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教育科技資源配置分析論文

時間:2021-06-25 11:11:33 論文 我要投稿

教育科技資源配置分析論文

  1DEA評價方法

教育科技資源配置分析論文

  數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)方法是一種針對多投入和多產出同類型部門,進行相對有效性綜合評價的系統(tǒng)分析方法。它實質是運用數(shù)學規(guī)劃模型,比較同類型決策單元間的相對效率,實現(xiàn)對各個決策單元(DMU)的綜合分析,如確定每個決策單元的DEA有效性,指出DMU非有效原因和程度,判斷各DMU投入規(guī)模是否恰當,及提供如何進行有效調整等許多有價值信息,是目前評價相對效率的一種有效方法[3]。本文選擇DEA的原因如下:①它能很好地處理具有多輸入、輸出特征的復雜系統(tǒng)的相對效率評價問題;②它無需事先人為設定指標權重和預先估計參數(shù),克服了權重確定中人為主觀因素影響的“剛性”;③DEA方法中用到的相對有效性概念與經濟學的Parato有效性等價,符合科技資源優(yōu)化配置的評價標準。這些契合點使對DEA的選擇不僅可行,而且相對較好[4]。

  1.1DEA方法中的C2R模型

  模型所涉及變量的經濟含義為:θ為DMUj的相對綜合效率(0≤θ≤1),反映了第j個決策單元資源配置的合理程度。θ越大,說明相對于其它被評價單元,第j個決策單元的資源配置效率越高,資源配置狀態(tài)越趨于合理,反之則反。λj表示若干個決策單元線性組合權重。決策單元通過這種線性組合,能重構出一個相對所有被評價單元效率最高的虛擬決策單元。DEA正是以所有決策單元優(yōu)化形成的有效前沿面為評價標準,對各個決策單元資源配置效率進行比較評價。

  1.2DEA方法中的BC2模型

  C2R模型是在決策單元的生產可能集滿足凸性、錐性、無效性與最小性公理基礎上構建的,但事實上,并非任何時候錐性都成立。

  2高等教育科技資源配置指標體系

  高等教育科技資源是一個開放的系統(tǒng),與環(huán)境間存在廣泛的資源流入和流出的關系。具體來說,就是高等教育科技資源系統(tǒng)要消耗一定社會資源,如人力資源、財力資源和物力資源等,同時系統(tǒng)也為社會提供發(fā)展所需的教育成果,如高素質人才、高科技成果等。高等教育科技資源優(yōu)化配置的目標是:提高高等教育科技資源使用和分配效率,以盡量少的人力資源、財力資源和物力資源消耗,充分實現(xiàn)高等教育科學研究的各種職能,使培養(yǎng)人才、發(fā)展科學和服務社會的產出最大化,即提高高等教育科技資源投入產出效率[6]。運用DEA方法及模型評價高等教育科技資源配置相對效率時,首先要確立各項投入與產出指標。基于上述考慮,本文構建了高等教育科技資源配置評價指標體系。輸入指標為:專任教師人數(shù)X1,其他教職工人數(shù)X2,教授人數(shù)X3,生均預算內教育經費X4,生均預算內公用經費X5,圖書擁有量(萬冊)X6。輸出指標為:在校生數(shù)Y1,科研項目數(shù)Y2,發(fā)表文章數(shù)Y3。

  3黑龍江省高等教育科技資源配置效率的DEA評價分析

  3.1技術有效性和規(guī)模有效性評價

  本文利用C2R模型與BC2模型,對黑龍江省1997-2006年高等教育科技資源配置的相對效率進行評價。評價模型中決策單元的輸入、輸出指標值均來源于1997年-2006年該省統(tǒng)計年鑒。評價是從該省高等教育科技資源配置的技術有效性和規(guī)模有效性兩方面進行的。設有10個決策單元Uj(j=1,2,…,10),它們分別為該省連續(xù)10年各個年份高等教育科技資源活動情況。以高等教育科技資源配置評價指標體系為框架,聽取專家意見并結合該省實際選取輸入輸出指標。其中Xj表示第j年本省高等教育投入指標,Yj表示第j年該省高等教育產出指標。采集數(shù)據(jù)如表1所示。綜合考慮該省高等教育科技資源配置縱向評價的技術有效性及規(guī)模有效性,將最終選取的輸入指標X1,X3,X5和輸出指標Y1,分別代入C2R模型和BC2模型,利用MAT-LAB軟件,運算結果如表2所示。從表2中可以看出,除1999年、2001年和2005年外,其余年份的θ1值都等于1,說明黑龍江省大多數(shù)年份為高等教育科技資源配置技術有效單元,高等教育輸出相對于投入而言已達到最大,其科技資源配置是技術有效的;而θ1不為1的年份為非技術有效單元,其高等教育科技資源配置不是技術有效的,產出沒有達到最大,應適當擴大產出。此外,表2中只有2003年和2006年的θ2值為1,說明只有它們?yōu)楦叩冉逃萍假Y源配置規(guī)模有效單元,其高等教育科技資源投入量既不偏大,也不過小;而θ2不為1的年份為非規(guī)模有效單元,其高等教育科技資源投入量偏大,而產出相對于投入量來說沒有達到最優(yōu),其科技資源配置規(guī)模效益遞減。根據(jù)黑龍江省高等教育科技資源近10年來的配置狀況繪制評價曲線。2001年以前的θ2值變化幅度較小,從2001年開始,其變化較大并接近于1。原因是2001年全國高校擴招達到較高峰值,并且在高等教育改革的大趨勢下,該省高等教育科技資源重新配置,其投入趨于合理,配置規(guī)模趨于有效。該省高等教育科技資源的規(guī)模不斷擴大。在1997-2006年期間,1999年是個明顯的分界點。1999年以前,主要是依靠增加財力投入以滿足教育需求,人力資源沒有明顯增長。可以看出,單純依靠增加財力投入對高等教育科技資源的拉動作用并不顯著,對配置效果也不明顯。1999年以后,由于高校擴招和國家對人力資源的重視,浙江省開始增加人力資源的投入,適當減少財力投入,導致生均教育事業(yè)經費減少,在校生數(shù)增長速度明顯加快,高等教育科技資源配置效果顯著,使得其科技資源規(guī)模迅速擴大。雖然專任教師比重也在1999年以后有所攀升,但教育經費、專任教師和教授人數(shù)的增長速度遠不及在校生數(shù)的`增長速度,說明該省人力資源的增長還不能適應高等教育的快速發(fā)展。

  3.2環(huán)境評價

  參考國內常用科技評價指標,結合DEA評價模型的特點,選用了4個投入變量和3個產出變量。投入變量有:x1為科技活動人員數(shù)(個);x2為R&D人員數(shù)(個);x3為科技經費支出(千元);x4為R&D經費支出(千元)。產出變量有:y1為技術性收入(千元);y2為發(fā)表科技論文數(shù)(篇);y3為專利申請受理數(shù)(件)[7]。以該省及下屬13個市作為決策單元,采集2006年有關科技投入和產出數(shù)據(jù),運用C2R和BC2模型,其計算結果如表3所示。由表3可見,哈爾濱、雞西、大慶、伊春和綏化5市的技術性和規(guī)模性同時達到相對有效;佳木斯市、七臺河市和牡丹江市的BC2模型達到有效,表現(xiàn)為技術有效;齊齊哈爾、鶴崗、雙鴨山、黑河和大興安嶺地區(qū)既未達到規(guī)模有效,也未達到技術有效,科技資源配置效率相對較低。另外,齊齊哈爾市、佳木斯市和牡丹江市表現(xiàn)為規(guī)模收益遞減,科技產出的倍數(shù)低于科技投入的倍數(shù),說明科技投入并未得到有效利用,應加強科技投入的利用效率;而鶴崗、雙鴨山、七臺河、黑河和大興安嶺地區(qū)則表現(xiàn)為規(guī)模收益遞增,對這部分地區(qū)要進一步加強科技資源的投入力度,以獲得更高的科技產出。另外,通過對模型C2R的進一步研究和計算,并利用如下公式表示輸出虧空量(在現(xiàn)有的投入水平下),可對未達到資源有效配置的地市的科技投入產業(yè)值進行理論上的調整。

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