基于DEA模型应用型本科院校实训教学基地绩效评价

徐载娟

【摘要】为实现应用型本科院校的实现内涵式发展，对实训教学基地的绩效管理显得尤为重要。本文运用DEA模型（数据包络分析法），构建广州某示范性应用型本科院校的实训教学基地绩效评价指标，通过分析和评价其投入和产出后发现，该样本实训教学基地总体效率有待提高，非DEA有效实训室占的比重较大，进而提出实现DEA有效的对策建议。

【关键词】 实训教学基地；DEA（数据包络分析法）；绩效评价

一、引言

习近平总书记在党的十九大报告中指出，“完善职业教育和培训体系，深化产教融合、校企合作，实现高等教育内涵式发展”。这为应用型本科院校实践教学指明了方向。

实训教学基地是学生提升职业技能，提高实践动手能力的重要场所。实践教学的基地建设与管理直接影响高等教育的质量与内涵式发展。为此，各应用型本科院校加大了实训教学基地的建设与投入，但不少学校存在重投入不重产出、 重规模不重绩效评价的现象，导致实训教学基地在人才培养中未发挥应有的功能与作用。因此，构建实训教学基地绩效评价指标、提高实训教学基地的使用效率，刻不容缓。本文以广州某示范性应用型本科院校为例，采用数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA），对该校10个实训教学基地的投入与产出绩效进行评估，为提升实训教学基地建设绩效，提高实践教学质量献计献策。

二、基本理论及模型

数据包络分析方法 （DEA） 是针对评价决策单元间相对有效性的方法，该方法是1978 年由美国运筹学家 Charnes、Cooper 和 Rhodes三人首次提出来的。DEA方法应用决策单位的投入与产出的数据，得到每个决策产单位的效率指数，从而确定技术有效性。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较，它试图使服务单位的效率最大化。获得100%效率的一些单位被称为相对有效率单位，而另外的效率评分低于100%的单位被称为无效率单位。这样，决策者就能运用DEA来比较一组服务单位，识别相对无效率单位，通过对无效率和有效率单位的比较，发现降低无效率的方法，具体模型如下：

假设有n个部门或单位（称为决策单元），n个决策单位都具有可比性。每个决策单元有n种类型的输入和s种类型的输出，各决策单位输入数据和输出数据如下：

其中，Xij=DMUJ0第i种投入的投入量，Yrj=DMUj0第r种产出的产出量，Yrj>0；Vi为第i种投入的一种度量；Ur为第r种产出的一种度量。若X0=Xj0，Y0=Yj0，则评价第J0个决策单位的效率模型为：

这是一个分式规划问题，设对偶变量为λ1，λ2，L， λn与θ，则对偶性问题可与出以下：

这个模型的含义是：如果θ的最优值小于1，则表明可以找到一个假想的决策单元，它可以用比评价决策单元更少的投入，获得不少于被评价决策单元的产出，从而表明被评价决策单元为非DEA有效，只有θ=时，才表明被评价的决策单元DEA有效。

三、实训教学基地绩效评价构建

（一）决策单元

本文以2017年广州市某示范性应用型本科院校的10个实训教学基地为实证研究样本，在建立评价指标体系的基础上，收集整理该校实训教学基地规模收益的基本资料，建立DEA绩效评价模型，根据计算分析结果，对该校实训教学基地的绩效进行评价分析，并给出改进措施。

（二）投入层

为评价每一个决策单元——广州某应用型本科院校10个实训教学基地的绩效，依据全面性、合理性、关联性的原则，本文选取实训场地面积、教学及技术保障人数、设备总值、年承担实训人时数、仪器设备数量作为投入层的元素集。

（三）产出层

针对上述投入层的元素，结合实训教学基地的特点和功能，本文选取学生使用人数、省级以上技能大赛获奖项数、承担实训项目数量、承担教科研项目、承担技能竞赛个数为产出层的元素集。

四、数据处理及分析

（一）采集数据

构建了实训教学基础绩效评价指标体系后，接下来将进行具体的实证分析。通过从该校10个实训教学基地采取的数据，假定选取的10个系部实训教学基地分别是A1，A2，A3，…A10，各决策单元2017年实训教学基地投入与产出原始值见表1.

（二）数据分析

依据表1的数据，应用DEAP2.1软件进行数据分析，所得结果如表2：

1.综合效率分析

综合效率是不考虑规模收益时的技术效率。只有6个实训教学基地的综合效率表2该校实训教学基地绩效评价

为 DEA有效，占总决策单元的60%。同时，A1，A2，A6，A10的实训教学基地为非DEA有效，综合效率值分别为89.8%、87.3%、95.9%、76.5%。综合效率最低为A10，仅为76.5%。说这此4个实训教学基地的资源未达到合理利用，综合效率有待提高。

2.技术效率分析

技术效率是考虑规模收益时的技术效率，指现有的技术水平下，决策单元获得最大产出的能力。规模效率=综合效率/技术效率。有9个实训教学基地技术效率达到DEA有效，说明大部分实训教学基地能充分利用技术水平，以达到最优的產出。但与此同时，技术效率高于综合效率和规模效率。A1，A6，A10技术效率达到97.9%，100%，100%，而规模效率分别为91.7%、87.3%、76.5%，说明这三个实训教学基地过多地投入人力、财力、物力，但忽视了资源的合理使用。因此，各高校应根据人才培养目标、专业发展需要来建设和管理实训教学基地。

3.规模效率分析

规模效率指产业结构通过优化配置对产出单元所发生作用的大小。规模效率分为规模报酬递增、规模报酬递减、规模报酬不变。从表2可知，只有6个实训教学基地的DEA有效，而余下4个为规模效率的非DEA有效。其中有2个为规模报酬递减。

（三）DEA数据改进

针对前面的数据分析可知，该校实训教学基地的绩效有待提高。本节利用DEA模型，得出修正后的投入产出赋值表，得出每个非DEA单元的投入产出的目标值，为非DEA决策单元提供有效的改进方法，从而达到DEA有效。

五、对策建议

從以上分析可知，2017年该校10个实训教学基地中，有60%为DEA有效，另外40%的实训教学基地存在绩效不高的问题。在今后的实训教学基地管理中，可通过以下措施提高实训教学基地绩效，使非DEA有效的实训教学基地实现DEA有效。

（一）规范建设标准与评价体系。建立科学合理的评价指标，遵循高等教育的规律，明确应用型本科院校发展规律，制定科学、合理的绩效评价指标。确保评价指标的可行性与具体化。制定科学合理的建设标准，学校可组织行业专家、企业人士、院校教师进行合理论证，避免追求实训教学基地的“大而全”，而忽视基地建设的质量。在建设项目的选择上，应与特色专业建设、精品课题的开发、当地经济发展相吻合，使实训教学基地发挥应有的作用。

（二）优化实训教学和保障师资队伍。各院校应完善选聘、培养、考评、激励的用才机制。打造一支稳定性高、实践能力强的实训室教学与保障队伍。鼓励教师去企业进行顶岗实习，培养“双师型”教师队伍，提高教师的实地操作能力，提倡教师在企业实习积累的经验应用到实践教学中来。开展多形式的教师考评机制，开展多形式的教学实践能力培训，让教学了解企业的需求、新工艺、新技术，把教师顶岗实习、培训、挂职与工资、职称、评优等挂钩；引进具有实践经验的行业精英和能工巧匠来学校讲学，经过教学业务培训后担任兼职实训指导教师。

（三）促进多专业融合，实现实训教学基地资源共享。目前，大多数本科院校实训教学基地的使用权和所有权归院（系）所有，实施独立运行管理，造成资源没有实现共享，降低了实训室资源的使用率，增加了管理和运营成本。因此，应以大学科为分类标准，将有内在联系的实训资源实现共享，由实训中心统一管理和调配，在全校范围内实现统筹，提高仪器设备和实训资源的使用效率。

（四）创新实训教学基础的管理模式。其一，实训教学基地作为学生职业技能培训和综合素质培养的重要基地，各本科院应创新投入体制，实现校企合作、政企构建模式。积极申请各级政府的财政支持，吸引行业企业共同投入。深度开展校企合作，使实训教学基地成为企业产品推广基地、技术联合开展、人才培养输送基地。其二，创新运营机制。为保证实训教学基地的运作，应对运营成本进行核算，对校外单位收取适当费用，变消耗性实训为具有一定“造血功能”的生 产性实训。其三，创新管理模式，实现实训教学基地管理的信息化管理。充分利用物联网、人工智能等先进技术，将实训教学基地管理与信息技术充分融合，创新实训教学基地管理服务平台，实时掌握实训资源使用和绩效等方面的信息，为有效决策提供重要数据和信息。

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