Применение DEA в оценке деятельности научно-педагогических работников
Аннотация
Предмет. Рост результативности каждого научно-педагогического работника – важное условие достижения вузом высоких показателей. Современная система эффективного контракта в российском высшем образовании предоставляет аналитикам широкие возможности выявления резервов роста. Рациональное использование данных возможностей требует применения надлежащих методов анализа.
Цели. Нашей целью был поиск наилучшего варианта применения непараметрического метода Data Envelopment Analysis в задаче оценки эффективности каждого научно-педагогического работника крупного вуза.
Методология. Мы использовали модели одноэтапного Data Envelopment Analysis с постоянной и переменной отдачей от масштаба, включающие неуправляемые (экзогенные) переменные. Выбор конкретной модели опирался как на количественную, так и на содержательную интерпретацию получаемых результатов.
Результаты. Модель R.D. Banker и R.C. Morey продемонстрировала адекватную оценку работников, а также способность предоставлять руководству университета ценную информацию для управления эффективностью персонала. Выявлены наиболее вероятные затруднения в применении аналогичных моделей к большой выборке работников в реальных условиях. Получены данные о распределении оценок эффективности и о зависимости эффективности от занятости работников, требующие дальнейшего анализа.
Выводы. Базовые одноэтапные модели Data Envelopment Analysis вполне достаточны для оценки эффективности работников, если осторожно вводить экзогенные переменные и контролировать устойчивость решения. Однако нельзя игнорировать особенности, присущие всем моделям Data Envelopment Analysis: они ставят достижимые цели по улучшению имеющихся результатов, но не отыскивают новые возможности, информируют о достижении целей, но не о значимости достигнутых результатов для вуза.
Metrics
Литература
Dyusekeyev, K.A. & Shikulskaya, O.M. (2016) Efficiency assessment models of higher education institution staff activity. Vestnik VSUET [Proceedings of VSUET]. 4, 446-452. (In Russian)
Morgunov, E.P. & Morgunova, O.N. (2017) Application of the Data Envelopment Analysis method for assessment of efficiency of IT-specialists. Reshetnevskie chteniya [Reshetnev Readings]. 2, 450-451. (In Russian)
Banker, R.D., Charnes, A. & Cooper, W.W. (1984) Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science. 30 (9), 1078-1092. DOI: 10.1287/mnsc.30.9.1078
Banker, R.D. & Morey, R.C. (1986) Efficiency analysis for exogenously fixed inputs and outputs. Operations Research. 34 (4), 513-521. DOI: 10.1287/opre.34.4.513
Charnes, A., Cooper, W.W. & Rhodes, E. (1978) Measuring efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research. 2 (6), 429-444. DOI: 10.1016/0377-2217(78)90138-8
Dugelova, M. & Strenitzerova, M. (2015) The using of Data Envelopment Analysis in human resource controlling. Procedia Economics and Finance. 26, 468-475. DOI: 10.1016/S2212-5671(15)00875-8
Golany, B. & Roll, Y. (1993) Some extensions of techniques to handle non-discretionary factors in data envelopment analysis. Journal of Productivity Analysis. 4 (4), 419-432. DOI: 10.1007/BF01073549
Huguenin, J.-M. (2015) Adjusting for the environment in DEA: A comparison of alternative models based on empirical data. Socio-Economic Planning Sciences. 52, 41-54. DOI: 10.1016/j.seps.2015.10.004
Koronakos, G., Sotiros, D., Despotis, D.K. & Apostolou, D. (2015) Performance evaluation of academic research activity in a Greek university: A DEA approach. In: Neves-Silva, R., Jain, L. & Howlett, R. (eds). Intelligent Decision Technologies. IDT 2017. Smart Innovation, Systems and Technologies. Cham, Springer. Vol. 39, 373-383. DOI: 10.1007/978-3-319-19857-6_33
Manoharan, T.R., Muralidharan, C. & Deshmukh, S.G. (2009) Employee performance appraisal using data envelopment analysis: A case study. Research and Practice in Human Resource Management. 17 (1), 92-111.
Mazur, M.J. (1994) Evaluating the relative efficiency of baseball players. In: Charnes, A. et al. Data Envelopment Analysis: Theory, methodology and application. Boston, Kluwer Academic Publisher, pp. 369-391.
Muniz, M., Paradi, J., Ruggiero, J. & Yang, Z. (2006) Evaluating alternative DEA models used to control for non-discretionary inputs. Computers & Operations Research. 33 (5), 1173-1183. DOI: 10.1016/j.cor.2004.09.007
Najar, A.V., Pooya, A., Zoeram, A.A. & Emrouznejad, A. (2018) Assessing the relative performance of nurses using Data Envelopment Analysis matrix (DEAM). Journal of Medical Systems. 42 (7), article num. 125. DOI: 10.1007/s10916-018-0974-x
Osman, I.H., Berbary, L.N., Sidani, Y., Al-Ayoubi, B. & Emrouznejad, A. (2011) Data Envelopment Analysis model for the appraisal and relative performance evaluation of nurses at an intensive care unit. Journal of Medical Systems. 35 (5), 1039-1062. DOI: 10.1007/s10916-010-9570-4
Paradi, J.C., Smith, S. & Schaffnit-Chatterjee, C. (2002) Knowledge worker performance analysis using DEA: an application to engineering design teams at Bell Canada. IEEE Transactions on Engineering and Management. 49 (2), 161-172. DOI: 10.1109/TEM.2002.1010884
Ramirez, Y.W. & Nembhard, D.A. (2004) Measuring knowledge worker productivity: A taxonomy. Journal of Intellectual Capital. 5 (4), 602-628. DOI: 10.1108/14691930410567040
Ruggiero, J. (1996) On the measurement of technical efficiency in the public sector. European Journal of Operational Research. 90 (3), 553-565. DOI: 10.1016/0377-2217(94)00346-7
Sarkis, J. (2007) Preparing your data for DEA. In: Zhu, J. & Cook, W.D. (eds.) Modeling data irregularities and structural complexities in data envelopment analysis. New York, Boston, Springer, pp. 305-320. DOI: 10.1007/978-0-387-71607-7_17
Shirouyehzad, H., Lotfi, F.H., Aryanezhad, M.B. & Dabestani, R. (2012) A data envelopment analysis approach for measuring the efficiency of employees: A case study. South African Journal of Industrial Engineering. 23 (1), 191-201. DOI: 10.7166/23-1-230
Syrjanen, M.J. (2004) Non-discretionary and discretionary factors and scale in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research. 158 (1), 20-33. DOI: 10.1016/S0377-2217(03)00362-X
Thanassoulis, E., Sotiros, D., Koronakos, G. & Despotis, D. (2018) Assessing the cost-effectiveness of university academic recruitment and promotion policies. European Journal of Operational Research. 264 (2), 742-755. DOI: 10.1016/j.ejor.2017.06.046
Tone, K. (2001) A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research. 130 (3), 498-509. DOI: 10.1016/S0377-2217(99)00407-5
Zbranek, P. (2013) Data envelopment analysis as a tool for evaluation of employees’ performance. Acta Oeconomica et Informatica XVI. 1, 12-21. DOI: 10.15414/raae.2013.16.01.12-21
Copyright (c) 2022 Ендовицкий Д.А., Коменденко С.Н.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
