基于SE—DEA模型的我國高校R&D績效評價

査奇芬　丁月嬌

摘要：文章利用DEA評價了我國各地區高校R&D投入產出效率，分析了非DEA有效地區的投入冗余量和產出不足量，應用SE-DEA模型對各DEA有效地區的績效進行了排名對比，為提高我國高校R&D績效提出了建議對策。

關鍵詞：高校R&D；DEA；SE-EDA；投入產出效率

一、引言

研究與試驗發展（Research and Development，R&D）是指在科學技術領域，為增加知識總量及運用這些知識去創造新的應用而進行的系統的創造性活動，包括基礎研究、應用研究、試驗發展三類活動。高等院校是知識、信息、人才等資源聚集地，是我國R&D活動的三大主體之一，其擔負著培養高科技人才和重大科研項目的任務，對高校R&D活動的研究具有重要價值。

國內已有不少學者對我國高校R&D績效方面進行相關研究。在高?？蒲心芰Φ脑u價方法方面，孫世敏等用DEA的方法對我國各省市自治區的高?？蒲型度氘a出效益進行了評估；樊華等綜合采用改進的DEA方法和PCA方法，分析評價了2002年我國高?？萍伎冃?。在評價指標體系的建設方面，孫世敏等在研究我國地區高校R&D績效分析中以R&D人員合計和R&D經費合計作為投入指標，產出指標包括出版科技專著數、發表學術論文數、知識產權授權數和科技成果轉化金額。其研究基于決策單元（DMU）的不同可以分為四類：第一類是以一個單一的高校內部的院系為決策單元；第二類是以某省份或者某區域內的高校作為決策單元；第三類是以不同學校同一學科或院系作為決策單元；第四類是以不同省份或地區的高校作為決策單元。

本文利用DEA方法對我國各地區高校的R&D績效進行分析，并且通過SE-DEA模型對DEA有效的決策單元進行對比排名，計算出非DEA有效單元的產出不足量和投入冗余量，并且進一步提出提高我國各地區高校R&D績效的建議對策。

二、高校R&D績效的評價方法及指標選取

（一）DEA方法介紹

數據包絡分析（Data Envelopment analysis，簡稱DEA模型）是1978年由著名的運籌學家A.Charnes（查恩斯）、W.W.Cooper（庫伯）及E.Rhodes（羅茲）首先提出的，用于評價相同部門間的相對有效性（DEA有效）。DEA方法是假定輸入輸出之間確實存在某種聯系，但不需要確定這種關系的表達式，在處理多輸入多輸出的有效性綜合評價方面占絕對的優勢。DEA方法是根據決策單元輸入輸出的實際數據獲得最優權重，排除了很多主觀因素的影響，在對實際數據處理時會先做標準化處理，因此選取指標值時不需要考慮量綱問題。本文是通過DEA方法求得DMU的綜合效率，即純技術效率與規模效率的乘積，通過其來分析DMU的績效問題。綜合效率值為1的表明該DMU有效，否則無效。

DEA模型的一個弱點就是計算得到的多個DMU的綜合效率值均為1，無法對DEA有效的決策單元進行比較和排序，無法進行深一步的評價，為此超效率DEA模型（super efficiency DEA，SE-DEA）被提出。該模型是假設決策單元的規模收益不變，分析投入產出效率，其值不再限于0～1之間，可以超過1，小于1無效，否則有效。這樣也就可以對DEA有效的DMU進行比較并排序。

（二）高校R&D績效指標選取

高校R&D績效就是高?？蒲型度牖顒拥漠a出對期望值所達到的程度，即高校R&D投入產出率。為了充分反映全國高校R&D活動的實際情況，本文結合前人關于R&D投入產出評價指標體系的研究成果，并且遵循指標體系的確立原則，確定了評價指標體系。本文選擇的高校R&D活動的投入指標包括R&D人員全時當量和R&D內部支出經費，產出指標包括出版社科技著作、有效發明專利、專利所有權轉讓收入。

三、高校R&D績效評價實證分析

本文以我國各地區高校R&D活動作為研究對象，將每個地區看成一個DMU，數據來源于《中國科技統計年鑒2013》，去掉了相關指標值為0的地區（內蒙古、海南、西藏、青海、新疆），共選取了我國26個省市，并且使用MAXDEA軟件對我國各地區高校R&D績效進行評價，結果如表1所示。

綜合效率主要反映高校的科研環境、科研管理制度、產學研發展情況是否能夠保證各項科技投入資源的潛能充分地發揮出來；純技術效率取決于高校自身的管理體系、創新能力、研發效率等因素；規模效率則受到高校發展投入規模、人員數量、經費投入等因素的影響。主要結論分述如下。

第一，根據表1可以看出，北京等7個地區的綜合效率值為1，表明這些省市區的R&D投入產出績效的相對最優性；綜合效率值為1的共7個省市區，占全國26.9%，則非DEA有效的地區占全國73.1%，表明我國高校R&D投入產出效率整體偏低。

根據國家經濟區劃，我國可劃分為東部、中部和西部地區。東部地區如北京、河北、江蘇、福建等省的高?？蒲型度氘a出效率明顯優于其他各地區，但是像上海、天津這樣經濟比較發達的城市，其高校擁有的科研資源也是相當豐富的，而它們的DEA資源配置相對效率很低，反而經濟欠發達、科技落后的云南省卻達到DEA有效，表明R&D績效并不是完全受區域經濟的影響。

第二，由表1可知，北京等8個地區的R&D純技術效率值為1，其中除了寧夏其余決策單元都是DEA有效，而造成寧夏非DEA有效是因為其規模較小，所以增加R&D資源的投入，擴大科研活動規模，則可以達到DEA有效。26個省市高校R&D活動非純技術DEA有效的占全國53.85%，要想提高各地區高校R&D活動績效需要重視高校的管理體系、提高其創新能力和增強研發效率等方面。

第三，當R&D規模達到飽和時，如果再增加投入，就可能出現規模收益遞減的情況。從表1可知，北京等7個地區規模效率都是1，表明它們的規模收益不變，達到最大產出規模點；天津、浙江等省市R&D活動規模收益都是遞增的，表明可以適當地增加R&D資源的投入，從而R&D產出將有更大比例的增加；上海、黑龍江等省市區R&D活動規模收益是遞減的，表明隨著R&D投入的增加，規模效率開始下降，也就是隨著R&D資源投入的擴大而其產出達到飽和狀態且不會有相應的提高。因此，應該適當降低投入規模，才能達到規模有效。26個省市區高校R&D規模收益遞減的有10個，而其中中部地區有5個，這表明中部地區在之后的高校R&D活動中要加強資源合理配置，不要急于擴大R&D投入的規模，關鍵是要考慮如何提高科研效率。

第四，對于DEA有效的省市，通過投入冗余量和產出不足量可以提出相應的改進措施。通過軟件分析，如吉林省高校R&D活動投入產出效率為0.405，是所有省市區R&D活動投入產出效率中最低的，其要到達DEA有效，從科研投入方面吉林省要減少1467.62人年的R&D人員全時當量，由現時的14690人年減少到13223.18人年，同時從科研產出方面而言，要增加1407.50種科技著作，從現有957種科技著作增加到2364.50種，有效發明專利藥從現有的1588件增加到3923.53件，并且專利所有權轉讓收入要增加776.40萬元，由現有的527.90萬元增加到1304.30萬元。

第五，在 DEA 的 CCR 模型分析過程中，DEA有效地區的綜合效率值為1，無法直接比較這些DEA有效地區績效的高低。通過MAXDEA軟件利用SE-DEA模型測算出DEA有效的7個省市的R&D活動的超值效率，北京為1.528，排名第三；福建為1.467；河北為1.619；河南為1.672，排名第一；江蘇為1.390，排名第五；云南為1.086；湖北為1.013。其中，河南省的R&D活動的超效率得分居于第一位，但這并不意味著當年R&D達到完全最佳狀態。河南省現時的R&D人員全時當量為6565人年，R&D內部投入經費為151353萬元，而最佳狀態時R&D人員全時當量為12744.83人年，R&D內部經費投入為159541.20萬元，其改進率分別為94.59%、5.41%。同時，出版科技著作數需要提高為現時的1倍，而有效發明專利和專利所有權轉讓收入的目標值與現時值是相同的，不需要改進。

四、總結與政策建議

我國高校R&D活動方面存在著部分地區R&D投入的資源不足、投入產出結構的不合理、規模收益遞減等問題，必須采取有效措施提升高校R&D績效。具體可采取如下措施。

第一，加大對西部高校的R&D資源的投入。西部省份高校大多是科技水平低、效率低，要加大對西部高校的科研投入，加強現有投入資源的管理，從而提高西部高校R&D活動的投入產出效率。

第二，注重提高研發效率，使純技術效率與規模效率協調推進。在追求規模效率的同時要提高純技術效率，從而提高高校R&D績效。

第三，優化高校R&D投入產出結構，使資源配置與投入產出效率相統一。要達到DEA有效，更重要的是要優化R&D投入產出的結構，結構如果不合理，高投入就可能造成浪費，也就不能獲得高的產出。

第四，加強全國高校人力資源建設，完善激勵機制。加強人力資源建設，完善人才激勵體制，從而提高科技創新水平。

參考文獻：

[1]孫世敏，項華錄，蘭博.基于DEA的我國地區高?？蒲型度氘a出效率分析[J].科學學與科學技術管理，2007（07）.

[2]樊華，陶學禹.中國省域高?？萍伎冃ЬC合評價研究[J].科技管理研究，2005（11）.

[3]楊正.基于DEA效率的高?？蒲性u價研究[D].北京中國科學技術大學，2010.

[4]魏權齡.數據包絡分析[M].北京：科學出版社，2004.

（作者單位：江蘇大學財經學院）