Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Математика. Механика. Информатика

ISSN 1816-9791 (Print)
ISSN 2541-9005 (Online)


Для цитирования:

Firsova A. A., Chernyshova G. Y. Mathematical Models for Evaluation of the Higher Education System Functions with DEA Approach [Фирсова А. А., Чернышова Г. Ю. Математические модели для оценки функций систем высшего образования средствами DEA] // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Математика. Механика. Информатика. 2019. Т. 19, вып. 3. С. 351-362. DOI: 10.18500/1816-9791-2019-19-3-351-362, EDN: GYWFFD


Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
31.08.2019
Полный текст:
(downloads: 128)
Язык публикации: 
английский
Рубрика: 
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
004.9,65.011
EDN: 
GYWFFD

Mathematical Models for Evaluation of the Higher Education System Functions with DEA Approach
[Математические модели для оценки функций систем высшего образования средствами DEA]

Авторы: 
Фирсова Анна Александровна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Чернышова Галина Юрьевна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

Целью данного исследования является применение оптимизационных моделей и методов анализа среды функционирования (Data Envelopment Analysis, DEA) для оценки эффективности региональных систем высшего образования. Была протестирована гипотеза о неравномерности развития региональных систем высшего образования, вычислены агрегированные показатели эффективности систем высшего образования, проведено ранжирование региональных систем высшего образования с помощью моделей DEA.Новизна исследования состоит в модификации модели DEA для применения в задаче анализа эффективности функционирования региональных систем высшего образования.В процессе DEA-моделирования, помимо выбора ориентации модели, необходимо также учесть эффект масштаба. При этом используются дополнительные ограниченияв задачах математического программирования в DEA, что обеспечивает построение кусочно-линейной границы эффективности для рассматриваемых объектов различными способами. В работе применялась модифицированная ориентированная на выходы модель с неубывающей отдачей от масштаба. Были реализованы отдельные модели для определения интегральных показателей технической эффективности региональных систем высшего образования в соответствии с тремя основными функциями университета: образование, наука и региональное партнерство.

Список источников: 
  1. Benneworth P. The engaged university in practice? In: P. Benneworth (ed.). University engagement with socially excluded communities. Dordrecht, Springer, 2013, pp. 329–343.
  2. Etzkowitz H., Leydesdorff L. The Triple Helix – University-Industry-Government Relations: A Laboratory for Knowledge Based Economic Development. EASST Review, 1995, vol. 14, no. 1, pp. 14–19.
  3. Goddard J. B., Chatterton R. The response of universities to regional needs. European journal of education, 2000, vol. 35, no 4, pp. 475–496. DOI: https://doi.org/10.1111/1467-3435.00041
  4. Aleskerov F. T., Belousova V. Y., Petrushchenko V. V. Models of data envelopment analysis and stochastic frontier analysis in the efficiency assessment of universities. Autom Remote Control, 2017, vol. 78, no. 5, pp. 902–923. DOI: https://doi.org/10.1134/S0005117917050125
  5. Emrouznejad A., Parker B. R., Tavares G. Evaluation of research in efficiency and productivity: A survey and analysis of the first 30 years of scholarly literature in DEA. Socio-Economic Planning Sciences, 2008, vol. 42, no. 3, pp. 151–157. DOI: https://doi.org/10.1016/j.seps.2007.07.002
  6. Firsova A., Chernyshova G. Analysis of efficiency of regional innovation systems taking into account the financing structure. In: Proceedings of the International Scientific Conference “Competitive, Sustainable and Secure Development of the Regional Economy: Response to Global Challenges” (CSSDRE 2018), Part of series: Advances in Economics, Business and Management Research (AEBMR), 2018, vol. 39, pp. 417–422.
  7. Wolszczak-Derlacz J. An evaluation and explanation of (in)efficiency in higher education institutions in Europe and the U.S. with the application of twostage semi-parametric DEA. Research Policy. 2017, vol. 46, pp. 1595–1605. DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2017.07.010.
  8. Johnes J. Efficiency measurement. In: International handbook on the economics of education / by G. Johnes, J. Johnes. Cheltenham, UK; Northampton, MA, USA, Edward Elgar Publishing Ltd., 2004, pp. 613–742.
  9. Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operations Research. 1978, vol. 2, no. 6, pp. 429–444. DOI: https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
  10. Banker R. D., Charnes A., Cooper W. W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 1984, vol. 30, no. 9, pp. 1078–1092. DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078.
  11. Ylvinger S. Essays on Production Performance Assessment, Paper II. Umea Economic Studies, 2000. 531 p.
  12. Zhu J. Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking. Data Envelopment Analysis with Spreadsheets. New York, Springer, 2008. 334 p.
  13. Information and analytical materials on the results of monitoring the effectiveness of educational institutions of higher education. Ministry of Education and Science of the Russian Federation. Site. Available at: http://indicators.miccedu.com/monitoring/?m=vpo (accessed 01 August 2018).
  14. The Russian Federal Service of State Statistics. Site. Available at: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/en/statistics/sci... (accessed 01 August 2018).
  15. Cooper W. W., Seiford L. M., Tone K. Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses. New York, Springer US, 2006. 354 p. DOI: https://doi.org/10.1007/0-387-29122-9
Поступила в редакцию: 
14.02.2019
Принята к публикации: 
10.04.2019
Опубликована: 
31.08.2019