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高校在国家科研力量中占据重要地位,其科研效率得到广泛关注,由此运用DEA方法对28所高校的科研效率进行评价,结果显示所选高校科研绩效良好。对弱DEA有效以及非DEA有效的高校从技术和规模上提出改进方法,并且从学校自身和外界方面提出改进建议。针对DEA本身的特点,运用交叉评价模型对相对DEA有效的高校进行评价,部分高校存在投入产出不平衡现象。通过运用DEA方法和交叉评价模型为各个高校认识其不足提供现实可能。 相似文献
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高等院校的科研活动是国家科研体系的重要组成部分,对高校科研效率进行科学合理的评价有利于政府合理配置资源,有利于高校自身的发展建设。运用数据包络分析(DEA)方法对江苏省30所本科院校在2007的科研效率进行了评价分析。研究模型的投入指标选取了科技活动人员数、研究与发展全时人员当量和科技经费这三项,产出指标选取了专著数量、在国外及全国性期刊发表的论文数、鉴定成果数和技术转让当年实际收入。分析结果显示,2007年江苏省高校中12所科研效率是DEA有效的,其余18所高校科研效率非DEA有效,18所高校均存在投入冗余问题,有9所高校存在产出不足问题。 相似文献
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基于DEA的我国地区高校科研投入产出效率分析 总被引：7，自引：0，他引：7
以DEA方法评价了我国29个省、市、自治区的高校科研投入产出效率,得到了各地区高校科研投入产出效率状况,以及各地区高校科研投入产出非DEA有效的产出不足量和投入冗余量,并据此得出我国西部地区的高校科研投入产出效率相对较低,且大多处于规模效率递增阶段的结论,因而加大对西部地区高校科研资源的投入规模和提高投入资源较多地区的科研产出是当前国家和各地区政府高校科研管理部门应着力解决的问题。 相似文献
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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... 相似文献
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文章提出一个衡量高校科技资源配置与利用效率的数据包络分析(DEA)模型,确定了高校科研绩效测量的6个输入和输出变量.考虑投入和产出的滞后性,每个决策单元由当年的科技投入和来年的科技产出组成.利用 DEA 方法中的 C2R 和 BC2模型,对广东 A 高校在2000~2009年间的科技投入和产出数据进行了整理和计算.计算结果表明:2001~2009年广东 A 高校科技资源投入产出综合效率相对较高且波动小;存在 DEA 非有效年份且非有效年份的规模效应不都表现为“规模报酬递增”;各产出指标的效率水平存在差异且变化趋势不同;各年度纯技术效率均高于其综合效率和规模效率.应用 DEA 方法能理论上考察高校的科技创新活力,并为相应的改进措施提供依据和方向. 相似文献
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基于DEA的研究型高校科研绩效评价应用研究 总被引：15，自引：1，他引：15
主要讨论DEA反方法在研究型高校科研绩效评价中的应用。在简单评述有关高校科研绩效评价研究的基础上,介绍数据包络分析法(DEA)的基本理论与方法,并进行高校科研绩效的实证研究,说明高校资源投入及科研产出成果的技术效率,表明DEA方法能有效衡量高校教育多种投入与多种产出的复杂关系。 相似文献
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科学合理评价高校科研效率对于提升高校科研创新能力、实现创新型国家战略建设具有重要的推动作用。本文基于浙江省26个高校2003-2010年的面板数据,运用全局主成分因子分析方法对存在空集的科研产出进行综合评价后,利用BCC—DEA、Malmquist—DEA模型考察高校科研效率水平及变动情况。研究表明,浙江省处于有效水平的高校比例偏低,人员冗余比例高于经费冗余比例;浙江省高校平均全要素生产率波动较明显,科研效率下降的高校占比高达50%。最后,本文结合实际发展情况,对不同类型高校提出改进措施,认为优化既有人才结构、提高整体质量水平以及合理配置经费投入的规模与结构是提高浙江省科研效率的关键。 相似文献
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“双一流”建设是我国高等教育强国建设的战略安排,是我国高等教育发展的必由之路。“双一流”建设之一流大学建设高校,是高等教育强国建设的“领头雁”,研究一流大学建设高校科研创新效率,加快提升科学研究水平具有重大现实意义。本文以一流大学高校为研究对象,构建了突出科研产出质量和服务的综合效率评价指标体系,在传统DEA模型基础上运用随机前沿分析理论,通过三阶段DEA模型方法测度一流大学建设高校的科研效率,并进一步分析环境因素对科研效率的影响差异。研究结果表明：（1）环境变量和随机误差是影响一流大学科研效率的重要因素,我国一流大学整体科研效率存在虚高现象,剔除环境因素后样本高校综合效率和纯技术效率均值都明显下降。（2）地区经济水平、居民受教育程度和政府扶持力度对各个高校科研效率存在差异性影响,并据此将高校分为稳定型、发展型和改进型三类。（3）一流大学建设高校科研效率存在分化倾向,规模收益递减现象突出,其科研效率提升的关键是缩减规模、完善内部治理结构、优化资源配置,持续深化科研体系改革。 相似文献
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针对高校科技资源配置涉及中间产出再投入、各阶段之间存在共享投入型关联、投入产出时滞以及规模报酬差异的特点,本文首先设计了研究方案,选取了测度变量,并在可变规模报酬假设下构建了基于共享投入关联网络DEA的测度模型;然后,利用2006-2013年29所985高校的统计数据进行了实证研究,分别测度了各高校科技资源配置的整体纯技术效率和阶段纯技术效率,结果表明约34%的高校为高效型、约21%的高校为低效型、约45%的高校为失衡型,进而结合测度结果进行了分类比较分析,并给出了相应的效率提升建议。 相似文献
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为有针对性地推动中国高校走向世界一流大学的目标,以41所中国一流大学建设高校为研究对象,应用数据包络分析（DEA）和Malmquist指数,从静态和动态两角度测度其2013—2017年间的科研效率。研究发现：静态上,这些高校整体科研水平较高,区域间科研效率呈现东部＞西部＞中部＞东北的差异,不同高校属性分类中综合类科研效率最高、理工类次之;动态上,研究期限内这些高校的科研全要素生产率受技术进步指标影响,总体呈现小幅上升趋势,东部与中部和西部的科研效率区域差距拉大、与东北部的缩小,农林类高校科研效率稳步提升。总之,中国一流大学建设高校的内部科研差距继续存在,但整体上差异将不断缩小。 相似文献
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