李關民 李雙美


摘 要:本文根據遼寧某高校2014年的績效統計數據,采用DEA方法,對該校各學院科學研究、教學建設及人才培養進行了分析評價,使評價結果更加科學、合理,為高校績效管理和人才評價提供理論依據。
關鍵詞:人才評價;DEA方法;產出效率評價
1 概述
高等教育研究是高校工作的一個重要方面。隨著高等教育的發展,教育體制改革的不斷深入,高校教學研究正逐步地開展起來。各高校紛紛建立了教學研究管理機構及評價中心,對提高教育質量和教師素質起了重要作用[1]。我國高校人才培養評價主要指教學建設、科研水平、創新人才培養等方面[2]。因此,如何建立一個科學、合理的教育質量和人才評價體系,最大限度地調動教師的積極性、創造性,提高教育、教學質量,是目前亟待解決的關鍵性問題,它直接關系到高校人才培養目標的實現。
構建高校教育質量和人才評價體系是一項探索性的工作,從理論到實踐都具有十分重要的意義。本文主要應用數據包絡分析(DEA)法,以遼寧某高校2014年績效考核數據為依據,對該高校各學院科學研究水平、教學建設成果及人才培養質量進行了計算、分析,為其他高校的績效管理和人才評價提供理論依據。
2 數據包絡分析法簡介
數據包絡分析法(data envelopment analysis) ,簡稱DEA,它是應用線性規劃的方法,可以對同一種類部門的績效結果進行評價[3]。
數據包絡分析法是將同一類型的院系數據當作決策單元(DMU),它的評價結論主要是取決于決策單元的輸入、輸出的數據。輸入數據主要是指決策單元在某一過程所損耗的量,輸出數據一般是指決策單元得到的成果或效益。其他的評價方法在比較同一種類的決策單元效率時,通常先對決策單元的輸入、輸出指標進行比較,然后通過加權獲得一個綜合評分數,再通過每個決策單元的評分來評價其效益好壞。數據包絡分析法(DEA),是通過Charnes-Cooper變換,把分式規劃問題轉化為線性規劃問題,不需要統一指標的量綱,也不需要給定投入產出的權值,而是通過最優化的過程來決定權重值,因此,使得它對決策單元的評價更為客觀、合理。
對高校績效管理和人才評價的問題,很適于數據包絡分析法的評價模型。
3 運用數據包絡分析法(DEA)對高校績效管理和人才進行評價
3.1 評價目標及決策單元的選取方法
我們將總績效量指定為數據包絡分析法的評價目標。因為數據包絡分析(DEA)方法是在同類型的DMU之間進行相對效率的評價,因此將大學每個院系當作數據包絡分析的一個決策單元(DMU),通過對比各個分院的投入和產出效率,可以用數據包絡分析對各院系績效進行評價分析[4]。
3.2 輸入輸出指標體系的建立
輸入和輸出指標體系的建立,對于應用數據包絡分析法對高校績效進行評價,是一項重要的準備工作,考慮到評價目標能否全面反映決策單元的投入和產出效率,我們選定教學建設成果(X1)、科學研究水平(X2)、人才培養質量(X3)等[5]。
3.3 數據收集
基于上面所建立的輸入輸出指標體系,本文收集了遼寧某高校2014年各分院績效考核數據。(表1)
3.4 數據包絡分析模型選擇
數據包絡分析模型有各種各樣的形式,根據高校績效考核的特點和評價目標,我們選擇合適的數據包絡分析模型[6]。本文的實證研究中主要選擇了最常用的模型來進行評價,模型如下:
[(1)]
其中,xj為第j個輸入指標,yj為第j輸出指標,θ為效率值,S-和S+分別表示輸入過剩和輸出不足。
3.5 評價結果計算
本文應用所選的數據包絡分析模型,對上述數據進行處理,部分計算過程如下:
Results from DEAP Version 2.1
Instruction file = Eg6-ins.txt
Data file = eg6-dta.txt
Input orientated DEA
Scale assumption: CRS
Slacks calculated using multi-stage method
EFFICIENCY SUMMARY:
firm te
1 0.769
2 1.000
3 1.000
4 0.411
5 0.273
6 1.000
7 0.272
8 0.112
9 0.067
10 0.051
mean 0.495
SUMMARY OF INPUT SLACKS:
firm input: 1 2 3
1 14.625 0.000 0.000
2 0.000 0.000 0.000
3 0.000 0.000 0.000
4 8.568 2.838 0.000
5 6.590 3.466 0.000
6 0.000 0.000 0.000
7 4.598 5.647 0.000
8 0.911 1.972 0.000
9 0.197 1.909 0.000
10 0.443 0.677 0.000
mean 3.593 1.651 0.000
SUMMARY OF OUTPUT TARGETS:
firm output: 1
1 37.120
2 32.700
3 35.760
4 9.720
5 6.490
6 11.630
7 5.620
8 1.150
9 0.630
10 0.450
SUMMARY OF INPUT TARGETS:
firm input: 1 2 3
1 33.567 53.891 193.606
2 17.260 58.130 157.890
3 19.300 58.940 170.210
4 5.246 16.021 46.265
5 3.503 10.697 30.891
6 29.310 6.760 84.160
7 3.033 9.263 26.750
8 0.621 1.895 5.474
9 0.340 1.038 2.999
10 0.243 0.742 2.142
SUMMARY OF INPUT TARGETS:
firm input: 1 2 3
1 33.567 53.891 193.606
2 17.260 58.130 157.890
3 19.300 58.940 170.210
4 5.246 16.021 46.265
5 3.503 10.697 30.891
6 29.310 6.760 84.160
7 3.033 9.263 26.750
8 0.621 1.895 5.474
9 0.340 1.038 2.999
10 0.243 0.742 2.142
FIRM BY FIRM RESULTS:
Results for firm: 1
Technical efficiency = 0.769
PROJECTION SUMMARY:
variable original radial slack projected
value movement movement value
output 1 37.120 0.000 0.000 37.120
input 1 62.660 -14.468 -14.625 33.567
input 2 70.070 -16.179 0.000 53.891
input 3 251.730 -58.124 0.000 193.606
LISTING OF PEERS:
peer lambda weight
6 0.588
3 0.847
Results for firm: 2
Technical efficiency = 1.000
PROJECTION SUMMARY:
variable original radial slack projected
value movement movement value
output 1 32.700 0.000 0.000 32.700
input 1 17.260 0.000 0.000 17.260
input 2 58.130 0.000 0.000 58.130
4 結論
數據包絡分析法(DEA),是對不同學院、部門的決策單元投入和產出效率的定量分析方法。本文應用DEA方法對遼寧某高校各學院2014年的績效數據進行了評價分析,得出了如下結論:
①電力學院和自動化學院表現出了良好的教學可持續發展方面的能力;
②能源與動力學院和管理學院表現出了較高的教師教學創新能力;
③從各指標的分析來看,技術經濟系相對系數較低,績效處于劣勢,有待加強和改進。
本文采用的DEA計算模型及評價方法, 克服了定性分析方法中的主觀性因素, 更加科學地反映了決策單元的相對規模與技術有效性之間的差別,為領導者進行科學決策提供了可靠的參考和依據。
參考文獻:
[1]徐娟.我國各省高校科研投入產出相對效率評價研究,基于數據包絡分析方法[J].清華大學教育研究,2009,18(2).
[2]張大偉,薛惠鋒,吳介軍.基于DEA方法的高校學院科研管理效率評價研究[J].科研管理研究,2009,15(3).
[3]孟浩,王艷慧.基于DEA的大學人才培養系統的綜合評價[J].運籌與管理,2007,16(1).
[4]于桂蘭,于米.大學本科生職業傾向與職業生涯規劃影響因素研究[J].中國人力資源開發,2008,12(7)。
[5]劉希宋,張倩.數據包絡分析(DEA)評估企業學習能力[J].中國人力資源開發,2004年第4期.
[6]李關民.因子分析在教學建設與研究績效評價中的應用[J].沈陽工程學院學報,2011,7(4).
基金項目:遼寧省教育科學“十二五”規劃基金資助項目(編號:JG13DB118)。
作者簡介:
李關民(1960-),男,遼寧撫順人,副教授,主要從事數學及系統工程方面教學與科研工作。
李雙美(1962-),女,遼寧沈陽人,教授,主要從事物理方面教學及科研工作。