基于超效率DEA模型的我国基础教育绩效评价研究

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超效率DEA

科技信息○高校讲坛○SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION2008年第31期

基于超效率DEA模型的我国基础教育绩效评价研究

张世明贾海波

（哈尔滨商业大学黑龙江哈尔滨

150000）

【摘要】基础教育在人的一生当中起到至关重要的作用，基础教育的好坏直接关系到一个国家发展的情况。为此，如何合理评价一个国家或地区基础教育发展情况已经成为一个重要的研究课题。本文在构建一套基础教育绩效评价指标体系的基础上，利用超效率DEA模型对我国基础教育绩效进行实证研究，并得出合理的评价结论。对我国进一步完善基础教育有极大的指导性作用。

【关键词】超效率DEA；基础教育；绩效评价

【Abstract】Basiceducationinhumanlifewhichplaysacrucialrolewillhaveadirectbearingonthedevelopmentofacountry.Forthisreason,a

reasonableassessmentofhowacountryorregionthedevelopmentofbasiceducationhasbecomeanimportantresearchtopic.Inthispaper,asetofbasiceducationinbuildingaperformanceevaluationindexsystembasedontheuseofsuper-efficiencyDEAmodelonChina'sbasiceducationperformanceofempiricalresearchandcomeupwithareasonableassessmentoftheconclusions.ItisagreatguidingroleforChina'sbasiceducation.

【Keywords】super-efficiencyDEA；basiceducation；PerformanceEvaluation

1.引言

基础教育是一个特殊的教育阶段，其教育内容对于受教育者未来的生存而言是基础性的，包括基本知识、基本技能、基本行为规范、基本生活习惯、基本价值观等。基础教育的内容可以按教育的功能分为两个部分：其一是基本的知识和技能，比如说基本的听、说、读、写及计算、思考的技能，这些知识和技能可以为受教育者后续的学习和进一步发展打下基础；其二是受教育者在这一过程的社会化，也就是其在接受教育的过程中形成一定的行为规范、一定的生活习惯及一定的价值观，实现与社会的协调发展。

现实中，基础教育目标的实现程度难以准确衡量，我们难以找到一个具体的标准来衡量莫个学生是否掌握了生存和发展所需的基本知识、技能、行为规范和价值观，，但我们可以通过一些指标来对一个地区或国家基础教育的总体实现程度和完成的质量进行衡量，这样有助于我们进一步改进和完善该地区基础教育情况。本文将利用超效率DEA模型对我国基础教育绩效进行综合评价，以期达到上述目的。

这样可以比较准确和便捷的进行测算。基于以上原因，我们确定国家财政性教育经费、社会团体和公民办学经费、社会捐赠经费、其他教育经费为四个投入变量（分别对应表示为x1,x2,x3,x4）。在确定产出变量时，我们选择每十万人各级学校平均在校生数，包括幼儿园阶段、小学阶段、初中阶段、高中阶段（分别对应表示为y1,y2,y3,y4）。在确定上述指标基础上，我们选择了2004-2006三年的数据作为实证研究数据。

以上各指标数据均来自于《中国统计年鉴》各年和《中国教育经费统计年鉴》各年，具体数据详见表1。

表1我国基础教育投入产出指标体系基础数据

国家财政性教育经费

社会团体和公民办学经费

社会捐赠经费其他教育经费

每十万人各级学校平均在校生数幼儿园阶段

小学阶段小学阶段高中阶段

200420052006

44658574.851610759.363483647.5

3478528.84522185.05490583.0

934203.8931612.9899077.6

3240413.83723842.44206736.2

161716761731

872583588192

505847814557

279230703321

2.模型选择

数据包络分析，简称DEA（DateEnvelopmentAnalysis），是由Charnes等学者于1978年提出的，它把单输入、单输出的工程效率概念推广到了多输入，特别是多输出的同类决策单元，简称DMU（Decision-MakingUnits），的有效评价中。DEA是应用数学规划模型来评价具有多个输入和多个输出的“部门”和“单位”的相对有效性的。根据各DMU的观察数据判断其是否有效，本质上是判断DMU是否位于生产可能集的“前沿面”上。应用DEA方法和模型可以确定生产前沿面的结构，因此又可以将DEA看作是一种非参数的统计估计方法。特别当DEA被用来研究多输入、多输出的生产函数理论时，由于不需要预先估计参数，因而在避免主观因素和简化算法、减少误差等方面有着巨大的优越性。

本文将采用DEA中C2R超效率模型来解决黑龙江省装备制造业的经营效率评价。具体模型如下：

假设有n个DMU，DMU1，DMU2,L,DMUn每个CNU有m种输入和s种输出，DMUj的输入和输出向量分别为xj=(x1j,x2j,L,xmj)T，yj=(y1j,y2j,L,

3.2实证研究

基于上述确定的投入产出指标体系，我们运用超效率DEA模型并设计不同投入产出方案最终来确定我国基础教育绩效情况。具体结果详见表2。

表2基于超效率DEA模型的我国基础教育绩效评价结果

方案1

方案2

方案3

方案4

方案5

200420052006

1.25431.00191.0702

1.35710.96060.9756

1.37530.94790.9361

1.18231.02231.1209

1.37531.02231.1209

ymj)T,j=1,2,L,n。

设DMUj0的输入、输出为(xj0,vj0)，其中v=(v1,v2,L,vm)T，u=(u1,u2,L,um)T

分别为m种输入和s种输出的权悉数。

≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥j≥≥≥≥≥

maxhj0=

uYj0vXj0

T

=VP軈

軈（1）P

軈s.t.Ph=

uYjvXj

T

≤1,j=1,2L,n

u≥0,v≥0

≥

≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥j≥≥≥≥≥

maxhj0=s.t.h=

uYjvXj

T

uYj0vXj0

T

=VP軈

（2）

≤1,j=1,2L,n.j≠j0

我们设计的投入产出方案是依据各阶段教育分别测算，然后再统

一测算全部基础教育的原则。因此，方案1为(x1,L,x4)→(y1)；方案2为(x1,L,x4)→(y2)，方案3为(x1,L,x4)→(y3)，方案4为(x1,L,x4)→(y4)，方案5为(x1,L,x4)→(y4)。根据表2中结果我们可以看到，2004年我国基础教育绩效最高，而后两年均有所回落，不过平均效率均在1以上，这也说明我国基础教育绩效较好，不过在后几年投入逐步增大的情况下并未取得更大的进展。可以看出，我们应该适当调整投入比例以促进资源的合理分配。同样的，在各个阶段的基础教育中都出现了大致相同的情况。

4.结论

根据以上实证结果，我们得出如下结论。第一，在合理配置投入产出的情况下，超效率DEA模型是一种有效的评价基础教育绩效的方法。第二，我国基础教育总体绩效情况良好，平均效率均在1至上，更合理的资源配置会使效率进一步提高。第三，我国各阶段基础教育绩效状况也十分良好，值得关注的是，受教育人数调整的情况下，资源投入也应该随之调整。科（下转第176页）

u≥0,v≥0

评价DMUj0相对有效性的C2R模型为（1）；扩展的DEA模型，即

超效率DEA模型为（2）。

3.实证分析

3.1指标体系构建及数据来源

在确定投入变量时，我们尽量确定国家统计口径范畴内的指标，

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