“放管服”政策指導(dǎo)下高?？蒲匈Y金使用效率研究
——以北京地區(qū)部屬17所高校為例

齊天（高級(jí)會(huì)計(jì)師）

（中央音樂(lè)學(xué)院 北京 100031 北京交通大學(xué) 北京 100044）

一、研究背景

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速顯著，對(duì)科學(xué)研究的投入也在持續(xù)增長(zhǎng)。高校作為國(guó)家科技創(chuàng)新的重要力量，集中體現(xiàn)了國(guó)家的科技水平，目前已經(jīng)成為國(guó)家開(kāi)展基礎(chǔ)性和前瞻性科研的生力軍。科研項(xiàng)目數(shù)量和科研成果質(zhì)量成為鑒別高校綜合實(shí)力和科研質(zhì)量的主要指標(biāo)。由此帶來(lái)的大量科研資金的管理就成為高校財(cái)務(wù)治理的重點(diǎn)內(nèi)容。依據(jù)教育部科技統(tǒng)計(jì)資料：2020年我國(guó)高校投入的科技經(jīng)費(fèi)為2 458.20億元，比2015年1 244.26億元增長(zhǎng)了97.56%。但與高投入相比，并沒(méi)有顯現(xiàn)出科研成果的高產(chǎn)出，而且高校科研資金管理仍存在著資金配置不合理、支出結(jié)構(gòu)不合理、間接成本補(bǔ)償過(guò)低、不足與浪費(fèi)現(xiàn)象并存等諸多問(wèn)題使得科研資金使用效率不能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化。如何合理配置有限的科研資源以及提高科研創(chuàng)新能力是關(guān)系到國(guó)家、社會(huì)及高?？萍及l(fā)展的重大問(wèn)題。因此，本研究對(duì)國(guó)家科技貢獻(xiàn)較大、具有代表性的北京地區(qū)部屬高校的科研資金，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）進(jìn)行科學(xué)量化，評(píng)價(jià)其“放管服”前后的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)效率，根據(jù)研究結(jié)果去探討影響這些高?？蒲薪?jīng)費(fèi)使用效率的堵點(diǎn)，提出有科學(xué)意義的管理和改進(jìn)建議。

二、高?？蒲匈Y金使用效率評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)理論

科研經(jīng)費(fèi)管理工作是高校科技管理的重中之重，對(duì)科研資金使用效率進(jìn)行科學(xué)量化的研究評(píng)價(jià)是科學(xué)研究的重要保障，目前對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)研究的文獻(xiàn)很少，尤其是“放管服”前后的比較研究甚少，而且缺乏針對(duì)性，僅研究整體科研效率不夠深入，必須將科研資金支出項(xiàng)目分類(lèi)，才可有效合理地評(píng)價(jià)科研資金使用效果?；谕度氘a(chǎn)出理論和效率相關(guān)理論，本文對(duì)北京地區(qū)部屬高?？蒲匈Y金使用效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

（一）投入產(chǎn)出理論

這類(lèi)既包含“投入”又包含“產(chǎn)出”的經(jīng)濟(jì)數(shù)量分析方法，是美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家W.Leontief在20世紀(jì)30年代提出，早在1931年他便開(kāi)始成體系研究該技術(shù)。1986年A.Charnes等首次提出了DEA模型的雛形，經(jīng)過(guò)多年的補(bǔ)充完善，學(xué)者們把投入產(chǎn)出理論應(yīng)用到DEA模型中。而高?？蒲星∏∈且粋€(gè)多參數(shù)投入產(chǎn)出的復(fù)雜開(kāi)放系統(tǒng)，與此理論高度吻合。該理論為構(gòu)建高?？蒲匈Y金使用效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系提供了支撐。

（二）效率相關(guān)理論

效率的概念主要由帕累托提出，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域存在資源稀缺性，因?yàn)樵谡麄€(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的資源并不充足，因此在配置過(guò)程中就存在著效率問(wèn)題，通過(guò)優(yōu)化資源的整合配置，從而提升資源配置效率。科研效率是指在一定時(shí)期內(nèi)科學(xué)研究產(chǎn)出與投入之間的綜合對(duì)比。生產(chǎn)效率作為生產(chǎn)理論中的一個(gè)重要問(wèn)題，其測(cè)度的方法一直都被人們所關(guān)注。目前對(duì)于生產(chǎn)效率的測(cè)度主要是基于生產(chǎn)函數(shù)。生產(chǎn)函數(shù)提出了生產(chǎn)前沿面這一概念，這意味著投入和產(chǎn)出這一生產(chǎn)活動(dòng)是有效率且達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)的集合。前沿面分析方法是關(guān)注每一個(gè)決策單元和生產(chǎn)前沿面的效率距離，以此測(cè)算出前沿效率。技術(shù)效率就是在特定的技術(shù)條件下，如果投入不增加或者其他類(lèi)型的產(chǎn)出不減少，就不可能增加其產(chǎn)出，這種狀態(tài)就是有效的狀態(tài)。

三、基于DEA構(gòu)建DMU1-17高?？蒲匈Y金的使用效率模型

（一）DMU1-17高校科研資金的使用效率評(píng)價(jià)體系

評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的科學(xué)性和代表性直接影響到評(píng)價(jià)結(jié)果是否真實(shí)有效，因此，在實(shí)證研究中如何獲得設(shè)計(jì)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)至關(guān)重要。本研究將北京地區(qū)教育部直屬17所高校（以下簡(jiǎn)稱(chēng)DMU高校）作為實(shí)證對(duì)象，以教育部科技司《高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》作為數(shù)據(jù)來(lái)源，選取2015—2018年4年的DMU高校的原始數(shù)據(jù)為實(shí)證研究樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（因2019—2020年匯編無(wú)具體高校原始數(shù)據(jù)，故無(wú)法納入）。

全部樣本縱向覆蓋了“放管服”前、后兩年及當(dāng)期和前期共4年的科研經(jīng)費(fèi)投入和產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)，橫向覆蓋DMU高校，本研究選取的決策單元（DMU）是BJ大學(xué)（DMU）、ZGR 大學(xué)（DMU）、QH 大學(xué)（DMU）、BJJ大學(xué)（DMU）、BJK 大學(xué)（DMU）、BJH 大學(xué)（DMU）、BJY 大學(xué)（DMU）、ZGN大學(xué)（DMU）、BJL大學(xué)（DMU）、BJZYY大學(xué)（DMU）、BJSF大學(xué)（DMU）、ZGC大學(xué)（DMU）、ZGZ大學(xué)（DMU）HBDL大學(xué)（DMU）、ZGKY大學(xué)（DMU）、ZGSY大學(xué)（DMU）、ZGDZ大學(xué)（DMU）這17所高校。遵循科學(xué)性、可操作性以及目標(biāo)導(dǎo)向性的原則，參考國(guó)內(nèi)以往學(xué)者的研究，并依據(jù)數(shù)據(jù)的可得性選取4個(gè)投入評(píng)價(jià)指標(biāo)（勞務(wù)費(fèi)、業(yè)務(wù)費(fèi)、轉(zhuǎn)撥外單位和其他費(fèi)用）和4個(gè)產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)（專(zhuān)著、論文、獲獎(jiǎng)成果、科研人才培養(yǎng)），設(shè)計(jì)出DMU高?？蒲匈Y金的使用效率評(píng)價(jià)模型（見(jiàn)表1）。其中，產(chǎn)出指標(biāo)中某些DMU為0，為了計(jì)算的科學(xué)性及有效性，本研究中，將相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化處理公式為：Y=0.1+0.9X-Xmin/Xmax-Xmin。

表1 DMU1—17高?？蒲薪?jīng)費(fèi)使用效率評(píng)價(jià)指標(biāo)

（二）DMU1—17高?？蒲匈Y金的使用效率評(píng)價(jià)結(jié)果

1.基于DEA—BCC的靜態(tài)效率分析。DEA在對(duì)多輸出和多輸入的有效性評(píng)價(jià)上占據(jù)絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，是一種系統(tǒng)評(píng)價(jià)的客觀、簡(jiǎn)便的成熟工具。本研究選取DMU高校2015—2018年科研經(jīng)費(fèi)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEAP 2.1軟件，基于BCC模型測(cè)算各高校的科研經(jīng)費(fèi)使用效率。

模型中θ代表第j所高?？蒲匈Y金使用的純技術(shù)效率值，滿(mǎn)足0≤θ≤1。ε為阿基米德無(wú)窮小，e為元素為1的向量，λ為n所高?？蒲匈Y金使用的某種組合權(quán)重。每個(gè)決策單元都有n項(xiàng)投入X=（x，x，…，x）T，s項(xiàng)產(chǎn)出Y（t）=（y，y，…，y）T。s為松弛變量，表示投入冗余；s為剩余變量，表示產(chǎn)出不足。

技術(shù)效率反映科研資金使用的效率水平，即總體效率；這一指標(biāo)又包括純技術(shù)效率和規(guī)模效率，純技術(shù)效率是衡量科研資金的管理及使用效率創(chuàng)新的影響；規(guī)模效率是衡量科研資金的資源規(guī)模優(yōu)化水平。這三個(gè)效率指標(biāo)的得分值為0—1范圍內(nèi)，分值高者效率高，分值低者效率低；得分等于1稱(chēng)之為DEA有效。當(dāng)規(guī)模報(bào)酬遞增或遞減時(shí)均小于1，說(shuō)明經(jīng)費(fèi)投入不足和冗余所致。DMU高?？蒲薪?jīng)費(fèi)使用效率評(píng)估結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 DMU1—17高?？蒲薪?jīng)費(fèi)使用效率評(píng)估結(jié)果

由表2可以看出，17所高校平均技術(shù)效率值為0.669，其中 DMU最高為 1，最低的 DMU僅為 0.231，表明DMU高?？蒲匈Y金的使用效率整體水平一般，各個(gè)高校之間存在著較大的差異，部分高?？蒲匈Y金使用效率急需提升。17所高校的純技術(shù)效率值平均得分為0.921，純技術(shù)效率值均達(dá)1的有12個(gè)DMU，其中DMU的純技術(shù)效率值在0.828—0.935，只有DMU的純技術(shù)效率值較低。表明DMU高校在科研創(chuàng)新和資金管理方面均呈高水平狀態(tài)。而平均規(guī)模效率值得分僅為0.724，表明不同的高?？蒲匈Y金投入不合理或規(guī)模效率不足制約了科研資金使用效率的提升。其中僅有DMU的規(guī)模報(bào)酬呈遞增狀態(tài)；而 DMU這 10 所高校的規(guī)模報(bào)酬處于遞減，表明其科研資金投入存在著冗余狀態(tài)。從各高校科研資金使用效率得分來(lái)看，有DMU等6所高校實(shí)現(xiàn)了DEA有效，即無(wú)論是管理方面還是規(guī)?？刂品矫?，都領(lǐng)先于其他高校。另外，DMU高?？蒲匈Y金使用效率較低，因其純技術(shù)效率得分等于1，所以規(guī)模無(wú)效率是其主要原因；而DMU高校的使用效率低，是因?yàn)榧兗夹g(shù)效率和規(guī)模效率均無(wú)效；投入冗余或產(chǎn)出不足導(dǎo)致11個(gè)DMU非DEA有效。

由圖1—圖3可以看出，2017—2018年與2015—2016年的對(duì)比即“放管服”政策實(shí)施前后一年的變化分析，DMU科研資金使用的技術(shù)效率均等于 1 或接近 1，較前有了巨大的提高；DMU科研資金使用的PTEC值均等于1或接近1，同樣有了巨大的進(jìn)步；DMU科研資金使用的規(guī)模效率值均等于 1，DMU亦接近1，上升了很大空間。提示“放管服”政策給高?？蒲匈Y金使用效率帶來(lái)了好的成效。

圖1 DMU1—17高校2015—2018年科研經(jīng)費(fèi)使用技術(shù)效率比較

圖2 DMU1—17高校2015—2018年科研經(jīng)費(fèi)使用純技術(shù)效率比較

圖3 DMU1—17高校2015—2018年科研經(jīng)費(fèi)使用規(guī)模效率比較

2.基于DEA-Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)效率分析。St·Malmquist（1953）提出了作為一種消費(fèi)指數(shù)——Malmquist指數(shù)的概念，后被Fare（1994）等發(fā)展完善，該方法采用定向輸出法或輸入法定義距離函數(shù)，以對(duì)每個(gè)DMU的進(jìn)步效率評(píng)估來(lái)測(cè)度全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)（TFP）。

本研究從年度趨勢(shì)角度分析17所高校，使用DEAP 2.1軟件分析Malmquist指數(shù)，見(jiàn)表3，測(cè)算結(jié)果稱(chēng)之為全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP），TFP值＞1，表明從t到t+1期整體科研資金的使用效率有提升，TFP值＜1代表整體科研資金的使用效率下滑，TFP值=1，代表整體科研資金的使用效率無(wú)變化。TC值代表技術(shù)是否進(jìn)步，即“增長(zhǎng)效應(yīng)”，它測(cè)算DMU在t-1期到t期、t期到t+1期的前后兩期生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)水平。PTEC和SEC的幾何平均值用來(lái)表示TEC。PTEC測(cè)算每個(gè)DMU從t-1期到t期、t期到t+1期間科研資金的使用效率增減情況，即“追趕效應(yīng)”，PTEC值＞1，說(shuō)明當(dāng)TC和SEC值不變的情況下，相對(duì)效率更靠近生產(chǎn)前沿面；SEC值代表DMU的前后時(shí)期的規(guī)模收益狀況不同，即“收益效應(yīng)”，若SEC值＞1，則表明這個(gè)DMU的規(guī)模收益呈遞增狀態(tài)。

表3 2015—2018年DMU1—17高校整體動(dòng)態(tài)科研效率評(píng)估結(jié)果

表3給出了DMU高校在每個(gè)時(shí)間段的動(dòng)態(tài)效率均值，可以看出2015—2018年高校科研資金的使用效率整體出現(xiàn)下滑，除TC值＞1之外，其他幾個(gè)分解項(xiàng)值均＜1，說(shuō)明這些高?？蒲匈Y金使用效率提升的主要內(nèi)在動(dòng)力是“增長(zhǎng)效應(yīng)”，同時(shí)效率下滑對(duì)這些高?？蒲匈Y金的使用效率造成了負(fù)面效用。2015—2016年度TFP值提升9.1%，其中TC值提升42.7%，TEC值則下滑23.6%；PTEC值下滑0.6%，SEC值下滑23.1%；2016-2017年度TFP值下滑15.7%，其中TC值下降35.6%，TEC值提升30.9%，PTEC值下滑2.9%，SEC值上升34.9%；2017—2018年度，TFP值提升2%，其中TC值提升12%，TEC值下滑9.1%，PTEC值提升2.9%，SEC值下滑11.5%，說(shuō)明科研資金投入不合理會(huì)導(dǎo)致科研資金的使用效率的下滑。

表4給出了2015—2018年期間DMU高?？蒲匈Y金的使用效率年均值結(jié)果?？梢钥闯龈鱾€(gè)高校的情況存在區(qū)別，如DMU的TFP值改善明顯，提升了32.1%，而DMU的TFP值則下滑了22.1%。在本文研究的17個(gè)DMU當(dāng)中，TFP值＞1的DMU有7個(gè)，占北京地區(qū)17所部屬高?？倲?shù)的41.2%，TFP值＜1的有10個(gè)，占總數(shù)的58.8%，TFP值較高的 6個(gè) DMU，分別是 DMU（4.3%）、DMU（2.9%）、DMU（5.5%）、DMU（5.8%）、DMU（32.1%）、DMU（0.4%）、DMU（15.5%），增長(zhǎng)率在0.4%—32.1%之間，TFP指數(shù)＞1表明各個(gè)DMU科研資金的使用效率總體是上揚(yáng)的。

表4 2015—2018年DMU1—17高校動(dòng)態(tài)科研效率年度均值

圖4、下頁(yè)圖5、圖6給出了2015—2018年DMU高校動(dòng)態(tài)科研效率評(píng)價(jià)結(jié)果，2015—2016年度的TFP值在不同高校之間的差異較大，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到了0.995。TC值與TFP值形態(tài)趨同，進(jìn)一步說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步是拉動(dòng)TFP值的主要內(nèi)在因素。不同高校的PTEC值、SEC值在本研究期間的差異很小。2016—2017年度的TFP值在不同高校之間的差異有所緩和，標(biāo)準(zhǔn)差降低到了0.390（見(jiàn)上頁(yè)表3）。TC值與TFP值形態(tài)類(lèi)似，PTEC值仍然差異不大，SEC值成為該期間拉動(dòng)TFP值的主要內(nèi)在力量，變異性亦較大（標(biāo)準(zhǔn)差為0.683）；可以看出TFP值和SEC值均增高。尤其DMU最為明顯，DMU、DMU、DMU、DMU、DMU亦有較大的增長(zhǎng)。2017—2018年度TFP值在不同高校之間的差異進(jìn)一步緩和，標(biāo)準(zhǔn)差降低到了0.385。不同高校TFP值變化的內(nèi)在動(dòng)力有所區(qū)別，由單一技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)型轉(zhuǎn)向技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率同時(shí)驅(qū)動(dòng)型，TFP值增長(zhǎng)的內(nèi)涵更為豐富。如DMU、DMU、DMU主要以技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)，DMU、DMU和 DMU主要由PTEC值帶動(dòng)，DMU和DMU則主要由SEC值帶動(dòng)。

圖4 2015—2016年DMU1—17高校動(dòng)態(tài)科研資金的使用效率評(píng)估結(jié)果

圖5 2016—2017年DMU1—17高校動(dòng)態(tài)科研資金的使用效率評(píng)估結(jié)果

圖6 2017—2018年DMU1—17高校動(dòng)態(tài)科研資金的使用效率評(píng)估結(jié)果

從圖4、圖5、圖6可以看出，DMU高校的SEC值在“放管服”政策實(shí)施的前后年度的對(duì)比有著明顯的提高，僅有2個(gè)DMU的SEC值小于1，分別是0.935和0.938，表明北京地區(qū)部屬高校的科研資金的投入規(guī)模收益遞增，均顯現(xiàn)出明顯的“規(guī)模效應(yīng)”，尤其是DMUDMUDMU的TFP值增長(zhǎng)處于領(lǐng)跑狀態(tài)，DMU的“增長(zhǎng)效應(yīng)”最高，DMUDMUDMU的“追趕效應(yīng)”明顯超前。就DMU高校來(lái)講，PTEC值與SEC值提高體現(xiàn)了這些高?？蒲匈Y金的管理水平有所提高及管理制度改革對(duì)其綜合管理能力的提升，“追趕效應(yīng)”與“規(guī)模效應(yīng)”和“增長(zhǎng)效應(yīng)”三者變動(dòng)產(chǎn)生交互作用，才會(huì)導(dǎo)致整體科研資金的使用效率發(fā)生變化。

四、結(jié)論與展望

（一）結(jié)論

1.高校科研資金的使用效率靜態(tài)評(píng)價(jià)。DMU高?？蒲匈Y金的使用效率整體水平偏低，提升空間較大；但其中有6所高校表現(xiàn)最為突出，并且連續(xù)4年保持DEA有效，在管理層面和規(guī)?？刂茖用嬲w優(yōu)于其他高校，實(shí)現(xiàn)了科研資金的高效配置。而DMU的純技術(shù)效率等于1，規(guī)模無(wú)效導(dǎo)致其科研資金的使用效率低下，說(shuō)明該高?？蒲匈Y金使用的管理水平到位，但規(guī)模無(wú)效率，需要對(duì)其科研資金的投入進(jìn)行考量；而DMU的純技術(shù)效率、規(guī)模效率均＜1，說(shuō)明是由科研技術(shù)性利用無(wú)效和規(guī)模無(wú)效這兩個(gè)雙重原因所導(dǎo)致的效率無(wú)效，該高校在這兩方面都均需改進(jìn)。有12個(gè)DMU的純技術(shù)效率均達(dá)1，DMU、DMU、DMU的純技術(shù)效率也在0.828—0.935，只有DMU、DMU的純技術(shù)效率較低。說(shuō)明北京地區(qū)部屬高校的科研機(jī)制運(yùn)行及管理水平都處于優(yōu)良程度，其科研資金的使用效率低下的原因主要是由于規(guī)模效率較低所致，規(guī)模效率平均得分僅為0.724，6所高校處于規(guī)模報(bào)酬不變，DMU高校的規(guī)模報(bào)酬保持遞增，提示應(yīng)加大對(duì)該高?？蒲薪?jīng)費(fèi)的投入規(guī)模，這樣才能提高該高?？蒲匈Y金的使用效率。然而，有10所高校均處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，說(shuō)明該類(lèi)高校尚未有效利用已投入的科研資金，存在著資金閑置與浪費(fèi)。針對(duì)非DEA有效的并處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)的高校，要減少科研資金的投入規(guī)模，提升科研資金使用效率的管理能力。對(duì)于規(guī)模效率無(wú)效的高?？梢哉w擴(kuò)大或縮小科研資金的投入，注重優(yōu)化科研資金的管理手段，對(duì)于純技術(shù)效率無(wú)效的高校應(yīng)及時(shí)加強(qiáng)科研資金管理的內(nèi)部控制，有效調(diào)配并避免資金的流轉(zhuǎn)阻礙和閑置現(xiàn)象。

2.高校的科研資金使用效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。技術(shù)進(jìn)步是DMU高?？蒲匈Y金使用效率提升的內(nèi)在動(dòng)因，TFP值與TC值呈現(xiàn)出一致的走向，推測(cè)提升高校整體科研資金使用效率的主要?jiǎng)右蚴恰霸鲩L(zhǎng)效應(yīng)”。2016—2017年TC值從上一年度的1.427垂直下降到0.644，使技術(shù)進(jìn)步的腳步放慢，TC值下降也導(dǎo)致TFP值輕度下滑0.248；PTEC值為0.971，說(shuō)明“追趕效應(yīng)”發(fā)揮了一定作用，但“放管服”政策執(zhí)行兩年后2017—2018年度TC值從0.644直線上升到1.120，TC值上升也導(dǎo)致TFP值提升至0.476；而PTEC值進(jìn)一步上升為1.029，兩個(gè)年度的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.507和0.257。其中，15所高校PTEC值大于或等于1，DMU、DMU、DMU分別高達(dá)1.309、1.360、1.639，使得“追趕效應(yīng)”發(fā)揮著巨大的作用?！胺殴芊闭咚鶐?lái)的多元化成效，是產(chǎn)生“追趕效應(yīng)”和“規(guī)模效應(yīng)”的首要推動(dòng)力，說(shuō)明教育部直屬高校在全面貫徹“放管服”改革精神方面走在了全國(guó)高校的前列，從高?？蒲匈Y金的管理入手，充分發(fā)揮“放管服”政策帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，提高北京地區(qū)教育部直屬高校的整體科研資金使用效率，更靠近生產(chǎn)前沿面。加之，2016年是“十三五”計(jì)劃的第一年，有了國(guó)家資金投入，各大高校引進(jìn)大批高精尖設(shè)備與技術(shù)，建立各種學(xué)科研究中心和重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室及人才培養(yǎng)基地，使生產(chǎn)前沿面迅速提升，SEC值從上年度0.769直接上升至1.349，又帶來(lái)巨大的“規(guī)模效應(yīng)”。高校間TFP值和TC值也出現(xiàn)趨同趨勢(shì)，原因在于引進(jìn)大量新技術(shù)和創(chuàng)新人才，有大量的創(chuàng)新與改革，推動(dòng)著巨大的“增長(zhǎng)效應(yīng)”，三者變動(dòng)產(chǎn)生的交互效應(yīng)必然推動(dòng)了北京地區(qū)部屬高校科研資金使用效率跨越式的增長(zhǎng)。因此，高校應(yīng)在“放管服”政策指導(dǎo)下建立合法合規(guī)的科研資金使用管理戰(zhàn)略，進(jìn)而推動(dòng)高校整體科研資金使用效率的提升。

（二）分析與展望

從研究對(duì)象來(lái)看，北京地區(qū)的17所部屬高校，涵蓋綜合、財(cái)經(jīng)、農(nóng)醫(yī)等各學(xué)科特色，無(wú)論在提高教學(xué)質(zhì)量還是科研導(dǎo)向和社會(huì)服務(wù)方面都具有標(biāo)桿示范作用。同時(shí)，它們又是國(guó)家科技發(fā)展創(chuàng)新的領(lǐng)頭雁，政府財(cái)政向其撥付了大量科研資金，使其承擔(dān)了國(guó)家的各項(xiàng)重點(diǎn)科研項(xiàng)目及任務(wù)，此類(lèi)高校的科研團(tuán)隊(duì)學(xué)識(shí)學(xué)術(shù)水平一流，創(chuàng)新型人才隊(duì)伍非常強(qiáng)大，各種科研信息資源極為充足，科研實(shí)驗(yàn)條件尤為優(yōu)越，再加上科學(xué)規(guī)范的大學(xué)現(xiàn)代管理體系，所以，其科研數(shù)據(jù)比較全面、比較具有代表性。本文對(duì)2015—2018年北京地區(qū)部屬高?？蒲匈Y金使用效率研究發(fā)現(xiàn)，科研資金使用效率的整體水平不高，且存在著高校類(lèi)別的差異，與學(xué)者對(duì)既往部屬高校年度的研究結(jié)果相似，但與之前相比較也有很大的提高，尤其是農(nóng)林、政法、醫(yī)藥、藝術(shù)專(zhuān)業(yè)類(lèi)高校科研資金使用效率最高，建議增加對(duì)其科研資金的投入；而綜合類(lèi)高校的科研資金使用效率稍差，投入產(chǎn)出比低下，可能存在著資金閑置和浪費(fèi)狀況，未能實(shí)現(xiàn)科研資金使用效率的最優(yōu)水平；理工專(zhuān)業(yè)類(lèi)高校的科研資金使用效率差別很大，這與其高校整體規(guī)模、學(xué)科方向、科研管理、研究周期、人才和設(shè)備配備等綜合因素相關(guān)。鑒于高?？蒲匈Y金使用效率的好壞關(guān)系到國(guó)家的科技發(fā)展科研資金的配置，本研究結(jié)果必將能夠?yàn)閲?guó)家教育科研管理層面更加科學(xué)、有效、合理配置高?？蒲匈Y金，加快和鼓勵(lì)高校實(shí)現(xiàn)科研成果轉(zhuǎn)化提供一定的參考數(shù)據(jù)和實(shí)證借鑒，使國(guó)家財(cái)政有限的科研資金發(fā)揮最優(yōu)化的效能。