基于数据包络分析的省级杰出青年基金项目绩效评价研究——以甘肃省为例

达 虎, 柳 亭, 贾彦平, 后新莉, 李文艳, 刘 飞

(1.甘肃省计算中心， 兰州 730030；

2.甘肃省云计算重点实验室， 兰州 730030；

3.兰州财经大学 信息中心， 兰州 730020)

在知识经济时代，各国逐渐重视对人才的培养，尤其是青年科技人才的培养，科技创新发展需要大量的优秀青年科技人才共同努力。1994年为支持中国青年科学家成才成长，吸引和鼓励更多海外学者回国工作，加快培养一批引领世界前沿科技的优秀人才，中国首次设立国家杰出青年科学基金。在近30年的时间中，很多当时受到资助的青年已成长为该领域的学术带头人和拔尖领军人才，成为建设创新型国家的主力军。2010年9月甘肃省确定设立甘肃省杰出青年基金，2011年首届甘肃省杰出青年基金项目共受理申报项目76项，当年对45岁以下在自然科学基础研究方面取得创新性业绩的10余名优秀青年科技人才进行了资助。通过10多年的发展，截至目前已累计资助130余人。申报条件也发生了相应的变化，资助人员具有“海归”背景的人员更多，也更加年轻化，普遍要求男性未满38周岁，女性未满40周岁，还要具有主持基础研究类国家级课题的经历，经费也从最初的每位资助20万元增加到30万元，其中2020年和2021年因特殊原因，当年部分项目资助10万元。受到资助的优秀青年主要集中在科研院所、高等院校中，覆盖新能源、新材料、先进制造、数字经济、生物医药、石油化工、冶金、绿色低碳、现代农业等领域，立足甘肃省优势学科，符合传统产业转型升级和战略性新兴产业发展需求，为甘肃省经济社会发展提供强有力的智力支撑和科技支撑。

甘肃省计算中心作为甘肃省科技厅的第三方项目管理专业机构之一，业务范围涵盖了甘肃省自然科学基金项目，团队成员在项目管理方面积累了丰富的经验，在多年的管理过程中探索出一条符合自身发展的管理之路，科技管理和科技服务工作也受到服务对象的好评，通过项目负责人提交的各类材料中，可直接获取相关数据。随着国家和各省市对杰出青年基金的重视，也逐渐加大对杰出青年基金项目的资助力度，杰出青年基金项目竞争更加激烈。为保证公平，一般都采取省内外同行评审的方式进行。获得资助的杰出青年基金项目，有条件的单位也会给予一定配套经费持续支持，力争能取得更大的成果产出。如何对已获批立项的杰出青年基金项目的投入产出开展绩效评价研究，已逐渐成为各地科技管理部门关注的内容之一。

本文以2011—2021年批复立项的甘肃省杰出青年基金项目为例，选取已完成验收的15个项目为研究对象，采用数据包络分析方法对项目执行效果从综合效率、纯技术效率和规模效率3个方面开展绩效评价研究，系统分析甘肃省杰出青年基金项目的投入产出效果及项目实施过程中存在的问题，并就结果提出相应的对策，为各级科技管理部门提供决策参考依据，并试图找出同等水平院所下产出差距的原因，以期为院所管理者合理分配、高效支持提供参考。

省级杰出青年基金项目受到越到越多的青年科技人员的重视和青睐。从这些年资助项目来看，受资助者学历背景越来越高，科研水平越来越强，科研成果越来越丰硕，杰出青年基金项目竞争越来越激烈。中央在甘院所仍保持强有力的竞争优势，省属高等院校和科研院所这些年也取得了一定的成绩。随着经费支持力度的不断增加，如何对省级杰出青年基金项目执行情况进行评价是当前亟待解决的一个重要问题。

1.1 文献综述

在投入产出绩效评价问题上，近年来众多学者从不同角度、运用不同方法开展了相应的实证分析。相关文献中的研究方法和技术路线也为后续开展相关研究提供了重要的参考价值。基于投入产出方面的研究，周治等[1]运用德菲尔法、网络层次分析法和模糊评价法从投入产出角度对南京市新型研究机构进行了实证分析，并提出完善新型研发机构绩效评价的对策；
刘秀梅等[2]运用数据包络分析对内蒙古地区某高校各个学院投入产出开展了绩效评价研究，分析资源配置不合理的原因，提出具体改进办法；
钱方明等[3]从现实意义出发构建了吉林省高等教育投入产出绩效评价指标体系；
贾荣言等[4]对2013年河北省工业企业研发投入产出绩效评价研究，归纳河北省工业企业研发具有的优势和存在的问题；
郭强等[5]基于输入和输出数据，提出了一种考虑投入和产出的科学家绩效算法，并以此建立科学家投入产出绩效评价模型。基于数据包络分析不同模型的研究，郜林平等[6]基于河北省29所高校R&D投入产出的典型数据，运用DEA方法对各高校R&D投入产出的相对有效性进行了评价，并提出可行性的意见和建议；
孙莲莲等[7]基于DEA模型构建宿州市用水效率评估指标体系，并分析了宿州市2011—2019年用水效率；
肖祥鸿等[8]对国内排名前8主要港口运用DEA方法分析研究了其生产力效率；
叶燕妮等[9]运用层次分析法确定所选指标的权重，对南宁市2009—2018年建设用地经济效率运用DEA模型进行分析研究；
杨秀猛等[10]通过运用DEA方法分析2013—2018年中国19家商业银行经验效率；
达虎等[11]对甘肃省2011—2018年14个市州的科技统计数据运用DEA-Malmquist模型研究了甘肃省科技创新效率，并从完善科技管理制度、建立院企联动机制、加强科技扶贫等方面提出建议；
毛友芳等[12]选取全国31个省区市2011—2017年中国制造业投入产出数据，运用DEA-Malmquist模型对全国制造业创新效率问题进行了深入分析研究；
陈凡等[13]分析研究了在财政资金有限情况的视角下，运用DEA-Tobit模型对全国31个地区2006—2015年农业综合开发投入产出效果进行了分析，重点研究了效率的影响因素；
许天佐等[14]利用DEA方法分析中国不同地区在2009—2016年高效科研投入产出的绩效评价研究，并进一步采用Tobit模型研究影响区域高效科研投入产出绩效的主要因素；
白帆等[15]运用DEA-Tobit模型分析研究了长安大学实验室投入产出绩效及其影响因素，并提出从资源分配和管理机制两方面提升投入产出水平。就科研项目绩效评价而言，何彬等[16]通过多视角讨论四川省应用基础研究项目，构建完善的评价指标体系，并运用DEA模型对四川省“十二五”期间应用基础研究科技计划项目开展绩效评价研究；
张泽寿等[17]从国家政策和财政资金角度运用DEA模型分析研究了2011—2019年甘肃省农业科技项目投入产出绩效评价；
张颖等[18]根据科技计划项目特点，构建符合实际的评价指标体系，运用模糊综合评价法对科技计划项目执行情况进行绩效评价研究。对杰出青年基金的研究主要研究以人才培养为主，陈志峰等[19]和范超等[20]基于福建省2009—2012年立项资助的省杰出青年科学基金项目，分别从科研成果产出方面，分析探索地方科研项目对青年科技人才培养及对青年学术带头人的培养；
唐琳等[20]基于履历分析法的视角对北京大学283位国家杰出青年基金获得者成长轨迹进行研究。

1.2 评价模型

数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)方法是A.Charnes、W.W.Copper和E.Rhodes在1978年针对具有多种输入输出指标类型研究对象建立的模型，与绩效评价中通常采用的层析分析法、相关分析法和主成分分析法相比，DEA模型无任何权重假设，不需要统一数据量纲，避免数据转化过程中人为带来的误差因素和影响，实现了对研究对象评价相对的公平客观。DEA模型是一种以线性规划为工具，所研究的对象杰出青年科学基金项目作为决策单元(decision making units，DMU)，计算比较各DMU之间相对效率的非参数模型。本文主要研究甘肃省省级杰出青年基金项目效率，主要反映出在对“杰青”培养中投入和科研产出效率。DEA方法可综合评价杰出青年基金项目在生产前沿面的技术有效性和规模有效性，根据获得的输入输出数据计算出该模型的最优生产前沿面，通过用各DMU与最优生产前沿面的距离来评价DMU的相对效率和有效性。

基于规模报酬变化情况，将DEA方法的模型分为规模报酬可变的BCC模型和规模报酬不变的CCR模型。规模报酬不变的CCR模型与实际生产活动极为不符，因为很少有相关的生产活动是在最优生产规模下完成的，这种情况在理论上研究较多，现实中很难遇到，因此一般均采用规模报酬可变的BCC模型开展绩效评价研究。

随机选取若干DMU组成样本集，假设含有s个DMU，每个DMU有m种投入和n种产出，第k个DMU的投入和产出变量分别用Xk和Yk表示，即

Xk=(x1k,x2k,…,xmk)T

(1)

Yk=(y1k,y2k,…,ynk)T

(2)

式中，xik和yjk分别表示投入和产出的量。设υ和ν分别表示投入量和产出量所对应的权重向量，则

υ=(υ1,υ2,…,υm)T≥0

(3)

ν=(ν1,ν2,…,νn)T≥0

(4)

则第k个决策单元效率评价值用lk表示为

(5)

在规模报酬不变的BCC模型中，所对应决策单元的产出νTyk值与投入υTxk值之比得到相应的效率值永远不会超过1。故可得规模收益可变BCC模型为

minζ

(6)

科学准确地选择评价指标对绩效评价模型的构建至关重要[22]。因此，在选取指标时要根据研究对象的特征和研究目的选择评价指标，选择的指标还要能够客观、真实地反映研究对象的特点。选取的指标需综合考虑研究目的，涵盖研究对象的特征，所构建的指标体系中各个指标需要有一定的关联性，这样才能对研究对象进行整体评价。

2.1 指标选取原则

指标的选择一般需要遵循以下原则：①指标数量适宜，选择的指标数不宜过多也不宜过少，所选择的指标能衡量研究对象的特征即可；
②指标易获取，要能保证选取指标数据的真实、可靠，方便获取数据；
③指标代表性，选取的指标能很好地反映出研究对象的某一方面显著的特征；
④指标独立，指标之间不能存在互相重复的部分，否则在选取数值时易出现重复统计的情况。

2.2 指标选择

按照研究目的分析研究对象具备的特点后，严格遵循指标选取原则。一般的科研活动可分为研究阶段和转化阶段，依次从投入和产出这两项开展具体指标的选取工作。根据杰出青年基金项目负责人在项目执行期的时间情况，投入指标选取科研经费投入X1和人才智力投入X2。科研经费投入包括了杰出青年立项经费、单位配套经费和项目执行期内获批的各类纵向、横向经费总和；
智力投入主要是团队成员中高级职称及博(硕)士构成，按照职称级别和学历程度赋予不同的权重。产出指标主要从科研成果产出和人才培养两个方面考虑。在科研成果产出方面单独统计包括作为第一作者或第一通信作者发表的高水平科研论文Y1，因专利授权周期较长，因此将专利申请数、授权专利数和出版著作等按照不同权重进行计算科研成果Y2，将开展访学次数、受邀开展报告、博(硕)士培养和本科生培养加权计算得到人才培养Y3。绩效评价指标见表1。

表1 绩效评价指标

2.3 数据来源

2011—2021年甘肃省共设立133项甘肃省杰出青年创新基金，近3年在资助规模和金额上均有很大提升，几乎达到年平均资助20余项的力度，经费也逐步从20万元增加到30万元。从已完成验收结题的71项中选取22项甘肃省杰出青年基金项目作为研究对象，获取的数据均以项目负责人提交的验收结题材料中的数据为准，见表2。

表2 绩效评价投入产出数据

3.1 实证分析

针对甘肃省杰出青年基金项目，采用规模收益可变的BCC模型，运用采集到的投入、产出数据，构建线性规划模型并求解问题的最优解，通过分析综合效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬的变化，使用DEAP2.1计算，得到绩效评价结果，见表3。

表3 绩效评价结果

3.2 主要结论

对选取的22项已完成验收的甘肃省杰出青年基金项目开展绩效评价，综合效率最高为1.000，最低为0.320。这表明杰出青年基金投入冗余情况较为严重，投入产出整体效率较低，甘肃省杰出青年基金使用综合水平有待进一步提高。绩效评价结果中综合效率平均值为0.666，表明所研究的基金项目中只有66.6%的投入要素得到充分利用，33.4%的投入要素未得到相应的产出结果，要素重复使用率不足7成。通过表3进一步发现，在所研究22项基金项目中DEA有效数为6，有效占比为27.3%，即不足3成的省级杰出青年基金项目在项目实施周期内得到资源合理的配置使用。进一步发现综合效率、规模效率和纯技术效率均为1的7、12、15、18、20等6项是处于生产效率前沿面的，也即处于规模效率最优的理想状态。上述6个项目均是依托所在单位的重点实验室，而这几家重点实验室在研究团队、人才培养和实验室建设等方面均走在甘肃省前列，相关的科研水平和实验室规模均有具备冲击国家级实验室的能力和水平。

3.3 纯技术效率分析

通过表3发现：纯技术效率等于1的有11项，表示此时的杰出青年基金项目为技术有效，另外11项则为纯技术无效的，意味着这11项基金产出能力较低，在预定的项目执行期内团队协作和资金使用并没有发挥到最佳状态，产出较低，资源利用率不足；
纯技术效率低于0.6的有1、4、5、11这4项基金项目，均是中央在甘单位，分析其主要原因在于项目团队在任务周期内的经费非常充足，研究团队在行业内也属于顶尖团队，统计在内的成果均属于领域内顶尖期刊，这就要求在成果产出和成果水平需要达到国际领先水平，与其他统计出的成果相比，这些项目的成果含金量更高，但是数量相比大幅减少，从而导致纯技术效率水平较低；
另外低于纯技术效率水平平均值的10、13、17、22这4个基金项目均属于甘肃省省属普通高等院校，相比科研院所而言，高校团队中学生较多，学生的流动性较大，在稳定团队方面存在不足，建议将研究方向相关或相似的团队融合，进一步凝练研究方向，提高团队核心竞争力。部分数据的采集期因受到新冠肺炎疫情的影响，导致人才交流和培养方面数据与未受到影响的有区别，下一步将通过综合分析后续成果，为管理部门提供更科学的参考依据。

3.4 规模报酬分析

综合效益与纯技术效率之比称为规模效率。当规模效率等于1时，则仅表示为规模有效，表明在当前这种投入和产出规模下的结构相对合理，符合各个项目的实际发展需求，在没有出现较大变动情况下，保持这种投入与产出之比即可[22]；
当规模效率小于1时，分为规模报酬递增和规模报酬递减。一般出现规模报酬递增时，就要考虑提高投入要素的比例或者适当调整投入要素含量，从而达到最优化效果，反之出现规模报酬降低时，则可通过减少投资或者转移投资，来提高规模效率。

项目7、12、15、18、19、20这6个位规模有效，达到了理想状态，上述6个基金项目依托兰州大学在内的4所高校，通过与省级重点实验室数据对比发现，不论在科学研究、团队建设和制度建设上都走在前列，因此通过多年的发展，实验室获批的杰出青年基金项目也取得了较好的评价效果。项目2、3、4、14这4个项目属于规模报酬递增情形，其中有2和14项目属于工科材料类的研究内容，在应用过程中确保不能出现相关的质量问题，他们的研究与省内大型国有企业合作较多。在开展具体科学研究过程中，需要不断地进行理论推导、实验检测和应用测试的多次对接，以满足企业实际生产需求，这就导致出现规模报酬递增现象。项目3和4研究内容关系生态安全保护，在有充足经费和科研人员的保障下，此类项目的研究周期较长，跨度范围较大，产出的成果能影响地方经济发展。因此为保证相关成果的准确性和合理性，需要进行多次采样和反复论证，在前期打好坚实基础研究工作背景下，通过优化各团队成员分工和资源配置，进一步提高资源使用率。出现规模报酬递增表明这些项目还具有很大的发展潜力，可通过调整研究团队结构比例，增加人才队伍，提高杰出青年基金项目实施效率。

除上述10项外其余12项属于规模报酬递减类，规模报酬递减数占研究对象的54.5%，说明这些项目在资金和智力投入方面超过了最佳投入比例，出现投入过剩，应当降低投入规模比。其中项目5依托单位隶属于省属企业，项目16依托单位隶属于省属科研院所，项目1、8、9、11、17、21等6项依托单位隶属于中央在甘单位，项目6、10、13、22依托单位隶属于省属高等院校。不论是高等院校、科研院所还是企业，均需在保障开展正常科研活动情形下，可将冗余部分用于开展其他方面的研究工作。

从投入角度找出非DEA有效项目未达到DEA有效的原因。表4为非DEA有效项目科研经费投入角度的投影分析，表5为非DEA有效项目人才智力投入角度的投影分析。

表4 非DEA有效项目科研经费投入角度的投影分析

表5 非DEA有效项目人才智力投入角度的投影分析

要素的投入冗余率表示具有的资源未得到充分使用程度，要素投入冗余率越大，表明这种资源在对应的决策单元中使用效率越低。除了项目2、3、7、8、12、14、15、16、18、19、20外，其余项目均存在科研经费投入冗余，项目7、12、15、18、19、20为DEA有效。项目2、3、8、14、16从投入角度的投影分析，实际投入和有效目标值完全一致，因此这些项目的投入冗余率也是0。另外对纯技术效率为1的项目，对应的规模效率也小于1，说明这些项目没有可减少的投入，主要问题是其研究规模与投入产出不匹配，需要调整相应的研究规模。项目4、17和21的科研经费投入冗余率最高分别达到213.82%、175.32%和119.73%，表明这3个项目科研资金使用不合理，项目4的人才智力投入冗余率高达93.87%，这就意味着项目4的投入结构不合理，重点需要调整科研经费投入，其次调整人才结构的比例，这两方面都需要大幅度降低，才能实现产出的最优化，项目1、5、11在科研经费和人才智力方面冗余率均呈现较高水平，可通过内部整合，将科研资金进行合理调配，人员研究更加合理。

截至目前，甘肃省已累计资助133项省级杰出青年基金项目，总金额达到2 580万元，平均资金金额接近20万元。为进一步提高省级杰出青年基金项目实施效率，建议从以下几方面来提升基金效能。

4.1 构建激励约束机制

随着科研人员申报各级各类项目渠道的畅通，有时一些专业技术人员会将一个整体项目进行拆分，通过不同渠道获取科研项目的资助，但相关研究的核心点仍围绕一个主主题，容易造成多头申报一个课题的现象。因此就需要加强资金使用的监督和考核，财政资金使用情况如何，是否真正地将财政资金用于科研中，这就需要构建一种既有激励又有约束的管理机制，相应的指标应能完整地考量项目执行全流程，对执行效率高的项目可追加资金进行支持，对执行效率低的可追回资金或及时提醒整改。这种机制同时也提高政府资金使用的透明度。

4.2 分类开展项目评审

甘肃省目前集中了较多的中央在甘单位和省属高等院校、科研院所、国有企业等科研单位，近些年甘肃省的科技实力和创新能力均有较大的提升，这关键得益于中央在甘单位对科技创新的大力支撑。他们拥有行业内领先的科研团队，拥有完善的学科设置，为开展科研工作提供了优质的平台。省属高等院校和科研院所仍有一定的差距。为了能在中央在甘单位中达到“优中选优”的目的，在省属高等院校和科研院所中选拔优秀青年人才，从项目网评、现场答辩、立项评审等环节均分类评审，以此培养更多的省属院所杰出青年，带动学科和团队发展。

4.3 推行“代表作”评价制度

为认真贯彻落实《关于破除科技评价中“唯论文”不良导向的若干措施》，从科技管理部门源头上力破在项目评审、验收过程中过度重视论文数量和因子等因素，提倡用标志性成果进行评审和验收。提倡尊重科学研究规律，针对不同学科类型，提出投建不同的评价指标和体系，尤其对基础理论研究类，更不能推崇多论文。要在杰出青年基金项目和青年科学基金项目评审立项中探索，以挖掘、培养青年科技人才为主，注重对今后科研潜力的评价，提倡对“代表作”开展评价，以评价结果的水平、贡献和转化程度开展绩效考核评价。

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