基于AHP-熵权动态网络DEA的印度州级教育系统效率评估创新框架

本文创新性地提出融合层次分析法（AHP）与熵权法的动态网络数据包络分析（DEA）模型，解决了传统DEA在权重确定和动态关联性建模的局限性。通过整合专家主观判断与客观数据，该框架成功应用于2018-2022年印度28个州的教育系统评估，揭示了初等（Primary）至高等中学（Higher Secondary）四阶段效率差异，为教育资源配置提供量化依据。

　　

亮点

本研究通过整合层次分析法（AHP）与熵权法，构建了创新的动态网络数据包络分析（DEA）框架，巧妙平衡了专家经验与客观数据在权重分配中的矛盾。不同于传统静态模型，该方案能捕捉教育系统初级（Primary）、高级初级（Upper Primary）、中学（Secondary）和高等中学（Higher Secondary）四个阶段的动态关联，就像解码教育系统的"代谢通路"一样揭示资源流动效率。

实证发现

应用该模型分析印度UDISE数据库时，喜马偕尔邦等州展现出"全能型"效率表现，而古吉拉特邦等地区在高等中学阶段（Division 4）存在显著短板，这类似于生物系统中某些"靶器官"的功能失调。研究特别指出，教师配置和基础设施利用率是影响教育"输出效率"的关键调控因子。

方法论突破

1. 首创AHP-熵权动态网络DEA双模型：基于径向距离测度（RDM）和方向距离函数（DDF）的超级效率模型，相当于为教育系统安装了"多光谱扫描仪"

2. 构建的时间序列网络框架能追踪教育投入的"跨期效应"，如同监测细胞信号传导的级联反应

3. 通过灵敏度分析验证了平衡系数γ的"剂量效应"关系，当γ=0.5时模型达到最佳判别效能

结论

该框架不仅适用于教育领域，还可拓展至医疗资源配置等场景，未来或可开发"智能诊断模块"实现实时效率监测。就像精准医疗需要多组学数据整合，教育系统的优化同样需要这种多维动态评估工具。