Оценка эффективности высших учебных заведений в Великобритании с помощью анализа среды функционирования

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

А. Атанассопулос и Э. Шейл [1], анализируя эффективность английских университетов, выбирали входные и выходные параметры модели таким образом, чтобы оценить результативность с точки зрения понесенных вузом издержек и потраченных ресурсов. С помощью модели DEA они произвели оценку 45 английских университетов на основании данных за 1992 г. Эффективность оценивалась в рамках двух разных подходов. В первом случае о результативности судили на основании того, насколько эффективно университету удалось распределить имевшийся у него объем финансирования для выполнения поставленных задач. Во втором случае деятельность вуза оценивалась с точки зрения сравнительной (относительно других вузов) эффективности использования им факторов производства (ресурсов) для достижения целей. Соответственно данным подходам авторы сформировали два разных набора входных и выходных параметров (таблица 2). Для нахождения значений эффективности применялись две стандартные спецификации модели DEA – с постоянной и переменной отдачей от масштаба.

Таблица 2 – Различные наборы показателей эффективности

4. Численность обладателей ученых степеней, защитившихся в данном университете.

5. Рейтинг научной и публикационной активности.

11. Расходы на библиотечный фонд и компьютерное оснащение

13. Численность обладателей ученых степеней, защитившихся в данном университете.

Как видно из таблицы 2, разница в выборе параметров прослеживается только во входных переменных. В первом случае они представляют собой издержки вуза, а во втором — имеющиеся у него ресурсы. Оценивая эффективность по издержкам, авторы учитывали тот факт, что университеты, сфокусированные на научном направлении подготовки студентов, несут большие издержки, чем вузы, осуществляющие прикладную подготовку. Поэтому все университеты, вошедшие в анализируемую выборку, были разбиты на три подгруппы: 1 – научное направление подготовки (science orientation) – больше 55% студентов обучаются на кафедрах, ведущих научные исследования; 2 - сбалансированная подготовка (balanced orientation) – на кафедрах, ведущих научные исследования, обучаются от 45 до 55% студентов; 3 – прикладная подготовка (non-science orientation) — на кафедрах, ведущих научные исследования, обучаются менее 45% студентов.

Эффективность по издержкам вычислялась следующим образом. Сначала оценивалась результативность только университетов 1-й подгруппы, после этого к ним добавлялись все университеты 2-й подгруппы, при этом значения эффективности пересчитывались для выборки, состоящей из двух подгрупп. На третьем шаге оценивалась эффективность всех 45 университетов, представленных в выборке.

Оказалось, что вузы, бывшие эффективными на одной из стадий описанного выше алгоритма, часто становятся неэффективными при добавлении в выборку университетов из других подгрупп. То есть вузы с научной направленностью подготовки имеют более высокие издержки, и за счет этого они становятся неэффективными при включении в анализ вузов, осуществляющих прикладную подготовку.

Для того чтобы избежать подобных искажений в оценках, авто-ры внесли следующую поправку. Итоговой оценкой эффективности университета, входящего в i-ю подгруппу (i = 1, 2, 3), является оценка, полученная им на i-м шаге алгоритма. Таким образом, для каждого из этапов определяются свои значения эффективности, которые приведены в таблице 3.

Таблица 3 – Значения эффективности университетов по издержкам

Авторы обращают внимание на тот факт, что только значения результативности трех больших университетов (с численностью студентов свыше 10000 человек) существенно увеличились при переходе от CRS к VRS-модели. Причем эти университеты остались, тем не менее, неэффективными. На этом основании авторы пришли к выводу, что невозможно достичь эффективного функционирования только за счет увеличения размера вуза.

При подсчете эффективности вузов с учетом их ресурсной обеспеченности авторы столкнулись с часто встречающейся на практике проблемой «неадекватного» оценивания коэффициентов, используемых моделью DEA. Для получения более реалистичных оценок применяются так называемые оценочные суждения, т.е. фактически строятся дополнительные ограничения на коэффициенты базовой модели DEA.

Авторы предложили три разных варианта оценочных суждений, которые вводятся в модель последовательно. На каждом этапе, таким образом, рассчитываются отдельные оценки эффективности для каждого университета из выборки. Результаты работы с моделью приведены в таблице 4.

Таблица 4 – Ресурсная эффективность с использованием оценочных суждений

С введением дополнительных ограничений на коэффициенты модели DEA эффективность университетов в среднем по выборке снизилась, что свидетельствует о целесообразности использования выбранного подхода, так как полученные в первом столбце таблицы оценки эффективности, по мнению авторов, не отражали реальной картины в сфере высшего образования Великобритании в 1997 г.