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高职金融专业评估实证分析范文

时间:2022-06-06 04:58:28

高职金融专业评估实证分析

一、量化的高职专业评估指标体系

评估指标体系历来备受关注,人们普遍地把“输入”、“过程”、“输出”和“改进”等4方面内容作为专业评估指标体系的基本框架。在选择指标时,既追求全面性和代表性,也兼顾可测性和客观性。事实上,由于专业名称、类型、办学背景和省情的差异,以及定性指标难以打分、现场考察不易深入等诸多局限性,专业评估很难做到高度的准确客观和排名比较。但基于量化的视角,对指标体系的量化处理、指标数据的量化统计、测算结果的量化打分、评估排名的横纵向比较,将可以有效减少评估的误差。本文以全国12所高职院校金融专业为例,通过主成分分析和数据包络分析方法,着重进行专业评估的横向比较,为专业评估的跨省比较和整体提升提供实证参考。在借鉴和比较的基础上,我们按照专业人才培养要素和流程,遵从量化和数据可得的原则,选择了5个较具代表性的一级指标:师资力量和实践条件是专业建设的输入指标,培养模式和课程教学是过程指标,就业与声誉是输出指标,专业评估的改进指标则通过文章的第四部分数据包络分析给出。每个一级指标又分解出2个二级指标,其数据来源于“高等职业院校提升专业服务产业发展能力项目”2011年和2013年“专业建设状态数据表”,包括重庆财经、陕西财经、成都职院、北京财贸、山西金融、山西财专、浙江经济、辽宁金融、邯郸职院、长春金融、江苏财经、宁夏财经等12所院校表1。

二、基于PCA方法的专业评估得分与排名

主成分分析(PCA)是一种对评价对象绩效进行综合评价与监控的多元统计方法,其基本原理是利用降维的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标(即主成分),用它们代替原始变量绝大部分信息,并保证彼此之间互不相关、互不重叠。PCA在研究指标众多、关系复杂的问题时,既不需要量纲一致,也不需要对指标进行赋权或重要性排列,而是通过提取主成分这一关键方法来进行得分计算。我们通过运行IBMSPSS19.0,发现KMO=0.705,BartlettSig.=0.045,基本符合相关性和显著性检验标准。进一步的方差分解,得出累计方差贡献率超过80%,主成分个数m=4。在成分矩阵的基础上,我们得到了4个主成分的分值,通过计算表2给出了结果。从综合评分F来看,2011年正分院校5所、负分院校7所,2013年维持同样的格局,得分较差的学校比例偏高,意味着金融专业人才培养总体效果不乐观,没有随着改革进程的推进产生整体性水平提升。同时,排名最后的山西金融得分还处于下降状态,隐现了该校金融专业建设有继续恶化的风险。与之相反,浙江经济、邯郸职院和江苏财经则一直居前3名,专业发展状况良好而稳定。从排名变化来看,进步较快的学校有北京财贸和长春金融,分别上升4位和3位,退步明显的则是辽宁金融和成都职院,分别下降6位和3位,后者变化的幅度高于前者,既凸显了各院校间专业建设水平的不均衡,又警示我们需防范可能存在的“弱者羸弱”效应[7]。从院校类型来看,分布在东部省份的学校得分靠前,西部的居中,中部的则暂处于靠后位置,专业建设效果呈区域非均衡特点,并与前文所述的专业分布情况、地区金融发展水平相一致。通过对各院校2011年和2013年得分和排名求均值,排行前50%强的为国家示范(骨干)建设单位,其次为省级示范(骨干)建设单位,最后是非示范(骨干)院校。一些以金融专业为龙头的学校也没有显示出强大的竞争力,而是仍在追求生源规模的扩大,如山西金融2013年在校生已达1027人,在样本院校中排名第一,但F值却排在最后。院校性质类别方面,邯郸职院和成都职院虽非财经类院校,但F排名仍较靠前,表明现阶段院校性质对金融专业得分的影响有待提高。

三、基于DEA方法的专业评估改进分析

前文对专业建设现状进行了主成分分析,但缺乏深层次原因剖析和改进方法。数据包络分析(DEA)是一种基于线性规划的用于评价同类型组织(或项目)工作绩效相对有效性的工具手段,其实质是根据一组关于多输入、多输出的决策单元值来估计有效生产的前沿面,并据此进行多目标综合效果评价。用DEA模型进行分析前,要选择输入、输出指标,而根据以往的经验,选择指标个数之和不能超过样本量的1/2[8],我们采用中介法,选择了具有代表性和一般性的3个输入指标(兼职教师年承担课时占比、生均校内实训室设备价值和专业教研项目人均经费)和2个输出指标(初次就业率、新生报到率)。设定DEA模型为投入导向型、规模报酬可变(VRS),运行DEAP2.1软件可得到各院校专业综合效率(也即技术效率)。综合效率只是一种相对效率,当它等于1,表明组织的生产是有效的,但实际效率并不一定非常高,有可能出现整体低效下的相对高效;当它小于1,则说明组织的生产是低效的,或者说组织消耗了太多的投入,却只获得了较少的产出。重庆财经、山西金融、邯郸职院和宁夏财经的综合效率为1,达到了DEA相对有效水平,其他8所院校均为非DEA有效(表3)。对非DEA有效院校进行投影分析,计算投入冗余率和产出不足率,投入冗余率是指优化后的输入指标可节省的投入比例,产出不足率则是优化后的输出指标可增加的产出比例。尽管成都职院、北京财贸、浙江经济3所院校非DEA有效,但并未出现投入冗余和产出不足现象,表明它们正努力趋向生产前沿面,综合效率接近DEA相对有效。但陕西财经、山西财专、辽宁金融、长春金融和江苏财经等5所院校,除“初次就业率”外,均存在投入冗余和产出不足现象,其中山西财专和陕西财经等综合效率得分仅0.427、0.518,明显低于样本院校的平均水平。从输入指标来看,山西财专和陕西财经的投入冗余率高达56.5%和47.6%,溢出效应明显,一方面应加大兼职教师、实训设备和教研经费的投入力度,另一方面切实提高它们的利用率,实行效率导向和目标考核制,优化专业建设的人力、物力和财力配置;江苏财经、长春金融和辽宁金融的投入冗余率有所下降,通过优化管理,将分别节省三个输入指标的20%、13.1%和12.4%投入比例。从输出指标来看,辽宁金融、长春金融、山西财专、陕西财经和江苏财经等5所院校的“新生报到率”产出不足,应加大招生宣传,注重特色凝练和品牌打造,提高专业社会满意度和美誉度;长春金融则要进一步重视学生的就业创业指导,建设孵化平台,通过一系列的措施改进,将可提升初次就业率10.7%的比例增长。

四、结论与建议

本文将量化的指标体系引入到专业评估中,对全国12所院校金融专业进行了实证分析,结论为:(1)专业建设整体水平较高,并呈现持续增强、非均衡分化态势,要重视师资力量和课程教学对人才培养的积极作用;(2)示范(骨干)院校得分好于非示范(骨干)院校,东部院校排名高于西部院校,中部院校则垫底,专业评估结果与所在院校、所在区域金融发展水平密切相关;(3)专业建设非有效的院校高达42%,其中兼职教师、实训设备和教研经费等投入冗余率在50%左右,5所院校新生报到率产出不足,4所院校初次就业率产出不足。鉴于此,本文提出如下建议:一是尽快全面启动专业评估。专业评估最直接的作用是推动专业建设,因此一套好的质量标准和评估方案,不仅可以动态把握专业人才培养有效性,还将有利于对专业进行适应性调整和高水平建设。目前,一些省份已启动了“高职高专教育(新)专业合格评估”,并取得了较好成效。但由于各自类型、起点和背景不同,又需要在专业评估中注重“三结合”:(1)数据监测为主、现场考察为辅的方法结合——能不用主观性判断的就不用,让量化的指标体系代替长篇的文字汇报,现场考察主要为验证性检查;(2)形成性建设与终结性考核并重的内容结合——适当减少“做了什么”的权重,多关注“怎么做”的问题,为专业人才培养“把脉开方”;(3)专业带头人背景与企业行业资质的专家队伍结合——要吸纳符合专业带头人条件的专家担任评估专家,并提高企业行业技术骨干和能工巧匠进入专家队伍的比例,两者构成评估队伍的绝大部分力量。二是健全开放的专业评估平台。要摈弃条块分割的院校治理和专业发展模式,建立开放、共生、多赢的专业评估平台:(1)对于同头大专业,可由省级教育主管部门、人力资源和社会保障部门、行业主管部门等联合组成专业评估领导小组,负责推动和保障专业评估各项工作;对于同头小专业(大专业亦可)可由全国行指委领导跨省评估,省级专业评估领导小组只发挥委托、监督和奖惩职责;(2)在前述基础上,成立由专家组成的高职教育专业评估委员会,发挥其作为专门评估机构在建立评估制度、评估方案、实施评估和申诉仲裁等方面的作用,对大专业应以省域职教集团为主要依托,充分发挥其中坚力量来推动专业评估,对于小专业以全国行指委抽调力量为主,专业评估委员会负责协调实施;(3)在内部评估方面,学校除了自评自查,也可以委托第三方机构、专业教学共同体、暑假学校、对口支援学校等来完成,高职教育专业评估委员会要对内部评估赋权并发表意见,对于弄虚作假的要追责。三是高度重视专业内涵建设。专业是高职学校的品牌和灵魂,专业建设无疑成了高职学校内涵建设的核心内容,也是开展专业评估的出发点和落脚点。《教育部关于全面提高高等教育质量的若干意见》(教高〔2012〕4号)等强调,建立健全专业动态调整和预警退出机制,除个别特殊专业外,对就业率连续两年低于60%的专业,调减招生计划直至停招。可见,无论是从内在持续性还是从外在适应性来看,加强专业内涵式发展都至关重要。在深化教育领域综合改革的新形势下,要加快现代职业教育体系下的专业体系与产业体系的对接,健全以校企合作为基础、工学结合为核心、“双师素质”教师为主体、课程体系改革为突破,质量监测与评估为保障的专业人才培养制度,不断改革创新人才培养模式,自上而下地破解各类体制机制障碍,着力解决专业建设中的突出问题。

作者:王伟 单位:重庆财经职业学院

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