厦门市产学研合作绩效的影响因素和发展对策

史　郁

(厦门理工学院科研处，福建 厦门 361024)



厦门市产学研合作绩效的影响因素和发展对策

史郁

(厦门理工学院科研处，福建 厦门 361024)

[摘要]产学研合作是推动经济增长的重要因素。以2011—2015年《厦门经济特区年鉴》中专利授权量和高新技术产业增加值作为产学研合作绩效的指标，运用灰色关联法对厦门市产学研合作绩效的影响因素进行分析。结果显示，厦门市对产学研合作绩效的影响因素按影响程度由高到低排列依次为：GDP、本地财政科技拨款、R&D经费支出、科技人员总量、大学生毕业量、高校专任教师数量、科技成果数量。厦门市应继续保持经济持续稳定增长，加大科技投入力度，加快人才队伍建设，提高科技人才质量和参与产学研合作的积极性，提高科技成果转化率，以促进厦门市产学研合作水平的提高。

[关键词]产学研合作；合作绩效；灰色关联度；GDP；厦门

产学研合作是国家创新体系建设的重要环节，是企业创新能力提升的重要手段与举措，成为了推动经济增长的重要因素，我国各级政府越来越重视产学研合作。近年来，厦门市加快了创新体系建设，在资金投入、人才引进、平台搭建等方面都加大了支持力度，并出台了一系列推进产学研合作发展的政策，推动了厦门市高新技术产业的快速发展。但是产学研合作工作的发展依然存在着许多问题与不足，离预期效果还有一定的差距。要弄清产学研合作水平的各个影响因素之间的关系，对提升产学研合作成效有着重要意义。

随着产学研合作的发展，关于产学研合作的研究也不断增多，主要集中在以下几方面：产学研合作的重要性[1]、产学研合作创新主体的研究[2]、国外产学研合作教育模式在中国的移植与实践[3]、产学研合作模式与机制的探讨[4]、产学研合作中存在和引发的问题[5]、产学研合作个案经验的总结[6]、政府及中介机构等在产学研合作中的作用[7]等等。但关于产学研合作绩效的研究并不多，如1999年T Hellström等[8]从财政收入、发表学术论文、出版学术专著、知识产权等方面对产学研合作水平进行评价。国内的相关研究起步较晚，文献[9-13]分别以不同的维度指标建立了产学研合作绩效评价体系，对产学研合作绩效的评价主要以产学研投入和产出的各因素为基础进行的。但学者们大多采取比较研究和案例分析的方法对产学研合作绩效影响因素进行定性分析，对产学研合作水平影响因素的定量研究不多，尤其是对厦门市产学研合作绩效影响因素的研究还未见报道。并且已有的研究结论存在差异，甚至有些是相互矛盾的，不一定适用于厦门市的产学研合作。因此，本文根据厦门市的相关数据，运用灰色关联法分析影响厦门市产学研合作水平的各种因素之间的关系，提出一些建议来进一步提升厦门市产学研合作水平。

一、研究方法与指标构建

由于统计数据收集的困难，难以使用传统回归分析法对产学研合作绩效影响因素进行分析。因此本研究采用灰色关联法进行分析：此方法是计算研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度，再通过关联度大小来分析和确定各因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献程度。若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，则认为二者关联程度较高，反之则较低。此方法对样本的多少和样本有无规律都同样适用，并且计算量小[11]96。

1.确定反映系统行为的因变量参考数列和影响系统行为的自变量比较数列

因变量参考数列为

(1)

n为数列的长度指标(本文为年份)；

自变量比较数列为

(2)

m为比较数列个数。

2.对参考数列和比较数列进行无量纲处理

由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。其方法包括初值法、均值法等，本文中数列基本都是单调数列，所以采用初值法。计算公式为

(3)

3.计算差序列极差值

计算序列差的公式为

(4)

则差序列为

(5)

最大差

(6)

最小差为

(7)

4.计算灰色关联系数

(8)

其中L0i(k)是比较数列Xi(i=1，2，3，…，n)的k个数与参考数列X0的关联系数；ρ为分辨系数——凸显关联系数之间的区别，在0～1之间，根据经验值通常取ρ=0.5。

5.计算关联度

采用算术平均值的方法计算灰色关联度，公式为

(9)

L0i(k)为数列X0和数列Xi之间的关联度系数。R01越接近1说明关联程度越大。根据经验，当ρ=0.5时，关联度大于0.6便认为关联性显著[1]。

6.指标构建

本研究选取厦门市专利授权数量和高新技术产业增加值为产学研参考序列。专利授权量代表一个区域对自主知识产权科技成果的拥有量和创新价值，高新技术产业增加值反映产学研成果商品化和产业化的程度。这两项指标能够在一定程度上代表产学研合作的产出指标。

选取厦门市GDP、科技成果、R&D经费支出、本地财政科技拨款、科技人员总量、大学毕业生数量、高校专任教师数量7项指标作为比较数列即影响因素。其中GDP反映经费发展的基础情况；科技成果代表产学研中间成果情况及该地区进行科学研究和从事技术交流的努力程度；R&D经费支出和地方财政科技拨款代表经费投入，R&D代表本地区科技创新的广度和对科技创新的支持力度，本地财政科技拨款代表地方政府对产学研合作工作的支持力度；科技人员总量、大学生毕业数量和高校专任教师数量代表了人才投入情况。

原始数据来自2011—2015年《厦门经济特区年鉴》[14](2010—2014年数据)，见表1。由表1的数据可见，2010—2014年各项指标都呈现递增的趋势。

表1　2010—2014年厦门市产学研合作水平及影响因素原始数据表

二、数据处理与讨论

1.对原始数据进行初始化处理

采用公式(3)对表1中的原始数据进行无量纲处理。以高薪技术产业增加值为例，将高新技术产业增加值原始数列中各年的值除以2010年该指标的值，其他指标均按此方法处理。处理后的数据见表2。

表2　2010—2014年厦门市产学研合作水平及影响因素初始化数值表

从表2中可以看出，五年来厦门市专利授权量和高新技术产业增加值增加近1倍，其他指标也有不同程度的增长。其中增长最多的是科技成果指标，而科技人员总量和高校专任教师数量则没有明显增加。

2.计算序列极差值

根据公式(4)～(7)计算，分别以专利授权量和高新技术产业增加值为参考序列，得到差序列表，如表3所示。表3中，专利授权量及其影响因素差序列中最大差值为0.647，最小差值为0；高新技术产业增加值及其影响因素差序列中最大差值为0.614，最小差值为0。

表3　2010—2014年厦门市专利授权量/高新技术产业增加值及其影响因素差序列表

3.计算关联系数和关联度

根据以上数据按照公式(8)分别计算专利授权量、高新技术产业增加值与各影响因素的关联系数，经过计算后得到关联系数见表4。

表4　2010—2014年厦门市专利授权量/高新技术产业增加值与影响因素之间的灰色关联系数

根据公式(9)，将各年度的关联系数取算数平均值，得到专利授权量、高新技术产值增加值与各影响因素的关联度，如表5所示。

表5　专利授予量、高新技术产业增加值与各影响因素的灰色关联度

影响专利授予量的各个因素按照关联度大小排序为：R04>R03>R01>R05>R06>R07>R02。本地财政科技拨款对专利授权量更为重要，关联度在0.8以上；R&D经费支出和GDP次之，关联度在0.7以上；科技人员总量和大学生毕业数量再次之，关联度在0.6以上；高校专任教师数量和科技成果排在最后，关联度低于0.6。因此，与专利授予量关联度最高的是经费投入，其次分别为经济基础、人才投入和中间成果。

影响高新技术产业增加值的各个因素按照关联度大小排序为：R01>R04>R03>R05>R06>R07>R02。GDP对高新技术产业增加值最为重要，关联度在0.9以上；本地财政科技拨款和R&D经费支出次之，关联度在0.7以上；科技人员总量和大学生毕业数量再次之，关联度在0.6以上；高校专任教师数量和科技成果排在最后，关联度小于0.6。因此，与高新技术产业增加值关联度最高的是经济基础，其次分别为经费投入、人才投入和中间成果。

将表5的关联度再求平均值，得到厦门市产学研合作绩效与各个影响因素的灰色关联度，见表6。

表6　厦门市产学研合作绩效与各影响因素的灰色关联度

根据表6数据，厦门市产学研合作绩效与各影响因素之间的灰色关联度可以排序为：R01>R04>R03>R05>R06>R07>R02。厦门市产学研合作绩效与GDP关联度最高；本地财政科技拨款和R&D经费支出这两项指标关联度次之；科技人员总量和大学生毕业数量关联度略低；关联度最低的为高校专任教师数量和科技成果这两项指标。因此，与厦门市产学研合作绩效关联度最高的是经济基础，其次分别为经费投入、人才投入和中间成果。

一般认为产学研合作效率与中间成果和人才投入等指标密切相关，从数据上看厦门市科技成果和人才投入虽然呈现单调递增趋势，但产学研合作绩效与这两项指标关联性较低。这一方面说明了科技成果转化率低，大量的科研成果不能转化为应用技术；另一方面由于优秀的科研成果是来自于广泛知识积累后的厚积薄发，是一个长期的过程，因此这有限的5年的数据中显示产学研绩效与人才投入关联度相对较低，当然科技人员参与产学研合作工作的积极性也有待提高。

三、结论与建议

1.结论

上述研究表明，对于厦门市专利授权量和高新技术产业增加值影响最大的因素分别是本地财政科技拨款和GDP。总的来说，对于厦门市产学研合作绩效影响最大的因素是GDP。这说明了经济发展水平与产学研合作之间是相互促进的：经济增长能够推进产学研合作，反之产学研合作成效的提升也能推动经济快速发展。而经费投入反映了全社会对科技创新的重视程度及地方政府对产学研合作工作的支持程度，这项指标的增加也能直接促进产学研合作水平。产学研合作绩效与人才投入和中间成果之间的关联度依次降低。这要求我们提高科技人员和大学毕业生质量、完善人才引进制度、提高科研人员参与产学研合作的积极性、加大科技成果的转化率。

2.建议

(1)保持GDP持续、稳定增长。这样才能实现GDP增长率与厦门市产学研合作之间的良性互动。(2)加大本地财政科技拨款。虽然近年来厦门自主创新能力有所提高，但是与上海、广州等城市相比还存在较大差距。因此只有不断增加科研经费投入，才能有助于逐步提高产学研合作绩效，从而进一步推动厦门市经济的发展。(3)企业要增加R&D经费支出，合理配置科技资源，在重视销售的同时重视研发，提高企业自主创新能力。(4)加快人才队伍建设步伐。通过完善高层次人才引进制度，建立人才引进长效机制；培育良好的企业制度、建立导向明确的政府考核机制、完善高校产学研合作相关机制，提高科技人员质量，鼓励企业科技人员、政府科研机构人员、高校专任教师积极参与产学研合作。(5)政府出台政策鼓励企业和高校、科研院所进行合作，积极搭建产学研合作、促进科技成果转化的重要平台，使科研成果转化的整个链条都能得到资金的支持，降低企业和高校的风险，推进科技成果的创新与转化。如果这些因素能够改善，厦门市产学研合作绩效就能够逐步提高。

[参考文献]

[1]王凯,杨广敏,王谢勇.基于“产学研用”联盟的“校企”合作服务地方经济发展的研究[J].商场现代化,2012(1):95-96.

[2]王建华.广东:产学研合作创新的一面旗帜[J].中国科技产业,2011(2):19-20.

[3]许慈晖,包志华,吴国庆，等.高校产学研合作研究生人才培养模式的实践与探讨[J].产业与科技论坛,2013,12(21):209-211.

[4]BONACCORSI A,PICCALUGA A.A theoretical framework for the evaluation of university-industry relationships[J].Management R&D,1994(24):120-123.

[5]张玉赋,高凯,孙琳，等.江苏省产学研合作主要问题及其原因分析研究[J].科技管理研究,2012,32(11):70-77.

[6]李永周,刘江日,谢晓玲.构建湖北区域产学研合作体系的战略思考[J].湖北社会科学,2011(6):56-59.

[7]陈明,郑旭,王颖颖.关于产学研合作中政府作用的几点思考[J].科技管理研究,2011,31(12):14-17.

[8]HELLSTRÖM T,JACOB M.Evaluating and managing the perpormance of university-industry partnerships:from central rule to dynamic research networks[J].Evaluation,1999,5(3):330-339.

[9]霍妍.产学研合作评价指标体系构建及评价方法研究[J].科技进步与对策,2009,26(10):125-128.

[10]戴勇,肖丁丁,锁颖馨.研发投入、企业家精神与产学研合作绩效的关系研究:以广东省部产学研合作企业为例[J].科学学与科学技术管理,2010,31(11):136-142.

[11]淘爱祥.江苏产学研合作水平影响因素的灰色关联分析及对策[J].科技管理研究,2011,31(2):95-97.

[12]肖丁丁,朱桂龙.产学研合作创新效率及其影响因素的实证研究[J].科研管理,2013,34(1):11-18.

[13]梁耀明,张叶平,王浩.产学研合作绩效综合评价研究：基于广东省部院产学研合作项目的实证[J].科技进步与对策,2014,31(5)：118-122.

[14]厦门市统计局，国家统计局厦门调查队.厦门经济特区年鉴[EB/OL].[2016-01-04].http://www.xm.gov.cn/zwgk/tqjj/xmjjtqnj/.

(责任编辑宋静)

Performance Influence Factors and Solutions ofIndustry-University-Research Cooperation in Xiamen

SHI Yu

(Technology & Development，Xiamen University of Technology，Xiamen 361024，China)

Abstract:Industry-university-research cooperation is an important factor for economic growth.Using data of patents granted and value added of newtech industries obtained from Xiamen Special Economic Zone Yearbook 2010 to 2014 this paper made a grey correlation analysis of factors influencing the performance of industry-University-Research Cooperation in Xiamen.The results show that the main influence factors are，in order of importance，GDP，appropriated funds for technology from local government，R&D funds，number of technology staff，number of college graduates and teaching faculties，and scientific and technological achievements.Performance of industry-university-research cooperation in Xiamen can be improved with steady and sustained economic growth，increased investment in science and technology，greater efforts in developing high-quality professionals and talents，greater engagements of them in industry-university-research cooperation，and finally，and more effective commercialization of research findings.

Key words:Industry-university-research cooperation；cooperation performance；grey correlation degree；GDP;Xiamen

[收稿日期]2016-04-08[修回日期]2016-05-03

[基金项目]福建省科技计划引导性项目(2016H0037);厦门市集美区科技计划项目(20126C01)

[作者简介]史郁(1982-)女，助理研究员，博士，研究方向为科技管理。E-mail:yushi@xmut.edu.cn

[中图分类号]F204；F276.42

[文献标志码]A

[文章编号]1673-4432(2016)02-0042-06