基于灰色关联模型的高校RD影响因素分析与时滞测度
发布时间：2021-10-16 21:58
高校科技和经济发展"两张皮"的问题普遍比较突出,如何提取影响高校R&D绩效的关键因素,测度其时滞长度,对于生成用于指导或辅助决策的"深层知识"、促进高校科技成果转化具有重要的意义。根据2005～2015年的高校统计年鉴的相关数据,针对高校R&D投入产出的滞后性和发展趋势不一致性,利用正切函数构建了一种时滞灰色关联分析模型,并以江苏高校为例利用所构建的模型研究其不同发展阶段R&D活动绩效的影响因素和时滞长度。结果表明,各阶段影响因素均对江苏高校R&D绩效具有较强的影响和作用,并随着滞后年份的延长呈现降低的趋势;高校R&D机构当年投入人数和高校R&D机构当年支出经费是知识产出阶段R&D绩效的重要影响因素,而R&D全时人才、基础研究经费、应用研究经费是制约其绩效提升的关键因素;R&D成果应用及科技服务全时人员和经费分别是成果转化阶段R&D绩效的重要影响因素和瓶颈制约因素。
【文章来源】：运筹与管理. 2020,29(02)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
正切函数曲线
在知识产出阶段,将R&D经费(基础研究、应用研究、试验发展)、R&D全时人员、高校R&D机构当年投入人数、高校R&D机构当年支出经费作为影响因素指标,分别记为X1,…,Xi,…,X6,其中,i=1,2,…,6;将专利授权数、发明专利授权数作为高校成果研发阶段的绩效指标,分别记为X10和X20,利用公式(7)计算各影响因素与专利授权数、发明专利授权数在不同时滞周期下的灰色关联度,并根据灰色关联度值绘制影响因素与绩效指标随时滞长度变化的趋势图,如图2所示。在图中,(2.a)和(2.b)分别表示各影响因素与专利授权数、发明专利授权数的灰色关联度关于时滞的趋势图,r(17),r(27),r(37),r(47),r(57),r(67)分别表示影响因素R&D经费(基础研究、应用研究、试验发展)、R&D全时人员、高校R&D机构当年投入人数、高校R&D机构当年支出经费与专利授权数关于时滞长度的曲线,而r(18),r(28),r(38),r(48),r(58),r(68)分别表示影响因素R&D经费(基础研究、应用研究、试验发展)、R&D全时人员、高校R&D机构当年投入人数、高校R&D机构当年支出经费与发明专利授权数关于时滞的曲线。由计算结果和图2可知,不同滞后期的关联度均大于0.6,表明,高校R&D活动影响因素对绩效指标专利授权数和发明专利授权的带动作用明显。根据各影响因素与专利授权数、发明专利授权数的灰色关联度,由γ ii 0 l ii 0 * =max l ii 0 =0 n-3 {γ ii 0 l ii 0 },可确定各影响因素对绩效指标专利授权数和发明专利授权数的时滞长度均分别为2年、1年、3年、3年、1年、2年,并且各影响因素对绩效指标的作用随着滞后年份的延长这种带动作用呈现下降的趋势,由此可见目前江苏高校R&D活动仍然具有明显的趋利性,而造成这种局面的主要原因在于:基础研究和应用研究的经费投入不足,而试验发展的投入的比例相对偏高。
根据计算结果和排序可知,各因素对绩效指标的影响均较强,其中,高校R&D机构当年投入人数和高校R&D机构当年支出经费对专利授权和发明专利授权作用和贡献强度更高,而应用研究经费投入和试验发展经费投入相对来说对绩效的影响不如其他几个因素更为强烈。结果表明,高校R&D机构当年投入人数和高校R&D机构当年支出经费是R&D绩效的重要影响因素,R&D全时科技创新人才、基础研究经费、应用研究经费并没有充分发挥作用,其是制约绩效提升的关键因素。(2)成果转化阶段
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑空间效应的高技术产业技术创新效率研究[J]. 范德成,李盛楠. 科学学研究. 2018(05)
[2]R&D资源配置、空间关联与区域全要素生产率提升[J]. 焦翠红,陈钰芬. 科学学研究. 2018(01)
[3]基于灰色关联分析的双边公平匹配决策模型及应用[J]. 刘勇,熊晓旋,全冰婷. 管理学报. 2017(01)
[4]地方高校科技成果评价因素及排序[J]. 侯军岐,侯丽媛. 科研管理. 2016(S1)
[5]利用式R&D向探索式R&D转变会影响企业绩效吗?[J]. 廖勇海,刘益,贾兴平. 科学学与科学技术管理. 2015(05)
[6]科研机构科技资源使用效益评估研究——基于时滞效应和关联效应视角[J]. 索玮岚,高军,陈锐. 科学学研究. 2015(02)
[7]我国政府科技资源配置的问题分析——基于委托代理理论视角[J]. 阿儒涵,李晓轩. 科学学研究. 2014(02)
[8]我国高校知识生产和创新活动影响因素的实证研究[J]. 李习保,解峰. 数量经济技术经济研究. 2013 (01)
[9]一种新的灰色绝对关联度模型及其应用[J]. 刘勇,刘思峰,Jeffrey Forrest. 中国管理科学. 2012(05)
[10]国立科研机构经费使用效益比较研究[J]. 吴建国. 科研管理. 2011(05)
本文编号：3440565
【文章来源】：运筹与管理. 2020,29(02)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
正切函数曲线
在知识产出阶段,将R&D经费(基础研究、应用研究、试验发展)、R&D全时人员、高校R&D机构当年投入人数、高校R&D机构当年支出经费作为影响因素指标,分别记为X1,…,Xi,…,X6,其中,i=1,2,…,6;将专利授权数、发明专利授权数作为高校成果研发阶段的绩效指标,分别记为X10和X20,利用公式(7)计算各影响因素与专利授权数、发明专利授权数在不同时滞周期下的灰色关联度,并根据灰色关联度值绘制影响因素与绩效指标随时滞长度变化的趋势图,如图2所示。在图中,(2.a)和(2.b)分别表示各影响因素与专利授权数、发明专利授权数的灰色关联度关于时滞的趋势图,r(17),r(27),r(37),r(47),r(57),r(67)分别表示影响因素R&D经费(基础研究、应用研究、试验发展)、R&D全时人员、高校R&D机构当年投入人数、高校R&D机构当年支出经费与专利授权数关于时滞长度的曲线,而r(18),r(28),r(38),r(48),r(58),r(68)分别表示影响因素R&D经费(基础研究、应用研究、试验发展)、R&D全时人员、高校R&D机构当年投入人数、高校R&D机构当年支出经费与发明专利授权数关于时滞的曲线。由计算结果和图2可知,不同滞后期的关联度均大于0.6,表明,高校R&D活动影响因素对绩效指标专利授权数和发明专利授权的带动作用明显。根据各影响因素与专利授权数、发明专利授权数的灰色关联度,由γ ii 0 l ii 0 * =max l ii 0 =0 n-3 {γ ii 0 l ii 0 },可确定各影响因素对绩效指标专利授权数和发明专利授权数的时滞长度均分别为2年、1年、3年、3年、1年、2年,并且各影响因素对绩效指标的作用随着滞后年份的延长这种带动作用呈现下降的趋势,由此可见目前江苏高校R&D活动仍然具有明显的趋利性,而造成这种局面的主要原因在于:基础研究和应用研究的经费投入不足,而试验发展的投入的比例相对偏高。
根据计算结果和排序可知,各因素对绩效指标的影响均较强,其中,高校R&D机构当年投入人数和高校R&D机构当年支出经费对专利授权和发明专利授权作用和贡献强度更高,而应用研究经费投入和试验发展经费投入相对来说对绩效的影响不如其他几个因素更为强烈。结果表明,高校R&D机构当年投入人数和高校R&D机构当年支出经费是R&D绩效的重要影响因素,R&D全时科技创新人才、基础研究经费、应用研究经费并没有充分发挥作用,其是制约绩效提升的关键因素。(2)成果转化阶段
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑空间效应的高技术产业技术创新效率研究[J]. 范德成,李盛楠. 科学学研究. 2018(05)
[2]R&D资源配置、空间关联与区域全要素生产率提升[J]. 焦翠红,陈钰芬. 科学学研究. 2018(01)
[3]基于灰色关联分析的双边公平匹配决策模型及应用[J]. 刘勇,熊晓旋,全冰婷. 管理学报. 2017(01)
[4]地方高校科技成果评价因素及排序[J]. 侯军岐,侯丽媛. 科研管理. 2016(S1)
[5]利用式R&D向探索式R&D转变会影响企业绩效吗?[J]. 廖勇海,刘益,贾兴平. 科学学与科学技术管理. 2015(05)
[6]科研机构科技资源使用效益评估研究——基于时滞效应和关联效应视角[J]. 索玮岚,高军,陈锐. 科学学研究. 2015(02)
[7]我国政府科技资源配置的问题分析——基于委托代理理论视角[J]. 阿儒涵,李晓轩. 科学学研究. 2014(02)
[8]我国高校知识生产和创新活动影响因素的实证研究[J]. 李习保,解峰. 数量经济技术经济研究. 2013 (01)
[9]一种新的灰色绝对关联度模型及其应用[J]. 刘勇,刘思峰,Jeffrey Forrest. 中国管理科学. 2012(05)
[10]国立科研机构经费使用效益比较研究[J]. 吴建国. 科研管理. 2011(05)
本文编号：3440565
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