公共管理类研究生教育的DEA方法评价

王秀鹃 胡继连

摘要：探究数据包络分析法在公共管理类研究生教学评价中的理论及应用，对公共管理类研究生教育评价体系的相关课程教学进行DEA建模，并利用DEA对研究生教育进行评价，研究结果将为研究生教育管理者进行决策提供依据，推动研究生教育的发展。

关键词：数据包;公共管理;研究生教育

中图分类号：G643 文献标识码：A 文章编号：1674-9324（2020）22-0095-02

一、引言

我国传统的管理类研究生学习评价大多关注于学生的学习成绩，忽视了学生的刻苦努力程度及公共管理类学科学习中的情感态度等因素对最终学习结果的影响。在这一过程中，无法真正做到关注学生学习投入实效与学习效率产出的真正效能。美国学者James Coleman在他的《教育机会均等》一书中曾指出，教育中的增值和净效率影响为教育的评估和评价指明了正确的分析方向。针对学生的学习效能，本研究借助数据包络分析模型从行为投入、情感投入、认知投入三个维度对公共管理类研究生的学习效率进行评价，研究学生的学习效率及其评价，并提出有针对性的对策建议。

数据包络分析法，简称DEA分析法，是美国著名运筹学家Charles提出来的效率评价分析方法，它是一种相对的效率评价分析方法，适用于对具有多个输入单元和多个输出单元的同类型决策单元的投入和产出进行相对有效性的评价，也就是说，对资源的消耗和消耗资源后的成效进行客观的评价。相对有效性的评价本质上是判断DMU是否位于生產可能集的生产前沿面上，通过投入与产出比率的算法分析得出决策单元是否相对有效，从而对各决策单元的薄弱环节或主要问题提供有针对性的改进措施。每一个输入权重和每一个输出权重是根据实际数据分析得出的最优权重，这种方法能够有效避免主观因素、主观偏差等导致的结果误差。

二、DEA在教育效率评估中的应用

国内DEA评估研究的主要研究对象相对比较宽泛。对于开展研究的学科，可以分为数学、英语及没有固定学科三类。有学者分别对大学高等数学、高中数学及初中数学学生学习效率使用DEA中的CCR模型进行了评价。研究发现，学生的基础水平（通过以前所参加的重大考试反映）、学习时间、成绩作为共同的变量被考虑。但是，段明芳的研究中仅以学生的期中考试成绩作为单一输出变量，不符合DEA多输入、多输出的特性，可能影响分析的准确性。英语作为单独的学科也得到了研究者的关注。有学者运用DEA模型对大学生公共英语学习效率进行了综合评价，此研究的输入指标为学生高考英语成绩与大学英语平时成绩，输出指标为大学四个学期的英语期末成绩以及全国大学英语四级成绩。在此基础上，研究对英语学习非有效的学生，给出输入指标的改进值，对于英语学习有效的学生，尝试利用所建立和改进的动态DEA模型对这些学生进行排序。

国外没有使用DEA分析面授教育学生学习效率的研究，研究对象集中于高校科研效率。该研究使用了改编的MORO模型，与传统DEA模型相比，不仅可以辨认出相同的有效决策单元，而且模型中低效的决策单元具有实现更高效索引的灵活性，这一特性可以使决策者更好地接受DEA并将其作为管理工具。伊朗的研究者针对伊朗33个不同省市的远程学习中心的效果使用DEA中的BCC模型进行了测量，将通信设备、试听设备、有专用网站的学校数量、办公室培训空间、学年费用和学生人数作为输入变量，使用了问卷等方法获取了学生的满意度与自学情况，与通过期末考试的人数一同作为输出变量。综合国内外研究现状，本研究利用DEA对公共管理类研究生学习相对效率进行评价的思路是有一定的可行性和创新性的。把公共管理类专业学习看作同类型的决策单元，将学习过程中的行为数据作为学习者对学习的多种投入，将不同的学习结果作为学习者的多种产出，利用DEA对处于相同学习平台、相同课程内容中的不同学习者学习的相对有效性进行评价。学习者分别选取行政管理、土地资源管理和社会保障三个学科方向的研究生作为被试者。

三、研究内容

本研究选取公共管理类（行政管理、土地资源管理和社会保障）研究生学习中数据集中的一门课程，构建公共管理类学习者学习活动效率输入/输出评价体系，采用数据包络分析的方法，使用CCR模型、超效率模型、BCC模型、Malmquist指数四种模型对学习效率进行分析，深入探究公共管理类研究生学习效率的影响机制，具有重要研究价值。

（一）研究对象

本研究以某省属高校公共管理类研一学生为研究对象，分别对公共政策分析、公共经济学、社会研究方法三门课程学生学习效率进行综合评价。

（二）DEA软件工具的选择

综合考虑各个软件的可获取性和模型完整度，结合对DEA模型的分析与选择，使用MYDEA1.0和DEAP2.1软件完成数据分析。两软件可使用的DEA模型数量多且DMU数量没有限制，可运行超大型DEA模型;两软件对数据要求基本一致，操作流程上有所差别，对结果分析基本无影响。

（三）DEA输入/输出指标体系的建立

为了使用DEA测量学生的学习效率，首先确定学习投入的三个维度，然后确定输入与输出变量。对于输入变量，本研究将可获得的学生学习活动数据按照学习活动的类别进行了聚合，聚类为9项输入数据，数据均以频次的方式计算。对于输出变量，由于数据的限制，本研究无法通过调查问卷获取除学习成绩之外的数据，输出变量被分为体现学生成绩的三部分。

四、评价

根据研究得出的评价结果可以看出，达到数据包络分析有效的教育教学的投入产出比例规模适宜，可以不必扩大教学规模，也不必将教学规模缩减。如果DEA结论为规模收益递增，即现有的教学规模太小，还可以增大教学投入，扩大教学规模;如果是规模收益递减，也就代表现有的教育资源规模已经过大，不能在现有规模的基础上继续扩大招生。对于数据包络分析结果无效的教育教学，应该对相关指标进行一定的调整。最终达到不仅给出特定的研究生教育全部投入要素原值的调减量，并且对相关指标值减少和增加量给出具体的分析说明。

整体来看，数据包络分析法对研究生教育的评价分析具有一定的适用性。它的适应性范围广，应用面全等特点能满足不同层面相对学习质量和效率的评估。各个效率模型之间效率分析能够取长补短，达到相互补充的作用，同时避免了过程数据分析中评价指标权重的分配问题。但是，DEA方法对研究生教育评价的相对效率分析也存在一定的局限性。一方面，数据包络分析模型对数据有着较高的规范要求。另一方面，在进行模型最终结果的解释分析上，存在较大的不确定性。

参考文献：

[1]张远增.高等教育评价方法研究[M].上海：复旦大学出版社，2002.

[2]黄光扬.教育测量与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2002.

DEA Method Evaluation of Graduate Education in Public Administration

WANG Xiu-juan， HU Ji-lian

（College of Public Administration， Shandong Agricultural University， Tai'an， Shandong 271000， China）

Abstract： This paper explores the theory and application of data envelopment analysis in the evaluation of graduate education in public administration. Models for the relevant courses of graduate education in public administration are set up， and evaluation of graduate education by using DEA is applied. The results of this research will provide evidence for decision-making of graduate education managers， thus will promote the development of graduate education.

Key words： data envelopment; public administration; graduate education

收稿日期：2020-03-05

项目资助：2019年山东省教育科学“十三五”规划项目“高校商务英语专业满意度分析及优化路径研究—基于SEM建模”（编号：BCGY201903）;2019年山东农业大学研究生教育教学改革研究项目“基于数据包络分析模型的公共管理类研究生学习效率评价研究”（编号：JYYB2019002）;2019年山東农业大学“十三五”第二批教改项目“‘双万计划下公共管理类本科专业‘六位一体创新应用型人才培养体系改革研究与实践”（X2019060）

作者简介：王秀鹃（1981-）女，山东泰安人，博士，山东农业大学副教授，研究方向：公共管理。