摘要：面對(duì)全球化競(jìng)爭(zhēng)加劇與技術(shù)革新的雙重挑戰(zhàn)，國(guó)家對(duì)高技能人才的需求日益上升。以貴州省36所職業(yè)高校作為決策單元（DMU），采用2020—2023年職業(yè)高校質(zhì)量年報(bào)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用Malmquist指數(shù)測(cè)定其投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率。結(jié)果表明，2020—2023年貴州省職業(yè)高校投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率呈上升狀態(tài)；分年度看，全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)先降后升的趨勢(shì)，其變動(dòng)趨勢(shì)主要受到技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)的影響。通過對(duì)效率前沿面的測(cè)量，識(shí)別相對(duì)效率較低的職業(yè)高校，分析其管理和技術(shù)缺陷，提出改進(jìn)的建議。

關(guān)鍵詞：職業(yè)高校；Malmquist指數(shù)；投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率；貴州省中圖分類號(hào)：G718.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673- 291X（2025）08- 0118- 05

職業(yè)高等教育作為高等教育的重要組成部分，承擔(dān)著高素質(zhì)技術(shù)技能型人才培養(yǎng)的重要使命。以貴州省36所職業(yè)高校為研究對(duì)象，采用2020—2023年職業(yè)高校質(zhì)量年報(bào)的面板數(shù)據(jù)，通過選取投入和產(chǎn)出指標(biāo)，運(yùn)用Malmquist指數(shù)測(cè)定其投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率，從動(dòng)態(tài)角度識(shí)別并分析相對(duì)效率低的職業(yè)高校，分析其管理和技術(shù)缺陷，討論改進(jìn)工作的對(duì)策建議。研究的實(shí)踐意義在于可以較為客觀地評(píng)價(jià)貴州省職業(yè)高校的發(fā)展水平，能為職業(yè)高校制定發(fā)展戰(zhàn)略提供決策參考，有利于促進(jìn)貴州省職業(yè)高等教育高質(zhì)量發(fā)展。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于職業(yè)高等教育投入產(chǎn)出效率方面的研究，江秀華和陳建海以甘肅省16所高職院校為研究對(duì)象，得出結(jié)論是公辦高職院校投入產(chǎn)出效率偏低。肖斌和程曉靜運(yùn)用DEA方法對(duì)廣東18所一流高職院校進(jìn)行了投入產(chǎn)出效率的測(cè)算，結(jié)果顯示一流高職院校建設(shè)成效顯著。竇艷杰等運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)京津冀地區(qū)24所高職院校的教育投入產(chǎn)出效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，也得出了總體效率水平偏低的結(jié)論，投入余現(xiàn)象普遍存在。

關(guān)于高等教育全要素生產(chǎn)率的研究，郭文濤研究表明，中西部地區(qū)因受制于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱、師資力量相對(duì)乏等因素，全要素生產(chǎn)率相對(duì)較低。劉志宏認(rèn)為，通過改進(jìn)教育管理、加強(qiáng)師資隊(duì)伍建設(shè)、優(yōu)化課程設(shè)置和增強(qiáng)學(xué)生實(shí)踐能力等方式，可以有效提高高等教育的投入產(chǎn)出效率，進(jìn)而推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的提升。陳偉的研究表明，高等教育全要素生產(chǎn)率在空間上呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異，主要受制于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政策環(huán)境、教育投入強(qiáng)度等多種因素的綜合影響。黃小強(qiáng)研究發(fā)現(xiàn)，不同國(guó)家和地區(qū)在高等教育全要素生產(chǎn)率存在顯著差異，但這些差異更多的是受后天政策與管理影響。

關(guān)于貴州職業(yè)高等教育研究方面，主要研究方向集中在國(guó)際化、發(fā)展戰(zhàn)略和發(fā)展現(xiàn)狀及思考尚沒有查詢到關(guān)于貴州省職業(yè)高等教育投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率研究的文獻(xiàn)。將貴州省職業(yè)高校作為研究對(duì)象，通過構(gòu)建投入產(chǎn)出指標(biāo)體系測(cè)算其全要素生產(chǎn)率，將填補(bǔ)理論研究方面的空白，可以為職業(yè)高等教育政策措施的制定提供借鑒參考。

二、研究方法

本研究采用Malmquist指數(shù)方法計(jì)算全要素生產(chǎn)率，參考先前研究中的文獻(xiàn)資料確定投入產(chǎn)出指標(biāo)，并就DMU確定和數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行闡述

（一）Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家Malmquist于1953年首次提出，1994年Fare等人建立Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型，用來(lái)考察全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。該方法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)DEA模型無(wú)法對(duì)效率的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析的空白，具體表達(dá)式為：

MPI=TECI×TCI=PEch×SEch×TCI

式（1）中：MPI表示全要素生產(chǎn)率，當(dāng)" 時(shí)，表示全要素生產(chǎn)率呈增長(zhǎng)狀態(tài)，反之則表示全要素生產(chǎn)率呈下降狀態(tài)；TECI為技術(shù)效率變化指數(shù)，表示從" 期到" 1期技術(shù)效率的變化，當(dāng)TECIgt;1時(shí)，表明技術(shù)效率得到了提升，反之則表示下降；TCI為技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)，表示" 期到" 期技術(shù)進(jìn)步對(duì)效率變化趨勢(shì)的影響，當(dāng)" 時(shí)，表明技術(shù)有進(jìn)步，并帶來(lái)了監(jiān)管效率的提升，反之則表示技術(shù)進(jìn)步并未帶來(lái)監(jiān)管效率的提升[16]。PEch為純技術(shù)效率變化指數(shù)；SEch為規(guī)模效率變化指數(shù)[17]。

（二）投入產(chǎn)出指標(biāo)的確定

通過對(duì)文獻(xiàn)資料的梳理，本研究從投入和產(chǎn)出兩方面列舉各項(xiàng)指標(biāo)出現(xiàn)頻率較高的文獻(xiàn)資料如表1所示根據(jù)上述參考文獻(xiàn)投入產(chǎn)出指標(biāo)分布情況，并參照李春杰等人研究結(jié)果，構(gòu)建職業(yè)高校投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率指標(biāo)體系如下頁(yè)表2所示。

（三）DMU的確定與數(shù)據(jù)來(lái)源

為保證DEA對(duì)決策單元（DMU）具有區(qū)分能力，DMU數(shù)量不應(yīng)少于投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的乘積，同時(shí)不少于投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量之和的3倍[25]。考慮到數(shù)據(jù)可獲取性和連續(xù)性等因素，本研究選取貴州省36所職業(yè)高校作為DMU，投入產(chǎn)出指標(biāo)共有10個(gè)，符合DMU不少于投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量之和的3倍的要求。投入產(chǎn)出指標(biāo)使用數(shù)據(jù)來(lái)源于貴州省各職業(yè)高校公布的《高等職業(yè)教育質(zhì)量年度報(bào)告（2020- 2023年）》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。基于對(duì)研究對(duì)象的資料信息保密性的考慮，選取的36所職業(yè)高校分別用DMU1、DMU2、DMU36表示。

選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)中，指標(biāo)數(shù)據(jù)是0或負(fù)值時(shí)，不符合DEA模型計(jì)算的要求，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用公式（2）對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

其中：" 表示原始值經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的結(jié)果，" 代表指標(biāo)原始值，" 代表標(biāo)原始值中的最小值，" 代表指標(biāo)原始值中的最大值。

三、結(jié)果分析

專家學(xué)者陳召魁、榮耀華等相關(guān)研究中都考慮了高校辦學(xué)活動(dòng)滯后性，但是研究結(jié)果顯示滯后性對(duì)高校辦學(xué)效率測(cè)算結(jié)果影響不具有顯著影響。本文選取2020—2023年時(shí)間序列的貴州省36所職業(yè)高校投人產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)，使用DEAP2.1軟件進(jìn)行計(jì)算，得出相關(guān)結(jié)果。

（一）全要素生產(chǎn)率總體情況分析

運(yùn)用Malmquist指數(shù)方法測(cè)算貴州省職業(yè)高校投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率的變化情況。Malmquist指數(shù)模型分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步兩方面測(cè)定全要素生產(chǎn)率。技術(shù)效率是指與原來(lái)的技術(shù)水平程度相比效率水平發(fā)生的變化，也就是兩個(gè)時(shí)期的相對(duì)效率變化，即靠近生產(chǎn)前沿的程度。在職業(yè)高校中技術(shù)效率的變化主要來(lái)自行政管理和內(nèi)部制度的提升，這兩者有可能改變資源結(jié)構(gòu)調(diào)整，進(jìn)而能提升投入資源的配置率。技術(shù)效率大于1，表示相對(duì)技術(shù)效率正在提升。技術(shù)進(jìn)步表示兩個(gè)時(shí)期生產(chǎn)前沿面的變化，評(píng)價(jià)決策單元是否實(shí)現(xiàn)技術(shù)的進(jìn)步。職業(yè)高校中相關(guān)人員的能力提升和設(shè)備的補(bǔ)充等都可以引起技術(shù)進(jìn)步的變化。技術(shù)進(jìn)步超過1，表示技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)了生產(chǎn)前沿面向上方移動(dòng)[28]。2020—2023年貴州省職業(yè)高校Malmquist指數(shù)及其分解如表3所示。

從表3可以看出，貴州省職業(yè)高校投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)先降后升的趨勢(shì)。2020—2021年，技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率和全要素生產(chǎn)率均大于1，技術(shù)效率和純技術(shù)效率都小于1，職業(yè)高校投入產(chǎn)出效率提升主要依賴技術(shù)進(jìn)步的變化；2021—2022年，技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率均小于1，技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都大于1，職業(yè)高校投入產(chǎn)出效率降低的主要原因是技術(shù)進(jìn)步下降。2022—2023年，技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率均大于1，職業(yè)高校投入產(chǎn)出效率提升受技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的共同影響。綜上所述，各階段內(nèi)貴州省職業(yè)高校投

人產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)主要是受到技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)的影響。

（二）職業(yè)高校全要素生產(chǎn)率情況分析

運(yùn)用DEAP2.1軟件計(jì)算得到2020—2023年貴州省職業(yè)高校投入產(chǎn)出Malmquist指數(shù)情況如下頁(yè)表4所示。

2020—2021年，Malmquist指數(shù)大于1的高校有24所，占決策單元總數(shù)的" ；Malmquist指數(shù)小于1的高校有12所，占決策單元總數(shù)的" 。2020—2021年貴州省超過六成的職業(yè)高校全要素生產(chǎn)率處于上升狀態(tài)。2021—2022年，Malmquist指數(shù)大于1的高校僅有8所，占決策單元總數(shù)的" ；Malmquist指數(shù)小于1的高校有28所，占決策單元總數(shù)的" 。2021—2022年貴州省超過七成的職業(yè)高校全要素生產(chǎn)率處于下降狀態(tài)。2022—2023年，Malmquist指數(shù)大于1的高校有22所，占決策單元總數(shù)的" ；Malmquist指數(shù)小于1的高校有14所，占決策單元總數(shù)的" 。2022—2023年貴州省又有超過六成的職業(yè)高校全要素生產(chǎn)率處于上升狀態(tài)。

36所職業(yè)高校中，DMU1、DMU2、DMU3、DMU7、DMU8、DMU9、DMU12、DMU13、DMU14、DMU15、DMU17、DMU24、DMU25、DMU33和DMU35這15所職業(yè)高校全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)先降后升的態(tài)勢(shì)；DMU5、DMU11和DMU34全要素生產(chǎn)率均小于1，波動(dòng)幅度不大；DMU4、DMU21和DMU23全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)；DMU26和DMU30全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但是DMU30全要素生產(chǎn)率仍大于1，DMU26在2021—2022年和2022—2023年的全要素生產(chǎn)率都小于1，全要素生產(chǎn)率的下降均主要由技術(shù)進(jìn)步的變化引起。同時(shí)，2022—2023年DMU26技術(shù)效率的下降也影響了全要素生產(chǎn)率，為此，DMU26應(yīng)從行政管理、內(nèi)部制度和相關(guān)人員工作能力等多方面加以改進(jìn)，更好地提升全要素生產(chǎn)率。

四、結(jié)論與建議

運(yùn)用Malmquist指數(shù)法采用2020—2023年的高等職業(yè)教育質(zhì)量年報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)貴州省36所職業(yè)高校投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，得出如下主要結(jié)論：

2020—2023年貴州省職業(yè)高校投入產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率為上升狀態(tài)，平均值為" 。分年度看，全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)先降后升的趨勢(shì)，其變動(dòng)趨勢(shì)主要是受到技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)的影響。2020—2021年，Malmquist指數(shù)大于1的高校有24所，占決策單元總數(shù)的" ；2021—2022年，Malmquist指數(shù)大于1的高校僅有8所，占決策單元總數(shù)的" ；2022—2023年，Malmquist指數(shù)大于1的高校有22所，占決策單元總數(shù)的建議職業(yè)高校從以下方面著力提升技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)學(xué)校的高質(zhì)量發(fā)展一是重視科研工作。通過增加科研經(jīng)費(fèi)，鼓勵(lì)和支持教師及科研團(tuán)隊(duì)進(jìn)行科技創(chuàng)新和技術(shù)研發(fā)，以提高學(xué)校的整體科研實(shí)力和學(xué)科發(fā)展水平。二是優(yōu)化課程設(shè)置。結(jié)合行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和技術(shù)更新，不斷優(yōu)化和調(diào)整課程設(shè)置，確保教學(xué)內(nèi)容與市場(chǎng)需求緊密對(duì)接，提高學(xué)生的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和社會(huì)適應(yīng)能力。三是加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作。積極與企業(yè)、行業(yè)組織等建立緊密的產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系，共同開展技術(shù)研發(fā)、人才培養(yǎng)等活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)資源共享和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提升學(xué)校技術(shù)創(chuàng)新和社會(huì)服務(wù)能力。四是提升教師能力。通過組織培訓(xùn)、學(xué)術(shù)交流等活動(dòng)，提升教師的專業(yè)素養(yǎng)和教學(xué)科研能力，使其能夠更好地指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行技術(shù)學(xué)習(xí)、創(chuàng)新實(shí)踐及社會(huì)服務(wù)工作。

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