吉林省高?？萍紕?chuàng)新效率評價體系研究

張利君 李劍峰

（東北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，吉林省吉林市 132000）

0 引言

現(xiàn)階段，科技創(chuàng)新正處于我國強(qiáng)有力的推進(jìn)過程中，高等學(xué)校作為科技創(chuàng)新中高標(biāo)準(zhǔn)科研人才建設(shè)的聚集地，充分發(fā)揮著積極作用。在此發(fā)展背景下，全面科學(xué)的構(gòu)建吉林省高?？萍紕?chuàng)新效率評價體系，不僅能夠深層次分析吉林省高?？萍紕?chuàng)新效率的影響因素并做出相應(yīng)改進(jìn)，激發(fā)創(chuàng)造活力，而且為促進(jìn)吉林全方位高品質(zhì)發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義。

1 文獻(xiàn)回顧

目前我們國家關(guān)于高?？萍紕?chuàng)新方面的研究越來越廣泛，主要為研究對象、研究方法與研究評價體系幾方面的研究。第一，研究對象的不同選擇，有單一學(xué)校、有地方高校、也有全國范圍內(nèi)高校。如吳和燊（2018）的研究對象是我國36所農(nóng)業(yè)高校[1]；馬聰穎與吳宏超（2021）的研究對象為區(qū)域一流大學(xué)高校來研究科技創(chuàng)新效率[2]；第二，關(guān)于評價方法的選擇。劉立群（2011）運用的評價方法是三階段DEA模型[3]；李璐（2019）運用的方法是SBM模型和Malmquist生產(chǎn)率分解指數(shù)法來研究高校科技創(chuàng)新效率現(xiàn)狀[4]。第三，是高?？萍紕?chuàng)新效率評價指標(biāo)體系的不同選擇。許治（2013）的評價指標(biāo)從地域、規(guī)格、隸屬和類型四個角度來分析[5]；劉惟伊（2021）認(rèn)為人力投入對高校科技創(chuàng)新效率會產(chǎn)生影響[6]；董奮義（2020）分析和預(yù)測了高校R&D投入與科技產(chǎn)出關(guān)系與高?？萍紕?chuàng)新效率的影響作用[7]；Bénassy JP（2013）指出了區(qū)域內(nèi)部環(huán)境是容易忽略的重要影響因素[8]。

總體上看，學(xué)者們的相關(guān)研究具有很大的參考價值，因此，本文以吉林省高校為研究對象，運用因子分析法構(gòu)建效率評價指標(biāo)體系。一方面從全局出發(fā)搭建評價指標(biāo)體系，綜合反映近幾年來吉林省高?？萍紕?chuàng)新收入與產(chǎn)出的現(xiàn)狀；另一方面，以推動吉林省科技創(chuàng)新發(fā)展為目的，制定針對性政策建議，對吉林省創(chuàng)新建設(shè)具有重要的理論和實際意義。

2 高?？萍紕?chuàng)新效率評價研究

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

評價吉林地方高?？萍紕?chuàng)新效率共有三層指標(biāo)，從投入、產(chǎn)出兩方面進(jìn)行分析，一級指標(biāo)是投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，二級指標(biāo)中，科技投入主要為人、財、物三方面，科技產(chǎn)出主要為經(jīng)濟(jì)成果和科研成果。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性與可操作性，初步認(rèn)為人力方面指標(biāo)有六個指標(biāo)，財力方面的指標(biāo)有科研人員費、業(yè)務(wù)費等六個指標(biāo)，物力方面的指標(biāo)有研究與發(fā)展機(jī)構(gòu)和科研項目數(shù)；在科技產(chǎn)出方面中，主要為科技成果和經(jīng)濟(jì)成果兩方面，科技成果指標(biāo)有出版科技著作數(shù)、發(fā)表學(xué)術(shù)論文數(shù)、國際級項目驗收數(shù)三項指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)成果方面指標(biāo)有專利申請數(shù)、授權(quán)數(shù)、出售數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)與金額與當(dāng)年實際收入金額六項指標(biāo)。

三級指標(biāo)中，教學(xué)與科研人員是用于教學(xué)與研究發(fā)展及應(yīng)用的大專學(xué)歷以上人員；研究與發(fā)展人員是10%以上的工作時間占比，研究與發(fā)展全時人員指用于科技服務(wù)和研究與發(fā)展成果應(yīng)用時間為10%工作時間；科技服務(wù)和研究發(fā)展是高校科技創(chuàng)新中所需時間較長的工作，因此認(rèn)為教學(xué)與科研人員和研究與發(fā)展人員對于人力資源投入不能夠準(zhǔn)確描述，本文選擇三項指標(biāo)，分別為研究與發(fā)展全時人員、R&D成果應(yīng)用及科技服務(wù)全時人員反映人力資源投入的數(shù)量，人力資源投入質(zhì)量通過教學(xué)與科研人員中工程師與科學(xué)家數(shù)反映[9]。由于經(jīng)費投入不一定全部用于當(dāng)年的科技活動中，因此選擇經(jīng)費支出作為財力投入方面指標(biāo)，在財力投入方面的指標(biāo)有三項指標(biāo)，具體指標(biāo)包含支出經(jīng)費包括科研人員費、業(yè)務(wù)費、上繳稅金費、轉(zhuǎn)撥給外單位經(jīng)費?？蒲许椖康挠行蜷_展需要依托各種物資，因此文章作為物力資源投入的指標(biāo)選擇固定資產(chǎn)購置費、研究與發(fā)展機(jī)構(gòu)、研究與發(fā)展科研項目數(shù)、R&D成果應(yīng)用及科技服務(wù)項目數(shù)?？蒲谐晒袊饪锇l(fā)表數(shù)量代表論文產(chǎn)出的質(zhì)量，國外科技交流數(shù)和國際級項目驗收數(shù)也反映了科技活動產(chǎn)出能力。經(jīng)濟(jì)成果包括專利成果和經(jīng)濟(jì)效益，其中專利成果指標(biāo)為知識產(chǎn)權(quán)與專利數(shù)包括專利申請數(shù)、專利授權(quán)數(shù)和專利出售數(shù)，經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)主要是技術(shù)轉(zhuǎn)讓效益，其中包含技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)、合同金額以及當(dāng)年實際收入金額[10]。具體指標(biāo)如下表1所示。

表1 初始指標(biāo)體系

需要對指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)線性化處理消除指標(biāo)之間的相關(guān)性。最終根據(jù)得到的因子得分所確定的投入產(chǎn)出變量進(jìn)行下一步的分析。

2.2 因子分析法

因子分析法的思維是利用降維方法減少指標(biāo)體系中的指標(biāo)數(shù)量，原始指標(biāo)數(shù)據(jù)是可以直接觀測的數(shù)據(jù)，但原始指標(biāo)之間可能存在相關(guān)性，因此因子分析就是將相關(guān)性達(dá)到一定值的原始變量重組成一個潛變量，也叫做綜合變量，即可將一個綜合變量命名為一個新的指標(biāo)，即公共因子。

2.3 數(shù)據(jù)來源與分析

文章所使用的數(shù)據(jù)均來自2012-2020年《高等學(xué)校統(tǒng)計資料匯編》，收集了2012到2020年吉林省的初始指標(biāo)數(shù)據(jù)，經(jīng)過方差分析可以發(fā)現(xiàn)，前五個成分的初始特征值分別為13.269、3.909、2.527、2.078、1.605，均大于1，方差貢獻(xiàn)率累計達(dá)到93.551%，因此認(rèn)為這五個因子能夠較好的解釋原有變量。表中顯示了各因子所對應(yīng)的初始特征向量、累計貢獻(xiàn)度和旋轉(zhuǎn)后的累計貢獻(xiàn)值。具體如表2所示。

表2 特征值及累計貢獻(xiàn)率

提取五個主成分第一主成分（F1）、第二主成分（F2）、第三主成分（F3）、第四主成分（F4）、第五主成分（F5），這五個主成分作為新的綜合指標(biāo)對吉林省高?？萍紕?chuàng)新能力評價。使用SPSS統(tǒng)計分析軟件，運用最大正交旋轉(zhuǎn)法得出因子載荷矩陣和得分矩陣。具體如表3所示。

表3 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

由表可知，第一主成分F1主要通吉林省高等學(xué)?？萍紕?chuàng)新產(chǎn)出的科研產(chǎn)出方面影響高校科技創(chuàng)新效率，可稱之為科研成果因子；第二主成分F2主要是吉林省創(chuàng)新活動中的人力、物力、財力等資源影響高?？萍紕?chuàng)新效率，可稱之為資源投入因子；第三主成分F3主要是吉林省專著數(shù)量來影響高?？萍紕?chuàng)新效率，可稱之為經(jīng)濟(jì)成果因子；第四主成分F4主要是吉林省國際科技交流數(shù)來影響高?？萍紕?chuàng)新效率，可稱之為國際創(chuàng)新成果因子，第五主成分F5主要為轉(zhuǎn)撥給外單位經(jīng)費來影響高?？萍紕?chuàng)新效率，因此可稱之為國際創(chuàng)新投入因子。根據(jù)SPSS統(tǒng)計的有關(guān)結(jié)果，得出下面的成分得分矩陣。具體如表4所示。

表4 成分得分系數(shù)矩陣

五個主成分是從不同的角度對吉林省高校科技創(chuàng)新能力進(jìn)行測度，因此單獨使用任何一個因子得分進(jìn)行分析都很難做到綜合評價，所以以各因子對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率占比情況作為權(quán)數(shù)，利用以下公式進(jìn)行計算。第一個公因子F1的方差貢獻(xiàn)率R1=37.062/93.551，得出F1系數(shù)為0.39617，第二個公因子的方差貢獻(xiàn)率R2=25.570/93.551，得出F2系數(shù)為0.27333，第三個公因子的方差貢獻(xiàn)率R3=14.549/93.551，得出F3系數(shù)為0.15552，第四個公因子的方差貢獻(xiàn)率R4=8.624/93.551，得出F4系數(shù)為0.09219，第五個公因子的方差貢獻(xiàn)率R5=7.746/93.551，得 出F5系數(shù)為0.0828?？梢允謩佑嬎愠鲆蜃拥梅植⑦M(jìn)行總排名。具體公式為：

利用軟件中的“得分”功能，計算出因子總得分并得出總排名。由數(shù)據(jù)結(jié)果可以知道，2012-2020年總得分整體呈上升趨勢；2014年與2013年相比有一個較大幅度的提升，2015年與2014年相比有一個大幅度下降。高?？萍紕?chuàng)新產(chǎn)出與投入不一定成正比。F1為科研成果因子，在2012年到2020年呈上升趨勢，從-1.41791增加為0.70499；F2為資源投入因子，在2012-2013、2014-2015與2018-2020呈 上 升 趨勢，分別從-0.04631、-0.38352、-1.07593增 加 到0.16411、0.28385、2.36090，在2013-2014、2015-2017呈下降趨勢，分別從0.16411與0.28385下降到-0.38352與0.90411，總體呈現(xiàn)“上升-下降-上升”趨勢；F3為經(jīng)濟(jì)成果因子，呈下降趨勢的年份有2014-2016和2018-2020年；F4為國際創(chuàng)新成果因子，呈下降趨勢的年份在2015-2017與2019-2020年，其余年份呈上升趨勢，F(xiàn)5為國際創(chuàng)新投入因子，在2013-2014、2016-2019年呈上升趨勢，其余年份呈下降趨勢。

3 結(jié)論與政策建議

本文構(gòu)建的高?？萍紕?chuàng)新效率評價體系一方面為高校的科技創(chuàng)新相關(guān)研究提供想法，另一方面為企業(yè)和政府對高?？萍紕?chuàng)新提供支持與政策依據(jù)。基于此提出以下幾點建議。

（一）加強(qiáng)經(jīng)費投入力度、完善創(chuàng)新經(jīng)費管理體制

高校科技創(chuàng)新的物質(zhì)基礎(chǔ)之一就是教育經(jīng)費，政府部門應(yīng)提供教育科研經(jīng)費多方面支持，高?？蒲泄芾聿块T要完善科研經(jīng)費管理體制，使科研經(jīng)費發(fā)揮最大作用從而提升吉林省高?？萍紕?chuàng)新效率。

（二）改善人才分配結(jié)構(gòu)，合理配置資源

高校應(yīng)完善人才引進(jìn)體系，從培養(yǎng)科研人才到運用科研人才形成自己的校園人才引進(jìn)體系，培養(yǎng)科技創(chuàng)新型人才并為之所用，加大對國外高質(zhì)量創(chuàng)新型人才的引進(jìn)。合理配置資源，優(yōu)化科研環(huán)境，紡織科研人才的流失。

（三）促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化、加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作

首先國家應(yīng)該為科技創(chuàng)新平臺建立相關(guān)政策法規(guī)，學(xué)校和企業(yè)進(jìn)行合作共同促進(jìn)科研成果的轉(zhuǎn)化；其次，高校、科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)形成多方合作，有利于人才培養(yǎng)和技術(shù)增強(qiáng)，各方發(fā)揮自身優(yōu)勢，共同進(jìn)步。

（文責(zé)自負(fù)）