基于DEA模型的北京高校科研资源配置效率研究

　　[摘要]高等院校是国家重要的科研基地，科研经费在逐年提高。科研效率的提高既有利于政府合理配置科技资源，又有利于高校自身的发展建设。根据北京市统计年鉴在2003-2012年的统计数据，采用DEA分析的C2R和BC2模型，借助Deap2.1统计软件，对北京市本科院校的科研效率进行整体的评价分析，对非DEA有效的单元作投影分析，并对原始值和目标值进行比较。研究表明：北京市本科院校的科研效率具有波动性。DEA综合无效的年份中，技术效率无效和规模效率无效并存，但规模收益递增。因此，应该合理调配高校教育资源、适当扩大科研规模、改革科研评价机制，保证高校科研高效、稳定持续增长。

　　[关键词]科研效率高校数据包络分析（DEA）

　　[中图分类号] G644 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2014）18-0024-04

　　国家“十二五”科技规划和《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》明确提出了“大幅提升自主创新能力、显著增强科技竞争力和国际影响力、突破重点领域核心技术、支撑经济发展方式转变，力争科技进步贡献率达到60%以上，建设创新型国家”的发展目标。[2]高校的科研活动是国家科研和创新的重要部分，对高校科研效率进行科学合理的评价既有利于高校自身的发展建设，又有利于政府合理配置科技资源。[3]随着国家经济实力的增强，我国在科研方面的经费支持力度逐年递增。以北京市的高校为例，除2004年与2003年经费基本持平之外，以后的几年经费都在大幅递增，尤其是2010年比2009年增加了301156万元（图1）。经费的增加促使近年来高校参与科研的教师人数增加，同时，大学生科研项目的出现使一部分有兴趣和能力的本科生也加入到教师的研究队伍当中，高校的科研队伍在壮大。高校发表论文、获得专利、科技奖的总量快速增长和提高。随着我国高校规模的迅速扩大，对资源和经费的需求也越来越多，尽管国家财政对高等教育的拨款逐年增长，仍然不能满足高校的需求。[3]我国高等教育在科研经费的分配和使用、科研资源配置效率上还需要研究；在发表论文的质量等方面还有待于提高。在近年来科研经费支出快速增加的情况下，我们高校的科研成果倍出是有目共睹的。但是，高校的科研效率是否也和科研经费支出及科研成果一样一直呈上升的趋势？科研效率是否还有提高的可能性？在一定的投入量下，产出是否达到了最大？针对这些问题，对高校科研资源配置效率研究，提高政府决策的科学性，促进科技资源的高效利用和合理配置具有重要意义。

　　国内外用DEA方法对高校科研效率评价较多。Athanassapoulos等、Jill Johnesc，Flegg对英国高校的效率进行了评价[4]，Necmi等、Andrew等用此法评价了澳大利亚高校的技术效率和规模效率[5]。国内的研究有崔维军等[2]、王丽娜[6]对江苏省高校的科研效率进行了研究。也有对全国各地高校效率的比较研究，例如胡庆江等，符银丹等，陈琼娣[7]都对985工程院校科研效率进行了研究。目前一些地方及市属院校参与科研的人员及经费与日俱增，其科研成果对本地区的发展贡献越来越大。高等教育行业不同于其他生产部门，其最大的特点是具有非盈利性，投入和产出通常没有直接的价格体现，且同时承担一定的社会服务职责。[8]北京作为首都，高校云集，研究北京市高校科研效率很有必要。

　　一、数据包络分析模型

　　数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）理论是Charnes等人于1978年为解决决策单元（DMU）的绩效评价问题提出“相对效率评价”系统分析方法，即DEA方法的前身。此后，在工业、商业、教育等领域的决策分析中，DEA方法都得到广泛的应用。DEA本质是利用统计数据确定相对有效的生产前沿面，并通过计算不同单元相对生产前沿面的效率差异做出最优决策。[9]DEA以相对效率为基础，以数学规划模型评价具有多指标投入和多指标产出数据对相同类型的“单位”间的相对有效性或效益，对指标具有较好的包容性、无需了解输入输出函数关系，能够较好地避免主观因素影响。[10]北京市高校各年科研效率评价主要采用了以下两个模型：一是规模收益不变的C2R模型，二是规模收益可变的BC2模型。

　　二、研究指标的选取及评价分析

　　（一）研究指标的选取

　　论文数量是从《中国高教研究》历年全国高等教育科研成果统计中计算出的北京高校论文的总和，其余数据全部来源于《北京市统计年鉴》。只计算本科院校，不包括高职高专学校。根通过检验各变量的相关性选取输入输出指标体系进行计算，见表1。

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