趙湘蓮　王娜

摘要：考慮外部環(huán)境影響，運用三階段DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）模型對我國30省2015年高?？蒲型度氘a(chǎn)出的相對有效性進行了評價。結(jié)果表明：三階段DEA模型測度高?？蒲型度氘a(chǎn)出的有效性比傳統(tǒng)DEA法更合理，外部環(huán)境因素對高?？蒲行视兄@著影響，各省應(yīng)根據(jù)自身科研效率特點采取措施提高純技術(shù)效率或擴大科研規(guī)模，以增強高?？蒲行实膬?nèi)在動力。

關(guān)鍵詞：科研；績效評價；環(huán)境

科技創(chuàng)新是國家發(fā)展的動力源泉，而高校是科技創(chuàng)新的搖籃。近年來，政府加大對科研經(jīng)費投入，引導各領(lǐng)域與高校的積極合作，促進科研創(chuàng)新能力的提升。據(jù)《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》的資料顯示，我國高?？蒲薪?jīng)費總額由2003年的219.63億元增加到2016年的1302.22億元，增幅達592.82%。然而，增加的科研資源是否得到合理利用成為社會各界關(guān)注的焦點。因此，合理評價科研產(chǎn)出績效成為科研管理研究領(lǐng)域的研究熱點。

國外學者對于高校資源利用效率的研究，大多采用Farrell（1957）提出的DEA模型研究高校科研效率問題。Athanassapoulos（1997）利用DEA分析了英國高校的科研效率；Jill Johnes（2006）等研究了利用DEA模型評價高?？蒲行实目尚行裕籄ndrew（2008）利用DEA模型評價了澳大利亞高校的科研績效。

國內(nèi)學者對高?？蒲行实难芯恐饕性谝韵聨讉€方面。

陳洪轉(zhuǎn)（2011）對綜合性高?？蒲行蔬M行評價，葉劉剛（2015）、李霞群（2016）等對不同類型的高校進行了科研效率評價；郜林平（2016）等對各省份、各區(qū)域高校的科研效率和業(yè)績進行了評價。

我國學者對高?？蒲行驶蚩冃У难芯浚捎玫拇蠖际莻鹘y(tǒng)或是改進的DEA模型，該方法要求各決策單元所處的環(huán)境以及投入、產(chǎn)出要素是相同的。但實際中高校分布在不同地域，各地區(qū)政策、經(jīng)濟等均有差異，使得高校不可能有相同的外部環(huán)境。要對效率進行合理的評價，須采取有效方法對高校所處外部環(huán)境因素的影響進行控制。

本文在考慮各省不同環(huán)境影響的基礎(chǔ)上，運用三階段DEA法將環(huán)境和隨機因素濾除，分析各省高校的科研效率。

一、研究方法

Fried. et al（2002）在傳統(tǒng)DEA模型的基礎(chǔ)上提出了三階段DEA模型，該模型利用相似隨機前沿法（SFA），將環(huán)境和隨機干擾項的影響剔除，使得所有決策單元（DMU）具有相同的環(huán)境和運氣，進而更準確獲得決策單元的效率水平。該方法包括三個階段。

第一階段：不考慮環(huán)境的影響，利用傳統(tǒng)DEA法，以投入或產(chǎn)出為導向，計算未濾除環(huán)境的DEA效率值和松弛變量值。

第二階段：利用相似隨機前沿法對投入或產(chǎn)出變量進行分解，分解后的松弛變量包含環(huán)境、隨機和管理三個因素。

第三階段：再次用DEA模型進行效率評價，調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)為投入變量，原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)仍為產(chǎn)出數(shù)據(jù)，由此得到剔除環(huán)境和隨機因素影響的各決策單元的效率值。

二、變量選擇與數(shù)據(jù)來源

（一）投入產(chǎn)出變量

參考已有研究及數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究選擇以下變量指標。

一是投入指標，高?？蒲型度胍话惆ㄈ肆拓斄煞矫?。人力資源以參與教學科研以及研究與發(fā)展人員總計為評估指標，財力以高?？蒲薪?jīng)費當年支出為評估指標。二是產(chǎn)出變量，高?？蒲挟a(chǎn)出主要體現(xiàn)在成果產(chǎn)出與社會效益兩個方面。成果方面，選擇學術(shù)專著、發(fā)表論文數(shù)量、鑒定成果獎三個評估指標，社會效益方面選擇了技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入為評估指標。

（二）外部環(huán)境變量選擇

環(huán)境變量是指能夠影響高校科研效率，但又不能由高校所控制的客觀因素。對高校科研進行相對有效評價的過程，必須考慮外部環(huán)境因素的影響。本文主要從政策、經(jīng)濟、企業(yè)及國際交流環(huán)境四個方面考察其對高?？蒲行实挠绊?。

1.政策扶持：選擇科研經(jīng)費中政府出資額來反映各地政策的扶持力度。2.經(jīng)濟水平：采用人均GDP來反映各省的經(jīng)濟發(fā)展水平。3.校企合作：采用高?？蒲袚苋肟偨?jīng)費中企業(yè)撥入資金額度反映企業(yè)對高?？蒲袆?chuàng)新的影響。4.國際科技交流：采用各省主辦國際交流學術(shù)會議次數(shù)來反映國際科技交流幻境的影響。

（三）數(shù)據(jù)來源

研究所需數(shù)據(jù)均來自2015年《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》，環(huán)境變量數(shù)據(jù)來自2015年的《中國統(tǒng)計年鑒》和《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》，以不包含西藏的我國其余30個省、直轄市、自治區(qū)為決策單元，對各地高?？蒲杏嬎闫湫手怠?/p>

三、實證結(jié)果及分析

（一）第一階段

傳統(tǒng)DEA分析，利用軟件DEAP2.1計算以投入為主導的我國2015年30個省市高校的科研效率值。由計算結(jié)果可知，不考慮環(huán)境差異的影響，2015年各地高?？蒲芯C合技術(shù)效率平均值為0.883，純技術(shù)效率平均值為0.938，規(guī)模效率平均值為0.939；其中北京、山西、內(nèi)蒙古、上海、江蘇、福建、海南、重慶、甘肅9省各效率值都為1；其他各省純技術(shù)效率或規(guī)模效率小于1，在技術(shù)或規(guī)模方面可進行改進，以提高綜合技術(shù)效率。

（二）第二階段

將選擇的環(huán)境變量作為解釋變量，第一階段計算的投入松弛變量作為被解釋變量，使用軟件Frontier4.1進行SFA回歸。

由回歸結(jié)果可知：1.政府經(jīng)費額度與兩個松弛變量回歸系數(shù)都為正，反映了政府對高?？蒲薪?jīng)費的大力投入，增強了高?？蒲袆?chuàng)新的動力，但同時資源并沒有得到充分利用，造成了人力及財力資源的浪費。2.科研經(jīng)費中企業(yè)資金支持對經(jīng)費及人力投入的回歸系數(shù)均為負，表明企業(yè)資金的投入可以減少科研經(jīng)費和人員投入。校企合作為科研成果轉(zhuǎn)化提供了途徑，也為高校和個人帶來效益。校企合作提高了科研積極性，從而提高科研效率。3.人均GDP與經(jīng)費支出和科研人數(shù)回歸系數(shù)均為負，說明人均GDP的增長使得投入資源的松弛變量也增長，即降低資源利用效率。人均GDP越高的地區(qū)，越能吸引科研人才，越容易獲得科研經(jīng)費，容易獲得資源反而使得高校忽視其合理配置及使用的效率。4.各省國際交流會議主辦次數(shù)與投入經(jīng)費和科研人數(shù)回歸系數(shù)都為負，但只有投入經(jīng)費回歸系數(shù)通過顯著性檢驗，說明各省主辦國際交流會議可以提高科研經(jīng)費的使用效率。

（三）第三階段

將原始投入變量根據(jù)SFA各變量的回歸結(jié)果進行調(diào)整作為新的投入變量，原始產(chǎn)出變量仍為產(chǎn)出變量，再次用傳統(tǒng)DEA模型進行效率計算，得到調(diào)整后變量的科研效率值。

將調(diào)整后的效率值與調(diào)整前效率值進行比較，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)省份的高校科研效率值有了變化，綜合技術(shù)效率平均值由調(diào)整前的0.883下降到0.869，規(guī)模效率平均值由調(diào)整前的0.939下降到0.914。從各決策單元來看，天津、河北、浙江、安徽、山東等東部地區(qū)大部分省份和重慶、四川、貴州、云南、甘肅等西部地區(qū)大部分省份綜合效率值均有所下降，而吉林、黑龍江、安徽、江西等中部地區(qū)大部分省份的綜合效率值有所增加，這說明沒有考慮環(huán)境差異下，高估了東西部地區(qū)高校科研效率，而低估了中部地區(qū)高校科研效率，而被低估的原因可能由于中部地區(qū)高校所處的環(huán)境較差。

利用SPSS19.0軟件對調(diào)整前后的效率值與科研產(chǎn)出變量分別進行Spearman等級相關(guān)分析。由計算結(jié)果可知，考慮環(huán)境及隨機因素影響的高?？蒲行手蹬c產(chǎn)出變量有更強的相關(guān)性，即調(diào)整后的效率值更能反映高效的管理效率。

四、結(jié)論

本文運用三階段DEA模型考慮環(huán)境及隨機因素的影響，評價了我國2015年30省高校的科研效率，得出以下結(jié)論。

1. 三階段DEA模型測度的高?？蒲行手蹈侠?。對環(huán)境因素調(diào)整后，各省高校科研的效率值與科研產(chǎn)出的Spearman等級相關(guān)性明顯提高，表明高校所處環(huán)境因素與隨機誤差對科研效率均產(chǎn)生了重要影響。

2. 各地區(qū)應(yīng)根據(jù)各環(huán)境因素對科研效率的影響，加強高校與企業(yè)的合作，提供更多的國際交流環(huán)境，促進高?？蒲行实奶嵘?。由分解后的效率值發(fā)現(xiàn)，各地區(qū)科研效率特征不一致，有些地區(qū)高校有較高的純技術(shù)效率和規(guī)模效率，而有些地區(qū)高校只有較高的純技術(shù)效率或規(guī)模效率，各地高校應(yīng)因地制宜采取措施提升純技術(shù)效率或是規(guī)模效率，從而提高其綜合科研效率。

參考文獻：

[1]Athanassapoulos Antereas. Assessing the comparative efficiency of high education institutions in the UK by means of data envelopment analysis[J].Education Economics，1997（02）.

[2]Jill Johnes. Data envelopment analysis and its application to the measurement of efficiency in higher education[J]. Economics of Education Review，2006（03）.

[3]Andrew C Worthington， Boon L Le

e. Technology and productivity change in Australian universities， 1998～2003[J].Economics of Education Review，2008（03）.

[4]陳洪轉(zhuǎn)，羊震，等.基于滯后DEA 的我國高?？蒲薪?jīng)費使用效率評價[J].管理評論，2011（08）.

[5]葉劉剛.中國“211”高?？蒲行试u價和外部影響因素分析[J].高等財經(jīng)教育研究，2015（12）.

[6]李霞群，等.理工農(nóng)醫(yī)類高校科研配置效率評價[J].科研管理， 2016（04）.

[7]郜林平，魯勇兵.基于DEA方法的高校R&D;投入產(chǎn)出績效評價與對策——以河北省29所高校為例[J].經(jīng)濟與管理，2016（03）.

*基金項目：江蘇省高校哲學社會科學研究項目，高校預(yù)算績效管理與評價體系研究（2016SJA630006）。

（作者單位：趙湘蓮，南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院；王娜，南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院、南京大學金陵學院）