俞立平

（1.常州大學(xué)商學(xué)院，江蘇常州 213159）

一、引言

人文社會(huì)科學(xué)是人類的精神家園，廣大高校承擔(dān)著主要的人文社科研究與傳承工作。在漫長(zhǎng)的人類社會(huì)發(fā)展歷程中，人文社會(huì)科學(xué)發(fā)揮著極其重要的文化建設(shè)、價(jià)值導(dǎo)向功能。從微觀個(gè)體角度，人文社會(huì)科學(xué)發(fā)揮著塑造健全人格和關(guān)懷人生的作用，擔(dān)負(fù)著滋潤(rùn)心靈、啟迪心智、提升精神境界和解放思想等功能。在人文社會(huì)科學(xué)發(fā)展中，廣大學(xué)者無疑發(fā)揮著重要的作用，高等院校無疑是吸納人文社科學(xué)者數(shù)量最多，涉及人文社科學(xué)科門類最全的機(jī)構(gòu)，也是人文社科科研成果占比最高的機(jī)構(gòu)。雖然國(guó)家和地方也有許多人文社科科研院所，但總體承擔(dān)著應(yīng)用研究的任務(wù)，人文社科基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究仍然需要依托廣大高校。

“績(jī)效”在學(xué)術(shù)界并無統(tǒng)一界定，一般與英文“Performance”對(duì)應(yīng)，包括業(yè)績(jī)、效率與效益等幾層意思。科研業(yè)績(jī)主要是指科研活動(dòng)的直接產(chǎn)出，包括數(shù)量、質(zhì)量與競(jìng)爭(zhēng)力，具體包括學(xué)術(shù)論著、影響因子、學(xué)術(shù)獲獎(jiǎng)等指標(biāo)，［1］此外，科研績(jī)效還表示某項(xiàng)科研投入的應(yīng)用效果情況。效率主要從投入產(chǎn)出角度分析，通常情況下用最小的投入獲取最大的產(chǎn)出，就說明效率較高。效益主要是科學(xué)研究的經(jīng)濟(jì)和收回效益。科研績(jī)效是多元的，既包括科研系統(tǒng)內(nèi)部的績(jī)效，也包括科研對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響的外部績(jī)效，本文重點(diǎn)從人文社科投入產(chǎn)出績(jī)效視角進(jìn)行分析。

提高人文社科投入產(chǎn)出績(jī)效十分重要。與自然科學(xué)相似，人文社科研究也需要一定的投入，并且產(chǎn)生一定形式的產(chǎn)出，如學(xué)術(shù)論文、學(xué)術(shù)著作、研究報(bào)告、學(xué)術(shù)獎(jiǎng)勵(lì)等等，只不過人文社科的投入產(chǎn)出特征和規(guī)律與自然科學(xué)存在較大差別。人文社科和自然科學(xué)基礎(chǔ)研究一樣，更多是為人類社會(huì)提供公共物品，而自然科學(xué)應(yīng)用研究是可以取得經(jīng)濟(jì)回報(bào)的。人文社科成果必須依托政府和高等院校，回報(bào)以社會(huì)效益為主。在這樣的情況下，研究如何提高人文社科研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力的績(jī)效，以有限的投入來獲取更多的產(chǎn)出是非常重要的。

在人文社科投入產(chǎn)出績(jī)效的研究中，關(guān)于可達(dá)目標(biāo)的研究非常缺乏。現(xiàn)有的研究更多是分析高校人文社科績(jī)效和效率的現(xiàn)狀，對(duì)于存在的問題及績(jī)效影響因素的研究成果總體較多。關(guān)于人文社科投入產(chǎn)出績(jī)效的可達(dá)目標(biāo)是個(gè)嶄新的問題，現(xiàn)有的研究還較少涉及。所謂人文社科績(jī)效的可達(dá)目標(biāo)，就是在現(xiàn)有的體制和外部環(huán)境下，在人文社科研究的技術(shù)進(jìn)步維持不變的情況下，廣大高校如果能夠全部做到效率完全有效時(shí)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動(dòng)力投入的理想貢獻(xiàn)彈性是多大？其改進(jìn)的空間有多大？

開展人文社科投入產(chǎn)出績(jī)效的現(xiàn)狀、可達(dá)目標(biāo)研究具有重要意義。第一，它提出了一個(gè)全新的研究領(lǐng)域，豐富了人文社科績(jī)效的理論研究。第二，可達(dá)目標(biāo)是在現(xiàn)有技術(shù)條件下，通過向先進(jìn)高校學(xué)習(xí)后能夠努力奮斗的目標(biāo)方向，使得提高人文社科投入產(chǎn)出績(jī)效的努力有的放矢，并且有足夠的依據(jù)作為支撐，通過努力是能夠達(dá)到的。第三，對(duì)可達(dá)目標(biāo)進(jìn)行深入的規(guī)范分析有利于進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)我國(guó)高校人文社科未來的潛在問題，從而及早進(jìn)行適當(dāng)干預(yù)。第四，本研究采用聯(lián)立方程研究人文社科投入產(chǎn)出績(jī)效現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上提出人文社科可達(dá)目標(biāo)的投入產(chǎn)出分析方法，并且基于BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，在研究方法上有所創(chuàng)新。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于高校科研績(jī)效的評(píng)價(jià)，一部分研究主要集中在效率分析。King 基于DEA 模型研究了美國(guó)大學(xué)的投入與產(chǎn)出績(jī)效，發(fā)現(xiàn)研究型大學(xué)可能存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)。［2］李瑛、任珺楠基于110 所原211 工程高校人文社會(huì)科學(xué)科研數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Malmquist 模型分析其效率及變化，發(fā)現(xiàn)由于技術(shù)退步，這些高校人文社科科研效率整體下降。［3］段曉梅用超效率DEA 對(duì)我國(guó)高?？蒲锌?jī)效進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)高校科研績(jī)效最高，中部次之，西部最低，且中西部地區(qū)高?？蒲锌?jī)效主要呈規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)。［4］邱泠坪、郭明順等人采用DEA 對(duì)32 所高等農(nóng)業(yè)院校研究發(fā)現(xiàn)，科研效率整體水平偏低，非有效的高校多數(shù)存在R&D全時(shí)人員冗余、科研產(chǎn)出不足和技術(shù)效率差異性較大等問題。［5］劉長(zhǎng)清、張琳等人用人力資源、科研經(jīng)費(fèi)、科研項(xiàng)目作為投入指標(biāo)，科技成果、技術(shù)轉(zhuǎn)讓和獲獎(jiǎng)情況作為產(chǎn)出指標(biāo)，用DEA 對(duì)黑龍江省部分高?？蒲行蔬M(jìn)行測(cè)度。［6］晉興雨、張英姿等以某大學(xué)為例，采用DEA 模型對(duì)其20 個(gè)學(xué)院的科研效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。［7］

還有一些研究側(cè)重進(jìn)行科研成果評(píng)價(jià)，Abbas 等人運(yùn)用聚類和因子分析對(duì)澳大利亞的部分大學(xué)的研究績(jī)效進(jìn)行了分類評(píng)價(jià)。［8］陳靜漪、仲潔運(yùn)用主成分分析法對(duì)教育部直屬58 所高?？蒲锌?jī)效情況進(jìn)行評(píng)價(jià)。［9］張萬朋、涂萍萍以經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“拉弗曲線”為依據(jù)，分析了42 所雙一流高?？蒲锌?jī)效，發(fā)現(xiàn)我國(guó)雙一流高校教師績(jī)效管理中已經(jīng)出現(xiàn)“滯漲”現(xiàn)象，教師績(jī)效水平有所下降。［10］王曉真、鄭珍遠(yuǎn)等人運(yùn)用層次分析法與熵值法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，以福建省19 所高校為研究對(duì)象，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度對(duì)高校科研績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。［11］朱婭妮、余玉龍等人構(gòu)建科技協(xié)同創(chuàng)新的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)多個(gè)科技創(chuàng)新主體協(xié)同行動(dòng)及其效應(yīng)進(jìn)行評(píng)價(jià)。［12］

關(guān)于科研績(jī)效的影響因素，許多研究集中在產(chǎn)學(xué)研合作與協(xié)同創(chuàng)新方面。Link 等人研究發(fā)現(xiàn)，開展產(chǎn)學(xué)合作不僅能將高校現(xiàn)有研究成果運(yùn)用于企業(yè)實(shí)踐，也能將企業(yè)實(shí)踐中的問題反饋到高校，具有雙向良性互動(dòng)效應(yīng)。［13］Aguiar-Díaz 等人認(rèn)為產(chǎn)學(xué)研合作有助于學(xué)研機(jī)構(gòu)提升學(xué)術(shù)績(jī)效。［14］Hicks 等人實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)高校與企業(yè)的合作論文數(shù)量顯著多于高校獨(dú)立發(fā)表論文的數(shù)量，且前者被引用的次數(shù)更多。［15］Behrens 等人認(rèn)為高校參與商業(yè)活動(dòng)會(huì)對(duì)學(xué)術(shù)產(chǎn)出產(chǎn)生替代效應(yīng)，產(chǎn)學(xué)合作可能以犧牲基礎(chǔ)研究和科學(xué)知識(shí)為代價(jià)。［16］常路、汪旭立等人研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)聲譽(yù)與協(xié)同創(chuàng)新績(jī)效之間的關(guān)系不顯著，聯(lián)盟經(jīng)驗(yàn)與協(xié)同創(chuàng)新績(jī)效之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。［17］王曉紅、張奔對(duì)我國(guó)88 所高校的研究表明，校企合作活動(dòng)對(duì)我國(guó)高?？蒲锌?jī)效的影響呈倒U 型曲線，中等校企合作時(shí)科研績(jī)效最高。［18］

更多學(xué)者從更廣泛的視角研究效率的影響因素。Barjak 等人認(rèn)為國(guó)際合作對(duì)歐盟研究團(tuán)隊(duì)科研成果數(shù)量和質(zhì)量具有正向影響。［19］Vanecek 研究發(fā)現(xiàn)公共研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)論文產(chǎn)出數(shù)量有提升作用。［20］王菲菲、賈晨冉等人以人工智能領(lǐng)域論文和學(xué)者為研究對(duì)象，探討科技項(xiàng)目資助對(duì)論文產(chǎn)出績(jī)效的作用效率。［21］何帥、陳良華以長(zhǎng)三角新型科研機(jī)構(gòu)為對(duì)象，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型研究其創(chuàng)新績(jī)效和影響因素。［22］宗曉華、付呈祥的研究認(rèn)為，投入要素質(zhì)量提升、要素配置結(jié)構(gòu)優(yōu)化、院校競(jìng)爭(zhēng)與知識(shí)外溢機(jī)制的有效發(fā)揮等可以顯著改進(jìn)科研效率。［23］劉天佐、許航研究發(fā)現(xiàn)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地區(qū)政策環(huán)境對(duì)科研投入產(chǎn)出績(jī)效沒有明顯影響，而對(duì)各地區(qū)科研環(huán)境、教師職稱結(jié)構(gòu)以及區(qū)域教育投入力度具有顯著影響。［24］

還有一些學(xué)者從微觀角度研究績(jī)效影響因素。Kallio 等人研究發(fā)現(xiàn)，以獎(jiǎng)懲為導(dǎo)向的績(jī)效管理模式效果較差，無法激發(fā)教師科研創(chuàng)新的積極性。［25］劉廣、虞華君應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)外在激勵(lì)和內(nèi)在激勵(lì)分別對(duì)科研績(jī)效的影響。［26］閆佳祺、羅瑾璉基于知識(shí)管理的視角，研究雙元領(lǐng)導(dǎo)不同強(qiáng)度的組合構(gòu)型對(duì)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新績(jī)效的作用機(jī)制。［27］

從現(xiàn)有研究看，關(guān)于高?？蒲锌?jī)效問題的研究成果比較豐富，包括高校分析、學(xué)科分析、學(xué)院分析等諸多方面，研究方法主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、指標(biāo)體系評(píng)價(jià)以及一些專門的數(shù)學(xué)模型等。關(guān)于高校科研績(jī)效的影響因素，從產(chǎn)學(xué)研與協(xié)同創(chuàng)新角度的研究較多，其他方面的研究成果也較豐富，涉及國(guó)際合作、項(xiàng)目資助、要素配置、院校競(jìng)爭(zhēng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地區(qū)政策、激勵(lì)機(jī)制、科研壓力等等?？傮w上，在以下方面有待深入：

第一，關(guān)于人文社科科研的績(jī)效研究成果，目前總體還不多，需要加強(qiáng)研究。

第二，關(guān)于人文社科績(jī)效的影響因素，從投入產(chǎn)出角度，研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力是兩個(gè)重要的投入，由于人文社科產(chǎn)出成果類型較多，加上變量之間存在互動(dòng)關(guān)系，這方面的研究有待加強(qiáng)。

第三，從人文社科最佳投入產(chǎn)出角度開展績(jī)效分析是個(gè)全新的領(lǐng)域，需要進(jìn)一步加以研究。

第四，從研究方法角度，現(xiàn)有的研究在進(jìn)行投入產(chǎn)出分析時(shí)，主要采用多元回歸分析、面板數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)方程、負(fù)二項(xiàng)回歸等方法，并且在研究時(shí)較少進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，由于傳統(tǒng)的回歸難以較好地處理好變量的內(nèi)生性問題，這方面也有待改善。

本研究在理論分析的基礎(chǔ)上，以中國(guó)高校人文社科省際面板數(shù)據(jù)為例，首先采用聯(lián)立方程模型研究投入績(jī)效，然后采用SBMSuper 效率模型測(cè)度投入產(chǎn)出效率，得到最佳的投入產(chǎn)出，再采用聯(lián)立方程模型得到投入要素的可達(dá)目標(biāo)，并分別進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，最后在以上研究的基礎(chǔ)上通過規(guī)范分析對(duì)人文社科投入的理想績(jī)效進(jìn)行深度分析。

三、研究框架與研究方法

（一）人文社科投入要素績(jī)效

所謂人文社科研究的投入績(jī)效，是人文社科投入要素的使用效果的綜合衡量，是人文社科投入要素的彈性大小和投入要素利用效率的綜合體現(xiàn)（見圖1）。

第一是人文社科研究投入要素的彈性?？梢酝ㄟ^經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法進(jìn)行估計(jì)，分析視角包括以研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動(dòng)力為主要投入要素的回歸系數(shù)彈性有沒有通過檢驗(yàn)，以及回歸系數(shù)的符號(hào)。如果回歸系數(shù)通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)并且為正數(shù)，那么總體上該投入要素的績(jī)效是好的；如果回歸系數(shù)沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，那么說明其績(jī)效總體不佳；如果回歸系數(shù)通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)并且回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，那說明其績(jī)效很差。此外，進(jìn)一步的分析還包括人文社科投入產(chǎn)出的規(guī)模報(bào)酬情況，如果規(guī)模報(bào)酬遞增應(yīng)該是值得肯定的，如果規(guī)模報(bào)酬遞減說明還是存在問題的。

第二是人文社科投入要素的利用效率。效率是個(gè)相對(duì)數(shù)，所謂人文社科投入要素的利用效率，就是其最佳投入與實(shí)際投入的比例。通常情況下，由于存在效率損失，人文社科的實(shí)際投入往往是大于最佳投入的，至于最佳投入的測(cè)度，一般用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA方法進(jìn)行測(cè)度。

綜合以上兩個(gè)方面分析人文社科研究的投入績(jī)效，可以更加全面地總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，分析其中存在的問題，目前同時(shí)從這兩個(gè)角度進(jìn)行研究的總體不多。

（二）人文社科研究績(jī)效的可達(dá)目標(biāo)

從科研投入產(chǎn)出角度出發(fā)，人文社科研究的目標(biāo)就是要在現(xiàn)有的資源與環(huán)境下，研究出越來越多的高質(zhì)量的成果。如果從定量角度來進(jìn)行衡量，具體體現(xiàn)在，投入要素的彈性系數(shù)較大并且比較顯著，投入要素協(xié)調(diào)性較好，投入產(chǎn)出效率較高。

人文社科研究的可達(dá)目標(biāo)是本文提出的新的概念，就是在現(xiàn)有的研究環(huán)境與研究資源下，人文社科績(jī)效“優(yōu)等生”的狀態(tài)，主要指投入要素的彈性。之所以稱為可達(dá)目標(biāo)，主要有以下幾個(gè)原因：

第一，可達(dá)目標(biāo)是現(xiàn)行體制機(jī)制下完全可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。比如假設(shè)上海人文社科研究績(jī)效是優(yōu)秀的，說明在我國(guó)是可以實(shí)現(xiàn)的，已經(jīng)有現(xiàn)成的先例。盡管不同地區(qū)人文社科研究績(jī)效存在一定的異質(zhì)性，也存在較大的地區(qū)差距，但至少有現(xiàn)實(shí)目標(biāo)作為努力改進(jìn)的方向。

第二，人文社科研究績(jī)效的可達(dá)目標(biāo)是個(gè)相對(duì)概念，并非絕對(duì)目標(biāo)。首先通過DEA模型計(jì)算出在完全有效率的情況下，理想的投入要素?cái)?shù)量，然后計(jì)算理想投入要素彈性，這就是可達(dá)目標(biāo)。

第三，人文社科研究績(jī)效的可達(dá)目標(biāo)既可以是整體概念，也可以是個(gè)體概念。本文側(cè)重于前者，即所有研究樣本的平均可達(dá)目標(biāo)，由于數(shù)據(jù)數(shù)量有限，在很多情況下難以估計(jì)出每個(gè)研究對(duì)象理想投入要素的彈性，加上篇幅所限，本文不進(jìn)行深入研究。

（三）可達(dá)目標(biāo)視角下人文社科績(jī)效的提升路徑

由于人文社科研究績(jī)效較好的機(jī)構(gòu)或地區(qū)畢竟是少數(shù)，大多數(shù)機(jī)構(gòu)或地區(qū)是屬于需要努力提升科研績(jī)效的，因此必然存在后進(jìn)向先進(jìn)學(xué)習(xí)的問題，這也是正常情況下人文社科研究績(jī)效的提升路徑（見圖2）。

人文社科研究績(jī)效提升路徑的研究思路是，首先計(jì)算出原始數(shù)據(jù)下投入要素的彈性，再計(jì)算出可達(dá)目標(biāo)理想數(shù)據(jù)下投入要素的彈性，在此基礎(chǔ)上就可以進(jìn)行對(duì)比分析：

第一，絕對(duì)彈性比較。即比較研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性大小變化、研發(fā)人員的彈性大小變化，從而明確改進(jìn)方向。

第二，相對(duì)彈性比較。即比較原始數(shù)據(jù)下研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力的相對(duì)彈性，以及可達(dá)目標(biāo)下研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力的相對(duì)彈性，從而明確人文社科研究績(jī)效的改進(jìn)究竟是“研發(fā)經(jīng)費(fèi)偏向”還是“研發(fā)人員偏向”。

第三，規(guī)模報(bào)酬比較。即比較原始數(shù)據(jù)和可達(dá)目標(biāo)情況下，研發(fā)投入要素究竟是規(guī)模報(bào)酬遞增，還是規(guī)模報(bào)酬遞減，以掌握績(jī)效提升空間。

第四，未來改進(jìn)思考。如果不考慮可達(dá)目標(biāo)，那么人文社科研究是否還有其他努力方向？比如說從規(guī)模報(bào)酬、投入要素相對(duì)彈性變化等角度進(jìn)行進(jìn)一步的思考。

（四）研究框架

本文主要從三個(gè)角度分析人文社科投入績(jī)效，即現(xiàn)狀、可達(dá)目標(biāo)（見圖3），在時(shí)間維度上，研究對(duì)象分別代表了現(xiàn)在、中期和長(zhǎng)期。

所謂人文社科投入績(jī)效現(xiàn)狀，就是根據(jù)現(xiàn)有的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，通過聯(lián)立方程模型分析研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動(dòng)力的彈性，同時(shí)通過SBM-Super 效率模型，分析研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力的利用效率，在此基礎(chǔ)上對(duì)人文社科投入績(jī)效進(jìn)行全面分析。

所謂人文社科投入績(jī)效的可達(dá)目標(biāo)，這是本文提出的新的分析視角，就是效率完全有效時(shí)人文社科投入要素的彈性。測(cè)度方法是首先采用SBM-Super 效率模型測(cè)度出人文社科的最佳投入，再采用聯(lián)立方程模型對(duì)最佳的研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動(dòng)力投入與人文社科產(chǎn)出進(jìn)行回歸分析，得到各投入要素的彈性。需要說明的是，在可達(dá)目標(biāo)情況下，所有的投入要素的利用率均為100%，因此，沒有必要從彈性和利用效率兩個(gè)角度同時(shí)進(jìn)行分析，僅進(jìn)行彈性分析即可。

本文采用的研究方法主要是聯(lián)立方程、SBM-Super 效率分析，本質(zhì)上主要的分析方法還是前者。為了提高研究穩(wěn)健性，采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗(yàn)，并進(jìn)行輔助分析。

（五）投入產(chǎn)出分析：聯(lián)立方程模型

人文社科投入產(chǎn)出變量較多，尤其是產(chǎn)出變量較多，變量之間的關(guān)系復(fù)雜，不同變量之間相關(guān)，產(chǎn)出變量之間也相關(guān)，并且產(chǎn)出變量對(duì)投入變量還有反饋?zhàn)饔?。在這種情況下，采用傳統(tǒng)的回歸分析并不合適，因此，本文采用聯(lián)立方程模型進(jìn)行估計(jì)，它較好地解決了變量?jī)?nèi)生性問題，聯(lián)立方程模型如下：

公式（1）中，Y1為學(xué)術(shù)論文，Y2為學(xué)術(shù)著作，Y3為研究報(bào)告，K表示研發(fā)經(jīng)費(fèi)、L表示研發(fā)人員。cij表示回歸系數(shù)，其中i表示方程序號(hào)，j代表變量序號(hào)，i，j=1，2，3，4，5。

方程一為學(xué)術(shù)論文方程。研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力是學(xué)術(shù)論文的投入，考慮到人文社科投入產(chǎn)出之間存在滯后期，學(xué)術(shù)論文的滯后期相對(duì)較短，選取1 年。此外，學(xué)術(shù)著作、研究報(bào)告與學(xué)術(shù)論文是相關(guān)的，學(xué)術(shù)著作或研究報(bào)告的精華章節(jié)，同樣可以編輯整理后作為學(xué)術(shù)論文發(fā)表。

方程二為學(xué)術(shù)著作方程。投入要素同樣是研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力，但是學(xué)術(shù)著作的滯后期相對(duì)而言較長(zhǎng)，經(jīng)充分均衡后確定為兩年。學(xué)術(shù)論文與學(xué)術(shù)著作也是相關(guān)的，學(xué)術(shù)論文是學(xué)術(shù)著作的重要基礎(chǔ)，研究時(shí)對(duì)于系列研究論文，也可以進(jìn)行歸納和總結(jié)，形成學(xué)術(shù)著作。對(duì)于研究報(bào)告而言，同樣可以加以整理后出版，成為學(xué)術(shù)著作，因此研究報(bào)告對(duì)學(xué)術(shù)著作也有貢獻(xiàn)。

方程三是研究報(bào)告方程。投入要素同樣是研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力。但一般而言，研究報(bào)告的滯后期相對(duì)較短，人文社科應(yīng)用研究時(shí)間一般為1～2 年，以1 年居多，但是考慮到項(xiàng)目的公布時(shí)間往往在年中，研究報(bào)告實(shí)際上已經(jīng)跨年了，因此，綜合均衡后滯后期還是確定為1年。學(xué)術(shù)論文和學(xué)術(shù)著作對(duì)研究報(bào)告有影響，這是因?yàn)閼?yīng)用研究必須具備深厚的理論研究基礎(chǔ)，基礎(chǔ)不牢是很難做好應(yīng)用研究的。

方程四是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響因素方程。研發(fā)勞動(dòng)力無疑會(huì)影響研發(fā)經(jīng)費(fèi)，當(dāng)研發(fā)人員較多時(shí)，申報(bào)的縱向和橫向項(xiàng)目也較多，從而導(dǎo)致研究經(jīng)費(fèi)增加，當(dāng)然其中會(huì)存在滯后期，最終確定滯后期為1年。此外，良好的科研產(chǎn)出對(duì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)也有反饋?zhàn)饔?，?huì)促使國(guó)家及地方政府、高校等增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)，科研產(chǎn)出反饋?zhàn)饔玫臏笃谝苍O(shè)定為1年。

方程五是研發(fā)人員影響因素方程。研發(fā)經(jīng)費(fèi)是研發(fā)人員的重要影響因素，當(dāng)研發(fā)經(jīng)費(fèi)充裕時(shí)，會(huì)招募新的研發(fā)人員。此外，良好的科研產(chǎn)出會(huì)產(chǎn)生正反饋，促進(jìn)研發(fā)人員增加，科研產(chǎn)出反饋?zhàn)饔玫臏笃谠O(shè)定為1年。

（六）效率測(cè)度：SBM-Super 效率測(cè)度模型

為了測(cè)度完全有效情況下人文社科研究的最佳投入，需要采用DEA 分析測(cè)度人文社科研究效率，當(dāng)然也有必要分析一下人文社科的投入產(chǎn)出效率。考慮到傳統(tǒng)的BCC模型完全有效時(shí)效率為1，這樣導(dǎo)致完全有效的決策單元之間的效率不可比，因此，本文采用SBM超效率模型進(jìn)行測(cè)度。超效率SBM模型能夠處理要素冗余和投入變量的松弛問題，并有利于完全有效單位之間的比較。

（七）穩(wěn)健性檢驗(yàn)——BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文重點(diǎn)分析人文社科投入產(chǎn)出關(guān)系，存在的問題是人文社科產(chǎn)出包括學(xué)術(shù)論文、學(xué)術(shù)著作和研究報(bào)告，屬于多個(gè)產(chǎn)出情況，采用結(jié)構(gòu)方程固然可以進(jìn)行投入產(chǎn)出分析，但分析相對(duì)復(fù)雜，并且難以找到有效的穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法。在這種情況下，本文另辟蹊徑，采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，同時(shí)也可以將其作為一種輔助分析手段。

可以將人文社科研究投入產(chǎn)出視作BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑箱，投入要素為研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動(dòng)力，產(chǎn)出為學(xué)術(shù)論文、學(xué)術(shù)著作和研究報(bào)告，通過機(jī)器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最終得到投入要素的權(quán)重，可以比較投入要素的權(quán)重大小來進(jìn)行深度分析，本質(zhì)上這也是一種投入產(chǎn)出分析。BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)巧妙地解決了人文社科研究中的多投入多產(chǎn)出問題，而且它對(duì)投入產(chǎn)出之間的關(guān)系是一種非線性擬合，符合人文社科研究相對(duì)復(fù)雜的特點(diǎn)。

四、研究數(shù)據(jù)與實(shí)證研究結(jié)果

（一）研究數(shù)據(jù)

本文所有數(shù)據(jù)為教育部省際高等院校人文社科統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，來源于“中國(guó)人文社會(huì)科學(xué)信息網(wǎng)”（https://www.sinoss.net/）。研發(fā)經(jīng)費(fèi)采用研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出表示，研發(fā)勞動(dòng)力采用研發(fā)人員數(shù)表示。學(xué)術(shù)論文、學(xué)術(shù)著作采用原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但研究報(bào)告采用“已采納研究報(bào)告數(shù)”，作為一種宏觀統(tǒng)計(jì)，不同單位的研究報(bào)告質(zhì)量大相徑庭，采用已采納研究報(bào)告更具有區(qū)分度。需要說明的是，獎(jiǎng)勵(lì)沒有列入科研成果，原因有兩個(gè)：其一是人文社科獎(jiǎng)勵(lì)本質(zhì)上也是通過學(xué)術(shù)論文、學(xué)術(shù)著作和研究報(bào)告申請(qǐng)的，屬于二次成果；其二是不同級(jí)別的獎(jiǎng)勵(lì)質(zhì)量相差較大，區(qū)分度不好。

本文數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2009—2018年，在計(jì)算效率時(shí)，投入要素的滯后期為1年，這樣在計(jì)算投入要素現(xiàn)狀時(shí)，數(shù)據(jù)范圍為2009—2018 年。但在計(jì)算投入要素可達(dá)目標(biāo)時(shí)，數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度實(shí)際上為2010—2018年，如果再考慮到時(shí)間滯后以后的同步修正問題，實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2011—2018年。此外，西藏部分年度研究報(bào)告為0，回歸時(shí)難以取對(duì)數(shù)，采用全部加1的方式進(jìn)行了必要的處理。變量的描述統(tǒng)計(jì)如表1所示。

（二）人文社科投入產(chǎn)出效率分析

人文社科歷年全國(guó)平均效率如表2和圖4 所示。最近10 年來，人文社科效率平均值為0.713，屬于中等偏高水平，總體上處于下降趨勢(shì)。從效率分解看，純技術(shù)效率基本上與超效率平均值重合，平均值為0.695，主要原因是規(guī)模效率水平較高，平均值為0.962，并且相對(duì)穩(wěn)定。這充分說明了從人文社科研究的宏觀管理看，總體水平較高，所以規(guī)模效率高。中國(guó)人文社科效率存在的問題主要是純技術(shù)效率有待提高，并且還處于下降趨勢(shì)，根本原因是人文社科研究的技術(shù)水平有待提高，不同地區(qū)人文社科的研究水平和能力相差較大。

表2 歷年全國(guó)平均效率及其分解

造成人文社科純技術(shù)效率和總效率水平不高并且相對(duì)下降的另外一個(gè)原因是投入增加較快，而產(chǎn)出增速偏低。2009 年研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出為54.63 億元，2018 年為190.54 億元，年平均增速為14.89%。2009年研發(fā)人員為425 939 人，2018 年為764 235 人，年平均增速為6.7%。從產(chǎn)出看，2009年學(xué)術(shù)論文為312 807 篇、2018 年為363 712 篇，年平均增速為1.69%。2009 年學(xué)術(shù)著作為27 021 部，2018 年為30 109 部，年平均增速為1.21%。只有研究報(bào)告增長(zhǎng)較快，從2009 年的3 347部增加到2018 年的9 474 部，年平均增速為12.26%，但人文社科應(yīng)用研究畢竟是少數(shù)，大多數(shù)成果屬于基礎(chǔ)研究。

（三）人文社科投入要素績(jī)效的現(xiàn)狀分析

1. 原始數(shù)據(jù)聯(lián)立方程分析

首先采用原始數(shù)據(jù)，對(duì)聯(lián)立方程進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果如表3 所示。5 個(gè)方程的擬合優(yōu)度分別為0.956、0.891、0.707、0.851、0.914，總體水平較高，說明本文建立的聯(lián)立方程總體上能夠反映人文社科研究投入產(chǎn)出關(guān)系。

表3 原始數(shù)據(jù)聯(lián)立方程估計(jì)結(jié)果

方程一為學(xué)術(shù)論文方程，研發(fā)人員的彈性系數(shù)為0.597，學(xué)術(shù)著作的彈性系數(shù)為0.386，研究報(bào)告的彈性系數(shù)為0.046，研發(fā)經(jīng)費(fèi)沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明從學(xué)術(shù)論文投入角度，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的績(jī)效不高，但學(xué)術(shù)著作和研究報(bào)告對(duì)其反饋顯著。

方程二為學(xué)術(shù)著作方程，只有學(xué)術(shù)論文的彈性系數(shù)通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，彈性系數(shù)為1.020，而其他所有變量的彈性系數(shù)均沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明從學(xué)術(shù)著作角度來看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員投入的績(jī)效較差。

方程三為研究報(bào)告方程，只有研發(fā)經(jīng)費(fèi)通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，彈性系數(shù)為0.788，其他變量均沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明從研究報(bào)告角度，研發(fā)人員投入的績(jī)效較差，此外，學(xué)術(shù)論文與學(xué)術(shù)著作也與研究報(bào)告無關(guān)。

方程四為研發(fā)經(jīng)費(fèi)的影響因素方程，從研究結(jié)果看，研發(fā)人員對(duì)其影響彈性最大，為0.588，其次是學(xué)術(shù)論文，彈性系數(shù)為0.353，最后為研究報(bào)告，彈性系數(shù)為0.243，而學(xué)術(shù)著作與其無關(guān)。

方程五為研發(fā)人員的影響因素方程，學(xué)術(shù)論文對(duì)其影響的彈性最大，為0.820，其次是研發(fā)經(jīng)費(fèi)，彈性系數(shù)為0.131，學(xué)術(shù)著作對(duì)其影響的彈性系數(shù)為-0.150，研究報(bào)告對(duì)其無影響。

將聯(lián)立方程中方程變量之間的關(guān)系可視化后如圖5所示，箭頭表示影響方向，實(shí)線表示正向影響，虛線表示負(fù)向影響，線條粗細(xì)反映彈性絕對(duì)值。

（1）學(xué)術(shù)論文分析。從學(xué)術(shù)論文角度，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)其沒有直接影響，但是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響研究報(bào)告，研究報(bào)告影響學(xué)術(shù)論文，這樣研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)學(xué)術(shù)論文的間接影響為：0.788×0.046=0.036。

從研發(fā)人員看，研發(fā)人員對(duì)學(xué)術(shù)論文的直接彈性為0.597，同時(shí)，研發(fā)人員影響研發(fā)經(jīng)費(fèi)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響研究報(bào)告，研究報(bào)告影響學(xué)術(shù)論文，間接影響為：0.588×0.788×0.046=0.021，兩者合計(jì)，研發(fā)人員對(duì)學(xué)術(shù)論文的影響為0.597+0.021=0.618。

（2）學(xué)術(shù)著作分析。從學(xué)術(shù)著作角度，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)其沒有直接影響，但有兩條間接影響路徑：其一是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響研發(fā)人員，研發(fā)人員影響學(xué)術(shù)論文，學(xué)術(shù)論文影響學(xué)術(shù)著作，間接彈性為：0.131×0.597×1.020=0.080；其二是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響研究報(bào)告，研究報(bào)告影響學(xué)術(shù)論文，學(xué)術(shù)論文影響學(xué)術(shù)著作，間接彈性為0.788×0.046×1.020=0.037。兩條間接影響路徑的影響合計(jì)為0.080+0.037=0.117。

研發(fā)人員對(duì)學(xué)術(shù)著作也沒有直接影響，但也有兩條間接影響路徑：其一是研發(fā)人員影響學(xué)術(shù)論文，學(xué)術(shù)論文影響學(xué)術(shù)著作，間接彈性為0.597×1.020=0.609；其二是研發(fā)人員影響研發(fā)經(jīng)費(fèi)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響研究報(bào)告，研究報(bào)告影響學(xué)術(shù)論文，學(xué)術(shù)論文影響學(xué)術(shù)著作，間接彈性為0.588×0.788×0.046×1.020=0.022。兩條間接影響路徑的彈性合計(jì)為0.631。

（3）研究報(bào)告分析。研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)研究報(bào)告有直接影響，其彈性為0.788。研發(fā)人員對(duì)研究報(bào)告沒有直接影響，但研發(fā)人員影響研發(fā)經(jīng)費(fèi)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響研究報(bào)告，間接影響為0.131×0.788=0.103。

以上從研發(fā)產(chǎn)出三個(gè)角度分析的投入要素彈性如表4所示，可以明顯看出，對(duì)學(xué)術(shù)論文和學(xué)術(shù)著作而言，研發(fā)勞動(dòng)力的彈性大于研發(fā)經(jīng)費(fèi)，對(duì)研究報(bào)告而言，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性大于研發(fā)勞動(dòng)力。由于人文社科應(yīng)用研究目前所占比重還不高，綜合比較可以看出，人文社科研發(fā)勞動(dòng)力的績(jī)效要大于研發(fā)經(jīng)費(fèi)。

表4 原始數(shù)據(jù)研發(fā)投入的綜合彈性比較

2.原始數(shù)據(jù)投入要素利用效率分析

根據(jù)DEA 效率分析結(jié)果，可以得到各年最佳投入與實(shí)際投入數(shù)據(jù)，再進(jìn)一步計(jì)算出每年全國(guó)的總體研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動(dòng)力的利用效率情況，結(jié)果如表5和圖6所示。

表5 投入要素利用效率分析

研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動(dòng)力的平均利用效率分別為68.96%和69.37%，兩者大致相當(dāng)，研發(fā)人員的利用效率略高于研發(fā)經(jīng)費(fèi)，這一點(diǎn)與聯(lián)立方程分析結(jié)果一致。效率變化趨勢(shì)和純技術(shù)效率及總效率大致一致，即隨著近年來研發(fā)投入的不斷增加，研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動(dòng)力的利用效率在不斷降低。

（四）人文社科投入績(jī)效可達(dá)目標(biāo)分析

采用DEA 效率分析中得到的人文社科最佳投入數(shù)據(jù)，繼續(xù)采用聯(lián)立方程模型進(jìn)行分析，結(jié)果如表6所示，各方程擬合優(yōu)度分別為0.990、0.969、0.769、0.888、0.949，與原始數(shù)據(jù)回歸相比，均有顯著提高。說明在效率完全有效的可達(dá)目標(biāo)情況下，人文社科投入產(chǎn)出關(guān)系更加和諧。

表6 可達(dá)目標(biāo)聯(lián)立方程估計(jì)結(jié)果

方程一因變量為學(xué)術(shù)論文，研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)人員、學(xué)術(shù)著作的彈性系數(shù)均通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，研究報(bào)告的彈性系數(shù)沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。研發(fā)人員的彈性系數(shù)最大，為0.671，其次是學(xué)術(shù)著作，為0.224，最后為研發(fā)經(jīng)費(fèi)，彈性系數(shù)為0.084。與原始數(shù)據(jù)回歸相比，研發(fā)經(jīng)費(fèi)通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，但研究報(bào)告沒有通過。

方程二因變量為學(xué)術(shù)著作，研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)人員和學(xué)術(shù)論文通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，研究報(bào)告沒有。研發(fā)人員的彈性系數(shù)最大，為1.045，其次是研發(fā)經(jīng)費(fèi)，彈性系數(shù)為0.203，研發(fā)人員的彈性系數(shù)為-0.215。與原始數(shù)據(jù)回歸相比，新增的研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員均通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，這兩個(gè)是關(guān)鍵變量。

方程三因變量為研究報(bào)告，研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員均通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，其他變量沒有通過。研發(fā)人員的彈性系數(shù)為1.028，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為0.474。與原始數(shù)據(jù)回歸相比，新增的研發(fā)人員通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

方程四因變量為研發(fā)經(jīng)費(fèi)，學(xué)術(shù)論文、學(xué)術(shù)著作通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，研發(fā)人員和研究報(bào)告沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。學(xué)術(shù)論文的彈性系數(shù)為0.738，學(xué)術(shù)著作的彈性系數(shù)為0.565。與原始數(shù)據(jù)回歸相比，研發(fā)人員、研究報(bào)告沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，新增的學(xué)術(shù)著作通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

方程五因變量為研發(fā)人員，研發(fā)經(jīng)費(fèi)、學(xué)術(shù)論文通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，學(xué)術(shù)著作、研究報(bào)告沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。學(xué)術(shù)論文的彈性系數(shù)為0.853，研究經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為0.079。與原始數(shù)據(jù)相比，通過檢驗(yàn)變量的彈性系數(shù)相同。

可達(dá)目標(biāo)聯(lián)立方程回歸結(jié)果可視化圖如圖7 所示，下面全面分析各產(chǎn)出變量的綜合彈性情況，并與原始數(shù)據(jù)回歸結(jié)果比較。（見表7）

表7 可達(dá)目標(biāo)研發(fā)投入的綜合彈性比較

1.學(xué)術(shù)論文分析

從學(xué)術(shù)論文角度看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)其直接影響彈性為0.084，此外還有兩條間接影響路徑：其一是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響研發(fā)人員，研發(fā)人員影響學(xué)術(shù)論文，間接彈性為0.079×0.671=0.053；其二是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響學(xué)術(shù)著作，學(xué)術(shù)著作影響學(xué)術(shù)論文，間接彈性為0.474×0.224=0.106，間接彈性合計(jì)為0.159，間接彈性超過直接彈性，直接彈性和間接彈性合計(jì)為0.243。

研發(fā)人員對(duì)學(xué)術(shù)論文的直接彈性為0.671，沒有間接影響路徑，主要原因從可視化圖上可以看出，研發(fā)人員的出口只有學(xué)術(shù)論文與研究報(bào)告。

2.學(xué)術(shù)著作分析

從學(xué)術(shù)著作作為產(chǎn)出的角度看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)其的直接影響彈性為0.203，此外，還有三條間接影響路徑，其一是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響學(xué)術(shù)論文，學(xué)術(shù)論文影響學(xué)術(shù)著作，間接彈性為0.084×1.045=0.088；其二是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響研發(fā)人員，研發(fā)人員影響學(xué)術(shù)論文，學(xué)術(shù)論文影響學(xué)術(shù)著作，彈性為0.079×0.671×1.045=0.055；其三是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響研發(fā)人員，研發(fā)人員影響學(xué)術(shù)著作，彈性為0.079×（-0.215）=-0.017，間接彈性合計(jì)為0.126。直接影響和間接影響彈性合計(jì)為0.329。

從研發(fā)人員角度看，研發(fā)人員對(duì)學(xué)術(shù)著作的直接彈性為-0.215，此外還有一條間接影響路徑，研發(fā)人員影響學(xué)術(shù)論文，學(xué)術(shù)論文影響學(xué)術(shù)著作，間接彈性為0.671×1.045=0.701，直接和間接彈性合計(jì)為0.486。

3.研究報(bào)告分析

從研究報(bào)告作為產(chǎn)出角度看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的直接彈性為0.474，研發(fā)人員的直接彈性為1.028，沒有其他間接影響因素。

綜合以上分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，在效率為1的最佳情況下，對(duì)比原始數(shù)據(jù)回歸結(jié)果，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)學(xué)術(shù)論文的彈性系數(shù)從0.036 提高到0.243，對(duì)學(xué)術(shù)著作的彈性系數(shù)從0.117提高到0.329，提升非常明顯。研發(fā)勞動(dòng)力對(duì)學(xué)術(shù)論文彈性系數(shù)從0.618 提升到0.671，也有所提高。研發(fā)勞動(dòng)力對(duì)學(xué)術(shù)著作的彈性系數(shù)從0.631 下降到0.486，有所降低。從研究報(bào)告看，在原始數(shù)據(jù)回歸中，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為0.788，研發(fā)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)為0.103，研發(fā)經(jīng)費(fèi)大于研發(fā)勞動(dòng)力。在可達(dá)目標(biāo)回歸中，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為0.474，研發(fā)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)為1.208，研發(fā)勞動(dòng)力大于研發(fā)經(jīng)費(fèi)。綜上所述，在可達(dá)目標(biāo)情況下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的相對(duì)績(jī)效有所提高，而研發(fā)勞動(dòng)力的相對(duì)績(jī)效有所下降。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

下面采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始數(shù)據(jù)聯(lián)立方程估計(jì)與可達(dá)目標(biāo)聯(lián)立方程估計(jì)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，考慮到BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每次訓(xùn)練結(jié)果均不相同，因此，每個(gè)聯(lián)立方程均訓(xùn)練5 次，取平均值作為最終結(jié)果。由于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理多投入、多產(chǎn)出問題，從這個(gè)角度有其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。模型訓(xùn)練時(shí)取絕對(duì)誤差MSE 閾值為0.000 000 1，當(dāng)小于該值時(shí)停止訓(xùn)練。原始數(shù)據(jù)BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果如表8所示。

表8 原始數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)果

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)結(jié)果中，擬合優(yōu)度為0.750，相關(guān)系數(shù)為0.907，總體上屬于中等偏高水平。從投入要素的權(quán)重看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的權(quán)重為27.78%，研發(fā)勞動(dòng)力的權(quán)重為72.22%，研發(fā)勞動(dòng)力的重要性總體上大于研發(fā)經(jīng)費(fèi)，這一點(diǎn)和原始數(shù)據(jù)聯(lián)立方程估計(jì)結(jié)果是一致的，說明聯(lián)立方程估計(jì)是穩(wěn)健的。

繼續(xù)采用完全有效率的最佳投入數(shù)據(jù)和原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，結(jié)果如表9 所示。模型的擬合優(yōu)度為0.968，相關(guān)系數(shù)為0.986，有了較大提高，這一點(diǎn)和聯(lián)立方程估計(jì)結(jié)果類似，在可達(dá)目標(biāo)情況下，聯(lián)立方程估計(jì)結(jié)果中，各方程的擬合優(yōu)度也有較大提升。從投入要素權(quán)重看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的權(quán)重為31.57%，研發(fā)勞動(dòng)力的權(quán)重為68.43%，同樣是研發(fā)勞動(dòng)力的權(quán)重大于研發(fā)經(jīng)費(fèi)，但研發(fā)經(jīng)費(fèi)的重要性有所提升，這一點(diǎn)也和可達(dá)目標(biāo)聯(lián)立方程估計(jì)結(jié)果相同，說明研究是穩(wěn)健的。

表9 可達(dá)目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)果

（六）人文社科最佳投入產(chǎn)出分析

對(duì)于人文社科最佳狀態(tài)的投入產(chǎn)出分析，可以從兩個(gè)視角進(jìn)行，第一是人文社科的規(guī)模報(bào)酬，第二是研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力的相對(duì)彈性問題。

從原始數(shù)據(jù)聯(lián)立方程回歸結(jié)果看，學(xué)術(shù)論文的投入要素彈性之和為0.654，學(xué)術(shù)著作為0.748，研究報(bào)告為0.891，三者均處在規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)。從可達(dá)目標(biāo)聯(lián)立方程回歸結(jié)果看，學(xué)術(shù)論文投入要素彈性之和為0.914，學(xué)術(shù)著作為0.815，研究報(bào)告為1.502，三者均得到了有效的改善，但除了研究報(bào)告外，學(xué)術(shù)論文和學(xué)術(shù)著作仍然處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段。

在最佳的情況下，人文社科發(fā)展空前繁榮，投入產(chǎn)出績(jī)效良好，作為主要成果的學(xué)術(shù)論文、學(xué)術(shù)著作和研究報(bào)告，應(yīng)該處在規(guī)模報(bào)酬不變或規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)。從這個(gè)角度，在可達(dá)目標(biāo)情況下，研究報(bào)告規(guī)模報(bào)酬已經(jīng)達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，但學(xué)術(shù)論文和學(xué)術(shù)著作的發(fā)展還有較長(zhǎng)的路要走。

由于人文社科研究的特點(diǎn)，科研人員個(gè)人的異質(zhì)性在其中發(fā)揮著重要作用，當(dāng)然研發(fā)經(jīng)費(fèi)也很重要，從實(shí)證研究結(jié)果看，可達(dá)目標(biāo)情況下人文社科研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性雖然有較大提高，但仍然低于研發(fā)勞動(dòng)力。說明人文社科研發(fā)經(jīng)費(fèi)的分配體制還存在一定問題，在最佳情況下，研發(fā)勞動(dòng)力和研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性應(yīng)該大致相當(dāng)，或者研發(fā)勞動(dòng)力的彈性略高于研發(fā)經(jīng)費(fèi)才比較合理。

表10 原始數(shù)據(jù)與可達(dá)目標(biāo)規(guī)模報(bào)酬比較

五、研究結(jié)論

（一）人文社科研究純技術(shù)效率較低，規(guī)模效率較高，近年來效率呈下降趨勢(shì)

基于SBM-Super 效率模型的研究發(fā)現(xiàn)，人文社科研究的規(guī)模效率水平較高，說明人文社科研究的管理水平總體較高。人文社科研究的純技術(shù)效率水平較低，主要原因是不同地區(qū)人文社科研究的技術(shù)水平差距所致。最近10年來，人文社科研究的總效率和純技術(shù)效率總體處于下降趨勢(shì)，主要原因是研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員投入增加較快，而產(chǎn)出增速較慢。

（二）人文社科研發(fā)經(jīng)費(fèi)績(jī)效較低，低于研發(fā)勞動(dòng)力

人文社科投入要素的績(jī)效可從兩個(gè)角度進(jìn)行分析，一是基于投入產(chǎn)出的彈性分析，二是DEA 效率視角下投入要素的利用率。本文采用聯(lián)立方程模型研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)學(xué)術(shù)論文、學(xué)術(shù)著作和研究報(bào)告的彈性均遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于研發(fā)勞動(dòng)力，基于SBM-Super效率模型的研究也發(fā)現(xiàn)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的利用效率小于研發(fā)勞動(dòng)力。通過BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也發(fā)現(xiàn)同樣結(jié)果，說明這個(gè)結(jié)論是穩(wěn)健的。

（三）可達(dá)目標(biāo)情況下研發(fā)經(jīng)費(fèi)的貢獻(xiàn)提升較快，但仍然低于研發(fā)勞動(dòng)力

在完全有效的可達(dá)目標(biāo)情況下，將基于投入最小計(jì)算效率得到人文社科的最佳投入作為投入，采用聯(lián)立方程模型分析投入產(chǎn)出關(guān)系，并與采用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)立方程分析的結(jié)果進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)人文社科研究的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入彈性提升較快，但其作用仍然低于研發(fā)勞動(dòng)力。基于BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的穩(wěn)健性檢驗(yàn)得出了同樣的結(jié)論。

（四）現(xiàn)狀與可達(dá)目標(biāo)下人文社科投入績(jī)效仍然有較大差距

人文社科投入產(chǎn)出之間目前總體上處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，在完全有效率的可達(dá)目標(biāo)情況下，這種狀況有所改善，雖然學(xué)術(shù)論文和學(xué)術(shù)著作仍然處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，但研究報(bào)告處在規(guī)模報(bào)酬遞增階段。此外，研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力的彈性相差仍然較大，離理想情況下兩者彈性應(yīng)該大致相當(dāng)，差距較遠(yuǎn)。

（五）本文提供了一種新的投入要素績(jī)效分析框架

本文提出了一種新的投入要素績(jī)效分析框架，豐富了人文社科績(jī)效研究，并充分考慮了多投入多產(chǎn)出問題。研究方法主要是采用DEA 效率分析和聯(lián)立方程模型，創(chuàng)造性地將完全有效的最佳投入作為可達(dá)目標(biāo)，將可達(dá)目標(biāo)作為投入產(chǎn)出系統(tǒng)優(yōu)化的改進(jìn)方向，因?yàn)橥耆行У臎Q策單元已經(jīng)達(dá)到了這些目標(biāo)，最后再用規(guī)范分析方法對(duì)理想狀態(tài)進(jìn)行展望。同時(shí)本文還提出采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，并輔助進(jìn)行分析。實(shí)證研究結(jié)果表明，在可達(dá)目標(biāo)情況下，聯(lián)立方程模型和BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合優(yōu)度均有較大提升。本文的研究方法作為一種新的研究投入產(chǎn)出關(guān)系的范式，可以在一定范圍內(nèi)適當(dāng)進(jìn)行推廣。