偏好强度可调的DEA模型评价高校学科建设效率

为了提高学科建设效率评价的有效性，首先，将偏好强度比下限引入指标偏好数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)模型模型中，构建了偏好强度可调的DEA模型. 其次，验证了通过设置不同的偏好强度比下限，该模型可以实现无偏好、偏好序以及具体偏好强度情形的效率测算. 最后，运用该模型研究我国“世界一流大学”建设高校学科投入产出效率状况，选取2012—2015年我国32所教育部直属的“985”高校相关数据进行实证研究. 实证研究的评价结果有助于教育主管部门和相关高校深入分析学科建设的投入产出情况，可基于不同的发展阶段和实际情况进一步优化学科建设资源配置.     

知识产权视角的高校科研效率评价

以知识产权作为高校科技资源产出的重要表征,对高校科技资源的投入与产出效率进行评价,可优化科技资源配置,充分调动与激活各关键要素的作用,促进高校知识产权产出效率提高,对进一步促进高等教育发展,进而促进经济与社会发展具有重要意义.利用DEA模型对我国高等教育的知识产权投入产出效率进行评析,通过分析投入产出的技术效率和规模效率有效性,可以为高校知识产权资源的配置提供建议,为高校知识产权工作更好发展提供参考依据.     

省域高校科研产出效率分析——基于DEA-BCC模型

高校科研产出效率是衡量高校科研发展状况的重要参考依据之一。通过运用省际高校科研投入与产出数据,基于DEA-BCC模型测算和分析了我国地区间高校科研产出效率情况。结果表明：多数省份的高校科研投入产出处于DEA无效率;区域间的产出效率水平存在差异;DEA无效的省份大多处于规模报酬递减阶段,投入冗余和产出不足现象较为明显。科研资源的合理配置和共享是提升产出效率的重要举措。     

基于DEA模型的高校实验资源投入产出有效性评价

结合高校实验室建设定位,设计了包含4个投入指标以及3个产出指标的高校实验资源投入产出评价指标体系,并利用DEA(数据包络分析)方法以上海电力学院的5个学院实验室为例,对实验资源的综合投入产出效率、投入效率以及产出效率分别进行了评价.     

基于可持续发展的区域投入产出拓展模型

运用可持续发展理论和方法分析传统投入产出模型的不足.在此基础上,构建了投入产出拓展模型,扩展了传统模型的研究范围、投入产出表和各类参数,量化了资源、环境对区域发展的影响力.     

基于CCR模型和超效率模型的辽宁省高等教育效率测评

以辽宁省1997～2010年高等教育投入产出为研究对象,选取教职工人数、教育经费投入、研发经费的投入作为投入指标,选取本专科在校生人数、研究生在校生人数与专利授权数作为产出指标.利用DEA的CCR模型和超效率模型对辽宁省高等教育效率进行测评,1997与1998年为非DEA有效,规模收益递增,1999～2010年为DEA有效,规模收益不变.利用超效率模型能够对所有决策单元进行评价和排序,辽宁省高等教育效率由1999年扩招前的非DEA有效变成扩招后的DEA有效,并且投入产出效率呈逐年平稳上升之势.     

甘肃省高校社会科学科研投入产出效率分析——基于因子分析和DEA模型

以甘肃省为例,选取2017年本科高校社会科学科研投入产出的相关数据,利用DEA模型并结合因子分析来研究高校的科研投入产出效率。研究表明:甘肃省高校社科科研能力整体效率不高,两极分化情况比较严重,只有兰州大学和西北师范大学综合效率达到1,其余高校效率较低,综合效率值低于10%的高校多达6所。本文通过对结果分析,提出了相应的对策。     

科技投入产出相对有效性的实证分析

科技对社会、经济的发展越来越重要。对科技投入产出的效率进行研究、分析具有重要的意义。本文运用改进的DEA方法 ,对我国 1999～ 2 0 0 0年各地区的科技投入产出的相对有效性进行了分析。基于DEA模型下的计算结果 ,提出了一些建议。目的在于充分利用有限的资源 ,力求产出的最大化 ,以提高科技投入产出的效率 ,发挥科技在社会、经济发展中的重要作用     

数据包络分析过剩模型用于经济效率评估

介绍数据包络分析（DEA）模型及DEA有效的概念,建立了DEA过剩模型并讨论过剩分析方法的进一步扩展,应用DEA过剩模型对我国传统产业纺织,化工,冶金工业领域中投入产出效率进行了实例研究。     

基于因子分析和DEA模型的科技创新投入产出效率研究——以河南省为例

首先建立了科技创新投入产出指标体系,然后采用因子分析法对评价指标进行处理,最后利用C2R模型和BC2模型对河南省2002—2011年的科技创新投入产出效率进行了评价与比较.结果发现:河南省在2003年和2007—2011年的科技创新投入产出不仅是综合有效而且是规模有效的,在2002年和2004—2006年是综合无效且规模无效的;在技术效率方面,从2002—2011年,除2004年外的9年都是有效的.     

基于DEA面板数据模型的财政投入效率评价研究

为评价包含多个时间观测点的不同地方财政投入效率,构建窗口DEA面板数据分析模型.基于云南省县域经济发展争先进位评价体系及考核办法,选取单投入多产出指标,实证分析评价云南省16个市(州)2011—2018年财政投入相对效率,并提出改进对策建议.     

基于h指数的云南省高校体育教师科研能力的测度与分析

利用中国期刊全文数据库,统计以2001~2012年云南省14所高校体育院系发表的论文及其被引频次数据,从h指数的角度来分析云南高校体育科研能力.研究表明,用h指数评价高校体育科研能力是较为客观和科学的;云南高校体育院系存在发表论文数量少、被引频次和篇均被引频次低的问题.此外,各高校之间的科研能力不平衡,除云南师范大学外,其余高校都还处于较低的水平.与沿海地区高校相比云南高校体育科研差距比较明显.最后针对以上问题给出建议.     

对云南高校中长跑训练特点的分析研究

文章通过对当今世界中长跑技术发展及训练特点的分析研究，结合我省高校多年来中长跑训练的实际情况进行充分论述，对我省高校如何更好地开展中长跑训练，尽快地加入全国先进行列，努力使我省尽早成为优秀中长跑运动员的人才库具有较高的指导作用。     

一种简化的多变量MRAC系统设计

针对多输入—多输出(MIMO)系统,基于Popov超稳定理论设计了一种简化的多变量模型参考自适应控制器.该控制器只通过对子系统的控制输入和系统输出的滤波导数进行反馈,使可调参数减少,从而简化了控制器结构.数值仿真验证了该方案的可行性.     

云南地震灾害对经济发展的影响研究

采用云南省1991年至2015年发生的5级以上地震灾害数据,分析地震灾害对云南省经济发展的影响情况.首先运用描述性统计分析证实了云南省地震灾害具有发生频率高,震级强度大,损失较严重,波及范围广的特征.同时经过分析得到了云南省地震灾害主要发生在中部、西部与东北部地区的分布特点.其次,通过运用岭回归模型分析发现,地震灾害对云南省地区生产总值产生了显著影响,在一定程度上影响到了当地的经济发展.随后,通过运用灰色关联度分析法分析了地震灾害造成的直接经济损失、政府投入的救灾资金以及地震发生的次数对云南省全社会固定资产投资的影响,根据计算的关联度大小进行了排序.最后,依据以上实证研究结果提出了相应的应对策略,希望能为云南省未来的防震减灾工作与经济发展提供参考依据.     

高校科技创新能力评价模型研究

在对高校科技创新能力含义进行充分研究和解析的基础上,借鉴相关学者的研究成果,听取相关领域专家的建议,结合实际工作经验,设计了以“投入、支撑、产出”为主要构架的高校科技创新能力指标评价模型,内容涵盖了影响高校科技创新能力的绝大部分因素,并运用所建立的模型对浙江省4所代表性高校进行了实证分析研究．结果显示：该模型具有可操作性与实用性．     

基于AC~2R模型的高校科研绩效评估及有效排序研究

分析高校科研绩效不仅要考虑其产出总量,更应考虑产出效率,本文基于AC2R模型对江苏18所高校的科研绩效进行评估分析,提出了一种前沿面投影绩效排序的方法对高校进行再排名,从而得出有效决策单元的排序,结果证明了方法的有效性。     

高铁建设对沿线地区经济发展的影响研究——以京广高速铁路河南段为例

目前我国正在进行大规模的高速铁路建设,高速铁路建设具有巨大的投资效应,为了定量分析高速铁路建设对地区经济的拉动作用,以河南省为例,利用投入产出方法,选取2012年河南省139部门投入产出表数据和高速铁路投资数据,研究京广高速铁路建设对河南省相关产业、总产值、增加值、劳动报酬、税收的影响。结果表明,京广高速铁路建设为河南省带来约2408.98亿元的总产出,745亿元增加值,326.80亿元劳动报酬,117.16亿元税收,拉动作用明显。京广高速铁路建设对河南省第二产业的总产出、增加值、劳动报酬、税收的作用最为突出,其次是第三产业,对第一产业拉动作用不明显。京广高速铁路对河南省经济发展拉动作用明显,河南省应该加快米字型高速铁路建设,利用高速铁路建设这一契机,促进第二产业中的制造业转型升级,并刺激消费,利用消费拉动生产。     

基于AHP-DEA模型的新疆生产建设兵团城镇化发展质量测评

新疆生产建设兵团(简称兵团)肩负着屯垦戍边的双重职责,兵团城镇化的发展对实现兵团跨越式发展,维护新疆稳定具有极其重要的作用。同时,城镇化发展水平和发展质量也关系到兵团的未来发展。因此,本文运用多层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)从人口、经济、基础服务设施和环境4个子系统分析近十年来兵团城镇化的发展状况,并构建投入导向型数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)模型,分析资源投入产出效率对城镇化空间分布的影响,以从整体上评估兵团城镇化的发展质量。