DEA方法的高等職業教育融資效率

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了DEA方法的高等職業教育融資效率范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：文章使用dea方法對我國高等職業教育的融資使用效率進行評價分析，發現我國高等職業教育的融資效率普遍較低。并分析影響支出效率的因素，認為地方政府更加重視普通本科教育而忽視高等職業教育，從而導致了高等職業教育融資效率的降低；融資效率隨城鎮人口和總人口增加出現規模經濟效應；地區經濟發展會一定程度忽視高等職業教育支出；地區教育水平與融資效率呈正相關。

關鍵詞：高等職業教育；融資效率；地方政府支出；社會性收入

一、引言

公共部門的支出效率一直是學者關注的研究領域之一。國外學者對公共部門的財政支出教育研究開始較早，Grossman（1999）、Hayes（1998）和Milligan（2004）對公共部門的支出效率進行評價并分析影響因素。近年來，我國學者也對公共部門的支出效率有所關注，研究主要分為兩類，一類是研究整個公共部門的支出效率，另一類文獻關注點主要集中在教育、醫療衛生、文化等領域的公共支出效率，其中關于教育支出效率的研究主要集中在義務教育，專門針對高等職業教育支出效率的并不多，僅有的文獻也存在指標選擇不合理、測度方法不科學等問題，因此本文在借鑒其他領域的研究基礎之上，采用DEA方法評價分析高等職業教育的融資效率，并通過面板數據回歸研究其影響因素。

二、指標選擇與數據來源

1.指標選擇。產出指標方面，應當采用能夠全面反映職業教育發展情況的指標進行衡量。一般認為學生是教育的最終產出，然而如果直接使用可量化的學生數量作為產出指標，會忽略了教育質量。以往研究一般采用師生比、生均經費、生均資產情況、生均校舍情況來衡量教育質量的高低。但是受到統計數據的限制，本文選擇高等職業學校招生數占高中畢業生人數的比重這一指標衡量一個省份高等職業教育的發展情況。這個指標直接反應了一個地區適齡人群能夠進入高等職業教育的比重，從某種程度上反應了高等職業教育發展的優劣狀況。雖然考慮到高等職業教育入學是參加全國的統一高考，存在其他省份的生源，會導致這一指標有所偏差。但是考慮到，一方面一個地區高職院校生源主要來源于本省，另一方面，一個地區實際招收的學生數（無論學生來源于哪個省份）占當地適齡人口的比重都能反應出該地區高等職業教育的發展水平。為了提高生產效率測算的穩健性，不失一般性地也嘗試直接使用總量指標測度生產效率情況，直接選擇高等職業教育的學生數這一規模指標作為產出指標。投入指標方面，總量指標依然按照財政性投入和企業性投入進行分類，來反映兩者不同的效應。此外，人均指標相對于總量指標能夠更為精確地反映一個地區的投入與產出情況，但是受到數據的限制，本文選擇高等職業學校招生數占高中畢業生人數的比重這一指標衡量一個省份高等職業教育的發展情況。2.數據來源。本文所涉及到的數據中財政收入指標來源于《中國教育經費統計年鑒》（2010~2016）；產出指標來自《中國教育統計年鑒》（2009~2015）?！吨袊逃涃M統計年鑒》當年年鑒統計當年數據，《中國教育統計年鑒》當年年鑒統計前年數據，由于2017年的《中國教育經費統計年鑒》在文章撰寫時還未公布，因此本文實際測算效率為2009年~2015年5年的效率值。由于西藏的數據缺失問題，本文分析剔除了西藏，因此分析樣本共7年30個省份210個樣本。第二步Tobit回歸中數據來自《中國教育經費統計年鑒》（2010~2016）；《中國教育統計年鑒》（2009~2015）；《中國統計年鑒》（2010~2016）。

三、實證結果與分析

1.生均指標測算結果。從樣本地區2009年~2015年的生均指標測算結果來看，我國高等職業教育的整體融資效率處于較為低下的水平。除北京、浙江、廣東等經濟發達的省份外，其他效率低下的省份多為西部經濟較不發達的地區。根據效率得分的統計性描述，在210個觀測樣本中，其均值為0.438481，標準差為0.291035，最小值為0.033（出現在2009年寧夏），最大值為1。根據核密度函數估計圖，生均指標效率得分大致服從正態分布，但是在0.8之后尾部出現小幅波動。根據效率得分直方圖，在效率小于0.5的前半段，大致服從正態分布，但是之后分布有所消減。2.總量指標測算結果。總量指標測算結果與生均指標的測算結果相差不大，這也印證了指標選擇的合理性。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，時間變化趨勢較為相似。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、內蒙古、浙江、青海、寧夏、新疆（平均效率低于0.3）。根據效率得分的統計性描述，在210個觀測樣本中，其均值為0.4945952，標準差為0.2826332，最小值為0.07（與生均指標時相同，也出現在2009年寧夏），最大值為1。核密度函數估計圖、效率得分直方圖均與生均指標的核密度函數估計圖相似3.地區分析。以地區為維度，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。從中可以發現，我國高等職業教育融資效率具有較為顯著的地區特征，且與各省份的經濟發展水平、教育發展水平密切相關，后續將采用Tobit模型進行分析。

四、影響因素回歸與結果分析

在第一階段，采用DEA方法測度了我國高等職業教育的融資效率得分，把得分作為被解釋變量，從政府角度、地區經濟社會特征角度和高等教育特征角度，采用面板數據Tobit模型分析可能影響高等職業教育融資效率的各種因素。1.影響因素指標選擇。在地區特征方面，格羅斯曼（Grossman）等人認為人口密度越大，監督和管理的成本越小，隨著人口密度的增加會出現規模經濟性，即隨著人口規模的增加，公共服務會出現規模經濟效應，因此高等教育的融資效率也就會有所提高。一般認為地區經濟發展水平對于支出效率具有正向的影響，這種假設的機理在于富裕地區的居民能夠給與政府壓力從而提高支出效率，滿足公共服務的需求。從高等職業教育的角度來看，經濟水平的提高一方面會讓居民給予政府教育投入的壓力，另一方面會為政府增加改善效率的壓力。但是也有研究認為經濟水平的提高會帶來富養閑人的現象發生，從使得效率惡化。一般認為一個地區的居民受教育水平會影響政府支出效率，認為教育水平越高的地區，居民具有更強烈的監督意識，也能夠更好地識別官員的腐敗行為，從而能夠改善政府的支出效率。對于高等職業教育融資效率而言，這個研究視角也是合理的。另外，文章還使用貿易依存度來衡量一個地區的對外開放程度，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城鎮化水平，國有企業員工占比衡量市場化程度。一般認為，對外開放程度、FDI代表了政府對外開放，拉動經濟增長的努力程度，因此會提高政府支出效率。但對于高等職業教育而言，可能會因為這些努力程度的增加而使得政府忽視了高等職業教育融資效率問題，因此這些變量的正負方向難以確定。同時，一般認為農村人口占比越高，公共服務成本也越高，因而城鎮化水平與支出效率存在負向關系；國有企業員工占比越低，市場化程度越高。除此之外，本文嘗試分析地方政府行為對高等職業教育融資效率的影響，主要從三個角度刻畫政府的行為：第一，政府的支出意愿。采用生均高等職業教育支出進行衡量；第二，融資來源。采用高等職業教育融資來源中企業來源占比進行衡量；第三，從三個方面刻畫了政府對教育的重視程度，分別為地方政府對教育的重視程度、地方政府對普通高等教育的重視程度和地方政府對高等職業教育的重視程度。所有變量進行了單位根檢驗，結果顯示人均GDP在一階差分之后平穩，其他變量直接平穩，因此采用人均GDP差分作為控制變量。具體的變量及變量計算方式如表1所示。2.回歸結果分析。首先，先嘗試直接使用面板數據回歸來分析影響因素，雖然這種估計是有偏的，但是這種嘗試也具有一定的代表性。在表1的回歸結果中，報告了固定效應的結果，所有方程的hausman檢驗決絕原假設，鑒于固定效應模型能夠差分掉隨時間不變的效應，因此認為固定效應回歸是有效的。方程中（1）、（3）中放入了所有的影響因素變量，同時為了穩健性，在（2）、（4）中去除了在（1）、（3）中都不顯著的變量。隨后采用隨機效應的面板數據Tobit模型繼續對模型進行估計，與表2相似，方程中（1）、（3）中放入了所有的影響因素變量，同時為了穩健性，在（2）、（4）中去除了在（1）、（3）中不顯著的變量，結果見表3。從表2和表3的結果中可以看出，雖然改變了回歸估計的方法和主要變量，但是方程中的核心解釋變量的系數值、方向及顯著性都沒有變化。其他控制變量的系數符號都沒有變化，顯著性只有文盲率和對外開放程度有所改變（在Tobit回歸的（1）、（2）中，這兩個變量都變得顯著），可見模型穩健性較強。對于主要解釋變量，融資來源（r）系數為負，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果，因此可以認為融資來源對融資效率的影響并不顯著。對于核心解釋變量高等職業學校的生均支出變量（lnexpp），其系數為負且顯著，說明生均支出與融資效率負相關，這表明隨著融資規模的增加，效率有所下降。政府對教育的重視程度（att1）與融資效率正相關，隨著地方政府對教育的重視程度的增加，高等職業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）與融資效率負相關，而高等職業教育的重視程度（att3）與融資效率的相關性不顯著。綜合可以得出，隨著地方政府對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濟性支出，高等職業教育的融資效率得到了改善；但是，隨著對高等教育的重視程度的增加，融資效率有所下降，同時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教育，從而導致了高等職業教育融資效率的降低。對于其他控制變量，可以看到城鎮化水平與融資效率正相關，文盲率與融資效率負相關（即教育水平與效率正相關），對外開放程度負相關，人口密度與效率正相關，其他控制變量并不顯著。其中城鎮化水平及文盲率與預期相符，人口密度與效率正相關，說明出現了規模經濟效應，而對外開放程度與效率負相關的機理可以解釋為：對外開放程度代表了地方政府發展經濟的努力程度，這可能造成了地方政府對高等職業教育的忽視。

五、結論

1.我國高等職業教育的融資效率普遍較低。在效率測度后發現，我國高等職業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系并不顯著。高等職業教育的生均支出與融資效率負相關，這表明隨著融資規模的增加，效率有所下降；政府對教育的重視程度（att1）與融資效率正相關；普通高等教育的重視程度（att2）與融資效率負相關；高等職業教育的重視程度（att3）與融資效率的相關性不顯著。最終認為，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教育，從而導致了高等職業教育融資效率的降低。3.城鎮化水平與融資效率正相關；文盲率與融資效率負相關（即教育水平與效率正相關）；對外開放程度負相關，對外開放程度代表了地方政府發展經濟的努力程度，這可能造成了地方政府對高等職業教育的忽視；人口密度與效率正相關，說明出現了規模經濟效應；其他控制變量并不顯著。

參考文獻：

[1]黃日強，胡淑坤，趙函.政府撥款：澳大利亞職業教育經費的重要來源[J].職教通訊，2010，（1）：51-54．

[2]黃日強.澳大利亞職業教育的經費[J].外國教育研究，2004，（9）：61-64．

[3]李凌，盧洪友．農村義務教育均等化轉移支付規模研究：基于財政需要的實證分析[J].當代財經，2008，（10）：30-35．

[4]李勇剛，高波，王璟．晉升激勵、土地財政與公共教育均等化[J].山西財經大學學報，2012，（12）：1-9．

[5]Studentloansrepaymentandrecovery：in-ternationalcomparisons[J]．HigherEduca-tion，2009，57（3）：315-333.

作者:劉蓓蓉 單位:中國人民大學