山東省新上地方應用型本科院校的績效評價研究

趙 敬

（山東女子學院 數據科學與計算機學院，山東 濟南 250300）

一、研究背景

20世紀90年代，隨著我國經濟社會的快速發展，高等教育的人才培養規模已經不能滿足經濟發展和社會需求。為此，教育部于1999年出臺了《面向21世紀教育振興行動計劃》[1]，要求高等教育擴大招生規模，以緩解人才的供需矛盾。此后，我國高等教育獲得飛速發展，毛入學率和招生數量穩步上升，進入了高等教育大眾化階段。作為教育大省的山東，截至2016年，普通高等學校達144所，其中本科院校67所，高等教育規模持續穩定擴大，毛入學率超過50%[2]。然而，高等教育大眾化并非單純是一個量的提升，它還包含了質的概念。這不僅包括高等教育理念的更新、高等教育功能的擴展、極具針對性的人才培養目標的適時調整和教育教學模式的多樣化，還包括新的入學條件、與行業合作進行課程設置，改革教學方式方法、教學管理方式和多元化評價，以及重新審視高等教育與社會的關系等一系列變化。擴招以來，各高校為了適應招生規模擴大的形勢，在人才引進、土地擴張、教學儀器設備與圖書購置等方面進行了大量的資源投入。這一切勢必對各高校的教育質量、內涵建設以及教育資源的有效利用等產生重要影響。顯然，高等教育大眾化一方面刺激了社會對高等教育大規模、多樣化的需求，迫使各高校進行迅速擴張，以適應招生規模擴大的新形勢；另一方面，各高校教育資源投入不足、教育資源利用效率低下以及教育資源配置不合理等現象的客觀存在又嚴重制約了高等教育自身在規模、質量、結構、效益等方面的協調統一發展，從某種程度上反而加劇了高等教育與社會經濟發展之間的在人才方面的供求矛盾。

基于上述背景，本文以高校內涵建設與可持續發展為出發點，利用管理科學的決策分析工具，嘗試對內外環境基本相似的山東省屬新上應用型本科院校的辦學績效進行客觀分析與比較，并尋求適合該類高校建設和發展的高效率資源配置模式，實現提高資源利用率、加強高校的內涵建設、提高人才培養質量和辦學績效的目標。

二、數據包絡分析的基本原理與模型

數據包絡分析（data envelopment analysis，簡稱DEA）是一種評價同質決策單元（decision making unit，簡稱DMU）工作績效相對有效性的數學規劃方法[3-4]，它是一種以觀測數據為導向的、基于生產前沿面的分析方法。同質是指各決策單元具有相同性質的投入和產出。對同質決策單元的績效評價，一般可采用投入產出比來計算。但是，當被評價的同質決策單元有多項投入和多項產出，且不能折算成統一單位時，就無法計算各決策單元的投入產出比。因此，由查尼斯（A.Charnes）等人提出的DEA方法為具有多個投入和多個產出的同類型決策單元的績效評定提供了工具方法。

此時，如果求得E＜1，則表明可以找到這樣一個假想的決策單元，它可以用比被評價決策單元更少的投入，獲得不少于被評價決策單元的產出，這說明為非DEA有效；否則，為DEA有效。

式（1）所描述的C2R模型為固定規模收益模型，其DEA有效的決策單元既是技術有效又是規模有效，即屬于整體有效。當我們引入約束條件=1，就可以得到DEA方法的BC2模型，即變動規模收益模型。BC2模型是在變動規模收益的情況下考察決策單元與生產前沿面之間的距離，此時所求得的DEA有效為技術有效。綜合運用C2R模型與BC2模型可以得到技術效率與規模效率的分解公式，為“整體效率=技術效率×規模效率”。所以規模效率可以通過整體效率與技術效率計算而得，它度量的是固定規模收益的生產前沿面與變動規模收益的生產前沿面之間的距離。

綜上分析，DEA方法在處理多投入多產出問題時具有獨特的優勢，適用于具有多投入和多產出的高校辦學績效的相對有效性評價。首先，DEA方法是一種以數據為導向的方法。它以各決策單元的實際觀測數據為輸入輸出變量，不需要預先設定指標權重，這就使得評價結果更客觀。其次，DEA方法對樣本量的大小沒有必然要求，模型評價有效性與輸入輸出量綱選取無關，且不需要對各決策單元的實際觀測數據進行生產函數假設，操作簡單、方便、直觀[7]。最后，DEA方法是一種基于生產前沿面的線性規劃優化技術，是對同質決策單元績效評價的一種基準工具，所得到的DEA有效是相對于其他同質決策單元有效，而非絕對有效。同時，根據DEA效率評價和分析結果，還可獲得每個決策單元投入產出指標的具體優化數據，找出最佳改進策略。因此，DEA方法自1978年首次提出以來，就很快廣泛應用于政府和非盈利部門，用于進行績效評估[8]。

三、新上地方應用型本科院校辦學績效評價指標體系的構建

績效評價指標是一種分析與測量組織或系統行為與績效的方法，是衡量組織績效數量化的反映。通常，績效評價的指標包括投入指標和產出指標，它能夠提供關于組織運行狀況的準確信息，是了解組織效率及其效益的一種有效手段。與一般企業的績效評價不同，高校的公益性、社會服務功能及其與經濟的密切相關性使其績效評價有很鮮明的特殊性，所以，構建指標體系要充分考慮高校的特殊性。

（一）教育投入指標界定

高等學校是多投入與多產出的復雜系統，界定投入、產出指標對于測算結果舉足輕重。國內外學者對高校辦學績效評價指標有不少討論，而具體指標的選取在實踐操作中差異較大。高校辦學的資源投入應該囊括所有用來推動和維系學校有效運轉的有形和無形的資源，主要包括人、財、物三方面。其中，人力資源應包括學校的全體教學科研人員、輔助人員和行政管理人員等；物力投入包括占地、校舍建筑、教研及輔助用房、館藏圖書、教學儀器設備等物質資料的總和；財力投入是物力、人力等資源的貨幣化集中表現，與人力、物力投入呈線性正相關關系。另外，從技術層面上，由于DEA方法是應用生產前沿面來比較各決策單元之間的相對效率和規模收益的方法；如果指標過多，則結果相對不敏感。因此，本文將投入指標選取為各校公開數據中的物力投入和人力投入，其中，物力投入包括占地面積（ｘ1）、教學儀器設備總值（ｘ2）、館藏圖書（ｘ3）等3項，人力投入包括教職工數（ｘ4）。

（二）教育產出指標界定

教育投入與產出的對比關系能夠體現出教育教學的效率。這是一個相對的概念，是指在一定教育資源的投入下，教育產出越多，表明辦學績效越好。具體來講，在教育產出符合社會經濟發展需要的前提下，教育產出越大，為社會所做的貢獻也就越多；反之亦然。所以，要想提高辦學績效，必須提高教育產出與投入比率。同時，考察高校辦學績效，還要考慮教育產出的社會需要程度和貢獻程度。

然而，高校作為非營利組織的典型代表，其產出卻不易量化。一般而言，高校的職能包括人才培養、科學研究、社會服務等三方面，所以，可以將高校的產出劃分為人才培養產出、科學研究產出和社會服務產出[9]。這三方面產出相互依托、相互聯系，雖然這三方面呈線性相關卻難以計量，因此，如何確定教育產出指標是個大問題。總體而言，高校是培養人才的地方，這一特征區別于其他行業，所以，在某種程度上，以人才培養產出來代替其他產出指標有其合理性。另外，本文所研究樣本為山東省自2000年以來新上應用型本科院校。這類院校以培養適應社會經濟發展要求的高素質、應用型人才為主要任務。教育部在《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》里要求應用型本科教育把提高教學質量作為重點、以就業為導向辦學[10]。基于上述分析，本次研究對科學研究產出與社會服務產出暫時不做數據采集和分析，而僅選取人才培養產出作為評價與衡量應用型本科院校辦學績效的主要標準。同時，為了簡化分析、控制指標數量、便于各校調整改進，本文確定了學校的在校生數（y1）、畢業生數（y2）和就業率（y3）等3個非常直觀、且所有高校都能公開的數據項作為人才培養產出指標。

四、樣本的選擇及樣本數據的獲取

（一）樣本選擇與樣本數據采集

本文中的決策單元（DMU）為山東省內自2000年以來新上的公辦本科院校。剔除因尚無本科畢業生而數據不全的樣本之后，最后選取如表1中所示的12所學校。這些學校都是自高校擴招以來，由高職高專升格或成人高校改制升本的省屬應用型本科院校，具備一定的同質性，滿足上述的界定條件。各學校投入與產出指標如表1所示。

表1 山東省自2000年以來新上本科院校的投入與產出

（二）數據描述性分析

對表1數據進行描述性分析可知，各校辦學規模差距較大，這與各校辦學時間長短有一定的線性正相關關系。另外，規模大小與地方政府的投入也有一定關系。但是，辦學規模大小與辦學績效的高低沒有必然聯系。在DEA方法中，我們不僅觀測各校產出，還要觀測其投入。僅看產出對投入規模較小的學校是不公平的。事實上，如果把各校的教育投入到教育產出看作是一個經濟活動過程，那么其投入和產出是符合生產函數曲線的。因此，可以對不同規模高校的辦學績效進行橫向比較，以反應不同學校辦學績效的相對有效性。

五、樣本數據的評價結果分析

本文先利用固定規模報酬的C2R模型求出各高校的整體效率再利用變動規模報酬的BC2模型求出各高校的技術效率規模效率和規模報酬，以分析和評價各校的辦學績效。

（一）整體效率分析

將表1的樣本數據代入EXCEL-DEA模板求解，得出各樣本數據的整體效率以及松弛變量和剩余變量如表2所示。

表2 各高校整體效率及松弛變量S和剩余變量

表2 各高校整體效率及松弛變量S和剩余變量

序號 學校 ηTE s1- s2- s3- s4- s1+ s2+ s3+1 DMU1 0.859 0 8207.772 5.520 288.740 0 0 99.140 2 DMU2 0.933 0 726.990 0 57.972 0 1143.632 13.748 3 DMU3 1.000 0 0 0 0 0 0 0 4 DMU4 0.963 0 6362.909 0 160.527 0 391.390 22.033 5 DMU5 0.690 0 2258.890 13.141 274.530 0 0 17.530 6 DMU6 0.959 560.566 6947.321 32.302 0 0 0 0 7 DMU7 0.636 0 825.209 0 79.899 0 170.278 0 8 DMU8 1.000 0 0 0 0 0 0 0 9 DMU9 1.000 0 0 0 0 0 0 0 10 DMU10 0.889 126.950 501.003 0.775 0 2662.038 629.835 0 11 DMU11 0.849 76.381 1303.700 6.883 0 2499.137 989.340 0 12 DMU12 0.678 106.829 2163.409 1.146 0 627.155 152.669 0

通過表2可知，共有DMU3、DMU8、DMU9等3所學校的相對有效值為1.000，且松弛變量和剩余變量都為0，因此這3所學校為DEA有效，屬于效率最優單元。基于DEA方法的局限性，所有評價單元的評價結果只是相對的。因此，這僅僅說明這3所學校相對于其他學校，能充分利用辦學的各項資源投入。而其余9所學校都屬于次優單元，為非DEA有效。即這9所學校相對于3所相對有效的學校，投入的資源沒有得到充分利用，在資源配置、管理水平等方面存在問題，產出相對偏小。

（二）松弛變量與剩余變量分析

（三）規模效率與規模報酬分析

所評價DMU是否應該加大投入還需要參考規模報酬。表3為各校規模效率與規模報酬。如果規模效率表明該決策單元處在規模收益的最佳點，為規模有效；如果規模效率則表明該決策單元處在規模報酬遞增或遞減的規模無效狀態。規模報酬（Returns to Scale）是指決策單元的各項投入變化時所帶來的產出變化。因此，在C2R模型中，當=1時，規模報酬不變，即為最佳規模狀態；當＜1時，規模報酬遞增，說明決策單元應增加投入；當＞1時，規模報酬遞減，說明決策單元應減少無效投入。

表3 各高校規模效率與規模報酬

評價為整體有效的學校，其技術效率、規模效率必為有效，且規模報酬不變。通過表3可以看出，在這12所學校中，DMU3、DMU8、DMU9這3所學校的整體效率為1.000，又處于規模報酬不變的狀態，是規模報酬的最佳點，即為邊際產出等于邊際投入時的規模。說明這些學校的教育資源利用相對合理，得到了較好的運用，運行效率高，發展得相對成熟，可以采取相對穩定的發展趨勢。

表3中，DMU1、DMU2這兩所學校由于規模無效而整體效率無效，說明這兩所學校在當前產出情況下，產出與投入不能等比例擴大，即投入要素與產出要素的比例不適當。又由于規模報酬遞減，產出是投入的減函數，這意味著這兩所學校在戰略上不應再實行規模擴張，建議保持現有的資源配置比例，注意提升現有資源的有效利用率，以便達到規模有效。

表3中，DMU6的整體效率與技術效率均為非DEA有效，只有規模效率達到了DEA有效，可見其資源利用率不高，投入各要素未得到充分有效利用。由于規模報酬遞增，產出是投入的增函數，應當對當前投入要素比例進行調整，適當擴大規模。

表3 中，DMU4、DMU5、DMU7、DMU10、DMU11、DMU12等6所學校既是技術效率無效又是規模效率無效。這意味著這6所學校各投入要素間的比例不合理，協同度低，某些投入要素利用不充分，同時，投入與產出要素間的比例也不合理。其中，DMU4、DMU5處在規模報酬遞減狀態，其產出是投入的減函數，應合理配置現有辦學資源，提高資源利用率，避免盲目的資源投入。而DMU7、DMU10、DMU11、DMU12處于規模報酬遞增狀態，產出為投入的增函數，當前狀況應為資源投入的某些要素不足，可以適當增加辦學資源投入。

（四）影子價格分析

影子價格（Dual Price）反映資源投入對產出的邊際貢獻，是最優單純形表中判別數所在行的松弛量的系數，表示當某項資源投入有微小變動時目標函數的變化率，輸出結果中對應每一個約束有一個對偶價格[12]。通過分析影子價格，可以對決策單元產生非DEA有效的原因有所了解，這為各高校在資源投入、規模發展以及提高管理水平等方面的決策指明方向。表4中，投入指標的影子價格為負數時，表明應該通過減少投入或提升資源利用率來改善辦學績效。

表4 各高校投入、產出指標的影子價格

六、結論與對策建議

1993年的《中國教育改革和發展綱要》就明確提出，隨著我國高等教育大眾化進程的不斷深入，高等教育要堅持內涵發展為主，而非外延擴張，要求高校尋求適當規模和合理的結構[13]。這就要求在有限資源的基礎上，實現辦學質量與辦學效益的最優化。教育部在《全面提高高等教育質量的若干意見》（教高〔2012〕4號）中又再次要求，本科招生規模要保持相對穩定，各高校要調整學科專業，合理定位，以適應區域經濟社會發展要求，強化特色、注重創新，走以質量提升為核心的內涵式發展道路[14]。因此，高等教育的發展不是簡單的規模擴張。高校資源績效評價的研究目的正是為了及時發現高校在教育資源配置及資源有效利用中存在的問題，并及時做出調整，以期優化高校教育資源配置，提高高校辦學績效。

（一）適度資源投入

高校規模是影響資源利用率的重要因素，學校的既定規模會影響現有教育資源的有效利用。然而，由前述分析可以看出，資源利用非DEA有效的高校在辦學過程中普遍存在資源浪費和資源投入冗余現象。比如DMU7，雖然其規模投入居于各校均值以上，但是其就業率卻相對較低。這說明其可能在人才培養目標的設定上存在問題，與區域經濟發展對人才的需求存在差距，或者在人才培養的過程中存在一定問題，人才培養質量達不到社會發展對人才的要求。這些規模DEA無效的學校，要么在保證其目前的產出績效不變的情況下，減少其投入；要么在投入不變的情況下，其產出還可以大大增加。因此，這些高校應盡量避免教育過程中的低效甚至“無效”現象，應堅持短期目標和長期目標相結合的原則，循序漸進地逐步進行資源調整優化，實現教育資源的高效運行，這樣才能使學校在技術有效的基礎上達到規模效率最佳狀態，切實提高辦學效益。

（二）有效資源利用

各高校普遍存在資源利用率低與資源浪費現象。誠然，高校招生規模的擴大，需要學校增加人，財，物的投入，以適應增大的學生規模。但是，在人才培養過程中，比起教學資源的購置與投入，現有教學資源的充分利用更為重要。前述分析中DEA技術無效的學校，在教學儀器設備方面，實驗設備閑置，實驗室、體育館等利用率低下，儀器設備存在重復購置、共享率低等情況，普遍存在資源隱性浪費現象。另外，館藏圖書借閱率低，為教學、科研提供的專業書籍館藏不足；有些老師不能完成或不能優質完成基本教學、科研任務等。因此，應加強內部管理和資源的全程科學管理，比如在購置實驗設備、圖書資料前，一定要科學分析，嚴控重復購買；應充分利用現代化管理手段，進一步規范物力資源管控，促進學校辦學規模效率的提升。

（三）優化資源配置

事實上，高校辦學績效的根本是在當前各種資源條件的限制下，高校資源合理配置問題與資源有效利用的問題。從各高校自身而言，應不斷提高辦學質量和管理水平，整合現有辦學資源，優化資源配置與辦學空間，發揮適度規模經濟效益，克服同質化傾向，使現有教育資源獲得有效利用，從而獲得最大的教育產出和最優的教育質量。從物力投入的角度，應著重加強與行業、產業緊密結合的實驗室、實踐教學基地建設；從人力投入的角度，既要抓好高層次人才隊伍建設，又要提升基礎性人才隊伍的水平，并著力促進青年教師成長發展，樹立終身學習理念，構建人才培養與發展支持體系，優化人力資源結構，提升人力資源利用效率。

（四）擴大高校辦學自主權

高校的辦學自主權除了體現在招生人數和入學條件設置等環節上，更主要體現在各高校在人才培養過程中對教育教學資源的自主使用上。在人才培養方面，強調各專業與企業行業資源共享、合作共建，創新人才培養模式。支持高校之間、高校與企業之間的教育教學資源開放共享，通過平臺搭建、對口互助等方式，促進合作育人、協同創新、共同發展。在師資隊伍建設與管理方面，高校可根據實際需要，自主確定教學科研機構的設置和人員配備，自主管理和使用人才，倡導人才“不為我有、但為我用”的靈活管理機制，加強高校之間、高校與企業行業之間的高水平、高素質人力資源流動，真正發揮人力資源在人才培養過程中的核心作用[15]。

總之，各高校要充分利用現有教學資源，更新教育教學理念，深化教育教學改革，做好各專業人才培養方案的頂層設計，優化課程設置，強調人才培養的過程管理，改革教學模式與教學方法，強化教學評價的質量導向，提高人才輸出質量，為區域經濟發展培養用得上、留得下、有后勁的優秀人才。

七、研究展望

自擴招以來，經過近二十年的建設，高校教育資源的稀缺仍舊是一個不爭的客觀現實。但是，在考慮學校的辦學績效時，不能僅考慮投入量的大小，而應當重點考慮學校的相對教育效率。事實上，將已有的教育資源科學有效的利用，即內部挖潛，更符合教育發展規律。這樣做，相對增加了可利用的教育資源，有效地提升了教育資源的最優產出效率。

受限于評價方法，本次研究采取的是截面數據，并沒有做時序分析。同時，由于每所高校的管理方式、學科設置、發展目標和側重點等不盡相同，一些數據的統計標準也存在一定偏差；對于難以量化的指標采用了比較直觀的指標代替或舍去該指標的處理方法；評價體系單純依靠數量關系，沒有考慮學校運行過程中的實際情況。因此，評價指標體系的設置還不夠全面，所以評價結果只是從一定角度反映了高校的辦學績效，這些將是以后研究需要解決的問題。