我國不同類型高校科技創(chuàng)新效率研究
——基于2009-2019年數(shù)據(jù)

鄭琇文 阮紅偉 王 潔

( 青島大學(xué) 商學(xué)院，山東 青島 266071)

0 引言

我國高校人才培養(yǎng)需以習(xí)近平新時(shí)代中國特色社會(huì)主義思想為指導(dǎo)，以立德樹人為根本任務(wù)，推進(jìn)“四個(gè)回歸”，全面加強(qiáng)新工科、新農(nóng)科、新醫(yī)科和新文科建設(shè)，全面提高我國的高等教育質(zhì)量，加快高等教育強(qiáng)國建設(shè)[1]。“十四五”規(guī)劃和《中國教育現(xiàn)代化2035》綱要中明確提出“強(qiáng)化國家戰(zhàn)略科技力量”[2]，這需要充分認(rèn)識到高校在科技自立自強(qiáng)中不可替代的作用， 在打好關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅(jiān)戰(zhàn)，提高創(chuàng)新鏈整體效能中，各高校要充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，以科技創(chuàng)新支撐高質(zhì)量發(fā)展。

在對高校科技創(chuàng)新效率現(xiàn)有的研究中，朱恬恬等[3]運(yùn)用DEA-Malmquist法對“雙一流”高校進(jìn)行了多種分類對比分析，技術(shù)進(jìn)步效率是各類高校提升科技創(chuàng)新效率的制約因素；馬寶林等[4]對綜合類高校進(jìn)行文理科高校分類，分析其創(chuàng)新效率靜態(tài)和動(dòng)態(tài)效率變化；賈榮言等[5]運(yùn)用突變級數(shù)法，對2017年中東部地區(qū)15個(gè)省市高等學(xué)校科技創(chuàng)新能力進(jìn)行了定量研究；彭佑元等[6]基于投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)法對我國30個(gè)省(市)2009—2018年科技創(chuàng)新效率進(jìn)行差異性研究；李文輝等[7]運(yùn)用主成分分析法和DEA法研究了2004—2016年中國省域高校的科技創(chuàng)新能力以及其經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率；王少鵬等[8]對2008—2017年31個(gè)省(市)運(yùn)用ArcGIS研究高校科技創(chuàng)新能力和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系；劉敏等[9]基于VRS模型測度了中國31個(gè)省(市、區(qū)) 2007—2016年農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)科技創(chuàng)新績效,研究中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績效的地區(qū)差異；梁燕等[10]運(yùn)用層次分析法對各高校科技創(chuàng)新能力評價(jià)體系進(jìn)行權(quán)重賦值；符銀丹等[11]運(yùn)用DEA模型對我國37所“985工程”高校2018年的科技投入產(chǎn)出效率進(jìn)行研究分析。可以看出DEA模型是研究科技創(chuàng)新效率的熱門工具，我國學(xué)者大多以地域?yàn)閯澐謽?biāo)準(zhǔn)進(jìn)行研究對比，不同類高校之間的對比研究較少，且缺乏整體的研究。

本文運(yùn)用DEA-Malmquist法，借助SPSS和DEAD軟件處理數(shù)據(jù)，通過對2009-2019年我國不同類高校的科技創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)證研究，分析我國不同類型高校的科技創(chuàng)新效率特征，確定影響高校科技創(chuàng)新發(fā)展的因素。不同類高校科技創(chuàng)新成果的指標(biāo)與所需資源投入都不盡相同，這樣的橫向?qū)Ρ饶軌蚋行У胤治龀鑫覈咝？萍紕?chuàng)新發(fā)展效率及其特征，挖掘制約不同類型高校科技創(chuàng)新效率提高的因素，有針對性地對不同類型高校的科技創(chuàng)新發(fā)展道路提出可操作性的改進(jìn)建議。

根據(jù)《高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》，按學(xué)校類型分類，將我國高校分成了六大類：綜合大學(xué)、工科院校、農(nóng)林院校、醫(yī)藥院校、師范院校和其他院校。研究數(shù)據(jù)來源于2009-2019年的高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編。

1 指標(biāo)選取

根據(jù)高校科技創(chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)原則以及對其評價(jià)指標(biāo)權(quán)系數(shù)的確定，同時(shí)考慮到產(chǎn)出數(shù)據(jù)和投入數(shù)據(jù)直接所包含的多元要素與相互之間的邏輯關(guān)系[12]，本文選取的投入指標(biāo)為：教學(xué)與發(fā)展人員、研究發(fā)展全時(shí)當(dāng)量人員、科技經(jīng)費(fèi)當(dāng)年撥入和內(nèi)部支出、科技課題總數(shù)、科技課題當(dāng)年投入人數(shù)和撥入經(jīng)費(fèi)、支出經(jīng)費(fèi)；產(chǎn)出指標(biāo)為：專著數(shù)、出版論文、鑒定成果數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓當(dāng)年實(shí)際收入、成果授獎(jiǎng)數(shù)。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data envelopment analysis, DEA)的基本模型是1978年由美國著名運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W W Cooper等人提出的，本文運(yùn)用的是基于可變規(guī)模收益計(jì)算決策單元的純技術(shù)效率的BCC模型。DEA是使用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型進(jìn)行評價(jià)具有多個(gè)輸入和多個(gè)輸出的決策單元(decision making unit，DMU)間的相對有效性，即DEA有效。根據(jù)對各DMU觀察的數(shù)據(jù)判斷DMU是否為DEA有效，本質(zhì)上是判斷DMU是否位于生產(chǎn)可能集的“生產(chǎn)前沿面”上，生產(chǎn)前沿面是經(jīng)濟(jì)學(xué)中生產(chǎn)函數(shù)向多產(chǎn)出情況的一種推廣[13]。

根據(jù)模型可得到三種結(jié)論：①DMU是無效的，此時(shí)需要減少投入(或增加產(chǎn)出)提高效率。②DMU是強(qiáng)有效的。③DMU是弱有效的，此時(shí)部分投入可能存在冗余或部分產(chǎn)出可能還可提升[13]。

2.2 Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)，即全要素生產(chǎn)率指數(shù)(Toal Factor Productivity, TFP)，利用距離函數(shù)的比率來衡量一定時(shí)間內(nèi)總投入與總產(chǎn)出生產(chǎn)效率之比。算式為：

Malmquist(xt+1,yt+1,xt,yt)=

此方法表示了決策單元DMU在不考慮外部技術(shù)或制度因素變化等其他條件下，資源配置效率的變化情況，即創(chuàng)新效率的變化情況[14]。

3 實(shí)證分析

3.1 我國高校整體Malmquist分析

Malmquist指數(shù)能動(dòng)態(tài)反應(yīng)高校每年科技創(chuàng)新效率的變化趨勢，因此運(yùn)用DEAP2.1軟件對2009-2019年我國高校每年科技創(chuàng)新相關(guān)指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行DEA-Malmquist處理，以此考察全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化以及異質(zhì)性。

我國高校2009-2019年Malmquist指數(shù)5項(xiàng)指標(biāo)平均值均小于1(見表1)，科技創(chuàng)新效率呈衰退狀態(tài)，我國高校科技創(chuàng)新領(lǐng)域的資源配置與使用、規(guī)模投入等方面均有待改進(jìn)或提高。規(guī)模效率0.999為5項(xiàng)平均值中最優(yōu)，說明我國于科技創(chuàng)新領(lǐng)域投入規(guī)模與產(chǎn)出之比最為接近，科技課題總量、投入發(fā)展人員與科研經(jīng)費(fèi)投入較為有效，由規(guī)模要素產(chǎn)出的生產(chǎn)效率最高；技術(shù)效率變化與技術(shù)進(jìn)步變化0.993為數(shù)值最低，表明資源配置、資源使用效率、要素質(zhì)量、科學(xué)技術(shù)的深度進(jìn)展是我國科技創(chuàng)新領(lǐng)域的主要短板。

表1 2009-2019年年度平均Malmquist指數(shù)及其分解

由表1數(shù)據(jù)時(shí)間數(shù)列縱向?qū)Ρ确治隹芍S著時(shí)間的推移，技術(shù)效率變化、規(guī)模效率與全要素生產(chǎn)率指標(biāo)呈現(xiàn)較為明顯的“衰退-增長-衰退”的波動(dòng)態(tài)勢，雖略有浮動(dòng)但整體仍處于負(fù)增長態(tài)勢。2013-2014年，我國技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率、規(guī)模效率分別以0.548、0.813、0.675為歷年各項(xiàng)指標(biāo)最低，而全要素生產(chǎn)率卻為1.110為歷年最高，其技術(shù)進(jìn)步變化更是達(dá)到2.024的驚人數(shù)值。主要影響因素為2013-2014年間我國高校成果轉(zhuǎn)化管理改革正處于“兩報(bào)兩批”階段，國家關(guān)于科技轉(zhuǎn)化的法律長時(shí)間沒有修訂，管理負(fù)擔(dān)持續(xù)增重，教育部直屬高校的技術(shù)入股等無形資產(chǎn)處置需報(bào)教育部、財(cái)政部備案審批，雖相對限制了科研課題、相關(guān)投入人員數(shù)量等規(guī)模報(bào)酬的大量增加，卻極大提高了科研項(xiàng)目與各投入要素的質(zhì)量水平，極大地推進(jìn)了科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與深度拓展[15]。同時(shí)我國高校成果轉(zhuǎn)化管理改革進(jìn)入“三權(quán)改革”試點(diǎn)階段，科研課題申報(bào)成功率大幅上升，科研資金、科研團(tuán)隊(duì)等規(guī)模報(bào)酬擴(kuò)大，要素配置、資源使用得到充分發(fā)揮，高校內(nèi)部管理制度逐漸規(guī)范。因此在2014-2015年間我國技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率、規(guī)模效率指標(biāo)分別以1.719、1.230、1.398達(dá)10年間最高，但也正由于規(guī)模總量在短時(shí)間內(nèi)的快速擴(kuò)大，高校科技成果產(chǎn)出質(zhì)量與科研力度的保證受到極大挑戰(zhàn)，以0.508創(chuàng)歷年技術(shù)進(jìn)步變化指標(biāo)的斷崖式最低，導(dǎo)致2014-2015年全要素生產(chǎn)率0.875<1，各要素投入未達(dá)到預(yù)期產(chǎn)出效果。

3.2 6類高校Malmquist橫向?qū)Ρ?/h3>

根據(jù)國際通用科學(xué)研究分類方法，我國將高校劃分為綜合大學(xué)、工科院校、農(nóng)林院校、醫(yī)藥院校、師范院校與其他類院校6種類型高校。

對2009-2019年間6類高校Malmquist指數(shù)及其分解情況數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表2所示。通過分析各項(xiàng)指標(biāo)并進(jìn)行對比可知，在技術(shù)效率變化方面，最高的師范院校達(dá)1.002>1，農(nóng)林院校0.983<1處于最低，這表明農(nóng)林院校在國家資源配置與資源使用能力等方面有待提高，綜合大學(xué)、工科院校分別以0.989<1,0.987<1未達(dá)標(biāo)準(zhǔn)水平0.993，亦有可發(fā)展空間；在技術(shù)進(jìn)步變化方面，六類院校均小于1，各要素質(zhì)量與科技成果拓展深度是我國科技創(chuàng)新普遍短板，工科院校針對科技成果等質(zhì)量問題應(yīng)加強(qiáng)管理；在純技術(shù)效率方面，工科院校、醫(yī)藥院校、其他類院校均為1.000達(dá)到投入有效并為數(shù)值最高，這3類高校在內(nèi)部管理、科研技術(shù)投入等方面相對較好，而綜合大學(xué)0.983、農(nóng)林院校0.985未達(dá)平均水平0.995，表明二者亦應(yīng)關(guān)注管理制度的創(chuàng)新與創(chuàng)新體系的技術(shù)進(jìn)步，其中綜合大學(xué)尤甚。

規(guī)模效率是所有指數(shù)平均值最高的一個(gè)指標(biāo)，說明我國由規(guī)模因素獲得的生產(chǎn)效率相對較好，其中綜合大學(xué)1.002>1、醫(yī)藥院校1.001>1、師范院校1.003>1、其他院校1.000=1，說明其因規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率得到充分發(fā)揮；但工科院校0.988、農(nóng)林院校0.997，二者需要在課題數(shù)量、科研規(guī)模、教學(xué)與發(fā)展人員投入、經(jīng)費(fèi)投入等方面獲得發(fā)展。除師范院校1.001>1外，其他各類院校在全要素生產(chǎn)率的表現(xiàn)并不理想，其中綜合大學(xué)0.975、工科院校0.975、農(nóng)林院校0.977，均不足平均值0.987。且均有很大差距，這表明三類院校創(chuàng)新成果產(chǎn)出數(shù)、專著數(shù)、出版論文數(shù)等產(chǎn)出指數(shù)略有不足，總產(chǎn)出與各要素投入不甚對等，科技創(chuàng)新投入結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化。

表2 不同類型高校Malmquist指數(shù)及其分解

3.3 六類高校縱向?qū)Ρ?/h3>

(1)綜合類高校。對所研究的綜合類高校進(jìn)行DEA-Malmquist分析處理，由表3可知，2009-2019年綜合類高校全要素生產(chǎn)率幾何平均值為0.975<1，產(chǎn)出小于投入，綜合類高校科技創(chuàng)新效率不高。雖然規(guī)模效率1.002>1，科技經(jīng)費(fèi)、教學(xué)與發(fā)展人員等規(guī)模因素投入指標(biāo)影響的生產(chǎn)效率處于較高水平，但純技術(shù)效率0.983<1，表明高校內(nèi)部管理水平與相關(guān)創(chuàng)新專業(yè)技術(shù)等因素有待進(jìn)步。技術(shù)效率變化0.986，技術(shù)進(jìn)步變化0.989均<1，說明其資源配置、高校資源使用利用率仍需改進(jìn)提高。2009-2019年綜合類高校的科技創(chuàng)新能力總體不高，雖投入規(guī)模符合標(biāo)準(zhǔn)，但資源配置能力、管理能力、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量、科技轉(zhuǎn)化率等其他方面卻仍需關(guān)注。

縱向?qū)Ρ瓤芍C合類高校的規(guī)模效率波動(dòng)趨勢明顯，但總體處于規(guī)模投入有效利用狀態(tài)；2013-2014年受“兩報(bào)兩批”政策影響顯著，技術(shù)效率變化0.479、純技術(shù)效率變化0.500創(chuàng)歷年最低，技術(shù)進(jìn)步變化1.982為歷年最高；而受2014年9月“三權(quán)改革”試點(diǎn)影響，技術(shù)效率變化1.843、純技術(shù)效率變化1.913迅速回升，但技術(shù)進(jìn)步變化卻陡然下降至0.516，創(chuàng)新成果質(zhì)量無法保障。

(2)工科類高校。由表4可知，2009-2019年工科類高校全要素生產(chǎn)率水平0.975<1，與綜合類高校數(shù)據(jù)一致，同時(shí)其規(guī)模效率0.988、技術(shù)效率0.988、技術(shù)進(jìn)步變化0.987均<1，說明工科類高校的資源配置不合理，資源使用效率有待提高，對技術(shù)創(chuàng)新教學(xué)與發(fā)展人員、經(jīng)費(fèi)投入等規(guī)模因素可適當(dāng)增大投入，以提高由于規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率。工科類高校的純技術(shù)效率2009-2019年期間穩(wěn)定保持在1的水平，說明工科類高校內(nèi)部管理與相關(guān)技術(shù)投入水平一直處于穩(wěn)定輸出并充分利用狀態(tài)。

表3 綜合類高校年度平均Malmquist指數(shù)及其分解

表4 工科類高校年度平均Malmquist指數(shù)及其分解

(3)農(nóng)林類高校。農(nóng)林類高校數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表5所示。農(nóng)林類高校的科技創(chuàng)新效率為5類高校最低，5項(xiàng)指標(biāo)均<1。雖然在2009-2010年、2015-2016年期間5項(xiàng)指標(biāo)均大于等于1，但綜合平均值均處于不利狀態(tài)，另外技術(shù)進(jìn)步變化與規(guī)模效率指標(biāo)波動(dòng)較大。綜合來看，各方都需對農(nóng)林類高校的資源配置能力、資源使用效率、高校內(nèi)部管理和技術(shù)開發(fā)與使用以及投入規(guī)模等各方面因素應(yīng)全面加強(qiáng)管理，提高資源使用效率和科技創(chuàng)新生產(chǎn)率。

我國一直以來都極為關(guān)注科技創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)方面的投入使用。2009年科技政策鼓勵(lì)國家加快農(nóng)業(yè)科技的創(chuàng)新步伐，加大農(nóng)業(yè)科技投入，加強(qiáng)和完善現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技體系，深入推進(jìn)各類農(nóng)作物高產(chǎn)活動(dòng)，支持科技人員和大學(xué)畢業(yè)生的科技創(chuàng)新一線活動(dòng)取得科技創(chuàng)新領(lǐng)域各生產(chǎn)要素的充分利用[16]。2015年中共中央、國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于加大改革創(chuàng)新力度 加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的若干意見》提出，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用，健全農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制，完善科研院所、高校科研人員與企業(yè)人才流動(dòng)和兼職制度，推進(jìn)科研成果使用、處置、收益管理和科技股權(quán)激勵(lì)改革試點(diǎn)等重大舉措[17]。2015年農(nóng)林高校技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步變化、純技術(shù)效率、規(guī)模效率全線達(dá)標(biāo)1.000=1，全要素生產(chǎn)率1.00=1，各要素總投入得到充分利用。

(4)醫(yī)藥類高校。對醫(yī)藥類高校進(jìn)行DEA-Malmquist數(shù)據(jù)處理，結(jié)果如表6所示。醫(yī)藥類高校全要素生產(chǎn)率0.994<1，表明總產(chǎn)出與各要素所得仍處于不利狀態(tài)，但其技術(shù)效率變化1.001，純技術(shù)效率1.000，規(guī)模效率1.001均>1，則說明醫(yī)藥類高校在組織創(chuàng)新、專業(yè)化和技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)水平發(fā)揮、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、要素配置等方面均處于優(yōu)勢地位，純技術(shù)效率即管理與技術(shù)因素投入產(chǎn)出成正比并一直保持穩(wěn)定發(fā)展態(tài)勢。但由于技術(shù)進(jìn)步變化0.993<1，使得全生產(chǎn)要素不足，這表明可以從醫(yī)藥類高校各要素質(zhì)量的提高與科學(xué)技術(shù)發(fā)展的推進(jìn)等方面加以改善，進(jìn)而提高醫(yī)藥類高校科技創(chuàng)新效率的綜合水平。

同時(shí)醫(yī)藥類高校科技創(chuàng)新效率受2013-2014年“兩報(bào)兩批”、2014年-2015年“三權(quán)改革”試點(diǎn)的國家宏觀調(diào)控政策影響明顯，但由于從2009年我國新一輪醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革正式開始，國家長期重視醫(yī)學(xué)學(xué)科建設(shè)，注重資金投入等，2013-2014年間的“兩報(bào)兩批”優(yōu)勢明顯，技術(shù)進(jìn)步變化2.069>1；技術(shù)效率變化1.021>1，純技術(shù)效率1.000=1，規(guī)模效率1.021>1，并最終全要素生產(chǎn)率取得2.113>1。2014年是國家第二次“醫(yī)改”元年，國家關(guān)注重點(diǎn)由“藥改”轉(zhuǎn)向“醫(yī)改”，雖醫(yī)藥行業(yè)仍保持高資金投入，但受“三權(quán)改革”影響，各要素生產(chǎn)質(zhì)量與技術(shù)投入深受影響，技術(shù)進(jìn)步變化創(chuàng)歷年最低，為0.496<1，為當(dāng)年全要素生產(chǎn)率0.436<1的直接原因。

(5)師范類高校。師范類高校數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表7所示。師范類高校雖然要素質(zhì)量與科學(xué)技術(shù)發(fā)展進(jìn)程有待提高和推進(jìn)，高校內(nèi)部管理與技術(shù)水平發(fā)揮亦有所不足，技術(shù)進(jìn)步變化與純技術(shù)效率均為0.999不足1，但其技術(shù)效率變化1.002>1，規(guī)模效率1.003>1,使得其全要素生產(chǎn)率亦為1.001>1,這說明師范類高校優(yōu)秀的資源配置，創(chuàng)新人才與科研經(jīng)費(fèi)的科學(xué)投入，并且高效的資源使用，得到了總產(chǎn)量大于各要素投入的成果。師范類高校科技創(chuàng)新環(huán)境較為良好。

師范類高校科技創(chuàng)新效率受2013-2014年“兩報(bào)兩批”和2014年-2015年“三權(quán)改革”試點(diǎn)的國家宏觀調(diào)控政策影響明顯。

(6)其他類高校。其他類高校是六類高校科技創(chuàng)新效率(見表8)各項(xiàng)指標(biāo)最為穩(wěn)定的一類。雖然技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均為1.000，但由于技術(shù)進(jìn)步變化略有不足0.999<1，使得最終全要素生產(chǎn)率亦為0.999<1。這說明，雖然其他類高校資源配置、資源使用效率、高校內(nèi)部管理與規(guī)模要素投入等均處于科學(xué)合理的投入產(chǎn)出比率，但仍可以通過提高要素質(zhì)量水平與推進(jìn)科學(xué)技術(shù)發(fā)展等方式，提高其他類高校的科技創(chuàng)新效率。

表5 農(nóng)林類高校年度平均Malmquist指數(shù)及其分解

表6 醫(yī)藥類高校年度平均Malmquist指數(shù)及其分解

表7 師范類高校年度平均Malmquist指數(shù)及其分解

表8 其他類高校年度平均Malmquist指數(shù)及其分解

4 結(jié)論與對策

4.1 主要結(jié)論

本文運(yùn)用DEA2.1軟件對我國高校2009-2019年間技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步變化、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和全要素生產(chǎn)率5個(gè)維度進(jìn)行Malmquist分析，主要得出以下結(jié)論：

從總體來看，2009-2019年間我國高校科技創(chuàng)新效率呈下降趨勢，5項(xiàng)指標(biāo)年間平均值均未>1或=1，說明提升我國高校科技效率工作繁重，各個(gè)方面均應(yīng)努力；其中技術(shù)效率變化與技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)，是影響我國科技創(chuàng)新效率上升的關(guān)鍵。

從高校類型看，師范院校全要素生產(chǎn)率1.001>1,表明師范院校科技創(chuàng)新總產(chǎn)量大于全部要素投入量，投入資源得到高效利用，科技創(chuàng)新狀況良好；其他5類高校均未>1或=1，科技創(chuàng)新總產(chǎn)量小于全部要素投入量，相關(guān)投入資源未得到有效利用，其中綜合大學(xué)與工科院校相關(guān)資源浪費(fèi)情況最為嚴(yán)重。

(1)綜合類大學(xué)規(guī)模效率1.002>1，說明投入規(guī)模因素已得到充分利用；但技術(shù)效率變化0.986、技術(shù)進(jìn)步變化0.989、純技術(shù)效率0.983均未達(dá)標(biāo)，說明綜合類高校在此三方面均需改進(jìn)。

(2)工科院校純技術(shù)效率1.000=1，說明其與科技創(chuàng)新等方面的管理工作與投入專業(yè)技術(shù)切實(shí)有效；但純技術(shù)效率變化0.988、技術(shù)進(jìn)步變化0.987、規(guī)模效率0.988均未達(dá)標(biāo)，說明工科院校應(yīng)從這3個(gè)角度考慮措施。

(3)農(nóng)林院校科技創(chuàng)新效率提升空間最大，各項(xiàng)指標(biāo)均未達(dá)標(biāo)，說明農(nóng)林院校各要素投入均未得到有效產(chǎn)出，各個(gè)方面均有待調(diào)整管理。

(4)醫(yī)藥院校與其他類院校各要素利用效率較為良好，技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率、規(guī)模效率3項(xiàng)指標(biāo)均>或=1,但技術(shù)進(jìn)步變化均<1，是影響全要素生產(chǎn)率大于1的關(guān)鍵。

(5)師范類院校規(guī)模效率1.003>1，說明規(guī)模要素得到充分利用；技術(shù)效率變化1.002>1，說明資源配置與資源使用相對合理；但技術(shù)進(jìn)步變化0.999<1，純技術(shù)效率0.999<1，說明進(jìn)一步提升師范類院校的科技創(chuàng)新效率可從這兩個(gè)維度入手。

觀察2013-2016年間各表數(shù)據(jù)的特殊變化以及查閱相關(guān)背景資料可知，國家政策與對科技創(chuàng)新項(xiàng)目的審查、支持與監(jiān)督等相關(guān)管理措施力度會(huì)對我國高校科技創(chuàng)新情況產(chǎn)生直接影響；易出現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步變化與技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率負(fù)相關(guān)的局面；單一方面的大力調(diào)整措施未必會(huì)改善我國科技創(chuàng)新效率低下的整體現(xiàn)狀。

4.2 對策建議

(1)以科技創(chuàng)新項(xiàng)目質(zhì)量為核心，推動(dòng)相關(guān)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域深度發(fā)展；重視科技創(chuàng)新相關(guān)知識的教育與推廣，清晰相關(guān)申請流程與評定標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵(lì)科技創(chuàng)新項(xiàng)目的組建與立項(xiàng)，消除因信息不對稱導(dǎo)致的“行業(yè)壁壘”。

(2)優(yōu)化對各類高校的資源配置，適當(dāng)加大醫(yī)藥院校、師范院校、其他類院校的資源投入，著重提高綜合大學(xué)、工科院校、農(nóng)林院校資源使用效率；加大綜合大學(xué)、醫(yī)藥院校、師范院校、其他類院校的科技創(chuàng)新規(guī)模投入，重視工科院校、農(nóng)林院校規(guī)模要素的利用能力；改進(jìn)綜合大學(xué)、農(nóng)林院校、師范院校的校內(nèi)管理機(jī)制，提高專業(yè)技術(shù)有效投入水平。

(3)完善創(chuàng)新體系，各個(gè)方面舉措相互配合，多管齊下。增加經(jīng)費(fèi)投入，從信息發(fā)布、立項(xiàng)申請、資源監(jiān)督、成果審核、獎(jiǎng)勵(lì)激勵(lì)等各個(gè)方面完善管理，完善高校科技創(chuàng)新政策。