基于高水平大學(xué)建設(shè)視角下的高校科研投入產(chǎn)出效率研究
——以山東省為例

王 嫣，張志遠(yuǎn)

（青島大學(xué) 師范學(xué)院，山東 青島 266071）

引言

百年大計，教育為本。我國歷來重視高等教育的發(fā)展，“985”和“211”工程以及“雙一流”建設(shè)的實施孕育了一批享譽(yù)世界的高水平大學(xué)，使得中國高等教育建設(shè)沿著“集中力量、重點突出、優(yōu)先發(fā)展、帶動整體”的道路上穩(wěn)步前進(jìn)。但我國高等教育在獲得突出進(jìn)步的同時，也存在著缺乏良好的進(jìn)入和退出機(jī)制，資源配置不公等問題，迫使大學(xué)間的差距人為增大，使得固化的利益格局在重點高校中形成。［1］為促進(jìn)高校合理發(fā)展，我國印發(fā)了《深化新時代教育評價改革總體方案》和《“雙一流”建設(shè)成效評價辦法（試行）》，力圖通過改革優(yōu)化教育資源配置，形成合理的競爭機(jī)制，激發(fā)辦學(xué)活力，這也為高水平大學(xué)的建設(shè)提出了更高的要求。

為推動山東省高等學(xué)校主動對接國家一流大學(xué)、一流學(xué)科建設(shè)重大戰(zhàn)略，建設(shè)高水平大學(xué)，山東省人民政府于2019年出臺了《關(guān)于推進(jìn)新時代山東高等教育高質(zhì)量發(fā)展的若干意見》，啟動創(chuàng)建一流大學(xué)建設(shè)計劃。2020年省委書記在全省高等學(xué)校高質(zhì)量發(fā)展座談會上進(jìn)一步指出加強(qiáng)高水平大學(xué)建設(shè)的重要性，同年山東省印發(fā)了《山東省高水平大學(xué)建設(shè)實施方案》的通知，對標(biāo)國內(nèi)一流大學(xué)，合理配置科研資源，著力突破我國高校科研“投入多產(chǎn)出少”現(xiàn)實瓶頸，在此背景下各高校的科研投入產(chǎn)出效率成為決策者及學(xué)者們關(guān)注的重點。［2］文章運(yùn)用DEA—BCC模型和Malmquist指數(shù)模型分析山東省37所高校2014-2016年科研投入產(chǎn)出靜態(tài)和動態(tài)效率，了解高?？蒲型度氘a(chǎn)出現(xiàn)狀，并尋求提高科研效率的方法，以期提高高水平大學(xué)建設(shè)水平，更好地促進(jìn)山東省高校對經(jīng)濟(jì)和科技的推動作用。

一、相關(guān)研究

高校的科研投入產(chǎn)出效率一直是學(xué)者關(guān)注的熱點，相關(guān)研究十分廣泛。DEA是一種針對具有多個投入和多個產(chǎn)出指標(biāo)的若干個相同類型的部門所進(jìn)行的一種相對有效性綜合評價的數(shù)量方法。1974年Levin教授率先將DEA方法應(yīng)用到教育領(lǐng)域，開啟了利用DEA評價高等教育科研效率之路。從DEA分析涉及的時間維度區(qū)分，將現(xiàn)有的研究分為靜態(tài)效率分析和動態(tài)效率分析。［3］

（一）高?？蒲型度氘a(chǎn)出靜態(tài)效率

1．按靜態(tài)效率的決策單元分類

靜態(tài)效率是指技術(shù)和偏好保持不變時的效率，DEA中的CCR和BCC模型就是用來描述決策單元的靜態(tài)效率。［4］從決策單元來看，對高?？蒲徐o態(tài)評價的DEA方法可按決策單元不同分為三類：第一類是決策單元為院系進(jìn)行效率評價，如查勇、梁樑建立了對高等院校院系投入產(chǎn)出效率評估的指標(biāo)體系和DEA模型，通過CCR模型分析了高校院系的經(jīng)營效益和規(guī)模效益。［5］第二類是決策單元為高校的進(jìn)行科研的投入產(chǎn)出效率分析，侯光明和晉琳琳運(yùn)用DEA方法對“985工程”重點建設(shè)的9所研究型大學(xué)建設(shè)效率進(jìn)行了分析與評價，結(jié)果表明，這些研究型大學(xué)建設(shè)的投入產(chǎn)出已經(jīng)基本達(dá)到了最優(yōu)，但是各個研究型大學(xué)的建設(shè)績效的相對有效性仍然存在差別；［6］田東平、苗玉鳳等運(yùn)用DEA方法對我國2003年75所重點高校的科研效率進(jìn)行了評價與分析，并提出了相應(yīng)的對策建議；［7］陸根書、劉蕾為分析研究2000-2004年教育部直屬高校的科研效率及發(fā)展趨勢，也使用了DEA中的CCR和BCC模型。［8］第三類決策單元是各個不同地區(qū)，大多分為東中西三部，孫世敏運(yùn)用CCR模型評價了2003年我國29省的高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率，得出了我國西部地區(qū)的高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率相對低于中部和東部的結(jié)論；［9］趙曉陽采用投入導(dǎo)向的CCR模型對我國31省市2003年至2009年高?？蒲谢顒油度氘a(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行評價，發(fā)現(xiàn)科研效率與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間不存在必然聯(lián)系。［10］廖帥將全國31省分為3個不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展地區(qū)，運(yùn)用CCR模型測度地區(qū)高校整體的科研效率水平。［11］

2．按靜態(tài)效率指標(biāo)分類

從高校科研靜態(tài)效率的指標(biāo)建設(shè)來看，對于以高校為決策單元的，多以科研人力投入（如教學(xué)與科研人員、研究與發(fā)展人員總量或全時量）和科研經(jīng)費(fèi)投入（當(dāng)年支出總量）為投入指標(biāo)，在選取產(chǎn)出指標(biāo)時，將專著數(shù)量、在國外及全國性刊物發(fā)表的學(xué)術(shù)論文數(shù)作為數(shù)量產(chǎn)出指標(biāo)，將鑒定成果數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓當(dāng)年實際收入作為質(zhì)量產(chǎn)出指標(biāo)，如王麗娜，趙曉陽等。［12］對于以各個不同地區(qū)為決策單元的，多以人力資源（R＆D人員合計或全時人員）、科技經(jīng)費(fèi)（R＆D經(jīng)費(fèi)支出內(nèi)部合計）為投入指標(biāo)，以R＆D課題數(shù)、發(fā)表科技論文數(shù)、出版科技著作、專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓及許可收入、形成國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)為產(chǎn)出指標(biāo)，如廖帥、葛梅等；有的研究還在產(chǎn)出指標(biāo)中加入了知識產(chǎn)權(quán)合計數(shù)，如孫世敏等。

（二）高?？蒲型度氘a(chǎn)出動態(tài)效率

動態(tài)效率是一個跨期的概念，是在較長時期里實現(xiàn)的一個綜合效率的測算。由于DEA計算的決策單元只是比較某一個年份的相對效率值，不能對決策單元進(jìn)行縱向的對比，因此學(xué)者又將Malmquist指數(shù)模型作為研究動態(tài)效率的方法引入到高校科研效率中。例如，馬玲玲選取部分985工程高校為研究對象，應(yīng)用Malmquist指數(shù)方法實證測算了高?？蒲袆討B(tài)績效。［13］劉興凱運(yùn)用Malmquist TFP指數(shù)分析了天津市13所高校2008-2016年科研創(chuàng)新的全要素生產(chǎn)率變化及其分解，并在此分析下提出了優(yōu)化建議。［14］

隨著研究的不斷深入，如蔡文伯、張寶生等，越來越多的學(xué)者綜合運(yùn)用靜態(tài)效率和動態(tài)效率來研究高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率；在數(shù)據(jù)的選取上也由截面數(shù)據(jù)逐漸過渡為面板數(shù)據(jù)。［15］［16］通過文獻(xiàn)梳理可知，對于區(qū)域教育政策背景下的高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率的研究較少，且已有的研究大多分析全國各省的高校科研投入產(chǎn)出效率的對比，對于山東省各高校的科研效率情況的對比卻鮮有研究，山東省作為教育大省，在全國范圍內(nèi)發(fā)揮著重要的智力支撐作用，文章綜合運(yùn)用BCC模型和Malmquist指數(shù)模型來分析2014-2016年山東省37所高?？蒲型度氘a(chǎn)出的靜態(tài)和動態(tài)變化，以期了解高?？蒲型度氘a(chǎn)出效率的變動情況，有助于山東省政府根據(jù)研究結(jié)論采取相應(yīng)政策措施，也對促進(jìn)下一階段高水平大學(xué)建設(shè)具有一定的理論意義和現(xiàn)實價值。但由于數(shù)據(jù)可獲得的困難性，文章的科研產(chǎn)出指標(biāo)選取的學(xué)術(shù)論文數(shù)量沒有細(xì)分論文的質(zhì)量，特別是近年來隨著教師評價標(biāo)準(zhǔn)的不斷嚴(yán)苛，高校教師急于求成，可能導(dǎo)致高質(zhì)量低產(chǎn)出論文的高校的科研效率低于低質(zhì)量高產(chǎn)出論文的高校，這也是今后研究需要進(jìn)一步改進(jìn)的問題。

二、研究設(shè)計

（一）研究模型

1．DEA-BCC模型

DEA模型主要分為傳統(tǒng)的CCR模型和BCC模型。CCR模型是在決策單元（DMU）處于規(guī)模報酬不變的條件下用來測算綜合技術(shù)效率的，BCC模型是在DMU處于規(guī)模報酬可變的條件下，其中綜合技術(shù)效率（TE）又可以劃分為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），即TE＝PTE*SE。［17］TE是指對DMU的資源配置能力和使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價，PTE是已經(jīng)假定了DMU處于最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模下的效率，SE是指當(dāng)DMU處于規(guī)模報酬可變的情況下，生產(chǎn)規(guī)模影響技術(shù)效率的程度，由于高?？蒲械耐度牒彤a(chǎn)出屬于規(guī)模報酬可變，因此文章采用BCC模型來進(jìn)行分析。具體BCC模型如下：

其中，θ表示DMU的有效值，j＝1，2，3，…，n代表決策單元，X和Y分別是投入、產(chǎn)出向量。λj代表權(quán)重系數(shù)，S-和S+分別為冗余量和松弛量。

該模型有下列三種情況：（1）若θ＝1，S+＝S-＝0，說明決策單元為DEA有效，即DMU經(jīng)濟(jì)活動既符合技術(shù)有效也符合規(guī)模有效；

（2）若θ＝1，S+≠0，或S-≠0，說明決策單元弱DEA有效，即DMU規(guī)模效率和技術(shù)效率不是同時有效；

（3）若θ＜1，說明決策單元非DEA有效，即無論技術(shù)效率還是規(guī)模效率均不屬于效率最佳。

2．Malmquist指數(shù)模型

DEA-BCC模型是從靜態(tài)角度對高?？蒲械耐度氘a(chǎn)出進(jìn)行分析，Malmquist指數(shù)又稱全要素生產(chǎn)率指數(shù)，是從動態(tài)角度來對各個決策單元不同時期數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。最早是由Malmquist提出的并將其分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率，隨后Fare在此基礎(chǔ)上又將技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，其基本表達(dá)式如下：

其中，Dt表示t時期的距離函數(shù)，xt，yt分別表示第t時期的投入量和產(chǎn)出量。當(dāng)M＞1時，全要素生產(chǎn)率隨時間的推移而上升；當(dāng)M＝1，全要素生產(chǎn)率的變化與時間無關(guān)；當(dāng)M＜1，全要素生產(chǎn)率隨時間的推移而下降。

（二）評價指標(biāo)和數(shù)據(jù)來源

高校科研能力由科研勢能和科研動能兩方面組成，文章將朱文藻的高?？蒲心芰υu價指標(biāo)體系作為參照基礎(chǔ)，參考相關(guān)文獻(xiàn)，同時遵循綜合性、先進(jìn)性、科學(xué)性、可操作性及可測性原則，考慮科研活動投入的人、財、物力，由于物力最終可以通過財力表現(xiàn)，因此文章擬選取研究與發(fā)展人員數(shù)量合計、科技經(jīng)費(fèi)當(dāng)年內(nèi)部支出兩項為投入指標(biāo)，而選取出版專著部數(shù)（數(shù)量）、發(fā)表的學(xué)術(shù)論文數(shù)量（數(shù)量）、科研成果轉(zhuǎn)化實際收入（質(zhì)量）及科研成果獲獎項數(shù)（質(zhì)量）四項為產(chǎn)出指標(biāo)，如圖1所示。［18］

圖1 山東省高校投入產(chǎn)出效率評價指標(biāo)體系

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性和有效性原則，本文選取了山東大學(xué)、中國海洋大學(xué)、中國石油大學(xué)（華東）、山東科技大學(xué)、青島科技大學(xué)、濟(jì)南大學(xué)、青島理工大學(xué)、山東建筑大學(xué)、齊魯工業(yè)大學(xué)、山東理工大學(xué)、山東農(nóng)業(yè)大學(xué)、青島農(nóng)業(yè)大學(xué)、濰坊醫(yī)學(xué)院、泰山醫(yī)學(xué)院、濱州醫(yī)學(xué)院、山東中醫(yī)藥大學(xué)、濟(jì)寧醫(yī)學(xué)院、山東師范大學(xué)、曲阜師范大學(xué)、聊城大學(xué)、德州學(xué)院、濱州學(xué)院、魯東大學(xué)、臨沂大學(xué)、泰山學(xué)院、濟(jì)寧學(xué)院、菏澤學(xué)院、山東財經(jīng)大學(xué)、齊魯醫(yī)藥學(xué)院、青島濱海學(xué)院、棗莊學(xué)院、青島大學(xué)、煙臺大學(xué)、濰坊學(xué)院、山東警察學(xué)院、山東交通學(xué)院和山東工商學(xué)院37所高校作為決策單元的集合，數(shù)據(jù)資料來源于2014-2016年《高等學(xué)校科技統(tǒng)計年鑒匯編》。

三、實證分析

（一）山東省高校科研投入產(chǎn)出現(xiàn)狀

對收集數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析：首先，科研投入方面，發(fā)現(xiàn)2014-2016年研究與發(fā)展人員總量和科技經(jīng)費(fèi)當(dāng)年內(nèi)部支出的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明山東省各高校的投入資源差距明顯。從變化趨勢來看，研究與發(fā)展人員總量的標(biāo)準(zhǔn)差和均值都在逐年縮小，說明高校間人員數(shù)量的差距在縮小，而科技經(jīng)費(fèi)當(dāng)年內(nèi)部支出的標(biāo)準(zhǔn)差和均值都在逐漸擴(kuò)大。說明在經(jīng)費(fèi)上的差距逐漸擴(kuò)大。其次，科研產(chǎn)出方面，山東省各高校四個產(chǎn)出指標(biāo)的差距過大，最大值與最小值差距明顯，這也說明了高校間的科研產(chǎn)出水平差距過大。從時間維度來看，除了學(xué)術(shù)論文數(shù)在2014-2016年間總體均值上升了10篇，出版專著數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓實際收入和成果授獎數(shù)在此期間均呈下降趨勢，但由于研究與發(fā)展人員總量在下降，經(jīng)費(fèi)總量在上升，因此需要測算高校的投入產(chǎn)出效率來為山東省的科研情況做出具體分析。

（二）基于BCC模型的科研靜態(tài)效率分析

文章運(yùn)用DEAP2．1處理數(shù)據(jù)，在設(shè)置程序參數(shù)時選取的是投入主導(dǎo)型模型（INPUT ORIENTATED）。表1是運(yùn)用DEA方法的BCC模型計算得出的山東省37所本科高校科研效率情況。

從表1中可以看出，2014-2016年山東省總體高校科研效率均值均小于1，且總體呈下降趨勢，由0．584下降到0．568，這說明了綜合技術(shù)效率均未達(dá)到有效狀態(tài)，且越來越有偏離有效狀態(tài)的趨勢。山東省各高校均值在0．1到1之間不等，這說明各高校技術(shù)效率參差不齊且差異較大，從持續(xù)性狀態(tài)上分析，只有S2、S4、S8、S25這4所高校在2014-2016年間科研效率較高，均在技術(shù)效率的有效前沿面上，實現(xiàn)了科研資源的高度利用和產(chǎn)出，成為其他高校的學(xué)習(xí)標(biāo)桿。S6、S11、S16、S31、S37的科研效率也相對較高，分別為0．976、0．824、0．845、0．875、0．884，這些高校的科研效率十分接近有效前沿面，可以通過調(diào)整投入和產(chǎn)出來提高科研效率。此外，S1、S10、S11、S14、S29的科研效率波動幅度較大，且總體呈下降趨勢。其他高校如S3、S5、S7、S9、S12等在這期間科研效率均未達(dá)到過最佳的有效狀態(tài)，這也說明了在資源配置、投入冗余等各方面各高校需要進(jìn)行不同程度的優(yōu)化。［19］

表1 2014-2016年山東省37所高?？蒲型度氘a(chǎn)出綜合效率分析結(jié)果

從圖2可知，除極少部分高校的規(guī)模效率和純技術(shù)效率一致，大部分高校純技術(shù)效率和規(guī)模效率相差較大，山東省各高校的規(guī)模效率高于純技術(shù)效率的比例較高，如S3、S7、S33等高校，這說明拉低這些高校技術(shù)效率的主要原因在于高校的管理制度和技術(shù)等因素的影響；［20］另一部分如S32、S29等高校純技術(shù)效率遠(yuǎn)高于規(guī)模效率的高校，他們的管理制度和技術(shù)等因素在假定最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模的前提下無限接近于DEA有效前沿面，科研規(guī)模的不合理是造成高校綜合技術(shù)效率較低的主要原因，即未達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模。

圖2 2014-2016年山東省37所高?？蒲型度氘a(chǎn)出靜態(tài)效率分析

為了解非有效DEA決策單元的優(yōu)化策略，文章以2016年為代表，分析各高校要想達(dá)到有效DEA所應(yīng)對各項投入、產(chǎn)出指標(biāo)值所做調(diào)整的描述。其DEA模型投影值與實際值的差異，也就是非DEA有效決策單元的改進(jìn)值。需要注意的是在2016年有29所高校屬于非DEA有效，在表2中卻有25所高校的投入、產(chǎn)出指標(biāo)的調(diào)整值，這表示另外4所高校，即S1、S3、S28和S30，在目前的技術(shù)水平上，科研投入資源的使用是有效率的，即純技術(shù)效率有效，其規(guī)模無效造成了綜合技術(shù)效率偏離有效前沿面，因此如何更好地發(fā)揮規(guī)模效益是高校改革的重點。

從表2來看，S5、S7、S11、S12、S15、S18、S19、S23、S24、S36這10所院校只是產(chǎn)出不足，只需要在維持投入不變的同時適當(dāng)?shù)脑黾赢a(chǎn)出；S26和S27只是投入冗余，只要適當(dāng)減少投入量就能獲得同樣多的產(chǎn)出；其余院校在投入和產(chǎn)出方面都需要調(diào)整。以S9為例，在投入指標(biāo)中“研究與發(fā)展人員數(shù)量合計（X1）”的松弛變量為43．255，這說明要想達(dá)到DEA模型的有效前沿面，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)?shù)目s減研究與發(fā)展人員的數(shù)量；在產(chǎn)出指標(biāo)中，“發(fā)表的學(xué)術(shù)論文數(shù)量”應(yīng)增加的總量為139．549，在其余三個產(chǎn)出指標(biāo)中不大需要做調(diào)整。另外，S26科研效率不高，主要原因是科技經(jīng)費(fèi)當(dāng)年內(nèi)部支出冗余過多，因此未來應(yīng)該優(yōu)化經(jīng)費(fèi)資源配置以提高科研效率。

表2 2016年山東省25所非DEA有效決策單元的改進(jìn)分析

S15 0 0 0 0 49．13 0．67 S17 189．864 0 0．904 0 0 1．811 S18 0 0 0 0 0 1．2 S19 0 0 0．734 0 59．663 0 S20 186．259 0 1．46 0 0 3．443 S21 31．553 0 0．009 0 0 0 S22 112．711 0 0 0 70．987 0．876 S23 0 0 0 0 6．567 0．775 S24 0 0 0 0 15．049 2．706 S26 0 1642．082 0 0 0 0 S27 93．741 0 0 0 0 0 S29 35．044 0 0 20 0 0 S32 419．471 0 1．975 0 0 4．162 S33 11．035 0 0．494 0 0 0 S34 0．076 0 0．0038 0 0 0．077 S35 8．591 0 0 32 0 0 S36 0 0 0 0 10．349 0．197

從總體上觀察非DEA有效決策單位的松弛變量，可以發(fā)現(xiàn)在非有效DEA決策單元的投入冗余中，大多集中在研究與發(fā)展人員總量（X1）上，產(chǎn)出不足主要集中在學(xué)術(shù)論文數(shù)量（Y2）和科研成果轉(zhuǎn)化實際收入（Y3），這也在一定程度上說明了我國大部分地區(qū)的高校在科技成果轉(zhuǎn)化方面存在不足，當(dāng)前我國高校大量的科技成果還是停留在理論和實驗室，為社會和企業(yè)創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)價值遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。［21］

（三）基于Malmquist指數(shù)模型的動態(tài)分析

1．階段性分析

如圖3所示，在2014年—2016年間，山東省37所高?？蒲型度氘a(chǎn)出的平均全要素生產(chǎn)率（TF）的增長率為-17．3%，且該期間的平均Malmquist指數(shù)均小于1，這說明山東省這37所高校的科研資源的整體利用效率不僅沒有提高，反呈弱衰退趨勢。其中，平均技術(shù)效率（EF）增長率為-2．7%，平均技術(shù)進(jìn)步增長率為-15%，這表明技術(shù)進(jìn)步效率（TE）是造成山東省各高?？蒲行式档偷闹饕?，這是因為高校科研活動沒有使現(xiàn)有技術(shù)得到充分利用，并且技術(shù)進(jìn)步較為落后，因此無法達(dá)到技術(shù)的最有效狀態(tài)。另外小部分原因是因為技術(shù)效率的降低，進(jìn)一步分解技術(shù)效率指數(shù)，將綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率（PE）和規(guī)模效率（SE）。在2014—2016年間，山東省37所高?？蒲械钠骄?guī)模效率和純技術(shù)效率的增長率分別為1．1%和-3．8%，這說明了純技術(shù)效率變化是山東省高?？蒲谢顒有食仕ネ粟厔莸牧硪粋€原因，由此可見，如果不及時調(diào)整高?？蒲泄芾淼闹贫群退剑岣呖蒲屑夹g(shù)使之與社會發(fā)展相匹配，以保證資源的合理優(yōu)化配置，就會對山東省高校的科研效率造成嚴(yán)重影響。［22］

圖3 2014-2016年山東省高?？蒲行史纸饨Y(jié)果變化趨勢

2．區(qū)域性分析

由表3可知，2014-2016年山東省37所高校中有13所高校全要素生產(chǎn)率大于1，占總高校的35．14%，這些高校的科研效率呈上升趨勢，另外24所高校的科研效率呈下降趨勢。在全要素生產(chǎn)率大于1的高校中，只有一所高校是僅僅由于技術(shù)進(jìn)步效率的提高帶來全要素生產(chǎn)率的提高，其余高?；蚨嗷蛏俚氖艿搅思夹g(shù)效率提高的影響帶來全要素生產(chǎn)率的提高，這說明大多高校全要素生產(chǎn)率的提高是由于技術(shù)效率提高的影響，因此也說明了在這期間高校的科研管理水平不斷提升，科研規(guī)模不斷趨于合理。在全要素生產(chǎn)率小于1的高校中，技術(shù)進(jìn)步效率變化指數(shù)均小于1，這說明高校全要素生產(chǎn)率的下降都有技術(shù)進(jìn)步效率降低的影響，這也與上文的山東省階段性分析相吻合，說明各高校要采取措施來促進(jìn)科研技術(shù)的進(jìn)步和創(chuàng)新。

表3 2014-2016年山東省37所高校科研Malmquist指數(shù)分解值匯總表

從圖4中也可以看出，山東省13所高校全要素生產(chǎn)率處于上升趨勢，且大部分集中于1-1．4的區(qū)間內(nèi)，而全要素生產(chǎn)率下降的24所高校中多集中于0．6-1的區(qū)間內(nèi)，這說明山東省的這些高校效率雖有所下降，但下降幅度較小，能夠通過合理的科研調(diào)整使得效率回升。

圖4 2014-2016年山東省37所高校全要素生產(chǎn)率指數(shù)散點圖

四、研究結(jié)論與優(yōu)化對策

（一）結(jié)論

研究首先利用DEA-BCC模型對2014年-2016年山東省37所高校進(jìn)行了科研投入產(chǎn)出效率的靜態(tài)分析，隨后分析科研投入產(chǎn)出的動態(tài)效率使用了Malmquist指數(shù)模型，主要得出以下研究結(jié)論：

1．山東省各高校的科研投入產(chǎn)出效率有待提高。在靜態(tài)分析中，2014年-2016年山東省37所高校整體的科研投入產(chǎn)出的平均綜合效率為0．568，總體呈下降趨勢，且下降幅度較大。在這期間僅有S2、S4、S8、S25這4所高校達(dá)到了DEA有效前沿面，從未達(dá)到DEA有效狀態(tài)的高校占絕大比重，在2014年、2015年和2016年分別僅有18．9%、27%、21．6%的高校達(dá)到有效狀態(tài)，山東省高校科研投入產(chǎn)出效率仍存在著較大的上升和發(fā)展空間。但從總體看高校達(dá)到科研效率有效的比例在逐漸提升，這在一定程度上說明了山東省高校已經(jīng)意識到該問題，需要穩(wěn)步提高。

2．山東省各高校之間的科研投入產(chǎn)出數(shù)量差異明顯。通過對山東省高?？蒲型度氘a(chǎn)出現(xiàn)狀的分析，發(fā)現(xiàn)無論是投入數(shù)量還是產(chǎn)出數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)差都較大，且在這期間研究與發(fā)展人員總量在下降，從產(chǎn)出來看除了學(xué)術(shù)論文數(shù)呈上升趨勢外，其余科研產(chǎn)出數(shù)量均呈下降趨勢，而科技經(jīng)費(fèi)當(dāng)年內(nèi)部支出卻呈上升趨勢。另外，在分析非有效DEA決策單元的改進(jìn)中，能夠?qū)Ω鞲咝５耐度肴哂嗉爱a(chǎn)出不足的情況有一個較為清晰的了解。在未達(dá)到有效狀態(tài)的高校中，產(chǎn)出不足的高校占比84%，投入冗余的高校占比72%。在投入冗余方面，大多集中在研究與發(fā)展人員總量（X1）上，產(chǎn)出不足主要集中在學(xué)術(shù)論文數(shù)量（Y2）和科研成果轉(zhuǎn)化實際收入（Y3）方面。這說明山東省高校科研投入資源在數(shù)量和規(guī)模及產(chǎn)出的數(shù)量和成果轉(zhuǎn)化上存在較大的問題，需要在科研資源配置方面進(jìn)一步改進(jìn)，使得能夠合理有效的配置科研資源。

3．影響山東省高?？蒲行实年P(guān)鍵因素在于技術(shù)進(jìn)步效率和技術(shù)效率。在動態(tài)分析效率方面，山東省2014年-2016年37所高校有13所高校處于全要素生產(chǎn)率提高趨勢，有92．3%的高校受到了技術(shù)效率提高的影響，說明高校的科研規(guī)模和管理制度等都在不斷優(yōu)化；24所高校處于下降趨勢，但總體下降幅度不大，這些高校全部都有受到技術(shù)進(jìn)步效率下降的影響。全要素生產(chǎn)率降低是由于技術(shù)效率降低和技術(shù)進(jìn)步效率降低共同導(dǎo)致的，其中導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率降低的主要原因是由于技術(shù)進(jìn)步效率下降幅度較大；而大多高校的純技術(shù)效率下降又是導(dǎo)致技術(shù)效率降低的主要原因，還有少部分高校技術(shù)效率下降是由于規(guī)模效率的降低，因此需要山東省各高校在進(jìn)一步強(qiáng)化技術(shù)內(nèi)核的同時促進(jìn)科研管理制度和科研規(guī)模的進(jìn)一步優(yōu)化。

科研投入產(chǎn)出效率雖然在一定程度上將科研成果量化，有利于直觀的看出高校的科研情況，但是一味的“唯科研產(chǎn)出”評定一所高校的科研情況將所有壓力都積壓在高校教師身上，為了追求效率、追求“五唯”造成了教師的舍本逐末，無法沉下心來進(jìn)行有價值的學(xué)術(shù)研究，而選擇了效率較高、效益較小的研究，精心鉆研“排名”制勝之術(shù)卻偏離了學(xué)術(shù)大道，其結(jié)果必然導(dǎo)致高校的惡性競爭，學(xué)術(shù)風(fēng)氣不正。［23］而高水平大學(xué)不僅需要科研的進(jìn)步和提高，更加需要面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場，充分發(fā)揮高校作為“科技第一生產(chǎn)力與人才第一資源重要結(jié)合點”的重要作用，形成科研對接機(jī)制，促進(jìn)高?？蒲谐晒玫胤?wù)地方創(chuàng)新發(fā)展。因此我們可以采用合理適度的方式來提高科研效率，但切不可為盲目追求效率而忽略了高水平大學(xué)所承擔(dān)的科技發(fā)展和人才培養(yǎng)的重任。

（二）對策建議

基于上述結(jié)論分析，文章以山東省為例提出以下優(yōu)化和提升高校科研效率的對策建議，以期從科研方面來更好地推動高水平大學(xué)的建設(shè)。

1．合理調(diào)整和配置科研資源，將資源配置適當(dāng)?shù)呐c效果轉(zhuǎn)化和社會服務(wù)掛鉤。近年來隨著經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展和對科學(xué)研究的重視程度逐漸加深，政府對各高校的科研投入不斷加大，但大多高校的科研效率卻呈下降趨勢。而且隨著高校對效率的追求，論文撤稿、學(xué)術(shù)造假等科研不端事件，重創(chuàng)了我國的科研創(chuàng)新環(huán)境，同時也引發(fā)了制度反思。在當(dāng)前浮躁的科研背景下，要想建設(shè)成高水平大學(xué)，效率只能作為一種參考依據(jù)，破除“唯論文”論的不良導(dǎo)向，將資源配置與相關(guān)科研成果的落地轉(zhuǎn)化和社會服務(wù)掛鉤，按照不同的科研成果質(zhì)量進(jìn)行賦值，同時考慮高校對區(qū)域發(fā)展的貢獻(xiàn)度來綜合測評。地方高校要把握住知識時代的機(jī)遇，主動與國家的戰(zhàn)略需求相對接，積極組織技術(shù)人才團(tuán)隊，推動科研前沿領(lǐng)域內(nèi)的項目研究，鍛造科研重器，力爭實現(xiàn)“從0到1”的科技創(chuàng)新性突破，爭取為區(qū)域發(fā)展提供長久的驅(qū)動力。寧波大學(xué)重視科研成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，與企業(yè)、研究院所合作，推進(jìn)“博士教授進(jìn)企業(yè)”活動，建立健全科技成果轉(zhuǎn)化機(jī)制，優(yōu)化科研成果轉(zhuǎn)化流程，構(gòu)建成果轉(zhuǎn)化一條龍服務(wù)，實現(xiàn)長效發(fā)展，值得我國地方高校借鑒。

2．廣泛開展校際、校企和國際合作，加強(qiáng)科研活動的交流及協(xié)同發(fā)展。開放交流是提升我國的科研水平和建設(shè)高水平大學(xué)的必然要求。［24］我國高校的科研效率、科研策略存在較大差異，應(yīng)該重視高校間的合作與支持，鼓勵科研水平相對較低的高校向處于生產(chǎn)效率前沿面的高?？蒲腥藛T的交流討論，作為教育部直屬的S2高校的科研效率在三年間持續(xù)達(dá)到DEA有效，S1和S3雖沒有達(dá)到有效前沿面，但是都不存在投入冗余和產(chǎn)出不足的問題，這說明教育部直屬高校的科研資源配置較為合理，地方高?？梢詫W(xué)習(xí)這些高校的科研經(jīng)驗，開展校校合作，形成優(yōu)勢互補(bǔ)，推進(jìn)高校間的資源共享和協(xié)同進(jìn)步，提高前沿高校的帶動作用。鼓勵引進(jìn)高層次人才，聚集全球人才與資源，密切中外的科技交流合作，積極開展項目國際化等創(chuàng)新工程，與國際合作院校構(gòu)建緊密的科研合作關(guān)系，共建一流學(xué)科實驗室。同時強(qiáng)化產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵支持地方企業(yè)與高校進(jìn)行聯(lián)合，共同研發(fā)，并對成果進(jìn)行應(yīng)用與推廣，與地方形成“服務(wù)、支持、共贏”的發(fā)展理念。為主動對接區(qū)域發(fā)展需求，蘇州大學(xué)聯(lián)合蘇州市，將“名城名校融合發(fā)展”戰(zhàn)略推動，推進(jìn)企業(yè)支持科學(xué)研究、高校學(xué)科服務(wù)地方產(chǎn)業(yè)等工程，實現(xiàn)了高校與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的融合，這也為我國高水平大學(xué)建設(shè)提供了良好的思路。

3．建立合理的科研評估體系，為科技發(fā)展提供良好氛圍與創(chuàng)新環(huán)境?？茖W(xué)研究不應(yīng)該以職稱和晉升為目的，而應(yīng)該以服務(wù)國家和人民利益為導(dǎo)向。首先，評估體系要注重重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)、尖端技術(shù)探索、重大發(fā)明和解決的技術(shù)難題等創(chuàng)新性發(fā)現(xiàn)和技術(shù)，應(yīng)該強(qiáng)調(diào)成果的應(yīng)用轉(zhuǎn)化而非數(shù)量。其次，發(fā)揮第三方專門機(jī)構(gòu)的獨(dú)立評估作用，建立廣泛多領(lǐng)域?qū)＜規(guī)?，不僅僅有科學(xué)研究者，項目管理者、技術(shù)指導(dǎo)者等專業(yè)都包含在內(nèi)，評估時隨機(jī)抽取專家擔(dān)任評委且定期更換。最后，由于每個項目的技術(shù)支持、完成年限和創(chuàng)新程度不同，要根據(jù)不同項目采取不同的評估方式。在評估過程中應(yīng)該注重能力和應(yīng)用實績，而職稱和獎勵僅僅是作為一種榮譽(yù)和激勵手段，為科研成果的服務(wù)和轉(zhuǎn)化發(fā)揮激勵促進(jìn)作用。

4．明確學(xué)校定位，發(fā)揮優(yōu)勢特色，建設(shè)優(yōu)勢學(xué)科，打造優(yōu)勢科研高地?？茖W(xué)研究在精不在多，不同高校的定位不同，其發(fā)展方向也不盡相同。我國高校既有綜合性大學(xué)也存在行業(yè)特色型大學(xué)，例如農(nóng)業(yè)大學(xué)、海洋大學(xué)、工業(yè)大學(xué)等，無論何種類型高校，都需要凝練高校特色、在學(xué)校的歷史、現(xiàn)實與未來中精準(zhǔn)定位，把握高校的發(fā)展重心，建設(shè)一流學(xué)科，面向國家戰(zhàn)略需求，集聚學(xué)校資源與人才帶動一流學(xué)科發(fā)展前沿突破，打造“學(xué)科群”，建立一流學(xué)科實驗基地，重點推進(jìn)一流學(xué)科領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究、技術(shù)創(chuàng)新和科研成果的轉(zhuǎn)化。比如蘇州大學(xué)發(fā)揮自身特色，依據(jù)納米學(xué)科和材料科學(xué)等優(yōu)勢學(xué)科，打造了“物質(zhì)科學(xué)與工程”學(xué)科群，在材料基因組、材料模擬及納米生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域開展關(guān)鍵技術(shù)研究，在多種技術(shù)研發(fā)方面解決了“卡脖子”問題，相關(guān)創(chuàng)新性成果能夠服務(wù)于“神舟”等國家重大工程項目，極大地提高了蘇州大學(xué)的科研水平和科研聲譽(yù)，穩(wěn)固了高水平大學(xué)的地位。［25］