董奮義， 梁 曉

(河南農(nóng)業(yè)大學(xué)， 鄭州 450046)

隨著我國(guó)科教興國(guó)、創(chuàng)建創(chuàng)新型國(guó)家、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展一系列戰(zhàn)略的實(shí)施，高校成為了我國(guó)科技創(chuàng)新的重要承擔(dān)者和引領(lǐng)者。《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006-2020年)》強(qiáng)調(diào)了科技進(jìn)步對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性?？萍纪度胫傅氖侵С珠_展科技活動(dòng)的投入，其中科技活動(dòng)包含研究與試驗(yàn)發(fā)展活動(dòng)、科技成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用活動(dòng)以及科技服務(wù)活動(dòng)三個(gè)部分，因此研究與試驗(yàn)發(fā)展活動(dòng)投入是科技投入的一部分。研究與試驗(yàn)發(fā)展(research and development，R&D)，指在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，為增加知識(shí)總量以及運(yùn)用這些知識(shí)去創(chuàng)造新的應(yīng)用進(jìn)行的系統(tǒng)的創(chuàng)造性的活動(dòng)，對(duì)當(dāng)前和未來(lái)的知識(shí)生產(chǎn)均會(huì)產(chǎn)生重要的影響[1]。因此，R&D是反映國(guó)家科技實(shí)力和核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要指標(biāo)，是加快科技創(chuàng)新的重要途徑，更是我國(guó)建設(shè)創(chuàng)新型科技國(guó)家的知識(shí)源泉。科技產(chǎn)出是指科技研究和創(chuàng)新研究活動(dòng)所產(chǎn)生的科研成果，其包含直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出，是科技資源投入的最終反映。經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，高校如何高效對(duì)科技資源進(jìn)行合理分配，有效的提高科技產(chǎn)出水平成為了一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。

國(guó)內(nèi)不少學(xué)者對(duì)高校的科技投入與產(chǎn)出進(jìn)行了深入研究，現(xiàn)有的實(shí)證研究多以效率和生產(chǎn)率為主。付曄等[2]采用微觀層面的數(shù)據(jù)和多個(gè)角度對(duì)不同類型高校的科技投入產(chǎn)出效率情況進(jìn)行了對(duì)比分析。丁華[3]等運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)遼寧省高?？萍汲晒M(jìn)行評(píng)價(jià)，得出科技資源投入直接影響科研成果的產(chǎn)出以及轉(zhuǎn)化效率的結(jié)論。于志軍等[4]基于成果類視角，運(yùn)用隨機(jī)前沿模型對(duì)高?？萍紕?chuàng)新效率及其影響因素進(jìn)行了深入研究。其中，DEA(Data Envelopment Analysis)因可用于多投入多產(chǎn)出的效率評(píng)估、具有單位不變性、不受人為主觀因素影響等優(yōu)點(diǎn)，被大多學(xué)者們作為研究高?？萍夹实闹饕椒╗5]。例如，談毅[6]、趙楊等[7]、陳曉琳[8]、程肇基等[9]、李思瑤等[10]、王慶金等[11]和林濤等[12]等學(xué)者運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型對(duì)高校的科技投入產(chǎn)出效率及影響因素進(jìn)行了評(píng)估。學(xué)者們?yōu)榱送黄苽鹘y(tǒng)DEA的局限性對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，在高校科技效率方面也得到了應(yīng)用，如邱泠坪等[13]、苑澤明等[14]、吳和燊等[15]、李璐[16]基于投入產(chǎn)出視角，綜合運(yùn)用靜態(tài)DEA模型和動(dòng)態(tài)DEA-Malmquis 指數(shù)模型對(duì)京津冀高校的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)；此外，一些學(xué)者，如何蕓等[17]用三階段DEA、段曉梅[18]用超效率DEA、林青寧等[19]用網(wǎng)絡(luò)DEA模型對(duì)高校的科研績(jī)效進(jìn)行了實(shí)證分析。

通過(guò)以上文獻(xiàn)的梳理，發(fā)現(xiàn)目前對(duì)高?？萍纪度氘a(chǎn)出研究成果已經(jīng)比較豐富，且大多使用非參數(shù)DEA法對(duì)高?？蒲锌?jī)效進(jìn)行研究。但是，由于DEA方法衡量的生產(chǎn)函數(shù)邊界是確定性的，因此所有隨機(jī)干擾項(xiàng)都被看成是效率因素，而且對(duì)決策單元個(gè)數(shù)也有限制。此外，高校科技投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)系統(tǒng)由于其受太多因素影響，例如國(guó)家政策、經(jīng)濟(jì)水平、資源分配和產(chǎn)出成果等，評(píng)估時(shí)無(wú)法將全部因素考慮其中，需選取主要的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，具有信息灰色的性質(zhì)，因此是一個(gè)灰色的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)理論的研究體系對(duì)樣本容量無(wú)嚴(yán)格要求，且不需服從任何分布，不受干擾因素影響，可以通過(guò)已知的部分信息獲取未知信息等優(yōu)點(diǎn)。

鑒于此，本研究從高校的R&D投入入手，選取高校2008-2017年R&D投入和科技產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法鎖定當(dāng)前的影響因素，并利用GM(1,1)模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)和趨勢(shì)分析，以期鎖定未來(lái)的影響因素。本研究以期為高校更好的掌握科技發(fā)展態(tài)勢(shì)并對(duì)資源分配進(jìn)行優(yōu)化提供理論依據(jù)。

1 高校R&D投入與科技產(chǎn)出關(guān)聯(lián)分析

1.1 灰色關(guān)聯(lián)分析原理及數(shù)據(jù)采集

灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論中的重要分支之一，是用于分析系統(tǒng)的具體方法，可以把灰色關(guān)聯(lián)分析當(dāng)作一個(gè)有參考系的整體進(jìn)行比較。灰色關(guān)聯(lián)分析法的基本思想是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來(lái)判斷其聯(lián)系是否緊密，曲線越接近，相應(yīng)序列之間的關(guān)聯(lián)度就越大，反之就越小[20]?；疑P(guān)聯(lián)分析法的計(jì)算步驟見文獻(xiàn)[21]。

根據(jù)指標(biāo)選取原則，并綜合數(shù)據(jù)的可獲取性，本研究R&D產(chǎn)出指標(biāo)包含發(fā)表科技論文(含國(guó)內(nèi)外發(fā)表的科技論文)(萬(wàn)篇)、出版科技著作(萬(wàn)種)、專利授權(quán)數(shù)(萬(wàn)件)3項(xiàng)，R&D投入指標(biāo)從科技人員和科技資金兩方面選取?？萍既藛T投入指標(biāo)包含R&D人員基礎(chǔ)研究全時(shí)當(dāng)量(萬(wàn)人年)、R&D人員應(yīng)用研究全時(shí)當(dāng)量(萬(wàn)人年)、R&D人員試驗(yàn)發(fā)展全時(shí)當(dāng)量(萬(wàn)人年)3項(xiàng)；科技資金投入指標(biāo)包含R&D人員基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)支出(億元)、R&D人員應(yīng)用研究經(jīng)費(fèi)支出(億元)和R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出(億元)3項(xiàng)。

考慮到數(shù)據(jù)選取的真實(shí)性、連續(xù)性、權(quán)威性，本研究所選取的R&D投入與科技產(chǎn)出數(shù)據(jù)均來(lái)源于2008-2017年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2007-2018年)的官方統(tǒng)計(jì)資料，見表1。

表1 高校R&D投入與科技產(chǎn)出情況

1.2 高校科技創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)度分析

選取發(fā)表科技論文(Y1)、出版科技著作(Y2)、專利授權(quán)數(shù)(Y3)3項(xiàng)科技產(chǎn)出指標(biāo)作為參考序列變量；選取R&D人員基礎(chǔ)研究全時(shí)當(dāng)量(X1)、R&D人員應(yīng)用研究全時(shí)當(dāng)量(X2)、R&D人員試驗(yàn)發(fā)展全時(shí)當(dāng)量(X3)、R&D人員基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)支出(X4)、R&D人員應(yīng)用研究經(jīng)費(fèi)支出(X5)、R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出(X6)6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)作為比較序列變量；并取分辨系數(shù)ξ=0.5，分析全國(guó)高等學(xué)校R&D投入對(duì)科技產(chǎn)出的影響。用灰關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算得到2008-2017年我國(guó)高等學(xué)校3項(xiàng)科技產(chǎn)出指標(biāo)與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度，見表2。

由表2的數(shù)據(jù)可以得到發(fā)表科技論文Y1與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)順序?yàn)閄2>X1>X3>X6>X5>X4。在3項(xiàng)科技人員投入指標(biāo)中，R&D人員應(yīng)用研究全時(shí)當(dāng)量和R&D人員基礎(chǔ)研究全時(shí)當(dāng)量對(duì)發(fā)表科技論文具有巨大影響，說(shuō)明發(fā)表在應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究方面的科技論文居多，其次是試驗(yàn)發(fā)展方面的論文，表明了科研人員把更多的研究時(shí)間投入到應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究上。這反映出一個(gè)問(wèn)題，基礎(chǔ)理論研究是當(dāng)前我國(guó)亟需發(fā)展的一方面，在基礎(chǔ)理論體系不完善、知識(shí)不充分的情況下，科研人員仍舊更多的投入應(yīng)用研究，忽視基礎(chǔ)研究。在3項(xiàng)科技資金投入指標(biāo)中，R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出對(duì)發(fā)表科技論文數(shù)量影響最大，其余兩個(gè)科技資金指標(biāo)相對(duì)較小，說(shuō)明了R&D經(jīng)費(fèi)更多的投入到試驗(yàn)發(fā)展上面。整體來(lái)說(shuō)，3項(xiàng)科技人員投入對(duì)發(fā)表科技論文發(fā)表數(shù)量影響大于3項(xiàng)科技資金投入對(duì)發(fā)表科技論文數(shù)量的影響。

表2 高?？萍籍a(chǎn)出與各R&D投入的灰色關(guān)聯(lián)度

出版科技著作Y2與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)順序?yàn)閄2>X3>X1>X6>X5>X4。從出版科技著作與R&D投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)序可以看出，在科技人員投入方面，科技活動(dòng)人員在應(yīng)用研究方面投入的時(shí)間總量比較多，而基礎(chǔ)理論研究和試驗(yàn)發(fā)展研究對(duì)出版科技著作的貢獻(xiàn)相對(duì)于應(yīng)用研究次之；在科技資金投入方面，出版科技著作數(shù)量與3項(xiàng)R&D資金投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)序和發(fā)表科技論文與3項(xiàng)R&D資金投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)序完全一樣，說(shuō)明科技資金投入偏向于試驗(yàn)發(fā)展，反映出相比擴(kuò)大科學(xué)技術(shù)知識(shí)，我國(guó)目前更聚焦于實(shí)際應(yīng)用方面的創(chuàng)新，通過(guò)運(yùn)用基礎(chǔ)理論和應(yīng)用研究知識(shí)為產(chǎn)生新的產(chǎn)品、材料和裝置，建立新的工藝、系統(tǒng)和服務(wù)，以及對(duì)已產(chǎn)生和建立的上述各項(xiàng)作實(shí)質(zhì)性的改進(jìn)而進(jìn)行的系統(tǒng)性工作?？傮w來(lái)講，出版科技著作的數(shù)量主要受科技人員投入影響大，科技資金投入對(duì)出版科技著作數(shù)量影響比較大。

專利授權(quán)數(shù)Y3與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)順序?yàn)閄4>X5>X6>X1>X2>X3。在科技資金投入方面，R&D人員基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)支出對(duì)專利授權(quán)數(shù)影響最大，R&D人員應(yīng)用研究經(jīng)費(fèi)支出和R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出對(duì)專利授權(quán)數(shù)影響次之，說(shuō)明了專利發(fā)明需要夯實(shí)的基礎(chǔ)研究知識(shí)；科技人員投入方面，3項(xiàng)科技人員投入指標(biāo)對(duì)專利授權(quán)數(shù)影響都比較大，相對(duì)來(lái)講，R&D人員基礎(chǔ)研究投入的時(shí)間總量對(duì)專利授權(quán)數(shù)量貢獻(xiàn)更大。整體上，專利授權(quán)數(shù)受科技資金投入影響大，科技人員投入相對(duì)較小。

2 高校R&D投入與科技產(chǎn)出趨勢(shì)預(yù)測(cè)

2.1 高校科技活動(dòng)發(fā)展預(yù)測(cè)

通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和灰色模型的建立，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行、演化進(jìn)行挖掘、發(fā)現(xiàn)，進(jìn)而找出其中的規(guī)律，以實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的未來(lái)情況做出科學(xué)的定量預(yù)測(cè)，稱之為灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法。GM(1,1)模型是灰色預(yù)測(cè)理論中的核心模型，可以很好的處理“小樣本、少數(shù)據(jù)、貧信息”系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行行為、演化規(guī)律的正確表述，最終達(dá)到對(duì)未來(lái)變化的定量預(yù)測(cè)。鑒于此，為了能夠提前掌握我國(guó)高等學(xué)校未來(lái)科技創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化，為高?？萍蓟顒?dòng)情況的提供參考，本文選取GM(1,1)模型對(duì)高等學(xué)校科技創(chuàng)新活動(dòng)的9項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

對(duì)于一個(gè)具體的研究問(wèn)題，預(yù)測(cè)模型的選擇必須以充實(shí)的定性分析結(jié)論做支撐，只有通過(guò)檢驗(yàn)的模型方能夠進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此，為了提高預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度，需要先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合優(yōu)度預(yù)測(cè)處理，當(dāng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)達(dá)到一定的精度，才能進(jìn)一步對(duì)高?？萍蓟顒?dòng)情況進(jìn)行未來(lái)的預(yù)測(cè)。本研究選取平均相對(duì)誤差α和關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)ε0對(duì)模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)，精度檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)見表3。通過(guò)對(duì)2008-2017年R&D投入和科技產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，可得α值和ε0值，見表4。

表3 精度檢驗(yàn)表

由表4的精度檢驗(yàn)結(jié)果可知6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)和3項(xiàng)科技產(chǎn)出指標(biāo)灰色預(yù)測(cè)模型的灰色精度均達(dá)到了合格，因此可以對(duì)高等學(xué)?？萍紕?chuàng)新活動(dòng)的9項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。GM(1,1)模型的建模過(guò)程詳見文獻(xiàn)[22]。建立我國(guó)高?？萍紕?chuàng)新活動(dòng)的灰色預(yù)測(cè)模型如下：

表4 相對(duì)誤差α和關(guān)聯(lián)度ε0

應(yīng)用上述預(yù)測(cè)模型，可以得到2018-2023年我國(guó)高等學(xué)校各項(xiàng)R&D投入指標(biāo)和科技產(chǎn)出指標(biāo)的預(yù)測(cè)值，見表5。

2.2 高?？萍紕?chuàng)新活動(dòng)的趨勢(shì)分析

依舊選取發(fā)表科技論文(Y1)、出版科技著作(Y2)、專利授權(quán)數(shù)(Y3)3項(xiàng)科技產(chǎn)出指標(biāo)作為參考序列；選取R&D人員基礎(chǔ)研究全時(shí)當(dāng)量(X1)、R&D人員應(yīng)用研究全時(shí)當(dāng)量(X2)、R&D人員試驗(yàn)發(fā)展全時(shí)當(dāng)量(X3)、R&D人員基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)支出(X4)、R&D人員應(yīng)用研究經(jīng)費(fèi)支出(X5)、R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出(X6)6項(xiàng)科技投入指標(biāo)作為對(duì)比序列；且取分辨系數(shù)ξ=0.5。同樣用灰關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算2018-2023年我國(guó)高等學(xué)校6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)與3項(xiàng)科技產(chǎn)出指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度，見表6。

表5 高校2018-2023年科技活動(dòng)指標(biāo)預(yù)測(cè)值

表6 高校2018-2023年科技產(chǎn)出與各R&D投入的灰色關(guān)聯(lián)度

由表6中的數(shù)據(jù)可知，發(fā)表科技論文Y1與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)順序?yàn)閄2>X6>X1>X3>X5>X4。在這一階段，通過(guò)高校發(fā)表科技論文數(shù)量與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)序可以發(fā)現(xiàn)，R&D人員應(yīng)用研究全時(shí)當(dāng)量X2仍居首位，R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出X6由原來(lái)的第4位躍居第2位，R&D人員基礎(chǔ)研究全時(shí)當(dāng)量X1和R&D人員試驗(yàn)發(fā)展全時(shí)當(dāng)量X3分別由原來(lái)的第2位和第3位變?yōu)榈?位和第4位。由此可以看出，未來(lái)6年科技論文的發(fā)表將重點(diǎn)關(guān)注于試驗(yàn)發(fā)展研究，這與前文當(dāng)前的影響因素分析相印證。無(wú)論是科技資金投入還是科技人員投入均會(huì)加強(qiáng)試驗(yàn)發(fā)展方面的研究，這與我國(guó)目前的“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”政策一致，進(jìn)而說(shuō)明未來(lái)6年高校將會(huì)大力進(jìn)行創(chuàng)新型研究工作。

出版科技著作Y2與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)順序?yàn)閄2>X6>X3>X1>X5>X4。在這一階段，R&D人員應(yīng)用研究全時(shí)當(dāng)量X2仍居首位，R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出X6由原來(lái)的第4位躍居第2位，R&D人員試驗(yàn)發(fā)展全時(shí)當(dāng)量X3和R&D人員基礎(chǔ)研究全時(shí)當(dāng)量X1由原來(lái)的第2位和第3位分別降為第3位和第4位，而R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出X5和R&D人員基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)支出X4位次不變。出版科技著作與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的位次升降變化和發(fā)表科技論文作與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的位次升降變化一樣，同樣地，說(shuō)明了未來(lái)6年高校將大力加強(qiáng)試驗(yàn)發(fā)展研究。

專利授權(quán)數(shù)Y3與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)的關(guān)聯(lián)順序?yàn)閄4>X5>X1>X6>X2>X3。這一時(shí)期，R&D人員基礎(chǔ)研究全時(shí)當(dāng)量X1由原來(lái)的第4位升為第3位，而R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出X6由原來(lái)的第3位降為第4位，其余4項(xiàng)R&D投入指標(biāo)仍保持原有的位次。這說(shuō)明在未來(lái)的6年，R&D人員基礎(chǔ)研究時(shí)間投入量將加強(qiáng)對(duì)專利授權(quán)數(shù)的作用，而R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出對(duì)專利授權(quán)數(shù)影響將下降。R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出在高校的專利成果中的作用下降需要引起我們高度重視，其下降說(shuō)明了在專利成果方面科技資金分配將出現(xiàn)不合理現(xiàn)象，未來(lái)6年高校需要加強(qiáng)試驗(yàn)發(fā)展發(fā)展經(jīng)費(fèi)的管理。

3 結(jié)論

通過(guò)對(duì)高校2008-2017年高校R&D投入產(chǎn)出情況進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，可得出以下結(jié)論：第一，R&D人員投入大于R&D資金投入對(duì)發(fā)表科技論文和出版科技著作的影響，這說(shuō)明了當(dāng)前高校研究模式仍舊比較粗獷，唯論文風(fēng)嚴(yán)重，基礎(chǔ)研究不夠重視。但是，通過(guò)高校科技資金投入偏向于試驗(yàn)發(fā)展，反映出高校更加注重實(shí)際應(yīng)用方面的創(chuàng)新，與我國(guó)“創(chuàng)新發(fā)展”政策相適應(yīng)。第二，專利發(fā)明受R&D資金投入的影響比較大，產(chǎn)生的原因在于專利這種高質(zhì)量的學(xué)術(shù)成果主要是以科研經(jīng)費(fèi)做支撐的。在R&D基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展研究三項(xiàng)投入要素中，R&D基礎(chǔ)研究人員和R&D基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)支出對(duì)專利發(fā)明都具有重要的影響，說(shuō)明了基礎(chǔ)研究是專利發(fā)明的奠基石。第三，整體上來(lái)講，發(fā)表科技論文和出版科技著作數(shù)量與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)關(guān)聯(lián)度整體偏高，而專利授權(quán)數(shù)與6項(xiàng)R&D投入指標(biāo)關(guān)聯(lián)度適中，這表明了發(fā)明專利的水平不高，進(jìn)而說(shuō)明高校科技人員進(jìn)行高質(zhì)量的科技創(chuàng)新較少，同時(shí)也說(shuō)明了高校從事前沿科技創(chuàng)新的大師級(jí)人物不多。因此，在此后的科研創(chuàng)新發(fā)展中，高校不僅要保持科技創(chuàng)新成果的產(chǎn)出，更應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)于領(lǐng)域前沿的學(xué)者培育和高質(zhì)量專利方面的研究。

在對(duì)高校2008-2017年高校R&D投入產(chǎn)出未來(lái)6年的趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，可得出以下結(jié)論：未來(lái)6年，高校在科技論文發(fā)表和科技著作出版方面都會(huì)更加聚焦于實(shí)驗(yàn)研究，這不僅與目前階段分析的結(jié)果相印證，更加證實(shí)政府實(shí)行“驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新”這一政策的明智與實(shí)施效果的顯著；R&D人員和資金投入將會(huì)繼續(xù)保持目前態(tài)勢(shì)，但是R&D人員試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出方面可能會(huì)出現(xiàn)分配不合理的情況，需要高校給予重視?？傮w而言，未來(lái)6年R&D人員和資金投入對(duì)科技產(chǎn)出積極的推動(dòng)趨勢(shì)將會(huì)繼續(xù)保持下去。

4 建議

在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的背景下，為了使我國(guó)高校能夠更合理的配置資源，不斷提高科研成果水平，結(jié)合研究結(jié)果，提出以下建議：

1)加強(qiáng)完善R&D資源投入機(jī)制，提高資源配置效率。在R&D人員投入方面，努力營(yíng)造一個(gè)良好的學(xué)術(shù)環(huán)境，遏制“唯論文”不良風(fēng)氣，完善人員績(jī)效考核機(jī)制，調(diào)動(dòng)科研人員積極性。在R&D資金投入方面，加大科研經(jīng)費(fèi)管理，資金投入不足會(huì)直接導(dǎo)致成果轉(zhuǎn)化經(jīng)費(fèi)實(shí)際配比不足，進(jìn)而使高?？萍汲晒D(zhuǎn)化的運(yùn)作過(guò)程缺乏連貫性[23]；并且合理配置資金投入，避免資金濫用，使得科研經(jīng)費(fèi)發(fā)揮自身最大價(jià)值。

2)夯實(shí)基礎(chǔ)研究，做到基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究全面發(fā)展。基礎(chǔ)研究是技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)，提高基礎(chǔ)研究能力是我國(guó)脫離技術(shù)引進(jìn)向技術(shù)原始性創(chuàng)新轉(zhuǎn)變的主要方法。高校應(yīng)加大引進(jìn)政府和企業(yè)對(duì)高?；A(chǔ)研究的資助，努力拓展基礎(chǔ)研究知識(shí)，充分發(fā)揮高校在基礎(chǔ)研究中的重要作用，提高高水平的原始性科研創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化能力。

3)重視創(chuàng)新型師資隊(duì)伍建設(shè)，提升高?？萍紕?chuàng)新能力。師資能力不僅是高校教學(xué)質(zhì)量水平的重要體現(xiàn)，對(duì)高校創(chuàng)新型人才培育具有重要的促進(jìn)作用，而且也是高校科研成果創(chuàng)新重要的主力人員。高?？梢酝ㄟ^(guò)建設(shè)創(chuàng)新型團(tuán)隊(duì)、引進(jìn)創(chuàng)新型教師等渠道增加本校R&D人員數(shù)量，進(jìn)一步的提高R&D人員的研發(fā)能力和高校R&D人員的培育，增加高校創(chuàng)新型科技成果產(chǎn)出。