基于DEA方法的湖南省高等院校科研创新效率研究

高等院校是科研创新人员培养的摇篮,高等院校科研人员是开展科研创新活动的主力军。在以科技创新为高校核心竞争力的新时代,如何提升科研创新效率成为高校关注的重要内容。文章选取了湖南省16所高等院校为样本,运用数据包络分析法对高校科研创新效率进行动静态分析。研究发现高校科研全要素生产率随纯技术进步效率的提高而提高,高校间科研创新效率差异明显,存在科研创新发展与其资源规模不协调,科研成果产出低和科研创新活力弱等问题。为此,高校应确定科研投入的适度规模,促进科研资源的合理配置、重视科研人才的引进培养,提高科研队伍的整体水平、重视科研成果产出,提高科研成果转化率。     

公共产品视角下农业高校科研效率实证分析

农业高校和科研院所是公共产品视野下农业科研的主体。文章基于阿尔蒙多项式滞后模型估计了农业科研投入转化为产出的滞后期,继而采用DEA的BC2模型和Malmquist-DEA模型测算了2005-2011年农业高校科研效率。结果表明,农业高校科研效率呈逐年下降趋势,＂985工程＂和＂211工程＂高校科研效率整体无差异,但＂985工程＂高校财政投入产出效率显著低于＂211工程＂高校。提出农业科研财政投入应缩小剪刀差,保持稳定的增长率,并以效率评价为基础。     

交通运输设备制造业技术创新效率研究——基于2016—2020年A股上市公司经验数据

以2016—2020年交通运输设备制造业A股上市公司为研究对象,采用数据包络分析法构建规模报酬可变的BCC模型与产出导向Malmquist指数模型,分析了中国39家沪深A股样本公司的创新技术效率。结果表明：企业规模与技术进步是制约交通运输设备制造业创新效率的主要因素。扩大生产规模,不断完善发展新技术是交通运输设备制造业创新能力提高的必经之路。     

“双一流”建设高校科研效率及其变化——基于超效率和Malmquist指数分解

科学合理地评估高校科研效率，并据此优化高校科研资源配置，进而提高科研效率，是落实"双一流"建设方案"绩效评价、动态支持"要求的重要路径。选取教育部直属"双一流"建设高校，构建突出科研质量和贡献度的指标体系，使用超效率BCC模型和Malmquist模型方法，分析2010-2015年间高校的科研效率及其变动。研究发现：样本科研效率整体偏低，科研效率虽有提高但速度缓慢，导致科研效率提高的主要因素是科研管理效率提升和规模效率增加，但规模效应趋于衰减。中西部地区高校由于经费投入不稳定，科研效率波动较大，大理类高校科研效率持续降低。未来应主要通过提高科研管理水平和创新科研生产技术来提高科研效率，摆脱对要素投入驱动的过度依赖；同时加强对中西部高校稳定持续的经费投入，改进经费与人力资源的匹配度，优化大理类高校的学科结构。     

浙江省城市绿色技术创新效率评价及影响因素分析

基于网络DEA模型和Malmquist指数模型，利用浙江省11个地级市的2011-2020年的数据，以降维后的污染指数为非期望产出对绿色技术创新效率进行测度和分析。发现:浙江各市总体上成果转化阶段的效率优于研发阶段，城市间发展差异较大；整体TFP指数均值为1.121，其提升主要源自技术进步；城镇化水平、产业结构优化、对外开放、政府干预和研发强度对绿色技术创新效率有促进作用，但经济发展水平与绿色技术创新效率的U型关系不显著。     

普通公办本科高校科研效率的实证分析

以江西省普通公办本科高校为样本,运用DEA方法对这些高校科研效率进行分析发现,整体来看,江西公办本科高校的科研效率水平不够理想;江西公办本科高校科研的技术效率比综合效率和规模效率的情况要好,并且,在非DEA有效的决策单元中,技术效率普遍高于综合效率;规模效率则同综合效率的变化同步,导致6所高校规模效率非DEA有效的原因存在一定的差异。据此,应通过加强人才队伍建设,提高科研人员整体学术水平;完善激励制度,激发科研人员热情;合理配置科研经费项目资源和构建分层次、多方位竞争机制等措施提高高校科研效率。     

基于DEA方法的地方高校科研绩效评价

运用数据包络分析方法 (DEA),基于近期数据,对我国31个省市地方高校科研绩效进行分析,并且从综合效率、技术效率和规模效率三方面评价了各地方高校的科研绩效水平,以及分析了各地区高校非DEA有效的不同原因。研究结果表明,我国地方高校整体科研绩效水平不高,综合效率非DEA有效的地区高达71%,技术效率DEA非有效也达到55%,地方高校投入——产出不成比例,地方高校资源配置效率整体偏低,亟待采取有效措施提高资源的利用率。     

基于三阶段SBM⁃Malmquist模型的中国医疗卫生资源配置效率分析

文章基于三阶段SBM模型、Malmquist指数法,对2015—2020年我国31个省(自治区、直辖市,除港澳台地区)医疗卫生资源配置效率进行静态与动态评价。结果显示,剔除环境因素与随机误差后,2015—2020年我国卫生资源配置综合效率均值为0.720,全要素生产率均值为0.937,其中技术进步指数、纯技术效率变化指数、规模效率变化指数分别下降 5.4%、0.7%、0.3%。2015— 2020年我国卫生资源配置效率整体偏低,呈下降趋势,技术进步制约明显;地域间、省际配置效率差异较大;各地区生产总值、常住人口数及城市化水平显著影响配置效率。建议以适宜发展规模为基础、以技术进步为动力,实现效率提升;以区域协调为重点,增强卫生资源投入均衡性、公平性、精准性;以改善外部环境为突破口,健全医疗卫生服务体系。     

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。     

基于数据包络分析的安徽省医疗卫生资源配置效率分析

采用数据包络分析法(DEA),在规模报酬可变的假设条件下构建BCC模型，对2021年安徽省医疗卫生资源的部分投入和产出指标进行分析，为提高安徽省内医疗卫生资源配置的合理性提供参考。研究结果显示，安徽省整体纯技术效率取值为0.963,规模效率取值为0.950,综合效率取值为0.915。合肥、亳州、蚌埠、宣城四地呈现出DEA有效状态，淮北、铜陵和池州呈现出弱DEA有效状态，宿州、阜阳、淮南、滁州、六安、马鞍山、芜湖、安庆和黄山表现为DEA无效。安徽省DEA无效城市医疗卫生资源投入冗余相对集中于医疗卫生机构和医疗卫生机构床位上，产出不足则集中于诊疗人次上。可见安徽省医疗卫生资源配置效率总体水平相对较低，地区之间医疗卫生资源配置效率差异较大，医疗卫生资源投入和产出不均衡。主张因地制宜，科学提高医疗卫生资源配置效率；注重人才培养和引进，提高医技水平；利用辐射带动，推动整体水平提高。     

中国物流投入产出效率评价体系及实证检验

依据我国1996—2010年的物流业宏观统计数据，综合运用数据包络分析方法中的C2R模型和C2GS2模型，构建了物流投入与产出效率评价体系。通过实证分析发现，我国物流业1996—2000年均规模无效，投入产出没有达到最佳比例；2010年技术有效，规模有效，投入产出处于最佳比例状态，达到了规模经济；2001、2002、2008年规模效益递减；2008—2009年虽然受国际金融动荡的影响，出现技术无效状态，但从长期看规模效益递增、技术效率渐进有效。据此提出发挥规模效应、提高运输业综合效率，提高物流业从业人员综合素质、改进物流产业技术效率和大力发展铁路运输功能的建议。     

“双一流”建设高校科研效率及地区差异分析——基于随机前沿分析(SFA)的实证研究

科研效率分析是“双一流”建设背景下实现高校内涵式发展的时代要求,是实现高等教育资源优化配置、提高科研经费使用效益的现实需要。以2010~2015年部属“双一流”建设高校为样本,构建突出科研产出质量和贡献度的指标体系,使用随机前沿分析(SFA)方法,在关注高校科研效率的基础上,分析不同地区高校科研效率的差异。结果发现:专任教师投入对科研效率的影响较大,科研经费对科研效率的影响呈现边际递减效应。样本高校科研效率普遍偏低,各高校科研效率均值呈上升趋势,但上升幅度不明显,科研效率差异显著。东部地区高校的科研投入与产出均高于中西部地区,科研效率呈现东中西梯状递减。促进我国高校科研效率改进,应注重发挥人力资本投资在提升科研效率上的重要作用；注重高校协同发展,发挥科研效率上具有相对优势高校的“辐射”作用；注重东中西部高校协调发展,促进中西部高校自身在科研效率改进过程中“造血”功能的发挥。     

基于因子分析法和数据包络法的三级医院科研投入产出效率评价

目的：对8家样本三级医院在2011—2016年期间的科研投入产出效率进行数据包络法（data envelopment analysis,DEA）分析,为提高三级医院科研效率提出合理建议?方法：利用因子分析对有关科研的投入产出指标进行筛选,通过DEA对三级医院的科研投入产出效率进行研究?结果：8家三级医院的科研投入效率在2011—2016年间均出现不同程度的非DEA有效,综合医院的科研投入产出效率总体高于专科医院;科研管理能力方面,专科三级医院虽稳步提升,但总体仍低于综合医院;科研资源配置方面,综合医院的主要问题是投入冗余,专科医院则主要出现投入不足?结论：政府及医院科研管理部门应努力搭建不同类型医院之间以及和高校间的科研交流平台,以提升三级医院总体科研投入产出效率?通过完善专科医院的科研管理机制和人才培养机制,实现科研创新发展,同时应进一步提升医院科研经费分配的科学性和多样性?     

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。     

中国省域高校人文社会科学研究效率评价——基于Bootstrap-DEA分析

本研究立足于分析2009-2016年中国高校人文社会科学研究的效率问题，其成果对于推进国家"双一流"建设，繁荣中国人文社会科学研究，乃至提升国际学术话语地位具有重要意义。研究主要采用Bootstrap-DEA方法，运用maxDEA和SPSS16.0进行数据处理，统计数据来源于中国高校人文社会科学信息网和国家统计局网站。研究发现，中国高校人文社会科学研究的整体技术效率处于中等偏上水平，且受到纯技术效率的影响较大，即科研管理对科研效率的影响较大。据此推断，科研资源配置能力和科研资源使用效率等内部因素是决定科研效率的主要因素。此外，研究发现地方经济发展水平与科研效率之间的相关性不显著。对比分析发现，各省市自治区直辖市之间及四大区域之间科研效率均存在明显差异。基于对研究结果的分析，笔者提出三点建议：制定区别于自然科学的人文社会科学研究管理制度；加大高校科研资源配置的自主权；优化人文社会科学研究评价标准和激励制度。     

基于DEA的“985”高校科研竞争力评价

基于DEA模型对32所"985"高校科研竞争力进行评价,结果表明,高校之间的科研资源投入与科研成果产出分布是极不均衡的。总体效率、纯技术效率与规模效率三者均DEA有效的高校有17所,其中复旦大学、北京师范大学、南开大学、清华大学和北京大学的科研竞争力最强;有14所高校均不同程度存在着投入冗余与产出不足的现象。在"以质量治理为核心"的改革中,基于DEA的绩效评价技术可以有效地对高校之间资源配置效率做系统的比较,并提出改进策略反馈到高校战略管理改革之中,有效提高高校的科研竞争力。     

我国国家级高新区的产出效率及其影响因素

运用随机前沿方法（SFA）,通过逐步估计和检验建立了适合于测算中国国家级高新区产出效率的生产函数模型,并对其2007年的产出效率进行了实证分析。研究发现：中国国家级高新区的整体产出效率水平较低,平均只有0.667;各高新区的产出效率呈自东向西递减的空间趋势;有近一半属于＂小规模粗放型＂模式,亟待实现向＂规模化集约型＂模式的转化;科研投入对高新区的产出效率具有非常明显的正向影响,国际产业联系的正向影响也较为显著,而企业规模则没有影响。     

物流产业效率测算及评价——基于东北三省19个资源型城市物流产业效率数据分析

针对东北地区资源型城市物流产业效率较低的问题,选取2016-2020年东北三省19个资源型城市物流产业效率数据为研究样本,运用DEA-Malmquist指数模型从投入、产出角度测算东北三省19个资源型城市物流产业效率,再通过Tobit模型从非投入、产出角度对东北三省19个资源型城市物流产业效率影响因素进行分析。研究表明：东北三省19个资源型城市物流产业发展不平衡;技术进步指数是影响物流产业效率的主要因素;区域产业结构、物流基础设施与物流产业效率显著正相关,区域经济密度与物流产业效率显著负相关。研究结论为提高东北三省资源型城市物流产业效率提供参考。     

双循环视角下安徽省科技创新效率的测算与分析

以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进,是当前经济发展的新发展格局。安徽省正全力打造科技创新策源地,积极面对双循环格局。选取科技创新投入指标和产出指标,基于DEA模型静态分析和DEA-Malmquist指数动态分析,对2011—2020年安徽省16个地市的科技创新效率进行测算并分析;采用因子分析法测算2020年安徽省16个地市科技创新得分及排名。结果发现：第一,安徽省科技创新投入和产出量增长迅速,81.25%的城市科技创新实现了投入产出的最优化;第二,安徽省综合技术效率和规模效率发展形势好,但是,技术进步效率水平不高;第三,2020年合肥、芜湖、蚌埠、马鞍山和滁州五市的科技创新效率排名靠前,皖北地区科技创新水平落后。研究明确了安徽省科技创新发展的优势和不足,为保障安徽省打造科技创新策源地、助推经济高质量发展具有重要参考价值。     

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.