研究生科技創(chuàng)新績效的影響因素分析

李軍凱+楊婷云

摘 要：利用問卷調查方法對我國東、中、西部6個省/直轄市高校的2，160名研究生的科技創(chuàng)新狀況進行了調研，主要結論有：學歷層次、學校所在地、家庭所在地、學生參與科技創(chuàng)新活動和課程情況、學校的基礎設施和創(chuàng)新氛圍、學生助研費收入、導師指導等因素對研究生的科技創(chuàng)新績效有著顯著影響。高校應進一步完善科研硬件基礎設施，增加科技創(chuàng)新課程和活動，加強科技創(chuàng)新經費投入，增強導師對研究生的有效指導，為研究生科技創(chuàng)新能力的提升提供更多的支持。

關鍵詞：高等學校;研究生;科技創(chuàng)新績效;影響因素

當今時代，創(chuàng)新在區(qū)域經濟發(fā)展和國家經濟發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用。隨著第三次科學技術革命的到來，世界各國紛紛投入到科技創(chuàng)新的浪潮中，力求在科技競爭中取得優(yōu)勢地位，提高國家的經濟實力和綜合國力。高校是科技創(chuàng)新的重要主體之一，而研究生是高?？萍紕?chuàng)新的生力軍。本文在問卷調研的基礎上全面了解高校研究生科技創(chuàng)新的績效狀況，分析影響研究生科技創(chuàng)新績效的影響因素，并根據(jù)實證研究結果進行理論探索，提出提升科技創(chuàng)新績效的對策和建議。

研究設計

1.研究假設及調研問卷設計

本文將影響高校研究生科技創(chuàng)新績效的因素分為創(chuàng)新投入和環(huán)境因素兩個方面。創(chuàng)新投入主要包括物質資源投入、人力資源投入;環(huán)境因素可進一步分為內部因素和外部因素，主要包括個人因素、培養(yǎng)因素、創(chuàng)新氛圍、基礎設施等。當然科技創(chuàng)新績效的影響因素還有很多，如價值觀、知識儲備、意識形態(tài)等，考慮到這些參數(shù)難以用簡單的客觀指標衡量，在本文中我們不做詳細分析。

本文期望通過問卷調研完成以下三個目標：第一，通過實證調研對全國高校研究生的科技創(chuàng)新績效現(xiàn)狀及特點有較為全面的掌握和了解;第二，驗證研究假設中的各影響因素與個體科技創(chuàng)新績效之間的關系;第三，根據(jù)實證研究結果進行理論探索，提出提升科技創(chuàng)新績效的對策和建議。

借鑒國內外研究中科技創(chuàng)新績效相關指標，根據(jù)理論假設及研究需要，從投入、產出和環(huán)境因素三個方面設計了調研問卷，詳見表1所示。

表1：科技創(chuàng)新績效及其影響因素調研內容

變量

名稱 指標名稱 調研內容設計

科技創(chuàng)新投入 人員投入 導師指導學生數(shù)量、導師指導頻率和程度

經費投入 導師科研經費情況、助研費發(fā)放水平

環(huán)境

因素 個人因素 家庭所在地域、學歷層次、性別、年齡、專業(yè)學科、研究類型

學校因素 學校類型、學校所在地域、基礎設施、創(chuàng)新氛圍、成果轉化氛圍

培養(yǎng)因素 課程培養(yǎng)、中小學及大學階段科技創(chuàng)新活動參與

科技創(chuàng)新績效 專利成果 已受理專利申請數(shù)量（含非第一作者）

已授權專利申請數(shù)量（含非第一作者）

文章成果 已發(fā)表核心期刊數(shù)量（第一作者或導師第一作者、個人第二作者）

已發(fā)表SCI期刊數(shù)量（第一作者或導師第一作者、個人第二作者）

獲獎成果 獲得過幾次校級以上科技創(chuàng)新類比賽獎項

采用SPSS 19.0軟件進行了描述性統(tǒng)計分析和影響因素控制變量差異性分析。

本文的研究假設如下：

A-H1：不同學歷層次學生科技創(chuàng)新績效存在差異，博士生>碩士生>本、?？粕?。

A-H2：學校所在地區(qū)影響學生科技創(chuàng)新績效，東部發(fā)達地區(qū)>中部>西部不發(fā)達地區(qū)。

A-H3：家庭所在地影響學生科技創(chuàng)新績效，來自發(fā)達城市的學生科技創(chuàng)新績效更高。

A-H4：中小學、大學和研究生階段參與科技創(chuàng)新活動和課程影響學生科技創(chuàng)新績效。

A-H5：學校的基礎設施、創(chuàng)新氛圍影響學生科技創(chuàng)新績效。

A-H6：學生的助研費收入水平影響其科技創(chuàng)新績效，收入水平越高科技創(chuàng)新績效越好。

A-H7：導師指導同年級學生數(shù)量影響學生個體創(chuàng)新績效，過多的學生數(shù)量會影響學生科技創(chuàng)新績效。

A-H8：導師對于學生科研活動指導的有效性影響學生個體科技創(chuàng)新績效。

2.調研問卷抽樣方案與回收情況

考慮到高校研究生群體的特點以及調查問卷發(fā)放與回收的可操作性，本文的調研采用發(fā)放電子版在線問卷的方式進行。在抽樣原則上，充分考慮地區(qū)、學校類型、學歷層次的代表性和分布均衡?？紤]到重點大學是科技創(chuàng)新的重要主體，因此，本文的調研適當增加了重點大學的樣本數(shù)量。

按照東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)分別選取了北京（東部）、河北（東部）、黑龍江（中部）、安徽（中部）、云南（西部）、青海（西部）6個省/直轄市作為抽樣來源。通過與相關省市的教育主管部門聯(lián)系，在他們的協(xié)助下按照設計的抽樣方案開展調研。問卷調查自2014年4月20日開始，至5月20日結束，歷時1個月，共回收有效問卷2，160份，詳見表2。

表2：學生問卷回收情況統(tǒng)計

學校類型 學生類型 學校所在省份

北京 河北 黑龍江 安徽 云南 青海 其他 合計

重點大學 研究生 816 305 248 3 47 30 7 1456

一般大學 研究生 72 273 118 223 4 1 13 704

合計 研究生 888 578 366 226 51 31 20 2160

研究生科技創(chuàng)新績效調研結果及分析

1.環(huán)境因素描述性統(tǒng)計分析

在本次調查回收的2，160份有效樣本中，男生1，181人，女生979人;博士生中男生254人，女生206人，性別比例較為均衡。樣本中學生家庭所在地為縣城和農村的占56.8%，為直轄市的占6.1%，另有12.1%和25.0%的學生來自省會城市和其他城市;就學科分布而言，理、工科是主體，二者占比86.9%，而這兩個學科也是科技創(chuàng)新的主體學科?？傮w而言，樣本能反映來自各類型家庭、專業(yè)的特點。

從學校類型來看，重點大學的比例超過了2/3，符合最初的抽樣設計原則;就所在地而言，北京和河北參與調研的學生比例最多，分別為41.1%和26.8%，由于云南、青海等地的研究生總人數(shù)較少，參與調研的學生人數(shù)也較少?？梢钥吹奖本┑闹攸c大學參與調研人數(shù)最多，為816人，這也符合北京教育資源豐富、重點大學眾多，是國家科技創(chuàng)新重鎮(zhèn)的特點。

從學校基礎設施、創(chuàng)新氛圍和成果轉化的描述性統(tǒng)計結果來看，認為科研硬件設施完全滿足科研需求的學生比例僅為8.8%，基本可以滿足需求的占69.5%，不能滿足的占比21.7%。就成果轉化而言，認為成果轉化較好的占16.2%，部分成果有效轉化的占47.9%，很少有成果轉化的占23.5%，還有12.5%的學生表示對此不清楚。

本文用是否開展針對研究生的科技創(chuàng)新類實踐活動和是否支持兩方面來描述學校的創(chuàng)新氛圍。開展此類活動的占比77.2%，支持此類活動的占比95.1%。開展科技創(chuàng)新活動的類型依次為科技競賽（63.2%）、申請科技創(chuàng)新類課題（54.5%）和軟件開發(fā)比賽（17.6%）。支持科技創(chuàng)新實踐活動的方式依次為教師指導（69.2%）、在評獎評優(yōu)中考慮（59.5%）、經費支持（56.8%）、場地等硬件條件支持（39.6%）。

從研究生培養(yǎng)因素的描述性統(tǒng)計結果來看，小學階段參加過科技創(chuàng)新類實踐活動的人數(shù)占比21.0%，而大學階段占比52.1%，研究生階段這一比例為26.2%。

課程方面，45.3%的學生知道學校開設了科技創(chuàng)新意識培養(yǎng)的課程，25.3%的學生認為學校未開設此類課程，參加過此類課程的學生比例為35.1%。就課程對于研究工作的影響而言，72.7%的學生認為有一定用處，15.1%的學生認為用處很大。科技創(chuàng)新類課程的主要形式為科技前沿介紹、創(chuàng)新實踐和創(chuàng)新思維訓練。

2.科技創(chuàng)新投入的描述性統(tǒng)計分析

第一，人員投入。從統(tǒng)計結果可以看到，導師指導同年級學生人數(shù)等于或超過4人的比例為44.7%，3人的比例為21.7%;課題組人數(shù)分布相對平均;認為導師指導有很大幫助和一定幫助的學生分別占34.3%和51.1%。

第二，經費投入。在對學生的經費投入方面，絕大多數(shù)的學生（91.6%）表示科研工作有資金支持。在每月助研費額度上，1，000元以下的占了大多數(shù)（83.9%），1，000元～2，000元的為9.7%，高于2，000元的為6.4%。這說明雖然大多數(shù)高校都給學生進行科研工作提供資金支持，但從額度上來說普遍較低。

3.科技創(chuàng)新績效的描述性統(tǒng)計分析

本研究從專利成果、文章成果和科技創(chuàng)新活動獲獎成果三個方面來描述學生的科技創(chuàng)新績效。從每個人專利申請已受理數(shù)量來看，沒有已受理專利研究生比例最高，為79.5%，有1項的為11.6%，有2項的為5.1%，有3項及以上的占3.8%。從專利申請已授權的數(shù)量上，各個數(shù)量的比例都要低于專利申請受理的學生，沒有專利授權的、有1項的、有2項的和有3項及以上的比例分別為85.6%、9.4%、3.2%和1.8%。

從科研產出來看，發(fā)表過1篇核心期刊文章的占調研人數(shù)的18.2%，發(fā)表過2篇的占6.9%，發(fā)表過3篇及以上的占5.7%，超過2/3的學生（69.2%）沒有發(fā)表過核心期刊文章。發(fā)表過SCI期刊文章的比例則更低（15.1%），其中發(fā)表過1篇、2篇、3篇及以上SCI期刊文章的學生比例分別為8.6%、3.5%、3.0%。從側面反映出SCI期刊文章的發(fā)表難度高于一般的核心期刊。

從獲得校級以上科技創(chuàng)新比賽成果的情況來看，超過3/4的學生（77.2%）未獲得過校級以上獎項，獲得過3次及以上獎項的人數(shù)比例為2.5%。

后文的研究中我們需要研究不同變量對于科技創(chuàng)新績效的影響，所以之后的研究中我們將這五個因素綜合考慮，定義創(chuàng)新績效變量Y用于衡量學生個體的科技創(chuàng)新績效。

Y1：已受理專利申請數(shù)量（含非第一作者）

Y2：已授權專利申請數(shù)量（含非第一作者）

Y3：已發(fā)表核心期刊數(shù)量（第一作者或導師第一作者、個人第二作者）

Y4：已發(fā)表SCI期刊數(shù)量（第一作者或導師第一作者、個人第二作者）

Y5：獲得過幾次校級以上科技創(chuàng)新類比賽獎項

Y=0.5*Y1+Y2+Y3+2*Y4+Y5

我們調查了自然科學的部分專家對于以上指標權重的看法，很多專家認為學生的科技創(chuàng)新績效不能簡單用發(fā)表的成果數(shù)量來衡量，所以難以給出準確的權重，因此難以用德爾菲法確定準確的權重。為了進行后文影響因素的比較研究，考慮到以上成果的獲得難度和“含金量”，我們把申請階段的專利數(shù)量乘以系數(shù)0.5，已發(fā)表的SCI期刊文章數(shù)量乘以2。這樣的綜合方式有一定局限性，但是在進行影響因素比較研究，定量地考察不同類型群體的創(chuàng)新績效差異性時是有意義的。得到變量Y的最小值為0，最大值為16.5，均值1.69，標準差2.75。

4.控制變量對科技創(chuàng)新績效的影響

這一部分我們研究科技創(chuàng)新投入變量和環(huán)境因素對于科技創(chuàng)新績效的影響，即研究不同控制變量下的群體的科技創(chuàng)新績效差異。采用一元方差分析（ANOVA）[1]的方法來分析相關性，探討不同特征的學生的創(chuàng)新績效差異。

第一，環(huán)境變量的影響。這里主要考察學歷層次、性別、年齡、學校所在地、家庭所在地以及不同培養(yǎng)過程等因素對科技創(chuàng)新績效的影響。結果顯示：按照學歷層次、性別和年齡劃分的學生群體的科技創(chuàng)新績效有顯著差異。其中，博士研究生的科技創(chuàng)新績效遠高于碩士研究生;與女生相比，男生具有較高的科技創(chuàng)新績效;30歲以上的調研對象科技創(chuàng)新績效遠高于22歲～29歲，這可能是由于30歲以上的調研對象主要由高年級的博士以及有工作經歷后又回到學校繼續(xù)攻讀研究生的人群構成，科研成果往往更豐富，21歲以下的群體主要由低年級研究生構成，科研成果較少，科技創(chuàng)新績效相對較低。A-H1假設博士生科技創(chuàng)新績效高于碩士生得到驗證。

從地域差別上看，中部地區(qū)黑龍江、安徽兩省的學生科技創(chuàng)新績效較高;東部省份，如北京、河北省學生的科技創(chuàng)新績效要高于西部的云南、青海兩個省份。但安徽的科技創(chuàng)新績效最高與假設有一定矛盾?？赡艿脑颍阂皇前不盏膯柧頂?shù)量較少;二是學生填寫的質量可能不高。假設A-H2基本得到驗證。

從家庭所在地的影響來看，直轄市、省會城市高于其他城市，其他城市高于縣城/農村，在一定程度上反映了成長地區(qū)經濟發(fā)展水平對學生科技創(chuàng)新績效的影響。假設A-H3得到驗證。

從培養(yǎng)過程來看，是否參加過科技創(chuàng)新活動和創(chuàng)新培養(yǎng)課程對于科技創(chuàng)新績效有顯著影響。其中，大學階段（本科+研究生）是否參與科技創(chuàng)新活動所造成的差異要高于中小學階段，說明大學階段的科技創(chuàng)新類活動對于提高學生科技創(chuàng)新績效有重要作用。參加科技創(chuàng)新培養(yǎng)類課程同樣有效。假設A-H4得到驗證。

從學校硬件環(huán)境和創(chuàng)新氛圍來看，硬件設施滿足學生科研需要、創(chuàng)新氛圍較好（開展或支持科技創(chuàng)新活動的學校）的學生的科技創(chuàng)新績效要高于其他學校。說明了學校相關環(huán)境因素對于學生科技創(chuàng)新績效存在影響。假設A-H5得到驗證。

第二，科技創(chuàng)新投入變量的影響。這里主要考察學生助研費、導師指導等因素對科技創(chuàng)新績效的影響。結果顯示：隨著每月助研費發(fā)放額度的增加，科技創(chuàng)新績效獲得顯著提升，每月助研費在3，000元以上的學生的創(chuàng)新績效顯著高于不發(fā)放助研費和低收入助研費的學生。在導師指導環(huán)節(jié)上，因受到學校導師總數(shù)、學生規(guī)模、導師水平和受歡迎程度以及其他因素影響，某個導師指導同年級學生為1名～3名時，學生的科技創(chuàng)新績效差別不大，但是我們能夠看到當同時指導學生過多（4人或更多）時，學生的科技創(chuàng)新績效有較大程度的下降。另外，當學生認為導師對其科研活動有很大指導作用時，其科技創(chuàng)新績效一般也較高。假設A-H6，A-H7，A-H8得到驗證。

5.研究假設驗證情況

A-H1：得到驗證。博士研究生科技創(chuàng)新績效高于碩士研究生。

A-H2：基本得到驗證。東部發(fā)達地區(qū)高于西部不發(fā)達地區(qū)。

A-H3：得到驗證。直轄市及省會城市的學生的科技創(chuàng)新績效高于一般城市和縣城、農村。

A-H4：得到驗證。參與過科技創(chuàng)新活動或課程的學生科技創(chuàng)新績效更高。

A-H5：得到驗證?；A設施好、創(chuàng)新氛圍好的學校的學生科技創(chuàng)新績效更高。

A-H6：得到驗證。助研收入水平高的學生科技創(chuàng)新績效越高。

A-H7：得到驗證。同一導師指導一個年級的學生數(shù)量大于等于4人時，學生科技創(chuàng)新績效降低。

A-H8：得到驗證。得到導師有效指導的學生科技創(chuàng)新績效更高。

高?？萍紕?chuàng)新績效調研總結與建議

通過問卷調研和分析內容，我們對我國高?？萍紕?chuàng)新績效的現(xiàn)狀和影響因素有了比較全面和清楚的認識，概括總結及相關建議如下：

第一，科研硬件設施完善程度有待進一步提升。認為科研硬件設施不能滿足科研需求的研究生比例超過了五分之一，而差異性分析也表明，科研設施滿足需求的學生群體的科技創(chuàng)新績效更高?？蒲杏布O施是科學研究和科技創(chuàng)新活動的重要支撐和保障。

第二，高校目前開展科技創(chuàng)新類活動情況尚可，不同類型學校存在差異，應當進一步支持鼓勵。調研發(fā)現(xiàn)開展和支持科技創(chuàng)新活動的學校比例較高，大部分學生有途徑和平臺參與科技創(chuàng)新研究或實踐活動。但不同學校類型之間存在著差異和不均衡情況。調研分析表明：參與這類活動的學生群體有更高的科技創(chuàng)新績效。所以學校應當進一步支持和鼓勵此類活動，以提高學生的科技創(chuàng)新能力和績效。

第三，中小學以及大學階段科技創(chuàng)新活動的參與度可能會影響科技創(chuàng)新績效，應當進一步加強青少年科技創(chuàng)新活動的組織和參與。調研統(tǒng)計分析顯示：中小學和大學參加過科技創(chuàng)新活動的學生群體的科技創(chuàng)新績效更高，進一步加強青少年，尤其是中小學階段的科技創(chuàng)新活動組織和參與，對于未來提升高校研究生群體的科技創(chuàng)新能力與績效有促進作用。

第四，參與過科技創(chuàng)新類課程的群體具有較高的科技創(chuàng)新績效，學校應當進一步開設和優(yōu)化此類課程設置。調研統(tǒng)計分析顯示：高校開設研究生科技創(chuàng)新相關課程的比例接近一半，選修過此類課程的研究生超過1/3，整體而言課程開設情況尚可。差異性分析顯示選修過此類課程的學生群體科技創(chuàng)新績效較高，學校應當進一步開設、宣傳、優(yōu)化此類課程，培養(yǎng)學生的科技創(chuàng)新能力。

第五，科技創(chuàng)新資金支持情況對于科技創(chuàng)新績效有顯著影響。研究顯示：獲得科技創(chuàng)新相關資金支持的程度對科技創(chuàng)新績效有很大影響，獲得資金支持更高的群體的科技創(chuàng)新績效也顯著高于其他群體。增加經費投入和資金支持，對提升高校研究生科技創(chuàng)新績效有促進作用。

第六，導師對于學生的指導頻率和有效性影響學生個體創(chuàng)新績效，過多學生和過低的指導頻率可能會影響科技創(chuàng)新績效的提升。調研分析顯示：導師指導同一年級學生超過4人的群體科技創(chuàng)新績效較低，得到導師有效指導的學生群體科技創(chuàng)新績效更高。學生過多可能無法保障每一個學生都能得到導師的有效指導，故一個導師指導同一年級的學生不宜過多。

第七，學校要在培養(yǎng)學生科技創(chuàng)新績效方面發(fā)揮更大作用。學校的政策扶持對于提高學生科技創(chuàng)新績效具有重要意義。高校應當積極鼓勵學生的科技創(chuàng)新實踐，通過開放學校實驗室、引導學生參與教師科研、與企事業(yè)單位建立科技創(chuàng)新基地等形式，營造適合創(chuàng)新的校園氛圍，為學生進行創(chuàng)新活動創(chuàng)造便利條件。

參考文獻：

[1] 一元方差分析（ANOVA）方法的顯著性判定標準為Sig.<0.05，如果達到這個標準即認為不同類型的學生科技創(chuàng)新績效存在明顯差異。

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（作者單位：北京大學工學院）

[責任編輯：于 洋]