科技创新的总结范文

关键词:生态位;生态位宽度;高校;科技创新能力;评价

中图分类号:G640文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)04-0223-02

一、生态位理论

在生态学中最早使用生态位一词的是Grinnel(1917),他把生态位定义为种的最后分布单位,而强调生态位的空间概念。1927年,Elton把生态位确定为种在其群落中的功能作用和地位,强调一个种与其他种的营养关系。Hutchinson(1957)利用数学上的点集理论,把生态位看成一个种生存条件的总和,将生态位扩展为既包括生物的空间位置及其在生物群落中的功能地位,又包括生物在环境空间的位置,即所谓的多维生态位[1]。

生态位的宽窄理论主要研究的是生态位的宽度。生态位的宽度(广度)是指一个种群在一个群落中所利用的各种不同资源的总和。在可利用资源量较少的情况下,生态位宽度一般应该增加,以使种群得到足够的资源。在可利用资源量丰富的环境中,可导致选择性利用资源,使得生态位宽度变窄。一个种的生态位越宽,其竞争力越强,能够利用的资源总量越大,在竞争中处于优势地位;相反,一个种的生态位越窄,其竞争力越弱,能够利用的资源总量越小,在竞争中处于劣势地位[2]。

按照生态学观点,任一生态因子总要与周围环境经常不断地处于相互交换之中。与此类似,高校也处在由自然、经济、社会、科技等因素构成的生态环境里,并与之有着物质、能量、信息等的交换。生态位的基本原理同样适用于高校。而高校的科技创新工作包含在高校生态位系统中,生态位的宽窄理论适用于对高校科技创新能力的评价分析。

二、基于生态位理论的高校科技创新能力评价体系的设计

(一)评价指标体系的设计原则

(1)系统性。必须以高校科技创新能力的内涵为核心,并从总体目标出发来建立指标体系的基本框架,从而全面、系统、客观地反映高校科技创新能力的全貌。(2)科学性。要考虑高校科技创新能力指标元素及指标结构整体的合理性,从不同侧面设计若干反映科技创新能力的指标,并且指标要有较好的可靠性、独立性、代表性、统计性。(3)可比性。本指标体系是对多个区域的高校科技创新能力进行综合评价,因此,指标体系的设计必须充分考虑到各区域之间统计指标的差异,在具体指标选择上必须是各区域共有的指标含义,统计口径和范围尽可能保持一致。(4)可行性。为保证获取数据的可靠性,要最大限度地利用和开发现有统计部门的统计数据,并注意量化的可操作性,使评价建立在公开、公正、公平的基础上,保证评价结果的可信度。(5)绝对指标和相对指标相结合。绝对指标反映的是总量、规模等因素;相对指标则反映的是速度、结构、比率等。结合两类指标进行分析,可以较准确地反映实际情况。

(二)指标体系的设立

根据高校科技创新能力的内涵和建立评价指标体系的基本原则,通过专家咨询和试算,并结合其他研究者的相关研究成果建立高校科技创新能力的评价指标体系,包括一个一级目标,即科技创新能力;四个二级指标,即创新基础能力(A)、创新投入能力(B)、创新产出能力(C)和创新成果转化能力(D);26个三级指标,即科技活动人员(A1)、科技活动人员中科学家和工程师的比例(A2)、科技活动人员中硕、博研究生的比例(A3)、研究与发展机构总数(A4)、年度派遣和接受合作研究人次(A5)、年度出席国际会议人次(A6);研究与发展人员总数(B1)、研究与发展全时人员占比例(B2)、拨入科技经费总额(B3)、研究与发展经费占拨入科技经费的比例(B4)、研究与发展项目总数(B5)、R&D成果应用及科技服务项目总数(B6);出版科技著作数量(C1)、发表学术论文数(C2)、国外学术刊物比例(C3)、鉴定成果数(C4)、部级项目验收数量(C5)、专利申请数量(C6)、专利授权占专利申请比例(C7)、获国家三大奖和国务院各部门科技进步奖数量(C8)、获省、市、自治区科技进步奖数量(C9);专利出售合同数(D1)、专利出售合同额(D2)、专利出售当年实际收入(D3)、技术转让合同数(D4)、技术转让合同额(D5)。

(三)评价过程

1.确立高校科技创新能力评价因子集。根据上述评价指标体系,可得三级指标层因子集U={A1,A2,…,D4,D5}。

2.标准化处理。由于各统计数据往往存在不同的量纲,因此需进行标准化处理,具体方法如下:

S′i,j=Si,j/maxSi,j(1)

其中,Si,j(i=1,2,…,n;j=A1,A2,A3,…,D5)表示第i个地区在生态因子j上的数值,maxSi,j为Si,j(i=1,2,…,n;j=A1,A2,A3,…,D5)的最大值,S′i,j为标准化处理后的标准值。

3.二级指标生态位宽度的测定。根据生态位宽窄理论,利用信息指数来测算各指标的生态位宽度,公式为:

Bi,k=-(Pi,jlnPi,j)(2)

式中,Bi,k(k=A,B,C,D)为各指标的生态位宽度;Pi,j=S′i,j/S′i,j,r表示各二级指标所包含的三级指标的个数。Bi,k越大,说明生态位越宽,其利用资源的能力越强,竞争力也越强。

三、实证分析

为验证基于生态位宽窄理论的高校科技创新能力评价体系的实用性和有效性,并考虑到数据获取的可操作性和客观性,本文选取了中国西部地区6省(市)高校进行实证分析。由于篇幅有限,本文仅以高校科技创新基础能力生态位宽度测定为例说明分析过程。首先对数据进行标准化处理,具体结果见表1。

其次,将处理后的数据按照计算公式(2)进行计算,得出6省(市)高校科技创新能力的具体数值,见表2。

由表2可以看出,2007年四川省和陕西省高校排在前两位,重庆市高校紧随其后,其次是云南省和甘肃省高校,贵州省高校科技创新能力最弱。表2的结果与实际情况基本相符,说明了利用生态位理论对高校科技创新能力进行评价是可行的和有效的。

结论

通过对中国西部6省区的高校科技创新情况进行实证分析,验证了基于生态位宽窄理论的高校科技创新能力评价体系的可行性和有效性,该方法能过分析比较高校科技创新能力的竞争优势和劣势,为高校科技创新能力的评价分析工作提供了新的思路。

参考文献:

科技创新的总结范文篇2

近年来，党和国家多次在中央一号文件中强调加大农业科技投入，提升农业科技创新绩效水平。那么，财政农业科技投入对农业科技创新绩效水平的影响如何？本文基于1991一2012年财政农业科技投入与农业科技创新绩效测度指标数据，运用协整检验方法、误差修正模型和VAR模型等分析方法对此进行实证研究，为完善财政农业科技投入机制、促进农业科技创新绩效水平稳步提升提供重要依据。

关于农业科技投入与农业科技创新绩效的研究，国内外学者从不同角度、不同方面进行了论证并取得了较为丰硕的成果。Gnllches运用计量分析方法测算了杂交玉米技术对美国玉米产量的影响。Akino、Masakatsu和YujiroHayami研究发现，发展中国家农业品种改良研究的社会回报率比发达国家高。Rob-ertEEvenson通过对全球375项农业科研投入回报率进行综合研究得出：全世界农业科研投入回报率高达49%。Mclntire在对农业科技投入主体结构进行研究后认为，发达国家非财政农业科技投入超过政府农业科技投入，且农业科技公共投入增速有减缓趋势。David、Hall和Toole®在回顾1957年以来30多篇有影响力文献后发现，多数学者认为公共农业科研投入和私人科研投入呈互补关系。国内方面，樊胜根[分别采用可变系数模型和固定系数模型测算了中国农业科研投入效益，认为中国农业科研投入收益率高达44%〜169%。董成森认为，只有加大农业科技投入，培养农业科技人才，整合农业科研资源，才能有效提升农业科技创新绩效水平。吴林海、彭宇文认为，只有优化农业科技资源配置，才能提高农业科技投入产出效率。李洪文、黎东升对湖北省2006—2011年农业科技创新能力进行了实证分析，提出加大农业科技投入是促进农业科技创新能力提升的重要途径。

上述研究对本文厘清农业科技投入与农业科技创新绩效之间的关系，进而建立科学合理的农业科技投入机制具有重要作用。但从政府财政角度，选取农业科技进步贡献率作为农业科技创新绩效主要测度指标，系统使用协整检验方法与误差修正模型、VAR模型等方法研究农业科技投入与农业科技创新绩效的文献较少，本文对这方面进行研究，以得出更为可靠的结论。

1.农业科技创新绩效测度指标与测度方法

1.1测度指标

在借鉴前人研究成果的基础上，遵循简单、易行、便于操作的原则，本文选取农业科技进步贡献率作为农业科技创新绩效测度指标。其中，某一年份的农业科技进步贡献率具体用当年农业科技进步率除以农业总产值增长率得到™。而农业科技进步率是在当年农业总产值增长率中扣除由新增投入量带来的总产值增长率之后的部分。因为在正常年份，农业总产值增长主要来自两方面：_是由生产投入量增加带来的农业总产值增长；二是由科技进步直接导致投入产出比重提高，进而带来农业总产值增长。本文将由农业科技进步带来的总产值增长率称为农业科技进步率。

1.2测度方法

对农业科技进步贡献率的测算，学术界目前主要有以下两种方法：

(1)生产函数法。其中，最常用的是C一D生产函数，其基本形式为：

其中，Y代表产出，A。代表技术水平，K代表资本投入，L代表劳动力投入，a为资本对产出的弹性系数，卢为劳动力对产出的弹性系数。在利用该函数测算科技进步贡献率时，首先分别利用可量化资本K和劳动力L样本数据，算出资本和劳动力增长率对产出增长率的贡献率，然后将剩余量作为科技进步率对产出增长率的贡献率。用这一方法测算出的科技进步贡献率结果较为模糊、不够准确，因而实际应用较少。

(2)增长速度方程法。利用这一方法的前提是将总投入等于总产出，然后将农业总产值作为因变量，将物质费用、劳动力、耕地和时间变化4项指标作为自变量，构造出我国农业科技进步贡献率测算方法。按照这一方法，某一时期农业科技进步率和农业科技进步贡献率的测算公式为：

其中，s表示农业科技进步率a表示农业总产值增长率4、c、d分别表示物质费用增长率、劳动力增长率和耕地增长率，y分别表示物质费用对产出的弹性系数、劳动力对产出的弹性系数和耕地对产出的弹性系数，s表示农业科技进步贡献率。

由于第二种方法较第一种方法更为直接，更能准确测算出某一时期的农业科技进步贡献率，故本文选取第二种方法测算我国历年农业科技进步贡献率。在利用上述公式进行具体测算时，采用前人研究成果，将a、、、y的值分别取0.55、.20、0.25。

2.数据选取与研究方法

2.1数据选取与处理

本文重点研究财政农业科技投入对农业科技创新绩效的影响，为此，需选取以下数据：

(1)财政农业科技投入数据。具体用财政支农支出中的农业科技三项经费支出代表财政农业科技投入，所需数据来源于历年《中国统计年鉴》用历年居民消费价格指数对取得的财政农业科技投入数据进行调整，用调整后的财政农业科技投入数据进行计量分析。为方便起见，将财政农业科技投入用ASI表示，具体数据资料见表1。

(2)农业科技创新绩效指标数据。根据前文分析，本文选用农业科技进步贡献率作为农业科技创新绩效测度指标，同时结合农业科技进步贡献率测算第二种方法，需选取以下数据：①农业总产值。具体数据直接来源于《中国农村统计年鉴》中的农林牧渔业总产值。考虑到价格因素对农林牧渔业总产值的影响，在得出1991-2012年按当年价格计算的农林牧渔业总产值后，再除以农林牧渔业总产值指数（1990年=100)，统一换算为1990年价格的农林牧渔业总产值；②农业物质费用。首先在《中国农村统计年鉴》中找出按当年价格计算的农林牧渔业中间消耗占农林牧渔业总产值的比重，然后再分别乘以当年已换算为1990年价格的农林牧渔业总产值；③农业劳动力。本文直接选取《中国统计年鉴》中1991一2012年第一产业从业人员数中的数据资料；④耕地面积。考虑到数据可获得性、连续性、完整性，以及部分农村土地闲置的现状，本文以农作物播种面积代表耕地面积，具体数据依然是选取《中国农村统计年鉴》中1991一2012年农作物总播种面积数据。在得到以上数据的基础上，可计算出1991一2012年我国农业科技进步贡献率。为分析问题方便，将农业科技进步贡献率用ASP表示，具体数据资料见表1。从表1可以看出，991一2012年，财政农业科技投入与农业科技进步贡献率整体上均呈增长状态。在计量分析时，为了消除时间序列中存在的异方差，还需对财政农业科技投入与农业科技进步贡献率数据取自然对数，取对数后的新变量分别用LASI、LAEG表示。

2.2研究方法

在计量分析中，向量自回归(VAR)模型比较适合对时间序列数据进行研究。含有N个变量，滞后是期的VAR模型表达式为：

其中，Y,=(;V1t,;y2t,…■,;y»)T,Yt为NX1阶时间序列列向量，U,〜nDOM)为NX1阶随机误差列向量。

3实证结果

3.1变量单位根检验

根据计量分析要求，在对时间序列变量数据进行分析前，先对各项时间序列变量进行平稳性检验，以避免直接回归分析造成的伪回归结果。运用Eviews7.0软件对ASI、ASP进行单位根检验，检验结果如表2所示：

由表2可知，在5%显著性水平下，LASI、LASP均为非平稳时间序列，但经过一阶差分后都变成了平稳时间序列。

3.2协整检验与误差修正模型

对于两变量之间的协整关系检验，通常采用Engle一Granger两步法进行。因此，利用Eviews7.0软件对LASP与LASI进行协整回归，得到如下结果：

通过DW检验上下界表，在5%上下界水平下，样本容量为22，解释变量为1个dL=1.24,du=1.43。由DW=0.8261可知，模型存在严重的正自相关性。为消除正自相关性对模型估计结果的影响，引入解释变量和被解释变量滞后因素，建立如下模型：

ADF单位根检验结果由DW=1.5656可知，模型已消除了自相关性，且在5%显著性水平下，各变量均通过了显著性检验。

本文由滞后一阶回归方程求LASP与LASI之间的关系。LASP与LASI之间的线性回归方程为：

根据上式所示的（1，1)阶分布滞后回归方程为：

本文利用ADF单位根检验残差序列平稳性，检验结果如表3所示。从表3可知，在5%显著性水平下，残差序列较为平稳，故变量LASP与LASI之间存在长期均衡关系。由式（8)得到财政农业科技投入对农业科技进步贡献率的长期弹性系数为0.1952，表明财政农业科技投入对农业科技进步贡献率的长期效应显著。由式（9）推导过程可得LASP与LASI之间的短期

由式（12）可知，财政农业科技投入对农业科技进步贡献率的短期弹性系数为0．8175，反向修正系数为－1．6157。这一结果表明，财政农业科技投入对农业科技进步贡献率的短期影响更为显著，从而说明随着时间的推移，定量财政农业科技投入对农业科技进步贡献率提升的有效作用较低。因此，只有连续不断地增加财政农业科技投入，才能确保农业科技进步贡献率的有效提升。

3.3基于VAR模型的脉冲响应函数分析

在利用脉冲响应函数分析之前，需先确定VAR模型的最大滞后阶数。因此，首先运用AIC和SC准则选择最大滞后阶数P值，经Evlews7.0软件输出后，AIC值和SC值均在滞后1期达到最小值，因此可确定最大滞后阶数为1，即要建立的是VARC1)模型，在此基础上可进行脉冲响应函数分析。图1是根据VAR(1)模型形成的脉冲响应函数曲线，横坐标轴代表响应函数追踪期数，本文设为10年，纵坐标轴代表因变量对自变量的响应程度。图中实线表示响应函数计算值，虚线围成区域表示两倍标准差置信带。

图1(a)反映的是农业科技进步贡献率对自身变化的响应情况和响应路径，图1(b)反映的是农业科技进步贡献率对财政农业科技投入的响应情况和响应路径，图1(c)反映的是财政农业科技投入对农业科技进步贡献率的响应情况和响应路径，图1(d)反映的是财政农业科技投入对自身变化的响应情况和响应路径。

本文重点研究财政农业科技投入对农业科技创新绩效的影响，因此主要考察LASP对LASI的响应情况和响应路径以及LASI对LASP的响应情况和响应路径。首先考察LASP对LASI的响应情况和响应路径。

从图1(b)可以看出，农业科技进步贡献率对财政农业科技投入标准信息的扰动响应。从第1年开始一直为正，且在第5年之前，这一正响应持续增加，到第5年之后，这一正响应基本没有发生变化。这表明，财政农业科技投入对农业科技创新绩效水平提升作用在短期内一直在增加，而在长期内基本保持不变。因此，为保证农业科技创新绩效水平的持续、稳步提升，必须不断增加财政农业科技投入。其次，考察LASI对LASP的响应情况和响应路径。从图1()可以看出，财政农业科技投入对农业科技进步贡献率标准信息的扰动响应从第1年开始也一直为正，且在第5年之前，这一正响应持续增加，而到第5年之后，这一正响应基本未发生改变。这表明，农业科技进步贡献率也会对财政农业科技投入产生积极影响，且这一积极影响在短期内一直在增加，而在长期内基本没有发生改变。

4.主要结论与对策建议

4.1主要结论

根据前文分析，本文得出如下结论：财政农业科技投入与农业科技创新绩效之间存在长期稳定均衡关系，但财政农业科技投入对农业科技创新绩效的短期影响更为显著。通过基于VAR模型的脉冲响应函数分析发现，财政农业科技投入对农业科技创新绩效水平的影响作用在短期内持续提升，而在长期内基本没有发生改变。因此，要保证农业科技创新绩效水平持续稳定上升，必须不断增加财政农业科技投入。

4.2对策建议

(1)努力提升财政农业科技投入对农业科技创新绩效的长期效应。根据实证分析结果，财政农业科技投入在短期内对提升农业科技创新绩效水平的能力较强，但在长期内基本没有发生作用。这势必会对财政农业科技投入促进农业科技创新绩效水平提升的整体能力产生影响。因此，应不断提高农业投入产出比，实现财政农业科技投入长期效应，以追求财政农业科技投入效应最大化。

科技创新的总结范文

韩启德在致辞中指出，在党的十胜利闭幕不久，全党全国人民凝心聚力，共同为全面建成小康社会努力奋斗之际，中国科协、国家发展改革委、科技部、国资委隆重召开总结表彰大会，表彰奖励过去两年来在“讲理想、比贡献”活动中表现突出的先进集体、科技标兵和优秀组织者，总结交流各地的先进经验和成功做法，对于充分激发广大科技工作者的创新热情和创造活力，为全面建成小康社会作出新的更大贡献，具有十分重要的意义。

韩启德表示，“讲、比”活动是一项群众性技术创新活动，紧密围绕国家建设需要，结合企业创新需求，不断丰富活动内涵，不断拓展工作领域，不断创新活动形式，建立起基本覆盖全国、上下联动、内外结合的工作体系，每年参与的企业和科技工作者越来越多，有效推动了人才、技术和信息等创新要素向企业集聚，调动激发了企业科技工作者的创造热情和创新活力。实践证明，“讲、比”活动是引导我国科技工作者推动科技进步、服务经济社会发展的一个创举，是促进科技工作者成长提高的有效载体，是发展中国特色创新文化的一面旗帜，得到社会和企业的广泛认同和积极参与，取得非常好的社会和经济效益，受到了党和国家的高度肯定。

韩启德强调，要认真学习党的十精神，引导科技工作者切实增强创新创造的自觉性、积极性、主动性。党的十明确提出实施创新驱动发展战略，而实施创新驱动发展战略关键在于培养造就一支高素质的企业创新人才队伍。要把企业科技创新人才工作放到关系国家发展全局的战略地位来谋划、推进，采取有力措施，加快形成有利于创新人才发展的体制机制和社会氛围，努力培养造就一支企业欢迎、社会认可、有真才实学、能解决问题的科技工作者队伍，为加快转变经济发展方式，全面建成小康社会提供强有力的智力支撑和人才保障；要积极引导广大企业科技工作者主动把实现自身价值同企业发展结合起来，更加自觉地围绕企业发展需求开展技术革新、技术攻关、技术协作，弘扬“创新创造、联合协同、诚信奉献”的企业创新精神，积极参与企业科普活动，使他们在技术创新一线实现自身价值和理想抱负，释放创新潜能，实现科技工作者和企业共同发展。