基于DEA的高校创新型科研团队绩效评估实证研究

摘 要：采用数据包络分析方法，对科研团队投入产出绩效及其差异、特点进行测算和分析，得出如下结论：科研团队整体研究绩效较高，大部分距离生产前沿面较为接近；有6个团队科研技术效率、纯技术效率和规模效率都为1，构成了团队科研活动的生产前沿面，同时规模报酬最优；有5个科研团队科研整体技术无效，但是纯技术效率为1，通过调整团队科研活动规模就可实现整体技术有效。根据人力投入规模和绩效得分高低划分科研团队的类别，分析每一类的特点并提出提升绩效的措施。

关键词：高校；创新型科研团队；数据包络分析（DEA）；绩效评估；实证研究

一、引言

21世纪，人类迈入知识经济时代，知识多元化和综合化、科学集成化和分支化不断加剧，学科间形成了相互交叉、渗透的格局。在这一背景下，科研人员早先能够单枪匹马完成的工作，现在需要研究团队联合攻关。有数据显示，在诺贝尔奖设立的100多年间，合作研究的获奖数逐年增加，几乎每项有影响力的科研成果都是团队共同努力的结果。2004年，我国教育部实施了“长江学者和创新团队发展计划”，从此创新型科研团队在各级各类的高等学校遍地开花，逐渐成为了高校科研活动的普遍模式。创新型科研团队凝聚并稳定优秀的创新人才和群体，针对科学、技术发展中的前沿问题，通过成员间知识的共享、传递和扩散，提高知识的融合速度和创新效率，提升高校的创新水平和竞争能力，为建设创新型国家贡献力量。

国内外对于团队、科研团队、创新型科研团队的研究已经形成一定规模。早期，贝尔纳（1939）和库恩（1962）分别对科研组织和科学共同体进行研究，为分析科技创新团队的形成和发展提供了概念工具。罗宾斯（1994）、拉姆斯登（2000）、哈里（2005）等深入探讨了科研团队的概念、内涵、目标等。西方相关文献大多是围绕着企业创新团队进行的，而我国从一开始就指向了高校科研团队，研究领域主要集中在团队人员构成、内部组织结构与协作特征，团队组织管理手段、途径、模式，团队发展制约因素与对策，团队建设方法、意义、原则，团队激励机制及其支持系统，团队创新能力、效能评价，团队创新绩效评估指标体系构建和应用等。但关于创新绩效评估方面的实证研究，只有少数研究者进行了有益尝试。何丁喜和叶枫（2007）采用数据包络分析方法对农业科研团队投入产出效率进行探索；[1]张喜爱（2009）基于层次分析法构建科研团队绩效评价指标体系；[2]刘慧群（2010）建立科研团队综合评价指标体系，并采用加权灰色关联分析验证其合理性；[3]曹献飞（2012）应用可拓理论建立高校科研团队绩效评价模型，并进行实证验证；[4]李鹏和张俊飚（2013）基于数据包络方法，测算农业科研团队协同创新绩效，并分析效率较低的原因和对策[5]。

上述实证研究普遍存在应用范围较窄、只采用年度数据、没有考虑投入产出时滞期、测算结果难以进一步分析等问题。为此，本文以高校创新型科研团队为研究对象，考虑其科学研究活动的创新目标和投入产出特征，采用经典绩效评估方法数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA），构建投入产出指标体系，同时确定时滞期，测度科研团队创新绩效并划分类别，在此基础上提出有针对性的对策建议。在理论上，丰富了创新型科研团队的绩效评估模型；在实践中，其实证测算结果可为高校科研管理机构、高校本身和团队领导者提供帮助，有助于科研政策的制定和策略调整。

二、模型、变量和数据

（一）数据包络分析

科研活动具有典型的多投入、多产出特征，分别代表着科学研究的过程和结果。如果仅通过建立指标体系加权平均测算科研团队绩效，往往会注重绝对数量，人多规模大、有影响力的科研团队无论努力与否都会因其成果多而排在前列，不利于规模大小不同团队的横向对比，所以采用产出与投入相对比的DEA方法是非常适当的。

1978年，Charnes等人首次提出数据包络分析（DEA）方法，该方法通过假设投入或者产出不变，建立生产活动的有效前沿面，将每个决策单元投影到前沿面上，并根据决策单元偏离前沿面的程度来判断它们是否有效。[6]直接在生产前沿面上的决策单元称为技术有效，离生产前沿面越近决策单元就越有效，相应计算出来的技术效率值就越高，即创新团队的科研绩效也越高，但最高不能超过1。技术效率还能分解成纯技术效率和规模效率，分别表示科研团队由于管理、技术和规模因素影响的科研绩效。[7]DEA方法不需要人为设置权重，也没有严格限制投入产出函数形式及变量的价格信息，因其简单、方便、容易理解而被广泛采用。限于篇幅，此处不再赘述。

（二）变量选择和数据来源

创新型科研团队一般都以博士生导师等专业技术人员为核心成员，同时包括研究方向相同的硕士生导师、普通青年教师、博士生和硕士生等。作为一个整体，科研团队进行科学研究时投入了人力和经费，同时产出专利、著作、论文、奖励等科研成果和技术转让收入等经济效益。科研项目具有双重属性，既代表着科研经费的取得，又意味着相关系列成果的形成，因与前面的经费投入和成果产出重复，此处不作为评价指标。具体指标见表1所示。

需要说明的是，指标X1为团队中全时人员数量加上非全时人员折合全时人员数量，团队成员既包括教师又包括学术型研究生；指标X2包括团队取得的横向和纵向课题经费中实际内部支出数；为体现科研产出的创新性，指标Y2为中国科学引文数据库（CSCD）论文和国外SCI、EI检索论文；指标Y4仅限于省部级以上科研奖励。考虑科学研究是一个长期、持续的过程，从投入到产出会有一定的时间跨度，很多科研成果是多个团队成员长期积累的结果。因此，在评价团队科研绩效时必须涉及较长的时间段，本文选择3年为一个计算期，并借鉴国内外相关文献，确定时滞期为1年。即投入数据为2009-2011年的合计数，产出数据为2010-2012年的合计数。所有原始数据均来源于对自然科学研究领域科研团队进行的问卷调查，涉及到16个科研团队的428名科研人员和研究生。数据处理软件为DEAP2.1、MaxDEA5.2和SPSS17.0等。

三、实证结果与分析

（一）高校创新型科研团队绩效评估结果及分析

对所有原始数据汇总后输入软件进行处理，选择DEA最基本的C2R和BC2模型，测算结果如表2所示。可见，16个创新型科研团队科研投入产出绩效（技术效率）平均值为0.933，纯技术效率平均值为0.962，规模效率平均值为0.968，说明大部分科研团队的科研活动距离生产前沿面非常接近，没有难以逾越的差距。

其中：（1）16个科研团队科研绩效及其分解指标平均值都较高，说明大部分团队科研活动在技术水平、管理流程、规模大小等方面的调整空间都较窄，整体差距较小；（2）科研绩效最高的是DMU 3、7、8、10、11、12，这6个团队科研技术效率、纯技术效率和规模效率都为1，构成了团队科研活动的生产前沿面，同时规模报酬最优，因而保持现有规模无需调整即可；（3）投入产出绩效高于0.9的科研团队有DMU1、4、5、9、15、16，这些团队科研活动距离生产前沿面的差距在10%以内，可在保持目前投入前提下采取各种激励措施促进产出，提高科研绩效水平直至接近或者达到生产前沿面；DMU4、5、9、15、16这5个科研团队还存在一个共同的特征，即科研整体技术无效但是科研纯技术效率为1、科研规模效率不为1，所以通过调整团队科研活动规模就可实现整体技术有效；（4）技术无效的10个科研团队中，只有DMU4处于规模报酬递增阶段，可适当扩大科研团队规模来接近最优；DUM1、2、5、6、9、13、14、15、16这9个团队处于规模报酬递减阶段，可缩小其科研活动规模来提高其规模效率和整体绩效；（5）技术和规模都无效的创新型科研团队有DMU1、2、6、13、14，这几个团队的整体科研绩效偏低，距离生产前沿面较远，特别是DMU2和DUM6，绩效水平在0.8以下。这说明这几个科研团队存在科研管理、技术创新、规模优化等方面的问题，必须找到根源加以解决。

（二）高校创新型科研团队的绩效类别分析

为进一步分析科研团队的不同类型及特点，根据人力投入多少和绩效得分高低来划分科研团队的类别，其中A类规模大、绩效高；B类规模大、绩效低；C类规模小、绩效高；D类规模小、绩效低。人力投入的划分标准为60人年，超过标准则规模大，否则为规模小；绩效的划分标准为0.9，超过标准则绩效高，否则为绩效低。具体如表3所示。A类团队有4个，尽管规模较大，但科研绩效仍然很高，这类科研团队可着眼于挖掘现有人员的科研潜力，激发他们的科研热情和创新能力，努力形成更多的科研成果。B类科研团队只有两个，这类团队规模大，但科研绩效偏低，需要优化内部人员，实行奖惩适度的激励机制，建议长期无成果也没有科研热情的团队成员逐渐淡出团队，吸引更多科研能力强的新成员加入。C类科研团队有8个，它们规模小但绩效高。这类团队应该根据情况稳定规模或者适度增加人手，但前提条件是引进的人才需要德才兼备，既有科研热情又有创新能力。D类科研团队有两个，它们规模小而且绩效低。对于这种类型的团队，需要找到科研绩效低的关键原因，到底是现有人员创新水平有限还是潜力没能得到激发，抑或人力和经费投入限制，有针对性地制定解决的措施，努力提升团队科研绩效。

四、结论及对策建议

教学、科研和社会服务是高等教育的三大基本职能。随着我国加快建设创新型国家战略部署的稳步实施，创新型科研团队成为自然科学领域的常见研究模式。为准确评价其科研活动，本文采用数据包络分析方法，对16个科研团队的投入产出绩效及其类别差异、特点进行测算和分析，得出如下结论。

整体上，16个科研团队的科研绩效较高，在技术水平、管理流程、规模大小等方面的调整空间有限。其中，6个团队科研技术效率、纯技术效率和规模效率都为1，构成了团队科研活动的生产前沿面，同时规模报酬最优；5个科研团队整体技术无效但是纯技术效率为1，通过调整团队科研活动规模就可实现整体技术有效；仅有1个科研团队处于规模报酬递增阶段，9个团队处于规模报酬递减阶段，可通过调整科研活动规模来提高其规模效率和整体绩效。根据人力投入和绩效得分来划分科研团队的类别，分析每一类的特点并提出改进、提升绩效的措施。针对我国创新型科研团队的发展现状和绩效评估结果，提出如下对策建议。

第一，卓越的领军人物是科研团队的核心支柱和精神领袖，他首先要具备较高的学术素养、科研品德和坚定信念，其次要有敏锐的学术敏感性和感悟力，最后要有良好的协调、管理能力和精神感召力。通过培养和选择科研团队的学科带头人，建立并优化学术梯队，形成团队内部传帮带的良好氛围，同时重视团队的文化建设。在团队领袖的感召下，所有成员同心协力、团结协作、奋勇争先，为团队的共同目标贡献自己的力量。

第二，转变传统的科研团队领导方式和管理体制，在团队中形成学术主导而非行政主导的风气。所有团队成员根据科研能力和水平进行提拔和奖惩，杜绝近亲繁殖、面子工程等现象。所有团队成员没有高低贵贱之分，建立唯能力和品行的考核与激励机制，对高水平成果加大奖励力度，鼓励所有团队成员多出成果、出好成果。

第三，对规模较小、资源缺乏的新建团队，高校科研管理部门应适当予以帮助，团队成员也要通过多种渠道筹措科研经费，或者与其他团队共享科研资源和平台，实现资源和人才的流动、学科交叉和融合，在此基础上提高科研资源的利用效率，好钢用在刀刃上。在有限的投入下激发潜力，提升科研产出和绩效。

参考文献：

[1]何丁喜，叶枫.基于DEA的农业科研团队绩效评价研究[J].农业科技管理，2007（5）：35-37.

[2]张喜爱.高校科研团队绩效评价指标体系的构建研究[J].科技管理研究，2009（2）：225-227.

[3]刘慧群.高校科研团队绩效考核机制研究[J].科技进步与对策，2010（24）：138-142.

[4]曹献飞.基于可拓理论的高校科研团队绩效评价研究[J].科技管理研究，2012（12）：130-133.

[5]李鹏，张俊飚.农业科研团队协同创新绩效测度的实证研究[J].软科学，2013（4）：88-93.

[6]Charnes A.，Cooper W.W.Preface to Topics in Data Envelopment Analysis [J].Annals of Operations Research，1984（1）：59-94.

[7]Banker R.D.，Charnes A.，Cooper W.W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiency in Data Envelopment Analysis [J].Management Science，1984（9）：1078-1092.

（责任编辑 陈志萍）

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