北京市属高校科技创新能力评价研究

(1.北京工业大学科学技术发展院,北京 100124；2.北方工业大学经济管理学院,北京 100144)

摘要：运用因子分析法对北京市属高校的科技创新能力进行实证研究，结果表明，北京市属高校的科技创新能力存在较大差异性，由于办学定位、培养目标以及专业设置不同，普通高校科技创新能力明显高于高职院校，工科类高校科技创新能力高于经管类高校。因此，地方政府主管部门应制定科学的科技创新政策，合理配置科技资源，充分发挥首都区域创新优势，提升科技投入产出效率，加大科技创新成果产出，提升高校科技创新能力。

关键词：高校科技创新；科技创新能力；评价指标；评价模型

0 引言

科技创新是国家发展重要战略，高校作为科技创新的重要发源地，在国家知识创新、技术创新等方面发挥着越来越重要的作用。随着知识经济、信息经济的快速发展以及建设创新型国家战略的实施，科技创新在高校整体工作中的地位和作用越来越重要。提升高校科技创新能力，不仅是加快缩小与发达国家差距、促进国民经济发展的现实需要，也是提高高校整体科研水平、更好地服务区域经济发展的客观要求。习近平总书记在视察北京时明确了首都全国政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心的核心功能。地方高校由于自身办学特点和性质，与地方经济和产业有着天然、密切的联系，北京市属高校要发挥区域优势，整合资源，不断提高科技创新能力，研发出更多促进首都北京发展需要的创新成果。近年来，北京市属高校通过产学研等方式积极加强与企业、科研院所的联系，主动参与或承担首都重大科研攻关项目、产品研发设计或课题研究，在服务首都经济发展和疏解非首都核心功能方面取得了一定的研究成果，科技创新能力不断得到提高。

北京地理位置特殊，特别是在首都发展新定位和非首都核心功能疏解的大背景下，评价北京市属高校科技创新能力，构建和完善科技创新评价指标，对于首都经济发展有着重要的研究价值和实践意义。

1 高校科技创新能力评价指标体系构建

制定科学、系统、全面的评价指标对于高校科技创新能力评价非常重要，评价指标体系设计原则包括科学性、代表性、可操作性、完备性。结合北京市属高校发展特点和办学优势，充分考虑首都的区域科技优势和资源分配，从创新投入、创新产出、创新资源、创新环境、成果转化等方面进行评价指标设计和构建，并对指标进行相关性和共线性的多次验证，最终确定了包含2个一级指标、5个二级指标和16个三级指标的评价指标体系，如表1所示。

2 研究方法与数学模型

国外学者早在20世纪50年代就开始对高校科技创新进行研究。Nelson R[1]指出，应由政府提供知识并支持高校科研活动。Jerry G Thursby[2]采用回归分析方法，分析了高校科技创新成果的影响因素。Yukio Miyata[3]通过评价科研管理能力效率，对提升高校科技创新能力提出了相应对策。Shane S[4]基于麻省理工学院1980-1996年专利转让情况，分析了高校科技成果转化方式和效率。国内学者从20世纪80年代开始研究大学科技创新，黄建国、李云[5]运用因子分析法对天津22所高校的科技创新能力进行了评价。何颖波[6]运用“两个体系、三个阶段”的评估办法，对我国国防科研院所科技创新能力进行了评价。张卫国等[7]运用灰色关联度评价理论，对重庆市22家公益类科研院所的科技创新能力进行了评价。梁翠等[8]从协同创新视角研究高校科技创新能力，对于高校科技创新能力给予了新的解释。刘勇等[9]对华东地区的高校科技创新能力进行了评价。辛宝忠[10]对黑龙江省高校科技创新能力进行了评价。隋秀芝等[11]运用文献计量法对浙江理工大学的科技创新能力发展进行了评价。

由于高校科技创新能力评级指标涉及面比较广，指标种类比较多，因此，采用因子分析法评价科技创新能力比较合适。运用因子分析法评价高校科技创新能力，也要建立相应数学模型。

设有n个原始变量x1,x2,…,xn，根据因子分析的要求，假设这些变量已经标准化(均值为0，标准差为1)，n个变量可以由k个因子f1,f2,…,fk表示为线性组合，即：

式(1)即为因子分析评价模型，如果写成矩阵形式，则表示为：

其中，X=(x1,x2,…,xn)′为可观测的n维向量，其每一个分量表示一个指标变量；F=(f1,f2,…,fk)′为因子向量；A为因子载荷矩阵；ε=(ε1,ε2,…,εn)′为随机干扰项。

3 实证计算

3.1 数据来源及处理

本文选取北京市属20所高校的样本数据作为研究对象，为了保证数据的科学性和一致性，所有数据均来自《2015年中国高等学校科技统计资料汇编》。同时，运用SPSS19.0软件，对2014年北京市属高校科技创新能力进行综合评价。

3.2 因子分析适用性检验

因子分析适用性检验可以通过KMO统计量和Bartlett球形检验加以判定。经过计算，得到KMO测度值和Bartlett球形检验结果，如表2所示。

从表2中可以看出，KMO检验的计算结果值为0.659，大于0.5，适合作因子分析，Bartlett球形检验的显著性概率(Sig)取值为0.000，表示拒绝该假设。

3.3 方差贡献分析及公共因子提取

通过计算可得到变量的特征值和方差贡献率，如表3所示。从表3中可以看出，第一主成分的特征值为11.605，方差贡献率为72.529%；第二主成分的特征值为2.438，方差贡献率为15.240%；第三主成分的特征值为1.159，方差贡献率为7.242%，根据提取因子的条件即特征值大于1，选取3个主因子。因此，可用前3个主成分解释16个原始变量的变异，即使用这3个主成分分析问题只丢失了4.989%的信息，在很大程度上降低了原始数据的复杂性。通过图1也可以看出，有3个因子的特征值大于1。因此，提取3个主因子是可靠的。

3.4 因子载荷矩阵分析

经过计算可以得到因子载荷矩阵，如表4所示。对旋转后的因子载荷矩阵进行分析，可以得到以下结论：

第一公共因子上高载荷的指标有x1、x2、x3、x4、x5、x7、x9、x14、x15、x16，分别表示教学与科研人员、教学与科研人员中高级职称人员、研究与发展人员、研究与发展人员中高级职称人员、当年科技经费投入、当年科研项目数、当年科研项目投入经费、成果授奖数、签订合同数、技术转让当年实际收入等，这些指标反映高校科技创新投入和合作交流对科技创新能力的影响，并且第一公共因子与这些指标变量的关系比较近。因此，第一公共因子命名为创新科技投入因子。

第二公共因子高载荷的指标有x6、x8、x12、x13，分别表示当年科技经费内部支出、当年科研项目人员投入、学术论文数、学术论文中国外期刊论文数等，这些指标反映高校科技创新产出对科技创新能力的影响，并且第二公共因子与这些变量的关系比较近。因此，第二公共因子命名为创新科技产出因子。

第三公共因子高载荷的指标有x10、x11，分别表示当年科研项目经费支出、科技著作数等，这些指标反映高校科研项目经费及创新成果对科技创新能力的影响，并且第三公共因子与这些变量的关系比较近。因此，第三公共因子命名为创新科技成果因子。

3.5 因子得分系数矩阵的求解

由Thomson回归法得到因子得分系数矩阵，如表5所示。

3.6 因子得分计算与排序

经过计算，3个主成分的因子表达式为：

=0.189zx1+0.180zx2+…+0.036zx16(3)

=-0.109zx1-0.103zx2+…-0.0171zx16(4)

=-0.061zx1-0.028zx2+…+0.212zx16(5)

其中，zxi表示原始数据标准化后得到的数据。

以主因子旋转后的方差贡献率作为权数，可得到各个省市高校科技创新能力评价因子表达式，即：

=0.501 05

+0.310 04

+0.139 02

(6)

计算结果如表6所示。

4 结果分析

4.1 因子单项得分排序分析

从第一主因子的得分排序来看，排在前5位的高校依次为北京工业大学、北京建筑大学、北京联合大学、北京信息科技大学、首都师范大学，表明这5所高校在北京市属高校中创新投入是比较最高的，无论是人员投入，还是研发经费、对外交流合作，都排在市属高校的前列。从第二主因子的得分来看，北京建筑大学的创新产出比较低，排在市属高校的最后，表明北京建筑大学有投入冗余现象，存在投入过剩问题。首都医科大学的第一主因子得分排在市属高校的最后，但第二主因子得分排在市属高校的第一位，表明首都医科大学虽然创新投入低，但创新产出多，这与首都医科大学的行业性质有密切关系。

从第三主因子的排序看，位于前5位的高校依次是北京建筑大学、首都医科大学、北京信息科技大学、北方工业大学、北京物资学院，表明这5所高校的创新成果产出较多，特别是对于首都医科大学来说，虽然创新投入很低，但创新产出和创新成果都非常高，而对于北京物资学院来说，创新投入和创新产出都比较低，但创新成果较强，对学校科技创新能力提升起着重要促进作用。

从3个主因子的各自排序看，高职院校的科技创新投入、科技创新产出以及科技创新成果都比较低，均排在市属高校的后几位，这说明北京市政府对高职院校的科技投入还相对较少。

4.2 因子总得分排序分析

从因子总得分排序来看，排在前5位的高校分别是北京工业大学、北京建筑大学、首都医科大学、北京联合大学、首都师范大学，表明这5所高校在北京市属高校中的科技创新能力是最强的。因子得分排在后5位的高校是北京交通职业技术学院、北京电子科技职业学院、北京物资学院、北京信息职业技术学院、北京农业职业学院，在这5所高校中，有4所高职院校和一所本科院校。北京物资学院属于经济类院校，科技创新能力较低是正常的，但是，北京物资学院的创新成果对科技创新能力的影响较大。由于高职院校学校性质和培养目标不同，地方政府对其创新政策支持也会有所不同。

5 北京市属高校科技创新能力优化对策

根据北京市属高校科技创新能力评价结果来看，北京市属高校科技创新能力呈现以下特点：①高校之间科技创新能力存在较大差异，普通本科院校的科技创新能力明显高于高职院校；②理工类院校的科技创新能力明显高于经济类和文科类院校，其中，北京工业大学的科技创新能力最强；③高校之间科技投入和科技产出存在较大差异，也导致其创新能力差异较大，比如，北京物资学院在科技投入和科技产出方面相对较少，故其科技创新能力也偏低；④科技投入、科技产出与科技成果转化不协调，有些高校科技投入和科技产出都比较大，但科技成果转化较少，比如北京工业大学，科技投入和科技产出排在前两位，但科技成果转化排在市属高校第17位。

5.1 发挥首都区域创新优势，注重科技成果转化与产业化

北京市属高校有着天然的区域优势和政策优势，在提高科技投入和科技产出的同时，应加强产学研合作，注重协同创新，重视知识产权和技术转让，提高科技成果转化率，发挥创新成果的价值，服务首都新定位和非首都核心功能疏解。在经济新常态下，北京市属高校应重视大学科技园、创业园、孵化器等建设，探索与企业合作创新之道，对高校科技创新成果进行推广，解决科技创新成果转化率低的问题，促进生产实践与理论研究相结合。

5.2 合理配置科技资源，提升投入产出效率，避免投入冗余

北京市属高校具有较强的教学资源优势、科研资源优势，科技创新投入比较大，比如北京建筑大学、北京农学院、北京工业职业技术学院在科技投入方面都比较大，但这些高校的投入产出效率比较低，出现了投入冗余现象，不仅浪费了科技资源，还严重阻碍了高校科技创新能力提升。因此，北京市属高校应在上级教育主管部门的指导下，合理调配科技资源，充分发挥首都区域创新优势，实现科技创新均衡发展。

5.3 发挥高校学科优势，重视重大课题研究，提高科技创新能力

学科建设与发展是高校科研的重要保障，北京市属高校在科学研究的同时，应积极推进学科建设和科研团队建设，积极实施学科交叉研究战略，培养科研人员学科交叉研究的意识，不断进行资源整合共享，增进各学科间人才交流和合作。北京市属高校可通过研究基地建设、创新平台建设等有效形式提升高校优势学科水平，发挥学科竞争优势，提升承担国家重大科研项目的实力，通过课题研究、论文、专著等形式实现科技成果转化，为高校优势学科的进一步发展奠定基础，为高校科技创新能力提高注入新的元素。

[1] NELSON R. The simple economics of basic scientific research[J]. Journal of Political Economics, 1959,67(3): 297-306．

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[3] YUKIO MIYATA. An empirical analysis of innovative activity of universities in the United States[J]. Technovation, 2000(20) : 413-425.

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[5] 黄建国,李云. 区域高校科技创新能力评价研究——以天津市22 所高校为例[J].中国高校科技, 2016(9):7-9.

[6] 何颖波,王建,李洛军. 国防科研院所科技创新能力评价研究[J].科研管理,2016,36(3):68-72.

[7] 张卫国,柴瑜,曹万立．公益类科研院所科技创新能力评价实证研究[J]. 重庆大学学报：社会科学版，2012,18(1):77-82．

[8] 梁翠,王智新. 协同创新视角下高校科技创新能力提升研究[J].科学管理研究，2014(1):23-26.

[9] 刘勇,应洪斌,蒋芬君. 中国高校科技创新能力比较——基于华东地区高校的实证研究[J].研究与发展管理,2014,26(5):113-118.

[10] 辛宝忠.黑龙江省高校科技创新能力评价研究[J].学术交流,2016(3):123-129.

[11] 隋秀芝,李炜.高校科技创新力发展实证研究[J].科学管理研究,2013(1):29-32．

The Evaluation Study on Science and Technology Innovation Ability of Beijing Municipal Colleges and Universities

(1.Science and Technology Department, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China;2.School of Economics & Management, North China University of Technology, Beijing 100144, China)

Abstract：By using the method of factor analysis, science and technology innovation ability of Beijing municipal colleges and universities is empirically studied. The results show that science and technology innovation ability of the colleges is different, and because of the orientation, training objectives and different majors, science and technology innovation ability of the colleges and universities is significantly higher than that of the vocational colleges, and science and technology innovation ability of the engineering colleges is higher than that of the economics and management colleges. Therefore, the local government departments should formulate scientific and technological innovation policy, rationally allocate of resources of science and technology, give full play to the capital regional innovation advantage, improve the efficiency of the input-output technology, increase scientific and technological achievements, and improve the scientific and technological innovation ability.

Key Words:Science and Technology Innovation of High School; Science and Technology Innovation Ability; Evaluation Index; Evaluation Model

基金项目：北京市教委社会科学计划(面上)项目(SM201510005015)

作者简介：王金国(1969-)，男，北京人，博士，北京工业大学科学技术发展院协同创新与专项办公室工程师，研究方向为科技管理；张经强(1971-)，男，山东淄博人，博士，北方工业大学经济管理学院副教授，研究方向为技术溢出与技术扩散、技术创新等；王娇(1992-)，女，江苏扬州人，北方工业大学经济管理学院硕士研究生，研究方向为技术创新等。