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[摘要]文章选取2015年河南省15所应用型本科院校的科技活动为研究对象，利用DEA模型和超效率DEA模型分别对其效率进行测算，结果发现：河南省这15所高校综合效率平均值为0744，处于中等水平，其中有5所高校是DEA有效的，其综合技术效率值都是1，占总数的333%；而DEA非有效的高校有10个，占总数的667%。最后，根据具体的分析结果，针对河南省高校如何提高科研投入产出效率提出对策和建议。
[关键词]因子分析；BC2模型；科技投入产出效率
[DOI]1013939/jcnkizgsc201821099
1引言
当前，加快发展现代职业教育是国家提出的重大战略举措，它是实现国家经济发展的重要途径，河南作为人口大省，要想培养一批面向服务生产、管理一线的高层次应用型人才，实现向人才强省的转变，必须把重点放到应用型本科的建设上来。高校作为人才培养基地，其教育水平对人才培养起到关键作用。作为高校的第二大职能，科研对教学产生一定的促进作用，它是提高大学教师自身素质的重要途径，也有助于丰富教学内容，提高授课质量，[1]同时科研效率的高低也反映出其教育水平高低。从2014年国家提出应用型本科建设后，河南省就致力于普通本科向应用型大学转变的计划，省政府相关部门更是投入了人力、财力以及相关政策的支持，经过几年的努力，这些应用型本科院校的科研效率水平如何，是否實现了资源的合理利用，研究该问题对教育主管部门具有现实意义。
国内学者们对高等学校科技效率的相关研究早期主要集中在对效率评价模型的研究方面，而后则集中在科技投入产出效率评价的应用方面，1986年中国学者陈珽教授等发表了中国学者关于DEA的第一篇文章，[2]此后DEA方法被国内学者所熟知，魏权龄和黄志民在DEA方法的研究上做出了很大贡献，魏权龄（1989）提出了具有锥结构形式的二人半无限零和对策模型。[3]郑欣（2003）将CCR模型进行改进，提出CCRMP模型，将原有模型解决问题的方法转化为多目标决策，令最大的权重和最小的权重差值尽量小，从而扩展了CCR模型原有的适用范围、提高了计算精度。[4]张茂勤（2004）通过研究发现在某些不利情况下，数据的轻微变动对评价结果有很大的影响，所以其根据模糊机会约束规划的理论框架，建立了具有模糊三角要素的机会约束型DEA模型（FCCPDEA），使评价更符合现实。[5]查勇等（2011）则提出了两阶段评价模型，该模型的特点是仅含有部分产出，它有效解决了经典DEA模型进行分析时效率偏高的问题，以及已有的分阶段模型分析中的效率偏低问题。[6]苏航（2013）则对我国十二家全国性股份制商业银行的综合相对效率高低进行了客观的排序，同时包括了盈利能力和市场化能力两个子方面分效率大小排序，同时使用了两阶段交叉效率评价模型进行排序，有效解决了部分虚拟权重为零的极端现象发生。[7]程幼明等（2017）则在考虑了决策单元之间的非合作竞争博弈关系，在传统交叉效率DEA模型的基础上，引入交叉竞争的博弈效率DEA方法，使得评价情景更符合实际情况。[8]随后又出现了相关学者对评价过程中投入产出滞后性、评价结果排序性以及评价价值偏好等细节问题的进一步改进，并相应提出滞后非径向超效率DEA模型。[9]
我们可以发现对DEA模型不同方面的改进基本都是针对所研究问题的具体情况所进行的，同时定量的研究方法如运筹学中的DEA方法被越来越多的研究者应用到实证分析中，并在高校科技效率评价领域取得较大突破。但是聚焦于省域范围内中特殊类型高校科技投入产出效率的相关研究还涉及较少，结合本文所要研究的问题以及在实际计算过程中遇到的具体问题，本文拟采用传统DEA评价模型结合超效率DEA评价模型的方法，对河南省应用型本科院校的科技投入产出效率进行相关分析和排序，并提出相关措施。
2建立投入产出效率评价模型
21科技活动投入产出指标体系的确立
针对高校科技活动投入产出指标体系的构成，国内并没有确定统一的标准。国内著名学者如蔡言厚、朱文藻、王章豹、徐枞巍等人对高校科技活动投入产出指标做了较为详细的阐述，并列出了一系列评价指标体系。本研究的指标主要包括投入指标和产出指标，其中投入指标主要包括“教学与科研人员”“科技经费当年内部支出（千元）”“科技课题当年支出经费（千元）”；产出指标主要包括“学术论文（篇）”“鉴定成果数（项）”“当年实际收入（千元）”“成果授奖（项）”。
22建立效率评价模型
221BC2模型
对于C2R模型来说，造成决策单元无效的原因，一方面可能来自于自身问题；另一方面可能取决于决策单元的规模大小。所以若能了解河南省高校所处的规模报酬状态，将有助于高校管理者在规模上进行调整。为了解决这一问题我们可以利用Banker（1984）提出的C2R模型的改进方案，即BC2模型。模型表示如下所示：
3河南省高校投入产出效率实证分析
31数据来源
文中所有数据均来源于高等学校科技统计资料汇编，由中华人民共和国教育部科学技术司编。本文运用DEA方法的BC2模型利用DEAP软件计算出了河南省15所高校的技术效率、纯技术效率和规模效率。然而当出现多个DEA有效的DMU时，由于它们的效率值均为1，DEA模型无法进一步区分它们之间的差异，Andersen[10]等提出了超效率DEA模型，本文利用Lingo软件用这些DMU的超效率值进行比较。
32实证分析
本文主要对BC2模型和超效率DEA模型进行阐述，下面我们运用DEAP 21和Lingo软件对河南省15所高校2015年的科技投入产出效率进行测算，结果如下。
从上表可知，在DEA模型中，河南省这15所高校综合效率平均值为0744，处于中等水平，其中有5所高校是DEA有效的，其综合技术效率值都是1，占总数的333%；而DEA非有效的高校有10个，占总数的667%。在非DEA有效的高校中，DMU5、DMU9、DMU11这3所高校的纯技术效率值为1，它们非DEA有效的原因在于规模效率未达到1，同时这3所高校处于规模效益递增阶段，所以这些高校需要通过扩大自身的科技活动投入规模来提升科技活动投入产出效率。DMU2、DMU4、DMU6、DMU8、DMU10、DMU12、DMU15这7所高校的综合效率和技术效率都小于1，由此表明这7家高校的科技活动效率非DEA有效一部分原因是投入规模不当；另一部分是由这6所高校自身的科技生产状况和其管理人员的管理水平决定的。 从上表可以看出，同CCR模型相比，超效率评价模型能够将DEA有效的单元进行排序而DEA无效单元评价值保持不变。从而我们可以对河南省这15所应用型本科的技术效率进行排序：DMU14>DMU7>DMU1>DMU3>DMU13>DMU11>DMU6>DMU5>DMU2>DMU4>DMU9>DMU12>DMU15>DMU8>DMU10
4结论及建议
河南省应用型本科高校的投入产出效率总体偏低，技术有效的高校仅为5所，这说明河南省应用型本科高校科研体制改革任务较重，鉴于此，可通过如下措施来提高高校科技活动效率。
41建立基于效率的高校科技资源配置机制
河南省这15所应用型本科的科技活动投入产出效率是不同的，因此，在分配国家的财政性资源时，需要考虑高校科技活动的投入产出效率。对于投入产出效率较高的高校，国家应给予更多财政支持；而对于科技活动投入产出效率较低的高校则应适当削减其科技经费拨款，激勵高校积极制定相应的整改措施，建立基于科学研究效率的校内科技活动效率评价机制，使有限的科技资源能够发挥更大的效益。
42强化政府职能，搭建科研交流平台
政府有关部门应为高校科技成果转化提供土壤，加快制定相关制度政策，如：提高各重点科研院校的研究经费的拨入比例、奖励办法等，为省内各高校的科研活动创造一种宽松的学术研究环境。政府也应大力支持省内高校对于科研活动中所需的硬件设施购置与安装，具体做法中除了经费上的支持，也以各种形式鼓励高校建立以优秀骨干教师和科研人员为基础的、先进科研硬件设施为辅助的省级以及国家级重点实验室和研究所。
43加强科技管理工作的交流与合作
河南省各大高校自身内部均有一套相应的科技活动管理方法，但是各大高校综合实力不同，导致各个高校的科技活动效率存在差距，为缩小差距，提高河南省科技活动总体效率，可以建立相应的长效机制推动和促进各高校之间的交流与合作，可定期举行前沿专题学术研讨会，邀请国内知名专家进行经验的交流，同时河南省科技效率低的高校可与效率较高的高校科技管理者多进行沟通交流，多借鉴，进而提升自身的投入产出水平。
44重视高素质人才队伍培养
首先，高校应重视高精尖人才对高校发展的作用，在政策上、物质上和精神上为这类高技术人才提供相应的保障，以最舒适的生活环境、科研环境营造出良好的氛围，培养高素质人才的归属感，降低离职率。其次，改变只注重“物质投入”而忽视“人才投入”的观念，高校在学科建设经费上加大对“人才使用经费”的投入力度。最后，在国家重点培养人才创新能力的大前提下，依靠自身条件，着重培养一批具有本校特色专业突出成绩的优秀人才。
参考文献：
[1]王学慧，赵金辉，李慧勤论高等学校教学与科研的关系[J].现代企业教育，2006（12）：109.
[2]周泽昆，陈珽评价管理效率的一种新方法[J].系统工程，1986（4）：4.
[3]魏权龄，白薇具有锥结构的二人半无限零和对策与DEA模型C2WY[J].北京航空航天大学学报，1989（4）：49-58.
[4]郑欣数据包络分析法评价城市竞争力之研究[D].广州：暨南大学，2003.
[5]张茂勤，李光金，杨刚具有模糊三角要素的机会约束型DEA模型[J].数学的实践与认识，2004（2）：42-52.
[6]查勇，梁樑，苟清龙，等部分中间产出作为最终产品的两阶段合作效率[J].管理科学学报，2011，14（7）：21-30.
[7]苏航DEA交叉效率评价模型研究[D].长春：吉林大学管理学院，2013.
[8]程幼明，姚丽，何惠妍，等一种考虑DMU间交叉竞争的博弈效率DEA评价方法[J/OL].控制与决策，（2017-10-12）http：//knscnkinet/kcms/detail/211124TP201710121624001htmlDOI：1013195/jkzyjc20170031.
[9]倪渊基于滞后非径向超效率DEA的高校科研效率评价研究[J].管理评论，2016，28（11）：85-94.
[10]ANDERSEN P，PETERSEN N CA Procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J].Management science，1993（10）：1261-1264.
[关键词]因子分析；BC2模型；科技投入产出效率
[DOI]1013939/jcnkizgsc201821099
1引言
当前，加快发展现代职业教育是国家提出的重大战略举措，它是实现国家经济发展的重要途径，河南作为人口大省，要想培养一批面向服务生产、管理一线的高层次应用型人才，实现向人才强省的转变，必须把重点放到应用型本科的建设上来。高校作为人才培养基地，其教育水平对人才培养起到关键作用。作为高校的第二大职能，科研对教学产生一定的促进作用，它是提高大学教师自身素质的重要途径，也有助于丰富教学内容，提高授课质量，[1]同时科研效率的高低也反映出其教育水平高低。从2014年国家提出应用型本科建设后，河南省就致力于普通本科向应用型大学转变的计划，省政府相关部门更是投入了人力、财力以及相关政策的支持，经过几年的努力，这些应用型本科院校的科研效率水平如何，是否實现了资源的合理利用，研究该问题对教育主管部门具有现实意义。
国内学者们对高等学校科技效率的相关研究早期主要集中在对效率评价模型的研究方面，而后则集中在科技投入产出效率评价的应用方面，1986年中国学者陈珽教授等发表了中国学者关于DEA的第一篇文章，[2]此后DEA方法被国内学者所熟知，魏权龄和黄志民在DEA方法的研究上做出了很大贡献，魏权龄（1989）提出了具有锥结构形式的二人半无限零和对策模型。[3]郑欣（2003）将CCR模型进行改进，提出CCRMP模型，将原有模型解决问题的方法转化为多目标决策，令最大的权重和最小的权重差值尽量小，从而扩展了CCR模型原有的适用范围、提高了计算精度。[4]张茂勤（2004）通过研究发现在某些不利情况下，数据的轻微变动对评价结果有很大的影响，所以其根据模糊机会约束规划的理论框架，建立了具有模糊三角要素的机会约束型DEA模型（FCCPDEA），使评价更符合现实。[5]查勇等（2011）则提出了两阶段评价模型，该模型的特点是仅含有部分产出，它有效解决了经典DEA模型进行分析时效率偏高的问题，以及已有的分阶段模型分析中的效率偏低问题。[6]苏航（2013）则对我国十二家全国性股份制商业银行的综合相对效率高低进行了客观的排序，同时包括了盈利能力和市场化能力两个子方面分效率大小排序，同时使用了两阶段交叉效率评价模型进行排序，有效解决了部分虚拟权重为零的极端现象发生。[7]程幼明等（2017）则在考虑了决策单元之间的非合作竞争博弈关系，在传统交叉效率DEA模型的基础上，引入交叉竞争的博弈效率DEA方法，使得评价情景更符合实际情况。[8]随后又出现了相关学者对评价过程中投入产出滞后性、评价结果排序性以及评价价值偏好等细节问题的进一步改进，并相应提出滞后非径向超效率DEA模型。[9]
我们可以发现对DEA模型不同方面的改进基本都是针对所研究问题的具体情况所进行的，同时定量的研究方法如运筹学中的DEA方法被越来越多的研究者应用到实证分析中，并在高校科技效率评价领域取得较大突破。但是聚焦于省域范围内中特殊类型高校科技投入产出效率的相关研究还涉及较少，结合本文所要研究的问题以及在实际计算过程中遇到的具体问题，本文拟采用传统DEA评价模型结合超效率DEA评价模型的方法，对河南省应用型本科院校的科技投入产出效率进行相关分析和排序，并提出相关措施。
2建立投入产出效率评价模型
21科技活动投入产出指标体系的确立
针对高校科技活动投入产出指标体系的构成，国内并没有确定统一的标准。国内著名学者如蔡言厚、朱文藻、王章豹、徐枞巍等人对高校科技活动投入产出指标做了较为详细的阐述，并列出了一系列评价指标体系。本研究的指标主要包括投入指标和产出指标，其中投入指标主要包括“教学与科研人员”“科技经费当年内部支出（千元）”“科技课题当年支出经费（千元）”；产出指标主要包括“学术论文（篇）”“鉴定成果数（项）”“当年实际收入（千元）”“成果授奖（项）”。
22建立效率评价模型
221BC2模型
对于C2R模型来说，造成决策单元无效的原因，一方面可能来自于自身问题；另一方面可能取决于决策单元的规模大小。所以若能了解河南省高校所处的规模报酬状态，将有助于高校管理者在规模上进行调整。为了解决这一问题我们可以利用Banker（1984）提出的C2R模型的改进方案，即BC2模型。模型表示如下所示：
3河南省高校投入产出效率实证分析
31数据来源
文中所有数据均来源于高等学校科技统计资料汇编，由中华人民共和国教育部科学技术司编。本文运用DEA方法的BC2模型利用DEAP软件计算出了河南省15所高校的技术效率、纯技术效率和规模效率。然而当出现多个DEA有效的DMU时，由于它们的效率值均为1，DEA模型无法进一步区分它们之间的差异，Andersen[10]等提出了超效率DEA模型，本文利用Lingo软件用这些DMU的超效率值进行比较。
32实证分析
本文主要对BC2模型和超效率DEA模型进行阐述，下面我们运用DEAP 21和Lingo软件对河南省15所高校2015年的科技投入产出效率进行测算，结果如下。
从上表可知，在DEA模型中，河南省这15所高校综合效率平均值为0744，处于中等水平，其中有5所高校是DEA有效的，其综合技术效率值都是1，占总数的333%；而DEA非有效的高校有10个，占总数的667%。在非DEA有效的高校中，DMU5、DMU9、DMU11这3所高校的纯技术效率值为1，它们非DEA有效的原因在于规模效率未达到1，同时这3所高校处于规模效益递增阶段，所以这些高校需要通过扩大自身的科技活动投入规模来提升科技活动投入产出效率。DMU2、DMU4、DMU6、DMU8、DMU10、DMU12、DMU15这7所高校的综合效率和技术效率都小于1，由此表明这7家高校的科技活动效率非DEA有效一部分原因是投入规模不当；另一部分是由这6所高校自身的科技生产状况和其管理人员的管理水平决定的。 从上表可以看出，同CCR模型相比，超效率评价模型能够将DEA有效的单元进行排序而DEA无效单元评价值保持不变。从而我们可以对河南省这15所应用型本科的技术效率进行排序：DMU14>DMU7>DMU1>DMU3>DMU13>DMU11>DMU6>DMU5>DMU2>DMU4>DMU9>DMU12>DMU15>DMU8>DMU10
4结论及建议
河南省应用型本科高校的投入产出效率总体偏低，技术有效的高校仅为5所，这说明河南省应用型本科高校科研体制改革任务较重，鉴于此，可通过如下措施来提高高校科技活动效率。
41建立基于效率的高校科技资源配置机制
河南省这15所应用型本科的科技活动投入产出效率是不同的，因此，在分配国家的财政性资源时，需要考虑高校科技活动的投入产出效率。对于投入产出效率较高的高校，国家应给予更多财政支持；而对于科技活动投入产出效率较低的高校则应适当削减其科技经费拨款，激勵高校积极制定相应的整改措施，建立基于科学研究效率的校内科技活动效率评价机制，使有限的科技资源能够发挥更大的效益。
42强化政府职能，搭建科研交流平台
政府有关部门应为高校科技成果转化提供土壤，加快制定相关制度政策，如：提高各重点科研院校的研究经费的拨入比例、奖励办法等，为省内各高校的科研活动创造一种宽松的学术研究环境。政府也应大力支持省内高校对于科研活动中所需的硬件设施购置与安装，具体做法中除了经费上的支持，也以各种形式鼓励高校建立以优秀骨干教师和科研人员为基础的、先进科研硬件设施为辅助的省级以及国家级重点实验室和研究所。
43加强科技管理工作的交流与合作
河南省各大高校自身内部均有一套相应的科技活动管理方法，但是各大高校综合实力不同，导致各个高校的科技活动效率存在差距，为缩小差距，提高河南省科技活动总体效率，可以建立相应的长效机制推动和促进各高校之间的交流与合作，可定期举行前沿专题学术研讨会，邀请国内知名专家进行经验的交流，同时河南省科技效率低的高校可与效率较高的高校科技管理者多进行沟通交流，多借鉴，进而提升自身的投入产出水平。
44重视高素质人才队伍培养
首先，高校应重视高精尖人才对高校发展的作用，在政策上、物质上和精神上为这类高技术人才提供相应的保障，以最舒适的生活环境、科研环境营造出良好的氛围，培养高素质人才的归属感，降低离职率。其次，改变只注重“物质投入”而忽视“人才投入”的观念，高校在学科建设经费上加大对“人才使用经费”的投入力度。最后，在国家重点培养人才创新能力的大前提下，依靠自身条件，着重培养一批具有本校特色专业突出成绩的优秀人才。
参考文献：
[1]王学慧，赵金辉，李慧勤论高等学校教学与科研的关系[J].现代企业教育，2006（12）：109.
[2]周泽昆，陈珽评价管理效率的一种新方法[J].系统工程，1986（4）：4.
[3]魏权龄，白薇具有锥结构的二人半无限零和对策与DEA模型C2WY[J].北京航空航天大学学报，1989（4）：49-58.
[4]郑欣数据包络分析法评价城市竞争力之研究[D].广州：暨南大学，2003.
[5]张茂勤，李光金，杨刚具有模糊三角要素的机会约束型DEA模型[J].数学的实践与认识，2004（2）：42-52.
[6]查勇，梁樑，苟清龙，等部分中间产出作为最终产品的两阶段合作效率[J].管理科学学报，2011，14（7）：21-30.
[7]苏航DEA交叉效率评价模型研究[D].长春：吉林大学管理学院，2013.
[8]程幼明，姚丽，何惠妍，等一种考虑DMU间交叉竞争的博弈效率DEA评价方法[J/OL].控制与决策，（2017-10-12）http：//knscnkinet/kcms/detail/211124TP201710121624001htmlDOI：1013195/jkzyjc20170031.
[9]倪渊基于滞后非径向超效率DEA的高校科研效率评价研究[J].管理评论，2016，28（11）：85-94.
[10]ANDERSEN P，PETERSEN N CA Procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J].Management science，1993（10）：1261-1264.