我国个省区市高校科研绩效评价 ——基于2015—2019年面板数据的分析

随着高校成为提升国家科技实力的重要主体,如何提高高校科研能力成为社会的热门话题.研究采用DEA方法与Malmquist指数分析方法对我国31个省区市高校2015—2019年的科研投入产出绩效进行评价.结果表明,我国高校科研绩效整体呈下降趋势,技术变动效率和纯技术效率的下降是主要动因,不同区域的科研效率存在明显差异.为进一步提高大学科研投入产出效率,需在资源配置和内部管理体制等方面进行深化改革.     

中部地区高技术产业R&D活动投入产出绩效分析

根据中部地区2012—2016年高技术产业数据,利用DEA模型及Malmquist指数,具体分析了中部6省高技术产业R&D活动投入产出绩效,结果显示:中部地区高技术产业R&D活动的投入和产出在地区和行业方面均存在较大差距.中部地区高技术产业R&D活动取得了较大成果,其投入产出效率整体较高,R&D投入产出效率存在地区差异,行业差异较小. 2012—2016年中部地区高技术产业的整体全要素生产效率在上升,这主要取决于技术的变动,说明近几年中部崛起战略和大力发展高技术产业的政策有较好的成果.根据分析结果提出促进中部地区高技术产业R&D活动投入产出绩效的建议.     

全国高校科技人员投入产出效率分析——基于1992—2007年面板数据的研究

以全国高校1992—2006年科技人员投入和1993—2007年科技产出面板数据为依据,采用AHP、DEA等方法,分析了全国高校科技人员投入的产出效率.结果发现:1992—2006年全国高校科技人员投入产出效率整体状况良好;各类成果的产出效率水平存在差异且变化趋势不同;各年度纯技术效率普遍高于其规模效率;综合效率、规模效率离散程度整体大于纯技术效率的离散程度;增加科技人员投入有利于提高高校的科技效率.     

双一流背景下高校科研效率的区域差异与影响因素研究

提高科研水平是我国高校迈向世界一流行列的必经之路,也是增强地区自主创新能力的关键一环.双一流建设背景下,利用DEA-window视窗模型测算了我国29个省份的高校科研效率.结果 表明,2016～2018年高校科研效率显著增长且增速变缓,处在效率前沿面的省份占不到全国的1/3,高校科研效率水平普遍不高.分区域而言,东部地区高校科研效率领先于中西部地区,但中西部地区在逐步缩小与东部地区的差距.在此基础上,运用Tobit模型对影响高校科研效率的因素作回归分析,地方政府科研资金投入、高校高级职称科研人员、高校国际学术会议举办次数、双一流建设政策与其呈现显著正相关.因此,可通过提高科研经费利用率、优化科技创新人才结构、建立高校科研补偿机制、加强国际学术交流与合作来提升高校科研效率.     

我国31个省区市高校科研绩效评价——基于2015—2019年面板数据的分析

随着高校成为提升国家科技实力的重要主体,如何提高高校科研能力成为社会的热门话题。研究采用DEA方法与Malmquist指数分析方法对我国31个省区市高校2015—2019年的科研投入产出绩效进行评价。结果表明,我国高校科研绩效整体呈下降趋势,技术变动效率和纯技术效率的下降是主要动因,不同区域的科研效率存在明显差异。为进一步提高大学科研投入产出效率,需在资源配置和内部管理体制等方面进行深化改革。     

我国R&D投入对经济增长贡献率研究

以国家统计局发布的1999-2007年度统计数据为基础,运用脉冲法和面板法实证分析了中国R&D投入与经济增长之间的关系.结果表明:(1)中国R&D投入与经济增长之间存在着十分明显的因果关系,科技投入是引起经济增长的重要原因;(2)在1999-2007年期间,显示1999-2007年在大部分省份地区1999-2007年R&D投入与经济增长正相关,表明科技投入在一定程度上促进了我国经济增长,同时由于地区间技术回流效应远远大于扩散效应,也导致了西部落后省份在这场技术大比拼中与其他省份之间的差距逐渐增大;(3)R&D投入一方面通过技术研发,对地区经济增长起到促进作用.另一方面表现地区经济总量差异对R&D投入效率的影响.正是这两种效用,从理论上说,R&D投入与地区经济增长存在双向效应.     

教育部直属“一流大学”建设高校科研效率评价及整体治理研究

以教育部直属"一流大学"建设高校为研究对象,采用高校科研投入与产出数据,通过DEA-BCC模型测算科研静态效率,运用投影分析解构高校科研产出不足及其结构;通过DEA-Malmquist指数测算2010—2017年科研动态效率,观测科研效率变动趋势;在此基础上提出了高校科研活动治理建议.结果表明:教育部直属"一流大学"建设高校整体科研效率较高,但高校间存在差距,存在科研投入冗余现象;产出不足主要表现为技术转化不足;高校科研效率呈现波动增长的趋势.研究有助于高校合理配置科研资源,为相关政策制定提供参考.     

我国省域高校R&D创新系统效率比较研究——基于两阶段集中式CCR-DEA模型

高校创新系统是国家创新系统的重要组成部分,高校的R&D活动是高校创新系统的核心环节。高校R&D创新系统分为研发产出和成果应用两个子系统。基于两阶段集中式CCR-DEA模型,分析两个子系统效率,以反映高校R&D系统的综合效率,并运用我国27个省市数据进行实证研究,分析省域高校R&D创新系统效率的差异,结果说明R&D成果商业化程度不高已成为制约区域高校R&D创新系统效率提高的症结所在。     

石油类本科高校科技创新效率分析

运用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分析方法,对2007-2016年我国石油类本科高校的科技创新效率进行测度评价。结果表明:静态来看,2016年我国石油类本科高校科技创新综合效率、规模效率和纯技术效率均没有能够达到DEA有效,且各石油高校存在显著的差异性。石油高校科技创新资源配置规模与结构是提升科技创新综合效率的重要要素。从动态来看,大部分石油本科高校科技创新效率全要素生产率具有明显下降趋势,科技创新技术进步指数和技术效率变化指数两者较低是导致石油本科高校科技创新全要素生产率有所下降的重要原因。提升我国石油本科高校的科技创新效率应该逐步完善高校科研管理机制,培育高端技术科研人才;瞄准能源领域科技前沿,深化高校科技创新供给;加强产学研合作,推进科技创新成果市场转化。     

三大研发主体R&D投资结构效率比较分析

在分析R&D投资结构对科技创新作用的基础上,运用DEA方法对2003-2008年间科研机构、高等院校和企业三大研发主体的R&D投资结构效率进行了比较分析.结果表明,高等院校的R&D效率最高,企业的R&D效率在2008年达到了有效水平,科研机构的R&D效率始终处于无效状态.这说明投入不足并不是造成R&D效率低下的关键因素.最后对不同研发主体R&D活动的配置提出了优化方案.     

中国高校科技创新效率研究

高等学校是科技事业发展中基础研究的核心力量,在科技发展中拥有不可替代的作用.将综合类高校的文理科数据分别划分到人文社科类和理工农医类高校的统计数据中,采用2009～2018年中国31省面板数据,应用DEA-Malmquist方法,实证测算文理科高等学校的科技创新静态效率水平和动态效率变化,并比较文理差异.研究发现:高等学校创新效率的地区差异巨大,文理科差异较小;技术效率主要受纯技术效率影响;相比理科高校,文科高校产出不足偏多;海南和西藏高校创新效率波动最大等.据此提出均衡发展各地区高等学校科技创新事业;高等学校提升效率,应主要着力于完善内部科研管理制度和优化内部资源配置;优化文科高校科研评价机制,鼓励文科高校增加创新产出等.     

山西省R&D投入产出效率分析

采集了山西省2009—2011年R&D活动4个部门的投入产出面板数据,应用数据包络分析方法,测度了山西省4个R&D活动部门的全要素生产率及其分解变量技术进步、技术效率、纯技术效率和规模效率的值,从定量的角度分析了山西省R&D活动的投入产出效率和科技创新水平。     

基于R & D资源布局的河南省科技金融中心成因分析

R&D资源是一个非常广泛的概念,2012年,各地区在“科学技术是第一生产力”思想的指导下,普遍加大了对R&D资源的投入,但由于经济实力和发展速度存在一定的差异,河南省R&D资源的区域布局也存在差异化。而科技金融产业汇集发展到一定程度和水平时,又会形成科技金融中心。在科学技术成为第一生产力的时代,探讨地区间R&D资源状况,明确地区间R&D活动差距的状况和变动趋势,对了解河南省金融中心的形成因素具有重要意义。     

中国各地区高校科研的技术效率与规模调整——基于省级面板数据的DEA分析

为了动态地评价中国高校科研效率,整理了2001—2009年高校科研投入产出的省级面板数据,应用DEA方法(数据包络分析)对我国高校科研投入的技术效率与规模效率进行测算与分解。研究发现,我国高校科研投入产出效率整体不高,多数省份已经处于规模收益递减阶段。进一步对DEA非有效地区的投影及冗余进行分析结果显示,在不影响整体效率的情况下,科研投入和产出量都存在不同程度的可改进空间。据此,提出改进提高高校科研效率、缩小区域差距的政策建议。     

高校R&D资源清查的问题及对策

当前我国高校R&D资源清查在有关R&D活动与科技活动边界的区分、R&D资源清查长效机制、科技统计人才队伍素质和能力、R&D资源清查信息化建设、R&D资源清查数据深度开发、R&D资源清查指标设计,以及R&D人力资源和R&D经费具体统计过程中存在一些问题,有针对性地解决这些问题,有助于加强高校R&D资源清查工作的规范性与可操作性,促进高校R&D资源深度开发,并提升高校R&D活动对经济社会发展的贡献.     

宁夏R&D资源投入产出效率分析

一、R&D资源投入产出效率分析采用的方法与指标1.采用方法R&D资源投入产出过程实际就是科技创新过程。因其涉及因素很多,过程复杂,不同的研究者有着不同的认识,所采取的研究方法也不同。为便于分析问题,本文把R&D资源投入产出过程简化为线性发展过程,地区经济实力决定和影响R&D资源投入水平,R&D资源投入水平决定和影响R&D产出水平。并选择能反映经济实力、R&D资源投入水平、R&D产出水平的关键指标指数,采用指数比较法分析R&D资源投入产出效率(见图1)。     

中国R&D投入与高新技术产品出口的相关性分析

近年来我国R&D投入不断增加,通过实施科技兴贸战略,加大了科研投入强度,高新技术产品出口增长尤其迅猛。通过对我国R&D投入和高新技术产品出口额进行相关分析,总结我国实施科技兴贸战略的经验教训,并提出了相应的政策建议。     

我国省际R&D活动效率评价研究——基于DEA和SFA模型

根据数据包络法(DEA)和前沿随机效率方法(SFA)对我国各地区的R&D活动效率进行了定量评价,得出了以下结论:一是整体上我国各地区R&D活动效率较高、R&D活动人员和经费支出的相对过多是引发低效的主要原因;二是R&D活动效率与是否发达地区无必然联系,提升R&D活动效率的关键在于改变结构性失衡状况。     

我国R&D投入相对效率的DEA分析

通过R&D投入与配置的现状描述与缺失分析,应用数据包络分析的理论与方法评价我国1992-2006年的R&D投入效率,对于深入研究和制定中国未来R&D投入与配置的科技政策,建设创新型国家具有重要的意义。     

基于DEA-Malmquist模型的科技金融结合效率评价 ——以安徽省为例

科技与金融的结合是增强自主创新能力、促进经济社会转型升级的必经之路.运用DEA-Malmquist指数模型对2009—2018年安徽省的科技金融结合效率进行评价,随后对2016—2018年安徽省16个地市的效率进行比较分析.研究发现:①安徽省的科技金融发展效率处于相对有效状态;②2016年仅有蚌埠、池州2个地市达到DEA有效,2018年仅有阜阳、六安与铜陵3个地市处于有效状态;③安徽省全要素生产指数不高,要加大提升科学技术能力.基于实证结果,为促进安徽省科技金融发展,提出合理配置研究与试验发展(R&D)经费、加大科研人才队伍建设、构建产学研模式,提高科技成果转化以及加快区域间科技金融的协同发展等对策建议.