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    “双一流”背景下我国高校科技成果转化效率研究

    时间：2023-07-03 09:15:05来源：百花范文网本文已影响人

    解茹玉,刘 静

    (西安交通大学城市学院,陕西 西安 710018)

    2020年5月,科技部、教育部联合发文提出“将科技成果转化纳入‘双一流’建设监测和成效评价,作为学科评估的重要指标”。高等院校是我国基础研究和原始创新的主力军。随着“双一流”高校建设进程的不断加快,高校科技创新资源投入力度逐年加大,科技成果产量庞大,科技成果转化效率也成为高校科技创新的重要指标。2019年我国高等学校R&D经费内部支出1 796.6亿元,较2018年增长23.3%,投入科学研究活动的人力比重达到92.8%。但是,科技创新推动区域经济高质量发展,归根结底还要落实在科技成果转化上,科技成果转化效率越高,区域经济发展受益越大。然而事实上,高校科技成果转化实践情况表现并不乐观。《2020年高等学校科技统计资料汇编》显示,2019年高校专利合同售出数仅占当年专利授权量的4.5%;专利出售及技术转让当年实际收入仅占当年科技经费拨入额的2.84%。科技创新的投入与回报相差巨大,科技创新效率及科技成果转化效率亟待提高[1]。研究高校科技成果转化效率、探索提升转化效率的路径,持续推进高校科技成果转化,对加快科技创新、推动经济高质量发展具有重要的战略意义。

    高校科技成果转化率低的尴尬现象引起了众多学者关注,学者们分别从科技体制改革[2]、产学研结合[3]、转化模式[4]等方面开展了大量的研究。在效率评价与影响因素研究上,王赵琛等[5]指出评价高校科技成果转化效率时,应突出转化收入金额绩效导向指标,弱化计数指标,减少过程性计数指标,排除混杂因素较多的基础研究指标；
    赵公民等[6]指出科技成果转化效率除了受到人力、物力、财力影响之外,还受到该区域互联网发展水平的非线性影响；
    罗茜等[7]提出国家政策、区域环境与组织行为是影响科技成果转化效率的核心因素。已有文献从不同角度研究了科技成果转化的影响因素,但仍有待进一步的完善。第一,关于科技成果转化的实证研究较多,但大多仅考虑了初始投入与最终产出,未考虑到R&D成果转化应用过程中所投入的人力和经费;第二,科技成果转化作为高校科技创新推动区域经济高质量发展的重要途径,高校科研人员利用自身知识、经验为企事业单位解决实际问题,也是科技推动区域经济发展的表现之一，但在效率评价指标体系中,大部分研究未能考虑到高校科研人员隐性知识所产生的社会价值。

    由于香港、澳门、台湾省与我国其他31个省(自治区、直辖市)的统计口径不一致,为了确保数据分析结果的可靠性,以我国除港、澳、台之外的31个省(自治区、直辖市)所属高等院校为研究对象,选取2017—2019年的相关数据,运用数据包络分析(DEA，data envelopment analysis)多阶段模型分析我国高校科技成果转化效率,探究影响高校科技成果转化效率的影响因素,进而挖掘提升科技成果转化效率的有效路径。

    1.1 评价指标

    将高校科技成果转化分为两个阶段,如图1所示。第一阶段是科技投入产出阶段,主要是科技经费与人员的投入,到专利授权、科技著作与论文的形成;第二阶段是科技创新成果推广阶段,主要是专利从高校到企业的商品化阶段,这一过程中包括了专利出售、技术转让以及高校科研人员利用自身知识为企业经营难题出谋划策等隐性知识的转移转化。因此,高校科技成果转化的投入指标,不仅包括技术、专利的投入,还包括高校科技服务机构的人员投入和经费投入;同时,结果指标不仅包括专利出售收入、技术转让收入,还应包括企事业单位委托经费。高校科技成果转化效率的评价应结合这两个阶段进行,而不应只考虑科技成果转化的后半程。

    图1 高校科技成果转化的两个阶段Fig.1 Two stages of Transformation of Scientific and Technological Achievements in Colleges and Universities

    效率评价的测量指标见表1。由表1可见，在第一阶段的效率评价中,投入指标从投入的经费和人力两方面进行测量,产出指标选用出版科技著作数、发表学术论文数与专利授权数;第二阶段的效率评价中,投入指标除了科技成果的指标之外,还选取了科技成果推广中所投入的经费与人力,即R&D成果应用当年经费支出、科技服务经费支出、R&D成果应用及科技服务全时人员,产出指标包括专利出售合同额、技术转让合同当年实际收入以及企事业单位委托经费。需要特别说明的是，根据吴寿仁[10]对科技成果概念的解释，本文在效率评价测量指标的第二阶段投入指标中未包含科技著作数与学术论文数。

    表1 效率评价测量指标

    1.2 研究方法与数据来源

    DEA方法由Charles & Cooper于20世纪70年代提出,可以测度多项投入与产出的相对有效性,是效率分析与评价常用的研究方法。该方法通过保持决策单元的输入或者输出不变,借助数学规划与统计数据确定相对有效的生产前沿面,并将各个决策单位投影到DEA的生产前沿面上,通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价决策单元的相对有效性。采用DEA多阶段效率评价模型的原因有二:一是DEA方法适用于多输出多输入的有效性综合评价问题;二是DEA方法并不直接对数据进行综合,因此决策单元的最优效率指标与投入指标及产出指标值的量纲选取无关。科技成果转化过程中涉及到多种类型的投入要素,如经费投入、人力投入等,而产出要素也有多种类型,如科技著作、学术论文、专利出售合同额等,它们都难以用一种标准来统一,因此采用DEA方法可以在不影响评价结构的前提下有效规避和简化数据处理的难度。

    以我国31个省(自治区、直辖市)作为样本收集数据,初始数据来源于《中国统计年鉴》《中国火炬科技统计年鉴》《高等学校科技统计资料汇编》等。

    2.1 相关性分析

    运用DEA模型进行效率评价,要求投入指标与产出指标之间显著正相关。运用SPSS24.0软件对样本数据进行相关性分析,结果如表2所列。3年间各指标从总体来看比较合理,基于此构建高校科技成果转化效率评价模型具有一定的可靠性。

    表2 2018—2020年我国高校科技成果转化投入产出指标相关性分析

    2.2 效率评价

    科技成果转化的两个阶段中,从投入到产出均具有一定的时间滞后性,参考既有研究,第一阶段投入指标取2017年数据,产出指标取2018年数据,第二阶段投入指标取2018年数据,产出指标取2019年数据。运用MAXDEA软件的BBC模型对31个省(自治区、直辖市)高校科技成果转化效率进行测度，结果见表3。

    根据国务院发展研究中心提出的“八大综合经济区”划分方式,将我国除港、澳、台之外的31个省份划分为“东北地区”“北部沿海地区”“东部沿海地区”“南部沿海地区”“黄河中游地区”“长江中游地区”“大西南地区”“大西北地区”8个板块。这种划分方法综合考虑了地理区位、经济水平、社会习惯和资源禀赋等条件,更有利于区域问题的研究[9]。

    31个省(自治区、直辖市)高校科技成果转化效率测度结果如下：

    (1) 高校科技成果转化效率全国整体评价 从表3可以看出,第一阶段31个省(自治区、直辖市)高校科技成果转化的综合效率、技术效率和规模效率的均值分别为0.754、0.857和0.882,均处于非DEA有效状态；
    第二阶段综合效率、技术效率和规模效率的均值分别为0.604、0.760和0.790,也处于非DEA有效状态。

    总体来看,我国高校科技成果转化效率处于中等水平,但均未达到DEA有效。首先,第一阶段比第二阶段的综合效率高,且第一阶段达到DEA有效的省份有9个,而第二阶段达到DEA有效的省份仅有6个。其次,两个阶段的规模效益均率高于纯技术效率,表明我国高校科技成果转化在投入规模上比组织管理上做得略好。尽管如此,效率值小于1,说明我国高校科技成果转化效率还需要大幅度提升,才能有效发挥高校科技创新服务区域经济发展的初衷。

    (2) 高校科技成果转化效率区域评价 对我国八大板块的高校科技成果转化效率进行两阶段评价,结果如图2所示。由图2可见，黄河中游地区、大西北综合经济区以及东部沿海地区的第一阶段综合效率高于总体均值(0.742),而第二阶段中南部沿海地区、东北地区、大西北综合经济区则远远超过总体均值(0.621)。

    表3 我国31个省(自治区、直辖市)两阶段高校科技成果转化效率评价结果

    具体来说,第一阶段中黄河中游地区的综合效率最高,达0.942;东部沿海城市、长江中游经济区、大西南综合经济区以及大西北综合经济区的综合效率次之,处于0.7～0.8之间;南部沿海地区、东北地区与北部沿海地区的综合效率较低,处于0.5～0.7之间。从表3的数据还可知,东部沿海地区与长江中游地区的规模效率低,说明存在投入冗余或者产出不足;这两个地区高校数量较多、经济发展水平较高,当投入达到最优规模之后,继续追加投入就会导致规模效率降低。

    第二阶段中东北地区、南部沿海地区、大西北综合经济区的综合效率超过0.7,北部沿海、东部沿海、黄河中游地区以及大西南综合经济区的综合效率处于0.5～0.7之间,仅长江中游地区的综合效率低于0.5。从纯技术效率和规模效率的数据来看,东部沿海地区第二阶段的纯技术效率达到了DEA有效,但规模效率较低(0.640),因而影响了综合效率。

    图2 8个经济区高校科技成果转化两阶段综合效率Fig.2 Comprehensive Efficiency of Two Stages of Transformation of Scientific and Technological Achievements in Colleges and Universities in Eight Economic Zones

    (3) 高校科技成果转化效率省域评价 我国高校科技成果转化两阶段综合效率象限图见图3，其中横轴为第一阶段综合效率(0,1),纵轴为第二阶段综合效率(0,1),4个象限按照横轴0.75、纵轴0.6进行划分,可将31省(自治区、直辖市)划分为4类。

    图3 我国31省(自治区、直辖市)高校科技成果转化效率象限图Fig.3 Quadrant Chart of Transformation Efficiency of Scientific and Technological Achievements of Colleges and Universities in 31 Provinces in China

    第一类包括浙江、海南、陕西、甘肃、青海、宁夏、西藏,这7个省(自治区)的高校在科技成果转化中表现良好,在第一阶段综合效率大于0.75,且第二阶段综合效率大于0.6。海南、西藏两个省(自治区)的综合效率达到了DEA有效；
    陕西在第一阶段中达到了DEA有效；
    甘肃和宁夏在第二阶段中达到了DEA有效。从表3可以看出,浙江省高校在两个阶段中的纯技术效率都达到了DEA有效,说明该省科技成果转化的组织与管理工作做得比较好,能够充分发挥现有资源的优势,规模效率尽管没有达到DEA有效,但也处于较高水平(0.8左右)；
    甘肃省高校科技成果转化两阶段都表现良好,但在第一阶段的纯技术效率未达到DEA有效,即对科研资源投入的利用率还不够理想。

    第二类包括山西、内蒙、江苏、安徽、江西、河南、贵州、云南和新疆,这9个省(自治区)的第一阶段综合效率小于0.75，且第二阶段综合效率大于 0.6，其中山西、江苏、河南、贵州、云南和新疆在第一阶段的综合效率达到了DEA有效,但这些城市需要在第二阶段加强优化,如内蒙古自治区在第二阶段的规模效率达到了0.994,但纯技术效率仅有0.52,表明内蒙古自治区高校科技成果转化中对投入资源的利用率还不够理想;云南省和新疆维吾尔自治区也存在同样的问题。此外,江苏省、安徽省、贵州省在第二阶段的技术效率达到了DEA有效,而规模效率仅有0.408、0.414和0.508,其规模报酬系数分别为129.096、29.098和5.342,均大于1,处于规模报酬递减阶段,也就是说投入量的边际收益在降低。

    第三类包括北京、辽宁、吉林、上海、广东、重庆、四川7个省份(直辖市),它们在第一阶段综合效率大于0.75,但第二阶段综合效率小于0.6。从表3可知,在第一阶段北京市的纯技术效率达到了DEA有效,而规模效率仅为0.56,规模报酬系数为1.779,处于规模报酬递减;重庆市的规模效率达到了DEA有效,但纯技术效率仅为0.663,这表明规模效率已充分发挥,但在科技成果转化的管理和组织方面还有较大的提高空间,还未充分激发现有科技资源的活力;辽宁省也存在类似的情况。在第二阶段7个省(直辖市)的纯技术效率都达到了DEA有效,其中北京市、四川省的规模效率均超过了0.9,表明这两个城市在科技成果转化的第二阶段表现良好,能够充分将高校科技成果推广应用;辽宁省和上海市的规模效率为0.704和0.714,规模报酬系数为4.7和34.058,处于规模报酬递减阶段。

    第四类包括天津、河北、黑龙江、福建、山东、湖北、湖南和广西壮族自治区,这8个省(自治区、直辖市)在第一阶段综合效率小于0.75,且第二阶段综合效率小于0.6，其中山东、湖北第一阶段的纯技术效率达到DEA有效,但规模效率仅处于0.7左右,影响了综合效率;天津、福建、广西的规模效率较高,但纯技术效率不高,影响了综合效率。在第二阶段广西的规模效率接近DEA有效,但纯技术效率非常低,仅为0.065,这与当地特殊的资源环境有着较为密切的关系。从表3还可知,第四类中8个省(自治区、直辖市)在两个阶段的纯技术效率和规模效率上大都表现不佳,表明这些地区高校在科技成果转化的组织管理、投入力度方面都不够理想,未来需要从提高科技成果转化成熟度、加强科技成果推广的组织与管理方面进一步提升高校科技成果转化效率。

    3.1 研究结论

    运用DEA多阶段模型研究我国31个省(自治区、直辖市)高等院校科技成果转化效率,首先将高校科技成果转化过程细分为两个阶段,将R&D成果应用及技术转让中所投入的人力与经费引入到评价模型中,以便更细致地剖析高校科技成果转化效率中存在的问题,其次将“企事业单位委托经费”作为科技成果转化的产出指标引入评价模型,更全面地反映了高校科技创新推动区域经济高质量发展的作用和影响。具体结论如下:

    第一,我国高校科技成果转化效率均未达到DEA有效,但均处于中等水平,且第一阶段的综合效率略高于第二阶段。第二,在8个经济区中,黄河中游地区在科技成果转化第一阶段的综合效率远远高出其他地区,而东北地区、南部沿海地区在第二阶段中表现更佳;黄河中游地区、长江中游地区以及大西南综合区的两个阶段综合效率相差较大,而第二阶段效率的降低,最终影响到高校科技创新对区域经济高质量发展的推动力。第三,陕西在第一阶段中达到了DEA有效,甘肃和宁夏在第二阶段中达到了DEA有效;天津、河北、黑龙江、福建、山东、湖北、湖南和广西壮族自治区的高校科技成果转化在两个阶段中都表现不佳。第四,从规模报酬系数来看,我国大部分地区都处于规模报酬递减,即随着投入规模的扩大,产出的边际效应在减小。因此,在“双一流”建设背景下,高校在加大科技资源投入的同时,需要更加注重对科技资源的充分利用,提高科技成果转化成熟度,拓展科技成果转化的对接面,从组织和管理方面不断提升科技成果转化效率。

    3.2 对策建议

    高等院校的“双一流”建设重在内涵式发展,注重效率。科技成果转化作为高校科技创新反哺区域经济社会发展的重要举措,是加快“双一流”建设、实现高等教育内涵式发展、区域经济高质量发展的重要内容。

    第一,从宏观层面来看,我国不同区域高校科技成果转化效率不均衡。在“双一流”建设背景下,政府应统筹区域优势资源,合理布局。北部沿海地区、东部沿海地区、南部沿海地区科技资源丰富,区域经济发展水平较高,企业活力较强,应合理配置科技资源,提高资源管理水平,充分发挥资源优势;黄河中游地区、长江中游地区应适当加大科技资源投入,特别是在应用转化阶段,要加强不同区域的科技交流,打破区域经济壁垒,推动科技成果转化。

    第二,从中观层面来看,科技成果转化是一个系统工程,绝不仅仅是科研人员或者科研部门一方的工作。科技成果转化效率一方面涉及到科技成果转化成熟度,即科技成果本身的市场价值、技术成熟度；
    另一方面还涉及科技成果转化的对接工作,如科技推广人员对科技成果商业价值的理解程度、对科技成果对应市场的熟悉程度、 对科技推广工作的投入力度等。因此科技成果转化需要高校、企业、政府和社会多方协作,加强多方联系,促进科技成果转化。

    第三,从微观层面来看,高校应建立专门的技术转移机构,明确高校、科研人员、技术推广人员各自的权利、义务、责任及绩效分配;建立科技成果转化绩效考评规则与收益分配方式。此外,高校科技创新要依托地区、行业特色优势,将高校自身优势学科与区域经济相结合,通过科技成果转化促进区域经济高质量发展。

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