_基于DEA模型的实证分析我国区域高等教育的效率评价
我国区域高等教育的效率评价
———基于DEA模型的实证分析
徐 健 汪旭晖
【摘 要】 本文运用DE A模型对我国31个地区的高等教育效率进行了综合评价,并对10个高等教育大省中无效率的省份进行了投影分析以探究其非DE A有效率的原因。研究结果表明:我国的高等教育效率整体不高,共有24个地区处于DE A无效率状态;高等教育投入不足问题严重,所有高等教育DE A无效率的地区均处在规模报酬递增阶段;高等教育投入资源的浪费现象严重,尤其应该加强科研经费管理,并控制行政教辅工勤人员的数量。
【关键词】 高等教育 效率评价 数据包络分析
【收稿日期】 2008年12月
【作者简介】 徐健,东北财经大学信息工程学院讲师;汪旭晖,东北财经大学工商管理学院副教授,清华大学经济管理学院博士后。
改革开放以来,我国高教事业取得了长足发展,但是高等教育资源短缺、教育投资不足的问题一直存在,扩招使原本就不十分充裕的教育资源显得更加有限,在这种情况下,各高校的首要任务就是要研究如何合理而高效地利用现有资源,充分挖掘内部潜力,提高教育质量。通过高等教育效率评价,可以发现教育资源利用存在的问题及原因,有助于教育管理者改善管理,提高有限资源的配置效率。
那么如何对教育效率进行评价呢?DE A(数据包络分析,Data Envelopment Analysis)是一个很好的方法。该方法在教育领域的应用,可以追溯到Levin(1974)关于教育生产的技术效率测量。近年来国外很多学者开始运用DE A方法对高等学校整体的投入产出效率进行探讨。如Avkiran (2001),Abb ott和D oucouliag os(2003)对澳大利亚大学,R obst(2001)对美国大学,Athanass opouios和Shale(1997)对英国大学,McMillan和Data(1998)对加拿大大学的效率问题进行了研究。国内运用DE A方法研究高等教育效率的文献并不多,有限的研究在20世纪90年代后才相继出现。代表性研究成果包括陈通、白建英(2003)利用DE A对西部高等教育投入产出的相对有效性进行了分析与评介,结果显示大部分西部高校处于非DE A有效、规模收益递增阶段;傅毓维、邵争艳(2004)利用复合DE A方法评价了我国区域高等资源配置现状,分析了影响区域教育资源优化配置的原因;王亚雄等(2007)、固定资产、人员、设备和图书作投入,以学生和科研为产出,对2001年和2004年我国72所教育部直属高校的资源配置效率进行了分析;任保奎、关冠军(2008)对北京高等教育的投入产出效率与上海、天津、浙江、广东、江苏、山东、辽宁、福建和内蒙古9个省市进行了对比;鲁雁飞(2008)运用DE A方法对中国高等教育业规模效益进行了评价,结果表明我国高等教育平均规模偏小,主要源于投入产出效率较低,尤其是高校的平均在校人数较低造成。但是国内现有研究在对高等教育投入与产出界定方面存在很大分歧,这影响了教育效率的评价结果,此外对全国31个省市自治区的高等教育总效率、技术效率、规模效率进行系统评价和比较的文献还非常少见,而这对于深入探寻我国高等教育效率的区域差异,因地制宜制定区域高等教育发展战略有着重要的理论与现实意义。本文拟运用DE A模型对我国31个地区的高等教育效率进行综合评价。
一、指标确定、数据采集及预处理
1.指标选取与数据采集。
运用DE A方法对高等教育效率进行评价,首先要确定高等教育的投入产出指标。对于高等教育而言,投入主要包括人力、物力和财力三方面。人力是指高等教育系统范围内所有工作人员,包括高校教师和行政教辅工勤人员两大类。物力是
指具有长期使用价值的存量资产,场地资源、实验设备、教学器具以及辅助设施等。财力是指高等教育系统所获得的各种经费,从来源上看主要包括国家财政性拨款、学费收入和自筹经费。而高等教育的产出主要是指高校在运作、教育、教学过程中在人才培养方面的成绩和在学术研究方面取得的进展。
考虑到数据的可得性,我们选择高级职称教师数、初中级职称教师数、行政教辅工勤人员数、科研经费、生均教育经费支出、藏书量、固定资产值作为高等教育的投入指标;选择出版科技著作数、发表学术论文数、国家级项目验收数、知识产权与专利申请数、本专科毕(结)业生数、本专科在校学生数、本专科授予学位数、硕博毕(结)业生数、硕博在校学生数和硕博授予学位数作为高等教育的产出指标。本文所用的17个指标均选取
2006年度的数据,来源于《中国高等学校科技统
计资料汇编2007》、《中国教育经费统计年鉴
2007》、《中国社会统计年鉴2007》、《中国统计年鉴2007》和《中国教育统计年鉴2006》。
2.产出指标的降维处理———因子分析法。
虽然我们选取的17个原始指标系统全面地测度了我国不同省份高等教育的投入产出情况,但这些指标的数量超出了DE A 分析所能接受的限度。M oren o (2008)指出决策单元的数量以大于投入产出指标的总个数的3倍为宜。为了降低投入产出指标的维数,我们采用了因子分析的方法。因子分析是多元统计分析技术的一个重要分支,其基本思想是通过对变量相关系数矩阵内部结构的研究,将原来的多个指标组合成相互独立的少数几个能充分反映总体信息的综合指标。这些较少的几个综合指标所代表的信息不会重叠,而包含的信息量又较多,由此达到简化观测系统,降低变量的维数的目的。由于高等教育一直存在着教育资源短缺、教育投资不足的问题,所以投入的有效率使用就成为本文的关注重点,也就是要研究在不降低产出的情况下分析投入能够降低多少。基于这一考虑,我们只对产出指标做了因子分析进行降维,而保留投入指标的原始数据,以深入研究每一种投入要素的可节省程度。
10个产出指标按照测量内容的不同可以分
为3组,第一组包括出版科技著作数、发表学术论文数、国家级项目验收数和知识产权与专利申请数,衡量教育系统的科研成果状况;第二组包括本
专科毕(结)业生数、本专科在校学生数和本专科授予学位数,衡量教育系统的本专科人才培养状况;第三组包括硕博毕(结)业生数、硕博在校学生数和硕博授予学位数,衡量研究生人才培养状况。我们通过spss16.0对三组产出指标分别进行了因子分析,发现K M O 分别为0.806、0.739和0.749,并都通过了Bartlett ’s 球体检验(p <0.001),说明数据具有因子分析的条件。采用主成分因子分析方法,提取特征根值大于1的特征根,并采用方差最大化正交旋转和回归法求出因子得分,分析结果发现上述每一组指标都可以用一个因子反映原有变量的绝大部分信息,分别达到了82.57%、97.
22%和99.20%。我们将这3个因子分别命名为
科研成果因子、本专科人才培养因子和研究生人才培养因子。因为3个因子的因子得分已经标准化,因此不存在量纲的差别,将3个因子得分加和可以得到高等教育产出的综合得分(见表1)。
表1
产出综合得分
DM U
综合产出得分排名DM U 综合产出得分排名
北京
7.481天津-0.5617江苏 5.412江西-1.0118湖北 4.223重庆-1.1319山东 2.784福建-1.4620上海 2.615山西-1.4921广东 1.926广西-1.9122陕西 1.887云南-2.0823四川 1.728甘肃-2.1124辽宁 1.679内蒙-2.5025河南 1.1910贵州-2.6126浙江 1.0611新疆-2.6927黑龙江0.8612海南-3.3328湖南0.8513宁夏-3.3629河北0.2414青海-3.4530吉林-0.2715西藏
-3.56
31
安徽
-0.35
16
二、数据分析
1.区域高等教育效率评价的总体分析。
通过因子分析,我们得到3个产出因子,我们利用因子得分作为我们的产出指标。因此,DE A 效率评价共用到了3个产出指标和7个投入指标,满足了决策单元的数量应大于投入产出的指标的总个数的3倍的要求。由于通过因子分析得到的3个因子变量是标准化后的数值,因此存在负值,需要对这3个因子变量进行大于零变换。具体处理方法为:以数e 为底数,以因子得分为幂进行变换。运用DE AP2.1软件,我们对处理后的
高等工程教育研究 2009年第4期
投入产出数据进行了投入导向的VRS(即区分技术有效性和规模有效性)分析,全国31个地区的高等教育效率值见表2。
表2区域高等教育的效率值
DM U EFF TE SE RTS DM U EFF TE SE RTS 北京 1.00 1.00 1.00-湖北0.900.930.97irs
天津0.330.710.47irs湖南0.520.880.59irs
河北0.700.920.76irs广东0.440.530.83irs
山西0.480.790.60irs广西0.460.910.50irs
内蒙0.62 1.000.62irs海南0.98 1.000.98irs
辽宁0.460.650.72irs重庆0.300.750.39irs
吉林0.340.680.49irs四川0.540.790.69irs
黑龙江0.410.680.60irs贵州0.92 1.000.92irs
上海0.410.500.81irs云南0.630.710.89irs
江苏 1.00 1.00 1.00-西藏 1.00 1.00 1.00-
浙江0.440.470.94irs陕西0.380.690.55irs
安徽0.440.810.54irs甘肃0.400.840.47irs
福建0.380.580.65irs青海 1.00 1.00 1.00-
江西0.52 1.000.52irs宁夏 1.00 1.00 1.00-
山东 1.00 1.00 1.00-新疆0.820.910.90irs
河南 1.00 1.00 1.00-M ean0.640.830.76
注:EFF为总效率;TE为纯技术效率;SE为规模效率;RTS为规模回报;EFF=TE×SE。drs为规模效益递减;irs为规模效益递增;-为规模报酬不变
根据计算结果可知,我国的高等教育效率整体水平不高,平均总效率仅为0.64。在31个地区中,仅有北京、江苏、山东、河南、西藏自治区、青海和宁夏回族自治区7个地区是同时技术有效和规模有效的,它们构成了我国区域高等教育系统的效率前沿面。也就是说,除非部分或全部增加投入量,否则在现有技术水平下无法再增加其产出量。在CCR下非有效的单元可以分别考察其技术有效性和规模有效性,计算得知内蒙古自治区、江西省、海南省和贵州省4个地区是纯技术有效而非规模有效的,也就是说,这些地区在现有的规模条件下,要想保持当前产出不变,其投入不可能再减少了。其他20个省市则既非技术有效也非规模有效,也就是说,即使减少其部分投入,也有可能保持当前的产出水平不变。
在这里,规模效益值是将产出指标的增幅(如Δy/y)除以相应投入指标的增幅(如Δx/x)(见表2)。规模效益值等于1、小于1和大于1则分别代表规模效益不变、递减和递增。处于效率边界上的决策单元均为规模效益不变。规模效率递增的决策单元将有可能在适当增加投入量后获得更大比例的产出回报,因此这些单元更应该增加投入。而规模效益递减的单元在增加投入后,产出的增长比例可能小于投入增加比,即增加投入的产出效率比较低。排除规模效益不变的边界点,24个非有效省市均处于规模效益递增阶段,这一结论也印证了我国高等教育长期投入不足的观点,对大部分省市来说,增加高等教育投入是当前非常紧迫的任务。
2.10个教育大省的投影分析。
从高等教育产出来看(表1),前10大教育大省分别为北京市、江苏省、湖北省、山东省、上海市、广东省、陕西省、四川省、辽宁省和河南省。在这10个教育大省中只有北京、江苏省、山东省和河南省四省同时技术有效和规模有效,其余6省虽然高等教育产出也很大,但是效率相对低下(平均总效率仅为0.52)。我们将通过投影分析来研究这6个省份效率缺失的原因(见表3)。
从产出不足来看,6个教育大省中有4个(上海、山西、四川和辽宁)都是研究生人才培养产出不足,且平均产出不足达41.51%。因此对于这些省份而言,重新调整资源配置、大力发展研究生教育是提高效率的重要手段。而湖北省是科研成果产出不足,达38.84%,应该加强该省的科研工作。
从投入要素来看,6个教育大省的平均投入要素溢出高达52.99%,这反映了当前我国高等教育的一个严重问题。一方面教育资源投入严重不足,另一方面教育系统获得的资源却没有得到有效的使用。具体看7个投入要素,投入要素溢出最高的是科研经费,达到62.45%,这反映出当前的科研经费的使用非常无效率,应该加大科研经费的管理力度,增强制度建设。其次是行政教辅工勤人员,达到55.28%,表明行政教辅工勤人员过剩也很严重。其余5个指标的溢出相对较小而且较为接近,在50%左右。
三、结论与建议
本文研究有以下发现:①我国31个省市自治区只有7个同时达到了技术有效和规模有效,分别是北京、江苏、山东、河南、西藏、青海和宁夏。内蒙古、江西、海南和贵州纯技术有效,但是规模无效。而另外其他20个地区则既非技术有效也非规模有效,但是24个总效率DE A无效的地区均处于规模效益递增阶段。②通过对6个无效率的高等教育大省的投影分析可以看出我国高等教育大省并非都是高等教育强省,很多高等教育
我国区域高等教育的效率评价
表3通过投影计算与前沿面差距表(M odel Name=CCR-I)
湖 北上 海
Data Projection Difference%Data Projection Difference%指标1 5.45 5.450.000.00%0.870.870.000.00%指标2 4.97 4.970.000.00% 3.81 6.45 2.6469.43%指标3 2.52 3.500.9838.84% 4.09 4.090.000.00%指标426994.0020914.44-6079.56-22.52%14960.006126.06-8833.94-59.05%指标532628.0029443.87-3184.13-9.76%17229.007055.20-10173.80-59.05%指标639996.0029461.86-10534.14-26.34%26434.0010137.70-16296.30-61.65%指标72482335.001684639.06-797695.94-32.13%5039753.001328857.75-3710895.26-73.63%指标814089.1112714.17-1374.94-9.76%27377.0711210.80-16166.27-59.05%指标97907.646637.42-1270.22-16.06%5012.531771.36-3241.18-64.66%
指标104229037.813728930.82-500106.99-11.83%3094728.221205374.72-1889353.50-61.05%
广 东陕 西
Data Projection Difference%Data Projection Difference%指标1 2.53 2.530.000.00% 1.61 1.610.000.00%指标2 1.60 1.600.000.00% 2.11 3.030.9143.14%指标3 1.68 1.680.000.00% 1.93 1.930.000.00%指标423256.009609.68-13646.32-58.68%18449.006971.53-11477.48-62.21%指标533159.0014221.64-18937.36-57.11%26026.009238.18-16787.82-64.50%指标630894.0013591.40-17302.60-56.01%31267.0010186.54-21080.47-67.42%指标72084965.00876687.17-1208277.83-57.95%3106307.00748798.36-2357508.64-75.89%指标821085.869276.44-11809.42-56.01%14752.665622.12-9130.54-61.89%指标97617.583107.33-4510.25-59.21%6394.692145.27-4249.42-66.45%
指标104812203.101782274.71-3029928.40-62.96%3259310.961242096.95-2017214.01-61.89%
四 川辽 宁
Data Projection Difference%Data Projection Difference%指标1 2.37 2.370.000.00% 1.91 1.910.000.00%指标2 1.68 1.910.2313.81% 1.71 2.390.6839.65%指标3 1.40 1.400.000.00% 1.62 1.620.000.00%指标418110.009098.43-9011.58-49.76%20780.007801.31-12978.69-62.46%指标530915.0012825.95-18089.05-58.51%24359.0010678.47-13680.53-56.16%指标629074.0012761.93-16312.07-56.11%31137.0011151.44-19985.56-64.19%指标71975246.00688459.01-1286786.99-65.15%2291384.00689047.57-1602336.43-69.93%指标812550.946802.03-5748.92-45.80%16167.377477.40-8689.97-53.75%指标96083.722876.85-3206.87-52.71%5611.032426.93-3184.10-56.75%
指标102933144.071589627.41-1343516.66-45.80%2931385.191355763.89-1575621.30-53.75%
注:表中指标1～10分别为本专科人才培养因子、研究生人才培养因子、科研成果因子、高级职称教师数、初中级职称教师数、行政教辅工勤人员数、科研经费、生均教育经费支出、藏书量和固定资产值。Data表示各个投入产出指标的实际值;Projection表示各投入产出指标在有效前沿面的投影,即要达到有效前沿面所需的数值;Difference表示各个投入产出指标与实际值的差,也就是各指标距有效前沿面的距离,差值为正的则表示实际值小于投影值,意味着产出不足,差值为负的则表示实际值大于投影值,意味着投入过剩;%则表示差值和实际值之比。
大省的投入产出效率比较低下,研究生培养不足、科研产出过低。科研经费使用无效率、行政教辅工勤人员过剩是导致教育大省教育效率低下的主要原因。
本文研究对于区域高等教育发展战略的制定有着重要启示,对于高等教育无效的地区,应该注意寻找导致效率低下的原因,因地制宜有针对性地制定相应的高等教育发展政策。具体而言,未来促进区域高等教育的健康发展需要注意做好以下几方面工作:
第一,要进一步扩大高等教育投入。由于我国高等教育非DE A有效的地区都处在规模报酬
高等工程教育研究 2009年第4期
递增阶段,所以扩大投入有利于提高高等教育效率。对于高等教育增加教育投入应将改革高等教育事业性经费拨款机制作为重要任务。要在加大财政投入的前提下,建立和健全逐年提高生均财政性经费拨款标准的制度,逐步实施更加重视产出和结果因素的规范化的拨款机制。拨款机制要以“功能导向、分类支持”为原则,即按照高等学校的三大社会功能(教学、科研、社会服务),将财政拨款分为教学经费、科研经费和社会服务激励经费。每一类经费,又可以进一步细分为基本保障经费、绩效经费和专项经费[12]。这种拨款机制将有助于提高财政经费投入的使用效率。此外,由于财政拨款毕竟有限,所以应进一步构建和完善多元化、多渠道筹措经费的平台。一方面,国家和各级政府应该为高等学校多元化、多渠道筹措经费提供良好的环境氛围和沟通平台;另一方面,高校应更加主动积极地服务社会,通过科技服务、教育培训、企业咨询服务等多种途径与社会组织加强合作与联系,在法律和政策允许的范围内建立多元化、多渠道筹措经费的机制,采取灵活多样的方式获取社会组织或个人的资助和捐赠。
第二,重视高等教育投入产出指标的优化。应该注重本科生与研究生的招生比例,控制本科生的扩招数量,进一步加强研究生培养质量;注重科研实力的打造,采取有效激励机制鼓励教师在在国内外著名学术刊物上发表论文;建立科研经费专款专用制度,提高科研经费使用效率;建立学术水平高、结构合理的教师队伍,裁减过剩的行政教辅工勤人员,实现人力资本配置的最优化。
参考文献
1.Abbott M,D oucouliag os C.The effieciency of Australian universities:
a data envelopment analysis.Econom ics of Education Review,2003,
22(1):89～97.
2.Athanass opoulos,A.D.,Shale,E.Assessing the com parative efficien2
cy of higher education Institutions in the UK by means of data envelop2 ment https://www.wendangku.net/doc/cd11984696.html,cation Econom ics,1997,5(2):117～134.
3.Avkiran,N.K.Investigating technical and scale efficiencies of Aus2
tralian universities through data envelopment analysis.S ocio-Eco2 nom ic Planning Sciences,2001,35:57～80.
4.Levin,H.M.M easuring efficiency in educational production.Public
Finance Quarterly,1974(2):3～24.
5.M cM illan,M.L.,Datta,D.The relative efficiency of Canadian uni2
versities:A DE A Perspective.Canadian Public P olicy,1998,24(4): 485～511.
6.M oreno,J.d.J.,Productivity G rowth,T echnical Progress and E ffi2
ciency Change in S panish Retail T rade(1995?2004):A Disaggregated Sectoral Analysis.The International Review of Retail,Distribution and
C onsumer Research,2008,18(1):87～103.
7.R obst,J.C ost efficiency in public higher education institutions.Jour2
nal of Higher Education,2001,72(6):730～750.
8.陈通等:《西部地区高等教育投入产出相对有效性的评价研
究》,《西北农林科技大学学报(社会科学版)》2003年第2期。
9.傅毓维、邵争艳:《影响区域高等教育资源优化配置的复合
DE A分析》,《科学学与科学技术管理》2004年第11期。
10.鲁雁飞:《中国高等教育规模经济效益评估》,《求索》2008第5
期。
11.任保奎、关冠军:《北京与部分省市高等教育投入》,《北京工
业大学学报(社会科学版)》2008年第1期。
12.王蓉:《我国高等教育的投入模式与改革》,《教育发展研究》
2008年第7期。
13.王亚雄等:《高校教育资源配置效率的实证分析》,《财经理论
与实践》2007年第2期。
Evaluating China’s Regional H igher Education E fficiency:
An Empirical Study Ba sed on DEA Model
Xu Jian,Wang Xuhui
In this paper,the authors evaluate higher education efficiency of31regions in China by using DE A m odel, and analyze the inefficiency provinces belonging to the top ten big higher education provinces including Hubei, Shanghai,G uangdong,Shanxi,Sichuan and Liaoning.The em pirical analysis reveals that the overall efficiency of higher education of China is low,and24regions are in the state of inefficiency;the inputs are seriously insuffi2 cient;all inefficiency regions are in the stage of increasing returns to scale;there are serious wastes in higher edu2 cation input res ources,especially in the scientific research funds.Management should be strengthened and the num2 ber of the staff of Administration and logistics should be limited.
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