梁正瀚

（許昌學(xué)院創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)院 河南·許昌 461000；培材大學(xué)東北亞經(jīng)濟學(xué)系 韓國·大田 35345）

1 導(dǎo)論

黨的十九大提出創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力。高校作為落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略和建立創(chuàng)新型國家的重要主體，承擔(dān)著人才培養(yǎng)、科技創(chuàng)新和社會服務(wù)三大功能。因而促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育發(fā)展，培養(yǎng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才十分必要。近年來，各級政府加大了對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的政策扶持和資金支持力度，高校也通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)專項資金、師資培養(yǎng)、課程改革、強化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐、改進指導(dǎo)服務(wù)等手段加強投入。高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育成效也逐步顯現(xiàn)，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目數(shù)量激增，創(chuàng)業(yè)率連年上升，初創(chuàng)企業(yè)不斷增長，就業(yè)創(chuàng)業(yè)相關(guān)研究也逐漸發(fā)展起來。但是，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育投入和產(chǎn)出如何量化和測度？目前取得的成果是否能與投入相匹配？投入的資源是否得到了合理的配置？投入產(chǎn)出的效率如何？這是難以準(zhǔn)確答復(fù)的問題，也是需要我們不斷深入思考和研究的問題。

2 文獻回顧

國外學(xué)者主要側(cè)重于對創(chuàng)業(yè)教育的評估。Abduh,M.etal.（2012）以印度尼西亞的明古魯大學(xué)為例，使用SatMan模型從實證的角度，以大學(xué)生創(chuàng)業(yè)教育滿意度為主要指標(biāo)對創(chuàng)業(yè)教育評估進行了分析。Moica,S.et al.（2012）構(gòu)建了創(chuàng)新系統(tǒng)模型，對其中各個因素進行分析，認(rèn)為高校是創(chuàng)新和創(chuàng)新教育的重要主體，應(yīng)從高校的商業(yè)化活動影響來評價。Nasr,K.B.et al.（2014）從創(chuàng)業(yè)態(tài)度、創(chuàng)業(yè)項目的方法、創(chuàng)業(yè)能力、人際溝通技能、良好的聲譽等五個指標(biāo)用主成分分析法來評估創(chuàng)業(yè)教育。Carey,C.&Matlay,H.(2010)通過對企業(yè)家的訪談、講師招聘廣告以及對教育工作者的調(diào)查三個維度來評價創(chuàng)業(yè)教育。

國內(nèi)也有一些學(xué)者對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率及影響因素進行了定性研究和定量分析。定性分析方面，李紅、丁雪、明文欽（2014）研究發(fā)現(xiàn)政策完善、高校支持和學(xué)生投入對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育有明顯影響；安美忱、張衛(wèi)國（2016）則表明除了政府和學(xué)校環(huán)境，學(xué)生的自然屬性對創(chuàng)業(yè)績效具有正向影響。

在定量分析方面，高苛、華菊翠（2015）從社會支撐、學(xué)校投入和學(xué)生三個層面用改進AHP法對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育進行了評估，發(fā)現(xiàn)高校投入對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的影響排在首位；孟新、胡漢輝（2016）用分析了 41個國家級孵化器的運營效率對創(chuàng)業(yè)實踐績效的影響，結(jié)果表明大學(xué)科技園的有效運行有利于提高高校創(chuàng)業(yè)教育的效果；劉有升、陳篤彬（2017）使用DEA方法對24所211高校創(chuàng)業(yè)教育效率進行分析，認(rèn)為高校創(chuàng)業(yè)教育的投入有待加強、產(chǎn)出亟待提高。

3 實證分析

3.1 研究方法

技術(shù)效率是指一個生產(chǎn)單元的生產(chǎn)過程達到該行業(yè)技術(shù)水平的程度。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種基于被評價對象間相對比較的非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，在分析多投入多產(chǎn)出的情況是具有特殊的優(yōu)勢。DEA測度的效率為相對效率，即被評價單位相對于“領(lǐng)先”單位的效率，因此其效率最大值為1，值越大說明效率越高。本文主要采用的是VRS模型，即考慮規(guī)模收益可變的產(chǎn)出導(dǎo)向BCC模型。

3.2 變量與數(shù)據(jù)

已有的關(guān)于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率的測度，更多的是采用學(xué)生、企業(yè)的滿意度等主觀指標(biāo)進行測度，不可否認(rèn)存在一定的合理性，但是在效度和信度上卻不夠精準(zhǔn)；部分采用定量方法測度的指標(biāo)過于散亂，缺乏邏輯層次性。因此，相關(guān)測度指標(biāo)的選取擬在文獻分析和實地調(diào)研的基礎(chǔ)上，運用邏輯框架法對測度指標(biāo)進行深度整合，從而使其更具邏輯層次性。

教師和學(xué)生是高校的主體力量，是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)的主要參與者，沒有教師和學(xué)生投入的教育是無法進行的。此次研究對象為本科高校，本科生和專任教師是其主要構(gòu)成，因此選取在校本科生、專任教師數(shù)作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)投入的指標(biāo)。

高校的運行離不開資金的支持，目前高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育都在向全程化、全員化發(fā)展，學(xué)校開展普通教學(xué)活動及其輔助活動發(fā)生的支出都應(yīng)計入資金投入，加之學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育活動基本在校內(nèi)進行，因此，教學(xué)科研儀器設(shè)備值、教學(xué)行政用房面積、實驗室面積應(yīng)計入物質(zhì)投入。由于高校的規(guī)模不同，其可使用資金和場地等有較大差異，為更公平的衡量效率，指標(biāo)采用生均值。

在產(chǎn)出指標(biāo)上，主要是創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出。學(xué)科競賽檢驗創(chuàng)新教育成果、鍛煉提高學(xué)生創(chuàng)新能力的重要環(huán)節(jié)和有力抓手，但是目前各級各類學(xué)科競賽名目繁多，獎項的含金量不同，難以統(tǒng)計。而由中國高等教育學(xué)會研發(fā)的全國普通高校大學(xué)生學(xué)科競賽排行涵蓋了中國“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽、“挑戰(zhàn)杯”全國大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競賽、全國大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃年會展示等44項綜合性和專業(yè)性創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)類競賽，學(xué)科多、參賽者眾、覆蓋面廣，并且其數(shù)據(jù)客觀公正、來源較為易于獲取。但是由于其2020年度榜單僅有前100名的本科高校，河南高校未能全部涵蓋，其2016-2020年度總榜單中有本科高校 1199所，通過對 2020年度和2016-2020年度的全榜單進行相關(guān)性檢驗，其Pearson系數(shù)為0.878，兩者具有高度正相關(guān)性。因此采用各高校在2016-2020年度的全榜單上的數(shù)值為創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)則選取為傳統(tǒng)的畢業(yè)生創(chuàng)業(yè)率。

本文以河南省本科高校為研究對象，制作了截面數(shù)據(jù)庫。河南共有本科高校57所，排除新升本未有本科畢業(yè)生的高校和數(shù)據(jù)無法獲取的高校外，數(shù)據(jù)庫的高校樣本數(shù)為35個，占比61.4%，涵蓋了綜合、工科、師范、財經(jīng)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥等類型。其中在校本科生、專任教師數(shù)、生均本科教學(xué)日常運行支出、生均教學(xué)科研儀器設(shè)備值、生均教學(xué)行政用房面積、生均實驗室面積來自于2019-2020年度各高校本科教育質(zhì)量報告，創(chuàng)業(yè)率來自于2020年各高校畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量調(diào)查報告，學(xué)科競賽數(shù)據(jù)來自于中國高等教育學(xué)會研發(fā)的全國普通高校大學(xué)生學(xué)科競賽排行結(jié)果（見表1）。數(shù)據(jù)均由公開來源獲取。

表1：投入—產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計

4 運算與分析

本文采用DEAP2.1軟件，采用VRS模型進行運算，結(jié)果如表2。

表2：DEA運算結(jié)果

DEA運算結(jié)果表明，樣本高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率整體較高，處于較高水平，但仍有一定提升空間。綜合效率均值為0.904，純技術(shù)效率均值為0.944，規(guī)模效率均值為0.957。DEA有效性即資源充分利用，是在決策單元的數(shù)據(jù)比較中，消耗最少，產(chǎn)出最大的利用度為100%，就是最優(yōu)狀態(tài)。DEA有效的高校有14所，占比40%，DEA無效的高校有21所，占比60%。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率與本科生、專任教師、資金投入和場地投入等要素都有關(guān)聯(lián)，對于未能達到綜合效率有效的高校，就需要優(yōu)化這些要素之間的資源配置，使其達到有效。

因使用的是產(chǎn)出導(dǎo)向的模型，我們可以看到DEA無效的高校其差距并不一樣，總體來看，這21所高校貢獻了均值為0.866%的創(chuàng)業(yè)率和37.17的學(xué)科競賽數(shù)，與樣本總體均值上有一定差距。投入與產(chǎn)出的效率低下主要原因就是資源配置的錯位。

不同類型的高校其創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率差異如何？高校所處區(qū)域是否與效率有關(guān)？官方評定的“全國深化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革示范高?！保ㄒ韵路Q為“示范?！保┬适欠褡罡撸勘疚膶?5所樣本高校按照四種類型進行了分別統(tǒng)計。類型一按照民辦高校和公辦高校分類，類型二按照所在區(qū)域是否為省會城市進行分類；類型三按照是否獲得過“示范校”稱號進行分類；類型四按照教育部劃分的學(xué)校類別進行分類。其中效率值均為均值（見表3）。

表3：不同類型高校效率均值

可以看到，類型一中，民辦高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的綜合效率高于公辦院校，但差異不大；類型二中，地處省會城市的高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率高于其他高校，地域城市由于經(jīng)濟活動的發(fā)達和資源的集聚性，對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的影響較大；類型三中，可以看到獲得過“示范校”稱號的高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率顯著高于其他高校，尤其是5所高校中有4所高校DEA有效，可見這些高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育水平的確較高，也體現(xiàn)了國家評定的公正性；類型四種，可以看到在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率中，綜合>財經(jīng)>農(nóng)業(yè)>工科>師范>醫(yī)藥，并且綜合類的高校的DEA有效，表明綜合類高校的資源配置科學(xué)合理，其他類高校需要優(yōu)化資源配置。

5 結(jié)論

本文以河南省35所本科高校為樣本，選取了6個投入指標(biāo)和2個產(chǎn)出指標(biāo)，建立了截面數(shù)據(jù)庫，使用DEA方法中的VRS模型進行了運算。得出以下結(jié)論：

第一、河南省高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率整體較高，DEA有效的高校占比40%。

第二、在不同類型高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率中，民辦高校高于公辦院校；省會城市高校明顯高于其他城市高校；獲得過“示范校”稱號的高校顯著高于其他高校；綜合類高校均DEA有效，效率最高，師范類和醫(yī)藥類高校效率較低。

由于數(shù)據(jù)獲取途徑有效，限制了投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取范圍，并且由于本科教學(xué)質(zhì)量報告和就業(yè)質(zhì)量年度報告的調(diào)查時點并不完全相同，可能對研究結(jié)果有所影響。

研究的最終目的是提高高校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育效率，因此如何進一步做到現(xiàn)有創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育相關(guān)資源的合理分配，提高對相關(guān)設(shè)施、場所的利用效率，優(yōu)化對后續(xù)資金的投入配置，優(yōu)化師資隊伍的結(jié)構(gòu)比例，提高課程設(shè)置的科學(xué)性，以及其他教育支持、教學(xué)方式和實踐活動的優(yōu)化等整體的解決方案是我們繼續(xù)研究的重點。

注釋

① irs表示規(guī)模收益遞增,-表示規(guī)模收益不變，drs表示規(guī)模收益遞減。

② 表示編號為 2-3、5-6、11、18、21-22、25、27-29、31-32、35 等 14 所高校。