安徽省科研機(jī)構(gòu)績效綜合評價研究
——基于因子分析和DEA 方法

彭良玉 楊恒宇 譚曉慧

1.安徽省科學(xué)技術(shù)情報研究所 合肥 230011；

2.合肥工業(yè)大學(xué) 合肥 230009

1 研究背景

深化科研院所改革、推動科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新發(fā)展，是深入貫徹落實(shí)黨中央創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的內(nèi)在要求，是建設(shè)創(chuàng)新型省份和推動高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措。2021 年11 月24 日，習(xí)近平總書記主持召開中央全面深化改革委員會第二十二次會議，審議通過《科技體制改革三年攻堅(jiān)方案(2021-2023 年)》，提出要推進(jìn)科研院所改革，全面實(shí)行章程管理和績效管理。由此可見，建立科學(xué)合理的科研院所績效考評體系是充分發(fā)揮科研院所作用的關(guān)鍵因素。

目前我國已經(jīng)建立科研院所創(chuàng)新績效評價方案的有四川省、山東省、福建省、山西省、安徽省等地區(qū)，評價的對象主要針對開展自然科學(xué)及工程技術(shù)領(lǐng)域研究的省屬科研機(jī)構(gòu)，主要采用定性指標(biāo)與定量指標(biāo)相結(jié)合的方式，分類設(shè)立評價指標(biāo)對科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行評價。但這些評價方案的評價對象比較單一，一些科研能力突出的新型研發(fā)機(jī)構(gòu)、市縣級科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)性質(zhì)的科研機(jī)構(gòu)等，就無法參與到這些評價中。另外方案中的分類評價指標(biāo)體系較為復(fù)雜，指標(biāo)數(shù)據(jù)收集較為困難且不具備權(quán)威性，很難普及到其他科研機(jī)構(gòu)中。

通過查閱文獻(xiàn)，國內(nèi)外關(guān)于科研機(jī)構(gòu)績效評價的研究較多。國外科研機(jī)構(gòu)績效評價的典型做法，胡鐵華等[1]在論文中已經(jīng)詳細(xì)闡述，主要方法集中在建立科研評價體系或同行評議等方法，黃群等[2]介紹了德國科學(xué)委員會對科研機(jī)構(gòu)績效的評價體制機(jī)制、程序準(zhǔn)則、評價內(nèi)容及成功經(jīng)驗(yàn)。國內(nèi)關(guān)于科研機(jī)構(gòu)績效評價的研究一直在進(jìn)行中。于潤澤等[3]從科技創(chuàng)新人力投入、財(cái)力投入、產(chǎn)出能力、轉(zhuǎn)化能力、合作能力5 個方面構(gòu)建評價指標(biāo)體系，運(yùn)用因子分析法對我國內(nèi)地31 個省市科研機(jī)構(gòu)的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行了比較分析。唐莉等[4]運(yùn)用三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型就省級科研與開發(fā)機(jī)構(gòu)投入產(chǎn)出效率展開分析。這些研究基本上都是先建立合適的評價指標(biāo)體系，通過一定的計(jì)算方法來得出科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新能力或者績效水平等。但DEA 方法只能對多輸入指標(biāo)和多輸出指標(biāo)進(jìn)行分析，當(dāng)指標(biāo)單元較多的時候就無法適用，而因子分析法可以很好地對指標(biāo)進(jìn)行降維處理，用較少的因子來表達(dá)，進(jìn)而用DEA 方法進(jìn)行處理，因此很多學(xué)者考慮將兩種方法結(jié)合運(yùn)用到評價中。

任孝平[5]提出了基于DEA 的多階嵌套評估模型,用以評價研究機(jī)構(gòu)的科研績效。賈永飛等[6]從科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出效率入手，構(gòu)建國家自主創(chuàng)新示范區(qū)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，并用因子分析方法和交叉 DEA 模型評價山東半島國家自主創(chuàng)新示范區(qū)中的6 個高新技術(shù)開發(fā)區(qū)的科技創(chuàng)新效率。王寧等[7]基于因子分析和DEA 模型對河南省2011-2015 年科技人才政策實(shí)施成效進(jìn)行評估，評估結(jié)果顯示不同年份河南省科技人才政策實(shí)施成效有顯著差異。王寧等[8]基于因子分析和改進(jìn)DEA 交叉模型對中國40 所“一流大學(xué)”建設(shè)高?？蒲行蔬M(jìn)行評價，研究結(jié)果表明40 所“一流大學(xué)”建設(shè)高校的整體科研效率水平偏低，還存在較大的改進(jìn)空間。

創(chuàng)新點(diǎn)：基于因子分析和DEA 的評價研究主要運(yùn)用于高校、各種企業(yè)、高新區(qū)甚至政策評價中，應(yīng)用范圍較廣，本文嘗試將此方法應(yīng)用于科研機(jī)構(gòu)評價中，立意新穎，見解獨(dú)特。通過建立一套較為完善的科研機(jī)構(gòu)績效評價體系，首次通過因子分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）相結(jié)合的方式來計(jì)算科研機(jī)構(gòu)的效率值，進(jìn)而對科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新績效進(jìn)行評價。通過兩種方法相結(jié)合的評價方法，可以多方位多角度地準(zhǔn)確判斷出被評價單位的創(chuàng)新績效情況。目前安徽省科研機(jī)構(gòu)還沒有運(yùn)用此類方法對創(chuàng)新績效進(jìn)行評價，從評價結(jié)果看，與《安徽省省屬科研院所創(chuàng)新績效分類評價辦法》中評價結(jié)果非常吻合。

2 指標(biāo)體系的建立和評價方法

2.1 指標(biāo)體系的建立

本研究本著系統(tǒng)性、科學(xué)性和可操作性的原則建立科研機(jī)構(gòu)績效評價指標(biāo)體系，建立的指標(biāo)體系必須能夠充分反映各類科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新績效水平。結(jié)合國家部分省份建立的科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新績效評價方案，本文綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲取性以及客觀公正性，擬從創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新收益四個維度（一級指標(biāo)）和12 個二級指標(biāo)，建立一套科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新績效評價指標(biāo)體系，具體見表1。指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于國家科技統(tǒng)計(jì)在線調(diào)查平臺中科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)統(tǒng)計(jì)報表，簡單易得且具有權(quán)威性。

表1 科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新績效評價指標(biāo)體系

2.2 評價方法

因子分析方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)中一種通過數(shù)據(jù)降維實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)簡化方法，是用少數(shù)幾個公共因子解釋眾多原始變量之間的相關(guān)關(guān)系。因子分析要先進(jìn)行KMO 和Bartlett 球形檢驗(yàn)，若KMO的值大于0.5 即可認(rèn)為變量之間存在相關(guān)性，即可進(jìn)行因子分析；檢驗(yàn)通過之后，需要識別公共因子，主要用主成分因子分析法；公共因子與其較大載荷變量之間存在極強(qiáng)的相關(guān)性，因此，可以根據(jù)這些變量所包含的共同含義對公因子進(jìn)行命名；最后用回歸的方法以獲得因子得分。

DEA 是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的英文縮寫，是管理科學(xué)、系統(tǒng)工程和運(yùn)籌學(xué)等領(lǐng)域最為常見的一種非參數(shù)前沿效率分析方法，它不需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，能夠處理多輸入多輸出系統(tǒng),是一種要素投入與產(chǎn)出之間的相對效率評價的系統(tǒng)分析方法。它通常以投入產(chǎn)出比為指標(biāo)衡量組織之間的績效高低，不受量綱的影響，可以在多投入與多產(chǎn)出的條件下測度投入產(chǎn)出效率。DEA 將效率的測度對象稱之為決策單元（DMU），其進(jìn)行效率測度的原理是把具有多項(xiàng)投入和產(chǎn)出的決策單元投影到DEA 生產(chǎn)前沿面，生產(chǎn)前沿面是生產(chǎn)函數(shù)向多產(chǎn)出的情況的一種推廣，是由投入最小，產(chǎn)出最大為目標(biāo)的最優(yōu)解所構(gòu)成的最優(yōu)解集合。由于是比較各個決策單元相對于DEA 生產(chǎn)前沿面的偏斜度，綜合評價各決策單元的相對有效性，所以DEA 測度的效率為相對效率。DEA 最經(jīng)典的模型為DEABBC 模型，在規(guī)模報酬可變的情況下，將CCR 模型中的技術(shù)效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）與規(guī)模效率（SE）的乘積，解決了某些決策單元可能處在遞增或遞減的變動規(guī)模報酬下生產(chǎn)的問題。

假設(shè)有n 個決策單元DMU，每個DMU 都有m 種類型的要素投入和s 種類型的產(chǎn)出；xik(xik>0,k= 1,2，…，m)表 示 第k個DMU的 第i種 投 入 量， yjk(yjk>0,k= 1,2，…，s)表示第k個DMU 的第j種產(chǎn)出量，記作Xj=(x1j,x2j， …，xmj)Τ,Yj=(y1j,y2j， …，ymj)Τ,j= 1, 2,…,n[9]。投入導(dǎo)向型DEA-BCC 模型為：

其中，θ 是被考察決策單元的總效率值，取值范圍為[0,1]。當(dāng)θ=1 時，該決策單元位于前沿面上，處于DEA 有效狀態(tài)；當(dāng)0 ≤θ<1時，該決策單元處于非DEA 有效狀態(tài)[9]。

3 實(shí)證分析

本文主要采用因子分析方法對科研機(jī)構(gòu)指標(biāo)進(jìn)行分析，計(jì)算創(chuàng)新績效得分，同時對12 個二級基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行降維處理，找出公共因子，進(jìn)而對科研機(jī)構(gòu)投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行DEA 分析，判斷科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新效率，通過兩種方法的結(jié)合運(yùn)用最終確定科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新績效情況。

3.1 因子分析

將原始數(shù)據(jù)在SPSS 軟件中進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，進(jìn)行因子分析。對投入指標(biāo)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和 Bartlett 球形檢驗(yàn)，得出KMO 值為0.918>0.7，Bartlett 檢驗(yàn)顯著水平P<0.01，否定零假設(shè)，表明這些原始變量之間存在強(qiáng)相關(guān)性，可以進(jìn)行因子分析[10]，具體見表2。

表2 KMO 值和Bartlett 球形檢驗(yàn)

因子分析結(jié)果中，前3 大特征值的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到83.516%，因此提取三個主因子F1、F2 和F3，且三個因子的方差百分比分別為：62.833%、11.412%和9.272%。F1 在科研房屋、儀器設(shè)備、研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費(fèi)方面系數(shù)較高，因此定義為創(chuàng)新投入因子，F(xiàn)2 在對外科技活動工作量和技術(shù)性收入中系數(shù)較高，定義為成果服務(wù)因子，F(xiàn)3 在研發(fā)經(jīng)費(fèi)比重和研發(fā)人員比重的系數(shù)較高，定義為創(chuàng)新績效因子。

根據(jù)表3 的載荷矩陣表，可以列出因子得分函數(shù)：

表3 旋轉(zhuǎn)后的指標(biāo)因子載荷矩陣表

F1=0.848*X1+0.977*X2+0.969*X-3+0.066*X4+0.98*X5+0.02*X6+0.974*X-7+0.961*X8+0.865*X9+0.427*X10+0.474*X-11+0.968*X12

F2=-0.291*X1+0.085*X2+0.102*X-3+0.49*X4+0.149*X5+0.325*X6+0.153*X-7+0.073*X8+0.099*X9-0.707*X10-0.579*X-11+0.156*X12

F 3=0.0 9 6*X 1-0.0 7 7*X 2+0.0 1 4*X-3+0.587*X4-0.065*X5+0.697*X6-0.109*X7-0.069*X8-0.03*X9+0.295*X10+0.38*X11-0.119*X12

F=0.62833*F1+0.11412*F2+0.9272*F3

由于科研機(jī)構(gòu)單位較多，本文僅選取20 家科研機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)代入到因子分析模型中進(jìn)行計(jì)算，具體結(jié)果見表4。

根據(jù)20 家單位的綜合排名表可以看出20家科研機(jī)構(gòu)的各類得分排名情況。得分最高的是中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院，總得分為159.63，遙遙領(lǐng)先其他單位，其次是農(nóng)科院水稻研究所和農(nóng)科院，其余單位的得分均在0-10之間，較為均衡。因子得分排名第4 和第5 的安徽省水利部淮河水利委員會水利科學(xué)研究院和中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)先進(jìn)技術(shù)研究院，雖然創(chuàng)新投入因子（F1）和創(chuàng)新績效因子（F3）得分較高，但成果服務(wù)因子（F2）得分為負(fù)數(shù)，說明該單位在對外科技活動工作量和技術(shù)性收入表現(xiàn)較弱，亟待加強(qiáng)。而排名靠后的西安電子科技大學(xué)蕪湖研究院和安徽省地勘局第一水文工程地質(zhì)勘查院情況正好相反，成果服務(wù)因子（F2）得分較高，但創(chuàng)新投入因子（F1）和創(chuàng)新績效因子（F3）排名靠后。

3.2 DEA分析

通過因子分析可以發(fā)現(xiàn)指標(biāo)體系中投入變量與產(chǎn)出變量相關(guān)性較強(qiáng)，可以進(jìn)行DEA 分析。本文選用原始數(shù)據(jù)作為DEA 分析的數(shù)據(jù)，分析結(jié)果輔助驗(yàn)證因子分析結(jié)果，通過兩種方法對比得出科研機(jī)構(gòu)績效評價結(jié)果。因?yàn)镈EA 分析要求數(shù)據(jù)為正值，因此對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理到1-2 之間。

根據(jù)DEA 的VRS 模型計(jì)算得出20 家科研機(jī)構(gòu)的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模收益的情況，并根據(jù)綜合效率值進(jìn)行排名，具體如表5 所示。

表5 20 家科研機(jī)構(gòu)DEA 績效評價結(jié)果及排名

從綜合效率值看，得分為1 的單位有14 家，基本跟因子分析中得分靠前的單位保持一致，尤其是因子分析得分前10 名的科研機(jī)構(gòu)，DEA綜合效率得分也為1，說明這10 家單位的純技術(shù)效率和規(guī)模效率較其他單位相比有一定的優(yōu)勢。DEA 評價中有6 家單位的綜合效率得分小于1，規(guī)模收益是遞減的，這6 家單位中有5家都是發(fā)展起步階段的新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，新型研發(fā)機(jī)構(gòu)是當(dāng)前時代的新型產(chǎn)物，組織架構(gòu)和發(fā)展模式都區(qū)別于傳統(tǒng)的科研機(jī)構(gòu)，擁有較為成熟的新技術(shù)，但基于技術(shù)所產(chǎn)生的成果轉(zhuǎn)化以及收益還不穩(wěn)定，因此規(guī)模效率沒有達(dá)到最優(yōu)，需調(diào)整單位的創(chuàng)新投入產(chǎn)出比例來提高創(chuàng)新收益。而發(fā)展比較成熟的兩家新型研發(fā)機(jī)構(gòu)：清華大學(xué)合肥公共安全研究院和中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)先進(jìn)技術(shù)研究院，這2 家單位的綜合效率得分為1，說明目前他們的創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出都比較合理，能夠產(chǎn)生較大收益率。

4 結(jié)論

本文結(jié)合因子分析方法和DEA 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對安徽省20 家科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新績效進(jìn)行評價研究，找到影響科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新能力的三個關(guān)鍵因素，并通過因子分析計(jì)算20 家科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新績效得分，同時通過DEA 分析方法對20家單位的綜合效率進(jìn)行評價，通過兩種方法對比得出20 家單位的科研績效排名，并分析出單位在創(chuàng)新能力方面存在的不足。得出以下幾點(diǎn)結(jié)果。

（1）傳統(tǒng)的DEA 方法的得分多數(shù)為1，不利于對科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新績效進(jìn)行排名，因此結(jié)合因子分析的得分可以較為準(zhǔn)確地評價科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新績效的排名。兩種方法都可以用軟件計(jì)算出結(jié)果，操作簡單，實(shí)用性強(qiáng)。

（2）在構(gòu)建評價指標(biāo)體系時，全面綜合考慮了科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新環(huán)境、投入、產(chǎn)出以及收益情況，所有指標(biāo)都是定量指標(biāo)，避免了定性指標(biāo)的主觀影響，評價結(jié)果更為客觀準(zhǔn)確，這也是本文對績效評價模型的改進(jìn)。

（3）20 家科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新績效排名跟實(shí)際情況基本吻合。以中科院合肥物質(zhì)研究院為代表的一批發(fā)展穩(wěn)定傳統(tǒng)科研機(jī)構(gòu)，創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出以及技術(shù)服務(wù)能力均表現(xiàn)優(yōu)異；而以安徽省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查局下屬地質(zhì)調(diào)查隊(duì)為代表的二類科研機(jī)構(gòu)，發(fā)展后勁不足，技術(shù)服務(wù)能力較強(qiáng)，但創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出能力較弱。以清華大學(xué)合肥公共安全研究院為代表的新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，發(fā)展勢頭良好，創(chuàng)新效率和創(chuàng)新收益率都達(dá)到最優(yōu)，而像天津大學(xué)合肥創(chuàng)新發(fā)展研究院這些新建立的新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，由于處于起步階段，效率和收益都不穩(wěn)定，需要進(jìn)一步發(fā)展。

（4）通過近年來對科研機(jī)構(gòu)的不斷調(diào)研和分析，可以發(fā)現(xiàn)安徽省科研機(jī)構(gòu)在創(chuàng)新發(fā)展中確實(shí)存在一些問題，比如自主創(chuàng)新能力和自身“造血”功能較弱；科研投入不足，創(chuàng)新產(chǎn)出較低；高層次人才培養(yǎng)引進(jìn)困難；激勵評價機(jī)制有待完善等。為了更好地提高科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新能力水平，提高科技人員的積極性和創(chuàng)新性，本文提出如下建議：

對于傳統(tǒng)科研機(jī)構(gòu)，一是加大投入保障，促進(jìn)轉(zhuǎn)型升級。進(jìn)一步改善財(cái)政資金投入結(jié)構(gòu)，充分保障公益類科研機(jī)構(gòu)人員經(jīng)費(fèi)和項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)需求。進(jìn)一步明確不同類型的科研機(jī)構(gòu)的職能定位和主業(yè)主責(zé)，支持有條件的省屬科研機(jī)構(gòu)爭創(chuàng)建設(shè)高能級創(chuàng)新平臺，加快轉(zhuǎn)型升級步伐，提升發(fā)展后勁。二是培育引進(jìn)高端人才。建立以創(chuàng)新能力、質(zhì)量、貢獻(xiàn)、績效為導(dǎo)向的科技人才評價體系。賦予科研人員更大技術(shù)路線決策權(quán)，進(jìn)一步減輕科研人員事務(wù)性負(fù)擔(dān)。實(shí)施以增加知識價值為導(dǎo)向的分配政策，加大對承擔(dān)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)任務(wù)科研人員激勵力度。推進(jìn)建立高層次人才年薪制、協(xié)議工資制、項(xiàng)目工資制和及時獎勵制度等，加大高端人才引進(jìn)力度。

對于新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，一是深化對科研機(jī)構(gòu)“放管服”改革[11]。運(yùn)用數(shù)字化手段、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)思維推進(jìn)科研機(jī)構(gòu)資源共享，鼓勵科研機(jī)構(gòu)大膽突破，先行先試，充分激發(fā)科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新活力。二是促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用。采取產(chǎn)學(xué)研合作方式不斷推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)，持續(xù)提升科技成果成熟度，推動更多科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。構(gòu)建新型科研攻關(guān)體制、賦權(quán)與盡職免責(zé)機(jī)制、基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究貫通機(jī)制、成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化供需融合發(fā)展機(jī)制，進(jìn)一步完善促進(jìn)科研機(jī)構(gòu)成果轉(zhuǎn)化的激勵機(jī)制和配套措施。

本研究選取的數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計(jì)報表制度，但由于口徑的限制，部分不符合條件的科研機(jī)構(gòu)并未在系統(tǒng)中，導(dǎo)致這部分單位無法參與評價，比如規(guī)模較小的單位、非73-75 行業(yè)的科研機(jī)構(gòu)等。下一步隨著對科研機(jī)構(gòu)政策的調(diào)整以及科研機(jī)構(gòu)績效考核方向的變化，會影響評價結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此筆者也會不斷對指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，盡量做到客觀科學(xué)地評價科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新績效情況。