华东地区高等学校研发能力评价研究

陈 媛，魏 娜，朱国栋

(1.济南市科学技术情报研究院，济南 250001；2.山东协和学院 商学院，济南 250109)

华东地区是中国经济发达、人口密集的区域之一，高等学校数量众多，实力较强。高校研发能力是全社会研发能力的重要构成部分，也是反映高校科技创新发展水平、推动高校高质量发展的重要因素。2020年，全国高校研究与试验发展(R&D)人员127.39万人，其中华东六省一市R&D人员共计41.73万人，占比接近1/3；全国高校R&D经费内部支出1 882.48亿元，其中华东六省一市R&D经费内部支出共计644.13亿元，占比超过1/3，华东地区高校的战略地位可见一斑。虽然华东地区作为一个整体，高校研发能力较强，科技创新水平较高，但华东地区各省高校的研发水平良莠不齐，个体间实力相差悬殊。因此，开展华东地区高等学校研发能力评价，了解区域内各省份高校研发实力，对加强区域内高校省际研发合作、协同推动区域科技创新，具有一定的理论意义和现实意义。

1 初始评价体系与数据来源

国内学者针对高等学校创新能力评价开展了较多研究，但鲜有针对高等学校研发能力评价的研究。现有文献中，高等学校创新能力评价涉及的研究方法主要包括突变级数法、密切值法、熵值法、Person相关性分析、聚类分析法、因子分析法、战略地图、层析分析法等。例如：贾荣言等[1]通过构建中国区域高等学校科技创新能力评价指标体系，运用突变级数法，对2017年中东部地区15个省市高等学校科技创新能力进行了定量研究；严立鹏等[2]基于中国高校2011—2015年的面板数据，运用密切值法对各省市高校科技创新能力进行了评价；翟艳丽[3]从知识创新资源投入、产出实力、知识扩散与应用能力4个视角构建评价模型，采用熵值法定权，对中部六省高等学校的科技创新能力进行了分析研究；郭菁[4]从投入、产出、效益3个方面构建了科研创新能力评价指标体系，基于熵权法、Pearson相关性分析、聚类分析法构建了评价模型，对江西省高校科研创新能力进行了横向和纵向实证分析；张静[5]从投入能力、产出能力、成果转化能力和支撑能力4个方面构建评价体系，对新疆高等学校科技创新能力进行了评价，并采用因子分析法对2011—2015年全国31个省区市的高校科技创新能力进行了比较评价；陈佳[6]构建了基于战略地图的高校科技创新能力评价体系，运用因子分析方法对全国31个省区市的高校科技创新能力进行了评价；张国禄等[7]以2016—2020年数据为样本，运用比较分析法对河北省高等学校科技创新能力现状进行了分析；阳爱民等[8]构建了基于R&D活动的高等学校科技创新能力评价指标体系，采用层次分析法定权，对近年来高校科技创新能力进行了评价。

此外，国内也有部分学者对高等学校研发投入绩效进行了研究，研究方法包括生产函数模型、门限回归模型、双门限模型、典型相关分析、数据包络分析等。例如：郭江江等[9]通过构建传统的生产函数模型，探讨了经费结构差异对高校研发产出的影响；张宝生等[10]运用门限模型、王鹏等[11]运用双门限模型,研究了高校科研经费投入、研发人员规模与研发产出间的关系；张玉双[12]以河南省21所高校为例，采用数据包络分析方法对高校科研投入产出效率进行了研究；桂建香等[13]运用典型相关分析和数据包络分析对广东省普通高校研发投入产出效率进行了研究；姜彤彤[14]采用经典的随机前沿分析和数据包络分析方法对中国31省区市的高校研发创新效率进行了测度和评价。

鉴于现有文献中鲜有针对高等学校研发能力评价的研究，为补充现有文献的不足，本文针对华东地区高等学校开展研发能力评价。首先，借鉴国内学者构建的高校创新能力评价体系，在注重体现研发投入和研发产出的前提下，重点收集可以凸显研发能力的指标，初步构建了华东地区高等学校研发能力评价体系。初始评价体系包括研发基础、研发投入、研发课题、研发成果4个一级指标，18个二级指标，见表1和表2。然后，采用秩相关系数法筛选指标，确定最终评价体系；最后，采用熵权法进行权重设计，进而对华东六省一市高等学校研发能力做出评价。

表1 华东地区高等学校研发能力初始评价体系及原始数据(2020年)

表2 华东地区高等学校研发能力初始评价体系及原始数据(2019年)

2 评价指标筛选

针对上文构建的初始评价体系，采用秩相关系数法[15]进行指标筛选。秩相关系数又称等级相关系数，是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次，以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量[16]，属于非参数统计方法。非参数统计方法有很多[17]，其中Spearman秩统计量适合检验一列数据对的相关性[18]。因此本文应用Spearman统计量检验评价指标与参照指标的相关性。在参照指标的选取上，为剔除全社会教育经费投入规模对高校研发能力的影响，选取“教育经费总投入”作为参照指标。“教育经费总投入”按来源分，包含国家财政性教育经费和非财政性教育经费[19]；按去向分，包含学前教育经费投入、义务教育经费投入、高中阶段教育经费投入、高等教育经费投入[20]。以“教育经费总投入”为参照指标，分别计算各二级指标与参照指标的秩相关系数。以二级指标“R&D经费内部支出”为例，计算步骤如下：

1)将华东六省一市的“教育经费总投入”指标值按大小次序编号。

2)将华东六省一市的“R&D经费内部支出”指标值按大小次序编号。

3)按顺序求出“R&D经费内部支出”和“教育经费总投入”这两个指标每对等级编号的差。

4)计算这两个指标的秩相关系数：

(1)

式中：ri为二级指标i与“教育经费总投入”的秩相关系数，i=1，2，…，18；dj为二级指标i与“教育经费总投入”每对等级编号之差，j=1，2，…，7；n为省份个数，n=7。

5)按照上述方法，分别计算全部18个二级指标与“教育经费总投入”的秩相关系数。

6)查询秩相关系数表可知，当样本数n=7、置信水平α=0.05时，双侧检验临界值M=0.786，若二级指标i与“教育经费总投入”的秩相关系数绝对值满足|ri|≥M，说明指标i与“教育经费总投入”显著相关，删除该指标；若|ri|

首先对表1中2020年度数据进行计算，得到初始18个二级指标与“教育经费总投入”的秩相关系数，其中“专利申请量”“专利所有权转让及许可数”的秩相关系数绝对值大于临界值0.786；然后对表2中2019年度数据进行计算，同样是“专利申请量”“专利所有权转让及许可数”的秩相关系数绝对值大于临界值0.786。这说明，采用秩相关系数法进行指标筛选，其结论未受到数据年度的影响。根据上述计算结果，删除“专利申请量”和“专利所有权转让及许可数”这两个指标，得到最终的华东地区高等学校研发能力评价体系，含一级指标4个，二级指标16个，见表3。

表3 华东地区高等学校研发能力评价体系及二级指标权重

3 指标权重设计

采用熵权法确定评价指标权重。熵权法是1948年由美国数学家Shannon提出的，利用衡量指标变异性程度的信息熵来确定权重[21]，是一种根据各指标观测值提供的信息量大小确定指标权重的方法，属于客观赋权法[22]。鉴于熵权法只适用于指标层的赋权，不适用于中间层的赋权，因此本文使用该方法确定二级指标权重[23]，计算结果见表3。计算步骤如下：

2)计算第i指标的信息熵：

(2)

3)计算各评价指标权重：

(3)

式(2)、式(3)中：m为评价指标数，m=16；n为评价对象数，n=7。

4 评价结果

由于各指标具有不同的量纲，不能直接加权合成，为消除不同指标由于量纲不同带来的不可公度性，便于进行计算和结果比较，本文首先将指标原始数据进行标准化处理，建立矩阵B′，B′=B×100。将标准化指标数据与对应指标权重进行加权计算，得到各二级指标得分，将各二级指标得分相加得到一级指标得分，一级指标相加得到总得分。华东六省一市高等学校研发能力评价值见表4，结果表明：

1)华东六省一市高校研发能力综合评价值排名，各省份2020年和2019 年位次完全一致，分别是江苏第1、上海第2、浙江第3、山东第4、安徽第5、福建第6、江西第7；一级指标研发基础、研发投入、研发课题的排名，各省份2020年和2019 年位次完全一致；一级指标研发成果的排名，上海、浙江、山东3个省份2020年和2019 年位次略有差别，其他省份2020年和2019 年位次完全一致。这说明评价结果受数据年度影响较小，评价结果较为稳定。

2)华东六省一市的高校研发能力，明显分为3个梯队：第一梯队是江苏和上海，高校研发优势相对其他省份十分突出，但二者之间差距也较大；第二梯队是浙江和山东，高校研发能力中等，且二者实力相差不大；第三梯队是安徽、福建和江西，高校研发能力较弱，3个省份综合评价值之和既低于江苏，也低于上海。

3)第一梯队的江苏和上海，高校研发方面各有优势领域。江苏研发课题和研发成果评价值均位列第1，上海研发基础和研发投入评价值均位列第1。第二梯队的浙江和山东，没有显著优势，大部分指标处于中游水平。浙江研发投入、研发课题、研发成果评价值均位列第3；山东则是研发基础、研发投入、研发课题评价值均位列第4。第三梯队的安徽、福建和江西，劣势较明显，研发投入、研发课题、研发成果评价值与综合评价值位次完全一致，均是安徽第5、福建第6、江西第7。

表4 2019、2020年华东地区高等学校研发能力评价值

5 结语

本研究设计构建了定量分析评价体系，对华东地区高等学校研发能力进行评价，评价结果可为推动华东地区高校加大研发力度、加快构建区域协同创新体系提供参考。本研究存在以下特点和不足：

1)指标体系有待进一步完善。本文采取定性和定量相结合的方法构建评价体系，由于定性研究受参考文献、个人经验、数据可得性等因素影响，导致初始评价体系有一定的局限性，指标体系中绝对值指标过多；采用秩相关系数法筛选指标时，参照指标的选取也较为主观。这些都有待改进。

2)权重设计方法应进一步推敲。本文采用熵权法确定评价指标权重，由于熵权法只适用于指标层的赋权，不适用于中间层的赋权，本文通过计算直接对二级指标赋权，忽略了一级指标对权重的影响。此外，计算发现数据年度对权重计算结果也有影响，在以后的研究中应继续探讨和完善指标权重设计方法。

3)选用的数据具有局限性。由于高校研发能力是一个动态变化的指标，仅使用两个年份的数据进行实证分析，呈现的结果无法体现高校研发能力的发展趋势和变化特征，说服力有限。在接下来的研究中，需要进一步扩大数据来源，建立起数据收集和积累的长效机制，为进行连续多年份的高校研发能力评价奠定基础。