基于熵權TOPSIS的我國區域高?？萍紕撔履芰υu價研究*

馬志偉

(北方工業大學科學技術研究院,100144,北京)

新時代背景下,中國經濟在量的基礎上有了質的飛躍。然而當前世界經濟格局正在重組洗牌,中國與西方國家關系全面復雜化,如何應對全球視野下的競爭,在大國競爭間立于不敗之地是當前中國政府亟須考慮的問題。2019年中興事件、2020年華為事件等一系列針對中國科技型企業的動作警示我們,美國等發達國家想扼殺中國科技崛起之路,從側面反映了科技創新的重要性和中國科技創新能力的不足,中國缺少科技創新尤其是基礎創新能力。高校作為科技創新的主戰場之一,是科技創新的前沿陣地,肩負著中國科技創新研究的重擔。習近平總書記對高校給予厚望,反復強調高校要釋放科技創新潛力,瞄準關鍵核心技術,搶占科技創新制高點。

截至2021年9月底,中國共有普通高等學校2 756所,其中本科1 270所、?？? 486所,雙一流大學42所,一流學科建設高校95所。路透社公布的歷年全球最具創新力大學百強榜上,美、德等國上榜高校占絕大多數,2022年中國內地排名最高的清華大學僅居51位,中國自2017年開始也公布了最具創新力大學排名榜,2021年清華、浙大和上海交大位列前三。近年來,中央及地方政府紛紛從人才建設、平臺搭建、成果轉化、職稱改革等方面入手,高校實驗儀器設備數量、實驗室用房面積、工作經費投入等大幅度增加,構建高校聯盟、協同創新共同體,以此激發高?？萍紕撔?。

鑒于高?？萍紕撔碌闹匾?在新時代背景下對高?？萍紕撔履芰Φ目茖W評價,有利于客觀判斷高?？萍紕撔戮C合能力的區域性特征,以便及時發現高?？萍紕撔掳l展過程中的問題,既對高?？萍紕撔履酥林袊萍紕撔碌奶嵘兄匾饬x,又為高?？萍紕撔轮贫鹊暮侠硪巹澨峁┮罁?。

1 文獻綜述

教育是中國特色社會主義現代化的重要基石,高等教育更是我國實現教育強國、科技強國、人才強國的基礎之一。黨的二十大報告指出:“繼續教育協同創新,推進職普融通、產教融合、科教融匯”,力求“加強基礎學科、新興學科、交叉學科建設,加快建設中國特色、世界一流的大學和優勢學科”。作為教育協同創新的實施主體,高校一直承擔著科技創新進步的重任。許多研究圍繞院校的創新模式和自身的實踐經驗展開。這些研究將視角集中在特定的學科創新經驗上,為科技創新提供了實際的參考路徑。[1-2]細化到具體的研究中,高攀等基于雙元創新理論分析了高?？蒲袆撔潞椭R轉移創新之間的關系以及二者對高?？萍紕撔滦实挠绊?這一研究分析捋順了知識創新過渡到科研創新的具體路徑,并對如何實現知識創新的轉移提出了建設性意見。[3]馬寶林等分析了人文社科和理工農醫的科技創新靜態和動態水平,并比較了文理之間的差異,強調了提升兩種不同學科之間的科創效率的實現方法與政策手段。[4]軻亮和姚聰莉以雙一流建設高校為研究對象,分析了雙一流建設高?？萍紕撔滦始坝绊懸蛩?通過對于影響因素的歸納總結提煉出具有現實參考價值的學科創新建設模式。[5]朱恬恬等基于兩階段視角分析了高?？萍贾R創新、成果轉化及整體效率,這一研究基于更加科學的效率分析工具,為知識創新轉化為科技創新提供了堅實的數理依據。[6]馬聰穎和吳宏超分析了一流大學建設高?？萍紕撔碌撵o態與動態效率,通過兩種不同效率的對比,說明目前對于高?？萍紕撔滦实脑u估需要在具體分析情境下適用不同的效率評估方法。[7]初旭新等基于創新價值鏈視角,分析了中國高校知識創新、科研創新和創新收益效率,并肯定了高校的科技創新在創新價值鏈上游的重要引領作用。[8]孫婕等更加細化到高校內部的研究主體,從理工科高校研究生創新能力獲取來推導高校學科科技創新能力提升的可能性。[9]

但是此類的研究主要聚焦的是單一高校的學科建設。對于如何整合高?？傮w的科技創新成果,部分研究強調,需要放大視野,研究高校整體的科技創新效率。這一觀點實際在2005年就被提出,并形成了具有可實踐性的高?？萍紕撔履芰C合評價體系,包含了測度高校的原則、指標、模型與方法。[10]在該體系的基礎上,大量研究圍繞各個區域的高?？萍紕撔履芰M行測度。從全國范圍來看,許曉東和智耀徽從智慧專業化的視角分析了中國31個省市的高?？萍紕撔履芰?并根據各區域創新能力和創新資源投入的不同,提出了具有針對性的科技創新路徑。[11]從區域和省份來看,石薛橋和薛文濤基于生態位理論對中部6省高?？萍紕撔履芰M行評價,認為區域高校的創新能力差異形成了不同區域在全國整體創新格局中的生態位差異,并基于該差異進行排名。[12]在針對中西部地區的高?？萍紕撔履芰Φ难芯恐?盧克平指出了與東部沿海發達地區相比,中部地區高?？萍紕撔履芰κ艿街萍s的主要問題,其根本源于優質高等教育資源短缺,并結合中國科技現代化的布局論述了中部地區高?？萍紕撔碌囊饬x。[13]張慧卿等選取京津地區的部分高校作為研究對象,對綜合創新能力、專利質量等各項指標對高?？萍紕撔履芰M行評價,這為地區高?？萍紕撔履芰Φ奶嵘峁┝烁釉敿毜闹笜?。[14]蔡萬剛和鄭建國采用熵值法分析比較了北上廣蘇4地高?？萍紕撔履芰?通過對經濟發達地區高?？萍紕撔履芰︻I先的研究,歸納了影響地區高?？萍紕撔掳l展的核心要義。[15]陳建敏等從大灣區高?？萍紕撔轮黧w間關聯性弱、科技成果流動不暢以及轉化困難等問題出發,提出了基于高校、科研機構、政府和企業的科技載體平臺生態構想。[16]可以發現,針對地區高?？萍紕撔滤降难芯渴重S富,這主要是因為一些數理分析方法在區域高?？萍紕撔滦蕼y算上的運用符合元分析的思想。通過測度方法的迭代和經驗累積,在同種方法下測算的效率可以在不同研究形成突出的對比效果,相互的研究成果可以互相對照。

但在全國范圍內的高?？萍紕撔滤降臏y度,其方法和分析模式就較為分散。其中,王輝和陳敏傾向于使用相對更加成熟的數據包絡分析(DEA)模型,數據包絡分析是在具有多個產出投入指標時進行效率指數測算的非參數生產前沿面模型,其研究不同之處在于研究將區域創新績效影響過程劃分為科技成果產出、科技成果轉化兩個階段,并提出了大多數省份存在“此高彼低”的現象。[17]同樣選擇該方法的還包括王慶金等關于基于“政產學研金服用”視角的科技創新效率測算和李文輝等各省高?？萍紕撔履芰?、效率及其經濟貢獻率研究。[18-19]除此以外,還有學者則選擇能夠分析不同時期面板的決策單元效率變化情況的DEA-Malmquist模型來對全國省份的高?？萍紕撔滦蔬M行分析。[20-21]也有學者則更加關注各省高校技術創新空間溢出效應,研究利用空間面板模型對高?？萍紕撔履芰M行參數估計,基于時點固定效應的空間杜賓模型對空間溢出效應進行分解。[22]部分研究意識到,上述方法缺少能夠進行橫向、縱向對比分析的視野,沒有充分考慮指標的權重,無法兼顧到指標的客觀差異,一些效率測算研究在對比后選擇更加合理的熵權法和TOPSIS法。蔡文伯和陳念念結合AHP-TOPSIS和QR分位數回歸模型,分析我國高?？萍紕撔履芰陀绊懸蛩?研究從異質性的視角細致地闡述高?？萍紕撔履芰Φ牡貐^分布差異和地區影響要素,并強調人才投入能力、校企合作能力以及成果轉化能力存在不足。[23]熊國經等采用E-TOPSIS改進因子分析法,利用熵值法的差異系數修正因子分析的方差貢獻率及因子得分系數確定科技創新效率中更加客觀指標權重。[24]

高?？萍紕撔履芰^為復雜,是一個綜合過程,不能用單一指標來表示。指標的選擇既要體現科技創新的基礎能力,又要體現科技創新的投入產出能力和成果轉化能力,還要在進行評價時考慮到合理性和科學性。前人采用了定量或定性的方法對高?？萍紕撔履芰M行研究,但仍存在一些問題需要解決:高?？萍紕撔履芰Πl展的綜合評價指標選取上有一些片面的地方,有學者在研究時忽略了一些維度,容易造成指標的選擇相對主觀;在測度方法上有一些地方需要改進,主觀上賦權會對評價產生誤差。對此,針對以上問題,本文從科技創新基礎、國際交流與合作、科技創新投入、科技創新產出和科技創新轉化5個維度構建了區域高?？萍紕撔履芰υu價指標體系,采用熵權TOPSIS法進行測算,熵權TOPSIS評價回避了主觀因素的影響,克服了人為賦予權重的弊端,主要考慮評價對象與正理想解和負理想解的距離,基于信息熵權重基礎上分析關鍵影響因素,針對性地提出對策建議。

2 區域高?？萍紕撔履芰υu價指標體系的構建

作為產生科技創新成果的重要基地之一,高校是基礎研究的主力軍。高校的核心優勢在于能夠持續地進行基礎研究,這恰恰是企業等所缺乏的;作為多學科的集中地,學科間相互交流協作產生的創新培養了更多國際水平的科技人才和創新團隊。除人才培養、科研等,高校重要使命還在于與國際間的交流合作,站在時代的前端引領科技潮流。因此,對區域高?？萍紕撔履芰M行評價不能依靠單一指標。依據高?？萍紕撔碌膬群?、特征及作用,結合“破五唯”新舉措,奉行多元化評價理念,構建的區域高?？萍紕撔戮C合評價指標體系如表1所示:既有代表高校創新條件和資源的基礎能力,又有創新活動保障的創新投入和創新能力直接體現的產出能力,同時又包含與市場貼合的轉化能力,在此基礎上增加了國際交流與合作維度,鼓勵和引導高等教育對外深度交流與合作是大趨勢,對于加強高?？萍紕撔履芰Υ笥旭砸?。

表1 區域高?？萍紕撔履芰υu價指標體系

因此,區域高?？萍紕撔履芰υu價指標體系劃分為五層準則層,層級劃分和基礎框架參考潘丹對高?？萍紕撔履芰υu價指標的研究,包含了內部基礎與外部參與,兼顧投入產出與科技成果轉化的創新鏈條,能夠較為科學地測算地方高校的科技創新能力和效率。[25]其中科技創新基礎能力,結合齊書宇對于新時代地方高?？萍紕撔履芰υu價趨勢的分析,[26]將兩項研究中科技創新隊伍和科技創新支撐能力中的三級指標提煉融合,從教學、研究、運營、領導者和設施5個角度設立科技創新基礎能力指標層。國際交流與合作準則層則參考馬聰穎和吳宏超對一流大學建設中的科技創新知識溢出效應的判斷,設立國際合作人次、報告和會議數,體現走出去和引進來的知識交互。[27]科技創新投入能力和科技創新產出能力則更關注許曉東和智耀徽對智慧專業化背景創新能力提升要求的分析,從成本效益矩陣的視角出發,對研究主體的關鍵因素進行整理,產出結果包括發文量這一類基礎產出,也包括國家級獎項的突出產出,同時考慮高校人才培養與輸送對社會可持續性創新能力的貢獻。[28]在此基礎上進一步參考李海剛等對高校創新生態系統科技成果轉化績效測度的成果,突出知識能力和創新能力的價值轉化鏈條。[29]

3 科技創新能力評價方法

3.1 權重確定

常見的評價方法主要有熵權、TOPSIS、模糊綜合評價、層次分析等方法。方法各有優劣,其中,熵權法是一種客觀賦值方法,基于信息熵這個工具,測算各指標的權重,指標的信息熵越小,提供的信息量就越大,權重也相應較高。

熵用來度量所有數據中的有效信息量,熵權法是根據數據指標變異性的大小來客觀地確定權重,如一個指標信息熵越小,則表明該指標變異程度越大,在評價中起到的作用越大,權重也越大,反之亦然。計算過程如下:

1)數據標準化處理

由于各項指標數據的量綱有所差別,因此本部分采用極差法對原始數據進行標準化處理。對于不同的指標,標準化處理公式不盡相同,對于正向指標和對于負向指標,可采取不同的公式

(1)

(2)

式(1)和(2)中,rij為第i個地區第j項指標的原始數據,r′ij為相應的標準化值,max(rij)和min(rij)分別為指標的最大值和最小值。

2)權重測算

第j項評價指標的信息熵值Hj計算公式為:

(3)

(4)

式(3)中:fij為第i年第j項指標的比重。

3.2 區域高?？萍紕撔履芰υu價模型構建

TOPSIS模型在1981年首次提出,屬于多屬性決策方法。[30]本文采用TOPSIS模型對我國2020年31個省市高?？萍紕撔履芰M行評估。在測算權重后通過計算評價單元與理想目標之間的接近程度來計算區域高?？萍紕撔履芰?主要計算過程如下:

1)評價各指標的正理想解Z+和負理想解Z-,公式如下:

(5)

2)計算各評價單元與正、負理想解的貼近度Ci,具體公式如下:

(6)

公式(6)中,D+為評價向量到正理想解的距離,D-為評價向量到負理想解距離,貼近度的取值范圍為[0,1],當貼近度離0越近時,表明高?？萍紕撔履芰υ饺?反之則越強。

4 綜合評價結果及分析

4.1 樣本數據來源

參考潘丹等對高?？萍紕撔履芰υu價指標的研究,[31]根據表1的綜合評價指標體系,本研究選取2006—2020年我國31個省市高校作為研究對象。數據來源于相對應年份的《高等學?？萍冀y計資料匯編》。撰寫本文時,科技統計年最新數據是2021年,但高校方面的科技創新數據最新年份是2020年,因此本文選擇2020年數據。

4.2 計算各指標的權重

根據上述公式,計算23個指標的權重,結果如表2所示。

表2 準則層及指標層權重

4.2.1科技創新基礎能力

在科技創新基礎準則層指標中,固定資產購置、研究機構數2個指標的權重均大于0.04。從這點上來說,創新所需要的基礎性條件并不是單純的人員堆疊,更強調相應的配套設施必須完善。這和我國長期以來以重視理工科類的學科發展有很明顯的關聯,相當多的理工科需要龐大的材料消耗和先進的儀器支持,最終才能獲得相應的實驗數據和可靠的實驗結果。在這一條件之上,才能夠充分發揮科研人員的創新能力,實現人員創新到高效創新再到區域創新的創新主體轉移路徑。由此可以發現基礎性的硬件指標對高?？萍紕撔禄A能力的影響較大。在高校今后的發展過程中,夯實科技創新基礎應重點關注這些指標的提升。

4.2.2國際交流與合作能力

在該準則層中,主辦國際會議、特邀報告是重要的指標,如何擴大地區高校影響力,主辦重要學術會議和學術活動、推動科技創新協作是高校國際交流的方向。主辦國際會議和特邀報告的形式,證明了高校的科技創新能力得到了國際性跨區域范圍的認可,高校有意愿且有能力來擴充自己的創新影響力,并且吸納其他發達國家高等院校的創新經驗。這使得相應的學術交流和知識流動可以在我國和其他國家之間展開,從而持續的帶動相應的創新交流與協作,實現一種正向的循環。

4.2.3科技創新投入能力

該準則層中,研究與發展經費、研究與發展項目均是重要的影響因素,高校研發經費的持續增長更能有效地促進科技的更新,經費是攻克核心技術壁壘、解決卡脖子問題的關鍵,項目是經費的載體。所以,高校要實現自身科技創新能力的突破,一方面來說,需要依托良好的研究與發展項目,項目為尋求創新突破提供了具體的著力點;另外一方面,又要給予這些項目充分有力的經費支持,使得相應的科技創新人才能夠充分的發揮潛能。

4.2.4科技創新產出能力

該準則層中,國家三大獎、國務院各部門科技進步獎是重中之重,與發表論文、畢業生數等指標相比,這些獎項代表了我國科技創新的最高水平。綜合上文所提到的,高校要實現自身能力的突破,必須要依托良好的研究和發展項目,國家三大獎和國務院各部門科技進步獎代表的是對于創新項目所取得成就的認可,同時也代表著創新能力由量的積累向質的轉變。不可否認,高校承擔著向社會輸送人才的重要責任,同時,以論文形式來體現其研究成果的方式,是目前最主要的途徑,但從研究中我們可以發現,隨著時間的推移,國家性的科研表彰獎項已經成為了科技創新推動的源泉之一,所以單一的論文堆疊和基礎性的畢業生數并不能體現創新產出的能力,而要更加關注這些成果中所包含的創新水平提升。

4.2.5科技創新轉化能力

該準則層中,技術轉讓合同總金額是高?？萍紕撔鲁晒浆F實經濟社會中的應用,這一指標較為關鍵。我國長期以來持續地推進高校,政府和企業之間的合作與溝通,作為整個創新鏈條的上游,高校是科技創新主戰場之一,但現階段專利申請授權、論文發表等能力的增長速度快與轉化率低并存,這代表著大量的科研成果被卡在了理論階段,許多科研成果無法轉化成為受到市場認可的技術。高校的創新停留在論文層面或者一般的技術層面,而企業最需要的就是能夠實現穩定可靠的技術產出,從而進一步實現規?；男?。如何抓住高?？萍紕撔鲁晒霓D化能力是提升科技創新能力的關鍵。

4.3 評價結果

根據上述步驟,采用Matlab軟件對我國高?？萍紕撔履芰M行綜合評價(本評價不考慮港澳臺地區),得到結果如表3所示。限于篇幅,僅展示2020年。從綜合發展的角度來看,2020年江蘇、北京和廣東高?？萍紕撔掳l展成效較好,西藏、寧夏和青海的高?？萍紕撔履芰θ孕柽M一步挖掘。江蘇高校在科技創新產出能力和科技創新轉化能力指標方面處于領先地位,其他指標也處于中等偏上水平,北京高校在科技創新投入方面遙遙領先,在科技創新基礎能力等方面也穩居前四,廣東高校在科技創新基礎指標方面排第一,科技創新基礎能力等指標都處于全國前列。西藏、寧夏和青海的大部分指標均有待大幅度提升。

表3 2020年高?？萍紕撔履芰C合評價結果

4.3.1科技創新基礎能力

從表3中可以發現,2020年我國31個省市高?？萍紕撔禄A能力中,廣東省位居第一,其次為江蘇省和山東省,得分依次為:0.175、0.173和0.153。廣東省固定資產購置費、教學與科研人員位居前列,研究機構數最多;江蘇省固定資產購置費與科學家和工程師最多。西藏、青海和寧夏地區的高?？萍蓟A能力較差,由于高端領軍人才較為匱乏,兩院院士、長江學者、杰青等數量遠小于其他省份,高校重點實驗室、創新平臺等硬件設施稀缺,因此科技創新基礎較為薄弱。

4.3.2國際交流與合作

從國際交流與合作來看,發展較好的為上海、北京和天津,發展較差的有內蒙古、貴州和云南。上海高校平均國際合作派遣及接受人次和國際科技學術會議數遠高于其他省市,北京市校平均國際科技學術會議特邀報告數居全國第一,這與上海市和北京市國際化大都市的定位密不可分,實施國際高校間交流與合作更是常態。反觀內蒙古等省市,由于地域偏遠,對外交流合作范圍較小,力度較小,因此國際交流與合作得分較差。

4.3.3科技創新投入能力

從科技創新投入情況來看,創新投入力度較大的有北京、江蘇、廣東,創新投入力度較小的有海南、青海和西藏。從研發人員、研發經費和研發項目數情況來看,北京市在這三方面的投入數量遙遙領先,江蘇、廣東緊隨其后,海南、青海和西藏處于墊底位置。

4.3.4科技創新產出能力

從科技創新產出情況來看,創新產出較多的為江蘇、北京和廣東,創新產出較少的為西藏、青海和寧夏。江蘇省發表論文數、國外刊物發表數、專利申請和授權數指標高于其他省市;2020年北京市獲得科技進步獎數91項,占當年全國20.4%。

4.3.5科技創新轉化能力

從科技創新轉化情況來看,江蘇、上海和廣東的科技創新轉化能力較強,青海、西藏和海南高?？萍紕撔罗D化能力較為薄弱。江蘇省高校專利出售合同和技術轉讓合同數最多,上海市高校專利出售合同總金額約為22.4億元。

4.4 高?？萍紕撔履芰Φ目臻g演變

盡管高?？萍紕撔履芰υu價結果能夠清晰地表示各區域的得分和排名,但無法展示我國區域高?？萍紕撔履芰Φ目臻g演變特征。我國長期存在區域高等教育發展不平衡不充分問題,因此分析高?？萍紕撔履芰Φ目臻g分布形態有利于把握當前我國高?？萍紕撔掳l展現狀。

將高?？萍紕撔履芰Ψ譃轭I先區域(綜合值>0.750 0)、追趕區域(0.208 8<綜合值<0.413 6)、相對落后區域(綜合值<0.208 8)。由于篇幅限制,本文選擇2006、2013和2020年為例,將3個時間斷面的綜合得分與各區域的矢量數據相匹配,得到高?？萍紕撔履芰υ谏鲜瞿攴萆系牡燃壏植紙D(如圖1～3所示),進而分析其空間演變特征。

圖1 2006年等級分布

圖2 2013年等級分布

圖3 2020年等級分布

我國各省份高?？萍紕撔履芰φw穩步上升,為整合高校資源、促進高校發展提供了廣闊空間。2006年所有省份均未在領先區域,追趕區域主要集中在湖北、江蘇、上海和北京,其余省份均為落后區域。2013年領先區域主要集中在北京和江蘇,上海、黑龍江、湖北、廣東、山東、遼寧、浙江、陜西則處于追趕區域,相對落后區域主要包括四川、湖南、安徽、河南、河北、天津、吉林、重慶、福建、江西、廣西、山西、云南、甘肅、內蒙古、貴州、新疆、海南、寧夏、青海和西藏。2020年領先區域主要包括江蘇、北京、廣東和上海。處于追趕區域的有山東、陜西、浙江、湖北、四川、河南、湖南、遼寧和安徽,黑龍江、河北等其余省份仍處于相對落后區域。

經過15年的發展,2006—2020年高?？萍紕撔履芰ψ兓容^大,西部地區和大部分中部地區仍處于落后區域,領先等級、追趕等級和相對落后等級的省份數由27∶4∶0變為18∶9∶4,表明我國高?？萍紕撔掳l展任重而道遠。其中,變化最明顯的是黑龍江,2013年由相對落后區域躍入追趕區域,但2020年下滑至相對落后區域。

4.5 高?？萍紕撔履芰Φ目臻g相關性

隨著高等教育改革的深入,知識、創新要素等溢出現象日益顯現,各省份之間可能存在較大的空間關聯性。本文引入Moran指數進行高?？萍紕撔驴臻g相關性的研究,結果如表4所示。從表4中可以發現,Moran指數均大于0,2006年高?？萍紕撔履芰oran指數值為0.138,2020年Moran指數值為0.130,我國高?？萍紕撔履芰臻g自相關關系均為正,根據Moran指數的含義,表明在研究范圍內歷年均呈現出正相關關系,但每年空間相關程度差異較大。

表4 2006—2020年高?？萍紕撔履芰Φ腗oran指數

5 結論與啟示

當前,我國區域高?？萍紕撔履芰Πl展不均衡問題仍然存在,且較為突出,主要包括科技創新基礎薄弱、產出成果較少及轉化機制不完善、區域科技創新能力不平衡等。本文從科技創新基礎、國際交流與合作、科技創新投入、科技創新產出、科技創新轉化5個方面構建了包含23個二級指標的高?？萍紕撔履芰C合評價體系,具有合理性和科學性,運用熵權TOPSIS測算了我國2006—2020年區域高?？萍紕撔履芰λ?基于客觀賦權更有助于提高評價結果的準確性,為高?？萍紕撔履芰Φ脑u價提供了數據支持。實證結果發現:我國高?？萍紕撔履芰φw水平較低,省域間差異較大;準則層中,科技創新產出和科技創新轉化等因素是影響高?？萍紕撔履芰Φ闹匾笜?二級指標中,國家三大獎、科技進步獎與固定資產購置費等指標對高?？萍紕撔履芰Φ挠绊戄^大;高?？萍紕撔履芰φw呈現穩步上升趨勢,處于領先區域的省份比例逐步上升,但個別省份呈現先上升后下降的態勢;高?？萍紕撔履芰Υ嬖陲@著的空間正相關性。結合研究結論,為推動我國區域高?？萍紕撔履芰λ?要以創新理念為指引,以各指標權重大小為決策重點,具體措施有:

第一,增強科技創新效率,以較小的投入獲取較的創新成果產出。加大研發經費在高校方面的投入,拓展政府、企業、民間資本等渠道,形成多元研發經費投入機制,引導多種形式進入研發領域。搭建科技合作研發平臺和研發機構,以此引進高端人才,形成強有力的創新團隊,從而產生具有前沿性的科技創新成果。

第二,搭建交流合作平臺,實施“請進來,走出去”戰略,尤其是要拓展國際間交流合作渠道,現階段把國外專家學者的先進技術和先進經驗請進來,把我國高?？萍紕撔轮械膬瀯莺土觿菡宫F出來,努力提升科技創新能力。

第三,踐行高?！皞鲙蛶А蹦Ｊ?。江蘇、北京等地區要積極發揚傳幫帶精神,與寧夏、青海等高?？萍紕撔履芰^差的省份進行交流與合作,尤其是在項目等方面,總結先進經驗,為落后地區提供借鑒,促使我國高?？萍紕撔履芰傮w上一個新臺階。

第四,加強科技成果轉化?？萍汲晒D化是一個漫長的過程,高校要逐步引導科技創新與現實發展相適應,加大對科技成果轉化的支持力度,從考核機制入手,多形式多層次多角度地向企業開展技術開發、技術咨詢和技術培訓等業務;此外,國家也要簡政放權,降低對成果轉化的限制,給予科技創新成果完成人和參與人享有成果的收益,提升科研人員經濟收益。