“双一流”师范类高校科技成果转化政策量化评价

任 帅 赵 敏

(华南师范大学政治与公共管理学院,广州 510006)

在我国加快建设创新型国家和科技强国的背景下,高校作为科技创新的主体之一,既要基于自身实际与优势,进一步做好供给端、服务端工作,也应围绕平台建设、资源投入和制度保障等有力有序有效推进与科技成果转化相关的各项工作。但《2022年中国专利调查报告》显示,2022年我国有效发明专利产业化率达到了36.7%,但高校发明专利产业化率仅为3.9%[1]。这从侧面反映出虽然我国科技部、财政部、教育部等多个部门积极出台了有关优化转化流程、提高转化补助、加强组织领导等科技成果转化激励保障政策,但它们在高校场域中的实施情况却并不乐观。为此,有必要对不同类别高校发布的科技成果政策进行分析评价,以优化高校科技成果转化政策体系,提高整体转化效能。所以,本研究选择“双一流”师范类高校发布的科技成果转化政策为研究对象,通过建构PMC指数模型深入分析政策设计现状,以期为之后的政策设计和优化提供借鉴。

1 文献综述

目前,国内外学者主要从高校类别、研究视域、研究地域等方面入手,围绕高校科技成果转化政策展开了诸多研究。在高校类别上,不同学者分别选取了“双一流”高校[2]、高职院校[3]、中央直属高校[4]等作为研究对象,对高校科技成果转化政策进行了量化评价;在研究视域上,学者们多是透过政策工具的视角对高校科技成果转化政策的工具偏好及存在的问题进行分析[5-6];在研究地域上,不少学者以我国某一省份高校发布的科技成果转化政策为研究样本,对其进行分析评价,比如纪国涛等[7],陈菲等[8]分别选取了辽宁和重庆的高校科技成果转化政策作为数据样本进行分析。

整体而言,虽然有关高校科技成果转化政策的研究已经初具系统性,可仍缺少必要的分类思想与具体化诠释。比如,未对我国“双一流”高校中的理工类、师范类及综合类等高校发布的科技成果转化政策进行分类评价。之所以强调此种分类评价方法,是因为它既有助于增强研究地域的延展性,也有利于比较客观地评价政策的有效性。因此,本文选取“双一流”师范类高校(共9所)发布的有关促进高校科技成果转化的管理办法为研究对象,运用PMC指数模型对其进行变量赋值并进行分析,揭示出当前政策制定的特点、优势与不足,以期为后续政策制定、完善与创新提供依据。

2 政策样本来源

通过逐一登陆9所“双一流”师范类高校的科技处、社科处及二级学院等的官方网站,并以“科技成果”“科研成果”“科技成果转化”“科研成果转化”等为关键词进行搜索,最终得到如表1所示的7所高校的科技成果转化政策。

表1 “双一流”师范类高校科技成果转化政策汇总

3 研究设计

PMC指数模型是Ruiz等在认识到万事万物的运动性与相互关联性的基础上,借助Omnia Mobilis假说而构建出的一种政策评价模型。它不仅力求尽可能多地纳入每一个会对结果产生影响的相关变量,并赋予变量以相同的权重,而且其最终呈现的结果也有助于分析某一政策的内部一致性水平与优劣势所在[9]。在以往的研究中,虽然有的学者通过指标嫁接的方式对不同领域的政策文本进行量化评价,并且得到了较为理想的数据结果,但这种方法未充分考虑政策样本的特殊性,隐含着所得结果的不确定性。故而,本研究将先对政策样本进行文本挖掘处理,然后基于文本挖掘结果与既有学者的政策评价指标体系得出适合贴切的政策评价指标。

3.1 变量分类与参数识别

为了确定用于PMC分析的一级和二级评价指标,本文借助ROSTCM6软件对7所“双一流”师范类高校发布的科技成果转化政策进行预处理。首先,将7项政策文件合并导入软件,在过滤词表中添加“根据”“按照”“规定”“办法”“国家”“完成”“承担”“确定”“应当”等关键词,以过滤对后续政策分析无意义的词汇;然后,在分词自定义词表中添加“学院”“作价投资”“资产公司”“领导小组”“知识产权”“完成人”“基金”等关键词,以构建契合文本内容的特有词汇群;最后,分析得到共现高频词语义网络图谱(见图1)与前40名词汇及词频统计结果(见表2)。通过文本挖掘结果可以看出,“科技成果”“转化”“学校”“科研”“管理”“完成人”“技术”“收益”“单位”“人员”“分配”等词汇的频次较高,且与其他词汇的关联性较强。同时,许可、转让和作价投资3种主要的科技成果转化途径在政策文本中也被多次提及。

图1 “双一流”师范类高校科技成果转化政策语义网络图

表2 “双一流”师范类高校科技成果转化政策前40名词汇及词频

在得到政策文本的高频词及其语义网络后,参考张永安等[10]、杨松令等[11]、方永恒等[12]对于政策评价指标的选定标准,并结合“双一流”高校科技成果转化政策的特点,共设置了10个一级指标变量和33个二级指标变量(见表3)。

3.2 PMC指数计算与曲面构建

基于已经建立的“双一流”师范类高校科技成果转化政策评价指标体系,可以得到包括10个一级变量和33个二级变量的多投入产出表。参照Estrada的方法,对PMC指数进行测算,测算步骤依次为:在多投入产出表中分配出所需的10个一级变量和33个二级变量;基于式(1)和式(2)对二级变量进行赋值;运用式(3)计算出一级变量的值;根据式(4)对所有一级变量的值进行加总,得到PMC指数[13]。PMC得分分别在9～10、7～8.99、5～6.99、0～4.99范围内,依次对应完美政策、良好政策、可接受政策和不良政策。在此过程中,由于本文选取的7项政策文本均属于学校公开的正式文件,且无二级变量,所以X10的取值均为1,可以将其剔除以构建起如式(5)所示的三阶矩阵,进而绘制出各政策的PMC曲面图。

X～N[0,1]

(1)

X={XR:[0～1]}

(2)

(3)

(4)

(5)

4 实证分析

4.1 样本计算

根据PMC指数的计算方法,7所“双一流”师范类高校科技成果转化政策的PMC指数数值如表4所示。由表4可知,除了P7的PMC指数处于可接受水平外,其余6项政策均处于良好水平,没有达到完美水平的政策,也没有不良政策。与此同时,这7个政策的PMC指数平均值为7.95,属于良好层次。7所高校的指数排名依次为P2、P3、P4、P1、P6、P5、P7。

表4 “双一流”师范类高校科技成果转化政策的PMC指数

通过比较7项政策的一级变量得分与均值大小可以发现:一是因为各项政策均属于学校发布的公开性正式文件,且在内容阐释上囊括了3种政策工具(供给型、需求型、环境型),政策组合也关涉一种选择,所以在政策工具X4、政策组合X7和政策公开X103个方面的得分均与均值相同,分别为1、0.5和1;二是除了政策工具X4、政策组合X7和政策公开X10之外,其余7个一级变量均存在低于均值的政策,这表明虽然从整体上来看,“双一流”师范类高校科技成果转化政策已经达到了良好水平,但仍需要各校根据自身情况补足短板,发挥政策规范效力与激励引导作用。

4.2 PMC曲面图分析

根据前述PMC曲面构建的方法及7项政策的一级变量取值可以绘制出“双一流”师范类高校科技成果转化政策的综合PMC曲面图(见图2)。结合政策文本内容与图2所示的曲面图可以看出,我国“双一流”师范类高校对于科技成果转化的重视程度与日俱增,并且表现出了在激励保障、政策受众、政策视角等方面的体系化关切。至于政策性质与政策效力,虽然7项政策文本均对二者有所涉及,但仍缺少必要的细节性规定、建议或鼓励措施,PMC指数评分均低于0.75,需要进一步优化完善。

图2 综合PMC曲面图

类似地,考虑到P2与P7分别是PMC指数排名第一和第七的政策,绘制出二者的PMC曲面图并加以比较分析,将有助于辨别差距所在(见图3)。结合P2与P7的政策文本可以探寻出P7的PMC指数得分显著低于P2的两点原因:一是政策效力方面,P7主要发挥的是政策所内含的长期作用,缺少对于中期或短期的详细规定与规划,比如对于教师离岗1年内所做出的与学校原来分配的任务相关的科技成果如何界定的问题;二是政策评价方面,P7相较于P2缺少公示、分级审批细则和科学的实施方案,难以保证科技成果转化过程的公开、公正与公平。

图3 政策P2和P7的PMC曲面图

4.3 凹陷指数及分析

通过将7项政策的一级变量得分分别与满分相减并取绝对值可以得到相应的凹陷指数(见表5)。整体而言,“双一流”师范类高校科技成果转化政策的一级指标凹陷程度适中,能够较为系统、科学地表达政策目标,引导与激励人员或单位持续开展科技创新活动。从各政策的纵向凹陷情况来看,7项政策的凹陷指数均处于1.10～3.35之间,并且P5、P6与P7是凹陷程度最明显的3个政策。就P5而言,它在X1、X2、X5、X6、X8、X9等方面与完美政策存在较大差距。具体到二级变量来看,P5在政策性质上的缺陷同其他政策相类似,比如P5仅鼓励以普通许可方式实施科技成果转移转化,而P2鼓励采取技术转让或许可方式开展科技成果转化,P6则多采用强制性的政策话语向科技成果转化工作者传达与“应当”“可以”“必须”“不得”等有关的事项,鲜有鼓励言语。

表5 “双一流”师范类高校科技成果转化政策的凹陷指数

5 研究结论与建议

本文的结论主要体现在3个方面。第一,所选政策样本的PMC指数得分均值为7.95,有6项政策达到良好水平,1项政策处于可接受水平。这一方面说明我国“双一流”师范类高校制定的科技成果转化政策能够起到较好的规范、引导和鼓励作用;另一方面也表明现有公开政策可以进一步优化完善。第二,“双一流”师范类高校发布的科技成果转化政策存在着政策性质的前瞻性不足与鼓励转化形式粗放,政策评价的公示及分级审批不细,作为政策受众的科技园区参与性缺失,政策视角的研究开发链条断裂等共性问题,需要针对性加以优化。第三,与满分级别的完美政策相比,各政策的凹陷指数均处于1.10～3.35之间,其中,P5、P6与P7是凹陷程度较大的3项政策。

结合研究结论,本文提出4点政策优化建议。第一,着眼于科技成果转化的长期规划并解决公示审批问题。对于长期规划欠缺的问题,“双一流”师范类高校可以通过政策指引的方式,分阶段部署有关科技成果转化的科技人才引进与培养方案、校地深度合作办法、产学研一体化发展举措等;对于公示审批问题,科技成果转化政策应当秉承“公开为原则,不公开为例外”的原则,强调成果名称、成果简介、拟交易价格、现金奖励及公示期限等信息的公开性,以接受各方主体监督。第二,细化职务科技成果转化赋权程序,提高科研人员的转化热情。根据科研人员的意愿和科技成果类型赋予科研人员所有权或者长期使用权,并且在工作之初就对年费、收益分配、权属划分等作出合理约定。第三,提高政策受众的多样性,明晰大学科技园区的建设路径及提质方略。一方面,以大学科技园区为运营主体,在吸纳高校重点实验室、研发平台和协同创新中心入驻的同时,推进创新资源的互通共享,进而为关联的创新型企业提供设备支持与技术服务;另一方面,盘活现有旧厂房、闲置房屋和交通工具等存量资源,通过对合适空间进行升级改造,为大学科技园区引进的科研人才提供人才公寓等方式,为大学科技园区打造优异的工作、生活环境。第四,扩展政策作用范围,健全科技成果转化的全链条服务体系。具体来说,在转化前端,需要对评估确定为风险较大、工序庞杂的科技成果实施全过程跟踪指导,并通过组织专家论证、案例分析、经验探讨等活动保障科技成果能够平稳实现多途径转化;在转化后端,为了防止研发成果与实际需求相脱节,应考虑转变原有政策中的科研考核评价方式,由注重理论成果的学术导向转向聚焦社会需求的市场导向,进而切实推动科技强国建设进程。