中国研究型大学的创新创业能力：认知与实现机制

本书运用AHP层次分析等方法深入分析探索我国36所研究型大学的创新与创业能力，对创新与创业能力并不做理论上的区分。

1. 评价对象与范围

武书连发表在《科学学与科学技术管理》2002年第11期上的《再探大学分类》一文指出: “将全国所有大学的科研得分降序排列，并从大到小依次相加，至得分累计超过全国大学科研得分的61.8%为止; 各个被加大学是研究型大学。”根据这个标准，每年都会评选出中国的研究型大学，《2011年中国大学评价》评选出了36所研究型大学，它们代表了中国高校科研的最高水平。

2. 数据来源

本研究数据来源于2008—2010年《教育部直属高校基本情况统计资料汇编》、《中国高等学校校办产业统计报告》、《中国高等学校科技统计资料汇编》部分资料以及入选研究型高校官方网站的统计数据。本书以我国36所研究型大学为研究对象，分析其近年来的创新与创业能力。2011年中国36所研究型大学名单见表5.1。

表5.1 2011年中国36所研究型大学名单

资料来源: 武书连. 挑大学 选专业——2011高考志愿填报指南. 北京: 中国统计出版社，2011.

3. 选取指标的原则

建立科学的评估指标体系能为创业型大学的进一步发展提供有力的指导。为保证指标体系的有效性和可信度，本书主要遵循以下原则设计指标体系:

系统性原则。要求指标体系具有足够的涵盖面，能充分反映创业型大学创新与创业能力的系统性特征，各指标之间逻辑严密、层次分明。

可行性原则。一是充分考虑指标数据的可获得性，要求能够通过查阅权威机构报告和网络资料等方式采集到指标数据，尽可能避免评估主体的主观随意性; 二是合理控制指标体系的规模，避免形成庞大的指标群或层次过于复杂的指标体系。

有效性原则。指标体系必须与被评估对象的内涵与结构相符合，能够反映创业型大学创新与创业能力的主要特征，经得起指标的效度检验。

全局性原则。即从全局出发统一设计研究型大学创新创业指标体系。体系内各类指标的口径、计算方法必须协调一致，否则就会造成指标混乱，无法研究指标的内在联系。同时，指标体系要具有适当的可扩展性，能够根据不同的评估对象、评估要求和评估阶段，灵活地增加或删减指标。

4. 评价体系结构与指标设计

研究型大学创新与创业能力由以下四个方面共同决定: 其一，高校自身的科研实力; 其二，基于科研实力的技术转化能力; 其三，基于科研实力的智力支持效果; 其四，研究型大学衍生企业的产业绩效。按照这一内容，研究型大学创新与创业能力评价指标系统(见表5.2) 设科研创新能力指标 (B1)、技术转化能力指标(B2)、产业绩效 (B3)、智力支持 (B4) 4个评价一级指标。其中，科研创新能力指标下设人力资本 (C1)、科研成果 (C2)、科研投入(C3)、技术创新成果(C4) 4个二级指标并采用AHP分析法进行评价。

表5.2 研究型大学创新与创业能力评价指标系统

相关指标解释如下:

(1) 反映科研实力和创新能力的指标B1: 人力资本(C1)，包括科学家与工程师人数 (科技活动中R＆D人员人数); 科研成果(C2)，包括论文发表数 (三大系统: SCI论文数，EI论文数， ISTP论文数); 科研投入(C3)，包括国家自科和社科基金项目数;技术创新成果 (C4)，包括国家重大科技成果获奖数 (国家科技奖、教育部社科奖) 和技术发明专利数。B1反映了资金、人力资本投入和科研成果以及技术创新成果等产出方面的情况。

(2) 反映技术转移效果的指标B2: 专利转让数、专利转让金额、技术转让数、技术转让金额。大学的创业能力不仅要看技术的产出，更要看其能否迈向市场这关键一步。

(3) 反映产业绩效的指标B3: 校办产业数、校办产业收入和利润。

(4) 反映智力支持的指标B4: 管理咨询合同数、咨询服务数、举办培训数。提供管理咨询、律师服务、会计师服务等，是知识资本所有特性的反映。

由于数据的可获得性约束，本部分对科研创新指标主要通过AHP法进行实证分析，其他三项指标主要进行描述性评价，而B4因数据难以获得，暂不作分析。

5. 指标分析

(1) 科研实力(B1) 对创新、创业能力的影响分析

首先构建指标两两比较的判断矩阵。AHP法中，对每一层次因素的相对权重，可由矩阵形式给出判断。表5.3所示的矩阵B表示相对于研究型大学创新与创业能力评价系统A而言，各一级指标Bi(i=1，2，3) 的权重或相对重要程度，即bij，表示Bi相对于Bj的重要程度。取1，2，…，9及它们的倒数作为标度，其标度含义见表5.4。

表5.3 判断矩阵

表5.4 优越程度标度

其次进行层次单排序和一致性检验。层次单排序即计算单层权重子集:根据判断矩阵B，计算出相对于上一级的本级指标的重要性或权重值，这需要计算出判断矩阵的特征向量W和最大特征根λmax。首先将判断矩阵B的每一列元素作归一化处理:b'ij=bij/bij(i，j=1，2，…，n) ，然后将每一列经归一化处理后的判断矩阵按行相加:Wi=(i，j=1，2，…，n)，再对向量W=(W1，W2，…，Wn)T作归一化处理:W'i=Wi/wj(j=1，2，…，n) ，最后计算判断矩阵的最大特征根λmax=。

检验判断矩阵的一致性，需计算它的一致性指标CI，令CI=。CI的值越大，表明判断矩阵偏离完全一致性的程度越大;CI的值越小，表明判断矩阵越接近于完全一致性。除此以外，判断矩阵的阶数n越大，CI的值也越大，表明人为造成偏离一致性的程度越大;反之，n越小，CI的值也越小，判断矩阵越接近于一致性。当n＜3时，判断矩阵永远具有完全一致性。将CI与同阶平均随机一致性指标RI相比，得到的结果称为随机一致性比率CR，定义CR=CI/RI，当CR＜0.10时，便认为判断矩阵具有可以接受的一致性。当CR≥0.10时，就需要调整和修正判断矩阵，使其满足CR＜0.10，从而具有满意的一致性。其中RI的取值见表5.5。

表5.5 1～9阶矩阵的平均随机一致性指标RI的取值

评价指标各层次单排序见表5.6至表5.10。

表5.6 科研创新能力的层次单排序

注: 判断矩阵一致性比例: 0.0094; 对总目标的权重: 1.0000; λmax:4.0251

表5.7 人力资本的层次单排序

注: 判断矩阵一致性比例: 0.0043; 对总目标的权重: 0.2068; λmax:3.0044

表5.8 科研成果的层次单排序(www.xing528.com)

注: 判断矩阵一致性比例: 0.0213; 对总目标的权重: 0.2655; λmax: 8.2101

表5.9 科研投入的层次单排序

注: 判断矩阵一致性比例: 0.0018; 对总目标的权重: 0.1693; λmax: 6.0111

表5.10 技术创新成果的层次单排序

注: 判断矩阵一致性比例: 0.0000; 对总目标的权重: 0.3584; λmax: 2.0000

由以上结果可以看出，各层次单排序的CR值都小于0.1，因此，这些判断矩阵具有良好的一致性。

再次进行层次总排序。层次总排序是指排列出各级指标在衡量研究型高校运行绩效中的权值，最终目的是得出第三级可测指标在衡量制度绩效中的权重大小。其做法是从第一级指标到第三级指标逐层进行。具体而言，若总指标A下分为n个二级指标B1，B2，…，Bn，其对A的排序数值向量为W (A-B): (a1，a2，…， an)，Bik对指标Bi的层次单排序数值向量为W (Bi-Bik): (b1， b2，…，bk)， (i，k=1，2，…，n)，则Bik对A的数值向量为aiW (Bi-Bik)。计算出的结果见表5.11。

表5.11 研究型高校创新创业能力的层次总排序

最后评价结果。对研究型大学科研与创新能力的评价，统计年鉴中针对性指标较少，为科学合理评价制度绩效，本书采用了复合指标以丰富指标内涵，这些指标数据不能直接由统计年鉴得到，通过指标变量间的计算才能获得。计算出的各样本指标数据经过无量纲化处理后，就得到指标标准值，将指标标准值与各自的权重相乘得到样本在该指标上的得分。然后将样本的所有指标得分加总，最后的总和即为该样本的综合得分，综合得分的计算公式为: r =riwi，其中，r为样本的总和得分，ri为指标标准值，wi为指标权重。按照综合得分情况，将所有考察的样本依大小顺序排序，最后可得出所考察样本研究型大学科研与创新能力的总体比较结果(见表5.12)。

表5.12 我国研究型大学科研与创新能力排名

续表

从表5.12中可以看出:

第一，我国研究型高校创新创业能力较弱，实际平均得分为0.2747，结果不太理想。说明我国以技术专利、创新成果为标志的整体创新创业能力与西方欧美国家高校相比，还存在一定差距。

第二，样本研究型高校科研创新的运行绩效存在较为明显的差异。各高校综合得分的极差较大，在0.7914～0.0752。其中得分最高的为北京大学。第一梯队北京大学、清华大学和浙江大学的研究水平和创新能力明显高于其他研究型高校，主要表现在Science、Nature、ESI顶尖论文，SCI、SSCI、A＆HCI被引次数，全国百篇优秀博士论文以及专利技术发明数量等指标上的得分较高，表明其在自身制度设定及运行上较为重视科研创新与产权申报，科研创新的可持续发展能力较强。13所高校的得分低于0.2分，离高水平“研究型大学”的目标还存在着一定差距。

(2) 科研转化力

从表5.13中可以看出，研究型高校的技术能力与技术转移绩效。清华大学的技术转让合同数和合同金额均排在所有大学的首位。北京航空航天大学通过技术转移获得的实际收入排在所有高校的首位。清华大学、东南大学和北京航空航天大学的技术转让合同数占到全部研究型高校的69.2%，表明这三所高校的技术转移效率在全国研究型高校中处于领先地位。

表5.13 研究型大学技术转让情况

续表

续表

资料来源: 教育部. 高等学校科技统计资料汇编. 北京: 高等教育出版社，2009.

此外，研究型高校的技术转让合同数、技术转让金额以及技术转让实际收入分别占到全国高校技术转让水平的70%、86%和92%，说明科研创新能力强的研究型高校，是高校服务社会进行技术转移的绝对主体 (见图5.1、图5.2和图5.3)。

5.1 高校技术转让合同数所占百分比

(3) 产业绩效

2008年我国477所高校校办企业共计3691家，其中一级企业2368 家，占总体的64.16%; 二级企业1 323 家，占总体的35.84%。研究型高校校办企业1835家，占总体的49.7%。

5.2 高校技术转让合同金额所占百分比

5.3 高校技术转让实际收入所占百分比

①研究型高校校办产业收入情况。2008年度高校校办产业收入总额排在前五位的高校分别是北京大学、清华大学、中国石油大学 (华东)、东北大学、华中科技大学。其收入状况见表5.14。

表5.14 2008年度高校校办产业收入总额排名前五位的高校

资料来源: 教育部.2008年度中国高校校办产业统计. 西安: 西安交通大学出版社，2009.

②研究型高校校办产业利润总额情况。2008年度高校校办产业利润总额排在前五位的高校分别是北京大学、清华大学、东北大学、北京外国语大学、华中科技大学。其利润状况见表5.15。

表5.15 2008年度高校校办产业利润总额排名前五位的高校

资料来源: 教育部.2008年度中国高校校办产业统计. 西安: 西安交通大学出版社，2009.

③研究型高校校办产业归属于校方股东的净利润情况。2008年度高校校办产业归属于校方股东的净利润排在前五位的高校分别是北京大学、清华大学、北京外国语大学、华中科技大学、武汉大学。其净利润状况见表5.16。

表5.16 2008年度高校校办产业归属于校方股东的净利润排名前五位的高校

综上所述，经过改革开放以来的大力发展，我国研究型高校在创新和创业能力上已经取得了卓越的成绩，但必须清醒地看到，我国研究型高校的发展还很不平衡，整体水平离西方发达国家高校还很远，知识产权专利申请等项目还不多，技术转移的效果不理想。