基于数据包络法的理工类高等院校绩效评价研究

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1、重庆师范大学硕士学位论文基于数据包络法的理工类高等院校绩效评价研究硕士研究生：张博英指导教师：潘晓琳副教授学科专业：系统理论所在学院：数学科学学院重庆师范大学二〇一六年五月万方数据AThesisSubmittedtoChongqingNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterResearchonthePerformanceEvaluationofScienceandTechnologyUniversitiesBasedonDEACandida

2、te：zhangBoyingSupervisor：AssociateProfessorPanXiaolinMajor：SystemTheoryCollege：CollegeofMathematicalSciencesChongqingNormalUniversityMay2016万方数据重庆师范大学硕士学位论文中文摘要基于数据包络法的理工类高等院校绩效评价研究摘要高等院校绩效评价已是国内外学者关注研究的重要焦点之一，如何采取积极有效的措施对高校进行科学、合理地评价已是教育界不断探索的永恒课题。然而，在目前的高等教育评价中，针对同一层次的某一特定

3、学科类型的高校效率评价涉及却相对较少。考虑到不同学科类型、不同层次高校的办学差异和发展特色，在对高等院校进行效率评价时，应区分不同对象的特点，确定不同的评价内容和指标，采用适宜的评价方法进行分类评价。理工类高校作为具有鲜明特色专业的高校群体，其专业教学水平、科研能力及科研成果的应用状况，标志着我国高等教育的发展水平，也在一定程度上影响着我国综合国力的提升。因此，对理工类高校进行有效地评价，不仅有利于发掘其自身优势，促进高校科研水平的提升和教师工作的积极性，而且对教育行政部门科学、民主化的决策提供有效的依据。本文基于分类评价的原则，以中国管理科学

4、研究院科学研究所按照学科类别对大学分类的标准，以《2014年中国大学排行榜》作为参考对象，筛选出24所均为教育部直属、“211工程”，且学校类型为理工类的高校，作为本文的评价研究对象。首先，从投入产出角度入手，针对理工类高校在人力投入、财力投入和物力投入及相应的教学产出、科研产出和社会服务产出这几个方面的特点，提出适合理工类高校的评价指标体系，并对评价指标的设计和内涵作出详细说明。在此基础上，以2014年的样本数据为例，运用主成分分析法分别对投入、产出指标进行降维，消除指标间的相关性，得出3个投入主成分和3个产出主成分。其次，建立数据包络分析法

5、模型，借助Matlab和DEAP2.1操作软件对处理后的数据进行实证分析，比较这24所同类院校的办学效率，以了解各个院校的效率和差异。并对非DEA有效的决策单元通过投影分析，指明改进的方向和具体调整值。最后，对如何优化高校资源配置提出了几点建议，为促进高等教育健康有效地发展提供借鉴。关键词：主成分分析，数据包络法，理工类高校，绩效评价，政策建议I万方数据重庆师范大学硕士学位论文英文摘要ResearchonthePerformanceEvaluationofScienceandTechnologyUniversitiesBasedonDEAABS

6、TRACTTheperformanceevaluationofcollegesanduniversitieshasbecomethefocusofpublicdiscussioninrecentyears.Howtotakeeffectivemeasuresforthescientificandreasonableevaluationofcollegesanduniversitiesbecomestheeternaltopicinacademiccircles.However,inthecurrentevaluationofcollegesan

7、duniversities,thereislessliteratureonresearchefficiencyevaluatingwithregardtothesamelevelofaparticularsubjectinsomeuniversityorcollege.Considertodifferentdisciplines,differentlevelsofcollegesanduniversities,weshoulddistinguishthecharacteristicsofdifferentobjects,workoutdiffe

8、rentmattersanditemsoftheindexsystem,andapplyappropriateevaluationmethodstoc