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。

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。

江苏省高校人文社科科研效率评价研究

文章应用DEA方法对“十三五”时期江苏省46所公办本科高校的人文社科科研效率进行评价。研究发现:江苏省高校人文社科总体科研效率水平较高“,规模效率”是影响部分高校无法实现DEA有效的重要作用,人文社科科研效率水平存在校际差异,各层级、各类型高校的人文社科科研效率均衡性还有待提高,部分高校人文社科科研存在严重的投入冗余及不同程度产出不足。需要推进人文社会科学研究与创新,建议完善高校内部人文社科研究管理制度、推进高校人文社科科研均衡发展、优化高校人文社科科研投入、推进高校人文社科科研成果产出与转化。

2011—2020年我国不同区域博物馆科研效率评价及影响因素研究——基于DEA-Tobit模型

以2011—2020年我国博物馆为研究对象,运用DEA-BCC模型、DEA-Malmquist模型对31个省份博物馆科研效率进行测算,运用Tobit模型对影响博物馆科研效率的内部结构因素和外部环境因素进行评估,结果发现我国博物馆科研效率在2011—2020年期间总体技术效率水平波动增长,技术进步效率是制约科研效率的重要因素。为推进我国博物馆科研创新发展,建议加强科研管理与科研资源合理配置,建立健全科研成果认定与评价机制,重视科研人才能力培养,并适当拓展与地区产业的合作。

长三角区域高校人文社科科研效率动态变化及原因分析——基于非径向DEA超效率及DEA-Malmquist指数

提高科学研究效率对于促进区域高质量发展具有重要意义。为了探明长三角区域高校人文社科科研效率,采用非径向数据包络分析(DEA)超效率模型测量技术效率及区域差异,并根据对松弛变量的分析探究其原因,然后采用DEA-Malmquist指数分析效率变动趋势。分析发现,长三角区域高校人文社科科研整体效率不高,变动不大,区域差异明显,不过差距在缩小。技术效率的变化主要受规模效率制约,全要素生产率的变化主要受技术进步推动。影响三省一市高校科研效率的因素表现不一,其中,上海高校研发与课题经费投入相对过多;江苏高校课题经费投入相对过多;浙江与安徽高校在人员上投入相对过多;上海与浙江的高校在四个产出指标方面都相对不足;江苏高校在CSSCI论文方面产出不足;而安徽高校产出不足问题最不明显。研究结果表明,科研活动的高投入并不一定带来相应的高产出。高校应当提高科研管理和科研技术水平,促进科研效率的提升。

新时代我国高校人文社科科研效率及其制约因素研究

研究采用2012—2020年我国31省区市科研数据,运用数据包络分析(DEA)方法测度与分析新时代我国高校人文社科科研效率水平及其制约因素。研究发现,我国高校人文社科科研效率整体不高,2012—2020年间呈波动变化趋势,尤其2018—2020年逐年下降。东部高校在人文社科科研综合技术效率和纯技术效率方面表现最佳,西部次之,中部最低,而规模效率三大区域差异不大。北京、上海、江苏、湖北等教育资源较丰富的省份高校人文社科科研效率相对较高,而西藏、湖南、贵州、安徽等相对较低。制约我国大部分省份高校人文社科科研效率的主要因素,2016年之前是科研产出数量,之后逐渐转变为科研产出质量和效益。除了科研产出的影响外,科研管理与技术水平、科研规模不适宜也是限制科研效率提升的原因。要提升我国高校人文社科科研效率,科研活动重点应从要素投入转向全要素生产率的提升,建立和完善以质量和贡献为导向的高校科研评价与激励机制,并关注区域和省域之间的差异,采取针对性策略。

基于DEA-Tobit模型的高职院校科研效率影响因素分析

为研究我国31个省、自治区、直辖市高职院校科研效率及其外部影响因素,文章基于《高等学校科技统计资料汇编》(2014~2018年)面板数据,首先运用DEA-BCC模型测算我国高职院校科研效率,结果表明,我国高职院校科研综合技术效率螺旋式上升,但东部地区多数省份处于规模报酬递减阶段。接着采用Tobit模型回归分析了三种影响因素与综合技术效率的关系,发现科研支出经费对我国高职院校科研效率具有显著负向影响,而科研课题总数则具有显著正向影响。

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。

基于三阶段DEA的“双一流”建设高校人文社会科学科研效率评价

文章基于三阶段DEA模型,测算了全国132所“双一流”高校2012—2019年人文社会学科的科研效率。研究发现(:1)2012—2019年我国高校人文社会科学科研效率由0.358上升至0.527(。2)各地区高校人文社科科研效率排序为:中部>东部>西部。不同类型的高校人文社科科研效率排序为:综合类>师范类>财经政法类>理工类>农林类>医药类(。3)控制环境因素影响后,东、中、西部地区综合效率值分别提高了4.9%、4.8%和1.8%,农林类和医药类院校效率均值分别下降了9.3%和15.3%,综合类、师范类、财经政法类和理工类院校效率均值分别上升了9.2%、14.7%、10.1%和2%。其中,世界一流高校和人文社科类院校分别对人力资源和科研经费的利用效率更加合理。据此,未来高校人文社科科研的政策重点,一方面要注重各项投入的合理性,做到资源的合理分配和利用。另一方面要加强不同类型高校间人文社科类相关学科的深度交流与合作,积极形成协同发展的新局面。

基于数据包络分析的“十三五”时期我国各类高校科研效率的回顾性研究

为探讨我国各类高校科研效率变化规律及效率提升堵点,基于2016—2020年教育部科技司发布的《高等学校科技资料汇编》中六大类高校科技统计数据,采用数据包络分析(DEA)的BCC模型、SE-DEA模型和Malmquist模型分析其科研效率静态、动态变化趋势。结果表明:高校整体科研效率较高,其中综合类、理工类高校连续5年DEA有效,6类高校科研技术效率值排序为理工类>其他类>综合类>医药类>师范类>农林类高校,非DEA有效的农林类高校在2017—2020年出现投入冗余和产出不足,医药类、师范类高校在2020年出现投入冗余;高校的生产效率指数呈上升与下降交替趋势,主要由技术进步指数和技术效率变化指数同时驱动,尤其是理工类、综合类和其他类高校处于领跑状态,技术效率和技术进步指数均排在前3位;高校的科技资源配置已完全能满足其科技需求,实现了高投入高产出的科研效率。最后提出为促进我国高校实现科研效率的跨越式发展,高校要充分发挥“放管服”改革政策带来的资源优势,提高整体科研效率;政府科技主管部门对DEA有效、非有效的高校应分别有针对性地采取提供更多科研资源和适当缩小科研投入规模的措施。

基于随机前沿分析模型的深圳市三级医院科研效率研究

阐述医院科研效率评价体系构建方法,运用主成分分析、随机前沿分析等方法评价科研效率并分析主要影响因素,提出建议,包括加大医院科研人员投入、优化科研管理评价体系、调控基金项目投入等。

中医药院校科研效率评价

中医药院校在传承中医药文化,振兴中医药事业方面起着举足轻重的作用。为提升中医药院校的科研效率水平,以24所中医药高校为研究对象,使用DEA-Malmquist指数模型从动态和静态两个维度对2014年-2018年间样本院校的科研效率进行了测算。研究发现:我国中医药院校科研效率整体水平不高,但有向好趋势,技术水平是制约中医药院校科研效率的重要因素。中医药院校应完善资源配置,提升技术水平,促进科研成果转化,以推动中医药院校持续创新。

基于超效率SBM和Tobit模型的全国区域人文社科类高校科研效率测评及影响因素

以2013—2019年全国人文社科类高校为研究对象,运用超效率SBM模型对人文社科类高校科研效率进行测算,结果发现全国人文社科类高校科研效率总体水平一般,达到有效状态的省份不足50%,其中东部地区最高,东北和中部地区居中,西部地区最低。进一步通过Tobit模型对影响科研效率的因素进行回归,发现人力资源投入和科研经费投入对科研效率具有显著负向作用,对外开放程度和政府支持对科研效率具有显著正向作用,地区经济发展水平对科研效率的正向作用不显著。为推进人文社科类高校科技创新工作,需要减少人力和财力资本的过度投入,做好科研经费的精细化管理,优化人才队伍结构,并加强对外科技交流合作。

基于DEA-BCC和Malmquist指数的人文社科类高校科研效率及变化研究

为深入评价人文社科类高校科研效率情况,以2013-2019年全国人文社科类高校的科研投入产出数据为基础,通过DEA-BCC和Malmquist指数模型分析了人文社科类高校的科研效率及科研效率变化情况。结果发现,2019年全国人文社科类高校的综合效率均值为0.769,科研效率整体良好,但80.645%省份处于非DEA有效状态,58.065%的省份同时存在组织管理和科研规模问题。2013-2019年科研效率逐年下降,其中2017-2018年和2018-2019年下降幅度达到10.8%,技术创新水平衰退是主要的因素。

20所国家社科基金优势高校人文社科科研效率评价研究

为深入了解国家社科基金优势高校人文社科科研效率现状,采用超效率SBM模型和Malmquist指数对2015年—2019年20所国家社科基金优势高校的科研效率进行了测算,结果发现20所高校人文社科科研效率的5年均值为0.643,整体科研效率水平一般。人文社科整体科研效率出现下降,其中2018年—2019年下降幅度最大达到17.2%,技术创新水平衰退是主要影响因素。3所高校人文社科科研效率出现增长,17所高校人文社科科研效率出现下降。为提升人文社科科研效率,提出了优化科研资源配置、深化放管服改革、强化高层次人才队伍建设等建议。

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。