高校科技产业化能力评价体系的构建与评价方法研究

2016-12-06李立光

福州大学学报（哲学社会科学版） 2016年5期

关键词：科技成果产业化要素

李立光

(福州大学科学技术开发部，福建福州 350116)

高校科技产业化能力评价体系的构建与评价方法研究

李立光

(福州大学科学技术开发部，福建福州 350116)

高校是国家科技创新体系的重要组成部分之一，科技成果产业化是高校服务区域经济发展的重要途径，科学合理地评价高校科技成果产业化能力是实现创新驱动的重要前提。通过对各种评价方法进行梳理与研究，尝试建立评价指标体系与评价模型，希冀为进一步开展高校科技成果产业化能力评价打下基础。

高校；科技产业化；评价体系；评价方法

高校是国家科技创新的重要载体。改革开放以来，我国国民经济总量快速提升，但经济总量的提升掩盖了经济增长过程中存在的种种问题，特别是科技创新能力较弱、科技产业化效率较低以及科技创新体系建设滞后等棘手难题。[1]“科技成果转化率”是评价科技产业化能力的重要指标。目前，在各媒体、学术期刊甚至官方材料中，有各种版本的科技成果转化率数据，但是，我国“科技成果转化率”没有统一规范的测算方法，存在“成果”概念没有标准、“转化”概念过于模糊、统计周期难以确定[2]等问题，不能充分评价科技产业化能力。在此背景下，为了科学、有效地配置高校科研资源,提升高校科技投入、产出效率及科技成果转化率,本文在借鉴国内外研究成果的基础上，结合多年科技管理的实践，以我国高校科技产业化能力为研究对象，尝试构建评价指标体系与评价模型，并从技术效率、产业化能力、空间差异等角度梳理其评价方法，希翼能为区域协同创新提供理论依据。

一、评价指标体系

设计高校科技产业化能力评价指标体系,首先要了解其影响因素、外延与构成要素，再从研究的实际需要出发，参考前人的研究成果，选取指标构成指标体系。李斌在高校科技成果产业化特点和现状的基础上建立了高校科技成果产业化筛选评价指标体系。[3]徐向阳等以江苏省某高校科技成果转化为例构建了高校科技成果转化项目的评价指标体系。[4]赵英等则从农业科技成果产业化的角度构建了一套农业高校科技成果转化评价指标体系。[5]总体来看，我国高校科技成果产业化能力的指标体系构建还处于初步阶段。

(一)高校科技产业化能力影响因素

一是体制机制因素。我国高校科技产业化过程中存在的不足体现了科技创新体系建设的缺陷，构建我国科技产业化评价体系，有助于完善科技创新体系制度建设，改善科技评价制度，提高教师参与科技成果产业化的积极性。[6]二是考评因素。高校对教师的考评仅限于科技项目、经费、著作、论文等因素的数量，而少考虑到科技成果产业化问题，构建我国科技产业化能力评价体系，有助于提高可产业化的科技成果的数量与质量。教师在进行科技成果创新的时候，只有尊重市场规律，才能促进科技成果市场转化率的有效提高。[7]三是投入因素。我国高校科技成果的产业化投入不足，西方发达国家在科技成果产业化过程中研发、中试、成果商品化的资金投入比是1∶10∶100，而我国相应的比例是1∶1.1∶1.5。[8]四是转化渠道因素。我国科技成果转化渠道不够完善，相对国外而言，我国的科技中介机构起步较晚，作用并不是很明显，满足不了科技成果产业化的需求。五是科技资源分配因素。我国的科技资源分配特别是科技经费投入方面，针对不同的地区、不同类别的高校等存在严重的不平衡，造成了我国高校科技创新能力与科技成果产业化能力的不平衡。

(二)高校科技产业化能力评价的外延

高校科技产业化能力评价属于高校科技成果评价与科技成果产业化评价的交叉内容(见图1)，三者的评价对象、内容、方式等多种多样，整个交叉体系十分繁杂，不同内容组合可产生不同的评价体系。要对我国高校科技产业化能力评价有一个清晰的认识，就需要先弄清楚其在评价对象、内容、评价方式等方面的定位。

科技成果产业化评价侧重的是项目评价和效益评价，主要对项目的可行性、重要性、技术先进性、投入产出、经济效益、社会效益等方面进行评价；高校科技成果评价主要是对成果形成过程和成果本身进行评价，是通过论证、评审、评议、评估、验收等方式，对技术成果的科学性、创新性、先进性等内容进行评价；高校科技产业化能力评价主要是对高校产出技术成果的能力以及其成果能否产业化和产业化的程度进行评价。

(三)指标体系构成要素

高校科技产业化能力评价体系本身是一个复杂的系统，也是一个有机的整体，由众多的要素构成，一般可分为外部环境要素和内部要素。高校的科技活动是一项多投入(人力、经费、机构、项目、国际科技交流等) 、多产出(科技进步奖、著作、学术论文、国家级项目验收项、专利授权数、技术转让合同等)的复杂活动，这些因素成为影响高校科技成果产业化[9]的内部要素。

本文主要从内部要素分析的角度构建我国高校科技产业化能力评价指标体系。科技创新能力要素，包括师资力量、硬件基础、科研实力、学术交流等各方面的综合情况。科技研发能力要素，包括成果申报专利数量、人均技术开发项目数、人均研发经费、专职研发人员配备等。科技产业化潜力要素，指高校科技产业化的潜在能力，包括科技产业化的人力、经费、智力投入及科研机构数量等。科技产业化效益要素，体现为高校科技产业化活动所带来的直接经济效益、社会效益，包括技术转让合同数、技术转让收入等。

(四)指标体系构建

评价指标体系的设置合理与否对高校科技产业化能力评价结果的客观性与准确性有着重大影响，借鉴国内外已有相关文献资料中科技产业化评价指标体系的研究成果，结合我国实际，本文构建的我国高校科技产业化能力评价体系由6个综合指标、19个具体指标构成，见表1。

表1 我国高校科技产业化评价指标体系

续表1

一级指标二级指标三级指标我国高校科技产业化能力3．科技机构4．科技项目5．国际科技交流6、科技成果及技术转让(8)高校研究与发展机构(9)高校研究与发展项目数(10)R&D成果应用及科技服务项目数(11)国际合作研究(12)交流论文数(13)科技进步奖(14)出版科技著作(15)发表学术论文(16)国家级项目验收项(17)专利授权数(18)合同数(19)当年技术转让实际收入合计

其中，综合指标科技人力、科技经费、科技机构、科技项目、国际科技交流反映了我国高校科技的投入能力，科技成果及技术转让则反映了我国高校科技的产出能力。高校科技产业化能力则由科技投入和科技产出能力体现。

二、评价模型构建

为了科学、有效地配置高校科研资源,提升高校科技投入、产出效率，提高我国高校科技成果转化率和产业化能力,本文尝试以我国高校科技成果产业化技术效率和能力为评价对象，建立对我国高校科技产业化的全要素生产率、产业化能力、空间差异性定量与定性相结合的综合评价模型。

(一)评价模型

根据前文的分析，构建我国高校科技产业化能力评价模型，见图2。

(二)评价方法

高校科技成果产业化评价的方法较多，例如：专家评议法、成本效益法、多指标综合评价法、全要素生产率数据包络分析法(DEA)、因子分析法和计量经济学方法等。

专家评议法是通过邀请若干相关方面的专家，对某一个具体的高校科技产业化活动进行各自评价后，再汇总所有专家的评价意见，得出评价结果，该评议法具有较强的权威性，能够对相关活动作出较为全面的评价，但其只适用于定性评价，而不适用于定量评价。成本效益法是针对科技成果产业化的投入、产出进行效益评价，偏重于定量评价，忽视定性评价，侧重于评价效益，较少涉及到效率等内容。多指标综合评价法是根据评价对象的内容设计多个绩效评价指标，通过一定的方法对指标进行评分并设置指标权重，最后综合计算得分，得出评价结果，该评价法综合性较强，可以结合定量评价和定性评价，并且可以对评价对象的各个方面进行全面的评价。

本评价模型运用的评价方法有:

(1)数据包络分析(DEA)方法与Malmquist指数模型——产业化能力全要素生产率分析

高校科技产业化作为一种生产活动，提高其全要素生产率可以减少高校科技产业化对物资资料和人力成本投入的依赖。高校科技产业化全要素生产率决定于该活动的技术进步水平和技术效率。高校科技产业化技术进步率决定于时间因素，增长速度较慢。国家教育、科技管理部门以及众多高校都在探索提高高校科技产业化的对策，完全可以通过整合高校科技产业化相关要素，提高科技产业化管理水平，提高高校科技产业化技术效率。

近年，相关学者对我国高校科研效率的有效性评价给予了关注。陆根书等运用DEA方法对教育部直属48所高校的科研效率进行了评价,探究了高校科研效率低下的原因,并从投入和产出方面提出了提高高校科研效率的措施与建议。[10]周静等从人、财、物、论文产出、成果鉴定及科技服务6个方面构造了合并DEA模型，对29个地区高校科技创新的制度效率与规模效率进行了比较研究。[11]张运华等应用价值链效率的DEA模型对我国30个地区高校科技投入产出及成果转化效率进行了分析。[12]

(2)因子分析法——产业化能力分析

因子分析起源于20世纪初，由K·Pearson和C·Spearman等学者共同提出。因子分析通过降维的方法，用较少的综合性指标来替代原始众多的指标，而这几个综合性指标能够较全面地反映原始众多指标的信息，这样得出的结果更具有准确性及客观性。它的基本思想是根据相关性将观测变量进行分类，相关性较强的归于一类，每类间的相关性则较低，这样，每类就构成了一个公共因子。

(3)空间计量经济学方法LISA集聚图——产业化能力空间相关性与差异性分析

空间自相关反映的是一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值与邻近区域单元上同一现象或属性值的相关程度。空间自相关分为正、负相关两类，正相关表明某单元的属性值与其相邻空间单元具有相同变化趋势；负相关则刚好相反。空间自相关可以使用全局指标和局部指标两种不同等级的指标加以度量，全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征描述，表示全局空间自相关的指标和方法主要包括Moran指数以及Geary指数；局部空间相关性分析方法包括Local MoranⅠ指数、Moran散点图等。徐建华等运用空间计量经济学的相关方法对中国区域经济的差异进行了空间统计分析。[13]

(三)数据来源与指标选取

本评价模型的分析数据来源于2011-2015年《高等学校科技统计资料汇编》(教育部)。数据中，第t年的《高等学校科技统计资料汇编》是t-1年高校科技活动总体状况的数据资料汇集。[14]

按前文的指标体系，选取反映我国高校科技产业化能力的12个投入指标分别为研究与发展全时人员(人年)、R&D成果应用及科技服务全时人员(人年)、教授人数(人)、高级技术职务人数(人)、科技拨入经费总额(千元)、研究与发展经费总额(千元)、R&D成果应用及科技服务经费总额(千元)、研究与发展机构数(个)、研究与发展项目数(项)、R&D成果应用及科技服务项目数(项)、国际合作研究(人次)、国际学术会议交流论文(篇);7个产出指标分别为科技进步奖(项)、出版科技著作(部)、发表学术论文(篇)、国家级项目验收(项)、专利授权数(件)、技术转让合同数(份)、技术转让当年实际收入(千元)。

在数据选取过程中，可以按不同区域、不同规格(中央或地方、一般或重点)、同一区域的不同高校来选取不同的数据，对不同类别的高校进行评价。

三、实证与分析——按区域划分

根据图2的评价模型，本文在教育部2011-2015年《高等学校科技统计资料汇编》中，选取其中26个区域的高校作为研究分析对象，按区域进行评价。[15]

(一)高校科技产业化能力分地区全要素生产率评价

为了科学、有效地配置高校科研资源,提高高校科技投入、产出效率，需要对高校科技成果产业化技术效率进行评价，分析我国高校科技产业化的影响因素，并提出提高高校科技产业化效率与能力的对策。本节利用数据包络分析(DEA)方法与Malmquist指数模型测算我国高校科技产业化全要素生产率。

本文采用DEAP2.1软件测算我国高校科技产业化全要素生产率的变动，来评价各地区高校科技产业化的技术效率。 2011-2015年我国26个省级行政区分地区高校科技产业化全要素生产率测算结果及其分解见表2。

表2 2011-2015年我国各地区高校科技产业化Malmquist指数及其分解

全要素生产率变动(TFPCH)表示从t期到t+1期决策单元沿不同生产前沿生产率的变化。技术效率变动(EFFCH)表示相对于不变规模收益生产技术，从t期到t+1期决策单元向生产前沿的追赶效应，反映决策单元对投入的技术利用程度的变化。技术进步率(TECH)表示从t期到t+1期生产前沿的移动，反映技术的变动。纯技术效率变动(PECH)表示相对于可变规模收益生产技术，从t期到t+1期决策单元向生产前沿的追赶效应。规模效率变动(SECH)表示从t期到t+1期决策单元规模的变动是否有效以及效率值的变化。

当TFPCH、TECH、EFFCH、PECH、SECH的值大于1，则表明从第t期到t+1期全要素生产率、技术进步率、技术效率、纯技术效率在提升并形成规模经济。

(二)我国高校科技产业化能力评价

本文运用SPSS16.0软件对2011-2015年我国26个地区高校的各指标数据进行因子分析，根据计算得出每年各地区高校科技产业化能力的综合得分并进行比较，见表3。

表3 2011-2015年我国各地区高校科技产业化能力得分

表3中，得分大于0的说明该地区高校科技产业化能力较强，分值越高说明能力越强，反之越弱。2015年，26个省级空间单元中高校科技产业化能力综合得分大于0的有12个，占46%。数据表明，作为科技创新体系重要组成部分的高校科技成果产业化能力整体较弱。26个地区高校科技产业化能力得分最高为1.524 ，最低为-0.492，反映了高校科技产业化能力地区间的不平衡性，东部地区高校科技产业化能力普遍高于中西部地区高校，各地区高校科技产业化能力综合得分排名没有大幅度的变化，北京、江苏、湖北、上海分别稳居高校科技产业化能力前四位。

将表2的TFPCH数据按降序排列，选取表3对应的26个省份2011、2013、2015年的数据，其对比数据见表4。

表4 我国高校科技产业化全要素生产率与产业化能力得分对比

续表4

地区TFPCH产业化能力得分2011年2013年2015年上海市1．0440．8691．0861．236广东省1．0340．3550．440．41天津市1．027-0．008-0．156-0．143重庆市1．026-0．276-0．208-0．162吉林省1．008-0．079-0．042-0．082四川省0．9950．1840．1580．296广西0．994-0．453-0．332-0．313湖南省0．986-0．009-0．0050．163陕西省0．9810．3340．480．368甘肃省0．978-0．426-0．429-0．45黑龙江省0．9770．280．2060．199安徽省0．974-0．179-0．1-0．001辽宁省0．9630．4070．5320．393福建省0．954-0．317-0．345-0．277云南省0．95-0．353-0．393-0．352内蒙0．933-0．512-0．502-0．475江西省0．912-0．43-0．342-0．327山西省0．887-0．314-0．318-0．367山东省0．8830．3920．4160．432河南省0．883-0．158-0．106-0．007贵州省0．873-0．542-0．519-0．492河北省0．836-0．021-0．103-0．117

通过表4可以看出：

浙江、北京、湖北、江苏、上海、广东6个区域的高校科技产业化全要素生产率均大于1(呈上升趋势)，2011、2013、2015年的产业化能力得分均大于0，说明这些区域的产业化能力较强，能够充分利用科技资源，科技成果能较好地实现产业化。

天津、重庆、吉林3个区域的高校科技产业化全要素生产率均大于1(呈上升趋势)，2011、2013、2015年的产业化能力得分却小于0，说明这些地区的产业化能力水平相对较弱，科技产业化能力没有得到充分的发挥。

四川、陕西、黑龙江、辽宁、山东5个区域，高校科技产业化全要素生产率均低于1(呈下降趋势)，2011、2013、2015年的产业化能力得分却大于0，说明这些地区的产业化能力水平处于中上等，高校科技产业化资源得到较好的发挥。

其它12个区域，高校科技产业化全要素生产率均低于1(呈下降趋势)，2011、2013、2015年的产业化能力得分均小于0，产业化能力水平相对较弱。

通过以上分析可以看出，各地区高校科技产业化全要素生产率和产业化能力差异较大，二者的发展趋势不一致,也不成正比。也就是说，高校科技产业化全要素生产率高的地区，产业化能力不一定就高；而全要素生产率低的地区，产业化能力也不一定就低。单一地对我国高校科技产业化能力进行全要素生产率评价或能力评价，不能科学、系统地反映我国科技产业化的准确情况。因此，对我国高校科技产业化能力进行空间差异性与相关性分析评价是必要的。

(四)我国高校科技产业化能力空间相关性与差异性分析

明朝继承元朝的东北疆域后，于明成祖永乐七年(1409)置奴儿干都指挥使司(简称奴儿干都司)，统辖包括今库页岛、北海道在内的黑龙江流域。

从整体来看，我国高等教育事业发达，高校的科学技术研究成果丰硕，科技产业化事业稳步推进。但是，我国国土辽阔，各地区高校科技创新和产业化能力差异较大。

本节采用空间计量经济学方法，以我国31个省(直辖市、自治区)省级空间单元为研究对象，分析我国各地区高校科技产业化能力的空间自相关水平和空间集聚特征，探索我国高校科技产业空间差异特征和我国高校科技产业化的空间依赖关系。

1. 高校科技产业化能力全局自相关分析

本文利用GeoDA软件，以我国高校科技产业化能力主成份加权值测算结果为基础，计算2011-2015年我国31个省级空间单元高校科技产业化能力空间自相关Moran指数。计算结果见表5。

表5 2011-2015年我国高校科技产业化能力全局Moran指数值

表5表明， 2011-2015年期间，我国31个省级空间单元高校科技成果产业化能力存在显著的空间正相关性，全局Moran指数值均通过Z值检验。2011年高校科技产业化空间依赖程度最低，为0.1361。2012年高校科技产业化空间依赖程度最高，为0.1722。

整体来看，我国高校科技产业化能力空间依赖关系呈现先上升后下降的趋势。2011到2012年，高校科技产业化能力空间差异性逐步增大，发达地区高校科技产业化能力提升快，而中西部地区高校科技产业化能力提升慢，高校科技产业化能力呈现显著的空间集聚特征。2012-2015年，我国高校科技产业化能力全局Moran指数逐步下降，空间差异性缩小，这是由于各地区都将高校视为科学技术创新源头，经济发展落后地区高校科技产业化能力逐步提升，实现了对发达地区追赶，高校科技产业化能力的空间差异性逐步降低。

2. 高校科技产业化能力局部自相关分析

本文运用Anselin设计的GeoDa软件，通过Merge Table Data功能将我国31个省级空间单元2011年到2015年的高校产业化能力数据合并到我国各省市地图相应的属性项中，然后得到相应的LISA集聚图(Local MoranⅠ显著性水平图)，见图3。

LISA集聚图结果体现出我国各省级空间单元高校科技产业化能力的局部特点，图3中白色部分表示高校科技产业化能力空间自相关性并不明显；黑色部分表示H-H型的空间联系形式，即高校科技产业化能力强的地区被同样是高校科技产业化能力强的地区所包围；深黑色部分为L-L型的空间联系形式，即高校科技产业化能力低的地区被同样是高校科技产业化能力低的地区所包围；灰色部分(海南省相对孤立，除外)为L-H型的空间联系形式，即高校科技产业化能力低的地区被高校科技产业化能力高的地区所包围；灰色A部分表示H-L型的空间联系形式，即高校科技产业化能力高的地区被高校科技产业化能力低的地区所包围。

四、结论与建议

通过本文的分析可以看出，我国高校(按区域划分)科技产业化能力存在明显的空间差异性，一是不同地区高校科技产业化能力差异较大，存在严重的不平衡现象；二是大部分区域的高校科技产业化能力与全要素生产率不成正比，间接反映出其投入与产出不成正比。同时，我国高校科技产业化能力也存在明显的空间相关性与依赖关系，能力强的地区其周边区域同样较强，能力低的地区其周边区域同样较弱。

科技创新是提升社会生产力和综合国力的战略支撑，必须把科技创新摆在国家发展全局的核心位置。[16]实施创新驱动发展战略，就是要推动以科技创新为核心的全面创新，坚持需求导向与产业化方向。[17]

全面提升我国高校科技产业化能力，一是要改革科研投入机制，特别是要有效改善经费投入区域不平衡问题。如2015年，北京、江苏、上海、陕西、湖北、浙江六个地区科技拨入经费总额为66672465千元，占全国31个地区的53.7%，其科技拨入经费总额与产业化能力得分排名基本一致，其它投入少的地区，高校产业化能力强弱不均，但总体较弱，这就要求国家从战略层次加大对经济欠发达地区与重点扶持区域的投入。二是要落实好国家关于创新驱动与科技产业化政策。关键在于促进政策落地、解决最后一公里问题，改革创新与政策接地显然成为北京、江苏、上海三地高校科技产业化能力位列全国前三的保障与能力提升的加速器。三是要深化高校教师考核评价制度改革。综合考评教师社会服务，完善科研成果转化业绩的考核，大力促进教师开展科研成果转化工作，将科研成果转化、技术推广与服务作为职称(职务)评聘、岗位聘用的重要依据[18]，充分调动教师从事科技成果转化的积极性。

注释：

[1] 邵天宇：《科技成果产业化工作问题与建议》，《中国高校科技》2011年第7期。

[2] 李修全：《我国“科技成果转化率只有15%”数据统计不实》，人民网，2015年2月2日。

[3] 李斌：《高校科技成果产业化筛选评价指标探讨》，《中国高校科技与产业化》2010年第8期。

[4]徐向阳、毛维倩：《高校科技成果产业化项目评估指标体系研究——以江苏某高校科技成果转化为例》，《南京工业大学学报》(社会科学版)2010年第2期。

[5] 赵英、曹然：《农业高校科技成果转化评价指标体系的研究》，《黑龙江科技信息》2011年第20期。

[6] 王明道、袁华、李晶：《高校科技成果转化的对策研究》，《科技管理研究》2011年第5期。

[7] 周晖：《促进高校科研成果转化的几点思考》，《中国经贸导刊》2011年第19期。

[8] 王建洲、董铸剑：《采用风险投资促进高校科技成果转化》，《中国高校科技》2011年第8期。

[9] 孔祥金、孔宇、薛晶：《影响科技成果转化的自身因素》，《中国高校科技》2011年第6期。

[10] 陆根书、刘蕾、孙静春、顾丽娜：《教育部直属高校科研效率评价研究》，《西安交通大学学报》2005年第2期。

[11] 周静、王立杰、石晓军：《我国不同地区高校科技创新的制度效率与规模效率研究》，《研究与发展管理》2005年第1期。