模糊理论在高校科技投入产出决策中的应用(3)
4 结论与建议
通过模糊综合评价模型结果可以得出3点结论:
1)地区高校R&D经费和人员的投入水平与高校科技产出隶属度正相关.高校R&D经费和人员投入占全国总量高的地区,其高校科技产出隶属度也越高.
2)高校科技隶属度与高校人均R&D经费正相关.人均高校R&D经费高于全国平均水平的地区,其隶属度也越大.
3)高校科技隶属度高的地区,其经济较发达.
因此,要提高我国中西部地区的高校科技水平,需要政府、企业等多部门共同努力,将更多的科技经费和人员投入到这些地区,特别是科技经费的投入,让中西部的高校科技人员能够有充足的科技经费来进行科学研究,并将成果更多地转化为现实生产力,促进地区经济发展.
王桂芝,女,教授,研究方向为数理统计、试验设计、非参数统计理论及应用研究.
将模糊理论运用到高校科技投入-产出决策中,建立高校投入-产出决策模糊综合评价模型,并对我国31个地区2010年高校科技投入-产出决策进行实证分析.在模型中,将高校科技产出指标作为高校科技投入决策的评价指标,计算科技投入-产出决策的隶属度并进行排序.分析结果表明,高校R&D经费和人员投入水平高的地区,其隶属度越大,该地区的高校科技投入决策相对较优,而高校科技隶属度水平低的地区,经费投入是限制其发展的主要因素.
0 引言高校科技投入-产出决策是多属性决策问题,是一个对多因素系统进行逻辑分析和综合判断的动态过程.模糊综合评价理论已经在工程技术、经济管理和社会生活中得到了广泛的应用[1].本文将其应用于高校科技投入-产出决策,在模糊理论的基础上,依据决策矩阵信息来对高校科技属性进行客观赋权,构建高校科技投入-产出决策模糊综合评价模型,以便为今后高校科技投入决策提供有用的信息.1 构建高校科技评价指标体系依据《中国科技统计年鉴》中高校科技产出的统计数据,本文选取2个投入指标、8个产出指标,构成高校科技投入-产出综合评价指标体系.1.1 高校科技投入指标科技投入包括人力和财力两方面的投入.国际上通常采用R&D活动的规模和强度指标来反映一国的科技实力和核心竞争力.因此,本文选取高校R&D经费内部支出和高校R&D人员全时当量来衡量高校科技经费投入和人力投入.表年我国高校科技投入情况Table 1 R&D fund of 2010 for universities地区R&D经费内部支出实际值/万元占比/%R&D人员全时当量实际值/(人·年)占比/%东部 2中部 0西部 8总计 0我国高校R&D经费在东部、中部和西部之间的比例大致为60∶23∶17,R&D人员全时当量在东部、中部、西部间的比例大致为52∶27∶21.中部和西部地区R&D经费的投入水平与R&D人员的投入水平不匹配,中部和西部的人均R&D经费低于全国平均水平,远低于东部经济发达地区的人均R&D经费水平,这将直接导致中部和西部的高校科技人员由于经费上的限制而无法进行R&D活动,高校科技产出效率低下.1.2 高校科技产出指标高校科技产出主要包括著作、论文、专利等.根据各种产出的最终表现形式的不同,选取以下8个产出指标来衡量我国高校科技的产出情况:出版科技著作、发表科技论文、国外发表科技论文、专利所有权转让及许可数、专利所有权转让及许可收入、专利申请数、发明专利申请数、有效发明专利.表2给出的是2010年我国东部、中部、西部的高校科技产出占全国高校科技总产出百分比的数据.东部地区的专利著作、论文产出占全国百分比与其专利产出相比较低,而中部和西部却恰恰相反.西部地区高校科技各项产出占全国的百分比水平大都低于其R&D经费投入占全国的百分比水平,因此推论,就R&D经费和人员投入来看,R&D经费是制约西部地区高校科技发展的主要原因.表年我国高校科技产出情况Table 2 R&D output of 2010 for universities %指标东部地区中部地区西部地区全国出版科技著作55 727 716 6100 0发表科技论文50 827 521 7100 0国外发表科技论文58 525 416 1100 0专利所有权转让及许可数58 723 417 9100 0专利所有权转让及许可收入71 214 814 0100 0专利申请数70 316 413 3100 0发明专利申请数68 117 414 5100 0有效发明专利67 517 614 9100 02 模糊综合评价模型设n个高校科技投入决策组成备择对象集S={S1,S2,…,Sn},高校科技评价指标体系中共有m个评价指标P={P1,P2,…,Pm}来评价决策的优劣状况[2].于是得到m×n维特征向量矩阵:i=1,2,…,m;j=1,2,…,n,(1)矩阵R中元素Rij表示第j个备择对象的第i个评价指标.一般将评价指标分为3种:高优指标、低优指标和适度指标[2].在实际应用中,通常需要对低优指标和适度指标高优化,然后再按高优指标进行计算分析.对于低优指标x,取倒数就可得到高优指标对于适度指标,需要先确定一个最优值x0,再按如下公式转化成高优指标:高优指标的隶属度计算公式[4]为γij=Rij/,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n,(2)其中,得到隶属度矩阵Υ=(γij)m×n,定义隶属度矩阵的优向量K与次向量B:(3)(4)其中,∨、∧分别为取大算子和取小算子.通过最小二乘法准则构造目标函数,并令目标函数为0,求得基于模糊集理论的高校科技投入-产出决策理论模型[3-5]:j=1,2,…,n,(5)其中,wi为评价指标Pi的权重,P为距离系数,当P=1时为海明距离,当P=2时为欧氏距离,且P的取值不影响Uj的排序[2].本文计算采用海明距离.Uj就是不同高校科技投入-产出决策的隶属度,根据最大隶属度原则,将Uj排序,即可得到不同投入方案的优劣排序.3 高校科技投入-产出决策模型的实证分析自2010年起我国国家统计局和科学技术部在《中国科技统计年鉴》[6-7]中将各地区高等学校科技产出统一口径进行统计,本文选取2009年和2010年各地区高校科技产出指标数据作为评价高校科技投入-产出决策的评价指标,采用熵值法[8]对本文科技产出指标赋予相应的权重(表3).表3熵值法计算高校科技产出指标权重Table 3 Weight of output indicator in entropy method产出指标权重P1出版科技著作(种)0 08P2发表科技论文(篇)0 06P3国外发表科技论文(篇)0 11P4专利所有权转让及许可数(件)0 12P5专利所有权转让及许可收入(万元)0 16P6专利申请数(件)0 16P7发明专利申请数(件)0 15P8有效发明专利(件)0 15总计1 00在计算隶属度过程中,青海和西藏的高校科技产出数值分别排在第30位和31位,导致模型计算出现不合理数值.因此,将这2个省份数据剔除后,对我国内地29个地区2009年和2010年的数据代入模型计算隶属度,并排序如表4所示.表4地区高校科技产出隶属度Table 4 Membership grade of scientific output2009年2010年地区隶属度地区隶属度北京0 北京0 江苏0 江苏0 上海0 上海0 浙江0 浙江0 湖北0 湖北0 广东0 陕西0 陕西0 广东0 山东0 天津0 辽宁0 辽宁0 福建0 山东0 黑龙江0 0四川0 0四川0 0黑龙江0 0天津0 0重庆0 0湖南0 0湖南0 0重庆0 0河南0 0河南0 0河北0 0安徽0 0安徽0 0河北0 0吉林0 0吉林0 0福建0 0广西0 006820云南0 007827云南0 006446广西0 007800山西0 006085江西0 005605江西0 004233山西0 004707甘肃0 002630甘肃0 002445内蒙古0 000307内蒙古0 000337贵州0 000278贵州0 000304新疆0 000159新疆0 000096海南0 000121海南0 000074宁夏0 000002宁夏0 000006由计算结果看,全国31地区中,除青海西藏属于高校科技非常落后地区无法计算隶属度外,其余29个地区的高校科技决策根据隶属度水平可以分为3类,分类标准及结果如表5所示.表5按高校科技产出隶属度水平的地区分类Table 5 Region groups sorted by membership grade隶属度地区(0 3,1)北京、江苏、上海、浙江、湖北(0 01,0 3]陕西、广东、天津、辽宁、山东、四川、黑龙江、重庆、湖南、河南、河北、安徽、吉林、福建(0,0 01]云南、广西、江西、山西、甘肃、内蒙古、贵州、新疆、海南、宁夏2010年,北京高校R&D经费投入占全国高校R&D经费投入的18%,高校R&D人员全时当量占全国高校R&D人员全时当量的10%,且高校人均R&D经费投入高于全国平均水平.北京作为我国的首都,是我国的经济文化中心,在科技经费与人员方面有着其他地区难以获得的优势.政府作为高校科技投入的主体之一,对促进北京地区高校科技发展有显著的影响.2010年我国按高校R&D人员全时当量计算的高校人均R&D经费为20.62万元,比2009年增长3.61万元(表6).高校科技投入决策最优的北京、江苏、上海、浙江、湖北的高校人均R&D经费分别为36.65、31.78、21.24、26.58和25.40万元,增长幅度均超过全国平均水平.广东、陕西、辽宁、山东、天津、四川、黑龙江等地的高校科技投入-产出隶属度处于中等水平,其高校R&D经费和人员投入占全国高校总投入的比例在3%~6%之间,且人均R&D经费也在全国平均水平上下浮动.高校科技投入决策隶属度最小的贵州、新疆、海南、宁夏4个地区,其高校R&D经费和人员的投入水平在全国也很低,经费和人员的投入占全国的百分比都不超过1%.高校人均R&D经费除海南较高,为18.2万元外,其余3个地区均不超过全国平均水平的50%.在高校科技产出统计中,西藏、青海的多项高校科技产出均为0,这也是由于其在高校科技经费和人员方面的紧缺造成的.2010年西藏、青海的高校R&D经费与R&D人员全时当量占全国高校总数比重均小于0.5%,且高校人均R&D经费仅为全国平均水平的20%.表6各地区高校人均R&D经费Table 6 Per capita R&D fund in university of different provinces地区人均R&D经费/万元2009年2010年北京25 2736 65江苏25 9731 78天津24 7828 33浙江19 8626 58湖北18 9925 40陕西21 0925 15四川19 8724 93甘肃18 6923 34上海19 2121 24重庆16 6320 11黑龙江15 6119 51湖南19 9418 51海南15 1818 20广东15 2317 68安徽16 0816 26辽宁15 3715 62河南14 2515 47江西12 6614 65山东11 4714 03福建11 3411 78云南8 8710 77吉林9 8110 59山西9 3410 59贵州9 3310 10河北10 0610 10新疆5 157 81青海7 297 61内蒙古6 537 07广西5 756 85西藏4 135 85宁夏4 065 44全国17 0120 624 结论与建议通过模糊综合评价模型结果可以得出3点结论:1)地区高校R&D经费和人员的投入水平与高校科技产出隶属度正相关.高校R&D经费和人员投入占全国总量高的地区,其高校科技产出隶属度也越高.2)高校科技隶属度与高校人均R&D经费正相关.人均高校R&D经费高于全国平均水平的地区,其隶属度也越大.3)高校科技隶属度高的地区,其经济较发达.因此,要提高我国中西部地区的高校科技水平,需要政府、企业等多部门共同努力,将更多的科技经费和人员投入到这些地区,特别是科技经费的投入,让中西部的高校科技人员能够有充足的科技经费来进行科学研究,并将成果更多地转化为现实生产力,促进地区经济发展.参考文献References[1] 刘泽双,章丹,康英.基于遗传算法的模糊综合评价法在科技人才创新能力评价中的应用[J].西安理工大学学报,2008,24 (3):376-381LIU Zeshuang,ZHANG Dan,KANG of fuzzy comprehensive evaluation based on genetic algorithm to evaluation of innovative capability of sci-tech talent[J].Journal of Xi’an University of Technology,2008,24(3):376-381[2] 刘琴.基于新经济增长理论的人力资本贡献率算法新探[J].统计与决策,2012(4):77-80LIU Qin.A new method to calculate the human capital contribution rate based on the new economic growth theory[J].Statistics and Decision,2012(4):77-80[3] 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