趙 斐

(江蘇大學(xué)科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013)

基于DEA的國(guó)家自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出相對(duì)效率評(píng)價(jià)

趙 斐

(江蘇大學(xué)科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013)

科研投入產(chǎn)出績(jī)效評(píng)價(jià)是影響科研事業(yè)發(fā)展的重要因素，加強(qiáng)對(duì)自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出的研究，有利于優(yōu)化國(guó)家自然科學(xué)基金資源配置，改善國(guó)家自然科學(xué)基金的宏觀管理。采用投入導(dǎo)向型的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型與文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)相結(jié)合的方法，運(yùn)用MyDEA軟件求解國(guó)家自然科學(xué)基金(面上與重點(diǎn)項(xiàng)目)1996-2005年間科研投入產(chǎn)出的DEA效率值，發(fā)現(xiàn)國(guó)家自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出相對(duì)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，需要采取有利的科研政策提高自然科學(xué)基金的利用效率。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 文獻(xiàn)計(jì)量法 投入產(chǎn)出 效率評(píng)價(jià)

國(guó)家自然科學(xué)基金作為我國(guó)支持基礎(chǔ)研究的主渠道之一，對(duì)提高我國(guó)基礎(chǔ)研究若干戰(zhàn)略領(lǐng)域的研究水平、增強(qiáng)我國(guó)解決重大綜合性科學(xué)問題的能力以及加速培養(yǎng)和鍛煉具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的高素質(zhì)科研隊(duì)伍等發(fā)揮了重要的作用。國(guó)家自然科學(xué)基金的投入產(chǎn)出效益是衡量一種基金科技活動(dòng)績(jī)效的核心標(biāo)志，對(duì)自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出進(jìn)行評(píng)價(jià)，是考察在有限的投入下，能否有效地節(jié)省科研資源，從而得到最大的產(chǎn)出，加快我國(guó)基礎(chǔ)研究的步伐。同時(shí)為國(guó)家自然科學(xué)基金委制定科研發(fā)展規(guī)劃、科研政策和宏觀調(diào)控與決策，提高科研管理水平等提供科學(xué)參考。

國(guó)內(nèi)外的很多學(xué)者從定性和定量?jī)蓚€(gè)不同角度提出了多種R&D績(jī)效評(píng)估的理論、方法和指標(biāo)。定性的方法如廣泛應(yīng)用的專家評(píng)議法，但評(píng)估和預(yù)測(cè)的結(jié)果受評(píng)估人員和專家的主觀因素影響較大；而構(gòu)建復(fù)雜指標(biāo)體系的方法也有指標(biāo)過多、指標(biāo)間關(guān)系不明確、操作過程復(fù)雜、數(shù)據(jù)獲取不全等缺點(diǎn)。一般的定量方法如回歸分析法存在的缺陷為：需要假設(shè)自變量和因變量關(guān)系為線性，只能假設(shè)一個(gè)產(chǎn)出項(xiàng)為應(yīng)變量，無法將多個(gè)產(chǎn)出同時(shí)納入計(jì)算。多目標(biāo)分析法存在指標(biāo)權(quán)重不易確定，評(píng)估結(jié)果容易受到主觀性及外在因素影響。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)于1978年由查恩斯(Charnes)等學(xué)者提出，可以衡量多項(xiàng)投入、多項(xiàng)產(chǎn)出的決策單元(Decision Making Unit，DMU)情況，在避免主觀因素和簡(jiǎn)化算法、減少誤差等方面有著巨大的優(yōu)越性。

DEA方法主要應(yīng)用于以下幾方面：城市經(jīng)濟(jì)狀況分析[1]、金融機(jī)構(gòu)的效率分析[2]、公共事業(yè)的管理評(píng)估等[3]。近年來很多研究將DEA方法用于定量分析績(jī)效問題，主要集中于對(duì)國(guó)際、區(qū)域、高校等的科研效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。如吳和成等[4-5]采用DEA方法對(duì)我國(guó)科技投入產(chǎn)出進(jìn)行相對(duì)效率評(píng)價(jià)，謝建國(guó)和周露昭采用DEA方法對(duì)我國(guó)30個(gè)省區(qū)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的有效性進(jìn)行了兩階段分析[6]，趙鎮(zhèn)采用DEA方法對(duì)黑龍江省高等教育資源配置效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析[7]。

1 資料與方法

1.1 資料

國(guó)家自然科學(xué)基金按照資助類別可分為面上項(xiàng)目、重點(diǎn)項(xiàng)目、重大項(xiàng)目、重大研究計(jì)劃、國(guó)家杰出青年科學(xué)基金等。面上項(xiàng)目是國(guó)家自然科學(xué)基金資助的最主要、最基礎(chǔ)的類型，它包括對(duì)自由申請(qǐng)項(xiàng)目、青年科學(xué)基金項(xiàng)目和地區(qū)科學(xué)基金項(xiàng)目的資助，其資助經(jīng)費(fèi)占自然科學(xué)基金項(xiàng)目總經(jīng)費(fèi)的60%以上。重點(diǎn)項(xiàng)目資助類型是國(guó)家自然科學(xué)基金在“八五”期間設(shè)置的新類型，設(shè)置的目的是對(duì)科學(xué)發(fā)展中的關(guān)鍵問題和學(xué)科新增長(zhǎng)點(diǎn)開展系統(tǒng)而深入的研究并強(qiáng)化支持。本文以面上和重點(diǎn)項(xiàng)目為代表來考察國(guó)家自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出效率。本文調(diào)查研究的對(duì)象是我國(guó)1996-2005年結(jié)題的國(guó)家自然科學(xué)基金(面上與重點(diǎn))項(xiàng)目。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)源來自國(guó)家自然科學(xué)基金委網(wǎng)站“統(tǒng)計(jì)報(bào)告”中資助項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)年度報(bào)告(1996-2005年)[8]。

1.2 方法

DEA是由著名的運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper等人在“相對(duì)效率評(píng)價(jià)”概念基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，是評(píng)價(jià)同類單元相對(duì)有效性的一種系統(tǒng)分析方法[9]，該方法可作為科研績(jī)效評(píng)價(jià)的客觀指標(biāo)[10-11]。DEA方法可以同時(shí)給出投入和產(chǎn)出的調(diào)整方向及建議調(diào)整值，即在建議值成立后，可達(dá)到投入產(chǎn)出最優(yōu)。

本文采用的分析工具是統(tǒng)計(jì)分析軟件Spss和MyDEA。MyDEA為一款免費(fèi)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析軟件，可以計(jì)算出DMU效率，并能給出使DMU有效的改進(jìn)值。

1.3 DEA模型的選擇

DEA方法分為投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型。投入導(dǎo)向型就是在產(chǎn)出固定的情況下，追求投入最小化。產(chǎn)出導(dǎo)向型就是在現(xiàn)有投入的情況下，追求產(chǎn)出最大化。一般科研中更加注重通過增加投入提高產(chǎn)出，從而達(dá)到提高效率的目的，因此在科研效率的研究中，一般采用基于投入導(dǎo)向型的模型[12]。本文即運(yùn)用投入導(dǎo)向型中規(guī)模報(bào)酬不變(CCR)模型來進(jìn)行分析。

CCR模型是在Farrell的技術(shù)效率概念[13]上引申出來的對(duì)多元投入與多元產(chǎn)出之DMU的效率衡量。CCR在規(guī)定規(guī)模報(bào)酬(Constant Return to Scale，CRS)的限制下，將各項(xiàng)投入與產(chǎn)出分別加以線性組合，再以投入與產(chǎn)出這兩組線性組合的比率來表示效率，得出的效率是相對(duì)整個(gè)集合的整體相對(duì)效率，是對(duì)決策單元的規(guī)模有效和技術(shù)有效同時(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

CCR模型的經(jīng)濟(jì)含義為：

(1)DEA有效：當(dāng)θ=1，S-=0，S+=0，則稱DMUj0是DEA有效的。即在原投入X0的基礎(chǔ)上所獲得的產(chǎn)出Y0已達(dá)到最優(yōu)；當(dāng)θ=1，S-≠0或S+≠0則稱DMUj0是弱DEA有效的。即對(duì)原投入X0減少S-可原產(chǎn)出Y0不變，或在投入不變的情況下可將產(chǎn)出提高S+；當(dāng)θ<1， 則稱DMUj0是DEA無效的。即可通過組合將投入降為原投入X0的θ比例保持而原產(chǎn)出Y0不減，也就是說1-θ為第j個(gè)DMU多投入的比例，可以減少(或稱浪費(fèi))投入的最大比例。

2 指標(biāo)體系的建立

科研活動(dòng)的投入包括資金投入、人力資源投入和科研設(shè)備的投入，實(shí)際上對(duì)科研而言，人、財(cái)、物和信息資源的投入歸根到底都依賴于資金的投入。本文采用經(jīng)費(fèi)支出(萬元)作為自然科學(xué)基金投入的測(cè)算指標(biāo)[14]。

科研活動(dòng)的產(chǎn)出包括成果獎(jiǎng)、論著、學(xué)術(shù)交流、人才培養(yǎng)、專利等指標(biāo)，筆者主要采用物化指標(biāo)論著數(shù)量、專利數(shù)量作為衡量自然科學(xué)基金績(jī)效的產(chǎn)出指標(biāo)?？蒲谢顒?dòng)的投入與產(chǎn)出之間的滯后性是客觀存在的，滯后性一般為2-3年[15-16]，通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)，延遲三年跟延遲兩年的結(jié)果并無太大差異，因此我們將延遲期取作兩年[17]。

在運(yùn)用DEA模型測(cè)度效率時(shí)，要求各決策單元具有相同的投入、產(chǎn)出指標(biāo)，并且根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法則，要求DMU的樣本數(shù)至少是投入、產(chǎn)出指標(biāo)項(xiàng)數(shù)之和的兩倍以上。本文決策單元數(shù)量滿足上述條件。

3 模型計(jì)算與分析

3.1 國(guó)家自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出基本情況

將1996-2005年作為決策單元，國(guó)家自然科學(xué)基金1996-2005年間投入指標(biāo)經(jīng)費(fèi)的有關(guān)數(shù)據(jù)，1998-2007年產(chǎn)出指標(biāo)論著及專利的有關(guān)數(shù)據(jù)，如表1 所示：

表1 1996-2005年國(guó)家自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出表

為了統(tǒng)計(jì)計(jì)量級(jí)別，經(jīng)費(fèi)以百萬元為單位，論著以十篇為單位，來做科研投入產(chǎn)出時(shí)序圖。從科研投入產(chǎn)出時(shí)序圖(圖1)中，發(fā)現(xiàn)科研投入經(jīng)費(fèi)和科研產(chǎn)出論著數(shù)量是一個(gè)逐年增加的趨勢(shì)，但科研產(chǎn)出的專利數(shù)量呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì)，資金投入增長(zhǎng)的均值是17.7%，論著增長(zhǎng)的均值是9.1%，而專利的增長(zhǎng)值為-5.6%，從以上數(shù)據(jù)分析可知，國(guó)家自然科學(xué)基金的資金投入并沒有獲得同等比例的增長(zhǎng)。

圖1 科研投入產(chǎn)出時(shí)序圖

3.2 投入產(chǎn)出相關(guān)分析

在對(duì)國(guó)家自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步統(tǒng)計(jì)后，對(duì)投入產(chǎn)出項(xiàng)做相關(guān)性分析，以確定投入的增加會(huì)使產(chǎn)出增加。本文以1996-2005年的國(guó)家自然科學(xué)基金投入指標(biāo)數(shù)據(jù)和1998-2007年的國(guó)家自然科學(xué)基金產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS進(jìn)行的相關(guān)性分析，分析結(jié)果如表2 所示：

表2 投入產(chǎn)出項(xiàng)相關(guān)系數(shù)表

﹡.correlation is significant at the 0.05 level(2-tailed)

﹡﹡. correlation is significant at the 0.01 level(2-tailed)

投入指標(biāo)經(jīng)費(fèi)、產(chǎn)出指標(biāo)論著和專利的Person相關(guān)指數(shù)均大于0.7，表明他們之間是強(qiáng)的正相關(guān)，經(jīng)費(fèi)的投入多少能夠直接影響產(chǎn)出論著和專利的數(shù)量。

3.3 國(guó)家自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出效率分析

用MyDEA軟件的Input-oriented CCR對(duì)上述整理好的國(guó)家自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在表3中可以看到利用MyDEA計(jì)算出的國(guó)家自然科學(xué)基金1996-2005年這10年間投入產(chǎn)出效率值。

表3 國(guó)家自然科學(xué)基金投入產(chǎn)出相對(duì)效率評(píng)價(jià)結(jié)果表

利用MyDEA計(jì)算得出的技術(shù)效率即CRS是指不考慮規(guī)模收益時(shí)的技術(shù)效率(綜合效率)。規(guī)模收益即Scale，是指考慮規(guī)模收益時(shí)的規(guī)模效率。

3.3.1 技術(shù)有效性評(píng)價(jià) 技術(shù)有效性是指輸出相對(duì)于輸入而言已達(dá)最大，即該決策單元位于生產(chǎn)函數(shù)的曲線上，表現(xiàn)為CRS值為1。從表3的DEA績(jī)效系數(shù)(CRS值)看，1998年、1999年DEA有效，說明相對(duì)于其他DMU，這兩年的科研投入產(chǎn)出比達(dá)到最大，即科研投入得到了充分的利用，結(jié)果令人滿意。如果想進(jìn)一步提高科研投入產(chǎn)出效率可以考慮從創(chuàng)新角度進(jìn)行突破，使生產(chǎn)前沿面上移，從而增加產(chǎn)出。當(dāng)然，并不是說這兩年的科研發(fā)展不存在問題，我們得到的是相對(duì)效率，總有一個(gè)DMU是DEA有效的。

1996年、1997年、2000-2005年DEA績(jī)效系數(shù)均未達(dá)到1，說明這8年DEA是無效的。2005年DEA績(jī)效系數(shù)最小，說明科研投入產(chǎn)出績(jī)效較差?？梢灾庇^的理解該系數(shù)為：用少于當(dāng)前的投入就可以達(dá)到現(xiàn)有的產(chǎn)出，只要投入當(dāng)年的43.2%就可以達(dá)到現(xiàn)有的科研產(chǎn)出水平。這說明我國(guó)在自然科學(xué)基金的利用效率上還有待提高，同時(shí)也指明了我國(guó)在科學(xué)產(chǎn)出上的潛力巨大。

我國(guó)R&D1995-2005年間的平均CRS值為0.16 ，我國(guó)自然科學(xué)基金的平均CRS值為0.75，高于我國(guó)R&D的 CRS值。相對(duì)于國(guó)內(nèi)水平而言，我國(guó)自然科學(xué)基金得到了有效利用。1999-2003年我國(guó)技術(shù)效率的均值在0.75左右。但相對(duì)于國(guó)際水平而言，我們只是達(dá)到了平均水平，這表示我們還有可以提高的空間及可能性。在此可以借鑒美國(guó)、英國(guó)、日本等國(guó)的先進(jìn)科研管理經(jīng)驗(yàn)，提高我們科研投入產(chǎn)出效率和科研管理水平 。

圖2顯示了國(guó)家自然科學(xué)基金1996-2005年內(nèi)CRS的時(shí)間增長(zhǎng)曲線。從圖2我們可以看出，1996-2005年國(guó)家自然科學(xué)基金呈現(xiàn)折線式發(fā)展，但是總體呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢(shì)，2005年達(dá)到最低。CRS值(綜合效率值)的波動(dòng)說明我國(guó)的自然科學(xué)基金利用率還不穩(wěn)定，不能持續(xù)保持國(guó)家自然科學(xué)基金利用效率最大，即有的年份國(guó)家自然科學(xué)基金沒有得到有效的利用導(dǎo)致科研投入的浪費(fèi)。

圖2 CRS有效性時(shí)間增長(zhǎng)曲線

3.3.2 規(guī)模有效性評(píng)價(jià) 規(guī)模有效是指投入量處于最合適的投入規(guī)模，即處于規(guī)模收益不變的最佳狀態(tài)。分析表3 數(shù)據(jù)可知，1998-1999年規(guī)模有效，說明此時(shí)規(guī)模收益不變，達(dá)到了最大產(chǎn)出規(guī)模點(diǎn)。1996-1997年、2000年規(guī)模收益遞增，可以考慮適當(dāng)增加經(jīng)費(fèi)投入，這時(shí)國(guó)家自然科學(xué)基金的論著及專利數(shù)量將有更高比例的增加，1998年的技術(shù)有效和規(guī)模有效說明了這一點(diǎn)。2001-2005年這5年是規(guī)模收益遞減的，說明隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在研發(fā)投入上的規(guī)模效率開始下降，較高的研發(fā)(資金)投入并不能等比例的提高科研產(chǎn)出(論著和專利)的數(shù)量。為了提高基金利用效率，應(yīng)考慮適當(dāng)?shù)臏p少投入規(guī)模，使其達(dá)到規(guī)模有效。

3.3.3 DEA效率的改進(jìn) 分析DEA無效單元的改進(jìn)，可以利用前面提到的投影定理進(jìn)行改進(jìn)。使用MyDEA軟件直接計(jì)算出的改進(jìn)值如表4所示。觀察表中DEA無效的年份發(fā)現(xiàn)DEA無效的DMU均存在經(jīng)費(fèi)過多投入的問題，進(jìn)一步說明科研投入項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)使用效率偏低，由于我們使用的是投入導(dǎo)向型的CCR模型，故改進(jìn)投入結(jié)構(gòu)是必須的?？蒲挟a(chǎn)出方面，1997年、2000-2001年、2004-2005年同時(shí)存在專利產(chǎn)出不足的問題，說明專利數(shù)量這一指標(biāo)總量偏低。2002年還存在的論著產(chǎn)出不足的問題，說明論著產(chǎn)出量這一指標(biāo)總量偏低。其中負(fù)值表示需要減少的經(jīng)費(fèi)投入量，正值表示需要增加的論著和專利數(shù)量。

表4 DEA效率改進(jìn)值表

4 討論

科研的發(fā)展需要大量經(jīng)費(fèi)的投入，科研投入的增加和科研產(chǎn)出數(shù)量與質(zhì)量的提高是正相關(guān)的，但科研產(chǎn)出的數(shù)量與質(zhì)量并不完全取決于投入，科研工作和效率也起著至關(guān)重要的作用。因此需要重視對(duì)科研人員和技術(shù)人員的培養(yǎng)和支持，進(jìn)一步建立合理有效的科研激勵(lì)機(jī)制，從多方面激勵(lì)科研人員多出科研成果。

專利是自主創(chuàng)新和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的一個(gè)重要標(biāo)志，但是我國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金在此方面的產(chǎn)出數(shù)量還不穩(wěn)定，產(chǎn)出效率還不高。因此，應(yīng)充分借鑒其他國(guó)家的成功經(jīng)驗(yàn)，不斷完善相應(yīng)的政策，鼓勵(lì)自主創(chuàng)新和高科技產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展，激發(fā)創(chuàng)新主體企業(yè)的自主創(chuàng)新活力。鼓勵(lì)科研人員將知識(shí)轉(zhuǎn)化為促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力的成果，提高專利類應(yīng)用成果的產(chǎn)量，以提高科研活動(dòng)效率。

2001-2008年國(guó)家自然科學(xué)基金委公布的年度報(bào)告中，每年統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)類別都有差異。1996-2000年的資助項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)與年度報(bào)告統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容也不同，不利于科研人員對(duì)數(shù)據(jù)的獲取、處理與分析。因而建議國(guó)家自然科學(xué)基金建立健全績(jī)效評(píng)估的支撐體系，盡快規(guī)范受資助研究成果數(shù)據(jù)的采集和認(rèn)證，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享，推動(dòng)信息網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)，為績(jī)效評(píng)價(jià)構(gòu)建可靠的“硬件”系統(tǒng)。

國(guó)家自然科學(xué)基金存缺失中間評(píng)估。加強(qiáng)對(duì)國(guó)家自然科學(xué)基金中間評(píng)估的力度，根據(jù)評(píng)估反饋的信息及時(shí)調(diào)整R&D研究方向和R&D資源的配置狀況，從而提高科研經(jīng)費(fèi)的使用效率。同時(shí)加強(qiáng)對(duì)國(guó)家自然科學(xué)基金利用的監(jiān)管力度，使科研基金真正的為科研服務(wù)。

5 結(jié)論

本文的研究結(jié)果表明國(guó)家自然科學(xué)基金投入與產(chǎn)出之間有明顯的正相關(guān)性，但是在我國(guó)自然科學(xué)基金投入不斷增長(zhǎng)的情況下，我們的科研產(chǎn)出并沒有以同比例增長(zhǎng)，論文和專利產(chǎn)出增長(zhǎng)水平遠(yuǎn)低于經(jīng)費(fèi)投入的增長(zhǎng)水平，并且專利的增長(zhǎng)不穩(wěn)定。故而有的年份技術(shù)效率沒有達(dá)到1，規(guī)模效率沒有達(dá)到規(guī)模收益不變。國(guó)家自然科學(xué)基金的投入產(chǎn)出效率只是達(dá)到了國(guó)際平均水平，距離高水平國(guó)家還有一定的差距，為了提高基金的使用效率，可以向DEA效率高的美國(guó)、日本等國(guó)家學(xué)習(xí)。美國(guó)鼓勵(lì)并增強(qiáng)企業(yè)在R&D發(fā)展中的地位和作用。在投入方面，美國(guó)政府漸漸改變過去強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)研究的做法，逐步轉(zhuǎn)向注重基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的結(jié)合，應(yīng)用研究經(jīng)費(fèi)呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)，同時(shí)，促進(jìn)技術(shù)成果的商業(yè)化。日本R&D投入主要用于模仿創(chuàng)新和集成創(chuàng)新，二次創(chuàng)新能力比較強(qiáng)，注重專利的產(chǎn)出和商業(yè)化。

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EvaluationoftheRelativeEfficiencyofNSFCActivitiesBasedonDEAAnalysis

Zhao Fei

Institute of Science and Technology Information, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China

The relative efficiency of scientific research is an important factor affecting the development of scientific research. Strengthening the study of input and output of Natural Science Foundation of China (NSFC) can help to optimize the allocation of resources and improve the macro-management of NSFC. This paper, by combining the input-oriented DEA and bibliometric method and employing the MyDEA program, figures out the DEA ratio of NSFC from 1996 to 2005 and shows the decline of the relative efficiency of NSFC activities. So it is necessary to introduce some polices to improve the efficiency.

data envelopment analysis (DEA); bibliometric; input and output; efficiency evaluation

G311

趙 斐，女，1984年生，江蘇大學(xué)科技信息研究所08級(jí)碩士研究生。