课程教学评价常见问题答疑-中国海洋大学

课程教学评价常见问题答疑-中国海洋大学（共3篇）

1.课程教学评价常见问题答疑-中国海洋大学 篇一

附件1：

“‘LG电子’中国海洋大学课程教学卓越奖”管理暂行规定 为鼓励广大教师开展教学改革与创新，促进学校本科教学质量不断提升，发挥广大教师在培养高素质创新人才中的关键作用，LG浪潮数字移动通信有限公司与学校商定设立“‘LG电子’中国海洋大学课程教学卓越奖”。为做好该奖项的评选奖励工作，根据双方协议精神，特制订本规定。

一、奖励范围

在我校从事教学工作三年以上，年龄在45周岁以下的受聘教师岗位的在编在岗人员。

二、奖励金额

每年奖励人数10人，设一、二等奖。一等奖5人，每人 4000 元，二等奖5人，每人2000 元。

三、评选条件（须符合下列第1、2、3条并第4或5条）

1．热爱教育事业，认真履行教师岗位职责，完成其所聘岗位要求的本科教育教学工作且成绩突出。

2．积极主动承担本科教学任务，近五年系统讲授过两门及以上全日制本科生课程。

3．在教学过程中不断更新教学内容、改革教学方法和手段，课堂教学效果好。

4．参加过学校组织的课程教学评估，成绩为良好及以上，其中申请一等奖者，课程评估成绩须为优秀。

5．近三年以第一作者公开发表过教育教学研究论文或参与过学校及以上教改项目，获得过校级及以上教学成果奖。

三、评选办法及程序

1．学校设立“‘LG电子’中国海洋大学课程教学卓越奖”管理委员会负责该奖项的管理。管理委员会由LG浪潮数字移动通信有限公司有关人员和我校有关校领导、人事处、财务处、教务处、高教研究与评估中心、教学支持中心负责人组成，办公室设在教学支持中心。

2．“‘LG电子’中国海洋大学课程教学卓越奖”评定工作每年11月举行，由教师个人提出申请，填写《“‘LG电子’中国海洋大学课程教学卓越奖”申请表》，院系审核、择优推荐。

3．教学支持中心组织教学督导以及人事处、教务处、高教研究与评估中心等有关专家进行评审，获奖名单和申报材料经公示报学校批准。

4．学校公布获奖教师名单，并会同LG浪潮数字移动通信有限公司在每年年底之前对获奖人员进行表彰奖励。

2.课程教学评价常见问题答疑-中国海洋大学 篇二

1 国内外研究现状

多媒体教学技术是国内外非常成熟且业已应用到各种领域的教学手段与方法,国内针对多媒体教学技术在我国高校教学当中应用情况的各类研究已经非常全面但查阅了中国知网数据库后,发现其中关于体育类多媒体教学的文章较少,比较具有代表性的有:

郭维民在《高等院校体育多媒体教学的优化思路研究》中提出体育课上采取多媒体教学有吸引学生注意力, 提高学习积极性,主动性,便于体育课基础理论的学习与应用:有助于突出教学的难点与重点:增加课堂容量、丰富学生学习内容等教学意义与作用。

赵培禹等在《共享式体育多媒体教学系统的实践研究》中探讨了计算机支持的体育协作学习系统的结构与功能,进行了系统设计。并通过网络共享和体育课堂同步教学实验验证了此方法的辅助教学有效性,该教学系统实现了体育教学与多媒体教学的有机结合。

闫冰在发表的论文《基于体育多媒体教学技术的体育教育》中谈到了体育多媒体教学技术对体育教育的促进作用和基于体育多媒体教学的常见的几种教学方法。

佘敏克等在武汉体育学院学报上发表的《体育多媒体教学课件在不同教学模式中应用效果的实验研究》中,通过分组“单盲”教学实验,探析了在体育多媒体教学中采用不同教学模式的教学效果,得出了以教师为主导,学生为主体的教学模式优于传统的以教师为主导或以学生为主导的单一的教学模式。

刘丽在《体育多媒体教学优势和策略》一文中指出,体育多媒体教学作为一种新型的教学手段,将给传统的体育教学带来巨大的冲击,将多媒体技术运用于体育教学过程中,对教师、学生及教学内容所产生的影响,对于突破传统的教育观念,提高教学效率有着十分重要的现实意义。

虽然国内有关体育多媒体教学方面的论文较少,但在体育教学领域,应用多媒体教学技术的案例已经非常之多,尤其是各大视频网站上关于各项体育运动的国内外教学视频,例如篮球、足球、排球、羽毛球、网球、健美操、广场舞等技术的教学视频是非常丰富的。虽则各类体育项目的教学视频种类、数量丰富,但在我国高校以及中小学的体育教学领域,多媒体技术还没有被充分应用,体育课多媒体教学形式的潜力还没有被充分挖掘。

2 互动式多媒体教学手段的实践方法

互动式多媒体教学手段主要是指应用多媒体教学技术,在帆船知识理论课与帆船驾驶技术实践课的授课过程中,充分采用师生互动的方法,调动学生的学习自主性、积极性,让学生和老师共同成为课程的授课者的多媒体教学方式。

在理论课的教学过程中,通过幻灯片技术来进行主要涉及到帆船运动的发展历史、帆船运动的级别介绍、帆船运动的规则与场地布置等方面的理论教学内容。除主讲教师讲解外,多采取布置课下作业,学生分组自学并预习,按照教师要求组织部分理论授课内容并课上讲解,教师点评的方式,来充分调动学生的学习积极性,发展学生学习知识掌握知识的能力,通过这种授课方式,学生老师共同被调动起来,共同开展课程。

除理论课之外,在实践课授课过程中,除同样采用幻灯片视频影音材料等帆船驾驶技术、动作技术讲解外,还多采用视频录制的方式,通过摄像机记录学生帆船动作技术操作情况,并与学生本人、全班同学共同进行动作技术情况分析与点评,强化动作技术教学中的重点、难点教学,以及查找改正技术错误。

3 互动式多媒体教学手段在帆船课中应用的教学情况分析

3 . 1 采用多媒体教学手段后, 学生对帆船运动的理论知识的学习更有 效 率

采用多媒体教学技术的帆船理论课教学,与传统的高校专业理论课教学模式基本一致,学生在上课方式上无生疏感,更容易进入学习状态,大大强于口述或板书等传统体育课理论部分内容的教学方式的教学效果。形象的幻灯片讲解,图片与图表、动态图的大量应用,使学生们接受起来更简单、直接,也就更有教学效率。

而通过布置课下作业,学生分组预习部分理论课内容,并制作幻灯片课上讲解,全班点评的方式,充分调动了学生的学习积极性,转变了老师主导,学生被动接受的授课形式。

3 . 2 采用多媒体教学手段后, 学生对帆船运动的竞赛规则, 场地布置, 有了更直观的印象

以往的帆船公共体育课上的帆船运动规则与场地布置讲解,多采用板书或在码头边采用磁性小黑板等方式讲解,学生理解起来较为抽象,需要有相当的想象力。而且该授课方式也对教师的画图能力有一定要求,需要画图准确,形象。而采用多媒体教学方式后,场地的布置方式在详细的精心设计过的幻灯片上一目了然。通过示意图或动态图演示后的,帆船规则,如帆船相遇相让规则,上、下风的确定、左、右舷船的讲解等也更加的直观与形象,方便学生理解,授课与教学效果也就相较于板书的简陋形式大大提高了。

3 . 3采用多媒体互动式教学手段后, 学生对帆船运动的驾驶技术的学习更有效率, 动作技术的重点与难点更加清晰

帆船课作为较传统高校公共体育课来说,授课资源相对受限的课程,学生是没有大量的上船操作实践时间来体会动作技术的。因此,更需要强化授课与知识学习效率,能让学生们在有限的上船实践时间当中,体会、掌握帆船运动的驾驶技术。视频与动态图的教学方式,形象且直观的展现了帆船驾驶的基本技术,再加上授课教师的悉心教导与动作示范,比传统的教师示范学生实践的方式,更有效率。学生更能在有限的实践时间当中快速掌握动作技术要领。

此外,通过用摄像机进行视频记录对学生的动作技术进行分析的方式也有利于强化动作技术当中的重点、难点学习,以及改正动作技术错误。学生自我点评的方式也能够让学生主动思考,充分动脑,强化记忆,充分调动学生学习的主观能动性与积极性,具有较好的教学效果。

4 结论与建议

帆船运动与文化课因其受限于教学资源(易受天气原因、场地原因、船只情况影响)且具有较多理论知识授课内容的特性,适合在授课过程中更多的采用多媒体教学技术。

采用互动式多媒体教学能有效提高教学效率,充分利用教学资源,提高教学质量,能够充分发挥学生学习的主观能动性,提高学生的学习积极性和学习兴趣。

3.课程教学评价常见问题答疑-中国海洋大学 篇三

目前国内外在海洋科技竞争力评价方面已经做了大量研究,对于海洋科技竞争力测度的研究方法主要以主成分分析法与因子分析法、层次分析法、数据包络分析法、灰色系统理论等为主。例如,伍业锋等通过德尔菲法确定权重,并根据权重大小计算出我国各地区海洋科技实力的得分[1];曹先珂利用层次分析法分析我国沿海地区海洋科技竞争力[2];白福臣通过灰色系统理论建立了多层灰色评价模型对我国沿海各地区海洋科技竞争力进行了评价及比较分析[3];崔旺来等运用公共管理的逻辑,科学界定了“海洋科技支撑力”理念,并对浙江省的海洋科技支撑力进行了综合评价及比较分析[4];赵昕等利用数据包络分析方法(DEA)对我国海洋产业科技支持效率进行评估和测算[5];谢子远利用主成分分析法对我国沿海11个省市的海洋科技发展水平进行了评价等[6]。根据前者的研究,本文认为现有研究还存在如下不足:(1)在评价沿海省市海洋科技竞争力的方法上,多为主观赋权确定权重,无法避免因个人因素产生的客观判断,从而影响最终评价结果;(2)研究海洋科技视角未能从区域的发展特征出发系统的分析造成海洋科技竞争力差异的因素,并忽略了区域间地理空间因素所造成的海洋科技溢出效应影响;(3)在建立海洋科技竞争力评价指标体系中,对海洋产业结构、政府科技投入支持反映海洋科技竞争力的指标关注不够,未能从这两个角度去分析与海洋科技竞争力能力的关系。基于此,本文以我国沿海10个省份为研究对象,首先利用熵值法模型测度海洋科技竞争力能力,再利用空间计量模型对海洋科技竞争进行影响因素分析,以期为国家制定海洋强国战略实施和我国科技管理研究提供具体参考意见。由于考虑到数据的完备性、可得性和可操作性,海南省不在本次研究范围内。

1 海洋科技评价指标体系与模型构建

1.1 海洋科技竞争力评价指标体系构建

本文经过查阅国内学者对海洋科技竞争力指标体系的构建文献,综合考虑多种因素,最终决定海洋科技竞争力指标体系构建从海洋科技投入、海洋科技产出、社会经济发展三个维度对其进行测度。二级指标分别从人力投入、物力投入、科研条件、直接产出和间接产出以及经济发展方式转变六个方面建立,三级指标共计15个具体指标。如表1所示。

1.2 模型构建方法

目前研究方法中,权重的确定方法主要有主观与客观两种赋权法。主观赋权存在信息的缺失,以及人为性的主观因素干扰问题,为避免主观性,本文采取客观方法确定权重。在信息论中,信息熵在数学含义上等同于热力学熵,熵是对不确定性的一种度量。一般认为,信息量越大,不确定性或变化就越小,熵也就越小;信息量越小,不确定性或变化越大,熵也越大。所以,我们根据熵的特性,通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大[7]。熵值法计算步骤为:

(1)构建指标数据矩阵,选取n个省份,m个指标,则xij为第i个省份的第j个指标的数值。(i=1,2…,n;j=1,2…,m)

(2)指标的标准化处理:异质指标同质化

由于我们研究所涉及的各项指标计量单位不统一,需要借助不同标准化公式对其同质化处理,将指标绝对值数值通过标准化处理转化为相对值指标,也称之为数据预处理。但是,往往在指标构建过程中会遇到非期望性的指标,这类指标经常以负数形式表示,因此,对于高低指标我们用不同的算法进行数据标准化处理,其具体方法如下:

正向指标:

负向指标:

则x'ij为第i个省份的第j个指标的数值。(i=1,2…,n;j=1,2,…,m)。为了方便起见,记数据x'ij=xij。

(3)计算第项指标下第个省份占该指标值的比重:

(4)计算第j项指标的信息熵值。

(5)计算第j项指标的信息熵冗余度,即差异性系数值:

(6)计算第j项指标的权重值:

(7)计算各省份的综合得分:

1.3 数据来源

本文所用的数据主要来源于国家公开的出版的统计年鉴、国家海洋局调查数据,主要是《中国海洋统计年鉴(2014)》。

2 中国沿海地区海洋科技竞争力实证研究

2.1 海洋科技竞争力空间分布差异明显,区域核心竞争力强

通过上述计算,对我国沿海地区省份海洋科技竞争力进行综合排名并利用Arcgis10.2软件绘制分布图。由1图可见,我国海洋科技竞争力具有地带性和空间分布差异性,形成北部以山东为核心的海洋科技引领区、东部以上海为核心的海洋科技发展区和南部以广东为核心的海洋科技潜力区。从全国沿海海洋科技竞争力得分空间分布状况,大致可将我国沿海海洋科技竞争力省份划分为高、中、低三个梯度。高梯度省份为:山东、上海、广东,平均得分在0.7-0.8分之间;中梯度省份为:江苏、天津、辽宁,平均得分在0.4-0.5分之间;低梯度省份分别是:浙江、福建、河北、广西,平均得分在0.01-0.3分之间。

从海洋经济功能定位分析海洋科技区。(1)山东青岛西海岸新区建设成为海洋经济国际合作先导区、陆海统筹发展试验区,打造海洋经济升级版;天津滨海新区定位依托京津冀、服务于环渤海、辐射“三北”、面向东北亚;辽宁大连金普新区成为面向东北亚区域开放合作的战略高地,推动东北地区全面振兴的重要增长极,老工业基地转变发展方式的先导区,三大海洋经济圈成为北部海洋科技引领区的重要支撑。(2)上海浦东新区定位于立足全国,面向世界;浙江舟山群岛新区定位是浙江海洋经济发展的先导区、海洋综合开发试验区、长江三角洲地区经济发展的重要增长极,新区因受基础设施薄弱、海岛资源短缺等特性限制的牵制,仍需充分借力“一带一路”、“江海联运”等国家战略迅速突破瓶颈限制,发挥其海洋独特优势。就总体而言,长三角地区海洋科技基础发展不足,表现在海洋科研和开发项目资金不足,政府投入的海洋科研经费仅占全国科研经费总额的1%-2%左右,技术开发和科技成果转化严重受阻,另外,科技资源较为分散,难以整合。为此,形成东部以上海为核心的东部海洋科技发展区。(3)广州南沙新区定位立足广州、依托珠三角、连接港澳台、服务内地、面向世界,以高端临港工业和海洋产业为经济发展方向,其海洋高新技术区引领整个广东省海洋科技发展。福建省和广西省缺乏海洋科技发展基础,海洋科技竞争力薄弱,但随着西部大开发战略的深入,“泛珠三角”经济圈的建立,以及“中国—东盟自由贸易区”的发展,并借助优越的区位条件迅速赶追海洋科技发展、引领地区。潜在的海洋科技发展能力形成南部以广东省为核心的南部海洋科技潜力区。

2.2 海洋经济发展依赖于海洋科技进步

科技进步是社会经济发展的助推器。由表2可知,山东、上海和广东省海洋科技竞争力最强,位居全国沿海地区前三位,处于第三位的广东远超第四位的江苏省。天津、江苏、辽宁和浙江紧随其后,且天津、江苏和辽宁三省科技竞争力差距不是很大,而浙江省的表现却不尽人意,需要在海洋科技创新、海洋科技投入产出以及海洋科技成果转化方面下足功夫。福建、河北和广西地区海洋科技竞争力排名靠后,政府海洋管理部门应从海洋科技创新体制改革、创新驱动等方面着手,做好顶层设计,不断释放海洋科技政策红利,突破海洋科技发展瓶颈障碍,提高海洋科技竞争力。

海洋科技对经济社会发展影响作用最大的省份是天津、上海和福建省,表明三个省份科技对经济能够很好的将科技成果转化为生产力并推动社会发展。其次是广东、山东、浙江、辽宁、江苏、河北和广西省。值得注意的是,科技竞争力排名靠前的山东和江苏两省在科技对经济带动能力排名中落后,且波动起伏较大。表明在这一研究期内,尽管科技竞争能力很强,但就科技成果转化为生产力能力并未充分体现,在科技效率方面有待进一步提高和改善。刘超等运用DEA超效率模型分析2013年我国沿海地区海洋科技投入产出效率,山东省排名为第七位。这也将进一步验证了山东省存在科技效率低下问题,同时也不排除科技作用效果滞后因素[8]。综上分析表明,海洋科技竞争力强,不一定科技对经济的带动作用就大,科技对经济的带动作用越大,不一定说明科技竞争力就越强。

3 空间回归分析理论基础与模型

在空间回归分析中,我们可以用空间相关这一概念表示地理空间的相互影响。空间计量经济学引入空间权重矩阵,这是与传统计量经济学的重要区别之一,也是进行空间计量分析的前提和基础。空间计量经济学模型有多种类型,本文所要用到的空间计量模型主要是纳入了空间效应(空间相关和空间差异),适用于截面数据的空间常系数回归模型,包括空间滞后模型(Spatial Lag Model,SLM)与空间误差模型(Spatial Error Model,SEM)两种[9]。

(1)空间滞后模型(SLM)

空间滞后模型主要探讨各变量在一个地区是否有扩散现象(溢出效应),其表达式为:

式中,Y为因变量;X为的外生解释变量矩阵;ρ为空间滞后系数。

(2)空间误差模型(SEM)

空间误差模型的数学表达式为:

式中,为随机误差项向量,为的截面因变量向量的空间误差系数。

(3)参数估计法

如果对于空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)两种模型的估计仍然采用最小二乘法,就会出现系数估计值有偏或者无效现象,因此,需要通过工具变量法、极大似然法或广义最小二乘估计等其他方法来进行估计。本文借鉴了Anselin(1988)的建议,采用极大似然法估计空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)的参数,并与最小二乘法普通估计作对比,最终选择合适的回归模型。

4沿海地区海洋科技竞争力影响因素的空间回归分析

4.1指标变量的选取与测度说明

通过对比已建立的海洋科技竞争力评价体系,并在借鉴戴彬建立的海洋科技竞争力影响因素基础上[10],最终确定如下指标:(1)海洋经济发展水平(ED),变量测度用海洋总产值占沿海地区总产值的比重表示,预期符号“+”;(2)海洋经济产业结构(ES),变量测度用海洋第二产业产值占沿海地区海洋总产值比重表示,预期符号“—”;(3)海洋科技人员结构(PH),变量测度用具有研究生学历人员占海洋科研机构科技活动人员的比例表示,预期符号“+”;(4)海洋产业从业人员科技素养(IH),变量测度用海洋科研机构科技活动人员占地区涉海就业人员的比例表示,预期符号“+”;(5)政府支持力(GOV),变量测度用政府海洋科技资金投入占海洋科技经费筹集额的比重表示,预期符号“+”;(6)海洋科技服务水平状况(OLR),变量测度用海洋科技服务活动占海洋机构课题数的比重表示,预期符号“+”。

4.2 空间计量模运用

根据(8)、(9)和(10)式,建立如下海洋科技空间计量模型:

式中下标i表示区域(地区),ε是模型的随机误差项,β0、β1、β2、β3、β4、β5、β6是模型系数(常数),当海洋经济发展水平(ED)、海洋经济产业结构(ES)、海洋科技人员结构(PH)、海洋产业从业人员科技素养(IH)、政府支持力(GOV)、海洋科技服务水平状况(OLR)分别增长1%,则海洋科技竞争力水平就会分别增长β1%、β2%、β3%、β4%、β5%、β6%。其中,我们所选用的W是一阶rook空间邻接矩阵;ρ是空间自回归参数,其取值在-1到1之间,在此模型中代表一个地区海洋科技竞争力增长对邻近地区竞争力增长的影响程度。

4.3 实证模型选取及结果分析

本文运用Arcgis10.2和Geoda9.5.2软件,同时为了避免异方差性,在运算前所有指标均进行对数化预处理,计算结果如表4所示:

注:*、**、***分别表示通过10%、5%、1%水平下的显著性检验。

判断SLM和SEM哪个模型更恰当,一般可通过两个拉格朗日乘数(Lagrange Multiplier)形式LMERR、LMLAG和稳健(Robust)的R-LMERR、R-LMLAG等来实现。除了拟合优度R2检验以外,常用的检验准则还有:自然对数似然函数值(Log likelihood,Log L),似然比率(Likelihood Ratio,LR)、赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC),施瓦茨准则(Schwartz criterion,SC),这几项指标用来比较OLS估计的经典线性回归模型和SLM、SEM。一般情况下,对数似然值越大,AIC和SC值越小,模型拟合效果越好[11]。通过分析表4中数据,比较判断回归系数大小、AIC准则和SC准则,以及观察自然对数似然函数值,发现SLM与SEM的拟合优度要高于OLS,加入空间权重矩阵后,显著性指标个数明显增多,说明空间因素对于我国沿海地区海洋科技竞争力具有显著的影响,且空间滞后系数ρ=0.154,p值=0.00014,高度显著,这说明我国沿海地区海洋科技竞争力存在正的相关性,即科技竞争力在沿海地区间存在正向的空间溢出效应,邻近地区创新产出增加1%,该地区的海洋科技竞争力会正向增加0.154%。而误差滞后因子λ未能通过显著性检验,因此最终选定空间滞后模型(SLM)进行空间回归分析。

根据各影响因素的参数估计,可以看出:

海洋经济发展水平与海洋科技竞争力能力存在显著的正向关系,与预期相符。这表明海洋经济发展水平的提高影响和制约海洋科技能力的改善,由参数结果可知,海洋经济发展水平每提高1个单位,海洋科技能力就提高1.534个单位。21世纪是“海洋世纪”,传统的海洋经济已从过去单一的渔业发展转变为由现代海洋高端技术引领的多元科技竞争,海洋经济的不断发展,要求海洋科技竞争能力的不断提高呼应。海洋经济发展水平的提高需要生产要素的积累,海洋科技能力水平的提高也需要经济的支撑,这充分表明海洋经济的发展与海洋科技能力提升二者相辅相成、互为统一。

海洋产业结构对海洋科技竞争力能力有负向影响,并高度显著,与预期相符。这说明海洋第二、三产业结构比例调配,高度影响海洋科技竞争力,海洋科技竞争力的提升不仅依靠第二产业的带动发展,还需要第三产业不断支撑和供给。同时,培育一批海洋战略型新型产业,推动产业结构的不断升级,成为目前提升我国海洋科技竞争力的工作重点。

海洋科技人员结构对海洋科技竞争力能力具有正向影响,与预期相符,并通过了1%水平下的显著性检验。具体而言,海洋科技系统人员结构每提高1个单位,海洋科技竞争能力就能提高3.752个单位。说明,海洋人才结构比例作为影响海洋科技竞争力的主要因素,并发挥明显影响作用。高层次尖端人才作为推动科技进步的“关键少数”,引进高层次人才高层海洋人才,建立海洋科技人才后续储备基地,调整优化海洋科研机构人才队伍结构是国家和政府面临的主要问题,解决好人才问题,将有利于提高技术进步和技术应用能力,成为助力海洋科技发展重要引擎。

海洋产业从业人员科技素养的回归系数为0.360,具有正向作用,与预期相符,并通过了5%水平下的显著性检验。即海洋产业从业人员科技素养每提高1个单位,海洋科技竞争能力相应增加0.360个单位。海洋产业从业人员的素养关系到整个海洋科技发展水平的高低,无论是海洋科技管理人才队伍还是海洋科技技术人才队伍,提高知识能力素养、身体素养、品质素养,塑造一批高水准的海洋科技人才队伍无疑是促进海洋科技发展的一把利器。海洋科技竞争力的提升不能只靠研究机构科研成果,“干中学”的实践精神也应该不断在科研过程中提倡。

政府支持力对海洋科技竞争力能力具有负向影响,与预期不符,且未能通过显著性检验。一般来说,政府海洋资金的支持对海洋科技竞争力水平具有推动作用,但结果表明,政府的资金投入并未对科技产生正向的作用。究其原因,长期以来,我国科技管理部门之间缺乏有效沟通,存在信息不对称现象,各部门科技计划只注重本部门科研项目,造成科技基础设施重复投资、科技投入的结构矛盾突出,科技支出的集中度不高,科技计划项目分散,限制了重点领域、重要项目的投资力度,这些问题将阻碍科技进步与经济发展的联动作用。由于此项参数未通过显著性检验,表明这种现象并不是很明显,相关部门如能加以完善调整,便可以降低对我国海洋科技发展的影响程度。

科技服务水平对海洋科技竞争力能力有负向影响,与预期不符,通过5%显著性检验。这表明,海洋科技服务水平高并不意味着海洋科技竞争能力的提高。海洋科技竞争能力主要与海洋科技研究机构的创新成果相关,依赖于创新成果的转化应用能力。随着海洋科技服务设施的不断改善,科研环境的优越,如不充分利用,便造成海洋科技资源的浪费和科技效率的低下。为此,如何有效的将科技服务转化为科技进步,既需要科技管理部门的制度约束,又需要提高科技人员的自觉性。

4.4 政策建议

以上研究结论具有重要的政策含义。其一,加强沿海省份以及其他相邻省份科技合作与交流,推进科技成果转化,要充分利用海洋科技现存的空间外溢效应;其二,培养引进高层次海洋科技人才,积极打造海洋人才高地,人才的引进就是技术的推进,充分利用好海洋科技领域的“关键少数”,努力营造人尽其才、才尽其用的良好环境;其三,提高海洋经济水平和优化产业结构,逐渐扩大海洋高端装备制造业、海洋新兴产业在海洋生产总值中的比重,通过提高海洋经济发展水平和海洋第三产业占海洋生产总值的比重,加强经济对科技的“反哺”效应,提升海洋产业结构拉动科技创新的能力;其四,加快培育海洋科技企业,增强企业自主创新能力,激发海洋科技市场活力;其五,积极转变政府海洋科技管理职能,加强科研资金流向监管力度,使得财政科研资金要“用到刀刃上”,避免科技基础设施重复投资现象和科技投入的结构性矛盾发生。

参考文献

[1]伍业峰,施平.中国沿海地区海洋科技竞争力分析与排名[J].上海经济研究,2006(2):42-45

[2]曹先珂.基于层次分析法的沿海省市海洋科技竞争力比较与分析[J].海洋技术,2007(2):84-85

[3]白福臣.中国沿海地区海洋科技竞争力综合评价研究[J].科技管理研究,2009(6):76-60

[4]崔旺来,周达军.浙江省海洋科技支撑力分析与评价[J].中国软科学,2011(2):91-100

[5]赵昕,孟秀秀.基于DEA方法的海洋产业科技支持效率评价[J].中国渔业经济,2013(3):94

[6]谢子远.沿海省市海洋科技创新水平差异及对海洋经济发展的影响[J].科技管理研究,2014(3):76-79

[7]吕晨,等.中国区域科技竞争力评价研究[J].科技管理研究,2015(3):42-45

[8]刘超,崔旺来.基于DEA和灰色关联分析的我国海洋科技投入产出分析[J].中国渔业经济,2015(3):61-65

[9]ANSWLIN L.Spatial Econometrics:Methods and Models[M].Netherlands:Springer,1988

[10]戴斌,等.中国海地区海洋科技全要素生产率时空格局演变及影响因素[J].地理研究,2013(2):328-337