智慧專業化背景下我國高校科技創新能力提升研究

許曉東，智耀徵

（1.華中科技大學公共管理學院；2.華中科技大學教育科學研究院，湖北武漢 430074）

隨著經濟全球化趨勢的快速發展，知識經濟時代已經到來，區域創新能力正成為地區經濟獲取國際競爭優勢的重要力量。因此，如何提升區域創新能力已成為當前學術界討論的焦點。由于區域之間地理環境、資源稟賦存在差異，在結構性和周期性等影響因素的作用下，普適性的區域創新發展戰略已難以適應經濟個性化的發展，智慧專業化將成為區域創新發展的理性選擇。2013 年OECD 在《區域創新驅動發展：智慧專業化的角色作用》中指出，智慧專業化戰略是基于區域特征的情況下，通過制定與自身創新能力相匹配的政策來影響區域經濟、科學和技術的專業化發展，避免創新過程中出現的重復性和碎片化現象，從而提升區域競爭力［1］。可以說，智慧專業化發展至今，深刻的影響著歐盟乃至全球地區的區域創新發展進程。在這樣的背景下，借鑒智慧專業化戰略推動我國區域創新發展已勢在必行。

黨的十九大報告指出，我國要堅定不移貫徹創新、協調、綠色、開放、共享的發展理念，這也標志著創新成為區域經濟轉換增長動力的重要驅動因素。高校作為國家自主創新能力建設的生力軍［2］，是集知識生產與再生產、高新技術研發、科技成果轉化和服務社會等功能于一體的機構。區域開展基礎性、前沿性與社會公益性研究以及促進當地科技創新與產業轉型升級、加快推進創新型省份建設均離不開對高校的依托。可見，高校科技創新能力成為衡量區域創新能力的主要指標之一。

然而，長期以來我國經濟發展水平存在區域差異性，區域間高校的科技創新能力也參差不齊。那么，國家在區域高校科技創新能力存在差異的情況下實施創新驅動發展戰略，可能會導致發達地區因科技創新能力強而得到更多的發展機遇，和欠發達地區持續拉大差距，這與“協調”“共享”的發展理念相背離。而智慧專業化戰略以新的角度分析高校科技創新能力對區域創新發展的影響，強調以開放的眼光審視各區域高校科技創新能力的高低，探尋其空間演變趨勢和存在差距的原因，從而立足于區域基礎，挖掘和發展創新資源，明確競爭優勢和劣勢，建立創新行動計劃［3］，這對于我國實現創新驅動經濟增長、縮小區域間發展差距具有重要的理論和現實意義。

1 文獻綜述

國內有關高校科技創新能力的研究多集中在以下兩個方面，一是對高校科技創新能力的概念界定及評價指標的確立，二是對高校科技創新能力評價方法的選擇。

厘清高校科技創新能力的概念及其構成要素，有助于科學合理的構建評價指標。學者們對高校科技創新能力進行評價分析時，基于不同的切入視角對其進行了概念界定。幾種典型的切入視角見表1。

表1 高校科技創新能力的概念和構成要素

可以看出，無論從哪個切入視角來理解，高校科技創新能力是一種綜合能力，是伴隨著整個創新活動過程中所表現出來的，來單純的從某一方面去評價是不全面也是不科學的。正是因為高校科技創新能力是包括多種要素組成的復雜系統，考慮到評價內容的全面性、數據的可獲取程度等因素，評價指標的構建變得尤為重要。學者們雖然對構成要素沒有形成一致的認識，但都認可高校科技創新能力是各要素之間互相作用而產生的，都考慮到了包括基礎資源、創新支撐在內的創新資源投入和成果產出與轉化這兩個層面，因此，為了增加對高校科技創新能力評價的客觀性和合理性，在構建評價指標時綜合考慮了上述幾種觀點。

此外，評價方法的選擇也會在一定程度上影響評價結果的科學性。學者們通常使用的評價方法主要有主觀賦權法和客觀賦權法兩種，但都有其局限性。主觀賦權法包括專家賦權法、德爾菲法等［10-11］，它們的缺陷是由于主觀確定權重，可能會使得評價結果產生隨意性。客觀賦權法包括熵值法、數據包絡分析法等，熵值法的局限在于只能處理指標數據中大于零的值［12］，并且不能對評價指標進行降維；數據包絡分析法的問題在于分析時易受數據極值的干擾與影響［13-14］，導致結果與實際的評價要求不一致。C.E.斯皮爾曼提出的因子分析法可以較好的克服上述缺陷，該方法是從評價指標群中提取出具有高解釋性的公共因子來進行分析，它的權重既非主觀確定，又可以對評價指標進行降維，也無需對原始數據做任何處理。因此，為了增強測算的可信度，將采用因子分析法進行分析［15］。

當前我國區域絕對差距仍在擴大、一體化進程緩慢，區域創新從“能創新什么”逐步演化為“明確創新優勢，彌補創新短板”。智慧專業化注重區域科技創新能力的自我評估，通過揚長補短的方式為區域創新發展提供政策思路和理論依據。在此背景下，構建出高校科技創新能力評價指標體系，運用因子分析法深入分析各省高校科技創新能力，根據自身創新潛力和實力因地制宜地提出政策建議，以期縮小區域科技創新發展水平差距，實現區域經濟的協調發展。

2 評價指標、數據與研究方法

2.1 評價指標與數據

基于前文對高校創新能力概念及構成要素的認識，從《高等學校科技統計資料匯編》分解出8 個一級評價項目，并進一步細分為18 個二級評價指標來具體衡量高校科技創新能力，如表2 所示。前4個評價項目反映的是潛在的高校科技創新能力，其中人力資源、財力資源是高校創新活動開展的必備保證，且創新體系的關鍵在人，人是創新體系諸要素中唯一主動的要素［16］；學術交流和科研項目為高校進行科技研發提供了平臺，沒有支撐平臺，高校將無法進行科技創新。后4 個評價項目衡量的是實際的高校科技創新能力，其中論文著作、知識產權與專利、技術轉化直接反映科技創新成果的產出與轉化情況；成果獎勵代表高校在該領域的研究水平與地位。

表2 高校科技創新能力評價指標體系［17-23］

為了使研究更具說服力，避免由于截面數據可能造成結果的偶然性問題，依據表2 構建的評價指標，取2016 和2017 兩年《高等學校科技統計資料匯編》中我國31 個省份（不含港澳臺地區，下同）各項原始數據，分別用每個指標兩年的均值形成數據集來做研究。

2.2 研究方法

因子分析是一種降維的方法，通常用于存在很多變量的情形。當評價某項結果的變量較多時，如果直接觀測，我們很難從眾多變量中識別出影響該結果的本質因素。然而，由于某些變量之間往往相關程度較高，我們可以用因子分析法在變量群中提取出幾個具有代表性的因子，將反映相同本質的變量歸于一個因子，從而可以很好的避免維數詛咒問題。因此，本文運用因子分析法用少數的公共因子來概括衡量高校科技創新能力的眾多評價指標，依據各自公共因子的方差貢獻率來賦予其各自權重，從而較為客觀合理的評價高校的科技創新能力。具體而言，其實施步驟如下：

（1）模型檢驗。對31 個省份高校的二級評價指標數據進行檢驗，結果見表3。總體KMO 檢驗值為0.718＞0.6，說明各省份高校的二級評價指標變量相關性較強；Bartlett 球形檢驗值為1 333.257，P=0.000＜0.001，顯著拒絕18 個變量的相關系數矩陣是單位陣的原假設，即適合做因子分析。

表3 KMO 和 Bartlett 的檢驗

（2）標準化處理。由于不同的評價指標存在不同的賦值方法，為了指標的統計口徑一致，對各變量先進行標準化處理，公式如（1）式所示。由此得到標準化后的高校科技創新能力指標向量，這些向量服從標準正態分布，即Z=(z1，z2，…，z18)T，Z～N(0，1)。

（3）提取公共因子。Z代表我國31 個省份高校科技創新能力指標向量中公共因子與特殊因子的線性之和，即Z=AF+ε（p＜19），載荷矩陣見式（2）。其中F1，F2，...，Fp為提取的公共因子，是對高校科技創新能力起主要作用的因素；ε1，ε2，...，εp表示特殊因子，是各評價指標中不能被公共因子解釋的部分；aij為因子載荷，表示第i個評價指標對第j個公共因子的重要性。

進行公共因子提取時，通常認為當因子的特征值大于1 且累積貢獻率大于85%時，提取的主成分可以概括全部原始變量的信息。因子分析提取結果見表4。

表4 公共因子的特征值與貢獻率

可以看到，前兩個成分的特征值分別為14.337和1.212，累積貢獻率達到了86.382%，故將前兩個因子F1、F2作為高校創新能力評價的公共因子進行分析。公共因子F1和F2旋轉后的方差貢獻率分別為43.256%和43.126%，可見這兩個公共因子是衡量高校科技創新能力最重要的因素。

（4）因子旋轉與得分。為了進一步分析上述兩個公共因子承載著哪些高校科技創新能力評價指標的信息，通過方差最大正交旋轉法，得出如下表5所示的因子載荷矩陣。

表5 因子旋轉成份矩陣

公共因子F1上有較高載荷的指標包括教師人均支出經費、教師人均投入經費、研究與發展人員、主辦國際會議、科技合作研究派遣和接受人數、政府投入經費、研究與發展全時人員、總投入經費、總支出經費、研究與發展人員中高級職稱占比，這些指標主要屬于人力資源、財力資源與學術交流評價范疇，即衡量創新資源投入對高校科技創新能力的影響程度，可將公共因子F1概括為高校科技創新投入因子。公共因子F2上有較高載荷的指標包括專利授權數、專利申請數、科技著作、其他知識產權、技術轉讓合同、學術論文、申請課題數目、國家與省部級成果獎，這些指標主要用來評價高校科技論文著作、成果獎勵、知識產權與專利產出以及技術轉化情況，因此，可將公共因子F2概括為高校科技創新產出因子。

（5）依據表5 和原始數據，采用公式（3）計算因子得分函數，即將公因子表達為各個變量的線性形式。

其中Fij表示第i個省份在第j個公共因子上的得分，aij表示第i 項指標在第j個公共因子上的得分系數，zim表示第i個省份標準化后的第n項評價指標的數據。但Fij是從單個因子的側面來衡量高校科技創新能力的，難以做到綜合評估。因此，采用公式（4）來計算高校科技創新能力的綜合得分F。

其中Fi為第i個省份高校科技創新能力得分，σ1和σ2為2 個公共因子的方差貢獻率。值得注意的是，F是標準化后的綜合得分，均值為0，標準差為1。為了分析方便，將2 公共因子的得分和綜合得分均轉化為百分制的高校科技創新能力得分，分別 用F1_facator、F2_facator、F_facator表 示。以F_facator 為例，轉化公式如式（5）。

3 區域高校科技創新能力評價

按照上述方法計算我國31 個省份高校的科技創新能力，并分別按照綜合得分和各公共因子得分進行排名，得到的結果如表6 所示。

表6 高校科技創新能力得分及排名

3.1 高校科技創新能力綜合得分分析

比較高校科技創新能力綜合得分以及排名情況，從表6 可以得出，高校科技創新能力總體上呈現由東到西區域逐級遞減的趨勢，這種區域差異特征與其經濟發展差異特征呈現出高度的耦合性。前5 名依次為北京市、江蘇省、上海市、廣東省與湖北省，集中在東中部發達地區。這些省份是優質高等教育的集中區域，研究與發展人員眾多，經費可支配度大，對外交流與合作程度頻繁，使得高校科技創新潛力提升；同時也是參與經濟全球化的主體區域，工業門類齊全、高新技術市場需求量大，能夠加速新知識、新產品、新技術、新方法的產出與轉化。總體而言，這些省份正在加速建立以創新為主要支撐的經濟體系，為提升區域經濟發展水平打下了基礎。排名處于中間多為中部地區省份，如黑龍江省、安徽省與湖南省等，這些省份經濟較為發達，擁有一定數目的高校，人力與財力資源、支撐平臺的投入較為充裕；加之市場環境較好，提高了企業對高校投資的積極性，與高校聯合建立各類科技創新成果產業園，在創新成果產出與轉化方面有較強的后發優勢，為區域經濟的發展提供了較為優越的外部環境。處于后5 名的分別是寧夏自治區、貴州省、海南省、西藏自治區與青海省，除海南省以外，其余均為西部欠發達地區。這些西部地區省份的共同點是地理位置偏僻、自然環境較差導致經濟發展薄弱，科技創新成果產出與轉化受到一定限制，加之高校數目較少，難以吸引優秀的科研人才，國際學術交流匱乏，高校科技創新能力明顯處于劣勢，制約區域經濟的發展。

此外，高校科技創新能力在區域內部存在非均衡性。3 大地區中都出現高校科技創新能力表現突出和表現差強人意的省份并存的現象，這也能在一定程度上反應出區域總體創新水平。具體而言，東部地區中北京市以較大優勢領先其余省份，無論是在科技資源投入潛力還是在科技成果總產出能力方面都位居前列；位于長三角、珠三角地帶的上海市、江蘇省、浙江省、廣東省排在全國前10 名，高校科技創新能力較強；海南省雖然近幾年旅游業發達，但經濟實力仍有所欠缺，高校數目少之又少，科技資源投入與產出能力都與其他東部省市存在明顯的差距。中部地區中湖北省進入全國前列，該省高校較為集中，在政府主導、政策支持下高校利用自身的優勢學科、人才和技術與企業合作，以創辦科技園的方式加速高校科技成果的產出與轉化；山西省排名較為靠后，這是由于該省GDP 總量低于全國平均水平，高新技術消化吸收再創新有所脫節，加之進入全國百強高校數目較少，導致創新資源并未產生預期相應的科技成果。西部地區中陜西省和四川省排名較為靠前，這兩個省高校教育資源較為良好，具備完善的科研平臺，承擔課題項目逐年上升，加速了科技成果的產出與轉化，對西部地區的經濟發展起了一定的推動作用，但剩余大部分省份得分較低，高校科技創新能力有待加強。

從上文得出，我國高校科技創新能力存在明顯的區域差距，在我國創新驅動戰略大力實施的情況下，區域間高校科技創新能力的差距會持續拉大下一階段經濟發展水平的差距，這也可以在一定程度上解釋了我國雖在大力發展中西部地區，但區域協調發展效果依然不顯著的情形。因此，現階段智慧專業化戰略發展重心是縮小區域間創新能力的差異。在制定智慧專業化的戰略目標、積極探索區域專業化的創新產業發展路徑過程中，精準把握高校科技創新綜合能力，厘清高校在創新活動中的優勢與劣勢，是其中重要的環節。

3.2 高校科技創新能力投入與產出因子得分分析

為了進一步分析各省高校科技創新能力高低是受投入因子還是產出因子的影響，將各省份投入因子得分、產出因子得分與各自均值（30.467 和22.586）進行比較，繪制得到如圖1 所示的散點圖（投入與產出因子均值作為坐標原點），我們可以把31個省份分為3 種類型：

圖1 高校科技創新投入與產出因子得分散點圖

第1 類，投入產出協調型。按照所屬的高低類別，可將其分為高水平和低水平2 個子類：

高水平型位于圖1 第一象限，包括北京市、廣東省、湖北省、安徽省與四川省，集中在東中部地區。這些省份創新投入與創新產出能力均高于全國平均水平，對高校科技創新能力起到了拉動作用。以北京市為例，作為雙一流高校建設的積聚省份，建設數量高達26 所，其中2017 年高校研究與發展人員有36 983 人，教師人均支出經費227.22 千元，舉辦國際會議次數248 次，出版著作1 047 部，專利授權10 564 項，技術轉讓合同簽訂1 011 個，影響投入與產出因子中權重比較大的指標值都在全國名列前茅，使得高校創新能力綜合得分表現出眾，加速地區經濟的發展。這與北京市是我國政治經濟文化中心、科技創新中心與優質教育資源中心的形象完全符合。

低水平型位于圖1 第三象限，包括海南省、江西省、山西省、廣西自治區、云南省、甘肅省、內蒙古自治區、新疆自治區、寧夏自治區、貴州省、西藏自治區與青海省，主要以中西部地區為主。這些省份基本占據了高校科技創新能力綜合排名的末端，投入與產出能力都在全國平均水平線以下，成長空間較大。如青海省2016 年和2017 年創新資源投入與科技成果產出與轉化方面各項數據仍不及北京市的1/10，其中技術轉讓合同的簽訂仍然沒有實現0 的突破，加之其地處高原，經濟實力落后，僅有3 所高校，高校科技創新能力表現不如人意，區域競爭力弱。

第2 類，投入領先型。位于圖1 第四象限，包括上海市、遼寧省、天津市、福建省、黑龍江省以及吉林省，這些東中部省份的高校創新能力主要靠創新投入能力在起作用，未能最大化的利用高校科技創新資源進行成果的產出。就上海市而言，存在明顯的投入能力高、產出能力低的情況。上海市在人力資源、財力資源、支撐平臺方面的評估指標數值都遙遙領先于其他省份；但創新成果的產出與轉化能力則一般，如影響較大的產出指標中科技著作、專利授權與技術轉讓都處于全國中等位置，科研資源并未能完全“消化和吸收”產出相應規模的科研成果，也就是說，高校科技創新能力更多依賴于投入因子的得分位居前列，產出因子對其起到了制約作用。智慧專業化戰略指出，如果不對資源進行有效挖掘與開發，就難以精準識別資源所帶來的競爭優勢與發展前景，從而阻礙創新成果的產出。

第3 類，產出領先型。位于圖1 第二象限，包括江蘇省、浙江省、山東省、河北省、湖南省、河南省、陜西省以及重慶市，這些省份的高校科技創新能力更多依賴于創新產出能力，與投入領先型正好形成鮮明對比。以江蘇省為例，近3 年來不斷頒布相關政策鼓勵高校與企業之間進行產學研合作，實施“校企聯盟”行動，將科技成果進行大規模的專業化、集約化、商品化處理，因此，論文著作、知識產權與專利、技術轉化、成果獎勵等指標值都穩居其他省份之上，科技創新產出能力強；該省作為全國高校分布最多的省份，雖然整體資源投入較多，但分攤到每個高校中，資源投入則相比北京、上海等經濟發達城市而言顯的不足。這也在一定程度上說明該省科技資源利用效率高，科技創新能力呈現出良性發展趨勢。

4 結論與建議

基于智慧專業化背景下，采用因子分析法對我國高校科技創新能力進行評價，主要得出以下結論：

第一，從綜合得分來看，我國31 個省份高校科技創新能力呈現出從東部到西部梯形遞減的趨勢；此外，地區內部不同省份間高校科技創新能力也參差不齊，區域發展不平衡問題仍然存在。第二，從投入因子和產出因子得分來看，高水平投入產出協調型集中在東中部省份，投入與產出能力都較為突出；低水平投入產出協調型多集中在中西部落后省份，投入與產出能力明顯不足；投入領先型以東中部省份為主，其投入能力表現最為出眾；產出領先型省份在3 大地區中都有分布，其科技資源利用率高，恰好與前者形成鮮明對比。

創新驅動發展離不開區域經濟發展模式的轉型。智慧專業化作為一種新興戰略，目的是優先發展區域內潛在競爭力大的產業和技術，因此，客觀準確的識別優勢科技發展領域，開展創新活動帶動相關關聯產業的發展，才能實現產業的轉型升級。2015年國務院印發《統籌推進世界一流大學和一流學科建設總體方案》，強調要加快一流大學和一流學科建設，并對高校提出了培養拔尖創新人才、提升科學研究水平、著力推進成果轉化等任務。對于高校發展來說，機遇與挑戰并存。努力推進高校科技創新能力更上一個臺階，這不僅是建設世界一流高校的重要舉措，也是提升區域經濟競爭力的必然要求，具體而言可從2 個方面提升：

其一，建立中西部地區高校科研資源補償機制，深化產學研合作。結論一表明，我國東部地區省份高校創新能力總體上領先于中西部地區，中央政府應落實科技經費多向中西部高校傾斜政策，注重對高校人力資本的積累［24］，吸引優質科研人才，加強高水平科技人才隊伍建設；完善高校科技學科的聯合互動機制，實現創新資源與信息共享，以東部帶中西部、以強省幫弱省［25］；樹立對外開放意識，創設良好的國際交流環境，不斷發揮高校“知識溢出”效應，從而提升中西部地區高校科技創新潛力。再者，完善高校科技創新成果轉化機制，提升高校科技創新實力。尤其是高校科技創新能力較弱的中西部省份，通過建立高校科技園，創設校辦產業，與企業共創技術研發與成果轉化中心等推動高校產學研合作［26］。從投入和產出能力兩手抓，逐步縮小高校科技創新能力的地區差異，實現區域創新的協同發展。

其二，重視各省之間個體差異性與創新效率規律，尋求特色高校科技創新之路。結論二得出，產出領先型省份科技資源轉化率高；投入領先型省份科技資源并未被完全吸收，科技成果產出與轉化能力差。那么，地方政府應因地制宜，充分了解各省份之間的個體差異性，按其所需、合理規劃配置資源，有效進行研發活動調整，進行動態化的創新。產出實力強、創新效益良好的省份應加大創新資源的投入，提升其高校科技創新潛力，利用自身科研產出與轉化優勢，向國際前沿、國家重大需求與地區實際需求出發，選準科技創新工作的主攻方向，培養學生創新創業精神，推動地方新技術、新產業、新業態的飛速發展，從而打造科技創新的“示范省”“領頭羊”。而創新資源豐富但產出成果低的省份則應進行供給和需求雙側改革，同時準確把握與適應市場需求，提升高校基礎研究知識成果的產出與向經濟開發區、產業園區的轉移轉化，從而提升高校科技產出能力，優化科技資源的配置。

由于《高等學校科技統計資料匯編》數據所限，在構建評價指標體系時，更多選取的是顯性和常規量化的指標，如高校人力資本、投入經費、科技成果等方面指標，對政策環境、組織管理、創新文化等其他體現高校科技創新能力的指標未納入評價指標體系中。這也是今后需要進一步深入研究的地方。