基于DEA-Malmquist模型的中西部高校科研效率评价研究

中西部高等教育振兴计划的颁布为长期处于相对落后的中西部高校科研水平的提升提供了政策支持。为此,研究以振兴计划扶持的100所高校为研究对象,运用非平衡面板数据的DEA-Malmquist指数方法来评价2011—2017年科研效率的变化,进一步挖掘科研水平提升的动力及阻碍。研究发现“振兴计划”高校整体科研效率处于中等偏上的水平但呈下降态势,仅有13%的高校实现了全要素增长。结合权重进一步判断,发现人才流失、经费投入冗余和科研产出不足是阻碍中西部高校科研效率提升的主要原因。因此,中西部高校要通过优化人才政策、释放经费活力、促进特色发展等要素的解决提升科研效率。

北京市属三级医院科研效率评价研究

目的:评价北京18家市属三级医院科研效率及其变化情况,并提出改进建议。方法:采用数据包络分析方法中BCC模型和Malmquist指数模型对北京18家市属三级医院2019-2022年的科研效率进行评价。结果:2019-2022年科研效率达到最优的医院个数分别为9、11、7和6家,整体呈减少趋势,北京市属三级医院间科研效率差距逐渐显现。效率未达最优的医院中,规模效率低的医院数量多,2020年处于规模报酬递减阶段的医院较2019年增加了38.9%。有4家医院4年均未达效率最优状态,主要原因是高层次人才冗余、专利数量不足。Malmquist指数平均值是1.113,与技术进步指数同步呈先下降后上升趋势,科研效率年均提升11.3%。结论:为提高科研效率,应合理控制科研规模,通过搭建平台充分发挥当前科研资源的作用;另外,应提高科研管理技术辅助科研工作,在科研产出方面要重视科研创新与成果转化能力。

基于DEA模型的全国文物系统博物馆科研效率评价初步研究

学术研究对于博物馆各项业务的发展具有重要作用,科研效率评价是研判学术研究水平的有效指标之一。通过运用BCC-DEA模型和Malmquist-DEA模型,深入探讨2016-2020年间我国25个省市区文物系统博物馆科研效率的发展情况。研究发现,2016-2020年间我国文物系统博物馆科研效率总体呈现波动上升趋势,制约文物系统博物馆科研效率的关键是专业技术人才能力、科研设施和科研管理水平,通过完善文物系统博物馆科研设备、优化科研资源配置、提高科研人才素养,能够有效推动文物系统博物馆的学术研究从要素驱动、规模驱动向创新驱动的转变。

我国重点高校科研效率的DEA分析

应用数据包络(DEA)方法对我国重点高校的科研效率状况进行分析,针对分析结果,提出一些相关性建议,旨在为科研管理者在制定资源配置政策以及高校在如何提高生产效率方面提供借鉴与参考。

国际科技交流、校企合作与高校科研效率——基于随机前沿超越对数生产函数分析

运用随机前沿超越对数生产函数和2005～2009年省际面板数据,对中国省际高校科研效率进行了估算,并从国际科技交流、校企合作等方面分析了效率的影响因素。研究发现:中国省际高校科研总体效率水平较低,且科研效率水平逐年下降,各省市区之间以及东、中、西三大经济区之间的效率水平存在一定差距;国际科技交流、经济水平、教育水平对高校科研效率存在显著的正向影响,而校企合作与高校科研效率关系不显著。根据研究结论就提升高校科研效率提出相关政策建议。

“985工程”高校科研效率动态演进及区域比较

高校科研效率问题研究为高校学科发展的规划提供科学依据。采用非径向、非角度的SBM模型对中国36所"985工程"高校2008—2014年度的科研效率进行测算,比较其区域差异;进一步利用非参数方法中的核密度估计方法刻画高校科研效率动态演化过程。研究结果显示:我国"985工程"高校科研效率水平不均衡,存在一定的地域差异,中部地区的"985工程"高校科研综合技术效率水平较高;规模效率的核密度曲线分布"单峰"特征明显,纯技术效率和技术效率核密度曲线分布均呈现"双峰"状。

基于DEA模型的我国三级医院科研效率评价研究

目的对我国三级医院科研效率进行分析,为相关科研管理部门制定决策提供参考。方法收集全国100家三级医院科研效率评价指标数据,采用主客观方法相结合确定评价指标体系,构建DEA模型,对医院科研效率水平进行分析评价。结果2015年全国100家三级医院科研综合效率平均水平为0.5875,规模效率平均水平为0.8664,纯技术效率的平均水平为0.6832。6.0%的医院达到DEA相对有效,6.0%的医院规模收益不变。结论我国三级医院科研效率水平较低,有待提高。建议从国家、地方、医院三个层面调整或制定相关政策以提升我国三级医院科研效率。

西部地区省部共建211高校科研效率评价

应用数据包络分析方法 (DEA)对我国西部地区23所省部共建211高校2007-2009年的科研效率进行了评价,对非DEA有效高校的可能原因进行理论分析,提出非DEA有效高校提升其科研效率的方法与措施。

基于数据包络分析的三级医院科研效率评价

应用数据包络分析DEA方法对2015年北京市41家三级医院的科研效率进行评价,分析医院非DEA有效的可能原因,提出非DEA有效医院提升科研效率的方向与措施。

江苏省高校科研效率的测算及动态演进

选取2007-2013年江苏省29所高校的面板数据为样本,对江苏省高校的科研效率以及地域差异情况进行分析和评价,展现江苏省的高校科研效率动态演进过程。结果发现:江苏省高校科研效率整体尚存在提升空间,纯技术效率低下是制约技术效率提升的主要原因。从区域对比来看,江苏省苏北地区高校科研效率高于苏中和苏南地区;核密度曲线展示高校科研的纯技术效率和技术效率均呈现"双峰"分布态势,而规模效率的"单峰"分布特征显著。为促进江苏省高校科研活动生产率均衡、稳定、持续的增长,提出建议:在政府层面上,以高校办学特色、学科水平等因素作为科研资金投入的主要依据;在高校层面上,改善科研氛围和环境,优化科研管理体制与流程,加强科研团队建设和人才培养;在区域层面上,鼓励教师同行之间交流信息、互通有无,努力汲取苏北地区高校的先进经验,总结自身存在的问题,制定科研发展长效机制,有效提升高校科研效率。

不同地区教育部直属高校科研效率比较研究

通过对不同地区54所教育部直属高校在2000-2002年间科学研究效率及其变化趋势的分析,本文发现有46．3％的高校的科研效率有待进一步提高;东部、中部和西部地区高校的科研效率呈现递减趋势, 而且不同地区高校的科研效率和规模效率都存在波动,但变化趋势不同。据此,提出了进一步提高高校科研效率,优化区域科研资源配置的措施:第一,应逐步建立基于效率的高校科研资源配置机制,引导高校关注科研活动的投入产出效率;第二,在目前条件下提高高校科研活动的投入产出效率,应以扩大高校科研规模为主,以改善高校科研生产效率及其管理水平为辅;第三,应采取一定宏观调控措施,缩小不同地区高校科研效率的差异。

我国高校科研效率的区域性特征及影响因素分析——基于三阶段DEA方法的实证研究

如何提升高校科研效率是当前高等教育研究的重要问题之一,也是推动高等教育内涵式发展的重要路径选择。利用我国2010-2012年28个省区的面板数据,使用可以剔除环境因素和随机干扰影响的三阶段DEA方法,实证测算了我国各地区高校科研的投入产出效率,在此基础上分析了高校科研效率的区域性特征,探讨了科研效率的影响因素,进而提出了改善和优化高校科研效率的对策建议。

我国高校科研效率评价——基于DEA与Malmquist指数的分析

随着科研经费投入的不断增加,高校科研效率日益成为关注的焦点。通过运用数据包络分析(DEA)方法和Malmquist指数法对教育部直属48所高校科研效率进行静态和动态的综合评价分析发现:教育部直属48所高校中,16.7%的科研效率是有效的,83.3%没有达到有效水平,相当大部分高校仍然存在着科研管理水平较低、科研资源配置不合理等问题。80.6%的非DEA技术有效高校存在投入冗余,尤其表现在科研经费方面;非DEA技术有效高校均存在产出不足,尤其在成果获奖和专利出售实际收入方面的产出不足较为严重。高校的科研资源配置还需要优化,尤其在科研质量和成果转化方面还有待进一步加强。985高校科研效率水平显著低于非985高校,综合类和理工类高校间没有显著差异。从动态趋势上看,2010~2014年间20.83%的样本高校效率呈增长趋势,79.17%呈衰退趋势。高校科研效率提高源自技术效率的增长,而技术进步并没有促进科研效率的增长。

基于PCA-SEDEA的高校协同创新中心科研效率分析与评价——以江苏高校行业产业类协同创新中心为例

利用主成分分析和超效率数据包络分析的组合模型,从投入资源配置和产出效率视角对27个江苏行业产业类协同创新中心建设期内的科研效率进行分析研究,提出进一步推进中心高质量内涵式发展的建议供主管部门、高校和协同创新中心借鉴,为建立科学规范竞争与退出机制提供参考,使得协同创新中心充分发挥有效合理配置创新资源要素的重要作用。

外部资助是否提升了中国高校科研效率

以2003－2012年中国各地区高校科研面板数据为样本，应用随机前沿模型实证测算高校外部资助主体即政府与企业对高校科研效率的影响及其差异性，并运用门槛回归方法界定政府与企业资助的最优强度。结果表明：政府与企业资助对高校科研效率的提升效应均较为显著，短期内政府资助效应高于企业，但长期来看企业资助效应不断增强，超过政府资助效应，二者差距逐步扩大；目前中国政府资助强度最优区间为0．499～0．589，企业资助强度最优区间为0．344以上。

基于因子分析和改进DEA交叉模型的中国“一流大学”建设高校科研效率评价

高校科研效率提升是当前中国高等院校科研创新工作亟待解决的核心问题。针对传统DEA模型在高校科研效率评价中存在的有效决策单元无法全排序、交叉效率值不唯一等问题,引入TOPSIS思想,建立基于理想决策单元的DEA交叉模型,并采用熵权法集结各决策单元效率值,构建改进的DEA交叉模型;运用因子分析构建评价指标体系,通过消除指标间相关性以满足DEA模型对指标技术要求;采用改进的DEA交叉模型对中国40所"一流大学"建设高校科研效率进行评价,研究结果表明40所"一流大学"建设高校的整体科研效率水平偏低,还存在较大的改进空间。

基于DEA方法的高校管理学院科研效率评价实证研究

合理地评价高校的科研效率,对于政府的教育规划和高校自身的发展都具有重要意义。数据包络分析法是一种从资源利用效率的角度出发,对多个对象进行评价的综合评价方法,它的"相对有效性"概念可以用来科学、客观地评价高校等科研机构的科研效率。本文以某省8所高校的管理学院为例,对DEA方法评价高校科研效率的科学性和有效性进行了实证分析。

南京高校动态科研效率的实证分析

运用数据包络分析法(DEA)和Malmquist生产率指数对"十一五"期间南京市12所高校的科研效率进行实证分析,研究结果发现,南京高校的科研效率总体较高且呈现增长的趋势,其增长主要归因于技术进步,但也存在部分高校存在资源浪费和冗余现象,最后,提出进一步提高高校科研效率的对策建议。

“双一流”建设背景下我国省际高校科研效率及影响因素研究——基于DEA-Tobit模型

基于我国2015-2017年31个省、市、自治区的面板数据,运用DEA模型测算我国省际高校的科研效率,研究结果表明:各地区高校科研效率普遍较低,“双一流”建设背景下,高校科研总体效率呈增长趋势。其中,西部地区高校科研效率总体相对较高,其次是中部、东部地区。运用Tobit模型进一步对影响高校科研效率的因素进行回归分析,发现我国高校人力资本投资总体处于“稀缺”状态,以经费为代表的物质资本投入处于“冗余”阶段,科学研究机构存在“重量短质”等问题。我国高校内涵式发展应将重点转向对人力资本的积累,相对减少物质资本的过度投入,同时,进一步加强国际交流与合作,努力推进“双一流”高校建设,不断提升我国高校科研效率,增强我国高校国际话语权。

资源配置失衡对高校科研效率的影响研究

通过2009—2016年中国各地高等学校科研活动的数据,建立随机前沿分析模型,考察科研资源配置失衡等因素对科研效率的影响效果,并对中国各地科研效率进行测算与分析。研究发现,中国大陆高等学校的科研效率总体呈现不断下降的趋势;具有较多科研经费投入的东部地区反而科研效率较低,而西部地区的科研效率相对较高;各个省、市和自治区的科研效率差异较大;科研资源配置失衡降低科研资源的使用效率,也进一步阻碍科研效率的提升。因此,国家应该避免一刀切的政策,根据各地的科研特征,给予科研效率更高的地区更多的经费资助。