我国27%高校设有智库但与国家需求相比还存许多不足
当下高校办智库是不是“过热”？这是近期的一个热门话题。有观点认为，大学如果对建设智库倾注太多的精力，是大学重心的错位；也有观点认为，高校智库与国家需求和问题相脱节，在智库定位上不匹配。究竟该如何看待高校建智库？高校建智库应该怎么建设？
27%的高校设有智库
2016年，高校智库建设数量可观，高校智库集群初步形成。
2016年12月17日，在南京大学举行的“2016中国智库治理论坛”公布的数据显示，自2016年9月28日“中国智库索引”(CTTI)上线并向被收录来源智库开放端口录入数据以来，截至2016年12月12日，已收录来源智库489家，其中，高校智库共有255家，占52%；党政部门智库68家，占15%；社科院智库46家，占9%；党校行政学院智库44家，占9%；社会智库36家，占7%；媒体智库11家，占2%。
但是，相比高校庞大的智库数量，255家这个数字并不惊人。
据统计，目前我国高校智库约为700个，这些智库主要集中在“211工程”及“985工程”高校。简单计算，入围CTTI的高校智库占比全国高校智库36.4%。这也就意味着，列入CTII的高校智库仅三成多，不少高校智库并未列入CTTI。
高校是否存在智库建设“过热”？根据教育部公布的2016年正规大学名单，截至2016年5月30日，全国高等学校共计2879所。其中，普通高等学校2595所(含独立学院266所)，成人高等学校284所。抛开成人高等学校，700家高校智库占2595所普通高等学校的百分比约为27%。从这一统计口径来看，占比并不大。
“从服务于中央和各级地方党政系统的决策看，这个比例还算正常。关键在于，这些智库的水平和影响力如何？衡量智库的一个重要标准是对政策过程的影响力。”中国人民大学公共财政与公共政策研究所所长杨宏山接受《中国经济周刊》记者采访时表示。
“智库热”是大学重心的错位？
智库将各学科的专家学者聚集起来，运用他们的智慧和才能，为社会经济等领域的发展提供满意方案或优化方案，是现代领导管理体制中一个不可缺少的重要组成部分。
2015年1月，中办、国办印发了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》，将高校智库作为中国特色新型智库建设的重要力量，与党政智库、科技和企业智库、民间智库一道，进行总体规划，明确了建设目标和要求。
目前，从全国高校的智库建设和影响力来看，北京大学、清华大学、中国人民大学、复旦大学和南京大学等国内一流大学出现的智库处于我国高校智库水平的前列。
与其他类型智库相比，高校建智库的好处显而易见。教育部社科司副司长徐青森日前撰文阐述了高校建智库有四大优势：一是人才密集。高校有63万人的社科队伍，是我国智库建设中最为重要的一支生力军。二是知识储备雄厚。有最为齐备的学科体系以及几乎涵盖所有重大问题研究的研究基础。三是科学客观。与党政智库相比，大学离政府不是那么近，也不像有些社会智库离得那么远，这种适当的距离使得高校智库更易于对政府决策做出客观分析和提出科学合理建议。四是体制灵活。与党政智库和党校社科院智库相比，高校在创新智库的运行和管理体制方面有着更多的操作空间。“可以说，高校智库最有可能建成真正意义上的中国特色新型智库。”
但是，有人担忧高校建智库会“过热”。有评论认为，“智库热”是大学重心的错位，“例如，有的顶级高校公开强调，要举全校之力建好某某智库。要知道，大学的首要任务乃是教书育人，其次才是基础研究，最后方为政策研究。举全校之力发展以政策研究为主要任务的智库，属于典型的本末倒置。”
对此，杨宏山表示，智库与高校的定位并无根本矛盾，高校的定位很明确：本位是教育和学术研究，同时也有社会服务的功能。“高校提供社会服务很重要的功能就是科研影响决策、引领社会。毫无疑问，高校建设这种有思想、有影响的智库，具有自身的优势。目前来看，对于大学而言，智库成果很多是一线科研产生的连带产品，本身就是科研的一部分。”
一位不愿具名的专家对此表示：“教学对高校老师而言，是刚性的，是不会打折扣的，该上的课老师不会不上而去做研究。实际上，高校智库的一些研究如果做得不错，反而对教学有好处，可能让他的教学更贴近现实、更生动。”
与国家需求和实际问题相脱节？
为政府决策建言是高校智库的重要价值之一，如何充分发挥价值作用，是高校智库建设需要思考的问题。
河海大学讲师朱宏亮甚至提出，绝大部分高校智库与国家需求和问题相脱节，在智库定位上不匹配。朱宏亮在文章中列举的数据显示：近5年来，我国高校人文社科领域共出版著作约15万部，发表论文约158万篇，其中在国际刊物发表约2万篇。“但这些研究成果转化为公共政策建议的仅有6万余份，得到中央领导批示或者被省部级以上部门采纳的更少。”
但第二届中国大学智库论坛年会的数据显示，“十二五”期间，中国高校累计提供咨询报告和政策建议4.3万余份，有2.2万余份被采纳。据此计算，采纳率高达51%。
从数据上看，不同的维度和计算方法得出的结果差距甚大，无法得出相对客观的结论。