基于dea的高校创业教育效率评价

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1、基于DEA的高校创业教育效率评价摘要：高校创业教育是创业型人才培养的基础和前提，其在大众创业、万众创新“双创”战略下的重要性日益凸显。基于DEA模型，通过对24所“211工程”高校分析创业教育效率可以看出，高校创业教育的投入有待加强、产出亟待提高；高校创业教育总体效率较高，但仍有较大的提升空间；不同类型和区域的高校在创业教育效率上差异较大。因此，要提升高校创业教育效率，应加大创业教育的资源投入、注重创业教育的引导帮扶、加强创业教育的评价激励。关键词：高校；创业教育；效率；数据包络分析中图分类号：G647文献标识码：A文章编号:1673559502010306当前，全球经济秩序正处于新的

2、转型期，经济社会发展与高等教育己成为有机的共生系统，经济的深入发展己不能仅靠物质资源的供给，需要提高单位资源的生产效率，这就离不开创业型人才资源的培育。放眼美国，在校大学生的创业率高达20%，而麦可思研宄院《2015年中国大学毕业生就业报告》显示，中国2014届大学生毕业半年后的自主创业率仅29%[1]，两者可谓天壤之别，中国亟待加强高校创业教育。2014年以来，中国每年毕业生都超过700万，这既为经济和社会发展输送了大量人才，又形成了日益严峻的就业压力，大学生就业已成为社会的热点问题，必须直面而不能忽视。中国政府己将大学生创业作为促进就业的一条重要渠道，正在呼吁大众创业、万众创新，但

3、毕业生直接或间接投入创业大军的十分有限。如果将各高校创业教育作为一个决策单元，不同的教育资源投入形成了不同的产出，那么，这种投入和产出之间关系如何？这一课题有待探索。回顾己有研宄，Zhang等学者认为创业型人才的良好配置成就了中国的经济奇迹［2］;Veronica等表示创业教育是促成大今W生创业的重要因素［3］。Fulgence、Schultz等学者研宄得出，影响高校创业教育绩效的因素很多，包括效能、效率及满意度等［45］。用数据包络分析方法衡量效率是研宄热点。Rousseau、吴和成、Sohn等采用DEA模型评价科技投入产出效率［68］。孟浩、张晓秋等采用DEA方法测算教育部直属高校

4、人才培养效率等［910］。张晓秋、丁刚等则以DEA评价创新型人才生产效率［1112］。可见，采用DEA方法研宄高校的科技效率、人才培养效率是重要的研宄领域，然而目前针对高校创业教育投入产出效率方面的研宄成果尚不多见。本研宄采用DEA方法研宄中国高校创业教育效率，力图为提高高校创业教育效率提供一定的借鉴。中国石油大学学报2017年4月第33卷第2期刘有升，等：基于DEA的高校创业教育效率评价一、研究方法DEA方法最早由运筹学家Chames等于1978年提出［13］,它是一种非参数分析方法，用于判断具有多输入多输出指标的同类决策单元间的相对有效性。它运用数学规划把DMU投影到DEA前沿面，

5、在保持决策单元输出或输入不变的情况下，通过比较DMU偏离DEA前沿面的程度来衡量一组同类决策单元的相对有效性。DEA将投入尽可能少、产出尽可能大的决策单元构造出一条效率前沿，以此判断决策单元是否有效率。绩效评估模型如下：二、变量选择、样本选择与数据处理变量选择高校是一种多投入多产出的组织。［14］高等教育资源是投入高等教育活动的一切人力、物力和财力的总和，［15］高校的投入、产出大体可概括为人力、资金、实物等三方面。高校创业教育要培养的人才，广义上指具有崇高社会责任感和良好职业操守，具备突出的创新意识、创业意愿、创业能力，较强的团队精神、诚信意识和实践能力的大学生［16］;狭义上仅指从

6、事自主创业的大学生，这也是本研究探讨的范畴。借鉴成果［14］和［15］，本文将高校创业教育的投入、产出均用人、财、物三个维度来衡量。在文献整理的基础上，建立起包含5个投入变量、3个产出变量的高校创业教育投入一产出模型。样本选择与数据处理中国高校共2845所，其中“211工程”大学为112所，其数量不到全国高校的4%，从整体上可代表高校建设的最高水平。鉴于指标评价体系设计的整体科学性、简明可操作性和决策单元可比性，兼顾数据资料的可得性和权威性，根据各高校官网发布的《2014年毕业生就业质量年度报告》、科技部公布的国家大学科技园和国家技术转移示范机构情况、中国校友会网发布的《2015中国大

7、学校友捐赠排行榜》[27],本研究从这些高校中共选择24所为研究样本。运用EVIEWS软件分析样本数据后发现：各投入变量与产出变量间有较高的正相关性，各投入变量及产出变量内的变量间相关性很低，因此选择这些样本高校和变量是合理的。这也符合DEA的运算经验法则。各变量的描述性统计如表2所示。高校创业教育效率综合评价从表3可知，样本高校创业教育效率总体较高，但仍有很大的提升空间。高校创业教育效率平均TE为0763,PTE为0851,SE为0895。D