基于灰色關聯(lián)度的河南省高校R&D影響因素分析

劉小彩,韓宗霖,付 寧,許昭一,郭漫玉

(1.鄭州軌道工程職業(yè)學院，河南 鄭州 450052； 2.新鄉(xiāng)職業(yè)技術學院 旅游學院，河南 新鄉(xiāng) 453000)

1 研究背景

“創(chuàng)新”最早由經(jīng)濟學家熊彼特提出，是指要做出新發(fā)現(xiàn)、提出新見解、開拓新思路、解決新問題，能夠運用已有成果做出創(chuàng)造性運用的過程[1]。中國在2000年發(fā)布重要文件，明確指出要提高企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新能力[2]。2015年，國家修訂《促進科技成果轉化法》，推動新一輪科技成果轉化改革，2021年全國技術合同交易額達到3.7萬億元[3]，比2015年增長276%[4]，說明構架科技成果轉移轉化體系日漸成熟，科研人員積極性大幅提高。

R&D指的是Research and Development或者Research and Developing，是衡量一個國家或者地區(qū)科技發(fā)展水平的重要指標之一[5]。國際上公認，企業(yè)要想具有核心競爭力，研發(fā)強度(當年的研發(fā)經(jīng)費/當年的主營業(yè)務收入)要保持在5%以上，要維持生存現(xiàn)狀，研發(fā)強度要保持在2%以上，如果企業(yè)的研發(fā)強度在1%以下的話，說明企業(yè)難以維持生存水平[6]。經(jīng)濟合作與發(fā)展組織 (OECD)出版的《弗拉斯卡蒂手冊(2015)》(Frascati Manual)將R&D活動劃分成基礎研究、應用研究和試驗發(fā)展三種類型，這也是目前被廣泛應用的一種分類方式[7]，中國R&D活動的定義和分類基本參照OECD的標準。

2 河南省高校R&D概述

河南省科技廳2020年8月發(fā)布《河南省促進科技成果轉化條例》,旨在加速科學技術進步，實施創(chuàng)新驅動發(fā)展和科技興豫戰(zhàn)略，推動經(jīng)濟建設和社會發(fā)展[8]。2020年河南省有研發(fā)活動單位6090個，較2019年增加697個，增長12.9%；河南省全社會有研發(fā)活動的單位數(shù)占比21.6%，較2019年提升了2.2個百分點。其中企業(yè)有研發(fā)活動單位數(shù)5730個，較2019年增加了727個，占全社會研發(fā)活動單位數(shù)的94.1%(見圖1)[9]。

綜合對比河南省高校R&D與中部地區(qū)及全國的占比情況,2020年河南省高校R&D學校數(shù)為151個，占全國比例為5.51%，占中部地區(qū)比例為21.03%；河南省高校從業(yè)人員為145 124人，占全國比例為5.33%，占中部地區(qū)比例為22.59%；河南省R&D人員為40 477人，占全國比例為3.18%，占中部地區(qū)比例為16.94%；R&D經(jīng)費內(nèi)部支出為465 416萬元，占全國比例為2.47%，占中部地區(qū)比例13.49%；河南省高校R&D經(jīng)費內(nèi)部支出中，河南省高校R&D基礎研究內(nèi)部支出為147 416萬元，占河南省高校R&D經(jīng)費內(nèi)部支出比例為31.67%;應用研究支出為230 282萬元，占河南省高校R&D經(jīng)費內(nèi)部支出比例為49.48%;試驗發(fā)展為87 717萬元，占河南省高校R&D經(jīng)費內(nèi)部支出比例為18.85%。

圖1 2019-2020年河南省研發(fā)活動企業(yè)情況

表1 2020年河南省高校R&D發(fā)展情況及與全國、中部地區(qū)占比情況

河南省高校R&D內(nèi)部資金來源方面，政府資金為25 3181萬元，企業(yè)資金為162 557萬元，國外資金207萬元，其他資金49 470萬元。河南省高校發(fā)表科技論文52 537篇，占全國總發(fā)表科技論文3.52%，占中部地區(qū)比例為17.71%；河南省高校出版科技著作2 382種，占全國出版科技著作總數(shù)的5.48%，占中部地區(qū)比例為24.06%；河南省專利申請書為15 765件，其中有效發(fā)明專利為11 493件，專利所有權轉讓收入3 316萬元，分別占全國比例為4.63%、2.33%、1.34%，占中部地區(qū)21.61%、14.98%、10.42%，詳細數(shù)字見表1。

3 選擇模型

灰色系統(tǒng)理論(Grey System Theory)是一種信息區(qū)間分析的概念，是我國學者鄧聚龍教授在1982年創(chuàng)立，該系統(tǒng)理論將信息分為白色、黑色、灰色三類，白色為在一系統(tǒng)里的信息是完全清楚的、黑色則表示對信息完全一無所知，而灰色的不確定則是包含已知與未知的信息，尤其在社會、經(jīng)濟及生態(tài)等大系統(tǒng)中，除了時間數(shù)據(jù)外，其他信息一無所知。鄧聚龍教授開始研究數(shù)據(jù)列建立系統(tǒng)動態(tài)模型，并于1981年，在上海召開的中美控制系統(tǒng)學術會議上，宣讀“Control Problem of Unknown System”一文，發(fā)言中首度使用“灰色系統(tǒng)(Grey System)”一詞，接著于1982年在北荷蘭(North-Holland)出版公司所出版的國際雜志“System and Control Letters”上發(fā)表了“Control Problem Grey Systems”一文，這意味著灰色系統(tǒng)正式在國際上受到肯定。經(jīng)過鄧教授及國內(nèi)外廣大灰色系統(tǒng)研究人員及學者的不斷努力，灰色系統(tǒng)理論體系更加完善，受到各界好評。

3.1 模型架構描述

灰色系統(tǒng)與模糊數(shù)學常被外界混為一談，其實兩者對于內(nèi)涵及外延處理的態(tài)度不同，研究內(nèi)涵與外延性不同而有所區(qū)別。灰色系統(tǒng)著重外延明確，內(nèi)涵不明確的對象，采用補充信息轉化性質(zhì)的方法，將不確定的“灰”轉化為可解讀的“白”信息；模糊數(shù)學則以外延不明確，內(nèi)涵明確為研究對象，以模糊集來加以描述處理。

灰色系統(tǒng)理論所探索的內(nèi)涵主要分為：

①將不明晰規(guī)律的系統(tǒng)數(shù)據(jù)加以處理，使得白化的過程稱為灰色生成；

②將灰色生成后的規(guī)律數(shù)列，探求得精確的數(shù)學關系式，此建模的過程稱為灰色建模；

③利用數(shù)學模型對未來發(fā)展情況做定量預測行為，稱為灰色預測；

④在對策不完善，情況不明顯下所做的決策，稱為灰色決策；

⑤利用灰色系統(tǒng)理論，對系統(tǒng)內(nèi)容眾多因素的影響及關聯(lián)性加以量化、序化，作因素關系的白化稱為灰色關聯(lián)度分析。

學者的不斷開拓，使得灰色系統(tǒng)理論體系更加完善，并運用于數(shù)十個領域中，如環(huán)境工程、農(nóng)業(yè)、交通、氣象等，發(fā)展迅速。有關灰色系統(tǒng)相關文獻探索如下：蔡芳(2020)運用灰色關聯(lián)度模型對區(qū)域經(jīng)濟與高校R&D活動關聯(lián)度進行分析[10]；劉勇(2020)構建時滯灰色關聯(lián)分析模型對高校R&D影響因素進行分析[11]；陳秀玲(2018)運用灰色關聯(lián)度理論研究基礎研究、應用研究和試驗發(fā)展對高校R&D產(chǎn)出的灰色關聯(lián)度[12]。

3.2 灰色關聯(lián)度分析

這是灰色系統(tǒng)理論中分析離散序列間相關程度的一種測度方法。傳統(tǒng)的統(tǒng)計回歸是處理變數(shù)與變數(shù)之間關系的一種常見的數(shù)學方法，對統(tǒng)計回歸而言，有下列幾項限制：

①變數(shù)與變數(shù)之間存在著“相互影響”的關系；

②需要大量的數(shù)據(jù)；

③數(shù)據(jù)分布必須為典型的，如正態(tài)分布等；

④不能有太多變化因素。

因此在某些分析狀態(tài)下運用統(tǒng)計回歸無法很容易求出答案，而灰色關聯(lián)分析具有少數(shù)數(shù)據(jù)及多因素分析的特性，因此可以彌補統(tǒng)計回歸的缺點。本研究主要是運用灰色系統(tǒng)理論中的整體性灰色關聯(lián)度方法，為河南省高校R&D經(jīng)費投入的影響因素進行分析。

其數(shù)學描述過程為：

①設n個數(shù)據(jù)序列形成如下矩陣：

③對指標數(shù)據(jù)進行無量綱化。無量綱化后的數(shù)據(jù)序列形成如下矩陣：

常用的無量綱化方法有均值化法(見(1)式)、初值化法(見(2)式)和變換等。

(1)

(2)

i=0,1,…，n;k=1,…，m.

④逐個計算每個被評價對象指標序列(比較序列)與參考序列對應元素的絕對差值。即 |x0(K)-xi(K)|，k=1 ， …，m,i=1 ， …，n，n為被評價對象的個數(shù)。

⑥計算關聯(lián)系數(shù)。由(3)式，分別計算每個比較序列與參考序列對應元素的關聯(lián)系數(shù)。

(3)

式中ρ為分辨系數(shù)，在(0,1)內(nèi)取值，若ρ越小，關聯(lián)系數(shù)間差異越大，區(qū)分能力越強，通常ρ取0.5。

4 河南省高校R&D影響因素及灰色關聯(lián)度分析

4.1 影響因素選擇

參考相關專家論文，劉勇(2020)運用灰色關聯(lián)分析模型，從知識產(chǎn)出階段和成果轉化階段，分別選擇不同的指標體系進行分析，選取R&D經(jīng)費(基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展)支出、R&D全時人員、高等學校研發(fā)機構當年投入人數(shù)、高等學校研發(fā)機構當年支出經(jīng)費等作為影響因素，運用專利授權數(shù)和發(fā)明專利授權數(shù)作為績效指標[8]。

表2 河南省高校R&D影響指標及績效指標

本文選取R&D經(jīng)費—基礎研究支出(萬元)、R&D經(jīng)費—應用研究支出(萬元)、R&D經(jīng)費—試驗發(fā)展支出(萬元)、R&D人員全時當量(人年)、高等學校數(shù)(個)為影響因素，選取高等學校有效發(fā)明專利(件)、高等學校R&D課題數(shù)(項)、專利所有權轉讓收入(萬元)為績效指標。選取2009-2020年數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2010-2021)，具體數(shù)據(jù)如表2所示。

4.2 灰色關聯(lián)度分析

將R&D經(jīng)費—基礎研究支出(萬元)、R&D經(jīng)費—應用研究支出(萬元)、R&D經(jīng)費—試驗發(fā)展支出(萬元)、R&D人員全時當量(人年)、高等學校數(shù)(個)、高等學校研發(fā)機構當年支出經(jīng)費(萬元)六個影響因素分別記為X1、X2、X3、X4、X5、X6，將高等學校有效發(fā)明專利(件)、高等學校R&D課題數(shù)(項)、專利所有權轉讓收入(萬元)三個績效指標作為參考數(shù)列Y0、Y1、Y2，利用計算公式(1)和(3)進行標準化處理及灰色關聯(lián)度計算，得出表3、表4和表5，各個影響因素與三個績效指標之間的關聯(lián)系數(shù)趨勢圖如圖2、圖3、圖4所示。

表3 各影響因素與高等學校有效發(fā)明專利的關聯(lián)系數(shù)表

圖2 各影響因素與高等學校有效發(fā)明專利的關聯(lián)系數(shù)趨勢圖

針對高等學校有效發(fā)明專利的關聯(lián)度分析，如表3和圖2所示。各個影響因素與高等學校有效發(fā)明專利的灰色關聯(lián)度結果為：r1=0.806，r2=0.823，r3=0.830，r4=0.726，r5=0.695，r6=0.648，關聯(lián)度排序結果為：r3>r2>r1>r4>r5>r6，由此可見，對于河南省高等學校R&D現(xiàn)狀來說，R&D經(jīng)費—試驗發(fā)展支出與高等學校有效發(fā)明專利灰色關聯(lián)度最強，其次為R&D經(jīng)費—應用研究支出和R&D經(jīng)費—基礎研究支出，高等學校研發(fā)機構當年支出經(jīng)費與高等學校有效發(fā)明專利的灰色關聯(lián)度最弱。

針對高等學校R&D課題數(shù)的關聯(lián)度分析，如表4和圖3所示。各個影響因素與高等學校R&D課題數(shù)的灰色關聯(lián)度結果為：r1=0.648，r2=0.788，r3=0.756，r4=0.898，r5=0.795，r6=0.736，關聯(lián)度排序結果為：r4> r5> r2>r3>r1>r6，由此可見，對于河南省高等學校R&D發(fā)展來說，R&D人員全時當量與高等學校R&D課題數(shù)灰色關聯(lián)度最強，其次為高等學校數(shù)和R&D經(jīng)費—應用研究支出，高等學校研發(fā)機構當年支出經(jīng)費與高等學校R&D課題數(shù)的灰色關聯(lián)度最弱。

表4 各影響因素與高等學校R&D課題數(shù)的關聯(lián)系數(shù)表

圖3 各影響因素與高等學校R&D課題數(shù)的關聯(lián)系數(shù)趨勢圖

針對專利所有權轉讓收入的關聯(lián)度分析，如表5和圖4所示。各個影響因素與專利所有權轉讓收入的灰色關聯(lián)度結果為：r1=0.625，r2=0.743，r3=0.715，r4=0.889，r5=0.839，r6=0.814，關聯(lián)度排序結果為：r4> r5> r6>r2>r3>r1。由此可見，對于河南省高等學校R&D現(xiàn)狀來說，R&D人員全時當量與專利所有權轉讓收入灰色關聯(lián)度最強，其次為高等學校數(shù)和高等學校研發(fā)機構當年支出經(jīng)費，R&D經(jīng)費—基礎研究支出與專利所有權轉讓收入的灰色關聯(lián)度最弱。

表5 各影響因素與專利所有權轉讓收入的關聯(lián)系數(shù)表

圖4 各影響因素與專利所有權轉讓收入的關聯(lián)系數(shù)趨勢圖

5 河南省高校R&D發(fā)展的對策建議

科技成果轉化涉及各個主體、多個環(huán)節(jié)，本文重點選取“十一五”中2009年和2010年、“十二五”“十三五”年度數(shù)據(jù)對河南省高等學校R&D發(fā)展影響因素進行分析， 根據(jù)本文的分析，結合現(xiàn)實發(fā)展需求，提出對策如下：

5.1 增加研發(fā)機構科技支出

經(jīng)過上文計算可以看出，高等學校有效發(fā)明專利、高等學校R&D課題與高等學校研發(fā)機構當年支出經(jīng)費的關聯(lián)度均為最弱，說明河南省高等學校R&D研發(fā)機構當年支出的增長并沒有帶動R&D的充分發(fā)展，相比較，高等學校專利所有權轉讓收入與河南省高等學校R&D研發(fā)機構當年支出的關聯(lián)度較強，說明河南省高等學校更應該增加科技支出，同時幫助學校科研團體進行科技成果轉化。具體來說，第一，增加高等學校研發(fā)機構科技支出在高等學?？傊С鲋械谋壤?guī)范科技成果轉化機制，對高校課題組及科研機構給予相應的轉化指標；第二，制定科技成果轉化獎勵的分配政策，對高等學校來說，調(diào)動科技人員轉化科技成果的積極性，高等學校應該改進和完善職稱評定的崗位考核辦法，切實落實國家在科技成果轉化過程中的獎勵政策，探索制定科技人員兼職和離崗創(chuàng)業(yè)的管理辦法；第三，安排專項資金，加快高等學校綜合服務平臺機制的構建，為高等學校科研機構和科研人員提供綜合性創(chuàng)新服務。

5.2 增加對科技人才的支持力度

經(jīng)過上文計算可得出，R&D人員全時當量和高等學校數(shù)與高等學校R&D課題數(shù)、專利所有權轉讓收入關聯(lián)度都很強，與高等學校有效發(fā)明專利關聯(lián)度較弱，“十三五”期間，我國R&D人員全時當量快速增長，年均增速超過7%，從2016年的387.8萬人年，增至2020年的509.2萬人年，連續(xù)多年居世界第一。R&D建設過程中，高等學校R&D的發(fā)展占據(jù)比例較大，重大科研攻關項目應該對科技人才的支持力度不斷加大，開展賦予科研人員職務科技成果所有權和長期使用權試點，完善科技獎勵制度和分類評價機制，開展高等學校和科研院所擴大與科研相關的自主權試點，放寬科研人才和科研團隊的進人要求，出臺相關破除“唯論文、唯職稱、唯學歷、唯獎項”的“硬措施”，深入開展專項清理行動。

5.3 提升河南高等學?？萍汲晒D化能力

從上文計算得出，R&D經(jīng)費—試驗發(fā)展支出與高等學校有效發(fā)明專利關聯(lián)度最強，與高等學校R&D課題數(shù)和高等學校專利所有權轉讓收入相對較弱，說明利用基礎研究和應用研究的現(xiàn)有知識，無法真正轉化為新的產(chǎn)品、材料和裝置，或者無法做出實質(zhì)性的改進工作。R&D經(jīng)費—應用研究支出和R&D經(jīng)費—基礎研究支出在高等學校有效發(fā)明專利的關聯(lián)度較強，與高等學校R&D課題數(shù)和高等學校專利所有權轉讓收入的關聯(lián)度較弱，在實際發(fā)展中，基礎性和應用性研究投入是試驗發(fā)展研究的基礎和前提，應當注重試驗發(fā)展的同時發(fā)展基礎性研究和應用性研究，高等學?？蒲袡C構應當主動對基礎性和應用性研究加大投入，為試驗發(fā)展及科技創(chuàng)新奠定基礎。