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DEACCR模型在高校科研经费使用效率评价中的应用研究 摘要:近年来,如何科学配置科技资源成为社会各界关注的焦点,高校科研经费管理也成为高校财务管理中的新热点,对当前高校科研经费使用效率进行实证研究在理论和实务上都具有现实意义。针对我国高校科研经费管理及使用现状,本文建立了高校科研经费使用效率的监测指标体系,构建DEA CCR模型对20082010年全国62所“211”、“985”院校进行了总体和分类别的实证分析,得出了各高校的科研经费DEA效率得分,并在CCR模型结果基础上引入BCC和NIRS模型。根据研究结果,本文得出很大部分高校存在科研经费投入过剩或产出不足问题的结论并提出了相关建议。关键词:高校,科研经费,绩效评价,DEACCR模型基金项目:该文系国家自然科学基金项目“基于知识产权约束条件的企业自主创新模式研究”(项目编号:70872058);国家自然科学基金资助项目“区域科技创新景气指数构建的理论与方法研究”(项目编号:71273025)的阶段性成果。、问题的提出随着我国社会高速发展,高等院校已经成为培养各领域高级科技人才的重要基地,同时也是我国科技创新的主力军。科研经费是高等院校从事科学技术研究的基本保障,高校能否合理科学地对科技资源进行配置,决定了科技创新的产出总量。同时,高校科研经费的使用效率决定了科技研究项目预期成果的实现与否,因此也影响到我国科技创新的发展。因此,通过分析科研经费使用效率,找出提高科研经费绩效的最优方法,可以为高校科研经费管理提供借鉴。近年来,国家不断增加大对高校的科研投入力度,在国家政策的支持下,高校的科学研究能力有了长足的发展,其中,期刊论文的发表量、获得授权的专利数增长幅度较大,但从总体上看,与世界先进水平相比,还我国高校的科学研究水平与还有很大发展空间1。许多学者也都对高校科研效率进行了研究,例如结合一系列科技经费产出指标,应用灰点关联度方法针对我国科研经费使用和配置情况进行的研究2。魏守华等学者从空间地域分布的角度,对R&D(Research and Development)空间分布以及在各个空间维度的变动特点进行研究,得出我国R&D经费存在着区域空间分布严重不均衡的问题3。徐凯等学者考虑到论文及专利等成果变量均具有非负数的特征,采取Santos Silva和Tenreyro(2006)开发出来的负二项分布方法(Negative Binominal Model)对我国29个省市高校的R&D投入和学术产出之间的因果关系进行了探索,发现我国高等院校的相对效率较低,投入产出之间的关系不明显4。吴合成教授用数据包络分析方法评价了我国14个省市的R &D效率,认为我国R&D投入的利用率极低,亟需提高科研效率5。赵强强等学者使用数据包络分析评价的基本模型CCR模型,划分不同地理区域,研究了其高等院校科研经费使用效率6。陈洪转等学者运用了滞后DEA效率评价模型,从投入产出角度分析了我国31所代表性高校科研经费相对使用效率,认为我国高校科研经费使用效率整体不高7。赵萌等学者以论文发表数作为高校科研产出的主要指标进行研究,结果显示,当前在高等学校中,倾向于目标管理的横向科研经费以及专项经费拨款更能促进高校的科研产出8。国外学者也对科研效率问题进行了研究,荷兰的Cherchye和Abeele两位学者针对经济管理类科学经费投入的效率进行了研究,得出高校的学术环境、专业规模、科研基金的财政支持程度与科研效率有着显著的同向关系9。澳大利亚的Abbott和Doucouliagos应用运用非参数方法对大学科技经费的技术效率和规模效率进行了计量,研究发现,不论投入和产出指标如何进行组合设置,澳大利亚所有大学的总体效率最高,而单独来看,某些大学的效率还存在提升空间。10。Gulbrandsen和Smebyb研究了非财政拨款和大学科研工作者学术产出之间的关系,研究发现前者对后者有促进作用,但是相反,学术成果对企业的生产力促进效率不显著11。我国的科研经费管理和国外相比具有不同的阶段性特点。我国学术研究可以指出目前现行科研经费管理机制和制度方面的缺陷和不足,以及资源效率是否达到较高水平,但是还没有明确的指出实现效率达到最高水平的具体路径12。国外发达国家科研经费研究很早就开始,经过长时间的发展,目前已成体系,科研经费使用约束制度已比较完善,因此国外关于科研经费管理问题研究较少。相比之下,我国关于科研经费的管理制度仍不完善,从机制设计,到过程管理和事后评价尚存在诸多不合理的方面,因此研究科研经费管理的国内文献较多。总体而言,国内现有的研究一般较多关注某区域中各高校的科研投入效率差异,较少关注科研经费的产出效益,对于高校提高科研经费使用效率的指导作用还不够。总之,随着高校科研日益成为我国开展科学研究的重要力量,对科研经费的管理也逐渐成为高校财务管理中的重要任务13。有鉴于此,本文针对当前高校科研经费管理中的问题,在已有研究成果的基础上,利用更有效的模型,并使用20082010年高等学校科研统计资料汇编以及各高校财务年报中的相关指标及其相应的科研数据作为样本数据,对高校科研经费的使用效率进行实证评价,从中找出提高经费使用效率的影响因素,进而探索出改善高校科研管理的有效措施。以期为弥补相关研究领域的不足和针对性政策建议的提出尽一份微薄之力。二、指标选取与模型概述综合国内外学者选取的科研绩效评价指标所依据的特征及其趋势,综合各类文献研究,以及数据取得的可行性,本文针对科研投入指标从研究人员、研究经费、研究平台、研究项目四方面进行了筛选,最终选取了科研投入指标。根据数据分析的需要,首先选择数据包络模型中的CCR产出导向模型对高校科研经费管理使用效率进行分析和评价,后续继续使用BCC模型(也称为VRS模型)以及NIRS模型对样本进行进一步分析14。(一)指标选取科研绩效指标体系分为基础研究绩效评价指标体系和应用研究绩效评价指标体系。国际上具有代表性的基础研究绩效评价指标体系是由Martin教授等陆续提出并完善的15。在应用研究科研绩效方面,英国的R. Coombs、P. Saweiaodi、V. Walsh等以应用研究科研绩效评价为例,从微观的角度讨论了科研动力与科研战略的构成、组织和实施16;我国学者戚湧,李千目提出了适用于我国的应用研究绩效评价指标体系框架。此外,在2006年版中国科学技术指标中,将指标分为三块:投入指标、直接产出指标和间接影响指标。本文将遵照这一分类,将待选取指标分为投入指标和产出指标。(1)投入指标。综合各类文献研究,以及数据取得的可行性,本文针对科研投入指标从研究人员、研究经费、研究平台、研究项目四方面进行了筛选,最终选取了如表1中所示的科研投入指标。表1 投入指标一级指标二级指标三级指标指标含义投入指标科技人力博士后在站人数指当年博士后在站全年平均人数全时当量科技人员从事科研工作时间=当年全部工作时间的90%的科技工作者,一般指剔除寒假和暑假后依然工作九个月以上的工作人员。科研平台国家重点实验室指学校拥有国家重点实验室的本年数20万元以上仪器设备数指学校用于科研项目研究的大型设备仪器年末数量经费投入政府投入上级主管部门企事业单位企业、事业单位其他来源经费指学校的其他经费来源科研项目科技课题总数指当年投入科研课题总数(2)产出指标。在产出指标的筛选中,定性方法有可能遗漏掉有较高相关性的指标,而包括了相关性较低的变量,因此,我们采用Pearson相关系数法进行评价指标的筛选。在选择产出指标时,要求所选指标间的相关性要大,集中度要高。经过对指标进行相关性分析,本文拟选取表2所示的产出指标对高校科研经费状况进行评价。表2 产出指标一级指标二级指标三级指标指标含义产出指标论文与专著专著数量当年出版学术论文当年发表论文,包括国内外知识产权与成果效益专利指当年获得的专利全年平均数成果及技术转让科研成果或技术转让数量成果授奖科研成果被给与肯定并授权的数量成果获奖国家级科研获奖指当年获得国家级奖项的科研成果的数量省部级科研获奖指当年获得省部级奖项的科研成果的数量(二)模型设立当前,高校科研绩效的定性研究方法主要分为定性评价方法、定量评价方法和综合评价方法17。同行评议法、360绩效评价法和德尔菲法都属于对高校科研绩效进行定性评价的主流方法。定性评价对于数据的依赖性比较小,因而较便于操作,但是定性评价的结果较为主观。科研评价常用的定量方法包括文献计量法、主成分分析法和层次分析法。科研绩效定量评价方法毫无疑问具有更好的科学性,结论更令人信服。随着新的绩效评价工具的发展,定性与定量结合的综合评价方法是国内外关于科研绩效评价的研究的新的发展方向,在该研究领域涌现出的新方法中比较受青睐的方法有数据包络分析法、灰色系统决策法、模糊综合评价法和人工神经网络等方法。对以上方法进行综合分析后,本文采用了目前最主流的数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,简称DEA),这是目前应用最广泛的多投入多产出评价方法,这主要是因为它具有以下优点:用于多投入多产出的复杂决策单元系统的绩效评价,评价结果为相对数,不受指标量纲的影响;不需要在数据分析前设定投入、产出相关变量的对应权重,对应权重在数据运算后由运筹学模型产生,这种做法有限地避免了研究人员主观选定权重导致评价结果有失偏颇;数据包络分析法是一种非参数估计法,不需要在数据分析前对投入和产出的生产函数方程式进行设定。而数据包络分析法也存在相应的不足,其不足主要表现在其生产函数边界是确定的,无法将随机因素和测量误差的影响进行有效的分离;同时,数据包络分析评价绩效容易受到极端异常值的影响,而且被评价单元的绩效得分情况受投入变量和产出变量选择的影响较大。1978年,美国的Cooper和Rhodes两位运筹学家最早提出了数据包络分析的雏形,其后得到了迅速的发展。CCR模型是最早的DEA模型,此后DEA模型又发展了BCC、ARIC,CCWH、ST和NCNIC以及NIRS等多种模型,但其中应用最普遍的模型还是CCR模型。因此本文首先选择CCR产出导向模型对高校科研经费管理使用效率进行分析和评价。假设有n个DMU(Decision Making Unit,决策单元),每个决策单元DMUj都有m种输入,s种输出,决策单元j的输入向量和输出向量分别为,xj=(x1j,x2j,xmj)T,yj=(y1j,y2j,x1j)T,j=1,2,n。设DMUj0的输入、输出为(xj0,yj0),这里简记为(x0,y0),评价DMUj0相对有效性的CCR模型为:为了便于应用和理解模型(1),在实践应用中一般使用具有非阿基米德无穷小量的模型:其中=(1,1,1)tEm+,e=(1,1,1)TEm+。Em+在该模型中,设为决策单元的技术效率,结论如下:(1)当c时,且s+=s-=0时,在初始投入为X的情况下,相应的DMU能够得到最优化的产出Y,实现技术有效,此时称DEA总体有效。(2)当c=1时,且s+0或者s-0时,投入X,减少s-,但是产出不变,或者保持X不发生变化,但Y提升到s-,此时称DEA弱有效。(3)当c1时,或者s+0,s-0,则称DMU为DEA无效,所进行的经济活动为技术无效或规模无效。三、实证分析选取了恰当的评价指标以及数据分析模型后,本文从教育部直属76高校中筛选出62所最有代表性的“211”、“985”院校,以20082010年高等学校科研统计资料汇编以及各高校财务年报
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