高水平高職學(xué)校科技創(chuàng)新能力評價(jià)

連舒婷

(黎明職業(yè)大學(xué) 科學(xué)研究處，福建 泉州 362000)

2019年4月，教育部、財(cái)政部印發(fā)了《關(guān)于實(shí)施中國特色高水平高職學(xué)校和專業(yè)建設(shè)計(jì)劃的意見》(簡稱“雙高計(jì)劃”)，提出“集中力量建設(shè)一批引領(lǐng)改革、支撐發(fā)展、中國特色、世界水平的高職學(xué)校和專業(yè)群”[1]。“打造技術(shù)技能創(chuàng)新服務(wù)平臺”是“雙高計(jì)劃”的建設(shè)任務(wù)之一，如何對平臺建設(shè)進(jìn)行績效評價(jià)是“雙高計(jì)劃”實(shí)施過程中應(yīng)重點(diǎn)考慮和亟需解決的問題。以高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力來評價(jià)技術(shù)技能創(chuàng)新服務(wù)平臺的建設(shè)水平是可供參考的辦法。

一、高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力內(nèi)涵和評價(jià)體系

目前，學(xué)者對高?？萍紕?chuàng)新能力的研究以評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建和科技創(chuàng)新能力的實(shí)證評價(jià)研究為主，但多數(shù)以本科學(xué)校為研究對象，缺乏針對高職學(xué)校科技創(chuàng)新能力的研究。部分學(xué)者以區(qū)域高校為研究對象，將本科學(xué)校和高職學(xué)校放在同一組樣本進(jìn)行科技創(chuàng)新能力的評價(jià)，如王金國等[2]運(yùn)用因子分析法對北京市屬高校的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行實(shí)證研究，認(rèn)為普通高校科技創(chuàng)新能力明顯高于高職學(xué)校。但是，本科學(xué)校和高職學(xué)校的辦學(xué)定位、培養(yǎng)目標(biāo)和專業(yè)設(shè)置不同，用同一套科技創(chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系不夠科學(xué)合理。因此，有必要對高職學(xué)校的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行內(nèi)涵的界定和評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建，從而為高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力評價(jià)提供依據(jù)。

(一)內(nèi)涵界定

多數(shù)學(xué)者基于“投入-產(chǎn)出”視角定義高?？萍紕?chuàng)新能力，但對內(nèi)涵的描述側(cè)重點(diǎn)不同。如蔣艷萍等[3]、安蓉等[4]強(qiáng)調(diào)科技創(chuàng)新資源的整體籌劃、優(yōu)化配置和有效利用；潘丹等[5]、蔡萬剛等[6]、章熙春等[7]強(qiáng)調(diào)科技創(chuàng)新對社會和經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用；李文輝等[8]、藍(lán)祥龍等[9]將各類資源納入高校科技創(chuàng)新系統(tǒng)來定義其科技創(chuàng)新能力；郭俊華等[10]以科技創(chuàng)新活動的過程對高?？萍紕?chuàng)新能力進(jìn)行定義。

結(jié)合文獻(xiàn)研究和“雙高計(jì)劃”建設(shè)任務(wù)，可以將高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力定義為：高職學(xué)校通過構(gòu)建科技創(chuàng)新系統(tǒng)(創(chuàng)新機(jī)制、管理體制等)，對接科技發(fā)展趨勢，利用和整合相關(guān)機(jī)構(gòu)或組織(地方政府、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、行業(yè)等)的資源和功能，統(tǒng)籌安排和優(yōu)化配置人、財(cái)、物等要素，由科技工作者開展科技創(chuàng)新活動(產(chǎn)品研發(fā)、工藝開發(fā)、技術(shù)推廣等)，產(chǎn)出科技創(chuàng)新成果(新知識、新技術(shù)等)，促進(jìn)創(chuàng)新成果與核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化(新產(chǎn)品、新工藝、新服務(wù)等)，服務(wù)區(qū)域發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的綜合能力。

(二)評價(jià)體系構(gòu)建

學(xué)者主要基于“投入-產(chǎn)出”模式構(gòu)建高校科技創(chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系，但指標(biāo)的選取和細(xì)分有所不同。如王金國等[2]、藍(lán)祥龍等[9]以科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出為一級指標(biāo)構(gòu)建高校科技創(chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系；石薛橋等[11]、蔡萬剛等[6]、桑秀麗等[12]從投入指標(biāo)細(xì)分出基礎(chǔ)(或支撐)指標(biāo)，從產(chǎn)出指標(biāo)細(xì)分出成果轉(zhuǎn)化指標(biāo)，構(gòu)建了科技創(chuàng)新基礎(chǔ)、投入、產(chǎn)出和轉(zhuǎn)化4個一級評價(jià)指標(biāo)；郭俊華等[10]將基礎(chǔ)指標(biāo)又細(xì)分出國際交流與合作指標(biāo)；劉偉等[13]將投入和產(chǎn)出指標(biāo)結(jié)合，新增效益指標(biāo)。還有學(xué)者在評價(jià)指標(biāo)體系中考慮機(jī)制體制的影響，如蔣艷萍等[3]提出高校科技創(chuàng)新管理能力評價(jià)指標(biāo)，鄢曉彬等[14]提出制度創(chuàng)新能力指標(biāo)，陳佳等[15]提出科技創(chuàng)新環(huán)境指標(biāo)。

借鑒相關(guān)學(xué)者的研究成果，結(jié)合“雙高計(jì)劃”背景下高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新工作開展情況，基于高職學(xué)校科技創(chuàng)新能力的定義，構(gòu)建一套高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系，該評價(jià)指標(biāo)體系由2個一級指標(biāo)、5個二級指標(biāo)和14個三級指標(biāo)構(gòu)成，指標(biāo)體系框架及指標(biāo)構(gòu)成見表1。

表1 高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系框架及指標(biāo)構(gòu)成

二、基于因子分析法的評價(jià)模型構(gòu)建

因子分析法是高?？萍紕?chuàng)新能力評價(jià)常用的定量分析方法，適用于有數(shù)據(jù)、多變量的樣本，其基本思想是通過研究變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)，找出能控制所有變量的幾個隨機(jī)變量去描述多個變量之間的相關(guān)關(guān)系[16]。采用因子分析法，旨在把高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系繁多的描述變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合變量，以此構(gòu)建評價(jià)模型，然后代入樣本數(shù)據(jù)，對高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力進(jìn)行比較分析。

(一)樣本選取及分析方法

根據(jù)表1構(gòu)建的高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系，以14個三級指標(biāo)為變量，以2019年12月教育部和財(cái)政部批準(zhǔn)建設(shè)的56所高水平高職學(xué)校為樣本，從《中國高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》和國家知識產(chǎn)權(quán)局獲取變量數(shù)據(jù)，選取2016—2018年的數(shù)據(jù)，剔除數(shù)據(jù)缺失的高?；蚰攴莸臉颖荆罱K獲得50所學(xué)校139個樣本，樣本數(shù)約為變量數(shù)的10倍。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 23.0，采用因子分析法構(gòu)建高水平高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力的綜合評價(jià)模型。

(二)適用性檢驗(yàn)

通過KMO統(tǒng)計(jì)量和Bartlett球形檢驗(yàn)判定樣本是否適合采用因子分析法。KMO檢驗(yàn)變量間的偏相關(guān)性，取值為0～1，KMO值>0.9時(shí)因子分析的效果最佳，KMO值<0.5時(shí)不適宜做因子分析[17]。Bartlett球形檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)各指標(biāo)之間是否相互獨(dú)立，如果拒絕原假設(shè)，說明各指標(biāo)之間的相關(guān)性較強(qiáng)，適合做因子分析[17]。表2為因子分析的適用性檢驗(yàn)結(jié)果。

表2 KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果

如表2所示，KMO值為0.721，大于0.5，適合進(jìn)行因子分析；Bartlett球形檢驗(yàn)顯著性水平為0.000，表示拒絕原假設(shè)，指標(biāo)之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，適合采用因子分析法。

(三)主成分確定

因子分析可以采用主成分分析法提取公因子，表3是因子特征值和方差貢獻(xiàn)率的計(jì)算結(jié)果。根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率大于70%和特征值大于1的原則[18]，提取了4個主成分，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為84.675%，符合預(yù)期。這表明可用4個主成分來解釋14個原始變量84.675%的信息，從而降低分析的復(fù)雜性。

表3 特征值與方差貢獻(xiàn)率

(四)主成分命名

為了使公因子(主成分)具有實(shí)際意義，用凱撒正態(tài)化最大方差法對初始因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使原始變量在公因子上的載荷兩級分化，從而用載荷大的原始變量來解釋公因子的現(xiàn)實(shí)含義。表4是旋轉(zhuǎn)后的因子載荷系數(shù)和成分得分系數(shù)，表5是旋轉(zhuǎn)后的主成分特征值和方差貢獻(xiàn)率。

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷系數(shù)和成分得分系數(shù)

表5 旋轉(zhuǎn)后的主成分特征值和方差貢獻(xiàn)率

由表4可知：

1.教學(xué)與科研人員、教學(xué)與科研人員中高級職稱人員、研究與發(fā)展人員、研究與發(fā)展人員中高級職稱人員、當(dāng)年科技課題總數(shù)和當(dāng)年科技課題投入人數(shù)6個指標(biāo)在第一主成分上有較高載荷。這些指標(biāo)主要反映高?？萍紕?chuàng)新的人員投入情況，因此將主成分1命名為人員投入因子，記作F1。

2.當(dāng)年科技經(jīng)費(fèi)撥入、當(dāng)年科技經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、當(dāng)年科技課題撥入經(jīng)費(fèi)和當(dāng)年科技課題支出經(jīng)費(fèi)4個指標(biāo)在第二主成分上有較高載荷。這些指標(biāo)主要反映高?？萍紕?chuàng)新的經(jīng)費(fèi)投入情況，因此將主成分2命名為經(jīng)費(fèi)投入因子，記作F2。

3.學(xué)術(shù)論文數(shù)和發(fā)明專利申請數(shù)在第三主成分上有較高載荷。這些指標(biāo)主要反映高?？萍紕?chuàng)新的成果產(chǎn)出情況，因此將主成分3命名為成果產(chǎn)出因子，記作F3。

4.技術(shù)轉(zhuǎn)讓簽訂合同數(shù)和技術(shù)轉(zhuǎn)讓當(dāng)年實(shí)際收入在第四主成分上有較高載荷。這些指標(biāo)主要反映高?？萍紕?chuàng)新的技術(shù)轉(zhuǎn)讓情況，因此將主成分4命名為技術(shù)轉(zhuǎn)讓因子，記作F4。

結(jié)合表4和表5的分析可知：F1人員投入因子和F2經(jīng)費(fèi)投入因子對所有初始變量的方差貢獻(xiàn)率分別為29.305%和28.688%，因此，人員和經(jīng)費(fèi)是評價(jià)高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力最重要的兩個因子。

(五)評價(jià)模型

根據(jù)表4的計(jì)算結(jié)果，將成分得分系數(shù)乘以標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)數(shù)據(jù)，得到各主成分得分函數(shù)的線性組合模型，即：

F1=0.181ZX1+0.166ZX2+0.326ZX3+0.288ZX4-0.090ZX5-0.070ZX6+0.137ZX7+0.272ZX8-

0.110ZX9-0.085ZX10-0.124ZX11-0.203ZX12-0.052ZX13+0.054ZX14

(1)

F2=-0.210ZX1-0.138ZX2-0.076ZX3-0.049ZX4+0.291ZX5+0.286ZX6-0.023ZX7-

0.041ZX8+0.324ZX9+0.320ZX10-0.038ZX11+0.083ZX12+0.043ZX13-0.063ZX14

(2)

F3=0.350ZX1+0.290ZX2-0.174ZX3-0.113ZX4-0.032ZX5-0.053ZX6+0.089ZX7-0.131ZX8-

0.058ZX9-0.090ZX10+0.519ZX11+0.295ZX12+0.057ZX13-0.106ZX14

(3)

F4=0.010ZX1-0.065ZX2-0.009ZX3-0.032ZX4+0.002ZX5-0.020ZX6+0.003ZX7+0.038ZX8-

0.038ZX9-0.063ZX10-0.063ZX11+0.302ZX12+0.555ZX13+0.457ZX14

(4)

其中，ZXi表示標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

以4個主成分各自的方差解釋率在累積方差貢獻(xiàn)率中的比重為權(quán)數(shù)加權(quán)計(jì)算主成分綜合得分，得到高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力綜合評價(jià)模型，即：

F=0.346 1F1+0.338 8F2+0.172 6F3+0.142 6F4

(5)

三、高水平高職學(xué)校科技創(chuàng)新能力評價(jià)分析

(一)模型計(jì)算結(jié)果

將50所高水平高職學(xué)校2016—2018年的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，代入高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力綜合評價(jià)模型，計(jì)算各高水平高職學(xué)校的科技創(chuàng)新能力得分，為保證研究結(jié)果的穩(wěn)定性，以得分的年平均值進(jìn)行比較，結(jié)果詳見表6和圖1。

表6 50所高水平高職學(xué)校科技創(chuàng)新能力得分情況

表6(續(xù))

表6(續(xù))

表6(續(xù))

圖1 31個省(直轄市、自治區(qū))高水平高職學(xué)校分布情況

從表6和圖1可知，高水平高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力評價(jià)綜合得分結(jié)果呈現(xiàn)為3個梯隊(duì)。第一梯隊(duì)得分大于1，只有深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院1所，屬于A類高水平高職學(xué)校，得分為2.546 3，遙遙領(lǐng)先于其他高職學(xué)校；第二梯隊(duì)得分為0～1，包括19所高水平高職學(xué)校，其中15所為A類或B類高水平高職學(xué)校，同時(shí)該梯隊(duì)的學(xué)校大部分分布于北京、天津、江蘇、浙江、廣東、山東等經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的省份(直轄市)，能夠?yàn)楦咝？萍紕?chuàng)新活動投入較多的人員和經(jīng)費(fèi)；第三梯隊(duì)得分小于0，包括30所高職學(xué)校，其中17所為C類高水平高職學(xué)校，另有5所為商科等文科類學(xué)校，同時(shí)該梯隊(duì)的學(xué)校多數(shù)位于中西部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展水平較為一般。

(二)評價(jià)分析

通過對50所高水平高職學(xué)校科技創(chuàng)新能力的實(shí)證研究結(jié)果進(jìn)行分析可知：

1.高校人員投入能力和經(jīng)費(fèi)投入能力不匹配，削弱科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力。如BZ職業(yè)學(xué)院，人員投入得分排名第2位，經(jīng)費(fèi)投入得分排名第46位，成果產(chǎn)出得分排名第49位，2016—2018年年均發(fā)表學(xué)術(shù)論文15.67篇，年均申請發(fā)明專利29項(xiàng)，無科技專著，說明學(xué)校人員冗余，經(jīng)費(fèi)不足，限制其科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力的發(fā)展；又如JN職業(yè)技術(shù)學(xué)院，經(jīng)費(fèi)投入得分排名第1位，人員投入得分排名第46位，技術(shù)轉(zhuǎn)讓得分排名第42位，2016—2018年年均技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同1.33個，年均技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入4.7萬元，說明學(xué)校經(jīng)費(fèi)過度浪費(fèi)，科技人才不足，削弱科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力。

2.高校成果產(chǎn)出水平和技術(shù)轉(zhuǎn)讓水平不均衡，科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力有短板。如SG職業(yè)技術(shù)學(xué)院成果產(chǎn)出得分排名第2位，技術(shù)轉(zhuǎn)讓得分排名第50位，該學(xué)校2016—2018年年均發(fā)表學(xué)術(shù)論文410.33篇，但3年期間無任何技術(shù)轉(zhuǎn)讓，導(dǎo)致其科技創(chuàng)新能力綜合得分排名僅在中等水平；又如RZ職業(yè)技術(shù)學(xué)院技術(shù)轉(zhuǎn)讓得分排名第1位，成果產(chǎn)出得分排名第45位，該學(xué)校2016—2018年年均技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入541.97萬元，但年均發(fā)表學(xué)術(shù)論文僅80.67篇，雖然其科技創(chuàng)新能力綜合得分排名進(jìn)入了前5位，但分值小于1，與第一名的差距還非常大?？芍?，產(chǎn)出能力短板限制了學(xué)校整體科技創(chuàng)新能力的提升。

3.各地區(qū)高水平高職學(xué)校科技資源配置不均衡，科技創(chuàng)新能力差距大。如人員投入得分排名前5位的高校，2所在廣東省，2所在山東省，1所在天津市，其中3所科技創(chuàng)新能力綜合得分排名進(jìn)入前5位；人員投入得分排名后5位的高校，3所在江蘇省，1所在浙江省，1所在海南省，其中3所科技創(chuàng)新能力綜合得分排名也是在后5位。又如經(jīng)費(fèi)投入得分排名前5位的高校，4所在江蘇省，1所在廣東省，其中2所科技創(chuàng)新能力綜合得分排名進(jìn)入前5位，4所進(jìn)入前10位，最差的也排在第12位，可見經(jīng)費(fèi)投入對整體科技創(chuàng)新能力的提升有較大的促進(jìn)作用；經(jīng)費(fèi)投入得分排名后5位的高校，2所在陜西省，1所在云南省，1所在湖北省，1所在山東省。再如科技創(chuàng)新能力綜合得分排名前5位的高校，2所在廣東省，1所在江蘇省，1所在浙江省，1所在山東省。結(jié)合以上分析及圖1可知，入選高水平高職學(xué)校數(shù)量較多的地區(qū)大部分為沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，也是科技資源投入力度較大的地區(qū)，其高?？萍紕?chuàng)新能力也較強(qiáng)；中西部地區(qū)的高?？萍假Y源投入相對不足，科技創(chuàng)新能力也較弱。

四、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

基于“雙高計(jì)劃”背景，通過對高職學(xué)校科技創(chuàng)新能力進(jìn)行定義，從科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新產(chǎn)出兩個維度構(gòu)建高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用因子分析法對50所高水平高職學(xué)校的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行實(shí)證分析，根據(jù)評價(jià)結(jié)果，可以得出以下三個重要結(jié)論。

1.人員投入和經(jīng)費(fèi)投入兩項(xiàng)科技創(chuàng)新資源投入不匹配，會削弱學(xué)?？萍紕?chuàng)新產(chǎn)出能力。人員和經(jīng)費(fèi)是高?？萍紕?chuàng)新活動最重要的兩項(xiàng)投入，科學(xué)合理的配置和投入能夠促進(jìn)科技創(chuàng)新產(chǎn)出。部分高校存在“人員冗余、經(jīng)費(fèi)不足”或“經(jīng)費(fèi)過度浪費(fèi)、科技人才不足”的現(xiàn)象，導(dǎo)致學(xué)?？萍紕?chuàng)新產(chǎn)出受限。

2.成果產(chǎn)出和技術(shù)轉(zhuǎn)讓兩項(xiàng)科技創(chuàng)新產(chǎn)出發(fā)展不均衡，會限制學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力的發(fā)展。首先，部分高校成果產(chǎn)出和技術(shù)轉(zhuǎn)讓存在長短板現(xiàn)象，如學(xué)術(shù)論文和發(fā)明專利申請等科技創(chuàng)新成果數(shù)量名列前茅，但技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同和轉(zhuǎn)讓收入?yún)s墊底，或成果產(chǎn)出少、技術(shù)轉(zhuǎn)讓多，導(dǎo)致學(xué)校科技創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)出現(xiàn)短板，進(jìn)而影響整體科技創(chuàng)新能力的提升。其次，大部分高水平高職學(xué)校技術(shù)轉(zhuǎn)讓能力不足，139個樣本中，94個樣本技術(shù)轉(zhuǎn)讓簽訂合同數(shù)和當(dāng)年實(shí)際收入為0，37所高水平高職學(xué)校技術(shù)轉(zhuǎn)讓因子得分為負(fù)數(shù)，嚴(yán)重限制了學(xué)校科技創(chuàng)新能力的提升。

3.各地區(qū)對高水平高職學(xué)校的科技創(chuàng)新投入不均衡，導(dǎo)致高校之間科技創(chuàng)新能力差異較大。一方面，沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對高?？萍紕?chuàng)新活動的人員投入和經(jīng)費(fèi)投入高于中西部地區(qū)，科技創(chuàng)新能力綜合得分排名前5位的高校也均在沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，同時(shí)該地區(qū)入選高水平高職學(xué)校的數(shù)量也較多；而中西部地區(qū)科技創(chuàng)新投入相對不足、資源較為欠缺，導(dǎo)致該地區(qū)學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力評價(jià)排名也相對落后。同時(shí)，同一省份不同高校之間也存在投入不均衡的問題。另一方面，過多的投入產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)遞減，并未產(chǎn)出相應(yīng)的科技創(chuàng)新成果，導(dǎo)致資源使用效率低下。

(二)建議

《關(guān)于實(shí)施中國特色高水平高職學(xué)校和專業(yè)建設(shè)計(jì)劃的意見》明確提出，要“對接科技發(fā)展趨勢，以技術(shù)技能積累為紐帶，建設(shè)集人才培養(yǎng)、團(tuán)隊(duì)建設(shè)、技術(shù)服務(wù)于一體，資源共享、機(jī)制靈活、產(chǎn)出高效的人才培養(yǎng)與技術(shù)創(chuàng)新平臺，促進(jìn)創(chuàng)新成果與核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，重點(diǎn)服務(wù)企業(yè)特別是中小微企業(yè)的技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品升級”[1]。根據(jù)“雙高計(jì)劃”的要求，結(jié)合高水平高職學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力現(xiàn)狀，提出以下三點(diǎn)建議。

1.不斷提高人、財(cái)、物等高?？萍紕?chuàng)新關(guān)鍵資源利用效率。高水平高職學(xué)校應(yīng)進(jìn)一步梳理人、財(cái)、物等科技創(chuàng)新資源，統(tǒng)籌安排和優(yōu)化配置各資源要素，提升人、財(cái)、物的使用效率，避免資源的閑置與浪費(fèi)。一方面，要加強(qiáng)科研經(jīng)費(fèi)的監(jiān)督和管理[19]，建立“預(yù)算—執(zhí)行—決算”全過程的動態(tài)跟蹤管理機(jī)制，確?？蒲薪?jīng)費(fèi)科學(xué)合理的使用。另一方面，要創(chuàng)新科技人才隊(duì)伍建設(shè)和科研評價(jià)機(jī)制，通過引進(jìn)“行業(yè)有權(quán)威、國際有影響力”[1]的高層次人才解決高職學(xué)校高水平科技人才不足的問題，提升學(xué)校整體科研水平；通過“建立以業(yè)績貢獻(xiàn)和能力水平為導(dǎo)向、以目標(biāo)管理和目標(biāo)考核為重點(diǎn)的績效工資動態(tài)調(diào)整機(jī)制，實(shí)現(xiàn)多勞多得、優(yōu)績優(yōu)酬”[1]，從而提高科技人才主動投入科技創(chuàng)新活動的積極性。

2.均衡發(fā)展成果產(chǎn)出和技術(shù)轉(zhuǎn)讓兩個科技創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。首先，成果產(chǎn)出和技術(shù)轉(zhuǎn)讓是科技創(chuàng)新產(chǎn)出的兩個主要指標(biāo)，兩者相輔相成、相互促進(jìn)，高水平高職學(xué)校應(yīng)對兩方面能力進(jìn)行自我評估，加大對“短板”的建設(shè)力度，同時(shí)找準(zhǔn)自身科研定位，進(jìn)一步加強(qiáng)對優(yōu)勢科技創(chuàng)新活動的支持力度，通過補(bǔ)齊短板、拔高優(yōu)勢，提高學(xué)校整體的科技創(chuàng)新能力。其次，高水平高職學(xué)校應(yīng)重視科技成果轉(zhuǎn)化，一是設(shè)立科技成果轉(zhuǎn)化機(jī)構(gòu)，建立科研機(jī)構(gòu)、高校、政府、企業(yè)之間的交流與合作平臺[17]，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新需求、供給、支持等各方的有效對接；二是完善多元化科研評價(jià)機(jī)制，摒棄“唯論文論著”觀[19]，將科技成果轉(zhuǎn)化納入評價(jià)指標(biāo)體系，通過建立科學(xué)合理的激勵機(jī)制，提升科技人員科技成果轉(zhuǎn)化的積極性，從而提高學(xué)校技術(shù)轉(zhuǎn)讓能力。

3.持續(xù)優(yōu)化不同地區(qū)、不同高校之間的科技創(chuàng)新資源配置。首先，地方政府應(yīng)將高?？萍紕?chuàng)新資源進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃，建立區(qū)域科技創(chuàng)新資源共享機(jī)制[17]，打破高校之間科技創(chuàng)新活動的分割狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)科技人才、科研經(jīng)費(fèi)、儀器設(shè)備等各類創(chuàng)新要素的有效對接。其次，要加強(qiáng)省際高?？萍紖f(xié)同創(chuàng)新[19]。一是推動不同地區(qū)高校之間跨學(xué)校、跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的科研合作，促進(jìn)高?？萍紕?chuàng)新資源豐富地區(qū)和欠缺地區(qū)的協(xié)同創(chuàng)新；二是鼓勵科技創(chuàng)新能力高的高職學(xué)校與普通高職學(xué)校簽訂科技對口幫扶協(xié)議，定期安排科技專家到普通高職學(xué)校進(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)、合作研發(fā)等。