面向高等教育人力资本的政府财政性投资效率评价：基于教育者视角

王 玮， 房国忠，徐 铮

(1.东北师范大学 商学院，吉林 长春 130117;2.天津工业大学 管理学院，天津 300387)



面向高等教育人力资本的政府财政性投资效率评价：基于教育者视角

王 玮1， 房国忠1，徐 铮2

(1.东北师范大学 商学院，吉林 长春 130117;2.天津工业大学 管理学院，天津 300387)

教育者是高等教育阶段人力资本的主要载体之一。针对教职员工的投资效率评价是提升教育水平，优化投资结构的关键。以数据包络分析为基本方法，通过构建投入产出指标体系，对中国31个省级行政区域之间政府面向高等教育人力资本的财政性投资效率进行了综合评价。研究发现，投资效率高的省份并非必然是一般意义上的高等教育强省或经济强省；人力资本投资规模不当引发的效率问题较为突出；投资效率落后地区的发展不均衡性更为明显；对于教师群体的投入，应注重精神激励与物质激励的协调。

高等教育;人力资本;投资效率;DEA;教育者

现代经济学认为，人力资本是经济发展的一个关键因素，它对各地区经济的增长具有决定性的、不可替代的影响[1]。联合国教科文组织一项研究表明，人受过初等教育，能提高生产效率43%，受过中等教育能提高生产效率208%，受过高等教育能提高生产效率300%[2]。因而，近年来全球的研究人员和政策制定者都对高等教育领域人力资本的投资与培育效率进行了持续关注[3]。高等教育阶段的人力资本投资有很多分类方法。一方面，按照支付主体的不同，可以分为个人成本和社会成本，前者主要涉及个人或家庭的教育支出，而后者主要涉及社会力量对于高等教育的投入[4]。和其他教育层次类似，由于高等教育投资具有很强的外部性，因而在我国政府主导的财政性教育经费一直是高等教育投资的主要组成部分[5]。另一方面，按照支付对象的不同，高等教育层面的人力资本投资可以分为面向学生的教育投资和面向教育工作者的投资。

现阶段，关于高等教育领域人力资本投资的研究，主要关注于个人成本层面，而对于高等教育投资管理效率的研究，也基本以高等学校为主要评价单元。不难发现，上述研究视角不仅忽略了高等教育领域中对于施教者，即教职员工的投资管理，同时也忽略了各地区高等教育投资效果的横向评价。本文针对我国政府主导的高等教育人力资本投资效率问题，选取31个省级行政区域作为基本评价单元，构建投入产出指标体系，借助数据包络分析，研究各地区财政性投资对于教育工作者的激励效果，以此形成针对性的改进建议。

一、文献综述

人力资本的概念最早由美国经济学家舒尔茨提出并得到了学术界的普遍认同[6]。所谓人力资本，是个人拥有的能够创造个人、社会和经济福祉的知识、技能、能力和素质[7]。各国经济发展的实践证明，人力资本的培育水平往往与人受到的教育密切相关。在知识经济时代，高等教育成为塑造高素质人才的主导力量，因此，面向高等教育的人力资本投资与开发问题逐步得到了学者的广泛关注。其中，对于投资效果的评价与投资方式的改进对策成了研究的两大焦点。

一方面，针对高等教育人力资本投资的效果评价问题，学者们较多基于学生个体视角展开讨论。比较典型的研究包括，柴大鹏和朱美峰(2008)指出，中国高等教育个人投资收益率处于较低水平，其主要成因可以归结为三方面，即劳动力市场化程度偏低、高等教育阶段人力资本投资机制有待改革和劳动力供需结构扭曲等[2]。另一方面，针对高等教育人力资本投资的改进对策，学者们更倾向于宏观层面需求突破。例如，周晓蒙(2013)的研究指出，针对中国产业转型时期对于人类资本的需求特征，应当从优化投资结构，加大投资力度，改善职业教育资源配置效率等几个方面入手，提升人力资本高等教育投资的效果[5]。曲大成和杜会杰(2005)通过总结人力资本理论与中国现代化发展之间的互动关联，提出高等院校应在人力资本投资中占据主导地位，同时包括国家、受教育者、企业、家庭以及高等院校之间应当分担人力资本投资成本[8]。

人力资本投资的本质，是组织或个人，在特定目的驱使下，对人力资本进行投入并获取产出的过程[8]。不难发现，高等教育阶段的人力资本培育过程，也是一个多投入多产出的系统工程。虽然现阶段针对人力资本投资效率的研究较少，但针对高等教育发展整体状况的效率分析已经得到了普遍重视。

在高等教育效率分析领域，很多研究中高等教育机构作为基本评价单元。Lu和Chen(2013)使用计量经济学方法对六年内台湾地区60所理工学院和工科大学的数据进行分析，统计结果显示，理工学院对于成本的控制水平要高于工科大学，但私立和公立院校之间的差别并不明显[9]；Cummings等(2008)使用学生和项目产出指标为依据，对英国高等院校经营绩效进行了全面评价[10]；Bevc和Ursic(2008)从政府支出、私人支出和研发支出三方面的分析了高等教育阶段投资、公平效率之间的关联[11]；Tochkov等(2012)在对保加利亚大学发展效率进行评价时，提出高等院校效率的本质，是将教育机构看作是一个生产系统，它们基于特定的投入成本生成各类教育产出，大学雇佣劳动力并使用资本，通过教育学生与科学研究活动输出知识[12]。

在过去的30年间，学者们尝试了很多方法用以解决高等教育机构的发展效率评价问题。最终，作为非参数方法的典型代表，数据包络分析(DEA)逐步得到重视[13]。例如，Tajnikar和Debevec(2008)将专职教师数、专职行政管理人员数、固定资产价值作为投入指标，使用在校生数和毕业生数作为产出指标，对斯洛文尼亚的高等院校发展效率进行了系统评价[14]；王巍等(2013)对黑龙江省9所高等院校进行实证分析，应用CCR和BCC两种DEA模型，测算同质高等院校投入产出的规模效率，找到非规模有效单元的改进方向[15]；赵祥和胡支军(2009)利用DEA模型对贵州省高等教育资源配置的有效值、投入冗余率和产出不足率进行计算，认为应当通过整合教育资源、加大投入、转变政府职能三个方面提升贵州省高等教育办学水平[16]。

除此之外，高等教育评价单元也不再仅限于一个国家内部诸多高校之间的横向比较，而是逐步扩展到地区层面。例如，Agasisti和Johnes(2009)使用数据包络分析计算意大利和英国高等教育机构的技术效率，研究结果显示，相对于两个国家的生产前沿面，其国内高等教育机构的效率水平均存在显著差异，且这一现象在英国更为明显[17]；赵镇(2009)利用DEA方法及模型，对黑龙江省高等教育科技源配置状况进行了相对有效性评价与比较分析，以推动各地区高等教育资源优化配置[18]；傅毓维和邵争艳(2006)利用DEA方法及模型，对我国31个省区高等教育资源配置状况进行了相对有效性评价与比较分析[19]；徐健和汪旭辉(2009)运用DEA模型对我国31个地区的高等教育效率进行了综合评价，研究结果表明：我国的高等教育效率整体不高，高等教育投入不足问题严重，高等教育投入资源的浪费现象严重，尤其应该加强科研经费管理，并控制行政教辅工勤人员的数量[20]。

在高等教育效率评价与分析领域，很少有文章针对政府公共事业支出中存在的诸多问题进行讨论与反思。比较有代表性的成果是Agasisti(2011)在对欧洲国家高等教育的效率进行分析时，主要关注于政府公共部门在高等教育发展中的作用[3]。

二、指标体系构建与数据收集

(一)DEA模型的基本原理

将高等教育系统看作是一个多投入、多产出的复杂管理对象已经得到了学术界的普遍共识。作为非参数类方法的典型代表，数据包络分析(DEA)将运筹学、管理科学和数理经济学的相关理论进行交叉结合，以“相对有效”作为核心理念，实现了对于多投入多产出部门(称为决策单元或评价单元，简记为DMU)的效率评价[20]。DEA模型的基本数学表达方式(C2R模型)如公式(1)所示。其中Xt,Yt，表示第i个决策单元，在第t年的投入产出向量，θ为效率值。

(1)

本文针对高等教育阶段政府财政性人力资本投资效率的研究，以中国省级行政区域的高等教育系统为基本决策单元。在效率测度方面，使用上述C2R模型中的效率值作为主要参考依据，描述各地区高等教育人力资本投资的综合效率。此外，为了进一步明晰效率差异的成因，将综合效率进一步拆解为纯技术效率和规模效率，前者体现了各地区分配和使用财政性资金的能力水平，后者代表各地区投资规模与人力资本培育的最优规模之间的匹配程度。

(二)指标选择

构建投入产出指标体系，描述高等教育阶段人力资本投资的运行状态，是效率评价的关键。在投入方面，现有研究中和资金有关的常见指标包括科研经费支出(总量和生均)、公共经费支出(总量和生均)、教育经费支出、教育经费占GDP比例等，但是上述指标，尤其是生均指标，主要以学生为投资对象进行筛选。在产出方面，学校数量、学生数量、研究成果数量、教职员工数量、毕业生收入、高等教育人口比率等类型的指标在相关研究中使用较为频繁。

与以往研究中偏重学生、偏重高校的研究视角不同，对于高等教育机构中的教职人员而言，政府主导的财政性投资是保障其工作条件，改善其生活水平，提升其生活幸福感的主要资金来源。不难发现，在投入方面，针对这一群体的投资可以按照作用效果分为两类。一类是直接供教职人员支配，用以改善其工作、生活待遇和条件的支出；另一类是通过投资其工作环境，间接提升教职人员工作便利性和满意度的支出。在产出方面，现阶段教职工的工作成果可以分为教学类成果和科研类成果两大主要部分，而且教职工队伍本身的发展状态也能体现政府人力资本投资的产出水平。除此之外，效率分析过程中对于指标体系的构建，还需要综合考虑测度的有效性、数据的可获得性、不同时间段统计口径的一致性、数据包括分析对于指标的基本要求等。

综合上述分析，本文使用公共财政预算教育事业费工资福利支出(X1)、公共财政预算教育事业费对个人和家庭的补助支出(X2)、公共财政预算基本建设支出(X3)作为投入指标；使用各地区高等学校毕(结)业生数(Y1)、各地区普通高等学校(机构)教职工数(Y2)、各地区高等学校R&D人员全时当量(Y3)、各地区高等学校R&D课题数(Y4)作为产出指标。

(三)数据的来源

本文效率测算的数据主要源自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和《中国教育经费统计年鉴》，考虑到统计指标类型与统计口径的变化，为了保证数据的可比性，在时间上选择2007年至2011年的统计数据进行效率测算。由于数据缺失，本文提及的省级行政区域不包含港澳台地区。

三、实证结果分析

使用DEAP和DEA Excel Solver软件对31个省级区域中高等教育阶段教职人员的人力资本投资效率进行评价，考察期内各地区的基本效率水平如表1所示。

从综合效率角度考虑，在考察期内各地区效率均值为0.853。其中，DEA有效地区包括辽宁、浙江、广西三地，说明这三个省份政府对于高等学校教职人员的投资受到了很好的成效，相对于其他省份一直处于最优的运行状态；效率较高的地区(效率值大于0.900)包括河北、吉林、上海、福建、江西、河南、重庆、四川、云南、青海等10省区；效率较低的地区(效率值小于0.600)的地区只有两个，即西藏和新疆；其他地区处于中等效率水平。

进一步计算结果表明，考察期内各地区纯技术效率均值为0.942，规模效率均值为0.908。一方面，DEA纯技术有效的省份有14个，而DEA规模有效的省份只有4个。另一方面，在十个综合效率较高地区中，仅福建、江西、云南三省规模效率水平高于纯技术效率；在中等效率地区中，天津、山西、内蒙古、贵州、甘肃五省市的规模效率水平高于纯技术效率；在低效率地区中，新疆规模效率水平高于纯技术效率。与此同时，参照各地区效率水平的标准差，可以发现规模效率水平在区域间的差异性也明显强于纯技术效率。因此，相对于资金使用与配置方式，投资规模的不当对于各地区效率水平的影响更为显著。

通过分析考察期内非DEA规模有效地区的规模效率变化趋势，可以发现中国多数省份对于高等教育阶段人力资本的投资处于规模效率递减区间。这就进一步说明，相对于最优的投资规模，多数省份处于投资过量的状态，其提升政府公共资金的使用效率的基本途径，是减少盲目投资，建立健全投资效果评价机制。

表1 省级区域投资效率整体情况

将中国省级区域按照地理位置归并为六个主要经济区并比较其高等教育人力资本投资水平，结果如表2所示。各大经济区依据综合效率均值降序排列，依次为华东、中南、东北、华北、西南和西北。其中，除华北、西北外，其他地区纯技术效率水平均高于规模效率水平。这就意味着，资金使用效率较高的地区，其成功的关键要素是投资结构比例更为合理，对于资金的协调配置能力更强，即以“质”促发展；而资金使用效率较低的地区，其效率水平的提升主要依靠增加投入规模，以“量”换发展。

进一步分析各大经济区综合效率水平的标准差并按照降序排列，依次为西南、西北、东北、华东、华北和中南。与效率均值的排序比较后不难发现，效率较低的地区内部人力资本投资效果的差异性反而更大。同时，多数大区内部省份间纯技术效率的标准差要小于规模效率，即省份之间效率的差异主要是由于投资规模的不经济程度决定的。

表2 各大经济区效率水平

从时间维度考察我国政府对于高等教育机构中教职人员的投资效率，结果如表3所示。考察期内全国31个省级行政区域的投资综合效率水平呈现先升后降的趋势，而通过进一步比较纯技术效率与规模效率变化趋势，可以发现综合效率的起伏与纯技术效率的变化趋势基本同步，即各地区在资金分配结构与资金使用能力方面的变化，是导致这一现象的主要原因。与之对应，规模效率的变化较为频繁，每两个年度之间起伏交替出现。

表3 各时间段内整体效率水平

三、研究结论

本文使用数据包括分析(DEA)对中国31个省级行政区域中高等教育阶段政府面向教职人员的财政性投资效率进行了系统测度，研究结果可以从四个方面进行概括。

首先，投资效率高的省份并非必然是一般意义上的高等教育强省或经济强省。以综合效率水平为依据，广西、云南、江西、青海四省在经济发展水平、高等教育机构数量、学生数量、高等教育投资规模等方面均处于全国较低水平，但其投资效率值均超过了0.900。这种投资水平与投资效率的错位趋势应当引起主管部门的重视，对于已经具备较高投资基础和投资总量的先进地区，后续工作的重点应当关注于资金使用效率的提升。

其次，人力资本投资规模不当引发的效率问题较为突出，省份之间的差异较大。通过拆解效率指标，可以明显发现规模效率的缺失是造成综合效率水平不高的主要原因。更进一步，我国多数省份的人力资本投资规模处于递减区间，即过量投资明显。这一方面表明很多省份高等教育投资中存在一定程度的浪费或无效支出，另一方面提示高等教育管理者与决策者应当把资金使用的重点由总量决策逐步转向到结构调整和落实效果评估等方面。

再次，投资效率落后地区的发展不均衡性更为明显。以区域之间效率水平的标准差为依据，无论是31个省级地区，还是6个经济大区之间，均存在效率水平和效率差异趋势的逆向分布特征。因此，相对于教育大省的投资优化、结构调整、总量控制等问题，高等教育相对落后的省份或区域面临的首要挑战仍旧是教育投资及其管理水平的均衡发展。在此类地区，政府的相关管理机构与教育主管部门应当着重解决落后地区之间资源配置程度和配置方式的协调发展，促进落后地区高等教育管理领域与先进地区的长期交流机制构建。

最后，对于教师群体的投入，应注重精神激励与物质激励的协调。管理学中需求层次理论和双因素理论均强调，与物质相关的激励手段往往只是人力资源管理中的保健因素，激发员工热情的重点还应包括精神层面的强化。本文的研究成果也进一步验证了这一观点，很多薪酬福利较高、物质环境较为优越的省份，其教职人员的工作绩效无法与其待遇相匹配，而很多经济落后地区却能以较少投入换取较多产出。如果将不同区域间人才吸引力的差异考虑进来，那么依靠丰厚物质投入提升人力资本培育效果的做法就更值得反思。因此，加强高校教职工的人文关怀，注重其精神层面的诉求满足，是提升人力资本投资效率的关键所在。

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责任编辑：毕 曼

2016-08-15

王玮(1986- )，男，吉林长春人，博士研究生，主要研究方向为劳动经济学，人力资源开发与管理;房国忠(1964- )，男，吉林长春人，博士研究生，主要研究方向为劳动经济学，人力资源开发与管理;徐铮(1986- )，男，天津人，博士研究生，主要研究方向为人力资源管理。

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