職業技術教育現狀與評價問題研究

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1引言

在經濟與科技信息飛速發展的當今社會，我國職業技術教育正處于較好的歷史階段。我國的經濟發展水平，科技更新換代速度，各類技術發展變化的更迭，無不彰顯著此時正是大力發展各個省份職業技術教育工作事業的良好契機。本文以江蘇省13個市的職業技術教育為例分析，盡管江蘇省職業技術教育發展迅速，但發展不平衡，不穩定的情況還是存在的。因此，在擁有堅實經濟基礎與國家政策支持的條件背景下，開展江蘇省財經商貿類職業技術教育現狀與評價問題的研究就顯得尤為重要。本文通過構建江蘇省13個市2013－2017年5年間的職教投入產出效率指標，運用DEAP2．1軟件，采用DEA－BCC模型與DEA－Malmquist動態評價來處理搜集到的數據，并得到相應結論，以期可以幫助廣大職業技術教育工作者，職教專業學生，各類職教學者，使他們對江蘇職業技術教育發展現狀進行研究，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文獻綜述

隨著經濟的發展與科技水平的更新換代，教育現如今已成為各個國家軟實力發展的一項重要指標，其重要性已經引起了眾多學者的關注。2．1對于職業技術教育投入產出效率評價指標體系的研究。江健龍認為高校科研投入與產出指標的數量必須要適中，具有可使用性，因此，選取了教學科研人數，科研經費投入以及論文的發表數量作為指標［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，選取教職員工，生均預算內教育經費等指標，研究資源配置效率［2］。Ahn，Cooper，Chams利用科研經費，科技人員經費，畢業生人數以及當年的科技成果收入作為投入產出指標，分析美國高校的投入產出情況［3］。Vanden等加入了學校專業規模，科研經費，學術環境等指標，分析科研效率［4］。2．2對于職業技術教育投入產出效率研究方法的探索。劉海燕使用DEAP2．1軟件(數據包絡分析法)以江蘇省為例進行教育效率分析，以期科學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技術教育的公共支出情況，構建收益歸宿分析模型，以研究其職業技術教育的受益分布程度［6］。洪小娟，張聰，朱衛未通過運用DEA和Malmquist法對江蘇2007－2016年，對其行業面板數據予以分析，研究創新效率［7］。王震遠，朱少紅對中國31個省份的職教數據進行分析，計算其效率值，分析31個省份的效率數據［8］。2．3有關職業技術教育投入產出效率影響因素的研究。劉頔在分析職業技術教育效率的影響因素后發現，對職業技術教育效率影響較顯著的因素有專業設置、課程建設等［9］。岑研梅在對廣西職業院校各個專業開設的數量以及分布對比研究之后得出結論，專業的集中度設置、招生規模、學校與下屬學院的專業定位對職業技術教育的影響較大［10］。蔡文伯，翟柳淅通過對中國31個省份(2000－2014年15年間的數據進行分析，通過DEA－Malmquist模型，分析我國中職教育經費投入效率，表明，生均事業性經費和生均基本建設經費等指標均對職教發展有推動作用，而區域經濟發展水平則對其影響較弱［11］。毛東升，張晶晶認為，國家對職業技術教育的重視程度，中等職業技術教育機構的服務企業意識，各個職業專業設置以及對學生的素質培養都是影響職業技術教育的重要因素［12］。2．4對于職業技術教育投入產出效率對策建議的研究。邢暉，和震，高鴻，李洪渠，李小魯，沈有祿在將國內職業技術教育與國外對比之后得出建議，國家要對職業技術教育保持一種公平發展的態度，地位需穩固，職校學生要著力提升自我的職業素養和專業能力，各類職校選取不同種類不同形式的發展模式，大力提升自身的辦學實力，以適應時展潮流［13］。陳晨，祝木偉，魏賢運，陸群通過對江蘇省職業技術教育研究之后得出結論，江蘇省職校的生均培養成本應該制定合理的財政撥款體系，提升撥款金額，不同地區不同專業不同等級的學校要根據自身情況制定相應政策［14］。孫琳基于省級面板數據的DEA分析研究得出結果，國家應該將職業技術教育擺在一個相對公平的位置，加大資金投入，以求更好更快的發展我國的職業技術教育，此外，各個省份的職業學校要根據自身情況來實施相應的學校發展規劃以及學生培養標準，對于經濟發展相對較弱的省份，可結合自身發展開發出新的教育模式［15］。陳向陽老師在研究過江蘇省2008－2012年5年間的面板數據后，認為，各個國家及其政府要做好自身的領導作用，發揮好自身的宏觀調控手段，制定相應的經費投入標準，各職校單位可提高兼職教師數量的比例，確定相應的撥款額度［16］。綜合以上文獻綜述，顯示出當前職業技術教育研究依舊存在不足以及需要改進的地方:①對職業技術教育的研究多局限于一定地域范圍，如:國內關于江蘇省進行的職業教育研究;國外對于美國進行的職教研究，相對來說，研究不全面;②多數學者在關于職業技術教育研究中，所選取的指標不同。

3DEA模型的建立

3．1效率評價模型。DEA方法，由學者Charnes等人提出，也就是數據包絡分析(DataEnvelopmentAnalysis)非參數效率評價模型，是一種使用數學規劃，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模型假設規模收益不變，其得出的技術效率包含了規模效率的影響，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模型假定規模報酬不變，但是項目單位有可能處于規模遞增或遞減中，規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，其是基于規模可變的基礎上來的。1953年，曼奎斯特等人提出Malmquist指數分析方法，主要測量績效的變化情況，以距離函數為基礎，有多個投入與產出指數，通過輸入確定的投入產出數據來定義距離函數［18］。除此之外，Malmquist指數還可用來分析各個投入產出效率的變動趨勢。3．2數據來源。本文選用DEA數據模型，以《江蘇省統計年鑒》和《江蘇省教育經費統計年鑒》為例，選取2013－2017年的投入與產出數據來進行研究。3．3指標體系。本文基于DEA模型，考慮到指標數據的可得性，從人力、物力、財力三方面入手，選取可得數據，從而進行職業技術教育的投入產出比率研究，后構建了職業技術教育投入產出效率評價指標體系，選取的投入指標為學校數量X1(所)、專任教師數量X2(人)、生均教育事業費支出X3(萬元);產出指標為在校學生Y1(人)、畢業生數Y2(人)，如表1所示。

4實證研究與分析

4．1職業技術教育投入產出效率的靜態評價。①綜合技術效率分析。基于DEA－BCC模型，選取江蘇省13個市2013－2017年5年間的投入產出指標數據，分析其綜合技術效率，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年的數值持續起伏波動，江蘇省各城市的職業技術教育發展不穩定，政府及各學校對職業技術教育的發展問題并未采取相應的措施來改善;第三、除南京、南通以外，揚州、宿遷、淮安、泰州只有個別年份的綜合技術效率達到了1，數據有效，其他城市5年間的綜合技術效率值均不為1，說明江蘇各地區職教發展不均;第四、根據表2數據分析，2013－2017年間江蘇省13個城市中，南京、南通、鹽城、揚州、泰州、宿遷6個城市的平均綜合技術效率值超過了5年間的總均值，各地職教發展效率不均衡。②純技術效率分析。根據DEA－BCC數據模型，在對江蘇省2013－2017年5年間的純技術效率進行分析研究之后，得出的結論如表3所示。根據表3的數據可得:第一、在2013－2017年5年間的純技術效率江蘇省13個市中只有南京、南通、揚州和宿遷的均值為1，數據有效，整體來看，13個市5年間的純技術效率均值要高于綜合技術效率均值;第二、2013－2017年5年間江蘇省13個市每年的純技術效率均值分別為0．899、0．895、0.924、0．963、0．981，純技術效率均值為0．932，高于綜合技術效率均值很多，江蘇省職教的純技術效率均值處于較高水平;第三、純技術效率均值的波動程度相較于綜合技術效率均值相似，二者呈現正相關分布;第四、南京、南通、鹽城、揚州、泰州、宿遷在2013－2017年5年間的平均純技術效率數值高于5年間的總均值，情況較之綜合技術效率相符合。③規模效率分析。將表1中的職業技術教育5個投入產出指標的各個數據投入DEA模型中，得出江蘇省13個市2013－2017年5年間的規模效率數值，結果如表4所示。由表4數據可得:第一、江蘇省2013－2017年5年間的職業技術教育規模效率均值南京、南通和揚州數據值為1，DEA有效，教育投入規模可觀;第二、2013－2017年間江蘇省的職教規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年間的規模效率均值為0．987，2017年的規模效率均值超過了總均值，江蘇省2017年對職業技術教育規模投入重視程度不斷加大;第三、2013－2017年5年間江蘇省的職業技術教育規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、揚州1．000、鎮江0．715、泰州0．725、宿遷0．888，其中南京(1．000)、南通(1．000)、揚州(1．000)這3個城市的規模效率均值高于5年間的總平均效率，說明相比于江蘇省的其他城市，這3個城市對于職業技術教育的規模投入較高;第四、對江蘇省13個市2013－2017年5年間的規模效率數據分析后發現，規模投入模式呈現遞增狀態，表明江蘇各市正逐年加大對職業技術教育的重視。4．2職業技術教育投入產出效率的Malmquist指數分析。本文經DEAP2．1軟件分析，對江蘇省13個市2013－2017年5年間的職業技術教育效率值進行動態評價，分析結論如表5和表6所示。由表5可得:第一、2013－2017年間江蘇省13個市的綜合技術效率均值為1．056，平均增長7．1%;技術進步均值為0．785;純技術效率均值為1．052，平均增長4．0%;規模效率平均值為1．003，增長3．0%;技術進步指數平均下降20．9%;全要素生產率平均下降15．3%，2013－2017年5年間江蘇省13個市綜合技術效率的增長變化與純技術效率和規模效率的投入成正相關;第二、從江蘇省2013－2017年5年間13個市的動態評價數據中可知，2013－2017年5年間江蘇省13個市的綜合技術效率、純技術效率、規模效率、技術進步指數以及全要素生產率都各自呈現出增長或者減少的趨勢，DEA－Malmquist指數不穩定，江蘇各地區的職教投入產出效率同樣存在著不穩定性。由表6可得:江蘇省13個市2013－2014年與2014－2015年間的職業技術教育的規模效率值是上升的，而2015－2016年與2016－2017年間的職業技術教育的規模效率值是下降的;2013－2014年與2014－2015年間職業技術教育的技術進步趨勢是上升的，2015－2016年與2016－2017年間職業技術教育技術進步呈下降趨勢，說明江蘇省2013－2017年5年間13個市的技術進步和規模效率二者的變動趨勢一致，二者有很強的關聯性，并且DEA－Malmquist指數有高有低不穩定，江蘇省的13個市的職業技術教育投入產出效率也存在著不穩定性。

5結論和建議

本文通過構建江蘇省13個市2013－2017年5年間的職業技術教育投入產出指標，運用DEAP2．1軟件進行數據包絡分析方法，采用DEA－BCC模型靜態評價與DEA－Malmquist動態評價來處理關于職業技術教育投入產出效率相關聯的數據，并得到相應結論。第一、從對江蘇省13個市綜合技術效率數據進行分析，2013－2017年，江蘇省只有6個城市的平均綜合技術效率值超過了5年間的總均值，職業技術教育水平發展不均;第二、江蘇省各地市2013－2017年5年間的純技術效率均值為0．932，高于綜合技術效率均值，相對處于較高水平;純技術效率均值的波動程度與綜合技術效率均值相似，兩者處于正相關;第三、江蘇省2013－2017年5年間職業技術教育地區發展不均，規模效率南京、南通和揚州數據值為1，DEA有效;江蘇省的職業技術教育規模投入模式呈現起伏狀態;第四、5年間，江蘇省職教綜合技術效率指數、純技術效率指數和規模效率指數持續增長，技術進步指數和全要素生產率指數在不斷降低，江蘇省職業技術教育發展不均衡;第五、2013－2017年5年間江蘇省13個市的職業技術教育DEA－Malmquist指數有高有低不穩定，說明江蘇省的職業技術教育投入產出效率存在著不穩定性。因此，通過運用DEAP分析法，對江蘇省13個市2013－2017年5年間的職業技術教育投入產出效率研究得知，江蘇省作為職教發展的“領頭羊”，應切實履行好中職與普通本科高校相銜接的“3+4”分段培養政策，政府及其教育部門加大對教育薄弱地區的職教經費投入，鼓勵職業院校專職教師間的正常流動，實現江蘇職業技術教育又好又快發展。

作者:高洋洋 單位:江蘇師范大學