教育科技資源配置分析論文
1DEA評(píng)價(jià)方法
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法是一種針對(duì)多投入和多產(chǎn)出同類型部門，進(jìn)行相對(duì)有效性綜合評(píng)價(jià)的系統(tǒng)分析方法。它實(shí)質(zhì)是運(yùn)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，比較同類型決策單元間的相對(duì)效率，實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)決策單元（DMU）的綜合分析，如確定每個(gè)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(dāng)，及提供如何進(jìn)行有效調(diào)整等許多有價(jià)值信息，是目前評(píng)價(jià)相對(duì)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(fù)雜系統(tǒng)的相對(duì)效率評(píng)價(jià)問(wèn)題；②它無(wú)需事先人為設(shè)定指標(biāo)權(quán)重和預(yù)先估計(jì)參數(shù)，克服了權(quán)重確定中人為主觀因素影響的“剛性”；③DEA方法中用到的相對(duì)有效性概念與經(jīng)濟(jì)學(xué)的Parato有效性等價(jià)，符合科技資源優(yōu)化配置的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。這些契合點(diǎn)使對(duì)DEA的選擇不僅可行，而且相對(duì)較好［4］。
1.1DEA方法中的C2R模型
模型所涉及變量的經(jīng)濟(jì)含義為：θ為DMUj的相對(duì)綜合效率（0≤θ≤1），反映了第j個(gè)決策單元資源配置的合理程度。θ越大，說(shuō)明相對(duì)于其它被評(píng)價(jià)單元，第j個(gè)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(gè)決策單元線性組合權(quán)重。決策單元通過(guò)這種線性組合，能重構(gòu)出一個(gè)相對(duì)所有被評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)各個(gè)決策單元資源配置效率進(jìn)行比較評(píng)價(jià)。
1.2DEA方法中的BC2模型
C2R模型是在決策單元的生產(chǎn)可能集滿足凸性、錐性、無(wú)效性與最小性公理基礎(chǔ)上構(gòu)建的，但事實(shí)上，并非任何時(shí)候錐性都成立。
2高等教育科技資源配置指標(biāo)體系
高等教育科技資源是一個(gè)開放的系統(tǒng)，與環(huán)境間存在廣泛的資源流入和流出的關(guān)系。具體來(lái)說(shuō)，就是高等教育科技資源系統(tǒng)要消耗一定社會(huì)資源，如人力資源、財(cái)力資源和物力資源等，同時(shí)系統(tǒng)也為社會(huì)提供發(fā)展所需的教育成果，如高素質(zhì)人才、高科技成果等。高等教育科技資源優(yōu)化配置的目標(biāo)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(cái)力資源和物力資源消耗，充分實(shí)現(xiàn)高等教育科學(xué)研究的各種職能，使培養(yǎng)人才、發(fā)展科學(xué)和服務(wù)社會(huì)的產(chǎn)出最大化，即提高高等教育科技資源投入產(chǎn)出效率［6］。運(yùn)用DEA方法及模型評(píng)價(jià)高等教育科技資源配置相對(duì)效率時(shí)，首先要確立各項(xiàng)投入與產(chǎn)出指標(biāo)�；谏鲜隹紤]，本文構(gòu)建了高等教育科技資源配置評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。輸入指標(biāo)為：專任教師人數(shù)X1，其他教職工人數(shù)X2，教授人數(shù)X3，生均預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)X4，生均預(yù)算內(nèi)公用經(jīng)費(fèi)X5，圖書擁有量（萬(wàn)冊(cè)）X6。輸出指標(biāo)為：在校生數(shù)Y1，科研項(xiàng)目數(shù)Y2，發(fā)表文章數(shù)Y3。
3黑龍江省高等教育科技資源配置效率的DEA評(píng)價(jià)分析
3.1技術(shù)有效性和規(guī)模有效性評(píng)價(jià)
本文利用C2R模型與BC2模型，對(duì)黑龍江省1997-2006年高等教育科技資源配置的相對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)模型中決策單元的輸入、輸出指標(biāo)值均來(lái)源于1997年-2006年該省統(tǒng)計(jì)年鑒。評(píng)價(jià)是從該省高等教育科技資源配置的技術(shù)有效性和規(guī)模有效性兩方面進(jìn)行的。設(shè)有10個(gè)決策單元Uj（j=1，2，…，10），它們分別為該省連續(xù)10年各個(gè)年份高等教育科技資源活動(dòng)情況。以高等教育科技資源配置評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為框架，聽(tīng)取專家意見(jiàn)并結(jié)合該省實(shí)際選取輸入輸出指標(biāo)。其中Xj表示第j年本省高等教育投入指標(biāo)，Yj表示第j年該省高等教育產(chǎn)出指標(biāo)。采集數(shù)據(jù)如表1所示。綜合考慮該省高等教育科技資源配置縱向評(píng)價(jià)的技術(shù)有效性及規(guī)模有效性，將最終選取的輸入指標(biāo)X1，X3，X5和輸出指標(biāo)Y1，分別代入C2R模型和BC2模型，利用MAT-LAB軟件，運(yùn)算結(jié)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(shuō)明黑龍江省大多數(shù)年份為高等教育科技資源配置技術(shù)有效單元，高等教育輸出相對(duì)于投入而言已達(dá)到最大，其科技資源配置是技術(shù)有效的；而θ1不為1的年份為非技術(shù)有效單元，其高等教育科技資源配置不是技術(shù)有效的，產(chǎn)出沒(méi)有達(dá)到最大，應(yīng)適當(dāng)擴(kuò)大產(chǎn)出。此外，表2中只有2003年和2006年的θ2值為1，說(shuō)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(guò)�。欢�2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(chǎn)出相對(duì)于投入量來(lái)說(shuō)沒(méi)有達(dá)到最優(yōu)，其科技資源配置規(guī)模效益遞減。根據(jù)黑龍江省高等教育科技資源近10年來(lái)的配置狀況繪制評(píng)價(jià)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(guó)高校擴(kuò)招達(dá)到較高峰值，并且在高等教育改革的大趨勢(shì)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(kuò)大。在1997-2006年期間，1999年是個(gè)明顯的分界點(diǎn)。1999年以前，主要是依靠增加財(cái)力投入以滿足教育需求，人力資源沒(méi)有明顯增長(zhǎng)。可以看出，單純依靠增加財(cái)力投入對(duì)高等教育科技資源的拉動(dòng)作用并不顯著，對(duì)配置效果也不明顯。1999年以后，由于高校擴(kuò)招和國(guó)家對(duì)人力資源的重視，浙江省開始增加人力資源的投入，適當(dāng)減少財(cái)力投入，導(dǎo)致生均教育事業(yè)經(jīng)費(fèi)減少，在校生數(shù)增長(zhǎng)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(kuò)大。雖然專任教師比重也在1999年以后有所攀升，但教育經(jīng)費(fèi)、專任教師和教授人數(shù)的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)不及在校生數(shù)的`增長(zhǎng)速度，說(shuō)明該省人力資源的增長(zhǎng)還不能適應(yīng)高等教育的快速發(fā)展。
3.2環(huán)境評(píng)價(jià)
參考國(guó)內(nèi)常用科技評(píng)價(jià)指標(biāo)，結(jié)合DEA評(píng)價(jià)模型的特點(diǎn)，選用了4個(gè)投入變量和3個(gè)產(chǎn)出變量。投入變量有：x1為科技活動(dòng)人員數(shù)（個(gè)）；x2為R&D人員數(shù)（個(gè)）；x3為科技經(jīng)費(fèi)支出（千元）；x4為R&D經(jīng)費(fèi)支出（千元）。產(chǎn)出變量有：y1為技術(shù)性收入（千元）；y2為發(fā)表科技論文數(shù)（篇）；y3為專利申請(qǐng)受理數(shù)（件）［7］。以該省及下屬13個(gè)市作為決策單元，采集2006年有關(guān)科技投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運(yùn)用C2R和BC2模型，其計(jì)算結(jié)果如表3所示。由表3可見(jiàn)，哈爾濱、雞西、大慶、伊春和綏化5市的技術(shù)性和規(guī)模性同時(shí)達(dá)到相對(duì)有效；佳木斯市、七臺(tái)河市和牡丹江市的BC2模型達(dá)到有效，表現(xiàn)為技術(shù)有效；齊齊哈爾、鶴崗、雙鴨山、黑河和大興安嶺地區(qū)既未達(dá)到規(guī)模有效，也未達(dá)到技術(shù)有效，科技資源配置效率相對(duì)較低。另外，齊齊哈爾市、佳木斯市和牡丹江市表現(xiàn)為規(guī)模收益遞減，科技產(chǎn)出的倍數(shù)低于科技投入的倍數(shù)，說(shuō)明科技投入并未得到有效利用，應(yīng)加強(qiáng)科技投入的利用效率；而鶴崗、雙鴨山、七臺(tái)河、黑河和大興安嶺地區(qū)則表現(xiàn)為規(guī)模收益遞增，對(duì)這部分地區(qū)要進(jìn)一步加強(qiáng)科技資源的投入力度，以獲得更高的科技產(chǎn)出。另外，通過(guò)對(duì)模型C2R的進(jìn)一步研究和計(jì)算，并利用如下公式表示輸出虧空量（在現(xiàn)有的投入水平下），可對(duì)未達(dá)到資源有效配置的地市的科技投入產(chǎn)業(yè)值進(jìn)行理論上的調(diào)整。
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