Page 131 - 高校财务治理现代化研究
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第六章 高校财务绩效评价
3. 数据收集
在确定了评估对象和指标之后，需收集所有 DMU 的相关数据。此步骤通常
涉及通过财务报告、科研管理系统、学生信息系统等多种渠道来获取数据。本研
究从公开渠道获取了五所高校的相关数据，包括教育支出和科研成果数量。具体
数据如下：A 高校教育支出 100 万元，科研成果数量 80 项；B 高校教育支出 120
万元，科研成果数量 90 项；C 高校教育支出 110 万元，科研成果数量 70 项；D
高校教育支出 130 万元，科研成果数量 100 项；E 高校教育支出 115 万元，科研
成果数量 85 项。这些数据为后续的 DEA 分析提供了详实的基础资料。在数据收
集过程中，需要确保数据的准确性和完整性，以便为后续的分析提供可靠的支持。
4. 构建模型
在收集数据之后，需构建 DEA 模型。使用 DEA 软件或编程语言（如
MATLAB、R 语言等）来构建 DEA 模型。在构建模型时，需选择合适的模型类型，
常见的 DEA 模型包括 CCR 模型和 BCC 模型。CCR 模型假定所有 DMU 都在相
同的规模报酬条件下运行，而 BCC 模型则允许存在规模报酬变化的情况。本研
究选择使用 BCC 模型，以允许存在规模报酬变化的情况。通过输入上述数据并
运行模型，可以得到每个高校的效率值。在构建模型的过程中，需要确保模型参
数设置的合理性，并验证模型的有效性。
5. 计算效率值
在计算效率值时，通过线性规划技术来确定每个 DMU 的效率值。效率值通
常介于 0~1，值越大表示效率越高。通过模型计算得出每个高校的效率值如下：
A 高校 0.85，B 高校 0.90，C 高校 0.75，D 高校 1.00，E 高校 0.95。从计算结果
可以看出，D 高校的效率值最高，达到 1.00，表明其在给定输入条件下，已经实
现了最大的产出。而C高校的效率值最低，仅为0.75，表明其存在较大的改进空间。
进一步分析显示，C 高校在科研成果的数量上明显低于其他高校，尽管其教育支
出接近平均水平。这意味着 C 高校在科研资源的利用上还有很大的提升空间。
在计算效率值的过程中，需要确保算法的正确性和计算结果的一致性。
6. 分析结果
分析每个 DMU 的效率值，并将其与其他 DMU 进行比较，以找出效率较高
的 DMU，并分析其成功的原因。同时，还需找出效率较低的 DMU，并分析其
存在的问题。对于 C 高校，可借鉴 D 高校的成功经验，优化教育资源配置，提
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