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基于DEA的物流工程专业学生职业能力评价研究 摘要：本文应用数据包络分析（DEA）方法对学生的职业能力评价问题进行了研究。论文的研究以学校专业课程及实践环节的设置、师资配置以及实验设备投入等作为系统的输入，以物流企业等用人单位对高素质物流人才职业能力的基本需求为评价系统的输出，通过构建评价模型和评价指标体系，对高校物流工程专业学生的职业能力评价问题进行了实例研究，其评价结果可为物流工程人才培养提供参考。 下载 关键词：物流工程数据包络分析职业能力评价 中图分类号：G641;G648.7 近年来，物流工程专业教育在培养方案、教学模式上进行深入的探索和改革，倡导以“能力本位”为核心的人才培养模式。虽然我国建立了部分物流人才职业能力评价制度，但在物流工程专业学生职业能力评价上仍未有完整评价体系设计。为解决上述问题，本文从实践调查出发，构建了我国物流工程专业学生职业能力评价的总体框架，采用定量与定性相结合的方法对物流工程专业学生职业能力的评价进行了研究。数据包络分析方法是由著名的运筹学专家A.Charnes和W.W.Cooper等人以相对效率概念为基础发展起来的一种崭新的效率评价方法，本文主要应用该方法进行学生职业能力的评价研究。 一、数据包络分析模型 1.DEA基本模型C2R模型 数据包络分析是以“相对效率评价”概念为基础发展起来的一种新的行之有效的系统分析方法，适用于具有多输入与多输出的复杂系统问题的评价。该方法将评价对象称为决策单元，通过建立模型，确定评价单元的输入、输出后，对模型进行求解，对结果进行分析，可以确定决策单元的效率。 数据包络分析是以效率为核心来进行决策单元的分析，因此其模型是以决策单元的效率最大化为目标，假设所有决策单元的效率评价指数均不超过1，据此建立线性规划模型。为了求解方便，应用线性规划的对偶理论建立其对偶模型，最终得出基本的DEA模型如式（1）所示。 该模型与基本模型的主要区别是增加了对对偶变量的约束，因此该模型即能够进行效率的分析，也能进行规模效益的分析。 二、系统输入输出指标的确定 1.输入指标的确定与分析 本文研究中以假拟13所高校（A，B，M）作为决策单元，因此评价系统将以13所学校物流工程专业的建设和投入作为DEA模型的输入指标，其体系如表1所示。 （1）师资力量评价 该部分评价采用功效系数法，统一量化二级指标值，并采用“带有信任度的”德尔菲法确定一级指标权数和二级指标重要性系数，利用加权算术平均法计算一级指标分值，最后运用直接综合法获得总指标的综合分值。 （2）资金投入评价 该项指标的评定根据学校实验室以及研究所的资金投入数量将其分为五个不同的等级，并据此得出指标的评分以及该项相应的得分。因为版面关系，在下面的说明中，均以A、B两个决策单元为例对输入输出项目指标进行说明，其他决策单元信息省略。 （3）课程实践系统评价 首先根据调查确定不同课程性质的比重，在确定课时数量的基础上，采用加权求和的方法计算，得出各个学校课程实践设计的分值，如表3所示（以A、B为例）。 2.输出指标的确定与分析 （1）物流工程专业学生职业能力评价指标构建 职业能力可分为核心技能，行业通用技能和职业特定技能三个层次，这三个层次构成高效物流工程专业学生职业能力评价的系统层。根据具体情况不同，又可将系统层进行进一步的划分，如表4所示（以A、B为例）。对13所高校物流工程专业毕业的学生进行问卷调查，可以获得其培养的学生在不同能力上的平均得分，在确定各项指标权重的基础上即可求出13所学校物流工程专业学生职业能力的输出得分。 （2）重要性权数的确定 一级指标的权数和二级指标的重要性系数采用“带有信任度的德尔菲法”确定。首先制定指标权数专家调查表，将调查表连同涉及的各级各类指标的背景材料寄发给各位专家，请他们根据指标信息量独立性及敏感性情况，独立地确定各指标的权数值。之后分别计算各指标权效的均值和标准差，并将计算结果及补充资料返还各位专家，请所给权数与均值偏差较大的专家说明原因，并请各位专家在新的基础上重新确定各指标的权数。当指标权数值与均值的离差小于或等于预先给定标准时，确定为每位专家最终给定的权数值，同时要求各位专家标出最终权数的信任度，求出平均信任度，选取信任度较高的权数值为指标的最终权数取值。 三、分析实例 本案例分析在收集相关学校的数据基础上进行了分析。针对本案例中13个决策单元，由于条件所限，研究中的很多数据均是假拟。根据以上的输入输出的分析与确定，收集好决策单元的具体信息后，即可应用软件进行分析。 1.设置参数、变量及选定所用模型 本研究中，选用C2GS2模型，变量及参数设置程式如下： 1.dtaDATAFILENAME 1.outOUTPUTFILENAME 13NUMBEROFFIRMS 1 NUMBEROFTIMEPERIODS 3NUMBEROFOUTPUTS 3NUMBEROFINPUTS 00=INPUTAND1=OUTPUTORIENTATED 1 0=CRSAND1=VRS 0 0=DEA（MULTI-STAGE），1=COST-DEA， 2=MALMQUIST-DEA，3=DEA（1-STAGE），4=DEA（2-STAGE） 2.结果及评价 将实例中13所高校的系统输入以及输出信息数据导入DEAP2.0软件，求得的结果如表5所示。从表5中可以看出，决策单元C、E、G、H、I、K、L纯技术效率与规模效率均为1，达到了技术有效和规模有效，其物流工程专业学生为DEA有效。综合效率为1，规模报酬不变，意味着其师资、资金、课程安排投入结构合理，利用得当，产生了稳定高效的规模收益。 决策单元A、B、D、F、J、M的纯技术效率与规模效率均小于1，其物流工程专业学生属于非DEA有效，绩效依综合效率由高至低依次排序为H、B、J、M、F、D、A，其中M处于规模报酬递增阶段，M、A、H、J处于规模报酬递减阶段。 比较发现，非DEA有效的高校投入总量并不是13所学校最低的，说明投入绝对数量的高低与物流工程专业学生职业能力之间无必然的因果关系，投入数量越多不代表其有效的可能性越大。 3.改进对策 从表6中可以看出，决策单元F、E、G、H、I、K的技术指标都达到了1，且处于最佳水平外，其余几所学校都存在可以进行改进的地方。A、B输出指标行业通用技能和职业特定技能产出不足;M、F输出指标核心技能和行业通用技能产出不足;J输出指标行业通用技能产出不足;D输出指标核心技能、行业通用技能和职业特定技能产出不足。针对以上问题，因为输入指标是学校可以控制的，所以考虑减少输入指标方面的投入，而以上学校输入指标均产生冗余，所以考虑减少这三个方面的投入。 本文运用数据包络分析法构建了高校物流工程专业学生职业能力的系统评价方法，应用该方法可以从不同的角度定量的对学生的职业能力做出科学客观的评价，既为学校的教学以及学科建设提供参考，也使得各个学校之间相互借鉴，取长补短，共同建设好物流工程专业，使学生的综合素质和综合能力得到不断的提高。 参考文献 张旭凤等.物流企业人才需求与高校物流专业培养模式分析J.物流技术，2009（8）：53-54 教育部高教司.中国物流发展与人才需求研究报告M.中国物资出版社，2007，8 王海芳.学生发展性评价的操作与案例M.北京：中国轻工业出版社，2006：156-159 秦寿康.综合评价原理与应用M.电子工业出版社，2003 CharnesA，CoofOperationalResearch，1978（2）：429-444 鲍红梅.基