科技活动的综合发展水平测度与分析*

李建辉

（西京学院理学院，西安710123）

科学技术是国家发展的核心驱动力，科技产业的综合发展水平是国家核心竞争力的重要组成部分，科技产业的更好更快发展将直接促进经济与社会的健康可持续发展。经济、社会的发展离不开科技进步，科技进步为经济发展提供了强大推动力。

对科技产业的综合发展水平进行准确、有效地评估是观测科技发展水平的有效手段。我国科研绩效评价相对发达国家起步较晚，由于我国与国外的科研体制机制不同，因此，完全照搬或者模仿国外的绩效评价方法是不可行的，只有参照先进的评价方法和评价手段结合自身的经验不断尝试、探索和实践［1，2］。这一领域的学者们对于这一问题进行了深入研究。李海超等［3］构建了高科技产业原始创新能力评价指标体系，对我国高科技产业原始创新能力进行评价与分析，并提出了提升高科技产业原始创新能力的策略；李立光［4］通过对综合评价方法进行梳理与研究，建立评价指标体系与评价模型，为进一步开展高校科技成果产业化能力评价打下基础；曹受金等［5］将统计分析与文献分析相结合，借助高校科技创新能力评价指标体系，从基础创新能力、学科创新能力、技术创新能力、知识创新能力四个方面对湖南高校科技创新能力进行分析和评价；刘晓英等［6］从专利申请量和专利类型、专利授权量和专利授权率、专利申请的主要技术领域3个方面对湖南省59所高校科技创新能力进行整体分析并提出相关建议；白华等［7］构建陕西高校科技成果产业化绩效评价指标体系，并利用模糊综合评价法进行具体评价与分析，为提升陕西高校科技成果产业化水平提出了相关建议；张士运等［8］构建了科技创新中心综合评价指标体系，以北京为例从横向和纵向两个维度进行实证研究，分析京、沪、苏、浙、粤五省市的相对优劣，以及北京近6年的发展态势；陈方等［9］对我国近期在工业生物技术领域基础研究、应用研究、技术转化与产业发展方面取得的进展和成就等问题进行了研究。此类科研绩效评价研究有着重要的理论和现实意义。

目前，对于科技产业发展和可持续发展问题的综合评价研究取得了一些成果，以理论研究与定性分析居多。权重是综合评价模型中最重要的因素，直接影响评价结果的精确度。权重的确定大致有两类方法，即主观赋权法和客观赋权法。主观方法主要依赖于专家主观经验，客观方法是根据指标体系原始数据之间的联系，通过一些数学方法计算各指标的权重，以真实反映各指标权重与样本数据变动的关系［10］。鉴于此，本文在前人研究的基础上使用客观赋权法对我国科技活动的发展现状进行了综合评价与测度。

1 指标体系的建立

在数据的收集过程中，为了避免漏掉某些重要因素，选取指标时会尽可能地考虑所有的相关因素，导致指标体系中的变量过多，且变量间的相关度较高，给统计分析与综合评价带来极大不便。为了明确变量间的相似关系，可按照变量的相似度将其聚合成若干类，进而筛选影响系统的主要因素作为指标变量［11，12］，本文参考文献［11］的做法，使用R型聚类方法进行指标变量筛选。

1.1 数据的收集与整理

本文的数据来源于国家统计局网站［13］，选取了2008—2017年科技活动基本情况、科学研究与开发机构基本情况、规模以上工业企业和高等学校科技活动基本情况的各项指标数据作为样本（附表1～4）。其中，科学研究与开发机构是一种专门从事科学技术方面研究、将研究成果开拓、发展为实际应用的工具、设备、仪器、材料、方法、工艺等的组织或组合的单位；规模以上工业企业是指年主营业务收入在2000万元以上的工业企业，主要包括国有企业、集体企业、私营企业和港、澳、台商投资企业等；高等学校包括大学、专门学院、高等职业技术学院和高等专科学校。

1.2 指标聚类分析

由于考虑到各个指标之间可能存在多重共线性，所以使用R型聚类分析对数据进行处理，剔除相关关系，选出新的指标，分别确定科技活动基本情况、科学研究与开发机构、规模以上工业企业和高等学校科技活动基本情况的评价指标体系。在Matlab软件中编写R型聚类分析的计算机程序，利用指标数据可计算得到相应分类结果。

1）科技活动基本情况指标聚类

科技活动基本情况反映了科研投入的人力、经费、科技成果和高技术产品交易额等30项指标，对其进行聚类分析筛选新的指标体系（图1）。第1类有26，第2类有6、23、24、30，第3类有11、12，第4类有27～29，第5类有20，第6类有5、7～10、25，第7类有 18，第8类有 19，第9类有 3，第10类有1、2、4、13～17，第11类有21，第12类有 22。选取 x1、x3、x5、x6、x11、x18～x22、x26和 x27为新的指标变量。

图1 科技活动基本情况聚类Fig.1 Cluster analysis for basic situation of scientific and technological activities

2）科学研究与开发机构科技活动指标聚类

科学研究与开发机构科技活动反映了科研和开发机构研究数量、试验投入的人力、经费和科技成果等24项指标，对其进行聚类分析（图2）。第1类有31，第2类有33，第3类有37，第4类有38、46，第5类有 39、41～43、45，第 6类有 34、35、48、49，第7类有 40、47、51～54，第 8类有 36、44，第9类有32，第10类有50。选取 x31～x34、x36～x40和x50为新的指标变量。

图2 科学研究与开发机构科技活动指标聚类Fig.2 Index clustering of scientific and technological activities of scientific research and development institutions

3）规模以上工业企业科技活动指标聚类

规模以上工业企业科技活动反映了规模以上工业企业的数量、投入的人力、经费和科技成果等20项指标，对其进行聚类分析（图3）。第1类有70，第2类有 55、61，第 3类有 67，第 4类有 57、60、62、63、65、66、68、69，第 5类有 58，第 6类有56、59、64，第 7类有 72，第 8类有 74，第 9类有73，第10类有71。选取 x55～x58、x67、x70～x74为新的指标变量。

图3 规模以上工业企业科技活动指标聚类Fig.3 Index clustering of scientific and technological activities of industrial enterprises above designated size

4）高等学校科技活动指标聚类

高等学校科技活动反映了高等学校的基本情况、科学研究中的投入和科技成果等25项指标，对其进行聚类分析（图4）。第1类有93，第2类有94，第3类有 79～81、85、90、91，第 4类有 78、84、86、88、92，第5类有75，第6类有82，第7类有89，第8类有76、77，第9类有96～99，第10类有87，第 11类有 95，第 12类有 83。选取 x75、x76、x78、x79、x82、x83、x87、x89、x93～x96为新的指标变量。

2 科技活动综合发展水平测度

2.1 改进的灰色关联度模型

灰色关联分析法可以用来确定复杂系统中各因素之间的关联程度，其基本思路是使用线性插值的方法将系统因素的离散行为观测值转化为分段连续的线性函数，进而根据线性函数图像的几何特性构造测度关联度模型［14］。本文将改进的灰色关联度分析方法作为对科技活动进行综合评价的方法。

图4 高等学校科技活动指标聚类Fig.4 Index of scientific and technological activities in colleges and universities

Step1.根据3E系统指标体系确定比较对象和参考数列，设数据集为矩阵 X，则 X=n×T，i=0，1，2，…，n，t=1，2，…，T。选取各个指标值的最优集为参考数列

以及新的参考列

Step3.计算数据集对参考数列在第i个指标上的关联系数

Step5.计算修正的灰色关联度系数

其中，参数 λ1，λ2∈ ［0，1］，且 λ1+λ2=1。取λ1=λ2=0.5［15］。

Step6.计 算 各 指 标 权 重 W= （ω1，ω2，…，ωn），

Step7.根据指标数据与权重，计算综合发展水平

由于本文选取2008—2017年科技活动基本情况、科学研究与开发机构、规模以上工业企业和高等学校科技活动的指标数据作为研究对象，因此参数 T=10，n的取值集合为｛12，10，10，12｝。

2.2 科技活动综合发展水平计算与分析

权重体现了指标对综合发展水平的贡献率，表1给出了各系统的指标权重。从定量研究的角度对影响科技活动综合发展水平的主要指标进行计算和分析，结果表明：

表1 各系统的指标权重1）Tab.1 Index weight of each system1）

图5 各系统综合发展水平Fig.5 Comprehensive development level of each system

1）对科技活动基本情况综合发展水平影响较大的指标依次为：国家科学技术进步奖、发明专利申请授权数、研究与试验发展应用研究人员全时当量和高技术产品进出口额等。2）对科学研究与开发机构基本情况综合发展水平影响较大的指标依次为：研究与试验发展折合全时人员、研究与试验发展企业资金经费支出、应用研究与试验发展折合全时人员和地方属科学研究与开发机构数等。3）对规模以上工业企业科技活动基本情况综合发展水平影响较大的指标依次为：研究与试验发展经费支出与主营业务收入之比、研究与试验发展人员全时当量、技术改造经费支出和引进国外技术经费支出等。4）对高等学校科技活动综合发展水平影响较大的指标依次为：试验发展机构研究与试验发展折合全时人员、理工农医学校数、高等学校试验发展经费支出和专利申请受理数等。这些结果符合我国科技发展的实情，比如：理工农医类学校和高等学校中的学科主要包含数学、物理学、化学、生物学、天文学、工程技术科学、环境学、建筑学及这八大类的各种运用与组合，正是科技活动较为活跃的学科领域，因此理工农医学校数量成为影响高等学校科技活动综合发展水平的重要指标较为合理。

综合发展水平体现了系统内部各个指标发展的综合情况。表2分别给出了各系统2008—2017年的综合发展水平及其年增长率。研究发现：

1）科技活动基本情况的综合发展水平呈逐年上涨趋势（2008—2009年增长率最大），平均年增长率35.38%，增长率标准差0.4097；2）科学研究与开发机构科技活动的综合发展水平近似呈逐年上涨趋势（2010—2011年略有下降），整体增长较为平稳，平均年增长率16.36%，增长率标准差0.1218；3）规模以上工业企业科技活动的综合发展水平呈波动变化，但总体仍呈现上涨趋势，增长率较为不稳定，极差较大，平均年增长率101.81%，增长率关于均值的偏离程度较大，增长率标准差为2.9359；4）高等学校科技活动综合发展水平呈平稳逐年增长的趋势，平均年增长率29.25%，增长率标准差较小，仅0.23。

为了深入观测各系统综合发展水平的演进趋势和统计规律，在此进行综合发展水平的Weibull分布验证，结果如图6所示，其中，F1～F4依次表示科技活动基本情况、科学研究与开发机构、规模以上工业企业和高等学校科技活动的综合发展水平。图中，F1、F2和F4的数据呈直线分布状态，且F1和F4的直线斜率近似相等，表明其分布规律基本相同，F3的数据大部分呈直线分布，说明各系统的综合发展水平近似服从Weibull分布，直线的斜率不同表明分布函数中的参数有所不同。

表2 各系统综合发展水平的年增长率Tab.2 Annual growth rate of comprehensive development level of each system

3 科技活动的协调发展度

在得到科技活动发展综合水平的基础上，可以对各项活动发展水平之间的协调发展度进行计算，以明确科技活动系统中每个子系统之间是否协调发展的问题。在此采用几何平均的方法来计算各系统间的协调发展度，以便同时包含每个系统的综合发展水平和各系统间的关联度。将第i个子系统与第j个子系统之间的协调发展度定义为

将数据带入式（9）计算得到2008—2017年间我国科技活动各子系统间的协调发展度（表4），然后采用国内外通用的协调发展度等级标准（表3）［16］划分其协调发展度的等级。结果表明，从“十一五”到“十二五”初期，各子系统间的发展基本都处于中度失调，发展不协调；经过“十二五”期间的努力，各子系统间的发展基本都变为轻度失调；“十三五”规划纲要提出“构建全方位开放新格局，优化现代产业体系”，我国科技活动的发展迈上的新的台阶，各子系统的协调发展度稳步提升，在“十三五”初期都达到了轻度协调的等级。以上分析正好切合我国科技活动发展的实情，证实了本研究的准确性和可靠性。

图6 各系统综合发展水平的Weibull分布验证Fig.6 Weibull distribution verification of comprehensive development level of each system

表3 系统间的协调发展度等级标准Tab.3 Grade standard of development coordination among systems

4 结论与建议

本文从系统分析的角度，基于聚类分析建立了评价科技活动综合发展水平的指标体系。采用改进的灰色关联度分析方法对指标权重进行了计算，得到了科技活动及其子系统的综合发展水平，并在此基础上对科技活动及其子系统之间的协调发展度进行了测度与分析，得到两个主要结论：

1）科技活动及其子系统综合发展水平的变化规律不尽相同。纵向来看，规模以上工业企业科技活动发展较不稳定，综合发展水平年增长率呈跳跃性变化；科学研究与开发机构科技活动发展水平变化较为平稳；高等学校科技活动的综合发展水平增长稳定，年增长率极差较小。横向来看，“十二五”前期规模以上工业企业科技活动的综合发展水平处于领先地位，而中后期科技活动的整体水平有所提升，尤其是科学研究与开发机构和高等学校发展较为迅速。到“十三五”初期，高等学校经过长足发展，其科技活动综合发展水平稳步提升至整个系统的首位。

表4 各系统之间的协调发展度Tab.4 Development coordination among systems

2）科技活动及其子系统的协调发展度差异明显。“十二五”以来，在4个系统形成的6个两两组合中，包含高等学校的3个组合相比其余3个组合，其协调发展度均较高。根据协调发展度的定义分析可发现，在整个系统中高等学校与其余3个子系统的发展较为协调且综合发展水平较高，而科学研究与开发机构与规模以上工业企业的协调发展度较低。

为促进我国科技活动更好更快发展，提高系统内部协调度，实现科技活动持续协调发展，本文提出如下建议：

1）重视基础研究，奠定坚实基础。强化对基础研究的顶层设计和前瞻部署，构建基础研究多元投入体系以及稳定性经费与竞争性经费的合理配置机制。高等学校和科学研究与开发机构是整个科技活动系统发展的基础驱动，因此，应鼓励和支持其产出更多的原创性基础研究成果，为科技活动的长足持续发展奠定坚实的基础。

2）深化产学合作，提高核心动力。在落实《国务院办公厅关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》的基础上，深化高等学校与规模以上工业企业的交流与合作，建立一种深度校企合作的长效稳定机制，实现互利共赢，深化产学合作。促进新工科多方协同育人模式改革背景下的应用型高校产学深度合作，从而有力推进应用研究、实验发展和研究与发展成果应用等方面的迅速发展。实现高等学校与规模以上工业企业协调发展，进而推动整个科技活动系统的持续协调发展。

3）注重科学技术向生产力的转化。应实现高等学校和科学研究与开发机构与规模以上企业的无缝对接，将前期研发得到的新产品装置、新工艺、新技术、新方法等投入生产实际中，解决实际应用中存在的技术问题，最终实现提高社会生产力的目的。

4）坚持“高水平高协调度”的发展理念。科技活动的协调发展问题研究不能局限于如何保持较高的协调发展能力，而是要在整个科技活动系统具有较高综合发展水平的条件下保持较高的协调发展能力。既要保证科技活动系统高速发展，又要保证整个系统及其子系统协调发展。

附录

附表1 科技活动基本情况指标Supplement Tab.1 Index of basic situation of scientific and technological activities

附表2 科学研究与开发机构的科技活动指标Supplement tab.2 Scientific and technological activity index of scientific research and development institutions

附表3 规模以上工业企业科技活动指标Supplement tab.1 Index of technical activities of industrial enterprises above designated size

附表4 高等学校科技活动指标Supplement tab.4 Index of scientific and technological activities in colleges and universities