“双高”院校社会服务效率评价研究*——基于DEA模型的测算

李存园

（中山火炬职业技术学院，广东 中山 528436）

高校社会服务能力有广义和狭义之分。广义的高校社会服务能力指高校作为一种教育、学术组织、直接或间接为社会作出的多方面贡献。[1]狭义的高校社会服务能力指高校利用教学资源迅速转化为社会生产力（社会实践），直接服务社会发展的活动。[2]与普通高等学校相比，高职院校社会服务具有自身类型特色，既要体现服务区域经济发展能力，又要获得区域行业企业的社会认可。2019年1月，国务院印发《国家职业教育改革实施方案》，提出“高等职业学校要培养服务区域发展的高素质技术技能人才，重点服务企业特别是中小微企业技术研发和产品升级，加强社区教育和终身学习服务。”[3]同年3月，教育部、财政部发布《关于实施中国特色高水平高职学校和专业建设计划的意见》（以下简称“双高计划”），提出“一加强、四打造、五提升”建设内容，其中社会服务是重要建设任务之一。[4]同年12月，教育部、财政部公布了“双高计划”第一轮建设单位名单，共56所高职院校入选高水平学校建设。[5]这56所院校是我国高职教育的代表，均具备引领改革和支撑发展的社会服务能力。2022年4月，教育部办公厅、财政部办公厅发布《关于开展中国特色高水平高职学校和专业建设计划中期绩效评价工作的通知》，将“服务区域发展的贡献度，社会服务尤其是技术服务的成效”作为绩效评价重点。[6]这一系列政策文件表明，社会服务能力已经成为衡量高职院校办学能力和水平的重要指标，成为高职教育高质量发展的重要内容。在资金支持方面，中央财政每年引导资金20多亿元用于“双高计划”建设，倡导相关部门和行业企业以共建、共培的方式积极参与项目建设。在此背景下，对高投入、高消耗的“双高”院校社会服务能力进行评价具有理论和现实双重意义。

目前，学术界关于高职院校社会服务能力的研究主要分为两类：一是定性研究。主要围绕高职院校社会服务能力的内涵演进、功能表现、实践逻辑等进行研究。黄玲青和苏江对新时代高职院校社会服务能力的内涵进行了阐释，并指出社会培训、技术服务、咨政咨询、文化建设和公益服务等是高职院校社会服务能力的功能表现。[7]梁祖强提出高职院校社会服务职能定位的关键是打造学校特色，应坚持社会服务、教学育人和科学研究“三位一体”的基本原则。[8]二是定量研究。主要运用熵权TOPSIS 法、主成分分析法、DEA 模型、交叉DEA效率模型等对高职院校社会服务能力进行绩效评价。吴一鸣和赵飒飒采用主成分分析法建构了高职院校社会服务绩效指数测算模型。[9]吕坤和蓝海等运用数据包络分析法，从科学研究和社会服务双维视角对中国46 所典型高职院校的研究与发展活动进行了效率评价。[10]

在既往研究中，基于DEA 模型的高职院校社会服务能力评价，主要集中在对样本院校整体效率以及对非DEA 有效样本进行投影分析等，鲜少对DEA 有效的样本院校进行评价，并对其社会服务能力进行评价。事实上，对DEA 有效的样本院校进行分析评价，对明确院校社会服务能力和提升其资源利用效率具有现实意义。基于此，本研究在借鉴已有研究成果的基础上，以51 所“双高”院校为样本，以2022年高职院校质量年报为数据来源，应用DEA 及SE-DEA 模型对“双高”院校社会服务能力进行评价，旨在为高职院校高质量发展提供参考。

（一）研究目标与假设

本研究的目标在于分析“双高”院校在多重投入的情况下产出效率的高低。具体来说，一是调查分析“双高”院校社会服务效率的整体水平，不同类别“双高”院校社会服务效率的现状；
二是重点分析“双高”院校社会服务投入冗余和产出不足的情况。为深入分析以上问题，本研究提出两个研究假设：

假设1：51 所“双高”院校社会服务效率较好，都呈现出DEA有效的特征。

假设2：51 所“双高”院校社会服务均不存在投入冗余和产出不足问题。

（二）研究方法与模型

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA），采用数学规划模型进行非参数分析，评价具有多个指标在投入、产出的决策单元（Decision Making Unit，DMU）的相对有效性。DEA 模型能够处理多投入多产出条件下的效率度量，目前被广泛运用于高职院校办学、科研、财政收支等绩效评价，且评价效果相对较好。[11]此外，DEA模型要求决策单元具有相同的目标、性质以及外部环境。由于在办学目标、定位等具有同质性，“双高”院校社会服务效率的分析要素也具有同质性，适合采用DEA 模型进行分析。

DEA 模型效率评估的常用模型有CCR（由A·Charnes，W·W·Cooper 和E·Rhodes 提出首次提出而命名）、BCC（由R·D·Banker，A·Charnes和W·W·Cooper 改进原有模型而提出）等，但是CCR、BCC 模型的有效决策单元的效率值均为1，仅能对决策单元做“有效”与“无效”二维区分。为弥补这一缺陷，Andersen 等人提出DEA 改进模型，即超效率模型（Super Efficiency Data Envelopment Analysis，SE-DEA），[12]能够在所有决策单元之间进行效率高低的比较。因此，本研究拟先采用DEA 模型对“双高”院校社会服务能力进行评价，然后采用SE-DEA 模型对DEA 有效的院校社会服务能力进行进一步评估和比较，即本研究将“双高”院校的社会服务投入产出情况作为决策单元（DMU1～DMUn），对其社会服务能力进行评估，并对得到的DEA 有效决策单元进行排序和比较分析。计算第k个决策单元超效率值的线性模型为：

（三）评估体系建构

DEA 模型旨在测算投入—产出两个系统的相对效率。只有决策单元的个数大于等于投入和产出指标个数之和的2 倍，才能保证测算结果的科学性。一般来说，高职院校社会服务能力建设投入指标包括人力、物力、财力三个方面；
产出指标包括区域人才供给、技术服务和社会培训三个方面。在遵循实用性、可获得性、鉴别力的指标筛选原则下，整合国内常用的测评指标体系，主要有国家骨干高职院校“项目建设情况进展表”中代表社会服务能力的投入与产出指标和“高等职业教育质量年报”中的资源表和服务贡献表的主要指标等，构建了“双高”院校社会服务效率指标体系（见表1）。

表1 “双高”院校社会服务效率指标体系

（四）样本选取与数据来源

本研究选取“双高计划”第一轮建设单位名单中的56 所高水平院校作为研究对象，数据来源于中国高职高专网“高等职业教育质量年报”，剔除资源表和服务贡献表中未出现的3所院校以及技术交易到款额为0 的2 所院校，最终保留51 所院校，占样本总量的91.07%。

将51 所“双高”院校中相关指标值代入模型，计算出结果（见表2）。将效率值用θ表示，θ=1 表明效率有效，0.8≤θ＜1 属于效率较高，0.5≤θ＜0.8 属于效率中等，θ＜0.5 属于效率较低。[13]根据综合效率、纯技术效率、规模效益测算结果，本研究又将“双高”院校社会服务效率值划分为4个等级：θ=1 定为A 级，效率为有效；
0.8≤θ＜1 的定为B 级，效率为较高水平；
0.5≤θ＜0.8 定为C 级，效率为中等水平；
θ＜0.5 为D级，效率为较低水平。51 所“双高”院校综合效率、纯技术效率、规模效率测算结果区间及等级情况如下（见表3）。

（一）综合效率分析

在DEA 模型中，综合效率表示一定的投入下产出最大，是纯技术效率和规模效率的乘积。在多投多产的情况下，以生产前沿面为标准来判断投入产出的效率是否有效，综合效率值为1的被认为处于生产前沿面，即DEA 有效。由表2 可知，“双高”院校社会服务平均综合效率为0.629，处于中等水平。由表3可知，51所“双高”院校中，综合效率有效，即θ=1 的院校有7 所，属于A 等级，占比为13.73%；
综合效率值在0.8≤θ＜1之间的有6所，属于B 等级，效率处于较高水平，占比为11.76%；
综合效率值在0.5≤θ＜0.8之间的有21所，属于C等级，效率处于中等水平，占比为41.18%；
综合效率值θ＜0.5的有17所，属于D等级，效率处于较低水平，占比为33.33%，这些表明“双高”院校社会服务总体效率离生产前沿面差距较大，整体效率处于中等水平，在“双高计划”持续推进下，其社会服务能力仍有较大提升空间。

（二）纯技术效率分析

纯技术效率反映的是决策单元的管理水平，在规模报酬可变生产前沿面上的实际产出与最佳产出的比例。由表2可知，51所“双高”院校社会服务能力纯技术效率平均值为0.831，有较好的效率表现，由表3可知，13所院校社会服务能力的纯技术效率值θ=1，投入和产出达到最佳比例，属于A等级，占比25.49%；
17 所院校纯技术效率值在0.8≤θ＜1 之间，属于B 等级，效率处于较高水平，占比为33.33%；
21 所院校纯技术效率值在0.5≤θ＜0.8 之间，属于C 等级，效率处于中等水平，占比为41.18%，这些表明大部分“双高”院校社会服务能力纯技术效率处于中等以上水平，资源管理规范，但仍有一些院校纯技术效率偏低，管理水平有待进一步提高。

表2 51所“双高”院校社会服务效率评价结果

表3 51所“双高”院校社会服务效率得分等级及占比情况

（三）规模效率分析

一是规模效率。规模效率是指在制度和管理水平一定的条件下，现有规模与最优规模之间的差异，表示样本院校社会服务能力方面的规模是否合理。[14]由表2可知，51所“双高”院校规模效率平均值为0.751，处于中等水平，需要调整规模来实现效率有效。由表3可知，“双高”院校社会服务规模效率呈现出中间大，两头小的特点。51所“双高”院校中，规模效率值θ=1 的有7 所，属于A 等级，处于最优水平，占比13.73%；
规模效率值在0.8≤θ＜1之间的有16 所，属于B 等级，处于较高水平，占比31.37%；
规模效率值在0.5≤θ＜0.8之间的有20 所，属于C 等级，处于中等水平，占比为39.22%；
规模效率值θ＜0.5的有8所，属于D等级，处于较低水平，占比为15.69%。可见，大部分“双高”院校亟须调整投入或产出结构以实现规模效率有效。

二是规模报酬。规模报酬指样本院校的规模收益的状态，分为irs、-、drs 三种。当规模报酬为不变时，表示规模收益处于最佳状态，为规模效益有效。当规模效益为递增时，投入的增加将带来产出量和产出速度的同时增加；
当规模报酬为递减时，投入增加将带来产出量的增加，但会造成产出速度递减。由表2 可知，51 所“双高”院校中，7所处于规模报酬不变状态，达到规模效率有效；
41所处于规模报酬递增状态，占比为80.39%，这些院校需要适当增加社会服务资源投入，才能实现最大产出效果；
3所处于规模效益递减状态，这些院校必须适当缩减投入或提高产出才能实现DEA有效。

（四）投影分析

根据DEA 模型理论，可以通过松弛变量的投影分析样本院校非DEA 有效的原因和程度，从而指出样本院校达到DEA 有效的改善方向。如果样本纯技术效率为1，而规模效率小于1，说明样本只需缩小或扩大规模，无须减少投入和增加产出。因此，只有当纯技术效率无效时，才适用DEA 模型的投影分析。51 所“双高”院校中，纯技术效率无效的有38所，占比为74.51%，经过投影分析，其投入冗余和产出不足情况如下（见表4）。

表4 非DEA有效“双高”院校社会服务投影分析结果

1.在投入方面

38 所院校均存在不同程度的投入冗余问题。其中专任教师总数（X1）整体投入较为合理，仅金华职业技术学院、日照职业技术学院、淄博职业学院存在一定的冗余，其他院校均不存在投入冗余情况。生均教学科研仪器设备值（X2）和生均财政拨款水平（X3）投入冗余问题较为突出，平均冗余值达分别达7,422.58 元和5,318.56 元，表明部分“双高”院校在物力投入、经费投入方面资源利用率较低。

（1）在生均教学科研仪器设备值（X2）指标上，38 所院校中24 所存在不同程度的投入冗余问题，占比为63.16%，其中以北京、广东、浙江地区“双高”院校为代表，如北京工业职业技术学院、北京电子科技职业技术学院、北京财贸职业技术学院、深圳信息职业技术学院、浙江机电职业技术学院、杭州职业技术学院等六所院校的冗余值达到10,000元以上。

（2）在生均财政拨款水平（X3）指标上，38所院校中16 所均存在冗余问题，占比为42.11%。同样以北京、广东、浙江、江苏为代表，如北京工业职业技术学院、北京财贸职业学院、北京电子科技职业学院、深圳信息职业技术学院、江苏农林职业技术学院、浙江机电职业技术学院等六所院校冗余值在10,000元以上。

根据“双高计划”中期绩效评价自评报告的文本，“双高计划”项目周期长，且预算投入巨大，经费主要来自中央财政、地方财政、行业企业支持，从区域上看，资金投入东部要大于西部。本研究中存在财力、物力投入冗余现象的院校以东部发达地区居多。一方面各地政府非常重视高水平院校立项建设，尤其是经济发达地区，财力、物力投入更加充足；
另一方面高职院校自身资源吸收利用能力仍有改进空间。虽然当“双高”院校规模报酬为递增时，表示资源的投入增加，产出也会相应增加。但是，也要注意盲目的资源投入并不会带来效率的必然提升，要根据具体情况有针对性地做出调整，避免资源浪费。

2.在产出方面

纯技术效率无效的38 所“双高”院校中，仅有9 所院校不存在产出不足问题，占比为23.68%，表明部分“双高”院校社会服务在不同方面存在不同程度的产出不足问题。

（1）在当地就业人数（Y1）指标上，产出不足的平均值为239.52 人。38 所院校中13 所院校均存在不同程度的产出不足问题，占比为34.21%。学生就业受制于毕业生规模、城市区位和区域经济发展状况等因素。如兰州资源环境职业技术大学当地就业人数不足值最高。不足值最低的是浙江金融职业学院。此外还有江苏经贸职业技术学院、淄博职业学院、西安航空职业技术学院三所院校当地就业人数的产出不足值均在1,000 以上，表明这些院校应立足当地经济发展，提升学校对区域经济的人才服务能力和人才供给能力。

（2）在技术交易到款额（Y2）指标上，产出不足的平均值为111.08 万元。38 所院校中13 所均存在产出不足问题，占比为34.21%，学者韦清和唐金花构建了包含技术交易额在内的科研成果转化效率评价指标体系，运用DEA 模型测算得出，河北工业职业技术学院、金华职业技术学院、广东轻工职业技术学院、陕西工业职业技术学院、贵州交通职业技术学院、新疆农业职业技术学院等六所院校为低效率水平，黄河水利职业技术学院为低能力。[15]而上述院校在本研究的测算中，技术交易到款额（Y2）产出不足值均在100万元以上。这与其他学者的相关研究结论具有一定的相似性。同时也进一步表明这部分“双高”院校的技术服务能力有待提升。

（3）在非学历培训时间（Y3）指标上，产出不足均值为3,495.31 学时。38 所院校中15 所均存在产出不足问题，占比为39.47%。职业教育培训供给不足，缺乏前瞻性。[16]在非学历培训时间（Y3）产出不足值在10,000学时以上的有哈尔滨职业技术学院、常州信息职业技术学院、长春汽车工业高等专科学校、黄河水利职业技术学院、天津市职业大学等五所学校，表明这部分“双高”院校须进一步加大社会培训服务供给，提高培训供给的区域适应性和针对性，从而提高产出效率。

根据“双高计划”中期绩效评价自评报告的文本，高水平院校建设要与高质量发展目标相协调，与建设成效的高产出相一致，但高投入对应的高产出绩效体现得还不明显，服务企业转型升级和助力稳定发展的贡献度不够，技术技能服务能力有待提升成为共性问题。[17]在本研究结论中当地就业、技术交易、非学历培训等维度存在产出不足问题。一方面“双高计划”项目周期长，从投入到产出要考虑滞后性的问题；
另一方面我国正在从制造大国向制造强国迈进，迫切需要高素质技术技能型人才，而高职院校服务高端产业和产业高端能力不够突显，需在深化产教融合、增强区域适应性等方面下足功夫。

（五）“双高”院校社会服务DEA模型有效的超效率分析

由于DEA 模型效率的区分度并不是很好，本研究运用SE-DEA 模型对7个DEA 有效的“双高”院校进行了效率评估。由表5可知，温州职业技术学院效率值为18.65，排名第一。根据2023年1月3日教育部办公厅、财政部办公厅发布的《关于中国特色高水平高职学校和专业建设计划中期绩效评价结果的公示》，7所DEA有效的“双高”院校中温州职业技术学院、四川工程职业技术学院、重庆电子工程职业学院、武汉船舶职业技术学院、滨州职业学院、芜湖职业技术学院等6 所院校评价等级为优。[18]而7所DEA有效的“双高”院校中，仅重庆电子工程职业学院的立项结果为B档，其他6所院校均为C 档，评价结果与“双高计划”高水平院校立项结果之间存在较大差异。

表5 DEA有效“双高”院校社会服务效率排序结果

（一）结论

一是“双高”院校综合效率平均值为0.629，纯技术效率平均值为0.831，规模效率平均值为0.751，表明“双高”院校社会服务能力总体处于中等水平。

二是“双高”院校的纯技术效率平均值高于规模效率，表明“双高”院校虽然在管理上处于较高水平，但存在不同程度的投入冗余和产出不足问题：在投入方面，物力投入和财力投入冗余现象较为突出；
在产出方面，人才服务、技术服务、社会培训产出不足问题较为突出，这些表明当前“双高”院校社会服务产出能力不足和资源要素配置不合理。

三是评价结果与“双高计划”高水平院校立项结果之间存在较大差异，表明“双高计划”建设虽已实施3年，但不少院校社会服务投入和产出仍不相匹配。

（二）建议

1.强化效率意识，明确院校社会服务战略布局

一是明确“双高”院校办学定位和服务面向，做好顶层设计。当前职业教育正从规模扩张转向高质量发展，明确学校办学定位和服务面向，对提升高职院校社会服务能力和水平具有先导意义。党的二十大报告指出要“办好人民满意的教育”，其中明确提出“优化职业教育的类型定位”。[19]职业教育正在经历从规模扩张、内涵发展到高质量发展的转变。“双高”院校要进一步厘定办学定位和服务面向，是其充分发挥社会服务功能的重要前提和基础。[20]另外，需加强“双高”院校社会服务顶层设计。通过体制机制改革，加强院校、政府、行业企业间的有效链接，制定社会服务中长期规划，明确重点突破目标和任务。二是建立以效率为导向的社会服务绩效评价体系。社会服务绩效评价体系应包含外部评价、内部评价、组织运行机制、制度建设等内容（见图1）。其中外部评价体系应从资源供给角度出发，组织结构应面向政府、行业、企业、社区等主体，加强外部主体间的沟通与联系，建立有效的合作对接机制，保障社会服务绩效评价外部渠道的畅通。内部评价体系应以提升教师社会服务能力为突破口，调动教师社会服务活动参与的积极性。[21]加强多元评价的制度建设，从领导重视、师生参与、责任落实、经费保障等环节建立和完善教师评聘制度、薪酬分配制度、成果认定制度、职称评审制度等内容，提升内部管理效能。[22]

图1 “双高院校”社会服务绩效评价体系

2.树立高质量发展理念，提升院校综合办学实力

当前，“双高”院校物力、财力资源利用率普遍偏低，究其原因，“双高”院校社会服务投入产出陷入资源稀缺“两难困境”。[23]与全国高职院校相比，“双高”院校固然能够获得较多资源支持，但由于办学综合实力和基础相对较差，其吸收和利用资源的能力相对较弱。要提高资源利用率，“双高”院校必须树立高质量发展理念，提升学校综合办学实力。

一是持续推进院校“三教改革”，提高教学水平，保障人才培养质量。在教师层面，加强“双师型”教师队伍建设，推动技术服务创新团队建设，建成一支专兼结合的高水平科技服务团队，面向中小微企业开展科研创新和技术攻关，推动技术成果转化。“双师型”教师队伍是高职院校社会服务的核心要素。一方面优化“双师型”教师团队结构为社会服务夯实基础。另一方面加强“双师型”教师培养基地建设，提升教师科技服务基本水平。同时建立校企人员协同创新共同体，完善教师的双向流动机制。[24]在教材层面，推动教材编制主体的多元化，融合劳动教育，建设职教特色立体化教材体系。在教法层面，通过显性与隐性教法相结合，理论和实践相融合的教法改革，成为链接教师和学生的重要纽带，助力人才培养质量提升。[25]二是落实“1+X”证书制度，提高技术技能人才培养的区域适应性，为职业教育服务当地产业发展提供人才支持。重点通过1+X证书制度让院校与区域的行业企业需求对接，协同合作，强化行业企业在人才培养中的地位和作用，形成贴近实际的产教融合育人平台。同时，以1+X证书为抓手，将区域产业实际生产知识与前沿技术融合在1+X证书的课程体系与专业教学中，加强校企合作的深度和内涵。[26]

3.推动校企深度融合，增强院校区域适应性

高职院校社会服务最大的特点是具有产教融合的类型特色。“双高”院校要深化产教融合需从以下三个方面着手。

一是以产教融合为抓手，推动校企协同创新，增强技术服务的区域针对性和应用性。一方面企业与“双高”院校需加强校企协同研发、资源协同、协同育人等综合领域的合作，突破传统单一的人才培养合作模式，主动探索“双高”院校与区域行业企业开展科技合作，技术服务新模式，提高院校区域科技服务的认同度和协同度。另一方面打破院校与企业之间的资源界限和壁垒，激发双方参与区域科技服务活动的积极性，形成校企协同推动技术技能服务创新发展的良好生态氛围。

二是强化区域产业技术服务能力，立足区域产业发展需求，攻克技术难题，突出院校服务区域经济的功能。首先，聚焦区域支柱产业发展需求，政校企、产学研协同联动，搭建技术技能服务创新平台。其次，搭建技术服务实践载体，院校通过实训基地、人力资源、技术转让、专利入股等形式与区域企业行业组建运营实体，推动院校社会服务的下沉，增强适应性。[27]再次，明确“双高”院校服务贡献能力的区域和个体差异，加强地区、产业和企业紧密联系，面向市场需求，不断提升其科技研发能力。[28]

三是加强学历教育与非学历教育。“双高”院校要面向区域，为终身教育和社区教育服务，在做好学历教育的同时，注重职业培训、非学历教育的适应性和针对性，提升学校区域影响力。一方面参照国家标准，结合区域支柱产业和龙头企业需求，开发区域特色的培训资源库，提高院校社会培训的适应性和利用率。另一方面开展社会培训数字化改革，联合区域行业组织、政府机构，推广线上职业培训，充分利用信息技术通过电脑、移动终端等设备，利用碎片化时间完成职业培训，促进区域终身教育发展。[29]

社会服务是“双高”院校建设任务的重要内容之一，相比传统评价方式，多投入、多产出的DEA 模型能够更好地应用于社会服务效率评价。整合国内常用的测评指标体系，构建了包含人、财、物等投入指标和人才供给、技术服务、社会培训等产出指标的评价指标体系。运用DEA 模型对51 所“双高”院校社会服务效率进行评价，表明处于我国高职院校较高水平的“双高”院校社会服务效率仍然差强人意。根据DEA 模型中的投影分析结果，表明纯技术效率无效的38 所院校中存在不同程度的投入冗余和产出不足问题，一方面“双高”院校获得国家更多的资源支持，另一方面“双高”院校资源利用和转化能力相对较弱，使其陷入资源“两难困境”，同时也表明研究提出的两个假设均不成立。为了弥补DEA 模型对DEA 有效决策单元区分度不足的缺陷，结合SE-DEA模型对DEA有效的决策单元进行效率排序，结果与“双高”院校立项结果存在较大差异，表明经过3年的建设期，不少“双高”院校的社会服务效率仍有很大的提升空间。“双高”院校社会服务效率提升是一项系统工程，涉及办学定位、校企合作、人才培养、师资队伍、管理机制等多个方面，实现“双高”院校社会服务效率的提升，应从战略布局、办学实力、产教融合、区域协同等多个方面入手。

值得注意的是，本研究主要数据来源于2022年各“双高”院校公布的质量年报，属于截面数据，只能静态呈现各个院校社会服务效率状况，缺乏可持续性，同时评价对象“双高”院校的社会服务产出也具有一定的滞后性。在后续的研究中，将添加时间序列关注社会服务能力的动态过程，同时引入滞后期对DEA 模型进行改进，与非滞后期DEA 模型结果进行比较，结合时间序列的动态演进状况，进一步探讨滞后期对“双高”院校社会服务效率产生的影响。

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