河南省科技成果转化政策实施效果评价与分析——基于中部六省比较视角

韩宇辉， 沈莉莉， 郑壮丽， 黄敬洛， 刘 睿， 陈峡忠

（1.河南省科学院，郑州 450007； 2.河南职业技术学院，郑州 450046）

科技成果转移转化是我国实施创新驱动发展战略和建设创新型国家的重要任务，也是实现科技与经济紧密结合，发挥科技创新在经济转方式调结构重要作用的关键环节，对于推动经济高质量发展具有重要意义. 党中央、国务院高度重视技术转移工作，将科技成果转化作为科技体制改革的突破口，作为国家科技创新体系建设的重要组成部分.

国外学者Ruegg 和Jordan［1］在2007 年利用评级模型建立了一套科技创新政策的实施效果评价体系.Rothwell［2］从科技创新供给政策、科技创新需求政策以及科技创新环境政策三个方面构建评价了指标体系，并进行了实施效果的评价.

目前，我国关于科技成果转化绩效评估主要侧重于科技政策推动科技成果转化能力、效率、绩效三个方面. 有的研究中涉及科技成果转化政策对特定区域、特定创新主体科技成果转化能力方面的评价［3-7］；有的研究中涉及科技成果转化政策对不同区域技术转移的效率方面的评价［8-12］；还有的研究中涉及科技成果转化政策对区域、区域创新主体技术转移绩效的评价［13-18］. 其中，张弛、肖利青、喻金田等分别采用综合运用模糊数学方法、熵值法对山东省、湖南省和武汉市科技创新政策实施效果进行了评价［4-5，8］，段君伟、余冰清分别根据广东省、湖北省科技创新政策的特点，各自构建了反映出科技创新政策实施效果的评估体系［10，13］.

本文以河南科技成果转化政策实施效果为目标样本，构建了区域科技成果转化政策实施效果评价体系和熵值权重法评价模型，分析突出短板和关键症结，凝练可复制可推广的经验，推动科技成果转化相关改革举措落到实处，推进科技成果高质量、高效率、大规模向现实生产力转化.

1 科技成果转化政策实施效果评价体系构建

综合中外学者的研究理念，本文按照三级指标的模式构建了科技成果转化政策实施效果的指标体系，其中，一级指标为科技成果转化政策实施效果评价指标；二级指标分别为科技成果转化供给政策评价指标、需求政策评价指标和环境政策评价指标；三级指标为二级指标的具体内容. 评价指标的选择基于以下考虑.

1）科技成果转化供给政策为科技成果转移转化提供了基础资源，是促进科技成果转化为现实生产力的重要推动力量，其主要是通过人才供给和资金供给赋能科技与经济的紧密结合，因此供给政策可以用人才供给和资金供给来量化政策的实施效果.

2）科技成果转化需求政策是激发各创新主体增强对科技成果需求的政策，是促进成果转化高效开展的拉力，主要包括企业、高校与科研院所的支持政策，高新技术产业的扶持政策，中介服务机构的规范政策，技术市场建设的引导政策和知识产权保护政策等.

3）科技成果转化环境政策主要通过营商环境、服务体系、支撑要素等间接影响成果转化活动，鉴于上述文本难以量化，因此选用地区生产总值、用于科技研究的财政支出、居民消费支出等指标进行量化分析.

为充分展示和剖析河南省科技成果转化绩效态势与趋势，本文对2016—2019年河南科技成果转化政策实施效果（评价指标体系详见表1），2019年河南与山西、湖北、湖南、安徽、江西等中部六省科技成果转化政策实施效果（评价指标体系详见表2），进行纵横向比较分析. 为使评价数据客观公正，评价数据来自《中国统计年鉴》《河南统计年鉴》《中国区域创新能力评价报告（2020）》和政府工作报告等文献资料，鉴于个别三级指标条目在统计年鉴的数据不完整，因此以上三个部分的评价指标体系略有调整.

表1 河南科技成果转化政策实施效果评价指标与权重Tab.1 Evaluation indexes and weights of implementation effect of S&T achievement transformation policy in Henan Province

续表

表2 中部六省科技成果转化政策实施效果评价指标与权重Tab.2 Evaluation indexes and weights of implementation effect of S&T achievement transformation policy in the six provinces in central China

2 基于熵值法的评价模型构建

为使评价结果更加客观，本文以熵值法计算各评价矩阵的权重，构建评价模型. 熵值法是一种客观赋权方法，熵的概念由德国物理学家克劳修斯于1865年提出，是对系统状态不确定性的一种度量. 在统计动力学中，信息熵是系统无序程度的一种度量，根据信息熵具有连续性、对称性、极值性、可加性等特点，利用评价指标体系的已知信息，通过熵值法得到各个指标的权重.

1）构建原始数据评价矩阵. 设定原始数据评价矩阵X=(xij). 其中xij表示第j个被评价对象的第i项指标的值.

2）数据归一化处理.

按照公式（1）构成无量纲评价矩阵Y=(yij) .

3）确定评价指标权重. 利用信息熵的概念确定权重，假设多属性评价矩阵如公式（2）：

公式（3）计算第j个评估对象下第i个指标的贡献度Pij：

公式（4）计算各指标的信息熵值ej：

公式（5）计算指标yij的差异性系数dj：

公式（6）得出各指标的权重Wj：

权重计算结果如表1、表2所示. 该算法是直接利用多属性评价矩阵计算权重，没有引入决策者或专家的主观判断. 基于熵值权重法构建评价模型，通过原始数据加权计算评价结果，并依据结果定量分析河南科技成果转化政策实施成效和存在的问题.

3 评价结果与分析

3.1 河南省2016—2019年科技成果转化政策实施效果评价

按照上述评估指标体系和评价模型，2016—2019年河南省科技成果转化政策评价加权数据如表3所示，河南省科技成果转化政策实施效果趋势图如图1所示.

图1 河南省2016—2019年科技成果转化政策实施效果趋势图Fig.1 Trend chart of implementation effect of S&T achievement transformation policy in Henan Province from 2016 to 2019

表3 河南省科技成果转化政策实施效果评价加权数据Tab.3 Evaluation weighted data of implementation effect of S&T achievement transformation policy in Henan Province

分析表明，河南2019 年科技成果转化政策评价得分（1.08）与2016 年（0.52）相比有了很大的进步，增幅高达107.69%，处于量变到质变的临界点，说明“十三五”以来，河南科技成果转化政策实施效果较为显著，整体效能稳步提升，有效提高了科技成果转化能力，对经济社会高质量发展起到了较好的带动作用.

科技成果转化需求政策2019 年较2018 年上升明显，成为对科技成果转化政策综合分值贡献最大的因素. 主要原因是R&D经费投入强度（2016年至2019年增幅为18.70%）、R&D经费内部支出（2016年至2019 年增幅为60.47%）等核心指标持续提升，技术市场成交额快速增长，技术市场活跃度显著提高，专利申请、授权以及有效专利数的增长幅度也较大，说明河南科技成果转化需求政策整体上落实较好，并取得了良好效果.

但河南科技成果转化政策仍然存在着某些不足和短板，供给政策和环境政策实施效果不理想，人员和资金的高强度投入未能充分转化为促进科技成果转化的内生动力，虽然仍呈上升趋势，但与综合实施效果相比发展趋势明显放缓.

3.2 中部六省科技政策实施效果评价

中部六省科技成果转化政策评价加权数据如表4所示，中部六省科技政策实施效果态势图如图2所示，图2（a）～（d）分别为中部六省科技供给政策、需求政策、环境政策以及综合实施效果态势图. 其中，河南省的科技供给政策、需求政策、环境政策在中部六省中的排名分别为第1、第4、第1. 综合实施效果前3名分别为湖北、安徽、河南，三者综合得分比较接近.

表4 中部六省科技成果转化政策实施效果评价加权数据Tab.4 Evaluation weighted data of implementation effect of S&T achievement transformation policy in the six provinces in central China

4 讨论与建议

结合实际数据，为了有针对性地提升科技成果转化政策的实施效果，对河南省科技成果转化存在的问题进行具体分析［19-22］.

1）资金投入不足，中高端人才总量较低. 2019 年，河南全省R&D 经费投入强度达到1.46%，虽然较2016年增长了60.47%，但相对国内发达省份，但仅为全国平均数（2.23%）的65.47%、北京（6.31%）的23.14%、上海（4.00%）的36.50%、陕西（2.27%）的64.32%、山东（2.10%）的69.52%. 在中部六省列第5 位，为湖北（2.09%）的69.86%、安徽（20.03%）的71.92%、湖南（1.98%）的73.74%、江西（1.55%）的94.19%，研发投入不足直接影响科技成果转化的水平. 人才供给政策效果一直不温不火，各主体在科技成果转化人才方面的增长幅度都不大，说明人才供给政策实施效果不理想，资源配置不合理.

2）科技成果转化率低，可交易成果匮乏. 技术市场合同额和合同数增势明显、增量较高，2020年较“十二五”末期分别增长了236.03%、743.94%. 但与先进省份的差距依然较大，如2020年的合同金额仅为北京（6 316.16亿元）的6.09%、山东（1 903.89亿元）的20.20%、湖北（1 665.81亿元）的23.08%、上海（1 583.22亿元）的24.29%. 统计结果显示，2016—2019 年的4 年间，全省专利授权数36 708 件，专利所有权转让及许可数3007件，仅为授权数的8.19%. 2019年有效发明者专利为49 042件，当年专利所有权转让及许可数仅1741件，占比3.55%. 反映出河南目前技术市场的发展态势，整体规模不断增大，但可转化的高质量科技成果不多，造成创新链与产业链的相对脱节.

3）企业科技创新主体的作用没有充分发挥. R&D活动企业数和企业新产品销售收入增速缓慢，2016年至2019 年规上企业开展创新活动企业数、规上企业实现创新活动企业数年均增长率仅为1.54%、1.52%，企业新产品销售收入2016—2019年年均增长率仅为1.37%，2019年较上年度还有所减少；2017年度、2019年度内部用于技术改造的经费投入均比上年度有所减少，说明河南大多数企业科技成果转化的内生动力不足.

4）高技术产业成果转化收益有待加强.“十三五”期间，河南实施高新技术企业倍增计划，高新技术企业数增长较快，2016—2019年增幅高达187.38%，但规上高技术产业增加值占规上工业比重增幅仅为13.79%，没有明显的上升趋势，表明科技成果转化为经济效益的新产品销售收入变化不明显，高技术产业科技成果转化收益不高.

5）与先进省份相比差距依然较大. 就中部六省而言，随着河南经济的持续发展，其科技成果转化政策的实施效果也逐步地显现，突出表现为全省技术交易合同登记额从2015 年的45.56 亿元，增加到2020 年的384.50 亿元，增幅达843.94%. 但也由于经济发展水平与先进省份存在着较大差距，河南R&D 经费投入强度、R&D经费内部支出、高新技术产业企业数、技术合同成交额等指标与发达省份相比，还存在着数量级的差别. 如2020年，河南技术交易合同登记额为384.50亿元，北京高达6 316.16亿元，山东、湖北、上海也均超过1500亿元.

因而，努力从顶层设计、人才支持、资金投入等方面加大科技成果转化政策的实施力度，加大对科研人员进行拓展专业面知识面的再教育、在研发经费安排上加大力度支持科研成果转化、加强引进发达地区科技成果转化中介机构等举措，进一步完善科技成果转化的支撑服务体系是优化河南科技成果转化政策实施效果的根本途径.