研究型高校科技成果轉(zhuǎn)化水平與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)關(guān)系評(píng)估

田國(guó)華

（山西大同大學(xué)商學(xué)院，山西大同 037009）

當(dāng)前，我國(guó)正值全面建成小康社會(huì)決勝期，堅(jiān)持實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略既是大勢(shì)所趨，也是民心所向。隨著科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各項(xiàng)事業(yè)影響的橫向發(fā)展和縱向深入，科技創(chuàng)新已然成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)和支撐力量，為其提供不竭動(dòng)力?？萍紕?chuàng)新的轉(zhuǎn)化水平和能力直接決定了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效率。

在以創(chuàng)新鏈帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新系統(tǒng)中，創(chuàng)新主體需要優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)，從而提升創(chuàng)新治理能力。其中高校和科研機(jī)構(gòu)是創(chuàng)新系統(tǒng)的源頭，處于上游；政府、金融機(jī)構(gòu)和中介為創(chuàng)新進(jìn)行制度供給和服務(wù)，處于中游；企業(yè)作為創(chuàng)新活動(dòng)主體處于創(chuàng)新鏈的下游。整個(gè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)環(huán)節(jié)協(xié)同創(chuàng)新，共同促進(jìn)知識(shí)和技術(shù)的轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散。[1]高校在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中起著至關(guān)重要的作用，既是創(chuàng)新的源頭，創(chuàng)新的主要來源，又是知識(shí)和技術(shù)轉(zhuǎn)移的主要承擔(dān)者，在科技成果轉(zhuǎn)化中起著關(guān)鍵作用。

《中華人民共和國(guó)科技成果轉(zhuǎn)化法》將科技成果界定為通過科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)所產(chǎn)生的具有實(shí)用價(jià)值的成果?？萍汲晒D(zhuǎn)化是指為提高生產(chǎn)力水平而對(duì)科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)所產(chǎn)生的具有實(shí)用價(jià)值的科技成果所進(jìn)行的后續(xù)試驗(yàn)、開發(fā)、應(yīng)用、推廣直至形成新產(chǎn)品、新工藝、新材料和發(fā)展新產(chǎn)業(yè)等活動(dòng)。

高?？萍汲晒D(zhuǎn)化水平是衡量科技推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵指標(biāo)。高校科技創(chuàng)新能力和科技轉(zhuǎn)化水平是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的必要非充分條件。換言之，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)需要高校這一創(chuàng)新主體提供源動(dòng)力——科技創(chuàng)新，但直接決定經(jīng)濟(jì)能否高質(zhì)高效增長(zhǎng)的是科技成果的轉(zhuǎn)化水平。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者以不同的視角對(duì)科技成果轉(zhuǎn)化水平推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了實(shí)證研究。王海蘭[2]從產(chǎn)學(xué)研視角分析了高?？蒲薪?jīng)費(fèi)投入與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，主要通過直接渠道、貿(mào)易渠道、投資渠道和人口渠道四個(gè)方面產(chǎn)生作用和影響，并用面板數(shù)據(jù)建立固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從東部到中部再到西部依次遞增的促進(jìn)作用，以及對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)呈倒U 型的變化規(guī)律。馬衛(wèi)華[3]分析了高?？萍汲晒D(zhuǎn)化工作存在的問題和制約因素。周文泳[4]運(yùn)用DEA 模型和Malmquist 指數(shù)對(duì)高校的科研效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，歸結(jié)出各高?？蒲谢顒?dòng)的癥結(jié)并提出相關(guān)建議。孫曉春[5]認(rèn)為通過優(yōu)化科研環(huán)境、搭建科技創(chuàng)新平臺(tái)、解決資金來源難題等方式,可有效地將高校科研創(chuàng)新成果運(yùn)用到區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中。孫文祥[6]運(yùn)用各省數(shù)據(jù)建立計(jì)量模型對(duì)高校研發(fā)實(shí)力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了實(shí)證分析。李明[7]采用擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包數(shù)模型（DEA）根據(jù)科技創(chuàng)新產(chǎn)出最優(yōu)化來研究轉(zhuǎn)化效率。弓蘭秀[8]運(yùn)用DEA-Malmquist 指數(shù)評(píng)價(jià)模型對(duì)江蘇省32 所高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行了測(cè)度分析。

1.2 研究評(píng)述

主要運(yùn)用固定效應(yīng)模型、DEA模型及經(jīng)過改進(jìn)的DEA-Malmquist指數(shù)評(píng)價(jià)模型來進(jìn)行實(shí)證分析得到很多有價(jià)值的結(jié)論。但大部分都選用了單一的指標(biāo)經(jīng)費(fèi)投入來研究對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。選取科技投入和產(chǎn)出兩個(gè)維度的指標(biāo)建立指標(biāo)體系綜合反映科技成果轉(zhuǎn)化水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)和影響。

對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的劃分按照國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心所提出的八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)（東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、長(zhǎng)江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)和大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)）進(jìn)行研究。既不是簡(jiǎn)單粗略地劃分為東部、中部、西部、東北四大板塊，也不是研究某一地域的發(fā)展情況，擴(kuò)充了研究范圍，能得出更多有價(jià)值的結(jié)論。

此外高校是個(gè)寬泛的概念，以學(xué)術(shù)研究培養(yǎng)科研型人才為主導(dǎo)的研究型大學(xué)和以傳道授業(yè)培養(yǎng)應(yīng)用型人才為主導(dǎo)的普通地方院校都可以稱之為高校。然不同層次高?？萍紕?chuàng)新能力不同，其科技成果轉(zhuǎn)化能力和水平也不同，不能一概而論。研究型大學(xué)的科技創(chuàng)新活力更旺盛，無(wú)論是各方各類投入還是產(chǎn)出能力效率都是高校創(chuàng)新的主力軍。故本文以研究型大學(xué)（教育部直屬院校）為研究對(duì)象評(píng)價(jià)高?？萍汲晒D(zhuǎn)化水平，并對(duì)不同區(qū)域內(nèi)高校的科技成果轉(zhuǎn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行研究。

1.3 研究思路

首先，選取教育部直屬的65 所雙一流研究型高校根據(jù)所處地域分為八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)（東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、長(zhǎng)江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)、大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)和大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)）；其次，依據(jù)科技投入產(chǎn)出兩個(gè)維度建立科技成果轉(zhuǎn)化效率指標(biāo)體系；再次，采用熵權(quán)法進(jìn)行賦權(quán)，運(yùn)用TOPSIS（Technique for order preference by similarity to an ideal solution）分析法建立八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化水平評(píng)價(jià)模型；然后，建立各區(qū)域高?？萍汲晒D(zhuǎn)化水平的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率模型；最后，建立錯(cuò)配指數(shù)模型來評(píng)估不同區(qū)域高?？萍汲晒D(zhuǎn)化水平與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的錯(cuò)配關(guān)系。

2 數(shù)據(jù)與評(píng)價(jià)模型

2.1 數(shù)據(jù)與指標(biāo)體系

選取教育部直屬的65 所雙一流研究型高校2017 年和2018 年反映科技成果轉(zhuǎn)化水平的指標(biāo)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源：高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)匯編）建立科技成果轉(zhuǎn)化效率指標(biāo)體系（見表1）。

表1 科技成果轉(zhuǎn)化效率指標(biāo)體系

2.2 科技成果轉(zhuǎn)化水平評(píng)價(jià)模型

2.2.1 指標(biāo)賦權(quán)方法

構(gòu)建綜合指標(biāo)時(shí)，需要先對(duì)多項(xiàng)次級(jí)指標(biāo)（如文中的二級(jí)和三級(jí)指標(biāo)）進(jìn)行賦權(quán)，再綜合為高一級(jí)別的指標(biāo)。賦權(quán)方法分為客觀賦權(quán)法和主觀賦權(quán)法兩類。其中，客觀賦權(quán)法主要運(yùn)用因子分析法、主成分分析法、灰色關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)法、熵權(quán)法等進(jìn)行賦權(quán)；主觀賦權(quán)法主要采用專家打分法、專家咨詢、層次分析、功效系數(shù)等來實(shí)現(xiàn)。采用客觀賦權(quán)法中的熵權(quán)法來進(jìn)行賦權(quán)。

熵是物理學(xué)中的一個(gè)概念，刻畫的是系統(tǒng)內(nèi)分子的無(wú)序性。申農(nóng)最早將熵的概念引入到信息論中，從而產(chǎn)生了新概念——信息熵，運(yùn)用領(lǐng)域涉及工程技術(shù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等。信息熵刻畫的是信息系統(tǒng)的無(wú)序程度，一般用各指標(biāo)變異程度來進(jìn)行度量，由此再確定指標(biāo)在指標(biāo)體系中的權(quán)重。熵權(quán)法主要在評(píng)估研究中用于確定指標(biāo)權(quán)重。熵權(quán)賦權(quán)法與主觀賦值法相比，可以更加客觀的刻畫次級(jí)指標(biāo)所占比重，從而得出解釋力強(qiáng)的結(jié)果。

HWANG C L 以及YOON K 于1981 年首次提出TOPSIS（Technique for order preference by similarity to an ideal solution）評(píng)價(jià)法。方法的原理是先將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，再計(jì)算綜合指標(biāo)與理想解的貼近度，從而做出評(píng)價(jià)。按照綜合指標(biāo)與理想解距離進(jìn)行排序，理想解是一個(gè)虛擬的最優(yōu)解，其各次級(jí)指標(biāo)都達(dá)到了最優(yōu)值，而負(fù)理想解是虛擬的最差解。TOPSIS 評(píng)價(jià)法法可以進(jìn)行不同截面（如區(qū)域）的差異分析，并做出可靠有效的評(píng)價(jià)，在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)中得到廣泛應(yīng)用。

2.2.2 科技成果轉(zhuǎn)化水平熵權(quán)TOPSIS 法評(píng)價(jià)的具體步驟

第一步：根據(jù)科技成果轉(zhuǎn)化水平所選取的指標(biāo)，賦予具體指標(biāo)數(shù)值，得初始矩陣M,假設(shè)有p個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象（高校），q個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)（維度），則有原始矩陣為：

原始矩陣中Mij指標(biāo)數(shù)值越大，表明指標(biāo)信息量越大，在科技成果轉(zhuǎn)化水平的評(píng)價(jià)中作用越大，反之則作用越小。

第二步：各評(píng)價(jià)指標(biāo)量綱和數(shù)量級(jí)不同，無(wú)法比較，故對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到規(guī)范矩陣N。計(jì)算公式為：

其中max{Mij}和min{Mij}分別為初始矩陣M的最大值和最小值。得

第三步：根據(jù)規(guī)范矩陣N計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)樣本所占比重：

第四步：計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的信息熵（entropy）ej：

第五步：計(jì)算信息熵冗余度（redundancy）rj=1-ej，并得到各指標(biāo)權(quán)重

第六步：用熵權(quán)TOPSIS 法對(duì)各高校科技成果轉(zhuǎn)化水平進(jìn)行排名。再用規(guī)范矩陣中指標(biāo)的最大值和最小值分別表示理想解和負(fù)理想解。最后用加權(quán)歐氏距離計(jì)算各高?？萍汲晒D(zhuǎn)化水平與理想解和負(fù)理想解的距離,計(jì)算貼進(jìn)度即科技成果轉(zhuǎn)化水平：

2.3 經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率模型

經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率是指投入要素帶來的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)占總經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的比重，指科技成果轉(zhuǎn)化率帶來的GDP增長(zhǎng)（數(shù)據(jù)來源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒）占GDP總增長(zhǎng)的比重。同時(shí)為了更好地反映科技成果在不同產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)以反映結(jié)構(gòu)影響，還選取了三大產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率模型，并分別進(jìn)行了排名。得出經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率GXij，其中GXi0表示GDP貢獻(xiàn)率，GXi1表示第一產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率，GXi2表示第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率，GXi3表示第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率。

2.4 錯(cuò)配指數(shù)模型

此模型可以用于度量科技成果轉(zhuǎn)化水平與經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率之間的協(xié)調(diào)關(guān)系。實(shí)現(xiàn)思路是先對(duì)科技成果轉(zhuǎn)化水平綜合指標(biāo)KJi和經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率指標(biāo)GXj進(jìn)行歸一化處理，然后再計(jì)算錯(cuò)配指數(shù)CWij。計(jì)算公式：

若CWij＞0，表示科技成果轉(zhuǎn)化水平正向錯(cuò)配于經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率;CWij＜0，表示科技成果轉(zhuǎn)化水平負(fù)向錯(cuò)配于經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率;CWij=0，表示兩者無(wú)錯(cuò)配關(guān)系。

3 模型分析

表2結(jié)果顯示，對(duì)八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)域的科技成果轉(zhuǎn)化水平進(jìn)行排名，發(fā)現(xiàn)北部沿海以及東部沿海區(qū)域的研究型高校科技成果轉(zhuǎn)化水平要顯著高于其他區(qū)域。究其原因是這兩大經(jīng)濟(jì)區(qū)域主要是京津地區(qū)和上海等雙一流高校多且科研水平較高的地區(qū)。大西北區(qū)域高校的科研能力相對(duì)較弱。從經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率上來看，東北、北部沿海以及東部沿海區(qū)域的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率較高，其中東北區(qū)域的科技成果轉(zhuǎn)化主要帶動(dòng)了第一、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這與東北地區(qū)的老工業(yè)有待振興不謀而合。北部沿海地區(qū)和東部沿海地區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化在三大產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)上來看相對(duì)比較均衡。

錯(cuò)配指數(shù)的維度分為正向強(qiáng)錯(cuò)配、正向弱錯(cuò)配、無(wú)錯(cuò)配關(guān)系、負(fù)向弱錯(cuò)配以及負(fù)向強(qiáng)錯(cuò)配五種類型。錯(cuò)配指數(shù)模型結(jié)果顯示（表3），各大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化水平都負(fù)向錯(cuò)配于各大產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率，表明科技成果轉(zhuǎn)化水平都有待進(jìn)一步提高。其中正向強(qiáng)錯(cuò)配是東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)；大西北與黃河中游區(qū)域基本是無(wú)錯(cuò)配關(guān)系，無(wú)論是科技成果轉(zhuǎn)化水平還是經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率都處于低位；北部沿海地區(qū)與東部沿海區(qū)域都是負(fù)向強(qiáng)錯(cuò)配，尤其是在第一和第三產(chǎn)業(yè)的錯(cuò)配關(guān)系更顯著。

表3 錯(cuò)配指數(shù)模型

4 結(jié)論與研究展望

對(duì)于北部沿海和東部沿?？萍汲晒D(zhuǎn)化水平較高的綜合區(qū)域，出現(xiàn)了負(fù)向強(qiáng)錯(cuò)配，表明高水平的轉(zhuǎn)化率并沒有同等地帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，應(yīng)當(dāng)充分利用研究型高校的科研成果，深度挖掘科技成果的經(jīng)濟(jì)效益。對(duì)于大西南、南部沿海及長(zhǎng)江中游區(qū)域應(yīng)當(dāng)大力提升其科技成果轉(zhuǎn)化水平，尋求新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

本文由于數(shù)據(jù)的可及性約束僅選取了教育部直屬的雙一流院校作為研究對(duì)象，非直屬的其他研究型高校的科技成果轉(zhuǎn)化水平有待進(jìn)一步的研究?？蛇\(yùn)用案例分析法對(duì)非直屬研究型高校的科研水平做更深入詳細(xì)地分析。