基于Malmquist指数的江苏省211高校人文社科科研效率研究*

2015-06-07 01:51:04杨国立
图书情报研究 2015年4期
关键词:社科生产率江苏省

杨国立 谢 萍

(江苏大学图书馆 镇江 212013)

基于Malmquist指数的江苏省211高校人文社科科研效率研究*

杨国立 谢 萍

(江苏大学图书馆 镇江 212013)

借鉴科研绩效评价方法,使用Malmquist指数测算江苏省211高校人文社科生产力水平变化趋势,并通过Malmquist指数分解找出变化原因:211高校全要素生产率降低,是由技术进步下降而引起,虽然技术效率、纯技术效率和规模效率同时小幅上涨,但影响甚弱,不足以改变全要素生产率降低的格局,最终导致科研效率下降;而全要素生产率和技术进步的变化曲线具有明显的同步性,进一步验证技术进步对科研效率起决定作用。为高校科研主管部门制定科学政策提供基础信息和指导性建议,以促进江苏省人文社科研究持续发展。

211高校 人文社科 Malmquist指数 全要素生产率

2011年教育部颁布《关于深入推进高等学校哲学社会科学繁荣发展的意见》,高校纷纷响应,都把繁荣发展人文社科研究作为一项战略目标摆在重要位置,在这样的氛围下,社会各界都开始关注一个问题,那就是投入大量的社科资源(比如人力、物力、财力)能否带来高额投资回报?众所周知,高校科研活动具有多投入多产出特性,而投入和产出之间很难用准确的数学函数描述,目前常用的计算科研效率的软件或方法有层次分析法、数理统计法、模糊综合评价法等[1],这些方法虽然避免使用了函数,但明显不足就是不能描述投入产出的关系,降低了其实用性。而数学包络软件DEAP不仅很好解决了函数问题,而且对投入产出关系给予定量描述,避免了主观因素对科研效率的影响。通过DEAP的Malmquist指数法计算全要素生产率可以看出科研活动投入产出之间存在什么关系。

1 Malmquist指数法的应用

在经济学上,全要素生产率的增长率常被认为是衡量科技进步的指标,全要素生产率即资源开发利用的效率,资源常常指人力、物力、财力。全要素生产率包括效率的改善、技术进步及规模效应3个因素,用来衡量生产效率。全要素生产率开始应用在企业、产业经济增长领域,后来渐渐被用于教育、医院等非盈利领域。全要素生产率在一定程度上可以反映高校的科研效率或科研绩效,其数值大小通常采用Malmquist指数来精确计算,Malmquist指数数值大小反映科研效率或科研绩效高低。国内外部分学者基于Malmquist指数分析方法对部分区域高校全要素生产率或科研教学等效率进行动态分析,主要文献如表1所示。

表1 国内外基于Malmquist指数法的主要文献

李清贤[3]对技 指机教开高创 出制师动校新 的科高态教效 校变技分师率 管革创析科展 理是新,教62 4 00育7所~部2高0直11校属/专中科R然费&职技科有 、D科教经学教 课技师 费师 题R著&、 、职 项科 自D作目称研 课然 、数人 科人科题、数员 学自经技/生产纯技术效 论文、知识产权授权率与规模效率 数、技术转让当年收提高的主要动 入、国家级奖励总数力研发经费、研发成果应用及科技服务经分析各地区高25个省/费、其它科技活动经李瑛[4]校率科变技动创情新况效1995~2008费技、著人作力、投发入表/学出术版科论文、专利授权书和技术转让金额高校科研动态 安徽省人文 科技力量、研发经费/廖文秋[5]测度方法 社科 高 校/在研课题、出版物、2001~2007发表论文高校合并改革 科研人员、高级职称前后整体科研25所高校/比例、经费、课题/出胡咏梅[6]生产率变化分1999~2002版论文专著数数、量获、奖国数内、外国析家及省级以上奖励财政资源(政府个人资金)、人力资源(学生、教授、博士生及Tommaso对意大利和西 公共及私立 非科研人员)、设施A,班牙大学进行 大学150所/及实验室/人力资本Carmen P效率分析2005~2006(毕业人数、知识)、E[7]科研作品(文章、专利、新产品)、社区服务(为公共/个人提供咨询)Brennan学生数、考试成绩、S,荷兰416所 管理人员、老师、辅Haeler- 荷兰高校生产 高校/2002~助人员、费用、学生mans C,力分析2007经济条件/效率变化、Ruggiero教学变化、规模效率J[8]变化、环境变化专职职工、管理支出、服务支出、一般性教育支出、学术服英国高校教学112所英国 务、大学毕业生研究Johnes J[9]及科研生产力 高校/1996~ 生人数/本科研究生分析2004学历、获得证书、从基金委员会获得基金及合同形式获得基金澳大利亚高校 学术员工和一般员Wor-Malmquist生 工、非劳务经费、本thington A产率的变化,35所澳大利 科及研究生在校人C,Lee B L分别计算教学 亚高校/数/本科及研究生毕[10]和科研的动态1998~2003业人数、国家基金收变化 入、企业赠予、文献数量

这些文献有其学术价值,但也有局限性,比如,对人文社科研究不够细化,有的研究投入产出水平,有的研究教学效率,缺乏综合系统及实证研究。有的研究局限在整体高校,没有分析特殊团体,比如211高校。国家通过各项工程为211高校系统提供了大量财政支援,其整体科研水平在不断提高,部分已接近世界一流水平[11]。为此,本文借鉴上述主要文献,使用Malmquist指数方法测算江苏省人文社科高校生产力水平变化趋势,并通过Malmquist指数分解找出生产力水平变化原因,为高校科研主管部门制定科学政策提供基础信息和指导性建议,以促进江苏省人文社科研究持续发展。

2 研究方法与数据来源

2.1 Malmquist指数及分解

目前全要素生产率测算方法主要有索洛余值法(Solow Surplus Value Algorithm)、随机前沿分析和数学包络分析。由于基于数学包络软件DEAP的Malmquist指数分析法不需要特定信息,也不需要事先设定生产函数,并且适用于不同时间段决策单元的生产效率,为此,以DEAP的Malmquist指数法为依据进行分析。

Malmquist指数最早是由Malmquist提出的,用来表示决策单元全要素增长指标,构建消费数量指数[12]。Caves,Christensen和Diewert将Malmquist指数与数学包络分析理论相结合,用于跨时期生产效率测算和分解分析[13]。Malmquist指数测算结果可以看出两个相邻年份生产效率增减变化趋势以及跨时期生产率提高/不变/降低3种情况:

当Malmquist指数>1,表示效率改进,有所提高;

Malmquist指数=1,表示效率不变,停滞不前;

Malmquist指数<1,表示效率下降,有所降低。

Malmquist指数=技术效率(TE)×技术进步率(TC)

=纯技术效率(PTE)×规模效率(SE)×技术进步率(TC)

其中技术效率叫做“追赶效应”,表示决策单元从时间t到t+1的生产前沿追赶程度,反应两个时期生产前沿面的移动;技术进步率叫做“增长效应”,表示决策单元从时间t到t+1的生产前沿面的移动情况,以衡量决策单元后一期的生产是否有进步,即决策单元是进步还是后退或停滞不前;大于1,表示进步,生产前沿面向上移动;小于1,表示退步,生产前沿面向下移动;等于1,表示生产前沿面不变。

技术效率可以进一步分解为纯技术效率和规模效率;纯技术效率表示在没有技术创新和规模变化情况下,决策单元的相对效率;大于1表明在没有技术创新和规模变化情况下决策单元后一期的生产因为管理等改善而更接近于生产前沿面,相对效率有所提高,反之,则有所下降;规模效率表示决策单元处于规模报酬扩大/降低/不变的一种状态,反应决策单元两个时期规模收益状态的变化,以衡量生产规模效率。

2.2 数据来源及参数确立

从上述表1国内外主要文献可以看出,高校人文社科研究投入产出系统比较复杂,参数很多,原始数据主要来自官方专业统计资料,真实可靠。归纳总结发现,多数研究主要选择人力、财力等资源作为投入指标,而产出指标则锁定在出版物、科研课题及科研奖励等上。借鉴国内外主要文献数据选择原则,构建本文科研投入指标体系包括:社科活动人员(人)A1、研发人员(人)A2、研究与发展经费当年内部支出(百元)A3,其中A1包括教师等各类社科人员,还包括专职社科研究人员,代表科研投入的总人力资源规模,A2表示其中专职科研人员投入规模,A3则是代表在科研活动当年实际经费支出,并非获得的科研经费总量。

从表1还可以看出,国内外作者选取科研产出指标在主要考虑科研数量和质量的同时,更看重高水平科研成果的重要性和地位,产出指标主要考虑各类出版物数量及影响力、科研奖励、申报课题和经费等因素,由于出版物影响力这一指标必须经过多年的引用才彰显其影响,故本文放弃这一指标因素。综合考虑各项指标的可行性,选择课题数(项)B1、著作数(本)B2、学术论文数(篇)B3、高水平论文数(篇)B4、获奖数(项)B5作为科研产出指标,其中B1指获得省部级以上的科研课题,B2指社科领域发表的专著,B3主要指刊载在国内核心期刊上的论文,B4指刊载在国外期刊上的论文,B5主要指申报的奖项。根据2004~2012实际获奖数据看,很多年度及很多学校的获奖为0,因Malmquist指数分析不允许有0的存在,故将0以0.000 01代替。

本文数据来源于2004~2012《中国高校人文社会科学信息网》[14],数据处理软件采用DEAP2.1,依据Malmquist指数法,决策单元为江苏省211高校人文社科科研绩效。211高校为南京大学、苏州大学、东南大学、南京航空航天大学、南京理工大学、中国矿业大学、河海大学、江南大学、南京农业大学、中国药科大学、南京师范大学。

3 江苏省211高校人文社科科研绩效全要素生产率分析

3.1 2004~2012年Malmquist指数及分解

将2004~2012年江苏省211高校人文社科科研数据输入软件DEAP2.1,测算科研绩效全要素生产率及分解。主要从以下两个方面进行分析:一是衡量2004~2012年科研绩效整体增长/降低情况;二是将全要素生产率分解为技术效率和技术进步,再将技术效率进一步分解为纯技术效率和规模效率,挖掘分析影响科研绩效增长/降低的主要原因、发展变化趋势及规律。

表2 2004~2012年平均每年Malmquist指数及分解

从表2可以看出,科研绩效不是持续增长的,因为代表科研绩效的全要素生产率数值不是都大于1,只有2005~2006和2010~2011两个时间段是大于1的,表示科研绩效是增长的,而其他几个时间段是下降的,而且下降幅度还很明显,这说明2004~2012年江苏省211高校人文社科科研绩效投入产出不尽如人意,在江苏省投入了大量的人力、财力和物力,尤其是人力资源的投入已经翻了两翻的情况下,全要素生产率却是下降的,下降4.2%左右(数值1为均值,以下算法同)。分析原因,不仅Malmquist指数下降,而且技术进步也明显下降,下降6%,只有技术效率、纯技术效率及规模效率是上涨的,但涨幅微小,最大也只有1.8%,不足以对Malmquist指数产生很大影响,最终导致Malmquist指数呈现下跌。由此可见,技术进步是影响Malmquist指数的关键因素,对科研绩效起决定性影响。分析更深层次原因:因为这个指数一定程度上可以反应出科研生产前沿,尤其是指数呈现上升还是下降走势代表科研生产的前沿能力,所以从数据上看Malmquist指数下降意味着211高校人文社科科研生产前沿面有所下降,大部分211高校离前沿面并非越来越靠近,说明江苏省211高校的人文社科科研生产力处于落后地位,事实上也是如此,人文社科领域里很多方法理论大都是由外籍人士提出、认证、运用后才开始应用在我国。这点也可以从SSCI收录的人文社科领域里的高水平论文得到佐证,中国整个高校人文社科研究处于排名劣势。下面进一步用图形对全要素生产率进行动态分解,见图1。

图1 2004~2012Malmquist指数动态分解图

图1可以清晰看出全要素生产率及分解动态变化趋势,很明显Malmquist指数和技术进步曲线基本重合,无论是形状还是高低起伏走势均较一致,只有2005~2006区间有点轻微异样,纵观其它3个因素:技术效率、纯技术效率和规模效率3条曲线基本缠绕在一起,以数字“1”为轴上下小幅波动,没有呈现大幅上升或下降,说明这3个因素对全要素生产率影响很小,进一步证实了技术进步是导致Malmquist指数动态走势的关键决定因素。可以得出结论,科技的进步导致科研绩效前沿面向前移动,人文社科全要素生产率显著上升。2010~2011出现波峰,分析产生较大波峰的原因:十年来课题数、著作数及论文数增幅不大,但研发经费的投入,从2004的8.719万元剧增到2011年的2 856万元,是出现增长效应的主要原因。

3.2 211高校人文社科Malmquist指数及分解

表3 211高校人文社科研究的Malmquist指数及分解

表3列示了江苏省211高校人文社科研究的Malmquist指数及分解,可以看出,江苏省211高校人文社科平均全要素生产率为0.958 443,这和表2结论相同,从具体数值来看,Malmquist指数增长的高校分别是:南京大学、苏州大学、东南大学、中国矿业大学、南京农业大学及南京师范大学,增长率在3%~19%之间,人文社科研究技术进步率上升,其他5所高校人文社科研究生产率下降,有的下降还特别明显,如中国药科大学下降55%,其次还有南京航空航天大学、南京理工大学、河海大学及江南大学。分析下降原因:这5所211高校,虽然有人文社会学科,也比较强,但是这些学校主要还是以理工科见长,学校政策明显导向理工科,在这些学校里相对来说人文社科就没有明显优势,从投入产出绝对数值分析不难得出原因,比如科研人员的投入,211高校平均是800多人,当年经费支出136 887万元,而中国药科大学平均投入科研人员不足200人,低于平均值的1/4,当年经费支出10 185万元,低于平均值的1/10,可以想象这么少的人力、财力难以产出较高的科研成果,其他几所学校同样存在这种现象,这种低投入不可避免会产生低的Malmquist指数及科研绩效。

图2 211高校Malmquist指数动态分解图

图2列出了11所高校人文社科全要素生产率动态分解情况,技术进步和Malmquist指数两条曲线变化高度吻合,步调一致,但是显示出明显的上下波动,尤其是南京大学、南京理工大学、南京农业大学和中国药科大学明显偏离均线,形成较大的2个波峰和2个波谷,分析形成波峰的原因:2个波峰代表南京大学和南京农业大学,他们的技术进步值较大,分别为1.255和1.176,增长了25.5%和17.6%,出现鲜明的增长效应。而出现2个波谷的原因正好相反:这2个波谷代表南京理工大学和中国药科大学,他们的技术进步值较低,分别为0.724和0.596 143,降低了27.6%和40.4%,导致下跌效应。波峰波谷的出现再一次证明了技术进步决定Malmquist指数及科研绩效。

进一步分析全要素生产率的分解要素:技术效率、纯技术效率和规模效率3条曲线走势也和图1基本一致,在“1”上下小幅震荡,只有南京理工大学和江南大学有2个小小的异样波峰,形成较其他高校较为明显的波动,分析其原因,这2所高校的分解因素值都大于1,江南大学的技术效率值1.070 1,增长7.01%,而南京理工大学纯技术效率较高,为1.0634,增长6.34%,导致波动的形成。

4 结论

Malmquist指数能够反映决策单元在时间序列段的动态生产率变化趋势,将该法应用于江苏省211高校人文社科科研绩效分析,不但得到了2004~2012年江苏省211高校人文社科整体科研绩效的Malmquist指数的变化情况,而且通过Malmquist指数分解法,也得到了江苏省211高校人文社科个体的生产率变化趋势,通过分解探讨出现生产率上升或下降走势的原因,为江苏省人文社科发展提供指导性建议,帮助管理者寻找提升科研绩效的突破口。得出如下结论:

(1)江苏省2004~2012年211高校人文社科整体科研绩效呈下降趋势,通过Malmquist指数分解分析原因,虽然有技术效率、纯技术效率和规模效率小幅上扬,但是起决定作用的还是技术进步,由于技术进步下降导致全要素生产率Malmquist指数降低,科研绩效下降,江苏省211高校人文社科整体科研绩效偏低。科学技术进步成为阻碍江苏省211高校人文社科发展的瓶颈问题,应引起注意。

(2)全要素生产率和技术进步无论整体还是个体都呈现同样走势,同时上升或同时下降,步伐一致,协同效应明显,再次证明技术进步是科研绩效发展的关键因素。技术效率、纯技术效率和规模效率基本是上下小幅震荡,对全要素生产率没有产生大的影响,反而技术进步这一因素出现大幅波动,约束了全要素生产率的增长。

(3)从科研投入产出绝对数量看,2004~2012研发人员的投入和获取课题数量剧增,2012几乎是2004年的3倍,却没有带来高额产出,论文数及著作数成持平走势,并没成比例增加,说明了大量人员的投入并没有带来应有的效益,只增加了重复劳动,这可能与高校政策导向有关,大量的人员为了晋升职称必须申请相应的课题,造成课题数剧增,但没有产出高水平的科研成果。鉴于此,部分高校应该鼓励通过重大工程或重大项目产出高水平科研成果或创新成果。

总体上看,江苏省211高校人文社科科研绩效情况不容乐观,从Malmquist指数上看,要想改变这种现状,就要努力提高技术进步这一重要因素。要正确认识高校人文社科发展的现状,及时发现问题的根源所在,大力提升技术进步;并从根本上改变管理制度,比如将科研成果划分为不同层次,重点奖励和扶持高层次的科研成果;政策更应重视和鼓励高质量、创新性大的学术科研成果,充分调动现有科研人员的积极性和能动性,发挥其创新能力,激励人文社科领域快速向前发展。

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(责任编校 骆雪松)

A Malmquist-index-based Study of the Efficiency of the Research in the Humanities and Social Sciences at 211-Projiect Universities in Jiangsu Province

Yang Guoli,Xie Ping
Jiangsu University Library,Zhenjiang 212013,China

The trend of the change in the total factor productivity (TFP)of the humanities and social sciences of the 211-Project universities in Jiangsu Province was calculated with the Malmquist index and the causes for the change was explored by decomposition of the Malmquist index.It was found that the decrease of the TFP of these schools was due to the slowing down of their technological development.Although the technical efficiency,the pure technical efficiency and the scale efficiency rose slightly,their effects were not great enough to change the decreasing TFP pattern,resulting in decreased efficiency of scientific research.It was also found that the TFP change curve and the technological progress curve were in obvious synchronization,further verifying the decisive role of technological progress in scientific research efficiency.This article aims to offer some basic information and guiding suggestions for research management departments’policy making,thus contributing to the sustained development of the humanities and social sciences in Jiangsu Province.

211-Project university;humanities and social sciences;Malmquist index;total factor productivity(TFP)

G644

杨国立,男,1979年生,馆员,研究方向为文献检索、专利分析、知识产权等,发表论文10余篇;谢 萍,女,1967年生,馆员,研究方向为文献检索、专利分析、知识产权等,发表论文5篇。

*本文系江苏省教育厅2013年度高校哲学社会科学基金指导项目“江苏省文科重点高校人文社会科学动态绩效的国际比较与预测”(项目编号:2013SJD870001)的研究成果之一

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