高校二級學院固定資產管理績效研究
——基于DEA-Tobit模型

邱 筠， 葛 明

（上海理工大學a.資產設備與實驗室管理處；b.材料與化學學院，上海 200093）

0 引言

在創建世界一流大學和高水平大學的過程中，高校固定資產作為保障高校各項活動的物質基礎，呈現出數量龐大、價值突出、種類繁多、使用人數激增，分布校區廣泛等特點［1］。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要》（2010—2020 年）中強調，在“雙一流”建設過程中，要改進管理模式，引入競爭機制，實行績效評估，進行動態管理［2］。因此，做好高校固定資產管理績效評價，對于提升高校資產管理水平，促進高等教育事業發展，深化教育體制改革具有重要意義。

1 文獻綜述

對于高校固定資產的績效評價，現有的研究從多個維度做出了積極的探索。張玲等［3］主張在專家調查的基礎上，采用主成分分析法，構建了包含三級指標的高校資產管理績效評價指標體系。劉威［4］使用熵值法對指標賦權，形成了由管理運行績效、資產構成績效和制度機構績效構建的“三位一體”高校固定資產管理績效評價體系。陳舒［5］以教育部直屬高校作為研究對象，采用BP 神經網絡模型，從資產保障水平、運行水平和管理水平3 方面進行資產管理績效評價。朱霞等［6］通過層次分析法確定績效評價的權重，構建了包含6 個關鍵因素的高校儀器設備績效綜合評價體系。

然而，上述研究中，由于績效評價的指標缺乏科學性和統一性，未能形成權威的績效評價指標體系，且在對績效指標賦予權重時，主觀因素的影響較大，會對評價結果產生影響，一些學者開始采用數據包絡分析法（簡稱DEA）對高校資產管理績效進行評價。早在2014 年，朱麗霞等［7］就嘗試將DEA 運用到高校固定資產管理績效評價中，并選取25 個樣本單位開展了理論研究與實證分析。之后，王小寧等［8］采用DEA方法對全國55 所教育部直屬高校的固定資產管理績效進行了分析和評價，進而給出了改進措施。戴計強等［9］以某高校31 個二級學院為研究對象，通過DEA 方法分析了各學院儀器設備管理的相對效率。

由于以往的研究中，將高校作為一個整體來評價其資產管理績效的較多，而針對高校內部二級學院的研究較少；對高校固定資產管理效率進行評價的較多，而分析其影響因素的較少。本文將采用DEA-Tobit兩步法，先對該校二級學院的固定資產管理績效進行測評，再利用Tobit模型找出影響高校二級學院固定資產管理績效的原因，以期達到優化資產配置、提升管理水平的目的。

2 模型構建

2.1 DEA模型

數據包絡分析（DEA）是由美國著名運籌學家Charnes等［10］提出的一種效率評價方法，適用于多投入、多產出的同類決策單元的有效性評價。與其他評價方法相比，DEA在避免主觀因素、簡化算法、減少誤差等方面具有極大的優越性［11］。

按照對效率的測量方式，DEA 模型可分為投入導向型和產出導向型。若把減少投入視為對無效率單位提高效率的主要途徑，應選用投入導向模型；若把增加產出作為提高效率的主要途徑，應選用產出導向模型［12］。由于同一高校的固定資產總值在一段時間內不會產生很大變化，應通過增加產出來提高效率，本文選擇產出導向的DEA模型。基于對規模收益的假設，DEA模型可分為基于規模收益不變的CCR 模型和基于規模收益可變的BCC 模型［12］。其中，BCC 模型能夠將決策單元的純技術效率、規模效率以及綜合效率分別呈現出來，更加有利于績效分析。產出導向的BCC模型的規劃式為：

其中：φ為決策單元的綜合效率值，當φ ＝1 時，決策單元為DEA有效；φ ＜1 時，決策單位為DEA 無效。x，y分別表示投入指標和產出指標，n為決策單元的個數。

2.2 Tobit模型

Tobit模型是由美國經濟學家Tobit提出的一種截斷式回歸模型［13］，適用于受限制的被解釋變量的回歸分析。由于通過DEA 計算得到的綜合效率值均介于0 ～1 之間，如果采用最小二乘法，容易產生偏差，所以選擇了Tobit模型進行回歸。Tobit模型表達式為：

其中：Y*

i為潛變量，Yi為觀察到的因變量，Xi為自變量向量，β為相關系數向量，εi為獨立且服從均值為0、方差為δ的正態分布的干擾項。

3 二級學院固定資產管理績效測算

3.1 指標體系的構建

根據《政府會計準則第3 號——固定資產》，高校固定資產可分為房屋及構筑物，通用設備，專用設備，文物和陳列品，圖書、檔案，家具、用具及裝具六大類。據此，本文擬采用房屋建筑面積、圖書館藏書數量和教學科研儀器設備總值來作為投入指標。在產出指標方面，本文擬從人才培養、師資建設和科研成果3 個方面來進行評價。具體來說，選取畢業生人數作為人才培養指標；選取具有副高以上職稱的專任教師人數作為師資建設指標；選取科研項目到款數作為科研成果指標。一般來說，決策單元的數量不應少于投入和產出指標數量的2 倍［14］。為了提高模型的區分能力，同時結合數據的可獲得性，將投入指標簡化為固定資產總值，最終確定的投入產出指標見表1。

3.2 數據來源

本文所選的學校共有13 個二級學院，剔除數據信息不全的學院后，選取其中10 個學院作為決策單元。所用數據主要來自學校固定資產臺賬、學校年鑒、畢業生就業質量報告和各學院官網。考慮到高校的固定資產投入產出具有一定的時滯性，因此投入指標采用2019 年的數據，而產出指標則采用2020 年的數據。

3.3 相關性檢驗

運用DEA模型時，投入和產出指標之間需要滿足“等張性”，即投入指標與產出指標必須保持同方向變化［15］。因此需要對二者進行Pearson 相關性檢驗，以確定指標選取及相關數據的合理性。如表2 所示，投入和產出指標均為正相關，且通過了5%顯著性水平下的雙尾檢驗，符合模型的要求。

表2 投入產出指標的相關性檢驗

3.4 評價結果及分析

從表3 可以看出，綜合效率為1 的學院有3 個，分別是管理學院、機械學院和外語學院。這3 個學院達到了投入產出的最優狀態，占整體比例的30%，其余7個學院的綜合效率均未達到1，占整體比例的70%。

表3 二級學院固定資產管理績效評價結果

在綜合效率小于1 的7 個學院中，光電學院的純技術效率為1 而規模效率未達到1，屬于純技術有效而規模無效的情況。說明該學院的資產管理水平較高，需要通過調整規模來提高綜合效率。由于光電學院處于規模報酬遞減階段，表明該學院要素投入的增速大于技術水平的增速，已經產生了投入冗余。投入的資源未能有效轉化為產出，從而導致了綜合效率低下。

其余6 個學院的純技術效率和規模效率均未達到1，屬于純技術和規模均無效狀態，包括能動學院、環建學院、版藝學院、醫療學院、理學院和材料學院。在這種情況下，想要提升學院的綜合效率，應先從提升技術水平入手。通過增強資產管理意識，健全資產管理制度，進一步提升資產管理水平，從而實現純技術有效。當純技術效率達到有效時，再根據其規模報酬所處的狀態，調整規模配置，相應的增加或減少投入量。

4 二級學院固定資產管理績效影響因素分析

4.1 影響因素

（1）固定資產利用率。用于描述學院處于“在用”狀態的固定資產與固定資產總值的比率。由于固定資產管理意識淡薄，各學院“重購置、輕使用”的現象時有發生。有些學院片面追求資產的數量和價值，導致固定資產存在重復購置或長期閑置，使用效率低的問題［1］。固定資產本身缺乏流動性，如不能及時投入使用，則加大了資產流失的風險［16］。固定資產利用率越高，表示保持正常使用狀態的固定資產越多，閑置、毀損的固定資產越少，資產管理的效果越好。

假設1：固定資產利用率對二級學院的固定資產管理效率具有顯著的正向作用。

（2）固定資產更新率。用于描述學院本年度新增固定資產值與上年固定資產總值的比率。固定資產更新率越高，表示該學院一年內新購入的固定資產越多，固定資產的更新速度越快。一般認為，固定資產的不斷更新，能夠更好地保障學院教學、科研等各項活動的順利進行，有利于提高學院固定資產管理的效率［16］。但當投入過多或配置不合理時，也可能出現“擁擠效應”，導致投入多、產出少的結果［14］。結合上文各學院DEA的效率分析，該高校大多數學院均處于規模報酬遞減狀態，由此預測固定資產更新率可能對學院的固定資產管理效率產生負面的影響。

假設2固定資產更新率對二級學院的固定資產管理效率具有顯著的負向作用。

（3）固定資產維修率。用于描述學院本年固定資產維修支出與固定資產總值的比率。一般來說，在儀器設備使用前，做好對操作人員的培訓工作；在儀器設備使用過程中，操作人員嚴格遵守操作規范；在儀器設備使用后，定期進行常規的保養。只有這樣，才能夠減少儀器設備產生故障或損壞的情況。儀器設備的維修，不但需要花費經濟成本，而且會影響教學和科研活動的正常開展，不利于提升固定資產管理的績效［6］。固定資產維修率越高，說明損壞的固定資產越多，資產管理的效果越差。

假設3固定資產維修率對二級學院的固定資產管理效率具有顯著的負向作用。

（4）固定資產報廢率。用于描述學院本年報廢的固定資產值與固定資產總值的比率。固定資產報廢一般包括兩種情形，一種是未達到使用年限提前報廢，另一種是達到了使用年限正常報廢。前一種情況下，說明保管人沒有重視固定資產日常的維護和保養，致使固定資產提前報廢，降低了資產的可使用價值。后一種情況下，有可能是在保管人的悉心養護下，延長了固定資產的使用壽命，最大限度發揮了資產的可使用價值［17］；也有可能是保管人未能及時提交報廢申請，導致固定資產出現本應報廢卻沒有報廢情況，從而降低了資產管理效益。因此，固定資產報廢率對于管理績效的影響可能是正向的，也可能是負向的。

假設4固定資產報廢率對二級學院的固定資產管理效率具有顯著作用，但方向未知。

（5）固定資產共享率。由于該高校僅對30 萬元以上大型儀器設備開放共享，因此固定資產共享率用于描述學院開放共享的大型儀器設備值與固定資產總值的比率。大型儀器設備開放共享，既有利于培養高水平人才、打造高層次師資隊伍、產出高質量科研成果［18］，又有利于減少資產閑置、優化資源配置［19］，從而保障固定資產效用的最大化。固定資產共享率越高，說明固定資產對學院各項日常活動的保障水平越高，資產管理所達到的效果越好。

假設5固定資產共享率對二級學院的固定資產管理效率具有顯著的正向作用。

根據以上假設，構建二級學院固定資產管理績效的Tobit模型為：

其中：Yi為綜合效率值；X1為固定資產利用率；X2為固定資產更新率；X3為固定資產維修率；X4為固定資產報廢率；X5為固定資產共享率；β1、β2、β3、β4、β5表示各影響因素的系數；i表示學院；c表示常數項；ε 表示誤差項。

4.2 實證結果與分析

使用SPSS軟件進行Tobit 回歸分析，具體結果見表4。

表4 二級學院固定資產管理績效影響因素Tobit回歸結果

固定資產利用率的回歸系數為0.87，P值在0.05水平上顯著。固定資產共享率的回歸系數為7.355，P值在0.05 水平上顯著。表明上述兩個變量均會對綜合效率值產生顯著的正向影響，與假設1、5 吻合。

固定資產更新率的回歸系數為-4.501，P值在0.05 水平上顯著。固定資產維修率的回歸系數為-120.272，P值在0.01 的水平上顯著。表明上述兩個變量均會對綜合效率值產生顯著的負向影響，與假設2、3 吻合。

固定資產報廢率的回歸系數為-12.203，P值在0.01 水平上顯著，表明其與綜合效率值之間呈負向顯著關系。由于該高校要求固定資產需達到使用年限后才可報廢，結合假設四可知，應報廢的固定資產未能及時報廢是導致學院固定資產管理綜合效率低下的原因之一。

5 結論與建議

本文選取我校10 個二級學院為樣本，通過DEATobit模型對各學院的固定資產管理績效及其影響因素進行分析。結果表明，各學院間固定資產管理績效存在較大差異。DEA 有效的學院實現了投入與產出的最優狀態，規模和效率之間也達到了平衡。DEA 無效的學院中，有的學院資產管理水平較高，但由于存在投入冗余，抑制了綜合效率的上升；有的學院資產管理水平仍有待提高。各學院應按照自身的實際情況，選擇有針對性的策略，實現DEA有效。在固定資產管理績效的影響因素方面，固定資產利用率和固定資產共享率發揮著顯著的正向效應；固定資產更新率、固定資產維修率和固定資產報廢率則發揮著顯著的負向效應。根據上述結論，對提升高校二級學院固定資產管理績效提出如下建議：

（1）構建科學的資產績效評價體系。高校固定資產管理工作是系統科學的一項實際應用，而績效評價正是一種有效的管理手段。①要根據學校的實際狀況，構建科學合理的固定資產績效評價體系。不同的高校之間，或同一所高校內部的不同學院之間，固定資產的類型差別較大，實行的管理模式也多種多樣，統一的指標體系并不能滿足所有高校的評價需求［18］。因此需要根據自身的辦學定位和管理要求，設計個性化的指標并賦予相應的權重。②要注重對固定資產績效評價結果的運用。對在學校固定資產管理和使用過程中表現突出的學院或個人，應予以表彰和嘉獎；反之，則應予以通報并責令整改。同時，將績效評價結果與學院的預算安排、年度考核等關聯起來，充分調動管理者和使用者的積極性，達到“以評促建、以評促改、評改結合”［18］的目的。只有這樣，方可促使各學院進一步增強資產管理意識，提高資產管理水平，實現資源的優化配置。

（2）培養高質量的資產管理人才。當前高校固定資產管理人員存在管理意識淡薄、隊伍力量薄弱，專業知識不足等問題。學院的資產管理員多為兼職且流動性較大，無法保證資產管理達到應有的效果［19］。固定資產保管人作為資產的實際占有和使用者，由于對固定資產管理不夠重視，投入的精力有限［20］，導致設備得不到合理使用、維護、保養，及時報廢，對固定資產管理績效造成了負面影響。針對上述問題，①高校要逐步增強全校師生的資產管理意識，認識到固定資產管理工作對高校長遠發展的重要性［21］，增強主人翁的責任感和使命感，以便做好固定資產的日常管理工作。②要建設一支專職資產管理員隊伍，并定期開展專業化培訓和業務工作交流，提高他們的資產管理能力。同時，對表現優異的資產管理員給予一定的激勵，激發他們的資產管理動力。最終形成一支專業水平高、綜合素質好的資產管理員隊伍。

（3）推進高效的大型儀器設備開放共享機制。大型儀器開放共享對于提升高校固定資產管理績效具有顯著的正向作用。只有充分調動起供需雙方開放共享的意愿，才能讓開放共享真正實現。①在大型儀器設備購置前就要做好規劃、加強論證，避免重復購置，從源頭上為有效實現開放共享提供助力。②在大型儀器設備使用的過程中，應實現“運行有人管、維修有經費、績效有評價”［22］，為大型儀器設備開放共享奠定有力的保障。對于開放共享的供給方，要讓他們意識到開放共享這件事情“做與不做不一樣、做得好與做得差也不一樣”［22］，將大型儀器設備開放共享情況與后續校內資源的投入密切掛鉤，從而進一步激發他們開放共享的積極性和主動性。對于開放共享的需求方，由于大型儀器開放共享可解決他們因急需某種設備使用卻無相應經費支持而導致的需求矛盾，有助于完成科研項目，因此需求方對大型儀器開放共享的依存度也會不斷增強。

（4）建立智慧化的資產大數據分析系統。在大數據時代，高校資產數據已經不僅僅用于查詢、統計和各類報表，建立智慧化的資產大數據分析系統具有十分重要的意義。①通過資產大數據分析系統，可以根據學校的固定資產績效評價指標體系，自動生成不同口徑的績效評價結果，便于進一步優化資源配置。②通過資產大數據分析系統，可以深挖現有資產數據之間的因果關系，分析資產全生命周期管理中的堵點，便于進一步優化資產管理流程。③通過資產大數據分析系統，可以建立起有效的智能預警機制，通過自動檢測相關業務數據，找出資產管理各環節中存在的風險，做到防患于未然［23］。④通過大數據分析系統，可以搭建起一個決策輔助平臺，為高校的資產決策提供數據支持、策略優化和結果預測。