基于總體相關(guān)系數(shù)法和綜合指數(shù)法的高水平理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)研究

陳 輝，夏承鵬，段依竺，林超輝，容華斌，高 慶

（1.廣東工業(yè)大學(xué)，廣東廣州 510006；2.廣東省技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究發(fā)展中心，廣東廣州 510070）

科技成果轉(zhuǎn)化是指為提高生產(chǎn)力水平而對(duì)科學(xué)研究與技術(shù)開(kāi)發(fā)所產(chǎn)生的具有實(shí)用價(jià)值的科技成果所進(jìn)行的后續(xù)試驗(yàn)、開(kāi)發(fā)、應(yīng)用、推廣直至形成新產(chǎn)品、新工藝、新材料,發(fā)展新產(chǎn)業(yè)等活動(dòng)［1］。科技成果轉(zhuǎn)化是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和科技有機(jī)結(jié)合的有效手段，也是推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要舉措。高等學(xué)校是我國(guó)科技創(chuàng)新的中堅(jiān)力量，而高水平理工科高校因?yàn)榕c市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的緊密聯(lián)系，更是我國(guó)科技創(chuàng)新的“排頭兵”，其成果轉(zhuǎn)化率的高低對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著至關(guān)重要的影響。自2018 年教育部研究制定《高等學(xué)?？萍汲晒D(zhuǎn)化和技術(shù)轉(zhuǎn)移基地認(rèn)定暫行辦法》以來(lái)［2］，高?？萍汲晒D(zhuǎn)化水平呈現(xiàn)穩(wěn)步提高的發(fā)展態(tài)勢(shì)［3］，然而高校成果轉(zhuǎn)化率仍然處于較低水平，根據(jù)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的2019 年《中國(guó)專(zhuān)利調(diào)查報(bào)告》調(diào)查，高校有效專(zhuān)利轉(zhuǎn)化率僅為13.8%，產(chǎn)業(yè)化率僅為3.7%，低于企業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化率，更是仍遠(yuǎn)低于美日等發(fā)達(dá)國(guó)家的平均水平［4］。促進(jìn)高?？萍汲晒D(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，加快科技成果的落地轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化，越來(lái)越成為科技強(qiáng)國(guó)的重要舉措之一。在科技成果轉(zhuǎn)化的全生命周期里，轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)是重要的一環(huán)，全面、客觀、系統(tǒng)地進(jìn)行轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)對(duì)于科技成果挖掘、布局、精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化、二次開(kāi)發(fā)乃至定價(jià)策略等方面均有著積極作用和深遠(yuǎn)的影響，構(gòu)建高水平理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)體系，是對(duì)科技成果轉(zhuǎn)化實(shí)施管理的一種重要方式，在推動(dòng)科技成果資本化、商業(yè)化以及提高科技成果轉(zhuǎn)化水平、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面起著至關(guān)重要的作用［5］。因此，對(duì)高水平理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績(jī)效進(jìn)行全面客觀的評(píng)價(jià)意義重大。

本文聚焦于高水平理工科高校學(xué)科專(zhuān)業(yè)集聚度高、應(yīng)用型創(chuàng)新人才培養(yǎng)能力強(qiáng)、產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同效果好、服務(wù)支撐產(chǎn)業(yè)能力突出等特性，結(jié)合高水平理工科高校多項(xiàng)科技教學(xué)成果等指標(biāo)，構(gòu)建適用于高水平理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績(jī)效綜合評(píng)價(jià)體系，并進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證分析。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

科技成果轉(zhuǎn)化評(píng)價(jià)作為一項(xiàng)衡量高校發(fā)展水平的重要指標(biāo)，一直以來(lái)都受到國(guó)內(nèi)外研究人員的廣泛關(guān)注，并且涌現(xiàn)了許多學(xué)術(shù)成果。國(guó)外學(xué)者Salimi等人［6］利用最佳最差法對(duì)企業(yè)研究發(fā)展（R&D）績(jī)效進(jìn)行評(píng)估。Pooh 等［7］首先提出了層次分析法(AHP)法作為比較科技成果轉(zhuǎn)化水平的評(píng)價(jià)方法；Coccia［8］結(jié)合了K 指數(shù)和判別分析方法評(píng)估了科研機(jī)構(gòu)的R&D 轉(zhuǎn)化績(jī)效。國(guó)內(nèi)學(xué)者郭強(qiáng)等人［9］以分析高校科技成果轉(zhuǎn)化內(nèi)涵為切入點(diǎn)，梳理了影響轉(zhuǎn)化績(jī)效的多種內(nèi)部因素。王桂月等人［10］則提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高?？萍汲晒D(zhuǎn)化評(píng)價(jià)方法，為后續(xù)的研究提供了很好的參考。楊宏進(jìn)等人［11］建立了一種三階段DEA 高?？萍紕?chuàng)新績(jī)效研究模型。在此基礎(chǔ)之上鄭元元［12］結(jié)合DEA 和三螺旋理論提出了面向“雙一流”高?？萍汲晒D(zhuǎn)化效果評(píng)價(jià)體系。而劉長(zhǎng)平［13］則將DEA 與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合設(shè)計(jì)了面向企業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化評(píng)估方案。朱艷［14］構(gòu)建了一種局域改進(jìn)層次法的通用科技成果轉(zhuǎn)化評(píng)價(jià)體系。胡中惠等［15］則利用區(qū)域視角來(lái)評(píng)價(jià)研究機(jī)構(gòu)的科技成果轉(zhuǎn)化水平。除此之外，機(jī)器學(xué)習(xí)和博弈論也是近年來(lái)的研究熱門(mén)，為此，陳紹基等人［16］提出了基于高斯回歸過(guò)程的評(píng)價(jià)方法，該方法建立評(píng)價(jià)項(xiàng)目指標(biāo)向量和訓(xùn)練集,并賦予訓(xùn)練集權(quán)值,最后通過(guò)加權(quán)求和得到評(píng)價(jià)結(jié)果。而胡俊等人［17］提出了基于演化博弈的高?？萍嫁D(zhuǎn)化模式選擇研究，其中，演化博弈論可用于評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)劣。另有學(xué)者利用經(jīng)驗(yàn)管理等方法進(jìn)行高?？萍汲晒D(zhuǎn)化能力評(píng)估，然而上述研究評(píng)價(jià)方案大多側(cè)重于針對(duì)研究機(jī)構(gòu)的通用評(píng)價(jià)方法研究，而對(duì)于理工科高校而言，可能會(huì)因此損失方法的準(zhǔn)確性，同時(shí)上述部分研究仍存有主觀成分，難以保證評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和魯棒性［18-20］。

近年來(lái)，學(xué)者們開(kāi)始更有針對(duì)性地對(duì)不同類(lèi)型高校的科技成果轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)進(jìn)行研究，尤其是與地方經(jīng)濟(jì)結(jié)合緊密的高水平理工科高校。陳輝等人［21］將主成分分析法（PCA）和綜合指數(shù)法兩種評(píng)價(jià)方法進(jìn)行結(jié)合，構(gòu)建了一種高水平理工科高校科技成果轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)體系，該體系利用主成分分析法提取出權(quán)重系數(shù)，并直接利用權(quán)重系數(shù)計(jì)算出綜合指數(shù)；林超輝等人［22］構(gòu)建高?？萍嫁D(zhuǎn)化發(fā)展性績(jī)效評(píng)估體系，利用變異系數(shù)法確定指標(biāo)權(quán)重，并基于所選取的指標(biāo)采用多準(zhǔn)則VIKOR 法對(duì)樣本高校進(jìn)行綜合排序。然而上述研究仍存在不足之處，例如該體系缺乏對(duì)原數(shù)據(jù)與主成分分析之間關(guān)系的考慮，因此其綜合指數(shù)結(jié)果中無(wú)法包含原數(shù)據(jù)與主成分參數(shù)之間的關(guān)系，將影響到模型的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度［21］。當(dāng)指標(biāo)參數(shù)的平均值處于較小值時(shí)，指數(shù)數(shù)值上的微小擾動(dòng)將會(huì)對(duì)變異系數(shù)造成巨大的影響，同時(shí)會(huì)帶來(lái)評(píng)估精度降低的問(wèn)題，難以達(dá)到對(duì)理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)估的普適性要求［22］。因此在權(quán)重提取和評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度方面，上述研究仍有改進(jìn)空間。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外對(duì)如何提高高?？萍汲晒D(zhuǎn)化能力方面有許多值得借鑒和學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)，且針對(duì)高校特色和學(xué)科特點(diǎn)的高水平理工科高校科技成果轉(zhuǎn)化評(píng)價(jià)研究仍存在普適性低、評(píng)價(jià)精度容錯(cuò)性較低等問(wèn)題。因此，本文基于改進(jìn)主成分分析法以計(jì)算總體相關(guān)系數(shù)，并結(jié)合綜合指數(shù)法，設(shè)計(jì)了一種新型的高水平理工科高校科技成果轉(zhuǎn)化評(píng)價(jià)體系，其中總體相關(guān)系數(shù)用于客觀賦權(quán)，綜合指數(shù)法用于將各項(xiàng)權(quán)重系數(shù)歸納成可用于表述績(jī)效的評(píng)價(jià)指標(biāo)，最后本文根據(jù)全國(guó)多所高水平理工科高校2017 年的真實(shí)數(shù)據(jù)建立指標(biāo)數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行真實(shí)數(shù)值計(jì)算，把握科技成果轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)走向，建立有效的高水平理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)體系。

2 科技成果轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

科技成果轉(zhuǎn)化通常是一項(xiàng)持續(xù)的、動(dòng)態(tài)的活動(dòng)，涉及到高?？萍汲晒漠a(chǎn)出、成果的轉(zhuǎn)化以及社會(huì)價(jià)值等多方的關(guān)系，這種關(guān)系往往是一個(gè)積累和變化的過(guò)程，難以通過(guò)單一的某項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行精確衡量。而構(gòu)建多級(jí)指標(biāo)的高校科技成果轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，可以從縱向與橫向兩個(gè)方面綜合、精確地評(píng)價(jià)科技成果轉(zhuǎn)化績(jī)效，以達(dá)到指導(dǎo)性、系統(tǒng)性、可行性、魯棒性等目的。本研究依據(jù)中華人民共和國(guó)教育部科學(xué)技術(shù)司編撰的《2019 年高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》，在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，梳理了國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中出現(xiàn)的高頻指標(biāo)，在考慮到資料的公開(kāi)性和可獲取性基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了具有三級(jí)縱向指標(biāo)的體系框架，并篩選21 項(xiàng)橫向子指標(biāo)使得轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)更加精確化。首先，本文將理工科高校的科技成果轉(zhuǎn)化過(guò)程歸為三類(lèi)，即高?？萍汲晒D(zhuǎn)化所需的條件、轉(zhuǎn)化過(guò)程所發(fā)生的活動(dòng)、轉(zhuǎn)化完成后的結(jié)果。如表1 所示，一共涉及3 項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)、7項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)和21 項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)。其中科技轉(zhuǎn)化的條件包含科研人員和項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的條件。而轉(zhuǎn)化活動(dòng)包含內(nèi)部人才培養(yǎng)和與外部的學(xué)術(shù)交流。轉(zhuǎn)化成果則包含，學(xué)術(shù)成果即知識(shí)產(chǎn)權(quán)與專(zhuān)利，成果所獲得的獎(jiǎng)勵(lì)，以及科技形成產(chǎn)業(yè)技術(shù)所帶來(lái)的產(chǎn)出。本文所取樣的各項(xiàng)指標(biāo)均針對(duì)于高水平理工科高校的特點(diǎn)進(jìn)行整理與分類(lèi)，例如相較于其他類(lèi)高校，理工科高校的科技活動(dòng)中，科技課題數(shù)目、國(guó)際會(huì)議主辦次數(shù)、專(zhuān)利申請(qǐng)量以及授權(quán)量等指標(biāo)更為活躍，這是由理工科高校的學(xué)科性質(zhì)所決定的，這類(lèi)型高校與工業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)貼合緊密，在協(xié)助企業(yè)解決技術(shù)痛點(diǎn)的過(guò)程中逐漸加強(qiáng)了校企融合，扎根于區(qū)域經(jīng)濟(jì)中，具有鮮明的理工科高?？萍汲晒a(chǎn)出與轉(zhuǎn)化特色。反之例如文學(xué)專(zhuān)著數(shù)、學(xué)生調(diào)研等適用于其他類(lèi)高校的評(píng)價(jià)指標(biāo)并不被納入到本文所研究的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系當(dāng)中。因此，該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)于理工科高校具有更好的評(píng)價(jià)精度和參考意義。

表1 高水平理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表1（續(xù)）

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

通常，不同的指標(biāo)對(duì)于成果轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)是不同的，對(duì)成果轉(zhuǎn)化有較大貢獻(xiàn)的指標(biāo)應(yīng)該更為重要。本文使用總體相關(guān)系數(shù)（Collective Correlation Coefficient,CCC）的方法，該方法是基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）而進(jìn)行的，PCA 是Pearson［23］提出并由Hotelling［24］進(jìn)一步擴(kuò)充的，其目的是對(duì)高維變量空間進(jìn)行降維處理，去除冗余，甚至是干擾信息，從而讓關(guān)鍵信息凸顯出來(lái)。但是，PCA 方法無(wú)法保證其降維后得到的指標(biāo)具有實(shí)際含義，難以衡量實(shí)際指標(biāo)對(duì)于高校成果轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)，因此，本文使用的CCC 方法，較之PCA 方法在主成分的基礎(chǔ)上重新考慮處理后數(shù)據(jù)與原變量之間的相關(guān)關(guān)系，使得算法能夠更好地揭露原數(shù)據(jù)內(nèi)的隱含關(guān)系，客觀全面地解決了原指標(biāo)權(quán)重的確定問(wèn)題，不受人為主觀偏好的影響而使得評(píng)價(jià)指標(biāo)準(zhǔn)確度受經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向浮動(dòng)較大。

具體分析步驟為：

（1）設(shè)XT=［x1,x2,L,xn］是一個(gè)p×n維矩陣，P代表原始數(shù)據(jù)表中變量的維度，n表示樣本個(gè)數(shù)。

（2）標(biāo)準(zhǔn)化X為Xs

其中I是一個(gè)n×n維的單位矩陣，diag(·)是一個(gè)對(duì)角矩陣，對(duì)角線(xiàn)上的元素si(i=1,2,L,p)代表第i個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差。

（3）計(jì)算樣本相關(guān)矩陣Rx

其中XsT是Xs的轉(zhuǎn)置。

（4）計(jì)算主成分。假定樣本相關(guān)矩陣Rx的特征根以降序排序?yàn)棣?≥λ2≥L≥λp，其對(duì)應(yīng)的相互正交的特征向量為(u1,u2,L,up)

（5）假設(shè)第i個(gè)主成分的方差占總方差的比例為ri，計(jì)算ri：

（6）計(jì)算第k個(gè)變量與所有主成分的關(guān)聯(lián)程度（總體相關(guān)系數(shù)CCC）：

ρY,Xk表明第k個(gè)變量對(duì)原始數(shù)據(jù)表的重要程度表示第k個(gè)變量與第i個(gè)主成分的相關(guān)系數(shù)，是樣本相關(guān)矩陣的第i個(gè)特征值，是對(duì)應(yīng)特征向量的第i個(gè)元素，表示第k個(gè)變量的方差。

（7）對(duì)CCC 值進(jìn)行歸一化處理：

2.3 評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

通過(guò)計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的CCC 值，將其作為每項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重后，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法將指標(biāo)權(quán)重后的隱性關(guān)系通過(guò)評(píng)分的方式表現(xiàn)，即本文所采用的綜合指數(shù)評(píng)價(jià)法。具體來(lái)說(shuō)，綜合指數(shù)評(píng)價(jià)法是針對(duì)于數(shù)據(jù)的多樣性，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法根據(jù)不同數(shù)據(jù)的相關(guān)性計(jì)算得出一個(gè)綜合性數(shù)據(jù)的方法，用以宏觀地反映事物變化的趨勢(shì)和變化的程度，等同于將多組不同度量的數(shù)據(jù)，歸一成同一度量的數(shù)據(jù)，然后通過(guò)對(duì)比來(lái)表明事物綜合變化的指標(biāo)。該方法能夠?qū)Ω咚嚼砉た聘咝？萍汲晒D(zhuǎn)化能力進(jìn)行綜合評(píng)分。

因各項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)的單位、維度及尺度存在非常大的差異，需要標(biāo)準(zhǔn)化步驟對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其更具有指向性和評(píng)價(jià)性。使用數(shù)學(xué)方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過(guò)消除以計(jì)量單位差異和指標(biāo)數(shù)量級(jí)、相對(duì)數(shù)形式差別，解決指標(biāo)的冗余性問(wèn)題［25］。綜合指標(biāo)法以主成分的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)，通過(guò)計(jì)算得出綜合評(píng)價(jià)值Z：

Zi表示第i個(gè)高校的綜合指數(shù)，Zi值越大，表示該?？萍嫁D(zhuǎn)化成果能力水平越高，表示第j個(gè)指標(biāo)的CCC 值，Xij表示第i個(gè)高校的的第j個(gè)指標(biāo)。

3 高校科技成果轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)實(shí)例分析

為了驗(yàn)證本文提出方案的可行性與評(píng)估性能，本文整理統(tǒng)計(jì)了2017 年《高等院?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》與華南地區(qū)某理工科高校2017 年度科技活動(dòng)數(shù)據(jù)。并對(duì)科技統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取樣、歸納與分類(lèi)后得出了全國(guó)7 所具有代表性的理工科高校的評(píng)價(jià)指標(biāo)信息。結(jié)合總體相關(guān)系數(shù)法與綜合指數(shù)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重量化與評(píng)價(jià)表述。

3.1 樣本選擇

本文取樣了7 所全國(guó)具有代表性的理工科高?？萍蓟顒?dòng)，包括中南大學(xué)、華南理工大學(xué)、廣東工業(yè)大學(xué)、中國(guó)石油大學(xué)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、北京交通大學(xué)和北京化工大學(xué)。涵蓋了不同辦學(xué)水平層次的高校，其中，世界一流高水平大學(xué)建設(shè)高校：中南大學(xué)與華南理工大學(xué)；世界一流學(xué)科建設(shè)理工科類(lèi)高校：中國(guó)石油大學(xué)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、北京交通大學(xué)和北京化工大學(xué)；地域型的“廣東省高水平大學(xué)”和“廣東省高水平理工科大學(xué)”建設(shè)高校：廣東工業(yè)大學(xué)。本文利用SPSS 19 軟件對(duì)取樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行總體相關(guān)系數(shù)提取。首先，利用數(shù)據(jù)科學(xué)理論對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理，以得出各項(xiàng)指標(biāo)的極小值、極大值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差，并根據(jù)上述數(shù)據(jù)得出指標(biāo)的總體相關(guān)系數(shù)。各項(xiàng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)描述如表2 所示。

表2 高水平理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

表2（續(xù)）

3.2 基于CCC 的指標(biāo)賦權(quán)

根據(jù)各指標(biāo)的相關(guān)性，通過(guò)式（2）計(jì)算出樣本相關(guān)矩陣，其相關(guān)矩陣的熱圖如圖1 所示，顏色越深表示相關(guān)性越強(qiáng)。由圖1 可知，技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入與專(zhuān)利申請(qǐng)總量、發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)量、科研經(jīng)費(fèi)、實(shí)用新型專(zhuān)利申請(qǐng)量以及技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)有著顯著的相關(guān)關(guān)系。

由式（6）計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的CCC 值，該值越大，表明各高校在該項(xiàng)指標(biāo)上的差異越大，表3 是降序排列的各項(xiàng)指標(biāo)的CCC 值，圖2 是各指標(biāo)CCC 值的柱狀圖。

表3 各項(xiàng)指標(biāo)的CCC 值

表3（續(xù)）

圖2 各項(xiàng)指標(biāo)的CCC 值柱狀圖

由圖2 可知，數(shù)據(jù)表中的各個(gè)高校間，發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)、專(zhuān)利授權(quán)總量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入、科研項(xiàng)目數(shù)、國(guó)際會(huì)議特邀報(bào)告數(shù)等指標(biāo)的差異較大，這可能是這些高校中，科技成果轉(zhuǎn)化能力差距的重要原因。而合作研究派遣人數(shù)、研究與發(fā)展人員、國(guó)際會(huì)議交流人數(shù)、實(shí)用新型專(zhuān)利授權(quán)量、教學(xué)與科研人員、實(shí)用新型專(zhuān)利申請(qǐng)量、國(guó)際會(huì)議主辦次數(shù)等指標(biāo)的差異較小，說(shuō)明在這些高校中，這些指標(biāo)對(duì)于成果轉(zhuǎn)化的差異影響較小，各高校在這些指標(biāo)的水平大致相同。

3.3 高校科技成果轉(zhuǎn)化綜合評(píng)價(jià)

計(jì)算CCC 值之后，結(jié)合綜合指數(shù)評(píng)價(jià)法對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)評(píng)估。利用CCC 值對(duì)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)求和，將各項(xiàng)指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的CCC 值代入公式（7）計(jì)算出綜合指數(shù)Zi，如圖3 所示。綜合指數(shù)Zi 越大，表示該高?？萍汲晒D(zhuǎn)化能力越強(qiáng)、績(jī)效越高?？梢?jiàn)，高校B 的科技成果轉(zhuǎn)化能力相對(duì)最強(qiáng)，遠(yuǎn)高于其他高校，高校G 的科技成果轉(zhuǎn)化能力相對(duì)最弱。

綜上所述，由表3 和圖3 可得出，在21 項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)中有9 項(xiàng)指標(biāo)的CCC 值大于0.05，其中包含發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)、專(zhuān)利授權(quán)總量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入、科研項(xiàng)目數(shù)、科研經(jīng)費(fèi)、學(xué)術(shù)論文數(shù)、專(zhuān)利申請(qǐng)總量等。較大的CCC 值表明9 項(xiàng)指標(biāo)與理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績(jī)效有著強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，意味著包含發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量、科研項(xiàng)目數(shù)在內(nèi)的9 項(xiàng)指標(biāo)是影響理工科高校科技成果轉(zhuǎn)化發(fā)展的關(guān)鍵要素。理工科高校應(yīng)著重對(duì)這9 個(gè)關(guān)鍵要素進(jìn)行關(guān)注和投入。

圖3 高校綜合評(píng)價(jià)柱狀圖

4 建議

本文結(jié)合上文實(shí)例分析結(jié)果和理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化發(fā)展現(xiàn)狀，提出三條促進(jìn)理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化水平提高的建議。

立足地方產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特色，發(fā)揮理工科高校自身優(yōu)勢(shì)。高校科技成果轉(zhuǎn)化供體是高校，受體是企業(yè)，載體是市場(chǎng)。理工科高校應(yīng)更加深入結(jié)合區(qū)域發(fā)展的優(yōu)勢(shì)行業(yè)產(chǎn)業(yè)以及市場(chǎng)規(guī)律，結(jié)合國(guó)家和地方需求，組建重點(diǎn)領(lǐng)域的高水平研究團(tuán)隊(duì)，探索以專(zhuān)業(yè)社會(huì)適應(yīng)性為要義的“新工科”“新理科”人才培養(yǎng)模式，推進(jìn)產(chǎn)教融合創(chuàng)新發(fā)展，將解決“卡脖子”關(guān)鍵問(wèn)題作為學(xué)?？萍紕?chuàng)新、科研攻關(guān)和成果產(chǎn)出的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)；結(jié)合學(xué)校自身地緣優(yōu)勢(shì)和學(xué)科特色優(yōu)勢(shì)，整合各方資源，瞄準(zhǔn)“大學(xué)科”“大平臺(tái)”和“大成果”等目標(biāo)，集中資金、重點(diǎn)投入、目標(biāo)考核，以有限的資源撬動(dòng)更大的產(chǎn)出，促進(jìn)高?？萍汲晒D(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化，從而反哺高校自身發(fā)展；以市場(chǎng)為導(dǎo)向，激發(fā)校企合作活力，通過(guò)以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向的方式，將高?？茖W(xué)研究與企業(yè)需求及痛點(diǎn)聯(lián)系起來(lái)，建立校企深度合作的互利共生系統(tǒng)，同時(shí)結(jié)合市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀，通過(guò)科技成果轉(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)等方式，反推技術(shù)和成果的更新迭代，形成“成果-轉(zhuǎn)化-產(chǎn)品和市場(chǎng)-技術(shù)更新-成果”的閉環(huán)式可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)化生態(tài)。

促進(jìn)學(xué)科交叉融合，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高科技成果質(zhì)量。高校是優(yōu)質(zhì)科研資源的聚集地，學(xué)科多樣性強(qiáng)，領(lǐng)域劃分層次高，與此同時(shí)也存在學(xué)科領(lǐng)域隔閡、科研能力參差不齊以及信息孤島等問(wèn)題。理工科高校應(yīng)加強(qiáng)學(xué)科交叉宣傳與交流，提高科研人員自主意識(shí)與積極性，把基礎(chǔ)研究、應(yīng)用基礎(chǔ)研究與產(chǎn)業(yè)有機(jī)關(guān)聯(lián)起來(lái)，從而提升科技成果產(chǎn)出的廣度；同時(shí)，可積極構(gòu)建戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)研究院、官產(chǎn)學(xué)研用一體化工程研究中心、交叉學(xué)科重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等新型研發(fā)機(jī)構(gòu)或科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化機(jī)構(gòu)，將科學(xué)研究、成果產(chǎn)出和落地轉(zhuǎn)化等工作有效落實(shí)到成果質(zhì)量、轉(zhuǎn)化質(zhì)量和績(jī)效評(píng)價(jià)的目標(biāo)上來(lái)；此外，應(yīng)鼓勵(lì)將科研與國(guó)家所需、人民所求相匹配，把論文寫(xiě)在祖國(guó)大地上，特別是在諸如新冠肺炎疫情等突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)急管理處置方面，要注重“醫(yī)工融合”，理論推導(dǎo)與時(shí)間求證并行，成果研發(fā)與成果質(zhì)量并重，為“科技抗疫”更好地貢獻(xiàn)理工科高校的力量。

重視科技成果轉(zhuǎn)化工作，加速科技成果轉(zhuǎn)化進(jìn)程。高校一般普遍重視理論基礎(chǔ)研究，往往忽視科技成果轉(zhuǎn)化工作。理工科高校應(yīng)積極探索管理機(jī)制創(chuàng)新，開(kāi)展科技成果轉(zhuǎn)化政策“先試先行”試點(diǎn)工作，對(duì)成果評(píng)估評(píng)價(jià)、轉(zhuǎn)化項(xiàng)目審核審批、國(guó)有資產(chǎn)增值保值和處置等事項(xiàng)進(jìn)行“放管服”實(shí)施細(xì)則探索，建立健全科技成果信息溝通機(jī)制和成果轉(zhuǎn)化激勵(lì)機(jī)制，結(jié)合學(xué)校實(shí)際，建立合理的薪酬分配制度，加大職務(wù)科技成果所有權(quán)改革力度，將科技成果轉(zhuǎn)化收益向職務(wù)科技成果完成人傾斜，提高科研人員的科技成果轉(zhuǎn)化積極性；同時(shí)，應(yīng)建立一支具備科技成果轉(zhuǎn)化知識(shí)能力的專(zhuān)業(yè)人才隊(duì)伍，定期安排科技成果轉(zhuǎn)化知識(shí)培訓(xùn)與宣傳，大力支持和培養(yǎng)技術(shù)轉(zhuǎn)移管理人、技術(shù)經(jīng)紀(jì)人、技術(shù)經(jīng)理人等專(zhuān)業(yè)人才，在科技成果轉(zhuǎn)化過(guò)程中的咨詢(xún)、分析、評(píng)估、引資、產(chǎn)出、管理等方面發(fā)揮積極作用；此外，應(yīng)建立并完善科技成果轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系和校企信用網(wǎng)絡(luò)，把握市場(chǎng)風(fēng)向，提高對(duì)科技成果轉(zhuǎn)化的容錯(cuò)性和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力。

5 結(jié)論

本文基于總體相關(guān)系數(shù)法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，然后通過(guò)綜合指數(shù)法，構(gòu)建了高水平理工科高?？萍汲晒D(zhuǎn)化績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上，整理統(tǒng)計(jì)了2017 年國(guó)內(nèi)部分高水平理工科高校的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行真實(shí)數(shù)值計(jì)算，結(jié)果表明，發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)、專(zhuān)利授權(quán)總量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入、科研項(xiàng)目數(shù)等指標(biāo)的差異較大，是造成科技成果轉(zhuǎn)化能力差距的重要因素。最后，本文根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果提出了三點(diǎn)促進(jìn)高水平理工科高校科技成果轉(zhuǎn)化發(fā)展的策略與建議。