長株潭地區高職院校旅游管理專業辦學效率研究

尚曉麗+龍凌

摘 要：文章以長株潭地區開設旅游管理專業的30所高職院校為研究對象，運用層次分析法和DEA數據包絡分析，對各高職院校旅游管理專業辦學效率進行了探討分析。研究表明，長株潭地區高職院校旅游管理專業辦學有效率為53.33%，辦學效率相對無效院校表現為兩種形式，純技術無效和規模效率無效。其中，12所純技術無效院校的主要原因在于管理體制不當、教師知識技能的缺乏等；12所規模效率無效院校主要由經費不足、師資力量薄弱等造成。

關鍵詞：高職院校；旅游管理；數據包絡分析（DEA）；專業辦學效率

作者簡介：尚曉麗（1982-），女，遼寧大連人，中南林業科技大學旅游學院碩士研究生，湖南工業職業技術學院講師，研究方向為高職旅游教育；龍凌（1964-），男，湖南益陽人，湖南工業職業技術學院副教授，研究方向為高職旅游教育。

中圖分類號：G717 文獻標識碼：A 文章編號：1001-7518（2016）26-0080-06

自1980年我國第一所非師范類高職院校創辦至今，高職教育辦學規模不斷擴大，辦學質量不斷提升。截至2015年底，全國共有高職?？圃盒?372所，在校生逾千萬，為國民經濟建設和社會發展做出了積極貢獻。加快發展高職教育已成為黨中央、國務院作出的重大戰略決策。2014年，財政部、教育部出臺《關于建立和完善以改革和績效為導向的生均撥款制度加快發展現代高等職業教育的意見》，明確規定2017年各地高職院校年生均財政撥款水平應當不低于1200元，在此背景下，2014年中央財政共下撥高等職業教育獎補資金約64億元。面對中央財政改革新政和獎補資金，各地如何落實、管理、使用，更好發揮央財資金績效，值得關注。

湖南作為教育大省之一，教育資源豐富，教育投入力度大。截止2015年底，全省共有高等院校124所，其中本科院校51所，高職73所，高職教育與本科教育已成分庭抗禮之勢。全省高職生均撥款標準也由2007年的2500元，提升至2012年的3400元，遠超國家要求的至2017年不低于1200元/生的標準。資金的大量投入，帶來了日益突出的的管理、使用、效率等系列問題，但目前學術界針對省級層次高職院校辦學效率的相關研究主要集中在東部沿海地區，如李作麗以東部某省10所規模相當院校為對象，從師資、固定資產、教學經費三個投入角度，對畢業生數量和科研立項兩個產出角度進行效率核算，并指出科研產出不足是影響高職院校辦學效率的主要因素[1]。陳云、黃煥宗分別運用DEA、SE-DEA法和因子分析法對福建省高職院校辦學效率進行核算，并通過橫向、縱向和敏感度分析指出專職教師高級職稱比和年度省級以上項目立項數較低是導致高職院校辦學效率低的重要原因[2][3]?，F有研究均以學院或地區為對象，沒有文獻研究某一專業辦學效率，導致同一學校，差異性較強的專業不能進行針對性的改進，而正值湖南省委、省政府在《關于發展現代職業教育的決定》和《湖南省現代職業教育體系建設規劃（2014-2020）》中提出“實施卓越職業院校建設計劃”，要求長株潭地區高職院校以“旅游管理”專業為突破口，全面提升辦學水平和人才培養質量，增強核心競爭力，帶動全省高職院校從“對接產業、服務產業”向“提升產業、引領產業”轉型之際，因此，本文以長株潭地區開設旅游管理專業的30所高職院校為例，綜合運用層次分析法（AHP）和數據包絡分析（DEA），對其旅游管理專業辦學效率進行研究，為研究全省高職院校辦學效率奠定基礎。

一、方法與模型

（一）數據包絡分析

數據包絡分析（DEA）是一種旨在解決多投入產出過程中評價資源配置效率問題的運籌方法。通過CCR模型和BCC模型的運算能有效的考慮多種投入要素和多種產出要素的效率。相對單一的經營比例和利潤指標而言，其避免計算每項投入標準成本，可將多種投入和產出核算為效率比例的分子和分母，進行無量綱化處理，計算結果可信度更高。

CCR模型是DEA中最為常用的模型，其前提是假設規模報酬不變。即在假設現有院校投入不變的情況下，研究其效率是否有效，并從產出不足的角度，引入松弛變量加以優化。假設有N個決策單元（N=1，2，3…N），決策單元用DMU表示（文中N個DMU表示2015年長沙市10所高職院校旅游管理教研室），每個決策單元N都對應一個輸入和輸出向量組合（Xn，Yn），在基于錐性、凸性、無效性和最小性公理假設下，有多個Jn投入和產出滿足CCR模型，即效率有效，CCR模型如下所示：

（二）層次分析法

層次分析法是一種定性與定量分析相結合的多目標決策分析方法。其將與決策有關的元素分解成目標層、準則層和方案層，吸收行為科學的特點，將決策者的經驗判斷給予量化，能對結構復雜而且缺乏必要數據的指標進行計算。該方法的基本思想是將決策要素按照從屬關系形成層次結構，用一定標準對專家的主觀判斷進行客觀量化，構造判斷矩陣，并以此計算權重系數，具體步驟如下：

1.構造判斷矩陣。判斷矩陣表示同一層次因素之間相對重要性的比較，本文采用1-9標度法[4]，將其量化，如表1所示。

2.計算指標權重。計算判斷矩陣的最大特征值及其對應的特征向量有多種方法，本文采用方根法。具體計算步驟如下：

（1）計算判斷矩陣每一行元素的乘積M：

3.矩陣的一致性檢驗?？紤]到調查對象的復雜性和多樣性，為保證調查結果的可靠性，文章選用CI和RI兩個指標對判斷矩陣進行一致性檢驗，具體過程如下：

二、實證分析

（一）確定DEA輸入/輸出指標

1.篩選指標。文章研究湖南省長沙市開辦旅游管理專業高職院校辦學效率，基于AHP法并結合前人研究構建輸入和產出視角下的指標體系，其中一級指標2個，分別是投入要素（A1）和產出要素（A2），針對A1的二級指標3個（B1-3），針對A2的二級指標3個（B4-6），針對B1的三級指標6個（C1-6），針對B2的三級指標6個（C7-12），針對B3的三級指標4個（C13-16），針對B4的三級指標5個（C17-21），針對B5的三級指標4個（C22-25），針對B6的三級指標3個（C26-28），具體如表3所示：

將各級指標公式代入表3，獲得各指標最終權重值，具體如表4所示，各指標后括號內為該指標最終權重。

3.基于權重確定DEA輸入/輸出指標。根據DEA指標選取精簡性的原則，評價指標應在滿足目的性的前提下盡量精簡，有學者認為指標數量m與決策單元數目n保持2m≤n≤3m，是最恰當比例[5]。文章研究對象為長沙市開設旅游管理專業的30所高職院校，因此各選取輸入指標8個，輸出指標7個，共計15個，按照權重值大小排列，具體輸入和輸出指標如表5所示，選取的輸入和輸出指標累計權重均超過0.8，能較客觀的反映整體情況。

（二）DEA輸入/輸出指標數據處理

1.數據量化處理。針對上文提出的輸入和輸出指標進行數據處理，其中雙師型教師比例等12個指標能直接查詢并錄入DEA模型，畢業生社會滿意率（C21）可通過走訪和問卷調查得知，但教學成果獲獎情況（C22）和科研立項情況（C25）均包含國家級、省部級、市局級和校級等多個層次，不能一概而論，因此分別運用AHP法，計算各層次指標權重，方法如上所述，不在贅述，最終指標權重如下所示：

C22W=（國家級，省部級，市局級，院校級）T=（0.499，0.283，0.171，0.097）

C25W=（國家級，省部級，市局級，院校級）T=（0.513，0.291，0.154，0.042）

將各級教學成果獲獎數（C22）和科研立項數（C25）乘以相應權重，得出最終數據，錄入DEA模型，進行效率核算。

2.數據有效性檢驗。進行DEA分析時，需要投入指標內部和產出指標內部必須具有“同向性”特征，因此文章采用Pearson相關性分析對錄入數據進行分析。具體如表6和表7所示：

由表6和表7可知，投入指標內部和產出指標內部的用Pearson相關性驗證值均為正數，符合“同向性”要求，可以進行DEA分析。

（三）結果與分析

1.綜合效率（TE）分析。通過表8可知，目前長株潭30所開設旅游管理專業的高職院校中，旅游管理專業辦學效率相對有效的有16所，占總數的53.33%，其他14所高職院校旅游管理專業辦學效率相對無效。長株潭地區高職院校旅游管理專業整體辦學效率較高，均值為0.922，達到該均值的院校有17所，剩下13所未達到平均辦學效率，其中序號為5的院校旅游管理專業辦學效率最低，為0.692。

2.純技術效率（PTE）分析。研究的30所高職院校中，有18所高職院校的旅游管理專業辦學的純技術效率相對有效，其余12所相對無效，相對有效率60%。整體而言，長株潭地區高職院校中旅游管理專業辦學的純技術效率較高，均值為0.953，達到該均值的院校18所，剩下12所未達到均值，該類院校需從學習先進的管理手段、知識、技能等技術層面進行完善，以期達到純技術效率相對有效。

3.規模效率（SE）分析。研究的30所高職院校中，有18所高職院校旅游管理專業辦學的規模效率相對有效，其余12所相對無效，相對有效率60%。整體而言，長株潭地區高職院校中旅游管理專業辦學的規模效率較高，均值為0.967，達到該均值的的院校18所，剩下12所未達到均值，該類院校需從經費、師資、固定資產投入等辦學規模方面進行調整，以期達到規模效率相對有效。

結合規模報酬（RTS）結果，發現規模效率無效的12所院校中，處于規模報酬遞增（irs）的院校7所，編號分別為9、13、17、21、25、28、29，增大該類院校旅游管理專業辦學規模帶來的收益率將高于現有收益率，從而提高綜合效率，因此針對該類院校需從合理增大資源投入的角度進行調整；處于規模報酬遞減（drs）的院校5所，編號分別為5、7、15、24、26，該類院校旅游管理專業辦學資源已有冗余，增大該類院校旅游管理專業辦學規模帶來的收益率低于現有收益率，將導致綜合效率更低，因此針對該類院校需從合理降低資源投入的角度進行調整。

三、結論與建議

本文以長株潭地區開辦旅游管理專業的30所高職院校為研究對象，綜合運用層次分析法（AHP）和數據包絡分析（DEA）對旅游管理專業的辦學效率進行了研究。研究表明：長株潭地區開設旅游管理專業的30所高職院校中，旅游管理專業達到DEA綜合效率有效的院校16所，有效率53.33%。DEA綜合效率無效的14所院校中12所純技術效率無效，即管理手段、知識、技能等已不能滿足辦學發展；12所院校規模效率無效，即需從經費、師資、固定資產投入等進行調整。12所規模效率無效的院校中，處于規模報酬遞增的院校7所，即增加規模帶來收益率將高于現有收益率，需從增加規模角度進行調整；5所院校處于規模報酬遞減階段，即現有規模冗余，增加規模帶來收益率將低于現有收益率，需從減少規模角度進行調整。

基于上述分析，提出以下建議：

第一，加強教師專業技能學習。研究對象中，純技術效率無效的院校12所，占總數的40%。通過對相關院校走訪調查，發現純技術效率無效的原因主要是部分年輕老師教育經驗不足和教育技巧生疏，以及部分老教師教對先進教學設施設備掌握的欠缺，因此加強教師專業技能學習，新老教師互相學習，發揚“老帶新，新教老”活動，有利于提升專業的純技術效率，進而提升綜合效率；

第二，加強部分院校資金投入。研究對象中，規模效率無效的院校12所，其中位于規模報酬遞增階段的院校7所，占總數的23.33%。通過走訪調查，這類院校主要是資金和固定資產投入不足，導致規模效率無效，因此需加強資金投入，從而提升綜合效率；

第三，優化學院內部人員結構。研究對象中，規模效率無效的院校12所，其中位于規模報酬遞減階段的院校5所，占總數的16.67。通過走訪調查，這類院校主要是由于教職工人數過多導致規模效率無效，因此需優化人員結構，從而提升綜合效率。

參考文獻：

[1]李作麗，孫芹，楊新軍.基于DEA方法的高職院校辦學效益評價研究[J].英才高職論壇，2006（4）：59-60，24.

[2]陳云，黃煥宗.基于DEA方法的高職院校效率評價研究——以福建省示范性高職院校為樣本[J].宿州學院學報，2011（11）：76-80.

[3]黃煥宗.SE-DEA模型在示范性高職院校效率評價中的應用——以福建省為例[J].安慶師范學院學報（自然科學版），2013（3）：120-123.

[4]徐玖平，吳巍.多屬性決策的理論與方法[M].北京：清華大學出版社，2006.

[5]葉世綺，顏彩萍，莫劍芳.確定DEA指標體系的B-D方法[J].暨南大學學報（自然科學版），2004（3）：249-255.

責任編輯 秦紅梅