高等學校產學研協同創(chuàng)新效率評價及分析

姜彤彤+吳修國

摘要：以我國62所教育部直屬高校2005-2006、2008-2013年產學研協同創(chuàng)新活動為研究對象，探索其效率和變動趨勢，并分析不同學科、不同區(qū)域效率差異。研究得出如下結論：我國教育部直屬高校協同創(chuàng)新活動整體技術效率有678%的上升空間，純技術效率、規(guī)模效率分別有超過37%的提升潛力。大部分高校距離生產前沿面有較大的差距。隨著時間的推移，教育部直屬高校協同創(chuàng)新技術效率和純技術效率都沒有明顯的上漲趨勢，而規(guī)模效率在2010年之后有微弱的上升。從學科對比看，直屬高校中師范類高校協同創(chuàng)新效率最高；從區(qū)域對比看，東部地區(qū)直屬高校協同創(chuàng)新活動技術效率高于中西部地區(qū)。

關鍵詞：教育部直屬高校；產學研；協同創(chuàng)新；學科差異；區(qū)域差異

一、高等學校產學研協同創(chuàng)新概述

自2011年協同創(chuàng)新概念被正式提出和廣泛討論之后，產學研合作就逐漸邁向協同創(chuàng)新的高級階段。產學研協同創(chuàng)新需要：合作的產業(yè)界、高等學校、科研院所三方都積極主動參與知識、信息、技術、資金、人才等的交流和融合；建立產學研合作創(chuàng)新平臺并風險共擔、利益共贏，企業(yè)實現科技成果轉化，高校教師實現自身價值和經濟收益。一般而言，企業(yè)為了產品研發(fā)和技術進步有創(chuàng)新的需求，而高校有創(chuàng)新的資源、動力和熱情。傳統的產學研合作往往是企業(yè)在需要的時候來尋求高?？蒲腥藛T的幫助，高?？沼懈鞣N資源，卻只能被動參與，這種合作具有偶然性和短期性。新形勢下推進產學研協同創(chuàng)新，是高等學校服務社會經濟發(fā)展和推動自身事業(yè)的必然選擇。高等學校成為協同創(chuàng)新的發(fā)動機和源動力，其創(chuàng)新成果服務于創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈，才能真正發(fā)揮作用并產生效益，在創(chuàng)新驅動中實現科學發(fā)展。

高等學校創(chuàng)新能力提升計劃（簡稱“2011計劃”）是繼“985工程”、“211工程”之后，我國高等教育領域的又一國家工程。該項目旨在形成人才、學科、科研三位一體的創(chuàng)新系統，其實施對高等學校大力提升創(chuàng)新能力、促進內涵集約式發(fā)展、提高教育質量和水平，具有重要的劃時代意義。這一計劃實施之后，各級各類的協同創(chuàng)新中心如雨后春筍，遍地開花。傳統的高校發(fā)展模式整體上還是單打獨斗式，雖然科研合作一直存在，但主要是學者和學者之間、項目組和項目組之間的聯合。當今時代，世界各國都面臨一系列重大問題，協同創(chuàng)新要求高校、企業(yè)、科研院所之間實現跨一級學科和研究機構的深度交流與合作，打破傳統科研組織和人員之間的壁壘，反映出科學研究在高度分化基礎上實現橫向聯合發(fā)展的趨勢。

在此背景下，產學研協同創(chuàng)新效率問題日益凸顯，相關學者進行了一定的嘗試。Brimble等（2007）[1]、李孟晉（2010）[2]、車維漢和張琳（2010）[3]、Jiménez-Sáez等（2011）[4]、劉民婷和孫衛(wèi)（2011）[5]、樊霞等（2012）[6]、肖丁丁和朱桂龍（2013）[7]、仇冬芳和胡正平（2013）[8]、陳光華等（2014）[9]、張煊和孫躍（2014）[10]、莊濤等（2015）[11]、姜彤彤（2015）[12]等分別以區(qū)域、行業(yè)或產業(yè)、合作項目等為研究對象，探索其產學研（合作）協同創(chuàng)新效率等問題。楊勝良（2012）[13]、季慶慶（2013）[14]、張倩（2013）[15]、金惠紅等（2014）[16]以高等學校作為研究對象，初步對其產學研合作效率進行測算、評價和分析。但仍然存在如下問題：（1）多數是對產學研合作效率進行測算，極少引入協同創(chuàng)新概念；（2）研究對象以區(qū)域和產業(yè)、行業(yè)居多，缺乏以高等學校為對象的相關研究；（3）采用一年的靜態(tài)數據進行評價，難以避免分析問題的偶然性和片面性。為此，本文構建協同創(chuàng)新投入產出指標體系，基于DEA模型和8年間的靜態(tài)年度數據，對高等學校典型代表——教育部直屬高校進行產學研協同創(chuàng)新效率的測算和分析，并提出對策建議。

二、模型、方法和數據

（一）數據包絡分析概述

效率的經典評價方法有數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）和隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，簡稱SFA），但SFA方法適用于單產出的研究對象，無法用于多投入多產出的產學研合作效率評價。DEA方法簡單方便，容易理解，無需設置函數和對原始數據進行預處理，在產業(yè)、行業(yè)、區(qū)域、教育、醫(yī)藥衛(wèi)生、農業(yè)等領域有廣泛應用。該方法的基本模型可以測算出技術效率、純技術效率和規(guī)模效率，如圖1所示，限于篇幅不再贅述。

（二）變量選擇和數據來源

科學研究是高等學校的基本職能之一，大學中幾乎所有的教師、研究生和專職科研人員都或多或少的參與到研發(fā)活動中來?？蒲泄ぷ靼ɑA性研究和應用型研究，后者大多需要與產業(yè)界合作來完成或者實現。根據相關文獻和產學研協同創(chuàng)新活動的特點，并重點考慮數據的可得性，設計如圖2所示的指標體系。具體來看，指標X1是高校中應用型和科技服務型研究活動投入人員折合當量，計算單位為全時人員（人年），即專職全時科研人員與非全時人員按工作量折算為全時人員的總和，這一指標的統計范圍主要指正式的工作人員而不包括研究生。例如：有10個全時人員和3個非全時人員（工作時間分別為25%、50%和60%），則折合全時人員為10+025+05+06=1135人年。指標X2反映應用型和科技服務型研究活動投入的研究生人數，他（她）們輔助導師或者課題組完成了大量的研究工作。指標X3是科研經費中來自于企事業(yè)單位的數量，反映了產學研合作的經費投入。指標Y1是專利申請數而非授權數，主要來自以下考慮，即高校專利申請獲得授權的比例一直非常高，兩者差異不大。而且申請數直接反映了當年取得的發(fā)明、實用新型和外觀設計等技術進步和突破，沒有從申請到授權兩三年的時間延遲，所以相比較而言專利申請數更為合適。技術轉讓實際收入（Y2）強調高校獲得各種技術創(chuàng)新或者進步后通過轉讓和出售獲取的收益，反映了高校產學研合作成果實際轉化為經濟收入的能力。endprint

三、教育部直屬高校產學研協同創(chuàng)新效率評價及分析

DEA模型處理數據包括投入、產出兩種導向，兩種導向測算結果差異很小，幾乎可以忽略不計。本文選取以產出為導向的DEA基本模型進行分析。為了尋求教育部直屬高校產學研協同創(chuàng)新效率的真正規(guī)律和趨勢，將8年間每年的靜態(tài)數據分別代入模型，測算出每年的三個效率值并計算年度平均數，得出如表1所示的結果。

（一）教育部直屬高校產學研協同創(chuàng)新效率的校際差異和變動趨勢

其中：（1）顯而易見，62所教育部直屬高校產學研協同創(chuàng)新活動技術效率、純技術效率、規(guī)模效率平均值分別為0322、0519、0623，這說明創(chuàng)新活動效率整體還有678%的上升空間，純技術效率、規(guī)模效率也分別有超過37%的提升潛力。大部分高校距離生產前沿面有較大的差距，提高協同創(chuàng)新效率任重而道遠。（2）任意一個效率為1說明這所高校8年間該效率值都為1。遺憾的是，只有南開大學的純技術效率為1，即南開大學協同創(chuàng)新活動在管理和技術方面常年較為領先；其他所有直屬高校三個效率值都不為1。（3）協同創(chuàng)新活動技術效率高于05的高校有南京農業(yè)大學、南開大學、江南大學、華東師范大學、合肥工業(yè)大學、中國石油大學（北京）、山東大學、陜西師范大學、中國人民大學和清華大學10所，這些高校距離生產前沿面較為接近，雖排名教育部直屬高校的前列但仍有很大上漲空間。協同創(chuàng)新活動技術效率低于015的高校有中國地質大學（武漢）、同濟大學、北京科技大學、長安大學、西南大學、武漢大學、武漢理工大學、四川大學、東北大學、華中科技大學，其中不乏知名高校。因各效率值是一個產出與投入相對比較的結果，所以產學研合作規(guī)模大、成果多的高校不一定比規(guī)模小、成果少的高校更有優(yōu)勢，等同于優(yōu)中選優(yōu)，所以知名高校協同創(chuàng)新效率偏低是很有可能發(fā)生的。（4）協同創(chuàng)新活動純技術效率最高的五所高校是南開大學、浙江大學、清華大學、江南大學和中國人民大學，排在最后的五所高校是中國地質大學（武漢）、長安大學、武漢理工大學、河海大學和東北大學。排名前列的高校應該戒驕戒躁，進一步從協作管理和技術方面提升效率；而排在后面的高校需找到自己的問題，有針對性的向先進高校學習，力圖逐漸接近生產前沿面。（5）協同創(chuàng)新活動規(guī)模效率前五位的高校是南京農業(yè)大學、華中農業(yè)大學、合肥工業(yè)大學、華東師范大學和東北林業(yè)大學，后五位的高校是同濟大學、四川大學、東南大學、天津大學、電子科技大學。這些高校應根據自己規(guī)模報酬情況，調整產學研創(chuàng)新活動的投入產出規(guī)模，努力實現最優(yōu)的合作規(guī)模。

圖3是隨著時間的推移，教育部直屬高校協同創(chuàng)新效率的變動趨勢?？梢?，協同創(chuàng)新活動技術效率和純技術效率都沒有明顯的上漲趨勢，前期波動后基本保持穩(wěn)定；而規(guī)模效率在2010年之后有一定的上升，但并非十分明顯。這說明8年間教育部直屬高校協同創(chuàng)新活動在管理、技術上沒有明顯變化，處于同一水平線上，規(guī)模報酬整體上更加接近最優(yōu)規(guī)模，但三個效率值仍然處于較低的水平。三者相比，技術效率值遠低于純技術效率和規(guī)模效率，即創(chuàng)新活動本身存在問題的同時規(guī)模也不適當。在適度調整協同創(chuàng)新活動規(guī)模之余，產學研三方和政府主管部門應從管理流程設計和運行、激勵機制和獎勵政策、合作平臺搭建及運作、信息交流和人員培訓等方面找到問題，向先進的地區(qū)和高校學習經驗和教訓，引進高水平科研人才，挖掘現有員工的科研潛力，通過一系列的措施提高創(chuàng)新效率。

（二）教育部直屬高校產學研協同創(chuàng)新效率的學科和區(qū)域差異

根據表2可以得出如下結論：（1）從學科對比看，教育部直屬高校中北京師范大學、東北師范大學、華東師范大學、華中師范大學、陜西師范大學等師范類高校協同創(chuàng)新活動效率最高，明顯超過其他類別高校。理工類和醫(yī)藥類高校技術效率偏低，農林類和綜合類高校處于中間位置。協同創(chuàng)新活動純技術效率也屬師范類高校最高，依次是綜合、農林、理工、醫(yī)藥類高校。協同創(chuàng)新活動規(guī)模效率屬農林類高校最高，依次是師范、綜合、醫(yī)藥、理工類高校。不同類別高校的效率差別原因有很多，與高校的學科特點有一定的關系，但并非唯一的原因。當今時代，很多理工、綜合類高校都往大而全方向發(fā)展，特別注重高水平的基礎性、理論性研究，有時候會影響其產學研合作的熱情，投入人才的數量和質量受到影響，導致其協同創(chuàng)新效率并不高。（2）從區(qū)域對比看，東部地區(qū)高校產學研協同創(chuàng)新效率高于中部和西部地區(qū)，純技術效率也是東部地區(qū)最高，但規(guī)模效率是中部地區(qū)最高。這說明教育部直屬高校協同創(chuàng)新活動的效率與其所處地理位置有一定的關系，經濟發(fā)達地區(qū)更容易引進高水平人才，吸引各方面投入的科研經費，搭建產學研合作平臺，良好的創(chuàng)新環(huán)境和優(yōu)質的創(chuàng)新人才是科技創(chuàng)新效率提升的關鍵所在。中西部地區(qū)直屬高校應借助中西部大發(fā)展的“東風”，挖掘內部潛力，激勵研究人員和產業(yè)界合作，多出創(chuàng)新成果，同時吸引國內外的有識之士加入科研團隊，爭取早日提高科技實力和協同創(chuàng)新效率。

四、結論及對策建議

在提倡產學研協同創(chuàng)新的“2011計劃”實施背景下，我國的高等學校進入了一個新的發(fā)展階段。教育部直屬高校作為全國高校的典型代表和核心主體，其協同創(chuàng)新效率提升是新時代的必然要求。本文以我國62所教育部直屬高校2005-2006、2008-2013年產學研協同創(chuàng)新活動為研究對象，探索其效率高低和變動趨勢，并分析不同學科/區(qū)域效率差異。研究得出如下結論：8年間，我國教育部直屬高校協同創(chuàng)新活動整體有678%的上升空間，創(chuàng)新活動純技術效率、規(guī)模效率分別有超過37%的提升潛力。大部分高校距離生產前沿面有較遠的距離。南開大學8年間的純技術效率都為1。隨著時間的推移，教育部直屬高校協同創(chuàng)新活動技術效率和純技術效率都沒有上漲趨勢，而規(guī)模效率在2010年之后有一定的上升。從學科對比看，直屬高校中師范類高校協同創(chuàng)新活動效率最高，明顯超過其他類別高校；從區(qū)域對比看，東部地區(qū)直屬高校協同創(chuàng)新活動技術效率高于中部和西部地區(qū)，純技術效率也是東部地區(qū)最高，但規(guī)模效率是中部地區(qū)最高。endprint

為進一步提升我國高等學校產學研（合作）協同創(chuàng)新效率，政府應高度重視產學研協同創(chuàng)新，制定各類優(yōu)惠政策進行扶持。高等院校是創(chuàng)新人才的聚集地，但卻獨木難支，與實踐存在脫節(jié)，通過“政、產、學、研、用、金”緊密結合和互相支持，才能真正實現合作和資源交互。企業(yè)需求是產學研合作的推動力和有力保障。企業(yè)在經營當中不斷發(fā)現各種技術難題和開發(fā)需求，迫切需要與高等學校和科研院所合作，組建具有較強研究開發(fā)和技術創(chuàng)新能力的組織，集成產學研三方的相關力量進行協作。高等學校應主動變革思想、更新觀念、創(chuàng)新機制，與產業(yè)界聯盟整合多方力量，對各種要素資源進行集聚，實現優(yōu)化配置。

注釋：

①2014年的《高等學?？萍冀y計資料匯編》對應2013年的數據，依次類推。經反復查找和核對，2005年及之前和2008年的資料匯編中沒有教育部直屬高校的專門數據，而是分散在其他高校中的概覽性介紹。2006-2007年、2009-2014年的統計資料匯編中有相應數據，所以實證分析對應時間為2005-2006年、2008-2013年。

參考文獻：

[1]Brimble P， Doner RFUniversity-industry Linkages and Economic Development： The Case of Thailand [J]World Development， 2007， 35（6）：1021-1036

[2]李孟晉基于網絡DEA的產學研聯盟效率評價研究[D]中國科學技術大學，2010：36-51

[3]車維漢，張琳上海市產學研合作效率評價——基于分行業(yè)數據的DEA分析[J]科技進步與對策，2010（3）：20-25

[4]Jiménez-Sáez F， Zabala-Iturriagagoitia JM， Zofío JL， etalEvaluating Research Efficiency within National R&D Programmes[J]Research Policy， 2011， 40（2）：230-241

[5]劉民婷，孫衛(wèi)基于DEA方法的產學研合作效率評價研究[J]科學學與科學技術管理，2011（3）：11-15

[6]樊霞，趙丹萍，何悅企業(yè)產學研合作的創(chuàng)新效率及其影響因素研究[J]科研管理，2012（2）：33-39

[7]肖丁丁，朱桂龍產學研合作創(chuàng)新效率及其影響因素的實證研究[J]科研管理，2013（1）：11-18

[8]仇冬芳，胡正平我國省域產學研合作效率及效率持續(xù)性——基于省域面板數據和DEA-Malmquist生產率指數法[J]技術經濟，2013（12）：82-89

[9]陳光華，王建冬，楊國梁產學研合作創(chuàng)新效率分析及其影響因素研究[J]科學管理研究，2014（2）：9-12

[10]張煊，孫躍產學研合作網絡的創(chuàng)新效率研究——來自中國省域產學研合作的數據證明[J]山西財經大學學報，2014（6）：59-66

[11]莊濤，吳洪，胡春高技術產業(yè)產學研合作創(chuàng)新效率及其影響因素研究——基于三螺旋視角[J]財貿研究，2015（1）：55-60

[12]姜彤彤省域范圍內產學研協同創(chuàng)新效率評價及分析[J]學術論壇，2015（3）：168-172

[13]楊勝良基于Malmquist指數的農林院校產學研結合績效研究——以西北農林科技大學為例[J]西安電子科技大學學報（社會科學版），2012（3）：47-54

[14]季慶慶高校產學研合作投入產出效率分析[J]中國高?？萍?，2013（7）：54-56

[15]張倩高校產學研協同創(chuàng)新績效評價——以燕山大學為例[D]燕山大學，2013：34-49

[16]金惠紅，薛希鵬，雷文瑜教育部直屬高校產學研合作效率測度——基于非參數DEA-Malmquist指數的實證分析[J]浙江工業(yè)大學學報（社會科學版），2014，13（3）：327-332

[17]Charnes A， Cooper WWPreface to Topics in Data Envelopment Analysis [J]Annals of Operations Research， 1984， 2（1）：59-94

[18]Banker RD， Charnes A， Cooper WWSome Models for Estimating Technical and Scale Inefficiency in Data Envelopment Analysis [J]Management Science， 1984， 30（9）： 1078-1092endprint