财务会计毕业论文哪里有？本文以我国 31 个省（市）所在的地方高校为研究对象，基于理论研究与实证分析相结合的方式，构建了符合我国地方高校的科研绩效评价指标体系，运用 DEA-BCC 模型对各地区地方高校 2014-2018 年最新的面板数据进行了投入产出有效性分析，同时运用 Malmquist 指数对这五年间的数据进行了动态评价，最后通过 Tobit 回归模型探究影响我国地方高校的科研绩效水平的主要因素，并结合研究实际提出切实可行的建议。
一、绪论
（二）国内外相关文献综述
1.国外研究现状
从绩效评价的发展来看，国外对于高校科研投入产出效率的评价介入较早，体系制度发展也相对完善。总体来看，国外的高校科研绩效评价研究可以从以下三个角度具体分析。
(1) 基于不同评价对象
Beasley（1990）以英国 52 所高校的化学系和物理系作为评价对象，通过提出定量模型来比较不同高校的教学和科研产出绩效，其中控制定量为在同一学科下，研究各高校之间的科研活动效率情况，通过对比优势和差距，进而提升各高校物理化学系的科研产出水平[3]。Ahn 等（1993）以美国 153 所高校作为评价对象，对他们的科研投入产出情况进行效率测算，通过对比分析美国公立高校与私立高校间科研绩效水平，促进各高校间的科研竞争，从而有利于美国整体高校科研水平的提高[4]。Cherchye 等（2005）以荷兰 8 所高校经济学院和工商管理学院作为评价对象，分析这些学院 1996-2000 年间的科研产出效率，通过对他们进行宏观单元和微观单元评估分析，对比得出微观单元分析更能实现有限资源的有效配置[5]。Kocher 等（2006）以属于 OECD（经济合作发展组织）的 21 个国家作为评价对象，通过建立相应的绩效评价指标体系，对这些国家高校经济学科的科研效率进行测算，对比得出各个国家高校经济学科科研绩效的差别[6]。
(2) 基于不同指标体系
R. Neuman 等（1998）认为依据纯定量的方式，将科研收入占科研经费拨款的总数设置为高比例，将科研成果的出版量、研究生学位授予数量设置为较小比例的指标评价体系是过于狭隘的[7]。Ronald N. Kostoff（2002）认为学科因素是高校科研绩效评价指标体系建立的关键指标，倘若认为不同学科的科研投入产出并没有差别，那么得出的评价结果是无意义的[8]。Leeuwen（2003）对荷兰的 10 所高校的相关学科进行绩效评价时发现，当研究背景不同使得决策单元有差异时，评价指标的选取与建立就应调整，使用一个固定的指标体系去评价不同学科的绩效水平是不合理的[9]。Leitner 等（2007）对奥地利大学自然和技术科学系的科研活动进行了深入研究，在建立指标评价体系时，发现多投入-多产出的指标评价体系能够显示被评估单元最合理的投入产出量，进而制定详细的投入产出改进方案，从而实现产出效率的最大化[10]。Aziz 等（2013）在研究马来西亚某公立大学各个学系的科研绩效时，构建了四个不同维度投入产出组合模型的指标体系。通过对比绩效评价结果，得出不同的指标组合体系，产生不同的评价结果，假若指标体系包含所有的产出指标，社会科学系的效率得分将高于科学系[11]。
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三、我国地方高校科研绩效评价实证研究
（一）指标体系的构建
1.指标体系的构建原则
投入产出评价指标的选择必须客观反映地方高校科研活动的内在变化情况，考虑到评价方法自身存在局限等多方面原因，本文在评价指标选取时遵循以下几个原则：
(1) 科学性原则
科学性原则要求指标的选取必须以科学的理论基础为支撑，建立更切合实际的评价指标体系。同时，指标体系必须是客观事物的抽象展示，抓住高校科研本质及特征，找到高校科研投入对产出影响的规律性。
(2) 系统性原则
系统性原则要求评价指标的选取必须考虑到不同地区地方高校科研活动的整体性及差异性。既要从整体着眼，又要考虑到不同评价指标之间的联系，尽可能避免内容的重复以及数据的交叉，兼顾到各个方面，从而使得评价结果更加真实有效。
(3) 目标性原则
目标性原则要求如实反映不同地区地方高校的科研状况及特征，能够达到为各区域地方高校科研绩效的提升找到实现路径的目的，最终改善地方高校的科研状况，不断促进地方高校科技的进步，进而创造出更有价值的科研成果。
(4) 可行性原则
可行性原则要求选取的指标含义要清晰且指代明确，同时指标的获取要简单易行，指标数据无论是从实际调研中获得，还是从统计资料中查阅，必须确保数据来自官方正版渠道，充分体现可操作性与可靠性。
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四、我国地方高校科研绩效影响因素分析
（一）研究假设
高校科研投入产出效率值能够直观反映高校在一定期间的科研发展水平，根据实证结果分析可得，实现 DEA 有效的地方高校的科研活动效率值较高，不存在科研资源浪费的情况。而针对非 DEA 有效的地方高校，推断出其一定存在资源投入冗余或产出不足的问题。由于高校科研投入产出效率的影响因素贯穿到科研活动的每一个过程，因此，本文参考大量国内外学者的相关研究成果，结合各地区地方高校科研活动的实际情况，将假设的影响因素归纳为以下五个方面：地区经济实力、财力科研投入、科研发展程度、人力资本结构、对外联系程度。
(1) 地区经济实力
地区经济实力基本能够反映出地区的经济发展状况，推断其可能影响各地区所在地方高校的科研绩效水平。地区的经济发展水平通常用地区人均 GDP 来反映。一般认为，地区的经济发展水平越高，相应的其地区所在地方高科研活动受到的重视程度会越高，进而得到的资金支持将越多，越能够促进地方高校科研投入产出效率的提高。然而在分析各省市地区地方高校科研效率测算结果时发现，北京、上海等地区均为经济发展程度较高的区域，但其科研效率值测算的排名却为后几列。猜想其中原因为，虽然地区经济发展水平在不断提高，资源投入量也在不断加大，但是管理不善导致了丰富的资源没有得到充分的利用。因此就地区人均 GDP 作出如下假设：
假设 1：在其他条件不变的情况下，地区人均 GDP 与地方高校科研投入产出效率呈现负相关关系。
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（二）模型构建及数据说明
在对我国地方高校科研活动效率影响因素进行假设研究后，确定将第三章 DEA 测算结果中的地方高校科研综合技术效率（T）作为被解释变量，将地区人均 GDP（Z1）、研究与发展经费当年支出金额（Z2）、研究与开发机构数 （Z3）、研究与发展人员中高级职称的比重（Z4）、国际学术会议特邀报告篇数（Z5）作为解释变量，构建 Tobit模型进行回归分析。相关变量整理如表 4.1 所示：
表 4.1 回归变量设计Tab.
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五、结论与建议
（一）研究结论
本文基于 DEA-Tobit 模型，对我国不同地区地方高校 2014-2018 年五年间的科研绩效进行实证研究。分别从静态、动态两个角度进行分析评价，针对效率测算结果，进一步探究了地方高校科研绩效的影响因素，得出以下相关结论：
(1) 基于 DEA-BCC 模型进行静态截面数据分析得出，我国地方高校科研综合技术效率呈现出先增长后递减的发展趋势，五年内均值为 0.834，说明我国地方高校科研活动存在 16.4%的冗余情况，其中黑龙江、河南、贵州、陕西、甘肃、新疆等 6 个省份连续五年实现了 DEA 有效。但各地区科研效率差距较大，西部区域所在地方高校均值最高，中部区域低于西部，而东部区域相比最低。
(2) 基于 Malmquist 指数法进行动态面板数据分析得出，2014-2018 年我国各区域地方高校整体的全要素生产率呈现起伏的动态变化趋势，五年间全要素生产率的年均值为1.000，总体呈现稳定不变状态。31 个省（市）地方高校中，有 16 个省市所在地方高校科研活动的全要素生产率大于 1，呈现增长趋势，另外 15 个省市的全要素生产率小于 1，呈现下降趋势。
(3) 基于 Tobit 回归模型进行科研绩效影响因素分析得出，在假设猜想的五个因素中，财力科研投入对地方高校科研投入产出效率呈现显著正相关关系，地区经济实力、科研发展程度、人力资本结构对地方高校科研绩效影响方向为负，而对外联系程度对地方高校科研效率有一定推动作用。
参考文献（略）
