高校师生自然科学领域科技创新能力分析 ——以 - 自然科学史研究杂志社投稿

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高校师生自然科学领域科技创新能力分析 ——以

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摘要：

蒋杏子，贵州财经大学经济学院；李啸浪，贵州省科技情报研究所；梁颖，贵州大学公共管理学院一、文献综述 “科技是国之利器”、“创新是建设现代化经济体系的战略支撑”等重要论述，深刻阐明了科技创新在中华民族伟大复兴事业中的重要地位。通常的科技创新主要是指自然科学领域，高校师生是自科创新的重要力量，而以论文衡量科研水准是国际惯例。学界对高校自科创新体系建设及科技管理的研究不胜枚举。如：中国区域间高校科技创新能力存在较大差异，不同因素对于高校科技创新能力拉动作用不同(郭俊华等，2016)；借鉴国外高校在重大科技基础设施建设方面的经验及成果，作为国家创新体系重要组成部分的我国高校，尤其是在我国相关基础研究领域具有优势的著名高校，十分有必要大力开展重大科技基础设施的立项建设，以期为进一步提升我国高校原始创新能力、加快创建世界一流大学提供有力支撑(褚怡春等，2017)；高校不仅是人才培养、科学研究、社会服务和文化传统与创新的重要场所，也发挥着国际交流与合作的重要职能(许戈魏，2018)；农业类高校的科技创新效率高于综合类和工科类，而师范类高校相对较差；西部高校的科技创新效率优于东部高校，而东部高校优于中部高校；技术进步效率是各类高校提升科技创新效率的短板和未来继续深化改革发展的重要方向(朱恬恬等，2018)；经费投入对京津冀高校科技创新能力起到强大的推动作用，而且由于联盟、地域和专业院校类型的不同，京津冀高校创新能力存在较大差距；拓展资金渠道、优化人才配置、提升联盟水平是京津冀高校缩小差距，提高科技创新能力的有效策略(黄建国等，2019)。综上所述，运用ARIMA(Auto-regressive Integrated Mov-ing Average自回归单整移动平均)模型预测分析高校师生自科创新能力，迄今鲜见文献报道。为此，本文采用此模型预测分析高校A师生发表的自科核心期刊论文态势，以揭示高校师生自科创新能力提升机理。二、高校A师生发表的自科核心期刊论文数量预测分析 (一)数据来源及预测模型。 1.数据来源。基于1979～2018年高校A师生发表的自科核心期刊论文历年数量预测(至2023年)分析其态势。其中，自科核心期刊论文数等于核心期刊论文数与其中的CSSCI期刊论文数之差。 2.预测模型。本文采用的ARIMA模型，其完整表达式为ARIMA(p，q，d)。其中：p为自回归项数，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳序列时所做的差分次数。 ARIMA(p，d，q)模型的数学表达式为：式(1)中L是滞后算子。运用ARIMA模型预测高校A师生发表的自科核心期刊论文数量变化态势，预测至未来5年(时段越长、信度越低)。逻辑步骤如下：第一，对1979～2018年统计值取对数以消除异方差，并检验“时间序列”的平稳性，(不平稳时)通过“差分”建立“平稳序列”；第二，基于“平稳序列”建立ARMA(1,2)、ARMA(1,1)、AR(1)、MA(2)和MA(1)五种基础模型，根据赤池信息准则(AIC)，选择最佳(AIC值最低)基础模型构建相应ARIMA模型，用于拟合2014～2018年值，并将拟合值与实际值(统计数据)比较，检验拟合效度；第三，运用通过效度检验的ARIMA模型预测2019～2023年未来值。 (二)高校A师生发表的自科核心期刊论文数量变化态势。 1.高校A师生2023年前发表的自科核心期刊论文数量预测。分析表明：高校A师生1979～2018年发表的自科核心期刊论文数量的对数值序列非平稳(t统计量为-1.546684、1%水平临界值为-4.356068)，一阶差分后成为平稳序列(t统计量为-4.936193、1%水平临界值为-3.724070)；五种基础模型的AIC值分别为ARMA(1,2)的2.054804、ARMA(1,1)的1.236169、AR(1)的1.950416、MA(2)的1.944799和MA(1)的1.912524；2014、2015、2016、2017和2018年拟合值比实际值分别：ARMA(1,1)基础模型的AIC值最低，但ARIMA(1,1,1)模型不能用于预测(系统显示)；MA(1)基础模型的AIC值次低，ARIMA(0,1,1)模型拟合结果为-61.3%、-16.3%、-22.9%、-16.5%和0.0%，平均为-22.6%，未通过拟合效度检验；剩余三种基础模型中MA(2)的AIC值较低，ARIMA(0,2,1)模型拟合结果为2014、2015、2016、2017和2018年拟合值比实际值分别-51.3%、+7.0%、-0.9%、+13.4%和+29.6%，平均为-0.44%，通过拟合效度检验；2019、2020、2021、2022和2023年预测值分别为176、206、242、285和334篇。即：2019～2023年高校A师生发表的自科核心期刊论文数量可能逐年增长，创新能力可以实现持续提升。 2.高校A师生1979～2023年发表的自科核心期刊论文数量变化态势。1979～2023年高校A师生发表的自科核心期刊论文数量变化态势如图1所示：图1高校A师生1979～2023年发表的自科核心期刊论文数量变化态势如图1所示，1961～2022年：高校A师生发表的自科核心期刊论文数量前期表现为低水平(即数量少)缓慢增长、后期呈波动中快速上升态势。如1979、1980、1985、1990、1995、2000、2005、2010、2011(最高)、2015、2018、2020(预测)和2023年(预测)分别为0、0、0、0、8、10、16、319、425、86、115、206和334篇。即：20世纪90年代以前一直处于较低水平，学校规模小、办学条件差、师生创新能力极弱；之后学校规模扩大、办学条件改善、师生创新能力快速提升，尤其是近10年大量引进高层次(如博士)人才、推出科研激励措施及考核办法，师生创新能力得到明显提升；激励政策(如科研奖励和积分)是促进师生发表高质量论文的“风向标”，对社科论文的倾斜政策导致自科论文的减少，反之亦然。三、讨论本研究旨在以高校A师生发表的自科核心期刊论文数量为例，运用ARIMA“时间序列”模型分析历年变化态势，为高校自科创新管理提供决策参考信息。介于数据获取难度，为了便于分析，本研究仅采用CNKI收录的自科核心期刊文章数量进行变化态势分析，在国际报刊、国内报纸及非核心期刊发表的自科论文未能涵盖，因此研究结果反映的仅是高校A师生(国内)较高层次的自科创新能力，而非整体的自科创新能力，对高校自科管理的决策参考价值也存在相应的局限性。现实证明：作为财经类高校，高校A科研创新的自科方面存在弱化现象(政策具社科倾向性)；为了实现师生自科创新能力的持续提升，必须确保有针对性的激励政策客观公正(如与社科平等)、稳定发挥作用。四、结语研究表明：1979～2023年高校A师生自科创新能力在波动中上升，未来5年发表的自科核心期刊论文数量可能持续增长；提升高校师生自科创新能力，人才及激励措施是关键。 [1]褚怡春,杨永华,高翔.重大科技基础设施建设对提升高校创新能力的作用[J].中国高校科技,2017，5:18～20 [2]郭俊华,孙泽雨.基于因子分析法的中国高校科技创新能力评价研究[J].科技管理研究,2016，3:66～71 [3]黄建国,袁伟灿.京津冀高校科技创新能力评价及提升路径[J].中国高校科技,2019，3:42～44 [4]许戈魏.加强国际交流与合作提升高校科技创新能力[J].中国高校科技,2018，5:22～24 [5]朱恬恬,胡霞,彭华荣.“双一流”建设高校的全要素科技创新效率研究[J].北京理工大学学报(社会科学版),2018，6:163～169 蒋杏子，贵州财经大学经济学院；李啸浪，贵州省科技情报研究所；梁颖，贵州大学公共管理学院一、文献综述“科技是国之利器”、“创新是建设现代化经济体系的战略支撑”等重要论述，深刻阐明了科技创新在中华民族伟大复兴事业中的重要地位。通常的科技创新主要是指自然科学领域，高校师生是自科创新的重要力量，而以论文衡量科研水准是国际惯例。学界对高校自科创新体系建设及科技管理的研究不胜枚举。如：中国区域间高校科技创新能力存在较大差异，不同因素对于高校科技创新能力拉动作用不同(郭俊华等，2016)；借鉴国外高校在重大科技基础设施建设方面的经验及成果，作为国家创新体系重要组成部分的我国高校，尤其是在我国相关基础研究领域具有优势的著名高校，十分有必要大力开展重大科技基础设施的立项建设，以期为进一步提升我国高校原始创新能力、加快创建世界一流大学提供有力支撑(褚怡春等，2017)；高校不仅是人才培养、科学研究、社会服务和文化传统与创新的重要场所，也发挥着国际交流与合作的重要职能(许戈魏，2018)；农业类高校的科技创新效率高于综合类和工科类，而师范类高校相对较差；西部高校的科技创新效率优于东部高校，而东部高校优于中部高校；技术进步效率是各类高校提升科技创新效率的短板和未来继续深化改革发展的重要方向(朱恬恬等，2018)；经费投入对京津冀高校科技创新能力起到强大的推动作用，而且由于联盟、地域和专业院校类型的不同，京津冀高校创新能力存在较大差距；拓展资金渠道、优化人才配置、提升联盟水平是京津冀高校缩小差距，提高科技创新能力的有效策略(黄建国等，2019)。综上所述，运用ARIMA(Auto-regressive Integrated Mov-ing Average自回归单整移动平均)模型预测分析高校师生自科创新能力，迄今鲜见文献报道。为此，本文采用此模型预测分析高校A师生发表的自科核心期刊论文态势，以揭示高校师生自科创新能力提升机理。二、高校A师生发表的自科核心期刊论文数量预测分析(一)数据来源及预测模型。1.数据来源。基于1979～2018年高校A师生发表的自科核心期刊论文历年数量预测(至2023年)分析其态势。其中，自科核心期刊论文数等于核心期刊论文数与其中的CSSCI期刊论文数之差。2.预测模型。本文采用的ARIMA模型，其完整表达式为ARIMA(p，q，d)。其中：p为自回归项数，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳序列时所做的差分次数。ARIMA(p，d，q)模型的数学表达式为：(1)式(1)中L是滞后算子。运用ARIMA模型预测高校A师生发表的自科核心期刊论文数量变化态势，预测至未来5年(时段越长、信度越低)。逻辑步骤如下：第一，对1979～2018年统计值取对数以消除异方差，并检验“时间序列”的平稳性，(不平稳时)通过“差分”建立“平稳序列”；第二，基于“平稳序列”建立ARMA(1,2)、ARMA(1,1)、AR(1)、MA(2)和MA(1)五种基础模型，根据赤池信息准则(AIC)，选择最佳(AIC值最低)基础模型构建相应ARIMA模型，用于拟合2014～2018年值，并将拟合值与实际值(统计数据)比较，检验拟合效度；第三，运用通过效度检验的ARIMA模型预测2019～2023年未来值。(二)高校A师生发表的自科核心期刊论文数量变化态势。1.高校A师生2023年前发表的自科核心期刊论文数量预测。分析表明：高校A师生1979～2018年发表的自科核心期刊论文数量的对数值序列非平稳(t统计量为-1.546684、1%水平临界值为-4.356068)，一阶差分后成为平稳序列(t统计量为-4.936193、1%水平临界值为-3.724070)；五种基础模型的AIC值分别为ARMA(1,2)的2.054804、ARMA(1,1)的1.236169、AR(1)的1.950416、MA(2)的1.944799和MA(1)的1.912524；2014、2015、2016、2017和2018年拟合值比实际值分别：ARMA(1,1)基础模型的AIC值最低，但ARIMA(1,1,1)模型不能用于预测(系统显示)；MA(1)基础模型的AIC值次低，ARIMA(0,1,1)模型拟合结果为-61.3%、-16.3%、-22.9%、-16.5%和0.0%，平均为-22.6%，未通过拟合效度检验；剩余三种基础模型中MA(2)的AIC值较低，ARIMA(0,2,1)模型拟合结果为2014、2015、2016、2017和2018年拟合值比实际值分别-51.3%、+7.0%、-0.9%、+13.4%和+29.6%，平均为-0.44%，通过拟合效度检验；2019、2020、2021、2022和2023年预测值分别为176、206、242、285和334篇。即：2019～2023年高校A师生发表的自科核心期刊论文数量可能逐年增长，创新能力可以实现持续提升。2.高校A师生1979～2023年发表的自科核心期刊论文数量变化态势。1979～2023年高校A师生发表的自科核心期刊论文数量变化态势如图1所示：图1高校A师生1979～2023年发表的自科核心期刊论文数量变化态势如图1所示，1961～2022年：高校A师生发表的自科核心期刊论文数量前期表现为低水平(即数量少)缓慢增长、后期呈波动中快速上升态势。如1979、1980、1985、1990、1995、2000、2005、2010、2011(最高)、2015、2018、2020(预测)和2023年(预测)分别为0、0、0、0、8、10、16、319、425、86、115、206和334篇。即：20世纪90年代以前一直处于较低水平，学校规模小、办学条件差、师生创新能力极弱；之后学校规模扩大、办学条件改善、师生创新能力快速提升，尤其是近10年大量引进高层次(如博士)人才、推出科研激励措施及考核办法，师生创新能力得到明显提升；激励政策(如科研奖励和积分)是促进师生发表高质量论文的“风向标”，对社科论文的倾斜政策导致自科论文的减少，反之亦然。三、讨论本研究旨在以高校A师生发表的自科核心期刊论文数量为例，运用ARIMA“时间序列”模型分析历年变化态势，为高校自科创新管理提供决策参考信息。介于数据获取难度，为了便于分析，本研究仅采用CNKI收录的自科核心期刊文章数量进行变化态势分析，在国际报刊、国内报纸及非核心期刊发表的自科论文未能涵盖，因此研究结果反映的仅是高校A师生(国内)较高层次的自科创新能力，而非整体的自科创新能力，对高校自科管理的决策参考价值也存在相应的局限性。现实证明：作为财经类高校，高校A科研创新的自科方面存在弱化现象(政策具社科倾向性)；为了实现师生自科创新能力的持续提升，必须确保有针对性的激励政策客观公正(如与社科平等)、稳定发挥作用。四、结语研究表明：1979～2023年高校A师生自科创新能力在波动中上升，未来5年发表的自科核心期刊论文数量可能持续增长；提升高校师生自科创新能力，人才及激励措施是关键。【参考文献】[1]褚怡春,杨永华,高翔.重大科技基础设施建设对提升高校创新能力的作用[J].中国高校科技,2017，5:18～20[2]郭俊华,孙泽雨.基于因子分析法的中国高校科技创新能力评价研究[J].科技管理研究,2016，3:66～71[3]黄建国,袁伟灿.京津冀高校科技创新能力评价及提升路径[J].中国高校科技,2019，3:42～44[4]许戈魏.加强国际交流与合作提升高校科技创新能力[J].中国高校科技,2018，5:22～24[5]朱恬恬,胡霞,彭华荣.“双一流”建设高校的全要素科技创新效率研究[J].北京理工大学学报(社会科学版),2018，6:163～169