技能型社会背景下职业院校劳动教育资源配置效率测度与评价.pdf
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1、2024年1 月第4 0 卷第1 期北京财贸职业学院学报技能型社会背景下职业院校劳动教育资源配置效率测度与评价叶琦(苏州农业职业技术学院,江苏省苏州市2 1 50 0 8)【摘要 提升职业院校劳动教育资源配置效率是推进技能型社会建设的客观需要。基于我国2 6 0 所职业院校劳动教育资源投入产出数据,采用DEA模型与Malmquist指数测度职业院校劳动教育资源配置效率。结果表明:职业院校劳动教育资源配置效率整体较高,且东部地区职业院校劳动教育资源配置效率高于中西部地区,示范/双高职业院校劳动教育资源配置效率优于普通公办与民办院校。进一步分析得知,我国职业院校劳动教育资源配置效率主要受技术进步影
2、响。东部地区职业院校以及示范/双高职业院校生均公共财政预算教育事业费投入几余现象较为明显。基于此,我国应调整职业院校劳动教育资源配置,健全劳动教育人才资源流动体系,优化劳动教育财政资源分配结构,为技能型社会建设提供人才支撑。【关键词技能型社会;劳动教育;资源配置;DEA模型;Malmquist指数中图分类号:G451一、引言2021年4 月,全国职业教育大会创造性提出建设技能型社会这一理念,强调要建设面向全体人民,贯穿全生命周期、服务全产业链的职业教育体系。劳动教育作为学生德智体美劳全面发展的主要内容之一,不仅是中国特色社会主义教育制度的重要组成部分,更是满足技能型社会人才需求的重要途径。2
3、0 2 2 年5月1 日新职业教育法正式施行,其中明确指出要开展职业规划指导与劳动教育,并引导职业院校、企业行业等组织提供相应条件与支持。各级政府与教育行政部门展开整体谋划,带动学校积极开展丰富多样的劳动教育,为建设技能型社会添砖加瓦。目前,已有4 50 0 余所职业院校开设劳动教育课程,但教育质量水平不一。细言之,部分院校对劳动教育目标定位不够准确,教育内容与实际生活脱节严重,且缺乏专业的师资队伍,甚至将劳动教育资源简单等同于劳动资源,致文献标识码:A文章编号:1 6 7 4-2 9 2 3(2 0 2 4)0 1-0 0 7 4-0 7使劳动教育资源开发出现诸多乱象 。这一背景下,提升职业
4、院校劳动教育资源配置效率,对于构建技能型社会意义重大。近年来,教育资源配置效率问题已引起学术界广泛关注。详细来说,相关研究一方面集中于各类教育资源配置现状、配置效率的影响因素及对策措施 2.3;另一方面则主要以实证检验分析教育资源配置效率 4.5。整体来看,学术界关于技能型社会背景下职业院校劳动教育资源配置效率的研究较为有限。为此,本文在技能型社会背景下,基于DEA模型与Malmquist指数,,对职业院校劳动教育资源配置效率进行测度与评价,并分析劳动教育投人要素情况,最后提出相应优化方略。二、研究设计与数据收集(一)研究方法与模型选择本文采用数据包络法测算技能型社会背景下职业院校劳动教育资源
5、配置效率,该方法是一种可收稿日期:2 0 2 3-1 1-1 1作者简介:叶琦(1 9 7 9 一)男,江西铅山人,苏州农业职业技术学院副教授、副研究员,硕士,研究方向:职业教育管理。基金项目:江苏省2 0 2 1 年“大学生劳动教育”“基础课课程群”专项课题“新时代农林院校特色劳动教育课程创新与实施研究”(2 0 2 1 J D K T 0 8 9);江苏省2 0 2 1 年苏州农业职业技术学院高职教育教学研究项目“耕读结合劳动教育模式创新与实践探究”(SNGZ-YBXM-202102)。-74-Journal of BeijingCollege of Finance and Commerc
6、e用于评价相同部门间相对有效性的数学方法。其中,评价单位之间的有效性被称为“DEA”有效,而“单位 则称为决策单元(DMU)。数据包络法主要根据各决策单元的输入与输出数据判别DEA是否有效。若DEA为1,则决策单元有效;若DEA小于1,则决策单元无效。因此,改进决策单元效率必须进一步增加产出或减少投入,实现相对效率有效。假定有n个决策单元DMU(j=1,,n),输人向量为x,=(x j,2 j,,x m),输出向量为yj=(y u,y2j,,y,)。其中,m表示输人向量指标个数,s表示输出向量指标个数。具体模型如下所示:ming2a,+s=0 x0j=1其中,0,0 j=1,n,st0,s0。
7、假定0*、s+*、s*为模型最优解,只有当0*=1,且满足每个分量均为0,即s+*=0,s-*=0,则称为DMU为DEA有效。此外,BCC模型在 CCR模型基础上进一步增加约束条件:min(二)Malmquist 指数通过数据包络法测度职业院校劳动教育资源配置效率后,进一步采用Malmquist指数反映其动态演变过程。Malmquist指数主要衡量职业院校劳动教育全要素生产率的动态演变情况,具体模型如下:D(x+1,y+)xD*(a+1,yD*(x,yt)D*(x+1,y+)xD(x+1,y+1)D(x,y,)Dt(x,y.)*D*(x,y)*(x,y.)=EC TC=(PEC SEC)TCD
8、t(x+1,Ji+L)EC=D(x,y,)D(x+1,y+1)TC=D*(x1,y)*D*(x,y.)January,2024Vol.40 NO.1式中,M表征全要素生产率变化指数,反映全要素生产率从t期到t+1期的变动情况。具体来说,当M1时,表明职业院校劳动教育全要素生产率在研究期内呈增长趋势;当M1,表示生产技术有所进步,反之则表示技术退步。在规模报酬可变条件下,技术效率变化(EC)可分为纯(1)技术效率(PEC)与规模效率(SEC)两个部分。(三)效率测度与数据收集在测度研究对象相对效率时,DEA模型通常会分析研究对象决策单元的产出与投人情况,并在对比分析的基础上作出合理决策 7 。在
9、分析职业院校劳动教育资源配置过程中,借鉴相关文献 8-1,从投入与产出两方面构建评价指标体系(见表1)。一方面,主要从师资、财政、基础设施三方向选取相关指标,以衡量劳动教育资源投入。师资层面主要包括劳动教育专项教师数量、双师型教师数、教育(2)管理人员数量以及教辅工勤人员数,能够较为全面地反映职业院校劳动教育教职工人员结构。财政层面主要选取生均公共财政预算教育事业费、劳动教育基础设施经费投入以及劳动教育教学设备资产值三个指标反映职业院校劳动教育财政投人水平。基础设施层面选取校舍建筑面积与劳动教育实践场地面积两个指标,上述指标能够整体反映职业院校固定资产状况。另一方面,从数量与质量衡量劳动教育产
10、出情况。限于数据可得性,主要以累计结业学员数、每十万人口高中阶段学校平均在校2人数、获得职业资格证书的毕业生数、劳动教育满意度反映劳动教育人才培养的数量与质量。本文主要选取我国2 0 1 2 2 0 2 0 年2 6 0 所职业院校相关数据作为分析样本,评价技能型社会背景下职业院校劳动教育资源配置效率。数据主要源于中国教育统计年鉴全国教育经费执行情况统计中国劳动力市场化指数编制测算数据以及D(x,y.)一Wind数据库,并通过MaxDEA与MATLAB软件进行数据分析。针对缺失数据,采用插值法补齐。职-75-2024年1 月第4 0 卷第1 期业院校具体分布情况见表2。表1 职业院校劳动教育资
11、源配置评价指标体系一级指标二级指标师资劳动教育投入财政基础设施数量劳动教育每十万人口高中阶段学校平均在校人数(B2)产出获得技能证书的毕业生数(B3)质量劳动教育满意度(B4)表2 职业院校样本统计所属地区普通公办院校民办院校示范/双高院校小计东部48中部44西部35合计127三、研究过程与结果(一)劳动教育资源配置效率分析通过DEA模型测算职业院校劳动教育资源配置综合效率,并将得分进行汇总排序,分为四个等级(见表3)。细言之,0.6 0 0 以下为低效率,0.6 0 1 一0.800为较低效率,0.8 0 1-0.9 0 0 为较高效率,0.900以上为高效率。分析表3可知,有35所职业院校
12、得分在0.9 0 0以上,占比1 3.4 6%,表明此类职业院校在劳动教育资源投入产出方面达到同时有效。这说明35所职业院校劳动资源利用较为充分,能够有效提高院校竞争力与生产力,促使育人成效进一步提高。综合效率处于较高水平阶段的有4 6 所职业院校,占比为17.69%,表明此类职业院校在劳动教育方面发展较好。处于较低水平的有53所职业院校,占比为20.39%,说明这些职业院校在劳动教育资源配置效率上仍有较大提升空间。处于低水平的职业院校数量最多,高达1 2 6 所,占比为4 8.4 6%,表明上述院校劳动教育资源配置有效度较低,需要大幅提升。-76-北京财贸职业学院学报表3职业院校劳动教育资源
13、效率等级等级学校数(所)三级指标单位劳动教育专项教师数(A1)人双师型教师数(A2)人教辅工勤人员数(A3)人教育管理人员数(A4)人生均公共财政预算教育事业费(A5)万元劳动教育基础设施经费投入(A6)万元劳动教育教学设备资产值(A7)万元校舍建筑面积(A8)m2劳动教育实践场地面积(A9)m2劳动教育累计结业学员数(B1)人人人%2722262021177459学校占比(%)高水平35较高水平46较低水平53低水平126总计260依据地区与院校属性对职业院校劳动教育资源效率得分进行汇总,结果如图1 与图2 所示。由图1 可知,东部地区9 7 所职业院校中劳动教育资源配置效率处于高水平的院校
14、占2 4.7 4%,劳动教育资源配置效率较高的有31.9 6%。这表明东部地区职业院校劳动教育资源配置较好,可能的原因在于该地区经济发展水平较高,各项资源配置优化度较高,能够从物质资源、人力资源、财政资源等多个方面支持劳动教育资源配置优化,有效支撑技能型社会建设。中部地区劳动教育资源配置效率处于较97低水平与低水平的职业院校高达58.8 9%,表明中90部地区职业院校在劳动教育资源配置方面较为均73衡,但仍有提升空间。可能的原因在于,依托湖北、260河南、安徽等科教大省,中部地区能够有效优化劳动教育资源布局,使得人才、资源进一步向中部地区汇集,促进劳动教育资源均衡发展。西部地区劳动教育资源配置
15、效率处于高水平与较高水平的职业院校仅有2 7.4 0%,表明西部地区大部分职业院校劳动教育资源不够充足,投入与产出均难以达到合理配置。究其原因,目前多种教育资源主要向东部发达地区以及中部发展较好地区倾斜,致使西部劳动教育资源配置相对薄弱。与东部、中部地区相比,西部地区存在职业院校劳动教育办学条件差、政府投入低等问题,严重影响学生技术技能的学习与应用,进而阻滞技能型社会建设进程。由图2 可知,普通公办职业院校劳动教育资源配置效率处于高水平阶段仅有1 2.6 0%,33.8 6%的院校劳动教育资源配置处于较低水平,36.2 2%的职业院校劳动教育资源配置效率处于低水平阶段。这表明普通公办职业院校劳
16、动教育投入不足,缺乏开展劳动教育所需的实践场所、体验场地以及劳动设施,难以保障教育成效。民办院校劳动教育资源配置效率整体较为均衡,但仍有33.7 8%的职业院校处于低水平。可能的原因在于,民办职业院校在13.46%17.69%20.39.%48.46%100%Journal of BejingCollege of Finance and Commerce0.450.400.350.300.250.200.150.100.050.00图1地区职业院校劳动教育资源配置效率占比0.450.400.350.300.250.200.150.100.050.00图2 不同类型职业院校劳动教育资源配置效率占
17、比资金投入、实践场所、教学设备等投入较为充分,但师资力量极易出现更替波动。因此,总体来看民办职业院校劳动教育资源配置效率较为均衡。示范/双高院校劳动教育资源配置较为合理,处于高水平的院校高达4 0.6 8%。这是由于政府通常会以示范/双高院校作为试点,优先将相关劳动教育资源分配至此类院校,推动示范/双高院校形成教育教学范本,进而推广至全国其他职业院校,以培养大批技术技能型人才。(二)劳动教育资源全要素生产率分析鉴于DEA模型仅能描述一个年度的职业院校劳动教育资源配置效率,难以对t+1年度的变动过程进行精准刻画。为此,本文以Malmquist 指数展示职业院校劳动教育全要素生产率的动态演化过程(
18、见表4)。研究期内职业院校劳动教育全要素生产率均值为0.9 55,全要素生产率呈逐年上升态势,在20172 0 2 0 年间大于1。这说明职业院校劳动教育资源配置效率呈上升趋势,且技术效率变化上升了31.6%,而技术进步则仅上升了1 0.6%,由此表明January,2024Vol.40 NO.1技术效率变化是促进职业院校劳动教育资源配置39.73%效率上升的主要原因。具体而言,职业院校劳动教37.78%32:88%A31.96%24.74%23.33%17.78%15.07%4-12.33%高水平东部地区一一中部地区一一西部地区40.68%33.86%25.42%22.979618.92%1
19、7.32%12.60%高水平普通公办院校一一民办院校一示范/双高院校育资源全要素生产率在2 0 1 32 0 1 4 年上升幅度最22.68%21.11%20.62%较高水平较低水平24.32%418.64%较高水平较低水平大,达到1 0.7%,这是由于技术效率变化出现较大幅度的上升,由0.8 0 1 上升至0.8 58。其次为2014-2015年,上升幅度为7.5%,其中纯技术效率为0.8 7 5,规模效率为1.0 1 1,表明这一时间段技术低水平效率上升主要由规模效率所推动。职业院校劳动教育全要素生产率上升幅度最小的是2 0 1 8 2 0 1 9年与2 0 1 9-2 0 2 0 年,升
20、幅分别为1.8%与0.7%,相应技术效率变化分别为1.0 51 与1.0 56,大于技术进步的1.0 2 7 与1.0 31。这表明2 0 1 8-2 0 1 9 年与36.22%2019-2020年职业院校劳动教育全要素生产率的33.78%主要贡献源于技术效率变化。表4 2 0 1 2-2 0 2 0 年职业院校劳动教育15.25%Malmquist指数及其分解技术效率技术纯技术年份变化低水平2012 20132013201420142015201520162016-20172017-20182018-201920192020均值进一步分析不同区域、不同属性职业院校劳动教育全要素生产率差异,
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- 技能 社会 背景 职业院校 劳动教育 资源配置 效率 测度 评价
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