辛督強(qiáng)

（西京學(xué)院 基礎(chǔ)部，陜西 西安 710123）

國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室始建于1984年，是國(guó)家為提高基礎(chǔ)研究水平、科技競(jìng)爭(zhēng)力和國(guó)家創(chuàng)新能力而采取的通過(guò)國(guó)家重點(diǎn)投資和分級(jí)分類管理的國(guó)家級(jí)科研基地［1］。經(jīng)過(guò)近30年的發(fā)展和建設(shè)，國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室已成為國(guó)家基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究最重要的知識(shí)創(chuàng)新平臺(tái)，吸引和凝聚了一大批優(yōu)秀的科技人才，完成了大量國(guó)家重大科研任務(wù)，有力地提升了國(guó)家和依托單位的整體科研實(shí)力和水平，也為國(guó)民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展和國(guó)防建設(shè)中重大基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性問(wèn)題的解決提供了強(qiáng)有力的技術(shù)儲(chǔ)備和科技支撐［2－3］。國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的投入產(chǎn)出效率是衡量其科研績(jī)效的核心標(biāo)志，對(duì)此需要進(jìn)行科學(xué)的評(píng)價(jià)。

如何科學(xué)、合理地選擇評(píng)價(jià)方法，從而使評(píng)價(jià)結(jié)果更具說(shuō)服力，并以此為依據(jù)制定相關(guān)科技政策，是科研績(jī)效評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。目前，國(guó)內(nèi)外已有很多學(xué)者從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面提出了很多科研績(jī)效評(píng)價(jià)的理論和方法。定性方法如基于同行評(píng)議的層次分析法和德爾菲法［4］；定量的方法如模糊綜合評(píng)價(jià)法［5］、主成分分析法［6］、回歸分析法［7］等。定性評(píng)價(jià)結(jié)果受參評(píng)專家的主觀因素影響較大，往往不夠客觀；模糊評(píng)價(jià)法無(wú)法解決評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)性造成的信息重疊問(wèn)題；主成分分析法則沒(méi)有考慮不同樣本的相互影響［8］；而回歸分析法需假設(shè)自變量和因變量為線性關(guān)系，并且只能假設(shè)一個(gè)產(chǎn)出項(xiàng)為因變量，無(wú)法同時(shí)計(jì)算多項(xiàng)產(chǎn)出［9］。

1978年，A.Charnes等人提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）。DEA 可以評(píng) 價(jià)多項(xiàng)投入、多項(xiàng)產(chǎn)出的同類決策單元的效率，在避免主觀性、簡(jiǎn)化計(jì)算和減少統(tǒng)計(jì)誤差的影響等方面有著巨大的優(yōu)勢(shì)。DEA方法還可根據(jù)投影原理，給出非有效決策單元各指標(biāo)的調(diào)整方向和力度，從而使非有效決策單元在調(diào)整后達(dá)到投入產(chǎn)出最優(yōu)。隨著DEA新的模型不斷提出和相關(guān)理論研究的持續(xù)深入，DEA方法的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸擴(kuò)大，已成為測(cè)度效率的主流方法。本文采用DEA方法對(duì)2003—2010年我國(guó)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室科研投入產(chǎn)出效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期為相關(guān)部門制定科研發(fā)展規(guī)劃和政策，提高科研管理水平提供參考。

1 DEA評(píng)價(jià)模型

DEA方法分為投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型，一般科研活動(dòng)中更注重通過(guò)增加投入提高產(chǎn)出，達(dá)到提高效率的目的。因此，本文運(yùn)用投入導(dǎo)向型中最基本的模型——規(guī)模報(bào)酬不變（CCR）模型來(lái)進(jìn)行分析。CCR模型得出的效率是整個(gè)集合的相對(duì)整體效率，可對(duì)決策單元的技術(shù)效率和規(guī)模效率同時(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)，其表達(dá)式為：

其中，θ為效率指數(shù)，λj為權(quán)重，xj、yj為第j 個(gè)決策單元的投入和產(chǎn)出指標(biāo)向量，ε為非阿基米德無(wú)窮小量，n為決策單元個(gè)數(shù)，s－、s＋為松弛變量。CCR模型的經(jīng)濟(jì)含義為：

（1）DEA有效性：當(dāng)θ＝1，且s＋＝0，s－＝0，則稱決策單元是DEA有效，即在原投入的基礎(chǔ)上所獲的產(chǎn)出已達(dá)最優(yōu)；當(dāng)θ＝1，且s＋≠0，s－≠0，則稱決策單元是弱DEA有效；當(dāng)θ＜1時(shí)，則稱決策單元是DEA無(wú)效的；

（3）投影分析：根據(jù)s－、s＋的情況判斷各項(xiàng)科技投入的冗余率和科技產(chǎn)出的不足率，從而探尋具體的改善措施。

2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)

本文以2003—2010年為時(shí)間序列，以全部國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室為研究對(duì)象，利用DEA方法考察其科研投入產(chǎn)出效率。

科研活動(dòng)的投入主要有資金投入、人力資源投入和科研設(shè)備投入等，實(shí)際上對(duì)科研而言，財(cái)力、人力、物力和信息資源的投入歸根到底都依賴于資金的投入，因此本文選擇研究經(jīng)費(fèi)（萬(wàn)元）作為國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室科研投入的唯一測(cè)算指標(biāo)。科研活動(dòng)的產(chǎn)出包括專利、論文、獲獎(jiǎng)成果、著作、人才培養(yǎng)以及技術(shù)市場(chǎng)成交合同金額等?？紤]到數(shù)據(jù)來(lái)源的權(quán)威性、可得性以及指標(biāo)的代表性，本文選取發(fā)表論文（篇）、獲獎(jiǎng)成果（項(xiàng)）和研究生培養(yǎng)（人）作為國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室科研產(chǎn)出的測(cè)算指標(biāo)。

科研活動(dòng)投入、產(chǎn)出之間的滯后性是客觀存在的，但這個(gè)滯后時(shí)間很難確定。已有文獻(xiàn)對(duì)滯后時(shí)間的設(shè)定為1～3年不等［10－11］，也有些文獻(xiàn)并未考慮滯后時(shí)間的問(wèn)題［12－13］。本文取滯后時(shí)間為1年，即2003—2010年投入的研究經(jīng)費(fèi)分別對(duì)應(yīng)于2004—2011年的各項(xiàng)產(chǎn)出（見表1）。

表1 國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室投入和產(chǎn)出表

3 模型計(jì)算與分析

3.1 投入產(chǎn)出的相關(guān)分析

進(jìn)行投入產(chǎn)出分析的目的是確認(rèn)所選投入指標(biāo)值的增加帶來(lái)產(chǎn)出的增加。本文利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)表1中的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果如表2所示。從中可知，研究經(jīng)費(fèi)的投入和論文、獲獎(jiǎng)成果、人才培養(yǎng)之間的Person相關(guān)系數(shù)均大于0.5，表明它們之間呈很強(qiáng)的正相關(guān)性，投入的多少能直接影響產(chǎn)出的數(shù)量。

表2 國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室投入產(chǎn)出項(xiàng)相關(guān)系數(shù)表

3.2 投入產(chǎn)出的DEA效率分析

用MaxDEA軟件的Input—oriented CCR對(duì)表1中的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算出的國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室2003—2010年的技術(shù)效率（CRS值）和規(guī)模收益（Scale）如表3所示。

表3 國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室DEA得分和規(guī)模效益

3.2.1 技術(shù)有效性評(píng)價(jià)

技術(shù)有效性是指相對(duì)于輸入而言輸出已達(dá)最大，表現(xiàn)為CRS值為1。從表3的DEA績(jī)效系數(shù)（CRS值）看，僅2004年DEA有效，說(shuō)明相對(duì)于其他年份，2004年的科研經(jīng)費(fèi)投入得到了較為充分的利用，投入產(chǎn)出比達(dá)到最大。其余年的CRS值均未達(dá)到1，說(shuō)明這些年份DEA無(wú)效。其中，2010年的CRS值最小，科研投入產(chǎn)出的績(jī)效最差，對(duì)該年CRS值直觀的解釋為，要投入當(dāng)年的33.59%而維持產(chǎn)出不變，才能達(dá)到DEA有效。從表3還可以看出，2003—2010年國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的DEA效率呈波浪式發(fā)展，并總體呈下降的趨勢(shì)。這說(shuō)明近幾年國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的經(jīng)費(fèi)利用效率還不穩(wěn)定，有的年份科研資源浪費(fèi)嚴(yán)重，投入產(chǎn)出效率亟待提高，同時(shí)也說(shuō)明國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在產(chǎn)出上的潛力巨大。

3.2.2 規(guī)模有效性評(píng)價(jià)

規(guī)模有效性是指投入量處于最佳的規(guī)模，即處于規(guī)模收益不變的狀態(tài)。從表3可知，2004年規(guī)模有效，達(dá)到了最大產(chǎn)出規(guī)模點(diǎn)。2003年規(guī)模收益遞增，說(shuō)明應(yīng)適當(dāng)增加投入量，這時(shí)產(chǎn)出量將有更高比例的增加，2004年的技術(shù)有效和規(guī)模有效說(shuō)明了這一點(diǎn)。2005—2010年規(guī)模收益遞減，此時(shí)增加投入量不可能帶來(lái)更高比例或同比例的產(chǎn)出。為了提高研究經(jīng)費(fèi)利用效率，應(yīng)適當(dāng)縮減投入規(guī)模，使其達(dá)到規(guī)模有效。

3.2.3 DEA效率的改進(jìn)

利用MaxDEA軟件的投影分析可直接計(jì)算DEA無(wú)效決策單元的改進(jìn)值，以便明確改進(jìn)的方向和力度。從表4所列的DEA效率改進(jìn)值可知，DEA無(wú)效的年份均存在投入過(guò)多的問(wèn)題，總體的投入冗余率在42%以上，說(shuō)明科研經(jīng)費(fèi)未得到有效利用?？蒲挟a(chǎn)出方面，所有DEA無(wú)效的年份均存在論文產(chǎn)出明顯不足的問(wèn)題，部分年份的獲獎(jiǎng)成果和人才培養(yǎng)也略微不足。結(jié)合表1數(shù)據(jù)可知，2010年比2003年的研究經(jīng)費(fèi)增長(zhǎng)了575%，但發(fā)表論文數(shù)量的增長(zhǎng)卻不足35%，其增長(zhǎng)速度明顯低于經(jīng)費(fèi)的增長(zhǎng)。造成這個(gè)問(wèn)題的一個(gè)主要原因就是國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在管理上重立項(xiàng)、輕產(chǎn)出，科研管理者和科研人員都很重視調(diào)動(dòng)各種資源去爭(zhēng)取研究經(jīng)費(fèi)，卻不太重視課題立項(xiàng)后的研究工作和管理、績(jī)效考核與評(píng)價(jià)，從而未能真正調(diào)動(dòng)起科研人員的積極性和激發(fā)其全部科研潛能，最終導(dǎo)致科研經(jīng)費(fèi)很多，但科研產(chǎn)出卻相對(duì)較少。

表4 國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室DEA效率改進(jìn)值表

4 結(jié)論與建議

2003—2010年國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室投入與產(chǎn)出呈現(xiàn)很強(qiáng)的正相關(guān)性，但是在經(jīng)費(fèi)投入迅速增長(zhǎng)的情況下，科研產(chǎn)出卻并未以相同的比例增長(zhǎng)，尤其是發(fā)表論文數(shù)量的增長(zhǎng)水平遠(yuǎn)低于科研經(jīng)費(fèi)投入的增長(zhǎng)水平。故而多數(shù)年份DEA無(wú)效，規(guī)模效率也未達(dá)到規(guī)模收益不變。為了提高科研投入產(chǎn)出效率，一方面要加強(qiáng)對(duì)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有設(shè)備、資產(chǎn)、人員等的評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果及時(shí)調(diào)整研究方向和資源配置狀況，將科研經(jīng)費(fèi)的投入量控制在最佳的規(guī)模，以期達(dá)到最大的產(chǎn)出規(guī)模點(diǎn)；另一方面要加強(qiáng)對(duì)投入經(jīng)費(fèi)的監(jiān)管力度，使科研經(jīng)費(fèi)真正為科研服務(wù)。此外，還要重視對(duì)科研人員的培養(yǎng)和支持，進(jìn)一步建立合理、有效的科研激勵(lì)制度，從多方面激勵(lì)科研人員自挖潛能，多出科研成果。

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