我國不同區(qū)域高?？蒲锌冃гu價(jià)

趙慶國　何佳

摘 要：區(qū)域知識創(chuàng)新體系一個(gè)重要組成部分就是高校，而高?？蒲锌冃гu價(jià)能夠指導(dǎo)高?？蒲谢顒?dòng)未來發(fā)展的同時(shí)，也可以透露出區(qū)域知識創(chuàng)新體系建設(shè)現(xiàn)狀，對于實(shí)現(xiàn)有限教育資源的合理配置和提高資源的利用率都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。之前多數(shù)的研究選擇單一的方法評價(jià)不同區(qū)域的高?？蒲锌冃?，因此文中選用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)法對2014—2018年我國不同區(qū)域高?？蒲锌冃нM(jìn)行實(shí)證研究，建立超效率DEA模型對不同區(qū)域的高?？冃нM(jìn)行靜態(tài)測算，利用Malmquist指數(shù)法分析不同區(qū)域的高?？冃У膭?dòng)態(tài)變化情況。研究表明，我國高?？蒲锌冃дw水平較高，但主要受到技術(shù)進(jìn)步效率的影響，科研全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出緩慢增長趨勢，東部高校科研績效優(yōu)于中部和西部。并從投入資源配置、內(nèi)部管理體制、監(jiān)督評價(jià)體制方面提出建議。

關(guān)鍵詞：不同區(qū)域;科研績效;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析;超效率DEA;Malmquist指數(shù)

中圖分類號：G 644?? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A?? 文章編號：1672-7312（2020）06-0581-07

Research Performance Evaluation of Universities in Different Regions of China

——Based on super-efficiency DEA model and Malmquist Index Method

ZHAO Qing-guo，HE Jia

（School of economics and management，Shenyang

University of Aeronautics and Astronautics，Shenyang 110000，China）

Abstract：An important part of the regional knowledge innovation system is colleges and universities，and the scientific research performance evaluation of colleges and universities can guide the future development of scientific research activities in colleges and universities，and it can also reveal the current status of the construction of regional knowledge innovation systems，which has important practical significance for realizing the rational allocation of limited educational resources and improving the utilization

rate of resources.The utilization rate has important practical significance.Most of the previous studies chose a single method to evaluate the research performance of universities in different regions.Therefore，this paper uses the super-efficiency DEA model and the Malmquist index method to conduct empirical research on the research performance of universities in different regions of China from 2014 to 2018，and establishes the super-efficiency DEA model for different regions.The performance of colleges and universities is measured statically，and the Malmquist index method is used to analyze the dynamic changes of college performance in different regions.Studies show that the overall level of scientific research performance in Chinese universities is relatively high，but it is mainly affected by the efficiency of technological progress;that the total factor productivity of scientific research shows a slow growth trend，and the scientific research performance of universities in the east is better than that in the central and western regions.Suggestions are made on the allocation of resources，internal management system，and supervision and evaluation system.

Key words：different regions;scientific research performance;DEA;super-efficiency DEA;Malmquist index

高等院校不僅僅承擔(dān)著為國家輸送大量科技人才的責(zé)任，還承擔(dān)著憑借自身科研活動(dòng)推動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的責(zé)任。然而教育資源的稀缺性，使得合理配置這一稀缺資源對高校的未來發(fā)展起到重要的影響。高校的科研績效能夠反映高等院校科技投入與產(chǎn)出的關(guān)系，體現(xiàn)了高校對社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)[1]，也是衡量高校綜合實(shí)力的重要標(biāo)準(zhǔn)。為了滿足高?？蒲匈Y源的合理配置，促進(jìn)全國各區(qū)域的協(xié)同發(fā)展，文中采集2014—2018年的高?？蒲袛?shù)據(jù)，運(yùn)用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)法對我國31個(gè)省份的高?？瓶蒲锌冃нM(jìn)行評價(jià)。

1 研究回顧目前我國學(xué)者對不同地區(qū)高?？蒲锌冃У难芯恳呀?jīng)取得了一定的成果。沈立宏、趙怡（2016）運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對31個(gè)省份地方高校2012年的科研績效進(jìn)行了排名，結(jié)果表明全國地方高?？蒲锌冃酱嬖谳^大差異，并且技術(shù)績效優(yōu)于規(guī)?？冃2]。翁秋怡（2017）采用隨機(jī)前沿分析72所教育部直屬高校，得出東中西地區(qū)高校的科研績效基本保持穩(wěn)定、西部績效略高于東中部的結(jié)論[3]。馬玲玲（2018）通過Malmqusit指數(shù)方法測算出2010—2016年的東部經(jīng)濟(jì)區(qū)985工程高?？蒲锌冃ё罡?，中部次之，西部最低[4]。劉敏、萬麗娟（2018）基于VRS模型測度了2007—2016年31個(gè)省份農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)科技創(chuàng)新績效，表明六大區(qū)域農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新績效存在顯著差異，這些差異正在逐漸縮小[5]。劉天佐、許航（2018）利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析2009—2016年我國31個(gè)省份高校科研績效的均值情況，結(jié)果表明整體績效水平不高且地區(qū)分布差異明顯[6]。劉雪鳳、杜浩然、 閆莉（2018）利用層次分析法和模糊綜合評判法評價(jià)我國38所985工程高校2009—2014年知識產(chǎn)權(quán)能力，結(jié)果顯示我國東、中、西部985工程高校知識產(chǎn)權(quán)綜合能力成高低二級階梯狀[7]。段曉梅（2019）利用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法評價(jià)我國30個(gè)省市2015年的高?？蒲锌冃?，發(fā)現(xiàn)我國高?？蒲锌冃Т嬖谳^大的區(qū)域差異[8]。宗曉華、付呈祥（2019）使用超效率—非徑向DEA模型分析教育部直屬高校2006—2015年間的科研效率，研究發(fā)現(xiàn)樣本高校整體科研效率不高且進(jìn)步緩慢，規(guī)模效率不斷衰減[9]。邱泠坪、郭明順、張艷和張默（2017）基于超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)對2012—2015年的32所農(nóng)業(yè)院?？蒲锌冃нM(jìn)行評價(jià)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)院校的平均科研技術(shù)效率沒有達(dá)到DEA有效，沒有任何增長趨勢[10]。苑澤明、張永貝、寧金輝（2018）靜態(tài)采用DEA-BCC模型和動(dòng)態(tài)選用DEA-Malmquist指數(shù)模型分析京津冀高校2012—2016年的科研創(chuàng)新績效，整體科研創(chuàng)新績效水平不高，但科研創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢[11]。綜上分析，現(xiàn)有科研績效評價(jià)的研究大多采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、模糊綜合評價(jià)等評價(jià)方法，但多數(shù)選擇從靜態(tài)維度分析，對高?？蒲锌冃У膭?dòng)態(tài)效率研究較少?；诖耍闹械难芯繉ο蠖槲覈?1個(gè)省市自治區(qū)高校，從科研投入與產(chǎn)出的視角構(gòu)建高?？蒲锌冃гu價(jià)體系，在傳統(tǒng)DEA模型基礎(chǔ)上，利用超效率DEA、Malmquist指數(shù)法對高?？蒲锌冃нM(jìn)行對比分析。

2 評價(jià)模型的構(gòu)建目前用于評價(jià)高等院校效率的方法有因子分析法[12]、熵值法[13]、層次分析法[14]、模糊綜合評價(jià)[15]等，但DEA方法具有不需要指標(biāo)進(jìn)行無量綱化、對指標(biāo)的選取具有較好的包容性，更適合評價(jià)多投入、多產(chǎn)出組織的效率等優(yōu)勢，讓其在評價(jià)高校科研績效時(shí)得到廣泛應(yīng)用[16]。為了更全面地對不同區(qū)域的高?？蒲锌冃нM(jìn)行評價(jià)，文中采用靜態(tài)超效率DEA模型對某一時(shí)點(diǎn)的高?？蒲锌冃нM(jìn)行分析和動(dòng)態(tài)Malmquist指數(shù)法分析某一時(shí)間段高校科研績效的變化趨勢[17]。

2.1 DEA基本模型和超效率模型DEA模型于1978年首次被提出，通過各種模型求解有效生產(chǎn)前沿面曲線，根據(jù)決策單元與該曲線的距離評價(jià)決策單元效率的有效性[18]。DEA模型主要有以下幾種：基于規(guī)模收益不變假設(shè)提出的CCR模型、增加了限制條件的BCC模型、規(guī)模效率非遞增的FG模型、規(guī)模效率非遞減的ST模型。由于傳統(tǒng)DEA模型不能對DEA有效的決策單元進(jìn)行進(jìn)一步的分析，因此安德森與彼德森在此基礎(chǔ)上提出了技術(shù)效率可以超過1的超效率DEA模型[19]。超效率DEA模型的表達(dá)式如下

其中，X i為決策單元的輸入向量，X i=（x1i，x2i，…，xmi）T>0

，對應(yīng)的權(quán)變量設(shè)為U i=（u1，u2，…，xm）T≥0，Yi為決策單元的輸出向量，

Y i=（y1i，y2i，…，ymi）T>0

，對應(yīng)的權(quán)變量設(shè)為

V=（v1，v2，…，vm）T≥0

。超效率DEA值若小于1，則表示決策單元處于技術(shù)無效，需要改進(jìn)投入或者產(chǎn)出的狀態(tài)。

2.2 Malmquist指數(shù)Malmquist指數(shù)由馬姆奎斯特提出用來計(jì)算消費(fèi)的指數(shù)，可以對多投入、多產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的對象進(jìn)行動(dòng)態(tài)效率分析，由技術(shù)進(jìn)步效率（Tech）、純技術(shù)效率（Pe）和規(guī)模效率（Se）組成[20]。Malmquist指數(shù)的表達(dá)式如下[21]

其中，（xt，yt）

為第t時(shí)期的投入向量;（xt+1，yt+1）為第t+1時(shí)期的產(chǎn)出向量;Dt0和Dt+10分別為上述時(shí)期的距離函數(shù)。 M0>1、M0=1、M0<1分別表示相鄰2個(gè)時(shí)期的科研績效有提升、無變化、降低。

2.3 評價(jià)指標(biāo)的選取高?？蒲锌冃гu價(jià)指標(biāo)分為高校科研投入和高?？蒲挟a(chǎn)出2個(gè)方面。在借鑒國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，考慮指標(biāo)構(gòu)建的典型性、可比性、可操作性等原則，文中構(gòu)建的高校科研績效評價(jià)指標(biāo)體系[22]，見表1。投入指標(biāo)的選擇。投入指標(biāo)主要選取高?？蒲腥肆Y源以及財(cái)力資源?？蒲腥肆Y源指標(biāo)選擇教學(xué)與科研人員，研發(fā)人力的指標(biāo)值越大說明高等院校對從事科研活動(dòng)的人員數(shù)越多，一定程度上反映了高等院校研究與發(fā)展的水平;以當(dāng)年科技經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出作為高?？蒲胸?cái)力資源的指標(biāo)，經(jīng)費(fèi)支出是指用于科研人員的勞務(wù)費(fèi)、業(yè)務(wù)費(fèi)、購置固定資產(chǎn)等費(fèi)用，不包含轉(zhuǎn)撥給外單位的經(jīng)費(fèi)支出[23]。產(chǎn)出指標(biāo)的選擇?？蒲挟a(chǎn)出主要選取三類指標(biāo)，一是出版著作數(shù)和與學(xué)術(shù)論文數(shù)，這兩項(xiàng)指標(biāo)可以反映區(qū)域高?？蒲谐晒臄?shù)量;二是國家級別的成果授獎(jiǎng)數(shù)與專利授權(quán)數(shù)，這兩項(xiàng)指標(biāo)可以考核區(qū)域高?？蒲谐晒馁|(zhì)量;三是技術(shù)轉(zhuǎn)讓當(dāng)年實(shí)際收入，這項(xiàng)指標(biāo)能夠衡量高校科研產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益[24]。指標(biāo)所使用的數(shù)據(jù)均來源于2014—2018年《高等院?？萍假Y料統(tǒng)計(jì)匯編》，并運(yùn)用DEA-SOLVER Pro 5.0軟件進(jìn)行效率測算。

3 高?？蒲锌冃У膶?shí)證分析

3.1 高?？蒲锌冃У某史治鱿葴y算出31個(gè)省份每年的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)，之后利用超效率DEA解決同年份技術(shù)效率為1的科研績效排名問題，整理評價(jià)結(jié)果，見表2。

2014—2018年中國高?？蒲锌冃У某蔇EA的平均值分別是1.025、1.024、1.126、1.032、1.029，呈現(xiàn)出先增后減的發(fā)展趨勢。東部高校的科研績效最高，年均值分別是1.056、1.088、1119、1.002、1.080，西部高?？冃缘陀跂|部，分別是1.035、1.015、1.248、1.046、0.982，中部高校最低，分別是0.967、0.950、0.951、1.052、1.031。高?？蒲锌冃Т蠖嗵幱谝?guī)模報(bào)酬遞減或者不變的狀態(tài)，廣東、河北、吉林和廣西3年的規(guī)模報(bào)酬都是遞減，表明這4個(gè)省份的高校不能繼續(xù)擴(kuò)大科研投入規(guī)模，應(yīng)該優(yōu)化現(xiàn)有的科研資源配置。2014—2018年中國高校科研績效的綜合技術(shù)效率平均值分別是0.904、0.906、0.898、0.914、0901、0.900。連續(xù)3年都實(shí)現(xiàn)純技術(shù)效率、規(guī)模效率有效配置的省份是北京、江蘇、浙江、河南和貴州，占比約16.13%。2014年DEA有效前沿面的省份有13個(gè)，根據(jù)超效率DEA值，北京、寧夏和西藏位列前3名，而青海、廣東和天津卻位列后3名。2015—2018年均有14個(gè)省份處于DEA有效前沿面，2015年超效率DEA值位列前3名是北京、新疆、福建，西藏、青海、吉林則是后3名。2016年前3名是西藏、北京、河南，后3名是青海、廣東、廣西。2017年前3名的是北京、內(nèi)蒙古、河南，后3名則是西藏、河北、青海。2018年前3名是北京、新疆、河南，青海、廣西、福建則是后3名。北京高?？蒲锌冃б恢蔽涣星懊嗪Ｒ恢痹诤?名徘徊，西藏高校的科研績效水平極其不穩(wěn)定，忽上忽下。能夠反映區(qū)域科技管理水平的指標(biāo)是純技術(shù)效率，2014—2018年高?？蒲锌冃У募兗夹g(shù)效率均值分別是0.939、0.950、0.948、0.930、0.947、0922，而五年純技術(shù)效率值均為1有北京、浙江、江蘇等11個(gè)省份。其中2014、2015年均有21個(gè)省份實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)效率有效，2016年則有16個(gè)，2017年有18個(gè)，而2018年有17個(gè)。能夠反映區(qū)域是否處于最佳投入規(guī)模的指標(biāo)是規(guī)模效率，2014—2018年高?？蒲锌冃У囊?guī)模效率分別是0.962、0.955、0.946、0.983、0.951、0976，五年規(guī)模效率值均為1有北京、江蘇、浙江、河南和貴州。2014、2015年實(shí)現(xiàn)了規(guī)模效率有效的省份個(gè)數(shù)都有14個(gè)、2016和2018年都有15個(gè)省份、2017年則有17個(gè)。為實(shí)現(xiàn)全國科研投入資源的合理配置，應(yīng)該加大對于規(guī)模報(bào)酬遞增省份的投入力度，適當(dāng)削減規(guī)模報(bào)酬遞減省份的投入。

3.2 高?？蒲锌冃У腗almquist指數(shù)分析由表3可知，2014—2018年高?？蒲锌冃厣a(chǎn)率整體呈現(xiàn)緩慢增長趨勢，年均增長1%，各高校實(shí)現(xiàn)了科研投入資源的有效配置，其中技術(shù)進(jìn)步效率年均增長了1.1%，起到主要的推動(dòng)作用。2014—2015年高校的全要素生產(chǎn)率明顯下降，技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步效率均小于1，說明此時(shí)高校的管理和技術(shù)均未達(dá)到最佳狀態(tài)，而2015—2016年高校的科研管理和技術(shù)水平達(dá)到了較好的水平。2016—2017年高校的全要素生產(chǎn)率略有上升，技術(shù)效率小于1，技術(shù)進(jìn)步效率大于1，說明高校的管理水平是阻礙全要素生產(chǎn)率增加的因素。2017—2018年高校管理和技術(shù)均需要不斷調(diào)整。

2014—2018年各省份科研績效的動(dòng)態(tài)變化情況見表4。中部地區(qū)高校的科研全要素生產(chǎn)率年均增加3.7%，東部年均增加2.1%，西部年均減少1.1%，說明西部地區(qū)高校在科研績效上存在不少的問題。北京、廣東、江蘇等29個(gè)省份的科研效率的技術(shù)效率值大于或等于1，表明這些省份的科研效率并沒有下降，而福建、海南、河北等12個(gè)省份的科研效率出現(xiàn)了下降趨勢，說明這些省份科研管理不夠規(guī)范、高效。北京、廣東、海南等17個(gè)省份的技術(shù)進(jìn)步效率值大于或等于1，說明這些省份

的技術(shù)水平有所提高，但福建、河北、天津等14個(gè)省份的技術(shù)水平出現(xiàn)了退步。31個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率存在較大的差異，北京、廣東、海南等17個(gè)省份的科研效率呈現(xiàn)出不同幅度的增長趨勢，其中山西增長雖為明顯，達(dá)到了20%，其余福建、河北、上海等14個(gè)省份的科研效率出現(xiàn)下降趨勢，福建和寧夏

下降幅度高達(dá)10.6%。福建、河北、安徽等6個(gè)省份的技術(shù)進(jìn)步效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均小于1，拉低了整體的科研生產(chǎn)率。

根據(jù)圖1，上海、安徽、吉林等省份主要受技術(shù)效率的變動(dòng)影響科研效率，北京、江蘇、浙江等省份主要由于技術(shù)進(jìn)步效率變動(dòng)的作用，而福建、廣東、海南等省份則是受到技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步效率的雙重作用。整體來看，技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步效率共同變動(dòng)影響高校的科研績效，但是更多的是受到技術(shù)進(jìn)步效率的變動(dòng)影響。純技術(shù)效率變動(dòng)和規(guī)模效率變動(dòng)共同作用能夠改變技術(shù)效率，上海、陜西等省份主要通過純技術(shù)效率影響技術(shù)效率，海南、湖南、四川等省份則是通過規(guī)模效率變動(dòng)使其技術(shù)效率發(fā)生變動(dòng)。

4 結(jié)語文中構(gòu)建了高效科研績效評價(jià)體系，對2014—2018年31個(gè)省份的科研績效進(jìn)行實(shí)證研究，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)維度進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：從靜態(tài)分析發(fā)現(xiàn)，我國高?？蒲屑夹g(shù)效率近五年的平均值為1.047，表明我國高?？蒲锌冃У恼w水平較高。北京、江蘇、浙江等5個(gè)省份的超效率DEA值都是大于1，連續(xù)五年都實(shí)現(xiàn)了科研投入資源的合理配置。廣東、河北、吉林和廣西近5年的規(guī)模報(bào)酬都是遞減，說明這4個(gè)省份應(yīng)該停止擴(kuò)大科研投入資源;從動(dòng)態(tài)分析發(fā)現(xiàn)，高校科研績效整體呈現(xiàn)年均增加1.3%的趨勢，技術(shù)進(jìn)步效率起到拉低作用。中部高校的科研績效呈現(xiàn)年均增加3.7%的趨勢，明顯由于東部年均2.1%的增長趨勢和西部年均1.1%的下降趨勢。山西的科研生產(chǎn)的增長率達(dá)到20%，而福建和寧夏的下降率超過10%，福建、河北、安徽等6個(gè)省份的技術(shù)進(jìn)步效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均小于1，拉低了全國整體高校的科研績效。結(jié)合靜態(tài)動(dòng)態(tài)分析結(jié)果，我國高校科研績效整體水平較高，呈現(xiàn)緩慢增長趨勢。東部地區(qū)高?？蒲锌冃阶罡?，呈現(xiàn)增長趨勢，中部高校科研績效水平最低，但是增長速度最高，西部高?？蒲锌冃捷^高，卻呈現(xiàn)下降趨勢。北京、江蘇等省份高?？蒲锌冃л^好，不斷保持提高效率，而甘肅、內(nèi)蒙古等的高校近幾年受到技術(shù)進(jìn)步效率的影響科研績效出現(xiàn)下降。上海、天津、云南等省份近幾年科研得全要素生產(chǎn)率接近1，說明這些省份處于科學(xué)研究的停滯階段，應(yīng)該進(jìn)行規(guī)模調(diào)整、改善內(nèi)部管理、引進(jìn)現(xiàn)金技術(shù)等方法提高科研績效。廣西、青海等省份呈現(xiàn)出科研績效水平持續(xù)走低的趨勢，相關(guān)管理部門應(yīng)該予以重視。山東、河南、山西等省份通過不斷調(diào)整科研管理水平和提升科研技術(shù)，其科研績效水平得到了明顯提升。評價(jià)體系的主要作用只要是為了改進(jìn)高校科研績效，因此提出如下建議：為了削減我國高校的科研績效的區(qū)域差異，合理分配科研投入資源以提高科研效率，做好中央和地方資源的協(xié)調(diào)，同時(shí)向效率前沿的省份學(xué)習(xí)，保證高?？蒲幸?guī)模和績效的同步增長;建立高校與地方企業(yè)的聯(lián)盟，為高?；I集社會(huì)科研資源，努力進(jìn)入地方創(chuàng)新系統(tǒng)，充分利用高?，F(xiàn)有的科研人才，制定各種科研獎(jiǎng)勵(lì)政策，實(shí)現(xiàn)高?？蒲锌冃У姆€(wěn)步提升;高校立足于高質(zhì)量的科研成果，完善科研績效的管理制度，建立科研績效監(jiān)督評價(jià)機(jī)制，對投入資源進(jìn)行合理的監(jiān)督評價(jià)，促進(jìn)高?？蒲型度氘a(chǎn)出績效的提升。參考文獻(xiàn)：

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（責(zé)任編輯：王 強(qiáng)）