郭百涛，王帅斌，王冀宁，何云梦

（1.南京工业大学国家特种分离膜工程技术研究中心，江苏南京 210042；2.华南理工大学经济与贸易学院，广东广州 510006；3.南京工业大学经济与管理学院，江苏南京 211816；4.东南大学人文学院，江苏南京 211189）

随着国家创新驱动发展战略的推进，新型研发机构作为融合技术发明和成果转化的载体开始大量凸现，比如北京市引进成立了北京量子信息科学研究院、北京大数据研究院以及北京智源人工智能研究院等大批以基础研究和共性技术研究为重点的新型研发机构；广东省作为我国科技体制改革的前沿阵地，2018 年建立新型研发机构数量达到244 家；此外，南京市开展“创新名城”建设，2017 年启动了“两落地一融合”战略工程，推进新型研发机构建设，截至2019 年5 月底共通过备案新型研发机构131 家。同时，在政策环境方面，一系列推进新型研发机构发展的国家级发展战略政策文件纷纷出台，地方政府也将新型研发机构作为创新发展的关键抓手，出台扶持政策，在税收、融资以及人才激励方面予以支持，我国新型研发机构建设迎来了前所未有的发展契机。

1 文献综述

作为科技体制改革的创新与实践，新型研发机构吸引了诸多学者的研究，然而对其内涵仍未得到理论界的统一认定。比如，曾国屏等［1］认为新型科研机构从属于创业型科研机构，通常可以实现科学发现、技术发明和产业发展的多重共建目标；夏太寿等［2］认为与传统研发机构相比，新型研发机构的参与主体更多，往往需要政府、企业、高校以及科研机构等多家主体高度协作；董建中等［3］认为新型研发机构建设的鲜明特征是民办官助，即由企业、高校或者团体组织根据其科研基础和市场需求自行组建管理团队、选择管理体制、运行机制等，而地方政府则在资金、场地等方面予以政策支持。此外，根据组建模式的不同，新型研发机构主要包括院校与政府共建、院校与企业共建以及企业自建3 种类型。

目前，我国新型研发机构经过10 多年的快速发展，取得了一系列令人瞩目的成绩，但在发展的进程中依然存在一些问题，具体表现在以下3 个方面：

（1）不同机构之间建设水平参差不齐，部分机构的自我“造血”能力不足［4］。新型研发机构的组建形式不同，其隶属单位也有差别，比如有的直属中国科学院，有的隶属地方高校等；此外，不同属性的新型研发机构采用的管理运行机制也各有不同，导致相同背景下成立的机构历经几年的发展，在建设水平上参差不齐，有的新型研发机构甚至面临着较大的自我生存压力。

（2）从事产业共性技术研发的科研平台由于缺少稳定资金的注入，很多在研项目难以为继［5-6］。新型研发机构通常专注于战略性新兴产业，并基于共性技术与竞争前技术开展前瞻性研究，但由于产业共性技术研发技术和市场前景不确定性较强、投资风险较大，因此开展产业共性技术研发的机构在尚未找到稳定的资金渠道的情形下，无法从事持续性的、原创的科研项目［6-7］，限制了其发展速度和规模，导致很多机构为了生存，倾向于开展短期经济效益更加显著的专有技术研发和商业产品技术的研究，在前瞻性共性技术开发上显得有些心余力绌。

（3）部分机构中的研发人员流动性大，人才集聚效应未得到有效发挥［4，8］。尽管目前我国新型研发机构获得了长足的发展，但是尚有部分研发机构的运营管理系统仍不完善，管理体制和运行机制方面的市场化改革必然会带来频繁的人事变动，导致各层级管理、科研人员人心浮动，难以潜心投入研发工作；此外，加上各类基建配套设施不完善，激励机制未完全与市场接轨，很多兼职的高层次人才多无法全身心投入工作，进一步给新型研发机构建设带来了不稳定因素，导致新员工缺乏安全感、归属感，对于优秀的人才吸引力大大降低［9-10］。

在此背景下，开展新型研发机构共建绩效的评价体系研究，进而建立科学的新型研发机构共建绩效评价体系，通过量化政府扶持政策的效果，帮助政府更好地分类管理和引导新型研发机构建设就显得尤为重要。

2 指标体系构建

与传统科研机构不同，新型研发机构是我国提出的，为加快科技成果落地效率，由地方政府推动、多个投资主体共同组建成立的，进行现代化管理和市场化运行的，产学研紧密结合的独立法人组织，因此，对其评价不能简单套用当前传统科研机构的绩效评价指标体系，必须结合新型研发机构产业化导向的特点以及建设需求，提出更具针对性的新型研发机构共建绩效评价指标体系。

2.1 指标构建的原则

评估新型研发机构共建绩效水平，真实反映新型研发机构建设现状，是构建新型研发机构共建绩效评价指标体系的根本出发点和目的。本文新型研发机构共建绩效评价指标体系的构建依据，主要是广东省、江苏省以及北京市等国内主要省市《关于新型研发机构管理的暂行办法》和《加快新型研发机构发展实施办法》；此外，通过梳理国内外经典文献提取相关指标，并借助德尔菲法对设计的指标体系进行论证1)，最终确保指标体系构建的科学性和可操作性。

2.2 指标筛选

基于上述指标构建的基本原则，根据已有研究和目前国内主要省市出台的新型研发机构管理和发展实施办法，本文围绕研发条件、创新活动、创新效益以及人力资源4 个维度构建了新型研发机构的绩效评价指标体系（如表1），实现对新型研发机构共建绩效的评价。

2.2.1 研发条件维度

为获得科学与技术新知识、提升科技成果转化效率，新型研发机构的科研人员必须不断开展基础研究、应用研究以及试验发展等一系列研发活动，而这些研发活动的顺利进行离不开为了支持和促进科研活动开展而配置的科学实验条件与基础设施［11-12］；此外，技术创新具有外部性特征［13-14］，地方政府通过资金资助、提供融资便利等政策条件对新型研发机构的科技研发予以支持，缓解其在研发过程中所面临的风险，增强其研发积极性。因此，衡量新型研发机构的绩效，必须将科研基础条件和地方政府政策扶持条件纳入评价指标体系中。

（1）科研基础条件。科研活动的开展离不开仪器设备等相应的科学实验条件以及配套的基础设施，这些科学研究的基本条件是所有科技创新活动的硬件物质基础，对于提高科研机构的产出能力具有重要作用［15-16］。因此，可以将科研基础条件细分为4个指标，具体包括机构注册资金、建设用地规模、科研仪器设备以及R&D 人员数目［16-18］。

（2）地方政府政策扶持条件。地方政府作为积极推动新型研发机构组建的关键主体，在产学研合作中扮演着重要角色，引起了学者们的重视。为鼓励创新，地方政府往往会在税收、融资以及信贷等方面对研发机构的创立和发展予以帮助和支持［19-21］。因此，可以将地方政府政策扶持条件细分为3 个指标，具体包括税收减免、融资优惠以及人才引进扶持［20-22］。

2.2.2 创新活动维度

作为经济增长的重要源泉，创新活动一直受到我国政府的高度重视。其中，技术创新是一个包含创新投入、创新产出和创新效益的综合过程，三者之间存在相互作用的耦合协调关系［23］。具体的，作为创新过程中最重要的一个环节,研发是新型研发机构针对一定的经济目的所进行的创新活动，能对技术创新产生重要影响。研发需要资本投入，也必然会带来产出，因此，衡量新型研发机构的绩效必须将研发投入和研发产出纳入评价指标体系中［23-25］。

（1）研发投入情况。在新经济增长理论中，技术进步是经济增长内在的、决定性的因素，它高度依赖于R&D 投入和知识创新［26-27］。R&D 投入是科技进步的核心力量，合理配置研发资本投入、持续优化人力资本结构是提升新型研发机构研发产出和自主创新能力的有效路径。因此，可以将地方政府政策扶持条件细分为3 个指标，具体包括国家财政经费投入、社会资金投入以及机构R&D 经费投入［23，25，28-29］。

（2）研发产出情况。在衡量某一科研活动投入成效的过程中，科研产出的数量和质量对科研机构的战略定位、学科规划、资源配置、科技评价和人才引进等方面具有重要的意义，也是我国制定相关科技政策的重要依据［30-31］。因此，可以将研发产出情况细分为5 个指标，具体包括论文发表数量、R&D 课题立项数目、有效发明专利拥有量、制定标准数量以及成果获奖数量［32-36］。

2.2.3 创新效益活动

作为衡量技术创新效率与质量的重要标准，新型研发机构在运作过程中合理配置和高效利用投入资源可以促进创新效益大幅度提高，一方面新型研发机构依靠创新发明、专利等给研发机构带来直接或间接的经济效益，另一方面新型研发机构通过服务企业，对整个行业以及社会进步带来了正面影响［37-40］。因此，量化新型研发机构的创新效益、评价新型研发机构的共建绩效，必须将成果转化情况、企业孵化/培育情况以及社会服务纳入评价指标体系中［40-43］。

（1）成果转化情况。基础研究是应用研究的先决条件和“催化剂”，是产业技术创新的根本驱动力［44-45］。基础研究支撑产业升级最重要的环节就是实现基础研究技术成果向产业化转移。作为加快科技进步、推动经济增长方式转变的重要环节，新型研发机构的科技成果只有与社会需求结合起来，快速地转化为实际生产力，才能彰显其经济价值和社会价值［43，46］。因此，可以将成果转化情况细分为两个指标，具体包括机构主营业务收入和成果转化与技术服务收入在机构收入中的占比［46-47］。

（2）企业孵化/培育情况。作为一种全新的社会经济组织，新型研发机构可以根据被孵化企业实际需求，为其提供开展一系列科研活动的创业空间，通过完善配套设施，营造良好的创业环境；此外，新型研发机构通过积极参与被孵化企业的管理运营，帮助其解决创业管理中遇到的难题，使其在不同成长阶段都能获得相应发展资源而不断成长，降低高新技术企业创业的风险，从而提升初创企业的生存率［41，48］。因此，可以将成果转化情况细分为3个指标，具体包括孵化企业数量、培育高企数量以及引进企业数量［48-50］。

（3）社会服务。参考社会责任的相关概念，新型研发机构的社会服务功能是指，新型研发机构在以产业化为导向，融合基础研究和应用研究、提供专利发明和技术服务的同时，强调科技研发过程中的人文因素，兼顾对消费者健康、行业进步以及社会发展的公益服务理念［51-53］。因此，可以将社会服务细分为4 个指标，具体包括是否带动公共服务进步、是否加入行业协会或产业技术联盟、累计服务所在行业企业数量以及与国际影响力的科研机构合作情况［54-56］。

2.2.4 人力资源维度

研发活动本身是一项智力活动，具有科学技术知识、创新意识和创造能力的科技人才已成为最有价值的资本和核心资源［57-59］。新型研发机构作为一种全新的研发组织，人力资本成为其建设的一个基础条件。目前新型研发机构的人才来源主要有两个路径，一是引进，二是培养，从长远发展来说，人才培养是根本；从现实需要来说，人才引进是关键。基于此，评价新型研发机构的建设绩效，必须将人才集聚情况和人才培养情况纳入评价指标体系中。

（1）人才集聚情况。人才尤其是高端科研人才依靠自身的人力资本优势，在科技研发过程中发挥着牵引和带动作用，成为政府、企业、高校以及科研院所稀缺的宝贵资源。目前，新型研发机构建设在我国各地如火如荼地开展起来，并通过大力集聚本领域的高端人才，改善现有人才队伍的质量和结构，从而提升科技竞争力和科技成果产业化效率，实现自身高效、快速发展目标。因此，可以将人才集聚情况细分为两个指标，具体包括高层次人才引进数量、外籍高端人才引进数量［60-62］。

（2）人才培养情况。从长远发展来说，人才培养是根本性的，可以为新型研发机构的建设注入持续的动力。目前，新型研发机构以重大科技基础设施作为载体，积极进行创新团队和创新平台的建设，通过联合优势单位、整合多方资源、集成创新要素，培养本机构所需的高层次人才［63-64］。因此，可以将人才培养情况细分为5 个指标，具体包括创新团队建设、创新平台建设、本机构培养人才获得国家人才计划数量、本机构培养人才发表高水平论文数量以及本机构培养人才R&D 课题立项数量［63，65-68］。

表1（续）

3 ANP 评价方法

在新型研发机构共建绩效评价指标体系构建过程中，同一共建维度之间具有明显的层次结构，不同共建维度之间具有强烈的相互依赖关系，不同层级和同一层级指标之间存在的这种相互关联关系更为显著，因此，选择合理、科学的评价方法对于评价结果起着至关重要的作用。作为一种处理复杂问题的系统决策理论和方法，网络层次分析法（analytic network process，ANP）最早由Saaty［69］提出。与层次分析法（AHP）相比，ANP 能够更加准确地刻画系统内部各元素间的交互作用、非独立的递阶层次结构。依托其评价分析方面具备的诸多优势，目前ANP 被广泛应用于航空物流风险评价、创新能力评价以及安全监管评价等众多方面。

3.1 ANP 的基本理论

ANP 的基本结构如图1 所示，包含控制层和网络层，同层元素之间存在影响关系，进而引出了超矩阵的概念，更利于解决元素之间存在影响和反馈关系的复杂系统问题［70-71］。

图1 ANP 结构

3.2 ANP 超矩阵算法

3.2.1 超矩阵

表2 九分法的相对重要性标度

3.2.2 加权矩阵和加权超矩阵

式（4）中，各项指标的局部权重可从超矩阵的结果获得，各项指标的全局权重可从加权超矩阵的结果获得。

4 新型研发机构共建绩效评价体系的ANP 实现

4.1 新型研发机构共建绩效评价模型构建

根据新型研发机构共建绩效评价指标体系之间的交互作用，本文建立新型研发机构共建绩效评价模型，如图2 所示。其中，目标层中目标为A新型研发机构共建绩效，准则为B1研发条件维度、B2创新活动维度、B3创新效益维度以及B4人力资源维度，网络层中有9 个元素集，每个元素集下面对应各自的元素，元素集内部以及不同的元素集之间交互影响。

图2 新型研发机构共建绩效评价模型

4.2 权重确定

按照上文所述算法，结合Super Decision 软件和德尔菲专家打分结果，求出每个评价指标的权重。由于新型研发机构共建绩效评价一级指标之间是彼此独立的，所以一级指标权重可以使用ANP 获得（如表3），而网络层的元素集以及各元素的权重需要严格按照网络层级结构，通过Super Decision 软件获得。最终得到新型研发机构共建绩效评价指标权重，如表4 所示。

表3 新型研发机构共建绩效评价一级指标权重

4.3 评价结果分析

由表3 可知：一级指标中创新活动维度、创新效益维度以及人力资源维度所占权重最大，均为28.6%；研发条件维度所占比重最小，为14.3%。在研发产业化的导向下，新型研发机构开展基础研究和应用研究等创新活动离不开科研经费和人力资源的投入，而投入必然会带来发明专利、标准制定、培育企业等一系列直接收益，同时也会通过技术创新带动社会进步，因此，上述4 个一级指标中，创新活动维度、创新效益维度以及人力资源维度所占权重最大，研发条件维度所占比重最小。

由表4 可知：二级指标中所占比重在前4 位的是研发产出情况、成果转化情况、研发投入情况以及人才培养情况，权重分别为27.8%、23.5%、15.2%、14.3%；所占权重最小的是科研基础条件，权重为1.0%。究其原因，研发投入、研发产出以及人才培养这类被公众熟知的因素仍然是科技研发的关键条件，对新型研发机构共建绩效影响深远，而诸如仪器设备、办公场地等硬件条件对新型研发机构共建绩效的影响较小，在指标体系中占比最小。

另外，从表4 呈现出的三级指标权重可知，机构主营业务收入、成果转化和技术服务收入在机构收入中的占比、有效发明专利拥有量、制定标准数量对新型研发机构共建绩效影响显著，权重分别为17.9%、17.9%、6.9%、6.9%，因此政府对于新型研发机构的评价工作应重点关注上述4 个指标；此外，机构注册资金、建设用地规模、科研仪器设备在评价体系中的权重最小，均不到0.2%；值得注意的是，高水平论文发表数量以及本机构培养人才发表高水平论文数量在评价体系中所占权重也较小，分别为0.92%和0.58%，表明与传统科研机构不同，论文发表不再是新型研发机构关注的焦点。总体上，三级指标对新型研发机构共建绩效影响的分析结果与二级指标分析结果类似，即投入、产出和人才培养对新型研发机构共建绩效影响更大。

5 研究结论和对策建议

5.1 研究结论

本文基于新型研发机构产业化导向的特点以及建设需求，依据广东省、江苏省以及北京市等国内主要省市《关于新型研发机构管理的暂行办法》和《加快新型研发机构发展实施办法》，综合运用系统集成方法，通过梳理国内外经典文献提取相关指标，并借助德尔菲法对设计的指标体系进行论证，最终确保指标构建的科学性和可操作性；此外，本文运用ANP 法，借助Super Decision 软件计算了各项指标的对应权重，从研发条件、创新活动、创新效益以及人力资源等4 个维度设计了产业化导向的新型研发机构共建绩效评价模型。研究发现：（1）成果产业化是新型研发机构开展科学研究活动的首要目标；（2）政府的政策扶持仍是影响新型研发机构建设的主要因素；（3）与传统的科研机构突出学术论文不同，新型研发机构的共建绩效评价更加注重研发产出、成果转化情况以及人才培养等关键指标。

5.2 对策建议

结合当前我国创新战略和科技体制改革的实际需求，本文提出如下具有针对性的推进新型研发机构建设进程的对策建议，以期为我国新型研发机构建设和政府的分类管理指明方向。

（1）坚持市场化运行，提升科技成果产业化效率。基于上述研究发现，在开展科学研究活动时，注重科技成果产业化是新型研发机构呈现的最新特征，而目前我国新型研发机构仍存在科技成果转化效率低下的问题。一直以来，传统研发组织的运行机制难以适应产业发展需求，造成大量科研成果“不可用”或“用不了”，直接原因在于传统研发组织的管理人员通常是技术出身，缺乏组织机构运行的管理经验和市场敏锐度，或者是只懂市场不懂技术的“门外汉”，使科学研究与产品市场无法实现有效无缝对接。因此，提高科技成果转化效率，跨越科技成果转化“死亡之谷”，新型研发机构必须始终坚持市场化运行。在组织结构层面，新型研发机构主要负责人应当从现有高校科研团队中选聘兼任，具有行业技术研发的能力；同时，最好在科技型企业从事过管理工作，能够很好地洞悉行业市场发展趋势，发挥既懂科研又懂管理还懂市场的综合优势，统筹处理好学校与新型研发机构的关系，使基础研究真正转化为应用研究，提高科技成果转化效率。

（2）精简程序，强化配套，高效服务新型研发机构。基于上述研究结论，政府在推动新型研发机构建设进程中扮演着关键角色，因此，政府及时出台一系列新型研发机构建设的扶持政策，通过精简行政审批程序、强化新型研发机构落户配套等，为新型研发机构提供高效的精准服务。具体包括：建立只跑一次的办事流程、建设“一站式”解决问题窗口，将各类批文和图章要求降至最低，为新型研发机构开展工作提供最大的方便；在人才公寓、人才子女入托上学、人才看病就医等综合配套方面争取尽善尽美，尽可能吸引人才及其家属喜欢、扎根并最终贡献本地区；政府相关部门每年多举办几场针对新型研发机构专门的人才招聘会，网络招聘等新形式则常年举办，满足新型研发机构的人才需求；建立新型研发机构和高校科研院所的交流对接机制，并出台政策鼓励高校科研院所为新型研发机构开放实验场所和仪器设备。

（3）完善绩效考核指标体系，引导新型研发机构健康发展。基于上述研究结论，与传统的科研机构突出学术论文不同，新型研发机构的共建绩效评价更加注重研发产出、成果转化情况以及人才培养等关键指标，随着一系列推进新型研发机构发展的国家级发展战略政策文件纷纷出台，地方政府也将新型研发机构作为创新发展的关键抓手出台扶持政策，在税收、融资以及人才激励方面予以支持，成为新型研发机构建设的扶持者；同时，政府要做好新型研发机构建设绩效的考核者，通过完善新型研发机构共建绩效考核体系，改变传统的科研机构“唯论文” “唯奖项”的评价制度，加大技术转让、技术投资、技术服务、人才培养以及衍生孵化企业等内容在考核体系中的比重，实现分类管理和引导新型研发机构建设的政策目标。

注释：

1）德尔菲专家组由15 位成员组成，包括高校技术创新与管理方向的教授5 位、江苏省科学技术情报研究所的专家4 位、从事新型研发机构运行管理的经理3 位以及江苏省科技厅的专家3 位。