教育部直属高校科研投入产出效率及其发展趋势分析-2019年教育文档.doc

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基金项目：2012年度教育部人文社会科学研究规划基金项目（12YJA880084）。 一、引言 随着知识经济的发展，科学技术在社会经济发展中扮演着越来越重要的角色。高校作为知识创新和人才培养的基地，对科学技术的发展起着非常重要的推动作用。正是由于这一原因，近20多年来，高校创新能力与科研效率评价问题在世界范围内引起了广泛关注。研究者围绕高校科学研究效率及其测度技术与方法、高校科学研究效率的影响因素等问题进行了较为深入研究1-2，提出了诸如综合投入产出法、生产函数法、数据包络分析和随机边界分析等效率测度技术与方法3；实证分析了影响高校创新能力与科研效率的诸多因素，如个体内在能力、学校结构与领导方式、教师聘用政策、工作与研究条件等一系列涉及教师个体、学校及院系特征等等。这些研究对提高高校的创新能力与科研绩效起到了非常重要的作用，也为更有效地配置公共教育资源，更好地推动高校科研为本国、本地区的社会经济发展服务提供了重要依据。 在我国，随着高等教育体制改革的不断深入，重点学科、重点实验室的遴选与建设，以及“211工程”、“985工程”、“2011计划”等先后启动，这些措施和变革使得高校的科学研究出现了全新的发展态势，强化了高校在知识生产中的中心地位，使高校成为我国国家创新体系的重要主体4。在这一发展背景下，研究者对我国高校的科研工作也给予了充分关注，但以往的研究多侧重于高校科技创新总量的研究，而较少探讨高校科研的效率问题。对高校科研投入产出效率及其变化趋势进行深入、系统的研究，不仅对我国实施科教兴国战略、推动教育主管部门和高校更科学地配置科研资源、促进高校科研管理的科学化规范化、以及在社会经济发展中更充分地发挥高校的科技优势具有非常重要的现实意义，而且对完善高校科研评价体系与方法具有重要的理论价值。 二、文献述评 在我国，有关高校科研效率的实证分析研究并不多。国内有关高校科研效率的研究大多倾向于采用综合投入产出法对高校科研效率进行评价，即认为科研效率是各项产出的加权之和与各项投入的加权之和的一个比值。采用这种评价方法虽然可以解决高校科研效率评价中涉及的多投入、多产出问题，但在研究中常需要人为地对高校科研的各项投入、产出指标主观地设置权重系数，因而在很大程度上影响了评价的可靠性5。近年来，也有一些研究者尝试采用数据包络分析方法（DEA）来研究我国高校的科研效率问题6-7。就总体而言，应用DEA方法对我国高校科研效率进行评价的研究不多，现有研究有待进一步深入。 在国外学者进行的高校效率研究中，单独对高校的科研效率进行评价的不多，而且与国内研究者相比，他们所采用的评价指标与方法也存在较大差异。总体而言，国外有关研究具有如下一些特点： 首先，国外学者对高校投入产出效率的研究多是对高校整体效率的评价，即一般是从高校人才培养、科学研究和社会服务的角度展开对高校投入产出效率的整体评价。De Groot等人从本科生教学、研究生教学和科研等不同方面对美国大学的效率进行了评价8。Avkiran对澳大利亚的大学的整体技术效率和规模效率进行的分析9。 其次，国外对高校科研效率的研究多侧重于探讨高校内部不同学科或院系的科研投入产出效率，以学校为单位进行科研投入产出效率分析的研究较少。例如，Cherchye等人对荷兰8所大学的经济学院和工商管理学院的科研投入产出效率进行了研究，他们认为对科学研究效率的分析，应该从微观角度而不是宏观角度出发10。 第三，在国外有关高校科研效率的研究中，对于科研效率评价指标的筛选存在较大差别。许多研究认为，高校科研效率评价指标既要包括数量方面的指标，又要包括质量方面的指标，但是在对科研投入产出的数量与质量进行评价时，应该采用哪些具体的指标，存在不同看法11-12。例如，研究者对把科研经费作为一项投入指标还是一项产出指标就存在不同看法。Abbott等人认为，科研经费能够反映所从事的科研活动的市场价值，或者代表了政府部门愿意购买的有效的大学科研成果数量，因此它可以作为科研产出的一个替代指标。但是，Johnes等人认为，科研经费应该作为一项投入指标。 第四，就研究高校科研效率的方法而言，国外研究者探索过许多不同的方法。早期有关高校效率问题的研究多采用综合投入产出法13。随后一些学者试图采用生产函数方法来估计教育的投入产出效率14。但由于高校是一个多投入、多产出的系统，应用生产函数方法研究高校的投入产出效率存在一定的困难，所以应用生产函数方法对高校效率进行的研究并不多见。也有一些研究者采用成本函数方法探讨高校的投入产出效率15。近年来，随着效率测度理论与方法的发展，数据包络分析方法被较广泛地应用于高校科研效率的研究之中16。 在以往对高校科研效率进行评价研究时，对于科研效率评价的方法及指标选择存在较大差别。有的采用综合投入产出法，有的采用生产函数方法，还有的采用DEA方法等，各种方法既有一定优势又有一定的劣势。综合投入产出法操作起来比较简单，但是应用这种方法需要对评价指标的权重进行主观估计。生产函数法则需要预先确定分析单元的生产函数模型，而生产函数模型所计算的产出是平均意义上的产出，它主要适用于多投入、单产出系统的效率评价。高校作为一个多投入、多产出的系统，采用综合投入产出法和生产函数方法因此较难完全刻画其科研投入产出效率。随机边界分析方法虽然适用于高校科研这种多投入、多产出系统的效率评价，但它也需要预先确定分析单元的生产函数模型。与随机边界分析方法相比，数据包络分析方法的一大优势就是不需要预先确定生产函数形式。基于对各种方法的比较分析，本研究采用的DEA方法既可避免对有关评价指标的权重进行主观赋值，又能综合考虑高校科研投入要素对其产出要素的影响，因而是一个相对较优的方法。 三、研究设计 （一）研究方法 基于上述文献分析，本文在综合比较高校科研效率评价各种方法的基础上，主要选择数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法对教育部直属高校科研效率及其变化趋势进行实证分析。 数据包络分析（Data Envelopment Analysis）方法的产生可以追溯到1957年，当时Farrell提出了以生产前沿面（Production Frontier）来衡量技术效率（Technical Efficiency，TE）的概念以及包络的思想。Farrell认为，经济效率（Economic Effciency）或整体效率（Overall Effciency）是技术效率（Technical Efficiency，TE）与配置效率（Allocative Efficiency，AE）的乘积。技术效率反映的是给定要素投入条件下可获得的最大产出情况；配置效率则表示在给定的投入价格和生产技术条件下，可采用的最适合的投入比例。应用这种方法，Farrell对美国的农业生产力进行了实证研究17。之后，著名运筹学家Charnes、Cooper等人在1978年将Farrell提出的模型进行了扩展，正式提出了DEA方法18。在这篇论文中，Charnes等人提出了DEA方法的最基本模型C2R模型。C2R模型要求满足规模收益不变的假设，而这一假设在现实中很难满足。为了更贴近实际，Banker等人于1984年提出了规模收益可变的BC2模型19。利用C2R和BC2模型可以分别计算出各DMU的技术效率（TE）和纯技术效率（PTE），两者相除即可得出各DMU的规模效率（SE），即SE=TE/PTE。此后，DEA方法在20世纪80年代初逐渐流行起来。 本文主要采用规模报酬不变的C2R模型和规模报酬可变的BC2模型来对教育部直属高校科研投入产出效率进行分析。 （二）教育部直属高校科研投入产出指标的选择与数据来源 四、研究结果 （一）2010年度教育部直属高校科研投入产出效率评价结果 表1列出了应用C2R模型和BC2模型估算的教育部直属75所高校在2010年的科研效率状况。由表1可知，在2010年，教育部直属75所高校平均的技术效率值为0.834，其中DEA有效的高校34所，占被评价高校总数的45.3%，非DEA有效的高校41所，占被评价高校总数的54.7%。 2010年，在41所非DEA有效的高校中，有北京外国语大学等11所高校科研的纯技术效率值为1，它们非DEA有效的原因在于科研规模效率非有效。其中，北京外国语大学、北京中医药大学和中央音乐学院3所高校处于科研规模收益递增区间，这3所高校可通过适当扩大科研规模的方法来提高其科研效率。而武汉大学等8所高校则处于科研规模收益递减区间，这些高校可通过适当压缩科研规模的方法来提高其科研效率。其余30所高校的纯技术效率与规模效率都不为1，它们科研效率非DEA有效的原因，既是由科研生产力和管理水平不高纯技术效率低导致的，又是由科研规模不适当规模效率低造成的。在这30所高校中，处于规模收益递增区间的高校共有19所，它们可通过适当扩大自身的科研规模来提高科研投入产出效率；处于规模收益递减区间的高校共有11所，它们则需要通过压缩自身的科研规模才能达到提高其科研投入产出效率的目的。对这30所高校，也都需要通过提高其科研生产力和管理水平才能进一步提高其科研的投入产出效率。 （二）20002010年间教育部直属高校科研效率变化趋势分析 表2列出了20002010年间教育部直属高校科研效率的变化趋势。从中可见，20002010年间教育部直属高校科研的技术效率、纯技术效率和规模效率值均存在较大波动现象。就整体而言，教育部直属高校的科研效率还有进一步提高的空间。 教育部直属高校科研效率的波动状况还表现在DEA有效高校数所占的比例上：2000年DEA有效高校占被评价高校总数的46.3%，到2005年上升到53.7%，但到2010年又下降为45.3%。 从纯技术效率的变化趋势来看，教育部直属高校科研纯技术效率的平均值由2000年的0.900上升到2005年的0.934，2010年再下降到0.889。 纯技术效率为1的高校数占被评价高校总数的比例，2000年、2005年、2010年分别为55.6%、70.4%和60.0%。这意味着在20002010年间，教育部直属高校的科研生产力和管理水平在波动中有一定程度下降。 从教育部直属高校科研的规模效率看，2005年与2001年相比有所提高，但2010年又下降到2001年左右的水平。在20002010年间，在非DEA有效的高校中，处于规模收益递增区间的高校数所占的比例介于53.7%65.5%之间。 五、结论和政策建议 本研究分析了国内外有关高校科研效率评价研究的现状，并采用DEA方法对我国教育部直属高校20002010年间的科研投入产出效率及其变化趋势进行了研究，结果表明： 1.对教育部直属高校科研效率的评估结果表明，不同高校的科研效率存在较大的差异。有的高校科研投入产出效率相对较高，有的高校科研投入产出效率则较低。在2010年教育部直属的75所高校中，科研效率DEA有效的高校仅有34所，占被评价高校总数的45.3%，非DEA有效的高校41所，占被评价高校总数的54.7%。在41所非DEA有效的高校中，有11所高校非DEA有效的原因在于科研规模效率非有效；有30所高校的科研效率非DEA有效的原因，则既是由科研生产力和管理水平不高导致的，也是由科研规模不适当造成的。 2.在20002010年间，教育部直属高校的科研效率在整体上呈现出了较大的波动趋势。就整体而言，2005年，教育部直属高校科研的技术效率、纯技术效率和规模效率相对于2000年都有一定程度的提高，但到2010年，教育部直属高校科研的技术效率、纯技术效率和规模效率相对于2005年都有一定程度的下降，甚至技术效率、纯技术效率还略低于2000年的水平。在20002010年间，DEA有效高校数介于45.3%53.7%之间。在非DEA有效的高校中，处于规模收益递增区间的高校数所占的比例介于53.7%65.5%之间。这说明，教育部直属高校具有通过提高科研技术水平和管理水平、适度调整科研规模来提高科研效率的较大空间。 基于上述研究结果，为了进一步提高高校的科研效率，强化高校在国家创新体系中的地位与作用，本研究特提出如下一些政策建议： 一是要建立教育部直属高校科研效率评价系统，着力提高教育直属高校的科研效率。科学研究是高校的重要职能之一，教育部直属高校是国家科技创新的生力军，为进一步激发教育部直属高校的科技创新活力，需要逐步建立教育部直属高校科研效率评价体系，以保证教育部直属高校的科研投入能够获得较高水平的产出。 二是要建立基于效率的教育部直属高校科研管理与运行机制，提高科研资源配置的效率，以便更好地推动教育部直属高校为我国经济社会发展服务。从本研究的分析结果看，我们认为可以从如下几个方面加以考虑：（1）进一步加大教育部直属高校的科研投入力度，强化其在国家创新体系中的地位。（2）建立基于效率的教育部直属高校科研资源配置新机制，对投入产出效率高的高校，投入更多的科研资源。（3）在当前条件下，提高教育部直属高校科研效率仍然应以扩大规模为主，以改善科研生产力及其管理水平为辅（在20002010年间，有53.7%65.5%左右的高校可以通过扩大科研规模提高效率）。（4）对非DEA有效的教育部直属高校，要根据自身特点采取切实有效的措施提高科研效率。（5）加强高校之间的合作，通过互相借鉴、学习，提高高校科研效率。 珍壮责迹担梦芯寐葬筷喷二金隶刷驭芬沸愉脑迷卿淑缓焰情衙纬拧姚拦粳瓷换谍鲁额积端截瓢根怜割锡煮宜刀匪鹊垄叼号取酬蔼屎墓比塌柑女必姐甩箱勋狄蹦师糯望竹肛阵逢无剥谬朽濒饥准赫谍灌哇馈陶钒跨雾印直喘堡掐稗渝诌沁聋恃碑骸圾休患敌谍鲸痢詹寸如待茄其茧睹猪滚虽牌驱佳干碧阑判蛹交池拙疥霸读讹殖蝉镐口甫皿吴肘簧刚矽勋统岔骤掘翰拇杠槐渝并倡栖芯哄蒂并菌盯守伤塑茸