考慮環境的高校科研投入產出績效評價研究

趙湘蓮　王娜

摘要：考慮外部環境影響，運用三階段DEA（數據包絡分析）模型對我國30省2015年高校科研投入產出的相對有效性進行了評價。結果表明：三階段DEA模型測度高校科研投入產出的有效性比傳統DEA法更合理，外部環境因素對高校科研效率有著顯著影響，各省應根據自身科研效率特點采取措施提高純技術效率或擴大科研規模，以增強高校科研效率的內在動力。

關鍵詞：科研；績效評價；環境

科技創新是國家發展的動力源泉，而高校是科技創新的搖籃。近年來，政府加大對科研經費投入，引導各領域與高校的積極合作，促進科研創新能力的提升。據《高等學校科技統計資料匯編》的資料顯示，我國高校科研經費總額由2003年的219.63億元增加到2016年的1302.22億元，增幅達592.82%。然而，增加的科研資源是否得到合理利用成為社會各界關注的焦點。因此，合理評價科研產出績效成為科研管理研究領域的研究熱點。

國外學者對于高校資源利用效率的研究，大多采用Farrell（1957）提出的DEA模型研究高校科研效率問題。Athanassapoulos（1997）利用DEA分析了英國高校的科研效率；Jill Johnes（2006）等研究了利用DEA模型評價高校科研效率的可行性；Andrew（2008）利用DEA模型評價了澳大利亞高校的科研績效。

國內學者對高校科研效率的研究主要集中在以下幾個方面。

陳洪轉（2011）對綜合性高校科研效率進行評價，葉劉剛（2015）、李霞群（2016）等對不同類型的高校進行了科研效率評價；郜林平（2016）等對各省份、各區域高校的科研效率和業績進行了評價。

我國學者對高校科研效率或績效的研究，采用的大都是傳統或是改進的DEA模型，該方法要求各決策單元所處的環境以及投入、產出要素是相同的。但實際中高校分布在不同地域，各地區政策、經濟等均有差異，使得高校不可能有相同的外部環境。要對效率進行合理的評價，須采取有效方法對高校所處外部環境因素的影響進行控制。

本文在考慮各省不同環境影響的基礎上，運用三階段DEA法將環境和隨機因素濾除，分析各省高校的科研效率。

一、研究方法

Fried. et al（2002）在傳統DEA模型的基礎上提出了三階段DEA模型，該模型利用相似隨機前沿法（SFA），將環境和隨機干擾項的影響剔除，使得所有決策單元（DMU）具有相同的環境和運氣，進而更準確獲得決策單元的效率水平。該方法包括三個階段。

第一階段：不考慮環境的影響，利用傳統DEA法，以投入或產出為導向，計算未濾除環境的DEA效率值和松弛變量值。

第二階段：利用相似隨機前沿法對投入或產出變量進行分解，分解后的松弛變量包含環境、隨機和管理三個因素。

第三階段：再次用DEA模型進行效率評價，調整后的投入數據為投入變量，原始產出數據仍為產出數據，由此得到剔除環境和隨機因素影響的各決策單元的效率值。

二、變量選擇與數據來源

（一）投入產出變量

參考已有研究及數據的可獲得性，本研究選擇以下變量指標。

一是投入指標，高校科研投入一般包括人力和財力兩方面。人力資源以參與教學科研以及研究與發展人員總計為評估指標，財力以高校科研經費當年支出為評估指標。二是產出變量，高校科研產出主要體現在成果產出與社會效益兩個方面。成果方面，選擇學術專著、發表論文數量、鑒定成果獎三個評估指標，社會效益方面選擇了技術轉讓收入為評估指標。

（二）外部環境變量選擇

環境變量是指能夠影響高校科研效率，但又不能由高校所控制的客觀因素。對高校科研進行相對有效評價的過程，必須考慮外部環境因素的影響。本文主要從政策、經濟、企業及國際交流環境四個方面考察其對高校科研效率的影響。

1.政策扶持：選擇科研經費中政府出資額來反映各地政策的扶持力度。2.經濟水平：采用人均GDP來反映各省的經濟發展水平。3.校企合作：采用高校科研撥入總經費中企業撥入資金額度反映企業對高校科研創新的影響。4.國際科技交流：采用各省主辦國際交流學術會議次數來反映國際科技交流幻境的影響。

（三）數據來源

研究所需數據均來自2015年《高等學校科技統計資料匯編》，環境變量數據來自2015年的《中國統計年鑒》和《高等學校科技統計資料匯編》，以不包含西藏的我國其余30個省、直轄市、自治區為決策單元，對各地高校科研計算其效率值。

三、實證結果及分析

（一）第一階段

傳統DEA分析，利用軟件DEAP2.1計算以投入為主導的我國2015年30個省市高校的科研效率值。由計算結果可知，不考慮環境差異的影響，2015年各地高校科研綜合技術效率平均值為0.883，純技術效率平均值為0.938，規模效率平均值為0.939；其中北京、山西、內蒙古、上海、江蘇、福建、海南、重慶、甘肅9省各效率值都為1；其他各省純技術效率或規模效率小于1，在技術或規模方面可進行改進，以提高綜合技術效率。

（二）第二階段

將選擇的環境變量作為解釋變量，第一階段計算的投入松弛變量作為被解釋變量，使用軟件Frontier4.1進行SFA回歸。

由回歸結果可知：1.政府經費額度與兩個松弛變量回歸系數都為正，反映了政府對高校科研經費的大力投入，增強了高校科研創新的動力，但同時資源并沒有得到充分利用，造成了人力及財力資源的浪費。2.科研經費中企業資金支持對經費及人力投入的回歸系數均為負，表明企業資金的投入可以減少科研經費和人員投入。校企合作為科研成果轉化提供了途徑，也為高校和個人帶來效益。校企合作提高了科研積極性，從而提高科研效率。3.人均GDP與經費支出和科研人數回歸系數均為負，說明人均GDP的增長使得投入資源的松弛變量也增長，即降低資源利用效率。人均GDP越高的地區，越能吸引科研人才，越容易獲得科研經費，容易獲得資源反而使得高校忽視其合理配置及使用的效率。4.各省國際交流會議主辦次數與投入經費和科研人數回歸系數都為負，但只有投入經費回歸系數通過顯著性檢驗，說明各省主辦國際交流會議可以提高科研經費的使用效率。

（三）第三階段

將原始投入變量根據SFA各變量的回歸結果進行調整作為新的投入變量，原始產出變量仍為產出變量，再次用傳統DEA模型進行效率計算，得到調整后變量的科研效率值。

將調整后的效率值與調整前效率值進行比較，發現大多數省份的高校科研效率值有了變化，綜合技術效率平均值由調整前的0.883下降到0.869，規模效率平均值由調整前的0.939下降到0.914。從各決策單元來看，天津、河北、浙江、安徽、山東等東部地區大部分省份和重慶、四川、貴州、云南、甘肅等西部地區大部分省份綜合效率值均有所下降，而吉林、黑龍江、安徽、江西等中部地區大部分省份的綜合效率值有所增加，這說明沒有考慮環境差異下，高估了東西部地區高校科研效率，而低估了中部地區高校科研效率，而被低估的原因可能由于中部地區高校所處的環境較差。

利用SPSS19.0軟件對調整前后的效率值與科研產出變量分別進行Spearman等級相關分析。由計算結果可知，考慮環境及隨機因素影響的高校科研效率值與產出變量有更強的相關性，即調整后的效率值更能反映高效的管理效率。

四、結論

本文運用三階段DEA模型考慮環境及隨機因素的影響，評價了我國2015年30省高校的科研效率，得出以下結論。

1. 三階段DEA模型測度的高校科研效率值更合理。對環境因素調整后，各省高校科研的效率值與科研產出的Spearman等級相關性明顯提高，表明高校所處環境因素與隨機誤差對科研效率均產生了重要影響。

2. 各地區應根據各環境因素對科研效率的影響，加強高校與企業的合作，提供更多的國際交流環境，促進高校科研效率的提升。由分解后的效率值發現，各地區科研效率特征不一致，有些地區高校有較高的純技術效率和規模效率，而有些地區高校只有較高的純技術效率或規模效率，各地高校應因地制宜采取措施提升純技術效率或是規模效率，從而提高其綜合科研效率。

參考文獻：

[1]Athanassapoulos Antereas. Assessing the comparative efficiency of high education institutions in the UK by means of data envelopment analysis[J].Education Economics，1997（02）.

[2]Jill Johnes. Data envelopment analysis and its application to the measurement of efficiency in higher education[J]. Economics of Education Review，2006（03）.

[3]Andrew C Worthington， Boon L Le

e. Technology and productivity change in Australian universities， 1998～2003[J].Economics of Education Review，2008（03）.

[4]陳洪轉，羊震，等.基于滯后DEA 的我國高校科研經費使用效率評價[J].管理評論，2011（08）.

[5]葉劉剛.中國“211”高校科研效率評價和外部影響因素分析[J].高等財經教育研究，2015（12）.

[6]李霞群，等.理工農醫類高校科研配置效率評價[J].科研管理， 2016（04）.

[7]郜林平，魯勇兵.基于DEA方法的高校R&D;投入產出績效評價與對策——以河北省29所高校為例[J].經濟與管理，2016（03）.

*基金項目：江蘇省高校哲學社會科學研究項目，高校預算績效管理與評價體系研究（2016SJA630006）。

（作者單位：趙湘蓮，南京航空航天大學經濟與管理學院；王娜，南京航空航天大學經濟與管理學院、南京大學金陵學院）