省部共建协同创新中心绩效评估机制思考

胡莹 何俗非 杨虹 刘二伟

摘 要：2018年，教育部认定53家省部共建协同创新中心，建设期4年。协同创新中心承担新型智库的重要职能，是产学研合作的重要载体，与“双一流”建设关系密切，其绩效评估应立足于教育部协同创新中心原有体系，着眼于“双一流”的建设目标，构建符合省部共建特色的指标体系，突出特点，避免趋同。绩效评估机制应以动态调整为激励手段，以期最大限度地发挥社会服务功能。

关键词：省部共建协同创新中心;绩效评估;机制

中图分类号：F124.3    文献标识码：A    文章编号：1671-0037（2019）9-40-6

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.09.006

2018年，教育部启动省部共建协同创新中心工作。与前期两批认定的38家教育部协同创新中心定位面向前沿、文化、行业、区域略有不同，省部共建协同创新中心分区域、产业、文化发展3个方向。省部共建协同创新中心本次认定数量超过前两轮认定之和达到53家（不含未公布的6家），学科构成多样。省部共建协同创新中心以产学研利益共同体和新型智库建设并举，依托教育部与地方政府、教育主管部门的协同支持建设，以区域、行业需求为导向，着眼科教融合，通过推进创新质量和服务贡献协同，最终服务于人才培养与学科建设。省部共建协同创新中心与以往认定的教育部协同创新中心的定位有所区别，其管理制度和评估方式理应根据设立目的的不同有所调整。有林健等[1]调研发现目前对前两批教育部协同创新中心的绩效评估方案的设计实施存在一些难点，而绩效评估对协同创新中心发展的重要性不言而喻。因此，有必要在省部共建协同创新中心创建之初就深入探讨构建一个适用性高的绩效评估模板。

1 省部共建协同创新中心绩效评估机制的构建基础

1.1 省部共建协同创新中心建设紧密结合“双一流”，突出产学研合作

省部共建协同创新中心的建设成效是“世界一流大学和一流学科”（以下简称“双一流”）的重要指标之一，与“双一流”绩效评估体系有一定关联，但又非从属关系。

目前对“双一流”的绩效评估研究结合了定量与定性评估，其核心要素同样是围绕“人才—学科—科研”制定质量标准、指标体系和评估方式[2]。刘瑞儒等[3]借鉴了国际上公认度较高的四家学科排名机构的指标评估体系，以及教育部第四轮学科评估的指标体系，总结了9个维度的中期绩效评估体系，分别为学科建设指导思想、团队建设、人才培养、成果产出与水平、社会服务与文化传承、国际交流与合作、建设条件和学科声誉等。黄小平[4]认为双一流高校科技创新能力是创新投入能力结合创新产出能力，投入包括人力、平台与财力，产出包括成果及转让、学科和人才。此外，也有学者[5]认为教师的工作满意度应纳入绩效评估之中。高校将绩效评估纳入学科规划编制时，动态连续性监测尤为重要[6]。曹广喜等[7]应用基于数据包络分析法的CCR和BBC模型，采用Malmquist指数来动态分析“双一流”高校的科研收入产出效率，可用于过程监督和结果评估。

绩效评估是杠杆，如何避免“马太效应”，即好者愈好，差者愈差的结局，做到优中汰劣，而不是劣中择优，是绩效评估需要衡量的因素[8]。省部共建协同创新中心的建设成效是“双一流”的重要指标之一，其绩效评估参考“双一流”绩效评估体系，但不宜重合。省部共建协同创新中心既非重点实验室、工程中心类似的科研平台，也不是某一学科建设，而是产学研合作的重要枢纽，其核心是学科，关键是人才与科研，落脚点在成果产出和转化应用，根本目的是打造服务学科、服务社会、区域和产业的功能。

1.2 参照教育部协同创新中心绩效自评估，突出协同创新成效

教育部前期认定的两批协同创新中心分别于2016年初、2018年底开展了建设绩效自评估工作。其中2018年的评估核心紧密围绕科研、学科、人才三要素建設，以协同机制改革创新贯穿。包含了科研创新、条件保障、学科发展、队伍建设、人才培养、国内外合作交流、社会服务与贡献共7个维度。其协同创新成效根据三要素原则，突出团队建设与人才培养成效、学科建设成效和协同创新重大成效（协同创新攻关的重大科研项目、产生的标志性成果、产学研合作能力提升）的协同增效。而国际合作成效被单独列出，也是自评估的重点，体现了国家教育管理部门对协同创新中心国际影响力的重视，国际影响力也是“双一流”的建设目标之一。教育部协同创新中心建设所带来的创新质量的提升，如何服务好国家、区域及行业也是重点考核内容。2018年7月，《国务院关于优化科研管理提升科研绩效若干措施的通知》（国发〔2018〕25号）在“强化科研项目绩效评估”部分强调了项目管理应重质量、重结果，并强化评估结果的应用。2018年11月，《教育部办公厅关于开展清理“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”专项行动的通知》（教技厅函〔2018〕110号）强调标志性成果的质量和贡献。参考两次建设绩效自评估工作和以上文件要求，在省部共建协同创新中心的绩效评估中，关注协同创新质量、突出学科建设成效、布局国际交流合作等将是评估的重要维度。

同时，协同创新应注重创新网络政策环境的创建和效能提升。省部共建协同创新中心是创新网络的载体之一。李永周等[9]认为高校协同创新中心其价值在于，在大平台和资金基础保障下，学科、人才、科研力量汇聚而促进知识转化，院所、政府和企业合作关系整合形成牢固的契约关系，并以此吸引创新人才源源不断地进入创新网络。因此，建议在绩效评估指标体系中纳入人才网络，分为结构嵌入、关系嵌入和认知性嵌入三个层次。结构嵌入包括协同创新中心的规模与结构下三类指标，关系嵌入指的是协同体制与机制下四类指标，认知性嵌入即创新环境、文化氛围建设下四类指标。三个层次的评价实质是将教育部自评估报告的七个维度分解，创新性地嵌入了创新风险分担和防范机制，以及核心骨干人才满意度、协同单位满意度、政府主管满意度和社会认同与满意度。王洁方[10]将协同创新中心绩效评估指标分为显性产出绩效、显性协同绩效和隐性绩效潜力三个层次。在实证研究中，李永周等[11]纳入22个湖北省高校协同创新中心，将三个层次设置不同权重构建模糊综合评估集进行绩效评估，发现结构嵌入和认知性嵌入更有助于协同创新的提质增效。

1.3 省部共建协同创新中心绩效评估应注重特色，突出动态管理

作为产学研合作的重要载体，省部共建协同创新中心并非降格建设，而是更加重视发挥特色，突出地方共建的作用。2018年，教育部公布认定53家省部共建协同创新中心（不包括未公布的6个），中心牵头单位包括“一流大学”和“一流学科”建设高校34所，非双一流高校19所。其中：①面向区域的中心共18个。覆盖了北京市、河北省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、上海市、浙江省、安徽省、重庆市、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省，包含循环材料、光伏技术、集成电路、影像技术、新能源汽车、共伴生矿资源、化学化工、海洋养殖与食品加工、海洋及江河运输技术、慢病防治、西南地区农业、西部生态发展等战略性新兴产业的各个领域。②面向产业的中心共28个。其中节能环保产业包含了水安全与水科学;新一代信息技术产业包含了人工智能、机器人与自动化装备、智能制造装备;生物产业包含了脑重大疾病、现代中药、眼视光、肿瘤医学、人体组织功能重建五个生物医药领域，以及现代作物生产、菌草生态产业、蔗糖产业、天然橡胶等生物农业领域;高端装备制造业包含了精品钢铁生产工艺装备智能化、MOCVD装备、非常规油气、高端装备技术等;新材料产业包含了极端光学、先进建筑材料智能制造、资源材料、电工产品可靠性技术、环境与火安全高分子材料、核心电子材料与器件等。③面向文化发展的中心共7个。中国特色社会主义道德文化、毛泽东思想研究、黄河文明、西藏文化传承发展、阿拉伯国家研究、教师教育、中俄全面战略7个方向。综上可以看出，省部共建协同创新中心的认定着重于区域和行业需求，研究多样，特色鲜明，因此其绩效评估也应着眼于人才、学科和科研三者协同对区域和行业产生的协同效应和贡献，注重特色，避免趋同化。

省部共建协同创新中心和“双一流”、教育部协同创新中心一样，以动态调整为激励，实行动态调整机制[12]。动态调整所指的范围较广，包括中心认定的动态调整、中心内部参建单位或合作伙伴的动态调整以及运行机制的动态调整。这方面也可以调研学习国内外协同创新的经典案例，如德国马普学会的严进严出绩效评估体系，同行专家全程参与考核评估机制，对过程绩效不达标不合格的项目实行降低投入或者直接调整退出[13]。

2 省部共建协同创新中心绩效评估指标体系的构建与实施路径

2.1 绩效评估指标体系的构建目标应符合国家创新体系定位，明确将推进自主创新、推动社会经济发展作为逻辑始端

省部共建协同创新中心刚刚经过第一轮认定，目前除了教育部针对前两轮认定的教育部协同创新中心自评估报告之外尚没有其他针对性的指标体系。因此省部共建协同创新中心应根据建设特点，结合“双一流”、教育部协同创新中心、教育部学科评估等，并借鉴各省级协同创新中心的绩效评估指标，制定针对高校、地方、企业和科研机构的一体化、突出特色的指标体系，其核心是“人才—学科—科研”的目标定位。

2.2 绩效评估指标体系的构建原则

为了使指标体系能够科学、规范地反映出绩效评估的结果，构建绩效评估指标体系应遵循以下原则：系统性、典型性、可操作性、动态时间性，即各指标之间需具备一定的逻辑关系、能尽可能准确地反映出特定评估层面的综合特征、能够使用便于收集的统一的计算量度、能够反映出一定时间内的动态变化。

2.3 绩效评估方法的选择可综合参考目前国内外研究方法，对照优势和劣势，制定适合的方案。

目前关于绩效评估的定量研究方法主要包括数据包络分析法（Data Envelopment Analysis， DEA）、模糊综合评估法（Fuzzy Comprehensive Evaluation Method， FCEM）、决策实验室分析法（Decision Making and Trial Evaluation Laboratory， DEMATEL）等方法。其中DEA是国内外常用的绩效评估方法，属典型的投入产出比较研究[14]，因不需要提前设置权重，便于多维投入产出单元评估而受到普遍运用[15]。FCEM[16]以模糊数学为基础，确立评估指标、设置权重后，通过隶属度函数构建矩阵来进行定量评估。决策实验室分析法[17]则是基于复杂因素的关键筛选，通过因素间逻辑关系构建矩阵，其优点是简化系统结构。

定性和定量结合方法包括层次分析法（Analytic Hierarchy Process， AHP）和模糊层次综合评估法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process， FAHP）[18]及基于GEM法和熵权法的改进AHP-Fussy方法[19]。AHP[20]将研究对象分解为多个目标、准则或方案，通过定性指标模糊量化而得到权数，方法系统而且灵活，便于操作。FAHP[21]则是针对AHP在面临单一层次指标溢出时（如超过4个），通过将FCEM和AHP结合后优势互补，解决这一问题。

目前看来，以上定量或者定性定量结合的方法均有各自的优势和不足。省部共建协同创新中心的构成复杂，单纯的定性或定量评估势必不能有效评估其运行成效。建议组织统计学、方法学专家以及中心领域内专家根据中心定位和特點，综合比较DEA、FCEM、FAHP等方法，通过实证论证可行性，初步确立可行的绩效评估方法。

2.4 指标体系的构建

在对省部共建协同创新中心进行绩效评估时，首先需要考虑的是投入与产出两大元素。投入评估如资产和经费投入、平台投入、人员汇聚等，产出评估如中心收入、成果产出、社会服务等[22]。由于在认定省部共建之前，这批协同创新中心已被认定为各省、直辖市级并运行多年，因此在机制体制改革、人才汇聚、协同成效等方面已有一定的成绩。部分省市地方协同创新中心在运行管理上形成了具有特色的绩效评估体系，值得借鉴参考。例如，江苏省协同创新中心绩效评估体系分为5个一级指标和12个二级指标，其特点是建设与创新成效这个一级指标的权重远大于其他一级指标，突出中心的科研创新及产出、服务与贡献能力以及国际合作成效等。上海市的评估指标体系的特点是将对区域、学校发展的贡献独立出来作为一级指标，尤其是中心成果对产业发展的支撑引领作用，对政府决策的影响力这两条二级指标体现了省部共建协同创新中心作为产学研利益共同体和新型智库的导向[23]。

综合教育部、各省市协同创新中心现行绩效评估指标体系，以及相关研究文献，建议拟构建省部共建协同创新中心绩效评估指标体系如下（见表1）。

以上建议评价体系涵盖投入、产出及过程管理、可持续发展四方面一级指标，指标内兼具软性指标和硬性指标考察，在运行机制、人才团队、科研投入、学科建设、区域社会服务、国际合作等方面全面评估协同创新中心的建设绩效。为突出省部共建和区域社会贡献度的绩效考核，在其中六个二级指标“行业产业社会影响力、区域影响力、资源共享、社会服务效益情况、技术转移与成果转化、政策建议与咨询报告” 的不同方面综合评价，同时在人员培训、研究生培养、国际合作等方面均有区域产业合作情况的体现，重点考察协同创新的协同增效情况。

作为“2011计划”的延伸和“双一流”建设成效的重要参考依据，省部协同创新中心作为一项重大建设任务，其目的是为深化机制体制改革，为建设世界教育强国而服务。本建议评价体系有别于首批国家协同创新中心绩效检查工作，单独设立一个二级指标“运行机制创新”，以考核机制體制改革情况。同时设置人才、团队、资金投入及使用、学科建设、重大科研项目和科研获奖等常规绩效评估指标，体现了协同创新中心的建设基础是人才培养和科学研究。

值得一提的是，以上建议绩效评价体系有两个亮点，即将科研人员的满意度和地方主管单位的相互满意度纳入考核范围，凸显了创新人才的主体地位。在协同创新中心建设过程中，如何构建一流的硬件和软件条件，公平、公正、公开凸显创新人才在产学研价值创造中的地位和作用，是打造一个省部共建协同创新中心的设计者和建设者需要充分考虑的。唯有充分发挥创新人才的积极性，才能对接经济社会需求、提升区域发展，充分实现协同创新中心的意义。

由于省部共建协同创新中心刚刚认定批复，上文绩效评估指标体系中所涉及各指标的权重及相关的数据尚需要经过一段时间建设后再进行搜集验证，同时需要根据专家咨询意见，初步确定统计方法和赋权，因此本次研究尚未赋权，这也是本研究下一步需要开展的任务。

3 绩效评估机制构建的愿景

通过绩效评估，实现绩效管理，激励省部共建协同创新中心的创新提质，是绩效评估机制构建的愿景。自2013年首批认定“2011协同创新中心”以来，教育部已先后认定三批教育部或省部共建协同创新中心，关于协同创新中心的绩效评估机制与指标体系创新研究已有不少文献，但对于省部共建协同创新中心这一新生平台的绩效评估机制与指标体系建设，其绩效评估仍应坚持“以创新质量和贡献为导向”[24]。绩效评估机制的建设需要在教育部协同创新中心绩效评估研究的基础上，重视对地方共建的评估内容，以及近几年国家创新政策、“双一流”学科建设发展的新变化、新要求，发挥产学研利益共同体和新型智库的社会服务功能。通过绩效评估达到对协同创新中心建立发展过程与创新成效结果的监督作用，构建常态的健康运行机制，倒逼改革、激励创新、提升质量，以推进中心的创新提质，以绩效评估督促发展，提升服务社会、服务区域、服务行业产业的能力和效果。

参考文献：

[1] 林健，陈希.基于平衡计分卡的协同创新中心绩效评价研究[J].国家教育行政学院学报，2016（1）：15-23.

[2] 钟秉林.扎实推进世界一流大学和一流学科建设[J].教育研究，2018（10）：12-19.

[3] 刘瑞儒，何海燕.世界一流学科建设中期绩效考核评估研究[J].研究生教育研究，2018（2）：60-66.

[4] 黄小平，刘光华，刘小强.“双一流”背景下区域高校系统科技创新能力：绩效评价与提升路径[J].江西师范大学学报（哲学社会科学版），2018（6）：93-102.

[5] 赵霞，刘水云.“双一流”建设从培养“一流师资队伍”做起：基于国外高校教师绩效评价的影响研究[J].山东高等教育，2018（3）：17-26.

[6] 鞠建峰.“双一流”建设战略视野下高校院系绩效评估研究[J].黑龙江高教研究，2018（7）：1-4.

[7] 曹广喜，崔筱婷，白璐，等.基于Malmquist指数的江浙沪地区“双一流”高校科研绩效分析[J].中国集体经济，2019（9）：18-20.

[8] 王越乙，杨晓蕾.“双一流”背景下以绩效为杠杆的学科建设研究[J].黑龙江高教研究，2018（9）：9-12.

[9] 李永周，黄珍珍，谭蓉，等.高校协同创新中心的创新人才网络嵌入与绩效评价指标体系设计[J].中国科技论坛，2015（10）：142-148.

[10] 王洁方.协同创新中心绩效评估体系研究[J].中国高校科技，2014（4）：59-61.

[11] 李永周，权德衡，吴礼雄.基于创新人才网络嵌入的高校协同创新绩效评价[J].科技管理研究，2018（21）：99-106.

[12] 武建鑫.协同创新中心学科分布与单位组建机理研究：对38个国家级协同创新中心的实证分析[J].科技进步与对策，2016（8）：11-16.

[13] 张晓芬，董玉宽.协同创新中心绩效综合评价体系构建研究[J].沈阳建筑大学学报（社会科学版），2018（5）：506-512.

[14] 易小丽，陈伟雄.基于DEA方法的国家创新绩效评价与比较研究[J].经济研究参考，2018（45）：11-22.

[15] 官海滨，武德昆，王兴起.基于“2011计划”的高校科研绩效评价改进研究[J].大学（学术版），2013（4）：26-33，18.

[16] 朱冰柯，李姝.基于模糊综合评价的技术创新能力评价指标体系与方法研究[J].科技经济导刊，2016（9）：13-14.

[17] 杨明欣，龚玮琪，瞿英.基于DEMATEL方法的高校协同创新科研绩效评价影响因素分析[J].河北工业科技，2019（2）：83-90.

[18] 葛秋萍，汪明月.产学研协同创新技术转移风险评价研究：基于层次分析法和模糊综合评价法[J].科技进步与对策，2015（10）：107-113.

[19] 李喆，孙仁金.对AHP-Fussy法的群组决策改进[J].数学的实践与认识，2018（19）：290-295.

[20] 许长青.“双一流”大学建设绩效监测与评估：一个基于AHP理论的分析框架[J].教育经济评论，2018（4）：26-44.

[21] 丁涛，刘丽.基于模糊层次分析（FAHP）的知识產权战略绩效评价研究：以江苏省知识产权战略推进计划为例[J].电子科技大学学报（社科版），2015（1）：60-63.

[22] 马媛.基于层次分析法的协同创新中心绩效评价体系研究：以天津市工程中心为例[J].河北工业大学学报（社会科学版），2015（4）：55-59.

[23] 丁欣茹，胡永红.协同创新绩效评价体系分析研究及启示[J].教育教学论坛，2018（19）：72-74.

[24] 黄祥嘉.基于创新质量和贡献导向的高校科技评价体系构建[J].中国高校科技，2015（9）：58-59.

Abstract： In 2018， Ministry of Education of the People's Republic of China identified 53 provincial and ministerial collaborative innovation centers， which will take four years to build. The center is an important carrier of industry-university-research cooperation and plays an important role as a new Think Tank. Its performance evaluation should be based on the original system of the collaborative innovation center of Ministry of Education， focus on the construction goal of "double first-class"， build an indicator system that conforms to the characteristics of the co-construction of provinces and departments， highlight the characteristics， and avoid convergence. Meanwhile， it should take the dynamic adjustment as the stimulation and display the social service function.

Key words： Provincial and Ministerial Collaborative Innovation Centers; performance evaluation; mechanism