基于DEA的北京市区县科技人才效率评析,本文是关于北京市专科毕业论文范文跟科技人才和区县和效率有关大学毕业论文范文.
北京市论文参考文献：
晁坤 袁玲玲 中国矿业大学（北京）管理学院
摘 要：对北京市区县科技人才使用效率进行研究可以为首都更好地实施其科技人才发展战略提供借鉴.本文基于数据包络分析,对北京市区县科技人才使用效率进行了研究,得到以下基本结论：（1）北京市区县科技人才使用效率总体不甚理想,区县间有较大落差；（2）38%的区县在科技人才资源组织及管理、制度设计等方面有较大改进空间,50%的区县应在优化科技人才结构的同时注重其规模的扩充；（3）部分区县应在优化科技资源配置的基础上,不断完善科技创新、科技成果开发与转化的制度环境,强化科技人员的专利申请与保护意识.
关键词：北京市区县科技人才 人才使用效率 数据包络分析
中图分类号：F204 文献标识码：A
科技发展直接影响着区域社会经济目标的实现,而科技人才资源又是科技发展的关键,其使用效率决定着区域科技发展的质量.故而,要实现将首都建设成为具有中国特色的世界城市的目标、更好地实施其科技人才发展战略,北京市需要对其科技人才使用情况给予充分重视,通过对区县科技人才使用效率的评价和分析,客观把握各区县的科技人才使用情况,发现不足之处并采取相应措施进行优化,以更好地发挥首都科技人才资源优势.
近些年来,国内部分学者针对科技人才使用或开发效率评价问题进行了研究,取得了较为丰硕的成果.依据其研究内容,相关研究大致可归为三类：对区域科技人才使用效率评价的理论性研究[1,2]；对省域层面整体科技人才使用效率进行评价的实证性研究[3,4]；对特定系统科技人才使用效率进行评价的研究[5,6].相对而言,针对特大型城市区县层面科技人才使用效率评价及优化的研究成果甚少.基于此,本文以数据包络分析为工具,以北京市16个区县为研究对象,对其科技人才使用效率进行客观地评价和分析,以期为北京市优化科技人才使用效率提供借鉴.
一、评价指标选择及数据来源
运用DEA对北京市区县科技人才使用效率进行评价,需要合理选择投入指标与产出指标：投入指标反映各区县为使用科技人才所投入的资源,主要涉及人力和财力两方面；产出指标则反映各区县的科技人才使用效果,涵盖专利申请、非专利技术、技术成果交易等方面. 基于充分对比并遵循评价指标选取的重要性、可比性及数据可得性等原则,本文选择科技活动经费、科技活动人员和R&D经费等三个指标作为投入指标,选择专利申请量、技术合同成交项和技术合同成交额等三个指标作为产出指标.投入指标和产出指标的具体构成如表1所示：
鉴于统计数据发布的时滞性,本文选择对2015年北京市区县科技人才使用效率进行评价,各区县投入指标和产出指标的具体数据来源于2016年北京区域统计年鉴以及北京市各区县统计局网站.
二、评价结果及分析
通过对2016年北京市各区县投入指标和产出指标所对应数据的处理,得到16个决策单元的输入、输出数据,进而代入DEA模型进行求解,得到2016年北京市各区县科技人才使用的综合技术效率、纯技术效率和规模效率评价结果,如表2所示.
1.对综合技术效率评价结果的分析
综合技术效率反映北京市各区县科技人才使用的综合有效性.由表2可以看出,东城区、西城区、丰台区、石景山区、海淀区和大兴区的综合技术效率值均为1,表明上述6个区的科技人才使用处于综合有效状态,而其余10个区县的科技人才使用则处于不同程度的DEA无效状态.其中,综合技术效率值介于0.5至0.9之间的区县包括朝阳区、通州区、顺义区、怀柔区和密云县；而房山区、昌平区、门头沟区、平谷区和延庆县的综合技术效率值则均在0.5以下,分别为0.252、0.385、0.256、0.380和0.099,表明这些区县的科技人才使用效率相对很低.
2.对纯技术效率评价结果的分析
纯技术效率反映北京市各区县科技人才使用的技术与管理有效性.由表2可以看出,朝阳区、房山区、通州区、顺义区、昌平区和密云县的纯技术效率低于1,分别为0.906、0.483、0.597、0.927、0.430和0.876,表明这6个区县在科技人才资源组织及管理、制度设计与安排等方面尚有较大的改进空间,可以采取优化科技人才资源配置、加强技术创新与开发组织、改进科技人才管理机制等措施提升科技人才使用效率.值得关注的是,通州区和昌平区的纯技术效率远低于其规模效率,这表明导致通州区和昌平区综合技术无效的主要原因是其科技人才使用的技术与管理有效性较低,突破相应瓶颈是这两个区进一步努力的重点.
3.对规模效率评价结果的分析
规模效率反映规模因素对各区县科技人才使用效率的影响.规模效率DEA有效说明区县的科技人才使用处于规模报酬不变状态,即投入增加的比例与其产出增加的比例相等；而规模效率DEA无效则说明区县的科技人才使用处于规模报酬递减或递增状态,规模报酬递减意味着产出增加的比例小于投入增加的比例,规模报酬递增则意味着产出增加的比例大于投入增加的比例.由表2可以看出,东城区、西城区、丰台区、石景山区、海淀区和大兴区的规模效率值均为1,而其余10个区县的科技人才使用则处于规模效率DEA无效状态.进一步地细分可以发现,仅朝阳区和昌平区处于规模效率递减状态,其他8个区县均处于规模效率递增状态.这表明前者应在稳定科技人才规模的同时着力优化其内部结构,而后者则应在优化结构的同时注重科技人才规模的扩充.
三、冗余分析
效率评价基础上的冗余分析,可以进一步揭示各区县在科技人才使用的投入与产出方面所存在的问题,从而为后续的优化提供指引,北京市16个区县的科技人才投入与产出松弛变量计算结果如表3所示.
1.投入松弛变量分析
投入松弛变量反映在既定产出规模下北京市各区县科技人才使用投入指标的相对冗余.由表3可以看出,朝阳区和密云县在科技活动经费投入方面存在不同程度的冗余,而通州区、顺义区和昌平区则在科技活动经费与R&D经费投入两方面同时存在不同程度的冗余,这表明上述区县的经费投入结构及其使用效率不尽如人意.故而,应在调整科技活动经费与R&D经费投向的同时,加强科技人才队伍建设,优化科技人才资源配置,完善科技创新的制度环境,充分调动科技人员的主动性与积极性,进而不断提高科技活动经费与R&D经费的使用效率.
2.产出松弛变量分析
产出松弛变量反映在既定投入规模下北京市各区县科技人才使用产出指标的相对不足.由表3可以看出,朝阳区、通州区、顺义区、昌平区和密云县在技术合同成交方面存在程度不一的欠缺,而房山区则在专利申请与技术合同成交两方面均存在不足,这表明上述区县的科技成果形成与转化、专利申请与管理工作不尽如人意.因此,需要在以下几个方面加以强化：以优化科技人才资源配置和科技经费投向为基础,加强对科技成果开发的组织与扶持力度；完善科技成果交易机制,激活科技成果交易市场,提升科技成果的转化成效；提高科技人才及其组织的专利保护意识,强化专利申请与管理工作.
四、结束语
本文基于数据包络分析,对北京市区县科技人才使用效率进行了研究,得到以下基本结论：（1）东城区、西城区、丰台区、石景山区、海淀区和大兴区的科技人才使用处于综合有效状态,而其余10个区县的科技人才使用则处于不同程度的DEA无效状态,区县间的科技人才使用效率有较大落差；（2）在科技人才使用DEA无效的10个区县中,6个区县在科技人才资源组织及管理、制度设计与安排等方面尚有较大的改进空间,8个区县则应在优化科技人才队伍结构的同时注重其规模的扩充；（3）部分区县的科技人才使用存在投入冗余或产出不足现象,应在优化科技人才资源配置和科技经费投向的基础上,不断完善科技创新、科技成果开发与转化的制度环境,充分调动科技人员的主动性与积极性,并强化其专利申请与保护意识.
综上所述，此文是大学硕士与北京市本科北京市毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料，关于免费教你怎么写科技人才和区县和效率方面论文范文.
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