教育部直属高校科技活动全要素生产率测算及分析
学习先进高校的经验、汲取落后高校的教训，在短期内通过提升分解指标效率最终实现生产率的整体提升。
四、结论
随着2011计划即高等学校创新能力提升计划的启动，我国高校科技创新活动达到一个新的发展阶段。在这样的背景下，本文以我国教育部直属高校2005-2012年科技活动为研究对象，测算其全要素生产率并进行分解，试图找到生产率变动的原因、趋势和方向。得出如下结论：教育部直属高校科技活动全要素生产率年均下降0.9%。技术进步率年均上涨0.2%，而技术效率年均下降1.1%，原因是纯技术效率和规模效率分别下降了0.2%和0.9%。整体来说，增长效应存在但追赶效应不存在。全要素生产率和技术进步率变动趋势具有一定的同步性，两者的趋势一致但程度不同。技术效率的变动趋势和规模效率大体趋同。不同直属高校科技活动全要素生产率及其分解指标具有很大差异。理工类高校科技活动全要素生产率最高，年度平均生产率和技术进步率增加达到1.3%和2.1%，但技术效率却有所下降。农林类、综合类、师范类、医药类教育部直属高校的全要素生产率依次降低。东部地区教育部直属高校科技活动全要素生产率高于中西部地区，但仍然仅为1，没有明显上升或者下降，主要原因是技术效率下降而技术进步率上升，两者的共同作用导致生产率基本不变。
为进一步提升我国教育部直属高校科技活动全要素生产率，提出如下对策建议：（1）政府制定一系列发展纲要和优惠政策，为高校科技创新提供各方面的便利。比如，每年召开高校产学研合作招商大会，奖励合作效果较好的学校;为人才引进提供各种便利，吸引和集聚创新型人才;建立高校、科研机构、企业技术转化基地和大学科技园、大学生创业孵化中心，推动高校和企业的有效对接。（2）重视高校科技创新信息服务建设，建立和完善合作服务体系。通过成立科技创新信息服务平台，为高等学校提供全面的科技服务项目和科技专家数据库，推动各类科技中介组织的建设，形成三位一体、信息全面、实时互动的区域科技创新合作服务体系。（3）拓宽投融资渠道，加大高校科技活动投入资金的力度。比如，实施有助于高校科研的财政、税收和金融政策，鼓励高校进入市场融资，利用担保、贴息等方式协调社会科技资源的优化配置，实现多元化、全方位的投融资机制。（4）促进资源的合理配置，实现不同高校创新效率提升。我国不同省份高校科技投入资源极度不平衡。经济欠发达地区，不论是在资金、技术，还是人才投入上都远远落后于经济发达地区。对这些区域，必须加大政策支持力度，保证高校科技活动的创新投入，从而增加其创新产出。而对于其它省份高等学校，应该更重视资金和人才的利用效率，最终实现我国各高校/区域科技活动效率的整体提升。
参考文献：
[1]Abbott M， Doucouliagos C. Total Factor Productivity and Efficiency in Australian Colleges of Advanced Education [J]. Journal of Educational Administration， 2001， 39（4）：384-393.
[2]Flegg A T， Allen D O， Field K， et al. Measuring the Efficiency of British Universities： A Multi-period Data Envelopment Analysis [J]. Education Economics， 2004， 12（3）：231-249.
[3]Fernando B I S， Cabanda E C. Measuring Efficiency and Productive Performance of Colleges at the University of Santo Tomas： A Nonparametric Approach [J].International Transactions in Operational Research， 2007， 14（3）：217-229.
[4]Worthington A C， Lee B L. Efficiency， Technology and Productivity Change in Australian Universities， 1998–2003[J].Economics of Education Review， 2008， 27（3）：285-298.
[5]Johnes J. Efficiency and Productivity Change in the English Higher Education Sector from 1996/97 to 2004/5[J].The Manchester School， 2008， 76（6）：653-674.
[6]毕雪阳，孙庆文.高校教育成本投入动态效率的Malmquist生产率指数分析[J].烟台大学学报（自然科学与工程版），2010，23（4）：265-271.
[7]廖文秋，梁樑，宋马林.基于Malmquist指数的高校科研效率的实证分析[J].系统工程，2011，29（7）：64-69.
[8]姜彤彤.“985 工程”高校科研全要素生产率测算及分析[J].中国高教研究，2013（4）：38-43.
[9]段庆锋.我国985工程高校科研绩效的影响因素——基于DEA-Malmquist的实证研究[J].大连理工大学学报（社会科学版），2013，34（3）：114-119.
[10]潘海生，周志刚.基于Malmquist指数的高等教育生产率变动分析[J].西安电子科技大学学报（社会科学版），2007，17（6）：8-14.
[11]周伟，李全生.我国高等学校人才培养效率的动态分析：1999—2006年[J].科学学与科学技术管理，2010（1）：195-199.
[12]郭峻，熊世权.中国31个省市高校科研绩效实证评价[J].情报杂志，2010，29（9）：83-88.
[13]韩海彬，李全生.中国高等教育生产率变动分析：基于Malmquist指数[J].复旦教育论坛，2010，8（4）：58-62.
[14]杨文举.基于Malmquist TFP指数的中国高校科研生产绩效评价[J].高教发展与评估，2011，27（3）：47-55.
[15]冯光娣，陈珮珮，田金方.基于DEA-Malmquist方法的中国高校科研效率分析[J].现代财经，2012（9）：61-73.
[16]姜彤彤，武德昆.基于Malmquist指数的高等学校科技创新全要素生产率研究[J].中国科技论坛，2012（5）：79-84.
[17]姜彤彤.高校人文社科研究全要素生产率评价及分析[J].研究与发展管理，2013，25（5）：90-97.
[18]Malmquist S. Index Numbers and Indifference Curves [J].Trabajos de Estatistica， 1953 （4）：209-242.
[19]Caves D. W， Christensen L.R， Diewert W. E. The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input， Output and Productivity[J].Econometric，1982（6）：1393-1414.