期刊文献+
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
江苏省国家自然科学基金绩效评价——基于Almon多项式和Super-SBM模型 被引量:2
1
作者 王嘉璇 顾平 《科技创业月刊》 2019年第10期71-76,共6页
基于Almon多项式和Super-SBM模型,对江苏国家自然科学基金投入情况进行绩效评价。首先,为保证数据可靠性,运用Almon多项式确定指标体系滞后期为4年;其次,选取2009-2014年投入数据、2013-2018年产出数据,运用Super-SBM模型以弥补径向DEA... 基于Almon多项式和Super-SBM模型,对江苏国家自然科学基金投入情况进行绩效评价。首先,为保证数据可靠性,运用Almon多项式确定指标体系滞后期为4年;其次,选取2009-2014年投入数据、2013-2018年产出数据,运用Super-SBM模型以弥补径向DEA的不足进行绩效评价,并针对非DEA有效年份进行投影分析,以明确改善方向。研究发现:技术与管理等因素为提升绩效发挥了积极作用,发展规模不完善和产出短缺是阻碍绩效进一步提升的关键。根据绩效结果分析非DEA无效年份的内在原因。最后,根据分析结果提出其提升绩效的建议。 展开更多
关键词 绩效评价 国家自然科学基金 Almon多项式 滞后分析 Super-SBM
下载PDF
基于Almon与SBM-BP的长江经济带基础研究绩效评估 被引量:1
2
作者 顾平 王嘉璇 《江苏科技大学学报(社会科学版)》 2020年第4期82-89,共8页
创新是我国迈向科技强国的源动力,重视基础研究不仅是创新的要求,更是瞄准世界科技前沿、实现科技强国的有力保证。长江经济带作为我国重大战略发展区域,对其基础研究进行绩效评估具有重要意义。运用Almon确定指标体系滞后期,将SBM与BP... 创新是我国迈向科技强国的源动力,重视基础研究不仅是创新的要求,更是瞄准世界科技前沿、实现科技强国的有力保证。长江经济带作为我国重大战略发展区域,对其基础研究进行绩效评估具有重要意义。运用Almon确定指标体系滞后期,将SBM与BP神经网络相结合,可有效解决指标体系滞后期及模型科学性问题。研究发现:长江经济带基础研究绩效结果整体较好,部分地区未达到绩效完全有效的原因主要在于基础研究经费冗余与SCI产出不足;绩效结果较好的省市主要集中在长江三角洲城市群和长江中游城市群,成渝城市群绩效结果相形见绌。 展开更多
关键词 基础研究 绩效评估 BP神经网络 滞后分析 SBM模型
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部