[摘 要]高校作为国家创新体系的重要组成部分,长期以来一直为国家经济社会发展提供科技支撑作用。在传统教育体制影响下,人们在科技产出方面往往关注人员培养和成果产出,而对人员培养效果和科技成果转化利用程度关注不够。北京市作为国家教育资源的主要聚集地,同样也面临着此类问题。为唤起社会对高校科技成果转化利用的重视,本文在指标设计上对科技成果转化指标给与了强调,并利用DEA分析方法,选取北京市13所重点高校作为样本,对北京市高校科技投入产出效率进行评价。评价结果发现北京市高校科技投入产出各项效率总体表现良好,但也有个别高校在科技投入产出方面存在有待改进之处。
[关键词]DEA分析 高校投入产出评价
高等学校(以下简称高校)是我国科技战线的一支重要方面军,是基础研究、原始创新的重要阵地。作为国家创新体系的重要组成部分之一,高校在国家经济社会生活中一直发挥着知识创新、技术创新和知识传播的重要功能。高校科技成果产出领域的问题更加严重,高校各部门把眼光盯在科研项目争取、科技成果研发上,高校科研任务由此也演变为科研项目争取和科技成果研发、评奖等活动,一旦科研项目形成科技成果并得到评奖后,这些成果以及研究结论等随之就会被打入冷宫,再也无人问津。而实质上人员培养和科技成果转化、利用效果才是衡量高校科技投入产出效率的唯一标准。北京市作为国家教育科技创新高地,在此聚集着国家33所高等院校,它们既是北京市建设创新型城市的主力军,也是国家建设创新型国家一个不可或缺的重要组成部分。为此,本文选取北京市重点高校为样本,以科技成果产出、转化以及产业化为重点,利用DEA方法进行高校科技投入产出效率评价,通过总结其特点,揭示其存在的问题,以期能够引起社会对高校科技成果转化、利用的关注,同时也希望能够为全国各地以及各级有关部门决策提供科学依据。
一、DEA方法及评价模型
(一)DEA方法
1978年,美国运筹学家查恩斯(A.Charnes)、库伯(W.Cooper)以及罗兹(E.Rhodes)以“相对效率评价”概念为基础,提出了一种新的评价同类部门或单位间相对有效性的系统分析方法,该方法称为数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,简称DEA)。在DEA方法中,每个部门或单位称为一个决策单元(Decision Making Unit,简记为DMU),同一评价群体中的DMU有相同的输人、输出指标。最初的DEA模型只有C2R模型一种,后期人们对DEA方法又进行了丰富和发展,目前DEA模型已有数百种。由于原始模型中DEA有效性的判断条件难以验证,本文采用具有非阿基米德无穷小C2R和C2GS2两个重要模型来评价中国高校科技投入产出效率。
(二)DEA评价模型
1.评价决策单元技术和规模综合效率的C2R模型
设有n个同类型的企业(也称决策单元),对于每个企业都有m种类型的“输入”(表示该单元对“资源”的消耗)以及p种类型的“输出”(表示该单元在消耗了“资源”之后的产出)。这n个企业及其输入输出关系如下:
上述模型中xij,yrj为已知数(可由历史资料或预测数据得到),vi,ur为变量。模型的含义是以权系数vi,ur为变量,以所有决策单元的效率指标hj为约束,以第j0个决策单元的效率指数为目标。即评价第j0个决策单元的生产效率是否有效,是相对于其他所有决策单元而言的。
这是一个分式规划模型,须将它化为线性规划模型才能求解。为此,令
设问题(4)的最优解为λ*,s*-,s*+,θ*,则有如下结论:
该模型计算出的DMU效率是纯技术效率,反映DMU的纯技术效率状况,称为纯技术效率。设问题(2)的最优解为λ*,s*-,s*+,σ*,则有如下的结论:
(1)若σ*=1,则DMUj0为弱DEA有效(纯技术)。
(2)若σ*=1,且s*-=0,s*+=0,则DMUj0为DEA有效(纯技术)。
3.评价第j0决策单元DMU纯规模效率模型为
(6)
所以根据DEA的理论,以及总体效率θ*、纯技术效率σ*、纯规模效率S*三个参数之间存在(6)式所述的关系,由(6)可直接计算DMU的纯规模效率。
二、指标体系的设计及数据来源
(一)指标体系设计应坚持的原则
1.科学性原则。高校科技创新能力评价指标体系要建立在科学基础之上,评价指标体系结构的安排要科学合理,指标元素的选取、指标数据来源以及评价方法都必须建立在科学基础之上,以客观性、综合性指标准确反映各地区高校科技创新能力。2.代表性原则。高校科技投入产出活动涉及领域广泛、内容丰富,如果想让评价指标囊括高校全部科技投入产出活动,这并不现实。因此,在设计评价指标体系过程中,应尽量选取那些具有代表性科技投入产出活动作为入选指标。3.可操作性原则。首先,评价指标体系结构要具有相对稳定性,资料获取的公开性、可比性,数据整理间变化,高清晰性。其次,评价指标所涉及到的数据资料应易于获取,获取的数据资料要易于处理。4.完备性原则。高校科技投入产出活动是一个复杂的体系,因此高校科技投入产出指标的设计要尽量体现高校科技创新活动的特点,使其能够全面、系统、客观地反映高校科技投入产出的全貌。
(二)高校科技投入产出效率评价指标设计
高校的科技投入主要由人力、物力和财力三大要素构成,而物力所涉及的高校资产、占地面积、试验设备以及图书藏量等对科技产出活动影响程度相对较小,所以本文投入指标主要选取涉及人力和财力的指标,由科技活动人员、教学与科研人员、研究与发展全时人员、科技经费支出、研究与发展经费支出五项指标构成(见表1)。
高校科技产出活动主要由人才培养、科研成果、产业产值三大部分构成,为凸现高校科技成果生产和科技成果转化、利用和生产活动,本文将不再考虑涉及科技人才培养产出活动的一些指标,而选取出版科技著作数、发表国外学术期刊论文数、研究与发展项目数、专利申请、专利授权、以及校办产业收入总额六项指标作为产出指标(见表1)。
(三)数据来源
鉴于文科类院校科技成果多为社会科学领域的科技成果,能够转化、利用的自然科学领域的科技成果较少,为此,本文样本选取将以理工类和综合类院校为重点,选取北京市13所教育部重点直属高校作为样本,其中样本数据主要来源于2007年《高等院校科技统计资料汇编》[8]和2007年度《中国高等学校校办产业统计报告》[9]。在数据处理过程中,凡遇到样本在上述两个数据来源渠道未做统计的,都以0来处理。
三、评价结果及结论
(一)总体评价
1.综合效率。北京市高校科技投入产出总体综合效率运行良好,综合效率平均值高达0.983,其中DEA总体有效样本有11个,占总体样本的近85%;而DEA总体非有效样本仅有2个,占总体样本的15%。DEA总体非有效样本高校分别是华北电力学校和中国地质大学(北京),它们的综合效率分别只有0.964和0.821。
2.技术效率。北京市高校科技投入产出的技术效率也较好,技术效率平均值达0.988,除中国地质大学(北京)科技投入产出非技术效率外,其余样本全部为技术效率有效,其非技术效率仅有0.838。
3.规模效率。相比总体效率和技术效率,北京市高校科技投入产出的规模效率表现更好,规模效率平均值达0.996,华北电力学校和中国地质大学(北京)为非规模效益有效样本,投入产出规模效率值分别为0.964和0.980。
4.规模收益。分析结果显示,北京市重点高校规模收益不变样本高校有11个,而规模收益递增样本有2个,华北电力大学和中国地质大学(北京)又名列其中,即按照当前科技投入产出结构比例,持续增加两校科技投入而带来的科技产出增加量是递减的。(见表2)
—代表规模报酬不变,irs代表规模报酬递增
(二)投入冗余、产出不足评价
由于北京市高校科技投入产出综合效率表现较好,13个样本中有投入和产出具有松弛变量取值的样本仅有2个,它们是华北电力大学和中国地质大学(北京)。其中,华北电力大学科技活动人员、教学与科研人员、研究与发展全时人员和科技经费支出方面存在投入冗余,而在出版科技著作、发表国外学术期刊论文和专利授权方面存在产出不足。中国地质大学(北京)教学与科研人员、科技经费支出和研究与发展经费支出方面存在投入冗余,在发表国外学术期刊论文、专利申请、专利授权和校办产业收入方面存在产出不足。(见表3)
四、结论
通过以上评价分析可以得出以下结论:(一)北京市高校科技投入产出效率综合效率总体运行良好;(二)中国高校科技投入产出活动整体呈现出规模收益不变的特点;(三)华北电力大学出版科技著作、发表国外学术期刊论文的不足是影响其科技投入产出效率的主要因素,因此该校应此方面引起足够的重视;中国地质大学(北京)在科技产出多方面都存在不足,专利申请和授权受其学科特色的影响,而校办产业收入方面存在产出不足主要是由于目前该校科技成果转化渠道缺失引起的,但发表国外学术期刊的不足则是代表其高水平学术科研能力较弱,所以该校应在投入产出各个方面做出积极调整。DEA以能够评价部门间相对有效性为优点,在多种领域受到追捧和广泛采用,但也存在很多不足之处,故本文所得出结论仅供参考和借鉴。
参考文献
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[2]王雪原,王宏起,我国科技创新资源配置效率的DEA分析[J]统计与决策,2008(8):108-110
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[4]孙世敏,硕华录,兰博。基于DEA的我国地区高校科研投入产出效率分析[J]科技政策与管理,2007(7):18-20
[5]梁权森,彭新一。基于DEA方法的研究型大学办学效率评价研究[J]高等工程教育研究,2008(2):83-86
[6]中华人民共和国教育部科学技术司编2007年高等学校科技统计资料汇编[R]北京,高等教育出版社,2008
[7]中华人民共和国教育部科技发展中心,中国高校校办产业协会 编2007年中国高等学校校办产业统计报告[R]广州。华南理工大学出版社,2009
[8]截至本文截稿为止,2008年高等学校科技统计资料汇编仍未出版,故采用2006年的数据
[9]主要采用本报告中高等院校科技企业数据,数据时间为2007年12月31号