高?？蒲泄芾砜冃гu價——基于2007—2010年數(shù)據(jù)的實證研究

■李 瑛 孫 濤

一、引言

高校作為我國科技發(fā)展中重要的科研主體之一，在科研創(chuàng)新中發(fā)揮了重要的作用，因此高校的科研績效在一定程度上也影響了我國科研整體的發(fā)展。對高校科研績效的評價是對高校進行科研管理的重要手段。

目前，國內(nèi)對高?？蒲锌冃У脑u價和實踐主要集中在兩個方面。一方面是對綜合科研實力的評價。比如，始于20世紀80年代中期的各種版本的大學排行榜。學者關于高校科研綜合評價的研究按照評價的維度可以分為:科研產(chǎn)出，例如李峰[1]的評價體系包括“科研項目”、“成果獎勵”、“論文著作”、“科技成果專利”;科研產(chǎn)出(包括效益)和科研投入，如童樺[2]從“科研產(chǎn)出”、“科研投入”和“效益”三方面進行評價，而效益實際上應該是科研產(chǎn)出的一種形式;多維度評價體系，如王風香[3]等建立了基于平衡計分卡的評價體系。這種綜合評價結果表征的是高校的科研實力或競爭力，其缺陷主要體現(xiàn)在幾個方面:一是它評價的實際上是絕對的科研產(chǎn)出，雖然有的體系中的產(chǎn)出是以人均進行的測量，然而因歷史、政策、時間等客觀因素形成的高?？蒲匈Y源積累會在評價中發(fā)揮重要作用，而高校本身在科研管理方面的努力程度和進步難以反映出來;那些絕對科研產(chǎn)出低的高校獲得資源的能力較弱，形成評價中的“馬太效應”。[4]二是過分關注科研產(chǎn)出，而忽略了對管理過程和科研潛力的評價。另一方面是對科研效率的評價。最早運用DEA對我國高校的科研效率進行評價的是香港學者Ng和Li[5]在2000年的研究。該項研究發(fā)現(xiàn)，1993—1995年間內(nèi)地高校的科研效率總體有所改善，東部地區(qū)高校的效率比中西部地區(qū)更高。英國研究者Jill Johnes運用DEA評估了中國109所高校2003至2004年度的研究績效，發(fā)現(xiàn)綜合性高校比其他高校的研究績效高，沿海地區(qū)高校比西部地區(qū)高校的研究績效高[6]。Ng和 Li[7]在2009年使用1998—2002年的數(shù)據(jù)對內(nèi)地高校的社會科學研究的全要素生產(chǎn)率進行了分析，認為在這期間存在明顯的技術進步，但規(guī)模效率太低，沿海和西部地區(qū)之間不存在明顯的差異。自2004年起，內(nèi)地學者開始運用DEA對高校的科研效率進行評價，從研究的趨勢來看，由最初的單一年份的效率的靜態(tài)評價轉向多年份的動態(tài)評價。

高校的科研競爭力應該包括學術和管理兩個方面，對于大學科研而言，有效的管理是提高科研績效、增強科研實力的強有力支撐。目前國內(nèi)對于高?？蒲泄芾砜冃У难芯课匆娢墨I報道。為此本文運用隨機前沿面分析(SFA)對我國25所211綜合性高校2007至2010年間的科研績效以及影響因素進行分析。

二、模型與方法

(一)隨機前沿面模型(SFA)

隨機前沿面模型是生產(chǎn)前沿面理論中重要的參數(shù)方法，其又可以分為基于生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿面模型和基于成本函數(shù)的隨機前沿面模型。本文采用基于生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿面模型:

其中，Yi表示第i個決策單元的產(chǎn)出觀測值，一般為對數(shù)形式，Xi表示第i個決策單元的投入，β為待估參數(shù)向量，Vi表示第i個決策單元的隨機誤差項，Ui為第i個決策單元的非負的單邊誤差項，即技術無效項，這兩個誤差是彼此獨立的，其中隨機誤差V是指由純自然因素如天氣、觀察誤差或者運氣等不可控因素造成的具有對稱分布的雙邊誤差項;管理無效率項U也稱為管理誤差項，是一個單邊分布的非負誤差項，它是指與管理以及資源的利用等相關的誤差項，常用來表示技術無效。

本文對高校科研管理績效的評價研究采用的是2007年到2010年高?？蒲械拿姘鍞?shù)據(jù)，在截面數(shù)據(jù)的基礎上加入時間維度[8]。n個決策單元T年的隨機前沿面模型公式如下:

Vit服從 N（0，σV2）的正態(tài)分布，Uit= ｛Uiexp[-η（t-T）]｝，其中 Ui服從截斷式的正態(tài)分布 N（μ，σU2），η 是待估計參數(shù)。為了檢驗管理無效項在整個誤差項中所占的比例，Battese和Coelli設定參數(shù)γ對此進行檢驗，γ=σU2/（σU2+σV2），原假設 γ =0，如果不能拒絕原假設，則誤差項均來自于隨機的偶然性，不存在管理無效，運用該模型是不適宜的。在研究中我們用逆向化處理的管理誤差項Uit來表征第i所高校第t年的科研管理績效。

(二)數(shù)據(jù)與變量

本研究采用的數(shù)據(jù)來源于2007-2010年《中國高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》[9]，研究的對象包括“211工程”中的25所綜合性大學。

對高?？蒲泄芾砜冃У脑u價涉及投入和產(chǎn)出兩組變量，投入變量又包括兩個方面，一是人力投入，二是經(jīng)費投入。人力投入包括教學與科研人員、科技活動人員兩類，由于這兩類人員相互交叉，因此不能將這兩類人員全部作為計算高?？蒲泄芾砜冃У娜肆ν度胫笜恕６萍蓟顒尤藛T則直接參與到高校的科研活動中，專門服務于高?？蒲谢顒拥娜藛T，所以比較接近于科研活動的人力總投入。因此，本文采用科技活動人員折合全時人員數(shù)量作為人力投入指標。對于經(jīng)費的投入，則使用當年撥入的科研經(jīng)費作為經(jīng)費投入指標。

高校進行科研活動的產(chǎn)出有很多，比如科技課題、科技成果、技術轉讓以及成果授獎等。而對于每個不同的產(chǎn)出也存在多個衡量指標，例如，對于科技課題就有課題總數(shù)、當年投入人數(shù)、當年撥入經(jīng)費以及當年支出經(jīng)費等四個衡量指標。由于課題具有等級之分，不同等級的課題也分別反映了不同的科研產(chǎn)出質(zhì)量，所以僅僅使用課題總數(shù)并不能準確代表高校的整體科研產(chǎn)出。而且，目前并找不到劃分各高?？萍颊n題的等級數(shù)據(jù)，因此本文不選取課題總數(shù)作為衡量高校科研績效的產(chǎn)出變量。但是，課題的等級會在撥入經(jīng)費方面反映出來，即等級越高的課題相應的撥入經(jīng)費也會越高。因此，本文用當年撥入的課題經(jīng)費作為科技產(chǎn)出變量。需要指出的是，撥入的課題經(jīng)費本身雖然是投入變量的一部分，但在目前階段，它確實是高?？蒲谢顒拥囊豁棶a(chǎn)出 (雖不是最終的產(chǎn)出)。在科技成果和技術轉讓方面，分別采用專著的數(shù)量，國外及全國性刊物發(fā)表的學術論文數(shù)量，以及鑒定成果數(shù)作為產(chǎn)出變量。

三、實證結果與解釋

(一)模型的適宜性檢驗

表1給出的是模型的檢驗參數(shù)γ的估計值及其單邊似然比檢驗統(tǒng)計量LR的值，對于四個產(chǎn)出指標其單邊似然比檢驗統(tǒng)計量LR分別為53.9、20.0、68.4和62.3，均大于約束條件為2、顯著性水平為0.01的混合卡方臨界值8.273，即這四個產(chǎn)出指標γ的零假設都被拒絕，所以對這四個產(chǎn)出指標都是管理無效，模型的設定是適宜的。

表1 檢驗參數(shù)γ的估計結果

(二)科研管理績效結果及分析

本研究的科研管理績效是相對的，在模型的設定中，Uit是非負的誤差項，也就是說該值越大，管理績效越低，因此我們將它依據(jù)下式進行逆向化處理:

通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)對于每個產(chǎn)出而言，各個高校在四年中的相對管理績效沒有明顯的變化，因此，在討論時我們用4年的平均科研管理績效(表2)。表中的數(shù)據(jù)是4年的平均值，最后一列“平均績效”指的是各個高校四個產(chǎn)出的管理績效的平均值。通過觀察不難發(fā)現(xiàn)，科研實力強的高?？蒲泄芾砜冃Р⒉桓?。

表2 25所高校的平均相對管理績效

同時，根據(jù)表中數(shù)據(jù)也可以給出各高校對不同產(chǎn)出的重視程度以及在科研活動中的資源配置情況。例如，蘭州大學對于論文發(fā)表數(shù)量以及鑒定成果數(shù)產(chǎn)出指標的相對管理績效都為100分，而對于撥入課題經(jīng)費以及專著數(shù)量產(chǎn)出指標的相對管理績效則相對較低，均為40多分，這就說明蘭州大學在科研活動中比較重視學術論文的發(fā)表情況以及科研成果的轉化情況，將大部分的資源用在了這兩個方面的產(chǎn)出。而對于出版專著以及申請科研課題方面則不太重視，或者是在這兩個方面的實力比較薄弱。而同濟大學對于撥入課題經(jīng)費的產(chǎn)出指標的相對管理績效為100分，對于鑒定成果數(shù)為73分左右，對于專著數(shù)量以及發(fā)表論文則分別為5.5與0分，這說明了同濟大學在科研活動中最重視對科研課題的申請，而對于發(fā)表論文與出版專著則相對較為輕視。

為了考察高?？蒲泄芾砜冃欠翊嬖谥赜虿町?，我們根據(jù)傳統(tǒng)把高校按照東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)來劃分。東部地區(qū)的高校有:清華大學、北京大學、北京師范大學、復旦大學、東華大學、同濟大學、上海交通大學、南開大學、南京大學、東南大學、浙江大學、山東大學、中國海洋大學和中山大學;中部地區(qū)的高校有:吉林大學、武漢大學、湖南大學和中南大學;西部地區(qū)的高校有:重慶大學、內(nèi)蒙古大學、四川大學、云南大學、西北大學、西安交通大學和蘭州大學。表3中給出的是按照地區(qū)平均的各項管理績效。

東部地區(qū)各高校對于撥入課題經(jīng)費、專著數(shù)量以及論文發(fā)表產(chǎn)出指標的相對管理績效水平差不多，而對于成果轉化產(chǎn)出指標的相對管理績效則相對較低，僅有37.79分。將各高校分開來看，其特點也與平均值的特點類似，相對管理績效最高的指標為專著的數(shù)量，其次為撥入課題經(jīng)費，再次為論文發(fā)表數(shù)量，最后為鑒定成果數(shù)。這說明大部分的東部地區(qū)高校的科研重點是論文、專著以及課題的數(shù)量，而輕視了科研成果的實用性。當然這其中也有例外。例如，同濟大學和上海交通大學對于撥入課題經(jīng)費產(chǎn)出指標的相對管理績效都是最高，并且同濟大學對于鑒定成果數(shù)的相對管理績效為73.27分，說明這兩所高校對科研活動的成果轉化也很重視。這有可能是因為這兩所高校雖然被列為綜合性高校，但其實質(zhì)上卻仍然具有工科類型院校的特點。工科院校的經(jīng)費收益會顯著多于其他性質(zhì)的高校，所以這兩所高校對于撥入課題經(jīng)費產(chǎn)出指標的管理績效才會最高。山東大學則是對于鑒定成果數(shù)產(chǎn)出指標的相對管理績效最高，為97.93分，其次為專著數(shù)量和發(fā)表論文數(shù)量，最后為撥入課題經(jīng)費，與總體的特點基本上是相反的。

表3 各地區(qū)高校相對科研管理績效

對于中部地區(qū)，我們從上表可以發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)高校對于各項指標的相對管理績效都比較平均，沒有太大的差異。值得注意的是，中部地區(qū)高校對于鑒定成果數(shù)的相對管理績效在四個指標中最高，其次為專著數(shù)量和撥入課題經(jīng)費，最后為論文發(fā)表數(shù)量。這顯示了中部地區(qū)的高校雖然整體科研管理績效不高，但注重科研活動成果的轉化，追求科研成果的實用性而不是僅僅追求論文或專著的出版數(shù)量。

西部地區(qū)對于各產(chǎn)出指標的相對管理績效則都比較低，其中對于撥入課題經(jīng)費產(chǎn)出指標最低。其余三個指標的相對管理績效也都在65分左右。這說明了西部地區(qū)高校的整體科研水平較低，這與能夠獲取的科研資源、整個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平以及中央和地方政府的重視程度有關。當然這其中也有例外，例如蘭州大學，雖然對撥入課題經(jīng)費以及專著數(shù)量產(chǎn)出指標的相對管理績效僅有40多分，但是對論文發(fā)表數(shù)量以及鑒定成果數(shù)產(chǎn)出指標的相對管理績效卻都為100分。

四、結論

通過對比各地區(qū)高校的科研管理績效就可以發(fā)現(xiàn)，中部地區(qū)高校的科研管理績效是最高的，其次是西部地區(qū)高校，最后為東部地區(qū)高校。而東西部的差異體現(xiàn)在鑒定成果方面，這很有可能是因為東部地區(qū)高校的科研活動無論是在人力資源還是其他科研資源的利用上都已經(jīng)趨近于飽和狀態(tài)，當我們再繼續(xù)對這些高校增加投入時，則投入增加的多，而產(chǎn)出增加的少，導致整體科研管理績效的降低。而中部高校近幾年無論是在學生的數(shù)量方面還是管理方面都有所提升，再加上這些高校內(nèi)部的組織管理機構和體系層次本來就相對簡單，管理成本較低。另外，國家近些年對中部高校的重視程度有所提高，并且加大了對中西部高校的科研投入，所以中部地區(qū)高校的科研管理績效較高。由此可見，我國高?？蒲泄芾砜冃У乃酱嬖谥^為明顯的區(qū)域特征，但是不能簡單地認為經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的科研管理績效比不發(fā)達地區(qū)高。

[1]李峰，等.高?？蒲锌冃гu價模型研究[J].科技管理研究，2009，（7）.

[2]童樺，等.研究型大學科研評價指標體系的研究[J].湖南大學學報(社會科學版)，2005，（3）.

[3]王風香，等.基于平衡計分卡的高?？蒲性u價體系建設[J].高等教育財會，2007，（6）.

[4]陸根書，等.構建我國高?？蒲性u價系統(tǒng)的建議[A].專家建議（10）[Z].北京:教育部科學技術委員會秘書處，2006.

[5]Ying Chu Ng and Sung Ko Li.Measuring the Research Performance of Chinese Higher Education Institutions:An Application of Data Envelopment Analysis.Education Economics， 2000，（8）.

[6]Jill Johnes and Li Yu.Measuring the research performance of Chinese higher education institutions using data envelopment analysis.China Economic Review.2008，（19）.

[7]Ying Chu Ng and Sung Ko Li.Efficiency and productivity growth in Chinese universities during the post-reform period.China Economic Review.2009 ，（20）.

[8]G.E.Battese and T.J.Coelli.A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data.Empirical Economics.1995，（20）.

[9]國家教育部科技司.高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編(2007—2010)[C].北京:高等教育出版社，2011.