導(dǎo)語：職業(yè)技術(shù)教育現(xiàn)狀與評價問題研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

1引言

在經(jīng)濟(jì)與科技信息飛速發(fā)展的當(dāng)今社會，我國職業(yè)技術(shù)教育正處于較好的歷史階段。我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，科技更新?lián)Q代速度，各類技術(shù)發(fā)展變化的更迭，無不彰顯著此時正是大力發(fā)展各個省份職業(yè)技術(shù)教育工作事業(yè)的良好契機(jī)。本文以江蘇省13個市的職業(yè)技術(shù)教育為例分析，盡管江蘇省職業(yè)技術(shù)教育發(fā)展迅速，但發(fā)展不平衡，不穩(wěn)定的情況還是存在的。因此，在擁有堅實(shí)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與國家政策支持的條件背景下，開展江蘇省財經(jīng)商貿(mào)類職業(yè)技術(shù)教育現(xiàn)狀與評價問題的研究就顯得尤為重要。本文通過構(gòu)建江蘇省13個市2013－2017年5年間的職教投入產(chǎn)出效率指標(biāo)，運(yùn)用DEAP2．1軟件，采用DEA－BCC模型與DEA－Malmquist動態(tài)評價來處理搜集到的數(shù)據(jù)，并得到相應(yīng)結(jié)論，以期可以幫助廣大職業(yè)技術(shù)教育工作者，職教專業(yè)學(xué)生，各類職教學(xué)者，使他們對江蘇職業(yè)技術(shù)教育發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行研究，并開展評價，以期為政府及教育部門制定教育政策提供參考。

2文獻(xiàn)綜述

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與科技水平的更新?lián)Q代，教育現(xiàn)如今已成為各個國家軟實(shí)力發(fā)展的一項(xiàng)重要指標(biāo)，其重要性已經(jīng)引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。2．1對于職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率評價指標(biāo)體系的研究。江健龍認(rèn)為高校科研投入與產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)量必須要適中，具有可使用性，因此，選取了教學(xué)科研人數(shù)，科研經(jīng)費(fèi)投入以及論文的發(fā)表數(shù)量作為指標(biāo)［1］。張麗穎，蔡瑾，王詠芳從人力、物力、財力三方面著手，以江蘇太倉市為基礎(chǔ)，選取教職員工，生均預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)等指標(biāo)，研究資源配置效率［2］。Ahn，Cooper，Chams利用科研經(jīng)費(fèi)，科技人員經(jīng)費(fèi)，畢業(yè)生人數(shù)以及當(dāng)年的科技成果收入作為投入產(chǎn)出指標(biāo)，分析美國高校的投入產(chǎn)出情況［3］。Vanden等加入了學(xué)校專業(yè)規(guī)模，科研經(jīng)費(fèi)，學(xué)術(shù)環(huán)境等指標(biāo)，分析科研效率［4］。2．2對于職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率研究方法的探索。劉海燕使用DEAP2．1軟件(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法)以江蘇省為例進(jìn)行教育效率分析，以期科學(xué)合理的評價江蘇省的教育績效［5］。秦美萍、孫俊華用BIA方法研究了江蘇省職業(yè)技術(shù)教育的公共支出情況，構(gòu)建收益歸宿分析模型，以研究其職業(yè)技術(shù)教育的受益分布程度［6］。洪小娟，張聰，朱衛(wèi)未通過運(yùn)用DEA和Malmquist法對江蘇2007－2016年，對其行業(yè)面板數(shù)據(jù)予以分析，研究創(chuàng)新效率［7］。王震遠(yuǎn)，朱少紅對中國31個省份的職教數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計算其效率值，分析31個省份的效率數(shù)據(jù)［8］。2．3有關(guān)職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率影響因素的研究。劉頔在分析職業(yè)技術(shù)教育效率的影響因素后發(fā)現(xiàn)，對職業(yè)技術(shù)教育效率影響較顯著的因素有專業(yè)設(shè)置、課程建設(shè)等［9］。岑研梅在對廣西職業(yè)院校各個專業(yè)開設(shè)的數(shù)量以及分布對比研究之后得出結(jié)論，專業(yè)的集中度設(shè)置、招生規(guī)模、學(xué)校與下屬學(xué)院的專業(yè)定位對職業(yè)技術(shù)教育的影響較大［10］。蔡文伯，翟柳淅通過對中國31個省份(2000－2014年15年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過DEA－Malmquist模型，分析我國中職教育經(jīng)費(fèi)投入效率，表明，生均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)和生均基本建設(shè)經(jīng)費(fèi)等指標(biāo)均對職教發(fā)展有推動作用，而區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則對其影響較弱［11］。毛東升，張晶晶認(rèn)為，國家對職業(yè)技術(shù)教育的重視程度，中等職業(yè)技術(shù)教育機(jī)構(gòu)的服務(wù)企業(yè)意識，各個職業(yè)專業(yè)設(shè)置以及對學(xué)生的素質(zhì)培養(yǎng)都是影響職業(yè)技術(shù)教育的重要因素［12］。2．4對于職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率對策建議的研究。邢暉，和震，高鴻，李洪渠，李小魯，沈有祿在將國內(nèi)職業(yè)技術(shù)教育與國外對比之后得出建議，國家要對職業(yè)技術(shù)教育保持一種公平發(fā)展的態(tài)度，地位需穩(wěn)固，職校學(xué)生要著力提升自我的職業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)能力，各類職校選取不同種類不同形式的發(fā)展模式，大力提升自身的辦學(xué)實(shí)力，以適應(yīng)時展潮流［13］。陳晨，祝木偉，魏賢運(yùn)，陸群通過對江蘇省職業(yè)技術(shù)教育研究之后得出結(jié)論，江蘇省職校的生均培養(yǎng)成本應(yīng)該制定合理的財政撥款體系，提升撥款金額，不同地區(qū)不同專業(yè)不同等級的學(xué)校要根據(jù)自身情況制定相應(yīng)政策［14］。孫琳基于省級面板數(shù)據(jù)的DEA分析研究得出結(jié)果，國家應(yīng)該將職業(yè)技術(shù)教育擺在一個相對公平的位置，加大資金投入，以求更好更快的發(fā)展我國的職業(yè)技術(shù)教育，此外，各個省份的職業(yè)學(xué)校要根據(jù)自身情況來實(shí)施相應(yīng)的學(xué)校發(fā)展規(guī)劃以及學(xué)生培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)，對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對較弱的省份，可結(jié)合自身發(fā)展開發(fā)出新的教育模式［15］。陳向陽老師在研究過江蘇省2008－2012年5年間的面板數(shù)據(jù)后，認(rèn)為，各個國家及其政府要做好自身的領(lǐng)導(dǎo)作用，發(fā)揮好自身的宏觀調(diào)控手段，制定相應(yīng)的經(jīng)費(fèi)投入標(biāo)準(zhǔn)，各職校單位可提高兼職教師數(shù)量的比例，確定相應(yīng)的撥款額度［16］。綜合以上文獻(xiàn)綜述，顯示出當(dāng)前職業(yè)技術(shù)教育研究依舊存在不足以及需要改進(jìn)的地方:①對職業(yè)技術(shù)教育的研究多局限于一定地域范圍，如:國內(nèi)關(guān)于江蘇省進(jìn)行的職業(yè)教育研究;國外對于美國進(jìn)行的職教研究，相對來說，研究不全面;②多數(shù)學(xué)者在關(guān)于職業(yè)技術(shù)教育研究中，所選取的指標(biāo)不同。

3DEA模型的建立

3．1效率評價模型。DEA方法，由學(xué)者Charnes等人提出，也就是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DataEnvelopmentAnalysis)非參數(shù)效率評價模型，是一種使用數(shù)學(xué)規(guī)劃，基于被評價對象間相對比較的效率分析方法。DEA的第一個模型是CCR(Charnes－Cooper－Rhodes)［17］模型，CCR模型假設(shè)規(guī)模收益不變，其得出的技術(shù)效率包含了規(guī)模效率的影響，可用以下形式來表示:minθs．t．∑nj=1Xjλj+S－=θX0∑nj=1Yjλj－S+=Y0λj≥0;j=1，2，…，nS+≥0;S－≥0CCR模型假定規(guī)模報酬不變，但是項(xiàng)目單位有可能處于規(guī)模遞增或遞減中，規(guī)模是一直處于變化之中，因此1984年的時候，Banker等人提出BCC模型，其是基于規(guī)模可變的基礎(chǔ)上來的。1953年，曼奎斯特等人提出Malmquist指數(shù)分析方法，主要測量績效的變化情況，以距離函數(shù)為基礎(chǔ)，有多個投入與產(chǎn)出指數(shù)，通過輸入確定的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來定義距離函數(shù)［18］。除此之外，Malmquist指數(shù)還可用來分析各個投入產(chǎn)出效率的變動趨勢。3．2數(shù)據(jù)來源。本文選用DEA數(shù)據(jù)模型，以《江蘇省統(tǒng)計年鑒》和《江蘇省教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計年鑒》為例，選取2013－2017年的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)來進(jìn)行研究。3．3指標(biāo)體系。本文基于DEA模型，考慮到指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性，從人力、物力、財力三方面入手，選取可得數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行職業(yè)技術(shù)教育的投入產(chǎn)出比率研究，后構(gòu)建了職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率評價指標(biāo)體系，選取的投入指標(biāo)為學(xué)校數(shù)量X1(所)、專任教師數(shù)量X2(人)、生均教育事業(yè)費(fèi)支出X3(萬元);產(chǎn)出指標(biāo)為在校學(xué)生Y1(人)、畢業(yè)生數(shù)Y2(人)，如表1所示。

4實(shí)證研究與分析

4．1職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率的靜態(tài)評價。①綜合技術(shù)效率分析。基于DEA－BCC模型，選取江蘇省13個市2013－2017年5年間的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)，分析其綜合技術(shù)效率，如表2所示。66、0．883、0．923、0．937，5年間的效率均值是0．785，2013－2017年的數(shù)值持續(xù)起伏波動，江蘇省各城市的職業(yè)技術(shù)教育發(fā)展不穩(wěn)定，政府及各學(xué)校對職業(yè)技術(shù)教育的發(fā)展問題并未采取相應(yīng)的措施來改善;第三、除南京、南通以外，揚(yáng)州、宿遷、淮安、泰州只有個別年份的綜合技術(shù)效率達(dá)到了1，數(shù)據(jù)有效，其他城市5年間的綜合技術(shù)效率值均不為1，說明江蘇各地區(qū)職教發(fā)展不均;第四、根據(jù)表2數(shù)據(jù)分析，2013－2017年間江蘇省13個城市中，南京、南通、鹽城、揚(yáng)州、泰州、宿遷6個城市的平均綜合技術(shù)效率值超過了5年間的總均值，各地職教發(fā)展效率不均衡。②純技術(shù)效率分析。根據(jù)DEA－BCC數(shù)據(jù)模型，在對江蘇省2013－2017年5年間的純技術(shù)效率進(jìn)行分析研究之后，得出的結(jié)論如表3所示。根據(jù)表3的數(shù)據(jù)可得:第一、在2013－2017年5年間的純技術(shù)效率江蘇省13個市中只有南京、南通、揚(yáng)州和宿遷的均值為1，數(shù)據(jù)有效，整體來看，13個市5年間的純技術(shù)效率均值要高于綜合技術(shù)效率均值;第二、2013－2017年5年間江蘇省13個市每年的純技術(shù)效率均值分別為0．899、0．895、0.924、0．963、0．981，純技術(shù)效率均值為0．932，高于綜合技術(shù)效率均值很多，江蘇省職教的純技術(shù)效率均值處于較高水平;第三、純技術(shù)效率均值的波動程度相較于綜合技術(shù)效率均值相似，二者呈現(xiàn)正相關(guān)分布;第四、南京、南通、鹽城、揚(yáng)州、泰州、宿遷在2013－2017年5年間的平均純技術(shù)效率數(shù)值高于5年間的總均值，情況較之綜合技術(shù)效率相符合。③規(guī)模效率分析。將表1中的職業(yè)技術(shù)教育5個投入產(chǎn)出指標(biāo)的各個數(shù)據(jù)投入DEA模型中，得出江蘇省13個市2013－2017年5年間的規(guī)模效率數(shù)值，結(jié)果如表4所示。由表4數(shù)據(jù)可得:第一、江蘇省2013－2017年5年間的職業(yè)技術(shù)教育規(guī)模效率均值南京、南通和揚(yáng)州數(shù)據(jù)值為1，DEA有效，教育投入規(guī)模可觀;第二、2013－2017年間江蘇省的職教規(guī)模效率年均值分別為:2013年為0．856、2014年為0．780、2015年為0．814、2016為0．913、2017年為1．012，5年間的規(guī)模效率均值為0．987，2017年的規(guī)模效率均值超過了總均值，江蘇省2017年對職業(yè)技術(shù)教育規(guī)模投入重視程度不斷加大;第三、2013－2017年5年間江蘇省的職業(yè)技術(shù)教育規(guī)模效率市均值分別為:南京1．000、無錫0．890、徐州0．847、常州0.823、蘇州0．898、南通1．000、連云港0．773、淮安0．850、鹽城0．732、揚(yáng)州1．000、鎮(zhèn)江0．715、泰州0．725、宿遷0．888，其中南京(1．000)、南通(1．000)、揚(yáng)州(1．000)這3個城市的規(guī)模效率均值高于5年間的總平均效率，說明相比于江蘇省的其他城市，這3個城市對于職業(yè)技術(shù)教育的規(guī)模投入較高;第四、對江蘇省13個市2013－2017年5年間的規(guī)模效率數(shù)據(jù)分析后發(fā)現(xiàn)，規(guī)模投入模式呈現(xiàn)遞增狀態(tài)，表明江蘇各市正逐年加大對職業(yè)技術(shù)教育的重視。4．2職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率的Malmquist指數(shù)分析。本文經(jīng)DEAP2．1軟件分析，對江蘇省13個市2013－2017年5年間的職業(yè)技術(shù)教育效率值進(jìn)行動態(tài)評價，分析結(jié)論如表5和表6所示。由表5可得:第一、2013－2017年間江蘇省13個市的綜合技術(shù)效率均值為1．056，平均增長7．1%;技術(shù)進(jìn)步均值為0．785;純技術(shù)效率均值為1．052，平均增長4．0%;規(guī)模效率平均值為1．003，增長3．0%;技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均下降20．9%;全要素生產(chǎn)率平均下降15．3%，2013－2017年5年間江蘇省13個市綜合技術(shù)效率的增長變化與純技術(shù)效率和規(guī)模效率的投入成正相關(guān);第二、從江蘇省2013－2017年5年間13個市的動態(tài)評價數(shù)據(jù)中可知，2013－2017年5年間江蘇省13個市的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)以及全要素生產(chǎn)率都各自呈現(xiàn)出增長或者減少的趨勢，DEA－Malmquist指數(shù)不穩(wěn)定，江蘇各地區(qū)的職教投入產(chǎn)出效率同樣存在著不穩(wěn)定性。由表6可得:江蘇省13個市2013－2014年與2014－2015年間的職業(yè)技術(shù)教育的規(guī)模效率值是上升的，而2015－2016年與2016－2017年間的職業(yè)技術(shù)教育的規(guī)模效率值是下降的;2013－2014年與2014－2015年間職業(yè)技術(shù)教育的技術(shù)進(jìn)步趨勢是上升的，2015－2016年與2016－2017年間職業(yè)技術(shù)教育技術(shù)進(jìn)步呈下降趨勢，說明江蘇省2013－2017年5年間13個市的技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率二者的變動趨勢一致，二者有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，并且DEA－Malmquist指數(shù)有高有低不穩(wěn)定，江蘇省的13個市的職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率也存在著不穩(wěn)定性。

5結(jié)論和建議

本文通過構(gòu)建江蘇省13個市2013－2017年5年間的職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出指標(biāo)，運(yùn)用DEAP2．1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，采用DEA－BCC模型靜態(tài)評價與DEA－Malmquist動態(tài)評價來處理關(guān)于職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，并得到相應(yīng)結(jié)論。第一、從對江蘇省13個市綜合技術(shù)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，2013－2017年，江蘇省只有6個城市的平均綜合技術(shù)效率值超過了5年間的總均值，職業(yè)技術(shù)教育水平發(fā)展不均;第二、江蘇省各地市2013－2017年5年間的純技術(shù)效率均值為0．932，高于綜合技術(shù)效率均值，相對處于較高水平;純技術(shù)效率均值的波動程度與綜合技術(shù)效率均值相似，兩者處于正相關(guān);第三、江蘇省2013－2017年5年間職業(yè)技術(shù)教育地區(qū)發(fā)展不均，規(guī)模效率南京、南通和揚(yáng)州數(shù)據(jù)值為1，DEA有效;江蘇省的職業(yè)技術(shù)教育規(guī)模投入模式呈現(xiàn)起伏狀態(tài);第四、5年間，江蘇省職教綜合技術(shù)效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)持續(xù)增長，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和全要素生產(chǎn)率指數(shù)在不斷降低，江蘇省職業(yè)技術(shù)教育發(fā)展不均衡;第五、2013－2017年5年間江蘇省13個市的職業(yè)技術(shù)教育DEA－Malmquist指數(shù)有高有低不穩(wěn)定，說明江蘇省的職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率存在著不穩(wěn)定性。因此，通過運(yùn)用DEAP分析法，對江蘇省13個市2013－2017年5年間的職業(yè)技術(shù)教育投入產(chǎn)出效率研究得知，江蘇省作為職教發(fā)展的“領(lǐng)頭羊”，應(yīng)切實(shí)履行好中職與普通本科高校相銜接的“3+4”分段培養(yǎng)政策，政府及其教育部門加大對教育薄弱地區(qū)的職教經(jīng)費(fèi)投入，鼓勵職業(yè)院校專職教師間的正常流動，實(shí)現(xiàn)江蘇職業(yè)技術(shù)教育又好又快發(fā)展。

作者:高洋洋 單位:江蘇師范大學(xué)