻率之間的協調關系。實現思路是先對科技成果轉化水平綜合指標KJi和經濟貢獻率指標GXj進行歸一化處理，然后再計算錯配指數CWij。計算公式：

若CWij＞0，表示科技成果轉化水平正向錯配于經濟貢獻率;CWij＜0，表示科技成果轉化水平負向錯配于經濟貢獻率;CWij=0，表示兩者無錯配關系。

3 模型分析

表2結果顯示，對八大綜合經濟區域的科技成果轉化水平進行排名，發現北部沿海以及東部沿海區域的研究型高校科技成果轉化水平要顯著高于其他區域。究其原因是這兩大經濟區域主要是京津地區和上海等雙一流高校多且科研水平較高的地區。大西北區域高校的科研能力相對較弱。從經濟貢獻率上來看，東北、北部沿海以及東部沿海區域的經濟貢獻率較高，其中東北區域的科技成果轉化主要帶動了第一、三產業的發展，這與東北地區的老工業有待振興不謀而合。北部沿海地區和東部沿海地區的科技成果轉化在三大產業的帶動上來看相對比較均衡。

錯配指數的維度分為正向強錯配、正向弱錯配、無錯配關系、負向弱錯配以及負向強錯配五種類型。錯配指數模型結果顯示（表3），各大綜合經濟區的科技成果轉化水平都負向錯配于各大產業經濟貢獻率，表明科技成果轉化水平都有待進一步提高。其中正向強錯配是東北綜合經濟區；大西北與黃河中游區域基本是無錯配關系，無論是科技成果轉化水平還是經濟貢獻率都處于低位；北部沿海地區與東部沿海區域都是負向強錯配，尤其是在第一和第三產業的錯配關系更顯著。

表3 錯配指數模型

4 結論與研究展望

對于北部沿海和東部沿海科技成果轉化水平較高的綜合區域，出現了負向強錯配，表明高水平的轉化率并沒有同等地帶動經濟的發展，應當充分利用研究型高校的科研成果，深度挖掘科技成果的經濟效益。對于大西南、南部沿海及長江中游區域應當大力提升其科技成果轉化水平，尋求新的經濟增長點，從而推動經濟發展。

本文由于數據的可及性約束僅選取了教育部直屬的雙一流院校作為研究對象，非直屬的其他研究型高校的科技成果轉化水平有待進一步的研究。可運用案例分析法對非直屬研究型高校的科研水平做更深入詳細地分析。