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摘要：教學和科研是高校教师绩效考核的两项重要内容。现有的考核方法简单易行，但缺乏群体差异化的考量，职业懈怠情况时有发生。为此，本文以北京某高校教师为对象，从定性、定量两个角度出发，探究了不同群体的教学与科研贡献率变化，提出了基于DEA的教师联合效益考核方法。结果表明，副教授群体在教研两方面均占据主体地位。利用联合效益值，将教师分为4类群体。针对每类的特征，可以提出对应的考核改进办法。联合效益考核模型的建立为高校更合理地安排教学与科研工作量提供了科学支持。
关键词：贡献率；教学科研联合效益；联合DEA模型
一、研究现状分析
国外学者采用数据包络分析（DEA）模型来评价高校教学方面的文献比较少，只有个别学者将其用于大学评价[1]。在科研评价方面，应用DEA模型的国外学者日渐增多。Giovanni等人利用了将DEA模型与文献计量学相结合的方法，对意大利不同学校间的科研效率进行了测量，并得出了主攻学科不同的高校之间，科研效率差异性显著的结论[2]。Kelly将英国部分大学作为研究样本，应用DEA模型对这些大学的效率进行了测量与评价，并分析了如何提高英国本土大学的科研绩效[3]。
部分国外学者也对教学科研效率进行了总体评估。Davis以部分高达利亚高校作为研究样本，应用改进后的DEA模型评价了其教学与科研的资源配置效率[4]。Beasley以英国52所大学的物理系与化学系作为研究样本，应用DEA模型分别评价了其教学效率和科研效率[5]。
二、实证分析
（一）教学贡献率分析
虽然不同职称的教学贡献率与授课贡献率会在一定程度上受到该职称群体人数的影响，且不同群体的授课贡献率会受到是否要带实习、是否要指导实践创新项目等因素影响，但是总体来讲副教授群体是主要的教学与授课群体。
（二）科研贡献率分析
副教授群体所占总人数的比例在五年中都是最高的，且总体呈缓慢上升趋势。教授群体占总人数的比例总体呈上升趋势，但在2013年达到最低点。讲师群体占总人数的比例总体呈下降趋势，并在2014年之后低于教授群体且差距逐年增大。
（三）懈怠状况分析
针对职称评定前后的教学量变化，可以得知共有20%的教师在新职称评定后发生了教学懈怠状况，其余80%的教师在新职称评定后未发生教学懈怠状况。由此，可以得出绝大部分教师在新职称评定之后不会发生教学懈怠状况，只有少数教师会在新职称评定之后发生教学懈怠状况的结论。
针对职称评定前后的科研量变化，可以得知共有60%的教师在新职称评定后发生了科研懈怠状况，有40%的教师在新科研职称评定后未发生科研懈怠状况。由此，可以得出半数以上的教师在职称评定之后不会发生科研懈怠状况，但接近半数的教师会在职称评定之后发生科研懈怠状况的结论。
三、结论与展望
基于北京高校教师数据，采用数据包络分析方法，定性分析了连续五年间不同职称群体的教研贡献率变化。结果表明，对于教学、科研贡献率方面，副教授群体均占据了主要地位；绝大部分教师在教学职称评定后不会产生教学懈怠现象，近半数的教师在科研职称评定之后会出现科研懈怠现象。为此，学校在考核过程中，针对不同职称、年龄层面的教师，采取个性化的柔性评价策略。
参考文献：
[1]梅红，宋晓平，吴建南.国外大学评价的多元化选择——以应用层级分类法和DEA方法为例的研究[J].中国高教研究，2008 （4）： 37-40.
[2] Abramo G， D’Angelo C， Pugini F. The measurement of Italian universities’ research productivity by a non parametric-bibliometric methodology[J]. Scientometrics， 2008， 76（2）： 225-244.
[3] Gorman B， Kelly T. Discussion of standard specimens for performance evaluation in atom probe tomography[J]. Microscopy and Microanalysis， 2011， 17（S2）： 850.
[4] Davis P J. Seven biggest problems with performance appraisals： and seven development approaches to rectify them[J]. Development and Learning in Organizations： An International Journal， 2011， 26（1）： 11-14.
[5] Beasley J E. Comparing university departments[J]. Omega， 1990， 18（2）： 171-183.
关键词：贡献率；教学科研联合效益；联合DEA模型
一、研究现状分析
国外学者采用数据包络分析（DEA）模型来评价高校教学方面的文献比较少，只有个别学者将其用于大学评价[1]。在科研评价方面，应用DEA模型的国外学者日渐增多。Giovanni等人利用了将DEA模型与文献计量学相结合的方法，对意大利不同学校间的科研效率进行了测量，并得出了主攻学科不同的高校之间，科研效率差异性显著的结论[2]。Kelly将英国部分大学作为研究样本，应用DEA模型对这些大学的效率进行了测量与评价，并分析了如何提高英国本土大学的科研绩效[3]。
部分国外学者也对教学科研效率进行了总体评估。Davis以部分高达利亚高校作为研究样本，应用改进后的DEA模型评价了其教学与科研的资源配置效率[4]。Beasley以英国52所大学的物理系与化学系作为研究样本，应用DEA模型分别评价了其教学效率和科研效率[5]。
二、实证分析
（一）教学贡献率分析
虽然不同职称的教学贡献率与授课贡献率会在一定程度上受到该职称群体人数的影响，且不同群体的授课贡献率会受到是否要带实习、是否要指导实践创新项目等因素影响，但是总体来讲副教授群体是主要的教学与授课群体。
（二）科研贡献率分析
副教授群体所占总人数的比例在五年中都是最高的，且总体呈缓慢上升趋势。教授群体占总人数的比例总体呈上升趋势，但在2013年达到最低点。讲师群体占总人数的比例总体呈下降趋势，并在2014年之后低于教授群体且差距逐年增大。
（三）懈怠状况分析
针对职称评定前后的教学量变化，可以得知共有20%的教师在新职称评定后发生了教学懈怠状况，其余80%的教师在新职称评定后未发生教学懈怠状况。由此，可以得出绝大部分教师在新职称评定之后不会发生教学懈怠状况，只有少数教师会在新职称评定之后发生教学懈怠状况的结论。
针对职称评定前后的科研量变化，可以得知共有60%的教师在新职称评定后发生了科研懈怠状况，有40%的教师在新科研职称评定后未发生科研懈怠状况。由此，可以得出半数以上的教师在职称评定之后不会发生科研懈怠状况，但接近半数的教师会在职称评定之后发生科研懈怠状况的结论。
三、结论与展望
基于北京高校教师数据，采用数据包络分析方法，定性分析了连续五年间不同职称群体的教研贡献率变化。结果表明，对于教学、科研贡献率方面，副教授群体均占据了主要地位；绝大部分教师在教学职称评定后不会产生教学懈怠现象，近半数的教师在科研职称评定之后会出现科研懈怠现象。为此，学校在考核过程中，针对不同职称、年龄层面的教师，采取个性化的柔性评价策略。
参考文献：
[1]梅红，宋晓平，吴建南.国外大学评价的多元化选择——以应用层级分类法和DEA方法为例的研究[J].中国高教研究，2008 （4）： 37-40.
[2] Abramo G， D’Angelo C， Pugini F. The measurement of Italian universities’ research productivity by a non parametric-bibliometric methodology[J]. Scientometrics， 2008， 76（2）： 225-244.
[3] Gorman B， Kelly T. Discussion of standard specimens for performance evaluation in atom probe tomography[J]. Microscopy and Microanalysis， 2011， 17（S2）： 850.
[4] Davis P J. Seven biggest problems with performance appraisals： and seven development approaches to rectify them[J]. Development and Learning in Organizations： An International Journal， 2011， 26（1）： 11-14.
[5] Beasley J E. Comparing university departments[J]. Omega， 1990， 18（2）： 171-183.