高校二级学院教师人力资源配置效率评价研究

汤学俊,孙 月

(扬州大学,江苏 扬州 225009)

一、引言

在2021年9月中央人才工作会议上,习近平总书记指出:“要加大人才发展投入,提高人才投入效益。”对于高校而言,加大教师人才发展投入,提高教师人才投入效益,是高等教育高质量发展的必由之路,也是落实立德树人根本任务的重要举措。科学遴选教师人力资源投入和产出指标,客观有效地对教师人力资源配置效率进行评价,是高校人力资源管理的重要内容。

高校校、院两级管理模式应该由传统的以职能部门为核心的管理模式转变为以二级学院为主体的管理模式,以充分调动二级学院办学的积极性与主观能动性[1],不断提升高校教育治理体系与治理能力现代化水平。二级学院是各高校的办学主体,是承担高校立德树人根本任务的基本单元。它既是学校联系师生的桥梁和纽带,也是党的教育方针和政策得以贯彻落实的关键力量；既是人才培养、科学研究、社会服务、国际合作与交流、文化传承与创新的直接责任者和具体操作者,也是高校管理体制的一个基本行政层级。[2]二级学院的办学绩效综合决定了高校整体办学质量和办学水平。

教师承担着传播知识、传播思想、传播真理的历史使命,肩负着塑造灵魂、塑造生命、塑造新人的时代重任。[3]教师是高校最重要的人力资源,是高校落实立德树人根本任务的主导力量。教师人力资源的数量与质量、结构与水平、素质与效益决定着高校的教育质量、办学能力以及社会影响力。二级学院教师是学校教学科研、人才培养的直接承担者和各类服务职能工作的直接执行者[4],是教书育人的直接责任人。二级学院教师队伍的数量、结构、质量、素质等状况以及作用发挥是高校人事管理的一个重要内容,教师人力资源配置及其效率是值得研究探讨的。有关高校二级学院问题的研究,大多数学者比较关注二级学院的绩效考核评价,主要涉及二级学院绩效考核评价指标体系构建及评价方法等方面的研究。[5-9]近年来,随着高等教育改革的深化,高校教师队伍整体素质和水平与学校事业高质量发展需要之间的矛盾日益凸显,加强教师人力资源规划的顶层设计,不断构建“引、培、管、用、服”五位一体的高校人力资源管理体系,特别是研究二级学院教师人力资源配置效率逐步被研究者所关注。以二级学院教师为研究对象,以人力资源配置效率为研究主题,运用相关分析方法,研究教师人力资源配置效率,取得了一定的研究成果。[10-12]高校二级学院教师人力资源投入产出指标的选取和评价方法选择的不同是学者们研究成果的差异所在。

高校二级学院教师人力资源系统的投入产出指标选取、指标数量及其关联性,指标数据获取,样本量等具有的不确定性“灰性”特点决定了教师人力资源系统是一个灰色系统,因此可以用灰色系统理论与方法开展研究。数据包络分析是研究多投入、多产出的多目标决策单元绩效评价的有效方法。教师人力资源系统涉及多投入、多产出,其投入产出分析是一个多目标决策单元的效率评价问题,因而运用数据包络分析方法进行评价效果比较理想。

本文基于高等教育评价综合改革的背景,从高校二级学院的功能定位、教师人力资源系统特点出发,结合文献研究和专家咨询,本着科学有效、简单可行、操作便捷等原则选取指标体系,并构建GIA-DEA评价模型,对Y大学二级学院教师人力资源配置效率进行实证研究,以指导高校教师人力资源管理实践。

二、模型设定

1.灰色关联分析模型。灰色关联分析(Grey Incidence Analysis,简称GIA)由我国学者邓聚龙教授于1982年提出。其基本思路是,通过确定参考序列与比较序列的几何形状的相似程度(即灰色关联度)来判断一个灰色系统的各要素之间是否紧密,形状越相似,灰色关联度越大,要素之间关系越紧密;反之,灰色关联度越小,要素之间关系越不紧密。GIA模型计算步骤如下[13]:

(1)明确评价目的,遴选指标体系,收集数据。对于n个评价指标的m个评价对象的原始数据Xi为:

Xi=[xi(1),xi(2),…,xi(n)]T(i=1,2,…,m)。

(1)

(2)参考序列X0的确定。参考序列一般由各指标的最优值(或最劣值)构成,也可以根据评价目的的不同选择其他参考序列,记为:

X0=[x0(1),x0(2),…,x0(m)]。

(2)

(3)

(4)分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数:

(4)

式中ξ∈(0,1)，为分辨系数,ξ越小,关联系数间的差异越大,区分能力越强。通常ξ取0.5。

(5)计算灰色关联度,公式如下:

(5)

依据灰色关联度,对指标间的关联性大小进行排序,灰色关联度越接近于1,说明指标间关系越紧密。一般而言,r(X0,Xi)>0.7,表明指标间相关性显著,应该确定为评价指标;否则,指标的解释力度就越弱。[14]

2.数据包络分析模型。数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)是由美国著名运筹学家查恩斯和库伯等人提出的、用于评价相同部门间的相对有效性(即DEA有效)的一种方法。其中C2R模型是研究具有多个投入、多个产出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的方法,即研究“生产部门”在固定规模报酬(CRS)条件下的综合技术效率。C2GS2模型是研究“生产部门”间的相对技术有效性的一种方法,是衡量“生产部门”在规模报酬可变(VRS)条件下的纯技术效率。通过综合技术效率和纯技术效率可以求得规模效率:规模效率=综合技术效率/纯技术效率。在评价决策单元(Decision Making Unit,简称DMU)是否为DEA有效时,无论是原线性规划还是其对偶规划,都难以解决。查恩斯、库伯等人引入了非阿基米德无穷小的概念,从而便捷求解以判断DMU的DEA有效性。C2R模型和C2GS2模型表明,技术无效率除了资源配置不当之外,还可能是规模因素导致的,因此,当DMU无效率时,除考虑调整投入产出因素及配置之外,还应该考虑调整规模,改进无效率。DEA模型有基于输入导向与基于输出导向的两种方式,本文选取基于输入导向的DEA模型来研究高校二级学院教师人力资源配置效率。

设有n个决策单元DMUj(j=1,2,…,n),其输入为xj=(x1j,x2j,…,xmj)T,输出为yj=(y1j,y2j,…,ysj)T。式中n为输入指标数量,s为输出指标数量,xj≥0,yj≥0。

(1)基于输入导向的具有非阿基米德无穷小的C2R模型为:

(6)

式(6)中θ为综合技术效率,λj为权系数,s-为投入冗余,s+为产出不足,ε为非阿基米德无穷小。用该模型可以评价DMU的综合技术效率。假设该线性规划模型最优解为θ*,λ*,s-*,s+*,DMU的DEA有效性判断原则如下:

如果θ*=1,且s-*=0,s+*=0,则DMUj0为DEA有效,表明投入产出最优。

如果θ*=1,且s-*≠0,s+*≠0,则DMUj0为弱DEA有效,虽然综合技术效率最优,但技术效率和规模效率不是同时最优,投入与产出需要调整,对于该DMUj0,投入x可减少s-*以保持产出y不变,或投入x不变,将产出提高s+*。

如果θ*<1,则其DMUj0为非DEA有效,对于该DMUj0,投入减少至x的θ*比例而保持产出y不变。

(2)基于输入导向的具有非阿基米德无穷小的C2GS2模型为:

(7)

式(7)中σ为DMU的纯技术效率。该线性规划问题的最优解为σ*,λ*,s-*,s+*。根据文献，如果σ*=1,则DMUj0为弱DEA有效(纯技术);如果σ*=1,且s-*=0,s+*=1,则DMUj0为DEA有效(纯技术);若满足σ*<1,则其DMUj0为非DEA有效。

(3)DMU的规模效率计算公式为:

(8)

在θ*=σ*时,如果s*=1,则DMU的规模有效,即该DMUj0的生产处于最佳规模;如果s*<1,该为DMUj0规模无效。

三、指标设置与数据来源

1.指标设置。高校人力资源主要包括专任教师、行政教辅人员和学生等。本文以高校二级学院教师为研究对象,重点分析教师人力资源配置效率,故人力资源系统投入产出指标的选取只涉及专任教师、行政教辅人员。为推动高校教育评价改革,有效落实破“五唯”文件精神的要求,科学合理评价教师产出,基于高校二级学院教师人力资源系统特点,结合文献研究和专家咨询,本着科学有效、简单可行、操作便捷等原则,选取“专任教师数”“行政教辅人员数”“高级职称人数”“人均年用工成本”4个指标作为二级学院教师人力资源系统投入要素;选取“标志性教育教学成果获奖数”“标志性论文数”“到账科研经费数”3个指标作为二级学院教师人力资源系统产出要素。高校二级学院教师人力资源配置效率评价思路如图1所示。

教育部颁布的《普通高等学校本科教学工作水平评估方案(试行)》明确指出,专任教师是指具有教师资格、专门从事教学工作的人员。专任教师是二级学院教师人力资源的主体和核心,其配置由相应学科、专业以及人才培养需要等因素决定,专任教师配置及其动态调整能否满足教育教学事业发展需要,直接决定着教师人力资源配置效率。专任教师的统计口径为:在职在编、具有高校教师资格且承担教学任务的人员,含专职任课教师以及“双肩挑”人员等。行政教辅人员是指不承担具体教学任务、只为教育教学服务的人员,他们是保障二级学院正常运转的必要支撑,是教育教学不可或缺的力量。由于二级学院学科专业的差异,行政教辅人员的构成会存在差异,如工科、医科等实践性较强的学科,实验系列教辅人员的配置要求会更高。为简化核算便于研究,消除行政教辅人员及其构成的学科差异性,行政教辅人员的统计口径为:在职在编、不承担具体教学任务、承担教育教学必要支持工作的相关人员含辅导员、行政管理人员、教辅人员等。高级职称教师是指具有副高及以上职称的教师,反映了二级学院教师人力资源配置结构情况以及教师教育教学水平的高低。人均年用工成本是指教师的基本工资、绩效工资、公积金、奖励、保险等人工成本支出的年人均数,反映二级学院教师人力资源使用的成本投入。

人才培养、科学研究和社会服务等是高校二级学院承担的主要职责,“标志性教育教学成果获奖数”“标志性论文数”“到账科研经费数”3个指标能够较为全面地综合衡量二级学院履行以上职责的能力和水平,是教师人力资源系统的显著性产出指标。标志性教育教学成果奖界定为教师在教育教学等方面获得的市厅级及以上各类奖励,表明了教师在科学研究、教学研究等方面的研究成果及其社会影响,可以直接反映教风和学风,体现人才培养能力和水平。为消除教育教学成果奖“标志性”水平的差异带来的计算复杂性,“标志性科研教学成果获奖数”以年度标志性教育教学成果获奖数加总计算。“标志性论文”是指教师在相关学科领域发表的具有一定影响的论文,反映了教师研究成果所产生的社会影响和社会效益,一般以高校年度高质量发展评价中确定的“标志性论文”为核算基准。为消除论文“标志性”水平的差异带来的计算复杂性,“标志性论文数”以年度标志性论文加总计算。到账科研经费反映了科研立项(横向和纵向)数量的多少,科研立项数量多,到账科研经费就会增加,到账科研经费说明了教师能够产生的直接经济效益和社会效益,体现了二级学院整体科研能力以及对经济社会发展的贡献。

2.数据来源。Y大学是省部共建重点综合性大学,学科门类齐全,目前设有28个二级学院。二级学院不平衡和不充分发展影响着大学的“双一流”建设,而二级学院教师队伍整体素质以及教师人力资源配置效率问题是产生发展不平衡不充分的根本原因。高校教师人力资源配置效率DEA模型的建立要考虑DMU同类性,即DMU具有相同的环境、相同的输入输出和相同的任务。[12]Y大学28个二级学院作为DMU,具有DMU同类性特征。相关指标数据来源于Y学校2020年度高质量发展评价数据、组织人事、教学科研等职能部门相关数据,鉴于有关信息与资料的保密性要求,依次以DMU1、DMU2、……、DMUn等决策单元表示相关二级学院。

在运用C2R和C2GS2模型对高校二级学院教师人力资源配置效率进行评价时,以二级学院为决策单元,则输入变量X和输出变量Y,分别表示教师人力资源投入和产出。综合技术效率θ*代表教师人力资源配置综合效率水平,反映教师人力资源投入综合利用的有效程度;规模效率s*反映教师人力资源投入的规模经济所带来的效率增加;纯技术效率σ*是指除规模效率影响外,纯粹由教师教学科研能力、学院治理体系与治理能力等引起的效率提升。s-*为投入松弛变量即教师人力资源的投入冗余,s+*为产出松弛变量即教师人力资源的产出不足。

四、实证分析

1.GIA分析。采用灰色系统软件计算灰色关联度。其基本思路是,分别以投入数据和产出数据为参考序列,逐一计算每个投入指标(参考序列)与产出指标(比较序列)的灰色关联度,再逐一计算每个产出指标(参考序列)与投入指标(比较序列)的灰色关联度,取二者计算的均值作为衡量投入指标与产出指标之间的相关性水平，结果见表1。

表1 Y大学二级学院教师人力资源投入产出指标灰色关联度

从表1可以看出,产出指标“标志性教育教学成果获奖数”与各投入指标的灰色关联度大小顺序为:高级职称人数>专任教师数>行政教辅人员数>人均年用工成本;“标志性论文数”与各投入指标的灰色关联度大小顺序:行政教辅人员数>高级职称人数>专任教师数>人均年用工成本;“到账科研经费数”与各投入指标的灰色关联度大小顺序为:行政教辅人员数>高级职称人数>专任教师数>人均年用工成本。投入指标“专任教师数”“行政教辅人员数”“高级职称人数”“人均年用工成本”与各产出指标的灰色关联度大小顺序都是一样的,即标志性论文数>到账科研经费数>标志性教育教学成果获奖数。灰色关联度都大于0.7,说明各指标之间相关性显著,用这些指标进行教师人力资源配置效率分析是有效的。

2.教师人力资源配置效率分析。运用DEA分析软件,计算2020年Y大学28个二级学院教师人力资源配置效率,结果见表2。从表2中可以得到以下分析结论：

表2 2020年Y大学二级学院教师人力资源配置效率及投入与产出松弛变量

(1)全校综合技术效率均值为0.697,其中低于均值的二级学院有14个,即有50%的二级学院教师人力资源配置效率不足;纯技术效率均值为0.952,高于规模效率均值0.725,说明二级学院整体上教师人力资源投入的技术利用水平较高,但人力资源投入与产出不成比例,人力资源配置效率较高的学院,纯技术效率和规模效率都较高；而资源配置效率较低的学院,普遍存在纯技术效率和规模效率都较低,且规模效率都低于纯技术效率的情况。Y大学是合并高校,合并办学20多年来发展迅速,师资队伍数量不断提高,师资质态持续改善,但由于办学校区和院系多轮调整以及有效的激励约束机制不够健全等原因,学校人力资源投入仍然不够,人才队伍建设与高水平大学建设目标要求尚有较大差距,人力资源内在活力以及规模效率优势还未能充分发挥。从二级学院看,教师人力资源配置效率也存在着明显的差异。基于DEA效率分析,该校28个学院可分为3个层次：第一层次为DEA有效,有6个二级学院的综合技术效率、纯技术效率和规模效率都等于1,说明这6个学院DEA有效；第二层次为弱DEA有效,有4个二级学院的纯技术效率均为1,但规模效率小于1,因而综合技术效率小于1,说明这4个学院弱DEA有效；第三层次为非DEA有效,18个学院的综合技术效率、纯技术效率和规模效率均小于1,说明这18个学院非DEA有效。这个结论表明了Y大学近65%的二级学院教师人力资源投入产出未能达到最优化水平,有较大提升空间。

(2)第一层次包含DMU1、DMU11、DMU18、DMU19、DMU20、DMU21等6个学院,这6个学院都实现了DEA有效,教师人力资源得到充分利用,投入产出达到相对最佳状态。其中DMU1为文科类学院,DMU11为理工科类学院,其余4个学院为农科类学院。这6个学院在校内综合实力最强,高级职称占比高达6成以上,专任教师数量相对较多,教师个人非常努力,标志性教育教学成果获奖数、标志性论文数、到账科研经费数等都相对较高,而且这6个学院的相关学科都是Y大学的传统优势学科、省级重点建设学科,是该校的学科特区建设单位,也是该校推进“双一流”建设的主导学科。相较于其他学院(学科),多年的投入建设和基础夯实,无论是教师队伍数量结构、能力水平,还是科研等各项产出,这些学院都处于领先水准,其教师人力资源投入产出效率达到优化。

(3)第二层次包含DMU4、DMU5、DMU12、DMU24等4个学院,均为弱DEA有效。其中DMU4、DMU5为文科类学院,DMU12为工科类学院,DMU24为医科类学院。这4个学院综合技术效率低是由于规模效率偏低导致的,虽然教师个人表现优异,产出与投入基本相称,有限的投入能够转化为高效的产出成果,不存在投入冗余或产出不足情况,但教师总体规模相对较少,不能满足学院发展需要,教师人力资源处于规模收益递增阶段。这4个学院都是合并调整形成的学院,办学历史不长,学科专业优势不强,教师人力资源总量相对较少,但由于年轻教师多,成长性强,因而具有较好的发展潜力和上升空间。

(4)其余18个学院处于第三层次,均为非DEA有效。18个学院中只有DMU3、DMU6、DMU15、DMU22等4个学院的综合技术效率高于全校均值0.697,而DMU16、DMU25、DMU26、DMU27、DMU28等5个学院的综合技术效率低于0.5。观察发现,这18个学院的纯技术效率都在0.854以上,比较高,且都高于其相应的规模效率,这些学院综合技术效率低的原因在于规模效率偏低,均处于规模收益递增阶段。结合Y大学实际情况看,非DEA有效的学院主要集中在人文社科以及理工科学院。该校多年来坚持发展工科、振兴文理的发展战略促进了这些学院的快速发展,大多学院的专业和学位点建设取得较大成绩,教师教学科研产出成果不断提升。但无论是与校内优势学科所在学院相比还是与其他高校同类学院相比,这些学院发展所需要的人力资源及经费投入都相对较少,从而导致教师人力资源数量结构不尽合理,配置效率偏离最优水平。

3.教师人力资源配置投入与产出松弛变量分析。对于非DEA有效的决策单元,运用DEA模型可以测算投入产出要素的松弛变量,即投入冗余或产出不足。分析投入产出松弛变量,可以逐个剖析二级学院教师人力资源配置效率低下的原因,提出教师人力资源配置效率改进的方向、程度以及具体举措,为二级学院教师人力资源管理工作提供有效的科学指导。Y大学二级学院教师人力资源的投入冗余和产出不足计算结果见表2。依据表2中的数据,进行投入产出变量的调整,相关学院可达到教师人力资源配置效率优化。

从表2中可以看出,在考虑现有产出不变的情况下,有16个学院“专任教师数”冗余数量过多,其中DMU7、DMU8冗余比例分别达到113.629%和88.957%,有14个学院“高级职称人数”冗余偏多,其中DMU8、DMU25冗余比例分别达到49.279%和44.261%。总体而言,Y大学28个二级学院的平均“专任教师数”冗余比例为21.135%,平均“高级职称人数”冗余比例为10.626%。“专任教师数”和“高级职称人数”投入冗余,说明教师人力资源产出成果较少的问题比较突出,存在着较为明显的高级职称教师“创新懈怠”现象。[15]为此,应该尽快建立健全教师激励约束制度,激发教师的工作热情和责任担当,不断消除“创新懈怠”现象,提升教师人力资源产出效益。另外,“行政教辅人员数”和“人均年用工成本”两个投入要素总体利用效率较好,只有少数的几个学院存在冗余现象。

在考虑现有投入不变的情况下,DMU9、DMU10、DMU26、DMU27等4个学院“标志性教育教学获奖数”产出不足,产出不足比例分别为3.557%、0.88%、1.067%和0.893%;有8个学院“标志性论文数”产出不足,基本都是文科类学院,且DMU8、DMU6、DMU3产出不足比例分别高达45.733%、29.593%和28.151%;DMU9、DMU10、DMU6等3个学院“到账科研经费数”产出不足,比例分别为1 175.373%、412.915%和72.708%,其中产出不足比例最高的DMU9、DMU10为2个理科学院。总体而言,Y大学28个二级学院的平均“标志性教育教学获奖数”产出不足比例为0.228%,平均“标志性论文数”产出不足比例为6.592%,平均“到账科研经费数”产出不足比例为59.321%。

五、政策建议与研究展望

从Y大学实证结果看,达到DEA有效的二级学院并不多,绝大多数(18个学院)二级学院非DEA有效,一方面表明这18个学院都存在着投入冗余或产出不足,教师人力资源配置效率不高,另一方面也说明了这些学院教师人力资源配置效率有着较大的潜力和提升空间。为进一步加强教师人力资源管理,激发教师工作激情,改进教师人力资源配置效率,本文建议如下:

第一,全面贯彻落实2021年党中央人才工作会议精神,全力实施人才强校战略,全方位培养、引进、用好人才,落实“聚天下英才而用之”的人才发展理念,建立健全党委统一领导,组织部门牵头抓总,职能部门各司其职、密切配合,二级学院具体实施、教职员工广泛参与的人才工作新格局。人才资源经费投入要满足学校实现“双一流”建设目标的需要,坚持全面与重点相结合、有所为有所不为的原则,一方面要全面加大各学院(学科)的人才资源经费投入,另一方面要重点满足能够冲击国家一流学科的学科领域的人才资源经费需要,不断提高人才资源经费投入针对性和有效性。逐步构建和完善学校、二级学院、学科三级人才资源经费投入机制,积极探索社会捐赠等多渠道人才经费筹集新机制,不断保证人才资源经费投入的可持续性。

第二,以高端人才引培为战略引领,协调优化专任教师队伍、行政管理队伍,教辅队伍有机融合发展,为学校事业高质量发展奠定坚强的人力资源保障。坚持“学校主导、学院主体、校院联动”的人才引培机制,精准定编定员定岗,精准规划人才引进计划,精准确定人才培养目标,扎实做好高端人才引培,提高人才引培效率。坚持“按需引才、对标择才、持续育才”的人才工作体系,突出学校、学院、学科和专业发展的需求靶向,优先引进培养高端、紧缺、急需人才,提升人才贡献率。坚持管理队伍职业化、专业化发展方向,完善职员制度,健全各类管理、教辅岗位人员的职业发展通道。

第三,以人才评价和薪酬制度改革为抓手,破解影响教师人力资源配置效率的障碍,激发教师干事创业的积极性,引导教师切实履行人才培养、教学科研、社会服务、文化传承等责任。以提高人力资源开发水平为导向,建立健全以业绩考核为重点的专任教师人才评价制度和以过程考核与业绩考核相结合的行政教辅岗位考核评价制度,逐步建立分类评价和分类激励的机制,完善全员目标管理制度,凸显“一流人才、一流业绩、一流报酬”导向,全面激发各类人才活力,提升人力资源配置效率。

第四,坚持分类指导、分类管理,推进管理重心下移,落实二级学院办学主体地位。加大教师人力资源配置的科学性与精准性,不断调整与优化教师人力资源规模与结构,释放人力资源规模效率,强化二级学院内部治理能力建设,提升二级学院办学质量和社会影响力。DEA有效的6个学院,尽管DEA处于相对最优的阶段,但也要认识到这只是该校内部学院之间的相对比较,需要加强与其他高校同类学院(学科)进行横向比较,在校外寻找学习标杆,发现差距,激发活力,提升实力,尤其要以国家一流学科为建设目标,建立健全人才选拔任用机制,造就人才高峰,丰富和优化人力资源数量结构,提升教师素质能力。对于弱DEA有效的4个学院,学校在人才引进计划和政策等方面给予重点支持,尽快扩大教师规模,以快速释放规模经济效率。其余非DEA有效的18个学院,首先可以从投入冗余或产出不足两个方面进行调整,激发人力资源存量的作用,以达到教师人力资源配置效率优化；其次应该结合学院(学科)发展定位、坚持“四个面向”,加快推进教师人力资源供给侧结构性改革,发挥二级学院在教师人才培养、引进、使用中的积极作用，最后应以二级学院“十四五”规划编制为契机,落实“人才强院”战略,优化教师人力资源数量和结构,加快建立人才资源竞争优势。

本文在大力推进高等教育评价综合改革的背景下,从高校二级学院的功能定位、教师人力资源系统特点出发,遴选教师人力资源系统的投入产出指标体系,建立基于GIA-DEA的教师人力资源配置效率评价模型,从综合技术效率、纯技术效率、规模效率、规模收益、投入冗余和产出不足等方面对Y大学二级学院教师人力资源投入产出效率进行静态评价,分析二级学院之间教师人力资源配置效率的差异原因,剖析导致决策单元非DEA有效的影响因素。数据分析结论与Y大学的实际情况比较吻合,也证实了GIA-DEA模型的有效性。在未来的研究中,可以开展时间序列数据分析,以观察高校二级学院教师人力资源配置效率的演化趋势;教师人力资源投入产出指标的遴选也需要根据高校类别(如研究型高校、教学科研型、教学型等)的差异进行调整和改进;综合性大学二级学院中行政教辅人员存在的差异性分析也是一个未来的研究方向;同时在灰色关联分析中可以考虑各指标的权重影响。