某科研机构研发了一项神经刺激技术_我国高等院校与科研机构研发效率比较初探

　　［摘 要］本文从我国高校和科研机构研发投入的现状出发,建立投入产出指标体系,对研发执行的两大部门研发投入产出进行分析,并利用柯布—道格拉斯生产函数和主成分分析等方法,研究测算了1992—2007年我国高校和科研机构研发效率。研究结果表明高校的研发效率要高于科研机构,并呈现出逐年提高的态势。
　　［关键词］高校；科研机构；研发效率；主成分分析
　　［中图分类号］F204 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2012）32-0134-03
　　近年来,我国研发投入规模不断增大,研发人才不断增多,企业、高校和政府科研机构在研发执行中起着重要作用。高校和科研机构的科研投入规模不断增加,王章豹和徐枞巍提出了一整套评价各独立高校间的研发效率指标体系,具有较强的综合性。孙世、项华录和兰博运用DEA方法对我国高校按省市的研发效率进行了评价。陈腾、叶春明、沈杰应用DEA方法对高校科技成果转化效果进行分析评价。苗玉凤和田东平也使用数据包络分析DEA对高校效率进行了评价。李清彬和任子雄也对我国省际间的高校科研效率进行了研究。从已有的研究看,大多是对研发执行部门单独进行,而对于高校和科研机构的比较研究不多,本文尝试构建指标体系,对二者的研发效率进行比较初探。
　　1 研发效率指标体系及模型分析
　　1.1 研发投入产出指标体系
　　研发投入主要包括科技经费的投入和科技人员的投入,并与高校和科研机构的信息资源等其他投入相结合。本文在研究研发投入产出效率时,从研发投入系统中的科技人力资源和研发经费投入两个指标进行计算分析。研发产出可以划分为两个阶段,第一阶段的研发投入包括研发经费和人力资源的投入,产出主要是科技论文和申请授权专利；第二阶段主要是专利的转让转化为技术合同额。因此,本文对高校和科研机构的产出指标设定为申请及授权专利数量、学术论文数量,并引入了技术合同数量和合同金额两项指标。
　　根据已有的研究成果,科技投入与产出之间存在着2年的时间延迟,因此,本文在科技投入时采用T时期的投入值,对应的产出数据为T+2期。
　　1.2 研发效率的指数分析模型
　　2 数据分析与处理
　　对1991—2009年我国高校和科研机构的研发投入产出效率进行指数化分析和比较。在上文中,本文指出,科技投入与产出之间存在着2年的时间延迟,在科技投入时采用T时期的投入值,对应的产出数据为T+2期,计算过程如下：
　　首先,对高等院校的投入进行数据处理,数据标准化后的数据以及柯布—道格拉斯函数高校科研投入数据计算得到处理值,使用SPSS软件,运用主成分分析方法,对1991—2009年高等院校的研发产出数据进行分析,得到两个主成分的贡献率在95%以上,本文得到我国高等院校产出效率计算所用的权重λ=(0.210,0.211,0.191,0.186,0.202),得到高等院校的研发投入产出值及对应的效率值。运用同样的方法,对科研机构的研发投入产出进行分析计算,得到科研机构研发投入的权重λ=(0.219,0.217,0.213,0.207,0.144),虽然和高校的权重有所不同,但通过主成分分析得到的该权重能较为全面地反映科研机构的产出状况,因此以该权重为标准计算并不会对高校和科研机构的研发产出评价产生直接的影响。本文得到科研机构的研发投入和产出值及对应的研发效率如表2：
　　从计算结果看,1995年后我国高校的研发效率呈现出一定的波动,相对1991年基期的研发效率看,2000年的研发产出效率最高(1998年投入),效率指数达159.12%,这主要是由于2000年(1998年投入)产出的技术合同成交额最大,达到了110.53亿元。其次为1998年为140.24%(1996年投入)。高等院校研发效率最低的是1994年,为87.36%,高校的研发效率相对指数在1997年后除2004年一直高于科研机构,二者基本保持了较为一致的变动趋势。
　　3 结论与建议
　　从本文的研究结果看,近年来,我国高校研发效率逐步超过科研机构,从研发成果产出看,高校的专利授权和论文数量较多,而技术合同项目数远远少于科研机构。高校的重大科研成果保持相对稳定的占比,科研机构占比不断下降,企业在重大科研成果中的地位日益显著。
　　3.1 加强高校科研机构与企业间的技术合作
　　我国高校和科研机构聚集了大量的科技研发人员,为高校科研水平的提升作出了巨大贡献,高校的研究成果与企业相结合,转化为社会产品促进了我国经济的发展。近年来,我国和下属各地政府出台了一系列鼓励高校、科研院所研究人员参与企业研发的政策,进一步发挥了高校科技人员的科研力量。另外也应该看到,高校专利转化实用效率的提高将在很大程度上提高研发效率。虽然高校的专利申请数量和授权数量占比不断提高,但高校的部分研发成果,特别是专利等成果,并没有得到实际的用处,“闲置专利”普遍存在,高校专利转化率普遍不高,成果产业化效率低。这种现象在我国高校和科研机构的专利中普遍存在,这就使得专利与科技与市重脱节,制约了研发产出效能的发挥。高校和科研机构要通过各种产学研合作方式,帮助企业开展新技术新工艺的研发,并建立技术联盟、研发联盟和产业联盟。
　　3.2 建立新的考核评价及科研激励措施
　　在进行综合考核时,经常将论文数量和专利数量指标纳入高校及教师评价、考核体系,这有力地促进了高校专利申请量和专利拥有量,但这种考核评价体系存在较大的缺陷,使得高校片面追求专利的拥有量而忽略了专利的技术和经济效益,因此,高校和科研机构自身应将实施专利的经济、社会效益作为考核科研水平和综合实力的主要指标。与此同时,在科研激励体系中,继续加大对实施专利的奖励力度,使专利的发明人和实际拥有人能够共享专利带来的经济利益,以刺激专利发明人申请更加实用，符合经济发展阶段的专利。
　　4 有待进一步讨论的问题
　　关于研发投入中的生产函数,本文对研发经费和科技人员弹性的选取,α和β均取值为0.5,从严格意义上讲,在高校和科研部门,二者可能存在一定的差异性,其弹性系数可能不同,但由于二者的数据计算较为烦琐,数据获得性较难,本文只能取做0.5作为一种近似的代替。经过测算,当二者取值为0.45和0.55时,对最后结果的影响较小。指标体系中本文选择了专利申请受理量、专利授权数量、发表科技论文数量、技术市场合同数量和技术市场合同额5个指标,没有考虑重大项目数量等。高校作为基础研究和应用研究的主要载体,其论文数量没有按照论文质量(EI、SCI等)进行划分赋予不同权重,这也是后继研究值得讨论的问题。此外,转制科研院所带来的数据差异对本文的研究也有一定影响。
　　参考文献：
　　［1］王章豹,徐枞巍.高校科技创新能力综合评价：原则、指标、模型与方法 ［J］.中国科技论坛,2005(2):55-59.
　　［2］孙世敏,项华录,兰博.基于DEA的我国地区高校科研投入产出效率分析［J］. 科学学与科学技术管理,2007(7)：18-22.
　　［3］陈腾,叶春明,沈杰.基于DEA方法对高校科技成果转化效果评价［J］.情报科学,2006(8):1200-1203.
　　［4］苗玉凤,田东平.基于数据包络分析的高校效率评价［J］.科技与管理,2007(5):138-140.
　　［5］李清彬,任子雄.中国省际高校科研效率的经验研究:2002—2006 ［J］.山西财经大学学报,2009(3):7-12.
　　［作者简介］王海峰(1983—),男,山东栖霞人,北京科学学研究中心工作,研究方向：科技统计与科技管理;马栋(1985—),男,山东菏泽人,北京科学学研究中心工作,研究方向：科技统计;张颖(1978—),女,北京人,北京科学学研究中心主任助理,研究方向：科技统计分析。