于谦益

（南京理工大学，江苏南京210094）

0 引言

提高自主创新能力，建设创新型国家，这是国家发展战略的核心，是提高综合国力的关键。随着世界科技的不断发展和对高新技术的不断追求，创新能力已经成为影响高校生存发展的关键要素。 2011 年4月24 日， 胡锦涛总书记在清华大学百年校庆上发表讲话， 提出要积极推动协同创新，通过体制机制创新和政策项目引导，鼓励高校同科研机构、企业开展深度合作，建立协同创新的战略联盟，促进资源共享，联合开展重大科研项目攻关，在关键领域取得实质性成果。 之后，国家教育部、财政部决定启动实施高等学校创新能力提升计划，并在2012 年首批17 所进入“2011 计划”的高校。 由此可见，提升高校的科技创新能力已经成为我国又一战略性举措。科学、准确、规范地评价高校科技创新能力，将有利于高校在激烈的竞争中对自己的技术创新能力和发展方向进行准确地定位和把握，进而采取有效的政策扶持和发展战略，提高自身的核心竞争力，从而能够扩大学校的影响力，快速地塑造新特色和新优势。

高校科技创新能力是指高校有效利用和优化配置各种创新资源，通过机制体制改革、人才培养、技术创新、成果转化等各种科研创新活动，产出高水平的创新成果，培育高水平的创新团队和人才资源，并形成具有竞争力的、新的科研领域和创新优势的综合能力。

如何科学、准确、规范地评价高校科技创新能力，对高校成功地进行技术创新，保持和建立竞争优势，拓展科研领域，显然具有十分重要的意义和应用价值。 本文初步探讨了高校创新能力评价的一般程序，给出了高校科研创新能力的评价指标体系，阐述了应用模糊方法对高校创新能力进行评价的一般过程。

1 构建高校科技创新能力指标体系的原则

高校科技创新能力评估结果应当能够科学、全面、系统地反映出高校科技创新的状况和发展趋势，在构建指标体系时应当遵循如下几个原则：

1.1 系统性原则

高校的科技创新是一项系统性的工程，是高校科技、人事、政策法规等多个方面工作效能的综合体现， 因此在建立评价体系的时候，需要尽可能多的考虑各种因素的影响，尽量覆盖影响科技创新能力的主要方面和要素。

1.2 具体性原则

是指高校科技创新能力评估的目标要明确明确、具体，体系要全面、准确，各种因素的意义清晰明确，不能不切实际；评估方法要具有可操作性，评估结果要确实可信，避免将科技创新能力的评估混同于其他的评估方法。

1.3 可比性原则

高校科技创新能力的评估应当使用于评价不同高校的科技创新能力状况，所以在确定指标体系的时候，要充分考虑不同高校间的共同性和差异性，既要把握高校科研活动所共有的规律，又要体现不同高校科技工作的优势和特色，尽量保证指标体系的统计口径和范围一致。

1.4 实践性

指标体系的确立要能够应用于实证分析，各评价指标要易于评估和量化，评价体系要综合地反映高校科技创新能力的状况。

2 指标体系的构建

本文对高校科技创新能力的评价体系构建如下:

2.1 科研基础A1

科研基础A1包括：人员情况A11，固定资产A12，学校经费A13，这几个三级指标代表了高校在科技创新活动中的潜在实力。 其中：人员情况A11中包括科研人员比例A111、高科技人才A112、高级职称比例A113、副高级职称比例A114、中级职称比例A115；固定资产A12包括科研资产比例A121、科研设备资产A122、科研用房A123；学校经费A13包括R&D 经费A131、非R&D 经费A132。

2.2 科研产出情况A2

科研产出情况A2包括科研项目A21、论文及专著A22、专利A23、获奖情况A24这四个三级指标。 基本上这几个指标也是各类评估高校科研产出的指标。 其中科研项目A21包括国家级项目A211、 省部级项目A212、国际合作项目A213、其他项目A214；论文及专著A22包括SCI 论文A221、EI（中文核心）论文A222、国内一级刊物论文A223、国内二级刊物论文A224、中央级出版社专著A225、地方级出版社专著A226；专利A23包括国际专利A231、发明专利A232、实用新型专利A233；获奖情况A24包括国家级一等奖A241、国家级二等奖A242、国家级三等奖A243、省部级一等奖A244、省部级二等奖A245、省部级三等奖A246、其他省级以上奖励A247。

2.3 科研效益A3

科研效益A3包括人均论文产出率A31、人均经费A32、科研人员培养A33、成果转化率A34。其中科研人员培养A33包括博士毕业人数A331、硕士毕业人数A332、新增博导人数A333、新增硕导人数A334；成果转化率A34包括技术转让经费A341、技术产业化经费A342。

特别指出的是，在以上四级指标之后，需要根据实际情况继续细分五级指标，因篇幅有限，在此不再赘述。 指标体系逻辑目录见上图。

3 高校科技创新能力的模糊综合评价

设准则层指标集A=［A1，A2，A3］； 指标层的指标集A1=［A11，A12，A13］，A2=［A21，A22，A23，A24］，A3=［A31，A32，A33，A34］； 评语集F=［F1，F2，F3，F4，F5］＝（高，较高，中，低，较低）。

首先，对科研基础A1的各项指标进行单因素评价。选取评价小组对各项因素进行评价，评价小组的人数、专业水平对评价结果有着直接影响。 对各因素的评价结果如表1 所示：

等级因素F1F2F3F4F5 A11 f11f21f31 f12f22f32 f41f51 A12f42f52 A13f13f23f33f43f53

其中，fij（i=1，2，3；j=1，2，3）表示评价小组对Aij进行评价，其中有fij人认为该因素评价为Fi等级。

对上表中的每个fij都除以评价小组人数，得到模糊评价矩阵：

I1=，该矩阵中的元素aij（i=1，2，3；j=1，2，3）就是评价小组对科研基础A1在第j 个因素上评价为第i 个等级的人数比例。

由于A1中的各元素相对于评价性的重要性不一样，所以可以通过层次分析法或者随机调查法对各因素的权重进行确定，得到A1j（j=1，2，3）的权重为r1j（j=1，2，3），进而得到A1的权重集R1＝［r11，r12，r13］。然后通过模糊变换，得到A1的综合模糊评价结果：

即为通过模糊综合评价方法得出的高校科技创新能力的评价结果，其中的最大值就表明了该校的创新能力等级。

对不同的评价体系，其中的三级、四级指标的评价方法重复以上过程，可得到最后的结果。