基于Malmquist指旨數(shù)的江浙滬地區(qū)“雙一流”高?？蒲锌冃Х治?/h1>
2019-03-29 10:22:44曹廣喜
中國集體經(jīng)濟(jì) 2019年9期
曹廣喜
摘要：隨著高校科研經(jīng)費(fèi)投入量的逐年遞增，采用客觀有效方法準(zhǔn)確評價分析高?？蒲型度胫С隹冃顩r，對及時調(diào)整科研收支政策，提高高校的科研績效具有重要意義。在回顧高?？蒲锌冃гu價的現(xiàn)狀，總結(jié)高?？蒲型度胫С隹冃гu價分析方法的基礎(chǔ)上，選取了江浙滬地區(qū)“雙一流”高校等重點(diǎn)院校2012～2016年的科研投入支出數(shù)據(jù)，構(gòu)建科研績效評價指標(biāo)體系，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法，進(jìn)行了評價與分析，并為江浙滬“雙一流”高?？蒲锌冃Чぷ魈峁┏隹尚行越ㄗh。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）；Malm-quist指數(shù)；科研績效評價；“雙一流”高校
一、引言
隨著大學(xué)科技創(chuàng)新對國家實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的支撐作用日益突出，以及國家對大學(xué)科研投入的大幅增加，如何評估大學(xué)科研績效、提高大學(xué)科技資源的配置和使用效率已經(jīng)成為政府、大學(xué)和社會普遍關(guān)注的問題。廖文秋就是較早一批利用動態(tài)的科研績效模型對我國研究型大學(xué)的科研績效進(jìn)行追蹤的學(xué)者。隨著“雙一流”高校這一全新概念的引入，在原有“211工程”、“985工程”院校的基礎(chǔ)上，增減了部分院校，將其統(tǒng)一劃分為“雙一流”院校，“雙一流”院校是否能取得預(yù)期的科研成果也成為學(xué)者們最為關(guān)心的問題?！半p一流”高校的評選工作是一種動態(tài)的績效考核體系，通過一段期間的科研經(jīng)費(fèi)的支持從而選出高水平高校和一流學(xué)科。2010～2015年，我國高校的科研經(jīng)費(fèi)已從4197億元上漲至5863億元，增幅高達(dá)41%，但隨著科研經(jīng)費(fèi)和人員的規(guī)模擴(kuò)大，科研經(jīng)費(fèi)的浪費(fèi)冗余現(xiàn)象也越發(fā)突出。
“雙一流”高校可以說是提升高?？蒲锌冃У闹髁姟！半p一流”建設(shè)高校，既要破除封建固化的做法，同時也要考慮到教育的戰(zhàn)略布局，以鼓勵和支持高水平建設(shè)、服務(wù)國家重大戰(zhàn)略布局、扶持特殊需求等為目的，建設(shè)特色鮮明、無可替代的學(xué)科。因此高校的科研績效也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。同時對改進(jìn)和促進(jìn)高校的科研績效改革也提出了新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。采用何種方法來評價、提高科研績效也成為了急需解決的問題。江浙滬地區(qū)作為科研重點(diǎn)區(qū)域，科研經(jīng)費(fèi)的高效分配和有效利用更是迫在眉睫。
由于數(shù)據(jù)的處理、指標(biāo)的選取不同，導(dǎo)致科研績效的評估結(jié)果也會有所不同，大致有三種方法。例如，英國大學(xué)的績效評估（Research Assessment Exercise，RAE）注重的是科研產(chǎn)出的績效評估，并以此來分配科研經(jīng)費(fèi)。而我國教育部學(xué)位與研究生發(fā)展中心的評估方法與此相類似，只是并未以此作為分配科研績效的依據(jù)。這種方式只注重科研產(chǎn)出，而忽視科研投入，所以不利于優(yōu)化科研績效的分配。第二種方法則在產(chǎn)出的基礎(chǔ)上增加了投入，例如上海大學(xué)的世界大學(xué)的學(xué)術(shù)排名就是利用了這種方法，但會造成科研院校之間單項(xiàng)的盲目比較。第三種方法是在兼顧投入產(chǎn)出指標(biāo)的同時，利用加權(quán)數(shù)來全面的衡量科研績效的有效。本文則是在第三種的基礎(chǔ)上基于線性規(guī)劃的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelop analysis，DEA），通過指數(shù)分解，來評價江浙滬地區(qū)“雙一流”高?？蒲锌冃У南鄬τ行?。
二、科研績效的評估指標(biāo)與處理方法
（一）科研績效的評估指標(biāo)
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是數(shù)學(xué)、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的一個新的交叉領(lǐng)域。當(dāng)前，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法已經(jīng)應(yīng)用到很多行業(yè)和領(lǐng)域。DEA有效從根本上來說是投入產(chǎn)出的高效。因此，本文選取的指標(biāo)也包括投入和產(chǎn)出兩個方面?？紤]到數(shù)據(jù)的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性，借助《教育部直屬高?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》中的幾個關(guān)鍵指標(biāo)，并選取了江浙滬地區(qū)“雙一流”高校2012～2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)，關(guān)鍵指標(biāo)包括投入指標(biāo)：科技活動人員數(shù)（人）、撥入經(jīng)費(fèi)（元）和產(chǎn)出指標(biāo)：專著（部）、學(xué)術(shù)論文數(shù)量（篇）、鑒定成果數(shù)（項(xiàng)）、技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入（千元）。
（二）處理方法
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的經(jīng)典模型是CCR和BBC模型，前者未考慮規(guī)模效益可變因素，后者在前者的基礎(chǔ)上，考慮了規(guī)模效益可變因素。CCR對偶規(guī)劃模型如下：
本文采用成熟的CCR和BBC模型，并通過DEAP2.1計(jì)算完成數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，運(yùn)算結(jié)果可以直接看到每個DMU的技術(shù)效率（vrste）、規(guī)模效率（scale）和綜合效率（crste）。還可以看到各個單元的數(shù)據(jù)，包括投入的冗余量和產(chǎn)出變量，可促進(jìn)非DEA有效的改進(jìn)。例如如果技術(shù)效率為1，但是規(guī)模效率卻小于1，說明其規(guī)模和投入量并不相匹配，所以需要更改規(guī)模。全要素生產(chǎn)率在一定程度上反映了江浙滬地區(qū)“雙一流”高校的科研績效或科研效率，其數(shù)值大小通常采用Malmquist指數(shù)來精確計(jì)算，Malmquist指數(shù)數(shù)值大小也進(jìn)一步反映了科研績效或科研效率的高低。DEA是使用數(shù)據(jù)規(guī)劃方法模型（C2R、BBC等），設(shè)置多個有效的輸入和輸出單元，最終判斷DEA是否有效。
三、科研績效動態(tài)分析與評估結(jié)果
（一）2012～2016年江浙滬地區(qū)“雙一流”高校Malmquist指數(shù)分解
將2012～2016年江浙滬地區(qū)“雙一流”高校的科研數(shù)據(jù)輸入軟件DEP2.1，從而測算出江浙滬地區(qū)“雙一流”高?？蒲腥厣a(chǎn)率及分解?？梢苑治龀鲆韵聝牲c(diǎn)：一是2012～2016年江浙滬地區(qū)“雙一流”的整體科研績效的上升或下降情況；二是根據(jù)技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率、規(guī)模效率等與全要素生產(chǎn)率之間的聯(lián)系，分析出影響江浙滬地區(qū)“雙一流”高校科研績效上升或下降的主要原因和發(fā)展規(guī)律。
1.表1可以看出只有技術(shù)進(jìn)步的平均值小于1，為0.914。由于DEA考量的是科研績效的相對有效性。所以可能存在以下兩方面原因：一方面由于學(xué)術(shù)氛圍的原因，大多數(shù)科研績效都呈現(xiàn)非DEA有效的狀態(tài)；另一方面，“985工程”的院校和其余江浙滬院校的科研水平差距較大，導(dǎo)致經(jīng)費(fèi)投入和績效產(chǎn)出嚴(yán)重不均。
2. 江浙滬各省部分“雙一流”高?？蒲锌冃骄厣a(chǎn)率為0.957。從具體數(shù)值來看，除了南京航空航天大學(xué)、南京理工大學(xué)、河海大學(xué)、南京師范大學(xué)、上海交通大學(xué)、南京郵電大學(xué)之外，其余高校的Malmquist指數(shù)都有所增長。從全要素生產(chǎn)率可以看出江浙滬地區(qū)“雙一流”高校在科研績效上還是有所作為的。
3. 在江浙滬地區(qū)“雙一流”高校中，南京郵電大學(xué)、南京林業(yè)大學(xué)、南京信息工程大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)、寧波大學(xué)、上海海洋大學(xué)、上海中醫(yī)藥大學(xué)、上海體育學(xué)院、上海音樂學(xué)院等學(xué)院均因一流學(xué)科而進(jìn)入“雙一流”院校的行列。但其中只有南京信息工程大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)的Malmquist指數(shù)大于1，經(jīng)對比可發(fā)現(xiàn)，這兩所高校的技術(shù)效率和純技術(shù)效率均大于1。說明技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率有著重要影響。分析可能存在的原因如下：一是各個高等院校甚至是省份之間對于考核的標(biāo)準(zhǔn)體系有所不同，例如，高校教師的科研水平通常和職稱以及加薪等相關(guān)，但各學(xué)校對于科研的考核可能存在不同的標(biāo)準(zhǔn)，從而導(dǎo)致了各高校之間的差異。二是各地政府的投入力度和高校的人力資源結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致科研水平有所差距。
（二）新增“雙一流”高校Mamquist指數(shù)分析
從表2可知，新增“雙一流”高校中技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率小于1，為0.949和0.99075，其余均大于1。新增“雙一流”高校中，技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)變動幅度較大，技術(shù)效率，純技術(shù)效率和規(guī)模效率波動較小，最終全要素生產(chǎn)率指標(biāo)的變化幅度和技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)幾近趨同?？蒲锌冃Р皇浅掷m(xù)增長的，因?yàn)榇砜蒲锌冃У娜厣a(chǎn)率數(shù)值不是都大于1。說明新增“雙一流”高?？蒲锌冃度氘a(chǎn)出不盡如人意，在投入大量人力，財(cái)力的同時，其全要素仍舊是下降的。
圖1可以看出，清楚的看到江浙滬地區(qū)新增“雙一流”高校全要素生產(chǎn)率的變化趨勢，技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率2012～2016年總體呈現(xiàn)上升狀態(tài)，技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率基本維持原狀。技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率2012～2016年總體呈現(xiàn)上升狀態(tài)，技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率基本維持原狀。2012～2016年全要素生產(chǎn)效率均值為0.99075。江浙滬地區(qū)“雙一流”高校全要素生產(chǎn)率總的來說是逐年上漲的，且全要素生產(chǎn)率幾乎與技術(shù)進(jìn)步的增長趨勢趨同，而技術(shù)效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率的影響甚弱。例如，2015年較之2014年的規(guī)模效率是上升的，但影響甚弱，不足以改變?nèi)厣a(chǎn)率上升的趨勢，2015～2016年全要素生產(chǎn)率水平為1.077，比2014～2015年的全要素生產(chǎn)率水平0.841上升了28%，呈現(xiàn)上升趨勢。全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步基本呈現(xiàn)趨同的狀態(tài)，幾乎是同時上升和下降，說明技術(shù)進(jìn)步在新增江浙滬地區(qū)“雙一流”高校中起著關(guān)鍵作用。而技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率對全要素生產(chǎn)率影響甚微，說明技術(shù)進(jìn)步在新增“雙一流”高校的科研績效中扮演著至關(guān)重要的角色，只有提升這些高校的技術(shù)效率才能從根本上提升全要素生產(chǎn)效率。
總體來說，新增江浙滬地區(qū)“雙一流”高校的科研經(jīng)費(fèi)使用效率和原“雙一流”高校相比偏低，平均技術(shù)效率僅為0.99075，科研經(jīng)費(fèi)資源可能存在不合理利用。
四、結(jié)論
Malmquist指數(shù)能夠通過對投入—產(chǎn)出比的衡量，用于核定生產(chǎn)效率，從而反映出各個指標(biāo)的動態(tài)生產(chǎn)率變化趨勢，將該法應(yīng)用于江浙滬地區(qū)“雙一流”高?？蒲锌冃Х治?，不僅得到了2012～2016年江浙滬地區(qū)“雙一流”高?？傮w科研績效的全要素生產(chǎn)率水平，也得到了江浙滬地區(qū)新增“雙一流”高校的生產(chǎn)率變化趨勢，分析探索出技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率、規(guī)模效率各自的重要程度，推動江浙滬地區(qū)科研績效進(jìn)步。有如下結(jié)論：
1. 從實(shí)證分析可以看出，非DEA有效的高校產(chǎn)出不足。導(dǎo)致這一結(jié)果的原因可能是教師考核制度的偏差，過于注重立項(xiàng)和課題，導(dǎo)致投入產(chǎn)出比例失衡。因此應(yīng)該健全課題立項(xiàng)后的跟蹤和評價機(jī)制。而新增“雙一流”高校更應(yīng)注重創(chuàng)新，提高產(chǎn)出的質(zhì)量。說明只有不斷引進(jìn)新技術(shù)，提高高?？蒲械募夹g(shù)應(yīng)用效率，保證技術(shù)投入的利用率，加強(qiáng)技術(shù)投入的監(jiān)督，才能提高技術(shù)效率，進(jìn)而推動江浙滬地區(qū)“雙一流”高校全要素生產(chǎn)水平的提高。
2. 對于原“雙一流”高校來說，由于科研規(guī)模過低，加上國家的大力扶持，經(jīng)費(fèi)量龐大，可能存在投入過多的問題。導(dǎo)致科研績效并非最優(yōu)化結(jié)構(gòu)。因此高校應(yīng)當(dāng)吸納人才，增大整體的科研規(guī)模，在規(guī)模效率遞增的同時，就可優(yōu)化績效結(jié)構(gòu)，提高科研資源的利用率。
總體來看，根據(jù)Malmquist指數(shù)分析，需要提高科研的技術(shù)效率，提升技術(shù)的利用率，解決根本性問題，才能推動技術(shù)效率的進(jìn)步；對于江浙滬地區(qū)新增“雙一流”高校，其根本癥結(jié)在于技術(shù)進(jìn)步，這類高校應(yīng)大力鼓勵創(chuàng)新型科研工程和項(xiàng)目，提升創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新成果；江浙滬地區(qū)政策上一方面應(yīng)加強(qiáng)科研績效的監(jiān)督，使“雙一流”高校在科研績效上有所突破，另一方面應(yīng)調(diào)動高校和科研人員的創(chuàng)新積極性，推動科研績效的有效利用。
參考文獻(xiàn)：
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（作者單位：南京信息工程大學(xué)管理工程學(xué)院；中國制造業(yè)發(fā)展研究院）
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由于數(shù)據(jù)的處理、指標(biāo)的選取不同，導(dǎo)致科研績效的評估結(jié)果也會有所不同，大致有三種方法。例如，英國大學(xué)的績效評估（Research Assessment Exercise，RAE）注重的是科研產(chǎn)出的績效評估，并以此來分配科研經(jīng)費(fèi)。而我國教育部學(xué)位與研究生發(fā)展中心的評估方法與此相類似，只是并未以此作為分配科研績效的依據(jù)。這種方式只注重科研產(chǎn)出，而忽視科研投入，所以不利于優(yōu)化科研績效的分配。第二種方法則在產(chǎn)出的基礎(chǔ)上增加了投入，例如上海大學(xué)的世界大學(xué)的學(xué)術(shù)排名就是利用了這種方法，但會造成科研院校之間單項(xiàng)的盲目比較。第三種方法是在兼顧投入產(chǎn)出指標(biāo)的同時，利用加權(quán)數(shù)來全面的衡量科研績效的有效。本文則是在第三種的基礎(chǔ)上基于線性規(guī)劃的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelop analysis，DEA），通過指數(shù)分解，來評價江浙滬地區(qū)“雙一流”高?？蒲锌冃У南鄬τ行?。
二、科研績效的評估指標(biāo)與處理方法
（一）科研績效的評估指標(biāo)
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是數(shù)學(xué)、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的一個新的交叉領(lǐng)域。當(dāng)前，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法已經(jīng)應(yīng)用到很多行業(yè)和領(lǐng)域。DEA有效從根本上來說是投入產(chǎn)出的高效。因此，本文選取的指標(biāo)也包括投入和產(chǎn)出兩個方面?？紤]到數(shù)據(jù)的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性，借助《教育部直屬高?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》中的幾個關(guān)鍵指標(biāo)，并選取了江浙滬地區(qū)“雙一流”高校2012～2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)，關(guān)鍵指標(biāo)包括投入指標(biāo)：科技活動人員數(shù)（人）、撥入經(jīng)費(fèi)（元）和產(chǎn)出指標(biāo)：專著（部）、學(xué)術(shù)論文數(shù)量（篇）、鑒定成果數(shù)（項(xiàng)）、技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入（千元）。
（二）處理方法
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的經(jīng)典模型是CCR和BBC模型，前者未考慮規(guī)模效益可變因素，后者在前者的基礎(chǔ)上，考慮了規(guī)模效益可變因素。CCR對偶規(guī)劃模型如下：
本文采用成熟的CCR和BBC模型，并通過DEAP2.1計(jì)算完成數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，運(yùn)算結(jié)果可以直接看到每個DMU的技術(shù)效率（vrste）、規(guī)模效率（scale）和綜合效率（crste）。還可以看到各個單元的數(shù)據(jù)，包括投入的冗余量和產(chǎn)出變量，可促進(jìn)非DEA有效的改進(jìn)。例如如果技術(shù)效率為1，但是規(guī)模效率卻小于1，說明其規(guī)模和投入量并不相匹配，所以需要更改規(guī)模。全要素生產(chǎn)率在一定程度上反映了江浙滬地區(qū)“雙一流”高校的科研績效或科研效率，其數(shù)值大小通常采用Malmquist指數(shù)來精確計(jì)算，Malmquist指數(shù)數(shù)值大小也進(jìn)一步反映了科研績效或科研效率的高低。DEA是使用數(shù)據(jù)規(guī)劃方法模型（C2R、BBC等），設(shè)置多個有效的輸入和輸出單元，最終判斷DEA是否有效。
三、科研績效動態(tài)分析與評估結(jié)果
（一）2012～2016年江浙滬地區(qū)“雙一流”高校Malmquist指數(shù)分解
將2012～2016年江浙滬地區(qū)“雙一流”高校的科研數(shù)據(jù)輸入軟件DEP2.1，從而測算出江浙滬地區(qū)“雙一流”高?？蒲腥厣a(chǎn)率及分解?？梢苑治龀鲆韵聝牲c(diǎn)：一是2012～2016年江浙滬地區(qū)“雙一流”的整體科研績效的上升或下降情況；二是根據(jù)技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率、規(guī)模效率等與全要素生產(chǎn)率之間的聯(lián)系，分析出影響江浙滬地區(qū)“雙一流”高校科研績效上升或下降的主要原因和發(fā)展規(guī)律。
1.表1可以看出只有技術(shù)進(jìn)步的平均值小于1，為0.914。由于DEA考量的是科研績效的相對有效性。所以可能存在以下兩方面原因：一方面由于學(xué)術(shù)氛圍的原因，大多數(shù)科研績效都呈現(xiàn)非DEA有效的狀態(tài)；另一方面，“985工程”的院校和其余江浙滬院校的科研水平差距較大，導(dǎo)致經(jīng)費(fèi)投入和績效產(chǎn)出嚴(yán)重不均。
2. 江浙滬各省部分“雙一流”高?？蒲锌冃骄厣a(chǎn)率為0.957。從具體數(shù)值來看，除了南京航空航天大學(xué)、南京理工大學(xué)、河海大學(xué)、南京師范大學(xué)、上海交通大學(xué)、南京郵電大學(xué)之外，其余高校的Malmquist指數(shù)都有所增長。從全要素生產(chǎn)率可以看出江浙滬地區(qū)“雙一流”高校在科研績效上還是有所作為的。
3. 在江浙滬地區(qū)“雙一流”高校中，南京郵電大學(xué)、南京林業(yè)大學(xué)、南京信息工程大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)、寧波大學(xué)、上海海洋大學(xué)、上海中醫(yī)藥大學(xué)、上海體育學(xué)院、上海音樂學(xué)院等學(xué)院均因一流學(xué)科而進(jìn)入“雙一流”院校的行列。但其中只有南京信息工程大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)的Malmquist指數(shù)大于1，經(jīng)對比可發(fā)現(xiàn)，這兩所高校的技術(shù)效率和純技術(shù)效率均大于1。說明技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率有著重要影響。分析可能存在的原因如下：一是各個高等院校甚至是省份之間對于考核的標(biāo)準(zhǔn)體系有所不同，例如，高校教師的科研水平通常和職稱以及加薪等相關(guān)，但各學(xué)校對于科研的考核可能存在不同的標(biāo)準(zhǔn)，從而導(dǎo)致了各高校之間的差異。二是各地政府的投入力度和高校的人力資源結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致科研水平有所差距。
（二）新增“雙一流”高校Mamquist指數(shù)分析
從表2可知，新增“雙一流”高校中技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率小于1，為0.949和0.99075，其余均大于1。新增“雙一流”高校中，技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)變動幅度較大，技術(shù)效率，純技術(shù)效率和規(guī)模效率波動較小，最終全要素生產(chǎn)率指標(biāo)的變化幅度和技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)幾近趨同?？蒲锌冃Р皇浅掷m(xù)增長的，因?yàn)榇砜蒲锌冃У娜厣a(chǎn)率數(shù)值不是都大于1。說明新增“雙一流”高?？蒲锌冃度氘a(chǎn)出不盡如人意，在投入大量人力，財(cái)力的同時，其全要素仍舊是下降的。
圖1可以看出，清楚的看到江浙滬地區(qū)新增“雙一流”高校全要素生產(chǎn)率的變化趨勢，技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率2012～2016年總體呈現(xiàn)上升狀態(tài)，技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率基本維持原狀。技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率2012～2016年總體呈現(xiàn)上升狀態(tài)，技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率基本維持原狀。2012～2016年全要素生產(chǎn)效率均值為0.99075。江浙滬地區(qū)“雙一流”高校全要素生產(chǎn)率總的來說是逐年上漲的，且全要素生產(chǎn)率幾乎與技術(shù)進(jìn)步的增長趨勢趨同，而技術(shù)效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率的影響甚弱。例如，2015年較之2014年的規(guī)模效率是上升的，但影響甚弱，不足以改變?nèi)厣a(chǎn)率上升的趨勢，2015～2016年全要素生產(chǎn)率水平為1.077，比2014～2015年的全要素生產(chǎn)率水平0.841上升了28%，呈現(xiàn)上升趨勢。全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步基本呈現(xiàn)趨同的狀態(tài)，幾乎是同時上升和下降，說明技術(shù)進(jìn)步在新增江浙滬地區(qū)“雙一流”高校中起著關(guān)鍵作用。而技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率對全要素生產(chǎn)率影響甚微，說明技術(shù)進(jìn)步在新增“雙一流”高校的科研績效中扮演著至關(guān)重要的角色，只有提升這些高校的技術(shù)效率才能從根本上提升全要素生產(chǎn)效率。
總體來說，新增江浙滬地區(qū)“雙一流”高校的科研經(jīng)費(fèi)使用效率和原“雙一流”高校相比偏低，平均技術(shù)效率僅為0.99075，科研經(jīng)費(fèi)資源可能存在不合理利用。
四、結(jié)論
Malmquist指數(shù)能夠通過對投入—產(chǎn)出比的衡量，用于核定生產(chǎn)效率，從而反映出各個指標(biāo)的動態(tài)生產(chǎn)率變化趨勢，將該法應(yīng)用于江浙滬地區(qū)“雙一流”高?？蒲锌冃Х治?，不僅得到了2012～2016年江浙滬地區(qū)“雙一流”高?？傮w科研績效的全要素生產(chǎn)率水平，也得到了江浙滬地區(qū)新增“雙一流”高校的生產(chǎn)率變化趨勢，分析探索出技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率、規(guī)模效率各自的重要程度，推動江浙滬地區(qū)科研績效進(jìn)步。有如下結(jié)論：
1. 從實(shí)證分析可以看出，非DEA有效的高校產(chǎn)出不足。導(dǎo)致這一結(jié)果的原因可能是教師考核制度的偏差，過于注重立項(xiàng)和課題，導(dǎo)致投入產(chǎn)出比例失衡。因此應(yīng)該健全課題立項(xiàng)后的跟蹤和評價機(jī)制。而新增“雙一流”高校更應(yīng)注重創(chuàng)新，提高產(chǎn)出的質(zhì)量。說明只有不斷引進(jìn)新技術(shù)，提高高?？蒲械募夹g(shù)應(yīng)用效率，保證技術(shù)投入的利用率，加強(qiáng)技術(shù)投入的監(jiān)督，才能提高技術(shù)效率，進(jìn)而推動江浙滬地區(qū)“雙一流”高校全要素生產(chǎn)水平的提高。
2. 對于原“雙一流”高校來說，由于科研規(guī)模過低，加上國家的大力扶持，經(jīng)費(fèi)量龐大，可能存在投入過多的問題。導(dǎo)致科研績效并非最優(yōu)化結(jié)構(gòu)。因此高校應(yīng)當(dāng)吸納人才，增大整體的科研規(guī)模，在規(guī)模效率遞增的同時，就可優(yōu)化績效結(jié)構(gòu)，提高科研資源的利用率。
總體來看，根據(jù)Malmquist指數(shù)分析，需要提高科研的技術(shù)效率，提升技術(shù)的利用率，解決根本性問題，才能推動技術(shù)效率的進(jìn)步；對于江浙滬地區(qū)新增“雙一流”高校，其根本癥結(jié)在于技術(shù)進(jìn)步，這類高校應(yīng)大力鼓勵創(chuàng)新型科研工程和項(xiàng)目，提升創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新成果；江浙滬地區(qū)政策上一方面應(yīng)加強(qiáng)科研績效的監(jiān)督，使“雙一流”高校在科研績效上有所突破，另一方面應(yīng)調(diào)動高校和科研人員的創(chuàng)新積極性，推動科研績效的有效利用。
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（作者單位：南京信息工程大學(xué)管理工程學(xué)院；中國制造業(yè)發(fā)展研究院）
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