李 雪

(重慶師范大學數(shù)學科學學院， 重慶 401331)

近年來，隨著我國高?？蒲薪?jīng)費投入的不斷增加，科研成果數(shù)量顯著上升。但與此同時，高校科研管理工作面臨巨大的挑戰(zhàn)，經(jīng)費大量浪費、使用混亂等問題逐漸突出。為了提高科研管理效率，研究人員推出了一系列科學評價方法來衡量科技經(jīng)費績效，如平衡計分卡方法[1]、數(shù)據(jù)包絡(luò)(DEA)法[2]等。本次研究采用加入虛擬決策單元后的DEA評價法，對西南地區(qū)5省(市、自治區(qū))高?？萍冀?jīng)費績效進行排序，并針對科研經(jīng)費管理提出了合理的建議。

1 確定高?？萍冀?jīng)費績效評價指標

建立高校科技經(jīng)費績效評價指標基本框架，將評價指標分為投入指標和產(chǎn)出指標[3]，這2類指標可直接反映評價結(jié)果。投入指標包括科技經(jīng)費撥入金額(萬元)、科技經(jīng)費支出金額(萬元)、科技人力投入(人)等。產(chǎn)出指標包括出版科技著作數(shù)(部)、發(fā)表科技論文數(shù)(篇)、國家項目通過驗收數(shù)(項)、專利數(shù)(項)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)(項)、科技成果獲獎數(shù)(項)等。

確定上述指標之后，結(jié)合DEA評價方法，建立高?？萍冀?jīng)費評價體系(見圖1)。

2 建立DEA評價模型

2.1 DEA評價模型——C 2R模型

設(shè)有n個待評價方案，將第j個待評價方案稱為決策單元Dj，Dj(1≤j≤n)的輸入、輸出向量分別為：

xj=(x1j,x2j,…,xmj)T>0，j=1,2,3,…，n

yj=(y1j,y2j,…,ysj)T>0，j=1,2,3,…，n

有：xij>0,yrj>0,i=1,2,3,…，m，r= 1,2,3,…,s。 其中，xij為第j個決策單元對第i種類型輸入的投入量；yrj為第j個決策單元對第r種類型輸出的產(chǎn)出量[4]。

圖1 高校科技經(jīng)費評價體系

然后在后續(xù)計算過程中賦予輸入的投入量、輸出的產(chǎn)出量以恰當?shù)臋?quán)重(見圖2)。

投入量n個決策單元決策單元Dj對應(yīng)效率評價指數(shù)hj：

v=(v1,v2,…,vm)T

u=(u1,u2,…,us)T

經(jīng)過Charnes-Cooper變化，可以將C2R模型變換成線性規(guī)劃模型——P模型：

若最優(yōu)解hj0=1，則該決策為DEA相對有效；若w、μ中有一個為0，則該決策為DEA弱有效；若hj0≠1，則稱該決策為DEA非有效。

2.2 改進后的DEA評價模型

在實際運用中，通過上述DEA模型只能判斷決策單元Dj是DEA相對有效或是DEA非有效。而當

決策單元是DEA相對有效時，無法確定排序，也就達不到評價的最終目的[5]。引進虛擬決策單元，令

(i=1,2,3，…,m,r=1,2,3，…，s)

xn+1=(x1,x2,…,xm)T

yn+1=(y1,y2,…，ys)T

則改進后的模型為：

3 西南地區(qū)高?？萍冀?jīng)費績效分析

利用DEA評價方法對我國西南地區(qū)2016年高校科技經(jīng)費績效進行評價，采用的數(shù)據(jù)來自《2016年高等學校科技統(tǒng)計資料匯編》(見表1)[6]。

表1 2016年西南地區(qū)高?？萍冀?jīng)匯總情況

通過DEA的輔助軟件 —— Matlab進行計算與分析[7]。分別應(yīng)用原模型和改進后的模型對5個地區(qū)的經(jīng)費績效數(shù)據(jù)進行評價(見圖3)，最終得到評價結(jié)果(見表2)。

圖3 模型結(jié)果對比圖

省(市、自治區(qū))P模型效率值改進后模型效率值重慶1.000 00.546 4四川1.000 00.265 0貴州1.000 00.198 3云南0.991 3—西藏0.999 4—

從圖3和表2可以看出，由C2R模型中的P模型計算出大部分地區(qū)的效率值為1，可知西南地區(qū)高?？萍冀?jīng)費的績效顯著。同時，P模型評價結(jié)果顯示，重慶、四川、貴州的科技經(jīng)費績效為DEA有效，而云南和西藏的高校科技經(jīng)費績效為DEA非有效，其績效值分別為0.991 3、0.999 4。我們可以得知云南高?？萍冀?jīng)費績效比西藏的高，但無法據(jù)此對DEA有效的區(qū)域進行排序。在加入虛擬決策單元改進模型后的評價結(jié)果顯示，重慶、四川、貴州的高校科技經(jīng)費績效值依次為0.546 4、0.265 0、0.198 3。因此，最終的績效排序由高到低為重慶、四川、貴州、西藏、云南。

4 結(jié) 語

C2R模型中的P模型和改進后的模型評價結(jié)果有較大區(qū)別，很明顯，改進后的模型能對高?？冃崿F(xiàn)全面排序。對于高?？萍冀?jīng)費績效偏低的地區(qū)，應(yīng)該加強管理并予以重視，尋找效率偏低原因，并制定科學的管理制度。對于績效偏高的地區(qū)，有關(guān)部門應(yīng)該制定相應(yīng)的獎勵機制，增強高?？萍紕?chuàng)新熱度。