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江西省科技创新平台创新能力评价指标体系及发展策略

2022-09-29涂继亮张家贤陶秋香林庆涛

科技和产业 2022年9期
关键词:权重江西省指标体系

涂继亮, 张家贤, 陶秋香, 林庆涛

(南昌航空大学 信息工程学院, 南昌 330063)

近年来,江西省在产业集聚和技术创新方面初具规模,在科技创新平台建设开展了多方面探索与实践,取得了一些成效。截至2021年底,江西省已有国家级科技创新平台16家,其中国家重点实验室6家,国家工程技术研究中心8家,国家工程实验室和国家工程研究中心各1家,省重点实验室218个,省工程技术研究中心382个,发改委认定国家地方联合工程研究中心(实验室)23个,省级工程研究中心(实验室)193个。但统计数据表明江西省科技创新平台无论是数量还是创新能力在中部6省排名中均较为靠后,已成为制约江西省产业升级、经济发展的最大瓶颈。2021年10月,江西省政府印发了《关于加快江西省新型研发机构发展的十条措施》,围绕“创新能力”的政策主线,提出了重要改革任务和战略举措。显然,对于各类科技创新平台创新能力如何评价,江西省科技创新平台(基地)在创新能力上究竟存在怎样的差异,又应如何有针对性地制定和实施提升创新能力的战略举措,这些问题仍需科技管理部门和全省科技工作者进一步探讨和深入研究。因此,建立科技创新平台创新能力评价体系,全面反映江西省科技创新平台建设工作成效,不仅能够找到江西科技创新平台创新能力建设的差距和不足,而且能够为其他省市科技创新平台自主创新能力建设和高质量发展提供借鉴,具有极其重要的研究意义和实践价值。

关于科技创新平台创新能力评价的讨论由来已久,但核心议题一直都是评价指标或评价标准问题[1]。从国内科技创新平台(中心或基地)创新能力评价指标体系发展现状来看,国内科技创新平台创新能力综合评价方法略显单一和趋同,基本以定性评价方法为主流,定量评价方法偏少。评价指标内容主要涉及创新资源、投入产出、环境、企业、产业与效率等方面[2-4],其中工业企业R&D项目数、地方财政预算、R&D经费投入是影响区域科技创新能力的重要因素[5],且各省份之间表现差异较大。已有的评价指标与江西省重点打造的航空、装备制造、新能源等优势产业关联度还不高,尚未充分反映出江西省科技创新成果的科学技术价值、经济文化价值、社会产业价值等,并且评价导向仍存在重研究轻应用、重数量轻质量、重成果轻转化的现象[6],必须进一步构建以创新质量、社会环境、区域辐射力、可持续性发展、创新服务水平为导向的评价体系,形成并实施有利于科技人才潜心研究和创新的评价体系与制度[7]。可以看出,科技创新平台创新能力综合评估需要考虑的原因是多方面的。首先,创新能力本身就是一个抽象的概念,其具体的标准和操作性定义众说纷纭,缺乏统一的评价标准;其次,地方科技创新平台评估的现状不明,现有研究对于指标项的选择及其表现形式并无统一的认识,缺乏大型的实证研究[8];最后,难以针对地方区域科技创新发展需求确定推进科技创新平台建设的重点工作,缺少普适性科技创新平台创新能力综合评估指标体系构建的研究[9]。由于科技平台创新能力受经济、社会、政治、技术、文化等因素影响,难以确定生产函数式,不易构建多指标层次分析体系进行分析[10];同时,由于平台数据难以获取,一些专家的定性评价经验很容易随着认识的深入和信息的增多或减少产生认知不确定性。

通过建立与江西科技创新平台发展目标相一致的创新能力评价指标体系,可充分发挥评估的政策导向作用,及时发现江西科技创新平台建设及发展过程中遇到的问题和瓶颈,并寻找解决方案,从而促进江西省科技创新机制的不断完善和创新优势的不断积累,催生学术新思想、科学新发现、技术新发明、产业新方向不断涌现出的综合能力。亦可以通过科技创新平台创新能力评价指标体系倒逼人才、资金、技术、企业、产业等融合共生,从而为实施江西省科技创新驱动战略提供有力支撑。

1 存在的主要问题

目前,江西省科技创新平台创新能力评价体系存在的主要问题如下:

1)科技创新能力评价指标未能突出科技企业为主体的特征,过于看重科技创新投入产出的指标,对创新效益的可持续性关注度不足。不少依托企业组建的省级科技创新平台科研活动投入产出并不成比例,且存在效用逐渐下降趋势,因而以当前某一年度的投入和产出来度量是欠科学的。

2)评价指标的选取侧重于科技创新的数量指标而相对淡化了科技创新的质量指标。评价指标“重物轻人”,过度强调论文专利数量、学历职称、获奖层级等指标。目前评价指标及其权重尚不能完全反映出科技创新平台创新能力的质量差异,未考虑涉及更广的科技类奖项,未能够反映平台知识创造和技术创新能力,因而无法真正衡量技术商业价值大小。

3)在评价指标的选择上,依然体现“转化即变现”的短期逐利思维定式,生态资本和生态效益指标定义简单。评价指标与生态学相关领域的结合还不够深入,量化指标偏重经济学意义而忽略了科技创新的社会生态学意义。

4)现行评价指标构建缺乏系统性、层次性、差异性,忽视了评价单元选择的空间尺度差异、行业或部门差异及企业类别差异。未充分考虑评价目的、尺度和区域,表现为:一部分评价指标与其他评价指标(如城市区域发展指标、县域科技创新能力评价等)存在明显重复现象,混淆了不同评价指标的本质差异;无法有效甄别一些伪科技创新类企业或平台,导致部分科技创新平台存在着重复、分散、封闭、低效等问题,多头申报项目、资源配置碎片化等问题也非常突出,有限的科技创新资金流失。

5)已有评价指标体系不能正确反映科技创新平台建设的阶段性成效,指标与所在区域产业发展需求结合度不高。许多创新成果只局限于技术材料汇报层面,无法反映该区域技术市场化的成熟度。评价指标也未能很好地引导科技创新平台的研究方向,支撑江西省“2+6+N”产业,无法依据指标监测及时对平台建设方向与节奏进行优化与调整,很容易让新申请的科技创新平台陷入尴尬与被动的建设境地。

6)在科技创新平台创新能力评价过程中,不少评价指标仅仅强调平台自身的资源共享,而忽略了产业链布局中其他实体组织的创新能力,科技协同性体现不足。现有评价指标仅强调大型科研仪器、科技文献数据库的共享率等,不利于开放共享机制的完善。同时,科技创新平台创新能力评价结果的运用存在不足,无法对后期优化改进科技创新平台建设策略提供依据与参考。

上述问题使得科技管理决策者无法全面地对江西省不同市区、不同层次科技创新平台综合创新能力进行等级综合评估及比较,缺乏相关决策依据的支持,给科技管理部门决策及政策制定工作造成极大不便。

2 评价指标选择依据及结构设计

2.1 评价指标选择依据

在整合江西省相关科技创新评价指标基础上,基于科技创新平台省情,提出构建适应江西省科技创新平台创新能力评价指标体系的主要依据。

1)坚持客观与主观、定量与定性评价相结合,加快构建以企业为主体的科技创新能力评价指标。深化科技创新统计改革,弥补现有评价指标体系没有强调企业主体地位的不足,可增加“企业技术创新中心占全部科技创新平台比重”等指标来反映企业在科技创新平台中的主体地位;把科技创新能力结构系统中所涉及的所有领域的复杂关系简单化,以有关客观数据和材料为主要评价依据,如通过“R&D经费投入占GDP的比例”或“连续3年科研投入增量”来评价依托企业建立的科技创新平台对研发的重视程度和科技创新活动数量,并将企业研发人员投入、研发资金投入、研发设备投入、外部技术引进等微观因素纳入评价指标体系,进一步细化企业R&D经费投入明细,避免企业夸大科技经费投入。

2)发挥市场对科技创新要素价格的导向作用,突出反映科技创新技术商业化价值及市场成熟度的评价指标。在对创新能力评价指标赋权时,必须考虑到科技创新平台科研经费投入支出结构的内部差异性,如引入风险投资资本量指标反映该区域技术市场化的成熟度,增加年度技术合同成交额来评价技术商业价值及区域技术市场繁荣程度;同时,建议在经费使用中明确规定科研人员相关费用占比可以提升至50%甚至更高,赋予创新平台科研人员更大的人财物自主支配权,并尽快建立有效的经费使用监督审核机制,完善问题反馈整改机制。

3)应将社会和生态效益方面的指标纳入评价指标体系中来,逐步增加反映科技创新外部环境方面的指标。评价指标体系的设计应适当降低论文、专利数量以及经济效益等短期量化指标的权重,可增加社会和生态效益方面的评价指标,如“安全生产专项整治”“垃圾无害化处理率”;尤其是要增加反映科技创新的正、负外部效应的相关量化指标,如“科技进步贡献率”,以便逐步扭转粗放型的科技创新方式。

4)从国家战略和产业发展层面加强对省级科技创新平台的综合分析和考察,健全科技创新平台特征的分类考核评价指标。一要重视省内不同科技创新平台在科技创新与成果转化方面的优势和特点,通过创新能力评价促进研究方向近似、关联度较大和资源相对集中的省级创新平台重组优化;二要更多地关注科技创新成果的转让和实施情况,避免许多部门或企业仅仅重视各科技创新成果的数量增长,而相对忽视创新成果的转让和实施;三要进一步明确科技创新成果的转化区域,结合江西省产业资源地域特色,提高运用指标体系评价科技创新能力的精度。

5)加强监测分析和动态调整,从科技创新平台生命周期的不同阶段构造反映平台创新对区域发展贡献度的评价指标。应根据平台类别和政府投入希望获得的效果,从运作规范性、研发创新程度、服务能力、服务水平以及市场反馈等多方面,建立有针对性的评价指标。例如,增加“企业技术创新中心产业覆盖率”指标来引导科技创新平台研究方向;引入“独角兽企业数量”指标来反映地区创新企业的规模与生存环境,建立“高技术产品出口比重”指标反映科技创新平台在国际上的影响力。“创新产业比例”指标可能有效衡量科技创新平台对所在区域企业的带动作用。进一步提高高质量科技创新成果评价权重,可进一步从专利授权、标准制定、申请商标、科研论文、重大成果、行业贡献、技术服务以及新产品销售等方面对知识和技术的创造、影响和传播进行动态测度。并通过定期评估,调整对不同科技平台的支持力度和支持方式,实现科技创新平台财税支持的动态优化机制。

6)应关注科技创新政策协同度和完善度,逐步增加评价科技创新链中不同科技创新平台和创新实体组织之间的协同性指标。科技协同创新体作为江西省一种新型企业类研发机构,在推动产业链、创新链、人才链、政策链、资金链深度融合方面发挥了积极作用,强化了企业技术创新主体地位,将成为未来科技创新的中坚力量。新的科技创新能力评价指标应能反映科技协同创新体的建设情况,可考虑定义“耦合协调度”指标来评价创新主体协作形式与数量、创新机制保障、创新组织协调程度和知识资产创新输出等解释变量,从而引导促进省市间的科技创新要素统筹、创新资源优化配置及管理协同等体制机制的横向联动。

2.2 评价指标体系结构设计

综上所述,从宏观、中观与微观3个层面上展开对江西省科技创新平台创新能力进行定量评价和比较分析,结合江西省基础平台、行业平台、区域平台的不同特点,构建具有一定普适性、能满足省市区域科技创新管理决策者不同需求的创新能力评价指标体系,旨在融区域、城市与产业或企业于一体,进一步推进三者的协调与联动创新。因此,选择从创新投入、创新条件、创新绩效、社会生态效益4个方面对科技创新平台进行评估,构建创新平台建设评价指标体系,其结构如图1所示。

图1 创新平台建设评价指标体系结构

3 评价指标权重计算

3.1 构建区间评价矩阵

针对2.2节中设计的江西省科技创新平台评价指标体系结构,采用具有不确定性的区间层次分析法(interval analytic hierarchy process, IAHP)[11]对评价指标进行赋权,通过对指标的重要性进行两两比较建立区间评价矩阵,第j名专家的评价矩阵可表示为

(1)

式中:n为指标的总数;aij与u分别表示指标i与指标j之间的重要性差异评价与该评价的模糊度,该评价的区间表示方式为

[aij,u]=[aij+u]′

(2)

式中:i=1,2,…,n;j=1,2,…,n;aij与u的设置依据与区间评价矩阵Aj的一致性检验方法均借鉴文献[12]的方法。

3.2 计算指标权重区间向量

对于区间评价矩阵Aj,依据式(2)分别计算其下界与上界组成的矩阵的最大特征值所对应的特征向量P-与P+,则P-与P+的组合即为专家j提出的指标权重区间[Pj],其表示方法为

(3)

式中:[wji]代表专家j所提出的第i个指标的权重区间。

3.3 模拟退火算法确定最优权重值

根据最大熵原理[13]可知,在指标权重区间已知的情况下,指标权重取值的信息熵越大则权重分配的不合理风险越小,因此采用模拟退火算法[14]以权重取值的信息熵最大为优化目标,确定最合理的权重分配结果。对于创新平台建设评估指标体系,其指标权重分配的信息熵H(w)为

(4)

式中,wi为第i个指标的权重值。

3.3.1 计算初始权重

若共邀请N名专家对指标进行重要性评估,则初始的权重区间向量[winitial]与初始的权重winitial分别为

(5)

winitial=[w1,w2,w3,…wn]

(6)

式中:[wi]为第i个指标的权重区间;wi为第i个指标的权重值。

3.3.2 Metropolis准则[15]

在3.2节所述的权重区间中随机生成n个数据,将其归一化后作为新的权重分配结果wnew,并计算新的权重分配结果与初始权重winitial之间信息熵的差值ΔH(w)。当ΔH(w)>0时,则接受该权重分配结果作为初始权重,当ΔH(w)<0时,则以p为概率接受该权重分配结果作为初始权重,ΔH(w)与p分别为

ΔH(w)=H(wnew)-H(winitial)

(7)

(8)

式中,T代表当前的温度,其衰减过程为

T=θT0

(9)

式中:θ为衰减系数;T0为初始温度。

3.3.3 算法终止条件

采用固定迭代次数的模拟退火算法确定最优权重,每个固定温度下迭代L次,最大迭代次数为M,当算法达到最大迭代次数时寻优过程自动停止,此时的初始权重winitial即为最优权重分配结果。迭代参数L与M可自由设置。迭代参数越大,寻优过程所需的时间越长,更有可能找到全局最优结果;迭代参数越小,寻优过程所需的时间越短,但可能陷入局部最优。综上,权重评估方法的流程如图2所示。

图2 评估指标权重算法流程

4 评价指标构建实例

受限于篇幅,下面仅以创新投入指标体系为例说明区间层次分析与模拟退火算法的联合权重评估过程,其他指标体系的权重评估过程与该体系相同。首先邀请不同领域的5名专家组成专家组分别对图1(a)中的6个三级指标进行重要性评价,评价的过程与依据参考3.1节。根据3.3节,设置初始温度为100 ℃,温度衰减系数为0.95,每个温度下的迭代次数为100次,最大迭代次数为200次,利用模拟退火算法优化权重分配,最终得到的权重分配结果(保留小数点后两位)与优化过程中信息熵的变化趋势分别如图3、图4所示。

同理,按照IAHP与模拟退火算法的原则与步骤,便可得到整个科技创新平台评估指标体系权重分配结果,见表1~表4。

图3 权重分配结果

图4 信息熵变化趋势

表1 创新投入指标权重分配结果

表2 社会生态效益指标权重分配结果

表3 创新条件指标权重分配结果

表4 创新绩效指标权重分配结果

5 结论与建议

综上所述,要形成一套科学性、系统性、实践性强,面向长远的科技平台创新能力评价指标体系必须锚定江西省支柱产业、优势产业、新兴产业及重点企业的重大科技发展方向,做到科技创新平台建设内涵和发展逻辑相结合,有效对标当前具有国际国内有影响力的科技创新平台发展实践,形成有利于国内跟踪比较的指标体系。只有深度把握江西省科技创新需求特点和趋势,才能更准确地制定适用于江西中长期科技发展评价指标体系,引导江西科技发展方向聚焦。为此,提出如下建议:

5.1 充分发挥政府引导作用,加快建立完善科技创新平台科研投入长效机制

1)加强科技经费管理,提高平台建设资金使用的规范性和有效性,建立财政科技投入稳定增长机制,集中财力扶持创新平台建设。有效整合省内各职能部门的科技专项资金,重点用于新兴行业、专业领域科技攻关和服务。

2)加强科技金融融合,大力发展风险投资、私募股权投资,吸引社会各界加大科技投入,建立多元化、多层次、多渠道的科技投融资体系,积极破解资金瓶颈,促进科技创新平台更好更快发展。

3)将国企研发投入比例与领导人考核挂钩,并将企业研发人员投入、研发资金投入、研发设备投入、外部技术引进等微观因素纳入考核体系,进一步细化企业研发经费投入明细,避免企业夸大科技经费投入。

5.2 建立健全省内人才双向流动政策,促进重点产业领域高端人才和研发团队不断集聚

1)从省级层面建立促进高校、科研院所与企业人才双向流动的人才资源效能开发领导小组,用来协调解决人才双向流动中各方面存在的问题。并借鉴省外行之有效的措施,进一步细化政策内容并有效落地,提升人才使用效能。

2)强化培育和构建科技人才平台,淡化编制与身份管理,建立明晰的职业发展双通道与培训体系、职业引导人机制、与国际接轨的人才评价体系等;不再完全以学历、论文、报奖、帽子等论英雄,考核人才的重要标准是科技创新成果的影响与价值。

3)把省内科技创新平台优势发挥出来,转化为注意力经济,凭借越来越开放的姿态持续吸引省外资本、技术和人才。通过创新团队柔性输出等方式,强化企业与高校、科研院所合力共建科技创新平台。

5.3 从国家战略和产业发展层面加强对省级科技创新平台的重组整合,发挥标志性引领作用

1)加大省内学科类重点实验室和企业类工程技术研究中心整合重组的力度,促进研究方向近似、关联度较大和资源相对集中的科创平台重组优化。建立全省统筹的科技资源平台与服务体系,有效促进科技资源的开放共享、理论研究和技术研究的无缝对接。

2)科技管理部门应关注科技创新政策协同度和完善度,从而引导促进省市间的科技创新要素统筹、创新资源优化配置及管理协同等体制机制的横向联动。

3)发挥市场对技术研发方向、路线选择、要素价格、各类科技创新要素、资源配置的导向作用,促进各类科技创新要素逐步向企业集聚。

5.4 以科学评价促进平台建设,持续提升标准技术水平推动创新平台科技成果转化应用

1)从运作规范性、研发创新程度、服务能力、服务水平以及市场反馈等多方面构造反映平台创新对区域发展贡献度的评价指标,通过定期评估,调整对不同科技平台的支持力度和支持方式,实现科技创新平台财税支持的动态优化机制。

2)结合江西省产业资源地域特色,明确各科技创新平台的功能定位,进一步明确各科创平台科技创新成果的转化区域;地方政府和科技管理部门应更多地关注平台科技创新成果的转让和实施情况,建立科技成果转化为技术标准效果的评估评价机制。

3)高校、科研院所等创新主体要注重培养、打造专业化的成果转化服务队伍,成果转化从业人员要向专业化、职业化发展。发改、工信、科技、财政、标准化等相关部门要联动引导科技、产业等各类科技资源积极参与技术标准研制与应用,建立健全新型技术标准体系。

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