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南京新型研发机构投入产出绩效评价实证研究
——基于南京市几百家新型研发机构的数据

2021-11-18熊哲超董维亮王冀宁

中国科技论坛 2021年11期
关键词:南京市绩效评价机构

周 治,熊哲超,董维亮,王冀宁

(1.南京工业大学大学科技园管理办公室,江苏 南京 210009;2.南京工业大学经济与管理学院,江苏 南京 211816;3.南京工业大学生物与制药工程学院,江苏 南京 211816)

0 引言

发展新型研发机构是贯彻落实十九届五中全会 “四个全面”重要精神、加快建设科技创新领域的有效战略,是提高企业技术创新能力、激发人才创新动力、完善科技创新体制机制的促进剂。随着科技创新体系改革的不断发展以及市场经济体系的日益完善,新型研发机构的研究开发费用规模近年来大幅增加,新型研发机构在科技资源的融合和成果转化方面发挥着越来越大的作用[1]。

目前,众多学者从不同维度对新型研发机构的绩效评价进行研究。郭百涛等[2]立足于创新条件、创新过程、效益以及研发人力等因素,对新型研发机构进行评价;杨博文等[3]从投入产出质量、人才培养等角度构建多指标评价体系,对北京新型研发机构的建设进行分析并提出相应的对策建议;陈红喜等[4]从体制机制建设、成果转化、企业孵化和引进、社会影响力等角度创建了新型研发机构的指标体系;王宏起等[5]将创新链与服务链相结合,借助Lotka-Volterra模型研究科技创新与创新服务的内在关系;米银俊等[6]从SNM过程的新型研发机构与社会创新网络的关系视角出发,从技术创新的发展和转化、开放式创新的实践案例和机制、创新参与者和不同程度的创新模式五个方面进行深入分析,强调多主体参与者之间的协调关系,为创新创造积极的内外部环境。

在实践中,国内外一些新型研发机构结合自身特点采用不同的方法进行绩效评价。美国国家标准与技术研究院 (NIST)以两年作为一个周期进行绩效评价活动,将绩效评价分为三层:第一层是国家科学理事会对NIST下属的试验研究中心进行评价,第二层对其内部项目进行评价,第三层接受联邦政府的评估。德国弗朗霍夫对各新型研发机构每五年进行一次绩效评估,期间会聘请协会外的专家对研究所的科技竞争能力以及战略计划的完成程度进行评估,并且对研究所负责人进行质询答辩,在考核的项目中会格外注重科研成果在现实生活中的应用情况。日本政府委托第三方评价机构对产业技术综合研究院 (AIST)进行绩效考核,根据基础研究、应用前研究以及应用后研究三个阶段设置不同的评价指标,由不同专家分别评估,重点评估科技成果的社会经济影响力、阶段性进展和计划实施的可行度。AIST的主管大臣根据结果会直接对机构负责人沟通和指导,没有完成中长期发展计划的政府会减少甚至停止拨付经费。中国科学院深圳先进技术研究院为了提升科研中心的效益,充分发挥第三方评价机构的作用,每三年为一个评价年限进行评估,以此进行有针对性的改进。采用产业化倾斜、科学制定项目比重等方法提高管理效率和资源的利用效率[2-6]。

综上所述,学术界主要从新型研发机构绩效评价指标体系的构建、案例分析研究、影响新型研发机构发展因素以及利用博弈论分析新型研发机构的发展策略等方面开展实证研究。运用科学的研究方法从不同角度来评判新型研发机构的绩效,针对不足之处分析原因并提出相应改进措施,为新型研发机构的发展提供决策依据。不同国家和地区的新型研发机构大多数也都建立了绩效评价体系,但当前各个地区的经济水平、相关政策、文化形式、科技水平等方面发展不平衡,不同地区的新型研发机构的组织模式、体制机制方面都有不同的特点,并且少有从投入、产出角度对新型研发机构的创新能力进行分析。因此,本研究立足南京市建立新型研发机构的投入、产出分析,以南京市几百家新型研发机构的数据为基础,提出更具针对性的绩效评价指标体系,评估南京市新型研发机构的投入、产出能力。

1 南京市新型研发机构指标体系的选取与确定

1.1 数据来源

本文的数据来源于南京市科技局提供的2018年和2019年南京市新型研发机构 (南京市签约认定)的投入、产出数据情况。样本量包含2018年183家新型研发机构及与其相关的1098项在研在孵项目、2277家孵化企业和1124家引进企业,还包含2019年264家新型研发机构及与其相关的1465项在研在孵项目、2095家孵化企业和1357家孵化企业。这些数据为专家打分和指标选取提供了有效依据,并且为实证分析奠定了一定基础。

1.2 指标的选取及原则

本文在德尔菲专家调查表设计与打分时,查阅了与 “新型研发机构” “科技创新” “创新能力”相关的高质量文献156篇、科技局通知文件3份、江苏省科技创新研究指标体系6份、课题组绩效评价相关报告4篇。同时,邀请南京师范大学、南京财经大学、南京工业大学以及紫金农商银行等九位专家教授参与德尔菲专家调查表的设计与打分。基于南京市几百家新型研发机构的数据,对指标的选取采用以下三个原则:

第一,投入、产出评价需要考虑新型研发机构建设的全过程。从投入角度来讲,需要机构具备创新的科研基础和科研能力,如团队建设、资金投入、其他资源投入,包括用于研发的新增基础设施建设、新增科研仪器设备、新增研发人员、每年新增研发经费投入等指标。从产出角度来讲,有研发投入才会有研发产出,如项目产出能力、科研产出能力,包括转化科技成果项目、新增孵化引进企业、知识产权申请和授权数、横向服务企业获得经费数量等指标[4-8]。

第二,需要新型研发机构完善内部管理能力[9]。新型研发机构的 “新”体现在体制机制上的创新,需要加强新型研发机构整合与管理资源的能力[10],如资金分配使用、财务管理、项目管理、银行贷款授信情况[11]。具体包括资金使用方法调整变动科学性、人才引育机制、资金使用范围调整变动合规合理性、项目管理制度健全性、有无失信记录等[12-13]。

第三,需要考虑新型研发机构的可持续发展能力。要考虑机构的可持续发展,不仅需要衡量其当前的研发能力,还需判断其产生的效益,如经济效益、社会效益、服务能力。具体包括研究院自营收入、经济带动效益影响力、服务企业数量等指标[14-16]。

1.3 指标体系的确定

本文将南京市新型研发机构绩效评价指标划分为资源投入、整合过程、资源产出以及效益4个一级指标,然后在这4个一级指标下选取12个二级指标 (见表1)。资源投入下包括团队建设等3个二级指标,以及对应的10个三级指标。整合过程下涵盖资金分配使用等4个二级指标,以及对应的8个三级指标。资源产出下包括项目产出能力等2个二级指标,以及对应的7个三级指标。效益下包括经济效益等3个二级指标,以及对应的7个三级指标。

表1 南京市新型研发机构投入产出评价指标体系

2 网络层次分析法模型构建

2.1 网络层次分析法简介

网络层次分析法模型的构建步骤为:首先构建控制层、网络层和对象层,其次在每个元素之间构建相应的联系,然后计算控制层的指标权重,确保元素之间相互独立,综合德尔菲专家调查表确定一个重要程度,然后确定每个指标相的重要程度。依据1~9评分表 (见表2),借助Super Decision软件求出每个指标的权重。

表2 指标相对重要性标度

(1)构建超矩阵。设ANP中控制层准则有P1,P2,…,Pm,网络层有元素集C1,C2,…,CN,其中Ci有元素Ci1,Ci2,…,Cin,i=1,2…,N。以控制层元素Ps为准则,以Cj中元素Cj1为次准则,根据标度法构造判断矩阵,得到归一特征向量 (wi1,wi2,…,win)T即为网络元素排序向量。同理得到其他元素的归一特征向量,进而得到一个超矩阵,记为Wij:

这里Wij的列向量就是Ci中元素Ci1,Ci2,…,Cin。如果Cj中的元素不受Ci中的元素影响,则Wij=0。因此,最终可以在Ps准则下获得超矩阵W。同理,获得其他控制元素的超矩阵:

(3)构建评价矩阵。设评价指标等级的评语集V= (v1,v2,···,vm)及量化评价结果的数值集,并建立隶属矩阵R= (rij)n×m,其中rij=第i个指标选择vi等级的个数/参与评价个数,利用模糊评价矩阵S与数值集N导出最终评定指数F。

2.2 局部权重和全局权重的计算

(1)建立评价模型。新型研发机构绩效评价指标的不同指标之间是相互关联而不是相互孤立的,基于此本文构造了南京市新型研发机构绩效评价模型的网络结构 (见图1)。可以看出:控制层中目标为新型研发机构绩效 (S),准则为资源投入维度 (A1)、整合过程维度 (A2)、资源产出维度 (A3)、效益维度 (A4);网络层中有12个元素集,每个元素集下面对应各自的元素,元素集内部以及不同的元素集之间交互影响。

图1 南京市新型研发机构绩效评价模型结构

(2)确定指标权重。对收回的德尔菲专家调查表中数据进行分析,借助Super Decision软件确定各层级指标的局部权重以及全局权重,结果见表3和表4。

表3 一级指标权重

表4 二级和三级指标权重

3 模型的计算过程与结果分析

本文对南京市新型研发机构绩效评价的每个指标共设置五个评价等级,每个等级代表各指标实际得分所处的档位,各评价等级根据各评语集区间确定。每个指标都有各自的局部得分和全局得分,全局的得分总分为 100 分。

本文采用的评语集为M={好,较好,一般,较差,差}, “好”的评语范围为100~80 (含80)、 “较好”的评语范围为80~60 (含60)、 “一般”的评语范围为60~40 (含40)、 “较差”的评语范围为40~20 (含20)、 “差”的区间为20~0。评价结果的数值集为N={100,75,50,25,0},结合上述各等级对应的数值进行统计分析,运用模糊综合评价法得到南京市新型研发机构绩效的情况。

南京市新型研发机构绩效评价的三级指标评价矩阵为:

由此可得到南京市新型研发机构制定的评价向量为C1=W1·R1= (0.326,0.619,0.054,0,0)。同理可得,新增财政拨款、新增研发费用支出、新型研发机构运营公司及孵化企业获得资本投资情况等三级指标的评价向量分别为C2= (0.375,0.587,0.034,0,0)、C3= (0.138,0.640,0.165,0.028,0)、C4= (0.257,0.743,0,0,0)、C5= (0.44,0.44,0.11,0,0)、C6= (0.411,0.573,0.015,0,0)、C7= (0.56,0.44,0,0,0)、C8= (0.573,0.403,0.022,0,0)、C9= (0.245,0.700,0.054,0,0)、C10= (0.240,0.594,0.112,0.054,0)、C11= (0.330,0.480,0.183,0,0)、C12= (0.165,0.615,0.220,0,0)。

根据制定新型研发机构指标的评价向量得到一级指标中投入的评价矩阵为:

由此能够得到南京市新型研发机构资源投入指标的评价向量为U1=WB1·B1= (0.313,0.613,0.064,0.004,0)。同理可得,整合过程、资源产出、效益的评价向量分别为U2=WB2·B2= (0.431,0.545,0.020,0,0)、U3=WB3·B3= (0.409,0.551,0.038,0,0)、U4=WB4·B4= (0.261,0.553,0.162,0.022,0)。

根据新型研发机构中资源投入、整合过程、资源产出以及效益指标的评价向量,可得南京市新型研发机构绩效评价的评价矩阵为:

由此得到整体评价向量S=WA·U= (0.343,0.569,0.078,0.007,0)。最后,计算出南京市新型研发机构绩效水平的评价分值为F=0.343×100+0.569×75+0.078×50+0.007×25+0×0=81.081。

最终计算的分值由三级指标权重的评价向量和相应的评价矩阵相乘再相加,得到上一级指标的评价向量,以此类推得到整体的评价向量。然后,将整体评价向量的值与量化评价结果的数值集对应的值相乘,得出南京市新型研发机构绩效水平的评价分值为81.081,评价等级为好。

4 新型研发机构绩效评价的结果与分析

4.1 绩效评价计算结果

根据采集的数据,计算出南京市新型研发机构绩效指标的得分及得分率,见表5及表6。

表5 一级指标分值

表6 二级和三级指标分值及得分率

4.2 评价结果分析

由绩效分析可以看出,虽然新型研发机构的总体得分为好,但是从三级指标的得分率 (见表6)中也反映了目前存在的一些问题:

(1)人才集聚能力有限,团队建设能力不强。在资源投入的三级指标中,新增财政拨款和房屋建筑及配套设施市场价值得分率分别为77.75%和66%,评价等级为较好;土地资源市场价值的得分率为55.75%,评价等级为一般。反映出新型研发机构的土地补助主要是由政府支持,后期拓展时在预留空间上存在一定困难的现状。职业经理人配备情况、博士或高级职称以上人员规模的得分率分别为69.5%和72.25%,评价等级为较好。反映出目前新型研发机构高层次人才集聚度不高,复合型人才稀缺,高水平领军型创新人员和团队引进难、留住更难的现状[17]。

(2)机制调整能力有限,灵活运行能力不强。在资源整合过程中,资金使用范围调整变动合规合理性和新型管理体制与制度建设的得分均为77.75%,评价等级为较好。反映出目前新型研发机构无论是从规模还是从业务上来说都已经发展到一个相对比较快速的阶段,但复杂的制度环境使得新型研发机构在运行上还存在不通顺的现状。新型研发机构要想通过机制变革,突破或扩大资金使用范围,存在很大的困难[18]。

(3)集成攻关能力有限,协同创新能力不强。在资源产出方面,纵向科研项目获得经费数量的得分率为72.25%,新增孵化引进企业数量的得分率为77.75%,二者的评级等级皆为较好。目前大部分新型研发机构能积聚政府、高校和科研院所、研发企业等的力量,进行对接产业的集成科技攻关,但是如何承担更多纵向课题,深度对接区域产业需求,在新型研发机构中将自身优势和人才储备转化成区域科技支撑,搭建公共技术平台,进行成果共享,承接技术外包服务,孵化科技企业,引进国外企业等,仍有待进一步完善[19-20]。

(4)政府资助能力有限,社会经济效益不强。效益的三级指标得分率基本都在75%左右,其中新增孵化引进企业营业收入和经济带动效应影响力的得分率分别为77.75%和79.75%,研究院自营收入和服务企业总次数得分率均为75%,备案新型研发机构实现产值和服务企业数量的得分率均为72.25%,这几项指标的评价等级都为较好,与目前新型研发机构创办资金主要来源于政府机关、事业单位和团队个人,自身及母体缺乏外来投资支持,社会融资也存在一定困难的现状相符。为了解决生存困境,维持收支平衡,不少新型研发机构不得不在社会寻找 “短、平、快”项目,这种项目追求的是短期盈利,对经济带动效应的贡献有限,无法提升机构自我造血能力。作为带有一定事业单位特征的新生事物,新型研发机构适应市场竞争的能力不足,导致对市场、对社会的贡献并不十分突出[21-22]。

5 启示与建议

(1)把握好创新名城招贤纳才机遇,扩大人口集聚规模效应,增强新型研发机构对人才的吸引力。一是对于机构发展所需要的紧缺人才采取引进和柔性引进双渠道,建立人才培养和成长机制,为人才提供发展的平台;二是给予住房、医疗、出行等方面的优惠,放宽科研人员工作时间和工作地点的限制,创新工作环境及工作理念,结合科研人员性格特点以及能力专长等个体差异性,从积极性、创造性、团队精神等不同角度对其进行绩效评估,激发科技创新的动力和潜力;三是聚集与主导产业有相关能力的科技人才,打造一支产业领军团队,分阶段、有计划地攻克主导产业核心技术,完善其研发环境,提供综合配套服务。

(2)把握好机构改革磨合适应期,推动新型研发机构绩效考核体系建设,提高新型研发机构管理能力。一是结合机构自身发展阶段,确定考核内容、项目、指标、标准以及科学设计指标的权重,结合考核结果的综合评价分析结果,制定合理的发展策略;二是新型研发机构评价指标的设计应该多元化,避免使用单一类型的指标,客观全面反映整个区域的创新能力;三是建立机构内部考评部门,完善考核流程,聘请第三方评价机构,定期对内部考评部门以及其他部门进行评估,并且对机构负责人采取单独提问答辩,建立良好的反馈机制,弥补阶段性不足。考核流程应遵循简洁高效、客观公平、及时反馈的原则。

(3)把握好因城施策调控窗口期,加强新型研发机构资源整合能力,提升科技成果实际利用效率。一是充分发挥市场优势,积极调动团队的主观能动性,激发团队领导的指导能力,提高科技成果转化活动的效率,加强新型研发机构资源整合能力;二是科技成果转化需要加强团队协同作战能力,鼓励 “校企合作”,构建社会资源与学术研究成果相结合的平台,增加在校研究生在实践中学习的机会,同时为新型研发机构注入新的活力;三是发挥市场的主导作用,结合项目发布公告,公开招标,增加新型研发机构的投资主体。政府根据中标结果,重点扶持相关部门对应的中标单位。

(4)把握好高质量发展战略机遇,拓宽新型研发机构的投入渠道,扩大其社会影响力和经济效益。一是鼓励合纵连横,引入第三方投资,扩大融资渠道,同时鼓励跨国公司在中国设立研发分支机构,实现优势互补,提高核心转化能力,提高自己的社会知名度和影响力;二是当与高校和科研院等进行技术、专利授权与转让时,用创新券、科研成果转化后收益提成、技术入股等激励措施将知识资本效益和新型研发机构的经济效益紧密联系;三是新型研发机构不仅可以通过研发成果在市场获得收益,也可以通过知识产权、产品咨询、技术培训等手段获得服务性收益,增加自身的经济效益和社会影响力。

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