一流大學(xué)建設(shè)背景下高校綜合績效評價(jià)實(shí)證
——基于非定向Super-SBM 模型和Malmquist 指數(shù)

晉興雨, 張英姿, 于麗英

(1. 上海大學(xué)管理學(xué)院, 上海200444; 2. 上海大學(xué)人事處, 上海200444)

我國高等教育發(fā)展已由規(guī)模擴(kuò)張、數(shù)量供給為主步入了以提高質(zhì)量和發(fā)展水平為主的內(nèi)涵式建設(shè)新階段. 提升優(yōu)質(zhì)高等教育資源的供給水平, 已成為高等教育資源配置的核心內(nèi)容.國務(wù)院印發(fā)的“關(guān)于統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)總體方案”, 要求建立健全績效評價(jià)機(jī)制, 積極采用第三方評價(jià), 提高科學(xué)性和公信度. 因此, 在一流大學(xué)建設(shè)背景下, 強(qiáng)化高等教育管理績效思維和績效方法, 測評和提升高校自身的績效, 開展評價(jià)研究, 充分激發(fā)高校內(nèi)生動(dòng)力和發(fā)展活力, 具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義[1].

近年來, 國內(nèi)外學(xué)者對高校的績效評價(jià), 按照研究對象分類, 主要集中在兩個(gè)方面.

一是以高校作為研究對象, 針對不同高校、不同省份、不同區(qū)域, 甚至不同國家的高等教育績效進(jìn)行評價(jià). Johnes[2]通過分析100 多家英國高等教育機(jī)構(gòu)的教學(xué)與科研績效水平, 發(fā)現(xiàn)其具有很高的技術(shù)績效和規(guī)?？冃? 不同類型大學(xué)之間的相對績效差異并不明顯. Kempkes等[3]使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis, DEA)和隨機(jī)前沿分析兩種方法, 研究了1998—2003 年72 所德國公立大學(xué)的績效, 發(fā)現(xiàn)東德的大學(xué)在全要素生產(chǎn)效率上的表現(xiàn)優(yōu)于西德, 但西德的相對效率結(jié)果仍處于領(lǐng)先地位. 李群霞等[4]研究了全國各地區(qū)理工農(nóng)醫(yī)類高校的科研績效, 認(rèn)為西部地區(qū)的科研投入很好地發(fā)揮了作用, 建議向西部地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)政策傾斜并進(jìn)一步加大科研規(guī)模. 劉天佐等[5]研究了湖南省27 所公立本科院校的科研績效, 發(fā)現(xiàn)不同層級的高校科研績效與其科研實(shí)力呈正相關(guān)趨勢. 鄧云濤等[6]選取了9 所教育部直屬理工類高校進(jìn)行比較研究, 發(fā)現(xiàn)高校教育資源利用效率存在的主要問題是規(guī)模有效性較差. 高校規(guī)模收益是一個(gè)動(dòng)態(tài)的波動(dòng)過程, 物力和財(cái)力資源是導(dǎo)致DEA 方法無效的主要原因. 張友棠等[7]基于大學(xué)的功能, 使用DEA 方法構(gòu)建了績效評價(jià)體系, 設(shè)計(jì)了預(yù)算績效撥款模式.

二是以學(xué)院作為研究對象, 聚焦于科研績效評價(jià). Kounetas 等[8]利用DEA 方法評估了一所希臘大學(xué)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的研究績效, 發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施、人員年齡和部門人事政策等“環(huán)境因素”具有重要作用. Joanna[9]使用兩階段半?yún)?shù)DEA 方法評價(jià)了歐洲和美國公立學(xué)校過去10 年的技術(shù)效率, 發(fā)現(xiàn)就平均而言, 歷史越悠久的歐洲大學(xué)效率越高, 并且政府資金似乎發(fā)揮了負(fù)面作用, 但是對于美國高校而言, 以上結(jié)論尚不明確. 陳俊生等[10]以南京師范大學(xué)和南通大學(xué)的15 個(gè)人文社會(huì)科學(xué)類學(xué)院為評價(jià)對象, 發(fā)現(xiàn)科研技術(shù)績效與管理績效之間的線性關(guān)系并不明顯.

總結(jié)上述高?？冃гu價(jià)研究成果, 有以下4 個(gè)特點(diǎn): 一是在研究對象上, 通常是以高校或?qū)W院作為研究對象分析地區(qū)間、高校間的績效差異, 而較少關(guān)注單個(gè)高校自身的績效水平; 二是在研究內(nèi)容上, 通常側(cè)重于研究高校的科研績效水平, 而較少從高校職能和實(shí)際出發(fā)評價(jià)其教學(xué)與科研績效; 三是在研究方法上, 更多地是基于傳統(tǒng)DEA 方法和SBM 模型, 但當(dāng)多個(gè)決策單元同時(shí)處于生產(chǎn)前沿面上時(shí), 無法進(jìn)一步比較其效率值的大小; 四是在評價(jià)指標(biāo)上, 通常是將某年的學(xué)生數(shù)、科研成果等截面數(shù)據(jù)進(jìn)行績效評價(jià), 較少利用面板數(shù)據(jù)研究高?？冃У膭?dòng)態(tài)演化. 因此, 本工作選擇從高校人才培養(yǎng)和科學(xué)研究整體角度出發(fā), 建立教學(xué)與科研投入產(chǎn)出指標(biāo)體系, 基于Super-SBM 模型開展實(shí)證研究, 分析了S 大學(xué)的教學(xué)與科研綜合績效水平,并利用Malmquist 指數(shù)研究了其綜合績效的演化趨勢, 探索提高高校自身教學(xué)與科研綜合績效的途徑.

1 績效評價(jià)模型

高校不直接創(chuàng)造物質(zhì)財(cái)富, 投入和產(chǎn)出難以用價(jià)格衡量. 但是高校不斷探求新知識, 履行社會(huì)責(zé)任, 培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和能力的人才, 因此難以用傳統(tǒng)的分析方法來估計(jì)其生產(chǎn)函數(shù). 為了評價(jià)多投入、多產(chǎn)出組織的效率, Charnes 等[11]提出了DEA 方法, 來評價(jià)各個(gè)決策單元(decision making units, DMU)的相對有效性. 對高校綜合績效的評價(jià), 可以將高校視為由各學(xué)院組成的多投入、多產(chǎn)出系統(tǒng). 各學(xué)院不但擁有同類資源投入, 如師資隊(duì)伍、人員經(jīng)費(fèi)等,還有共同的成果產(chǎn)出, 如教學(xué)業(yè)績、科研成果等, 具有同類性. 也就是說, 把各學(xué)院看作決策單元, 從投入資源和產(chǎn)出成果的邏輯關(guān)系入手, 每個(gè)決策單元呈現(xiàn)性質(zhì)相同的輸入和輸出, 其績效可以通過一定時(shí)間內(nèi)所消耗的投入資源和產(chǎn)出成果來衡量. 因此高校綜合績效的評價(jià)適合運(yùn)用DEA 方法.

1.1 Super-SBM 模型

經(jīng)典的DEA 方法有CCR 模型和BCC 模型兩種. 從數(shù)理角度上看, 二者的不同之處在于BCC 模型在CCR 模型的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)凸性約束條件以區(qū)分規(guī)模收益. DEA 方法及其改進(jìn)模型是從徑向(投入和產(chǎn)出同比例變化)和角度(投入或產(chǎn)出角度)兩個(gè)方面來衡量決策單元的相對效率, 主要存在以下兩方面問題: 一是模型未將投入產(chǎn)出的松弛效應(yīng)計(jì)入效率,造成計(jì)算效率結(jié)果偏高; 二是模型只能區(qū)分決策單元的有效與無效, 對于同為有效的決策單元無法進(jìn)一步比較效率. Tone[12]提出了一種基于松弛變量的非徑向且非角度的DEA 方法——Super-SBM 模型. 該模型是在SBM 模型的基礎(chǔ)上改進(jìn), 具體的評價(jià)思想原理如下: 在進(jìn)行績效評價(jià)時(shí), 對于績效評價(jià)無效的決策單元(即績效值θ ＜1), 其生產(chǎn)前沿面保持不變,Super-SBM 模型的績效值與SBM 模型相同; 對于績效評價(jià)有效的決策單元(即績效值θ = 1),Super-SBM 模型會(huì)重新績效評價(jià), 將生產(chǎn)前沿面向后移動(dòng), 得到最終績效值大于SBM 模型的績效值, 實(shí)現(xiàn)對同為有效決策單元的進(jìn)一步評價(jià).

規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)下的Super-SBM 模型的分式規(guī)劃為

式中: x0=(xi0)和y0=(yr0)分別表示第i0個(gè)決策單元投入資源向量和產(chǎn)出成果向量;x 和分別表示將(x0,y0)排除在(x,y)之外的投入與產(chǎn)出矩陣;分別為投入和產(chǎn)出松弛變量, 分別表征第j 個(gè)決策單元投入冗余和產(chǎn)出不足; λj表示第j 個(gè)決策單元的權(quán)重系數(shù); 模型中的下標(biāo)“0”表示被評價(jià)決策單元對應(yīng)的投入產(chǎn)出; 目標(biāo)函數(shù)θ 是關(guān)于松弛變量s+和s-嚴(yán)格遞減的, 并且θ ＞0. 對于某個(gè)決策單元, 當(dāng)θ ≥1 時(shí)說明績效評價(jià)有效; 當(dāng)θ ＜1 時(shí)說明決策單元無效, 需要改進(jìn)投入或產(chǎn)出.

1.2 Malmquist 指數(shù)

Malmquist 指數(shù), 即全要素生產(chǎn)率指數(shù), 運(yùn)用距離函數(shù)(distance function)來定義, 是衡量單位生產(chǎn)活動(dòng)在一定時(shí)間內(nèi)總投入與總產(chǎn)量生產(chǎn)效率的指標(biāo). 從t 時(shí)期到t+1 時(shí)期的Malmquist 指數(shù)可以用兩個(gè)時(shí)期的效率變化幾何平均來定義:

Malmquist 指數(shù)可以進(jìn)行不同形式的分解. Ray 等[13]提出了Malmquist 指數(shù)分解的模型,將Malmquist 指數(shù)分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)(pure technical efficiency change, PTE)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(technological change, TC)和規(guī)模效率變化指數(shù)(scale efficiency change, SE), 即

式中, 下角標(biāo)c 表示規(guī)模報(bào)酬不變(constant returns to scale), v 表示規(guī)模報(bào)酬可變(variable returns to scale), 因此表示在規(guī)模報(bào)酬不變情況下的距離函數(shù), Dtv(xt0,yt0)表示在規(guī)模報(bào)酬可變情況下的距離函數(shù). Lovell[14]從理論角度對Malmquist 指數(shù)模型進(jìn)行了研究, 進(jìn)一步肯定了這一模型的正確性.

本工作采用Super-SBM 模型下的Malmquist 指數(shù)研究了高校教學(xué)與科研綜合績效動(dòng)態(tài)演化情況, 其中構(gòu)成Malmquist 指數(shù)的4 個(gè)不同時(shí)期的距離函數(shù)Dt(xt0,yt0), Dt(xt+10,yt+10),Dt+1(xt0,yt0)和Dt+1(xt+10,yt+10)可以利用跨時(shí)期的Super-SBM 模型求出.

2 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

2.1 研究對象選擇和時(shí)滯期確定

S 大學(xué)早在2007 年就開始進(jìn)行校院兩級管理體制機(jī)制改革, 其核心部分是構(gòu)建以校內(nèi)各學(xué)院為單位的校院兩級績效撥款機(jī)制, 將學(xué)院目標(biāo)任務(wù)與其人員和經(jīng)費(fèi)資源配置相關(guān)聯(lián), 致力于優(yōu)化校內(nèi)資源配置, 提升內(nèi)部治理能力. 本工作選擇S 大學(xué)19 個(gè)學(xué)院作為教學(xué)和科研綜合績效評價(jià)的決策單元, 考察其學(xué)校內(nèi)部運(yùn)行績效, 其中DMU1～DMU11 代表11 個(gè)文科類學(xué)院, DMU12～DMU19 代表8 個(gè)理工類學(xué)院.

由于成果產(chǎn)出相對于資源投入具有滯后性, 因此對教學(xué)與科研投入產(chǎn)出綜合績效評價(jià)的研究需要考慮時(shí)滯期問題.胡振華等[15]對投入產(chǎn)出滯后期模型進(jìn)行了回歸分析,發(fā)現(xiàn)當(dāng)科研人員和科研經(jīng)費(fèi)投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的滯后期選定為3 年時(shí), 均通過假設(shè)檢驗(yàn). 朱平芳等[16]通過研究專利產(chǎn)出和研發(fā)支出之間的關(guān)系, 發(fā)現(xiàn)科技活動(dòng)的內(nèi)部支出與專利產(chǎn)出的滯后機(jī)制表現(xiàn)出一個(gè)2～6 年的滯后結(jié)構(gòu), 專利產(chǎn)生之前第4 年的科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出對專利產(chǎn)生的貢獻(xiàn)最大. 吳玉鳴等[17]通過對研究性大學(xué)研發(fā)投入與首都區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出進(jìn)行了動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)實(shí)證研究, 發(fā)現(xiàn)首都地區(qū)研發(fā)投入在影響專利產(chǎn)出過程中存在2 年的滯后效應(yīng). 基于現(xiàn)有研究成果和相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜乙庖? 并結(jié)合S 大學(xué)投入產(chǎn)出的現(xiàn)狀, 本工作將科研成果產(chǎn)出時(shí)滯期確定為3 年.此外, 人才培養(yǎng)產(chǎn)出指標(biāo)多采用當(dāng)年度的課堂教學(xué)、課外實(shí)踐等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù), 故沒有考慮時(shí)滯期.

2.2 評價(jià)指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來源

高校是一個(gè)多變量投入、多變量產(chǎn)出的復(fù)雜系統(tǒng), 績效評價(jià)的科學(xué)性和研究結(jié)論的合理性取決于能否建立合適的評價(jià)指標(biāo)體系. 投入產(chǎn)出評價(jià)指標(biāo)需要滿足以下兩點(diǎn)要求.

一是需要體現(xiàn)高校建設(shè)導(dǎo)向. 2017 年, 教育部、財(cái)政部、國家發(fā)展改革委聯(lián)合發(fā)布的《統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)實(shí)施辦法(暫行)》明確規(guī)定, 一流大學(xué)遴選評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是綜合性的, 涵蓋高水平學(xué)科、人才培養(yǎng)、科學(xué)研究、師資隊(duì)伍建設(shè)等多個(gè)評價(jià)維度.

二是指標(biāo)選取突出關(guān)鍵因素, 數(shù)量不宜過多. 由于Super-SBM 模型對于決策單元和投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)量比較敏感, 指標(biāo)數(shù)量過多會(huì)導(dǎo)致決策單元的有效性系數(shù)增大, 甚至普遍接近于1, 通常要求決策單元的個(gè)數(shù)不小于投入與產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)之和的2 倍[18].

本工作從資源投入、學(xué)科發(fā)展水平和師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)角度選取指標(biāo), 衡量S 大學(xué)各學(xué)院的投入情況; 相應(yīng)地, 從人才培養(yǎng)和學(xué)術(shù)性角度選取指標(biāo), 衡量S 大學(xué)各學(xué)院的績效產(chǎn)出.

2.2.1 投入指標(biāo)選取

(1) 資源投入.

人力資源具有能動(dòng)性, 是所有資源中唯一具有創(chuàng)新功能的因素, 而師資隊(duì)伍是高校所有人力資源中的關(guān)鍵. 財(cái)力資源是高校存在和發(fā)展的基礎(chǔ), 其中人員經(jīng)費(fèi)投入一般占財(cái)力資源的大部分, 發(fā)揮直接激勵(lì)作用. 因此, 本工作選擇各學(xué)院的“師資隊(duì)伍規(guī)?！?X1)和“人員經(jīng)費(fèi)核撥量”(X2)作為資源投入指標(biāo). 具體地, 以S 大學(xué)每個(gè)學(xué)院的師資隊(duì)伍規(guī)模表征學(xué)院占用的人力資源量, 以人員經(jīng)費(fèi)核撥量代表S 大學(xué)對各學(xué)院的財(cái)力資源投入.

(2) 學(xué)科發(fā)展水平.

學(xué)科發(fā)展水平是高校發(fā)展水平的標(biāo)志之一, 直接影響到各學(xué)院建設(shè)經(jīng)費(fèi)的投入支持力度.因此, 本工作選取“重點(diǎn)建設(shè)學(xué)科數(shù)”(X3)表征S 大學(xué)各學(xué)院的學(xué)科發(fā)展水平. 具體地, 各學(xué)院重點(diǎn)建設(shè)學(xué)科數(shù)的計(jì)算按照學(xué)科點(diǎn)水平劃分, 其中碩士學(xué)位授權(quán)點(diǎn)、博士學(xué)位授權(quán)點(diǎn)、市重點(diǎn)建設(shè)高原學(xué)科、市重點(diǎn)建設(shè)高峰學(xué)科以及國家重點(diǎn)建設(shè)學(xué)科分別賦值1, 3, 5, 10 和20, 然后求和.

(3) 師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)特征.

師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)對于高校的資源使用效率有著重要影響, 是決定績效產(chǎn)出的重要因素. 因此, 選取“教授占比”(X4)作為投入指標(biāo), 反映各學(xué)院師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)特征. 具體地, S 大學(xué)各學(xué)院教授占比為各學(xué)院的教授數(shù)除以相應(yīng)的師資隊(duì)伍規(guī)模.

2.2.2 產(chǎn)出指標(biāo)選取

(1) 人才培養(yǎng).

本科生教育和研究生教育同屬我國高等教育的組成部分. 因此, 本工作選取“本科生教學(xué)業(yè)績”(Y1)和“研究生培養(yǎng)業(yè)績”(Y2)分別反映S 大學(xué)各個(gè)學(xué)院本科生培養(yǎng)和研究生培養(yǎng)績效.本科生教學(xué)業(yè)績測度不局限于課堂教學(xué), 還包括實(shí)踐環(huán)節(jié)貢獻(xiàn)和課外培養(yǎng)環(huán)節(jié)貢獻(xiàn), 旨在涵蓋人才培養(yǎng)全過程, 全面評價(jià)本科教學(xué)成果. 另外, 本科生教學(xué)業(yè)績還體現(xiàn)了學(xué)科差異, 如考慮到了藝術(shù)類與體育類授課的特殊性, 將其權(quán)重系數(shù)賦值高于其他課程. 研究生培養(yǎng)業(yè)績指標(biāo)則重點(diǎn)體現(xiàn)學(xué)科特性, 評價(jià)指標(biāo)由研究生數(shù)量、研究生課堂教學(xué)和研究生質(zhì)量貢獻(xiàn)組成.

(2) 學(xué)術(shù)性.

科研能力作為高校學(xué)術(shù)性的重要體現(xiàn), 已經(jīng)成為衡量高校綜合實(shí)力的關(guān)鍵指標(biāo)之一. 因此, 本工作選取“科學(xué)研究成果”表征S 大學(xué)各學(xué)院的科研能力和學(xué)術(shù)性. S 大學(xué)科學(xué)研究成果指標(biāo)不但包括科研項(xiàng)目、論文論著、科研獎(jiǎng)勵(lì)和重大學(xué)術(shù)活動(dòng)成果, 還涉及知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)和作品展覽等文化傳承貢獻(xiàn).

綜上所述, 本工作建立了高校綜合績效評價(jià)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系, 如表1 所示. 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源盡可能體現(xiàn)高校的主要職能和任務(wù), 既聚焦人才培養(yǎng)過程又注重科學(xué)研究成果, 以有效測度高校反映教學(xué)和科研活動(dòng)的綜合績效.

表1 高校綜合績效評價(jià)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系Table 1 Input-output index of comprehensive performance evaluation in universities

3 綜合績效評價(jià)實(shí)證分析

3.1 教學(xué)與科研綜合績效評價(jià)靜態(tài)分析

3.1.1 2015 年教學(xué)與科研綜合績效評價(jià)

為了分析S 大學(xué)教學(xué)與科研綜合績效水平, 將各學(xué)院2015 年的投入產(chǎn)出量代入Super-SBM 模型, 使用DEA-SOLVER Pro 5.0 軟件, 測算了S 大學(xué)19 個(gè)學(xué)院的綜合績效, 計(jì)算結(jié)果如表2 所示.

由表2 可以看出, Super-SBM 模型可以在SBM 模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步評價(jià). 對于SBM 模型績效評價(jià)無效的學(xué)院, Super-SBM 模型的績效值與SBM 模型相等, 而對于SBM 模型績效評價(jià)有效決策的學(xué)院, Super-SBM 模型的績效值可以進(jìn)一步細(xì)分.

整體上看, S 大學(xué)各學(xué)院的績效水平較高. 19 個(gè)學(xué)院的教學(xué)與科研綜合績效最高值為1.468 3, 最低值為0.534 2, 平均值為1.041 6, 中位值為1.036 4, 均方差為0.250 4. DMU1,DMU2, DMU3, DMU4, DMU12, DMU5, DMU13, DMU6, DMU14, DMU7, DMU8, DMU15,DMU16, DMU9, DMU10 共15 個(gè)學(xué)院(按照綜合績效值大小排序, 下同)的教學(xué)與科研綜合績效值大于1, 實(shí)現(xiàn)了DEA 有效, 占比79%. 純技術(shù)效率有效(大于1)并且規(guī)模效率大于0.95 的學(xué)院有DMU5, DMU13, DMU6, DMU7, DMU8, DMU15, DMU16, DMU9, DMU10 共9 個(gè)學(xué)院, 表明其2015 年的教學(xué)與科研活動(dòng)資源投入和成果產(chǎn)出配置得當(dāng), 師資隊(duì)伍規(guī)模、人員經(jīng)費(fèi)、學(xué)科和師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)性作用都得到充分發(fā)揮, 相對于資源投入取得了較理想的產(chǎn)出水平.若需進(jìn)一步提高這些學(xué)院的成果產(chǎn)出水平, 則需要同時(shí)或單個(gè)追加師資和人員經(jīng)費(fèi), 提升學(xué)科水平, 優(yōu)化師資隊(duì)伍職稱結(jié)構(gòu). 由此可見, S 大學(xué)教學(xué)與科研綜合績效水平整體較高, 但學(xué)校在體制機(jī)制創(chuàng)新、績效管理、投入產(chǎn)出優(yōu)化等方面仍有一定的改進(jìn)空間.

表2 2015 年S 大學(xué)19 個(gè)學(xué)院投入產(chǎn)出綜合績效評價(jià)結(jié)果Table 2 Comprehensive performance evaluation results of 19 colleges of S University in 2015

3.1.2 歷年教學(xué)科研綜合績效評價(jià)靜態(tài)分析

為了進(jìn)一步研究不同學(xué)科類型的學(xué)院投入產(chǎn)出綜合績效水平的差異, 將各學(xué)院2012—2015 年的投入產(chǎn)出量代入Super-SBM 模型, 使用DEA-SOLVER Pro 5.0 軟件, 測算了S 大學(xué)19 個(gè)學(xué)院的綜合績效, 結(jié)果如表3 所示.

分析2012—2015 年的總體教學(xué)與科研綜合績效發(fā)現(xiàn), 每年的平均績效水平均大于1, 這說明S 大學(xué)教學(xué)與科研總體績效水平較高. 進(jìn)一步分析不同學(xué)科類別學(xué)院的綜合績效后發(fā)現(xiàn), 文科類學(xué)院除了2013 年的教學(xué)與科研綜合績效均值小于1(0.983 3)外, 其他年份均大于1, 而理工類學(xué)院2012 與2013 年的教學(xué)與科研綜合績效均值大于1, 2014 與2015 年的綜合績效均值卻小于1, 說明文科類學(xué)院基本保持了較高的績效產(chǎn)出水平, 理工類學(xué)院存在一定的改進(jìn)空間.

分析不同學(xué)院的績效水平發(fā)現(xiàn), 文科類學(xué)院的綜合績效均值為1.056 6, 略高于理工類學(xué)院的1.002 8, 但不同學(xué)科類型的學(xué)院綜合績效總體水平差別不大, 具體如下.

(1) 人文類和理工類學(xué)院中綜合績效均值前兩名的學(xué)院均為規(guī)模較大的學(xué)院, 說明學(xué)院教學(xué)科研綜合績效存在規(guī)模經(jīng)濟(jì), 即學(xué)院規(guī)模是影響教學(xué)科研綜合績效的一個(gè)因素. 在文科類學(xué)院中, DMU1 的歷年均值為1.478 1, 具有最高的教學(xué)與科研綜合績效值, 以較低學(xué)科水平和師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)投入獲得較高的教學(xué)與科研績效產(chǎn)出. 在理工類學(xué)院中, DMU12 的歷年均值為1.231 8, 具有最高的教學(xué)與科研綜合績效值, 以最大師資隊(duì)伍規(guī)模和人員經(jīng)費(fèi)撥款以及最多的重點(diǎn)建設(shè)學(xué)科投入, 產(chǎn)出最大的學(xué)生培養(yǎng)和科學(xué)研究成果, 實(shí)現(xiàn)了高投入、高產(chǎn)出.

表3 2012—2015 年S 大學(xué)19 個(gè)學(xué)院投入產(chǎn)出靜態(tài)綜合績效評價(jià)結(jié)果Table 3 Static comprehensive performance evaluation results of 19 colleges of S University from 2012 to 2015

(2) 分析2012—2015 這4 年的均值分布情況, 發(fā)現(xiàn)11 個(gè)文科類學(xué)院中有6 個(gè)學(xué)院的教學(xué)與科研綜合績效大于1, 而8 個(gè)理工類學(xué)院中有4 個(gè)學(xué)院的教學(xué)與科研綜合績效大于1, 文科類和理工類學(xué)院的教學(xué)與科研綜合績效水平相對均衡地分布.

3.2 教學(xué)與科研綜合績效評價(jià)動(dòng)態(tài)分析

Super-SBM 模型作為相對績效評價(jià)方法, 不能縱向?qū)Ρ葲Q策單元的綜合績效水平. 因此,本工作還使用了Malmquist 指數(shù)考察S 大學(xué)教學(xué)與科研綜合績效的動(dòng)態(tài)演化.

3.2.1 綜合績效評價(jià)全要素生產(chǎn)率總體特征分析

根據(jù)Malmquist 指數(shù)模型及其分解公式, 可以計(jì)算出2012—2015 年S 大學(xué)全要素生產(chǎn)率及其分解指數(shù)值(見表4), 并得到如下幾種結(jié)果.

表4 S 大學(xué)19 個(gè)學(xué)院的平均Malmquist 指數(shù)Table 4 Average Malmquist Index of 19 colleges of S University

(1) 指數(shù)均值. 從Malmquist 指數(shù)的演化趨勢看, 2012—2015 年S 大學(xué)的教學(xué)科研綜合績效值緩慢下降. Malmquist指數(shù)平均值為0.982 2, 年均降低1.78%. 然而進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn), 每年度的Malmquist 指數(shù)卻升降不一: 2012—2013 年度的Malmquist 指數(shù)大于1 (1.134 2), 增長13.42%, 其后兩個(gè)年度分別增長-10.64%和-8.13%. 究其原因, 2012—2015 年處于一流大學(xué)建設(shè)方案實(shí)施前夕, 學(xué)校內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)和治理體系還處于完善階段, 學(xué)校正在謀劃學(xué)科結(jié)構(gòu)調(diào)整, 更新學(xué)科布局、研究領(lǐng)域和激勵(lì)措施尚未形成支撐學(xué)校發(fā)展的主要力量.

(2) 增長結(jié)構(gòu). Malmquist 指數(shù)的增長主要依靠純技術(shù)效率發(fā)揮積極作用. 2012—2015 年的4 年間, Malmquist 指數(shù)的分解指數(shù)變化分化明顯, 其中純技術(shù)效率變化增長2.57%, 技術(shù)進(jìn)步變化基本持平, 規(guī)模效率變化下降1.59%. 這說明S 大學(xué)自2012 年開始的強(qiáng)化考核發(fā)揮了積極作用, 但仍需進(jìn)一步強(qiáng)化學(xué)院內(nèi)部資源整合, 提升規(guī)模效益.

3.2.2 綜合績效評價(jià)全要素生產(chǎn)率分學(xué)院演化趨勢分析

本工作選取2012 年和2015 年兩個(gè)截面數(shù)據(jù), 研究各學(xué)院綜合績效評價(jià)全要素生產(chǎn)率及其分解指標(biāo)的演化, 結(jié)果如表5 所示.

表5 2012—2015 年S 大學(xué)19 個(gè)學(xué)院Malmquist 指數(shù)Table 5 Malmquist Index of 19 colleges of S University from 2012 to 2015

研究發(fā)現(xiàn), Malmquist 指數(shù)大于1 的學(xué)院有5 個(gè), 漲幅在8.81%～29.2%之間, 說明這5 個(gè)學(xué)院的生產(chǎn)率處于上升趨勢, 其中DMU11, DMU7 和DMU9 得益于純技術(shù)效率的快速提升而增長最快. 值得指出的是, 雖然這3 個(gè)學(xué)院的教學(xué)與科研綜合績效水平不高, 但是相對于其他學(xué)院增長較快, 未來將會(huì)有更大的提升空間. 例如, DMU11 作為S 大學(xué)藝術(shù)學(xué)科的代表, 對接地方社會(huì)發(fā)展需要和學(xué)校錯(cuò)位發(fā)展戰(zhàn)略, 積極爭取學(xué)科建設(shè)資源, 同時(shí)加強(qiáng)崗位管理, 明確崗位職責(zé)和績效考核, 學(xué)院內(nèi)部管理能力明顯增強(qiáng), 初步實(shí)現(xiàn)了人才集聚, 提升了學(xué)院績效產(chǎn)出.與之相對應(yīng), Malmquist 指數(shù)小于1 的學(xué)院有14 個(gè), 說明大部分學(xué)院的生產(chǎn)率需要提升, 其中DMU19, DMU17 和DMU18 的Malmquist 指數(shù)因純技術(shù)效率降低而下降明顯, 因此這3 個(gè)學(xué)院應(yīng)該借鑒管理經(jīng)驗(yàn), 改進(jìn)工作方法, 提升績效.

4 結(jié) 論

本工作以S 大學(xué)19 個(gè)專業(yè)學(xué)院作為研究對象, 選取資源投入、學(xué)科發(fā)展水平和師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)特征作為投入指標(biāo), 人才培養(yǎng)和學(xué)術(shù)性作為產(chǎn)出指標(biāo), 建立了教學(xué)與科研投入產(chǎn)出綜合績效評價(jià)指標(biāo)體系; 基于采用非定向Super-SBM 模型和Malmquist 指數(shù)設(shè)計(jì)了教學(xué)與科研投入產(chǎn)出綜合績效評價(jià)方法, 深入分析了高等學(xué)校及其專業(yè)學(xué)院的運(yùn)行績效, 為科學(xué)評價(jià)高校自身資源配置效率提供決策依據(jù). 通過研究得到如下結(jié)論.

(1) 根據(jù)綜合績效分析發(fā)現(xiàn), 2015 年S 大學(xué)的教學(xué)與科研綜合績效水平較高, 大部分學(xué)院績效評價(jià)有效, 僅4 個(gè)學(xué)院的資源投入和成果產(chǎn)出失當(dāng). 進(jìn)一步分析了這4 個(gè)教學(xué)與科研綜合績效無效學(xué)院的產(chǎn)生原因, 發(fā)現(xiàn)資源投入需要重點(diǎn)提升學(xué)科發(fā)展水平和優(yōu)化師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu), 而投入則需要在本科生培養(yǎng)、研究生培養(yǎng)和學(xué)術(shù)水平方面作相應(yīng)提升.

(2) 根據(jù)歷年綜合績效評價(jià)的靜態(tài)分析發(fā)現(xiàn), 2012—2015 年S 大學(xué)保持了良好的教學(xué)與科研總體績效水平, 每年的平均績效值均大于1. 具體到不同的學(xué)科類別, 文科類學(xué)院基本保持了較高的績效產(chǎn)出水平, 而理工類學(xué)院則存在一定的改進(jìn)空間. 分析了不同學(xué)院的績效水平發(fā)現(xiàn), 文科類學(xué)院的平均綜合績效值為1.056 6, 略高于理工類學(xué)院的1.002 8, 但不同學(xué)科類型學(xué)院的綜合績效總體水平差別不大. 另外, 文科類和理工類學(xué)院的教學(xué)與科研綜合績效水平相對均衡地分布, 學(xué)院的教學(xué)與科研綜合績效存在規(guī)模經(jīng)濟(jì).

(3) 根據(jù)綜合績效評價(jià)的動(dòng)態(tài)分析發(fā)現(xiàn), 2012—2015 年S 大學(xué)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)緩慢下降,Malmquist 指數(shù)平均值為0.982 2,年均降低1.78%. 從結(jié)構(gòu)上看,2012—2015 年Malmquist指數(shù)的分解指數(shù)變化分化明顯, 其中純技術(shù)效率變化增長2.57%, 技術(shù)進(jìn)步變化基本持平, 規(guī)模效率變化下降1.59%, 說明S 大學(xué)管理因素對教學(xué)與科研綜合績效水平的提高起到了積極的促進(jìn)作用. 從演化維度看, 2012—2015 年S 大學(xué)Malmquist 指數(shù)大于1 的學(xué)院有5 個(gè), 而小于1 的學(xué)院有14 個(gè), 說明大部分學(xué)院需要調(diào)整激勵(lì)措施, 改進(jìn)工作方法, 提升績效水平.