基于DEA的农林类院校科研效率评价分析

黄丹玉，王猛

(成都理工大学，四川 成都 610059)

1 引言

作为我国农业方面研究的主要力量，农林类高校对农业技术的开发与研究以及农业机械化的创新上占据着相当重要的位置。农林类高校的科研能力与其效率息息相关。所以，关注农林类高校的科研效率的评价，采用先进的评价方法，有助于提高农林类院校的科研水平，促进农林类大学在科研方面不断深入。

2 DEA的含义及其基本模型

数据包络分析法(Data envelopment analysis，DEA)是由美国学者A.Charnes，W.W.Cooper与E.Rhodes(CCR)在1978年提出来的一类评价方法，它主要针对于拥有多个输入及输出的类型相同的决策单位。DEA方法一般有2个基本模型：C2R模型和BC2模型。本文运用BC2模型进行评价分析。

3 评价指标的确定

3.1 投入指标。科研活动投入通常由人力、经费和设备投入这三方面组成，科研设备的购置经费及拥有数量等数据无法直接精确地获得，所以凭借指标确定的可行性原则，本文将去除该项指标。

3.2 产出指标。我国科研界内人士均认为可以用专著数、核心期刊论文数、鉴定成果数、技术转让当年实际收入来代表科研产出指标。

4 农林类高校科研投入产出及运行结果分析

4.1 研究对象。根据DEA方法的同质性，本文将研究范围缩小为八所“211工程”本科农林类高校，即中国农业大学、北京林业大学、东北农业大学、东北林业大学、南京农业大学、华中农业大学、四川农业大学、西北农林科技大学。

4.2 八所农林类高校科研效率的评价分析。根据《教育部直属高校科技统计资料编汇》，搜集了2015年八所“211工程”农林类高校的科研投入与产出数据，在运行DEAP2.1后获得八所“211工程”农林类院校各院校每年科研综合效率排名情况(见表1)。

对比分析可以看出：东北农业大学和东北林业大学一直稳居第一，因这两所大学在“211工程”高校综合排名不高，学科优势也不明显，故其将重心转移到科研上，规范科研投入，自然科研效率高。中国农业大学近两年来一直排在最末，具体源自于虽然它是我国顶尖的农业大学，但“家大业大”造成了该校在科研方面管理力度分散薄弱，投入过多而执行混乱，自然降低了其科研效率。北京林业大学在前三年波动巨大，后三年稳定并保持第一，据了解，北京林业大学自2012年起实施了人才培育振兴计划，在科研资助方面加大力度，使得该校的科研效率自2012年起便有了很大的改观。南京农业大学在近四年的排名均靠后，这与南京农业大学的科研配备比例息息相关，该校虽综合排名靠前，但在科研方面，投入人数和投入经费都较为欠缺，另外，在科研设备的配备种类和数量上也较为落后，常常不能覆盖每个研究人员，以致科研效率较低。华中农业大学的排名紧跟南京农业大学，但在2015年已经超过了南京农业大学，该校前几年在科研方面面临着和南京农业大学相似的局面，但近年来开始与部分科研机构进行合作，跟随优秀人才，引进先进技术，因此2015年在科研效率上有所提升。四川农业大学排名情况较为稳定，该高校为新晋“211工程”学校，它在学术和技术水平上都达到了国内和省内的领先地位，因此，在科研工作上的成绩也较为突出，但值得一提的是，虽然该校综合效率基本为1，但其在投入和产出的量上仍偏低，有必要在整体上提高投入产出。西北农林科技大学排名则波动很大，并且排名均靠后，源于它在科研方面经费投入巨大，但在经费管理层面却十分薄弱，造成了科研资金的严重浪费，投入与产出不成正比，导致了低下的科研效率。

表1 八所院校2010—2015年科研综合效率排名表

5 提高农林类院校科研效率的建议

根据上文的评价分析，我们可以看出我国农林类院校在科研效率上暴露除了诸多不足之处，为了提高其科研效率，故提出以下四点建议：

(1)重视科研团队的培养，提高工作研究人员的整体实力。首先，可以建立一个能够使研究人员专心研究的平台，使他们能够展现出各自的研究优势。其次，规范科研用人机制，选择具有实力与潜力兼具的人才。最后，建立有效的竞争与激励机制，这样可以充分激发研究人员的研究热情，提高研究质量。

(2)规范科研经费的使用细则，确保资金的有效利用。规范资金投入，进行经费的合理预算，尽量避免资金冗余；经费的使用要合理合法有效，要及时报账并进行实时的监督。

(3)督促科研人员对科研结果的总结分析，促进高质量研究成果的产出。对已完成的科研项目，科研人员应及时对其进行总结分析，真实的反映科研成果，并进行科研论文及专著的撰写，以提高高校的科研产出以及提供专业性的见解，在学术水平上作出应有的贡献。

(4)政府应重视对西部相对落后地区的农林类院校的帮扶。我国西部地区发展相对落后，从而造成了西部地区高校的科研"硬件"较差，导致"软件"的出产效率低，因此，应加大人才和设备的投入，切实有效的提高其科研效率。