基于DEA的高校大型仪器设备效益评价

黄 涛， 李鸿飞， 王伏玲， 潘 栋

(华中师范大学 a.实验室与设备管理处; b. 信息管理学院， 湖北 武汉 430079)



·仪器设备供应与管理·

基于DEA的高校大型仪器设备效益评价

黄 涛a,b， 李鸿飞a， 王伏玲a， 潘 栋a

(华中师范大学 a.实验室与设备管理处; b. 信息管理学院， 湖北 武汉 430079)

大型仪器设备效益考核对提升大型仪器设备投资和使用效益具有重要作用。针对现有评估指标体系存在的不足，从投入与产出相结合的角度，研究了利用DEA方法对大型仪器设备管理和使用信息进行数据挖掘和分析的可行性，从综合效益、纯技术效益和规模效益三个方面对部分大型仪器设备进行了实证分析。对如何优化大型仪器设备使用效益评价方式给出了对策与建议，并分析了DEA方法用于大型仪器设备效益评价的优势和局限。

DEA方法； 大型仪器设备； 效益评价

0 引 言

大型设备是高校开展高水平科研工作的重要物质基础，也是培养学生科研能力和科学精神，提高学生实践能力和创新意识的必备条件[1]。随着高校教学与科研事业的快速发展，国家对高等教育的投入大幅增加，高校大型仪器设备在种类和数量上快速增长，质量上有了明显提高，在学校教学、科研和社会服务方面的作用也日益凸显。但是，许多高校对于大型仪器设备的建设还存在重购置、轻使用，产出与投入不匹配，或者有明确的使用规划和产出目标，以最小的投资创造最大的效益[2-3]。而且各高校的层次和办学定位不同，经费来源和额度差异很大，对大型仪器设备的投入与建设不能不计成本的盲目追求高标准与先进性，而应当结合实际需求、人员配备和财力状况量力而行，因此在大型仪器设备效益评估，尤其是对大型仪器设备的投资及购置论证应当考虑投入和产出效率的问题[4]。现以我校近年来在大型仪器设备管理与使用中积累的原始数据为基础，通过数据分析与挖掘，从投入与产出的角度出发，评价大型仪器设备的投资与使用效益，并分析提高效益的具体措施。

1 研究基础

早在2000年，教育部就出台了《高等学校仪器设备管理办法》(教高〔2000〕9号)和《高等学校贵重仪器设备年度效益评价表》(教育部关于印发《高等学校贵重仪器设备年度效益评价表》的通知(教高司条函〔2000〕10号))，建立了较为详细的评价指标体系供各高校对于大型仪器设备的管理与使用效益进行考核评估。从全国情况来看，部分高校对于大型仪器设备的购置论证和使用效益考核与评估做了一些有益的探索，购置论证主要对申购仪器设备的必要性、先进性、适用性、合理性和共享性等进行综合评价。考核与评估主要集中在使用效率、教学科研成果、功能利用、日常管理与维护等方面，并以使用效率为重点，包括对累计机时或测样数的核算与评价，对人才培养、承担科研项目和对外开放服务的考核等，这些考核评价指标体系大多以结果为导向，即考核大型仪器设备在正常运行的情况下所产生的教学科研成果和社会效益[5]。

2 研究方法与模型

2.1 DEA方法的适用性及特点

对于我校近年来来积累的的大型仪器设备使用及考核数据，本文引入数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)来进行数据挖掘和分析[8-9]。DEA方法主要用于解决衡量多投入和多产出的决策。以往的决策方式用于单一的投入和产出的比值进行评价，但当衡量的同类型组织有多项投入和多项产出，且不能折算成统一单位时，就无法算出投入产出比的数值。例如，大部分机构的单位有多种投入要素，如对于高校来说，其投入要素有教职工数、教育经费支出和固定资产总值等，同时也有多种产出要素，如学生当量数、科研经费筹集数、研究与发展课题经费额数等。在这些情况下，很难确定当输入量转换为输出量时，单位效率的高或低。此时可以运用DEA的方法来衡量和评价机构、单位的效益决策。

DEA具有如下特点：① 无须任何权重假设，而以决策单元输入输出的实际数据求得最优权重，排除了很多主观因素，具有很强的客观性。② DEA方法假定每个输入都关联到一个或者多个输出，且输入输出之间确实存在某种联系，但不必确定这种关系的显示表达式。③ 不受计量单位的影响[10]。

2.2 DEA方法的常用模型

若以vi表示对第i种类型输入的一种度量，以ur表示对第r种类型输出的一种度量，每一个DMU都有相应的效率评价指数：

在生产可能集T上构造的评价某一决策单元DMUj0有效性的DEA模型称为C2R模型，它用于评价决策单元的技术有效性和规模有效性。对于某一个选定的DMUj0，j0∈( 1，2，K，n) ，判断其是否为DEA有效的模型为:

maxθ

通过求解上述线性规划问题，得出最优解。

3 实证分析

3.1 DMU的确定

在选取DMU(Decision Making Unit)，即DEA评估与比较的决策单元时，必须以同构型作为选取标准，保证受评单位的立足点条件相同，评估结果更具效力。同构型的DMU具有以下特性：① 所有决策单元须执行相同的工作任务，且具有相似的目标；② 所有决策单元须在相同的市场条件下运作；③ 用来显示所有决策单位之表现特性的投入与产出项须相同，但投入与产出项的强度或幅度可不同[13]。高校大型仪器设备的运行环境基本相同，且目标都是支撑教学、科研和社会服务，每一个大型仪器设备机组作为一个DMU并设置相同的投入和产出项。通常来说，DMU数目越多，越能界定投入与产出间的关系，因此受评单元的个数是投入与产出项目数总和的两倍以上为宜[14]。

3.2 投入、产出指标的选取及数据来源

大型仪器设备资源配置的目的是在有限资金投入和的人力、物力消耗的前提下尽可能的提升培养人才质量、产出科学研究成果、服务社会经济发展。基于上述考虑,选入的投入指标包括:X1 设备价值(设备的初始投入，可按设备使用年限作减值处理)； X2 有效机时数(与耗材使用、维护维修费用等呈线性关系)；X3 日常管理(体现了大型仪器设备运行和使用的人力成本)。产出指标包括: Y1 人才培养；Y2 科学研究；Y3 社会服务，以上三项产出指标根据原有评估指标体系进行核算并确定数值。投入指标分别反映了对大型仪器设备财力、物力和人力的投入，产出指标则高度概括了大型仪器设备作为实验室资源的重要组成部分所具备的三大职能，是大型仪器设备产出效益的具体表现(见表1)。

表1 输入输出指标

本文选取了我校近年来连续进行了管理与使用效益考核评价的20台40万元以上大型仪器设备中作为效益分析对象，选择近3年平均数据进行DEA分析，得出每台大型仪器设备的综合效益及其构成情况。数据来源为各大型仪器设备机组填报的《华中师范大学大型精密仪器设备管理与使用综合效益考核表》和日常使用记录。

3.3 评价结果及分析

根据上述各项指标的确定标准，将相关数据通过DEAP软件进行计算，选取的20台大型仪器设备作为DMU分别编号为1～20。计算结果见表2，表中所列为计算得出的20个决策单元对应的综合效率、纯技术效率和规模效率。综合效率也被称为技术效率，是指在规模报酬不变的技术效率值；纯技术效率反映地是投入要素的使用效率；规模效率是反映决策单元的投入产出比是否合适[15]。

从数据分析计算结果来看，其中有12台大型仪器设备为DEA有效，它们既为规模有效也为技术有效，也即是在设备投入、使用有效机时和日常管理方面部分或全部加以提升，或者减少教学、科研或社会服务的某一部分产出，否则在现有条件下无法再增加其产出量，说明这些大型仪器设备在原有投入的基础上产出达到了最优，资源配置已经达到了较为优化的水平。在C2R下非有效的单元可以分别考察其技术有效性和规模有效性，第3、第4 和第11台大型仪器设备是纯技术有效而非规模有效的，说明了这几台大型仪器设备的规模非有效是造成综合效率低的重要原因，这些设备按照现在的产出计算，其投入不可能再减少了，否则会对其教学科研成果的产出和社会服务造成影响，因而在设备投入、使用有效机时和日常管理方面还有进一步提升空间；其他5 台设备则既非技术有效也非规模有效，意味着即使减少其部分投入，也有可能保持当前的产出水平不变，针对这5台设备可进一步分析其在设备资金和人力资源投入上是否冗余，从而对购置论证和运行管理做有效反馈。

表2 大型仪器设备DEA评价模型计算结果

相对于传统的只注重成果产出的大型仪器设备效益考核方式，基于DEA方法的大型仪器设备效益评价更注重投入与产出之间的关系，根据以上数据分析对比原始考核结果，可以发现有的成果产出丰硕的大型仪器设备由于投入过度，并未同时达到规模有效和技术有效，而有的成果产出并不突出的大型仪器设备的资源配置却最为优化，这对大型仪器设备管理尤其是对购置论证的反馈提供了另一种参考依据，也就是除了考虑如何产出最多成果，也要考虑在达到成果产出目标的前提下如何最大限度节约人力成本和资金投入。但也应当看到，运用DEA方法评价大型仪器设备效益还是有其局限性，① 投入与产出指标的数据核算所依赖的原有评价指标体系还需不断优化和完善。② 大型仪器设备在教学、科研、社会服务等方面产出的成果具有周期性，且根据项目的不同其周期也各不相同，以固定时间段为单位评价会造成结果的波动和偏离。

4 结 语

通过考核促进大型仪器设备开放共享、提高资源投资效益和使用效益，一直是高校在实验仪器设备管理工作中不断研究探索的重要课题。本文运用DEA方法对大型仪器设备绩效进行了数据挖掘和评价，为大型仪器设备使用效益考核分析方法提出新的思路，可以作为传统大型仪器设备考核方式的有益补充。今后将对该方法做进一步研究和改进，探索优化大型仪器设备效益评价方式、提升开放共享水平与使用效益的新的路径。

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Based EDA Method on Efficiency Evaluation of Large-scale Instruments in Universities

HUANGTaoa,b，LIHong-feia，WANGFu-lina，PANDonga

(a. Department of Laboratory and Equipment Management; b. School of Information Management,Central China Normal University, Wuhan 430079, China)

Efficiency evaluation of large-scale instruments exerts great influence on prompting the investment efficiency and use benefit. However, the existing evaluation system has its shortcomings. Taking input and output into consideration, the paper discusses the feasibility of data analysis on management and practice information of large-scale instruments based on EDA method. It takes empirical analysis in the aspects of comprehensive benefit, pure technical efficiency and scale benefit. It aims at analyzing advantages and limitations of this evaluation methods and proposing countermeasures and advice on optimizing the existing evaluation system.

data enveloment analysis (DEA); large-scale instruments; efficiency evaluation

2014-04-10

中央高校基本科研业务费专项资金项目(CCNU12T06008);2012年湖北省高等学校省级教学研究项目(2012087)

黄 涛(1981-)，男，湖北阳新人，博士，实验师，主要研究方向为实验室建设与管理、多媒体信息处理与检索。

Tel.：13667258516； E-mail:huangtao@mail.ccnu.edu.cn

G 482

A

1006-7167(2015)01-0270-04