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摘要：高等院校不仅能为中国的社会主义建设培育大量的优秀人才还能向政府、企业、个人提供知识产品。作为知识的创造地，高校已在政治、经济、文化、社会、生态等多领域做出了不可磨灭的贡献。探求提高高校研发效率的渠道已成为学术界的研究热点。本文采用数据包络分析（DEA）方法对2012年的中国31省市省际高校的技术效率、纯技术效率和规模效率分别进行了测度，并在进行比较研究的基础上制定出符合前沿规则的最优化调整方案。
关键词：DEA；研发效率；投入和产出
一、引言
长久以来，中国的经济增长很大程度上依赖于低端制造业的重复运作。不过，随着欧美发达国家在认清单方面追求金融资本会带来极大的融资风险的事实后愈加重视本国制造业的发展，也就是所谓的“制造业回归”。不仅如此，随着中国劳动力价格的逐步提升，中国沿海地区的众多劳动密集型产业的发展空间被迫压缩。这些因素的综合作用促使中国在一定程度上逐渐丢失了发展低端产业的比较优势。众多学者认为中国经济要实现软着落就必将依赖产业结构的优化升级以及知识的溢出效应。知识外溢难以从研发（R&D）成果中孤立存在。作为知识的创造者，高校将为中国加快占领科技制高点立下汗马功劳。鉴于此，中国政府所积极倡导的“科教兴国”战略将为中国今后的经济发展提供充足的人力资本。
随着国家对科研投入的力度不断加大，高等院校科研效率的研究已成为学术界关注的焦点。在我国，高等院校是科学研究的重要组成部分，承担了一大部分的科研活动，拥有一批高素质的科研人员和相关的科研资源，高等院校的科学研究活动在国家的创新体系中占据至关重要的地位，高等院校中产生了大量能带动国民经济发展的重大科技突破。2012年我国高等院校大约有教学与科研人员83万人，出版科技著作11000部，发表论文78万篇，申请专利8.8万项。然而，在投入增长的过程中，我国高校的研发投入要素配置不合理，投入产出效率偏低等问题也日益严重。因此，客观评价高校的研发效率，进而寻找最优的资源配置方案，将给我国的创新能力提升带来积极的影响。
二、实证研究
高校研发效率的测度需要合适的投入产出变量。高校的研发成果包括：发表的论文（篇）（Y1），出版的著作（部）（Y2）和申请的专利（项）（Y3）。因此，本文以这三个变量作为因变量。而高校的研发投入包括人力投入和经费投入。人力投入变量为教学与科研人员（人）（X1）。经费投入指标是内部经费支出（千元）（X2）和拨入的经费总额（千元）（X3）。本文通过查找相关的文献，整理出所需的相关数据。
（一）效率的测度
在计算DEA效率时，本文使用的软件为DEAP2.1，在操作时本文选择投入导向型。图1为本文运用DEA方法测算的我国不同地区高校研发效率的结果。通过观察图1，本文认为，处于效率前言的地区有9个（辽宁、江苏、浙江、山东、河南、海南、云南、宁夏、新疆）。这9个地区高校既是纯技术有效，又是规模有效，说明这些地区的科研能力和管理水平较高，现有的投入产出达到最佳状态。有4个地区（北京、上海、湖北、西藏）的纯技术效率为1，但这些地区的规模效率较低，说明这4个地区的科研投入规模需要调整。有3个地区（湖南、四川、贵州）的规模效率为1，但纯技术效率不高，说明这些地区的科研能力和管理水平没有达到相应的标准。其他地区的高校研发效率相对较低，说明这些地区高校的研发能力有待提高，投入产出规模有待调整。从规模收益的角度来看，天津、山西、黑龙江、上海、安徽、江西、重庆、西藏、山西、甘肃、青海这11个地区呈现规模收益递增状态，说明这11个地区高校应扩大投入规模。辽宁、江苏、浙江、福建、山东、河南、湖南、海南、四川、贵州、云南、宁夏、新疆这13个地区呈现规模收益不变状态，说明这13个地区高校只需维持现有的科研投入规模。其他地区呈现规模收益递减状态，说明这些地区高校还需扩大科研规模。
（二）规模的调整
为了提高非DEA有效地区高校的研发效率，本文还根据DEA的测算结果，整理出了这些地区高校的研发投入冗余与产出不足的数据。结果列于表3。针对非DEA的地区高校，不适合的投入产出值可以按照表3中的数据进行调整，以实现最终的目标效率值。以河北高校为例，根据表3中的数据显示，为达到有效DEA效率水平，2012年河北高校应减少科研人员790人，应减少投入经费379万元，应增加科研著作215部，应增加专利申请441项。即当河北高校的科研人员、投入经费、支出经费分别为25166人、124079万元、107932万元，并且发表论文、出版著作、申请专利分别为22838篇，546部1477项时，河北高校的研发效率将达到最大化。
三、结论与政策建议
本文构建了中国各地区高校投入产出效率的DEA模型，并运用DEA方法求得各地区高校的研发效率，同时针对最终求得的结果进行分析。本文得出如下结论：第一、虽然中国各地区高校的研发效率整体较高，但由于受到科研能力和科研规模的限制，仍有15个地区高校的投入产出规模需要调整；第二，从实证结果中可以看出，纯技术效率较低是导致技术效率较低的主要因素。因此，中国高校应不断提高科研能力和管理水平；第三，针对投入和产出不协调的问题，中国各地区高校应在制度和经费上实行激励机制，鼓励科研人员不断提高科研能力，不断提高研发的效率。不仅如此，在认真分析众多给高校研发效率的提升带来负面作用的因素的基础上，本文提出了两点政策建议。
第一、中国高校应适度转变科研绩效考核体系。实际上，中国高校投入大量的研发资金和人力资本所获的成果更多的以学术论文以及科技著作的形式表现出来。观察表3，我们发现专利成果的严重不足成为制约众多地区高校研发效率提升的重要因素。实际上，中国高校现有的研发体制更加侧重于科技论文成果以及著作的出版。将讨论的范围扩充到宏观层面上，本文认为中国高校的研发活动应与产业发展与市场需求紧密结合，这不仅能合理配置研发资源、提高研发效率还能为中国的经济发展提供技术支持。
第二、中国政府应激励地方高校不断调整研发要素的投入规模。以上海和内蒙古高校的研发投入情况为例，本文认为上海高校若能转移过度冗余的经费投入规模并加大研发人员的投入比例，必将对研发效率的提升产生积极的影响。而内蒙古高校的情况正好相反。为此，各省高校若能合作调整要素的投入比例，将给中国整体的研发水平提供新的提升空间。
参考文献：
[1]陈立泰，梁超，饶伟.国际科技交流、校企合作与高校科研效率——基于随机前沿超越对数生产函数分析[J].科技与经济，2012，26（10）：10-14.
[2]冯光娣，陈珮珮，田金方.基于DEA-Malmquist方法的中国高校科研效率分析——来自30个省际面板数据的经验研究[J].现代财经，2012，（9）.
[3]姜彤彤.高校研发创新效率的测度和评价研究[J].中国科技资源导刊，2012，44（3）：61-66.
[4]刘和东.中国区域研发效率及其影响因素研究——基于随机前沿函数的实证分析[J].科学学研究，2011，29（4）：548-556.
关键词：DEA；研发效率；投入和产出
一、引言
长久以来，中国的经济增长很大程度上依赖于低端制造业的重复运作。不过，随着欧美发达国家在认清单方面追求金融资本会带来极大的融资风险的事实后愈加重视本国制造业的发展，也就是所谓的“制造业回归”。不仅如此，随着中国劳动力价格的逐步提升，中国沿海地区的众多劳动密集型产业的发展空间被迫压缩。这些因素的综合作用促使中国在一定程度上逐渐丢失了发展低端产业的比较优势。众多学者认为中国经济要实现软着落就必将依赖产业结构的优化升级以及知识的溢出效应。知识外溢难以从研发（R&D）成果中孤立存在。作为知识的创造者，高校将为中国加快占领科技制高点立下汗马功劳。鉴于此，中国政府所积极倡导的“科教兴国”战略将为中国今后的经济发展提供充足的人力资本。
随着国家对科研投入的力度不断加大，高等院校科研效率的研究已成为学术界关注的焦点。在我国，高等院校是科学研究的重要组成部分，承担了一大部分的科研活动，拥有一批高素质的科研人员和相关的科研资源，高等院校的科学研究活动在国家的创新体系中占据至关重要的地位，高等院校中产生了大量能带动国民经济发展的重大科技突破。2012年我国高等院校大约有教学与科研人员83万人，出版科技著作11000部，发表论文78万篇，申请专利8.8万项。然而，在投入增长的过程中，我国高校的研发投入要素配置不合理，投入产出效率偏低等问题也日益严重。因此，客观评价高校的研发效率，进而寻找最优的资源配置方案，将给我国的创新能力提升带来积极的影响。
二、实证研究
高校研发效率的测度需要合适的投入产出变量。高校的研发成果包括：发表的论文（篇）（Y1），出版的著作（部）（Y2）和申请的专利（项）（Y3）。因此，本文以这三个变量作为因变量。而高校的研发投入包括人力投入和经费投入。人力投入变量为教学与科研人员（人）（X1）。经费投入指标是内部经费支出（千元）（X2）和拨入的经费总额（千元）（X3）。本文通过查找相关的文献，整理出所需的相关数据。
（一）效率的测度
在计算DEA效率时，本文使用的软件为DEAP2.1，在操作时本文选择投入导向型。图1为本文运用DEA方法测算的我国不同地区高校研发效率的结果。通过观察图1，本文认为，处于效率前言的地区有9个（辽宁、江苏、浙江、山东、河南、海南、云南、宁夏、新疆）。这9个地区高校既是纯技术有效，又是规模有效，说明这些地区的科研能力和管理水平较高，现有的投入产出达到最佳状态。有4个地区（北京、上海、湖北、西藏）的纯技术效率为1，但这些地区的规模效率较低，说明这4个地区的科研投入规模需要调整。有3个地区（湖南、四川、贵州）的规模效率为1，但纯技术效率不高，说明这些地区的科研能力和管理水平没有达到相应的标准。其他地区的高校研发效率相对较低，说明这些地区高校的研发能力有待提高，投入产出规模有待调整。从规模收益的角度来看，天津、山西、黑龙江、上海、安徽、江西、重庆、西藏、山西、甘肃、青海这11个地区呈现规模收益递增状态，说明这11个地区高校应扩大投入规模。辽宁、江苏、浙江、福建、山东、河南、湖南、海南、四川、贵州、云南、宁夏、新疆这13个地区呈现规模收益不变状态，说明这13个地区高校只需维持现有的科研投入规模。其他地区呈现规模收益递减状态，说明这些地区高校还需扩大科研规模。
（二）规模的调整
为了提高非DEA有效地区高校的研发效率，本文还根据DEA的测算结果，整理出了这些地区高校的研发投入冗余与产出不足的数据。结果列于表3。针对非DEA的地区高校，不适合的投入产出值可以按照表3中的数据进行调整，以实现最终的目标效率值。以河北高校为例，根据表3中的数据显示，为达到有效DEA效率水平，2012年河北高校应减少科研人员790人，应减少投入经费379万元，应增加科研著作215部，应增加专利申请441项。即当河北高校的科研人员、投入经费、支出经费分别为25166人、124079万元、107932万元，并且发表论文、出版著作、申请专利分别为22838篇，546部1477项时，河北高校的研发效率将达到最大化。
三、结论与政策建议
本文构建了中国各地区高校投入产出效率的DEA模型，并运用DEA方法求得各地区高校的研发效率，同时针对最终求得的结果进行分析。本文得出如下结论：第一、虽然中国各地区高校的研发效率整体较高，但由于受到科研能力和科研规模的限制，仍有15个地区高校的投入产出规模需要调整；第二，从实证结果中可以看出，纯技术效率较低是导致技术效率较低的主要因素。因此，中国高校应不断提高科研能力和管理水平；第三，针对投入和产出不协调的问题，中国各地区高校应在制度和经费上实行激励机制，鼓励科研人员不断提高科研能力，不断提高研发的效率。不仅如此，在认真分析众多给高校研发效率的提升带来负面作用的因素的基础上，本文提出了两点政策建议。
第一、中国高校应适度转变科研绩效考核体系。实际上，中国高校投入大量的研发资金和人力资本所获的成果更多的以学术论文以及科技著作的形式表现出来。观察表3，我们发现专利成果的严重不足成为制约众多地区高校研发效率提升的重要因素。实际上，中国高校现有的研发体制更加侧重于科技论文成果以及著作的出版。将讨论的范围扩充到宏观层面上，本文认为中国高校的研发活动应与产业发展与市场需求紧密结合，这不仅能合理配置研发资源、提高研发效率还能为中国的经济发展提供技术支持。
第二、中国政府应激励地方高校不断调整研发要素的投入规模。以上海和内蒙古高校的研发投入情况为例，本文认为上海高校若能转移过度冗余的经费投入规模并加大研发人员的投入比例，必将对研发效率的提升产生积极的影响。而内蒙古高校的情况正好相反。为此，各省高校若能合作调整要素的投入比例，将给中国整体的研发水平提供新的提升空间。
参考文献：
[1]陈立泰，梁超，饶伟.国际科技交流、校企合作与高校科研效率——基于随机前沿超越对数生产函数分析[J].科技与经济，2012，26（10）：10-14.
[2]冯光娣，陈珮珮，田金方.基于DEA-Malmquist方法的中国高校科研效率分析——来自30个省际面板数据的经验研究[J].现代财经，2012，（9）.
[3]姜彤彤.高校研发创新效率的测度和评价研究[J].中国科技资源导刊，2012，44（3）：61-66.
[4]刘和东.中国区域研发效率及其影响因素研究——基于随机前沿函数的实证分析[J].科学学研究，2011，29（4）：548-556.