Pomiar efektywności publicznych szkół wyższych za pomocą metod DEA, SFA oraz StoNED

• Authors: Brzezicki Łukasz , Prędki Artur

Title variants

EN

Efficiency measurement of public higher education institutions using DEA, SFA and StoNED methods

• Languages of publication: PL EN

Abstracts

PL

W artykule oszacowano — za pomocą metod DEA, SFA i StoNED — efektywność działalności dydaktycznej i naukowej 58 publicznych szkół wyższych w 2014 r. (analiza porównawcza wyników). Wyniki działalności dydaktycznej mierzono przeliczeniową liczbą absolwentów, a działalności naukowej — liczbą nadanych stopni naukowych; w obu przypadkach za nakłady przyjęto liczbę pracowników naukowo-dydaktycznych, pozostałych pracowników niebędących nauczycielami akademickimi oraz wartość środków trwałych uczelni. W badaniu dokonano oceny stosunku produkcji zaobserwowanej do maksymalnej pod względem liczby absolwentów i nadanych stopni naukowych. Wyniki i interpretacje przedstawiono dla poszczególnych rodzajów uczelni, osobno w odniesieniu do sfer dydaktycznej i naukowej. Wyższe miary efektywności, niezależnie od zastosowanej metody badawczej, uzyskano w zakresie działalności dydaktycznej. Średnia wartość efektywności działalności dydaktycznej obliczona za pomocą DEA wynosiła 0,7844, SFA — 0,8756, a StoNED — 0,8564, natomiast w zakresie działalności naukowej odpowiednio: 0,6690, 0,7351 i 0,6190. Wyniki wskazują, że uczelnie są bardziej skoncentrowane na działalności dydaktycznej, stanowiącej ich główne źródło finansowania — i do niej dostosowują swoje zasoby — niż na działalności naukowej, która jest drugą zasadniczą sferą funkcjonowania tych instytucji.

EN

The article evaluates the efficiency of the didactic and scientific activity of 58 public academic institutions in 2014 using the DEA, SFA and StoNED (comparative analysis of the results). The result of the didactic activity was measured by the number of graduates, and scientific activity by the number of conferred academic degrees; in both cases of the number of academic staff, non-teaching staff, and the value of capital assets were assumed as an input. The research evaluated the ratio of production observed to the maximum for the number of graduates and conferred degrees. The results and interpretations were presented separately for particular types of higher education institutions, separately in terms of didactic and scientific spheres. Higher efficiency 24 Wiadomości Statystyczne nr 5 (684), 2018 measures, regardless of the applied research method, were obtained in the field of didactic activity. The mean value of the didactic activity efficiency obtained by the DEA method was 0.7844, SFA 0.8756, and StoNED 0.8564, whereas in terms of scientific activity 0.6690, 0.7351 and 0.6190 respectively. The results indicate that universities are more focused on didactic activity, which is their main source of funding, adapting their resources to it. Less attention is paid to the scientific activity, which is the second fundamental sphere of these institutions’ functioning.

Keywords

PL

szkolnictwo wyższe; efektywność; DEA; SFA; StoNED

EN

higher education; efficiency; DEA; SFA; StoNED

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
• Year: 2018
• Issue: 5
• Pages: 5-24

Dates

published

2018-05-28

Contributors

author

Brzezicki Łukasz

• Urząd Statystyczny w Gdańsku

author

Prędki Artur

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

References

• Agasisti, T., Pohl, C. (2012). Comparing German and Italian public universities: Convergence or divergence in the higher education landscape? Managerial and Decision Economics, 33(2), 71—85.
• Aigner, D., Lovell, C. A. K., Schmidt, P. (1977). Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics, 6, 21—37.
• Banker, R. D., Charnes, A., Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30, 1078—1092.
• Ćwiąkała-Małys, A. (2010). Pomiar efektywności procesu kształcenia w publicznym szkolnictwie akademickim. Wrocław: Wydawnictwo Uniwersytetu Wrocławskiego.
• Fandel, G. (2007). On the performance of universities in North Rhine-Westphalia, Germany: Government’s redistribution of funds judged using DEA efficiency measures. European Journal of Operational Research, (176), 521—533.
• Flegg, A. T., Allen, D. O., Field, K., Thurlow, T. W. (2004). Measuring the Efficiency of British Universities: A Multi-Period Data Envelopment Analysis. Education Economics, 12(3), 231—249.
• Guzik, B. (2009). Podstawowe modele DEA w badaniu efektywności gospodarczej i społecznej. Poznań: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu.
• Izadi, H., Johnes, G., Oskrochi, R., Crouchley, R. (2002). Stochastic frontier estimation of a CES cost function: the case of higher education in Britain. Economics of Education Review, 21(1), s. 63—71.
• Katharaki, M., Katharakis, G. (2010). A comparative assessment of Greek universities’ efficiency using quantitative analysis. International Journal of Educational Research, 49(4—5), 115—128.
• Kulshreshtha, P., Nayak, T. K. (2015). Efficiency of Higher Technical Educational Institutions in India. Archive of Business Research, 3(1), 94—122.
• Kumbhakar, S. C., Lovell, C. A. K. (2000). Stochastic Frontier Analysis. Cambridge: Cambridge University Press.
• Kuosmanen, T. (2008). Representation theorem for convex nonparametric least squares. Econometrics Journal, 11(2), 308—325.
• Kuosmanen, T., Johnson, A. (2010). Data envelopment analysis as nonparametric least squares regression. Operations Research, 58(1), 149—160.
• Kuosmanen, T., Kortelainen, M. (2012). Stochastic non-smooth envelopment of data: semiparametric frontier estimation subject to shape constraints. Journal of Productivity Analysis, 38(1), 11—28.
• NKN (2016). Jarosław Gowin: uczelnie powinny zabiegać o zagranicznych studentów i wykładowców. Pobrano z: https://nkn.gov.pl/jaroslaw-gowin-uczelnie-zabiegac-o-zagranicznych-studentowwykladowcow.
• Meeusen, W., van den Broeck, J. (1977). Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error. Internation Economic Review, 18, 435—444.
• MNiSW (2015). Szkolnictwo wyższe 2014. Dane podstawowe. Informator. MNiSW: Warszawa.
• Pietrzak, P., Brzezicki, Ł. (2017). Wykorzystanie sieciowego modelu DEA do pomiaru efektywności wydziałów Politechniki Warszawskiej, Edukacja, 3(142), 109—121.
• Rządziński, L., Sworowska, A. (2016). Parametric and Non Parametric Methods for Efficiency Assessment of State Higher Vocational Schools in 2009—2011. Entrepreneurial Business and Economics Review, 4(1), 95—112. DOI: http://dx.doi.org/10.15678/EBER.2016.040107.
• Seijo, E., Sen, B. (2011). Nonparametric least squares estimation of a multivariate convex regression function. Ann Stat, 39(3), 1633—1657.
• Szuwarzyński, A. (2009). Pomiar efektywności działalności badawczej jednostek organizacyjnych wydziału. Problemy zarządzania, 7(4), 113—129.
• Świtłyk, M. (2012). Efektywność techniczna publicznych uczelni w latach 2001—2010. Ekonometria, 4(38), 320—342.
• Thanassoulis, E., Kortelainen, M., Johnes, G., Johnes, J. (2011). Costs and efficiency of higher education institutions in England: a DEA analysis. Journal of the Operational Research Society, 62(7), 1282—1297.
• Varian, H. R. (1997). Mikroekonomia. Warszawa: PWN.
• Wolszczak-Derlacz, J. (2013). Efektywność naukowa dydaktyczna i wdrożeniowa publicznych szkół wyższych w Polsce — analiza nieparametryczna. Gdańsk: Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej.