基于DEA模型的 全國高校R&D活動效率關(guān)系研究

王娟 尹祥佳

（蘭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070）

隨著國家對企業(yè)創(chuàng)新意識和知識積累的重視程度增加，國家之間的競爭主要體現(xiàn)在科技實力的競爭上。R&D（Research and Development）是增加知識總量及運用知識創(chuàng)新應(yīng)用所進行的系統(tǒng)活動，作為科技活動的核心越來越被重視。在R&D活動中，人員投入及經(jīng)費投入是非常重要的資源，在資源有限的情況下，如何提升投入產(chǎn)出的效率是研究的側(cè)重點。R&D的主要經(jīng)營主體是高等院校、科學(xué)研究機構(gòu)及大中型工業(yè)企業(yè)，其中，高等院校主要通過培育高素質(zhì)人才及科技成果轉(zhuǎn)化來推動經(jīng)濟發(fā)展；科學(xué)研究結(jié)構(gòu)主要通過企業(yè)孵化器的培育及創(chuàng)新技術(shù)的研發(fā)來推動經(jīng)濟發(fā)展；大中型工業(yè)企業(yè)則通過將技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力來發(fā)展經(jīng)濟，各個主體之間的性質(zhì)和發(fā)展模式不同，但彼此又有相似的參與人員，可以實現(xiàn)校企合作等形式形成產(chǎn)業(yè)發(fā)展集群。

一、研究綜述

國內(nèi)研究高校R&D活動效率的研究較多，本文重點參考其關(guān)于投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選取和分析模式，浮紹波（2019）運用DEA-Malmquist指數(shù)方法研究A類“一流”高校在入選前后，即2016-2017年之間的科技投入產(chǎn)出效率變化文章選取高等院?？茖W(xué)與教研人員、研究與發(fā)展人員、科研經(jīng)費為投入指標(biāo)，選取專著數(shù)量、學(xué)術(shù)論文數(shù)量、技術(shù)專利轉(zhuǎn)讓數(shù)量為產(chǎn)出指標(biāo)，研究2016-2017年之間的科技投入產(chǎn)出效率變化，研究表明：靜態(tài)角度下，2016年和2017年科研人員與科研資源的配置由于科研管理水平的低下，未能達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)；動態(tài)角度下，2017年政策的影響，高校的人才培養(yǎng)體系、學(xué)科布局和整體建設(shè)分配與利用未能規(guī)范[1]。李素英（2020）以河北省2016-2018年15所高校為例，結(jié)合DEA模型對各高校的科研投入產(chǎn)出效率整體發(fā)展?fàn)顩r進行評價，文章選擇教學(xué)與科研人員、科研經(jīng)費支出數(shù)額為投入指標(biāo)，以出版專著數(shù)量、學(xué)術(shù)論文數(shù)量、技術(shù)轉(zhuǎn)讓收入、成果授獎為產(chǎn)出指標(biāo)，研究表明：整體上DEA有效的高校個數(shù)較多，但個別高校在不同程度上存在投入產(chǎn)出不均衡以及無法有效[2]。盧立巖等（2020）以DEA模型為研究基礎(chǔ)，以廣東外語外貿(mào)大學(xué)為研究對象，對其創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系進行探索實踐，文章選擇總學(xué)時、支付給老師的人均課時酬勞為投入指標(biāo)，以就業(yè)率、考研率、畢業(yè)平均薪酬為產(chǎn)出指標(biāo)，研究表明：雙學(xué)位的創(chuàng)新班的綜合效率并沒有達(dá)到有效，綜合效率低于非創(chuàng)新班，反映出了雙專業(yè)的創(chuàng)新班投入規(guī)模過大的現(xiàn)狀[3]。

二、指標(biāo)及數(shù)據(jù)選取

結(jié)合國內(nèi)外已有研究成果，本研究選取的投入指標(biāo)為R&D人員投入和R&D經(jīng)費投入，其中，R&D人員投入指標(biāo)選擇R&D人員全時當(dāng)量，R&D經(jīng)費投入指標(biāo)選擇R&D經(jīng)費內(nèi)部支出。產(chǎn)出指標(biāo)選取R&D項目（課題）數(shù)（項）、發(fā)表科技論文、出版科技專著和專利授權(quán)數(shù)4個產(chǎn)出指標(biāo)，投入與產(chǎn)出指標(biāo)2005年-2018年發(fā)展趨勢圖見圖1和圖2，2018年R&D人員全時當(dāng)量為41.1萬人/年，比上年增長7.1%，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出為1457.9億元，比上年增長13.2%。R&D項目（課題）數(shù)為1076903項，比上年增長10.2%，發(fā)表科技論文1389912篇，比上年增長5.9%，出版科技專著44794種，比上年減少1.8%，專利授權(quán)數(shù)為193027件，比上年增長12.1%。數(shù)據(jù)通過《中國科技統(tǒng)計年鑒（2019）》獲取，對全國2005年至2018年高校R&D活動情況進行分析，計算軟件為DEAP2.1。

圖1 R&D活動人員投入與經(jīng)費內(nèi)部支出數(shù)據(jù)趨勢圖

圖2 R&D活動產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)趨勢圖

三、實證分析

（一）綜合效率值分析

通過分析結(jié)果可以得出數(shù)據(jù)的綜合技術(shù)效率（crste）、純技術(shù)效率（vrste）、規(guī)模效率（scale）和規(guī)模報酬，結(jié)果如表1所示。在2005-2018年14年的時間內(nèi)，平均綜合技術(shù)效率為0.993，全國高校2005年、2006年、2007年、2008年、2009年、2011年、2016年、2017年、2018年的R&D活動綜合技術(shù)效率為1，屬于技術(shù)有效。2010年、2012年、2013年、2014年綜合技術(shù)效率小于1，屬于技術(shù)無效，表明2012年至2015年的R&D在既定的科研投入上的科研產(chǎn)出不太理想，其綜合技術(shù)效率值均小于平均值。從規(guī)模效率上看，14年中有0.2%的資源浪費，主要集中在2012年、2013年、2014年、2015年，屬于規(guī)模效率遞減，其余幾年保持不變。

表1 全國高校2005-2018年R&D投入產(chǎn)出效率結(jié)果

（二）投入不足和產(chǎn)出冗余分析

對數(shù)據(jù)進行冗余分析，得出投入冗余與產(chǎn)出不足的狀況（見表2），可以看出，2010年、2012年、2013年、2014年全國高校R&D活動沒有達(dá)到相對有效，為弱有效，2015年全國高校R&D活動達(dá)到相對有效。其中，2010年R&D人員全時當(dāng)量多投入0.227萬人/年，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出多投入4.682億元，出版科技專著少產(chǎn)出312.965種，專利授權(quán)數(shù)少產(chǎn)出4145.286件；2012年R&D人員全時當(dāng)量多投入0.472萬人/年，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出多投入11.743億元，出版科技專著少產(chǎn)出435.345種，專利授權(quán)數(shù)少產(chǎn)出1793.039件；2013年R&D人員全時當(dāng)量多投入0.721萬人/年，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出多投入19.006億元，出版科技專著少產(chǎn)出2670.872種，專利授權(quán)數(shù)少產(chǎn)出9575.425件；2014年R&D人員全時當(dāng)量多投入0.667萬人/年，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出多投入17.890億元，出版科技專著少產(chǎn)出2494.671種，專利授權(quán)數(shù)少產(chǎn)出27038.176件。

表2 全國高校2005-2018年R&D產(chǎn)出不足與投入冗余狀況表

四、結(jié)論與討論

通過以上分析，可以看出，全國高校R&D活動在年度之間的差異較小，重點集中在2010年、2012年、2013年和2014年，并且在2012年至2015年存在規(guī)模報酬遞減，主要由于十八大之后，國家對于科技投入總額在逐年增加，但在財政支出中的占比卻呈現(xiàn)下降趨勢，并低于國家財政科技撥款占公共財政支出的比例，對于R&D活動來說，政府投入一直是科學(xué)研究經(jīng)費的主要渠道，而且政府和企業(yè)的投入在其中占有比例較大，所以存在2012年至2015年存在一定的規(guī)模報酬遞減，但2015年屬于相對有效，說明合理分配公共資源，可以促進高校R&D活動的發(fā)展。