高校创新创业教育质量评价模型构建与实证分析
王菲，任立肖
（天津科技大学 经济与管理学院，天津）
摘 要： 本文采用将CIPP质量评价模型与教育质量评价指标融合的方式，构建基于CIPP模型的创新创业教育质量评价模型，运用背景、输入、过程、成果这四种评价过程检验高校所开展的创新创业教育质量。在模型的基础上，采用定量研究——数据包络分析的方法，通过所选高校官网及其他创新创业网站搜集相关数据，对十所高校创业教育能力进行实证研究，验证在CIPP模型的指导基础上使用DEA数据包络分析指导高校创新创业教育改进的科学性和合理性。
关键词： CIPP模型； 创新创业教育； DEA实证分析
一 引言
有学者指出，中国高等教育正在摆脱追赶型大众化模式的某些特征，开始走向质量提升的内涵式发展道路。[1]质量是高等教育的生命线，《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》提出今后十年我国高等教育发展的核心任务是“全面提高高等教育质量”。[2]创新创业教育是高等教育强国的必然要求，应成为高等教育改革的风向标，[3]但是教师资源的短缺和教育理念落后等导致创新创业教育工作的并不能达到预期的效果，所以各高校应该把完善创新创业教育质量的评价体系当作重中之重，并同时提升高校的创新创业教育质量。
二 高校创新创业教育质量评价研究现状
国内学者非常重视对高校创业教育的研究并取得了一些成果。谢志远根据创新创业教育发展规律，使用层次分析法完成了对高校创新创业教育指标评价体系的构建。通过定量研究，总结出了我国高校创业教育的发展水平与状况。[4]李明章、代吉林的研究显示，我国高校创业教育能够提升大学生创业意向和创业胜任力，在能力培养方面还需要进一步加强。[5]秦敬民在QFD理论的指导下，在层次分析法与模糊综合评价法的基础上，运用数据包络分析建立了一个全面的综合评价模型。[6]
在阅读和学习了我国学者关于创新创业教育的相关文献后可以得出以下结论：第一，我国不同的学者关于如何评价创新创业教育的研究在各个领域均有涉猎，不同学者关于评价的方法和选择的指标等方面均有自己的见解和提议。这也直接导致了各高校无法统一一个评价创新创业教育的方法，使得在比较各高校的创新创业教育成果时缺少一个统一的标准。第二，我国目前在对创新创业教育成果进行评价时还是习惯于在理论方面做文章而很少利用数据进行实证分析，缺乏基于大样本调查的定量研究。
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三 基于CIPP模型的创新创业教育质量评价模型构建
（一）基于CIPP的高校创新创业教育质量评价指标体系构建
基于CIPP模型的高校创新创业教育质量指的是在评价高校创新创业教育的质量时通过利用高校创新创业教育发展实力与潜力和CIPP模型的背景评价（创新创业环境、文化积淀、传统方式）、输入评价（创新创业资源配置：人、财、物合理配置与使用）、过程评价（创新创业教育过程、实践过程）和成果评价（创新创业教育成果、绩效）四个评价要素相结合，根据结果完善高校的创新创业教育。
DEA是一个线形规划模型，表示为产出对投入的比率。根据分析结果显示，十所高校中有六所大学的DEA综合效率、纯技术效率和规模效率的值均为1，即这六所高校相对于其他参加分析的四所高校来说已经达到DEA强有效的状态，其余四所高校综合效率值小于1，相对无效。综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价，[9]证明这些高校在资源配置或资源使用方面还没有达到最优，资源配置和使用还可以进行优化。
表1 质量评价指标体系
（二）所选高校创新创业教育质量评价样本与数据
旅游院校定制式乡村旅游培训是工作场所学习理论与乡村旅游培训具体工作特点结合而形成的一种乡村旅游培训模式。强调乡村旅游培训要依据不同旅游乡村的具体情况而具体定制，培训主题要具有明确的指向性与针对性，培训内容要具有科学引导性，培训方式与组织形式要适应乡村旅游从业人员的个性特征，培训效果要经得起乡村旅游实践检验。定制式乡村旅游培训不但是对传统乡村旅游培训方式的革新，更是乡村旅游培训工作系统化、专业化、科学化的一种新尝试。旅游院校定制式乡村旅游培训需要培训教师不但具有旅游服务技能，更要具有乡村旅游发展扎实的理论基础与项目策划能力。同时对旅游院校与乡村旅游培训组织能力也提出了新的要求。
（三）高校创新创业教育质量评价的数据包络分析
（1）数据包络分析简介：数据包络分析法的基本思想是使用数学规划建立评价模型，不需要建立生产函数，不需要考虑指标单位，直接可以评价具有多项投入、多项产出的决策单元之间的相对有效性。[7]DEA包含CCR和BCC两个基本模型，在DEA模型中，所选择的投入与产出评价指标必须具有代表性、目的性、和可比性。[8]
本文选取清华大学、人民大学、北京航空航天大学、上海交通大学、南京财经大学、武汉大学、西安交通大学、西北工业大学、黑龙江大学、天津科技大学十所高校作为评价样本，通过各高校官网、相关创新创业网站以及统计局统计数据收集相关指标数据。考虑到高校创新创业教育的实际情况，结合DEA分析对于评价指标数量的要求以及CIPP模型给出的背景、输入、过程、成果四个评价过程，将输入和过程中的部分指标作为投入指标，选取“创新创业教育课程授课教师数”、“国家级创新创业项目校拨数”、“创新创业课程开设数量”、“孵化器等创新创业实践平台数”4个指标作为投入指标。将成果评价中的指标作为产出指标，选取“国家级创新创业项目的立项数”、“国家级创新创业项目大学生参加人数”、“自主创业率与就业率之比”、“杰出创业校友数”4个评价指标作为产出指标，可以有效评价高校创新创业教育的成果。
回家之前，我在北上广各驻了一段时间。人们说大城市就业机会相对多一些，可是我除了干过一些站在街头散发小广告、帮装潢公司拉客户、给快餐店送外卖之类的零散活儿，并没有找到一个正式工作。我像一只候鸟从祖国的北方飞到南方，哪儿也没有我落脚生根的地方。无奈，我只有回到故乡小城，在这里我起码可以找到一张不花钱就能过夜的床铺。
表2 高校创新创业教育投入产出效率结果
1.综合效率分析
本文选取的用于评价创新创业教育的指标按照上文所说的构成CIPP模型的四大要素进行分类。在搜集与翻阅资料后，本着建立科学合理的高校创新创业教育质量评价指标体系的初衷，选取了具有代表性的9个分指标和17个子指标，如表1所示。希望通过建立的评价体系能够帮助高校对创新创业教育资源进行合理的分配从而提高教学质量。
2.纯技术效率分析
3.规模效率分析
（2）评价过程与结果分析：使用DEA2.1软件，进行数据包络分析，选择投入主导型的BCC模型进行分析，将选取的十所高校的数据进行投入产出效率计算，得到十所高校创新创业教育的crste（综合效率）、vrset（纯技术效率）、scale（规模效率）以及规模收益状态，计算结果如表2所示。
纯技术效率用于反映一个生产单元技术水平的高低，可用于衡量高校创新创业教育所投入的资源能否达到产出最大化，纯技术效率值越高表明资源的使用率越高。除6所DEA已达到强有效的高校外，清华大学、上海交通大学的纯技术效率也为1，表示这两所高校在已有的技术水平上，其投入资源的使用效率比较高。未能达到综合有效的根本原因在于其规模无效，因此其改革的重点在于如何更好地发挥其规模效益。[10]所选十所高校的纯技术效率的均值是0.985，有1.5%的资源投入没有有效使用。
本文通过对创新创业教育以及创新创业教育评价研究的文献梳理，掌握了高校创新创业教育质量评价的相关研究成果，在前人的研究基础上，将CIPP质量评价模型与教育质量评价指标融合，在此基础上使用数据包络分析进行实证研究，对十所高校的创新创业教育相对有效率进行了分析。使用投入主导型的BCC模型对十所高校的创新创业教育相关数据进行投入产出效率计算分析，从各高校创新创业教育的综合效率、纯技术效率、规模效率以及规模收益状态，进行了详细分析，并给出了指导性的建议。
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四 总结
规模效率反映的是实际规模与最优生产规模的差距，当规模效率等于1时，表示该决策单元达到最优规模，当规模效率小于1时，表示该决策单元的规模报酬处于递增或递减的DEA无效状态，所选十所高校中只有六所已达到DEA强有效的高校规模效率为1，其余四所高校均处于DEA无效状态。其中，清华大学、上海交通大学和天津科技大学属于规模报酬递减，即随着投入规模的增加，其产出也会随之减少，表明由于资源投入过量，但并未充分利用，使得其创新创业教育的结果未达到最优状态，这类高校应适当减少教育资源投入。清华大学和上海交通大学纯技术效率已经达到1，但规模效率分别为0.594、0.774，导致综合效率也低于1，这类高校应在考虑资源投入量问题的同时，根据规模报酬的状态调整其创新创业教育资源的规模，以达到综合效率最优。武汉大学属于规模报酬递增，但随着投入规模的增大，其创新创业教育的产出也会随之增加，表明由于资源投入、资源配置方面有缺陷，限制了产出，导致了综合效率低的情况，对于此类高校，应适当增加教育资源的投入，优化教育资源配置。
随着大数据时代的到来，人们越来越意识到数据及大数据思维的重要性。“大数据”不单是指“大量数据”或“大规模数据”，而是从应用、技术、思维角度等多方面对其进行综合分析和评价[7]。如何从大数据思维角度分析体质健康测试指标？2012年，英国学者维克托·迈尔—舍恩伯格与肯尼思·库克耶合著的《大数据时代》一书给出了答案——不再追求精确度、不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系。人们将从对因果关系的追求中解脱出来，转而将注意力放在相关关系的发现和使用上[8]。
五 创新与不足
相关学者在对创新创业教育的评价上已经取得了一定的研究成果，但根据对大量文献的梳理分析发现，目前暂无学者在CIPP模型的指导基础上使用DEA数据包络分析指导高校创新创业教育资源投入与资源配置，本文以此为创新点，以十所大学的真实数据进行实证研究分析并给出了相关改进建议，取得了一定的研究成果，但由于诸多方面的限制，仍存在着一些不足之处。
第一，DEA数据包络分析法存在的不足，DEA对异常值的敏感程度为较高，在实证分析数据的收集方面，数据存在误差，也给实证分析的结果带来了了偏差，在此基础上得出的调整、改进结果也可能存在一些问题。在今后研究相关问题时，应采取误差更小的方式获取相关数据，在进行实证分析，给出更加合理、可靠的调整建议。
第二，在评价指标的选取方面，本文选取的评价指标是通过阅读文献整理得出，存在着较大的主观性，要得到更加完善、科学的评价指标体系还需要进行更深层次的研究。
第三， DEA分析往往难以给出具体的政策建议，虽然经过数据分析得出了研究结果，但是对于那些未达到DEA强有效的决策单元具体要如何进行改进，进一步得到建议往往难以给出。只能给出有可能有效的改进措施来为决策单元提供建议。望今后找到更好的实证研究方法来改进研究结果。
参考文献
[1] 李立国.中国高等教育大众化发展模式的转变[J].清华大学教育研究 ,2014,35(01)：17-27.
[2] 国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）http：//old.moe.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/info_list/201407/xxgk_171904.html
[3] 薛成龙,卢彩晨,李端淼.“十二五”期间高校创新创业教育的回顾与思考——基于《高等教育第三方评估报告》的分析[J].中国高教研究,2016(02)：20-28+73.
[4] 谢志远,刘巍伟.高校创业教育绩效评价体系的定量研究[J].创新与创业教育,2010,1(06)： 3-8+13.
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[6] 秦敬民. 基于QFD的高校创业教育质量评价研究[D].天津大学,2010.
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[9] 陈明荣,吴正,张佩琴.战略性新兴产业金融支持效率研究——以甘肃省白银市为例[J].甘肃金融,2017(05)：60-65.
[10] 林正雨,李晓,赵颖文,等.基于DEA的成都平原粮经种植模式效率评价研究[J].现代农业科技,2014(18)：273-274+276.
本文引用格式： 王菲,等.高校创新创业教育质量评价模型构建与实证分析[J]. 教育现代化,2019,6(77)：45-47.
DOI： 10.16541/j.cnki.2095-8420.2019.77.013
基金项目： 本文系“2018年天津市高等学校大学生创新创业训练计划项目”（项目编号：201810057103）的研究成果。
作者简介： 王菲，女，山东德州人，天津科技大学经济与管理学院信息管理与信息系统专业，2015级本科生；任立肖，女，河北省，天津科技大学经济与管理学院信息管理与信息系统专业，副教授。
标签：CIPP模型论文; 创新创业教育论文; DEA实证分析论文; 天津科技大学经济与管理学院论文;