摘 要：高校科技创新是区域科技创新体系的重要载体和力量支撑。文章运用主成分分析法对2016年我国省际间高校科技创新能力进行了总体评价和分项比较，结果表明：北京的高校科技创新能力最强；我国高校科技创新能力省际间差异较大，在空间上呈现由东到西逐步递减的特点；经济发达地区高校科技创新能力普遍优于经济落后地区；高校资源丰富地区普遍好于资源欠缺地区。最后，文章提出了有针对性的政策建议。这无疑对深入实施创新驱动发展战略，提升高校科技创新水平，缩小各地区高校科技创新能力差距有着重要的启示意义。
关键词：高校；科技创新能力；省际比较；指标体系
一、引言
科技创新是21世纪知识型时代和信息化时代发展的基本要求和必然趋势，也是事关一国发展好坏的重要因素。近些年来，党和国家高度重视科技创新事业的发展。2016年5月，中共中央、国务院发布了《国家创新驱动发展战略纲要》，明确提出我国科技创新“三步走”的战略目标。2017年10月，党的十九大报告进一步强调：“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。要加强国家创新体系建设，强化战略科技力量。”与之相对应的是，“中国创新力量”快速崛起，我国科技创新正在深刻改变着世界创新的版图。美国国家科学基金会发布的《科学与工程指标2016》显示，我国已成为仅次于美国的世界第二研发大国，在研发投入、科技论文产出、高技术制造增加值等重要指标方面已跃居世界第二位。同时，我国的研究与试验发展经费支出也由2008年的4570亿元增长到了2017年的17500亿元，占GDP比重达2.12%，占全球研发支出的20%以上。
564 手术治疗时机对多发肋骨骨折内固定术后并发症的影响 兰 纲，王细勇，郭大为，肖怀清，徐朱慧，张志豪
菠菜又名波斯菜，赤根菜，鹦鹉菜，富含类胡萝卜素，维生素c，等多种营养素。因此受到了很多消费者的青睐。菠菜的销量增加，吸引了众多农户的种植。那么菠菜什么时候播种？根据种植户李大爷介绍菠菜一年四季都可以种植，菠菜根据种植时间的不同分为秋菠菜、越冬菠菜、春菠菜和夏菠菜等四个种类，并且因为品种的不同，对日照长度感应也不同，所以种植产量也不同。
众所周知，高等院校是我国科技创新体系的重要组成部分，同时也是培养和造就高层次科技创新人才的摇篮。应该说，高等院校已成为我国科技创新事业的生力军和中坚力量。有关资料显示，2014年高校研发人员占总研发人数的14.3%，研发经费占6.9%，发表了全国75.1%的SCI论文。此外，在成果奖励方面，2017年全国高校获得国家自然科学奖一等奖1项、二等奖23项，占授奖项目总数35项（一等奖2项、二等奖33项）的68.6%；获得国家技术发明奖通用项目一等奖2项、二等奖31项，占通用项目授奖总数49项（一等奖2项、二等奖47项）的67.3%；获得国家科学技术进步奖通用项目100项，占通用项目授奖总数132项的75.8%。当前，我国“双一流”建设正在快速推进，迫切需要高校科技体制机制的不断改革，要把握人工智能、智能科技等新一轮科技革命发展机遇，坚持自主创新推动新时代我国高校科技高质量发展。
晚上砖子下班，见赵仙童趴在沙发上痛哭，吓坏了，放下皮包，从身后轻轻拥住赵仙童问，亲爱的，受什么委屈了？
实际上，国外的学者较早就对英国的大学科研评价体系进行了研究(Henkel，1999)。Harryson等人(2008)通过研究发现，高校科技创新有助于加强高校与企业、科研院所等部门的合作，提升整体科技创新水平。Kervenoael等人(2015)通过实证研究，认为非制度化管理因素在企业、高校、公司等部门的技术创新中作用会日益增强。2004年教育部《高等学校中长期科学和技术发展规划纲要》颁布实施以来，引发了国内学者对高校科技创新问题的广泛关注。吴建国(2005)指出，高校科技创新体系是多要素、进化性、循环性结构体系，其良性运行是高校提高科技创新产出率、转化率的基本保证。前任教育部部长袁贵仁(2012)强调高等院校要充分发挥科技、学科、人才综合优势，全面提升高校科技创新能力，为建设创新型国家做出更大贡献。董晔璐(2015)构建了我国高校科技创新能力的指标体系，运用因子分析法对我国高校科技创新能力进行分析与评价，结果发现我国高校科技创新能力在东部和中西部地区之间存在很大差距。王金国等人(2017)运用因子分析法对北京市属高校的科技创新能力进行了实证研究。由此可见，学术界关于高校科技创新能力问题的研究已经取得了较为丰硕的成果，但我国省际间的比较分析研究项目较少，尤其是很少从各分项指标对省际高校科技创新能力进行对比。
上式中，βn为第n个主成分的方差贡献率，Fni为第j列的第n个主成分。
众所周知，我国幅员辽阔，由于省际经济、文化以及自然条件发展不平衡等因素的影响，高校科技创新资源呈现明显的非均衡状态，最终可能导致省际高等教育资源的“马太效应”日益凸显。为此，文章将运用主成分分析法对我国31个省、市、自治区的高校科技创新能力进行总体评价，并进行分项比较，最终提出相应的优化对策，为更有针对性地缩小各地区高校科技创新能力的差距，加快推进省际高校协同创新，推动产学研一体化建设，贯彻落实创新驱动发展战略提供一定的理论支持和决策参考。
二、指标体系设计与研究方法
1.我国高校科技创新能力评价指标体系及指标辨识
高校科技创新能力是个相对综合的概念，受到众多因素影响。这里，遵循指标设计的科学性、可行性、针对性、全面性和系统性等原则，借鉴刘伟等(2010)、刘勇等(2014)、安蓉和马亮(2015)、吴建国(2016)等学者的指标设计方法，结合实际情况，将我国高校科技创新能力评价指标体系设置成4个一级指标、10个二级指标以及23个三级指标（见表1）。
（1）科技创新投入指标。高校科技创新投入需要大量的人力、财力和科研项目等，是整个科技创新活动的重要组成部分。文章的高校科研创新投入指标包括科技人才投入、科研经费投入和科技项目投入三个方面，其中科技人才投入指标使用了教学与科研人员、研究与发展人员和研究与发展全时人员3个三级指标，科技经费投入使用了科技经费、研究与发展经费、R&D成果应用经费、科技服务经费4个三级指标，科技项目投入使用了科技项目数和项目总经费2个三级指标。
（2）科技创新产出能力。科技创新产出能力是显示高校科技创新能力强弱的的重要因素，也是衡量高校科技创新活动成功与否的主要标准。近年来，伴随着高校知识产权的大力发展，高校科技创新产出能力涉及的范围更为广泛，不仅包含著作、论文、奖励，还包括专利申请数和授权数。这里，选取了获国家级科技奖励数、获省部级科技奖励数、科技著作数、科技论文数、专利申请数、专利授权数等6个三级指标。
表1 我国高校科技创新能力评价指标体系
X=(xij)(i=1，2，...，m；j=1，2，...，n) (1)
（4）科技创新支撑能力。高校科技创新支撑能力受到科技活动机构数量多少的影响，一般来说，二者成正比例关系。同时，高校科技创新是一个开放的系统，需要与外界多交流，闭门造车是难以取得成功的。因此，选取了研究与发展机构数、出席国际学术会议人员、国际学术会议交流论文数、主办国际学术会议次数4个三级指标。
2.数据来源及研究方法
（1）数据来源
文章选取了我国31个省、市、自治区的2016年有关数据，原始数据均来自于最新的统计资料《2017年高等院校科技统计资料汇编》。该《汇编》按学科收集了全国各省市共1804所设有理、工、农、医教学专业的高校及其附属医院在基础研究、应用研究、试验发展以及R&D成果应用、其他科技服务等方面的总体情况。
（2）研究方法
电力系统运行调度中的高阶不确定性及其对策评述//周安平,杨明,赵斌,韩学山,刘增训//(12):173
文章主要采用主成分分析法，旨在把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分），其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复，并运用SPSS19.0软件对原始数据进行处理。具体计算步骤如下：
由图3中的高校科技创新转化能力评价值及排序结果可以看出，北京、江苏的高校科技创新转化能力最强，优势非常明显，分值都高于6，分别位列前两位，属于第一层次。浙江、上海、四川、重庆、广东、福建等6个省市高校科技创新转化能力较强，分值都是大于0，分别位列第三至第九位，属于第二层次。其他23个省、市、自治区的高校科技创新转化能力较弱，分值都是小于0，分别位列第十至第三十一位，属于第三层次，其中青海分值最低。在该项指标结果中，第二层次的地区变化较大，浙江超过了上海，排第三位，同时重庆、福建的高校科技创新转化能力也显示了非凡的水平，进入了第二层次。资料表明，2016年重庆的技术转让合同达634项，技术转让合同当年实际收入20091.5万元，在全国排第三位。2016年重庆的技术转让合同达634项，技术转让合同当年实际收入20091.5万元，在全国排第三位；2016年福建技术转让合同367项，当年技术转让合同实际收入12782.4万元，在全国排第九位。
（3）科技创新转化能力。《中华人民共和国促进科技成果转化法》将科技成果转化的定义为：提高生产力水平而对科学研究与技术开发所产生的具有实用价值的科技成果所进行的后续试验、开发、应用、推广直至形成新产品、新工艺、新材料、发展新产业等活动。那么，高校科技创新转化能力是将科技成果（或专利技术）转化为产品，最终形成科技产业的能力。这里，选取了技术转让和专利转让2个二级指标，包含技术转让合同数、技术转让当年实际收入、专利出售合同数、专利出售当年实际收入4个三级指标。
“我们认为语言错误是烦人的、不重要的或者分散注意力的，但是这些错误是学习语言过程中难以避免的。对此，教师不必反应过度。”[13]。教师不能因为学生在翻译实践中的语言错误，而过多地指责、批评甚至他们的错误。正确的做法是，教师应该把学生作业中的错误进行整理，分类，然后认真地分析错误，从而引导学生正确认识错误，采取有效的学习策略，以合理的教学方法提高学生学会自我纠错的能力。
信息内容的建设作为传统媒体的一大优势，大数据时代的新技术作为新媒体的一大优势，对两大优势进行资源整合，通过强有力的优势拼接，在既满足传统媒体优势也满足新媒体优势的情况下，传统媒体与新媒体的融合可以有效弥补自身的不足，同时提高媒体的灵活性。此外，媒体商业模式的创新也是一项非常重要的任务。第一，在投放广告时做到定位精准，根据不同受众的不同需求进行广告创新、定价以及发放；第二，可进行付费阅读尝试，保障付费阅读的新闻价值，对付费阅读的新闻内容进行挖掘深究，可提高媒体行业的经济收益；第三，以大数据技术为基础，对技术、资源进行充分利用，提高媒体的权威性、先进性以及媒体的影响力。
其中
单因素分析是危险因素，而在多因素分析中没有被认为是危险因素——年龄、肝功能与合并基础疾病等，可能都是由于改变了体内蛋白水平而影响异烟肼的血药浓度的。年龄大的患者伴有低蛋白血症的概率大；肝功能异常必定会导致肝脏合成蛋白的功能受损；合并基础疾病时的用药种类增加，对于蛋白结合的竞争会增加。白蛋白数量下降直接导致结合性药物的数量下降，游离型的增多。药物清除仅针对游离型，因此，药物清除率增加了。虽然异烟肼的蛋白结合率不高，由它导致药物相互作用的临床意义不大，但对于血药浓度影响还是不可忽视的。亚组分析也显示，不同蛋白水平组患者的异烟肼浓度，是有显著性差异的。
第一，将原始数据进行标准化处理
各种化妆品都会与我们亲密接触。特别是爱美女性，在长了痤疮、皱纹以后，会使用各种产品来保持皮肤的健康状况。由于激素具有消炎退红、抑制黑素生成、消肿的作用，使用后有瞬间美白、嫩肤的功效，一些不良商家便利用这个“神器”制成各种具有立即白、美、嫩的护肤品。长期使用了这些含有糖皮质激素类的化妆品后，一旦停用，可导致面部皮肤产生黑斑、萎缩变薄等问题，还可能出现激素依赖性皮炎等后果，正因为如此，糖皮质激素已被《化妆品卫生规范》(2007年版)列为化妆品禁用物质。
其中，
第三，令|R-λ|=0，计算原始数据的相关矩阵的特征值、方差贡献率和累积贡献率。
第四，根据累积贡献率，确定主成分。当第k个主成分的累积贡献率达到85%～95%时，取前 k 主成分T1，T2，...，Tk(k≤n)，那么这个主成分k就可以用来反映原来n个指标的信息。
第五，计算主成分的得分
在执行会计集中核算机制过程中，最大的问题就是财务管制与会计核算没有关联性。[2]在单位中虽然设置了财务管制这一职位，但是通常是由会计核算中心来开展单位的会计核算作业。在核算中心没有安排专门的会计以及出纳，报账员自己完成了核算这一项工作，这就不利于单位经济的顺利发展。
第六，计算综合评价值
第j列指标的综合评价值Fj为
2.3.1 粒径及Zeta电位 用纳米激光粒度仪对白藜芦醇DPPC脂质体的粒度和Zeta电位进行测定，温度为25 ℃，体积为1 mL，每份样品平行测定3次。结果发现白藜芦醇DPPC脂质体的平均粒径为（191.5±4.5）nm（图1-E），多分散指数（PDI）为0.3±0.1，载药脂质体的Zeta电位为（12.4±1.5）mV（图1-D）。
EOT、Vfb和Ig是表征高k栅介质材料电学特性的重要参数。EOT主要反映了纳米器件栅结构的栅控能力(与单位面积电容值(Cox)有关),EOT的不断微缩是纳米器件持续改善短沟道效应的主要手段之一。Vfb主要反映了栅结构介质层固定电荷和缺陷的影响,是决定纳米器件阈值电压和可靠性的关键参数之一。Ig主要反映了栅介质材料的漏电特性,是决定纳米器件功耗的主要参数之一。因此,在Al掺杂的HfO2高k栅介质材料的研究过程中,要对其EOT、Vfb和Ig进行综合优化。
三、我国高校科技创新能力省际的总体比较
1.特征值及方差贡献率
依据上述计算过程，先进行标准化处理，计算特征值、贡献率和累计贡献率，再根据因子的特征值都大于1、累积贡献率大于90%的原则确定主成分。从表2的初始特征值结果来看，三个因子的特征值都大于1，分别是18.247、1.500和1.159，贡献率分别是79.333%、6.521%、5.039%，累积贡献率达到了90.893%，因此提取前三个因子作为主要成分，就能解释原变量的大部分信息。
表2 特征值及方差贡献率
2.我国高校科技创新能力的省际总体比较结果
根据SPSS19.0软件中的因子矩阵结果（因篇幅有限，这里不提供因子矩阵表格），计算出各因子得分，然后根据表2的贡献率，以各因子的贡献率为权数，将所选取的公共因子进行综合分析，得出因子总得分，计算结果见表3。
表3 省际高校科技创新能力得分的总体排名
由表3的计算结果可知：
（1）北京和江苏的高校科技创新能力，相对于其他地区优势非常明显，其中北京的高校科技创新能力总得分为11.04203508，在全国排名首位，江苏的高校科技创新能力总得分为10.04120557，在全国排名第二位。北京和江苏高校科技创新能力高，在很大程度上是得益于高端的科技创新人才和优越的科技创新环境支撑。
（2）上海、广东、湖北、浙江、四川、陕西、辽宁、山东、黑龙江、湖南等10个省市的高校科技创新能力，处于第二梯队，分值都是正数，排名位于全国第三至第十二位，主要是由东部地区省份组成。
（3）从安徽开始到最后的青海，共19个省、市、自治区的高校科技创新能力得分都是负值，其中青海得分是全国最低的省份，总得分为-3.97149229。这些省、市、自治区的高校科技创新能力处于第三梯队，主要是由中西部地区的省份组成。
（4）从各区域得分情况来看，东部地区高校科技创新能力比中、西部地区要强，表明我国高校科技创新能力呈现由东到西逐步递减的特点。此外，从局部地区得分来看，中部地区的湖北省、西部地区的四川省和陕西省的高校科技创新能力较强，在全国排名比较靠前，其中湖北排名第五、四川排名第七、陕西排名第八，充分展示了这三个省份高校科技创新能力在全国的非凡地位和重要性。
四、我国高校科技创新能力省际分项比较
文章对我国省际高校科技创新能力进行了总体比较。为了更好地了解和把握省际高校科技创新能力的具体情况，有必要对具体分项进行对比分析。依照上述计算方法，运用SPSS19.0软件对四个一级指标的有关数据进行处理，得出高校科技创新能力省际分项结果，具体见图1～图4。
第二，计算样本相关矩阵
1.科技创新投入能力的省际比较
由图1中的高校科技创新投入能力评价值及排序结果可以看出，北京、江苏、上海、广东的高校科技创新投入能力最强，分值都高于4，分别位列前四位，属于第一层次，这与这四个省市科技活动队伍庞大、研发资金雄厚、研发项目多密切相关。比如，2016年北京拥有教学与研究人员75689人，研究与发展人员36983人，研究与发展全时人员22189人/年，拨入科技经费231亿元，投入科研项目52767项，均在全国位列第一。湖北、陕西、四川、辽宁、浙江、山东、湖南、黑龙江等8个省市高校科技创新投入能力较强，分值都是大于0，分别位列第五至第十二位，属于第二层次。其他19个省、市、自治区的高校科技创新投入能力较弱，分值都是小于0，分别位列第十三至第三十一位，属于第三层次，其中西藏分值最低。这一计算结果，表明我国省际高校科技创新投入能力的得分相对比较分散，而得分高的主要集中在东部地区的高校。
2.科技创新产出能力的省际比较
图2的结果表明，江苏、北京的高校科技创新产出能力最强，分值都高于5，分别位列前两位，属于第一层次，并且北京被江苏赶超，只排名第二位。江苏此项指标获第一，主要是因为获奖级别高、出版著作和发表论文数量多，专利申请及授权数多。资料显示，2016年江苏获得6个国家自然科学奖、7个国家技术发明奖、20个国家科技进步奖、143个国务院各部门科技进步奖、发表科技论文86037篇，这五项紧随北京，位列全国第二，出版科技著作1230部、申请专利34446项、专利授权20227项，这三项都是全国最多的。湖北、浙江、广东、上海、陕西、辽宁、四川、山东、湖南、黑龙江、河南、安徽等12个省市高校科技创新产出能力较强，分值都是大于0，分别位列第三至第十四位，属于第二层次。其他17个省、市、自治区的高校科技创新产出能力较弱，分值都是小于0，分别位列第十五至第三十一位，属于第三层次，其中西藏分值最低，只有-2.786282974。
图1 科技创新投入能力的省际比较结果
图2 科技创新产出能力的省际比较结果
3.科技创新转化能力的省际比较
设高校科技创新能力评价体系的原始数据矩阵为：
4.科技创新支撑能力的省际比较
图4结果显示，北京、上海、江苏的高校科技创新支撑能力最强，优势比较明显，分值都高于3，分别位列前三，属于第一层次，其中上海超过了江苏，排名第二位。湖北、广东、辽宁、四川、山东、浙江、陕西、福建等八个省的高校科技创新支撑能力较强，分值都是大于0，分别位列第四至第十一位，属于第二层次。其他20个省、市、自治区的高校科技创新转化能力较弱，分值都是小于0，分别位列第十二至第三十一位，属于第三层次，其中西藏分值最低，仅-1.738018358。该项指标的计算结果表明，经济发达的东部地区，以及中西部高校科研机构数量多的省份，其高校科技创新支撑能力分值偏高，另一方面也是因为上述地区的高校对外交流机会更多。
图3 科技创新转化能力的省际比较结果
图4 科技创新支撑能力的省际比较结果
五、结论与政策建议
根据我国省际高校科技创新能力的总体比较和分项比较结果，可以得出以下四个重要结论：
第一，北京的高校科技创新能力最强，不仅高校科技创新能力总评分位居全国第一位，其科技创新投入能力、科技创新转化能力和科技创新支撑能力也都是全国最高的。
第二，我国高校科技创新能力省际差异较大，在空间上呈现由东到西逐步递减的特点。东部地区高校科技创新能力最强，总体平均得分2.574091；其次是中部地区，总体平均得分-0.36836；西部地区的最弱，总体平均得分只有-2.11401。
第三，经济发达地区高校科技创新能力普遍优于经济落后地区。无论是总体评价还是分项比较，北京、江苏、上海、浙江、广东等经济发达地区的高校科技创新能力基本处在全国前列，贵州、内蒙古、新疆、西藏、宁夏、海南、青海等经济落后地区的高校科技创新能力都是处在全国末位，说明高校科技创新能力的高低与地区经济发展水平密切相关。
第四，高校资源丰富地区普遍好于资源欠缺地区。湖北、湖南、四川、陕西、重庆等省市，尽管分布在中西部地区，但是因其高校数量较多、高校综合实力强、科技资源丰富、科技人才队伍强大等因素，科技创新能力及部分指标评价也能排在全国前列。
《国家教育事业发展“十三五”规划》明确提出，要“全面提升高校科技创新能力，以支撑创新驱动发展战略、服务经济社会发展为导向。”按照这一要求，结合我国省际高校科技创新能力的实际情况，提出以下四点政策建议：
第一，不断提高高校科研资源利用效率。一方面，加强高校科研经费的监督和管理，要将科研经费纳入学校财务部门统一管理，健全科研经费管理责任制，监督、指导项目负责人按照项目立项书或合同约定使用经费，确保科研经费专款专用。另一方面，加强高校科技项目的动态管理。高校科研部门要加强对已立项的项目研究进展的跟踪管理，为科技项目按时按质完成提供保障。同时，项目结题鉴定时，科技主管单位应组织第三方机构进行评估，对于项目研究取得重大突破成果的，可以设立后补助项目予以奖励，对于没有完成任务的科技项目，应及时撤销，提高科技项目完成率和应用性。
第二，大力推动产学研一体化建设。产学研一体化建设主要是要求产业、学校、科研机构相互配合，发挥各自优势，实现技术创新上、中、下游的有效对接与耦合。这样，不仅能解决理论上的更新，更能解决实践遇到的各种问题。首先，加强高校与行业企业、科研院所等部门的合作，联合建立创新中心和创新平台，组建产业技术创新战略联盟等，逐步提升高校科技成果转化能力。其次，改革高校现有科研体制，强化激励机制。高校在职称评定、评优评先过程中，要尽快摒弃过去的“唯论文论著”观，设计相应的评价指标体系，将科技成果转化的有关成果等同相应分值。最后，加快建设大学生科技园、科技孵化中心、高水平创业培训基地和生产实习基地等产学研紧密结合的平台和载体。
报警联动功能能够有效的将各个独立的系统连接起来，实现系统之间的信息共享信息联动，从而将各个系统有机的结合起来，实现对整个仓库管理的一体化和自动化，提高了仓库管理的安放保障管理水平[5]。
第三，逐步优化中西部地区高校科技人才发展机制。科技创新，人才是关键要素。2018年，习近平总书记在两院院士大会上的重要讲话中特别指出：“明确企业、高校、科研院所创新主体在创新链不同环节的功能定位，激发各类主体创新激情和活力。”因此，优化中西部地区高校科技人才发展，将是提升中西部地区高校科技创新能力的重要举措。一是要注重科技人才的内部培育，鼓励青年科技教师到海内外著名高校访学进修，充分发挥“干中学”的效应。二是健全中西部地区高校科技人才引进机制。大幅度提高高层次科技人才引进的工资福利待遇，制定实施专门的科技人才职称评定政策，在职务晋升、奖励等级、荣誉称号、项目资助等方面给予更多的倾斜。三是多措并举争取国内外优秀的科技人才专家到中西部地区挂职担任副校长、副院长等专业型领导职务，为高校科技创新事业发展提供良好的人才支持环境。
第四，持续加强省际高校科技协同创新。其一，要充分打破地区高校之间学术科研的分割状态，建立科技信息对接、信息资源共享、利益分享的协作机制，实现省际高校科技人才、知识、技术、资金等各类创新要素的有效对接。其二，全面支持省际高校开展跨学校、跨学科、跨领域的协同创新，在承担国家区域科技创新战略、国家重大科技计划项目等方面，逐步推动高校资源丰富地区和资源欠缺地区的协调与合作。其三，鼓励东部地区著名高校与中西部地区普通高校签订科技对口帮扶协议，每年安排一批科技专家到中西部地区普通高校担任兼职教授，定期进行技术指导、合作研发。
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A Study on the Inter-Provincial Comparison of Scientific and Technological Innovation Capability of Universities in China
ZHOU Cai-yun1，ZHOU Li-ping2
（1.School of Economics and Management， East China Jiaotong University， Nanchang Jiangxi 330013， China;2.School of Economics， Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan Hubei 430073， China）
Abstract:The scientific and technological innovation of universities is an important carrier and supporting force of regional scientific and technological innovation system.The principal component analysis method is used in the paper to evaluate and compare the capability of scientific and technological innovation of inter-provincial universities in 2016.The results show that the capability of scientific and technological innovation of universities from Beijing is the strongest;the inter-provincial differences in scientific and technological innovation capability of Chinese universities are great;the evaluated ability gradually decreases from east to west in space.The scientific and technological innovation ability of universities in economically developed areas is generally better than that in economically backward areas， and the areas， where are rich in university resources， are generally better than those in resource-deficient areas.Finally，targeted policy suggestions are put forward in the article.This is undoubted of great significance to the in-depth implementation of the innovation-driven development strategy， the promotion of scientific and technological innovation of universities， and narrowing the gap in scientific and technological innovation capacity of universities in various regions.
Key words:Universities； Science and technology innovation capability； Inter-provincial comparison； Index system
中图分类号：C34
文献标识码：A
文章编号：1004-292X（2019）02-0047-05
收稿日期：2018-11-30
基金项目：江西省教育科学规划重点项目（18ZD028）。
作者简介：
周才云（1980-），男，江西九江人，博士后，教授，主要从事科技创新与经济发展研究；
周丽萍（1988-），女，湖南永州人，博士研究生，研究方向：技术经济及管理研究。
标签：高校论文; 科技创新论文; 科技论文; 创新能力论文; 能力论文; 社会科学总论论文; 社会科学研究方法论文; 分析论文; 研究与鉴定论文; 《技术经济与管理研究》2019年第2期论文; 江西省教育科学规划重点项目(18ZD028)论文; 华东交通大学经济管理学院论文; 中南财经政法大学经济学院论文;