福建省省級新型研發機構分類評價與對策研究*

許藝蘋 陳 舒 莊靈習

(福建省科技發展研究中心，福建 福州 350001)

自1996年清華大學與深圳市政府在中國首創深圳清華大學研究院以來，“服務于科技成果轉化和地區社會經濟發展”日益成為新型科研機構的重要使命特征。截至2021年12月，我國共有28個省市相繼出臺相關政策文件支持新型研發機構建設與發展。2016年，福建省印發《關于鼓勵社會資本建設和發展新型研發機構若干措施的通知》，積極引導企業、高校、科研院所、社會組織等不同類型的單位申請認定為省級新型研發機構，并給予省級新型研發機構財政支持。2017年，福建省認定首批省級新型研發機構30家，5年來，大部分省級新型研發機構逐漸成為新福建的創新“生力軍”，但部分省級新型研發機構并未發揮出預期的成效。為更好挖掘新型研發機構在科技研發、成果轉化、人才培養和企業孵化等方面的創新驅動功能，充分發揮福建省級新型研發機構的關鍵研發效應，嘗試科學合理地選取相關指標構建新型研發機構分類評價指標體系，基于福建省首批30家省級新型研發機構數據開展分類評價研究，這對于當前以及今后福建省科技行政機構分類管理和重點支持省級新型研發機構發展具有重要的理論研究價值和實踐應用意義。

1 文獻綜述

新型研發機構本質是科研機構，但因其投資主體多元化、管理制度現代化、運行機制市場化、用人機制靈活化，又嚴格區別于傳統科研機構。國外學術界更多是開展科研機構和研發機構的相關研究，Etzkowitz認為行業之間的技術融合促使不同研發機構之間開啟各種重疊和協作活動而催生新型研發機構[1]；Lee基于Scopus 127個機構的數據研究探討合作模式對韓國科學和工程領域公共研究機構(Public Research Institutions,PRI)研發績效的影響，認為過度凝聚的聯盟可能最終形成“鎖定”關系并阻礙創新[2]；Bornmann認為，統計方法和模型在科研機構分類評價中的應用是將研究績效進行可視化表現的重要途徑[3]。國內學術界有關新型研發機構的研究成果已經很豐富，主要包括新型研發機構的內涵、發展模式、支持政策等[4-7]。近年來，學者們開始探討應該如何有效評估新型研發機構的發展和運行，主要是基于績效評價的視角，如楊博文結合北京建設發展新型研發機構的目標，系統闡述基于科研投入、創新產出、成果轉化、原創價值、實際貢獻和人才隊伍6個維度的38項績效評價指標以及評價指標操作建議[8]；陳雪基于競爭力視角，從科技研發能力、產業化能力和經濟社會影響力三個維度構建新型研發機構競爭力評價指標體系[9]；孟溦基于資源依賴和社會影響力雙重視角構建從資源投入到社會影響力產生全過程的績效分析框架，認為建設期重點考核政府投入和制度建設等，運營成長期重點關注資源集聚和技術研發等，運營成熟期重點評估社會影響力[10]；張光宇借鑒生態位態勢理論，創新性提出基于“態”“勢”和“態與勢交界面”的新型研發機構核心能力評價模型[11]。

綜上分析，國內外學術界對于新型研發機構的研究方法和研究視角都在逐步拓展，但目前較少對新型研發機構進行等級分類研究。因此，本文嘗試構建科學合理的指標體系，綜合運用因子分析法和聚類分析法開展福建省省級新型研發機構分類評價實證研究。

2 分類評價指標體系構建及數據來源

新型研發機構已經成為科研機構的一個重要類別，參考科研機構分類以及新型研發機構績效評價相關研究成果[12-15]，包括科研團隊建設、科研設備投入、研發經費支出等科研投入指標和經濟效益、創新效益、科技成果轉化等科研產出指標，并根據新型研發機構投資多元、用人靈活、成果應用等方面的優勢特征，結合福建省省級新型研發機構的認定條件，按照分類評價指標體系構建的科學性、合理性、全面性和可行性等原則，分別從研發隊伍、研發投入、研發成果和研發效益4個維度構建18項分類評價指標體系，詳見圖1。

圖1 福建省省級新型研發機構分類評價指標體系

將福建省首批30家省級新型研發機構進行機構編號(詳見表2)，以其填報的2018—2020年績效測評數據作為實證研究原始數據來源，剔除不能填報的4家省級新型研發機構，共獲取26家省級新型研發機構的原始數據，數據描述性統計結果詳見表1。

表1 數據描述性統計結果

3 實證研究及分類評價結果

3.1 實證研究過程

3.1.1 因子分析

由于26家省級新型研發機構共計18項指標的原始數據中計量單位的不一致，為增強數據的可比性，需根據式(1)對原始數據進行標準化處理，以形成新的數據矩陣X*。

(1)

將X*數據矩陣導入SPSS 22進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗以判定是否適用因子分析法，根據檢驗運行結果可知，KMO值為0.762、卡方值為3084.129、df值為231，一般而言，KMO值應大于0.6，卡方值和df值足夠大且高度顯著，表明所選取的18項指標相關性強可以運用因子分析法進行分析。

在SPSS 22中對X*數據矩陣采用最大方差正交旋轉法進行主成分分析并排序，經7次迭代循環后提取特征值大于1且因子載荷大于0.6的主成分，結果顯示，18項指標的變量度均大于60%，表明所提取出的主因子可以包含原始變量的大部分信息，因子分析效果比較理想。結果顯示，前6個主因子的起始特征值分別為4.590、3.636、2.596、1.566、1.276、1.059，取值均大于1，且經旋轉后盡管方差貢獻率發生了改變，但其累加的方差貢獻率并未改變，仍能解釋原始變量81.795%的方差。

第一主因子依次在總收入、研發經費投入、非財政研發經費投入、研發人員數4項指標上載荷較高，載荷系數為0.972、0.955、0.953、0.696，反映省級新型研發機構經費投入情況；第二主因子依次在高層次人才數、科技計劃項目數、產學研平臺數、發表論文專著數4項指標上載荷較高，載荷系數為0.943、0.878、0.653、0.646，反映省級新型研發機構的人才項目情況；第三主因子依次在儀器設備投入、科研場所面積、技術服務數3項指標上載荷較高，載荷系數為0.916、0.791、0.762，反映省級新型研發機構的基礎建設情況；第四主因子依次在科技成果獎勵數、研發項目數2項指標上載荷較高，載荷系數均為0.949、0.832，反映省級新型研發機構的成果獎勵情況；第五主因子只在“發明專利授權數”指標上載荷較高，載荷系數為0.821，反映省級新型研發機構的創新產出情況；第六主因子只在“技術輸出合同數”指標上載荷較高，載荷系數為0.730，反映省級新型研發機構的社會服務情況。因此，上述15項指標能較充分地反映福建省首批26家省級新型研發機構的發展和運行情況，并根據綜合得分計算式(2)得到26家省級新型研發機構綜合得分及排名，詳見表2。

表2 福建省首批省級新型研發機構綜合得分排名

F=0.19572×F1+0.16881×F2+0.14544×F3+0.1359×F4+0.09707×F5+0.075×F6

(2)

3.1.2 聚類分析

根據26家省級新型研發機構的綜合得分結果，在SPSS 22中選擇常用的“平方Euclidean距離”進行系統聚類分析，聚類結果見圖2。

圖2 福建省首批省級新型研發機構聚類樹狀圖

3.2 分類評價結果分析

根據圖2，可以將福建省首批26家省級新型研發機構劃分為3類。

第一類(5家)：國網信通億力科技有限責任公司、福建省產品質量檢驗研究院、廈門稀土材料研究所、廈門寶太生物科技股份有限公司、泉州華中科技大學智能制造研究院。國網信通億力科技有限責任公司綜合得分(0.737)排首位，作為一家服務于國家電網生產和服務的企業類省級新型研發機構，主要得益于其科技成果獎勵數和研發項目數。福建省產品質量檢驗研究院綜合得分(0.720)排名第二，其作為福建省市場監督管理局直屬的事業單位以及在產品質量檢驗方面的權威機構，在儀器設備投入和科研場所面積的投入方面有著穩定的財政支持，在技術服務數方面具有較大優勢。廈門稀土材料研究所(0.699)是中國科學院與廈門市人民政府合作共建的事業單位類省級新型研發機構，以中國科學院為依托，在科學研究與產學研合作方面具有明顯優勢，擁有較多的高層次人才，承擔較多科技計劃項目，在發表論文專著和產學研合作等方面獲得的社會認可度均較高。廈門寶太生物科技股份有限公司(0.483)作為一家生物醫藥領域的企業類新型研發機構，新冠肺炎疫情持續暴發以來，總收入迅速增加，在廈門市人民政府的大力支持下，公司在增加研發經費和吸引研發人員方面持續發力。泉州華中科技大學智能制造研究院(0.450)排名第五。

第二類(8家)：福建榕基軟件股份有限公司、廈門紫金礦冶技術有限公司、福建師范大學泉港石化研究院、中國皮革和制鞋工業研究院(晉江)有限公司、海西紡織新材料工業技術晉江研究院、廈門斯坦道科學儀器股份有限公司、福建興華農林高新技術研究所、福建紫金礦冶測試技術有限公司。福建榕基軟件股份有限公司(0.298)是一家軟件服務公司，在技術輸出方面具有技術優勢。福建師范大學泉港石化研究院(0.072)依托福建師范大學，得益于高校較高水平的科學研究和產學研合作。廈門紫金礦冶技術有限公司(0.243)、中國皮革和制鞋工業研究院(晉江)有限公司(-0.171)和海西紡織新材料工業技術晉江研究院(-0.211)，主要是依托地方成熟的產業發展模式，通過共建產業鏈，有效搭建了產業與行業的科研平臺和公共服務平臺，具有較強的技術服務能力。

第三類(13家)：其余13家省級新型研發機構盡管優勢、劣勢各不相同，但總體優勢都不夠突出，綜合得分都差不多。如機械科學研究總院海西(福建)分院有限公司和機械科學研究總院(將樂)半固態技術研究所盡管依托機械科學研究總院，規模較大，但其在地理區位上的劣勢導致對人才和資源的吸引和集聚效應不足。

3.3 經驗做法及原因剖析

根據福建省首批省級新型研發機構的因子綜合得分和分類評價結果可以發現，綜合得分排名前五的省級新型研發機構聚成一類，主要表現為財政資金大力支持研發經費投入、重視對研發人才的培養和研發團隊的建設、注重高效率的科研成果轉化等。而綜合得分排名靠后的13家省級新型研發機構，與排名前五的省級新型研發機構相比，在研發設備和研發經費投入、人才隊伍建設等方面差距明顯。盡管有些新型研發機構依托大院大所開展研究和開發，但也因為其在研發人才方面的高流失率以及缺乏地理區位優勢導致此類省級新型研發機構對優秀人才和科技資源的吸引力不強。此外，農業類省級新型研發機構的綜合得分排名最后，主要原因在于研發人員不夠、研發投入較高而產出效益較低等，導致此類省級新型研發機構創新驅動力薄弱。

4 對策建議

根據上述分析，本文提出以下具有可操作性的對策建議。

第一，加大政府支持力度。對于第三類省級新型研發機構，省、市級政府在財政支持、人才引育和金融扶持等方面加大對弱地理區位地區的激勵政策并落地落實。同時，要充分發揮市場配置資源(資金、人才、知識等)的引導性作用。切實通過構建政策體制機制保障和有效的激勵政策，激發弱地理區位地區創建省級新型研發機構，以技術創新和知識價值帶動資金和人才的集聚。對于弱地理區位地區的行政機關及其相關部門而言，更應牢固樹立市場化配置的重要理念，摒棄僅僅依靠政策傾斜或政策扶持思想，系統梳理與整合自身要素資源優勢，不斷吸納人才、科技、信息、知識、資金等資源。

第二，推廣院(校)地共建。對于第一類和第二類省級新型研發機構，積極引導更多大院、大所、大校與地方政府或企業共建省級新型研發機構，有效整合創新主體資源，對于加強政產學研用具有重要的促進作用。如何才能引進大院、大所、大校共建省級新型研發機構，除各級人民政府在人才引進、資金使用、成果轉化等政策體制機制保障方面的大力支持外，還需增加配套服務設施。基于留住優秀人才的角度，統籌城市規劃，積極配套提供教育、醫療、文化、健康等城市公共要素資源，切實提高城鎮化水平和城市公共服務能力，吸引和留住人才、知識以及資金等資源要素。

第三，開展動態績效測評。根據分類評價結果可以發現，同一批認定的省級新型研發機構，有在經費投入、人才吸引和研發項目等各方面均表現良好(如第一類、第二類)，也有部分省級新型研發機構盡管在科研場所、設備投入等方面規模較大，但在科技計劃項目、科技成果等創新效益方面與其規模不相匹配，還有部分省級新型研發機構在各方面指標上都處于劣勢狀態。因此，亟需對同一批次的省級新型研發機構開展動態績效測評工作，發掘各省級新型研發機構的發展優勢與差距不足，堅決落實“優勝劣汰”機制。對表現不合格的省級新型研發機構，給予整改期限，到期仍不合格的，撤銷省級新型研發機構資格；對表現良好的省級新型研發機構，要研究出臺更有針對性和激勵性的后續支持政策機制。