基于视窗分析模型的我国高校科研效率评价

本文分别取窗宽为1-5,应用视窗分析模型对我国各省市高校在2003—2007年的科研效率进行动态分析。通过比较不同窗宽的分析结果,发现随着窗宽的增加,我国各省市高校的TE和PE呈递减变化,SE呈无规律变化;科研效率在不同年份对窗宽的敏感程度不同;选择不同的窗宽会使得研究者对科研效率的长期变化趋势得出大相径庭的结论。对于"如何确定理想的窗宽",从理论上提出新的分析方法,研究确定理想的窗宽,建立适合于我国高校科研效率动态分析的更合理的视窗分析模型。与传统DEA模型的分析结果进行对比,发现两者之间存在很大的偏差。这进一步说明了建立理想窗宽的视窗分析模型,对我国高校科研效率进行动态分析是很有必要的,此视窗模型的分析结果更符合科研工作的实际情况。     

1999-2006年我国各省市高校科研效率的实证研究 ——基于科技成果指标变化的对比分析

本文运用数据包络分析（DEA）的CCR和BCC模型,考虑到科技成果指标变化,对我国30个省市高校在1999-2002,2003-2006年两个时期的科研效率,catch-up效应进行比较分析;然后运用DEA的视窗分析（Window Analysis）研究科研效率的趋势和稳定性;最后在视窗分析结果的基础上,进一步进行相关分析。结果表明,科研相对产出与科研效率呈较大的正相关,尤其是人均科研相对产出。通过确定科学合理的科研产出指标,从重视绝对值的科研数量产出转向重视相对值的科研质量产出,完善科研激励制度,激发科研人员的科研热情,再加上合理的配置科研经费项目资源,有助于提高我国各省市高校的科研效率。     

DEA视窗分析的高校科研效率：2009-2015年间的A区数据

对高校科研效率的客观评价,是反映科研效率、提升科技创新力的重要举措。文章利用我国A区省份2009年-2015年科研投入与产出的平衡面板数据,比较了同一窗宽不同窗口以及不同窗宽对决策单元效率的影响,结果表明在不同的窗宽中,高校科研效率呈现出逐渐下降的趋势;在同一窗口下,各个省份的科研效率变化较大;东部地区的总体效率值低于中部地区。总之,近年来政府加大了高校科研活动的投入并没有得到相应程度的提高,我国高校的资源配置效率仍较低,科研活动效率有待提高。     

基于改进DEA模型的省际高校科研效率评价

高校的科研效率对地区科技研究和经济社会全面发展具有较强的支撑作用。在对省际高校科研效率的研究中,采用传统DEA方法的研究较多,而该方法不能解决高校科研投入、产出时间上滞后性以及影响非单一性的问题。针对以上问题,通过采用改进DEA方法建立产出相对滞后的评价模型,对全国31省市2003—2009年期间高校科研效率进行评价,并依据评价结果提出相关建议,为各省市改善高校科研效率提供有效参考依据。     

高校科研创新效率对比分析——基于全国30个省份的面板数据

以2003-2011年间我国30个省市高校科研的投入产出数据为基础,采用DEA-Malmquist指数分析法测算了我国30个省市高校科研创新效率,结果表明:我国高校科技创新效率处于效率前沿面上,平均增长为9.7%,技术进步对高校科研创新效率的提高起到了推动作用;东部地区高校科研创新全要素生产率平均增长17.2%,超过了中部地区的7%和西部地区的6%,规模效率是造成东中西部高校科研效率差异的主要原因。为了有效的提高我国各省市的科研创新效率,以技术进步、纯技术效率、规模效率为标准对我国30个省市进行了聚类分析,并根据不同类别的省市高校科研创新效率的优劣势,提出针对性的建议和对策。     

基于AHP和TOPSIS的高校科研团队绩效评价研究

建立了高校科研团队绩效评价指标体系,提出了基于层次分析法(AHP)和逼近理想求解的排序法(TOPSIS)的高校科研团队绩效评价模型,利用AHP确定评价指标的权重、TOPSIS排序法,计算正、负理想解和接近度;依据接近度对高校科研团队绩效评价指标进行比较,并进行了实例分析。分析结果表明:论文构建的科研团队评价指标体系具有一定的实用性,为高校科研团队绩效提供了一种评价依据。     

我国区域科技投入促进经济增长绩效评价——基于滞后性的绩效分析

本文基于阿尔蒙法的滞后期模型,采用DEA分析中的BCC模型分析我国科技投入促进经济增长的效率.从投入产出效率、科技投入规模以及规模报酬三个角度对我国30个省市的科研投入促进经济增长的绩效进行比较分析,并根据数据分析结果将我国各省市技术进步水平分成五个层次,分析不同层次的省份科技投入推动经济增长的特点、优势劣势及可行的发展方式.     

高质量发展背景下我国西部地区高校科研效率及其影响因素——基于超效率DEA视窗-Malmquist-Tobit模型

以2010—2020年我国西部11个省区为研究对象，运用超效率DEA视窗-Malmquist-Tobit模型测算我国西部地区省际科研效率。结果表明，2020年西部科研效率有所提升，东、中部地区有所下降，且西部地区科研效率高于东、中部地区。相比2010年，综合效率和技术效率有效地区数均有所增长，但是规模效率均未达到有效状态；动态效率分析显示，西部地区科研效率变化呈现“M”型波动趋势，受政策影响较为明显。5个省区全要素生产效率大于1，新疆、宁夏等地高校科研效率的下降低主要源于技术进步效率降低；影响因素分析表明，人力资源处于“丰裕”状态，政府支持、人口聚集程度与其呈现显著正相关。因此，可以通过提升人力资本质量、优化科研经费投入与分配管理机制以及推动集群化发展来提升我国西部高校科研效率。     

研究型大学科研效率分类评价

面对全球化竞争和经济转型的双重压力,国家大力推动创新驱动战略。高校科研活动效率的优劣将影响创新源动力的发展,而现有研究中对我国高校科研活动效率动态变化的研究较少。研究运用DEA Malmquist指数和聚类分析,对54所教育部直属高校2009-2014年间的科研活动效率发展趋势和成因进行分析。基于DEA模型计算结果,发现1)科研体系改革的实施使高校科研活动效率发展趋势出现波动,各高校科研体系改革的落实缺乏针对性;2)高校科研体系改革的关键问题是资源配置失衡和自身发展阶段不明确;3)高校科研体系改革需要因地制宜、因时制宜调整方案。     

区域绿色创新效率评价与收敛性研究——基于组合DEA与空间计量视角

融合SBM模型、超效率DEA模型、共同前沿函数法以及DEA视窗分析模型构建我国区域绿色创新效率评价的组合DEA模型,对我国30个省级行政区绿色创新效率进行实证评价,并在对评价结果进行纵横分析的基础上采用空间计量模型分析其绝对β收敛性。研究结果表明:从横向看,无论是MEGIE还是GEGIE均存在明显的地域差异性,呈现从东部、中部到西部由高到低的阶梯式发展格局,且大部分地区绿色创新效率水平较低;从纵向看,东部、中部和西部的MEGIE和GEGIE均呈现不同程度的上升趋势,但三大区域内部具有不同的分异特征。我国区域绿色创新效率的空间相关性主要表现为误差项之间的交互效应,区域的MEGIE和GEGIE都存在显著的收敛特征,且在三大区域内部均存在着俱乐部趋同。     

创新主体的创新效率区域比较研究

通过构建旨在评价中国三大创新主体(企业、高校和科研院所)的创新效率及其影响因素的随机前沿模型,对1999-2008年中国30个省份的面板数据进行实证研究,发现三大主体的创新活动均对创新资源的依赖较大,创新效率值均小于1,其中企业的创新效率值最低。技术非效率因素显著存在,其中政府资助和创新主体间的联系对创新主体的作用截然不同。同时,在以创新效率的聚类分区中,企业创新高效区的省份相当少,高校创新高效区和科研院所创新高效区的省份较多,但又有所差异。区域创新主体间的效率差异,以及区域之间的差别,显示出了区域创新的动力源泉和发展特点。     

乡村振兴背景下我国农林高校的科研效率及影响因素

鉴于目前对我国农林高校科研效率影响因素、各高校内部科研效率差异和动静态效率情况分析不足,基于乡村振兴背景,选取我国29所农林高校为研究对象,首先运用DEA模型与Malmquist指数从静态和动态两方面进行科研效率评价,结果发现：就静态来看,农林高校整体科研效率水平较高但各高校之间尚存在较大差距,“双一流”建设农林高校高于普通农林高校,东部农林高校最高、西部次之、中部最低;就动态来看,农林高校全要素生产率呈现逐年增长态势,但科研创新与技术进步方面仍需加强,办学层次上“双一流”建设农林高校未来继续领跑,地区分类上东部农林高校与西部农林高校的差距将进一步缩小、与中部农林高校的差距将进一步扩大。进一步运用Tobit模型分析发现,人力投入、科研机构数量与国家重点学科数量对农林高校科研效率呈显著的正相关,经费投入则呈显著的负相关,高层次人才数量和所在省份人均生产总值虽与农林高校科研效率呈正相关但未通过显著性检验。     

基于双激励控制线的高校科研成果动态综合评价

基于科研成果的复杂性,从表现形式视角建立了科研成果评价指标体系,通过对科研成果在时间上的离散和集结,运用带有激励偏好的双激励控制线方法,建立了高校科研成果的动态综合评价模型,对我国7省2004-2008年的高校科研成果进行了动态实证评价,计算出了各评价对象在各阶段的激励和"惩罚"大小,较好地反映了7省科研成果的动态变化.最后结合计算结果,从空间和时间角度分析了7省科研成果的差异性,剖析了造成差异的原因,给出了相关对策.     

我国海洋科技投入产出效率的区域差异研究——基于超效率DEA视窗-Malmquist指数

运用超效率DEA视窗模型对我国沿海11个省(区、市)2006—2012年海洋科技的投入产出效率进行评价,进而综合Malmquist指数与聚类分析深入挖掘效率变化的区域差异及原因。研究发现:全国层面上,海洋科技投入产出效率的增长主要得益于管理水平的提升和规模的优化;区域层面上,各省(区、市)的海洋科技投入产出效率变化可分为积累带动型、应用带动型和低增长型三类;驱动效率提升的主要因素存在明显的区域差异,但效率下降则主要源于海洋科技知识积累和改进不够。     

虚拟科技创新团队科研合作效率的实证研究

 虚拟科技创新团队的科研合作效率是团队管理者普遍关注的问题。运用DEA模型的视窗分析和相关分析,将经费设施、人力资本、制度保障作为投入指标,合作深度、合作广度、合作提高为产出指标,以16个虚拟科技创新团队2004-2009年的调研数据为样本,对团队科研合作效率变化趋势、稳定性和影响因素进行研究。结果表明,随着合作时间的延长,团队科研合作的总体效率（TE）、纯技术效率（PE）具有波动上升的趋势,规模效率（SE）不存在明显的规律性,各团队效率稳定性存在较大差异;要提高SE应该从提高经费设施的相对产出入手,要提高PE应该从提高人力资本的相对产出入手,制度保障对TE、PE和SE都有影响,团队应在完善制度的基础上进行“有序扩张”。     

智慧专业化背景下我国高校科技创新能力提升研究

构建高校科技创新能力综合评价指标体系,采用因子分析法对我国31个省份的高校科技创新能力进行比较,总体上呈现出从东部到西部梯形递减的趋势.进一步对投入和产出能力分析发现,可以将31个省份高校分为投入产出协调型、投入领先型和产出领先型.因此,在智慧专业化均衡发展背景下,中西部地区的高校可建立科研资源补偿机制和深化产学研合作...     

我国不同区域高校科研投入产出绩效及其影响因素分析——基于DEA-Tobit模型的实证研究

利用数据包络分析方法(DEA)对2009—2016年我国不同区域高校科研投入产出绩效进行实证研究,进而采用Tobit模型探究影响区域高校科研投入产出绩效的主要因素。研究结果表明,2009—2016年我国区域高校科研绩效整体水平不高且地区分布差异明显,区域经济发展水平和地区政策环境对科研投入产出绩效没有明显影响,而各地区科研环境、教师职称结构以及区域教育投入力度等因素,对于区域高校科研投入产出绩效具有显著影响。在此基础上,从高校内部科研管理体制以及高校外部经济和政策环境两个层面,提出提升不同区域高校科研投入产出绩效的政策建议。     

科技人力资源投入对区域创新绩效的影响研究

基于产学研耦合度测度模型、主成分分析以及面板门限回归模型,运用2012-2016年我国各省市面板数据,研究以产学研耦合度为门限变量时,科技人力资源投入对区域创新绩效产生的影响。实证结果表明：当以产学研耦合度为门限变量的情况下,企业和高校科研院所投入的科技人力资源均会与滞后三期的区域创新绩效间产生明显的双门限效应。当耦合度高于0.7324时,在企业中投入科技人力资源会对区域创新绩效产生显著的正向影响;当耦合度低于0.7324时,在企业中投入科技人力资源会对区域创新绩效产生相对微弱的正向影响。当耦合度高于0.6120时,在高校与科研院所中投入科技人力资源会对区域创新绩效产生显著的正向影响;当耦合度低于0.6120时,在高校与科研院所中投入科技人力资源会对区域创新绩效产生相对微弱的正向影响。且当耦合度高于0.6120时,在高校与科研院所中投入科技人力资源对区域创新绩效产生的影响高于在企业中投入科技人力资源所产生的影响。