基于DEA方法的医药相关类高职院校教育效率,本论文为您写高职院校毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
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摘 要 基于DEA方法中的CCR、BCC模型对我国58所医药相关类高职院校教育人才培养发展效率进行实证研究,结果表明：医药相关类职业院校总体效率较低,一半院校存在投入过多产出不足態势,48所高职院校规模效率值、总体效率值均小于1,其中,有12所高职院校处于规模报酬递增状态,35所院校处于规模报酬递减状态.为保证院校整体办学效益的提高,有待建立以人才培养质量提升为导向的考核绩效机制和资源合理配置途径,进一步深化校企合作以充分开发社会有效资源.
关键词 DEA；医药类；高职院校；教育发展效率
中图分类号 G718.5 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2018）11-0024-04
2013年《国务院关于促进健康服务业发展的若干意见》、2015年《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015-2020年）》等相关文件的颁布,对医学相关高职人才提出了新的需求.本文从投入-产出角度,基于数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型,以医药相关类高职院校为例,对我国高职教育质量监测与评价进行研究,为进一步合理配置高职教育资源和促进医药相关类高职院校发展提供科学建议.
一、研究对象的选取与基本情况
(一)研究对象
本文选取中国高职高专教育网2015年高等职业教育质量年报中医药相关类高职院校作为研究对象,剔除2015年没有毕业生的院校及部分数据不全的院校,共选取58所,包括（中）医学高等专科学校23所、医学专科学校1所、（中）医药高等专科学校10所、卫生职业学院8所、卫生职业技术学院5所、药品食品职业学院2所、食品药品职业技术学院1所、食品药品职业学院1所、药科职业学院1所、护理职业学院5所、护理高等专科学校1所.
(二)58所医药相关类高职院校基本情况
为了统一口径,同时也为了使数据具有可比性,借鉴相关研究者的做法[1],本文围绕专业人才培养质量重新筛选了医药相关类高职院校的投入和产出指标.选取生师比（x1）、企业教师专业课课时占比（x2）、生均教学科研仪器设备值（x3）作为医药相关类高职院校发展的投入指标,它们代表了人、财、物的各种要素投入.其中,企业教师专业课课时占比能更真实地反映出高职院校校企合作、教师参与教学的情况,生均教学科研仪器设备值不但反映出学校固定资金的投入,也反映出高职院校对实践能力培养的关注.选取就业率（y1）、招生人数（y2）、母校满意度（y3）、雇主满意度（y4）作为医药相关类高职院校发展效率的产出指标,它们从社会影响、学生满意度、用人单位满意度不同角度描述了人才培养的成果,基本情况见表1.
表1 58所医药相关类高职院校发展效率投入与产出指标基本情况
指标就业率（%）招生人数（人）母校满意度（%）雇主满意度（%）生师比（%）企业教师专业课课时占比（%）生均教学科研仪器设备值（元）
最大值99.431223710010084.59627290.84
最小值78.2295083.259.237.84.67122.353
平均值92.652753.6795.24 93.64 17.8029.398201.47
中位数94.53250995.8495.615.37207152.67
二、数据分析方法与结果
(一)DEA方法和模型
DEA方法通过建立一个线性规划模型,对各个决策单元（Decision Making Unit,DMU）做出相应的评价,可对同一系统内的各个决策单元的有效性进行评价,其可根据系统输入和输出的指标,建立相应的评价模型,从而得到每个评价单元的效率评价值.DEA法中用于衡量相对效率的方法有很多种,最基本的模型有CCR模型和BCC模型,这两种模型一般用于对同一时期生产前沿面下生产要素配置效率进行分析[2].
CCR模型[3]主要用于评价决策单元的技术有效性和规模有效性,判断“技术有效”和“规模有效”是否同时发生,即总体效率（Overall Efficiency,OE）,其利用决策单元的输入输出数据,直接建立DEA模型,结合线性规划的对偶理论和非阿基米德无穷小的原理,计算判别决策单元的DEA有效性.该模型测定的技术效率是在规模报酬不变假设下的相对效率,但是在实际情况中,并非每一个DMU都能够在固定规模报酬下生产,也可能是处于规模报酬递增或递减的状态,DMU的无效率除了可能来自于本身的投入、产出配置不合理外,也可能是由于自身规模不当造成的.BCC模型剔除掉了规模报酬不变这一限制条件,并且将总体效率分解为纯技术效率（Pure Technical Efficiency,PTE）和规模效率（Scales Efficiency,SE）,主要用于研究现有决策单元的单纯技术效率,指的是在既定的条件下,现有的资源投入所能获得的最大产出的能力.
本研究的目的是探索在不改变各投入要素的条件下,如何使医药相关类高等职业院校人才培养产出最大化,选取以产出为导向的CCR模型,此模型是同时针对规模有效性与技术有效性而言的“总体”有效性；但CCR模型无法说明是技术无效率还是规模无效率造成整体的无效,因此需要利用BCC模型将技术效率进一步分解为纯技术效率与规模效率变化.
(二)数据分析结果
运用数据包络软件Maxdea 6.6,使用CCR模型和BCC模型对数据进行效率分析.
1.总体效率得分
总体效率反映了在财政投入既定的条件下,高职院校获得最大产出的能力,其最大值为1,即DEA有效,得分越低,效率越低.从表2中可以看到,医药相关类职业院校的平均效率得分为0.789,总体效率较低.总体效率达到最大值1的院校有11所,仅占18.97%.在非DEA有效的47所院校中,效率得分在0.60分以上的有43所院校,占机构总数的74.14%.总体效率最低的得分仅为0.247,说明与有效率的单元相比,仅达到了24.7%的效率水平.
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