| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 管理/制度 |
| 地方高校科技成果转化效率评价 |
| 第778期 作者：□文/周淑贞 时间：2026/6/1 16:21:33 浏览：92次 |
［提要］ 地方高校作为我国高等教育体系的主体部分，日益成为区域创新的重要力量。然而，现有研究对地方高校这一特定群体科技成果转化效率的关注相对不足。为此，本文基于我国30个省域地方高校面板数据，采用SBM模型对其科技成果转化效率进行测算，并从区域维度分析其空间差异特征。研究发现：我国地方高校科技成果转化效率均值为0.485；仅江苏、四川、青海三省连续两年处于效率前沿，而大部分省份持续低效。区域间效率水平呈现显著分化，东部地区最高，东北地区最低。因此，亟须强化成果转化能力建设，推动形成因地制宜的地方高校科技成果转化生态体系。
关键词：地方高校；科技成果转化效率；SBM模型；区域差异；政策建议
基金项目：宜昌市社会科学基金项目：“宜昌市推动创新链产业链资金链人才链深度融合研究”（项目编号：ysk25kt080）
中图分类号：G644 文献标识码：A
收录日期：2026年1月27日
引言
高校科技成果转化是指将科学研究成果通过技术转让、技术许可、技术服务等形式实现产业化，并创造经济与社会效益的过程，是高校服务国家和区域经济社会发展的重要途径。尽管“科技成果转化”与“技术转移”常被交替使用，但前者更侧重于高校等科研机构原创性技术成果的市场化应用，尤其强调从实验室走向产业实践的完整链条。当前，我国正深入推进创新驱动发展战略，科技创新日益成为高质量发展的核心动力。在此背景下，地方高等学校作为我国高等教育体系的主体部分，在数量上占全国普通高校的绝大多数，同时也是区域科技创新和成果转化的重要力量。尽管其在高水平科研产出方面总体弱于部属高校，但凭借广泛的地域分布和对地方产业需求的紧密对接，地方高校在推动科技成果落地转化方面具有独特优势。因此，系统评价并提升地方高校科技成果转化效率，不仅有助于释放其创新潜能，更是加快建设创新型国家、实现科技自立自强的重要抓手。
现有研究主要分为两类：一类是区域高校成果转化效率分析。例如，张蕾和马占新使用Malmquist指数方法测量了我国“一带一路”18个省份的高校科技转移效率。冯华和单丽曼将Malmquist指数和Bootstrap-DEA方法相结合评价了我国各省区技术转移效率。这些研究大多证实，我国高校成果转化效率偏低。还有些研究证实了我国区域层面的成果转化效率差异。张亚明等研究发现我国东部省份科技成果转化效率相对较高，西部地区的科技成果转化效率最低。另一类研究则侧重于分析部属院校的成果转化效率。例如，胡欣悦等基于随机前沿分析的超越对数函数测算了我国91所重点高校的技术转移效率。高擎等采用三阶段DEA和Malmquist指数方法测算我国重点高校的技术转移效率。林德明和贾艳研究证实，我国“985工程”高校的技术转移平均效率偏低。王赵琛等运用超效率SBM数据包络分析法对24所教育部直属高校科技成果转化数据进行了分析。王杜春等研究发现，东北地区11所“双一流”建设高校的科技成果转化总体水平较高。此外，一些研究探讨了这类高校成果转化效率的变化趋势，但没有形成一致的结论。例如，赵公民等研究发现，我国“双一流”建设高校科技成果转化效率整体呈上升趋势。吴杨等研究发现，与“十二五”时期相比，“十三五”时期“双一流”建设高校科技成果转化效率较低。
现有研究多采用传统DEA模型测度我国省级层面高校科技成果转化效率，且主要聚焦于全国高校总体样本或部属重点高校，对地方高校这一数量庞大但资源相对有限的群体关注不足。此外，传统DEA方法基于径向假设，难以有效处理投入产出变量的非期望松弛问题，可能导致效率评估结果偏高。为此，本文选用考虑非期望产出的SBM模型，更加精准地测度我国省级层面地方高校科技成果转化效率，弥补传统方法在测度精度上的不足，据此为提升地方高校成果转化效率提供科学依据与差异化政策建议。
一、研究方法
地方高校科技成果转化效率测度涉及多投入、多产出指标，数据包络分析（DEA）方法对这类问题具有较强的适用性，考虑到传统的DEA方法不能有效地解决投入要素的“拥挤”或“松弛”问题，本文采用SBM模型测度地方高校科技成果转化效率。
参考已有研究，选取研究与发展全时人员（人年）、研究与发展经费（千元）、出版科技著作（部）、发表学术论文（篇）、专利申请数（项）这五个指标作为投入，选取技术转让合同数（项）、技术转让实际收入（千元）这两个指标作为产出。基于我国30个省域2023～2024年的面板数据（其他省份数据缺失），采用MaxDEA 8软件求解，计算地方高校的科技成果转化效率。数据来源于2023～2024年《高等学校科技统计资料汇编》。
二、研究结果
表1给出了我国地方高校科技成果转化效率的计算结果。在本文选取的30个省（区、市）中，江苏省、四川省和青海省的地方高校科技成果转化效率最高，这3个省份在2023～2024年都是有效的。其他省份都没有达到最优水平。在这些非有效的省（区、市）中，湖北省、浙江省、重庆市和海南省的地方高校科技成果转化效率相对较高，这些省份有一年的科技成果转化效率达到了最优水平，例如，湖北省在2024年的科技成果转化效率为1；而浙江省、重庆市和海南省在2023年的科技成果转化效率为1。地方高校科技成果转化效率最低的两个省（区）是云南省和内蒙古自治区，云南省在2023～2024年的科技成果转化效率分别为0.200和0.156，内蒙古自治区在2023～2024年的科技成果转化效率分别为0.233和0.238。这两个省（区）2023～2024年的地方高校科技成果转化效率的均值分别为0.178和0.236。从全国整体看，地方高校科技成果转化效率的两年均值为0.485，这反映出多数省份仍存在显著的投入冗余或产出不足问题，整体转化效率有待提升。（表1）
将30个省（区、市）按东部、中部、西部和东北地区进行划分，结果显示，我国地方高校科技成果转化效率存在明显的区域差异。东部地区地方高校科技成果转化效率最高，2023～2024年的平均效率为0.547，但效率值从2023年的0.625下降到2024年的0.468；其次是西部地区高校的科技成果转化效率，这两年的均值为0.513，效率值从2023年的0.530下降到2024年的0.497；东部和西部地区的科技成果转化效率都高于全国的平均效率。中部地区的科技成果转化效率这两年的均值为0.407，低于全国地方高校科技成果转化效率的平均水平，但其效率值从2023年的0.378上升到2024年的0.436。中部地区，除了湖北省，其他省份的地方高校科技成果转化效率都偏低。东北地区的地方高校科技成果转化效率是这4个区域最低的，这两年的平均效率仅为0.332。
本文研究发现，我国高校科技成果转化效率整体偏低，与既有研究结论一致，这一特征在地方高校样本中同样显著，反映出不同类型高校成果转化仍面临共性瓶颈。与此同时，地方高校的转化效率呈现出明显的区域差异：东部地区效率最高，东北地区最低，区域间发展不平衡问题突出。值得注意的是，该区域分布格局与部分现有研究关于重点高校或全国高校整体效率空间特征的结论存在差异，表明不同类型高校在科技成果转化中可能具有显著区域区别。因此，不能简单将面向重点高校或全体高校的研究结论外推至地方高校。针对特定类型高校开展差异化、分类别的效率评价与区域比较，有助于为制定精准化成果转化政策提供依据。
三、结论及建议
（一）结论。本研究基于2023～2024年省际面板数据，采用SBM模型对我国30个省域地方高校的科技成果转化效率进行了测度。研究发现：第一，我国地方高校科技成果转化效率整体偏低，两年平均效率仅为0.485，反映出在科研投入利用与成果市场化产出之间存在显著的资源冗余与转化瓶颈，创新链与产业链衔接尚不顺畅。第二，地方高校成果转化效率呈现明显的区域差异。东部地区效率最高（均值为0.547），西部地区次之（0.513），中部地区有所提升但整体偏弱（0.407），东北地区最低（0.332），表明区域间高校成果转化存在较大落差。第三，仅有江苏、四川、青海三省连续两年处于效率前沿面（效率值为1），而云南、内蒙古等省份持续处于低效状态，凸显出地方高校成果转化发展的不均衡性。湖北、浙江、重庆等虽有单年达到高效水平，但稳定性不足。第四，与面向部属高校或全体高校的研究相比，地方高校的效率格局具有独特性，尤其在区域排序和发展趋势上表现出差异化特征，说明不能简单将针对部属高校的研究结论外推至地方高校群体。
（二）建议
1、为提升我国地方高校科技成果转化效率，应坚持分类指导、精准施策的原则，针对不同类型、不同区域的地方高校实施差异化支持政策。当前，地方高校整体转化效率偏低，且区域差异显著，东部地区明显领先于中西部和东北地区，而江苏、四川、青海等少数省份连续处于效率前沿，云南、内蒙古等地则长期处于低效状态。这一格局表明，统一化的成果转化政策工具难以满足多样化的发展需求。因此，中央与地方政府应协同构建“分层分类”的政策体系：对转化基础较好的地方高校，如位于东部地区的高校，鼓励其深化校企协同创新机制，支持建设专业化技术转移机构，探索股权激励等市场化转化模式；对转化能力薄弱的中西部及东北地区高校，则应推动建立区域性成果转化服务平台，强化科技成果供需对接功能。同时，应将科技成果转化成效纳入地方高校绩效考核与资源配置体系，引导高校从“重论文”向“重应用”转变，真正实现科研价值向社会经济价值的有效转化。
2、在区域层面，应强化区域协同与资源整合机制，破解地方高校因地域限制而导致的创新生态薄弱问题。研究发现，中部地区虽整体效率偏低，但湖北等省份已呈现上升趋势，显示出政策干预的潜在空间；东北地区则面临系统性转化困境，亟须结构性改革支持。建议以城市群和国家自主创新示范区为依托，打造“高校-园区-企业”联动的成果转化共同体。例如，在东部创新活跃区域，推动建立跨省域的技术交易市场和成果共享机制，支持地方高校参与重大产业技术研发项目；在中西部和东北地区，可通过“结对帮扶”机制，引导部属高校或高水平科研院所与地方高校共建联合实验室和技术转移中心，输出管理经验与转化资源。此外，地方政府应结合本地主导产业布局，制定“一校一策”的成果转化路线图，推动高校科研方向与地方经济需求精准匹配。
3、长远来看，应完善制度环境与支撑体系，为地方高校科技成果转化提供长效机制保障。当前，许多地方高校在成果权属不清、收益分配不畅、专业人才缺乏等方面面临制度障碍。建议加快落实《促进科技成果转化法》及相关配套政策，明确地方高校在科研成果处置、使用和收益上的自主权，激发其参与转化的积极性。同时，应加强技术经理人队伍建设，在地方高校设立专职技术转移岗位，并纳入职称评聘体系，提升职业发展空间。教育、科技、人社等部门应联合建立“地方高校成果转化能力提升计划”，通过专项培训、案例推广、标杆示范等方式，全面提升管理人员与科研人员的转化意识与实操能力。此外，探索建立“地方高校科技成果转化指数”，定期发布区域与高校层面的效率评价结果，形成良性竞争氛围。通过制度创新、资源投入与生态营造的多维协同，切实增强地方高校服务区域经济社会发展的能力，助力我国创新驱动发展战略深入实施。
（作者单位：三峡大学图书馆）
主要参考文献：
［1］雷聪仪，张娴.科研院校技术转移效率评价研究进展述评与展望［J］.图书情报工作，2022.66（19）.
［2］仝宣文，陈庆庆，李霞.地方高校科技成果转化如何赋能新质生产力发展［J］.重庆高教研究，2025.13（02）.
［3］张蕾，马占新.基于Malmquist指数的“一带一路”省区高校技术转移效率研究［J］.科学管理研究，2021.39（01）.
［4］冯华，单丽曼.中国技术转移效率评价研究——基于Malmquist指数和Bootstrap-DEA的实证分析［J］.学习与实践，2016（11）.
［5］吕荣杰，贾芸菲，张义明.我国省份技术转移效率评价——基于高校、企业比较的视角［J］.科技管理研究，2018.38（12）.
［6］范柏乃，余钧.高校技术转移效率区域差异及影响因素研究［J］.科学学研究，2015.33（12）.
［7］张亚明，赵科，宋雯婕，等.中国省域科技成果转化效率评价研究——基于长短期视角［J］.技术经济与管理研究，2024（02）.
［8］胡欣悦，任紫娟，汤勇力.我国重点高校技术转移效率变化的影响因素研究——基于面板随机前沿分析方法［J］.技术经济，2020.39（07）.
［9］高擎，何枫，吕泉.区域环境、科研投入要素与我国重点高校技术转移效率研究［J］.中国高教研究，2020（01）.
［10］林德明，贾艳.基于DEA的“985工程”高校技术转移效率研究［J］.现代教育管理，2016（12）.
［11］王赵琛，张春鹏，董红霞.24所部属高校科技成果转化效率的DEA分析［J］.科研管理，2020.41（04）.
［12］王杜春，时玉坤，于晴.东北地区“双一流”建设高校科技成果转化效率研究［J］.黑龙江高教研究，2022.40（01）.
［13］赵公民，吕京芹，王仰东，等.互联网背景下“双一流”高校科技成果转化效率研究［J］.软科学，2021.35（08）.
［14］吴杨，王媛，郑建荣，等.“双一流”建设大学科技成果转化效率测量——基于“十二五”至“十三五”期间数据观测［J］.科学管理研究，2022.40（02）. |
|
|
|
