基于因子分析法的重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素研究

薛 雅，王雪瑩

（上海市科學學研究所，上海 200031）

科技成果轉(zhuǎn)化是科技創(chuàng)新的基礎活動之一，也是科技創(chuàng)新的關鍵環(huán)節(jié)。2015 年以來，在國家出臺促進科技成果轉(zhuǎn)化“三部曲”1）的基礎上，為了打通制約成果轉(zhuǎn)化的體制機制障礙，我國多部門出臺一系列配套政策，科技成果轉(zhuǎn)化實踐取得了顯著成效。然而實踐中，不乏區(qū)域重點領域的發(fā)展與其科技成果轉(zhuǎn)化匹配不足的情況，例如某科研機構(gòu)近年來連續(xù)位列區(qū)域乃至全國（未含港澳臺地區(qū)。下同）科技成果轉(zhuǎn)化合同總金額排行榜前列，且所在領域是所在地區(qū)重點發(fā)展和支持的產(chǎn)業(yè)之一，但是該機構(gòu)很多重大科技成果都轉(zhuǎn)化到外省（區(qū)、市）且發(fā)展迅速。在同產(chǎn)業(yè)處于國內(nèi)領先水平、研發(fā)創(chuàng)新能力領跑全國、產(chǎn)業(yè)集聚效應突出的背景下，上述區(qū)域的這種現(xiàn)象顯示出重點領域的科技成果轉(zhuǎn)化與其技術(shù)發(fā)展存在實際差異。科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素研究有利于厘清科技成果轉(zhuǎn)化落地流程中的難點堵點，找到影響變量，進而更好地讓重大科技成果轉(zhuǎn)化為區(qū)域重點領域技術(shù)發(fā)展提供有力支撐，因此，重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇的影響因素研究對推動區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化落地工作具有重要意義。

1 文獻綜述

國內(nèi)外對科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇的影響因素研究有很多，筆者主要從宏觀經(jīng)濟與市場需求、創(chuàng)新主體、技術(shù)要素3 個方面進行了梳理和總結(jié)。

1.1 宏觀經(jīng)濟與市場需求

劉和東等［1］通過面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，高校科技成果轉(zhuǎn)化與國家層面的經(jīng)濟增長之間存在正相關關系。Hamzehlooyan 等［2］使用德爾菲法對影響地區(qū)高校技術(shù)轉(zhuǎn)化績效的四大因素進行研究發(fā)現(xiàn)，財政資源是最主要的影響因素，其次是人力、文化和商業(yè)資源。鐘衛(wèi)等［3］認為美國、加拿大、英國等發(fā)達國家在法律法規(guī)和經(jīng)費扶持兩方面對科技成果轉(zhuǎn)化的影響較明顯。覃雄合等［4］研究了我國31 個省區(qū)市的高校科研轉(zhuǎn)化成果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)地區(qū)稟賦、科研人才質(zhì)量與高校科研成果轉(zhuǎn)化效率有顯著的正相關關系。梁樹廣［5］基于我國2010—2015 年高校科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，認為地區(qū)的企業(yè)需求和宏觀經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境是高校科技轉(zhuǎn)化效率存在地區(qū)差異的重要原因，并提出應當為高校科技成果轉(zhuǎn)化創(chuàng)造更好的經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境，擴大科技成果的市場需求。曹幸如等［6］認為純技術(shù)效率和規(guī)模效率是影響區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化效率的主要因素，區(qū)域之間的科技成果轉(zhuǎn)化效率出現(xiàn)不平衡的情況，需要完善以科技成果轉(zhuǎn)化為核心的區(qū)域協(xié)調(diào)機制。馬曉雅等［7］基于2016 年北京、江蘇和陜西3個省市高校專利權(quán)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，專利在長三角、珠三角及東部沿海城市落地實施量較高，西部地區(qū)由于缺少企業(yè)需求，高校專利的轉(zhuǎn)移量較低。邱峰［8］指出我國高校科技成果轉(zhuǎn)化路徑不通暢的主要根源在于各地區(qū)并未針對國家關于科技成果轉(zhuǎn)化相關政策制定相應的配套政策或是構(gòu)建相關的配套機構(gòu)，推動高校科技成果轉(zhuǎn)化的政策環(huán)境氛圍相對較差。李美桂等［9］認為政府是高校、科研機構(gòu)、企業(yè)之間緊密結(jié)合的“橋梁”，某一領域在全球具有領先地位的大企業(yè)可建設全球創(chuàng)新中心提升引領產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新。

1.2 創(chuàng)新主體層面

Gao 等［10］認為區(qū)域產(chǎn)業(yè)稟賦和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顯著影響專利許可績效。Nam 等［11］基于韓國產(chǎn)學研合作模式的研究發(fā)現(xiàn)，高校的科研能力和地方資源對科技成果轉(zhuǎn)化效果有顯著影響，高水平的科研和政策支持有利于提高科技成果轉(zhuǎn)化績效。Qin 等［12］從效率和有效性兩個維度出發(fā)，提出采用不同R&D 考核模式的地方高校應根據(jù)自身特點調(diào)整科技發(fā)展戰(zhàn)略，對于沒有高效和有效特征的地方高校，提升科技轉(zhuǎn)化的效率和有效性的最佳路徑是提高當前的科研水平。李韻婷等［13］認為不同省份落實國家政策的程度差異，以及不同學校的科技成果質(zhì)量差異是影響科技成果轉(zhuǎn)化成效的主要因素。Chen 等［14］研究表明技術(shù)轉(zhuǎn)讓需要創(chuàng)新需求方具備承接能力，這是我國高校技術(shù)轉(zhuǎn)移出現(xiàn)地域差異顯著的主要原因，其中北京、上海和廣東的企業(yè)吸收能力更強，因而這些地區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化更為成功；國外高校也是如此，特別是美國，其開展科技成果轉(zhuǎn)化的重點是精英大學，而在普通大學，特別是在較不發(fā)達地區(qū)的大學，實施科技成果轉(zhuǎn)化非常少見。楊登才等［15］在研究影響我國高校科技成果轉(zhuǎn)化存在區(qū)域差異的環(huán)境因素時發(fā)現(xiàn)，教育水平和科技協(xié)作氛圍是提升高校科技成果轉(zhuǎn)化效率的顯著正向因子。賈康等［16］認為創(chuàng)新主體的創(chuàng)新能力、中介機構(gòu)數(shù)量和能力、利益分配、風險分散是影響醫(yī)藥科技成果轉(zhuǎn)化成效的主要因素。

1.3 技術(shù)要素層面

Wang 等［17］通過專家問卷、因子分析、單因子方差分析等方法研究發(fā)現(xiàn)，融資困難是科技成果和科技企業(yè)發(fā)展面臨的最大問題之一。黃偉［18］比較分析了影響我國各地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化績效值的因素，認為人才、資金等要素資源均屬于影響不同區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化績效的積極因素，并且相比于人力資本的投入，科技財政投入對科技成果轉(zhuǎn)化績效的促進作用更大。杜偉錦等［19］對比了區(qū)域成果轉(zhuǎn)化政策的演進特征，指出1996—2005 年長三角地區(qū)多使用了人力資源、產(chǎn)學研方面的政策工具，2006—2015 年京津冀地區(qū)多采用了政府采購這一政策工具。Namdarian 等［20］認為動機和行為因素是研究成果商業(yè)化的阻礙因素，為了克服科研人員缺乏科技成果轉(zhuǎn)化的動力，需要改變教職人員的地位晉升機制和政策。Torkiantabar 等［21］研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境因素阻礙了納米醫(yī)學領域商業(yè)化的實施，其中最重要的阻礙因素是產(chǎn)品認證以及新科技消費文化和資金的缺位。Fang 等［22］以我國31 個省份的面板數(shù)據(jù)為基礎，從區(qū)域分布角度對影響因素進行研究發(fā)現(xiàn)，金融機構(gòu)發(fā)展情況和區(qū)域開放程度與高校技術(shù)轉(zhuǎn)移有顯著相關性。Zmuidzinaite 等［23］以歐洲創(chuàng)新型大學聯(lián)盟為例，研究影響大學技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)（TTOs）績效的因素發(fā)現(xiàn)，如果沒有金融環(huán)境的穩(wěn)定性，TTOs 就沒有機會開發(fā)新技術(shù)和提高研究工作的質(zhì)量。Yeon 等［24］通過全面梳理科技成果轉(zhuǎn)化的影響因素發(fā)現(xiàn)，科技研發(fā)與技術(shù)商業(yè)化的各個要素之間有機合作對于科技成果的成功轉(zhuǎn)化非常重要。陳輝等［25］認為發(fā)明專利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)、專利授權(quán)總量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入、科研項目數(shù)等是影響科技成果轉(zhuǎn)化能力的重要因素。陳濤等［26］通過構(gòu)建高校專利權(quán)轉(zhuǎn)讓中介網(wǎng)絡，指出我國不同區(qū)域間高校協(xié)同能力較弱，地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和要素集聚能力可以顯著加強其高校科技成果轉(zhuǎn)化的中介作用，并基于此提出高校需要根據(jù)本地經(jīng)濟發(fā)展特點選擇不同的科技成果轉(zhuǎn)化路徑，經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的高校可以考慮向外省（區(qū)、市）轉(zhuǎn)化科技成果。胡中慧等［27］認為影響科技成果轉(zhuǎn)化績效評價最重要的指標為技術(shù)市場成交合同額，其次是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占工業(yè)銷售收入比重、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務收入占工業(yè)銷售產(chǎn)值比重等。

通過相關文獻梳理，借鑒國內(nèi)外科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素的研究結(jié)論，結(jié)合吳壽仁［28］的研究，得出圖1 影響因素關系圖。

2 影響因素分類篩選及其解釋

2.1 影響因素的特征

為了構(gòu)建重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素指標體系，在文獻研究基礎上，根據(jù)重大科技成果轉(zhuǎn)化的內(nèi)涵和實踐，從政府政策、供給側(cè)、需求側(cè)和服務側(cè)等維度構(gòu)建正四面體模型（見圖2）。政府政策在科技成果轉(zhuǎn)化過程中分別對供給側(cè)、需求側(cè)和服務側(cè)都有雙向影響，供給側(cè)、需求側(cè)和服務側(cè)兩兩之間也都互相影響，整個正四面體模型的四個角既兩兩獨立又融合統(tǒng)一，要素配置對整個正四面體模型產(chǎn)生影響。

圖2 重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素分析模型

其中：（1）需求側(cè)的成果承接企業(yè)或成果作價入股形成企業(yè)能否有效承接轉(zhuǎn)化需求是必要條件。科技成果轉(zhuǎn)化的承接主體在成果轉(zhuǎn)化地域選擇中起到重要作用，科技成果轉(zhuǎn)化地域的最終選擇取決于承接主體是否能夠承接重大科技成果，如果承接能力差，則轉(zhuǎn)化人員則沒有特別大的動力去該地域?qū)嵤┏晒D(zhuǎn)化。

（2）要素配置高效融合政府政策、供給側(cè)、需求側(cè)和服務側(cè)各方面。創(chuàng)新要素配置，包括資金、技術(shù)、人才等，在科技成果轉(zhuǎn)化落地的過程中起到重要的影響作用。創(chuàng)新要素配置不僅影響科技成果轉(zhuǎn)化落地的具體地域選擇，而且影響轉(zhuǎn)化落地的效率，進一步影響轉(zhuǎn)化落地的后續(xù)研發(fā)潛力，因此要素配置的融合效率往往決定了科技成果轉(zhuǎn)化落地是否能成功。

（3）供給側(cè)能提供成熟度高且轉(zhuǎn)化成功率高的科技成果是充分要求。科技成果的成熟度是其轉(zhuǎn)化地域選擇的前提條件，技術(shù)的成熟度高才能真正落地，在選擇地域的時候才能有的放矢地去尋找合適的地域；如果只是紙上談兵，沒有明確的轉(zhuǎn)化目標和對象，就談不上地域選擇。

（4）政府政策起核心作用。在科技成果轉(zhuǎn)化中，政府職能核心是通過資源配置方式促進重大科技成果轉(zhuǎn)化落地，首先政策法規(guī)是轉(zhuǎn)化落地的合規(guī)保障，讓科研人員“放心轉(zhuǎn)”；其次政策對轉(zhuǎn)化落地進行引導、給出方向，讓科研人員“怎么轉(zhuǎn)”有據(jù)可循；再次政策對促進轉(zhuǎn)化落地完成“最后一公里”“臨門一腳”提供支撐，讓科研人員“積極轉(zhuǎn)”。

（5）服務側(cè)，即精準的對接能力和專業(yè)服務能力起關鍵作用。科技成果轉(zhuǎn)化服務體系在促進科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇中起到關鍵作用，在供給側(cè)面對許多地域選擇時，如果中介服務機構(gòu)不具備精準明確的對接對象和能實際服務落地的能力，轉(zhuǎn)化人員沒有時間精力去落實轉(zhuǎn)化。

2.2 影響因素一級指標及其解釋

2.2.1 需求側(cè)影響因素

（1）產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎。某地域的相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎是否與重大科技成果適配是科技成果轉(zhuǎn)化落地的重要因素，高質(zhì)量高價值的科技成果落地難往往是因為找不到合適的技術(shù)匹配方。（2）企業(yè)強烈需求。企業(yè)需求強烈能促進產(chǎn)業(yè)鏈上下游和科研機構(gòu)的科技成果落地，是最直接的需求方。（3）二次開發(fā)能力。需求方對科技成果有需求，如果承接相關技術(shù)成果后卻不能夠有效實施開發(fā)，則重大科技成果難以落地，因此對需求方的二次開發(fā)能力提出了很高的要求。（4）轉(zhuǎn)化要素匹配。包括金融、人才、地理位置、外部環(huán)境等因素多維度地影響科技成果轉(zhuǎn)化落地。

2.2.2 要素配置影響因素

（1）資金。地方財政資金對于科技成果轉(zhuǎn)化中的小試、中試熟化等關鍵環(huán)節(jié)的支持力度，轉(zhuǎn)化落地過程中資本結(jié)構(gòu)和金融支持途徑的完善程度對轉(zhuǎn)化地域選擇有很重要的影響。（2）技術(shù)。技術(shù)要素配置對于供給側(cè)和需求側(cè)的技術(shù)匹配起到關鍵作用，服務側(cè)應當引導技術(shù)要素更好地進行配置，以提高科技成果轉(zhuǎn)化落地效率，這也是地域選擇的重要因素。（3）人才。人才要素配置是科技成果轉(zhuǎn)化落地的根本性影響因素，人才在政策理解，供給側(cè)、需求側(cè)轉(zhuǎn)化實施，服務側(cè)溝通交流的過程中均起到至關重要的作用。以人為本，以人才要素配置為落地的基石，相關人才儲備充足是地域選擇非常重要的影響因素。（4）信息。科技成果轉(zhuǎn)化涉及各種創(chuàng)新主體和政策，相關基礎和核心的信息影響著重大科技成果轉(zhuǎn)化的走向和效率，信息源頭和渠道更是其中的關鍵因素。

2.2.3 供給側(cè)影響因素

（1）產(chǎn)業(yè)對科技成果的迫切需求。只有區(qū)域產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對科技成果有迫切的需求，才會引導供給側(cè)提供高質(zhì)量高價值的相關科技成果。（2）科技成果成熟度。技術(shù)成熟度高為科技成果轉(zhuǎn)化落地提供實施的可能性，如果成果技術(shù)成熟度不夠，對成果還需要進行實驗室熟化，與產(chǎn)業(yè)落地還有一段距離，則對具體的地域選擇不能提出匹配要求。（3）轉(zhuǎn)化方強烈意愿。只有對于轉(zhuǎn)化方來說真正有利可圖，在市場收益驅(qū)動下轉(zhuǎn)化意愿才能高效驅(qū)動科技成果轉(zhuǎn)化落地。（4）轉(zhuǎn)化方的開發(fā)和合作能力。對于供給側(cè)科技人員自行進行的成果轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化方自身的開發(fā)能力或者與需求側(cè)的合作開發(fā)能力也決定了科技成果落地的成功率。

2.2.4 政府政策影響因素

（1）合規(guī)型政策保障科技成果的轉(zhuǎn)化落地。該因素是所有政策的基礎，例如涉及創(chuàng)新主體（高校、科研院所、企業(yè)等）內(nèi)部規(guī)章制度制定、知識產(chǎn)權(quán)保護、國有資產(chǎn)管理和處置、人才管理、科研誠信等，從政策層面切實起到保障作用。（2）引導型政策對科技成果轉(zhuǎn)化落地進行方向性引導。例如鼓勵性的、支持性的政策條文，引導成果轉(zhuǎn)化落地，明確落地方向。（3）促進型政策對科技成果轉(zhuǎn)化落地具有積極推進作用。獎勵性的、直接補貼型的、減免型的促進型政策能直接影響落地實效，對地域選擇有較直接的影響。

2.2.5 服務側(cè)影響因素

（1）技術(shù)轉(zhuǎn)移服務能力和成果轉(zhuǎn)化服務能力。聚焦技術(shù)轉(zhuǎn)移、科技成果轉(zhuǎn)化服務核心環(huán)節(jié)的影響因素，健全的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化服務體系能提高實施轉(zhuǎn)化落地的效率，讓實施流程更加順暢，減少流程障礙。（2）專業(yè)化服務渠道。科技服務中介促進精準供需對接，在如今各方面信息噴涌而出的背景下，再也不是“酒香不怕巷子深”，高質(zhì)量的科技成果需要更精準的對接匹配機制，應基于行業(yè)專業(yè)度、產(chǎn)業(yè)化的敏銳度，以及信息資源的專業(yè)化匹配等方面，在供給和需求的對接過程中給予更專業(yè)、更有效的服務支持。（3）專業(yè)化服務人員保障科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化實施。專業(yè)化轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化服務離不開專業(yè)化的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化人才，轉(zhuǎn)化落地需要一大批既懂技術(shù)，又懂法律、經(jīng)營、管理、金融等知識的復合型人才打通轉(zhuǎn)化過程中的堵點，人的主觀能動性往往是科技成果轉(zhuǎn)化落地中很重要的因素。

3 研究過程

3.1 研究方法

（1）專家咨詢。邀請相關專家對一級指標的重要程度、判斷依據(jù)進行評價，對初始選擇的影響因素及其具體一級指標進行排序和優(yōu)化，再根據(jù)專家意見形成具體二級指標，一二級指標共同形成第二輪指標體系。

（2）問卷調(diào)查法。調(diào)查問卷采用李克特（Likert）五級評分法，即對指標的重要程度進行判斷。其中，“1”表示“非常不重要”，“5”表示“非常重要”。實施問卷調(diào)查的目的是對經(jīng)過專家咨詢后形成的第一輪指標體系進行驗證與修正。

（3）因子分析法。從影響因素第二輪指標體系二級指標的內(nèi)部聯(lián)系出發(fā)，把一些信息重復、內(nèi)在關系復雜的變量歸結(jié)為幾個不相關的公共因子，使得每個歸納后的公共因子內(nèi)的二級指標之間相關性較高，進而歸納形成新的指標體系。

3.2 對象選取

（1）確定專家咨詢對象。針對在高校、科研院所、企業(yè)、中介服務機構(gòu)、投資方、政府部門等長期從事重大科技成果轉(zhuǎn)化工作的相關工作人員108名，其中被訪者地域分布為上海占49.1%、長三角（除上海）占25.9%、國內(nèi)其他省份占25.0%；所屬機構(gòu)類型包括企業(yè)31.5%、高校19.4%、科研院所和新型研發(fā)機構(gòu)分別約為17.6%、社會組織4.6%、政府機關3.7%、投資機構(gòu)1.9%、其他3.7%；職稱類型包括副高級25.0%、中級24.1%、正高級15.7%、初級13.0%、其他22.2%。被訪者地域、機構(gòu)類型、職稱等結(jié)構(gòu)比較理想。

（2）確定調(diào)查問卷的發(fā)放對象。選擇全國各地高校、科研院所、企業(yè)、中介機構(gòu)等相關從業(yè)人員進行問卷發(fā)放，共計發(fā)放612 份調(diào)查問卷，回收有效調(diào)查問卷568 份，問卷有效回收率為92.8%。

4 研究結(jié)果

4.1 依據(jù)專家咨詢形成第二輪指標體系

依據(jù)專家咨詢形成的第二輪指標體系，如表1所示。

表1 初步構(gòu)建的重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素評價指標體系

4.2 問卷調(diào)查結(jié)果及指標體系構(gòu)建

4.2.1 信度分析

采用SPSS 軟件對問卷進行數(shù)據(jù)分析，調(diào)研問卷整體Cronbach'sα系數(shù)為0.92，說明數(shù)據(jù)結(jié)果具有穩(wěn)定性和可靠性，問卷信度非常好，適合提取信息。

4.2.2 效度檢驗

采用KMO 與Bartlett 值檢驗問卷效度，結(jié)果如表2 所示，表明相關變量適合進行因子分析。

表2 問卷調(diào)查結(jié)果的信效度分析

4.2.3 因子分析

根據(jù)方差貢獻率分析，從如表1 所示的46 個二級指標中可提取9 個主成分因子，其累計方差貢獻率為61.96%，說明這9 個因子從實驗數(shù)據(jù)的角度在提取和解釋指標信息方面理想。基于9 個主成分因子使用具有Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法進行旋轉(zhuǎn)，以便找出公共因子和二級指標的對應關系，旋轉(zhuǎn)在7 次迭代后收斂，保留旋轉(zhuǎn)后因子載荷值≥0.4 的結(jié)果顯示，二級指標和因子之間有著較強的關聯(lián)性，公共因子可以有效地提取出信息。選取特征值大于1 的因子，共得到9 個有效因子，各二級指標較好地負載到其預期測量的公共因子之上，但與預想的情況不完全一致，因此對指標體系進行修正：剔除多維度載荷的影響因素（供給方科研人員合作經(jīng)歷），以及驗證性因子分析（CFA）中平均方差提取量（AVE）小于0.5 或組合信度（CR）小于0.7 的影響因素，包括需求接受方轉(zhuǎn)化急迫性、供給方科研人員出售成果意愿、間接補貼政策、項目管理層、供給方科研人員多元化教育經(jīng)歷背景、科技金融政策。修正后的結(jié)果如表3 所示。對余下的39 個二級指標題項使用具有Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法，旋轉(zhuǎn)在6 次迭代后收斂，可提取6 個主成分因子，其累計方差貢獻率為61.91%；驗證性因子分析顯示，有效樣本量為568 個，超出題項數(shù)量的10 倍以上，符合進行CFA 的條件，且6 個因子對應的AVE 值均大于0.5、CR 值均高于0.8，表明數(shù)據(jù)具有良好的聚合（收斂）效度。

表3 重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素的因子分析

4.2.4 指標體系的調(diào)整及構(gòu)建

根據(jù)表3 分析結(jié)果，將影響重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇的公共因子1～6 依次命名為“第三方服務及渠道因素”“創(chuàng)新主體研發(fā)能級因素”“要素資源配置因素”“需求方因素”“牽引要素驅(qū)動因素”和“關鍵要素驅(qū)動因素”。最終構(gòu)建指標體系如表4 所示。

表4 重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素評價指標體系

5 結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論

通過梳理、總結(jié)和借鑒國內(nèi)外科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素相關研究，根據(jù)重大科技成果轉(zhuǎn)化的內(nèi)涵和實踐以及專家咨詢發(fā)現(xiàn)，重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇整體影響因素重要程度依次是要素配置、需求側(cè)、政府政策、供給側(cè)和服務側(cè)，通過因子分析法構(gòu)建重大科技成果轉(zhuǎn)化地域選擇影響因素評價標體系，包括第三方服務及渠道、相關創(chuàng)新主體研發(fā)能級、要素資源配置、需求方、牽引要素驅(qū)動、關鍵要素驅(qū)動等6 個一級指標以及39 個二級指標。

5.2 對策建議

一是針對區(qū)域重點領域科技成果轉(zhuǎn)化加大要素資源配置力度。強化市場配置科技創(chuàng)新資源的決定性作用，采用自上而下與自下而上相結(jié)合的方式突出資源配置重點，發(fā)揮技術(shù)供給方、技術(shù)承接方、需求方研發(fā)人才、供給方技術(shù)先進性、供給方技術(shù)市場潛力等要素資源的重要作用。

二是突出區(qū)域內(nèi)企業(yè)和需求方的主導地位。以需求為導向，圍繞企業(yè)轉(zhuǎn)化科技成果的目標不斷提高成果技術(shù)成熟度，使企業(yè)可以低成本、低風險地轉(zhuǎn)化科技成果，并獲得較高的收益。重點關注需求方高技術(shù)產(chǎn)品市場占有率和增長率、新產(chǎn)品產(chǎn)值率、專利申請數(shù)量、轉(zhuǎn)化意愿、合作經(jīng)歷、需方與供方技術(shù)領域匹配度等影響因素的重要作用。

三是強化科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化服務。要實現(xiàn)相關創(chuàng)新主體有機協(xié)同、各環(huán)節(jié)相互協(xié)調(diào)、各要素高效配置，就需要專業(yè)服務的支持，面向產(chǎn)業(yè)實際創(chuàng)新需求，促進創(chuàng)新主體共同進行研究開發(fā)和成果轉(zhuǎn)化，讓企業(yè)盡早介入早期研發(fā)，提高科技成果轉(zhuǎn)化融合效率；大力培育和集聚國際化、高水平的專業(yè)復合型科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化服務人才，健全和完善對科技成果轉(zhuǎn)化有貢獻的管理、服務人員的激勵標準和激勵方式。

注釋：

1）我國促進科技成果轉(zhuǎn)化“三部曲”指2015 年全國人大修訂《中華人民共和國促進科技成果轉(zhuǎn)化法》，2016 年國務院印發(fā)《實施〈中華人民共和國促進科技成果轉(zhuǎn)化法〉若干規(guī)定》，以及2016年國務院辦公廳印發(fā)《促進科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化行動方案》。