曲　濤

(海南大學　教務處， 海南　海口　570228)

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我國省級區域高等教育本科辦學效益實證分析

曲濤

(海南大學教務處， 海南海口570228)

摘要：運用DEA模型，對我國省級區域高等教育本科辦學效益進行分析，結果顯示：19個省級區域相對有效，12個省級區域處于非有效狀態；22個省級區域規模報酬不變，8個規模報酬遞增，1個規模報酬遞減；校舍面積、教學科研儀器設備值的投入冗余量明顯偏高；師資隊伍的綜合素質和整體水平、本科教育經費投入效益等有待提高。省級區域政府應當構建高等教育治理體系，從實施內涵驅動戰略、完善教育資源配置、調整辦學規模等方面入手，全面提高辦學效益。

關鍵詞：區域高等教育；本科教育；辦學效益；DEA

我國高等教育事業自20世紀末開始呈現持續快速發展態勢。以2013年為例，全日制普通本科教育經費與高職院校經費的投入已經占全國教育總經費投入的26.26%，其中，占國家財政性教育經費投入比例為19.58%，達到4 797億元。高等學校生均教育經費支出達到25 434元，其中普通高校生均教育事業費支出15 592元，生均公用經費支出7 899元[1]。教育資源投入的產出效果如何，即高等教育的辦學效益問題日益成為學術界、實務界和社會公眾共同關注的焦點。諸如“提高辦學效益”這樣的話語已經成為《國家中長期教育改革和發展規劃綱要(2010—2020年)》(以下簡稱《綱要》)、《全面提高高等教育質量的若干意見》(以下簡稱《意見》)等國家層級規范性文本的“核心詞域”。《綱要》提出要“擴大優質教育資源，增強辦學活力，提高辦學效益”。《意見》則提出要“通過多種方式整合校園資源，優化辦學空間，提高辦學效益”。聯合國教科文組織也積極倡導提高教育效益的重要性[2]。高等教育學術界與實務界已經就全面提高辦學效益達成廣泛共識。

目前，我國高等教育管理體制已經由“以條為主”的中央直接管理，轉變為“以塊為主，條塊結合”的模式，即地方獲得中央授權，具有相當大的高等教育發展與管理自主權，同時地方財政也承擔了本區域高等教育經費投入的較大份額，區域高等教育的管理效益問題因而成為重要的研究課題。本科教育(本文特指“普通全日制本科學歷教育”)承擔了高等教育大眾化、普及化的歷史重任，成為我國高教區域發展政策制度的核心內涵，也是考核區域高教發展政策的重要指標。從區域高等教育發展的視角把握我國本科辦學效益的基本情況，有利于厘清本科教育與區域經濟發展的關系，尋求提升本科辦學效益之道。鑒于數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)方法“在進行多元投入、產出的效率評價方面具有絕對優勢”[3]，并且已經廣泛應用于高等教育教學[4]、科學研究[5]等不同領域的辦學效益測量，本研究使用DEA-Solver 5.0軟件，對我國省級區域(臺灣省、香港特別行政區、澳門特別行政區除外)高等教育本科辦學效益情況進行DEA模型分析，并據此提出若干政策建議。

一、指標體系構建

區域高等教育的本科辦學效益指標體系包括資源投入與效益產出兩個部分。其中，教育資源投入是指高等教育機構通過各種方式獲取，且運作于本科教育教學過程中的各類資源，主要表現形式是人、財、物、制度等。教育效益產出是指本科教育教學工作對本科生、區域經濟發展與社會發展的貢獻度。根據國內外學者的研究經驗，一般來說，投入指標具有較高的可量化性，適宜定量分析，而以人才培養質量為核心的產出指標本質上屬于定性指標，缺乏可測性，信度與效度都存在較大的不確定性。因此，本研究基于以下假設：教育教學質量具有同質性、師生人數具有可折算性、經濟GDP具有可比性，據此研制“區域高等教育本科辦學效益指標體系”(見表1)。

表1　區域高等教育本科辦學效益指標體系(擬定)

投入指標方面。一是人力投入。包括專任教師、外聘教師和行政教輔人員3個評價指標。其中，專任教師、外聘教師兩個指標使用“折合數”變量，采用學歷(位)賦權方式進行折算，并將碩士學位確定為比較基準，具體折合系數為：博士1.2，碩士1，本科0.8，專科及以下0.6。納入行政教輔人員指標，有助于全面評價高等教育機構的人力資源基本情況，體現全員育人理念。二是財力投入。首先選用本科教育經費生均投入值作為評價指標，這是與本科教育直接相關的經費投入，同時選擇相關性較高的公共財政預算教育事業費和基本建設支出(普通本科高校)作為財力投入指標，這樣可以比較全面地反映區域高等教育本科財力投入的基本情況。需要說明的是，考慮到財力投入效果的滯后性，上述指標均采用考察年份的上一年度的數據。三是物力投入。包括占地面積、校舍面積、教學科研儀器設備值和圖書等4個評價指標。其中，校舍面積、教學科研儀器設備值均包括獨立產權與非學校產權獨立使用的部分，被外單位租賃的除外。圖書僅指以冊為計量單位的紙質圖書，同樣基于圖書具有同質化的假設。

產出指標方面。本研究從人才培養規模與質量、地區經濟發展、就業人員結構、高教規模等視角確定相關評價指標。在培養規模與質量方面，基于本科生在學質量與畢業質量同質性假設，選取本科在校生數和學士學位授予率兩個指標。同時，分別選擇人均地區生產總值、就業人員中本科學歷人員所占比例、每10萬人口高等教育在校生數3個指標來反映本科教育對于區域經濟社會發展的影響情況。

二、數據采集與檢驗

本研究的數據來源于《中國教育統計年鑒》《中國教育經費統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》，大部分指標采集2012年度的相關數據，但是考慮到財力投入效果的滯后性，該指標采用2011年度的數據。為了提高檢測結果效度，防止區域高等教育本科辦學效益指標體系內部存在共線性和強相關性，使用SPSS 17.0軟件，對投入、產出指標進行KMO樣本測度、巴特萊特球體檢驗。結果顯示：投入指標的KMO檢驗統計量為0.874，產出指標的統計量為0.622，數值均明顯偏大；投入、產出指標在0.01水平上均具有顯著相關性，可見上述指標體系存在比較嚴重的共線性。因此，本研究進一步應用皮爾森相關系數(Pearson Correlation Coefficient)對原指標體系作出系統性分析。

基于產出導向原則，首先對產出指標體系進行改善(見表2)。Y3(人均地區生產總值)、Y4(就業人員中本科學歷人員所占比例)與Y5(每10萬人口高等教育在校生數)彼此之間顯著相關，但是與Y1(本科在校生數)、Y2(學士學位授予率)均不存在共線性，因此需要在Y3、Y4、Y5之間做出選擇。考慮到經濟貢獻程度指標的必要性，而有關人員結構、在校生比例數在其他指標中已經有所體現，因此確定保留Y3，舍棄Y4和Y5。在此基礎上，對投入指標進行改善。將Y1、Y2和Y3作為控制變量，對投入指標進行偏相關檢測，投入指標體系中各指標之間的相關系數普遍較高，相關性普遍顯著或者比較顯著，因此需要對投入指標進行調整(見表3)。X1(專任教師折合數)、X2(外聘教師折合數)顯著相關，考慮到指標內涵的覆蓋面，因此將二者合并為教師折合數，外聘教師按0.5計算；X6(占地面積)、X7(校舍面積)顯著相關，考慮到后者與其他指標相關程度弱于前者，因此保留X7指標，舍棄X6指標；X4(本科教育經費生均投入值)、X5(公共財政預算教育事業費和基本建設支出)顯著相關，考慮到本研究對象為本科辦學效益，因此保留X4指標，舍棄X5指標；X8(教學科研儀器設備值)、X9(圖書)顯著相關，考慮到紙質圖書的局限性，決定保留X8指標，舍棄X9指標。有學者指出，DEA模型樣本應當達到數量下限要求，否則，“決策單元樣本數量有限而指標過多則會導致DEA模型辨識能力下降，會有過多的決策單元被判斷為DEA有效，影響了評價的準確性”[6]。魏權齡教授進一步指出，決策單元(DMUs)的個數應當至少達到輸入、輸出指標合計數的3倍[7]。考慮到X3(行政教輔人員)與各指標的相關系數比較高，為了減少指標數量，符合DEA模型的指標數量要求，因此予以舍棄。最終確定辦學效益指標體系，并據此開展區域高等教育本科辦學效益DEA模型分析(見表4)。

表2　產出指標的皮爾森相關系數

**.相關性在0.01層級上顯著(雙尾)，N=31。

表3　投入指標的皮爾森相關系數

*.相關性在0.05層級上顯著(雙尾)，**.相關性在0.01層級上顯著(雙尾)，N=31。

表4　區域高等教育本科辦學效益指標體系(確定)

三、實證分析

(一)傳統DEA模型

CCR與BCC是兩個傳統的DEA模型。其中，CCR模型假設規模報酬不變，即規模與效益同比增長，可得決策單元(Decision Making Units，DMUs)的技術效率(TE)。BCC模型則假設規模報酬可變，即存在規模臨界值拐點，可得DMUs的純技術效率(PTE)。根據規模效率(SE)=技術效率(TE)/純技術效率(PTE)的界定，技術效率(TE)被分解為PTE與SE兩個部分，3者所體現的理論意義如下：PTE反映了教學管理技術等因素所影響的生產率部分，SE反映了區域規模因素所影響的生產率部分，TE則反映了區域高等教育績效與治理結構的契合程度。此外，通過BCC模型，還可以測算DMUs規模報酬(RTS)的當前狀態和發展趨勢，具體為：規模報酬遞增(IRS)、規模報酬遞減(DRS)、規模報酬不變(CRS)，在一定程度上反映了規模經濟與規模不經濟的不同情況。

我國31個省級區域TE、PTE和SE平均值分別為0.973 1、0.984 5和0.988 4(見表5)。根據Michael和Barry的研究結果，“0.9水平”的效率值是判定DMUs是否達到基本有效的臨界點[8]，因此可以認為，上述TE、PTE和SE平均值顯示基本有效。其中，有22個省級區域高等教育辦學效益規模報酬不變，有8個區域規模報酬遞增，規模報酬遞減的區域僅有1個。由此可見，我國大多數省級區域本科教育辦學規模基本適度，如果擴大辦學規模將獲得相同的回報增幅，辦學效益處于比較穩定的狀態。如果按照省級區域進行逐一分析，可以發現：北京、天津、河北等19個區域本科辦學效益的綜合效率值(SE)為1，在樣本總量中的比例為61.3%，同時，上述區域規模報酬顯示CRS，說明TE與SE均處于相對有效狀態，資源投入與產出回報呈現正相關。據此，我們認為，上述區域在現有的經濟發展條件下，可以保持目前的本科教育辦學規模，也可以適度擴大本科教育投入，以期獲得較高的投資回報，同時應當進一步加強本科教育管理，注重內涵建設。然而，其他12個省級區域的綜合效率值(SE)小于1，處于非有效狀態。其中，黑龍江、江蘇和湖北3個區域的PTE值為1，即純技術指標有效，但是規模效率的平均值為0.9 46 1，并且規模報酬均顯示DRS，說明上述3省高等教育不宜追加資源投入，否則將導致規模不經濟情形。對于非有效狀態的另外9個區域，由于純技術效率(0.925 2)與規模效率(0.946 6)都沒有顯示有效狀態，說明無論在技術層面，還是在規模層面都有待提升。根據DEA模型，建議參照規模報酬狀態(福建、寧夏、新疆：CRS；廣西：IRS；浙江、安徽、湖南、四川、重慶：DRS)，從戰略高度對辦學規模進行合理規劃，實施內涵驅動戰略，完善教育資源配置，全面提高辦學效益。

表5　(綜合、純技術、規模)效率值、規模報酬狀態

(二)SUPER-SBM-GRS模型

為了規避傳統DEA模型的效率值高估缺陷，本研究嘗試選用基于非徑向測量技術的Nonoriented SUPER-SBM-GRS模型，從綜合規模報酬(GRS)角度對于省級區域高等教育本科辦學效益進行分析。運算結果顯示，有效區域有19個，非有效區域有12個，這與傳統DEA模型結果是一致的，但是平均綜合效率值為0.947 0，其中非有效區域的綜合效率值為0.769 8。根據SBM模型運算結果，可以獲得最佳效率目標值。通過計算區域高等教育目標值與實際效率值的差額，即“投影值”(Projection)，可以分別獲得投入指標與產出指標的松弛變量(Slack Movement)，由此評價DMUs投入冗余狀態以及產出不足狀態，為改善非有效DMUs的部分指標提供依據。此外，SBM模型還可以對有效區域進行相應賦值，進行二次評價，從而獲得有效DMU的辦學效益排序。

在非有效的省級區域，XX3(校舍面積)、XX4(教學科研儀器設備值)的投入冗余量明顯偏高，分別達到原始數據的14.9%和20.7%(見表6)。這說明，高等教育資源巨額投入并沒有獲得同比例的預期收益，其根本原因在于地方行政機關對于區域高等教育的管理體制存在缺陷，高等院校辦學自主權依然過度受制于隸屬機關行政權，突出表現在項目管理制度，即政府按項目進行撥款，實行專款專用，但是項目設置卻往往與高校的實際需要脫節。高校為了爭取辦學經費，不得不積極申報未經科學規劃的名目繁多的各種項目，重復建設、低效率建設、過度建設等情形難以避免。另一方面，由于我國執行非常嚴格的國有資產核銷制度，許多儀器設備已經無法使用、處于廢置狀態，但是不能及時進行核銷、報廢，資產存量存在“水分”，導致儀器設備的利用率、管理效率明顯不足，使用效率低下。因此，建立健全有利于高校發展的高等教育治理體系勢在必行。同時，XX1(教師折合數)、XX2(本科教育經費生均投入值)的偏離比例為5%左右，數值相對較小，說明仍然需要提高師資隊伍的綜合素質與整體水平，并且高度重視本科教育資源配置結構與經費投入效益。正如有學者所指出的，“僅僅研究投入或增加投入是不全面的，投入能否轉化為有效的產出，關鍵是依賴于教育生產的過程和資源配置的情況”[9]。考察有效產出，可以發現，YY3(人均地區生產總值)產出嚴重不足，上升空間達到21.6%，說明區域高等教育對于區域經濟發展的促進作用亟待加強。最后，我們根據SUPER-DEA模型的計算結果，將有效DMUs按照超額效率值進行效益排序(見表7)。排序前3位(西藏、海南、青海)的省份均為我國經濟欠發達地區，所謂有效也是建立在經濟欠發達基礎上的低水平有效。因此，隨著區域經濟社會的不斷發展，相對有效的省份絕非完全有效，應當通過優化技術效率和規模效率，提升綜合辦學效益。

表6　非有效區域(0≤SCORE<1)排序及投入、產出指標改善值

表7　有效省級區域(SCORE≥1)績效排序

四、結語

在大眾化高等教育與知識經濟社會的背景下，我國實施了一系列旨在實現高等教育區域化、均衡化、特色化的發展政策，成效已經初步顯現，部分省級區域的本科辦學效益處于相對有效的狀態。但總體而言，我國各地區高等教育治理水平仍然存在相當大的差距，突出表現在人力、物力、財力沒有得到有效運用，資源利用率不高導致辦學效益偏低，進而影響高教事業的進一步發展。我們認為，問題的癥結在于政府仍然將高校視為“政府部門”，沒有依據高等教育發展的自身規律，切實處理好與大學的互動關系。伯頓·R·克拉克“高等教育權力三角協調圖”、亨利·埃茲科維茲的“三螺旋理論”和丹尼爾·舒古倫斯基的“高等教育重建理論”揭示了大學與政府、市場之間的復雜關系，大學地位在多種力量的影響下處于漂移、遷徙的狀態，自治模式、他治模式、混合模式成為全球不同區域高等教育的治理特征。我國中央政府基于高等教育區域化的考量已經給地方下放了有關高等教育的諸多管理權力，各級地方政府應當從高等教育發展的基本規律出發，構建高等教育治理體系，制定相關政策，賦予高校更多的辦學自主權，對辦學規模進行戰略規劃與調整，從加強本科教學管理、實施內涵驅動戰略、完善教育資源配置、調整辦學規模等多方面入手全面提高辦學效益。同時，鼓勵高校根據辦學要求進行資源建設、調劑與管理，進而提高治理水平與辦學效益，才有可能從根本上解決本科辦學效益不高的問題。

參考文獻：

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(責任編輯楊慷慨吳妍)

An Empirical Analysis on the Running Efficiency of Provincial-Level Region Undergraduate Education in China

QU Tao

(Academic Office Hainan University, Haikou Hainan 570228, China)

Abstract：The aim is to analyze the running efficiency of provincial-level region higher education of undergraduate by using DEA model. The results showed that 19 provinces are relatively effective and 12 provinces are non-effective; 22 provinces are constant returns to scale, 8 provinces are increasing, and one province is decreasing; the redundancy of input of college building area, instruments and equipment for teaching and scientific research are significantly higher; it is urged to improve faculty quality and the management efficiency of undergraduate education funds. Province governments should set up a governance system of higher education, implement connotation development driven strategy, improve the structure of educational resources allocation, and adjust the scale of universities and colleges so as to improve the running efficiency.

Key words：regional higher education; undergraduate education; running efficiency; DEA

[中圖分類號]G640

[文獻標志碼]A

[文章編號]1673-8012(2016)02-0095-07

DOI:10.15998/j.cnki.issn1673-8012.2016.02.014

作者簡介：曲濤(1969—)，男，山東淄博人，海南大學教務處副處長，副研究員，清華大學教育研究院博士研究生，主要從事高等教育學、教育領導與管理研究。

基金項目：海南省高等學校教育教學改革研究重點項目“海南高校本科人才培養適應區域經濟發展研究”(HNJG2014-01)；海南大學教育教學研究重點課題“海南高校本科人才培養適應區域經濟發展研究”(hdjy1324)

收稿日期：2015-11-08

引用格式：曲濤.我國省級區域高等教育本科辦學效益實證分析[J].重慶高教研究，2016，4(2)：95-101.

Citation format：QU Tao. An empirical analysis on the running efficiency of provincial-level region undergraduate education in China[J].Chongqing higher education research，2016，4(2)：95-101.

■ 教育與經濟