職業(yè)技術(shù)教育現(xiàn)狀與評(píng)價(jià)問題研究(編輯修改稿)
2025-04-05 21:47 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 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(bào)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(shí)候，Banker等人提出BCC模型，其是基于規(guī)?？勺兊幕A(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(cè)量績(jī)效的變化情況，以距離函數(shù)為基礎(chǔ)，有多個(gè)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(gè)投入產(chǎn)出效率的變動(dòng)趨勢(shì)。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(jì)年鑒》和《江蘇省教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》為例，選取2022－2022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(cái)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(píng)價(jià)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(píng)價(jià)。①綜合技術(shù)效率分析?；贒EA－BCC模型，選取江蘇省13個(gè)市2022－2022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。60．880．920．937，5年間的效率均值是0．785，2022－2022年的數(shù)值持續(xù)起伏波動(dòng)，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(duì)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(gè)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，2022－2022年間江蘇省13個(gè)城市中，南京、南通、鹽城、揚(yáng)州、泰州、宿遷6個(gè)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(duì)江蘇省2022－2022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2022－2022年5年間的純技術(shù)效率江蘇省13個(gè)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(gè)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、2022－2022年5年間江蘇省13
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