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高校作為國家科技創(chuàng)新體系的重要組成部分,一直發(fā)揮著知識創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和知識傳播的重要功能。本文將以科技成果產(chǎn)出、轉(zhuǎn)化以及產(chǎn)業(yè)化為重點(diǎn),利用DEA方法,對我國高校科技投入產(chǎn)出效率進(jìn)行評估,通過總結(jié)其特點(diǎn),分析其存在的問題,以期能夠引起社會對高校科技成果轉(zhuǎn)化、利用的關(guān)注,同時(shí)也希望能夠?yàn)楦骷売嘘P(guān)部門決策提供科學(xué)依據(jù)。
1 DEA方法及評價(jià)模型
1.1 DEA方法
1978年,美國運(yùn)籌學(xué)家查恩斯(A.Charnes)、庫伯(W.Cooper)以及羅茲(E.Rhodes)提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis,簡稱DEA)。在DEA方法中,每個(gè)部門或單位稱為一個(gè)決策單元(Decision Making Unit,簡記為DMU),同一評價(jià)群體中的DMU有相同的輸人、輸出指標(biāo)。本文采用具有非阿基米德無窮小 和 兩個(gè)重要模型來評價(jià)中國高校科技投入產(chǎn)出效率。
1.2 DEA評價(jià)模型
一、評價(jià)決策單元技術(shù)和規(guī)模綜合效率的 模型
設(shè)有n個(gè)同類型的決策單元,對于每個(gè)決策單元都有m種類型的“輸入”(表示該單元對“資源”的消耗)以及p種類型的“輸出”(表示該單元在消耗了“資源”之后的產(chǎn)出)。每個(gè)決策單元的效率評價(jià)指數(shù)為:
而第 個(gè)決策單元的相對效率優(yōu)化評價(jià)模型為:
(1)
上述模型中 為已知數(shù)(可由歷史資料或預(yù)測數(shù)據(jù)得到), 為變量。模型的含義是以權(quán)系數(shù) 為變量,以所有決策單元的效率指標(biāo) 為約束,以第 個(gè)決策單元的效率指數(shù)為目標(biāo)。即評價(jià)第 個(gè)決策單元的生產(chǎn)效率是否有效,是相對于其他所有決策單元而言的。
二、評價(jià)第 決策單元DMU純技術(shù)效率 模型為:
(6)
所以根據(jù)DEA的理論,以及總體效率 、純技術(shù)效率 、純規(guī)模效率 三個(gè)參數(shù)之間存在(6)式所述的關(guān)系,由(6)可直接計(jì)算DMU的純規(guī)模效率。
2 指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)來源
2.1 我國高校科技投入產(chǎn)出評價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)
按照客觀性、關(guān)鍵性、易獲取性、全面性等數(shù)據(jù)選取原則,對指標(biāo)體系進(jìn)行了設(shè)計(jì)。高校的科技投入主要由人、財(cái)、物三大要素構(gòu)成,高校科技產(chǎn)出活動(dòng)主要由人才培養(yǎng)、科研成果、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值三大部分構(gòu)成(見表1)。
2.2 數(shù)據(jù)來源
本文選取中國31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市作為樣本,其中樣本數(shù)據(jù)主要來源于2010年《高等院校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國高等學(xué)校校辦產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)報(bào)告》。在數(shù)據(jù)處理過程中,凡遇到樣本在上述兩個(gè)數(shù)據(jù)來源渠道未做統(tǒng)計(jì)的,都以0來處理。
3 評價(jià)結(jié)果及結(jié)論
利用DEAP、DEA-Solver-LV軟件對收集到的高校科技投入指標(biāo)和科技產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)值進(jìn)行分析,對比分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)分析結(jié)果可用,其評價(jià)結(jié)果主要如下:
3.1 總體評價(jià)
一、綜合效率評價(jià)
中國高校科技投入產(chǎn)出總體綜合效率運(yùn)行良好,綜合效率平均值高達(dá)0.97006,其中DEA總體有效樣本有23個(gè),占總體樣本的近2/3;而DEA總體非有效樣本僅有8個(gè),占總體樣本的1/3。其中,中部地區(qū)DEA總體非有效樣本2個(gè),西部地區(qū)DEA總體非有效樣本6個(gè)(見表2),表明中國高校科技投入產(chǎn)出效率綜合效率東部地區(qū)要好于中部地區(qū),而中部地區(qū)又要好于西部地區(qū)。
二、技術(shù)效率評價(jià)
中國高校科技投入產(chǎn)出的技術(shù)效率也較好,技術(shù)效率平均值達(dá)0.98632,除青海、湖南、吉林、貴州和黑龍江省為高校科技投入產(chǎn)出非技術(shù)效率外,其余樣本全部為技術(shù)效率有效,占樣本總體八成以上的比例。非技術(shù)效率中以黑龍江省得分最低,僅有0.761分,大大低于全國其它省市水平。(見表2)
三、規(guī)模效率評價(jià)
相比總體效率和技術(shù)效率,中國高校科技投入產(chǎn)出的規(guī)模效率表現(xiàn)也很好,規(guī)模效率平均值達(dá)0.98358,除湖南省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、江西省、貴州省、吉林省、青海省和西藏自治區(qū)為非規(guī)模效益有效樣本外,其余省、市和自治區(qū)全部為規(guī)模效益有效樣本。在非規(guī)模有效樣本中,西藏自治區(qū)的高校投入產(chǎn)出規(guī)模效率得分僅有0.665。(見表2)
四、規(guī)模收益評價(jià)
分析結(jié)果中,規(guī)模收益不變樣本有24個(gè),這些樣本除黑龍江省為綜合效率非有效樣本外,其余23個(gè)規(guī)模收入不變樣本全部為綜合效率有效。規(guī)模收益遞增樣本有4個(gè),它們分別是湖南省、青海省、貴州省和西藏自治區(qū),意味著如果加大這個(gè)四個(gè)省、自治區(qū)科技投入利用,所帶來的科技產(chǎn)出是規(guī)模遞增的,因此這四省、自治區(qū)應(yīng)加大高校科技投入的力度。而規(guī)模收益遞減樣本有三個(gè),它們分別是內(nèi)蒙古自治區(qū)、江西省和吉林省,意味著如果增加這三個(gè)省、自治區(qū)科技投入,所能帶來的科技產(chǎn)出是遞減的。(見表2)
注釋:1.000表示DEA有效,< 0表示DEA非有效
— 代表規(guī)模報(bào)酬不變,irs 代表規(guī)模報(bào)酬遞增,drs 代表規(guī)模報(bào)酬遞減
3.2 投入冗余、產(chǎn)出不足評價(jià)
由于中國高校科技投入產(chǎn)出綜合效率表現(xiàn)較好,因此31個(gè)樣本中有投入和產(chǎn)出具有松弛變量取值的樣本僅有7個(gè),它們分別是內(nèi)蒙古自治區(qū)、吉林省、青海省、江西省、湖南省、西藏自治區(qū)和黑龍江省。其中,教學(xué)與科研人員投入冗余的省市僅有內(nèi)蒙古自治區(qū);在研究與發(fā)展全時(shí)人員具有冗余現(xiàn)象的省市有吉林省、黑龍江省和西藏自治區(qū);R&D成果應(yīng)用及科技服務(wù)全時(shí)人員投入冗余的省市是吉林省、江西省、西藏自治區(qū)和青海省;非DEA有效樣本中僅吉林省和黑龍江省科技經(jīng)費(fèi)投入不存在冗余,西藏自治區(qū)和青海省研究與發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出不存在冗余,但黑龍江省和西藏自治區(qū)在科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)支出方面存在投入冗余現(xiàn)象。各非DEA有效樣本科技產(chǎn)出不足現(xiàn)象明顯,除內(nèi)蒙古自治區(qū)和黑龍江省外,其余5個(gè)樣本省市專利申請產(chǎn)出不足,除吉林省外其余6個(gè)省市專利授權(quán)產(chǎn)出不足,專利出售合同產(chǎn)出不足的省市,西藏自治區(qū)和青海省得以幸免,內(nèi)蒙古自治區(qū)和黑龍江省的技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同產(chǎn)出不足,所有非DEA有效樣本省市高校科技企業(yè)收入產(chǎn)出均存在不足。各省市投入冗余和產(chǎn)出不足具體變量見表3 。
注釋:序列號對應(yīng)表1中指標(biāo)序號
4結(jié)論
通過以上評價(jià)分析可以得出以下結(jié)論:一是高校科技投入產(chǎn)出效率綜合效率總體運(yùn)行良好,二是高校科技投入產(chǎn)出活動(dòng)整體呈現(xiàn)出規(guī)模收益不變的特點(diǎn),三是高校科技投入產(chǎn)出各項(xiàng)效率指標(biāo),在空間上表現(xiàn)出東部地區(qū)好于中部地區(qū),而中部地區(qū)又好于西部地區(qū)。因此,高校要持續(xù)優(yōu)化科技投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)和比例,提高科技投入產(chǎn)出各項(xiàng)效率值。同時(shí)也希望非DEA有效樣本省市和自治區(qū)高校能夠通過優(yōu)化科技投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)和比例,來提高自身科技投入產(chǎn)出各項(xiàng)效率值。
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