基于DEA的新建本科高校研究所科研绩效评价

黄永平，马 铮，黄永青，张 然

（1.安徽人口职业学院，安徽 池州247000；2.铜陵学院信息技术与工程管理研究所，安徽 铜陵244000）

0 引言

对高校进行科研绩效评价需要建立相对健全的评价体系和制度，在国外已形成多样化和层次化的内、外部评价中介组织机构，可以对教学、科研及综合实力进行评价或排行，政府对大学的教学和科研拨款与这些机构的评价结果直接或者部分挂钩，进而促进高校间的公平竞争，优化教学资源配置，最终提高大学科研能力和办学质量。而利用数据包络分析（DEA）进行科研绩效评价，是广大学者采用的有效方法之一。

Chiang Kao等［1］运用DEA方法分析了中国台湾成功大学的科研效率，并通过DEA方法中对效率的分解，找到效率低的原因并制定解决方法。Colbert等［2］使用DEA方法评价美国综合实力前25名大学课程规划的相对效率；Korhonen等［3］使用个案方式并结合评选者偏好评价了挪威Helsinki经济学院的科研生产力。段永瑞等［4］利用数据包络分析对我国50所重点院校的科研绩效进行了评价。李兆琼等［5］提出一种考虑双属性变量的DEA效率评价模型，并对50所大学的科研效率进行评价。许强等［6］对我国省属科研院所企业化改制成效，运用DEA进行效率分析。韩东林等［7］基于第二次全国R＆D资源清查数据，利用CCR和BBC模型，对我国24个省市区的政府研究机构的R＆D绩效进行评价，并给出了建设性意见。

近年来新建本科高校的科研创新意识不断提高，纷纷成立相关的研究所，并加大投入，希望在科研水平上有所进步。然而，由于新建本科高校升本时间较短，科研激励机制不够健全，新成立的研究所的科研成果产出参差不齐。所以，如何有效评价这些研究所，并引导教师进行有效的科研投入，成为相关科研管理部门的重要任务。数据包络分析以其应用的合理性与广泛性，成为新建本科高校研究所科研绩效评价的首选方法。

一、新建本科高校研究所科研绩效评价指标与样本数据选取

如何针对新建本科高校的特点，运用DEA方法对其科研绩效进行评价，是本文研究的重点。为了进行有效的评价，笔者构建合理的评价指标体系，运用DEA计算决策单元的科研效率，并分析相应的计算结果。

评价指标选取的原则是：（1）精简性；（2）可比性；（3）真实性；（4）全面性。根据新建本科高校的特点，并考虑数据的科学性，确定投入指标包括3个：教授和副教授人员合计（Input1）、讲师和助教人员合计（Input2）和科研经费拨入（Input3）。产出指标包括4个：四类以上立项课题数（Output1），二类及以上论文篇数（Output2），三类与四类论文篇数（Output3）、论文奖励（Output4），具体如表1所示。在数据的来源方面，本文将每个研究所看成一个DMU，具有许多相同的特性，符合上述对于DMU的界定条件。

课题及论文分类，笔者参考了2009年的《安徽省普通本科高等学校教师专业技术资格条件》（试行）。

表1 科研效率指标选取

根据确立的指标，收集了各研究所近3年的相关科研数据，统计的结果如表2所示，其中D1至D13分别对应于13个研究所。

表2 各科研指标上的数据统计

选用MAXDEA软件进行数据计算。此软件的运算结果可以直接呈现每个决策单元的纯技术效率（vrste）、规模效率（scale）和综合效率（crste，数值为技术效率和规模效率的乘积），还能够具体列出各个DMU的目标投影的结果，即各DMU投入产出变量的初始数值、理想的目标数值以及投入的不足值与产出的冗余值，进而可以改进DMU，从非DEA有效的方向，使其达到DEA有效。例如，假设DMU的产出因素为不可控的，但是投入因素为可控的，则投入是我们需要考虑的主要方面，研究的是投入是否能在原有的基础上减少一部分；假设DMU的投入因素不可控的，但是产出因素是可控的，则产出是我们需要考虑的主要方面，研究的是产出是否能在原有的基础之上增加一部分。另外，如果DMU的vrste（纯技术效率）＝1，而scale（规模效率）＜1，显示出就DMU自身的vrste（纯技术效率）来说，既没有需要去减少投入，也没有需要去增加产出，DMU的crste（综合效率）处于无效状态，那是由于它的规模和投入、产出不相契合，对于这个问题笔者可以通过适当地增加或缩小生产规模来改善状况。

二、基于DEA的新建本科高校研究所科研绩效评价

（一）新建本科高校研究所科研绩效评价

笔者使用了MAXDEA软件，采用Output orientated（输出导向性）计算分析，得到某高校13个研究所科研绩效状况的综合效率、纯技术效率和规模效率，结果见表3所示，其中Crste、Vrste和Scale分别表示综合效率、纯技术效率、规模效率。

1、综合效率的分析。当DMU的综合效率为1的时候，说明其是DEA有效，反之则为DEA无效；DEA有效是技术有效且规模有效。由表3可知，综合效率一览中最大值为1，最小值为0.506 518，平均值为0.858 848 811，可见各研究所之间的科研效率还是有一定差距。若设DEA的综合效率值为θ，当θ＝1时，则称DMU为DEA有效；当0.858 848 811≤θ＜1时，称 DMU 为 DEA 无效轻微；当θ＜0.858 848 811时，称此DMU为DEA无效严重。在上述13个研究所（DMU）中，有7个达到DEA有效，占全部DMU数量的53.85%；其余6个研究所处于DEA无效状态，占全部DMU数量的46.15%，其中5个研究所处于DEA无效程度严重状态，占全部DMU数量的38.46%。因此，整体而言，各研究所的科研整体效率较低而且差距很大。

表3 决策单元的科研效率

2、非DEA有效的分析。当DMU投入和产出存在冗余或不足时，就会出现非DEA有效的现象。由“投影定理”可将非DEA有效DMU转为DEA有效。从表3可知，此研究结果中，主要存在2种不同的情形：（1）技术有效但是规模无效。主要有D4等3个DMU属于此种情形，这些DMU除D9外，其他研究所的规模效率都普遍低于平均值。这样可以得出这些研究所的科研投入或者产出的规模不当，需要增加产出要素或是减少投入要素的结论。（2）技术无效同时规模也无效。共有3个非DEA有效决策单元处于技术无效同时规模也无效的状态，它们大都存在投入要素的分配不恰当和投入的规模不合理的状况，导致规模效率和纯技术效率都低于平均值。由此可得，造成DEA无效的原因更大程度上是由规模无效率引起的；其次，这些研究所呈现出规模收益递减的现象。所以，各研究所要针对现实的情形，寻找到恰当的要素投入比例和科研产出当中低效的阶段，还需要找到适当的投入产出规模，这样可以促使科研效率的提高。

3、目标投影的分析。为了更深入地研究这些研究所改善科研投入和产出效率的途径和方法，笔者对决策单元中科研绩效非DEA有效的6个研究所，计算出它们的投入冗余量和产出不足量。详细情况见表4，其中S－表示投入冗余，S1－、S2－、S3－分别表示教授和副教授人员冗余、讲师和助教人员冗余以及科研经费投入冗余；S＋表示产出不足，其中S1＋、S2＋、S3＋、S4＋分别表示一至四类课题数立项不足、一类与二类论文数不足、三类与四类论文数不足和论文奖励不足。

表4 非DEA有效决策单元科研投入与产出情况

从投入指标上看，6个非DEA有效的研究所中，有2个研究所存在了一定的投入冗余量，其中D2的教授和副教授人员冗余，冗余量是5.448；D7的科研经费投入存在冗余，冗余量是0.04；D12的教授和副教授人员、讲师与助教人员2项存在冗余，冗余量分别是3.375、17。其余3个研究所则不存在投入冗余，可以说明投入资源配置合理，各种投入要素得到了充分利用。而从产出指标上看，有3个研究所的产出不足。其中D2在四类以上立项课题数和论文奖励这2项上存在产出不足，分别需要增加0.795和0.125；D7在二类及以上论文篇数、三类与四类论文篇数和论文奖励这三项上存在产出不足，分别需要增加6.933、19.167、5.315；D12在四类以上立项课题数、二类及以上论文篇数和论文奖励这3项上存在的产出不足，分别需要增加5.281、4.656、1.28。而对于其他研究所，适当地增加产出，从而使其达到最佳产出水平。

（二）新建本科高校研究所科研绩效分析与改进建议

根据上面的分析，所考察DEA无效研究所中有很大一部分科研效率低下，原因可能是：

1、研究所重视立项但对产出未做严格要求

从上述的实证结果可以看出，有一半非DEA有效的研究所科研产出不足，甚至有一部分产出严重不足，造成这个问题的主要原因之一是研究所科研工作关注的重心与科研效率评价之间存在矛盾。虽然重视调动资源去争取课题，但是很少会关心立项后的管理和考核，科研成果主要依靠科研人员的自我行动，再加上科研项目的验收标准不高，学术风气比较浮躁，所以很难产出一些真正有创新价值的科研成果。这就导致部分研究所的立项和经费很多，但是科研产出相对较少。

2、部分研究所科研人员总数偏大，但是科研整体能力不强

一方面高职称教师人员所占比重相对较小，并且许多研究所科研服务人员也被统计在内，这就导致了科研人员数量虚高，导致相对投入多、产出少，科研效率总体偏低。另一方面，有的研究所科研人员不少，但人均产出很少，这样也容易产生投入与产出不平衡，科研综合效率低的现象。

3、研究所的科研管理水平较低

科研投入与产出同科研管理水平有着直接关系，有不少研究所的科研管理方式粗放，从而没有真正起到调动科研人员积极性和促进他们发挥各自科研潜能的作用。很多管理者重心放在教学管理上，对科研管理不够重视，进而也会导致科研绩效较低。

鉴于新建本科高校研究所科研资源有限的实际，如何在科研机构间分配科研资源以便最大化利用这些资源成为当前科研绩效评价研究的一大课题。针对以上述的问题，可以从如下方面着手治理：

（1）制定科学的科研绩效考核办法

在考核模型指标的选择上，不仅要选取众多关于立项数量的指标，同时也要增加科研产出的指标。由于研究所投入资源是有限的，所以如何发挥现有资源，最大化产出是关键。在考核方式、方法的选取上，针对不同职称和岗位教师的发展要求，要确定合理的考核周期，突出其聘期考核，淡化年度考评，进而可以找出教师现有能力与专业发展所要求能力之间的差距以及影响教师绩效提升的因素，并据此来指定教师的培养计划和提供必要的指导与帮助。

（2）加强科研队伍建设，营造良好学术氛围

首先，地方普通高校的各研究所需要造就一支学术水平较高的科研队伍，在本研究所或本校乃至本学科领域有一定影响力的学科带头人。这就要求教师一方面，要面对竞争，发展自我，不断充实自我，开展科研工作是一个向未知领域进行探索学习的过程；另一方面，如果教师的科研与地方的社会经济建设与教学需要结合起来，就能体现更大的价值。其次，研究所的学术水平与学术氛围的营造有着密切的关系。学术氛围主要是指学校主体的管理思想，教师队伍中个体和整体的科研意识、科研组织和规章制度以及教学科研活动等一系列的因素所共同融合和积淀而形成的一种浓厚的学术气息，可以给学校整体发展、教师个体发展以及学术发展带来一种强大的推动力，是一个研究所不可或缺的气息，同样也是一所大学不可缺少的氛围。

（3）建立健全科学规范的科研管理模式和制度

首先，新建本科高校及其研究所，要打破封闭管理，加强国际交流、校校交流和研究所之间的交流与合作，注意吸引、聚集优秀的科学家来访问交流、合作研究，并聘请知名教授和专家来研究所讲课、作学术报告、做兼职教师和研究人员。其次，低效的人工管理需要逐步转变为高效的信息化和网络化管理。因为人工管理项目的申报时间长、评审过程复杂、成果应用转化滞后。如果有条件，最好能通过建立信息门户，使研究所能够具有自己的网站、网页，发布通知、提供下载材料和交流信息等，使用有效的信息系统，进行科学的管理。

三、由机械模式向激励模式的转变

在高校科研活动中，科研队伍建设至关重要。但在新建本科高校中，采取的大都是上级主管部门来分配和布置任务，研究人员被动地接受工作和完成任务的机械模式。虽然也有一些奖励或竞争措施，但一般都不能形成完整的体系，同时也缺乏合理性，导致了研究人员工作懈怠，缺少与人合作和沟通的意识，缺乏多学科知识的融合与扩展，没有团队攻关意识与集体合作精神。

机械模式的缺点比较多，所以在管理过程中，要运用激励机制，从而使组织目标能够充分转化为个人目标，充分调动科研人员的工作主动性和积极性。合理的激励可以引导研究人员积极有效的科研。这里的激励，可分为物质激励和精神激励。物质激励不仅是对科研人员工作付出劳动的报酬，也是对他们劳动成果的肯定，从某种意义上可以为研究人员提供更多可以使用的资源，逐步完善科研条件，同时又可以改善科研环境。精神激励所起的推动作用要比物质的推动作用大的多，对激发研究人员的积极性、主动性和创造性有着促进作用，同样也能够激发研究人员的科研潜力。所以在科研管理过程中，需要尊重和承认研究人员来之不易的科研成果，从物质和精神不同的方面奖励研究人员。同时，激励机制的建立需要有意识地引导科学研究人员的科研方向，进而可以创造出本研究所的科研特色，促进科研优势的形成。

四、结语

本文针对新建本科高校研究所的特点，为评价其科研绩效建立了相应的评价指标，收集了相关科研数据，运用数据包络分析进行评价，并分析了科研绩效出现差异的原因，并提出了相应的建议，为科研部门有效管理研究所提供参考，有着一定的应用前景。

［1］Chiang Kao，His－tai Hung.Efficiency Analysis of University Departments：An Empirical Study［J］.Omega，2008，36（4）：653－664.

［2］Colbertd，Levaryrr，Shanermc.Determining the Relative Efficiency of MBA Programs Using Dea ［J］.European Journal Of Operational Research，2000（125）：656－669.

［3］Korhonenv，Tainior，Walleniusj.Value Efficiency Analysis of Academic Research［J］.European Journal Of Operational Research，2001（130）：121－132.

［4］段永瑞，霍振佳.基于数据包络分析的高校科研绩效评价［J］.上海交通大学学报，2007，41（7）：1074－1077.

［5］李兆琼，梁樑，杨锋，等.基于数据包络分析的科研机构效率评价［J］.系统工程，2010，8（6）：94－100.

［6］许强，应翔君，张中明.我国省属科研院所企业化改制成效实证研究—基于Z省的面板数据［J］.科学管理研究，2012，30（4）：27－30.

［7］韩东林，胡姗姗.省际比较视角下政府研究机构R＆D效率评价—基于第二次全国R＆D资源清查数据［J］.情报杂志，2012，31（5）：84－88.