prop · GY03136 · 2011-05-18 00:00:00 — Lärosäte A är visserligen fortfarande ineffektivt, men eftersom lärosäte A år 2 befinner sig närmare produktionsmöjlighetsfronten är ineffektiviteten inte lika stor. Den produktionsökning som ägt rum mellan år 1 och år 2 kan således delas upp i en effektivitetseffekt då enhetens avstånd till den aktuella fronten förändrats och en effekt kopplad till teknologisk utveckling.14 3.4 Fördelar och nackdelar med DEA-metoden När effektivitet och produktivitet för offentliga tjänster ska mätas ställs man ofta inför två metodologiska problem. Det första är att verksamheterna inte sällan har flera mål, vilket innebär att verksamheten måste kunna analyseras i form av flera olika prestationer . För lärosätenas del utgör utbildning på grundnivå och avancerad nivå, utbildning på forskarnivå och forskning olika slag av prestationer. Det andra är att kunskapen om hur resurser omsätts i prestationer oftast är begränsad. Med DEA-metoden är det möjligt att komma en god bit på väg när det gäller att systematiskt analysera hur prestationer inom offentlig verksamhet hänger samman med insatta resurser. För det första väger metoden ihop flera resurser och prestationer till ett samlat mått på effektivitet, utan att det ställs några krav på förbestämda vikter i form av till exempel styckkostnader. Vidare kräver DEA-metoden inga antaganden om produktionsfunktionens utseende, vilket innebär att sambandet mellan resurser och prestationer inte behöver påtvingas någon särskild funktionell form. 14 Mer precist kan produktivitetsindex definieras som effektivitetsförändring × teknologisk förändring. Se exempelvis Färe m.fl. (1989) samt bilaga 1. 18 (59) Dessa egenskaper gör DEA-metoden lämplig för analyser av offentlig tjänsteproduktion. Metoden utgör ett verktyg som översätter en mångdimensionell verksamhet till ett sammanfattande mått som belyser den potential till effektivitetsförbättring som eventuellt finns. Det bör betonas att metoden bedömer relativ effektivitet och inte absolut effektivitet. Den visar alltså inte hur mycket som teoretiskt sett skulle vara möjligt att producera utan måttet baseras på vad som faktiskt observerats bland de undersökta produktionsenheterna. En ytterligare fördel med DEA-metoden är att modellens effektivitetsberäkningar definierar referenspunkter för alla analyserade enheter där jämförelsenormen utgörs av de mest resurseffektiva enheterna. Detta kan användas i ett eventuellt framtida förändringsarbete. Som alla analysmetoder har DEA-metoden vissa svagheter. Metoden är känslig för mätfel och slumpvisa variationer i data, vilket beror på att metoden inte tar hänsyn till osäkerhet i data. I granskningen innebär det att om det finns skillnader i hur olika lärosäten rapporterar sin resursförbrukning respektive prestationer kan det påverka resultaten. Detta kan även innebära att extremvärden påverkar resultaten.15 En annan nackdel med DEA-metoden är att den i sin enklaste form inte medger att resultaten hypotestestas. Således är det inte möjligt att uttala sig om beräkningarnas precision. Sammantaget bedömer dock , i likhet med en stor del av den internationella forskningslitteraturen, att DEA-metoden är en lämplig metodansats för analys av resurseffektiviteten inom högskolan. 15 Se exempelvis Mettas m.fl. (2001) för en diskussion kring mätfel när DEA-metoden används. 19 (59) I detta kapitel redovisas den litteraturgenomgång som gjorts inom granskningen inför valet av undersökningsmetod. Såvitt kunnat bedöma finns det inga studier av den svenska högskolans resurseffektivitet. Litteraturgenomgången av effektivitetsstudier för verksamheten vid universitet och högskolor består därför uteslutande av internationella studier. DEA-metoden har däremot använts för att studera resurseffektiviteten inom andra offentliga verksamheter i . 4.1 Internationella studier av lärosäten Det finns ett antal kunskapsöversikter som belyser effektiviteten för universitet och högskolor, se exempelvis Johnes (2004) och Salerno (2003). I Johnes (2004) finns dessutom en metodöversikt som grundligt går igenom de vanligaste metoderna för att mäta effektivitet i utbildningssektorn och de olika metodernas för- och nackdelar. Vidare följer Johnes (2004) upp metodgenomgången med exempel på tillämpningar av metoderna och hur olika studier har hanterat diverse metodproblem. Sammanfattningsvis visar dessa forskningsöversikter att den vanligaste metoden för att mäta effektivitet för universitet och högskolor är den outputorienterade DEA-modellen, det vill säga den metod som valts för denna granskning. Vidare visar översikterna att den genomsnittliga ineffektiviteten ofta ligger mellan . I fortsättningen av detta kapitel redogörs för studier som inte omfattas av de ovanstående översikterna. Tzeremes och Halkos (2010) studerade effektiviteten för 16 institutioner inom ett och samma universitet i . Detta gjordes med hjälp av en outputorienterad DEA-modell. antal personal med akademisk examen inkomster i termer av statligt anslag. Resultaten visade på en genomsnittlig ineffektivitet motsvarande för de olika institutionerna. En av få studier som jämfört lärosäten i olika länder är Agasisti och Johnes (2009). De använde en panel med data från 127 engelska och 57 italienska lärosäten /022004/05. Modellen innehöll fyra input- och tre outputvariabler. 20 (59) volym akademisk personal. antalet examinerade studenter, uppdelat på kandidat- och magisterexamina antal kontrakterade forskningsuppdrag. Författarna använde DEA-metoden och analyserade länderna både separat och tillsammans. Resultaten av de separata analyserna visade en genomsnittlig ineffektivitet för båda länderna på vardera. Detta förändrades dock när de två länderna ingick i en gemensam analys. Då framkom att de italienska lärosätena i genomsnitt var mindre effektiva än de engelska. Den genomsnittliga ineffektiviteten uppgick till för de italienska lärosätena, medan motsvarande siffra för de engelska var Författarna analyserade även produktivitetsförändringar . Resultaten från denna analys visade att de italienska lärosätena uppvisade en större produktivitetsökning jämfört med de engelska. Thanassoulis m.fl. (2010) studerade 121 engelska lärosäten. För att uppnå ökad jämförbarhet delades lärosätena in efter huruvida de fick sin universitetsstatus före eller efter 1992 samt utifrån om de bedrev utbildningar inom medicin, konst, drama, musik etc. eller inte. Författarna använde paneldata för läsåren 2000/012002/03. antalet heltidsstudenter, nedbrutet på tre undergrupper inkomster från andra verksamheter.16 Studien använde både DEA- och SFA-metoden.17 En jämförelse mellan de två metoderna visade att DEA-metoden gav ett högre genomsnittligt effektivitetsvärde än SFA-metoden. SFA-metoden gav en genomsnittlig ineffektivitet på . Den genomsnittliga ineffektiviteten för DEA-modellen låg . I en studie gjord på kinesiska data använde Johnes och Yu (2008) DEA- metoden för att jämföra den relativa effektiviteten mellan 100 utvalda kinesiska lärosäten . Studien använde sex inputvariabler antal studenter per anställd andel av personalen som är docenter eller högre andel av studenterna som läser forskarutbildning biblioteksstorlek i termer av antal böcker per antal studenter forskning per person i termer av citeringar 16Detta kan exempelvis vara inkomster från konsultverksamhet. 17SFA-metoden (Stochastic Frontier Analysis) är en ekonometrisk metod för att beräkna produktionsfronten, se exempelvis Johnes (2004). 21 (59) ett volymindex för total forskning Resultaten visade på en genomsnittlig grad av ineffektivitet på . Det ska tilläggas att då prestigeindexet uteslöts föll effektivitetstalet kraftigt. En italiensk studie, Agasisti och Salerno (2007), använde DEA-metoden för att utvärdera 52 italienska lärosätens kostnadseffektivitet för /03. Lärosätena grupperades utifrån huruvida de bedrev medicinsk utbildning eller inte. Inputvariablerna som användes var externa medel per forskare. Författarna använde sig dessutom av flera variabler för att fånga kvaliteten på undervisningen: kunskapsnivån hos nybörjarna, antalet studenter som hoppade av samt ett index som skulle fånga hur väl lärosätet lyckades erhålla statliga forskningsanslag. Resultaten visade att det fanns effektivitetsskillnader mellan lärosäten som bedrev respektive inte bedrev utbildning inom medicin. Sammantaget visade analysen att lärosäten utan medicinsk utbildning i genomsnitt hade en kostnadsineffektivitet på cirka , medan motsvarade värde för lärosäten med medicinsk utbildning låg på . Johnes (2006) använde tvärsnittsdata för 109 engelska lärosäten för /01. Lärosätena var grupperade efter huruvida de fick sin universitetsstatus före eller efter 1992 samt utifrån om de bedrev utbildningar inom konst, drama och musik. Inputvariabler i modellen utgjordes av totalt antal anställda som ägnar sig åt forskning eller undervisning kostnader för bibliotek, datorer och administrativ personal produkten mellan antalet nybörjare och deras tidigare betyg. Den sista variabeln gjorde det möjlig att kontrollera för systematiska skillnader i studenternas förkunskaper mellan lärosätena. ett sammanvägt mått av antalet examinerade studenter och deras resultat, uppdelat på grundutbildning och forskarutbildning Den sistnämnda outputvariabeln motiverades med att forskningsanslaget speglar lärosätets forskningskvalitet och forskningskvantitet. Metoden som användes var , Studien fann att den genomsnittliga graden av ineffektivitet för lärosätena i studien låg på . Flegg m.fl. (2004) använde DEA-metoden för 45 engelska lärosäten läsåren 1980/811992/93. I studien användes fyra inputvariabler 18 Indexet baserades på enkätsvar från andra lärosäten, forskare med mera där respondenterna värderade lärosätets forskningsgenomslag. 22 (59) antalet studenter under masternivå antalet studenter på masternivå och forskarutbildning lärosätets aggregerade kostnader. De tre outputvariablerna var inkomster från forskning och konsultarvoden andel examinerade studenter på grundnivån som erhållit högsta betyg antal högre examina (och doktorer). Resultaten från tvärsnittsanalyserna visade på en effektivitetsökning för lärosätena . Från en genomsnittlig ineffektivitetsnivå på för /81 steg nivån till för /93. Salerno (2002) studerade effektiviteten för 183 lärosäten i med hjälp av DEA-metoden. Lärosätena var grupperade i två olika kvalitetsgrupper, och separata analyser genomfördes för grupperna.19 Tre inputvariabler användes antal grundutbildningsstudenter på lägre respektive högre nivå De tre första outputvariablerna mättes som helårsstudenter. Antal publikationer användes för att fånga forskningsproduktionen. Sammantaget visade analysen att lärosätena hade en genomsnittlig kostnadsineffektivitet på för gruppen som kategoriserats som hög kvalitet. Den andra gruppen hade en genomsnittlig ineffektivitet på . Resultaten visade även att lärosäten utan medicinsk utbildning nästan dubbelt så ofta var effektiva jämfört med dem som hade medicinsk utbildning. Sammantaget visar genomgången av den internationella forskningslitteraturen att de vanligaste tillvägagångssätten för att mäta ett lärosätes resurser är olika mått på intäkter och kostnader, olika typer av personalkategorier samt olika mått på antalet studenter. Det vanligaste sättet att mäta ett lärosätes prestationer är olika mått på studentexamina och forskningsresultat. Forskningsresultaten mäts ibland som publikationer eller citeringar och ibland approximeras de som externa bidrag till forskning. Resultaten från de internationella studierna visar att ineffektiviteten för lärosätena oftast varierar mellan . 4.2 Svenska av offentlig verksamhet I har DEA-metoden använts för att studera effektiviteten inom en rad områden av offentlig tjänsteproduktion. Metoden har bland annat använts i analys av arbetsförmedlingarna, grundskolor, försäkringskassor och domstolar. 19 Kvalitetsindelningen baserades på en enkätundersökning bland personalen på lärosätena, där de svarande ombads ranka olika lärosäten utifrån den vetenskapliga kvaliteten. 23 (59) Arbetsförmedlingarnas effektivitet har studerats vid ett flertal tillfällen. publicerade och (1995) en rapport om arbetsförmedlingarnas effektivitet. I rapporten konstaterades att det förelåg stora skillnader i effektivitet mellan förmedlingskontoren. Den genomsnittliga effektiviteten låg på . Detta innebar att det fanns en möjlighet att minska mängden resurser med , utan att för den skull minska produktionens volym. Även (2006) har analyserat effektiviteten i den offentliga arbetsförmedlingen. Studien omfattade 217 arbetsförmedlingskontor åren 19992004. I analysen togs särskild hänsyn till att arbetsförmedlingarnas produktion av tjänster i allmänhet sträcker sig . En arbetssökande kan exempelvis genomgå arbetspraktik en period för att på så sätt bli bättre för att under nästföljande period lämna arbetsförmedlingen för ett arbete. I modellen behandlades praktiken som ett mellanled i produktionen en intermediär vara medan övergången till arbete sågs som slutprodukten.20 De inputvariabler som användes var ett mått som beaktade skillnader mellan förmedlingar med avseende på lokal arbetsmarknad och de arbetssökandes egenskaper. Tre outputvariabler definierades, vilka motsvarade olika sätt att lämna arbetsförmedlingen inskrivningar som avslutas av andra orsaker. Resultaten från granskning visade att arbetsförmedlingarnas effektivitet hade utvecklats svagt den undersökta femårsperioden. Analysen pekade dessutom på att effektiviteten försämrats snarare än förbättrats. Vidare visade granskningen på en stor spridning mellan de olika förmedlingarna. Granskningens resultat pekade på att en fördubbling av effektiviteten skulle kunna vara möjlig. (2004) har analyserat effektiviteten i svenska grundskolor. I modellen användes såväl skolresurser som elevsammansättning som inputvariabler. det genomsnittliga meritvärdet på skolnivå andelen elever med fullständiga betyg andelen elever som var behöriga till gymnasieskolans nationella program. Studien använde sig av data för 1 115 skolor i 274 kommuner för läsåren 2001/022003/04. Resultaten visade på ett genomsnittligt effektivitetstal för samtliga skolor på . Det betydde att de observerade skolorna i 20 På motsvarande sätt kan lärosätenas produktion ses som en process över flera perioder. Exempelvis produceras doktorander i en period, vilka i nästa period blir doktorer och forskare. 24 (59) genomsnitt skulle kunna förbättra sina resultat med med oförändrad lärartäthet och elevsammansättning. Bjurek m.fl. (1990) och Bjurek och Palmer (1996) har studerat effektiviteten hos försäkringskassorna. Resultaten från den förstnämnda studien visade på en genomsnittlig ineffektivitet som uppgick till . Den andra studien visade på en genomsnittlig ineffektivitet på . Statskontoret (1993) har analyserat effektiviteten vid svenska domstolar och använde uppgifter . I modellen ingick två inputvariabler och fem outputvariabler. antalet övrig personal. De outputvariabler som användes var Resultaten från studien visade på en genomsnittlig ineffektivitet på för myndigheterna. 34 av de totalt 97 undersökta tingsrätterna var fullt effektiva. 25 (59) I detta kapitel beskrivs hur urvalet av lärosäten gjorts, hur informationen som används i beräkningarna samlats in och hur modellspecifikationen bestämts. Dessutom beskrivs och definieras de variabler som ingår i beräkningarna av lärosätenas effektivitet och produktivitet.21 5.1 Urval av lärosäten I finns 14 statliga universitet och 21 statliga högskolor. Dessutom finns tre lärosäten med enskild huvudman som har rätt att ge utbildning på forskarnivå nämligen , i och . Utöver dessa finns tio högskolor, så kallade enskilda utbildningsanordnare, som har tillstånd att utfärda examina på grundnivå och avancerad nivå samt ett antal utbildningsanordnare med examenstillstånd för psykoterapeututbildning. Totalt 30 av dessa lärosäten analyseras av i denna granskning och vilka de är redovisas i tabell 2.22 I urvalet ingår inte de konstnärliga högskolorna (7 lärosäten) eller de enskilda utbildningsanordnarna med examenstillstånd för psykoterapeututbildning på grund av deras särart. Vidare har i uteslutits på grund av svårigheter att inhämta vissa uppgifter. Försvarshögskolan har uteslutits eftersom den inordnades i högskolan först . Lärosäten som ingår i granskningen 21På redovisas beskrivande statistik per lärosäte och år för de variabler som ingått i analysen enligt den slutliga modellspecifikationen. 22För är antalet lärosäten 31, eftersom i då inkluderats i vårt urval. Linnéuniversitetet som bildades genom en sammanslagning ingår i analysen som och . 26 (59) Det datamaterial som ligger till grund för analysen i denna granskning innehåller uppgifter för perioden 20042008 och har huvudsakligen inhämtats från NU-databas. Mycket av den information som hämtats från finns också tillgänglig i lärosätenas årsredovisningar. Exempelvis gäller det uppgifter om personal, helårsprestationer samt doktorander. Alla lärosätena redovisar dock inte dessa uppgifter på samma sätt. Det finns alltså skillnader i definitioner av olika mått mellan lärosäten, och det finns också skillnader mellan respektive de enskilda lärosätenas definitioner. För att öka jämförbarheten i insamlade uppgifter har därför uppgifter i huvudsak hämtats från , i stället för att hämta dem från lärosätenas årsredovisningar. Andra datakällor är SCB:s gymnasieregister och register över distansstuderande, SCB:s årliga undersökning om doktorander och examina på forskarnivå samt lärosätenas årsredovisningar. Data om vetenskapliga publikationer har hämtats från . Inom ramen för granskningen har flera olika alternativa modellspecifikationer prövats. Med modell menas i detta fall vilka resurser och prestationer som ska ingå i analysen. Detta har inneburit att alternativa variabler för att mäta resurser och prestationer samt alternativa justeringar av variablerna prövats.23 Utgångspunkten för modellarbetet har varit att mäta prestationerna utifrån det uppdrag för lärosätena som lagts fast i högskolelagen: att genomföra utbildning på grundnivå och avancerad nivå samt att bedriva forskning och utbildning på forskarnivå.24 En ytterligare utgångspunkt i modellarbetet har varit att försöka täcka in så stor del som möjligt av de resurser som lärosätena har till sitt förfogande för att åstadkomma nämnda prestationer. Antalet inkluderade variabler i modellen begränsas av att analysen enbart omfattar 30 lärosäten.25 Dessutom är det nödvändigt med en relativt förenklad modell av verkligheten för att kunna förstå dess många komplexa samband. I den slutliga modellspecifikationen ingår fem inputvariabler som mäter resurser och tre outputvariabler som mäter prestationer. De variabler som används i den slutliga modellspecifikationen för att mäta ett lärosätes resurser är 23En del av detta arbete redovisas i känslighetsanalysen i avsnitt 6.1.5. 24Se kapitel 2. 25Se m.fl. (2001) för en diskussion kring modelldimensioner och antal observationer. 27 (59) undervisande och/eller forskande personal uttryckt i helårsekvivalenter övrig personal uttryckt i helårsekvivalenter antal helårsstudenter inom utbildning på grundnivå och avancerad nivå justerat för skillnader i förkunskaper antal doktorander uttryckt i heltidsekvivalenter. Uppgifterna om lärosätenas personal har hämtats från NU- databas. Uppgifterna avser helårsekvivalenter, vilket innebär att den totala arbetstiden dividerats med en normalarbetstid för en heltidsarbetande.26 För att ta hänsyn till skillnader i olika lärosätens personalsammansättning har uppgifterna delats upp i två variabler. Den första avser antalet undervisande och/eller forskande personal uttryckt i helårsekvivalenter. De personalgrupper som inkluderas i denna variabel är professorer, forskarassistenter, lektorer, adjunkter, annan forskande och/eller undervisande personal (amanuens, forskare, forskningsassistent med flera), gäst- och timlärare samt teknisk och administrativ personal med undervisande och/eller forskande uppgifter. Studenter på forskarnivå ingår inte i denna variabel. Den andra personalvariabeln benämns övrig personal och utgörs av teknisk och administrativ personal utan undervisande och/eller forskande uppgifter, bibliotekspersonal, teknisk personal, lokalvårdare och arvodister. De två personalvariablerna mäter lärosätenas resursinsats i termer av arbetskraft. För att mäta fysiskt kapital, som även det är en viktig resursinsats i lärosätenas produktion, används summan av respektive lärosätes materiella anläggningstillgångar. Med materiella anläggningstillgångar avses exempelvis byggnader, mark, maskiner, inventarier och installationer.27 Dessa uppgifter är hämtade från lärosätenas årsredovisningar och redovisas i termer av tusental kronor.28 Till detta har även adderats värdet på de extra anslag som vissa lärosäten erhåller via det avtal som finns mellan staten och vissa landsting. Dessa anslag är de så kallade ALF- och TUA-ersättningarna som vissa lärosäten erhåller för landstingens medverkan i grundutbildning av läkare respektive tandläkare.29 Summan av ALF- och TUA-ersättningarna och de materiella anläggningstillgångarna utgör variabeln övriga resurser. Att använda ett samlat mått för övriga resursinsatser är vanligt inom forskningen på detta område.30 En annan väsentlig resursinsats för ett lärosäte är de studenter som är registrerade vid lärosätet. I granskningen delas lärosätenas studenter upp i två variabler, dels studenter på grundnivå och avancerad nivå, dels studenter på forskarnivå. 26För en exakt definition av hur variabeln har konstruerats, se . 27För en mer detaljerad beskrivning av vilka tillgångar som ingår i de materiella anläggningstillgångarna, se ESV (2004). 28Summa anläggningstillgångar ges priser. Konsumentprisindex har används som deflator. 29Sju lärosäten erhåller sådana extra anslag. Dessa är , , , , , och . 30Se exempelvis Agasisti och Salerno (2007) och Flegg m.fl. (2004). 28 (59) Antal helårsstudenter () på grundnivå och avancerad nivå är omräknat till helårsekvivalenter genom att antalet studenter som är förstagångs- eller fortsättningsregistrerade på ett kurstillfälle multiplicerats med kurstillfällets högskolepoäng dividerat med 60. Studenter som avbrutit studierna efter påbörjad kurs ingår inte i beräkningen. Denna uppgift är hämtad från NU-databas.31 Eftersom det finns skillnader mellan olika lärosäten beträffande studenternas förkunskaper har uppgifter om studenternas gymnasiebetyg inhämtats från SCB:s gymnasieregister. Dessa uppgifter har sedan aggregerats på lärosätesnivå så att variabeln mäter den genomsnittliga gymnasiebetygsnivån för samtliga inskrivna studenter vid respektive lärosäte och år.32 Detta genomsnitt har sedan använts för att justera ovan nämnda helårsstudenter med hänsyn tagen till skillnader i studenternas förkunskaper. Justeringen görs genom att den genomsnittliga gymnasiebetygsnivån för respektive lärosäte divideras med den genomsnittliga betygsnivån för samtliga lärosäten. Denna kvot multipliceras sedan med antal helårsstudenter. Genom denna viktningsprocedur förutsätts lärosäten vars studenter i genomsnitt har högre gymnasiebetyg än andra lärosäten kunna uppvisa fler fullgjorda högskolepoäng (mer prestationer) jämfört med lärosäten vars studenter i genomsnitt har lägre gymnasiebetyg.33 Variabeln antal doktorander består av antal registrerade studenter på forskarnivå uttryckt i heltidsekvivalenter.34 Uppgifterna är hämtade från SCB:s årliga undersökning om doktorander och examina på forskarnivå.35 Uppgifter om doktorandernas aktivitetsgrad samlas in från samtliga lärosäten som har examensrätt för utbildning på forskarnivå.36 Uppgifterna samlas in respektive år och hämtas huvudsakligen från universitetens och högskolornas studieadministrativa system Ladok. Som mått på lärosätenas prestationer har följande variabler använts