基于DEA方法的高校固定资产管理绩效评价探讨

朱丽霞，严奇春

(1.天津师范大学 后勤管理处，天津 300387；2.天津市通信管理局 综合处，天津 300100)

目前，高校固定资产管理普遍存在使用率低、缺乏绩效管理意识和管理制度落后等问题[1]。随着高等教育改革的深入，加强高校固定资产绩效管理势在必行。但对于高校这样一种多投入、多产出系统，其输入、输出的关系比较复杂，确定相应的生产函数较难。为此，本文采用DEA方法对高校固定资产管理绩效进行评价。

1 概述

1.1 高校固定资产管理绩效评价研究现状

绩效，是指实践活动的实际结果对期望值所达到的程度[2]。所以，高校固定资产管理绩效可以视为高校固定资产投入和产出的比较。

对于高校固定资产管理绩效，已有一些学者进行了探讨。文献[3]利用雷达图法进行评价，通过相应的资产管理雷达分析图，找出存在不足的某一类型资产，为固定资产管理提供决策参考。文献[4]基于投入-产出法构建了院(系、部)资产管理绩效评价模型进行资产管理绩效评价。对于不同评价指标权重的确定问题，目前主要采用“德尔菲”(也称专家评价法)、指标两两比较法和层次分析法3种指标赋权方法。例如文献[4]采用了专家赋权法对不同评价指标进行赋权。文献[5]基于投入-产出法构建了固定资产管理绩效评价指标体系。

1.2 DEA方法

数据包络分析[6](data envelopment analysis，DEA) 是运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper与E.Rhodes(CCR) 于1978 年提出的一种构造生产前沿面函数的非参数计量经济学方法，适用于多指标投入和多指标产出的有效性综合评价问题，主要用来评价同类型单位之间的相对有效性。它通过研究决策单元(decision making unit,DMU)的投入与产出指标数据，从相对有效性角度出发，对各单元与部门进行相对效率评价，不必事先设定决策单元的具体输入输出函数，在测定若干决策单元的相对效率时，注重对每个决策单元进行优化。

但是，DEA方法所评价的指标体系必须满足系统性、层次性、全面性等要求。同时，DEA模型是针对同质的生产部门，即对投入规模相当的评价单元的生产有效性进行数量分析，它不直接具备考察不同投入规模的评价单元之间的比较分析功能。所以，对不同投入规模单元之间产出绩效的分析，可对输入DEA模型进行一定的调整[7]。

2 DEA方法在高校固定资产管理绩效评估的应用探讨

近年来，采用DEA方法评价高校效率的研究颇有进展。文献[8]评价了澳洲36所大学的办学绩效；文献[9]以输出DEA模型评价英格兰109所高校的办学效益；文献[10]以DEA的CCR模型评价研究型大学的建设绩效；文献[11]研究分析高校办学效益DEA评价指标体系；文献[7]应用DEA和多指标综合评价方法对大学科研绩效进行了探讨。但是，目前尚无用DEA方法对高校固定资产管理绩效进行评价的研究。

2.1 评价目标与模型选择

利用DEA方法来评价高校固定资产使用的相对绩效，是将固定资产投入作为模型输入指标，将固定资产产出作为输出指标，来评价高校之间或者学院之间的固定资产使用的相对绩效。

在明确评价目标之后，考虑DEA模型的选择问题，即选用输入DEA模型或输出DEA模型。根据DMU背景和评价目的，结合输入或输出指标的可控性和可处理性进行选择。如果输入指标不易有较大变动或需基本维持在一定水平上，可选用输出DEA模型；反之，则选用输入DEA模型。笔者构建了高校固定资产管理绩效的面向输入DEA模型和面向输出DEA模型。

面向输出的DEA模型(CCR)如下：

(1)

面向输入的DEA模型如下：

(2)

λj≥0;j=1，2，…，n; 1j0n;

笔者认为，同类型的院校或者同一学校不同院系的固定资产投入具有相似投资规模，且在一段时期内不会有较大变动，因此选择面向输出的DEA模型。基于面向输出DEA模型的固定资产管理效率评价研究，能够发现高校或院系的固定资产管理潜力，并指出其改进方向，具有积极的现实意义。而不同类型院校的固定资产投资规模可能差异较大，所以宜采用面向输入DEA模型。当然，也可以进行一定的调整，调整量的计算如下[7]：

Δy= (1-θin)(1-1/Øout)·y

其中，θin为面向输入的DEA模型得到的相对有效性值，Øout为面向输出的DEA模型得到的相对有效性值，y为评价单元的当前绩效值。根据DEA模型的性质，有θin≤1和Øout≥1。

2.2 决策单元及评价指标体系的确定

2.2.1 决策单元DMU的选取

根据DEA方法的特点，以同类型作为选取DMU的标准。所以在比较分析不同高校时，就要选择某一高校作为DMU决策单元；如果比较分析同一所高校的不同学院时，就选取某一个学院作为DMU决策单元。对于DMU的数目选取，虽然DMU数目越多越易界定投入与产出关系，但如果DMU数目太多，会增加影响评估结果的外在因素，降低DMU间的同构性。因此，根据实证经验，DMU数目可取投入与产出指标数总和的2倍以上即可[12]。

2.2.2 评价指标体系的确定

在确定投入与产出项时，将越大越好的正向指标作为系统的输出指标，而把越小越好的负向指标作为系统的输入指标。

由于固定资产具有一定的形成周期和使用周期，往往当年的资金投入不能马上变成固定资产形态。又因为目前高校的会计制度普遍采用“收付实现制”进行固定资产的核算，不计提折旧[13]，所以在本文的评价中，主要采用已形成固定资产的相关数据。

目前，高校财务管理制度把高校固定资产分为6类：房屋和建筑物、专用设备、一般设备、文物及陈列品、图书和其他固定资产。有学者认为土地资源、教学仪器设备、建筑物(含教学科研用房、图书馆、行政用房、学生宿舍和食堂等)都是重要的物力投入指标[11]，应将与教学科研活动相关的校园面积、建筑物面积、教学科研仪器设备、图书馆藏数等作为投入指标。

对于高校的产出指标，许多学者也进行了探讨，文献[14]在对美国大学的技术效率和规模效率进行分析时，把大学生数、研究生数和联邦研究项目支出作为产出指标。国内有学者把SCI、EI作为数据源进行评价，也有学者对不同成果采用权重的方式进行评价[15]。文献[16]将人才培养、科学研究和其他社会贡献作为衡量标准。文献[11]把人才培养、科学研究、社会服务和无形资产增值作为产出指标。教育部学位中心则基于师资队伍与资源、科学研究水平、人才培养质量和学科声誉4项构建了学科评估指标体系。归纳起来，可以概括为培养人才(包括毕业生的培养和教师队伍的成长)、发展科技、提升学校声誉和服务社会(包括智力支持和成果转化等)4项职能。不过，根据文献[16]对大学进行评价分析时发现，高校产业转化的市场价值所占比例较低，认为不显著，对社会的智力支持多数会体现在科研活动中，所以高校产出指标采用人才培养、科研成果和学校声誉指标即可。

相应地，对这两方面的产出指标要进行加权分析，可以结合AHP(层次分析法)、德尔菲法、直接赋权法等构建相应的指标体系。

2.3 数据采集及结果分析

由于高校固定资产投入的滞后性、累积性和固定资产账面价值的浮动性，同时还要考虑个别高校新建校区的例外因素，所以在采集校园面积、建筑物面积、教学科研仪器设备情况、图书馆藏数量的相关数据时，可以考虑采用一定时期的平均数或相对稳定的数据。本次分析采用了中国校友会网公布的前50名高校中的25个高校样本，认为他们是同类型的单位。在具体数据来源上，主要采用各高校网站对外公开的占地面积、建筑面积、图书馆藏数量和科研设施情况4项数据进行整理。同样地，对于产出指标的数据采集，对学生培养、论文发表情况等评价，通过不同的加权平均计算方法可能形成不同的数据，进而形成不同的评价结果。在本次评价中，主要采用中国校友会网公布的《2013中国大学评价研究报告》中的人才培养、科学研究和综合声誉三项数据。

在完成数据采集之后，对以上25个DMU采用面向输出的DEA模型，分别在规模不变收益(CRS)和规模可变收益(VRS) 假设下对决策单元的整体技术效率(TE)、纯技术效率(PTE)、规模效率(SE)进行评价，评价结果见表1。

表1 样本单位的技术效率、纯技术效率和规模效率表

表1(续)

从表1可以看出，只有北京大学、清华大学、北京师范大学、中国人民大学和中国科技大学5个DMU同时满足技术有效性与规模有效性，而北京航空航天大学、复旦大学和厦门大学3个DMU只是满足技术有效性而不满足规模有效性，其他DMU则不具有技术有效性和规模有效性。在规模非有效的DMU中，只有华中科技大学、南京大学、山东大学和浙江大学4个DMU处于规模递减阶段，其他的处于规模递增阶段。当然，可以进一步进行分析，找出提高DMU效率的具体途径。

例如，通过面向输出的BCC模型分析可知，东南大学应该提高校园面积的使用率，同时提高学校的人才培养和综合声誉；吉林大学应该提高校园面积、校园建筑物、图书资料的使用率，并提高学校的综合声誉。同样，对于不同投入规模的DMU，可采用面向输入的DEA模型进行分析，得到不同投入规模的产出规模效应和最优投入规模。评价结果可以作为优化资源配置，提高资源配置效率的重要决策参考。

3 结束语

固定资产是高校投入的重要组成部分，提高其使用效率是高校管理的重要工作之一。本文通过对DEA模型的介绍和实证分析，对高校固定资产的整体技术效率、纯技术效率和规模效率进行评价，不仅可以判别其纯技术和规模有效与否，确定其规模报酬变化情况，还可以分析提高其管理效率的具体途径。

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