國立中山大學學位論文典藏.PDF
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1 The Investigation of the Performance Implementing in College Affairs Funds amongst the National Universities in Taiwan
2
3
4 Data Envelopment Analysis, DEA Malmquist Malmquist DEA
5 ABSTRACT After the national universities in Taiwan implementing the college affairs funds, the expenditure comes from not only the government supply but also universities themselves. It s for the purpose of their needs on teaching, researching, and serving. In order to enhance the elasticity that the funds use independently cost efficiency. This research adopts the efficiency-measuring mode of Data Envelopment Analysis (DEA) to weigh the conditions of managing results and efficiency fluctuationsthe fluctuation of Malmquist productivityof 51 national universities in Taiwan from year 2001 to The conclusion of obtaining is as follows: From the aspect of managing efficiency, National Chiao Tung University and National Dong Hwa University perform the best among the general universities; as for the technological universities and vocational colleges, National Taiwan University of Science and Technology and National Chin-Yi Institute of Technology perform the best. The lacks of valid managements in resource usages causes the technical inefficiencies; the general universities performed like the technological and vocational colleges were rather similar and relatively inefficient from the year 2001 to The reasons of inefficiency came from the technological efficiency of bad management with reached the scale efficiency of the best scale at the same time. The Malmquist indices of National Tsing Hua University and National Taichung University were more than 1 from the year 2001 to 2004; as for the technological and vocational colleges, the Malmquist indices of National Tai-Chung Institute of Technology, National Taichung Nursing College, National Taiwan Junior College of Performing Arts, and National Tainan Institute of Nursing were more than 1 as well. There is a decline trend gradually of productivity in in both the general universities and technological and vocational colleges, it was mainly that the production technology efficiency retrogresses. Finally, implementing college affair funds may be still affected by other external objective environments, the one of great impact among them: external parameters, such as size of the school, the history of the school, and the location of the school. Through the regression analysis, there are strong correlation between campus size and management efficiency for the general universities; however, not between history and location of the school. On the other hand, the technological and vocational colleges, do not have dominance to whole efficiency value. From the analysis, we can understand the over-all performing, efficiency of the universities in Taiwan. The fund governors should manage and advent different efficiencies with various methods in order to promote the managing efficiency of the whole. KEY WORDSCollege affair funds Efficient evaluation Data envelopment analysis Malmquist index.
6
7
8
9 (90~93 ) (90~93 ) (90~93 ) (90~93 )
10
11
12 ( ) ( 2004) 1
13 ( 2000) 1 2 (Data Envelopment Analysis) Malmquist Index 2
14 () (DEA) (data) (envelope) (Data Envelopment Analysis, DEA) Charnes, Cooper Rhodes 1978 European Journal of Operational Research ( Toshiyuki Sueyoshi2003) CCR Farrell (Decision Making UnitDMU) DMU 1 DMU 1 (DEA) DMU DEA DMU DEA DMU DMU CCR (Boussofiane 1994) BankerCharnes Cooper 1984 CCR (technical efficiency) (scale efficiency)bcc ( Toshiyuki Sueyoshi2003) () 3
15 Cav]s et al.(1982) Malmquist(1953)Caves et al.(1982)shephard(1970) (distance function) (DEA) Malmquist Index () () () () DEA () 4
16 1.1 5
17 DEA DEA DEACCRBCR DMU () 90 ()
18 (Data Envelopment Analysis, DEA) Malmquist Index ( 2004) 7
19 % ( 2000) 1. 8
20 ( ) 4. ( ) ( ) 20%-30% 5. 6.
21 ( ) ( ) ( )
22 (2000) 2 (2001) 3 (2004)
23 University Grants Committee Accountability
24 / (Peter F.Drucker) ( 1997) Whittington1994Smith Performance 2002
25
26 4 5 6 Motivating Factor
27 a. b. c. d. e. f. g. h. 16
28 DEA Pareto Optimality DEA DMU(decision making unit) DMUDEA 1 DMU ( 0 1) DMU DEA DMU DEA DMU DMU ( 1997) Farrell Farrell.M.J 1957 the Measurement of Productive Efficiency Mathematical Programming 17
29 1. 2. Constant Returns to Scale 3. Convex Farrell Technical Efficiency,TE Price Efficiency,PE Allocation Efficiency Overall Efficiency,OE OE TE PE 2.1 SS OQ/OP P X 1 X 2 AA OR/OP Farrell 1962 Farrell 18
30 X 2 /Y S P A Q R Q' isoquant S' 0\ A' X 1 /Y 2.1 2CCR Charnes, Cooper, & Rhodes 1978 Farrell Constant returns to scale;crs Decision Making Unit;DMU CCR Bonilla et al., 2002Valentine & Gray, 2001 efficiency output input engineering ratio Doyle & Green,
31 U j Y ij i V j X ij i DEA CCR n DMU m Xii = 1,2,,m s Yrr = 1,2,,s k DMU k s Max h k = r=1 1 s.t. 1 U r s U r Y rj r=1 m V j X ij i=1 0 e V i 0 e j1,2,.., n r1,2,, s i1,2,, m U r Y rk m V i X ik i=1 h k k DMU Y rj j DMU r X ij j DMU i U r r Y V i i X e CCR DMU hk1 DMU DMU DMU Farrell CCR = 1 DMU 1 DMU 1 20
32 1 Max U r y s r=1 Subject to rk 2 m i= 1 V i X ik = 1 s U r y r=1 rj m i= 1 V X ij 0 i,, j = 1, K n U r V r 0 e, r1,2,,s 0 e, i1,2,,m msn ms Min θ ε subject to n j= 1 n j= 1 λ λ λ j, S j j X y + r rj s r= 1 ij, S S + S S i r + _ i + r + m i= 1 = θ = y rk S X ik 0 i, r, j i _ 3 i = 1,..., m r = 1,..., s 21
33 3 jdmu DMU S + r,s i X Y slacksλ=λ 1 λ 2 λ n CCR θ=1 S + r =S i =0 DMU DMU DMU X* ik =?* X ik s * i 4 y* ik = y ik + s r + * * 4 s i * s + r * DMU k X ik = X ik X * ik 5 Y rk = Y* rk Y rk 5 DMU k X ik Y rk 3BCC Banker.R.D BCC CCR Technical Efficiency Scale Efficiency ABCDE DMU 3-3 ABCD E OH HE F OH FH E TE=FH/HE E OK KE I OK IK E KE/IK OH F C HG 22
34 F E SE=HG/FH OH HG E AE=HG/HE=KE/JK=FH/HE HG/FH=TE SE =OG/OC Y J D CRS C H G F E B I VRS O A K X 2.2 Banker,R.D.(1984). 2.2 OC Max m i 1 s r = 1 V i U x ik r y rk + V 0 23
35 Subject to m i = 1 U, V r i ε > 0 s r rj r = 1 V i U x ij y + V 0 1 r i j = 1, K, n = 1, K, s = 1, K, m V 0 unconstrained in sign BCC CCR U 0 U 0 DMU V 0 0 DMU V 0 0 DMU V 0 0 DMU 1993 Lewin DEA Lewin DEA CCR BCC DMU Y 24
36 DEA DEA 2. DEA DMU Estache et al.2002 outlier Ensenada 50.5% 54.6% 3.3% 2.8% 3. DEA deterministic DEA DEA Golany & Roll (1989) DEA DEA Toshiyuki Sueyoshi, DMU 2. DMU DMU DMU 25
37 Ali(1988) DMU DMU DMU DMU DMU DEA DEA DMU DMU(Decision Making Unit) (Homogeneous) (Market Condition) DEA (Pareto Optimal) DMU 1.0(Farrel,1957) (1973) : DMU DMU 26
38 2. DMU 3. (1993) (Backward Elimination) (Forward Selection) Isotonicity Thompson (1986)Bowlin(1987) (Rule of Thumb) DMU CCR BCC (DEA) 27
39 2.3 ( ) (1997) Anthanassopoulos And Shale(1997) (1998) -1 ( ) 2 ( A CCR BCC SCISSCI 28
40 2.3 ( ) (1999) (1999)
41 2.3 ( ) (2000) CCR CCR 6 30
42 2.3 ( ) (2000) (2002) Tobit T 31
43 2.3 ( ) Glass Fare Mckillop O 1 Grosskopf and 2 rourke Lovell (2002) 4 ARS ARS 2 ARS ARS Model 1 (2003) Model Model 1 2 Model
44 2.3 ( ) (2004) SCI SSCIAHCIEI TSCI
45 Caves et al.(1982) Malmquist(1953)Caves et al.(1982)shephard(1970) (distance function) tt+1 M + M t 0 t t+ 1 t + 1 t t ( x, y, x, y ) t+ 1 t+ 1 t t ( x, y, x, y ) t t+ 1 D0 ( x, y = t t D ( x, y = 0 t t 0 t t + 1 ) ) t + 1 D ( x, y + 1 t D ( x, y t t + 1 ) ) Fare et al.(1994) Caves et al.(1982) t Fare et al.(1994) Total Factor Productivity Change, TFPCH TFPCH ( x t + 1, y t + 1 t, x, y t t t+ 1 t+ 1 t+ 1 t+ 1 t + 1 D0 ( x, y CRS ) D0 ( x, y CRS ) CRS ) = t t t t + 1 t t D0( x, y CRS ) D0 ( x, y CRS ) 1/ 2 TFPCH1 t t+1 TFPCH1 TFPCH (Technical Change, TECH) (Efficiency Change, EFFCH) TFPCH=TECH EFFCH (Constant Return-to-Scale, CRS) 34
46 35 TECH1 TECH1 EFFCH1 EFFCH1 (TFPCH) (EFFCH) (Pure Technical Efficiency Change, PTECH) CRS VRS (Scale Efficiency Change, SECH) EFFCH=PTECH SECH (Variable Return-to-Scale, VRS ) PTECH PTECH1 PTECH1 SECH1 t+1 t SECH1 = = ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( VRS y x D VRS y x D CRS y x D CRS y x D SECH VRS y x D VRS y x D PTECH t t t t t t t t t t t t t t t t t t 2 1/ ), ( ), ( ), ( ), ( = CRS y x D CRS y x D CRS y x D CRS y x D TECH t t t t t t t t t t t t ), ( ), ( CRS y x D CRS y x D EFFCH t t t t t t =
47 Malmquist Malmquist 2.4 ( ) DEA 2 Malmquist Productivity 3 Index ] SCI SCIE Malmquist 36
48 DMU DMU S 2. 3.DEA
49 DMU DMU / 1. CCR 2. BCC
50
51
52
53 CCR BCC / (3.3) 26 90~93 4 1,644 8, , ,
54 3.3 (90~93 ) 2, , ,581 1, ,668 2, , , , , , , , , , ,
55 (3.4)
56 3.4 (90~93 ) ,955 3, , ,812 15, ,754 3, ,358 13,024 1, , ,029 1, ,548 1, , , , ,075 9, , , ,962 2, , , , , , , , , , , , , , , ,972 1,
57 (3.5) 25 90~93 4 1,
58 3.5 (90~93 ) 1,
59 (3.6)
60 3.6 (90~93 ) , , , , , , , , , , , , , , ,
61 (3.7) 3.7 1, (3.8) ,972 1, ,
62 DEA isotonicity SPSS
63 5 1 DMU 22 DEA DMU
64 6 1 DMU 14 DEA DMU
65 (1997) DEAP2.1-XP Window 41~ ~ % % 2. 90% ~ ~ ~ ~ ~
66 W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W
67 W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W
68 % 15 5 PTE= % 17 4 PTE=1 2 90% ~ ~ ~ ~ ~ ~
69 W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W
70 W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W
71 1. 90 % % 15 2 SE= % 16 3 SE=
72 W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W
73 W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W W
74
75 4.7 DMU TE PTE SE # * # * # # * * * * * * # * * # * * * * * * # # DMU 64
76 4.8 DMU TE PTE SE * # # * # * * * * * * * * * # * * * * * # # # DMU 65
77 IRS DRS CRS
78 IRS CRS DRS DRS DRS CRS CRS CRS DRS CRS CRS DRS CRS IRS CRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS CRS CRS DRS CRS CRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS CRS CRS CRS CRS CRS CRS CRS IRS IRS DRS IRS DRS CRS IRS IRS IRS IRS IRS DRS CRS IRS CRS CRS CRS IRS CRS IRS CRS CRS CRS DRS DRS CRS IRS IRS CRS CRS CRS DRS IRS CRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS CRS IRS CRS CRS CRS CRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS CRS IRS CRS IRS CRS CRS CRS CRS CRS IRS CRS CRS IRS IRS IRS CRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS CRS IRS CRS DRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS
79 IRS CRS DRS CRS CRS CRS CRS CRS CRS IRS CRS CRS CRS CRS CRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS CRS DRS CRS DRS DRS CRS IRS CRS CRS CRS IRS DRS DRS DRS DRS DRS DRS IRS DRS DRS CRS IRS DRS DRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS CRS IRS IRS CRS IRS IRS CRS IRS IRS CRS DRS DRS CRS IRS IRS CRS IRS IRS CRS CRS CRS CRS CRS CRS IRS DRS CRS DRS DRS DRS CRS IRS IRS IRS CRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS DRS IRS CRS DRS CRS DRS CRS CRS CRS CRS CRS CRS IRS CRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS CRS IRS IRS CRS IRS IRS DRS CRS CRS CRS CRS CRS IRS CRS CRS CRS CRS DRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS IRS CRS IRS CRS CRS
80 DMU DMU DMU 4.9 ~
81
82
83 DEA DMU DEA DMU
84
85
86 90~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~
87 3 291~ ~ ~ ~
88 >1 =1 <1 77
89
90 >1 =1 <
91 80 4.2
92 1. 190~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~
93 >1 =1 <1 82
94 83 4.3
95 >1 =1 <
96 85 4.4
97 1. 190~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~
98 >1 =1 <1 87
99 88 4.5
100 >1 =1 <
101 90 4.6
102 1. 190~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~
103 >1 =1 <1 92
104 93 4.7
105 >1 =1 <
106 95 4.8
107 1. 190~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~
108 >1 =1 <1 97
109 98 4.9
110 >1 =1 <
111
112
113 4.25 DMU # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # DMU 102
114 DMU # # # # # * # # # # # # # # # # # # DMU 103
115 β t p E E E E E *** P β t p E E E E E *** P
116 (2004 ) (TFPCH )
117
118 (2004 ) (TFPCH )
119
120 % % TE= % PTE= % PTE= % SE= %
121 3 SE= IRS DRS CRS
122 DMU DMU DMU ~ ~ ~
123 1 90~ ~ ~ ~ ~ ~
124
125 AnthanssopoulosA. D. and E. Shale1997 Assessing the Comparative Efficiency of Higher Education Institutions in the UK by Means of EnvelopmentAnalysis Education Economics52 pp Data Doyle, J.R and Green. R.H, (1994), Self and Peer Appraisal in Higher Education, Higher Education, 28(2): EdwardsP.M.EzzamelK.Robson and M.Taylor1995 The Development of Local Management of SchoolsFinancial Accounting Management FarrellM. J. 1957The Measurement of Productive EfficencyJournal of the Royal Statistical SocietySeries AGeneral ~281. GlassJ. C. D. G.. Mckillop and N.Hyndman1995 Efficiency in the Provision of University Teaching and ResearchAn Empirical Analysis of UK Universities Journal of Applied Econometrics10pp IzadiH.G.. JohnesR. Oskrochiand R. Crouchleyy2002 Stochastic Frontier Estimation of a CES Cost Functionthe Cass of Higher Education in Britain Economics of Education Review20pp Johnes G. and J. Johnes 1993 Measuring the Research Performancr of UK Economics DepartmentsAn Application of Data Envelopment Analysis Oxford Economic Paper45pp SmithS.G.1998Performance evaluation for nonprofit-a tested method for judging your prganization performance. Noprofit worldjanuary/february TrotterL.J. L. and C.E.Lee.1996.Public AdminstrationNovember/December Whittington, Geoffery, (1994). On the allocation Resources Within Universities. Financial Accountability & Management, November,
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127 116 (2000) (1999) (2004) (2000) Toshiyuki Sueyoshi 2003 (1985) (1979) (1984) DEA Malmquist Productivity Index (82) (1998) -
128 (1986) 2000 (1992) 6 (2002) - 117
,, ( ) ( ) Farell (1957),, (2003) (1999) DEA DEA, 14 (2000) DEA , (2001) (2001) 5 (2002) DEA Malmquist, , (2003) (2003) DEA (2004) D
3 (, 250001 ;, 250100) : DEA,,, ;, U, : ; ;DEA ; :F830 :A :1002-7246(2005) 01-0091 - 11,, (,2004), (,2004),, 25 DEA,,, ; DEA, ;, ; :2004-11 - 20 : (1970 - ),,,,, (1968 - ),,,, 3 [ ] ( :02BJ Y127) 91 ,,
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