基于DEA的高校科研绩效评价

数据包络分析是运筹学家 Charnes
究水平，充分发挥高校在国家创新体系中 和 Cooper 等在“相对效率评价”概念基础
n
Σ 若 λj=1，则 DMUj0 为规模效益不 j=1
的重要作用，加强高校重点科研创新基地 上发展起来的一种新的系统分析方法， 变，表示投入和产出同比例的增加。
与科技创新平台建设，完善以创新和质量 为导向的科研评价机制。而学院是高校的 基本组成单位，学院的科研水平直接决定
增加投入产出的效率。 三、实例分析 为了验证 DEA 评价高校科研绩效的
适用性，本文选择某高校的 13 个二级学
30
《合作经济与科技》 2012 年 3 月号上（总第 436 期）
管理 / 制度
院作为决策单元，选取适当的指标构建评 为科研成果。科研的人员主要囊括了高校 irs 表示决策单元处于规模报酬递增的生
面性。
计分标准，社科专著 0.5 分/万字，自然科 有效。其他的学院既没有达到规模有效也
综合以上原则，本文选择的输入指标 学专著 1 分/万字，教材 0.2 分/万字；论文 没有达到技术有效，还需要进一步的提高
为科研人员的数量和科研投入，输出指标 被 SCI、EI、SSCI 收录 8 分/篇，ISTP 收录 5 其效率，尤其是学院 4、5、7、8、12、13 的综
DEA 已成为管理科学与系统工程领域一 种重要而有效的分析工具。DEA 的基本 原理是对每一个被评价对象 （即决策单
n
Σ 若 λj＜1，则 DMUj0 为规模效益递 j=1
增，表示增加一定比例的投入，产出会以
了高校的科研水平，因此需要建立一套评 元，Decision Making Units，简称 DMU）的 投入的数倍的比例增加，因此对规模效益
率，这些学院要通过控制其投入，甚至减 少投入来提高投入的利用效率以达到规 模有效；另外 4 个学院 （学院 9、11、12、 13）处在规模报酬递增的阶段，即这些学 院没有达到规模有效的原因是这些学院 规模较小，投入不足，因而没有达到规模 有效，所以这些学院要加大人员和资金的 投入来扩大其科研的规模，从而提高规模 效率。
表 1 各学院的效率分析
学院
DMU1 DMU2 DMU3 DMU4 DMU5 DMU6 DMU7
综合 纯技术 规模 规模 效率 效率 效率 报酬 1.000 1.000 1.000 0.988 1.000 0.988 drs 0.720 0.915 0.787 drs 0.493 0.508 0.972 drs 0.353 0.468 0.754 drs 1.000 1.000 1.000 0.266 0.266 0.997 drs
分/篇，国际专业文摘收录 4 分/篇，中文核 合效率甚至没有达到平均值，存在严重的
心期刊 3 分/篇；获得国家发明专利 10 分/ 人力、财力的浪费现象。
项；计划项目鉴定 6 分/项；科技成果转化
（三）改进建议。模型计算结果还给出
1 分/万元。
了各个学院要达到技术有效的目标改进
（二）计算及分析。根据以上各项指标 值，即在有效前沿面上的投影值，具体见
管理 / 制度
基于 DEA 的高校科研绩效评价
□文 / 魏 斌
（天津商业大学商学院 天津）
［提要］ 有效的科研绩效评价对高 不同地区 54 所教育部直属高校在 2000～ 校的可持续发展有重要的意义。数据包络 2002 年间科学研究效率及其变化趋势的 分析（DEA）方法是一种针对多投入多产出 分析，发现有 46.3%的高校的效率有待进 问题的相对效率评价方法。本文运用 DEA 一步提高；东部、中部和西部地区高校的 方法，把某高校的二级学院作为决策单 效率呈现递减趋势，而且不同地区高校的 元，科研的人员数量、科研投入作为投入 效率和规模效率都存在波动，但变化趋势 指标，科研成果作为产出指标，对学院的 不同；第二，高校绩效评价指标体系和方
0.968 irs 1.000 0.987 irs 0.977 irs 0.977 irs 0.944
率，是指在规模报酬不变的技术效率值； 存在着人员过多的情况。因此，最主要的 纯技术效率反映的是投入要素的使用效 改进建议就是各个没有达到规模有效的 率；规模效率反映的是决策单元的投入产 学院要充分利用现有的资源，多做科研， 出比是否合适；规模报酬给出了现阶段该 加大科研成果的数量，对于人员过多的学 决策单元处于哪一种生产阶段，drs 表示 院，要避免人浮于事的作风，做到人尽其 决策单元处于规模报酬递减的生产阶段， 用。
投入多产出的效率评价方法，因此指标的 0.25 个教授；科研投入即科研项目经费 院（学院 1、6、10）达到了技术有效，即在
选取对分析结果有很大的影响，选取合适 额，包括纵向项目任务书所确定的政府资 现有的科研输入条件下与其他学院相比，
的指标能真实地反映决策单元的效率，反 助经费额以及横向项目考核期内到位的 科研成果产出已经达到了最大值。有 2 个
本文引入数据包络分析对被评价对象进
y赞 0=y0/θ+s+
（2）
对国家和社会发展所做的贡献越来越显 行相对效率评价。
此外，还可以根据 λ＝（λ1，λ2，…，λn）
著。《国家中长期教育改革和发展规划纲
二、数据包络分析原理
的值，来判定 DMUj0 的规模效益。
要（2010-2020）》中明确提出，提升科学研
22.00
29.57
29.57
190.00 190.00
DMU11 7.50
7.50
8.26
8.26
62.20
62.20
DMU12 13.00
17
DMU13 13.25
13.25
7.52
7.52
21.40
77.06
注：投入产出的指标计量单位，科研人员投入（人），科研投入（万元），科研成果（分）；因科研人 员投入为折算后的单位，故存在小数
与发展成果评价理论与方法。
DEA 相对有效的面上，使 DMUj0 得到改
目前，高校一般都以产出的绝对量为 进达到 DEA 有效。“投影”的输入、输出为
指标来评价科研的水平，然而由于各个被 （x赞 0，y赞 0）。
评价对象的投入存在差异，仅仅以产出来
评价其科研的优劣显然有失公平。因此，
≥x赞 0＝x0-s-
maxθ
≥n
Σ ≥
≥ ≥ ≥≥j
=
λjxj+s-=x0
1
≥
≥n
Σ ≥
s.t. ≥ ≥
λjxj-s+=θy0
≥j = 1
≥
≥≥≥s-≥0，s+≥0，λj≥0
≥
θ≥≥
≥
无约束
（1）
通过求解上述线性规划问题，得出最
科研绩效进行分析和评价，并对相应的学 法的研究。刘多和李学志（1995）研究了我 优解。
院提出改进建议。本文为 DEA方法广泛运 国高校自然科学量化评估指标体系的设
价指标体系，运用 DEA 模型对决策单元 的讲师及以上职称的科研人员，经咨询相 产阶段。
进行科研效率的计算，并根据计算结果进 关领域的专家和参考他人的评价标准，对
从表 1 中可以看出，总体而言，13 个
行分析。
相关人员所占的比重进行折算，具体如 学院的平均技术效率值达到了 0.703，是
（一）选取评价指标。DEA 是一种多 下：1 个副 教 授 =0.5 个 教 授 ，1 个 讲 师 = 一个比较好的结果。分开来看，有 3 个学
生产前沿面，并以有效生产前沿面为依据 来确定各 DMU 是否为 DEA 有效。
假设，DMUj，j＝1，2，…n 表示 n 个决
n
Σ 若 λj＞1，则 DMUj0 为规模效益递 j=1
减，表示增加一定比例的投入，产出增加
名，都体现了社会各界对高校教学及科研 策单元，（xj，y）j 为 DMUj 的输入和输出，其 的比例会小于投入增加的比例，因此对规 水平的关注。近年来，关于高校绩效的研 中 xj=（x1j，x2j，…，xm）j T，yj=（y1j，y2j，…，ys）j T 模效益递减的决策单元应减少投入，以便
DMU1 DMU2 DMU3 DMU4 DMU5
表 2 原值与达到有效的目标值的比较
科研人员的数量 50.75 47.00 53.50 50.00 59.00
人员目标值 50.75 47.00 33.40 46.50 34.04
科研投入 52.49 70.53 24.29 45.59 25.33
投入目标值 52.49 70.53 24.29 45.59 25.33
当 θ＝1，s-，s+不全为 0 时，DMUj0 为弱
用到高校科研绩效评价上提供了理论依 计问题；吕松和王从东（2005）根据学校内 DEA 有 效 ； 当 θ =1，s -＝0 并 且 s +＝0 时 ，
据。
关键词：数据包络分析；科研；绩效评价 中图分类号：G472 文献标识码：A 原标题：基于 DEA的高校内学院科研绩效 评价研究 收录日期：2012 年 1 月 4 日
一、引言 随着知识经济时代的到来，科学技术
部科研管理的需要，结合学校自身的情 DMUj0 为 DEA 有效。
况，构建了高校科研绩效量化考核体系；
并 可 以 将 没 有 达 到 DEA 有 效 的
而武书连等（2008）综述了中国大学研究 DMUj0 的 输 入 、输 出（x0，y0）“ 投 影 ”到 在
《合作经济与科技》 2012 年 3 月号上（总第 436 期）
31
管理 / 制度
基于熵权法和 Topsis 评价的用户满意度研究
□文 / 邬钧云
（江西理工大学经济管理学院 江西·赣州）
DMU8 0.611 0.705 0.868 drs 规模报酬，其中综合效率也被称为技术效 致。此外，还有一些学院（学院 4、5、8）还