基于数据包络分析（DEA）的高校图书馆效率评价

●郑晓虹（宁夏医科大学 图书馆，银川 750004）

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是由著名运筹学家A.Charnes和W·W·Cooper等学者在1978年由“相对效率评价”概念发展起来的一种新的系统分析方法。1994年Easun首次利用DEA模型测定了加利福尼亚初级中学图书馆效率，2002年国内学者白首晏率先将DEA方法应用于我国高校图书馆效率评价，拉开了国内图书馆应用DEA测评图书馆效率的序幕。本文依据现有的利用DEA测定图书馆效率实践，从DEA的适应性、步骤、模型和存在问题等方面进行了分析研究。

1 DEA测定高校图书馆效率的优势分析

DEA是用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否技术有效的一种非参数统计方法。其基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元（decision makingunits，DMU），再由众多DMU构成被评价群体，通过对投入和产出比率的综合分析，确定有效生产前沿面，并根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否DEA有效，同时还可用投影方法指出非DEA有效的原因及应改进的方向和程度。[1]

与传统的图书馆效率评价相比，它具有一些不可替代的优点：（1）它可以很好地处理多投入与多产出模型，适合于高校图书馆多种投入与多种产出的状况；（2）它是一种以数据为依据的定量评价方法，可以克服一些图书馆定性评价方法的弊端；（3）不用构建数学表达式，它具有自己特定的函数模型，适合于各种研究人员使用；（4）DEA是一个线性模型，通过一个特定图书馆与一组提供相同服务的类似图书馆的效率比较，可以找出自身的不足，实现本馆效率的最大化。因此，利用DEA测评高校图书馆效率，具有很好的适应性，而且测评的结果可以为图书馆的服务改进提供依据与指导，是一种改进型效率评价。

2 DEA测评高校图书馆效率的步骤与模型

采用DEA方法对高校图书馆进行相对有效性评价时，通常有如下一些步骤：

（1）明确问题，确定高校图书馆的评价指标体系。明确图书馆效率评价的目标以及影响这些目标的因素，对高校图书馆进行分析，确定高校图书馆投入与产出指标，选取合适的评价指标体系。同时，在确定高校图书馆评价指标时，要遵循针对性、真实性、精简型、可操作性和一致性等基本原则，并注意指标之间的配合与相互关系，避免因忽视了某一指标的约束性而造成其他的指标值变得没有意义。（2）收集和整理数据资料。采用DEA方法评价高校图书馆的相对有效性时，需要输入图书馆的投入与产出指标值，这些指标值的正确性将直接影响高校图书馆的相对有效性评价结果。所以，正确收集和整理各个指标的数据就成为DEA评价中的重要组成部分。通过收集和整理数据资料，提供DEA评价模型定量分析计算所需要的基础数据，并汇集系统评价指标之间相互关系的定性分析资料。（3）求解DEA规划模型。可采用各种专门的DEA软件进行求解，通过求解DEA规划模型，获得高校图书馆的效率评价结果。（4）结果分析和辅助决策。[2]利用DEA规划模型的求解结果，判断高校图书馆的DEA有效性，找出非有效性的无效原因及其改进措施，形成评价结果报告，提出建设辅助决策。

在利用DEA测评高校图书馆效率时，利用的DEA规划模型主要有三种，分别是CCR、CCRSS和CCWH。其中，CCR主要用来研究多个高校图书馆同时为“规模有效”与“技术有效”；CCGSS主要研究高校图书馆间的“技术有效”；CCWH可以对高校图书馆进行分类与排队。实践中，这三种模型可以单独使用，也可以交叉运用。

3 利用DEA测评高校图书馆效率存在的问题

3.1 高校图书馆投入与产出指标的难确定性

从当前的研究中分析可以发现，目前利用DEA对高校图书馆进行效率评价，不同学者选取的图书馆的投入产出指标都不尽相同，缺乏规范。追其根源是由于图书馆的评价指标体系不完善，致使研究者在选择投入产出指标时缺乏统一的参照标准。主要表现在，选择的指标个数不同，指标的计算方式不同，有人选择用总数来计算，有人倾向于用人均数来表现指标的情况，而且就同一个指标而言也存在着区别。由此可见，图书馆评价体系的不完善，给高校图书馆的效率评价带来了一定的困难，不同学者选择的投入产出指标的不同，也会影响其研究成果的指导性。[3]因此，为了使DEA测定高校图书馆效率的结果更加准确、有意义，就必须制定科学、合理的投入产出指标体系。

3.2 DEA应用于高校图书馆效率评价具有严格的限制条件

在使用DEA测定高校图书馆效率之前必须遵循严格的条件限制，其中包括：如果评价同一个高校图书馆，其选择的指标必须具有一致性；如果测评一组高校图书馆，那么这些高校图书馆必须具有相同的性质、相同的任务、相同的目标和相同的外部环境，同时还要保证具有相同的投入与产出指标；在测评时所选择测评的图书馆的数量K，和所考虑的投入指标数N与产出指标数M的关系，需具有K≥2（N+M），这样才能保证评价结果的成功性；同时对于指标的选择，必须具有代表性和统领性，所以必须利用科学的方法对多种指标进行选取，当然也不排除对指标赋值，这样可以减少DEA无参数属性对图书馆效率测评的影响。

3.3 对于测评结果的分析具有很强的专业性

DEA是一个线形规划模型，表示为产出对投入的比率。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较，它试图使服务单位的效率最大化。在这个过程中，获得100%效率的一些单位被称为相对有效率单位，而另外的效率评分低于100%的单位本称为无效率单位。因此，它是一种相对效率评价方法，高校图书馆管理者可以运用DEA来比较一组高校图书馆，识别相对无效率高校图书馆，衡量无效率的严重性，并通过对无效率和有效率单位的比较，发现降低无效率的方法，从而提出针对性的改革计划，促进高校图书馆的发展。

4 结语

DEA方法排除了很多主观因素，具有很强的客观性，能够很好地处理具有多输入、多输出特征的复杂系统的相对效率评价问题，非常适合高校图书馆多部门复杂系统结构的相对效率评价。而且DEA方法所要求的数据样本不大，不需要确定输入、输出之间的显示表达式，在简化运算、减少误差等方面有着不可低估的优势。该方法近年来被广泛运用到技术和生产力进步、技术创新、关于成本收益问题、资源配置等各个领域，进行有效性分析，从而进行评价决策。DEA为多输入多输出情况下的评价和决策问题开辟了新的前景，提供了新的手段，是评价高校图书馆效率的一种很好的方法。

[1]张宁.基于DEA-DRF方法对高校图书馆投入-产出效率评价研究[D].南昌：南昌大学，2009.

[2]数据包络分析 [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]吴利萍.高校图书馆投入产出相对有效性分析[J].内蒙古科技与经济，2008（4）：123－124.