江苏省高职院校科研经费绩效评价实证研究

摘 要 选择2013-2017年《高等学校科技资料统计汇编》中18家高职院校为研究样本，对江苏省内高职院校科研投入与产出情况作出综合绩效评价。选择高职院校科研绩效评价指标，构建高职院校科研经费绩效评价体系。研究显示，样本高职院校存在科研效率水平总体不均衡、教师分类管理不明确、科研经费投入与产出不匹配、激励机制和内在动力不健全、各类科研成果不突出等问题。江苏高职院校要提升科研绩效水平，需结合本校实际明确科研落脚点，实施教师科研分类管理，完善投入与产出绩效指标，建立健全融合激励机制，提升高质量科研成果。

关键词 高职院校;Super-SBM模型;科研经费;绩效评价

中图分类号 G718.5 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2020）33-0022-06

一、引言

2018年8月26日，江苏省委省政府印发《关于深化科技体制机制改革推动高质量发展若干政策的通知》，制定了四大项目共计30条科技改革政策措施，这是江苏贯彻落实《国务院关于优化科研管理提升科研绩效若干措施的通知》（国发[2018]25号）等文件精神的具体举措。高职院校作为重点培养应用技能型人才的学校类型，是高等教育重要组成部分。截至2018年12月，江苏高职院校共计89所，数量位居全国第一。此外，高职发展智库对全国1366所高职院校报送的《2018中国高等职业教育质量年度报告》进行统计，整理出2017年度高职院校科研社会服务经费排名，包括横向技术服务到款额、纵向科研经费、技术交易到款额。其中，排名全国第一的江苏农林职业技术学院年度科研经费高达12901万元，排名第二的无锡职业技术学院年度科研经费达到9186万元。随着高职院校校企合作办学的不断推进，高职院校参与企业技术研发、产品升级改造越来越多，高职院校科研经费普遍逐年增加，而这也引起了学界对高职院校科研经费绩效评价的研究。

二、文献综述

近年来，国外研究者Edward Martins Costa（2012）采用Dynamic-SBM模型和SBM-DEA模型深入分析了巴西高等教育研究机构2004-2008年科研绩效;M. Mahallati Rayeni和F. H. Saljooghi（2015）使用数据包络分析方法分析公平分配固定成本对大学技术和成本效率的影响;Joanicjusz Nazarko和 Jonas Saparauskas（2016）运用C2R-CRS产出为导向的DEA模型对波兰19所技术型大学绩效进行比较研究。国内研究者刘慧群（2013）提出高校职能转变在于科研团队变革，依据专家意见法征询15位专家意见，选取科研成果数量、质量和科研团队协作程度作为评价指标，构建高校科研团队绩效评价模型;高庆浩（2014）将修正后的平衡记分卡应用到科研经费的价值管理中;甘涛（2015）提出建立基于“投入-产出”视角的高校科研绩效考评模型，充分考虑科研效益、持续性和可靠性、根据实际情况保证公平性，同时要求该模型计算方法简便容易操作[1];梁珣（2015）运用数据包络分析方法Super-SBM模型对京津两地高校科研效率开展比较分析，得出天津市高校科研效率明显低于北京高校科研效率。综合以上国内外学者对高校科研绩效评价的研究，发现绝大部分研究都专注于本科高校科研绩效体系构建，很少有对高职院校科研绩效水平开展深入研究，常用的平衡记分卡和专家意见法来构建科研绩效评价模型主观性较强，同时对于绩效评价指标的选择缺乏针对性，特别是忽视了高职院校投入与产出的指标选用上应该突出高职院校的特点。

三、研究设计

（一）高职院校科研绩效评价研究样本获取与数据来源

江苏省教育事业近年来发展较快，不管是从学校数量方面还是从教育收入和教育支出方面都有显著增长。2017年，江苏省全年公共财政预算支出10621.4亿元，其中，教育支出达到2003.7亿元，比2016年增加8.7%。1995年江苏省高等教育学校数量仅有67所，2017年增长到136所。研究与发展经费收入从2013年的6744011万元增长到2017年的8870740万元，与此同时，参与科技统计的高校数量也从2013年的89所扩展到2017年的136所，见表1、表2。

江苏省各高职院校科技经费和人员投入也在逐年增加，与之对应的课题数也逐年增加。2017年当年高职院校具有研究与发展高级职称人数为1744人，比上年增加了15.42%，2017年高職院校课题投入人数2250人，比上年增加了18.17%。见表3。2017年江苏省内高职院校课题数达到4362项，比上年加了17.51%。2017年当年江苏省内高职院校科研经费投入494275万元，比上年增加6.49%。见表4。

为了便于对江苏省内各高职院校年度数据进行对比，本文依据教育部《高等学校科技资料统计汇编》，从中选择2013-2017年一直都有统计数据的高职院校为数据来源，剔除2013-2017年汇编中数据不全的学校，同时根据高职智库统计全国职业院校技能大赛获奖名单，研究样本最后选取了南京信息职业技术学院、江苏建筑职业技术学院、苏州工业园区服务外包职业学院等江苏省内18家高职院校。

（二）高职院校科研绩效评价指标选择

高职院校科研绩效评价指标主要分为投入指标和产出指标。高职院校投入指标体现在资金投入和人力投入方面，具体包括财政拨款、科研人员数量、课题数量和经费支出等;高职院校产出指标体现在科研成果方面，具体包括学术论文数量、课题成果、技术转让收入和科研获奖数量等。本项目初始选择科研绩效评价指标9项，其中5项投入指标和4项产出指标。确定5项投入指标为研究与发展活动高级职称人数、科技课题当年投入人数、科技课题总数、科技课题当年投入经费和科技课题当年支出经费;确定4项产出指标为国外及全国发表论文数量、当年技术转让收入、当年成果授奖数量、全国职业院校技能大赛高职组获奖积分[2]，见表5。

通过SPSS软件对5项投入指标和4项产出指标进行PEARSON相关性分析，为保证用数据包络分析法对绩效评估的准确性，把0.01水平上显著相关指标予以剔除。经过相关性分析筛选初始选择的投入和产出指标，最终确定高职院校科研绩效评价的投入和产出指标体系，投入指标分别是研究与发展高级职称人数和科技课题当年投入经费，产出指标分别是国外及全国发表论文数、成果授奖数和全国职业院校大赛高职组获奖分数，见表6。

高职院校科研绩效评价体系投入指标：研究与发展高级职称人数指标是统计当年从事研究与发展工作时间占本人教学、科研总时间10%以上的具有高級职称的“教学与科研人员”人数;相对于科研课题总数指标和科研课题当年支出经费指标而言，保留科技课题当年投入经费指标能较好反映高职院校科研投入。国外及全国发表论文数产出指标既能反映数量，又能反映论文发表质量;当年成果授奖数量产出指标反映高职院校科研产出质量;指导学生获奖数量产出指标体现高职院校学生培养水平。高职院校指导学生参加全国职业院校技能大赛获奖数据主要从教育部官网公示的主动公开事项目录中选取，以2013-2017年在全国职业院校技能大赛高职组一等奖（0.3分）、二等奖（0.1分）、三等奖（0.05分）和优秀奖（0.04分）汇总获奖积分作为产出指标[3][4]。

（三）构建高职院校科研绩效评价体系

选择18家江苏省内高职院校作为决策单元样本进行科研绩效评价，根据数据包络分析BCC、CZR、SBM和SUPER模型特点，确定Super-SBM模型来进行高职院校科研绩效评价实证研究，利用PEARS ON相关性分析计算，剔除投入和产出弱相关性指标，并根据以往研究者对科研绩效研究指标选择，最终确定江苏高职院校科研绩效评价投入和产出指标。

（四）江苏省高职院校科研绩效评价分析

根据江苏省高职院校科研现状和统计数据，建立高职院校科研绩效评价体系，指标包括2个投入指标和2个产出指标。运用超效率SBM-DEA模型分别计算2013-2017年18家江苏高职院校科研绩效评价并排序，投影分析计算各高职院校投入指标和产出指标应达到的水平。

1.Super-SBM模型测算结果分析

针对18家高职院校2013年科研投入与科研产出指标进行分析计算，利用Super-SBM模型评估效率值达到1的决策单元，得到大于1的相对效率值。江苏省高职院校2013年科研绩效评估见表7。由表7可知，Super-SBM模型下决策单位有6家超效率SBM效率大于等于1，有12家科研未达到DEA有效的单位，其中DEA效率值最低的DMU7仅为0.020，效率最高的决策单位DMU2，效率值达到2.148，18家高职院校科研投入产出平均Super-SBM效率值为0.60。可见，江苏省高职院校科研绩效水平相差较大。

江苏省高职院校2014年科研绩效评估见表8。由表8可知，Super-SBM模型下决策单位有8家超效率SBM效率大于等于1，其中效率最高的决策单位DMU16效率值达到7.639，DEA效率值最低的DMU15仅为0.105，有10家科研未达到DEA有效的单位，而平均Super-SBM效率为1.34。可见，18家江苏省内高职院校科研效率仍存在巨大差距。而DMU4在2013年和2014年都达到技术效率有效且DEA效率都大于1，说明这家高职学校虽然研究与发展高级职称人数和科技课题当年投入经费都较少，但其在全国范围发表论文和全国职业院校技能大赛高职组获奖方面都好于别校，表明其有较高的科研项目管理效率和水平。

江苏省高职院校2015年科研绩效评估见表9。由表9可知，Super-SBM模型下决策单位有6家超效率SBM效率大于等于1，其中效率最高的决策单位DMU5效率值达到6.160，DEA效率值最低的DMU17仅为0.116，科研未达到DEA有效的单位有12家，而平均Super-SBM效率为0.97，表明江苏省内18家高职院校科研效率仍差距较大。

江苏省高职院校2016年科研绩效评估见表10。由表10可知，Super-SBM模型下决策单位有10家超效率SBM效率大于等于1，其中效率最高的决策单位DMU2效率值达到2.384，DEA效率值最低的DMU17仅为0.230，科研未达到DEA有效的单位有8家，而平均Super-SBM效率为1.02，表明江苏省内18家高职院校科研效率仍存在巨大差距。其中DMU1、DMU7、DMU8和DMU10在2016年首次达到技术效率有效且DEA效率都大于1，说明这四家高职院校在成果授奖数、全国范围发表论文数和全国职业院校技能大赛高职组获奖数三方面或多或少有所提高，这几家单位的科研项目管理效率和水平也有所提高。

由表11可知，Super-SBM模型下决策单位有11家超效率SBM效率大于等于1，其中效率最高的决策单位DMU6效率值达到8.279，DEA效率值最低的DMU17仅为0.134，科研未达到DEA有效的单位有7家，而平均Super-SBM效率为1.65，18家江苏省内高职院校科研效率整体提升，但不同学校之间仍存在巨大差距。其中DMU4在2013年、2014年、2016年和2017年都达到技术效率有效且DEA效率都大于1，DMU13在2015年、2016年和2017年也达到技术效率有效且DEA效率都大于1，说明这2家高职院校在成果授奖数量、全国范围发表论文和全国职业技能大赛获奖数量三个决策单元保持稳定，两家高职院校有较高的科研管理水平。

2.Super-SBM模型下科研投入产出改进值分析

近年来，江苏省高职院校科研经费总体投入大大高于产出，为了不断提升高职院校科研管理水平，有必要科学合理地分配高职院校科研人力和科研经费。由于高职院校科研课题受考察时间段影响，可以利用Super-SBM模型，根据投影定理，为了实现财政经费与人力投入最优化配置，以三年作为一周期来分析科研投入产出如何达到最佳水平，见表12。

根据表12江苏省高职院校科研绩效最佳投入产出水平表，对2017年未达到DEA有效高职院校以后三年内增加产出项目和减少科研投入值进行调整：DMU1三年内可增加科研课题当年投入人数7人;DMU2三年内可增加科研课题当年投入人数6人，同时增加科研课题经费当年投入金额4008.98（千元）;DMU3三年内可增加科研课题当年投入人数6人;DMU4三年内需要增加科研课题经费当年投入金额8778.5（千元）。以此类推，可以为其他高职院校以后三年提高科研绩效水平达到最佳水平指明方向，有针对性地开展科研工作。

3.总体分析

根据表13的数据，分析得到近5年江苏省高职院校科研绩效情况，包括近5年来未达到DEA有效院校和能达到DEA有效院校。

江苏省高职院校科研投入和产出情况，在2013-2015年間DEA无效数占院校数比例超过50%以上，说明科研投入使用情况并不理想，但是从2016和2017年数据分析来看，情况有所好转，DEA有效数占统计院校数比超过50%以上，说明江苏省高职院校科研投入管理较好。

由图1可知，江苏省高职院校从2013年到2017年平均科研绩效水平呈现逐年上升趋势，均值大于0.5。说明近几年来江苏省高职院校重视科研投入的同时也注重科研产出，整体呈现良好发展态势。

由图2可知，平均能达到DEA有效的单位有DMU1、DMU2、DMU3、DMU4、DMU5、DMU6、DMU8、DMU12和DMU16，其中，DMU5和DMU16这两家高职院校科研绩效远高于其他学校。DMU16五年间DEA效率均值达到2.266，是18家高职院校中最高的;其次是DMU5，其5年间DEA效率均值达到2.039。5年间DEA效率值低于0.5的有3所学校，说明江苏省高职院校科研管理水平差距大，具体表现在成果获奖数量和科研文章数量过少，科研绩效水平偏低，说明这些学校重点仍放在教学方面，对于科研投入与科研产出重视程度不够，绩效水平不高，这也是此类高职院校今后努力的重点。

由图3可知，从江苏省18家高职院校2013-2017年间DEA效率方面来看，DMU3和DMU4都达到DEA有效（DEA效率值≥1），是18家高职院校中最多的。DEA效率曲线中DMU3的DEA效率呈现平稳上升态势，说明这所学校在科研管理水平上好于其他院校。

有3家高职院校处在DEA无效水平，分别是DMU7、DMU11和DMU17，主要集中在散点图左下角，绩效水平波动不大，DEA效率均值都未超过0.5。DMU6的DEA效率值是18所高职院校中最高的，说明该院校科研绩效水平并不稳定。见图4。

四、江苏省高职院校科研管理存在的问题

（一）科研效率水平不均衡

由图2可知，DMU16五年间DEA效率均值达到2.266，3所学校五年间DEA效率值低于0.5，DEA效率值最高的院校与DEA效率值最低的院校相比较科研绩效水平差距很大。分析其内在原因，主要是不同高职院校对待科研工作重视程度不够，有些高校立足教学和技能培养，忽视科研工作，具体表现在成果获奖数量和科研文章数量等方面上投入不够，导致这些高职院校科研绩效水平偏低。

（二）教师分类管理不明确

对于科研绩效水平偏低的高职院校，其内在问题是对教师分类管理不明确，未对教师能力、工作范围等实施区别化管理。通常高职院校教师分为管理型、教学型和科研型等，教师由于所属学科、专业和岗位职责不同，在教学、科研兴趣、科研能力和社会服务等方面各有差异，绩效水平低的高职院校不重视人力资源合理配置，未能有效发挥教师所长，导致人力资源闲置浪费。

（三）科研经费投入与产出不匹配

由表13可知，2013-2015年间DEA无效数占院校数比例超过50%，说明科研投入与产出情况并不理想;但2016-2017年，DEA有效数占统计院校数比例超过50%，说明江苏高职院校科研投入管理有所好转但总体还是不匹配。江苏省近年来财政拨款逐年增加，但科研经费投入还不够，还不能充分调动高职院校教师的科研积极性。

（四）激励机制和内在动力不健全

对2013-2017年DEA效率均值分析来看，DEA效率均值低的高职院校教师的职业兴趣主要是教学工作，教师科研产出的内在动力更多取决于职称压力和学校制度导向要求，对于教师发表论文、成果授奖数量和全国职业院校大赛获奖、科研成果转化等产出指标的奖励力度仍不够，配套体制机制仍未落地，导致部分高职院校DEA效率均值偏低，很大程度上影响了高职院校教师内在科研动机。

（五）各类科研成果不突出

江苏省高职院校科研绩效水平不稳定，呈现“无量无质”“有量质不高”等特点，在国家级、省部级和市厅级项目数量上各有不同，绝大部分高职院校存在获得国家级项目少、公开发表核心论文数量停滞不前、全国职业院校大赛获奖没有突破等情况。

五、江苏省高职院校科研绩效水平提升路径

（一）结合本校实际明确科研落脚点

高职院校教师从事科研项目与普通高校教师不同，落脚点应放在“类别方向”，强调“借位发展”，既要兼顾职业教育和高等教育，又要服务于地方经济发展，科研重心着重解决企业遇到的新技术、新工艺和新设备等实际应用问题。高职院校在强调教学和技能训练的同时，也应注重教师科研成果获奖数量、公开发表论文数量和科技成果转化实现的经济效益等绩效评价要求[5]。

（二）实施教师科研分类管理

教师所属学科、专业和岗位职责不同，在教学、科研兴趣以及科研能力和社会服务能力等方面也各有差异，高职院校应实施分类管理，让教学能力强的教师团队负责组建全国教师教学能力比赛和指导学生准备全国职业院校技能大赛，让科研能力强的教师团队重心放在开展国家级和省部级科研项目上，让社会服务能力强的教师团队注重科技成果转化，提高社会经济效益，最大限度地优化科研人力资源配置。

（三）完善投入与产出绩效指标

高职院校教师科研绩效评价既要评价科研投入，又要评价科研产出;不仅要评价产出数量，更要评价科研成果质量;成果形式既要评价专著、论文和专利等，也要评价结题报告、政府采纳政策建议等，同时更要评价成果转化率和对地方社会贡献的经济效益，多样形式的成果都要纳入科研绩效评价指标体系，全方位提高科研成果质量，服务地方经济建设和社会发展[6]。

（四）建立健全融合激励机制

为了鼓励教师科研成果有量有质，高职院校需要融合政行企校等资源，建立健全科研绩效奖励机制。根据科研绩效评价结果分别对教学、科研和社会服务设立基本科研积分，对于超额完成科研积分的给予超额奖励，获得国家级、省部级等突出科研成果的应该给予特殊奖励，以激发教师全身心投入教科研工作，驱动教师内在动力和积极性。

参 考 文 献

[1]甘涛.高校科研绩效考评模型构建——基于“投入一产出”视角[J].财会通讯，2015（16）：68-71.

[2]王希.江苏省高职院校科研绩效研究[D].镇江：江苏大学，2016.

[3]晏自翔，张小军.资源视角下高职院校科技创新能力评价指标体系研究[J].当代职业教育，2014（12）：46-49.

[4]王雅芝.高校院（系）级科研绩效评价指标体系研究[J].中国煤炭经济学院学报，2001（4）：365-367.

[5]刘颖，范文博.强化高校科研经费管理的思考[J].会计之友，2015（22）：117-120.

[6]孙静.财务管理视角下高校科研项目管理研究[J].财会通讯，2015（13）：67-69.

作者简介

李正伟（1979- ），男，苏州经贸职业技术学院副教授，研究方向：绩效评价（苏州，215009）

基金项目

2019年度江苏省社科应用研究精品工程课题“‘科技改革30条背景下江苏高职院校科研绩效评价研究”（19SCC-013），主持人：李正伟