供给侧改革背景下河南省高校投入效率研究

李艳玲

〔河南牧业经济学院 金融与会计学院,河南 郑州 450045〕

一、引言

供给侧改革注重提升供给的质量，提升资源的利用效率。国家一直关心高校的转型和发展，也在积极推进高校的供给侧改革，提升其教育资源的利用效率。高校供给侧改革强调从供给端主动调配教育投入的种类和规模，不断提升教育资源的利用效率，其目的是促进高校的健康发展。[1]随着高校学生平均公共财政预算的逐年增长，高校的R&D经费投入也快速增加，全国高校的R&D经费投入从2013年的856亿元增加到了2019年的1796亿元；河南省高校的R&D经费投入从2013年的16亿元增加到了2019年的41亿元；R&D经费逐年增加，R&D人员数也大幅度增加，越来越多的高科技人才加入了高校科研队伍，极大地促进了高校的高质量发展，为社会培养和输送更多的高技术毕业生，提升了高校的投入效率。目前河南省高校效率提高明显，表现在财政资金、教职工人数、学校一流学科建设、校企合作等多个方面。但是从供给侧结构角度看，河南省高校的创新力度不够，效率也有待进一步提升。因此，立足高校创新角度，从R&D经费投入、R&D从业人员等方面来进行效率测度很有必要，通过分析河南省高校的投入效率，有助于发现问题，进而提出改善河南省高校整体效率的建议，促进河南省高校的高质量发展。

二、文献综述与理论分析

1.文献综述

一直以来针对高校展开效率研究的文献不少，更有不少文献是从投入端进行了研究。比如，李倩选取16个年份的投入产出数据，对全国高校进行了效率分析，并且运用了效率DEA模型进行了实证分析；分析指出我国高校效率总体水平较高，个别年份不高的主要原因是科研产出不足。[2]杨牡丹通过对中部地区高校资源配置的效率研究，指出造成中部地区高校资源配置效率水平不高的主要原因既有技术因素又有规模因素。[3]李浩、潘清泉研究了我国西部地区高校的投入产出效率，研究指出其投入产出并非在所有阶段都是有效率的，因此需要具体分析。[4]赵悦通过对不同省份的高校效率进行差异化分析，研究结果显示我国高校投入产出较高的省份主要集中在政治、经济比较发达的省份，而西部与东北地区则总体发展较弱，因此提出要加大对高质量人才的引进力度。[5]

有关高校投入产出效率的研究文献，有的是问题对策研究，有的是实证研究，而在实证研究中，比较多的文献采用了数据包络分析法(DEA)。比如，张劭恺、刘向晖、张驰、李苗从河南省中小城市的角度，运用DEA-Malmquist指数模型进行高校投入效率分析，通过投入的综合技术效率变化指数、纯技术效率变化指数和规模效率变化指数实证分析，指出河南省中小城市教育资源分配不合理、教育经费投入不足、创新机制缺乏等，其主要原因是投入效率低。[6]徐晔、李明用BCC和Malmquist模型，结合2009-2016年的数据对中国高校资源配置效率进行分析，指出技术进步是各省域高校的资源配置效率高的主要原因。[7]以上研究发现，从河南省高校的投入角度进行效率分析的文献较少，因此结合最新的投入产出数据进行实证分析，具有一定的实践意义。

2.理论分析

(1)投入与产出。从高校的资源配置角度，高校在供给端需要关注的投入主要涉及人力资源投入、经济投入、物资投入等。高校投入效率研究中的产出带有教育的特性。比如，高校教师经过实践撰写和发表的科技著作，在专业领域进行研究而发表的学术论文以及发明的专利技术等。一旦投入和产出的变量都确定了，就可以依托投入产出理论进行效率研究，该理论是在1936年由美国经济学家列昂惕夫提出的，是分析国民经济各部分在生产各环节数量依存关系的一种研究方法。[8]

(2)效率。在经济学领域，我们知道资源是稀缺的，是需要有效配置的，而效率就是研究资源如何配置才是最优的，就是研究帕累托资源最优配置。帕累托资源最优配置最初是由新古典意大利经济学家帕累托提出的，他指出因为资源具有稀缺性，所以稀缺资源的供给不足会引起资源错配或者配置的低效率。可见，合理并且高效的配置稀缺资源，才可以使资源的利用效率得到提高，进而也可以提升资源的产出效率。随后马克思也对效率进行了阐述，认为效率是通过投入或者利用较少的稀缺资源而获得较大产出，可见投入和产出是一种比率关系。文中DEA-Malmquist指数模型中的效率分析，主要是通过数理模型从规模效率、资源配置效率和纯技术效率等细分角度进行全要素生产率的测度。在经济学领域中，全要素生产率主要指如何利用有限的稀缺资源，提升资源的产出效率。而资源配置效率和纯技术效率是实际资源配置与当前实际的技术水平的结合体现，如果在现有技术条件和稀缺资源的有效利用下，能够实现规模效率，则表明资源达到了优化配置，投入效率比较高。

三、研究设计

1.模型选择

DEA-Malmquist指数模型是分析投入产出效率的工具，主要用来测量金融、工业、医疗、教育等各个行业的效率。其依据效率测算的结果进行分解指数分析，能够较为全面地判断评价对象效率值高低及其原因。因此文中选用DEA-Malmquist指数分析模型来进行供给侧改革背景下河南省高校投入效率研究。[9]DEA-Malmquist指数模型具有一定的优势：第一，因为没有权重假设，其分析过程具有更强的客观性，能比较客观地反映测度对象本身的特点；第二，它在分析多个投入和产出数据的系统上，具有宏观分析数据的优势；第三，它不需要对数据进行无量纲化处理，使用起来比较简单方便，因此具有更强的可操作性。

DEA-Malmquist指数的计算公式表达如下：

(1)

在公式(1)中，xt表示在t时期的投入，yt表示在t时期的产出，Malmquist指数是表示M从t期到t+1时期决策单元效率值，Dt表示t时期决策单元与生产前沿的距离函数。

假设规模报酬不变，DEA-Malmquist指数分解成技术变化指数和技术效率变化指数，基于不同的生产技术可以分解成若干个子效率指标，用于测度生产效率。关于t和(t+1)的Malmquist生产率指数求得的平均值被分解为：全要素生产率指数(tfpch)、技术效率指数(effch)、技术进步指数(techch)、纯技术效率指数(pech)、规模效率指数(sech)。这些指数之间的关系表达式如下：

tfpch=effch×techch(全要素生产率=技术效率指数×技术进步指数)

effch=pech×sech(技术效率指数=纯技术效率指数×规模效率指数)

其分解公式如下：

(2)

在研究时期内，若Malmquist大于1，则表示全要素生产率较上一时期有所提升，处于上升状态，反之则表示全要素生产率较上一时期有所下降。若Malmquist等于1时，就说明较上一时期而言，全要素生产率是没有变化。

其中，判断决策单元的有效与否是技术效率(effch)。该决策单元的技术效率值经过计算，如果是大于等于1，说明这个决策单元是有效的，也就是说，从稀缺资源配置和利用的角度，它是有效率的。如果该决策单元的技术效率值小于1，这就说明这个决策单元是无效的，说明它对稀缺资源的配置和利用是无效的，或者在现有技术条件下，至少对稀缺资源的配置效率不高，需要进一步通过规模效率值(sech)和纯技术效率值(pech)进行进一步的分析和判断。

衡量人力资源的管理能力和采用先进的技术等因素是否影响生产效率，是纯技术效率(pech)。纯技术效率(pech)如果大于等于1，说明这些投入要素利用现有的管理手段和技术使得资源的配置和使用是有效的。如果纯技术效率计算后的数值越大，则说明其效率越高；相反，如果数值小于1，说明资源在现有的管理手段和技术支持中没有被充分利用，导致资源配置效率是无效的，或者低效率。如果纯技术效率计算后的数值越小，说明其效率越低。规模效率(sech)则关注资源配置结构是否合理，是否形成规模优势，因为资源规模化利用比分散化利用的效率高。众所周知，高效率离不开规模化生产，规模化生产离不开先进的技术以及先进的设备，如果技术采用最先进的，设备采用最新的，就能够快速提升资源的利用效率，从而有助于产出效率的提高，达到规模化。如果规模效率大于等于1，说明该单元的资源配置和利用具有规模效率，数值越大，规模效率越高；相反，如果纯技术效率的数值计算出来，是小于1的，说明规模效率比较低，如果计算出来的数值越来越小，那就说明规模效率是走低的趋势，应该引起重视。

2.河南省高校投入产出指标体系构建

在供给侧改革的背景下，从河南省高校投入的角度，构建 DEA-Malmquist指数分析模型，研究供给端河南省高校投入产出效率。在指标的选取上考虑供给侧改革的重点因素，尤其是把握科技兴教的科学内涵。 该研究中的高校投入指标的选取原则，主要是把与科技创新相关的一些涉及成本型变量确定为研究对象，根据该原则，供给侧改革背景下河南省高校投入效率研究就选取了专任教师数、R&D经费投入和R&D人员数作为投入指标；而相应的收益型的指标，就设置为产出指标，具体而言，包含选取毕业生数、发表科技论文数和发明专利授权数。数据来源为2013-2019年《河南统计年鉴》，2013-2019年《中国统计年鉴》和2013-2019年《全国教育事业发展统计公报》(下文出现此3个数据来源时不再标注时间)，投入指标均为原始数据。

文中使用DEA-Malmquist指数模型进行分析，并通过Deap2.1软件对变量进行处理，得出河南省普通高等学校投入产出效率的测度结果。构建投入产出指标体系如表1所示。

表1 全国和河南省普通高等学校(2013-2019)投入产出效率分析指标

四、河南省高校投入产出效率实证分析

1.投入数据的选取

(1)专任教师数。通过查阅《河南统计年鉴》(2013-2019)和《中国统计年鉴》(2013-2019)，选取了河南省普通高等学校2013-2019年的专任教师人数和全国的专任教师人数进行对比。具体的数据汇总统计见表2。

从表2的数据和比率来看，从2013年到2019年这7年间，河南省普通高等学校的专任教师的数量和全国普通高等学校的教师数量都是逐渐增加的。根据表中的数据资料可知，河南省专任教师数从2013年的9.09万人快速增加到了2019年的12.40万人，增加了3.31万人，增加了36.41%。全国普通高等学校的专任教师数也从2013年的149.69万人增加到2019年的174.01万人，增加了16.25%。从增长幅度看，相较于全国专任教师数量，河南省普通高等学校的专任教师数量的增长更快。并且河南省普通高等学校的专任教师数量占全国的比例也在逐年增加，从2013年的6.07%增加到了2019年的7.13%，增加明显。

(2)R&D经费投入。查阅《河南统计年鉴》和《中国统计年鉴》，选取了河南省普通高等学校2013-2019年的R&D经费投入和全国的R&D经费投入进行对比。统计整理了相关的数据，具体如表3所示。

表3 全国与河南省普通高等学校(2013-2019)投入指标(R&D经费投入)

从表3的数据和占比来看，从2013年到2019年这7年间，河南省普通高等学校的R&D经费投入和全国普通高等学校的R&D经费投入都是逐渐增加的。其中，河南省普通高等学校的R&D经费投入从2013年的159128万元增加到2019年的412169万元，增加了253041万元，增加了159.02%，投入的R&D经费增加了1倍还多。同时全国R&D经费投入从2013年的8567000万元增加到2019年的17966000万元，增加了9399000万元，增加了109.71%。经过对比分析，综合而言，河南省普通高等学校的R&D经费投入增加的数量更多，全国R&D经费投入也是逐年增加，可见国家和地方政府对教育投入是非常重视的。

(3)R&D人员数。查阅《河南统计年鉴》和《中国统计年鉴》，选取了河南省普通高等学校2013-2019年的R&D人员数和全国的R&D人员数进行对比。统计整理相关数据后，汇总到表4。

表4 全国与河南省普通高等学校(2013-2019)投入指标(R&D人员数)

从表4的数据和占比来看，从2013年到2019年这7年间，河南省普通高等学校的R&D人员数逐渐增加，增加了563人。2018年相对减少，减少了455人，2019年又反转回升了，而且增加明显，增加了1255人。全国普通高等学校的R&D人员数也是逐渐增加的，其R&D经费投入从2013年的715000人增加到了2019年的1233000人，增加了518000，增加了72.45%。从2013-2019年整体发展走势来看，R&D人员数是递增的态势，说明无论从国家还是从高校本身，都重视了对科研人员的培养并加大了科研人员配置的数量。

2.产出数据的选取

(1)毕业生数。查阅《河南统计年鉴》和《中国统计年鉴》，选取了河南省普通高等学校2013-2019年的毕业生数和全国的毕业生数进行对比。整理和统计相关数据，并汇总到表5。

表5 全国与河南省普通高等学校(2013-2019)产出指标(毕业生数)

从表5的数据和占比来看，从2013年到2019年这7年间，河南省普通高等学校的毕业生数和全国普通高等学校的毕业生数都是逐渐增加的。其中，河南省普通高等学校的毕业生数从2013年的45.02万人增加到了2019年的59.34万人，增加了14.32万人，增加了24.13%。与此同时，全国的毕业生人数，从2013年的638.7万人增加到2019年的758.5万人，增加了119.8万人，增加15.79%。从对比数据可以获得，河南省高校的毕业生人数在7年间，相较于全国毕业生人数增加颇为明显。

(2)发表科技论文数。查阅《河南统计年鉴》和《中国统计年鉴》，选取了河南省普通高等学校2013-2019年发表的科技论文数和全国进行对比。整理和统计相关数据，并汇总到表6中。

表6 全国与河南省普通高等学校(2013-2019)产出指标(发表科技论文数)

从表6的数据和占比来看，从2013年到2019年这7年间，全国普通高等学校的发表科技论文数是逐渐增加的。与全国进行对比可知，河南省高校发表科技论文的数量总体是增加的，但是其中有3年表现为减少的趋势，另外有2年没增加也没减少，几乎持平。河南省高校发表科技论文的数量总体呈现逐渐增加的趋势，从2013年的4.49万篇增加到2019年的5.02万篇，增加了0.53万篇，增加了11.80%。并且，分析全国发表科技论文数量的变化趋势，其数量从2013年的112.72万篇增加到2019年的144.73万篇，增加了32.01万篇，增加了28.40%。

(3)发明专利授权数。通过查阅《河南统计年鉴》和《中国统计年鉴》，选取了河南省普通高等学校2013-2019年的发明专利授权数和全国进行对比。统计和整理相关数据，并汇总到表7。

从表7的数据和占比来看，从2013年到2019年这7年间，河南省普通高等学校的发明专利授权数和全国普通高等学校的发明专利授权数都是逐渐增加的。其中，河南省普通高等学校的发明专利授权数从2013年的594件增加到了2019年的2788件，增加了2194件，增加了369.36%，增加了三倍多。同时全国普通高等学校的发明专利授权数从2013年的84930件增加到2019年的213163件，增加了128233件，增加了150.99%。并且河南省普通高等学校的发明专利授权数占全国的比例也在逐年增加，从2013年的0.70%增加到了2019年的1.31%，增加明显。

表7 全国与河南省普通高等学校(2013-2019)产出指标(发明专利授权数)

3.投入产出指标数据表

主要利用2013-2019年的投入产出数据，用DEA-Malmquist指数分析模型，对河南省高校进行投入产出效率分析，将选取的投入产出指标数据如表8所示，再将软件需要的指标数据导入Deap2.1软件进行结果测算。

表8 河南省普通高等学校(2013-2019)投入产出指标数据表

在分析河南省高校投入产出效率时，选取了全国普通高等学校2013-2019 年的数据进行横向对比。用DEA-Malmquist指数分析模型，对全国高校进行投入产出效率分析，将选取的全国的投入产出指标数据如表9所示，再将软件需要的指标数据导入Deap2.1软件进行结果测算。

表9 全国普通高等学校(2013-2019)投入产出指标数据表

4.河南省高校投入产出效率实证检验及结果解读

基于河南省普通高等学校(2013-2019)投入产出指标数据表，根据选取的投入指标和与产出指标建立的投入产出效率指标体系，采用DEA-Malmquist指数模型，使用Deap2.1软件，把河南省普通高等学校(2013-2019)的投入产出数据导入软件中，进行投入效率分析。通过DEA-Malmquist指数模型的测度，得出了河南省高校投入产出综合效率的实证检验结果。检验从全要素生产率指数、技术效率变化指数、技术进步指数、纯技术效率变化指数和规模效率变化指数五个方面显示了出来。实证结果分析见表10。

由表10的DEA-Malmquist模型实证检验结果可知，技术进步指数2013-2014期间达到1.143最高值；而在2018-2019期间0.821为最低值。因此2018-2019年全要素生产率指数是考察期内最低的，落后于前几年。不过河南省普通高等学校(2013-2018)投入产出综合效率均值几乎都大于等于1，整体效率值较高。

表10 河南省普通高等学校(2013-2019)综合效率

5.全国高校投入产出效率实证分析及结果解读

基于全国普通高等学校(2013-2019)投入产出指标数据表，根据选取的投入指标和与产出指标建立的投入产出效率指标体系，采用DEA-Malmquist指数模型，使用Deap2.1软件，导入全国普通高等学校(2013-2019)的投入产出相对应的投入和产出指标，进行效率实证检验。具体的实证结果汇总见表11。

表11 全国普通高等学校(2013-2019)综合效率

由表11的DEA-Malmquist模型实证检验结果可知，技术进步指数( techch)在2014-2015年期间达到1.165最高值，在2018-2019年间为0.924最低值。因此2018-2019年全要素生产率指数(tfpch)是考察期内最低的，落后于前几年。不过从整体看，全国普通高等学校(2013-2018)投入产出综合效率均值几乎都大于等于1，整体效率值较高。

6.河南省与全国高校投入产出效率实证结果比较分析

根据河南省与全国高校的投入产出效率实证结果对比分析可知，2013-2014年期间，河南省高校的全要素生产率指数(tfpch)为1.143，全国高校全要素生产率指数(tfpch)0.972，这个结果反映了河南技术进步的贡献率的提升，技术进步指数(techch)高于1越大，说明技术进步对效率的影响也更明显。2014-2016年期间，河南省高校的全要素生产率指数(tfpch)平均为1.031，这个数值是低于全国高校平均全要素生产率指数(tfpch)的，全国的这个指数的数值为1.110，直接反映了河南技术进步方面仍需要提高，可增加有利于技术进步的投入。2016-2018年期间，河南省高校的全要素生产率指数(tfpch)在2016-2017年期间为1.030，2017-2018年期间为1.101；在相对应的统计区间里，其结果是高于全国的，全国的高校全要素生产率指数(tfpch)分别是0.986和0.994。随后的2018-2019年，河南省高校的全要素生产率指数(tfpch)与全国高校相比又略低了些。在2013-2019年的统计期间，聚焦于全要素生产率指数(tfpch)的平均值，可以发现，河南省高校全要素生产率指数(tfpch)相对较高，其检验结果为1.020，这个测度的结果是高于全国高校全要素生产率指数(tfpch)的，全国的这个检验结果为1.013。

五、政策建议

基于2013-2019年河南省高校与全国高校的面板数据，通过DEA-Malmquist指数模型对河南省高校供给端的投入效率进行了实证分析，并与全国高校进行了比较分析。从均值水平上看，河南省高校的整体效率在统计区间内高于全国高校的整体效率，主要基于技术的支撑力度比较大，但是不同年份的整体效率又有明显的起伏波动，有时略高于全国，有时又略低于全国。再根据不同投入指标与产出指标的一般对比分析，总体建议河南省高校需要继续加大科研支持力度，增加从事科技人员的数量以及科研经费的投入力度。

1.加大对河南省高校科研经费的投入力度

高校作为知识密集型的教育单位，承担着科技传承与促进地区经济高质量发展的崇高使命。也是实现我国科教兴国和人才强国的核心力量代表。随着河南省高校科研水平的不断提高，高校就会培养出更多的高科技人才，也为经济的发展注入了更多新的活力。科技的发展与进步是高校教育高质量发展的不竭动力，同时也是提高河南省高校供给端投入效率提升的关键因素。政府及高校应该重视高校科研能力的提升，加大对高校科研经费投入的力度，同时加大力度引进高技术人才，提升高校教师整体科研能力，同时增加对高校教师的科研扶持力度，包括基础设备、技术支持以及经费等方面，从而尽可能提高高校教师从事科技研发的积极性和主动性。

2.优化河南省高校供给侧人才结构

21世纪是知识经济的时代，如何提高知识对经济发展的边际效益是时代的要求，而高质量人才离不开教育，河南省高校作为培养创新人才的摇篮，直接关系到知识经济的核心要素的培养，即人力资本的培养。在河南省高校供给侧改革的推进中，一方面要扩大高校科研人才的数量，提升规模效率。另一方面，如何提升河南省高校科研成果的转化率是非常值得关注的，也就是要集各方力量，在提升高校科研服务地方能力上下功夫。首先要重视高精尖人才的招募和培养，扩大能有效转化为科技成果的科研队伍的建设。其次，要扩充高校人才招纳渠道，尤其是可以扩大对国际人才的支持力度，积极引进国内外高层次人才加入高校科研教师队伍，政府和高校积极配合，为人才提供良好的科研平台，营造良好的科研工作氛围。在具体的实践操作中，一方面可以把河南省高校那些具备某一方面的专业技能的教师集中起来，搭建科研研发和服务平台，运用平台的力量积极培养和发展专业化的人才，提高毕业生的应用能力；另一方面，要尽快增设经济科技发展急需的专业，可以从国际国内招揽相关的技术人才，不断吸引相关的高技术人才充实到河南省高校的教师队伍中来，逐步提升高校的投入效率。