基于超效率的DEA模型实例之研究高校的效率 第四篇

序

现在我们接着第三篇，进一步阐述超效率DEA，并以“高校院系科研论文产出绩效”为题做一下实例分析。

1.1主要流行的方法

学术界开展了有关科研绩效和科研产出的理论研究和实证分析。主要研究内容包括评价指标体系的设置、评价标准的确定，评价内容和对象等。另一方面，数学模型的应用和定量评价方法也得到不断发展，数据包络分析、层次分析法和灰色关联分析等方法已应用于科研产出的评价。

1.2问题背景

目前，对高校科研产出评价存在一定的争议。分定量和定性两种。主观的评价很容易产生偏见，定量化评价操作性强，比较客观，所以本文采用比较客观的改进型DEA方法进行评价。

1.3普通CCR 模型与超效率 SE-DEA模型的差异

DEA的主要模型为CCR模型和BCC模型。其中CCR对决策单元规模有效性和技术性同时进行评价。但使用该模型只能区别出有效率和无效率的单位，而对于有效率的单位无法进行排序。为此，Anderson 和 petersen 依据CCR模型的方法，提出超效率DEA模型（Super efficiency DEA，SE-DEA）,计算出的不再局限于0~1范围内，而是允许效率值超过1，即可将效率值为1的DMU进行排序并比较。

下图为SE-DEA模型

1．4 校院系科研论文产出绩效问题及其参数

基于文献计量评价方法评价科研绩效的基础在于学术论文是在严格意义上的学术期刊上发表的成果。而目前学术期刊参差不齐, 学术期刊与科普读物甚至娱乐性杂志混杂不清, 使科研产出评价失灵。但国内大部分高校, 尤其是211.985重点高校均认同中文社会科学引文索引( CSSCI)和中国科学引文索引( CSCD)两大数据库收录的计源期刊。另外, 武汉大学中国科学评价中心于2008年研制完成 中国学术期刊评价研究报告; 该报告对学术期刊进行

了重新定义和界定, 对目前出版的9, 000多种期刊进行筛选, 确定学术期刊的范围为6, 170种中文学术期刊。基于此, 本文的产出评价体系主要依据学术论文是否被国内两大数

据库( CSSC I和CSCD)检索或收录; 并将在非学术期刊(未包含在6, 170种期刊之内的期刊)上发表的论文按负产出计算, 作为一种投入指标。

本文中的数据参数

( 1) 投入指标: x1, 教授(或相当职称)人数; x2, 副教授(或相当职称)人数; x3, 其他专业技术人员人数; x4, 省部级及以上项目经费(万元);x5, 市厅级项目经费(万元); x6, 校级科研项目经费(万元) ; x7, 非学术论文数量。

(2) 产出指标:y1, CSSC I和CSCD核心版收录学术论文数量; y2, CSSC I和CSCD 扩展版收录的学术论文数量; y3, 一般期刊学术论文数量。

综合某校实际情况和相关数据，选择了10个学院进行评估，综合投入-产出体系计算DEA模型分析所需的数据。

1.4用lido解题并得出结果

现在我们带入SE-DEA模型并用lido软件对此问题进行求解。

首先评价一下学院S1

把式子带入lindo如下图

点击图标得到我们可以看到，S1学

院的效率值为1.43273.

再点击window-report window 得到

我们可以清晰的得到效率值（object function value）还有松弛变量（S1，S2,S3,S4，S5，S6，S7，S8，S9）

1.5评价结果

省去计算下面9个单位的计算，结果如下图。根据决策单元的超效率值可以对评价对象进行排序，并选择绩效标杆，即S5>S1>S2>S10>S7>S4>S3>S9>S8>S5，也就是说，S6可以作为科研绩效的标杆，

学院S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 效率

值

排

序

S1 12.

5 45.6

6

90.8

7

24.0

9

22.7

9

0.0

3.1

4

0.00 0.00 22.6

5

1.43

3

2

S2 0.0

0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.0

0.0

0.00 0.00 0.00 1.32

3

3

S3 1.2

7 0.00 17.0

2

4.80 6.61 0.2

1

4.2

7

8.34 0.00 4.36 0.82

5

7

S4 6.3 20.8 84 16.928.70.50.017.60.00 15.20.87 6

参考文献：

1.基于超效率DEA 模型的高校院系科研论文产出绩效改进研究。。。。胡虹

2.Data Envelopment analysis