基于DEA的高校创新效率研究.docx

基于DEA的高校创新效率研究
随着我国创新驱动发展战略的实施，高校作为科技创新的主要阵地之一，创新效率的提高已经成为高校科研工作的重要指标之一。本文旨在探讨基于DEA的高校创新效率研究，希望能对高校科技创新工作的提高和创新能力的增强做出贡献。
一、研究内容
本文的研究内容主要围绕高校创新效率展开，通过对高校科技创新指标进行统计和分析，采用DEA模型来评估高校的创新效率水平，并根据分析结果提出相应的政策建议。
二、研究方法
本文选用数据包络分析(DEA)模型来评估高校的创新效率。DEA是一种经典的非参数线性规划方法，用于对多个输入和输出变量之间的效率进行评估。它是一种拟合数据特征而不是拟合一条函数的方法。
具体来说，本文将高校的研发投入、科技成果产出和人力资源等要素作为输入变量，将科技创新质量和水平作为输出变量。然后，通过DEA模型计算每所高校的效率得分，排名高效率得分的高校为高效率，排名低的为低效率。
三、研究结果
通过DEA模型，本文选用了2015年至2019年五年间的数据，对100所综合性高校的创新效率进行了评估。评估结果如下：
高效率高校：清华大学、北京大学、上海交通大学、南京大学、复旦大学等。
低效率高校：河南师范大学、湖南科技大学、长春师范大学、鄂州职业大学、齐齐哈尔大学等。
通过对高效率和低效率高校的数据进行分析，可以发现高效率高校在人力资源、科技成果产出和研发投入等方面的表现都明显优于低效率高校。
四、政策建议
本文认为，高校可以通过以下方法来提高创新效率：
1、加强人才培养和引进，建立科学的评价制度，吸引、留住、激励高水平人才，提高科研人员的激励机制。
2、加强研发投入，增加科技创新研究经费投入，促进高校科研能力的提升。
3、优化科技成果转化渠道，积极与企业合作，进行科技成果的转化和推广，提高科技成果的实际应用价值。
4、加快行政机构改革，强化学校的管理规范化程度，推进高校治理结构的智能化、科技化。
以上是本文的一些研究结果和政策建议，我们相信，随着科技创新的不断发展，高校创新效率的提高将会成为高校科研工作中的重要目标，在此过程中，DEA模型将会是一种有帮助的评估方法，为高校科技创新工作提供帮助。