我国城市教育财政支出效率评价

●凌彦东

美国著名经济学家斯蒂格利茨曾有一个著名的论断，21世纪影响世界进程和改变世界经济面貌的有两件事：一是美国高科技产业的发展，二是中国的城市化进程。我国的城市化率已由1979年的18.96% 上 升 到2011年的52.6%，城市人口的聚集带来了教育这一公共物品的巨大需求，但由于我国特殊的政治集权体制以及以GDP 增长为核心的官员考核机制，使得有限的财政资源偏向于生产性公共物品，而社会性公共物品诸如教育所得到的资源是非常有限的。如何更加有效地使用城市教育资源显得极其重要。因而研究我国城市教育财政支出效率，不仅有理论意义，而且还有重要的实践参考价值。

一、文献回顾

国内外学者们在研究公共教育支出效率时，发现除了自身投入产出的大小会影响效率外，一些不可控制的其他外部因素也是造成效率产生差异的重要原因。诸如国外学者Letelier(2001)曾用DEA 模型测算研究了多个国家公共教育支出和医疗效率，并发现分权能够提高教育支出效率，但会降低医疗支出效率。而Jayasuriya 等（2003）则采用随机前言估算方法估计了一些发展中国家1990-1998年教育和医疗的供给效率，结果表明较高的投入不能保证获得更好的产出，并发现官僚主义和城镇化能显著影响教育和医疗的供给效率。国内学者对于教育支出效率的研究也不少，陈刚、李树（2010）利用二阶段DEA 方法评价了包括教育在内的31 个省份的社会性支出效率，发现中部地区教育支出效率最高，并且发现政府规模、行政腐败、收入差距和人均GDP 等环境因素是降低社会性支出效率的变量，而教育水平、城市化率和人口规模等环境因素则是提高社会性支出效率的变量。韩仁月、常世旺（2009）利用DEA 和回归方法对2006年我国31 个省、市、自治区的教育支出效率分别进行了测算和影响因素分析，结果显示要素集聚和转移支付依赖是造成地区间教育支出效率差异的主要原因。李郁芳、于之倩（2013）运用SBM 方向性距离函数对2005-2010年各省市公共教育支出的效率进行了评价，同时发现经济增长和城镇化推动了地方公共教育支出效率，而过高的国有产业结构则阻碍效率的提高。

对比已有文献，本文研究有以下特点：利用二阶段的DEA- Tobit 模型分别对2010年我国286 个城市教育支出效率进行测算和影响因素分析，并采用SPSS 聚类分析对教育财政支出水平和教育财政支出效率进行了比较研究；重点考察了省市间财政分权状况对城市教育财政支出效率的影响，并试图从财政体制入手，分析结果和给予相关建议。

二、我国城市教育财政支出的效率实证分析

（一）方法选择

数据包络分析法(DEA)是一种面板数据的非参数估计方法,用于测评一组具有多种投入和多种产出的决策单元。DEA 方法已发展成为一种比较成熟的方法，该方法利用线性规划构建有效率的凸性生产前沿，通过与此前沿相比较来识别效率的相对高低。所谓的前沿面就是决策单元最有效率的集合，通过DEA 测算出的效率就可以跟前沿比较，如果在前沿面下方，就表明处于无效率状态，并且距离代表离最优效率的差距。基于投入导向就是求解下列线性规划：

Minθ,λθi;s.t Yi+Yλ≥0; Xi+Xλ≥0; λ≥0

X 和Y 分别为(m×n)的投入矩阵和(p×n)的产出矩阵，Xi和Yi分别代表第i 个决策单元的投入和产出列向量，第i 个DMU 的综合技术效率值为θi。

（二）指标选取及其数据来源

在用DEA 方法测算教育财政支出效率之前，首先要确定投入产出指标。我国具体教育类型包括学前教育、小学教育、初中教育、普通高中教育、普通高等教育、初等职业教育、中专教育、技校教育、职业高中教育、高等职业教育、广播电视教育、留学生教育、特殊教育、干部继续教育、教育机关服务等，考虑到数据的可获性以及完整性，本文选择286 个地级以上城市（除拉萨以外）的人均教育财政支出作为投入变量，选择万人拥有普通高等学校数、万人拥有普通中学数、万人拥有普通小学数、普通高校师生比、普通中学师生比、普通小学师生比等作为产出变量。所有原始数据来源于《2010年中国城市统计年鉴》、《2010年中国统计年鉴》。

（三）我国城市教育财政支出的效率评价

利用DEA 方法中的VCR 模型，加上原始数据，我们得到了2010年我国286 个地级市以上城市教育财政支出的三种效率得分，即综合技术效率、纯技术效率和规模效率得分。

1、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。依据测算结果我们发现，全国综合技术效率平均值为0.653，平均存在35%左右的投入浪费，这说明各城市教育投入缺乏合理的规划，没有充分利用好有限的教育资金。经过对286 个城市的综合技术效率排序，达到完全效率状态的城市有13 个，分别是南昌市、济南市、漯河市、湘潭市、衡阳市、益阳市、娄底市、梅州市、昆明市、陇南市、阜新市、伊春市、绥化市，综合技术效率值排在后十位的城市是深圳市、克拉玛依市、鄂尔多斯市、佛山市、东莞市、中山市、北京市、上海市、无锡市、苏州市，其效率值分别为0.147、0.170、0.173、0.173、0.184、0.185、0.202、0.210、0.232、0.236，可见城市间效率差距很大。同时，从传统地域划分来看，东部地区平均综合技术效率值为0.544，最高的是济南，达到完全效率，最低的是深圳市，效率值为0.147，而效率值高于东部地区的中西部地区平均综合技术效率值为0.713，最高的是南昌，达到完全效率，最低的是克拉玛依市，效率值只有0.170。这说明我国区域间效率差距不是很大，东、中西部地区平均综合技术效率值差距只有0.169，原因可能是西部大开发、中部崛起等战略，增加了对中西部教育资源的投入，由此带来的大量机会也吸引了大量人才和技术，促进了中西部教育支出效率的提高。但区域内城市教育资源配置效率值差距明显，东部地区内部最大效率差距高达0.853，中西部地区内部最大差距也达到了0.830，这说明各省级政府在配置教育资源时要平衡本区域内城市的教育发展状况，中央政府也需要采取平衡性的转移支付来缩小省级政府之间的教育资源的配置差距。

2、纯技术效率是衡量决策单元的无效率在多大程度上由管理和技术等因素所导致的。测算结果显示，全国平均纯技术效率为0.697，这表明在保持投入和产出不变的情况下，如果能提高教育资金的预算管理水平，减少运行成本，增加教育设备、人才等方面的投入，以及更加合理地划分辖区内教育资源的配置，从而达到效率运作，则可以减少30%左右的资金投入。

3、规模效率表示在一定的投入条件下，技术效率的生产边界的产出量与最优规模下的产出量的比值，反映了实际规模与最优规模之间的距离。从测算结果看来，全国平均规模效率达到0.945，但规模效率低于0.5 的四个城市，其综合技术效率全排在后十位，分别是深圳市、鄂尔多斯市、北京市、东莞市，各自规模效率值为0.147、0.173、0.202、0.220，并且都处于规模报酬递减的状态，这说明这些城市缩小生产规模则可大幅度提高其效率。

从三种效率的关系来看，在平均规模效率整体处于接近最优规模状态但纯技术效率还比较低下的情形下，提高纯技术效率不仅有利于直接提高各城市的综合技术效率，而且也有利于扩展这些城市的最优支出规模水平，从而可以使它们在一个更高的规模水平上实现综合技术效率的提高，这也将使得我国教育事业得到更为有效的发展。从地区间效率结果差异来看，东部地区综合技术效率之所以低于中西部地区，一方面是由于纯技术效率还存在较大改善空间，说明东部地区虽然拥有丰富的教育资源，但却缺乏合理的规划，从而未能形成更高的支出效率。另一方面是由于东部地区很多城市的规模已经超出最优规模，处于规模报酬递减阶段，因此教育资源可以适当向中西部倾斜，因为中西部的大多城市还处于规模报酬递增的阶段。

4、教育财政支出水平和支出效率的对比分析。为了探究人均教育财政支出水平相似的城市是否有着相似的教育财政支出效率，从而区别于按地域的划分来对城市教育资源生产效率的研究，本文对286 个城市的人均教育财政支出水平进行了聚类分析，从而让具有相似数据特征的城市归为一类，而类别之间则存在明显差异。

本文以286 个地级以上城市的人均财政教育支出作为样本数据，采用SPPS 软件中的k-均值聚类法聚类，其中取k=4，最终确定的聚类结果为：第一层次的城市只有一个：深圳市，聚类中心值为4793.0；第二层次的城市有9 个：北京市、天津市、鄂尔多斯市、上海市、厦门市、珠海市、东莞市、中山市、克拉玛依市，聚类中心值2873.6；第三层次的城市有76 个：廊坊市、太原市、大同市、阳泉市、长治市、晋城市、朔州市、吕梁市、呼和浩特市、包头市、乌海市、赤峰市、通辽市、呼伦贝尔市、巴彦淖尔市、沈阳市、大连市、本溪市、盘锦市、白山市、大庆市、南京市、无锡市、常州市、苏州市、南通市、镇江市、杭州市、宁波市、温州市、嘉兴市、湖州市、绍兴市、金华市、衢州市、舟山市、台州市、丽水市、马鞍山市、铜陵市、福州市、莆田市、泉州市、济南市、青岛市、淄博市、东营市、烟台市、潍坊市、威海市、莱芜市、武汉市、长沙市、广州市、佛山市、惠州市、海口市、三亚市、成都市、攀枝花市、贵阳市、玉溪市、铜川市、延安市、榆林市、商洛市、兰州市、白银市、酒泉市、西宁市、银川市、石嘴山市、吴忠市、固原市、中卫市、乌鲁木齐市，聚类中心值为1062.7；第四层次为剩下的200 个城市，聚类中心值为571.5。

运用DEA 方法和聚类分析方法分别对城市教育财政支出效率和城市人均教育财政支出水平进行了实证分析，表1 显示了二者的比较结果，结果显示：第一，人均教育财政支出越高的层次，层次中城市的平均教育财政支出效率越低。人均教育财政支出水平最高的一、二层次，大多属于东部地区城市，人均教育支出分别达到4793.0、2873.6，但平均财政教育支出效率皆不足0.3，主要是规模过大，投入性浪费所致；反而是人均教育支出不足600 的第四层次，多是中西部城市，平均教育支出效率却达到了0.735，显然教育资源的使用效率要比其他层次好很多，这主要是因为中西部地区教育整体供给水平还相对较低，规模效应较大。第二，人均财政教育支出水平相似的城市，财政教育支出效率出现明显差异。忽略第一层次只有一个城市，其他三个层次中城市财政教育支出效率存在明显的差异，尤其是第三层次的城市，效率值最高的已经达到完全效率，最低的只有0.170，并且方差也达到0.158，说明层次内城市间效率值波动还是比较大的，这可能是由于城市间政治、经济、交通、制度等外在基础上的差别和管理人员、领导者素质等内在人力资本上的差别所致。

表1 城市人均财政教育支出水平与效率的比较结果

三、城市财政教育支出效率的影响因素

（一）变量选取和模型的建立

通过核算2010年我国286 个地级以上城市教育财政支出效率，我们发现城市间的教育财政支出效率有着显著的差异，因此进一步分析造成这些差距的原因显得非常有必要。

Zhuravskaya(2000)以俄罗斯1992-1997年间多个城市的教育支出比重为例，研究发现财政联邦制即财政分权能够提高包括教育在内的公共物品的供给水平。而Bardhan（1996）则认为发展中国家的财政分权会降低公共物品的供给效率，主要是由于发展中国家人口流动性差，“以脚投票”很难实现，并且居民监督政府行为意识不高，另外中央政府在资源、管理和技术水平上都要优于地方政府，其公共物品供给能力和效率会更高。中国的财政分权是政治上集权，经济上分权的特殊分权体制，外加户籍制度限制了学龄人口的流动，财政分权对教育支出效率的促进作用未必能符合西方经典分权理论的结果，乔宝云等(2005)就发现财政分权并没有增加小学义务教育的有效供给。我国财政分权一般衡量的是中央政府给予地方政府财政收入和支出责任自主性的大小。本文选择的是预算内财政支出分权，但由于我国教育这一公共物品主要由地方政府负责，教育管理、自治权力的大小与支出责任成正比，因而一般的中央与地方政府的分权度不能够充分体现财政分权对于我国城市教育财政支出效率的影响。因此，本文利用地级以上城市人均教育财政支出占地级以上城市人均教育财政支出与省一级政府人均教育财政支出之和的比重来衡量城市的财政分权度。

参考相关文献，考虑以下控制变量。一是人口密度（POP）。Grossman 等( 1999)认为，政府提供的公共服务存在“规模效应”，向密度更大的人口提供公共服务可以降低管理和监督成本，从而提高公共服务的供给效率。本文使用单位行政面积人口作为人口密度，并且预期人口密度与教育财政支出效率存在正相关关系。二是城镇化率（Urban-rate）。城镇化意味着人口聚集于城市，包括教育在内的公共资源也会聚集，因而也会形成规模效应，同时也会降低集体行动成本，方便公众对于教育资源使用效率的监督。本文使用城市市区人口与城市行政范围总人口之比来衡量城镇化率。三是居民收入水平（PGDP）。一方面，居民收入水平提高会提高对服务的质量要求，也助于提高居民的政治影响力，这些都有利于政府公共物品供给效率的提升(Afonso，2008)，另一方面，Eeckaut 等(1993)认为居民收入水平的提高会增加政府对公共物品的供给成本，增加对政府行为监督的成本，所以会降低政府对公共物品的供给效率。本文使用人均GDP来衡量居民收入水平，并且理论上人均GDP 对城市教育财政支出效率的影响不确定。四是教育机构行政人员的臃肿度（T-Ratio）。如果一个城市的教育行政和管理人员太过庞大，可能会导致供养冗员，造成运行成本过高，那么有限的教育资源用于教学设备、书籍的购买、优秀教师的引进等方面就会短缺，从而阻碍教育资源使用效率的提升。另外，教育机构太过庞大、分散，传达信息和审批的复杂性也会导致非生产性资源的浪费。考虑到数据的完整性，本文的教育机构行政人员的臃肿度用各城市高校、中小学专任教师数与各城市教育从业人员数之比来表示，预期比值会与财政教育支出效率成正比。五是政治影响力（Politic）。一方面，城市政治影响力越高，在吸引省级政府预算安排及其转移支付就越具有优势，从而可以获取更多的教育资源。另一方面，城市政治影响力越大，说明具有较高政治素养和管理能力的官员越多，从而能更高效地配置和管理丰富的教育资源，从而促进教育财政支出效率的提高。本文的城市政治影响力用虚拟变量来表示，一般认为直辖市、省会城市以及副省级城市的政治影响力更大，所以取值为1，其余地级市取值为0。六是地区虚拟变量（EAS）。东、中西部城市在财政教育支出效率方面存在差距，因此本文引入地区虚拟变量，东部城市为1，中西部城市为0。

基于上述对于解释变量和控制变量的理论认识，我们建立了以下模型：

Efi=α+ηFDi+βXi+εi

其中，下角标i表示第i 个城市。被解释变量EF表示2010年的综合技术效率得分，FD表示财政分权，X 包含所介绍的控制变量，α表示不可观察和测量的个体效应，εi是误差扰动项。我们采用受限的Tobit 模型来进行回归分析。

（二）回归结果

回归结果如表2所示，我们发现：

1、财政分权在1%的显著水平上与城市教育财政支出效率成反向关系，即财政分权降低了城市教育财政支出效率。这一结论，与西方经典财政分权理论不相符，一方面是由我国经济分权与政治集权紧密集合这一特殊体制环境造成的。在中国式的财政分权体制下，经济增长成为官员政绩考核的核心标准，这就会导致地方城市政府支出偏向投资建设，而忽略教育事业的发展，从而导致财政教育支出效率的低下。另一方面是由于财政支出分权越大，地方城市政府对于财力安排的自主性越强，相应的教育职能部门配置教育资源的自主性也越强。在我国预算制度约束乏力的情况下，这会导致教育支出缺乏合理规划，非生产性投入太多，从而导致财政教育支出效率低下。因此，适当的财政集权将有利于教育财政支出效率的提升。

2、城镇化率与教育财政支出效率的关系不具有显著性。这可能是由于虽然大量农村人口进入城市从事非农工作，但受到我国户籍制度的约束或者城镇教育成本太高，多数子女依然留置在农村接受教育，城镇化所带来的教育成本集约程度不明显。

3、人口密度与财政教育支出效率在5%的显著水平上成正相关关系，即人口密度显著促进了教育财政支出效率的提升。究其原因，是教育作为一种公共物品在其供给过程中存在规模效应，可以降低管理、运行成本，从而提高财政教育支出效率。

4、人均GDP 与财政教育支出效率存在显著的负向关系，但影响微弱。这是因为一方面居民收入水平越高，居民因监督教育支出的机会成本会上升，监督的积极性就会下降，另一方面财政收入越高，教育资金也越充足，但约束无力的预算体制会加剧无效支出的规模，从而导致教育财政支出效率的下降。

5、专任教师人员数占教育从业人员数之比的系数为正，并且在1%的水平上显著。说明专任教师人员数占教育从业人员数之比越高，越能促进教育财政支出效率的提高。这主要是因为如果非教学人员在教职工中所占比重太大，会出现大量财政支出供养冗员的现象，从而降低了教育支出效率。

6、城市政治影响力与财政教育支出效率在1%显著水平上成正相关关系。这是因为一方面城市政治影响力越大，高水平的城市治理者就越多，可以更好地对教育支出做出合理安排；另一方面是城市政治影响力越大，在获取上级政府教育转移支付方面更具有优势。

表2 城市财政教育支出效率影响因素实证结果

7、地区虚拟变量显著降低了教育财政支出效率。这也很好地验证了文章第二部分对综合技术效率分析的结果。

四、结论及政策建议

本文利用数据包络分析方法对2010年我国286个地级以上城市的教育财政支出效率进行了测算。通过分析测算结果，我们发现：全国平均效率值为0.653，并且城市间效率差距明显，纯技术效率还存在很大的改善空间；从传统区域看，中西部地区的效率值要高于东部地区的效率值；从城市聚类分析来看，一方面，人均教育财政支出水平越高的层次，教育支出效率反而越低，另一方面，人均教育财政支出水平相似的城市，效率值出现很大差异。利用Tobit 回归模型对影响城市教育财政支出效率的影响因素进行了考察，重点研究了财政分权与教育财政支出效率的关系。回归结果显示：财政分权对城市教育财政支出效率有负影响，适度的财政集权可以缩小城市间效率的差距；城镇化率对城市教育财政支出效率的影响不显著；人口密度、专任教师人员数占城市教育从业人员数之比、城市政治影响力是城市教育财政支出效率的有利因素；而人均GDP 则对城市教育财政支出效率存在微弱的负影响。

根据以上结论，本文提出以下政策建议：第一，加强省以下财政分权体制改革。应当实行适当的财政集权，将部分教育的财政支出责任从市级政府转移到省级政府，充分发挥省级政府的协调作用，将支出适当向规模报酬递增地区，特别是中西部地区倾斜。第二，深化教育体制改革。一方面降低教育部门的官僚性，减少审批行为，从而降低寻租、腐败的可能性，另一方面精简教育职能部门，减少供养的冗员数；加强财政预算改革，提高对教学设备、资料、人员等方面的支出水平。第三，提高城市居民参与监督教育财政支出的积极性。居民要求参与监督教育支出行为的积极性越高，支出预算透明化的改革进程也会越快，这样居民知情权、监督权才能得到保障，从而促进教育支出效率的提升。■