prop · GY03136 · 2011-05-18 00:00:00 — Lärosätena är inom ramen för de nationella systemen för resurstilldelning och givna examensrätter i stort sett fria att dimensionera utbudet av utbildning och omfattningen av forskningen. De regelverk som är styrande för verksamheten innebär dock att verksamheten ska bedrivas effektivt. Den statistik som , och samlar in ska ses som ett uttryck för statsmakternas ambition att följa upp verksamheten vid lärosätena. Det är enligt mening av stor vikt att analysinstrument av olika slag utvecklas som belyser hur de betydande resurser som tilldelas utbildning och forskning vid lärosätena används och vilka resultat i form av prestationer som uppnås. Det är ett viktigt led i det fortgående arbetet hos 50 (59) universitet och högskolor att både förstå och förbättra den egna verksamheten samt att säkerställa att verksamheten bedrivs effektivt. Den analys av resurser och prestationer som genomfört inom ramen för denna granskning utgör den första i sitt slag när det gäller svenska lärosäten. Enligt mening bör granskningen kunna utgöra en grund för fördjupad analys. rekommenderar därför regeringen att ge i uppdrag till , och att i samråd utveckla metoder för, och genomföra mätningar av, effektivitets- och produktivitetsutvecklingen inom högskolesektorn. har i en tidigare granskning av tre lärosätens resursstyrning i högskolans grundutbildning konstaterat att det i flera avseenden går att förbättra processerna för att säkra en effektiv resursanvändning. I samband med nämnda granskning lämnade en rekommendation att de tre granskade lärosätena borde utveckla den interna uppföljningen av resursanvändningen. Detta behövs både för att tillgodose behov av lärosätesgemensamma beslutsunderlag och för att möjliggöra en bättre information till regeringen om grundutbildningen. I denna granskning har funnit att det finns en förbättringspotential som gäller resursutnyttjandet. Det finns flera tänkbara förklaringsfaktorer som samvarierar med lärosätenas relativa resurseffektivitet. Lärosäten med en förbättringspotential bör enligt jämföra sig med andra lärosäten och söka fördjupade förklaringar till de skillnader i resurseffektivitet som granskningen visat på. I DEA-modellen identifieras ett eller flera lärosäten som relevanta jämförelseobjekt för ett lärosäte med förbättringspotential, något som ger utgångspunkter för systematiska jämförelser mellan lärosäten. Möjligheter till sådana jämförelser bör tas till vara i ett arbete med fokus på en effektiv resursanvändning inom ramen för de övergripande mål som lagts fast för lärosätena. Dessutom bör de tidigare konstaterade bristerna i de interna processerna och de möjliga förklaringar till de skillnader i effektivitetstal som framkommit i denna granskning beaktas i samband med lärosätenas uppföljning av den egna resursanvändningen. rekommenderar därför lärosätena att initiera ett internt utvecklingsarbete med syfte att främja ett effektivare utnyttjande av resurser. 51 (59) Agasisti, T. och C. Salerno (2007), Assessing the cost efficiency of Italian universities, Education Economics, 15(4), s. 455471. Agasisti, T. och G. Johnes (2009), Beyond frontiers: comparing the efficiency of higher education decision-making units across more than one county, Education Economics, 18(1), s. 5979. . och L. Behrenz (1995), En effektivitetsanalys av arbetsförmedlingskontoren i , nr 37. Bjurek, H., L. och F. Førsund (1990), Deterministic parametric and nonparametric estimation of efficiency in service production: a comparison, , 46, s. 213227. Bjurek, H. och E. Palmer (1996), Relativ produktivitet inom försäkringskassornas lokalkontor, Arbetsrapport 13, CEFOS, . Bonaccorsi, A. och C. Daraio (2007), Universities and strategic knowledge creation: Specialization and performance in Europe, , Cheltenham. Charnes, A., W. och E. (1978), Measuring the efficiency of decision making units, , 2(6), s. 429444. , R., R. , A. Camanho, V. Podinovski, C. Sarrico och E. Shale (2001), Pitfalls and protocols in , , 132(2), s. 245259. (2004), Materiella anläggningstillgångar En handledning om redovisning av materiella anläggningstillgångar vid statliga myndigheter, ESV 2004:10. Emrouznejad, A., B. Parker och G. Tavares (2008), Evaluation of research in efficiency and productivity: A survey and analysis of the first 30 years of scholarly literature in , , 42(3), s. 151157. Flegg A., D. Field och T. Thurlow (2004), Measuring the efficiency of British universities: A multi-period data envelopment analysis, Education Economics, 12(3), s. 231249. 52 (59) Färe R., S. Grosskopf, B. och P. (1989), Productivity developments in Swedish hospitals: A output index approach, Discussion paper No. Färe R., S. Grosskopf och K. Lovell (1994), Production Frontiers, INTOSAI (2004), Implementation . Högskolelag (1992:1434). Högskoleförordning (1993:100). (2009), Universitet & högskolor, , Rapport 2009:12 R. (2010), Sjunkande prestationsgrader i högskolan, Statistisk analys 2010/10. Johnes, J. (2004), Efficiency measurement, i Johnes G. och J. Johnes (red), International Handbook on the Economics of Education, , Cheltenham. Johnes, J. (2006), Data envelopment analysis and its application to the measurement of efficiency in higher education, Economics of , 25(3), s. 273288. Johnes, J. och L. Yu (2008), Measuring the research performance of Chinese higher education institutions using data envelopment analysis, , 19(4), s. 679696. Lag (1996:1059) om statsbudgeten. , S., Index numbers and indifference surfaces, Trabajos de Estatística, 4, s. 209242. Mettas, R., V. och D. Whybark (2001), An investigation of the sensitivity of to data errors, Computers & Industrial , 41(2), s. 163171. Myndighetsförordning (2007:515). 2007/08:1, utgiftsområde 16, Budgetpropositionen . 53 (59) 2008/09:1, utgiftsområde 16, Budgetpropositionen . 2008/09:50, Ett lyft för forskning och innovation. 2009/10:149, En akademi i tiden ökad frihet för universitet och högskolor. (2006), Den offentliga arbetsförmedlingen, RiR 2006:22. (2009), Resursstyrning i grundutbildning, RiR 2009:25. (2010), Klassificering av kurser vid universitet och högskolor regeringens styrning och uppföljning, RiR 2010:4. Salerno, C. (2002), On the technical and allocative efficiency of research- intensive higher education institutions, . Salerno, C. (2003), What we know about the efficiency of higher education institutions: The best evidence, CHEPS, . (2004), Att mäta skolors relativa effektivitet En modellanalys baserad på resurser och resultat, dnr 2004:1464. Statskontoret (1993), Riksåklagarens framtida roll och organisation, 1993:3. Thanassoulis, E., M. Kortelainen, G. Johnes och J. Johnes (2010), Cost and efficiency of higher education institutions in : A analysis, , under publicering. Tzeremes, N. och G. Halkos (2010), A approach for measuring university departments efficiency, MPRA paper no. (2009), Bibliometrisk indikator som underlag för medelsfördelning, svar på uppdrag enligt regeringsbeslut U2009/322/F () till . (1937), Über ein ökonomisches Gleichungssystem und eine Verallgemeinerung des Brouwerschen Fixpunktsatzes, Ergeb. K. Menger, . Översatt av O. Morgenstern och publicerad i Review of Economic Studies, 13, s. 19, 1945-46. 54 (59) Bilaga 1 Teknisk beskrivning av DEA-metoden I denna bilaga ges en teknisk beskrivning av de metoder för beräkning av effektivitetstal och produktivitetsutveckling som används i granskning. Beräkningarna av effektivitetstalen sker med hjälp av DEA-metoden (Data Envelopment Analysis), som använder matematisk linjär programmering, vilket innebär att metoden är deterministisk. Mer konkret innebär det att en målfunktion antingen maximeras eller minimeras givet en eller flera restriktioner, som begränsar vad som är möjligt att uppnå. I granskningen används en så kallad outputorienterad modell, vilket innebär att lärosätenas målfunktion är att maximera prestationerna givet tillgängliga resurser. I formlerna nedan betecknar K antalet lärosäten och N representerar de olika resurser som lärosätet har till sitt förfogande för att åstadkomma M olika prestationer. Om xj är en vektor av dessa N resurser för lärosäte j och yj är en vektor av M prestationer för samma lärosäte, så kan produktionsmöjlighetsområdet (och därmed produktionsteknologin) definieras som där θ är ett tal, vilket tolkas som den mängd prestationer som det är möjligt att öka produktionen med och vara kvar inom produktionsmöjlighetsområdet. I tillämpning av DEA- metoden uttrycks detta som 2θ, vilket ger effektivitetstal som ligger mellan 0 och 1. Om θ = 1 är det inte möjligt att öka mängden prestationer utan att tillföra mer resurser. För de lärosäten som är ineffektiva, det vill säga uppvisar ett effektivitetstal < 1, är det möjligt att öka mängden prestationer inom ramen för de tillgängliga resurserna. Det första steget i analysen är att identifiera de lärosäten som är effektiva och som därmed bildar den så kallade produktionsmöjlighetsfronten. För att konstruera fronten används konvexa kombinationer av dessa lärosäten. Det maximeringsproblem som, under antagande om skalavkastning, ska lösas är följande 55 (59) Ekvation (3) är effektivitetstalet som ska beräknas, det vill säga att maximera θ så att lärosäte j fortfarande befinner sig inom produktionsmöjlighetsområdet. Ekvation (4) avser de resurser som ingår i beräkningen. De variabler som betecknas z utgör vikter och benämns intensitetsvariabler. De används bland annat för att konstruera produktionsfronten. Ett lärosäte som visar sig vara ineffektivt används inte i konstruktionen av produktionsfronten. För dessa lärosäten är z = 0, vilket innebär att resurserna inte används fullt effektivt.65 Eftersom en outputbaserad modell antagits skalas inte input, det vill säga ekvation (4) innehåller inget θ. Ekvation (5) avser restriktioner för prestationerna (outputs). Eftersom modellen är outputorienterad den utgår från hur mycket produktionen av prestationer kan öka utan att mer resurser behöver tillföras introduceras θi denna ekvation. Slutligen anges i ekvation (6) att intensitetsvariablerna ska vara positiva.66 Den ansats för beräkning av produktivitet som används i granskningen bygger på en kombination av effektivitetstal som mäter årliga förändringar. Detta sätt att beräkna produktivitet brukar benämnas produktivitetsindex.67 I beräkningarna formuleras fyra linjära programmeringsproblem för varje lärosäte, vilka resulterar i fyra olika effektivitetstal. Två av dessa bygger på tvärsnittsberäkningar (en för respektive tidsperiod) där det enskilda lärosätet jämförs med övriga lärosäten. De två andra är korskopplade beräkningar så att lärosätets produktion under period 1 jämförs med övriga lärosätens produktion under period 2 och så att lärosätets produktion under period 2 jämförs med övriga lärosätens produktion under period 1. 65z-variablerna motsvarar de intensitetsvariabler som i input-output sammanhang introducerades av (1937). 66I granskningen antas skalavkastning. Genom att variera restriktionen i ekvation (6) kan olika typer av skalavkastning modelleras. 67Detta index utvecklades av (, 1953) och var från början en tillämpning på priser. Anpassningen för produktivitetsmätningar presenterades av Färe, Grosskopf, och (1989). 56 (59) produktivitetsindex beräknas med hjälp av de fyra effektivitetstalen som ingående komponenter. Indexet visar den sammanlagda förändringen i produktivitet mellan perioderna. Dessutom kan indexet delas upp i två olika komponenter. Den del av förändringen i produktivitet som beror på att produktionsmöjlighetsfronten har förändrat och att det därmed skett en teknologisk utveckling. Förutsatt att förändringen är positiv har det då inträffat en teknisk förändring som gjort det möjligt att producera mer prestationer med oförändrad mängd resurser. Fronten har därmed skiftats utåt så att produktionsmöjlighetsområdet blivit större. Den del av förändringen i produktivitet som beror på lärosätets avstånd till produktionsmöjlighetsfronten har förändrats. Om denna förändring är positiv, innebär det att lärosätet blivit mer effektiva i sitt resursutnyttjande mellan perioderna. Översatt i termer av de tidigare beräknade effektivitetstalen, θ, kan produktivitetsförändringen mellan perioderna t och t+1 uttryckas som Kvoterna under rottecknet avser den första delkomponenten enligt ovan. De mäter avståndet mellan produktionsmöjlighetsfronterna och lärosätets produktion för respektive period. Genom att multiplicera dessa kvoter och dra kvadratroten av detta erhålls ett genomsnittligt avstånd mellan de två periodernas produktionsmöjlighetsfronter. Kvoten utanför rottecknet avser den andra komponenten. Den mäter förändringen i grad av effektivitet, det vill säga ett lärosätes förändrade avstånd till fronten. Ett värde större än 1 innebär att avståndet minskat och att lärosätet därmed blivit mer effektivt i sin resursanvändning. 57 (59) Bilaga 2 Jämförelseobjekt för lärosäten med en förbättringspotential I tabellen nedan redovisas de lärosäten som enligt beräkningarna med DEA- metoden utgör relevanta jämförelseobjekt för lärosäten som har en förbättringspotential. Lärosäten som anges i kolumnen till vänster är det lärosäte som har en förbättringspotential. Lärosätena som anges i högra kolumnen är de relevanta jämförelseobjekten. Jämförelseobjekt för lärosäten med en förbättringspotential 58 (59) Anm: Tabellen baseras på den beräkning i kapitel 6 där effektivitetstalen beräknas med en modell där ett genomsnitt av resurser och prestationer för perioden 20042008 används. 59 (59) Utdrag ur protokoll vid regeringssammanträde Närvarande: statsrådet , ordförande, och statsråden , , , Adelsohn , , , , , , , , Hatt Regeringen beslutar skrivelse 2010/11:136 granskning av effektiviteten i lärosätenas användning av resurser.