安徽省科研机构绩效综合评价研究——基于因子分析和DEA方法.pdf
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1、INFORMATION ANALYSIS科技情报TECHNOLOGY INTELLIGENCE ENGINEERING2023 年第 9 卷第 4 期108安徽省科研机构绩效综合评价研究 基于因子分析和 DEA 方法彭良玉1杨恒宇1谭晓慧21.安徽省科学技术情报研究所 合肥 230011;2.合肥工业大学 合肥 230009摘要:目的/意义 现有科研机构绩效评价体系较为复杂不宜广泛应用,因此有必要建立一套科学且简单易操作的科研机构绩效综合评价体系。方法/过程 从创新环境、创新投入、创新产出和创新收益入手,构建科研机构创新绩效评价指标体系,数据均来源于公开统计报表制度,具有权威性和可获得性。通过
2、因子分析方法对数据进行处理,得出三大公共因子,最后利用 DEA模型计算综合效率,通过两种方法相结合的方式对20家科研机构的科技创新效率进行评价。局限 由于报表制度的限制,部分不符合条件的科研机构并未在系统中,导致这部分单位无法参与评价。结果/结论 研究得出安徽省科研机构的创新能力评价结果分为两类,一类是传统科研机构创新能力两级分化明显,另一类是新型研发机构创新势头突飞猛进。建议对于传统科研机构,加大投入保障,促进转型升级,培育引进高端人才;对于新型研发机构,深化对科研机构“放管服”改革,促进成果转化效率。下一步随着政策的调整和考核方向的变化,继续对指标体系进行优化调整。关键词:因子分析;DEA
3、;科研机构;绩效评价;指标体系中图分类号:G35 N945.16 Research on the Comprehensive Evaluation of the Performance of Scientific Research Institutions in AnHui ProvinceBased on Factor Analysis and DEAPENG Liangyu1 YANG Hengyu1 TAN Xiaohui21.Anhui Information Institute of Science and Technology Department,Hefei 230011,Chi
4、na;2.Hefei University of Technology,Hefei 230009,China开放科学(资源服务)标识码(OSID)基金项目2021 年安徽省创新环境建设专项“安徽省科研院所科研活动统计分析及其模式研究”(202106f01050028);2022 年安徽省创新环境建设专项“2022 年度安徽省区域创新能力评价与对策研究”(202206f01050012)。作者简介彭良玉(1986-),硕士,助理研究员,研究方向为科技统计、科技发展战略、区域创新评价等研究;杨恒宇(1973-),博士,研究员,研究方向为科研管理、科技资源开发等研究;谭晓慧(1974-),博士,教授
5、,博士生导师,研究方向为岩土工程的可靠度分析与概率极限状态设计等。引用格式彭良玉,杨恒宇,谭晓慧.安徽省科研机构绩效综合评价研究基于因子分析和 DEA 方法 J.情报工程,2023,9(4):108-116.doi:10.3772/j.issn.2095-915x.2023.04.009安徽省科研机构绩效综合评价研究基于因子分析和 DEA 方法 TECHNOLOGY INTELLIGENCE ENGINEERING2023 年第 9 卷第 4 期109Abstract:Objective/Significance The existing performance evaluation syst
6、em for scientific research institutions is relatively complex and not suitable for widespread application.Therefore,it is necessary to establish a scientific,simple and easy to operate comprehensive evaluation system for the performance of scientific research institutions.Methods/Processes Starting
7、from the innovation environment,innovation input,innovation output,and innovation efficiency,a performance evaluation index system for scientific research institutions innovation is constructed.The data is sourced from the public statistical reporting system,which is authoritative and accessible.By
8、using factor analysis method to process the data,three common factors were obtained.Finally,the DEA model was used to calculate the comprehensive efficiency,and the technological innovation efficiency of 20 research institutions was evaluated through a combination of the two methods.Limitations Due
9、to limitations in the reporting system,some research institutions that do not meet the conditions are not included in the system,resulting in these units being unable to participate in the evaluation.Results/Conclusions The evaluation results of innovation capability of research institutions in Anhu
10、i Province can be divided into two categories:one is the obvious two-level differentiation of innovation capability in traditional research institutions,and the other is the rapid progress of innovation momentum in new research and development institutions.Suggest increasing investment in traditiona
11、l scientific research institutions,promoting transformation and upgrading,and cultivating and introducing high-end talents;For new research and development institutions,we will deepen the reform of“delegating control and serving scientific research institutions”and promote the efficiency of achievem
12、ent transformation.The next step is to continue optimizing and adjusting the indicator system with policy adjustments and changes in assessment direction.Keywords:Factor analysis;DEA;scientific research institutions;performance evaluation;indicator system1研究背景深化科研院所改革、推动科研机构创新发展,是深入贯彻落实党中央创新驱动发展战略的内
13、在要求,是建设创新型省份和推动高质量发展的重要举措。2021 年 11 月 24 日,习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第二十二次会议,审议通过科技体制改革三年攻坚方案(2021-2023 年),提出要推进科研院所改革,全面实行章程管理和绩效管理。由此可见,建立科学合理的科研院所绩效考评体系是充分发挥科研院所作用的关键因素。目前我国已经建立科研院所创新绩效评价方案的有四川省、山东省、福建省、山西省、安徽省等地区,评价的对象主要针对开展自然科学及工程技术领域研究的省属科研机构,主要采用定性指标与定量指标相结合的方式,分类设立评价指标对科研机构进行评价。但这些评价方案的评价对象比较单一,一
14、些科研能力突出的新型研发机构、市县级科研机构和企业性质的科研机构等,就无法参与到这些评价中。另外方案中的分类评价指标体系较为复杂,指标数据收集较为困难且不具备权威性,很难普及到其他科研机构中。通过查阅文献,国内外关于科研机构绩效评价的研究较多。国外科研机构绩效评价的典型做法,胡铁华等1在论文中已经详细阐述,主要方法集中在建立科研评价体系或同行评议等方法,黄群等2介绍了德国科学委员会对科RESEARCH ON THE COMPREHENSIVE EVALUATION OF THE PERFORMANCE OF SCIENTIFIC RESEARCH INSTITUTIONS IN ANHUI P
15、ROVINCEBASED ON FACTOR ANALYSIS AND DEAINFORMATION ANALYSIS科技情报TECHNOLOGY INTELLIGENCE ENGINEERING2023 年第 9 卷第 4 期110研机构绩效的评价体制机制、程序准则、评价内容及成功经验。国内关于科研机构绩效评价的研究一直在进行中。于润泽等3从科技创新人力投入、财力投入、产出能力、转化能力、合作能力 5 个方面构建评价指标体系,运用因子分析法对我国内地 31 个省市科研机构的科技创新能力进行了比较分析。唐莉等4运用三阶段数据包络分析(DEA)模型就省级科研与开发机构投入产出效率展开分析。这些研
16、究基本上都是先建立合适的评价指标体系,通过一定的计算方法来得出科研机构的创新能力或者绩效水平等。但 DEA 方法只能对多输入指标和多输出指标进行分析,当指标单元较多的时候就无法适用,而因子分析法可以很好地对指标进行降维处理,用较少的因子来表达,进而用DEA 方法进行处理,因此很多学者考虑将两种方法结合运用到评价中。任孝平5提出了基于 DEA 的多阶嵌套评估模型,用以评价研究机构的科研绩效。贾永飞等6从科技创新投入与产出效率入手,构建国家自主创新示范区创新能力评价指标体系,并用因子分析方法和交叉 DEA 模型评价山东半岛国家自主创新示范区中的 6 个高新技术开发区的科技创新效率。王宁等7基于因子
17、分析和DEA 模型对河南省 2011-2015 年科技人才政策实施成效进行评估,评估结果显示不同年份河南省科技人才政策实施成效有显著差异。王宁等8基于因子分析和改进 DEA 交叉模型对中国 40 所“一流大学”建设高校科研效率进行评价,研究结果表明 40 所“一流大学”建设高校的整体科研效率水平偏低,还存在较大的改进空间。创新点:基于因子分析和 DEA 的评价研究主要运用于高校、各种企业、高新区甚至政策评价中,应用范围较广,本文尝试将此方法应用于科研机构评价中,立意新颖,见解独特。通过建立一套较为完善的科研机构绩效评价体系,首次通过因子分析法和数据包络分析法(DEA)相结合的方式来计算科研机构
18、的效率值,进而对科研机构的创新绩效进行评价。通过两种方法相结合的评价方法,可以多方位多角度地准确判断出被评价单位的创新绩效情况。目前安徽省科研机构还没有运用此类方法对创新绩效进行评价,从评价结果看,与安徽省省属科研院所创新绩效分类评价办法中评价结果非常吻合。2指标体系的建立和评价方法2.1指标体系的建立本研究本着系统性、科学性和可操作性的原则建立科研机构绩效评价指标体系,建立的指标体系必须能够充分反映各类科研机构的创新绩效水平。结合国家部分省份建立的科研机构创新绩效评价方案,本文综合考虑数据的可获取性以及客观公正性,拟从创新环境、创新投入、创新产出和创新收益四个维度(一级指标)和 12 个二级
19、指标,建立一套科研机构创新绩效评价指标体系,具体见表 1。指标数据均来源于国家科技统计在线调查平台中科学研究和技术服务业统计报表,简单易得且具有权威性。表 1科研机构创新绩效评价指标体系doi:10.3772/j.issn.2095-915x.2023.04.009安徽省科研机构绩效综合评价研究基于因子分析和 DEA 方法 TECHNOLOGY INTELLIGENCE ENGINEERING2023 年第 9 卷第 4 期111创新环境X1-年末固定资产原价中科研房屋建筑物(万元)X2-年末固定资产原价中科学仪器设备(万元)创新投入X3-RD人员折合全时工作量(人年)X4-研发人员比重(%)
20、X5-RD经费内部支出(万元)X6-研发经费比重(%)创新产出X7-拥有有效发明专利数(件)X8-发表科技论文总数(篇)X9-其他成果(标准、著作、证书等)(个)创新收益X10-本单位人员参加对外科技服务活动工作量合计(人年)X11-经费收入中科技活动收入中技术性收入(万元)X12-经费收入中科技活动收入中承担政府科研项目收入(万元)2.2评价方法因子分析方法是统计学中一种通过数据降维实现数据简化方法,是用少数几个公共因子解释众多原始变量之间的相关关系。因子分析要先进行 KMO 和 Bartlett 球形检验,若 KMO的值大于 0.5 即可认为变量之间存在相关性,即可进行因子分析;检验通过之
21、后,需要识别公共因子,主要用主成分因子分析法;公共因子与其较大载荷变量之间存在极强的相关性,因此,可以根据这些变量所包含的共同含义对公因子进行命名;最后用回归的方法以获得因子得分。DEA 是数据包络分析的英文缩写,是管理科学、系统工程和运筹学等领域最为常见的一种非参数前沿效率分析方法,它不需要设定生产函数的具体形式,能够处理多输入多输出系统,是一种要素投入与产出之间的相对效率评价的系统分析方法。它通常以投入产出比为指标衡量组织之间的绩效高低,不受量纲的影响,可以在多投入与多产出的条件下测度投入产出效率。DEA 将效率的测度对象称之为决策单元(DMU),其进行效率测度的原理是把具有多项投入和产出
22、的决策单元投影到 DEA 生产前沿面,生产前沿面是生产函数向多产出的情况的一种推广,是由投入最小,产出最大为目标的最优解所构成的最优解集合。由于是比较各个决策单元相对于 DEA 生产前沿面的偏斜度,综合评价各决策单元的相对有效性,所以 DEA 测度的效率为相对效率。DEA 最经典的模型为 DEA-BBC 模型,在规模报酬可变的情况下,将CCR 模型中的技术效率(TE)分解为纯技术效率(PTE)与规模效率(SE)的乘积,解决了某些决策单元可能处在递增或递减的变动规模报酬下生产的问题。假设有 n 个决策单元 DMU,每个 DMU 都有 m 种类型的要素投入和 s 种类型的产出;)m2,1,0(ik
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