寧波地方科技創新成果轉移轉化合作網絡治理研究①

周社育 張永利

摘 要：科技成果轉移轉化是我國實施自主創新戰略的重要內容，是企業實現技術創新、增強核心競爭力的關鍵環節，也是我國國家創新體系建設中的薄弱環節。本文在對寧波市科技成果轉移轉化實證分析的基礎上，通過網絡治理理論視角，構建科技成果轉移轉化合作網絡以提高寧波地方科技成果轉化的績效。

關鍵詞：科技成果轉移轉化 網絡治理

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）02（c）-137-05

寧波地方經濟、社會的發展，歸根結底是科技成果商品化、產業化程度及其市場占有率的競爭，特別是高技術成果轉化的數量、質量、速度的競爭。加速科技成果轉化，增強科技服務地方經濟的功能，促進經濟增長方式的轉變已成為寧波地方政府實施創新驅動發展戰略的重要任務。

1 科技成果轉移轉化，科技成果轉化績效

近年來，我國學者對技術轉移和科技成果轉化的比較研究。徐興國、賈中華（2010）認為，技術轉移是手段，科技成果轉化是目的[1]。也有一些學者是在同義語的語境下使用這兩個概念，體現了我國由計劃經濟向市場經濟轉變過程中我們對科技成果轉化工作的高度重視” [2]。在本文中，我們是將科技成果轉化和科技成果轉移轉化作為同義語使用。

所謂科技成果轉化，就是對科學研究和技術開發所產生的具有實用價值的科技成果所進行的后續實驗、開發、應用推廣直至形成新產品、新工藝、新材料，發展新產業等活動，側重于科技成果物化為新產品、新工藝、新材料這一過程。科技成果轉化績效即是由于新技術、新產品、新工藝、新材料的成果運用于生產中，所產生的經濟效益和社會效益[3]。

科技成果轉化的績效，是指科技成果轉化給地方經濟社會發展帶來的經濟效益，具體體現在技術合同交易額、技術合同交易件數的不斷增長，工業新產品值、工業增加值、工業新產品率不斷提高，還有在經濟總量不斷增加的基礎上，更能體現出經濟發展中質的要素的高新技術產業產值、高新技術產業產值占規上工業總產值比重、高新技術產業增加值、規模以上工業企業出口交貨值和規模以上工業企業工業增加值的不斷提高。

2 實證分析

2.1 寧波地方科技成果轉移轉化的績效體系

我們以2010年～2015年寧波市科寧波市科技產出的有關數據（如表1所示），（表中所有數據均來源于寧波市科技局官網，網址為：http：//www.nbsti.gov.cn/cat/cat73/index.html）以這些變量的值作為寧波市科技成果轉移轉化的績效分析數據。

表1中，技術合同成交額（億元）、技術合同成交件數（件）和工業增加值（億元）等10個指標，作為寧波市政府衡量科技產出的衡量指標，科技成果轉化的績效實際上就體現在這10個指標當中，我們利用SAS中主成分分析來確定表中各指標的權重。

通過主成分分析，得出相關系數矩陣的特征根值（如表2所示），表2輸出了四列結果：特征根、特征根之間的差分、每個主成分的貢獻率和積累貢獻率。特征值越大，它所對應的主成分變量包含的信息就越多。第一個主成分貢獻率為72.19%，第二個主成分的貢獻率為13.52%。一般應根據特征根的貢獻率來決定選取主成分的多少，通常我們把特征根累計貢獻率閾值定為85%，由于主成分的主要目的就是為了降低維度。在本例中，前兩個主成分的就包含了原來10個指標的85.71%的信息。以此，確定主成分的個數為2比較合理。表3給出了個主成分對應的特征向量，據此可以計算出個主成分的得分。

由表3我們可以得出第一主成分（F1）和第二個主成分（F2）如下表達式，其中，X1—X10是原始變量X1—X10的標準化變量，標準化變量X1—X10的系數，又稱為主成分載荷，其絕對值的大小可以用來判斷所代表的原始變量的含義及其對所選擇主成分的影響，其絕對值越大，說明該主成分受該指標的影響就越大。

F1=0.221157X1+0.336918X2+0.358159X3+

0.369817X4+0.364359X5+0.362010X6+

0.359365X7 +0.360241X8+0.208515X9-0.079554X10

在第一主成分表達式中（F1），第一主成分主要受X4（工業新產品值）、X5（工業新產品率）、X6 （高新技術產業值）、X8 （高新技術產業增加值）、X7 （高新技術產業值占規上工業總產值）、X3 （工業增加值）和X2（技術合同交易件數）影響，所以，第一主成分科技稱之為新產品和高新技術產業經濟。

F2=-0.466891X1-0.114772X2-0.041687X3-

0.022187X4-0.119844X5+0.139034X6+

0.117461X7+0.063520X8+0.652622X9+

0.537745X10

第二主成分表達式中（F2），第二主成分主要受X9（規模以上工業企業出口交貨值）和X10（規模以上工業企業工業增加值）因素影響，可以稱之為外向型規模經濟成分。

我們將選擇出的主成份的特征向量進行加權平均，得到主成分綜合評價函數表達式（如式1和表4所示）：

在綜合評價函數表達式中，標準化變量X1—X10的系數，即是我們要求出X1—X10標準化變量的權重，該值絕對值大小可以用來說明所對應的原始變量對寧波市科技成果轉化績效的影響。

我們將科技成果轉化績效指標體系10變量的標準化變量的系數排序（指標權重如表5所示），總體上看，權重系數主要分布于0.265641～0.326824之間，其中，高新技術產業值、高新技術產業產值占規上工業總產值比重、高新技術產業增加值占居前三位，說明高新技術企業對寧波市科技成果轉化績效影響最大；工業新產品產值、工業增加值、工業新產品產值率、規模以上工業企業出口交貨值、技術合同成交件數（件）等指標寧波市科技成果轉化對績效的影響次于高新技術產業。10個指標中，技術合同交易額對績效的影響小，其權重系數僅為0.017856，但技術合同成交易件數（件）對績效的影響卻為0.265641，從原始數據來看，2010年～2015年期間，分別是884件、1198件、1266件、1401件、1405件和1460件，技術交易件數持續增長，而對應的技術合同交易額分別是9.82億元、10.92億元、10.64億元、16.94億元、7.8億元和21.6億元，2014年技術合同交易額大幅下降，導致技術合同交易額對績效的影響變小，再者，技術合同交易件數的權重為0265641，技術合同交易額的權重為0.112583，說明部分數量的技術合同交易僅流于形式，并未對績效產生正面影響，從另一方面講，促成真實交易就顯得尤為重要。

2.2 影響因素指標體系

從網絡治理的理論來看，在科技成果轉移轉化過程中，地方政府、地方高校、企業和科技中介機構等主體形成的合作網絡。在該網絡中，組成網絡的主體的科研經費投入、人才投入、以及主體所擁有的科技成果的數量和質量都對科技成果的轉移轉化產生影響。我們從寧波市科技投入的因素中，選擇除了12個指標作為影響寧波市科技成果轉移轉化的影響因素。其中，政府財政科技投入，科研機構R&D經費支出、企業的R&D經費支出等三項指標放映了網絡組織的經費投入對科技成果轉化的影響；寧波市的專業技術人才和規模以上工業企業從業人員平均數（萬人）則反映了網絡組織的人才投入對科技成果轉化的影響；發明專利授權量（件）、科研機構科研成果登記（項）、大專院校科研成果登記（項）、企業科研成果登記（項）、應用技術成果登記（項）和基礎理論研究成果（項）則是網絡組織的所擁有的科技成果對科技成果轉化的影響，如表6所示。

我們利用SAS軟件進行多元線性回歸分析，具體步驟如下。

第一，對X1—X4 （寧波科研資金投入）做多元線性回歸，旨在分析網絡組織中不同主體的科技經費投入對科技成果轉績效的影響。Analysis of Variance表7分析結果顯示了回歸方程整體顯著性檢驗過程和結果。由于F統計量的值為14.0，其對應的P（Pr>F）值為0.1957，大于0.05，所以構建的整體模型整體不顯著。因而采取逐步回歸法進行回歸分析，在R-Square=0.9641 and C（p）=0.0460條件下，X4進入模型，模型的整體擬合度顯著（如表8所示），回歸系數顯著性檢驗也顯著（如表9所示），模型表達式為：Y=0.98189X4，其中X4是原始變量X4的標準化變量，Y為績效因變量。

第二，對X5 —X6（寧波科研人才投入）做多元線性回歸，以了解網絡組織中不同主體的人才投入，即寧波專業技術人才和規模以上工業企業從業人員對科技成果轉績效的作用。分析結果顯示，模型整體擬合度好，但回歸系數顯著性檢驗不符合要求。在R-Square=0.9558and C（p）=2.4164條件下，X5進入模型，模型整體擬合優度（如表10所示）和回歸系數顯著性檢驗均符合要求（如表11所示）。模型表達式為：Y=0.97765X5，其中X5是原始變量X5的標準化變量，Y為績效因變量。

第三，對X7—X12（寧波擁有科技成果對績效的影響）作多元線性回歸，以探究網絡組織的科技成果擁有量對科技成果轉績效的影響。多元線性回歸分析顯示X12和X7、X8、X9、X10和X11之間存在線性關系。采取逐步回歸法，在R-Square=0.7806 and C（p）=.條件下，X11進入模型，表12和表13表明，模型整體擬合優度和回歸系數顯著性檢驗均符合要求。模型表達式為：Y=0.88349X11，其中X11是原始變量X11的標準化變量，Y為績效因變量。

第四，統計結果。我們將科技成果轉化影響因素回歸分析結果顯示，企業R&D經費支出（X4）、寧波專業技術人才（X5）和應用技術成果登記（X11）等三個因素對寧波市科技成果轉化影響力大，且為正相關。也就是說，加大企業R&D經費、培養引進專業技術人才和應用技術成果登記將有利于寧波市科技成果的轉化（如表14所示）。其中：

企業R&D經費支出對績效影響的模型為式（2）：

Y=0.98189X4，其中X4是原始變量X4的標準化變量，Y為績效因變量（式2）。

寧波專業技術人才對績效影響的模型為式（3）：

Y=0.97765X5，其中X5是原始變量X5的標準化變量，Y為績效因變量（式3）。

應用技術成果登記對績效影響的模型為式（4）：

Y=0.88349X11，其中X11是原始變量X11的標準化變量，Y為績效因變量（式4）。

3 治理途徑

在當前公共服務出現碎片化趨勢的前提下，合作網絡治理途徑為科技成果轉化實施提供了一條可能的途徑。政府、高校和企業應當圍繞面臨的治理議題——科技成果產出和轉化，加強合作，形成一個不同于市場和科層制的一個自組織網絡。該網絡組織具有共同協調的機制，組織成員之間信息交流暢通，易于進行資源配置，各自協調立場，利益易于調整，采取聯合行動的策略等方面的優勢。因而，可以大大降低成員之間交易成本，促成交易發生。

通過對寧波市科技成果轉化績效的主成分分析我們知道，高新技術產業值、高新技術產業產值占規上工業總產值比重、高新技術產業增加值在績效指標體系中的權重占居前三位，說明高新技術企業對寧波市科技成果轉化績效影響最大；寧波市科技成果轉化影響因素指標體系回歸分析結果表明，企業R&D經費支出是最重要的影響因素；因而，要提高科技成果轉化績效，先要提高企業R&D經費支出。企業作為科技成果轉化的主體，R&D經費投入的比重，反映出一個企業的核心競爭力，未來幾年，進一步調整產業結構，在不斷擴大高新技術產業數量和規模的同時，多渠道籌措資金，應當提高企業R&D經費支出，著力培育一批具有自主研發能力的高新技術企業。

寧波市專業技術人才也是影響科技成果轉化的又一個影響因素。寧波地方高校作為專業技術人才和科技成果的主要供給者，應當充分發揮其對地方經濟發展的智力支撐作用，強化與企業的合作，協同創新；圍繞地方產業結構的調整、圍繞地方經濟轉型中出現的新產業、支柱產業進行專業和學科建設，不斷為企業提供高新技術應用型的科技成果和創新人才。

作為第三個影響因素，應用型科技成果的產出和供給即涉及政府的政策導向、也涉及企業和高校的交流、互動和合作，還涉及到科技中介組織的發育程度和寧波地方市場經環境規制，需形成多個產學研緊密合作、協同創新的集群，產出一批具有市場前景的高新技術應用成果，以此驅動寧波地方經濟的長足發展。

參考文獻

[1] 徐興國，賈中華.科技成果轉化和技術轉移的比較及政策含義[J].中國發展，2010（10）.

[2] 方華梁.科技成果轉化與技術轉移：兩個術語的辨析[J].科學管理，2010（2）.

[3] 賀德方.對科技成果及科技成果轉化的若干概念的辨析與思考[J].中國軟科學，2011（11）.

①基金項目：寧波市軟科學項目（課題）（2017A10031，2017.1～2018.12）。

作者簡介：周社育（1964-），男，漢族，山西運城人，寧波工程學院科技處、地方合作與培訓管理處（合署）講師，碩士，主要從事公共管理方面的研究；張永利（1976-），男，漢族，黑龍江寧安人，寧波工程學院理學院副教授，碩士，主要從事統計分析方面的研究。