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      基于DEA的普通高等院??萍汲晒D(zhuǎn)化效率研究

      2019-06-11 10:57逄紅梅邱愛蓮
      現(xiàn)代教育科學 2019年1期
      關(guān)鍵詞:技術(shù)效率科技成果轉(zhuǎn)化普通高校

      逄紅梅 邱愛蓮

      [摘 要] 科技成果轉(zhuǎn)化是高??萍蓟顒拥闹匾獌?nèi)容,其轉(zhuǎn)化效率反映科技投入資源配置情況。鑒于此,以沈陽市部分普通高校為例進行實證分析,結(jié)果表明:科技成果轉(zhuǎn)化效率低下,規(guī)模效率高于純技術(shù)效率,且學科不同導致了轉(zhuǎn)化效率的差異性,醫(yī)學類院校強于偏文類、工農(nóng)類院校;投入冗余度上教授數(shù)量相對不足,研發(fā)人員和經(jīng)費投入出現(xiàn)冗余,且醫(yī)學類表現(xiàn)最好,偏文類、工農(nóng)類院校冗余度依次偏高。結(jié)合實證研究,政府和高校應著重從分類管理、制度設計、創(chuàng)新平臺等方面予以完善進而提升技術(shù)效率水平和科技成果轉(zhuǎn)化能力。

      [關(guān)鍵詞] 普通高校;科技成果轉(zhuǎn)化;技術(shù)效率;投入冗余

      [中圖分類號] G644 ???[文獻標識碼] ?A ?[文章編號] 1005-5843(2019)01-0047-08

      [DOI] 10.13980/j.cnki.xdjykx.2019.01.008

      2016年,教育部與科技部聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于加強高等學校科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化工作的若干意見》中指出,科技成果轉(zhuǎn)化是高??萍蓟顒拥闹匾獌?nèi)容,是社會發(fā)展和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的有效源泉,因此高校不僅承載人才培養(yǎng)的要務,更是知識轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力的驅(qū)動者。高校作為創(chuàng)新成果的重要來源地,為地方經(jīng)濟社會發(fā)展提供創(chuàng)新后盾是當前各地方高校應當深入思考和探索的重要課題。據(jù)統(tǒng)計,我國高校每年有6 000多項科技成果,但是轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)品的不足10%,對于地方高校來說,這個比例可能還要低很多,因此各大高校的科技成果轉(zhuǎn)化率低是此類問題的普遍現(xiàn)象。如何使科技成果實現(xiàn)有效轉(zhuǎn)化,需要對高??萍汲晒D(zhuǎn)化效率進行科學評價。筆者以沈陽市普通高等院校為研究對象,運用DEA數(shù)據(jù)包絡法探索科技成果轉(zhuǎn)化效率問題,通過研究達到服務沈陽新一輪全面振興,服務沈陽高校內(nèi)涵發(fā)展的目的,為政府制訂政策提供科學參考。

      一、高??萍汲晒D(zhuǎn)化效率研究的文獻綜述

      近年來利用非參數(shù)方法或參數(shù)方法對高校科技成果轉(zhuǎn)化效率研究的關(guān)注度不斷提升。何彬等利用Bootstrap-DEA方法對中國24所大學的科技成果轉(zhuǎn)化效率進行分析,表明東部、中部和西部高校轉(zhuǎn)化效率存在差異\[1\]。宋慧勇利用數(shù)據(jù)包絡分析法對全國 31個地區(qū)高校的科技成果轉(zhuǎn)化效率研究和聚類分析顯示規(guī)模效率偏低,西部地區(qū)科技投入不足\[2\]。林德明等以我國“985工程”高校的技術(shù)轉(zhuǎn)移效率為研究對象,研究顯示60%高校非DEA有效,需要通過相互學習提高投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)\[3\]。林芳芳等利用數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA),對我國 2004—2013 年的科技成果轉(zhuǎn)化效率進行測算\[4\]。類似的研究尚有較多,但這些研究更多集中于全國部分區(qū)域和高水平大學層面,以地方高校為研究對象較為鮮見。鑒于此,本文在以下幾方面進行了拓展:首先,運用 DEA 模型對沈陽市19所①普通高等院校的科技成果轉(zhuǎn)化進行效率分析,并提出非 DEA有效的改進方案;其次,分析投入指標數(shù)據(jù)冗余度、高校技術(shù)效率的分布與聚類,以便給出有針對性的建議。

      二、DEA研究方法概述

      DEA方法是對同類型決策單元(DMU)的多指標投入和多指標產(chǎn)出綜合評價,形成一個有效處理多輸入多輸出的復雜系統(tǒng)。而高校科技活動恰恰涉及到人力、資金、知識轉(zhuǎn)化等基礎因素,運用DEA能較好體現(xiàn)高??萍汲晒D(zhuǎn)化的多投入與多產(chǎn)出特點。

      針對后文實證分析的需要,這里采用DEA模型——CCR模型,CCR模型假設有N個具有可比性的決策單元(DMU),每個DMU有M種類型投入和S種類型產(chǎn)出,其投入產(chǎn)出組合可用xj和yj表示\[5]: 輸入向量為xj= x1j,x2j,…,xMj T,輸出向量為yj= y1j,y2j,…,ySj T,j=1,…,N

      雖然線性規(guī)劃問題可以求解每個決策單元的投入產(chǎn)出比,但是規(guī)模報酬不變下會出現(xiàn)多個解。為此,引入約束條件,將其轉(zhuǎn)化成對偶規(guī)劃問題:

      minθ,λ θ

      θxj-Xλ≥0subjectto-yj+Yλ≥0λ≥0? (1)

      λ是N×1常數(shù)向量,X是M×N投入矩陣,Y是S×N產(chǎn)出矩陣,θ(0<θ1)是第j個決策單元DMU的效率值,θ=1說明該決策單元為完全有效率,θ<1說明該決策單元非完全有效率,θ值越小越遠離效率前沿面。

      Banker, Charnes和Cooper在CCR模型基礎上提出了規(guī)模效益可變(Variable Return to Scale)情況下的BCC模型,該模型能將技術(shù)效率進一步分解為規(guī)模效率和純技術(shù)效率。BCC模型在CCR模型基礎上加入凸性約束條件,具體表示為:

      minθ,λ θ

      θxj-Xλ≥0subjectto-yj+Yλ≥N1′λ=1λ≥0 (2)

      N1是N×1維單位向量,規(guī)模報酬可變的假定通過施加約束條件N1′λ=1得以滿足。

      運用式(1)和(2)可計算出技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率,技術(shù)效率等于純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積。

      對公式(2)加入松弛變量S-(Slacks)、S+(Surplus),變?yōu)椋?/p>

      minθ,λ θ

      θxj-Xλ-S-=0subjectto-yj+Yλ-S+=0N1′λ=1λ≥0? (3)

      公式(3)中,S-和S+表示決策單元相對有效前沿面的投入冗余和產(chǎn)出不足。若θ=1,s-i=0,s+k=0,說明實際生產(chǎn)過程中已達到最優(yōu)投入產(chǎn)出比,若θ<1, s-i≠0,s+k≠0,則決策單元為非DEA有效,可將目標值與其對比并加以改進達到DEA有效;若θ=1,s-i≠0,s+k≠0,則決策單元DMU為弱DEA有效,說明仍可以通過調(diào)整投入產(chǎn)出比例達到DEA有效[6]。

      三、各高??萍汲晒D(zhuǎn)化效率的實證分析

      (一)變量選取與數(shù)據(jù)來源

      根據(jù)已有研究和文獻綜合,文中采用研究與發(fā)展人員、研究與發(fā)展人員中的教授(以下簡稱教授)、當年撥入科技經(jīng)費作為投入指標,技術(shù)轉(zhuǎn)讓當年實際收入與學術(shù)論文數(shù)作為產(chǎn)出指標來進行科技成果轉(zhuǎn)化效率的測度。

      本文數(shù)據(jù)結(jié)合遼寧省教育廳網(wǎng)站提供的沈陽市普通高等學校名單和《高等學校科技統(tǒng)計資料匯編》中羅列的沈陽市高??萍紨?shù)據(jù),選取符合分析的決策單元和科技活動數(shù)據(jù)。具體來源于匯編中“高等學??萍蓟顒痈艣r”的科技活動數(shù)據(jù),包括沈陽市“211”以上及省部共建學校、其他普通高等學校(表1)。

      從表1中的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)平均值來看,東北大學和四所高職院校的指標數(shù)據(jù)相對較為極端或奇異,對結(jié)果分析會產(chǎn)生一定影響,后文據(jù)此進行針對性的分析。

      (二)實證結(jié)果分析

      1.技術(shù)效率測算結(jié)果

      應用DEAP2.1軟件對2014—2016年沈陽市普通高等院??萍汲晒D(zhuǎn)化的技術(shù)效率(crste)、純技術(shù)效率(vrste)和規(guī)模效率(scale)進行測算,其中crste=vrste×scale,具體整理結(jié)果(表2)。

      (1)涵蓋奇異值的實證結(jié)果

      從表 2 可以看出:一是東北大學,沈陽工程學院、沈陽理工大學、遼寧城建、遼寧交通、遼寧林業(yè)在不同年度的科技成果轉(zhuǎn)化為 DEA 有效,其科技成果轉(zhuǎn)化技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率均為 1,規(guī)模報酬不變。從實際情況看,東北大學和高職院校是不同層次學校,同時達到最有效率存在情況是不可能的,說明投入產(chǎn)出指標的極端或奇異影響分析結(jié)果。二是其余高校在不同年度內(nèi)的技術(shù)效率小于1,規(guī)模報酬遞減并小于1,這說明這些高校都沒有達到規(guī)模效率最有效狀態(tài)。今后需要加大科研投入力度以提升規(guī)模效率及技術(shù)效率,但是規(guī)模報酬遞減會使一味增加投入規(guī)模,造成轉(zhuǎn)化效率低下、運行障礙等,因此需要相應體制建設,改善管理模式,使投入獲得最大轉(zhuǎn)化。三是沈陽中醫(yī)藥大學、沈陽藥科、沈陽醫(yī)學院、沈陽醫(yī)科大學的純技術(shù)效率等于1,說明在現(xiàn)有投入規(guī)模下已實現(xiàn)科技成果的有效轉(zhuǎn)化,但這些高校的規(guī)模效率也小于1,說明規(guī)模相對不足,醫(yī)療行業(yè)應加大投入規(guī)模,并做好內(nèi)部體制建設。

      從圖1沈陽市高??萍汲晒D(zhuǎn)化效率均值中可以看出,技術(shù)效率整體偏下,2016年僅僅是0.483,比生產(chǎn)前沿面之間相差50多個百分點,說明科技成果轉(zhuǎn)化效率水平還有較大的提升空間。純技術(shù)效率相對技術(shù)效率和規(guī)模效率高出較多,說明沈陽市高??萍汲晒D(zhuǎn)化不強,多數(shù)是由于高校投入和規(guī)模不足、或者高校運營體系不完善造成的。這部分內(nèi)容是包含投入數(shù)據(jù)奇異值的分析,與后文的分析會存在差異性,鑒于實證結(jié)果的實際性,以不含奇異值的分析為主。

      2.去除奇異值的實證結(jié)果

      表2中因為東北大學和4所高職院校存在奇異值,造成實證結(jié)果與類似文獻的研究存在較大差異,且與實際發(fā)展和學校層次存在無法解釋的現(xiàn)象。比如有的高校的技術(shù)效率值太小,為此本部分將東北大學及4所高校去掉后進行實證分析(表3)。去掉奇異值的表3比表2變化較大,結(jié)果也接近于類似文獻研究,所以后文所有研究以本樣本數(shù)據(jù)做進一步分析。

      從表 3 可以看出:一是沈陽中醫(yī)藥大學、沈陽藥科大學、沈陽醫(yī)學院在不同年度的科技成果轉(zhuǎn)化為 DEA 有效,其科技成果轉(zhuǎn)化技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率均為 1,規(guī)模報酬不變。2016年中國醫(yī)科大學也表現(xiàn)出上述特征,這些醫(yī)學類高校的成果轉(zhuǎn)化效率明顯高于其他類高校,說明這類高校的成果轉(zhuǎn)化為臨床和提升醫(yī)療水平具有較好對接性,產(chǎn)學研一體化表現(xiàn)比較充分。二是沈陽大學、沈陽工程學院、沈陽理工大學、沈陽師范大學在部分年度的純技術(shù)效率為1,規(guī)模報酬遞增,說明這類學??萍汲晒玫接行мD(zhuǎn)化,技術(shù)效率低下是由規(guī)模造成,因此這類學校要擴大科研投入力度和開發(fā)水平。三是其余高校在不同年度內(nèi)的技術(shù)效率小于1,規(guī)模報酬多數(shù)屬于遞減狀態(tài)并小于1,這說明這些高校都沒有達到規(guī)模效率有效狀態(tài),今后需要加大科研投入力度以提升規(guī)模效率及技術(shù)效率,但是規(guī)模報酬遞減會使得一味增加投入規(guī)模,造成轉(zhuǎn)化效率低下、運行障礙等,因此需要相應體制建設,改善管理模式,使投入獲得最大轉(zhuǎn)化;規(guī)模遞增的高??梢赃m當加速提升科研投入規(guī)模。四是類似于沈陽化工大學情況,存在規(guī)模效率較高,但是純技術(shù)效率低下,最終造成技術(shù)效率也較為低下,因此這類學校應該制訂促進科技成果轉(zhuǎn)化的體制建設,推動成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

      從圖2中可以看出,沈陽市高??萍汲晒D(zhuǎn)化效率均值整體上技術(shù)效率整體偏下,比生產(chǎn)前沿之間相差30多個百分點,說明科技成果轉(zhuǎn)化效率水平還有較大的提升空間。規(guī)模效率相對技術(shù)效率和純技術(shù)效率高出較多,說明沈陽市高校科研投入對科技成果轉(zhuǎn)化效率起推動作用,而技術(shù)水平對其起阻礙作用,從圖2中看出整體技術(shù)效率水平是通過規(guī)模效率提升而提高的。因此沈陽市高校應加大科研轉(zhuǎn)化,摒棄為科研而科研的研發(fā)狀態(tài),高度重視產(chǎn)學研的科研路徑。

      3.高校分布與聚類

      將表3得到的技術(shù)效率均值與各高校的2014—2016年技術(shù)效率均值進行比較,劃分出每個高校對沈陽市高??萍汲晒D(zhuǎn)化的貢獻,最終將14所院校分成兩大類,橫軸之上為高于平均值的高校,橫軸之下為低于平均值的高校,具體如圖3所示②。從圖3整體來看,不僅能區(qū)分偏離均值的高校,還能判斷其偏離程度。圖3 沈陽市普通高等院??萍汲晒D(zhuǎn)化技術(shù)效率與均值的比較圖

      從圖中可以看出,有7所高校處于橫軸之上,7所高校處于橫軸之下。遼中醫(yī)、藥科、醫(yī)學院高出均值30個百分點,沈航低于均值35.2個百分點,其他高校分布在這個區(qū)間內(nèi),這說明不同高校對科技成果轉(zhuǎn)化程度不一。醫(yī)學類院校轉(zhuǎn)化效果較好,工農(nóng)類轉(zhuǎn)化較差,因此各高校應根據(jù)自身學校特點和層次,有針對性的制訂轉(zhuǎn)化策略,促使投入產(chǎn)出最大化。

      4.投入冗余結(jié)果分析

      根據(jù)DEA2.1軟件計算出的2014—2016年沈陽市14所普通高等院校的目標投入量③與實際投入量平均值,以及兩者的差值比較(如表4所示)。結(jié)果表明沈陽市普通高等院校在產(chǎn)出既定的情況下存在投入不足和投入冗余。沈陽市普通高等院校的目標投入量與實際投入量間也存在較大差異如表4所示。表中估算結(jié)果可作為各高校適量調(diào)整投入資源比例的參考。表中沈陽大學、沈陽工程學院、沈陽理工大學、沈陽藥科大學、沈陽醫(yī)學院、沈陽醫(yī)科大學6所學校不需調(diào)整投入量,差值比均為0,這些行業(yè)表現(xiàn)一個共同特征是純技術(shù)效率值均為1,也就是說這些學校能在現(xiàn)有技術(shù)條件下,充分利用投入要素,達到最優(yōu)的投入產(chǎn)出比例。沈陽中醫(yī)藥大學需要加大研發(fā)人員數(shù)量和教授比例,因為這所學校在現(xiàn)有科技經(jīng)費投入冗余情況下,表現(xiàn)出研發(fā)人員不足和教授比例偏低問題,應著重引進高素質(zhì)人才和科研人員,有效利用經(jīng)費投入,已達到最大產(chǎn)出比。遼寧大學、沈陽建筑大學、沈陽師范大學存在微量調(diào)整,投入要素組合基本上能使產(chǎn)出最大化。沈陽工業(yè)大學、沈陽航空航天大學、沈陽化工大學、沈陽農(nóng)業(yè)大學4所高校的研發(fā)人員投入、教授數(shù)量,科技經(jīng)費投入差值比較大,尤其是沈陽航空航天大學,說明這些高校提高技術(shù)效率要調(diào)整要素投入比例,要充分發(fā)揮在現(xiàn)有技術(shù)條件下的最優(yōu)投入產(chǎn)出比例,不能無限制追求規(guī)模增長,忽略質(zhì)量建設。

      通過對各高校科技成果轉(zhuǎn)化技術(shù)效率和投入冗余分析后,發(fā)現(xiàn)醫(yī)學領(lǐng)域的大學表現(xiàn)最好,技術(shù)效率較高,冗余度較低,甚至出現(xiàn)投入不足現(xiàn)象。偏文系列大學表現(xiàn)次之,如遼寧大學,沈陽師范大學的冗余度較低;而偏工科類大學的技術(shù)效率和冗余度表現(xiàn)不盡如人意,多數(shù)表現(xiàn)出以規(guī)模換質(zhì)量,這與當前教育改革大勢表現(xiàn)不協(xié)調(diào)。所以類似高校應著重從分類管理、制度設計、創(chuàng)新平臺等方面加大投入和體制建設完善,進而提升技術(shù)效率水平和科技成果轉(zhuǎn)化能力。

      四、結(jié)論與啟示

      本文運用DEA方法對2014—2016年沈陽市普通高等院??萍汲晒D(zhuǎn)化效率進行實證分析,得出以下結(jié)論:第一,體量差異較大的學校需分類評價。東北大學和4所高職院校投入指標數(shù)據(jù)相對極端或奇異,造成實證結(jié)果與類似文獻的研究存在較大差異,技術(shù)效率值存在無法解釋的現(xiàn)象,因此高??萍汲晒D(zhuǎn)化應考慮學校層次分類評價,教育管理部門需充分考慮學校和政策的差異性。第二,科技成果轉(zhuǎn)化技術(shù)效率整體偏下。從均值來看,科技成果轉(zhuǎn)化效率水平還有較大的提升空間,而效率提升是通過規(guī)模效率提升而提高的,因此沈陽市高校應在規(guī)模擴容時,考慮投入所能產(chǎn)生的實質(zhì)增效,摒棄為科研而科研的研發(fā)狀態(tài),高度重視產(chǎn)學研的科研路徑,加大科研轉(zhuǎn)化力度。第三,學科不同導致科技成果轉(zhuǎn)化的差異性。從高校效率分布看,不同高校對科技成果轉(zhuǎn)化程度不一,醫(yī)學類院校轉(zhuǎn)化效果較好,工農(nóng)類轉(zhuǎn)化較差,因此各高校和政府部門應根據(jù)自身學校特點和層次,有針對性制訂轉(zhuǎn)化策略,促使投入產(chǎn)出最大化。第四,各高校的投入冗余存在較大差異。相對教授投入而言,冗余度基本都存在于研發(fā)人員和科技經(jīng)費投入指標上,說明沈陽市高校研發(fā)人員中教授指標相對不足,高校應從職稱評定、教授名額分配、考核評價等方面加大力度促進研發(fā)人員梯隊建設。從整體冗余度來看,醫(yī)學領(lǐng)域的大學表現(xiàn)最好,技術(shù)效率較高,冗余度較低,甚至出現(xiàn)投入不足現(xiàn)象;偏文系列大學表現(xiàn)次之,而偏工科類大學的技術(shù)效率和冗余度表現(xiàn)不盡如人意,多數(shù)表現(xiàn)出以規(guī)模換質(zhì)量。

      科技成果轉(zhuǎn)化是高??萍蓟顒拥闹匾獌?nèi)容,提升轉(zhuǎn)化效率需在體制機制完善下尋求投入質(zhì)量和數(shù)量平衡,使其投入產(chǎn)出比最大化,為高校服務地方經(jīng)濟建設提供有力保障。第一,教育部門推行分類管理,突出高校特色發(fā)展。理工科、醫(yī)學、農(nóng)林、文科等類型院校對師資隊伍、經(jīng)費投入、社會銜接度的表現(xiàn)特征存在差異,科研體系和成果轉(zhuǎn)化系統(tǒng)也各異,因此教育部門應該根據(jù)高校主流學科領(lǐng)域定位,進行類型分化管理。當前遼寧省教育廳已設立工業(yè)高等教育處、農(nóng)林醫(yī)藥高等教育處等部門分類管理,與本文研究結(jié)果較為符合。分類管理能促進高校更加理性的定位發(fā)展目標,突出發(fā)展特色,避免盲目建設和投入帶來的資源浪費,影響科技成果轉(zhuǎn)化率。分類管理能促進高校管理專業(yè)化,教育部門能聚類分析和研究不同高校的差異,頒布特色化政策,提高管理水平,因此需盡快構(gòu)建分類指標體系,與省級績效考核充分結(jié)合,引導高校發(fā)展方向和質(zhì)量標準。第二,強化制度設計,真正激發(fā)創(chuàng)新活力。首先,出臺提升科技創(chuàng)新能力、建立健全高??萍汲晒D(zhuǎn)化機構(gòu),指導推進高校深化科技體制機制改革,完善科研體系,增強原始創(chuàng)新供給能力。其次,將科技成果使用權(quán)、收益權(quán)和處置權(quán)下放至高校,提高高校科技人員的成果轉(zhuǎn)化收益比例,將轉(zhuǎn)化成果納入高校教師職稱評審科研業(yè)績考核范圍,鼓勵高校科技人員按規(guī)定在崗或離崗創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。遼寧省雖對制度設計提出較多辦法,但是能否實現(xiàn)政策落地,需要省級部門和高校共同推進。比如《遼寧省科技成果轉(zhuǎn)化成績優(yōu)異人員專業(yè)技術(shù)資格評定暫行辦法》專門為科技成果轉(zhuǎn)化工作優(yōu)異者開辟“綠色通道”,突出市場和企業(yè)評價,打破唯學歷和論文局面,但是高校執(zhí)行層面尚未有效推行,滯后了科技成果轉(zhuǎn)化效率。第三,推進以企業(yè)為主導的研發(fā)平臺,加大產(chǎn)學研力度。引導高校與企業(yè)、科研院所協(xié)同創(chuàng)建共生性創(chuàng)新平臺,支持高??蒲腥藛T面向企業(yè)開展技術(shù)服務、咨詢與培訓。如由東北大學與遼寧華信鋼鐵共性技術(shù)創(chuàng)新科技有限公司共建的遼寧鋼鐵共性技術(shù)創(chuàng)新中心,可將東北大學鋼鐵行業(yè)關(guān)鍵共性工藝和科技成果進行轉(zhuǎn)化,逐漸形成年產(chǎn)10萬噸優(yōu)特鋼生產(chǎn)能力。沈陽市其他高校也要結(jié)合自身定位,對接企業(yè)或科研院所,充分發(fā)揮高校優(yōu)勢,形成良性科技成果轉(zhuǎn)化循環(huán)圈。此外,高??蒲腥藛T除了要積極承擔國家級、省級等各類科研計劃項目外,還要積極參與創(chuàng)新體系建設,為地方發(fā)展提供技術(shù)支撐。

      注釋:

      ①因有個別高校投入產(chǎn)出指標存在較大差異,影響整體效率值,所以實際測算效率時,分兩種測算結(jié)果,一種是19所院校的結(jié)果。一種是14所院校的結(jié)果,其中14所院校中不包含東北大學和4所高職院校。根據(jù)測算結(jié)果以14院校的分析為主。

      ②圖3橫軸方向表示不同學校的順序,沒有特殊解釋含義,而縱軸方向表示不同高校偏離技術(shù)效率平均值的程度,離橫軸越遠越說明偏離技術(shù)效率平均值的絕對值越大。

      ③目標投入量是通過投入項的徑量(Radial Movement)和差額(Slack Movement )的調(diào)整量與實際投入量共同計算出來的數(shù)據(jù)。

      參考文獻:

      [1]何彬,范碩.中國大學科技成果轉(zhuǎn)化效率演變與影響因素——基于Bootstrap-DEA方法和面板Tobit模型的分析[J].科學學與科學技術(shù)管理,2013,34(10):85-94.

      [2]宋慧勇.基于DEA的地方高??萍汲晒D(zhuǎn)化效率實證分析[J].江蘇科技信息,2015(15):1-4.

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      Study on the Conversion Efficiency of Scientific and Technological Achievements in Ordinary Colleges and Universities Based on DEA

      ——Taking Shenyang City as an Example

      PANG Hongmei,QIU Ailian

      (Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning 110870, China)

      Abstract: ?The transformation of scientific and technological achievements is an important content of scientific and technological activities in universities, and its conversion efficiency reflects the allocation of scientific and technological resources. In view of this, taking Shenyang University as an example, the empirical analysis shows that: the conversion efficiency of scientific and technological achievements is low, the scale efficiency is higher than pure technology efficiency, and the differences in conversion efficiency are caused by different disciplines, Medical Colleges are stronger than Industrial Colleges and Agricultural Colleges; the number of professors on the degree of investment redundancy is relatively insufficient, and R&D personnel and funding are redundant, the medical performs best, the redundancy of Industrial Colleges and Agricultural Colleges are high in order. In the combination with empirical research, government and universities should focus on the classification management, system design, innovation platform and other aspects to improve the level of technical efficiency and the transform ability of scientific and technological achievements.

      Key words: ??Ordinary Colleges and Universities; transformation of scientific and technological achievements;technical efficiency; inputs redundancy

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