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。     

中部六省体育事业投入产出效率比较分析

运用数据包络分析方法 DEA模型及超效率DEA模型对中部六省2015年的体育事业投入产出效率水平进行定量分析.结果表明,中部地区整体投入产出效率处于较高水平,效率平均值水平超过了0.8,其中,山西、湖南、河南三个省份投入产出组合处于较优水平,安徽、湖北、江西三个省份的投入产出效率低于平均值水平,存在产出不足情况,应进一步加强产出能力.     

我国高校科技投入产出效率区域差异研究

运用DEA模型对2005~2013年我国高校科技投入产出效率进行测度,在此基础上计算出其基尼系数和泰尔指数并对泰尔指数进行分解,从而在全国各省份和东中西三大地区两个层面测量了我国高校科技投入产出效率的区域差异。结果表明我国高校科技投入产出效率整体水平较高,其中东部地区效率最高,西部居中,中部最低。我国各省份高校科技投入产出效率之间的差异较大,但差异正在逐步缩小,而区域内差异对我国高校科技投入产出效率总体差异的贡献率最大。     

高校科技投入产出效率差距及影响因素研究 ——基于省际面板数据的分析

研究运用DEA模型结合Malmquist指数和面板数据模型,对我国2002—2012年30个省份的高校科技投入产出效率及其影响因素进行了研究。结果表明:我国高校科技投入产出效率存在差距且有拉大的趋势,东部地区高校科技投入产出效率高于中部地区和西部地区,西部地区高校科技投入产出效率最低。在高校科技投入产出效率的影响因素方面,学术刊物发表论文和科技经费内部支出的影响力最大,研发全时人员与出版科技著作数量次之,科技成果国家级奖项与专利授权数对其影响最小。     

基于DEA-Tobit模型的知识产权与金融互动对江西省供给侧改革支撑效率研究 ——基于江西省与29个省份之间的对比分析

首先,为对比分析知识产权与金融互动对江西省研发效率提升的支撑效果,选取3阶段的DEA模型,对中国2008—2018年30个省份的创新效率进行测算,研究结果发现:在未调整环境因素之前,样本省份的效率值存在虚高的问题;江西省创新投入产出效率在调整前后都处于全国中下水平,且投入产出效率始终处于规模报酬递增阶段,有效研发投入不...     

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.     

“一带一路”沿线省份高校科技创新效率研究

采用数据包络分析(DEA)模型构建了两阶段效率评价指标体系,评价了"一带一路"沿线省份高校科技创新效率。研究发现:知识创新产出方面,陕西、甘肃、广西、上海、广东、福建和海南等7个省份高校在技术和规模上实现了DEA有效;技术创新成果转化方面,陕西、甘肃、广西、上海、广东、黑龙江和重庆等7个省份高校在技术和规模都实现了DEA有效;从两个阶段综合效率平均值看,陕西、甘肃、广西、上海和广东等省份高校科技创新综合效率平均值为1,实现了DEA有效。     

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。     

西部地区旅游产业发展效率

以西部地区12个省份为研究区域,运用DEA方法中的BCC模型、CCR模型和Malmquist指数模型,分析了2000-2010年各研究区域旅游业的技术效率、纯技术效率、规模效率、技术进步指数和全要素生产率,以综合研究旅游业的发展效率,并在此基础上对投入指标的冗余度、产出指标的不足率进行分析.结果表明:在研究时段内12个省份的全要素生产率指数均大于1,呈增长态势,这主要得益于技术进步指数的增长;除青海省外,其余11个省份的静态效率评价指标都保持在高水平,处于递减规模报酬生产阶段;投入指标中旅游业从业人员存在较大冗余,有17.33%的改进空间,各项产出指标的不足率相对较小.     

基于超效率DEA模型的区域高校科技创新效率研究

科技创新对于一个国家和地区来说是发展建设的中坚力量,而高校作为整个科技创新体系中不可或缺的一部分,对其科技创新效率的测评就显得尤为重要。通过超效率DEA模型,对我国部分(31个)省市自治区高校2016年的科技创新效率进行了测度,并根据计算所得的超效率值对部分省市自治区高校的科技创新效率进行了排序评价,同时根据对各项变量松弛的测度,剖析了部分省份高校科技创新效率低下的原因。结果表明,我国各省份高校总体而言科技创新效率较高,未达到DEA有效的大部分省份高校主要原因是其规模效率低下和产出不足所导致,并针对我国各省高校科技创新效率的实际情况提出了相关建议。     

基于数据包络分析的电网企业经营轨迹研究

通过分析历史状况、总结前人的研究成果,并根据电网企业运行效率的理论构建DEA模型,对我国25个省电网的企业运行轨迹进行分析．研究表明：我国大部分省份电网企业运行效率处于最优发展轨迹上,规模适度是~41＂1的显著特征;少部分省份电网企业弱劣于最优发展轨迹,规模效率较低是主要原因,规模报酬递增是他们的趋势;其余省份电网企业劣于最优发展轨迹,同时表现为规模效率较低和技术效率较低,投入冗余、产出不足是最大特征．对电网企业生产效率进行监管时要考虑到各省份电网企业之间生产力分布的不均衡性及其客观原因．     

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.     

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.     

基于DEA模型的高校科技创新效率评价——以石油类高校为例

当前,我国经济发展的"新常态"与国际油价持续低迷的"新常态"并行,传统的投资驱动或要素驱动已难以为继,必须转向创新驱动。高校的科技创新活动是国家创新体系的重要组成部分,通过DEA模型,对我国16所具有代表性的石油类高校2015年的科技创新效率进行测评,并计算DEA有效高校的超效率值,分析了非DEA有效高校的投入冗余和产出不足。得出我国石油类高校技术效率总体上较高,非DEA有效的高校主要受规模无效率的影响,并且存在比较严重的产出不足现象。最后,对我国石油类高校进一步提升科技创新效率提出相应的对策措施。     

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.     

基于截面数据的我国科技产业园区创新产出效率评价

科技产业园区作为我国高科技产业的集聚地,对我国的科技创新和区域经济发展具有重要推动作用.基于文献研究,从投入产出角度,建立了科技产业园区的创新产出效率评价指标和DEA评价模型,动态评价了2007-2010年我国各省科技产业园区的创新产出效率.从创新产出效率的有效性和规模效应角度比较分析了东、中、西部多个省份的科技产业园区的创新产出效率.从投入剩余和产出不足角度对创新产出效率非有效的省份进行了剖析,计算分析了非有效省份的剩余量和不足量,并剖析了产生的原因.最后基于计算结果和区域经济发展特点,提出了相关对策建议.     

基于DEA的电力行业环境绩效测度模型

为准确测度电力行业造成的环境影响,在距离函数数据包络分析（DEA）环境绩效评价模型的基础上,引入投入、期望产出和非期望产出的松弛变量,建立归一化的综合绩效评价模型.针对电力行业因区域间电量交换造成的投入和产出不匹配问题,提出电力行业静态和动态环境绩效指标评价方法,为深入分析电力行业环境绩效的变化规律以及影响因素提供方法.应用提出的模型,分析2006-2010年中国30个省份的电力行业环境绩效,结果表明：高用电环境效率的省份通常拥有较高的发电环境效率,火电发电比例是影响电力行业环境绩效的重要因素;在研究期内中国电力行业环境绩效逐步改善;环境技术进步是改善电力行业环境绩效的最主要因素.     

高校二级学院教师人力资源配置效率评价 ——以X大学为例

从高校内部人力资源管理的角度,运用数据包络分析法（DEA）,以高校内部二级学院作为决策单元（DMU）,从人才和经费投入、科研和教学成果产出方面构建教师人力资源投入产出指标,建立二级学院教师人力资源配置效率评价DEA BBC模型,从综合技术效率、纯技术效率、规模效率、规模收益和松弛变量等微观层面,评价二级学院人力资源的投入产出效率。X大学13个二级学院教师人力资源配置效率的实证研究表明,该模型不仅能够从二级学院层面判断师资队伍职称结构和内部教师人力资源结构是否合理,亦能发现二级学院之间的人力资源配置效率差异,同时还能精确判断二级学院教师人力资源效率配置的改进方向和程度,使评价更具实践指导价值。     

基于DEA和熵权TOPSIS模型比较的高校科技创新效率分析

高校是国家创新体系的重要组成部分,为深入分析新形势下高校科技创新效率,完善高校科技创新效率评价方法,综合运用数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型和基于信息熵法的理想点模型(technique for order preference by similarity to an ideal solution model, TOPSIS),以天津市区域14所高校为例,对比分析了新形势下高校科技创新效率。基于DEA模型的分析结果表明,14所高校科技创新效率总体呈不规律波动趋势,即使继续加大投入力度,也仅能获得科技成果产出规模有限的增加;基于TOPSIS模型的分析结果表明,14所高校科技创新效率总体呈上升发展趋势,可继续加大投入力度,以促进科技成果更大规模地产出。通过两个模型的综合运用,实现了评价结果的交叉验证,为新形势下高校科技创新效率评价提供了新思路。     

基于三阶段DEA模型的江苏高等学校人文社会科学科研效率研究

采用三阶段DEA模型,以江苏省35所本科高等学校为评价单元,对各高校2014年哲学社会科学科研效率进行分析评价,研究结论表明:环境变量和随机因素对本科高校人文社科科研创新效率存在显著影响,其中地区经济水平、政府资金投入对科研创新效率的提升是正向的,而地区教育水平、非政府资金投入以及学术交流情况等对科研创新效率的提升是负向的;在剔除影响后,高校平均综合创新效率、纯技术创新效率和规模效率分别是0.700、0.803、0.872,存在显著的提升趋势;纯技术创新效率低下是造成综合效率不高的主要因素;南京大学等6所高校在调整后处于DEA前沿,是其他高校的科研创新的标杆。