一、研究目的 学科是培养人才的基地、科学研究的土壤、知识创新的摇篮，其水平是一所大学在国内外地位的主要标志。世界一流研究型大学之所以在国际上拥有很高的学术地位，不是因为其所有学科都是走在最前列，而是因为它有一批特色鲜明、实力雄厚的学科。如哈佛大学的经济学、化学、生物学、物理学、数学等；麻省理工学院的物理学、数学、计算机科学与工程、生物工程、航空航天工程等；斯坦福大学的心理学、教育学、计算机科学、物理学、植物学、电子工程等；剑桥大学的物理学、化学、数学、生物学、经济学等；这些学科拥有世界级大师，产生了重大科研成果，还通过为学生提供高起点的课程、创造高水平的科研探索机会而成为一流人才的摇篮，学生在这里学到本学科领域最前沿的思想、观点、成果和创新的思维、前沿的意识，使之在毕业后具有高起点的优势。 美国加州大学伯克利分校校长田长霖在清华大学做的《21世纪如何创新重组研究型大学》的演讲报告中明确指出：研究型大学一定要想办法扶植最优异的学科，把它变成全世界最好的。然后其他学科也会自然而然地上来。世界上地位上升很快的学校，都是在一、二个领域首先突破。一个学校不可能在很多领域同时达到一流，一定要有先后。如果你确定要把某个专业办成世界一流，那就让每个系都去配合它。可见，在一定程度上高水平学科（重点学科）就是一所大学腾飞的引擎，是一所大学跻身一流的基础，是创建一流研究型大学的重中之重。 为真正发挥这些重点学科的代表性、示范性和带动性的作用，加强科学的规划管理是必不可少的。综观世界高等教育发达国家的学科建设模式，发现通过多种方式定期对各学科进行科学、公正、合理的评价不失为一种有效的管理手段，采取有效的评价方式、方法，进行定性和定量、客观和主观的分析，对各学科在人才培养、科学研究、社会服务等方面给出评价结果，以进一步改进学科建设的水平。也就是说，对学科实施评价，其目的绝不是单纯着眼于奖惩，而主要是以评促建，调整优化学科结构，提高学科质量和效益，更好地顺应学科发展的规律。 省部级重点学科是高等学校综合学术实力的重要体现。一方面，它体现着该学科已取得的成果和地位；另一方面，它也显露出该学科与国家重点学科甚至国际上知名的同类学科的差距。大力发展省部级重点学科，使其实力得到较快提升，接近甚至达到国家重点学科水平，通过重点学科的带动作用，使学校整体实力很快提升，这是建设高水平大学的捷径。 为切实加强省部级重点学科的建设，必须科学地评价重点学科的建设，采用合理的管理方法使重点学科向着又好又快的方向发展。目前，一部分省（市）、部委和高校都对重点学科建设评价体系进行了深入的研究，有的甚至已经形成文件，付诸实行，而且一些高校也建立了自己的重点学科评估体系[1]。但是，仅仅通过学科评价系统，计算各个重点学科的分数，然后根据得分情况进行建设资金投入显然还是不十分科学合理的，因为没有考虑到资金投入与成果产出的效益即资金的有效利用率的问题。本研究通过DEA（数据包络分析）模型，分析高校重点学科建设中投入（包括资金投入与自身人力投入等）与产出（包括学科建设水平、人才培养情况等）的关系，有机结合省级重点学科评价指标体系，更加科学、全面地对重点学科建设作出综合评价，为重点学科建设资金更好地在各个重点学科之间分配提供全面的理论依据[2,3]。 二、DEA方法简介 数据包络分析(data envelopment analyse)简称DEA，它是由A.Charnes和W.W.Cooper等人于1978年创建的新的系统分析方法，26年之后，DEA方法已经发展成为数学、运筹学、数理经济学和管理科学交叉研究的新领域。 DEA以相对效率为基础对同一类型的部门或单位的绩效进行比较或评价。该方法将同一类型的部门或单位当作决策单元(DMU)，其评价依据的是所能观测到的决策单元的输入数据和输出数据。输入数据是指决策单元在某种活动中所消耗的某些量，如投入资金量、原料量等，输出数据是指决策单元消耗这些量所获得的成果和产出，如产品产量、收入金额等。将各决策单元的输入输出数据组成生产可能集所形成的生产有效前沿面，通过衡量每个决策单元离此前沿面的远近，来判断该决策单元的投入产出的合理性。 一般的评价方法比较同一类型的决策单元的效率，需要将决策单元的输入输出指标进行比较并通过加权得到一个综合评分，然后通过各个决策单元的评分来反映其效益优劣[4]。数据包络分析巧妙地构造了目标函数，并通过Charnes-Cooper变换（称为C[2]_变换）将分式规划问题转化为线性规划问题，无需统一指标的量纲，也无需给定或者计算投入产出的权值，而是通过最优化过程来确定权重，从而使对决策单元的评价更为客观。 DEA有效性代表的是“效率”的概念，而在DEA模型中“效率”指的是加权意义下的产出投入之比，而对于加权之后的产出与投入，把最佳生产状态的比值定为1，即DEA有效，对于生产可能集而言，以投入最小、产出最大为目标的Pareto最优，因此生产前沿面即为Pareto面。
本研究采用DEA有效性的概念，把重点学科建设中的“硬件”部分，如资金投入、原有工作条件以及自身学术队伍情况作为投入部分，把重点学科建设中的“软件”部分，如设施建设水平、人才培养情况和科研成果作为产出部分，计算投入与产出的效益比例，检验投入和产出是否合理，在保证重点学科各方面协调发展的同时尽可能节省资金。本研究的计算中，资金投入的数据来自天津市“十一五”重点学科建设规划中56个学科的资金投入数据。工作条件、学术队伍、学科水平、教学与人才培养、科学研究成果等指标，按照天津市“十一五”重点学科评价指标体系通过层次分析法给定他们及其二级指标的权重（见表1），并按照计算依据将每个指标的标准进行分档打分，最后综合计算所得分数，使DEA方法与重点学科指标体系有机结合（详见表2和表3）。
