基于因子分析和數據包絡分析的高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率研究

林美美

摘? 要： 運用因子分析法對投入指標進行降維處理，構建評價高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率的數據包絡分析模型，并對F省43所高職院校2019年的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育進行實證分析。結果表明，絕大部分高職院校處于數據包絡分析無效狀態(tài)，綜合效率普遍不高且各校之間差距較大，其主要原因是規(guī)模效率偏低，產出不足且主要集中在學生自主創(chuàng)業(yè)率上，超過一半的院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源投入亟待增加。

關鍵詞： 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育； 效率評價； 因子分析； 數據包絡分析

中圖分類號： G710? ? ? ? ? 文獻標志碼： Ａ? ? ? ? ? 文章編號： １６７１－２１５３（２０23）０4-0013-08

一、引言

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是經濟增長的新引擎，也是經濟轉型的新動能。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)要依靠人才，而高校是人才培養(yǎng)的重要基地，開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育是我國經濟發(fā)展和高等教育改革的必然選擇。近年來，關于深化高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革的文件陸續(xù)頒布，全面推進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育已成為高校的普遍共識。

（一）高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價的研究成果

1. 理論模型方面

Fayollc等運用計劃行為理論設計了創(chuàng)業(yè)意向問卷（EIQ），對創(chuàng)業(yè)意向和創(chuàng)業(yè)影響因素進行了研究，研究表明創(chuàng)業(yè)教育能夠提高創(chuàng)業(yè)意向[1]。我國不少學者則基于CIPP模型構建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價的理論模型。如高桂娟、李麗紅借鑒CIPP模型，從創(chuàng)業(yè)教育實施過程和創(chuàng)業(yè)能力兩個維度構建了創(chuàng)業(yè)教育實效性評價模型[2]；周風等利用CIPP模型和AHP法構建了一套完整的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價體系[3]；喬維德應用CIPP評價模型構建了高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價指標體系，并利用BP神經網絡進行仿真研究[4]。

2. 評價指標體系方面

評價指標的選擇會直接影響評價效果的判斷，因而學界對高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價指標體系開展了大量研究。李旭輝等按照系統(tǒng)的觀點，從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)投入、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)產出三個方面建立了高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)評價指標體系，并基于賦權實證結果得到高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效果的關鍵影響因素[5]；嚴明明基于“教”與“學”的視角，從學校、教師和學生三個維度建立創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效果評價的指標體系[6]；張勇明等從工作保障、行企參與、師資團隊、課程建設、教育活動和教育成效六個維度選取了20個指標組成評價體系，并利用層次分析法對各層指標賦予權重[7]；余瓊結合民辦本科高校特色，圍繞課程體系建設、師資隊伍建設、資金支持渠道拓展、實踐渠道建設、制度保障等五個方面，形成了一套創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價指標體系[8]。

3. 評價方法方面

評價方法的選擇，會直接影響創(chuàng)業(yè)教育評價的可靠性。Zurriagacarda等采用結構方程模型對調查問卷結果進行分析，證明創(chuàng)業(yè)教育對創(chuàng)業(yè)意向具有顯著的正向影響[9]。高苛等利用改進的AHP法對高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育進行量化評估，并從實證結果中發(fā)現高校的投入是首要的影響因素[10]；劉有升和陳篤彬以“211工程”高校為研究對象，運用數據包絡分析模型，得到24所高校的創(chuàng)業(yè)教育效率值[11]；王林雪等構建了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育與專業(yè)教育融合評價的指標體系，采用AHP法確定指標權重，并借助模糊綜合評價法進行實例量化分析[12]。

（二）高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價研究的不足

從現有研究成果來看，國內外在理論與實踐上對高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價開展了較多研究，并取得了相應的成績，但整體梳理后發(fā)現仍有不足。以往研究更多關注創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育評價的理論模型、指標體系和評價方法，評價方法多采用主觀賦權法，且評價研究更多是集中于某一特定具體的理論或實踐方面，針對投入產出效率方面的研究成果尚不多見，更難得有從量化的視角對多個不同性質高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率進行評價。正如胡玲和楊博所指出的，我國現有的實證研究多是通過了解學生的自身體會、自我感知來評估學校的“雙創(chuàng)”教育成果，缺乏高校層面的整體數據來對各項內容的建設進行全面分析[13]。此外，針對高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率的研究主要集中于本科院校，對職業(yè)院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率的研究更是少之又少。鑒于此，本文構建能客觀反映高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率的指標體系，采用因子分析法和數據包絡分析法（data envelopment analysis，DEA），對職業(yè)院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率進行測算與評價。各職業(yè)院校可以根據評價結果尋找差距，并采取有效措施進行相應調整，進而提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育質量。

二、研究方法與指標選取

（一）研究方法介紹

1. 因子分析

2. 數據包絡分析

（二）評價指標體系建立

在高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率評價中，設計一套系統(tǒng)、合理、可操作的評價指標體系是科學評價高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率的前提。目前，國家尚沒有任何一個權威機構發(fā)布或出臺高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率水平的衡量指標，而教育部在評選“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革示范高校”時，主要從課程、教師、經費、平臺等方面評估創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育投入，從自主創(chuàng)業(yè)人數、課題、比賽、創(chuàng)新項目獲獎數量等方面評價高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的成效[16]。借鑒權威評價報告的思路和參照現有的理論研究，本文結合高職院校的具體情況，考慮數據獲取的科學性和可得性，提出以下高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育投入產出指標（表1）。

三、實證分析

（一）數據來源

考慮到數據獲取的便利性，本文選取2019年F省43所高職院校作為研究對象，所有數據均來源于F省2020年發(fā)布的普通高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育發(fā)展監(jiān)測報告。鑒于有關信息和資料的保密性，分別以DMU1，DMU2，…DMU43來表示。

（二）評價指標降維

（三）DEA分析

1. DEA有效性分析

運用DEAP 2.1軟件，將正向化處理后的投入數據代入BCC模型，結果如表4所示。

（1）綜合效率分析

綜合效率可以衡量和評價高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源配置能力和相關資源的綜合利用水平，進而確定創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源的最低投資成本。綜合效率值=純技術效率值×規(guī)模效率值，其數值范圍為0至1，當綜合效率值為1，說明研究對象的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育投入產出率為最優(yōu)，達到DEA有效；反之，則說明創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源投入未得到預期的產出。由表4可知，F省43所高職院校2019年的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育整體投入產出效率為0.670，綜合效率水平不高且各校之間差異較大，絕大部分院校在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源利用和管理水平上表現欠佳。其中，DEA相對有效的有9所，占總樣本的20.93%，說明這9所學校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育投入與產出水平達到最優(yōu)，處于綜合效率前沿面。綜合效率值小于1的學校有34所，占總樣本的79.07%，表明這些高職院校為非DEA有效，并且綜合效率值越低說明其投入產出效率越低。綜合效率在[0.9，1）區(qū)間的高職院校有6所，這6所學校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率處于中等偏上水平，這類院校有望通過技術改進和管理優(yōu)化實現效率值的最大化。其余28所高職院校的綜合效率值大多小于0.75，表明這些學校的投入產出效率值不佳，其原因或是純技術效率值低或是規(guī)模效率值低，也可能是兩者共同影響的結果，內部管理部門需認真反思，抓住問題根源，采取積極有效的措施解決資源配置無效等問題[18]。

（2）純技術效率與規(guī)模效率分析

以上分析可知，34所高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率未達到DEA有效，究其原因，有可能是規(guī)模投入不足導致，也有可能是技術和管理水平低、資源配置不合理造成，故將F省高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的綜合效率分解為純技術效率和規(guī)模效率（見表4）。純技術效率反映決策單元的管理水平等技術因素帶來的效率變化，規(guī)模效率則反映了決策單元的規(guī)模是否合理，資源配置是否達到最優(yōu)[19]。純技術效率的取值范圍為0至1，值越高，表明高校能夠通過最小的投入實現創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源的最大產出，表示該高校具有較高的技術水平和管理水平。規(guī)模效率是分析決策單元規(guī)模因素對綜合效率影響的指標，可以判斷高校在現有的制度和管理水平下，其創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源投入規(guī)模是否達到最優(yōu)，是否處于投入既不浪費也無不足的狀態(tài)。規(guī)模效率不為1則表明規(guī)模報酬處在遞增或遞減的低效率狀態(tài)，需要擴大或縮小規(guī)模[20]。

由表4可知，純技術效率的均值為0.924，規(guī)模效率的均值為0.717，規(guī)模效率和綜合效率明顯偏低。為探究純技術效率和規(guī)模效率對綜合效率的影響，可以采用線性回歸模型的擬合優(yōu)度（R2系數）來判定自變量對因變量的影響，R2越接近1，說明擬合優(yōu)度越好，自變量對因變量的影響越大[21]。回歸分析結果得出，純技術效率與綜合效率的R2值為0.485，規(guī)模效率與綜合效率的R2值為0.964，說明規(guī)模效率是影響綜合效率的主導因素，即提高F省創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的綜合效率值關鍵在于提高其規(guī)模效率值。

規(guī)模效率的均值為0.717，說明F省高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育在資源配置和投入產出轉化率方面整體表現欠佳。其中，9所學校規(guī)模效率達到1，占總樣本的20.93%，說明這些學校規(guī)模配置合理，達到了最佳生產規(guī)模。8所學校規(guī)模效率值在[0.9，1）區(qū)間，這些學校在資源配置和投入產出方面稍加調整就能達到規(guī)模有效。10所學校的規(guī)模效率值均低于0.5，投入產出水平低，需加大力度提高資源管理水平，優(yōu)化資源配置，找到最佳規(guī)模產出點，提高投入產出效率。

（3）規(guī)模收益分析

從規(guī)模收益方面來看，7所高職院校處于規(guī)模報酬遞減階段，占總樣本16.28%，說明這些學校無需再加大人力、物力、財力等方面的投入，而是要注重充分利用現有的各類資源，從而實現DEA有效。27所高職院校處于規(guī)模報酬遞增階段，占比62.79%，再次驗證了F省高職院校整體上創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育規(guī)模較小，需要增加投入要素的數量以擴大其規(guī)模，有效調整資源配置，提高管理水平，更有效地提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育產出效率。

2. 非DEA有效學校的投影分析

根據DEA理論，可以通過松弛變量投影來分析決策單元DEA無效的原因和程度，借此找出改進方向。本研究計算了34所非DEA有效學校的投入產出指標的松弛變量，進一步分析其投入冗余和產出不足的情況，發(fā)現在這些非DEA有效的學校中，有16所學校同時存在投入冗余和產出不足的問題，限于篇幅，本文僅以其中8所學校的投入冗余和產出不足情況為例進行分析，如表5、表6所示。

從表5可以看出，學校DMU8、DMU13、DMU23、DMU39存在比較嚴重的投入冗余問題，各投入因子的冗余率都很高，其中，DMU23在因子F2上的冗余率最高，達到84.38%。其余學校在各投入因子上的冗余率有所不同，以DMU15為例，該校在F2因子上的投入冗余率較低，但在F1因子上的冗余率較高，說明該校應該重點減少人力資源方面的投入。又如DMU19，在F2因子上的投入冗余率較高，其余因子上的無效投入相對較少，說明該校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育經費沒有得到最有效的利用，可以適當減少財力投入，提高資金利用率。

接著分析34所學校在產出不足方面的問題，發(fā)現并非每所學校在各方面都存在產出不足的問題，如表6所給出的8所學校，學校DMU13只在學生職業(yè)技能競賽獲獎數方面存在產出不足的問題，其余學校只存在學生自主創(chuàng)業(yè)率方面產出不足的問題。表6所列學校中，學校DMU19在學生自主創(chuàng)業(yè)率方面的產出不足最為嚴重，不足率達到80.14%，但其學生職業(yè)技能競賽獲獎數方面不存在產出不足的問題，說明該校下一步要從支持和促進學生自主創(chuàng)業(yè)上下功夫，培養(yǎng)學生創(chuàng)新精神和實踐能力，有效提升學生的自主創(chuàng)業(yè)率，才能使創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的綜合效率得到較大的提高。

四、結論與建議

（一）結論

本文采用因子分析法對高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率評價指標進行降維，提高了運用DEA方法進行效率評價的有效性。對F省43所高職院校2019年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率進行DEA分析，得到如下結論。

第一，綜合效率均值為0.670，大部分高職院校在既定的資源投入下，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率水平整體不高，純技術效率和規(guī)模效率共同阻礙了其發(fā)展，且純技術效率值明顯高于規(guī)模效率值，純技術效率維持在較高水平，因此綜合效率不高更主要是由規(guī)模無效引起的。

第二，綜合效率和規(guī)模效率都有效的高職院校有9所，純技術效率有效的學校有22所，所以F省43所高職院校總體表現還是不太理想，無論是技術效率還是規(guī)模效率，都未達到最佳狀態(tài)。因此高職院校既要注重技術提升，又要兼顧規(guī)模擴張，在資源配置和內部管理等方面不斷改進和提升。

第三，結合規(guī)模報酬分析結果可知，DEA無效的大部分高職院校處于規(guī)模報酬遞增階段，表明這些學校的綜合效率雖然不佳但發(fā)展?jié)摿Υ螅梢酝ㄟ^擴大創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育規(guī)模，適當增加人力、物力和財力等方面的投入，以獲得更高比例的產出回報。

（二）建議

1. 強化頂層設計，完善組織體制機制

從F省普通高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育發(fā)展監(jiān)測報告統(tǒng)計的數據來看，仍有部分高職院校沒有設立專門的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育組織機構，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育工作主要依托教務處、學生處、招生辦、團委等職能部門跨部門協(xié)調組織，缺乏完善的組織領導和保障體系，各部門之間溝通協(xié)同不足，影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效果。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的實施需要一個成熟的組織機構和完善的體制機制，在制度的指引下，工作才能實現更大突破。建議設立專門的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育組織機構，如創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學院或創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育中心，并下設教學管理科、創(chuàng)業(yè)實踐科、校企合作科等若干部門，配備專職人員和資金，負責全校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育工作的推進，有效整合校內外資源，形成完善的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育管理格局。

2. 深化課程改革，創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式

課程是教育教學活動的載體，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育實施中，課程亦是一個核心問題。F省各高職院校開設的“雙創(chuàng)”教育課程數量差異明顯，數量最多的院校開設了324門，而數量最少的院校只開設了1門。深化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程改革是推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育深入發(fā)展的重要途徑。一是要加強課程建設，面向全體學生開設創(chuàng)業(yè)基礎、創(chuàng)新思維等方面的必修課和選修課，在專業(yè)課中開設學科前沿課、研討課等，形成通識教育、專業(yè)教育與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育有機融合的多層次創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育課程體系。二是要改革教學手段，推進研討式、啟發(fā)式、探究式教學，引入“翻轉課堂”、小班授課等方式，在課程中融入前沿技術、產業(yè)需求，提高教學的針對性。三是要強化實踐教學，以訓練項目、競賽、創(chuàng)業(yè)論壇、講座、社團、模擬實踐等“第二課堂”的形式，豐富校園創(chuàng)業(yè)活動形式，推進創(chuàng)業(yè)體驗學習，將創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育融入學生的課外生活。

3. 堅持專兼結合，打造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育師資隊伍

對學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)知識的培養(yǎng)，需要一支能為學生提供文理結合、多學科交叉教學的師資隊伍。一方面，選拔一批年齡與職稱分布合理、專業(yè)水平高、創(chuàng)新能力強的教師作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育專職教師，建立創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教師專業(yè)成長的可持續(xù)培養(yǎng)渠道，加強教師對創(chuàng)業(yè)相關知識的學習和培訓，鼓勵教師到企業(yè)生產一線掛職鍛煉，完善教師知識體系，提高教師的實踐教學能力；另一方面，聘請優(yōu)秀企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)校友、行業(yè)專家、青年創(chuàng)業(yè)先鋒、投資家等各行各業(yè)優(yōu)秀人才，擔任項目團隊導師、兼職教師，為學生提供“一對一”的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指導和服務。此外，還要建立有效的內部激勵機制和績效考核機制，將教師指導學生參與創(chuàng)業(yè)項目、參加創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽等納入教師評價考核體系，在職稱評聘、職務晉升中予以加分；將創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教師的專題講座次數、創(chuàng)業(yè)咨詢時間，折合成相應的工作量；對在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)相關領域發(fā)表論文或申報課題的教師，給予相應的獎勵。

4. 合理配置資源，兼顧投入和產出

從投入產出的松弛變量分析中發(fā)現，部分高職院校在人、物、財等方面存在大量的冗余，而學生自主創(chuàng)業(yè)產出嚴重不足，說明F省高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率整體水平不高，一個重要的原因是投入結構不夠合理。投入與產出是效益的兩個方面，缺一不可，一味地削減投入和成本，會造成創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育產出不足或質量低下；反之，則會造成創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源過度消耗和浪費。各級高校管理部門要重視資源的利用效率，對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育投入產出效率進行定期監(jiān)控和評估，找準創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源浪費或產出不足的癥結所在，以便在出現綜合效率低下的情況時，從規(guī)模、管理層面上進行自我調控，確定投入產出的適度規(guī)模。尤其是同時存在投入冗余和產出不足的職業(yè)院校，需要通過優(yōu)化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育資源配置，保證資源的有效利用，才有可能實現創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率的有效提升。

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Research on the Efficiency Evaluation of Innovation and Entrepreneurship Education in Higher Vocational Colleges Based on Factor Analysis and Data Envelopment Analysis

——Taking Province F as an Example

LIN Meimei

（Teaching Diagnosis and Quality Assurance Center， Liming Vocational University，

Quanzhou 362000， China）

Ａｂｓｔｒａｃｔ： Through the application of factor analysis method to reduce the dimension of input indicators， construct a data envelopment analysis model to evaluate the efficiency of innovation and entrepreneurship education in higher vocational colleges， and makes an empirical analysis on innovation and entrepreneurship education of 43 higher vocational colleges in Province F in 2019. The results show that most of the higher vocational colleges are in the invalid state of DEA， the comprehensive efficiency is generally not high，and the disparities among different schools are great，which is mainly due to the low scale efficiency， the deficiency in output is mainly concentrated on the rate of students independent entrepreneurship， and more than half of the schools need to increase the input of innovation and entrepreneurship education resources.

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： innovation and entrepreneurship education； efficiency evaluation； factor analysis； data envelopment analysis

（責任編輯：程勇）