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摘 要：利用湖南省124所高校科研经费、创新团队、科研成果与转化等相关因子，采用合理的数学模型，定量计算了近15年以来湖南省高校创新能力的变化指标，计算结果表明，湖南省高校的创新能力整体是不断提高的，但增长速率在不断变慢，特别是前期发展较好的高校创新能力并没有随研究经费的增加而增强，创新团队和成果转化是制约创新能力快速提高的主要因素，加强各大高校的人才队伍建设才能保证湖南省科学研究的稳定发展。
关键词：高校创新；创新团队；成果转化
中图分类号：G64 文献标识码：A
高等院校在国家创新体系中具有极其重要的地位，高等院校的创新能力反映了国家科技发展的动力，其核心作用逐渐提高，将来也会更加强大。随着国家对高等院校科研投入增加，其创新能力也会相应增强。因此，研究如何合理地利用不断增加的科研投入，不断激发高校的创新活力，提高科研质量和创新水平，对国家的创新体系建设具有重要的现实意义。尽管湖南省各高校科研投入逐年增加，高校科研实力不断增强，但由于湖南省高校较少，教育科研资源相对有限，因此有必要针对高校科研投入产出效率问题进行深入研究和分析，发现高校科技活动运行的特点以及存在的不足，以期在实践中更好地认识和指导高校的科研工作，有效地配置有限的科研资源。
对于高校科研效率的静态与动态的全面评价的方法有很多。有人运用DEA 方法对我国各省市和地区高校科研投入产出效率进行分析，结果表明发达地区效率较高而欠发达地区效率较低；还有人运用此方法研究各省高校科研效率与地区经济之间的联系不存在必然性，效率高低与高科研产出有一定关系，但创新才是高校科研不断发展的动力；另有人对我国不同地区高校科研资源的配置现状进行了研究，结果表明，制约我国高校科研效率的主要因素是资源配置不合理、投入过于集中而效率不高。这些研究表明，采用DEA方法对高校科研效率分析是有效的，尽管由于采用的指标体系有差异，分析结果有差异，但都能对研究对象进行科学诊断。而且在以上研究中对省内高校创新能力研究较少，而且注重的是研究效率而不是创新能力，因此本文拟对湖南省内124所高校的创新能力进行研究，对其进行分组，选取合适的指标体系，确定湖南高校的创新能力变化趋势，分析各组分产生差异的原因以及未来努力的方向。
一、湖南省高校的科研变化特征分析
湖南省共有124所高校，其中有28所普通本科大学，含“985”工程和“211”工程大学3所（A组），其他本科大学25所（B组），另有专科和高职大學96所（C组）。科学研究是每一所大学发展的重要标志，特别是现在各大学汇集了主要的高学位人才，在专业教师中，A组博士学位人才超过70%，其中还有中国科学院院士、中国工程院院士和“长江学者奖励计划”人选等高层次人才，有多个博士点及博士后流动站以及国家重点实验室。这些基础不仅表明各大学有从事科研创新的能力，同时更有创新研究的需求。各大学已成为其周边地区的人才集中地，研究成果也在不断增加。湖南省发明专利60%以上来源于高校，科研论文85%以上出自高校，研究经费50%进入高校。研究必须是创新，高校的科技创新已成为高校、企业、社会共同关注的焦点。其未来发展趋势直接影响湖南省经济发展的动力，因此有必要选择合理的指标对大学的创新能力及其发展趋势进行评价。
二、评价指标和方法
评价指标体系一般由两层或多层指标构成，每层指标之间有较强的替属关系，对评价对象既有完整性又有可行性。创新指数一级指标包括创新内在因素、创新外在环境和创新效率等方面，二级指标包括投入、人才、环境、创业等方面。参考前人的评价体系，对湖南省高校创新能力的评价指标拟设置两个层次，这两个层次分别为投入能力指标（M1），含人员投入能力（M11）、经费投入能力（M12）和创新活动能力（M13）；创新产出能力指标（M2），含发明创新（M21）、论文创新（M22）、著作创新（M23）、成果转化（M24）；创新环境指标（M3），含管理环境（M31）、实验环境（M32）和创新团队（M33）。这些指标的计算方法如下：
投入能力指标（M1）由三部分组成，其计算方法如下：
M11=[国家级人才*0.97+（高级职称人数-国家级人才）*0.83+其他专业教师*0.75]/全校人员；
M12=每年经费使用量/每年下拨经费；
M13=学术研讨会次数/总会议次数（不含校内行政会议）；
其中：国家级人才按领取国务院特殊津贴人数计算，权重指数参考了前人的研究成果并请同行专家进行了复核修正。对以上三项进行加权计算：
M1=（M11*0.40+M12*0.30+ M13*0.30）。
创新产出能力指标（M2）由四部分组成，其计算方法如下：
M21=发明专利数/（发明专利数+实用新型专利数）；
M22=国家级和国外论文发表数/总论文数；
M23=专著数/正式出版的著作数（含编写的著作）；
M24=成果转化收益/全校总收入；
M2=（M21*0.3+M22*0.2+M23* 0.2+M24*0.3）。
创新环境指标（M3）由三部分组成，其计算方法如下：
M31=科研管理人员/教师人员总数；
M32=重点（国家级和省级）实验室/实验室总数；
M33=国家创新团队数/国家和省级创新团队数；
M3=（M31*0.40+ M32*0.30+ M33*0.30）。
由此计算高校创新能力M如下：
M=M1+M2+M3。
三、评价结果与分析 本研究构建的评价指标体系由于考虑到量化评价的可行性和指标数据的可获取性，尽量选用了那些能够直接量化的定量指标（即可以通过公开途径和检索工具直接采集的统计数据），而对那些虽能体现高校创新能力却难以量化的“软指标”没有直接考虑 。由于考虑到指标数据获取的准确性，总量指标在评价中占了主导地位，因而学校的规模对排名结果会产生一定的影响。所以，今后要在保证数据的准确性和可获取性基础上，还要尽量引入均量和相对指标来体现高校创新质量与效率的差异。在过去30年中，各大学经过一系列的变化，特别是许多大学尤其是大学A组进行了强强联合，因此在分析数据时尽可能地将合并前的各大学分开调查，合并统计；另外在查阅科技年鉴时，早些年的数据如1985年以前的数据很难找到，因此统计工作从1985年开始，而且采用实地调查与文献查阅相结合的方法，对取得的数据进行评价，评价结果如图所示。
由图可知，高校A组的创新能力一直很强大，从查询的数据来看，A组的研究人员、经费、研究团队、研究成果每年都在快速增长，特别是在21世纪初，增长速度最快，但创新能力在1990年-2000年增长最快，到了2000年以后创新能力相对平稳，甚至有下降的趋势，这主要是由于在1990年以后，国家培养了较多的高学历教师进入高校，研究经费也快速增加并得到充分利用，加上改革开放产生了一定的影响，创新能力得到了快速增长；而到了2000年以后，尽管科研经费也在增加，但使用率在不断降低；到2010年左右，经费使用率达到50%以下，2012年以后才开始回升；同时，专业教师特别是高级别人才在增加的同时，高校管理人才也在不断增加，尽管科学管理会产生较好的效益，有助于提高创新能力，但由于在本创新模型中没有考虑，这样使得所计算的创新能力偏低。
而对于高校B组和C组，创新能力一直在不断增强，特别是B组增长速率相对较快，近年已逐步接近A組的水平，这和高校的发展有一定的关系，高校A组整体实力肯定是最强的，但高校进行合并过程中，富余人员还没有得到充分消化，经费的快速增长与使用能力没有同步增长，而B组和C组也有合并，但范围较小，因此在1997年-2000年左右出现了短暂的回落，但由于优化速度较快，对整体增长速率影响较小。特别是在近几年，科研经费的增长、科研人员水平的提高进一步激发了其创新潜力。因此，高校B组的创新能力体现了强劲的活力，而C组尽管也在快速增加，但高层次人才相对较少，经费也非常有限，因此整体水平还有待提高。
四、结论与展望
通过以上分析表明：湖南省高校创新能力整体实力还是比较高的，特别是“985”工程和“211”工程大学（A组）一直有较强的创新能力，特别是近年来，创新团队、创新人才和科研经费都在快速增加。另外，从湖南省其他本科院校的情况来看，近几年创新能力也在快速增长，从创新指数来看，已接近A组的水平，这一方面表明这些高校在人才建设和管理水平上取得了长足的进步，另一方面也表明了经费、人才、管理等方面的协调性较强；但从绝对值来说，25年大学的经费之和、国家级人才总人数、发明专利数量和质量还没有3所A组大学多，要保持这种增长态势，需要从各方面进一步优化。湖南省大专和中专院校有96所，从数量上占绝大多数，特别是目前这些院校的创新能力还普遍偏低，提高其创新能力将有助于从整体上提升湖南省的发展能力。
结合湖南省各高校的实际情况，对比本评价系统的评价结果可知，本评价体系从另一个角度科学分析了各层次高校的创新能力，这种创新能力是基于各种影响因素的协调性所进行的评价，不是其绝对值，而是其潜在的创新能力，这有利于发现其发展过程中存在的问题，为其更加健康发展提供科学依据。
参考文献：
[1]孙中震，田今朝.中国等40个国 家（或 地 区）创 新 指 数 的 测算、比较和分析[J].中国软科学，2003（1）：104-107.
[2]徐 娟.我国各省高校科研投入产出相对效率评价研究——基于数据包络分析方法[J].清华大学教育研究，2009，30（2）：76-80.
[3]王章豹，徐枞巍.高校科技创新能力综合评价：原则、指标、模型与方法[J].中国科技论坛，2005（2）：27.
[4]孙世敏，项华录，兰 博.基于 DEA 的我国地区高校科研投入产出效率分析[J].科学学与科学技术管理，2007（7）：18-21.
关键词：高校创新；创新团队；成果转化
中图分类号：G64 文献标识码：A
高等院校在国家创新体系中具有极其重要的地位，高等院校的创新能力反映了国家科技发展的动力，其核心作用逐渐提高，将来也会更加强大。随着国家对高等院校科研投入增加，其创新能力也会相应增强。因此，研究如何合理地利用不断增加的科研投入，不断激发高校的创新活力，提高科研质量和创新水平，对国家的创新体系建设具有重要的现实意义。尽管湖南省各高校科研投入逐年增加，高校科研实力不断增强，但由于湖南省高校较少，教育科研资源相对有限，因此有必要针对高校科研投入产出效率问题进行深入研究和分析，发现高校科技活动运行的特点以及存在的不足，以期在实践中更好地认识和指导高校的科研工作，有效地配置有限的科研资源。
对于高校科研效率的静态与动态的全面评价的方法有很多。有人运用DEA 方法对我国各省市和地区高校科研投入产出效率进行分析，结果表明发达地区效率较高而欠发达地区效率较低；还有人运用此方法研究各省高校科研效率与地区经济之间的联系不存在必然性，效率高低与高科研产出有一定关系，但创新才是高校科研不断发展的动力；另有人对我国不同地区高校科研资源的配置现状进行了研究，结果表明，制约我国高校科研效率的主要因素是资源配置不合理、投入过于集中而效率不高。这些研究表明，采用DEA方法对高校科研效率分析是有效的，尽管由于采用的指标体系有差异，分析结果有差异，但都能对研究对象进行科学诊断。而且在以上研究中对省内高校创新能力研究较少，而且注重的是研究效率而不是创新能力，因此本文拟对湖南省内124所高校的创新能力进行研究，对其进行分组，选取合适的指标体系，确定湖南高校的创新能力变化趋势，分析各组分产生差异的原因以及未来努力的方向。
一、湖南省高校的科研变化特征分析
湖南省共有124所高校，其中有28所普通本科大学，含“985”工程和“211”工程大学3所（A组），其他本科大学25所（B组），另有专科和高职大學96所（C组）。科学研究是每一所大学发展的重要标志，特别是现在各大学汇集了主要的高学位人才，在专业教师中，A组博士学位人才超过70%，其中还有中国科学院院士、中国工程院院士和“长江学者奖励计划”人选等高层次人才，有多个博士点及博士后流动站以及国家重点实验室。这些基础不仅表明各大学有从事科研创新的能力，同时更有创新研究的需求。各大学已成为其周边地区的人才集中地，研究成果也在不断增加。湖南省发明专利60%以上来源于高校，科研论文85%以上出自高校，研究经费50%进入高校。研究必须是创新，高校的科技创新已成为高校、企业、社会共同关注的焦点。其未来发展趋势直接影响湖南省经济发展的动力，因此有必要选择合理的指标对大学的创新能力及其发展趋势进行评价。
二、评价指标和方法
评价指标体系一般由两层或多层指标构成，每层指标之间有较强的替属关系，对评价对象既有完整性又有可行性。创新指数一级指标包括创新内在因素、创新外在环境和创新效率等方面，二级指标包括投入、人才、环境、创业等方面。参考前人的评价体系，对湖南省高校创新能力的评价指标拟设置两个层次，这两个层次分别为投入能力指标（M1），含人员投入能力（M11）、经费投入能力（M12）和创新活动能力（M13）；创新产出能力指标（M2），含发明创新（M21）、论文创新（M22）、著作创新（M23）、成果转化（M24）；创新环境指标（M3），含管理环境（M31）、实验环境（M32）和创新团队（M33）。这些指标的计算方法如下：
投入能力指标（M1）由三部分组成，其计算方法如下：
M11=[国家级人才*0.97+（高级职称人数-国家级人才）*0.83+其他专业教师*0.75]/全校人员；
M12=每年经费使用量/每年下拨经费；
M13=学术研讨会次数/总会议次数（不含校内行政会议）；
其中：国家级人才按领取国务院特殊津贴人数计算，权重指数参考了前人的研究成果并请同行专家进行了复核修正。对以上三项进行加权计算：
M1=（M11*0.40+M12*0.30+ M13*0.30）。
创新产出能力指标（M2）由四部分组成，其计算方法如下：
M21=发明专利数/（发明专利数+实用新型专利数）；
M22=国家级和国外论文发表数/总论文数；
M23=专著数/正式出版的著作数（含编写的著作）；
M24=成果转化收益/全校总收入；
M2=（M21*0.3+M22*0.2+M23* 0.2+M24*0.3）。
创新环境指标（M3）由三部分组成，其计算方法如下：
M31=科研管理人员/教师人员总数；
M32=重点（国家级和省级）实验室/实验室总数；
M33=国家创新团队数/国家和省级创新团队数；
M3=（M31*0.40+ M32*0.30+ M33*0.30）。
由此计算高校创新能力M如下：
M=M1+M2+M3。
三、评价结果与分析 本研究构建的评价指标体系由于考虑到量化评价的可行性和指标数据的可获取性，尽量选用了那些能够直接量化的定量指标（即可以通过公开途径和检索工具直接采集的统计数据），而对那些虽能体现高校创新能力却难以量化的“软指标”没有直接考虑 。由于考虑到指标数据获取的准确性，总量指标在评价中占了主导地位，因而学校的规模对排名结果会产生一定的影响。所以，今后要在保证数据的准确性和可获取性基础上，还要尽量引入均量和相对指标来体现高校创新质量与效率的差异。在过去30年中，各大学经过一系列的变化，特别是许多大学尤其是大学A组进行了强强联合，因此在分析数据时尽可能地将合并前的各大学分开调查，合并统计；另外在查阅科技年鉴时，早些年的数据如1985年以前的数据很难找到，因此统计工作从1985年开始，而且采用实地调查与文献查阅相结合的方法，对取得的数据进行评价，评价结果如图所示。
由图可知，高校A组的创新能力一直很强大，从查询的数据来看，A组的研究人员、经费、研究团队、研究成果每年都在快速增长，特别是在21世纪初，增长速度最快，但创新能力在1990年-2000年增长最快，到了2000年以后创新能力相对平稳，甚至有下降的趋势，这主要是由于在1990年以后，国家培养了较多的高学历教师进入高校，研究经费也快速增加并得到充分利用，加上改革开放产生了一定的影响，创新能力得到了快速增长；而到了2000年以后，尽管科研经费也在增加，但使用率在不断降低；到2010年左右，经费使用率达到50%以下，2012年以后才开始回升；同时，专业教师特别是高级别人才在增加的同时，高校管理人才也在不断增加，尽管科学管理会产生较好的效益，有助于提高创新能力，但由于在本创新模型中没有考虑，这样使得所计算的创新能力偏低。
而对于高校B组和C组，创新能力一直在不断增强，特别是B组增长速率相对较快，近年已逐步接近A組的水平，这和高校的发展有一定的关系，高校A组整体实力肯定是最强的，但高校进行合并过程中，富余人员还没有得到充分消化，经费的快速增长与使用能力没有同步增长，而B组和C组也有合并，但范围较小，因此在1997年-2000年左右出现了短暂的回落，但由于优化速度较快，对整体增长速率影响较小。特别是在近几年，科研经费的增长、科研人员水平的提高进一步激发了其创新潜力。因此，高校B组的创新能力体现了强劲的活力，而C组尽管也在快速增加，但高层次人才相对较少，经费也非常有限，因此整体水平还有待提高。
四、结论与展望
通过以上分析表明：湖南省高校创新能力整体实力还是比较高的，特别是“985”工程和“211”工程大学（A组）一直有较强的创新能力，特别是近年来，创新团队、创新人才和科研经费都在快速增加。另外，从湖南省其他本科院校的情况来看，近几年创新能力也在快速增长，从创新指数来看，已接近A组的水平，这一方面表明这些高校在人才建设和管理水平上取得了长足的进步，另一方面也表明了经费、人才、管理等方面的协调性较强；但从绝对值来说，25年大学的经费之和、国家级人才总人数、发明专利数量和质量还没有3所A组大学多，要保持这种增长态势，需要从各方面进一步优化。湖南省大专和中专院校有96所，从数量上占绝大多数，特别是目前这些院校的创新能力还普遍偏低，提高其创新能力将有助于从整体上提升湖南省的发展能力。
结合湖南省各高校的实际情况，对比本评价系统的评价结果可知，本评价体系从另一个角度科学分析了各层次高校的创新能力，这种创新能力是基于各种影响因素的协调性所进行的评价，不是其绝对值，而是其潜在的创新能力，这有利于发现其发展过程中存在的问题，为其更加健康发展提供科学依据。
参考文献：
[1]孙中震，田今朝.中国等40个国 家（或 地 区）创 新 指 数 的 测算、比较和分析[J].中国软科学，2003（1）：104-107.
[2]徐 娟.我国各省高校科研投入产出相对效率评价研究——基于数据包络分析方法[J].清华大学教育研究，2009，30（2）：76-80.
[3]王章豹，徐枞巍.高校科技创新能力综合评价：原则、指标、模型与方法[J].中国科技论坛，2005（2）：27.
[4]孙世敏，项华录，兰 博.基于 DEA 的我国地区高校科研投入产出效率分析[J].科学学与科学技术管理，2007（7）：18-21.