基于DEA的高等院校內部院系績效評價
——以華中地區W高校為例

曹 云

武漢理工大學法學與人文社會學院 湖北武漢 430070

一、概述

近些年來，高等學校在招生規模、科研水平和社會服務等方面都取得了很大進展，國家對高校的經費投入也有了很大增長，但總體上，高校辦學還面臨著質量不高、經費不足和效率不高的問題。提高辦學質量和辦學績效仍將是今后一段時期內我國高校改革和管理的重要目標，而加強以院系為基礎的績效管理則成為高校管理的重點。管理的實質可以理解為通過調整資源配置從而提高績效。資源配置和績效管理在兩個層面展開，一是在整個社會范圍內，將資源從績效低的組織配置到績效高的組織，以提高資源配置的社會績效。另一個是在組織內部，將資源從使用績效低的部門轉移到績效高的部門，從而提高組織績效。由此，高校資源配置和管理改善的決策基礎是績效評價，包括學校層面的績效評價和內部的院系績效評價。[1]然而，當前我國高校在對內部院系的管理中，普遍缺乏對資源配置效率和辦學績效的合理量化和評價體系。為此，加強對高校內部績效評價的研究就具有重要意義。本文從高校內部管理角度，利用數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）評價院系辦學績效，以便于學校優化內部人、財、物等資源的配置。

二、DEA方法模型簡介與實證分析

本文采取的DEA數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis），是一種使用數學規劃模型評價具有多個輸入和多個輸出的“部門”或“單位”（稱之為決策單元DMU：Decision MakingUnit）間的相對有效性（稱之為DEA有效）。[2]也就是一種對各決策單元的投入指標數據和產出指標數據進行模擬計算，通過計算結果來判斷這些決策單元是否處于投入產出效益最優化狀態（DEA有效），如果尚未達到最優，如何調整改進的數據分析方法。DEA方法適用性很強，用于分析決策單元的規模收益十分有效，也可根據數據結果找到決策單元需改進的地方，因此得到了眾多運籌學、管理科學和經濟學領域的學者們的關注。

但DEA方法也具有其局限性，首先，DEA評價的是相對效率，如果被評價的決策單元都處于較差的狀態，其結果也有可能顯示規模收益不變（值為1）。其次，DEA是前沿生產函數的一種隱含表達，在確定前沿的同時，把無效率的部分全部歸于技術的無效率，而隨機前沿生產函數就把這部分歸于技術的無效率和隨機誤差兩部分。最后，在選擇權重（投入產出指標）上，DEA是從最有利評價單元的角度來選擇，有可能因決策單元的某一方面的突出表現使得評價結果較高，同時，有些投入指標數據未見得能導致產出指標數據的產生，有時甚至是矛盾的，在做DEA分析時必須注意以上問題[3]。

由于教學與科研是院系的基本活動,院系一般通過教學與科研為社會“服務”，我們以院系在這兩方面的情況作為績效評估的重點，并根據可以采集到的有效數據，選取了4個指標，即教師數、總科研經費（縱向科研、橫向科研）、學生數(在校本科生、研究生、博士生和留學生)、科研項目數。W高校12個院系數據詳情個見表1。

表1 W高校院系數據

根據表中數據，采用基于輸入的具有非阿基米德無窮小的C2R模型（1），可評價其總體效率。再用基于輸入的具有非阿基米德無窮小的BC2模型（2），可評價其技術效率。最后采用總體效率/技術效率，即，可得出規模效益。如模型所示：

根據C2R模型和BC2模型進行計算，將Efficiency Summary和Summary of Output/Input Slacks中的結果數據填入表二：DMU為依次填寫的12個所要研究分析的省份名稱；*為總體效率值，*為技術效率值，采用得出S*規模效益值。在表二中還可看到，S1*+為產出值1，S2*+產出值2，S1*-為投入值1，S2*-為投入值2，它們均是C2R模型中的各松弛變量；根據DEA方法創始者Charnes和Cooper等人的研究結果：“決策單元DMU為規模收益不變的必要充分條件是規模收益值為1”[4]，故由表二結果數據可以看出：（見表2）

通過表2可以將評價結果分為三類：第一類為 ZDH、WGY它們在總體效率、技術效率和規模效益上均達到1.000，證明該院系的處于R&D的DEA有效狀態（規模效益不變的最佳狀態），即產出相當于投入達到最大。說明該院系在人才培養、院系建設、人才引進上工作有成效，在行業科研課題研究和國家專利獲取上都獲得了良好的產出效果。第二類為，這CL、TM、GL、LXY這四個院系的一類科研基地的技術效率 *達到了1.000，這證明它們為純技術DEA有效，但總體效率 *分別為：0.090、0.570、0.435、0.284，因此并未達到規模效益最優狀態。這3個省市需要在投入和產出上作以調整，避免重復投資，提高相關課題數和論文質量，以達到最優。第三類WF、JD、JSJ、HY、ZZXZ、HG這六個院系，代表總體效率的 *分別為：0.253、0.288、0.329、0.271、0.421、0.304，代表技術效率的 *分別為：0.261、0.774、0.790、0.400、0.945、0.527，得到規模效益S*分別為：0,970、0.371、0.417、0.543、0.445、0.577，為非DEA有效，說明這3個省市投入上出現了重復或利用率較低現象。如果希望達到理想狀態，即產出相當于投入達到最大，就需要將一些投入數據調整為“改后”狀態。將Firm by Firm Results前后數值比較得出調整數據，見表3。

表2 W高校院系投入產出分析表

表3 W高校院系績效評價調整數值表

根據本文的分析，W高校這12個院系中有55%處于最優化狀態或接近最優化狀態，未達到最優規模效益的這一類院系在通過適當投入調整之后也能達到產出最佳值，充分說明了W高校發展的均衡性，穩定性，以及更大的發展前途和進步空間。但是，通過分析也可以看到，一些院系的內部績效無法達到投入產出效益最優化的主要原因就在對院系的人員的投入、資金的投入、科研項目和人才培養上存在著大量的無效投資，直接導致了有限資源的浪費。因此，我們在進W高校院系建設的過程中，一定要根據各院的經濟實力和學術能力，明確高校院系建設的特殊性和社會發展需求，合理有效地投入和分配各項資源，同時，采取科學評價方法和可持續發展模式，隨時檢查、精簡和調整，使W高校整體水平得到提升，更快的成為讓人民滿意，讓世人羨慕的世界一流大學。