中国研究型大学科研全要素生产率提升路径研究——基于模糊集定性比较的分析

发布时间：2021-07-29 21:57

　　现有关于高校科研全要素生产率影响因素的研究大多建立在线性分析基础上,研究单个影响因素对科研全要素生产率的影响,而难以解释复杂的高校科研全要素生产率产生机制。因此,研究以我国教育部直属63所研究型大学为样本,通过模糊集定性比较分析方法（fsQCA）对我国高校科研全要素生产率影响因素之间的相互作用进行研究,发现了高校科研全要素生产率提升的三条路径,并对每条路径进行解释,明确高校科研全要素生产率提升与发展的核心要素。研究结果不仅可为不同类型高校提高科研全要素生产率提供理论依据,也可为因地制宜制定科研提升政策提供指导。 

【文章来源】：技术经济与管理研究. 2020,(09)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
一、引言
二、文献综述
三、高校科研全要素生产率指标选择与计算
    1. DEA-Malmquist指数分析方法
    2. 投入产出指标的选择
    3. 数据来源及计算
四、高校科研全要素生产率的实证分析
    1. 模糊集定性比较分析方法
    2. 数据选择及说明
    3. 样本的描述性统计分析
    4. 变量测度与校准
五、高校科研全要素生产率的实证分析结果
    1. 必要性分析
    2. 组态分析
六、结论与启示
    1. 研究结论与启示
    2. 对策与建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]我国高校科研生产率提升路径研究——基于31个省份的模糊集定性比较分析[J]. 张卫国.  中国高教研究. 2019(07)
[2]中国高校科研活动全要素生产率研究[J]. 张璞,王嘉曦,董晓楠.  科技和产业. 2018(09)
[3]我国不同区域高校科研投入产出绩效及其影响因素分析——基于DEA-Tobit模型的实证研究[J]. 刘天佐,许航.  科技管理研究. 2018(13)
[4]中国研究型大学科研生产率分析——基于2003-2011年校级面板数据[J]. 潘健,宗晓华.  高教发展与评估. 2018(01)
[5]国内高校科研效率和生产率研究述评及研究展望[J]. 李佳哲,胡咏梅.  现代教育管理. 2018(01)
[6]组态视角与定性比较分析（QCA）:管理学研究的一条新道路[J]. 杜运周,贾良定.  管理世界. 2017(06)
[7]成果类型视角下高校创新效率及影响因素研究[J]. 于志军,杨昌辉,白羽,彭张林.  科研管理. 2017(05)
[8]我国高校科研效率的区域性特征及影响因素分析——基于三阶段DEA方法的实证研究[J]. 刘兴凯,左小娟.  国家教育行政学院学报. 2015(05)
[9]基于因子分析与DEA模型的高校科研效率评价[J]. 张婧.  统计与决策. 2015(02)
[10]高校科研创新效率对比分析——基于全国30个省份的面板数据[J]. 张惠琴,尚甜甜.  科研管理. 2015(S1)



本文编号：3310132