教育科技資源配置分析

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1DEA評價方法

數據包絡分析（DEA）方法是一種針對多投入和多產出同類型部門，進行相對有效性綜合評價的系統分析方法。它實質是運用數學規(guī)劃模型，比較同類型決策單元間的相對效率，實現對各個決策單元（DMU）的綜合分析，如確定每個決策單元的DEA有效性，指出DMU非有效原因和程度，判斷各DMU投入規(guī)模是否恰當，及提供如何進行有效調整等許多有價值信息，是目前評價相對效率的一種有效方法[3]。本文選擇DEA的原因如下：①它能很好地處理具有多輸入、輸出特征的復雜系統的相對效率評價問題；②它無需事先人為設定指標權重和預先估計參數，克服了權重確定中人為主觀因素影響的“剛性”；③DEA方法中用到的相對有效性概念與經濟學的Parato有效性等價，符合科技資源優(yōu)化配置的評價標準。這些契合點使對DEA的選擇不僅可行，而且相對較好［4］。

1.1DEA方法中的C2R模型

模型所涉及變量的經濟含義為：θ為DMUj的相對綜合效率（0≤θ≤1），反映了第j個決策單元資源配置的合理程度。θ越大，說明相對于其它被評價單元，第j個決策單元的資源配置效率越高，資源配置狀態(tài)越趨于合理，反之則反。λj表示若干個決策單元線性組合權重。決策單元通過這種線性組合，能重構出一個相對所有被評價單元效率最高的虛擬決策單元。DEA正是以所有決策單元優(yōu)化形成的有效前沿面為評價標準，對各個決策單元資源配置效率進行比較評價。

1.2DEA方法中的BC2模型

C2R模型是在決策單元的生產可能集滿足凸性、錐性、無效性與最小性公理基礎上構建的，但事實上，并非任何時候錐性都成立。

2高等教育科技資源配置指標體系

高等教育科技資源是一個開放的系統，與環(huán)境間存在廣泛的資源流入和流出的關系。具體來說，就是高等教育科技資源系統要消耗一定社會資源，如人力資源、財力資源和物力資源等，同時系統也為社會提供發(fā)展所需的教育成果，如高素質人才、高科技成果等。高等教育科技資源優(yōu)化配置的目標是：提高高等教育科技資源使用和分配效率，以盡量少的人力資源、財力資源和物力資源消耗，充分實現高等教育科學研究的各種職能，使培養(yǎng)人才、發(fā)展科學和服務社會的產出最大化，即提高高等教育科技資源投入產出效率［6］。運用DEA方法及模型評價高等教育科技資源配置相對效率時，首先要確立各項投入與產出指標。基于上述考慮，本文構建了高等教育科技資源配置評價指標體系。輸入指標為：專任教師人數X1，其他教職工人數X2，教授人數X3，生均預算內教育經費X4，生均預算內公用經費X5，圖書擁有量（萬冊）X6。輸出指標為：在校生數Y1，科研項目數Y2，發(fā)表文章數Y3。

3黑龍江省高等教育科技資源配置效率的DEA評價分析

3.1技術有效性和規(guī)模有效性評價

本文利用C2R模型與BC2模型，對黑龍江省1997-2006年高等教育科技資源配置的相對效率進行評價。評價模型中決策單元的輸入、輸出指標值均來源于1997年-2006年該省統計年鑒。評價是從該省高等教育科技資源配置的技術有效性和規(guī)模有效性兩方面進行的。設有10個決策單元Uj（j=1，2，…，10），它們分別為該省連續(xù)10年各個年份高等教育科技資源活動情況。以高等教育科技資源配置評價指標體系為框架，聽取專家意見并結合該省實際選取輸入輸出指標。其中Xj表示第j年本省高等教育投入指標，Yj表示第j年該省高等教育產出指標。采集數據如表1所示。綜合考慮該省高等教育科技資源配置縱向評價的技術有效性及規(guī)模有效性，將最終選取的輸入指標X1，X3，X5和輸出指標Y1，分別代入C2R模型和BC2模型，利用MAT-LAB軟件，運算結果如表2所示。從表2中可以看出，除1999年、2001年和2005年外，其余年份的θ1值都等于1，說明黑龍江省大多數年份為高等教育科技資源配置技術有效單元，高等教育輸出相對于投入而言已達到最大，其科技資源配置是技術有效的；而θ1不為1的年份為非技術有效單元，其高等教育科技資源配置不是技術有效的，產出沒有達到最大，應適當擴大產出。此外，表2中只有2003年和2006年的θ2值為1，說明只有它們?yōu)楦叩冉逃萍假Y源配置規(guī)模有效單元，其高等教育科技資源投入量既不偏大，也不過小；而θ2不為1的年份為非規(guī)模有效單元，其高等教育科技資源投入量偏大，而產出相對于投入量來說沒有達到最優(yōu)，其科技資源配置規(guī)模效益遞減。根據黑龍江省高等教育科技資源近10年來的配置狀況繪制評價曲線。2001年以前的θ2值變化幅度較小，從2001年開始，其變化較大并接近于1。原因是2001年全國高校擴招達到較高峰值，并且在高等教育改革的大趨勢下，該省高等教育科技資源重新配置，其投入趨于合理，配置規(guī)模趨于有效。該省高等教育科技資源的規(guī)模不斷擴大。在1997-2006年期間，1999年是個明顯的分界點。1999年以前，主要是依靠增加財力投入以滿足教育需求，人力資源沒有明顯增長。可以看出，單純依靠增加財力投入對高等教育科技資源的拉動作用并不顯著，對配置效果也不明顯。1999年以后，由于高校擴招和國家對人力資源的重視，浙江省開始增加人力資源的投入，適當減少財力投入，導致生均教育事業(yè)經費減少，在校生數增長速度明顯加快，高等教育科技資源配置效果顯著，使得其科技資源規(guī)模迅速擴大。雖然專任教師比重也在1999年以后有所攀升，但教育經費、專任教師和教授人數的增長速度遠不及在校生數的增長速度，說明該省人力資源的增長還不能適應高等教育的快速發(fā)展。

3.2環(huán)境評價

參考國內常用科技評價指標，結合DEA評價模型的特點，選用了4個投入變量和3個產出變量。投入變量有：x1為科技活動人員數（個）；x2為R&D人員數（個）；x3為科技經費支出（千元）；x4為R&D經費支出（千元）。產出變量有：y1為技術性收入（千元）；y2為發(fā)表科技論文數（篇）；y3為專利申請受理數（件）［7］。以該省及下屬13個市作為決策單元，采集2006年有關科技投入和產出數據，運用C2R和BC2模型，其計算結果如表3所示。由表3可見，哈爾濱、雞西、大慶、伊春和綏化5市的技術性和規(guī)模性同時達到相對有效；佳木斯市、七臺河市和牡丹江市的BC2模型達到有效，表現為技術有效；齊齊哈爾、鶴崗、雙鴨山、黑河和大興安嶺地區(qū)既未達到規(guī)模有效，也未達到技術有效，科技資源配置效率相對較低。另外，齊齊哈爾市、佳木斯市和牡丹江市表現為規(guī)模收益遞減，科技產出的倍數低于科技投入的倍數，說明科技投入并未得到有效利用，應加強科技投入的利用效率；而鶴崗、雙鴨山、七臺河、黑河和大興安嶺地區(qū)則表現為規(guī)模收益遞增，對這部分地區(qū)要進一步加強科技資源的投入力度，以獲得更高的科技產出。另外，通過對模型C2R的進一步研究和計算，并利用如下公式表示輸出虧空量（在現有的投入水平下），可對未達到資源有效配置的地市的科技投入產業(yè)值進行理論上的調整。