中国教育部直属高校科研效率评价

摘 要 本文将高校科研活动分解为人文社会科学和自然科学两个子过程，通过构建并形结构的关联网络DEA模型，对2014～2015年中国教育部直属高校的科研效率进行了较为全面的评价分析。研究结果表明：第一，相对于2014年，2015年中国教育直属高校的科研效率呈现小幅的上升趋势；第二，报告期内，中国教育部直属高校科研效率存在较大的改进空间；第三，自然科学研究效率均值显著大于人文社会科学研究效率，表明其并不是高校科研效率偏低的主要因素；第四，人文社会科学研究效率和自然科学研究效率之间存在一定程度的不协调性。

关键词 高校科研 效率评价 并形结构 关联网络DEA

一、背景及意义

现代经济之间的竞争最终是科技创新的竞争。在科技创新体系建设过程中，高校肩负着科技创新的重要历史使命，高校的科技创新水平已经逐渐成为一个国家或地区科技水平的重要标志。多年来，中国将科技创新提升到重要高度，高校科研资源的投入力度不断加大，显著提高了科研资源总量，这些都有效地促进了中国高校科研活动的开展，奠定了科技创新发展的重要基础。但同时也应该看到，中国高校的科研活动发展还相对缓慢，资源短缺和供给不足的问题在各高校仍不同程度地存在，这不仅与世界一流高校还存在一定的差距，也与中国现在所处的经济大国地位不太符。因此，现阶段在高校科研资源稀缺、投入不足的背景下，科研资源如何优化配置，进而提高资源利用效率是当前亟待解决的问题。

二、相关文献综述

近年来，高校的科研活动效率问题受到学术界的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。由于高校的科研过程是具有多种投入和产出的一个复杂过程，经典的统计模型难以直接测量其绝对效率，因此，目前大多数学者从相对效率的角度对其进行测量，即数据包络分析方法（DEA，data envelopment analysis）。现有文献按照研究决策单元的不同，主要集中在三个方面：一是以不同地区作为研究决策单元。例如，徐娟发现，中国高校科研活动资源的利用水平比较高，且科研活动的相对效率与地区经济之间并没有必然的联系；[1]王晓红、陈浩发现，样本期内，中国高校科研活动的总体效率显著提高，东部地区科研活动的追赶效应明显，而中西部地区和全国却并不明显；[2]二是以高校内部院系作为研究决策单元。例如，王莹、刘延平综合DEA方法与主成分分析方法对高校管理学院的科研活动效率进行了计算和排序，证实了该种方法的科学性和适用性。[3]三是以不同高校作为研究决策单元。例如，陆根书、刘蕾分析了中国教育部直属高校的科研效率及其发展趋势，结果表明，教育部直属高校的科研效率有待进一步提高，且其间呈现出一定的波动态势；[4]黄钦建立了理工科高校文科科研活动效率的评价模型，结果发现，理工科高校文科的科研效率相对较低，且大多处于规模效率递增阶段；[5]陈凯华、官建成利于ERM-Malmquist指数分析了中国重点理工科高校的科研效率，研究表明，高校的规模变化积极地促进其科研效率的改善。[6]

综合现有文献，关于高校科研活动效率的研究主要基于DEA方法，通过建立相应的指標体系，进而测度高校科研资源的投入产出效率。但这些研究成果也存在一些不足之处： （1）以高校内部院系和地区作为研究对象，因为指标过于微观或宏观，使得研究对象差异较大，从而造成DEA效率评价结果有偏；（2）传统DEA将高校科研活动视为一个只有投入产出的大系统，将其过程作为“黑箱”，忽视了其内部子过程间的联系和相互作用，因而并不能评价和分析高校科研活动的内部结构和内在技术效率。基于此，本文创新性地提出基于人文社会科学研究和自然科学研究视角，将高校科研活动分解为具有两个子过程的并形网络结构，利用具有并形结构的关联网络DEA模型来研究中国教育部直属高校的科研活动效率，以期为现有文献提供有益的补充。

三、样本和数据说明

在运用关联网络DEA模型评价高校科研活动效率时，首先，需要正确地选取相应的投入指标和产出指标。本文在现有研究成果的基础上，结合中国高校的客观实际，同时考虑数据的可得性和科学性，选择的投入指标主要包括科研活动人员数（单位：人）、科研活动经费（单位：千元，包括政府财政性科研经费、企事业单位委托资金及其他经费）；产出指标主要包括R&D课题数（单位：项）、出版专著数（单位：部）、国内外学术刊物发表论文数（单位：篇）。同时，为了区分人文社会科学研究与自然科学研究两类科研的特点，自然科学研究的科研产出还包括知识产权申请数（单位：项）。所有的数据来源于《教育部直属高校基本情况统计资料汇编2014—2015》。

四、实证分析

运用Matlab2007软件，利用并形结构的关联网络DEA模型，测算出2014—2015年

中国教育部直属高校的科研活动效率（如表1）。

首先，由表1、表2可知，相对于2014年，2015年中国教育直属高校的科研活动效率有所提升，但提升的幅度非常小。同时，两个子过程效率的表现并不一致，人文社会科学研究效率均值由2014年的0.4985微弱下降到2015年的0.4856，自然科学研究效率均值由2014年的0.5180上升到2015年的0.5302。再从2014—2015年高校科研活动效率的相关性来看，无论是高校科研活动的整体效率之间，还是相应的人文社会科学研究效率、自然科学研究效率之间均在1%的显著性水平下呈现出较高的相关性。说明：本文所使用的方法具有一定的合理性，即测算结果未随着截面数据集的变化而发生较大波动，具有一定的稳健性。同时，为了消除不同年度随机因素的影响，综合分析2014—2015年中国教育部直属高校的科研活动效率，后续的研究均基于这两年的平均值。

从整体来看，2014—2015年中国教育部直属高校科研活动整体效率的均值只有0.5446，这意味着即使科研活动资源投入减少45.54%，仍然能保持现有的期望科研产出水平。endprint

报告期内，自然科学研究的效率均值为0.5241，且显著大于人文社会科学研究效率均值为0.4921，这些表明自然科学研究并不是中国教育部直属高校科研活动效率偏低的主要因素。

由于高校科研活动是由人文社会科学研究和自然科学研究共同构成，其整体效率也应该由人文社会科学研究效率、自然科学研究效率共同决定。因此，整体效率排名与两类研究效率应该具有一定的关联性。基于2014—2015年中国教育部直属高校科研活动效率均值，对科研活动整体效率与两类研究效率进行相关性检验。

由表3可知，在1%的显著性水平下，高校科研活动整体效率与人文社会科学研究效率、自然科学研究效率都存在显著的相关性，即人文社会科学研究效率和自然科学研究效率共同决定高校科研效率。其中，高校科研活动整体效率与自然科学研究效率之间的Spearman相关系数高達0.779，显著高于其与人文社会科学研究效率之间的相关系数，这些表明：自然科学研究效率是决定高校科研活动效率排名的最关键因素。但人文社会科学研究效率和自然科学研究效率之间的相关性却非常低，并且没有通过统计显著性检验，显示出中国教育部直属高校的人文社会科学研究与自然科学研究之间存在一定程度的不协调性，是未来高校科研活动发展需要解决和注意的地方。

（作者单位为中国人民银行合肥中心支行）

[作者简介：杨振宁（1980—），男，安徽固镇人，经济师，主要研究方向：宏观经济统计分析。]

参考文献

[1] 徐娟.我国各省高校科研投入产出相对效率评价研究[J].清华大学教育研究，2009，30（2）.

[2] 王晓红，陈浩. 1999-2006年我国各省市高校科研效率的实证研究[J].科研管理，2011，32（4）.

[3] 王莹，刘延平.基于DEA方法的高校管理学院科研效率评价实证研究[J].北京交通大学学报（社会科学版），2007，6（4）.

[4] 陆根书，刘蕾. 2000-2004年间教育部直属高等学校科研效率及发展趋势研究 [J].大学研究与评价，2007（5）.

[5] 黄钦，司林波，夏芳.理工科高校文科科研效率的DEA评价模型分析[J].科技管理研究，2009（10）.

[6] 陈凯华，官建成.创新活动的动态绩效测度指数研究[J].科研管理，2012，33（1）.endprint