高校人文社科“项目制”的绩效评估及逻辑反思——基于联立方程与BP 人工神经网络

金 鹏，俞立平

（1.宁波财经学院金融与信息学院，浙江宁波 315175；2.浙江工商大学统计与数学学院，浙江杭州 310018）

0 引言

目前高校人文社科研究经费的分配以项目制为主，也称为课题制，其应用效果总体缺乏研究。高等院校科研经费的分配体制主要包括单位制与项目制两种模式，伴随国家治理模式由计划向市场的转轨，高等教育资源分配制度逐渐从单位制向项目制转换，两者互动决定了高等教育系统格局［1］。从新中国成立到1985 年，高等教育经费拨款采取“基数+发展”模式，1986—2001 年，采用“综合定额+专项补助”模式，2002 年以后，采取“基本支出预算+项目支出预算”模式［2］，其演化趋势总体上是从计划机制向计划与市场机制兼顾转变。关于人文社科项目绩效的研究，主要集中在项目本身以及学科、团队、学校等微观层面，极少从项目制的宏观视角展开研究。

人文社科项目相对自然科学项目具有典型的独特性。人文社科研究侧重人文精神和公共治理等方面，其研究对象是人类与社会。人文社科研究经费一般较少，成果形式一般以学术论著和研究报告为主。从研究方式来看，人文社科更强调理论分析、实地调查与数据计量。尽管人文社科与自然科学研究在不断交融，但其差异还是显著的，必须单独开展研究。

研究高校人文社科项目制的绩效具有重要意义，首先，这是一个全新的选题，目前研究不多，对于人文社科项目制的制度设计与优化非常重要。其次，从宏观视角研究人文社科项目制的绩效，分析其中存在的问题，有利于进一步优化人文社科项目经费分配体制，促进人文社科学术繁荣。

1 文献综述

科研项目绩效评价的含义较广，包括科研成果评价、投入要素绩效评价与投入产出效率分析等多个方面。Crawford 等［3］指出项目绩效是对效率和效力的均衡。Lynn 等［4］强调应该重视R&D 项目成果转化与商业绩效。

一些学者专门就人文社科项目绩效的评价问题展开研究，俞立平等［5］应用TOPSIS 评价模型、面板数据模型和面板向量自回归模型对人文社科研究的投入产出关系进行分析，发现科研人员对科研产出的贡献最大。李硕豪等［6］发现，国家社会科学基金教育学项目的学术成果经济成本较大，边际效率递减，其主要原因包括立项时未能充分考查申请者的科研能力、学术生态异化等。李贞等［7］根据高校人文社科团队绩效评价的“投入—中介—产出”（IMO）模型，应用群组层次分析法计算指标权重，构建了由50 个指标组成的评价指标体系。吴锋［8］认为一个国家的哲学社会科学研究水平体现了该国的知识创新能力，对社科项目进行绩效评估有利于学术资源的优化配置，但相比国家自然科学基金项目的绩效研究，学术界对社会科学基金绩效的研究较为薄弱，缺乏深入的实证研究。包水梅等［9］分析了2004—2018 年的教育部人文社科研究项目数据，发现教育学类一般项目的科研成本较高，绩效相对不佳。毛智辉等［10］以227 项国家社会科学基金教育学项目为实证研究对象，发现影响项目绩效的关键因素包括项目申请人的学术能力、所在学科水平和所属院校的声誉。

关于高校科研项目制存在的问题研究，熊进［11］提出在项目化思维影响下，大学学术可能因项目的规范理性而呈现出表演化的状态；项目实践在项目符号的掩饰下，学术具体内容与真实所指容易被忽视，学术好坏难以有效区分。马健［12］认为科研项目制存在的问题主要包括：过于强调论著数量、科研期限缺乏弹性、分批拨款弊大于利、绩效挂钩误导科研。李兵等［13］分析高校项目制存在的问题后认为，资源配置方式的单一化会对科研工作产生负面作用，放大马太效应，并妨碍跨单位之间真正的合作。胡敏［2］指出项目制存在的问题包括阻碍协调稳健发展、边缘化学术自主发展以及弱化高校体制机制创新等。周怀峰［14］认为现行科研项目课题制不适合需要较长时间潜心研究的个性化课题和学科基础课题，在很大程度上掣制了学术风气和学术精神，尤其不适合人文社科研究。

从现有的研究看，关于项目绩效评价的成果较多，涉及科研项目、人才项目、双创项目、成果转化项目等，不过是以自然科学项目为主，关于人文社科项目绩效评价的研究较少。关于项目制存在的问题，现有研究也涉及较多。总体而言，科研项目绩效评价尚需在以下3 个方面深入：

第一，关于科研项目绩效的研究，主要从项目本身、团队、学科、高校等维度，本质上侧重微观层面的分析较多，宏观层面较少。并且现有研究更加关注科研经费与科研人员投入的绩效，从项目制角度研究项目绩效的文献较少，尤其是实证研究。

第二，从投入产出研究方法角度，典型的是采用各种回归分析以及DEA 效率分析，但是存在的问题是难以较好地处理变量的内生性，稳健性检验几乎均未考虑。基于联立方程模型、BP 人工神经网络模型、贝叶斯向量自回归模型的研究较少。本质上，从计量角度研究项目制的理论与方法模型需要重新建构。

第三，关于项目制存在的问题，大多数研究是以自然科学项目为研究对象，只有少量研究涉及人文社科，而且主要是从理论层面进行分析。

本文在理论分析的基础上构建高等院校人文社科项目制绩效评价的理论框架，依托教育部双一流建设高校的科研数据，首先应用联立方程模型分析项目制的绩效，然后通过BP 人工神经网络模型对回归分析结果进行稳健性检验，最后应用贝叶斯向量自回归模型分析人文社科研究的投入产出变量之间的互动关系。在此基础上对人文社科项目制的绩效进行综合评估，得出研究结论并进行讨论。

2 理论基础与研究方法

2.1 项目制绩效的研究思路

高校人文社科研究的主要投入包括科研经费和科研人员，主要产出包括学术论文、学术著作和研究报告。科研项目从严格意义上讲也属于投入要素，它与科研经费投入的关系密切，因为在人文社科的科研经费中，绝大多数是通过科研项目获得的。将科研项目作为投入变量之一可以用来评估科研项目绩效，并且与科研经费和科研人员的绩效进行对比，从而对项目制的利弊进行综合评估。

单位制和项目制作为两种主要的科研经费分配机制，前者更重视计划，后者更重视市场竞争。通过对科研项目与科研经费、科研人员绩效的比较分析，就可以综合评估科研项目的宏观绩效，即项目制绩效。在人文社科研究的3 个投入变量中，科研项目是完全通过竞争获取的，更加接近市场，代表项目制。科研经费主要是通过竞争获取的，代表市场与计划之间的一种均衡，更接近市场。科研人员是人文社科多年积淀形成的一种自然状态，更接近计划和平均分配，即单位制。如果科研项目的绩效高于科研人员的绩效，表明项目制的确有利于促进人文社科研究的发展；反之，则表明人文社科研究中的项目制存在弊端，应加以完善。

2.2 研究框架

本文的总体研究思路为：首先建立联立方程模型分析人文社科研究的投入和产出之间的静态关系，之后应用BP 人工神经网络模型对分析结果进行稳健性检验，最后采用贝叶斯向量自回归模型分析人文社科研究的投入与产出之间的动态互动关系。

本文的研究框架如图1 所示，首先是基本研究方法的选择问题。政府投入科研项目的相关指标间存在复杂联系［15］，在人文社科研究的投入要素中，科研经费与科研人员两者之间紧密相关，高校的科研经费越充足，则越能吸引科研人员加入，而科研人员的增加则有助于高校申请到更多的科研经费。科研项目与科研经费也密切相关，科研项目越多，科研经费越高。科研人员也与科研项目高度相关，科研人员越多，则高校可以申请到更多的科研项目，这反过来又会促进高校增加科研人员。在人文社科研究的产出成果中，学术论文和学术著作主要偏向理论研究，而研究报告主要偏向应用研究。三种成果之间也存在密切的联系，理论研究是应用研究的基础，而研究报告经过加工整理后也可作为学术论文或学术著作发表和出版。关于一个研究主题的系列学术论文可以整合为一部学术著作，反过来，在撰写学术著作的过程中，某些创新性较强的内容可以作为学术论文单独发表。正是由于人文社科研究的投入产出变量多，它们之间又存在复杂的关系，因此，采用单个回归方程无法深入揭示这些投入产出变量之间的关系，而使用联立方程模型则能较好地处理。

图1 研究框架

其次是稳健性检验方法，采用联立方程模型会涉及许多变量，在这种情况下，研究的稳健性检验是个新的问题。何况产出变量是多个，在这种情况下稳健性检验更加困难。本文提出通过BP 人工神经网络模型分析多投入与多产出变量之间的关系，根据投入变量的相对权重判断其对产出的贡献大小，从而对绩效进行分析，并对联立方程模型的分析结果进行稳健性检验。

第三是科研项目与其他关键变量之间的互动效应，这也是其绩效的一种体现，拟采用贝叶斯向量自回归模型进行分析。联立方程模型侧重分析变量之间的静态关系，贝叶斯向量自回归模型侧重分析变量之间的动态关系。两者相结合，可以对项目制绩效进行全方位的估计，同时也便于分析人文社科研究的投入产出现状、特征与问题。

需要说明的是，在实际研究中，由于人文社科的研究报告总体占比不多，比如2018 年，中国本科院校共发表国内论文295 526 篇，出版学术著作26 049 部，完成研究报告19 234 部，此外存在许多高校研究报告数量为0 的情况［16］，因此本文在实证分析时仅考虑学术论文和学术著作这两种人文社科研究的产出成果。

2.3 联立方程模型

本文构建的联立方程模型如下：

在式（1）表示的联立方程模型中，Y1和Y2分别代表人文社科研究的学术论文和学术著作这两种产出变量，K、L和P分别代表科研经费、科研人员和科研项目等三种投入变量。cij为各方程的回归系数，i和j分别为方程序号和变量序号，i,j=1,2,3,4,5。

上述联立方程模型共包含5 个方程。第一个方程是学术论文产出方程，根据2.2 节的分析，将科研经费、科研人员和科研项目设为学术论文的投入变量。由于学术论文的产出与投入之间存在滞后，因此应考虑设置3 个投入变量的滞后期。由于人文社科研究的学术论文投入产出滞后期总体而言较短，因此将其设为1 年。第一个方程还考虑了学术著作对学术论文的影响，两者总体上没有滞后期。

第二个方程是学术著作产出方程，同样是将科研经费、科研人员和科研项目设为学术著作的投入变量。与第一个方程类似，并且考虑到学术著作的完成时间较长，将3 个投入变量的滞后期设为2 年。此外，第二个方程还考虑了学术论文对学术著作的影响，也不设定滞后期。

第三个方程是科研经费影响因素方程，根据2.2节的分析，将对科研经费产生影响的科研人员和科研项目变量加入方程，考虑到科研人员获得科研经费需要一定的时间，因此将科研人员变量的滞后期设定为1 年，科研项目变量则不设滞后期。

第四个方程是科研人员影响因素方程，将对科研人员产生影响的科研经费和科研项目变量加入方程，考虑到科研经费增加后吸引更多的科研人员需要时间，将科研经费变量的滞后期设为1 年，而科研项目变量不设滞后期。

第五个方程是科研项目影响因素方程，将影响科研项目的科研经费和科研人员变量加入方程，不设滞后期。

最后，由于学术论文和学术著作对高校学科评价具有重要意义，它们对科研经费、科研人员和科研项目会起到一定的反馈作用，因此将学术论文和学术著作变量加入第三、第四和第五个方程中，并统一设定滞后期为1 年。

2.4 BP 人工神经网络模型

BP 人工神经网络模型能够仿真人脑的结构和信息处理过程，拥有较高的学习效率［17］。BP 人工神经网络模型的工作原理是首先建立一个由输入层、隐含层和输出层构成的网络，然后通过反复训练，将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，动态调整网络中各神经元节点之间的连接权重，目标是实现输出误差不断减小，当输出误差达到设定精度或者到达最大学习次数时停止训练。具体来说，BP 人工神经网络模型的运行步骤如下：

（1）初始化网络拓扑结构。确定输入层、隐含层和输出层的神经元数量，随机设置所有连接的权重和每个神经元节点的偏置。

（2）前向传播。根据样本输入数据，逐层计算每个神经元的输出，其计算方法是将每个神经元所连接的所有前一层神经元的输出与连接权重相乘后求和，然后使用激活函数确定该神经元的输出。激活函数有多种，常用的是Sigmoid、ReLU 和Tanh。

（3）计算模型输出误差。对比BP 人工神经网络模型的输出与样本输出数据，计算误差值，通常使用均方误差公式计算。

（4）反向传播。根据输出误差值，通过链式法则计算所有连接权重的梯度，并应用梯度下降算法调整连接权重和神经元节点的偏置。

（5）重复2、3、4 这3 个步骤，当达到预先设定的收敛条件时停止训练。

2.5 贝叶斯向量自回归模型

由于人文社科研究的投入产出变量之间存在复杂的互动关系，并且科研项目是其中非常重要的一个变量，因此需要引入贝叶斯向量自回归模型，来研究它们之间复杂的互动关系。

传统的向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR）由Sims［18］在1980 年提出，VAR 模型能够解决联立方程模型存在的一些问题，如无法根据经济理论明确变量之间的动态关系、内生和外生变量难以划分、模型识别、伪回归等。VAR 模型不以经济理论为基础，但能够分析经济变量之间的互动关系并进行预测。不过，VAR 模型也有缺点，主要是对自由度的要求较高，若模型的变量个数为m，滞后阶数为p，则需要估计的参数有m(mp+1)个。当变量个数较多而样本数据量较少时，需要将一些待估计参数设为0，这可能会导致VAR 模型与经济理论矛盾。针对VAR 模型的不足，Litterman［19］将贝叶斯定理用于VAR 模型，从而提出了贝叶斯向量自回归模型（Bayesian vector auto regression model，BVAR）。BVAR 模型相比VAR 模型的改进是将所有参数看作服从某一概率分布的随机变量，并使用源于经验和历史数据的先验分布来增加参数估计的准确性。

3 数据来源与实证分析结果

3.1 数据来源

本文将中国137 所“双一流”建设大学作为研究对象，相关研究数据来源于教育部人文社会科学信息网（https://www.sinoss.net）。在投入变量中，科研经费数据采用网站公布的各高校的研究与发展经费当年内部支出数据，科研人员数据采用研发人员合计数据，科研项目数据采用课题数的数据。需要说明的是，由于人文社科研究的特殊性，项目差距要远远小于自然科学，因此采用课题数进行绩效分析比较合适。在产出变量中，学术论文和学术著作分别采用网站公布的各高校论文数和著作数的数据。

基于教育部人文社会科学信息网上统计数据的连续性，本文将研究数据的时间范围设定为2004 至2018 年，部分高校在这段时间中有合并行为，对此进行了适当的数据归并。此外，为方便取对数处理，对部分为0 的数据进行了统一加1 处理。所有变量的描述统计如表1 所示。

表1 变量描述统计

3.2 联立方程模型的估计结果

联立方程模型的估计结果如表2 所示。5 个方程的拟合优度分别为0.815、0.734、0.765、0.769、0.826，总体来说模型的拟合效果较好，说明本文所构建的联立方程模型中各变量之间的关系及滞后期的设置比较合理。

表2 联立方程模型的估计结果

根据表2 中的模型估计结果可以看出，在学术论文产出方程中，除了科研经费变量没有通过统计检验外，其他所有变量均通过了统计检验。在影响学术论文产出的几个因素中，科研人员的贡献最大，其弹性系数为0.655。学术著作对学术论文产出的贡献次之，其弹性系数为0.342。科研项目对学术论文产出的贡献最小，其弹性系数为0.129。这一回归分析结果表明，虽然在人文社科研究中，科研项目总体上有利于提高学术论文产出，但贡献很小。

在学术著作产出方程中，所有变量均通过了统计检验。在影响学术著作产出的几个因素中，按照贡献大小从高往低排序分别是学术论文、科研人员、科研经费和科研项目，其弹性系数分别为0.815、0.270、0.270 和-0.097。科研项目对学术著作的弹性系数为负数，表明在人文社科研究中，科研项目在学术著作产出方面的绩效欠佳。

在科研经费影响因素方程中，所有变量也通过了统计检验。科研项目对科研经费的弹性系数最高，为0.862，表明项目制对科研经费的影响非常显著。在其余几个科研经费的影响因素中，按照影响大小从高往低排序分别是学术著作、学术论文和科研人员，其弹性系数分别为0.199、0.074 和-0.152。科研人员对科研经费的弹性系数为负数，表明在人文社科研究中，科研人员数量对科研经费的分配影响较小。

在科研人员影响因素方程中，所有变量也通过了统计检验。对科研人员影响最大的因素是学术论文，其弹性系数为0.253，科研项目、学术著作和科研经费等其他几个影响因素的弹性系数分别为0.212、0.069 和-0.036。

在科研项目影响因素方程中，所有变量均通过了统计检验。对科研项目影响最大的因素是学术论文，其弹性系数为0.607，科研经费、学术论文和学术著作等其他几个影响因素的弹性系数分别为0.472、0.193 和-0.049。

为了更加直观地理解联立方程模型的估计结果，将其进行可视化处理，处理结果如图2 所示。其中，箭线表示变量之间存在影响关系，线条类型分为两种，实线表示弹性系数为正，虚线表示弹性系数为负，弹性系数绝对值的大小用线条粗细代表。下面根据图2 所描述的变量之间的关系以及表2 中的模型估计结果，对人文社科研究的投入产出进行分析。

图2 联立方程模型估计的可视化结果

（1）学术论文的投入产出分析。联立方程模型的估计结果表明，科研经费对学术论文没有直接影响。不过，从图2 容易看出，科研经费对学术论文有三条主要的间接影响路径：一是科研经费→科研人员→学术论文，其间接弹性为-0.036×0.655，即-0.024；二是科研经费→科研项目→学术论文，其间接弹性为0.472×0.129，即0.061；三是科研经费→学术著作→学术论文，其间接弹性为0.176×0.342，即0.060。三条间接影响路径对应的间接弹性之和为0.097。

其实，还存在一些更复杂的科研经费对学术论文的间接影响路径，如科研经费→科研项目→学术著作→学术论文，但这些路径一般会涉及到3 个弹性系数连续相乘，使得间接弹性很小，因此，本文只考虑两个弹性系数相乘的路径。

科研人员对学术论文的直接弹性为0.655，此外还有两条主要的间接影响路径：一是科研人员→学术著作→学术论文，其间接弹性为0.270×0.342，即0.092；二是科研人员→科研项目→学术论文，其间接弹性为0.607×0.129，即0.078。间接弹性之和为0.170，总弹性为直接弹性和间接弹性之和，即0.825。

科研项目对学术论文的直接弹性为0.129，此外还有两条主要的间接影响路径：一是科研项目→科研人员→学术论文，其间接弹性为0.212×0.655，即0.139；二是科研项目→学术著作→学术论文，其间接弹性为-0.097×0.342，即-0.033。间接弹性之和为0.106，总弹性为0.235。

（2）学术著作的投入产出分析。科研经费对学术著作的直接弹性为0.176，主要的间接影响路径有两条：一是科研经费→科研人员→学术著作，其间接弹性为-0.036×0.270，即-0.010；二是科研经费→科研项目→学术著作，其间接弹性为0.472×(-0.097)，即-0.046。间接弹性之和为-0.056，总弹性为0.120。

科研人员对学术著作的直接弹性为0.270，此外还有三条主要的间接影响路径：一是科研人员→科研经费→学术著作，其间接弹性为-0.152×0.176，即-0.027；二是科研人员→科研项目→学术著作，其间接弹性为0.607×(-0.097)，即-0.059；三是科研人员→学术论文→学术著作，其间接弹性为0.655×0.815，即0.534。间接弹性之和为0.448，总弹性为0.718。

科研项目对学术著作的直接弹性为-0.097，另有三条主要的间接影响路径：一是科研项目→科研经费→学术著作，其间接弹性为0.862×0.176，即0.152；二是科研项目→科研人员→学术著作，其间接弹性为0.212×0.270，即0.057；三是科研项目→学术论文→学术著作，其间接弹性为0.129×0.815，即0.105。间接弹性之和为0.314，总弹性为0.217。由于正的间接弹性之和绝对值大于负的直接弹性绝对值，导致总弹性由负变正。

各投入变量的综合弹性对比如表3 所示。对于学术论文成果而言，科研项目的弹性为0.235，远小于科研人员的弹性0.825，大于科研经费的弹性0.097，说明项目制相对于资源分配更加平均的单位制而言绩效较低。对于学术著作成果而言，科研项目的弹性为0.217，小于科研人员的弹性0.718，高于科研经费的弹性0.120，说明项目制的绩效也不高。

表3 投入变量的综合弹性对比

3.3 BP 人工神经网络模型的训练结果

下面对人文社科研究的投入产出数据应用BP人工神经网络模型进行训练，软件采用alyuda neuro intelligence V2.2 版，模型采用在线反向神经网络（online back propagation）。通过BP 人工神经网络模型训练，可以得到各投入变量的权重即重要性，以检验联立方程模型的估计结果是否稳健。本文考虑到每次训练的结果会有所不同，为确保检验结论有效，共进行五次训练，以五次训练结果的平均值作为最终结果，“输入层-隐含层-输出层”结构采用软件推荐的设置。对于每次训练，采用绝对误差阈值原则，设定绝对误差的阈值为0.000 000 1，当绝对误差低于该值时停止训练。BP 人工神经网络模型的训练结果如表4 所示。

表4 BP 人工神经网络模型的训练结果

BP人工神经网络模型的拟合优度均值为0.560，相关系数的均值为0.833，处于中等水平。从各投入变量的权重来看，科研人员投入对人文社科研究最为重要，其权重为85.37%，其次是科研经费投入，其权重为9.93%，而科研项目投入的权重最低，仅为4.70%，表明人文社科研究的项目制绩效是较低的。

根据联立方程模型的估计结果，无论是对于学术论文产出还是学术著作产出，科研项目的绩效都远远小于科研人员的绩效，这与BP 人工神经网络模型的训练结果高度一致。事实上，BP 人工神经网络提供了一种更好的分析手段，在应用联立方程模型分析时，由于产出变量有多个，因此即使根据回归结果也难以精确地全面评价投入要素的绩效，但BP人工神经网络模型由于可以处理多投入多产出数据，某种程度上能够作为一种辅助分析手段。对于科研经费这一投入变量，在联立方程模型的估计结果中，其绩效是最低的，但在人工神经网络模型的估计结果中，科研经费的绩效略高于科研项目，这与现实情况更为相符。

3.4 贝叶斯向量自回归估计

下面建立贝叶斯向量自回归模型，滞后期统一设定为两年，分别采用脉冲响应函数和方差分解分析变量之间的关系与绩效。

（1）脉冲响应函数分析。从学术论文的脉冲响应结果来看，来自学术著作的一个标准差的正向冲击对其影响最大，这种影响的当期值为0，随后缓慢提高，作用时间较长。3 个投入要素的冲击对学术论文的影响从大到小的排序分别是科研人员、科研项目、科研经费，科研经费的影响非常小。这3个变量的当期影响值也都为0，作用时间也都较长。从投入要素的冲击影响效应的大小来看，与联立方程模型的分析结果一致，表明人文社科研究中科研项目的绩效有待提高，如表5 所示。

表5 学术论文的脉冲响应结果

接下来分析学术著作的脉冲响应结果，从表6可以看出，来自学术论文的正向冲击对其影响最大，当期就达到最大值，后期影响逐渐减弱，但仍然较高。3 个投入要素的冲击对学术著作的影响从大到小的排序依次是科研人员、科研经费和科研项目，这也表明人文社科研究中科研项目的绩效需要进一步提高。

表6 学术著作的脉冲响应结果

最后分析科研项目的脉冲响应结果，从表7 可以看出，学术论文的冲击影响最大，表明在人文社科研究中学术论文和科研项目形成了良性反馈。科研人员和科研经费对科研项目的冲击影响虽然小于学术论文，但也较高，两者大致相当，不过科研经费的影响衰减速度更快，而科研人员的影响较为平稳。学术著作对科研项目的冲击影响相对较小，但总体比较平稳。

表7 科研项目的脉冲响应结果

（2）方差分解分析。从学术论文的方差分解结果来看，总体上学术著作和科研人员对其影响较大，而科研经费和科研项目对其影响不显著，如表8 所示。

表8 学术论文的方差分解结果

从学术著作的方差分解结果来看，学术论文对其影响较大，科研人员对其影响较小，而科研经费和科研项目对其影响非常小，如表9 所示。

表9 学术著作的方差分解结果

从科研项目的方差分解结果来看，学术论文对其影响较大，其次是科研经费和科研人员，学术著作的影响最小，如表10 所示。

表10 科研项目的方差分解结果

4 研究结论与政策建议

4.1 研究结论

（1）人文社科项目制的总体绩效不高。基于联立方程模型的研究结果表明，对于学术论文和学术著作而言，科研项目的弹性远低于科研人员，但高于科研经费，项目制绩效总体不高。而BP 人工神经网络模型的估计结果表明，这个结论是稳健的，科研项目在所有投入要素中的权重甚至是最低的，仅为4.70%。脉冲响应函数分析的结果表明，对于学术论文，科研项目的正向冲击对其影响总体不大，对于学术著作，科研项目的正向冲击对其影响很小。方差分解分析的结果显示，无论是在学术论文还是在学术著作的方差分解中，科研项目的份额均极小，基本可以忽略不计。以上实证分析结果充分说明，在人文社科研究中，科研项目的绩效总体不高，需要进行系统思考并加以改进。

（2）人文社科的科研经费绩效需要进一步提高。基于联立方程模型的研究结果显示，无论是从学术论文产出还是从学术著作产出的角度来看，科研经费的贡献都是最低的。BP 人工神经网络模型的估计结果表明，科研经费对人文社科研究产出贡献的权重仅为9.93%，说明这一结论是稳健的。脉冲响应函数分析的结果表明，来自科研经费的冲击对学术论文的影响最低，对学术著作的影响也很低。方差分解分析的结果表明，无论是在学术论文还是在学术著作的方差分解中，科研经费的份额几乎可以忽略不计。以上实证分析结果充分说明，人文社科研究中的科研经费绩效也不高。

（3）人文社科的科研人员绩效最高。根据联立方程模型的估计结果，科研人员对学术论文的弹性最高，为0.825，对学术著作的弹性也最高，为0.718。BP 人工神经网络模型的估计结果表明，科研人员对人文社科研究的产出贡献比重高达85.37%。脉冲响应函数分析的结果表明，来自科研人员的正向冲击对学术论文和学术著作的影响都非常显著。方差分解分析的结果表明，科研人员在学术论文和学术著作的方差分解中的份额要显著大于科研经费与科研项目。以上充分说明对于人文社科而言，科研人员的绩效最高。

（4）科研人员、科研经费对科研项目的影响显著，学术论文的反馈明显。联立方程模型的估计结果显示，科研人员、科研经费对科研项目的影响显著，同时学术论文对科研项目的反馈作用明显。脉冲响应函数分析的结果表明，来自学术论文的冲击对科研项目的影响最大，科研人员和科研经费的影响次之。方差分解分析的结果表明，学术论文在科研项目的方差分解中所占比重较大，其次是科研经费和科研人员。

学术著作对科研项目的影响不大，其反馈效果欠佳。人文社科应该鼓励学者长期进行高质量的基础研究，发表高质量、系统化的研究成果，学术著作总体上是这些成果的体现，其反馈作用差，说明项目制具有短期效应，缺乏长期效应。

4.2 政策建议

（1）人文社科项目制需要进行反思和改进。本文的研究结果表明，高校人文社科项目制的绩效不高，如果将科研人员作为单位制或资源分配相对均匀的一种替代变量，科研项目作为项目制的一种替代变量，那么项目制的绩效更接近科研经费，远低于科研人员。需要对其存在的问题进行深入思考，充分考虑人文社科研究的特点，不断优化和完善项目制，以提高项目制绩效。

在当前项目制已经主宰高校人文社科研究资源分配的今天，应该适当考虑采用单位制辅助进行资源分配，建议对于人文社科研究的增量资源，可适当在具有一定研究能力和水平的高校之间重新分配，取消项目制，适当兼顾成果数量，但更应注重平均分配。

（2）努力提高科研经费分配的公平公正水平。人文社科研究中科研经费绩效低下是个令人吃惊的问题，固然与人文社科的学科特点相关，但主要原因还是项目制问题，因为人文社科的科研经费大部分还是通过项目获取的。深层次问题其实是人文社科项目评审问题，要努力提高人文社科项目评审的公平性，并且适当提高人文社科项目结项成果要求，注重前期研究成果数量和质量与项目立项挂钩，努力做到人文社科项目立项的公开、公平、公正。

（3）全方位充分调动广大人文社科工作者的积极性。人文社科的发展与繁荣，离不开广大人文社科工作者的努力，人文社科研究固然离不开科研经费，但科研经费并不是唯一的要素。在资源有限的情况下，如果能够充分调动广大人文社科工作者的积极性，也是一种重要的推动力量。在注重科研经费分配公正的同时，应注重对广大人文社科工作者的精神奖励，努力解决好他们切身关切的问题，全方位做好人文社科学者的激励工作。