哲学社科奖励绩效:问题与可达目标研究——基于联立方程与BP人工神经网络

摘要：

[目的/意义]哲学社科奖励绩效的投入产出分析一直比较缺乏,对于其中存在问题以及改进方向的研究非常必要.本文首先建立了哲学社科奖励绩效的分析框架,提出从投入要素弹性、投入要素利用效率和科研奖励的激励和反馈效应三个角度进行绩效评估,并提出采用效率完全有效的理想投入作为改进目标.[方法/过程]基于教育部人文社科省际面板数据,综合采用联立方程模型和SBM超效率模型评估了哲学社科奖励绩效,并采用BP人工神经网络进行稳健性检验,同时还分析了最佳投入时哲学社科奖励的投入产出关系.[局限]人文社科奖励各省存在质量异质性,无法进一步细分.[结果/结论]哲学社科奖励绩效总体水平较低;最佳投入水平下哲学社科奖励的改进空间较大;哲学社科奖励研发人员绩效超过研发经费;学术论文和学术著作对哲学社科奖励的贡献最大;哲学社科学术著作的水平需要进一步提高.

关键词：哲学社科、科研奖励、绩效、联立方程、BP神经网络

所属期刊栏目：9

分类号：G302;G35(科学研究理论)

资助基金：国家社会科学基金;浙江省自然科学基金重点项目

在线出版日期：2023-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：13-28