基于DEA模型的博物馆运营效率研究
时间：2023-01-25 08:05:06 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
董文康，赵柏澜，王 磊，罗 煜
(中央财经大学，北京 100089)
依靠中国在悠久历史中创造的灿烂文化，具有中国特色的博物馆事业体系正在逐步形成，社会公众对博物馆提供的文化服务需求不断增强。在该背景下，如何提升博物馆的运营效率，充分利用现有资源吸引更多的客流量，是博物馆行业亟待思考的问题。本文通过对博物馆运营效率的研究，试图为中国博物馆创新发展提供可能的方向。
1.1 中国博物馆运营效率研究
目前学者对中国博物馆运营效率的研究较为丰富。马玉鹏[1]从陈展运营的角度进行研究，提出通过策展定位与推介运作等手段提升博物馆的客流量。赵哲昊[2]提出以观众为运营核心，通过整合资源使博物馆兼顾社会责任与可持续经营。杨丹丹[3]提出微信推送、数据统计等功能能够提高游客的服务体验。胡锐韬[4]指出流动博物馆能够有效促进文化惠民模式的推广。
1.2 基于DEA模型的博物馆运营效率研究
DEA评价模型通过研究决策单元的投入和产出数据，从相对有效性的角度出发来评价在一定范围内具有相同类型的、多投入-多产出决策单元的技术与规模有效性。
余冬林(2016)[5]选择工作人员数量、馆藏文物数量及博物馆的费用情况作为投入指标，人流量与博物馆收入情况作为产出指标，分区域探究了我国公共博物馆的运营效率问题。
相较于余冬林等人运用单一阶段的DEA研究方法对博物馆运营效率进行研究，程文辉(2017)[6]利用三阶段DEA模型研究了我国公共文化服务运营效率。该方法在单一阶段DEA模型的基础上提出了环境变量对博物馆运营效率的影响。
程文辉等人的研究充分考虑了环境变量产生对博物馆运营效率研究产生的噪声，但其变量指标的选取可进一步规范。胡慧源(2020)[7]通过引入平衡计分卡构建三阶段DEA拓展模型，笔者通过主成分分析法对评价指标进行降维处理，根据量化分析结果，从财政补贴力度、事业单位法人治理体系及考核机制等方面对博物馆提升运营效率提出了建议。
赵尔奎等(2021)[8]以陕西省为例，基于三阶段DEA模型研究了文博资源转化效率，在此基础之上有所发展，即结合Tobit模型对文博资源转化效率的影响因素进行了分析。
回顾文献，笔者发现过往对我国博物馆的研究绝大部分通过演绎归纳进行定性分析或基于个别博物馆进行案例解构。博物馆运营效率方面的实证研究数量相对较少。研究博物馆效率时，学者们通常使用DEA方法进行分析。
不同学者选取投入产出指标的方法各具特色。张景肖等(2021)[9]的研究给我们提供了一种思路，笔者团队在对医学领域数据的分析过程中，运用基于多元线性回归模型的AIC准则对数据进行降维处理。该团队将AIC准则与主成分分析法进行对比，模拟结果显示AIC准则对应的主成分个数选择结果准确率更高。本文将AIC准则应用于指标的选取过程中，使投入与产出指标具备更强的相关性和同向性。
2.1 样本选取
过往对于博物馆运营效率的研究多选取统计年鉴的相关数据，例如余冬林、胡慧源等人的研究数据均来源于《中国文化文物统计年鉴》(2018)。本研究在选取数据来源时综合考虑了数据的权威性与及时性，最终确定了国家文物局于2020年发布的《2019年全国博物馆名录》(以下简称《名录》)，该《名录》为目前博物馆研究领域最新且最权威的统计数据。数据内容涵盖中国5000余家博物馆的类型、评级、藏品数量、珍贵文物数量、陈列展览数量、教育活动数量及人流量。
本文综合考虑了博物馆的类型、所在地、规模大小及社会知名程度，剔除部分未参与定级及数据缺失的博物馆后在《名录》中选取了30家博物馆作为DEA模型的决策单元。
2.2 指标选取
根据田浩国，杨令(2021)[10]的研究，DEA模型也要满足“自由度”的要求，即必须有足够多的决策单元DMU，否则模型的解释力度就会降低。普遍而言，决策单元的个数M与投入指标数X及产出指标数Y之间应满足关系：2(X+Y)≤M。投入与产出指标的选取需要在较小的指标数量下实现较大的相关性与同向性。
本文以博物馆年度人流量作为产出指标。自变量的选取依据多元线性回归模型中的AIC准则，在现有变量的基础上进行筛选，自变量分别是藏品数量、珍贵文物、陈列展览及教育活动。AIC准则对自变量的筛选结果如表1所示。
AIC准则保留了陈列展览与教育活动(p-value<0.001)两个变量，本文将其作为DEA模型的投入指标。
2.3 模型结果解释
DEA模型会产生三个主要结果指标，即规模效率、纯技术效率以及综合技术效率。规模效率指由于决策单元规模因素影响的运营效率，即博物馆的运营规模对其运营效率的影响；
纯技术效率指决策单元由于管理能力等因素影响的运营效率，在博物馆领域主要体现为藏品资源的有效利用程度、博物馆的数字化程度等。综合技术效率是对决策单元综合运营能力的考量与评测，即博物馆的整体运营效率情况。
3.1 模型运行
首先对投入产出指标信息整理。投入指标为陈列展览与教育活动(单位：次)，产出指标为参观人数(单位：万人)，将指标导入DEAP 2.1软件进行计算。
3.2 DEA模型运行结果
DEA模型运行结果如表1所示。
表1 DEA模型运行结果
样本总体的平均综合效率为0.286，纯技术效率为0.45，规模效率为0.645。其中，秦始皇帝陵博物院与遵义会议纪念馆的综合效率最大，为DEA有效决策单元，在DEA评估方法下可被视为“标杆”博物馆。其余28家博物馆均未达到DEA有效，未达到DEA有效的样本占总样本的比例为93.3%。样本规模效率的平均值为0.645，除故宫博物院、西柏坡纪念馆等5家博物馆处于规模报酬递减状态之外，大多数博物馆处于规模报酬递增状态，即扩大规模能够使博物馆的综合效率提高。
4.1 研究结论
第一，特定主题博物馆的总体运营效率高于综合类型博物馆。30家博物馆的综合效率数据显示，特定主题博物馆的总体运营效率高于综合类型博物馆。如秦始皇帝陵博物院等综合效率均在0.5以上，然而中国国家博物馆、河南博物馆等国家级或省部级博物馆均小于0.1。这表明具有鲜明主题的博物馆对群众具有更大的吸引力，也表明政府对国家级或省级博物馆过度的财政支持会减轻博物馆运营的压力，该做法会间接导致博物馆运营缺乏积极性与创意性，博物馆倾向于提供普适性的展览及教育活动，普适性的展览及教育活动对高学历人群的吸引能力较为欠缺[11]。
第二，我国博物馆的纯技术效率较低，即我国博物馆的管理能力有待提高。纯技术效率能够反映博物馆管理能力等因素对运营效率的影响。DEA结果显示，样本总体纯技术效率仅为0.45，距离效率前沿面较远，说明我国博物馆可通过优化供给管理模式提升其运营效率。
第三，我国博物馆整体的规模效率不足，大部分博物馆需扩大服务规模。规模效率能够反映博物馆的规模对其运营效率的影响。DEA分析结果显示，样本规模效率的平均值为0.645，除故宫博物院、西柏坡纪念馆等5家博物馆处于规模报酬递减状态之外，其他23家博物馆规模报酬递增趋势显著。总体而言，样本整体的规模效率不足，博物馆需通过高质量的展览及教育活动提升藏品利用率，吸引更多游客。
4.2 启示与建议
4.2.1 通过差异化战略提升综合类型博物馆的运营效率
首先应该在发展方向上找到自身的特点，实行差异化战略。一个成熟的博物馆体系具有多元化的特征，允许各种类型的博物馆百花齐放，共同发展。样本博物馆中综合效率为1的遵义会议纪念馆即是借助其独有的资源优势，形成竞争优势。
近年来，国家大力支持红色旅游资源的开发，鼓励在实践中学习党史。打造相关主题的博物馆能充分发挥社会教育功能。
4.2.2 通过数字化供给管理提升博物馆的纯技术效率
首先，系统的使用效率需要博物馆投入更多预算，聘请专业团队，设计一套符合各方需求的系统。面向内部，系统要符合博物馆运作的实际情况，实现各模块功能的完整性与可操作性；
其次，系统的利用效率还取决于使用人员的知识水平与专业技能，需要博物馆在员工招聘、培训、考核等方面提高标准，才能做到人与系统的高效配合；
最后，博物馆整体效益的提升，需要各职能部门既各司其职又紧密合作。
4.2.3 通过扩大服务规模提升博物馆的规模效率
博物馆扩大服务规模的关键之举在于提升藏品利用率。数据显示，故宫博物院常规展出的文物只占总量的1/180，陕西历史博物馆对藏品的整体利用率约为2%，山西博物馆为1.6%，对比法国卢浮宫40万余件藏品，开设250个展馆，藏品利用率达60%，我国博物馆的藏品利用率还有很大提升空间，需要进一步开发藏品价值，为更多的藏品策划展览及教育活动，拓展藏品的应用场景。
同时，博物馆在提升藏品利用率的基础上需尽量避免单纯地进行相关文物的陈列，而是要提升展览的故事“叙述”能力。博物馆应以展品作为核心点，串连成主轴线。
本文着眼于我国博物馆的运营效率问题，结合2019年全国博物馆名录数据，通过AIC准则进行变量指标选取，最终挑选出2个显著影响参观人数的因素：博物馆陈列展览数量与博物馆年均承接的教育活动次数。
随后对博物馆的经营效率做出进一步探讨，结合DEA数据包络模型对样本博物馆的运营效率进行了评价，给出了博物馆达到效率最优，即最高投入产出转化效率水平下陈列展览、教育活动与参观人数(人流量)的年度目标数据。最终从差异化战略、数字化服务供给管理以及服务规模三方面提出了针对性建议。
本文的研究方法存在一定可探讨的空间，对于AIC准则，存在部分潜在自变量未能通过数据化纳入考虑范围；
对于DEA模型，其主要评价的是各个因素的投入产出效率，未考虑DEA有效下博物馆对于公众的价值是否也达到最高效率。博物馆如果仅追求人流量指标的话，会忽视参观者的参观体验等因素。
