高校行政管理效率评价（精选12篇）
高校行政管理效率评价 篇1
摘要：应用数据包络分析方法 (DEA)对我国西部地区23所省部共建211高校2007-2009年的科研效率进行了评价,对非DEA有效高校的可能原因进行理论分析,提出非DEA有效高校提升其科研效率的方法与措施。
关键词：西部地区,数据包络分析,211高校,科研效率
高校是培养人才的地方,是社会科技创新的源泉,其科研活动在地区创新体系中具有举足轻重的地位,而科技创新是一个地区自我发展能力的重要因素,在地区的自我发展中发挥着重要作用。如何充分利用高校平台,合理配置科研资源,是各地区提升创新能力,促进经济大发展的重要途径。特别是在经济相对落后的西部地区,如何合理配置有限科研资源,提高科研效率,提高自我发展能力,促进当地经济又好又快发展,一直是国家面临的一项重大战略任务。西部地区省部共建211高校,作为西部地区高校的重要力量,其科研效率不仅关系着西部地区科研水平,同时关系着西部地区的自我发展能力及经济建设,如何提高其科研效率尤为重要。
高校是一个多输入和多输出的复杂系统,其评价体系很难合理设置,各输入输出指标之间度量可公度性较差,很难使用相对统一的度量单位衡量,针对此特点,本文采用数据包络分析(DEA)方法对我国西部地区省部共建高校的科研投入产出有效性进行评价,找出高校科研活动中的投入冗余和产出不足,为提高西部高校科研投入产出效率提供参考,以期提高西部地区高校科研效率和西部地区的自我发展能力。
1 DEA模型
A.Charnes和W.W.Cooper(1978)等学者在相对效率评价研究的基础上提出了非参数评价方法DEA,用来分析评价多投入多产出系统的效率[1]。在我国,自1988年,魏权龄教授系统的介绍DEA方法后,出现了很多基于DEA方法理论的研究。
关于DEA方法在教育领域的应用,早在1974年,Levin[2]讨论过教育生产的技术效率测量方法;Bassent(1983)[3]等采用DEA方法对教育项目进行了评价。但是,这些研究大多只是针对高校的某一部门,而关于高校整体的投入产出效率,近年来才有较多学者关注。Abbotta和Doucouliagosa[4](2003)对澳大利亚大学的投入产出效率进行了评价,Jill Johnes[5]以输出DEA模型评估英格兰109所高校的办学效率。在我国,陈嵩(2000)[6]对机械工业所所属的规模相当的9所高校进行了分析,陆根书(2005)[7]等对教育部直属高校的科研效率进行了评价研究,陈琼娣(2010)[8]对教育部直属28所985工程院校科研效率进行了实证分析。
DEA模型主要有CCR模型和BCC模型两种。根据两模型的特征,基于鼓励有效利用科研资源进行科研管理的思想,选取输出导向的BCC模型。
其中,xj=(x1j,x2j,L,xmj)T,j=1,2,L,n;yj=(y1j,y2j,L,ysj),j=1,2,L,n
上述线性规划模型(Dg)中,θ为效率评价指数,或称为效率系数,s+、s-为松弛变量。其最优解有如下结论:1.当θ=1且s+=s-=0时,当前决策单元DEA有效,同时技术和规模均有效,即技术效率和规模收益同时达到最佳;2.当θ=1,但至少有某个si->0或sr+>0,则当前决策单元为弱DEA有效,即并非技术效率和规模收益同时达到最佳。当si->0,表示第i种投入指标有si-没有被充分利用,某个sr+>0表示第r种产出指标与最大产出值尚有sr-的量产出不足;3.当θ<0时,当前决策单元非DEA有效,即技术效率和规模收益均未达到最佳。令当k<1时,规模收益递减,反之规模收益递增。
2 评价指标体系及资料来源
考虑到高校科研评价系统的复杂性以及数据的可获得性,本文选取科技活动人员(人)和当年拨入科技经费(千元)作为评价体系的投入指标。选取科技专著(部)、发表论文数(篇)、鉴定成果数(项)和科技成果转化收入(千元)四个指标作为产出指标,以上指标基本反映了高校科研活动的关键要素[9]。
本文旨在评价我国西部地区科研产出效率,考虑到西部地区各高校科研活动投入产出的相对规模,选取西部12省科研实力先对较强的23所省部共建211高校为研究对象。所采用的数据分别来自教育部科学技术司主编、高等教育电子音像出版社出版的2007—2009年三年的《高等学校科技统计资料汇编》(缺少西藏大学2008年的数据)。
3 结果及分析
利用以上的BCC模型,运用DEAP2.1版编程对各高校2007—2009年的数据分别计算,得到如表1所示结果。
从表1可知,2007年22所平均综合效率为0.690,达到有效状态的有西南交通大学、西北大学、长安大学、延安大学、石河子大学,其余17所处于非有效状态,占样本的77.273%。2008年23所高校的平均综合效率为0.628,有西南交通大学等7所大学达到DEA有效,16所处于非有效状态,占样本的69.565%。2009年23所高校的平均综合效率为0.635,有四川农业大学等5所大学处于DEA有效状态,占总样本的21.739%。其中西南交通大学、西北大学在2007和2008年均为DEA有效状态,长安大学和石河子大学在2007和2009年均处于DEA有效状态,同时,延安大学在2007-2009三年中均处于DEA有效状态。对23所高校总体而言,各年的规模效率平均值均小于技术效率的平均值,且绝大部分高校处于规模递减阶段,说明西部未达到有效的高校,并非科研资源投入不足造成。技术效率平均值较规模效率平均值波动大,同时综合效率也随着技术效率的先降低再升高的变化趋势而发生同样的变化,说明近三年综合效率主要受技术效率的影响。但是三年整体的科研效率水平偏低,本文认为原因主要包括以下几个方面:第一,高校存在科研资源配置不合理的现象;第二,高校管理水平偏低,缺乏激励机制;第三,评价体系不够完善等等。
注:DRS表示状态为规模报酬递减阶段,IRS表示状态为规模报酬递增阶段,—表示状态为规模报酬不变。将两部共建高校纳入省部共建高校的范畴
为了对西部地区内部省份之间的高校科研效率进行研究,选取省部共建高校较多的四川省(4所)和陕西省(7所)两省,取其平均值对其2007-2009年的科研效率进行对比研究(如表2)。
从表2可以看出2007-2009年,三年整体平均值中,四川省的综合效率和规模效率较陕西省大,但技术效率较陕西省小。从各年来看,四川省的三种效率值相对下降,其中规模效率值降幅较大,达15.444%。而陕西省技术效率和规模效率处于相对波动状态,但综合效率相对逐年上升,陕西省可以通过提高规模效率来进一步提高综合效率。
为了对各高校进行深入研究,使高校能够高效利用有限科研资源,本文计算了2007-2009年技术效率小于1且DEA无效的高校科研资源投入冗余量和产出不足量,列出09年数值(如表3),具体探讨高校提高投入产出效率途径。
以重庆大学为例,该校09年综合效率值为0.608,依照公式进行数据转换,得到各非DEA有效高校在生产前沿面上的投影,使得全部产值增加到原值的1/0.608,同时使投入指标减少,或者产出增加。在投入不变的情况下,可通过如下调整达到资源的优化配置,提高科研投入产出效率(如表4)。此外,其综合科研效率值低于整体的平均值,其主要原因是规模效率值为0.608,低于平均水平0.635,这说明重庆大学的科研整体规模及投入、产出不匹配,即处于科研规模报酬递减阶段,所以学校可通过压缩科研规模来提升综合水平。
4 结论及建议
本文首先应用数据包络分析方法(DEA)对我国西部地区23所省部共建211高校2007—2009年的科研效率进行了评价。结论及建议如下:
(1)西部整体而言,各高校三年来综合效率平均值处于0.651的水平。各年的规模效率平均值均小于技术效率的平均值,且绝大部分高校处于规模递减阶段,说明西部未达到有效的高校,并非科研资源投入规模不足。技术效率平均值较规模效率波动大,同时综合效率也随着技术效率的先降低再升高的变化而相同变化,可知综合效率主要受技术效率的影响。以上结果说明,整体而言西部地区并非高校科研资源投入规模过小限制其科研效率,而是现有的资源未能充分利用。以后西部高校需要着重把握的是,精简科研规模,提高科研综合效率,使得现有的科研投入产出效率增大。
(2)内部省份而言,四川省的综合效率值较陕西省高,但四川省各效率值均有下降趋势。而陕西省的综合效率值有上升趋势。陕西省高校科研规模效率较低,故可以通过提高规模效率进一步提高其综合效率。而四川省需要对技术效率和规模效率两方面进行努力,通过精简科研规模,提高科研技术水平,改变科研效率的下降趋势,并提高整体科研效率。
(3)具体高校而言,以重庆大学为例,对其未达到DEA有效的可能原因进行了理论分析,并提出提升其科研效率的方案与措施。由上面研究可知,重庆大学科研整体规模及投入、产出不匹配,科研规模效率处于规模报酬递减阶段,学校可通过压缩科研规模来提升其综合效率水平。其他未达到DEA有效的高校,其改进方案可以参照重庆大学的例子进行研究分析。
参考文献
[1]CHARNES A,COOPER W W,RHODES E.Measuring the efficiencyof decision making units[J].European Journal of Operational Re-search,1978(2):429-444
[2]LEVIN H M.Measuring efficiency in educational production[J].Public Finance Quarterly,1974(2):3-24
[3]BESSENT A M,BESSENT E W,CHARNES A,et al.Evaluation ofeducational program proposals by means of DEA[J].EducationalAdministration Quarterly,1983(19):82-107
[4]ABBOTTA M,DOUCOULIAGOSA C.The efficiency of Australian u-niversities:a data envelopment analysis[J].Economics of EducationReview,2003(22):89-97
[5]JOHNES J.Data Envelopment Analysis and It’s a plication to TheMeasurement of Efficiency in Higher Education[J].Economics ofEducation Review,2006(25):273-288
[6]陈嵩.用DEA方法评价高校办学效益的研究[J].预测,2000(1):77-80
[7]陆根书,刘蕾,孙静春,等.教育部直属高校科研效率评价研究[J].西安交通大学学报:社会科学版,2005(6):75-79
[8]陈琼娣.教育部直属985工程院校科研效率的实证分析[J].科技进步与对策,2010(4):145-148
[9]李德武,胡庆江,丛源良.基于DEA的教育部直属高校科研效率评价[J].情报杂志,2010(1):77-81
高校行政管理效率评价 篇2
行政管理人员管理效率意识的缺乏是影响我国高校行政管理效率的一个重要的原因。比如：许多的高校行政管理人员深受传统的管理思想与管理方法的影响，没有对于新的管理方法与管理方式进行深刻的研究与实践工作，使其仍然运用老思维进行管理，造成高校行政管理工作的停滞不前。
1.2行政管理体制的不健全
影响我国高校行政管理工作效率的另一个重要的原因是行政管理体制的不健全。比如：许多的高校盲目的对于学生与教师队伍进行扩招，导致其行政管理工作的效率很低。这种情况主要从下面三个方面得以体现。第一，学校对于本校中的教师队伍没有进行科学的安排管理，使其工作的效率偏低。第二，没有形成完善的奖惩制度也是造成这种局面的一个重要原因，使学校的行政管理人员产生了工作上的疲倦感与不公感。第三，缺乏对于行政管理部门的改革，造成管理工作的繁杂、地位比较低、使得许多优秀的管理人员不愿到行政管理部门工作。
1.3行政管理人员素质不高
我国高校行政管理的效率研究 篇3
关键词：高校行政管理；绩效考核；绩效管理体系
中图分类号：TU244.3文献标识码：A文章编号：1006-4117（2011）06-0390-01
一、我国高校行政管理的特点
高校行政管理是指高校为了实现既定的教育目标，设立一定的机构，制定相关制度，采取一定的措施和手段，通过行使行政权力，发挥管理和行政职能，领导和团结师生员工，充分利用高校各种资源，有效完成学校工作任务，实现预定目标的组织活动。高校行政机关及其工作人员通过行使其被赋予的权力维持高校的日常运作并实现既定的目標。高校的行政管理具有垄断性、整体性、间接性的特点。其中垄断性主要体现为对高校公共事务的统一管理，且高校行政管理干部大都是政府任命，缺乏外部竞争压力。整体性指的是高校行政管理包括对学术、思想在内的一切日常事务的管理，行政管理需要以高校的整体利益为中心，围绕教学和科研而展开的，其目标是实现教育目标的手段、前提和保证。由于高校行政管理通过保证高校教学教研工作的有效开展从而培养出能为社会服务的高素质人才，进而来推动社会的发展。由于高校行政管理工作往往会涉及一些专业性较强的管理工作，因此，作为高校行政管理的主体，行政管理人员除了需要具有一定的管理理论和技能之外，还应具备相关的专业知识，以保证其工作的顺利进行。
二、我国高校行政管理中现状及存在的问题分析
（一）我国高校行政管理现状。高校行政管理的主要为高校教学和科研这两项功能的实现而进行的，有效的行政管理是实现教学科研目标的前提，然而由于我国高校行政管理体制的特殊性，使得高校行政管理工作中存在着一些问题，导致行政管理工作效率不高，教学科研工作难以顺利开展。主要表现在以下几个方面：首先在机构设置上，高校行政管理机构的设置大多参照政府行政模式进行，这与以教学科研为主的高校的实际情况不相符，因而存在着机构重叠，庞大的问题；其次职能结构安排上，表现为岗位设置上的随意性、岗位职责不清以及不配套，同时部门之间不协调、相互推诿的情况较为显著；在权责方面，责、权、利不明晰，权责错位、失衡的现象普遍，行政管理人员存在行政权力至上的观念，一些管理人员在对待学生事务上存在明显的懈怠；此外，在管理队伍上，管理人员庞杂，人情岗和养老岗较多，人浮于事，管理人员专业化水平不高；最后，在绩效考核方面，偏重形式，没有合理的绩效考核制度，且缺乏有效的监督和反馈机制。
（二）问题分析。由于高校行政管理部门的机构设置多效仿政府的行政管理，随着高校的功能不断扩大，行政管理的范围和功能也随之变大，并且因控制着各种资源的分配，因此一些行政部门过分关注自身利益，为教学科研服务的思想淡薄。在聘用管理人员上，由于高校重业务、轻行政、重教学和科研人员、轻行政人员的意识普遍存在，往往会将一些学历相对较低、专业技术能力较差的人员或教师的家属安排到基层行政部门，此外，一些高校为引进优秀人才，以解决家属安置问题为条件，促使了人情岗的产生，导致机构人员冗杂，行政管理队伍的整体素质降低，从而影响学校教学科研工作的顺利开展。没有树立起“以人为本”的行政管理理念，在资产管理上较为随意，导致资源的严重浪费，利用率较低。此外，在行政管理人员职责的设置上，大多较为模糊，未对工作的具体内容和职责做出明确的说明和要求，工作人员时间观念较差，部门之间相互推诿，工作效率较低，从而影响教师和学生的各项工作和学习安排。
三、行政管理工作绩效管理体系的构建
在构建该体系的过程中，要注意一下几方面的内容。
（一）明确各岗位职责。首先要科学地分析各岗位，明确各岗位的工作内容、目的、职责权限及职位要求，遵循按需设岗、公开招聘、公平竞争和严格考核的原则，并给各岗位安排合适的人员，以使人岗匹配，避免按人设事、浪费资源和效益底下的问题，使工作人员明确工作重心，从而提高工作效率。同时加强对行政管理人员的培养，使他们树立民主的管理理念，改变行政权力至上的思想，提高自身的综合素质和管理能力。
（二）制定合理的绩效目标。绩效目标是绩效管理工作的中心，它决定着行政管理人员工作的方向和对他们考核的具体标准以及评价他们绩效的依据，因此，合理的绩效目标很大程度上决定着绩效管理活动成败。在制定绩效目标时要考虑各岗位的性质和特点，使目标可以经过努力实现。
（三）制定科学的考评办法并加强对各部门的监督。绩效考评是多行政管理人员的综合评价，用以判断行政管理人员的工作绩效，发现他们实际工作中的问题以及实际表现与初始目标之间的差距，进而确定奖惩程度。同时还应重视师生对行政管理人员工作的评价，以确定今后工作的改进方向，提高行政管理效率。此外，还应加强对各部门的监督，定期检查行政管理人员的工作现状，以便能及时发现问题。
（四）有效利用考评结果。最后还应重视对行政管理人员工作考评结果的有效利用，通过考评结果的及时反馈，将考评结果与他们的教育培训机会、薪酬调整和职位晋升等相联系，使考评能够引导行政管理人员的行为，增强他们对绩效考核的认同，促使他们更好地开展各项工作，从而不断提高工作效率。
作者单位：西南交通大学交通运输与物流学院
参考文献：
高校行政管理效率评价 篇4
高校(尤其是研究型大学)是高层次创新人才培养的重要基地,也是基础研究和高技术领域创新成果的重要源泉。研究型大学在创新型国家建设中具有重要的地位和作用。“985”工程是我国政府为建设若干所世界一流大学和一批国际知名的高水平研究型大学而实施的高等教育建设工程。截止到目前,我国共有39所“985”工程大学。这些大学承担着我国高校大部分的科研项目,占有和使用了我国绝大部分的稀缺优质教育资源,拥有中国最优秀的师资和科研人员和最充沛的科研经费。在我国特定发展阶段教育资源稀缺有限的现实国情下,如何科学地评价这些研究型大学的科研效率,如何合理地配置科研资源、推进创新型国家建设具有重要的现实意义。
效率评价与生产可能性边界密切相关,进行效率评价的关键是构造生产前沿面。生产前沿面的构造有参数法和非参数法两大类。其中非参数方法以数据包络分析法(DEA)为代表,无需假定特定的生产函数形式,而且能够处理多投入、多产出的情形,在高校这种多输入多输出复杂的系统的效率评价中得到了越来越多的应用。Abbott和Doucoliagos (2003)等学者运用DEA方法测算了36所澳大利亚大学的技术效率和规模效率,研究结果表明这些高校的整体运行效率良好[1]。Athanassopoulos和Shale (1997)分别采用DEA和传统绩效评价方法对英国45所大学进行了效率评价[2]。Avkiran (2001)采用DEA方法对澳大利亚大学的整体技术效率和规模效率进行了分析,结果表明这些大学的技术和规模效率运行良好,但大部分大学的运行处于规模报酬递减状况,因此需要减小规模[3]。苗玉凤和田东平(2007)从教育经济学的角度出发,采用数据包络分析方法定量研究了我国高校资源利用效率状况[4]。陈召魁(2011)以教育部直属高校为评价对象进行了基于DEA方法的评价体系的构建和实证分析[5]。郭海娜(2012)选取64所教育部直属高校作为研究对象,运用基于DEA的Malmquist生产率指数方法进行跨期生产率变动研究,实现对教育部直属高校科研效率的静态与动态的全面评价[6]。赵晓阳和刘金兰(2012)使用非参数的DEA和Malmquist指数方法对我国37所“985”高校科研投入产出指标的面板数据进行了静态效率和动态效率变化的综合评价,结果发现我国各“985”高校科研效率整体偏低[7]。罗杭(2013)应用EIMS软件进行超效率数据包络分析对中国“985”高校进行了效率评价[8]。
上述研究虽然也取得了丰富的成果,为我们评价高校的科研效率提供了有益的借鉴,但也存在一定的问题。一是有些研究在选择评价对象时,不太注重评价对象的同质性,评价对象之间缺乏可比性,如将不同类型的大学放在一起评价;二是不区分大学的教学和科研效率,降低了评价结果的针对性;三是在DEA模型的选择上多以早期的CCR模型、BBC模型为主,这些模型虽然简单易用,但也存在有时无法得到客观真实的平均结果以及无法克服多个决策单元同时有效的情况。针对上述问题,本文尝试采用DEA交叉效率模型对我国34所“985”工程大学(去掉中国人民大学、北京师范大学、中央民族大学、华东师范大学等4个文科高校以及国防科学技术大学)的科研效率进行评价,以期得出一些有意义的结论和启示。
2 研究设计
DEA是1978年由美国著名的运筹学家Charnes等(1978)以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法[9]。DEA是根据一组关于输入-输出的观察值来估计有效生产前沿面的统计分析方法。DEA模型是用来研究具有多个输入、特别是具有多个输出的投入产出效率的有效方法,DEA模型不仅可以通过线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上,同时还可获得“规模有效”“技术有效”等许多有用的管理信息。因此,DEA比其他的一些方法优越,用途也更广泛。
一些早期的DEA模型(如CCR模型、BBC模型等)在相对效率的估计过程中以决策单元输入输出的实际数据求得最优权重,虽然这样做排除了很多主观因素,具有很强的客观性,但仅仅使用简单的自评方法有时候可能无法得到客观真实的评价结果,各决策单元采用的权重也不统一。因为在自评模型中每个决策单位会自发地根据自己的情况选择对自己最为有利的权重,然而这些权重不能代表所有决策单元的情况和意愿。Sexton等(1986)对早期DEA模型进行了完善和改进,提出交叉效率评价方法。这种方法通过使用自互评体系取代单纯的自评体系,从而得到更加客观有效的效率值,可以在很大程度上克服早期DEA模型所存在的缺陷[10]。
对于m个输入、n个输出的k个决策单元,用(xi,yi)表示第i个决策单元的投入产出向量,用(u1i,u2i,…,uni)和(v1i,v2i,…,vmi)分别表示运行第i个决策单元的CCR模型所得到的输出和输入权重。基于CCR模型,定义交叉效率矩阵如下:
其中,主对角元素hii(i=1,2,…,k)为自评价值,非对角元素hij(i≠j)为交叉评价值,表示运行第i个决策单元时,第j个决策单元所获得的得分。
如果(u1i,u2i,…,uni)和(v1i,v2i,…,vmi)的最优值不唯一,可以根据实际情况选择确定的策略,常用的有压他型(aggressive)策略和利众型(benevolent)策略两种。压他型策略在第i个单元选择最优解时使自己效率最大化,二级目标是使其他决策单元交叉效率最小化。利众型策略的二级目标则是使其他决策单元的交叉效率也最大化[11]。
在得到决策单元的输出和输入权重后,就可以计算出第i个决策单元的总得分,按照的大小可以给决策单位的交叉效率进行排序。
在高校科研投入和产出的指标选择上,本文结合前人的研究以及数据的可得性,选择R&D人员和R&D经费两项指标作为高校的科研投入指标,选取专著、学术论文、技术转让当年实际收入和成果授奖作为高校的科研产出指标。
3 计算结果与分析
本文的数据主要来自2013年和2014年《高等学校科技统计资料汇编》。考虑到投入产出的滞后,高校科研投入变量采用2013年的数据,产出变量采用2014年的数据。各变量的描述统计量见表1。
从表中可以看出,即便同为研究型大学,各“985”工程大学的科研投入和产出差异非常大。在R&D人员方面,最多的是吉林大学,R&D人员有8 501人,最少的厦门大学还不到500人;在R&D经费方面,最多的是浙江大学,R&D经费高达31.2亿元,最少的中国海洋大学,只有2.7亿元;科研产出的差别也很大,有些大学的某项科研产出为零。
根据前文所描述的DEA交叉模型,运用Matlab6.5软件对所取样本的数据进行处理,得到了如表2所示的我国34所“985”工程大学的科研效率值。
从计算结果来看,2014年我国34所“985”工程大学的DEA交叉效率平均值为0.4426,其中DEA有效的院校共有11所(交叉评价对角线元素等于1的大学),分别为清华大学、中国农业大学、东北大学、东南大学、厦门大学、武汉大学、华中科技大学、中南大学、华南理工大学、重庆大学和兰州大学,占总体的比例为32.35%,这1 1所高校的科研活动投入产出比例合适,科研活动的交叉效率达到了相对的最优,而未达到DEA相对有效的高校共有23所,占总体的比例为67.65%。这表明我国“985”工程大学科研活动效率总体水平偏低,还有大部分高校的科研活动未能达到相对有效。
从具体排名来看,科技交叉效率位居前三位的高校分别是武汉大学、中南大学和东北大学。这三所大学虽然R&D人员和R&D经费在34所“985”工程大学中都不是最多的,但这些高校通过对科研资源的优化配置得到了较高的科研产出水平。如武汉大学2013年的R&D人员和R&D经费分别为2 579人和10.12亿元,在34所“985”工程大学排名仅为第12和20名,但其2014年的学术论文、鉴定成果和成果授奖数分别达到了8 259篇、47项和69项,在34所“985”工程大学排名为10名、5名和5名。而一些综合实力较强的大学如北京大学、浙江大学,虽然其R&D人员和R&D经费都较高,但由于在R&D人员或R&D经费存在冗余,其R&D资源没有发挥出应有的作用。
上述分析结果表明,近年来虽然我国在逐步加大“985高校”科研资源的投入力度,但这些高校的科研活动绩效并没有达到理想的效果,科研资源没有被切实有效地利用。2014年34所“985”工程大学R&D人员的人均研究经费达到了47万元,这说明我国高校的科研经费投入相对于科技人力的投入已经达到了较高的水平,因此“985”工程大学应更加重视科技经费的合理配置和有效利用,而非继续一味地追求加大R&D经费的投入力度。
为了在高校科研效率的评价中反映科研产出质量的影响,本文还分别以国外及全国性刊物发表论文数量和国家级奖项分别代替学术论文发表数和成果授奖数,采用DEA交叉模型重新对34所“985”工程大学的科研效率重新进行评价,得到2014年我国34所“985”工程大学的DEA交叉效率平均值为0.4088,比不考虑科研产出质量时要低。因此,“985”工程大学不仅要进一步通过科研管理体制的完善来增加科研产出的数量,同时还应遵循国家重大需求,瞄准相关研究领域的国际前沿,提高科研成果的质量。
参考文献
[1]M.Abbott and C.Doucouliagos.The Efficiency of Australian Universities:A Data Envelopment Analysis[J].Economics of Education Review,2003(22):89-97.
[2]A.D.Athanassopoulos and Estelle Shale.Assessing the Comparative Efficiency of Higher Education Institution in the UK by Means of Data Envelopment Analysis[J],Education Economics,1997,5(2):117-134.
[3]N.K.Avkiran.Investigating Technical and Scale Efficiencies of Australian Universities through Data Envelopment Analysis[J].Social—Economic Planning Sciences,2001(35):57-80.
[4]苗玉凤,田东平.基于数据包络分析的高校效率评价[J].科技与管理,2007(5):138-140.
[5]陈召魁.高校R&D投入产出滞后性与相对效率评价研究[D].天津大学硕士学位论文,2011.
[6]郭海娜.教育部直属高校科研效率评价研究[D].苏科技大学硕士学位论文,2012.
[7]赵晓阳,刘金兰.基于DEA和Malmquist指数的“985”高校科研投入产出效率评价研究[J].电子科技大学学报(社会科学版),2013(3):94-100.
[8]罗杭.2011年中国“985”大学效率评价——效率水平排序、影响因素研究与松弛变量分析[J].清华大学教育研究,2013(2):87-95.
[9]A Charnes,W.W.Cooper,E.Rhodes;Measuring the efficiency of decision—making units[J].European Journal of Operations Research,1978(2):429-444.
[10]Sexton TR,Silkman RH and Hogan R.Data envelopment analysis:critique and extension.In:Silkman RH(ed).Measuring Efficiency:An Assessment of Data Envelopment Analysis[D],Jossey—Bass:San Franciso,1986.
高校行政管理效率评价 篇5
摘要：
对于高校内部行政管理系统来说，提高其管理效率是一项很核心任务。笔者认为：提高高校行政管理效率的主要途径：一是明确认识教育行政管理对象，矫正对其认识;二是合理完善高校行政组织管理机制;三是提高高校行政管理人员综合素质。
关键词：高校 行政管理 效率 探究
一、明确管理对象，矫正对其认识
管理制度是为管理对象而建立，它的建立内容与管理对象密切相关。只有明确认识到管理对象的各方面特点和需求，并根据该对象自身需要采取相应的管理措施，才能使行政管理工作开展得收放自如，这样管理工作才事半功倍。高校行政管理主要体现在对于教学科研、党政工团、教学辅导、校办企业、对外科研服务等行政管理中，所以行政管理是一项复杂繁重的工作，其管理对象也涉及到不同职位的成员，在此主要将其管理对象分成大类作分析。
1.教师。
师者，“传道授业解惑也”，教师是一项非常体面又受人尊重的职业，作为教师应该严格规范自己的言行举止，立身作则，为学生做好榜样，这就要求教师在专业素质方面、思想道德方面、职业素养方面有较高的能力和觉悟。所以，管理教师这项工作必须由专业管理人员依照遵循教学规律的方式进行。
2.学生。
学生高校是接受教育的主体，高校的一切管理措施的最终目的都是为了更好地服务于受教育者。高校学生经过层层考试选拔最后升入高等学府，认知、处理事物的能力相对较高，更能适应和接受新事物、新思想，行政管理工作者应及时观察学生们的`思想动向，在秉承“学术自由”的规则下，适时采取措施指引和矫正学生心态，以防其走向偏激或极端。另外，“世界上没有两片完全相同的树叶”，学生们的天性、背景、经历、生活环境等不尽相同，另外高校学生学历也分为本科生、硕士生、博士生等，所以每个学生都有自身特殊的地方，教育行政管理者需要因材施教、分门别类地制定制度来规范和督导学生，这样管理方法与学生问题相匹配，可以提高管理效率。
3.教辅人员。
也称教导辅助人员，如在图书馆工作人员，相对教师和学生，教辅人员的所占比例较小，但由于其中人员来源复杂，可能是普通职工，可能是教师，可能是退休干部，也可能是其他职位人员，对于这种职位的群体，可以根据他们共同特点设立相应管理办法。
4.行政干部。
行政干部人员也较少，其主要任务是接受有关上级部门领导的指示，对学生日常学习生活进行管理，属于行政教育体系中的指导人和决策人。
5.后勤职工。
这一职业群体成员主要来源于有关企业干部和普通职工，所以对于这一职位成员的管理方法与其他略有不同，随着实践的推移，企业化管理将逐渐进入高校行政管理体系。以上各层次人员构成了高校行政管理的结构，其中级别层次是：党委书记和校长属于学校相互独立的最高管理级别，都直接对学校的各主管领导进行任命和管理，学校各主管领导又直接领导管理各系、处中层级别的行政管理干部，然后处于最下层级别、直接对中层行政管理干部负责的是教研干部、学生、教辅人员、党政干部、企业职工等。这些不同级别的人员可以在不同职位间转换，比如升职、转业、退休等情况，这就要求行政管理人员及时改进和调整行政管理措施，以便适应管理对象各种情形的发生。
二、合理完善教育行政机制
我国高校行政组织指定的规章制度一般都很明确，一般学校里的管理组织分工清楚、管理理性化、领取固定薪水，这种状况导致相应的管理组织存在弊端。应当及时采取措施填补和矫正。
1.避免各自为政，促进分工协作。
学校各个级别层次分明，同一级别和层次人员也互不交流，由此可能导致一些弊端：行政人员官僚化，只知道听从上级命令，指挥下级工作。比如行政系统只会接受上级下发的命令，然后根据命令采取行动，却不顾及教学系统是否实际适用该命令，各体系之间不能相互交流、通融，达不到默契合作、相互支持的境地，甚至有的部门之间相互抵制、排挤，造成不必要损失，大大降低了行政管理效率。解决这一弊端，根据业务开展，需要坚持分工协作这一工作原则，学校组织建设要进行严格分工，并建立有效的调节机制，只有各部门之间相互合作，工作才能有效地进行。
2.避免组织自我膨胀，进行精兵简政。
自我膨胀大多数是组织身不由己的趋势，可能会由于很多种原因造成，比如，新建机构需要纳入成员，基层干部分派到某地实践，部门工作繁忙需要增加职位等。除此之外还可能由于关系和人情等而接受多余的、不必要的成员，甚至因人设职，增加了冗余的人员和机构，也增加了不必要资金支出带来的浪费。最终致使部门走入恶性循环的轨道里，各个部门成员相互推卸责任、无实际作为，为体现其“业绩”，不惜人力、财力，以虚无形式主义开展不必要的工作，不但没有实际效果，还可能会干预到其他人正常工作的进行。对于这种现象，必须严格限制相关机构和部门的设置，提高有关人员进入部门的门槛儿，除去各种不必要的机构和工作人员，精简部门员工。可以通过优胜劣汰、适者留下的方式进行选拔，另外在日常任职期间，应当时常开展教育培训工作，增强员工综合素质和能力。此外，在管理观念和方式上还遗留着封建旧思想，以为既然坐上这一职位即可高枕无忧，日常疏于工作管理，在其位不谋其政，放任自己的懒散，使整体行政管理系统无法形成衔接体系。还有行政管理人员较多，系统庞大，左右推脱，效率不高。加上行政管理人员进入事业编制的“终身制”制度，就使更多人可以终身不劳而获、增加行政管理体系的开支负担。因此，高校应当实行全体员工合同制，遵循“公平竞争、公开招聘、择优聘任、严格考核、按需设岗、和约管理”准则，严格强化岗位聘任和后期考核制度。最后，需要制定各种管理条例和规章制度，以便良性发展高校的行政管理工作，使其有法可依、有据可循。为了提高高校行政管理的民主观念和透明度，学校应当实施开放性的管理工作。可以设立相应的相互约束制度和奖励制度，以便转变员工散漫的工作态度。但是这一切制度又都要围绕一个基本原则设定，那就是“以人为本”，因为所有管理成员：如老师、学生、干部等，都是具有理性和感情的人，采取的措施应当适度，使大家在最佳状态下发挥才能。3.避免职务饱和，激励员工上进心。科层组织结构具有权利分层和职位分类的特点。在科层组织中，级别越高，职位越少，然而因为一般员工的薪资与职位级别挂钩，员工们的奋斗目标是级别晋升。高层管理职位已经饱和，自身按资历排队尚需要一定时间才能升迁，使得下级成员失去了努力进取动力。况且，上级饱和职位人员中还可能存在不称职的人，使得下级成员人心不一，没有工作劲头。这时需要建立“平者让、能者上、庸者下”激励机制，任用好各类人才。
三、提高高校行政管理成员的综合素质
高校行政管理人员承担着学校大大小小的管理，对全校师生和其他工作人员负责，他们自身心理素质、业务知识、政治思想、工作能力、道德修养等高低程度，和他们时间与效率观念的强弱，对于行政管理工作的效率具有直接的影响作用。应当全面调动他们对于工作的积极性，提高全体工作人员的素质和效率。可以通过全面、系统对他们进行职业培训和教育，当员工对于工作的认识达到一定临界点，会越来越热爱教育行业、希望为教育事业做出一些自身的贡献;懂得教育教学应遵循的规律，学会使用科学有效地方法进行管理工作;与时代接轨，适时对管理体系进行改革和创新;熟练操作办公软件，提高获取信息的速度，适应快速发展的信息化社会。高校行政管理体系对整个学校管理系统来说，如同支撑一个人行为的骨架，没有了教育行政管理系统，教育系统将一盘散沙，没有目标和方向，提高行政管理系统的效率对于学校教育与教学工作的顺利进行和快速开展非常重要。综上所述，提高行政管理工作效率，首先清楚认识管理对象特点，然后根据不同需求，制定相应管理措施;合理完善教育行政机制，可以通过促进分工协作、采取精兵简政、避免职务饱和等;另外，通过不断地教育和培训，全面提高行政管理成员综合素质，提高高校行政管理人员管理能力。
参考文献：
[1]龙耀,黄崴.中国高等教育行政研究综述[J]现代大学教育,.
[2]周勇军,刘慧宇.关于提高高校行政管理效率的研究[J]教育探索,2011.
高校行政管理效率评价 篇6
【摘 要】高等教育对社会人才培养有着深远意义，注重高等教育体制改革是我国教育部门长期工作重点。新时期国家对专业人才培养计划提出了新目标，要求高校注重内部教务管理模式调整，以最优化管理方式参与现代化人才教学活动中。本文分析了影响高校教务管理工作的相关因素，提出完善教务管理体制工作的综合对策，保证高校专业教学活动按照预定计划实施。
【关键词】高校 教务管理 影响因素 对策
国民产业经济取得了优异的发展成就，各类专业人才培养模式取得了先进的成效，改变了早期落后的社会人才供应局面。高校是我国各类人才培养的主要机构，高等教育工作质量水平关系着人才战略实施成效，重视教务管理活动是不可缺少的内容。基于现代教务管理工作存在的问题，应努力提升学校教务工作模式的不足之处，重新整编符合校内教学活动的管理体系。
一、高校教务管理内容
“十二五”计划明确要求高校做好教学事务调整工作，根据市场经济发展趋势拟定人才战略计划，为专业人才培养提出科学的战略决策。教务管理已经成为高校办学体系十分重要的工作内容，既涉及了专业教学工作指导方向，又对整个教学体系提出了科学的规划意见。参照教育部门提出的有关规定，教务管理是指学校中跟教学活动有关的行政工作，包括：教学计划、学生学籍、网上选课、课表编排、实践安排、免修重修、考试事务、等级考试、学生成绩、教学考评、毕业处理、教材管理等方面。基于高等教育体制改革趋势下，高校需注重教务管理工作模式的优化改进，为学生创造更加稳定的专业学习环境，提升校内专业人才培养的总体水平。
二、影响高校教务管理效率的因素
教务管理是根据一定的社会要求与教学目的和学生身心发展的特点，由教师的教和学生的学所组成的双边活动过程，这个过程是由教师、学生、教学内容和手段等要素构成。教师是教务管理的主导因素，学生是教务管理的主体因素，教学内容和手段是教务管理的客观因素。具体来说，影响高校教务管理工作效率的因素包括：
1. 观念因素。高校作为国家人才培养的主要服务机构，一直以来注重专业课程教学改革工作，努力提升校内专业生教学质量水平。高校对教务管理工作缺少先进的理念指导，从思想观念方面忽略了教务管理工作的时代必要性，导致整个管理方案无法按照预定流程实施。比如，高校一直注重专业课程考评工作，在教务管理方面的调控力度不足，限制了校内教务管理工作的正常实施，不利于专业课程教学活动开展。
2. 体制因素。教务管理工作是一项复杂的教学管理活动，需要有专项教学体制为指导，才能遵循教育部门规定展开教学活动。相反，高校在教学期间设定的教务体制不合理，必将限制校内管理工作的进行，给教务管理人员带来多方面的困境。比如，教学计划编制过程中，学校对教师课程编排的考评体制不足，教师盲目地编制专业课程教学方案，课表编排不符合高等教育部门规定等，这些都是降低教务管理效率的直接性因素。
3. 执行因素。受到教育部门的宏观调控，高校逐渐拓宽了教务管理工作的指导范围，为高校提供了相对应的教务工作模式。但是，高校本身在教务方案执行方面的力度不足，阻碍了教务管理方案的正常执行，学生与教师日常教学活动得不到充分的保障。此外，教务管理体制执行力度不足，学校考察教务工作过于形式主义，这些都是教务管理执行不当的表现。若不及时改变落后的教务工作方案，势必降低了教务管理水平。
三、新时期高校教务管理的综合对策
为了避免传统教学体制带来的不利影响，高等院校开始探讨教务管理工作改进方案，对影响高校教务管理工作效率的因素展开总结，最终提出了一套符合高校可持续发展的教务工作模式。笔者认为，教务管理工作改革需从过程管理、业务管理、质量管理等方面进行，保障校内专业教学活动有序开展。
1. 过程管理。教师教学的过程是由备课、上课、课外辅导、作业批改、成绩考评五个基本环节所构成。学生学的过程是由课前预习、听课、复习巩固、考查、掌握和运用五个基本环节所构成。教学过程的管理，也就是如何按照教学过程的规律来决定教学工作的顺序，建立相应的方法，通过计划、招待、检查和总结等措施来实现教学目标的活动过程。
2. 业务管理。教学业务管理是对学校教学业务工作所进行的有计划、有组织的管理活动。教学业务管理是学校教学管理的重要组成部分，它决定着学校教学管理的水平，完善校内业务体系安排对教务管理具有很大的帮助。学校要根据内部教学计划做出相应调整，适当地编制教务工作改革方案，为广大师生提供优越的教学环境。
3. 质量管理。教学质量管理是按照培养目标的要求安排教学活动，并对教学过程的各个阶段和环节进行质量控制的过程。学校教学管理的中心任务在于提高教学质量，定期对专业课程教学情况实施综合考虑，能够促进教师教学工作的改革进步，全面提升专业教学质量水平。教务管理体系注重教学质量改革，也是当代高等教育的必然要求。
4. 监控管理。教学监控分为教学质量监控和教学过程监控。所谓教学质量监控，就是根据课程对教学的要求，对教学的过程和情况进行了解和监测，找出反映教学质量的资料和数据，发现教学中存在的问题，分析产生问题的原因，提出纠正存在问题的建议，促进教学质量的提高，促进学生学习水平的提高和教师的专业发展。
【参考文献】
[1]倪宇斌.高校教务管理系统辅助成绩管理工作中的问题与对策[J].成功（教育），2010（04）.
高校行政管理效率评价 篇7
1 文献综述及简评
高校人文社科科研效率是效率原则在高校人文社会领域的具体应用,用于评估相关资源的有效配置和使用。国外对人文社科效率的评价研究较早,如1993年Johnes对英国部分大学经济系研究绩效的评价[1];Warning对德国不同政策大学的人文社科科研效率的分析[2]。国内对人文社科效率的评价起步较晚,主要在3个层面展开:一是对高校人文社科评价指标体系的研究。姜春林等认为创新、价值、质量、影响力、显示度是人文社会科学的主要评价指标,并分析了指标的内涵及其关系,研究认为创新、价值和质量是内在指标,影响力和显示度为外在指标,内在指标和外在指标互为补充、相互印证[3];熊渠邻等运用层次分析法和德菲尔法,从学术论文、学术著作(含教材)、人文科学奖和学术交流等研究成果以及专家团队、科研平台、科研项目等研究基础两个层面构建了高校人文社会科学学术影响力评价指标体系[4]。二是从单一产出指标分析某一区域高校人文社会科学的发展。隋秀芝等基于浙江省32所地方本科院校在2005—2012年8年间被CSSCI收录论文数,从不同学科的论文数量、院校分布、发展趋势和发展特征等角度,分析了浙江省高校人文社会科学学科发展状况与水平[5];余平静等对成都市2000—2012年哲学与人文社会科学的研究成果进行了统计分析,提出了加强优势学科经费投入、建立科学的人才激励机制、夯实基础条件、促进院校间学术交流与合作等对策建议[6]。三是对高校人文社科的科研效率进行实证分析。姜彤彤基于DEA分析方法,对我国30个省份高校2001—2011年每年的人文社科科研效率及其区域差异情况进行评价分析,认为各省高校科研效率存在差异,特征不明显,但各省高校各自效率(技术、纯技术和规模)的均值较高,且呈现逐年下降的趋势[7]。
从国内研究看,对高校人文社科科研效率的研究已起步,但仍有所欠缺:一是研究指标体系的多,而实证分析的少;二是实证上集中在分析某一地区单一指标的数据分析,对高校人文社会科学整体活动效率分析的少;三是缺乏对不同类型高校人文社会科学研究效率的分析。因此,本文以2010—2012年高校人文社会科学投入产出数据为基础,利用前沿随机方法(SFA),实证分析各类型高校人文社科科研的整体效率,以弥补现有研究的不足。
2 评价模型及数据
按照是否进行分析模型的参数估计可将效率评估模型分为参数法和非参数法。参数法和非参数法分别以计量经济学和统计学为理论基础。参数法以随机前沿方法(SFA)为代表,其他如最小二乘法(OLS);非参数法应用较多的为数据包络分析法(DEA),类似的还有全要素生产率指数法(TFP)。与SFA相比,DEA模型对评价指标相对敏感且不能直接检验结果的显著性;当约束条件较多而样本有限时,DEA评价的有效性难以保证。而且,根据实际需要,SFA模型可添加无效率函数,以便于对效率因素影响进行分析。此外,SFA和DEA在前沿面的选择、是否能测量多投入、多产出效率、能否区分误差来源、是否提供相关统计检验值和是否考察输入对输出的影响过程及相对重要性等方面各有不同。原长弘等在综合Collie、Rao、吴洁、李文利等前人研究的基础上,总结给出了SFA和DEA的异同点[8],见表1。
表1 SFA与DEA的相同与相异点
基于这些考虑,我们采用SFA方法评估高校人文社科科研的整体效率。1977年,Aigner,Lovell,Schmidt[9]和Meeusen,van den Broeck[10]都认为技术非效率u和随机扰动v是生产无效率的主要来源,相应提出的SFA基本模型为:yi=βxi+(vi-ui)(1)
在具体运用SFA方法时,可选择生产函数或成本函数对组织效率进行评估。考虑到高校科研活动的多产出情况,在具体分析模型选择上,本文采用Battsese和Coelli(1995)将时间变量引入后的成本函数模型;在投入产出指标量,基于数据的可得性和可比性,选择各高校的社会科学科研经费总额为投入成本指标,在产出指标上,立足于学校教育、科研和社会服务的三大职能,选择最能体现人文社科研究成果的立项课题数、发表论文数和提供的研究及咨询报告数为多产出指标;最后利用2010—2012年我国高校人文社科科研数据,对不同类型高校人文社科科研效率水平进行测算,具体研究模型为:
模型中C为各类型高校的社科科研经费总额(万元),Item为立项课题数,Paper为发表的论文篇数,Report为研究和咨询报告数,i为高校类型序号,t为年份。β,η为待估参数,vit是随机扰动变量,uit是非负变量,代表生产中的技术非效率;vit和uit~(0,σv2)且均服从独立一致分布,vit与uit相互独立。
根据《中国教育统计年鉴》的统计口径,将包含人文社科研究的中国高等教育学校主要分为九大类型:综合大学、理工农医院校、师范院校、语文院校、财经院校、政法院校、体育院校、艺术院校和民族院校。研究的面板数据为2010—2012年各类型高校的相应数据,数据均来源于2011—2013年《中国教育统计年鉴》。
3 实证结果及分析
利用CEPA中心Coelli设计的Frontier4.1分析软件,根据式(2)~(5),对中国各类型高校人文社科2010—2012年的科研投入产出面板数据进行最大似然估计,并进行效率分析。具体估计和分析结果见表1和表2。
3.1 中国高校人文社科科研生产函数分析
由表1检验结果可知,模型的单边似然比检验结果在1%水平下显著,表明不同类型高校人文社科科研效率间是有差异的。测量效率的变差率γ的零假设统计检验是判断边界成本函数有效性的标准。由参数γ的估计值等于0.776,说明式(2)中误差项(vit-uit)有着较为明显的复合结构,即不同类型高校人文社科研究中成本差别主要是由成本无效率造成的,占77.6%;而有22.4%是由于随机因素造成的。而且,检验结果还表明参数的单边似然比检验统计量12.457远大于约束条件为1,显著性概率为0.01的混合卡方分布临界值,于是拒绝γ的零假设,即证明我国高校人文社科研究中存在成本无效率现象。
表1 随机前沿模型的参数估计值
注:*表示在0.01水平下显著,LR为似然比检验统计量,符合mixed chi-square distribution(混合卡方分布)。
3.2 各类型高校人文社科科研效率分析
中国各类型高校人文社科2010—2012年科研效率计算结果见表2。
表2 中国各类型高校人文社科2010—2012年科研效率
总体来看,我国高校人文社科科研效率尚可,三年平均效率值为0.811,并呈现出缓慢改善的态势,从2010年的0.799提升至2012年的0.830。但0.811的平均值与生产前沿面相比,仍有近20%的提升空间;而且从生产函数的回归结果看,科研投入的增加带来的更多的是立项课题的大幅增长(β1=0.206),而产出的论文数(β2=0.107)和贡献的研究及咨询报告数(β3=0.113)增长幅度仅为其一半左右,这应该引起高校科研管理部门的警惕,从一个侧面反映出高校人文社科科研成本的无效率。
各类型高校人文社科科研效率均值差异并不大,且三年间各类学校的效率值排序变化情况不大,发展较为均衡。综合类大学人文社科科研表现最佳,2012年效率值达0.838,为三年中各类高校中效率值最高的学校;且三年效率均值为0.814,也为九类高校之首。民族类院校表现欠佳,三年效率均值为0.804,排在九类高校最后。其他各种类型的高校间效率值差异并不大,但效率值都未能达到1,说明各类型高校人文社科科研的的实际产出在现有条件下并未达到最大产出,仍有进一步提升改善的空间和余地,需要各高校充分发挥和挖掘现有投入的作用发挥,从节约投入、提高产出两方面着手,最大程度地实现资源的有效配置。
4 简要结论及建议
效率问题始终是组织生存和发展关注的焦点,高校人文社科研究工作也概莫能外。本文利用对数随机前沿模型,实证分析了2010—2012年我国九大类型高校人文社科的科研效率,主要结论有:在我国高校人文社科研究活动中,存在着成本无效率的现象;科研投入的增加带来的更多的是立项课题的增长,而论文和报告的增长相对较弱;各类型高校人文社科科研效率存在差异,但整体呈现稳步提升的态势。为进一步推进我国高校人文社科研究的健康发展,高校仍需要在人财物投入、资源配置、评价机制、管理体制上做进一步的改进和完善。
参考文献
[1]Johnes G,Johnes J.Measuring the research performance of UK economics departments:An application of data envelopment analysis[J].Oxford Economic Papers,1993(2):332-347.
[2]Warning S.Performance differences in German higher education:empirical analysis of strategic groups[J].Review of Industrial Organization,2004(24):393-408.
[3]姜春林,孙军卫,田文霞.人文社会科学成果评价若干指标内涵及其关系[J].情报杂志,2013(11):43-50.
[4]熊渠邻,阮建海,李雨露,等.高校人文社会科学学术影响力的评价指标体系研究[J].西南师范大学学报:自然科学版,2013(11):40-44.
[5]隋秀芝,李炜.地方高等院校人文社会科学学科发展评价研究——基于浙江省32所本科院校CSSCI收录论文的实证分析[J].中国高教研究,2014(4):68-73.
[6]余平静,孙璐薇,张宇.成都市2000—2012年哲学与人文社会科学论文产出状况及对策分析[J].科技情报开发与经济,2014(1):155-158.
[7]姜彤彤.我国各省高校人文社科科研效率评价及区域差异研究[J].科技管理研究,2014(15):92-96,123.
[8]原长弘,高金燕.基于SFA的高校科技产业成本—效益效率及其影响因素实证分析——来自教育部直属高校的证据[J].技术与创新管理,2013(1):50-56.
[9]Aigner D J,Lovell CAK and Schmidt P.Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Function Models[J].Journal of Econometrics,1977(6):21-37.
高校行政管理效率评价 篇8
本文研究是将DEA交叉效率分析与指标体系构建与DEA效率关系相结合,相关综述以这两个方向文献展开。DEA方法计算的各决策单元有效性结果与所选用的指标体系是密切相关的。对于同一决策单元集合,其DEA效率值在不同的指标体系下可能差异度很大,因此确定公平有效的指标体系是DEA效率分析的一个关键。针对指标体系构建与效率关系的研究相对小众。其中盛昭瀚等[5]提出了指标特性与DEA有效性的关系,探究了对于某一组决策单元,当评价指标增加时,决策单元有效性的变化规律。何静等[6]针对只有投入(出)指标的DEA效率分析进行了研究,讨论了相关的性质。王应明等[7]提出了成分DEA的概念,并探究了DEA逐个分析投入或者产出的成分DEA模型及其性质。叶世绮等[8]提出了确定指标体系的B-D方法,能够有效的寻找全面详细而精简得当的指标体系。赵镇以及叶世绮[9]等人就对高校教育的资源配置问题的指标体系进行了讨论,并构建了一套指标体系进行了DEA效率评估。国际上Cook、Kress和Seiford[10]提出了以序数词作为投入产出变量的DEA模型。Aliakbarpoor和Izadikhah[11]构建了一种测量实际DEA运算评估中指标体系下存在的非理想的序数词的数据模型。
DEA交叉效率分析方面研究,在国际上,Sexton等提出的交叉效率[12]作为DEA理论的拓展,针对DEA效率无法有效对DMU进行评估和排序,构建了一个交叉效率矩阵,利用自评和他评的思想,不仅考虑自身的最优权重,同时也考虑其他DMU的最优权重,使之能够从全局最优的角度来思考和评价问题。Doyle等[13]提出了旨在保证交叉效率唯一性的激进型模型和仁慈型模型,Wu等[14]提出中立型模型,旨在综合激进型模型和仁慈型模型这两种经典的选择策略,提出在选择最优被评价的决策单元的时,考虑权重对于被评价的决策单元的适合性。Wang等[15]提出了如何基于多种交叉效率模型的选择最优模型的一些准则。国内方面,吴杰等[16]综述了交叉效率三个方面的研究并展望了交叉效率研究的未来,指出了交叉效率合作与竞争博弈的发展方向。王金祥[17]提出引入DEA超效率分析进行交叉效率评价,消除在交叉效率评价中有多个被评价决策单元为1导致无法比较的问题。
综上所述,目前指标体系与DEA效率关系研究,都是以统一的指标体系作为假设条件,无法处理现实社会上存在的,处于主张不同评价指标体系的集团中的决策单元效率评价问题。而这样的问题,在大学不同院系效率评价、中国东中西部不同区域的省市效率分析、企业内部不同部门间员工的效率比较等方面都有着现实的研究和应用价值。
鉴于此,针对双集团间差异化指标体系下效率分析问题,本文借鉴“求同存异”的理念,引用交叉效率的思想,提出一种新的指标体系集成方法,即对双集团各自的投入产出指标体系进行交并集运算,在此基础上,通过组合变化,形成多种效率计算路径,并探讨对这些结果的集成方法,最后通过算例展示了方法的可行性。
1 指标差异化的双集团效率分析模型
1.1 双集团效率分析基本设定
(1)双集团及对应决策单元:设定G1和g1代表两个集团。
设,其中代表G1中第j个决策单元,|G1|代表G1集合的个数。全文中|·|代表一个集合的个数。设,其中DMU2j代表G2中第j个决策单元。
(2)投入指标集:设定I1和I2分别表示集团G1和G2的投入指标集,其中,I1i表示G1集团投入指标集的第i个投入指标;同理I2设为。
(3)投入指标属性值:,DMU1j在I1上的属性值集合设为X1j,,其中xj1i为DMU1j在I1i指标上的属性值。类似,
(4)产出指标集:设定O1和O2分别表示集团G1和G2的产出指标集,其中,Oi1表示G1集团投入指标集的第i个产出指标;同理O2设为。
(5)投入指标属性值:,DMU1j在I1上的属性值集合设为X1j,,其中xj1i为DMU1j在I1i指标上的属性值。类似,,DMU2j在I2上的属性值集合设为X2j,,其中xj2i为DMU2j在I2i指标上的属性值。
(6)产出指标属性值:类似投入指标属性值设定,,DMUj1在O1上的属性值集合设为Yj1,,DMUj2在O2上的属性值集合设为Xj2,。
1.2 基于“求同存异”指标集融合
“求同存异”,顾名思义,即找出共同点,保留不同意见。这一思想根植于中国传统文化,并且是周恩来总理处理复杂关系、解决复杂矛盾一以贯之的思想方法和行为模式[18]。借鉴求同存异的思想,在寻求双集团指标体系的融合共识过程中,指标“求同”,寻找共同点,即在双集团各自指标集中寻找共同指标;指标“存异”,搁置争议点,即在两集团的指标体系中对于不同的指标,予以保留。因此,通过对双集团的投入产出指标体系分别进行“求同”、“存异”运算,可以获得以下四类结果。
1.2.1“求同存异”的指标集运算。
定义1投入指标“存异”运算Iand:Iand=I1∩I2,即集团和的投入指标集进行交集运算;
定义2投入指标“求同”运算Ior:Ior=I1∪I2,即集团G1和G2的投入指标集进行并集运算;
定义3产出指标“存异”运算Oand:Iand=O1∩O2,即集团G1和G2的产出指标集进行交集运算;
定义4产出指标“求同”运算Oor:Ior=O1∩O2,即集团G1和G2的产出指标集进行并集运算;
1.2.2 多路径效率分析方法构建。
通过指标集“求同存异”运算,形成的投入和产出指标集,分别进行两两组合,能够形成四套效率分析指标体系,同时综合集团G1和G2原有指标体系,针对在双集团所有决策单元可以进行以下六类效率分析:
定义5效率e11,以集团G1的投入产出指标体系对所有DMU进行效率分析值,其中e11的上标表示产出指标、下标表示投入指标;对于,其效率值为,其效率值为,以下设定类似。
定义6效率e22,在集团G2的投入产出指标体系对所有DMU进行效率分析值。
定义7效率eorand,由Iand和Oor所形成的指标体系下对所有DMU进行效率分析值。
定义8效率eorand:由Ior和Oand所形成的指标体系下对所有DMU进行效率分析值。
定义9效率eandand:由Iand和Oand所形成的指标体系下对所有DMU进行效率分析值。
定义10效率eoror:由Ior和Oor所形成的指标体系下对所有DMU进行效率分析值。
值得注意,当对G1,G2集团的投入产出指标集进行“求同”运算可能产生了空集情况,则将其忽略,形成的效率分析路径将减少;而进行“存异”运算时,对于可能会产生的G1或G2集团里DMU在某个指标下属性值空缺情况,用0赋值,即假设在该指标下属性值为零。
1.2.3 不同效率分析值相关性分析。
以下针对这六类效率值之间大小关系进行讨论,这里设定统一G1和G2中的DMU,即,分析DMUj在不同效率计算路径下的大小关系。
设一个效率分析问题D有|I|个投入指标I和|O|个产出指标,令DMUj表示为第j个决策单元,DMUj的各投入指标值及对应指标权重和产出指标值及对应权重分别用xij及wij和yrj及urj来表示,其中。
对于投入指标减少的Di-问题(即),对于DMUj,其DEA效率(按照DEA基本型CCR模型[1]进行分析)计算如下:
显然,当(D)问题中令I-Ii-的指标分量的权重向量为0时,(D)模型等同于(Di-1)模型,因此(Di-)模型中,其每一个可行解均是(D)中的可行解,因此。
结论1当投入指标集是原决策单元投入指标集的子集时,有效的决策单元一定存在于原决策单元中,且原决策单元的效率值不小于其在投入指标集为原投入指标集子集中的效率值。
对于产出指标减少的Do-问题(即)在考虑下列线性规划:
显然,当(D)问题中令O-Oo-的指标分量的权重向量为0时,(D)模型等同于(Do-)模型,因此(Do-)模型中,其每一个可行解均是(D)中的可行解,因此。
结论2产出指标集是原决策单元产出指标集的子集时,有效的决策单元一定存在于原决策单元中,且原决策单元的效率值要不小于产出指标集为原产出指标集子集的决策单元的效率值。
结论1和结论2表明,若评价指标扩大,则决策单元的有效性系数也会随之而增大。
根据以上结论,前文六类效率值存在以下几组大小关系:
2 不同效率值的集成与分析流程设定
2.1 效率集成方法构建
前文六类效率值中e11和e22为各自希望对方采用自己的评价体系进行效率分析,而其他四类效率体现了双集团之间程度不同的合作态度,如eoror体现了双方最大程度的“存异”,包容对方的主张。进一步,为了获得双集团中每一个DMU的最终效率值,本文应用OWA算子[19]进行结果集成。
首先针对,DMUj获得的上述六类效率值按照结果从大到小重新排序,获得DEA效率有序集,E(DMUj):
。根据DEA模型性质,易知:
进一步,设定一组权重向量为
,其中
则
本文取三类常用OWA算子集成方式[9]:
1)设,则
,即取E(DMUj)中最大的元素,体现集成“仁慈”性态度。
2)设,
则,即取E(DMUj)中最小的元素,体现集成“严厉”性态度。
3)设,则,即对E(DMUj)取算术平均,体现集成“公平”性态度。
2.2 分析流程的设定
图1总结了本文提出方法的分析流程。
3 案例分析
3.1 背景介绍
根据参考文献[20]中相关数据,进行适当指标和决策单元扩充,形成了如表1所示的某大学28个系/所(A-N;a-n两大类)年度投入产出统计数据,用以分析它们的效率。整体上,这28个系/所分为理工科与人文社科两个集团,A-N代表理工科,a-n代表人文社科。其中G1,G2分别表示工学院和文学院两个集团。G1集团主张的投入指标集为折合全时人员数、科技经费支出,即I1={折合全时人员数、科技经费支出};产出指标集为国内外期刊发表论文数、鉴定成果书、国家级奖项数,即O1={国内外期刊发表论文数、鉴定成果书、国家级奖项数};G2集团主张的投入指标集为折合全时人员数、科技经费支出、社团活动支出,即I2={折合全时人员数,科技经费支出,社团活动支出};产出指标集为国内外期刊发表论文数、艺术汇报演出、国家级奖项数,即O2={国内外期刊发表论文数、社团活动数,国家级奖项数}。可见。理工科与人文社科在投入和产出指标选取上存在差异。
3.2 不同效率值的计算及结果的集成
根据“求同存异”的算法,对指标体系进行融合运算,可以得到四类指标体系,即投入“存异”、产出“存异”指标体系,投入“存异”、产出“求同”指标体系,投入“求同”、产出“存异”指标体系,投入“求同”、产出“求同”指标体系,分别运用DEA算法,求出六种指标体系下的相对效率值,即eoror,eorand,eorand,eandand,e11,e22(见表2中2-7列数据)。易知,前文证明的不同效率值之间大小关系显然存在。最后构建OWA算法,对相对效率值进行结果集成和评估,见表2的后3列。
其中OWAQ1为任慈性集成,有最多的DMU达到DEA相对有效;OWAQ2为严厉性集成,有最少的DMU达到DEA相对有效;OWAQ3为公平性集成,对所有六种效率的“贡献”一视同仁。在实际评价中,决策者可以根据既定的评价激励策略,选取其中一种计算获得最后结果。通过以上的效率分析,表明这种方法能更好地比较跨集团决策单元的效率值,具有很好的交互性。
4 结论
财务效率综合评价及管理对策 篇9
杜邦分析体系是以权益净利率为龙头,以资产净利率和权益乘数为核心,利用各主要财务比率之间的内在联系,揭示了成本(费用)以及资产、负债、收入对企业获利能力及权益净利率的影响过程,利用报表项目的变动值,综合评价企业财务状况和经营成果。
净资产净收益率=净收益/净资产
=(净收益/总资产)×(总资产/净资产)
=资产净利率×权益乘数
=销售净利率×资产周转率×权益乘数
=净利润/销售收入×销售收入/资产总额×(1/(1-资产负债率))
=(销售收入-全部成本+其他利润-所得税)/销售收入×销售收入/总资产×(1/(1-资产负债率))
通过上述分析可以看出:资产、负债,收入、成本(费用)、利润等项目的变化影响了净资产净收益率的变动幅度。
图1是杜邦分析体系。
表1是项目2013-2014年度相关会计数据预估值。
结合表1运用督办分析体系开展分析,可以得出如下结论:
净资产净收益率下降7.28%是因为资产净收益率下降了7.28%而权益乘数没有变化所致。其中,销售净利率下降4.06%,销售收入增加了6.67%,资产增加3709914.75元,资产周转率增加8%。增加收入100万元,总成本费用增加64万元,所得税减少12586175元。长期资产减少43万元,流动资产增加413991475元。所有者权益增加370991475元。
影响最大的因素是销售收入较预估值增加了6.67%。因此,提高销售收入可以促进净利润有效增长。
位居第二位的是总成本费用增加了64万元。因此,企业应该加强三项期间费用的管理,有效降低管理费用可以促进净利润的增长。
第三点,没有负债,缺乏财务杠杆,权益乘数并没有促进超额净利润的增加。同时,没有负债,也就没有利息,缺乏避税效应。
二、沃尔综合评分法
美国的亚历山大-沃尔在其1928年出版的《信用晴雨表研究》和《财务报表比率分析》等著作中提出了信用能力指数概念,将流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、净资产周转率等七项财务比率用线性关系结合起来,设定总和为100分,分别给定各个比率在总评价中占的比重,然后通过与标准比率进行比较,确定各项指标的得分及总体指标的累计分数,从而对企业的信用水平做出评价。
沃尔综合评分法的实施步骤:
(1)选定若干财务比率,按其重要程度给定一个分值,即重要性权数,其总和为100分。
(2)确定各个指标的标准值。财务指标的标淮值,可以采用行业平均值、企业的历史先进数、国家有关标准或国际公认的基准等。
(3)计算出各指标的实际值,并与所确定的标准值进行比较,计算一个相对比率,将各项指标的相对比率与其重要性权数相乘,得出各项比率指标的指数。
(4)将各项比率指标的指数相加,最后得出企业的综合指数,即可以判明企业财务状况的优劣。
结合表1相关数据,编制2013-2014项目沃尔综合评分一览表,如表2。
(注:该企业没有应收和应付事项,没有长短期负债,全部是股权融资,因此,流动比率、应收账款周转率呈无穷大状态,取值极大,但是得分为上限。产权比率为100%。)
垄断竞争行业沃尔综合评价标准:信用风险综合评分大于83为无风险状态,信用风险极低;70~82.9为灰色状态;低于69.9为风险较大状态。该企业沃尔综合评价为86.37分,由此,该企业信用水平极高,信用风险极小。
三、经济附加值(EVA)
经济增加值(EVA)等于税后净营业利润与全部资本成本之间的差额。
表3是项目经济增加值(EVA)相关指标一览表。
(注:预算书中行业基准收益率(预估)13%,权益融资成本率定为13%。经济增加值(EVA)=税后净营业利润-全部资本成本)
从表3可以看出,2013年和2014年预估经济增加值(EVA)较低,原因是项目试运营期间人员与设备、部门与部门、人员与部门等之间存在磨合问题,过了磨合期之后会有所改观。
四、管理对策
(一)加强长期资本管理
应该增加债务融资,尤其是长期借款。信用风险综合评分为86.37分,高于“垄断竞争行业无风险状态信用风险综合评分标准值83”,企业处于无风险状态。很容易取得商业银行的长期借款。一旦取得长期借款,一来企业资本结构将会改变,企业价值会显著提升;再者贷款利息具有避税功能,还可以为企业带来更多的超额利润(项目内含报酬率为24.89%,贷款利率为5.85%左右),提升经济增加值(EVA);第三,可以发挥财务杠杆效应,发挥贷款的乘数效应,改善“净资产净收益率”的提升路径。
(二)加强流动负债管理
该企业“单位投资额净现金流”为0.3142元/元,“单位成本费用净利润率”为44.75%,“主营业务利润率”为45.65%,表明企业周转经营状态良好。因此,企业应该加强“赊购与赊销”,改变流动资产结构和流动负债结构,进而改善“流动比率、速动比率、资产负债率、权益乘数”,改善“净资产净收益率”的提升路径。
(三)加强固定费用管理
固定资产方面:行业专用固定资产较多,技术含量较大,应采用加速折旧法计提折旧。提高设备使用率,减少维修与维护。
管理费用方面:燃油动力费用较高,有待于进一步改善燃油动力管理制度。
环保及绿化费用较高,说明污水净化、排污、绿化等工作有待于进一步加强。
出租车公司管理效率评价分析 篇10
关键词：管理效率,数据包络分析,出租车公司,GPS数据
出租车是城市的重要辅助客运交通方式, 近年来, 随着城市化进程速度的加快, 出租车逐渐受到人们的重视, 主要是由于它能够提供全天候的方便快捷和舒适的出行服务。 然而, 在实际的运营过程中, 不可避免地出现许多问题, 比如常见的空驶率过高、燃油消耗无法得到有效利用等, 因此, 提高出租车行业的整体效率是一个有待于解决的关键问题。而提高出租车行业整体效率可以有多种解决途径, 比如改善并提高出租车经营者的管理效率就是其中的一种方法。本文尝试从这个角度出发, 研究出租车公司当前的管理效率情况, 旨在为出租车经营者制定相应的改善措施提供理论依据。
常用于效率评价的方法是前沿测量法, 可以分为有参数和无参数两类。这两类方法的主流思想都是以效率概念为基础, 其中影响和应用都较为广泛的是数据包络分析方法 (Data Envelopment A-nalysis, DEA) 。目前, DEA已经成为实现模拟系统的运营过程、评价系统性能效率功能的强有力工具, 并且在交通系统中的应用越来越广泛, 尤其是在公共交通系统效率评价中的应用日渐广泛。然而, 运用DEA评价出租车效率的文献却仍然较少, 因此, 本文选用DEA方法来评价出租车公司的管理效率问题。
1 效率评价方法
在城市公共交通系统的政策制定和运营决策制定方面, 效率一直以来都是一个关键因素。效率一般是指能从社会的稀缺资源中获取最多的东西, 效率可以分为综合效率、技术效率和分配效率。综合效率又叫做成本效率, 是技术效率和分配效率的乘积。由于获得数据的条件受限制, 本文仅研究技术效率, 下文不再说明。技术效率一般是指投入资源来得到最大化的产出。技术效率一般可分为综合效率和纯技术效率两种类型。前者反映了评价系统中评价效率的最终结果, 除受到技术因素影响外还受到有关环境因素的影响。后者则表明评价系统中评价效率的结果仅受到各种技术因素的影响。
微观经济学中, 若利用系统投入资源得到最大产出, 系统就是有效的。DEA是由著名的运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人, 以相对效率为基础发展而来的效率评价方法。DEA是通过建立数学规划模型来构建模型, 这种方法能够构建一个经验的生产前沿面来监控每个决策单元的投入转换为产出, 从而测量多个决策单元的相对效率。该方法是一种非参数估计方法, 可以用来处理具有多个输入输出指标的问题, 测量多个决策单元的相对效率, 并实现效率分值的排序。目前, DEA方法在许多领域的研究都得到了广泛关注, 并且逐渐成为交通领域的研究热点。
1.1 CCR模型
DEA基本思想是将决策单元作为DMU, 确定有效生产前沿面, 通过模型值来确定决策单元是否DEA有效以及非有效DEA的改进方向和程度。其中, CCR模型主要用于确定决策单元的综合效率。
CCR模型的线性规划模型
式 (1) 的最优解E０为DMU０的效率值, 又称为DMU０的自我评价值 (应用于交叉效率模型) 。在DEA中, 如果E０达到最大值1, 则称DMU０是有效的;若E０<1, 则称DMU０为非有效。
1.2 交叉效率模型
CCR模型的结果一般无法给出决策单元相对效率的优劣排序情况。鉴于此, 本文选用交叉效率模型研究决策单元效率排序问题。该模型不仅做到“自评”, 还考虑了“他评”。本文采用对抗型交叉效率评价方法。该方法在确定权重时尽可能最大化自身的效率, 与此同时尽可能使其他决策单元的效率最小化。
交叉效率评价矩阵为
此矩阵中, 主对角线元素Eｉｉ是CCR模型的结果, 非主对角线上元素为交叉效率评价值。第i列是每个决策单元对DMUｉ的评价值;第i行是DMUｉ对其他决策单元的评价值。最终的评价结果可以用eｉ值比较, 即第i列的平均值 (DMUｉ的效率评价值)
1.3 BCC模型
文献[7]指出:BCC模型可以表示如下
这里, 模型变量的解释和效率的确定方法都和CCR的模型相同。与CCR模型不同的是该模型中第3个约束是为了确保DEA模型具有可变规模的收益特征。
2 评价指标选取
投入是指出租车公司在管理中消耗的资源, 最常用的三个指标是:劳动力、油耗和运营出租车数。针对效率评价而言, 产出是指运营中生产者所获得的经济效益, 包括三个指标:服务产生的里程、服务产生的收入和服务次数。根据文献[7]和[8]提出的经验法则, 本文确定了DEA方法的决策单元构成并确定了DEA模型使用的变量指标。本文以某市来自不同出租车公司的出租车GPS数据为基础, 运用统计分析方法, 确定了10个决策单元作为研究对象, 分别是LY、DZ、SY、LYQC、ZS、BH、FX、FY、CY和TE等10个出租车公司。所用数据的时间间隔是2012-05~2013-04期间。也就是说, 每个出租车公司都包含12组数据。表1给出了DEA模型所用的输入和输出指标。 指标的具体含义如表1所示。
表2给出了每个出租车公司在2012-05~2013-04共12个月期间对应不同输入、输出变量所得到的统计指标描述结果。 统计分析采用了均值、方差、最大值和最小值4个指标来描述各个出租车公司的统计描述特征情况。
3 管理效率评价实证分析
3.1 模型结果分析
本文采用CCR和BCC模型来研究了某市出租车公司的管理效率问题。表3给出了在12个月期间所选择的10个出租车公司经过效率评价计算后所得结果。表3 中所给出的数据包括用CCR和BCC模型计算得到的效率分值的均值和方差结果。所研究的时间段包括2012-05~2013-04。要指出的是所有出租车公司中, LY和CY两个公司效率相对最佳, 它们的综合效率与纯技术效率接近, 并且规模效率接近1。表3指出了LYQC出租车公司是综合效率和纯技术效率都是无效的, 它的规模效率也是所有出租车公司中最小的。而且, 当考虑纯技术效率与综合效率之间的偏差时, LYQC出租车公司的偏离程度是其中最大的;也就是说, LYQC出租车公司纯技术效率较高但综合效率较低。这意味着需要采取一些关键措施来改善综合效率, 在此基础上, 每个出租车公司12个月的效率分值的方差计算结果也显示在表3中。值得一提的是, ZS出租车公司的方差最大, 分值为0.107, 表明在BCC模型中, ZS出租车公司12个月份的效率分值集合与其均值之间变化最大, 即ZS出租车公司的效率分值可能存在着最大的不确定性。
由表3可知, 所有出租车公司都是纯技术效率分值高于综合效率分值, 这可以通过图1进一步体现出来。图1给出了某市在12个月期间10个出租车公司CCR分值和BCC分值之间的关系。在图1中, 那些位于右上角的数据点包括LY和CY出租车公司, 他们相对来讲管理效果最佳。其余的数据点几乎都是无效单元。对于这些单元而言, 一些改善措施, 如公司合理管理策略的实施以及对信息技术的重视和应用, 都会有助于提高整体的管理效率。
运用交叉效率模型评价的效率结果如表4 所示。可以看出LY和CY两个出租车公司排序在最前面, 其他公司却得到了较低的分数。这意味着这些管理效率较低的出租车公司仍然面临着进一步深入改革并提高管理效率的挑战。
3.2 改善策略分析
上述研究结果表明:对于所研究的出租车公司而言, 仍旧需要较大的努力来提高这些公司的效率。相应的改善措施可以从如下的两个方面着手:一方面, 出租车公司应该加强先进的信息技术在本公司的应用。例如, 随着各大城市出租车系统GPS和GIS应用的日益广泛, 建议出租车公司充分利用并挖掘这些新兴技术在系统中的应用, 确保服务供给和服务需求之间的密切对接, 从而提高公司管理和运营效率;另一方面, 建议出租车公司在管理和运营过程中不断增强创新意识, 不断实现本公司管理运营的智能化和信息化, 并不断提高出租车驾驶员的信息化素质, 以适应时代的快速发展并给人们带来更加便捷舒适的服务。最后, 那些管理效率评价不佳的公司应该以高效公司作为标杆, 运用标杆理论来深入学习高效公司的管理策略和方法, 进一步提高自身的生产率。
4 结束语
本文用DEA方法来评价某城市出租车公司的管理效率问题, 介绍了选用的DEA模型, 说明了各种模型评价结果的实际应用, 最后基于各种模型的评价结果为该市出租车公司提供了相应的改善建议, 这些将有助于出租车公司有针对性地采取改善管理效率的措施和政策。而模型指标变化对评价结果的影响、出租车公司的服务效率问题以及如何进一步拓展出租车公司效率评价的投入产出指标等问题, 都将是以后的研究内容。
参考文献
[1]周进军, 赵圆, 龙东华.城市出租汽车保有量预测分析[J].交通科技与经济, 2011, 13 (6) :27-31.
[2]John S.Liu et al., 2013.A survey of DEA applications.Omega, 41, 893-902.
[3]李玉红.基于数据包络分析方法的供应商评价研究[D].沈阳:东北大学, 2007.
[4]邓学军.我国物流企业生产率研究与分析[D].重庆:重庆大学, 2008.
[5]彭育威, 吴守宪, 徐小湛.利用MATLAB进行DEA交叉评价分析[J].西南民族大学学报:自然科学版, 2004, 30 (5) :553-556.
[6]魏权龄.评价相对有效性的数据包络分析模型[M].北京:中国人民大学出版社, 2012.
[7]Golany, B.and Roll, Y.An application procedure for DEA.Omega, 1989, 17 (3) :237-250.
高校行政管理效率评价 篇11
关键词：因公出国（境）；信息化；审批流程
中图分类号：G203 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2016）03-0044-04
实施国际化战略是高等学校发展的必然要求与战略选择。国际化战略主要包括学生的国际化、师资的国际化、课程的国际化、国际合作与交流、国际拓展等。其中，师资的国际化在高校国际化建设中处于比较重要的地位。在引进一定比例外籍专家和优秀海归人员的同时，鼓励教师队伍“走出去”，创建良好的学术生态环境，显得尤为重要。面对日益频繁、愈加复杂的国际合作与交流，因公出国（境）的管理方式理应做出积极应变。
一、因公出国（境）管理面临的现状及主要问题
1.因公出国（境）业务量不断增加，传统审批方式已经无法应对
2014年，上海交通大学公派短期出国（境）数达6394人次，公派长期出国（境）数达493人次，近年来的年增长率达到10%以上。具体如图1所示，随着出访量的日益增长，业务管理队伍却维持不变，工作压力越来越大，工作人员每天疲于应付，无法抽出精力提供更多的服务。传统的审批方式显然已经无法应对如此庞大的业务量。因此，为加强审批管理和提高服务水平，因公出国（境）信息系统的建设势在必行。
2.传统纸质流转审批方式效率低下，管理成本较高、服务质量不佳
审批面向全校师生，服务对象很广，涉及多个职能部门。纸质版申请表格需要在学院内部、职能部门、学校主管部门等流转。在学院审批通过的情况下，职能部门按序依次审批，一旦中间有任意一个部门未能及时审批，就会延长最终的审批时长，难以提升学校整体的行政办公效率。而且，传统审批方式下，出访人员无法实时监控文件流转的进度，管理人员业务处理沟通的成本偏高，无法整合利用学校现有的邮件平台和短信平台，实现智能沟通。同时，传统审批方式无法实现数据的共享，造成大量的人工重复操作。
3.智慧大学和服务型机关建设对因公出国（境）管理提出了新要求
“服务机关、效率机关、责任机关”建设对服务部门提出了非常高的要求。因公出国（境）审批纸质版流转效率低下，矛盾重重，而且违背了整个学校推进信息化、无纸化办公的理念。
智慧大学要求主动感知师生的需求，通过相关信息的主动推介，提供个性化服务，使教师专注于学术、学生专注于学习，实现人本、绿色行政服务。相当一部分的行政流程实现智能化处理，如信息校验、格式审查等，简化行政流程。打通校院两级管理系统，支撑校办院到院办校的转变。
二、因公出国（境）系统建设的探索与实践
1.建设理念
在学校推进智慧大学的形势下，建设一个可持续、面向服务的因公出国（境）管理信息系统。建设理念主要包括：
（1）放眼未来。设计系统的时候，考虑基于未来开发，要能适应部门之间的协调一致和学校的整体发展，避免短期内重新开发。
（2）面向服务。面向全校师生，通过信息系统解决学院和学校职能部门的协调问题，实现无纸化办公。尽量改善用户体验，师生只要负责填报，后续具体的流转过程交给系统，随时查看审批进度，通过邮件平台和短信平台加强两者的互动，提高工作效率。
（3）资源发掘。做好因公出国（境）数据管理和数据分析，为出入境中心数据统计分析提供便利。做好数据的利用和服务，实现办公自动化并解决与市外办的信息系统对接问题，提高工作效率。
（4）信息共享。因公出国（境）的数据信息量大，价值密度较高，与人力资源处、档案馆、图书馆、教务处、研究生院、财务计划处等实现数据共享，便于各个归口部门对数据进行发掘和分析，为学校的国际化发展提供指导意见。
2.建设基础
经过985工程的支持，学校数字化校园建设为因公出国（境）管理系统建设奠定了坚实基础。
（1）学校大力推进数字校园和智慧大学的发展，逐步完善校园网、服务器等基础设施建设。各个业务部门自行开发的系统，服务器逐步迁移到网络信息中心统一管理，再加上数据库和云存储的发展，学校有能力整合各个业务系统的数据，通过数据交换或同步，实现信息共享。
（2）人力资源管理系统，教职工的人员基本信息有权威的数据源；本科教务管理系统，本科生的人员基本信息有权威的数据源；研究生教育管理信息系统，本科生的人员基本信息有权威的数据源。
（3）基于审批流程，自主研发了InfoPlus工作流系统，实现可视化的流程、表单开发，通过接口第三方系统集成。主要对应用系统通过BP+BI模式，前者解决“事务处理”（工作流），后者解决“决策支持”（数据分析管理）。
（4）统一门户平台（我的数字交大），整合各个业务系统的管理功能，统筹面向全校师生的办理业务，实现资源整合。统一身份认证，使用统一的用户名和密码进行身份验证，有效减少系统管理工作量，提高信息系统的通用性，加强系统数据的移植性。统一授权平台，可以通过岗位设置权限，也可以通过赋予角色，增加人员属性的方式设置权限，灵活地实现权限的统一管理和分配。
（5）邮件平台和短信平台。通过两个平台，可以实现个性化定制邮件和短信通知，加强与用户的沟通，降低时间成本，提高办事效率。
3.系统模型
审批流程、后台管理、网站是因公出国（境）系统的三个核心要素，形成铁三角模型。具体见图2所示审批流程，使用统一门户平台（我的数字交大），实现网上申报和网上审批的功能，把审批同意的数据推送到后台管理。后台管理，即外事管理系统，实现后台数据的管理和分析，维护了批件管理、证照管理等模块，促进办公自动化。网站，即出入境中心的网站（cgcj.sjtu.edu.cn），实现信息发布、网上公示等功能。三者相互关联，缺一不可，形成一个有机整体，能有效地服务全校师生，提升管理水平，促进办公自动化。
4.系统设计
审批流程是整个因公出国（境）系统的核心，流程的重组和优化，不仅仅是单纯的信息技术问题，而且是规范流程、业务重组的过程，能推动传统管理方法向管理信息化理念的转变。首先，通过“院为实体”，即实行学院制的管理模式，优化职能部门的审批流程，把原先依次审批的过程转变为根据学院意见并行审核的过程，提升审批效率。其次，通过“预受理”的步骤，即先从国家政策的角度判断出访任务和时间等是否符合规定，在此基础上学院再根据任务进行审批，然后流转相关的职能部门并行审批，从流程上避免出现多次重复审批的问题。最后，通过系统设定已经审批同意的学院或职能部门不用再次审批，有效地降低重新审批的工作量。
学校数字化校园建设奠定了坚实的基础，充分利用系统模型，把统一门户、统一身份认证、统一授权平台等进行资源整合。
（1）审批流程，使用统一门户平台（我的数字交大），实现网上申报和网上审批的功能，并把审批同意的数据推送到后台管理。
1）网上申报。通过统一身份认证把教职工、本科生、研究生的基本信息实时交换，解决用户登录的问题。具体如图3所示，利用统一门户（我的数字交大），实现网上申报。
2）网上审批。审批权限是审批流程的难点，可以通过统一授权系统，按岗位配置审批权限，只要此人在相应岗位上就可以审批，而不用分析人事关系在哪，或是哪个部门的领导。审批互动是提升服务质量的重要一环，可以通过统一门户的“正在进行中任务”，实时查询审批流转的进度，透明化办公。并利用学校现有的邮件平台和短信平台，实现智能沟通。
（2）后台管理，即外事管理系统，具体如图4所示实现后台数据的管理和分析，维护了批件管理、证照管理等模块，促进办公自动化。
批件管理实现了自动打印任务批件和政审批件的功能，大大解放了劳动力。签证管理通过导出xml格式文件的方式，与市外办的因公出国（境）管理系统对接，实现数据交换的功能，提高工作效率。证照管理通过证照录入、领用、归还、注销等功能，实现了因公证照的科学管理。财务管理通过“经办+复核”的模式，从管理模式上避免发生财务问题的同时，对财务数据实现数字化管理。
5.建设成效
充分利用由审批流程、后台管理、网站组成的铁三角模型，发掘各个元素的延展功能。通过信息系统，在加强管理的同时，促进服务，又通过服务反过来促进管理。因公出国（境）系统的主要建设成就如下：
（1）在业务量不断增加的情况下，审批效率大幅提升。
传统纸质流转审批方式效率低下，申请表格需要在学院内部、职能部门、学校主管部门等流转。在院为实体的理念下，学院审核后，职能部门按序依次审批。每个职能部门审批都需3个工作日，学校主管部门审批需5个工作日，所以传统的审批方式总共需要3N+5个工作日。而通过因公出国（境）系统审批，能实现职能部门的并行审核，最多只需要3个工作日，总共需要8个工作日。由此可见，审批效率大幅提升，出访团组审批过程中涉及的职能部门越多，效率的提升越明显。
（2）规范管理，提升服务，实现“T”型延展。
“T”型延展主要分两方面：一方面是纵向实现业务管理一条龙，通过信息系统，全方面覆盖了网上审批、与市外办系统对接、签证管理、证照管理、财务管理等业务工作，实现科学化、自动化办公；另一方面是横向为全校师生提供更优质的服务，通过出入境中心网站，整合师生所关心的办事流程、友情提醒、信息系统介绍等内容。网站经过两年的时间，访问量已近10万，重要性可见一斑。同时不断完善审批流程，优化网上申报步骤，加强用户体验，结合邮件平台和短信平台，实现智能沟通。
（3）提升了服务质量，受到师生的广泛好评。
2014年底，出入境中心分别以民主生活会和问卷调查的方式，征求对因公出国（境）系统的意见建议，各方面对这个系统给予好评。通过信息系统，实现无纸化审批，只需网上申报后，等待短信通知领取批件即可。全校师生感受最明显的是“足不出院”就能完成整个审批过程。同时学院外事负责人可以随时查询统计本学院的出访情况，为师生提供服务的同时，也促进了学院的管理工作。
三、总结
因公出国（境）系统的使用，不仅优化了审批流程，而且促进办公自动化，解放劳动力，业务管理人员可以把更多的精力投入到服务上去。通过对因公出国（境）的数据进一步分析和发掘，还可以为学校推进国际化提供指导意见。
结合高校因公出国（境）面临的新形势，笔者建议：
1.转变观念，积极推进因公出国（境）信息化建设
高校因公出国（境）业务量不断增加，传统审批方式效率低下，矛盾重重，已经无法应对如此庞大的业务量。以信息化建设为契机，可以进行业务重组，简化审批流程，同时规范流程，实现科学管理。
2.建立业务模型，打造一门式因公出国（境）管理服务平台
在现有的体制下，由审批流程、后台管理、网站组成的铁三角模型，基本适用于所有高校。审批流程解决网上申报、网上审批的问题，后台管理解决数据管理、数据统计的问题，网站解决网上公示、信息发布的问题。三个元素相对独立，侧重点不同，对出访人员而言，只要进入审批系统的一门式入口，就可以完成整个审批过程，而不用学习如何使用整个因公出国（境）系统。
3.整合高校现有的信息化资源，通过业务流程实现数据共享
高校推进数字化建设，第一步往往是按照职能分工分别建立用于信息发布的网站，并建有人事、教务、科研、财务、OA办公等多个管理信息系统。这种方式必然会造成各自为政，共享程度底的问题。利用因公出国（境）、科研协议签署等综合性业务，从多个管理信息系统中提取相关信息，再反过来把业务信息推送回各个管理信息系统，可以促进整个学校的信息资源共享，从而把各个管理信息系统有机整合联结，服务智慧大学建设。
参考文献：
[1]陈旭，刘志杰.高校教师国际化问题研究[J].江汉大学学报（社会科学版），2011（8）.
[2]徐永洁.潍坊市因公出访网上申报管理系统的设计与实现[D].山东：山东大学硕士学位论文，2012.
[3]王培雷.业务流程重组与高校校园信息化建设研究[D].黑龙江：黑龙江科技学院硕士学位论文，2013.
[4]郭晓明，张巍，刘化总.浅议高校数字校园中的信息即成[J].中国教育信息化，2015（7）.
[5]徐益龙.校园信息化中统一身份认证平台UIS的应用研究[J].中国教育信息化，2013（12）.
[6]王婷婷，陈桂兰.基于校园网的高校数据库发展与展望[J].中国教育信息化，2012（23）.
提高高校行政管理效率的建议 篇12
首先简述高校行政工作的范畴和意义。学校的行政部门肩负整个学校的管理、监督等职能, 不仅为教学工作正常运行提供平台, 而且还要为学校的所有活动提供各种支持和服务。因此, 行政管理工作做的好坏, 将对整个学校规范化运行起到至关重要的作用。其次, 行政部门本身不是学校经济效益的直接创造者, 但是, 通过行政部门的良好服务, 从而使学校的各个部门良好运作, 这就是行政工作的最终价值所在。再者, 行政部门协调各部门的工作, 在各部门之间牵线搭桥, 利用各种关系来解决各种矛盾和问题, 使学校的经营活动得到正常运行。最后, 行政部门的日常工作, 给学校各部门的工作提供了一个良好的环境, 行政人员努力所营造的干净整洁的办公场所、积极向上凝聚人心的校园文化氛围, 对各部门的教职工都有着潜移默化的作用, 不容小视。
衡量一个行政部门是否称职, 良好的工作效率是一个重要的衡量标准, 这里既包括工作的速度和质量, 也涵盖上下级部门之间的配合工作效能。从广义的概念说, 工作效率是指在单位时间内所取得的效果的数量, 它反映了劳动时间的利用状况。工作效率既反映了一个单位资源利用的状况、管理的水平和质量, 也是一个管理者素质和能力的体现。在工作中不仅要看一个管理者工作量是否饱满, 也要考核其工作效率如何, 我们经常说的高效率管理其实就是要使资源成本最小化, 即最小量的资源完成最多的工作任务。
工作效率的提高有赖于人本观念的提升和机构的简化, 另外还有管理方法的提高, 只有几个方面不断地互相磨合促进, 才能摸索出一套适合自身学校管理的良好运作机制。导致行政管理工作效率不高的原因很多, 从学校行政管理的工作范围里, 举出几方面的问题来探讨:
一、纠正会议观念
虽然很多人都在谈效率和效益对等的问题, 但多数的管理者却更满足于每天的忙忙碌碌, 不断地开会, 不断地讨论, 以为这样就是在管理, 就履行了职责, 而不考虑成本和效益, 也不注重工作的效率。其实工作的成本最终都可以折合为时间来计算, 成本即是资源, 开会的成本其实很高, 如果只是为了学习一个文件或指示, 其实完全可以由大家在工作以外的时间自己独立完成, 而不必占用宝贵的工作时间来集体学习。
管理学大师帕金森的结论是:“一项工作所需要的资源与工作本身并没有太大的关系, 一件事情被膨胀出来的重要性和复杂性, 与完成这件事怕花的时间成正比。”你以为给自己很多很多的时间完成一件事就可以改善工作的品质, 但实际情况并非如此。如果开会没有解决任何问题, 我们就必须检讨一下开会的意义了, 为什么要开会?行政人员的工作应该更多地面向教学一线, 解决老师和学生们的问题, 而不是打发在日复一日的开会中。
工作的时间是有限的, 多花了时间开会, 就会减少解决实际问题的时间, 就会影响到正常的教学工作。资源的整合是减少成本的方法, 一方面精简管理层的人员, 使得基层能直接面向领到对话, 一次交谈就解决问题, 减少层层开会传达思想的时间。
美国的教育学家莫斯利说:“最理想的大学一年只开两场会, 开学礼和散学礼”, 这也许能从侧面反应出当代中国大学面临的开会问题。
二、职能权限分配
职务权限分配不明确且重叠, 比较严重的是什么事情都需要上级批准, 权力不下放, 导致基层的工作开展碍手碍脚。例如一个学生社团搞活动申请一个教室或一个场地, 往往要跑好几个部门, 万一领导不在, 就只能等。
教育学家熊丙奇曾说, “一所大学大概有处长、副处长150名左右, 副处级干部30人左右, 科级干部大概有1000人”, 由此高校出现了“校级干部一走廊、处级干部一礼堂、科级干部一操场”的现象。“官”太多了, 于是“校长干处长的活, 处长干科长的活”, 管理效率和工作效率极低。如果学校行政色彩过强, 那么自主性问题、人员机构重叠及分工不明确的问题都突显出来, 而行政工作的效能偏低就不难理解了。
三、有效的利用办公软件系统
现在网络条件发展很快, 有效的利用办公软件系统有利于提高行政管理的效率办公自动化, 办公软件系统可以和一个高校的日常行政管理工作结合的非常紧密, 甚至是定制的。因而可以将诸如文件的发放, 各种请示、申请, 政策法规的查询, 高教动态等功能与具体工作密切结合。行政管理人员只须登陆办公系统就可以得到想要的结果, 从而极大得方便了高校行政办公的管理和有效处理。我们要积极组织培训使用办公软件系统的工作, 增强行政工作者的办公自动化意识与观念, 让使用者尽快掌握新的信息。从而有效提高高校行政管理的效率。
最后, 一般行政管理, 因为不产生直接利润, 在学校里不容易得到上级的重视。行政管理人员的薪水不高, 也很难得到提升, 但是和一线的工作人员相比, 行政人员较少加班, 没有教学压力, 很容易和和同事处好关系, 这倒是事实。当然这绝对不是做行政工作的同仁们懈怠的理由, 为了使学校有更好的运作机制, 我认为作为学校的行政管理者们应将行政工作效率和平常的教学工作提到同等重要的地位。当前我国在科教兴国战略的指导下, 高等教育正在由精英式的教育向普及式、大众化教育转变, 学生交费上学, 学校与教职工形成聘任与被聘任的关系, 国家与民间在教育上的投入日益增大, 因此, 高校如何适应这种形势, 充分利用资源。提高高等教育的效果和效益, 成为一个重要的问题, 作为管理者有必要来研究如何提高高校的行政管理工作效率。