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研究生科技创新绩效的影响因素分析

www.jyb.cn 2015年03月26日   来源:《北京教育》杂志

  当今时代,创新在区域经济发展和国家经济发展中发挥着越来越重要的作用。随着第三次科学技术革命的到来,世界各国纷纷投入到科技创新的浪潮中,力求在科技竞争中取得优势地位,提高国家的经济实力和综合国力。高校是科技创新的重要主体之一,而研究生是高校科技创新的生力军。本文在问卷调研的基础上全面了解高校研究生科技创新的绩效状况,分析影响研究生科技创新绩效的影响因素,并根据实证研究结果进行理论探索,提出提升科技创新绩效的对策和建议。 

  研究设计 

  1.研究假设及调研问卷设计 

  本文将影响高校研究生科技创新绩效的因素分为创新投入和环境因素两个方面。创新投入主要包括物质资源投入、人力资源投入;环境因素可进一步分为内部因素和外部因素,主要包括个人因素、培养因素、创新氛围、基础设施等。当然科技创新绩效的影响因素还有很多,如价值观、知识储备、意识形态等,考虑到这些参数难以用简单的客观指标衡量,在本文中我们不做详细分析。 

  本文期望通过问卷调研完成以下三个目标:第一,通过实证调研对全国高校研究生的科技创新绩效现状及特点有较为全面的掌握和了解;第二,验证研究假设中的各影响因素与个体科技创新绩效之间的关系;第三,根据实证研究结果进行理论探索,提出提升科技创新绩效的对策和建议。 

  借鉴国内外研究中科技创新绩效相关指标,根据理论假设及研究需要,从投入、产出和环境因素三个方面设计了调研问卷,详见表1所示。 

  采用SPSS 19.0软件进行了描述性统计分析和影响因素控制变量差异性分析。 

  本文的研究假设如下: 

  A-H1:不同学历层次学生科技创新绩效存在差异,博士生>硕士生>本、专科生。 

  A-H2:学校所在地区影响学生科技创新绩效,东部发达地区>中部>西部不发达地区。 

  A-H3:家庭所在地影响学生科技创新绩效,来自发达城市的学生科技创新绩效更高。 

  A-H4:中小学、大学和研究生阶段参与科技创新活动和课程影响学生科技创新绩效。 

  A-H5:学校的基础设施、创新氛围影响学生科技创新绩效。 

  A-H6:学生的助研费收入水平影响其科技创新绩效,收入水平越高科技创新绩效越好。 

  A-H7:导师指导同年级学生数量影响学生个体创新绩效,过多的学生数量会影响学生科技创新绩效。 

  A-H8:导师对于学生科研活动指导的有效性影响学生个体科技创新绩效。 

  2.调研问卷抽样方案与回收情况 

  考虑到高校研究生群体的特点以及调查问卷发放与回收的可操作性,本文的调研采用发放电子版在线问卷的方式进行。在抽样原则上,充分考虑地区、学校类型、学历层次的代表性和分布均衡。考虑到重点大学是科技创新的重要主体,因此,本文的调研适当增加了重点大学的样本数量。 

  按照东部地区、中部地区和西部地区分别选取了北京(东部)、河北(东部)、黑龙江(中部)、安徽(中部)、云南(西部)、青海(西部)6个省/直辖市作为抽样来源。通过与相关省市的教育主管部门联系,在他们的协助下按照设计的抽样方案开展调研。问卷调查自2014年4月20日开始,至5月20日结束,历时1个月,共回收有效问卷2,160份,详见表2。 

  研究生科技创新绩效调研结果及分析 

  1.环境因素描述性统计分析 

  在本次调查回收的2,160份有效样本中,男生1,181人,女生979人;博士生中男生254人,女生206人,性别比例较为均衡。样本中学生家庭所在地为县城和农村的占56.8%,为直辖市的占6.1%,另有12.1%和25.0%的学生来自省会城市和其他城市;就学科分布而言,理、工科是主体,二者占比86.9%,而这两个学科也是科技创新的主体学科。总体而言,样本能反映来自各类型家庭、专业的特点。 

  从学校类型来看,重点大学的比例超过了2/3,符合最初的抽样设计原则;就所在地而言,北京和河北参与调研的学生比例最多,分别为41.1%和26.8%,由于云南、青海等地的研究生总人数较少,参与调研的学生人数也较少。可以看到北京的重点大学参与调研人数最多,为816人,这也符合北京教育资源丰富、重点大学众多,是国家科技创新重镇的特点。 

  从学校基础设施、创新氛围和成果转化的描述性统计结果来看,认为科研硬件设施完全满足科研需求的学生比例仅为8.8%,基本可以满足需求的占69.5%,不能满足的占比21.7%。就成果转化而言,认为成果转化较好的占16.2%,部分成果有效转化的占47.9%,很少有成果转化的占23.5%,还有12.5%的学生表示对此不清楚。 

  本文用是否开展针对研究生的科技创新类实践活动和是否支持两方面来描述学校的创新氛围。开展此类活动的占比77.2%,支持此类活动的占比95.1%。开展科技创新活动的类型依次为科技竞赛(63.2%)、申请科技创新类课题(54.5%)和软件开发比赛(17.6%)。支持科技创新实践活动的方式依次为教师指导(69.2%)、在评奖评优中考虑(59.5%)、经费支持(56.8%)、场地等硬件条件支持(39.6%)。 

  从研究生培养因素的描述性统计结果来看,小学阶段参加过科技创新类实践活动的人数占比21.0%,而大学阶段占比52.1%,研究生阶段这一比例为26.2%。 

  课程方面,45.3%的学生知道学校开设了科技创新意识培养的课程,25.3%的学生认为学校未开设此类课程,参加过此类课程的学生比例为35.1%。就课程对于研究工作的影响而言,72.7%的学生认为有一定用处,15.1%的学生认为用处很大。科技创新类课程的主要形式为科技前沿介绍、创新实践和创新思维训练。 

  2.科技创新投入的描述性统计分析 

  第一,人员投入。从统计结果可以看到,导师指导同年级学生人数等于或超过4人的比例为44.7%,3人的比例为21.7%;课题组人数分布相对平均;认为导师指导有很大帮助和一定帮助的学生分别占34.3%和51.1%。 

  第二,经费投入。在对学生的经费投入方面,绝大多数的学生(91.6%)表示科研工作有资金支持。在每月助研费额度上,1,000元以下的占了大多数(83.9%),1,000元~2,000元的为9.7%,高于2,000元的为6.4%。这说明虽然大多数高校都给学生进行科研工作提供资金支持,但从额度上来说普遍较低。 

  3.科技创新绩效的描述性统计分析 

  本研究从专利成果、文章成果和科技创新活动获奖成果三个方面来描述学生的科技创新绩效。从每个人专利申请已受理数量来看,没有已受理专利研究生比例最高,为79.5%,有1项的为11.6%,有2项的为5.1%,有3项及以上的占3.8%。从专利申请已授权的数量上,各个数量的比例都要低于专利申请受理的学生,没有专利授权的、有1项的、有2项的和有3项及以上的比例分别为85.6%、9.4%、3.2%和1.8%。 

  从科研产出来看,发表过1篇核心期刊文章的占调研人数的18.2%,发表过2篇的占6.9%,发表过3篇及以上的占5.7%,超过2/3的学生(69.2%)没有发表过核心期刊文章。发表过SCI期刊文章的比例则更低(15.1%),其中发表过1篇、2篇、3篇及以上SCI期刊文章的学生比例分别为8.6%、3.5%、3.0%。从侧面反映出SCI期刊文章的发表难度高于一般的核心期刊。 

  从获得校级以上科技创新比赛成果的情况来看,超过3/4的学生(77.2%)未获得过校级以上奖项,获得过3次及以上奖项的人数比例为2.5%。 

  后文的研究中我们需要研究不同变量对于科技创新绩效的影响,所以之后的研究中我们将这五个因素综合考虑,定义创新绩效变量Y用于衡量学生个体的科技创新绩效。 

  Y1:已受理专利申请数量(含非第一作者) 

  Y2:已授权专利申请数量(含非第一作者) 

  Y3:已发表核心期刊数量(第一作者或导师第一作者、个人第二作者) 

  Y4:已发表SCI期刊数量(第一作者或导师第一作者、个人第二作者) 

  Y5:获得过几次校级以上科技创新类比赛奖项 

  Y=0.5*Y1+Y2+Y3+2*Y4+Y5 

  我们调查了自然科学的部分专家对于以上指标权重的看法,很多专家认为学生的科技创新绩效不能简单用发表的成果数量来衡量,所以难以给出准确的权重,因此难以用德尔菲法确定准确的权重。为了进行后文影响因素的比较研究,考虑到以上成果的获得难度和“含金量”,我们把申请阶段的专利数量乘以系数0.5,已发表的SCI期刊文章数量乘以2。这样的综合方式有一定局限性,但是在进行影响因素比较研究,定量地考察不同类型群体的创新绩效差异性时是有意义的。得到变量Y的最小值为0,最大值为16.5,均值1.69,标准差2.75。 

  4.控制变量对科技创新绩效的影响 

  这一部分我们研究科技创新投入变量和环境因素对于科技创新绩效的影响,即研究不同控制变量下的群体的科技创新绩效差异。采用一元方差分析(ANOVA)[1]的方法来分析相关性,探讨不同特征的学生的创新绩效差异。 

  第一,环境变量的影响。这里主要考察学历层次、性别、年龄、学校所在地、家庭所在地以及不同培养过程等因素对科技创新绩效的影响。结果显示:按照学历层次、性别和年龄划分的学生群体的科技创新绩效有显著差异。其中,博士研究生的科技创新绩效远高于硕士研究生;与女生相比,男生具有较高的科技创新绩效;30岁以上的调研对象科技创新绩效远高于22岁~29岁,这可能是由于30岁以上的调研对象主要由高年级的博士以及有工作经历后又回到学校继续攻读研究生的人群构成,科研成果往往更丰富,21岁以下的群体主要由低年级研究生构成,科研成果较少,科技创新绩效相对较低。A-H1假设博士生科技创新绩效高于硕士生得到验证。 

  从地域差别上看,中部地区黑龙江、安徽两省的学生科技创新绩效较高;东部省份,如北京、河北省学生的科技创新绩效要高于西部的云南、青海两个省份。但安徽的科技创新绩效最高与假设有一定矛盾。可能的原因:一是安徽的问卷数量较少;二是学生填写的质量可能不高。假设A-H2基本得到验证。 

  从家庭所在地的影响来看,直辖市、省会城市高于其他城市,其他城市高于县城/农村,在一定程度上反映了成长地区经济发展水平对学生科技创新绩效的影响。假设A-H3得到验证。 

  从培养过程来看,是否参加过科技创新活动和创新培养课程对于科技创新绩效有显著影响。其中,大学阶段(本科+研究生)是否参与科技创新活动所造成的差异要高于中小学阶段,说明大学阶段的科技创新类活动对于提高学生科技创新绩效有重要作用。参加科技创新培养类课程同样有效。假设A-H4得到验证。 

  从学校硬件环境和创新氛围来看,硬件设施满足学生科研需要、创新氛围较好(开展或支持科技创新活动的学校)的学生的科技创新绩效要高于其他学校。说明了学校相关环境因素对于学生科技创新绩效存在影响。假设A-H5得到验证。 

  第二,科技创新投入变量的影响。这里主要考察学生助研费、导师指导等因素对科技创新绩效的影响。结果显示:随着每月助研费发放额度的增加,科技创新绩效获得显著提升,每月助研费在3,000元以上的学生的创新绩效显著高于不发放助研费和低收入助研费的学生。在导师指导环节上,因受到学校导师总数、学生规模、导师水平和受欢迎程度以及其他因素影响,某个导师指导同年级学生为1名~3名时,学生的科技创新绩效差别不大,但是我们能够看到当同时指导学生过多(4人或更多)时,学生的科技创新绩效有较大程度的下降。另外,当学生认为导师对其科研活动有很大指导作用时,其科技创新绩效一般也较高。假设A-H6,A-H7,A-H8得到验证。 

  5.研究假设验证情况 

  A-H1:得到验证。博士研究生科技创新绩效高于硕士研究生。 

  A-H2:基本得到验证。东部发达地区高于西部不发达地区。 

  A-H3:得到验证。直辖市及省会城市的学生的科技创新绩效高于一般城市和县城、农村。 

  A-H4:得到验证。参与过科技创新活动或课程的学生科技创新绩效更高。 

  A-H5:得到验证。基础设施好、创新氛围好的学校的学生科技创新绩效更高。 

  A-H6:得到验证。助研收入水平高的学生科技创新绩效越高。 

  A-H7:得到验证。同一导师指导一个年级的学生数量大于等于4人时,学生科技创新绩效降低。 

  A-H8:得到验证。得到导师有效指导的学生科技创新绩效更高。 

  高校科技创新绩效调研总结与建议 

  通过问卷调研和分析内容,我们对我国高校科技创新绩效的现状和影响因素有了比较全面和清楚的认识,概括总结及相关建议如下: 

  第一,科研硬件设施完善程度有待进一步提升。认为科研硬件设施不能满足科研需求的研究生比例超过了五分之一,而差异性分析也表明,科研设施满足需求的学生群体的科技创新绩效更高。科研硬件设施是科学研究和科技创新活动的重要支撑和保障。 

  第二,高校目前开展科技创新类活动情况尚可,不同类型学校存在差异,应当进一步支持鼓励。调研发现开展和支持科技创新活动的学校比例较高,大部分学生有途径和平台参与科技创新研究或实践活动。但不同学校类型之间存在着差异和不均衡情况。调研分析表明:参与这类活动的学生群体有更高的科技创新绩效。所以学校应当进一步支持和鼓励此类活动,以提高学生的科技创新能力和绩效。 

  第三,中小学以及大学阶段科技创新活动的参与度可能会影响科技创新绩效,应当进一步加强青少年科技创新活动的组织和参与。调研统计分析显示:中小学和大学参加过科技创新活动的学生群体的科技创新绩效更高,进一步加强青少年,尤其是中小学阶段的科技创新活动组织和参与,对于未来提升高校研究生群体的科技创新能力与绩效有促进作用。 

  第四,参与过科技创新类课程的群体具有较高的科技创新绩效,学校应当进一步开设和优化此类课程设置。调研统计分析显示:高校开设研究生科技创新相关课程的比例接近一半,选修过此类课程的研究生超过1/3,整体而言课程开设情况尚可。差异性分析显示选修过此类课程的学生群体科技创新绩效较高,学校应当进一步开设、宣传、优化此类课程,培养学生的科技创新能力。 

  第五,科技创新资金支持情况对于科技创新绩效有显著影响。研究显示:获得科技创新相关资金支持的程度对科技创新绩效有很大影响,获得资金支持更高的群体的科技创新绩效也显著高于其他群体。增加经费投入和资金支持,对提升高校研究生科技创新绩效有促进作用。 

  第六,导师对于学生的指导频率和有效性影响学生个体创新绩效,过多学生和过低的指导频率可能会影响科技创新绩效的提升。调研分析显示:导师指导同一年级学生超过4人的群体科技创新绩效较低,得到导师有效指导的学生群体科技创新绩效更高。学生过多可能无法保障每一个学生都能得到导师的有效指导,故一个导师指导同一年级的学生不宜过多。 

  第七,学校要在培养学生科技创新绩效方面发挥更大作用。学校的政策扶持对于提高学生科技创新绩效具有重要意义。高校应当积极鼓励学生的科技创新实践,通过开放学校实验室、引导学生参与教师科研、与企事业单位建立科技创新基地等形式,营造适合创新的校园氛围,为学生进行创新活动创造便利条件。(李军凯 杨婷云 作者单位:北京大学工学院) 

  【参考文献】

  [1] 一元方差分析(ANOVA)方法的显著性判定标准为Sig.<0.05,如果达到这个标准即认为不同类型的学生科技创新绩效存在明显差异。 

  [2]李永亮. 高校大学生科技创新教育存在的问题与对策[J]. 中国石油大学学报(社会科学版), 2013(6): 101-104. 

  [3]阮娴静. 创新型国家体系中的高校科技创新能力建设[J]. 科技创业月刊, 2009, 21(12): 18-19. 

  [4]张亚杰. 高校科技创新能力评价研究[D]. 武汉理工大学, 2013. 

  [5]程丽明. 高校科技创新能力研究综述[J]. 山东省青年管理干部学院学报, 2008 (1): 80-82. 

  [6]姚锡远. 关于创新教育研究若干问题的思考[J]. 高等教育研究, 2004, 25(1): 20-23. 



{ 编辑:刘继源 }

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