基于DEA的高校二级学院办学绩效评价研究

　　Abstract： The secondary school of colleges and universities as a relatively isolated unit of the multiple input and multiple output can build scientific input and output index system， and evaluate the performance of secondary schools with DEA model. This article carries out a university in southwest China as the empirical research， uses CCR model to calculate the total efficiency of secondary school education， and then uses BCC model to calculate the efficiency. Finally it concludes the scale efficiency of school-running， and analyzes the results.

　　Key words： DEA；secondary schools of colleges and universities；performance evaluation

　　中图分类号：G648 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）19-0159-04

　　0 引言

　　二级学院是高校办学的基本单位和主体，担负着人才培养、科学研究、社会服务和文化传承与创新等重要任务，其办学绩效直接体现了高校办学质量和综合竞争能力的高低。构建合理、有效的大学二级学院办学绩效评估指标体系，并据此对二级学院的办学绩效进行全面评估，是提高高校整体办学质量的重要手段之一，也是国外大学的成功经验。长期以来，我国大多数高校对二级学院办学绩效的评价方法较单一，不易量化考核，缺乏整体把握，无法进行动态的客观评价，不利于提高办学的整体水平和管理水平。

　　DEA（Data Envelopment Analysis，简记为DEA）方法又称数据包络分析方法，是著名运筹学家A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes提出的一种多目标决策方法。DEA模型以最优化为工具，以多指标投入和多指标产出的权系数为决策变量，在最优化的意义上进行评价，具有内在的客观性。二级学院作为一个多项输入和多项输出的相对独立单元，其办学绩效水平可以通过投入产出效率的指标值大小来评价。通过对办学绩效评估数据分析，可以充分发挥高校内部评估机制的决策参谋功能、导向功能、自控功能、诊断功能与预警功能，及时发现影响高校教学、人才培养和科学研究方面的关键问题。同时可以对二级学院间的办学绩效进行比较，提高管理者的责任感和进取精神。

　　1 评价指标体系构建

　　1.1 指标体系设计原则

　　①具体性原则。在设计二级学院办学绩效评价指标体系时，将各个目标落在具体的指标上，使得评价有科学依据。

　　②可测量原则。目标是可以用数量、质量和影响等标准来衡量的。将各个评价标准转化成可量化的评分标准，便于进行评价。

　　③可实现原则。设定的目标学校管理层和二级学院双方接受。目标水平不能过高，也不能过低。

　　④现实性原则。设定的目标与学院的需要和人才培养相关，充分考虑学生和学院的长远发展，将其体现在具体的指标中。

　　⑤时限性原则。目标中包含合理的时间约束，可以预见相应的结果。

　　1.2 指标体系选取

　　办学绩效评价指标体系是根据高校二级学院在从事或完成各项教育教学工作任务时所具备条件来具体确定。本文在确定指标体系时，既充分考虑能够反映评价目的的各种投入和产出的指标，又考虑指标数据的重要性、可获得性、可操作性和针对性。主要参考了教育部对高校本科教学评估指标体系、网大以及中国大学排行榜等社会评价机构的指标体系来确定。评价指标权重大小的确定，充分考虑学校的办学层次、资源条件、办学水准及学校自身发展重点，根据实际情况（即专家打分）确定。具体将“人力资源”、“财力资源”、“物力资源”作为投入的一级指标，在其下设5个二级指标。将“教学建设绩效”、“科研绩效”和“人才培养”3个方面作为产出的一级考核指标，在其下设5个二级指标。在二级指标中又分设数量不等的主要观测点，所构建的指标体系覆盖了二级学院的主要工作，能客观全面地反映整体办学状态，如表1、表2所示。

　　2 实证研究

　　2.1 数据资料来源

　　本文选取西南地区某高校2012年底各二级学院发展状态数据，如表3所示。

　　2.2 评价模型及计算

　　2.2.1 模型选取

　　在界定了决策单元和生产可能集概念的基础上，提出了两个基本模型即 CCR模型和BCC模型，它们的一般表达式这里就不再赘述。

　　在用 DEA方法评价决策单元的效率时，无论是CCR模型还是BCC模型都有投入导向型和产出导向型两种。其中，投入导向型是指在产出不变的情况下，衡量投入要素变动的比例；而产出导向型则是在投入不变的情况下，衡量生产单元产出变动的比例。由于二级学院作为绩效评价单元，各单元对其投入要素的控制要远远比对其产出的控制容易的多，因此本文使用DEA方法对各单元的效率进行评价时，使用了投入导向的BCC模型，使得评价更符合实际情况。 　　2.2.2 模型建立

　　①确定各二级学院的投入产出指标。

　　各二级学院所对应的决策单元如下所示：

　　DMU1-学院1；DMU2-学院2；DMU3-学院3；DMU4-学院4；DMU5-学院5；DMU6-学院6；DMU7-学院7；DMU8-学院8；DMU9-学院9；DMU10-学院10；DMU11-学院11； DMU12-学院12。

　　2.2.3 求解

　　利用MAXDEA软件对CCR模型的求解结果为表4。

　　根据表4的CCR模型的评价结果：规模不变的情况下，各二级学院的总效率普遍较高，其中有6个学院总效率值为1，为总效率有效，剩余6个学院总效率低于1，但普遍偏高。其中学院1对人才培养的投入不够、学院2需要加大人力和物力资源的投入、学院5和学院6经费充裕，而学院7和学院8分别需要加大人力和物力的投入，以增加人才培养指标的产出值。

　　利用MAXDEA软件对BCC模型的求解结果为表5。

　　根据表5中BCC模型的评价结果，规模可变的情况下，各二级学院的平均技术效率普遍较高。但学院6的财力指标、学院7的物力指标和学院8的人力指标的剩余变量为负，说明它们的发展不满足此规模下的最低要求，需要通过提高其对应指标的投入，达到技术效率有效。

　　利用超总效率模型，对学院规模报酬不变的二级学院进行超总效率计算，结果如表7所示。

　　3 结果分析

　　由表6可知，该校二级学院规模效率整体较高，处于规模报酬递增状态的有6个，处于规模报酬不变状态的有6个，说明该校总体发展水平较好。12个二级学院投入产出总效率的平均值为0.94，总效率较高，但仍然有待提升。其中，学院3、学院4、学院9、学院10、学院11、学院12等6个二级学院的总效率值等于1，为总效率有效学院。学院1、学院2两个学院也属于运行效率有效学院，其可能原因是当前的规模发展已很好，但是若增加物力投入，会实现总效率更加有效。从超效率规模的计算可看出，该校的二级学院办学绩效排序为：学院12>学院4>学院11>学院10>学院3>学院9>学院5>学院6>学院8>学院2>学院7>学院1。

　　从整体上看，该校二级学院的人力、物力和财力得到了有效利用，教学、科研和人才培养质量不断提高。另外，本文将就业率和毕业生情况作为人才培养的观测点，以此角度看，该校具有较好的社会效益，培养了一批优秀人才服务社会。同时，依据数据结果分析，该校应继续加大人才队伍建设力度，实施人才强校战略，统筹规划，协调发展，尽快形成一些具备影响力的优势学科，同时，应积极适应学科发展前沿和区域战略需要，提升科技创新能力，加快科技成果转化，服务区域经济社会发展。

　　4 结束语

　　本文所选取的高校是一所位于西南地区有一定代表性的理工科院校，该校的战略目标定位是到2020年建成特色鲜明的教学研究型大学。通过运用DEA方法对该校二级学院的办学绩效进行全面分析，实证结果表明DEA方法对二级学院办学绩效的评价是客观的，也符合现实情况，是非常有效的，可以为其他高校二级学院的办学绩效评价提供借鉴作用和参考依据。

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