Розширена анотація українською мовою

Діяльність будь-якого суб’єкта господарювання повинна базуватися на такому співвідношенні доходу до суми пов’язаних з ними витрат, при якому управління матеріальними та нематеріальними активами дозволяє досягати максимального обсягу виробництва при мінімальному обсязі залучених ресурсів. В рамках даного дослідження проведений аналіз ефективності діяльності закладів вищої освіти. Об’єктами дослідження є 42 найкращих університета Європи. Аналіз наукової літератури з теми дослідження дозволив авторам стверджувати, що невирішеними залишаються ряд теоретичних і прикладних проблем, пов’язаних з оцінкою ефективності діяльності закладів вищої освіти, зокрема врахування трьох основних функції університетів у ХХІ столітті, таких, як: підвищення рівня працевлаштування випускників, передача та розширення наукових знань, а також модернізація національної економічної системи шляхом поліпшення бізнес-клімату. У роботі відповідно до поставлених завдань використано непараметричний метод порівняльного аналізу (data envelopment analysis (DEA)), який дозволяє визначити відносне положення кожного з досліджуваних університетів за рівнем ефективності порівняно з максимальним (ідеальним) рівнем ефективності, а також визначити основні напрямки її підвищення. Авторами запропоновано здійснювати порівняльний аналіз ефективності діяльності закладів вищої освіти за чотирма напрямками: ступінь працевлаштування випускників – DEA 1 «Аналіз ефективності праці»; публікаційна активність – DEA 2 «Аналіз академічної ефективності»; патентна активність – DEA 3 «Аналіз технологічної ефективності»; інтегральна оцінка з урахуванням трьох попередніх складових – DEA 4 «Глобальний аналіз ефективності». Суб’єктами, які сформували основні вхідні параметри побудованої виробничої функції методу DEA, стали: студенти, аспіранти, вітчизняні та закордонні викладачі. В якості вихідних параметрів моделі прийнято рівень працевлаштування випускників, публікаційну та патентну активність університетів. Використання кореляційного аналізу дозволило авторам відзначити високий ступінь лінійної залежності між університетами, що забезпечують найкращі результати в академічній та технологічній ефективності.

Ключові слова: рейтинг, університет, працевлаштування, метод порівняльного аналізу, патенти, публікації.

Класифікація JEL: O32.

Цитувати як: Canto, M. B., & Lopez, L. B. (2018). Ranking of global efficiency of the best universities in Europe Marketing and Management of Innovations, 3, 34-47. https://doi.org/10.21272/mmi.2018.3-03

Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License

Список використаних джерел

1. Arcos, J. (1993). Evaluación de programas y políticas públicas. Metodología de evaluación. Avances en Contabilidad Analítica. Eficacia y Legalidad en la Gestión Pública, 113-158.
2. Álvarez, R. (2001). Modelos con eficiencia técnica variante en el tiempo. La medición de la eficiencia y la productividad, Pirámide, Madrid.
3. Farrell, M.J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, 120, 253-290.
4. Buchelli, G. A., & Marín, J. J. (2012). Estimación de la eficiencia del sectormetalmecánico en colombia: análisis de la frontera estocástica, Cuadernos de Economía, 31(58), 257-286.
5. Chirinos, A., & Urdaneta, M. (2007). Medición de la eficiencia en el sector avícola mediante índices de Malmquist. Agroalimentaria, 12(25), 95-107.
6. Camilli, G., Vargas, S., Ryan, S., & Barnett, W. S. (2010). Meta-analysis of the effects of early education interventions on cognitive and social development. Teachers College Record, 112(3), 579-620.
7. Maza, F. J., Vergara, J. C., & Navarro, J. L. (2012). Eficiencia de la inversión en el régimen subsidiado en salud en Bolívar-Colombia, Investigacionesz Andina, 14, 386-400.
8. Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429-444.
9. 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.
10. Bessent, A. M., & Bessent, E. W. (1980). Determining the comparative efficiency of schools through data envelopment analysis. Educational Administration Quarterly, 16(2), 57-75.
11. Emrouznejad, A., & Yang, G. L. (2018). A survey and analysis of the first 40 years of scholarly literature in DEA: 1978–2016. Socio-Economic Planning Sciences, 61, 4-8.
12. Worthington, A., & Dollery, B. E. (2000). Efficiency measurement in the local public sector: Econometric and mathematical programming frontier techniques. Queensland University of Technology, School of Economics and Finance.
13. Zhonghua, C., & Ye, W. (2012). Research frontiers in public sector performance measurement. Physics Procedia, 25, 793-79.
14. Abbott, M., & Doucouliagos, C. (2003). The efficiency of Australian universities: a data envelopment analysis. Economics of Education review, 22(1), 89-97.
15. Avkiran, N. K. (2001). Investigating technical and scale efficiencies of Australian universities through data envelopment analysis. Socio-Economic Planning Sciences, 35(1), 57-80.
16. Bessent, A. M., & Bessent, E. W. (1980). Determining the comparative efficiency of schools through data envelopment analysis. Educational Administration Quarterly, 16(2), 57-75.
17. Chu Ng, Y., & Li, S. K. (2000). Measuring the research performance of Chinese higher education institutions: an application of data envelopment analysis. Education Economics, 8(2), 139-156.
18. Correas, A. G., & Jorge, M. L. (2010). Análisis de diferentes medidas de la eficiencia investigadora y factores explicativos en las universidades públicas españolas. Investigaciones de Economía de la Educación, 5, 703-732.
19. Johnes, J., & Li, Y. U. (2008). Measuring the research performance of Chinese higher education institutions using data envelopment analysis. China economic review, 19(4), 679-696.
20. Johnes, J. (2006). Measuring teaching efficiency in higher education: An application of data envelopment analysis to economics graduates from UK Universities 1993. European Journal of Operational Research, 174(1), 443-456.
21. Köksal, G., & Nalçaci, B. (2006). The relative efficiency of departments at a Turkish engineering college: A data envelopment analysis. Higher Education, 51(2), 173-189.
22. Kuah, C. T., & Wong, K. Y. (2011). Efficiency assessment of universities through data envelopment analysis. Procedia Computer Science, 3, 499-506.
23. Lee, B. L., & Worthington, A. C. (2016). A network DEA quantity and quality-orientated production model: An application to Australian university research services. Omega, 60, 26-33.
24. Leitner, K. H., Prikoszovits, J., Schaffhauser-Linzatti, M., Stowasser, R., & Wagner, K. (2007). The impact of size and specialisation on universities’ department performance: A DEA analysis applied to Austrian universities. Higher Education, 53(4), 517-538.
25. Marti, M. L., Puertas, R., & Calafat, C. (2014). Calidad y eficiencia de las Universidades Públicas Españolas. Revista de estudios regionales, 99, 135-154.
26. Martín R. (2007). La eficiencia productiva en el ámbito universitario: aspectos claves para su evaluación. Estudios de Economía aplicada, 25(3), 791-811.
27. Sagarra, M., Mar-Molinero, C., & Agasisti, T. (2017). Exploring the efficiency of Mexican universities: Integrating data envelopment analysis and multidimensional scaling. Omega, 67, 123-133.
28. Taylor, B., & Harris, G. (2004). Relative efficiency among South African universities: A data envelopment analysis. Higher Education, 47(1), 73-89.
29. Warning, S. (2004). Performance differences in German higher education: Empirical analysis of strategic groups. Review of Industrial Organization, 24(4), 393-408.
30. Wolszczak-Derlacz, J. (2017). An evaluation and explanation of (in) efficiency in higher education institutions in Europe and the US with the application of two-stage semi-parametric DEA. Research Policy, 46(9), 1595-1605.
31. Bourelos, E., Beyhan, B. and McKelvey, M. (2017). Is the prominent scientist the one who becomes an inventor? A matching of Swedish academic pairs in nanoscience to examine the effect of publishing on patenting. Research Evaluation, 26(2), 144-156.
32. Grimm, H. M. and Jaenicke, J. (2015). Testing the causal relationship between academic patenting and scientific publishing in Germany: Crowding-out or reinforcement?. The Journal of Technology Transfer, 40(3), 512-535.
33. Magerman, T., Van Looy, B. and Debackere, K. (2015). Does involvement in patenting jeopardize one’s academic footprint? An analysis of patent-paper pairs in biotechnology. Research Policy, 44(9), 1702-1713.
34. Marco-Serrano, F., & Rausell-Köster, P. (2006). Productivity Analysis in the Spanish Cultural and Leisure Industry: A Regional Perspective/Análisis de la productividad en el sector de la cultura y el ocio español: una perspectiva regional. Estudios de Economía Aplicada, 24, 635-24á.