基于面板数据的地区科技成果评价

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[摘 要]由于科技成果的产出周期往往超过1年,因此以年度数据为基础进行科技成果的评价必然有偏,为解决这个问题,以地区科技成果评价为例,选取技术市场成交额、专利、论文三类指标,采用面板数据,利用专家打分法和TOPSIS法进行评价.研究表明,科技实力薄弱地区科技成果指标呈现出不稳定的波动状态,评价指标数据波动并不代表真实科技水平的波动；在评价中必须考虑科技发展规律和科技产出周期；采用面板数据评价可以反映科技成果的真实水平.

[关 键 词]面板数据科技评价TOPSIS地区

[分类号]G311

1　引言

科技评价是科技管理工作的重要组成部分,是推动国家科技事业持续健康发展,促进科技资源优化配置,提高科技管理水平的重要手段和保障.科技成果评价是科技评价中的重要环节,包括科技成果产出评价、科技成果绩效评价等方面.对各地区科技成果进行宏观评价,有利于了解各地区科技水平,给国家制定宏观科技政策提供重要参考,具有十分重要的意义.

在科技成果评价领域,李炳军、刘思峰等建立了江苏省区城科技综合实力评价指标体系,提出了灰色定权聚类评价方法.杨斯博、李敏强等采用德尔非法、层次分析法和线性加权综合评价法构建评价模型,对科技成果进行了评价实证研究.李海燕、周增桓等采取Delphi方法,从多维角度筛选适合于军民两用的医学科技成果评价指标体系.吴远彬应用BP神经网络方法,建立了农林科技成果综合评价模型,并对模型进行实证分析.黄毓文、柳青等从信度考核、效度考核、等级相关分析及符合率分析四个方面对所建立的医学科技成果评价指标体系进行评价.董宏林、温淑萍建立了农业基础研究成果、农业应用研究成果和农业技术推广成果评价指标体系.总体上,在研究方法上主要是各种多属性评价方法的运用,从宏观区域角度对科技成果进行评价的研究相对较少.从评价对象看,主要是针对不同年度同一评价对象的评价以及同一年度不同评价对象的评价.

对科技成果进行评价,除了横向考虑科技成果指标之间的比较外,还必须纵向考虑科技成果各指标的时间变化规律,也就是说,必须考虑面板数据(PanelData,又称平行数据)的评价问题,因为不同类型的科技成果(论文、专利等)有其不同产出周期,在短期内考核可能不能反映科技成果的真实情况.此外,一些科技成果指标在发展过程中可能呈现出某种波动,也必须考虑到时间问题.迄今为止,张毅.采用主成分分析和TOPSIS法利用面板数据对上市家电企业的绩效进行了评价,年度权重采取等权重原则.黄启才将基于面板数据的二次加权动态评价方法引入到县域经济实力评价研究之中,对福建省各县市进行了评价,年度权重采取总离差平方和最小原则确定.总体上,采用面板数据进行评价的研究极为有限,而且缺乏深度理论分析,对不同年度的权重赋值方法也不科学,国内尚没有学者采用面板数据进行科技评价.

本文利用中国科技统计年鉴数据,选取论文、专利、技术市场成交额三个方面的指标,采用面板数据利用专家评分法和TOPSIS法评价中国大陆各省市的科技成果,在此基础上对采用面板数据评价的必要性、适用范围、评价方法等进行进一步讨论.

2　研究方法

2.1

采用面板数据评价的必要性分析

如果对某一评价对象不同时间段进行评价,可以总结该评价对象的发展规律.如果对不同评价对象截面数据进行评价,可以横向比较它们的差距.那么,为什么要进行面板数据的评价主要原因如下：

面板数据提供的信息更为丰富,包括不同评价对象不同时间(年度)的数据.面板数据可以更为精确地分析指标间的相关关系,在评价中如果要考虑通过某种方法减少指标间的相关性,那么面板数据可以有效地减少多重共线性问题.

在实际评价中,人们往往评价某个年度的截面数据,其评价结果适用于短期决策,而面板数据评价结果既可以适用于短期决策,也可以适用于中长期决策.当然,为了进行短期决策可以少取几个时间截面,为了进行中长期决策可以多取几个时间截面.

事物发展有其自身的规律和周期.一些新生事物,在其发展过程中的起步阶段可能会出现曲折,比如科研力量相对薄弱地区SCI论文发表数量的增长就呈现出某种锯齿效应.此外,年度考核仅仅是人们的一种习惯,比如一个新专利的产生、一篇高水平的论文、一种新产品的研制,其周期可能超过1年,如果用短期的产出来进行考核,是不够精确的,这也正是在科研人员考核中,人们往往重点考察近几年成果的原因.需要注意的是,如果某个评价对象自身发展周期较短,也许没有必要采用面板数据进行评价,直接采取最新截面数据评价即可.

2.2指标的选取

本文选取技术市场成交额、发明专利、实用新型专利、外观设计专利、SCI检索论文、EI检索论文、ISTP检索论文7个指标.首先将指标进行分级,一级指标有技术市场成交额、专利、论文三个,如图1所示：

一些学者选用高技术产品进出口额的相关指标,这是不合适的,因为高技术产品并不代表中同具有自主知识产权,用其衡量工业产出是可以的,但不能作为科技成果指标.由于条件所限,本文无法获取论文被引及专利转化方面的质量指标.

2.3评价方法的选择

由于采用面板数据,本文必须同时考虑截面数据和时间序列问题,在时间序列上,考虑到科技成果的产出周期,本文选用2002年一2006年期间的相关数据,主要目的是进行短期决策.对于权重的选取采用时间越近权重越大原则,采用专家会议法确定不同截面数据的权重,2002年一2006年权重依次为0.10、0.15、0.20、0.25、0.30.

对于截面数据评价方法的选取,由于难以确定一级指标的权重,本文采取TOPSIS法进行评价,它是多目标决策分析中常用的一种方法,目前在科技评价中应用不多.该方法的思路是根据各被评估对象与理想解和负理想解之间的距离来排列对象的优劣次序.所谓理想解是设想的最好对象,它的各属性值达到所有被评对象中的最优值；而负理想解则是所设想的最差对象,它的各属性值都是所有被评对象中的最差值,用欧几里德范数作为距离测度,计算各被评对象到理想解及到负理想解的距离,距理想解愈近且距负理想解愈远的对象越优.二级指标权重仍然采取专家会议法确定,SCI论文、EI论文、ISTP论文的权重依次为0.5、0.3、0.2,发明专利、实用新型、外观设计的权重依次为0.7、0.2、0.1.

评价时首先根据权重计算每个年度的一级指标值,然后用TOPSIS进行年度评价,最后将每个年度的评价结果根据时间权重进行加权汇总,得到总评价值.

2.4数据来源与处理

所有数据来源于2003年-2007年中国统计年鉴,其中2006年论文数据来源于中国科学技术信息研究所.每年数据分别进行标准化,其方法是用各指标值除以极大值再乘以100.西藏地区由于其特殊性,许多指标值很低甚至为零,因此舍弃西藏的数据,采用中国大陆30个省市的数据进行处理.

3　实证结果

3.1

全国科技成果的总体情况分析

2002年一2006年全国科技成果总体情况如表1所示：

由表1可知,所有7个指标每年都以不同的水平增长,其中增长较快的有发明专利、EI论文、ISTP论文.

3.2部分省市科技成果分析

从面板数据总体情况看,经济和科技发达地区总体上科技成果指标呈平稳增长,如北京、上海、广东、江苏等地区均是如此.部分科技欠发达地区科技成果指标呈不稳定的波动状态.为了比较不同地区科技指标的发展情况,本文选取北京作为科技发达地区的代表,选取海南、重庆、新疆作为科技欠发达地区的代表加以分析,如表2－表5所示：

从表2可以看出,北京科技实力较强,所有指标都处于增长状态,作为国家的首都和重要的经济、政治、科技、文化中心,北京汇集了强大的科技资源和一流的科技人才,因此取得的科技成果也令人瞩目.

从表3可以看出,海南虽然属于东部经济发达地区,但由于省份较小,加上历史原因,总体科技实力不强,技术市场成交额呈现出急剧的波动状态,实用新型专利数、外观设计专利数、SCI论文、EI论文、ISTP论文也处于不稳定的波动状态,只有发明专利数在缓慢增长.

从表4可以看出,重庆地处中国中西部,属于欠发达地区,科技实力相对较弱.发明专利数、实用新型专利数、SCI论文数、ISTP论文数都处于增长状态.技术市场成交额、外观设计专利数、EI论文数增长不太稳定,有波动.

从表5可以看出,新疆地处中国西北边陲,虽然地域广大,但科技实力不强.发明专利数、实用新型专利数、外观设计专利数、SCI论文数稳定增长,但技术市场成交额、EI论文数、ISTP论文数有波动.

那么,为什么科技实力欠发达地区科技成果指标会出现波动呢一个地区的科技成果包括两个部分：①可以测度和观察的科技成果；②实际的科技水平.科技评价只能通过一些指标反映可以测度的那部分科技成果,而实际科技水平往往是难以观测和评价的.通常在没有太大外生因素影响的情况下,科技实力较弱地区的实际科技水平总是在稳定提高的,不会出现波动.但可观测的那部分科技成果就不同,由于科技成果总量较小,科技产出的周期性较长,加上学科布局也不均衡,从而导致波动.而科技和经济发达地区虽然也存在科技成果周期性较长问题,但由于科技实力强,科技成果多,不同行业不同部门的科技成果周期不一致,综合作用的结果就掩盖了科技成果指标的波动.因此,如果单纯采用截面数据对不同地区的科技成果进行评价,那么对科技实力较弱地区是不公平的,容易产生误差,必须采用面板数据进行评价.

3.3面板数据评价

首先将每年的数据标准化,然后根据线性加权分别计算专利和论文二级指标的值,将计算结果再做标准化,得到每年技术市场成交额、专利、论文三个一级指标的标准化结果,再分别采用TOPNS进行评价,得到每年的评价得分和排序,最后将5年的评价得分按照权重再进行加权汇总,即2002年-2006年权重依次为0.10、0.15、0.20、0.25、0.30,得到中国30个省市科技成果的总得分和总排序,结果如表6所示：

很显然,由于指标数据的波动,不同年度一些地区的科技成果排序略有变化.

每年的评分值与总评价值的两两相关系数如表7所示：

由表7可以看出,2002年一2006年各年评价值与总评价值的两两相关系数具有极高的相关性,说明各年评价值与总评价值总体上是一致的.

4　结论与讨论

4.1科技评价指标数据波动并不代表真实水平的波动

由于科技评价指标永远只是评价对象某些方面的“镜像”,这种“镜像”与客观事实是否相符取决于科技成果指标的成长规律、产出周期、测量的精度、学科布局、外界影响因素等多个方面,在没有重大外界干扰的情

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4.2在科技评价中必须考虑科技本身的发展规律

在科技评价中,必须考虑到科技自身的发展规律,按年度进行评价仅仅是人们的习惯,并不代表以年度为周期进行考核就一定科学合理.许多研究往往考察学术期刊的5年影响因子,一些大学科研人员的聘期往往设定为3年左右,其根本原因就在于科技产出周期较长.对于其他领域产出周期小于1年的评价,是没有必要考虑类似问题的,当然也没有必要采用面板数据进行评价.

4.3采用面板数据评价可以反映科技成果的真实水平

正因为科技成果的产出周期较长,因此必须采用面板数据进行评价,这不仅仅适用于地区科技成果的评价,同样适用于科研机构、科研人员的评价等.在评价中,对科技成果产出数据的选取一般取3―5年为宜,评价时可以根据数据的可得性综合进行处理,一般年度越近的截面权重越高.