基于DEA-Malmquist方法的高校科研活动分类绩效评价实证研究

王 忠, 文宇峰, 孙玉芳, 陈谦明

高等学校(以下简称“高校”)即培育科技人才的摇篮，也是我国科技创新体系的重要组成部分。近年来，我国持续加大高校科研投入，在一定程度上推动了高校科研成果的产出。但单一的投入或产出数据很难评价高校科研活动的绩效水平，尤其是对不同学科、不同层次、不同规模的高校科研活动的绩效评价。2018年，国务院印发的《关于优化科研管理提升科研绩效若干措施的通知》，要求对科研项目的绩效实行分类评价，并建立以创新质量和贡献为导向的绩效评价体系。而如何围绕高校的基础研究与应用基础研究类项目、技术与产品研发类项目、应用示范类项目开展分类绩效评价，以加强科研活动关键环节考核，准确评价科研成果，成为亟待探索解决的问题。

一、文献综述

数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)被广泛应用于高校绩效评价领域。DEA是一种综合管理学、数理经济学和运筹学等多种学科的分析方法，适用于相对效率的评价，尤其是不同类型的多投入、多产出的效率评价。DEA模型是由Charnes等人于1978年提出的一种基于相对效率的投入产出分析方法，其导出的非参数模型，如Charnes-Cooper-Rhoder(CCR)和Banker-Charnes-Cooper(BCC)，因其不需要对输入和输出赋予先验权重及可衡量多输入和输出的决策单元相对效率的优势，已被广泛用于效率评估中。为克服传统DEA模型中的问题，许多学者也对其进行了改进提升，比如，为使有效单元做进一步的比较分析，Andersen等人(1993)提出了超效……