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DEA方法的高等職業(yè)教育融資效率

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DEA方法的高等職業(yè)教育融資效率

摘要:文章使用dea方法對(duì)我國(guó)高等職業(yè)教育融資使用效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,發(fā)現(xiàn)我國(guó)高等職業(yè)教育的融資效率普遍較低。并分析影響支出效率的因素,認(rèn)為地方政府更加重視普通本科教育而忽視高等職業(yè)教育,從而導(dǎo)致了高等職業(yè)教育融資效率的降低;融資效率隨城鎮(zhèn)人口和總?cè)丝谠黾映霈F(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng);地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)一定程度忽視高等職業(yè)教育支出;地區(qū)教育水平與融資效率呈正相關(guān)。

關(guān)鍵詞:高等職業(yè)教育;融資效率;地方政府支出;社會(huì)性收入

一、引言

公共部門的支出效率一直是學(xué)者關(guān)注的研究領(lǐng)域之一。國(guó)外學(xué)者對(duì)公共部門的財(cái)政支出教育研究開始較早,Grossman(1999)、Hayes(1998)和Milligan(2004)對(duì)公共部門的支出效率進(jìn)行評(píng)價(jià)并分析影響因素。近年來,我國(guó)學(xué)者也對(duì)公共部門的支出效率有所關(guān)注,研究主要分為兩類,一類是研究整個(gè)公共部門的支出效率,另一類文獻(xiàn)關(guān)注點(diǎn)主要集中在教育、醫(yī)療衛(wèi)生、文化等領(lǐng)域的公共支出效率,其中關(guān)于教育支出效率的研究主要集中在義務(wù)教育,專門針對(duì)高等職業(yè)教育支出效率的并不多,僅有的文獻(xiàn)也存在指標(biāo)選擇不合理、測(cè)度方法不科學(xué)等問題,因此本文在借鑒其他領(lǐng)域的研究基礎(chǔ)之上,采用DEA方法評(píng)價(jià)分析高等職業(yè)教育的融資效率,并通過面板數(shù)據(jù)回歸研究其影響因素。

二、指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

1.指標(biāo)選擇。產(chǎn)出指標(biāo)方面,應(yīng)當(dāng)采用能夠全面反映職業(yè)教育發(fā)展情況的指標(biāo)進(jìn)行衡量。一般認(rèn)為學(xué)生是教育的最終產(chǎn)出,然而如果直接使用可量化的學(xué)生數(shù)量作為產(chǎn)出指標(biāo),會(huì)忽略了教育質(zhì)量。以往研究一般采用師生比、生均經(jīng)費(fèi)、生均資產(chǎn)情況、生均校舍情況來衡量教育質(zhì)量的高低。但是受到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的限制,本文選擇高等職業(yè)學(xué)校招生數(shù)占高中畢業(yè)生人數(shù)的比重這一指標(biāo)衡量一個(gè)省份高等職業(yè)教育的發(fā)展情況。這個(gè)指標(biāo)直接反應(yīng)了一個(gè)地區(qū)適齡人群能夠進(jìn)入高等職業(yè)教育的比重,從某種程度上反應(yīng)了高等職業(yè)教育發(fā)展的優(yōu)劣狀況。雖然考慮到高等職業(yè)教育入學(xué)是參加全國(guó)的統(tǒng)一高考,存在其他省份的生源,會(huì)導(dǎo)致這一指標(biāo)有所偏差。但是考慮到,一方面一個(gè)地區(qū)高職院校生源主要來源于本省,另一方面,一個(gè)地區(qū)實(shí)際招收的學(xué)生數(shù)(無論學(xué)生來源于哪個(gè)省份)占當(dāng)?shù)剡m齡人口的比重都能反應(yīng)出該地區(qū)高等職業(yè)教育的發(fā)展水平。為了提高生產(chǎn)效率測(cè)算的穩(wěn)健性,不失一般性地也嘗試直接使用總量指標(biāo)測(cè)度生產(chǎn)效率情況,直接選擇高等職業(yè)教育的學(xué)生數(shù)這一規(guī)模指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)。投入指標(biāo)方面,總量指標(biāo)依然按照財(cái)政性投入和企業(yè)性投入進(jìn)行分類,來反映兩者不同的效應(yīng)。此外,人均指標(biāo)相對(duì)于總量指標(biāo)能夠更為精確地反映一個(gè)地區(qū)的投入與產(chǎn)出情況,但是受到數(shù)據(jù)的限制,本文選擇高等職業(yè)學(xué)校招生數(shù)占高中畢業(yè)生人數(shù)的比重這一指標(biāo)衡量一個(gè)省份高等職業(yè)教育的發(fā)展情況。2.數(shù)據(jù)來源。本文所涉及到的數(shù)據(jù)中財(cái)政收入指標(biāo)來源于《中國(guó)教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010~2016);產(chǎn)出指標(biāo)來自《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》(2009~2015)?!吨袊?guó)教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》當(dāng)年年鑒統(tǒng)計(jì)當(dāng)年數(shù)據(jù),《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》當(dāng)年年鑒統(tǒng)計(jì)前年數(shù)據(jù),由于2017年的《中國(guó)教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》在文章撰寫時(shí)還未公布,因此本文實(shí)際測(cè)算效率為2009年~2015年5年的效率值。由于西藏的數(shù)據(jù)缺失問題,本文分析剔除了西藏,因此分析樣本共7年30個(gè)省份210個(gè)樣本。第二步Tobit回歸中數(shù)據(jù)來自《中國(guó)教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010~2016);《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》(2009~2015);《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010~2016)。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

1.生均指標(biāo)測(cè)算結(jié)果。從樣本地區(qū)2009年~2015年的生均指標(biāo)測(cè)算結(jié)果來看,我國(guó)高等職業(yè)教育的整體融資效率處于較為低下的水平。除北京、浙江、廣東等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份外,其他效率低下的省份多為西部經(jīng)濟(jì)較不發(fā)達(dá)的地區(qū)。根據(jù)效率得分的統(tǒng)計(jì)性描述,在210個(gè)觀測(cè)樣本中,其均值為0.438481,標(biāo)準(zhǔn)差為0.291035,最小值為0.033(出現(xiàn)在2009年寧夏),最大值為1。根據(jù)核密度函數(shù)估計(jì)圖,生均指標(biāo)效率得分大致服從正態(tài)分布,但是在0.8之后尾部出現(xiàn)小幅波動(dòng)。根據(jù)效率得分直方圖,在效率小于0.5的前半段,大致服從正態(tài)分布,但是之后分布有所消減。2.總量指標(biāo)測(cè)算結(jié)果??偭恐笜?biāo)測(cè)算結(jié)果與生均指標(biāo)的測(cè)算結(jié)果相差不大,這也印證了指標(biāo)選擇的合理性。一方面效率有效的省份不多,且總體效率水平較低;另一方面各省份效率分布較為相似,時(shí)間變化趨勢(shì)較為相似。綜合來看,效率有效的省份主要有河北、江蘇、安徽、福建、江西、河南、湖北、湖南、重慶、陜西。效率較為低下的省份有北京、內(nèi)蒙古、浙江、青海、寧夏、新疆(平均效率低于0.3)。根據(jù)效率得分的統(tǒng)計(jì)性描述,在210個(gè)觀測(cè)樣本中,其均值為0.4945952,標(biāo)準(zhǔn)差為0.2826332,最小值為0.07(與生均指標(biāo)時(shí)相同,也出現(xiàn)在2009年寧夏),最大值為1。核密度函數(shù)估計(jì)圖、效率得分直方圖均與生均指標(biāo)的核密度函數(shù)估計(jì)圖相似3.地區(qū)分析。以地區(qū)為維度,平均效率最高的為安徽省,其次分別是江西、河南、湖北、重慶、陜西、上海、河北、海南,其平均效率都達(dá)到了0.6以上。平均效率高于0.4~0.6的省份有湖北、廣西、海南、重慶、陜西;0.4~0.6的有山西、吉林、黑龍江、江蘇、附件、山東、湖南、四川、貴州、甘肅。其他省份的平均效率水平較低,其中北京最低,寧夏、青海、新疆其次。從中可以發(fā)現(xiàn),我國(guó)高等職業(yè)教育融資效率具有較為顯著的地區(qū)特征,且與各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育發(fā)展水平密切相關(guān),后續(xù)將采用Tobit模型進(jìn)行分析。

四、影響因素回歸與結(jié)果分析

在第一階段,采用DEA方法測(cè)度了我國(guó)高等職業(yè)教育的融資效率得分,把得分作為被解釋變量,從政府角度、地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征角度和高等教育特征角度,采用面板數(shù)據(jù)Tobit模型分析可能影響高等職業(yè)教育融資效率的各種因素。1.影響因素指標(biāo)選擇。在地區(qū)特征方面,格羅斯曼(Grossman)等人認(rèn)為人口密度越大,監(jiān)督和管理的成本越小,隨著人口密度的增加會(huì)出現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)性,即隨著人口規(guī)模的增加,公共服務(wù)會(huì)出現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),因此高等教育的融資效率也就會(huì)有所提高。一般認(rèn)為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)于支出效率具有正向的影響,這種假設(shè)的機(jī)理在于富裕地區(qū)的居民能夠給與政府壓力從而提高支出效率,滿足公共服務(wù)的需求。從高等職業(yè)教育的角度來看,經(jīng)濟(jì)水平的提高一方面會(huì)讓居民給予政府教育投入的壓力,另一方面會(huì)為政府增加改善效率的壓力。但是也有研究認(rèn)為經(jīng)濟(jì)水平的提高會(huì)帶來富養(yǎng)閑人的現(xiàn)象發(fā)生,從使得效率惡化。一般認(rèn)為一個(gè)地區(qū)的居民受教育水平會(huì)影響政府支出效率,認(rèn)為教育水平越高的地區(qū),居民具有更強(qiáng)烈的監(jiān)督意識(shí),也能夠更好地識(shí)別官員的腐敗行為,從而能夠改善政府的支出效率。對(duì)于高等職業(yè)教育融資效率而言,這個(gè)研究視角也是合理的。另外,文章還使用貿(mào)易依存度來衡量一個(gè)地區(qū)的對(duì)外開放程度,采用外商直接投資來衡量地方政府招商引資的努力程度,城市人口占比來衡量地區(qū)城鎮(zhèn)化水平,國(guó)有企業(yè)員工占比衡量市場(chǎng)化程度。一般認(rèn)為,對(duì)外開放程度、FDI代表了政府對(duì)外開放,拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的努力程度,因此會(huì)提高政府支出效率。但對(duì)于高等職業(yè)教育而言,可能會(huì)因?yàn)檫@些努力程度的增加而使得政府忽視了高等職業(yè)教育融資效率問題,因此這些變量的正負(fù)方向難以確定。同時(shí),一般認(rèn)為農(nóng)村人口占比越高,公共服務(wù)成本也越高,因而城鎮(zhèn)化水平與支出效率存在負(fù)向關(guān)系;國(guó)有企業(yè)員工占比越低,市場(chǎng)化程度越高。除此之外,本文嘗試分析地方政府行為對(duì)高等職業(yè)教育融資效率的影響,主要從三個(gè)角度刻畫政府的行為:第一,政府的支出意愿。采用生均高等職業(yè)教育支出進(jìn)行衡量;第二,融資來源。采用高等職業(yè)教育融資來源中企業(yè)來源占比進(jìn)行衡量;第三,從三個(gè)方面刻畫了政府對(duì)教育的重視程度,分別為地方政府對(duì)教育的重視程度、地方政府對(duì)普通高等教育的重視程度和地方政府對(duì)高等職業(yè)教育的重視程度。所有變量進(jìn)行了單位根檢驗(yàn),結(jié)果顯示人均GDP在一階差分之后平穩(wěn),其他變量直接平穩(wěn),因此采用人均GDP差分作為控制變量。具體的變量及變量計(jì)算方式如表1所示。2.回歸結(jié)果分析。首先,先嘗試直接使用面板數(shù)據(jù)回歸來分析影響因素,雖然這種估計(jì)是有偏的,但是這種嘗試也具有一定的代表性。在表1的回歸結(jié)果中,報(bào)告了固定效應(yīng)的結(jié)果,所有方程的hausman檢驗(yàn)決絕原假設(shè),鑒于固定效應(yīng)模型能夠差分掉隨時(shí)間不變的效應(yīng),因此認(rèn)為固定效應(yīng)回歸是有效的。方程中(1)、(3)中放入了所有的影響因素變量,同時(shí)為了穩(wěn)健性,在(2)、(4)中去除了在(1)、(3)中都不顯著的變量。隨后采用隨機(jī)效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)Tobit模型繼續(xù)對(duì)模型進(jìn)行估計(jì),與表2相似,方程中(1)、(3)中放入了所有的影響因素變量,同時(shí)為了穩(wěn)健性,在(2)、(4)中去除了在(1)、(3)中不顯著的變量,結(jié)果見表3。從表2和表3的結(jié)果中可以看出,雖然改變了回歸估計(jì)的方法和主要變量,但是方程中的核心解釋變量的系數(shù)值、方向及顯著性都沒有變化。其他控制變量的系數(shù)符號(hào)都沒有變化,顯著性只有文盲率和對(duì)外開放程度有所改變(在Tobit回歸的(1)、(2)中,這兩個(gè)變量都變得顯著),可見模型穩(wěn)健性較強(qiáng)。對(duì)于主要解釋變量,融資來源(r)系數(shù)為負(fù),但并不顯著,在隨后的模型中,去掉該變量也并未改變最后的回歸結(jié)果,因此可以認(rèn)為融資來源對(duì)融資效率的影響并不顯著。對(duì)于核心解釋變量高等職業(yè)學(xué)校的生均支出變量(lnexpp),其系數(shù)為負(fù)且顯著,說明生均支出與融資效率負(fù)相關(guān),這表明隨著融資規(guī)模的增加,效率有所下降。政府對(duì)教育的重視程度(att1)與融資效率正相關(guān),隨著地方政府對(duì)教育的重視程度的增加,高等職業(yè)教育的融資效率得到了改善;而普通高等教育的重視程度(att2)與融資效率負(fù)相關(guān),而高等職業(yè)教育的重視程度(att3)與融資效率的相關(guān)性不顯著。綜合可以得出,隨著地方政府對(duì)教育重視程度的增加,或者說隨著政府更加重視教育等非經(jīng)濟(jì)性支出,高等職業(yè)教育的融資效率得到了改善;但是,隨著對(duì)高等教育的重視程度的增加,融資效率有所下降,同時(shí)att3并不顯著,因此可以得出:普通高等教育支出在教育支出中的比重過大,導(dǎo)致了融資效率的下降,但是att3的增加并沒有這種效果。因此認(rèn)為,普通高等教育支出在教育支出中的比重增加,地方政府更加重視普通本科教育而忽視了高等職業(yè)教育,從而導(dǎo)致了高等職業(yè)教育融資效率的降低。對(duì)于其他控制變量,可以看到城鎮(zhèn)化水平與融資效率正相關(guān),文盲率與融資效率負(fù)相關(guān)(即教育水平與效率正相關(guān)),對(duì)外開放程度負(fù)相關(guān),人口密度與效率正相關(guān),其他控制變量并不顯著。其中城鎮(zhèn)化水平及文盲率與預(yù)期相符,人口密度與效率正相關(guān),說明出現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),而對(duì)外開放程度與效率負(fù)相關(guān)的機(jī)理可以解釋為:對(duì)外開放程度代表了地方政府發(fā)展經(jīng)濟(jì)的努力程度,這可能造成了地方政府對(duì)高等職業(yè)教育的忽視。

五、結(jié)論

1.我國(guó)高等職業(yè)教育的融資效率普遍較低。在效率測(cè)度后發(fā)現(xiàn),我國(guó)高等職業(yè)教育融資效率普遍低下,平均水平在0.5左右,很多省份甚至處在非常低的水平(小于0.2)。近幾年高等職業(yè)教育的融資效率有所改善,但是效果不顯著。2.融資來源與融資效率的關(guān)系并不顯著。高等職業(yè)教育的生均支出與融資效率負(fù)相關(guān),這表明隨著融資規(guī)模的增加,效率有所下降;政府對(duì)教育的重視程度(att1)與融資效率正相關(guān);普通高等教育的重視程度(att2)與融資效率負(fù)相關(guān);高等職業(yè)教育的重視程度(att3)與融資效率的相關(guān)性不顯著。最終認(rèn)為,普通高等教育支出在教育支出中的比重增加,地方政府更加重視普通本科教育而忽視了高等職業(yè)教育,從而導(dǎo)致了高等職業(yè)教育融資效率的降低。3.城鎮(zhèn)化水平與融資效率正相關(guān);文盲率與融資效率負(fù)相關(guān)(即教育水平與效率正相關(guān));對(duì)外開放程度負(fù)相關(guān),對(duì)外開放程度代表了地方政府發(fā)展經(jīng)濟(jì)的努力程度,這可能造成了地方政府對(duì)高等職業(yè)教育的忽視;人口密度與效率正相關(guān),說明出現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng);其他控制變量并不顯著。

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作者:劉蓓蓉 單位:中國(guó)人民大學(xué)

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