国内高校科研经费投入产出效率文献述评

王 平

一、引言

当前正值事业单位全面预算绩效管理推进发展阶段，切实提高中国高校科研经费投入产出效率以提升教育资源配置效率具有重要意义。基于此，本文对高校科研经费投入产出效率问题进行国内文献综述，发现问题并提出解决措施，以期为我国教育管理机构和高校更加合理配置科研资源和制定管理政策提供有益的参考。

二、国内高校科研经费投入产出效率的研究述评

（一）研究团队

目前对国内高校科研投入产出效率展开研究的学者可以概括为六大团队：王晓红、陈浩团队（省区高校）；陆根书、刘蕾、顾丽娜团队（教育部直属高校）；胡咏梅、梁文艳团队（全国特定类型高校，比如合并高校和不同区域211高校人文社科、211高校理工农医科和人文社会学科、研究型大学自然科学）；王惠、王树乔团队（江苏省高校和985高校）；吕连菊、阚大学团队（江西省普通公办本科高校和中部地区本科高校人文社会科学）；宗晓华、潘健、付呈祥团队（中国研究型大学、部属高校和省区高校）。

（二）研究对象

DEA模型测评结果的稳健性取决于DMU的同质性。国内已有文献不仅研究全国高校、全国特定类型高校（含985高校、211高校、部属高校、双一流高校）、省区高校，也关注院系、自然科学、理工农医类、人文社会科学、医学类、师范类等院系学科类高校科研投入产出效率的评估；已有的评估对象主要集中在苏皖赣浙新冀及广州、成都、西安等省市高校，应对其他省份高校加强研究。

（三）影响因素

王晓红等研究发现，经济水平、教育水平、社会对外开放水平、政府投入资金、技术进步等高校外部因素，以及院校类型、长江学者特聘教授、国际科技交流、科研资源配置能力和科研资源使用效率、科研创新、高校获奖情况、科研相对产出等高校内部因素，能促进高校科研投入产出效率的提高。李瑛等研究发现，过少的研发机构和过多的项目，以及教育水平、非政府资金投入和学术交流不利于高校科研投入产出效率的提高。徐娟等研究发现，经济水平、文化水平和财政性科研经费比例、校企合作对高校科研投入产出效率没有影响。孙盘龙（2020）发现人力和财力的增加并不会提高科研投入产出效率。寇明婷等（2021）实证发现科技经费来源结构对高校不同类型知识产出效率的影响存在异质性。

综述发现，高校科研经费投入产出效率的影响因素众多，且影响作用不尽相同。

（四）区域性特征

关于国内高校科研经费投入产出效率的区域性比较，陈立泰等（2012）指明东、中、西部地区高校的科研效率存在差距；呈现东中西递减趋势；李清彬（2009）等分别发现东北地区和东部地区高校的科研效率最高；而赵晓阳（2013）和王树乔（2016）发现中部地区高校的科研效率较高；潘健（2017）则发现我国研究型大学科研效率地区间无显著差异。

综述发现，国内学者关于高校科研经费投入产出效率的区域性特征呈现出不同的研究结论。

（五）研究模型

国内学者对高校科研经费投入产出效率的研究主要采用DEA模型，该模型具有不需设定投入产出生产函数、投入产出指标量纲可以不统一、指标系数自动生成、可得出相对最优方案等优点，因而得以广泛应用，但该方法亦存在一定的问题，比如：忽视随机误差的影响、无法测量配置效率、缺乏统计性，指标须量化，具有时滞性，无法进行动态效率分析，易受样本异质性和随机因素的影响，易受环境因素的影响，无法对多个有效决策单元进行全排序，无法反映评价价值偏好性，交叉效率值不唯一等等。基于此，国内学者发展出SFA、AHP/DEA评价模型、DEA视窗分析模型、Malmquist模型、Bootstrap-DEA模型、DEA多阶段模型、超效率DEA模型、滞后非径向超效率DEA模型、DEA交叉模型等一系列改进的DEA模型，从而对高校科研效率进行更加客观、有效的评价。

（六）评价指标

国内学者关于高校科研经费投入产出效率评价指标体系的研究，可以概括为投入和产出指标。投入指标包括人、财、物等资源指标；产出指标包括科研活动完成后的科研成果数量和质量指标、科研经济效益指标及科研活动指标。

数据来源不再局限于文献资料（各类统计资料汇编和统计年鉴、教育蓝皮书等）；也可以来源于网站、数据库等电子资料（教育部网站、国家自科和社科网站、研究对象官方网站、ISI数据库、CSCD中国科学引文数据库、Web of Science、CNKI数据库、全国普通高校科技统计年报系统等）。

1.投入指标

（1）从人力投入指标来看，学者们不仅考察各类人员的总量（绝对指标），比如：不同岗位人员数、不同职称人员数、高水平人员数；还注重考察各类人员的构成比例（相对指标），比如：高级或者中高级职称人员比例、博士学位比例、科研人员投入率。

（2）从财力投入指标来看，学者们既考察了概括性指标，比如：科研经费投入总金额；又考察了细分性指标，比如：政府财政性科研经费投入金额、人文社会科学和自然科学项目经费金额、企事业单位委托经费金额等。既考察了总量指标，又考察了相对指标，比如：人均科研经费、单个课题评价经费、研发经费存量、经费使用率。既考察了收入性指标，又考察了支出性指标，比如：学校总经费支出金额、研发经费支出金额、科研经费内部支出金额（除外拨经费）。

（3）从物力投入指标来看，学者们不仅考察物力投入数量指标（包括总量指标和人均指标），比如：项目数、基础设施，还注重考察物力投入质量指标，比如国家级重点学科数、国家级科研平台。

2.产出指标

产出指标包括科研活动完成后的科研成果数量指标、科学成果质量指标、科研经济效益指标、科研活动指标等。

（1）从科研成果数量指标来看，学者们不仅考察了科研成果总量指标，比如：专著数、发表论文数、专利申请和授权数、鉴定成果数、课题数、形成国家或行业标准数、研究报告数、技术转让合同数、毕业硕博士研究生人数等，还考察了科研成果人均指标和单位经费指标，比如，人均SCI论文数、千万元研发经费的SCI和TOP-ESI论文数、人均专利产出。

（2）从科研成果质量指标来看，主要包括高质量论文、研究报告采纳数量、高质量获奖成果奖、鉴定成果数、优秀博士论文数、国家级项目验收数等。高质量论文划分标准多种多样，比如：SCI、SSCI、A&HCI、ISTP、EI、TOP-ESI、CSCD、CSSCI期刊论文数；国内、外核心学术刊物论文数；国家级期刊论文；优质论文率等。既有对高质量论文总量及被引量的考量，也有对人均论文数、单位经费论文数等均量的考量；此外，各类论文的权重系数设置不唯一。高质量获奖成果的评判标准有省部级奖项、国家级奖项，既有对总量的考量，也有对人均量的考量。

（3）从科研成果经济效益指标来看，既有对技术市场成交额和高技术产品出口额、技术转让收入、专利出售收入等总量指标的考量，也有对人均技术转让收入等均量指标的考量。

（4）从科研活动指标来看，主要包括出席国际会议的人数、交流论文数；平均每年主办国际、国内学术会议数量；高校科技交流活动的派遣人次和接收人次等。

综述发现，国内学者关于高校科研经费投入产出效率评价指标体系的研究，可以概括为人财物等投入指标和科研成果数量和质量指标、科研经济效益指标、科研活动指标等产出指标。数据来源不再局限于文献资料，也可以来源于网站、数据库等电子资料。从指标内容来看，既包括总量绝对指标、比例和均量相对指标，也包括质量性指标；既有概括性指标，也有细分性指标。

三、高校科研经费投入产出效率的研究结论及展望

切实提高中国高校科研经费投入产出效率对推进事业单位全面预算绩效管理和提高教育资源配置效率具有重要意义。本文通过对国内高校科研经费投入产出效率相关文献进行梳理，从研究团队、研究对象、影响因素、区域性特征、研究模型、评价指标等方面展开文献述评，研究结论及展望如下：

（一）从研究团队来看，目前国内对高校科研投入产出效率展开研究的学者主要有六大团队，每个团队的研究对象各有侧重。后续研究应扩大研究对象范围，注重对不同类型的高校科研投入产出效率进行测量。

（二）从研究对象来看，国内高校科研效率投入产出效率的研究对象可以概括为全国高校、全国特定类型高校和省区高校，样本量虽多，但同质性较差，所以开始关注对院系、自然科学、理工农医类、人文社会科学、医学类、师范类等院系类、学科类高校科研投入产出效率的评估。已有的评估对象主要集中在苏皖赣浙新冀及广州、成都、西安等省市高校，应对其他省份高校加强研究。由于DEA及其改进模型对DMU同质性要求较高，后续研究应在保证DMU同质性的前提下加强对其他类型和地区高校的研究，比如京津冀地区高校、东三省高校、财经类高校、政法类高校等。

（三）从影响因素来看，国内学者研究发现高校科研经费投入产出效率的影响因素众多，且影响作用不尽相同。主要包括经济水平、教育水平、社会对外开放水平、政府投资、技术进步等高校外部因素；以及院校类型、长江学者特聘教授、国际科技交流等高校内部因素。后续研究应在保证DMU同质性的基础上，探究研究结论不一的原因，同时应加强对其他影响因素的考量。

（四）从区域性特征来看，主要是将我国高校划分为东、中、西以及东北等地区，已有研究发现我国高校科研经费投入产出效率在不同时间、不同类型高校之间表现出不同的区域性特征。鉴于此，后续研究应注意时间、院校类别等因素对高校科研经费投入产出效率的影响，以增强DMU同质性。

（五）从研究模型来看，传统DEA模型因具有不需设定函数和指标量纲可不统一等优点，而被广泛应用到高校科研投入产出效率的静态分析中，但是该模型亦有指标须量化、具有时滞性、易受样本异质性和随机因素影响等缺点，因此，国内学者发展出SFA、AHP/DEA评价模型、DEA视窗分析模型、Malmquist模型、Bootstrap-DEA模型、DEA多阶段模型、超效率DEA模型、滞后非径向超效率DEA模型、DEA交叉模型等一系列改进的DEA模型。后续研究应注重新模型的建立以及各种模型的结合，以提高分析结果的稳健性，从而实现对高校科研经费投入产出效率更加客观、真实的评价。

（六）从研究指标来看，可以概括为人财物等投入指标，以及科研成果数量和质量指标、科研经济效益指标、科研活动指标等产出指标。数据来源不再局限于文献资料，也可以来源于网站、数据库等电子资料。从指标内容来看，既包括总量绝对指标、比例和均量相对指标，也包括质量性指标；既有概括性指标，也有细分性指标。研究指标虽然丰富，但是缺乏统一标准，如何确定公平、公正、合理、有效的指标体系，是后续研究应该考虑的一个重要内容。

总之，后续研究应在保证DMU同质性的前提下，扩大研究对象范围，综合考量各种因素的影响作用，建立更加公平、公正、合理、有效的指标体系，注重新模型的建立以及各种模型的结合，以提高分析结果的稳健性，从而实现对高校科研经费投入产出效率更加客观、真实的评价。