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基于DEA模型的高校高水平运动队训练效益以田径项目为例
张春合1,刘 兴2
(1.湖北师范大学体育学院,湖北黄石435002;2．沈阳体育学院校长办公室,辽宁沈阳110102)
摘 要：运用数据包络分析法,以田径项目为例,通过DEA有效性参数评价方法,选取37所高校的田径项目进行训练效益评价.结果显示：37所高校DEA平均综合效率为0.845;其中DEA有效的高校数量仅为13所,占总数的35. 1%,表明高校竞技体育整体训练效率偏低；在成绩增长方面,许多学校呈负增长的态势；从影响评价结果的指标来看,投入指标中,运动员数量和训练经费是影响有效性的敏感指标,而输出指标中,运动成绩的增长值是影响DEA有效的重要因素；“985”及“211”大学与普通省属学校初始运动水平差别较大,造成训练产出指标中运动增幅有较大的差异,“985”／“211”大学招生的运动员初始水平较高,而经过大学四年训练后,初始成绩较高的学生,其成绩的下降率却高于省属普通大学运动员的总体水平.
关键词：训练效益；DEA模型；高校运动队；田径
中图分类号：G806. 16
文献标识码：A
文章编号：1672-268X(2016)06-0077-05
目前,尽管我国高校创办高水平运动队在数量上已经有很大的突破,但培养出来的大学生运动员质量却并不高,许多高校多年来在全国性大赛中建树颇少.如何全面、客观地评价高校办队效益,探索影响高校办队效益提高的因素,不仅是高校高水平运动队自身生存与发展的需要,更是教育、体育行政部门对高校竞技体育进行深化改革、宏观管理和科学决策的需要.基于此,本研究采用DEA分析法,以田径项目为例,研究我国高校高水平运动队训练效益及影响因素,以期为我国高校竞技体育发展提供参考.
l研究对象与方法
1.1研究对象
调查对象选择华南、华中、西北、西南、华北、华东、东北等地区具有代表性的37所高校（学校类型的选择“985”、“211”、一般大学）,项目选择全国大学生运动会和世界大学生运动会所设立的项目,并且访谈相关专家、体育官员、高校教练员、体育传统中学的教练员等
1.2研究方法
1. 2.1 问卷调查法
对参加2013年第13届全国大学生田径运动会的教练员和运动员发放问卷,发放教练员问卷256份,回收221份,有效问卷211份；运动员问卷发放331份,回收309份,有效问卷300份.并进行科隆巴赫系数信度检验,其系数分别为0. 88和0.91.
1.2.2数据包络分析(DEA).
根据DEA评价方法,把高校办队训练效益的投入指标设定为：运动员数量、项目经费额（万元）、教管人员数量（人）、训练场馆面积（万）四个指标；产出指标为：运动队整体成绩增减幅度,参加国家级竞赛的运动员人数（包含亚运会,奥运会,大运会,世界大学生运动会以及国家级的单项比赛）,获得全国前8名的人次数等三项指标,作为输出指标.选取运动员运动成绩提升,二级到一级,一级到健将级及国际健将级,作为决策单元的输出指标,按照初始级别分别进行数量化处理.
指标选择：本研究运动员范围仅限于国家教育部门认可的,通过高考或者单招考试,经过学校运动成绩测试,符合体育和文化成绩的,并参加学校组织训练的运动员.选取运动员运动成绩提升,二级到一级,一级到健将级及国际健将级,作为决策单元的输出指标,按照初始级别分别进行数量化处理,处理函数为：Y-u∑n,ai u等于(-5,一2,O,3,5,7)n一(1,2,.)（见表1）.
2研究结果
2.1 指标选择及数据处理
数据包络分析的方法作为一种非参数估计方法,在处理多输入、多输出系统的有效性评价方面,具有其他参数估计或者评价方法所不具有的许多优越性.而田径项目是目前我国高校开展最多的项目之一,地区覆盖面大,开展学校多,并且对于田径项目而言,由于其运动成绩变化可以通过客观的量化形式进行测量,因此,相对于其他集体球类或者难美类运动项目,更加客观和可靠.因此,本研究选取田径项目,用于评价其项目的训练效益,并以点带面,管窥我国现阶段高校竞技体育训练效益状况及效益特征.
在运动成绩增幅中,由于在计算运动员在校期间成绩出现变化的幅度时,较多的高校出现了负值,因此,在进行DEA计算时进行了处理,运动队成绩增幅值进行了调整,根据负值的最大差,每个决策单元成绩增幅的指标数据,均加上30(Y3+30)．其目的是使所有高校运动成绩增幅表现为正值.数据包络评价法根据评价目的不同,所选用的模型亦有差别,目前运用较广的模型是BCiC模型和CCR模型.而BCC模型用规模报酬的可变假设取代固定规模报酬假设,能够区分纯技术效率和规模效率,以及判定决策单位(DMU)生产是否处于最优的BCC模型.BCC模型把综合效率分为纯技术效率和规模效率,通过BCC模型,可判断决策单元处在规模报酬递增还是规模报酬递减,用以评价决策单元是否同时达到规模有效和技术有效（见表2）.
2.2训练效益评价结果分析
数据包络分析法( DEA)评价,着眼于被评价单元的整体方面,可以了解评价对象总体的投入产出效率情况,以及影响这种情况的原因,并且从每个评价单元来看,可以对每个个体的投入产出效率情况进行排序和深层次分析.由于我国每所高校的具体情况和面临的环境均不相同,所以在分析和解释评价结果时,需要结合被评价高校的实际背景,并遵循竞技体育的发展规律进行具体的分析.根据我国高校田径项目投入和产出情况,剔除缺失值多的高校,以及非国家教育部命名的高校,得到了37所高校的相关数据,运行deap2.1软件,并设置参数、变量,选取投入主导型输入条件,给出综合评价指标值和投入松弛度和产出松弛度.
通过DEA评价结果,计算各决策单元的综合评价效益指标数值,37所高校2010-2013年田径项目训练效益基本情况,其平均综合效率0. 845.其中DEA有效的高校数量为13所,占总数的35. i%,而DEA无效和弱DEA有效的高校共24所,占总数的64. 9%,表明我国高校竞技体育整体训练效益偏低.其中,华侨大学、南京航空航天大学、华东交通大学、河南大学、中南大学、长安大学、华南理工、天津大学、复旦大学、天津师范大学等13所高校为相对有效单位,其他的24所高校相对效率没有达到1的水平,见图(1).
而在这13所DEA有效的高校中,中南大学、天津师范大学和重庆文理学院,被其单位参考的次数较多,由此可见,中南大学等三所高校,与其他34所高校相比,其田径项目的训练有效性表现得更为稳健,可以被看作“强势效率单位”.从表中还可以看出,东北师范大学、南京工业大学、中国地质大学、河南财经政法大学、大连理工、南昌大学、湖南大学等得分低于平均效率0. 845水平.而相对有效的13家高校,“985”／“211”高校占61.5%,而在低于平均水平的高校中,“985”／“211”高校比率达到了85. 7%,由此可见,对于田径运动项目,训练效益与高校类别具有一定的关系.
3分析与讨论
3.1投入角度DEA效益分析
因为数据包络分析法(DEA)衡量出来的是相对效率,是通过各个决策单元内部的指标数值衡量出来的,因此,相互之间具有一定的影响.从评价中非DEA有效的指标因素来看,以投入的角度分析,相比其他投入项目,大部分DEA无效的高校招生的数量都有冗出,如东北师范大学、济南大学和河南财经政法大学等,这些指标对DEA有效性的影响较为敏感.从高校个体来看,不仅不同高校的相对有效性有所差别,而且造成差别的原因也不尽相同,往往与高校的具体情况和面临的环境密切相关.在投入方面,我国不同类别的高校竞技体育资源配置并不均衡,高校竞技体育的资源投入主要是学校财政投入的计划配置方式,而由于学校政策及各种影响因素,造成大部分高校配置的资源不高；其次是高校间由于地域、类别差异等原因,资源水平不平衡,导致整体效率相对较低.在人力投入方面,主要包括教练员与管理人员数量,我国部分高校在田径项目上投入的教练员和管理人数存在着一定的差别,有的高校教管人员与运动员比例较高,如长安大学、陕西师大、云南大学等,分别为0.5,0. 48,0. 38；而部分高校较低,如济南大学、北京科技大学、河南财经政法大学和北京大学,分别为0. 09,0.05,0.07和0. 09,见图(2).
在财力投入方面：包括教练员及运动员训练比赛等经费.其中,人员性经费包括运动员训练经费和比赛补助经费,而物力投入主要是场地和器材的占有量方面,包括田径场、功能性训练房以及其他辅助训练设施等.
从每生占有高校场馆面积来看,我国高校运动训练场地面积基本能满足训练需求,有的学校还表现出冗余.而训练补助投入方面,许多高校没有达到国家规定的标准,只有少数高校,比如湖南大学、宁波大学、南昌大学、暨南大学和天津师范大学的训练经费达到每生1.6～2万元的水平,而有些学校却只有2 000元左右.相对DE.A有效的高校与弱DEA有效的高校情况看,非“985”／“211”高校中有61. 5%的高校在训练效益效率方面表现良好.其中弱DEA有效的高校共有8所,包括华侨大学、宁波大学、华东交通大学、河南大学、重庆文理学院、湖北大学、江西师范大学和广西师范大学等,这些高校的经费投入和场地器材投入相对于国家“985,,／“211”高校并不突出,而招生的运动员也多以二级运动员为主,这给我们的直观结论似乎是,这些非“985”／“211”大学训练效率的提高,主要是因为投入的技术性方面的利用率较高而形成的.但这只是数据表现出来的表面现象,其深层影响因素受到了包括生源质量等在内的多种因素的影响.
3.2 高校生源结构特征与DEA有效关系
运动员是高校高水平运动队的主要组成部分,运动员水平的高低,直接反映了高校高水平运动队的实力和发展水平.运动健将基本上都来自专业队,运动竞技水平较高,国家一级运动员基本来自体校,二级运动员基本上来自普通高中,运动竞技水平相对较低.由以上两类学校生源状况可以知道,重点大学和普通大学在生源方面有较为明显的差别,其中健将级运动员平均差异在9.6个百分点,而一级差异是22个百分点.二级运动员普通高校比例较大,比重点大学高29.7个百分点,说明国家重点大学和普通大学在获取优秀运动员资源方面,存在着较大的差异,“985”／“211”大学在招生中处于优势地位.而运动成绩的增长,并不是一个线性的加减过程,低级别运动员成绩的提升相对高级别运动员来说,难度较大,并且由于多方面的原因,造成许多一级以上的运动员人校后成绩保持不变或者出现一定程度的下降现象,从而影响高校训练效益的DEA(见表3、4).
3.3 高校运动员训练成绩变化与DEA评价关系
运动成绩的变化趋势,能从结果上印证运动训练的综合效果,高校运动员经过大学的四年训练,运动成绩发展是体现训练效益的重要方面.本研究采集学生运动员的成绩变化自我评价N等于300(“985”及“211”运动员数量为170;-般大学数量为130),通过对300名高水平运动员的调查,结合教练员访谈,可以看出,入学后认为自己成绩有大幅度提高的“985”和“211”大学以及普通大学的运动员分别为7. 21%和8.50%,而大幅度降低的却占到41.9%和27. 92%.而对这些不同类别学校运动成绩发生变化的因素分析可以知道,因为“985”及“211”大学招生的运动员起点成绩较好,而招人高校后,由于训练等各方面的因素,其成绩的下降率高于一般大学运动员的总体水平.从调查中看,普通高校绝大多数运动员人校后的成绩与人校前没有太大变化,特别是二级运动员,部分从普通中学招入的运动员经过高校的训练,成绩提高较大,而那些体校生源的学生,由于训练时间、训练方法的改变,以及自身内外训练动力的影响,在高校中成绩提升并不明显,只有很少比例的运动员通过大学的训练从二级上升到一级水平,更有许多运动员通过大学的四年训练,成绩保持不变,或者有不同程度的下降.这说明我国高校竞技体育在训练方面还有很大的提升空间.从产出指标来看,培养运动员参加国家级比赛,以及获得国家级比赛前8名的数量偏少,在没有加权处理前,所调研的37所高校总体的成绩增幅平均值为负值(-0. 92).这说明,学校花费了大量的人力、物力和财力用于学生大学四年的训练,但运动员的成绩和入校相比,反而有较大程度的下降.
由此可见,在决定训练效益的产出指标、运动成绩增长方面,我国高校总体表现并不理想,许多学校成负增长的态势,而相对于一级以上运动员来说,部分二级运动员尚有提升现象,这在DEA评价中表现较为突出,特别是一些省属高校,由于生源中一级运动员数量较少,因而总体上表现出训练效益的正增长态势.
4结论
通过DEA有效性参数评价方法,37所高校田径项目的训练效益平均综合效率为0. 845.其中DEA有效的高校数量为13所,占总数的35.1%；而DEA无效和弱DEA有效的高校共24所,占总数的64. 9%,表明高校竞技体育整体训练效率偏低.
从影响评价结果的指标来看,投入指标中,运动员数量和训练经费是影响有效性的敏感指标,而输出指标中,运动成绩的增长值是影响DEA有效的重要因素.我国大学类别不同其训练效益存在着较大的差别,“985”及“211”大学与普通省属学校的运动员初始运动水平差别较大,造成训练产出指标中运动增幅有较大的差异,“985”／“211”大学招生的运动员初始水平较高,而经过大学四年训练后,初始成绩较高的学生,其成绩的下降率高于普通省属大学的运动员总体水平.
在成绩增长方面,我国高校总体表现并不理想,许多学校成负增长的态势,总体上看,我国高校运动队所培养出来的大学生运动员的质量并不高,与国家建队之初所要求的体育人才规格和质量还存在较大的差距.
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