政府与市场：高等教育财政投入的资源配置效率评价—— 基于随机前沿生产函数的实证研究*

方 超,黄 斌,罗英姿

政府与市场：高等教育财政投入的资源配置效率评价
—— 基于随机前沿生产函数的实证研究*

方 超,黄 斌,罗英姿

本文基于我国2002-2014年的省级面板数据，利用BC模型，采用随机前沿生产函数的方法，探讨了我国高等教育财政投入的效率性。实证结果表明：财政性教育经费投入与事业性投入呈正相关性；公共教育投入与私人教育投入在直接路径与间接路径下均可提高教育产出的技术效率，而私人教育投入的弹性产出(49.5%)则高于公共教育投入的弹性产出(31.8%)，结构变量Structure的参数估计值负向显著，表明公共教育投入的结构效应有利于优化教育财政的资源配置效率；高等教育财政投入的技术效率在各区域间存在显著差异，西、东、中部地区的技术效率呈现出递减的趋势。文章的政策建议主要有两点：一是强化公共财政对中西部地区教育发展的支持力度，增强中央对地方教育财政的转移支付力度；二是弱化政府在教育发展中“守夜人”的身份定位，鼓励、引导、规范高等教育领域内的民营资本发展，全面刺激高等教育的发展活力。

高等教育；教育财政；人力资本投入；资源配置

一、引言

一国教育经费投入水平应与该国的经济增长速度保持趋同这已成为学界的共识。一般而言，国际学界在测度教育经费投入的充足性时，通常采用公共教育投入占比国内生产总值或国民生产总值作为代理指标，并以此评价政府在发展公共教育时的努力程度。我国以王善迈为代表的教育经济学家，选取财政性教育经费投入的统计口径，经科学计量方法所测算出财政性教育经费投入在GDP中4%的占比后，“4%”便成为衡量我国政府教育发展努力程度的重要标尺。自1993年《中国教育改革和发展规划纲要》的出台至2012年，财政性教育经费投入在GDP中的比重首次突破了4%并达到了4.28%，一方面体现了公共财政在保障教育公平与区域均衡发展上取得了巨大进步；但教育投入由“4%”步入“后4%”时代，也在客观上引致了“新时期”的教育财政政策的制定陷入了困境。如何清晰界定教育经费投入与经济增长间的匹配关系，重新设定量化指标，进而规划教育财政政策的未来走向，现已成为困扰学界的一大难题。

高等教育作为社会分工的横断面，在各层级公共教育体系中与经济发展的关系最为紧密，但中央政府主导的后发外生型大众化路径选择，实则是建立在高等教育投入与人均GDP双重低水准的基础之上。虽然财政性教育经费投入在GDP中的占比实现了对4%的突破，但高等教育规模的迅速扩张却也放大了教育经费在“有限财政”背景下的投入不足。因此，如何最大限度地挖掘高等教育资源、合理配置经费投入、提高投入-产出的配置效率，不仅有利于推进高等教育均衡发展、保障教育公平，更是对制定“后4%”时期的教育财政政策不无裨益。那么，从大众化到后大众化发展阶段，高等教育财政投入的资源配置效率如何、公共投入与私人投入的比例结构是否合理、以及是否呈现出有效的配置状态，这些问题成为我们关心的核心议题。本文拟通过随机前沿生产函数(SFA)的构建，对高等教育财政投入资源配置效率的评价，为“后4%”时期的教育财政政策制定提供可借鉴的参考。

二、文献综述

自Friedman(1962)对公共财政制度在配置教育资源时，存在效率低下与资源浪费等弊端提出质疑后，教育经费投入的资源配置状态及其效率性便成为教育经济学界所关注的焦点议题。Benson(1978)的研究讨论了一项“好的”教育资源配置应具备的条件：其一，政府部门承担的公共教育投入是否有效；其二，对教育服务的供给是否充足；其三，公共教育投入是否保障了教育公平。Levin(1991)则基于Benson的研究基础，将教育资源配置的评判标准进一步细化为教育经费投入的充足性、使用的效率性及公平性。Csatro Leal(1991)的实证研究则聚焦于公共教育改革的分配公平，证实了政府承担教育经费投入的配置方式，有利于改善贫困人口的教育福祉。Hughes(1999)的研究指出，互利、竞争以及成本分担是实现教育资源共享的有效路径，从而为推进教育资源的均衡分配提供了有益的借鉴。Ergin(2002)的研究则表明，公共部门作为非市场化的机构，在配置教育经费时因采用了非循环性的优先结构安排而符合帕累托最优原则。

国内学者在评价教育经费投入的资源配置效率时，多数研究集中于义务教育与中等职业教育。王善迈(2003)的研究指出，由于我国公共教育资源在区域与城乡分布的非均衡性，致使义务教育财政投入存在一定的非均衡配置，而这也进一步导致了教育质量的校际差距。陈潭(2008)利用了湘南H区2005年的相关教育数据，发现公共教育投入的配置不均以及教育服务的供给不充分，扩大了教育分配的不公，而纠正既定的“城市偏向”与“重点校”政策偏误，加速资源配置的城乡一体化进程，缩小教育投入在城乡间的“马太效应”，则有助于实现教育资源与教育服务的均衡发展。王欢(2012)基于农村职业教育的发展现状，指出教育经费投入中的城乡分割、教育行政体制的僵化以及市场运行机制失灵等原因，致使农村地区职业教育投入面临着总量不足、配置失衡以及资源分配的窘境。新近的研究亦有转向对学前教育经费投入的关注，冯婉桢(2016)基于时间序列的经验研究指出，城镇化进程扩大了农村幼儿园在园人数的规模差距，而增强县-镇层级的学前教育投入则有利于提高学前教育的资源配置效率。

在研究方法上，当前资源配置的实证研究主要有参数与非参数两种方法，而作为非参数的数据包络法(DEA)，则以线性规划的方式评价了教育投入的相对效率。徐健(2009)基于DEA模型的研究，测评了我国高等教育发展的综合效率，发现半数以上地区的发展与经费投入呈低效甚至无效的资源配置状态。夏焰(2012)的研究进一步指出，专任教师数与在校生规模的不足，则成为掣肘高等教育效率低下的动因。严格意义上讲，非参数的数据包络法虽无需设定教育生产函数的具体形式，也放松了对无效率的分布项的严苛假设，但多元投入-产出指标体系设计理念下的相对效率测评方法，却始终面临着静态效率评价的诘责，即无法动态评价教育产出过程中教育经费投入的利用效率。同时，在效率优先的理念下，DEA亦无法评价公共教育投入与私人教育投入的效率性，即政府与市场两种类型的教育财政投入对高等教育发展的重要性。然而，相对于非参数法的效率测度法，随机前沿生产函数(SFA)不仅能够测度要素投入的水平效率，亦能提供效率差异产生的原因，从教育投入的技术与非技术路径上反映要素投入结构对产出效率的影响。本研究拟通过教育生产函数的推导，基于Jayasuriya(2003)提供的随机前沿生产函数(SFA)，利用2002-2014年我国高等教育经费投入的省级面板数据，测算公共与私人教育投入的产出弹性，探讨教育结构的投入效率并比较高等教育经费投入效率在东、中、西部地区间的区域差异。

三、模型设计、数据说明与变量处理

(一)模型设计

1.教育生产函数

首先，基于Hanushek(1986)构建的经典理论模型，教育生产函数的一般形式可表述为：

Y=f(publicβ1,Privateβ2)

(1)

式中，Y、Public、Private分别为开放经济条件下的高等教育产出、公共教育投入与私人教育投入，而相应的β1与β2则为公私教育投入的产出弹性。在式(1)的基础上，纳入公共与私人高等教育投入的结构变量，进一步考察省域高等教育投入结构对技术效率的影响，套用C-D生产函数后可将其写作更一般的线性方程：

LogYit=α+β1logPublicit+β2logPrivateit+β3logStructureit

(2)

2.随机前沿生产函数

其次，Battese和Coelli(1995)基于随机前沿的分析方法，将厂商的生产效率拆分为实际效率与最优效率，通过两者的差值刻画了前沿技术与技术效率的随机前沿生产函数：

LogYit=logf(xit)+(vit-uit)

(3)

Ait=Aiexp[-η(t-T)]

(4)

式中，Ait与Ai相互独立，η表示可随时间变化的因素对技术非效率项Ait的影响，同时，参数η可能存在三种情形，即η>0、η=0、η<0，分别代表伴随时间推移，技术效率的增长、恒定不变或下降三种情形。

最后，将省级面板数据构建的随机前沿生产函数代入式(2)，得到式(5)所示的高等教育投入-产出效率评价的线性方程，基于技术效率是否随时间变化依次估计方程：

LogYit=α+β1logPublicit+β2logPrivateit+β3logStructureit+vit-uit

(5)

(二)数据说明与变量处理

本研究选用数据均源自《中国教育统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》，并以《中国统计年鉴》作为必要的补充，构建除港澳台地区外我国31个省市区的省级面板数据。为直观反映财政性教育经费占比GDP的时间变动趋势，同时兼顾高等教育的发展由大众化阶段向后大众化阶段的过渡以及教育经费投入由“4%”走向“后4%”，我们将样本期界定为2002-2014年。被解释变量为高等教育产出(Output)、表征政府的公共部门高等教育投入(Government)、表征市场的私人高等教育投入(Private)以及结构变量(Structure)。

一般而言，学界在测度高等教育产出(Output)时，通常选用其毛入学率、失学率、完成率、学生学业水平或教师论文发表数等作为代理指标，但本研究旨在探讨教育经费投入及其结构效应的产出效率，而教育产出效率的内涵则是在要素投入服务框架下，最大程度的挖掘学生产出的最大化，推动学龄人群的教育扩展与教育分配，进而扩大教育供给与改善教育分配，而这也正是实现教育供给侧结构改革的延展。因此，我们沿用学界的主流指标选取，以高校在学人数作为高等教育产出的代理指标，并将其取对数做平滑处理后代入随机前言生产函数。

图1 2002-2014年公共-私人部门高教投入的回归散点图

无论是对教育经费投入的累积效应或增长效应，还是义务教育、中等职业教育亦或是高等教育要素投入效率的研究，在衡量政府部门的公共教育投入时，多数研究选取了财政性教育经费投入的统计口径。相对于政府部门所承担的公共教育投入而言，表征市场的私人教育投入则强调了作为高等教育受益者的个人教育支出，而该部分支出则对应于《中国教育经费统计年鉴中》的事业性收入。因此，我们选取财政性教育经费与事业性经费的统计口径，分别作为公共部门(Government)与私人(Private)高等教育投入的代理指标，将私人高等教育投入占公、私人高等教育投入的比值(Structure)作为结构变量，代入教育生产函数，考察高等教育投入的结构效应。需要做出说明的是，由于历年统计年鉴均未覆盖2011年的高等教育产出。以及2011、2013年的公共与私人高等教育投入的相关数据，故对该年份采取依据自然增长率计算后所得。表1给出了所涉变量的基本统计信息。仅就公共与私人高等教育投入的关系而言，二者在95%的置信区间内呈显著正相关性，伴随着教育经费投入由4%走向后4%时期，财政性教育经费与事业性收入呈同步增长的互动关系(如图1所示)。

表1 所涉变量的基本统计信息

四、实证结果分析

(一)高等教育投入的资源配置效率评价

表2 全样本的随机前沿生产函数估计结果

注：(1)括号内为t统计量；(2)***、**、*分别代表伴随概率在1%、5%及10%水平上显著。

就全国样本而言，在技术效率可变模型下，公私高教投入的估计值均在1%水平上正向显著，说明政府的财政性高教投入与个体的私人高教选择，均对高教产出效率提升产生了积极的影响，决定着高等教育在学人数的扩大与否。从直接路径上看，公共部门高教投入的弹性产出为0.318，即高等教育的财政性教育经费提高1个百分点，可推动高教产出效率提升31.8个百分点；而私人高教投入的弹性产出为0.495，即由个体教育选择推动的私人高教投入提高1个百分点，可促进高教产出效率提高49.5个百分点；政府与市场所示的公共部门与私人高教投入的弹性水平基本一致，而这一结果也与钱亚雪(2014)对人力资本积累效率的估计大体相同。此外，表征市场的私人高教投入对技术效率的推进，要优于政府部门的公共教育投入，而造成这一现象的原因在于高等教育的准公共物品属性。基于萨谬尔森对公共物品的界定，教育效率的正外部性致使教育产出具备了准公共物品的鲜明特征，但不同教育层级的属性有所差异，义务教育因其非竞争性与非排他性而隶属于公共物品，而后义务教育阶段则隶属于准公共物品。因此，在资源配置上与市场更为贴近的高等教育，因受个人高教选择的是支配性更强，从而表现出对高教产出效率更强的推动性。

尽管公共部门高教投入的弹性产出弱于个体的私人高教投入，但从间接路径上看，结构变量(Structure)的估计值在1%水平上负向显著，而结构效应则由当期值的-0.750，扩大到了一阶滞后项的-0.878，表明了政府部门扩大对财政性教育经费的公共投入，有助于改善高教投资的配置效率，提高高教产出。基于公共服务的职能与理念，政府部门承担的高教经费投入具备两方面的重要作用：其一是保障高校基础建设的顺利进行；其二则肩负着创造与改善整体投资环境，引导市场、个体的有序投资，规范私人投资行为，全面提升公共与私人高教投入的资源配置效率。正是由于公-私高教投入在服务理念与承担职能等方面的差异，造成了二者弹性产出在当期值与滞后项的效率模式上产生了分野，政府部门的公共投入的弹性产出由当期的0.318，上升到了一阶滞后项的0.322，体现了基础设施在产出效率上的时滞性；而私人高教投入的弹性产出则由当期值的0.495，下降到了一阶滞后项的0.437，反映出由高考制度、个人偏好、受教育期望等因素共同决定的私人高教投入，更倾向于在个人做出高等教育行为选择前影响技术效率，致使技术效率在教育选择后呈递减的趋势。

(二)区域高等教育投入的资源配置效率评价

由于我国服员辽阔，区域经济的发展基础、自然资源的要素禀赋以及高等教育的人口比重等外部特征，在东、中、西部地区间的分布呈现出一定的非均衡性，致使随机前沿生产函数对全国样本的估算结果，无法客观、真实、全面的评价省域高教经费投入的资源配置效率。为进一步探讨公共部门与私人高教投入的区域差异，探讨政府与市场效率在资源配置中的表现，我们根据经济发展的状况，将全国(除港澳台外)31个省市自治区划分为东、中、西部地区三大板块*全国31个省市区分为东、中、西三大板块。其中，东部地区包括了北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省市。中部地区包括了山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9个省市。西部地区则包括了广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11个省市自治区。采取分样本回归的方法深入讨论。

表3 分样本的随机前沿生产函数估计结果

续表3

注：(1)括号内为t统计量；(2)***、**、*分别代表伴随概率在1%、5%及10%水平上显著。

表3根据随机前沿生产函数的技术效率是否随时间变化，分别报告了当期分样本数据的估计结果。在技术效率可变模型下， 取值在地区间存在着显著差异。其中，东西部地区分别在1%与5%水平上显著为负，表明教育技术非效率并未随时间的推移而衰减，即伴随着高校扩招以及教育投入逐步走向“后4%”时期，并未推动东、西部地区高等教育投入技术效率的正向增长；而中部地区的教育技术非效率项虽然为正，但该估计值并不具备统计学上的显著推断。因而并不能佐证中部地区的技术效率呈鲜明的递增趋势。

公共教育投入的资源配置效率方面，西部地区财政性教育经费投入表现出最高的配置效率；中部地区次之，而东部地区则相对落后。具体看来，西部地区高等教育投入的产出弹性在效率不变与效率可变模型下，分别通过了10%与1%水平上的显著性检验，参数估计值则落入了[0.182，0.325]的区间内。不断上升的弹性产出表明：因中央政府加强了对经济欠发达地区的财政转移支付力度、“省直管县”与财政分权后的权力下放等举措，切实保障了西部地区高等教育的发展，有力提升了政府在公共教育资源上的配置效率。但相较于西部地区，东、中部地区公共教育投入的弹性产出则分别落入了[-0.835，0.409]与[-0.127，-0.141]的区间内，显示出两地区技术效率的递减趋势，但构成二者递减趋势的原因却有所不同。

如前所述，由于东部地区区域经济发展的成熟度较高，在地理位置、自然资源、要素禀赋等方面均拥有比较优势，相应地，高等教育资源丰裕且集中度较高。因而市场化进程也相对较快，但在现行的中央-省级政府主导的两级公共教育资源配置模式下，却存在反映市场变化灵敏性滞后的弊端。例如，中央政府基于外延式的指导思想，虽将我国高等教育由精英化推进至普及化阶段，但在某种程度上却忽视了劳动力市场的供需变化。因此，相较于供需求机制主导下的市场自发调节，中央-省级政府基于刚性权力的资源配置模式，其时滞性是滞阻公共教育投入效率低下的动因。此外，私人投入的弹性产出为正，且落入[1.398，0.408]的区间内，则从侧面佐证了市场在配置资源时更富效率。

与东部地区不同，中部地区受中央政府教育财政的支持力度不足，且自身区域经济发展相对滞后，成为掣肘中部地区公共教育投入非效率的可能原因。正是由于政府投入不足，而非投入过度或结构失衡，造成公共教育投入未能有效优化投资环境，进而不能构成引导、鼓励以及规范私人高等教育投入的良性循环，致使私人高等教育投入在[0.750，0.7540]的区间内小幅下降。最后，“以贫促建”、财政投入充足以及政策倾斜与扶植，是西部地区私人高等教育投入的产出弹性([0.466，0.517])在1%水平上呈递增趋势的原因，而公共与私人高等教育资源的合理匹配，则不断增强高等教育产出的技术效率。

五、结论与政策建议

(一)研究结论

本文基于对教育生产函数的改造，借鉴了BC(1992，1995)模型，采用随机前沿生产函数的方法，利用我国2002-2014年31个省市区的省级面板数据，探讨了公共与私人高等教育投入的技术效率，评价了政府与市场两种公共教育财政资源的配置模式。结果显示：第一，伴随着高等教育大众化以及教育投入步入后“4%”时期，公共部门与私人高等教育投入的同步增长在95%置信区间内表现出正相关的趋势；第二，利用随机前沿生产函数对全样本数据的估计发现，公共与私人教育投入均在1%水平上正向促进直接路径的技术效率，但表征市场的私人投入部分，对技术效率的促进达到了49.5%，该估计值高于政府部门的公共教育经费投入对技术效率的促进作用(31.8%)。间接路径方面，结构变量Structure的估计值显著为负，且一阶滞后项在效率可变模型下的扩大，表明政府部门增加的财政性教育经费投入，有利于提高教育投资的资源配置效率；第三，基于分样本回归后发现，东、中、西部地区公私高等教育投入的技术效率存在显著差异。公共投入分别落入[-0.835，0.409]、[-0.127，-0.141]、[0.182，0.325]的弹性区间内，而私人投入则落入了[1.398,0.408]、[0.750，0.740]、[0.466,0.517]的弹性区间内，西部、东部、东部高等教育投入的技术效率呈递减趋势。

(二)政策建议

本文的实证研究结果在后“4%”时期对于平衡政府与市场关系、提高高等教育财政投入的配置效率具有较强的现实意义。首先，利用公共教育投入在提升教育资源配置效率上的强大动力，在“十三五”发展时期，积极稳妥地推进财政性教育经费投入的增长，充分发挥政府部门在配置公共教育资源的协调统筹作用，优化高等教育的投资环境，鼓励、引导与规范私人高等教育投入的意愿；其次，根据区域经济增长与省域高等教育资源丰裕程度，在保障西部地区财政性教育经费投入充足的同时，可适当减少对东部地区投入，缓解公共教育投入技术的非效率性，并以转移支付的形式加强中部地区的公共教育投入，刺激私人高等教育投入，改善中部地区两类高等教育资源投入不足的现状；最后，在高等教育后大众化发展时期，我们发现政府在与市场的互动关系中，中央-省级两级政府主导公共教育资源的配置模式，其效率性逊于市场机制的自发调节。因此，我们认为政府可适当弱化自身“守夜人”的角色，从政策层面上引导、鼓励并放宽经济发达地区，如东部地区的民营资本进驻高教领域，刺激民营资本的投资意愿，释放市场配置高等教育资源的活力，从而全面提高公共-私人高等教育投入的产出效率。

[1]陈潭、罗新云，2008：《公共教育资源配置失衡及其政策补给——以湘南H区2005年的相关教育数据为分析样本》，《公共管理学报》第2期。[Chen Tan and Luo Xinyun，2008，Imbalance in Public Educational Resource Distribution and Its Policy Provision:Taking the H District of Xiangnan as an Example,JournalofPublicManagement，2.]

[2]杜玲玲，2015：《义务教育财政效率：内涵、度量与影响因素》，《教育学术月刊》第3期。[Du Lingling，2015，Compulsory Education Financial Efficiency：Connotation and Measures and Influence Factors，EducationalResearchMonthly，3.]

[3]冯婉桢、吴建涛，2016：《城镇化与我国学前教育资源宏观配置效率研究》，《教育研究》第3期。[Feng Wanzhen and Wu Jiantao，2016，Research on Urbanization and Macro Allocation Efficiency of Preschool Education Resources in China，EducationalResearch，3.]

[4]罗尔，2007：《关于教育生产效率研究的思考》，《教育研究》第3期。[Rolle，2007，Reflection on Educational Productivity Research，EducationalResearch，3.]

[5]李立国，2014：《中国高等教育大众化发展模式的转变》，《清华大学教育研究》第1期。[Li Liguo，2014，Transition of the Popularization Mode of Chinese Higher Education，TsingJournalofEducation，1.]

[6]钱亚雪、缪仁余、胡博文，2014：《教育投入的人力资本积累效率研究——基于随机前沿教育生产函数模型》，《中国人口科学》第2期。[Qian Yaxue,Miu Renyu and Hu Bowen，2014，The Human Capital Accumulation Efficiency Educational Input：A Study Based on the Stochastic Frontier Educational Production Function Model，ChineseJournalofPopulationScience，2.]

[7]王欢，2012：《我国农村职业教育资源配置主要问题探析》，《教育发展研究》第1期。[Wang Huan, 2012，Analysis of the Major Issues on Rural Vocational Educational Resource Allocation，ResearchinEducationalDevelopment，1.]

[8]王善迈、袁连生、刘泽云，2003：《我国公共教育财政体制改革的进展、问题及对策》，《北京师范大学学报(社会科学版)》第6期。[Wang Shanmai，Yuan Liansheng and Liu Zeyun，2003，Progress, Problems and Countermeasures of Chinese Public Educational Finance System Reform，JournalofBeijingNormalUniversity(SocialScienceEdition)，6.]

[9]徐健、汪旭辉，2009：《我国区域高等教育的效率评价——基于DEA模型的实证分析》，《高等工程教育研究》第4期。[Xu Jian and Wang Xuhui，2009，Evaluating China’s Regional Education Efficiency：An Empirical Study Based on DEA Model,ResearchinHigherEducationofEngineering，4.]

[10]夏焰、崔玉平，2012：《我国省域高等教育管理效率及其影响因素的量化研究》，《中国高教研究》第7期。[Xia Yan and Cui Yuping，2012，Quantitative Research on Influencing Factors and Efficiency of Management of Provincial Universities in China，ChinaHigherEducationResearch，7.]

[11]Afonso,A. and M. St Aubyn，2005，Non-Parametric Approaches to Education and Health Efficiency in OECD Countries，JournalofAppliedEconomics，(2)：227-246.

[12]Battese,G.E. and T.J. Coelli，1992，Frontier Production Functions，Technical Efficiency and Panel Data：with Application to Paddy Farmers in India，JournalofProductivityAnalysis，(2)：153-169.

[13]Battese,G.E. and T.J. Coelli，1995，A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data，EmpiricalEconomics，(2)：325-332.

[14]Hanushek，Eric A，1986，The Economics of Schooling：Production and Efficiency in Public School，JournalofEconomicLiterature，(3)：1141-1177.

[15]Ergin H.，2002，Efficient Resource Allocation on the Basis of Priorities，Econometrica，(6)：2489-2497.

[16]Jayasuriya,R. and Q. Wodon,2003, Measuring and Explaining Country Efficiency in Improving Health and Education Indicators,WorldBankworkingpaper，(9)：5-16.

[17]Hughes，J.,1999，Cooperation to Collaboration：Resource Sharing and Partnership in Finance, American Education Annual，Detroit，MI，GaleResearchInc，379-397.

[18]Levin,M.H.1991，The Economics of Education of Choice,EconomicsofEducationReview，(10)：37-58.

[19]Friedman,M.,1962, The Role of Government in Education in Capitalism and Freedom，Chicago：University of Chicago Press.

[20]Samuelson，P.A. ，1995，,Diagrammatic Exposition of a Theory of Public Expenditure，ReviewofEconomicsandStatistics，(37)：350-356.

GovernmentandMarket：AnEvaluationoftheEfficiencyofResourceAllocationinHigherEducationInvestment——AnEmpiricalAnalysisBasedonStochasticFrontierProductionFunction

FangChao1，HuangBin1andLuoYingzi2

(1.School of Public Administration， Nanjing University of Finance and Economics， Nanjing Jiangsu 210000；2.School of Public Administration， Nanjing Agricultural University, Nanjing Jiangsu 210000)

Based on provincial panel data from 2002 to 2014 in China, this paper constructs a BC model and uses stochastic frontier production function to discuss the efficiency of resource allocation in the higher education of the country. This empirical analysis supports a number of arguments. The financial input in education exhibits a positive correlation with the corresponding operational input; both the public and private investment in education can improve the technical efficiency output in both the direct and indirect paths, while the elastic output of the private educational investment is higher than that of the public educational investment; the estimated value of the structural variables is negative, which indicates that the structural effect of public education investment is conductive to the optimization of the allocation efficiency of educational financing; the technical efficiency of financial investment in higher education shows significant differences in regions, where a decreasing trend in technical efficiency is observed from the west to the east and then to the central regions. A number of suggestions are therefore put forward in this paper to the policy makers in order to improve the efficiency of the current resource allocation and to balance the relationship between government and market.

Higher Education; Educational Financing; Human Capital Investment; Resource Allocation

10.13948/j.cnki.hgzlyj.2017.12.007

* 方超，南京财经大学公共管理学院讲师，电子邮箱：99288137@qq.com;黄斌，南京财经大学公共管理学院院长、教授。本文得到国家自然科学基金项目(71573128)、国家社会科学基金(BFA140039)的资助。感谢匿名评审人对本文提出的修改意见，文责自负。

■责任编辑叶 青