如何优化配置高校教学生产活动的财务资源?——基于替代弹性理论的实证研究

胡 姝,蒋 承

(1.北京理工大学 人文与社会科学学院,北京 100081; 2.北京大学 教育经济研究所,北京 100871)

一、问题的提出

资源是教育发生发展的基本条件,是高校与社会互动交换的载体,也是维系和组成大学、服务与建设大学的基本要素[1]。大学运行过程中的资源包括人力资源、物力资源、财务资源、声誉和制度资源等。大学应秉持一定的效率和秩序[2],在优化配置各类资源过程中做到“循证决策”[3]。财务资源灵活多变,是货币化的人力和物力资源。有效配置和使用财务资源,提高资金使用效益,是深化高校内涵式发展,体现高校现代化治理水平和治理能力的重要举措。寻找高校优化配置财务资源、提高经费使用效率的证据,支持高校科学决策,也是提升大学治理能力的现实路径。2022年,我国教育经费总投入达到61329亿元,其中,国家财政性教育经费达48473亿元,占国内生产总值的4.01%,第十一年保持4%的教育财政水平,其中,普通高等学校生均教育经费总支出3.92万元,较上一年度增长1.29%。在教育经费总投入持续增长,但高等教育经费支出紧缩的背景下,有效提高经费使用效益,促进高等学校内涵式发展迫在眉睫。《中国教育现代化2035》强调“全面提高经费使用效益”,2021年《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》再次强调 “提高经费使用效益”。随之,不少高校在制定、修订或完善大学章程的过程中,明确提出“提升学校财务管理水平”“提高经费使用效率与效益”。对高等院校来说,优化使用财务资源,尤其是经费支出结构,对于提高经费使用效益具有重要的现实意义。

在高等教育的经济功能走到前台,而教育功能成为背景的过程中[4],较长的一段时间内,大学教学职能较科研与服务职能略显弱化,为改变教学被忽视的现状,国家出台多项政策夯实大学教育职能,“回归教学”已成为当前包括一流大学在内的各类高等学校的重要任务[5]。从教育支出结构看,对教学投入仍是国内外高校的重要支出方向。国外高校经费支出按照“支出功能”进行分类,学者们能清晰挖掘高校在教学、科研、图书、学术支持等各方面的支出规律,研究发现,教学支出是美国大学的第一大支出,约占30%[6][7]。尽管我国高校经费支出按照“支出用途”进行分类,鲜能观察到教学支出的总体情况,但有学者通过分析高校发布的《本科教学质量报告》,捕捉到我国一流大学本科教学支出占总支出的比重约为6%～10%[8]。

教学生产和科研生产是高校教育生产的重要组成部分。为了解教育生产活动、破解高校教育生产的“黑箱”,自科尔曼报告以来,学者们引入微观经济学的厂商理论构建教育生产函数以分析高校各种投入要素与教育产出的关系[9]。高校教育产出包括学生数、学生成绩、就业率等教学产出,也包括学校发表的论文、专著、获得专利等科研产出。将高校教学产出与投入要素建立起联系的生产函数和成本函数也被广泛用于探究高校的教学生产活动,国内外学者们通过测算高校教学生产效率和成本效率等方式剖析高校教学生产过程。教学是高校教育之本,高校教学过程涉及人力、基建设备等各类资源的投入使用,分析高校教学生产过程中货币化的各类资源优化配置,对提升学校财务管理水平、促进高校内涵式发展有重要意义。本研究以高校教学投入与产出的生产活动为切入点,探讨在经费资源投入总量无法大幅度改善和提升的情况下,如何调整教学生产过程中的经费支出结构,优化配置财务资源,提高经费使用效益。

二、相关研究述评与研究假设

(一)相关研究述评

如何优化教学生产活动(培养学生环节)的经费使用结构,有效组合和配置投入资源,提高经费使用效率,关键在于探究经费使用结构或支出结构与高校办学效率是否存在有效关联。高等学校办学效率受到多种因素的影响,包括自然禀赋条件,如学校类型、办学地点[10-13];内部运行因素,如内部治理结构[14]、治理方式[15]、治理机制[16];外部影响因素,如政府和市场对学校的刺激行为,拨款、捐赠或其他合作方式[17-19]。其中,高校资源有效配置、经费支出结构优化等问题属于内部运行范畴。不少研究指出,当前高校内部资源配置不合理,存在追求平衡主义的无序性[20],因成本最大化与声誉最大化而重投入轻产出[21],缺少统筹规划能力的管理者[22],不科学的资源配置方法和流程[23]等问题,进一步出现机构重复设置、设备重复购置、部分资产闲置与过度占用并存等现象,造成高校资源极大浪费[24]。

如何有效配置高校资源,特别是财务资源,提高货币化的人力物力投入效益,保障高校多重功能良好运转?对此,研究者们给出了多种建议,有学者提出加强院校研究、组织建设[3],兼顾发展重点学科与一般学科、新型学科与普通学科;合理配置“硬件”和“软件”资源[25];制定科学的资源管理方案,如充分论证资源投入、健全教育成本核算体系、更改资源拨付方式为预借报销制[20];改良支出结构、合理配备学校内部要素财政投入比例[26];有效测算监控高校运行的边际成本与收益[23];加强财务管理的预算决算作用及监管力度,以提高产出和效率。

关于如何有效配置高校资源尤其是财务资源,当前学者们开出的解决方案主要聚焦在质性研究层面,少有定量分析[27][28],怎样优化配置高校财务资源、调整经费支出结构以提高学校效率,从而提升财务资源使用效益,鲜有学者对此开展实证研究。要素替代弹性与Papageorgiou假设为我们尝试揭开高校运行的面纱提供了一种分析可能,本研究聚焦教学生产活动,从动态视角分析高校教学生产过程中的经费支出结构特征,及其对办学效率的影响,从而提出教学生产的财务资源优化配置方案。

(二)基本理论与研究假设

1.要素替代弹性

要素替代弹性是关于投入要素和产出量之间的技术关系的重要特征,它表示生产既定产出的两种投入要素的替代关系程度,具体定义为两种投入要素的边际技术替代率的变化率引起这两种投入比例的变化率。假设厂商生产一种产品需要投入两种要素,资本K和劳动力L,要素替代弹性指在产出不变的情况下,投入L对K的替代弹性被定义为两种投入的边际技术替代率的百分之一变动导致这两种投入的比率的百分比变动。要素L对要素K的替代弹性等于要素K对要素L的替代弹性,要素替代弹性反映的是两种投入要素之间的相互替代弹性。要素替代弹性σ的取值范围为[0,∞],替代弹性的值越接近于0,两种投入要素之间越难以相互替代;反之,替代弹性的值越大,他们之间就越容易替代。有学者指出,数值1是替代弹性互补或替代的临界点,若替代弹性小于1,则投入要素之间是互补的关系,若替代弹性大于1,则投入要素之间是替代的关系[29]。

2. Papageorgiou假设

要素替代弹性除了反映厂商生产过程中投入要素的相互替代或互补的关系以外,其大小是否还影响着生产结果,是否对产出和生产效率有影响呢?Papageorgiou对重叠的戴尔蒙德模型进行分析发现,如果资本和劳动力的替代弹性越高,那么人均资本存量和人均收入将越少[30],即要素替代弹性上升将导致更少的人均收入率和更低的人均GDP水平,从而制约经济增长。那么从国家行为推广到企业行为,要素替代弹性越高的企业,其产出水平可能会降低,从而约束了生产效率。Papageorgiou假定储蓄来自劳动投入,提高替代弹性将减少总收入中的劳动份额并挤出劳动者的资本积累,从而降低人均产出[31]。我国高等学校长期存在“重资本、轻人力”的特点。据调查,1993-2011年教育部门和其他部门全国普通高校人员费从60亿元上升到2225亿元,年均增长率为22.2%,公用费支出从72亿元上升到3360亿元,年均增长率为23.8%,公用费占事业费的比重从1993年的54.5%逐年提升到2011年的60.2%[32]。进入后4%时代,教育部门和其他部门全国普通高校公用费的比重开始稍有下降,从2012年的56.5%到2016年才首次低于50%,降至2021年47.7%(1)根据2013年、2022年《中国教育经费统计年鉴》数据计算而得。。劳动力多年让步于资本增长速度的分配格局激发要素替代弹性的分配效应、制约效率效应,从而降低产出。对此,本文的研究假设是:

教学生产过程中,高校教师劳动力与基建设备支出要素替代弹性越小,学校的办学效率越高。

三、数据、变量与方法

(一)研究模型

本文主要采用Tobit-SFA两阶段模型分析高校经费支出要素替代弹性对教学效率的影响。研究主要分为三个步骤。第一步,利用由Christen、Jorgenson和Lau于1973年提出的超越对数生产函数(TranslogKroduction Lunction),这种可变替代弹性生产函数可以估计不同高校的教育经费支出结构,拟合教学生产过程中教师工资福利支出和基建设备支出之间的替代关系。计量模型如下:

lnY=β0+βLlnL+βKlnK+βLKlnL×lnK+βLL(lnL)2+βKK(lnK)2+lnY*+βiZ+u

(1)

Y为高校的教学生产结果,即所培养学生的数量;L为教职工工资福利支出,K为基建设备支出(L、K分别作为教师劳动力和基建设备的代理变量),因高校的投入资源不仅支持教学生产活动,还支持科研生产及社会服务活动,为此我们控制其他产出,Y*指学校的科研产出,Z为其他控制变量。根据公式推导(详见“胡姝,2014”)[33],整理得出,高校教学生产过程中教师工资福利支出和基建设备支出的替代弹性为σKL:

(2)

第二步,使用随机前沿分析方法测算高等学校的教学效率和成本效率。不少研究表明,教师劳动力和资本设备是影响高等院校教学产出的两种重要投入要素,此外生源质量、学校科研影响力、学校规模、学校是否为一流大学建设高校、学校所处地域以及学校类型等都对教学产出有显著影响。因此,笔者分别建立随机前沿教学生产函数和随机前沿C-D成本函数模拟高校教学生产过程和总成本约束过程,以测算教学生产效率和总成本效率,计量模型如下:

lnY=α0+α1lnL+α2lnK+α3lnL×lnK+∑βiZ-ui+vi

(3)

lnC=α0+∑αiYi-ui+vi

(4)

其中,在式(3)的随机前沿生产函数中,Y为教学产出(培养学生数),式(4)的随机前沿成本函数中,Yi表示学校产出,包括教学产出(培养学生数)和科研产出(包括人文社科、自然科学和工科等成果)。培养学生数以折合在校生数为代理变量,人文社科、自然科学和工科的科研成果分别由人文社科与自科发表论文数、自然科学基金项目数、专利合同数等作为代理变量。L和K如前所述,C表示学校的成本——高等学校经费支出总额,Z表示影响教学产出的控制变量集合,ui是学校非效率值,vi为随机扰动项。

第三步,分析要素替代弹性对效率的影响,为尽量遵循解释第二阶段相对效率的因素不能进入第一阶段的原则,我们对比建立了SFA效率影响因素一般线性回归模型和Tobit模型。在Tobit-SFA效率影响因素分析模型中,考虑到办学类型、所处地区等外部变量为列入第一阶段测算院校效率时的控制变量,为此在第二阶段效率影响因素分析时被剔除。不同于研究型综合型院校,教学型院校在人才培养方式、课程结构与社会服务活动等多个方面表现有差异[34]。研究型院校以基础性和学术性研究为重点,教学型院校聚焦培养学生且以本科生为主、基本不做科研[35]。对此,笔者将本科生占学生当量总数的比重作为院校分类的代理变量,将其作为控制变量纳入,建立计量模型如下:

YSFA=β0+β1σKL+β2BDper+u

(5)

式(5)中YSFA为院校的随机前沿教学生产效率,σKL为教师工资福利支出和基建设备支出的替代弹性,BDper为本科生占学生当量数的比重,u为随机扰动项。

(二)数据来源与变量定义

本研究主要使用了2014-2018年的75所教育部直属高校财务数据,共计样本量375。因数据将经费支出分为事业支出、经营支出、对附属单位补助支出和结转自筹基建,其中事业支出包括基本支出和项目支出,研究者无法从数据中直接观测到分别代表教师和基建支出的工资福利支出和其他资本性支出。为此,本研究充分参照和对比了能清晰观测到工资福利支出和其他资本性支出的决算数据目录,查阅、分析和整理出2014-2018年教育部直属高校工资福利支出和其他资本性支出的数据。

表1 变量及基本统计量

因变量:(1)学生数。在利用超对数生产函数测算高校教学生产过程中经费支出要素的替代弹性过程中,本研究将折合在校生数作为教学生产活动的产出变量,根据教育部2004年颁布的《普通高校基本办学条件指标(试行)》关于学生数的测算方法,折合在校生数=普通本、专科学生数×1+硕士生数×1.5+博士生数×2+留学生×3+预科生数+进修生数+成人脱班学生数+夜大(业余)学生数×0.3+函授生×0.1。(2)经费支出。本研究分别测算了高等学校教学生产效率和总成本效率,在用随机前沿成本函数分析成本效率过程中,高校的经费支出总额成为研究的因变量。

自变量:(1)教师工资福利支出和基建设备支出。研究首先利用超对数生产函数测算高校经费支出要素的动态结构关系,在该模型中,教师工资福利支出和基建设备支出是影响高等学校教学产出的两个重要投入元素。教师工资福利支出代表高等学校在劳动力方面的投入情况,基建设备支出代表高等学校在物质配套条件方面的投入状况。(2)学生数、发表论文数、自科项目数和专利合同授权数。在成本函数构建过程中,学生数等变量作为自变量予以计算。发表论文数、自科项目数和专利合同数作为高校科研产出的代理变量,其中发表论文数为人文社科论文数与自然科学论文数之和,能较大程度地反映人文社科和部分自然科学的产出;囿于数据限制,研究项目数量仅吸纳了自科项目数量;专利合同数能较大程度反映工科的科研产出。

控制变量:本研究控制了生源质量、学校质量、科研质量、学校类型、学校类别、所属区域等多个变量。(1)生源质量用入学新生质量作为高校学生质量的代理变量,数据来自武书连中国大学评价课题组,其中,因部分数据缺失,中央戏剧学院2014、2016年生源质量排名参照2015年数据;中央音乐学院、中央美术学院2017年生源质量排名参照2016年数据。(2)“H指数”由美国物理学家Hirsch于2005年提出[36],用于评价研究人员、科研机构和期刊[37],有学者使用该指标分析院校或学科的学术水平或影响力[38][39]。本研究以“H指数”(H-index)作为高校科研产出(发表论文)质量的代理变量,数据来源“中国知网”,逐个分析而得(2)对高校而言,H指数指的是在高校发表的N篇文章中,如果有h 篇的被引次数都大于等于h,而其他(N-h)篇被引频次都小于等于h,那么该校的指数值为h。为此,笔者将每年每一高校发表文章按被引次数倒序排列,记录整理而得。。(3)专任教师占比、本科生占比和生师比。专任教师占比影响高校科研产出规模。本科生占比是学校偏教学还是偏科研的代理变量。生师比作为学校规模的控制变量。(4)院校类别、院校类型及所属区域。院校类别为二维变量,主要指学校是否是一流大学建设高校;院校类型包括综合、理工、师范、外语、农林、财经政法、艺术和医药等八类;高校所属区域分为京津冀、东部、中部和西部共四类,以控制高校所属地区经济发展水平对高校生产活动或成本活动的影响。

四、研究结果

(一)高校教学生产的支出要素替代弹性:偏互补性

本研究首先利用超对数生产函数,分析教学生产过程中教师工资福利支出与基建设备支出的要素替代关系,一方面保留了最小二乘估计结果,另一方面充分考虑面板数据特性,对比分析了固定效应模型和随机效应模型,最终确定超对数生产函数的固定效应模型。随后利用公式(2)测算教学生产过程中教师工资福利支出与基建设备支出要素的替代弹性。拟合的高等学校要素替代弹性值如表2所示。总体上,教学生产过程中,所有高校教师工作福利支出和基建设备支出的要素替代弹性皆在1以下,表现为偏互补的关系。具体言之,两项支出要素的替代弹性均值为0.474,最小为0.005,最大为0.906。从不同类别的高校看,“一流”大学建设高校支出要素的替代弹性较非“一流”大学建设高校更大,表现为弱互补的关系。其中,“一流”大学建设高校教学生产的支出要素替代弹性均值为0.516,非“一流”大学建设高校则为0.440。本研究中非“一流”大学建设高校多为教学型院校,“一流”大学建设高校多为研究型院校,这反映出的高等学校现实情境是,教学型高校在培养学生的过程中,教师和基建设备之间表现为强互补的关系,这种互补关系要求教师和基建设备的投入匹配性更强。

表2 超对数教学生产函数回归结果

(二)高校教学生产效率及成本效率:非“一流”大学较高

研究利用随机前沿生产函数和成本函数,拟合测算了高校教学生产效率和成本效率。其中,分别采用了时间不变模型和时间可变模型综合考虑高校办学效率。研究结果如表3所示,总体上,高校办学效率存在显著差异,与“一流”大学建设高校相比,非“一流”大学建设高校的教学生产效率和成本效率更高。具体而言,在教学生产效率方面,时间不变模型与时间可变模型测算的效率均值分别为1.72E-05和1.55E-05,其中,“一流”大学建设高校时间不变模型拟合的教学生产效率为1.38E-05,显著低于非“一流”大学建设高校的2.22E-05;“一流”大学建设高校时间可变模型拟合的教学生产效率为1.30E-05,也显著低于非“一流”大学建设高校的1.92E-05。在成本效率方面,“一流”大学和非“一流”大学建设高校表现出了同样的特征,非“一流”大学建设高校的成本效率显著更高。

表3 高校教学生产要素替代弹性与办学效率

(三)教学生产的要素替代弹性与办学效率:越互补,效率越高

教学生产过程中,高校教师工资福利支出与基建设备支出的要素替代关系是如何影响办学效率的呢?研究结果如表4所示,无论采用时间不变模型还是时间可变模型,高校教学生产要素替代弹性越小,生产效率及成本效率将越高。这反映的现实情境是,教学生产中,对高校教师与基建设备的投入越匹配,学校的办学效率将越高。从不同院校类别看,两支出要素替代弹性对办学效率的作用力存在差别,与“一流”大学建设高校相比,非“一流”大学建设高校的要素替代弹性更大程度地作用于办学效率。如前所述,非“一流”大学建设高校多为教学型院校,与研究型院校相比,教学型院校的支出要素的互补性特征对办学效率的作用力更大。

表4 高校教学生产要素替代弹性对办学效率的影响

五、结论与讨论

本文主要利用2014-2018年75所教育部直属高校数据,聚焦高校教学生产活动,分析如何优化配置财务资源、调整经费支出结构,以提高办学效率。研究首先利用替代弹性理论从动态视角分析高校投入要素之间的结构关系,运用超对数生产函数分析教学生产过程中教师工资福利支出与基建设备支出的要素替代关系;而后分别采用随机前沿生产函数和成本函数拟合测算了高校教学生产效率和成本效率,综合使用时间不变模型和时间可变模型考虑高校办学效率;最后通过Tobit模型分析代理高校经费支出结构的支出要素替代弹性如何影响教学生产效率及成本效率。研究结果有效证实了前文假设,在控制其他条件不变的情况下,教学生产过程中,高校在教师工资福利支出和基建设备支出的要素替代弹性越小,办学效率将越高,也就是说高校在人力和物力方面的财务投入越具有匹配性,办学效率将越高。具体结论如下:

第一,教学生产过程中高校人力与物力方面财务资源投入偏互补性。结果显示,在教学生产过程中,所有高校教师工资福利支出和基建设备支出的要素替代弹性均值为0.474,最小为0.005,最大为0.906,皆在1以下,按照Acemoglu(2002)关于要素替代弹性的界定,两者表现为偏互补的关系。从不同类别的高校看,“一流”大学建设高校支出要素的替代弹性(0.516)较非“一流”大学建设高校(0.440)更大,表现为弱互补的关系。

第二,教学型院校的教学生产效率和成本效率更高。与“一流”大学建设高校相比,非“一流”大学建设高校的教学生产效率和成本效率更高。42所教育部所属的“一流”大学建设高校多为研究型或综合型院校,非“一流”大学建设高校多为教学型院校。教学型院校主要资源集中在教学环节,而综合型及研究型院校因科研和服务生产活动较多。科研活动投入多、周期长、见效慢,教学活动投入成本相对偏低、培养学生量的产出周期稳定,比较之下,非“一流”大学建设高校的教学型院校教学生产效率和成本效率偏高。

第三,教学生产过程中高校在人力与物力方面财务资源投入越匹配,办学效率越高。研究结果显示,高校教师工资福利支出与基建设备支出的要素替代弹性越小,学校的教学生产效率和成本效率将越高。换言之,在教学生产过程中,高校对人与物的财务资源投入越具有匹配性,学校资源利用所引起的办学效率将越高。此外,对于非“一流”大学建设高校,或教学型院校来说,匹配性地配置资源对效率的作用更大。

基于以上研究发现,本研究提出两点启示建议:

其一,科学认识经费投入规律,分类优化配置财务资源。实证研究表明高校在培养学生的教学生产过程中,高校人力与物力方面的财务资源投入偏互补性、两种投入资源之间存在“木桶效应”,单方面地增加人力或物力方面的经费投入,并不能提高院校的办学效率。其中,教学型院校的资源互补性更强,匹配性地投入人力和物力财务资源,能更有效提高办学效率。对于以培养本科生为主体、以教育教学和知识传授为主要职能的教学型院校而言,过度依赖扩大班级规模或远程教学技术,寄希望于以较少的教师劳动力投入、增加物力资源投入来培养更多学生并不能提高办学效率。这主要源于本研究中的教学型院校多为外语类、艺术类院校,此类院校培养方式以师生、生生之间的充分互动和沟通练习为主,过大的生师比或线上教学将削弱学生学习兴趣、影响教学效果。对此,在教学培养环节中,科学认识财务资源 “同增减、共赢”、而非“此消彼长、竞争”的客观规律,合理配置财务资源,才能有效提高经费使用效益,“用好每一分钱”。

其二,持续动态追踪,保障“循证决策”依据的科学性。决策依据是否来自科学论证的客观事实直接关系决策有效性。当前高校存在资源投资论证不充分,资源配置方法流程不科学、投入总体不足与局部过剩并存的现象[23],一方面,源于高校经费支出动态结构与办学效率之间的黑箱一直未被打开,偶有研究也停留在静态的支出比例结构如何影响科研产出,研究结论不充分制约决策者采纳和应用研究结果;另一方面,高等学校在追求成本最大化的过程中缺乏节约意识和成本意识,资源分配无序、缺乏规划统筹[20],决策程序缺少民主和制度化进一步掣肘决策科学化。为此,保障决策证据科学有效是循证决策的基本前提。

本研究实证分析了高校完善教学环节财务资源有效配置的路径,提出了不同类型院校存在资源配置效率差异的特点,但研究结论在一定的时空范围内有效。高等学校运行的现实状况随国家制度、社会体制、宏观政策等因素不断变化,为真正做到科学决策、持续提高经费使用效率,高校决策者需保障循证决策之证据动态更新,持续的追踪研究尤为重要。