新时代我国高校人文社科科研效率及其制约因素研究

王 彬,刘海涛

(滁州学院 教育科学学院,安徽 滁州 239000)

党的十九大正式宣告中国特色社会主义进入了新时代。新时代,我国的经济社会发展开启了从“数量追赶”转向“质量追赶”的新征程。习近平总书记指出,文化文艺工作、哲学社会科学工作属于培根铸魂的工作,在党和国家全局工作中居于十分重要的地位,在新时代坚持和发展中国特色社会主义中具有十分重要的作用[1]。为了更好地服务中国式现代化建设,实现伟大的中国梦,人文社科研究工作也要主动由要素驱动的粗放式发展转变为全要素驱动的集约式发展,积极提高研究效率和效益。那么,新时代以来我国高校人文社科科研效率如何?制约因素是什么?为回答上述问题,本文拟以2012—2020年31省区市(不含港澳台,下同)的高校科研活动为对象深入分析我国高校人文社科科研效率的整体水平、区域及省级差异,并对制约我国高校人文社科科研效率提升的原因进行探索,进而提出改进我国高校人文社科科研效率的建议。

一、文献综述

科研效率是指科研活动在一定时间内的效率,即科研总产量与所有的生产要素投入量的比。近年来,学术界对于高校人文社科科研效率的关注逐渐增加,相应的研究成果也逐渐丰富起来,但是研究结论差异比较大。在整体效率方面,伍海泉等运用数据包络分析方法探讨了我国2015—2019年间高校人文社会科学的研究效率,结论是总体状况良好[2];王甲旬和邱均平认为我国高校人文社科研究的整体技术效率处于中等偏上水平,但受纯技术效率影响较大[3];而王灵芝[4]、王彬和余庆[5]的研究却显示我国高校人文社科科研效率整体上不高。在变化趋势方面,李瑛、任珺楠对我国110所“211工程”高校的人文社科科研效率进行了分析,发现在2005—2012年间整体呈下降趋势,主要原因是技术退步[6];邱均平等人发现2010—2019年我国31省区市的高校人文社科科研的全要素生产率总体表现为下降趋势,平均下降7.1%[7];俞立平也发现近年来我国高校人文社科科研效率总体呈下降趋势[8];而王忠等人对我国“双一流”高校的研究表明,2012—2019年这些高校人文社科科研效率在提升,且世界一流高校和人文社科类院校表现更好[9]。在地区差异方面,姜彤彤[10]、梁文艳和唐一鸣[11],以及上文所述伍海泉等、王彬和余庆、邱均平等的研究都发现省份、区域间差异显著,而俞立平在文献[8]中的研究却显示地区差距不大。

概览以往研究发现,大部分研究显示我国高校人文社科科研效率不高,且总体呈下降趋势,区域差异显著,主要原因是受纯技术效率、全要素生产率制约。而相关结论之所以存在差异甚至矛盾,除了与采用的分析方法不同有关之外,可能还与所采用数据处理方法与指标设计不够科学,以及数据有限有关。以往研究在产出指标选择方面比较重视科研产出数量指标,但忽视产出质量与效益指标,显然与新时代高校人文社科高质量发展要求不相适应;所采用的数据多为公共部门公布的统计数据,研究者只能局限于从统计数据的指标中选择评价指标,丧失了根据研究内容构建评价指标的主动性与科学性;而且,任何研究产出相对于研究投入都具有滞后性[12],只有设置合理的滞后期才能更为科学地反映科研生产状况,但以往相关研究很少对科研产出进行滞后处理。为解决上述问题,本文选择能够反映科研质量与效益的产出指标展开分析,力图更准确反映新时代高校人文社科高质量科研生产状况;除采用中国高校人文社会科学信息网公布的数据之外,还根据研究需要利用大数据技术从WoS数据库和CNKI数据库抓取相应数据,收集整理能够反映我国近几年高校人文社科科研效率最新状况的最新数据。此外,本研究还将科研产出相对于科研投入滞后1年展开分析。

二、研究方法、指标选择及数据来源

(一)模型

数据包络分析方法(Data Envelopment Aanlysis, DEA)被广泛应用于科研效率实证研究。DEA方法依据数学线性规划和凸分析作为基本工具,构造一个生产前沿面函数,对生产单元的效率进行相对评价。运用DEA方法评价效率不需要对数据进行量纲化处理,不会出现内生性问题,所以比较适合分析多投入、多产出的效率问题。但传统DEA模型常具有角度与径向性,忽视投入与产出松弛问题,容易导致效率值测算存在偏差。为此,Tone提出了非径向、非角度的SBM模型[13],弥补了传统DEA模型的缺陷,提高了测算的准确性。随后,Tone又构建了Super-SBM模型[14],解决了传统DEA有效单元(DMUs)无法比较的问题。

本文使用DEA-Super-SBM模型测度我国高校人文社科科研综合技术效率和纯技术效率。

(二)评价指标

科研生产活动投入指标主要涉及人力和财力两个方面[15]。人力资源投入方面,以往研究通常采用研究与发展全时人员作为评价指标[16],鉴于研究与发展全时人员能够反映人员在科研活动上的时间和精力投入情况[3],本文也采用其作为人力资源投入指标。

财力方面,对科研产出贡献最大的要素是当年投入的研发经费[17],其与高校科研产出率之间具有相关性[18],因而本文选取“当年收入的研发经费”作为科研财力投入指标(1)当年收入的研发经费包括政府资金收入与非政府基金收入。政府资金收入包括各级政府拨入的科研活动经费、科研活动人员工资、科研基建费;非政府资金收入包括事业单位委托项目经费、金融机构贷款、自筹经费、境外资金、其他收入、科技活动人员工资。(2)所搜集的数据是以省份为单位,不是以高校为单位,所以某省份高校研发经费收入是指该省份所有高校研发经费收入之和。此数据在中国高校人文社科网上有公布。。

新时代,高校人文社科研究更加注重科研产出的质量与效益。因此研究选择科研产出指标时不仅要考虑数量指标,更要注重质量与效益指标。论文和著作是人文社科研究理论成果的主要表现形式,也是评价人文社科科研成果的常用指标,因此,本文使用论文数与著作数作为衡量科研产出数量指标。在科研产出质量指标方面,结合人文社科研究的特性和省级科研评价对象的限定性,选择各省份高校发表在被SSCI数据库收录的期刊论文(以下简称SSCI论文)数、发表在中文核心期刊的论文(以下简称中文核心论文)数、被中文核心期刊引用数、科研成果获省部级以上奖项数作为科研产出质量指标。最后,选择“被采纳的研究报告数”作为科研产出效益指标。

(三)数据来源

科研投入数据和科研产出数据中的论文数、著作数、成果获奖数、被采纳研究报告数来源于中国高校人文社会科学信息网。科研产出数据中的SSCI论文数采集自WoS数据库核心集,中文核心论文和被中文核心期刊引用数(3)指某省份发表的论文被中文核心期刊引用的总数。采集于CNKI中国引文数据库。有研究指出高校科研投入对高校科研产出的影响存在滞后性[19-20],故本研究将科研产出滞后1年展开研究(如将2021年科研产出数据对应2020年科研投入数据,以此类推)。本文以科研投入年份纪年(如2020年科研数据指的是2020年的投入数据和2021年的产出数据,以此类推),数据采集时间跨度为2012—2020年(4)数据采集至2020年原因有三:一是中国高校人文社会科学信息网公布的数据具有滞后性,截止数据采集时所公布的最新数据为2021年数据;二是本文科研产出采用滞后1期处理方式,即2021年产出对应2020年投入,故可分析的最新数据为2020年投入数据及2021年产出数据;三是中国知网引文数据库也只能查询到2021年的引文数据。,采集时间为2023年4月3日至4月5日。由于本文研究对象是高校人文社科科研效率,故采集CNKI中国引文数据库数据时只选取哲学与人文社科科学、社会科学Ⅰ辑、社会科学Ⅱ辑、经济与管理科学二级数据库,以及信息科技二级数据库中的新闻与传媒、图书情报与数字图书馆、档案与博物馆三级数据库。核心期刊引文数是成果发表后3年内总引用数,如2019年发表论文的引用数是2019—2021年引用数量之和。

三、我国高校人文社科科研生产率水平分析

利用DEA-SOVER PRO7.0软件,选择DEA-Super-SBM模型,以产出导向计算科研综合技术效率(见表1)和纯技术效率(见表2);使用deap2.1软件,利用VRS模型,以产出导向计算科研规模效率(见表3)(5)此方法计算规模效率时可以同时显示规模收益状况。。

表1 2012—2020年31省区市高校人文社科科研综合技术效率

表2 2012—2020年31省区市高校人文社科科研纯技术效率

表3 2012—2020年31省区市高校人文社科科研规模效率及规模收益状况

(一)我国高校人文社科科研生产率静态分析

把全国31省区市(6)在DEA分析中,每一个省区市的高校作为一个生产单元(DMU)。作为一个整体分析全国高校人文社科科研效率状况。由表1最后一行的年度均值可知,2012—2020年我国高校人文社科科研综合技术效率整体不高,历年均低于0.7。综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价,综合技术有效表明决策单元既为纯技术有效又为规模有效。综合技术效率不高可能是被纯技术效率不高拖累,也可能受规模效率不高影响,或者被二者共同制约。

由表2可知,全国高校科研纯技术效率2012—2020年均值为0.77,历年均值主要在0.7-0.8之间波动。纯技术效率值是在最优规模下的效率值,所以高于综合效率值。纯技术效率关注的是生产单元内部的资源利用和产出效率,能够反映生产单元的组织与管理问题、资源利用率问题、生产技术问题。高校科研纯技术效率低,可能有以下原因:高校在转化输入资源为输出结果时存在浪费、没有充分利用现有的技术或生产方法,存在决策失误、资源分配不当、生产过程不顺畅或协调不良等问题,没有采纳最新的技术进展或没有足够的专业知识。

规模效率考察生产单元在一定的生产技术条件约束下的生产规模与最优规模之间的差距。规模效率不同,生产的规模收益也有差别。规模收益可以分为规模收益不变、规模收益递增和规模收益递减。规模收益递增表示生产单元可以通过扩大生产规模提高效率;规模收益递减表示生产单元需要通过缩减生产规模提高效率;规模收益不变是最为理想的一种生产规模状态,表示生产单元当前的生产规模较为适宜。规模效率值达到1时,生产规模处于最优状态,表现为规模收益不变;规模收益小于1时,规模收益处于递增或递减状态。表3显示,全国高校人文社科科研规模效率均值为0.94,属于弱DEA有效。表4显示,31省区市中2012—2020年规模收益不变共107个,规模收益递增共43个,规模收益递减共129个,表明我国高校人文社科科研规模效率主要表现为规模收益不变和规模收益递减;考察期内规模收益不变、递减、递增的的年均决策单元数分别为12个、14个、5个。综上分析可知,我国很多省区市的高校需要缩减生产规模以提高人文社科科研效率,而需要扩大生产规模的省区市较少。

表4 2012—2020年31省区市高校人文社科科研规模效率收益状况统计 (单位:个)

由图1可知,我国高校人文社科科研效率取样期间呈现波动态势,其中综合技术效率波动幅度最大,纯技术效率次之,规模效率最小。以综合技术效率为例,2012—2016年整体表现为下降态势,2016—2018年开始上升,2018—2020年又逐年下降。

图1 2012—2020年31省区市高校人文社科整体科研效率均值趋势图

2018—2020年,我国高校人文社科不仅整体综合技术效率、纯技术效率、规模效率表现为下降趋势,有效单元数也逐年降低。由表5可知,综合技术效率、纯技术效率和规模效率有效单元数最高的年份都是2018年,有效单元数最低的年份分别是2016年、2014年和2016年。

表5 2012—2020年31省区市高校人文社科科研效率有效单元数 (单位:个)

(二)我国高校人文社科科研效率区域差异分析

为分析我国高校人文社科科研效率的区域差异状况,本文采用学界对区域常用的划分方法,即把我国31省级行政区划分为东部、中部、西部三大区域(7)东部地区包括上海、天津、河北、辽宁、北京、江苏、福建、浙江、山东、广东、海南等11省市;中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、黑龙江和吉林等8省;西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古等12 省区市。。

首先,对比分析三大区域的高校人文社科科研综合技术效率。根据表6,东部高校综合技术效率均值最高(0.71),其次是是西部高校(0.53),最低的是中部高校(0.48)。从图2也可以看出,整个样本期间东部高校综合技术效率均值都高于中部和西部高校;而中部高校除2016年、2018年、2019年高于西部高校外,其他时间都低于东部和西部高校,这表明中部地区的高校整体上在三个区域中效率最低。从变化趋势来看,东部高校人文社科科研综合技术效率整体呈波动上升趋势,而中部高校波动最大,西部高校除2016年明显下降外,其他年份变化幅度不大。

图2 2012—2020年三大区域高校人文社科科研生产率变化图

表6 2012—2020年三大区域高校人文社科科研效率分类描述统计

其次,对比分析三大区域高校人文社科科研纯技术效率。从整体均值上看(见表6),东部高校人文社科科研纯技术效率最高(0.90),其次是西部高校(0.74),最低的是中部高校(0.63);观察图2也可以发现,东部高校纯技术效率在抽样期间都高于中西部高校,表明东部高校在三大区域中整体表现最好;西部高校人文社科科研纯技术效率除2016年和2018年外,其他统计年份都高于中部高校。从变化趋势来看,三大区域的高校人文社科科研纯技术效率都存在波动。2018—2020年,除了西部高校人文社科科研纯技术效率略微上升外,其他两个区地区都呈下降趋势。

最后,对比分析三大区域高校人文社科科研规模效率。三大区域高校的人文社科科研规模效率明显好于综合技术效率和纯技术效率,除2015年中部和西部规模效率值低于0.9之外,其他统计时段内三大区域的规模效率值都不低于0.9。从表6可知,三大区域中高校人文社科科研规模效率均值最高的是中部(0.95),东部与西部高校相同。三大区域高校人文社科科研规模效率差距不大。

(三)我国高校人文社科科研效率的省级差异分析

为更好对比分析各省份高校科研效率情况,对各省份2012—2020年平均效率值进行排序,并分为6个等次(见表7)。

首先,对比分析综合技术效率。北京、上海、江苏、湖北4省份高校人文社科科研综合技术效率大于或等于1,说明这些省份高校人文社科整体达到了DEA有效。其他省份的高校人文社科科研效率未能达到DEA有效水平。其中,内蒙古、海南、青海、新疆等省份接近DEA有效,而西藏、湖南、贵州和安徽等省份的科研效率较差,甚至低于0.2。

其次,对比分析纯技术效率。北京、青海、上海、江苏、内蒙古、河南、湖北、西藏等省份纯技术效率值大于或等于1,说明这些省份的高校人文社科科研纯技术效率达到了DEA有效。山东、海南、辽宁、黑龙江、新疆、陕西、重庆等省份纯技术效率值大于0.8且小于1,表明这7个省份的高校人文社科科研纯技术效率接近DEA有效。广西和湖南的纯技术效率值在0.2至0.4之间,而贵州和安徽的纯技术效率值低于0.2。

最后,对比分析规模效率。根据表7的数据,有17个省份的规模效率值为1,说明这些省份的高校人文社科科研规模效率整体上达到了DEA有效。此外,还有13个省份的规模效率值接近DEA的有效。在31个省级行政单位中,只有西藏的效率值相对较低。由此可见,我国绝大多数省份的高校人文社科科研规模效率较好。

四、制约我国高校人文科研效率提升的原因分析

本文使用DEA投影分析技术分析制约我国高校人文科研效率提升的原因。DEA投影分析可以提供非DEA有效单元各项投入与产出的原始值、目标值及二者的差距。原始值是当前某生产单元的某项投入或产出数额,目标值是该生产单元达到DEA有效的理想投入或产出数额,而通过分析目标值与原始值的差距,可以知道哪些投入与产出项制约了科研效率提升。表8提供了31省区市2012—2020年各类产出提升超过100%才能达到DEA有效的省份数。

表8 2012—2020年31省区市产出需要提升超过100%才能达到DEA有效的省份数量统计

表8显示,省部级以上科研成果获奖和被采纳报告数一直是制约我国大部分省份高校人文社科科研效率提升的主要因素,其他影响因素是随着时间变化而变化的。如,2016年之前著作和学术论文数是主要因素之一,之后SSCI论文数、被核心期刊引文数,以及核心期刊论文逐渐成为主要因素,著作数和学术论文数则不再是制约因素。由此可知,随着我国科研规模的不断扩大,2016年之后,科研质量取代科研数量成为制约我国大部分省份高校人文社科科研效率提升的主要因素。另外,从被采纳报告数需要改进的数量来看,我国大部分省份科研产出社会效益不高的问题一直没有得到明显改变。

综合上述分析,我国高校人文社科科研纯技术效率整体上制约着科研效率的提升,而科研纯技术效率主要受科研管理水平、科研制度运行、科研技术水平制约。同时,我国大部分省份高校人文社科科研规模效率DEA无效的主要原因为科研规模收益递减,由此可知科研规模相对过大也制约着我国高校人文社科科研效率的提升。

五、讨论

为探讨新时代我国高校人文社科科研效率现状与制约因素,本研究构建了能够反映科研质量和效益的评价指标,采用从多种数据库采集的数据,使用了DEA方法,从全国、东中西三大区域、省区市3个层面对比分析了我国高校人文社科科研效率的3个方面及其制约因素。研究结果表明,新时代以来我国高校人文社科科研效率整体不高,也没有显著提升迹象,甚至在2018—2020年呈逐年下降趋势。这一发现与王灵芝在文献[4]、王彬和余庆在文献[5]中的结论一致,与伍海泉等在文献[2]、王甲旬等在文献[3]中的结论相左。造成这种差异的原因可能是由于伍海泉等、王甲旬等采用的是公共部门公开的统计数据,限制了他们构建科研评价指标的主动性。如,伍海泉等只设计2个质量指标(省部级以上奖项数、咨询报告数),王甲旬等没有设置质量指标,相比之下,本研究更侧重于科研质量产出的考查,设计了4个科研质量指标(SSCI论文数、中文核心期刊数、被核心期刊引文数和部级以上奖项数)。

研究发现,2016年之前科研产出数量对我国高校人文社科科研效率有影响,但之后科研产出质量取代了科研产出数量成为科研效率提升的主要制约因素。这启示我们,驱动我国高校科研效率提升的动能已经发生了变化,产出数量驱动的科研效率提升模式已经不可持续,今后需要更加注重科研产出质量对效率的提升作用。

研究还发现,我国高校人文社科科研效率在区域上存在着结构上的差异。虽然规模效率区域差异不大,但综合技术效率与纯技术效率区域差异明显。具体而言,东部高校的人文社科科研综合技术效率和纯技术效率在三大区域中最高,西部次之,中部最低。这一发现在一定程度上支持了伍海泉等在文献[4]、王彬和余庆在文献[5]、邱均平等在文献[7]中的观点,即我国高校人文社科科研效率存在区域差异。然而,结构差异的结论与上述研究并不一致,如王彬和余庆的研究得出的结论是西部科研效率最低。之所以会产生这种差异可能有以下原因:一是数据来源不同,王彬和余庆的研究采用了2017年的截面数据,而本研究使用了2012—2020年的面板数据;二是指标选取差异,王彬和余庆的研究中质量指标较少,并且由于数据来源限制(数据只来源于中国高校人文社科信息网),质量指标效度受到了削弱,如用“国外学术刊物发表论文数”作为质量指标缺乏说服力。这一发现启示我们,我国高校人文社科科研效率存在“中部塌陷”现象。

此外,研究还发现,纯技术效率是制约中西部高校人文社科科研综合技术效率的主要因素,这一发现支持了王甲旬和邱均文献[3]、李瑛和任珺楠文献[6]的研究结论。这一发现启示我们,科研管理与技术水平等也是制约我国高校,特别是中西部高校人文社科科研效率提升的因素,中西部高校在科研管理水平、科研技术、科研人员能力与工作效率等方面还有很大改进空间。

六、建议

为进一步提高新时代我国高校人文社科科研效率,基于上文发现,提出以下建议。

(一)科研活动需从偏重要素投入转向重视全要素生产率提升

根据经济学原理,生产要素驱动的增长方式面临着边际收益递减规律的约束,单纯依靠科研要素投入的科研生产模式是不可持续的。因此,我国的科研生产模式必须要由当前依赖要素投入的模式向依靠全要素生产率提升的模式转变。全要素生产率是指各要素(如资本和劳动等)投入之外的技术进步(变化)对增长贡献的因素[21]。

为了提升全要素生产率,对高校提出如下建议:

首先,重视提升科研人员研究水平。以科研骨干为核心组建科研团队,通过有组织的科研活动,提升青年教师的科研能力和水平。积极派遣青年学者到国内外重点高校进行学术交流、培训或进修;积极引进国内外优秀学者,优化学缘结构,积累高价值科研社会资本。

其次,提升学校管理与服务水平。科研管理部门需转变科研管理观念,提高科研服务意识,改革科研管理组织,建立适合开展有组织科研的组织结构,赋予科研人员更大的人、财、物自主支配权、技术路线决定权。健全科学研究容错机制,鼓励科研人员大胆创新。打破学术身份体制壁垒,消除论资排辈陈规陋习,对特殊贡献人才实施破格晋升和特殊津贴政策。优化管理流程,减少繁文缛节,减轻科研人员不必要的负担,切实解决科研人员的困扰。

最后,优化资源配置水平。在国家和省级层面建立人文社科科研数字化服务系统,依法公开、共享使用公共财政采集的科研信息;同时,打通不同机构科研统计数据,消除数据孤岛和信息壁垒,实现科研信息即时、开放、泛在、准确和便捷地存储、提取和交互,方便企事业单位、科研院所、学者等主体之间实时、高效地互通;建立各学科专家库,方便专家之间能够即时沟通和交流。同时,建立科研仪器设备共建共享机制,实现资源的优化配置和有效利用。

(二)建立以质量和贡献为导向的高校科研评价与激励机制

研究表明,我国高校科研效率提升的主要限制因素已从科研产出数量转变为质量和效益。科研评价具有导向作用,因而引导科研工作者潜心开展高质量科学研究需要改革科研评价与管理制度。中共中央和国务院于2020年10月发布的《深化新时代教育评价改革总体方案》[22]明确要求,在科研评价中突出质量导向,重点评价学术贡献和社会贡献,并建议完善同行专家评议机制、推行代表性成果评价,并适当延长评价周期。

因此,对高校科研评价改革提出以下建议:

第一,实施代表作评价制度。引入代表作制度可以引导研究者重视科研质量,鼓励科研人员追求质量而非数量。可以借鉴英国REF(Research Excellence Framework)做法,参评者最多提交4篇代表作,代表作可以是著作、学术论文,也可以是设计、演出、展览等作品,由同行专家评议作品的重要性、原创性、严谨性、影响力等方面[23]。

第二,适当延长科研评价周期。目前高校科研评价存在评价周期过短、评价次数过多等问题,加剧了高校科研界的浮躁,不利于学者潜心开展研究[24]。根据不同研究成果类型,可以将评价周期限定为3-5年,基础研究或理论研究的评价周期还可以适当延长,以便为学者提供宽松的科研环境,支持他们开展系统、深入、长期、持续且高质量的研究。

第三,建立以高质量产出为导向的科研资助体系。其中,可以实施科研绩效拨款机制,将科研经费分配与高校科研业绩挂钩,使科研经费分配从“非绩效”向“绩效”转变,将科研经费流向表现出色的研究机构,实现科研经费的价值最大化和财政资源的最优化配置,引导科研院所开展高质量研究。

此外,还可以引入揭榜挂帅制度,以国家重大需求为导向,以结果为导向,放权与问责相结合,不设门槛,不问出身。通过有效配置资金、技术和人才,充分调动各类科研主体的积极性和主动性,提高各类资源的利用效率。

(三)关注区域、省域之间的差异,针对性施策

研究发现,我国高校人文社科科研效率在不同区域和省域之间存在差异,东部地区相对较高,中部地区则出现明显下滑现象。一些省份如西藏、湖南、贵州和安徽的科研效率长期偏低,这种差异虽然无法完全消除,但需要引起重视,并针对不同的制约因素采取相应措施。

首先,中西部高校要加强科研制度建设,提高科研管理水平。中西部高校科研效率较低不仅是因为资源短缺,还与科研管理滞后有关,科研纯技术效率较低已经说明了这一问题。由于受经济发展水平的制约,中西部高校在教育与信息化建设方面落后于东部高校[25],而信息化对于高校知识创新效率具有显著的促进作用[26],因此,中西部高校信息化发展滞后也成为限制其科研效率提升的因素之一。高校科研管理过度行政化,管理人员官本位思想浓厚、服务学术研究意识薄弱,行政领导在项目、成果、科研基地评审中话语权过大、占据的名额过多[27],这些都不利于科研效率的提升。因此,中西部高校必须提高科研管理的信息化水平,建立科研管理信息数据库,形成科研管理全过程管理与服务机制,在课题申报、成果鉴定、评奖和成果转化等方面为教师提供信息化、程序化、规范化和专业化的服务;同时提高管理水平和服务意识,提高科研人员科研评审中的地位和比例,实施“以科研为中心”“以人为本”的管理,对科研管理服务团队进行专业人才分类,为教师科研活动提供专业支持与服务。

其次,重视科研人才的培养、使用和激励。由于经济水平低、财政能力有限、地理区隔、空间区位差和市场化程度低等原因,一些中西部高校面临人才引进难和人才流失问题[28],特别是一些重点学科及热门专业的人才流失较为严重[29]。考虑到人文社科研究的特殊性,科研人员对于科研产出的贡献要远大于科研经费,而且高级职称科研人员对科研产出的贡献大于初中级职称科研人员[30]。因此,中西部高校要提升科研效率,特别是基于高质量产出的科研效率,重视高素质教师队伍建设。对于青年教师,要帮助他们提高科研能力和素养,鼓励他们攻读博士学位、参与重点高校的博士后项目、申请国内外访学以及加入核心研究团队;对于科研骨干,除了提供具有竞争力的薪酬待遇外,还应减轻他们在科研方面的行政负担,营造公平、公正和透明的科研环境和氛围,为他们的生活和工作提供必要的条件和服务保障。