基于数据包络分析的高校效率评价

从教育经济学的角度出发,采用数据包络分析方法定量研究了我国高校资源利用效率状况,以期为教育管理者在制定资源配置政策以及高校在如何提高资源利用效率方面提供借鉴与参考。

我国公立高校效率的治理制度基础与制度重构

高校治理制度是规范高校各利益主体经济行为的一系列制度安排,具体包括委托人制度安排、委托———代理制度安排和代理人制度安排。首先,本文理论阐释了治理制度与高校效率的关系,指出三个方面的治理制度安排共同作用并影响高校效率水平的高低。然后,具体从委托人制度安排、委托-代理制度安排和代理人制度安排三个方面分析了治理制度对我国高校效率的作用机理。最后,提出了重构我国高校治理制度安排的有关对策。

基于DEA-Tobit两步法的高校效率评价及分析

利用数据包络分析(DEA)方法,对我国59所教育部直属高校效率做出评价,并比较不同类型高校效率得分的差异情况。在此基础上,运用Tobit模型对高校效率的影响因素进行分析。实证研究结果表明,教师中硕导和博导的比重、博士学位教师比重、科研经费所占比例与高校效率显著正相关,人均科研经费与高校效率负相关。为了提高效率,高校应提高科研经费比重,投入更多的人力从事科学研究活动。

“双一流”建设背景下中国省域高校办学效率的区域差异及动态演进

为考察“双一流”建设启动后的中国省域高校办学效率水平、差距及动态演进,研究采用超效率DEA方法对2016-2021年中国省域高校办学效率进行评价,并采用Dagum基尼系数、Kernel密度估计法测算了省域高校办学效率地区差距来源以及分布态势。研究表明:全国及四大区域平均效率值呈现先降后升的U型变化趋势,最优效率省域数量也呈现先降后升的U型变化趋势。中国省域高校办学效率差距呈现“先下降、后上升、再下降、再上升”的态势,四大区域的区域内差距从大到小依次为东部、西部、中部、东北,区域间差距最大的为东北&东部、东部&西部、东部&中部,区域差异来源主要为超变密度,其次为区域间差距,地区内差距贡献最小。全国范围内高校办学效率空间差距在逐步扩大,东中部、东北地区极化特征明显。

我国高校效率研究

本文同时应用参数法和非参数法分析我国高校1998—2005年的效率状况：总体来说，我国高校的平均技术效率较高，西部地区高校、理工院校和财经政法大学效率最为明显；我国高校存在规模经济和范围经济，总体规模经济程度不断上升，但总体范围经济程度逐步下降，具体来看，硕士生的规模经济程度较为明显，而硕士生和博士生存在范围不经济现象；DEA和SFA的效率值相关但不显著，效率排序10％显著相关；学校的外部因素和大部分内部因素显著影响学校效率。

教学评估与高校效率研究——以重庆某高校为例

本文采用参数法SFA分析我国单个高校的成本效率、技术效率、规模以及范围经济,发现我国某高校存在各种效率,同时发现教学评估对高校效率有直接影响,如评估前师生比大幅度提高,评估后整体效率有下降趋势,最后根据经验结果提出了政策建议。

我国高校科研、教学和社会服务效率趋势研究——以72所教育部直属高校为例

本研究采用随机前沿分析研究我国高校2005-2015年的科研效率、教学效率和社会服务效率的变化趋势。结果显示,近十年来直属高校的科研产出绩效基本接近前沿面效率,基本呈上下波动的趋势,大文类高校的科研效率略高;教学效率相对较低,并且呈下降趋势,综合类高校略高,但均未达到前沿面;社会服务效率基本接近前沿面效率,但总体均呈下降的趋势,高校社会服务的功能发挥程度有所降低。

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。

中国高校科技创新效率及影响因素的实证分析——科技成果产出和转化两阶段视角

鉴于高校科技创新活动具有明显的两阶段链式过程特征,同时其科技投入和产出在时间上具有滞后性,因此将高校科技创新分阶段研究其创新效率以及内外部因素对不同阶段投入产出效率的影响。将高校科技创新划分为科技成果产出阶段和科技成果转化阶段,运用中国31个省份高校2009—2020年的数据,采用串联式两阶段数据包络分析(DEA)模型分别测算其两阶段效率,并进一步应用面板托宾(Tobit)模型研究两种效率的影响因素。结果显示:第一,31个省份高校的科技创新综合效率偏低,科技成果产出效率并未形成上升趋势,而科技成果转化效率在2016年后得到迅速提升并超过了科技成果产出效率,但高校科技创新整体上呈现向高转化阶段的发展趋势;第二,东部高校科技创新综合效率和两阶段效率上升速度相对放缓,有被其他地区赶超的趋势;第三,人力资本结构、物质资本结构、政策环境、地区经济实力、对外交流等因素对高校两阶段效率的影响存在显著的差异。据此,提出可通过优化资源配置方式和科技创新评价体系,以及加强区域协调配合等方式来提升中国高校的科技创新整体水平。

我国民族地区高校效率研究——基于数据包络分析法

运用数据包络分析法(Data Envelopment Analysis),对我国民族地区高校效率进行研究。研究发现,我国民族地区高校效率总体尚有较大提升空间。民族地区高校效率呈现出下降的动态趋势。造成民族地区高校技术无效的原因在很大程度上是规模无效,但也有纯技术无效的因素。值得注意的是,民族地区高校专利授权数、专利收入和技术转移收入三项指标产出不足的比例普遍高于其他指标产出不足的比例,社会服务功能发挥不显著。根据实证分析,建议适度扩大民族地区高校办学规模;在加大对民族地区高校投入的同时,也要加强绩效考核,遏制其效率下降趋势,提高其资源利用效率;完善服务社会机制,鼓励民族地区高校结合当地经济实际,提升社会服务水平。

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。

基于DEA视窗分析的高校科研投入产出效率动态评价

采用DEA视窗分析(DEA Window Analysis)方法对我国31省市2003年至2009年高校科研活动投入产出的面板数据进行评价,结果发现我国各省市高校研究期间科研效率整体水平偏低,且未能随时间呈现出明显的增长趋势,不同省市效率在同一视窗内差异较大,而同一省市在不同视窗内差异较小。进一步分地区分析发现,中部地区高校的科研投入产出效率最高,东部和西部的效率值相等且均低于中部地区,表明科研效率与地区经济发展水平之间不存在必然联系。各地区应制定适宜的激励政策,重视科技经费的合理配置和有效利用,努力提高科研活动的产出水平,促进各地区高校科研效率均衡有序提高。

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。

两阶段视角下我国世界一流大学建设高校科技创新效率研究——基于“十二五”至“十三五”期间数据观测

关注高校内部系统从理论成果产出到成果转化应用等子过程组成的链式结构作用,分别从微观视野考察我国高校科技创新状况,从宏观视野考察政府对高校科技创新投入的产出效果,以发掘制约我国高校科技创新发展的关键因素。以我国40所世界一流大学建设高校为样本,基于高校科技创新知识创造和知识转移两个阶段,采用两阶段DEA模型对其“十二五”至“十三五”期间的科技创新整体和分阶段效率进行测量及分析。结果表明:我国世界一流大学建设高校的整体科技创新效率不高且高校间效率水平差异明显;相比“十二五”期间,“十三五”期间高校在知识创造阶段的效率值高于知识转移阶段的效率值,但知识转移阶段的效率值提升幅度高于知识创造阶段;不同类型高校的科技创新子阶段效率提升不均衡,其中农林类高校知识创造阶段的创新效率实现较大幅度提升,而理工类高校知识转移阶段的创新效率尤为显著,体现出鲜明的办学定位和学科建设特点。最后,结合科技自立自强及“双一流”建设战略目标,从国家、高校及社会3个层面提出提升高校科技创新效率的对策建议。

基于DEA和Malmquist指数的985高校科研投入产出效率评价研究

随着国家逐步加大对"985高校"科研经费的投入,这些高校的科研绩效成为关注的焦点,如何使用有效的评价方法对"985高校"的科研效率进行评估成为重要问题。使用非参数的DEA和Malmquist指数方法对我国37所"985高校"科研投入产出指标的面板数据进行静态效率和动态效率变化的综合评价,结果发现我国各"985高校"科研效率整体偏低,且科研活动效率在2006～2009年内未能取得显著进步,进一步分析发现技术进步是阻碍各高校科研活动效率进步的首要原因,各高校应大力促进科研活动中技术的创新和进步以提高科研投入产出效率。

高校创新效率动态演进分析及影响因素识别——基于非参数核密度估计和SFA模型

基于核密度估计和SFA模型,剖析2011—2015年中国高校创新效率及分解指标动态演进趋势和高校创新效率影响因素。通过对样本期内中国不同省级行政单位的面板数据分析发现:高校创新技术效率"双峰"态势显著、规模效率"单峰"态势显著,而纯技术效率分布曲线形态较多变,表明技术效率双极聚集、规模效率省域差异显著、纯技术效率波动较大;同时,经济优势、区域创新氛围、政策扶持力度、区位优势是影响高校创新效率的主要因素。据此提出改善并优化高校创新效率的对策建议。

我国重点高校技术转移效率变化的影响因素研究——基于面板随机前沿分析方法

为研究制约我国重点高校技术转移效率提升的影响因素,本研究基于随机前沿分析的超越对数函数测算了我国91所高校2007-2016年的技术转移效率的动态变化,探究了外部区域市场和高校自身异质性因素对技术转移效率的影响程度。研究发现:市场需求对技术转移效率的拉动作用是有限的,过大的市场需求可能抑制技术转移效率的提升;而高技术产业的聚集和与市场联系的增强可以有效提升技术转移效率。此外,就技术转移效率动态变化模式的研究发现,高校技术转移效率增长模式在不同学科结构和区域之间存在显著差异。最后,就研究结论对高校和政府提升技术转移效率提出了相应的政策建议。

面向高校内部的平行两阶段运营效率评价模型

提出了一种高校内部组织绩效的数据包络分析(DEA)估计方法.将高校运营效率的转化过程分为运营与社会化两个阶段,并进一步细分社会化过程中教育与科研的转化效率,将其看作是平行子系统的效率.最后,依据中国某985高校的内部学院数据,论证了该方法的合理性和实际意义.该方法为高校运营状况改善提供了具体、有效的管理决策建议.

广东高校科技资源投入产出效率研究

应用数据包络分析法(DEA),根据广东省2000年～2009年的科技年鉴数据对广东省高等教育的科技资源投入和产出进行了评价和分析。结果表明:1999～2007年广东高校科技资源投入产出效率整体状况良好;但也存在DEA有效与非有效年份;不同产出指标的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;在非有效年份增加科技资源投入有利于提高高等院校的科技创新效率。

高校科研效率和全要素生产率测评研究——基于江苏省的实证分析

基于数据包络分析(DEA),对江苏省29所高校2007-2013年的科研效率的整体发展状况进行评价,进而运用曼奎斯特生产率指数(Malmquist)探寻高校科研全要素生产率的变化因素和趋势,为效率改进指明方向。研究结果显示:江苏省高校科研投入产出效率总体上不错,且呈现纯技术效率低于规模效率,但江苏省高校科研全要素生产率增长并非持续性,且引发全要素生产率变化的关键因素是技术进步和规模效率,进而提出提升高校科研效率的相关对策建议。