BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Szuwarzyński Andrzej (Politechnika Gdańska)
Tytuł
Model DEA do oceny efektywności funkcjonowania publicznych uniwersytetów w Polsce
DEA Model to Evaluate the Efficiency of the Public Universities in Poland
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2014, nr 348, s. 361-370, tab., bibliogr. 24 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics
Tytuł własny numeru
Polityka ekonomiczna
Słowa kluczowe
Metoda DEA (analiza obwiedni danych), Efektywność, Szkolnictwo wyższe
Data Envelopment Analysis (DEA), Effectiveness, Higher education
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Publiczne szkolnictwo wyższe w Polsce, wziąwszy pod uwagę zagrożenia wynikające z sytuacji demograficznej, wymaga analizowania efektywności jego funkcjonowania. W artykule przedstawiono model do pomiaru i oceny efektywności uniwersytetów, uwzględniając pięć podstawowych obszarów ich działalności: badań, rozwoju kadry, dydaktyki, jakości i finansowania. Zastosowano metodę Data Envelopment Analysis (DEA). Wadą konwencjonalnych modeli DEA jest przypisywanie zerowych wag do zmiennych charakteryzujących nakłady i rezultaty. Stąd zastosowano model Assurance Region Global z ograniczeniami na wagi, który poprawia siłę dyskryminacji. Na podstawie dostępnych danych z roku 2011 dokonano oceny efektywności 17 polskich uniwersytetów publicznych oraz wskazano kierunki pożądanych zmian, prowadzące do uzyskania pełnej efektywności przez uczelnie nieefektywne.(abstrakt oryginalny)

Public higher education in Poland, taking into account risks arising from the demographic situation, requires analyzing the efficiency of its performance. This paper presents a model designed to evaluate the efficiency of universities, taking into account five main areas of their activity: research, staff development, teaching, quality and financing. Data Envelopment Analysis (DEA) was used. The disadvantage of conventional DEA models is assigning zero weights to the variables characterizing the inputs and outputs. Hence the Assurance Region Global model, with restrictions on weights, which improves the power of discrimination, was applied. Based on available data from 2011 the efficiency of 17 Polish public universities was evaluated, and the directions of the desired changes, leading to the full efficiency by inefficient universities, were indicated.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Agasisti T., Pohl C., 2012, Comparing German and Italian Public Universities: Convergence or Divergence in the Higher Education Landscape?, "Managerial and Decision Economics", 33, s. 71-85.
  2. Allen R., Athanassopoulos A., Dyson R.G., Thanassoulis E., 1997, Weights restrictions and value judgements in Data Envelopment Analysis: Evolution, development and future directions, "Annals of Operations Research", 73, s. 13-34.
  3. Angulo-Meza L., Lins M.P.E., 2002, Review of Methods for Increasing Discrimination in Data Envelopment Analysis, "Annals of Operations Research", 116, s. 225-242.
  4. Charnes A., Cooper WW., Rhodes E., 1978, Measuring the efficiency of decision making units, "European Journal of Operational Research", 2, s. 429-444.
  5. Cherchye L., Moesen W., Rogge N., Van Puyenbroeck T., 2009, Constructing a Knowledge Economy Composite Indicator with Imprecise Data, "Hub Research Paper - Economics \& Management", 2009/16, Katholieke Universiteit Leuven.
  6. Cook W.D., Tone K., Zhu J., 2014, Data envelopment analysis: Prior to choosing a model, "Omega-International Journal of Management Science", 44, s. 1-4.
  7. Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K., 2007, Data Envelopment Analysis, A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, Springer, New York.
  8. Cooper W.W., Seiford L.M., Zhu J., 2011, Handbook on Data Envelopment Analysis, Springer, New York.
  9. Ćwiąkała-Małys A., 2010, Pomiar efektywności procesu kształcenia w publicznym szkolnictwie akademickim, Wydawnictwo Uniwersytetu Wrocławskiego, Wrocław.
  10. Główny Urząd Statystyczny, 2013, Bank Danych Lokalnych, http://www.stat.gov.pl/bdl (15.01.2014).
  11. Guzik B., 2009, Podstawowe modele DEA w badaniu efektywności gospodarczej i społecznej, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.
  12. Jimenez-Saez F., Zabala-Iturriagagoitia J.M., Zofıo J.L., 2013, Who leads research productivity growth? Guidelines for R\&D policy-makers, "Scientometrics", 94, s. 273-303.
  13. Katharaki M., Katharakis G., 2010, A comparative assessment of Greek universities' efficiency using quantitative analysis, "International Journal of Educational Research", 49, s. 115-128.
  14. Leitner K.H., Prikoszovits J., Schaffhauser-Linzatti M., Stowasser R., Wagner K., 2007, The impact of size and specialization on universities' department performance: A DEA analysis applied to Austrian universities, "Higher Education", 53, s. 517-538.
  15. Mecit E.D., Alp I., 2013, A new proposed model of restricted data envelopment analysis by correlation coefficients, "Applied Mathematical Modelling", 37, s. 3407-3425.
  16. Nazarko J., Šaparauskas J., 2014, Application of DEA method in efficiency evaluation of public higher education institutions, "Technological and Economic Development of Economy", vol. 20, no. 1, s. 25-44.
  17. Palomares-Montero D., García-Aracil A., 2011, What are the key indicators for evaluating the activities of universities?, "Research Evaluation", 20(5), s. 353-363.
  18. Portela M.C.A.S., Thanassoulis E., 2006, Zero weights and non-zero slacks: Different solutions to the same problem, "Annals of Operation Research", 45, s. 129-147.
  19. Premachandra I.M., 2001, Controlling Factor Weights in Data Envelopment Analysis by Incorporating Decision Maker's Value Judgement: An Approach Based on AHP, Information and Management Sciences, vol. 12, no. 2, s. 67-82.
  20. Ramón N., Ruiz J.L., Sirvent I., 2010, A multiplier bound approach to assess relative efficiency in DEA without slacks, "European Journal of Operational Research", 203, s. 261-269.
  21. Roll Y., Golany B., 1993, Alternate Methods of Treating Factor Weights in DEA, Omega-International Journal of Management Science, vol. 21, no. 1, s. 99-109.
  22. Saniee Monfared M.A., Safi M., 2013, Network DEA: an application to analysis of academic performance, "Journal of Industrial Engineering International", 9:15, http://www.jiei-tsb.com/content/ 9/1/15 (24.02.2014).
  23. Selim S., Bursalioglu S.A., 2013, Analysis of the Determinants of Universities Efficiency in Turkey: Application of the Data Envelopment Analysis and Panel Tobit Model, "Procedia - Social and Behavioral Sciences", 89, s. 895-900.
  24. Thompson R.G., Dharmapalab P.S., Thrall R.M., 1995, Linked-cone DEA profit ratios and technical efficiency with application to Illinois coal mines, "International Journal of Production Economics", 39, s. 99-115.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
Język
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/pn.2014.348.33
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu