科技成果轉化績效評價研究
——基于云南省科技成果的實證分析

司海恩,陳 暉,王 雙

(昆明市科學技術情報研究所,云南 昆明 650021)

0 引言

長期以來,我國科技成果由于轉化效率不高備受詬病。國家知識產權局統計數據顯示,我國發明專利申請量和授權量連續兩年位居世界首位,但轉化率較低。以2020年全國技術市場交易合同數為例,當年全國技術市場交易合同54.9萬份,但專利轉讓與許可合同僅占3.7%[1],也就是說專利轉化實施率僅3.7%。2015年我國實施新的《中華人民共和國促進科技成果轉化法》,經歷5年時間,我國專利轉化實施率也僅提高2.46個百分點,同時技術合同成交額占GDP比重2.8%,同期云南省占GDP比重0.2%。新發展格局的大背景下,更需要加大先進科技成果轉化以推動地區經濟實現跨越式增長,但是我國有不少投入巨大的科研“成果”,卻沉睡在實驗室里淪為“陳果”。如何“喚醒”這些耗費巨大的成果,使之煥發生機活力?如何建立客觀合理的績效考核評價體系對已經投入的科技資源績效進行評價?開展科技成果轉化績效評價,不僅能夠增強財政、科技投入效果的透明度,而且可以掌握地區科技發展狀況和整體水平,為制定科技、經濟和社會發展相關政策提供參考依據。面對科技成果轉化現狀,尤其是對財政科技投入項目產生的成果進行績效考核具有重要現實意義。目前國內對科技成果的評價主要分為項目前評價、項目中評價、項目后評價以及項目后跟蹤評價4個方面[2-4]。本文從云南省科技成果登記數據入手,通過選取科技成果轉化績效的指標體系,建立科學模型定量分析科技成果轉化的績效,進而形成對投入與產出做出科學合理評價的模型,這將有利于政府部門找出項目經費投入與成果產出平衡點,從而提升科技成果轉化工作效能。

1 文獻回顧

1.1 科技成果績效評價方法

我國大多數科技成果集中在高校和科研院所[5-7],國內學者對科技成果轉化研究重點集中在高校成果轉化過程、轉化機制、影響因素等方面[8-10]。而在具體評價區域科技成果轉化時,大多以省級層面的科技成果數據為面板,采用經濟學模型、系統工程學、運籌學等研究方法對項目開展定量研究。如林富壽等[11]構建了區域科技成果轉化能力評價指標體系,并以福建省為例,采用主成分分析法對福建省科技成果轉化能力進行了評價分析;劉雅婷等[12]用科技評估定量組合方法,分析科技成果轉化的特點以及在評估中的適用性和相關應用條件。韓宇輝等[13]通過熵值法建立指標評價體系,對中部6省份的科技成果轉化進行對比分析。也有學者以國內某一領域的科技成果數據建立指標體系,綜合評價我國某一領域的科技成果轉化情況,如高梅等[14]以電力領域科技成果轉化獎為基礎開展科技成果轉化績效獎勵體系設計。張榮慶等[15]在構建科技成果轉化績效評價體系的基礎上,采用遺傳算法對層次分析進行改進,用于對我國農業科技成果的轉化績效進行分析。

1.2 云南省科技成果績效評價

云南省雖然屬于欠發達地區,但是在科技財政投入方面不遺余力。以科技計劃項目為例,云南省研究與開發科技經費從2011年的56.10億元增長至2020年的245.99億元,年均增速17.85%,遠超GDP的年均增速。如此巨大的研發經費投入,必須對科技投入與產出進行客觀合理的績效評價,使科技經費發揮出“四兩撥千斤”的作用。要建立科技成果轉化績效評價體系,首先需要確定評價指標,確保構建的評價模型盡可能多地選擇能夠橫向比較和相對權威的指標;其次對投入指標與產出指標進行合理篩選,確保指標能夠盡量多地容納被評價對象的信息數據;最后為確保評價體系的可比性,計算結果要以定量數據為主,方便進行對比。本文以建立績效評價指標體系為目標,通過數學模型,對科技成果轉化績效進行定量評價,以云南省近10年的樣板數據為基礎,定量呈現省級層面科技成果轉化的變化趨勢及內在規律。

2 指標評價模型構建

2.1 評價指標

2.1.1 評價體系構建

目前在國家層面尚無針對科技成果轉化的測度指標(體系),但是國家技術轉移示范機構的評價已經取得了初步進展,科技部火炬高技術產業開發中心發布的《國家技術轉移示范機構評價指標體系(試行)》和《科技成果轉化成熟度評價規范》(T/BTSA 001-2016)都是國家層面評價科技成果轉化績效的現行探索。指標評價體系(表1)共分三級:一級指標從投入、產出、轉化效益3個維度,對云南省應用技術類科技成果轉化進行績效評價,各指標的權重由評價模型中三級指標降維提取主因素累積的方差占比確定;二級指標用于提取主因素一級指標,由經費投入、人員投入、綜合科技成果、成果原創性、成果先進性、已轉化項目占產業化項目比重、凈利潤等7個二級指標構成。其中人員投入、綜合科技成果、成果原創性、成果先進性4個二級指標分別由三級指標和參考指標匯總計算得出。

表1 云南省科技成果轉化績效評價指標

2.1.2 指標數據處理

篩選與三級指標相關系數在0.8以上的指標作為計算二級指標的參考指標。其中人員投入指標包含科技成果參與人員的技術職稱、年齡結構、文化程度等三級指標,參考指標為原始創新成果數量和國內二次開發成果數量;綜合科技成果指標包含專利、軟件著作、標準等科技成果形式的三級指標,參考指標為凈利潤、實繳稅金、出口創匯和節約資金;科技成果原創性指標包含原始創新、國外引進消化吸收創新、國內二次開發,參考指標為收入、初期成果數、中期成果數、成熟成果數;科技成果先進性指標包含科技成果的國際領先、國際先進等三級指標,參考指標為凈利潤、實繳稅金、出口創匯和節約資金。采用SPSS21.0軟件對匯總性指標所涉及的分項指標與參考指標進行相關性計算,以各分項指標相關系數為基礎,通過計算公式計算出各個年度的分項指標對折算指標的權重系數,具體計算公式如式(1)所示。

(1)

其中,Xi為第i項分項指標與對應參考指標的相關系數,X總為全部相關性系數的總和值。由于折算的人員投入的分項指標按照文化程度、年齡結構、技術職稱這3個不同的方面對相同的人員進行統計,因此在折算過程中采用同等方法計算3次后求取平均值得出。

2.2 計算模型

先將原始數據進行無量綱化處理,然后用參考指標取得三級指標的權重系數,代入公式(1)計算云南省科技成果轉化績效評價的7個二級指標值,然后以PCA計算法為主對云南省科技成果轉化績效進行綜合評價值計算,計算公式如式(2)所示。

(2)

其中Fn為第n個主因子的得分,Dni為第n個主要因子的第i項得分系數,Xi為第i項二級指標無量綱化處理,β為各主因素特征值累積權重占比。

通過公式(2)得出的計算結果對比性較差,為使計算結果更具對比性,采用標桿法對計算結果進行處理,標桿的選取規則如下:以云南省內科技成果登記數據為主,在計算中以各指標數據的最大值作為該項指標的標桿值,得出各一級指標100分制績效評價得分值,公式如式(3)。

(3)

3 實證分析

3.1 因子分析

3.1.1 因子分析適用性檢測

先對數據進行因子分析適用性檢測,采用KMO和Bartlett的球度檢驗對云南省近10年數據進行檢驗。檢驗前先將原始數據進行無量綱化處理,消除不同單位對數據的影響,然后代入SPSS21.0軟件進行計算,結果如表2所示。KMO度量值為0.668,Sig值0.003<0.05,表明各變量間相互獨立性較強,通適用性檢驗,可以進行因子分析。

表2 KMO和Bartlett的球度檢驗

3.1.2 因子提取與得分系數

為了分析各公因子對應的一級指標,在計算過程中,采用最大方差法對因子進行旋轉。從計算結果分析:公因子F1在Z3、Z4、Z5具有較大的載荷,這3個二級指標代表成果產出,同時對應一級指標的成果產出,所以公因子F1的評價得分對應科技成果產出;公因子F2在Z1、Z2具有較大的載荷,這兩個二級指標代表成果投入,所以公因子F1的評價得分對應科技成果投入;公因子F3在Z6具有較大的載荷,這個二級指標代表成果轉化,所以公因子F3的評價得分對應科技成果產出。因子系數得分代入式(2)計算出各年度對應F1、F2、F3得分,并確定各分項指標的標桿值,然后代入公式(3)確定具體的標桿值,最終得到各一級指標對應的績效轉化評價百分制得分。詳見表3、表4。

表3 因子計算累計總方差結果

表4 成分旋轉及得分矩陣結果

3.2 績效評價得分

云南省科技成果轉化的綜合績效評價得分呈現波動下降趨勢且波動的幅度較大,2017年達到最大值,2020年為最小值。通過對比原始數據發現,2017年云南省科技成果凈利潤和綜合科技成果產出數量兩項指標達到最大值年份,經費投入處于相對較低的水平。2020年度的成果原創性、成果水平數值較低,單一因素的極大與極小對整體評價得分有較大影響。

表5 云南省科技成果轉化績效評價測算結果 (單位:分)

一級指標從不同維度對云南省科技成果進行績效評價:①從投入指標為主的考核得分分析,投入指標的績效考核得分最低值出現在2017年,最高得分出現在2015年,對比原始數據發現,這與經費投入最大值與最小值出現年份保持一致,表明科技經費投入是影響投入評價的主要因素;②從產出指標為主的考核得分分析,產出指標考核得分呈現“雙駝峰”型變化趨勢,最低值出現在2011年,次高值出現在2013年,最高值出現在2015年,隨后逐年下降,與綜合成果數量變化趨勢高度一致,說明成果綜合數量指標是影響產出考核得分的最重要因素;③從轉化效益指標分析,該項一級指標所包含的綜合科技成果、科技成果先進性和科技成果原創性3個指標不同程度的下降,致使2017年度綜合評價結果遠低于上一年度,出現較大的下滑。二級指標得分趨勢與總體評價結果變化趨勢保持一致。這說明云南省科技成果轉化的整體水平較低。④通過對分項指標的研究還發現,導致云南省科技成果轉化整體水平不高的原因之一是投入指標和轉化指標逐年下降。

3.3 評價結果預測

根據因子分析結果,對云南省科技成果轉化績效進行預測分析,以年為單位建立時間序列預測分析模型,以計算得出的各一級指標轉化得分和綜合得分為變量,采用ARIMA方法進行預測,結果如圖1所示。通過預測模型對已有計算結果進行模擬預測,按照當前評價模型預測未來幾年的科技成果轉化績效評價得分發展趨勢。其中綜合績效、轉化和產出績效得分呈現下降趨勢,投入績效得分呈現波動上升趨勢。

圖1 云南省科技成果績效評價得分預測

4 結論、啟示與展望

4.1 研究結論

對云南省科技成果轉化績效進行定量評價分析,結果顯示:云南省科技成果轉化綜合績效年際變化較大且總體績效相對較低,10年間平均值僅為64.9分,科技成果轉化績效有待進一步提升。一級指標從不同側面反映了云南省科技成果轉化的結果:影響轉化績效的主要因素是成果投入指標年際變化較大且波動下降,政府部門需要重視對科技成果的投入,形成科技成果投入穩定增長機制來確保科技資源投入。通過評價結果預測不同一級指標未來的發展趨勢,并結合原始數據分析科技成果轉化績效相對較低的原因是:云南省科技成果轉化的經濟效益相對較低,應用技術類成果實現轉化和產業化項目的比重也較低,這需要政府部門重視科技研究與市場的結合度,推動科技研發契合市場需求。

4.2 實踐啟示

科技成果轉化績效與指標評價體系由于涉及的面廣、因素多以及實施主體多等,需要綜合考慮各方因素以及強化對科技成果轉化的認知。在這個過程中,需要由專門的指標統計機構或管理部門加強對各指標的規范,尤其是對指標填報過程中的隨意性加以管理規范,形成一套上下統一的數據系統和相應的管理制度,這樣的計算分析結果才具有可比性。從這個意義上來說,本論文僅是對科技成果轉化指標評價體系建立所進行的探索性研究,目的是為建立科技成果轉化指標監測提供一個可操作、可對比的評價方法。

4.3 不足與展望

由于缺乏其他省份數據進行對比分析,無法確定云南省科技成果轉化績效與其他省之間的差距,但可以根據時間序列變化反映出的科技成果績效轉化得分變化來對云南省科技成果轉化進行趨勢分析,以找出影響科技成果轉化績效的主要因素,并根據具體指標的年度變化情況進一步分析各指標對最終評價的影響程度,通過持續的跟蹤分析,可以找出影響科技成果轉化績效偏低的原因,繼而為提高云南省科技成果轉化提供科學的依據。