基于DEA方法的地方高校科技投入績效分析

施振佺 郭 暢

（1南通大學 科技與產業處；2南通大學 理學院，江蘇 南通 226019）

基于DEA方法的地方高校科技投入績效分析

施振佺1郭 暢2

（1南通大學 科技與產業處；2南通大學 理學院，江蘇 南通 226019）

高校是國家基礎研究發展的重要力量，是國家科技進步的重要力量。高校科技活動投入產出是否高效，很大程度上影響高校科技活動工作開展情況的好壞。本文運用DEA方法分析了2001年至2010年高校科技活動的投入產出效率情況，研究了地方高校的科技活動投入問題，提出了合理開展地方高校的科技活動的建議，旨在促進地方高校的科技創新工作。

DEA 地方高校 科技投入績效

一、引言

地方高校是我國科技力量的重要組成部分，地方高校的科技力量是地方企業科技水平發展的重要推動力。地方高校科技活動投入產出是否高效，直接影響地方高校科技工作開展情況的好壞，也在一定程度上影響地方企業科技創新能力的高低。數據包絡分析方法是針對多輸入多輸出效率分析的方法，高校科技活動的投入產出正好是多投入和多產出的情況，本文運用數據包絡分析方法分析地方高校科技活動的投入產出效率，以此分析地方高校中科技資源的配置情況。

二、DEA模型

數據包絡分析（DEA，Date Envelopment Analysis）方法是一種非參數的相對效率評價方法，適用于多個輸入和多個輸出的決策單元的相對效率評價。由于其不必確定決策單元的各輸入輸出之間的函數關系，不需要事先確定指標的相對權重，也不必考慮指標的量綱，因此排除了許多主觀因素，客觀性強，易于操作。

DEA模型有很多種類，本文采用的CCR模型是1978年美國著名運籌學家Charnes、Cooper和Rhodes基于Farrell投入與產出衡量效率的模式，采用對偶理論提出的衡量多投入多產出效率的方法。

假設有n個部門或單位（稱為決策單元DMU），這n個決策單元都是具有可比性的。每個決策單元都有m種類型的投入和S種類型的產出。每個決策單元有投入向量Xj=(X1j,X2j…產出向量其中表示第j個決策單元對第i種投入的樣本數據，Yij(i=1,2…s；j= 1,2…n)表示第j個決策單元對第i種產出的樣本數據，v=(v1,v2,…,vm)T表示m種投入對應的權向量，u=(u1,u2,…,us)T表示s種產出對應的權向量，顯然投入和產出的期望是投入越小越好，產出越大越好，說明產出和效率成正相關關系。

對于權系數v∈Em和u∈Es，決策單元j（即DMUj，1≤j≤n）的效率評價指數我們總可適當選取權系數v和u，使得hj≤1,j=1,…,n。效率評價指數hj的含義是：在權系數v，u之下，投入為vTXj，產出為uTYj時的產出與投入比。

三、指標選擇與評價實施

本文主要比較2000—2010年地方的科技投入績效，因此以每年的科技投入產出為決策單元。通過科技投入指標分析，本文選擇科技人員投入的全時當量、科技經費支出為輸入指標，選擇科技論文數量、專利授權數量、科技獎勵數量作為輸出指標。根據上述指標，建立的地方高校科技投入評價評價指標體系如表1所示。

表1 地方高校科技投入產出指標體系

利用DEAP軟件對地方高校科技投入績效進行CCR和BCC評價，數據均來自《高等學校科技統計資料匯編》，結果如表2所示。

表2 2001—2010年地方高校科技投入與產出績效值

從表2可以看出在2001—2010年間，地方高校有6年的科技活動位于有效前沿面上，技術效率和規模效率都是有效的年份占60%。后五年的綜合效率要好于前五年的，說明隨著科技創新體系的建立和地方政府對科技創新投入的增加，地方高校科技資源配置正逐步合理，不斷提高科技投入產出效率。但是，某些地方的資源配置還需要進一步優化，比如2003年和2008年的規模報酬遞增，說明進一步增加地方高校的科技投入會帶來更大比例的產出；而2004年和2006年是“十一五”末和“十二五”初的規模報酬遞減，說明當時地方高校將科技資源過多地投入某些優勢領域，非但沒有形成更大的產出，反而造成浪費。

四、各種科技產出的績效分析

當科技投入不變時，我們在上述三個產出指標中任選兩個進行分析，當選擇科技論文和獎勵兩個產出指標及科技獎勵和專利兩個產出指標時，則利用DEA模型分別對它們的投入與產出績效值進行對比，結果如表3所示。

表3 2001—2010年選取科技論文和專利指標時的投入與產出績效值

從表3可以看出選取科技論文和獎勵指標時的平均綜合效率為0.991，而選取科技獎勵和專利指標時的平均綜合效率是0.975。根據科技投入不變時科技產出和投入產出效率成正相關關系，可以得出科技論文的產出要比專利的產出效率要高。

當我們選擇科技論文和專利兩個產出指標及科技獎勵和專利兩個產出指標時，利用DEA模型分別對它們的投入與產出績效值進行對比，結果如表4所示。

表4 2001-2010年選取科技論文和獎勵指標時的投入與產出績效值

從表4可以看出選取科技論文和專利指標時的平均綜合效率為0.991，而選取科技獎勵和專利指標時的平均綜合效率是0.975。根據科技投入不變時科技產出和投入產出效率成正相關關系，可以得出科技論文的產出要比獎勵的產出效率要高。

當我們選擇科技論文和獎勵兩個產出指標及科技論文和專利兩個產出指標時，利用DEA模型分別對它們的投入與產出績效值進行對比，結果如表5所示。

表5 2001—2010年選取科技獎勵和專利指標時的投入與產出績效值

從表5可以看出選取科技論文和獎勵指標時的平均規模效率為0.994，而選取科技論文和專利指標時的平均規模效率是0.993，而兩者的綜合效率和技術效率是一樣的。根據科技投入不變時科技產出和投入產出效率成正相關，可以得出科技獎勵的產出要比專利的產出效率要高。

根據上面的分析可以得出在地方高校科技投入一定的情況下，科技論文的產出要比科技獎勵的產出高，而科技獎勵的產出要比科技專利的產出高。

五、結語

本文運用DEA方法對2001-2010年這十年間的地方高校科技投入績效進行評價，評價結果說明：首先，隨著國家、地方政府科技投入的不斷增加和科技政策的不斷完善，地方高校的科技投入產出效率也在不斷提高；其次，在科技投入一定的情況下，地方高校的科技論文的產出最多，然后是科技獎勵和專利。這些結果指導我們在地方高校的科技決策中注意以下問題：首先，地方高校的科技資源不能重復投入，這樣就對科技資源造成浪費；其次，優化地方高校科技資源配置的合理性，在保證科技論文等高校產出的情況下，也考慮增加其他科技成果產出所對應的投入，比如專利、科技技術轉讓等，讓地方高校在完成科學研究的同時，也能更好地為地方經濟服務。

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江蘇省教育廳哲學社會科學研究項目（項目編號：2010SJB880126）；南通市軟科學研究項目（編號：AR2 012007，R2010007）；南通大學高等教育研究項目（編號：20 11GJ029）。