基于DEA的本科教學實驗室績效評價

楊莉瓊 劉志威 李虹慧 古松 王勇

摘? 要：隨著高校本科教學實驗室建設投入的加大，實驗室硬件設施得到了明顯改善，本科教學基礎能力得到了提升。在資源有限的條件下，如何進一步優化資源配置，實現資源共享，是提高實驗室綜合效益的關鍵。以西部某高校為例，構建績效評價指標體系，運用DEA方法對該校15個本科教學實驗室的相對效率進行綜合評價，為實驗室管理與投入決策提供依據。

關鍵詞：本科教學實驗室? 績效評價? 數據包絡分析模型

Abstract： With the increase in the investment in the construction of undergraduate teaching laboratories in colleges and universities， the laboratory hardware facilities have been significantly improved， and the basic ability of undergraduate teaching has been improved. Under the condition of limited resources， how to further optimize resource allocation and achieve resource sharing is the key to improving the comprehensive benefits of the laboratory. Taking a university in the west as an example， the performance evaluation index system is constructed， and the relative efficiency of the 15 undergraduate teaching laboratories is comprehensively evaluated by the DEA method， which provides a basis for laboratory management and investment decision-making.

Key Words： Undergraduate Teaching Laboratory; Performance Evaluation; Data Envelopment Analysis （DEA） Model

在教育部實施的“中西部高校基礎能力建設工程”政策支持下，近年來高校重點加強面向本科生的教學實驗室、綜合實驗訓練中心等設施的建設投入，實驗室硬件設施得到了明顯改善，本科教學基礎能力得到了提升。如何進一步提高實驗室綜合效率，優化資源配置，提升實驗教學水平，是目前高校實驗室管理部門亟需解決的問題。本文從投資效益的角度出發，運用數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）法對多個實驗室的綜合效益進行分析與評價，探討資源有限的條件下如何通過資源的有效利用獲得最大化產出，為實驗室績效考核與管理提供依據[1]。

1? DEA方法

1.1 DEA原理

DEA法是美國學者A.Charnes等人基于“相對效率評價”概念提出的一種新的系統分析方法，它的出現把單輸入單輸出的工程效率概念向多輸入多輸出的同類決策單元（Decision Making Units，DMU）的相對評價的概念擴充。DEA模型自創建以來發展迅速，已經從最開始的CCR模型發展出了BCC模型、C2GS2模型、FG模型、CCW模型等，其中CCR模型是假設規模報酬不變的狀態下，測算DMU的技術效率（綜合效率），BCC模型是在假設規模報酬可變的狀態下，測算DMU的純技術效率。本文選擇CCR模型和BCC模型考評本科實驗室績效，從測評結果中不僅可知本科實驗室績效的技術效率值、純技術效率值、規模效率以及規模報酬狀態，還可以從評價結果中得出決策單元在投入產出過程中的調整方向及優化方案，具有實踐指導意義[2]。

2? DEA法的評價步驟及算法

DEA評價方法的主要步驟如圖1所示。

本文利用linprog函數編寫了CCR與BCC模型的MATLAB程序，使DEA求解過程更加方便。

3? 本科實驗室績效評價指標體系的建立

根據調研及文獻研究[3-5]，從實驗室每年建設資金的投入和教學效果產出兩方面確定實驗室績效評價指標體系，并從實驗室管理部門和工作人員中選取7名專家對擬構建的指標體系進行了篩選和分析，最終確定投入指標和產出指標，如表1所示。

4? 本科實驗室費用效益實證分析

根據某高校本科實驗室年度投入和產出指標數據，利用DEA法對所屬15個二級學院本科實驗室的年度費用效益進行對比分析，運用MATLAB軟件進行計算，得出各本科實驗室的綜合效率、純技術效率、規模效率以及規模報酬，如表2所示。

綜合效率代表在一定投入下能獲得的最大產出，可以判斷決策單元是否為有效，當TE=1時，表明決策單元至少為弱有效，對現有技術進行有效利用;當TE<1時，表明決策單元無效，沒有對技術進行有效利用。

純技術效率反映在投入固定的情況下，能否利用現有技術獲得最大產出，剔除了規模因素的影響，更能準確反映決策單元的內部管理水平。當PTE=1時，為純技術有效;PTE<1時為純技術無效。

規模效率是度量決策單元的投入規模是否適當的重要指標，當SE=1時，決策單元處于最佳生產規模狀態，是規模有效的;當SE<1時，決策單元生產規模不是最佳狀態，規模無效，此時需要分析決策單元是屬于規模報酬遞增還是規模報酬遞減狀態。前者表示當投入量按某一比例λ1增加時，產出量相應增加nλ1（n>1）倍;后者表示當投入量按某一比例λ2增加時，產出量相應增加nλ2（n<1）倍。

分析可知，法學院、計科學院、經管學院等7個學院的綜合效率值為1，也就是說技術效率與規模效率都處于相對有效狀態，占決策單元總量的46.7%，參評學院本科教學實驗室績效整體較好。同時，上述學院均處于規模報酬不變狀態（最佳規模狀態），可以根據高校政策與學院實際情況，穩定現有實驗室教學規模。在其余8個非有效學院中，馬院和體育學院的純技術效率值為1，即純技術有效，而規模效率分別為0.44和0.78，處于投入量偏大或偏小的狀態，特別是馬院處于低規模效率狀態（0-0.5）。進一步分析，這兩個學院的規模報酬均為遞增，可考慮采取加大實驗室科研投入、購置先進設備、增加實驗學生人數等措施。剩下6個非有效狀態學院中，材料學院、環資學院、土建學院與制造學院的規模效率處于較高水平（此處較高水平為0.9-1），純技術效率是影響綜合效率的主要原因，表示既定投入資源沒有得到充分利用，處于管理水平較低、資源浪費較嚴重狀態，應加強本科教學實驗室管理或適當減少資源投入;理學院與國防學院的純技術效率與規模效率都處于無效狀態，應當根據本科教學實驗室規模報酬的基本狀態針對性地制定方案，從加強本科實驗室管理、優化實驗室資源配置、調整實驗室教學規模等多方面入手全面提高效益[6]。

5? 結語

本文從費用效益角度出發，綜合考慮投入和產出指標對實驗室績效進行分析與評價，彌補了傳統績效評價體系和方法只重視產出而忽略投入的片面性，運用數據包絡分析法（DEA）系統的分析和評價實驗室之間的相對效率，從而為主管部門對實驗室的考核與管理提供依據。

參考文獻

[1] 趙淳宇，汪必琴，楊宇科，等.應用型大學專業實驗室創新績效評價研究[J].實驗技術與管理，2018，35（9）：34-39.

[2] 初士興，劉永濤，馬強.基于DEA的實驗室開放共享績效評價研究[J].實驗室研究與探索，2017，36（9）：240-243+250.

[3] 朱為國，孫全平，吳建華.高校重點實驗室績效管理評價指標體系研究[J].高校實驗室工作研究，2016（2）：82-83.

[4] 楊曉斌.地方本科院校教學實驗室績效評價體系的構建[J].高教學刊，2017（20）：49-51.

[5] 史俊偉，吳昌友，陳章良.高校開放式教學實驗室綜合評價體系與方法研究[J].實驗室科學，2017，20（6）：159-162.

[6] 劉慧娟.績效管理指導下的高校實驗室管理研究[J].科教文匯，2016（5）：35-37.