DOI: https://doi.org/10.5267/j.msl.2026.2.001
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Luzolo Domingos Sanches-António
الموضوع الرئيسي: تحليل الكفاءة باستخدام DEA
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة الكفاءة التقنية النسبية للجامعات الأنغولية من 2017 إلى 2022، باستخدام بيانات من ثمانية عشر مؤسسة عامة وخاصة. من خلال استخدام نماذج غير معلمية بين الزمن، وتحديدًا تحليل كفاءة البيانات مع عوائد متغيرة للمقياس (DEA-VRS) وWindow DEA، تحدد البحث درجات الكفاءة، والموارد الزائدة، والمؤسسات النظيرة للتقييم. تشير النتائج إلى تراجع مستمر في متوسط الكفاءة عبر الفترة التي تم تحليلها، مع الإشارة إلى جامعة كاتومبيلا (UCC) كمؤشر مرجعي بشكل متكرر. تشمل العوامل الرئيسية التي تؤثر على الكفاءة تسجيل الطلاب وعروض الدورات، مما يبرز ضرورة التنويع والتوافق مع احتياجات سوق العمل.
تكشف التحليلات أن الجامعات العامة في وضع أفضل لتبني ممارسات إدارة فعالة، حيث تجاوزت ثلاث مؤسسات فقط متوسط معيار الكفاءة خلال فترة الدراسة. تؤكد النتائج على أهمية تحسين العمليات والتقييم لتعزيز الكفاءة وتقليل التكاليف. تقترح الدراسة استكشاف العلاقة بين عدم الكفاءة على مستوى المتغيرات ودرجات الكفاءة العامة، مقترحة منهجيات مثل مؤشر لوانبرغر لتعميق الفهم حول الديناميات التشغيلية. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على الحاجة الملحة للتدخلات الاستراتيجية لتحسين أداء الجامعات الأنغولية استجابةً لتوجهات الكفاءة المتراجعة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الدور المحوري للجامعات في تعزيز رأس المال البشري الضروري لتقدم التقدم التقني والتكنولوجي داخل المجتمعات. من خلال الانخراط في البحث والتطوير، تعمل الجامعات كمراكز ابتكار يمكن أن تسهم بشكل كبير في التنمية الاقتصادية عندما تتماشى مع سياسات إنتاج المعرفة الفعالة. يتم التأكيد على الاهتمام المتزايد في تحسين كفاءة الموارد في مؤسسات التعليم العالي (HEIs)، خاصة في سياق التغيرات العالمية السريعة التي تقدم تحديات متعددة الأبعاد.
في أنغولا، بدأت تطورات مؤسسات التعليم العالي مع إنشاء مراكز دراسة جامعية في عام 1962، مما أدى إلى تشكيل جامعة أغوستينو نيتو في عام 1985، والتي ظلت الجامعة العامة الوحيدة حتى عام 2009. وقد ركزت تقييمات أداء هذه المؤسسات بشكل أساسي على الجودة المؤسسية، والاعتماد، والتوافق مع المعايير الدولية، تحت إشراف وزارة التعليم العالي، والعلوم، والتكنولوجيا، والابتكار (MESCTI). تهدف هذه الدراسة إلى تحليل الكفاءة التقنية النسبية للجامعات الأنغولية من 2017 إلى 2022، باستخدام نهج تحليل كفاءة البيانات (DEA). ومع ذلك، تشير إلى نقص الإحصاءات الموجودة حول هذا التقييم للكفاءة، خاصة بالنسبة لجامعة أغوستينو نيتو، التي انخرطت بشكل أساسي في التقييمات المؤسسية بدلاً من تقييمات الكفاءة التقنية، مما يحد من الرؤى لتحسينات التشغيل والاستراتيجية.
النتائج
تكشف نتائج الدراسة عن رؤى مهمة حول ديناميات الكفاءة لوحدات اتخاذ القرار (DMUs) المختلفة على مدار الفترة من 2017 إلى 2022، خاصة في سياق جائحة COVID-19. باستخدام نافذة تحليل لمدة ثلاث سنوات، استخدمت الدراسة نظام قياس الكفاءة والتحليلات الإحصائية اللاحقة من خلال SPSS وMicrosoft Excel. تشير النتائج إلى أن جامعة وسط كونيتيكت (UCC) فقط حققت الكفاءة، بينما أدت أكثر من نصف الـ 18 DMUs التي تم تحليلها أداءً دون المتوسط. ومن الجدير بالذكر أن درجات الكفاءة المتوسطة أظهرت اتجاهًا تنازليًا عبر نوافذ التحليل، مع مستوى تعديل بنسبة 75% بين متوسطات الكفاءة، مما يشير إلى وجود علاقة ذات دلالة إحصائية بين المتغيرات المدرجة في النموذج.
تسلط التحليلات الضوء أيضًا على عدم الكفاءات التي تنبع أساسًا من العمليات التشغيلية، خاصة في عدد الخريجين، وأعضاء هيئة التدريس، والموظفين الإداريين. تشير البيانات إلى أن أكبر عدم كفاءة لوحظت في النافذة الأولى (2017-2019)، تزامنًا مع فترة ما قبل COVID-19، بينما عكست النوافذ اللاحقة ارتفاعًا في مستويات عدم الكفاءة، على الأرجح بسبب ظهور جامعات خاصة جديدة. تؤكد الدراسة على أهمية تحسين العمليات الداخلية لتعزيز النتائج التعليمية، كما يتضح من مسار عدم الكفاءة في عدد الخريجين. بالإضافة إلى ذلك، توضح النتائج من معايير بين النوافذ أن الجامعات العامة كانت دائمًا بمثابة مراجع للكفاءة، مما يبرز دورها في وضع أفضل الممارسات داخل القطاع الأكاديمي.
المناقشة
في هذا القسم، تناقش الورقة الأطر النظرية والتجريبية لتحليل الكفاءة التقنية لوحدات اتخاذ القرار (DMUs) باستخدام تحليل كفاءة البيانات (DEA). يبرز المؤلفون التمييز بين النهج المعلمية وغير المعلمية، مؤكدين على الطبيعة غير المعلمية لـ DEA، التي تسمح بتقييم DMUs دون افتراض دالة إنتاج مسبقة. يتم تقديم نموذج DEA، وخاصة نموذج العوائد المتغيرة للمقياس (VRS)، كأداة قوية لتقييم الكفاءة من خلال تحسين نسب المدخلات والمخرجات مع الأخذ في الاعتبار التغيرات في مقياس الإنتاج. كما تشير المناقشة إلى حساسية DEA للبيانات الشاذة وأخطاء الحساب، التي يمكن أن تؤثر على درجات الكفاءة، وتؤكد على أهمية التقاط التأثيرات الديناميكية للتكنولوجيا وممارسات الإدارة مع مرور الوقت.
تركز التقييمات التجريبية على الجامعات الأنغولية، باستخدام بيانات من كتب الإحصاء السنوية التي تغطي الفترة من 2017 إلى 2022. تحدد الدراسة المتغيرات الرئيسية للمدخلات والمخرجات، مثل تكاليف الأفراد ومعدلات تخرج الطلاب، لتقييم الكفاءة. تكشف النتائج عن اتجاه تنازلي في الكفاءة عبر الجامعات التي تم تحليلها، حيث أدت ثلاث مؤسسات عامة فقط فوق خط الكفاءة المتوسطة. يقترح المؤلفون أن تحسين العمليات التشغيلية وتبني أفضل الممارسات من الأقران الأكثر كفاءة يمكن أن يحسن الأداء. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية استكشاف العلاقة بين عدم الكفاءة واتجاهات الكفاءة العامة، بالإضافة إلى استخدام مقاييس إضافية مثل مؤشر لوانبرغر لفهم الديناميات التشغيلية بشكل أفضل.
DOI: https://doi.org/10.5267/j.msl.2026.2.001
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Luzolo Domingos Sanches-António
Primary Topic: Efficiency Analysis Using DEA
Overview
This study examines the relative technical efficiency of Angolan universities from 2017 to 2022, utilizing data from eighteen public and private institutions. Employing non-parametric intertemporal models, specifically Data Envelopment Analysis with Variable Returns to Scale (DEA-VRS) and Window DEA, the research identifies efficiency scores, input and output slacks, and peer institutions for benchmarking. The findings indicate a persistent decline in average efficiency across the analyzed period, with the University of Catumbela (UCC) frequently cited as a reference point. Key factors influencing efficiency include student enrollment and course offerings, highlighting the necessity for diversification and alignment with labor market needs.
The analysis reveals that public universities are better positioned to adopt effective management practices, with only three institutions surpassing the average efficiency benchmark during the study period. The results emphasize the importance of operational optimization and benchmarking to enhance efficiency and reduce costs. The study suggests further exploration of the relationship between variable-level inefficiencies and overall efficiency scores, proposing methodologies such as the Luenberger index to deepen the understanding of operational dynamics. Overall, the research underscores the critical need for strategic interventions to improve the performance of Angolan universities in response to declining efficiency trends.
Introduction
The introduction highlights the pivotal role of universities in fostering human capital essential for the advancement of technical and technological progress within societies. By engaging in research and development, universities serve as innovation hubs that can significantly contribute to economic development when aligned with effective knowledge production policies. The increasing interest in optimizing resource efficiency in higher education institutions (HEIs) is underscored, particularly in the context of the rapid global changes that present multifaceted challenges.
In Angola, the evolution of HEIs began with the establishment of University Study Centers in 1962, leading to the formation of the Universidade Agostinho Neto in 1985, which remained the sole public university until 2009. The performance evaluation of these institutions has primarily focused on institutional quality, accreditation, and alignment with international standards, overseen by the Ministry of Higher Education, Science, Technology and Innovation (MESCTI). This study aims to analyze the relative technical efficiency of Angolan universities from 2017 to 2022, utilizing a Data Envelopment Analysis (DEA) approach. However, it notes a lack of existing statistics on this efficiency evaluation, particularly for the Universidade Agostinho Neto, which has predominantly engaged in institutional assessments rather than technical efficiency evaluations, limiting insights for operational and strategic improvements.
Results
The results of the study reveal significant insights into the efficiency dynamics of various Decision-Making Units (DMUs) over the period from 2017 to 2022, particularly in the context of the COVID-19 pandemic. Utilizing a three-year analysis window, the study employed the Efficiency Measurement System and subsequent statistical analyses through SPSS and Microsoft Excel. The findings indicate that only the University of Central Connecticut (UCC) achieved efficiency, while over half of the 18 DMUs analyzed performed below average. Notably, the average efficiency scores exhibited a downward trend across the analysis windows, with a 75% adjustment level between the efficiency averages, suggesting a statistically significant relationship between the variables included in the model.
The analysis further highlights inefficiencies primarily stemming from operational processes, particularly in the number of graduates, faculty, and administrative staff. The data indicates that the largest inefficiencies were observed in the first window (2017-2019), coinciding with the pre-COVID-19 era, while subsequent windows reflected a rise in inefficiency levels, likely influenced by the emergence of new private universities. The study underscores the importance of optimizing internal processes to enhance educational outcomes, as evidenced by the trajectory of inefficiencies in the number of graduates. Additionally, the results from inter-window benchmarks illustrate that public universities consistently served as references for efficiency, emphasizing their role in setting best practices within the academic sector.
Discussion
In this section, the paper discusses the theoretical and empirical frameworks for analyzing the technical efficiency of Decision-Making Units (DMUs) using Data Envelopment Analysis (DEA). The authors highlight the distinction between parametric and non-parametric approaches, emphasizing DEA’s non-parametric nature, which allows for the evaluation of DMUs without assuming a prior production function. The DEA model, particularly the Variable Returns to Scale (VRS) model, is presented as a robust tool for assessing efficiency by optimizing input-output ratios while accounting for variations in production scale. The discussion also notes the sensitivity of DEA to outliers and computation errors, which can affect efficiency scores, and underscores the importance of capturing dynamic effects of technology and management practices over time.
The empirical evaluation focuses on Angolan universities, utilizing data from statistical yearbooks covering the period from 2017 to 2022. The study identifies key input and output variables, such as personnel costs and student graduation rates, to assess efficiency. The findings reveal a decreasing trend in efficiency across the analyzed universities, with only three public institutions performing above the average efficiency line. The authors suggest that enhancing operational optimization and adopting best practices from more efficient peers could improve performance. Future research directions include exploring the relationship between inefficiency and overall efficiency trends, as well as employing additional measures like the Luenberger index to better understand operational dynamics.