科技信用评价范文
科技信用评价范文（精选12篇）
科技信用评价 第1篇
科技信用是指从事科技活动 (如科技计划项目实施) 的人员和机构的职业信用, 是对科技活动中管理者、实施者、评价者等各类主体遵守正式承诺、履行约定义务、遵守科技界公认行为准则的能力和表现的一种评价。对于科技计划而言, 所谓信用就是指上述科技主体在从事科技计划活动时履行约定义务、遵守科学共同体内公允规范的能力和诚信程度。
科技信用在科技立项评估中极为重要的原因, 一是在于其科技计划项目的特殊性。科技计划项目的实施是一个多领域相关知识的集成投入和产出过程, 它具有科研内容的创新探索性、科技实施过程的长期性、科技成果价值的难测性。这些特性使得科技计划项目的管理者和实施者之间的约定 (如项目合同、计划任务书等) 具备了更为明显的不完备性契约的特征:刚性内容不多、可测量性和可考核性不强, 对科技计划项目主体行为的约束力较弱, 因此需要在立项环节就要通过科技信用评估把项目纳入科技信用管理机制中。二是科技计划项目的信息不对称性。由于科研活动的学科交叉、知识集成等特点, 参与科技计划实施更加呈现出了多元化特征, 使得科技计划管理部门对实施者、评价者等科技计划相关主体信息掌握不充分即信息不对称, 使科技计划项目管理工作面临困难。此外, 科技计划立项也是一种近似于政府采购的一种交易活动, 它也存在着交易双方的博弈性、交易主体的多元性、交易时间分布的不均匀性和交易信息的不对称性。因此需要在项目开始交易 (即立项) 时, 借助评估中的信息采集弥补这些缺陷。
可见, 科技信用作为社会信用的一个重要组成部分, 它是指对个人或机构在从事科技活动遵守正式承诺、履行约定义务、遵守科技界公认行为准则的能力和表现的一种评价。科技计划立项评估是科技技计划管理的首要环节, 在科技计划管理中引入“信用管理”机制, 就必须在科技立项评估环节重视科技信用的评价, 这有助于提高科技计划立项决策的质量, 提高科技计划资源分配的公正性和有效性, 为提高科技计划管理效率、简化科技计划管理流程和降低管理总成本提供基础。
(二) 科技立项评估中有关主体的科技信用评价
从科技信用的含义可以看出, 在当前科技计划管理中以评估咨询专家为主体、以项目材料为基础的科技计划立项评估这项科技活动中, 要保证评估活动及其结论的公正性、科学性、准确性, 极为关键的两类主体就是评估咨询专家和负责提出申报材料的项目单位的职业信用, 即他们在涉及科技计划立项评估活动时履行约定义务、遵守科学共同体内公允规范的能力和诚信程度。
1. 对评估咨询专家的科技信用管理及评价
随着我国科技计划管理体制的改革, 十分注重专家的作用, 专家在各类科技计划管理中充当了越来越重要的角色, 科技计划的大量公共财政支出都是通过专家审核把关后支出的。专家评审的公正性、客观性、准确性不仅直接关系到科技计划的立项结果, 更关系到科技计划项目的择优性和公正公平性, 关系到科技计划运行的成败和存亡。因此, 在科技计划立项评估中, 评估咨询专家的科技信用一直是科技管理部门、评估机构、项目申报者关注的焦点, 制定了评估规范、评估手册、评估守则、评估纪律等一系列的规范文件、管理办法等来促使评估咨询专家在立项评估中做到“公平、公正”。试图逐步建立起科技信用管理制度, 特别是评估专家的信用评价体系, 对于保障科技计划的安全运行至关重要。
信用管理是专家队伍建设的根本所在, 信用评价是信用管理的基础之一。首先在评估专家队伍建设时, 就要根据科技计划支持目标的需求, 通过确定聘请评估专家的原则和程序、评估专家的使用制度等, 对专家的业务素质要求和约束机制 (如评估轮换制、新专家比例、回避制度等) 设计。并通过单位征集和专家推荐、自愿填表的方式, 在建立相适应的科技计划评估专家库的同时对评估咨询专家进行征信。在征信的基础上对专家本身的素质和能力要求, 如专家须熟悉相关技术领域的技术总体发展状况、市场发育和竞争情况、企业管理知识等进行科技信用信息采集。其次, 在历次的评估活动中, 对专家的诚信程度、负责精神等信用信息进行采集和记录。正面的信息如专家遵守评估纪律、对评估工作积极负责的表现, 负面的如专家在评估中出现压制不同学术观点和其他专家意见, 为得出主观期望的结论, 歪曲事实、断章取义、片面作出与客观事实不符的评价等信用问题。其中, 一些因素不好度量、测评, 需要进行一定形式的物化、转化处理, 如通过评价咨询活动的表现、咨询质量的测评、疑似不端行为的记录等信息的采集和评价。
2. 对科技项目承担主体 (单位和人员) 的科技信用评价
科技计划项目承担单位 (包括项目负责人) 的科技信用更加重要, 它贯穿在科技计划申报、立项、实施、完成验收及成果评价评奖的全过程。因而, 他们是科技信用管理与评价的主要对象。例如在项目立项评估中, 科技计划管理部门或受委托的评估机构往往注意受评对象 (项目单位、项目负责人) 的实力评估, 因为所评估的受评对象的实力反映了一个实体的有形能力, 即能否完成项目任务的信用能力, 它由具体的可测量的指标构成。包括了反映信用能力的基本要素:如宏观产业经济环境、项目承担单位背景、内部管理制度和监管环境、基本经营 (运行) 和竞争 (优势) 地位、单位管理者素质、财务状况, 项目实施的硬件条件、项目负责人专业能力及水平, 项目单位、项目负责人过去项目实施及完成情况等等。这些情况被要求在项目申报材料及其附件中反映, 以便接受包含在立项评估中的信用评价。
随着科技计划体系管理改革的深入, 以及对科技信用概念的进一步理解, 人们觉得除了对受评对象的信用能力评价外, 还要对其信用意愿进行评价与管理。这就引申出复合信用评价的概念, 复合信用评价体现了受评对象的整体实施能力。它考虑到了信用所有的重要因素, 特别是从广度和总体角度来预测、参考了对象的主观因素。这些主观的、反映信用意愿的基本要素包括:积极主动推动项目实施、主动提供真实可靠的项目信息、积极配合科技管理部门的项目管理工作、项目单位及项目负责人的社会信用、单位财务诚信等。其中一些主观因素也要通过物化、具体化的处理, 以方便对项目实施主体完整的科技信用测评。
(三) 科技立项评估中的信用问题及其原因分析与启示
1. 科技立项评估中的信用问题
不管是自觉还是不自觉, 在科技计划立项评估活动中是较早应用科技信用的理念的。尽管如此, 至今对科技信用的评价及管理还不能满足科技、经济快速发展的需求, 以及科技计划体系改革管理的要求。
诚实守信是我国备受尊崇的美德。在社会信用问题日益凸现并受到重视的今天, 我国科技领域也陆续建立了有关科技道德、科技信用等方面的管理规定或行为规范。由于我国正处在从长期的计划经济体制向近代市场经济转型时期, 信用关系还未真正建立, 信用道德观念不强、信用意识薄弱, 科技信用缺失问题仍然严重。
从笔者调研的情况看, 全国各地在科技计划实施过程中都或多或少存在一些科技信用问题: (1) 部分单位和人员在科技计划项目申报、实施时不能做到严肃认真和实事求是, 甚至人为编造数据、向专家或者管理人员关说。 (2) 参与科技计划评估、评审、论证等各种评价活动的一些专业人员不能坚持客观公正、科学严谨的原则, 出于利益或学术观点冲突原因等不能做到公正评价, 如有的外泄评价结果, 有的串通在投票、打分、下结论中矫情徇私, 还有的泄漏和剽窃被评对象的关键技术资料, 等等。 (3) 一些科技评价咨询机构不能严格遵守科技中介服务的职业规范和道德, 在科技计划评价活动中谋取不正当利益, 泄露评价活动秘密、评价涉及的各种技术秘密或商业秘密, 与被评对象串通, 隐瞒或编造事实, 造成评价判断结论失实; (4) 一些科技管理机构和人员在科技计划管理的项目立项、检查、验收等环节存在一些不良行政行为:未经集体讨论擅自决策, 政出多门、政策易变, 管理工作缺乏科学性、公开性等。 (5) 在现行科技计划管理体系中, 有关管理办法特别是科技信用管理制度不够完善, 忽视对科研主体责任心和职业道德以及以往实施科技项目情况的考察, 过于相信科学家自律, 科技评价体制、标准和方法不够合理等等。上述所举的都是情节较严重的问题, 一些情节较轻的科技信用现象也是多有存在的。
2. 科技立项评估中信用问题的原因
科技信用缺失的问题有其深层次的原因, 如信用管理体系、法律法规体系、信用教育体系、信用评价体系和信用奖惩机制的建立及是否完善等。从科技信用相关主体看, 结合信用理论分析表明, 科技信用问题的具体原因有二:其一, 作为项目申报主体、立项评估主体, 项目单位、评估咨询专家受理性驱动而具有经济人的特性, 失信行为完全是其依据效用最大化原则做出的选择, 认为失信的收益大于守信的收益;其二, 科技主管部门与评估机构之间、评估机构与评估专家之间的信息不对称, 为失信行为提供了生存的环境, 使其有机可乘。
3. 对科技立项评估中科技信用的启示
从科技信用问题及其原因分析来看, 科技信用评价应该从科技信用的相关主体 (主观、客观) 因素、环境因素着手。得到几点启示:科技信用评价必须考虑科技信用的特质和要素, 从而设计科技信用的评价指标体系;必须考虑科技信用的构成因素分类, 主观观念、意愿和客观事实、数据相结合进行科技信用评价;必须考虑科技信用因素的可量化程度, 定性分析与定量评价相结合进行科技信用评价;必须考虑科技信用因素的变化性, 动态特性与静态数据相结合搞好科技信用评价。
(四) 对改进科技计划立项评估中科技信用评价的建议
1. 结合科技信用特质和要素设计信用评价指标体系
科技活动 (科技立项评估, 科技研发、科技成果的推广和运用等项目实施) 的最终产出主要是理论、决策方案、设计、新产品和新工艺等。因此, 科技信用与金融机构信用、工商企业信用、政府信用、个人消费信用等不同, 科技信用的评级主要表现在能力风险上。对科技活动者信用特质或要素的评价, 应包括科技信用主体的品格或素质、能力以及从事科技活动所需的实验仪器设备、所处的环境条件和科研经费五个方面的指标。
科技品格:一般指科技信用主体在科技活动中表现出的品德、性格、行为、作风, 这些是主观守信与违约的关键因素, 也是评价科技道德风险的决定因素。科技道德风险指不遵守科技界公认准则、明知不能为而为之行为, 如剽窃他人成果, 人为编造数据, 故意拖延“结项”时间, 扭曲客观事实, 从而使社会或一些社会活动主体蒙受损失及潜在损失的可能。这种主观违约行为与品格紧密相关, 因而可以从科技信用主体的道德性格、生活作风、工作作风、失信率来评价其对真理实事求是的态度以及社会道德和贡献的支持度。
科技能力:包括科技实施能力和科技管理能力。科技能力是指从事科技活动主体 (专家、团队、单位) 的专业经验、业绩、专业水平、专业方向以及年龄结构和知识结构来决定, 科技能力风险是一种不知而为知行为, 是因科技项目实施者或评价者由于自身的科研经验、科技水平、知识不足等过高或过低的预估了科技成果的指标, 而使社会及相关科技主体蒙受损失的可能。科技实施能力要素是区别其它行业信用要素的本质所在, 主要包括人员 (评估咨询专家、项目负责人、项目组成员) 、单位 (实施单位、合作单位、依托单位) 的科技能力。科技管理能力是指评估咨询专家对项目评价、项目负责人对项目人员分工和协调、经费的使用和调控管理等方面的水平和协调能力。
实验仪器设备:在自然科学领域, 实验仪器设备是科技活动的必备条件, 其先进性、灵敏性、精确性以及折旧程度和配套完备性对科研项目活动顺利开展都是很重要的因素。在一些学科领域, 实验仪器设备还包括相应配套的器材、易耗材、试剂等物质条件。
(上接第222页) 产业和技术政策、社会经济和需求状况、相关学科领域都有一定关联性, 更主要的是从事科技活动的微观环境, 科技活动主体所处的工作环境和社会人际关系网络。如有项目单位的设施条件、获得相关信息 (如文献) 资料开展调研活动的难易程度、获得其他外来帮助和支持的大小等等。
科研经费:指从事科技活动发生各种正当科目的费用, 如果科研经费少、可来源渠道窄, 使得一些科技活动难以顺利进行。合理、科学的科技活动经费的预算和给付, 是影响科技活动者信用行为的重要因素之一。对科技经费评价包括科技经费数额与经费来源 (国家财政、企业赞助、社会捐赠、单位自筹) 的内容, 预算经费与实际到位经费的差异。
2. 主观观念、意愿和客观事实、数据相结合的科技信用评价
从科技信用构成要素分类看, 科技信用评价是一个将主观“应该”和客观“是”结合起来的过程。因此, 选取科技信用评价指标并赋予其内在含义时, 要充分考虑科技信用主体的主观观念、意愿和客观事实、数据对评价结果的影响, 主观性和客观性相结合。主观性体现在对科技活动主体观点、意愿的调查上, 这种主观的态度也是评价科技信用的重要方面。应该注意的是, 对主观态度调查所得意见应以客观数据的方式体现出来, 作为信用评价的重要指标之一, 客观性体现在各项信用评价指标应对的数据上。可以收集各指标所需要的相关数据, 并根据一定的标准进行量化计算, 但无疑这种客观性本身是包含了主观因素的。可见, 科技信用的评价是一个主观与客观相结合的过程。
3. 以定性研究与定量分析相结合进行科技信用评价
科技信用评价一般以定量方法为基础、以定性分析相配合。定性分析是以科技总体的特性 (如某些指标的有无、实现情况的好坏) 为基础, 它是科技信用评价的基本工作。而定量分析要求所有指标都要以量的形式体现出来, 因此各项指标的量化评分而言, 分值等级的确定应该是定性研究的结果。例如, 一个非常确定的量要转化为评价指标体系的量化标准, 便需要定性的研究来确定多少比例、怎样定位来对应什么分值。值得注意, 定量分析的结果也必须结合定性的研究才有意义。如果脱离同一个评价体系, 一个科技主体在某一时间段内信用评价的独立分值本身是没有意义、没有价值的。量化的数值只有与定性的研究结合起来, 才能真正起到评价的作用。因此, 需要将科技信用评价指标体系的分值进行定性处理, 通过这样的科技信用评价、定性分级。这样才能确定不同的特定主体在不同的时间段的科技信用程度。
4. 动态变化与静态数据相结合进行科技信用评价
科技成果评价方案 第2篇
发布时间： 2017-07-12 15:03:00
来源： 吉林省科技厅
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为推进科技成果评价改革，逐步建立和完善适应社会主义市场经济和科技发展要求的科技成果评价体系,加速科技成果转化，现就吉林省科技成果评价试点工作提出以下方案。
一、指导思想和基本原则
（一）指导思想
以国家《科技部 财政部 发展改革委关于印发<科技评估工作规定（试行）>的通知》（国科发政〔2016〕382号）、《科技成果评价试点工作方案》、《科技成果评价试点暂行办法》和《吉林省科技计划管理办法实施细则》为依据，以促进科技成果向现实生产力转化，推动科学技术为经济建设和社会发展服务为宗旨，积极引导和支持社会专业评价机构开展科技成果评价，探索建立科学规范、客观公正、职责明确、自律发展的科技成果评价体系。
（二）基本原则 一是先行试点、稳步推进的原则。选择具备条件的机构先行试点，取得经验后逐步推广。
二是自由申请、评估指导的原则。中介机构自由申请，政府科技管理部门组织专家评估、认定科技成果评价机构试点单位，指导其开展科技成果评价。
三是需求导向、强化服务的原则。主要针对成果应用转化需求，构建科技成果评价服务体系，提高服务能力和水平。同时，积极探索为科技成果应用转化和科技与金融相结合提供成果评价服务的有效模式。
（三）试点期目标
到2017年底前，选择3-5家试点机构，进行科技成果评价试点。试点机构要建立和完善科技成果评价程序、评价方法和指标体系，初步建立起科技成果评价新的管理机制和责任机制。
从2018年开始，根据实际需求，适度调整科技成果评价机构数量，并对科技成果评价中介机构进行定期审核，根据其运营发展情况决定是否继续予以科技成果评价资质备案。到2020年末，培育出一批专业化的科技成果评价机构，在全省基本建立起市场化的科技成果分类评价机制。
二、试点单位认定
（一）自由申请
科技成果评价试点机构，应为在吉林省注册、具有独立法人资格且开展过科技评价评估研究，具备评价能力和条件，承担过省级以上科技发展计划项目的评审论证服务工作的科技服务公益类中介机构。试点单位应具有较强评估专业服务管理能力的骨干人员,具有开展科技评估评价的技术手段（检索数据库、专家库、与国家或外省有联网数据积累等）。
中介机构以《吉林省科技成果评价试点申报书》（见附件1）形式向科技厅提出自主申请。
（二）试点单位的遴选和认定
省科技厅组织专家，对申请单位从事科技成果评价工作的经历、业绩、人力资源和现有软硬件条件等进行评估论证，根据论证结果排序，综合考虑申请单位的业务能力和服务水平、人才队伍和条件建设、单位运营机制和组织管理科学规范性、发展目标定位与实现绩效等情况，遴选符合条件的中介机构作为科技成果评价试点单位，予以资质备案。
三、职责分工
（一）省科技厅
组织科技成果评价机构试点单位认定工作，指导和帮助其制定科技成果分类评价指标体系，建立（或授权使用）评价咨询专家库，并负责对试点单位开展科技成果评价进行监督和管理；组织协调相关部门对涉及国家秘密、国家安全、公共安全等国家重大利益，不宜由社会专业评价机构进行评价的科技成果以及对吉林省经济发展促进作用显著、委托单位有具体要求的重大应用技术成果，依据《吉林省科技计划管理实施细则》采取适当方式进行评价。
（二）科技成果评价试点单位 接受高校、科研院所、企业或个人委托，组织开展应用性科技成果评价并出具科技评价报告，采用科技部2009年制的科技报告格式（见附件2）。
科技成果评价属于事后绩效评估评价，试点单位应当按照《科技成果评价试点暂行办法》规定的方式和程序，接受项目完成单位的委托，开展科技成果评价。对技术开发类应用技术成果、社会公益类应用技术成果等不同类型成果，采用不同评价指标进行评价。
--技术开发类应用技术成果评价指标（见附件3）主要包括：技术创新程度，技术经济指标的先进程度，技术难度和复杂程度，技术的重现性和成熟度，技术创新对推动科技进步和提高市场竞争能力的作用，取得的经济效益或社会效益。
--社会公益类应用技术成果评价指标（见附件4）主要包括：技术创新程度，技术指标的先进程度，技术难度和复杂程度，应用推广程度，对相关领域科技进步的推动作用，已获社会、生态、环境效益。
（三）科技成果评价委托方
科技成果评价委托方和成果完成方应当严格履行与评价机构签订的科技成果评价合同，根据合同约定提供真实、完整的技术资料，必要时，应当提供专业检测、检索机构等专门机构出具的检测、检索报告或应用证明材料，并对依据评价结论所做出的决策行为负责。列入吉林省科技发展计划已通过验收的项目（课题）是否进行科技成果评价，由项目完成单位自行选择。项目（课题）验收结题后，省科技厅一般不再组织其他形式的成果评价活动。
四、责任机制
科技成果评价所涉及的科技成果评价委托方、评价机构试点单位及评价咨询专家，应遵守相关法律、法规、规章和政策规定，按照合同约定，履行各自的义务，承担各自的责任。发生争议时，根据《中华人民共和国合同法》等法律法规予以解决。
评价机构试点单位及其工作人员必须严格遵守国家有关法律、法规、规章和政策的规定，认真履行科技成果评价工作的职责，恪守职业道德，加强自律，接受评价委托方和社会公众的监督。评价机构试点单位不得接受利益相关者的评价委托。评价机构试点单位必须维护评价成果所有者的知识产权，不得擅自向其他组织或者个人扩散相关技术资料，不得非法占有、使用、提供、转让他人的科技成果。
保证评价机构试点单位及评价咨询专家的公正性和独立性。管理部门不得向评价机构试点单位和评价咨询专家施加倾向性影响，评价机构试点单位也不得向评价咨询专家施加倾向性影响。评价机构试点单位不得聘请被评价科技成果的完成人员和完成单位人员等利益相关人作为评价咨询专家。
五、主要措施
（一）加强对科技成果评价试点工作的指导和支持。根据我省实际情况，加强对试点工作的指导和支持，创造有利条件和环境，保障试点工作顺利开展与进行，推进科技成果评价的专业化、规范化和社会化。
（二）积极培育和促进科技成果评价机构自律发展。主动适应科技成果评价的需求，积极培育社会评价机构，通过加强指导和监管、推动科技成果评价自律和强化社会监督，促进科技成果评价机构的健康发展。
（三）完善科技成果评价办法，建立分类评价指标体系。结合我省科技成果评价工作实际，建立起一支由技术、产业、经济和金融等领域专家组成的科技评价咨询专家队伍，组织制订科技成果分类评价指标体系，通过试点工作，进一步完善科技成果评价办法，提高评价的科学性和公正性，为社会专业评价机构开展科技成果评价提供支撑。
（四）加强科技成果评价与应用转化的结合。积极探索科技成果评价与应用转化相结合的有效模式，为成果转化与金融支持相结合提供服务。把评价中发现的成熟的、先进的、有市场前景的科技成果及时向社会和有关部门推介，指导和促进其向现实生产力转化，推动科技与经济的紧密结合。
六、进度安排
（一）启动
2017年7月，发布《吉林省科技成果评价试点工作方案》，组织科技成果评价试点单位申报、制订评价实施办法、分类评价指标体系。
（二）评估认定
2017年9月，省科技厅组织专家对各报名申请单位的评估能力、评价指标体系、实施评价方案等进行评估论证，认定3-5家科技成果评价试点单位。
（三）试点试运行
2017年10月，科技成果评价试点单位可接受委托，进行科技成果评价试运行。各试点单位应根据自身情况和特点，在试点范围和内容等方面各有侧重，突出重点。
（四）总结交流
2018年12月底前，根据实际情况适时组织评价机构试点单位召开工作交流会，对试点工作的成绩和问题进行总结，进一步完善科技成果评价办法、科技成果评价指标体系，初步建立共享开放的科技成果评价专家库。试点工作结束时进行评估，根据试点情况和评估结果，确定下一步工作内容。
附件：1.吉林省科技成果评价试点申报书 2.科技成果评价报告
3.技术开发类应用技术成果评价指标 4.社会公益类应用技术成果评价指标
科技信用评价 第3篇
关键词：绩效评价；模糊综合评价；财政科技投入
中图分类号：F810.7 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）14-0122-03
财政科技投入是引导科技事业发展和科技创新的重要政策手段，对科技的发展起到巨大的引领作用。
近年来，国家和河南省先后下发了《国务院关于改进加强中央财政科研项目和资金管理的若干意见》（国发〔2014〕11号）、《国务院印发关于深化中央财政科技计划（专项、基金等）管理改革方案的通知》（国发〔2014〕64号）、《河南省人民政府关于深化升级财政科技计划和资金管理改革的意见》（豫政〔2015〕2号）等文件，这些文件明确规定了要加强财政资金的监管、项目过程管理、制度建设和机制建设。
在新常态下，财政科技投入受到政府各部门的关注，如何对财政科技投入的绩效进行更为科学的评价已经成为亟需解决的现实问题之一。
1 财政科技投入绩效评价的影响因素
根据财政科技投入的特性及其绩效评价的影响因素，结合国内外文献研究，本文构建的财政科技投入绩效评价模型分为三个层次，目标层（A）为财政科技投入的绩效，这是本文研究的总目的；准则层（B）为：直接产出、经济效益、社会效益、创新能力，综合反映财政科技投入的绩效状况。
具体指标因素和层级关系，如图1所示。
2 财政科技投入模糊综合评价模型的构建
2.1 建立评判集
根据李克特五级量表分析法，并结合专家的建议，将财政科技投入绩效评价的评价结果划分为五个等级，分别为优，良，中，差及很差。
因此，本文的评判集也相应的为5个级别：
V={V1，V2，V3，V4，V5}，
其中得分区间分别在：
[90，100]，[80，90），[70，80），[60，70），[0，60）
评价结果分别为{优，良，中，差，很差}。
2.2 确定指标权重
本文通过层次分析法为指标体系确定权重。层次分析法确定权重的优点是能将定性分析与定量分析相结合，通过系统化、层次化、综合化分析目标问题，具有客观性、真实性。层次分析法确定权重步骤如下文所述。
2.2.1 构造判断矩阵
根据财政科技投入指标分类性质及专家的判断，依据1～9标度法标识各指标的重要性程度，用层次分析法原理构造对比判断矩阵，具体见表1。
2.2.2 指标权重计算
首先，求解最大特征根和对应的特征向量，并把特征向量进行正规化处理，计算指标权重Oij。
其次，确保各指标权重的合理性和判断上的逻辑严谨性，需对判断矩阵进行一致性检验，所用判断指标为CR，如果一致性指标CR≤0.1，认为判断矩阵具有良好的一致性，否则，需要对该对比判断矩阵进行修正。
其中：
CR=CI/RI，CI=（？姿max-n）/（n-1），
n为判断矩阵的阶数；
RI为层次总排序随机一致性指标。
该值为给定值，其与n的对应关系见表2。
2.3 确定隶属度矩阵
利用Excel进行统计分析，统计专家对各评价指标隶属于各评判等级进行综合考察。
根据专家打分情况，确定财政科技投入的绩效情况为优、良、中、差和很差的隶属次数，并根据隶属次数得到隶属度矩阵：
Rij，（i=1，2，3，4，5；j=1，2，3，4，5）。
其中：
Rij=隶属次数/专家人数。
2.4 确定模糊综合评价集
本文构建的模糊综合评价集为：
Vij=Oij×Rij=（V1，V2，V3，V4，V5），
采用的计算方法为：
M（.，？茌），依此来求解财政科技投入的模糊综合评价集。
3 算例分析
H产业集聚区属于省级产业集聚区，利用上文建立的模糊综合评价模型，对其财政科技投入进行评价。具体如下。
3.1 确定评判集
评判集分为5个级别：
{优，良，中，差，很差}，
其中：
[90，100]为优；
[80，90）为良；
[70，80）分为中；
[60，70）为差；
[0，60）为很差。
3.2 构造综合判断矩阵并计算各指标权重
3.2.1 第一步，构造判断矩阵
根据专家对各指标的相对重要性给出判断，并运用1～9标度法构造判断矩阵：
Uij= 1 1 3/2 3/2 1 1 3/2 3/22/3 2/3 1 12/3 2/3 1 1
3.2.2 第二步，利用和积法计算权重
财政科技投入的直接产出、经济效益、社会效益和创新能力的权重为：
Oi=（0.3，0.3，0.2，0.2）
3.2.3 第三步，判断矩阵的一致性
经计算，CI=0，CR=0<0.1，所以该判断矩阵通过了一致性检验。
3.2.4 第四步，构造指标层对准则层的判断矩阵
分别为：
U1ij，U2ij，U3ij，U4ij，其中，
3.2.5 第五步，计算指标层对准则层权重
利用和积法分别计算其对应的权重矩阵，其中，论文与专著、有效发明专利数量、建立公共服务平台、人才培养的权重为：
O1i=（0.1930，0.3449，0.2740，0.1881）。
销售收入、利润总额、工业增加值的权重为：
O2i=（0.4071，0.3081，0.2848）。
技术改造投资、就业机会、集约程度、单位工业增加值能耗的权重为：
O3i=（0.3071，0.3045，0.2274，0.1610）。
研发投入、研发人员数量的权重为：
O4i=（0.5652，0.4348）。
3.2.6 第六步，对各个子矩阵分别进行一致性检验
检验结果见表3。
以上子矩阵的CR值均小于0.1，所以对应的判断矩阵均通过了一致性检验。因此，利用AHP计算的财政科技投入绩效评价体系各指标的权重见表4。
3.3 确定评价隶属矩阵
本文通过9位专家的打分构造出隶属度矩阵。
Rij= 0 1/9 0 0 0 0 1/9 1/9 2/9 0 2/9 1/9 1/9 0 2/9 3/9 1/9 3/9 3/9 2/9 3/9 3/9 2/9 3/9 4/9 3/95/9 4/9 5/9 4/9 3/9 3/9 4/9 3/9 3/9 4/9 3/9 4/9 3/93/9 2/9 1/9 3/9 2/9 3/9 1/9 2/9 1/9 2/9 1/9 0 1/91/9 0 0 1/9 1/9 0 1/9 0 0 1/9 0 0 1/9
3.4 确定模糊综合评判集
根据以上数据可知，模糊综合评判集为：
Vij=Oij×Rij=（0.0707，0，2880，0.4093，0.1815，0.0505）
由此可知，H产业集聚区的财政科技投入绩效评判集聚集在“中”维度。
4 结 语
本文基于模糊综合评价法构建财政科技投入绩效评价体系，从直接产出、经济效益、社会效益和创新能力四个视角，将定性指标量化分析，更为直观地反应出我国财政科技投入绩效的特征。
研究发现，针对地方财政科技投入绩效的该评价指标体系，构建科学、合理，切实可行，能够有效地解决其他综合评价指标体系较难做到客观评价的难题。
该研究既能为地方财政科技投入绩效评价提出新的思路，也能为进一步提高我国和地区财政科技投入绩效提供借鉴。
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科技信用评价 第4篇
1国家科研发展现状
随着科技的发展,市场竞争日益激烈,人才市场拥挤不堪, 不少人为了在严峻的市场环境下脱颖而出,科研造假,学术成果剽窃等等问题层出不穷,而现在世界的竞争打的就是科技战,技术战,争得就是人才,要想在世界之林立于不败之地,一个国家需要有高精尖的技术,和一批科研精英,近年来国家科技部对科研资金,科技成果保障等方面加大管制力度和投入, 在全球研发领域经费投资比例中,中国以20%紧随美国之后, 但是科研的信用不仅靠法律法规的规范,更在于科技人员的自我约束和自制力。
2科技人员信用评价体系的构建
评价一个人要从其自身出发,而一个人的发展离不开自己生活环境,环境造就人才,关键对科技人员的信用评价首先要从其在身出发,包括个人的性格品行、个人能力、资源条件等。
2.1性格品行
性格品行是伴随一个人一生的东西,它指导人如何做人做事,如何对人处事,指引着人的判断,对是非的明辨,和人的三观,所以对人的性格品行的考察十分重要,应将其作为指标之一进行考察。性格品行的考察,应从科技人员的个人素质,行为作风,以往的信用记录,以及共事的科技人员认识方面进行全方面考察,评价标准等级按:“优秀,良好,中等,差评”来划分。
2.2个人能力
能力是一个科技人员被群众接受,使人民信服的一个重要条件,首先要具备一定的专业能力和知识储备,有一定的条件证明起可以胜任工作,有一定的成就可以证明自己。其次要具备管理能力,科研项目的完成不是一个人的事情,它需要的是集体的智慧,一个科技人员需要一定的管理一个项目的能力, 从投标,规划,方案提出,实施,推进直至最后圆满结束,对所有的一切设施,人员等等的一个统筹规划,分工协作,资源管理, 财务分配的能力。还要有自制的能力,在科研中难免出现这样那样的诱惑,或是偷懒行为,如盗用或剽窃他人科研成果,谎报情况,虚假信息等等,而科学的关键在求真务实,搞科研不是一蹴而就的过程,需要一步一步地走台阶,要有自控和控他人的能力,对于能力的评判标准根据不同方面大致可以“高,中,低, 差”或是“较强,强,较弱,弱”来划分。
2.3资源条件
科研需要调动一切可调动的资源,尤其是在现在竞争激烈的社会环境中,资源的重复性很高,善于发掘新资源,善于从旧的中找到新的资源,是科研创新的重要突破口,所以将资源条件作为一项评价指标。应从宏观和微观两方面进行评价。
1)宏观上,要考察科技人员研究项目的投入成本与同期相比的高低,资金问题一直以来公众舆论关注的焦点和议论的中心,也是最容易出现漏洞额地方,科研经费作为国家财政开支的一个重要支出,不得不对其实施严格的管理制度。而国家资金毕竟是有限资源,所有如何变有限为无限的,合理分配利用资金,达到效益的最大化,是对一个科研工作者严峻考验,一项科研项目的完成不仅仅只是资金,还有其他资源的使用,比如社会资源,人才团队的建设等等这一方面的考察标准可以按 “充分,较充分,基本合理,不合理”来划分。
国家政策的导向,恰到好处的应适时而动,比如新的发达发展等新的经济政策的提出,以及国际局势等等,这一方面的考察可以按“满意,较满意,一般,较差”来评价。
科研项目的结构框架合理性,项目的构建是一个项目的精髓对人才的考察最重要的就是其思想和创新能力,是否有自己的独特见解,是否对项目有透彻的分析了解,是否对每一步都有着合理的规划,是否可以承担项目的后果,是否可以有效的组织自己的团队等方面,对这一方面的考察尤为重要,可以按 “充分,较充分,基本合理,不合理”来评价。
2)微观上,要考察项目的可行性,项目的社会需求度所在以及项目的收效,一个项目的提出就需要有一定的魄力承担其可能带来的每一个后果,项目的每一步都和人民利益相关,所以要严把放行关,可以通过面向人民,调查民心,对于这一指标的评价标准可以按“优,良,中,差”来划分。也可以通过采用二八定律,这个定律通过20%和80%的比例分配,告诉我们不要平均的分析,处理和看待问题,关键要抓少数,从而达到事半功倍的效果,这个定理可证且不断被证明,所以我们可以通过这种比例的分配,计算,将目光着重投放在信用较低的部门和人员身上,找到20/80的分布,从而有效地减少不必要的投入和提高经费的有效性和高效率。
3综合指标的衡量
除此之外,如何对科技人员形成一个综合性的认识,如何合理的综合评价以选择最优,需要进行更加科学的权重分配, 就以上指标的重要度和必要性进行比例分配,从而计算最终的指标。
要求达到比较公平的结果,我们尽量选择数据的合理性, 选取50~100个专家进行模型建立,设置每一指标的评分以100%为最高,根据四个不同的标准,一次分为“100%~85%,85%~75%,75%~60%,60%以下”四个区域,根据各专家的不同打分,弃掉一个最高分,一个最低分,然后每一指标的最后得分, 同时对专辑进行一定的评价,由于其从业不同,所擅长所谓科目不同,所以可以按照其对这些评价指标的熟悉程度进行一个评价,分为“擅长,熟悉,较熟悉,一般,陌生”五个等级,并对其进行一个百分比的打分同样分“100%,100%~85%,85%~75%, 75%~60%,60%以下”五个区域,然后根据两个权重的综合计算我们可以得出不同指标所占比重,根据计算得知,在此项试验中,性格品行大致的41%,个人能力大致32%,资源条件大致27%,而旗下的各个分支又在评价中占不同的比重等,细化分级可以更好地提高科研评价的准确性。
所以,增上我们可以建立最后的评价模型,采用线性加权法,设科技人员的综评为(O),性格品行为(C),个人能力(M),资源条件(R),则,我们可以得到:
性格品行为(C),个人能力(M),资源条件(R)各项指标的计算需要进行更细分的线性加权法进行计算得出更为准确的结果。最终结果的得出,我们将其得分A,B,C,D四个等级,其中A级可以细分为3A,2A,A三个等级,分别对应很高(95~100), 较高(90~95),和高(85~90),同样B级也可以划分为3B,2B,B三个等级,分别对应好(80~85),良好(75~80),一般(70~75),C级则为较弱(60~70),而D级则表示信用程度弱,得分应在60以下。
科技人员的信用评价逐渐从理论化进入实践化,逐渐地深入和细化,进一步完善,它将渐渐如同经济信用评价一样普及, 也越来越来得到社会广大人民的关注,成为科技建设评价的一个重要工具,这种模型的建立对于科技人员评价的公平性,项目的实施性等提供了数据支持,赢得信任保障。
参考文献
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科技评价忌急于求成 第5篇
科技评价忌急于求成
近几年,少数科技工作者在科学研究中的抄袭、剽窃、制造假实验数据等等学术不端行为引起社会的关注.而科学界有识之士在对此种现象给予谴责的同时,也是思考我们长期以来形成的对于科技成果的.评价机制是否存在急于求成的问题,而由此导致的科技人员急功近利也在某种程度上助长了学术不端行为的产生.
作 者：金振蓉 作者单位： 刊 名：科技信息 英文刊名：SCIENCE ON LINE 年，卷(期)： “”(5) 分类号： 关键词：科技创新团队绩效评价研究 第6篇
关键词：科技创新团队；团队绩效；绩效评价
现代科学技术飞速进步，科技创新团队对经济社会发展的推动作用越来越突出。由于科技创新团队自身的独特性，随之而来的科技创新团队绩效管理问题日益突出。科技创新团队绩效管理是一个层次较多、难以定量衡量的工作。因此，对科技创新团队绩效评价进行研究，能够有效提高科技创新团队的绩效，创造出更多推动经济社会进步的科学技术，服务于国家的创新战略。
一、科技创新团队绩效的界定
科技创新团队可以定义为由一定数量技能互补、以整合不同领域知识为基础、愿意为共同的科技创新目标而努力的人员组成的群体。科技创新团队通过专业知识、技术技能和实践经验的互补，极大地发挥了分工协作的优势，提高了团队创新的效率。[1]
科技创新团队的特殊性在于其是由不同学科背景的团队成员通过专业知识和观点的沟通，实现创新，达到协同效应，促进科技创新团队绩效的提高。目前很多研究针对团队绩效的界定与考评展开讨论，团队绩效模型研究得出的结论是，团队绩效应该分为两个方面，一方面是最终的产出，即任务绩效；另一方面涉及团队成员的自身感受，即在团队合作的过程中，团队成员的满意程度。[2]Faraj和Sproull研究得出，任务相关的产出与员工相关的产出是团队绩效衡量的内容，任务相关的产出包括过程绩效和结果绩效。[3]卢向南、黄存权从三个方面考虑项目团队的绩效：项目团队组成因素、团队过程因素和环境因素。前两个方面是内部的，后一方面是外部的因素。[4]因此，科技创新团队绩效定义为团队过程和团队最终产出的总和。
综上所述，各位学者对团队绩效影响因素分类的研究结果虽然不尽相同，但是仔细研究后发现这些结论中也存在着交叉、融合之处。通过系统分析归纳，总结出三类多数研究者比较认同的团队绩效影响因素分类：团队的组成因素，团队的运行因素，团队的环境因素。尽管研究者们提出的具体影响因素有差异，但是这三种分类得到多数学者的普遍认可，构成了科技创新团队绩效影响因素的基础。
二、科技创新团队绩效评价指标体系建立
根据上述内容，加入科技创新团队产出维度，构建的科技创新团队绩效指标体系如表1所示：
三、科技创新团队绩效评价指标权重确定方法
层次分析法，简记为AHP，是对于一些多方案决策可以进行有效处理的方法，层次分析法在绩效评价中的应用具有定性与定量分析相结合的优点，能够为科技创新团队绩效评价提供较为科学的权重体系。主要步骤如下：
（1）构建递进的层次结构。在应用层次分析法时，首先要提炼出各个层级的指标，使这些指标层次化，一般这些指标分为三个层次，即目标层、准则层、方案层，其中目标层是最高层级，它是需解决问题所要达到的目标；准则层是需解决问题的所要经过的中间环节，在这个层级下面，又可以分为很多不同的子准则层；方案层是所需解决问题的实行层。
（2）构造判断矩阵。评价人员对同一层次的不同元素比较其中的重要程度，并对其做出客观的评判，就形成了两两比较的判断矩阵。得到判断矩阵后，求出所有层次单排序和层次总排序权值，以及某层因素相对上层整个层次的相对重要程度。层次分析法采用了1-9标度的判断尺度，在层次分析法中，判断矩阵起着举足轻重的作用，它表明了在同一层次中的每个元素进行两两比较之后得出的相对重要性。
（3）权重确定以及一致性检验。计算矩阵的特征向量就可以确定出来各层次指标的权重。在对矩阵判断结束以后，就可以应用数学的方法来计算单层指标的权重，采用相加性质的“和法”来对矩阵进行计算，具体步骤：一、把判断矩阵中的每一列进行归一；二、将归一化后的列向量相加；三、相加后的列向量除以矩阵的阶数n便得到了权重向量。
在我们对矩阵的一致性进行判断时，由于客观复杂性，我们对于一些因素较多的问题的一致性更是往往难以得到准确的判断，所以就需要我们对判断矩阵进行一致性检验，检验之后才能对结果进行进一步的分析，其度量指标为CI（consistency index），度量公式为：
CI=（λmax-n）/（n-1）
当CI=0，即λmax=0时，判断矩阵为完全一致性矩阵时，其余的特征根为零；当CI越大，即λmax-n越大时，矩阵的一致性越差，其余的特征根接近于零。随后，为了检验判断矩阵是否具有满意的一致性，还应对CR（consistency ratio）即一致性比例进行检验。
CR=CI/RI
当CR0.10时，判断矩阵的一致性是可以接受的，如若不然就要对其进行调整，其中，RI（random index）为平均随机一致性指标。
（4）各层次组合权重计算。通过判断矩阵求得的权重，是准则层相对于目标层，或者是子准测层相对于准测层，或者是指标层对于子准测层的分离的权重。需要把它们组合起来，组合成相对于目标层的权重。
（5）求加权和。指标层的各项得分值的加权和，就是目标的最后得分。
四、结论与展望
科技创新团队绩效的研究最近几年才开始兴起，存在的局限性如下：
首先，科技创新团队绩效影响因素的系统性研究还比较少。有些学者仅仅从一两个绩效影响因素进行研究，不能形成团队绩效管理的整体性框架。更为重要的是，团队绩效影响因素并不单独对绩效产生影响，影响因素之间相互影响，相互制约；另外，大多科技创新团队绩效研究进行的是描述性和政策性的理论论证，实证性检验还很匮乏。现在已有的实证研究的样本和范围有限，缺乏代表性。
参考文献：
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科技信用评价 第7篇
科技评估常规意义上是由科技评估机构根据委托方明确的目的, 依据大量的事实和依据, 遵循一定的原则、程序和标准, 运用科学、可行的方法, 对涉及科技领域的政策、计划、项目、成果、机构、人员以及与科技活动有关的行为所进行的专业化咨询和评判活动[1]。
科技评估目的在我国主要侧重于决策咨询和公众监督, 即对与政府科技活动有关行为进行客观的、科学的评价和判断, 为政府部门发挥决策、监督职能提供服务。从评估范围看, 包括科技政策评估、计划评估、机构评估、技术领域发展评估、项目评估、新技术选择评估、产品开发评估、技术成果转移评估、人员评估、成果评估、技术交易评估、技术投资评估等;从科技活动的过程控制看, 又分为事前评估、事中评估、事后评估、跟踪评估[2]。
为提高科学决策能力, 确保国家经费投入的最大效用化, 在国家 (或地方) 的投资项目中引入科技评估活动已经是程序化、制度化的工作, 专家咨询的建议有可能左右决策的结果, 影响到科技经费的投入方向, 因此, 科技评估专家能力水平、权威性及其信用就成为关注的重点。如何确保科技评估过程的公平、公正、公开, 如何评价科技评估人员的信用, 给科研管理提出了新的课题。
2 科技评估专家信用评价的必要性和意义
科技评估是一种专业化的咨询活动, 专家咨询意见的有效性、公正性、准确性直接影响评估结论的正确与否, 也影响到科研项目的立项、中检、验收的结果。选择科技评估专家首先要建立在良好的信用条件下, 因此对科技评估专家进行信用评估就显得尤其重要。
在市场经济某些不正当行为的影响下, 有的评估专家与科研人员和学者结成利益共同体, 在科技计划制定、项目评审、中期检查、验收、成果鉴定等方面人为操纵, 放松评价标准, 隐瞒或默许被评人员虚设目标、效率和效益, 造成科技投入风险加大, 交易成本增加, 使国家有限的科技资源不能有效、公正地分配, 无法达到既定的投资目标。
因此, 对科技评估专家的信用进行评定是我国科技信用体系和国家信用体系建设的要求, 对于提高政府科技资源分配的公正性和有效性, 提高国家科技计划相关主体的信用意识与信用水平, 从机制上约束和规范国家科技计划相关主体的行为, 推动政府职能的转变, 在新形式下加强党风廉正建设, 从源头预防和治理腐败, 具有深远的理论意义和应用意义。
(1) 丰富并完善国家信用体系的建设内容;
(2) 提高管理水平, 有利于科研管理科学化、标准化、规范化;
(3) 为科学决策机制专业化、科学化、民主化、程序化、制度化和法制化提供理论和可操作层面的技术支撑;
(4) 有利于建立和健全科研激励机制以及国家科技经费投入的最大效用性, 提高有限科技资源分配的公正性和有效性;
(5) 探索我国科技信用评价指标体系设计方法;
(6) 为未来科技信用评级奠定了理论和应用基础。
3 科技评估专家信用评价指标设计和内涵描述
考虑到科技评估人员首先是科技、管理、财务、营销等方面的专家, 他们来自社会活动的第一线, 有丰富的经验和前瞻性, 对科研项目的立项、组织、实施、管理、预算、市场需求满足度等方面更能提出建设性意见和合理评判, 我们选用品格、能力、评估能力作为科技评估人员的信用评价指标。指标及其内涵如表1所示。
(1) 品格是一个人从小到大在家庭、学校、社会的教育中逐步建立起的, 能够按照社会规范正确辨别好坏对错美丑等的人格特征, 包括:诚实、爱心、责任、文明、正义、作风等内容。个人品格决定人的成败, 团队品格决定组织或机构的发展, 因此品格应作为本质和核心要素来考察。专家的个性、工作作风、信用记录作为二级细化指标, 反映专家素质、作风、社会信用的状态。
(2) 能力包括一般能力与特殊能力, 是个体保证社会活动顺利完成的一种必备心理特性和专业技能。要完成咨询任务, 专家是否权威、评价建议是否准确, 都与专家能力密不可分。专家权威性、研究课题级别和数量、研究经费、研究成果、社会认同度以及成果转化的情况作为能力的6个细化指标反映专家的综合实力和水平, 以此判别专家咨询结论的可信度。
(3) 评估能力是评估专家不同于科技人员的特质。那些具备了品格、能力, 并且熟悉评估规范、评估方法、具有评估经验的专家, 在科技评估活动中提出的评价建议才可能更有权威性。
4 指标权重数据获取及合理性分析
采用主观赋权的方法对指标赋权。考虑未来可采用的数学统计方法, 设计的原始调查表包括DELPHI (德尔菲法) 对指标权重直接打分和AHP (层次分析法) 来确定各准则层对其上层目标的重要性调查。
(1) 权重采样表设计如表2所示。
(2) 咨询专家选择
为使获得的数据比较客观, 在选择专家时要考虑以下几点:
① 尽量使所调查的专家覆盖不同行业、不同机构、不同层次, 使数据能反映各方面观点。
② 考虑从事技术、经济、行业管理等领域的专家。
③ 为使数据有效, 专家选择要有一定规模, 一般在2050人左右。本次数据采集共调查了30名专家, 问卷回收30份。
(3) 数据预处理和合理性分析
数据在使用之前首先对其可靠性、有效性等进行检验, 以保证在后续的分析应用中结果是正确的, 其中回收率、覆盖率、分布特征差异等指标是检验的基本参数[3]。
回收率:指回收的调查表、问卷占发放总数的比例。本次调查问卷共发出30份, 回收30份, 回收率100%。
覆盖率:指对于领域、部门、地域、单位性质等主要指标, 回收调查表、问卷的覆盖率。本次调查问卷涉及新材料、电子信息、光机电一体化、科研管理、生物、能源、化工七个专业领域, 回收问卷覆盖率为100%。
分布特征差异:指对领域、机构、地域性质等主要指标原调查对象的分布特征与回收的调查表、问卷的分布特征的差异。设调查对象的变量X按某指标分为n类, 每类占总数的比例为a1、a2、an, 而回收信息的相应比例为b1、b2、bn, 分布特征差异系数为:C= (1/n) ∑|ai-bi| (i=1n)
本次调查选择了不同行业、不同机构的专家进行数据采集, 统计情况见表3、表4所示。
本论文调查在行业领域和机构属性指标上的分布特征与被调查对象的相应分布特征的比较见图1、图2所示。分布特征差异系数C=0.
从上述分析数据看, 分布特征差异系数小于3%, 满足进一步的数据分析要求, 即本次调查数据经检验是合理的, 所回收的问卷真实地反映了调查对象的实际状况, 采用这些数据分析是可信的。
5 指标体系框架及权重确定
本研究通过对30名涉及电子信息、生物技术、科研管理、能源、光机电一体化、新材料等不同领域的专家进行采样, 分别用DELPH法和层次分析法获得两组权重数据 (如图3) 。从图3可以看到, 尽管采用不同的权重计算方法得出的数据大小不同, 但反映指标重要性的趋势是一致的。
准则层中, 品格在专家信用中最为重要, 其次是能力, 最后是经验。
品格的子准则层中, 工作作风最为重要, 其次是社会其它信用情况, 最后是个性。
能力的子准则层中, 专家权威最为重要, 其次是成果, 再次是经费或社会认同或成果转化, 最后是课题级别和数量。
成果转化与产业化的次子准则层中, 产业化最为重要, 其次是社会采纳, 最后是政府采纳。
评估经历二级指标层中, 了解评估规范最为重要, 其次是评估行为记录, 最后是评过的项目数或受聘部门。
6 评价模型设计
本研究采用模糊综合评判法[7]建立科技评估专家的信用评价模型, 指标体系多因素递阶层次结构图如图4。
设i、j、k分别为评判准则层、子准则层、次子准则层中含有的指标个数, 以下同;W为指标权重, 下标意义同前。对各指标制定等级标准, 对照标准评定等级得到Uijk对评语集V的隶属向量Rijk为:
Rijk= (rijk1, rijk2, rijk3, rijk4, rijk5) , 其中rijkh=vijkh/m (h=1, 2, 3, 5;m为参评专家人员总数, vijkh是参评专家中认为指标Uijk属于vh等级的专家人数) , 评判隶属矩阵为:
(1) 次子准则层模糊综合评判
“⊙”为模糊矩阵合成算子符号,
(2) 子准则层模糊综合评价
根据次子准则层模糊综合评判, 得到评判隶属矩阵:
(3) 准则层模糊综合判断评判
根据子准则层模糊综合评判, 得到评判隶属矩阵:
根据上述公式, 可以得到本课题的计算模型如下:
评语集V= (很好, 好, 较好, 一般, 较差) , 对应的量化分值为 (100, 85, 70, 60, 50)
专家信用评分值
评价值越大, 表示该专家的科技信用等级越高。
7 结论
对专家的科技信用进行评估是我国科技管理体制改革的一项重要内容, 本课题针对此问题从理论到操作层面都进行了探索性研究。随着指标体系、评价方法的进一步深入, 未来关于专家科技信用评估的技术将逐渐成熟, 像金融领域的信用评级一样得到普及使用, 成为科技体制建设中不可缺少的科学评价工具。
摘要：科技信用评价是我国科技管理体制改革创新的内容之一。从科技评估专家的特点出发, 分析设计了科技评估专家信用评价指标体系, 运用模糊综合评判法建立了科技评估专家的信用评价模型。
关键词：科技评估,科技信用,评价指标体系
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我国科技投入绩效评价 第8篇
►►一、我国当前科技投入的总量分析
1.与世界发达国家科研投入的横向比较, 选取的指标包括研发经费总额, 研发经费与GDP的比重
(数据来源:《中国科技统计年鉴》)
由表1可知, 与世界各发达国家相比, 我国的科技研发经费不仅在总量上差距很大, 而且相对指标也有很大的差距。2006年研发经费的投入总量仅占美国的10.9%, 在投入强度上, 我国在2006年研发经费与GDP的比重也仅仅是日本的23.3%。从国际上看, 目前我国科技投入的总规模还处于较低的水平。
2.纵向比较我国历年的科技投入规模
科技投入的规模分析, 主要指标有科技投入的金额、科技投入占财政支出的比重、科技支出占GDP的比重以及科技支出的增长速度。
(数据来源:2010年统计年鉴)
从表2中可以看出, 改革开放以来, 我国的科技投入从1978年的52.9亿元增加到2009年的2744.52亿元, 我国科技投入的总量增加了50多倍, 从总量上来说我国科技投入一直处于持续上升的状态。但其相对指标不但没有增加, 却显现下降的趋势, 1984年, 我国科技投入占财政支出的比重为5.57%、占GDP的比重为1.31%, 到2009年财政科技投入占财政支出的比重下降为3.5%、占GDP的比重仅为0.82%, 既低于发达国家2.13%～ 3.10%的比重也低于发展中国家1.15%的比重, 。按照国际通行做法认为, 政府科技投入占 GDP 的比重不到1%的国家, 是缺乏创新能力的国家; 比重在 1% ～2%之间是有所作为的国家, 大于 2%, 这个国家的科技创新能力可能会比较强。从我国实际情况看, 我们仍然属于缺乏创新力的国家之列, 这显然与我国建立创新性国家的战略以及未来经济发展不相符合。[2]
(数据来源:2010年统计年鉴)
由表3可以看出:GDP增长速度变动幅度最大, 1993年增长幅度最大, 为31.24%, 1999年仅为6.25%, 到2007年又上升到17.75%, 这主要是因为经济增长不可能长期持续;财政总支出增长速度的波动幅度不是很大, 而财政科技投入增长速度的波动幅度相对来说就很大, 尤其是1999年增长速度为23.99%, 2000年急速下降到5.84%, 两者相差达18.15个百分点, 这说明在经济快速增长的同时, 国家财政并没有加大科技投入的力度, 更没有形成一个稳定的政府财政科技投入机制。
由表4可以看出我国科技投入的增速波动较大, 财政收入的增长速度相对来说比较平稳。从两者的关系看, 两者没有呈现同步增长。根据国家《科技进步法》规定, 我国财政科技支出的年增长幅度应该高于同期财政经常性收入的增长幅度, 但从图表中可以看出, 我国财政科技支出增速很多情况下低于财政收入的增幅, 这就是说, 财政收入的增长中用于科技的支出比例没有相应提高, 说明财政科技支出的增长幅度不高。
►►二、我国当前财政科技投入的结构分析
从表5可以看出, 我国科技投入中基础研究的投入比重较小而且显现下降的趋势, 应用研究投入的比重也呈现不断下降的趋势, 由1995年的26.39%下降为2008年的12.46%。而试验发展的资金投入比重却快速上升, 2008年达到科技投入的82.75%。从R& D经费来看, 由于基础研究是技术创新的源泉, 它已经成为各国政府科技投入的优先领域。目前, 发达国家基础研究经费占R& D 经费支出的比重大多在20%左右, 而我国基础研究经费占 R&D 经费支出的比重长期保持在5%左右。此外, 卫生、保健和环境等社会公益研究是政府科技投入的重点领域, 在应用性研究中, 只对具有产业竞争力及未来国家战略起重要作用的领域给予重点支持。从我国当前的情况看, 我国支出结构存在着失衡。2008年我国 R& D 经费总支出为4616亿元, 其中, 基础研究、应用研究和试验发展经费支出所占比重分别为 4.78%、12.46%和 82.76%, 也就是说我国大部分的经费投向了应用性科技开发活动, 而且支出范围广泛没有针对性, 而需要政府支持的基础性和公益性科研项目经费投入不足, 这样的支出结构既会造成财力分散、难以形成对产业支柱领域及未来发展的关键领域的重点支持, 又会因基础性研究领域的投入不足, 影响其长期发展, 进而影响国家科技创新能力的持续提高。[3]
►►三、结论
1.财政科技投入相对量不足。
通过以上分析可知, 虽然财政科技投入绝对量增长较快, 但是财政科技投入的相对量却不足, 严重影响我国科技创新能力的提高。
2.财政科技投入结构失衡。
基础研究投入不足, 投入财力分散, 缺乏对关键领域和产业支柱领域的支持, 严重影响我国科技创新的潜力。
参考文献
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[4]王书玲、王艳、于睿政府科技投入的国际比较及启示探究[J]科技管理研究2010 (5)
网络科技信息资源评价综述 第9篇
1 网络科技信息资源特点及评价指标
1.1 特点
现阶段网络科技信息资源在使用及共享过程中拥有三大特点。首先, 部分内容难以获得。其次, 质量难以保证。对资源进行开发及使用过程中, 无法对正式出版与非正式出版内容进行充分的划分, 导致使用者在对信息进行使用的过程中无法辨别真伪。再次, 资源相对混乱。在信息技术得到广泛普及的今天, 促使网络信息资源不断增加, 导致使用者在搜索互联网过程中很难快速、准确地找到重要信息。使用者如果运用输入关键词的方式进行信息搜索, 会出现多个网页, 然而真正具有使用价值的网页仅有几个, 这就导致使用者需要运用大量的时间进行筛选。
1.2 评价指标
积极进行网络科技信息资源的评价对于解决以上问题具有重要意义。而对于评价指标的确定能够促使该评价的使用价值得以提升。现阶段重要的网络科技信息资源评价指标有很多, 其中相对重要的指标包括对相关网站进行搜索的次数、对相关资源的下载状况、学术网站同专业人员之间的沟通、资源下载过程中的速度, 以及资源价值在分类或整合过程中的体现等。现阶段在加强网络科技信息资源评价研究的过程中首先应当全面考虑这些评价指标。
2 网络科技信息资源评价步骤及优缺点
2.1 步骤
首先, 确定评价对象。按照相关专业人员的研究领域及专业特点, 全面分析其长期需求, 在对引擎进行搜索的过程中, 自动、有效地筛选出满足使用者需要的关键网站。其次, 综合评分。定性和定量评价法应有效应用于被筛选出来的关键网站当中, 同时制定科学的评分标准, 在这一标准下对网站进行排序。再次, 分析并审查排序结果。详细记录评估报告, 同时向使用者公开。最后, 有效收集使用者对该排序结果的满意程度。如果使用者不满意该评估报告显示的结果, 相关工作人员应当及时同使用者沟通, 在对其意见进行充分掌握的基础上对评价措施进行调整, 并重新构建评价体系, 逐步实现评价步骤的科学性。相关工作人员应当积极总结经验教训, 完善评价步骤。
2.2 优缺点
定量评价法在使用过程中, 使用的评价工具为自动锁机数据, 对数量进行充分的统计与研究, 从而促使网络科技资源得到更加客观的评价。一般来讲, 对某网站访问次数越多表示更大的价值存在于该网站当中。同时, 越多的科技网页说明其内容越重要。定性与定量评价法在使用过程中, 后者的客观性更强, 具有更高的使用价值。然而其使用过程中的缺陷在于, 如果科技资源没有得到彻底的剖析, 就无法为深刻的科研工作提供有力帮助。而前者在应用过程中, 网络科技资源的筛选, 需要首先构建相应评价指标。其优势在于对信息内容的分析更加深刻, 而缺陷在于参与评价的工作人员对于评价结果具有重要的影响, 也可以说该方法的使用只可以代表个人立场。例如, 在不同的学科领域当中, 专业人员对于不同网站资源的利用程度具有一定的差异。
3 加强网络科技信息资源评价的措施
网络科技资源的相关内容在长期的发展过程中是会产生变化的, 在科技及人类思想不断进步的背景下, 原有部分重要的评价方法会产生一定转变。由此可见, 单纯仅凭一次评价所反映出来的信息价值是不够真实的。现阶段, 积极开展网络科技信息资源评价最主要的目的是为科研人员及相关领域提供重要帮助, 因此积极进行网络科技信息资源的评价, 促使其拥有较高的时代性具有重要意义。从以上所述定量与定性评价的缺陷来看, 对二者进行综合利用能够有效弥补缺陷, 并提升评价质量。由于定量与定性评价方法分别拥有客观性与主观性的特点, 综合运用二者进行评价能够互相弥补。数据获取不便是定量评价法中的重要缺陷, 而定性评价法在使用过程中能够运用便于操作的特点来克服, 促使网络科技信息资源评价价值得以最高程度地体现出来。这样一来, 使用者在对网络科技资源进行使用的过程中能够及时选择重要信息。值得注意的是, 在提升评价质量的过程中, 评价工作人员应当将评价结果及时同使用者沟通, 对其反馈意见进行详细的分析并采取有效措施, 不断完善评价步骤及方法, 在长期的实践中积累重要的评价经验, 才能够抓紧提升评价结果价值。
4 现阶段加强网络科技信息资源评价面临的问题及解决措施
4.1 问题
首先, 评价指标问题。现阶段我国在进行这项工作的过程中拥有不规范的指标, 各地在开展网络科技信息资源评价的过程中都是根据自身的标准来进行的, 整个行业领域内指标体系不够健全和完善。其次, 评价方法问题。在进行评价过程中所应用的定性与定量2种方式各自拥有自身的优势与缺陷, 通常情况下应用以上2种方式所得结果仅适用于个人, 很难推广。最后, 现阶段我国的个人及各地图书馆是开展网络科技资源评价的主要部门, 这些部门在实施此项工作的过程中没有专业人士的指导, 因此建立起来的评价体系也不够科学和完善, 导致我国此项工作始终落后于国外。
4.2 解决措施
首先, 促进评价工作的长期开展。动态及变化是网络科技资源的重要特点之一, 尤其在近年来, 科学和信息技术以日新月异的速度不断发展, 传统的评价标准及方法基础上所得到的结果不是网络科技资源变化的速度, 因此现阶段所进行的评价是无法代表准确结果的, 真实价值在信息源中的体现无法展现出来。在这种情况下, 相关评价工作人员只有在日常工作中坚持不懈的努力, 不断改进评价方法及标准, 并促使为网络科技信息资源的评价能够与时代的进步保持一致的步伐, 才能够为使用者带来更加完善的服务。
其次, 始终坚持定量与定性评价的有效结合。根据上文相关介绍, 在进行网络科技资源评价的过程中, 较强的主观色彩存在于定性评价当中, 因此单纯应用这一方法进行评价是不能够被广泛使用的。而定量评价方法在应用过程中尽管能够促使客观性在结果当中得以充分的展现, 但是在应用过程中需要建立在大量的数据基础上, 而这些数据的获得是非常不易的。在这种情况下, 我国在进行网络科技资源评价的过程中应积极将2种方法结合使用, 促使二者优势互补, 从而形成主客观结合的结果, 促使网络科技资源评价的结果更加具有实用性。
再次, 提升信息服务质量并促使使用者在应用过程中能够创造更多的价值, 是积极开展网络科技信息资源评价工作的重中之重。在这种情况下, 要想提升评价质量, 就必须对使用者意见进行充分的参考和了解, 并根据使用者的反应来指导接下来的评价工作, 有针对性地转变评价措施, 制定评价指标。这就要求相关工作人员在日常工作过程中, 能够及时向使用者提供评价结果, 并对使用者的意见进行清晰而详细的记录, 根据这些反馈意见, 对评价标准及措施进行调整, 最终目标是实现评价结果更高的客观性与实用性。
5 结语
在科学和信息技术飞速发展的背景下, 积极加强网络科技信息资源的共享对于世界各国经济的不断进步具有重要影响, 因此现阶段应加强网络科技信息资源评价的研究, 从而将更高的网络科技服务信息质量提供给使用者, 充分考察使用者的反馈信息, 不断促使该评价得以强化, 为社会的进步做贡献。
参考文献
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[6]宋立荣.基于网络共享的农业科技信息质量管理研究[D].北京:中国农业科学院, 2008.
企业科技状况评价概念述评 第10篇
20世纪下半叶以来, 全球科技革命如火如荼, 科技成为国际竞争的焦点, 对于现代企业, 尤其是现代科技型企业来说, 科技发展、技术进步是至关重要的。在科技发展一日千里的今天, 企业的科技发展是其进步之魂, 企业的科技水平高低决定着其能否紧跟时代发展, 一个缺乏科技发展、技术进步的企业, 是难以立足于先进企业之林的。
科技工作对企业的重要性推动了科技状况评价研究的发展。对企业的科技状况进行评价, 能够更好的制定企业科技发展战略、增强企业依靠科技进步的能力、指引企业科技进步的方向。发达国家20世纪60年代进行了这类研究, 我国20世纪80年代也开始探索。目前对于企业科技状况评价的研究较多, 仅概念就存在多种名称或提法, 如科技能力评价、科技进步评价、科技竞争力评价、科技创新能力评价等, 多种类似概念的存在, 不利于企业的正确采用与有效操作。名称或提法的差异应当有着含义的不同, 哪些概念才比较合理准确地适用于评价企业的科技状况, 有必要进行探析。
2 企业科技状况评价概念的述评
2.1 科技能力评价
科技能力是一个较为笼统的概念, 目前对此还没有一个统一的说法。有学者认为科技能力是指一个国家、一个地区的各类科技人员的质量和数量与单位时间内所取得的各类研究成果的数量、质量之比, 一般的说, 比例越大, 社会整体科技能力就越强, 比例越小, 社会整体科技能力就越弱。也有学者认为科技能力包括科技投入水平、科技产出水平、科技与经济和社会协调发展程度、科技潜力、制度因素。另外有一部分人把科技能力和科技竞争力等同起来。
中科院可持续发展研究组在《中国可持续发展战略报告》 (1999年) 中指出, 区域科技能力是一个区域在科技资源投入、科技成果产出、科技对社会的贡献方面所具有的综合实力;2002的报告则进一步提出一个国家或地区的科技能力可解析为科技潜在能力、科技发展能力、科技产出能力和科技贡献能力四个相互依赖、相互作用和相互影响的部分。
由此可见, 大部分学者或者机构认为科技能力评价通常适用于国家或者地区, 认为科技能力是衡量国家与地区的综合实力与国际竞争力的关键因素和核心内容, 也有少部分学者将其用于企业。从字面含义上理解, 科技能力应当是指科技发展能力、科技创新能力、科技产出能力、科技贡献能力的综合, 其含义表明这一概念更适用于某一区域。
2.2 科技进步评价
目前理论界对科技进步内涵的理解并不完全一致。归纳起来主要有狭义科技进步和广义科技进步两种解释。狭义科技进步是指自然科学和工程技术的进步。广义科技进步是指科学的发展和技术的变革相互促进、相互转化的过程, 包括提高技术水平、改革生产工艺、提高劳动者素质、提高管理和决策水平、改善经济环境。
科技进步是一个有目的的发展过程。它不但包括自然科学技术的发展和进步, 还包括社会科学技术的发展和进步;不但包括生产技术的变革与进步, 还包括管理技术和决策技术的提高与进步;不但包括硬环境的进步, 还包括软环境的改善。总之, 科技进步是一个系统的、综合的、动态的概念。
企业科技进步贯穿于企业生产的全过程, 是现代企业发展不可缺少的基本要素, 是企业素质和企业生产效益的全面性反映之一。科技进步以科技投入为先导, 通过科技成果的产出, 再应用于实际生产过程中, 最终转化为经济效果;同时, 科技进步也是调整、优化产出产品结构, 实现两个根本性转变的重要手段。
评价企业科技进步的标准是要看是促进了产业、产品结构优化, 是否提高了企业经济的质量和效益, 是否促进了企业的进步。但是, 衡量一个企业的科技状况, 仅仅从科技进步这一方面来评价是不够的, 科技进步的指标能够反映企业发展以及产品结构优化的程度, 能够反映企业经济效益的提高程度, 等等, 但是不能全面概括企业的科技发展水平等的现状。而且科技进步从字面上理解应当是针对科技正在发展, 技术有所突破的对象, 这一提法用于是否发生进步尚属未知的评价对象, 似乎失之牵强。
2.3 科技创新能力
自从科技创新理论被提出之后, 创新的发展经历了技术创新、国家科技创新、区域科技创新、企业科技创新。企业是社会创新的主体, 企业科技创新能力是指企业投入知识、资金、人才等要素, 创造出新产品、新工艺等的活动, 使企业能满足或者创造出市场需求。
科技创新在经济增长和企业发展中的重要作用日益凸显, 企业的科技创新能力也成为了国内外学者研究的热点问题。20世纪90年代初, 国内外对企业技术创新能力评价的理论研究都比较缺乏, 使用的指标也比较粗略, 20世纪90年代中期以后, 国内外对企业技术创新能力评价的研究开始活跃起来, 使用的方法也日趋丰富, 有学者从组织行为学、技术创新资源要素、技术创新过程、技术创新行为等方面来进行研究;有学者将企业技术创新能力分为几个方面, 对每个方面分别设计指标体系;也有学者通过与行业先进水平进行比较来评价企业基础创新能力的高低。
企业的科技创新能力是一个由若干要素组成的综合性的能力系统, 是企业作为科技创新行为主体, 实施并完成科技创新行为的诸多内在条件的总和, 它是企业科技竞争能力的重要组成部分。对于企业科技创新能力的评价可适用于以科技创新为依托, 生产科技创新型产品或提供科技创新型劳务的企业。
2.4 科技竞争力评价
科技竞争力的概念具有多层次性 (国家科技竞争力、区域科技竞争力、产业科技竞争力和企业科技竞争力) , 其内涵在本质上随社会经济的发展而不断得到修正和完善。我国从20世纪90年代初开始进行科技竞争力的评价, 最初因为相关的理论研究较为缺乏, 使用的指标也较为粗略, 主要是针对国家和地区, 不太适用于企业;90年代中期以后, 对于企业的科技竞争力的研究才开始展开。
企业科技竞争力是该企业在自己的科技领域内长期、稳定地保持其科技水平, 增强科技优势的能力, 企业科技竞争力是企业核心竞争力的基础和提高的动力, 是创造新资源, 知识创新, 拥有其他竞争对手所没有的技术的能力。
科技竞争力是企业核心竞争力的基础, 进行企业科技竞争力的综合评价, 对了解科技企业竞争力的大小, 发现存在的问题, 探索提升途径有重要作用。从字面含义上来看, 科技竞争力评价指的是评价对象在自己科技领域内的科技水平与优势, 它从整理过程来考评评价对象的科技活动状态, 包括科技投入、运营管理和科技产出三方面的能力。
探索企业科技竞争力评价方法, 对企业科技发展水平及市场竞争力进行动态评估与跟踪, 根据技术及产业发展趋势和企业发展目标的战略需求, 适时提出调整企业发展战略, 具有着重要的现实意义。
结语
综上所述, 评价企业科技状况含义合理准确的概念应当是对企业科技活动状态的整体进行考察, 从企业的科技投入、科技运营管理以及科技产出三个方面构建合理的评价体系, 由此三方面的状态来确定企业的科技状况。科技竞争能力评价正是从这三方面来考评评价对象, 因此通过对企业的科技竞争力评价来衡量企业的科技状况最为合适。
参考文献
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[4]罗嘉玲.高新技术产业科技竞争力评价方法及实证分析[D].河海大学, 2007.
科技信用评价 第11篇
【关键词】辽宁；科技进步；科技活动投入；科技活动产出
为了更好地把握“十二五”期间辽宁科技发展的态势，根据全国科技进步统计监测及综合评价课题组公布的全国科技进步统计监测评价有关数据，对2011—2015年的全国科技进步监测结果进行了归纳整理（见下表），对科技进步环境、科技活动投入、科技活动产出、高新技术产业化、科技促进经济社会发展五项评价指标，进行横向和纵向的分析、研究。
一、总体评价
从上表可以看出，“十二五”期间辽宁科技进步水平排序总体呈下降之势，2015年已降至全国第11位，但仍表现出相对较强的科技进步水平，科技潜力相对较大。具体表现在以下几方面：
（一）科技进步环境良好
主要突出表现在，辽宁具有较为丰富的科技人力资源，2015年“万人以上大专学历人数”位居全国第4位，仅次于北京、上海和天津。“十二五”期间，除2012年（第7位）外，均排名第4位。丰富的科技人力资源是辽宁科技发展的巨大优势。在科研物质条件方面辽宁也较为先进，其中“科学研究和技术服务业新增固定资产”，排名较为靠前，反映出较好的科研物质条件基础。
（二）科技活动投入较高
由于辽宁科技人力资源丰富，相应科技活动人力投入也较高，“万人R&D研究人员数”一直稳居全国前列。科技活动财力投入表现要好于人力投入，尽管排名近两年有所下降，“地方财政科技支出占地方财政支出比重”2015年仍排名全国第9位，“R&D经费支出与GDP比值”排在全国第12位。
（三）科技活动产出能力较强
辽宁在科技活动产出方面的表现要好于科技进步环境和科技活动投入。2015年，辽宁科技活动产出排名全国第7位，在科技活动产出水平、技术成果市场化方面，辽宁均有不俗的表现。“万人科技论文数”、“万人发明专利拥有量”、“万人输出技术成交额”、“万元生产总值技术国际收入”等项指标均位居全国前列。
（四）高新技术产业化能力仍显薄弱
在高技术产业化方面，2015年辽宁排位比上年提高了2个位次，但依然较为薄弱，2015年仅排名全国第22位。高新技术产业化水平较低，近四年排位始终在20位之后。其中“高技术产业增加值占工业增加值比重”、“高技术产品出口额占商品出口额比重”两项指标，位次不断下滑，排名均降到20之后。高新技术产业化效益水平略有好转，2014、2015两年全国排名提升到第18位，为“十二五”期间最高。
（五）科技促进经济社会发展较好
在科技促进经济社会发展方面，辽宁位次虽出现下滑，但依然排在全国第11位。经济发展方式转变较好，其中“劳动生产率”稳居全国第6位。社会生活信息化水平较高，“万人国际互联网上网人数”稳居全国第7位。在環境改善方面，表现不尽乐观，已从2010年的19位，下滑到2015年的第23位。
二、科技进步优势不断弱化
“十二五”期间，辽宁科技进步水平排序依次为第6、7、7、8、11位，总体呈现出一种逐渐下滑的态势，主要体现在科技进步环境、科技活动投入、高新技术产业化、科技促进经济社会发展四项指标上。
（一）科技进步基础相对减弱
“十二五”期间辽宁科技进步环境在全国的排序从2011年的第8位降到2015年的第12位，具体表现在：科技人力资源排序从2011年的第7位下降到2012—2015年的第11位：科技意识排序从2011的第8位逐步下滑到2015年的第15位，2015年“有R&D活动的企业占比重”只有7.74%，仅排名全国第25位。
（二）科技活动投入相对下降
2011年辽宁科技活动投入位居全国第9位，到2012年提高到第8位，2015年已下降至第13位。其中，在科技活动人力投入方面，由2011年的第7位下降到2015年的第16位，主要是“企业R&D研究人员占比重”较低造成，2015年该比重仅为48.80%，排在全国第19位；科技活动财力投入排序同样下降，从2011年的第9位下跌到2015的第12位，主要是由于“企业R&D经费支出占主营业务收入比重”从2011年的0.94%下降到2015的0.66%，排名由第12位下滑至第16位，“企业技术获取和技术改造经费支出占企业主营业务收入比重”由2011年的1.15%减少到2015年的0.42%，在全国排位从第12位跌至第17位。可见作为全省创新主体的企业，科技投入相对不足，创新的热情有待激发。
（三）高新技术产业化差距进一步拉大
“十二五”期间辽宁高新技术产业化，从2011的第18位，逐步下滑到2015年的第22位。高新技术产业化水平不断下降，其中“高技术产业增加值占工业增加值比重”从2011年的19位，下降到2015年的第22位，“高技术产品出口额占商品出口额比重”，从2011年的第13位，猛跌至2015年的22位，两项指标排位均在全国20名之后，与辽宁科技大省的地位极不相称。
（四）科技促进经济社会发展水平下降
2011-2014年，辽宁科技促进经济社会发展排序始终稳定在全国第7位，2015年骤降至第11位。这主要是由于环境改善水平的下降，由2011年的第19位，下滑至2015年的第23位。其中“环境质量指数”从2011年的12位，下降到2015年的第24位，“环境污染治理指数”，从2011年的第8位，快速下滑至2015年的第22位，环境质量不断恶化。
三、科技发展不平衡
（一）科技进步环境不平衡
主要表现在科技意识，与科技人力资源和科研物质条件不相称。同科技人力资源和科研物质条件相比，科技意识相对落后。2015年，辽宁科技人力资源和科研物质条件均排名第11位，而科技意识排名第15位，该指标“十二五”期间已下滑7个位次。可见辽宁科技意识相对落后。
（二）科技活动投入不平衡
主要表现为，科技活动人力投入落后于科技活动财力投入。2015年辽宁科技活动财力投入排在全国第12位，而科技人力投入只排在第16位，两者相差了4个位次。科技人力投入排序较低，主要是“企业R&D研究人员占比重”较低造成。可见我省企业不仅研发投入相对不足，在研发人员的队伍质量上也亟待提高。
（三）科技活动人力投入与科技人力资源不相称
主要表现为，相对于科技人力资源，科技活动人力投入较弱。2015年辽宁科技人力资源位居全国第11位，而科技活动人力投入仅居第16位。可见，科技活动人力投入落后于科技人力资源，说明辽宁还存在着科技人力资源闲置或浪费的现象，科技人力资源没有得到充分利用。
（四）高新技术产业化与科技活动投入不相称
主要表现为，相对于科技活动投入，高新技术产业化明显落后。2015年辽宁科技活动投入排名13位，而高新技术产业化排名仅为21位，相差了8个位次。二者间巨大的差距，说明辽宁科技在促进高新技术产业化方面，还没有充分发挥作用，科技对经济发展的贡献作用远远不够。
（五）科技促进经济社会发展不平衡
主要表现在，环境改善落后于经济发展方式的转变。2015年，辽宁省经济增长方式转变位居全国第10位，而环境改善只位居全国第23位，二者相差了13个位次。“环境质量指数”、“环境污染治理指数”，2015年分居全国第24、22位。可見，“十二五”期间，辽宁环境改善依然落后，可以说，在某种程度上，辽宁经济增长方式的转变仍是以牺牲环境为代价的。
四、关于“十三五”期间提高辽宁科技进步水平的几点建议
辽宁是科技大省，科技实力仍相对较强，但与北京、上海、江苏等发达省市相比，差距在不断拉大。此外，辽宁科技进步优势相对减弱，并存在着发展不平衡的问题。为进一步提高辽宁科技进步水平，促进科技进步与经济社会的平衡发展，提高辽宁科技和经济竞争力，辽宁应着重解决好以下问题。
（一）加强科技人才的培养和引进
科技进步是推动经济增长的重要源泉，科技创新是一个企业、国家、民族兴旺发达的不竭动力。科技进步和科技创新离不开高素质的科技人才，科技人力资源是重要的稀缺资源。辽宁应加强对科技后备人才的培养，在留住现有人才的同时要积极引进高素质的科技人才，政府、科研机构和企业要为科技人才营造宽松的外部环境，提供广阔的发展空间。
（二）加大科研经费的投入
“十二五”期间，辽宁科技活动人力和财力投入均称下降之势。特别是作为全省创新投入主体的企业，科技投入严重不足。科研经费投入不足不仅制约了科研物质条件的改善，而且影响科技人员的积极性和创造性，容易造成科技人才流失。辽宁应加大科技经费投人，进一步提高R&D经费占GDP的比重。在增加地方政府科技拨款的同时，尤其要引导企业提高科技意识，增加科技投入，鼓励技术创新，提高企业竞争力。
（三）加强新产品的研究、开发和推广
“十二五”期间，辽宁新产品销售收入占主营业务收入的比重呈下降之势。2015年该项比重仅为8.27%，位居第14位，远远落后于浙江、上海、北京等许多省份。辽宁应加强新产品的研究开发，特别是做好新产品的市场推广，形成产业规模。
（四）加强对传统产业的高技术改造
尽管辽宁已步入工业化后期阶段，但传统产业依然占据较大比重。传统产业发展的缓慢制约了辽宁经济的发展。传统产业发展缓慢固然有体制和管理上的原因，但忽视对传统产业的高技术改造也是一个重要原因。辽宁在扶植发展高技术产业的同时，更应积极加强对传统产业的高技术改造，为未来高技术产业的腾飞奠定坚实的物质基础。
（五）加快经济增长方式的转变
“十二五”期间，辽宁经济增长方式有了较大转变，排名始终在全国前10位，其中劳动生产率排在全国第6的位置。但综合能耗产出率水平较低，仅位居全国第21位，说明经济增长方式仍然是粗放型的。辽宁应在提高投资效益、加快经济增长方式向集约型转变上下工夫。
（六）加强环境保护
“十二五”期间，辽宁的环境改善情况不容乐观，2015年只排名全国第23位，为“十二五”期间最低。“环境质量指数”、“环境污染治理指数”排名均不断下降。今后辽宁在提高资源综合利用率的同时，要加强环境污染治理的力度，大力发展和引进清洁能源技术，因为环境的改善不仅标志着生活质量的提高，而且有利于吸引人才和投资。
参考文献
科技信用评价 第12篇
围绕上述问题,征信模式的创新和云信用评价模式的构建是打通资金供求双方信息不对称的重要途径,也是缓解科技型中小企业融资困境的迫切任务。我国信用评价市场长期实施以政府主导的中央征信体系,存在科技型中小企业信用评价数据库不完备、信用评价法律法规不完善、信用评价机构运作不规范、信用评价监管缺失等问题。互联网经济和互联网技术的发展为解决科技型中小企业创新创业的融资难问题开辟了新途径。电商平台、社交网络、搜索引擎以及各类互联网平台上积累的交易数据、行为数据汇成海量而丰富的云数据库,通过云计算、大数据挖掘技术的整合、分析和处理,能够形成对相关个人和小微企业的信用评价,以作为投融资征信的有效参考。借助于自由、平等、共享、开放的互联网思维和云创新思路,加快我国金融征信体系、行政征信体系和互联网征信体系的信息共享和资源融合,创新云信用评价模式,构建完善的信用云数据库和云信用评价服务体系,对于缓解信息不对称、改善科技型中小微企业的创新创业融资难、提高资金资源的配置效率具有重要的战略意义。
1 文献综述与理论基础
通过对近年来科技型中小企业融资研究、科技型中小企业信用评价体系研究进行文献综述,梳理出科技型中小企业融资困境、信息缺失与信息不对称、云信用评价模式之间的逻辑关系。
1.1 科技型中小企业融资与信息不对称研究
据国家统计局数据显示,2014年一季度有融资需求的中小微企业中只有8.6%的企业银行借贷取得成功,62.5%的企业借款遇到阻碍[2]。科技型中小企业因其处于成长期,普遍存在收益波动性较大、信息披露程度低、财务制度不完善、投入产出不均衡等问题,其融资途径仍依赖于自有资金和信用贷款,且对短期信贷、融资时效、融资频次要求较高,在一定程度上加剧了科技型中小企业的融资困境。
对于科技型中小企业融资困境的成因,Weiss&Stiglits[3]认为科技型中小企业在间接融资时由于信息不对称而引发的逆向选择与道德风险是导致信贷配给的重要原因;同时,Williamson阐释了项目收益事后的信息不对称,认为银行期望收益率与利率之间非单调性变化也源于信息不对称[4]。Myers和Majluf根据信号传递理论认为经理层与投资者之间存在信息不对称而造成股权融资和债券融资受阻,因而提出先内部融资,后债权股权融资的融资优序理论[5]。信息披露程度较低,且缺少充分的抵押或担保,使得正规金融机构信贷风险较大,而非正规金融能够高效收集“软信息”,使得其广泛存在且长盛不衰,并提高了信贷市场的资金配置效率[6]。张玉明等[7]认为中小企业发展过程中信息内部化、信息透明度低,投资者难以取得企业财务信息和经营管理信息,严重增加了其融资难度。科技型中小企业信用评价所依赖的正是多元化途径获取的“软信息”,借助于社交平台、电子商务、支付平台、搜索引擎等积累的数据资源,利用有效的信用评价模式汇聚、统计并分析这些数据资源,才是解决科技型中小企业信息缺失和信息不对称的有效途径。
科技型中小企业与其他类型的中小企业相比,在融资时面临更大的信用评价难题。一般中小微企业在融资时主要面临内外部的信息不对称,即外部投资者、银行等金融机构对企业内部收益风险、市场占有、经营能力、财务状况等信息难以全面、深入、客观、及时地了解与获取。而科技型中小企业由于研发技术的复杂性和创新性,投入产出结构呈现非线性、非对称、非均衡,收益不确定性更大,所对应的风险更高,企业内部研发人员与管理层之间也存在信息不对称,管理层难以判断研发投入能给企业带来的市场前景和收益周期,包括研发人员自身也难以准确预计未来的收益与风险。此外,科技型中小企业的技术和收益具有溢出性,随着新技术的诞生和不断成熟,市场中同质技术也会很快出现并赶超,人才、技术在企业内外部之间的流动性非常强,技术的更新和迭代加剧了企业的投入产出风险。
1.2 科技型中小企业信用评价体系研究
研究和解决科技型中小企业信用信息问题,构建有效提高信用评价效率的信用评价模式,对科技型中小企业融资困境解决有重要意义。学术界主要从信用担保、信用评价、信用风险、信用系统建设等方面进行了研究。
在科技型中小企业信用担保研究方面,张建波[8]从信用担保市场逆向选择和信用担保配给制度的角度阐释了有效控制逆向选择和完善中小企业信用担保市场发挥功能的路径。张翔[9]分析指出我国中小企业信用担保体系存在监管主体不明确、担保行业法律法规不健全、担保公司分支机构设置过滥等问题。中小企业担保课题组[10]指出财政资金杠杆在中小企业信用担保体系中发挥重要作用。
在科技型中小企业信用评价研究方面,万超等[11]研究发现国内信用评级业务主要由国际大型评级机构垄断,且对中小企业的信用评级仍属空白,评级体系缺乏完善、统一、科学的管理。为此,李杰群[12]以AHP分析法为基础,杨龙光[13]基于回归分析思想改进现有聚类算法,舒歆[14]则构建了7个方面共19项评价指标评价体系,众学者从不同角度用多种方法尝试降低小微企业融资交易成本与信息不对称,构建符合科技型中小企业特征的信用评级指标体系。
针对科技型中小企业信用风险的管控,林莎[15]尝试利用DEA模型对上市中小企业信用风险进行评估。霍海涛[16]通过专家咨询法和文献学习法从财务与非财务角度共选取19个指标构建了高科技中小型企业的信用风险评价体系。高丽君[17]采用贝叶斯模型、传统生存模型、平均生存模型、拔靴生存模型等验证德国某中小企业信用风险数据库中中小企业的信用违约风险。孟庆军等[18]采用可拓学方法科学评价了科技型中小企业的信用状况。
在科技型中小企业信用信息来源方面,文彬[19]总结到中小企业信用信息采集工作中存在着中小企业信用意识淡薄、金融机构推广不积极、非金融机构数据采集更新难等问题,而陶娅娜[20]指出,互联网金融在海量的信用数据积累和数据挖掘优势下突破时空界限,提高了资金供求双方的信息透明度,改善了资金融通效率。张健华[21]提出互联网征信是以开放式的互联网为载体,利用大数据、云计算等新兴高科技,通过抓取、采集和整理个人以及企业在使用互联网时所留下的数据信息,同时辅以其他渠道获取的数据信息而进行信用评估与服务的活动。
在信用评价模式研究中,李新功[22]通过构建KMRW声誉模型分析发现第三方支付征信平台在不完全信息动态博弈过程中可以减少信贷风险并促进网络信贷的发展。黄余送[23]梳理了国际征信主要有公营征信机构、会员制征信机构和私营征信机构三种主要模式;我国互联网征信机构发展模式目前主要分为自征信机构和第三方征信机构[24]。吴晶妹[25]提出未来我国征信将形成金融征信体系、商业征信体系和行政管理征信体系三大数据体系。
2 科技型中小企业信用评价发展现状
目前,我国的信用评价模式主要是以中央征信体系为核心,在互联网经济的带动下,民间征信也开始蓬勃发展,主要包括P2P网贷平台征信系统、第三方互联网征信平台、大型电商或互联网公司旗下的信用评价板块等。
2.1 新型信用评价方式
信用评价模式随着互联网经济的发展不断得到创新,极大丰富了信用评价模式的信息来源和内容结构。传统金融机构与第三方互联网公司在融资征信方面开展了形式多样的创新。第一,银行与电商的合作创新模式。工商银行与阿里巴巴合作推出“易融通”,面向在阿里电商平台运营三年以上的诚信通会员提供信用贷款而无需抵押或担保,“易融通”通过电商平台的诚信交易记录实现了工商银行与资金短缺的中小企业之间的信息对接,兼具银行的资金优势和电商的信息优势。第二,阿里小贷模式。阿里小贷的关键在于零成本征信资源和大数据技术,其依托于淘宝、天猫、支付宝等平台积累的电子商务数据库,利用大数据模型和云计算技术对数据进行演算分析,对贷前风险进行了有效控制,申请流程也达到实时和快捷的程度;同时,依托于微贷技术,阿里小贷能够监控融资企业网络实时交易情况,对财务风险能够动态而清晰地把握,利于贷后的风险防控和回款监督;最大程度地降低了交易成本,缓解了信息不对称带来的风险和阻碍。阿里小贷拥有8000万企业用户和5亿消费用户的海量用户资源库;其单笔信贷成本仅为2.3元,而银行单笔信贷成本平均需要2000元;银行的客户经理单人管理100家中小微信贷,而阿里小贷单人管理中小微信贷可达1000家以上;阿里小贷的不良贷款率仅为0.84%,远低于商业银行均值[26]。第三,P2P、众筹等互联网融资模式采用线上征信与线下征信相结合的方式,通过第三方网络征信公司的大数据分析融资对象的行为信用特征,同时要求融资对象提供线下担保或抵押证明,但相对于阿里小贷模式而言征信成本和融资阻力相应提高。
除此之外,新型信用评价模式还包括央行征信中心的网络金融征信系统(NFCS)、网贷之家的云征信系统,以及央行批准的包括阿里芝麻信用、腾讯征信在内的八家商业机构征信业务等。网络金融征信系统(NFCS)通过收集和整理已注册进入系统的网贷平台借贷双方的各类信息,打通线上线下、网络金融与传统金融之间的信息不对称。截至2016年1月15日,累计签约机构突破800家,收录的客户数已超过491万人,贷款总笔数285万笔,累计查询415万笔,日均查询1.5万笔,基本涵盖了市场上主要的P2P网贷机构,部分实现了网贷机构之间的信用信息共享。网贷之家的云征信系统采用分布式零存储征信查询方式,在云端整合来自银联数据、工商信息、运营商数据、航空数据、法院执行记录、公安在逃或犯罪记录、电商信用记录、央行征信报告、生活缴费、车辆违规记录、人脸识别等的多种数据,形成反馈结果。阿里旗下的芝麻信用,为消费群体和小企业提供信用评价服务,其数据来源于淘宝、天猫、支付宝等阿里平台实名注册并参与交易的3亿多用户与3,700万中小微企业,涵盖电商数据、支付、信用卡还款、转账、理财、网购、公共事业缴费、租房、搬迁记录、社交关系等项目,并将逐步与公共机构、金融机构和商户实现信息共享。而腾讯征信的优势在于社交数据,其依托于8亿QQ用户、6亿微信用户的社交用户数据池,以及微信支付、手Q钱包、财付通、理财通等3亿多用户的金融数据,从消费、履约、安全、财富等维度进行综合测评。
2.2 现有信用评价方式的不足
中央征信体系涵盖银行交易、保险交易、证券交易、外汇交易、纳税、社保、缴费等数据,数据来源丰富但服务群体比较局限,央行个人征信系统收录的自然人有8.5亿,但仅有3.4亿人有信用档案;信用数据没有开放途径,不便于多种类型的资金供给方使用。新型征信模式不断得到创新与发展,但仍存在诸多不足:一是各类信用评价平台各自独立运行,模块与模块之间没有合理有效的信息共享机制、利益分配机制和安全管理机制来实现数据共享,致使信用数据的服务对象具有局限性,信用数据分散而信用评价成本较高。二是大数据和云计算处理技术仍处于快速发展阶段,数据库风险控制、安全管理、数据存储和数据整理仍不够完善,还存在较高的政策法律风险和企业信息保密问题。
3 云信用评价模式的构建
解决信息短缺和信息不对称问题,主要依靠平台建设和机制安排[26]。现有数据库和信用评价平台存在分散、独立、信息不共享、平台不对接、内容不完善等问题,因而有必要对科技型中小企业信用评价模式进行结构化、全局化、标准化的创新架构,利用开放、共享、平等、自由的云创新理念,逐步整合独立的信用评价板块,建设动态、系统、开放、共享、智慧、安全的科技型中小企业云信用评价平台,探索信用评价平台之间、信用评价平台与资金供求双方的信息共享机制和利益分享机制,构建科技型中小企业云信用评价模式。
3.1 云信用评价模式的内涵分析
互联网融资征信的关键特征在于“众”和“云”,“众”是万众参与,体现共享经济和粉丝经济的特点;“云”源于云计算和大数据,体现开放、共享、平等、透明、效率的互联网思维。“云”的资源整合优势被运用在创新、融资等领域,发展形成云创新理论和云融资模式,云创新利用互联网将内外部分散的、自发的、海量的创新资源整合并开发,在科学管理、优化流程、有效运行机制的带动下,创造出多元收益、万众参与、高效率低成本、开放共享、超越组织边界的创新成果[27]。基于云创新理论,云信用评价模式是依托于开放、共享、平等、透明、效率的云创新理念,整合互联网经济所积累的多样化海量信息,在大数据、云计算等数据处理技术的支撑下,通过信息分享机制和利益分配机制实现中央征信平台、互联网征信平台、民间中介评级机构等多种信用资源平台的整合与共享,减少科技型中小企业的信用数据缺失,缓解资金供求双方的信息不对称,以满足科技型中小企业的融资需求并提高行业资金配置效率的新型信用评价模式。
3.2 云信用评价模式的适用性
云信用评价模式具有如下特征:第一,云信用评价模式能有效缓解科技型中小企业的信息缺失和信息不对称。云信用评价平台整合互联网积累的社交信息、电商交易、第三方支付、搜索记录、注册账号等海量信息并在云计算技术支持下形成信用评价量化数据,成为衡量信贷对象信用特征的重要参照。第二,云信用评价模式具有规模效应,将有效降低科技型中小企业融资成本。中小微企业融资有短、小、频、急的特点,传统金融机构的融资成本较高,难以支撑风险分散、零碎小额的中小微融资;互联网积累的信用数据越多,融资受益的中小微企业群体越多,则单个企业分担的网络平台建设成本以及数据汇集分析成本就会越少。第三,云信用评价模式增加了信贷违约成本。科技型中小企业同样存在高昂的信贷违约成本,中小企业着眼于长远发展时会更加珍视长期积累的信誉资本,网络发布信息的速度更快、影响更广,一旦失信记录被传播将承受巨大的违约成本。第四,云信用评价模式具有极强的拓展性和创新性,可以在万众参与、万众创新的环境中不断吸纳资源和创新模式,提高科技型中小企业融资征信水平。
云信用评价模式可以帮助传统金融机构拓展信贷范围,更为广泛地开展中小企业信贷或个人信贷业务,在一定程度上降低信贷风险和成本。同时,有利于促进投融资资源和优质资金资源向科技型中小微企业、创业企业和创客群体倾斜,满足其融资需求,从而更加激发“大众创新,万众创新”的活力。云信用评价模式的使用对象将非常丰富,其建设不仅惠及投融资、担保、保险等金融服务领域,还将在风险投资、商业合作、商业交易、中介机构审核、行政审批、求职招聘、消费信贷、分享经济等需要信用评价的更多领域发挥联动作用。
3.3 云信用评价模式的主体与要素
云信用评价模式是一个多主体、多要素协作联动的复杂系统,其主体主要有资金供给方、云信用评价平台和资金需求方。其中,资金供给方分为内部资金和外部资金,内部资金包括自筹资金、员工持股、股东筹资、研发投入等,外部资金包括银行信贷、风险投资、众筹资金、网贷资金、小额贷款和上市融资等。云信用评价平台则吸纳中央征信主体、互联网征信主体、中介评级机构、媒体信息、其他民间信用评价主体提供信息、数据和资源,吸引云计算、大数据技术供应商提供数据分析处理等技术支持,形成数据库和信息处理机制。资金需求方主要是因信息不对称或信息缺失而处于融资困境的科技型中小企业、创客群体等。
云信用评价模式的基本要素是信息和数据资源,信息的积累、挖掘、分享、传递促进了资金供求双方的信任对接。信息资源一类来源于中央征信体系下银行、工商财税、公检法、行业协会等积累的数据,二类来源于互联网征信中电子商务、支付平台、社交媒体、网贷融资、注册账户等积累的数据,三类来源于中介机构、信用评级机构等的服务支持。资金也是该模式的基本要素,云信用评价模式促进了资金在供求双方之间的流动,提高了全行业的资金配置效率。此外,政策环境、法律环境和创新环境也是必备要素,信息共享的实现依赖于利益分配机制,也有赖于政策支撑。良好的政策法律环境可以加快不同利益群体之间信息共享的进程,而创新氛围更容易产生颠覆性的信息共享机制。
3.4 云信用评价模式的运行机制
云信用评价模式的运行依赖于有效的信息共享机制和利益分享机制。现有征信体系或信用评价模式存在分散性、单一性等不足的根本原因在于没有有效的信息分享途径和利益分配方案。从动力机制的角度来看,获取低成本、高效率的资金是处于创立、成长阶段的科技型中小企业的刚性需求;在信用评价完善的基础上,传统金融机构和互联网金融都能在低风险情况下扩大信贷业务而增加收益水平;政府推行“大众创业,万众创新”,促进科技型中小企业发展壮大,必然要寻求解决科技型中小企业融资困境的途径方法。
央行征信体系与民间征信模式各有优势,相对独立,各种信用评价模式之间存在竞争关系,积累的信用数据来源不同,均属于各自的核心竞争优势,具有私密性和归属性;服务对象也各具特色,依赖于特定的融资群体,既有独立又有交叉。科技型中小企业的信用数据可能存在于多个板块之中,针对这一特定群体,各信用评价板块调取相应的信息在云信用评价平台进行整合,并在云信用评价平台搭建的基础设施中完成数据分析,按照合理的利益分配方案进行收益的分享,将有效降低信用数据的分散化,降低融资成本,提高融资效率。云信用评价模式避免了云计算基础设施的重复建设,利用合理机制将竞争激烈、服务对象单一、数据来源单一的信用评价模块进行了整合,极大提高了资金融通效率和信息管理安全,促进了信息共享与协同创新。
4 结论与建议
科技型中小企业融资困境的主要原因在于金融机构信息缺失而导致的资金供求双方信息不对称问题,科技型中小企业因其轻资产、无担保、收益不确定性、高风险等特征存在企业内外部、企业内部管理与研发、研发团队对未来收益的三重信息不对称,信用评价模式的完善是缓解科技型中小企业信息缺失和信息不对称的有效方式,因而也是解决科技型中小企业融资问题的重要途径。互联网信用评价平台依托于互联网积累的社交信息、电商交易、金融支付、搜索记录、注册账户等海量数据有效拓展了信息来源,降低了科技型中小企业融资成本和违约风险,但现有信用评价平台分散、独立、信息不共享、平台不对接、内容不完善,需要利用开放、自由、平等、共享、效率的云创新理念进行优化。本文基于云创新理念,整合主体和要素资源,探索信息共享机制和利益分配机制,创造性地构建了云信用评价模式的理论模型,以实现对科技型中小企业信用评价的结构化、全局化、标准化创新架构。
国内外学者从融资障碍、融资渠道与途径、融资模式、融资创新、融资行为与策略等角度对科技型中小企业融资问题进行了探讨,而本文重点从科技型中小企业融资困境的成因入手,为解决因信息缺失而造成的信息不对称问题,创造性地构建了云信用评价模式的理论模型。科技型中小企业信用评价模式构建的关键在于数据库开发、信息共享机制建设、信用评价体系架构,未来研究应当着重关注:一是创新数据库信息存储、信息处理技术,建设符合科技型中小企业融资规律的指标体系和信息采集标准,提高信息安全管理水平和风险管控水平;二是探索征信板块整合与征信信息共享的途径,通过创新信息共享机制和利益分享机制打通中央征信系统与民间征信系统之间的信息壁垒,通过替代各征信平台之间购买信用数据而提高融资征信效率,降低融资征信成本;三是探索形成以中央征信体系为主导的多种征信模式并存的云信用评价模式,在信息平台设计、数据来源、技术支持、应用场景、保障体系方面持续优化。
摘要：在文献综述的基础上,梳理科技型中小企业融资困境、信息缺失与信息不对称、云信用评价模式三者之间的逻辑关系,发现科技型中小企业信用评价模式存在信息分散、数据来源单一、服务对象单一的不足。构建基于开放、共享、平等、效率的云创新理念,整合多样化海量信息,在大数据、云计算技术支撑下,通过信息共享机制和利益分配机制实现各类信用模块资源整合的云信用评价模式,能够有效解决科技型中小企业信用数据缺失问题,缓解资金供求双方的信息不对称,以满足科技型中小企业的融资需求并提高行业资金配置效率。
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