高校科技成果轉化績效評價及影響因素

才啟冉 趙 琦 溫宏建

（諾信金融研究院，天津 300202）

目前，國內對于高?？萍汲晒D化的研究主要集中在以下幾個方面：高?？萍汲晒D化的內涵、過程和轉化機制；高?？萍汲晒D化能力評價指標體系建立及評價方法的研究；分析影響高?？萍汲晒D化的因素。例如，郭俊華等[1]運用因子分析和聚類分析，通過建立轉化條件、轉化實力、轉化效果3個維度的評價指標，探究我國各地區(qū)高?？萍汲晒D化能力差異的影響因素。羅茜等[2]運用DEA-Malmquist模型對江蘇省高?？萍汲晒D化效率進行了測度分析，并應用扎根理論對效率差異進行深層次研究。黃偉[3]運用回歸分析方法，提出當前影響科技成果轉化績效的要素為科技資源投入、科技成果、區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境。

這些研究大多數(shù)采用數(shù)據(jù)包絡分析法探索高?？萍汲晒D化能力，很少學者運用因子分析法對我國高?？萍汲晒D化績效進行綜合評價。本文的研究則基于國內外已有研究成果，對2015年全國31個省份（除港澳臺外）的高?？萍汲晒D化績效進行綜合評價，分析各地區(qū)高?？萍汲晒D化績效的差異以及影響高?？萍汲晒D化的主要因素。

1 高?？萍汲晒D化績效評價指標與數(shù)據(jù)來源

明確高?？萍汲晒D化評價指標是進行成果轉化評價的關鍵，通過閱讀、整理多篇相關文獻，本文對具有較高參考價值的相關文獻評價指標進行梳理，梳理結果見表1。

由于受數(shù)據(jù)可得性的限制，本文依據(jù)相關文獻梳理的評價指標體系選用22項指標對高校科技成果轉化績效進行分析，如表2所示。其中，轉化條件包括科技活動人員、科技機構及科技經(jīng)費，反映了高?？萍蓟顒愚D化的基礎條件；轉化實力主要科技項目、科技成果，反映了高?？萍汲晒漠a出情況，體現(xiàn)高?？萍汲晒霓D化實力；轉化效果包括知識產權與專利、成果獲獎及技術成果轉讓，反映了高?？萍汲晒D化后實現(xiàn)的經(jīng)濟價值，即轉化后的效果或情況。

本文使用的數(shù)據(jù)來源于教育部科技司發(fā)布的《2016年高等學校科技統(tǒng)計資料匯編》和國家統(tǒng)計局編輯的《2016年中國統(tǒng)計年鑒》①人均GDP和居民消費價格指數(shù)（CPI）指標數(shù)據(jù)來源于由國家統(tǒng)計局編輯的《2016年中國統(tǒng)計年鑒》；各地區(qū)高等學校科技活動的指標數(shù)據(jù)來源于《2016年中國高等科技統(tǒng)計資料匯編》。缺失數(shù)據(jù)以“0”代替。。由于受數(shù)據(jù)的可得性限制，本文選取除港澳臺外的其他省、自治區(qū)、直轄市為研究對象，共有31組。本文采用SPSS 18.0軟件進行分析。

2 因子分析的KMO檢驗與因子提取

因子分析結果顯示，KMO的值為0.705，表明所選變量適合進行因子分析，且效果較好。巴特利特球度檢驗的近似卡方值為1315.584，對應的概率P值為0，小于顯著性水平0.05，說明變量之間存在相關性，比較適合進行因子分析。

根據(jù)因子分析結果可以看出（表3），前3個公共因子的累計方差貢獻率達到85.48%，包含了絕大部分指標具有的信息。因此，本文提取這3個因子分別作為第一公共因子（F1）、第二公共因子（F2）和第三公共因子（F3）。

表1 高校科技成果轉化評價指標文獻梳理

表2 轉化條件指標體系

① 企業(yè)委托高校所做的科研項目收入指標主要用比值求法獲得其預估數(shù)值。假設企業(yè)委托學校所做項目的投入一定會有相應的產出，則企業(yè)委托學校所做科研項目的收入=規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產品銷售收入×（企業(yè)委托學校所做科技項目投入經(jīng)費/規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)內部經(jīng)費支出）（注：這里的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的總產值占全國企業(yè)的90%以上，理論上可以代替全部的企業(yè)進行研究）。對于各地區(qū)，此因素無法找到相關數(shù)據(jù)，不予考慮。

② 高?？萍计髽I(yè)收入（或利潤）總額主要是指校辦企業(yè)的科技成果轉化所獲得的收入（或利潤）總額，因數(shù)據(jù)無法獲得，實證研究方面不予考慮。

③ 市場化指數(shù)采用居民消費價格指數(shù)（CPI）表示。

表3 因子解釋原有變量總方差情況

3 因子的命名、得分系數(shù)矩陣與得分排名

結合評價指標體系，表4表明，第一個公共因子F1在直接服務于科技成果轉化的工作人員（X3）、用于科技成果轉化經(jīng)費支出（X7）、直接關涉可轉化應用和服務項目數(shù)量（X9、X10）、高?？萍汲晒D化直接表現(xiàn)專利相關統(tǒng)計因素（X14、X15、X16）以及技術轉讓合同（X19）上載荷較大。這個因子主要涉及兩類：一是科技成果轉化的直接影響因素，這些因素的提高可以直接提高科技成果轉化率；二是技術轉化的表征因素。因此，將F1命名為“直接表征因子”。

第二個因子F2涵蓋高校科學研究的基礎因素，在教學科研人員的數(shù)量（X1、X2）、研究機構數(shù)量（X4）、基礎研發(fā)經(jīng)費數(shù)量（X5）、國家級項目驗收（X13）、省部級獲獎數(shù)量（X18）等指標上載荷較大。F2也包括了兩類因素：一是科學研究和技術發(fā)展的基礎因素，可轉化的技術就是在這些因素基礎上發(fā)展的；二基礎科研成果的表征因素。因此，F(xiàn)2可命名為“基礎表征因子”。

第三個因子F3是本研究中的創(chuàng)新點，在高?？萍汲晒D化績效評估指標體系中加入?yún)^(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和市場化因素。結果表明，區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境因素作為主要公共因子凸顯出來，可見，地方經(jīng)濟發(fā)展水平（X21）和居民消費水平CPI（X22）對高?？萍汲晒D化起到重要的作用，F(xiàn)3可以命名為“區(qū)域經(jīng)濟因子”。

利用因子分析法得出2015年我國高校科技成果轉化的因子得分系數(shù)矩陣（表5），由此可以得出3個公共因子的計算模型，分別為：

表4 旋轉后的因子載荷矩陣

表5 因子得分系數(shù)矩陣

綜合得分排名如下：

第一公共因子（F1）的方差貢獻率比例α1= 41.714%/85.480% =48.80%，

第二公共因子（F2）的方差貢獻率比例α2= 31.270%/85.480% =36.58%，

第三公共因子（F3）的方差貢獻率比例α3= 12.496%/85.480% =14.62%。

以提取3個公共因子的方差貢獻率比例作為權重，結合各因子得分，可以建立各地區(qū)高?？萍汲晒D化績效的綜合評價模型：F=α1×F1+α2×F2+α3×F3。根據(jù)3個公共因子的得分和綜合評價模型，計算出各地區(qū)綜合得分，對我國各地區(qū)高?？萍汲晒D化績效進行綜合評價并進行排名，具體見表6①表6中各地區(qū)高?？萍汲晒D化績效因子得分和綜合得分有很多為負，并不代表地區(qū)的高校科技成果轉化績效為負。經(jīng)過對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，表6中顯示的結果是高?？萍汲晒D化績效的相對值。。

對比各地區(qū)的因子得分和綜合得分排名，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)地區(qū)的綜合排名與3個公共因子的排名并不完全一致，這說明各公共因子對各地區(qū)高?？萍汲晒D化影響不同，進而影響了高?？萍汲晒D化績效的綜合排名。根據(jù)綜合得分排名顯示，高校科技成果轉化績效位于前三的是江蘇省、北京市和上海市，說明這3個地區(qū)在高?？萍汲晒D化方面比較好。

4 聚類分析

以SPSS軟件做出聚類樹狀圖（圖1），將全國31省份的高校分為7類（表7），實際上代表7種不同科技成果轉化模式，其中北京市、上海市和江蘇省3個孤立的省份各自顯現(xiàn)出獨立模式。另外4個模式具有群組特性，各有不同典型特征。

（1）第一組為3個孤立省市：北京市、上海市和江蘇省。

北京模式和上海模式：作為經(jīng)濟和文化中心，北京市和上海市都具有區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平高、高校集中、基礎科研實力強的共同點，在F2和F3均表現(xiàn)強勁，但是北京市的F1（直接表征因子）僅為0.048，說明科技成果轉化的直接因素非常弱。上海市的3個指標相對均衡。

江蘇模式：江蘇省得分最高。但是，其基礎科研能力F2并不高，主要表現(xiàn)在F1得分高，說明具有強有力的科技成果轉化直接能力，并且有良好的成果表征。同時所在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平高。江蘇模式與北京模式相比，形成明顯反差。江蘇省科技成果轉化的直接表征因素得分較高，這個數(shù)據(jù)極其獨特，其原因還有待深入地進行專題研究。

（2）第二組可分為4個模式：每一個模式都聚集了特征相似的數(shù)個省區(qū)市。

中東部模式：這個群組包括湖北省、陜西省、廣東省、山東省、浙江省、四川省、湖南省、安徽省、河南省、河北省和山西省11個地區(qū)，是綜合得分排在前半部分的地區(qū)。以中東部的地區(qū)為主體，可以稱為“中東部模式”。這部分地區(qū)的科技成果轉化因子分布也不相同，其中湖北省、陜西省、浙江省、廣東省和山東省為一個子群組，F(xiàn)1和F2得分較高，F(xiàn)3得分離散度高，這些區(qū)域或是高校較集中、或是企業(yè)較發(fā)達，高校科技成果轉化需求旺盛，存在豐厚土壤。群組中其他地區(qū)，也普遍具有較強的高校實力，基礎表征因素F2強勁，但是F1和F3在同組中普遍較低。

表6 各地區(qū)高校科技成果轉化績效因子得分與綜合得分

東北模式：黑龍江省、吉林省和遼寧省為一組，從區(qū)域上可稱為“東北模式”。這一組特點是F1和F3得分都低，符合區(qū)域特點。這個區(qū)域是傳統(tǒng)的發(fā)達地區(qū)，高校集中，實力較強，但是近年來經(jīng)濟發(fā)展失勢，科技成果轉化空間自然受限，因此，影響了總體科技成果轉化水平。

西部模式：這一組包括重慶市、福建省、江西省、廣西壯族自治區(qū)、云南省、內蒙古自治區(qū)、甘肅省、貴州省，海南省和寧夏回族自治區(qū)。除福建省、江西省外，本組主要以西部地區(qū)為主，因此可稱為“西部模式”。與其他地區(qū)相比，該區(qū)域高校教育資源貧乏，且經(jīng)濟基礎較弱，可轉化的資源和環(huán)境影響了轉化能力。實證結果也表明3個公共因子得分普遍偏低，即基礎表征因素F2和區(qū)域經(jīng)濟因素F3都弱，而直接表征因子F1自然偏弱。

少數(shù)民族地區(qū)模式：這一組中包括天津市、青海省、西藏自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)。除天津市之外，這3個省區(qū)均位于西部地區(qū)，但處于少數(shù)民族聚居區(qū)，因此，可以稱為“少數(shù)民族地區(qū)模式”。由于地緣環(huán)境與歷史進程的原因，西藏自治區(qū)等邊疆地區(qū)的基礎教育起步晚、發(fā)展速度慢，雖然隨著科教興國戰(zhàn)略的深入實施有所改善，但與其他地區(qū)的差距仍較為明顯。實證結果也表現(xiàn)出相同的情況，基礎表征因子F2很低，直接表征因子F1是全國最低的，說明科技成果轉化能力很弱。天津市作為教育和經(jīng)濟水平較高的省市也被歸到這一模式中，較為特殊，其原因有待深入研究。

圖1 各地區(qū)高?？萍汲晒D化績效聚類樹狀圖

表7 各地區(qū)高校科技成果轉化績效聚類結果

轉化條件線性回歸結果如表8所示。結果顯示，當顯著性水平α=0.05時，的系數(shù)的P

5 回歸分析

剔除了區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境因素，將原始數(shù)據(jù)標準化后進行線性回歸分析。

（1）轉化條件的影響值均接近為0，因此在顯著性水平0.05下，回歸結果均通過F檢驗和t檢驗，而且系數(shù)均為正值。回歸結果表明，相對研究與發(fā)展人員和經(jīng)費，R&D成果應用及科技服務人員和經(jīng)費對提高高?？萍汲晒D化能力有較大的正向影響。

（2）轉化實力的影響

轉化實力線性回歸結果如表9所示。結果顯示，在顯著性水平為0.05的情況下，回歸方程通過F檢驗和t檢驗，且系數(shù)均為正值?；貧w結果表明，相對于研究與發(fā)展項目數(shù)和科技服務項目數(shù)，R&D成果應用項目數(shù)量的增多更有助于高?？萍汲晒D化能力的提高；在科技成果方面，科技著作和學術論文對高?？萍汲晒D化績效的正向影響較大。

（3）轉化效果的影響

轉化效果線性回歸結果如表10所示。結果顯示，從統(tǒng)計檢驗來看，在顯著性水平為0.05的條件下，回歸方程通過了F檢驗和t檢驗。結果表明，高?？萍汲晒D化績效值與知識產權與專利、國家級獎項和技術轉讓合同數(shù)呈現(xiàn)正相關關系，且系數(shù)值無顯著差異。因此，知識產權與專利、國家級獎項和技術轉讓合同這3個因素的增加能夠有效地提高高?？萍汲晒D化能力。

6 結論與建議

表8 轉化條件線性回歸結果① 轉化條件線性回歸結果在線性回歸過程中剔除了教學與科研人員數(shù)量（X1）這個因素。

表9 轉化實力線性回歸結果② 轉化實力線性回歸結果在線性回歸過程中剔除了國家級項目驗收（X13）一個因素。

表10 轉化效果線性回歸結果③ 轉化效果線性回歸結果在線性回歸過程中剔除了省部級獎項（X18）和技術轉讓收入（X20）這兩個因素。

通過文獻研究，綜合可獲取數(shù)據(jù)，建立了以轉化條件、轉化實力、轉化效果和區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境4個方面為框架的高?？萍汲晒u價指標體系。在此基礎上，首先通過因子分析，對全國31個省份（除港澳臺外）的高?？萍汲晒D化績效進行評估，并進行了聚類分析，區(qū)分出不同轉化類型，分別為江蘇模式、北京模式、上海模式、中東部模式、西部模式、東北模式和少數(shù)民族地區(qū)模式。因子分析表明，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展對高?？萍汲晒D化有重大影響，但是影響的具體原因和作用機制不清，有待進一步研究。此外，政策、法規(guī)和外部因素對高?？萍汲晒D化的影響，本文尚未涉及，還有待進一步探討。

現(xiàn)對提高高校科技成果轉化能力提出以下幾點建議。

（1）加強高校科技成果轉化政策落實和投入，對于提高科技成果轉化效果具有直接的加速效果。高?？萍汲晒D化是政策敏感度很高的一項活動，這一點在因子分析結果中已經(jīng)論證。

（2）科技成果轉化存在著創(chuàng)新推動和需求拉動的兩個動力源。目前分析中顯現(xiàn)的高?？萍汲晒D化存在區(qū)域差異，應該主要是不同區(qū)域中企業(yè)對科技成果需求差異造成的。因此，加強科技成果轉移創(chuàng)新推動，在政策制定和落實上占有重要地位。同時，加強高校實力較強區(qū)域（如東北和中西部一些省區(qū)）跨區(qū)域合作，是推動科技成果轉化短期有效的方式。

（3）合理分配政府資金投入比例。本文研究提取的基礎表征因子F2說明，提高高?？蒲心芰Ω咝？萍汲晒D化有持久的長期效應。同時，以往研究也表明，科技成果轉化對高校科研教學均有正相關性。因此，高?？萍汲晒D化機構建設與高?？蒲心芰χg存在著相互促進作用，這一結果意味著，在合理的范圍內，不擴大總投入，僅在科研費用與轉移費用之間重新分配比例，就可以促進雙方共同發(fā)展。