DEA的高校绩效管理与人才评价体系研究与实践

1概述

高等教育研究是高校工作的一个重要方面。随着高等教育的发展,教育体制改革的不断深入,高校教学研究正逐步地开展起来。各高校纷纷建立了教学研究管理机构及评价中心,对提高教育质量和教师素质起了重要作用[1]。高校人才培养评价论文网主要指教学建设。科研水平。创新人才培养等方面[2]。因此,如何建立一个科学。合理的教育质量和人才评价体系,最大限度地调动教师的积极性。创造性,提高教育。教学质量,是目前亟待解决的关键性问题,它直接关系到高校人才培养目标的实现。

构建高校教育质量和人才评价体系是一项探索性的工作,从理论到实践都具有十分重要的意义。本文主要应用数据包络分析(DEA)法,以辽宁某高校2014年绩效考核数据为依据,对该高校各科学研究水平。教学建设成果及人才培养质量进行了计算。分析,为其他高校的绩效管理和人才评价提供理论依据。

2数据包络分析法简介

数据包络分析法(dataenvelopmentanalysis),简称DEA,它是应用线性规划的方法,可以对同一种类部门的绩效结果进行评价[3]。

数据包络分析法是将同一类型的院系数据当作决策单元(DMU),它的评价结论主要是取决于决策单元的输入。输出的数据。输入数据主要是指决策单元在某一过程所损耗的量,输出数据一般是指决策单元得到的成果或效益。其他的评价方法在比较同一种类的决策单元效率时,通常先对决策单元的输入。输出指标进行比较,然后通过加权获得一个综合评分数,再通过每个决策单元的评分来评价其效益好坏。数据包络分析法(DEA),是通过Charnes-Cooper变换,把分式规划问题转化为线性规划问题,不需要统一指标的量纲,也不需要给定投入产出的权值,而是通过最优化的过程来决定权重值,因此,使得它对决策单元的评价更为客观。合理。

对高校绩效管理和人才评价的问题,很适于数据包络分析法的评价模型。

3运用数据包络分析法(DEA)对高校绩效管理和人才进行评价

3。1评价目标及决策单元的选取方法

我们将总绩效量指定为数据包络分析法的评价目标。因为数据包络分析(DEA)方法是在同类型的DMU之间进行相对效率的评价,因此将大学每个院系当作数据包络分析的一个决策单元(DMU),通过对比各个分院的投入和产出效率,可以用数据包络分析对各院系绩效进行评价分析[4]。

3。2输入输出指标体系的建立

输入和输出指标体系的建立,对于应用数据包络分析法对高校绩效进行评价,是一项重要的准备工作,考虑到评价目标能否全面反映决策单元的投入和产出效率,我们选定教学建设成果(X1)。科学研究水平(X2)。人才培养质量(X3)等[5]。

3。3数据收集

上面所建立的输入输出指标体系,本文收集了辽宁某高校2014年各分院绩效考核数据。(表1)

3。4数据包络分析模型选择

数据包络分析模型有各种各样的形式,根据高校绩效考核的特点和评价目标,我们选择合适的数据包络分析模型[6]。本文的实证研究中主要选择了最常用的模型来进行评价,模型如下:

[(1)]

其中,xj为第j个输入指标,yj为第j输出指标,θ为效率值,S-和S+分别表示输入过剩和输出不足。

3。5评价结果计算

本文应用所选的数据包络分析模型,对上述数据进行处理,部分计算过程如下:

ResultsfromDEAPVersion2。1

Instructionfile=Eg6-ins。txt

Datafile=eg6-dta。txt

InputorientatedDEA

Scaleassumption:CRS

Slackscalculatedusingmulti-stagemethod

EFFICIENCYSUMMARY:

firmte

10。769

21。000

31。000

40。411

50。273

61。000

70。272

80。112

90。067

100。051

mean0。495

SUMMARYOFINPUTSLACKS:

firminput:123

114。6250。0000。000

20。0000。0000。000

30。0000。0000。000

48。5682。8380。000

56。5903。4660。000

60。0000。0000。000

74。5985。6470。000

80。9111。9720。000

90。1971。9090。000

100。4430。6770。000

mean3。5931。6510。000

SUMMARYOFOUTPUTTARGETS:firmoutput:1

137。120

232。700

335。760

49。720

56。490

611。630

75。620

81。150

90。630

100。450

SUMMARYOFINPUTTARGETS:

firminput:123

133。56753。891193。606

217。26058。130157。890

319。30058。940170。210

45。24616。02146。265

53。50310。69730。891

629。3106。76084。160

73。0339。26326。750

80。6211。8955。474

90。3401。0382。999

100。2430。7422。142

SUMMARYOFINPUTTARGETS:

firminput:123

133。56753。891193。606

217。26058。130157。890

319。30058。940170。210

45。24616。02146。265

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73。0339。26326。750

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90。3401。0382。999

100。2430。7422。142

FIRMBYFIRMRESULTS:

Resultsforfirm:1

Technicalefficiency=0。769

PROJECTIONSUMMARY:

variableoriginalradialslackprojected

valuemovementmovementvalue

output137。1200。0000。00037。120

input162。660-14。468-14。62533。567

input270。070-16。1790。00053。891

input3251。730-58。1240。000193。606

LISTINGOFPEERS:

peerlambdaweight

60。588

30。847

Resultsforfirm:2

Technicalefficiency=1。000

PROJECTIONSUMMARY:

variableoriginalradialslackprojected

valuemovementmovementvalue

output132。7000。0000。00032。700

input117。2600。0000。00017。260

input258。1300。0000。00058。130

4结论

数据包络分析法(DEA),是对不同。部门的决策单元投入和产出效率的定量分析方法。本文应用DEA方法对辽宁某高校各2014年的绩效数据进行了评价分析,得出了如下结论:

①电力和自动化表现出了良好的教学可持续发展方面的能力;

②能源与动力和管理表现出了较高的教师教学创新能力;

③从各指标的分析来看,技术经济系相对系数较低,绩效处于劣势,有待加强和改进。

本文采用的DEA计算模型及评价方法,克服了定性分析方法中的主观性因素,更加科学地反映了决策单元的相对规模与技术有效性之间的差别,为领导者进行科学决策提供了可靠的参考和依据。

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