“雙高計劃”下的高職院校科研創新效率評價與提升路徑探究

章銳旦，朱建軍

（無錫商業職業技術學院，江蘇 無錫 214153）

0 引言

隨著職業教育改革的不斷深化，高職教育發展先后經歷了3個重要階段，依次是2006年啟動的“國家示范性、骨干”高職院校建設，2015年開始的“國家優質”高職院校建設和2019年啟動的“中國特色高水平高職學校和專業建設計劃”(以下簡稱“雙高計劃”）。“雙高計劃”是教育部為貫徹落實《國家職業教育改革實施方案》，在職業教育領域所做的一次重要制度設計。 2019年4月，教育部、財政部頒布《關于實施中國特色高水平高職學校和專業建設計劃的意見》(教職成〔2019〕5 號），指出應“對接科技發展趨勢，以技術技能積累為紐帶，建設集人才培養、團隊建設、技術服務于一體，促進創新成果與核心技術產業化，重點服務企業特別是中小微企業的技術研發和產品升級”［1］。 由此可見，“雙高計劃”更強調了職業教育要堅持深化產教融合、校企合作，為高職院校打造技術技能創新服務平臺指明了方向。 高職教育與區域經濟的緊密對接，不僅有助于提高高職院校的科技創新能力，而且對推進區域經濟發展、促進產業轉型升級有著重要意義［2］。 為規范和加強“雙高計劃”績效管理，提高資金配置效益和使用效率，如期完成目標，2020年12月，教育部、財政部印發《中國特色高水平高職學校和專業建設計劃績效管理暫行辦法》(教職成〔2020〕8 號），對“雙高計劃”的績效目標管理提出了明確方向性要求和具體考核辦法。

“雙高計劃”第一輪建設單位共確定56 所高水平學校建設單位和141 所高水平專業群建設單位，其中，江蘇省有7 所高職院校入選高水平學校建設單位，13 所高職院校入選高水平專業群建設單位，建設周期為5年。 在“雙高”建設中期，本文將從科研投入與成果產出兩個維度，對江蘇省20 所“雙高”建設院校的科技創新效率進行測量與評價，通過摸排“雙高計劃”建設方案中科研成果的完成情況，檢驗“雙高計劃”意見政策推動下各建設院校產教科創的實施效果，進而有效推進“雙高”建設院校技術技能創新服務平臺的建設與管理，提升科研創新效率。

1 研究設計

1.1 樣本選擇

本文以江蘇省20 所“雙高計劃”建設院校作為研究樣本，其中包括無錫職業技術學院、江蘇農林職業技術學院、江蘇農牧科技職業學院、南京信息職業技術學院、常州信息職業技術學院、江蘇經貿職業技術學院、常州機電職業技術學院等7 所高水平學校建設單位和江蘇建筑職業技術學院、常州工程職業技術學院、江蘇工程職業技術學院、江蘇海事職業技術學院、江蘇食品藥品職業技術學院、南通航運職業技術學院、蘇州工藝美術職業技術學院、蘇州農業職業技術學院、南京鐵道職業技術學院、南通職業大學、蘇州工業職業技術學院、無錫商業職業技術學院、徐州工業職業技術學院等13 所高水平專業群建設單位。

1.2 模型假設與變量說明

1.2.1 模型假設——科技創新效率測算模型

常見的高校科技創新能力或科技創新效率評價方法較多，有因子分析法、層次分析法、模糊綜合評價法、數據包絡分析法。 DEA-Malmquist 指數是利用面板數據來測算全要素生產率變化的非參數前沿方法。它是在靜態DEA 的目標空間上加入時間空間，更符合高校科技創新數據的特點［3］。 Malmquist 全要素生產率指數定義如下：

式中：x表示高職院校科技創新投入；y表示高職院校科技創新產出；

根據國內學者的方法，全要素生產率可以分解為技術效率和技術進步率。 如果假設科技創新投入要素存在規模報酬可變的情況，技術效率可進一步分解為純技術效率和規模效率。 全要素生產率指數具體分解形式如下：

1.2.2 變量說明

為了衡量高校科技創新全要素生產率，本文選擇科研活動人員和科研經費投入作為投入指標，發表學術論文、專利授權和“四技”服務到賬金額作為產出指標，具體如表1 所示。

表1 高職院校科技創新全要素生產率投入指標和產出指標

在“雙高計劃”政策效應模型中，本文把高校科技創新全要素生產率指數作為結果變量，“雙高計劃”政策作為處理變量，同時引入師生比、高級職稱占比、院校類型和地區分布等4個指標作為協變量，具體如表2 所示。

表2 “雙高計劃”政策效應模型指標

1.2.3 數據來源

本文科技創新全要素生產率投入指標的科研活動人員以中級職稱和具有碩士學位及以上的專技人員來衡量，科研經費投入以各級各類專項費，包括項目建設、平臺建設、人才隊伍建設等作為統計依據，數據主要來源于各院校科技、社科統計年報人力資源與經費統計表。 產出指標中發表學術論文指標數據通過中國知網作者所在單位檢索匯總得到，專利授權數據來源于IncoPat 專利檢索，從當前權利人、公開(公告）日、專利狀態對20 所“雙高計劃”院校專利授權情況分別進行檢索與統計。 “四技”服務到賬金額根據江蘇省高校技術市場統計數據以及院校官網公布統計整理。

2 全要素生產率及分解測算

采用動態 DEA-Malmquist 指數方法，運用STATA 軟件測算了2019—2021年江蘇省20 所“雙高計劃”建設高職院校科技創新的全要素生產率及其分解效率，結果如表3—4 所示。

表3 “雙高計劃”建設院校2019—2021年科技創新全要素生產率及分解 （單位：%）

從表3 可以看出，20 所“雙高計劃”建設院校在2019—2021年的全要素生產率逐年增長，期間平均每年增長5.2%。 從全要素生產率分解結果來看，技術效率和技術進步率共同推動了“雙高計劃”建設院校科技創新的全要素生產率，其中技術效率年均增長率為3.8%，技術進步率年均增長率為1.4%，說明技術效率對全要素生產率的貢獻要大于技術進步率。從技術效率的分解結果來看，純技術效率和規模效率共同推動了技術效率的提高，規模效率年均增長率為2.2%，純技術效率年均增長為1.5%，整體來看規模效率對技術效率提高影響要大于純技術效率。2019—2021年，純技術效率和規模效率都呈現增長，但純技術效率要大于規模效率，說明“雙高計劃”建設院校越來越重視院校科技創新能力的提升，并且取得了良好的效果。

表4為20 所“雙高計劃”建設院校的全要素生產率及其分解效率，從全要素生產率的取值來看，所有“雙高計劃”建設院校的全要素生產率均得到了提升，排在前5名的是無錫職業技術學院、江蘇農林職業技術學院、江蘇農牧科技職業學院、南京信息職業技術學院、常州信息職業技術學院，增長率為8.1%～12.2%。 從規模效率值來看，20 所“雙高計劃”建設院校在2019—2021年期間規模報酬均顯示小幅度遞增，增長率為1.2%～3.9%，說明這期間的科研投入出現小幅度的節省。 從純技術效率來看，有少數“雙高計劃”建設院校在科研發展規模、增長速度方面發展較快，但在政策監管、科研激勵方面尚有欠缺，導致科研投入上存在不足。

表4 2019—2021年“雙高計劃”建設院校科技創新全要素生產率及分解 （單位：%）

3 結論與政策建議

3.1 研究結論

根據江蘇省“雙高計劃”建設院校2019—2021年科研數據，對科技創新全要素生產率進行測算并分析得出，所有建設院校科技創新效率有效，均呈現不同程度的增長，整體的科研創新效率水平比較高，但院校之間存在明顯的差異。 同時，這些高職院校存在不同程度的問題。 比如，從純技術效率來看，科研管理工作還存在一定程度的不足，規模效率均有效而純技術效率無效現象說明科研激勵政策或科研投入還存一定程度的不足。 為切實提升“雙高計劃”建設院校科研創新效率，提出以下政策建議。

3.2 政策建議

3.2.1 進一步健全科研激勵機制與運行機制

通過設立校級科研團隊、科研平臺、科研項目等多種渠道給予教師科研經費支持。 在“雙高計劃”建設科研任務指導下，突出教師科研定位應與學校辦學特色、專業優勢相結合，同時有針對性地減少科研一線教師的行政性工作任務，集中力量進行科學創新研究。

3.2.2 通過內外兼備方式優化科研隊伍結構

在對外引進高層次人才的同時，要注重學校現有教師科研團隊的階梯建設，通過各類青年教師專項激勵年輕教師的科研興趣，提升青年教師的科研創新潛力。 對于學校現有或即將引進的高層次人才，應引導其發揮科研創新引領作用、示范作用和“傳幫帶”作用，真正實現教師科研隊伍的協同發展。

3.2.3 進一步營造科研創新氛圍

為提高教師科研創新能力，學校應有目的、有計劃地組織教師參加各級各類科研創新能力培訓，通過學校和二級學院兩個層面的科研專項輔導，發揮各專業教研室科研基地作用，加強專業教研室教師之間的交流與合作，同時鼓勵跨專業的科研交流與合作，不斷提高教師交叉學科的理論水平和科研素養。

3.2.4 進一步加強產學研深度融合

鼓勵教師積極參與地方政府或企事業單位組建的科技創新聯盟，在各類研發中心、工程技術研究中心、教學科研基地開展科研活動，通過“一師一企”鼓勵教師參與或聯合研發新產品、新技術、新工藝，促進產學研深度融合，使教師科研創新能力不斷增強。