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    長三角高??萍汲晒D化能力及驅動因素比較研究

    2021-11-10 07:07:12
    科技視界 2021年30期
    關鍵詞:科技成果科技區(qū)域

    管 雨

    (鹽城師范學院,江蘇 鹽城224007)

    隨著長三角一體化國家戰(zhàn)略的深入實施、科技成果轉化環(huán)境持續(xù)優(yōu)化,長三角高校始終與國家戰(zhàn)略同向而行,與產業(yè)升級同心并力,將創(chuàng)新鏈和需求鏈、產業(yè)鏈緊密銜接。近年來,擁有全國約1/4“雙一流”高校、8所世界一流高校及27個世界一流學科等優(yōu)質科教資源的長三角,成為我國高校技術交易最為活躍的區(qū)域,其高校技術交易總量實現高速增長[1,2]。如2018年,技術轉讓和專利出售當年實際收入分別約10億元、5.6億元,同比增長分別約25%、37%,均占全國高校市場份額的30%左右,長三角高校科技資源集聚效應日益凸顯[3]。然而,在長三角高校技術交易市場總體繁榮的背后,由于對科技成果轉化驅動因素不明晰,導致高校內外部主體投入盲目、資源配置錯位,造成資源嚴重浪費,加劇了科技成果轉化能力兩極分化,這在一定程度上制約了長三角一體化進程的高質量融合發(fā)展。而目前國內外學者對長三角及其高校科技成果轉化的關注主要側重于轉化效率[4]、政策[5]、能力評價[6]等方面,針對其轉化能力及其驅動因素的比較研究相對缺乏?;诖耍狙芯繑M通過構建科技成果轉化能力綜合評價體系,并利用熵值法、冗余分析法對2009—2018年長三角高??萍汲晒D化能力及其驅動因素進行綜合評價和探討,以期為促進長三角高校科技成果轉化及推進長三角一體化進程的高質量發(fā)展提供理論數據支撐。

    1 研究設計

    1.1 研究區(qū)域及對象

    本文以蘇浙皖滬“三省一市”為研究區(qū)域,以區(qū)域內高校為研究對象。

    1.2 數據來源

    原始數據來源于教育部科學技術司《高等學校科技統(tǒng)計資料匯編》,選取長三角“三省一市”高等學校科技活動相關指標整理而得。

    1.3 研究方法

    本文利用熵值法對綜合評價指標進行賦權[7],利用冗余分析法對驅動因素進行分析[8]。

    1.4 長三角高??萍汲晒D化能力綜合評價體系構建

    本文在前人研究的基礎上[9,10],基于規(guī)范化、科學化等標準,構建了由一級指標(3個)、二級指標(6個)、三級指標(18個)組成的長三角高校科技成果轉化能力綜合評價體系,具體見表1。

    表1 長三角高??萍汲晒D化能力綜合評價體系

    2 長三角高??萍汲晒D化能力區(qū)域間比較

    2.1 綜合比較

    從綜合比較來看,2009—2018年,長三角高??萍汲晒D化能力區(qū)域差異明顯,上海、江蘇、浙江、安徽高校綜合均值依次為0.23、0.59、0.11、0.06,江蘇高校具有絕對優(yōu)勢且年際間波動幅度最小、表現最穩(wěn)定,而安徽高校在“三省一市”則處于最末位且波動幅度最大、表現極其不穩(wěn)定(見圖1)。

    圖1 2009—2018年長三角高校科技成果轉化能力綜合比較

    從動態(tài)趨勢來看,在我國第十三個五年規(guī)劃綱要(以下簡稱“十三五”)前,江蘇高??萍汲晒D化能力整體呈現上升趨勢,上升幅度達28.57%,但進入“十三五”之后稍有回落;上海高校則與江蘇高校恰恰相反,“十三五”之前整體呈現下降趨勢,下降幅度達31.92%,進入“十三五”之后則稍有回升;浙江高校整體呈現上升趨勢,尤其在進入“十三五”之后增勢明顯,并于2018年上升至歷史最高點(0.15);安徽高校則與浙江高校完全相反,整體呈現下降趨勢,進入“十三五”之后下降明顯,并于2018年降至歷史最低點(0.01)(見圖2)。由此可以看出,長三角各區(qū)域高校在“十三五”時間節(jié)點前后均呈現出不同的發(fā)展趨勢,分析認為可能與其在此期間是否真正落實科技“放管服”改革、深化科技評價改革、完善科研經費管理機制等有關。

    圖2 2009—2018年長三角高校科技成果轉化能力動態(tài)分析

    2.2 科技資源投入與科技成果轉化支撐能力比較

    科技資源投入包含人力、物力、財力三個二級指標。一個地區(qū)對科技成果轉化的重視程度在一定程度上取決于其對科技資源投入力度。2009—2018年間,在科技資源投入力度上,江蘇高校雖有小幅波動,但整體表現穩(wěn)中有升,相較于其他三省市優(yōu)勢明顯,分別約為上海、浙江、安徽的2、6、8倍;上海高校在進入“十三五”之后,雖有小幅回升,但整體仍呈下降態(tài)勢,總體下降幅度達34%;“十三五”之前,浙江和安徽兩省高校在此方面的投入力度比較接近,但進入“十三五”以來,浙江高校增勢明顯,二者之間的差距明顯拉大,例如,2018年二者差距達6倍(見圖3)。

    圖3 2009—2018年長三角高??萍假Y源投入比較

    科技成果轉化支撐能力分別從科技項目和科技成果兩方面進行衡量。2009—2018年間,在科技成果轉化支撐能力上,江蘇高校進入“十三五”以來,雖有逐年下降之勢,但整體而言,優(yōu)勢仍十分明顯,分別約為上海、浙江、安徽高校的3、5、14倍;上海高校整體表現則呈下降趨勢,總體下降幅度達41%;浙江高校在進入“十三五”以來,增長態(tài)勢強勁,并連續(xù)三年超越上海高校,如2018年二者之差接近2倍;安徽高校的表現則差強人意,始終處于末位,尤其進入“十三五”以來,評價得分一度接近于0(見圖4)。

    圖4 2009—2018年長三角高校科技成果轉化支撐能力比較

    從科技資源投入、科技成果轉化支撐能力兩方面的比較來看,江蘇高校與長三角其他區(qū)域高校相比,始終遙遙領先。分析認為可能與其擁有豐富的高等教育和人才資源、力促多地出臺科技成果轉化政策、強化科技成果轉化激勵措施、積極踐行高校職稱評審改革制度有關。因此,長三角各高校在立足自身實際,從頂層設計充分調動高校內部人財物的積極性、主動性、創(chuàng)造性的同時,更應積極與長三角區(qū)域內其他高校開展深度合作,借鑒其科技成果轉化案例,緊跟其領先的科技成果轉化新模式、新理念,從而為自身科技成果轉化提供更優(yōu)質服務。

    2.3 科技成果轉化效果比較

    科技成果轉化效果是衡量科技成果轉化能力的一項重要指標,本文選取科技成果轉化實際收入這一關鍵指標作為科技成果轉化效果的評價依據。江蘇高校雖仍居首位,但與其在科技資源投入、科技成果轉化支撐能力兩方面表現穩(wěn)定且遙遙領先不同的是,其呈現狀態(tài)極其不穩(wěn)定,忽高忽低,波動幅度最高接近于4倍。浙江高校在進入“十三五”之前表現不盡人意,尤其在2012—2015年間,評價得分均為0,進入“十三五”之后才稍有回升;安徽高校則與浙江高校的表現恰恰相反,特別是進入“十三五”之前表現突出,如2015年超過上海近4倍,但進入“十三五”后表現一直不佳。上海高校盡管在科技資源投入、科技成果轉化支撐能力方面優(yōu)勢并不明顯,但就絕對量而言,該區(qū)域高校在科技投入與產出比上的潛力不可小覷,尤其在部分年份極其接近甚至超越江蘇高校。以2018年為例,上海高校在科技資源投入力度方面不足江蘇高校的四成,科技成果轉化支撐能力方面不足江蘇高校的兩成的情況下,科技成果轉化效果卻為江蘇的兩倍(見圖5)。

    圖5 2009—2018年長三角高??萍汲晒D化效果評價

    總體而言,在科技成果轉化效果上,長三角各區(qū)域高校均存在較大的波動幅度,呈現狀態(tài)極其不穩(wěn)定。分析認為由于高校科技成果轉化本身并不是一項簡單的科研工作,而是一項需要政府、企業(yè)、高校等各方主體共同參與的社會系統(tǒng)工程,同時也離不開金融機構、中介機構、技術經理人等多種社會資源要素的匹配,因此,在科技成果轉化過程中,任何一個環(huán)節(jié)配合不到位、資源缺失及技術市場等因素的波動都會最終影響到高??萍汲晒D化的效果。

    3 長三角各區(qū)域高??萍汲晒D化主要驅動因素比較

    冗余分析結果表明(見圖6),影響長三角各區(qū)域高??萍汲晒D化能力的主要驅動因素各異,即使同一區(qū)域高??萍汲晒D化能力受到的影響因素在不同年際間也存在較大的差異。主要表現在:一是江蘇和浙江高校科技成果轉化能力受到的各要素的影響作用具有明顯的集聚作用,且所納入的所有因素均對其科技成果轉化能力具有正向驅動作用。其中對江蘇高??萍汲晒D化能力驅動作用強度排在前四位的影響因素依次為教學與科研人員(C1)>專利申請授權數(C14)>高校數量(C4)>科研機構數(C5)。對浙江高??萍汲晒D化能力驅動作用強度排在前四位的影響因素依次為技術轉讓當年實際收入(C18)>技術轉讓合同數(C16)>專利出售合同數(C15)>R&D成果應用及服務項目數(項)(C10)。二是上海和安徽高??萍汲晒D化能力受到各要素的影響作用較為分散。其中R&D成果應用及服務人員數(人)(C3)、科學著作(C11)、技術轉讓合同數(C16)、技術轉讓當年實際收入(C18)對提升上海高??萍汲晒D化能力具有顯著的正向驅動作用,其驅動作用強度大小依次 為:(C16)>(C3)>(C18)>(C11);對于安徽高校,則是科學著作(C11)、技術轉讓合同數(C16)和技術轉讓當年實際收入(C18)三方面對其科技成果轉化能力發(fā)揮著顯著正向驅動作用,其驅動作用強度大小依次為:(C16)>(C11)>(C18)。

    圖6 2009—2018年長三角高校科技成果轉化能力驅動因素分析

    由以上可知,長三角高??萍汲晒D化能力受到的影響因素及驅動強度各異,但各因素間并不是孤立存在的,在一定程度上都存在著千絲萬縷的聯系。主要驅動因素也是在其他因素相互作用的基礎上才發(fā)揮出最大的動能,因此,在加大主要驅動因素方面投入的同時,也不能忽略其他因素的影響,只有全盤考慮,把握好整體與局部的關系,才能做到有的放矢,最終提高其科技成果轉化效率。

    4 結語

    近些年社會對科技成果轉化的認識,從中央到地方、從高校到教師都越來越重視。但科技成果轉化相對科技成果本身而言具有一定的滯后性,一項科研成果從理論提出到研究,再到應用,往往要花上幾十年甚至上百年的時間。因此,高??萍汲晒D化,不能指望立竿見影,急于求成,為了轉化而轉化。養(yǎng)精蓄銳、腳踏實地地做好理論基礎的探索也不可忽視。總之,提高長三角高校科技成果轉化效果,須立足于高校主體及區(qū)域內外的差異性與聯動性,從其全方位、各環(huán)節(jié)出發(fā),形成科技成果轉化“大格局”,促進區(qū)域科技資源整合和科技成果轉化。

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