回归盲点下高校人文社科研究效率影响因素研究——基于BP人工神经网络的分析

摘要：

针对高校人文社科效率影响因素研究中存在的"回归盲点"问题,提出采用BP人工神经网络学习,将结果权重作为衡量其影响因素影响大小的新思路,并借助偏最小二乘法、岭回归进行稳健性检验.为提升效率影响因素研究的区分度,实证时采用SBM超效率模型测度人文社科科研效率并分析其影响因素.结果表明:近年来高校人文社科效率总体呈下降趋势,地区差距不大;学术论文是人文社科效率最重要的影响因素;研发人员对人文社科效率影响超过研发经费;学术著作和研究报告对人文社科效率影响较小;出现回归盲点时应采用BP人工神经网络分析效率影响因素.除此之外,还对采用BP人工神经网络解决回归盲点问题的适用条件进行了讨论.

关键词：回归盲点;人文社科;BP神经网络;偏最小二乘法;岭回归

所属期刊栏目：35

分类号：G644;F242(高等教育)

在线出版日期：2021-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：130-137