基于DEA 的高校教育资源利用效率实证研究——以九所教育部直属理工类高校数据为样本

邓云涛，陈　彪，吕　璐（中国地质大学高等教育研究所，湖北武汉430074）



基于DEA 的高校教育资源利用效率实证研究——以九所教育部直属理工类高校数据为样本

邓云涛，陈彪，吕璐
（中国地质大学高等教育研究所，湖北武汉430074）

摘要：高校教育资源利用效率问题日益突出，使用DEA研究方法，选取九所教育部直属理工类高校进行的比较研究结果表明，高校教育资源利用效率存在的主要问题是规模有效性较差，高校规模收益是一个动态的波动过程，物力和财力资源是导致DEA无效的主要原因，要进一步完善物力资源管理制度，科学的支出教育经费，减少学校其他人员的比例，从而提高教育资源利用效率。

关键词：教育资源利用效率；DEA；投入冗余率；产出不足率；指标体系

数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，简称DEA），是由美国著名的运筹学家查纳斯（A.Charnes），库伯（W.W.Cooper）和罗兹（E.Rhodes）等人于1978年创立的，是一种针对具有多指标投入和多指标产出的同类型部门进行相对有效性综合评价的方法。DEA评价高校的教育资源利用效率是较为可行的，这是针对高校自身的特点而来的。首先，高等院校的系统是一个具有多投入和多产出目标的复杂系统；其次，对高校产出和投入的评价指标很难统一起来，并且很难定量地分析；第三，高校不像其他生产系统的目的在于使得利润最大化，只能追求达到系统满意的效率；最后，DEA还能对高校效率评价后的结果进行详细的分析，进而了解到影响高校有效和无效的影响因素。

一、文献回顾

西方是最早使用DEA来研究高等教育领域中的问题的。布朗（Bren）和拉布（Raab）建立了评价高校教育资源利用效率的投入产出指标体系，然后基于DEA对美国的某些公立大学教育资源利用效率进行了评价分析，他们所选取的投入产出指标包括有：教师中具有博士学位所占的所有教师的比例、师生比、生均教育经费支出、生均入学成绩、新生就学率以及学生毕业率。此后，有阿基兰（Avkiran）根据基于DEA评估的36所澳大利亚大学1995年的办学绩效结果，提出了三个绩效的模式，即注册绩效、整体绩效和教育服务绩效，其研究结果表明许多学校的技术效率和规模经济效益是较为重要的影响因素，针对有些处于规模效率递减的学校，他们是需要调整规模的。[1](p57-80)另外还有艾查德（Hooshang Izady）等人曾经运用了随机的前沿面法来研究有关高等教育资源如何优化配置的问题。[2]

国内直到1986年才开始使用DEA来研究高等教育领域的事务。首先，在高校内部效益评价方面。王平心、殷俊明等以某高校内部的独立学院作为研究对象，选取了16个学院进行DEA评价，并对有关结果进行了敏感度和松弛变量的分析。[3](p159-176)才欣使用DEA评价方法对某高校教育投资效益分析，选取了折合教职工当量、经费支出总额、固定资产总值、折合在校生数、就业率等7个指标。[4]其次，在高校学科专业建设评价研究方面，姜春林，王友强将35所985高校的管理学科进行了DEA评价。[5](p193-196)王莹、刘延平使用改进后CCRMP模型，将八所高校里面的管理学院作为评价对象，进行了效率的评价排序。[6](p43-47)第三，在地区高校办学效益评价方面。周伟、李全生选取了西部地区的24所211高校，基于DEA评价了这些高校的规模收益，指出了各个学校需要调整的值。[7](p115-120)还有陈遵一研究了安徽省属的27所本科院校的办学效益。[8](p83-87)张芬选择了中部地区的普通高校作为研究对象，对六个省份的普通高校2005年到2009年的高校资源配置效率进行了横向和纵向的分析。第四，在同类高校绩效评价研究方面。陈琼娣基于DEA分析了2005年我国28所985高校的科研效率，同时在文章中引入了超效率模型，对这些高校进行了排名评价分析。何娟将34所985高校作为研究对象，选取了专职教师数量、生均藏书、国家重点实验室数量、当年科研经费、优秀博士论文数量和本硕博人数作为评价指标，对其有效性进行了分析。

现有的文献在高校资源利用效率指标体系的建立上是较为全面的，但在具体的指标选取上较为混乱，没有统一的标准。许多文献采取横向研究，只是研究了某一年的许多高校的教育资源利用效率，没有按历史时间来纵向研究。本文将按东部、中部和西部三个地区的划分，选择九所教育部直属理工类高校，收集其2008年到2010年的投入产出数据进行纵向分析。

二、构建高校教育资源利用效率评价指标体系

优化教育资源利用效率的前提是需要对教育资源利用状况有客观科学的评价，使用DEA对教育资源利用效率进行评价，是由于数据包络分析不需要预先估计参数和权重，减少了主观因素的影响，简化了繁重的效率运算，降低了评价的误差。根据高等教育资源利用的特殊性以及高校教育资源利用效率投入产出指标，[9](p77-80)结合相关专家学者的意见建议，同时考虑到数据收集的难易程度和计算的方便，本文将投入产出指标中对影响教育资源利用效率评价结果较弱的进行了删减，对类似的指标进行归类、合并，从而实现指标体系的合理简化。

（一）投入指标的简化。

在人力投入中，专职教师人数、教师队伍中教授和副教授人数、行政管理人员数量、教辅人员数量、工勤人员数量不能简单地相加，需要将各级各类教职工人员的数量乘以相应的权重之后再求和，这是因为不同级别类型的教职工的素质不同，对于高校整个教学科研工作有不同的贡献。因此根据以上的权重后求和才能够较为全面地反映出人力资源投入的状况。

在物力投入中，固定资产、教学科研设备和图书能够较为全面地反映高校的物力投入，因此在使用DEA评价模型时直接按这三项购置时的原值或当前净值总价和数量来表示物力投入。

在财力投入中高校收取学生学费时不同学校拖欠的学费金额不相同，使得个人学费金额较难统计，而且个人学费对于学校财力投入的影响并不大，因此在使用DEA评价模型分析中将其忽略不计。高校财力投入最直观地表示了高校总体经费的支出，因此将国家经费和其他费用和在一起，用高校事业经费支出来表示其财力投入。

（二）产出指标的简化。

人才培养产出中，四级指标有在校生数量、毕业生数量和学生就业率。学生数量上，在校生数量和毕业生数量有重合的地方，因此选择在校生数量较能直观地显示当年学生的数量；在学生质量上，由于所选样本是处在同一水平上，各个高校的就业率差别并不大，即学生就业率对于DEA评价模型的分析影响并不大，本文分析中省去该项，即人才培养的产出用在校生数量表示。与上文的人力资源产出一样，本文将在校生数用折合数来说明替代，根据教育部2004年2号文中高等学校基本办学条件指标中的折合在校生数来计算。

科学研究产出中，科研成果所列出的四级指标“国内外学术期刊发表论文篇数、出版专著数、省级以上科研项目数、获奖成果数”对高校的科研贡献是相当的，本文将这四项的数量相加，得到科研成果量；纵向课题经费即为国家省市科技主管部门的课题拨款。

在社会服务产出中，由于咨询服务收入的复杂性和数据收集的难度，本文在以下的分析中将咨询服务收入剔除，将横向课题经费、技术转让收入金额和专利出售收入金额相加，得到社会服务产出。

根据以上分析所得，基于DEA的高校教育资源利用效率评价模型的指标如下：

图1　基于DEA的高校教育资源利用效率评价模型指标

三、基于DEA的我国高校教育资源利用效率分析

按东部、中部和西部三个地区划分，本研究选取了九所教育部直属理工类高校，收集其2008年到2010年的投入产出数据进行分析。这九所大学决策单元命名如下表1：

（一）原始数据收集及求解结果。

根据投入产出指标分析和计算，27个决策单元投入产出的原始数据全部收集来自于《教育部直属高校年基本情况统计资料汇编》（2008-2010）和各大高校网站等。输入数据，使用Deap2.1软件运行求解结果如下（表2）：

（二）评价结果分析。

1.整体效率分析。

从表2可以得出，在所评价的27个决策单元中，总体效率为1.000的决策单元有15个，占所选样本的55.6%，这些决策单元总体效率的平均值为0.953，由此可见，所选决策单元的整体效率较高。除去DEA有效的15个决策单元，剩余12个决策单元中总体效率最低的决策单元4，即是上海交通大学-2008，其总体效率为0.712，这就意味着上海交通大学在2008年的教育资源利用效率相对来说是最低的，存在着较为严重的资源浪费情况。

表1　决策单元命名表

表2　求解结果

由表3中决策单元的参考集合可得知，DMU24作为参照单元出现了9次，DMU3和DMU18作为参照单元出现了7次，DMU13作为参照单元出现了5次，DMU8和DMU25出现了4次，

表3　决策单元的参考合集

DMU9、DMU15和DMU16出现了2次，DMU10和DMU22作为参照单元只出现过1次。决策单元在参考集合中出现的频率越多，即表示该决策单元的效率是最优的，由此可见，西南交通大学2010年的教育资源利用效率是最好的。

将评价结果数据按照年份统计处理后，如表4：

从表4中可以看出，所选9所高校2008年总体效率的平均值为0.934，该年的纯技术效率平均值为0.945；2009年总体效率平均值为0.953，纯技术效率平均值为0.967；2010年总体平均值为0.969，纯技术效率平均值为0.978，这表示从2008年到2010年这些高校的总体效率和纯技术效率是成增长状态的。而2009年的规模效率相对于2008年和2010年略低，其中处在规模报酬递减状态的高校最多，而2010年处在规模报酬递减状态的高校也较2008年多，由此可见，高校规模过大的问题日益突出。

表4　年份统计结果

2.分区域评价结果分析。

选取东部、中部和西部总体效率较低的三所学校进行具体分析，分析结果如下：

（1）上海交通大学2008年到2010年教育资源利用总体效率的平均值是0.818，这三年来相比之下该校教育资源利用效率不断上升，但是未能达到DEA有效的状态。由表3可以看出上海交通大学不论是总体效率还是纯技术效率均为DEA无效，这就表示2008年到2010年间该校的教育资源利用效率是较为低下的，由表中还可以得知，该校在三年内的规模报酬均是处于递减阶段，这表明该校的规模过大，拖累了其教育资源利用效率。上海交通大学纯技术效率的走势和总体效率的走势是大致相同的，而规模效率则变化较为不同，因此相较来说，纯技术效率是影响上海交通大学DEA无效的主要原因。

（2）华中科技大学2008年到2010年教育资源利用总体效率的平均值为0.981，相对于上海交通大学来说，其总体资源利用效率是较好的。从表3中可以得知，华中科技大学于2008年达到了总体效率DEA有效的状态，在同一年也处于纯技术效率DEA有效的阶段，这就是说在2008年华中科技大学的教育资源利用效率是相对有效的。而2009年和2010年的教育资源利用效率有所下降，而且呈递减趋势。但是这三年中华中科技大学的纯技术效率均为1.000，这就表示规模效率对华中科技大学的教育资源利用效率有较大的影响，而且其规模报酬处于递减状态，即表示华中科技大学要缩小学校规模以提高其教育资源利用效率，需要说明的是，在资源投入发生了变化的时候，规模收益阶段会随着递增或者递减，这是一个动态的波动的过程，并不是固定不变的。

（3）西安交通大学2008年到2010年教育资源利用总体效率的平均值为0.812，2009年始西安交通大学教育资源利用效率最高的年份，2010年又有所下降。由表3可以看出西安交通大学不论是总体效率还是纯技术效率均为DEA无效，这就也为这2008年到2010年间该校的教育资源利用效率是较为低下的，由表中还可以得知，该校在三年内的规模报酬均是处于递增阶段，这表明该校的规模过小，致使其教育资源利用效率相对较为低下。西安交通大学纯技术效率的走势和总体效率的走势是大致相同的，而规模效率则变化较为不同，因此相较来说，纯技术效率是影西安交通大学DEA无效的主要原因。

3.投入冗余率和产出不足率。

针对DEA无效的单元，本文分析了各个高校的投入冗余和产出不足率。

由表5得出，所选9所高校3年数据中，人力资源的投入基本上没有冗余，经费支出总额中DMU8（华南理工大学－2009）在经费支出总额和固定资产总值上的冗余最多，教学科研仪器设备投入冗余最多的是DMU6（上海交通大学－2010），馆藏图书总数投入冗余最多的为DMU24（西南交通大学－2010）。从投入冗余率中可以得出各项指标影响效率的排序大小为：教学科研仪器设备总额〉经费支出总额〉固定资产总值〉馆藏图书总数〉教职工数。而在各个高校的产出不足率中可以得出各项指标影响效率的排序大小为：纵向课题经费〉科研成果量〉横向课题经费及专利技术转让费〉在校生数。

四、结论与政策建议

表5　投入冗余率和产出不足率

（一）结论。

首先，在DEA有效性方面。总的说来，所选取的9所高校在2008年至2009年的总体效率平均值为0.953，DEA有效单元有15个，DEA无效单元有12个。其中，2010年的教育资源利用效率是最好的，有6所高校为DEA有效，效率平均值是三年来最高的为0.969。整体来说所选样本高校在2008年至2009年间的效率是处于上升趋势的。具体来看，东部的清华大学和中部的中国地质大学（武汉）是效率相对较好的高校，其三年的DEA均有效。将技术效率分解为纯技术效率与规模效率，所选9所高校2008年至2010年DEA无效的12个单元，只是由于规模效率不高而导致总体效率DEA无效的决策单元有3个，由于规模效率和纯技术效率一起造成的DEA无效单元有9个，由此可见，高校教育资源利用效率存在的主要问题是规模有效性较差。

其次，在规模报酬方面。2008年和2010年都有6所高校规模报酬不变，表示它们相对来说规模合适，不需要调整规模，但是每年又会有不同程度的规模报酬递增或递减的高校，2008年到2010年规模报酬递增的高校在减少，而规模报酬递增的高校有所增加，这表明早期在2008年高校规模效率无效的原因是投入过少，规模过小导致的，而到2009年则转变为规模过大导致的规模效率非有效。同时，各个高校在不同年份的规模报酬阶段是处于动态变化中的，具体情况各不相同。上海交通大学一直处于规模报酬递减阶段；华南理工大学2008年处于规模报酬递增阶段，后来则处于规模报酬不变的状态；西安交通大学一直处于规模报酬递增的阶段，由此间接表明该校投入较少，规模较小导致教育资源利用效率的DEA无效。

最后，在投影分析的方面。在教育资源投入上，松弛变量不为0的状态多数出现在物力资源的投入上面，然后是财力资源的投入，最后是人力资源的投入，那就是表明在资源投入的方面主要是由于物力和财力资源导致了所评价高校DEA无效的主要原因，因此需要注意教学科研设备和教育经费的利用效率中所存在的一些浪费状况。而在教育资源的产出上，科学研究的产出是有较大不足的，尤其是在横向课题经费上存在的较为严重的情况。从投入冗余率中可以得出各项指标影响效率的排序大小为：教学科研仪器设备总额〉经费支出总额〉固定资产总值〉馆藏图书总数〉教职工数。而在各个高校的产出不足率中可以得出各项指标影响效率的排序大小为：纵向课题经费〉科研成果量〉横向课题经费及专利技术转让费〉在校生数。

（二）建议。

1.物力投入。完善物力资源管理制度。各个高校可以通过认真贯彻国家的法律法规，同时结合各个高校不同的实际的情况，制定出符合自己高校的资产管理制度，这样既能够保证高校在物力资源管理中有章可循，同时也可以促进高校的物力资源有合理的利用手段，从而能够提升高校的物力资源利用的效率，实现物力资源共享。不同的高校针对自身特点，从自己学习的学科专业规划入手，将学科建设作为主要线路，对现有的物力资源合并起来，达到资源共享的状态。

2.财力投入。科学的支出教育经费。各个高校可以自行组织一些专家学者对本校教育经费的支出进行必要性论证，包括本校或者就近部门等相同的仪器设备的配置情况等必要性分析，通过这种分析再来决定是否要进行此项投资；公开教育经费使用。各个高校要向全校师生定期或者不定期的公开经费支出的情况，这样不仅使得高校全体师生对学校经费支出走向有所了解，又可以有效地防止高校资金不合理的花费。

3.人力投入。减少学校其他人员的比例。首先要改革机构，强化学校的编制管理，严格按照定编制、定岗位和定工作职责来减少学校其他人员的比例，从而达到减少人员提高效率的目的。例如，可以在后勤部门引入市场机制，虽然高校是一个非营利性的部门，不应该采取市场化的方式，但是这并不表明高校不能引入市场机制来提高效率。高校的后勤部门可以用招标投标的方式，承包出去后勤部门的部分权利，使得承包者拥有经营和管理的权利，高校可以使用有法律约束的合约和条文来规定承包人所需要承担的各项权利和义务；彻底贯彻执行教师聘任制。提高高校人力资源利用效率的必由之路是必须实行真正意义上的教师聘任制度，这样不仅可以保证高校教师的合格素质，还能够通过择优录取使得教职工拥有竞争意识，从而促进教职工素质的提高；加强教师考核制度。教师考核制度不仅要考核教师的工作教学能力，同时也要考核他们的思想道德和工作态度等；对行政人员应当考核他们实际工作的成绩；对其他工作人员的考核应当是对他们工作质量和数量的考核。

参考文献：

[1] Avkiran.N.K.Investigating technical and scale efficiencies of Australian universities through data envelopment analysis [J]. Socio－Economic Planning Sciences,2001,35

[2]Hooshang Izady, Geraint Johnes, Reza Osdroch,i Robert Crouchley. Stochastic Frontier Estimation of a CES Cost Function: The case of higher Education in Britian [J]. Economics of Education Review. 2002(21).

[3]王平心，殷俊明.高等院校内部绩效评价研究[M].北京：科学出版社，2009.

[4]才欣.基于DEA的某高校教育投资效益评价研究[D].哈尔滨工程大学，2011.

[5]姜春林，王友强.985高校管理学科投入产出效率评价实证研究[J].科技进步与对策，2009，26 （22）.

[6]王莹，刘延平.基于DEA方法的高校管理学院科研效率评价实证研究[J].北京交通大学学报（社会科学版），2007，（4）.

[7]周伟，李全生.西部地区重点建设高校规模收益的实证分析[J].西安电子科技大学学报（社会科学版），2009，19（5）.

[8]陈遵一.安徽省属本科院校资源利用效率评价—基于DEA方法的实证分析[J].廊坊师范学院学报（自然科学版），2009，9（5）.

[9]徐红.湖北高等教育均衡发展：成效、问题与对策[J].湖北社会科学，2013，（4）.

责任编辑张豫

基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金新青年教师科研启动基金项目“基于数据包络分析的高校教育资源利用效率实证研究”（CUGW140913）。

作者简介：邓云涛（1978—），男，中国地质大学（武汉）高等教育研究所讲师，博士；陈彪（1983—），男，经济学博士，管理学博士后，中国地质大学（武汉）高等教育研究所讲师；吕璐（1990—），女，中国地质大学（武汉）高等教育研究所硕士研究生。

中图分类号：G467

文献标识码：A

文章编号：1003-8477（2016）02-0170-06