摘 要：高等学校是我国科学研究的重要组成部分，在国家的创新体系中占据至关重要的地位，合理有效的科研投入产出效率对于优化科研资源的配置、更好地激发高校的创新潜力、营造和谐科研环境、促进高等院校科学技术研究开发水平的提高以及推进国家科技创新体系的建立和发展都具有重要的意义。本文采用数据包络分析（DEA）方法对高校科研投入产出效率进行研究，并进行相关分析。
关键词：高校科研；科研投入产出效率；数据包络分析（DEA）；投影分析
在知识经济时代，随着我国创新型国家建设的不断深入发展，政府以及社会对科学研究的活动的投入呈现持续性增长的趋势，科学研究对经济社会发展的贡献度日益提高，一个国家的高等学校的科研水平，是一个国家综合国力的体现，从一个方面反映了这个国家科技、教育和文化发展水平。随着国家对科学研究投入的力度不断加大，科学研究经费的使用情况和科学研究相关资源的利用情况越来越受到国家以及社会的广泛关注，因此，在科学管理中加大对科学研究的投入产出效率的研究，已经成为提高科学研究的资源配置效率和科学研究管理水平的迫切需求。
然而，随着我国科研投入的不断加深，我国仍然面临着科技资源稀缺的局面，高等学校面临着如何在资源有限的情况下，合理的利用并开发资源，如何提高自身的科研效率，这使我们有必要对高等学校科研投入产出效率进行一定的研究和分析，研究这些高校的资源利用情况，是否达到了预期的目标以及是否存在不足的情况，找到存在的问题，以及该如何改善。
一、方法介绍
（一）数据包络分析方法
数据包络分析法（DEA）是应用线性规划的方法将有效决策单元和非有效决策单元进行分离，以此来对某一效率进行分析。是美国著名运筹学家Charnes等提出的，以相对效率为基础发展起来的一种效率评价方法。它不仅可以对同一种类型的各决策单元（decisionmakingunit，DMU）的相对有效性进行评价、排序，而且还可以利用DEA“投影原理”进一步分析各决策单元非DEA有效的原因及其改进方向，从而为决策者提供重要的管理决策信息。具体方法是，它将有效决策单元的线性组合构成的分段超平面作为生产前沿面，将其他决策单元与这个生产前沿面进行比较，以此来确定相对效率。数据包络分析法（DEA）提出了一个计算某个决策单元到生产前沿面之间距离的简单有效的方法，即通过计算决策单元相对于生产前沿面最大可能的投入减少或是最大可能的产出增加，并且根据这个来判断该决策单元投入产出的相对效率的高低。
（二）利用DEA方法进行评价的思路
1、明确评价的目标，并围绕评价的目标对评价对象进行分析。
2、建立评价指标体系，确定能够全面反映评价目标的指标体系，并且把指标间的一些定性关系反映到权重的约束中。
3、选择决策单元（DMU）。
4、收集和整理的数据具有可获得性，根据有效性分析的目的和实际问题的背景选择适当的DEA模型进行计算。
5、进行DEA有效性分析，根据计算结果，得出相关的结论，并对非DEA有效的决策单元进行改进。
二、实证研究
（一）指标选取及数据来源
高校的科研投入包括种类较多，根据投入的形式的不同，可以分为人力投入、物力投入和财力投入。高校的科研投入是指为了满足科学研究工作的顺利进行所投入的各方面要素的总和。高校的科研产出是指科研人员利用科技资源和科研投入要素开展科学研究活动所形成的各种以一定形式表现出来的科研成果。
通过总结前人的研究，本文在投入指标上选取，科技人力和财力投入作为科研投入指标，科技人力是指研究与发展全时人员，财力投入是指政府资金和企事业委托。产出指标主要选取出版科技著作、发表学术论文、科研成果获奖数、鉴定成果数、技术转让当年实际收入。
（二）研究结果与相关分析
由此可知，28所高校的技术效率的平均值为0.750。纯技术效率的平均值为0.862。
具体分析：
由图表可知，造成省属高校的科研投入产出效率非DEA有效的原因如下：
（5）发表学术论文篇数不足。如，DMU5和DMU16。
四、结论
本文利用数据包络分析（DEA）方法28所省属“211工程”院校进行投入产出效率研究，得出了这些高校的技术效率，纯技术效率，规模效率的结果，并进行了相关分析，并且对非DEA有效的高校进行投影分析，最终了解高校的科研投入产出效率情况，高校的科研效率的改善可以根据高校自身特点和具体情况进行相关改进。本文的研究不足是在投入产出指标选取的不够全面，由于数据的来源、方法的选取、研究的结果还有不足的地方，这需要在今后的研究中进一步的改善。
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