馮眺蓮

(浙江農(nóng)業(yè)商貿(mào)職業(yè)學(xué)院，浙江 紹興 312088)

1.研究背景

近年來(lái)，眾多學(xué)者從不同切入點(diǎn)對(duì)我國(guó)科研績(jī)效進(jìn)行研究討論，如仲潔（2016）等人在測(cè)量了我國(guó)31 省高?？蒲行实幕A(chǔ)上，根據(jù)不同層面分析，發(fā)現(xiàn)科研績(jī)效正逐步降低[1]。王衛(wèi)星（2017）等學(xué)者運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測(cè)量了2015 年教育部直屬高校的科研效率，并對(duì)影響因素進(jìn)行了研究[2]。馬玲玲（2018）借助Malmquist 指數(shù)針對(duì)樣本院?？蒲锌?jī)效的差距分析了其產(chǎn)生原因[3]。宗曉華、付呈祥（2019）運(yùn)用DEA 模型對(duì)教育部直屬高校2006-2015 年間的科研效率及其影響因素進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，樣本高?？蒲行什桓?，且規(guī)模效率不斷衰減[4]。季慶慶（2019）等人運(yùn)用三螺旋理論分別建立數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型，對(duì)樣本高校的科研績(jī)效進(jìn)一步剖析[5]。

然而，針對(duì)高等?？圃盒５目蒲锌?jī)效的研究尚且不多，包括其影響因素的研究都較為空白。其次，在已有的這類文獻(xiàn)資料中，數(shù)據(jù)來(lái)源以及測(cè)定方法都仍需商榷。事實(shí)上，不同于本科院校，高專類院?？蒲谐晒N類較為集中，各類職稱人員比例也有所區(qū)別，聚焦在特定類型院校的科研績(jī)效研究更能有針對(duì)性地優(yōu)化該類院校科研績(jī)效評(píng)價(jià)方式并為提高科研績(jī)效指明方向。本文將構(gòu)建強(qiáng)調(diào)科研質(zhì)量和貢獻(xiàn)度的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）模型對(duì)2014-2018 年間的江蘇省部分高等?？圃盒５目蒲锌?jī)效進(jìn)行實(shí)證分析和評(píng)價(jià)。建構(gòu)基于效率邏輯且符合其定位的科研績(jī)效評(píng)價(jià)體系，可促進(jìn)高專院校科研成果可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，通過(guò)對(duì)影響因素的探究也將為此類高校針對(duì)自身高校類別特性改善科研資源配置結(jié)構(gòu)、建立競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作機(jī)制從而提升科研績(jī)效提供理論依據(jù)和實(shí)證支持。

2.研究思路

2.1 模型建立

本文采用DEA 模型探討江蘇高等專科院?？蒲行是闆r，而輸入、輸出指標(biāo)的選擇至為關(guān)鍵。由于DEAP2.1 要求較為嚴(yán)格，需要各指標(biāo)無(wú)一為0，加之對(duì)于高等?？坡殬I(yè)院校而言，科研文章是衡量科研績(jī)效最重要的標(biāo)準(zhǔn)，因此，如表1 所示，本文僅采用論文數(shù)量作為輸出的唯一指標(biāo)，且成果滯后一年進(jìn)行模型分析。另一方面，本文采用全員數(shù)量、科研經(jīng)費(fèi)支出以及科研經(jīng)費(fèi)撥入作為科研成果在人力、財(cái)力投入中的輸入指標(biāo)。

表1 輸入、輸出指標(biāo)

在多元回歸模型中，基于投入-產(chǎn)出效率等邏輯，本文擬建立一個(gè)囊括要素投入質(zhì)量、投入配比質(zhì)量、競(jìng)爭(zhēng)及知識(shí)溢出效應(yīng)、外部發(fā)展?fàn)顩r四個(gè)方面的考察框架來(lái)探尋影響江蘇高等專科院?？蒲行实囊蛩?。在要素投入方面，本文采用教學(xué)與研究人員中科學(xué)家與工程師占比以及科研經(jīng)費(fèi)投入這兩個(gè)指標(biāo)來(lái)刻畫。中高級(jí)職稱人員越多，科研項(xiàng)目越多，科研水平也越高，在理論上會(huì)越有利于科研產(chǎn)出；科研經(jīng)費(fèi)投入越多，越能夠支撐更多的項(xiàng)目研究，越有可能輸出科研成果。在投入配比質(zhì)量方面，研究與發(fā)展人員和教學(xué)與科研人員的比例作為參考指標(biāo)進(jìn)行衡量。同城同類院校數(shù)量成為競(jìng)爭(zhēng)及知識(shí)溢出效應(yīng)方面的二級(jí)指標(biāo)，數(shù)量越多，競(jìng)爭(zhēng)越大，溢出效應(yīng)也越普遍，則會(huì)有更多的科研產(chǎn)出。而所在城市GDP，作為考量外部發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，直接影響高?？蒲心芰?，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好的城市，吸引越多的人才和資金，也越發(fā)容易創(chuàng)造科研成果。

根據(jù)以上假設(shè)，本文構(gòu)建面板模型如下：

其中，Eit作為應(yīng)變量代表通過(guò)DEA 得出的各項(xiàng)效率值。Engineeri(t-1)代表教學(xué)與研究人員中科學(xué)家與工程師占比，Ln(Input)i(t-1)代表科研經(jīng)費(fèi)投入的對(duì)數(shù)，Researchi(t-1)指代研究與發(fā)展人員和教學(xué)與科研人員的比例，Amounti(t-1)表示同城同類院校數(shù)量，Ln(GDP)i(t-1)指代所在城市GDP。β1、β2、β3、β4以及β5均為回歸系數(shù)，α 為截距，ε 為誤差項(xiàng)。其中，假設(shè)自變量作為積累，均滯后一年產(chǎn)生科研成果。

根據(jù)過(guò)往研究以及理論推斷，本文作出以下假設(shè)：

假設(shè)1：β1、β2、β3、β4以及β5均為正數(shù)；

假設(shè)2：β1、β2、β3、β4以及β5均與應(yīng)變量呈顯著性正相關(guān)。

2.2 研究路徑

根據(jù)研究目的，將以高等?？圃盒槌霭l(fā)點(diǎn)，通過(guò)理論知識(shí)與實(shí)證研究相結(jié)合的方式，運(yùn)用文獻(xiàn)綜述法、比較分析法、實(shí)證研究方法分析該類院校科研績(jī)效狀況及其具體的影響因素。依據(jù)DEA 模型，選擇二級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建高等專科院?？蒲锌?jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，并運(yùn)用DEAP2.1 軟件測(cè)評(píng)2014-2018 各年樣本高等專科院?？蒲行收w狀況，在此基礎(chǔ)上分析發(fā)展趨勢(shì)。

在此基礎(chǔ)上，對(duì)公式一即包含要素投入質(zhì)量、投入配比質(zhì)量、競(jìng)爭(zhēng)及知識(shí)溢出效應(yīng)、外部發(fā)展?fàn)顩r四個(gè)維度的模型進(jìn)行檢驗(yàn)。通過(guò)Eviews 軟件對(duì)模型進(jìn)行多元線性回歸，確定各個(gè)假設(shè)影響因素是否對(duì)高等?？圃盒？蒲行视酗@著性影響，并確定影響方向及大小，探討結(jié)果可能產(chǎn)生的原因，并于最后提出相關(guān)的對(duì)策與建議。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

因考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性以及權(quán)威性以及部分變量的滯后效應(yīng)，本文數(shù)據(jù)來(lái)源于中華人民共和國(guó)教育部科學(xué)技術(shù)司編寫的《2014-2018 年高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》。本文僅選取江蘇省且符合數(shù)據(jù)要求的高等專科院校作為樣本，且剔除材料不完整的樣本，最終，共有2014-2018 年間49 所高校的295個(gè)樣本符合條件。

3.數(shù)據(jù)分析

本文首先使用DEAP2.1 對(duì)輸入、輸出指標(biāo)進(jìn)行運(yùn)行后，得出2014-2018 年間樣本院?？蒲屑夹g(shù)效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率。從五年平均數(shù)據(jù)來(lái)看，規(guī)模報(bào)酬遞增的院校有32 所，規(guī)模報(bào)酬遞減的院校有13 所，剩余4 所院校規(guī)模報(bào)酬不變。由于技術(shù)效率實(shí)際上是純技術(shù)效率和規(guī)模效率的乘積，本研究將從兩個(gè)方面分析樣本院校的科研技術(shù)效率情況。五年間，所有樣本院校年均技術(shù)效率為0.49，年均純技術(shù)效率為0.56，年均規(guī)模效率為0.68。數(shù)值都不高，因此，江蘇省高等?？圃盒５目蒲行什皇呛芾硐?，存在效率不足，對(duì)于科研效率的提升刻不容緩。將DEA 得出的各校各年技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率分別作為應(yīng)變量，通過(guò)運(yùn)用Eviews 軟件對(duì)公式1 進(jìn)行OLS 多元回歸分析，具體結(jié)果見表2：通過(guò)表格可以看到，當(dāng)應(yīng)變量是技術(shù)效率時(shí)，五個(gè)自變量中只有Researchi(t-1)即研究與發(fā)展人員和教學(xué)與科研人員的比例的P 值大于0.05 未通過(guò)95%的顯著性檢驗(yàn)，其他四個(gè)自變量均與技術(shù)效率有顯著相關(guān)性。其中，科研經(jīng)費(fèi)投入以及所在城市GDP 均與技術(shù)效率呈顯著負(fù)相關(guān)，而教學(xué)與研究人員中科學(xué)家與工程師占比、同城同類院校數(shù)量與技術(shù)效率呈顯著正相關(guān)。換言之，科研經(jīng)費(fèi)投入以及所在城市GDP與技術(shù)效率的增加會(huì)降低樣本院校的科研效率，教學(xué)與研究人員中科學(xué)家與工程師占比、同城同類院校數(shù)量的增加會(huì)促進(jìn)科研效率的提升。細(xì)分不同模型和不同自變量來(lái)看，所在城市GDP 可以明顯促進(jìn)高等?？圃盒５募夹g(shù)效率以及純技術(shù)效率，卻無(wú)法顯著影響規(guī)模效率。當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平的進(jìn)步可以有效提升當(dāng)?shù)馗叩葘？圃盒５目蒲行?。同城同類院校?shù)量、科研經(jīng)費(fèi)投入的合理減少可以改善科研的技術(shù)效率以及純技術(shù)效率，但對(duì)規(guī)模效率沒(méi)有顯著影響，這說(shuō)明這些變化并非是規(guī)模性的。這一結(jié)論與我們的假設(shè)相反，可能是因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)效應(yīng)以及科研經(jīng)費(fèi)合理利用率低所引起的。研究人員中科學(xué)家與工程師占比的提升對(duì)于提高規(guī)模效率和技術(shù)效率都有顯著影響。研究與發(fā)展人員和教學(xué)與科研人員的比例的提升僅對(duì)純技術(shù)效率有顯著正面影響，換言之，較高的研究與發(fā)展人員的占比有利于優(yōu)化管理效率以及資源配置。

通過(guò)上述分析可得出以下結(jié)論：第一，高等專科院校整體科研效率亟待提升；第二，院校所在地較高的經(jīng)濟(jì)水平、較少的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、科研經(jīng)費(fèi)投入的合理減少將有利于科研效率的改善；第三，較高的研究與發(fā)展人員的占比可優(yōu)化管理效率以及資源配置，但一味增加此類人員的比例無(wú)法給科研效率帶來(lái)顯著影響。

4.對(duì)策及建議

第一，改善高專院?？蒲锌?jī)效評(píng)價(jià)體系。高專院校不同于本科院校，其科研績(jī)效評(píng)價(jià)不應(yīng)套用本科院校的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。高專類院校科研成果種類較為集中，各類職稱人員比例也有所區(qū)別，建立合適的科研績(jī)效評(píng)價(jià)體系更能有針對(duì)性地優(yōu)化該類院?？蒲锌?jī)效評(píng)價(jià)方式并為提高科研績(jī)效指明方向。

第二，重視高專院校科研效率內(nèi)涵。盲目地注重科研數(shù)量卻忽視科研質(zhì)量的方式是不可取的。在重視科研質(zhì)量的基礎(chǔ)上，通過(guò)調(diào)節(jié)要素投入質(zhì)量、投入配比質(zhì)量，發(fā)揮競(jìng)爭(zhēng)及知識(shí)溢出效應(yīng)及外部發(fā)展?fàn)顩r優(yōu)勢(shì)，將科研效率發(fā)揮到最大值。

第三，加強(qiáng)高專院?？蒲许?xiàng)目管理。優(yōu)化資源配置，提高管理效率，強(qiáng)化科研績(jī)效管理。一方面，將科研績(jī)效各項(xiàng)指標(biāo)管理日?；?，定期進(jìn)行監(jiān)督和總結(jié)。另一方面，注重科研投入的產(chǎn)出效率控制，避免一味投入而產(chǎn)出寥寥的情況發(fā)生。從科研預(yù)算開始著手，提高科研經(jīng)費(fèi)利用效率。