[论文解读] Research and Teaching Efficiencies of Turkish Universities with Heterogeneity Considerations: Application of Multi-Activity DEA and DEA by Sequential Exclusion of Alternatives Methods

Yetkin ÇINAR|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2016

Efficiency Analysis Using DEA参考文献 17被引用 7

一句话总结

本研究采用考虑机构异质性和资源共享配置的多活动数据包络分析（MA-DEA）模型，评估了45所土耳其国立大学在科研与教学方面的效率。通过应用MA-DEA并依次排除备选方案，论文识别出多个活动中的效率得分与优先级排名，揭示了尽管资源投入相似，各大学之间仍存在显著的绩效差异。

ABSTRACT

The research and teaching efficiencies of 45 Turkish state universities are evaluated by using Multi-Activity Data Envelopment Analysis (MA-DEA) model developed by Beasley (1995). Universities are multi-purpose institutions, therefore they face multiple production functions simultaneously associated with research and teaching activities. MA-DEA allows assigning priorities and allocating shared resources to these activities.

研究动机与目标

• 评估土耳其国立大学在科研与教学活动中的相对效率。
• 通过将大学建模为具有多个生产函数的多用途实体，解决机构异质性问题。
• 通过MA-DEA分配优先级，实现科研与教学之间共享资源的有效配置。
• 通过应用依次排除备选方案的方法，减少极端表现者带来的偏差，提升效率评估的准确性。
• 为政策制定者提供关于高等教育资源配置与绩效改进的可操作洞察。

提出的方法

• 应用多活动数据包络分析（MA-DEA）模型，以模拟科研与教学产出的并行生产。
• 采用Beasley（1995）的MA-DEA框架，为各项活动分配优先级，并在多个活动间分配共享投入。
• 实施依次排除备选方案的方法，通过迭代方式逐步剔除最高效的机构，并重新评估剩余机构。
• 通过认识到大学在规模、使命和资源禀赋方面存在差异，纳入异质性考量。
• 采用两阶段评估流程：第一阶段，MA-DEA计算效率得分；第二阶段，通过剔除表现最佳者来优化排名。
• 使用科研与教学维度的投入产出数据，对45所土耳其国立大学进行分析。

实验结果

研究问题

• RQ1 在考虑其多活动特性的前提下，土耳其国立大学在科研与教学方面的相对效率如何？
• RQ2 机构异质性如何影响高等教育机构效率的测量？
• RQ3 当共享资源被优先分配时，哪些大学在科研与教学两方面均达到最高效率得分？
• RQ4 当最高效的大学被依次从分析中剔除后，结果如何变化？
• RQ5 基于多活动效率排名，可得出哪些关于政策与资源配置的启示？

主要发现

• MA-DEA模型成功识别出在科研与教学两方面均具高效率的大学，凸显了机构间存在的显著差异。
• 科研产出较高的大学并不一定表现出更高的教学效率，表明资源配置中存在权衡关系。
• 依次排除备选方案的方法表明，顶尖高校的排名对其他高效机构的纳入高度敏感，影响其相对排序。
• 多所大学在某一领域（如科研）表现出色，但在另一领域（如教学）效率低下，表明其机构优先级存在失衡。
• 本研究识别出若干效率标杆大学，为表现欠佳的机构提供了参考基准。
• 整合异质性考量显著提升了多用途大学效率评估的稳健性与现实性。