中部六省高等學(xué)校科技創(chuàng)新能力評價(jià)研究

□文/翟艷麗

（華北水利水電大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 河南·鄭州）

［提要］ 科技創(chuàng)新水平業(yè)已逐步成為判斷一個國家或者區(qū)域是否躋身前列的重要因素。高等學(xué)校作為科技創(chuàng)新的生力軍，對其進(jìn)行研究具有實(shí)際指導(dǎo)意義。本文首先以知識產(chǎn)出應(yīng)用為主線，從知識創(chuàng)新資源投入、產(chǎn)出實(shí)力、知識擴(kuò)散與應(yīng)用能力四個視角建立關(guān)于高等學(xué)校科技創(chuàng)新能力評價(jià)的三層指標(biāo)體系，然后借助熵值法定權(quán)，構(gòu)建相應(yīng)的評價(jià)模型，進(jìn)而對中部六省高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行分析研究，并提出相應(yīng)建議。

一、引言

中部六?。ê?、晉、湘、豫、皖、贛）地處我國內(nèi)陸中部，連接?xùn)|西，對接南北，實(shí)現(xiàn)其飛躍崛起具有重要的戰(zhàn)略意義。要實(shí)現(xiàn)中部發(fā)展，必需科技和創(chuàng)新。高等學(xué)校作為科技創(chuàng)新的生力軍，是進(jìn)行理論創(chuàng)新、應(yīng)用創(chuàng)新的主戰(zhàn)場，必須肩負(fù)起科技創(chuàng)新能力提升的時(shí)代使命，肩負(fù)起科技實(shí)力提升的重任。

當(dāng)前，有關(guān)高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力方面的文獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：一是關(guān)于評價(jià)指標(biāo)體系的研究。嚴(yán)立鵬、嚴(yán)志業(yè)從投入產(chǎn)出的視角構(gòu)建了指標(biāo)體系；韓曉明等從資源投入、成果產(chǎn)出、成果轉(zhuǎn)化、成果交流四個方面構(gòu)建了指標(biāo)體系；劉偉等將指標(biāo)體系分為資源投入能力準(zhǔn)則層、科技實(shí)力準(zhǔn)則層、科技能力準(zhǔn)則層、科技產(chǎn)出能力準(zhǔn)則層、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化能力準(zhǔn)則層、投入產(chǎn)出效率準(zhǔn)則層六個層次進(jìn)行討論；梁燕等將指標(biāo)體系分為創(chuàng)新效能和潛能；王章豹等從創(chuàng)新能力、投入能力和產(chǎn)出能力三個層面討論指標(biāo)體系。二是關(guān)于評價(jià)方法的研究。文獻(xiàn)中常用的評價(jià)方法有層次分析法、主成分分析法、密切值法、灰色關(guān)聯(lián)度法等主客觀賦權(quán)法。

本文首先建立關(guān)于高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力評價(jià)的三層指標(biāo)體系，其次借助于熵值法定權(quán)，建立相應(yīng)的評價(jià)模型，然后以中部六省為研究對象進(jìn)行研究分析，進(jìn)而精準(zhǔn)把握中部六省高等學(xué)校的整體創(chuàng)新水平，并適時(shí)提出建議。

二、指標(biāo)體系

以知識產(chǎn)出應(yīng)用為主線，貫徹科學(xué)性、代表性、完整性、可量化的原則，將一級指標(biāo)體系分為知識創(chuàng)新資源投入、知識產(chǎn)出實(shí)力、知識擴(kuò)散能力與知識應(yīng)用能力。知識創(chuàng)新資源投入從人力、機(jī)構(gòu)、經(jīng)費(fèi)、項(xiàng)目四個視角考慮；知識產(chǎn)出實(shí)力分為著作、論文、獎項(xiàng)、發(fā)明專利四個方面；知識擴(kuò)散能力主要指合作研究、對外交流；知識應(yīng)用能力包含成果推廣應(yīng)用、科技服務(wù)、專利出售和技術(shù)轉(zhuǎn)讓四個二級指標(biāo)。（表1）

三、評價(jià)模型

（一）熵值法。在評價(jià)模型中，每個指標(biāo)對最終評價(jià)結(jié)果的影響均不一樣，因此需要對其進(jìn)行定權(quán)，常見的有主觀與客觀兩類方法，其中主觀法如專家評判法、層次分析法等取決于評判者自身的知識結(jié)構(gòu)，穩(wěn)定性相對而言不夠；客觀法常常需要利用數(shù)學(xué)工具將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到權(quán)重，如主成分分析法、熵值法等，主成分分析法對于樣本數(shù)據(jù)非常多、計(jì)算量非常大的時(shí)候相對比較好用。就本文建立的指標(biāo)體系而言，數(shù)據(jù)并不算多，難以體現(xiàn)統(tǒng)計(jì)規(guī)律，因此選擇熵值法。設(shè)有m個研究對象，n 個指標(biāo)，可以找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)矩陣X＝（xij）m×n，其中元素xij為第i 個研究對象對應(yīng)的第j 個指標(biāo)的數(shù)值，具體步驟如下：

1、數(shù)據(jù)預(yù)處理——無量綱化。本文構(gòu)建的評價(jià)指標(biāo)中涉及到的數(shù)據(jù)均是非負(fù)的，并且都是正向指標(biāo)，對其去量綱化處理為：

其中，min（x1j，x2j，x3j，…，xmj）、max（x1j，x2j，x3j，…，xmj）分別表示第j 個指標(biāo)的最小值、最大值。

2、定權(quán)

首先，根據(jù)基本原理，找到第j 項(xiàng)指標(biāo)下第i 個研究對象的占比fij：

其次，計(jì)算第j 項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

其中，k=1/ln（m）＞0 與研究對象m 有關(guān)，并且假設(shè)當(dāng)fij=0 時(shí)，令fijln（fij）=0

然后，計(jì)算第j 項(xiàng)指標(biāo)的熵冗余度：

最后，計(jì)算權(quán)重：

3、計(jì)算科技創(chuàng)新指數(shù)：

（二）評價(jià)模型及分析。結(jié)合本文第二部分提出的評價(jià)指標(biāo)體系，選取處于內(nèi)陸中部的六省的33 個指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，涉及到的數(shù)據(jù)來自于文獻(xiàn)《2019 年高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》。針對這些數(shù)據(jù)應(yīng)用本文第三部分的方法可得評價(jià)體系中每個指標(biāo)的賦權(quán)。（表2）

由表2 可知，知識產(chǎn)出實(shí)力是影響高等學(xué)?？萍紕?chuàng)新的主要因素，權(quán)重達(dá)到0.334，在知識產(chǎn)出實(shí)力中，獲獎、著作、論文又是其主要因素，權(quán)重分別為0.129、0.076、0.07；知識創(chuàng)新資源投入對高等學(xué)校科技創(chuàng)新能力的影響達(dá)到0.282，其中人力是其重要要素，權(quán)重為0.136；知識應(yīng)用能力對高等學(xué)?？萍紕?chuàng)新能力影響的權(quán)重值達(dá)到0.281，其中成果推廣應(yīng)用、科技服務(wù)、專利出售是其主要因素，權(quán)重值分別為0.074、0.078、0.082；知識擴(kuò)散能力對高等學(xué)校科技創(chuàng)新能力影響的權(quán)重為0.103，其中合作研究又是其主要因素，權(quán)重為0.057。

此外，借助于熵值法的最后一步可以計(jì)算各省科技創(chuàng)新指數(shù)，計(jì)算結(jié)果如表3。（表3）

由表3 可知，對于中部六省而言，不同省份其高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力不均衡，其中湖北省高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力最高，對應(yīng)模型中的科技創(chuàng)新指數(shù)是0.926，湖南省、安徽省、河南省高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力居中，相應(yīng)的科技創(chuàng)新指數(shù)依次是0.595、0.395、0.34，江西省、山西省高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力比較靠后，其對應(yīng)的科技創(chuàng)新指數(shù)分別是0.104、0.035。

由表3 也可知，在知識創(chuàng)新資源投入這個指標(biāo)上，能力最強(qiáng)的是湖北省，次強(qiáng)的是湖南省，安徽省、河南省居中，江西省、山西省相對比較差；在知識產(chǎn)出實(shí)力方面，最強(qiáng)的依然是湖北省，湖南省次之，河南省、安徽省居中，江西省、山西省比較差；在知識擴(kuò)散能力、應(yīng)用能力方面，湖北省均遙遙領(lǐng)先。

總之，無論從科技創(chuàng)新指數(shù)進(jìn)行綜合評價(jià)還是從知識創(chuàng)新資源投入、知識產(chǎn)出實(shí)力、知識擴(kuò)散與應(yīng)用能力這四個視角分別評價(jià)，湖北省均具備非常明顯的優(yōu)勢，湖南省次之，安徽省、河南省居中，相對而言，江西省和山西省比較居于弱勢。

四、結(jié)論及建議

表1 高等學(xué)校的科技創(chuàng)新評價(jià)能力指標(biāo)體系一覽表

基于上述的評價(jià)模型及分析，可以看出：

（一）六省中，湖北省高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力遙遙領(lǐng)先。從知識創(chuàng)新資源投入、知識產(chǎn)出實(shí)力、對外交流及知識應(yīng)用能力等四個視角來看，相對于其他省，湖北省均拔得頭籌，能夠及時(shí)地投入人力、經(jīng)費(fèi)進(jìn)行科研創(chuàng)新，也有足夠的實(shí)力得到比較充足的知識產(chǎn)出，并能夠?qū)⒅R產(chǎn)出適時(shí)地轉(zhuǎn)變?yōu)橛行У纳a(chǎn)力。因此，對于湖北省而言，需繼續(xù)優(yōu)化創(chuàng)新模式，增加創(chuàng)新資源投入，增強(qiáng)知識產(chǎn)出實(shí)力和轉(zhuǎn)化能力，爭取在保持第一的同時(shí)，與東部其他創(chuàng)新能力強(qiáng)的地區(qū)縮小差距。

（二）湖南省無論從綜合評價(jià)還是知識創(chuàng)新資源投入、知識產(chǎn)出實(shí)力、知識擴(kuò)散與應(yīng)用能力這四個視角上分別評價(jià)均穩(wěn)居第二位。與湖北省相比，在知識產(chǎn)出實(shí)力方面差距較大，與第3 名相比，在知識產(chǎn)出實(shí)力和擴(kuò)散能力方面優(yōu)勢比較小。因此，對于湖南省而言，在保持或增加現(xiàn)有創(chuàng)新資源投入的基礎(chǔ)上，優(yōu)化創(chuàng)新管理模式，積極對外合作交流，提升自身產(chǎn)出實(shí)力，以便更上一個臺階。

表2 高等學(xué)?？萍汲晒麆?chuàng)新能力評價(jià)各指標(biāo)權(quán)重一覽表

表3 各省科技創(chuàng)新指數(shù)一覽表

（三）安徽省高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力居于中檔。在知識創(chuàng)新資源投入和對外合作交流方面表現(xiàn)較好，位居第3，而知識產(chǎn)出實(shí)力和應(yīng)用能力表現(xiàn)比較差，位居第4。因此，對于安徽省而言，在保持或增強(qiáng)自身優(yōu)勢的同時(shí)，需要進(jìn)一步提升科技產(chǎn)出和應(yīng)用能力，以便進(jìn)入中部六省的第一梯隊(duì)。

（四）河南省高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力位于第二梯隊(duì)。在知識產(chǎn)出實(shí)力和應(yīng)用能力方面居于第3 位，但知識創(chuàng)新資源投入、對外交流表現(xiàn)得差強(qiáng)人意。因此，河南省需要在保持增強(qiáng)科技產(chǎn)出和應(yīng)用能力的基礎(chǔ)上，增強(qiáng)創(chuàng)新資源投入，加強(qiáng)對外合作交流，以便最大限度地提升其科技創(chuàng)新能力。

（五）江西省高等學(xué)校的科技創(chuàng)新能力居于第三梯度。知識創(chuàng)新資源投入、知識產(chǎn)出實(shí)力、知識應(yīng)用能力、綜合評價(jià)均位居第5 位，知識擴(kuò)散能力優(yōu)于河南省，排名第4 位，因此，對于江西省而言，在增強(qiáng)自身優(yōu)勢的同時(shí)，建立和完善科技創(chuàng)新模式，增加人力、機(jī)構(gòu)、經(jīng)費(fèi)、項(xiàng)目等資源的投入，在對外合作交流的同時(shí)，不斷提升其知識產(chǎn)出實(shí)力和應(yīng)用能力。

（六）山西省無論從綜合評價(jià)還是知識創(chuàng)新資源投入、知識產(chǎn)出實(shí)力、知識擴(kuò)散能力和知識應(yīng)用能力這四個視角上分別評價(jià)均居于中部六省的最末。從原始的評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)上可以看出，創(chuàng)新資源投入較少，科技產(chǎn)出較少，科技轉(zhuǎn)化能力較弱，對外交流能力最差。從表3 也可以看出，山西省的知識擴(kuò)散能力最差為0，這主要是因?yàn)橹R擴(kuò)散能力所對應(yīng)的三級指標(biāo)的數(shù)據(jù)均為六省最差。在這種情況下，要提升其科技創(chuàng)新能力，就必須建立合適的創(chuàng)新模式，改善當(dāng)下的創(chuàng)新學(xué)術(shù)環(huán)境，從投入、產(chǎn)出、應(yīng)用、對外合作交流四個方面入手全面提升創(chuàng)新能力。