“雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策量化評價

任 帥 趙 敏

(華南師范大學政治與公共管理學院,廣州 510006)

在我國加快建設創新型國家和科技強國的背景下,高校作為科技創新的主體之一,既要基于自身實際與優勢,進一步做好供給端、服務端工作,也應圍繞平臺建設、資源投入和制度保障等有力有序有效推進與科技成果轉化相關的各項工作。但《2022年中國專利調查報告》顯示,2022年我國有效發明專利產業化率達到了36.7%,但高校發明專利產業化率僅為3.9%[1]。這從側面反映出雖然我國科技部、財政部、教育部等多個部門積極出臺了有關優化轉化流程、提高轉化補助、加強組織領導等科技成果轉化激勵保障政策,但它們在高校場域中的實施情況卻并不樂觀。為此,有必要對不同類別高校發布的科技成果政策進行分析評價,以優化高?？萍汲晒D化政策體系,提高整體轉化效能。所以,本研究選擇“雙一流”師范類高校發布的科技成果轉化政策為研究對象,通過建構PMC指數模型深入分析政策設計現狀,以期為之后的政策設計和優化提供借鑒。

1 文獻綜述

目前,國內外學者主要從高校類別、研究視域、研究地域等方面入手,圍繞高?？萍汲晒D化政策展開了諸多研究。在高校類別上,不同學者分別選取了“雙一流”高校[2]、高職院校[3]、中央直屬高校[4]等作為研究對象,對高?？萍汲晒D化政策進行了量化評價;在研究視域上,學者們多是透過政策工具的視角對高?？萍汲晒D化政策的工具偏好及存在的問題進行分析[5-6];在研究地域上,不少學者以我國某一省份高校發布的科技成果轉化政策為研究樣本,對其進行分析評價,比如紀國濤等[7],陳菲等[8]分別選取了遼寧和重慶的高?？萍汲晒D化政策作為數據樣本進行分析。

整體而言,雖然有關高?？萍汲晒D化政策的研究已經初具系統性,可仍缺少必要的分類思想與具體化詮釋。比如,未對我國“雙一流”高校中的理工類、師范類及綜合類等高校發布的科技成果轉化政策進行分類評價。之所以強調此種分類評價方法,是因為它既有助于增強研究地域的延展性,也有利于比較客觀地評價政策的有效性。因此,本文選取“雙一流”師范類高校(共9所)發布的有關促進高?？萍汲晒D化的管理辦法為研究對象,運用PMC指數模型對其進行變量賦值并進行分析,揭示出當前政策制定的特點、優勢與不足,以期為后續政策制定、完善與創新提供依據。

2 政策樣本來源

通過逐一登陸9所“雙一流”師范類高校的科技處、社科處及二級學院等的官方網站,并以“科技成果”“科研成果”“科技成果轉化”“科研成果轉化”等為關鍵詞進行搜索,最終得到如表1所示的7所高校的科技成果轉化政策。

表1 “雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策匯總

3 研究設計

PMC指數模型是Ruiz等在認識到萬事萬物的運動性與相互關聯性的基礎上,借助Omnia Mobilis假說而構建出的一種政策評價模型。它不僅力求盡可能多地納入每一個會對結果產生影響的相關變量,并賦予變量以相同的權重,而且其最終呈現的結果也有助于分析某一政策的內部一致性水平與優劣勢所在[9]。在以往的研究中,雖然有的學者通過指標嫁接的方式對不同領域的政策文本進行量化評價,并且得到了較為理想的數據結果,但這種方法未充分考慮政策樣本的特殊性,隱含著所得結果的不確定性。故而,本研究將先對政策樣本進行文本挖掘處理,然后基于文本挖掘結果與既有學者的政策評價指標體系得出適合貼切的政策評價指標。

3.1 變量分類與參數識別

為了確定用于PMC分析的一級和二級評價指標,本文借助ROSTCM6軟件對7所“雙一流”師范類高校發布的科技成果轉化政策進行預處理。首先,將7項政策文件合并導入軟件,在過濾詞表中添加“根據”“按照”“規定”“辦法”“國家”“完成”“承擔”“確定”“應當”等關鍵詞,以過濾對后續政策分析無意義的詞匯;然后,在分詞自定義詞表中添加“學院”“作價投資”“資產公司”“領導小組”“知識產權”“完成人”“基金”等關鍵詞,以構建契合文本內容的特有詞匯群;最后,分析得到共現高頻詞語義網絡圖譜(見圖1)與前40名詞匯及詞頻統計結果(見表2)。通過文本挖掘結果可以看出,“科技成果”“轉化”“學?！薄翱蒲小薄肮芾怼薄巴瓿扇恕薄凹夹g”“收益”“單位”“人員”“分配”等詞匯的頻次較高,且與其他詞匯的關聯性較強。同時,許可、轉讓和作價投資3種主要的科技成果轉化途徑在政策文本中也被多次提及。

圖1 “雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策語義網絡圖

表2 “雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策前40名詞匯及詞頻

在得到政策文本的高頻詞及其語義網絡后,參考張永安等[10]、楊松令等[11]、方永恒等[12]對于政策評價指標的選定標準,并結合“雙一流”高?？萍汲晒D化政策的特點,共設置了10個一級指標變量和33個二級指標變量(見表3)。

3.2 PMC指數計算與曲面構建

基于已經建立的“雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策評價指標體系,可以得到包括10個一級變量和33個二級變量的多投入產出表。參照Estrada的方法,對PMC指數進行測算,測算步驟依次為:在多投入產出表中分配出所需的10個一級變量和33個二級變量;基于式(1)和式(2)對二級變量進行賦值;運用式(3)計算出一級變量的值;根據式(4)對所有一級變量的值進行加總,得到PMC指數[13]。PMC得分分別在9～10、7～8.99、5～6.99、0～4.99范圍內,依次對應完美政策、良好政策、可接受政策和不良政策。在此過程中,由于本文選取的7項政策文本均屬于學校公開的正式文件,且無二級變量,所以X10的取值均為1,可以將其剔除以構建起如式(5)所示的三階矩陣,進而繪制出各政策的PMC曲面圖。

X～N[0,1]

(1)

X={XR:[0～1]}

(2)

(3)

(4)

(5)

4 實證分析

4.1 樣本計算

根據PMC指數的計算方法,7所“雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策的PMC指數數值如表4所示。由表4可知,除了P7的PMC指數處于可接受水平外,其余6項政策均處于良好水平,沒有達到完美水平的政策,也沒有不良政策。與此同時,這7個政策的PMC指數平均值為7.95,屬于良好層次。7所高校的指數排名依次為P2、P3、P4、P1、P6、P5、P7。

表4 “雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策的PMC指數

通過比較7項政策的一級變量得分與均值大小可以發現:一是因為各項政策均屬于學校發布的公開性正式文件,且在內容闡釋上囊括了3種政策工具(供給型、需求型、環境型),政策組合也關涉一種選擇,所以在政策工具X4、政策組合X7和政策公開X103個方面的得分均與均值相同,分別為1、0.5和1;二是除了政策工具X4、政策組合X7和政策公開X10之外,其余7個一級變量均存在低于均值的政策,這表明雖然從整體上來看,“雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策已經達到了良好水平,但仍需要各校根據自身情況補足短板,發揮政策規范效力與激勵引導作用。

4.2 PMC曲面圖分析

根據前述PMC曲面構建的方法及7項政策的一級變量取值可以繪制出“雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策的綜合PMC曲面圖(見圖2)。結合政策文本內容與圖2所示的曲面圖可以看出,我國“雙一流”師范類高校對于科技成果轉化的重視程度與日俱增,并且表現出了在激勵保障、政策受眾、政策視角等方面的體系化關切。至于政策性質與政策效力,雖然7項政策文本均對二者有所涉及,但仍缺少必要的細節性規定、建議或鼓勵措施,PMC指數評分均低于0.75,需要進一步優化完善。

圖2 綜合PMC曲面圖

類似地,考慮到P2與P7分別是PMC指數排名第一和第七的政策,繪制出二者的PMC曲面圖并加以比較分析,將有助于辨別差距所在(見圖3)。結合P2與P7的政策文本可以探尋出P7的PMC指數得分顯著低于P2的兩點原因:一是政策效力方面,P7主要發揮的是政策所內含的長期作用,缺少對于中期或短期的詳細規定與規劃,比如對于教師離崗1年內所做出的與學校原來分配的任務相關的科技成果如何界定的問題;二是政策評價方面,P7相較于P2缺少公示、分級審批細則和科學的實施方案,難以保證科技成果轉化過程的公開、公正與公平。

圖3 政策P2和P7的PMC曲面圖

4.3 凹陷指數及分析

通過將7項政策的一級變量得分分別與滿分相減并取絕對值可以得到相應的凹陷指數(見表5)。整體而言,“雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策的一級指標凹陷程度適中,能夠較為系統、科學地表達政策目標,引導與激勵人員或單位持續開展科技創新活動。從各政策的縱向凹陷情況來看,7項政策的凹陷指數均處于1.10～3.35之間,并且P5、P6與P7是凹陷程度最明顯的3個政策。就P5而言,它在X1、X2、X5、X6、X8、X9等方面與完美政策存在較大差距。具體到二級變量來看,P5在政策性質上的缺陷同其他政策相類似,比如P5僅鼓勵以普通許可方式實施科技成果轉移轉化,而P2鼓勵采取技術轉讓或許可方式開展科技成果轉化,P6則多采用強制性的政策話語向科技成果轉化工作者傳達與“應當”“可以”“必須”“不得”等有關的事項,鮮有鼓勵言語。

表5 “雙一流”師范類高?？萍汲晒D化政策的凹陷指數

5 研究結論與建議

本文的結論主要體現在3個方面。第一,所選政策樣本的PMC指數得分均值為7.95,有6項政策達到良好水平,1項政策處于可接受水平。這一方面說明我國“雙一流”師范類高校制定的科技成果轉化政策能夠起到較好的規范、引導和鼓勵作用;另一方面也表明現有公開政策可以進一步優化完善。第二,“雙一流”師范類高校發布的科技成果轉化政策存在著政策性質的前瞻性不足與鼓勵轉化形式粗放,政策評價的公示及分級審批不細,作為政策受眾的科技園區參與性缺失,政策視角的研究開發鏈條斷裂等共性問題,需要針對性加以優化。第三,與滿分級別的完美政策相比,各政策的凹陷指數均處于1.10～3.35之間,其中,P5、P6與P7是凹陷程度較大的3項政策。

結合研究結論,本文提出4點政策優化建議。第一,著眼于科技成果轉化的長期規劃并解決公示審批問題。對于長期規劃欠缺的問題,“雙一流”師范類高?？梢酝ㄟ^政策指引的方式,分階段部署有關科技成果轉化的科技人才引進與培養方案、校地深度合作辦法、產學研一體化發展舉措等;對于公示審批問題,科技成果轉化政策應當秉承“公開為原則,不公開為例外”的原則,強調成果名稱、成果簡介、擬交易價格、現金獎勵及公示期限等信息的公開性,以接受各方主體監督。第二,細化職務科技成果轉化賦權程序,提高科研人員的轉化熱情。根據科研人員的意愿和科技成果類型賦予科研人員所有權或者長期使用權,并且在工作之初就對年費、收益分配、權屬劃分等作出合理約定。第三,提高政策受眾的多樣性,明晰大學科技園區的建設路徑及提質方略。一方面,以大學科技園區為運營主體,在吸納高校重點實驗室、研發平臺和協同創新中心入駐的同時,推進創新資源的互通共享,進而為關聯的創新型企業提供設備支持與技術服務;另一方面,盤活現有舊廠房、閑置房屋和交通工具等存量資源,通過對合適空間進行升級改造,為大學科技園區引進的科研人才提供人才公寓等方式,為大學科技園區打造優異的工作、生活環境。第四,擴展政策作用范圍,健全科技成果轉化的全鏈條服務體系。具體來說,在轉化前端,需要對評估確定為風險較大、工序龐雜的科技成果實施全過程跟蹤指導,并通過組織專家論證、案例分析、經驗探討等活動保障科技成果能夠平穩實現多途徑轉化;在轉化后端,為了防止研發成果與實際需求相脫節,應考慮轉變原有政策中的科研考核評價方式,由注重理論成果的學術導向轉向聚焦社會需求的市場導向,進而切實推動科技強國建設進程。