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        DEA視角下學術研究績效評價分析

        2017-05-11 08:25:56賈永堂
        山東社會科學 2017年5期
        關鍵詞:學術研究投入產(chǎn)出變動

        賈永堂 董 潔

        (華中科技大學 教育科學研究院,湖北 武漢 430079)

        DEA視角下學術研究績效評價分析

        賈永堂 董 潔

        (華中科技大學 教育科學研究院,湖北 武漢 430079)

        本文選取了2011—2015年J大學的各個學院作為決策單元,采用DEA和Malmquist指數(shù)法研究了J大學的學術研究績效。結果表明:從靜態(tài)看,J大學的學術研究績效在學科方面不存在顯著差異;從動態(tài)上看,J大學的自然科學學術研究全要素生產(chǎn)率存在很大的波動性,科技進步不穩(wěn)定,其中技術效率變動、技術進步效率變動和規(guī)模效率變動是影響J大學各學院學術研究績效的主要因素,而其人文社會科學學術研究的全要素生產(chǎn)率處于穩(wěn)步提升之中,學術研究績效水平高于自然科學學術研究績效。

        學術研究績效;效率評價;Malmquist指數(shù)

        一、問題的提出

        進行學術研究和服務地方經(jīng)濟發(fā)展是地方大學的重要職能,隨著社會服務的不斷深入,學術成果轉化已經(jīng)拓展到地方科技服務領域,地方大學的學術研究績效跟學術成果轉化和服務地方社會經(jīng)濟發(fā)展直接相關。為了更好地促進地方大學學術研究與社會服務的協(xié)同發(fā)展,需要對地方大學的學術研究績效進行客觀且恰當?shù)脑u價,這也是近年來高校與社會各界普遍關注的問題?,F(xiàn)有的對大學學術研究的評價更多是關注其學術成果的絕對數(shù)量,對學術成果轉化和產(chǎn)出效率的相對績效水平關注不夠。從學術研究績效評價已有的成果看,目前的相關研究更多是從靜態(tài)的角度進行分析,動態(tài)變動狀態(tài)的評價研究還相對有限。

        有鑒于此,本文擬采用數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis,簡稱DEA)對地方大學學術研究績效進行評價。DEA是運用數(shù)學規(guī)劃模型比較同類型的決策單元之間的相對效率的定量研究方法,主要運用于多投入多產(chǎn)出的相對效率評價。大學內(nèi)部的二級學院是進行學術研究的基本單元,也是大學進行學術活動的主陣地。作為同一個大學的二級學院,他們屬于同類型的決策單元,也是相對容易計量的多投入多產(chǎn)出系統(tǒng),尤其適合應用數(shù)據(jù)包絡分析方法進行效率評價。使用該方法不僅可以分析綜合效率,而且還可以對學術研究績效進行動態(tài)研究。

        二、數(shù)據(jù)模型及樣本數(shù)據(jù)的引入

        采用系統(tǒng)有效的量化分析方法,從投入產(chǎn)出的角度對地方大學的學術研究績效進行評價,可以清楚地了解地方大學學術活動的現(xiàn)狀與水平。目前,大學學術研究績效評價的理論與方法在學術界尚未達成一致,大多數(shù)研究還僅僅只是基于某一方面的績效評價。就多產(chǎn)出多投入系統(tǒng)領域的研究而言,比較典型的是技術創(chuàng)新層面的投入產(chǎn)出效率研究,如Nasierowski 與 Arcelus的國家技術創(chuàng)新*W. Nsaierowsk, F.J. Arcelus,“On the efficiency of national innovation systems”,in Socio-economic Planning Sciences, Vol.37,pp.215-234.、Uong Hong Huang、Wang Xin-Yu的區(qū)域技術創(chuàng)新*Gong Huang, Wang Xin-yu, “Measure and Evaluation of Efficiency of Regional Technical Innovation Jiangsu Province”,in Journal of China University of Mining & Technology, December 2004,pp.26-32.、池仁勇的區(qū)域技術創(chuàng)新*池仁勇:《企業(yè)技術創(chuàng)新效率及其影響因素研究》,《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2003年第6期。。常用的方法是參數(shù)模型法,其中較常用的是隨機前沿分析法(SFA),而非參數(shù)模型中常用的DEA方法。

        (一)DEA模型

        1978年,美國運籌學家Charnes等人提出了一種新的效率評價方法,即DEA方法。它基于數(shù)學規(guī)劃構建綜合的投入產(chǎn)出比值最優(yōu)化模型,面向多個同類別決策單元進行相對于投入的產(chǎn)出有效性評價。DEA方法不用預先估計參數(shù)*段永瑞、霍佳震:《基于數(shù)據(jù)包絡分析的高校科研績效評價》,《上海交通大學學報》2007年第7期。,其本質(zhì)是判斷被考察的決策單元是否位于生產(chǎn)可能集的最優(yōu)生產(chǎn)前沿面上。與傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)方法相比,DEA方法具有更多的優(yōu)勢*吳育華、李從東:《DEA 方法與生產(chǎn)函數(shù)法的比較》,《系統(tǒng)工程》1995年第3期。。

        經(jīng)典的數(shù)據(jù)包絡分析模型有CCR模型和BCC模型。CCR模型假設規(guī)模收益不變(Constant Return to Scale,CRS),得出的技術效率包含了規(guī)模效益的成分,而BBC模型假設規(guī)模收益可變(Variable Return to Scale ,VRS),它是在CCR模型的基礎上增加了新的約束條件,使得獲得的技術效率排除了規(guī)模變動的影響。根據(jù)其內(nèi)在關系,有

        綜合效率(TE)=純技術效率(PTE)×規(guī)模效率(SE)

        (1)

        亦即CCR模型下獲得的綜合效率(TE)是BBC模型下獲得的純技術效率(PTE)與規(guī)模效率(SE)的乘積。當純技術效率和規(guī)模效率的值都為l時,總的綜合技術效率達到最大化。

        本文將采取以上兩種模型,以J大學自然科學學術研究和人文社會科學學術研究作為評價單元,綜合計算其綜合效率值、純技術效率值和規(guī)模效率值,探討J大學的學術研究績效。

        (二)Malmquist 指數(shù)

        1953年,瑞典經(jīng)濟學家和統(tǒng)計學家Sten Malmquist提出了Malmquist指數(shù),1982年,Douglas W. Caves等人將其指數(shù)及距離函數(shù)引入用以測算全要素生產(chǎn)率的變化,而到了1994年,Rolf F?re等人在改進DEA方法的基礎上又進一步引入包含了規(guī)模效應的Malmquist指數(shù),用來考察兩個時期之間生產(chǎn)率的變化情況,使得Malmquist指數(shù)可以對多投入、多產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率進行細致的數(shù)據(jù)分析。其中非參數(shù)型的測度方法已經(jīng)成為當前國際上全要素生產(chǎn)率研究的新方法。

        在具體應用中,Rolf F?re等人將Malmquist指數(shù)分解成兩個部分:綜合效率變動指數(shù)(Efficiency Change,簡記為EC)和技術變化指數(shù)(Technical Change,簡記為TC)。其中,

        (2)

        (3)

        于是,

        (4)

        在規(guī)模報酬不變(CRS)的情況下,綜合效率變動指數(shù)EC衡量的是決策單元第t+1個時期的生產(chǎn)是否優(yōu)于其上一個時間即第t個時期的生產(chǎn)情況。當 EC>1 時,說明決策單元的綜合效率得到了改善,其組織管理水平獲得了提高;當EC=1 時,說明決策單元的綜合效率沒有變化。技術變化指數(shù)TC表達了決策單元在其前后兩個生產(chǎn)時期內(nèi)其生產(chǎn)前沿面的變動狀況,反映了決策單元的技術進步狀況。當 TC>1 時,說明決策單元的技術有了新的提升;當TC=1 時,說明決策單元的技術效率沒有改變。

        考慮到實際的經(jīng)濟系統(tǒng)大多是在規(guī)模收益可變(VRS)的條件下運行的,還需將EC 進一步分解為純技術效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)兩部分。在此基礎上,Malmquist指數(shù)可分解為:

        (5)

        (三)評價指標體系與樣本數(shù)據(jù)引入

        地方大學學術活動的投入產(chǎn)出系統(tǒng)是一個反映其某個時期內(nèi)學術能力、學術研究水平及學術研究狀況的復雜系統(tǒng),可以用相關的績效指標來表征。*參見韓宏、王曉真、李濤:《高校創(chuàng)新型人才薪酬激勵政策研究——以濟南地區(qū)三所高校為例》,《濟南大學學報(社會科學版)》2013年第1期。大學基本上都是由不同的二級學院所組成,進行學術研究活動的主體也是二級學院,因此,研究地方大學的學術活動,可以看成是由各個學院組成的多投入、多產(chǎn)出的系統(tǒng),特別適用于DEA方法。在一個大學里面,各個學院具有同構性質(zhì),進行評價時,可把每一個學院均看作是決策單元,而每一個決策單元呈現(xiàn)性質(zhì)相同的輸入和輸出,通過對其指標的綜合分析,可以從靜態(tài)及動態(tài)變化兩個角度來分析決策單元的績效。

        1.決策單元的確定

        J大學是綜合性大學,大學有人文社科學院和理工科學院,因為人文社科學院和理工科學院在進行科研活動的投入和產(chǎn)出有各自的特點和側重點,在選取決策單元時,以J大學的11個理工科學院作為自然科學學術研究績效評價的決策單元,不失一般性,可以分別用“學院A”“學院B”……來代表這些學院的名稱,且這11個學院的學術研究投入、產(chǎn)出的要素性質(zhì)無較大差異,具有明顯可比性。另外,將J大學的13個人文社科學院作為人文社會科學研究績效評價的決策單元,以示區(qū)別,可以分別用“學院1”“學院2”……來代表這些學院的名稱,且這13個學院的學術研究投入、產(chǎn)出的要素性質(zhì)也無較大差異,因而具有明顯的可比性。

        2.輸入/輸出指標的篩選

        根據(jù)DEA方法的相關理論,選擇評價指標時,既要考慮投入和產(chǎn)出指標能夠反映評價的內(nèi)容與目的,也要避免投入指標與產(chǎn)出指標之間存在直接的強線性相關。另外,投入和產(chǎn)出指標乘積的2倍也應該小于決策單元的總個數(shù)。將理工科學院專任教師數(shù)、學術研究經(jīng)費兩個指標作為投入指標,以發(fā)表論文數(shù)、學術成果獲獎數(shù)量和專利數(shù)三個指標作為產(chǎn)出指標。將人文社科學院具有高級職稱和博士學位的教師數(shù)量、當年社科研究投入經(jīng)費和所獲得的省部級及以上課題數(shù)量等三個指標作為投入指標,以發(fā)表的高水平論文數(shù)量、社科省部級以上獎勵數(shù)量兩項指標作為產(chǎn)出指標。其高水平論文主要是指發(fā)表在SSCI、A&HCI、CSSCI以及《新華文摘》等三大轉載期刊上的文章。

        三、J大學學術研究績效投入產(chǎn)出的實證分析

        (一)基于DEA方法的靜態(tài)效率分析

        1.自然科學學術研究績效的靜態(tài)分析

        本文運用MaxDEA Ultra 6.18軟件對研究所獲取的數(shù)據(jù)進行DEA分析,計算出2015年J大學11個理工科學院的學術研究投入產(chǎn)出的相對效率值,具體結果如表1所示:

        表1 J大學11個理工科學院學術研究投入產(chǎn)出效率值表

        結果表明,在J大學的11個理工科學院中,有6個學院的綜合效率值為1,其科研投入產(chǎn)出位于2015年度的生產(chǎn)前沿面上,實現(xiàn)了在其當前的投入下學術研究產(chǎn)出的最大化, DEA有效。并且,該6個學院的技術效率、規(guī)模效率亦為1,其投入產(chǎn)出比處于最佳狀態(tài)。與此同時,其他5個學院(學院E、學院F、學院G、學院I、學院J)則為非DEA有效的單元,其中學院E、學院I、學院J為規(guī)模報酬遞增,從學校層面應進一步加大對這些學院的研究投入,以進一步增加其學術成果產(chǎn)出。而學院F、學院G為規(guī)模報酬遞減,從學校層面可考慮減少這兩個學院的投入,或調(diào)整其內(nèi)部資源,以促進其資源利用效率提升。

        2.人文社會科學學術研究績效的靜態(tài)評價

        根據(jù)2015年度數(shù)據(jù),對人文社科學院的學術研究績效同樣利用MaxDEA Ultra 6.18軟件且選取投入導向的BBC模型進行DEA分析。其投入產(chǎn)出效率如表2所示:

        表2 J大學13個人文社科學院學術研究投入產(chǎn)出效率值表

        結果表明,在J大學13個人文社科學院中,有7個學院的綜合效率值為1,其學術研究投入產(chǎn)出位于2015年度的生產(chǎn)前沿面上,實現(xiàn)了在其當前的投入下科研產(chǎn)出的最大化, DEA有效。并且,7個學院的技術效率、規(guī)模效率亦為1,其學術研究投入產(chǎn)出比處于最佳狀態(tài)。與此同時,其他6個學院(學院1、學院2、學院3、學院7、學院8、學院11)則為非DEA有效的單元,不過該6個學院均為規(guī)模報酬遞增,從學校層面應進一步加大對這些學院的研究投入,以進一步增加其學術成果產(chǎn)出。綜合來看,這13個學院中,DEA有效的院系有7個,而在效率小于1的6個學院中,只有2個學院的綜合效率小于0.6,當然其中有1個學院的綜合效率為0.25,效率較低。

        (二) 基于DEA方法的動態(tài)效率分析

        由于以上DEA有效性分析是一種靜態(tài)分析,沒有考慮技術變化對效率的影響,因此,本文采用Malmquist指數(shù)法對J大學的學術研究投入產(chǎn)出有效性進行進一步的動態(tài)分析,選擇的時間序列數(shù)據(jù)為2011—2015年J大學學術研究投入產(chǎn)出的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

        1.自然科學學術研究績效動態(tài)評價

        根據(jù)公式(2)—公式(5),運用MaxDEA Ultra 6.18軟件,得到了J大學11個學院5年自然科學學術研究投入產(chǎn)出的動態(tài)特征值:技術效率變動指數(shù)(effch)、技術進步效率變動指數(shù)(techch)、純技術效率變動變動指數(shù)(pech)、規(guī)模效率變動指數(shù)(sech)、全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)(tfpch)和Malmquist指數(shù)及構成,具體如表3、表4所示:

        表3 J大學2011—2015年自然科學學術研究全要素生產(chǎn)率及其分解狀況

        結果表明,在J大學11個理工科學院中,僅有5個學院的學術研究全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)大于1,其中提升幅度最大的是J學院,其提升幅度為 12.6 %。而另外6個學院的全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)小于1。其中,全要素生產(chǎn)率大于1的學院,其全要素生產(chǎn)率的增長主要歸結于技術效率、技術進步效率的提高,尤其是I學院、J學院在其規(guī)模效應減弱的情況下,技術支撐、技術進步的效果更為明顯。2011—2015年J大學自然科學學術研究投入產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率平均值為0.973,5年間的全要素生產(chǎn)率增長幅度呈現(xiàn)波動起伏變化。這說明J大學自然科學學術研究全要素生產(chǎn)率存在波動性,科技進步不夠穩(wěn)定。在這期間,技術效率、規(guī)模效率下降比較明顯,上升的因素主要來自技術進步。

        表4 J大學2011—2015年自然科學學術研究績效平均Malmquist指數(shù)及其分解狀況

        由上可知,J大學自然科學學術研究投入產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率存在較大的波動性,全要素生產(chǎn)率、科技進步呈V型變化;技術效率變動、技術進步變動、規(guī)模效率變動是影響J大學自然科學學術研究投入產(chǎn)出效率的主要因素。

        2.人文社會科學學術研究績效評價

        與自然科學學術研究績效動態(tài)評價的方法相同,相關指標具體如表5、表6所示:

        表5 2011—2015年J大學人文社會科學學術研究全要素生產(chǎn)率及其分解狀況

        表6 2011—2015年J大學人文社會科學學術研究績效平均Malmquist指數(shù)及其分解狀況

        結果表明,在J大學13個人文社科學院中,有7個學院的學術研究全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)大于1,其中提升幅度最大的是學院10,其提升幅度為 17.6 %。而另外6個學院的全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)小于1。其中,全要素生產(chǎn)率大于1的學院,其全要素生產(chǎn)率的增長主要歸結于技術效率、技術進步效率和規(guī)模效率的提高,尤其是學院6、學院9、學院10、學院12,其表現(xiàn)尤為突出。2011—2015年J大學人文社會科學學術研究投入產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率平均值為1.048,5年間的全要素生產(chǎn)率增長幅度呈現(xiàn)遞增變化。這說明J大學人文社會科學學術研究全要素生產(chǎn)率逐年向好,同時技術效率、技術進步效率、規(guī)模效率起到了顯著的作用。可以看出,2011—2015 年J大學人文社會科學學術研究的全要素生產(chǎn)率總體呈上升的趨勢,比自然科學研究理想。

        從理論上看,DEA方法和Malmquist指數(shù)法相結合,可以從靜態(tài)和動態(tài)兩個層面全面評價高校學術研究績效的水平狀況。從實踐意義上看,本文的研究能夠分析一所高校以及其他類似多投入多產(chǎn)出系統(tǒng)的具體狀況,且剖析其研究技術應用與學術活動管理的變動情況和原因,有良好的可操作性與實踐應用借鑒價值。

        (責任編輯:陸影)

        2017-03-01

        賈永堂(1965—),男,華中科技大學教育科學研究院教授、博士生導師,教育學博士,主要研究方向為高等教育政策研究。 董 潔(1975—),女,華中科技大學教育科學研究院博士研究生,主要研究方向為大學財務管理。

        本文系國家社科基金項目“基于學術職業(yè)視角的現(xiàn)代大學政策研究”(項目編號:14BGL126)的階段性成果。

        G644

        A

        1003-4145[2017]05-0173-05

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