重庆优质高职院校办学效率研究
——基于“一带一路”以来的调研数据分析

2019-12-05 01:26吴培培徐乔梅

福建茶叶 2019年9期

吴培培，徐乔梅

（重庆商务职业学院商贸管理系，重庆沙坪坝 401331）

1 引言

高职教育在推动国家和地区经济发展，促进就业，以及改善民生方面做出了重要贡献。2019年初，《国家职业教育改革实施方案》已明确提出职业教育与普通教育是两种不同教育类型，具有同等重要地位。

重庆作为“一带一路”战略西部地区的开放前沿，是连接欧洲、亚太、东盟三大经济圈的重要节点。为给“一带一路”建设提供高技能人才，实现更高质量更充分就业的需要，重庆市在职业教育方面也做了很大努力。2017年底，重庆市教委和市财政局组织遴选出15所优质高等职业院校立项建设单位，以期提高高职教育水平和教学质量，推动重庆市高职院校全面提升办学水平和人才培养质量。优质高职院校建设单位名单分别是：重庆电力高等专科学校、重庆三峡医药高等专科学校、重庆医药高等专科学校、重庆航天职业技术学院、重庆电子工程职业学院、重庆工业职业技术学院、重庆城市管理职业学院、重庆工程职业技术学院、重庆三峡职业学院、重庆工贸职业技术学院、重庆水利电力职业技术学院、重庆工商职业学院质、重庆财经职业学院、重庆建筑工程职业学院、重庆商务职业学院。

通过分析办学绩效，特别是基于数据包络分析方法（DEA）的办学投入和产出绩效的研究，能有效地估算优质校之间相对绩效的高低。通过比较绩效最优高职院校与绩效非最优高职院校能找出哪些投入指标过多、产出指标不足。这将帮助绩效非最优的高职院校寻找到实现资源最优配置的正确路径，为高职院校的下一步发展找到改进空间并提供定量化的目标参考，从而提高重庆市高职院校整体办学质量与管理水准。

2 文献回顾

采用DEA对国内高校研究的文章中，大部分集中在有关本科院校的研究。针对高职院校绩效的研究则相对少见。2017年，高辉辉和李春红运用DEA的CCR模型、BCC模型对广东省70所高职院校的产学合作绩效进行评价，按照院校性质类别、所处地理区域、办学主体类型和示范建设级别进行分类，并找到了技术有效和接近技术有效的几所高职院校，同时也为效率不高的院校提出了建议[1]。同年,李胜明运用相同的方法，就办学绩效评估了广东省18所一流高职院校计划立项单位，并增加了对松弛变量值的分析，发现该省有三分之一的高职院校为非DEA有效[2]。针对松弛变量的分析，能够直观的了解各DMU的投入冗余和产出不足。由于以上文章在时间维度上均集中于对DMU某一年的研究，故所得结果偶然因素增大。杨劲松于2018利用同样DEA方法测算了2010年到2015年全国30个省高职院校的科研综合效率，并在此基础上运用tobit回归方法找到了影响因素[3]。扩大研究年限有利于认清各DMU的综合表现，运用回归方法论证假设使全文更有说服力。

然而鲜有针对西部地区或重庆地区高职院校的研究。因此采用DEA测算重庆市15所优质高职院校立项建设单位从2014年，即“一带一路”倡议提出以来，到2018年共五年的投入产出绩效，了解各院校几年来的整体表现，并重点分析重庆市高职校建设立项后的第一年，在此基础上提出对策，有利于技能人才培养，有利于高职教育的发展，有利于重庆地区“一带一路”建设。

3 模型选择与数据来源

DEA是一种测量多个决策单元效率的非参数方法，最早于1978年由Charnes、Cooper和Rhodes提出。此后，DEA的方法被广泛应用于多个领域。

CCR模型和BCC模型是DEA的两个基本模型。BCC模型是Banker、Chames和Cooper在1984年对CCR模型的改进。CCR模型假设规模收益不变，可测量综合技术效率。BCC模型假设规模收益可变，被用于测量纯技术效率。综合技术效率和纯技术效率的比值就是规模效率。数据包络分析方法中的CCR模型与BCC投入导向模型将被用于考查这15所优质高职院校的相对绩效表现。

数据来源方面，参考高辉辉和李春红（2017），李胜明（2017）以及龚冷西、陈恩伦和贾玲[4]（2017）对投入产出指标的选取，再结合重庆市15所优质高职院校的具体数据可得性，从各校人才培养质量年度报告中提取出生师比、双师素质专任教师比例、生均教学科研仪器设备值、毕业生就业率、初次就业月收入、母校满意度等指标。由于各高职校极少发表外文期刊，因此以中国知网公布的论文发表数近似各院校论文发表数。投入指标主要从人力、物力、财力方面考核，具体指标包括生师比、双师素质专任教师比例、生均教学科研仪器设备值。产出指标主要从人才培养质量的情况、社会满意度以及院校科研情况方面考核，具体指标涵盖毕业生就业率、初次就业月收入、母校满意度、院校论文发表数。

4 结果分析

借助软件MaxDEA，测得在规模收益不变和规模收益可变状态下，重庆市15所优质高职院校立项建设单位在2014-2018年的技术效率和纯技术效率。

技术效率方面，2014-2018年重庆市15所优质高职院校立项建设单位中，重庆电子工程职业学院、重庆工业职业技术学院和重庆财经职业学院三所院校在过去五年技术效率的测量值均为1，一直保持综合效率最佳的优势，说明这3所院校充分利用了投入资源。其余院校表现不稳定。需注意的是，重庆工程职业技术学院在5年的测量中，虽然其DEA总体测量值都维持在0.9以上的高分段，但在与各院校的比较中从未取得过DEA有效，说明在资源的管理、利用和转化方面还有提升空间。

规模收益可变应用于决策单元在面临竞争或其他约束条件而无法以最佳规模运行的情况，在规模收益可变状态下，有7所院校在过去五年的纯技术效率均为1（重庆电力高等专科学校、重庆电子工程职业学院、重庆工业职业技术学院、重庆城市管理职业学院、重庆工贸职业技术学院、重庆财经职业学院、重庆商务职业学院），能够充分有效利用所投入的资源，使产出效率最佳。剩余8所院校虽然并未达到DEA有效，但总体效率值较高。

通过对重庆市15所优质高职院校立项单位过去五年的技术效率和纯技术效率的分析可以得知，重庆电子工程职业学院，重庆工业职业技术学院和重庆财经职业学院表现异常优秀，无论在规模收益可变还是规模收益不变的情况下，其资源配置效率值一直维持在最优状态。其余院校在技术效率和纯技术效率方面的表现各有不足。如何优化资源配置，提升人才培养水平，激发教师团队科研探索精神值得管理人员重视。

2018年是优质高职院校建设立项后的第一年，对这15所立项单位在2018年办学绩效的重点考查，有利于及早发现问题，为相关部门提供参考，为高职院校的长远发展提供纠偏措施。调查发现2018年这15所院校的技术效率、纯技术效率以及规模效率普遍高于0.8，说明立项建设单位的整体投入产出绩效高，而且其中有8所院校的规模效率全为1，为DEA有效。同时，其余7所院校在2018年的投入产出的规模效率未能达到最优，为非DEA有效。在7所非DEA有效院校中，有3所院校的规模报酬处于递增阶段（重庆航天职业技术学院、重庆水利电力职业技术学院、重庆建筑工程职业学院），应该增加投入，扩大规模。另4所院校处于规模报酬递减阶段（重庆城市管理职业学院、重庆工程职业技术学院、重庆工贸职业技术学院、重庆工商职业学院），应该减少投入，要充分利用已投入的资源，提高产出效率。

考查松弛变量可以帮助7所非DEA有效的院校更好地利用投入、产出资源，实现最优的资源配置，下表列出每个投入和产出指标的松弛变量值。

在投入方面，生师比和生均教学科研仪器设备值配置合理，并且对教学科研投入费用的利用比较科学。双师素质专任教师比例在6所院校中均未得到充分利用，因此拥有双师素质的教师在院校的发展上需要发挥自身优势，多做贡献。在产出方面，学生初次就业率、对母校满意度，以及教师的科研论文水平还有很大提升空间。以重庆航天职业技术学院为例，要实现DEA有效，在投入方面，该校双师素质专任教师比例应该减少5.68%，在产出方面，毕业生就业率应该提高19.31%，发表论文篇数与处于模型前沿面上的高校还有215篇的差距。

表一 2018年非DEA有效的8所高职院校投入产出指标的松弛变量值

5 结论和建议

通过测评重庆市15所优质高职院自“一带一路”倡议以来的投入产出绩效可以得知，各立项建设单位的效率总体较高，均在0.85以上，部分院校的效率在五年的评比中一直保持DEA有效，如重庆电子工程职业学院、重庆工业职业技术学院、重庆财经职业学院。

由于2018年是重庆优质高职院校项目的开局之年，重点研究后发现，近一半的院校在当年为非DEA有效，其中4所院校规模收益递减，存在资源浪费，需要减少投入整合现有资源。另外3所院校规模收益递增，产出值没有达到预期效果，可以适当扩大投入规模，以获得更高比例的产出。

针对以上结论提出如下建议：

首先，提升双师型教师的利用率，鼓励双师型教师以教学为重心，最大限度的将自身技能传授给学生。引入竞争和淘汰机制，对在教学能力和效果上表现不突出的双师型教师，要及时筛选和淘汰，保证双师队伍人尽其才。

为提高毕业生就业率，首先，各院校在专业设置上要做到市场化，要积极做好市场调研，调整现有专业设置，增加新专业，淘汰夕阳专业。其次，高职教育也要紧跟时代步伐，转变观念，要培养高水平化的专业技能人才。最后，针对“一带一路”建设对人才的要求，高职教育也要加快国际化水平，尝试与更多国外机构和职业院校建立合作。