基于数据包络分析(DEA)的浙江省示范性高职院校规模有效性分析

基于数据包络分析（DEA）的浙江省示范性高职院校规模有

效性分析

【摘要】dea（数据包络分析法）方法已经被广泛应用到测度组织规模效益方面。本文应用超效率dea模型对示范高职院校的规模效益进行实证分析，解决了以往在高职院校相对效率评价研究中无法对有效率的单元进一步排序的弊端，并采用浙江省22家示范高职院校2010年和2011年数据进行了实证研究，并计算得出我省示范高职院校的连续2年规模效应评价结果与相对排序。

【关键词】示范高职院校；超效率dea；规模效应；评价模型数据包络分析方法（dea）为评价示范高职院校规模效益提供了一个优质的工具，其实质是根据一组关于多输入、输出的观察值来估计有效生产的前沿面，并据此进行多目标综合效果评价，并且不需要主观赋予指标的相对权重，因此评价结果更能够反映决策单元（decision making unit， dmu）所处的实际状态。

但现有的研究基本存在三个缺陷：一是由于对高职院校规模效益的投入产出指标体系缺乏研究，从而不能合理的评价其规模效益；二是传统的ccr和bcc模型对于多个同时有效的决策单元（效率值为1）将无法做出进一步的评价与比较；三是采用的数据陈旧、不能反映近期示范高职院校规模效益情况。

综上考虑，本文在构建合理的示范高职院校规模效益评价指标体系的基础上，采用超效率（super efficiency）评价模型对浙江省22家示范高职院校2010年和2011年规模效益进行了实证研究，

以衡量其规模效益。

1.模型及方法

1.1 dea基本模型简介

数据包络分析（data envelopment analysis，简称dea），是对具有多投入、多产出的决策单元（decision making unit， dmu）进行相对有效性评价的一种非参数方法（charnes et al.，1978）。

dea方法能在同其它被考察单元相比较的情况下测量出某一被

考察单元相对生产效率，假定一组被考察单元的个数为n个，每个被考察单元都有s个输出变量和m个输入变量。yjk表示第k个被考察单元的第j个输出变量， xik是第k个单元的第i个的输入变量。第k个决策单元总效率计算问题可以转化成如下面的线性规划问题：

minθ

s.t.■x■λ■≥θx■

■y■λ■≥y■

λ■≥0 （j=1，2，···，n）

其中，x■=（x■，x■，···，x■），y■=（y■，y■，···，y■）。此模型称为ccr模型，是在规模收益不变（constant return to scale；crs）假设下得到的。这里的θ即是第k家被考察决策单元的效率值，满足0≤θ≤1。其经济含义为：在某一决策单元产出y 可由所有k个决策单元产出线性组合替代的情况下，它的投入x的可压缩程度，压缩比例的大小为θ，θ也称之为效率测度值。当θ

=1时，表示该被考察单元是效率前沿面上的点，因而处于有效率状态。当θ（2）高职院校的产出也有三种形式，即直接产出、间接产出和最终产出。直接产出是教师的教学活动。间接产出是学生增长了专业知识、发展了智能和提高了操作技能，是学生消费教学劳务的直接成果。而最终产出是高等教育提高劳动质量而为社会创造财富。根据高职院校办学过程，和投入指标分析类似（具体分析过程暂略），分别从数量角度和质量角度得出高校产出结构，输入输出指标汇总如表1。

表1 示范高职院校规模效益有效性评价指标体系

综上可以看出，上面选取的投入产出指标体系较科学、全面地反映了示范高职院校的投入和产出，满足了高职院校规模效益所蕴含的要求。

3.高职院校规模效益计算结果与分析

3.1 样本与数据

本文实证研究所采用的资料，来自于2010～2011年度浙江省高等职业院校人才培养工作状态数据分析报告。

3.2 实证结果与分析

结合ccr模型和sup-ccr模型和2010～2011年度浙江省22家示范院校统计数据开展实证分析，可以得到2010年和2011年的院校规模效益值（评价数据通过使用matlab7.1软件编程计算得到），结果如表2所示。

表2 示范高职院校规模效益评价结果

从表2中数据不难发现：

（1）ccr模型基本反映了示范高职院校的规模效益，但没对效率值为1的示范高职院校进行区分。

2010年有4家示范高职院校（浙江金融学院、浙江机电学院、金华职院、宁职院）ccr模型效率值为1，规模效益相对有效的院校约占整个样本院校数量的19%；温州职院、浙江警官学院、浙江工贸学院、浙江经济学院、浙江交通学院、浙江工业学院等7家院校规模效益相对良好；其余示范高职院校规模效益不太理想。

2011年有7家示范高职院校（浙江金融学院、宁波职院、浙江机电学院、金华职院、温州职院、浙江警官学院、浙江工贸学院）实现了规模效益相对有效性，即θ=1，规模效益相对有效的院校约占整个样本院校数量的32%；有9家院校（浙江经济学院、浙江交通学院、浙江商业学院、浙江工业学院、浙江旅游学院、浙江艺术学院、湖州职院、丽水职院、杭州职院）呈现良好的态势，θ值接近1，分别排在8～16名；其它的6家示范院校规模效益一般，排名靠后。

（2）sup-ccr-dea对效率值为1的示范高职院校的成本效率进一步进行了评价排序，解决了ccr-dea有效院校的排名问题，而无效率的院校得分完全同ccr-dea的评价得分。

2010年浙江金融学院规模效益排在第一位，宁波职院第二位。浙江机电学院、金华职院、温州职院和浙江警官学院分别位居第三到第六位，但效率值都大于1。而其它效率值小于1的示范高职院

校成本效率得分完全与ccr模型的评价得分相同。

2011年宁波职院排在了第一位，浙江机电学院排名第二，浙江金融学院退至第三位，金华职院排第四，浙江工贸学院升至第五。

值得注意的是，dea有效是相对的，因此在评价中，有效的院校并不是不需要改进，与省外很多同类院校或者与本科院校相比还有不少差距，而且有效的院校之间也存在差距，这些院校仍需针对自身特点，充分挖掘影响效率主要因素，进一步提高院校的资源配置能力，改善其状况以提高规模效益。

4.结语

在本文的实证分析中，采集了22家示范高职院校2010～2011

年度的统计数据，开展了院校各年度规模效益相对有效性的纵横向评价研究，获取了示范院校在2010和2011年度的规模效益评判值，掌握了院校的运行状况并试图揭示院校运行现状和在同行业内所

处的地位。结合横向和纵向分析的结果，可以全面地、深入地、客观地评判示范院校的规模效益，但鉴于篇幅所限，规模不经济院校松弛变量输入冗余额s-和输出不足额s+的值未列出，列出后可以看出各项指标改进值，有助于院校找到规模不经济的原因，从而提高资源配置效率。

【参考文献】

[1]tone k.a slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis[j].european journal of operation