科技成果产业化论文 商校科技成果产业化筛选评价指标

摘 要：高校科技成果产业化筛选评价是科技成果产业化领域一项重要的研究课题,具有重大的研究价值和实际意义.借鉴现有的科技成果产业化筛选评价研究文献提出的理论和方法,针对高校科技成果产业化的特点和实际状况,初步建立了高校科技成果产业化筛选评价指标体系,在此基础上,研究提出了各指标的评价标准,并且确定了各指标的权重.

关键词：科技成果产业化 筛选评价

1. 引言

截至2006年底,我国已拥有专利成果3 30多万项,但实际转化率不足20%,实现产业化的不足5%.我国高校每年取得科技成果在6000～8000项之间,但真正实现成果转化与产业化的还不到1／10.世界银行估计,中国的科技成果转化率平均为15%.2007年我国技术合同成交额2226亿元,仅占GDP的0.9%.很多科技成果不能成为生产要素,没有创造经济效益.而发达国家科技成果的70%～80%可以进入生产领域,据美国科学院2005年《站在风暴之上》报告,“85%的美国人均收入增长来自于科学技术的提升”（程萍,2009）.对于中国这样一个发展中国家来说,如何减少科研经费的浪费,提高科研成果的转化率,已经成为以自主创新促进经济发展所必须解决的重要课题.

目前的问题是：一方面,许多企业找不到好的有自主知识产权的高科技项目；另一方面,高校大约90%的高科技项目,得不到转让和实施.形成以上问题的一个主要原因是在高校和企业之间缺少一个科技*机构.为了解决上述问题,建议组建以政府投资为主的科技*公司,比如大学科技园,对高校范围内的科技成果进行评价,研究如何筛选适合产业化的科技成果,选出产业化前景最好的项目为其找到企业实施产业化.科技成果产业化是一种经营行为,假如把高校比作一个生产科技成果的企业,那么大学科技园就充当了科技成果的产业平台,为科技成果需求方提供一站式服务,其中对科技成果的筛选最为关键.

2. 科技成果产业化筛选评价研究现状

国外有关科技成果产业化筛选评价的研究开展得比较早、文献也比较多.Tyebjee和Bruno (1984)最先运用问卷调查和因子分析法得出了美国第一个风险投资项目评价模型.他们请46位风险投资家根据已选好的23个准则对90个风险项目评分,分别评出各个项目的总体预期收益和风险.近年来此方面的研究仍层出不穷,力求找出影响高科技投资成败的基本因素.以往所作的研究的缺陷在于过于偏重财务方面的考虑．忽略了技术、市场等多方面存在的不确定性.由于科技投资必然涉及一项或多项新技术,因此目前的研究普遍开始强调技术因素的重要意义.市场因素是除技术因素外另一个受到普遍重视的影响科技成果产业化的因素.Mayers和Marquis (1969)对5个产业567项创新成果进行了实证研究,结果表明多数新产品的成功研制更多地来源于市场需求而非技术机会.由于科技产品的市场一般不是现成的,而是需要进行开发和培育,因此理论上说科技产品的市场风险比普通商品更大.

我国学者王雨生(2003)在其著作《中国高技术产业化的出路》中,对高技术产业化重点项目选择的优选原则、优选条件提出了科学的体系和方法.他设计的“863”计划成果产业化的优选评价指标体系共有5个一级指标和17个二级指标,并赋予了一定的权重.姚丽琼和王景红(2006)提出影响风险投资的主要因素有：宏观环境、投资者的投资偏好、管理团队的素质、市场前景、技术水平和财务因素等.李嘉明和赵志卫(2008)认为甄别与筛选高校科技成果,实质上是对成果的技术先进性、应用价值性和转化的可实现性等指标进行综合比对评价,优中选优,最终得到适于转化的成果.

3. 高校科技成果产业化筛选评价指标

3..1建立高校科技成果产业化筛选评价指标体系

高校科技成果产业化是一个复杂的系统工程,它所追求的不仅仅是单一的经济性目标,因此对高校科技成果产业化的筛选也不能仅仅停留在产业化成本收益的层面.高校科技成果本身性能方面的因素、所涉及到的各种社会效益、风险因素、市场因素等等,都是进行高校科技成果产业化筛选不可忽视的方面.因此高校科技成果产业化筛选必须是一种多目标、多指标的综合评价.

对高校科技成果产业化进行综合筛选,最重要的一步就是建立科学、客观、公正的评价指标体系.笔者通过广泛的国内外文献调研,重点考察国内外学者在进行此类评价所使用的指标,对那些在众多文献中被普遍使用的指标给予了特别的关注,通过对多位专家的咨询,初步建立高校科技成果产业化筛选评价指标体系,如表1.

3..2指标的评价标准

根据系统分析的方法,要使评价系统能够得到一个便于比较的总体量化的结果,必须制定相应的评价标准.由于本评价指标体系适用于高校科技成果产业化项目事前评价阶段,目的是能够选出最好的项目实施产业化.因而根据事前评价和高校科技成果产业化项目的特点,确定了各指标的评价标准,具体如表2—表5所示.

3..3指标的权重

由于各个指标以及各构成要素在评价系统中的重要性和发挥作用不同,所以综合评价指标体系的指标权重决定也尤为重要.确定指标体系权重的方法很多,如德尔菲法、灰色预测法、数据包络分析法以及AHP法等.本文采用AHP法和模式识别相结合的智能化方法确定高校科技成果产业化筛选评价指标权重.AHP法是由美国著名运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Saaty在20世纪70年代中期提出的.AHP法最大的优点不仅是可以进行定量分析和定性分析,也可以把预测过程中的定量与定性因素有机地结合起来,用一种统一的方式进行处理.AHP法改变了最优技术中只能对定量问题进行处理的局限.因此,在资源分配、冲突分析、方案评比和计划评比等问题中应用广泛.

科技成果转化:十八大新闻中心集体采访 代表建议加速科技成果产业化 121112 央视版

就高校科技成果产业化项目特殊性来看,由于不确定性很大,所以评价者的评价可能相差悬殊,仅依靠AHP法,难以消除某些极端意见的干扰.对于有多个专家参与权数确定的情况下,可以采用模式识别功能,将远离中心模式的孤立意见剔除掉,使得结果更接近客观实际.通过这种智能化评价方法求权数,在评价过程中建立起了“过滤网”,一层识别来调整不符合逻辑一致性检验的意见,另一层则防范并处理带偏见的极端意见,从而使最终结果更具代表性.运用AHP法和模式识别模型,采用Mathematica软件,通过计算得出的各指标权重见表1中括弧部分.

4. 结论

高校科技成果产业化筛选评价研究是个新兴领域,尤其是国内这方面的研究还没有完整的成果.本文对高校科技成果产业化筛选评价指标进行了系统、深入的研究,综合国内外的先进研究成果,提出了高校科技成果产业化筛选评价较为全面和科学的评价指标体系,通过层次分析法（AHP法）对各指标权重进行了计算,并且给出了各指标的相关评价标准.研究成果可以辅助科技*公司对高校科技成果产业化项目进行筛选评价的相关决策.高校科技成果产业化筛选的后续研究,应在高校科技成果产业化筛选评价指标的基础上,可以运用模糊综合评判法,研究筛选高校科技成果产业化的具体方法,筛选并排队列出适合产业化的项目,从而指导高校科技成果产业化的实践.

[基金项目：本文是江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目（项目编号：2010SJB630061）的阶段性成果]

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