江蘇高校科技創新政策績效評價
——基于層次分析-熵值法和K-means 聚類分析法

卜 偉，鄭園園，陳軍冰

（1.江蘇師范大學科學技術研究院，江蘇徐州 221116；2.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇南京 210024）

科技創新是綜合國力的關鍵支撐，而科技創新政策是推動科技創新發展的系統指引和制度保障［1］。2018 年江蘇省委省政府貫徹中央決策部署，緊扣當前江蘇創新主體反映最強烈、最迫切需要解決的堵點難點問題，出臺了《關于深化科技體制機制改革推動高質量發展若干政策》（以下簡稱“‘科技改革30 條’”），其中近八成政策在全國具有一定的突破性，五成左右為全國首創［2］。高校是科技創新活動的前沿陣地和國家創新體系的重要組成部分，江蘇高校高度重視，制定或修訂本校貫徹落實“科技改革30 條”的配套制度和具體實施辦法。科技創新政策一般是通過扶持科技創新活動來實現政策意圖［3］，“科技改革30 條”實施以來，江蘇高校政策實施效果如何？不同類型高校間是否存在差異？存在哪些主要問題？如何根據評估結果進一步調整優化下一個階段的創新政策，以更好地推動江蘇高校高質量發展？這些問題亟待研究解決。

1 文獻綜述

政策評估研究最早開始于歐美等發達國家，由最初對相關概念和理論的探討，再到政策評估框架和模型的構建，最后到評估方法和評估指標的選擇，總體經過了從定性研究到定量研究的發展過程［4］。近年來，國內學者對科技創新政策評估也逐漸趨向于定量評估，且多側重對科技創新政策實施效果評估。通過文獻梳理發現，學者們主要從3 個方面進行科技創新政策評估。一是在評價指標上，Rothwell［5］對科技創新政策實施效果進行了開創性研究，將科技創新政策劃分為供給、需求和環境3 種類型，并基于這3 種政策類型的邏輯關系構建了評價指標體系。其中，供給政策主要包括人才、資金等與科技創新直接相關的投入要素；需求政策是指政府部門采取多種方式來改變科技研發成果的需求，包括科技創新發展、知識產權發展、技術合同登記等；環境政策則致力于營造創新環境。薛陽等［3］以科技創新活動與經濟發展之間的互動關系為主線，從投入支持、產出能力以及科技創新環境三方面構建了評估指標體系，并運用該指標體系對內蒙古近年來科技創新政策的實施效果進行實證研究發現，投入支持類政策對內蒙古科技創新政策實施效果貢獻度最大。二是在評價方法上，主要有熵值法、層次分析法（AHP）、模糊綜合評價、聚類分析法、數據包絡分析法（DEA）等。如郭強［6］運用模糊綜合評價法、熵值法等量化分析法，對我國31 個省份的科技創新政策實施效果進行了評價，并依據得分進行排名；張媛媛等［7］綜合運用AHP、因子分析法和聚類分析法，從供給、需求、環境3 個方面對2008 至2015 年我國各省份的科技創新政策實施后的績效進行測度，根據不同地區的政策實施結果總結政策績效出現差異的原因并提出改進建議。三是在評價對象上，多以省域政策為評估對象。如，吳妍妍［8］基于長三角三省一市比較視角，從供給、實施及其績效3 個方面對安徽省試點建設國家創新型省份以來重要科技創新政策實施效果進行評估，結果顯示安徽省科技創新政策實施效果顯著且開始具備與滬蘇浙協同發展的能力；王任遠［9］從科技基礎投入、科技人力投入、科技資金投入、科技基礎產出、科技產業發展5 個方面建立了科技政策評價指標體系，將江蘇科技政策實施效果與北京、廣東等其他6 個省市進行橫向和縱向對比分析，結果顯示江蘇的科技政策績效得分僅次于廣東，居第2 位。雖然學者們從不同的側重點對科技創新政策進行了績效評價，但上述3 個方面并不相互獨立，而是相互聯系的有機整體。

綜上，國內外學者從不同的角度對科技創新政策績效進行了較為全面系統地研究，但較少關注高校層面科技創新政策實施效果，且缺乏對具體政策點的深入探討。基于此，本研究綜合運用AHP-熵值法和K-means 聚類分析法，對“科技改革30 條”的政策實施效果進行評價，并深入剖析不同類型高校間政策績效的相似性及差異性，以期為政府決策和江蘇高校高質量發展提供參考。

2 研究方法與模型構建

2.1 評價指標體系構建

2.1.1 指標選取

科技創新政策是政府為刺激創新主體積極開展科技創新活動而采取的公共措施，其最終目標是實現經濟發展。“科技改革30 條”是江蘇省委省政府通過擴大高校用人自主權、強化原始創新及前瞻布局重大未來產業等激勵性舉措，刺激創新主體積極開展科技創新活動制定的政策文件。借鑒Rothwell［5］、王任遠［9］、白寶光等［10］的研究，從供給政策、環境政策、基礎產出政策、產業發展政策4 個方面構建評價指標體系（見表1）。具體指標解釋如下：

（1）供給政策是指通過提供人才和技術供給來推動科技創新活動的開展。創新驅動的實質是人才驅動，因此，選取科技人才總數、博士學位人才數、高級職稱人數等能夠體現人才數量和質量的指標作為供給政策評價指標。

（2）環境政策是科技創新活動的“土壤”，良好的科技創新環境有利于進一步推動科技創新活動的開展，因此，選擇與高校創新活動密切相關的科技活動經費、重要學術會議以及國際合作交流作為環境政策評價指標。

（3）產出政策即需求政策，是指通過國家重大戰略和市場等需求導向來拉動科技創新活動的開展。科技創新不僅要搶占科技前沿，更要實現科技成果產業化、帶動經濟發展，因此，把產出政策分解為基礎產出政策和產業發展政策。

2.1.2 指標權重計算

為減少主觀因素的影響并充分挖掘原始數據信息，采用AHP 和熵值法相結合的主客觀組合賦權法為評價指標賦權。具體做法為：邀請50 位專家按照1～9 標度法對指標賦值，建立判斷矩陣，根據求根法計算指標權重并進行一次性檢驗；同時利用物理學中“熵”的概念度量數據包含的信息量大小，并計算熵值，從而確定指標權重；最后，根據式（1）求出最終綜合權重（見表1）。

表1 江蘇高校政策績效評價指標體系

3 實證分析

3.1 樣本選擇及數據來源

考慮到樣本代表性，在樣本選擇時將本科高校中偏向藝術類、體育類、中外合作辦學類、文科類等科研水平相對較弱的高校剔除，如南京體育學院、南京藝術學院、南京審計大學等，高職院校中僅選擇部分進入“中國特色高水平高職院校和專業建設計劃”建設單位名單的高校（以下簡稱“雙高”高職院校），同時因博士學位人才數、國際合作交流活動數、高水平論文數、成果轉化經濟效益等相關基礎數據均來自各高校科技統計數據，考慮到數據可獲得性，最終選取江蘇省的46 所高校參與評價（以下簡稱“樣本高校”），分為部屬高校（A1～A8）、江蘇高水平大學建設重點支持高校（B1～B8）、江蘇高水平大學建設培育支持高校（C1～C3）、普通本科高校（D1～D21）、“雙高”高職院校（E1～E6）等5 種不同類型，具體見表2。科技創新政策實施效果具有滯后性，即只有在政策運行一段時間后，政策作用對象在實施前后的效果才具有對比分析價值［11］。考慮到“科技改革30 條”是于2018 年年底頒布，2019 年江蘇高校開始宣貫并陸續出臺相關政策，故僅選取2018 和2020 年的數據進行分析。基礎數據來自歷年的《高等學校科技統計資料匯編》及各高校科技統計數據。

表2 5 類樣本高校編號

表2（續）

3.2 評價結果分析

將原始數據進行無量綱化處理后，用綜合賦權法得到的Wi進行加權計算，分別得出2018 和2020 年供給政策、環境政策、基礎產出政策、產業發展政策及政策實施綜合績效得分情況，具體如表3 所示。

表3 樣本高校政策實施績效評價結果 單位：分

3.2.1 發展動態分析

從各分項政策來看，供給政策上升率為3.39%，對政策實施綜合績效的貢獻一般。從內部影響因素來看，博士學位人才數和高級職稱人數增長率分別為21%和13%，表明這兩項指標的大幅增長帶動了供給政策的提升，但科技人員總數僅增加6%。而近幾年廣東省人才規模總量位居全國第一且一直處于持續上升趨勢［12］，江蘇人才大省、科教大省的優勢正在逐步削弱。

環境政策對綜合績效的負面影響是導致政策實施綜合績效下降的決定性原因。2020 年全球新冠肺炎疫情暴發，高校間國際合作交流活動和主辦的國際學術會議大幅減少，造成科技創新環境政策得分從0.040 7 降為0.012 2 分，下降幅度較為顯著，下降了70%。

基礎產出政策得分雖呈現上升趨勢，但上升率僅為4.36%，對綜合績效貢獻不佳。從內部影響因素分析，影響基礎產出政策實施效果的因素較多且效果差異較大：高水平論文數、省部級以上科研平臺數和項目數分別對基礎產出政策產生了較大的正向影響，上升率分別為17%、23%和15%；但省部級以上獎勵數對基礎產出政策產生了顯著負向影響，下降率為40%。

產業發展政策上升率為17.19%，上升幅度較為明顯，對綜合績效貢獻較為突出。專利授權數、專利擁有數和成果轉化產生的經濟效益增長率分別為46%、30%和41%，這3 個因素的共同作用推動了產業發展政策得分從0.041 3 提升至0.048 4 分。

綜合來看，雖然政策實施綜合績效得分由于環境政策得分的下降而大幅度下降了8.02%，但供給政策等其他三方面政策得分均呈上升趨勢，從側面說明了“科技改革30 條”釋放的政策紅利部分抵消了新冠肺炎疫情對環境政策的負面影響，政策實施取得良好成效。

3.2.2 靜態分析

為進一步分析江蘇不同類型高校政策實施效果的相似性及差異性，借鑒林宣佐［13］的做法，采用K-means 聚類分析法從靜態角度對2020 年各高校政策實施績效評價結果進行聚類分析。如表4 所示，各高校政策實施綜合績效存在較大不均衡性，得分在均值以上的以部屬高校和江蘇高水平大學重點支持高校為主；值得注意的是，南京工業大學（B2）相較于同類型的江蘇高水平大學重點支持高校表現突出，即僅其一家位列前三梯隊；得分在均值以下的多為高水平大學培育支持高校、普通本科高校和雙高職院校。分析發現，政策實施綜合績效處于均值以上的高校，政策點覆蓋更全、創新舉措更多、具體細化措施更實、綜合績效得分提升更明顯；得分在均值以下的高校或政策文件不全面、不系統或覆蓋點不廣，或雖已出臺較多政策，但個別政策突破點不大。說明良好的科技創新政策有利于科研創新，部屬高校和江蘇高水平大學重點支持高校在科技創新政策方面做了大量富有成效的工作，政策實施效果較好，其他類型高校在科技創新政策落實方面仍有很大進步空間。

表4 樣本高校政策實施綜合績效聚類結果

供給政策聚類分析結果如表5 所示。部屬高校東南大學（A2）以0.040 9 分位居第一梯隊；第二和第三梯隊得分均高于0.020 0 分，包含部屬高校和江蘇高水平大學重點支持高校2 種類型共11 家高校；第四梯隊得分均高于0.008 6，包含部屬高校、江蘇高水平大學重點支持高校、江蘇高水平大學培育支持高校和普通本科高校4 種類型共13 高校；第五梯隊得分均在0.007 5 以下，均為普通本科高校和“雙高”高職院校，共21 家。總體上，各類型高校之間供給政策聚類分析結果差異性并不顯著，但蘇州大學（B1）和江蘇大學（B3）兩所江蘇高水平大學重點支持高校供給政策實施效果相對較好，而中國藥科大學（A5）、南京醫科大學（B7）和徐州醫科大學（D19）等3所醫學類高校的供給政策得分普遍偏低。

表5 樣本高校供給政策評價聚類結果

環境政策評價結果如表6 所示，前兩個梯隊中均為部屬高校，但南京大學（A1）以0.258 4 的高分遙遙領先于第二梯隊中的東南大學（A2、0.072 2 分）和河海大學（A4、0.060 0 分）；第三梯隊得分均高于0.030 0 分，包含揚州大學（B5）等4 家江蘇高水平大學重點支持高校和南京航空航天大學（A3）1 家部屬高校；第四梯隊得分高于0.017 3 分，包含部屬高校、江蘇高水平大學建設重點支持和培育支持高校、普通本科等4 種類型共8 家高校；第五梯隊得分低于平均值，包含5 種類型共30 家高校。總體來講，不同類型高校之間在環境政策實施效果方面并無規律可循，原因可能是由于2020 年新冠肺炎疫情的全球暴發，各高校均嚴格控制國際合作與交流次數，因此無法辨識各高校科技創新環境政策實施效果差異性。但南京大學（A1）在全省高校國際合作交流活動次數中整體大幅下降的趨勢下仍呈現較好上升趨勢，說明其在推進國際合作交流方面更能主動作為，合作模式更加柔性，合作對象更具有持續性和穩定性。

表6 樣本高校環境政策評價聚類結果

基礎產出政策聚類分析結果如表7 所示。處于前4 個梯隊的主要是部屬高校和江蘇高水平大學重點支持高校，這一結果與政策實施綜合績效聚類結果較為相似，表明綜合績效的提升主要依賴基礎產出政策的實施效果。此外，部屬高校、江蘇高水平大學重點支持高校和培育支持高校中的師范類和醫學類高校均被歸為第五梯隊，這說明師范類和醫學類這兩類高校在基礎產出政策方面實施效果明顯不足，其原因可能是科技改革動力不足，經調研證實“科技改革30 條”政策落實不到位、需要整改的對象主要為師范類和醫學類高校；但同時也可能是由于師范類和醫學類高校的學科較為單一、科研成果覆蓋層面較窄，所以其基礎產出政策實施效果弱于其他綜合類高校。科研評價是科研創新活動的風向標［14］。經走訪調研和梳理匯總各高校相關配套政策文件發現，江蘇高校普遍高度重視科技改革工作，在擴大自主權、簡化預算管理等基礎產出政策方面均出臺了多項配套政策，且部分政策有亮點、有突破，但在“評什么、怎么評、誰來評”等深化科研評價方面的具體執行配套政策及實施細則不夠明確，科研評價改革仍處于探索階段，暫未形成可借鑒推廣的經驗。

表7 樣本高校基礎產出政策評價聚類結果

產業發展政策聚類分析結果如表8 所示。在以上分析結果中一直處于第三梯隊和第四梯隊的江蘇高水平大學重點支持高校南京工業大學（B2）以0.281 9 分居于首位，與其同處第一梯隊的還有部屬高校南京航空航天大學（A3）；第二梯隊和第三梯隊包含東南大學（A2）等3 家部屬高校，得分高于0.158 0；第四梯隊得分高于0.082 0，包含3 家部屬高校和1 家江蘇高水平大學培育支持高校南京林業大學（C1）。值得一提的是，南京林業大學（C1）雖以0.125 7 分居于第四梯隊，但總體排在第6 位；其他37 家高校得分臨近或低于平均值，均被歸為第五梯隊。整體上，部屬高校產業發展政策優于其他類型高校；各高校的產業發展政策實施效果差距較大，80%以上高校實施效果不佳，主要原因在于中介服務體系薄弱、評價和利益分配機制不足。而前9家高校在這幾個方面均有一定的突破，如東南大學（A2）通過開展科技成果價值增值工程、江蘇大學（B3）通過成立技術經理人事務所等方式，促進科技成果轉化雙方克服關系斷裂、實現真正融合；南京工業大學（B2）以增設社會服務型系列職稱、鼓勵教師創辦學科型公司、按學校與職務發明人1 ∶9 的比例共享知識產權等舉措，切實解決評價機制和利益分配機制問題。

表8 樣本高校產業發展政策評價聚類結果

4 結論及建議

本研究結果表明，江蘇高校實施“科技改革30條”取得良好成效，但高校間政策績效存在較大不均衡性，部屬高校和江蘇高水平大學重點支持高校的政策績效水平遠高于其他類型高校，同時相較于同類型高校，具有師范屬性和醫學屬性的高校政策績效明顯不足；此外，科研評價和科技成果轉化機制仍是江蘇高校科技創新政策改革重點和難點。基于此，本提出以下建議：

一是持續深化科研評價機制改革。科研評價體系主要包括評估主體、評估對象、評估標準、評估方法和評估結果應用5 個方面，在評估標準上，高校應根據不同的評估對象即不同科研活動特點制定各有側重、多維度、精細化評估指標體系，進行多層次、差別化評價；在評估主體上，要順應評估主體多元化的改革趨勢，逐步引入第三方和市場評估機制；在評估方式上，堅持定性和定量相結合的方式，充分體現科研成果的多樣性；在評估結果應用上，堅持以評促建的目的，通過改革不斷完善科研評價體系，最大限度激發不同類型科研人員積極性，達到各美其美、美美與共的目的。此外，在評估過程中，應強化完善雙向評估流程，建立評估溝通管理機制，促進評估與被評估雙方就目標任務的設定及目標實現進行持續不斷地雙向溝通，并就評估反映出的問題以及評估機制本身存在的問題進行充分探討，著力尋求應對之策，加強完善評估溝通體系。

二是進一步完善科技成果轉化機制。各高校仍需要從中介服務、職稱晉升和收益分配等方面進一步探索成果轉化機制改革，最大限度提高科研人員獲得感，同時應以市場需求為導向強化科技中介服務體系建設，健全技術開發與產業化、技術咨詢服務的組織體系，提供科技成果轉移轉化的“一條龍”服務；整合校內各類技術轉移、成果轉化機構，積極與企業聯合建立科技服務機構，開展各類科技及人才對接活動，推動技術成果及創新人才向企業轉移；推進大學科技園建設，充分發揮大學科技園在高新技術孵化、科技成果轉化等方面的載體作用；加強技術轉移機構管理人員專題培訓，著力培養既懂技術又懂市場的復合型技術轉移轉化人才。在評價考核上，各高校應進一步完善職稱晉升和聘期考核評價體系，將科技成果轉化數量、轉化效益、技術交易額等具體的轉移轉化指標列入評價指標體系，必要時可給予一定政策傾斜，促使科研人員將“科研至上”的理念轉向科技成果轉化和服務社會上，形成規模效應和群體氛圍；此外，應以市場需求和價值為目標，進一步深化高價值專利和高質量成果的挖掘、評估、轉化全鏈條運作機制，推動專利從量的積累向質的提升轉變。在收益分配上，各高校應在兼顧科研人員、成果轉化人員及依托單位三方利益的基礎上進一步提高科研人員收益比例，同時允許從事科技成果轉化人員享有成果轉化的收益，充分調動各方要素參與成果轉化的積極性。

三是堅持差異化發展戰略。江蘇高校眾多，各高校的辦學特色和政策績效差異較大，應堅持差異化發展戰略、精準施策，全力推進江蘇高校高質量發展。部屬高校和江蘇高水平大學重點支持高校是江蘇高校中的“領頭羊”，政策實施績效較為顯著，對此類高校，政府不僅要在人財物方面持續加大支持力度，而且要進一步簡政放權，給予其更多的政策空間，同時鼓勵這類高校在體制機制改革方面先行先試、大膽探索；高校自身也應強化戰略導向，主動對標國家重大戰略和重大需求，梳理本校發展目標和突破重點，研究探索超常規政策和超常規舉措，形成加快推進科技創新的“政策包”，推動科研成果不斷涌現，形成江蘇高校特色、江蘇示范。江蘇高水平大學培育支持高校以及師范類和醫學類高校整體表現不佳，未與普通類本科高校、“雙高”高職院校區分，因此建議有關主管部門對這幾種類型高校進一步建立分層、分類的評價機制，引導其在不同層次、不同領域突出特色發展；此類高校也應立足本校實際、結合地方發展需求探索發展路徑，突破同質化競爭態勢，在某一研究方向形成差異化競爭優勢。其中，師范類和醫學類高校應整合相關學科，促進學科的交叉融合、打破學科壁壘，在交叉學科領域尋找新的增長點；而普通類本科高校和“雙高”高職院校應腳踏實地，找準發展定位，制定切實可行的建設目標和規章制度，集中優質資源，重點在大項目、大平臺、大成果等方面形成團隊攻關和重點突破。