基于DEA的地方高校科技成果转化效率实证分析-论文.pdf

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1、第15期江苏科技信息No．152015年5月JiangsuScience&TechnologyInformationM．dy，2015基于DEA的地方高校科技成果转化效率实证分析宋慧勇，z(1．南京中医药大学经贸管理学院，江苏南京210023；2．河海大学商学院，江苏南京210098)摘要：在国家大力推进科技创新的背景下，地方高校成为服务地方经济发展和促进技术创新的重要主体。为消除投入产出的时滞性及偶然因素，文章采用时期数据、应用数据包络分析法对全国31个地区高校的科技成果转化效率进行分析，并对效率分析结果进行聚类分析。研究发现，各地区高校成果转化的技术效率均值大于规模

2、效率均值，综合效率较低主要是由于规模效率低所致；产出不足主要集中在科技著作数、国家项目验收及专利出售收入三个指标上，西部地区高校科技资源投入亟待加强。关键词：科技成果转化；地方高校；效率；数据包络分析0引言响高校科技成果转化的主要因素有科技成果的特性、2012年8月，在以“加快科技成果转化、服务地转化意愿等六大内部因素和科技中介服务能力、政策方经济社会发展”为主题的7O余所高校的校长论坛与制度促进等三大外部因素。上，西南科技大学书记王俊波指出，在从大国向强国纵观已有研究文献，我们认为存在的问题主要的转变过程中，如何加快地方高校的成果转化以服务有：一是已有文献主要集中于国

3、家或区域层面，有关地方经济发展已成为新时期高校的重要使命。高校作高校尤其是地方高校的科技成果转化效率的评价较为创新成果的重要来源地，如何发挥其优势为地方经少；另外，在研究方法的选择上，已有文献主要侧重于济社会发展提供支持是当前各地方高校应认真思考采用截面数据进行效率的简单测算，未考虑如何消除和探索的重要课题。现阶段国内各大高校的科技成果从投入到产出的时滞性因素。因此，本文选取时期数转化难、转化效率低是普遍现象。有关数据统计显示，据，首先，运用DEA模型对全国31个地区的地方高在全国高校年均6000项左右的成果中，转化为实际校的科技成果转化情况进行效率分析，给出非DMU产

4、品的尚不足10％，对于地方高校来说，这个比例可有效单元的改进方案；其次，采用聚类分析法对全国能还要低很多。众所周知，地方高校与国家重点高校各地区高校成果转化情况进行分类，以便给出有针对在政策扶持、成果转化经费投入等方面有很大差距，性的建议。因此其在科技成果转化的过程中面临着更多难题。1研究方法随着科技与经济的高度融合，如何有效促进地方1．1数据包络分析(DEA)高校科技成果转化，实现以创新驱动经济发展，是当DEA法又称为数据包络分析，由著名运筹学家前推进国家技术进步的重要举措。尽管许多学者在如查恩斯、库伯及罗兹最先提出CCR模型，以相对效率何推进高校科技成果转化上进行了

5、初步的尝试，但与概念为基础。其基本原理即依据同类决策单元的多个国外相比仍有很大差距。而如何使科技成果实现有效投入指标和多个产出指标进行相对有效性评价。与转化，则需要先对高校科技成果转化效率或绩效作出其他多目标评价方法相比，其无需考虑各指标的量明确的判定，因此，科学地对高校科技成果转化绩效纲，也无需明确指标的具体权重，更不必确定投入产进行评价成为首先需要关注的问题。出指标间的具体函数关系，因而排除了许多主观因有关高校科技成果转化问题目前已有一些研究，素，增强了评价结果的客观性，使问题得到简化。而针对地方高校的研究较少，现有的研究成果主要DEA不仅可对各决策单元的相对有效性

6、作出评价和有：涂晓东等提出了高校科技成果转化的绩效评价指排序，而且还能进一步分析决策单元非DEA有效的标体系；苏俊宏等构建了评价体系并研究了BP评价原因及改进方向，从而为决策者提供了重要的决策方法；徐晨等运用DEA法对我国30多个区域的科技信息。DEA中常用的基本模型有CCR模型和BCC成果转化绩效进行了研究；尹航运用AHP—Entropy法模型，该方法在医院、学校等诸多领域的效率评价中对科技成果转化绩效进行评价；郭强等定性地认为影广泛应用。基金项目：高校科技成果转化绩效评价及相关问题研究；项目编号：D／2013／01／022。中医药院校教育经费投入绩效评价研究；项目编

7、号：SJGJ006。作者简介：宋慧勇(1980一)，女，山西长治，博士，讲师；研究方向：技术创新，效率评价。20第151年5期5月江苏科技信息·科技视窗No．15May，20151．2聚类分析法本研究数据主要来源于《高校科技统计资料汇聚类分析实际上属于统计学研究中“物以类聚”编》、国家统计数据库、《中国统计年鉴》等。根据各指问题的多元统计分析法，其在诸多领域得到广泛应标进行初始数据的搜集整理，计算指标数据近3年的用。其依据一组数据的特征值，在没有先验知识的情平均值，采用时期数据代替截面数据以消除从投人到况下，按亲疏程度自动分类并产生多个分