高等院校科研投入产出效率的研究综述
中国重点高校基础研究投入产出预测及效率分析
中国重点高校基础研究投入产出预测及效率分析中国的高校基础研究一直被认为是国家科技创新的重要组成部分。
随着国家对科技创新的投入不断增加，高校的研究经费也逐渐增长。
高校的基础研究投入与产出之间的关系并不明确，需要进行预测和效率分析。
预测高校基础研究的投入产出关系，可以帮助政府和高校制定科研经费分配政策，以及评估科研成果的价值。
一个常用的方法是利用多元回归模型来建立投入与产出之间的数学关系。
这个模型可以通过分析过去的投入与产出数据，来预测未来的投入与产出情况。
也可以通过引入其他因素，如高校的研究水平、师资力量、研究设备等，来提高模型的准确性。
预测基础研究的投入产出关系主要有两个方面的意义。
可以帮助高校和政府合理分配科研经费，确保科研资金的有效利用。
可以评估高校的科研绩效，发现存在的问题，从而提高基础研究的效率。
通过对投入与产出之间关系的深入分析，可以为高校提供改善科研管理和优化科研环境的建议，进一步提高基础研究的质量和效果。
除了预测投入产出之间的关系，还需要进行效率分析。
效率分析可以帮助高校找到科研过程中存在的问题和瓶颈，并采取相应的措施进行改进。
常用的效率分析方法有数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)等。
这些方法可以通过比较不同高校的投入与产出数据，来评估高校的相对效率。
通过发现效率低下的原因，高校可以采取措施改进科研管理、提高资源利用效率。
在进行高校基础研究投入产出预测和效率分析时，需要考虑到一些因素的影响。
高校的科研成果往往需要一定的时间来转化为实际产出，因此需要将时间因素考虑在内。
高校的基础研究往往是长期进行的，需要考虑到一定的滞后效应。
不同学科领域的研究投入与产出之间的关系也可能存在差异，需要进行区分分析。
通过对中国重点高校基础研究投入产出的预测和效率分析，可以为高校和政府提供科研经费分配和管理的参考，进一步推动科技创新与社会发展的紧密联系，并为高校科研的管理和组织提供决策依据。
高校科技创新研究产出的效率评价研究
高校科技创新研究产出的效率评价研究随着经济全球化和科技进步的不断推进，高校科技创新在现代社会中的地位日益重要。
高校科技创新研究作为推动社会发展和提高国家竞争力的重要力量，其产出效率成为一个关键的评价指标。
本文将探讨如何评价高校科技创新研究的产出效率，并将提出相关的改进方法。
高校科技创新研究是指高等院校通过开展科技研究、技术开发和科技成果转化等活动来推动学术进步和社会进步的过程。
评价高校科技创新研究产出的效率，可以从以下几个方面进行量化分析：首先，科技论文产出是评价高校科技创新研究效率的重要指标之一。
科技论文的数量、质量和影响力可以体现高校科技创新研究的实力和水平。
一般来说，高水平的科技论文通常能够在国际上产生较大的影响力，进而引领行业发展。
因此，高校科技创新研究所产出的科技论文数量和质量，可以作为评价其研究效率的重要依据。
其次，科研项目和科技成果转化是评价高校科技创新研究效率的另一个重要指标。
科研项目的数量和质量，反映了高校科技创新研究的实际运作状况以及资金的利用效率。
同时，科技成果的转化和应用，直接关系到高校科技创新研究的社会价值。
因此，在评价高校科技创新研究效率时，要综合考虑科研项目的数量、质量和科技成果的转化率。
第三，人才培养和学术交流也是评价高校科技创新研究效率的重要指标。
高校科技创新研究需要有一支高素质的研究团队和一流的科研设施，而这都离不开高水平的人才培养和学术交流。
高校科技创新研究所培养的优秀人才，将为未来的科技发展和社会进步做出巨大贡献。
同时，高校间的学术交流也能够促进共同研究和创新，提高科技创新研究的效率。
除了以上几个主要指标外，还可以考虑其他一些因素来评价高校科技创新研究的效率。
例如，专利申请和技术转让的数量和质量，科研经费的使用效率和科研人员的工作态度等等。
这些都是间接影响高校科技创新研究的因素，可以从不同角度反映出研究效率的情况。
当评价高校科技创新研究效率时，除了定量指标的使用，还需要考虑到产出效益在不同学科领域的差异。
江苏高职院校科研投入与产出研究
江苏高职院校科研投入与产出研究江苏是中国东部沿海省份，是中国经济最为发达的省份之一，其下辖的高职院校也是全国闻名的。
随着科技的不断发展，高校的科研工作越来越受到社会的关注。
江苏高职院校科研投入与产出成为了人们关注的焦点之一。
本文将对江苏高职院校科研投入与产出进行研究分析。
一、科研投入科研投入是高校科研工作中非常重要的一环。
江苏高职院校在科研投入方面一直非常重视，不断加大对科研的资金投入。
首先是对科研设备的投入。
高职院校为了提高科研实验的效率和质量，积极购置各种先进的科研设备，并配备专业人员进行管理和维护，确保科研设备的正常使用。
其次是对科研项目的经费投入。
高职院校积极申请国家和地方的科研项目，通过各种渠道争取经费支持，保障科研项目的顺利进行。
高职院校还加大了对科研人才的培养和引进，通过增加科研人员的数量和提高科研人员的水平，为科研工作提供了有力的人才保障。
二、科研产出科研产出是科研工作的重要成果，是衡量高校科研实力的重要指标。
江苏高职院校在科研产出方面也取得了一系列的成绩。
首先是科研论文的发表。
高职院校积极鼓励科研人员开展科研工作，鼓励他们发表高水平的科研论文，提高高校的学术声誉和影响力。
其次是科研成果的转化。
高职院校不断加大对科研成果的转化力度，积极与企业合作，将科研成果转化为生产力，为地方经济的发展做出贡献。
再次是科研人才的培养。
高职院校通过科研工作的开展，培养了大批具有创新精神和实践能力的高层次科研人才，为国家的科技进步和经济建设输送了人才力量。
三、存在的问题虽然江苏高职院校在科研投入和产出方面取得了一系列的成绩，但依然存在一些问题。
首先是科研项目的保障不足。
虽然高职院校加大了对科研项目的经费投入，但总体上来说依然不够，导致一些有潜力的科研项目无法得到足够的资金支持。
其次是科研人员的梯队建设不够完善。
尽管高职院校加大了对科研人才的培养和引进力度，但仍然存在一些科研团队人员水平不高的问题，这影响了科研工作的开展。
高等学校科研投入产出效率实证研究——基于省域的数据包络分析
３９
·２０１９年第 ５期 际情况进行合理的资源配置和利用，促进我国高校科研事业的发展。
二、文献综述
国内外关于高校科研投入产出的研究中采用 ＤＥＡ方法的文献较多。Ｃｈａｒｎｅｓ、Ｃｏｏｐｅｒ和 Ｒｈｏｄｅｓ首先 提出了 ＤＥＡ方法，同时提出了基于规模报酬不变假设的 ＣＣＲ模型（ＣｈａｒｎｅｓＡ，ＣｏｏｐｅｒＷ Ｗ，ＲｈｏｄｅｓＥ．模 型），［２］之后 Ｂａｎｋｅｒ、Ｃｈａｒｎｅｓ和 Ｃｏｏｐｅｒ提出了基于规模报酬可变假设的 ＢＣＣ模型（ＢａｎｋｅｒＲＤ，Ｃｈａｒｎｅｓ Ａ，ＣｏｏｐｅｒＷ Ｗ．模型）。［３］从 ２０世纪 ９０年代开始，ＤＥＡ方法开始用于评价高校效率领域。与其他评价方 法相比，ＤＥＡ可以对每一个 ＤＭＵ进行优化，而不是对所有 ＤＭＵ的总体进行统一优化，因此更加具体且有 针对性。同时，采用 ＤＥＡ可以避免引入太多主观因素，以保证 ＤＭＵ相对有效评价的客观性。［４］４－５
高等学校科研投入产出效率实证研究
———基于省域的数据包络分析
操琳琳பைடு நூலகம்孙俊华 （南京大学 教育研究院，江苏 南京 ２１００９３）
摘 要：以我国 ３１个省市为决策单元，运用数据包络分析方法，采用 ＣＣＲ和 ＢＣＣ模型，对各省市高校科研 投入产出的综合效率、纯技术效率、规模效率等作了整体性分析。分析结果表明，我国各省市高校总体上科研投 入产出效率较高。１２个非 ＤＥＡ有效省市普遍存在规模报酬递减的现象，只有贵州省处于规模报酬递增的状态； 影响非 ＤＥＡ有效省市高校科研投入产出效率的主要原因是规模效率不高。在此基础上，对非 ＤＥＡ有效省市高 校科研投入产出进行了投影分析，发现普遍存在投入产出结构不合理、人财物资源投入冗余等问题。最后，提出 了合理配置科研资源、提高资源管理利用水平、调整非 ＤＥＡ有效省市高校科研投入产出结构等建议。
江苏高职院校科研投入与产出研究
江苏高职院校科研投入与产出研究江苏省高等职业院校是指在高等教育体系中，为培养应用型人才而设置的一类学校。
近年来，江苏省高职院校在科研方面的投入越来越大，科研产出也逐渐增加。
科研投入与产出的关系是一个复杂的系统工程，需要从多个角度进行研究分析。
本文将从科研投入的情况、科研产出的情况以及科研投入与产出之间的关系三个方面展开研究，探讨江苏高职院校科研投入与产出的现状和问题，并提出一些可行的解决方案。
一、科研投入的情况1.经费投入江苏省高职院校的科研经费主要来源于政府拨款、横向项目资助、企业合作等途径。
近年来，随着国家对高等教育和科技创新的重视，高职院校的科研经费投入逐渐增加。
例如江苏某高职院校2019年的科研经费投入较2018年增加了10%，达到1000万元。
这些资金主要用于科研项目的申报立项、科研设备的购置和科研人员的培训等方面。
2.科研人员队伍高职院校的科研人员队伍是科研投入的重要组成部分。
近年来，江苏省高职院校在引进和培养科研人员方面取得了不小的成绩。
一方面，一些具有丰富科研经验的教授和专家受聘到高职院校担任兼职教授或科研顾问，为学校的科研工作提供了重要支持；学校也通过招聘、培训等方式加强了科研人员队伍的建设，使得科研队伍的素质和能力有所提升。
3.科研设备科研设备是科研投入的重要组成部分。
近年来，江苏省高职院校在科研设备的购置和更新方面也投入了大量资金。
为了开展材料科学、生物技术等方面的科研工作，学校购置了一批先进的实验设备，为科研人员进行科研工作提供了有力的支持。
1.科研成果随着科研投入的增加，江苏高职院校的科研产出也在逐渐增加。
学校的科研成果涵盖了科研论文、科研专利、科研项目成果等多个方面。
2019年江苏某高职院校共发表论文100篇，申请专利10项，获得科研项目资助30项。
这些科研成果在促进学校的学科建设、人才培养、社会服务等方面发挥了重要作用。
2.科研荣誉科研成果的产出也带来了一系列的科研荣誉。
中国重点高校基础研究投入产出预测及效率分析
中国重点高校基础研究投入产出预测及效率分析随着经济的快速发展和科技的不断进步，高等教育和科研也扮演着愈发重要的角色。
作为国家科技创新的重要力量，中国的高校基础研究一直备受关注。
基础研究的投入与产出关系牵动着科研人员、教育部门和政府的心思。
通过对中国重点高校基础研究投入产出的预测和效率分析，可以更好地了解和促进基础研究的发展。
让我们来了解一下什么是基础研究。
基础研究是指在科学和技术发展的全局中，为了获得新的知识、理论和方法，而进行的关键性、原始性的研究活动。
在中国，基础研究一直被认为是科学和技术创新的“源头活水”，对经济社会的快速发展具有重要的支撑作用。
高校基础研究的投入产出效率成为了科研单位和政府部门关注的重点。
为了预测高校基础研究的投入和产出，我们可以采用数据分析和预测模型的方法。
我们需要收集各个高校的基础研究投入数据，包括科研经费、人才支持、实验设备等方面的投入情况。
我们需要收集相关高校的基础研究产出数据，包括发表的SCI论文、获得的国家自然科学基金项目、获得的科技奖项等方面的产出情况。
通过对这些数据进行整理和分析，我们可以建立基础研究投入与产出的关系模型，从而进行进一步的预测。
在效率分析方面，我们可以采用数据包络分析（DEA）方法来评估各个高校的基础研究效率。
数据包络分析是一种非参数的技术效率评价方法，它可以帮助我们评估每个高校在给定投入下能够获得的最大产出，从而找出高校间的差异和潜在的改进空间。
通过数据包络分析，我们可以找出高效的高校和低效的高校，为政府部门提供科研资源的合理分配和高校科研管理的参考。
除了定量的分析方法，我们还可以采用质性的研究方法，比如案例分析、访谈调查等，来了解高校基础研究投入产出的具体情况和影响因素。
通过这些方法，我们可以深入挖掘高校在基础研究方面的优势和劣势，为科研政策的制定和高校科研管理的改进提供有益的参考。
基础研究投入产出预测及效率分析的结果将有助于我们更全面地了解中国高校基础研究的发展现状和趋势。
中国重点高校基础研究投入产出预测及效率分析
中国重点高校基础研究投入产出预测及效率分析【摘要】本文针对中国重点高校基础研究投入产出预测及效率分析展开研究。
在首先介绍了研究背景，即当前中国高校基础研究投入产出问题的现状与挑战，随后明确了研究目的，即通过建立投入产出模型以及效率分析模型，预测高校基础研究的产出并提高研究效率。
在分别探讨了投入产出模型分析与预测方法，构建了效率分析模型，并通过实证研究案例对模型进行了分析验证，同时对影响因素进行了深入分析。
在结论部分总结了研究成果与启示，并展望了未来的研究方向。
本文的研究将为高校基础研究投入产出的预测与效率提升提供理论支持与实践指导。
【关键词】中国高校、基础研究、投入产出、效率分析、预测方法、模型构建、案例分析、影响因素、研究结论、研究启示、展望。
1. 引言1.1 研究背景中国重点高校在基础研究领域的投入一直备受关注，而如何有效地评估这些投入所带来的产出以及提高研究效率，是当前学术界和管理界共同关注的焦点。
基础研究作为科学研究的基石，对于学术繁荣和国家创新能力的提升起着至关重要的作用。
通过对中国重点高校基础研究投入产出预测及效率分析的研究，可以更加深入地了解高校研究活动的运行规律，促进科研资源的合理配置和科研成果的最大化利用。
目前，随着科技发展的不断推进和数据技术的不断发展，越来越多的研究方法和工具被应用到高校基础研究的投入产出分析中。
研究背景部分将会探讨这些新兴方法对于高校研究活动的影响，以及如何通过这些方法来提高研究效率和科研成果的质量。
通过对基础研究投入产出的深入挖掘和分析，将能够为高校科研管理和政策制定提供有益的参考。
1.2 研究目的研究目的是通过对中国重点高校基础研究投入产出的预测及效率分析，深入揭示当前高校科研投入和产出的关系，为高校科研管理提供理论参考和实践指导。
具体包括：通过建立投入产出模型分析高校科研投入与产出之间的关系，探讨预测方法对高校科研产出的影响，构建效率分析模型来评估高校科研投入的效率和管理水平，通过实证研究案例分析中国重点高校基础研究的投入产出情况，分析影响高校科研效率的关键因素。
高校科研经费使用效率提升研究
高校科研经费使用效率提升研究【摘要】高校科研是推动科技创新和社会进步的重要力量，而科研经费的使用效率直接影响着科研成果的质量和数量。
本文围绕着提升高校科研经费使用效率展开研究，通过分析现状和提出措施，探讨了加强科研经费管理、科研团队建设、利用科技手段等方面的重要性。
结合现实需求和未来发展趋势，指出优化高校科研经费使用效率的意义，并展望未来科研工作的发展方向。
通过本文的研究分析，可以为高校科研经费的合理管理和科研成果的提升提供参考和借鉴，进一步推动我国高校科研水平的提高和科技创新能力的增强。
【关键词】高校科研经费使用效率提升研究、研究背景、研究意义、现状分析、措施、科研经费管理、科研团队、科技手段、结论、展望未来。
1. 引言1.1 研究背景高校科研经费使用效率提升研究的背景可追溯到我国教育体制改革的深入推进。
随着我国高等教育规模不断扩大，科研经费投入也呈现稳步增长的趋势。
近年来普遍存在着高校科研经费使用效率不高的问题，表现为经费投入不成比例地低于科研成果产出，科研项目执行周期长、效率低下等现象。
造成这种现象的原因有很多，其中包括高校科研管理体制不够完善、科研人员队伍结构亟待调整、科研经费使用缺乏透明度等。
而这些问题导致了高校在科研领域的竞争力不足，影响了高校科研发展的整体实力。
提升高校科研经费使用效率迫在眉睫。
只有通过深入研究现行制度机制存在的问题，找准解决问题的突破口，才能够更好地发挥科研经费的作用，促进高校科研水平的提升，推动我国科技创新与发展。
1.2 研究意义高校科研经费使用效率提升研究的研究意义主要体现在以下几个方面：高校科研是推动学校发展和提升学术水平的重要手段，而科研经费是支撑科研活动开展的重要保障，因此如何提升科研经费的使用效率对于高校的科研水平和学术声誉至关重要。
科研经费使用效率的提升能够有效避免浪费现象的发生，提高科研资源的利用率，进一步推动科研成果的产出和转化，实现科研与实际生产、社会需求的紧密结合。
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高等院校科研投入产出效率的研究综述作者：杨振宁来源：《经营者》2016年第18期摘要高等院校是我国科技创新能力体系的重要构成部分，其科研效率水平决定了我国科技自主创新能力，也是我国经济结构转型的重要因素。
目前，对我国高等院校科研投入产出效率的研究已成为一个重要的课题。
本文通过对高等院校科研投入产出效率的研究进行综述，以期为高等院校科研绩效评价体系设计提供一定的理论依据和思路，并提出了尚须解决的一些问题。
关键词高校科研投入产出效率文献综述一、引言“十二五”战略规划明确提出，构建科技创新型国家，提高创新能力、科技竞争力和在重点领域掌握其核心科技，从而带动经济发展模式和产业结构的转型。
高等院校作为我国科技创新能力体系的重要构成部分，其科研效率水平关系到我国科技自主创新能力，也是我国经济结构转型的重要因素。
近年来，中国将科技创新提升到新高度，不断加大高校科研资源的投入力度。
全国高校科技活动拨入经费由2001年的1747327万元上升到2014年的12442735万元，教学和科研人员也由2001年619957人上升到2014年的920007人，①不断加大的投入力度有效地促进了中国高等院校科研活动的开展，为科技创新奠定了重要基础。
目前，对我国高校科研投入产出效率的研究已成为一个重要课题。
本文通过对高等院校科研投入产出效率研究进行综述，以期为高等院校科研绩效评价体系设计提供一定的理论依据和思路，并提出了尚须解决的一些问题。
二、文献综述近年来，高校的科研投入产出效率问题受到学术界的广泛关注，学者们运用了多种评价方法进行研究与分析，包括经济学以及运筹学等多领域的研究方法，如综合投入产出分析方法、生产函数方法、数据包络分析方法（DEA）以及随机边界分析法（SAF），并取得了丰硕的研究成果。
现代效率的测量始于Farrell。
Farrell（1957）提出了一种能很好考虑多种投入要素的生产率测量方法。
1978年，Charnes et al.在Farrell的基础上发展了数据包络分析（CDEA）方法，用于测量包含多种投入、多种产出的决策单元的相对效率。
此后，DEA方法被广泛用于各个领域中决策单元的效率评价，如企业、医院、学校、法院、银行等。
由于高等院校的科研过程是具有多种投入和产出的一个复杂过程，经典的统计模型难以直接测量其的绝对效率。
目前，多数学者从相对效率的视角对其进行测量，即数据包络分析方法。
文献按研究决策单元的不同主要分布于三个方面：（一）以不同地区作为研究决策单元进行研究这类研究属于宏观层次，其强调的是区域特征或区域资源配置的限制下高等院校科研绩效效率的差异。
例如，周静等（2005）利用DEA方法比较分析中国高等院校科研创新效率，结果发现：不同地区的高等院校科研创新效率差异不大，基本处于依靠规模投入带动的发展阶段。
[1]孙世敏等（2007）对中国省区的高等院校科研效率进行了评价，研究表明：中国高等院校的科研效率总体偏低，且呈现出东高西低的分布特征。
[2]李清彬、任子雄（2009）分析了2002～2006年中国高等院校的科研效率，实证表明：东北地区的高等院校科研效率最高，东、中、西部依次递减，但大部分地区的高等院校科研活动处于规模报酬递增过程。
[3]王晓红、陈浩（2011）研究发现：东部地区科研活动的追赶效应明显，而中西部地区和全国却并不明显。
[4]刘兴凯、左小娟（2015）运用三阶段DEA方法测算了我国各地区高等院校科研的投入产出效率，分析高等院校科研效率的区域性特征，探讨了科研效率的影响因素。
[5]（二）以高等院校内部院系作为研究决策单元进行研究这类研究属于微观层次，分析的是高等院校内部各个院系的科研绩效问题。
例如，Korhonen et al.（2001）基于决策单元的偏好信息构造出价值效率前沿面，并据此评估芬兰赫尔辛基经济学院的科研效率。
[6]查勇、梁樑（2004）详细探讨了高等院校院系效率评价指标体系的建立，并进行了DEA有效性分析和规模效益分析，以及分析非有效决策单元的原因。
[7]陈凯华（2006）基于超效率DEA（Max-Min）和纳什均衡原理，建立了科学、公平的高等院校内部院系运作效率的综合评价模型，据此分析了兰州交通大学各院系。
[8]童康（2007）评价了某师范大学内部文科类院系的运行效益，结果表明：DEA模型在多指标输入与输出的相对效率评价中具有独特优势。
[9]王莹、刘延平（2007）综合DEA方法与主成分分析方法对高等院校管理学院的科研活动效率进行了计算和排序，证实了该种方法的科学性和适用性。
[10]Kao et al.（2008）分析了中国台湾成功大学内部各院系的科研效率，并通过效率分解和聚类分析找出效率低下的原因。
[11]（三）以不同高等院校作为研究决策单元进行研究这类研究属于中观层次，其强调的是高等院校之间的科研绩效比较。
通过比较不同高等院校之间的整体科研效率，为高等院校科研资源的整体配置提供评价结果和改进的依据。
例如，Johnes&Johnes（1995）比较分析了英国的大学科研活动效率，结果证实：DEA方法是测算高等院校效率非常重要的方法。
[12]田东平等（2005）对中国重点高等院校科研活动的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬变化进行了详细分析，发现：高等院校科研效率整体相对较好。
[13]段永瑞、霍佳震（2007）运用多种方法对中国高等院校的科研绩效进行了评价，指出单一评价方法得出的相对有效院校存在不均衡问题，效率具有较大的“伪度”。
[14]Johnes&Yu（2008）测算中国高等院校的科研效率时发现：研究生数量对高等院校科研效率具有重要影响，且综合型大学的科研效率显著大于专科型大学。
[15]韩海彬、李全生（2010）综合定性和定量因素的影响，建立AHP与DEA相结合的两阶段模型，并据此评价中国高等院校人文社会科学科研活动效率。
[16]姜彤彤（2011）采用DEA基本模型和超效率模型，分析了中国教育部直属高校的科研活动效率，并计算出相应的投入产出冗余值。
[17]符银丹等（2012）研究结果表明：中国985高等院校科研活动非DEA有效率主要源于规模无效率，规模不当成为中国高等院校科研效率提高的症结所在。
[18]叶刘刚、白福臣（2015）采用两阶段DEA方法探索了外部环境因素的影响，研究发现：外部环境因素，如学校性质、举办者、所在地区和地方经济发展水平等对科研效率有显著影响。
[19]王树乔等（2016）采用基于DEA的非径向、非角度的SBM模型测算了中国36所“985工程”高等院校2008～2014年度的科研效率，研究发现：我国“985工程”高等院校科研效率水平不均衡，中部地区的科研综合技术效率水平较高。
[20]三、结语高等院校科研活动效率的研究主要是基于DEA方法，通过建立相应的指标体系，分析高等院校科研资源的投入产出效率，探讨非DEA有效的原因，据此提出相应的政策建议。
但这些研究成果也存在着一些不足之处：一是以高等院校内部院系和地区作为研究对象，因指标过于微观或宏观，造成研究对象异质性较大，使得DEA效率评价结果有偏。
二是传统DEA将高等院校科研活动假定只有投入产出的大系统，其过程视为“黑箱”，忽视了其内部子过程间的联系和相互作用，难以评价和分析高等院校科研活动的内部结构和内在技术效率。
注释：①根据《2002-2015年高等学校科技统计资料汇编》整理而得。
（作者单位为中国人民银行合肥中心支行）[作者简介：杨振宁（1980—），男，安徽固镇人，经济师，主要研究方向：宏观经济统计分析。
]参考文献[1] 周静，王立杰，石晓军.我国不同地区高校科技创新的制度效率与规模效率研究 [J].研究与发展管理，2005（1）.[2] 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）.[3] 李清彬，任子雄.中国省际高校科研效率的经验研究：2002～2006——基于DEA模型的效率分析[J].山西财经大学学报（高等教育版），2009（1）.[4] 王晓红，陈浩. 1999-2006年我国各省市高校科研效率的实证研究[J] .科研管理，2011（4）.[5] 刘兴凯，左小娟.我国高校科研效率的区域性特征及影响因素分析——基于三阶段DEA 方法的实证研究[J].国家教育行政学院学报，2015（5）.[6] P. Korhonen，R.Tainio，J.Wallenius . Value efficiency analysis of academic research[J] . European Journal of Operational Research，2001（2）.[7] 查勇，梁樑.基于DEA模型的高等院校院系投入产出效率评估[J].科技进步与对策，2004（1）.[8] 陈凯华.基于DEA高校院系运行效率的均衡评价模型建立[J].中国高等教育评估，2006（3）.[9] 童康. DEA模型在高等学校内部院系效益评估中的运用[J].大学·研究与评价， 2007（1）.[10] 王莹，刘延平.基于DEA方法的高校管理学院科研效率评价实证研究[J].北京交通大学学报（社会科学版），2007 （4）.[11] C.Kao，H.T.Hung . Efficiency analysis of university departments：An empirical study[J] . Omega，2008（4）.[12] Johnes J，Johnes G . Research funding and performance in U.K. university departments of economics：a frontier analysis[J] . European Economics Review，1995（3）.[13] 田东平，苗玉凤，崔瑞锋.我国重点高校科研效率的DEA分析[J].科技管理研究，2005（8）.[14] 段永瑞，霍佳震.基于数据包络分析的高校科研绩效评价[J].上海交通大学学报，2007（7）.[15] J.Johnes，L.Yu . Measuring the research performance of Chinese higher education institutions using data envelopment analysis[J] . China Economic Review，2008（19）.[16] 韩海彬，李全生.基于AHP/DEA的高校人文社会科学科研效率评价研究[J].高教发展与评估，2010（2）.[17] 姜彤彤.基于DEA方法的高校科研效率评价研究[J].高校发展与评估，2011 （6）.[18] 符银丹，陈士俊，陈卫东.基于DEA的我国“985”高校科技投入产出效率分析[J].天津大学学报（社会科学版），2012（2）.[19] 叶刘刚，白福臣.中国“211”高校科研效率评价和外部影响因素分析——基于Bootstrap-DEA方法的实证研究[J].高等财经教育研究，2015（12）.[20] 王树乔，王惠，李锋，于永芳.“985工程”高校科研效率动态演进及区域比较 [J].科技管理研究，2016（17）.。