曾一帆

（广州工商学院，广东广州 510850）

1 佛山高等教育发展现状

佛山是广东省乃至国内外重要的制造业基地，“佛山制造”闻名国内外，聚集了家电、陶瓷、服装、电子信息、机械装备、食品饮料、生物科技等十大优势产业。佛山的民营经济高度发达，如禅城区、南海区、顺德区为促进民营经济的发展分别出台了“醒狮计划”“雄鹰计划”和“龙腾计划”，佛山的民营经济因而得以特色化发展并形成有别于广东省其他地市的独特优势。佛山也聚集了众多的国家级、省级特色产业基地，产业集群转型发展趋势明显。

佛山经济的高度发达带动了其高等教育的发展。目前，佛山共有12所高校。其中，6 所为本科院校，分别是佛山科学技术学院（以下简称佛科院）和广东东软学院两所市属高校，及华南师范大学、南方医科大学、广东财经大学、广州工商学院四所高校在佛山的跨市分校区。综合来看，与广州、深圳等一线城市相比，佛山的高校数量和规模整体偏少、高校实力不强，与佛山的经济发展水平难以匹配。究其原因，一方面，与佛山的高等教育起步较晚有关。佛山高校由于起步晚，高校文化底蕴不够深厚，制约了学科建设的传承和办学水平的提升。另一方面，佛山自古以来商业氛围浓郁，影响了高等教育的发展动力。佛山作为商业标杆城市，经商思维格局占据主流造成了对高等教育的不够重视，一些民众更愿意把有限的资源投入到市场，以换取更快、更立竿见影的经济回报，如房地产业、制造业、直播行业、微商行业、电商行业等。再一方面，佛山地理位置优越，地处珠三角中心地带，毗邻广州省会城市及深圳这一改革开放前沿城市，佛山在充分共享广州、深圳充裕丰富的高等教育资源的同时，也使得部分优质的教育资源流向广州，如科研人才、物力、科研经费，因而进一步加剧了两地高等教育发展的不均衡。

近些年，“粤港澳大湾区”和深圳“中国特色社会主义先行示范区”（下文简称双区）的加快建设，为广州、深圳、东莞、佛山等珠三角城市的经济发展和产业转型带来了千载难逢的时机，佛山高等教育发展也因而受益、乘势发展。一方面，借助“双区”建设的机遇，佛山高校可加强与广深港高校的交流互动、创新合作，如加强佛山高校与广深港高校的学生交流工作，通过课程互选、学分互认，促进教师互聘和设备互用、资源共享，提升人才培养水平和大学生的湾区服务能力。另一方面，粤港澳大湾区建设亟需构建高等教育协同创新体系，佛山作为我国的制造业重地，将有效促进湾区高校科研成果的转化和应用。

新形势下，习近平主席多次提出要加快建设中国特色世界一流大学，加强科技创新能力是一流大学建设的重要内涵。与此同时，如何建立科学的评价体系，盯紧机遇、以评促建，提升佛山高校的科技创新能力，也成为学术界的重要课题。

2 佛山高校科技创新的评价指标

通过文献检索发现，随着产业转型升级步伐的加快、信息技术和数字经济的推动，高校科技创新渐成热点，与之相关的高校科技创新影响因素及效率评价已成为学术界探讨的热门主题。一方面，部分学者以地区高校或某类型高校为对象展开探讨。曾嵘娟[1]（2021）则是采用主成分分析法，依据科学性原则、技术性原则、规范性原则，从技术集成度、技术创新性、发展适配程度、创新延展性、完备程度、可维护性能、技术友好程度共7个方面，构建了衡阳市的高校科技创新能力评价模型。齐书宇[2]（2022）以地方高校为对象，认为地方高校发展应密切关注区域经济社会发展，从科技创新队伍、科技创新支撑能力、科技创新成果、社会贡献与影响、人才培养共5 个大的方面，构建了地方高校科技创新能力评价体系。另一方面，学者们从不同视角进行探讨。陈国福（2022）以一流大学建设为背景，以资源配置理论为基础，从科技创新的资源条件、资源投入、创新活力和产出效益共4 个方面探究高校科技创新能力。初旭新、马昱[3]（2020）则是从创新价值链的角度，构建了从知识创新、科研创新到创新收益的三阶段高校科技创新体系。再一方面，是从投入和产出两个角度测度高校的科技创新效率。蔡文伯、黄卢涛[4]（2022）在评价我国高校科技创新效率的时候，从投入和产出两个方面考量，产出部分参考前人的研究，包括学术成果、经济效益两个方面的产出。苏荟、刘奥运（2020）则是运用DEA-BCC模型对我国东、中、西部不同地区的高校科研效率进行了整体比较，并提出相应的发展建议。

研究显示，围绕高校科技创新开展分析、评估和评价，有利于高校发现自身的创新“短板”，精准发现着力点，探寻到有效的提升机制和路径。在此，本文借鉴齐书宇、初旭新等前人的研究成果，结合佛山市的经济社会发展特征，试图将佛山高校科技创新能力考评指标划分为两部分，一部分是投入指标，包括科技创新队伍、科技创新能力；另一部分是产出指标，包括科技创新成果、科技创新影响、人才培养。

在投入方面，科技创新队伍直接决定高校的人才培养质量，因而是首要指标，主要包括高校的教师规模、教师队伍结构、教师队伍水平等方面。教师规模包括硕士、博士、科学家、工程师、研发人员等的人数。教师队伍结构主要是职称结构、学历结构。科技创新支撑能力主要包括高校的各项科技创新经费、基础和项目方面的投入。经费投入包括高校、企业、地方政府的科技创新经费投入，基础投入主要是城市的国家实验室、研究中心、科技园等。项目投入是指国家、地方的委托项目及高校的科研项目等。

在产出方面，科技创新成果主要体现在高水平论文、发明专利、科技奖励等方面。论文包括有国内、国际的核心期刊及专著数。科技奖励则覆盖国际、国家、广东省各级的科研奖励。发明专利包括专利的数量、专利转化应用情况等。科技创新影响体现在科技创新的科研引领力，科研、经济贡献力方面。而人才培养指标则主要体现了高校本科生、研究生的生源质量、培养质量。培养质量可以体现在就业率、就业岗位分布等方面。

3 佛山高校科技创新的评价

3.1 指标权重的确定方法

本文采用层次分析法（AHP）对科技创新体系的指标进行赋权。层次分析法是在20 世纪70年代，由美国的萨蒂教授提出来的，旨在通过将与总目标有关各项元素、方案分解为不同的层次结构，并依次构建相应的判断矩阵，通过求解相关判断矩阵的特征向量，进而得到最终权重和最有方案。

3.2 层次分析法的一般步骤

第一，建立层级结构模型。在对研究对象进行分析时，根据元素的不同属性和特征，将要解决的问题从顶端到低端，划分为上部的最高层，居中的中间层，及下部的最底层。

第二，构造成对比较矩阵。成对比较矩阵又叫判断矩阵。区别于传统的定性分析，这里是通过构建比较，找出两个元素之间的重要性对比数据，一般是两两互相比较。一般用bij表示第i 个元素对第j 个元素的重要性对比程度。bji和bij之间则是倒数关系，二者相乘等于1。通过相互比较，就形成了一个判断矩阵B。

第三，计算权重。首先，对第二步构建的判断矩阵进行归一化处理：

其中i，j=1，2，3....，n。然后，对其进行相加，计算如下：

其中，i，j=1，2，3，...，n。最后，进行归一化处理，计算如下：

根据上面三个步骤来操作，就可以顺利得到想要求的特征向量“W=（W1,W2,...,Wn）”。 在这之后， 还需要对第二步构建的判断矩阵进行“一致性检验”处理，具体来说是要进行CI 的计算，公式如下：

为考量上述计算得到的CI 的大小，引入随机一致性指标RI，RI 的数据可以通过查询表1 得到。从表1可以看出，矩阵的阶数越大，RI 所代表的一致性随机偏离的可能性也越大。

表1 矩阵对应阶数的RI值

在得到CI 和RI 的基础上，最后需要计算检验系数CR，CR 等于CI除以RI。检验是否能够通过，就要看CR 的大小，一般来说，当CR 小于0.1 的时候，就判定第二步构建的判断矩阵符合一致性检验的要求，否则就是达不到满意一致性的要求。

3.3 指标权重的确定

在确定以上五个一级指标权重时，通过向调研、访谈、专家咨询等方法，可以得到以下判断矩阵，如下表:

通过运用管理运筹学V3.0 软件，可以较为快速且准确地计算出结果：CI=0.0025, CR=0.0022＜0.1， 符合一致性检验的要求。所以，科技创新队伍、科技创新能力、科技创新成果、科技创新影响、人才培养指标的权重分别为0.13,0.25,0.42,0.07,0.13。

表2 五个指标的判断矩阵

4 评价结果的分析

从评价指标的权重可以看出，科技创新成果的权重是最大的，说明佛山要重视科技创新成果的产出，努力提高科技创新成果的得分和成绩，盯紧发明专利及专利转化应用情况。科技创新能力的权重排第二，佛山市作为全球重要的制造业基地，经济发展处于全省领先水平，可以实现较为充裕的科技创新经费投入。同时，佛山拥有实力雄厚的省级重点实验室，譬如地处佛山南海桂城的季华实验室、佛山南海丹灶的仙湖实验室，科技创新基础优越、雄厚。佛山作为制造业重要城市，在科技创新队伍、人才培养指标方面的优势不是那么明显，这可能与佛山自身的高等教育体系起步较晚、规模较小有关，这也是接下来“十四五”期间佛山高等教育体系需要重点发力和改革的方面。

2022年《佛山市政府工作报告》[5]指出，在过去的五年里，佛山取得了显著的创新发展成效，预计全社会R&D 占地区生产总值的2.91%，万人有效发明专利拥有量36 件。《佛山市科学技术发展“十四五”规划》指出，要“增强科技创新的源头供给”。佛山市“十三五”期间创新发展动能的蓄积为佛山高校开展科技创新提供了良好的创新环境和基础。高水平科研院所、企业、高校是城市科技创新的重要供给源头和基地，“双区”战略背景下，佛山高校应借力佛山市先进制造业强大的高地优势、毗邻深港澳优越的创新发展环境，不断优化科研布局、提高科研产业匹配度、强化科技创新成果转化、两手齐抓科技创新队伍和人才培养，提升整体科技创新水平和人才“湾区”战略服务能力，力争建成一个创新要素更加聚集、创新生态更加优良、创新成效更加显著的新佛山。（文责自负）