基于dea评价的高校科技经费绩效研究.docx

2
基于DEA评价的高校科技经费绩效研究
依据《2010年高等学校科技统计资料汇编》数据显示，我国高校纵向和横向科技经费逐年增加，科研事业费、主管部门专项费、其他政府部门专项费、企事业单位托付经费和各种收入中转为科技经费等各种形式的利益主体间互动的结果，也是不同类型组织间信息的沟通与沟通的过程，涉及的内容比较多，要对其绩效进行评价较为简洁。现综合参考相关文献资料，并结合高校科技经费使用的实际状况，初步设定以下投入、产出指标来衡量高校科技经费绩效状况，其中输入指标3个：科技经费拨入金额（千元）、科技经费支出金额（千元）、科技人力（人）；输出指标6个：出版科技著作（部）、发表论文（篇）、国家级项目验收（项）、专利数（项）、技术转让合同数（项）、科技成果获奖数（项），其数据来源于《2010年高等学校科技统计资料汇编》。
4
　　（二）模型构建
　　
　　数据包络分析的运用必需基于正确的评价目的，要得到合理的评价结果和决策支持依据，就必需进行投入、产出指标的合理选择。本争论以高校科技经费绩效为争论对象，为高校财务管理工作供应决策服务。为此，本争论将全国不同地区高校作为决策单元DMU，并参考不同地理位置的高校科技经费投入、产出状况，接受DEA的相对有效性来检验其规模效率。
　　
　　数据包络分析要求决策单元的个数必需是投入和产出指标总数的两倍以上；同时这些决策单元必需是可以比较的，也就是具有相像性的特点。本争论以不同地区高校的科技经费投入、产出数据来满足要求。
5
　　
　　数据包络分析模型较多，依据高校科技经费绩效的评价要求，本争论认为CCR模型作为基本模型较为适合评价目的和对象，当然也可以结合其他模型来进行综合评价。CCR模型如下：
　　min［θ-ε（■TS-+eTS+）］■Xjλj+S-=θX0■Yjλj-S+=Y0λj≥0，j=1，…，nS-≥0，S+≥0
　　其中■=（1，1，…，1）T∈Em，e=（1，1，…，1）T∈ES
　　依据数据包络分析CCR模型的相关数学推导可以发觉，令ε为阿基米德无穷小，规划问题（Dε）的最优解则为：λ■，S■-，S■+，θ■，于是有：（1）当θ■=1，则DMUj0为弱有效；（2）当θ■=1且S-=0，S+=0，则DMUj0为有效。这一模型可以用来推断决策单元的总体效率，也就是能够推断出不同地区高校的科技经费总体效率。 　　
　　在确定CCR模型之后，可以依据相关统计数据进行归类整理，，并得到相关图表，从而推断出指标是否有效以及是否需要调整指标体系，或者重新进行模型选定。
　　
　　假如数据包络分析最终结果与实际状况差别较大，则需要对原有评价指标体系进行调整，重新进行计算。通过对投入、产出指标体系的反复调整，可以关怀我们发觉不同指标对结果的影响，从而依据实际状况推断指标的合理性，进行正确的数据包络分析模型求解。
7
　　
　　通过CCR模型的求解，可以得到不同决策单元的效率分析、规模收益和松弛变量分析，从而推断出指标对最终评价结果的影响，关怀我们依据实际评价对象为财务决策供应依据，制定出合理的科技经费绩效方案。
　　（三）模型计算结果与分析
　　CCR模型较为简洁，因此现有的启发式算法等难以胜任，。目的是为了综合评价高校科技经费绩效水平，对高校科技经费的投入、产出状况做出全面的分析、争论，并为进一步提高科技经费的财务管理水平供应决策依据。
　　
　　在统计数据中，选取28个省市作为DMU单元来进行计算。如表3所示，可以看到28个省市科技经费使用状况中有7个地区（北京、上海、天津、辽宁、安徽、海南、宁夏）的θ值等于1处于总体效率前沿面（见表3）。这说明这些地区科技经费的投入相对于产出的有效利用程度较高，从技术效率来说是有效的；而其余的21个地区的θ值小于1未处于总体效率前沿面，技术效率较低。
　　
　　设K=∑λj，则K就是决策单元的规模收益值。K取值不同，说明决策单元的规模收益不同。K=1时，表示规模收益不变；当K1时，表示规模收益递减。K值越大越说明投入与产出不成比例，没必要再增加投入造成资源铺张。
8
　　2009年28个省市中处于有效前沿面的8个地区为高校科技经费的规模收益不变，说明这些地区高校达到了最大规模产出点，处于理想的投