Efektywność bibliotek naukowych w polskim szkolnictwie wyższym
Łukasz Brzezicki
Abstrakt
Celem artykułu jest pomiar za pomocą metody DEA efektywności działalności bibliotek naukowych w publicznym szkolnictwie wyższym w Polsce. Do pomiaru efektywności 44 bibliotek w 2018 roku wykorzystano nieradialny model SBM, a do stworzenia rankingu efektywności nieradialny Super-SBM, będące elementami metodyki DEA (Data Envelopment Analysis). Uzyskane wyniki wskazują, że większość badanych bibliotek charakteryzowała się niską efektywnością. Średnia efektywność w zakresie stacjonarnych usług bibliotecznych wynosiła 37%, a usług elektronicznych tylko 19%. Najefektywniejszą grupą w zakresie usług stacjonarnych były biblioteki funkcjonujące na akademiach wychowania fizycznego, a usług elektronicznych biblioteki uniwersyteckie.
Słowa kluczowe: biblioteki, szkolnictwo wyższe, efektywność, DEA
Wprowadzenie
System szkolnictwa wyższego zazwyczaj jest oceniany przez pryzmat działalności dydaktycznej oraz naukowo-badawczej, zaś pomija się inne istotne obszary pracy ośrodków akademickich, takie jak np. funkcjonowanie bibliotek, które w sposób bezpośredni wpływają na dwie wspomniane formy działalności uczelni. Zasoby biblioteczne są wykorzystywane przez studentów m.in. do pogłębiania wiedzy i pisania prac dyplomowych, a przez kadrę naukowo-dydaktyczną w celu przygotowania się do zajęć edukacyjnych i w pracy naukowej. Skuteczność bibliotek w zapewnieniu odpowiednich zasobów literaturowych przyczynia się do większej sprawności realizacji działalności dydaktycznej i naukowo-badawczej, a dzięki temu do podwyższania efektywności funkcjonowania szkół wyższych.
W debacie o rozwoju szkolnictwa wyższego, toczącej się w kontekście kolejnych nowelizacji ustawy o systemie edukacji akademickiej, zwracano przede wszystkim uwagę na działalność dydaktyczną i naukowo-badawczą, a pomijano inne obszary działalności uczelni. Należy jednak podkreślić, że zakres zadań szkół wyższych w kolejnych nowelizacjach ustawy o szkolnictwie wyższym (Obwieszczenie Marszałka Sejmu Rzeczypospolitej Polskiej z dnia 30 października 2017 r.) oraz nowych uregulowaniach prawnych (Ustawa z dnia 20 lipca 2018 r.) nie różnił się wiele od siebie. Jest wśród nich m.in. upowszechnianie i pomnażanie osiągnięć nauki i kultury, w tym przez gromadzenie i udostępnianie zbiorów bibliotecznych, informacyjnych i archiwalnych. Uczelnie realizują powyższe zadania za pomocą bibliotek naukowych, które funkcjonują w ramach struktury organizacyjnej danej szkoły wyższej.
Joanna Nucińska (2017, s. 106) stwierdza, że "podmioty publiczne potrzebują sprawnego zarządzania bardziej niż jednostki prowadzące działalność komercyjną. Wynika to z braku oddziaływania na nie bodźców rynkowych, które samoistnie wymusiłyby efektywne i skuteczne działanie". Jak wskazuje Ewa Adaszyńska (2016): efektywność może być odniesiona do sfery techniczno-organizacyjnejPrzegląd literatury
Z badania eksploracyjnego dokonanego przez Rafaela Tavaresa i in. (2018), którzy wykorzystywali systematyczny przegląd literatury w celu zidentyfikowania głównych cech badań poświęconych efektywności bibliotek wynika, że z 34 znalezionych i przeanalizowanych prac blisko 90% była realizowana za pomocą metodyki DEA. Ogólnie rzecz biorąc, koncepcja badania efektywności w wybranych pracach odnosi się do analizy zdolności bibliotek do przekształcania jej różnorodnych zasobów w konkretne produkty i usługi. Najczęstszymi wykorzystywanymi kategoriami po stronie nakładów były zmienne dotyczące personelu bibliotecznego, księgozbioru oraz powierzchni biblioteki. Natomiast jako efekty działalności przyjmowano często liczbę wizyt czytelników w bibliotece lub liczbę użytkowników, liczbę wypożyczeń międzybibliotecznych oraz liczbę wypożyczeń lub wartość transakcji bibliotecznych. Ponadto autorzy (Tavares i in., 2018) stwierdzają, że zdecydowana większość analiz prowadzona była za pomocą dwóch radialnych modeli CCR i BCC, tylko w nielicznych badaniach wykorzystano bardziej zaawansowane modele DEA.
Gerhard Reichmann i Margit Sommersguter-Reichmann (2006) oszacowali efektywność bibliotek uczelnianych w sześciu krajach, wykorzystując do analizy m.in. liczbę pracowników bibliotecznych, księgozbioru oraz użytkowników. Nevena Stancheva i Vyara Angelova (2004) dokonały pomiaru efektywności bułgarskich bibliotek w różnych typach szkół wyższych m.in. na podstawie następujących zmiennych: liczby pracowników, wydatków na zbiory drukowane, wydatków na elektroniczne zbiory danych, powierzchni budynku, wynagrodzenia, sprzętu technicznego, obsłużonych użytkowników, książek wypożyczonych oraz zarejestrowanych użytkowników. Uzyskane wyniki wskazują, że biblioteki w Warnie na politechnice (Technical University of Varna), uniwersytecie ekonomicznym (University of Economics – Varna) i wolnym uniwersytecie (Varna Free University) są bardziej efektywne niż biblioteki w Akademii Medycznej w Warnie (Medical University – Varna "Prof. Dr. Paraskev Stoyanov") i Akademii Marynarki Wojennej w Warnie (Nikola Vaptsarov Naval Academy).
Tamer Mohamed Shahwan i Abdoulaye Kaba (2013) analizowali efektywność 11 bibliotek szkół wyższych z czterech krajów, biorąc pod uwagę następujące zmienne: liczbę pracowników, księgozbiór, wartość budżetu biblioteki, liczbę nowych książek oraz zarejestrowanych użytkowników. Natomiast Frederico A. de Carvalho i in. (2012) badali efektywność 37 bibliotek akademickich w Rio de Janeiro. W badaniu uwzględnili: liczbę pracowników, powierzchnię biblioteki, księgozbiór, liczbę konsultacji bibliotecznych, liczbę wypożyczeń oraz rezerwacji publikacji.
Younghee Noh (2011) w swoim badaniu wziął pod uwagę m.in. wartość budżetu jednostki, liczbę pracowników, książek i serii wydawniczych, elektronicznych czasopism, internetowych baz danych, odwiedzin strony internetowej oraz użytkowników baz danych. Autor (Noh, 2011) wskazuje wprost, że ocena pracy biblioteki uniwersyteckiej bez uwzględnienia zasobów elektronicznych nie może dokładnie odzwierciedlić jej efektywności. Pamiętając o powyższym kontekście, Ling-Feng Hsieh i in. (2014) przeanalizowali skuteczność i efektywność kosztową elektronicznych bibliotek na Tajwanie. W badaniu ujęto m.in. wydatki ponoszone przez biblioteki na oprogramowanie i sprzęt komputerowy, na różne rodzaje zasobów elektronicznych, wynagrodzenia personelu oraz sumę godzin, w czasie których instytucje te świadczą e-usługi w ciągu roku, łączną liczbę zbiorów elektronicznych, a także rodzaje usług świadczonych przez biblioteki w ramach e-biznesu, które są dostępne w ciągu roku, liczbę wyszukiwań, liczbę usług bibliotecznych i średni czas korzystania z usług bibliotecznych przez użytkowników.
Polskie badania bibliotek ograniczały się w głównej mierze do prezentacji zagregowanych danych statystycznych (Derfert-Wolf i Górski, 2008) i finansowych (Derfert-Wolf, 2018a). W większości dotychczas podejmowane badania dotyczyły opisowego przedstawienia różnych aspektów funkcjonowania bibliotek np. stron internetowych, innowacji, oceny pracowników, rekrutacji i innych zagadnień (Marciniak i Sójkowska, 2013). Interesującym obszarem badawczym jest zwracanie uwagi na rolę i znaczenie bibliotek w kontekście działalności dydaktycznej, naukowej i społecznej szkół wyższych (Derfert-Wolf, 2018b). Natomiast za pomocą metod ilościowych badanie bibliotek akademickich podejmowali głównie Jacek Osiewalski i Anna Osiewalska (1998-1999, 2003, 2004). Autorzy analizowali koszty ich działalności przy użyciu bayesowskich metod ekonometrycznych. Dotychczas w Polsce nie dokonano pomiaru efektywności technicznej działalności bibliotek naukowych funkcjonujących w szkolnictwie wyższym za pomocą metody DEA. Jedynie Artur Prędki (2015) wykorzystał metodę DEA do pomiaru efektywności bibliotek, ale po pierwsze analizował efektywność kosztową, a po drugie przyjął do badania biblioteki publiczne (powiatowe, miejskie i gminne), a nie akademickie. W związku z powyższym zadaniem niniejszej pracy jest m.in. wypełnienie tej luki badawczej.
Metodyka badawcza
Metoda DEA jest powszechnie wykorzystywana do pomiaru efektywności sektora publicznego. Wynika to z faktu, że w literaturze (Ćwiąkała-Małys i Nowak, 2009) upowszechnił się pogląd, iż jest ona najodpowiedniejsza do badania efektywności technicznej zarówno instytucji non profit, których celem działalności nie jest zysk bądź też brakuje w nich lub jest utrudniona rynkowa wycena usług lub produktów, jak i w przypadku analizowania działalności podmiotu w sytuacji wielowymiarowej (wielu nakładów i efektów), w której nie można zastosować do pomiaru klasycznych wskaźników. Początki metody DEA sięgają artykułu Abrahama Charnesa i in. (1978), którzy przedstawili pierwszy radialny model CCR zakładający stałe efekty skali. Następnie model CCR został zmodyfikowany przez Rajiva Bankera i in. (1984) do modelu BCC, zakładającego zmienne efekty skali. Jednak niedogodności powyższych modeli radialnych (nieuwzględnianie luzów, proporcjonalna redukcja nakładów lub zwiększanie efektów w zależności od orientacji modelu) sprawiają, że coraz częściej wykorzystywane są modele nieradialne SBM (Brzezicki, 2017), które nie posiadają tych wad. W praktyce gospodarczej sporadycznie wszystkie zmienne mają taki sam wpływ na poziom efektywności jak jest to zakładane w modelach radialnych. Dlatego w modelu SBM przyjmuje się, że poszczególne nakłady i wyniki mają zróżnicowany wpływ na poziom efektywności. Ponadto autor zwraca również uwagę na wartości luzów podczas szacowania efektywności, gdy występują nadwyżki nakładów i niedobory efektów (Brzezicki, 2017). Do badania empirycznego wykorzystano zatem nieradialny model SBM (Tone, 2001). W ramach metodyki DEA przyjmuje się, że podmiot jest efektywny, jeśli jednocześnie spełnione są dwa następujące warunki: poziom efektywności równy jest jedności oraz występują zerowe wartości luzów. W przypadku, gdy spełniony jest tylko pierwszy warunek, wówczas badana jednostka charakteryzuje się słabą efektywnością. Natomiast gdy występuje niezerowa wartość któregoś z luzów, wówczas podmiot jest oceniany jako nieefektywny technicznie (Ćwiąkała-Małys i Nowak, 2009).
Standardowe modele DEA, zarówno radialne, jak i nieradialne, pozwalają jedynie obliczyć wskaźnik efektywności, wyznaczając przy tym zazwyczaj kilka jednostek efektywnych, dla których wspomniany wskaźnik równy jest jedności. Uniemożliwia to jednoznaczne uszeregowanie obiektów według wartości tego miernika efektywności. Rozwiązaniem tego problemu jest stosowanie zmodyfikowanych modeli DEA z superefektywnością (nadefektywnością), które generują dla jednostek efektywnych wyniki różne od jedności. Kaoru Tone (2002) zaproponował rozszerzenie własnego nieradialnego modelu SBM o nadefektywność, co wykorzystano w niniejszym badaniu empirycznym.
Przy wybieraniu modelu DEA do badania niezbędne jest określenie rodzaju efektów skali oraz jego orientacji. Biblioteki różnią się między sobą wielkością, dlatego zgodnie z zalecaniami w literaturze (Cooper i in., 2007), postanowiono wykorzystać model ze zmiennymi efektami skali. Głównym celem bibliotek jest dostarczanie wiedzy zapisanej w postaci cyfrowej lub papierowej, a w mniejszym stopniu minimalizacja posiadanych zasobów w celu ich optymalizacji w stosunku do generowanych efektów działalności. W związku z tym zdecydowano się zastosować orientację na efekty, czyli przyjęto, że celem działalności biblioteki jest maksymalizacja uzyskiwanych efektów przy obecnej wielkości zasobów będących w jej posiadaniu (zużywanych do tego celu).
Do badania efektywności bibliotek ostatecznie zastosowano nieradialny model SBM, a do stworzenia rankingu efektywności model SBM z superefektywością (Super-SBM). W obu modelach przyjęto zmienne efekty skali i orientację na efekty, oznaczenie SBM-V-O, Super-SBM-V-O. Należy zaznaczyć, że wartość wskaźnika efektywności liczona w ramach modelu SBM-V-O jest unormowana w obu orientacjach, czyli należy do przedziału [0,1]. Jak wspomniano wcześniej, dla obiektów efektywnych jest ona równa jedności i wyłącznie dla tych jednostek zastosowano pomocniczo model Super-SBM-V-O, który przypisuje tego rodzaju obiektom wartości miary efektywności większe od jedności i różne, co umożliwia ich uszeregowanie.
Istotny dla dalszych rozważań jest też sposób konstrukcji wskaźnika efektywności, a w konsekwencji jego interpretacja w ramach modelu SBM. W orientacji na efekty jest on odwrotnością średniego tempa względnego przyrostu wszystkich efektów (Tone, 2001, s. 501). Wspomniana względność zapewnia nie tylko niezmienniczość tej miary ze względu na przyjęte jednostki nakładów i efektów (Tone, 2001, s. 500), lecz również możliwość porównywania jej wartości dla danego obiektu pomiędzy modelami różniącymi się zestawem nakładów i efektów, co wykorzystano w części empirycznej pracy.
Kluczowym zagadnieniem w przypadku badania empirycznego jest wybór odpowiednich nakładów i efektów do analizy efektywności, gdyż determinuje on zarówno cel prowadzonej analizy, jak i uzyskane wyniki. Przy wyborze danych do badania kierowano się przede wszystkim zmiennymi wykorzystywanymi w literaturze przedmiotu oraz dostępnością danych na ich temat.
Należy zauważyć, że obecnie działalność bibliotek, szczególnie naukowych, jest skoncentrowana na dwóch głównych obszarach. Pierwszy z nich dotyczy usług stacjonarnych, związanych z papierowymi wersjami publikacji, tzn. udostępnienia księgozbioru na miejscu w bibliotece (czytelni) oraz wypożyczania na określony czas, głównie książek, poza bibliotekę, do domu czytelnika. W XXI wieku drugą powszechną formą udostępniania zbiorów są usługi elektroniczne (internetowe), które umożliwiają przeglądanie baz danych o publikacjach oraz ich ściąganie na komputer użytkownika. Biblioteki wykupują w tym celu licencję na dostęp do zewnętrznych baz danych i publikacji (książek, czasopism), które są dostępne dla ich użytkowników za pomocą sieci internetowej.
W związku z tym postanowiono osobno oszacować efektywność tych dwóch obszarów działalności bibliotek, konstruując dla celów badania empirycznego dwa modele: M1 i M2. Pierwszy model (M1) dotyczy stacjonarnych usług bibliotecznych, a drugi (M2) internetowych usług bibliotecznych. Przyjęcie osobnych modeli pozwoli sprawdzić zarówno, która biblioteka i w jakim obszarze jest efektywniejsza, jak i na jakim etapie rozwoju dana biblioteka się znajduje.
Za nakłady działalności postanowiono przyjąć kilka zróżnicowanych zmiennych. Pierwszym nakładem jest ogólna liczba osób wykonujących pracę w zakresie działalności podstawowej biblioteki (tj. pracujący na stanowiskach bibliotekarskich oraz pozostali pracownicy działalności podstawowej na stanowiskach innych niż bibliotekarskie) – X1. Przyjęto bowiem założenie, że pracownicy decydują o kierunkach rozwoju biblioteki, a ich praca wpływa na jakość świadczonych usług bibliotecznych. Drugim charakterystycznym nakładem nierozerwalnie związanym z usługami bibliotecznymi jest liczebność księgozbioru (X2), który stanowi podstawowy zasób wykorzystywany na potrzeby stacjonarnych usług bibliotecznych. Następnym nakładem, związanym bezpośrednio z poprzednim, jest powierzchnia użytkowa pomieszczeń bibliotecznych wyrażona w m2 (X3) – decyduje ona do pewnego stopnia o wielkości księgozbioru, a przede wszystkim wpływa na liczbę miejsc przeznaczonych dla czytelników. Ostatnim przyjętym nakładem, który stanowi podstawowy zasób usług internetowych, są licencjonowane zbiory elektroniczne, do których biblioteka opłaciła dostęp (X4), w tym książki i czasopisma elektroniczne oraz bazy danych.
Za wynik przyjęto zmienne związane z wykorzystaniem usług bibliotecznych, zarówno stacjonarnych, jak i elektronicznych. Pierwszym i drugim efektem uwzględnionym w badaniu była łączna liczba wypożyczeń i udostępnień książek oraz czasopism w ciągu roku na zewnątrz (Y1) i na miejscu (Y2). Następne dwa charakteryzują korzystanie ze zbiorów elektronicznych dostępnych zdalnie lub w sieci lokalnej w ciągu roku: trzecim ujętym efektem w badaniu jest liczba sesji (Y3), a czwartym liczba pobranych dokumentów elektronicznych (Y4).
Zmienne wykorzystane w badaniu empirycznym, przypisane do poszczególnych modeli, odpowiadające obu działalnościom, tj. stacjonarnej i internetowej, zostały przedstawione w tabeli 1. Wszystkie dane wykorzystane w badaniu pozyskano ze sprawozdań bibliotek akademickich, na podstawie wniosku o dostępie do informacji publicznej, skierowanego do publicznych szkół wyższych.
Zmienna | Model M1 | Model M2 |
X1 – liczba osób wykonujących pracę w zakresie działalności podstawowej biblioteki | + | - |
X2 – liczebność księgozbioru | + | - |
X3 – powierzchnia użytkowa pomieszczeń bibliotecznych | + | - |
X4 – liczba licencjonowanych zbiorów elektronicznych, do których biblioteka opłaciła dostęp | - | + |
Y1 – łączna liczba wypożyczeń i udostępnień książek oraz czasopism w ciągu roku na zewnątrz | + | - |
Y2 – łączna liczba wypożyczeń i udostępnień książek oraz czasopism w ciągu roku na miejscu | + | - |
Y3 – liczba sesji | - | + |
Y4 – liczba pobranych dokumentów elektronicznych | - | + |
Źródło: opracowanie własne.
Ostatecznie, po zweryfikowaniu kompletności danych uzyskanych od jednostek, przyjęto do badania empirycznego 44 biblioteki naukowe (tabela 2) działające w ramach publicznego szkolnictwa wyższego nadzorowanego przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego.
Skrót | Nazwa szkoły wyższej, w której funkcjonuje biblioteka |
B1 | Uniwersytet Warszawski |
B2 | Uniwersytet w Białymstoku |
B3 | Uniwersytet Łódzki |
B4 | Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie |
B5 | Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu |
B6 | Uniwersytet Opolski |
B7 | Uniwersytet Szczeciński |
B8 | Uniwersytet Śląski w Katowicach |
B9 | Uniwersytet Rzeszowski |
B10 | Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie |
B11 | Uniwersytet Wrocławski |
B12 | Uniwersytet Zielonogórski |
B13 | Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy |
B14 | Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach |
B15 | Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie |
B16 | Politechnika Warszawska |
B17 | Politechnika Białostocka |
B18 | Politechnika Częstochowska |
B19 | Politechnika Śląska w Gliwicach |
B20 | Politechnika Świętokrzyska w Kielcach |
B21 | Politechnika Koszalińska |
B22 | Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie |
B23 | Politechnika Lubelska |
B24 | Politechnika Łódzka |
B25 | Politechnika Opolska |
B26 | Politechnika Poznańska |
B27 | Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu |
B28 | Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza |
B29 | Politechnika Wrocławska |
B30 | Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu |
B31 | Szkoła Główna Handlowa w Warszawie |
B32 | Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu |
B33 | Uniwersytet Pedagogiczny im. Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie |
B34 | Akademia Pomorska w Słupsku |
B35 | Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach |
B36 | Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie |
B37 | Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy im. J. i J. Śniadeckich w Bydgoszczy |
B38 | Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie |
B39 | Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie |
B40 | Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu |
B41 | Akademia Wychowania Fizycznego im. J. Kukuczki w Katowicach |
B42 | Akademia Wychowania Fizycznego im. E. Piaseckiego w Poznaniu |
B43 | Akademia Wychowania Fizycznego J. Piłsudskiego w Warszawie |
B44 | Akademia Wychowania Fizycznego we Wrocławiu |
Źródło: opracowanie własne.
Do badania efektywności bibliotek wykorzystano najbardziej aktualne i dostępne dane z 2018 roku. Biblioteki przyjęte do badania zostały przyporządkowane do poszczególnych grup szkół wyższych, w których one funkcjonują: uniwersytetów (14 obiektów, B1–B14), uczelni technicznych (15 obiektów, B15–B29), uczelni ekonomicznych (3 obiekty, B30–B32), uczelni pedagogicznych (3 obiekty, B33–B35), uczelni rolniczych/przyrodniczych (5 obiektów, B36–B40), akademii wychowania fizycznego (4 obiekty, B41–B44). Pogrupowanie szkół wyższych pozwoli określić, czy przynależność do danej grupy wpływa na poziom efektywności biblioteki.
Badanie empiryczne zostało podzielone na dwa następujące po sobie etapy analizy. W pierwszym etapie oszacowano efektywność bibliotek za pomocą modelu SBM. Natomiast w drugim etapie dokonano rankingu bibliotek za pomocą modelu Super-SBM. Pomiar efektywności został poprzedzony obliczeniem współczynników korelacji pomiędzy nakładami i efektami w obu modelach (M1, M2). W wyniku przeprowadzonej analizy stwierdzono, że występuje dodatnia korelacja między przyjętymi zmiennymi. W związku z powyższym spełniono konieczny warunek prawidłowej analizy za pomocą metodyki DEA.
Wyniki badań
Poziom efektywności poszczególnych bibliotek w dwóch obszarach działalności zaprezentowano na rysunku 1. Uzyskane wyniki wskazują po pierwsze na duże zróżnicowanie poziomu efektywności całej badanej grupy jednostek, a po drugie na swoistą segmentację działalności bibliotek. Zdecydowana większość bibliotek prezentuje niską efektywność działalności w obu analizowanych obszarach. Jednocześnie należy zauważyć, że w przeważającej części charakteryzują się one wyższą efektywnością w ramach modelu M1, dotyczącego usług stacjonarnych, niż M2, który dotyczy usług elektronicznych. Średnia efektywność usług stacjonarnych, badanych w ramach modelu M1, wyniosła 37%, a elektronicznych, analizowanych w ramach modelu M2 – 19%.
Zidentyfikowano pięć głównych grup obiektów, które zaznaczono na rysunku 1. Pierwszą grupę tworzą jednostki o najniższej efektywności zarówno w zakresie usług stacjonarnych, jak i elektronicznych, drugą natomiast jednostki, które charakteryzują się nieco wyższą efektywnością w obu obszarach, ale niebędące w pełni efektywne w żadnym z nich. Trzecią grupę stanowią jednostki będące w 100% efektywne w zakresie usług elektronicznych i jednocześnie mające niską efektywność usług stacjonarnych. Czwarta i zarazem najlepsza grupa składa się z jednostek, które uzyskały 100% efektywność w obu obszarach. Ostatnią z grup stanowią jednostki o 100% efektywności w zakresie usług stacjonarnych i jednocześnie o niskiej efektywności w zakresie usług elektronicznych. Jedynie nieliczne obiekty wymykają się tej klasyfikacji. Akademia Wychowania Fizycznego im. J. Kukuczki w Katowicach (B41) znajduje się bardzo blisko najlepszej grupy, która charakteryzuje się zarówno najwyższą efektywnością w zakresie usług stacjonarnych, jak i elektronicznych. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu (B32) uzyskał 100% efektywność w usługach stacjonarnych, ale jednocześnie znajduje się pomiędzy czwartą a piątą grupą, tj. najniższą a najwyższą efektywnością w zakresie usług elektronicznych. Politechnika Świętokrzyska w Kielcach (B20) pretenduje do włączenia do ostatniej grupy charakteryzującej się niską efektywnością usług elektronicznych, ale za to ma 100% efektywność usług stacjonarnych.
Źródło: opracowanie własne.
Jednostkami efektywnymi jedynie w zakresie usług elektronicznych są biblioteki Uniwersytetu Jana Kochanowskiego w Kielcach (B14) i Uniwersytetu w Białymstoku (B2). Z kolei efektywne tylko w odniesieniu do usług stacjonarnych są biblioteki: Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie (B22), Politechniki Opolskiej (B25), Akademii Wychowania Fizycznego im. E. Piaseckiego w Poznaniu (B42), Akademii Wychowania Fizycznego J. Piłsudskiego w Warszawie (B43) i Akademii Wychowania Fizycznego we Wrocławiu (B44). Można wysnuć wniosek, iż wymienione biblioteki wyspecjalizowały się w jednym z dwóch obszarów działalności, uzyskując maksymalny poziom efektywności. W pełni efektywnymi jednostkami w obu analizowanych obszarach są biblioteki Uniwersytetu Warszawskiego (B1) oraz Uniwersytetu Łódzkiego (B3).
W następnej kolejności zagregowano (uśredniono) uzyskane wyniki w ramach sześciu rodzajów szkół wyższych, wyodrębnionych pod tabelą 2, w celu sprawdzenia czy przynależność do danej grupy szkół wpływa na poziom efektywności. Wyniki przedstawiono na rysunku 2. Otrzymane rezultaty wskazują, że najwyższy poziom efektywności w zakresie usług stacjonarnych uzyskały biblioteki akademii wychowania fizycznego (AWF), a usług elektronicznych – biblioteki uniwersyteckie (Uniwer.).
Źródło: opracowanie własne.
Najniższą efektywność w zakresie usług stacjonarnych uzyskały biblioteki szkół rolniczych (Rol.), a usług elektronicznych – biblioteki uczelni pedagogicznych (Pedagog.). W przypadku grupy bibliotek uniwersyteckich uzyskano zbliżone wartości efektywności – 33% i 36% w ramach odpowiednio modelu M1 i M2. Wskazywać to może na zrównoważone podejście do obu obszarów działalności bibliotek.
Kolejnym etapem badania jest zastosowanie modelu Super-SBM w celu wprowadzenia jednoznacznego rankingu wśród jednostek efektywnych, w tym wyłonienia liderów w poszczególnych obszarach działalności bibliotek. Odpowiednie wyniki przestawiono w tabeli 3 – ujęto w niej również obiekty nieefektywne, których wskaźniki efektywności liczone były za pomocą "zwykłego" modelu SBM1. Na pierwszych trzech miejscach w kategorii efektywności usług stacjonarnych znalazły się kolejno: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie (B22), Akademia Wychowania Fizycznego im. E. Piaseckiego w Poznaniu (B42) i Akademia Wychowania Fizycznego J. Piłsudskiego w Warszawie (B43), a w zakresie usług elektronicznych: Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach (B14), Uniwersytet Warszawski (B1) i Uniwersytet w Białymstoku (B2).
Najniższym poziomem efektywności usług stacjonarnych charakteryzowała się biblioteka Uniwersytetu w Białymstoku (B2), a elektronicznych – biblioteka Uniwersytetu Szczecińskiego (B7). Interesujący jest fakt, że na tej samej 36. pozycji rankingowej w obydwu obszarach uplasowała się biblioteka Politechniki Koszalińskiej (B21), co może świadczyć o tym, że równie słabo działa ona w zakresie usług stacjonarnych, będących podstawą działalności jednostki, jak i usług elektronicznych, które również są wymagane przez użytkowników w dzisiejszych czasach.
M1 | M2 | ||||
Skrót | Wynik | Ranking | Skrót | Wynik | Ranking |
B22 | 1,489 | 1 | B14 | 1,586 | 1 |
B42 | 1,459 | 2 | B1 | 1,505 | 2 |
B43 | 1,340 | 3 | B2 | 1,482 | 3 |
B25 | 1,219 | 4 | B3 | 1,287 | 4 |
B32 | 1,189 | 5 | B41 | 1,247 | 5 |
B3 | 1,144 | 6 | B32 | 0,428 | 6 |
B1 | 1,133 | 7 | B19 | 0,324 | 7 |
B44 | 1,074 | 8 | B8 | 0,262 | 8 |
B20 | 0,905 | 9 | B10 | 0,228 | 9 |
B41 | 0,836 | 10 | B36 | 0,228 | 10 |
B5 | 0,537 | 11 | B29 | 0,227 | 11 |
B10 | 0,365 | 12 | B5 | 0,197 | 12 |
B15 | 0,358 | 13 | B16 | 0,139 | 13 |
B36 | 0,358 | 14 | B12 | 0,122 | 14 |
B30 | 0,346 | 15 | B24 | 0,098 | 15 |
B33 | 0,343 | 16 | B18 | 0,096 | 16 |
B26 | 0,310 | 17 | B22 | 0,080 | 17 |
B13 | 0,295 | 18 | B15 | 0,068 | 18 |
B8 | 0,290 | 19 | B38 | 0,065 | 19 |
B4 | 0,245 | 20 | B9 | 0,059 | 20 |
B16 | 0,243 | 21 | B25 | 0,057 | 21 |
B28 | 0,243 | 22 | B31 | 0,055 | 22 |
B6 | 0,231 | 23 | B35 | 0,054 | 23 |
B23 | 0,203 | 24 | B11 | 0,054 | 24 |
B35 | 0,185 | 25 | B39 | 0,047 | 25 |
B9 | 0,171 | 26 | B17 | 0,045 | 26 |
B19 | 0,155 | 27 | B6 | 0,043 | 27 |
B29 | 0,146 | 28 | B13 | 0,042 | 28 |
B17 | 0,133 | 29 | B40 | 0,037 | 29 |
B24 | 0,131 | 30 | B30 | 0,036 | 30 |
B11 | 0,130 | 31 | B43 | 0,036 | 31 |
B7 | 0,123 | 32 | B23 | 0,032 | 32 |
B12 | 0,120 | 33 | B20 | 0,029 | 33 |
B40 | 0,107 | 34 | B26 | 0,029 | 34 |
B34 | 0,102 | 35 | B4 | 0,020 | 35 |
B21 | 0,099 | 36 | B21 | 0,017 | 36 |
B31 | 0,090 | 37 | B42 | 0,017 | 37 |
B39 | 0,090 | 38 | B37 | 0,014 | 38 |
B14 | 0,084 | 39 | B33 | 0,014 | 39 |
B37 | 0,083 | 40 | B27 | 0,012 | 40 |
B38 | 0,069 | 41 | B28 | 0,011 | 41 |
B27 | 0,065 | 42 | B44 | 0,009 | 42 |
B18 | 0,057 | 43 | B34 | 0,007 | 43 |
B2 | 0,030 | 44 | B7 | 0,003 | 44 |
Źródło: opracowanie własne.
W przypadku biblioteki Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu (B32) oraz Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu (B5) zauważono, że znajdują się one na zbliżonych pozycjach rankingowych w obu obszarach działalności, z tym że w zakresie usług elektronicznych o jedną pozycję niżej niż usług stacjonarnych.
Podsumowanie
Na podstawie przeprowadzonych badań dotyczących efektywności bibliotek akademickich w 2018 roku można wysnuć następujące wnioski. Średnia efektywność badanej grupy jednostek jest bardzo niska i wynosi 37% w zakresie usług stacjonarnych i 19% w odniesieniu do elektronicznych. Aż 25% badanych jednostek uzyskało pełną efektywność w co najmniej jednym z analizowanych obszarów działalności biblioteki. Najefektywniejszą grupą, spośród 6 analizowanych, w zakresie usług stacjonarnych są biblioteki funkcjonujące na akademiach wychowania fizycznego, a usług elektronicznych – biblioteki uniwersyteckie.
Przyszłe badania w zakresie efektywności działalności bibliotek, szczególnie naukowych, powinny być rozwijane w kilku kierunkach. Po pierwsze, należy rozważyć wzięcie pod uwagę również innych zestawów nakładów i efektów w celu przeprowadzenia analizy wrażliwości wyników na dobór kategorii przyjętych do badania. Po drugie, powinno się uwzględnić w analizie inne obszary działalności bibliotek, w tym m.in.: rozwój kadry bibliotecznej (doskonalenie zawodowe), dostępność zbiorów dla osób z niepełnosprawnością, szkolenia dla studentów i pracowników szkoły wyższej, skuteczność pozyskiwania innych środków finansowych niż dotacja z danej szkoły wyższej. Po trzecie, należałoby sprawdzić użyteczność innych narzędzi analizy efektywności w tym zakresie, np. inne modele DEA lub metody oparte na ekonometrycznych modelach parametrycznych. W kontekście projektu Analiza funkcjonowania bibliotek naukowych w Polsce (AFBN), obrazującego sytuację poszczególnych grup bibliotek na podstawie prostych wskaźników, szczególnie użyteczne wydaje się zastosowanie w przyszłości Benefit of the Doubt approach (BoD), które to podejście opiera się na zastosowaniu wskaźników złożonych w ramach metodyki DEA.
Bibliografia
- Adaszyńska, E. (2016). Biblioteka akademicka jako skutecznie i sprawnie działająca organizacja. Ujęcie teoretyczne. Zarządzanie Biblioteką, 1(8), 50-69. https://czasopisma.bg.ug.edu.pl/index.php/ZB/article/view/1239
- Banker, R. D., Charnes, A. i Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092. https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078
- Brzezicki, Ł. (2017). Efektywność działalności dydaktycznej polskiego szkolnictwa wyższego. Wiadomości Statystyczne, 11(678), 56-73.
- Charnes, A., Cooper, W. W. i Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
- Cooper, W. W., Seiford, L. M. i Tone, K. (2007). Data Envelopment Analysis. A comprehensive text with models, applications, references and DEA-Solver Software. Springer.
- Ćwiąkała-Małys, A. i Nowak, W. (2009). Wybrane metody pomiaru efektywności podmiotu gospodarczego. Wydawnictwo Uniwersytetu Wrocławskiego.
- de Carvalho, F. A., Jorge, M. J., Jorge, M. F., Russo, M. i de Sa, N. O. (2012). Library performance management in Rio de Janeiro, Brazil: Applying DEA to a sample of university libraries in 2006-2007. Library Management, 33(4/5), 297-306. https://doi.org/10.1108/01435121211242335
- Derfert-Wolf, L. i Górski, M. (2008). Projekt Analiza funkcjonowania bibliotek naukowych w Polsce (AFBN) jako narzędzie oceny efektywności i jakości działań biblioteczno-informacyjnych, W: Biblioteki w procesie dydaktycznym i badaniach naukowych, III Konferencja Biblioteki Politechniki Łódzkiej (s. 41-65). Politechnika Łódzka. http://cybra.lodz.pl/dlibra/publication/3168/edition/3070/content
- Derfert-Wolf, L. (2018a). Źródła dochodów bibliotek akademickich oraz inne wskaźniki finansowe w projekcie AFBN. W: J. Żochowska (red.), Pieniądze dla bibliotek, czyli fundraising biblioteczny, VI Ogólnopolska Konferencja Naukowa Białystok (s. 119-134). Zakład Poligraficzny ARES.
- Derfert-Wolf, L. (2018b). Misja wspierania nauki a misja społeczna bibliotek szkół wyższych - relacje i znaczenie w świetle badań funkcjonalności i wpływu. W: K. Jazdon (red.), Biblioteka naukowa: czy jeszcze naukowa? (s. 29-43). Biblioteka Uniwersytecka w Poznaniu.
- Hsieh, L-F., Chin, J-B. i Wu, M-C. (2014). Cost efficiency and service effectiveness for university e-libraries in Taiwan. The Electronic Library, 32(3), 308-321. https://doi.org/10.1108/EL-10-2011-0146
- Marciniak, A. i Sójkowska, I. (red.). (2013). Kreatywność i innowacje w bibliotece naukowej. Wyższa Szkoła Pedagogiczna w Łodzi.
- Noh, Y. (2011). Evaluation of the resource utilization efficiency of university libraries using DEA techniques and a proposal of alternative evaluation variables. Library Hi Tech, 29(4), 697-724. https://doi.org/10.1108/07378831111189787
- Nucińska, J. (2017). Uwarunkowania pomiaru efektywności finansowania edukacji – zarys problemu. Progress in Economic Sciences, 4, 103-117. https://doi.org/10.14595/PES/04/007
- Obwieszczenie Marszałka Sejmu Rzeczypospolitej Polskiej z dnia 30 października 2017 r. w sprawie ogłoszenia jednolitego tekstu ustawy – Prawo o szkolnictwie wyższym (Dz.U. 2017 poz. 2183).
- Osiewalski, J. i Osiewalska, A. (1998-1999). Stochastyczna graniczna funkcja kosztu dla polskich bibliotek akademickich. Folia Oeconomica Cracoviensia, 41-42, 65-82.
- Osiewalski, J. i Osiewalska, A. (2003). Ocena efektywności kosztowej bibliotek akademickich na podstawie danych przekrojowo-czasowych. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie, 628, 5-21.
- Osiewalski, J. i Osiewalska, A. (2004). Measuring cost efficiency of public and academic libraries in Poland – a methodological perspective and empirical experience (Keynote paper). https://docs.lib.purdue.edu/iatul/2004/papers/15/
- Prędki, A. (2015). Pomiar efektywności kosztowej polskich bibliotek publicznych za pomocą metody DEA. Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 235, 194-207.
- Reichmann, G. i Sommersguter-Reichmann, M. (2006). University library benchmarking: an international comparison using DEA. International Journal of Production Economics, 100(1), 131-47. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2004.10.007
- Shahwan, M. T. i Kaba, A. (2013). Efficiency analysis of GCC academic libraries: an application of data envelopment analysis. Performance Measurement and Metrics, 14(3), 197-210. https://doi.org/10.1108/PMM-07-2013-0023
- Stancheva, N. i Angelova, V. (2004). Measuring the efficiency of university libraries using data envelopment analysis. https://www.inforum.cz/pdf/2004/Stancheva_Nevena.pdf
- Tavares, R. S., Drumond, G. M., Angulo Meza, L. i Méxas, M. P. (2018). Efficiency assessment in university libraries. Transinformaçao, 30(1), 65-79. http://dx.doi.org/10.1590/2318-08892018000100006
- Tone, K. (2001). A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 130(3), 498-509. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00407-5
- Tone, K. (2002). A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 143(1), 32-41. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(01)00324-1
- Ustawa z dnia 20 lipca 2018 r. – Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce (Dz.U. 2018, poz. 1668).
Dodaj do: Facebook Wykop Twitter.com Digg.com
INFORMACJE O AUTORZE |
Informacje o artykule
DOI: https://doi.org/10.15219/em83.1453
W wersji drukowanej czasopisma artykuł znajduje się na s. 61-70.
Jak cytować
Brzezicki, Ł. (2020). Efektywność bibliotek naukowych w polskim szkolnictwie wyższym. e-mentor, 1(83), 61-70. https://doi.org/10.15219/em83.1453
Spis treści artykułu
Informacje o autorze
Komentarze
Nie ma jeszcze komentarzy do tego artykułu.
Przypisy
1 Model Super-SBM nie nadaje się do liczenia poziomu efektywności jednostek nieefektywnych, ponieważ ich wskaźnik superefektywności wynosi zawsze jeden (Tone, 2002, s. 34).