基于SBM-DEA模型的江蘇省高校科技創(chuàng)新效率測度分析

廖果平 尚曉文 王超

[摘 要] 高校是國家科技創(chuàng)新體系的創(chuàng)新主體之一。江蘇省高校教育資源豐富，為高科技產(chǎn)業(yè)輸出了大量的高素質(zhì)人才資源和豐富的創(chuàng)新知識。本文基于非徑向的超效率SBM-DEA模型，對江蘇省高校科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了測算。

[關(guān)鍵詞] SBM-DEA模型;江蘇省高校;科技創(chuàng)新效率

[基金項(xiàng)目] 江蘇省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃2018年度課題“AI時(shí)代商科大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)培育路徑研究”（B-a2018/01/28）;常州大學(xué)2016年度教研課題“供給側(cè)視角下工科院校會計(jì)本科人才培養(yǎng)可持續(xù)發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑研究”（CDSXY201601）;常州大學(xué)2019年度大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基金項(xiàng)目“江蘇省工科院校科技創(chuàng)新效率測算及對策研究——基于三階段DEA方法”（2019-09-B-12）

[作者簡介] 廖果平（1973—），湖南寧鄉(xiāng)人，會計(jì)學(xué)碩士，常州大學(xué)商學(xué)院副教授，研究方向?yàn)榭冃y度與評價(jià)。

[中圖分類號] G646 ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A ? ?[文章編號] 1674-9324（2020）39-0281-02 ? ?[收稿日期] 2020-05-08

黨的十八大以來，習(xí)近平等中央領(lǐng)導(dǎo)一直強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新是驅(qū)動國家發(fā)展的核心，而科技創(chuàng)新在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略中發(fā)揮了支撐引領(lǐng)作用。高校作為國家科技創(chuàng)新體系的創(chuàng)新主體之一，是各種科技成果的主要生力軍。為了促進(jìn)江蘇省高校更好的融入?yún)^(qū)域創(chuàng)新體系，促進(jìn)高等教育的協(xié)調(diào)創(chuàng)新，本文基于非徑向的超效率SBM-DEA模型，分別選取了四個(gè)投入指標(biāo)和四個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，對江蘇省高校科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了測算分析。

一、指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

1.指標(biāo)選擇

本文科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選擇分別從科技創(chuàng)新資源的配置和科技創(chuàng)新產(chǎn)出兩方面來衡量。其中科技創(chuàng)新資源的配置包括各高校人力資本投入、經(jīng)濟(jì)資本投入和社會資本投入，測量指標(biāo)分別選取研發(fā)全時(shí)當(dāng)量人員數(shù)、政府資金投入數(shù)、企事業(yè)單位委托經(jīng)費(fèi)以及內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出數(shù)。科技創(chuàng)新產(chǎn)出包括各高校學(xué)術(shù)效益、經(jīng)濟(jì)效益和社會效益，測量指標(biāo)分別選取教師學(xué)術(shù)論文發(fā)表篇數(shù)、鑒定成果數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓實(shí)際收入數(shù)和成果授獎(jiǎng)數(shù)。由于成果授獎(jiǎng)數(shù)有國家級和非國家級之分，本文分別對國家級和非國家級成果授獎(jiǎng)數(shù)分配0.8和0.2的權(quán)重計(jì)算取得。

2.數(shù)據(jù)來源與標(biāo)準(zhǔn)化處理

本文數(shù)據(jù)來源于2008年—2018高等學(xué)校各年科技統(tǒng)計(jì)資料匯編，選取江蘇省高校作為研究對象。江蘇省高校共38家，本文剔除3家產(chǎn)出數(shù)據(jù)為0的南京醫(yī)科大學(xué)、鹽城師范學(xué)院和南京曉莊學(xué)院，剩余研究樣本35家。由于選取指標(biāo)的數(shù)值差異比較大，而且人員數(shù)以及金額等指標(biāo)具有不同的性質(zhì)。因此本文采用將原始數(shù)據(jù)除以該指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差的形式對投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以保證效率測算結(jié)果的準(zhǔn)確性。

二、SBM-DEA模型建立

本文采用基于非徑向的超效率SBM-DEA模型對江蘇省高校科技創(chuàng)新效率進(jìn)行測算。該模型在目標(biāo)函數(shù)中加入了松弛變量，強(qiáng)調(diào)產(chǎn)出的增加可以在投入不變的前提下實(shí)現(xiàn)。無效率的測算基礎(chǔ)是可減少投入和可增加產(chǎn)出的平均數(shù)，從而保證了測算結(jié)果的準(zhǔn)確性，也符合高校科技創(chuàng)新投入的最大化產(chǎn)出目標(biāo)。

三、江蘇省高校科技創(chuàng)新效率的測算

對江蘇省35家高校的科技創(chuàng)新效率采用非徑向的超效率SBM-DEA模型進(jìn)行測算，結(jié)果如下表所示。

由表1數(shù)據(jù)可知，江蘇省35個(gè)高校中，科技創(chuàng)新效率值超過1的高校共21家，效率平均值為1.0332，整體水平超過1，說明江蘇省高校的整體科技創(chuàng)新效率較高。其中效率最高的高校是常州工學(xué)院，效率值達(dá)到2.4618，而效率最低的高校是中國藥科大學(xué)，效率值只有0.4219。

在效率值較高（高于1）的21家高校中，東南大學(xué)和南京大學(xué)為985高校，江南大學(xué)、南京航空航天大學(xué)、中國礦業(yè)大學(xué)等為211高校，這些高校處于技術(shù)前沿面，科技創(chuàng)新資源配置結(jié)構(gòu)合理，科技創(chuàng)新利用率高、產(chǎn)出與投入均衡度高，沒有出現(xiàn)投入不足或允余現(xiàn)象。常州工學(xué)院和徐州醫(yī)科大學(xué)屬于二本院校，但是效率值的測算結(jié)果位居前兩名，主要原因是投入相對較少，產(chǎn)出相對較高，可以對其進(jìn)行進(jìn)一步分析，為高校科技創(chuàng)新效率的提高提供參考依據(jù)。效率值低于1的14家高校，其科技創(chuàng)新效率低的原因在于資源配置不合理，資源未得到充分利用等。如中國藥科大學(xué)，研發(fā)人員、政府資金投入、企事業(yè)單位委托經(jīng)費(fèi)以及內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出4個(gè)投入指標(biāo)分別排名第17位、24位、22位和19位，但是鑒定成果數(shù)產(chǎn)出指標(biāo)排名第34位，效率值低的原因可能是投入允余造成的，蘇州大學(xué)屬于211高校，4個(gè)投入指標(biāo)分別排名第2、7、3和5位，而產(chǎn)出指標(biāo)中只有論文發(fā)表數(shù)排名第3名，另外三個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)分別排名第16、23、28位，存在典型的投入允余問題。同樣屬于211高校的南京師范大學(xué)，投入指標(biāo)排名都在24位以后，效率值偏低可能是投入的原因不足造成的。

四、結(jié)論

本文構(gòu)建了非徑向的超效率SBM-DEA模型對35所江蘇省高校的科技創(chuàng)新效率值進(jìn)行測算，得出以下研究結(jié)論：第一，從總體來看，江蘇省高校科技創(chuàng)新效率值較高，大部分高校已經(jīng)達(dá)到技術(shù)前沿面，各高校的科技創(chuàng)新資源配置合理，資源利用率較高，科研成果轉(zhuǎn)化能力較強(qiáng)。第二，從個(gè)體來看，雖然江蘇省各高校地處經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的長三角城市群，科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，但是各高校的科技創(chuàng)新效率水平不均衡，特別是極少數(shù)占有優(yōu)越科研資源的211高校，創(chuàng)新效率明顯偏低。

總之，江蘇省各高校在科技創(chuàng)新管理和發(fā)展過程中，應(yīng)綜合考慮科技創(chuàng)新資源的投入、科技創(chuàng)新產(chǎn)出以及科技創(chuàng)新環(huán)境三方面，保證資源投入的有效性。在政府、企業(yè)、高校等多方的綜合作用下，探索適合高校自身發(fā)展的科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出方式，從而推動高校科技創(chuàng)新和國家創(chuàng)新體系的建設(shè)完善。

參考文獻(xiàn)

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