基于數據包絡分析（DEA）的高校圖書館效率評價

●鄭曉虹（寧夏醫科大學 圖書館，銀川 750004）

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）是由著名運籌學家A.Charnes和W·W·Cooper等學者在1978年由“相對效率評價”概念發展起來的一種新的系統分析方法。1994年Easun首次利用DEA模型測定了加利福尼亞初級中學圖書館效率，2002年國內學者白首晏率先將DEA方法應用于我國高校圖書館效率評價，拉開了國內圖書館應用DEA測評圖書館效率的序幕。本文依據現有的利用DEA測定圖書館效率實踐，從DEA的適應性、步驟、模型和存在問題等方面進行了分析研究。

1 DEA測定高校圖書館效率的優勢分析

DEA是用于評價具有相同類型的多投入、多產出的決策單元是否技術有效的一種非參數統計方法。其基本思路是把每一個被評價單位作為一個決策單元（decision makingunits，DMU），再由眾多DMU構成被評價群體，通過對投入和產出比率的綜合分析，確定有效生產前沿面，并根據各DMU與有效生產前沿面的距離狀況，確定各DMU是否DEA有效，同時還可用投影方法指出非DEA有效的原因及應改進的方向和程度。[1]

與傳統的圖書館效率評價相比，它具有一些不可替代的優點：（1）它可以很好地處理多投入與多產出模型，適合于高校圖書館多種投入與多種產出的狀況；（2）它是一種以數據為依據的定量評價方法，可以克服一些圖書館定性評價方法的弊端；（3）不用構建數學表達式，它具有自己特定的函數模型，適合于各種研究人員使用；（4）DEA是一個線性模型，通過一個特定圖書館與一組提供相同服務的類似圖書館的效率比較，可以找出自身的不足，實現本館效率的最大化。因此，利用DEA測評高校圖書館效率，具有很好的適應性，而且測評的結果可以為圖書館的服務改進提供依據與指導，是一種改進型效率評價。

2 DEA測評高校圖書館效率的步驟與模型

采用DEA方法對高校圖書館進行相對有效性評價時，通常有如下一些步驟：

（1）明確問題，確定高校圖書館的評價指標體系。明確圖書館效率評價的目標以及影響這些目標的因素，對高校圖書館進行分析，確定高校圖書館投入與產出指標，選取合適的評價指標體系。同時，在確定高校圖書館評價指標時，要遵循針對性、真實性、精簡型、可操作性和一致性等基本原則，并注意指標之間的配合與相互關系，避免因忽視了某一指標的約束性而造成其他的指標值變得沒有意義。（2）收集和整理數據資料。采用DEA方法評價高校圖書館的相對有效性時，需要輸入圖書館的投入與產出指標值，這些指標值的正確性將直接影響高校圖書館的相對有效性評價結果。所以，正確收集和整理各個指標的數據就成為DEA評價中的重要組成部分。通過收集和整理數據資料，提供DEA評價模型定量分析計算所需要的基礎數據，并匯集系統評價指標之間相互關系的定性分析資料。（3）求解DEA規劃模型。可采用各種專門的DEA軟件進行求解，通過求解DEA規劃模型，獲得高校圖書館的效率評價結果。（4）結果分析和輔助決策。[2]利用DEA規劃模型的求解結果，判斷高校圖書館的DEA有效性，找出非有效性的無效原因及其改進措施，形成評價結果報告，提出建設輔助決策。

在利用DEA測評高校圖書館效率時，利用的DEA規劃模型主要有三種，分別是CCR、CCRSS和CCWH。其中，CCR主要用來研究多個高校圖書館同時為“規模有效”與“技術有效”；CCGSS主要研究高校圖書館間的“技術有效”；CCWH可以對高校圖書館進行分類與排隊。實踐中，這三種模型可以單獨使用，也可以交叉運用。

3 利用DEA測評高校圖書館效率存在的問題

3.1 高校圖書館投入與產出指標的難確定性

從當前的研究中分析可以發現，目前利用DEA對高校圖書館進行效率評價，不同學者選取的圖書館的投入產出指標都不盡相同，缺乏規范。追其根源是由于圖書館的評價指標體系不完善，致使研究者在選擇投入產出指標時缺乏統一的參照標準。主要表現在，選擇的指標個數不同，指標的計算方式不同，有人選擇用總數來計算，有人傾向于用人均數來表現指標的情況，而且就同一個指標而言也存在著區別。由此可見，圖書館評價體系的不完善，給高校圖書館的效率評價帶來了一定的困難，不同學者選擇的投入產出指標的不同，也會影響其研究成果的指導性。[3]因此，為了使DEA測定高校圖書館效率的結果更加準確、有意義，就必須制定科學、合理的投入產出指標體系。

3.2 DEA應用于高校圖書館效率評價具有嚴格的限制條件

在使用DEA測定高校圖書館效率之前必須遵循嚴格的條件限制，其中包括：如果評價同一個高校圖書館，其選擇的指標必須具有一致性；如果測評一組高校圖書館，那么這些高校圖書館必須具有相同的性質、相同的任務、相同的目標和相同的外部環境，同時還要保證具有相同的投入與產出指標；在測評時所選擇測評的圖書館的數量K，和所考慮的投入指標數N與產出指標數M的關系，需具有K≥2（N+M），這樣才能保證評價結果的成功性；同時對于指標的選擇，必須具有代表性和統領性，所以必須利用科學的方法對多種指標進行選取，當然也不排除對指標賦值，這樣可以減少DEA無參數屬性對圖書館效率測評的影響。

3.3 對于測評結果的分析具有很強的專業性

DEA是一個線形規劃模型，表示為產出對投入的比率。通過對一個特定單位的效率和一組提供相同服務的類似單位的績效的比較，它試圖使服務單位的效率最大化。在這個過程中，獲得100%效率的一些單位被稱為相對有效率單位，而另外的效率評分低于100%的單位本稱為無效率單位。因此，它是一種相對效率評價方法，高校圖書館管理者可以運用DEA來比較一組高校圖書館，識別相對無效率高校圖書館，衡量無效率的嚴重性，并通過對無效率和有效率單位的比較，發現降低無效率的方法，從而提出針對性的改革計劃，促進高校圖書館的發展。

4 結語

DEA方法排除了很多主觀因素，具有很強的客觀性，能夠很好地處理具有多輸入、多輸出特征的復雜系統的相對效率評價問題，非常適合高校圖書館多部門復雜系統結構的相對效率評價。而且DEA方法所要求的數據樣本不大，不需要確定輸入、輸出之間的顯示表達式，在簡化運算、減少誤差等方面有著不可低估的優勢。該方法近年來被廣泛運用到技術和生產力進步、技術創新、關于成本收益問題、資源配置等各個領域，進行有效性分析，從而進行評價決策。DEA為多輸入多輸出情況下的評價和決策問題開辟了新的前景，提供了新的手段，是評價高校圖書館效率的一種很好的方法。

[1]張寧.基于DEA-DRF方法對高校圖書館投入-產出效率評價研究[D].南昌：南昌大學，2009.

[2]數據包絡分析 [EB/OL].[2010－10－02].http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8C%85%E7%BB%9C%E5%88%86%E6%9E%90.

[3]吳利萍.高校圖書館投入產出相對有效性分析[J].內蒙古科技與經濟，2008（4）：123－124.