张利君 李剑峰

（东北电力大学经济管理学院，吉林省吉林市 132000）

0 引言

现阶段，科技创新正处于我国强有力的推进过程中，高等学校作为科技创新中高标准科研人才建设的聚集地，充分发挥着积极作用。在此发展背景下，全面科学的构建吉林省高校科技创新效率评价体系，不仅能够深层次分析吉林省高校科技创新效率的影响因素并做出相应改进，激发创造活力，而且为促进吉林全方位高品质发展具有重要现实意义。

1 文献回顾

目前我们国家关于高校科技创新方面的研究越来越广泛，主要为研究对象、研究方法与研究评价体系几方面的研究。第一，研究对象的不同选择，有单一学校、有地方高校、也有全国范围内高校。如吴和燊（2018）的研究对象是我国36所农业高校[1]；马聪颖与吴宏超（2021）的研究对象为区域一流大学高校来研究科技创新效率[2]；第二，关于评价方法的选择。刘立群（2011）运用的评价方法是三阶段DEA模型[3]；李璐（2019）运用的方法是SBM模型和Malmquist生产率分解指数法来研究高校科技创新效率现状[4]。第三，是高校科技创新效率评价指标体系的不同选择。许治（2013）的评价指标从地域、规格、隶属和类型四个角度来分析[5]；刘惟伊（2021）认为人力投入对高校科技创新效率会产生影响[6]；董奋义（2020）分析和预测了高校R&D投入与科技产出关系与高校科技创新效率的影响作用[7]；Bénassy JP（2013）指出了区域内部环境是容易忽略的重要影响因素[8]。

总体上看，学者们的相关研究具有很大的参考价值，因此，本文以吉林省高校为研究对象，运用因子分析法构建效率评价指标体系。一方面从全局出发搭建评价指标体系，综合反映近几年来吉林省高校科技创新收入与产出的现状；另一方面，以推动吉林省科技创新发展为目的，制定针对性政策建议，对吉林省创新建设具有重要的理论和实际意义。

2 高校科技创新效率评价研究

2.1 指标体系构建

评价吉林地方高校科技创新效率共有三层指标，从投入、产出两方面进行分析，一级指标是投入指标和产出指标，二级指标中，科技投入主要为人、财、物三方面，科技产出主要为经济成果和科研成果。根据数据的可得性与可操作性，初步认为人力方面指标有六个指标，财力方面的指标有科研人员费、业务费等六个指标，物力方面的指标有研究与发展机构和科研项目数；在科技产出方面中，主要为科技成果和经济成果两方面，科技成果指标有出版科技著作数、发表学术论文数、国际级项目验收数三项指标，经济成果方面指标有专利申请数、授权数、出售数、技术转让合同数与金额与当年实际收入金额六项指标。

三级指标中，教学与科研人员是用于教学与研究发展及应用的大专学历以上人员；研究与发展人员是10%以上的工作时间占比，研究与发展全时人员指用于科技服务和研究与发展成果应用时间为10%工作时间；科技服务和研究发展是高校科技创新中所需时间较长的工作，因此认为教学与科研人员和研究与发展人员对于人力资源投入不能够准确描述，本文选择三项指标，分别为研究与发展全时人员、R&D成果应用及科技服务全时人员反映人力资源投入的数量，人力资源投入质量通过教学与科研人员中工程师与科学家数反映[9]。由于经费投入不一定全部用于当年的科技活动中，因此选择经费支出作为财力投入方面指标，在财力投入方面的指标有三项指标，具体指标包含支出经费包括科研人员费、业务费、上缴税金费、转拨给外单位经费。科研项目的有序开展需要依托各种物资，因此文章作为物力资源投入的指标选择固定资产购置费、研究与发展机构、研究与发展科研项目数、R&D成果应用及科技服务项目数。科研成果中国外刊物发表数量代表论文产出的质量，国外科技交流数和国际级项目验收数也反映了科技活动产出能力。经济成果包括专利成果和经济效益，其中专利成果指标为知识产权与专利数包括专利申请数、专利授权数和专利出售数，经济效益指标主要是技术转让效益，其中包含技术转让合同数、合同金额以及当年实际收入金额[10]。具体指标如下表1所示。

表1 初始指标体系

需要对指标进行相应线性化处理消除指标之间的相关性。最终根据得到的因子得分所确定的投入产出变量进行下一步的分析。

2.2 因子分析法

因子分析法的思维是利用降维方法减少指标体系中的指标数量，原始指标数据是可以直接观测的数据，但原始指标之间可能存在相关性，因此因子分析就是将相关性达到一定值的原始变量重组成一个潜变量，也叫做综合变量，即可将一个综合变量命名为一个新的指标，即公共因子。

2.3 数据来源与分析

文章所使用的数据均来自2012-2020年《高等学校统计资料汇编》，收集了2012到2020年吉林省的初始指标数据，经过方差分析可以发现，前五个成分的初始特征值分别为13.269、3.909、2.527、2.078、1.605，均大于1，方差贡献率累计达到93.551%，因此认为这五个因子能够较好的解释原有变量。表中显示了各因子所对应的初始特征向量、累计贡献度和旋转后的累计贡献值。具体如表2所示。

表2 特征值及累计贡献率

提取五个主成分第一主成分（F1）、第二主成分（F2）、第三主成分（F3）、第四主成分（F4）、第五主成分（F5），这五个主成分作为新的综合指标对吉林省高校科技创新能力评价。使用SPSS统计分析软件，运用最大正交旋转法得出因子载荷矩阵和得分矩阵。具体如表3所示。

表3 旋转后的成分矩阵

由表可知，第一主成分F1主要通吉林省高等学校科技创新产出的科研产出方面影响高校科技创新效率，可称之为科研成果因子；第二主成分F2主要是吉林省创新活动中的人力、物力、财力等资源影响高校科技创新效率，可称之为资源投入因子；第三主成分F3主要是吉林省专著数量来影响高校科技创新效率，可称之为经济成果因子；第四主成分F4主要是吉林省国际科技交流数来影响高校科技创新效率，可称之为国际创新成果因子，第五主成分F5主要为转拨给外单位经费来影响高校科技创新效率，因此可称之为国际创新投入因子。根据SPSS统计的有关结果，得出下面的成分得分矩阵。具体如表4所示。

表4 成分得分系数矩阵

五个主成分是从不同的角度对吉林省高校科技创新能力进行测度，因此单独使用任何一个因子得分进行分析都很难做到综合评价，所以以各因子对应的方差贡献率占比情况作为权数，利用以下公式进行计算。第一个公因子F1的方差贡献率R1=37.062/93.551，得出F1系数为0.39617，第二个公因子的方差贡献率R2=25.570/93.551，得出F2系数为0.27333，第三个公因子的方差贡献率R3=14.549/93.551，得出F3系数为0.15552，第四个公因子的方差贡献率R4=8.624/93.551，得出F4系数为0.09219，第五个公因子的方差贡献率R5=7.746/93.551，得 出F5系数为0.0828。可以手动计算出因子得分并进行总排名。具体公式为：

利用软件中的“得分”功能，计算出因子总得分并得出总排名。由数据结果可以知道，2012-2020年总得分整体呈上升趋势；2014年与2013年相比有一个较大幅度的提升，2015年与2014年相比有一个大幅度下降。高校科技创新产出与投入不一定成正比。F1为科研成果因子，在2012年到2020年呈上升趋势，从-1.41791增加为0.70499；F2为资源投入因子，在2012-2013、2014-2015与2018-2020呈 上 升 趋势，分别从-0.04631、-0.38352、-1.07593增 加 到0.16411、0.28385、2.36090，在2013-2014、2015-2017呈下降趋势，分别从0.16411与0.28385下降到-0.38352与0.90411，总体呈现“上升-下降-上升”趋势；F3为经济成果因子，呈下降趋势的年份有2014-2016和2018-2020年；F4为国际创新成果因子，呈下降趋势的年份在2015-2017与2019-2020年，其余年份呈上升趋势，F5为国际创新投入因子，在2013-2014、2016-2019年呈上升趋势，其余年份呈下降趋势。

3 结论与政策建议

本文构建的高校科技创新效率评价体系一方面为高校的科技创新相关研究提供想法，另一方面为企业和政府对高校科技创新提供支持与政策依据。基于此提出以下几点建议。

（一）加强经费投入力度、完善创新经费管理体制

高校科技创新的物质基础之一就是教育经费，政府部门应提供教育科研经费多方面支持，高校科研管理部门要完善科研经费管理体制，使科研经费发挥最大作用从而提升吉林省高校科技创新效率。

（二）改善人才分配结构，合理配置资源

高校应完善人才引进体系，从培养科研人才到运用科研人才形成自己的校园人才引进体系，培养科技创新型人才并为之所用，加大对国外高质量创新型人才的引进。合理配置资源，优化科研环境，纺织科研人才的流失。

（三）促进科技成果转化、加强产学研合作

首先国家应该为科技创新平台建立相关政策法规，学校和企业进行合作共同促进科研成果的转化；其次，高校、科研机构与企业形成多方合作，有利于人才培养和技术增强，各方发挥自身优势，共同进步。

（文责自负）