从管理创新视角看大数据与高校科研管理

大数据技术给高校的发展带来了新的机遇和挑战。本文从学科建设、课题申报、人才培养、科研管理系统的建立和健全的科研管理制度等五个方面探讨了如何利用大数据技术实现高校科研管理的创新。最后为了保证大数据技术的顺利应用给出了对策和建议。     

地方高校科研管理中存在的问题及对策研究

知识经济的到来,对地方高校科研水平提出了很大的挑战,同时也对科研管理工作提出了新的要求。本文分析了地方高校科研管理工作的不足之处,同时提出了创新科研管理机构、实现科研管理信息化、创新科研管理理念等方面的对策和建议。     

高校科研管理创新探析

科研实力是衡量高校综合竞争力的重要指标之一,加强高校科研管理创新是国家创新体系建设和科研管理科学发展的必然要求。本文从科研管理理念和体制机制方面来分析高校科研管理创新。     

高校科研廉政建设问题研究

口为推进高等学校科研改革和发展,创新高校科研廉政建设,作者提出提高高校科研反腐倡廉认识,是高校科研廉政建设的前提,加强政治理论学习,是高校科研廉政建设的基础,依法管理,是高校科研廉政建设的根本.本文就高校科研廉政建设现状,提出的切实可行的建议,对于高校科研廉政建设工作有一定的参考价值.     

我国高校科研资金的管理要点

“科学技术是第一生产力”,高校依据自身所拥有的一批优秀科技人才和完善的科研条件,以知识资本、社会资本的优势,在实施科教兴国战略中起着举足轻重的作用。国家和社会向高校投入的科研资金也在逐年增加,使其在学校的总资金中所占比例加大,成为学校的主要财源之一。如何管理这部分科研资金,提高资金的使用效益,则直接影响着高校科研作用的充分发挥。 一、分清科研资金的来源及特点 高校科研资金的来源渠道逐步形成了多元化、多层次的格局。要管理好科研资金,必须从理清其资金来源,分析其资金特点入手。根据高校科研资金的来源及特…     

高校科研专项资金绩效评价研究

高校科研专项资金绩效评价指标体系的建立要遵循全面系统、科学合理的原则,同时还必须将定性与定量有机结合起来。本文基于AHP和模糊综合评价法构建了高校科研专项资金绩效评价指标体系;并结合专家评价,运用上述方法对河北省某高校科研专项资金绩效进行了评价,其评价结果可以为高校科研专项资金管理绩效评价政策的发展提供决策参考。     

浅谈高校知识产权管理与科研发展

探讨了在知识经济快速发展的当今社会,高校知识产权管理和科研发展的现状及当中存在的实际问题,以及从哪些方面入手来解决这些问题,促进高校知识产权管理与科研发展的协同创新。     

高校科研质量管理的现状与发展

结合高校科研质量管理体系运行管理工作和分析高校科研管理存在的问题,针对高校科研项目管理的特点,总结提出高校科研质量管理体系中质量目标的建立策略与方法,提出了高校科研质量管理体系内质量目标运行管理的措施,旨在为高校科研质量管理体系中质量目标的科学建立和有效运行管理提供参考.     

DEA在仓库运作管理中的应用

数据包络分析能对决策单元的有效性进行评价。本文应用数据包络分析的C2R模型,对仓库的运作效率进行研究。选取某部的8个备件仓库为样本,基于C2R模型计算结果,得到一些有价值的仓库运作管理方面的信息。     

Lower Bound Restrictions on Intensities in Data Envelopment Analysis

We propose an extension to the basic DEA models that guarantees that if an intensity is positive then it must be at least as large as a pre-defined lower bound. This requirement adds an integer programming constraint known within Operations Research as a Fixed-Charge (FC) type of constraint. Accordingly, we term the new model DEA_FC. The proposed model lies between the DEA models that allow units to be scaled arbitrarily low, and the Free Disposal Hull model that allows no scaling. We analyze 18 datasets from the literature to demonstrate that sufficiently low intensities—those for which the scaled Decision-Making Unit (DMU) has inputs and outputs that lie below the minimum values observed—are pervasive, and that the new model ensures fairer comparisons without sacrificing the required discriminating power. We explain why the low-intensity phenomenon exists. In sharp contrast to standard DEA models we demonstrate via examples that an inefficient DMU may play a pivotal role in determining the technology. We also propose a goal programming model that determines how deviations from the lower bounds affect efficiency, which we term the trade-off between the deviation gap and the efficiency gap.     

基于DEA模型的企业员工绩效考评研究

利用数据包络分析(DEA)方法对企业员工进行绩效考评,目的是真实、客观地反映员工的工作表现。本文提出运用只有输出(输入)和二次相对有效性的DEA模型对企业员工进行静态与动态的绩效考评,并结合实例进行实证研究,为人力资源管理提供了有价值的方法。     

On the Role of Weight Restrictions in Data Envelopment Analysis

This paper examines the role that weight restrictions play in Data Envelopment Analysis (DEA). It is argued that the decision to include a factor (input or output) in a DEA model represents an implicit judgement that the factor has a non-trivial weight. It therefore seems perverse to allow DEA to assign a trivial weight to that factor in assessing the efficiency of a unit. There is therefore a strong case for imposing restrictions on factor weights. However, many existing methods of weight restriction are in practice unwieldy. This paper proposes an alternative approach we term contingent weight restriction which is both practical and intellectually consistent with the DEA philosophy. The paper explores the implications of alternative methods of weight restriction using simulated data from a well known production process.     

Sensitivity and stability of efficiency classifications in Data Envelopment Analysis

A new technique for assessing the sensitivity and stability of efficiency classifications in Data Envelopment Analysis (DEA) is presented. Here developed for the ratio (CCR) model, this technique extends easily to other DEA variants. An organization's input-outut vector serves as the center for a cell within which the organization's classification remains unchanged under perturbations of the data. For the l ₁, l and generalized l norms, the radius of the maximal cell can be computed using linear programming formulations. This radius can be interpreted as a measure of the classification's stability, especially with respect to errors in the data.Abraham Charnes passed away December 19, 1992.     

数据包络分析在企业盈利能力评价中的应用

本文是基于数据包络分析(DEA)模型对房地产上市公司盈利能力的分析。并从综合效率,规模效率,技术效率,规模报酬四个方面对房地产进行综合评价。     

Selecting Sites for New Facilities Using Data Envelopment Analysis

This paper develops a mathematical programming model for obtaining a best set of sites for planned facilities. The model is concerned with those situations where resource constraints are present. The specific setting for the paper involves the selection of sites for a set of retail outlets, wherein the ratio of aggregate outputs to inputs for the selected set is maximal among all possible sets that could be chosen. At the same time, the model guarantees that the only sets of stores allowable are those for which the available resources are used to the maximum extent possible.     

基于数据包络分析的供应链知识共享评价

供应链中的知识共享可以提高知识创新与运用的效率,使供应链节点企业间的知识水平达到协调与优化,从而提高供应链的整体绩效水平。讨论了使用数据包络分析(DEA)方法对供应链间的知识共享水平进行评价,并建立了评价的相关输入输出指标体系。     

基于偏好DEA模型的区域高等教育资源配置结构效益评价

资源配置结构合理与否,直接关系到区域高等教育系统整体的规模、质量和效益。本文按照评价对象群体公认的合理的资源配置结构标准,对评价指标权重加以约束,利用带偏好锥的DEA模型评价了我国31个省市区高等教育资源配置的结构效益,系统分析了现阶段我国各省市区高等教育资源配置结构方面的薄弱环节。这对于优化区域高等教育资源配置结构、提升区域高等教育竞争力具有重要的实践价值。     

高校科研管理团队运作模式的探析

随着经济的发展,我国对科研水平的要求也逐渐增高,目前高校的科研团队肩负重任,成为为我国培养人才的重要摇篮,提供了人才和知识的储备,但是目前我国高校的科研团队运作模式仍未达到最佳效果,起作用尚未完全发挥出来,其管理观念和体系仍不完善,我国高校科研团队运作模式存在着团队组成结构不高效、团队管理制度不完善、团队考评体系不科学、忽略团队文化等问题,我国高校科研团队运作模式应从团队的组建、团队内外管理制度、科学合理的考评体系、团队文化等方面进行改善,从而使其发挥最大效率,为我国培养出优秀的人才。