The public primary school system in the State of Geneva, Switzerland, is characterized by centrally evaluated pupil performance measured with the use of standardized tests. As a result, consistent data are collected among the system. The 2010-2011 dataset is used to develop a two-stage data envelopment analysis (DEA) of school efficiency. In the first stage, DEA is employed to calculate an individual efficiency score for each school. It shows that, on average, each school could reduce its inputs by 7% whilst maintaining the same quality of pupil performance. The cause of inefficiency lies in perfectible management. In the second stage, efficiency is regressed on school characteristics and environmental variables;external factors outside of the control of headteachers. The model is tested for multicollinearity, heteroskedasticity and endogeneity. Four variables are identified as statistically significant. School efficiency is negatively influenced by (1) the provision of special education, (2) the proportion of disadvantaged pupils enrolled at the school and (3) operations being held on multiple sites, but positively influenced by school size (captured by the number of pupils). The proportion of allophone pupils; schools located in urban areas and the provision of reception classes for immigrant pupils are not significant. Although the significant variables influencing school efficiency are outside of the control of headteachers, it is still possible to either boost the positive impact or curb the negative impact.
Dans le canton de Genève (Suisse), les écoles publiques primaires sont caractérisées par un financement assuré par les collectivités publiques (canton et communes) et par une évaluation des élèves à l'aide d'épreuves standardisées à trois moments distincts de leur scolarité. Cela permet de réunir des informations statistiques consistantes. La base de données de l'année 2010-2011 est utilisée dans une analyse en deux étapes de l'efficience des écoles. Dans une première étape, la méthode d'analyse des données par enveloppement (DEA) est utilisée pour calculer un score d'efficience pour chaque école. Cette analyse démontre que l'efficience moyenne des écoles s'élève à 93%. Chaque école pourrait, en moyenne, réduire ses ressources de 7% tout en conservant constants les résultats des élèves aux épreuves standardisées. La source de l'inefficience réside dans un management des écoles perfectible. Dans une seconde étape, les scores d'efficience sont régressés sur les caractéristiques des écoles et sur des variables environnementales. Ces variables ne sont pas sous le contrôle (ou l'influence) des directeurs d'école. Le modèle est testé pour la multicolinéartié, l'hétéroscédasticité et l'endogénéité. Quatre variables sont statistiquement significatives. L'efficience des écoles est influencée négativement par (1) le fait d'offrir un enseignement spécialisé en classe séparée, (2) la proporition d'élèves défavorisés et (3) le fait d'opérer sur plusieurs sites différents. L'efficience des écoles est influencée positivement par la taille de l'école, mesurée par le nombre d'élèves. La proporition d'élèves allophones, le fait d'être situé dans une zone urbaine et d'offrir des classes d'accueil pour les élèves immigrants constituent autant de variables non significatives. Le fait que les variables qui influencent l'efficience des écoles ne soient pas sous le contrôle des directeurs ne signifie pas qu'il faille céder au fatalisme. Différentes pistes sont proposées pour permettre soit de réduire l'impact négatif soit de tirer parti de l'impact positif des variables significatives.