科技创新与发展的关系范文

导语：如何才能写好一篇科技创新与发展的关系，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

关键词：金融发展；科技创新；协整理论；Granger因果检验

中图分类号：F830.2 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）003-0-02

一、引言

科技是第一生产力，是推动社会发展进步的重要力量，而科技创新需要有金融的大力支持。实践经验表明，从企业科技产品研发、成果转化到产业化，科技创新的每一阶段都离不开金融资本的投入，良好的金融环境和健全的金融体系是科技创新的重要保障。2016年7月28日我国公布的《“十三五”国家科技创新规划》将金融支持作为推动全面创新的核心内容之一，要求扩大创新投资规模，发展多层次资本市场，创新金融产品和服务，健全支持科技创新的金融体系。可见，金融支持科技创新已成为了当前我国创新型国家建设的重要内容。

金融发展与科技创新的关系问题一直是学者们研究的热点。King和Levine（1993）认为，金融系统能够选择最有前景的项目和企业，优先对这些项目和企业提供信贷支持，以促进其科技创新[1]。卡萝塔・佩蕾丝（2007）从演化经济学的视角分析了金融资本与新技术革命之间的互动关系，认为金融资本对重大科技创新的产生和扩散的重要意义[2]。国内学者多来研究。孙伍琴（2004）从金融结构的视角分析了金融发展对科技创新的影响，认为金融市场为主导的金融结构比银行中介为主导的金融结构在促进科技创新方面更有效[3]。姚耀辉（2010）认为金融中介的发展对科技创新有明显的促进作用[4]。侯晓辉等（2012）认为地区金融生态环境的改善有助于大中型工业企业科技创新能力的提升[5]。赵丹妮和任晓怡（2015）认为上海市金融发展与科技创新互为因果关系，而北京市金融发展是科技创新的原因[6]。

体来看，已有文献从不同的视角研究了金融发展与科技创新之间的互动关系，但现有研究主要集中在国家或区域层面，以省市为对象的研究相对较少。且针对金融某一方面与科技创新关系的研究较多，将金融发展作为整体进行研究的较少。天津是我国金融较发达，科技创新比较活跃的地区，研究其金融发展与科技创新的关系，对提升天津企业的科技创新能力，创新天津金融体制及完善金融服务水平都具有极其重要的理论和现实意义。本文尝试将协整理论运用到天津市金融发展与科技创新关系的研究中，分析二者之间的长期关系。将金融业的发展情况分解为规模、结构和效率三个方面，并由此选择观测指标，全面衡量金融发展水平，最大限度的还原天津市金融发展与科技创新关联互动的现实表现。

二、指标选取与数据来源

一项科技创新成果的价值能够被市场认识并接受是从该项技术的市场成交价值来体现的，因此本文选择技术市场成交额作为科技创新指标。金融发展水平主要通过金融规模、金融结构和金融效率等三个指标进行评价。其中，金融规模指标用金融相关比率FIR来衡量，其计算公式为金融机构年末存贷款余额与GDP之比。金融结构指标FS用直接融资占间接融资的比值作为衡量。金融效率指标FE用储蓄与贷款的比值来反映。

鉴于数据的可获性，我们选取1993-2014年的年度数据。数据主要来源于《中国科技统计年鉴》和《天津统计年鉴》。为了提高分析的准确性，减少异方差和共线性等现象的发生，对科技创新、金融规模、金融结构和金融效率进行了取自然对数处理，以变量LNTM、LNFIR、LNFS和LNFE来表示。

三、实证检验结果

（一）平稳性检验

本文采用EVIEWS 8.0，应用ADF检验法对时间序列LNTM、LNFIR、LNFS和LNFE进行平稳性检验，检验结果如表1所示。由表可以看出，LNTM、LNFIR、LNFS和LNFE均存在单位根，都是非平稳序列。而一阶差分后的序列LNTM、LNFIR、LNFS、LNFE在5% 的显著性水平下均为平稳序列。因此，可确定LNTM、LNFIR、LNFS、LNFE均为一阶单整序列I（1）。

（二）协整检验

应用Johansen 检验方法，对服从I（1）过程的4个变量进行协整检验。由于Johansen 协整检验以VAR 模型为基础，协整检验之前，首先确定VAR 模型的最优滞后期。本文根据AIC 和SC最小标准，确定VAR 模型的最优滞后阶数为2阶。选择数据有确定性线性趋势， 协整方程只有截距项， 检验结果如表2所示。由表可以看出， 在5%的显著性水平下，被检验的四个变量之间存在2个协整关系。各变量之间的协整关系如以下方程：

LNTM=15.15012LNFIR- 0.481284LNFS+0.783300LNFE （1）

（2.10387） （0.14876） （0.87072）

由协整方程可以看出，天津市金融规模、金融结构、金融效率、科技创新之间存在长期均衡关系。天津市科技创新与金融规模和金融效率显著正相关，金融规模和金融效率每增加1%，引起的科技创新产出将分别增加15.15%和0.78%，相比较而言，金融规模的增加相比较与金融效率的提高对科技创新的影响更为显著，表明长期以来，金融规模在天津科技创新中发挥主导作用。而科技创新与金融结构显著负相关，说明当前天津的金融结构不利于金融创新水平的提升。

（三）格兰杰因果检验

虽然反映金融发展的三个指标和科技创新指标都是非平稳的，但由于它们之间存在长期稳定的协整关系。因此可以对其进行Granger因果检验。由表3可以看出，在10%的显著水平下，金融规模是科技创新增长的Granger原因。在5%的显著水平下，科技创新是金融规模增长的Granger原因，金融规模与科技创新互为因果关系。金融结构与科技创新之间不存在因果关系。在5%的显著水平下，科技创新是金融效率提高的Granger原因，而金融效率不是科技创新增加的Granger原因。这说明20多年来天津市科技创新的发展主要由金融规模的增长推动的，金融结构和金融效率没有对科技创新产生显著影响；而天津市科技创新的发展也促进了天津金融业总体规模的增加和金融效率的提升。

四、结语

通过对天津市金融发展与科技创新关系的实证分析，得出了以下结论：（1）从长期来看，天津市科技创新与金融规模、金融结构和金融效率之间存在长期稳定关系。金融规模的扩大和金融效率的提高对天津科技创新均可产生促进作用，但相比较而言，金融的规模扩大较其的效率提高对科技创新的促进效果更为显著。（2）Granger检验结果表明，天津市科技创新产出的增加不仅可以促进金融规模的扩大，也能促进金融效率的提高；衡量天津市金融发展的三个指标中，只有金融规模的扩大对科技创新具有促进作用；金融结构和科技创新之间不存在因果关系。究其原因，虽然过去二十年多天津市金融业发展速度很快，金融规模扩大明显，金融产品创新不断增加，但这些并没有带来金融结构的明显改善，以资本市场为核心的直接融资在金融结构中所占比重仍然偏低，与科技创新的发展并不相适应。总体来看，推动金融发展是促进天津科技创新的长期战略选择。未来天津应在充分发挥金融发展中的规模效应和效率效应的同时，进一步完善多层次资本市场，提高直接融资比重，优化金融结构，促进科技和金融的融合发展。

参考文献：

[1]King R.， Levine R. Finance， Entrepreneurship and Growth： Theory and Evidence[J]. Journal of Monetary Economics， 1993（3）： 523-542.

[2]卡萝塔.佩蕾丝.技术革命与金融资本（中译本）[M].北京：中国人民大学出版社，2007.

[3]孙伍琴.论不同金融结构对科技创新的影响[J].经济地理，2004（2）：182-186.

[4]姚耀军.金融中介发展与技术进步[J].财贸经济，2010（4）：26-31.

[5]侯晓辉，王青，冯宗宪.金融生态与中国工业企业的科技创新能力[J].产业经济研究，2012（3）：59-78.

[6]赵丹妮，任晓怡.金融发展对科技创新影响的实证研究―――基于北京市和上海市的比较分析[J].技术经济与管理研究，2015（2）：97-100.

篇2

关键词：科技创新;金融创新;耦合;经济效率

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.01.08

中图分类号：F833;F014.7 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2015）01-0033-04

The Coupling Relationship between Technology Innovation

and Financial Innovation and Its Effects on Economic Efficiency

――Based on Panel Data from 35 Countries

WANG Ren-xiang， YANG Man

（School of Economics， Wuhan University of Technology， Wuhan 430070）

Abstract：From the optimized angle， the existence of the best coupling relationship between technology innovation and financial innovation is proved.Based on this， this papers estimates the coupling values in 35 countries and figures out the effect to the economic growth， using the GMM regression method.The results show that the coupling relationship has a positive effect to the economic growth and its sensitivity to the economic efficiency is larger in the developing countries.Finally， some proposals about how to promote the technology innovation and financial innovation in the developing countries are put forward.

Key words：technology innovation;financial innovation;coupling;economic efficiency

1 问题的提出

基于历史视角回顾科技创新与金融创新之间的关系演变，不难发现每一次社会生产率的迅猛提高都离不开科技创新的推动作用，而这一过程中金融创新扮演着关键的角色[1]。但在实际情况中，科技创新与金融创新的内在关系复杂，两者不同的耦合协调程度、不同的演化路径都将导致其对经济效率影响的差异性变化[2]。

在此领域，学者更多关注的是科技创新与金融创新两者相互影响的机理，以及各自对经济效率的作用之间的相互影响[3-6]，并未对科技创新和金融创新的耦合协调性以及这种耦合协调对于经济效率的影响进行深入探讨。事实上继Schumpeter开拓性地奠定科技创新与金融创新的研究基石之后，创新是经济增长的源动力，科技创新与金融创新结合的经济增长范式已经得到了普遍认同[2]。

综合来看，尽管国内外学者针对科技创新、金融创新、经济效率三者之间的关系进行了一系列有益的探讨，但仍停留在将三者作为独立个体进行分析的层面，并没有从系统论的角度探究科技创新系统与金融创新系统之间的耦合协调关系及其对经济效率的影响。更为重要的是，现有文献中也缺乏科技创新与金融创新耦合协调关系对经济效率的影响是否在发展中国家和发达国家存在异质性进行探讨，因此对于包括中国在内的发展中国家的科技创新与金融创新系统的发展缺乏指导意义。

科技创新与金融创新的耦合协调关系意味着两者之间的要素互动、供需匹配、发展协同等问题均能协调发展。无论是科技创新系统还是金融创新系统，它们系统内部的结构均具有动态复杂性，因此为了使两者能够最大程度发挥其经济增长引擎的作用，需要关注两个系统的耦合性，使两系统从宏观层面和微观层面均实现相互协调。因此以科技创新与金融创新的耦合协调关系为着力点，实现经济效率的快速提高不失为一条可行的路径。与已有研究不同的是，本文借鉴物理学中耦合概念，选取世界最重要的35个金融系统所在国家作为研究样本，分别测算其国内科技创新与金融创新耦合协调度，利用动态面板模型实证考量了科技创新与金融创新耦合协调度对经济效率的影响，对提升发展中国家科技创新与金融创新发展水平提供政策指引。

2 科技创新与金融创新最佳耦合协调存在性

新古典经济学认为生产函数中的“技术水平”可以分为具有使用排他性的“竞争性技术”和不具有使用排他性的“非竞争性技术”[7]。本文假设科技创新效应出现是因其改变了“竞争性技术”，即令科技创新资本为“竞争性技术”的变量。同时从金融发展理论与内生增长理论的角度来看，金融创新能够通过动员储蓄、资源配置、金融风险管控等多个渠道促进资本积累[8，9]，因此令资本积累活动是金融创新资本密集的，即金融创新资本是物资资本的变量。定义具有规模报酬不变特性的生产函数为Y（t）=F（t）α・J（t）β・[B（t）・L（t）]1-α-β，经济产出Y（t）由F（t），J（t），B（t）和L（t）决定，其中F代表金融创新资本，J代表科技创新资本，B代表非竞争性技术，L代表社会劳动力数量，α和β分别为金融创新资本与科技创新资本的弹性系数。

2.1 经济效率静态最优下科技创新与金融创新最佳耦合协调

假设社会劳动力数量与非竞争性技术在模型中均外生，且劳动力数量的增长率为n，非竞争性技术的增长率为g;金融创新资本储蓄倾向与折旧率分别为sF、δF，科技创新资本储蓄倾向与折旧率分别为sJ、δJ。则可得各变量的积累方程如下：L・（t）=n・L（t）、B・（t）=g・B（t）、F・（t）=sF・Y（t）-δF・F（t）、J・（t）=sJ・Y（t）-δJ・J（t）。若经济产出只能流向社会消费C与社会投资I，即有Y（t）=C+I=C+sF・Y（t）+sJ・Y（t），从而可得到C=Y（t）（1-sF-sJ）。

在静态最优化分析框架下，假设社会消费C是决定社会总福利的决定性因素，即社会效用函数U（・）=U（C），则当经济达到静态均衡时，满足∫

由式（4）、式（5）、式（6）、式（7）可得静态最优化下金融创新资本与科技创新资本的最佳耦合协调比例关系满足FJ=αβ，即科技创新资本与金融创新资本协调比例等于各自要素弹性之比。

2.2 经济效率动态最优下科技创新与金融创新最佳耦合协调

根据David Cass[10]的观点，若社会效用函数是劳均消费水平c的线性函数，则在时间轴t上计算总效用的泛函数为：

2.3 两者耦合协调对经济效率的影响

静态最优框架下，当科技创新资本与金融创新资本的耦合比例刚好等于各自要素的弹性之比时经济效率达到最大;在动态最优框架下，当科技创新资本与金融创新资本的配比比例为各自资本的储蓄倾向时经济效率达到最大。然而现实中的情况往往比这复杂，尽管金融创新与科技创新的扩散均能有效促进经济增长，但不同层次的金融创新或者科技创新对于经济增长的作用是不尽相同的，同时两者在社会经济中的协调效果也会直接影响社会经济效率。

3 科技创新与金融创新耦合协调效率实证分析

3.1 科技创新系统与金融创新系统指标体系

根据The Financial Development Report[11]的测算，并考虑数据的完整性，本文从金融系统最具影响力的前60个国家中选取了包括21个发达国家及14个发展中国家在内的样本（表1）。

科技创新环境状态变量通过专利申请保护、商标申请保护和知识产权保护来，科技创新投入状态变量用研发人力投入和研发资金投入来，科技创新产出状态变量用理论层面产出与经济层面产出来。

金融创新环境状态用法律权利力度与征信信息深度，其中法律权利力度指数衡量的是对金融活动主体保护的程度，征信信息深度指数衡量的是对于有助于金融活动的信息获取程度。在金融创新市场方面，选取国内信贷、股票交易周转率、股票交易总额、国内上市公司资本作为变量。表2给出了相应变量说明及数据来源。

3.2 科技创新与金融创新耦合协调度测算

假设科技创新系统与金融创新系统的耦合协调过程具有非线性的特征，且各自的演化都能够表征为dm（t）dt=f（m1，m2，m3，...，mn），其中f（・）为非线性函数。对上式在原点处进行泰勒级数展开，可得上式的近似表达为dm（t）dt=∑ni=1αimi，i=1，2，3，...，n。故此时科技创新系统（J）和金融创新系统（F）各自的演化方程可写为：

f（J）=∑ni=1βixi，i=1，2，3，...，n （13）

f（F）=∑nj=1γjyj，j=1，2，3，...，n（14）

其中xi表示科技创新系统中第i个元素，yj表示金融创新系统中的第j个元素，βi与γj为相应的权重

权重数值采用熵值法计算得到，相应的计算过程在MATLAB R2009a中实现。。

借鉴物理学中容量耦合的概念，科技创新系统与金融创新系统的耦合度可以表征如下

C={[fi（J），fj（F）]/∏[fi（J）+fj（F）]}1/2（15）

在上式中加入科技创新-金融创新系统的综合发展水平的因子Z，得到两子系统的耦合协调度测算模型为：

D=（C*Z）1/2

Z=λf（J）+μf（F）（16）

令λ=μ=0.5模型令耦合过程中科技创新与金融创新地位对称。，则此时系统耦合协调度D的测算模型可以改写为：

D=[∑ni=1βixi，∑nj=1γjyj]/∏[∑ni=1βixi+∑nj=1γjyj]

*[0.5∑ni=1βixi+0.5∑nj=1γjyj]（17）

3.3 模型设定

构建计量模型实证检验科技创新与金融创新耦合协调对经济效率的影响，控制科技创新系统与金融创新系统自身综合发展水平、政府消费、年通胀率、对外开放程度等因素对模型的影响[12]，建立基本方程如下：

PGDPit=αitDit+βitFit*Jit+γitGCit+ηitINFit

+νitTRAit+λit+εit（18）

采用就业人口的人均GDP（以1990年为基准）表示经济效率;D为计算得到的耦合协调度;F为金融创新，在实证检验中用银行部门提供的国内信贷占比GDP表示（Sassiv S，Goaiedv M）;J为科技创新，实证检验中用专利申请量表示;GC为政府消费水平（政府支出与GDP之比）;INF为以CPI为基准用拉斯佩尔公式进行计算得到的年通胀率;TRA为对外开放程度（进出口总额与GDP之比）;λit表示个体效应;εit表示随机误差项。

以上数据除D为计算得到外，其他均来源于WDI数据库。考虑到数据的完整性，研究区间设定为2004～2010年。

3.4 实证结果及分析

全样本基本模型检验结果如表3第1列所示，结果显示科技创新与金融创新耦合协调度对经济效率的影响显著，且系数为0.653，表明其耦合协调度确实对于经济效率的提高有着显著的促进作用。

考虑科技创新与金融创新对于经济效率的影响会因国家经济发展水平的不同而不同[13，14]，在基本模型中引入国家虚拟变量Developed，当样本国家为发达国家时其值取1，否则为0，检验结果如表3第2列所示。发现科技创新与金融创新的耦合协调度与虚拟变量的交叉项系数显著为负，为-1.571，表明在控制住其他因素的影响后，国家经济水平越低，耦合协调度对于经济效率的影响越敏感。

动态面板模型可能出现内生性、自相关、异方差性等现象，采用两阶段GMM回归方法可以很好地解决这些问题[15，16]。故本文采用两阶段GMM回归方法对全样本、发达国家样本、发展中国家样本进行再检验。

Acs等[17]认为科技创新对于经济效率的影响有3～5年的滞后期，故本文在模型中引入其4期滞后项。结果中可以看到，模型均拒绝了Arellano-Bond Test和Sargan Test，表明模型工具变量

借鉴Arellano和Bover（1995），Blundell和Bond（1998）的思想，采用变量的滞后项作为工具变量。的选取具有较强的有效性。无论是全样本层面，还是发达国家或发展中国家层面，科技创新与金融创新耦合协调度对于经济效率的提升都具有显著的正向作用。但在不同的经济发展环境下，其耦合协调度对经济效率的影响是不同的，从回归结果系数来看，耦合协调度对于发展中国家经济效率的提升更明显，这一点很容易得到解释，与发达国家相比，发展中国家的经济发展环境相对较弱，科技创新与金融创新发展水平也尚有很大发展空间，若加强科技创新与金融创新的耦合协调度，社会生产效率会得到迅速提升，促进经济效率的显著增长。

4 结论与政策启示

本文从最优化视角论证了科技创新与金融创新最佳耦合协调的存在性，在此基础上测算了35个最重要金融系统所在国家的科技创新与金融创新耦合协调度，利用两阶段GMM回归方法实证检验了科技创新与金融创新耦合协调度对经济效率的影响，得到的分析结果对发展中国家科技创新与金融创新的发展具有一定的指导意义。

从研究结果来看，在所选取的研究区间内，各个样本层面的实证分析结果均显示科技创新与金融创新耦合协调程度与经济效率显著相关，但与发达国家相比，发展中国家的经济效率对于科技创新与金融创新耦合协调度的敏感性更高，这一结果意味着发展中国家提升国内科技创新与金融创新的耦合协调关系对于其实现经济效率的提高有着更显著的促进作用。

以上分析结果对包括中国在内的发展中国家的科技创新与金融创新发展具有两方面的政策启示。首先，要从决策层加强对于问题重要性的认识，作为发展中国家的我国，提升科技创新与金融创新耦合协调发展程度对于促进经济效率增长具有更加明显的效果，因此应结合现阶段国情，全面促进科技创新投入系统与科技创新产出系统的发展，从而实现科技创新系统的可持续发展。其次，科技创新系统与金融创新系统各自的序参量对于两者的耦合协调效果具有重要影响，因此需要从科技创新环境、科技创新投入、金融创新环境、金融创新市场管理等方面着手，确保两系统健康稳态发展，实现可持续强耦合态发展，促进社会经济效率的全面提升。

参考文献：

[1]Schumpeter Joseph A.The Theory of Economic Development [M].

Cambridge MA：Harvard University Press，1934.

[2]Carlota Perez.Technological Revolutions and Financial Capital：The Dynamics of Bubbles and Golden Ages [M].Edward Elgar Publishing Limited，2003.

[3]Rioja F，Valev N.Does One Size Fit all？ A Reexamination of the Finance and Growth Relationship[J].Journal of Development Economics，2004（74）：429-447.

[4]Jorgenson DW.Information Technology and the US Economy[J].American Economic Review，2001（91）：1-32.

[5]王仁祥，李敏，邓平.金融促进武汉城市圈科技创新研究综述 [J].工业技术经济，2008（11）.

[6]王仁祥，童藤.金融中介、资本市场与经济增长关系的实证分析[J].软科学，2014（2）：16-20.

[7]Paul M，Romer.Endogenous Technological Change[J].Journal of Political Economy，1990（10）：71-102.

[8]Marco Pagano.Financial Markets and Growth：An Overview[J].European Economic Review，1993（37）：613-622.

[9]Romer P M.Increasing Returns and Long-run Growth[J].Journal of Political Economy，1986（5）：1002-37.

[10]David Cass.Optimal Growth in an Aggregate Model of Capital Accumulation [J].Review of Economic Studies，1965（7）：233-240.

[11]World Economic Forum.The Financial Development Report[M].World Economic Forum USA Inc，2010

[12]Sassiv S，Goaiedv M.Financial Development，ICT Diffusion and Economic Growth：Lessons from MENA Region[J].Telecommunications Policy，2013：252-261.

[13]Demirguc-Kunt A，Levine R.Financial Structures and Economic Growth：A Cross-Country Comparison of Banks，Markets，and Development[M].MIT Press，Cambridge，MA，2001.

[14]王仁祥，杨曼.银行、股票市场与经济增长――兼论中国选择[J].武汉金融，2013（7）：8-11.

[15]Arellano M，O Bover.Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error Components Models[J].Journal of Econometrics，1995（68）：29-51.

篇3

一、耦合协调度模型的构建

在物理学中，将两个或两个以上的模块体系或运动模式进行各种相互作用而产生影响的现象称为耦合。它反映了系统由无序变为有序的过程，在这一过程中系统内部各子系统的元素之间相互依赖、协调互助，对系统的稳定起着重要作用，同时也影响了系统的特征形态与发展规律［7－9］。因此，通常采用耦合度对系统之间的协同作用进行度量。本文以金融创新与科技创新两个子系统元素之间的相互影响程度定义了两者之间的耦合度，并通过其大小来反映其协调程度［10］。1.建立功效函数衡量金融创新与科技创新对系统耦合协调发展所作的功效贡献程度时，通常采用功效函数法。将金融创新与科技创新耦合系统的第i个子系统的综合序参量设为变量ui(i=1，2，…，m)，而对于第i个序参量的第j个指标对耦合系统的贡献大小设为uij，其数值表示为Xij(i，j=1，2，…，m)。Aij、Bij是耦合系统稳定状态时序参量的上、下限值。功效系数uij可表示为:正功效系数uij=(Xij－Bij)/(Aij－Bij);负功效系数uij=(Aij－Xij)/(Aij－Bij)。其中，uij取值范围为［0，1］，0表示最不满意，而1表示最满意。金融创新与科技创新作为两个相互依存、互利共生的子系统，在计算其子系统间协调作用的总贡献值时，可以采用集成方法论的方法，通常情况是以线性加权和法以及几何平均法来实现，本文采用线性加权法。2.构建耦合度函数金融创新与科技创新的耦合状态一般采用耦合度函数来表示［12－13］，如式(1)所示;而金融创新与科技创新之间耦合作用的强度则用耦合度来表示。当耦合度较高时，说明两者的耦合关系良好，子系统之间协调发展，共同推进系统演化;当耦合度较低时，说明子系统之间的耦合程度较低，没有形成良好的互助关系，处于平行无交集的发展趋势，对耦合系统的有序发展产生阻碍。3.构建耦合协调度函数在分析金融创新与科技创新时，通常考虑多种评价指标，并用其作为评价标准。但是，当系统整体呈现较高耦合水平时，其中各个评价指标间并非也处于相同高度的耦合状态，可能存在较大的波动，即耦合度函数在反映金融创新与科技创新所构成的耦合系统的整体功效和协同效应方面失去解释力［15］。要解决上述问题，则需建立耦合协调度函数，如式(3)所示，以此来衡量金融创新与科技创新两者的协同程度。4.评价流程图金融创新与科技创新耦合协调度的评价流程如图2所示。

二、评价指标体系及权重确定方法

1.构建耦合协调度评价指标体系为了全面分析金融创新与科技创新之间的耦合协调程度，更好地反映两者之间交融互动的条理性，本文遵照科学严谨、全面系统等原则建立了金融创新与科技创新耦合协调度评价指标体系，如表2所示。2.评价指标体系权重的计算方法在计算指标权重时，通常认为单纯的主观赋权法缺少权威性，具有偏差，因此，一般采用主观与客观相结合的方法。将专家意见法与熵值赋权法相结合，得出评价指标体系9个评价指标的权重，具体步骤如下:本文中给出了10个评价指标，用5个评分等级对指标的重要性进行衡量，分别是“不重要、比较不重要、重要、比较重要、非常重要”，通过20个专家的打分计算出各指标的权重，如表2所示。

三、实证应用

1.数据收集与整理根据耦合协调度指标体系，本文选取了辽宁省2003—2012年10年的金融创新与科技创新相关统计数据进行实证分析，初始数据如表3所示。2.结果分析通过耦合协调度评价模型，分别对金融创新序参量u1、科技创新序参量u2进行计算，并最终根据耦合协调度的计算公式求得Z值，结果如表4所示。同时，在构建耦合度协调函数时，根据辽宁省的实际情况定义了待定系数α=0.5，β=0.5，因此T=0.5α+0.5β。对2003—2012年辽宁省金融创新与科技创新耦合协调度计算结果进行分析，得出以下结论:(1)辽宁省在2003—2012年10年中金融创新与科技创新的耦合协调度呈现逐年增长的趋势。其中，2003—2006年耦合协调度Z∈［0，0.3］，处于低水平耦合状态，说明金融创新与科技创新系统的要素和要素之间影响作用不明显，系统有序性差，两者基本不协调;2007—2009年耦合协调度Z∈［0.3，0.5］，处于拮抗时期，反映了金融创新与科技创新系统的要素和要素之间存在一定的相互影响作用，但影响作用不大，系统勉强调和;2010—2012年耦合协调度Z∈［0.5，0.3］，处于磨合阶段，体现了金融创新与科技创新系统的要素和要素之间存在较强的相互作用和影响，系统比较协调。金融创新与科技创新耦合协调度的逐年增长，体现了辽宁省对金融创新与科技创新互动耦合发展关系的重视，但仍需根据本省未来发展方向，确立正确的耦合协调发展的战略目标，为实现金融创新与科技创新的高度协调发展而不懈努力。(2)从整体来看，辽宁省金融创新与科技创新耦合协调发展呈现出金融创新滞后于科技创新发展的状况，如图3所示。在所考察的10年中，仅有2007年、2010年的金融创新综合序参量数值明显大于科技创新综合序参量数值，其余均小于或相差不大，因此将其忽略。这反映了辽宁在科技创新方面已有了较深的研究，对科技创新的认识也较为深入，但其金融创新发展得较为缓慢。从图3可以看出，辽宁金融创新的发展速度是较快的，反映了政府对金融创新的重视程度在不断加大，并将其作为全省今后努力发展的对象，逐步实现金融创新与科技创新的耦合互动，以求将两者的协调性发挥到最佳。

四、结论

篇4

关键词：金融支持；系统动力学；科技创新

中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）02-0108-03

引言

在现代经济中，科技和金融已经成为社会生产力中最为活跃的因素。金融对科技发展具有促进、保障和拉动的作用。目前，国外关于科技金融着力于研究金融对技术创新的选择及作用机理。国内学者关于科技金融的研究起步较晚，主要针对科技金融理论与对策的研究、金融支持科技发展的国际比较、金融影响科技发展的实证研究。但是，当前对黑龙江省科技和金融结合的研究不多，尤其是缺乏关于科技创新金融支持的实证研究。在科技发展的进程中，金融业通过各种渠道与科技创新企业组成复杂网络系统，它包含物质与信息的众多反馈回路，是一种非线性过程。而系统动力学是一种研究社会经济领域中具有多重信息反馈的非线性系统的计算机模拟的理论和方法[1]。本文在深入分析企业科技创新资金来源渠道的构成要素及各要素相互关系的基础上，从增加财政投入、金融业发展水平、加大金融业参与科技创新力度三方面入手，将企业科技创新网络看成一个整体系统，构建黑龙江省科技创新的金融支持系统动力学模型，并对模型的发展趋势进行仿真预测。

一、科技创新中金融支持系统动力学模型

（一）系统动力学模型

系统动力学模型包括因果关系图和系统流图。前者偏向定性分析，可表述各要素之间的增强或减弱关系，以反馈回路为其组成要素。正负关系在因果关系图中分别用带+、-号的箭头表示。系统流图支持定量分析，由流位变量、流率变量和信息三类元素组成。与因果关系图不同的是，系统流图中区分了流位变量和流率变量。在矩形框中的变量是流位，流位是随时间而变化的积累量，是物质、能量与信息的贮存环节，如财政收入、资金投入。在蝴蝶结下方的是流率，如税收增加率、资金投入增加率等。没有矩形框的是辅助变量或常数，云状的图示表示的是系统的边界。系统流图可以定量表示系统中的反馈关系，其中各个变量之间的关系用数学公式来定义[2]。

（二）模型构建

（三）编制系统方程

其中，以2000-2010数据加权平均值得，vt=税收增加率=10.43%；vgi=财政收入增加率；vfi=资金投入增加率；vei=教育投入增加率；vti=技术投入增加率；vfa=固定资产投入增加率=29.7%；vsi=投资保险增加率=21.43%；vb=储蓄存款增加率=17.6%；tn=科研立项数量增加率=9.4%；tp=高素质人才增加率=245.33%；tnn=新技术数量增加率=15.5%；tfn=固定资产净值增加率=12.8%。

二、模型的仿真与结果分析

（一）数据来源及模拟工具选择

本文使用2000—2010年《黑龙江省统计年鉴》公布的电子数据资料作为相关政策模拟数据，建立起黑龙江省科技创新的金融支持与政策模拟数据库。本文使用系统动力学建模软件VensimV5.9实现模型。

（二）模拟方案

在金融支持约束条件下，以黑龙江省科技创新最大化为目标，以财政投入、金融业发展水平、金融业参与科技创新力度为变量，利用动态模拟模型Vensim进行情景模拟，分析各变量变化对科技创新的影响程度。

（三）情景设定与参数选择

变量基值：2000年相关数据为基值。

情景假设：根据系统模型的设定，本文主要讨论以下三个方面：增加财政投入对科技创新的影响、金融业发展对科技创新的影响、加大金融业参与科技创新的力度对科技创新的影响。借助模型，通过调整有关敏感性参数，模拟分析今后几年在不同的情况下金融支持对科技创新贡献大小。

（四）模拟结果应用分析

1.增加财政投入对科技创新的影响

如果将目前的财政投入从0.4（Current1）提高到0.6（Current2），从图2中可以看出，通过增加财政投入对科技创新影响的作

用不明显并且有时间上的延时。分析原因，主要是科技创新的直接投入风险较大，财政资金无法为企业的科技创新提供大量、持续、长期的投资。但财政资金对教育投入和科研投入方面的投入，也能为企业科技创新提供人才和技术支持，只不过由于作用周期长有相对滞后性，再加上财政投入在科技创新和技术创新方面的资金有限，不能产生规模效应，降低了科技创新转移的有效性。

2.金融业发展对科技创新的影响

如果将目前金融业的发展速度、规模从0.55（Current1）提高0.60（Current3），从图3中我们可以看出，金融业的发展速度和规模对科技创新有显著影响。分析主要原因在于：一是良好的金融生态环境可以使进行科技创新的企业提高资金使用效率，降低交易成本，减少科技创新的风险。二是科技创新需要大量资金的支持，金融业的发展提升了资金的流动性和利用效率，加强企业进行创新信心与动力，在产业结构调整中发挥着至关重要的作用。三是高水平的金融服务和多样化的支付手段可为科技创新提供快捷方便的结算渠道，从而大幅度提高科技创新过程中资金的流动速度，提高资金的使用效率。四是金融中介存在和发展可以吸收社会储蓄，向资金需求方发放贷款，实现储蓄向投资的转化[2]。基于以上原因，金融业的发展，不仅能为任何一项科技成果在其研发阶段、应用转化阶段、直至产业转化阶段等各个时期提供大量、持续、长期的投资，还大大增加了科技创新转移的有效性、规模性，是产业革命的先决条件。

3.加大金融业参与科技创新的力度对科技创新的影响

如在现有金融业发展水平的基础上，将金融业参与科技创新的有效链接度从0.4（Current1）提高0.6（Current4），我们能看到两者之间有效链接度越高，科技创新成果越显著。其原因主要在于金融产品与业务创新拓宽企业融资渠道。不少高新技术和自主创新型企业大多处于起步阶段，规模小、还款能力弱；缺乏土地、房产等抵押物，传统的抵押贷款不能满足企业发展的需求[3]。以科技计划项目合同抵押为基础，从企业取得的银行贷款中提取一定比例，银行和政府共同注入一定数量的资金，建立风险保障金，补偿科技项目贷款的损失。在此过程中还能培养一支基本熟悉科技工作的金融队伍和一支基本熟悉金融的科技管理队伍。这样，金融从业员专业水平的提升使其能根据不同产业的特点设计出不同的金融产品，以减少企业在科技创新中资金链断裂的风险，形成银行、企业和政府共同分摊风险，实现科技金融的进一步结合。只有加大金融市场参与企业科技创新的力度，金融市场所提供的风险规避与转移、公司治理、激励约束、价值发现、流动性供给等功能才能为科技发展提供更加充分的功能性保障。

结束语

篇5

姚战琪利用2000—2002年我国31个省（自治区、直辖市）的截面数据进行分析，认为我国的科技创新造成就业量减少［10］，宁光杰认为，科技创新与就业不是简单的正向或反向关系，两者间的关系取决于补偿机制的完善程度［11］。何平利用1998—2004年我国制造业大中型企业的数据所进行的研究表明，科技创新对就业增长无效，从而验证了科技创新对就业具有溢出效应的产业应为第三产业［12］。叶仁荪、朱轶和熊思敏提出，不同产业的科技创新对我国整体就业增长的影响具有差异性，产业结构变动所造成的结构性失业对我国就业具有显著的负面影响［13－14］。唐国华基于结构VAR模型的实证结果显示：科技创新与就业增长率呈反向变动关系，且在科技创新初期就业破坏效应占据主导地位，在中期就业创造效应占据主导地位，在长期科技创新的就业效应趋近于零［15］。通过分析上述文献可知，国外关于科技创新影响就业的研究日趋增多，并且相关研究更趋理论化、细致化和实证化，但始终认为科技创新对就业具有双重效应。国内关于科技创新影响就业的理论研究相对于实证研究较为薄弱，在实证研究方法方面侧重于运用静态分析方法。但是，科技创新对就业的冲击是一个动态过程，技术冲击的就业效应会随着时间的推移发生变化，在不同的时间期限内，就业的破坏效应和创造效应都可能成为主导效应，并且冲击效应的强弱在不同的时点也会有所差异。需要指出的是，科技创新影响就业的过程是复杂、动态的，不同学派依据不同的理论假设分析了技术创新对就业的影响，但其现实适用性还需实践检验。本文建立动态模型来定量分析科技创新对就业冲击的长短期效应，以深化对该冲击反应过程的理解，探寻我国依靠科技创新扩大就业的路径选择。

科技创新与就业的耦合协调模型

理论分析框架科技创新与就业之间的关系并非是简单的线性关系，而是多种不同指向的机制的交互作用关系，如加速效应、关联效应、替代效应、集约效应、引发效应等。本文尝试建立一个科技创新影响就业的综合理论分析框架（图略）。科技创新可分为产品创新或生产工艺和方法创新。产品创新通过扩大市场、增加利润产生就业创造效应。新产品创新还会创造对中间产品和互补品的引致需求、延长产业链，间接产生就业创造效应，但新产品的市场扩张会压缩原有产品的生存空间，产生就业破坏效应，从而部分抵消了原有的就业创造效应。工艺创新会直接提高劳动生产率，从而压缩了劳动力需求，减少了就业岗位。但是，工艺创新降低了产品成本，产品的需求价格弹性所发生的变化能弥补该劳动力需求挤出效应。科技创新的总效应取决于就业创造效应和就业破坏效应的综合作用。此外，科技创新还提高了人力资本素质，从而减少了结构性失业，降低了失业率。科技创新在促进传统产业改造和新兴部门出现的同时，对劳动力的技能也提出了新的要求。新技术的使用使得物资装备的生产周期和更新周期不断缩短，而劳动者劳动能力的生产周期相对较长，这种时间上的差异引致结构性失业产生。同时，在科技创新的条件下，客观现实会使劳动者主动学习知识和技能、接受更多的教育和培训，劳动者的素质由此得到提高。因此，科技创新在逐步消除结构性失业的同时也增强了劳动者抵御失业风险的能力。定量分析模型本文主要运用回归及协整理论判断科技创新对就业总量及结构变动的影响。协整检验方法和误差修正模型（errorcorrectionmodel，ECM）的优势在于避免了非平稳序列回归可能产生的伪回归问题，还可同时推断两变量之间是否存在短期动态关系和长期均衡关系，并可解决模型可能存在的多重共线性问题。假定自回归分布滞后（autoregressivedis－tributedlag，ADL）模型中的变量具有n阶非平稳性，只要变量之间存在协整关系，那么ECM中的误差修正项就具有平稳性，所有差分变量也具有平稳性，回归参数的估计量具有优良的渐进特性。因此，综合使用ADL模型和ECM研究科技创新与就业总量的关系及结构变化耦合具有科学性和相对的精确性。ECM可由ADL模型转换而来，ADL模型的一个重要特性就是可转换为多种形式而不影响模型对样本数据的解释能力，也不会改变基于最小二乘（ordinaryleastsquare，OLS）方法得到的回归参数估计值。ADL模型的一般形式如下（公式略）

实证研究

指标选择及数据来源从广义的角度讲，科技创新是一个形成、流动、应用与扩散知识的过程，由于科技创新具有动态性，因此其一般很难测度。为了更好地衡量创新能力和创新绩效，本文采用黑箱的方法，忽略创新过程，运用传统的生产函数，从创新的投入和产出两个方面衡量技术创新，评价指标主要包括R＆D经费支出（万元）、R＆D人员折合全时当量（万人年）、3种专利申请受理数（件）、技术市场成交合同金额（万元）、国外技术引进合同金额（万美元）、科技成果登记数（项）、科技拨款占财政总支出比重（％）、高技术产品进出口额占总额比重（％）、大中型工业企业购买国内技术成交额（亿元）、大中型工业企业新产品开发经费支出（亿元）、高技术产业R＆D经费内部支出（万元）、教育支出占财政总支出比重（％）、本科及专科学生数占总人口比重（％）13个指标［16－17］。本文用总就业人数以及三次产业各自的就业人数及其相应的比重作为衡量就业总量和就业结构的指标。样本数据的时间区间为1995—2010年，数据来源于《中国统计年鉴》（1996—2010年）、高校财经数据库①、中国科技统计网②以及历年的“国民经济和社会发展统计公报”。数据处理和建模所使用的软件为SPSS17．0和Eviews5．0。指标修正由于各评价指标具有不同的量纲，为避免量纲不同影响评价的客观性，因此采用统计学中的标准化处理方法①，基本公式如下：（公式略）数据处理本文运用SPSS17．0统计软件，采用因子分析方法分别对衡量科技创新的13个变量（指标）做数据浓缩处理，输出结果②如表1所示。从表1可以看出，从13个实际变量中可抽取出3个因子的累积方差贡献率之和达91．263％③，这说明此3个因子所包含的信息占13个实际变量所包含信息的91．263％。所以这3个因子基本可反映全部指标的信息，可用之代替原来的13个指标。将这3个因子分别定义为F1、F2和F3。主因子F的综合得分为F1、F2和F3的加权之和④。以各因子的方差贡献率作为其权重，得到主因子的表达式：（公式略）科技创新与就业总量的关系及结构耦合协调评价随着科技的发展，我国三次产业的就业人数均发生了变化。图2显示了1992—2008年我国三次产业就业人数的变化态势。从图2可知：第一产业的就业人数逐步下降；第二产业的就业人数呈先升后降的趋势；第三产业的就业人数逐渐增多。然而，多方面的原因造成我国的第一、第二产业的无效劳动就业情况比较严重，科技创新和就业的真实关系无法凸显，两者并不存在长期稳定的关系。由于第三产业的科技创新带动了传统行业的改造并引发了新兴行业的兴起，因此第三产业的就业人数也在增加，第三产业将是我国未来增加就业的主要产业领域。科技创新对就业总量的影响1）变量序列的平稳性检验。在建立数学模型前，首先需要对变量序列进行平稳性检验。如果变量序列是平稳的，则可直接建立非限制性向量自回归模型；如果变量序列是非平稳的，则需要在其一阶或二阶差分序列是平稳序列的基础上进一步做协整检验。本文采用ADF单位根检验方法检验科技创新序列（TECt）和就业量序列（EMPt）的平稳性，检验结果见表2。由表2可知：各变量序列的ADF检验的统计量值均大于5％的临界值，说明它们均存在单位根，可接受变量序列是非平稳序列的原假设；然后再对各变量的一阶差分序列进行单位根检验，得出在5％的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设，因此科技创新序列（TECt）和就业量序列都是一阶单整I（1）序列，说明科技创新与就业总量之间存在长期稳定关系，可以建立非限制性向量自回归模型。为了判断科技创新与就业量之间的基本关系，做两者的散点图。从散点图的基本形状可知，科技创新与就业增长率正向变动，即就业量随着技术进步而增长。这说明，从长期来看，科技创新的就业创造效应要大于其就业破坏效应，科技创新对就业量的总效应是溢出的。2）协整检验。采用E－G两步法检验变量之间的协整关系。先用OLS方法对变量进行OLS回归，建立如下回归方程：（方程略）根据回归方程求得残差ut＾，然后对ut＾序列进行ADF单位根检验，检验结果见表3。由表3可知，ADF值都小于5％的临界值，且D．W．值接近2，故残差序列在5％的显著性水平下是平稳的，不存在单位根，因此可以确定ut＾序列是平稳序列，即ut＾～I（0），说明科技创新与就业量之间存在协整关系，协整向量为（1，1．1363）方程及估计结果。在有限样本的条件下，协整参数估计量不是无偏估计量，而这种偏差将直接传给误差修正项，从而造成短期参数估计产生严重偏差，并且样本容量越小，偏差越大。为了克服小样本条件下E－G两步法的不足，Phillips和Luolitan建议利用动态分布滞后模型估计存在长期均衡关系的变量的参数。根据Hendry的从一般到特殊的方法，估计的动态分布滞后模型如下：（公式略）通过观察模型可发现，当期的科技创新会对就业量增长产生反向影响（－0．033），滞后一期的科技创新会对就业量增长产生正向影响（0．0791），滞后二期的科技创新则产生负向影响（－0．0042），即在短期内技术创新对就业增长的影响是破坏效应占据主导地位，随后科技创新的就业创造效应占据主导地位，总体效应显示为溢出效应，就业溢出效应的作用系数为0．4354。图3为科技创新与就业量的耦合图。从图3来看，尽管科技创新水平在观察期内出现波动，但它对于就业始终具有溢出效应，就业量呈线性上升态势。科技创新的动态就业效应得到了很好的模拟，具有波动性。当科技创新受到一个标准差新息的外生冲击时，就业量首先急剧下降。这充分体现出了科技创新的就业破坏效应：物化的科技进步特别是先进设备的引进会极大地提高劳动生产率，在短期内造成资本对劳动的强烈替代。新产品的出现也将对同类产品产生强大冲击，导致其市场份额缩减、相应的员工裁撤。这种负效应在第二期（第二年）达到最大，为－0．04，在第三期（第三年）逐渐减弱。这表明，科技创新的就业破坏效应随着时间的推移而弱化，或因科技创新的就业创造效应发挥而有所抵消。在较长的时间内，新产品创新引发对其中间产品的需求，这种引致需求具有较强的就业效应，到了第四期（第四年）就业产生溢出效应，为0．04。这说明，科技创新的就业创造效应占据主导地位，新产品的市场份额迅速扩大，创新企业依赖其资本积累迅速扩大生产规模，从而进一步强化了科技创新的就业创造效应。过了第六期后，科技创新对就业的影响逐渐消退，这种冲击反应在第10期消失，新技术、新产品带来的冲击渐趋稳定，经济运行重新达到一个新的均衡状态。Granger因果关系检验结果仅能说明变量间是否存在因果关系，不能说明变量间因果关系的强度。基于向量自回归模型的预测方差分解方法是一种判断经济序列变量间的动态相关性的重要方法。考虑到协整关系的存在，在VECM的基础上对TEC和EMP的预测方差进行分解，结果见表5。表5中：S．E．列是变量TEC和EMP的各期预测标准差；TEC列和EMP列为因变量的方程信息对各期预测误差的贡献度；每行结果加总是100。就业量第一年开始就受到自身扰动和科技创新水平增长的影响，但在前二年受科技创新发展水平增长冲击的影响较大，分别为23．63626％和18．74167％，此后科技创新的冲击作用逐渐减弱，在第10期仅为13．28184％，而就业量自身的解释能力则愈来愈强。在一定时期内，就业量依靠科技创新就能达一个新水平。随着就业量的扩大、就业结构的优化，科技的突破与创新经历着从初级到高级、从积累到释放的历史过程，两者始终处于动态平衡状态。因此，从总体上看，科技创新发展水平对就业量具有较持续的正向拉动作用———这与前文的分析结果基本上是一致的。科技创新对就业结构的影响针对三次产业各自的就业人数与科技创新水平之间关系做回归分析检验，结果见表6。由表6可知：3个方程的T检验结果显著，说明自变量系数能够解释自变量与因变量之间的关系。科技创新水平与第一产业就业人数的变动呈负相关关系，关系显著（Sig．＝0．014＜0．05），科技创新水平每变化1个单位，第一产业就业人数反向变化0．738个单位。科技创新水平与第二产业就业人数的变动呈正相关关系，关系显著（Sig．＝0．007＜0．01），科技创新水平每变化1个单位，就业人数同向变化0．535个单位。科技创新水平与第三产业就业人数的变动呈正相关关系，关系显著（Sig．＝0．000＜0．01），科技创新水平每变化1个单位，就业人数同向变化0．477个单位。对三次产业的就业人数与科技创新水平之间的关系做图拟合检验②，见图6。从图6可以看出，科技创新水平发生变化会导致三次产业的就业结构在短期和长期内发生变动。从长期来看，只有第一产业的就业人数随科技创新的不断演进而逐步递减，2003年前递减幅度较小，2003年后递减幅度开始加大。当科技创新水平低于平均水平时，第二、三产业的就业人数结构变动指数低于科技创新水平变化指数；2004年后，当科技创新水平突破平均水平时，第二、三产业（尤其是第三产业）的就业人数结构变动增幅提升，两者的就业人数结构变动指数均高于科技创新水平变化指数；2005年后第一产业的就业人数结构变动指数水平开始低于平均水平（图6中横轴水平线），第二、三产业的就业人数结构变动指数涨幅开始逐步提升。可见，科技创新进一步优化了就业结构。

篇6

政府的作用除了通过制度安排创造有利于创新的政策环境，为产业经济的发展开辟道路之外，还在于对科技创新的各种资源进行有效合理的配置。许多国家都制定了高技术研究和产业化开发的税收减免制度和信贷优惠政策，以刺激高新技术产业的发展。在高科技产业化发展势头最劲的美国，政府已经在着手改革现行联邦规章制度，力求在环境、公众健康与安全、消费者权益保护等方面最大限度地养活高新技术企业的负担。同时，美国人正在以企业家精神改革政府运作模式，简化工作程序和不必要的规章制度，以鼓励各种满足公众和商业需求的高新技术开发和产业化发展。政府的后一个作用旨在明确不同的科技创新主体所获得的资源分布及侧重承担的创新任务，使科技创新活动既全面完整又重心明确。这充分体现出政府在科技创新战略中的用心所在。

我国政府在科技创新中的作用

1引导作用

科技创新是在经济的发展中得以兴起和发达的我国目前经济发展倡导的可持续发展模式。要可持续，不仅需要增长点，这个在科技创新过程可以解决，还要考虑其与资源之间的关系。经济的发展离不开资源成本，尤其是自然资源，特别是那些不可再生的自然资源的使用，直接影响着我们生存的环境。如何整合科技与自然环境之间的关系，是政府要着力发展的科技创新战略，面临市场失灵与政府失灵的各种实际，政府如何摆正并引导与企业之间的关系，从而最大限度地提供科技创新机制建设与环境建设，是政府引导作用的关键点之一。在科技创新发展的过程中，受各种客观因素的影响，导致我国科技创新发展不可避免地带有发展中国家经济对发达国家特有的“依附性”面对科学技术引进过程中的资本陷阱与科技创新陷阱等问题，政府的引导作用更加突显。受市场经济的影响，我国的科技创新的引用、模仿与学习是需要过程和时间的，而如果科技创新过程不能及时赶上经济发展的步伐，就会陷入技术引进的误区和恶性循环中，致使科技创新过程被动且受限，自主性差、依赖性强。因此，政府必须从宏观上对这种不良发展态势及时的预测、防范、控制，并通过适当的政策和法律的引导使科技创新朝向有利方面推进，保证经济发展不偏离轨道。

2支持作用

我国政府对科技创新活动的支持作用体现为其积极提供各种科技创新资源，为科技创新提供良好的外部环境，包括加强国家创新体系建设、完善科技评价和奖励制度。以香港政府对科技创新的支持为例，香港政府的研发开支比例从2005年的44％到2008年的48％不断的增大。分析香港政府创新资金的投放情况可以发现，其投入去向主要是创新应用研究。为推动工业界的科技发展，用2．5亿设立香港工业科技中心，注资2．7亿和7．5亿设立工业支持基金和应用研究基金；拨款50亿，设立创新及科技基金，以资助中小型企业的科技创新和应用研究；从1998年起10年内投资20亿，成立专注“中游”研究的应用科技研究院。同时对于资助资金的管理，香港政府有其独特的企业化管理方式，保证各项资金能有效运作，并及时到达所需企业，发挥资金的最大效用，给企业的创新带来实际的帮助。②可见，香港政府的支持对科技创新的发展进到了很大的促进和推动作用。

3推动作用

政府对科技创新的推动作用除了对市场经济过程中科技创新方向上的指引，以及各种资金、税收等政策的支持外，还体现为将科技创新上升为新的高度，使其与社会文化、政治、教育等因素结合起来，使人们对科技创新的认识形成一种习惯，从而建立一种科技创新的文明。一旦这种文明由政府导向发展为社会自发导向，我们的科技创新也就向前推进了一大步。不仅在一定意义上摆脱了市场失灵、政府失灵等风险，而且会朝人类真正的需求寻求科技创新的正能量。政府在推进科技创新发展的同时，需要着重考虑两项内容：①政府应该不断推出大型的科技发展计划，促进政府、企业、大学等系统要素之间的良性互动。日本之所以在战后很短的时间里取得了经济与科技发展的骄人成绩，最重要的原因之一是日本政府十分重视“产、官、学”协作。美国联邦政府也十分重视各实体之间的互动；②提高科技原始创新能力。在科技创新活动中，提高原始创新能力意义重大。一方面其可以减少科学技术引进过程中对发达国家的依附性，更多实现科技创新自主发展。另一方面，可以将原始创新与民族产业创新结合起来，以实现民族产业的创新发展，同时提高我国的民族创新文明建设。

发挥我国政府在科技创新中作用的举措

1整合科技创新的价值观

我国政府加强科技创新价值观的建设至关重要，尤其是科技创新理念的输入。其实，真正成熟的科技创新环境中，也许并不是所有人都可能成为科技创新的主体或者参与者，但所有人一定都有科技创新的理念，并对其有较为深入的认识。尽管不同的群体对科技创新理念受用和认知的点不同，致使科技创新的理解存在一定的差异，但总体上应该趋于一致。这种一致性需要政府在宏观上给予调整和控制。换句话说，政府有责任使公民对科技创新理念有较为科学并正向的认知，并能真正地带入到日常生活中去，从而引导主流的科技创新价值观的走向。对科技创新理念的认识和积累仅仅是科技创新价值观的一部分，仅仅这些还远远不够。相对于那些发达国家而言，我们的科技创新价值观更为欠缺的是国家人文力量在科技创新中的注入。只有将地域性人文力量渗透到科技创新理念中，才能进一步发展科技创新文明。

2优化科技创新的政策环境

资金方面。近几年，我国科技创新活动中研究与试验发展的经费支出呈逐年递增之势，而且基本上每年政府在科技创新上的投入经费是比较均衡的，增加的比例也没有过大的浮动，走势平稳。可见，我国政府对科技创新的重视和支持已渐化成为一种常态。资金方面的另一个问题是管理问题。每年国家都会拿出固定的经费鼓励科技创新，设立很多奖项、各种基金和计划帮助企业等技术主体创新等。政府对资金的管理要注意的问题是对特定用途的资金管理上要保证公平透明。对资金申请使用的主体要经过严格的评审程序，在信息全面、公开透明、真实可靠等条件下提高资金的使用效率。

知识产权方面。知识产权制度是维护市场经济公平有序竞争的有效机制，它赋予创新者对其创新成果的一定时期的排他的占有权，能较好地克服科技创新的外部性，维护创新者的利益，是激励企业科技创新的强有力的基本法律制度。因此，为培育企业科技创新主体，政府的重要工作是应加大知识产权的保护力度，鼓励、支持有关单位和科技人员通过申请专利、注册商标等方式依法获取知识产权。

法律方面。我国在科技创新方面已经制定的法律包括《科学技术进步法》、《专利法》、《商标法》、《著作权法》等，但还不够完善，有些法律法规滞后于科技的发展，有的领域存在法律空白点。因此，要建设创新型国家，就应进一步加强科技创新法律制定和完善。借鉴发达国家创新方面的法律，我国政府应该构建健全的法律体系，健全的法律体系分3个层次：第一层是基础性立法、包括宪法、科技一般立法、知识产权保护立法、发明奖励立法等；第二层是高科技领域直接相关立法，随着新技术革命不断深入，国家应该制订与原子能、计算机、生物工程方面的立法；第三层是与高科技领域相关的立法，如税法、合同法等。

3促进科技创新的效益循环

科技含量的分布。在我国，科技成果的占有率普遍集中于政府的科研机构和各高校的学术机构，尤其是战略意义重大的高科技成果和民生方面的科技创新，基本上由政府和大学充当创新主体的角色。而相对于企业自主地科技创新活动，在我国还相对较为落后。而在发达国家，中小企业的科技创新自主性及成果是受到特殊保护的，其专门有一套相对完善的保护措施。企业是市场的主体，对于科技创新活动而言，最基本、最原始、最真实有效的创新需求信息直接来源于企业，因此加强企业的自主创新并加强企业创新中高科技成果的研发含量是促进科技创新发展的有效方式之一。

科技创新评价体系。对于科技创新成果要进行一定的技术评估，以区分其科技含量的高低及创新成分的多少。在评价体系中，首先要搭建有效地信息交流平台。通过平台公布的信息，组织不同的主体对科技创新活动的评价进行分类，并给出评价标准、评价基点、评价结果。从而使产品创新的评价机制更加公平合理。此外，对科技创新产品可以实行资格认证制度。对于符合一定技术标准和创新要求且通过资质审核的科技创新产品的销售和使用应该给予适当的政策支持。

4明晰我国本土科技创新的重点

在科技创新过程中，政府应该关心和保护对民族科技创新成果的开发和应用。民族产业的科技创新活动的优势在于：①民族产业的科技创新战略有利于民族文化与社会主义精神文明建设，有特定的受益群体；②民族产业的科技创新活动比较容易集中、形成专门的民族产业链；③民族产业创新战略是国家软实力构建的重要组成，意义重大、不可或缺；第四，民族产业创新活动可以减少科技创新活动对发达国家技术创新的“依附性”，提升我国科技发展的原始创新能力。因此，加大对民族产品的科技创新并加强其科技成果的转化是我国政府在科技创新过程中的本土化需要。此外，对于其他特殊行业的科技创新活动，根据不同时期的不同需求，政府在提供的政策环境方面可以适当的给予照顾和调整，以实现特殊局部利益的优先性。当然，这种优先性要与国家整体利益与长期利益保持一致。

5构建科技产业化发展战略

促进科技创新成果转化，尤其是高科技成果的转化。纵观我国科技创新的发展史，可以发现尽管我国科技创新方面的成果也很显著，但从国家科技创新奖项的分布来看，高科技创新的成果并不突出，相比发达国家，存在的差距仍就非常明显。这也是为什么我国科技创新活动始终不能迈入发达行列的关键原因之一。因此，加强高科技创新成果的开发和应用是政府着力追赶地重点。此外，从国外经验得知，美国等发达国家的高科技主要集中在国防军事领域，而对于目前主流的发展趋势而言，这种科技资源的布局并不能很好地适应经济发展的需要。因此，高科技成果向“民生”领域的应用与转化使得我国科技创新战略更为科学合理，同时也加强了科技创新成果的实用性，具有更为广泛的潜在的社会价值。

篇7

关键词：绿色思维；科技创新；可持续发展；科技管理

收稿日期：2009-02-10

作者简介：方 熠（1962―），男，湖北英山人，博士，副研究员，主要从事科技期刊出版的研究和办刊实践以及科技史研究。

中图分类号：G301 文献标识码：A 文章编号：1005-569X(2009)02-0048-03

绿色意味着自然与生态、和谐与健康、安全与和平、协调与以人为本。绿色思维则是从人与自然关系角度对人类行为方式和生产实践活动进行反思，强调人与自然和谐相处、协调发展的思维模式。绿色思维在人们日常生活活动中一定程度上已有所普及、接受并受到重视，而在科技创新活动中，或者由于主观认识不足，或者由于成本考虑，或者由于其他因素，绿色思维还没有得到科技人员的普遍认同和自觉提倡，倡导以绿色思维开展科技创新活动，是当今绿色生态社会科技工作者应尽的责任。

1 绿色思维内涵

绿色思维是一种秉承绿色理念，实施绿色战略，谋求人类与自然和谐协调、社会经济可持续发展，追求绿色增长的思维方式。对于科技创新活动来说，绿色思维至少具有生态性、可持续发展性和人文性的重要内涵［1］。

绿色思维是一种强调人与自然和谐关系的生态思维方式。绿色思维第一关注的是生态环境问题。人类社会发展进入到后工业社会，由于工业革命以来人类对技术的无限追求，对自然界、对地球的资源长期进行毫无节制的掠夺性开发，对环境造成了严重污染和极大破坏，使得产生了能源危机、资源短缺、全球变暖、生态失控、人居环境严峻等全球性问题。要解决这些问题，必须有赖于人们进一步增强绿色意识，有赖于新的绿色技术的创造和产生，有赖于以谋求人与自然和谐协调发展为目标的绿色思维的普及和发展。

绿色思维是强调可持续发展的发展思维方式。人口、资源、环境、社会、经济、文化、科技的发展，既要满足当代人的需要，又要考虑子孙后代的发展需要，要注重社会系统、经济系统和自然系统、环境系统间的相互作用，追求协调、均衡、连续性的人类社会发展模式。绿色思维的共识是：经济增长并不等同于发展，只有经济、社会和自然的全面发展与和谐协调，人类才能持久、持续享受经济增长带来的成果。

绿色思维是强调以人为本的人文思维方式。人的存在具有二重属性，即自然人和社会人。作为自然性的人，需要与自然环境和谐相处，作为社会性的人，又要与社会的发展规律相一致。绿色思维在强调人与自然和谐相处的同时，蕴含着对人类终极关怀的理性思考，彰显以人为本的时代特征，体现了对人类和平、安全、健康以及生活质量等方面的人文关怀。

2 绿色思维是科技创新的新思维基础

未来社会是生态社会、绿色社会，绿色思维是当今和未来科技创新活动中的重要思维方法和思维基础。

2.1 绿色思维是科技创新的逻辑基础

无论是生态危机、环境危机、自然危机还是人与自然关系的危机、人类的生存发展危机，说到底是传统思维方式的危机。绿色思维反对科技创新中片面、急功近利、惟利是图、浪费、掠夺和环境虚无主义，主张崇尚绿色、自然、开放、节约、人道、可持续和面向未来。绿色思维将不可避免地成为未来科技创新活动的逻辑起点和逻辑目标。没有绿色思维作支撑的科技创新活动将是盲人瞎马、无源之水、无本之木，即使能够取得所谓“科技成果”，即使在某一个时间点上有一定市场，但终究会为未来人类社会所遗弃。

2.2 绿色思维是科技创新的价值基础

科技成果的价值必须在市场上体现。科技市场消费主体的绿色意识使他们能够接受绿色价格，支持绿色科技创新。人们崇尚自然和谐的绿色环保意识的增强，使其对科技产品的绿色价值的期望变得越来越高，并从自身的利益出发，还可能主动选择比较价格更高的绿色科技产品，因而绿色科技成果将产生出更多的价值。科技产品的价值体现，不是传统意义上的高科技附加值，而是高绿色附加值。

2.3 绿色思维是科技创新的生产力基础

人们熟知“科学技术是第一生产力”。科学技术能否顺利转化成生产力必须经过实践的检验、接受市场的检验。没有绿色含量的科技成果，在社会实践中呈线性的非循环工艺，从原料―产品―废料，以排放大量的废物为特征［2］，应用得越广泛、时间越长，其产生的破坏生态环境的负作用可能越大，耗费的环境成本就可能越高。西方国家“先污染后治理”的发展模式就是一个很好的说明，20世纪80年代以来，国内一些地区的经济发展过程中所走的弯路（如太湖流域）也充分证明了这一点。只有真正以绿色思维支撑的科技创新成果，才能真正转化成巨大生产力，更好地造福人类社会。

2.4 绿色思维是科技创新的竞争力基础

现代社会，科学技术市场已初具绿色思维理性；未来社会，必将造就一个更加成熟的绿色科学技术市场。具有绿色意识、绿色思维的消费者，会从自身利益和社会责任出发，主动选择绿色技术、绿色产品，自觉抵制一些生产消费过程中不利于环境保护的产品，使非绿色产品在市场上逐渐丧失市场份额，直到最终退出市场竞争，形成绿色技术、绿色产品取代非绿色技术、非绿色产品的局面。即使同样是绿色技术、绿色产品的前提下，绿色性能的比较优势也将是技术产品的关键性竞争力，绿色思维正是在这样的竞争环境下，成为科技创新活动中竞争力比拼的思维基础。

3 绿色科技创新中的几个关键环节

3.1 绿色选题

绿色思维引领的科技创新活动，必须要把握住几个关键实践环节。首先要把握好科技选题环节。

选题方向从根本上决定科技创新活动的成败。绿色科技创新活动的选题方向应注意：一要有利于促进人与自然的和谐，二要促进学科的绿色取向，三要与国家目标一致，四要考虑科学问题的内在规律，五要贴近民生，以人为本。

3.2 绿色设计

绿色设计也称生态设计、环境设计［3，4］，是指在科技创新活动的策划和设计过程中，着重考虑科技产品的环境属性（可拆卸性，可回收性，可维护性，可重复利用性等），在满足环境目标要求的同时，保证科技产品应有的功能、使用寿命、质量保障等要求。绿色设计的原则为“3R”原则，即Reduce，减少环境污染；Reuse，减少能源消耗；Recycle，回收再循环或重新利用。人性化设计也是绿色设计的重要内容。

3.3绿色实验

绿色实验是科技创新过程中艰苦而漫长的环节。绿色实验是科技创新绿色取向的保证。实验方案、实验操作、实验材料使用、结果分析等都应有严格的绿色标准。

绿色实验材料是指可再生、可回收、对环境污染小、能耗低的材料。在科技创新实验环节，实验材料选择上应首选环境兼容性好的材料及零部件，避免选用有毒、有害和有辐射性的材料，所用材料应易于再利用、回收、再制造或易于降解，提高资源利用率。另外，还要尽量减少材料的种类，以便成品后减少废弃物的回收成本。

对实验结果的分析应重视绿色指标的达标情况。印证检验应一丝不苟，力求精确无误。只有这样，才能保证科技创新的成果是真正意义上的绿色科技成果。

3.4绿色转化

科技创新的最终目的是要将成果进行推广普及、转化成生产力，以期推动社会发展，促进经济增长，造福人类大众。在科技成果转化成生产力的过程中，更要强调绿色思维的作用，因为科技成果转化为技术产品，进入消费者中流转使用，如果性能上一旦存在绿色缺陷，必将产生严重后果。2008年三鹿婴儿奶粉事件就是一个很好的反面教材。而西方国家盛行的产品召回制度是值得提倡、推广的绿色科技成果转化方法。遵守科技伦理、科技道德是科技成果转化过程中的绿色思维的重要组成部分。

4 以绿色思维促进科技管理

4.1绿色科技政策

由于历史原因，我国整体科技发展水平远落后于发达国家，这是毋庸置疑的事实。绿色科学技术观念是与可持续发展理论一起应运而生的，绿色科技是实施可持续发展的重要支撑力量。相对于工业化时代的科技发展水平，我国与发达国家在绿色科技方面的差距要稍小一些，只要在科技政策上给予更多的鼓励和引导，尽快缩小差距不是没有可能。国家应在科技发展战略上优先鼓励绿色科技创新，保持与科学发展观的一致性。建立有利于绿色科技创新的体制、机制，采取积极的政策，扶持和奖励在绿色科技发展方面，在人类的和平与发展方面做出贡献的科学家和工程技术人员，在社会上大力宣传和推广绿色科技创新活动，掀起绿色科技创新的。

4.2绿色科技评价

对科技成果及其应用效用进行科学正确的评价，是保证科技成果产生真正效应的重要前提。绿色科技评价是指对科学技术方案、技术成熟度、转化可行性和应用效果进行分析，并对其技术水平、经济效益和社会效益尤其是绿色效益进行综合评价的行为过程。技术水平、经济效益和社会效益（包括绿色效益）三方面是有机联系的，但三者并不是一个必然的因果链，不能片面追求科技、经济与社会某一方面的高速发展。绿色科技评价制度的使命就在于从宏观上控制和引导科技发展方向和速度，保证科技创新向着促进人与自然和谐协调，向着为人类造福，促进社会经济可持续的方向发展，把科技中的负效应控制到最小限度，使科技与社会、自然形成良性的互动机制，达到最佳耦合状态［5，6］。

5 结 语

绿色思维的生态发展理念、可持续发展理念以及以人为本的人文发展理念在引领科技创新活动方面，具有不可替代的现实意义，是时代赋予的历史使命。人类要突破当前的生态危机、环境危机、人与自然关系危机的困局，必须提倡和发挥绿色思维在思想和行为上的引领作用。如果在科技创新活动全过程，发挥绿色思维的引领作用，将有可能催生出一个崭新的绿色科学技术体系、绿色科学技术时代，使可持续发展变成的现实。

参考文献：

［1］ 秦书生.绿色文化与绿色技术创新［J］.科技管理，2006(6)：136~138.

［2］王忠学，陈凡.绿色技术系统观［J］.理论界，2004(2)：51~52.

［3］刘志峰，刘光复.绿色设计［M］.北京：机械工业出版社，1997.

［4］傅志红，彭玉成.产品的绿色设计方法［J］.机械设计与研究，2000(2).

篇8

关键词 激励理论 辅导员 科技创新

中图分类号：G451 文献标识码：A

Counselors work of College Students' Technology

Innovation Education under the New Situation

WANG Jia， ZHANG Juan

（College of Mechanical and Electronic Engineering， China University of Petroleum， Qingdao， shandong 266580）

Abstract This paper analyzes the importance， context and issues of college students scientific and technological innovation activities， clearly the important role of science and technology innovation in education counselor for college students. Analyze the incentive theory in scientific and technological innovation in education. Concluded that the combination of a variety of incentive theory as the starting point， the actual characteristics of the students from the engineering colleges， extensive college science and technology innovation platform.

Key words motivation theory； counselor； scientific innovation

科技创新是知识经济时代对人才培养的首要要求。《国家中长期教育改革和发展规划纲要》强调：“创新人才培养模式。适应国家和社会发展需要，遵循教育规律和人才成长规律，深化教育教学改革，创新教育教学方法，探索多种培养方式，形成各类人才辈出、拔尖创新人才不断涌现的局面。” 党的十报告提出实施创新驱动战略具有十分重要的意义。随着国际竞争的日趋竞争，在社会的新形势下，高校肩负着培养和造就创新人才的责任和使命。培养创新型人才是当代高等教育的办学目标。开展大学生科技创新活动是培养大学生创新能力的重要措施。①辅导员作为高校学生思想政治教育的工作者，是学生的领路人，肩负着思想引导、日常服务和管理学生等的多重责任，教师和干部的双重身份，从而对新时期高校科技创新教育有着十分重要的作用。

1 新时期高校科技创新教育的重要性

1.1 科技创新教育促进当代大学生学以致用，不再“纸上谈兵”

高校的本科教育是一种基础教育、能力教育。大学生在学校学习专业知识的同时，通过参加各类科技创新比赛，能够促进大学生将所学到的知识更好地用于实践当中。大学生有着足够的激情，有着积极探索的热情，众多大学生小时候都曾经有着当“科学家”的梦想，而大学里的科技创新教育，便为这样梦想的实现提供了无限可能。以笔者所在的高校为例，每年的挑战杯、科技节、大学生创新创业计划等，都为大学生科技能力、团队合作能力等各方面能力提供了一个良好的发挥平台。

1.2 科技创新教育有效促进高校良好学习氛围的形成

要想创新，必须先将基础打好，学好本专业的知识，掌握基本的业务本领，否则创新就会成为无源之水、无本之木。科技创新活动应基于良好的专业基础、实验技能。因而在一定程度上，促进了学校形成良好的学习氛围。良好的学风，能帮助学生正确地协调和处理好课内学业和参加课外科技活动之间的关系，能够促进学生全面素质的提高。

1.3 科技创新教育促使当代大学生关心社会，关注民生

当今国际社会竞争的日益激烈，在一定程度上取决于各国科技的发展。科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置。要坚持走中国特色自主创新道路，以全球视野谋划和推动创新，提高原始创新、集成创新和引进消化吸收再创新能力，更加注重协同创新。科技创新教育往往有着引导学生关注新生事物，激发学生好奇心和创新能力的作用。纵观世界，虽然目前没有爆发世界大战的可能，但局部小战乱不断，科技的发展对综合国力的提升至关重要。当代大学生作为社会发展的重要力量，科技创新教育促使更多的当代大学生能够关心社会发展，关注民生，切实解决生活中的实际问题。

1.4 科技创新教育促进当代大学生全面发展

科技创新活动不仅包括专业知识、实践能力等，还包括对大学生意志力的磨练，以及团队合作意识的培养等，促使大学生在课余时间，能够收获到课堂上学不到的知识，对其综合素质的提高有着积极的影响，同时促进其全面发展。

综上所述，高校的科技创新教育始终是社会前进，国家进步的不竭动力。所以，保证高校的科技创新教育的先进性和新鲜感，在一定程度上，对科技进步有着十分重要的作用。

2 辅导员在以往高校科技创新教育工作中出现的问题

2.1 辅导员在科技创新教育中常走入“服务”的误区

由于辅导员的工作集管理、服务和教育三者一体，但事务性的工作，往往使辅导员在科技创新教育中，常常只能发挥“服务”的作用。比如科技活动的通知、帮忙联系场地和器械甚至指导教师。然而，很多辅导员都是具有一定知识背景的本科生或硕士生，知识量和理解力均比大学生要更胜一筹，仅仅停留在“服务”性的工作，其实是以一种对有用资源的浪费。

2.2 辅导员在科技创新教育中常忽视自身对科技创新的学习和探索

虽然事务性工作常令辅导员的工作陷入只“服务”的误区，但是由于忽视自身对科技创新的学习和探索，从而造成了恶性循环的形成。因此，辅导员自身应该掌握一定的科技创新的知识，诸如科技比赛的规则和流程、某些科技比赛的原理等，从而促进大学生的科技创新教育。

2.3 辅导员在科技创新教育中没有建立良好的运作机制

现在高校的科技创新教育往往出现参加该类活动的人员范围逐渐集中和固定，而很多高校的激励机制也没有起到应有的影响力。以笔者所在高校为例，学校通过认定创新学分并加入总评成绩、相关的保研宽松政策以及设立“突出贡献奖学金”和“科技创新奖学金”等方式激励大学生从事科技创新活动。但是学生参与科技创新的成果和高额的学习类奖学金评定没有太紧密的关系，并且科技类奖学金数额低，吸引力不大，同时保研政策也不够明确，各学院实际实施情况也各异。总体来说，学校对于学生科技创新活动的认定和升学择业等联系不够紧密，因此对于学生的吸引力不够。同时某些科技竞赛的“专业化”要求参赛学生配备指导教师，但很多高校没有完善的学校层面的“指导教师评价和激励机制”，没有对老师指导学生参与科技创新活动工作量的统一的认定标准，大多数老师更多的是根据学院和专业实际，靠责任和兴趣来指导学生，积极性和主动性尚显不够。此外，学校场地和资金支持力度不够，活动开展和管理的科学化、规范化不够等等。

3 辅导员在新时期高校科技创新教育中的工作方法途径探析

3.1 辅导员在新时期高校科技创新教育工作中的“角色转变”

新形势下，社会各界对科技创新的重视，和时代赋予的科技创新的厚望，促使辅导员的工作也不能仅仅从“服务”着手，辅导员作为一个全方位大学生思想政治教育工作者，首先要在思想上积极引导，其次，自身也要具备一定的科技创新知识，在学生提出疑问时，能够做到良性引导，帮助大学生树立坚持科技创新的信心。完成从“服务者”到“参与者”的转变。

3.2 辅导员须提高自身对科技创新的理解和探索

高校独特的学术氛围，不仅给学生良好的求知氛围，而且也帮助高校中的教育工作者不断探索，不断创新。辅导员是与学生接触最多的老师，如果能在工作中，与学生共同学习，共同进步，陪伴学生成长，这对工作的开展，和大学生的成才具有一定的促进作用。

3.3 建立起良好的运作机制

上文曾提出，当今科技创新活动面临的众多亟待解决的问题。而作为辅导员的工作，应当在自己的权责范围内，最大限度地实现大学生科技创新的成功。如建立一定的激励方法，如设定一定的奖学金、在评优、入党等优秀学生的界定中，能够凸显科技创新的重要性，并占有一定的比例；成立科技小组，将本已积极参与科技创新活动的同学集中起来，鼓励他们在团队中互相合作，勇于挑战和开拓，并号召更多的大学生参与小组的活动；在学生中开展各类科技创新活动，如发明创造类的，奇思妙想的，以及学习软件后的设计类的比赛等等。

3.4 做好心理健康辅导

由于科技创新活动往往需要经历一个较长的时间，很多大学生是开始具有一定的激情，但时间一长，激情慢慢退去，容易出现“打退堂鼓”的想法，这时，作为辅导员老师，应当及时发现问题，并运用心理学的知识积极开导他们，鼓励其坚持下去，让其明白成功并非最终目的，过程更重要。积极健康的心理引导，会帮助大学生在以后的生活和学习中处理并平衡学习和科技创新的关系，并积极解决所面临的各类问题，从而使其更全面地发展。

4 激励理论在科技创新教育中的应用

4.1 激励理论简介

激励理论是行为科学中用于处理需要、动机、目标和行为四者之间关系的核心理论。行为科学认为，人的动机来自需要，由需要确定人们的行为目标，激励则作用于人内心活动，激发、驱动和强化人的行为。常见的激励理论有马斯洛的需求层次理论、赫兹伯格的双因素理论、亚当斯的公平理论、斯金纳的强化理论等。

4.2 几种激励理论相结合在科技创新活动中的应用

针对科技创新活动没有良好的机制这一现状，高校辅导员在科技创新活动中应用激励理论。

如上述在奖学金评定、保研、评优、入党等情况时，考虑一定的科技方面的因素，这一措施，即是反映了赫兹伯格的双因素理论，惟有学生真正关心的，才能激励刺激到学生积极争取。这也反映了马斯洛的需求层次理论中的“顶层”需求，即“自我实现”的需求。而当参加科技创新活动的同学在活动中努力达到了自我实现的要求，同时，又满足了自我实现的需求，从而形成了良好的氛围。在此基础上，再开展类似科技创新活动时，根据斯金纳的强化理论，这属于正强化，帮助更多的大学生学有所长，学有所用。

因此，激励理论可以单一应用，也可以多种理论相结合一起应用，在多方面刺激高年级学生，鼓励帮扶并引导低年级学生，帮助其塑造良好的科技创新活动氛围。

5 结语

当代社会对人才的需求，既是对高水平教育工作者的需求，尤其是与学生密切接触的辅导员的作用不容忽视。教育是百年大计，辅导员是高校教育工作的中坚力量，更好地发挥辅导员的作用，在一定程度上会达到事半功倍的良好效果。

篇9

关键词 科技创新；产学研；地位

中图分类号G3 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）118-0044-02

0 引言

科技创新是指开创并且运用全新的知识技术、全新的工艺，应用全新的生产方式和经营管理模式，研发全新产品与服务的过程。而在科技创新过程中，高校发挥着重要作用，特别是体现在产学研中。产学研即产业、学校、科研机构等相互配合，发挥各自优势，形成强大的研究、开发、生产一体化的先进系统并在运行过程中体现出综合优势。而在这个过程中，高校科技创新作用显得尤为重要，它关系到整个模式的发展。因此，目前高校要加大这种合作模式中的科技创新投入力度，为产学研合作模式的改进做出贡献。笔者综合高校具体情况进行思考，围绕产学研合作过程，高校如何发挥科技创新功用的议题展开，从科技创新视。

1高校参与产学研的模式

现阶段，我国产学研的发展过程中，主要有以下三种的发展模式：

第一，有些高校自主创办了科技产业，在高校内部实现了教学与科研相结合，并产生了一些优秀的科研成果，通过自主创办高科技企业，提升了学校的经济效益；

第二，高校与企业合作的模式，高校投入技术，由企业负责资金和实物的支持，在合作中组建公司。通过这种方式，运用了高校和企业的优势资源，促进了双方的发展；

第三，高校和科研院所进行合作，发挥各自所拥有的资源优势，为技术人员和学生开展研究提供场所和平台。通过这种方式，提升高校科研水平的同时也为科研院所的发展提供技术支持。

2 高校科技创新在产学研中的重要地位

综合上面所论述的高校参与产学研的三个模式来说，无论哪一个模式都需要高校积极发挥其科技创新的作用，发挥其不可替代的科技创新作用。

2.1 在“产”中的重要地位

“产”主要体现在企业在与高校进行合作过程中科技创新的作用。企业对科技创新都比较重视，因为企业在应用全新的知识与技术进行其的管理与产品的研发。在市场经济当中，企业为了增加自身的市场竞争力与经济效率，不断地寻找能够应用于企业发展的科学与技术，这就需要高校有效的配合与科技创新的支持。企业是技术创新的主要构成，而高校则是技术创新的引领者。高校能够利用其自身所具备的资源，发挥其学科综合性强大、具有创造力与前瞻力的专业人才的优势，不断引领科技创新的先进成果，并且通过与企业之间的优势互补，实现科技创新研发的商品化与产业化，使得企业赢得市场的价值与份额，进而在日益具有竞争压力的市场环境下脱颖而出。

就国外先进国家的发展历程来讲，很多能够推动经济腾飞的科技创新皆发源于高校。许多知名的科技创新企业都或多或少地与高校尤其是研究型大学有着密切的关系。就我国的实际来说，也存在大同小异的情况。全新的知识与技术大多来自于高校，并且高校在推进企业技术研发与破除社会重大技术障碍方面都发挥着重要的作用。

2.2 在“学”中的重要地位

“学”主要体现在高校人才的培养上面。高校的人才培养功能是其主要功能之一，通过自身所具有的学科优势与教学资源，它能够培养适合企业发展需求的各类科技创新专业人才。高校在教学与管理过程当中，相当重视学生自身的创新能力的培养与养成。高校能够打破学科界限为引导，不断把人才培养的模式与社会的实际需求结合起来，为解决社会上出现的具体问题培养优秀的创新型人才；另外高校的教学管理也能够从个体、封闭、分割方式向流动、开放、协同的方式转化，为学生的创新能力的发挥创造更大的可行性空间与自由度，让其能够按照自己的兴趣与社会的现实需要具体展开自己的创新与研发学习与工作。

通过营造良好的学习与研究氛围，提供齐全的教学设备，培训过硬的教师队伍，来实现学生综合能力的培养，尤其是创新能力的锻炼。可以说，学生在高校当中最容易也是最有效地养成自身的创新思维，不固守成规，敢于突破，勇于创新。

2.3 在“研”中的重要地位

“研”主要体现在高校与科研机构在科技创新中的协同合作。由于高校与科研机构在科技研发上面都有共同的点，两者可以发挥各自的优势，资源互补，尤其是高校发挥其协同创新的作用。科研院所在市场经济的条件下，能够敏锐地发觉市场的商机，具备较强的市场意识。另外，通过在市场上的交易与流通，科研院所的很多科研成果能够很快地被商业化、市场化，实现科技创新的市场价值。另外，鉴于科研机构的科技研发在我国发展不是很发达，科技创新的力度不够，因此，高校可以发挥其所具有的科技研发优势，积极与相关的科研机构展开合作与交流，加强与科研机构的研发联系与沟通，不断展开优秀的人才与资源交流与互助。这不仅能够弥补科研院所所欠缺的智力困境，也能够增强二者的优势协调度，让科研院所与高校的科技研发能力与资源得到充分的发挥与体现。为此，科研机构可以与高校经常性地展开科技创新研讨会，不断借鉴高校科技创新的先进模式与方法，也可以到高校进行学习与培训，通过与高校的密切交流与合作，来弥补科研机构自身所存在的不足与欠缺，为科研机构的科技创新工作的顺利与有效进行做出支持与准备。

3 结论

相关的经验表明，我国高校的科技创新在产学研模式中发挥着重要作用，并在可以预见的将来，尤其是在高速发展的信息时代中，高校的科技创新作用与地位日益凸显。在合作的过程中，要提高企业、科研院所、高校的科技创新能力，尤其要始终把握高校科技创新在整个模式推进与改进进程中的关键作用。

参考文献

[1]王展旭.浅析产学研科技创新界面障碍破题的关键[J].中国科技奖励，2007，10：60-63.

篇10

关键词：高校科技创新 模式 比较

高等学校是现代科技创新的大本营，同时是实现高等教育人才培养目标的可靠保证。为此很多国家都制订了优惠政策和措施来推进高校科技创新的发展。本文试图通过比较分析美国、日本、瑞典和印度等国家高校科技创新的模式特点，获得对我国高校科技创新发展的启示。

一、国外高校科技创新的主要模式

1、美国模式——以内容广泛、稳定持久、经费保障、应用性强为特点

美国的大学，既是教学中心，又是研究中心，是美国从事基础研究和科技创新的主要基地。由于政府科技政策的引导和倾斜，使美国大学的科研能够面向产业领域的技术创新活动，不但与企业合作紧密，而且内容广泛。为鼓励学生进行科技创新，美国高校为学生提供了良好的条件，促进大学生参与科研创造活动；建立各种科技创新专项基金，用于学生搞科学研究、发明创造；提供科研项目、科研设备、科研场所，用于学生开展科研活动；在政府的积极资助下，建立实验室、科研中心、工业中心，用于学生创新实践。为保证科技创新的稳定持久和有较强的应用性，美国大学积极与企业合作创办研究中心。美国企业界特别是实力雄厚的大企业重视与大学在技术创新方面的合作，使美国大学的科研工作能与生产紧密相连。这种“产—学”合作的科技创新模式，不但使大学直接接触到生产领域中存在的各类科学技术问题，从而使科技创新更有针对性，而且大学可借此机会获得充足的科研经费，加快科研进程。

2.日本模式——强调政府行为，实行产学研合作教育高校科技创新的制度化和规范化

日本大学的科技创新主要通过开展产学研合作实现，开展也较早。早在1933年,日本就成立了全国性的按重要课题划分的“产学合作研究委员会”，1956年日本产业合理化审议会向通产省提交了《关于产学合作的教育制度》的咨询报告，1960年底日本内阁会议通过的《国民收入倍增计划》强调“要特别重视产学合作”,“加强教育、研究、生产三者之间的有机联系”。为推进高校的科技创新，日本不断采取新举措，并建立了一系列制度推进其发展。政府1996年7月制定了《科学技术基本计划》,把产学研合作进而高校科技创新当作一项基本国策，要求高校与企业认真加以实施。1997年1月,提出了《教育改革计划》,其中包含了日本政府大力推动高校科技创新发展的政策和策略。实现了大学的教育、学术研究与产业界生产密切的结合。目前日本要求高校必须与产业界相结合，开展密切合作，双方都承担重要的教育责任，都应对人才培养起重要作用。在日本研究生由大学招收，完成基本理论学习后，进入合作企业，企业提供经费、场所和课题，使高校科技创新实现了制度化和规范化。作为回报，企业有优先用人的权利。日本许多大学都建立了科学园，其中最富盛名的是筑波大学的高技术科学城。这些科学园以高校为中心，与专门科研机构、生产企业合作兴办高技术密集区，既培养新的科技人才，促进大学教育教学改革，更源源不断地开发了新技术、新产业和新产品。

3.瑞典模式——以国家创新局，推动高校的科技创新

瑞士国家创新局创建于2003年，主要职责是进行国家创新体系的规划与建设，资助对国家战略意义重大、重点领域的应用研究和技术开发，激励开展跨学科和多学科的研究，促进研发与转化之间的合作。一是鼓励高校积极承接国家和欧共体的重大项目和基础研究项目。二是要求高校和企业联合承接应用研究和技术开发项目，学校应为第一单位，政府的投入只能作为高校研发经费；为刺激科技成果转化，国家规定成果和专利原则上归个人所有。

4.印度模式——重视产业界发展与大学研究基础结构及国家实验室的牢固关系，实现高校的科技创新

印度大力鼓励国家实验室、企业和学术界合作，尤其重视产业界发展与大学研究基础结构及国家实验室的牢固关系。印度科学和工业研究委员会控制着40个国家实验室，并负责这些实验室成果在印度工业开发中的应用。该委员会负责人强调：“研究与开发是一种提高利润的商业”，因此号召其下属的各个国家研究实验室要加强与企业的合作。为使研究与开发活动更为有效，政府还定期组织召开全国企业研究与开发机构大会。这个由科技部下属的科技和工业研究署召集的大会自1987年开始每年举行一次，其主要目的就是为企业的研究与开发机构提供对话场所，加强企业机构与国家实验室、高等院校以及金融和其他机构的联系。在这个过程中，印度高校的科技创新能力有了极大的发展。以印度的软件业

为例，到2004年，400所大专院校中设有电脑软件专业及世界最大的多媒体教学设施。不仅促进了印度高等教育的发展水平和发展规模，培养了大量it人才，而且促进了印度it产业的迅猛发展,使之成为印度经济领域发展最快的部门。

二、国外高校科技创新模式的特点和启示

从上述国外高校科技创新几种模式，我们可以看到其共同的特点及启示。

首先，政府科技政策的引导和倾斜在促使大学的科技创新面向产业领域的技术创新活动中起着重要的推动作用。政府为大学的科技创新活动、产学研合作教育项目都提供了优惠政策和大量基金。出于政治、军事和经济等方面的考虑，国家将资助重点由基础研究逐步转向了有应用前景的科研课题，成为其大学注重科技创新、积极推进产学研合作教育、根据时代需要不断调整教育目标的主要社会原因。

其次，大学对开展科技创新非常重视。强调大学的教育、学术研究必须和产业界的生产密切结合，为此，各国不断采取新举措。因为它一方面可以使大学直接接触到生产领域中存在的各类科学技术问题，从而使科研教学更有针对性；另一方面，大学也可借此机会获得充足的办学经费从而有利于实践性人才的培养。

第三，这些国家的企业界特别是实力雄厚的大企业重视与大学在技术创新方面的合作，使大学的科研工作能与生产紧密相连。

最后，积极转变政府职能，保证高校科技创新顺利进行。例如澳大利亚的“行业国家资格框架体系”和印度的“国家实验室”,已经成为有目共睹的促进高校科技创新发展的有效方式。

三、我国高校科技创新的现状与问题

近年来，在政府的引导下，企业与科研院所、高等院校积极运作、实施，通过专家咨询、技术转让、共建技术中心、共同研究开发、共办高科技实体等多种形式，推进高校的科技创新，逐步形成了优势互补、风险共担、利益共享、共同发展的高校科技创新模式，有力地推动了经济、科技与教育体制的改革，促进了科技与经济的紧密结合。如共建工程技术研究中心、企业技术中心、博士后试点工作站等机构；依靠高校和科研院所，为企业培养培训科技和管理人员；组建产学研联合促进会，加强地区与校所之间的全面合作关系；注重国际间的科技合作；组织高层科技人员对企业进行技术协助等。与之相适应,形成了一些行之有效的高校科技创新形式：

一是政府推动型高校科技创新。即由政府搭台，财政出资、引资，经多渠道筹集资金，提供初始经费，由高校承担或参与合作攻关，主要支持高风险、高投入且符合当地经济和社会发展需求的科研项目。如火炬计划、星火计划、高技术研究发展计划—863计划、攀登计划、国家重点基础研究发展计划—973计划等。通过这种方式使学校能更好更快地把科技成果转化为产品，促进学校主动进行市场定位，加强与社会的联系。

二是自我主导型高校科技创新。高校利用校内自身的有形资产和无形资产、自己研究出的科技成果和人才优势，创办自主经营、自负盈亏的经济实体，将经营实体与自主科技创新合二为一，以期达到人才培养、科研发展与经营效益并举的目的。大学作为社会教育的主体部门，基本职能是为社会和经济发展培养各种高级专业人才。但随着世界性科学技术与经济的密切结合，r&d(研究与发展)对经济活动的作用越来越直接，高科技创新活动己经纳入到了大学，并成为其一个重要职能，形成了所谓的大学“第三功能”。一是建立了高校技术创新基地，我国高校紧紧围绕国民经济建设的需要，在高校建设了一批研发和产业化基地。全国高校2008年共有r&d机构5159个，建在高校中的国家重点实验室到2009年已有165个。此外，高校与企业和地方政府共同建立了大批产学研合作中心、技术开发中心和研究开发院等科技基地，据2008年统计，80%以上的国有大中型企业(集团)，以及大部分省市都与大学建立了全面合作关系；二是国家大学科技园的设立。大学科技园是高新技术企业的孵化基地、创新创业人才的培养基地和各类创新要素资源汇聚结合的平台。截至2005年底，全国共设立国家级大学科技园50所，累计吸引各类资本投资126.3亿元，进驻企业6075家，转化各类成果5716项，实现技工贸总收入271.9亿元，促进了产业结构调整，培育了新的经济增长点，培养和聚集了一批高素质的创新创业人才，为社会创造了数十万个就业机会，强化了孵化服务功能，建立了全方位的创业服务体系。

三是企业需求型高校科技创新。目前我国企业内部的科技力量虽有所提高，但仍明显不足,大量科技资源和科技人才仍在企业之外，这是我国大多数企业技术进步水平低，产品缺乏竞争力的关键。企业里r&d研究人员比较少，企业r&d的投资相对较少，直接造成了企业创新能力相对较弱，全国约2/3的大中型企业还没有研究开发机构，近一半的大中型企业还没有开展技术开发活

动。但是大多数企业在人才培养上不愿意投入更多的资金。由此产生了企业需求型高校科技创新模式：即企业将技术难题投入到学校，利用学校的人力资源优势，共同攻关，使高校和企业结成紧密的联合体，这种科技创新模式使大学可直接了解实际问题，把在与企业的相互合作中获得的新知识和新思想融进教学中去，促使教学的不断改革；企业部门在解决其重大科研难题上得到了大学优秀科技人才的支持和帮助，使科研成果很快得益。

通过对国外高校科技创新模式的分析，可以看出高校科技创新离不开政府的支持、企业的合作，缺少或弱化任何一方，其实施价值与意义就大打折扣。而我国现行高校科技创新模式有一个共同的特点，那就是合作各方均为独立的主体，由于各自主体受制约与驱动的因素不同，就产生出一个致命的缺陷，即高校科技创新常常被人为地孤立起来，影响了整合效应。

我国高校科技创新存在的主要问题，一方面是政府的组织推动作用不突出，缺乏促进高校科技创新的系列政策、法规和相应配套措施以及专门协调各方的功能完善的中介机构，政府在多渠道筹集资金方面努力还不够，制约着我国高校科技创新的开展；另一方面是高校缺乏自主性社会适应性，办学模式相对封闭，与社会及产业界相互疏离，不适应社会经济发展的需要，不能成为科技创新的主导力量；加之企业在人才培养上不愿意投入更多的资金，不愿把自己的企业变成大学生的培训基地，使得我国高校科技创新能力没能很好地发挥出来。

四、我国高校科技创新的模式选择

在新形势下，我国如何通过体制创新、制度创新、政策导向等途径，解决高校科技创新中所遇到的实际困难呢？应该如何选择我国高校科技创新的模式呢？可以肯定,要解决这一问题，单靠高等学校或单靠企业都是无能为力的，需要政府从全局、整体、长远的高度,站在高校、企业、科研机构各自利益之上的战略角度，尽快制定相应的政策、法规，充分发挥政府在宏观调控方面的重要作用，引导和激励三方的合作，为推进高校科技创新做出切实努力。基于此，笔者认为，我国高校科技创新应该选择一条“政府组织推动、国家示范带动、高校主导主动、企业重视联动”的道路，具体而言：

政府组织推动、国家示范带动，就是要充分发挥政府的宏观调控职能，协调三方利益关系，大力倡导并积极鼓励高校科技创新。为保证科技创新活动的健康发展，除了必要的宏观调控外，各级政府还必须牵头设立适当的组织管理协调机构，以组织和推动科技创新项目的落实。在高校科技创新的推行过程中，国家应起示范带动作用，比如鼓励国家实验室与企业、大学的密切联系。

高校主导主动，就是高等学校应走出自我封闭状态，面向社会、面向现代化建设。高等学校应与整个社会及产业界展开广泛的合作，更准确有效地选择科研课题和科技开发项目，克服脱离社会实践需要的倾向，使高校的社会适应能力得到加强，从而有利于高校的各项改革，包括管理体制、办学模式、培养目标、专业设置以及教学内容和方法等方面的改革。高校中科技人才众多，有着丰富的智力资源，而且科研设备条件优良，信息资源丰富，有着良好的科研条件和工作环境，可以满足产学研合作的需要。

企业重视联动，就是要充分调动企业与大学联系的积极性，这样才能使产学研合作教育高校的科技创新得到健康发展。长期以来，我国大学“校企结合”的热情与主动都高于企业，而企业方面则较消极、被动，缺乏主动关注教育发展和改革的热情，极少见到企业或产业组织就教育发展和改革提出系统的建议、要求。从工厂内部看，基本上没有能够独立运用大学的基础研究成果或大学实验室中的技术所提供的、可能进行新产品开发的力量。我国的企业不能不追求技术进步，否则，只有产品卖不掉、企业最终倒闭一条路。但是，我国企业内部的技术开发力量的增长，却远远跟不上开发新技术、生产新产品的需要的增长。我国大学与产业界的关系，在目前阶段，仍不得不维持以大学为主进行技术开发，把一项一项成熟得可以直接用于产品制造的技术转交给企业的状况。因此,我国高校科技创新的发展，除了政府推动、高校主动，还必须有企业的重视联动。

国外高校科技创新的实践证明，市场经济的建立，为高校的科技创新开辟了广阔的前景，使高校不仅能有效地培养和造就高素质的应用型技术人才，更源源不断地为企业、为社会开发出新技术、新产业和新产品。

参考文献：

[1]张微等.美国产学研合作教育的特点与启示[j].中国冶金教育，2004(3)

[2]张恩栋等.国内外高等学校产学研合作教育模式的研究[j].教学研究，2006(5)

[3]黎海波.印度鼓励科技创新和转化的经验[j].云南科技管理，2006(1)

[4]白阁.印度现代高等教育的成绩和问题分析[d].中国优秀硕士学位论文全文数据库，郑州大学2007

>