Wie lässt sich die Effizienz brasilianischer Bundesuniversitäten messen?

Verantwortliche Forscherin: Viviane Pires Ribeiro

Artikel Titel: Brasilianische Bundesuniversitäten: Relative Effizienzbewertung und Datenhüllkurve Analyse

Autoren des Artikels: Alexandre Marinho, Marcelo Resende und Luís Otávio Pantha

Ort der Intervention: Brasilien

Stichprobengröße: 52 Hochschuleinrichtungen des Bundes

Sektor: Bildung

Art der Intervention: Messen Sie die relative Effizienz der brasilianischen Bundesuniversitäten

Variable des Hauptinteresses: Relative Effizienz

Bewertungsmethode: Andere - Datenumschlägeanalyse

Bewertungskontext

Die Untersuchung von nicht profitierenden Organisationen mehrerer Produkte ist Gegenstand des zunehmenden Interesses an empirischer Literatur. Die Hauptschwierigkeit, die mit der Bewertung dieser Entitäten verbunden ist, hängt mit einer präzisen Charakterisierung ihrer Technologien zusammen. Professionelle Universitäten und Hierarchien sind ein gutes Beispiel für diese Art von Organisationen, da ihre Technologien durch mehreren Produktions- und Produktfaktoren gekennzeichnet sind und die Gewinnmaximierung nicht das Hauptverhalten der Organisation ist. Darüber hinaus werden seine Operationen an verschiedenen Missionen und allgemeinen Zielen geleitet. Folglich kann die Effizienz nicht einfach definiert werden und das Problem der Effizienzmessung wird zu einer zentralen Forschungs- und Managementherausforderung.

Interventionsdetails

Marinho et al. (1997) berücksichtigen den Effizienzmessansatz, der durch die Datenanalyse (DEA) im Kontext des öffentlichen Sektors bereitgestellt wird. Der Antrag umfasste die brasilianischen Bundesuniversitäten für das Jahr 1994 mit insgesamt 52 Bundeshochschuleinrichtungen (IFES) und jeder IFES wurde als einzelne produktive Einheit (DMU) behandelt.

Einige der in der Analyse verwendeten Produktionseingangsvariablen waren: Gebäudebereich; Gebiet der Krankenhäuser; Laborsgebiet; Gesamtzahl der Schüler; Lehrer mit Promotion; Lehrer mit einem Master -Abschluss; Verwaltungsmitarbeiter mit Abschluss oder Hochschulbildung; Budget für aktuelle Ausgaben; Studenten, die den Bachelor -Kurs begannen. Einige der Produktionsvariablen waren: Anzahl der Bachelor -Kurse; Anzahl der Postgraduierten-Kurse und Doktoranden; Zertifikate ausgegeben - Abschlussgrad; Anzahl der anerkannten Dissertationen des Master; Anzahl der zugelassenen Doktoranden; Gewichteter Durchschnitt oder Bewertung des MEC des Master- und Promotionskurse.

Die meisten Daten wurden vom Bildungsministerium (MEC) und der National Association der Führer der Hochschuleinrichtungen (und des Bundes) erhalten. Informationen zu aktuellen Ausgaben wurden auch aus einem von Andifes veröffentlichten öffentlichen Bericht berücksichtigt. Angesichts der großen Anzahl von Produktionsfaktoren und -produkten starteten die Autoren die Möglichkeit der Verwendung der Faktoranalyse, um gemeinsame Dimensionen im Datensatz zu untersuchen.

Einzelheiten zur Methodik

Die von Marinho et al. (1997) ist die Umhüllungsanalyse von Daten, eine flexible empirische Technik der vergleichenden Effizienzmessung und eine nichtparametrische Methode, die mathematische Programmierung zum Aufbau von Produktionsgrenzen von Produktionseinheiten verwendet und ähnliche technologische Prozesse zur Umwandlung mehrerer Eingaben in mehrere Produkte verwendet. DEA bewertet die Effizienz von Nicht -Profit -Organisationen mit guten Beispielen für komplexe Managementprobleme. Die Effizienz wird in Bezug auf die am besten beobachtete Praxis gemessen. Darüber hinaus befasst sich die Methodik auch mit den Schwierigkeiten, die sich aus der Nichtverfügbarkeit von Marktpreisen, Produktionsfaktoren und Produkten ergeben.

Die DEA -Modelle geben zwei Richtlinien zu: Produkterhöhung (Produktorientierung) oder Erhaltung von Produktionseingaben (Eingangsorientierung). Im ersten Fall bezieht sich die Effizienz auf das maximale Produktionsniveau, da die Eingänge festgelegt werden. Im zweiten Fall bezieht sich die Effizienz auf die minimale Verwendung von Inputs, da ein Produktionsniveau. Wenn die konstante Skala zurückgibt, ist die Effizienz -Grenzhyperebene linear und durch den Ursprung fließt. In diesem Fall ergeben die beiden Richtlinien die gleichen Effizienzergebnisse. Wenn es variable Skalierungsrenditen gibt, ist dies nicht mehr der Fall. Die empirische Praxis scheint jedoch zu zeigen, dass die Auswahl der Inputs und Produkte in der Analyse eher die beste Wahl als die Wahl der Anleitung ist.

Ergebnisse

 Marinho et al. (1997) entwickelten eine Anwendung der Datenumhüllungsanalyse unter Verwendung von Informationen über brasilianische Bundesuniversitäten. Die Autoren nahmen ein Experiment mit der DEA der Federal University of Rio de Janeiro im Rahmen ihrer Budget- und institutionellen Bewertungsaktivitäten mit herausfordernden und positiven Motivationen ab. Die Rangliste der Produktionseinheiten wurde gemäß dem Effizienzwert erzeugt und deutete auf die Bedeutung von Universitätsmanagementaktivitäten hin. Darüber hinaus ist ein bemerkenswertes Ergebnis, dass die meisten akademischen anerkannten IFES als effiziente Produktionseinheiten bewertet wurden.

Die Produktionseinheiten, die 100% effiziente Ergebnisse präsentierten, bildeten die "effiziente Grenze". Die Autoren weisen darauf hin, dass die Untersuchung gemeinsamer Dimensionen in der Datenbank durch Faktoranalyse von grundlegender Bedeutung war, um eine angemessene Unterscheidung des DMUs zu ermöglichen.

Nach Angaben der Autoren war das Ziel, die systematische Anwendung der Datenumhüllungsanalyse als Instrument der Nebenrichtlinie zu motivieren, nicht vollständig besucht. Daher werden neue Informationen und Inventare sicherlich die Ergebnisse der DEA -Anwendungen verbessern.

Lektionen zur öffentlichen Ordnung

Wie kann man die relative Effizienz der brasilianischen Bundesuniversitäten messen? Angesichts der Tatsache, dass die Datenumhüllungsanalyse die Effizienz nicht -profitierender Organisationen bewertet, kann diese alternative Technik in der Effizienzstudie höherer Institutionen eingesetzt werden. In Marinho et al. (1997) weisen die Autoren darauf hin, dass DEA Ziele für jeden Produktionsfaktor und jedes Produkt -Produkt liefert. In diesem Sinne kann das Menü als Informationsunterstützung für die Planung und Überwachung von Produktionseinheiten dienen. Daher kann diese Art der Analyse besonders nützlich sein, um die vergleichende Effizienz zu messen und daher ein wichtiges Management -Tool im Bereich komplexer Organisationssysteme sein, das durch mehrere Eingaben und mehrere Produkte gekennzeichnet ist (selbst in Fällen, in denen die Technologie nicht bekannt ist) und wo Budget und finanzielle Unterstützung eine stärkere Koordination und Überwachungsinstrumente benötigen.

Referenz

Marinho, A., Reseende, M., Fassanha, lo brasilianische Universitäten: Analyse der relativen Effizienzbewertung und Datenhülle. Brasilianisches Journal of Economics . v. 51, n. 4, p. 489-508, 1997.