基于DEA-BCC模型的江苏省属高校人才发展效率研究

章星影

，China

Abstract：

Talent resource is the core of the development of universities. Meanwhile the competition of talent resource is the key to taking the prize of the college-war. In order to evaluate the effectiveness of the development of provincial universities in Jiangsu Province further, this paper began simply analyzing the background of the talent-development of universities in Jiangsu Province and obtaining the data on the 25 specific indicators of the number of Changjiang Scholars and obtainer of National Outstanding Youth Funds, the number of National teaching platform, international communication and cooperation, etc.. We analyzed the distance and abnormal elements of values to make sure the data validity. Then the factor analysis was used to extract the six input and one output indicators for the data envelopment analysis model, and the slack variables, remaining variables and the non-Archimedes infinitesimal constant was used to improve the rate of convergence and then established the BCC model. Finally, we calculated the optimal solution of all parameters with the linear programming theory in DEAP2.1 software so as to analyze the efficiency and effectiveness of the talent-development of Jiangsu Province in recent years. The results show that the talent input-output scale of 13 Jiangsu provincial universities is DEA effective, such as Nanjing normal university and Nanjing technology university. While the talent-development scale of Nanjing university of art and Jiangsu university are non-DEA effective. Comparing the ranking list of 17 provincial universities according to the talent-development efficiency with the charts of faculty and comprehensive strength of universities by WuShulian in 2017,we make some prospective suggestions for universities whose talent-development are effective or weak.

Key words: Data envelopment analysis Factor analysis The BCC model

The efficiency of talent-development

绪论

研究背景与研究意义

现今中国特色社会主义已进入新时代，江苏省教育现代化正处于从国际水准向更高水平迈进的转折时期，各项教育指标位居全国前列。江苏省各大高等院校均取得了巨大的建设成就，吸引了大批国内外人才，为江苏省高等教育事业稳步发展提供了必要的条件。

高校对人才资源建设的重视是高校事业发展的重要前提，各校加强师资队伍的组织，领导团队的培养，工程技术人员的配备和培训，培养科研、管理和教学技术骨干，坚持人才建设的科学性、合理性，是为扩大招生计划与科研水平等方面的提高做足充分准备，同时也是为高校品牌建设奠定基础。

社会各界对高校人才发展的关注与日俱增， 2016年首届江苏人才发展专家峰会在南京理工大学召开，来自教育界的十多位专家围绕“高校人才发展与创新驱动”这一主题，探讨了高等教育领域的人才发展思路与战略；2018年“高校人才发展高峰论坛”于华东师范大学举行，成立高校人才联盟，打造有竞争力的师资队伍，推动上海高水平大学的建设，服务于城市发展。社会不同的地域的各组织、各阶层人士采用各种方式参与“高校人才发展”的热烈讨论，都在为自身所在省份，城市，甚至是高校的人才发展献计献策，可见人才竞争之激烈，智力潜能之迅猛。

谈及人才发展，首当其冲的是人才引进与人才培养问题。目前各大高校的相应政策多种多样，对引进的人才的学术能力、科研经历等有一些要求。南京大学党委副书记杨忠强调：“我们要树立质量与贡献导向的人才观。”在他看来，质量是指对人才的评估，更加强调学术水平和科研能力，强调原创性和可持续的创新能力，强调个人品德、师德学风、忠诚度和投入精神等。质量是指其能够对一个高校的人才培养、学科的研究与建设、科研队伍的建立与发展做出什么样的贡献^[1]。换言之，数量、指标不是唯一标准，“实质性贡献”才是人才是否提高高校的科研水平、教学质量最重要的衡量指标。

针对此类“实质性贡献”的衡量指标莫过于对高校人才发展规模的效率的评估。高校规模、地域、突出专业、社会效应等方面都具有不同特色，对比不同高校之间的人才发展水平，其效率或许是最直观的“天秤”。

但是从高校人才建设现状看来，并不是所有高校的建设投入与成果都有较好的结果，有的高校缺少科学有效的引智规划，部分高校建校时间较晚，在总体规划与项目执行上不如有经验的老牌高校，有的甚至出现人力资源浪费，规划失当的现象。故而，规划全省的高校人才发展蓝图，各校根据自身的发展制订突出重点、统筹全局、功能明确的高校人才培养规划，并严格实施是当务之急。

本文从17所高校目前所拥有的人才资源、科研平台、获奖成果等方面下手，在文献研究的基础上，运用DEA评价模型，对高校人才培养方面的投入-产出规模效率进行评估，提出完善各校人才发展效率规模的前瞻性建议，为江苏省高校建设活动推波助澜。

研究内容和方法

研究内容

本文分为五个部分的研究内容，包括序论、文献综述、基于DEA模型的江苏省省属高校发展情况研究分析、结果与讨论和总结与展望。

1. 绪论。主要论述了本文的研究背景与意义、研究内容与方法。
2. 文献综述。主要包括国内外研究现状、相关理论以及高校人才发展效率的评估分析的相关研究。
3. 基于DEA模型的江苏省省属高校人才发展效率研究。列举了包括南京师范大学、南京工业大学、等17所江苏省省属高校的近年发展情况，具体从学科创新团队、国家级教学名师、国家级科学技术奖等25个变量入手，利用因子分析法从中提取出投入与产出指标，并作效率分析。
4. 主要结论。
5. 总结和建议。本文提出对省属高校的人才发展提出建议，并对高校人才发展建设提出建议。

研究的技术路线如图1.1。

背景与意义

理论方法

高校评价指标

因子分析

BCC

模型

总结与讨论

图1.1 研究框架图

研究方法

1. 文献分析研究法。收集、查阅各类相关文献资料，并对收集的基础文献材料进行归类、整理、研究分析，为下一步建立模型做充分的准备工作。
2. 实证分析研究法。利用SPSS19对原始数据预处理，提取出所需指标，建立相应模型，再通过使用DEAP2.1软件对数据进行实例分析，最终得出研究结论。

二、文献综述

2.1 国内外研究现状

目前学者常用比例分析法、层次分析法、SWOT分析法、数据包络分析和统计回归分析等对企业、高校、城市发展情况进行研究。李蒙、余宏亮、龚雨洁利用因子分析法与BP神经网络评价方法对湖北省高校研究基地智库人才考评体系进行研究^[2]，统计回归分析对样本的数量、类型、相关性等都有要求，且需假定函数形式；田尧通过SWOT经典管理学分析方法对高校师资队伍建设与管理进行研究^[3]，但SWOT分析法中隐含的内外区分的假定过于简化研究对象的特征信息，影响分析结果；比例分析方法只能简单说明变量的比例特征；赵蓉英、张心源对中国高校人才与大学排名进行层次分析^[4]，但运用层次分析法需要研究者对研究课题有专业的认识，能够有效判断出各个变量之间的合理权重，具有较强的主观性，而缺乏一定的客观说服力。这类方法虽然各有优势，但不可避免的是其局限性对决策单元（Decision Making Units，DMU）投入-产出评价研究的不便之处。故而，笔者考虑到，DEA模型是将主观思路条理化和数学问题模型化相结合的典型评价模型，它与其它评价模型对比有不可忽视的优势：

①适合用于输出-输入的效率综合评价问题；

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