基于DEA模型的我国高校科研创新效率测度与差异分析

高校作为科技创新的主要推动者,准确评估中国大学的研究和创新效率对于提升其研究管理能力和推动创新型国家建设具有重要的指导意义。研究采用数据包络分析(DEA)模型,对教育部认定的32所“双一流”高校2011—2021年的科研创新效率进行测度。此外,还分析了其时间演化规律,并从地域和层次两个角度探讨了效率差异的来源。研究结果表明:中国大学的科研创新综合效率持续稳步增长,纯技术效率也呈上升趋势,而规模效率则呈现出先上升后下降的趋势;在地域差异方面,研究发现在样本期间,大学科研创新效率呈现出东部地区、中部地区、西部地区依次递减的格局,随着时间的推移,这些地区之间的差距没有缩小;在层次差异方面,C9联盟高校的研究和创新效率高于非C9联盟高校,而随着时间的推移,二者之间的差距逐渐缩小。

长江经济带高校科研创新效率及其影响因素

基于长江经济带2012—2020年11个省(市)的面板数据,借助超效率SBM模型和Malmquist指数模型,结合DEA窗口分析方法测度长江经济带高校科研创新效率。结果显示:长江经济带高校科研创新效率呈平稳发展趋势,各地区之间存在明显差距;全要素生产率整体较高,上、中、下游效率依次呈“低—中—高”趋势。通过Tobit模型分析发现,地区经济禀赋、科研人力资源与科研效率呈显著正相关,地区政策环境、地区科研环境、对外交流程度与科研创新效率呈显著负相关。长江经济带高校应提高创新资源管理水平,加强府际合作与政产学研用协同创新,促进科研成果转化。

我国“一流大学”建设高校科研创新效率测度及影响因素分析——基于三阶段DEA模型的实证研究

准确测度我国“一流大学”建设高校科研创新效率对于进一步提升其科研管理水平有着重要的指导意义。本文基于三阶段DEA模型构建高校科研创新效率测度框架,选取教育部直属的32所“一流大学”建设高校开展实证研究。研究结果显示,高校科研创新效率测度会受到外部环境和随机误差的干扰,除人均GDP指标对科研创新效率的影响不显著外,城镇非私营单位在岗职工平均工资、政府科研拨款占科研经费总额比重会制约高校科研创新效率的提高,而城市R&D经费投入强度则有助于提升高校科研创新效率。剔除外部环境和随机误差干扰后,32所“一流大学”建设高校2020年科研创新综合效率、技术效率、规模效率均值分别为0.732、0.821、0.900,处于效率前沿的高校仅有6所,17所高校处于规模收益递减状态,多数“一流大学”建设高校需采取措施进一步提升技术效率或规模效率。最后,利用Tobit回归分析“一流大学”建设高校内部因素对科研创新效率的影响。

安徽高校科研创新效率动态评价实证研究--“高等教育振兴计划”实施前后对比分析

以安徽17所高校2008-2017年的统计数据为基础,采用数据包络分析CCR模型和Malmquist指数,对“高等教育振兴计划”实施前后的科研创新效率进行动态评价实证研究。研究表明,“高等教育振兴计划”有助于提高高校的科研效率,2017年奖补资金项目资助的大学科研创新效率有很大的提高,但是,在计划实施期间,部分地方特色高水平大学存在资源投入冗余的情况,部分地方应用型高水平大学技术效率值不升反降。给出了安徽高校今后阶段,应将资金投入到与技术进步相关的要素中,从而提高高校管理水平的引领性建议。

各省份高校科研创新效率评价

国家“十三五”规划明确提出促进高等学校全面参与国家创新体系建设,而提升高校科研创新效率是实现上述目标的关键环节。本文采用数据包络分析法(DEA)评估2009~2013年中国各省份高校科研创新效率,并分析未能达到最优效率省份的科研投入产出偏差值。针对已经达到与尚未达到科研创新效率最优值的两类省份,提出推动高校科研创新活动效率提升的政策建议。

华东六省一市高校科研创新效率评价及收敛性分析

文章以华东六省一市155所高校作为研究对象,收集2010-2017年各高校科研创新投入产出数据,利用超效率DEA-BCC模型对其进行效率测算和收敛性分析,结果表明:华东六省一市高校科研创新效率整体不高,其中省属普通院校科研创新效率普遍偏低,省市内高校科研创新体系出现"断层"现象;各省市内存在科研创新效率的σ收敛和β收敛;不同省市、不同性质高校间的科研创新效率差异依然很大。因此,政府应合理分配教育资源,加强对中间位置高校的建设;高校应建立以质量为导向的评价体系,加强彼此间的交流和资源共享。

广东高校科研创新效率动态评价--高水平大学建设前后对比分析

以广东高水平大学相关数据为基础,采用数据包络分析的CCR模型(DEA-CCR)及Malmquist指数,对高水平大学建设项目实施前后的高校科研创新绩效进行动态考察。实证结果表明:通过不同高校横向对比发现,高水平大学建设项目实施有助于改善高校科研规模收益递减的不经济状态,但无助于科研效率的提高;不同年份纵向对比显示,技术效率虽呈现先降后升,但技术进步率持续出现较大幅度下降是高校科研效率低的主要原因。研究结论揭示下阶段广东高水平大学建设重点应该是提高科研质量,从而提高技术进步率,进而达到"双一流"建设目标。

长江学者提高高校科研创新效率了吗?——基于42所世界一流大学建设高校的实证检验

本研究以42所世界一流大学建设高校2006—2016年的相关数据为样本,运用随机前沿模型对长江学者影响高校科研创新效率的特征、规律及交互效应进行检验。研究结果表明,长江学者促进了高校科研创新效率的提升且作用效果具有明显的异质性。其中,长江学者特聘教授显著提升了高校科研创新效率,但长江学者讲座教授的影响并不显著。此外,国家基金项目、高校科研管理与长江学者的有效融合有利于进一步提升科研创新的生产效率。

中国财经类高校科研创新博弈效率研究--基于广义模糊博弈DEA理论

为科学评价财经类高校科研创新博弈效率,优化该类高校资源配置,在合作与竞争背景下提高其投入产出效率,结合博弈理论和广义模糊DEA模型,以中国41所财经类高校为研究对象,在研究整体科研创新区间效率的基础上,根据财经类高校规模情况进行聚类分组,分析各高校间合作和竞争前后效率变化,进而找出最优、潜在、无效合作伙伴和竞争对手,为相关高校合作与竞争决策提供理论依据及合理建议。