Effizienz und Produktivität in deutschen Universitäten. Statische, dynamische und stochastisch basierte Anwendungen der Data Envelopment Analysis. 1. Aufl.

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Autor/in	Fahham, Rami Al-Hamwi al-
Titel	Effizienz und Produktivität in deutschen Universitäten. Statische, dynamische und stochastisch basierte Anwendungen der Data Envelopment Analysis. 1. Aufl.
Quelle	Berlin: Dissertation.de (2008), X, 165 S.Verfügbarkeit Zugl.: Berlin, Freie Universität, Diss, 2008.
Beigaben	grafische Darstellungen
Zusatzinformation	Inhaltsverzeichnis
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	gedruckt; Monographie
ISBN	978-3-86624-335-4
Schlagwörter	Stochastik; Leistungsbeurteilung; Skala; Messung; Produktivität; Produktivitätsentwicklung; Wettbewerbsfähigkeit; Universität; Hochschulpolitik; Hochschulreform; Statistik; Hochschule; Effizienz; Ertrag; Hochschulschrift; Statistische Methode
Abstract	"Vor dem Hintergrund einer zunehmenden Nachfrage nach Hochschulbildung und der chronischen Mittelknappheit der öffentlich finanzierten Universitäten in Deutschland stellt sich die Frage nach ihrer Leistungsfähigkeit bei der Wahrnehmung ihrer zentralen Aufgaben: der Ausbildung der Studierenden sowie der Forschung. Da der Bedarf des Arbeitsmarktes an qualifizierten Absolventen wächst, stehen die Hochschulen vor der Herausforderung, ihr Studienangebot entsprechend auszuweiten. Außerdem werden im internationalen Vergleich Wettbewerbsdefizite in der universitären Forschung beklagt. Die in einigen Bundesländern realisierte Einführung von Studiengebühren sowie der Wettbewerb zur Forschungsförderung deutscher Hochschulen stehen exemplarisch für die hochschulpolitischen Reformbemühungen. In dieser Studie wird die Effizienz und Produktivität von öffentlich finanzierten Universitäten in Deutschland im Zeitraum 1997-2003 unter Anwendung der Data Envelopment Analysis (DEA) untersucht. Eine zentrale Fragestellung ist, ob es mit Hilfe der DEA in der vorliegenden Anwendung möglich ist, Informationen über hochschulpolitisch verwertbare Leistungsunterschiede in den Universitäten zu gewinnen. Von entscheidender Bedeutung ist in diesem Zusammenhang eine Sensitivitätsanalyse der DEA-Leistungskennzahlen im Rahmen von modernen Bootstrap-Verfahren, die statistisch fundierte Schlußfolgerungen ermöglichen. Bisherige DEA-Performancestudien im Bereich des Hochschulsektors verwenden Standardmodelle ohne Berücksichtigung der statistischen Eigenschaften der geschätzten Effizienzwerte und Produktivitätsindizes. In der vorliegenden Arbeit zeigen die Sensitivitätsanalysen jedoch, dass die Aussagekraft der DEA-Ergebnisse bei Stichprobenvariationen erheblich geschwächt werden kann und verdeutlichen die Notwendigkeit eines stochastisch fundierten DEA-Ansatzes. Zukünftige empirische DEA-Untersuchungen sollten vor diesem Hintergrund betrachtet werden." Die Untersuchung enthält quantitative Daten. Forschungsmethode: empirisch-quantitativ; empirisch; Sekundäranalyse. Die Untersuchung bezieht sich auf den Zeitraum 1997 bis 2003. (Autorenreferat, IAB-Doku). "Considering the increasing demand for higher education and enduring financial pressure in publicly funded universities in Germany, performance measurement issues are gaining importance. In this study, Data Envelopment Analysis (DEA) is used to examine the technical efficiency of 65 publicly financed universities in Germany over the period 1997-2003. The Malmquist approach is applied to measure productivity growth and to distinguish between changes in technical efficiency, scale efficiency and intertemporal shifts of the production frontier. The thesis deals with one main question: Does the DEA method provide information on performance differences in German universities that could be relevant to higher education policies? Previous DEA studies in the area of higher education focus on standard models without taking into account statistical properties of the efficiency and productivity estimators. This work tries to close this gap in the empirical literature. Recently developed bootstrap techniques in a DEA framework are applied to draw inferences with statistical precision. The bootstrap results reveal the sensitivity of the efficiency and productivity measures with respect to sampling variation. Consequently, one should be cautious when making relative comparisons of the performances among universities based on standard DEA scores. Particularly, it is not enough to know whether the technical efficiency scores are different, but whether these differences are significant in a statistical sense. In a similar manner, it is not enough to know whether the Malmquist measures indicate increases or decreases of productivity, but whether these changes are statistically significant. The results suggest that prospective studies in the field of DEA performance assessment should address the statistical aspects of the methods applied." Die Untersuchung enthält quantitative Daten. Forschungsmethode: empirisch-quantitativ; empirisch; Sekundäranalyse. Die Untersuchung bezieht sich auf den Zeitraum 1997 bis 2003. (author's abstract, IAB-Doku).
Erfasst von	Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update	2008/4