我国高等教育投入产出效率及影响因素实证分析

詹秋泉 林海明

摘 要：近年来，政府不断加大教育资源的投入，扩大招生规模，促使我国高等教育得到快速的发展，由此众多学者提高了对教育资源效率问题的关注度并对其进行深入研究，文章借助创设高等教育投入与产出指标体系的方法，选取我国2015-2017年数据，运用数据包络分析法（DEA）對我国31个省市自治区高等教育的投入产出效率进行测算和分析，并通过托宾模型（Tobit）分析高等教育投入产出效率的影响因素。结果显示：我国高等教育投入产出的综合效率、技术效率和规模效率均处于较高的水平，但是在综合效率方面存在着明显的地区差异，少数地区高等教育投入产出与教育规模不相匹配。建议：通过优化高校师资队伍的结构，提高高校教育的层次水平，同时确保教育经费投入的多元发展，以实现教育效率均衡有效。

关键词：高等教育；投入产出效率；影响因素

中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2018）07-0186-03

Abstract： In recent years， the government has continuously increased investment in educational resources， expand the scale of enrollment， and promote the rapid development of higher education in China， which has aroused many scholars' research on the efficiency of educational resources. For this reason， through the establishment of higher education input and output index system， this paper selects China's 2015-2017 data， uses the data envelopment analysis （DEA） to measure and analyze China's higher education input and output efficiency in 31 provinces and autonomous regions， and analyzes the factors influencing the efficiency of input and output of higher education through Tobin model. The results show that the comprehensive efficiency， technical efficiency and scale efficiency of China's higher education input and output are at a high level， but there are obvious regional differences in the comprehensive efficiency. The input and output of higher education in a few areas do not match the scale of education. It is suggested that by optimizing the structure of teachers in colleges and universities， the level of education in colleges and universities should be improved， and the diversified development of education funds should be ensured to achieve effective and effective education efficiency.

Keywords： higher education； input and output efficiency； influencing factors

一、高等教育投入产出的评价指标体系

根据Pedraja-Chaparro F等的研究，对数据包络分析模型结果产生较大影响的三个因素是投入产出之间的相关程度、投入产出指标的个数和决策单元的数量，其中决策单元的数量至少为投入产出指标数之和的三倍[4]。根据Maria Katharaki的研究发现，投入产出指标体系的设定直接会影响到研究所得的结论[1]。因此，高等教育投入产出指标体系的建立十分关键。结合多数学者的研究，认为教育投入产出指标体系是由教育投入体系和教育产出体系构成，其中教育投入分为人力资源投入、财力资源投入和物力资源投入三类指标；教育产出是指人才培养、科学研究和社会服务三类指标（王巍等，2013；张宏，2015）。在此投入产出体系确定的基础之上，针对各类指标体系找出最为代表性的指标，最终建立高等教育投入产出指标体系。其中，在人力、财力、物力资源投入方面选取了高等院校的专任教师数、国家财政性教育经费和固定资产总值进行衡量；在人才培养、科学研究和社会服务方面，选取高校毕业生数、高校科研论文发表总量（含国外发表）和就业率作为衡量指标。

二、数据来源与评价方法

（一）数据来源

本文选取了2015-2017年《中国教育统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》的相关数据，对我国高等教育投入产出效率进行估算与评价，并对其影响因素进行分析。基于教育投入与教育产出之间存在的时滞性，本文通过正向和逆向加权平均进行调整①，以此作为教育投入与教育产出的最终数值。

（二）评价方法

1. 数据包络分析法。数据包络分析法（DEA）是衡量多投入多产出决策单元（decision making unit，DMU）相对效率的方法之一。此法并不涉及投入和产出的具体函数关系，另外也无需所有决策单元（DMU）使用相同生产函数，每个DMU皆可以凭借调整自己生产结构实现效率最大化。DEA方法是建立在规模收益可变的假设前提下，针对每个DMU的综合有效性、技术有效性和规模有效性进行分析，同时反映规模收益的变化情况。

2. Tobit模型。运用数据包络分析方法测算出我国各省的高等教育投入产出效率之后，尚需对可能影响高等教育投入产出效率的因素进行深入分析。数据包络分析法所得效率值有三种类型，均属于受限的离散分布数据。1958年James Tobin在研究生活耐用品需求时提出的Tobit模型，能够很好的解决受限因变量或截断因变量的回归问题。因此，本文采用Tobit模型对我国高等教育投入产出效率的影响因素进行分析。

三、高等教育投入产出效率的实证分析

本文选用2015-2017年的面板数据作为我国高等教育投入产出效率有效性研究的基础，借此得出各地高等教育综合效率、纯技术效率和规模效率三项结果，如表1。数值为1代表该DMU处于生产前沿面上，为有效DMU；数值小于1则DMU无效，表明该地区离高等教育效率有效前沿存在一定的距离，教育效益还有待于提升。

（一）我国高等教育投入产出的综合效率较高，但存在一定的地区差异

根据数据包络分析结果显示，高等教育投入产出的平均综合效率值为0.94，说明我国高等教育的综合效率较高。全国31个省市自治区中，有41.94%（13个）地区的高等教育投入产出综合效率有效，能够同时实现技术有效和规模有效。这些地区主要分布在我国东部和中部，如北京、上海、江苏和河南等；同时也包含部分西部地区，具体为甘肃、青海和西藏，但这些地区高等教育投入及产出的规模均低于全国其他地区。另外，部分地区的综合效率水平较低，如内蒙古和吉林，其平均综合效率值为0.8，说明这些地区的高等教育整体效率水平距离全国平均水平具有一定的差距，我国高等教育的投入产出综合效率存在着一定的地区差异。

（二）我国高等教育投入产出的技术效率处于较高水平

根据纯技术效率的结果显示，高等教育投入产出的平均技术效率值为0.949，说明我国高等教育投入产出的技术效率处于较高水平。全国31个省市自治区中，有77.42%（24个）区域的技术效率值大于0.9，处于较高的技术效率水平，其中有15个地区的纯技术效率达到有效。另外，部分地区的综合效率和技术效率表现相对较好，如天津、重庆、广东和湖南等，表明这些地区稍加调整亦可实现相对均衡。

（三）我国高等教育投入产出的规模效率高于技术效率

借助规模效率结果不难看出0.991是高等教育投入产出平均规模效率值，这意味着我国在此方面处于较高水平。全国范围内此项均值在0.85以上，其中规模效率值为1的地区有24个，达到了教育规模效率处于最优状态。未达到有效的7个地方，其均值为0.96，该项数值反映出地区间教育规模效率差异不大，比地区间综合效率差异小。我国高等教育投入产出的规模效率整体处于一个较高的水平。

四、高等教育投入产出效率的影响因素分析

通过估算2015-2017年全国各省份高等教育投入产出效率，我们可以发现不同地区之间效率值存在显著的差异。为此，本文将进一步分析造成这些显著差异的原因。我们将在模型中重点考察高校师资力量和区域经济发展水平对于高等教育投入产出效率的影响。

通过回归分析的结果，我们看出：高校师资的潜力、高校的层次和国家对地区财政投入的比重均对地区高等教育投入产出效率产生显著影响，而区域经济的发展水平对高等教育投入产出效率没有显著影响。具体来说，高校中具有博士学位的教师比重越高，能够为地区高等教育投入产出效率带来正向影响；高校的层次水平越高，为地区高等教育投入产出效率带来正向影响，而且是提高其效率最重要的因素；国家财政性教育经费投入的比重会对地区高等教育投入产出效率带来负向影响。因此，各地区高校在发展过程中，应注重专任教师的学历水平，提高博士学历以上教师的比重，促进高校投入产出的效率；重要的是要注重高校的层次水平，借鉴国内外高层次高校的教学与管理，努力提升高校的办学水平；同时需要避免国家财政性教育经费投入比重过高的现象，应该注重高等教育经费投入的多元化发展，并且加大其他教育經费的投入，实现高校投入产出的高效率发展。

五、结束语

本文通过数据包络分析方法对我国2015-2017年高等教育投入产出效率进行实证研究，发现我国高等教育的投入产出效率总体较高，在综合效率和技术效率方面均有较好的表现，同时，我国高等教育投入产出的规模效率和规模收益均处于一个较高的水平。说明我国高等教育在资源投入和产出方面以及整体教育的规模均处于一个相对有效、均衡的状态。然后采用Tobit模型对我国2015-2017年高等教育投入产出效率的影响因素进行回归分析，发现对我国高等教育投入产出效率影响较大的因素为高校师资的潜力、高校的层次和国家对地区财政投入的比重。

综上个人提出以下建议，从而提高我国高等教育投入产出效率：第一，注重高校师资队伍结构的优化，引进国内外高层次人才的同时，提高专任教师的整体业务水平。第二，注重高水平高校建设，借鉴国内外重点高校的教学方式与管理制度，加强高校之间的交流与合作，提高高等教育的质量。第三，注重高校教育经费投入的多元化发展，提高教学资源的使用率，确保教育资源的合理配置，促使高校各部门之间的协调发展。借此优化投入产出内部结构，实现投入、产出与及整体规模相匹配，促进我国高等教育投入产出的高效率发展，实现高等教育的均衡有效。

注释：

①最近3年的教育投入与产出分别为x1，x2，x3；y1，y2，y3，每一年对应的权重为α，β，γ，且α+β+γ=1，故最终投入产出分别为X=αx1+βx2+γx3，Y=αy1+βy2+γy3。

②crste=technical efficiency from CRS DEA，即综合效率

③vrste=technical efficiency from VRS DEA，即纯技术效率

④scale=scale efficiency=crste/vrste，即规模效率

参考文献：

[1]Katharaki M， Katharakis G. A comparative assessment of Greek universities' efficiency using quantitative analysis[J].International Journal of Educational Research， 2010， 49（4-5）：115-128.

[2]Bogetoft P， Heinesen E， Tran？覸s T. The efficiency of educational production： A comparison of the Nordic countries with other OECD countries[J].Economic Modelling，2015，50：310-321.

[3]Kulshreshtha P， Nayak T K. Efficiency of Higher Technical Educational Institutions in India[J].Archives of Business Research，2015，3（1）.

[4]Pedraja-Chaparro F， Salinas-Jiménez J， Smith P. On the Quality of the Data Envelopment Analysis Model[J].Journal of the Operational Research Society，1999，50（6）：636-644.

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