基于SBM-DEA模型的江苏省高校科技创新效率测度分析

廖果平 尚晓文 王超

[摘 要] 高校是国家科技创新体系的创新主体之一。江苏省高校教育资源丰富，为高科技产业输出了大量的高素质人才资源和丰富的创新知识。本文基于非径向的超效率SBM-DEA模型，对江苏省高校科技创新效率进行了测算。

[关键词] SBM-DEA模型;江苏省高校;科技创新效率

[基金项目] 江苏省教育科学“十三五”规划2018年度课题“AI时代商科大学生数字素养培育路径研究”（B-a2018/01/28）;常州大学2016年度教研课题“供给侧视角下工科院校会计本科人才培养可持续发展的实现路径研究”（CDSXY201601）;常州大学2019年度大学生创新创业基金项目“江苏省工科院校科技创新效率测算及对策研究——基于三阶段DEA方法”（2019-09-B-12）

[作者简介] 廖果平（1973—），湖南宁乡人，会计学硕士，常州大学商学院副教授，研究方向为绩效测度与评价。

[中图分类号] G646    [文献标识码] A    [文章编号] 1674-9324（2020）39-0281-02    [收稿日期] 2020-05-08

党的十八大以来，***等中央领导一直强调创新是驱动国家发展的核心，而科技创新在创新驱动发展战略中发挥了支撑引领作用。高校作为国家科技创新体系的创新主体之一，是各种科技成果的主要生力军。为了促进江苏省高校更好的融入区域创新体系，促进高等教育的协调创新，本文基于非径向的超效率SBM-DEA模型，分别选取了四个投入指标和四个产出指标，对江苏省高校科技创新效率进行了测算分析。

一、指标选择与数据来源

1.指标选择

本文科技创新投入和产出指标的选择分别从科技创新资源的配置和科技创新产出两方面来衡量。其中科技创新资源的配置包括各高校人力资本投入、经济资本投入和社会资本投入，测量指标分别选取研发全时当量人员数、政府资金投入数、企事业单位委托经费以及内部经费支出数。科技创新产出包括各高校学术效益、经济效益和社会效益，测量指标分别选取教师学术论文发表篇数、鉴定成果数、技术转让实际收入数和成果授奖数。由于成果授奖数有国家级和非国家级之分，本文分别对国家级和非国家级成果授奖数分配0.8和0.2的权重计算取得。

2.数据来源与标准化处理

本文数据来源于2008年—2018高等学校各年科技统计资料汇编，选取江苏省高校作为研究对象。江苏省高校共38家，本文剔除3家产出数据为0的南京医科大学、盐城师范学院和南京晓庄学院，剩余研究样本35家。由于选取指标的数值差异比较大，而且人员数以及金额等指标具有不同的性质。因此本文采用将原始数据除以该指标的标准差的形式对投入产出指标的数据进行标准化处理，以保证效率测算结果的准确性。

二、SBM-DEA模型建立

本文采用基于非径向的超效率SBM-DEA模型对江苏省高校科技创新效率进行测算。该模型在目标函数中加入了松弛变量，强调产出的增加可以在投入不变的前提下实现。无效率的测算基础是可减少投入和可增加产出的平均数，从而保证了测算结果的准确性，也符合高校科技创新投入的最大化产出目标。

三、江苏省高校科技创新效率的测算

对江苏省35家高校的科技创新效率采用非径向的超效率SBM-DEA模型进行测算，结果如下表所示。

由表1数据可知，江苏省35个高校中，科技创新效率值超过1的高校共21家，效率平均值为1.0332，整体水平超过1，说明江苏省高校的整体科技创新效率较高。其中效率最高的高校是常州工学院，效率值达到2.4618，而效率最低的高校是中国药科大学，效率值只有0.4219。

在效率值较高（高于1）的21家高校中，东南大学和南京大学为985高校，江南大学、南京航空航天大学、中国矿业大学等为211高校，这些高校处于技术前沿面，科技创新资源配置结构合理，科技创新利用率高、产出与投入均衡度高，没有出现投入不足或允余现象。常州工学院和徐州医科大学属于二本院校，但是效率值的测算结果位居前两名，主要原因是投入相对较少，产出相对较高，可以对其进行进一步分析，为高校科技创新效率的提高提供参考依据。效率值低于1的14家高校，其科技创新效率低的原因在于资源配置不合理，资源未得到充分利用等。如中国药科大学，研发人员、政府资金投入、企事业单位委托经费以及内部经费支出4个投入指标分别排名第17位、24位、22位和19位，但是鉴定成果数产出指标排名第34位，效率值低的原因可能是投入允余造成的，苏州大学属于211高校，4個投入指标分别排名第2、7、3和5位，而产出指标中只有论文发表数排名第3名，另外三个产出指标分别排名第16、23、28位，存在典型的投入允余问题。同样属于211高校的南京师范大学，投入指标排名都在24位以后，效率值偏低可能是投入的原因不足造成的。

四、结论

本文构建了非径向的超效率SBM-DEA模型对35所江苏省高校的科技创新效率值进行测算，得出以下研究结论：第一，从总体来看，江苏省高校科技创新效率值较高，大部分高校已经达到技术前沿面，各高校的科技创新资源配置合理，资源利用率较高，科研成果转化能力较强。第二，从个体来看，虽然江苏省各高校地处经济发达的长三角城市群，科技产业发展迅猛，但是各高校的科技创新效率水平不均衡，特别是极少数占有优越科研资源的211高校，创新效率明显偏低。

总之，江苏省各高校在科技创新管理和发展过程中，应综合考虑科技创新资源的投入、科技创新产出以及科技创新环境三方面，保证资源投入的有效性。在政府、企业、高校等多方的综合作用下，探索适合高校自身发展的科技创新投入产出方式，从而推动高校科技创新和国家创新体系的建设完善。

参考文献

[1]王成斌，宋旭峰.新中国成立70年来江苏高校科技创新的经验与前瞻[J].中国高等教育，2019（10）：10-13.

[2]蔡文伯，杨丽雪.中国高校科技创新效率的区域差异及其收敛性分析——基于2000-2016年面板数据[J].现代教育管理，2020（2）：62-70.

[3]廖果平，王云婷.长三角城市群环境治理效率及其影响因子分析[J].常州大学学报（社会科学版）2020（3）：70-79.