广东省高水平大学科技投入产出效率,本论文为免费优秀的关于投入产出论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
投入产出论文参考文献：
摘 要：在当今世界,科学研究的主力军是高等学校,高校科研活动对一国的人才、产业战略及整个创新体系建设有着十分重要的支撑作用.当前科技竞争与创新日趋激烈,我国人口红利逐渐消失,人们对教育越来越重视,合理评价高校的科技创新效率对于引导科技创新资源的合理配置具有重要的理论意义和现实意义.本文对入选广东省高水平大学的13所高校科技投入产出进行系统性的评估,为下阶段相关政策的制定提供理论与实践支撑.
关键词：DEA模型；科技投入；绩效测量
一、问题提出
20世纪50年代,经济学家罗伯特·M·索洛（Robert Merton Solow）提出了全要素生产率（Total Factor Productivity,TFP）的概念.索洛认为,除了人力和资本等投入要素以外,技术进步对于经济增长同样起到不可忽视的作用,因此将技术进步引入经济增长函数方程,指出全要素生产率是经济增长的动力和源泉,很大程度上决定了一国经济增长的速度与质量.[1]随着现代科学技术的不断变革,科技进步与发展深刻影响着人们的生产与生活方式,极大的推动了经济与社会发展的进程,科技进步所爆发出巨大的生产力,已经成为驱动经济与社会发展的中坚力量.纵观发达国家的发展历程,其经济增长与科学技术进步密切相关.一些国家通过发展与变革科学技术,改变了国家的命运,走上了强国之路.科技创新逐渐得到世界各国的关注与重视,并将其作为国家发展的重要战略.可见,当今国际社会的竞争,实际上是科学技术的竞争,提升国家竞争力的核心也在于夺取科技创新的制高点,科技创新能力对于一个国家的兴衰成败影响重大.
为了提升我国科技创新能力,我国政府陆续出台了多项政策与规划,明确提出要“加强国家创新体系建设”,强调优先发展科学技术、增强国家自主创新能力的意义所在,并全面实施了创新驱动的国家发展战略.总书记在2014年全国“”期间参加广东代表团审议时提出,广东是经济大省,不仅地区生产总值要支撑全国,结构调整也要支撑全国,必须在推动经济结构战略性调整上走在前列,当好创新驱动发展的排头兵.在经济新常态的背景下,广东面临发达国家先进生产力和发展中国家低要素成本的“双重挤压”,未来广东想要在挑战中赢得主动,实现新一轮引领型发展,核心是切换动力,关键是走创新驱动发展之路.实施重点建设是广东省迅速缩小与高等教育先进国家和地区差距、引领高等教育事业科学发展的有效途径,面对日趋激烈的国内外竞争形势,广东只有加快推动高等教育整体水平明显提升,才能在我國“双一流”建设格局中争得一席之地.从广东省改革开放以来的发展历程可以看出,虽然广东是是教育大省,但不是教育强省,高水平大学和科研院所数量少、科研力量不足,这是制约广东创新能力的突出短板.2015年6月,广东省委、省政府批准中山大学、华南理工大学、暨南大学、华南农业大学、南方医科大学、华南师范大学、广东工业大学等7所高校作为高水平大学整体建设高校,广州中医药大学、广东外语外贸大学、广东海洋大学、汕头大学、广州大学、广州医科大学、深圳大学等7所高校的18个学科作为高水平大学重点学科建设项目,此举为广东省高校科技创新发展提供了历史性的机遇,但是高水平大学科技建设中投入产出效率如何,尚未得到一致的结论.本研究的可能增量贡献在于：首先,系统性梳理广东省高水平大学科技投入、产出水平；其次,为多方位考察高校科技创新效率提供一种途径,为广东省下阶段科技创新政策制订提供一定的理论借鉴；第三,运用实证方法研究广东省高水平大学科技创新效率,有助于相关职能部门对院校的科研绩效进行科学评估,加快高校技术创新与科技成果转化,提升广东省创新水平,促进经济发展.
二、文献综述
1.国外研究
西方发达国家对于高校科研效率的研究起步较早,从上世纪开始,欧美学者便涉及高校投入产出效率测评领域的研究.20世纪后期,德、澳、加等国家也逐渐加大对高校科技系统评估的投入.1994年德国高等教育发展研究中心（CHE,Centerfor Higher Education Development）成立,CHE不对各大院校的综合实力进行排名,只评估单个学科的发展水平,更好地体现出每个高校的学科特点.与CHE不同,1860年成立的德国的洪堡基金会给一些优秀学者提供奖学金,吸引他们到德国的科研机构或者大学做访问学者,并为其制定了权威的德国高校科研能力排名PS1.在美国,最早进行高等教育评估的机构是美新社.1983年,美新社对美国最佳大学的综合实力进行系统性评估,将美国的大学分成全国性的和地方性的高校,奠定了美国高等教育评估工作的基础.[2]早在上世纪80年代,英国政府开始为高校科研经费提供拨款时,就已开展了科研评价工作,在1989年、1992年、1996年和2001年英国使用了RAE体系对大学科研进行评估.[3]另外,自1986起英国《泰晤士报》每年都公布了高校评价活动研究排行榜.但是,由于高校科研系统复杂,众多输入和输出变量关系错综复杂,无法用单个指标描述性统计分析进行有效衡量.Ahnetal（1988）较早的将DEA方法运用到高等教育的科研评价中,通过运用C2R和BC2模型对美国161所具有博士学位授予资格的学校技术效率和规模效率进行评估.研究结果表明,公立大学办学效率总体要显著高于私立大学,同时他们还考虑了是否设立校医院对效率的影响,发现设有校医院的大学效率要高于未设校医院的大学,但公立大学的总体效率高于私立大学的结论依然成立.[4]Banketal（2004）用DEA的方法分析了1993-1999年间德克萨斯州学校的技术效率和规模效率,结果显示这6年间各地区的配置效率低下,有待改进.[5]Nur（2013）认为高校科技投入产出是一个典型的复杂系统,采用的投入指标为科研人员数和运营经费,产出指标为当年毕业生人数、学术刊物发表量,其系统性的对马来西亚公立大学2011年的科研效率进行了评价.[6]Correa（2012）选择了智利34所大学作为研究对象,运用DEA方法对科研绩效进行评估.根据当地实际情况,设置的投入指标为经费投入及全职研发人员数量,产出指标为经营收入、在ISI上发表论文数以及招生人数,结论显示其中有9所高校达到DEA有效.[7]Foltz（2012）指出1981-1998年是美国大学资金投入与学术活动大量增加的时期,通过对美国92所研究型大学在这个期间的投入产出效率进行评估,测算其生产率及技术进步变化率,发现资金来源是影响美国研究型大学研发绩效的主要影响因素.[8]
结论：关于投入产出方面的论文题目、论文提纲、投入产出论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
基于复合DEA和Malmquist指数科技投入产出效率评价
摘要：本文利用非参数方法DEA对2004—2008年福建省9个地市的科技投入产出效率进行评价，并应用复合DEA方法和Malmquist指数来分析。
上海科技金融投入产出效率与影响因素
采用2014-2016年上海44家科技创新企业的微观面板数据，结合DEA模型和固定效应模型对i海科技创新企业的科技金融投入产出效率和影响因素进行。
基于DEA模型煤矿安全投入产出效率评价
摘 要：煤矿安全生产形势的根本好转从根本上取决于企业的安全投入决策的科学性。DEA模型避免了许多主观因素，具有很强的客观性。运用该模型对煤矿安全。