李 爽，趙 曦

(廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院，廣東 珠海 519000)

0 引言

投入產(chǎn)出理論是由經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一般均衡理論發(fā)展而來的，投入產(chǎn)出理論可以對某個經(jīng)濟(jì)體的物質(zhì)生產(chǎn)和消耗效率作出衡量[1]?；谕度氘a(chǎn)出的績效評價來源于企業(yè)管理，目的是通過對企業(yè)效率的計(jì)算來幫助企業(yè)提升投入產(chǎn)出水平，改進(jìn)生產(chǎn)過程。績效評價這一理念后來逐漸進(jìn)入政府部門和事業(yè)單位，在學(xué)校、醫(yī)院等生產(chǎn)服務(wù)單位得到了廣泛應(yīng)用。歐美發(fā)達(dá)國家(如美國和德國)在二十世紀(jì)八九十年代陸續(xù)啟動了高校的績效評價制度[2-3]。隨著績效評價理念和評價方法的持續(xù)發(fā)展和完善，現(xiàn)在績效評價已經(jīng)成為世界各國開展學(xué)校評估的普遍做法。

在我國的高等教育領(lǐng)域，績效評價也得到了廣泛的應(yīng)用和實(shí)踐[4]。在高職教育方面，江蘇省和重慶市的高職新專業(yè)評估就是基于績效導(dǎo)向開展的[5]。在院校評估方面，教育部在2004年和2008年組織開展了兩次全國范圍內(nèi)的高職高專人才培養(yǎng)水平評估工作。2016年國務(wù)院教學(xué)督導(dǎo)委員會組織開展高等職業(yè)院校適應(yīng)社會需求能力評估，也是建立在績效評估基礎(chǔ)上的[5]。目前，我國教育主管部門把績效評價作為衡量學(xué)校辦學(xué)水平的主要方式?？冃гu價結(jié)果一方面為相關(guān)主管部門優(yōu)化教學(xué)資源配置和專業(yè)學(xué)科布局提供參考，另一方面也可作為各類學(xué)校自我診斷和改進(jìn)的依據(jù)。2019年2月，由中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《加快推進(jìn)教育現(xiàn)代化實(shí)施方案(2018—2022年)》指出，要完善教育經(jīng)費(fèi)投入和管理機(jī)制，健全財(cái)政教育投入機(jī)制，全面實(shí)施績效管理[6]。同年印發(fā)的《中國教育現(xiàn)代化2035》要求：優(yōu)化教育經(jīng)費(fèi)使用結(jié)構(gòu)，全面實(shí)施績效管理，建立健全全覆蓋、全過程、全方位的教育經(jīng)費(fèi)監(jiān)管體系，全面提高經(jīng)費(fèi)使用效益[7]。教育經(jīng)費(fèi)的投入是教育發(fā)展的基礎(chǔ)，加快發(fā)展現(xiàn)代化職業(yè)教育不但取決于各級政府的財(cái)政投入，也與投入經(jīng)費(fèi)的使用效率密切相關(guān)。

當(dāng)前，我國高等職業(yè)教育正在從政府主導(dǎo)向政府宏觀指導(dǎo)管理、學(xué)校依法自主辦學(xué)、社會各界廣泛參與的多元化治理模式轉(zhuǎn)變。引進(jìn)市場機(jī)制，強(qiáng)化績效導(dǎo)向，提高辦學(xué)效益已經(jīng)成為新時代背景下職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。

首先，從總量上優(yōu)先保障，加大投入，保證國家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值比例不低于4%，確保一般公共預(yù)算教育支出逐年只增不減，同時積極擴(kuò)大社會投入。

其次，要優(yōu)化經(jīng)費(fèi)的使用結(jié)構(gòu)，優(yōu)化教育資源配置?！秶鴦?wù)院辦公廳關(guān)于進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化結(jié)構(gòu)提高教育經(jīng)費(fèi)使用效益的意見》[8]指出，一些地方經(jīng)費(fèi)使用存在“重硬件輕軟件、重支出輕績效，監(jiān)督管理有待進(jìn)一步強(qiáng)化”等問題，提出“改革完善教育經(jīng)費(fèi)投入使用管理體制機(jī)制，以調(diào)整優(yōu)化結(jié)構(gòu)為主線，突出抓重點(diǎn)、補(bǔ)短板、強(qiáng)弱項(xiàng)，著力解決教育發(fā)展不平衡不充分問題，切實(shí)提高教育資源配置效率和使用效益，促進(jìn)公平而有質(zhì)量的教育發(fā)展”。由此可見，實(shí)施績效管理，逐年加大投入，并提高經(jīng)費(fèi)利用效率是未來教育工作的重點(diǎn)之一。

1 研究現(xiàn)狀

目前，國內(nèi)對高職院校投入產(chǎn)出的研究熱度較高，成果較為豐富。葉沖[9]基于西部十二省十年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用熵值法、綜合評價模型、耦合協(xié)調(diào)度模型和灰色預(yù)測模型，對高等職業(yè)教育規(guī)模和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)程度的時序演變進(jìn)行分析。楊廣俊[10]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法評價某省份高職院校經(jīng)費(fèi)的投入產(chǎn)出效率水平，結(jié)果顯示，技術(shù)有效的高職院校中有超過一半的學(xué)校處于非規(guī)模有效狀態(tài)。王曉華[11]以杭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院為例，探討了高職院?？蒲型度氘a(chǎn)出及效率，文章通過對杭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院“十二五”期間科研投入產(chǎn)出指標(biāo)與浙江省部分高職院?？蒲邢嚓P(guān)數(shù)據(jù)的比較，探討科研投入產(chǎn)出效率指標(biāo)的構(gòu)成，提出加大科研投入規(guī)模、明確科研方向定位、發(fā)揮科研平臺作用、提升科研產(chǎn)出效率及堅(jiān)持科研正確導(dǎo)向等對策建議。江秀華、陳建海[12]基于投入產(chǎn)出視角構(gòu)建省域高職院校辦學(xué)效率評價指標(biāo)體系，通過采用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型和Tobit回歸模型對甘肅公辦高職院校投入產(chǎn)出效率及其影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，并在此基礎(chǔ)上，提出增強(qiáng)辦學(xué)效率意識、優(yōu)化教育資源配置、提高組織管理效能等措施和建議。蔣然、王丹、王劍[13]以寧鎮(zhèn)揚(yáng)地區(qū)24所高職院校為例，參照生產(chǎn)要素理論，將本科院校績效評價體系與高職院校特點(diǎn)結(jié)合起來，采用綜合法和因子分析法進(jìn)行指標(biāo)精簡，構(gòu)建績效評價指標(biāo)體系，對全國高職院?？冃嵘o出針對性建議。張紅琴[14]以我國首批國家示范性高等職業(yè)院校為例，使用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型研究了這些院校的投入產(chǎn)出績效。從研究現(xiàn)狀不難發(fā)現(xiàn)，關(guān)于高職院校的投入產(chǎn)出分析主要集中在兩方面：一是指標(biāo)體系的確定，二是量化模型的使用。指標(biāo)體系一般分為師資、課程與專業(yè)建設(shè)、科研與社會服務(wù)和學(xué)生競賽等方面。量化模型大多以數(shù)據(jù)包絡(luò)模型為主，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析與傳統(tǒng)的調(diào)查問卷或?qū)哟畏治龇ㄏ啾雀呖陀^性。

廣東省是我國高等職業(yè)教育大省和強(qiáng)省。研究廣東省高職院校的投入產(chǎn)出效率對其他地區(qū)具有借鑒意義。文章以廣東省為例，使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對各校投入產(chǎn)出的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行建模并計(jì)算得分，也為后續(xù)的相關(guān)研究提供參考。

2 指標(biāo)體系

高職院校屬于政府主管，由政府、行業(yè)企業(yè)與民間資本共同投入舉辦的教育。不同主體通過各種方式對高職院校進(jìn)行投入，包括財(cái)政投入，資本直接注資，捐贈設(shè)備、教室與實(shí)驗(yàn)室和學(xué)生學(xué)費(fèi)等。作為主管部門，政府對高職院校的考核主要依據(jù)是財(cái)政投入和相應(yīng)的產(chǎn)出。文章的研究對象是廣東省86所高職院校2020年的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于高等職業(yè)教育人才培養(yǎng)質(zhì)量年度報(bào)告和中國職業(yè)教育年鑒。選取的投入指標(biāo)有學(xué)費(fèi)收入、財(cái)政經(jīng)常性補(bǔ)助收入、中央地方財(cái)政專項(xiàng)投入和社會捐贈金額。產(chǎn)出指標(biāo)有學(xué)校獲省級以上獎項(xiàng)數(shù)、學(xué)生獲省級以上獎項(xiàng)數(shù)、就業(yè)率、與專業(yè)相關(guān)的社會技術(shù)培訓(xùn)總數(shù)、畢業(yè)生獲得證書比例、畢業(yè)生獲得高級證書比例、省級以上特色專業(yè)個數(shù)、省級以上重點(diǎn)專業(yè)個數(shù)、公開出版著作與公開發(fā)表論文篇數(shù)、省級以上精品課數(shù)量、職業(yè)技能鑒定站(所)個數(shù)、折合在校生人數(shù)。文章不涉及學(xué)校的具體名稱。關(guān)于指標(biāo)和決策單元的數(shù)量，Cooper William建議決策單元數(shù)不少于投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量之和的3倍，同時不少于投入與產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量之積[9]。文章使用的指標(biāo)數(shù)量滿足這個要求。

3 量化模型

在評價體系的相關(guān)研究中，常用的方法和模型有調(diào)查問卷法、層次分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)法。調(diào)查問卷法的主要優(yōu)點(diǎn)在于標(biāo)準(zhǔn)化和成本低，但問卷的設(shè)計(jì)過程不可避免地帶有一定主觀性，而且被調(diào)查者完成問卷態(tài)度是否認(rèn)真無法保證，因此問卷的質(zhì)量不能得到良好的控制，存在問卷失真的可能性。層次分析法則需借助專家對指標(biāo)進(jìn)行打分，也帶有較強(qiáng)的主觀色彩，評分會隨著操作人員的主觀判斷而變化。

相比之下數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法更具客觀性。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis, DEA)是數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)和管理科學(xué)等多個學(xué)科交叉而成的一種分析方法。它把某個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)或某個生產(chǎn)單位視為一個決策單元(Decision Making Unit, DMU)，決策單元通過投入一定數(shù)量的生產(chǎn)要素生產(chǎn)一定數(shù)量的產(chǎn)出。決策單元是廣義概念，涵蓋各類企業(yè)、政府部門和事業(yè)單位。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析利用線性規(guī)劃將決策單元投影到DEA前沿面上，通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價其有效性。處在生產(chǎn)前沿面上決策單元被認(rèn)為有效率，其效率值為1，否則被認(rèn)為相對無效率，其效率程度小于1，無效率程度通過決策單元與生產(chǎn)前沿面的距離來衡量。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法建模的一般流程為：明確評價目標(biāo)—確定決策單元—建立投入要素和產(chǎn)出要素指標(biāo)體系—建立DEA模型并分析求解—解釋模型結(jié)論。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有以下優(yōu)點(diǎn)：

(1)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析不需要事先構(gòu)造基本模型函數(shù)(比如生產(chǎn)函數(shù)等)，也不需要估計(jì)模型參數(shù)。該方法依據(jù)生產(chǎn)有效性標(biāo)準(zhǔn)找到位于生產(chǎn)前沿包絡(luò)面上的相對有效點(diǎn)，因此它可以排除很多人為主觀因素，而且避免錯用模型函數(shù)帶來的風(fēng)險。

(2)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析計(jì)算決策單元的相對效率，不受投入和產(chǎn)出指標(biāo)量綱的影響，由于要對指標(biāo)作標(biāo)準(zhǔn)化處理，故而量綱選取的不同不會影響各個決策單元評價的結(jié)果。

(3)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析通過建立數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，再根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和程序來計(jì)算投入和產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)重，給出最有利于決策單元的決策評價，具有客觀性和可操作性。

(4)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析不但可用來評價決策單元的有效性，而且可根據(jù)數(shù)據(jù)包絡(luò)模型評價結(jié)果，分析和調(diào)整非有效決策單元使它達(dá)成最優(yōu)化，從而為提高決策單元效率提供指導(dǎo)性建議。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有多種變體模型，這些變體主要來源于兩類基礎(chǔ)模型，即CCR模型和BCC模型。在一般研究中使用CCR模型計(jì)算每個決策單元的綜合效率，考察決策單元在技術(shù)和規(guī)模上是否同時有效；使用BCC模型計(jì)算決策單元的純技術(shù)效率；綜合效率和純技術(shù)效率的比值即為規(guī)模效率。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型的基本設(shè)定如下：

假設(shè)有n個決策單元，其中第j個決策單元用DMUj表示。DMUj的輸入向量記為xj=(x1j,x2j,…,xmj)T，輸出向量記為yj=(y1j,y2j,…,ysj)T，其中m是輸入向量指標(biāo)的個數(shù)，s是輸入向量指標(biāo)的個數(shù)。原始的CCR模型為CCR1，使用Charnes-Cooper變換，可以把分式規(guī)劃CCR1化為一個線性規(guī)劃問題CCR2。

分式規(guī)劃CCR1與線性規(guī)劃CCR2是等價的。如果線性規(guī)劃CCR2中DMUj0的最優(yōu)解ω0和μ0滿足μ0Ty0=1，則稱決策單元DMUj0為弱DEA有效。如果線性規(guī)劃CCR2中DMUj0的最優(yōu)解中存在ω0>0和μ0>0滿足μ0Ty0=1，則稱決策單元j0為DEA有效。

線性規(guī)劃CCR2的對偶規(guī)劃為CCR3。對偶規(guī)劃CCR3分別引入松弛變量s-和剩余變量s+，可將CCR3表示為CCR4。

容易證明線性規(guī)劃CCR3和CCR4都存在最優(yōu)解，并且兩者的最優(yōu)值相等。實(shí)踐中經(jīng)常使用CCR4作為CCR模型的計(jì)算模型。無論是利用線性規(guī)劃CCR1到CCR4中的哪一個，判斷DEA有效性都不是很容易得到的，因此有學(xué)者引入非阿基米德無窮小的概念，令ε是非阿基米德無窮小量，它是一個小于任何正數(shù)且大于零的數(shù)。只要在模型CCR2中引入非阿基米德無窮小量，即可得到以下的規(guī)劃問題CCR5，它的對偶問題為CCR6。

如果引入阿基米德無窮小，則可得到下面的線性規(guī)劃問題。

4 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在建立了指標(biāo)體系，選定了量化模型后，要對數(shù)據(jù)做預(yù)處理。數(shù)據(jù)做預(yù)處理是為了消除量綱的影響，使具有不同量綱的數(shù)據(jù)可在同一尺度下比較。常用的預(yù)處理方法有標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化。數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化可將數(shù)據(jù)的均值化為0，方差化為1。歸一化將數(shù)據(jù)映射到0和1之間。考慮到指標(biāo)的實(shí)際意義和模型的要求，文章對數(shù)據(jù)采用歸一化處理。公式如下：

其中d為原始數(shù)據(jù)，d′為歸一化之后的數(shù)據(jù)。易知數(shù)據(jù)歸一化之后并不改變它本來的含義，也未改變大小次序。

5 實(shí)證研究

文章采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的CCR模型計(jì)算各高職院校資金投入的綜合效率，采用BCC模型計(jì)算純技術(shù)效率，綜合效率與純技術(shù)效率的比值為規(guī)模效率。針對歸一化數(shù)據(jù)，使用基于Python語言的Scipy庫的optimize模塊中的線性規(guī)劃函數(shù)linprog分別計(jì)算各決策單元的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。根據(jù)效率得分把學(xué)校分成7個類別：效率得分為1的標(biāo)為A級，效率得分介于0.9至1之間的標(biāo)為B級，效率得分介于0.8至0.9之間的標(biāo)為C級，效率得分介于0.7至0.8之間的標(biāo)為D級，效率得分介于0.6至0.7之間的標(biāo)為E級，效率得分介于0.5至0.6之間的標(biāo)為F級，效率得分低于0.5的標(biāo)為G級。

從綜合效率得分來看，有9所學(xué)校得分為1分，占全部86所院校的10.47%，這9所學(xué)校中有6所為“雙高院?！?，占全部14所“雙高院校”的42.86%。綜合效率得分在0.9至1分之間的B級學(xué)校有12所，占比13.95%；在0.8分至0.9分之間的C級學(xué)校有16所，占比18.60%；0.7分至0.8分之間的D級學(xué)校有13所，占比15.12%；0.6分至0.7分之間的E級學(xué)校有11所，占比12.79%；0.5分至0.6分之間的F級學(xué)校有17所，占比19.77%；低于0.5分的G級學(xué)校有8所，占比9.3%。以上情況說明，廣東省高職院校的效率得分差異明顯，發(fā)展不夠均衡。14所“雙高院校”中有13所得分超過0.9分，說明“雙高院?！钡倪\(yùn)營效率較高。從純技術(shù)效率得分來看，有18所學(xué)校得分為1分，占比接近21%，說明這18所高職院校位于生產(chǎn)前沿面上，達(dá)到技術(shù)有效水平；有25所學(xué)校得分在0.9分至1分之間，有13所學(xué)校得分在0.8分至0.9分之間，有7所學(xué)校得分在0.7分至0.8分之間，有11所學(xué)校得分在0.6分至0.7分之間，有8所學(xué)校得分在0.5分至0.6分之間，低于0.5分以下的有4所學(xué)校。技術(shù)效率平均得分高于綜合效率，說明廣東省高職院校在資源配置方面領(lǐng)先于規(guī)模的增長，投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化率較高。得分情況詳見表1。

表1 廣東省高職院校效率得分統(tǒng)計(jì)

從地域?qū)Ρ葋砜矗瑥V東的86所高職院校中，有72所分布在粵港澳大灣區(qū)(以下簡稱“大灣區(qū)”)9市，其余14所位于大灣區(qū)以外。非大灣區(qū)高職院校的綜合效率平均得分為0.68，純技術(shù)效率平均得分為0.83，規(guī)模效率平均得分為0.82。大灣區(qū)高職院校的綜合效率平均得分為0.72，純技術(shù)效率平均得分為0.84，規(guī)模效率平均得分為0.85。整體來看，大灣區(qū)高職院校辦學(xué)規(guī)模大，技術(shù)效率高，綜合競爭力明顯高于非大灣區(qū)高職院校，但是大灣區(qū)高職院校綜合效率方差和技術(shù)效率方差較大，這說明大灣區(qū)高職院校不全是高效的決策單元，效率波動性較大，也存在“兩級分化”現(xiàn)象。得分情況詳見表2。

表2 廣東省高職院校效率得分對比(大灣區(qū)與非大灣區(qū))

從院校類別來看，效率最高的兩個類別是理工類和綜合類。其中，理工類院校有21所，綜合效率平均得分為0.83，技術(shù)效率平均得分為0.88，規(guī)模效率平均得分為0.93；綜合類院校有45所，綜合效率平均得分為0.70，技術(shù)效率平均得分為0.83，規(guī)模效率平均得分為0.84。這兩個類別擁有的院校最多，規(guī)模最大，優(yōu)勢職教資源最為集中，投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化率普遍較高。廣東省首批14所“雙高院?！倍紝儆谶@兩個類別。得分情況詳見表3。

表3 廣東省不同類別高職院校得分對比

6 結(jié)語

廣東省高職院校的綜合效率得分的中位數(shù)約為0.72，即有超過一半的院校綜合效率不足0.72，純技術(shù)效率得分的中位數(shù)約為0.90，規(guī)模效率得分的中位數(shù)約為0.89分?？傮w而言，全省高職院校的純技術(shù)效率相對較高，說明廣東省高等職業(yè)教育的整體水平較高，在現(xiàn)有的投入之下，經(jīng)費(fèi)的利用率較為有效，產(chǎn)出成果較多。綜合效率相對較低的主要原因是經(jīng)費(fèi)投入總體不夠充裕，特別是技術(shù)有效的院校沒有足夠的財(cái)政投入使其產(chǎn)出等比例的增加，受限于財(cái)政約束，技術(shù)優(yōu)勢沒能完全發(fā)揮出來。建議廣東省用于教育的財(cái)政投入適當(dāng)向職業(yè)院校傾斜，適當(dāng)提高職業(yè)教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出占比。

從全國范圍內(nèi)看，雖然廣東省高職院校在校生數(shù)量多、規(guī)模大，但是技術(shù)效率并非最強(qiáng)。產(chǎn)出水平高的部分原因是規(guī)模因素帶來的，與江蘇、浙江等職教強(qiáng)省相比，技術(shù)層面仍有較大上升空間。建議適當(dāng)提高雙師型教師比例，強(qiáng)化職業(yè)教育的類型特征，改善投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化率。

從地域?qū)Ρ葋砜?，職業(yè)教育優(yōu)質(zhì)資源大都集中在大灣區(qū)，尤其是深圳和廣州兩地，粵東西北地區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)不夠發(fā)達(dá)，師資力量相對薄弱，難以支撐高質(zhì)量的職業(yè)教育。建議加大職業(yè)教育的省級統(tǒng)籌力度，盤活存量，做優(yōu)增量，優(yōu)化職業(yè)教育布局結(jié)構(gòu)和容量，逐步改善區(qū)域發(fā)展不平衡、不充分的問題。

從院校類別來看，與綜合類和理工類院校相比，帶有行業(yè)性質(zhì)的高職院校，如醫(yī)藥類、財(cái)經(jīng)類、藝術(shù)類、體育類等高職院校的投入產(chǎn)出效率偏低。主要有兩方面的原因：

一是有行業(yè)背景的高職院校大都原隸屬于行業(yè)協(xié)會或由教育領(lǐng)域以外的部門主管，劃歸教育部門后由于原行業(yè)對院校的支持力度減弱，致使學(xué)校的優(yōu)勢和特色專業(yè)沒能進(jìn)一步做強(qiáng)。

二是這些院校出于自身發(fā)展考慮，舉辦了一些并不占優(yōu)勢的熱門專業(yè)，使得整體專業(yè)的設(shè)置趨于綜合化，但運(yùn)營能力不足以支撐綜合化辦學(xué)，反而降低了投入產(chǎn)出效率。建議行業(yè)院校找準(zhǔn)定位，深耕優(yōu)勢專業(yè)，結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)，探索符合自身特色的發(fā)展之路。