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基于TOPSIS法改进的SFA模型的应用研究——以我国高校研发效率为例

2021-02-03 来源:《保山学院学报》作者:福州大学经济与管理学院 陈维花 李鹏
[摘 要] 针对 SFA 模型有几个产出指标就有几组效率值,建立了以 TOPSIS 法改进的 SFA 模型,以每组SFA 效率值最高和最低分别作为最优和最劣向量,通过 TOPSIS 法求出待评价对象与最优效率的接近度;以我国高校研发效率为例,实证研究不同省市自治区高校研发效率情况。
[关键词] TOPSIS 法;SFA 模型;高校研发效率
随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,SFA),是利用随机前沿生产函数进行效率估计的一种方法。针对评价多投入多产出指标数据,SFA 模型只能把每个产出单独拿出来和全部投入进行一次模型分析,也就是有几个产出就有几组效率值,这样不能对评价对象进行排序。在此基础上,本文建立了以TOPSIS (Technique for Order Preference bySimilarity to an Ideal Solution)法改进的 SFA模型,可以对评价对象进行排序。该方法并不是对每组 SFA 效率值简单的相加或者求平均值(或者进行加权求和,求平均值的每组效率值权数为 0.5),而是以每组 SFA 效率值最高和最低分别作为最优和最劣向量,通过TOPSIS 法求出待评价对象与最优效率的接近度。以我国高校研发效率为例,选取了高校研发投入产出共 5 个指标,研究不同省市自治区高校研发效率情况。
1 TOPSIS 改进的 SFA 模型
1.1 SFA 模型简介
假设决策单元i在t时期的生产函数为:
参数估计应使用最大似然法。
1.2改进的SFA模型计算步骤
(1)建立指标体系。对于投入指标的选取,一般选取人员和经费作为投入指标,而产出指标至少两个,并且认为投入和产出之间无滞后
2.1指标选取
高校的研发的过程是一个多投入多产出的过程,研发投入主要包括科技经费的投入和科技人员的投入,本文分别用R&D经费投入占比和研究人员占比来表示。研发产出主要是高校的科技产出,包括国外发表的科技论文、出版的学术著作和发明专利申请数,如表1所示。
2.2 SFA模型的适用性分析
SFA模型的适用性分析结果如表2所示,从表2中可以清晰看出,无论是以“国外发表科技论文数”表征高校研发产出,还是以"发明专利申请数”表征校研发产出,或是以“出版科技
中,以“国外发表科技论文数”表征高校研发产出的平均效率为0.329,以“发明
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