论文我国涉海院校科技投入产出效率区域差异分析，该文是关于我国类在职研究生论文范文与投入产出和效率和院校相关在职研究生论文范文.
摘 要：运用DEA模型对2010 2015年我国涉海高校的科技投入产出效率进行测算,在此基础上计算出其基尼系数和泰尔指数并对泰尔指数进行分解,分析了我国涉海高校科技投入产出效率的区域差异.结果表明我国涉海高校科技投入产出效率整体水平较高,其中长三角地区最高,环渤海地区居中,雷琼地区最低.我国涉海高校科技投入产出效率之存在明显的区域差异,且有扩大的趋势.区域内差异是涉海高校科技投入产出效率差异的主因.
关键词：科技投入；科技产出；投入产出；涉海高校；DEA；绩效评价
中图分类号：G649.2
文献标识码：A doi：10. 3969/j．issn. 1672-2272. 2018. 06. 007
1 概述
海洋是国家战略资源的重要基地.十九大报告明确指出坚持陆海统筹,加快建设海洋强国.2015年国务院印发的《全国海洋主体功能区规划》也提出优化海洋开发对于实施海洋强国战略,促进经济持续健康发展,实现“两个一百年”奋斗目标和中国梦的意义重大.我国涉海高校在实现海洋战略中发挥了积极作用.提高涉海高校科技投入产出效率,降低其区域差异对于培养涉海专业人才,提高海洋资源开发能力,发展海洋经济,保护海洋生态环境等方面都有重大意义.
现有研究高校科技投入产出效率的文献大多采用DEA方法.从研究对象来看,相关研究可分为3类：第一以高校内部院系为研究对象；第二以单个高校为研究对象；第三以全国各地区高校为研究对象.由此可见,虽然高校科技投入产出效率的文献较为丰富,但是尚无考察海洋类高校科技投入产出效率的文献,更没有文献探讨涉海高校的区域差异.为此,本研究选取我国具有代表性的7所涉海高校：中国海洋大学、上海海洋大学、大连海洋大学、大连海事大学、上海洋海事大学、广东海洋大学、浙江海洋学院为研究对象,来测定我国涉海院校的科技投入产出效率,分析它们的区域差异,并对区域差异进行分解.为我国涉海高校科技投入产出效率的提升提供决策依据.
2 涉海高校科技投入产出效率的测度及趋势分析
2.1研究方法
目前测度高校科技投入产出的模型主要有3种,它们分别是：DEA方法、主成分分析方法和边际分析法.因为DEA可以对多投入产出的复杂决策单元系统的生产效率进行评估,数据处理方面无需进行无量纲化处理,客观性强；无需设置各个投入产出指标的权重,这样避免了评价者的主观意愿对评价结果的影响.同时此方法也不必确定生产函数和进行核计检验.基于以上考虑本论文采用DEA方法对我国涉海院校的投入产出效率进行评价.
涉海院校科技投入产出效率的区域差异采用基尼系数与泰尔指数来度量,这两个指标的大小与差异大小正相关.基尼系数和泰尔指数及其分解的计算公式如下：
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在式(1)～(3)中,yi、 和 分别表示第i所高校科技投入产出效率、第乡个区域高校科技投入产出效率和全部高校科技效率的均值.n为区域数目,n.为第乡个区域高校的数量,m为区域分组数量.Theilw和Theiln分别为区域内和区域间高校科技效率差异的泰尔指数.
2.2评价指标及数据
根据前人的研究成果和数据的可得性,选取科技活动全时人员、科技活动人员中高级职称的比重(%)、科技经费当年支出（千元）作为投入指标；选取科技课题总数（项）、科技课题总数（项）、学术论文（合计）、学术论文中发表在国外及全国性刊物的文章比重(%)作为产出指标.数据来源于教育部科学技术司《高等学校科技统计资料汇编》.鉴于投入于产出之间存在滞后性,参考李思瑶等(2016)的处理,假设产出比投入滞后一年.数据范围为2010 2015年.
采用DEA模型测算涉海高校科技投入产出效率,结果见图1.从图1可见,全国海洋类高校的科技投入产出平均效率整体呈现上升趋势,且其值在2012年达到最高值.涉海高校科技投入产出效率的整体水平较高,其值在研究范围内都大于0. 79,比较接近最优前沿面.对于长三角地区科技效率而言,2010 2013年及2013 2015年呈两个倒“V”型,这两个时间段的效率最高的年份分别为2011年和2014年.环渤海地区在2012 2014年呈上升趋势,但在其它时间段都处于下降趋势.雷琼地区波动最大,2012年达到顶峰,在所有高校里面效率达到最高值,2014年降至最低,之后又处于上升状态.
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海洋类高校科技投入产出效率的变化趋势表明各地区高校存在明显的区域差异.2012年前,雷琼地区及长三角地区呈现波动上升趋势,而环渤海地区则呈现下降趋势.2012年之后,长三角地区涉海高校的科技投入产出效率呈现波动下降趋势,而环渤海地区则波动上升.雷琼地区的波动幅度在最大,且呈现明显的V字型.为了更加准确地描述涉海高校科技投入产出效率的地区差异,还需对其细化分析.
2.3投入产出效率的测度及趋势分析
2. 3.1 区域差异的度量及分析
根据公式(1)与(2),分别测算出涉海高校科技投入产出效率的基尼系数与泰尔系数（见图2）.从图2可见,基尼系数与泰尔系数趋势相同,除2010年及2012 2013年间,基尼系数与泰尔系数相对较低外,基尼系数与泰尔系数整体呈现逐步扩大的趋势,这表明中国海洋类高校科技投入产出效率的区域差异呈现扩大趋势.其原因可能是中国海洋大学和上海海洋大学地理禀赋较其它地区更好且是双一流建设高校,它们能够吸引到更多的人才,而其它偏远高校人才引进难,加上自身人才有一定流失,进而形成一定程度的马太效应,即强者更强,弱者更弱.
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与泰尔指数相比,基尼系数变动的幅度更大,这表明中国海洋类高校科技投入产出效率处于中等水平的高校变动较大.这是因为基尼系数对于效率中游水平的高校的变动情况更为敏感.泰尔指数和基尼系数在2011年与2014年达到最大值,这表明这两年涉海高校科技投入产出效率的区域差异最大.整体而言,泰尔指数和基尼系数在2010 2015年呈现缓慢慢扩大的趋势,说明各地区涉海高校科技投入产出效率的发展虽不均衡,但是区域差异增加的幅度较为缓慢.
2.3.2 区域差异的分解及分析
根据涉海高校所处的地理位置,将环渤海湾地区、雷琼地区和长三角地区作为研究的区域.以公式(3)描述的泰尔指数分解法对上述三大区域涉海大学科技投入产出效率的区域差异进行分解测评,结果见表1.从表1可见,环渤海湾、雷琼和长三角区域的涉海大学科技投入产出效率泰尔指数的均值分别为0. 018、0. 015和0.013,这表明涉海高校科技投入产出效率由小到大依次是长三角地区、雷琼地区和环渤海湾地区.整体而言,长三角地区涉海高校的科技投入产出效率相对较高,与其它区域相比,区域内效率相对平均.
从时间维度来看,长三角与雷琼地区的变化趋势较为相近,而环渤海湾地区的变化走势几乎与其它地区相反,但环渤海湾地区的趋势与全国总体趋势相同.这表明环渤海湾地区涉海高校科技投入产出效率的区域差异相对较大,且它是全国区域差异的决定性因素.区域间差异占比在2012年和2014年都超过6成,而其它年份区域间差异占比都不足5成,这表明除2012年和2014年外,区域内差异是造成地区差异的主因.
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3 结论
本文首先采用DEA模型测算了我国涉海高校科技投入产出效率,发现我国涉海高校科技投入产出效率呈现上升的趋势,但是存在明显的区域差异.为此,采用泰尔指数和基尼系数来测度涉海高校科技投入产出效率的区域差异,并采用泰尔指数分解方法对区域差异的特征进行分析.结果表明涉海高校科技投入产出效率的区域差异呈现上升趋势,高校是否重点及地理禀赋对于区域差异的影响很大,科技投入产出效率的区域内差异是地区差异的主因.为此,涉海高校应该做好内功,提升科研的效率.同时,学院应该凝练研究方向,强化科研团队的集体优势.学校科研管理机构也应积极配合,制订有效的激励机制和合作机制,促进各地涉海高校科研水平及效率共同进步.
参考文献
1杜念峰,张雯,党的十九大文件汇编[ M].北京：党建读物出版社,2017．
2魏一鸣,冯向前,基于DEA模型的高等学校二级学院绩效评价实证研究——以N大学为例[J].高校教育管理,2014(6)：66-70,91．
3刘利,贺向前,李建平,等,数据包络分析方法在高校院系绩效评价中的应用[J].西南大学学报：自然科学版,2012 (3)：122 126．
4姜春林,王友强．985高校管理学科投入产出效率评价实证研究[J].科技进步与对策,2009(22)：193-196.
5胡德鑫,王轶玮,基于DEA的“985”高校科研竞争力评价[J].北京理工大学学报,2017(4)：163-168.
6 孙世敏,项华录,兰博,基于DEA的我国地区高校科研投入产出效率分析[J].科学学与科学技术管理,2007(7)：18-21.
7 李瑞,曾国华,我国高校科研效率评价——基于面板DEA的动态评价与地区差异研究[J].财会月刊,2017(3)：56-60.
8 THEIL H. Economics and Information Theory[M]. Amsterdam: North-Holland, 1967.
9 COWELL F A, FLORIO C.Inequality decompositions-a reconciliation[J]. Journal of Economic Inequality, 2011,9(4):509-528.
10 李思瑶,王积田,柳立超,我国高校科技投入产出效率区域差异研究[J].科技管理研究,2016 (4)：13-16.
（责任编辑吴汉）
Analysis on the Regional Difference of Scientific And TechnologicalInput-Output Efficiency in China＇s Sea-Related Universities
Li ling
(Guangdong Ocean University Library ,Zhanjiang 524025, China)
Abstract:Using DEA model to calculate the input-output efficiency of China´s sea-related universities in the2010-2015, On this basis, the Gini coefficient and the Thiel index are calculated and the Thiel index is decom-posed. and analyzed the regional difference of Scientific and technological input-output efficiency of China´s sea-related universities. The results show that the overall level of Scientific and technological input-output efficiencyis higher in China, The Yangtze River Delta region is the highest, the Bohai Sea area is the second place ,theLeiqiong area is the lowest. There are obvious regional differences inScientific and technological input-output ef-ficiency of China´s sea-related universities, and there is a trend of enlargement. Regional difference is the mainreason for the difference of input-output efficiency of sea-involved universities.
Key words:Scientific and technological input; scientific and technological output; input-output ;DEA; sea-related universities; performance appraisal
上文总结:这篇文章为适合不知如何写投入产出和效率和院校方面的我国专业大学硕士和本科毕业论文以及关于我国论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
1、 一带一路倡议对我国物流业投入和产出效率的影响 付兴晨,宋英杰,于佳宁（东北农业大学,黑龙江哈尔滨150000）摘要物流业作为经济增长的“加速器”,已然成为“一带一路”倡议落地的关键因素 文章利用中国.
2、 基于国际投入产出关系的国内消费行业就业带动效率 张丽娜（重庆市委党校经济学教研部,重庆４０００４１）摘 要在国际投入产出分析框架下,运用ＷＩＯＤ数据计算各行业的就业创造指数和劳动增加值带动指数,研究国内消费的就业带动效率 结果表明,制造业行业的就业.
3、 基于DEA方法的福建林业投入产出效率分析以福建省10县210户农户调研数据为例 摘要运用DEA模型,以福建省10个县210户农户调查数据为基础,结合实地调研数据以及文献综述,选取林业收入作为产出要素,林地面积、林业生产经营支出以及劳动力天数作为投入要素,测算样本农户的林业生产技术.
4、 基于DEA的吉林省农业信息化投入产出效率测度 潘玥（吉林农业科技学院,吉林吉林132000）摘要吉林省农业信息化硬件设施建设在“十二五”期间取得了巨大的成就 本文对农业信息化在农业生产中生产要素的地位进行定量分析,采用DE.
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6、 中国投入产出网络的产业结构变迁 摘 要研究了20002014年中国投入产出网络拓扑性质的变化规律 探测并分析了中国投入产出网络核社团结构的变迁规律 研究表明,“化学和化学产品的生产”产业部门对产业结构稳定性.