鐘穎

（安徽師范大學(xué)，安徽 蕪湖 241000）

皖江城市帶普通高校辦學(xué)效率研究

鐘穎

（安徽師范大學(xué)，安徽 蕪湖 241000）

利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA），從高等學(xué)校投入產(chǎn)出的角度，分別對皖江城市帶15所公辦普通本科高校進(jìn)行教學(xué)活動和科研活動的效率評估。總體上，樣本高校教學(xué)活動效率較高，均達(dá)到純技術(shù)效率最優(yōu)，教學(xué)活動無效完全歸于規(guī)模原因；科研活動效率不高，未達(dá)到純技術(shù)效率最優(yōu)和規(guī)模最優(yōu)的高校比例都較高，規(guī)模效率是決定科研活動效率高低的最關(guān)鍵因素；純技術(shù)效率無效樣本高校人文社會學(xué)科的當(dāng)年投入科研經(jīng)費(fèi)冗余比例均值最大，理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科的當(dāng)年教學(xué)與科研人員冗余比例均值最大；并采用Tobit回歸分析方法，從高校運(yùn)營的外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境出發(fā)，分析影響公辦普通本科高校技術(shù)效率無效的主要因素，其中外部環(huán)境中的院校類型和辦學(xué)地點(diǎn)會對公辦普通本科高校的教學(xué)和科研活動效率產(chǎn)生顯著影響。

皖江城市帶；教學(xué)效率；科研效率；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法；Tobit回歸分析方法

一、引言

效率即從“一個給定的投入量中獲得最大的產(chǎn)出”［1］，普通高校的辦學(xué)效率是指投入到普通高校各項(xiàng)資源的配置達(dá)到最優(yōu)。由于國家財(cái)政性高等教育經(jīng)費(fèi)的稀缺，多渠道投資主體對普通高校責(zé)任和效率的關(guān)注，使得普通高校必須高度關(guān)注資源的使用效率。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA方法）在應(yīng)用之初，就被國外學(xué)者用來評價高校辦學(xué)效率，DEA方法的使用較為廣泛和成熟，但國外學(xué)者們對如何選擇高校教學(xué)和科研活動的投入產(chǎn)出變量，尚無一致結(jié)論。［2］我國現(xiàn)有的對高校辦學(xué)效率的評價，其研究對象基本為“211、985工程”高校和教育部直屬高校的科研效率，如羅杭（2013）［3］、尹偉華和袁衛(wèi)（2013）［4］、胡詠梅等（2014）［5］，而缺乏對某個地區(qū)高校整體活動效率的分析。

本文通過建立高校教學(xué)和科研活動的投入與產(chǎn)出指標(biāo)體系，使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA方法）對地處皖江城市帶中七個地級市（合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、池州、滁州）的15所公辦普通本科高校①進(jìn)行高校間的效率評估；并從樣本高校運(yùn)營的外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境著手，采用Tobit回歸分析方法來分析影響樣本高校技術(shù)效率無效的主要因素。

二、方法、模型與數(shù)據(jù)

（一）方法與模型

DEA－Tobit兩階段法是指在第一階段分析中，解一個涉及傳統(tǒng)的投入和產(chǎn)出的DEA模型；在第二階段中，將第一階段得出的效率分值對環(huán)境變量作Tobit回歸分析。環(huán)境變量的系數(shù)符號將表明影響的方向，并且可以利用標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)檢驗(yàn)來評估這個關(guān)系的可靠性。第二階段Tobit回歸分析可以用來修正環(huán)境因素的效率分值，并借此來調(diào)整所有的有效率分值來適應(yīng)共同的環(huán)境水平。［6］

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA方法）最早由Charnes、Cooper、Rhodes（1978）［7］提出，可以分為面向投入的模型和面向產(chǎn)出的模型兩種模式。在處理實(shí)際問題時，應(yīng)該根據(jù)管理者最需要控制的量（投入或者產(chǎn)出）來選擇模型。樣本高校培養(yǎng)的學(xué)生數(shù)量、質(zhì)量以及科研成果的數(shù)量、質(zhì)量，是樣本高校管理者、各級政府、投資者等決策時的關(guān)鍵變量；在很多實(shí)例中，這兩個模型的選擇對最后獲得的效率值只有微小的影響（Coelli and Perelman，1999）［8］。基于此，本文將采用面向投入的規(guī)模報酬可變的BBC－DEA模型。

利用DEA模型計(jì)算得出的效率分值都是介于0與1之間的，故我們將第一階段得出的效率分值對環(huán)境變量作回歸分析時，其因變量的取值受到某種約束條件的制約，所以我們采用受限因變量模型（Tobit模型）進(jìn)行回歸分析。［9］

（二）指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)

1．指標(biāo)體系的建立

高校投入和產(chǎn)出變量的選擇尚無一致結(jié)論，遵循評價指標(biāo)選取的代表性、可操作性和獨(dú)立性等原則，介

于人文社會學(xué)科和理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動的差異性，本文所采用的教學(xué)和科研活動的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，分別見表1、表2和表3。特別指出的是，目前已有的度量高校教學(xué)產(chǎn)出的評價指標(biāo)大多選取可以量化的指標(biāo)（學(xué)生數(shù)量），而忽略了無法量化的指標(biāo)（學(xué)生質(zhì)量），本文將學(xué)生質(zhì)量這一定性因素作為度量樣本高校教學(xué)產(chǎn)出的評價指標(biāo)，利用中國高等教育學(xué)生信息網(wǎng)上公布的各高校在讀或已畢業(yè)的普通本專科學(xué)生對本校進(jìn)行實(shí)名投票得出的“院校滿意度”和本科生就業(yè)率來獲取該指標(biāo)數(shù)據(jù)。

表1 教學(xué)活動的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

表2 人文社會學(xué)科科研活動的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

表3 理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

2．?dāng)?shù)據(jù)

（1）教學(xué)活動

樣本高校教學(xué)活動的效率評估，采用數(shù)據(jù)來自樣本高校的網(wǎng)站和相關(guān)部門統(tǒng)計(jì)資料，為2014年15所樣本高校的橫截面數(shù)據(jù)。

（2）科研活動

樣本高?？蒲谢顒拥男试u估，采用數(shù)據(jù)分別來自2010－2014年高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料和2009－2013年全國高校社科統(tǒng)計(jì)資料，數(shù)據(jù)為跨時5年，個體數(shù)30個的面板數(shù)據(jù)。

三、實(shí)證分析

（一）教學(xué)活動的效率分析

2014年15所樣本高校的教學(xué)活動效率分布見表4和表5，其中CRS表示技術(shù)效率，VRS表示純技術(shù)效率，S表示規(guī)模效率，P表示規(guī)模判斷，drs表示規(guī)模報酬遞減，irs表示規(guī)模報酬遞增，bs表示規(guī)模報酬不變，校名用序號表示。從運(yùn)算結(jié)果來看，2014年15所樣本高校教學(xué)活動的平均技術(shù)效率為0．937，純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率為0．937，有8所院校的技術(shù)效率為1．0，達(dá)到DEA有效?？傮w上，這15所樣本高校教學(xué)活動的技術(shù)效率較高，所有樣本高校均達(dá)到純技術(shù)效率最優(yōu)，無效的原因完全歸于規(guī)模原因，其中有53．33%的高校處于規(guī)模報酬不變，有46．67%的高校處于規(guī)模報酬遞減，處于規(guī)模報酬遞增的高校數(shù)為0。

表4 15所樣本高校教學(xué)活動的DEA效率

表5 15所樣本高校教學(xué)活動的DEA效率分布

（二）科研活動的效率分析

2009－2013年15所樣本高校的科研活動效率分布見表6、表7和圖1、圖2，其中CRS表示技術(shù)效率，VRS表示純技術(shù)效率，S表示規(guī)模效率，P表示規(guī)模判斷，drs表示規(guī)模報酬遞減，irs表示規(guī)模報酬遞增，bs表示規(guī)模報酬不變，校名用序號表示。從運(yùn)算結(jié)果來看，這15所

樣本高校人文社會學(xué)科科研活動的技術(shù)效率呈先升后降態(tài)勢，理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動的技術(shù)效率呈上升態(tài)勢，總體效率不高，無效的原因既有技術(shù)原因也有規(guī)模原因，2009－2013年人文社會學(xué)科各年未達(dá)到純技術(shù)效率最優(yōu)的高校比例在26．67%－46．67%，未達(dá)到規(guī)模最優(yōu)的高校比例在53．33%－73．33%，其中處于規(guī)模報酬遞增的高校比例保持在26．67%－66．67%左右；理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科各年未達(dá)到純技術(shù)效率最優(yōu)和規(guī)模最優(yōu)的高校比例均在46．67%－66．67%，其中處于規(guī)模報酬遞增的高校比例保持在40%－66．67%左右。如表8所示，這15所樣本高校人文社會學(xué)科和理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動的技術(shù)效率與純技術(shù)效率、規(guī)模效率的相關(guān)性在1%的水平下顯著（雙尾檢驗(yàn)），其中技術(shù)效率與規(guī)模效率的Spearman秩相關(guān)系數(shù)分別為0．866和0．967，顯著大于技術(shù)效率與純技術(shù)效率的Spearman秩相關(guān)系數(shù)，說明技術(shù)效率的排序與規(guī)模效率的排序具有較高的一致性。

表6 2009－2013年15所樣本高校人文社會學(xué)科科研活動效率分布

表7 2009－2013年15所樣本高校理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動效率分布

表8 2009－2013年樣本高?？蒲谢顒蛹夹g(shù)效率與純技術(shù)效率、規(guī)模效率的相關(guān)性分析

圖1 2009－2013年樣本高校人文社會學(xué)科科研活動技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值變化

圖2 2009－2013年樣本高校理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值變化

（三）效率影響因素及效率差異的原因

高校的辦學(xué)效率是運(yùn)營環(huán)境中所有要素綜合作用的結(jié)果，本文使用Tobit回歸分析方法，將得到的DEA模型CRS（技術(shù)效率）無效率值（1－效率值）對樣本高校的環(huán)境變量作回歸計(jì)算［10］。外部環(huán)境主要指樣本高校所處的國家宏觀和行業(yè)環(huán)境，本文從樣本高校的類型（綜合性院校、工科類院校、師范類院校、財(cái)經(jīng)類院校和農(nóng)林類院校）、辦學(xué)地點(diǎn)（省會城市和其他城市）、所在地

的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平②（經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中等和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低）等外部因素來分析；教學(xué)活動的內(nèi)部環(huán)境主要指樣本高校的教職工、學(xué)生以及辦學(xué)條件，本文擬從占地面積、專任教師數(shù)、高級職稱教師比重和教學(xué)科研儀器設(shè)備總價值等內(nèi)部因素來分析；科研活動的內(nèi)部環(huán)境主要指樣本高校的研究與發(fā)展人員以及科研條件，本文擬從當(dāng)年社科活動人員總數(shù)（教學(xué)與科研人員總數(shù)）、當(dāng)年投入的科研經(jīng)費(fèi)以及高級職稱人員比重等內(nèi)部因素來分析。

從運(yùn)算結(jié)果來看，并非所有的內(nèi)外部因素都顯著影響樣本高校教學(xué)活動和科研活動的技術(shù)效率和規(guī)模效率。在5%的顯著性水平下，占地面積與教學(xué)活動的技術(shù)效率顯著負(fù)相關(guān)，理論上講，在校生人數(shù)一定的情況下，占地面積越小，資源利用效率越高，占地面積越大，越有利于提高教學(xué)質(zhì)量，但容易造成資源的閑置和浪費(fèi)；財(cái)經(jīng)類和師范類院校與教學(xué)活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)，財(cái)經(jīng)類和師范類院校的辦學(xué)成本相對較低，理論上講，辦學(xué)成本越小，資源利用效率越高；省會院校與教學(xué)活動的技術(shù)效率顯著負(fù)相關(guān)，省會院校相對于其他院校而言，政府扶持的力度和各項(xiàng)辦學(xué)資源的投入相對較大，各項(xiàng)資源的利用效率相對較低；高級職稱人員比重與科研活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)，高級職稱人員的增加會提升科研成果的數(shù)量和質(zhì)量，從而提高技術(shù)效率；財(cái)經(jīng)類、綜合性和師范類院校與人文社會學(xué)科科研活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)，理工類和農(nóng)林類院校與理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)，該兩類院校分別在人文社會學(xué)科、理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科的教學(xué)、科研歷史悠久，科研團(tuán)隊(duì)和科研平臺較完善，資源利用效率較高；所在地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，產(chǎn)學(xué)研合作的力度越大，有利于推動所在院校的科技創(chuàng)新能力和成果轉(zhuǎn)化水平，從而提高技術(shù)效率。

（四）非DEA有效高校的效率改進(jìn)

采用投影分析，可得出純技術(shù)效率無效樣本高校教學(xué)和科研投入要素結(jié)構(gòu)的調(diào)整數(shù)值，提供效率改進(jìn)的方向。因樣本高校教學(xué)活動的純技術(shù)效率值均為1，說明樣本高校教學(xué)活動投入要素的結(jié)構(gòu)合理。如表9所示，純技術(shù)效率無效樣本高校人文社會學(xué)科科研投入要素的冗余比例均呈上下波動，當(dāng)年投入的科研經(jīng)費(fèi)冗余比例均值最大；理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研投入要素的冗余比例均呈下降趨勢，當(dāng)年教學(xué)與科研人員冗余比例均值最大。

表9 純技術(shù)效率無效樣本高校的科研投入冗余比例

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

一是，2014年15所樣本高校教學(xué)活動的平均技術(shù)效率為0．937，純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率為0．937，教學(xué)活動的技術(shù)效率較高，所有樣本高校均達(dá)到純技術(shù)效率最優(yōu)，教學(xué)活動投入要素的結(jié)構(gòu)合理，教學(xué)活動無效完全歸于規(guī)模原因，46．67%未達(dá)到規(guī)模效率最優(yōu)的高校均處于規(guī)模報酬遞減，需要減少教學(xué)資源的投入，來高倍增加教學(xué)產(chǎn)出水平。

二是，2009－2013年15所樣本高校人文社會學(xué)科科研活動的平均技術(shù)效率0．812，純技術(shù)效率為0．898，規(guī)模效率為0．901；理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動的平均技術(shù)效率0．758，純技術(shù)效率為0．897，規(guī)模效率為0．831，規(guī)模效率是決定科研活動技術(shù)效率高低的最關(guān)鍵因素?？傮w上看，未達(dá)到純技術(shù)效率最優(yōu)和規(guī)模最優(yōu)的高校比例都較高，其中處于規(guī)模報酬遞增的高校比例基本保持在40%以上，持續(xù)高于處于規(guī)模報酬遞減和規(guī)模報酬不變的高校比例，說明有40%以上的樣本高校需要增加科研資源的投入，來高倍增加科研產(chǎn)出水平。

三是，樣本高校教學(xué)和科研活動效率的影響因素包括所處的內(nèi)部環(huán)境和外部環(huán)境，內(nèi)部環(huán)境中的占地面積因素與教學(xué)活動的技術(shù)效著負(fù)相關(guān)，高級職稱人員比重與科研活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)；外部環(huán)境中的院校類型和辦學(xué)地點(diǎn)會對樣本率顯高校教學(xué)和科研活動的技術(shù)效率產(chǎn)生影響，財(cái)經(jīng)類和師范類院校與教學(xué)活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)，財(cái)經(jīng)類、綜合性和師范類院校與人文社會學(xué)科科研活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)，理工類和農(nóng)林類院校與理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)，所在地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研活動的技術(shù)效率顯著正相關(guān)。

四是，純技術(shù)效率無效樣本高校人文社會學(xué)科科研投入要素的冗余比例均呈上下波動，其中，當(dāng)年投入的科研經(jīng)費(fèi)冗余比例均值最大；理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科科研投入要素的冗余比例均呈下降趨勢，其中，當(dāng)年教學(xué)與科研人員冗余比例均值最大。

（二）建議

1．從政府層面

一是加大各級政府的財(cái)政資助力度。改革開放以來，我國中央和地方的財(cái)政收入逐年增加，為各級政府加大對高校的資助力度提供了經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，安徽省各級地方政府可以申報項(xiàng)目的形式，鼓勵高校提升其教學(xué)和科研能力，并通過制定完善的高校學(xué)生資助體系和教師資助體系，減輕學(xué)生的學(xué)費(fèi)負(fù)擔(dān)，穩(wěn)定高校的教師隊(duì)伍，保證高校的生源。

二是加強(qiáng)對高校的監(jiān)督管理。美國高等教育認(rèn)證委員會主席朱迪斯·伊頓（Judith Eaton）指出，地方認(rèn)證是美國評價學(xué)校質(zhì)量的最古老、最常用的方式之一［11］。從當(dāng)前高校辦學(xué)的實(shí)際情況來看，高校和社會的信息不對稱，對高校的教學(xué)和科研質(zhì)量缺少公正權(quán)威的評價，中央和安徽省政府各級主管部門應(yīng)憑借其權(quán)威性，加強(qiáng)對高校的質(zhì)量認(rèn)證，成為高校質(zhì)量和誠信的監(jiān)護(hù)人，在督促高校提升科研質(zhì)量的同時，增加科研資金的資助力度。

2．從辦學(xué)者層面

一是控制固定資產(chǎn)的盲目投入。高等學(xué)校的招生規(guī)模是影響生均成本、收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)、辦學(xué)效益的重要因素，當(dāng)高校的招生規(guī)模較小時，生均成本呈現(xiàn)出較高的水平，學(xué)校各項(xiàng)資產(chǎn)和各類人員的使用效率都較低，但根據(jù)教育部2004年公布的《普通高等學(xué)?；巨k學(xué)條件指標(biāo)（試行）》的規(guī)定，招生規(guī)模的擴(kuò)大必須以擴(kuò)大其占地面積、建筑面積，引進(jìn)教師和教學(xué)科研儀器設(shè)備等為前提，當(dāng)實(shí)際招生人數(shù)較少時，就會出現(xiàn)學(xué)校各項(xiàng)資產(chǎn)和各類人員的閑置率較高，辦學(xué)效率低下。安徽省高校在集聚實(shí)力，提升辦學(xué)規(guī)模和辦學(xué)質(zhì)量的同時，必須理性估計(jì)市場需求，合理確定投資規(guī)模，在滿足國家規(guī)定的基本辦學(xué)條件指標(biāo)的基礎(chǔ)上，不宜過度增加辦學(xué)資源的投入，盡量減少辦學(xué)資源的閑置和浪費(fèi)，提高辦學(xué)效益。

二是加大辦學(xué)的特色建設(shè)。美國營利性大學(xué)從1990年以來，數(shù)量和質(zhì)量迅速提升，聲譽(yù)不斷提高，其成功的一個主要原因就是課程開設(shè)的特色性。美國營利性大學(xué)開設(shè)的學(xué)位課程與市場上的招聘職位緊密相關(guān)，它們出色地找出了雇主們所需要的學(xué)術(shù)背景，并把這種需求轉(zhuǎn)變到所開設(shè)的課程中去。美國營利性大學(xué)每學(xué)期課程方面都會有改變，教學(xué)機(jī)構(gòu)的靈活性非常大，市場反應(yīng)迅速。根據(jù)麥可思研究院發(fā)布的《2015年中國大學(xué)生就業(yè)報告》，2015年度就業(yè)前景最看好的7個本科專業(yè)全部是工科專業(yè)。安徽省高校應(yīng)積極縮短課程改革的周期，對市場需求做出迅速調(diào)整，結(jié)合本地區(qū)以及周邊省市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向，適時調(diào)整和開設(shè)滿足市場需求的特色專業(yè)，特別是特色工科專業(yè)，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展服務(wù)，進(jìn)而提升培養(yǎng)學(xué)生質(zhì)量，加大產(chǎn)學(xué)研合作力度，提高高?？蒲谐晒D(zhuǎn)化率。

三是優(yōu)化學(xué)科結(jié)構(gòu)和科研體系。高校的學(xué)科結(jié)構(gòu)應(yīng)以區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求為導(dǎo)向，在保證原有優(yōu)勢科研領(lǐng)域投入力度的同時，依托自身的優(yōu)勢科研平臺，通過跨學(xué)科合作，逐步完善和調(diào)整科研體系，鼓勵和優(yōu)化的科研團(tuán)隊(duì)和科研平臺建設(shè)，加強(qiáng)科研團(tuán)隊(duì)合作，提升科研資源使用效率。

注：

①醫(yī)科類公辦普通本科高校的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中包含附屬醫(yī)院的數(shù)據(jù)，不具有可比性，故剔除了地處皖江城市帶中兩個地級市（合肥和蕪湖）的3所醫(yī)科類公辦普通本科高校，分別是安徽中醫(yī)藥大學(xué)、安徽醫(yī)科大學(xué)和皖南醫(yī)學(xué)院。下文中用序號表示15所公辦普通本科高校校名，序號J1表示中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，序號J2表示合肥工業(yè)大學(xué)，序號J3表示安徽大學(xué)，序號J4表示合肥學(xué)院，序號J5表示合肥師范學(xué)院，序號J6表示安徽建筑大學(xué)，序號J7表示安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，序號J8表示安徽師范大學(xué)，序號J9表示安徽工程大學(xué)，序號J10表示安徽工業(yè)大學(xué)，序號 J11表示銅陵學(xué)院，序號J12表示安慶師范學(xué)院，序號J13表示池州學(xué)院，序號J14表示滁州學(xué)院，序號J15表示安徽科技學(xué)院。

②利用聚類分析方法，以人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為衡量指標(biāo)，將各所在地按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行分類，第一類地區(qū)（經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高）：銅陵市；第二類地區(qū)（經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中等）：蕪湖市、馬鞍山市、合肥市；第三類地區(qū)（經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低）：安慶市、滁州市、池州市。

［1］阿瑟·奧肯．平等與效率［M］．王奔洲，等譯．北京：華夏出版社，1999．2．

［2］成剛，孫志軍．我國高校效率研究［J］．經(jīng)濟(jì)學(xué)，2008，7（3）：1079－1104．

［3］羅杭．2011年中國“985”大學(xué)效率評價——效率水平排序、影響因素研究與松弛變量分析［J］．清華大學(xué)教育研究，2013，34（2）：87－95．

［4］尹偉華，袁衛(wèi)．基于Bootstrap－DEA方法的中國教育部直屬高?？蒲行试u價［J］．統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2013，28（6）：61－68．

［5］胡詠梅，范文鳳．“211工程”高?？蒲猩a(chǎn)效率評估：基于DEA方法的經(jīng)驗(yàn)研究［J］．重慶高教研究，2014，2（3）：1－14．

［6］Coelli，T．，D．Rao，and G．Battese．An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis［M］．Boston：Kluwer Academic Publishers，1998．141，116．［7］Charnes，A．，W．W．Cooper and E．Rhodes．Measuring the Efficiency of Decision Making Units［J］．European Journal of Operational Research，1978，（2）：429－444．

［8］Coelli，T．J．，S．Perelman．A Comparison of Parametric and Nonparametric Distance Function：With Application to European Railways［J］．European Journal of Operational Research，1999，（117）：326－339．

［9］Kirjavainen，T．a(chǎn)nd H．A．Loikkanent．Efficiency differences of finnish senior secondary schools：An application of DEA and Tobit analysis［J］．Economics of Education Review，1998，17（4）：377－394．

［10］姜彤彤．基于DEA－Tobit兩步法的高校效率評價及分析［J］．高等財(cái)經(jīng)教育研究，2011，14（2）：1－5．

［11］K．Mangan．For－profit Chains Don′t Undercut Missions of Teaching Hospitals Study Finds［M］．Chronicle of Higher E-ducation，2000．A42．

Evaluation on the Efficiency of the Colleges in Wanjiang City Belt：An Application of DEA and Tobit Analysis

Zhong Ying
（Anhui Normal University，Wuhu Anhui 241000，China）

This research has estimated on efficiency of teaching and scientific research activities by data envelopment analysis（DEA）from the direction of Colleges’investment and production，which is directed against the fifteen colleges in Wanjiang city belt．Generally，the efficiency of teaching from the sample colleges is high and attains the pure technical efficiency optimal．The inefficiency of teaching is due to the low efficiency of the scale．The efficiency of scientific research activities is not high．The proportion of colleges which not reach optimal pure technical efficiency and optimal scale of scientific research activities is high．Scale efficiency is the most critical factor in the efficiency of scientific research activities．The mean of research funding redundancy ratio among pure technical efficiency in invalid colleges of humanities and social sciences is maximum．The mean of teaching and research staff redundancy ratio among pure technical efficiency in invalid colleges of engineering，agriculture and medicine is maximum．This research has analyzed the main factors which affect the technical efficiency of the sample colleges，from the inside and outside circumstances by a statistical Tobit model．Above all，the college’s type and the running location of the outside circumstances will quite affect the efficiency of teaching and scientific research activities in a college．

Wanjiang city belt；efficiency of teaching activities；efficiency of scientific research activities；data envelopment analysis；a statistical Tobit model

F127

A

1672-0547（2015）05-0065-05

2015－09－10

鐘 穎（1982－），女，安徽蕪湖人，安徽師范大學(xué)歷史與社會學(xué)院講師，研究方向：決策理論與方法，公共部門績效評估。

安徽省2012年高校省級優(yōu)秀青年人才基金重點(diǎn)項(xiàng)目“安徽省高等院校辦學(xué)效益研究——基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的視角”（2012SQRW023ZD）。