校企合作综合评价及其对我国科技竞争力的效应分析.docx
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校企合作综合评价及其对我国科技竞争力的效应分析
校企合作综合评价及其
对我国科技竞争力的效应分析
作者：
朱选功郭新宝车舒单位：
河南科技大学
摘要：
校企合作能够有效提高和改善企业技术创新的能力和结果，有效提高国家科技竞争力，这已被世界各国长期实践所证实。
本文主要研究了校企合作统计指标体系和评价方法，并给出了了评价示例；对校企合作与科技竞争力的效应进行了分析，得到了“校企合作对提升我国科技竞争力又具有明显的促进作用”的结论。
关键词：
校企合作科技竞争力敏感性分析
校企合作的评价体系的建立作为评价校企合作程度的一种度量标准，它的目的是从校企合作的角度出发，从是否能促进科技和社会的发展来评价校企合作的优劣。
目前在OECD科技竞争力评价体系中“校企合作”指标的评判标准主要来自于经理主管人员的意见，而我国目前又没有一个专门的评价体系来评价校企合作的好坏，经理主管人员在给校企合作打分时主观性较大。
有了评价体系标准可以更加客观地评价我国的校企合作情况，为改善我国校企合作的状况提供决策依据，为提升我国科技竞争力提供参考。
因此，如何衡量校企合作的好坏不仅关系到我国校企合作的成功与否，同时也必将会影响我国的科技竞争力。
一、校企合作评价体系的设计原则
1、科学性原则
评价指标体系的建立应该把理论与实际结合起来，它必须是在对客观实际抽象描述的同时，又要具备较好的可靠性、独立性、代表性和统计性。
2、整体性原则
事物总是普遍联系构成一个整体，孤立地片面地处理问题只能说明现象，而不能揭示本质。
对校企合作的评价应从投入、过程和产出三方面包括人力、财力和合作的开发与应用等角度进行客观的评价。
3、可行性原则
评价指标的可行性包括两个方面：
一是指标体系的设置应尽可能使指标明确易懂、简繁适中，数据易于采集、计算、数据要进行标准化、规范化处理，方便各项指标的定量处理；二是整个评价体系的评价方法和相应的各项指标的计算方法要简便、科学，易于操作，能运用科学的方法保证评价结果的有效性和可信度。
4、可比性原则
评价指标的选择应做到含义清楚明确，口径一致，应注意指标的内容、口径、计算方法在纵向和横向上的可比及指标体系内部各子系统之间的协调与衔接，以使指标体系易于进行动态比较和横向比较分析。
二、校企合作评价体系的建立
由校企合作模式、目的及设计原则，本文认为校企合作评价体系的建立，可从合作的投入、过程和产出三方面加以考虑：
1、投入方面。
可从企业和高校两方面是否发挥各自的优势来考虑，研发人力资源是合作基本保证，实验仪器、设备是合作进行的必要的物质基础，合作的实验场所是合作能够顺利进行的必要条件，高校能为企业提供的科研成果是合作前提条件。
因此，对企业来说，主要考虑企业投入的研发人员的数量，企业参与校企合作的研发人员占企业总研发人员的比重，企业投入的资金数量，企业投入校企合作的资金占企业研发资金的比重，企业投入的设备量，企业投入校企合作的设备量占企业总设备量的比重，企业提供的场所（试验基地）能否满足合作的要求等；对高校来说，主要考虑高校投入的科技人员的数量，高校参与校企合作的科技人员占高校科技人员的比重，高校投入的实验仪器数量，高校投入校企合作的实验仪器占高校实验仪器的比重，高校为企业提供的科研成果的数量，高校提供给企业的科研成果占高校科研成果的比重等。
2、过程方面。
从双方合作的进展情况来看，合作是否促进我国高技术产业的发展，通过什么形式进行技术开发，能否促进成果的转化，合作所承担的课题情况，合作的资源利用、信息交流状况以及双方领导的态度加以分析，因此主要考虑校企合作建立的工程技术研究中心、技术转移中心的数量，合作的项目数量，合作签订的技术转让合同数量，校企合作签订合同的金额，科技成果的转化率，校企合作承担的省市级、国家级课题数量，知识产权的授权量，合作中技术的开发与利用情况，仪器设备的利用率，企业与高校间的知识传递情况，对多个企业与同一所高校合作的情况还要考虑合作工程中企业间的信息交流是否充分，企业领导对合作的重视程度，高校领导对合作的重视程度等。
3、产出方面。
表现为合作的结果和持续发展的基础，主要从合作实现的利润，合作产生的高技术产品的数量、高技术的种类，获得省市级的奖项数量、国家级的奖项数量，合作发表的论文、专著的数量，论文被收录的数量，合作中高校为企业培养的工程师数量（含工程硕士）、专业技术人员的数量等。
通过以上分析，建立校企合作的评价体系见表1。
需要说明的是评价校企合作的好坏涉及的因素众多，以上仅是从投入、过程和产出方面考虑的。
当然，也可以从合作过程中高校为企业员工增加新知识提供机会有多少，企业有没有获得新的战略思想，合作是否增加了企业的声誉，高校能否得到企业对研究的持续支持，高校对企业需求的了解是否增加，合作是否扩大了高校研究的范围，高校为学生提供的学习机会是否增加等方面加以评价。
校企合作评价指标体系中，指标分为两类，一类是可测度的指标，称为硬指标，可通过地区的统计资料或国家的统计资料以及调查取证获得，共有55项；另一类是对校企合作难以量化问题的认识和判断的指标，称为软指标或性质状态指标，这类指标需通过专家调查取得，共有6项。
专家调查问卷的问题可采用1~10计算尺度的主观评价制，数值越大表明该指标的正印象越强。
软指标虽然主观性较强，且波动较大，但它把一些不易或不能量化的现象数量化，弥补了硬指标的空缺，它通过专家调查取得，具有较强的时效性，更能反映校企合作的最新状态。
同时，为了保证评价体系的客观真实，软指标设计大体占全部指标的20%。
整个指标体系分4个等级：
1个一级指标、3个二级指标、38个三级指标和23个四级指标。
表1校企合作评价指标体系
1级指标
2级指标
3级指标
单位
4级指标
校
企
合
作
程
度
（E）
投
入
方
面
（A）
企业投入的研发人员数量（A1）
千人
企业参与校企合作的研发人员占企业总研发人员的比重（A2）
%
企业投入校企合作的资金量（A3）
百万
企业投入校企合作的资金占企业生产资金的比重（A4）
%
企业投入校企合作的设备量（A5）
百万
企业投入校企合作的设备量占企业总设备量的比重（A6）
%
企业提供的场所（试验基地）能否满足合作的要求（A7）
高校投入的科技人员的数量（A8）
千人
高校参与校企合作的科技人员占高校科技人员的比重（A9）
%
高校投入校企合作的实验仪器量（A10）
百万
高校投入校企合作的实验仪器占高校实验仪器的比重（A11）
%
高校为企业提供的科研成果数量（A12）
件
高校提供给企业的科研成果占高校科研成果的比重（A13）
%
过
程
方
面
（B）
合作共建工程技术研究中心数量（B1）
个
合作共建技术转移中心的数量（B2）
个
合作的项目数量（B3）
件
合作签订的技术转让合同数量（B4）
份
合作签订合同的金额（B5）
百万
校企合作科技成果的转化率（B6）
%
校企合作承担的省市级课题数量（B7）
件
合作承担的国家级课题数量（B8）
件
校企合作知识产权的授权量（B9）
件
合作中技术的开发与利用情况（B10）
校企合作仪器设备的利用率（B11）
合作过程企业与高校间的知识传递情况（B12）
合作过程企业间的信息交流情况（B13）
企业领导对合作的重视程度（B14）
高校领导对合作的重视程度（B15）
产
出
方
面
（C）
合作实现的利润（C1）
百万
合作产生的高技术产品的数量（C2）
件
合作产生高技术的种类（C3）
种
校企合作获得省市级的奖项数量（C4）
项
省一等奖（C41）
省二等奖（C42）
省三等奖（C43）
市一等奖（C44）
市二等奖（C45）
市三等奖（C46）
校企合作获得国家级的奖项数量（C5）
项
自然科学一等（C51）奖
自然科学二等奖（C52）
自然科学三等奖（C53）
发明一等奖（C54）
发明二等奖（C55）
发明三等奖（C56）
科技进步一等奖（C57）
科技进步二等奖（C58）
科技进步三等奖（C59）
合作发表的论文量（C6）
篇
合作发表的论文被自然科学三大检索系统、社会科学三大检索系统收录的数量（C7）
篇
SCI（C71）
EI（C72）
ISTP（C73）
SSCI（C74）
AHCI（C75）
ISSHP（C76）
合作出版的专著数量（C8）
部
自然科学专著（C81）
社会科学专著（C82）
通过合作高校为企业培养的工程师数量（含工程硕士）（C9）
千人
通过合作高校为企业培养的专业技术人员的数量（C10）
千人
注：
三、校企合作的综合评价方法
计算全国校企合作程度涉及数据庞大，为了简化问题，本文先以市（含市）以上为单位对全国31个省、市、自治区的校企合作程度进行评价，按线性加权求和方法计算出各省、市、自治区排名，然后按各省、市、自治区的排名再进行线性加权求和处理，最后算出我国校企合作的程度。
具体方法如下：
1、指标的标准化
消除指标间不同量纲和标志水平的影响，将不可直接加总的原始指标转化为可以相加的标准指标值。
由于大部分指标的尺度都不一样，为了用一个可比的标准化尺度来计算总体、要素和子要素的结果，且能衡量全国31个省、市、自治区表现之间的差异，采用标准离差法来处理指标数据。
首先，对每个指标计算其平均值（
），然后利用下面的公式1计算标准差。
（1）
其中：
=指标原始值；
=全国31个省、市、自治区的平均值；N=31；S=标准差
最后，计算全国31个省、市、自治区各自指标的标准化值
，计算公式：
i=（1，……，38）
（2）
2、指标权重的确定
在实际计算中，可采用主客观结合的赋权法确定权重值，这种方法既考虑了人们主观上对各项指标的重视程度，又考虑了各项指标原始数据之间的相互联系及它们对总体评价指标的影响；也可采用专家咨询法并结合研究者主观上对每项指标在体系中重要程度进行权衡确定。
这里我们采用专家咨询法确定校企合作评价体系指标的权重，且各级权重应遵循归一化的原则
即
，其中
为该级的指标权重。
3、计算加权和
首先，从校企合作指标评价体系中的4级指标入手，通过公式1和2计算每个4级指标的标准化值，然后求线性加权和，求出它们所对应的3级指标值。
依此类推可计算出各级指标值，计算过程中的数学表达式形如：
，
，其中E为校企合作程度评价值，Ki为第i类指标评价值；Wi为第i类指标权重系数（
，0，04、进行综合评价
首先根据校企合作综合评价方法步骤1中计算的每项指标标准化值，如果它在全国排名第一则得最高分100，其余指标的分值以它为基准，可得到相应的分值，然后，根据各指标的分值以及它们对应的权重进行加权求和，计算全国31个省、市、自治区的分值，最后根据全国31个省、市、自治区各校企合作程度的分值，以其排名为权重，按排名越靠前权重越大的原则，进行全国31个省、市、自治区校企合作程度加权求和，可得到我国总的校企合作程度的分值。
计算公式如下：
；
其中：
n=31
5、运用举例
举例说明是对校企合作评价体系运用的进一步解释，为计算方便，将评价范围收缩，只取1-3级指标，并设仅有甲、乙、丙、丁和戊5个市参与评价。
各指标及权重数值见表2：
表2校企合作评价示例
1级指标
2级指标
3级指标
甲
乙
丙
丁
戊
校企合作程度
投入方面A
（0.3）
A1（0.092）
0.2
0.3
0.2
0.1
0.36
A2（0.075）
10
12
20
5
25
A3（0.082）
5
7
3.2
2.1
4.3
A4（0.065）
2
6
7
1
8
A5（0.098）
3
4.2
3.5
2.1
5.3
A6（0.076）
10
23
13
16
25
A7（0.066）
6
8
4
6
6
A8（0.085）
0.3
0.2
0.6
0.1
0.28
A9（0.068）
60
40
23
36
16
A10（0.075）
6
6.3
5.1
3.4
5.1
A11（0.087）
20
16
24
16
32
A12（0.060）
20
15
26
14
23
A13（0.071）
15
11
13
25
21
过程方面B
（0.4）
B1（0.060）
0
1
1
0
0
B2（0.080）
1
2
0
0
1
B3（0.054）
10
8
12
14
25
B4（0.061）
16
6
21
13
8
B5（0.045）
1.5
2.3
1.6
2.7
3.9
B6（0.064）
10
9
8
15
11
B7（0.056）
10
12
6
21
17
B8（0.072）
1
0
2
0
1
B9（0.052）
15
11
13
6
14
B10（0.069）
6
4
6
5
7
B11（0.087）
5
15
10
20
14
B12（0.092）
7
7
6
3
6
B13（0.068）
5
4
3
7
5
B14（0.073）
6
7
8
6
5
B15（0.067）
7
6
4
7
6
产出方面C
（0.3）
C1（0.079）
20
32
24
12
33
C2（0.096）
15
10
2
6
13
C3（0.125）
2
1
1
2
2
C4（0.103）
6
5
6
3
7
C5（0.098）
0
1
0
1
2
C6（0.086）
10
15
6
12
18
C7（0.113）
1
2
3
1
4
C8（0.112）
3
1
0
2
2
C9（0.098）
0.05
0.03
0.01
0.02
0.06
C10（0.090）
0.1
0.15
0.24
0.16
0.21
（注：
括号内为权重）
根据校企合作评价体系的评价方法，计算过程及结果如下：
首先，利用公式1和2对表2的每项3级指标进行标准化处理，得到标准化值，然后，对3级指标进行线性加权和处理，得到2级指标的标准化值，由于数据较多，这里仅列出2级指标的标准化值如表3：
表32级指标的标准化值
地区
标准化值
甲
-0.128940
-0.041250
0.075967
乙
0.273641
-0.069620
-0.108950
丙
0.005753
-0.098190
-0.563670
丁
-0.849920
-0.033170
-0.414820
戊
0.714058
0.242226
1.011468
然后，对2级指标进行线性加权和，得到甲、乙、丙、丁和戊最后的标准化值，由此得到排序结果，见表4。
表41级指标标准化值
地区
标准化值
排名
甲
-0.0323919
3
乙
0.0215593
2
丙
-0.2066511
4
丁
-0.3926900
5
戊
0.6145482
1
最后，计算全国及各地区校企合作的分值，计算过程类似计算标准化值的过程，不同的是计算分值时，根据3级指标标准化值的排名，按排名第一赋予该指标100分的方法计算，具体结果如表5。
表5校企合作评价结果
全国校企合作分值
68.38978
甲地区校企合作分值
63.50380
乙地区校企合作分值
66.08000
丙地区校企合作分值
59.75780
丁地区校企合作分值
53.96440
戊地区校企合作分值
80.19180
四、校企合作对科技竞争力的效应分析
通过校企合作模式及评价体系的研究可以看出，校企合作的优势在于人才、资金和设备的合理利用，技术的有效扩散，信息资源的共享，体现在科技竞争力方面的主要反映在：
“合格的工程师”、“信息技术人才”、“企业与大学间的合作”、“技术的开发与利用”和“技术开发资金”这几项软指标上。
因此，为了衡量校企合作对科技竞争力产生的效应，本文从以下3个方面进行分析：
1、相关分析
这里采用的是截面数据，即利用《IMD世界竞争力年鉴2004》有关科技竞争力方面的数据，对59个参评国家（地区）的“企业与大学间的合作”和“合格的工程师”、“信息技术人才”、“企业间的技术合作”、“技术的开发与利用”和“技术开发资金”这几项我们在校企合作评价体系的研究中认为关系密切的软科技竞争力指标进行相关分析，通过相关分析得出校企合作与其它5项指标的相关系数分别为0.497568、0.815248、0.886692、0.853477和0.792769。
从相关分析的结果看基本符合我们的分析，说明校企合作与这5项软指标确实存在着较强的相关性，也就是说通过校企合作关系的研究不但有利于改善目前我国校企合作的状况，同时也可以对这5项指标产生较强的影响，而这些指标在科技竞争力评价体系中的排名均比较靠后，是制约我国科技竞争力的主要原因。
2、单因素敏感性分析
这里主要考虑校企合作单项指标变化对我国科技竞争力产生的影响，当校企合作指标数值分别提升10%、30%和达到参加国（地区）的均值、达到科技竞争力排名前10名的国家（地区）的均值4种情况时，科技竞争力排名的变化与目前我国的排名作对比，数据的处理采用标准离差方法，它衡量了国家（地区）表现之间的相对差别，这样可以使排名的估计更加正确，首先，对科技竞争力评价体系中的每个指标，计算59个国家（地区）的平均值，然后使用下面的公式3计算标准差：
（3）
这里：
S=标准差，Xi=原始值，
=59个国家（地区）的平均值，N=国家（地区）数
最后，我们计算科技竞争力评价体系中所有59个国家（地区）31个指标的标准化（STD），方法是通过每个国家（地区）的原始值减去59个国家（地区）的平均值然后除以标准差得到。
（STD）i
（4）
公式中的指标X、
和S涵义同公式3.
排名方法，首先计算每个指标的STD的值，在计算STD值时因为数据不全的原因缺失值用0替代，然后对所有31个指标的STD求和，最后根据总STD值进行排序。
这里的单因素敏感性分析是指，仅校企合作单项指标发生变化时，按标准离差的方法进行计算排名，来分析校企合作对我国科技竞争力的影响。
我们发现当校企合作变化的幅度分别达到上述的4种情况时，通过计算，我国科技竞争力的排名分别为第34、33、34和33名，与原来我国科技竞争力的排名（34名）差别不大，具体情况见表6。
表6单因素敏感性分析
指标的变化幅度
指标值
指标名称
提升10%
提升30%
达到均值
达到前10名均值
企业与大学间的合作
4.0667
4.8061
4.71
5.903
科技竞争力模拟排名
34
33
34
33
原科技竞争力排名
34
表6说明表面上，从校企合作单项指标变化上看，校企合作的改善对我国科技竞争力的排名影响不大、敏感程度不高，仅有两种情况提升了1位，其它两种情况保持不变，但这是否能说明促进校企合作对提高我国科技竞争力的最终影响呢？
片面的看问题往往使我们只注意表面现象，抓不到本质，由相关分析的结果知，校企合作与其它5项指标有很高的关联性，它的改善同样可以影响其它指标改善。
因此，为了消除校企合作对科技竞争力的影响的误解，我们不妨用同样的4种情况对校企合作的联动效应进行分析。
3、联动效应分析
校企合作的联动效应指在校企合作的影响下，校企合作与和它相关程度较高的指标共同作用对我国科技竞争力产生的影响，通过对校企合作评价体系的研究和相关分析的结果知，校企合作产生的影响不仅仅表现为校企合作单项指标上，同时，也对与其相关程度较高的“合格的工程师”、“信息技术人才”、“企业间的技术合作”、“技术的开发与利用”和“技术开发资金”这5项指标产生较大的影响。
校企合作的联动效应分析目的，在于帮助我们正确认识校企合作的作用，思想是利用相关分析的结果，在单因素敏感性分析的基础上，对单因素敏感性分析的4种情况进行联动效应分析，即当校企合作的数值按不同程度发生变化时，其它5项相关指标也跟随校企合作指标的变化而变化。
这里有两种情况，一种是校企合作多因素敏感性分析，另一种是校企合作多因素联动效应分析。
第一种情况是当校企合作的数值发生变化时，其它5项指标跟随其发生同步变化，如：
当校企合作指标的数值提升10%时，其它5项指标也同时提升10%，其余情况类同；第二种情况是当校企合作的数值发生变化时，其它5项指标也发生变化，但变化幅度不是同步的，变化是由校企合作指标的变化和其它5项指标与其相关系数共同决定的，如：
当校企合作的数值提升10%时，其它5项指标的变化幅度是10%它们与校企合作指标的相关系数，其余情况类同。
数据处理的方法及排名的计算与单因素敏感性分析中的方法一样仍采用标准离差方法，不同的只是多项数据同时发生变化而已，两种情况下的计算结果见表7和表8。
表7校企合作多因素敏感性分析
指标的变化幅度
指标值
指标名称
提升10%
提升30%
达到均值
达到前10名均值
企业与大学间的合作
4.0667
4.8061
4.7100
5.9030
合格工程师
4.2658
5.0414
7.0300
7.7499
信息技术人才
5.4120
6.3960
7.3700
8.2761
企业间的技术合作
4.1800
4.9400
6.5000
7.0001
技术的开发与利用
6.1160
7.2280
6.5000
7.5620
技术开发资金
4.1580
4.9140
5.0000
6.5810
科技竞争力模拟排名
31
27
26
20
原科技竞争力排名
34
表8校企合作多因素联动效应分析
指标的变化幅度
指标值
指标名称
10%相关系数
30%相关系数
均值相关系数
前10名均值相关系数
企业与大学间的合作
4.0667
4.8061
4.7100
5.9030
合格工程师
4.0710
4.4569
3.4979
3.7312
信息技术人才
5.3211
6.1233
6.2828
6.7471
企业间的技术合作
4.1370
4.8108
4.9921
6.2069
技术的开发与利用
6.0345
6.9835
5.5476
6.4540
技术开发资金
4.0797
4.6790
3.9638
5.2172
科技竞争力模拟排名
34
27
30
27
原科技竞争力排名
34
五、研究结论
通过以上校企合作对提高我国科
升级会员 