華東六省一市高?？蒲袆撔滦试u價及收斂性分析

陶 敏 李 欣 李 進 李洪偉

（1.山東科技大學 經濟管理學院，山東 青島 266590；2.山東省教育廳，山東 濟南 250011）

根據2020年教育部直屬高校年度預算經費統計表，經費預算超過100億的高校有10所，較2019年增加了兩所，排在首位的清華大學2020年經費預算達到了310.72億元，較2019年增加了13.51億元。在75所直屬高校中，有54所高校的經費預算較2019年都出現不同程度的增幅，僅有21所高校出現了小幅度的下降。國家對高校的資金投入呈逐年遞增趨勢，以鼓勵高校在各領域進行創新研究活動。高校作為中國科技創新的知識主體, 其研發活動貫穿整條創新鏈,學科建設基本覆蓋國民經濟各行業, 在研發人才、重點實驗室、研究中心等方面的優勢是企業等創新主體所不具備的[1]144-151,162。而越來越多的資金投入是否被合理配置使用，是否得到了相應的高質量產出，是否為推動國家的創新發展做出了相應的貢獻，這些問題都已成為社會各界關注的焦點。

因此，以科研創新效率為測算指標，科學地評價高校投入產出效率，正確識別出投入產出的管理模式與運行績效，并以此為依據提出建設方案，不僅有助于將有限的教育資源充分發揮出最大的社會效益，督促高校進行科研創新活動，而且對豐富國家創新體系，提高國家的創新水平有重要意義。鑒于此，本文將建立高校科研創新效率評價指標體系，綜合考慮人力、物力、財力等多方面的投入及學術刊物、專利等科研產出，對華東六省一市的155所高校進行科研創新效率測算，從而識別出其增長模式和運行機制，為效率的提高提供相應的決策依據。

一、文獻綜述

（一）高?？蒲行试u價指標

關于高校科研效率評價指標，目前尚未統一，不同學者構建了不同的評價指標體系。1992年，英國首先對高等教育系統開展科研水平評估 (Research Assessment Exercise，RAE)，確立了人員概況、直接科研人員情況、研究產出、研究生數目與學位授予情況、研究生獲獎學金情況和外部研究經費等基礎性指標，但基于學科獨特性的考慮，評價的詳細指標由同行專家設置，因而沒有形成統一完整的指標體系[2]101-111。Kempkes G[3]2063-2079選取了畢業生數量、撥款研究經費作為產出指標，選擇教師數量、研究人員研究數量和日常經費開支作為投入指標，評價了德國72所高校投入產出效率。Chuen Tse Kuaha等[4]499-506選取了教學教師數、授課學生數等作為教學投入指標，選擇學生畢業人數、學生平均成績等指標為教學產出指標，同時選擇學校運行費用、科研教師數等指標為科研投入指標，選擇了研究生人數、出版數量等為科研產出指標，評價意大利高校投入產出效率。George e.Halkos等[5]1-24選取學術人員、輔助人員、學生數、研究經費作為投入指標，選取畢業生數和出版物數量作為產出指標，評價希臘公立大學的效率。Marti Sagarra 等[6]1324-1325選擇了教職工數、學生入學數量、首次加入數作為投入指標，選擇發表的論文和畢業學生數量作為產出指標，評價墨西哥大學效率。Wang C N 等[7]選擇學術和非學術人員的數量和總入學人數作為投入指標，學位和研究生的數量、總畢業生以及等效全日制學生（EFTS）資助系統和基于績效的研究基金的總營業收入（PBRF）作為產出指標，評價新西蘭高校的效率。喬聯寶[8]210-215從教學和科研兩個方面來綜合評價“985”高校的綜合生產效率，對于教學職能，其投入分為經費撥入、全日制教師和新生質量，產出則分為學生質量和聲譽；在分析科研效率時，將其投入劃分為經費撥入、全日制教師和在校學生三個部分，產出則分為論文發表、出版專著和專利授權數。倪淵[9]85-94選取人力投入、財力投入、物力投入、科研產出作為一級指標，選取了8個二級指標，15個三級指標，對我國高水平科研型大學科研效率進行評價。李瑞等[10]56-60確定投入指標包括科研人員投入（高校科研人員全時當量）和經費投入（高?？蒲薪涃M內部支出），產出指標包括高校發表的論文數量、高?？蒲姓n題數、高校專利申請受理數。宗曉華等[11]26-35選取了人員和經費作為投入指標，科研論文、科研獲獎和社會服務作為產出指標，其中五個一級指標又包含了17個二級指標。李彥華等[12]108-111選取了科研人力、科研經費為投入指標，科技成果及技術轉讓、成果授獎為產出指標。因此，以上這些指標都可作為本文構建評價指標體系的備選指標。

（二）高?？蒲行试u價方法

高?？蒲型度氘a出效率的評價問題涉及多個投入和產出指標，可以采用構建指標權重向量再計算綜合值，例如模糊綜合評價奠定等方法，但是利用數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)進行建模分析的文獻占近2/3。Chuen Tse Kuaha和 Kuan Yew Wong選取以學校運行費用作為共享投入指標，構建評價高校教學-科研效率的聯合DEA 模 型[4]499-506。Ali Saleh Al-Shayea等[13]132-138利用了產出導向的規模報酬可變(VRS)與規模報酬不變(CRS)兩種模型DEA模型評價卡西姆大學各系的員工效率。喬聯寶[8]210-215基于規模收益不變假設，建立了考慮共同資源消耗、用于評價高?？蒲泻徒虒W綜合效率的聯合DEA模型，并對32所“985”院校進行了分析。倪淵[9]85-94提出了一種組合評價模型：滯后非徑向超效率DEA模型，將阿爾蒙多項式、非徑向偏好DEA和超效率DEA有機融合，應用該模型對36所“985”工程高?？蒲行蔬M行評價，并采用比較驗證方法來實證模型的可行性和有效性。汪彥等[14]100-109和蘇薈等[15]107-118都采用DEA-Tobit模型對高校的科研創新效率進行了分析。黃建國等[16]11-15和宗曉華等[17]93-106分別運用Super-SBM和超效率BCC-Malmquist方法對中國“雙一流”建設高校的科研投入產出效率進行分析。李彥華等[12]108-111和李韻婷等[18]120-126都采用DEA和Malmquist模型分別對廣東省高校和“雙一流”高?？蒲袆撔驴冃нM行動態考察。

綜上所述，現有的研究成果多集中在國家重點高校及省域層面的科研效率評價，這為推動中國重點高校的科研建設提供了有力的支持，為提高整體省域層面的高?？蒲袆撔滦侍峁┝藞詫嵉囊罁５煌》輧雀咝嫵纱嬖诓町?，現有的研究成果對于省內具體高校的科研效率評價較少。因此，本文將按照高校的性質和類別等因素對高校進行分類評價，縱向層面上分為教育部直屬和省屬高校，橫向層面上分為綜合類、工科類、財經類、師范類、醫藥類、農林類，綜合考慮不同高校的性質特點，分析其對本省高?？蒲袆撔滦实挠绊懀瑥亩軌蚋玫刈R別出高?？蒲袆撔滦实年P鍵影響因素，并有針對性地制定其績效提升對策。

二、 研究設計

（一）分析方法

1.產出導向的超效率BCC模型

DEA（數據包絡分析）研究方法廣泛應用于各類效率評價。1979年Charnes等[19]429-444創立了DEA的理論方法，即假設規模收益不變的CCR模型。1984年Banker等[20]1078-1092以CCR對偶模型為基礎，增加了約束條件基于規模收益可變的基礎上提出了BCC模型。1993年Andersen等人在投入導向的CCR模型中增加了j≠k的限制條件，得到了超效率模型，解決了多個效率值為1的DMU無法進一步分析的問題。本文采用的是產出導向的超效率BCC 模型，用以測算華東六省一市155所高校的科研創新效率。假定參與評價的決策單元有n個，記為DMUj，j=1,2,…，n。其中每個決策單元包含a種投入，Xij表示DMUj中第i種投入（i=1,2，…，a），同時每個決策單元包s含種產出，Yrj表示DMUj中第r種產出（）。具體模型如下：

2.σ收斂模型

σ收斂理論最初多用于區域經濟增長的收斂性分析，后被學者們逐漸擴展到其他領域的問題研究，例如能源效率、綠色創新效率、投資效率等。σ收斂模型的本質是通過計算標準差，來分析不同區域發展水平的差異情況。存在σ收斂，即證明隨著時間的推移，發展水平較低的地區與發展水平較高的地區間的差距逐漸縮小，并最終達到同一水平。σ收斂模型為效率評價研究提供了一種新的思路，通過收斂性分析，可以發現不同地區間的“追趕效應”，從而找到增長率和現存效率之間的平衡點，合理配置資源。本文高?？蒲袆撔滦实摩沂諗磕Ｐ凸饺缦拢?/p>

其中，σ是標準差，表示高?？蒲袆撔滦势x整體平均水平的程度，EEFi表示某省第i所高校的綜合科研創新效率值，n為該省高校的總個數，EFi表表示示該該省省高高校?？瓶蒲醒袆搫撔滦滦实钠骄?。

3.β絕對收斂模型

β絕對收斂的含義是指高?？蒲袆撔滦仕捷^低的區域其效率水平增長速度往往比效率水平較高的區域更快，即各個區域的高?？蒲袆撔滦试鲩L速度與效率水平之間存在負相關關系[21]。表達式如下：

(二)評價指標體系

高校科研活動的投入一般包含人力、物力和財力，產出主要是指科技論文、專著以及專利授權等。綜合已有的研究成果，本文選取了四項投入指標：研究與發展人員、R&D人員全時當量、研究與發展經費、R&D成果應用及科技服務經費，其中包含了16項二級指標。為了更好地區別不同級別人才的影響情況，本文以講師數量為標準，將教授、副教授、助教和其他人員數量分別按照1.75、1.5、0.5和0.25的系數折算成講師的數量，單位為人；同時以初級技術職務人員為標準，將高級技術職務和中級技術職務分別按照1.75和1.5的系數折算成初級技術職務人員的數量，單位為人[23]。產出指標為科技論文數和專利授權數，其中包含了6項二級指標。由于科技論文和科技專著的影響度不同，因此本文以國內普通學術刊物為標準，將科技專著按照10的系數，國外及全國性學術刊物按照1.5的系數分別折算成國內普通學術刊物的數量，單位為篇。具體指標體系見表1。

表1 高校科研創新效率指標體系

（三）數據來源及處理

本文以華東六省一市（山東省、江蘇省、浙江省、江西省、安徽省、福建省和上海市）的教育部直屬高校和省屬高校作為決策單元，剔除部分數據不全或無法獲得數據的高校，合計155所。為了分析其高?？蒲袆撔滦实淖儎忧闆r，本文選用了2010-2017年的面板數據,有關數據均來源于2011-2018年的《高等學?？萍冀y計資料匯編》。實證分析軟件使用MaxDEA和Eviews10.0。

三、實證分析

（一）效率測算分析

利用MaxDEA軟件和產出導向的超效率BCC模型對收集到的數據進行處理，即可得到樣本高校的科研創新效率情況，具體分析如下：

1.由表2可知， 2010-2017年華東六省一市155所高校的整體科研創新技術效率平均值僅為0.429，純技術效率的平均值為0.527，規模效率的平均值為0.880，各省市的技術效率均值均未超過0.5，說明155所樣本高校的科研創新效率整體不高。其中，技術效率的平均值超過總體均值的省份有江蘇省、山東省和上海市，純技術效率的平均值超過總體均值的省份有安徽省、江蘇省、山東省、上海市，兩種效率都高于均值的區域為江蘇省、山東省和上海市，兩種效率都低于均值的區域為福建省和浙江省。

表2 2010-2017樣本高校科研創新效率超效率分解

以2015年為例，155所高校中僅有8所高校的技術效率值高于1，不足樣本總量的十五分之一。其中，排在首位的是南京大學，科研創新技術效率值為1.57，排在末位的是濟寧醫學院，科研創新技術效率值僅為0.09。近年來中國雖然一直在加大教育經費的投入，但投入的方向更多趨于高校的基礎建設及基礎教育的提升。高校硬件設施的更新、智能化學習環境的建設以及在校學生的擴招等消耗了大量的教育經費，實際上用于科研的經費投入增長并不顯著，這就導致了高?？蒲袆撔滦收w上呈現出逐年下降的趨勢。

2.從高校性質方面來看，教育部直屬高校的效率值普遍較高，而其他省屬院校的效率值整體偏低，且效率差距呈現出先增加后減小的趨勢，見圖1。樣本高校中教育部直屬高校的數量僅有18所，占全部高校的11.6%，省屬院校有137所，占比高達88.4%，具體高校數量分布見表3。結合圖1所示可知，省屬院校數量大，科研創新效率整體偏低，是導致總體均值水平較低的原因之一。其中，江蘇省、江西省、山東省和上海市的高校數量較多，教育部直屬院校的數量也居于前位，而教育部直屬院校的科研創新效率明顯高于省屬院校，這就使得這些地區的整體科研效率值較高；而福建省和浙江省這兩個區域的教育部直屬院校數量少，省屬院校科研力量不突出，導致整體效率水平較低。

圖1 華東六省一市2010-2017不同性質高校的科研創新效率變動情況

表3 華東六省一市樣本高校數量分布情況

以2015年為例，所有普通院校中科研創新效率排在前三位的分別是浙江理工大學、江西科技師范大學和濟南大學，效率值分別為1.02、0.86和0.78，137所普通院校中效率值高于1的院校僅一所，而低于0.50的院校有117所，占比為85.4%。普通省屬院校普遍效率低下，這與其教育定位和教育規劃密不可分。這些院校中有超過一半的高校是以就業為導向，以專業技術人才的培養為目標，在日常的教學中多是教授與就業相關的職業技能，而非注重學生科研創新能力的培養，因此就形成了重實踐、輕科研的不均衡局面，這也是導致華東六省一市整體高?？蒲袆撔滦势偷闹匾?。教育部直屬高校作為國家重點建設高校，在學生生源、師生規模、硬件建設、資金投入和學術交流機會等方面遠遠超越普通院校，而這些資源的傾斜是否獲得了同比例產出的增加，普通院?？蒲袆撔滦实拖率欠裼滞耆芟抻谫Y源的有限性，如何將有限的資源通過合理配置來發揮出最大的社會效益，這些都是亟待解決的問題。

3.從高校類別來看，綜合類高?？蒲袆撔滦势毡檩^高，師范類、工科類高校的科研創新效率與平均值持平或稍高于平均值，醫藥類、財經類高校的科研創新效率普遍偏低，因樣本數據中農業類、林業類高校數量較少，因此計算結果不具代表性，在此不進行討論。以浙江省為例，在21所高校的樣本數據中，包括綜合類高校3所、工科類7所、師范類5所、財經類2所、醫藥類2所和農業類2所，綜合類高校僅為全部高校的七分之一，占比較低，因此浙江省高?？蒲袆撔滦收w偏低。不同類型高校的效率變動情況見圖2。

圖2 華東六省一市2010-2017不同類型高校的科研創新效率變動情況

4.從年度變化來看，各省市各年度的效率變化情況各不相同，除了上海市2016-2017年有了小幅上漲，其他省份雖然部分年份存在較小的漲幅，但整體趨勢是趨于下降的。其中上海市、浙江省、福建省的變化走勢趨于雷同，都在2014-2015年度產生了較大幅度的增長，同時在2015-2016年度又產生了較大幅度的下降?？赡艿脑蚴巧虾Ｊ?、浙江省、福建省地理位置相近，在政策制定方面可能會產生一定的相互影響作用。同時2015年是“十二五規劃”的收官之年，由于高校科研創新效率存在滯后性，當年的投入增加很可能會體現在幾年之后的產出中，因此這三個省市在2015年效率大幅度增加，原因之一就是“十二五規劃”前幾年的投入效果逐步疊加集中體現在了2015年的科研創新效率上。而隨著國家對教育發展重視程度的增加，2016年作為“十三五規劃”的開啟之年，人力、物力、財力的投入雖較之前有了大幅提高，但因產出存在滯后性，當年的產出無法完全反映出當年的實際投入情況，因此2016的科研創新效率較2015年有了較大幅度的下降。各省市高校科研創新效率年度變化情況見圖3。

圖3 華東六省一市2010-2017各省市高?？蒲袆撔滦首儎忧闆r

(二)高?？蒲袆撔滦适諗糠治?/h3>

通過對各年度各省市高?？蒲袆撔滦实臉藴什畹挠嬎?，可以得到2010-2017華東各省市高校科研創新效率收斂指數分布，以此來驗證不同地區效率差距變動情況，具體見圖4。六省一市的高校科研創新效率收斂指數隨年度變化各不相同，但整體上是隨著時間的推移逐步收斂，這表明不同性質、不同類型的高校間的科研創新效率差距在逐漸縮小。從總體來看，2010-2011、2012-2014、2015-2017年度均呈收斂態勢，其他年度呈發散態勢。需要注意的是，2011-2012和2014-2015年度變化波動較大，其中，2011-2012年度除安徽省呈收斂態勢外，其他五省一市均呈發散態勢；2014-2015年度六省一市均呈現發散態勢，其中2015年上海市和浙江省發散程度均較高，主要原因是2015年作為“十二五規劃”的末年，五年規劃的投入效果逐步被反映出來，尤其以教育部直屬高校最為明顯。以上海市為例，2015年上海市全部院校的科研創新效率平均值為0.56，其中屬于教育部直屬院校的復旦大學、同濟大學、上海交通大學、華東理工大學、東華大學綜合技術效率值均高于1，僅華東師范大學效率值低于1，而其他院校的平均值僅為0.309，效率值差距較大。

圖4 華東六省一市2010-2017各省市高校效率收斂指數分布

（三）高?？蒲袆撔滦师陆^對收斂分析

本文采用Eviews10.0軟件，分別對總體和華東六省一市的科研創新進行β絕對收斂分析，結果見表4。考慮到省市的年度均值包含的數據量較少，計算結果易受到個別因素影響而存在偶然性，最終本文選取了各省市各年度全部樣本高校的綜合效率值進行計算，以保證總體回歸效果的顯著性。通過進行Hausman檢驗和F檢驗，可得檢驗結果均為P=0，即證明結果均拒絕原假設，應采用固定效應模型。

表4 華東六省一市不同省市β絕對收斂結果

從總體來看，期初高?？蒲袆撔滦实南禂倒烙嬛禐?0.842，且通過了1%的顯著性檢驗，說明高?？蒲袆撔滦实脑鲩L率與期初效率值成反比，表明華東六省一市高校在總體層面上的科研創新效率存在絕對β收斂。和總體層面一樣，華東六省一市的高校科研創新效率的系數均為負值，表現出顯著的收斂態勢，說明這些區域內部各省市的高校科研創新效率差距在縮小。

從收斂速度來看，各省市都以較快的速度收斂，其中安徽省收斂速度最快，江蘇省次之，江西省最慢。這表明華東六省一市的高校科研創新效率雖存在絕對收斂，但由于收斂速度的不同，短期內各省市的高?？蒲袆撔滦嗜匀淮嬖谝欢ǖ牟罹?。

四、結論與對策

（一）研究結論

本文基于DEA-BCC模型和收斂模型，對華東六省一市2010-2017年間155所高校的科研創新效率進行測算，得出以下結論：1.中國華東六省一市高校科研創新效率整體偏低，科研創新效率隨時間和地區的變化存在較大的差異；2.教育資源分配不均衡，缺乏針對性和指向性，部分高校存在冗余和浪費的現象；3.同一區域內高?？蒲袆撔履芰Ψ植疾痪?，教育部直屬院校和其他省屬院校間的科研創新效率差距大，導致出現了“一專多不強”的斷層式結構體系，使得區域內高校的整體科研創新效率提升后勁不足，缺乏持續性。

（二）意義及對策

本研究的主要意義在于，華東地區擁有全國領先的高校數量和質量，其高校的科研創新發展模式和機制不僅對全國的高校具有引領作用，而且對我國的科技創新水平具有重要的影響作用。因此，正確識別出華東地區高校的科研創新發展情況，不僅有助于更加系統、全面地提高各省市的整體科研創新效率，緩解各省市發展不均衡的問題，同時也為其他地區推動高校發展提供借鑒。

針對研究結論，本文提出了以下幾點對策：

1.政府應對區域內高校進行精準定位，合理配置教育資源

按照高校性質，可將高校劃分為教育部直屬院校、省屬重點建設本科院校及其他專科或職業類高校；按照高校培養計劃，可將高校劃分為研究型院校和職業導向型院校；按照高?？蒲行仕?，可將高校劃分為高效率水平、中效率水平和低效率水平。教育資源的分配應依據高校的特點適當地增加或減少，而不是實行 “一刀切”的全面扶持政策。例如，教育部直屬院校占據了大量的資源，但資源的過度投入反而會對效率的提升產生抑制作用，不利于其持續增長。因此，找到最優效率下的最小資源投入至關重要。再如，部分研究型的省屬重點本科院校具有較好的效率水平，如濟南大學2010-2017的平均綜合效率值為0.82，此類高校具有較好的成長性，會成為區域創新體系的中堅力量，因此應適當加大資源投入。對于職業導向型的院校，學生的科研能力培養不是重點，因此資源的投入應該傾向于教師科研能力的提升。

2.建立“紡錘體”式的科研創新體系，避免出現“一專多不強”的斷層式結構體系

從省域層面來看，教育部直屬高校的科研創新效率遠高于其他普通高校，處于中間水平的高校數量較少，大多數高校集中分布在中下水平。以山東省的34所高校為例，2015年科研效率大于1的高校僅1所，科研效率在0.5-1之間的高校有6所，其中有5所是低于0.8的，除此之外的27所高校的科研效率值均低于0.5。這種斷層式結構使得省內高校的科研創新缺乏持續性，科研創新的任務僅由幾所重點高校承擔，很容易出現成果壟斷或是創新力度不足的現象，因此，應該建立“兩頭小中間大”的“紡錘體”式的科研創新體系。處于中間位置的研究型高校，具有更大的發展潛力和更加開闊的成長空間，激發此類高校的成長性，有助于在整體層面上提升全省的科研創新能力，因此應該進行重點挖掘和建設。

3.高校應制定切合實際的評價體系，注重科研成果的質量而非數量

不同的專業所屬的科研領域不同，因此不能僅用論文的數量或專利的數量來衡量產出效率。高校在制定評價體系時，應以專業特點為基礎，以質量為導向，根據不同專業調整細分目標的權重，如理工類專業注重創新型發明專利，財經類專業注重高水平論文，醫藥類專業注重專利和論文相結合，同時還應該增加對其實際應用性、創新性等方面的考量，從多維的角度出發而非唯數量論。

4.打破高校間的資源壁壘，加強高校間的交流和資源共享

同一地區不同高校之間會產生相互影響作用。教育部直屬高校要保持科研創新活性，依靠科研效率的空間溢出性來對其他高校產生帶動作用，當好科研創新體系的“領頭羊”。同時，政府要通過政策引導，鼓勵高校之間的資源共享。在大數據、5G技術高速發展的網絡時代，各高校可以利用互聯網將本校優質的教育資源轉化為“數字資源”，通過網絡實現資源的共享；利用線上會議等網絡平臺，讓優秀的師生進行跨專業、跨學校間的經驗交流與分享，從而實現互相學習、共同進步的美好愿景。