高校科技成果转化与区域科技创新测度研究——基于因子分析法和耦合协调度模型

徐宁，谢凡

(南京大学 长江产业经济研究院，江苏 南京 210093)

一、研究综述

党的十九届五中全会提出，“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”。科技创新成为经济高质量发展的新引擎，而高校既是基础研究“最先一公里”的重要培养皿，也是科技成果向市场应用转化过渡“最后一公里”的重要参与者。探讨高校科技成果转化与区域科技创新能力的协调关系，有助于从源头推动创新发展。

在现有文献中，国内外学者们关于高校科技成果转化和区域科技创新的研究成果颇丰，主要集中在以下三个方面：第一，建立高校科技成果转化或区域科技创新能力评价指标体系，利用数据对高校科技成果转化或区域科技创新现状进行实证测算[1-7]。第二，高校融入科技创新体系，服务区域科技创新和地方经济发展的重要作用。彭新一等[8]认为，高校是科技创新的源头，建设产学研合作新路径，完善政校、校企科技成果转化机制，从而实现高校科技资源服务地方经济发展的目的。张曼平等[9]指出，高校应发挥智力培养皿的作用，抓好队伍建设，培养高水平创新型人才，为推动实现创新型国家、创新型省份做贡献。张海戈等[10]主张建立省校合作模式，推进高校科技成果转化和产业化，有效整合科技资源，从而推动区域产业技术创新。THURSBY等[11]采用数据包络分析(DEA)和回归分析相结合的方法，量化剖析高校研发活动对科技创新的影响路径。第三，如何加快高校科技成果转化，推进区域科技创新发展。蒋洪新等[12]主张借鉴剑桥大学依托剑桥科技园促进科技成果转化的成功实践，在健全高校科技成果转移体系、完善创新人才流动机制、大力发展创新创业教育等方面重点发力。李天柱等[13]从“高校—企业”接力创新这一视角，提出要重构公共创新平台体系，高效共享分散的科技资源，多措并举，激发企业参与热情，强化约束，提高企业参与意愿等一系列优化路径。刘朝晖等[14]强调成立专门机构协调政府、企业和高校之间的关系，完善相关法律法规，制定合理的收益分配机制，营造知识产权保护环境，加强知识产权保护，促进产学研用结合，加快科技成果转化。叶松等[15]主张要加强高校与政府和企业之间资源的集聚，加大要素整合力度，促使创新资源在不同创新主体之间自由流动，为科技创新提供强大的物质基础。

现有研究大多围绕高校科技成果转化或区域科技创新能力的发展现状进行评价，且存在指标单一、指标同质化等问题；或者以高校为研究对象，探讨其在服务地方经济发展和区域创新中的作用，但鲜有研究探讨两者之间的耦合协调关系。因此，本文尝试构建更为全面的指标体系，测算各省市高校科技成果转化和区域科技创新能力水平并深入探讨两大体系的耦合协调关系，以期为制定相关政策提供实证依据和决策参考。

二、研究设计

本文的研究思路分为两步。首先，基于因子分析法计算出2014—2018年各省区市高校科技成果转化和区域科技创新综合得分；其次，利用耦合协调度模型计算两大体系的耦合协调度并对其耦合协调关系进行深入分析。

(一)指标选取与数据来源

高校科技成果转化与区域科技创新受众多因素影响。本文在借鉴最新相关研究成果的基础上，结合我国各省市创新发展实践，考虑地区发展差异，兼顾指标数据的易于获取性和真实可靠性，最终构建了高校科技成果转化与区域科技创新评价指标体系，如表1和表2所示。

表1 高校科技成果转化能力评价指标体系

表2 区域科技创新能力评价指标体系

本文以我国31个省区市2014—2018年相关统计数据为样本，全部数据均来源于《高等学校科技统计资料汇编》和《中国科技统计年鉴》，并运用SPSS数据分析软件对我国高校科技成果转化和区域科技创新能力进行综合评价。

(二)研究方法

1.因子分析法

因子分析法是一种多元统计方法，它从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子。其主要步骤为：(1)对数据样本进行标准化处理；(2)计算样本的相关矩阵R；(3)求相关矩阵R的特征根和特征向量；(4)根据系统要求的累积贡献率确定主因子的个数；(5)计算因子载荷矩阵A；(6)确定因子模型；(7)根据上述计算结果，对系统进行分析。

2.耦合协调度

为消除量纲差异，运用极差法对各指标数据进行无量纲标准化处理，使各指标值都处于0到1之间。同时，为了避免出现0和1，将分母项的减数扩大1.01倍，分子项的被减数扩大0.99倍。具体公式如下

(1)

其中，U为标准化的指标值，Ut为各指标项的原始数值，MAXUt为相应指标项的最大值，MINUt为相应指标项的最小值。

借鉴物理学中的容量耦合概念以及容量耦合系数模型，推广得到多个系统或要素相互作用耦合度模型

(2)

当n=2时，可得到高校科技成果转化与区域科技创新之间的耦合关系及两个系统间的整体功效和协同效应

(3)

其中，C为系统耦合度，U1、U2分别表示高校科技成果转化、区域科技创新综合指标值。因为耦合度仅仅是系统间相互作用强弱的表征，不能有效揭示两大系统之间协调发展水平的高低，所以引入耦合协调度模型可得

(4)

其中，D为耦合协调度，反映高校科技成果转化与区域科技创新之间的耦合协调水平，D∈[0，1]，D越趋近于0，耦合协调水平越低，反之越高；T为两者的综合协调指数，反映整体发展水平对协调度的贡献；α和β为待定系数，分别表示高校科技成果转化与区域科技创新的贡献系数。因为高校科技成果转化与区域科技创新能力均对地区发展有重大影响，笔者认为两者同样重要，故在实际计算中将α赋值为0.5，β赋值为0.5。

借鉴廖重斌[16]的研究成果，对耦合协调度进行划分，以更加直观地反映两大系统之间的耦合协调状况，划分标准如表3所示。

表3 耦合协调度等级划分标准

三、实证结果与讨论

(一)高校科技成果转化体系

1.主成分分析的适用性检验

首先，对高校科技成果转化指标体系做主成分分析，进行KMO检验和Bartlett球形检验，结果如表4所示。表4结果显示：KMO统计量为0.871，大于0.5；Bartlett球形检验概率值为0.000，小于显著性水平0.01；因此可以判断，相关系数矩阵不是单位矩阵，原始变量存在相关关系，该指标体系可进行主成分分析。

表4 高校科技成果转化KMO和Bartlett球形检验

2.主成分提取

高校科技成果转化各主成分的特征值和方差贡献率如表5所示。根据特征值大于1的主成分提取原则，提取前两个主成分，且两个主成分的累计方差贡献率为84.859%，大于83%的要求，表明提取的两个主成分涵盖了原始变量的足够信息。

3.主成分分析

高校科技成果转化体系因子载荷矩阵如表6所示，该矩阵中每个数值都对应主成分和原指标值的关系。

表6 高校科技成果转化成分矩阵

根据各主成分的特征值和成分矩阵，可得2014—2018年我国各省区市高校科技成果转化综合得分，如表7第1～7列所示。

表7 我国各省市高校科技成果转化及区域科技创新能力综合得分

表7的第1～7列显示，2014—2018年我国各省区市高校科技成果转化能力均呈现稳步提升趋势，但地区差异依然明显。北京连续5年综合得分都大于2，首都地位显著。江苏、广东、上海、山东等东部沿海地区平均得分均在0.6以上，说明这些城市是高校科研成果转化的重要力量。湖南、黑龙江、安徽、河南等中部城市的高校成果转化能力居全国中等水平。新疆、宁夏、青海、西藏等西部城市综合得分较低。

(二)区域科技创新体系

1.主成分分析的适用性检验

对区域科技创新指标体系进行KMO检验和Bartlett球形检验，结果如表8所示。结果显示，该指标体系可进行主成分分析。

表8 区域科技创新KMO和Bartlett球形检验

2.主成分提取

区域科技创新主成分的特征值和方差贡献率如表9所示。根据特征值大于1的主成分提取原则，提取前2个主成分，且2个主成分的累计方差贡献率为94.312%，涵盖了原始变量的足够信息。

表9 区域科技创新特征值和方差贡献率

3.主成分分析

区域科技创新体系因子载荷矩阵如表10所示。表10显示，该矩阵中每个数值都对应主成分和原指标值的关系。

表10 区域科技创新成分矩阵

根据各主成分的特征值和成分矩阵，可得2014—2018年我国区域科技创新综合得分，如表7第8～13列所示。

表7第8～13列显示，2014—2018年我国绝大多数省区市科技创新水平呈现稳步提升趋势，说明各地贯彻落实科技自立自强的国家发展战略取得了明显成果，但地区差异依然显著。广东省科技创新发展综合得分均值在2以上，成为全国科技创新发展的主阵地。江苏、北京、浙江、上海等地区紧随其后，综合得分均值都大于1，处于第二领先梯队。新疆、青海、西藏等西部地区的科技创新水平较为落后。

(三)耦合协调度分析

将各省区市高校科技成果转化与区域科技创新综合得分作为基数，通过耦合协调度模型进一步探究两大体系的耦合协调关系，计算结果如表11所示。

表11 2014—2018年各省市高校科技成果转化与区域科技创新体系耦合协调度

表11结果显示，北京、江苏两地高校科技成果转化与区域科技创新的耦合协调度持续领先，保持在0.8以上，属于优秀协调。广东、上海、浙江、山东等沿海发达地区的耦合协调度均值在0.6以上，属于良好协调/中级协调。湖北、陕西、四川等发展较好的内陆地区属于初级协调，其他省市则是不同程度的失调状态。总体来看，东部地区耦合协调度最高，中部地区次之，西部地区耦合协调度则相对较低。

四、结论与政策建议

本文构建了高校科技成果转化与区域科技创新指标体系，利用因子分析法计算出2014—2018年我国各省区市高校科技成果转化和区域科技创新综合得分，并借助耦合协调度模型计算出两大体系的耦合协调度。主要结论与政策建议如下：

第一，高校科技成果转化能力稳步提升，但地区差距依然显著。以北京为核心的东部发达地区人才集聚效应持续释放；高校R&D投入强度能级较高，与中西部地区拉开了巨大差距，人力及资金优势为高校研发活动提供了强大支撑；科教资源丰富，科研成果不胜枚举；产业基础雄厚，官产学等创新主体研发积极性高，具备完善的科技创新体系，为高校科技成果有效转化奠定了良好条件。近年来，中部地区高校的研发投入增长速度显著，科研成果加速涌现，为科技成果转化提供了基本前提。西部地区高校科技成果转化能力虽有一定程度的提升，但受转化条件和转化环境的制约较大，人才、资金等创新要素严重缺失，科研项目及成果数量较少，转化链条尚不完善、转化机制尚未成熟，从而导致整体水平不高。鉴于此，高校云集的东部地区应进一步优化科技资源配置、加大创新要素投入、强化产学研合作，充分发挥自身优势，为产业创新提供源源不断的人才资源和科研成果，打造高质量发展新引擎。中部地区虽然拥有较为丰富的智力资源禀赋，但受地区经济发展水平的制约，对新产品、新技术、新工艺的有效需求不足；因此，应加强高校与企业对接，使高校科技成果更加接近市场和应用。相比之下，西部地区科技资源和智力要素的供给和需求都明显不足，因此应致力于突破区域内高校科技成果转化相对薄弱的现状，充分利用地方相对优势弥补科技创新的短板，推动区域创新。

第二，与高校科技成果转化能力类似，区域科技创新水平在不断提高，地区差异明显。东部地区聚集了大量优秀企业和高校，也形成了许多产学研合作协同研发的典范，科技企业孵化器的蓬勃发展又为地区高技术产业的培育提供良好的创新环境和外部支撑，创新投入积极性高，创新产出能力强，优势远远超过其他地区。中部地区科技创新水平整体上介于东部地区和西部地区之间。整体来看，全国科技创新综合得分的均值大于1的只有北京、广东、江苏、上海、浙江等5个地区，整体区域科技创新能力还有待进一步提高。为此，东部地区应持续加大研发投入，着力加强基础研究和原始创新，在核心技术攻关等方面寻求新的突破。中部地区要把握科技自立自强的国家战略机遇，鼓励发展科技企业孵化器，培育更多产业园区，推进高新技术企业集聚，更好地发挥企业主体的带动作用，增强科技成果的有效需求。西部地区则应当充分利用好中央各项创新扶持政策，发挥企业主体作用和政府统筹作用，鼓励增加高校科技研发投入和科技成果供给，促进资金、技术、应用、市场等要素对接，打通产学研创新链条。

第三，我国各省区市高校科技成果转化与区域科技创新两大体系的耦合协调度逐年上升，但整体水平普遍偏低，提升空间仍然很大。属于良好协调以上(含)的地区仅占9.68%，而属于濒临失调以下(含)等非平衡状态的省市比重却高达70.97%。耦合协调度由高到低的空间分布格局依次为东部地区、中部地区、西部地区。究其原因，北京、江苏、广东、上海、浙江等沿海发达地区全力打造创新名城，在教育、科技、产业等方面都实现了高质量发展，其科教资源优势对科技创新的支撑作用明显，实现了高水平耦合。而中西部地区一方面教育资源相对匮乏，创新要素供需不平衡，科技基础设施不完善，创新载体的支撑能力不强，导致高校科技成果转化与区域科技创新难以协调发展；另一方面，科技服务和转化的中介市场不完善又导致众多高校科技创新成果被禁锢在“象牙塔”中难见天日，迟迟无法产业化。有鉴于此，应着重构建科技服务和转化的中介市场，以市场机制促进创新链和产业链深度融合；扶持生产力促进中心、科技信息中心、知识产权法律中介机构、金融机构等科技服务和转化的中介平台发展，并依托中介平台打通企业与高校、科研机构的藩篱，实现技术需求方和供给方的无缝对接，努力解决基础研究“最先一公里”和成果转化，以及市场应用“最后一公里”有机衔接问题，进而促进区域科技创新发展，推进实现高水平耦合。