中国各地区基础研究创新绩效及发展潜力的评估

单良艳 张汉飞 吴杨

[摘要]如何测量某一地区基础研究创新绩效以及评估其创新潜力是我国科技创新评估与管理亟待解决的重要问题。本文基于2006—2015年各地区基础研究的原始数据，通过二次相对评价法，刻画与评估从“十一五”到“十二五”期间各地区基础研究的创新能力、自身努力程度及未来发展潜力。研究结果表明：山东、河南、湖北、新疆等地区进步空间较大，具有较大的发展潜力，如政策引导到位将是我国基础研究创新的后备力量；北京、广东、上海、江苏等地区的参考指数较高，进步难度较大，但自身有效努力程度和创新实力较好，对其输送资源，其绩效将显著提升；黑龙江、海南等地区，参考指数较高，进步难度较大，当前指数与前沿面指数差距较大，二次评价绩效值相对较低，但仍呈不断增长趋势。

[关键词]基础研究；创新绩效；发展潜力；二次相对评价法

[中图分类号]G322[文献标志码]A[文章编号]1672-4917（2018）04-0034-06

引言

发展基础研究已成为我国国家科技战略问题。国务院在2018年1月19日印发《关于全面加强基础科学研究的若干意见》（以下简称《基础研究的若干意见》），明确了基础科学研究“三步走”发展目标：“到本世纪中叶，把我国建设成为世界主要科学中心和创新高地”，并提出“优化基础研究区域布局，聚焦国家区域发展战略，构建各具特色的区域基础研究发展格局。加强基础研究顶层设计和统筹协调，建立完善符合基础研究特点和规律的评价机制。”可见区域基础研究创新能力的评价已成为我国科技发展战略的关键。“十三五”时期，经济发展进入增速换挡、结构优化、动力转换的新常态，科技发展将进入由量的增长向质的跃升转变的历史新阶段[1]。因此在基础研究绩效不断提升的现阶段，我国基础研究未来“三步走”战略发展中，有潜力的区域特色创新领域如何开拓，基础研究创新高地如何布局，这些是我国高层战略机构需要提前谋划和思考的。因此我们不仅要测量我国各地区基础研究绩效，更重要的是要考察各地区创新发展潜力。将优势资源不仅输送给创新优势地区，还要对具有较高创新潜力和创新意识的地区进行有规划、有步骤的培育和扶持。

我国学者近年来从不同方面对基础研究创新绩效进行了研究。花芳等人（2017年）通过文献计量方法对清华大学航天航空学院5个研究方向的基础研究绩效水平进行评估[2]。张先恩等人（2017年）围绕基础研究的内涵、主要国家对基础研究投入统计的比较、提高我国基础研究投入比例的可行性等3个方面进行研究[3]。成力为等人（2016年）利用2005—2010 年世界28个代表性国家，使用面板数据，对国家和企业层面的实证分析发现：基础研究投资对政府资助的依赖性较强；资本市场发展能显著提高基础研究投资[4]。陈凯华等人（2017年）基于科技论文发表与被引记录，定量比较刻画与评估各国在科技领域的基础研究活动相对于世界平均水平的努力、影响、效率和综合研究能力的水平[5]。陈劲等人（2015年）通过对清华大学、北京大学、复旦大学和中国科技大学的4个原始性创新案例的剖析，归纳总结了3个层面的7个要素对原始性创新产生的重要影响：个人层面、团队层面和制度层面[6]。可见大部分学者通过文献分析、投入产出比、指数构建等计量方法对基础研究的创新能力进行测量分析。首先，基础研究主要集中在国家和大学层面，关于我国各个地区基础研究创新水平的差异分析相对较少；其次，所采用的方法不能深入挖掘基础研究绩效的动态变化情况，对于数据背后所隐藏的信息挖掘不够充分；最后，对决策单元自身基础研究创新潜力和努力程度刻画不足。

本文将测量我国各地区“十一五”和“十二五”期间基础研究整体创新绩效，考察各地区基础研究努力程度及进步难易程度，为挖掘我国具有创新潜力的地区提供数据支撑。为此我们构建了三个指标：基础研究创新绩效值、参考指数和当前指数，以有效地测量前沿面指数和二次相对评价绩效值。二次相对评价绩效值不仅可以纵向测量我国各个地区每一年的自身努力程度，同时结合当前指数、参考指数和前沿面指数的综合分析，可以横向刻画在“十一五”到“十二五”期间，我国各省自身创新能力和创新发展潜力。

一、研究方法与变量设计

（一）研究方法

本文提出一种基于层次分析（AHP）和数据包络分析（DEA）的二次相对评价方法。第一，对研究变量进行选择，利用层次分析法（AHP）设定指标的权重，并通过原始数据和权重测算各地区基础研究创新绩效值。第二，确定参考指数和当前指数。利用层次分析法测算我国各地区以往和当前的基础研究创新绩效值，分别称为参考指数与当前指数。通过参考指数与当前指数的综合比较可以考察各地区基础研究创新绩效进步的程度。第三，运用包络分析法的BCC模型测算前沿面指数和二次相对评价绩效值。参考指数和当前指数分别作为输入和输出参数带入包络分析法的BCC模型，测量各地区的基础研究发展潜力和努力程度。

根据层次分析法考察每個指标的权重，并测量两个五年计划时期各地区基础研究创新绩效，这些创新绩效可以在一定程度上反映各地区的基础研究创新能力水平，因而它可以作为衡量不同地区基础条件的参考标准，即参考指数。同样也可以测算得到当前各地区基础研究创新绩效，我们称它为当前指数。用当前指数作为不同地区的评价方法没有考虑效率动态的变化，需要在动态变化中探索新的方法。为此，先行引入指数状态以及指数状态可能集的概念。

图1的阴影部分表示指数状态可能集T，图1中第1个地区的指数状态（x1，y1） 处在指数状态可能集T的前沿面上 （此时Z0=1），第2个地区的指数状态（x2，y2），不在指数状态可能集T的前沿面上（此时Z0> 1），（2，2）是指数状态（x2，y2）在指数状态可能集T前沿面上的投影。

综合以上两种情况，设Z0是公式（1）线性规划的最优值，η为第j0个地区的二次相对评价值。

η=1Z0×100%（2）

解释如下：图 1中第2个地区的指数状态（x2，y2） 不在指数状态可能集T的前沿面 （此时Z0> 1），y2表示在参考指数y2不变的情况下，第2个地区指数状态可能集T中可以达到的最大当前指数。二次相对评价绩效值表示各省市的当前指数在同样参考条件下可达到的最大当前指数中所占的百分比，见公式3。

（二）变量设计

研究变量是整个基础研究创新绩效评估的基础，不仅要考虑建立评估指标体系，还要考虑选择研究变量的原则。

1.研究变量设计

根据《中国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》及《基础研究的若干意见》的主旨思想、他人研究成果[7-9]、专家访谈综合分析，基础研究创新能力的评估可从投入指标和产出指标两方面入手，通过对相关数据的分析反映出科研活动的水平与效率。在投入指标中，人力资源和经费两方面可直接揭示基础研究的投入情况；在产出指标中，科技论文的发表和专利发明的授权结果最能反映创新活动及其成果。本文选取了影响基础研究创新绩效的两个主要因素：基础建设和创新成果，其中基础建设包括基础研究人员和基础研究经费，分别反映科技经费的配置结构和人员配置强度[7]；创新成果包括SCI收录的科技论文和授权的发明专利。科学计量学关于科研产出表现的研究中，SCI系统收录科技论文是普遍被采用的基础研究产出指标[8]，代表基础研究产出数量，目前对于基础研究的探讨都会选取这一指标作为一个重要的参考指标。由于国家知识产权局与国家专利局认定的专利授权数更能代表实际的创新产出，并且发明专利这一产出包含基础研究的产出，所以，为全面起见，本研究使用专利授权数来测度创新的实际产出[7]。

2.选择研究变量的原则

研究变量的选择原则是所有数据都必须是公开的资源且满足以下条件：1）所有变量及其数据须由国际公认的研究机构或中国国家机关公开发布，或可通过公开检索的方式在中国国家机关主办的信息中心进行检索；2）研究变量必须覆盖要测算的全部省市区；3）研究变量的发布必须连续和稳定[10]。由于西藏数据缺失并不具备连续性，因此本文不考虑西藏，只将全国其他30个省市区作为研究对象。

（三）研究变量来源

1.基础研究经费

2006—2008年各地区“基础研究经费”数据来源于《中国科技统计年鉴》中表“各地区研究与试验发展（R&D）经费内部支出”中“研究与试验发展经费内部支出合计”中“研究与开发机构-基础研究”与“高等学校-基础研究”加总；2009—2015年各地区“基础研究经费”数据来源于《2010—2016年中国科技统计年鉴》。

2.基础研究人员

2006—2008年各地区“基础研究人员”数据来源于《中国科技统计年鉴》中“各地区研究与开发机构研究与试验发展（R&D）人员全时当量”中“研究与试验发展人员全时当量-基础研究”与《高等学校科技统计资料汇编》中“分地区高等学校研究与发展项目-基础研究-当年投入人员”加总；2009—2015年各地区“基础研究人员”数据来源于《2010—2016中国科技统计年鉴》。

3.SCI收录的科技论文和授权发明专利

2006—2014年各地区SCI收录的科技论文数据来源于《2007—2015中国科技统计年鉴》。2015年SCI数还没公布，因此根据前4年年均增长率推算出2015年的SCI数据。2006—2015年各地区授权的发明专利数据来源于《2007—2016中国科技统计年鉴》[11]。

4.研究变量权重

本文运用层次分析法，按照相对重要度等级，专家进行打分，构造判断矩阵。我们邀请来自国家科技评估中心、清华大学、北京理工大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、对外经贸大学、北京工业大学等单位的12位专家对从“十一五”到“十二五”期间的各研究变量分别进行权重打分，后续得到两个五年计划均值，見表1。将专家给定的分数代入一致性检验公式，若最终算得Σnj=0λjyj，则表示一致性检验通过，得出相应权重值。

二、我国各地区基础研究创新绩效及发展潜力的评估

本文不仅运用层次分析法得出相应的权重值，同时通过层次分析的线性模型计算“十一五”和“十二五”期间的每个五年计划的整体基础研究创新绩效值，见表2。

通过二次相对评价法，评估从“十一五”到“十二五”期间基础研究二次相对评价绩效值。这里把“十一五”期间基础研究整体创新绩效值作为参考指数，“十二五”期间基础研究整体创新绩效值作为当前指数，评估我国各个地区从“十一五”期间到“十二五”期间基础研究创新能力及发展潜力，见表2。

二次相对评价绩效值较高的地区可分为两种情况：（1）参考指数、当前指数、前沿面指数均比较高的地区，这类地区基础研究绩效一直较高，是我国基础研究各类资源重点配置地区。这类地区要获得持续增长的难度较大，其前期基础研究水平已经很高，需要自身创新能力较强或者找到基础研究新的增长点，才能在原来的参考指数基础上，获得更好成绩，这类地区多为我国的发达地区，如北京市、上海市、广东省，江苏省等，这些地区经济实力雄厚，创新环境较好，经费投入和人才吸引机制都比其它地区有优势，同时重大原始性科研成果多，自主知识产权成果较丰硕，创新产出从量的扩张向质的提高转变。（2）参考指数比较低，而当前指数有较大的提高，和前沿面指数差距很小或相等，这类地区则具备较大的发展潜力。这类地区基础研究前期基础薄弱，自身创新能力较好，增加政策支持或者提高相关的投入，则有强大的创新趋势。如山东省、河南省、湖北省、新疆维吾尔自治区等地区，这些地区结合自身优势开展具有区域特色的基础研究创新工作，并形成基础研究人才区域布局和人才流动的合理机制，增强地区技术外溢的辐射吸收效应，因此这类地区创新潜力较大，具有后发优势，是未来基础研究创新的新的增长点和后备力量。

二次相对评价绩效值较低的地区也可以分为两种情况：（1）当前指数低于参考指数，并与前沿面指数差距较大，如黑龙江省，此类地区原始积累不够，创新环境较差，人才流失严重，与其它发达省市相比，重大科研成果較少，自主知识产权的成果缺乏，因此创新绩效的提高速度慢于全国其他地区，给予其政策扶持，有一定的进步空间；（2）参考指数较低，而当前指数和前沿面指数均较低的地区，如海南省，这类地区自身的创新基础比较薄弱，后续没有更好的增长点提高当前基础研究创新能力，对高技术持续发展的支撑作用发挥不够，没有进步，自身发展潜力不足。

三、结论

强大的基础科学研究是建设世界科技强国的基石，全球科技竞争不断向基础研究前移。系列改革和发展促使我国当前的基础科学研究取得较大的实质性进步，但不可否认，与世界科技强国的要求和水平相比，依然存在一定的差距。如基础研究整体投入不足、各地区基础研究发展及资源配比不均衡等问题都是导致我国重大原创性成果缺乏，顶尖人才和团队匮乏的重要因素，为此本文对我国各地区基础研究绩效和发展潜力进行测量和评估，考察各地区创新水平和未来发展趋势。根据文章数据分析结果，我们得到如下结论。

第一，我国当前的最优资源配比，是将最优的资源投入到努力程度和创新实力较好的地区，因此对于北京、广东、上海等地区持续输送资源，其绩效将显著提升。支持北京、上海建设具有全球影响力的科技创新中心。聚焦国家目标和战略需求，以最优秀团队和最有优势创新单元为基础，通过整合全国优质的创新资源，吸引凝聚国内外高水平的科研人才，在符合大科学时代科研规律的基础上，探索建立科学研究组织形式。强化对国家实验室的稳定支持并建立相关机制，对具有重大引领作用的跨学科、大协同的创新研究开展攻关，借助平台优势展现国家意志、世界一流科研水平，以及能引领发展的重要战略科技力量。

第二，我国未来的投入重点是具有创新潜力的地区，如山东、湖北、新疆等地区。这类地区具有较强的地域特色和优势，有望引领未来发展的战略制高点，通过组建跨学科、综合交叉的科研团队，为高水平研究型大学和科研院所提供支持，可选择优势基础学科建设国家青年英才培养基地，以加强科研协同合作。给任务、给机制、给条件、给支持，激发其创新活力，构建各具特色的区域基础研究发展格局。政策引导到位将具有较大的进步空间，也将是我国基础研究创新的后备力量。

第三， 强化支持的稳定性和投入结构的优化。稳定支持基础研究的力度及对基础研究多元化的投入机制都离不开中央政府的大力支持，出台政策引导和鼓励地方、企业与社会力量重视基础研究的同时，仍需增大对基础研究的投入。在此基础上，对一批优秀创新团队持续从事的基础科学研究提供稳定支持。此外，应引入竞争性支持机制，使其与稳定支持机制形成相互协调的良性运行模式，进一步推动科学研究、人才培养与基地建设全面发展。

[参考文献]

[1]朱迎春、袁燕军、张海波：《R&D经费配置的现状、问题与对策——基于2000—2015年的统计数据》，《中国科技论坛》2017年第8期。

[2]花芳、管楠祥、李风侠等：《文献计量方法在大学小团体层面的基础研究绩效评价的应用》，《图书情报工作》2017年第4期。

[3]张先恩、刘云、周程等：《基础研究内涵及投入统计的国际比较》，《中国软科学》2017年第5期。

[4]成力为、郭园园：《中国基础研究投资的严峻态势及投资强度影响因素的跨国分析》，《研究与发展管理》2016年第5期。

[5]陈凯华、张艺、穆荣平：《科技领域基础研究能力的国际比较研究——以储能领域为例》，《科学学研究》2017年第1期。

[6]陈劲、汪欢吉：《国内高校基础研究的原始性创新： 多案例研究》，《科学学研究》2015年第4期。

[7]吴杨、蔡青：《中国基础研究创新效率的区域差异性评估》，《北京师范大学学报（社会科学版）》2018年第3期。

[8]朱军文、刘念才：《我国高校基础研究产出变迁轨迹：1978—2009》，《高等教育研究》2010年第11期。

[9]吴杨、苏竣：《高校基础研究投入与产出的相关性定量研究：1991—2008》，《高等教育研究》2011年第3期。

[10]王震、孙伯清、黄金枝：《基于二次相对评价效益的二次煤炭工业节能减排效果评价模型研究》，《哈尔滨工业大学学报》2010年第5期。

[11]国家统计局科学技术部编：《2002—2016年中国科技统计年鉴》，中国统计出版社，2002—2016年。

Abstract： It is of urgent significance to evaluate the innovative potential areas in Chinas scientific and technological innovation evaluation and management. Based on the original data of basic research in each region from 2006 to 2015 and through the second relative evaluation method， this paper describes and evaluates the innovation ability， the degree of self-effort and the future development potential of the basic research in each region during the “Eleventh Five-Year Plan” period and “Twelfth Five-Year plan.” The results are as follows： （1） Shandong， Henan， Hubei， Xinjiang have a lot of room to improve and enjoy great innovation potential； if the policy guidance is in place， there will be reserved forces for the innovation of basic research in China； （2） Beijing， Guangdong， Shanghai， Jiangsu and other regions reference indexes are higher， progress is difficult， but their effective efforts and innovative strength are better； if the resources of transport can be better made use of， their performance will be significantly increased； （3） in Heilongjiang province， Hainan and other regions， the reference indexes are higher， progress is also difficult， the gaps between current index and frontier index are large， twice evaluation relative performance values are relatively low， but there is still growing.

Key words：basic research； innovation performance； development potential； second relative evaluation method

（责任编辑 刘永俊）