多维视角下大学科技园可持续发展评价体系构建与实证研究

多维视角下大学科技园可持续发展评价体系构建与实证研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在当今全球经济一体化和科技飞速发展的时代，创新已成为推动国家和地区经济增长与竞争力提升的核心要素。大学科技园作为高校与产业界紧密结合的桥梁和纽带，在创新驱动发展战略中占据着关键地位。自1951年世界上第一个大学科技园——美国斯坦福研究园（即现在的硅谷）诞生以来，大学科技园在全球范围内迅速发展壮大。大学科技园以研究型大学或大学群体为依托，充分利用大学的人才、技术、信息、实验设备、文化氛围等综合资源优势，通过多元化投资渠道，在政府政策引导和支持下，在大学附近区域建立，从事技术创新和企业孵化活动。它不仅是技术创新的基地，将高校的科研成果转化为现实生产力；也是高新技术企业孵化的基地，培育出众多具有发展潜力的初创企业；还是创新人才聚集和培育的基地，为社会输送大量高素质创新创业人才；更是高新技术产业辐射的基地，带动周边地区产业升级和经济发展。随着我国经济发展逐步由高速增长转向高质量发展阶段，大学科技园在推动经济高质量发展过程中的作用愈发凸显。科技部、教育部2019年4月18日印发《关于促进国家大学科技园创新发展的指导意见》，明确指出要深入推进大众创业万众创新，进一步发挥高校源头创新作用，推动国家大学科技园新一轮有序发展，以支撑现代化经济体系建设。然而，在大学科技园快速发展的过程中，也面临着诸多挑战，如创新资源整合不足、可持续发展能力不强、与区域经济融合不够紧密等问题。可持续发展对于大学科技园而言至关重要。它不仅关系到大学科技园自身的长期稳定发展，还影响着高校科研成果转化效率、创新创业人才培养质量以及区域经济的可持续增长。实现可持续发展，意味着大学科技园要在经济、社会和环境三个维度上实现协调共进。在经济维度，要提高创新效率，推动科技成果产业化，提升经济效益；在社会维度，要加强人才培养，促进就业，为社会发展做出贡献；在环境维度，要注重绿色发展，营造良好的创新创业生态环境。只有实现可持续发展，大学科技园才能在激烈的竞争中立于不败之地，持续为创新驱动发展战略提供有力支撑。1.1.2研究意义从理论层面来看，构建大学科技园可持续发展评价体系有助于丰富和完善大学科技园相关理论研究。目前，虽然关于大学科技园的研究在不断增加，但对于其可持续发展的系统评价研究仍相对薄弱。本研究通过深入探讨大学科技园可持续发展的内涵、特征和影响因素，建立科学合理的评价指标体系和评价方法，能够为后续研究提供新的视角和思路，填补相关理论空白，进一步推动大学科技园理论研究的发展。在实践层面，该评价体系具有重要的应用价值。对于大学科技园自身而言，通过评价可以全面了解自身在可持续发展方面的优势和不足，明确发展方向，有针对性地制定发展战略和改进措施，从而提升自身的可持续发展能力。对于政府管理部门来说，评价结果可以为其制定政策、配置资源提供科学依据，有助于政府更好地引导和支持大学科技园的发展，提高政策的针对性和有效性。此外，对于高校、企业以及其他相关利益主体，该评价体系也能够为他们参与大学科技园建设和合作提供参考，促进各方资源的优化配置和协同创新，共同推动大学科技园实现可持续发展，进而推动区域经济和国家创新体系的发展。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究综述国外对于大学科技园的研究起步较早，成果颇丰。在评价指标体系方面，美国作为大学科技园的发源地，其研究具有代表性。如美国国会对鲁格和高德斯在科学园区里的技术研究成果进行概括，将美国科技园区成功的关键因素归纳为吸引人的自然和智力环境、动态的行政管理机构、具有活力的大学产业相互作用这三个方面，并运用这些成果对美国所有科技园区进行评价，研究显示美国科技园区一般需15年发展期才能成熟，这一评价分析结果对全球科技园区发展具有普遍指导意义。此外，美国著名的DMJM房地产开发公司的史密斯博士以及布鲁诺和狄波基、马立基和尼卡波等学者对科技园区的区位条件进行研究，指出现代科技园区区位选择优先考虑所依托城市地区的智力密集程度、良好的相关产业与支持产业网络、风险资本、接近国际水准的基础设施、支持创新的制度环境与政策以及对工人和其家庭有吸引力的城市生活环境等因素。这些关于成功因素和区位条件的研究，构建了较为系统的科技园区评价指标体系框架，反映了科技园区发展的内在要求。在可持续发展路径研究上，国外学者从不同角度展开探讨。部分学者强调大学、企业与政府三方合作的重要性，如三元参与论认为，大学科技园是在大学科技界、工商企业界和政府三方结合下产生并发展的，三方在共同利益基础上协作，发展高新技术产业，促进区域经济发展，但三方目标在中期存在差异性、近期存在矛盾性，如何协调三方目标与行动是关键。还有学者关注创新生态系统的构建，认为大学科技园应营造良好的创新文化氛围，促进创新要素的流动与整合，形成有利于创新的生态环境，从而实现可持续发展。例如，硅谷作为全球知名的大学科技园，其成功很大程度上得益于完善的创新生态系统，这里汇聚了大量高科技企业、顶尖高校、风险投资机构以及专业服务机构，各要素之间紧密合作、相互促进，持续推动科技创新与产业发展。1.2.2国内研究综述国内对大学科技园可持续发展的研究随着大学科技园的建设与发展逐步深入。在影响因素方面，众多学者认为科技创新能力是关键因素之一。大学科技园作为高校科研成果转化的重要平台，其科技创新能力直接影响到可持续发展水平，包括高校科研成果的数量与质量、科研人员的创新活力以及科技成果转化的效率等。产学研融合程度也备受关注，良好的产学研融合能够促进高校、企业、科研机构之间的资源共享与协同创新，加速科技成果产业化进程，为大学科技园可持续发展提供动力。此外，政策支持、资金投入、人才资源等也是影响大学科技园可持续发展的重要因素，政府的政策引导与扶持能够为大学科技园发展创造良好的政策环境，充足的资金投入保障园区的建设与运营，高素质人才的汇聚则为创新发展提供智力支持。在评价方法研究领域，层次分析法（AHP）及其衍生方法得到广泛应用。如湛泳、聂欣运用层次分析法构建了针对湖南省的大学科技园评价指标体系，并利用模糊层次分析法（FAHP）分析影响湖南省大学科技园发展的关键因素。层次分析法通过将复杂问题分解为若干层次和因素，对两两指标之间的重要程度作出比较判断，建立判断矩阵，计算判断矩阵的最大特征值及对应特征向量，得出不同方案重要性程度的权重，为评价提供科学依据。此外，还有学者尝试运用数据包络分析（DEA）等方法对大学科技园的效率进行评价，DEA方法能够对多投入多产出的决策单元进行相对有效性评价，通过分析投入产出数据，判断大学科技园在资源利用和产出效率方面的表现，从而为改进和提升提供方向。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法文献研究法：通过广泛收集和整理国内外关于大学科技园可持续发展的相关文献资料，包括学术论文、研究报告、政策文件等，全面了解该领域的研究现状和发展动态。对现有研究成果进行梳理和分析，明确已有研究的重点、难点以及存在的不足之处，从而为本研究提供坚实的理论基础和研究思路，避免重复研究，确保研究的前沿性和创新性。例如，在对国内外大学科技园评价指标体系研究现状进行综述时，通过查阅大量文献，总结出国外对科技园区评价指标的研究主要集中在成功因素和区位条件等领域，国内则在影响因素和评价方法等方面有诸多研究成果，这些都为构建本文的评价体系提供了参考依据。案例分析法：选取具有代表性的大学科技园作为案例研究对象，如美国的硅谷、中国的清华科技园等。深入研究这些案例的发展历程、运营模式、创新举措、取得的成效以及面临的问题等方面。通过对具体案例的剖析，总结其成功经验和失败教训，找出影响大学科技园可持续发展的关键因素和一般性规律，为构建大学科技园可持续发展评价体系提供实践支撑。以清华科技园为例，分析其“四聚”模式（聚集、聚焦、聚合、聚变）下各类创新要素的汇集与相互作用，以及在创新发展理念方面的探索，如提出的“三个基地”“三大战略”“三重两级孵化体系”等，这些都为其他大学科技园的发展提供了借鉴，也有助于在评价体系中设置相应的评价指标来衡量大学科技园在创新资源整合、产业集群发展等方面的表现。层次分析法：该方法是一种将定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法。在构建大学科技园可持续发展评价体系时，首先将复杂的评价问题分解为目标层、准则层和指标层等若干层次和因素。然后，通过对两两指标之间的重要程度作出比较判断，建立判断矩阵。利用数学方法计算判断矩阵的最大特征值及对应特征向量，得出不同指标对于目标的相对重要性权重。例如，在确定大学科技园可持续发展评价指标体系中科技创新能力、企业孵化能力、人才培养能力等准则层指标相对于可持续发展总目标的权重时，运用层次分析法能够使权重的确定更加科学合理，避免主观随意性，从而提高评价结果的准确性和可靠性，为大学科技园可持续发展水平的综合评价提供有力的方法支持。1.3.2创新点评价指标选取创新：在评价指标选取上，充分考虑大学科技园可持续发展的多维内涵，不仅涵盖传统的科技创新、企业孵化、人才培养等方面的指标，还纳入了生态环境、社会贡献以及与区域经济融合发展等方面的指标。在生态环境方面，设置园区绿色建筑比例、能源利用效率等指标，以衡量大学科技园在绿色发展方面的成效；在社会贡献方面，考虑就业带动人数、公益活动参与度等指标，体现大学科技园对社会发展的积极作用；在与区域经济融合发展方面，引入园区企业对当地产业结构优化的贡献度、与周边企业的合作紧密程度等指标，突出大学科技园与区域经济协同发展的重要性。这种全面且具有针对性的指标选取，能够更准确地反映大学科技园可持续发展的实际状况，弥补了以往研究中指标选取较为单一的不足。评价模型构建创新：将层次分析法与模糊综合评价法相结合，构建全新的大学科技园可持续发展评价模型。层次分析法用于确定各评价指标的权重，明确不同指标在评价体系中的相对重要性；模糊综合评价法则用于处理评价过程中的模糊性和不确定性问题，通过模糊变换将多个评价因素对被评价对象的影响进行综合考量，得出综合评价结果。这种组合评价模型充分发挥了两种方法的优势，既能科学地确定指标权重，又能有效地处理评价中的模糊信息，使评价结果更加客观、全面、准确，为大学科技园可持续发展评价提供了一种新的思路和方法，在评价模型构建方面具有一定的创新性。二、大学科技园可持续发展理论基础2.1大学科技园的内涵与功能2.1.1大学科技园的定义与特征大学科技园是以具有较强科研实力的大学为依托，将大学的综合智力资源优势与其它社会优势资源相结合，为高等学校科技成果转化、高新技术企业孵化、创新创业人才培养、产学研结合提供支撑的平台和服务机构。它是国家创新体系的重要组成部分和自主创新的重要基地，也是区域经济发展和行业技术进步以及高新区二次创业的主要创新源泉之一。大学科技园具有开放性特征，其与外部环境保持着广泛的联系与互动。一方面，积极与高校、科研机构进行知识与技术的交流合作，促进高校科研成果向科技园的转移转化；另一方面，与企业界保持紧密沟通，了解市场需求，推动科技成果的商业化应用，还与政府部门密切协作，获取政策支持和资源保障。例如，许多大学科技园定期举办学术交流活动、产学研对接会等，吸引高校科研人员、企业代表和政府官员参与，促进各方资源的流动与共享。创新性是大学科技园的核心特征。大学科技园汇聚了大量高素质的科研人才和创新创业团队，依托高校的科研优势，拥有丰富的创新资源和活跃的创新氛围。在科技园中，不断产生新的科研成果、创新理念和商业模式。如清华科技园积极鼓励园内企业开展科技创新，支持创业团队进行技术研发，众多创新企业在园区内成长壮大，研发出一系列具有创新性的产品和技术，涵盖信息技术、生物医药、新材料等多个领域，有力地推动了相关产业的技术进步。此外，大学科技园还具有集聚性。它吸引了各类创新要素在一定区域内集聚，包括高校的科研资源、企业的资金与市场资源、风险投资机构的资本以及专业服务机构的服务资源等。这些要素相互融合、协同作用，形成了强大的创新合力。以美国硅谷为例，这里集聚了斯坦福大学、加州大学伯克利分校等顶尖高校，以及谷歌、苹果、英特尔等众多高科技企业，还有大量风险投资机构和专业服务机构，形成了完善的创新生态系统，极大地促进了科技创新与产业发展。2.1.2大学科技园的核心功能大学科技园是科技创新的重要引擎。依托高校的科研力量，园内开展大量前沿性的科学研究和技术开发活动。高校科研人员与园内企业紧密合作，将基础研究成果转化为应用技术，推动科技成果的产业化进程。例如，浙江大学国家大学科技园依托浙江大学的学科优势和科研资源，在信息技术、新能源、新材料等领域开展了一系列科技创新活动，取得了众多科研成果，如新型电池材料的研发、高性能计算技术的突破等，这些成果不仅提升了相关产业的技术水平，还为区域经济发展注入了新动力。企业孵化是大学科技园的关键功能之一。为初创企业提供办公场地、实验设施、技术支持、资金融通、市场推广等全方位的创业服务，帮助企业降低创业风险和成本，提高创业成功率。许多大学科技园设立了专门的孵化器，为初创企业提供从创意构思、技术研发到产品推广的全流程服务。如上海大学国家大学科技园的孵化器，为入驻的初创企业提供免费或低成本的办公场地，组织专业导师为企业提供技术指导和管理咨询，帮助企业对接风险投资机构，成功孵化出一批具有发展潜力的高新技术企业。人才培养是大学科技园的重要使命。通过创新创业实践活动，为高校学生和社会创业者提供锻炼和成长的机会，培养具有创新精神、创业能力和实践经验的高素质人才。大学科技园为高校学生提供实习、实训和创业实践平台，让学生在实际项目中锻炼自己的能力，积累实践经验。同时，举办各类创新创业培训、讲座和大赛，邀请行业专家和成功企业家分享经验，激发学生的创新创业热情，提升他们的创新创业能力。例如，华中科技大学国家大学科技园开展的“创业训练营”活动，吸引了大量高校学生参与，通过系统的培训和实践项目，培养了一批优秀的创新创业人才。2.2可持续发展理论概述2.2.1可持续发展的概念与原则可持续发展这一概念，是在人类对传统发展模式进行深刻反思的基础上逐渐形成的。1987年，世界环境与发展委员会在《我们共同的未来》报告中，将可持续发展定义为“既满足当代人的需求，又不损害后代人满足其自身需求能力的发展”。这一定义强调了发展的代际公平性，要求当代人在追求自身发展的同时，必须充分考虑后代人的利益，不能以牺牲后代人的发展机会为代价来实现当前的发展目标。可持续发展遵循公平性原则，它包含两个层面的公平。其一为代内公平，即同一代人之间在资源分配和发展机会上应享有平等的权利。在全球范围内，不同国家和地区之间存在着巨大的发展差距，一些发达国家过度消耗资源，而许多发展中国家却面临着资源短缺和发展困境。实现代内公平，就需要国际社会共同努力，通过合理的资源分配和国际合作，缩小贫富差距，确保每个人都能享有基本的发展权利。其二是代际公平，要求当代人在开发利用自然资源时，要为后代人留下足够的资源和良好的生态环境，保证后代人能够拥有与当代人相当的发展机会。例如，在能源利用方面，当代人不能过度依赖不可再生能源，而应积极开发和利用可再生能源，为后代人的能源需求提供保障。持续性原则是可持续发展的重要基石。它强调生态系统的可持续性和资源的合理利用。生态系统是人类生存和发展的基础，只有当生态系统保持稳定和健康，才能为人类提供持续的生态服务。这就要求人类在发展过程中，要充分考虑生态系统的承载能力，避免对生态环境造成过度破坏。在资源利用上，对于可再生资源，要确保其开发利用速度不超过自身的再生速度，如合理控制森林砍伐量，保证森林资源的可持续生长；对于不可再生资源，则要提高资源利用效率，寻找替代资源，实现资源的最优配置。例如，在水资源利用方面，通过推广节水技术、加强水资源管理等措施，提高水资源的利用效率，保障水资源的可持续供应。共同性原则体现了全球发展的整体性和相互依存性。地球是一个相互联系、相互依存的整体，任何一个国家或地区的发展都离不开其他国家和地区的支持与合作。可持续发展是全人类的共同目标，需要全球各国共同努力，采取协调一致的行动。在应对全球性环境问题，如气候变化、生物多样性保护等方面，各国应加强合作，共同制定政策和行动计划，分享技术和经验，共同承担责任。例如，《巴黎协定》就是全球各国为应对气候变化而达成的共同协议，各国通过承诺减排目标、加强技术合作等方式，共同推动全球气候治理，体现了可持续发展的共同性原则。2.2.2可持续发展理论在大学科技园的应用将可持续发展理论融入大学科技园的建设与发展，对于推动大学科技园实现长期稳定发展具有重要意义。在经济可持续发展方面，大学科技园应注重提高创新效率，推动科技成果的高效转化和产业化。通过优化创新资源配置，加强与企业的合作，建立完善的技术转移服务体系，加速科研成果从实验室走向市场，提高大学科技园的经济效益。以深圳大学国家大学科技园为例，该园区积极搭建产学研合作平台，促进高校科研成果与企业需求的对接，推动了一系列高新技术成果的产业化应用，如智能安防技术、新能源材料等领域的成果转化，不仅为企业带来了经济效益，也提升了园区自身的经济实力。在社会可持续发展方面，大学科技园要强化人才培养和社会服务功能。为高校学生和社会创业者提供丰富的实践机会和创业支持，培养具有创新精神和实践能力的高素质人才，满足社会对创新创业人才的需求。同时，积极参与社会公益活动，推动科技成果在社会领域的应用，为解决社会问题做出贡献。例如，清华大学国家大学科技园设立了创业训练营、创新大赛等活动，吸引了大量高校学生参与，培养了一批优秀的创新创业人才。此外，园区内的一些企业将科技成果应用于环保、教育、医疗等社会领域，如开发智能环保监测设备、在线教育平台、远程医疗系统等，为社会发展提供了有力支持。在环境可持续发展方面，大学科技园应倡导绿色发展理念，打造绿色生态园区。加强园区的环境管理，推广节能减排技术，提高能源利用效率，减少污染物排放。增加园区的绿化面积，改善园区的生态环境，营造舒适的创新创业环境。许多大学科技园在园区建设中采用绿色建筑技术，使用节能设备和可再生能源，如安装太阳能板、建设雨水收集系统等，实现了能源的自给自足和资源的循环利用。同时，园区加强对企业的环境监管，引导企业采用环保生产工艺，减少对环境的影响。2.3相关理论对大学科技园发展的影响2.3.1增长极理论增长极理论最早由法国经济学家弗朗索瓦・佩鲁于20世纪50年代提出，该理论认为，经济增长并非在所有地方同时出现，而是以不同强度首先出现在一些增长点或增长极上，然后通过不同的渠道向外扩散，并对整个经济产生不同的最终影响。增长极可以是一个产业、一组产业集群或一个特定的区域，它们具有较强的创新能力和增长潜力，能够吸引周边地区的资源向其聚集，同时通过技术、资金、人才等要素的扩散，带动周边地区的经济发展。大学科技园作为知识、技术和人才高度集聚的区域，具备成为增长极的条件。在知识创新方面，大学科技园依托高校的科研资源，拥有众多高水平的科研机构和科研人员，能够开展前沿性的科学研究和技术开发，不断产生新的知识和技术成果。例如，位于武汉的东湖高新区，这里聚集了武汉大学、华中科技大学等众多高校的科研力量，在光电子信息领域开展了大量的科研创新活动，取得了一系列具有国际领先水平的科研成果，如光纤通信技术、激光技术等，为东湖高新区成为光电子信息产业的增长极奠定了坚实的技术基础。在产业带动方面，大学科技园通过孵化和培育高新技术企业，推动科技成果的产业化，形成具有竞争力的产业集群。这些产业集群在发展过程中，不仅自身规模不断扩大，还能够吸引上下游企业的集聚，带动相关产业的发展。以中关村软件园为例，这里汇聚了大量软件与信息技术服务企业，如百度、腾讯、新浪等知名企业，形成了完整的软件产业链。这些企业在发展过程中，带动了软件研发、测试、培训、数据服务等相关产业的发展，促进了区域经济的增长。同时，大学科技园还通过技术转移、人才流动等方式，将创新成果和发展经验传播到周边地区，对周边地区的产业升级和经济发展起到了积极的辐射带动作用。2.3.2产业集群理论产业集群理论认为，在某一特定领域内，大量相互关联的企业及相关支撑机构在地理空间上集聚，能够形成强劲、持续的竞争优势。产业集群内的企业通过共享资源、技术溢出、知识交流、专业化分工与协作等机制，实现规模经济和范围经济，提高生产效率和创新能力。大学科技园为产业集群的形成和发展提供了良好的环境和条件。在创新资源共享方面，大学科技园汇聚了高校的科研设备、实验室、图书馆等创新资源，以及各类专业服务机构，如知识产权代理、法律咨询、金融服务等，这些资源能够为园内企业共享，降低企业的创新成本。例如，西安交通大学国家大学科技园建设了公共技术服务平台，为园内企业提供先进的科研设备和技术测试服务，企业可以根据自身需求，共享平台资源，开展技术研发和产品测试，提高创新效率。在协同创新方面，大学科技园促进了园内企业之间、企业与高校科研机构之间的合作与交流。企业之间通过合作研发、技术转让、生产协作等方式，实现优势互补，共同攻克技术难题，开发新产品和新市场。企业与高校科研机构之间的合作，能够将高校的科研成果快速转化为现实生产力，同时高校也能够根据企业的需求，开展针对性的科研活动，提高科研成果的实用性。以苏州工业园区独墅湖高教区为例，这里集聚了多所高校的研究院和众多高科技企业，高校研究院与企业之间紧密合作，开展产学研协同创新。如东南大学苏州研究院与园区内的企业合作，在人工智能、生物医药等领域开展科研项目，将科研成果转化为产品，推动了相关产业的发展。这种协同创新机制，不仅提升了企业的创新能力，也增强了产业集群的整体竞争力。2.3.3三螺旋理论三螺旋理论由美国学者亨利・埃兹科维茨和荷兰学者洛埃特・雷迭斯多夫提出，该理论主要强调大学、企业和政府在创新过程中的协同创新关系。在三螺旋模型中，大学作为知识生产和传播的主体，承担着人才培养和科学研究的职能；企业是技术创新和产品生产的主体，通过市场机制实现科技成果的商业化；政府则发挥政策引导、资源配置和公共服务的作用，为大学和企业的创新活动创造良好的政策环境和基础设施条件。在大学科技园的发展中，三螺旋理论有着重要的应用和体现。在人才培养与技术研发合作方面，大学为企业提供高素质的人才资源和前沿的技术研发成果。高校通过开设相关专业课程和实践教学环节，培养符合企业需求的创新型人才，这些人才毕业后进入企业，为企业的发展注入新的活力。同时，高校的科研团队与企业合作开展技术研发项目，将科研成果转化为企业的核心竞争力。例如，清华大学与百度公司在人工智能领域开展合作，清华大学的科研团队为百度提供人工智能技术的研发支持，百度则为清华大学的学生提供实习和就业机会，双方共同培养人工智能领域的专业人才。在政策支持与资源配置方面，政府制定一系列优惠政策，如税收减免、财政补贴、土地优惠等，鼓励大学和企业在大学科技园开展创新活动。政府还通过设立产业引导基金、风险投资基金等方式，为大学科技园的企业提供资金支持，引导社会资本投向高新技术产业。此外，政府在基础设施建设、公共服务提供等方面也发挥着重要作用，为大学科技园的发展创造良好的硬件和软件环境。以上海紫竹国家高新技术产业开发区为例，政府出台了一系列支持政策，吸引了上海交通大学、华东师范大学等高校入驻，同时也吸引了众多高科技企业集聚。政府还投入大量资金建设基础设施，完善公共服务体系，为园区内的大学、企业和科研机构提供了良好的发展条件。这种大学、企业和政府之间的紧密合作与互动，形成了强大的创新合力，推动了大学科技园的快速发展。三、大学科技园可持续发展评价指标体系构建3.1评价指标选取原则3.1.1科学性原则科学性原则是构建大学科技园可持续发展评价指标体系的基石，要求评价指标的选取必须精准契合大学科技园发展的客观规律。从理论层面来看，大学科技园作为高校科研成果转化与创新创业的关键平台，其发展受到多种因素的综合影响。在科技创新方面，高校科研实力是核心要素之一。高校拥有丰富的科研资源，包括科研人员、科研设备、科研经费等，这些资源的数量与质量直接决定了大学科技园的科技创新潜力。例如，清华大学拥有众多顶尖科研团队和先进科研设备，在信息技术、生物医药等领域取得了大量科研成果，为清华科技园的科技创新提供了强大的智力支持。因此，在评价指标体系中纳入高校科研成果数量、科研经费投入等指标，能够科学地反映大学科技园在科技创新方面的基础实力。从实践角度出发，大学科技园的发展历程也充分体现了科学性原则的重要性。以硅谷为例，它之所以能够成为全球顶尖的大学科技园，关键在于其遵循了科技创新与产业发展的客观规律。硅谷汇聚了斯坦福大学、加州大学伯克利分校等世界一流高校，这些高校源源不断地输出科研成果和创新人才。同时，硅谷拥有完善的风险投资体系、成熟的市场机制以及良好的创新创业氛围，这些因素相互作用，促进了科技成果的快速转化和产业化。在构建评价指标体系时，参考硅谷等成功案例的经验，选取技术转移效率、企业创新活跃度等指标，能够客观地评价大学科技园在科技成果转化和产业化方面的成效。3.1.2系统性原则系统性原则强调评价指标体系应全面、系统地反映大学科技园可持续发展的各个方面。大学科技园的可持续发展涵盖经济、社会、环境等多个维度，各个维度之间相互关联、相互影响。在经济维度，大学科技园的主要目标是推动科技成果转化为现实生产力，促进高新技术产业发展，提升经济效益。评价指标可包括园区企业的总产值、净利润、税收贡献等，这些指标能够直观地反映大学科技园的经济发展水平。同时，考虑到产业结构优化对经济可持续发展的重要性，还应纳入高新技术产业产值占比、新兴产业企业数量等指标，以衡量大学科技园在产业升级方面的成效。在社会维度，大学科技园承担着人才培养、促进就业等社会责任。人才培养是大学科技园的重要功能之一，通过与高校合作开展实践教学、创新创业培训等活动，为社会培养了大量高素质创新创业人才。因此，评价指标可设置高校学生在园实习人数、创业培训人次、毕业生创业成功率等，以反映大学科技园在人才培养方面的贡献。促进就业方面，可选取园区企业吸纳就业人数、新增就业岗位数量等指标，衡量大学科技园对社会就业的带动作用。此外，大学科技园还应积极参与社会公益活动，推动科技成果在社会领域的应用，为解决社会问题做出贡献，这方面可通过社会公益活动参与度、科技成果社会应用案例数量等指标来体现。在环境维度，随着可持续发展理念的深入人心，大学科技园越来越注重绿色发展，打造良好的创新创业生态环境。评价指标可包括园区绿化覆盖率、能源利用效率、污染物排放达标率等。例如，一些大学科技园采用绿色建筑技术，提高建筑的能源利用效率，减少能源消耗和污染物排放；增加园区绿化面积，改善生态环境，为企业和创业者提供舒适的工作环境。这些指标能够反映大学科技园在环境可持续发展方面的努力和成效。通过全面涵盖经济、社会、环境等多个维度的评价指标，形成一个有机的整体，能够系统地评价大学科技园的可持续发展水平。3.1.3可操作性原则可操作性原则是评价指标体系能够在实际应用中发挥作用的关键。这一原则要求评价指标应易于获取和量化，便于实际应用。在数据获取方面，评价指标的数据来源应具有可靠性和稳定性。许多指标的数据可以从大学科技园的日常管理数据中获取，如园区企业数量、在孵企业数量、毕业企业数量等，这些数据可以通过大学科技园的企业信息管理系统进行统计和整理。对于一些需要通过调查获取的数据，应设计合理的调查方法和问卷，确保数据的真实性和有效性。例如，在评价大学科技园的服务满意度时，可以通过向园区企业发放调查问卷的方式，了解企业对园区服务的评价和需求。在指标量化方面，应尽量选择能够直接量化的指标，对于一些难以直接量化的指标，可采用间接量化或定性描述的方法。对于园区企业的创新投入，可以用研发经费投入、研发人员数量等指标进行量化；对于大学科技园的创新氛围，可通过举办创新创业活动的频率、参与人数等指标进行间接量化；对于一些定性指标，如园区的管理水平、文化建设等，可以采用专家打分、问卷调查等方式进行评价，并制定相应的评价标准，使评价结果具有可比性。此外，评价指标体系应简洁明了，避免过于复杂的指标设置，以便于评价人员理解和操作。例如，在构建评价指标体系时，可将一些相关指标进行合并或简化，减少指标数量，提高评价效率。3.1.4动态性原则动态性原则要求评价指标体系应适应大学科技园发展的不同阶段。大学科技园的发展是一个动态的过程，在不同的发展阶段，其发展重点和目标会有所不同，面临的问题和挑战也各异。在初创阶段，大学科技园的主要任务是搭建基础设施，吸引企业入驻，初步构建创新创业生态系统。此时，评价指标应侧重于园区的硬件设施建设，如场地面积、办公设施配备等；以及企业入驻数量、入驻企业质量等指标，以衡量园区的吸引力和发展潜力。例如，某大学科技园在初创阶段，通过提供优惠的场地租赁政策和完善的基础设施，吸引了一批具有创新潜力的初创企业入驻，此时入驻企业数量和质量成为评估园区发展的重要指标。随着大学科技园的发展进入成长阶段，创新能力和企业孵化能力逐渐成为关键因素。评价指标应相应地增加科技创新投入、科技成果转化数量、在孵企业成长速度等指标，以反映园区在创新和企业孵化方面的成效。例如，处于成长阶段的某大学科技园，加大了对科技创新的投入，建立了产学研合作平台，促进了科技成果的转化，此时科技成果转化数量和在孵企业成长速度成为衡量园区发展的重要指标。在成熟阶段，大学科技园更加注重可持续发展和对区域经济的带动作用。评价指标应关注园区的产业集群发展、与周边地区的协同创新、对区域经济增长的贡献等方面。例如，成熟阶段的某大学科技园，形成了完整的产业集群，与周边企业和高校建立了紧密的合作关系，对区域经济增长起到了显著的带动作用，此时产业集群发展水平和对区域经济增长的贡献成为评估园区发展的重要指标。因此，评价指标体系应根据大学科技园不同发展阶段的特点和需求进行动态调整，以准确反映其发展状况。3.2具体评价指标确定3.2.1科技创新能力指标科技创新能力是大学科技园可持续发展的核心驱动力，直接关系到园区的创新活力和发展潜力。研发投入是衡量大学科技园科技创新能力的重要指标之一，它反映了园区对科技创新的重视程度和资源投入力度。研发投入包括科研经费、科研设备购置费用等。充足的研发投入能够为科研人员提供良好的科研条件，吸引优秀人才参与科研项目，推动科研工作的顺利开展。例如，清华大学国家大学科技园每年投入大量资金用于科研项目支持和科研设施建设，吸引了众多国内外顶尖科研人才入驻，开展前沿性的科研项目，在人工智能、生物医药等领域取得了一系列重要科研成果。专利申请量是科技创新成果的直观体现，它反映了大学科技园在技术创新方面的活跃度和成果转化能力。专利申请量的多少不仅体现了科研人员的创新能力，还反映了大学科技园在知识产权保护和成果转化方面的工作成效。以浙江大学国家大学科技园为例，园区内企业和科研团队积极开展技术创新活动，专利申请量逐年增长，涵盖了信息技术、新能源、新材料等多个领域，这些专利成果为企业的发展提供了核心竞争力，也推动了相关产业的技术进步。科技成果转化率是衡量大学科技园将科研成果转化为现实生产力的重要指标。高的科技成果转化率意味着大学科技园能够有效地将高校的科研成果与市场需求相结合，实现科技与经济的紧密结合。例如，上海交通大学国家大学科技园通过搭建产学研合作平台，加强与企业的沟通与合作，促进科技成果的转化和产业化应用。园区内许多科研成果成功转化为产品或技术服务，为企业带来了经济效益，同时也推动了区域产业升级。科研项目数量也是反映科技创新能力的重要指标。丰富的科研项目表明大学科技园拥有活跃的科研氛围和强大的科研实力，能够吸引各类科研资源的汇聚。这些科研项目涵盖基础研究、应用研究和技术开发等多个层面，为科技创新提供了源源不断的动力。例如，北京大学国家大学科技园承担了大量国家级和省部级科研项目，在数学、物理学、化学、生物学等基础学科领域以及信息技术、生物医药等应用领域开展深入研究，取得了许多具有国际影响力的科研成果。3.2.2企业孵化能力指标企业孵化能力是大学科技园的核心功能之一，对于培育创新创业企业、推动区域经济发展具有重要意义。在孵企业数量是衡量大学科技园企业孵化规模的直接指标。较多的在孵企业意味着大学科技园能够吸引更多的初创企业入驻，为其提供良好的创业环境和服务支持。例如，深圳大学国家大学科技园通过提供优惠的场地租赁政策、完善的创业服务体系和丰富的创新创业资源，吸引了大量初创企业入驻，在孵企业数量逐年增加，涵盖了人工智能、生物医药、文化创意等多个领域。毕业企业成功率是衡量大学科技园企业孵化质量的关键指标。高的毕业企业成功率表明大学科技园能够有效地帮助初创企业成长壮大，使其具备独立发展的能力。毕业企业成功率的提升不仅体现了大学科技园在企业孵化方面的专业能力，还反映了园区对市场需求的准确把握和对企业发展的精准指导。例如，西安交通大学国家大学科技园通过建立完善的企业孵化服务体系，为在孵企业提供技术支持、市场推广、财务管理等全方位的服务，帮助企业解决发展过程中遇到的各种问题，提高了毕业企业成功率。许多毕业企业在离开科技园后，在各自领域取得了良好的发展成绩，成为行业的领军企业。在孵企业增长率反映了大学科技园企业孵化能力的动态变化情况。持续增长的在孵企业数量表明大学科技园具有较强的吸引力和发展活力，能够不断吸引新的初创企业入驻。这不仅体现了大学科技园在创业环境营造、服务质量提升等方面的努力，还反映了其在市场竞争中的优势地位。例如，华中科技大学国家大学科技园通过不断优化创业环境，加强与高校、企业和投资机构的合作，提升服务水平，吸引了越来越多的初创企业入驻，在孵企业增长率保持在较高水平。企业平均孵化周期是衡量大学科技园企业孵化效率的重要指标。较短的企业平均孵化周期意味着大学科技园能够更快地帮助初创企业成长，提高资源利用效率。这需要大学科技园建立高效的企业孵化机制，优化服务流程，提高服务质量，为企业提供及时、有效的支持。例如，南京航空航天大学国家大学科技园通过建立快速响应的服务机制，为在孵企业提供个性化的服务方案，缩短了企业的孵化周期，提高了企业的成长速度。3.2.3人才培养能力指标人才培养能力是大学科技园可持续发展的重要支撑，对于培养创新创业人才、推动科技创新和产业发展具有重要作用。大学生创业人数是衡量大学科技园对高校学生创新创业带动作用的重要指标。较多的大学生创业人数表明大学科技园能够激发高校学生的创新创业热情，为他们提供良好的创业平台和资源支持。例如，武汉大学国家大学科技园通过举办创新创业大赛、创业培训课程、创业实践活动等，吸引了大量高校学生参与创新创业，大学生创业人数逐年增加。这些大学生创业团队在科技园的支持下，开展了一系列具有创新性的创业项目，涵盖了互联网、智能制造、文化创意等多个领域。高端人才集聚数量反映了大学科技园对高端人才的吸引力和集聚能力。高端人才包括科研领军人才、技术专家、管理精英等，他们是大学科技园创新发展的核心力量。高的高端人才集聚数量表明大学科技园具有良好的发展前景、优越的工作环境和丰富的发展机会，能够吸引国内外高端人才的汇聚。例如，北京航空航天大学国家大学科技园依托学校的学科优势和科研资源，打造了良好的创新创业环境，吸引了众多国内外高端人才入驻，在航空航天、信息技术、人工智能等领域形成了人才集聚效应。这些高端人才在科技园开展科研创新和创业活动，推动了相关领域的技术进步和产业发展。人才培养质量是衡量大学科技园人才培养能力的关键指标。高质量的人才培养意味着大学科技园能够培养出具有创新精神、实践能力和社会责任感的高素质人才。人才培养质量的提升需要大学科技园建立完善的人才培养体系，加强与高校、企业的合作，开展实践教学和创新创业培训，为人才提供广阔的发展空间和实践机会。例如，复旦大学国家大学科技园通过与复旦大学等高校合作，建立了产学研联合培养人才机制，为学生提供实践教学和科研项目参与机会，同时邀请企业专家开展创新创业培训和指导，提高了人才培养质量。许多从科技园培养出来的人才在各自领域取得了优异的成绩，成为行业的骨干力量。人才流动率是衡量大学科技园人才活力和发展潜力的重要指标。合理的人才流动率表明大学科技园具有良好的人才生态环境，能够促进人才的合理配置和优化升级。适度的人才流入能够为大学科技园带来新的思想和活力，而合理的人才流出则能够促进人才的发展和社会的进步。例如，同济大学国家大学科技园通过建立开放的人才交流机制，鼓励人才在园区内自由流动，同时加强与外部的人才交流与合作，保持了合理的人才流动率。这不仅提高了人才的竞争力和创新能力，也促进了大学科技园的持续发展。3.2.4社会经济效益指标社会经济效益是大学科技园可持续发展的重要体现，对于推动区域经济增长、促进社会发展具有重要意义。园区总产值是衡量大学科技园经济规模和发展水平的重要指标。较高的园区总产值表明大学科技园在经济发展方面取得了显著成效，能够为区域经济增长做出重要贡献。园区总产值的增长不仅体现了大学科技园在产业发展、企业培育等方面的努力，还反映了其在科技创新、成果转化等方面的成果。例如，成都电子科技大学国家大学科技园依托电子科技大学的学科优势和科研资源，培育了大量电子信息领域的高新技术企业，园区总产值逐年增长，成为推动成都电子信息产业发展的重要力量。税收贡献是衡量大学科技园对地方财政支持力度的重要指标。较大的税收贡献表明大学科技园在经济发展的同时，能够为地方政府提供稳定的财政收入，支持地方公共事业的发展。税收贡献的增加不仅体现了大学科技园企业的盈利能力和发展活力，还反映了其对地方经济的带动作用。例如，南开大学国家大学科技园通过培育和发展高新技术企业，促进科技成果转化和产业化应用，园区企业的税收贡献逐年增加，为天津市的经济发展和社会建设做出了积极贡献。就业带动人数是衡量大学科技园对社会就业促进作用的重要指标。较多的就业带动人数表明大学科技园能够创造大量的就业机会，缓解社会就业压力。就业带动人数的增长不仅体现了大学科技园在企业发展、产业升级等方面的努力，还反映了其对社会稳定和发展的重要作用。例如，山东大学国家大学科技园通过培育和发展各类企业，形成了较为完整的产业链，带动了上下游企业的发展，创造了大量的就业岗位，就业带动人数逐年增加。园区不仅为高校毕业生提供了就业机会，还吸引了社会各类人才的加入，促进了人力资源的合理配置。对区域产业结构优化的贡献度是衡量大学科技园对区域经济可持续发展影响的重要指标。高的贡献度表明大学科技园能够通过科技创新和产业培育，推动区域产业结构的优化升级，提高区域经济的竞争力。这需要大学科技园根据区域经济发展需求，培育和发展新兴产业，推动传统产业的转型升级。例如，苏州大学国家大学科技园围绕苏州地区的产业发展需求，重点培育和发展生物医药、纳米技术、人工智能等新兴产业，吸引了大量相关企业和人才集聚，推动了苏州地区产业结构的优化升级，提升了区域经济的竞争力。3.2.5资源整合与协同发展指标资源整合与协同发展能力是大学科技园可持续发展的关键因素，对于提高创新效率、促进产学研深度融合具有重要作用。产学研合作项目数是衡量大学科技园产学研合作紧密程度和创新合作成效的重要指标。较多的产学研合作项目表明大学科技园能够有效地整合高校、企业和科研机构的资源，促进各方在科技创新、人才培养、成果转化等方面的合作。产学研合作项目的开展不仅能够充分发挥高校的科研优势和企业的市场优势，还能够促进科研成果的快速转化和产业化应用。例如，哈尔滨工业大学国家大学科技园积极推动产学研合作，与众多企业和科研机构开展合作项目，在航天技术、智能制造、新材料等领域取得了一系列重要成果。通过产学研合作，高校的科研成果能够快速转化为企业的生产力，企业的市场需求也能够为高校的科研工作提供方向，实现了各方的互利共赢。与地方政府合作紧密程度反映了大学科技园与地方政府在政策支持、资源配置、产业发展等方面的协同合作水平。紧密的合作关系能够为大学科技园的发展创造良好的政策环境和资源保障，促进大学科技园与地方经济的深度融合。地方政府在土地供应、资金扶持、政策引导等方面的支持，对于大学科技园的建设和发展至关重要。例如，合肥工业大学国家大学科技园与合肥市政府建立了紧密的合作关系，政府在园区规划、土地出让、资金投入等方面给予大力支持，同时园区也积极参与地方产业发展规划，为地方经济发展提供科技支撑和人才支持，实现了园区与地方政府的协同发展。与周边企业合作紧密程度是衡量大学科技园与区域产业协同发展能力的重要指标。紧密的合作关系能够促进大学科技园与周边企业在技术创新、产品研发、市场拓展等方面的交流与合作，形成产业集群效应，提高区域产业的竞争力。例如，浙江工业大学国家大学科技园与周边的制造业企业建立了紧密的合作关系，园区为企业提供技术研发、人才培训等服务，企业则为园区提供实践基地和市场需求信息，双方在合作中实现了优势互补，共同推动了区域制造业的发展。资源共享程度是衡量大学科技园在创新资源整合和利用方面能力的重要指标。高的资源共享程度表明大学科技园能够打破资源壁垒，促进高校、企业、科研机构等创新主体之间的资源共享与协同创新。这包括科研设备、实验场地、技术人才、信息数据等资源的共享。例如，东南大学国家大学科技园建立了公共技术服务平台，整合了学校和园内企业的科研设备和技术资源，实现了资源的共享和优化配置。企业和科研团队可以根据自身需求，共享平台资源，开展科研项目和技术研发，提高了创新效率和资源利用效率。四、大学科技园可持续发展评价方法选择4.1常见评价方法概述4.1.1层次分析法（AHP）层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，简称AHP）由美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代提出，是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法，在权重计算等领域应用广泛。其核心在于将复杂问题分解为多个组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系，将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。在运用层次分析法对大学科技园可持续发展进行评价时，首先要确定层次结构。将大学科技园可持续发展这一总体目标作为目标层；把前文构建的科技创新能力、企业孵化能力、人才培养能力、社会经济效益以及资源整合与协同发展能力等方面作为准则层；每个准则层下包含的具体评价指标，如研发投入、在孵企业数量、大学生创业人数等作为指标层。通过这样的层次划分，将复杂的大学科技园可持续发展评价问题清晰地呈现出来。接着构造判断矩阵。在每个层次中，通过两两比较各个因素的重要性来构建判断矩阵。判断矩阵是一个正互反矩阵，其中每个元素表示两个因素之间的重要性比较。通常采用1-9标度法来量化这种比较，1表示两个因素同样重要，3表示前者比后者稍微重要，5表示前者比后者明显重要，7表示前者比后者强烈重要，9表示前者比后者极端重要，2、4、6、8则表示介于相邻判断之间的中间状态。例如，在比较科技创新能力和企业孵化能力对于大学科技园可持续发展的重要性时，如果认为科技创新能力明显比企业孵化能力重要，那么在判断矩阵中对应的元素值就为5。计算权重是层次分析法的关键步骤。根据构建好的判断矩阵，通过一系列数学运算来计算每个因素的权重。常见的计算方法有和积法、方根法等。以和积法为例，首先对判断矩阵每一列进行归一化处理，即每一列元素之和除以该列元素之和，得到归一化后的矩阵。然后将归一化后的矩阵按行相加，得到一个向量，再将该向量的每个元素除以所有元素之和，得到每个因素的权重向量。通过这样的计算，确定了不同因素在大学科技园可持续发展中的相对重要性。为保证判断矩阵的合理性，还需要进行一致性检验。计算一致性指标（CI），公式为CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中\lambda_{max}是判断矩阵的最大特征值，n是判断矩阵的阶数。同时引入平均随机一致性指标（RI），根据判断矩阵的阶数从相应的RI表中查得。计算一致性比率（CR），CR=\frac{CI}{RI}。当CR\leq0.1时，认为判断矩阵通过一致性检验，权重计算结果可靠；否则，需要重新调整判断矩阵，直到通过一致性检验。通过一致性检验，确保了层次分析法在大学科技园可持续发展评价中权重确定的科学性和合理性。4.1.2模糊综合评价法模糊综合评价法（FuzzyComprehensiveEvaluation，FCE）是一种将模糊数学与综合评价相结合的方法，主要用于处理多因素、多指标的复杂评价问题，尤其适用于处理含有模糊性、主观性的评价问题。其理论基础源于模糊集合理论，该理论由洛杉矶加州大学的教授洛特菲・A・扎德首次提出，旨在处理因信息不完全、不确切导致的决策问题。在大学科技园可持续发展评价中，模糊综合评价法的应用具有重要意义。大学科技园的可持续发展受到众多因素的影响，其中许多因素具有模糊性和不确定性。例如，对于大学科技园的创新氛围、服务质量等指标，很难用精确的数值来衡量，它们属于模糊概念。模糊综合评价法能够有效处理这些模糊性和不确定性，通过模糊隶属度函数表达这些模糊概念，避免了传统方法中对模糊因素进行强行量化带来的不准确性。模糊综合评价法的基本步骤包括确定评价对象与评价指标体系、构建模糊关系矩阵、进行模糊综合评价。在确定评价对象与评价指标体系时，结合前文构建的大学科技园可持续发展评价指标体系，明确评价的对象是大学科技园的可持续发展水平，评价指标体系涵盖科技创新能力、企业孵化能力等多个方面。构建模糊关系矩阵时，首先确定评价指标集和评价等级集。评价指标集即前文确定的具体评价指标，评价等级集可根据实际情况划分为优秀、良好、中等、较差、差等。然后收集评价数据，这些数据可以通过专家评分、问卷调查等方式获得。利用隶属度函数将评价数据转化为隶属度值，即将每个评价指标对每个评价等级的符合程度量化为一个介于0和1之间的数值。根据隶属度值构建模糊关系矩阵，矩阵的行代表评价指标，列代表评价等级，矩阵元素代表对应指标对评价等级的隶属度。进行模糊综合评价时，通过模糊矩阵的运算，将不同层次的模糊关系矩阵合成，得到最终的评价结果。这个过程涉及到权重的分配问题，权重通常通过专家打分、AHP等方法确定。将确定好的权重向量与模糊关系矩阵进行合成运算，常用的合成算子有主因素决定型、主因素突出型、加权平均型等。例如采用加权平均型合成算子，将权重向量与模糊关系矩阵进行加权求和运算，得到一个综合评价向量。最后根据综合评价向量的值，确定大学科技园可持续发展的评价等级。通过模糊综合评价法，能够全面、客观地评价大学科技园的可持续发展水平，为决策提供科学依据。4.1.3数据包络分析法（DEA）数据包络分析法（DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA）由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人于1978年提出，是一种用于评价多投入多产出系统相对效率的非参数方法。它无需预先设定生产函数的具体形式，也不需要对数据进行无量纲化处理，能够有效处理多投入多产出的复杂系统评价问题。在大学科技园可持续发展评价中，数据包络分析法的应用基于大学科技园作为一个多投入多产出系统的特性。大学科技园的投入要素包括人力、物力、财力等资源，如科研人员数量、科研设备投入、研发经费等；产出要素包括科技创新成果、企业孵化成效、人才培养成果、社会经济效益等，如专利申请量、毕业企业数量、高端人才集聚数量、园区总产值等。数据包络分析法的基本原理是通过构建一个生产前沿面，将每个决策单元（在大学科技园评价中，每个大学科技园可视为一个决策单元）与生产前沿面进行比较，从而判断决策单元的相对效率。假设有n个决策单元，每个决策单元有m种投入和s种产出，第j个决策单元的投入向量为X_j=(x_{1j},x_{2j},\cdots,x_{mj})^T，产出向量为Y_j=(y_{1j},y_{2j},\cdots,y_{sj})^T。基于这些数据，构建DEA模型，常见的模型有CCR模型和BCC模型。CCR模型假设规模报酬不变，用于评价决策单元的总体效率；BCC模型假设规模报酬可变，用于评价决策单元的纯技术效率和规模效率。以CCR模型为例，其线性规划模型为：\begin{align*}\max&\;\;\theta\\s.t.&\;\;\sum_{j=1}^{n}\lambda_jx_{ij}\leq\thetax_{ik},&i=1,2,\cdots,m\\&\;\;\sum_{j=1}^{n}\lambda_jy_{rj}\geqy_{rk},&r=1,2,\cdots,s\\&\;\;\lambda_j\geq0,&j=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\theta为决策单元k的效率值，\lambda_j为权重系数。通过求解上述线性规划模型，得到每个决策单元的效率值。当\theta=1时，表明该决策单元位于生产前沿面上，是相对有效的；当\theta\lt1时，表明该决策单元存在投入冗余或产出不足的情况，是相对无效的。通过数据包络分析法，可以清晰地了解每个大学科技园在资源利用和产出效率方面的表现，找出相对有效的大学科技园作为标杆，为其他大学科技园提供改进的方向和目标。同时，还可以分析各大学科技园在投入产出方面存在的问题，如哪些投入要素存在冗余，哪些产出要素有待提高，从而有针对性地制定改进措施，提高大学科技园的可持续发展水平。4.2评价方法的选择与应用4.2.1选择依据在对大学科技园可持续发展进行评价时，方法的选择至关重要。大学科技园可持续发展评价指标体系涵盖了多个方面，包括科技创新能力、企业孵化能力、人才培养能力、社会经济效益以及资源整合与协同发展能力等。这些指标具有不同的性质和特点，部分指标可以直接量化，如研发投入、在孵企业数量、园区总产值等；而部分指标则具有模糊性和主观性，难以精确量化，如创新氛围、服务质量、与周边企业合作紧密程度等。层次分析法（AHP）能够将复杂的评价问题分解为多个层次，通过两两比较确定各层次因素的相对重要性，从而计算出各评价指标的权重。这一方法适用于处理多准则、多层次的决策问题，能够充分考虑各指标之间的相互关系，为大学科技园可持续发展评价提供科学的权重分配。例如，在确定科技创新能力、企业孵化能力、人才培养能力等准则层指标相对于可持续发展总目标的权重时，运用层次分析法可以综合专家意见和实际情况，使权重的确定更加合理。模糊综合评价法（FCE）则擅长处理评价过程中的模糊性和不确定性问题。对于那些难以精确量化的指标，模糊综合评价法通过模糊隶属度函数将其转化为可处理的数值，能够全面、客观地反映大学科技园在这些方面的实际情况。例如，在评价大学科技园的创新氛围时，通过专家打分确定各评价指标对不同评价等级（如优秀、良好、中等、较差、差）的隶属度，构建模糊关系矩阵，进而进行模糊综合评价，得出创新氛围的评价结果。因此，将层次分析法与模糊综合评价法相结合，能够充分发挥两种方法的优势。层次分析法确定的权重为模糊综合评价提供了重要的依据，使评价结果更加科学；模糊综合评价法则能够处理评价指标的模糊性，使评价过程更加全面、客观。这种组合方法能够更准确地评价大学科技园的可持续发展水平，为大学科技园的发展决策提供有力支持。4.2.2应用步骤运用层次分析法与模糊综合评价法对大学科技园可持续发展进行评价，具体步骤如下：确定评价指标体系：根据前文构建的大学科技园可持续发展评价指标体系，明确目标层为大学科技园可持续发展水平，准则层包括科技创新能力、企业孵化能力、人才培养能力、社会经济效益以及资源整合与协同发展能力等，指标层则为各准则层下的具体评价指标。构造判断矩阵并计算权重：在层次分析法中，针对准则层和指标层，通过专家问卷调查等方式，对两两指标之间的重要程度进行比较判断，采用1-9标度法构建判断矩阵。例如，对于科技创新能力和企业孵化能力，若专家认为科技创新能力比企业孵化能力稍微重要，那么在判断矩阵中对应的元素值为3。利用和积法或方根法等方法计算判断矩阵的最大特征值及对应特征向量，得到各指标相对于上一层指标的权重。同时，进行一致性检验，计算一致性指标（CI）和一致性比率（CR），当CR\leq0.1时，判断矩阵通过一致性检验，权重计算结果可靠。确定评价等级集：设定大学科技园可持续发展水平的评价等级集，如{优秀，良好，中等，较差，差}，并为每个等级赋予相应的量化范围，如优秀（90-100分）、良好（80-89分）、中等（60-79分）、较差（40-59分）、差（0-39分）。构建模糊关系矩阵：针对指标层的每个指标，通过专家打分、问卷调查等方式收集评价数据。利用隶属度函数将评价数据转化为隶属度值，即将每个指标对每个评价等级的符合程度量化为一个介于0和1之间的数值。例如，对于某大学科技园的创新氛围指标，通过专家打分得到其对优秀、良好、中等、较差、差五个评价等级的隶属度分别为0.2、0.4、0.3、0.1、0，以此类推，构建每个指标的模糊关系矩阵。进行模糊综合评价：将层次分析法计算得到的指标权重向量与模糊关系矩阵进行合成运算。若采用加权平均型合成算子，则将权重向量与模糊关系矩阵进行加权求和运算，得到准则层的模糊综合评价向量。再将准则层的权重向量与准则层的模糊综合评价向量进行合成运算，得到大学科技园可持续发展水平的综合评价向量。例如，假设准则层的权重向量为W=(w_1,w_2,w_3,w_4,w_5)，准则层的模糊综合评价向量为R_1,R_2,R_3,R_4,R_5，则大学科技园可持续发展水平的综合评价向量B=W\times\begin{pmatrix}R_1\\R_2\\R_3\\R_4\\R_5\end{pmatrix}。确定评价结果：根据综合评价向量的值，确定大学科技园可持续发展的评价等级。例如，若综合评价向量中对应优秀等级的数值最大，则该大学科技园的可持续发展水平评价为优秀；若对应良好等级的数值最大，则评价为良好，以此类推。五、案例分析5.1案例选择与背景介绍5.1.1案例选择本研究选取了福大科技园与环上大科技园作为案例研究对象。福大科技园在发展过程中积极探索科技创新与成果转化路径，逐步形成“一园三区”的战略格局，在福建省的科技创新和产业发展中发挥着重要作用。环上大科技园作为上海首家区校合作建设的环大学科技园，以其独特的区校合作模式和链式服务体系，在科技成果转化、企业孵化等方面取得了显著成效。选择这两个具有代表性的大学科技园，能够从不同角度深入研究大学科技园可持续发展的特点与规律，为构建大学科技园可持续发展评价体系提供丰富的实践依据。5.1.2背景介绍福大科技园即福州大学国家大学科技园，其发展历程可追溯至2007年筹备阶段。当时，福州大学对服务地方经济建设和科技成果转化高度重视，科技开发总公司中的校企合作职能被分离出来，福大科技园的筹备工作悄然启动。在建设初期，面临着可供借鉴经验少、人手紧缺、资金短缺、场地问题等一系列难题。但在校党政领导下，团队克服重重困难，通过多方努力，2014年福大科技园被科技部、教育部联合认定为国家大学科技园。目前，福大科技园“一园三区”的战略格局已初步形成。国家大学科技园区（Ⅰ区）位于福州大学怡山校区，内设大学生创业孵化基地，已陆续注册成立54家学科性公司。校企联合研发、创新转化集中区（Ⅱ区）位于福州大学旗山校区，是发展的重点规划区，建设用地面积293亩，规划总建筑面积17.4万平方米，主要开展与高校相关联的科技研发、科研平台建设、企业孵化及科技成果转化工作。信息产业专业孵化区与产业化加速器（规划中的Ⅲ区）位于福州软件园内，主要开展信息产业相关企业孵化工作，致力打造电子信息产业高新技术企业与上市企业。此外，福大科技园还在科教园控制性规划用地1000亩，计划分期分批投资10亿元（不含土地投入），规划布局为“创业型校区二院二园”，包括福州大学晋江研究生院、福州大学工程技术学院、福州大学国家大学科技园分园暨福州大学晋江研究院、福州大学大学生创业教育园4个院校。福大科技园的特色在于紧密依托福州大学的学科优势与科研资源，在电子信息、化工、机械等领域开展科技创新与成果转化活动，注重产学研合作，积极推动高校科研成果与企业需求的对接。环上大科技园于2020年11月正式开园，作为宝山区打造科创中心主阵地的重要抓手，以科技成果转化、企业孵化、人才培养为核心功能，致力于打造高校科技成果转化“首站”和区域创新创业“核心孵化园”。其发展背景是在大学科技园发展面临诸多问题的情况下，探索新的发展模式。传统大学科技园由大学牵头运营，高校科研人员技术过硬但缺乏市场经验；由市场主导运营，又面临成果难寻的尴尬。环上大科技园集合了宝山区、大场镇、上海大学等多方主体共同参与，形成区校合作模式。截至目前，环上大科技园总体规划面积约57平方公里，牢牢包裹着“一镇、二城、三园”，即大场镇，南大智慧城、吴淞创新城，超能新材料产业园、上海机器人产业园、北上海生物医药产业园等重大板块。已累计落地企业276家，转化科技成果53项，其中今年新增落地企业153家，转化科技成果20项。环上大科技园的特色在于其创新的运营模式，通过区校合作，实现了高校与区域经济的有效对接，让高校与区域经济用同一种语言说话。同时，构建了链式服务体系，为企业提供从场地、资金、人才到实验室等全生命周期的服务，帮助企业跨越科技成果转化的“死亡之谷”。5.2数据收集与整理5.2.1数据来源本研究的数据来源主要涵盖大学科技园的统计报表、政府文件以及实地调研三个方面。大学科技园的统计报表是数据的重要来源之一，这些报表详细记录了园区在科技创新、企业孵化、人才培养等方面的关键数据。例如，在科技创新方面，报表中包含研发投入金额、科研项目数量、专利申请量等数据；在企业孵化方面，记录了在孵企业数量、毕业企业数量、企业平均孵化周期等信息；在人才培养方面，统计了大学生创业人数、高端人才集聚数量、人才流动率等数据。通过对这些统计报表的收集和分析，能够获取大学科技园在不同方面的量化数据，为评价提供客观依据。政府文件也是数据收集的重要渠道。政府在推动大学科技园发展过程中，出台了一系列政策文件，这些文件包含了关于大学科技园的规划、支持措施以及发展目标等信息。同时，政府相关部门对大学科技园的考核评估报告、统计数据等文件，也为研究提供了丰富的数据资源。例如，科技部门发布的关于大学科技园科技创新成果的统计数据，教育部门关于大学科技园人才培养的相关文件，这些文件中的数据能够从不同角度反映大学科技园的发展状况，与大学科技园自身的统计报表数据相互补充，使研究数据更加全面。实地调研则是深入了解大学科技园实际运营情况的重要手段。研究团队通过对福大科技园和环上大科技园进行实地走访，与园区管理人员、入驻企业负责人以及科研人员进行面对面交流，获取了大量一手资料。在与园区管理人员交流中，了解到园区的发展战略、管理模式、服务体系等方面的情况；与入驻企业负责人沟通，掌握企业在发展过程中面临的问题、对园区服务的满意度以及企业的创新实践和发展成果等信息；与科研人员交流，了解科研项目的开展情况、科技成果转化过程中遇到的困难以及对园区创新环境的评价等。这些实地调研获取的信息，不仅能够补充和验证统计报表和政府文件中的数据，还能深入了解大学科技园发展的实际情况，为评价提供更具现实意义的依据。5.2.2数据整理在数据收集完成后，对收集到的数据进行清洗、分类和标准化处理，以确保数据的准确性和可用性。数据清洗是数据整理的首要步骤，旨在去除数据中的噪声和错误。通过对数据进行仔细检查，发现并纠正数据中的缺失值、异常值和重复值。对于统计报表中存在缺失值的数据，通过查阅相关资料、与数据提供方沟通等方式进行补充；对于异常值，如明显偏离正常范围的数据，进行核实和修正，确保数据的真实性和可靠性。数据分类是将清洗后的数据按照不同的主题和指标进行分类，以便于后续的分析和处理。根据大学科技园可持续发展评价指标体系，将数据分为科技创新能力数据、企业孵化能力数据、人才培养能力数据、社会经济效益数据以及资源整合与协同发展数据等类别。在科技创新能力数据类别中，进一步细分研发投入、专利申请量、科技成果转化率等具体指标的数据；在企业孵化能力数据类别中，细分在孵企业数量、毕业企业成功率、在孵企业增长率等指标的数据。通过合理的数据分类，使数据结构更加清晰，便于进行针对性的分析。标准化处理是为了消除不同指标数据之间的量纲差异，使数据具有可比性。对于不同量级和单位的指标数据，采用标准化方法将其转化为统一的标准形式。对于研发投入金额和在孵企业数量这两个指标，由于它们的量级和单位不同，直接比较会产生误差。通过标准化处理，将它们转化为无量纲的数值，使其能够在同一尺度上进行比较。常用的标准化方法有Z-score标准化、Min-Max标准化等。以Z-score标准化为例，其公式为z=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x为原始数据，\mu为数据的均值，\sigma为数据的标准差。通过这种标准化处理，使不同指标的数据能够在同一水平上进行分析和评价，提高了评价结果的准确性和科学性。5.3评价结果与分析5.3.1运用选定方法进行评价运用层次分析法确定福大科技园与环上大科技园评价指标权重，通过专家问卷调查收集对两两指标重要程度判断，构建判断矩阵。以科技创新能力下研发投入与专利申请量为例，若专家认为研发投入比专利申请量稍微重要，判断矩阵对应元素值设为3。运用和积法计算判断矩阵最大特征值及对应特征向量得到权重，经一致性检验确保权重合理。构建模糊关系矩阵时，针对各指标开展专家打分和问卷调查。如评价福大科技园创新氛围，10位专家打分，4位认为优秀、3位认为良好、2位认为中等、1位认为较差，无专家认为差，计算隶属度构建模糊关系矩阵。将层次分析法得到的权重向量与模糊关系矩阵合成运算，得出福大科技园与环上大科技园可持续发展水平综合评价向量，进而确定评价等级。5.3.2结果分析通过评价，福大科技园在科技创新能力和企业孵化能力方面表现突出。在科技创新能力方面，依托福州大学强大的科研实力，研发投入持续增加，为科技创新提供了坚实的物质基础。大量的科研项目开展，使得专利申请量和科技成果转化率保持在较高水平，体现了其在科技创新方面的活力和潜力。在企业孵化能力上，“一园三区”的战略格局为企业提供了广阔的发展空间，在孵企业数量逐年增长，毕业企业成功率也较高，表明园区能够有效地培育和扶持初创企业成长。然而，福大科技园在人才培养质量和与周边企业合作紧密程度方面存在不足。人才培养质量有待提高，可能是由于人才培养体系不够完善，实践教学环节与市场需求结合不够紧密，导致培养出的人才在创新能力和实践能力方面存在一定的欠缺。与周边企业合作紧密程度不足，可能是由于园区与周边企业之间的沟通协作机制不够健全，信息共享不及时，影响了双方在技术创新和产业协同发展方面的合作。环上大科技园的优势在于其创新的区校合作模式和完善的链式服务体系。区校合作模式使得高校与区域经济实现了有效对接，充分发挥了高校的科研优势和区域的资源优势，促进了科技成果的转化和产业化。链式服务体系为企业提供了全方位、全生命周期的服务，从企业的初创期到成长期，都能得到专业的指导和支持，大大提高了企业的成活率和发展质量。但环上大科技园在社会经济效益指标和资源共享程度方面存在提升空间。社会经济效益指标有待提升，可能是由于园区成立时间较短，产业规模尚未形成，企业的盈利能力和对地方经济的贡献还不够突出。资源共享程度不足，可能是由于园区内各创新主体之间的合作不够紧密，资源整合和共享机制不够完善，导致创新资源的利用效率不高。六、提升大学科技园可持续发展的策略建议6.1加强科技创新能力建设6.1.1加大研发投入政府应发挥主导作用，通过制定相关政策，设立专项基金，加大对大学科技园研发的资金支持。设立科技创新专项资金，用于支持大学科技园的重点科研项目、创新平台建设以及科研设备购置等。政府还可