仲　潔　陳靜漪（河海大學公共管理學院，江蘇南京 211100）

高?？蒲型度搿a(chǎn)出效率實證研究

仲潔陳靜漪
（河海大學公共管理學院，江蘇南京 211100）

采用主成分分析法（PCA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），從靜態(tài)和動態(tài)兩個維度對2010—2013年我國31個省的高校科研投入—產(chǎn)出效率進行測算與分析。分析表明：整體上我國各地區(qū)的高?？蒲锌冃顩r不夠理想，高?？蒲锌冃昃鲩L率小于0的省份占61%，其科研績效水平呈下降趨勢；只有38.7%的省份的高?？蒲锌冃н_到了最佳狀態(tài)，處于規(guī)模效益不變階段，且多分布在西部地區(qū)，而中部、東部地區(qū)則大多處于規(guī)模收益遞減階段。最后提出提高高?？蒲行实慕ㄗh。

地區(qū)；高校；科研效率；主成分分析法；PCA；DEA

1　引言

近年來，我國高校的科研投入資源逐年增加，高校的科研經(jīng)費從2004年的112.8億元增加到2013年的445.9億元，平均年增幅高達16.5%。然而，在實踐中卻存在重視數(shù)量、規(guī)模的增加而較輕視發(fā)展質(zhì)量、效益的問題［1］。因此，對各地區(qū)高校的科研投入—產(chǎn)出效率進行深入研究，對教育主管部門相關(guān)政策的制定、高?？蒲泄芾淼膬?yōu)化以及科研評價機制的調(diào)整等具有重要意義。

關(guān)于對高?？蒲锌冃У脑u價，國內(nèi)外學者對主成分分析法（PCA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）的探索和應(yīng)用日益增多，并取得豐碩的研究成果。采用主成分分析法賦予指標權(quán)重，整合計算出各種要素投入、產(chǎn)出綜合得分或其他得分，如袁振國等對2012年部屬高?？冃У脑u估［2］，都具有參考價值。但是，基于主成分分析的高校科研績效評價一般采用產(chǎn)出/投入的方式得到反映績效大小的科研績效綜合得分，卻忽略了科研效率的動態(tài)趨勢特點，且部分研究是從總體規(guī)模的角度，而不是從科研投入、產(chǎn)出效率角度選取指標，忽視了科研投入與產(chǎn)出關(guān)系，甚至忽視了科研產(chǎn)出的質(zhì)量，更注重科研產(chǎn)出的絕對量。采用DEA方法確定最優(yōu)權(quán)重集合來評價大學科研的相對效率是常見的做法，例如：Johnes等使用2003—2004年高校數(shù)據(jù)、Ng等使用1998—2002年高校數(shù)據(jù)對轉(zhuǎn)型時期我國高?？蒲行实脑u價［3-4］。王歡等人的《中國各地區(qū)高校科研的技術(shù)效率與規(guī)模調(diào)整——基于省級面板數(shù)據(jù)的DEA分析》整理了2001—2009年高?？蒲型度氘a(chǎn)出的相關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)用DEA方法從動態(tài)角度對我國各地區(qū)高?？蒲型度氲募夹g(shù)效率與規(guī)模效率進行分析與測算，但使用的數(shù)據(jù)過于陳舊［5］。也有學者綜合應(yīng)用兩種方法，例如：張婧的《基于因子分析與DEA模型的高校科研效率評價》綜合運用兩種方法對2012年我國教育部直屬的64所高校的科研效率進行了實證研究［6］，是最新的相關(guān)研究成果。但是，此研究在采用的投入指標中存在重疊性指標，如科技經(jīng)費撥入、科技服務(wù)當年投入經(jīng)費和研究與發(fā)展項目經(jīng)費等，卻忽視了儀器設(shè)備資產(chǎn)、實驗室面積等物力資源的重要性；產(chǎn)出指標直接采用發(fā)表論文、出版科技著作數(shù)量等指標，忽視了不同論文或著作質(zhì)量的差異。另有李清彬?qū)?002—2006年我國各省高?？蒲行蔬M行平均處理，忽略了科研效率的動態(tài)趨勢特點［7］。

按地區(qū)對高?？蒲行实牟町惙治黾皠討B(tài)分析，采用的評價方法較為單一［8］，使用的數(shù)據(jù)較為陳舊［9］，甚至沒有從國家制度層面、高校管理層面分析高校的科研投入—產(chǎn)出效率問題?，F(xiàn)今，我國高?？蒲型度胨揭延休^大增幅，引入科研投入維度，通過開展以高水平產(chǎn)出為導(dǎo)向的科研績效評價，可推進高校走向以科研質(zhì)量為導(dǎo)向的發(fā)展道路。

本文的研究構(gòu)建了高?？蒲锌冃гu價指標體系，運用主成分分析測算出2010—2013年我國東部、中部和西部地區(qū)31省、市和自治區(qū)的高校科研績效得分及排名，并采用產(chǎn)出導(dǎo)向的BC2模型對高校科研投入—產(chǎn)出的相對效率進行測算與評價。

2　評價指標

本研究采用主成分分析法（PCA）選取高?？蒲锌冃гu價指標。由于各個研究者具有不同的關(guān)注，其采用的研究方法也不一而同，因此在實際應(yīng)用中各個指標的選取也很難依據(jù)統(tǒng)一的標準。本文在查閱已有研究成果［10-12］的基礎(chǔ)上，綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲取性等因素，初步選取了科研績效評價指標。為了剔除無關(guān)指標和重疊性指標，又采用典型相關(guān)性分析和聚類分析對初步選取的指標進行了兩輪篩選，確定了適用于PCA法的科研績效評價指標體系。投入指標共包括7項指標。其中，人力投入主要包括研究與發(fā)展全時人員數(shù)和R&D成果應(yīng)用及科技服務(wù)全時人員數(shù)；經(jīng)費投入主要包括研究與發(fā)展經(jīng)費撥入總額和科技經(jīng)費撥入總額；項目和課題投入主要包括研究與發(fā)展項目數(shù)。R&D成果應(yīng)用及科技服務(wù)項目數(shù)和科技課題數(shù)。由于實驗室面積和儀器設(shè)備資產(chǎn)值等固定資產(chǎn)投入量的相關(guān)數(shù)據(jù)難以搜集，故而未納入指標體系。產(chǎn)出指標則主要包括國家自然科學獎、國家技術(shù)發(fā)明獎、國家科技進步獎、出版專著數(shù)、國外發(fā)表論文數(shù)、國內(nèi)發(fā)表論文數(shù)、國家級項目驗收數(shù)、專利授權(quán)數(shù)、專利出售實際收入和技術(shù)轉(zhuǎn)讓實際收入等10項指標。

按數(shù)據(jù)包絡(luò)評價模型（DEA）構(gòu)建評價指標體系。DEA評價模型在處理多輸入、多輸出的生產(chǎn)效率問題時，為了得到更加精確、客觀的效率分析結(jié)果，需要通過眾多的DMUs構(gòu)建更加精確、客觀的生產(chǎn)前沿面，所以按照應(yīng)用DEA模型的經(jīng)驗法則，一般要求評價指標的數(shù)量不宜過多。綜合考慮DEA模型的特點、各省高?？蒲械奶攸c以及數(shù)據(jù)的可獲取性等，在以上選取的指標中進行了再篩選與整合，最終形成了適用于DEA法，反映高?？蒲型度?、產(chǎn)出情況的評價指標體系（表1）。

參照確定的評價指標和參評對象，以《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》和教育部等官方網(wǎng)站為數(shù)據(jù)來源，選取了2010—2013年31個省、自治區(qū)和直轄市高?？蒲邢嚓P(guān)數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)收集過程中，相關(guān)資料及官方網(wǎng)站中均未統(tǒng)計的指標數(shù)據(jù)，一律賦值為0。為了保持年度數(shù)據(jù)的可比性，將涉及經(jīng)費類的數(shù)據(jù)均根據(jù)居民消費價格指數(shù)（Consumer Price Index，簡稱CPI）調(diào)整為2013年不變價格，價格調(diào)整公式為：

在式（1）中，xi為i（2010—2013）年的某原始經(jīng)費類數(shù)據(jù)值，Xi為調(diào)整后的i年某經(jīng)費類數(shù)據(jù)值，594.8是2013年的CPI指數(shù)值，CPIi為i （2010—2013）年的CPI指數(shù)值。這樣就得到了適用于PCA和DEA法的實驗數(shù)據(jù)，繼而進行下一步的實證分析。

3　投入—產(chǎn)出與績效的得分

在原始指標數(shù)據(jù)中，各個指標的單位各不相同，每一個三級指標對應(yīng)的數(shù)據(jù)也很不平衡，最大差距超過了幾千倍?，F(xiàn)采用極值法進行數(shù)據(jù)的無量綱化處理，得到0～1的變量值。

文章采用客觀賦權(quán)法確定指標的權(quán)重，進而計算投入、產(chǎn)出綜合得分和績效得分。具體做法是借助Stata17.0軟件，采用主成分分析法分別計算出科研投入、產(chǎn)出主成分的特征根、方差貢獻率和累計方差貢獻率（表2），再以主成分的方差貢獻率占累計方差貢獻率的比重為權(quán)重，計算得出每一年各地區(qū)高校的科研投入、產(chǎn)出綜合得分。然后，用每一年31個省、自治區(qū)和直轄市的高?？蒲挟a(chǎn)出綜合得分除以科研投入綜合得分，計算出每一年各省的高校科研績效得分，取4年間高校科研績效得分的算術(shù)平均值為最終科研績效得分，計算公式可以表示為：

在式（2）中，Pj為某地區(qū)第j年的高?？蒲锌冃У梅?，yij為第j年該地區(qū)第i項產(chǎn)出主成分，uij為該主成分的權(quán)重，xrj為第j年該地區(qū)第r項投入主成分，vrj為其權(quán)重。

表1　高校科研績效評價指標體系

根據(jù)以上數(shù)據(jù)處理過程，得出了2010—2013年間各地區(qū)高?？蒲锌冃У梅旨捌渑琶闆r，具體如表3所示。

科研投入與產(chǎn)出得分排名的差異表明，一些擁有較少科研資源的省份，其高校在科研產(chǎn)出方面實現(xiàn)了規(guī)模擴大和質(zhì)量提升的雙重發(fā)展，而各省高?？蒲型度肱c產(chǎn)出排名存在的差異性，說明大部分省份的高?？蒲挟a(chǎn)出量與其規(guī)模較大的科研投入之間并不相匹配。年均科研投入得分排名前10位的依次是，北京市、江蘇省、上海市、廣東省、湖北省、陜西省、浙江省、四川省、山東省、遼寧省，其中除了2個位于西部地區(qū)和1個位于中部地區(qū)的省份，其他7個省份均處于東部地區(qū)?？梢姡瑬|部地區(qū)的高校在科研資源獲取方面占有較大優(yōu)勢，中西部地區(qū)的科研投入資源依然相對較少。年均科研產(chǎn)出得分排名前10的省份依次是：北京市、江蘇省、上海市、湖北省、浙江省、陜西省、廣東省、黑龍江省、遼寧省、四川省。高校科研投入排名前10位的省份中只有山東省沒有同時進入產(chǎn)出排名的前10位，取而代之的是黑龍江省。

表2　投入指標、產(chǎn)出指標主成分的特征根和方差貢獻率

表3　2010—2013年區(qū)域高校的科研績效得分情況

從2010—2013年科研績效綜合得分來看，各省的高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率之間存在顯著差異，且科研績效得分排名靠前的省份大多分布在中、西部地區(qū)，而東部地區(qū)的高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率相對偏低。科研績效排名前5位的省份依次為北京市、河南省、黑龍江省、海南省和西藏自治區(qū)。其中，投入產(chǎn)出排名均為第2位的江蘇省的科研績效綜合得分排在第17位；投入排名第9位的山東省，科研績效綜合得分則滑落到第28位。與之相反，科研投入分別排在第12位和第18位的黑龍江省和河南省，科研績效得分排名卻為第3位和第2位。因此，我們認為東部地區(qū)的高校雖然整體辦學實力較強，吸引了科研投入資源，但是其科研資源利用效率較低，反而是一些受高校規(guī)模、地理位置或歷史等客觀因素影響的中、西部地區(qū)高校，能夠堅持科研活動的內(nèi)涵式發(fā)展，不斷提升科研投入產(chǎn)出效率，也說明了科研資源是否得到有效利用也是決定科研績效水平高低的關(guān)鍵之一。

事實上，年均科研績效得分并不能全面展現(xiàn)各地區(qū)高?？蒲锌冃顩r，如樣本個體雖然有較高的年均科研績效得分，但其年均增長率卻較小，即增長幅度很小甚至呈現(xiàn)下降趨勢，我們認為，其科研績效情況也不容樂觀。因此，本文基于以上計算結(jié)果，進一步計算得出4年間31個省、自治區(qū)、直轄市的高?？蒲锌冃У梅帜昃鲩L率，并通過散點圖充分展現(xiàn)各省高校的初始科研績效得分與年均增長率的分布與變動情況，如圖1所示。

由圖1可知，有61%的省份的高?？蒲锌冃昃鲩L率小于0，其科研績效水平呈下降趨勢，總體上各地區(qū)高校的科研資源投入轉(zhuǎn)化為科研成果的情況令人堪憂。初始科研績效得分越高的省份，其年均增長率就越小，科研績效增長緩慢甚至逐步下降。相反，初始科研績效得分較低的省份，其年均增長率就越大，科研績效水平逐步提升。因此，各省高校科研績效水平在catchup追趕效應(yīng)下正在逐漸減小差距，收斂趨勢明顯。

圖1　各地區(qū)高校科研績效動態(tài)情況

4　投入—產(chǎn)出的相對效率

本文借助DEAP 2.1軟件采用產(chǎn)出導(dǎo)向型的BC2模型，基于構(gòu)建的評價指標體系，對31個決策單元投入與產(chǎn)出的相對效率進行了統(tǒng)計分析，得出了技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值和規(guī)模報酬情況（表4）。據(jù)此，在從整體上對各決策單元科研績效情況進行分析的同時，也從區(qū)域上對其科研投入產(chǎn)出效率進行了分析與評價。

由表4可知，2010—2013年各省高?？蒲械哪昃夹g(shù)效率值、年均純技術(shù)效率值和年均規(guī)模效率值分別為0.837、0.876和0.953，雖然年均技術(shù)效率值較高，但是其科研績效的取得更多地依賴于較大規(guī)模的科研投入，而不是科研能力的提升或是管理的合理化。同時，僅有38.7%，即12個省傷屬于DEA有效，說明其高?？蒲锌冃н_到了最佳水平。因此，整體上來看，我國各省的高?？蒲锌冃顩r不夠理想。

從高?？蒲幸?guī)模報酬階段來看，有12個省份屬于DEA有效，處于規(guī)模報酬不變階段，且以分布在西部地區(qū)居多。因此，在西部大開發(fā)戰(zhàn)略的扶持下，位于西部的大部分高校在擴大科研資源投入規(guī)模的同時，兼顧了科研產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量，科研效率達到了最佳水平，保持現(xiàn)有發(fā)展狀態(tài)即可。另外19個省份屬于非DEA有效，其中只有6個省份處于規(guī)模遞增階段，包括北京市、海南省、江西省、云南省、甘肅省和青海省，這些省份應(yīng)該在適當加大人力、財力等投入規(guī)模的同時，通過提高科研能力和優(yōu)化資源配置等來提升效率，從而實現(xiàn)規(guī)模收益的優(yōu)化。剩余的13個省份則處于規(guī)模遞減階段，且多分布在中部、東部地區(qū)，這表明這些省份在不優(yōu)化自身科研管理、合理利用已有資源的情況下，繼續(xù)增加投入將很難帶來相稱的產(chǎn)出增量。

5　結(jié)語與對策建議

本文在構(gòu)建高校科研績效評價指標體系的基礎(chǔ)上，采用主成分分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法從效率角度對我國31個省、自治區(qū)、直轄市的高校科研績效進行了評估。結(jié)果表明：大部分省份的高校科研產(chǎn)出與其較大規(guī)模的科研投入之間并不相匹配，東部較之中部和西部地區(qū)擁有更大規(guī)模的科研投入，但其投入產(chǎn)出的相對效率卻要低于中部和西部地區(qū)，中部、東部地區(qū)的高?？蒲锌冃絼t依次偏低；各地區(qū)的高?？蒲锌冃皆赾atch-up追趕效應(yīng)下正在逐漸減小差距，收斂趨勢明顯；DEA分析結(jié)果同樣表明，絕大部分地區(qū)接近于生產(chǎn)前沿面，各地區(qū)高校之間科研投入產(chǎn)出的相對效率差異較小，但整體上我國各地區(qū)高校的科研績效狀況不夠理想，只有38.7%的地區(qū)達到了最佳狀態(tài)，其余地區(qū)大多處于規(guī)模收益遞減階段，且多分布在中部和東部地區(qū)，其科研績效水平還有較大的提升空間。對此，提出如下對策建議。

表4　各地區(qū)高?？蒲型度搿a(chǎn)出的相對效率

第一，教育管理部門應(yīng)努力轉(zhuǎn)變已往的非均衡發(fā)展觀念，完善基于科研績效評價的科研資源配置機制，為中、西部地區(qū)高校的科研活動發(fā)展提供更多的政策支持與制度保障。“211工程”和“985工程”高校多聚集于東部地區(qū)，即使在“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的影響下，東部地區(qū)高校在科研資源投入方面仍具有優(yōu)勢，有7個省份的高?？蒲型度刖C合得分位列前十名，但是只有3個省份的科研績效得分進入前十名（表3）。相較而言，中、西部地區(qū)的高?？蒲锌冃顩r更為理想。因此，教育主管部門應(yīng)該將科學、合理的科研績效評價與科研資源的優(yōu)化配置相掛鉤，針對中西部地區(qū)較高水平的科研績效，應(yīng)進一步加大對中西部地區(qū)高校的科研人才引進、科研經(jīng)費投入和科研績效評價等方面的支持力度，改變對中西部地區(qū)高?？蒲兄С植蛔愕木置?。如制定有利于擴充中西部地區(qū)高校的科研人才隊伍的相關(guān)政策，完善有效的人才激勵機制，使更多的高素質(zhì)專業(yè)人才愿意留在中西部高校，從而提高中西部高校科研人員的科研能力，產(chǎn)生更多優(yōu)秀成果。

第二，針對我國中部、東部地區(qū)均處于規(guī)模報酬遞減階段的情況，教育主管部門要通過體制或機制創(chuàng)新，控制好科研投入的力度，優(yōu)化科研資源投入的結(jié)構(gòu)。如在為高校科學研究活動注入新的活力，提供更有力的經(jīng)費和人力支持同時，要努力健全高?？蒲薪?jīng)費管理制度，必要時可以在學校內(nèi)部建立專門的科研管理機構(gòu)，使高校及時地掌握各項科研經(jīng)費的基本使用情況。此外，科研管理部門還要重視對科研項目或者課題研究成果的管理與考核，使高校能夠兼顧科研項目的數(shù)量與質(zhì)量，在消耗大量人力、物力和財力的同時，也能夠產(chǎn)出更多高水平的科研成果?？傊?、東部地區(qū)的高校應(yīng)通過體制和機制創(chuàng)新，調(diào)整當下粗放型的發(fā)展路徑，實現(xiàn)內(nèi)涵式發(fā)展，提高科研資源利用效率。

第三，針對東部、中部、西部高?？蒲锌冃Т嬖诘牟町愋?，教育主管部門和高校需要共同努力，循序漸進，更好地推動我國各地區(qū)高?？茖W研究活動。主要在擴大高?？蒲型度胍?guī)模的同時，促使各地區(qū)高校實現(xiàn)資源共享，加強高校間的交流與合作，在學習與借鑒中提高自身的科研生產(chǎn)力和科研管理水平，從而不斷提升科研投入產(chǎn)出效率。

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Empirical Analysis of Input-output Efficiency of Chinese Universitie’s Scientific Research

ZHONG Jie， CHEN Jingyi
（School of Public Administration， Hohai University， Nanjing 211100）

In this paper， we calculate and analyze its input-output efficiency of Chinese universities at 31 provincial levels during 2010-2013 in accordance with the method of Principal Component Analysis and Data Envelopment Analysis models. The results displays that scientific research efficiency of universities is low as a whole， and 61% of these provinces are with the average annual growth rate less than zero， on the decline， only 38.7% of provinces，mostly distribute in the western region， achieve the best and are at the stage of scale constant returns ； the other two regions are at the stage of scale diminishing returns， there are rooms to improve scientific research efficiency of universities. lt proposed specific suggestions to further enhance research efficiency.

region， university， scientific research efficiency， PCA， DEA

G640

A

10.3772/j.issn.1674-1544.2016.01.016

仲潔*（1989—），女，河海大學公共管理學院碩士研究生，研究方向：教育經(jīng)濟、教育政策；陳靜漪（1981—），女，河海大學公共管理學院副教授，教育學博士，研究方向：教育經(jīng)濟、教育政策。

河海大學高等教育科學研究課題“教育部直屬高?？蒲锌冃гu價研究”（20141207）；江蘇省教育科學“十二五”規(guī)劃重點資助項目“研究型大學技術(shù)轉(zhuǎn)移機制與激勵政策研究——比較創(chuàng)新體制的視角”（B-a/2011/01/019）。

2015年9月20日。