我国普通高等学校体育工作综合评价与诊断方法的研究

彭建军 李 莉

（武汉体育学院，湖北 武汉 430079）

1 研究目的和意义

高等教育是一种特殊的社会活动，它是由一些既相互联系、又相对独立的成分构成，即德育、智育、体育和美育等。他们既是高等教育的目的的内容，又是实现高等教育目的的途径，构成了高等教育活动的基本内容。

自从学校体育产生以来，它一直是高等学校教育的重要组成内容之一。毛泽东在《体育之研究》一文中说：“体育一道，配德育与智育，而德智皆寄于体，无体是无德智也。”高等学校体育是全面发展教育的重要组成部分，是培养社会所需要的人才的重要内容，对增强全民族体质、提高运动技术水平，促进和谐社会的社会主义精神文明建设有着不可替代的作用。

现行国内对高等学校体育工作方面的评价，主要采用单一主观评价方法，这种方法受主观因素制约，过于粗糙，信息损失量大，不能全面、有效的反映高等学校体育工作的客观现状。因此，建立一套科学、客观的高等学校体育工作综合评价与诊断系统，不仅是完善高等学校体育工作管理不可缺少的重要内容，也是深化高等学校体育改革亟待解决的课题之一。它对促进我国高等学校体育工作全面、协调、均衡发展，为相关职能部门提供真实、客观的反馈信息，改进相关职能部门对高等学校体育工作的宏观调控与监督，加强高等学校体育工作管理的规范化、科学化和民主化，保证高等学校体育工作总体发展目标的实现都具有十分重要的意义。

2 研究对象与方法

2.1 研究对象

普通高等学校一般为中央部委或地方办的全日制院校，入学经国家规定的专门考试择优录取，实施学历教育。普通高等学校根据其培养目标及学习年限的不同，分为三种层次类型：高等专科学校、大学和专门学院、研究生院。本课题的研究主要针对大学，其所设置的体育系或体育类学院除外。

2.2 研究方法

2.2.1 文献资料法

根据研究内容和目的，查阅近十年全国多种主要体育学术杂志以及相关书籍、报刊和网络资源，通过期刊网进行相关课题研究著述的搜索，参考大量相关方面的研究资料，为本课题的研究工作做理论上的准备。

2.2.2 专家调查法（特尔菲法与层次分析法相结合）

采用两种方法想结合在不同研究阶段对相关领域的专家进行书面咨询，调查确定评价指标、指标权重以及进行评价标准的测试及调查。

2.2.3 以DEA为主，结合加权算术平均法与模糊综合评判法

采用该方法对书面咨询和测试、调查数据做统计处理。

3 指标体系的构建及应用

3.1 高校体育工作效益DEA评价指标体系

3.1.1 DEA评价指标体系构建的基本原则

建立DEA评价指标体系除了应考虑指标体系设计的一般原则，还要遵循DEA方法对评价指标体系的特殊要求。实践中，DEA评价指标体系的构建应遵循以下基本原则：

（1）目的性。指标的选择要服务、服从于评价目的，即必须针对具体的评价目标选取相关的指标，并舍弃与评价目的无关或关系不大的指标。就高校体育工作效益评价而言，体育经费、科研经费、体育教师数量、学生数量等指标都能从一个侧面反映评价的目的，而学生性别比例则是与体育工作效益评价无关的指标。

（2）全面性。评价指标体系要尽可能真实反映决策单元与评价目的有关的各个侧面的情况，全面反映评价目的。如果有遗漏，评价就会出现偏差。对于高校体育工作效益评价而言，如果评价目的是对高校体育资源利用效率的全面考察，为了全面反映评价目的，输入输出指标体系应覆盖高校体育工作的全部或绝大部分投入和产出，缺少某个或某些重要指标，评价目的就不能完整地得以实现。反之，如果只是考察高校体育场地器材资源的配置使用情况，其他次要指标就可以精简。

（3）精简性。各指标应分别反映研究对象的不同性质，相互之间应尽量避免有较强的线性关系，以尽量精简。在DEA方法中，决策单元的有效性系数会随着指标数量的增多而变大，指标多到一定程度就会使每一决策单元的有效性系数都较大，甚至普遍接近于1，这不利于从有效性系数中提取决策单元的差异信息。一般来说，决策单元的个数以不少于输入输出指标总数的二倍为宜。所以在建立指标体系时，要在保证实现评价目的的前提下，参考决策单元的数量选择能反映系统本质特性的尽可能简练的指标。

（4）可比性。所构造的评价指标体系对每一个评价对象都应是公平的，可比的。部分评价对象带有明显倾向性的指标将严重损害评价结论的科学性和客观性。

（5）准确性。指标的定义应清晰准确，范围清楚。概念不清，有歧义的指标在统计时由于统计人员对指标理解的不同，将难以得到准确数据，评价结果的科学性也无从谈起。

（6）可操作性。也称为可行性原则，指评价指标应能通过一定的方法测量或通过某种可靠的手段进行预测，无法评测的指标是没有意义的。

（7）DEA评价中确定一项指标是输入指标还是输出指标的原则。由于系统的复杂性，在确定被评价对象的输入和输出时，有些指标是属于输入指标还是属于输出指标，有时并不十分明显，而是比较模糊。一般来说，在DEA评价中，根据效率比的原则，输入应越小越好、输出则越大越好。因此，在遇到难以确定指标性质的情况时，应分析被评价对象的特点，将越大越好的正向指标，如“效用型”指标（如企业的产值、销售收入、利税等）作为系统的输出指标，而把越小越好的负向指标，如“成本型”指标（如企业投入的人力资源量、能源消耗量、对环境的破坏性影响等）作为系统的输入指标。根据对高校体育工作投入产出的分析以及构建DEA评价指标体系的基本原则，下面分别从投入指标和产出指标两个方面进行研究。

3.1.2 高校体育工作输入输出指标的建立

（1）输入指标体系

经过前文对高校体育工作的投入分析，可将其概括为两大方面，包括有形投入和无形投入。其中，根据投入的不同形式，有形投入指标可以分为人力投入、财力投入和物力投入三大指标，每个指标可以进一步细分为若干个子指标。

①人力投入指标。按照高校人员的分类，人力投入指标可以进一步细分为专任教师（含教师编制、学历结构、职称结构、师资培养四个子指标）、科研人员、教辅人员、行政人员、工勤人员以及其他人员等子指标。由于考虑到体育工作的实际现状，很多人员都是身兼数职，例如专任教师多数也兼顾教辅、行政甚至工勤等职务。因此本文将其作为一级指标的同时把其兼职数作为次级子指标，而教辅、行政、工勤等专职人数单列出来为一级指标。

②财力投入指标。在财力投入中，体育经费所占学校事业性经费的比率短期内波动不大，能比较真实地反映高校体育工作的日常运行情况，可以作为财力投入指标。与事业性经费具有较大的消耗性不同，体育场馆设备等基建支出在基本建设完成后成为学校固定资产的一部分，可以放在物力投入的固定资产部分进行计算。因此财力投入部分将体育经费数额以及经费增长量作为一级评价指标。

③物力投入指标。体育场馆跟器材设备是学校体育工作最基础的投入之一，体育场馆器材等的建设更新与在校师生的相对比率涉及学校教学资源利用是否合理有效的向题。计划经济时代，随着社会主义市场经济体制的建立，学校场馆器材对外开放，也需要按照市场要求进行平等交易。因此，体育教学资源管理也是高校资源管理的重要内容之一。物力投入中的固定资产指标包括多项内容，其中，体育场馆器材设备是学校履行体育教育职能的重要物质基础，其数量质量、使用效率及其更新率都可以作为衡量学校体育工作效率的重要指标且有利于对问题进行深入分析。而教材、教学文件的建设、各项体育活动的开展以及体育教学训练过程中的监管评价则从各个侧面对体育工作进行着全面的补充与完善。即一级指标为场馆设施、器材设备、书刊资料。

④无形资产投入指标。无形资产具有投入和产出的双重属性，对于该项指标的详细分析已在前文进行讨论。这一方面的子指标则包含高校教学实践活动、承办各级各类体育赛事数量及规模、校园体育文化建设情况等。

（2）输出指标体系

根据高校产出的划分，产出指标可以分为人才培养产出、科学研究产出和社会服务产出三大指标，每个指标可以进一步细分为若干个子指标。此外，根据前文对高校无形资产的讨论，无形资产的保值增值情况也被列为重要的产出指标。

①人才培养产出指标

根据前文对高校人才培养产出的分析，人才培养产出指标可以用学生培养质量和教师教学成果两个子指标表达。教育质量评价一直是教育评价的重点和难点之一，存在多种不同观点。从教育质量的性质来看，有“过程量”与“状态量”，或者说“增量”与“存量”的区别。由于办学效益评价探讨的是学校在教育活动中发挥了多大作用，是在学生原来所具备素质基础上的提高，因此教育质量评价应以“增量”评价为主。从评价方法来看，由于教育质量的复杂性，目前比较通行的做法仍然是以专家判断为主。一般是将教育质量指标分解为若干个子指标，这些子指标分别从某个侧面反映学校教育质量的情况，由多个专家分别对这些子指标进行打分，然后再采用某种方法将专家的意见进行汇总，得出对学校教育质量的整体评价。考虑到教育质量的复杂性和模糊性，获得一个绝对精确的数字既不可能，也不必要，最后的教育质量量化结果仍然以得到一个等级（可转化为模糊数），如优秀、良好等，较为合适。至于等级划分的粗细，可根据具体情况而定。

②科研产出指标

针对科研产出的分析前文已有详细的表述，不再重复讨论，此部分将科研成果、论文著作及科研经费做为一级指标。

③社会服务产出指标

依照前文对高校体育工作社会服务产出的分析可以将一级指标归结为：向社会开放体育运动设施及场馆情况；为群众提供健身信息、体育相关咨询培训服务；签订科研合同及承担科研项目的数目；面向广大群众提供医疗和康复服务；体育竞赛和体育表演的组织等五大项。

④无形资产增值指标

由于高校体育工作无形资产的复杂性、间接性和不确定性等特点，使该指标的准确量化非常困难，虽然已经有一些量化方法，如历史成本法、最低成本法、盈利现值法以及盈利现值法的变例-分成法和省时法，但这些方法还远未成熟。目前，由专家依据经验和规律以及相关数据来进行判断，给出一个大致范围（用模糊数表示）仍然是一种较为可行且有效的无形资产评价方法。另外，本文根据分析还将校代表队的知名度作为无形增值的一个子指标。

经过以上分析可得出普通高校体育工作综合评价的输入和输出评价指标如表1所示。

3.2 应用算例分析

3.2.1 建立DEA分析模型

设存在有n个决策单元DMUi，i=1，2，…，n，每个决策单元都有m种输入和p种输出，其中第i个决策单元DMUi的输入表示为xi=（x1i，x2i，…，xmi）r，输出表示为yi=（y1i，y2i，…，ypi）r，并且xsi≥0，yti≥0，其中s=1， 2，…，m；t=1，2，…，p；i=1，2，…，n。建立基于输入的DEA方法的C2 R评价模型：

其中r=（1，1，…，1）是元素均为1的m维向量，=（1，1，…，1）是元素均为1的p维向量，ε表示非阿基米德无穷小量是松弛变量。

利用带有阿基米德无穷小量ε的C2 R评价模型（1），可以很容易判定决策单元的DEA有效性，分析出决策单元的技术有效性和规模有效性，并且对于非DEA有效决策单元进行有效生产前沿面的投影，分析指出导致决策单元非有效性的影响因素。

设线性规划（1）的最优解为λ0，s0-，s0+，θ0，根据文献[106]可以得到如下的结论：

（1）若θ0=1，则决策单元DMUi是弱DEA有效的。其经济意义就是：决策DMUi的生产活动不同时技术有效和规模有效，如果某个＞0，则表示第s种输入指标有没有被充分利用；如果某个＞0，则表示第t种输出指标与最大输出值还有的不足。

（2）若θ0=1，并且s0-=0，s0+=0，则决策单元DMUi是DEA有效的。表示决策单元DMUi的生产活动同时技术有效和规模有效。从技术的角度来看，各种资源得到了充分的利用，取得了最大的输出效果（经济效益评价指标θ0=1）此时，模型（1）的约束条件为：

表示对于得到的最大输出y0 而言，生产活动的各种输入x0 都得到了充分的利用。

（3）若θ0＜1，则说明决策单元DMUi不是DEA有效的，它的生产活动既不是技术有效的，同时也不是规模有效的。根据模型（1）的约束条件：

说明要得到输出量y0，至多只需要θ0 ·x0 的输入量，也就是说，生产活动的输入规模过大，产出水平没有达到最佳规模。

（4）对于非DEA有效的决策单元进行“投影”，构造一个新的有效的决策单元。

令

则称）为非DEA有效的决策单元所对应的（x0，y0）在DEA的相对有效面上的“投影”，它相对于原来的n个决策单元来说，是DEA有效的。

3.2.2 DEA有效性分析

随机选取全国各大中城市普通高校共计20所，依据本研究制定的评分细则请相关专家进行评分并录入数据如表3所示。根据表3所提供的数据，采用带阿基米德无穷小量ε的C2 R评价模型（1），运用线性规划软件计算出相应的参数如表4所示。

表4中的θ表示经济效益评价指标分别为DEA模型（1）中的松弛变量， w1，w2，…，w9，v1，v2，…，v9 分别表示各决策单元投入和产出指标的权重系数，也就是各投入、产出的影子价格。

3.2.3 规模收益分析

根据表4中各院校经济效益评价指标θ值和松弛变量的大小，可以看出在国家当前的资源投入和管理水平下，这些院校中，DMU1、DMU2、…、DMU18、DMU20都是DEA有效的，处于技术有效和规模有效的前沿面上。投入的各种资源在其生产活动中都得到了充分利用，取得了最大的输出效益。而决策单元DMU19则处于DEA无效的状态，它的生产活动既不属于技术有效，也不属于规模有效，其投入的部分资源没有得到充分的利用，生产的输出水平没有达到最佳的生产规模。

对于非DEA有效的决策单元，可以通过将它的输入、输出指标在各自的相对有效面上进行“投影”，来改进它的非有效性。其实质就是根据前面的数值分析，通过适当调整非有效性决策单元的投入数量和产出数量，来达到DEA有效的目的。

以DMU19为例，根据公式（4）所给出的投影规则，可以计算出每一个输入、输出指标的投影点为：

X1=0.9975×4.38-0.06=4.31

X2=0.9975×511.226-3.66=506.29

X3=0.9975×5-1.98=3.01

X4=0.9975×4-0.99=3

X5=0.9975×3.56-0=3.55

X6=0.9975×4.6-0.59=4

X7=0.9975×4.5-0.49=4

X8=0.9975×4.6-0.59=4

X9=0.9975×4.6-2.25=2.34

Y1=4.5+0.5=5

Y2=4+1=5

Y3=5+0=5

Y4=59.64+93.76=153.4

Y5=13.1+10.53=23.63

Y6=14+8.98=22.98

Y7=13.71+0=13.71

Y8=7+31.65=38.65

Y9=3+0.01=3.01

也就是说，决策单元DMU19要想达到DEA有效，必须要从以下几个方面进行改进：首先需要减少经费投入，也可以说是目前投入的经费未被充分利用，存在一定的浪费现象；其次是学校承办的赛事过多，经过详细分析，多数赛事因级别较低或宣传不到位，未能带来预期的门票收入效益，因此学校应积极举办大型赛事并加大宣传广度以吸引更多公众的娱乐休闲资金。而各产出水平的变化情况分别应该是：学生运动员培养指标得分较低，尤其是比赛成绩方面没有达到应有的赛绩，导致得分偏低，应增加比赛名次的获得；而争取的科研经费可以增加10.53万元；校代表队知名度指标是以校代表队近五年荣获大型赛事的奖牌数多少来衡量的，该决策单元距离理想值差距较大为31.65，即说明在当前的人力财力投入下应该取得的奖牌数为38.65才是DEA有效的。

另外该决策单元投入产出的权重系数中有w4=w6=w8=0，v1=v3=v4=v6=v9=0，即体育经费增长额、书刊资料配备、校园体育文化建设状况等输入指标以及普通大学生培养、体育教师教学成果、科研成果、获奖论文与课题数、无形增殖等产出指标的权重系数均为0，表明如果要单独地对其进行改变是不会对该决策单元的DEA有效性有所影响的。而师资配备、生师比、场馆设施情况、教学实践方面的投入及普通学生培养、校代表队知名度等产出指标虽都有些偏差，但考虑到其权重系数以及偏差额度（其权重系数wi 及偏差额度ui 分别为w1=0.00037，u1=0.07；w2=0.00005，u2=4.936；w5=0.0131，u5=0.01；w7=0.0025，u7=0.5；v1=0.0007，u10=-0.5；v8=0.0003，u17=-31.65）可以将其作为次级调整目标，在今后工作中逐步改善。

例如，师资配备指标得分偏高，经逆算分析，由于教师编配及学历职称结构得分较高，而在后面的产出教学成果及科研成果中效益较低，因此判定此指标具有一定发展空间，应加大激励力度，充分调动教师教学科研的积极性；生师比指标方面虽存在偏差，但由于其权重系数较小，不会产生明显影响。场地设施指标虽占有较大权重但偏差较小，应引起注意，及时避免浪费场地设施的情况发生等。

4 结论与建议

作为经济生活中的概念，“效益”是指社会经济活动中物化劳动和活劳动的劳动消耗与所取得的符合社会需要的劳动成果之间的比较，或简单理解为产出与投入、成果与消耗、所得与所费的比较。高校体育工作与其有着一定的相似性，只要建立适用的综合评价指标，结合多种方法弥补一种评价方法的局限性，就能建立全面科学的综合评价系统。本文旨在建立完整的普通高校体育工作综合评价与诊断系统，通过资料收集及逻辑分析，罗列出较能全面衡量高校体育工作效益的绩效指标，采用数据包络分析（DEA）方法，结合专家评定等传统方法，对高校体育工作的经营效益和规模效益进行了全面的分析。实例表明，DEA分析对高校投入产出的效率评价是非常有效的。通过DEA数据分析，利用得到的经济效益评价指标、松弛变量、各投入产出的权重系数，以及各决策单元在相对有效面上的“投影”等多项分析参数，不仅可以对各个决策单元的经营效益做出正确的评价，而且还可以对其资源配置的合理性、资源利用的有效程度、导致经营无效的因素等做出详细的分析。

然而，DEA模型是针对同质的生产部门，对投入规模相当的评价单元的生产有效性进行数量分析，它不直接具备考察不同投入规模的评价单元之间的比较分析功能。所以对评价单元的选择要考虑到其运作性质的差别，运作性质相差较远的院校就不宜放在一起进行评价。例如，有体育院系的高校就不宜同无此类院系的高校进行直接比较。严格说来，因为DEA模型不能避开指标之间信息的重叠而带来的虚假绩效，这时可以考虑用主成分分析法提取主成分来消除指标间的相关属性的不良影响；同时在指标过多时会造成有效单元的过多，这样区分度就差，为了避免这种现象的发生，在选取评价单元时应考虑到样本量与指标量的合理配置。

本文受限于资料的可得性，仅采用少数专家对20所高校进行评分录入数据，除样本数较少外，也未考虑不同量纲所带来的误差值。期待未来政府能规范各高校一致性的统计数据信息披露，如有更完整且详实的投入产出描述资料，将可使本研究的结果更为完善。

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作者简介

彭建军，武汉体育学院网球教研室

电话：13260657077 E-mail：pdwpjj@yahoo.com.cn

单位：武汉体育学院